技術創新與城市經濟增長波動
——基于我國15個副省級城市面板數據的實證研究

馮云廷 計利群（東北財經大學經濟學院，大連 605） （東北財經大學經濟與社會發展研究院，大連 605）

引 言

我國自加入世界貿易組織后，經濟增長經歷了飛速發展的10年。根據國家統計局發布的信息，2003～2011年，中國經濟年均實際增長10.7%，社會生產力和綜合國力顯著提升。2012年以來，我國經濟發展增速主動放緩并逐漸步入 “新常態”，從高速增長階段向高質量發展階段轉變。政府致力于調整和優化經濟結構，加快轉變經濟發展方式，實施創新驅動發展戰略。黨的十八大報告指出：“科技創新是提高社會生產力和綜合國力的戰略支撐，必須擺在國家發展全局的核心位置。”黨的十九大報告進一步指出：“創新是引領發展的第一動力，是建設現代化經濟體系的戰略支撐。”技術創新對經濟發展的推動作用日益明顯。

城市作為我國經濟的重要載體，是帶動整個國家經濟發展的主要力量。伴隨著城市化進程的深入，我國大部分城市同樣經歷了經濟的高速增長到中高速發展的轉變。盡管我國城市經濟總體上呈現大致相同的變化趨勢，然而不同城市的經濟增速波動的幅度卻有很大的差異。如沈陽市2007年全市地區生產總值增速達20.4%，而2015年則降低到3.2%；武漢市2007年全市地區生產總值增速為15.6%，到2015年則是8.8%。計算2000～2017年這兩座副省級城市全市地區生產總值增速的變異系數來衡量經濟增速的波動程度，沈陽市約為0.55，武漢市約為0.18，兩者差異明顯。同時，兩座城市的另一組對比數據同樣引人思考。根據國家知識產權局發布的專利統計年報，2000年沈陽市的年度專利授權量為1949件，比同年份武漢市的1038件多出911件；而2017年沈陽市的年度專利授權量為9891件，比同年份武漢市的25528件少15637件。

以往，城市經濟增長往往依靠傳統生產要素投入數量的增加，但這種推動經濟增長的方式總會遇到瓶頸，產生如資源配置不合理、產能過剩和資源利用效率低下等負面影響。當前，我國許多城市的經濟增長面臨著新舊動能轉換，要加快通過技術創新推動經濟增長的發展任務。探討技術創新與我國城市經濟增長波動之間的聯系，并分析其內在機制有較強的現實意義。

1 文獻綜述

眾所周知，技術創新能夠有效促進經濟增長，但關于技術創新對經濟波動的影響，不同的研究往往有不同的結論。現有關于技術創新、技術進步或技術沖擊對經濟波動影響的研究可以歸納為以下幾方面：

（1）從內容角度看，此類文獻以討論經濟周期相關問題最為常見，而且觀點和結論不盡相同。實際經濟周期理論認為技術沖擊是經濟周期波動的重要沖擊源。 Kydland和 Prescott［1］發現， 實際經濟周期模型可以解釋美國經濟波動的77%，技術沖擊成為主要的波動動力來源。陳師等［2］將偏向性技術變遷和投資專有技術變遷引入到實際經濟周期 （RBC）模型，測算該模型能夠解釋85%和94%以上的中國經濟波動特征。丁任重等［3］的分析表明技術創新沖擊對我國經濟周期的影響具有十分顯著的正向效應，技術創新在繁榮階段與經濟周期運行的關聯度要高于衰退階段。雖然普遍承認技術沖擊是經濟波動的重要沖擊源，但仍有部分學者對技術沖擊能夠解釋大部分的經濟波動持懷疑態度。Galí等［4］的研究從技術沖擊和總體經濟波動角度測算了實際經濟周期模型與美國戰后經濟數據的吻合程度，結果是 “吻合程度不太好”，總體技術沖擊的作用是有限的。新凱恩斯主義的動態隨機一般均衡 （DSGE）模型，則更加強調需求沖擊的作用，而不是技術的作用。徐舒等［5］在動態隨機一般均衡模型 （DSGE）的理論框架下建立的內生R＆D投入與技術轉化模型較好地解釋了我國1989～2008年的現實數據83.3%的經濟波動；（2）從研究對象角度，此類研究主要以國家的宏觀經濟為研究對象，以城市經濟為研究對象的相對較少。如袁秀明［6］、陳漓高等［7］分別以美國為研究對象，分析了技術沖擊、技術進步與美國的經濟波動關系；陳樂一等［8］采用我國30個省、市、自治區數據研究了要素偏向型技術進步對我國經濟波動的影響。相對而言，對我國城市技術創新與城市經濟波動的研究往往以特定類型城市為對象，如陳妍等［9］以東北地區資源型城市為對象進行研究，認為經濟周期性波動與國家振興老工業基地政策和城市產業結構調整歷程相吻合，技術進步對經濟增長貢獻較小； （3）從變量選擇角度，盡管收入、貿易、就業等數據也可以度量經濟波動，但更多的研究選擇國內生產總值 （GDP）總量或人均國內生產總值 （人均GDP）的變化，或二者的同比增速變化為代理變量；技術創新或技術進步多選擇專利或研發投入相關變量作為代理變量。得到變量波動成分的處理方法主要包括標準差法、HP濾波方法和一階差分等方法，其中以HP濾波方法較為常見。如方福前等［10］、 陳太明［11］、 歐陽秋珍等［12］的研究均涉及了以上內容與方法。

