一、引言

推动制造业产品质量提升，是扩大出口和提高制造业竞争力的必然选择，更是新时期经济高质量发展的必然要求。影响出口产品质量提升的因素很多，从投入产出角度讲，金融服务开放带来的资本等高端金融服务要素投入的产出效率是重要因素之一(武力超等，2019)。然而现实中资本等高端金融服务要素由金融部门所控制，作为迫切想通过产品创新提升产品质量和核心竞争力的中小企业往往得不到与之相匹配的资本等高端金融服务要素支持，只有将资本等高端金融服务要素有效配置给最想进行产品创新的企业，才能不断推动企业的技术进步和产品质量升级(Brown et al., 2013)。究竟怎样才能将高端金融服务要素有效配置给最想进行产品创新的企业呢？中共党的十八届三中全会提出了“资本市场双向开放”战略目标。2017年第五次全国金融工作会议明确了以扩大开放推动金融“脱虚向实”的指导思想。2019年7月《关于进一步扩大金融业对外开放的有关举措》提出“宜快不宜慢、宜早不宜迟”原则，推出了11条金融业对外开放的具体措施，外资金融机构“引进来”和中资金融机构“走出去”全面提速。2020年6月《外商投资准入特别管理措施(负面清单)(2020年版)》取消了证券公司、证券投资基金管理公司、期货公司、寿险公司外资股比限制，加大了金融引进力度，金融业对内对外开放全面推进。以上政策均能表明，通过扩大金融引进来和走出去并重的双向开放来推动金融服务实体经济，支持制造业企业产品创新和质量升级，已成为现阶段我国金融发展的重要任务。那么，通过扩大金融引进来和走出去并重的双向开放来推动高端金融服务要素与企业产品创新有机结合是否有利于制造业企业出口产品质量提升呢？其作用机理又是怎样的？

为了深入理解这一过程，本文将从两方面展开探索。首先，建立数理模型，从逻辑上推演金融服务开放推动制造业出口产品质量提升的过程。然后，通过实证分析验证上述作用过程，找出金融服务开放驱动制造业出口产品高质量发展的证据。本文发现金融服务开放带来了资本、国内外先进金融科技和金融管理经验等高端金融服务要素，引发创新效应，推动了制造业企业出口产品质量提升。这一结论对于理解金融开放影响产品质量升级进程提供了新的视角，与第五次全国金融工作会议提出的金融服务实体经济精神一脉相承。经过40多年的发展，尽管中国制造业企业的生产水平取得了巨大进步，但由于产品融合高端金融服务要素不够，和世界先进水平相比仍大而不强。因此，深入研究以引进来与走出去并重的金融业对外开放新格局作用于制造业产品质量升级的理论机理，是理论界和决策者亟待厘清的问题，更是现阶段推动我国产品高质量发展的迫切需求。从宏观角度看，以开放推动先进金融服务要素融入制造业发展中，符合中国制造强国和经济高质量发展的国家战略；从微观角度看，金融服务开放有助于企业融合因开放带来的高端金融服务要素实现产品高质量发展。

二、文献综述

金融开放是一个热点话题，本文主要聚焦于金融开放对企业出口产品质量的影响。大体有两支文献对此进行研究：第一支是对金融开放的相关研究。一是金融开放的度量。已有研究主要从资本跨国界流动权利的约束程度(王维安、钱晓霞，2017)、资本跨国界的实际流动程度(Chinn and Ito, 2008)和金融服务部门的总体开放程度(武力超等，2019)来衡量金融开放。二是金融开放对其他因素影响的研究。已有文献主要从资本账户开放角度出发，分析金融开放对经济增长和金融发展影响(Quinn and Toyoda, 2008；Hamdaoui and Maktouf, 2019)，强调了金融开放因素在经济增长和金融发展中的重要作用(邓敏、蓝发钦，2013)，并探讨金融开放促进经济增长和金融发展的门限条件(董骥、李增刚，2019)等；也有文献讨论了金融开放下金融风险监管的区块链技术创新等问题(郑石明等，2020)。第二支是金融对企业产品质量提升影响的研究。学者们一方面关注金融发展对企业产品质量提升的影响，主要讨论了金融FDI及OFDI(成力为、王昱，2017)、银行业发展(张璇等，2019)、股票流动性(冯根福等，2017)、风险投资(Chemmanur et al., 2011)和融资融券(郝项超等，2018)等对企业产品质量提升的影响。另一方面从金融要素扭曲的角度，认为在金融开放带来高端金融要素的全球配置过程中，金融部门和跨国企业对项目筛选、评估和监督会产生相应的交易成本，降低要素配置效率(Greenwood and Jovanovic, 1990)，甚至有些金融机构宁愿投资房地产等预期收益较高的项目也不愿投资风险较高能促进产品质量提升的新研发项目(Chaney et al., 2012)，带来了金融扭曲和资源错配，易于引发金融资本波动性增加和流动失衡的风险，不利于产品质量升级(杨继梅等，2020)。

综上可知，学术界对金融开放及其影响、金融发展和金融要素扭曲对企业产品质量提升的相关研究遍及微观、中观和宏观领域，是对现有金融理论的扩展，丰富了金融发展和金融开放的研究领域。但在经济全球化受阻情况下，中国通过从引进为主到引进来和走出去并重来扩大金融服务开放，这是否会影响到制造业产品质量提升，其背后影响机制是什么？现有研究鲜有对此问题进行回答，更是缺乏从金融服务引进来和走出去角度来衡量金融开放，分析其对制造业企业出口产品质量提升的机理。虽然陈明、魏作磊(2018)在分析服务业开放时，检验了金融开放对制造业低端锁定的影响，但没有深入到制造业产品质量层面，有待深入；武力超等(2019)研究了金融服务部门开放和制造业企业技术创新的关系，但其着重关注的是金融某一方面的开放，没有考虑金融服务引进来和走出去并重开放，有待完善。

