科技金融、技术转移与制造业价值链攀升

李 智,董思睿

(首都经济贸易大学 经济学院,北京 100070)

摘 要:在当前“双循环”新发展格局下,科技金融为破除我国制造业在全球价值链中的低端锁定提供了有力支撑。利用2011-2021年中国省级面板数据,从技术转移视角实证考察科技金融对制造业价值链攀升的影响。研究发现:科技金融能够促进制造业价值链攀升,且该促进作用表现出地区及来源异质性。一方面,科技金融对东部地区价值链攀升作用明显;另一方面,来自风险投资机构、资本市场、企业的科技金融投入对制造业价值链攀升有显著推动作用。在影响机制方面,技术转移在科技金融促进制造业价值链攀升的过程中发挥部分中介作用;对于不同来源的科技金融投入,技术转移的中介作用具有异质性。此外,科技金融对制造业价值链攀升的促进效应还具有非线性特征,当技术转移水平跨越门槛值时,促进效应才会凸显。

关键词:科技金融;技术复杂度;技术转移;制造业价值链

Science and Technology Finance,Technology Transfer and the Upgrading of Manufacturing Value Chain

Li Zhi,Dong Sirui

(School of Economics,Capital University of Economics and Trade,Beijing 100070,China)

AbstractChina's manufacturing industry has gradually become deeply embedded in the global value chain and integrated into the global production network established by developed countries (or regions) and their transnational corporations,accompanied by a state of "low-end lock-in".This new economic paradigm of scientific and technological financial investment has a positive role in promoting technological innovation in the manufacturing industry,helping to crack the "low-end lock-in" of China's manufacturing industry in the global value chain,and upgrading the status of China's manufacturing industry in the global value chain.This paper integrates science and technology financial investment,technology transfer and manufacturing value chain upgrading within the same research framework,and delves into the role of the mechanism among the three.

This paper utilizes China's provincial panel data from 2011—2021 to measure the technological complexity of manufacturing exports to measure the position of manufacturing in the global value chain,and then empirically examines the impact of science and technology financial inputs on the upgrading of the manufacturing value chain from the perspective of technology transfer.The study finds that (1) science and technology financial inputs can promote the climbing of the global value chain of the manufacturing industry; (2) the promotion effect of S&T financial inputs on the upgrading of manufacturing global value chain shows regional and source heterogeneity,i.e.,on the one hand,the promotion effect of S&T financial inputs on the upgrading of manufacturing value chain in the eastern region is more significant; on the other hand,S&T financial inputs originated from the venture capital,science and technology capital market,and the enterprises themselves have a more significant role in the promotion of manufacturing value chain upgrading; (3) the mediating effect test confirms that technology transfer plays a partly mediating role in the process of promoting the upgrading of manufacturing value chain by S&T financial inputs,and the in-depth analysis further verifies that science and technology financial inputs from the capital market and enterprises themselves can play a role in promoting the upgrading of the manufacturing value chain with the mediating effect of technology transfer in the whole life cycle of manufacturing enterprises; (4) the threshold effect test verifies that with technology transfer as the threshold variable,the promotion effect of science and technology financial investment on the upgrading of the manufacturing value chain has a non-linear characteristic,and only when the level of technology transfer crosses a specific threshold value,science and technology financial investment will promote the upgrading of the manufacturing value chain.

The analysis suggests that it is necessary to improve the science and technology investment and financing system and promote the development of science and technology finance; meanwhile,it is important to improve the level of technology transfer in China and strengthen the promotion mechanism of science and technology finance for the upgrading of the manufacturing value chain.In this case,a technology transfer platform and network are warranted to promote the efficient flow of technology and innovation resources.

The novelties and theoretical contributions of this study are listed.Firstly,it innovatively puts science and technology financial input,technology transfer and the upgrading of manufacturing value chain under the same research framework to analyze the role mechanism of science and technology financial input on the upgrading of manufacturing value chain from the perspective of technology transfer,and provides a new breakthrough for China's manufacturing industry to crack the "low-end lock-in" dilemma and climb up the global value chain.Secondly,the study analyzes the impact of different sources of science and technology financial inputs on the upgrading of the manufacturing value chain at various stages of the enterprise life cycle,as well as the role played by technology transfer,which provides relatively robust and comprehensive empirical evidence for giving full play to the role of science and technology financial inputs in the promotion of the upgrading of the manufacturing value chain.Finally,after testing the mechanism of science and technology financial inputs on the value chain of the manufacturing industry,this paper also establishes a threshold model to explore the non-linear effects.

