自主創新對產業結構高級化的影響

李士梅+潘宇瑤

摘要：我國目前處于“新常態”的特殊時期，通過自主創新驅動產業結構轉型升級、促進經濟發展是我國應對復雜國際環境的手段和方法，也是實現我國產業持續發展的必由之路。自主創新能夠驅動產業結構升級，推動一國經濟發展，其重要性毋庸置疑。本文利用1985-2013年的數據結合自主創新對產業結構高級化進程的影響進行了實證檢驗。研究結果表明，自主創新和產業結構高級化之間存在著長期穩定的均衡關系，但是自主創新的驅動作用具有一定的時滯性。短期內無法引起產業結構的變動。因此，政府不僅要通過不同的政策組合加大對自主創新的扶持力度，還要注意優化自主創新環境，縮短自主創新周期，提高技術轉化效率，最大限度地減少自主創新的時滯性.提高整個國家自主創新體系運作的效率。

關鍵詞：自主創新；產業結構高級化；經濟增長；創新成果轉化

一、引言

我國經濟發展已經進入新常態，這一時期既是我國由中等收入國家向中等發達國家邁進的重要戰略機遇期，也是矛盾凸顯期。世界金融危機以后。美國等發達國家推出“再工業化”、“工業4.0”戰略，旨在重構制造業產業鏈，通過發展高端制造業醞釀一場全新的科技革命和產業變革。我國目前處于“新常態”的特殊時期，通過自主創新驅動產業結構轉型升級、促進經濟發展是我國應對復雜國際環境的手段和方法，也是實現我國產業持續發展的必由之路。為此，我國“十三五”規劃明確提出了“深入實施創新驅動發展戰略”。很明顯，自主創新是經濟穩定增長的核心動力，也是驅動產業結構轉型升級的原動力。

國內外很多學者研究了創新對產業發展的影響。Philip Anderson等（1990）結合技術變革模型和技術循環模型闡述了兩種創新路徑對產業升級的不同影響。Franco Malerba等（2001）認為技術創新的成功使得企業銷售額提升成為可能。同時充足的資本投入又可以促進產品的工藝和技術進一步改善。Michael Peneder（2003）通過對28個OECD（經濟合作與發展組織）國家的實證分析，發現技術創新通過改變需求收入彈性影響產業結構發展。L.Greunz（2004）調研了歐洲153個地區，發現產業結構和創新之間互相作用，技術進步最終會影響這些地區的產業結構。渠海雷、鄧琪等（2000）認為新的技術促使新的產業出現，新的產業促使新的產業部門形成，技術創新關聯的改變決定了產業關聯的變動，進而促使整個產業結構發生重大變革。周叔蓮、王偉光等（2001）指出科技創新通過提高勞動生產率、影響需求結構來改變產業結構。江小涓（2005）提出大力發展高新技術產業，不僅能推動經濟增長，而且對產業結構升級、提高企業競爭力和維護國家安全都至關重要。樊綱等（2011）測算了研發投入對經濟增長的貢獻。鄭新立（2015）指出高新技術產業要成為國民經濟的主導產業，建立以創新為主要引領和支撐的經濟體系，必須全面推進各個領域的創新。

雖然眾多學者從理論上揭示了技術進步對產業結構的影響，但大多停留在創新對經濟增長作用機理分析方面的探討；而且更多停留在技術創新層面.對自主創新驅動產業結構升級方面的實證研究還有待豐富。本文利用我國1985-2013年間的數據。通過協整分析與VEC模型對自主創新與產業結構高級化的關系進行了實證分析和檢驗。后文結構安排如下：第二部分是理論分析；第三部分是指標選擇與數據說明：第四部分實證檢驗和結果分析；第五部分簡要的結論及政策性建議。

二、自主創新對產業結構高級化影響的理論分析

根據羅默模型，可以將最終產品部門的總量生產函數寫成如下擴展D-S函數形式：

其中。Y為最終產品的嚴量，X（i）表不中同產品的使用量，H^Y為投入到最終產品生產的人力資本，L為勞動投入量，A為技術水平參數。由于最終產品生產滿足規模報酬不變特征，則a+β=1。

從以上模型可以看出，技術進步是保證經濟持續增長的決定因素。在A>0的情況下，技術使用系數對產品產出有正的影響，技術進步使中間產品和最終產品的生產呈規模收益遞增。提高知識積累，提升創新效率都能夠使最終產品產量快速提高，從而提高勞動生產率。