基于此，本文借鉴Melitz and Ottaviano(2008)的思路，构建金融开放下的制造业企业出口产品质量提升数理模型，然后从金融服务引进来和走出去视角来考虑金融开放，并运用中国实际数据进行验证。与已有的研究相比，本文主要在以下方面有所深入：一是在理论上，将金融开放纳入内生投入和产出质量选择的框架，分析其对制造业出口产品质量提升的影响。二是在实证分析中，从金融服务引进来和走出去两方面对企业产品的渗透程度来衡量金融开放后，结合宏观层面的金融开放和微观层面的制造业出口产品质量升级数据，系统评估金融开放带来的高端金融服务技术要素投入对企业出口产品质量升级的实际作用，有助于更全面地揭示中国制造业出口产品质量提升的驱动因素，拓展和丰富了有关中国制造业出口产品高质量发展决定因素的定量研究，可直接回应当前紧迫的金融服务引进来和走出去并重的“金融高水平开放”是如何“推动制造业出口产品高质量发展”等问题。三是本文还利用丰富的微观企业数据进一步系统检验了中国扩大金融服务开放带来的创新效应和金融服务“引进来”对“走出去”的推动效应影响制造业出口产品质量升级的作用机制，有助于深化对金融高水平开放与制造业高质量发展之间内在关系的理解。

三、理论机理与研究假设

金融开放使得资本等高端金融要素在全球范围进行配置，一方面支持本地优势企业的生产能力不断提高(Mc Caig and Stengos, 2005；邓敏、蓝发钦，2013；李晓龙、冉光和，2018；武力超等，2019)，而当本地企业生产优势形成规模，通过国际贸易支持本地企业开拓国外市场，推动本地企业对外投资不断发展，出口比较优势产品，稳健地促进了企业的技术创新活动和产品质量提升(Bekaert et al., 2011；王忠诚等，2018)；另一方面金融开放引致高端金融要素的全球配置，通过学习、竞争及融资效应带来了金融科技的发展，催生出更多符合不同投资者和经济形势的金融产品(张楠，2015；郑石明等，2020)，对跨国企业的经营活动、投资决策和生产技术产生影响，可以促进整体产品质量的提升(Harding and Javorcik, 2011；Desbordes and Wei, 2017)。以上分析均是从理论上对金融开放影响产品质量升级进行逻辑推断，并没有从数理模型方面厘清金融开放对制造业出口产品质量提升的作用机制。基于此，本文参考Melitz and Ottaviano(2008)内生投入和产出质量选择的框架，将金融服务开放纳入该框架，分析其对制造业出口产品质量提升的影响。为简化分析，设有两个国家进行贸易，每个国家有两个部门，一是垄断竞争的最终商品部门，另一是中间投入部门，且最终产品和中间投入品存在质量差异。消费者效用函数可被表示为：

$ U = {\left[ {\int {(q(} {\mathtt{ϖ}} )x({\mathtt{ϖ}} ){)^{(\sigma - 1)/\sigma }}d{\mathtt{ϖ}} } \right]^{\sigma /(\sigma - 1)}} $

(1)

上式中，ϖ表示最终商品；σ(σ>1)是商品间替代弹性；x(ϖ)是商品数量；q(ϖ)设为所有人都能感觉到的商品质量。消费者效用最大下对ϖ的需求如下：

$ x({\mathtt{ϖ}})=X q({\mathtt{ϖ}})^{\sigma-1} P({\mathtt{ϖ}})^{-\sigma} $

(2)

其中，P(ϖ)是市场上质量调整后的产出价格总指数，X为市场现有经质量调整商品的消费总额。设金融服务开放带来的资本便利、先进金融科技和金融管理经验转化为不同质量的中间投入，中间投入品的生产函数可表示为：

$ {Q_I}(k,m) = k/{m^{1 - \theta }} $

(3)

上式中，k是金融开放带来的资本便利，m表示中间投入品的质量，由上式可知，要获得一单位质量为m的中间投入品，需要投入m^1-θ单位的资本。θ是金融服务开放引致的创新效应，金融服务开放水平越高，资本获得就会越便利，同时也越易获得国内外先进金融科技和金融管理经验，最终创新效应发生，企业生产高质量中间投入品也就越容易。假设P_I (m)是质量为m的中间投入品价格，最终产品生产者是中间投入市场的价格接受者。为了清楚起见，假设中间投入部门的生产投入是同质的，均衡状态下，每个中间投入的价格等于生产投入的边际成本，即有P_I (m)=φm，中间投入品的利润函数可表示为：

$ \pi (k,m) = {P_I}(m){Q_I}(k,m) - \phi k $

(4)

其中，ϕ为金融服务开放带来的资本便利系数。ϕ越高，表示金融服务开放水平越高，创新效应的作用也就越大。正如Melitz and Ottaviano(2008)所论述，企业必须达到一定生产能力λ后，生产的产品才能出口。为了简单起见，假定没有可变的贸易成本，且国内固定生产成本为0，出口固定成本为f_x。最终产品部门的生产由实际产出单位的生产和质量生产来描述，物理单元的生产可被假定为：Q(n)=nλ^Ζ，其中n是使用的投入数量；Z>0，表示每个物理产出单位使用1/λ^Ζ投入单位，意味着生产率越高，所需要的中间投入越少，且每个产出单位的边际成本为P_I(m)/λ^Ζ。生产最终产品的出口利润函数可被表示为：

$ \pi (x) = \left[ {P(m) - {P_I}(m)/{\lambda ^{\rm{Z}}}} \right]x - {f_x} $

(5)

假设企业生产能力λ和投入质量m是产出质量的补充，并且升级不需要固定成本，其生产产品的质量函数可以表示为：q=(μ(λ^β)^α+(1-μ)(m²)^α)^1/α，其中，μ为比例系数(0 < μ < 1)。α反映了生产能力和投入质量之间的互补程度。对于生产能力强的企业来说，给定的投入质量增加，产出质量的边际增长更大，所以α < 0，这也排除了企业产出产品和投入产品是替代品的可能性。β(β≥0)为质量差异的范围，β值越高，表示更高生产能力的企业会致力于提高产品质量，也可以认为是消费者为产品质量付费的意愿。结合(3)-(5)式，企业在利润最大化和自由进入的平衡中，选择质量最优的中间投入品m，中间投入品和出口产品质量的最优化结果分别如下：

$ {m^*}(\lambda ) = {[(1 - \theta )/(1 + \theta )]^{\mu \alpha }}{\lambda ^{\mu \beta }},{q^*}(\lambda ) = \left[ {1/{{(1 + \theta )}^{1/\alpha }}} \right]{\lambda ^\beta } $

