科技創新對產業升級影響的實證研究——基于省級面板數據的實證分析

周 柯張 斌谷洲洋

1（鄭州大學，鄭州 450001）2（北京理工大學，北京 100081）

科技創新對產業升級影響的實證研究——基于省級面板數據的實證分析

周 柯1張 斌1谷洲洋2

1（鄭州大學，鄭州 450001）2（北京理工大學，北京 100081）

本文根據2008～2014年中國30個省份的面板數據構建模型，對科技創新對產業升級的影響進行實證研究。研究結果表明：從全國層面看，科技創新對促進產業升級呈現明顯的正效應；從地區層面看，科技創新對產業升級影響存在著顯著性差異，其中科技創新對產業升級的驅動效應在中部地區最大，西部地區其次，東部地區最小；通過進行分位數回歸分析得出，產業升級發展的不同階段，科技創新對產業升級的影響并非都相當大，影響小的地區要及時挖掘其他創新源。

科技創新 產業升級 面板數據模型 分位數回歸

引 言

在當前經濟增長面臨下行壓力的情況下，實現產業結構轉型升級需要開辟新的路徑，而科技創新既可以培育新的經濟增長點，又可以加快動力轉換，更是實施創新驅動發展戰略的重要組成部分。因此，研究科技創新與產業升級之間的相互影響，可以促進兩者融合發展，利用科技創新推進產業升級，產業升級為科技創新提供新需求，促使兩者合力拉動經濟增長。

1 相關文獻回顧

1.1 國外關于科技創新與產業升級的研究現狀

究竟創新發展與產業結構升級之間有何聯系，國內外學者對此展開了許多研究，主要體現在：國外的相關文獻中，Stoneman（1983）從產業勞動力人口視角出發，指出對于發展科學技術爭論的關鍵是科學技術對就業的影響。在遵循配第——克拉克定律的前提下，科技進步有助于全社會人均收入水平的提升，進而推進就業人口向第二產業轉移，當人均收入有了進一步提升時，會向第三產業轉移，也就是說勞動力由低附加值向高附加值的產業方向轉移，進而與產業結構升級形成良好的呼應［1］。Michael Porter（1998）從產業競爭優勢視角出發，研究認為產業的競爭優勢主要體現在能夠進行持續的創新和升級，創新與升級兩者有著相互關聯作用，且創新和升級取決于 “鉆石模型”［2］。Varum等 （2009）利用不同產業數據通過實證分析，不同行業的技術創新有助于本行業勞動生產率的提升，創新性的技術活動可以推進不同行業成為高生產率增長的行業，進而實現整個產業結構的優化升級［3］。Lucchese（2011）通過運用理論中技術變化的 “新熊彼特”方法，同時對德國等6個主要歐洲國家細化分行業數據進行處理，說明技術創新上的不同差異對一個國家產業結構變化和發展具有重要推動作用［4］。

1.2 國內關于科技創新與產業升級的研究現狀

國內的研究文獻中主要從理論與實證兩方面進行研究，其中理論方面研究相關主要有：周叔蓮和王偉光 （2001）對科技創新與產業結構調整的互動關系進行研究，他們認為科技創新以需求為媒介，通過影響需求結構催生新興產業，并削減舊產業以及促進對傳統產業改造等途徑來改變產業結構，實現產業結構的優化升級［5］。張暉明、丁娟 （2004）以技術進步與技術跨越為起點，分析其對產業結構調整的影響，指出技術進步是推動產業結構升級的直接動力［6］。王岳平 （2005）通過分析認為技術創新在產業升級中起到最重要的作用，它是最主要的影響因素，因此研究技術創新對產業結構升級的關系就很有必要［7］。程強與武笛 （2015）對科技創新對產業的作用機理進行深入研究 ，他們主張在科技創新與產業不斷融合過程中，科技創新將豐富產業的表現形式，提高產業的科技含量，同時拓寬發展方向，從多方面對產業進行升級改造［8］。

