周羽中， 曹雪松， 王黎明

(山東理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院， 山東 淄博 255000)

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)，經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展面臨嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，制造業(yè)產(chǎn)能過(guò)剩更是成為制約經(jīng)濟(jì)持續(xù)、穩(wěn)定發(fā)展的攔路虎，如何優(yōu)化制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、化解產(chǎn)能過(guò)剩成為當(dāng)前我國(guó)亟待解決的問(wèn)題。解放問(wèn)題最根本的出路是創(chuàng)新，而創(chuàng)新是預(yù)期收益不確定的高風(fēng)險(xiǎn)活動(dòng)，需要巨大的資金投入，因此離不開金融的支持。為了促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和技術(shù)創(chuàng)新，世界各國(guó)都傾向于將科技政策和金融政策整合為一體，科技金融應(yīng)運(yùn)而生?？萍冀鹑谑侵复龠M(jìn)科技創(chuàng)新和成果轉(zhuǎn)化的一系列金融工具、金融制度和金融政策等，其活動(dòng)主體包括政府、企業(yè)、中介機(jī)構(gòu)和市場(chǎng)，目的是提高研發(fā)效率，實(shí)現(xiàn)科研成果的產(chǎn)業(yè)化[1]。

制造業(yè)是我國(guó)的支柱性產(chǎn)業(yè)，對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展和就業(yè)做出了重要的貢獻(xiàn)，而其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)也是工業(yè)化發(fā)展的必然結(jié)果。長(zhǎng)期以來(lái)我國(guó)制造業(yè)采用的是高投入、高消耗、高排放的粗放型發(fā)展方式，在新常態(tài)背景下，作為實(shí)體經(jīng)濟(jì)的主體，制造業(yè)亟須創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，而通過(guò)科技金融投入來(lái)提高創(chuàng)新水平對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

一、文獻(xiàn)綜述

1912年熊彼特在《經(jīng)濟(jì)發(fā)展理論》中首次提出創(chuàng)新的概念，并對(duì)金融發(fā)展和創(chuàng)新的關(guān)系進(jìn)行了論述，認(rèn)為“信貸使經(jīng)濟(jì)生活中富有才智的個(gè)人，能在某種程度上跨越負(fù)債而走向成功”[2]；企業(yè)的自主創(chuàng)新不僅要靠自身的資金積累，更依賴于外部資金的支持及其對(duì)各階段資金需求的配合。早在1958年，Modigliani和Miller就提出了著名的MM 定理[3]，認(rèn)為公司存在著使其價(jià)值最大化水平的負(fù)債率，并對(duì)融資來(lái)源和結(jié)構(gòu)做了研究，之后學(xué)術(shù)界又對(duì)資金優(yōu)序與質(zhì)量進(jìn)行了研究；King 和 Levine通過(guò)構(gòu)建內(nèi)生性增長(zhǎng)模型，論證了金融發(fā)展對(duì)于科技創(chuàng)新的影響[4]；Jeong和Townsend把全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)率通過(guò)現(xiàn)代生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行了分解，指出金融深化對(duì)于科技創(chuàng)新具有推動(dòng)作用[5]；佩蕾絲則分析了金融資本與新技術(shù)革命兩者之間的互動(dòng)關(guān)系[6]；HSU等人對(duì)世界多個(gè)國(guó)家的資本市場(chǎng)融資數(shù)據(jù)分析后得出企業(yè)外部融資能夠顯著提高自身創(chuàng)新能力的結(jié)論[7]。

