科技创新对产业升级影响的实证研究——基于省级面板数据的实证分析

周 柯张 斌谷洲洋

1（郑州大学，郑州 450001）2（北京理工大学，北京 100081）

科技创新对产业升级影响的实证研究——基于省级面板数据的实证分析

周 柯1张 斌1谷洲洋2

1（郑州大学，郑州 450001）2（北京理工大学，北京 100081）

本文根据2008～2014年中国30个省份的面板数据构建模型，对科技创新对产业升级的影响进行实证研究。研究结果表明：从全国层面看，科技创新对促进产业升级呈现明显的正效应；从地区层面看，科技创新对产业升级影响存在着显著性差异，其中科技创新对产业升级的驱动效应在中部地区最大，西部地区其次，东部地区最小；通过进行分位数回归分析得出，产业升级发展的不同阶段，科技创新对产业升级的影响并非都相当大，影响小的地区要及时挖掘其他创新源。

科技创新 产业升级 面板数据模型 分位数回归

引 言

在当前经济增长面临下行压力的情况下，实现产业结构转型升级需要开辟新的路径，而科技创新既可以培育新的经济增长点，又可以加快动力转换，更是实施创新驱动发展战略的重要组成部分。因此，研究科技创新与产业升级之间的相互影响，可以促进两者融合发展，利用科技创新推进产业升级，产业升级为科技创新提供新需求，促使两者合力拉动经济增长。

1 相关文献回顾

1.1 国外关于科技创新与产业升级的研究现状

究竟创新发展与产业结构升级之间有何联系，国内外学者对此展开了许多研究，主要体现在：国外的相关文献中，Stoneman（1983）从产业劳动力人口视角出发，指出对于发展科学技术争论的关键是科学技术对就业的影响。在遵循配第——克拉克定律的前提下，科技进步有助于全社会人均收入水平的提升，进而推进就业人口向第二产业转移，当人均收入有了进一步提升时，会向第三产业转移，也就是说劳动力由低附加值向高附加值的产业方向转移，进而与产业结构升级形成良好的呼应［1］。Michael Porter（1998）从产业竞争优势视角出发，研究认为产业的竞争优势主要体现在能够进行持续的创新和升级，创新与升级两者有着相互关联作用，且创新和升级取决于 “钻石模型”［2］。Varum等 （2009）利用不同产业数据通过实证分析，不同行业的技术创新有助于本行业劳动生产率的提升，创新性的技术活动可以推进不同行业成为高生产率增长的行业，进而实现整个产业结构的优化升级［3］。Lucchese（2011）通过运用理论中技术变化的 “新熊彼特”方法，同时对德国等6个主要欧洲国家细化分行业数据进行处理，说明技术创新上的不同差异对一个国家产业结构变化和发展具有重要推动作用［4］。

1.2 国内关于科技创新与产业升级的研究现状

国内的研究文献中主要从理论与实证两方面进行研究，其中理论方面研究相关主要有：周叔莲和王伟光 （2001）对科技创新与产业结构调整的互动关系进行研究，他们认为科技创新以需求为媒介，通过影响需求结构催生新兴产业，并削减旧产业以及促进对传统产业改造等途径来改变产业结构，实现产业结构的优化升级［5］。张晖明、丁娟 （2004）以技术进步与技术跨越为起点，分析其对产业结构调整的影响，指出技术进步是推动产业结构升级的直接动力［6］。王岳平 （2005）通过分析认为技术创新在产业升级中起到最重要的作用，它是最主要的影响因素，因此研究技术创新对产业结构升级的关系就很有必要［7］。程强与武笛 （2015）对科技创新对产业的作用机理进行深入研究 ，他们主张在科技创新与产业不断融合过程中，科技创新将丰富产业的表现形式，提高产业的科技含量，同时拓宽发展方向，从多方面对产业进行升级改造［8］。

实证方面的相关研究主要有：胡志强 （2005）从科技拨款总数及占财政支出比重、R&D经费、国家科技奖励数目、3种专利申请授权状况4个方面定量研究了我国高新技术发展水平对产业结构变化的影响［9］。徐志霖 （2006）利用中国工业产业数据，采用经典的SCP范式实证分析了中国工业产业结构与企业技术研发行为的关系，发现竞争与企业利润同时对企业研发具有促进作用［10］。唐德祥、孟卫东 （2008）运用面板数据（Panel Data）模型，以R&D相关指标作为技术创新的指标体系，分析了我国以R&D为基础的技术创新与产业结构优化升级的关系，实证结果显示，R&D支出对产业结构优化具有显著的促进作用［11］。赵新华和李晓欢 （2009）通过构建我国科技进步与产业结构水平的指标体系 ，运用因子分析法对两者之间的关系做了实证研究 ，结果表明科技进步与产业结构优化升级具有长期协整关系 ，科技进步是产业升级的格兰杰成因［12］。李邃 （2010）通过对高技术产业创新能力对我国产业结构升级之间的关系的实证分析，得出结论：“我国的高技术产业创新对产业结构升级起到正相关作用，加强对高科技产业投入，有助于我国产业结构优化升级，其中技术创新的转化能力相关性最强，科技创新环境相关性最弱”［13］。