實證方面的相關研究主要有：胡志強 （2005）從科技撥款總數及占財政支出比重、R&D經費、國家科技獎勵數目、3種專利申請授權狀況4個方面定量研究了我國高新技術發展水平對產業結構變化的影響［9］。徐志霖 （2006）利用中國工業產業數據，采用經典的SCP范式實證分析了中國工業產業結構與企業技術研發行為的關系，發現競爭與企業利潤同時對企業研發具有促進作用［10］。唐德祥、孟衛東 （2008）運用面板數據（Panel Data）模型，以R&D相關指標作為技術創新的指標體系，分析了我國以R&D為基礎的技術創新與產業結構優化升級的關系，實證結果顯示，R&D支出對產業結構優化具有顯著的促進作用［11］。趙新華和李曉歡 （2009）通過構建我國科技進步與產業結構水平的指標體系 ，運用因子分析法對兩者之間的關系做了實證研究 ，結果表明科技進步與產業結構優化升級具有長期協整關系 ，科技進步是產業升級的格蘭杰成因［12］。李邃 （2010）通過對高技術產業創新能力對我國產業結構升級之間的關系的實證分析，得出結論：“我國的高技術產業創新對產業結構升級起到正相關作用，加強對高科技產業投入，有助于我國產業結構優化升級，其中技術創新的轉化能力相關性最強，科技創新環境相關性最弱”［13］。

1.3 國內外研究述評

綜合以上文獻，國內外學者們通過理論與實證對科技創新與產業結構升級的關系從不同方面作了較為深入的研究。但由于我國地區差異性存在，對不同地區科技創新與產業結構升級的研究并不多。本文運用2008～2014年的面板數據，通過對科技創新與產業結構升級關系的計量分析，實證科技創新對不同地區產業升級的作用、當前的科技創新投入是否滿足產業升級的需求以及存在哪些需要改進的問題。除此之外，本文充分運用了分位數回歸分析方法，更為詳細地分析了科技創新對產業升級的影響，揭示出不同產業升級發展階段中科技創新的影響。

2 研究設計

2.1 模型構建

為了檢驗科技創新對產業升級的影響效應，運用2008～2014年的我國30個省級時間序列面板數據，設定回歸模型：

被解釋變量方面，選取indit作為被解釋變量，表示的歷年各省產業升級指數，采用的是各省的當年第二、三產業增加值的和占該省當年GDP的比例來衡量產業升級。解釋變量方面，選取zlit作為核心解釋變量，表示歷年各省科技創新指數，采用的是各省歷年國內專利申請授權量來衡量科技創新。由于近年來外商直接投資與金融發展水平對產業升級過程也存在著較為重要的影響，需要加以相當的控制，因此控制變量方面，選取的是fdiit與fdit作為控制變量，其中fdiit表示歷年各省人均外商直接投資指數，采用歷年各省外商直接投資量來衡量。fdit表示各省歷年金融發展水平指數，采用歷年各省金融業增加值占當年GDP的比重來表示。另外，設置了αi作為截距項，ξit作為誤差項，并同時假設其服從方差為σ2、平均值為0的正態分布。

2.2 數據來源及說明

本文所采用的數據是2008～2014年全國各省級數據，按照國家統計局的區域劃分標準，將全國30個省 （除西藏外）、直轄市以及自治區分為三大地區，分別是東部地區包括北京市、天津市、河北省、遼寧省、上海市、江蘇省、浙江省、福建省、山東省、廣東省、海南省，中部地區包括山西省、吉林省、黑龍江省、安徽省、江西省、河南省、湖北省、湖南省，西部地區包括內蒙古自治區、廣西壯族自治區、重慶市、四川省、貴州省、云南省、陜西省、甘肅省、青海省、寧夏回族自治區、新疆維吾爾自治區。由于西藏地區的數據缺失較為嚴重，因此舍去西藏地區的數據。其中GDP、第二和第三產業增加值、金融業增加值以及國內專利申請授權量數據來源于歷年國家統計局公布數據，而外商直接投資數據來源于2009～2015年的 《中國統計年鑒》。各變量的描述性統計如表1所示。

表1 各變量的描述性統計

3 實證分析

3.1 單位根檢驗

為了避免偽回歸問題，首先檢驗各變量的平穩性，即檢驗時間序列是否存在單位根。分別采用LLC檢驗、Fisher-ADF檢驗以及Fisher-PP檢驗方法對ind、lnzl、lnfdi以及fd序列進行平穩性檢驗，結果如表2所示。