關(guān)于科技金融與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的關(guān)系，Rin和Hellmann認(rèn)為，金融機(jī)構(gòu)投資能夠降低企業(yè)成本，讓企業(yè)有更多資金用于研發(fā)，從而促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)[8]。金浩等人利用30個(gè)省(區(qū)、市)的面板數(shù)據(jù)，通過(guò)面板向量自回歸模型分析得出科技金融的投入能夠促進(jìn)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，從而優(yōu)化了地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，但是這種影響存在區(qū)域差異[9]。陳亞男、包慧娜通過(guò)構(gòu)建包括科技金融資源指數(shù)、科技金融經(jīng)費(fèi)指數(shù)、科技金融產(chǎn)出指數(shù)在內(nèi)的科技金融發(fā)展指數(shù)，實(shí)證檢驗(yàn)了我國(guó)30個(gè)省(區(qū)、市)2006—2017年科技金融發(fā)展對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響，結(jié)果表明，科技金融發(fā)展有利于我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化[10]。鄒建國(guó)、李明賢運(yùn)用空間計(jì)量模型檢驗(yàn)了我國(guó)省際面板數(shù)據(jù)，結(jié)果顯示，科技金融能夠顯著促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，而且還存在著溢出效應(yīng)，能夠促進(jìn)臨近區(qū)域的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，其中這種溢出效應(yīng)在東部地區(qū)最大，西部地區(qū)最小[11]。王健、張卓認(rèn)為金融可以與科技創(chuàng)新高度融合，對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有重要的支撐作用，而且金融與科技的融合更是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)升級(jí)的重要保障[12]。

關(guān)于創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的關(guān)系，郭燕青、李海銘測(cè)算了中國(guó)制造業(yè)的創(chuàng)新效率，認(rèn)為創(chuàng)新是制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的關(guān)鍵[13]。Antonelli和Ngal等人認(rèn)為技術(shù)創(chuàng)新可以改變產(chǎn)業(yè)動(dòng)態(tài)，從而能夠強(qiáng)力影響經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)。因?yàn)榻?jīng)濟(jì)部門的技術(shù)進(jìn)步速度不一致，使得生產(chǎn)成本出現(xiàn)不成比例的變動(dòng)，容易讓產(chǎn)量此消彼長(zhǎng)，最終導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化[14-15]。付宏等人利用2000—2011年的省級(jí)面板數(shù)據(jù)實(shí)證檢驗(yàn)了創(chuàng)新對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化的影響，結(jié)果表明，科學(xué)研究與試驗(yàn)發(fā)展(R&D)經(jīng)費(fèi)投入能夠顯著促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化[16]。季良玉利用2003—2016年中國(guó)制造業(yè)的地區(qū)數(shù)據(jù)，同時(shí)引入了融資約束與技術(shù)創(chuàng)新的交叉項(xiàng)，通過(guò)多種估計(jì)方法來(lái)檢驗(yàn)創(chuàng)新對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的影響，最終得出結(jié)論：在不受到融資約束的條件下，技術(shù)創(chuàng)新可以顯著促進(jìn)制造業(yè)結(jié)構(gòu)高度化，而融資約束的存在則能夠阻礙制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化[17]。

綜上所述，科技金融投入和創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)都能夠?qū)χ圃鞓I(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化產(chǎn)生影響，科技金融投入還能夠促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新，提高創(chuàng)新水平?；诖?，本文研究科技金融投入、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)與制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化三者之間的關(guān)系，探討制造業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化機(jī)制，闡述科技金融投入對(duì)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的效應(yīng)，為我國(guó)各個(gè)地區(qū)科技金融政策的制訂以及制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型發(fā)展提供參考。

二、模型設(shè)立與數(shù)據(jù)說(shuō)明

(一)模型設(shè)立

為了檢驗(yàn)科技金融投入、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)和制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的關(guān)系，建立了科技金融投入、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)和制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的計(jì)量模型，其中創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的衡量指標(biāo)有兩個(gè)，分別是專利授權(quán)量和R&D人員數(shù)量，前者代表了創(chuàng)新的質(zhì)量，后者則代表了創(chuàng)新活動(dòng)的勞動(dòng)力投入。模型設(shè)立如下：

lnindusit=β0+β1lnsci+β2Contit+εit

(1)

lnindusit=β0+β1lnpat+β2Contit+εit

(2)

lnindusit=β0+β1lnrd+β2Contit+εit

(3)

在模型(1)至(3)中，i表示省份，t表示時(shí)間(年份)；indus為被解釋變量，核心解釋變量sci為科技金融投入，pat為專利授權(quán)量，rd為研發(fā)人員集聚程度；Cont為控制變量，包括：政府行為(gov)、貿(mào)易開放度(fdi)、金融發(fā)展水平(fin)、消費(fèi)需求(com)；β0為常數(shù)項(xiàng)，β1、β2為各變量的系數(shù)；εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