1.3 国内外研究述评

综合以上文献，国内外学者们通过理论与实证对科技创新与产业结构升级的关系从不同方面作了较为深入的研究。但由于我国地区差异性存在，对不同地区科技创新与产业结构升级的研究并不多。本文运用2008～2014年的面板数据，通过对科技创新与产业结构升级关系的计量分析，实证科技创新对不同地区产业升级的作用、当前的科技创新投入是否满足产业升级的需求以及存在哪些需要改进的问题。除此之外，本文充分运用了分位数回归分析方法，更为详细地分析了科技创新对产业升级的影响，揭示出不同产业升级发展阶段中科技创新的影响。

2 研究设计

2.1 模型构建

为了检验科技创新对产业升级的影响效应，运用2008～2014年的我国30个省级时间序列面板数据，设定回归模型：

被解释变量方面，选取indit作为被解释变量，表示的历年各省产业升级指数，采用的是各省的当年第二、三产业增加值的和占该省当年GDP的比例来衡量产业升级。解释变量方面，选取zlit作为核心解释变量，表示历年各省科技创新指数，采用的是各省历年国内专利申请授权量来衡量科技创新。由于近年来外商直接投资与金融发展水平对产业升级过程也存在着较为重要的影响，需要加以相当的控制，因此控制变量方面，选取的是fdiit与fdit作为控制变量，其中fdiit表示历年各省人均外商直接投资指数，采用历年各省外商直接投资量来衡量。fdit表示各省历年金融发展水平指数，采用历年各省金融业增加值占当年GDP的比重来表示。另外，设置了αi作为截距项，ξit作为误差项，并同时假设其服从方差为σ2、平均值为0的正态分布。

2.2 数据来源及说明

本文所采用的数据是2008～2014年全国各省级数据，按照国家统计局的区域划分标准，将全国30个省 （除西藏外）、直辖市以及自治区分为三大地区，分别是东部地区包括北京市、天津市、河北省、辽宁省、上海市、江苏省、浙江省、福建省、山东省、广东省、海南省，中部地区包括山西省、吉林省、黑龙江省、安徽省、江西省、河南省、湖北省、湖南省，西部地区包括内蒙古自治区、广西壮族自治区、重庆市、四川省、贵州省、云南省、陕西省、甘肃省、青海省、宁夏回族自治区、新疆维吾尔自治区。由于西藏地区的数据缺失较为严重，因此舍去西藏地区的数据。其中GDP、第二和第三产业增加值、金融业增加值以及国内专利申请授权量数据来源于历年国家统计局公布数据，而外商直接投资数据来源于2009～2015年的 《中国统计年鉴》。各变量的描述性统计如表1所示。

表1 各变量的描述性统计

3 实证分析

3.1 单位根检验

为了避免伪回归问题，首先检验各变量的平稳性，即检验时间序列是否存在单位根。分别采用LLC检验、Fisher-ADF检验以及Fisher-PP检验方法对ind、lnzl、lnfdi以及fd序列进行平稳性检验，结果如表2所示。

表2 面板单位根检验结果

由表2可知，水平值变量ind、lnzl、lnfdi与fd均不能拒绝存在单位根的原假设，各变量均存在单位根，即序列是非平稳的。变量ind、lnzl、lnfdi与fd的一阶差分项均拒绝存在单位根的原假设，即各差分变量是平稳的。综上可知ind、lnzl 与lnfdi均是一阶单整序列，虽然fd的一阶差分项的LLC检验序列是非平稳的，但是Fisher-ADF检验与Fisher-PP检验的结果显示序列均是平稳的，是一阶单整序列。在此基础上，为了探究ind、lnzl、lnfdi与fd的之间的长期均衡关系，需要进行协整检验。