Key WordsScience and Technology Finance; Technology Complexity of Manufacturing Exports;Technology Transfer;Manufacturing Value Chain

DOI10.6049/kjjbydc.2023090735

开放科学(资源服务)标识码(OSID):

中图分类号:F403.6

文献标识码:A

文章编号:1001-7348(2024)14-0038-11

收稿日期:2023-09-25

修回日期:2023-11-29

基金项目:国家社会科学基金重点项目(17AJY002);首都经济贸易大学科技创新项目(2023KJCX087)

作者简介:李智(1979-),男,山西太原人,博士,首都经济贸易大学经济学院教授、博士生导师,研究方向为产业创新、产业竞争、产业技术装备;董思睿(1997-),女,河南信阳人,首都经济贸易大学经济学院博士研究生,研究方向为产业创新、全球价值链。本文通讯作者:董思睿。

0 引言

近年来国际经济形势变幻多端,我国经济步入“双循环”新发展格局,而出口在我国经济发展中仍占据重要地位。2021年我国出口拉动GDP增长1.7个百分点,对GDP增长的贡献率达到20.9%。同时,出口产品结构也不断发生变化,2021年加工贸易在总出口额中的占比降至21.7%,一般贸易占比则升至61.6%。制造业价值链攀升具有显著的技术进步效应[1-2]、节能减排效应[3-4]、经济增长效应[5]。实现制造业价值链攀升,需要不断提升制造业出口技术复杂度,而提升制造业出口技术复杂度的第一要义是增强产业创新能力[9]。许多学者从人力资本、生产性服务业开放、工业机器人应用等要素角度,研究其影响出口技术复杂度的理论逻辑和作用机制[10]。从融资角度而言,无论是传统制造业转型升级,还是先进制造业研发新技术,均需要投入巨大的人力与物质资本,成本极高。因此,为规避风险,企业会减少甚至停止对风险较大、未来收益不确定或不稳定研发项目的投入。这将严重阻碍我国创新能力提升,不利于提高制造业出口产品质量与技术含量,难以实现全球价值链攀升。科技金融作为一种新业务模式,能够克服传统金融不能满足不同类型以及不同阶段企业资金需求的不足,为其提供多元化金融服务[11-12]。此外,科技金融还能为企业新产品研发提供非财务资源以及事中事后的监督管理,有效提高制造业企业技术创新能力[13]。因此,有必要深入研究科技金融通过为制造业提供配套产品、服务与政策支持,助力企业增强技术创新能力,进而帮助我国制造业破解“低端锁定”局面,实现产品技术升级和全球价值链攀升的作用机理。

有研究发现,各地区技术市场通过多条路径提高我国出口技术复杂度,助力制造业实现全球价值链攀升[14]。2021年我国技术市场交易额达到37 294.3亿元,增速达32%,并且科技部在2022年明确提出建设5万亿市场规模的计划。那么,技术转移在科技金融缓解融资约束、加强事中事后监管,进而提高我国制造业出口技术复杂度的过程中是否发挥重要作用?针对上述问题的回答对我国制造业提高出口技术复杂度、在全球产业链分工的“微笑曲线”中占据有利位置具有重要意义。

许多学者通过测度制造业出口技术复杂度衡量制造业价值链攀升水平。由于涉及科技金融与制造业价值链攀升关系的研究较匮乏,有关二者间接联系的文献可以提供一定借鉴。如Rossi等[15]对风险投资来源进行分析,发现风险投资通过促进技术创新创造新市场,并为企业提供重新配置价值链的能力;孙哲远[16]通过研究数字金融、中小企业发展与制造业全球价值链攀升关系,发现数字金融通过提高地区中小企业发展水平促进制造业全球价值链攀升;徐兰[17]认为,数字技术的要素特征和市场优势为制造业实现价值链攀升赋能,并深入分析数字经济促进制造业价值链攀升的现实影响因素与靶向路径。这些研究为分析科技金融与制造业价值链攀升关系提供了宝贵经验,从中可以发现,科技金融能够帮助制造业借助新技术或新工艺实现创新突破,促使制造业不断实现创新升级以及价值链攀升。

关于科技金融与技术转移关系的研究文献较少。如王浩等(2022)研究发现,科技金融政策能够有效调节技术转移网络,而技术转移网络是我国促进知识产权应用的重要空间之一[18];董思睿[19]研究发现,科技金融能够促进不同地区间技术转移,并且研发投入在其中发挥部分中介作用;崔学海[20]测度了长江流域金融对技术转移的支持效率,并将该流域与其它流域进行横向对比,探寻影响技术转移效率的因素;徐研[21]研究发现,有风险投资注入的企业与技术转移能力较强企业结成风险投资联盟,会显著提高企业技术转移水平;Civera等[22]以大学为研究对象,发现拥有丰富知识资源的大学对技术转移具有积极影响。从上述分析可以发现,科技金融作为重要的支撑因素,会通过促进不同主体或区域间的技术转移激发制造业技术创新,进而对制造业价值链攀升产生重要影响。

针对技术转移与制造业价值链攀升的关系,许多学者进行了卓有成效的研究。如戴魁早(2018)研究发现,技术市场发展能够通过多条路径提高产品出口技术复杂度,促进高技术产业价值链攀升,但是这种促进作用会受到重大事件或主导政策切换的影响;Durand &Milberg [23]研究发现,要实现全球价值链一体化,需要密集的信息流,加强无形资产调动、促进其流通;Swinnen&Kuijpers[24]研究发现,价值链创新与发展中国家、新兴国家的技术转移密切相关。技术转移对制造业价值链攀升的促进作用还体现在技术创新上,如杜传忠[25]研究发现,技能偏向型技术进步直接推动制造业价值链攀升,知识产权保护在该促进过程中也发挥作用;韩军辉[26]应用GMM模型研究发现,绿色技术创新能力对我国制造业价值链攀升的影响整体呈非线性特征。由上述文献可以看出,技术转移会通过技术溢出等不同方式对我国制造业价值链攀升产生线性或非线性影响。将科技金融、技术转移与制造业价值链攀升三者置于同一研究框架下,深入分析其间的作用机制对在经济形势严峻的背景下我国制造业实现价值链地位跃升具有重要意义。因此,本研究在现有文献基础上,将从理论与实证两个层面展开系统探讨。

