高技术产业创新与地区经济增长的倒U型关系研究

刘勰 孟勇 李元旭

摘   要：产业创新、市场化进程与经济增长存在影响关系，因此，通过构建理论模型，并基于2009—2016年8年间31个省（市、自治区）高技术产业数据，运用计量经济学面板数据固定效应模型进行了实证检验。结果发现，（1）产业创新绩效对经济增长具有“倒U型”影响，即产业创新绩效对经济增长有先促进、后抑制的影响作用;（2）市场化进程对产业创新绩效和经济增长关系具有负向调节作用，即市场化水平较低（高）的地区，高技术产业创新对经济的影响效果先增强（减弱）后减弱（增强）。并且根据结果分析出实践的对策。

关键词：高技术产业;产业创新;市场化程度;经济增长;“倒U型”

中图分类号：F062.9    文献标志码：A      文章编号：1673-291X（2022）17-0024-03

引言

高技术产业作为产业结构中的“主导产业”，具有高成长、高附加值、高技术、高扩散等特点，对地区经济贡献至关重要。高技术产业创新对经济增长的影响可以从提升竞争力、直接贡献、影响产业结构、技术外部性等方面来看。第一，高技术产业创新决定了竞争力。高技术作为前沿技术直接影响某个领域的竞争成败，可谓牵一发而动全身，如在移动通讯领域的5G标准之争。第二，高技术产业创新既有利于科技成果商业化又反向促进科技创新，还有助于提升生产效率。第三，高技术产业创新可优化产业结构;可帮助第一二产业转型升级，间接带动第三产业。第四，高技术产业创新具有杠杆效应。创新成果能广泛运用于其他产业，快速扩散到生产、生活等各个方面，发挥引领、带动、示范和知识溢出等效果，具有乘数增长效应。

因此，本文探讨了高技术产业创新如何影响地区经济增长，以及市场化进程对产业创新与经济增长关系的调节作用。

一、文献综述

产业创新和经济增长关系的研究主要集中于两者的关联关系和带动作用以及互动关系，主要采用柯布道格拉斯生产函数、灰色关联分析、协整、格兰杰因果检验、多元回归、空间计量等方法。现有研究认为，高技术产业的产业创新对当地经济增长具有较强拉动作用（罗默，1990;赵玉林，魏芳，2006），是区域经济差距的主要原因（桂黄宝，2013），且两者之间存在互相促进作用，持续时间与拉动能力成正比（陈新国，等，2011）。

关于市场化水平与产业创新绩效，现有研究认为，市场化水平有助于产业创新绩效，包括专利和产权保护（杨飞，2013），降低交易成本（王艾青，2005），提升资源配置效率（戴魁早，刘友金，2013），有利于持续创新动力和自主创新（何菊莲，张轲，2010）等。

综上所述，现有研究表明：（1）对高技术产业创新和经济增长的研究不足。首先，两者非线性关系的理论和实证分析不足;其次，缺少对两者关系调节作用的检验，对理论机制有待进一步探讨。（2）在研究方法、变量选择、样本规模等方面有待进一步扩展。

二、研究假设

（一）产业创新与经济增长

高技术产业创新初步增加时，专利产出带来的知识增值效应显著，产出投入比较大。然而，随着产业创新绩效的进一步提升，第一，高技术产业占用了大量资金等资源，短时间内缺乏相应的市场规模;第二，过度的投资增加了退出成本，技术发展加快，行业风险增加;第三，可能破坏现有产业结构，加剧与传统产业、支柱产业的差距，不利于协同和可持续发展。

假设1：产业创新对经济增长具有“倒U型”影响

（二）市场化进程的调节作用

一方面，当市场化水平较低时，随着高技术产业创新绩效的提高，地区经济增长先增强、后减弱。在提升初期，低成本促进了高技术产业对当地经济的贡献，而随着绩效进一步提升，问题逐步体现、动力放缓。第一，支持不足。研发能力、人才、基础设施、市场等难以支持速度、规模的扩大。第二，专利模仿与侵权。这类地区专利保护薄弱，行业进入成本降低，不正当竞争行为增加，破坏市场均衡。

另一方面，当市场化水平较高时，随着高技术产业创新绩效的提高，地区经济增长先减弱、后增加。第一，要素成本更高，包括土地、原材料、人才等。在初期大量投入，短期內难以盈利，试错成本高。第二，技术扩散成本增加。高技术产业创新的辐射作用、模仿积极性、知识流动减弱。第三，高技术产业与一般产业的技术差距较小，高技术产业的带动效应也随之减弱。但随着绩效的进一步提高，收益超出成本，市场化进程提供更好的制度保证、人才供给等，从而保证了可持续成长。第一，促进传统产业转型升级，有利于高技术产业内外的协同创新、辐射与联动，提升创新效率。第二，市场化进程通过影响产业组织模式，如产权、企业组织以及分配方式等（王艾青，2005），调节着产业创新的交易成本和激励效果。