3.2 协整检验

利用Pedroni检验方法对变量之间的协整关系进行检验，以判断各变量之间是否存在伪回归。检验结果如表3所示。从检验结果中可以得出，在1%的显著水平下拒绝了 “不存在协整关系”的原假设，变量ind、lnzl、lnfdi与fd之间存在协整关系，即科技创新、外商直接投资以及金融发展水平与产业结构升级之间均存在长期稳定的均衡关系。

表3 面板协整关系检验结果

3.3 面板数据回归结果

为了进一步探讨科技创新对产业升级的影响效应，根据模型进行多元回归分析，结果如表4所示。

表4 科技创新对产业升级的影响效应

由表4可得，在对全国情况进行回归模型分析时 ，核心解释变量lnzl的回归系数为1.011，并通过了水平为1%显著性检验。这表明，全国范围内科技创新对产业升级具有正效应，科技创新能够促进产业优化升级。控制变量lnfdi的回归系数并不显著 ，也就是说外商直接投资对产业升级的直接作用并不明显，这可能是最近几年外商直接投资的效应达到了瓶颈，推动产业升级的作用并不明显。全国范围内控制变量fd的回归系数并不显著 ，这有可能是我国金融发展水平不均衡，造成整体对产业结构优化升级的影响并不凸显。

从回归结果来看 ，解释变量科技创新对不同地区的影响各不相同。对东部地区数据进行回归分析时 ，核心解释变量lnzl的回归系数是0.766，在分地区分析结果中是最小的，并且通过了水平为1%显著性检验。对中部地区数据进行回归分析时，本地区核心解释变量lnzl的回归系数为1.218，在分地区分析结果中是最大的，且通过了水平为5%显著性检验。对西部地区数据进行回归分析时，本地区核心解释变量lnzl的回归系数是0.783，在分地区分析结果中是仅次于中部地区的科技创新回归系数，且通过了水平为1%显著性检验。

这表明，不同地区的科技创新对产业升级均有一定的影响，由于不同地区的发展现状不一致，导致科技创新的影响效应不一致，但整体效应较为明显，其中中部地区的提升作用最为明显，其次是西部地区，然后是东部地区。这是因为当前我国进入了产业转型升级与产业转移的关键时期，中部地区承接了较多的来自于东部地区的产业转移，在此过程中，科技创新能够融入到产业过程中去就能够发挥较强的正效应。再者，中部地区的产业规模大于西部地区，且由于自身的产业也处于转型升级时期，科技创新能够推动本地区产业向高技术、高附加值以及低耗能方向升级，因此，科技创新对产业升级的推动效应表现最大。与此同时，西部地区产业发展处于上升期，除部分承接东、中部地区产业转移外，本地区的产业规模也逐年扩大，因此，科技创新对西部地区产业升级有较为明显的效应。东部地区的产业结构高度化水平高于中、西部地区，产业发展较为成熟，进一步实现产业升级比较难 ，但结果表明科技创新对本地区产业升级仍有一定的正效应，可以促进东部地区产业升级。

作为控制变量的外商直接投资以及金融发展水平，表4中显示东部地区的控制变量lnfdi与fd的回归系数并不显著，即外商直接投资与金融发展对本地区产业结构优化升级的影响并不明显。中部地区的控制变量lnfdi的回归系数并不显著，控制变量fd的回归系数为-0.642，并通过了水平为10%显著性检验，是由于中部地区的金融发展水平处于调整期，之前会有金融发展不均现象出现。最后，西部地区的控制变量lnfdi的回归系数为0.334，结果并不显著。而控制变量fd的回归系数为0.371，且其通过了水平为1%显著性检验，是因为西部地区金融发展处于上升阶段，对产业升级具有促进作用。金融发展水平对产业升级的影响分析中，只有西部地区较为明显，中部地区显现出稍微的负效应，而在全国以及东部地区金融发展对产业升级的效应并不显著。

3.4 分位数回归估计结果

由于最小二乘估计给出的是科技创新对产业升级的平均影响效果，而分位数回归给出的是产业升级处于不同分位水平时科技创新对产业升级的影响。为了进一步揭示科技创新对产业升级的影响，分析科技创新对产业升级不同发展阶段的具体推动作用，采取了分位数模型估计分析，结果如表5所示。