1 理论基础与研究假设

1.1 科技金融与制造业价值链攀升

出口技术复杂度是出口产品技术含量和生产效率的综合反映[28],其水平主要取决于技术创新和技术进步程度[29]。在国际垂直专业化分工框架下,行业出口技术复杂度不断跃迁表示该行业处于向价值链高端攀升的阶段[27]。因此,某地区具有较高的制造业出口技术复杂度表明其制造业处在价值链高端,其产品具有高附加值、高技术含量特点,拥有较强的市场竞争力与较高议价能力。科技金融是科技与金融的新兴融合物,具体包括财政科技投入、金融机构科技贷款、风险投资、企业内部研发资金以及资本市场等渠道的多层次金融体系,能够为企业技术创新提供全方位支持,促进企业全球价值链地位攀升。首先,科技金融为企业新产品研发与生产、技术创新以及设备更新换代提供资金支持,这不仅有助于促进创新产出,实现商业化,而且有助于提高我国制造业出口产品技术含量和差异性,扩大我国制造业国际竞争优势,实现制造业价值链攀升。其次,通过科技金融投入产生的创新资源积累还有助于企业增强自主创新能力,提高创新效率,使企业在追赶世界科技前沿的同时向全球价值链高端攀升。最后,企业在技术创新以及生产应用过程中会面临诸多风险,而科技金融通过提供一系列适配的金融制度、金融工具、金融政策和金融服务等,能够有效分散和转移企业在制造业价值链攀升过程中面临的风险,如降低流动性、减少市场风险等。综上,科技金融通过促进创新产出与新产品生产、实现装备升级、提高创新效率、分散创新风险等路径促进制造业价值链攀升。

因此,本文提出如下研究假设:

H1:科技金融有效推动制造业价值链攀升。

1.2 技术转移的中介效应

科技金融在技术创新不同环节影响企业发展。其通过财政资金、风险资本或信贷资本等方式合理配置金融资源,并通过技术许可、使用权转让和市场化等形式,完成技术成果的后续转化与价值补偿[20]。制造业企业产品出口技术复杂度在该过程中得到提升,进而实现整体产业价值链不断攀升。具体表现为三方面:首先,科技金融促进创新成果从技术产出方向技术需求方转移,并通过创新成果产品化和市场化提升创新能力[30],进一步激励技术转移双方持续开展技术创新与新产品研发,最终促进制造业全球价值链攀升。其次,科技金融投入通过助力企业实现设备升级或开展新产品研发,帮助其不断提升竞争力,最终实现全球价值链攀升[31]。最后,科技金融投入的技术导向会激发被投资企业通过技术转移获取前沿技术,从而降低研发风险、压缩创新周期,快速形成技术外溢效应,推动制造业价值链攀升。因此,本文提出研究假设H2

H2:技术转移在科技金融推动制造业价值链攀升过程中发挥中介效应。

在科技金融通过技术转移促进产业价值链攀升的过程中,由于处于不同生命周期阶段的企业诉求存在差异,从而导致科技金融投入类型以及技术转移方式也不同。如表1所示,对于种子期企业,科技金融投入以风险投资和企业自身研发资金为主。在这一阶段,企业对技术转移的诉求主要表现为:一方面,激发企业自主研发,确定技术优势和产品特色;另一方面,分散研发风险,提升企业创新创业成功率。对于成长期企业,科技金融投入以资本市场和企业自身研发资金为主。在这一阶段,企业对技术转移的诉求主要表现为:一方面,通过新技术引进、吸收和应用,充分挖掘市场潜力,不断巩固与强化企业技术优势以及产品特色;另一方面,通过持续升级技术装备,降低生产成本、提高生产效率,不断增强企业市场竞争力。对于成熟期企业,风险投资逐渐退出企业,市场资本也基于企业走势慎重决定进退策略。在这一阶段,单纯的技术转移已经难以为企业赢得竞争优势,企业更多依靠自身研发投入进行探索式技术创新以化解市场挑战、应对竞争风险以及扩大竞争优势。可见,科技金融通过技术转移影响制造业价值链攀升的作用机制与企业所处生命周期阶段以及科技金融投入类型存在潜在关联,其中,种子期与成长期的路径效应较显著,成熟期(乃至退出期)的路径效应相对不显著,尤其是成熟期择机退出的风险投资。因此,本文提出研究假设H3

表1 不同生命周期阶段的科技金融投入类型与技术转移诉求

Table 1 Sources of science and technology finance input and technology transfer aspirations at different life cycle stages

生命周期阶段科技金融投入类型进退决策技术转移诉求种子期风险投资投入技术升级、风险(研发)分散企业研发资金投入技术升级科技资本市场--成长期风险投资--企业研发资金投入技术升级、装备升级科技资本市场投入技术升级、装备升级成熟期风险投资退出-企业研发资金投入技术升级、风险(市场)分散科技资本市场投入/退出技术升级、装备升级

