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文章基于上海的时间序列数据，对上海科技金融发展s制造业结构的关系进行了实证研究。结果表明：科技金融与上海裁遣业产值结构和就业结构之阊存在单项Granger因果关系，据此为上海制造韭发展提供建议。
科技金融 制造业结构
协整检验 Granger因果检验
引言与文献综述
中国经济发展进入新常态，经济速度正从高速增长转向中高速增长，经济发展方式正从规模速度型粗放增长转向质量效益型集约增长，制造业亟需转型升级进而培育新的经济增长点。科技与金融的结合为制造业企业进行技术创新提供了新思路。日前，人民银行、工信部、银监会、证监会、保监会联合发布《关于金融支持制造业强国建设的指导意见》，决定为支持制造业强国建设打造多元化金融组织体系和金融产品体系，创新符合制造业特点的信贷管理体制，为制造业企业量身定制多层次融资渠道。理论上，科技金融的发展与制造业结构之间存在相互促进的关系，金融体系能够服务于技术型制造业，促进制造业的技术创新从而可以促进制造业结构由低技术向高技术制造业转变。
国外学者Calderon Ceasar和Liu Lin（ 2003）用实证的方法说明金融建设有利于促进技术进步从而推动经济增长；Chou和Chin（ 2006）同样认为金融产品的创新有利于技术创新的加速推进。在金融产品的开发有助于推动科技创新这一点上，国外学者基本达成了共识，但是，并没有直接提出科技金融的概念，更多的是偏向于研究金融支持科技创新的效率、效果和路径。针对科技金融对行业或企业的影响关系研究上，李伟娜、徐勇（ 2014）基于2001-2012年中国30个省份的面板数据，实证检验了科技金融、制造业集聚与环境污染之间的关系。谢颖昶（ 2014）以上海张江示范区科技金融发展情况为背景，阐述了科技金融对企业创新的支持作用。
伴随着金融业的热度攀升，从金融的角度研究对制造业转型升级的文章不在少数。刘佳宁（ 2016）在“新常态下制造业转型升级的金融支撑”一文中用广东制造业28个行业2000-2013年的面板数据，将金融发展分为规模、结构、效率三个维度，实证研究金融发展对制造业转型升级的影响。范方忐、张立军（ 2003）按地域将我国划分为东、中、西部三个区域，研究金融结构转变，金融深化程度和产业结构升级的关系，认为它们之间呈正相关。叶耀明、纪翠玲（ 2004）对长三角区域的产业集群的作用进行分析，实证分析了该区域集群性发展下的金融对产业结构升级的传导机制，并分析金融传导的效果。殷醒民（ 2009）基于上海的研究提出未来产业的发展策略应该由“资本深化”的基础上向“技术深化”转变，即通过大规模投入技术开发资源来提高创新能力，才有可能实现经济的持续增长。
综合国内研究文献可发现，在经济新新常态的背景下，制造业转型升级已迫在眉睫，研究制造业转型的文章角度多样，对制造业产业升级提出了宝贵的建议，可以发现多角度研究均离不开科技创新这个问题，如何提高自主创新能力，掌握研发核心技术是我国制造业转型升级的关键。现阶段科技与金融的结合无疑为企业创新提供了新的思路，本文就以上海为例在前人研究的基础上实证上海科技金融发展与制造业结构升级的关系，并对上海的科技金融如何促进制造业发展提供建议。
理论分析与指标选取
（1）理论分析
产业结构的调整过程即供给结构和需求结构等多方面的优化过程，资本作为生产要素在供需结构调整中发挥着重要作用。市场经济体制下，包括资本在内的生产要素在不同产业部门之间的流动状况影响着整个社会资源配置的效率。林毅夫等（ 2003）認为金融部门对制造业的影响是通过在不同产业部门间资本的动态配置来实现，基本手段是通过政策导向或者通过市场导向由金融的资金配置来实现和完成。
制造业结构的优化升级过程离不开创新，金融资本在制造业企业的创新过程中的作用无可替代。具有金融资本的企业创新，由于风险被分散化，可以降低创新的成本，更有利于促进技术进步。技术创新利于制造业由劳动密集型向技术密集型转变。金融资本的流向对资源合理配置具有重大影响，从而可以促进资源流向先进制造行业，促进制造业转型升级。
（2）指标选取
1.科技金融发展指数
文章在对科技金融指标的选取上借鉴了曹颢、尤建新建立的科技金融发展指数，该指数由科技金融资源指数、科技金融经费指数和科技金融产出指数加权平均后得来。指数的数据主要来源于科技部《中国主要科技指标数据库》《上海统计年鉴》和《中国科技年鉴》。科技金融发展指标由表1所示：