自主創新一般通過三種機制帶動產業結構升級：一是促進需求增長。自主創新可以通過改進工藝、創新產品，刺激需求，促使需求結構發生變化。推動產業結構演進。二是提高勞動生產率。作為科技創新的結果，勞動生產率的提高不僅可以增加利潤，提高產品的競爭力，同時也會促進生產要素在不同行業、不同地區之間流動，驅動產業結構向著合理化和高級化發展。三是改變產業關聯，創新產業網絡。自主創新可以改善產品技術，改進新工藝流程，改造或者淘汰舊產業，催生新產業，促使產業關聯發生變動，通過擴散和滲透效應，創新產業網絡，形成一個新的主導產業群，優化產業結構。

三、指標選擇與數據說明

1.指標設定

本文利用VEC模型對1985年至2013年間的自主創新與產業結構的相關數據進行實證分析，以闡釋二者之間的動態演進關系。本文選取的兩個變量如下：

（1）產業結構高級化（STR）。衡量產業結構的指標有兩種：一種是產業結構合理化，另一種是產業結構高級化。衡量產業結構高級化，通常使用產業結構層次系數、偏離系數法、非農產業的比重、第三產業與第二產業產值的比、Moore結構變動指數、高新技術產業比重等。本文采用第三產業產值與第二產業產值之比作為產業結構高級化的度量指標（用STR表示）。這一度量能夠清楚地反映出經濟結構的服務化傾向，明確昭示產業結構是否朝著“服務化”的方向發展。STR值不斷升高，也就意味著產業結構向著高級化方向轉型升級。

（2）自主創新（INN）。自主創新領域一般通過論文、專利、技術成果成交額反映創新產出結果。本文采用全國專利申請授權數這一重要成果形式作為衡量自主創新的指標（用INN表示）。該指標也是反映研發活動產出水平和效率的重要指標。

2.數據說明

本文選取1985-2013年間我國專利申請授權數和第三產業與第二產業產值比的有關數據來反映自主創新與產業結構高級化之間的關系。為了避免數據異方差性對模型解釋的影響，我們對自主創新INN的原數據序列進行了對數變換，記為LnINN。所有數據均來自于《中國科技統計年鑒》、《新中國60年統計資料匯編》以及中國統計局網站。所有檢驗均在Stata13.0軟件下進行。

3.平穩性檢驗

由于可能存在“偽回歸”或“偽相關”，所以在對時間序列進行計量分析之前，必須先檢驗數據.判斷序列是否平穩。常用的單位根檢驗方法通常有DF檢驗、ADF檢驗、DF-GLS檢驗和PP檢驗。本文采用最常用的ADF檢驗對時間序列LnINN、STR進行平穩性檢驗。檢驗結果如表1所示。

c，t通過時間序列圖來判斷，滯后階數按SC最小準則確定。從表l可以看出，原數據序列LnINN、STR為非平穩序列。一階差分之后.ADF檢驗結果表明，DLnINN、D.STR在5%的顯著性水平上強烈拒絕“含有單位根”的原假設，即序列D.LnINN、D.STR是平穩的。因而，LnINN、STR為一階單整序列，滿足協整檢驗的前提。

四、實證檢驗與結果分析

在平穩性檢驗的基礎上，我們將使用Statal3.0軟件對原序列進行協整檢驗，構建VEC模型。并進行脈沖響應分析和方差分解，以分析自主創新與我國產業結構高級化之間的動態演進關系。在分析之前，我們先依據LR，FPE，AIC，HQIC，SBIC檢驗準則確定滯后階數。從表2可以看出，似然比檢驗、最終預測誤差（FPE）、AIC、HIBC、SBIC等方法的一致結果均顯示為一階滯后。

1.協整檢驗

平穩性檢驗結果說明了上述各變量都是一階單整序列，變量之間可能存在長期穩定的共同趨勢。協整檢驗就是通過檢驗跡統計量和最大特征值似然比統計量，來確定各變量之間的協整關系，以便考察非平穩序列多個變量之間是否存在穩定的長期均衡關系。協整檢驗主要有兩種方法：E-G兩步法和Johansen檢驗法。本文選擇Johansen檢驗法來探究我國自主創新與產業結構高級化之間的長期關系，檢驗結果如表3所示。

協整檢驗結果表明，存在一個線性無關的協整向量（表3中打星號者），而最大特征值檢驗也表明，可以在5%的水平上拒絕協整秩為O的原假設。但無法拒絕協整秩為1的原假設。表中帶：的值所在行對應的協整秩是系列檢驗標出的所接受的協整秩值。STR、LnINN存在1個長期協整關系。即我國自主創新與產業結構高級化之間存在著穩定的長期均衡關系。