表2 面板單位根檢驗結果

由表2可知，水平值變量ind、lnzl、lnfdi與fd均不能拒絕存在單位根的原假設，各變量均存在單位根，即序列是非平穩的。變量ind、lnzl、lnfdi與fd的一階差分項均拒絕存在單位根的原假設，即各差分變量是平穩的。綜上可知ind、lnzl 與lnfdi均是一階單整序列，雖然fd的一階差分項的LLC檢驗序列是非平穩的，但是Fisher-ADF檢驗與Fisher-PP檢驗的結果顯示序列均是平穩的，是一階單整序列。在此基礎上，為了探究ind、lnzl、lnfdi與fd的之間的長期均衡關系，需要進行協整檢驗。

3.2 協整檢驗

利用Pedroni檢驗方法對變量之間的協整關系進行檢驗，以判斷各變量之間是否存在偽回歸。檢驗結果如表3所示。從檢驗結果中可以得出，在1%的顯著水平下拒絕了 “不存在協整關系”的原假設，變量ind、lnzl、lnfdi與fd之間存在協整關系，即科技創新、外商直接投資以及金融發展水平與產業結構升級之間均存在長期穩定的均衡關系。

表3 面板協整關系檢驗結果

3.3 面板數據回歸結果

為了進一步探討科技創新對產業升級的影響效應，根據模型進行多元回歸分析，結果如表4所示。

表4 科技創新對產業升級的影響效應

由表4可得，在對全國情況進行回歸模型分析時 ，核心解釋變量lnzl的回歸系數為1.011，并通過了水平為1%顯著性檢驗。這表明，全國范圍內科技創新對產業升級具有正效應，科技創新能夠促進產業優化升級。控制變量lnfdi的回歸系數并不顯著 ，也就是說外商直接投資對產業升級的直接作用并不明顯，這可能是最近幾年外商直接投資的效應達到了瓶頸，推動產業升級的作用并不明顯。全國范圍內控制變量fd的回歸系數并不顯著 ，這有可能是我國金融發展水平不均衡，造成整體對產業結構優化升級的影響并不凸顯。

從回歸結果來看 ，解釋變量科技創新對不同地區的影響各不相同。對東部地區數據進行回歸分析時 ，核心解釋變量lnzl的回歸系數是0.766，在分地區分析結果中是最小的，并且通過了水平為1%顯著性檢驗。對中部地區數據進行回歸分析時，本地區核心解釋變量lnzl的回歸系數為1.218，在分地區分析結果中是最大的，且通過了水平為5%顯著性檢驗。對西部地區數據進行回歸分析時，本地區核心解釋變量lnzl的回歸系數是0.783，在分地區分析結果中是僅次于中部地區的科技創新回歸系數，且通過了水平為1%顯著性檢驗。

這表明，不同地區的科技創新對產業升級均有一定的影響，由于不同地區的發展現狀不一致，導致科技創新的影響效應不一致，但整體效應較為明顯，其中中部地區的提升作用最為明顯，其次是西部地區，然后是東部地區。這是因為當前我國進入了產業轉型升級與產業轉移的關鍵時期，中部地區承接了較多的來自于東部地區的產業轉移，在此過程中，科技創新能夠融入到產業過程中去就能夠發揮較強的正效應。再者，中部地區的產業規模大于西部地區，且由于自身的產業也處于轉型升級時期，科技創新能夠推動本地區產業向高技術、高附加值以及低耗能方向升級，因此，科技創新對產業升級的推動效應表現最大。與此同時，西部地區產業發展處于上升期，除部分承接東、中部地區產業轉移外，本地區的產業規模也逐年擴大，因此，科技創新對西部地區產業升級有較為明顯的效應。東部地區的產業結構高度化水平高于中、西部地區，產業發展較為成熟，進一步實現產業升級比較難 ，但結果表明科技創新對本地區產業升級仍有一定的正效應，可以促進東部地區產業升級。

作為控制變量的外商直接投資以及金融發展水平，表4中顯示東部地區的控制變量lnfdi與fd的回歸系數并不顯著，即外商直接投資與金融發展對本地區產業結構優化升級的影響并不明顯。中部地區的控制變量lnfdi的回歸系數并不顯著，控制變量fd的回歸系數為-0.642，并通過了水平為10%顯著性檢驗，是由于中部地區的金融發展水平處于調整期，之前會有金融發展不均現象出現。最后，西部地區的控制變量lnfdi的回歸系數為0.334，結果并不顯著。而控制變量fd的回歸系數為0.371，且其通過了水平為1%顯著性檢驗，是因為西部地區金融發展處于上升階段，對產業升級具有促進作用。金融發展水平對產業升級的影響分析中，只有西部地區較為明顯，中部地區顯現出稍微的負效應，而在全國以及東部地區金融發展對產業升級的效應并不顯著。