在指数的计算上，我们将科技金融发展指数的基期确定为加入WTO的元年2001年。由于本文选取2003年至2014年的数据，所以非基期年份指标的计算方法如下：
其中，下标（t）表示年份；下标（0）表示基年2001年。Xmin（ 0）和Xmax（0）分别表示基期2001年全国31个省、自治区和直辖市（香港、澳门、台湾地区除外）对应二级分项指标的最小值和最大值。
在得处二级分项指标后，同一类别的二级分项指数加权可计算成科技金融发展的三项分指数，科技金融发展的三项分指数再加权计算得出总指数。权重的设置这里采用算术平均法。
2.制造业结构指标
本文研究的制造业结构主要指技术和资本密集型制造业的产值占制造业总产值的比重即产值结构和其劳动力就业人数占制造业劳动力就业总人数的比重即就业结构。本文选取的资本及技术密集型制造业分别为：石油加工、炼焦及核燃料加工业、化学原料及化学制品制造业、医药制造业、化学纤维制造业、黑色金属冶炼及延压加工业、通用设备制造业、专用设备制造业、交通运输设备制造业、电气机械及器材制造业、通讯设备、计算机及其他电子设备制造业和仪器仪表及文化、办公用机械制造业。产值结构记为CZJG，就业机构记为JYJG。 实证分析科技金融发展与制造业结构的关系
（1）模型运行过程
我们选取了2003-2014年科技金融发展指数ZH、制造业产值结构CZJG和制造业就业结构JYJG三个变量，组成了三个时间序列。运用计量软件对数据进行了单位根检验、协整检验和因果检验分析。
1.时间序列平稳性检验
为避免时间序列建立回归方程的伪回归问题，需要对时间序列进行平稳性检验。本文运用ADF检验方法分别对各指标进行了平稳性检验，检验结果如表2所示。
检验结果表明，三个指标的原始序列均为不平稳序列，在对三个指标一阶差分后，得到的序列是平稳的，因此它们都是1阶单整序列。
2.协整检验
协整是指两个或两个以上同阶单整的非平稳时间序列的线性组合是平稳时间序列，这种平稳的线性组合被称为协整方程，且可被解释为变量之间的长期稳定均衡关系。由平稳性检验可知，ZH、CZJG和JYJG三個变量都是一阶单整序列，满足协整检验的假设前提。本文采用基于回归残差的Engle-Granger两步法进行协整检验。
该方法第一步先建立以ZH为自变量，以CAJG和JYJG为因变量的回归方程，结果如下：
CZJGt=72.0342+0.0399ZHt +ut
JYJGt=45.4271+0.0265ZHt+ut
ut表示随机误差项，令两个方程的估计的残差分别为ε1和ε2，随后对ε1和ε 2分别进行平稳性检验。结果如表3所示，两个残差序列在1%显著性水平下是平稳性的。
3.Granger因果检验
由协整检验分析可知ZH和CZJG、JYJG之间存在长期的协整关系，下面本文采用Granger因果检验方法检验ZH和CZJG、JYJG之间的因果关系。在滞后1、2期的情况下，ZH均为CZJG和JYJG的Granger原因，这说明科技金融与制造业产值结构和就业结构之间存在单项Granger因果关系。
（二）模型运行结果分析
从模型的协整检验来看，上海的科技金融发展水平与制造业的产值结构和就业结构之间存在着长期均衡关系。通过Granger因果关系检验表明，上海科技金融的发展与制造业产出结构和就业结构之间存在单项Granger因果关系，这表明上海科技金融发展对制造业结构升级具有引导作用。
上海过去十几年的数据分析支撑了前文关于科技金融与制造业产业结构的理论分析，说明了上海科技金融的发展对制造业产业结构的升级具有积极的影响。金融资本通过各种创新金融工具投入到科技型企业中，产生的新技术、新方法运用于制造业企业，有利于制造业企业资源配置效率的提高，进而引导制造业向产生效益较高的先进制造业转变，从而推动制造业结构的优化升级。科技金融促进制造业升级建议分析
由上述分析可知科技金融发展与制造业结构之间存在促进关系，通过分析上海科技金融发展与上海制造业发展状况，提出了以下建议：
首先，上海科技金融的发展目前仍然是以银行为主要信贷途径的，应该探索银行业支持制造业发展的创新路径，以银行业的资金支撑创新机制促进制造业技术创新和转型升级。其次，上海的制造业转型必然是向先进制造业转变，科技金融应该服务高科技制造业带领的先进制造业。在先进制造业的融资方面，应该完善资本各级市场对于相关企业的投融资机制，引导资金向相关制造业倾斜，从而形成符合持续发展的金融资本配置体系。最后，应该充分发挥保险业等相关型生产型服务业在制造业转型升级中的作用。制造业转型升级过程中需要相配套的服务业与之匹配，比如针对制造业创新过程中的各种风险问题，应该建立完善的保险服务，以降低在创新中的风险。