H3:技术转移在科技金融投入促进制造业价值链攀升过程中的中介效应会因科技金融投入类型不同而存在差异性。

1.3 技术转移的门槛效应

在不同的技术转移水平下,科技金融对制造业价值链攀升的影响也不同。

在低技术转移水平地区,技术市场发展不成熟,专利价值评估难,技术交易形式单一,尚未形成完善的技术交易服务体系,导致地区企业难以通过技术转移方式学习到其它地区的先进技术。同时,该类地区缺乏坚实的技术基础与优良的创新环境,导致科技人才匮乏、技术创新能力弱,并形成恶性循环。此外,大企业在选择研发合作对象时往往更青睐于创新基础坚实、技术人才充沛的企业。因此,在低技术转移水平地区,科技金融不能充分发挥其创新效应,导致难以通过技术转移方式获取先进技术、实现企业技术与装备升级,从而阻碍产品品质进阶、企业竞争力提升以及制造业价值链攀升。

在高技术转移水平地区,技术交易市场发达且成熟,知识产权保护、价值评估、业务咨询等配套服务完备,为当地企业提供了丰富的资源和优良的创新环境。处于种子期的企业即使缺乏高新技术,也可利用技术交易市场获得先进技术或专利,并以此为基础进行二次研发等创新行为。此外,优渥的地区条件还有助于吸引科技人才,形成集聚效应,进一步提高地区技术创新能力、效率与质量。此外,企业有更多机会与其它高新技术企业合作,提高技术创新效率与质量。因此,在高技术转移水平地区,由科技金融投入带来的资金、技术、人才等资源优势有助于企业提高产品技术含量与差异化程度,拓展海外市场,进而推动制造业价值链攀升。因此,本文提出研究假设H4

H4:技术转移在科技金融投入影响制造业价值链攀升过程中具有门槛效应。

2 研究设计

2.1 变量定义

2.1.1 被解释变量

制造业价值链攀升。借鉴Hausmann(2007)、邱斌等(2012)等的方法,利用地区制造业出口技术复杂度衡量制造业全球价值链地位。出口技术复杂度能够反映出口产品质量[32],出口技术复杂度越高,其在全球价值链的地位则越高。Hausmann基于该逻辑构建出口产品技术复杂度测度指标(PRODY),进而测算包含所有类型产品的整体技术复杂度(EXPY)。但该指标中的人均GDP会受到非制造业部门信息的干扰,不能有效反映制造业发展状况,需要对该方法进行改进[33]。因此,借鉴李福柱(2022)的测度方法,采用能够集中反映制造业人力、资金、技术状况的制造业全员劳动生产率(ML)(李永友、严岑,2018)代替人均GDP以优化PRODYEXPY指标。测算公式如下:

(1)

(2)

其中,PRODMLmEXPMLi分别为优化后的产品技术复杂度与制造业出口技术复杂度,本文利用EXPMLi衡量我国各省份制造业价值链攀升水平。MLi代表i省份制造业全员劳动生产率,ximi省份制造业部门的m类产品出口额,xii省份制造业部门出口总额。

2.1.2 解释变量

科技金融。科技金融内涵丰富,徐玉莲等(2011)、张玉喜等(2015)通过应用多种方法,建立不同的科技金融指标体系。本文借鉴相关研究方法,选取政府科技投入(TF)、金融机构科技贷款(TL)、科技型上市公司总市值(TMV)、风险投资金额(VC)、企业资金(CF)分别衡量政府部门、金融机构、资本市场、风险投资机构以及企业自身对技术创新的资金投入,并运用熵值法测算科技金融综合指标(STF)。表2为科技金融指标体系以及各指标权重。

表2 科技金融指标体系构建

Table 2 Construction of composite indicators for science and technology finance

变量指标指标说明权重科技金融(STF)政府科技投入(TF)政府财政科技拨款/地区生产总值0.0896035金融机构科技贷款(TL)金融机构科技贷款/地区生产总值0.1529796风险投资金额(VC)风险投资金额/地区生产总值0.451961资本市场(TMV)科技型上市公司总市值/地区生产总值0.2310129企业研发资金(CF)企业研发资金/地区生产总值0.074443

2.1.3 中介/门槛变量

技术转移水平。Gibson&Smilor(1991)基于以往研究对技术转移重新进行界定,认为所有空间域中发生的技术转移,如不同人之间、不同群体之间、不同机构之间的行为和活动均属于技术转移范畴。许多学者从不同角度衡量地区技术转移水平,由于技术市场交易额能够反映各省份技术商品转移交换情况(张汝飞等,2016;戴魁早,2018),同时,为避免地区经济发展水平的影响,本文使用技术市场合同成交额与地区生产总值的比值表征。

2.1.4 控制变量

借鉴相关文献,本文选取以下控制变量:①技术创新(LAPPLY),采用各省份专利授权量取对数衡量;②财政支出(FISCAL),采用各省份财政支出金额与地区生产总值的比值衡量;③人力资本(LRDP),采用各省份研发人员当量取对数衡量;④产业结构(SH),采用第三产业增加值与第二产业增加值的比值衡量。所有变量选择如表3所示。

