知识资本对产业结构升级的影响研究
——基于中国制造业的经验发现

马宝君

安徽财经大学国际经济与贸易学院，蚌埠，233000

1 问题提出与相关研究

自1978年改革开放以来，中国经济建设取得了举世瞩目的成就，但目前国内经济正处于“新常态”发展阶段，经济增长速度放缓，资源约束增强，劳动力优势正在逐渐消失。十九大报告指出，过去依靠物质消耗、增加要素投入的粗放型经济不再可持续，产业结构亟待升级。其中，制造业首当其冲。开放经济下，我国制造业受发达国家和新兴经济体的压迫，在全球价值链分配中处于“微笑曲线”的底端部分，发展举步维艰。同时，美国总统特朗普自上台以来力推“制造业回流”的新政，使得国内制造业发展更是内忧外患。

那么，制造业又该如何调整？这个问题一直是学界关注的热点。黄群慧、欧阳尧等从技术进步角度出发，通过宏观数据实证研究、国内外经验的比较分析，得出技术创新是制造业产业结构调整的直接动力，提出构建自主创新体系、优化产业结构的建议[1-2]。考虑到开放经济下，日益频繁的国际贸易带来的新变化，孙晓华等从对外贸易角度建立数学模型发现，外国直接投资带来技术溢出，同样得到技术推动产业升级的结论[3-4]，但却忽视了外资的“俘获效应”[5]。另外，要素结构也是研究产业结构升级的重要方面。史丹等从劳动力、资本等要素配置角度重点分析了制造业产业结构转型的影响因素，认为正是资源错配阻碍了产业升级，提出优化要素配置的建议[6-7]。目前，对于制造业结构优化的研究多从技术论或要素论出发，强调技术更新、要素结构与产业调整的关联作用，鲜有涉及两者相结合的文献。本文用知识资本将技术论和要素论结合，把知识资本分为研发资金、人力资本和技术专利，以制造业2011—2016年31个省市自治区数据从国家层面和区域层面研究知识资本对产业升级的影响机制，试图回答现今中国制造业形成了怎样的产业优化框架？同时，对于东部、中西部的区域异质性，找出我国如何利用现有资源进一步推动产业结构升级的方式。

2 知识资本对产业结构升级的影响机制和理论假设

2016年5月，中共中央、国务院印发了《国家创新驱动发展战略纲要》，正式提出创新驱动发展战略。在十九大报告中，习近平总书记强调创新是引领发展的第一动力，再次证明了创新是调整产业结构、提高经济发展质量的必然选择。

首先，以Romer、Lucas、Aghion和Howitt等学者为代表的新熊彼特增长理论[8-10]来考虑知识资本对产业结构升级的作用，可以认为是知识资本背后的创新机制对促进经济增长起到了正向影响。该理论被认为是结合多门学科发展起来的，主张内生的技术进步是经济得以不断发展的动力及源泉，重点强调创新机制的重要性。其中，技术更新来自知识资本作用下的创新。Galbrainth首先定义了“知识资本”，把它特指为与知识性活动相联系的资本，并且认为是创新的重要组成部分。随后，关于知识资本与产业结构调整的研究分析，也基本沿袭了这一路径。

其次，回顾中国制造业发展历程，尽管与全球产业发展方向基本一致，但在调整和升级过程中具有其独特性。从中国制造业参与全球贸易的“国际代工”道路来看，出口产品结构最初是以劳动密集型为主导，目前正逐步向技术型转变，创新水平不断提高。但是，由于计算机和人工智能技术的发展，在劳动密集型市场上许多行业出现了机器替代劳动者的情况，造成国内多数产品处于国际贸易的劣势[11]。 对此，制造业开始通过引进和开发新技术和新工艺来获取必要的创新知识推动产业结构调整[12]。然而，在开放经济下，制度环境的不成熟带来创新知识的泄露和大量的模仿创新，使得创新绩效不甚明显[13]。事实上，面对发达国家对高端技术的控制与封锁，缺乏必要创新资源和经历的低端产业不可避免地要通过增加人力资本投入，构建自主研发网络以实现创新追赶[14]。特别是考虑到中国本土产业拥有丰富的资源和本地知识，尽管技术较为落后，但是通过合理规划各种资源，增加知识资本，进而实现经济增长方式转变[15]。从以上研究来说，打开知识资本对产业结构升级作用的影响机制，也就是从根源上找到了产业结构调整的路径(图1)。

图1 中国制造业产业结构升级概念性模型

最后，按知识资本对产业结构升级的作用来看，知识资本在研发投入、人力资本和技术更新等方面带来了一定程度的创新知识的积累。知识资本存量的累积必然会带动产业整体创新水平。因此，知识积累越多，越能加速创新活动的实施，即知识资本对产业结构具有正向的影响作用。但是，受地理位置等因素的限制，我国沿海、内陆城市经济发展相差较大，存在一系列发展不平衡的问题。一般来说，东部地区以服务业、工业为主，中西部地区则相反，因而知识资本在不同地区给产业结构调整带来的影响可能存在一定异质性。