科技金融 制造业结构
协整检验 Granger因果检验
引言与文献综述
中国经济发展进入新常态，经济速度正从高速增长转向中高速增长，经济发展方式正从规模速度型粗放增长转向质量效益型集约增长，制造业亟需转型升级进而培育新的经济增长点。科技与金融的结合为制造业企业进行技术创新提供了新思路。日前，人民银行、工信部、银监会、证监会、保监会联合发布《关于金融支持制造业强国建设的指导意见》，决定为支持制造业强国建设打造多元化金融组织体系和金融产品体系，创新符合制造业特点的信贷管理体制，为制造业企业量身定制多层次融资渠道。理论上，科技金融的发展与制造业结构之间存在相互促进的关系，金融体系能够服务于技术型制造业，促进制造业的技术创新从而可以促进制造业结构由低技术向高技术制造业转变。
国外学者Calderon Ceasar和Liu Lin（ 2003）用实证的方法说明金融建设有利于促进技术进步从而推动经济增长；Chou和Chin（ 2006）同样认为金融产品的创新有利于技术创新的加速推进。在金融产品的开发有助于推动科技创新这一点上，国外学者基本达成了共识，但是，并没有直接提出科技金融的概念，更多的是偏向于研究金融支持科技创新的效率、效果和路径。针对科技金融对行业或企业的影响关系研究上，李伟娜、徐勇（ 2014）基于2001-2012年中国30个省份的面板数据，实证检验了科技金融、制造业集聚与环境污染之间的关系。谢颖昶（ 2014）以上海张江示范区科技金融发展情况为背景，阐述了科技金融对企业创新的支持作用。
伴随着金融业的热度攀升，从金融的角度研究对制造业转型升级的文章不在少数。刘佳宁（ 2016）在“新常态下制造业转型升级的金融支撑”一文中用广东制造业28个行业2000-2013年的面板数据，将金融发展分为规模、结构、效率三个维度，实证研究金融发展对制造业转型升级的影响。范方忐、张立军（ 2003）按地域将我国划分为东、中、西部三个区域，研究金融结构转变，金融深化程度和产业结构升级的关系，认为它们之间呈正相关。叶耀明、纪翠玲（ 2004）对长三角区域的产业集群的作用进行分析，实证分析了该区域集群性发展下的金融对产业结构升级的传导机制，并分析金融传导的效果。殷醒民（ 2009）基于上海的研究提出未来产业的发展策略应该由“资本深化”的基础上向“技术深化”转变，即通过大规模投入技术开发资源来提高创新能力，才有可能实现经济的持续增长。
综合国内研究文献可发现，在经济新新常态的背景下，制造业转型升级已迫在眉睫，研究制造业转型的文章角度多样，对制造业产业升级提出了宝贵的建议，可以发现多角度研究均离不开科技创新这个问题，如何提高自主创新能力，掌握研发核心技术是我国制造业转型升级的关键。现阶段科技与金融的结合无疑为企业创新提供了新的思路，本文就以上海为例在前人研究的基础上实证上海科技金融发展与制造业结构升级的关系，并对上海的科技金融如何促进制造业发展提供建议。
理论分析与指标选取
（1）理论分析
产业结构的调整过程即供给结构和需求结构等多方面的优化过程，资本作为生产要素在供需结构调整中发挥着重要作用。市场经济体制下，包括资本在内的生产要素在不同产业部门之间的流动状况影响着整个社会资源配置的效率。林毅夫等（ 2003）認为金融部门对制造业的影响是通过在不同产业部门间资本的动态配置来实现，基本手段是通过政策导向或者通过市场导向由金融的资金配置来实现和完成。
制造业结构的优化升级过程离不开创新，金融资本在制造业企业的创新过程中的作用无可替代。具有金融资本的企业创新，由于风险被分散化，可以降低创新的成本，更有利于促进技术进步。技术创新利于制造业由劳动密集型向技术密集型转变。金融资本的流向对资源合理配置具有重大影响，从而可以促进资源流向先进制造行业，促进制造业转型升级。
（2）指标选取
1.科技金融发展指数
文章在对科技金融指标的选取上借鉴了曹颢、尤建新建立的科技金融发展指数，该指数由科技金融资源指数、科技金融经费指数和科技金融产出指数加权平均后得来。指数的数据主要来源于科技部《中国主要科技指标数据库》《上海统计年鉴》和《中国科技年鉴》。科技金融发展指标由表1所示：
在指数的计算上，我们将科技金融发展指数的基期确定为加入WTO的元年2001年。由于本文选取2003年至2014年的数据，所以非基期年份指标的计算方法如下：