考慮到科技金融投入可能通過(guò)創(chuàng)新進(jìn)而影響制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，因此構(gòu)建交互項(xiàng)回歸模型：

lnindusit=β0+β2lnsci×pat+β3Contit+εit

(4)

lnindusit=β0+β2lnsci×rd+β3Contit+εit

(5)

模型(4)表示科技金融投入與創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)中專利授權(quán)量的交互項(xiàng)對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的影響；模型(5)則表示科技金融投入與創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)中R&D人員數(shù)量的交互項(xiàng)對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的影響。

(二)變量說(shuō)明及數(shù)據(jù)來(lái)源

基于數(shù)據(jù)的可獲得性，選取2007—2017年我國(guó)除香港、澳門、臺(tái)灣、西藏以外的30個(gè)省(區(qū)、市)的面板數(shù)據(jù)。

制造業(yè)結(jié)構(gòu)高度化水平(indus)為被解釋變量。根據(jù)前人的研究方法，利用高端制造業(yè)產(chǎn)值與中端制造業(yè)產(chǎn)值之比來(lái)表示制造業(yè)結(jié)構(gòu)高度化水平①，該指標(biāo)能夠較好地反映制造業(yè)技術(shù)密集度不斷上升的趨勢(shì)[17]。

科技金融投入(sci)為解釋變量。科技金融投入指標(biāo)的選取參考了金浩[9]和郭燕青[13]的研究，將科技金融投入分為一級(jí)指數(shù)和二級(jí)指數(shù)。一級(jí)指數(shù)包括政府投入、企業(yè)自身投入、社會(huì)中介機(jī)構(gòu)投入以及資本市場(chǎng)投入；在二級(jí)指數(shù)中政府投入用財(cái)政科技支出表示，企業(yè)自身投入用企業(yè)R&D經(jīng)費(fèi)支出表示，社會(huì)中介機(jī)構(gòu)投入用金融機(jī)構(gòu)中長(zhǎng)期貸款余額衡量，資本市場(chǎng)投入則用國(guó)內(nèi)股票(A 股)籌資額衡量。然后基于以上四個(gè)指標(biāo)構(gòu)建科技金融投入指數(shù)，指數(shù)的測(cè)算參考曹顥的方法[18]，計(jì)算方法為：二級(jí)指數(shù)=(Pt-Pmin(2007))/(Pmax(2007)-Pmin(2007)) 其中，P代表某地區(qū)二級(jí)指數(shù)的值；Pt代表t年該指標(biāo)的值；Pmax(2007)代表各地區(qū)基期該指標(biāo)的最大值；Pmin(2007)代表各地區(qū)基期該指標(biāo)的最小值，每個(gè)二級(jí)指數(shù)的值表示該地區(qū)在該領(lǐng)域的發(fā)展程度。然后對(duì)每個(gè)二級(jí)指數(shù)進(jìn)行加權(quán)，從而得到科技金融投入指數(shù)的四個(gè)二級(jí)指數(shù)，最后采用算術(shù)平均法來(lái)確定權(quán)重，將二級(jí)指數(shù)進(jìn)行加權(quán)計(jì)算出科技金融投入的總指數(shù)。

創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)為解釋變量，衡量指標(biāo)有兩個(gè)，分別是專利授權(quán)量(pat)和R&D人員數(shù)量(rd)。從研發(fā)產(chǎn)出的角度講，專利授權(quán)量能夠反映某個(gè)地區(qū)的創(chuàng)新能力和質(zhì)量，本文用地區(qū)專利授權(quán)量來(lái)衡量；R&D人員數(shù)量則反映了地區(qū)創(chuàng)新活動(dòng)的勞動(dòng)力投入和積極性，用研究與發(fā)展人員全時(shí)當(dāng)量來(lái)表示。