表5 分位数回归估计结果

续表

从估计结果可以看出，全国科技创新对产业升级的影响具有正效应，在20%、50%和80%的分位点上科技创新的弹性分别为1.346、0.899和0.542，这表明当产业升级指数较低时，科技创新的影响相对较大，而对于较高的产业升级指数，科技创新对其影响也逐渐变小。在进行分地区、分位点模型估计结果可以看出 ，东、中、西部地区结果与全国相比显示出同样的趋势，科技创新对产业升级均有较为显著的正效应，且随着产业升级的发展，这种正效应影响力逐渐减少。东部地区的分位数估计结果显示，弹性结果从20%分位点上的0.652降低到80%分位点上的0.376，每一个分位点的效应均显著。中部地区的分位数估计结果显示，弹性结果从20%分位点上的2.188降低到80%分位点上的0.794，每一个分位点的效应均显著。而从西部地区的分位数回归结果来看，弹性结果从20%分位点上的0.938降低到40%分位点上的0.460，然后又升到60%的0.557，而80%分位点上的回归结果不明显。分位数回归结果显示，中部地区的科技创新对产业升级的正效应最明显，其次是西部地区，最后是东部地区。

从以上分析可以看出，无论是全国还是分地区的科技创新对产业升级都有显著的正效应，且随着分位点的改变能够显示出不同的效应，基本上是随着分位点变大而弹性估计结果逐渐减少，即随着产业升级指数的变大，科技创新对产业升级的影响逐渐减少。（1）因为在产业升级初级阶段，科技创新能够较大程度地改变第二、三产业的生产方式，促使生产力大幅度提升，明显地增加第二、三产业在GDP中的比重。（2）由于产业发展需求，科技创新能够逐步催生新兴产业，丰富第三产业的组成部分，进而扩大第三产业的规模，但当产业种类丰富到一定程度，新兴产业的诞生就变得困难，科技创新的这种催生新兴产业的作用会逐渐减小。

从表5中还可以看出，全国范围内的外商直接投资对产业升级的弹性指数逐步增加，金融发展水平对产业升级的效应较小。分地区来看，东部与中部地区的效应不如西部地区的外商直接投资与金融发展水平对产业升级的影响具有正效应，但西部地区的分位数回归结果也逐步减小。

4 结论与建议

本文根据2008～2014年中国30个省份的面板数据，构建面板数据模型和分位数回归模型对科技创新对产业升级的影响进行实证研究，主要得出以下结论：

（1）无论是从全国层面，还是分地区进行实证分析，结果都表明科技创新对产业升级具有明显的正的效应，即科技创新能够加快产业升级以及产业结构合理化，这与大多数的研究结论是相符合的。分地区来说，中部地区的这种影响效应是最为明显的，其次是西部地区的效应，西部地区的科技创新作用接近于全国的整体水平，主要是科技创新能够改变这些地区当前的产业发展模式，催生一系列新兴产业的诞生，加快传统产业进行转型升级。

（2）随着产业升级的发展，科技创新对产业升级的提升作用会呈现出逐渐下降的趋势。主要是随着产业发展不断成熟，创新难度越来越大，进一步提升第二、三产业在GDP中的占比不仅仅是技术创新带来的明显效应，它也需要制度创新、组织创新、知识创新等一系列相关因素的共同影响。这从科技创新对东部地区产业升级的影响能力较之中西部地区相对较弱也可以说明问题。经济越发达的地方，越需要发掘更多的创新之路。

（3）技术的逐步完善成熟也会对第一产业带来正效应，促进第一产业内部结构调整，实现规模的扩大，最终造成第一产业在GDP中比重的增加。

（4）科技创新对不同地区的产业升级都显现出明显的直接促进效应 ，但外商直接投资与金融发展水平对产业升级的推动作用表现却不一致。外商直接投资的效应均不显著。金融发展水平对产业升级的影响在东部地区不显著，而在中部和西部地区表现出一定的显著效应，但中部地区表现出负的效应。而在全国整体范围来说，虽然金融发展水平的回归系数为0.125，但是表现出的效应并不明显。

由此，科技创新推动产业升级应着重以下方面：

（1）要注重地域差异，结合实际情况，因地制宜，着力推进中部地区的科技创新崛起，充分把握好国家的宏观经济政策，制定有时间序差、有差异化的科技创新提升政策。特别是在进行东部产业向中西部转移的同时，要进行创新技术以及创新人才的配套转移 ，要保证创新技术对实现效益的时效性以及科技创新的持续性。

（2）积极宣传，明确和提高创新理念，鼓励科技人员进行创新的积极性，增加产业升级的动力源。制定科技研发人才的培养机制，完善人才保障制度，保证科技人才在不同地区之间的顺利流动。调整科技创新研发模式，推动产学研之间的融合，构建信息共享平台，节省创新技术的研发成本与时间，提升研发效率。