(6)

将(6)式对θ求导数，因α < 0，β≥0，所以有∂m^*/∂θ>0，∂q^*/∂θ>0。以上结论表明，金融服务开放引致的创新效应θ会影响企业出口产品的质量选择，即金融服务开放会通过创新效应提升中间投入品的质量，最终实现出口产品质量的提升。

综上理论推断，提出待检验命题：金融服务开放带来了资本、国内外先进金融科技和金融管理经验等高端金融要素投入，引发创新效应，进而推动了制造业企业出口产品质量提升。

四、变量测度、模型构建与数据 (一) 主要变量的选择与识别

1.制造业企业出口产品质量的估算。衡量产品质量方法归纳起来主要有两种：一是K方法：Khandelwal et al.(2013)在需求函数中并入有质量因素的CES结构效用函数，并将该需求函数线性化，利用贸易数据中的价格、销售额、出口国和进口国信息来推断产品质量(简称K方法)；施炳展、邵文波(2014)借用上面思路，并与产品单价、技术复杂度等指标进行比较，估计了我国企业-HS6产品-目的地层面的出口产品质量。另一是FR方法：Feenstra and Romalis(2014)构建一个垄断竞争框架，采用需求函数并通过质量和数量相乘来模拟消费者需求，考察国际贸易商品单位价值对质量的影响(简称FR方法)；余淼杰、张睿(2017)拓展了FR方法，充分考虑需求和供给两个层面的信息，构造企业-HS6位码产品层面的出口产品质量模型。以上对产品质量测度从考虑单因素转变到考虑多因素，丰富了对产品质量问题的研究，但K方法所依赖的理论模型将产品质量当作外生变量，且利用目的地-年份层面来清除未知参数测量产品质量在跨时和跨国的意义上不可比。本文借鉴余淼杰、张睿(2017)的研究思路，利用2004-2013年因为本文所选取的解释变量中完整的金融服务引进来和走出去的数据是2004年，因此计算产品质量时也从2004年开始。中国工业企业数据库和海关贸易数据库测算出口产品质量，并将其拓展到企业-目的国-年份-HS8位码产品层面，同时为在不同产品间存在可比性，本文对估计得到的产品质量进行了标准化，并以企业当年某一产品出口额占产品出口总额之比作为权重，将产品质量加总到企业层面来进行分析。具体如下：

(1) 离岸单位价值的决定。利用2004-2013年中国海关进出口贸易数据库，构造企业-目的地-年份-产品层面的离岸单位价值如下：

$ \mathrm{P}_{\text {imgt }}=\mathrm{V}_{\text {imgt }} / \mathrm{Q}_{\text {imgt }} $

(7)

其中，P_imgt为企业i在t年中出口到m国的产品类别g的离岸单位价值，Q_imgt为相应的出口数量，V_imgt为相应的出口离岸价值。产品类别g以HS8位产品分类码为准，并协调HS1996和HS2002两个版本进行统一分类。

(2) 企业生产率的计算。借鉴鲁晓东、连玉君(2012)计算思路，采用OP半参数方法利用2004-2013年的工业企业数据库对企业生产率φ_it进行估计。数据处理中，参考Feenstra and Romalis(2014)的方法将仅从事贸易中介活动的企业从样本中剔除。另外，为了将计算生产率的工业企业数与上面计算离岸单位价值的海关进出口贸易数匹配好，参照Yu(2015)的方法按年份、企业名称、电话号码和邮政编码进行匹配合并。

(3) 行业投入品成本的计算。企业所面对的行业投入品成本水平应包含劳动投入成本w_t^L、资本的投入成本w_t^K和中间产品投入成本w_t^M，且由于本行业和其他行业的中间投入与所有行业的产出一致，所以在均衡中w_t^M=1，因此行业投入品成本可被表示为：

$ \ln {w_t} = {a^\prime }\ln w_t^L + {b^\prime }\ln w_t^K $

(8)

式中w_t为行业投入品成本，a′和b′为相应系数，其具体数值可根据生产函数的投入品弹性计算得到。w_t^L是根据CIC2位码行业的每年出口企业的工资和福利之和除以该行业每年出口企业的总员工数得出。w_t^K是CIC2位码行业的每年出口企业的折旧总额与该行业每年出口企业的总资本存量之比。

(4) 产品质量表达式的确定。综合上面(1)、(2)和(3)，借鉴余淼杰、张睿(2017)思路，出口产品质量计算式可被表示为：

$ \ln {Z_{imgt{\rm{ }}}} = {\theta _g}\left( {\ln {\kappa _{1mg}} + \ln {P_{imgt{\rm{ }}}} + \ln {\phi _{it}} - \ln {w_t}} \right) $

(9)

其中，Z_imgt表示出口产品质量，κ_1mg=α_mgθ_g(σ_g-1)/ 1+α_mgθ_g(σ_g-1)，结构性参数α_mg、θ_g和σ_g的数值源于Feenstra and Romalis(2014)所估计出的相应国家每种SITC第二版4位码产品层面的数值。在处理过程中，将HS8位产品码与SITC第二版4位码匹配，如果SITC 4位码缺失，就以HS8位码所对应的SITC3位码内的平均α_mg、θ_g和σ_g的数值作为其对应的参数值。最后，计算中为了避免极端值的影响、便于加总和比较，先将每个HS8位码类别中高于95%分位数及低于5%分位数产品质量的观测值剔除后，减去相应产品类别g内总体产品质量的10%分位数，最后进行标准化处理，并以企业当年某一产品出口额占产品出口总额之比作为权重，将产品质量加总到企业层面来进行分析。最终计算公式如下：

$ QU{A_{it}} = {T_{itmg}} \times \left( {R - {Z_{itmg}}} \right)/\sum {{T_{itmg}}} $

(10)