表3 变量选择

Table 3 Selection of variables

变量类别变量含义选取指标变量符号被解释变量制造业价值链攀升制造业出口技术复杂度EXPML核心解释变量科技金融科技金融总投入STF中介、门槛变量技术转移技术市场成交额/地区生产总值TT控制变量产业结构第三产业增加值/第二产业增加值SH财政支出财政支出金额/地区生产总值FISCAL人力资本研发人员当量的对数LRDP技术创新专利申请量的对数LAPPLY

2.2 模型构建

2.2.1 基础模型构建

EXPMLit=γ0+γ1STFit+γiXit+ui+λi+εit

(3)

式中,i表示地区,t表示年份。EXPMLit为被解释变量制造业价值链攀升水平,STFit为核心解释变量科技金融投入水平,Xit代表控制变量,λi为截面效应,ui为时间固定效应,ε表示随个体和时间而变化的随机扰动项。

2.2.2 中介效应模型构建

参考温忠麟等(2014)的中介效应检验方法,建立中介效应模型如式(4)(5)所示。

TTit=α0+α1STF+αiXit+ui+λi+εit

(4)

EXPMLit=γ0+γ1STFit+γ2TTit+γiXit+ui+λi+εit

(5)

其中,TTit代表中介变量技术转移,中介效应检验流程如下:

首先,对式(3)采用回归方法,以科技金融系数显著程度判断科技金融对制造业价值链攀升的总效应是否显著,系数显著则科技金融对制造业价值链攀升的总效应显著,反之亦然。

其次,对式(4)和式(5)采取最小二乘回归方法,若式(4)中科技金融系数显著,式(5)中技术转移系数同样显著,当二者均显著时间接效应也显著,反之亦然。

再次,对式(5)中的科技金融系数进行检验,若科技金融系数显著,则直接效应显著,反之则中介效应成立。

最后,对比间接效应与直接效应的符号,若两者符号相同,则存在中介效应,反之则为遮掩效应。

2.2.3 门槛效应模型构建

参考Hansen(1999)的做法,将技术市场成交额视为模型门槛变量,建立以下模型:

EXPMLit=η0+η1STFit·I(TTitδ1)+η2STFit·I(TTit>δ1)+ηiXit+εit

(8)

其中,δ1为技术市场成交额对应的门槛值。I (·) 为示性函数,如果括号中的式子成立,则I取1,反之,I取0。

2.3 样本选择与数据来源

本文选择我国内地30个省市(西藏自治区因数据缺失严重,未纳入)作为研究对象,并以2011-2021年为研究区间。在科技金融变量中,政府科技投入数据来源于《中国科技统计年鉴》,金融机构科技贷款数据来源于《中国金融统计年鉴》,其它数据来源于Wind数据库。此外,制造业出口技术复杂度中的出口数据来源于国研网;技术市场成交金额数据来源于《中国科技统计年鉴》;控制变量数据均来源于历年《中国科技统计年鉴》《中国统计年鉴》等。部分缺失数据采用插值法计算予以补充。数据与模型运算等实证部分使用Eviews及Stata软件进行。

为保证以上数据准确性,对各变量进行描述性统计,结果见表4。从中可看出,以上数据显示正常,无异常值。

表4 描述性统计结果

Table 4 Results of descriptive statistics

变量均值标准差最大值最小值偏度峰度EXPML8.18930.08287.97848.47300.05233.0916STF0.10770.12640.01670.84483.513117.0563TT0.01640.02870.00020.17573.735917.9844FISCAL0.24920.10300.10500.64221.45515.5316LRDP11.22161.19598.296013.6936-0.36722.7377SH1.36120.75150.52705.58003.270115.3981LAPPLY10.77641.39556.595813.7960-0.39633.0149

3 实证结果与分析

3.1 基准回归结果

首先进行F检验与Hausman检验以确定选择固定效应模型、随机效应模型或是混合OLS模型。结果表明,应选择双固定效应模型。为准确考察科技金融对制造业价值链攀升的影响,遵循由一般到特殊的原则,具体回归结果见表5。

表5 基础回归结果

Table 5 Basic regression results

变量EXPML(1)(2)(3)(4)(5)STF0.1065***0.1103***0.1166***0.1184***0.1313***(2.7955)(2.9293)(3.1106)(3.0896)(3.4152)FISCAL-0.1643***-0.1627***-0.1595***-0.2561***(-2.9063)(-2.8973)(-2.7522)(-3.6038)LRDP0.0135**0.0131**-0.0259**(2.2115)(2.0991)(2.3146)SH-0.0024-0.0045(-0.2336)(-0.4313)LAPPLY0.0153**(2.4315)C8.1779***8.2184***8.0723***8.0782***8.3701***(1897.4220)(563.4491)(119.3712)(111.8969)(57.5735)ProvinceYESYESYESYESYESYearYESYESYESYESYESR20.92620.92830.92950.9255050.9309F-statistic90.730891.004790.154576.0214387.2029N330330330330330