其中，下标（t）表示年份；下标（0）表示基年2001年。Xmin（ 0）和Xmax（0）分别表示基期2001年全国31个省、自治区和直辖市（香港、澳门、台湾地区除外）对应二级分项指标的最小值和最大值。
在得处二级分项指标后，同一类别的二级分项指数加权可计算成科技金融发展的三项分指数，科技金融发展的三项分指数再加权计算得出总指数。权重的设置这里采用算术平均法。
2.制造业结构指标
本文研究的制造业结构主要指技术和资本密集型制造业的产值占制造业总产值的比重即产值结构和其劳动力就业人数占制造业劳动力就业总人数的比重即就业结构。本文选取的资本及技术密集型制造业分别为：石油加工、炼焦及核燃料加工业、化学原料及化学制品制造业、医药制造业、化学纤维制造业、黑色金属冶炼及延压加工业、通用设备制造业、专用设备制造业、交通运输设备制造业、电气机械及器材制造业、通讯设备、计算机及其他电子设备制造业和仪器仪表及文化、办公用机械制造业。产值结构记为CZJG，就业机构记为JYJG。 实证分析科技金融发展与制造业结构的关系
（1）模型运行过程
我们选取了2003-2014年科技金融发展指数ZH、制造业产值结构CZJG和制造业就业结构JYJG三个变量，组成了三个时间序列。运用计量软件对数据进行了单位根检验、协整检验和因果检验分析。
1.时间序列平稳性检验
为避免时间序列建立回归方程的伪回归问题，需要对时间序列进行平稳性检验。本文运用ADF检验方法分别对各指标进行了平稳性检验，检验结果如表2所示。
检验结果表明，三个指标的原始序列均为不平稳序列，在对三个指标一阶差分后，得到的序列是平稳的，因此它们都是1阶单整序列。
2.协整检验
协整是指两个或两个以上同阶单整的非平稳时间序列的线性组合是平稳时间序列，这种平稳的线性组合被称为协整方程，且可被解释为变量之间的长期稳定均衡关系。由平稳性检验可知，ZH、CZJG和JYJG三個变量都是一阶单整序列，满足协整检验的假设前提。本文采用基于回归残差的Engle-Granger两步法进行协整检验。
该方法第一步先建立以ZH为自变量，以CAJG和JYJG为因变量的回归方程，结果如下：
CZJGt=72.0342+0.0399ZHt +ut
JYJGt=45.4271+0.0265ZHt+ut
ut表示随机误差项，令两个方程的估计的残差分别为ε1和ε2，随后对ε1和ε 2分别进行平稳性检验。结果如表3所示，两个残差序列在1%显著性水平下是平稳性的。
3.Granger因果检验
由协整检验分析可知ZH和CZJG、JYJG之间存在长期的协整关系，下面本文采用Granger因果检验方法检验ZH和CZJG、JYJG之间的因果关系。在滞后1、2期的情况下，ZH均为CZJG和JYJG的Granger原因，这说明科技金融与制造业产值结构和就业结构之间存在单项Granger因果关系。
（二）模型运行结果分析
从模型的协整检验来看，上海的科技金融发展水平与制造业的产值结构和就业结构之间存在着长期均衡关系。通过Granger因果关系检验表明，上海科技金融的发展与制造业产出结构和就业结构之间存在单项Granger因果关系，这表明上海科技金融发展对制造业结构升级具有引导作用。
上海过去十几年的数据分析支撑了前文关于科技金融与制造业产业结构的理论分析，说明了上海科技金融的发展对制造业产业结构的升级具有积极的影响。金融资本通过各种创新金融工具投入到科技型企业中，产生的新技术、新方法运用于制造业企业，有利于制造业企业资源配置效率的提高，进而引导制造业向产生效益较高的先进制造业转变，从而推动制造业结构的优化升级。科技金融促进制造业升级建议分析
由上述分析可知科技金融发展与制造业结构之间存在促进关系，通过分析上海科技金融发展与上海制造业发展状况，提出了以下建议：
首先，上海科技金融的发展目前仍然是以银行为主要信贷途径的，应该探索银行业支持制造业发展的创新路径，以银行业的资金支撑创新机制促进制造业技术创新和转型升级。其次，上海的制造业转型必然是向先进制造业转变，科技金融应该服务高科技制造业带领的先进制造业。在先进制造业的融资方面，应该完善资本各级市场对于相关企业的投融资机制，引导资金向相关制造业倾斜，从而形成符合持续发展的金融资本配置体系。最后，应该充分发挥保险业等相关型生产型服务业在制造业转型升级中的作用。制造业转型升级过程中需要相配套的服务业与之匹配，比如针对制造业创新过程中的各种风险问题，应该建立完善的保险服务，以降低在创新中的风险。