上式中，QUA_it为本文最终所计算的属于同一行业^①的企业i在t年出口产品质量，T_imgt表示企业i在t年出口到m国属于产品类别g的出口额。中国企业2004-2013年出口质量平均变化趋势结果见图 1。总体上看，无论在整体上还是在不同的贸易方式上，所计算得到的企业-目的国-年份-HS8位码产品层面的出口产品平均质量呈上升趋势。增长率方面，2004-2013年间，整体、一般贸易和加工贸易的出口产品质量年均增长均在1.02%以上，且保持稳定增长。在与其他研究结果比较中，由于测算方法及剔除观测值范围等不同，测算得出的最终值与他们的略有差异，如：黄先海、卿陶(2020)测算中将标准化的企业-出口国-贸易方式-年份-HS8位码层面产品质量按照出口份额进行加总得出产品质量的整体变化趋势；余淼杰、张睿(2017)测算中将每个HS6位码类别中高于99%分位数及低于1%分位数产品质量的观测值剔除。

①  本文企业生产产品所属的行业分类以《中国投入产出表》为准，参考陈明、魏作磊(2018)方法对《中国统计年鉴》里的制造业细分行业进行合并，将企业生产的产品归类到16个制造业行业。

2.金融服务开放的度量。考虑到金融开放是将单个资本市场与国际资本市场连接起来，国内外学者对金融开放程度的衡量主要从资本跨国界的流动上和金融服务部门开放限制上来考虑(Chinn and Ito, 2008；王维安、钱晓霞，2017；武力超等，2019等)，但由于较多的非政策性和非周期性等因素会影响国际资本流动，上述指标只是衡量金融开放的某一个方面，表明了金融开放的一个状态，并没有反映出金融开放的具体结果，更难以反映出金融开放与企业产品质量间的关系。为了准确反映出金融开放对产品质量的实际作用，本文认为同时包含金融服务走出去和引进来两种模式是金融服务开放最直接和更高层次开放的反映，应从金融服务走出去和引进来视角，计算金融服务走出去和引进来渗透到企业产品上的渗透率来度量金融服务开放。因此，本文借鉴陈明、魏作磊(2018)的思路，用金融服务进口代表金融引进来，用金融服务出口代表金融服务走出去，然后用金融服务进口和金融服务出口分别与前文所选取的企业产品归类的制造业各细分行业相对应的完全消耗系数相乘，得到金融服务进口和金融服务出口渗透到制造业各细分行业的产品渗透率。计算公式如下：

$ FSI\_P{R_{it}} = \sum\nolimits_k {{\rm{ }}service{{\rm{ }}_{ijk}}} \times FS{I_{kt}},FSE\_P{R_{it}} = \sum\nolimits_k {{\rm{ }}service{{\rm{ }}_{ijk}}} \times FS{E_{kt}} $

(11)

其中，i是金融业，t为年份，k为开放的金融服务部门。FSI_PR_it表示金融服务进口渗透到制造业各细分行业的产品渗透率，FSE_PR_it为金融服务出口渗透到制造业各细分行业的产品渗透率。FSI_kt和FSE_kt分别表示金融服务进口和金融服务出口实际数额^①，service_ijk表示制造部门每生产一个单位的最终产品需要完全消耗金融部门的产品或服务数量^②。FSI和FSE原始数据取自2005-2014年《中国服务贸易统计》，service_ijk的原始数据直接取自2002年、2007年和2012年《中国投入产出表》。

①  在《中国服务贸易统计》中提供了金融服务进出口和保险服务进出口的数据，而本文认为金融服务是指金融机构通过开展业务活动为客户提供包括融资投资、金融科技、证券买卖、储蓄、信贷、结算、商业保险、金融信息咨询和金融管理等多方面的服务。因此这里的金融服务进口为保险服务进口和金融服务进口之和，金融服务出口为保险服务出口和金融服务出口相加得出。

②  有关service_ijk计算的说明如下：投入产出表提供了制造业各部门直接消耗货币金融和其他金融服务、资本市场服务和保险等三个部门的系数，本文将以上三个部门对应的直接消耗系数加总，得出制造业各部门对整个金融部门的直接消耗系数α_ij，然后通过此值计算制造业各部门完全消耗整个金融部门的完全消耗系数，具体公式为：${\rm{ }}servic{e_{ijk}} = {\alpha _{ij}} + \sum\limits_{k = 1}^n {{\alpha _{ik}}} {\alpha _{kj}} + \sum\limits_{s = 1k}^n {\sum\limits_{i = 1}^n {{\alpha _{is}}} } {\alpha _{sk}}{\alpha _{kj}} + \cdots $。

从图 2可以看出，金融开放对制造业细分行业的年均渗透率都较高，但FSE对制造业细分行业渗透增长率大于FSI对制造业细分行业渗透增长率。其中，FSE渗透年均增长率排在前三列的是：金属冶炼和压延加工业(2.1345)，通信设备、计算机及其他电子设备制造业(1.8809)，仪器仪表及文化、办公用机械制造业(1.8182)；FSI渗透年均增长率排在前三的也是：金属冶炼和压延加工业(0.2804)，通信设备、计算机及其他电子设备制造业(0.2471)，仪器仪表及文化、办公用机械制造业(0.2388)，均是国民经济中的重要基础产业和高新技术产业。以上结论符合现实情况，2004-2013年以来，随着中国对传统产业转型升级和新兴技术的重视，金融服务出口和进口都不断向科研创新领域集聚，有力推动了中国新一代信息技术、高端装备和新材料等高新技术产业和战略性新兴产业的迅速发展。

(二) 模型设立和估计方法

为了研究金融服务开放对制造业出口产品质量的影响，结合现有文献和前文理论机理分析，本文设定回归模型如下：

$ QU{A_{ist}} = \alpha + {\beta _1}FS{I_{ist}} + {\beta _2}FS{E_{ist}} + \gamma {X_{ist}} + {\phi _i} + {\delta _t} + {\eta _s} + {\varepsilon _{ist}} $

(12)