控制變量包括：(1) 政府行為(gov)。政府行為對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化具有重要的意義，選取各個(gè)地區(qū)政府財(cái)政支出占GDP的比重來(lái)衡量。(2) 貿(mào)易開放度(fdi)。地區(qū)開放程度對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化有一定的影響，選取各個(gè)地區(qū)外商直接投資額占GDP的比重來(lái)衡量。(3) 金融發(fā)展水平(fin)。用各地區(qū)金融增加值與生產(chǎn)總值的比重表示。(4) 消費(fèi)需求(com)。以各地區(qū)居民消費(fèi)水平指標(biāo)來(lái)衡量。

文中數(shù)據(jù)來(lái)自歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，各省、自治區(qū)、直轄市統(tǒng)計(jì)年鑒，以及中國(guó)人民銀行《區(qū)域金融發(fā)展(運(yùn)行)報(bào)告》。為了消除異方差和統(tǒng)計(jì)偏誤，對(duì)相關(guān)變量進(jìn)行了自然取對(duì)數(shù)的處理，變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

表1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

三、實(shí)證結(jié)果

(一)基本回歸結(jié)果分析

回歸結(jié)果如表2所示，在進(jìn)行面板數(shù)據(jù)回歸之前，首先對(duì)變量進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果顯示采用固定效應(yīng)模型更為有效，因此本文選擇固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸分析。

第一，科技金融投入對(duì)制造業(yè)結(jié)構(gòu)高度化的影響為正，在1%的水平上通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，從靜態(tài)上看，科技金融投入能夠?qū)χ圃鞓I(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化產(chǎn)生積極作用；專利授權(quán)量對(duì)制造業(yè)技術(shù)結(jié)構(gòu)高度化的系數(shù)顯著為負(fù)，未能對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)產(chǎn)生正向影響，有可能是我國(guó)當(dāng)前的資助政策造成專利“泡沫化”，對(duì)制造業(yè)結(jié)構(gòu)高度化水平產(chǎn)生了扭曲效應(yīng)；R&D人員數(shù)量同樣對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化有顯著負(fù)向影響，這應(yīng)當(dāng)是與人力資本存在滯后效應(yīng)有關(guān)，在靜態(tài)條件下難以發(fā)揮作用。

第二，科技金融投入與專利授權(quán)量的交互項(xiàng)、科技金融投入與R&D人員數(shù)量的交互項(xiàng)對(duì)制造業(yè)結(jié)構(gòu)高度化的系數(shù)為正，但是沒有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，在靜態(tài)條件下，科技金融通過(guò)創(chuàng)新活動(dòng)來(lái)影響制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的作用尚不明顯。

第三，從控制變量的回歸結(jié)果來(lái)看，政府財(cái)政支出、外商直接投資以及居民消費(fèi)水平都不能夠促進(jìn)制造業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，金融發(fā)展水平對(duì)制造業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的影響為正，并且非常顯著。

(二)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

由于專利成果的轉(zhuǎn)化以及研發(fā)人員的研發(fā)活動(dòng)都需要一個(gè)時(shí)間過(guò)程，存在一定的滯后性，同時(shí)為了克服數(shù)據(jù)的內(nèi)生性問(wèn)題，在模型(1)的基礎(chǔ)上引入科技金融投入的滯后項(xiàng)和科技金融投入與專利授權(quán)量的交互項(xiàng)，即模型(6)；在模型(2)的基礎(chǔ)上引入專利授權(quán)量的滯后項(xiàng)和科技金融投入與專利授權(quán)量的交互項(xiàng)，即模型(7)；在模型(1)的基礎(chǔ)上引入科技金融投入與R&D人員數(shù)量的交互項(xiàng)，即模型(8)；在模型(3)的基礎(chǔ)上引入科技金融投入與R&D人員數(shù)量的交互項(xiàng)，即模型(9)；將模型(6)至(9)進(jìn)一步擴(kuò)展為動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)，檢驗(yàn)科技創(chuàng)新投入、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)與制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的關(guān)系。