3.4 分位數回歸估計結果

由于最小二乘估計給出的是科技創新對產業升級的平均影響效果，而分位數回歸給出的是產業升級處于不同分位水平時科技創新對產業升級的影響。為了進一步揭示科技創新對產業升級的影響，分析科技創新對產業升級不同發展階段的具體推動作用，采取了分位數模型估計分析，結果如表5所示。

表5 分位數回歸估計結果

續表

從估計結果可以看出，全國科技創新對產業升級的影響具有正效應，在20%、50%和80%的分位點上科技創新的彈性分別為1.346、0.899和0.542，這表明當產業升級指數較低時，科技創新的影響相對較大，而對于較高的產業升級指數，科技創新對其影響也逐漸變小。在進行分地區、分位點模型估計結果可以看出 ，東、中、西部地區結果與全國相比顯示出同樣的趨勢，科技創新對產業升級均有較為顯著的正效應，且隨著產業升級的發展，這種正效應影響力逐漸減少。東部地區的分位數估計結果顯示，彈性結果從20%分位點上的0.652降低到80%分位點上的0.376，每一個分位點的效應均顯著。中部地區的分位數估計結果顯示，彈性結果從20%分位點上的2.188降低到80%分位點上的0.794，每一個分位點的效應均顯著。而從西部地區的分位數回歸結果來看，彈性結果從20%分位點上的0.938降低到40%分位點上的0.460，然后又升到60%的0.557，而80%分位點上的回歸結果不明顯。分位數回歸結果顯示，中部地區的科技創新對產業升級的正效應最明顯，其次是西部地區，最后是東部地區。

從以上分析可以看出，無論是全國還是分地區的科技創新對產業升級都有顯著的正效應，且隨著分位點的改變能夠顯示出不同的效應，基本上是隨著分位點變大而彈性估計結果逐漸減少，即隨著產業升級指數的變大，科技創新對產業升級的影響逐漸減少。（1）因為在產業升級初級階段，科技創新能夠較大程度地改變第二、三產業的生產方式，促使生產力大幅度提升，明顯地增加第二、三產業在GDP中的比重。（2）由于產業發展需求，科技創新能夠逐步催生新興產業，豐富第三產業的組成部分，進而擴大第三產業的規模，但當產業種類豐富到一定程度，新興產業的誕生就變得困難，科技創新的這種催生新興產業的作用會逐漸減小。

從表5中還可以看出，全國范圍內的外商直接投資對產業升級的彈性指數逐步增加，金融發展水平對產業升級的效應較小。分地區來看，東部與中部地區的效應不如西部地區的外商直接投資與金融發展水平對產業升級的影響具有正效應，但西部地區的分位數回歸結果也逐步減小。

4 結論與建議

本文根據2008～2014年中國30個省份的面板數據，構建面板數據模型和分位數回歸模型對科技創新對產業升級的影響進行實證研究，主要得出以下結論：

（1）無論是從全國層面，還是分地區進行實證分析，結果都表明科技創新對產業升級具有明顯的正的效應，即科技創新能夠加快產業升級以及產業結構合理化，這與大多數的研究結論是相符合的。分地區來說，中部地區的這種影響效應是最為明顯的，其次是西部地區的效應，西部地區的科技創新作用接近于全國的整體水平，主要是科技創新能夠改變這些地區當前的產業發展模式，催生一系列新興產業的誕生，加快傳統產業進行轉型升級。

（2）隨著產業升級的發展，科技創新對產業升級的提升作用會呈現出逐漸下降的趨勢。主要是隨著產業發展不斷成熟，創新難度越來越大，進一步提升第二、三產業在GDP中的占比不僅僅是技術創新帶來的明顯效應，它也需要制度創新、組織創新、知識創新等一系列相關因素的共同影響。這從科技創新對東部地區產業升級的影響能力較之中西部地區相對較弱也可以說明問題。經濟越發達的地方，越需要發掘更多的創新之路。