根据以上分析，本文提出以下假设：

假设1：知识资本对产业结构升级有正向的积极作用，是提高经济增长质量的关键环节。

假设2：不同区域知识资本各构成部分对促进产业结构升级的作用大小存在差异。

3 变量构造与数据说明

3.1 模型设定和数据来源

知识资本包括人力、管理、技术、经营及其成果等要素，许多学者从资本、人力、创新结构等方面构造了许多指标来衡量。赵静杰等提出研发资金投入、技术专利资本(创新产出)也应纳入知识资本衡量体系[16]；刘英基认为，知识资本包括人力资本、研发机构资本、研发强度和新产品产值率等方面[17]。本文根据程惠芳等设计的国内知识资本指数[15]，结合上述研究把制造业知识资本划分为研发资金、人力资本和技术专利。本文基于全国31个省市自治区数据，以2011—2016年《中国统计年鉴》制造业两位数行业为样本进行实证分析，将模型设定为：

W=β0+β1F+β2H+β3P+β4O+β5G+β6I+ε

其中，W为产业升级指数，F为研发资金、H为人力资本、P为技术专利、O为贸易开放度、G为政府支出、I为基础设施建设。

3.2 变量设置

3.2.1 产业结构升级指数

3.2.2 知识资本

在上述计量模型中，涉及的变量构造如下：

(1)研发资金。使用制造业规模以上企业人均研发资金，具体做法是以各地区“研发经费/R&D人员全时当量”，来衡量研发资金规模的大小。无论是创新领先国还是后发追赶国，研发支出较高的地区往往会具有创新的比较优势，这大致反映了经济发达地区易于积蓄自主创新的动力[2]。由此，研发资金投入的高低直接关系到创新的产出和产业调整的力度。

(2)人力资本。使用每百万人口规模以上工业企业R&D人数表示制造业人力资本的投入，以各地区“R&D人员全时当量/总人口数×1 000 000”来计算[15]。一般来说，创新知识的积累离不开人力资本的积累，而人的主观能动性正是创新水平不断提升的重要因素之一，所以研究型人才的培养与投入无疑会对产业结构调整起到一定的正向促进作用。因此，以各地区制造业两位数行业每百万人口研发人员数量能在一定程度上反映创新水平的高低。

(3)技术专利。作为创新产出的专利授权数是衡量技术更新的重要组成部分，借鉴以上设置人力资本变量的方法，使用制造业每百位研究人员有效发明专利数，具体做法是“制造业有效发明专利数/R&D人员全时当量×100”得出制造业技术更新的程度。

3.2.3 其他控制变量

为控制外部因素对制造业产业结构升级的影响，本文将引入以下控制变量。

(1)贸易开放度。考虑到新时代下国内经济处在开放经济环境下，国际贸易交往频繁， 以“各省市进出口贸易总额/各地区当年生产总值”来控制国外知识资本溢出对产业结构升级的影响程度，O=(Import + Export)/GDP[4]。

(2)政府支出。实际经济运行中存在“看得见的手”政府这一特殊角色，而政府支出是发展型政府进行宏观调控的重要手段[19]，以“地方政府支出/各地区当年生产总值”衡量政府支出规模水平。

(3)基础设施建设。考虑数据连续性和可得性，使用每百人互联网用户数，具体是以“互联网接入数/总人口数×100”来衡量各地区创新的基础设施。

4 实证分析

4.1 多变量的描述性统计分析

为降低多重共线性，分别对变量人均研发资金、每百万R&D从业人数和每百人有效专利申请数进行对数化处理，以提高模型的准确性。接下来对所有收集到的数据进行描述性统计检验，观察这些数据的基本信息，并列出变量的平均值和标准差(如表1所示)。

表1 相关变量的描述性统计分析

由表1可以看出，2011—2016年间，全国31个省市自治区产业结构升级指数基本保持在2～3之间，表明国内经济整体正处于工业化后期阶段。

4.2 模型预检验

为保证模型估计的正确性，必须先分别对各模型进行多重共线性、单位根、协整等预检验。首先，使用Stata 11进行方差膨胀因子(VIF)法检验是否存在多重共线性，从表2中发现，各VIF值均未超过10，均值为3.35，以此检验结果判定不存在严重的多重共线性，回归结果是可靠的。

表2 各解释变量的方差膨胀因子(VIF)

其次，单位根检验。具体方法是采用LLC方法验证，观察各变量的LLC统计值(结果如表3所示)。由表3中LLC的统计值可以发现，模型中的各解释变量不全是平稳的，仍然存在部分变量如产业结构升级指数W、技术专利P不平稳，但经过差分处理的数据全是平稳的，表明数据间的稳定关系不够明确，需要进一步检验。