（3）推进制度创新、组织创新以及知识创新等同步发展。制度创新与组织创新可以为科技创新营造良好的发展氛围 ，保证科技创新稳定有序地推进 ，也是社会享受到科技创新成果的保证。知识创新可以作为科技创新的源动力点，是科技创新持续不断进行的保证。新的知识可以改进原科技发展中的不足，并可以衍生出新技术，为新技术的出现提供理论支撑。

（4）引进外商投资重点在引进国外的先进技术。将国外先进技术融合国内发展，提升国内生产力水平。可以派遣国内科研人员去外国企业总部进行科学技术交流学习，将国内的先进技术与国外前沿结合起来 ，促进先进技术人才的培养。还有 ，深化金融改革，进行金融业多层次以及多渠道发展，调整金融发展政策，将金融发展与科技创新相结合，为技术改造以及各地区产业结构优化升级提供充足的资金支持。改变金融发展模式，加强资金在整个产业链流动的监管，保证金融发展对企业的市场竞争力的提升作用，最终实现传统产业向高新技术产业的转型升级。

［1］Paul Stoneman.The Economic Analysis of Technological Change ［M］.New York：Oxford University Press，1983：150～159

［2］Porter.M.E..Clusters and the New Economics of Competition ［J］.Harvard Business Review，1998，76（6）：77～90

［3］Varum，et al.R&D，Structural Change and Productivity：The Role of High and Medium-high Technology Industries［J］.Economia Aplicada，2009，13（4）：399～424

［4］Lucchese and Matteo，Innovation，Demand and Structural Change in Europe［R］.University of Urbino Carlo Bo，Department of Economics，2011：1109

［5］周叔莲，王伟光.技术创新与产业结构优化升级 ［J］.管理世界 ，2001，（5）：70～78

［6］张晖 ，丁娟.论技术进步、技术跨越对产业结构调整的影响［J］.复旦学报 ，2004，（3）：81～85

［7］王岳平.产业技术升级与产业结构调整关系研究 ［J］.宏观经济研究，2005，（5）：32～37

［8］程强 ，武笛.科技创新驱动传统产业转型发展研究 ［J］.科学管理研究 ，2015，（8）：58～61

［9］胡志强.高新技术对我国产业结构变化影响的量化研究 ［J］.科学学与科学技术管理，2005，（4）：89～94

［10］徐志霖.中国工业产业结构与企业技术研发行为实证分析［J］.财经问题研究 ，2006，（9）：26～32

［11］唐德祥，孟卫东.R&D与产业结构优化升级——基于我国面板数据模型的经验研究 ［J］.科技管理研究，2008，（5）：85～89

［12］赵新华，李晓欢.科技进步与产业结构优化升级互动关系的实证研究 ［J］.科技与经济，2009，（8）：12～16

［13］李邃.中国高技术产业创新能力对产业结构优化的影响研究 ［D］.南京 ：南京航天航空大学，2010

［14］王光栋，郑志敏.科技创新、产业升级与就业 ［J］.工业技术经济 ，2014，（3）：19～24

The Impact of Scientific and Technological Innovation on Industrial Upgrading——Empirical Analysis based on Provincial Panel Data of China

Zhou Ke1Zhang Bin1Gu Zhouyang2
（1.Zhengzhou University，Zhengzhou 450001，China；2.Beijing Institute of Technology，Beijing 100081，China）

In this paper，a panel data model is built based on the panel data of 30 provinces in China from 2008 to 2014 to research impact of scientific and technological innovation on industrial upgrading.The results show that：from the national perspective，science and technology innovation has obvious positive effect on industrial upgrading.From the regional perspective，scientific and technological innovation also has the positive effect on industry upgrading，but there are significant differences.When it comes to say science and technology innovation to drive industrial upgrading，the effect in the central region is the largest，followed by the western region，the eastern region to a minimum.The results of quantile regression analysis show that，with the development of industrial upgrading，the impact of technological innovation on industrial upgrading is not quite large，and the small-affected areas should excavate other innovative sources promptly.

science and technology innovation；industrial upgrading；panel data model；quantile regression

（责任编辑：王 平）

10.3969/j.issn.1004-910X.2016.08.011

F062.9

A

2016—04—08

河南省政府决策招标课题重点项目 “经济新常态下河南省实施创新驱动发展战略研究”（项目编号：2015A004）。

周柯 ，郑州大学商学院副院长 ，教授 ，产业经济学学科带头人 ，研究生导师。研究方向 ：产业创新与产业政策。张斌 ，郑州大学商学院硕士研究生。研究方向：产业结构与产业创新。谷洲洋 ，北京理工大学管理与经济学院硕士研究生。研究方向 ：经济结构与经济政策。