注:括号内数值为t统计量,*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著,下同

表5列(1)单独考察科技金融与制造业价值链攀升关系,结果显示,科技金融系数为0.106 5,显著为正。这表明科技金融能够推动制造业价值链攀升,增强我国制造业产品国际竞争力,有利于我国制造业产品实现高质量出口。在依次添加控制变量后,列(2)—(5)显示,科技金融系数在1%水平下依然显著为正,表明核心解释变量的参数估计结果稳健,进一步验证科技金融对制造业价值链攀升的正向影响,从而验证假设H1。其中,列(5)显示,控制所有其它变量后,科技金融系数为0.131 3,仍显著。这表明在当前大数据、云计算等信息技术的辅助下,在科技金融的支持下,大量社会资本注入科技创新领域,为制造业新产品研发、技术创新以及高质量发展注入活力,有利于我国制造业适应外部经济形势变化,破除“低端锁定”的分工格局,实现全球价值链攀升。

3.2 异质性分析

3.2.1 地区异质性分析

表6列(1)—(3)展示地区异质性回归结果,结果显示,科技金融系数只在东部地区显著为正,在中部以及西部均不显著,表明只有东部地区的科技金融对制造业价值链攀升有明显的激励作用。原因在于,一是东部地区企业具有坚实的技术基础、突出的资源优势并吸引了全国优秀创新人才,更易得到风险投资等科技金融的青睐,从而吸引科技金融在东部地区集聚,形成极化效应。二是东部地区制造业多为复杂度较高的技术或资本密集型行业,复杂度较低的劳动密集型产业与原材料等资源密集型产业则逐步向中西部转移。基于产业发展前景,科技金融较青睐于东部地区的技术密集型产业,同时,为助力破解我国“卡脖子”技术难题,在国家政策引导下科技金融也比较倾向于选择东部地区。相比之下,中西部以劳动密集型与资源密集型产业为主,且产业技术较为落后,科技金融对其影响力有限,不足以促进中西部制造业价值链攀升。

表6 地区异质性回归结果

Table 6 Regression results of regional heterogeneity

变量EXPML东部(1)中部(2)西部(3)STF0.0510**-0.0025710.087156(2.3014)(-0.0104)(0.8507)CONTROLSYESYESYESC8.7486***8.962587***7.222237***(36.5582)(35.2523)(18.6675)ProvinceYESYESYESYearYESYESYESR20.96120.94140.9289F-statistic94.132752.357246.2896N12199110

注:限于篇幅,此处省略了控制变量回归结果,下同

3.2.2 科技金融投入类型异质性分析

表7列(1)—(5)展示科技金融投入类型的异质性回归结果,结果表明,风险投资、企业研发资金、资本市场对制造业价值链攀升的影响系数显著为正,而政府科技投入与金融机构科技贷款的系数不显著,表明当前只有风险投资、企业研发资金、资本市场对制造业价值链攀升有明显的激励作用。三者中企业研发资金对制造业价值链攀升的激励作用最显著,这是因为企业研发资金直接作用于企业新技术或新产品研发,有助于提升产品出口技术复杂度,直接推动制造业价值链攀升。而风险投资与市场资本注入企业后,企业可自由支配,可能将其用于经营或管理等活动,因此对制造业价值链攀升的激励作用弱于企业研发资金。政府科技投入对制造业价值链攀升有正向影响但不显著,这是因为政府科技投入有限,并且其对于企业而言是无偿使用,同时,由于缺乏约束机制,存在分配不公、监管难等问题,导致这些资金对企业技术创新的作用不显著,尚无法有效推动制造业价值链攀升。金融机构的科技贷款对制造业价值链攀升存在负向影响但不显著,这是因为科技贷款数量有限,并且存在供需失衡、资源错配等问题。具体表现为大部分银行为降低风险,更偏好稳健的放款渠道,民营企业因规模较小,较难获得科技贷款,但是其又是我国重要的技术创新主体。因此,研发投入不足导致我国民营企业技术研发活动受阻,进而负面影响我国制造业价值链攀升。

表7 来源异质性回归结果

Table 7 Regression results of source heterogeneity

变量EXPML(1)(2)(3)(4)(5)VC0.35929***(3.0325)CF2.4248**(1.9875)TMV0.0511**(2.0988)TF1.8167(1.0827)TL-3.1026(-0.4131)CONTROLSYESYESYESCONTROLSYESC8.3192***8.4374***8.3189***8.3961***8.3254***(57.4267)(53.4068)(85.3598)(51.4756)(56.2295)ProvinceYESYESYESYESYESYearYESYESYESYESYESR20.93060.92900.92870.92830.9281F-statistic86.901284.767384.338683.890183.5738N330330330330330

3.3 中介效应检验

科技金融对制造业价值链攀升的影响会通过技术转移路径实现,技术转移的中介效应回归结果见表8。可以发现,列(1)中科技金融回归系数为正且在1%的水平上显著,说明科技金融有助于地区技术转移水平提高,且列(2)中技术转移回归系数在10%水平上显著为正,说明间接效应显著。列(2)中科技金融回归系数在1%水平上显著为正,说明直接效应显著;回归系数γ1为0.117 2,小于列(5)的0.131 3,说明技术转移是科技金融推动制造业价值链攀升的中介变量,即科技金融通过资源投入,促进企业升级装备或工艺流程,不断形成创新产出,并在创新主体之间实现转移与商业化,进而提升企业创新水平,推动我国制造业价值链攀升。由成果转化形成的新产品具有差异化优势,有助于增强国际竞争力,实现制造业产品“高质量”走出去。此外,技术转移通过缩短产品研发时间,提高技术创新效率,进而推动我国制造业价值链攀升。由此,验证本文研究假设H2