其中，QUA_ist表示制造业细分行业s第t年企业i的产品质量，β、γ系列是变量系数，α是常数。FSI_ist和FSE_ist分别表示金融服务进口和金融服务出口影响制造业细分行业s第t年企业i产品质量的渗透率。X_ist为控制变量，其选取一方面考虑到同一行业下产品层面的变量，包括属于同一行业生产同一类型产品的企业数(Firms)、用每一年所收集企业总工资除以企业总人数来表示的企业平均工资(Wage)和企业平均员工数(Staff)；另一方面还考虑企业层面随着时间变化且可能影响产品质量的因素，包括反映企业市场潜力和需求的企业规模(Scale)和属于同一制造业细分行业的研发经费支出占其行业增加值的比重的研发费用(R&D)。同时，还控制了行业固定效应φ_i，企业固定效应η_s，年份固定效应δ_t，以进一步消除由于金融开放带来的资金和技术引致企业生产技术转变等行为可能导致的影响，ε_ist为随机扰动项。合适的工具变量能解决金融开放对企业出口产品质量影响中可能遇到的内生性问题。借鉴大多研究结论，本文依据相关性和外生性的标准来选取影响企业出口质量内生解释变量的滞后项作为工具变量，进行识别不足检验(LM statistic)和过度识别检验(Sarganstatistic)，用Hausman方法进行内生性检验，用广义矩估计IV+GMM方法来解决包含以上工具变量的两步估计。另外，还考虑到现实中产品质量提升的惯性及模型的稳健性，在(12)中引入QUA_{is, t-1}项，将模型转化为动态面板模型：

$ {{QUA}_{ist}} = {\alpha _0} + {\alpha _1}QU{A_{is,t - 1}} + {\beta _1}FS{I_{ist}} + {\beta _2}FS{E_{ist}} + \gamma {X_{ist}} + {\varphi _i} + {\delta _t} + {\eta _s} + {\varepsilon _{ist}} $

(13)

其中，α₀是常数，α₁是滞后一阶的系数。用两步系统GMM方法对(13)式进行估计，并将模型中滞后的FSI_ist和FSE_{i st}视为差分方程的工具变量，同时，运用Arellano-Bond AR方法检验模型误差项序列相关性和采用Sargan方法检验可能存在的工具变量数过多可能导致过度识别问题。

(三) 样本说明及数据来源

本文选取了金融服务贸易进口、金融服务贸易出口和制造业16个细分行业2004-2013年数据为样本区间来进行分析。为了准确识别被解释变量，本文以中国工业企业数据库和海关贸易数据库为基础，对制造业企业出口产品质量进行了测算。本文实证研究中所用的数据主要来源于2004-2013年中国工业企业数据和中国海关产品层面交易数据。工业企业层面数据借鉴Yu(2015)的方法来进行处理。海关数据是产品层面的月度数据，按企业信息、类型和贸易方式等信息进行分类，将月度数据加总到年度数据，获得企业-目的国-年份-贸易方式-HS8位码产品层面的数据。本文使用HS八位码的产品分类，参考Fan et al.(2015)的方法使用企业名称和年份初步匹配，再根据电话号码和邮政编码进行补充和调整，剔除了所有的贸易型企业和产品单位不一致的样本。最后得到样本225376个，并以此为基准，将海关数据中以美元计价的出口额按照当年的汇率换算成以人民币计价后剔除了出口额大于当年工业增加值的样本，最终得到样本201843个。主要解释变量金融服务走出去渗透率(FSE)和金融服务引进来渗透率(FSI)的测算是结合2004-2013年《中国服务贸易统计》与1997年、2002年、2007年和2012年投入产出表计算得出，均按当年汇率换算成人民币，且以十亿元为单位。企业数(Firms)、企业规模(Scale)、企业平均工资(Wage)和企业平均员工数(Staff)根据中国工业企业数据库(2004-2013年)来进行计算，但对企业平均工资(Wage)的计算换算为2000年不变价。研发费用(R&D)的原始数据源于2001-2014年《中国科技统计年鉴》。在以上控制变量计算中，为了消除量纲的影响，除去以比重表示的研发费用(RD)和企业规模(Scale)外，其他的变量均进行了Min-max标准化处理。表 1给出的变量描述性统计和平稳性检验等结果表明：解释变量和控制变量的方差膨胀因子VIF值均远小于10，说明模型不存在严重的多重共线性；变量一阶差分后LLC、IPS和ADF平稳性检验表明了至少在1%的显著性水平下不存在面板单位根。协整检验中，Kao检验中ADF统计量为-4.7633，Pedroni检验的Panel PP值为-21.8376、Panel ADF值为-5.7354、Group PP值为-23.8534和Group ADF值为-5.3275，均在1%显著性水平下不拒绝变量之间存在长期稳定关系。

五、基本结果 (一) 金融服务开放对制造业企业出口产品质量的影响

先通过方程(12)进行静态回归分析，再以此为基础利用方程(13)估计动态面板模型，估计的基本结果见表 2。表 2(1)-(3)中变量内生性Hausman检验统计量均在1%的水平上拒绝所有变量都为外生变量的原假设，说明采用工具变量法进行GMM分析是合理的。工具变量的识别不足检验(LM statistic)和过度识别检验(Sargan statistic)等表明了工具变量有效性。表 2(4)-(6)进行的两步系统GMM的回归中，Wald检验的结果拒绝了解释变量系数为零的原假设，表明了回归方程设定合理，Sargan检验的结果说明了工具变量的有效性，Arrellano-Bond AR检验说明方程序列相关性不存在。具体分析如下：

1.金融服务开放对制造业企业出口产品质量提升有着显著的促进作用。在表 2的回归中，为了消除非观测的个体效应、行业经济社会发展变化等因素干扰，本文控制了时间固定效应与行业固定效应，为了消除企业不随时间变动及金融开放深化引致的企业进入退出行为的影响，本文还控制了企业固定效应。表 2结果表明无论是静态IV-GMM回归还是动态SYS-GMM回归，FSI和FSE的系数符号均在5%的水平下显著为正，表明了金融服务引进来和走出去均促进了制造业企业出口产品质量提升。以表 2(6)为例，金融服务引进来(FSI)每增加1个单位，能使制造业企业出口产品质量平均提升约0.0082个单位，金融服务走出去(FSE)每增加1个单位，能使制造业企业出口产品质量平均提升约0.0065个单位，说明了金融服务开放推动了制造业企业出口产品质量提升。同时，比较表 2(1)-(3)中的金融服务引进来(FSI)和金融服务走出去(FSE)系数均发现，金融服务引进来对制造业企业出口产品质量提升的作用略大于金融服务走出去所产生的作用。这反映了当前中国金融开放的演变过程：加入WTO以来，我国金融服务开放正由点及面、协调有序地进行，但金融服务开放的任务发生了根本改变，在注重引进国外先进金融科技和金融管理经验的同时，为了能更好地服务国内制造业企业国际化发展需求，更加重视推动金融走出去，在扩大金融双向开放的过程中促进了实体经济发展，进而推动了制造业出口产品质量升级。