表2 基本回歸結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)為估計(jì)系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差，*、**、***分別代表 10%、5%、1%的顯著性水平

lnindusit=β0+β1lnsci-1+β2lnsci×pat+β3Contit+εit

(6)

lnindusit=β0+β1pat-1+β2lnsci×pat+β3Contit+εit

(7)

lnindusit=β0+β1lnsci-1+β2lnsci×rd+β3Contit+εit

(8)

lnindusit=β0+β1lnrd-1+β2lnsci×rd+β3Contit+εit

(9)

充分考慮變量的內(nèi)生性和滯后性，選擇差分GMM模型對(duì)原模型進(jìn)行檢驗(yàn)，回歸結(jié)果如表3所示。差分GMM的估計(jì)結(jié)果顯示所有模型的AR(1)和AR(2)的殘差存在一階序列相關(guān)而不存在二階序列相關(guān)，說(shuō)明差分GMM方法是有效的；而且Sargan的值均不拒絕原假設(shè)，也就是說(shuō)選取的工具變量是合理的。

從動(dòng)態(tài)模型回歸結(jié)果來(lái)看，滯后一期的科技金融投入、專利授權(quán)量和R&D人員數(shù)量均對(duì)制造業(yè)結(jié)構(gòu)高度化具有顯著的正向影響，都在1%的水平上通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，這在一定程度上表明地區(qū)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)存在著滯后效應(yīng)。進(jìn)一步分析交互項(xiàng)的影響發(fā)現(xiàn)：在控制科技金融投入的情況下，科技金融投入所帶來(lái)的專利數(shù)量和R&D人員數(shù)量并沒有促進(jìn)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化；可能的原因在于，由科技金融投入帶來(lái)的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)化為促進(jìn)制造業(yè)結(jié)構(gòu)高度化的動(dòng)力不足，也有可能發(fā)生了技術(shù)創(chuàng)新逆向溢出的現(xiàn)象。在控制創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)變量的情況下，科技金融投入與專利授權(quán)量的交互項(xiàng)、科技金融投入與R&D人員數(shù)量的交互項(xiàng)對(duì)制造業(yè)結(jié)構(gòu)高度化具有顯著的正向影響，由此可以說(shuō)明，制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化依賴于技術(shù)創(chuàng)新,得益于創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)。

表3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

注： *、**、*** 分別表示在10%、5%、1%的水平上顯著，括號(hào)中的數(shù)字代表標(biāo)準(zhǔn)差;AR檢驗(yàn)的數(shù)值表示相應(yīng)的P值

在考慮了內(nèi)生性問(wèn)題之后，政府財(cái)政支出和居民消費(fèi)水平依然不利于制造業(yè)結(jié)構(gòu)高度化，其中可能的原因在于政府的財(cái)政投入更多地偏向于基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè)，對(duì)制造業(yè)的影響不大；居民消費(fèi)水平同樣不能促進(jìn)制造業(yè)結(jié)構(gòu)高度化，說(shuō)明我國(guó)居民收入依然不高，對(duì)高端產(chǎn)業(yè)的消費(fèi)不大，提高居民收入，拉動(dòng)內(nèi)需依然是艱巨的任務(wù)。

四、政策建議

本文運(yùn)用我國(guó)30個(gè)省(區(qū)、市)的面板數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)了科技金融投入、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)與制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化之間的關(guān)系，從固定效應(yīng)和動(dòng)態(tài)差分GMM回歸結(jié)果來(lái)看：(1) 科技金融投入對(duì)我國(guó)制造業(yè)結(jié)構(gòu)高度化具有顯著的正向影響，由科技金融投入帶來(lái)的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)同樣能夠顯著促進(jìn)制造業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化；(2) 專利授權(quán)量作為創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的主要衡量標(biāo)準(zhǔn)，能夠促進(jìn)制造業(yè)結(jié)構(gòu)高度化，但我國(guó)專利資助政策存在明顯的“泡沫化”現(xiàn)象，專利授權(quán)只有“量”而沒有“質(zhì)”，導(dǎo)致專利的產(chǎn)業(yè)運(yùn)用價(jià)值偏低，并存在一定的滯后性，扭曲了制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化；(3) R&D人員數(shù)量衡量了一個(gè)地區(qū)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的人力投入和活躍程度，但并不能對(duì)制造業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化產(chǎn)生直接影響。為此提出以下建議：