2.VEC模型的構建

為彌補長期靜態模型的不足，本文將進一步構建誤差修正模型來研究變量LnINN和STR之間的短期動態特征。

其中p為滯后階數，j為協整階數，β表示（r）協整向量組成的矩陣，βy。為誤差修正項，△y。為回歸變量的差分，Ayt-a為VEC模型的非均衡誤差。在VEC模型中，作為解釋變量的滯后差分項。其系數反映各變量的短期波動對被解釋變量短期變化的影響。

從協整方程可以看出，我國自主創新與產業結構高級化之間存在著正向穩定的長期均衡關系。在其他條件不變時，自主創新規模增加1，將驅動產業結構向著高級化的方向增長6.91%。即在其他條件不變的情況下，滯后一期產業結構每波動1，當期STR平均增加4.33%。另一方面，誤差修正項（ecmt）反映變量之間的長期均衡關系，其系數大小表示變量之間偏離長期均衡狀態時將其調整到均衡狀態的調整速度。在模型中，誤差修正模型的調整速度為-0.396，表明系統在受到沖擊并偏離長期均衡后，誤差修正速度達到39.597%，具有較強的調整力度。

誤差修正模型反映的是產業結構高級化受自主創新影響的短期波動規律。從VEC模型的回歸結果來看.自主創新對我國產業結構高級化存在著正向影響。這是因為自主創新能夠提高勞動生產率，通過創新產品，改變產業之間的關聯，創新產業網絡，增強相關產業的競爭力和地區競爭力，進而推動產業結構向著高級化方向發展。通過對VECM系統整體擬合效果的檢驗可以發現，伴隨矩陣的所有特征值均落在單位圓之內，單位圓數據均小于1，故VECM系統穩定。此外，通過對VECM模型的平穩性檢驗、殘差的正態分布檢驗和自相關檢驗，可知殘差符合正態分布，模型設定合理，結論可靠。

3.動態分析：脈沖響應與方差分解

脈沖響應函數是度量模型系統中每個內生變量對其自身及所有其他內生變量變化的反應，這個變化是某個內生變量受到一個標準差大小的沖擊時，誤差變動對自身及其他內生變量的影響。本文以上述VEC模型為基礎，構建基于自主創新和產業結構高級化的脈沖響應模型。STR和LnlNN兩變量的脈沖響應函數為：

我們分別以LnlNN和STR作為沖擊函數對LnlNN和STR給予一個正的沖擊，并將脈沖響應函數的追蹤期設定為10年，得到LnINN和STR的脈沖響應函數圖。

圖1和圖2為產業結構受到沖擊時的響應圖。橫軸表示沖擊作用的期數，縱軸表示對沖擊的響應大小。圖1中LnlNN的沖擊對STIR具有長期正向持續的影響。STR對LnlNN擾動的脈沖響應速度期初較為緩慢，由零值響應漸升，到第3期達到頂峰，約為0.09，繼而開始衰減，且在第7期進入平緩階段。LnINN初期作用并不明顯的原因可能是因為自主創新具有一定的時滯性。從圖2的脈沖響應曲線可以看出。在當期給予STR一個標準差的沖擊后，STR對自身的脈沖響應較為強烈，約為1.18，隨后持續衰減，并在第6期開始放緩，到第10期接近于0.25。這表明我國產業結構的優化升級存在較強的自身拉動作用，受其本身作用的影響較大。

另一方面，自主創新對來自自身增長的沖擊反應較為強烈。下圖3和圖4為自主創新受到沖擊時的響應圖。從圖3可以看出第1期的影響最小.之后反應程度迅速增強，至第6期為最大值，約為1.14，繼而反應開始平緩下降，直至進入穩定響應狀態。由此看來，我國自主創新受自身的正向影響顯著且穩定。同時，STR對LnlNN的影響從期初的負響應狀態迅速攀升，如圖4所示，第1期即達到2.62，第3期達到最大值4.14，正向效應明顯.隨后平緩下降，并在第9期趨于穩定的正向影響。這表明產業結構轉型升級反過來也可以拉動自主創新，而且作用迅速明顯。