表8 技术转移中介效应回归结果

Table 8 Regression results of the mediating effect of technology transfer

变量TT(1)EXPML(2)STF0.0379***0.1172***(3.5309)(2.9940)TT0.3727*(1.7644)CONTROLSYESYESC0.05298.3513***(1.3013)(57.4800)ProvinceYESYESYearYESYESR20.95500.9316F-statistic137.600085.9664N330330

在科技金融推动制造业价值链攀升的过程中,由于科技金融投入类型不同,技术转移的中介效应也可能不同,回归结果见表9。可以发现,政府科技投入与金融机构科技贷款回归系数均不显著,表明二者不具有显著促进作用。列(2)显示,企业研发资金与科技资本市场回归系数显著为正,列(3)中技术转移的回归系数也显著为正,说明技术转移的间接效应显著。列(3)中企业研发资金与科技资本市场系数均为正但不显著,说明直接效应不显著,即企业研发资金与科技资本市场在推动制造业价值链攀升过程中,技术转移发挥完全中介作用。这意味着企业研发资金与科技资本市场投入需要通过交易或合作等技术转移方式获得技术与资源支持,才能有效增强企业技术创新能力,提高产品出口技术复杂度,进而促进全球价值链攀升。列(1)与(3)中的风险投资系数均显著为正,且列(3)中技术转移系数也显著为正,说明风险投资与技术转移均显著推动制造业价值链攀升。但列(2)中风险投资系数不显著,说明风险投资尚不能促进技术转移水平提高,在风险投资推动制造业价值链攀升的过程中,技术转移发挥显著的中介作用。这基本符合前文理论推演逻辑,原因是风险投资在企业种子期进入并支持创新创业,在企业成熟期退出,导致技术转移在风险投资与企业价值链攀升间缺乏完整的作用周期,从而影响中介效应发挥。由此,验证研究假设H3

表9 不同类型科技金融投入下的技术转移中介效应回归结果

Table 9 Regression results of the mediating effect of technology transfer in different sources of science and technology finance inputs

科技金融变量EXPML(1)TT(2)EXPML(3)企业研发资金CF2.4248**1.5909***1.7581(1.9875)(4.8137)(1.3924)TT0.4191*(1.9257)CONTROLSYESYESYESR20.92900.95660.9299F-statistic84.7673142.784783.7536科技资本市场TMV0.0511**0.0516***0.0285(2.0988)(6.1636)(0.9914)TT0.4372**(2.2948)CONTROLSYESYESYESR20.92870.95860.9296F-statistic84.3386149.962283.3697风险投资VC0.3724***0.01510.3651***(3.2723)(0.4652)(3.2322)TT0.4838**(2.3449)CONTROLSYESYESYESR20.93060.95310.9320F-statistic86.9012131.666586.4335

3.4 门槛效应检验

科技金融对制造业价值链攀升的影响复杂,在不同的技术转移水平下,其呈现出不同的影响效应。因此,本文进一步建立面板门槛模型,以技术转移为门槛变量,进行实证检验分析。应用面板门槛模型时使用自举法(Bootstrap)进行重复抽样,抽样次数限定为400次。此外,依次在不同门槛数量下进行回归以选择出合适的门槛数,如表10所示。结果表明,只有单门槛效应显著,进而对单门槛回归模型作进一步检验分析,估计研发投入门槛值。结果表明,在单门槛模型中,门槛值大约为0.001 9,技术转移水平主要分布在低水平(TT≤0.0019)到高水平(TT>0.0019)两区间。在此基础上,绘制科技金融影响制造业价值链攀升的检验统计图,如图1所示,利用似然比展示数据形成过程。

图1 似然比检验统计结果

Fig.1 Statistics of likelihood ratio test

表10 门槛效应检验结果

Table 10 Test results of threshold effects

门槛变量门槛数量F值P值BS次数临界值10%5%1%门槛值研发投入单一门槛28.24*0.082540027.619930.698237.44110.0019双门槛21.960.22540027.939231.428541.853/三门槛9.040.9440036.80239.909947.0988/

单门槛模型回归结果见表11。可以发现,在不同技术转移水平下,科技金融对制造业价值链攀升的影响也不同。在较低技术转移水平时,科技金融系数为负(-1.043 3),而在较高技术转移水平时,该系数为正(0.057 9),表明技术转移在科技金融促进制造业价值链攀升过程中发挥不同作用——在技术转移水平较低时,科技金融阻碍制造业价值链攀升,随着技术转移水平提高,科技金融逐渐发挥激励作用,推动当地制造业价值链攀升。这是因为,在技术转移水平较低时,地区技术交易市场尚不完善,且企业技术创新能力较弱,研发合作机会少,不能吸引风险投资等科技金融资本。随着技术转移水平不断提高,创新主体间研发合作机会增多,技术交易或交流日渐频繁,为制造业提供了优越的创新基础与环境,也促使科技金融充分发挥作用,助力企业提高技术创新效率和质量,不断实现技术升级,推动制造业价值链攀升。由此,验证了本文研究假设H4