最后，协整检验。依据上述检验可知，存在部分变量不平稳，进一步对全国、东部、中西部各模型使用Kao方法验证变量间是否具有长期稳定的关系，结果输出如表4所示，发现各模型K值都非常显著，认为变量间存在长期稳定的关系，模型的回归结果是有效的。

表3 各变量的单位根检验

表4 协整检验

4.3 模型估计与回归结果分析

在以上检验的基础上进行面板回归。同时，模型利用Hausman方法观察模型中是否存在随机效应，经过验证发现并非存在随机效应，进而下一步选择静态回归，使用Eviews 8.0输出全国、东部、中西部各样本的回归结果,验证上文理论分析与提出的假设，结果如表5。

表5 全国、东部、中西部各样本的回归结果

注：表中汇报了各解释变量的边际效应,自左向右分别是全国、东部、中西部地区。括号内为t值。***、**、*分别表示在1%、5%和10%的置信水平下显著。

表5给出了全国和区域的样本回归结果。首先，从国家层面知识资本对产业结构升级作用来看，研发资金、人力资本、技术专利系数为正，并且显著性水平非常高，基本验证了上文提出的假设1，知识资本对产业结构调整具有正向的影响。观察表5的知识资本各构成部分变量的系数值，发现人力资本的系数值最大，表明人力资本的增加与投入对产业结构升级的积极影响非常明显，不仅如此，从表5中可以看到，人力资本与研发资金系数差距很小，与技术专利相差较大，总体上说明国内制造业正在形成以创新驱动为主导的产业升级体系，但效率不甚很高。再观察其他控制变量发现，贸易开放度、政府支出和基础设施的系数均为正且显著，表明对产业结构调整存在正向关系。

其次，从东部和中西部子样本的回归及结果来看，发现东部地区知识资本构成的各部分变量系数均达到全国水平，甚至部分远超全国和中西部标准，表明东部发展迅速。同时，东部贸易开放度的系数较高且显著，但中西部相反，表明中西部地区受地理位置影响，深处内陆，发展受限。另外，在基础设施建设方面，中西部设施建设水平达到全国标准，表明中央政府的西部开发计划取得一定成效，有力推动了产业调整。由此，东、中西部子样本的回归证明了假设2：由于地理位置的不同，知识资本各构成部分在东、中西部对产业结构优化起到的作用各不相同，即各地区驱动产业结构调整的要素明显不同。

综上所述，我国制造业正在形成以创新驱动为主的产业升级结构，但产业调整进度在东、中西部不协调。同时发现，虽然东部地区制造业知识资本、贸易开放、政府支出和基础设施建设各方面高于全国平均标准，但不容忽视的是在本地区内仍然是以研发资金投入占主导的创新体系为主。而区域内研发资金、人力资本和技术专利的系数相差较大也说明了东部地区存在要素投入不匹配、产业调整效率不高的问题，需要加以改进。

5 结论与建议

通过将知识资本纳入研究制造业产业结构升级的框架中，从理论上解释了知识资本对产业结构升级的影响机制，即通过人力资本、研发资金和技术专利背后的创新机制促进产业结构升级。由实证结果可知，知识资本对产业结构升级具有正向的影响作用，是提高经济发展质量的关键环节。其中，知识资本各构成部分对制造业产业升级影响程度大小依次排列是：人力资本、研发资金、技术专利。同时，对比东、中西部回归结果发现，知识资本各构成部分对产业结构升级的作用存在区域异质性。与全国样本相比，东部子样本中研发资金系数最大，并与人力资本和技术专利系数相差较大，但全部达到甚至优于全国标准，表明要素投入结构不合理，产业调整效率不高；中西部子样本下，知识资本构成各变量系数值未达到全国标准，产业升级过于滞后。据此，对中国制造业产业结构升级提出以下建议：

(1)持续增加人力资本投入，加速产业结构向中高端迈进。由分析结果可知，对制造业产业结构升级作用最明显的因素是人力资本。人力资本是创新知识的重要来源。在制造业产业升级结构方面，我国产业结构调整的重点应是加大人力资本投入规模，促进研究型人才的转化和积累，带动产业结构升级方式逐渐向创新驱动发展和转变，不断提高产品生产工艺和质量，优化产业结构。

(2)提高研发资金利用效率，促进技术专利的产出和应用。在制造业产业调整过程中， 对于研发资金的使用要进行科学规划与管理，重视创新效率的提高，最大限度地将研发投入转化为技术成果，促进新技术和新工艺的快速更新，加快制造业产业升级速度。

(3)加强基础设施建设，带动区域间产业结构协调发展。对于中西部地区，各级政府应在交通设施、信息网络建设等方面完善制造业产业创新的基础设施建设。加大政府支持力度，制定优惠的产业政策，加快区域间制造业产业结构调整进度，缩小地区经济差异。