預測誤差方差分解可以度量各方程的擾動項對預測誤差表4LnlNN與STR變動的方差分解結果的單獨貢獻，計算某個變量的正交化沖擊對y預測均方誤差的貢獻比例，進而區分出不同因素沖擊的重要程度。表4的方差分解結果顯示，產業結構對其自身的影響當期最強，以后逐期減弱。對STR進行向前1期預測時，其預測方差完全來自于STR本身；向前2期預測時其自身影響可以達到94.8%.以后影響逐期下降，如果作10期預測，則STR的預測方差也有60%來自于STR自身。反過來.自主創新對產業結構高級化的影響卻是逐期增強。共影響由向前1期預測的0穩步增至預測10期的40%。這表明自主創新對產業結構高級化的影響強勁而持久，從長遠發展來看，自主創新是產業結構高級化的主要推動力。

4.Granger因果關系檢驗

協整檢驗顯示自主創新與產業結構高級化之間存在長期均衡的關系，但這種均衡關系是否構成因果關系，還需要進行Granger因果檢驗。根據A—Ic與sc準則確定滯后階數為1，由于STR和LnlNN均是一階單整序列，因此它們一階差分后得到的序列是平穩序列，可以進行格蘭杰因果檢驗。檢驗結果見表5。

檢驗結果表明，在5%的顯著性水平下。當最優滯后階數為l時，STR與LnINN存在著單向的格蘭杰因果關系。從表5的結果可以看出：第一個假設的顯著性水平小于0.05，所以拒絕原假設，認為STR是LnINN的格蘭杰原因；第二個假設的顯著性水平為0.07>0.05，所以接受原假設，認為LnlNN對STIR短期內不構成因果關系，即產業結構高級化是自主創新變動的短期決定因素，但是反過來。LnINN的增加不是STR的短期決定因素。這可能是因為自主創新的變化對產業結構高級化的影響存在一定的時滯性，從而在短期內無法引起產業結構的變化。這個結論與脈沖響應的分析結果吻合。

五、簡要的結論和政策建議

本文基于1985-2013年數據，運用協整分析、VEC模型、格蘭杰因果檢驗等方法分析了我國自主創新和產業結構高級化兩者之間的關系，得出以下基本結論：

一是通過協整檢驗可以看出自主創新和我國產業結構高級化之間存在著長期均衡的關系。從短期來看。自主創新對我國產業結構高級化也存在著正向影響。自主創新規模增加1。將驅動產業結構向著高級化的方向增長6.91%。

二是通過脈沖響應分析可以看出我國產業結構轉型升級受自身的影響顯著，存在較強的自身拉動作用，

同時自主創新的沖擊對產業結構高級化具有長期正向的持續效應，但是初期影響效應并不明顯，這可能是因為自主創新具有一定的時滯性，其作用需要較長時間才能顯現。

三是通過格蘭杰因果檢驗可以看出自主創新與產業結構高級化之間存在著單向的格蘭杰因果關系。產業結構高級化是加快自主創新的短期決定因素，但是反過來，由于自主創新具有一定的時滯性等原因，自主創新短期內無法引起產業結構向著高級化變動。這個結論與脈沖響應的結果吻合。

針對以上的研究結果，本文給出的政策建議如下：

一是加強自主創新成果轉化。縮短自主創新周期，最大限度地減少自主創新的時滯性。由于自主創新的時滯性。自主創新投入對產業結構高級化的作用短期內影響微弱，需要較長時間才能顯現，技術成果轉化率低也降低了自主創新對產業結構高級化的正面作用。所以，在深化自主創新驅動產業結構升級的過程中，政府不僅要通過稅收優惠、財政補貼、貸款援助等多種政策組合對自主創新行為提供穩定的R&D資金支持和政策傾斜，同時還要注意自主創新之后的科技成果轉化，縮短自主創新周期.最大限度地減少自主創新的時滯性，為企業自主創新提供優質的生長土壤。

二是整合自主創新資源，完善自主創新體系，提供和加強科技孵化，引導更多的企業投入到自主創新的行列中來。要依靠自主創新淘汰落后產業，改造、整合舊產業，催生一批高技術產業，培育發展一批具有核心競爭力的支柱產業及主導產業群，提高企業在國際市場的核心技術競爭力.打破發達國家對核心技術和利潤的控制，加速國家創新體系的建立和完善，加大自主創新對產業結構高級化的影響和作用。與此同時，要建立完善創新導向的金融支持體系，良好的金融體系如發達的風險投資、天使基金和證券市場等融資渠道是解決創新中高風險、信息不對稱等問題的有效手段，對創新培育至關重要。通過不同的政策組合加大對自主創新的扶持力度，優化自主創新環境，縮短自主創新周期，提高技術轉化效率，使市場機制和政府支持形成合力，提高整個國家自主創新體系運作的效率。