（3）技術的逐步完善成熟也會對第一產業帶來正效應，促進第一產業內部結構調整，實現規模的擴大，最終造成第一產業在GDP中比重的增加。

（4）科技創新對不同地區的產業升級都顯現出明顯的直接促進效應 ，但外商直接投資與金融發展水平對產業升級的推動作用表現卻不一致。外商直接投資的效應均不顯著。金融發展水平對產業升級的影響在東部地區不顯著，而在中部和西部地區表現出一定的顯著效應，但中部地區表現出負的效應。而在全國整體范圍來說，雖然金融發展水平的回歸系數為0.125，但是表現出的效應并不明顯。

由此，科技創新推動產業升級應著重以下方面：

（1）要注重地域差異，結合實際情況，因地制宜，著力推進中部地區的科技創新崛起，充分把握好國家的宏觀經濟政策，制定有時間序差、有差異化的科技創新提升政策。特別是在進行東部產業向中西部轉移的同時，要進行創新技術以及創新人才的配套轉移 ，要保證創新技術對實現效益的時效性以及科技創新的持續性。

（2）積極宣傳，明確和提高創新理念，鼓勵科技人員進行創新的積極性，增加產業升級的動力源。制定科技研發人才的培養機制，完善人才保障制度，保證科技人才在不同地區之間的順利流動。調整科技創新研發模式，推動產學研之間的融合，構建信息共享平臺，節省創新技術的研發成本與時間，提升研發效率。

（3）推進制度創新、組織創新以及知識創新等同步發展。制度創新與組織創新可以為科技創新營造良好的發展氛圍 ，保證科技創新穩定有序地推進 ，也是社會享受到科技創新成果的保證。知識創新可以作為科技創新的源動力點，是科技創新持續不斷進行的保證。新的知識可以改進原科技發展中的不足，并可以衍生出新技術，為新技術的出現提供理論支撐。

（4）引進外商投資重點在引進國外的先進技術。將國外先進技術融合國內發展，提升國內生產力水平。可以派遣國內科研人員去外國企業總部進行科學技術交流學習，將國內的先進技術與國外前沿結合起來 ，促進先進技術人才的培養。還有 ，深化金融改革，進行金融業多層次以及多渠道發展，調整金融發展政策，將金融發展與科技創新相結合，為技術改造以及各地區產業結構優化升級提供充足的資金支持。改變金融發展模式，加強資金在整個產業鏈流動的監管，保證金融發展對企業的市場競爭力的提升作用，最終實現傳統產業向高新技術產業的轉型升級。

［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］周叔蓮，王偉光.技術創新與產業結構優化升級 ［J］.管理世界 ，2001，（5）：70～78

［6］張暉 ，丁娟.論技術進步、技術跨越對產業結構調整的影響［J］.復旦學報 ，2004，（3）：81～85

［7］王岳平.產業技術升級與產業結構調整關系研究 ［J］.宏觀經濟研究，2005，（5）：32～37

［8］程強 ，武笛.科技創新驅動傳統產業轉型發展研究 ［J］.科學管理研究 ，2015，（8）：58～61

［9］胡志強.高新技術對我國產業結構變化影響的量化研究 ［J］.科學學與科學技術管理，2005，（4）：89～94

［10］徐志霖.中國工業產業結構與企業技術研發行為實證分析［J］.財經問題研究 ，2006，（9）：26～32

［11］唐德祥，孟衛東.R&D與產業結構優化升級——基于我國面板數據模型的經驗研究 ［J］.科技管理研究，2008，（5）：85～89

［12］趙新華，李曉歡.科技進步與產業結構優化升級互動關系的實證研究 ［J］.科技與經濟，2009，（8）：12～16

［13］李邃.中國高技術產業創新能力對產業結構優化的影響研究 ［D］.南京 ：南京航天航空大學，2010

［14］王光棟，鄭志敏.科技創新、產業升級與就業 ［J］.工業技術經濟 ，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

（責任編輯：王 平）

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

F062.9

A

2016—04—08

河南省政府決策招標課題重點項目 “經濟新常態下河南省實施創新驅動發展戰略研究”（項目編號：2015A004）。

周柯 ，鄭州大學商學院副院長 ，教授 ，產業經濟學學科帶頭人 ，研究生導師。研究方向 ：產業創新與產業政策。張斌 ，鄭州大學商學院碩士研究生。研究方向：產業結構與產業創新。谷洲洋 ，北京理工大學管理與經濟學院碩士研究生。研究方向 ：經濟結構與經濟政策。