假设2：市场化指数对产业创新和经济增长关系具有负向调节作用

三、研究数据和方法

（一）数据来源

本文数据来自国家统计局发布的高技术产业统计年鉴、中国统计年鉴、中国工业年鉴等。

（二）变量衡量

1.因变量。经济增长。采用人均地区生产总值作为衡量指标。

2.自变量。产业创新绩效。本文采用新产品销售作为衡量指标。该变量反映了高技术产业创新绩效的整体水平、商业化水平以及最终的经济价值。

3.调节变量。市场化进程。采用中国分省份市场化指数报告提供的市场化指数以及分指数数据衡量。

4.控制变量。控制变量包括产业集聚、研发投入、产业多样性、新产品出口、产业结构、产业规模等。

（三）研究模型与方法

本文构建了如下模型来检验假设：

GDPperit=αit+βiControlit+γ1Innoit+γ2Inno2it+γ2Mktit+θ1Innoit×Mktit+θ2Inno2it×Mktit+εitF5B98B89-8968-4E76-A895-6210DF4650D1

本文采用面板数据固定效应模型的回归方法进行了非线性实证研究，控制了年份、地区所产生的偏差。Hausman检验结果显著，因此采用固定效应较为合适（采用Stata16软件分析）。

四、研究结果

（一）描述性统计与皮尔森相关系数矩阵

描述性统计显示，变量分布合理。相关系数检验显示，主要实验变量之间不显著，不存在多重共线性，可以进行进一步回归检验。

（二）回归结果

1.直接作用

如表1 所示，产业创新绩效对经济增长的影响在模型4、5中显著，-3.97（P<0.1），-16.95（P<0.01），产业创新绩效二次项对经济增长的影响在模型2—模型5中显著，系数分别为-0.00（P<0.01～P<0.05），0.00（P<0.05），在模型5中系数受交互项影响由负转为正。假设1得到验证，也就是产业创新绩效对人均国内生产总值呈“倒U型”影响关系（见表1）。

2.调节作用

市场化进程对人均国内生产总值影响在多数模型中显著，系数为正，分别为2580.03（P<0.01），1671.04（P<0.05）。但在模型5中不显著，可能原因是交互项的影响。

产业创新绩效与市场化进程的交互项为正，分别为0.66（P<0.01）、2.10（P<0.01）。产业创新绩效二次项与市场化进程的交互项为负，-0.00（P<0.01）。也就是说市场化进程对产业创新绩效与人均国内生产总值之间的U型关系具有负向调节作用。

五、结论与对策

（一）主要结论

第一，高技术产业创新绩效对地区经济增长具有先增加、后减弱的作用。

第二，在市场化水平较高的地区，高技术产业创新绩效对地区经济，先阻碍、后促进。在市场化水平较低的地区，高技术产业创新绩效对地区经济先促进、后抑制。

（二）政策建议

1.重视高技术产业的产业创新环节

当前我国政策侧重于科技创新，在产业创新方面缺乏关注，产业创新却是提升竞争力的关键环节，对经济发展起关键作用，因此，产业创新和科技创新同样重要。

2.把握发展高技术产业创新的规律

首先，高技术产业创新对经济发展有先促进后抑制的影响规律。政府通过产业政策的方式支持高技术产业创新，对发展初期的地区给予补贴、税收优惠、专利保护等优惠政策，发挥高技术优势。但是，随着高技术产业创新规模的扩大，其风险、成本等弱点也逐渐显现出来。政府一方面应加大投入，保证配套设施;另一方面，要避免过度发展高技术产业带来经济损耗。其次，从长远来看，高技术产业创新有利于地区经济的可持续发展。

3.根据地区情况发展高技术产业创新

首先，在市场化水平较高的地区，适合采取长期战略和规划，增加规模，讓其成为支柱产业。在市场化水平较低的地区，适当发展高技术产业创新有利于激活地区经济，发挥低成本优势，包括模仿、学习等。然而，随着高技术产业创新的发展，必须随时增加相应基础设施的投入和建设，否则无法持续发展，以至对经济结构造成破坏。

参考文献：

[1]   Romer P M. Endogenous technological change[J].Journal of Political Economy，1990：98.

[2]   赵玉林，魏芳.高技术产业发展对经济增长带动作用的实证分析[J].北京：数量经济技术经济研究，2006，23（6）：44-54.

[3]   王艾青.技术创新、制度创新与产业创新的关系分析[J].当代经济研究，2005，（8）：31-34.

[4]   王小鲁，樊纲，胡李鹏.中国分省份市场化指数报告（2018）[M].北京：中国社会科学文献出版社，2019.

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