2.其他变量和滞后项的情况分析。从其他变量的回归情况看：企业的数量(Firms)和企业平均员工数(Staff)的系数为负，表明该行业企业数量和企业员工数越多，其产品质量越低。这样的结果与企业所属产业类型相关，如果企业属于劳动密集型产业，生产主要依靠大量使用劳动力，那么该行业的企业进入门槛相对较低，企业数也就多，对先进技术和高端设备的依赖程度低，研发创新不足，虽然金融服务开放带来了资金和技术支持，但其生产的产品质量也难以得到提升。企业规模(Scale)对制造业企业出口产品质量提升在5%的显著性水平下为正，表明随着金融服务开放带来的资金和技术在企业进行集聚，产生了规模经济，对制造业企业产品质量升级产生了明显的促进作用。企业平均工资(Wage)系数为正，且通过了5%的显著性检验，说明所属行业有着较高的平均工资，能有效吸引着较高劳动技能和专业技术水平的人才，结果必然会促进生产技术水平提高，进而推动了产品质量提升。研发费用(R&D)系数符号在1%的水平下显著为正，表明研发费用(R&D)的大力投入支持了企业不断进行生产服务技术研发和创新，发展营销、会计、法律和售后等服务，不仅提高了企业生产效率，而且在创新驱动下极大地增强了企业竞争力，是推动制造业企业技术进步和产品质量提升的重要力量。表 2(4)-(6)中QUA_is，t-1在5%的水平下显著且为正，显示了引入滞后项的合理性，制造业企业出口产品质量升级具有较强惯性。

(二) 稳健性检验

以上基本结果表明，扩大金融服务开放非常有利于制造业企业出口产品质量提升，为了衡量结论的稳健性，本文将在不同贸易方式、衡量主要变量的不同指标、不同企业所有制等方面对此进行检验。

1.不同贸易方式。与前文一致，将存在加工贸易形式出口的企业记为加工贸易企业，将不存在加工贸易形式出口的企业记为一般贸易企业，分析不同贸易方式下，金融服务开放对制造业企业出口产品质量的影响。表 3(1)的检验结果与表 2(6)对比发现，模型相对应解释变量的差异仅在系数大小和显著性水平上，而系数符号方向一致，这充分证明了前文金融服务开放对企业出口产品质量作用的结果是稳健的。同时本文也发现，一般贸易下金融服务开放对企业出口产品质量的作用要大于加工贸易下金融服务开放对企业出口产品质量的作用^①，可能的原因是加工贸易由于“两头在外，中间在内”的特点，金融服务开放对其影响相对较弱。

①  为了检验两组数据系数是否存在差异，参考了连玉君、廖俊平(2017)的思路，采用费舍尔组合检验方法进行组间系数差异检验，得到不同贸易下金融服务进口所对应的经验p值为0.0137，金融服务出口所对应的经验p值为0.0564，均在10%水平上拒绝原假设，表明两组的系数差异是显著的。

2.衡量主要变量的不同指标。本文还采用Khandelwal et al.(2013)的K方法对制造业企业出口产品质量进行衡量，原始数据来源于2004-2013年中国工业企业数据库和中国海关交易数据库。金融服务开放除了从金融服务贸易进口和出口来测量外，还可以金融业FDI和金融业对外直接投资来对此测量，用2004-2013年金融业FDI替代金融服务贸易进口(FSI)，用金融业对外直接投资替代金融服务贸易出口(FSE)，与上文一样，计算金融业FDI和金融业对外直接投资渗透到制造业16个细分行业的产品渗透率，金融业FDI和金融业对外直接投资的原始数据源于2005-2014年《中国统计年鉴》、《中国对外直接投资统计公报》。稳健性检验的回归结果如表 3(2)所示，金融服务开放和出口质量替代指标的回归结果与表 2(6)的基本一致，说明了原估计结果稳健。

3.不同企业所有制。在金融服务开放下，技术和资金是否偏爱国有企业呢？国有企业与非国有企业在产品质量提升方面会有着怎样的差异？基于此，本文按企业登记类型首先区分国有企业样本和非国有企业样本，然后对所有制分类下的不同样本分析金融服务开放对企业出口产品质量提升的影响。结果如表 3(3)所示，发现不同企业所有制的样本回归结果均与表 2(6)保持一致，相对应解释变量的差异仅在系数大小和显著性水平上。同时，像前文一样借鉴连玉君、廖俊平(2017)的思路，采用费舍尔组合检验方法进行组间系数差异检验，得到金融服务进口所对应的经验p值为0.3726，金融服务出口所对应的经验p值为0.4055，无法拒绝原假设，表明两组的系数差异不显著，即不能判断国有企业样本回归得到的结果好于非国有企业的结果，或反之。这说明不管是国有企业或是非国有企业，金融服务开放带来的资本、先进技术和管理经验均能产生溢出效应而对产品质量升级产生影响，所有制的差异不会影响金融服务开放对制造业企业出口产品质量的促进作用。

4.金融开放对出口产品质量升级的影响是否为非线性

传统对外资准入带来的技术溢出效应的研究中已经发现知识或技术溢出可能存在非线性影响(韩超、朱鹏洲，2018)，为了探究可能存在的非线性影响，本文将FSI和FSE的平方项FSI_sq和FSE_sq加入方程(13)中重新进行估计。实证结果见表 3(4)，将解释变量和控制变量系数的回归结果与表 2(6)中的进行对比，发现仅在系数大小和显著性水平上存在差异。但FSI_sq和FSE_sq的系数没有通过显著性检验，表明金融服务引进来和走出去引致的高端金融服务要素对企业出口产品质量的影响没有带来显著的非线性效应，也说明了原估计结果稳健。