(一)加強(qiáng)科技財(cái)政投入

一是增加財(cái)政科技投入力度，與我國(guó)經(jīng)濟(jì)實(shí)力和地位相適應(yīng)，建立政府科技投入增長(zhǎng)機(jī)制；二是優(yōu)化財(cái)政科技投入的方向和領(lǐng)域，使其起到更好的杠桿放大作用，包括R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出結(jié)構(gòu)，重視基礎(chǔ)研究的作用，重視R&D經(jīng)費(fèi)在不同規(guī)模企業(yè)之間的配置以及財(cái)政科技經(jīng)費(fèi)在產(chǎn)品及產(chǎn)業(yè)間的配置；三是引導(dǎo)建立多元化的科技投入體系。

(二)優(yōu)化科技貸款支持

一是加大科技信貸支持，優(yōu)化金融機(jī)構(gòu)服務(wù)和信貸規(guī)模結(jié)構(gòu)；二是優(yōu)化科技金融制度和政策，對(duì)科技企業(yè)提供差異化服務(wù)；三是優(yōu)化科技貸款在企業(yè)生命周期各階段的分布；四是提高金融機(jī)構(gòu)科技信貸人員的素質(zhì)；五是銀行加強(qiáng)與風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)和擔(dān)保公司、證券公司、保險(xiǎn)公司等的合作，建立風(fēng)險(xiǎn)利益分擔(dān)和共享機(jī)制。

(三)完善科技資本市場(chǎng)建設(shè)

一是擴(kuò)大資本市場(chǎng)中小企業(yè)板規(guī)模，為更多的科技型中小企業(yè)提供融資機(jī)會(huì)；二是完善面向初創(chuàng)期、成長(zhǎng)期和成熟期企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)投資和私募股權(quán)投資機(jī)制；三是加快創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)制度創(chuàng)新和產(chǎn)品創(chuàng)新；四是拓寬中小企業(yè)債務(wù)融資渠道，增強(qiáng)債券流動(dòng)性；五是以場(chǎng)內(nèi)交易市場(chǎng)為基礎(chǔ)，加快發(fā)展統(tǒng)一監(jiān)管的場(chǎng)外交易市場(chǎng)，緩解種子期和創(chuàng)業(yè)期的科技型中小企業(yè)的融資難題。

(四)強(qiáng)化科技保險(xiǎn)與擔(dān)保

科技保險(xiǎn)具有準(zhǔn)公共產(chǎn)品特性，政府應(yīng)根據(jù)科技保險(xiǎn)每一階段的特點(diǎn)不斷調(diào)整優(yōu)惠和激勵(lì)政策，完善法律法規(guī)，鼓勵(lì)有效分散風(fēng)險(xiǎn)，如將企業(yè)與銀行關(guān)系轉(zhuǎn)變?yōu)槠髽I(yè)、擔(dān)保公司和銀行間的關(guān)系；保險(xiǎn)公司應(yīng)適應(yīng)生命周期規(guī)律，對(duì)科技保險(xiǎn)產(chǎn)品進(jìn)行創(chuàng)新；高新技術(shù)企業(yè)應(yīng)增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理意識(shí)，購(gòu)買合適的科技保險(xiǎn)險(xiǎn)種；社會(huì)應(yīng)有效降低信息的不對(duì)稱。

注釋：

① 本文借鑒季良玉的觀點(diǎn)，其中：高端技術(shù)產(chǎn)業(yè)包括化學(xué)制品業(yè)、醫(yī)藥制造業(yè)、化學(xué)纖維業(yè)、通用設(shè)備業(yè)、專用設(shè)備業(yè)、運(yùn)輸設(shè)備業(yè)、電氣機(jī)械業(yè)、通信設(shè)備業(yè)以及儀器儀表業(yè)等9大產(chǎn)業(yè)；中端技術(shù)產(chǎn)業(yè)包括石油加工業(yè)、橡膠塑料業(yè)、非金屬礦物業(yè)、黑色金屬業(yè)、有色金屬業(yè)及金屬制品業(yè)等6大產(chǎn)業(yè)。