表11 门槛效应回归结果

Table 11 Regression results of threshold effects

变量EXPMLt值区间1(TT≤0.0019)-1.043335***-4.80区间2(TT>0.0019)0.05790.71LAPPLY-0.0168737*-1.76FISCAL-0.7696903***-5.73SH0.00950.58LRDP-0.0369461*-1.73C8.967547***43.18F值15.32/

3.5 稳健性检验

3.5.1 替换核心解释变量

上文使用熵值法测算得出科技金融投入数据,为了进行稳健性检验,替换核心解释变量并使用主成分分析法重新进行测度,将得到的科技金融指标STF1进行回归估计,结果如表12所示。由结果可知,科技金融对制造业出口技术复杂度的影响系数仍显著为正,技术转移在该过程中具有部分中介作用,与前文结果基本一致,表明本文研究结论具有稳健性,同时说明利用熵值法测算科技金融水平具有准确性。

表12 稳健型检验回归结果

Table 12 Regression results of robustness test

变量EXPML(1)TT(2)EXPML(3)STF10.0683**0.0467***0.0499*(2.2242)(5.6961)(1.7263)TT0.3931**(2.1997)CONTROLSYESYESYESC8.3232***0.04038.3074***(56.8896)(1.0294)(82.5445)ProvinceYESYESYESYearYESYESYESR20.92930.95790.9300F-statistic85.0821147.276483.8959N330330330

3.5.2 内生性检验

科技金融与制造业价值链攀升之间可能存在互为因果的内生性问题。因此,考虑将科技金融投入滞后一期作为变量,利用工具变量法进行内生性检验。结果显示,Anderson canon.corr.LM统计量为69.54(p=0.000 0);最小特征值统计量Cragg-Donald Wald F统计值为89.16,大于10%偏误水平下的临界值(16.38),所以不存在识别不足与弱识别问题,即工具变量有效和具有外生性。内生性检验结果如表13所示。可以看出,无论是替换被解释变量,还是考虑内生性问题,科技金融依然显著推动制造业价值链攀升,回归结果与前文基本一致,证明研究结论稳健。

表13 内生性检验结果

Table 13 Results of endogeneity test

变量STF(1)EXPML(2)STF0.1319*(1.66)L.STF0.4919***(9.44)CONTROLSYESYESProvinceYESYESYearYESYESF值89.160083.5400N300300

4 结论与政策建议

4.1 结论

本文利用2011—2021年中国省级面板数据测算制造业出口技术复杂度以衡量制造业在全球价值链中的地位,进而从技术转移视角实证考察科技金融对制造业价值链攀升的影响。研究得出以下结论:①科技金融推动制造业全球价值链攀升;②科技金融投入对制造业价值链攀升的促进作用表现出地区与类型异质性,即一方面,科技金融投入对东部地区制造业价值链攀升的促进作用更显著,另一方面,风险投资、科技资本市场和企业自身研发资金对制造业价值链攀升的促进作用更显著;③在科技金融推动制造业价值链攀升过程中,技术转移发挥部分中介作用,资本市场与企业自身研发资金在企业全生命周期内借助技术转移的中介效应,对制造业价值链攀升发挥促进作用;④以技术转移为门槛变量,科技金融对制造业价值链攀升的促进效应具有非线性特征,只有当技术转移水平跨越特定门槛值时,科技金融才会促进制造业价值链攀升。

4.2 政策建议

(1)完善科技投融资体系,促进科技金融发展。首先,为制造业各类子产业设立创投引导基金,引导天使投资、风险投资等社会资本投向制造业创新领域,并为其完善退出渠道。其次,完善知识产权质押融资体系,为科创企业提供新型融资渠道,提高企业知识产权利用率,缓解企业融资约束。最后,丰富科技金融资金来源,加快发展创业投资,引导民营资本、保险资金、境外资本等进入创投领域,提高创投资金对初创企业的支持力度,进而推动我国先进制造业自主创新与传统制造业转型升级,破解“卡脖子”技术约束,攀升全球价值链高端。

(2)全方位提高我国技术转移水平,强化科技金融对制造业价值链攀升的促进机制。加快技术交易市场建设,形成层次多元、特色鲜明、制度完备、治理完善的技术要素交易网络,为制造业提供知识产权评估、股权托管转让、技术产权交易等服务;增加制造业企业在国内,甚至国际技术交流与合作机会,加速技术溢出,将技术转移水平提高到一定程度,促使国内科技金融更好地助力制造业技术创新与产品出口,增强制造业竞争力与价值增值能力,进而向全球价值链高端攀升。

(3)搭建技术转移平台与网络,促进技术与创新资源高效流动。首先,加快我国制造业数字化进程,完善技术信息平台建设,推动资金流动、人才流动、产学研合作与技术转移,充分发挥技术转移在科技金融提高制造业出口技术复杂度过程中的促进作用。其次,构建开放式信息交流平台,促进制造业与其它产业之间的信息、数据、资源流动及共享,加速产业融合进程。最后,优化技术创新环境,为创新主体之间的技术转移提供资金、人才等必要条件,完善我国制造业创新网络、促进知识积累,进而增强我国制造业国际竞争力。

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(责任编辑:胡俊健)