六、影响机制及扩展分析 (一) 影响机制分析：创新效应

前文理论分析已经推导出金融服务开放通过缓解企业融资约束等促进了技术创新，进而推动了制造业出口产品质量的提升。实证分析也表明，金融服务开放整体上提升了企业出口产品质量，但这一影响究竟是通过何种途径得以实现？事实上，在金融服务开放过程中，先进金融管理经验和服务被吸引到东道国，使东道国企业能获得较充裕的资金同时能通过模仿、学习和吸收先进金融管理经验和服务，在资金得到保障的同时带来创新成本降低，技术研发能力得到增强，通过“进口中学习”，即创新效应，进而促进了出口产品质量提升。在金融走出去的过程中，由于国外有着相对更高标准的金融管理水平和服务，迫使东道国必须通过金融产品多样化来满足走出去的条件，这也支持了国内有条件制造业企业走出去，通过“出口中学习”(张杰、郑文平，2017)，即创新效应，提升了出口产品质量。为深入探讨企业产品质量提升中创新效应的影响，借鉴刘维刚、倪红福(2018)思路，选用企业新产品价值与工业总产值的比重来表示创新效应，构建检验模型如下：

$ \begin{array}{l} QU{A_{ist}} = {\alpha _0} + {\alpha _1}FS{I_{ist}} + {\alpha _2}FS{E_{ist}} + {\alpha _3}\ln {I_{ist}} + {\alpha _4}\ln {I_{ist}} \times FS{I_{ist}}\\ {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} + {\alpha _5}\ln {I_{ist}} \times FS{E_{ist}} + \gamma {X_{ist}} + {\phi _i} + {\delta _t} + {\eta _s} + {\varepsilon _{ist}}\\ \ln {I_{ist}} = {\beta _0} + {\beta _1}FS{I_{ist}} + {\beta _2}FS{E_{ist}} + \gamma {X_{ist}} + {\phi _i} + {\delta _t} + {\eta _s} + {\varepsilon _{ist}} \end{array} $

(14)

上式中，lnI_ist为创新效应代理变量^①。表 4(1)的结果显示金融服务引进来和走出去均促进了企业创新产品价值的提升。表 4(2)结果表明创新对企业出口产品质量升级的促进作用，创新效应和金融服务引进来和走出去的交叉项在5%的显著性水平下促进了制造业企业出口产品质量升级，也说明了金融服务引进来和走出去通过创新效应而影响了企业出口产品质量，即创新效应是金融开放对制造业企业出口产品质量升级的影响渠道。

①  为保有数据经济意义，在对实际数据处理中，先对所有创新效应代理变量的数值加1后再取对数值。原始数据源于相应年份《中国统计年鉴》和中国工业企业数据库。

(二) 扩展分析

1.金融服务“引进来”对“走出去”的推动作用。中国的金融服务开放正从金融服务引进向金融服务引进与走出并重转型，而现有对于中国金融服务引进以及金融服务走出的研究却是割裂的。国家“十三五”规划和党的十九大报告都明确指出了“走出去”和“引进来”相辅相成，并重发展。可见金融服务引进和走出的关系已经成为一个亟待解决的问题。李磊等(2018)认为“引进来”对“走出去”的作用在行业内主要通过示范和竞争效应促使本地企业对外投资，在行业间则因本地企业为融入全球生产链，必须学习并改进原有的生产技术、投资和管理方法，培育具有国际视野的职工，进而获取“走出去”的能力。为深入探讨企业产品质量提升中金融服务“引进来”对“走出去”的推动，借鉴李磊等(2018)建模思路，构建检验模型如下：

$ FS{E_{ist}} = {\alpha _0} + {\alpha _1}FS{I_{ist}} + \gamma {X_{ist}} + {\phi _i} + {\delta _t} + {\eta _s} + {\varepsilon _{ist}} $

(15)

式(15)中主要关注的系数为α₁，其为正说明金融服务“引进来”增加了其“走出去”的概率。为研究金融服务引进推动其走出去，进而间接促进企业的产品质量提升，设立回归模型如下：

$ QU{A_{ist}} = {\alpha _0} + {\alpha _1}FS{I_{ist}} + {\alpha _2}FS{I_{ist}} \times FS{E_{ist}} + \gamma {X_{ist}} + {\phi _i} + {\delta _t} + {\eta _s} + {\varepsilon _{ist}} $

(16)

式(16)主要关注的系数为α₂，其为正说明金融服务“引进来”通过增加其“走出去”的概率提高了企业的产品质量。表 4(3)汇报了金融服务引进来对其走出去的推动效应，回归系数显著为正，说明金融“引进来”增加了其“走出去”的概率。表 4(4)中金融服务引进来和走出去的交叉项在1%的显著性水平下为正，表明金融服务“引进来”对“走出去”的推动作用促进了企业出口产品质量升级。

2.金融服务开放下垂直专业化效应。从外部环境来说，应该考虑金融开放对上下游企业的前向联系和后向联系，即垂直专业化程度对企业产品质量的影响。垂直专业化程度越高，进口先进生产服务技术选择就越多，企业生产成本就会越低，从而有利于企业在生产具有自己优势产品上加大研发，从而带来了产品质量的提升(唐东波，2012)。根据异质性企业贸易理论，处于价值链顶端服务产品走出去时，企业的产品质量也会因垂直专业化引致的高端服务产品走出去而提升(Upward et al., 2013)。为了验证金融服务开放下垂直专业化对制造业企业出口产品质量提升的影响渠道，借鉴张明志、季克佳(2018)的方法，以企业出口贸易中加工贸易的出口额占企业总出口的份额测度企业层面的垂直专业化水平，构建检验模型如下：

$ \begin{array}{l} QU{A_{ist}} = {\alpha _0} + {\alpha _1}\ln FS{E_{ist}} + {\alpha _2}\ln FS{I_{ist}} + {\alpha _3}\ln V{S_{ist}} + {\alpha _4}\ln V{S_{ist}} \times \ln FS{E_{ist}}\\ {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} + {\alpha _5}\ln V{S_{ist}} \times \ln FS{I_{ist}} + \gamma {X_{ist}} + {\phi _i} + {\delta _t} + {\eta _s} + {\varepsilon _{ist}}\\ \ln V{S_{ist}} = {\beta _0} + {\beta _1}\ln FS{E_{ist}} + {\beta _2}\ln FS{I_{ist}} + \gamma {X_{ist}} + {\phi _i} + {\delta _t} + {\eta _s} + {\varepsilon _{ist}} \end{array} $

(17)

其中，lnVS_ist为垂直专业化效应代理变量，原始数据源于中国工业企业数据库和海关数据库。估计结果如表 4所示。表 4(5)金融服务引进来和走出去对垂直专业化水平的系数显著为正，表明金融服务开放程度越高，对垂直专业化水平作用越大。表 4(6)结果表明垂直专业化水平对企业出口产品质量升级的促进作用，垂直专业化与金融服务引进来和走出去的二重交互项系数仍然显著为正，说明金融服务开放对制造业企业出口产品质量升级的影响可以通过垂直专业化效应来实现。

3.金融服务开放下本地吸收效应。考虑到金融服务引进来和走出去可能会与国内企业研发活动(R&D)结合，本地企业通过技术溢出和逆向技术溢出效应强化对技术的吸收能力。为此，本文借鉴陈明、魏作磊(2018)的思路，引入金融服务引进来和走出去分别与研发活动(R&D)的交互项来检验金融服务开放下的本地吸收效应，构建检验模型如下：

$ \begin{array}{l} QU{A_{ist}} = {\alpha _0} + {\alpha _1}\ln FS{E_{ist}} + {\alpha _2}\ln FS{I_{ist}} + {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} + {\alpha _3}R {\mathit{＆}} {D_{ist}} \times \ln FS{E_{ist}}\\ {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} + {\alpha _4}R {\mathit{＆}} {D_{ist}} \times \ln FS{I_{ist}} + \gamma {X_{ist}} + {\phi _i} + {\delta _t} + {\eta _s} + {\varepsilon _{ist}}\\ R {\mathit{＆}} {D_{ist}} = {\beta _0} + {\beta _1}\ln FS{E_{ist}} + {\beta _2}\ln FS{I_{ist}} + \gamma {X_{ist}} + {\phi _i} + {\delta _t} + {\eta _s} + {\varepsilon _{ist}} \end{array} $

(18)

其中，原控制变量R&D为吸收效应代理变量。考虑到模型(18)中纳入金融服务开放与R&D的交互项后，可能会有较强的多重共线性，因此，在分析中R&D没有列入。表 4(7)金融服务引进来和走出去对吸收效应的系数显著为正，表明金融服务开放程度越高，对本地吸收效应作用越大。表 4(8)结果表明本地吸收效应对企业出口产品质量升级的促进作用，R&D与金融服务引进来和走出去的二重交互项系数仍然显著为正，说明金融服务开放可以通过本地吸收效应增强对制造业企业出口产品质量升级的影响。

七、结论与启示

虽然近几年来西方国家“逆全球化”行为不断出现，但中国仍坚持把通过引进来和走出去并重带来的先进生产服务技术当作必要的生产要素，推动制造业产品质量提升，这样做的动力机制是什么？金融服务引进来和走出去引致的高端金融服务要素投入是否真正提升了制造业产品质量？如何在新一轮对外开放中积极有效利用金融服务开放带来的先进服务技术实现制造业高质量发展的战略目标？仍然是进一步扩大金融服务开放需要考虑的重要问题。基于此，本文在理论上揭示了金融服务开放影响制造业出口产品质量提升机理和途径，并结合宏观行业数据和微观企业数据实证分析金融服务引进来和走出去对中国制造业出口产品质量升级的影响，得到结论如下：(1)金融服务开放显著促进了制造业出口产品质量升级，且金融服务引进来对制造业企业出口产品质量提升的作用略大于金融服务走出去所产生的作用。(2)进一步从不同贸易方式、衡量主要变量的不同指标、不同企业所有制等方面对此进行检验，均证实了金融服务开放对制造业出口产品质量升级的正向作用。(3)影响机制检验和扩展分析表明，创新效应、金融服务“引进来”对“走出去”的推动、垂直专业化效应和本地吸收效应影响着金融开放对企业出口产品质量升级的作用。

以上结论与理论推断一致，更是证实了中国主动扩大金融服务开放政策的正确。本研究有助于从更深层面理解金融服务开放影响制造业企业产品质量升级的动态演变过程和以引进来和走出去并重的金融服务开放新局面的形成。得到的政策启示如下：(1)进一步放开和放松对金融服务开放的限制，在加强金融监管中稳步推进金融双向开放。扩大金融双向开放是深化金融供给侧改革实现制造业高质量发展的内在要求，中国金融市场在很多领域竞争还不充分，金融服务质量还难以适应经济发展需要，应完善宏观审慎管理，尽快打破利益藩篱，建立互利共赢的金融开放新格局。(2)坚持高端金融服务技术引进的同时，应积极支持国内先进金融服务走出去。金融业是竞争性行业，在开放之初，金融服务引进要坚持以我为主，通过引进带来的竞争，迫使内部创新来不断提高效率和活力，改变国内金融业大而不强的情况。当条件成熟，应推动公司治理结构向纵深推进，大力引导国内金融服务走出去，服务好“一带一路”、自贸试验区和中国制造业国际化发展，推动形成金融全面开放新格局。(3)要不断提升金融服务中国制造的效能。中国特色的金融服务开放之路最根本的特征就是要“脱虚向实”，服务实体经济。在持续推进金融服务引进和走出的过程当中，关键还是要始终坚持本源，健全审慎管理框架，专注主业，不断提升金融服务实体经济的能力，促进金融自身发展与促进制造业高质量发展间的良性互动。(4)金融服务引进和走出带来的先进金融科技等的模仿、吸收和创新均离不开人力资本所发挥的重要作用。为此，要扩大金融开放，必须要有科技金融等专业人才工程配套建设。政府和企业都应大力推进科技金融技能人才的培养，珍惜和爱护人才，为科技金融技能人才成长创造良好生态环境。(5)尽管前文在分析时得出了金融服务开放对制造业产品质量提升作用是显著积极的，但不可否认金融开放是一把“双刃剑”，过度开放可能引发金融风险，适度开放才能提升金融体系效率(邓敏、蓝发钦，2013)。因此，在开放过程中，应有效提升金融风险防控能力，大力加强金融监管协调，在完善金融机构体系、金融产品体系以及优化金融服务的基础上，严格规范金融创新活动和金融市场交易行为，引导金融资源流向，促进金融和实体经济形成良性循环。