綜上所述，技術創新對經濟波動的影響因研究對象不同而有顯著差異，現有的研究一般比較宏觀，普遍缺少對城市經濟波動的研究。我國城市經濟增長正處在由要素驅動向創新驅動轉變的關鍵期。本文基于我國一些城市經濟增長率大幅波動及專利數據變化的一些事實，在參照現有文獻的基礎上，探討城市技術創新對城市經濟增長波動的影響及其內在過程。

2 理論依據與假說

近20年我國城市的經濟高速增長是伴隨著快速的城市化進程共同發生的，突出地表現在地區生產總值的增長、城市人口的集聚、城市空間的擴展、基礎設施的改善和生產技術的提升。因此，資本、勞動力、土地和技術在城市經濟增長中都在發揮著作用。關于技術在經濟增長中的作用，新古典增長理論的索洛模型將 “技術進步”作為外生變量而不必解釋。內生增長理論則把技術變革作為市場活動的結果，而不是無法解釋的外生變量。內生增長理論中的熊彼特增長模型提出了一個簡單卻重要的觀點：在長期中，經濟的平均增長率等于創新的頻率乘以創新的規模［13］。這深刻闡述了創新活動與經濟增長之間的關系。熊彼特增長理論是由當代著名的經濟學家菲利普·阿吉翁（PhilippeAghion） 和彼得·豪伊特 （Peter Howitt）創立發展的。他們最突出的貢獻是建立了基于 “創造性破壞”的阿吉翁-豪伊特 （Aghion-Howitt）模型，并將其發展成為一個統一的分析框架，從而把熊彼特經濟增長理論帶回到主流宏觀經濟理論中。由于阿吉翁-豪伊特型的理論思想來自于熊彼特的 “創造性破壞”，所以阿吉翁-豪伊特模型通常被稱為熊彼特增長模型［14］。如果認為不同城市具有不同的創新頻率和創新規模，那么不同城市的長期平均經濟增長率是不同的。

同時，實際經濟周期理論認為技術沖擊是經濟波動的重要來源。實際經濟周期模型認為類似于石油危機、農業歉收、戰爭、技術革新等實際沖擊導致了經濟的周期波動，其中技術沖擊是導致經濟周期波動的最常見和值得分析的沖擊［15］。實際經濟周期理論忽略了貨幣變動在推動宏觀經濟波動中的作用，認為經濟活動中的波動僅來自長期總供給的沖擊。與實際經濟周期理論觀點不同，新凱恩斯主義經濟學家觀點更加強調需求沖擊。他們考慮到經濟行為主體對貨幣因素擾動可以做出跨期理性決策，使得短期總供給和總需求曲線的移動更加符合現實社會經濟，構建了動態隨機一般均衡 （DSGE）模型。鑒于此，將技術創新作為城市經濟增長波動的重要來源是符合實際經濟周期理論的，但同時也不能忽略供給和需求兩方面的其他因素。

從熊彼特增長理論的角度，城市的創新活動決定了城市的長期平均增長率。經濟周期理論啟示供給因素和需求因素都是城市經濟增長波動的重要波動源，其中技術沖擊尤其值得重視。以往生產要素數量的投入在我國城市經濟增長中起到重要的拉動作用，同時也伴隨著經濟增長的明顯波動。技術創新是重要的創新活動，影響著城市長期的經濟平均增長率。在我國現階段，如果技術創新在經濟增長中起到穩定的拉動作用，必然可以抵消部分要素投入變化帶來的經濟波動。結合我國城市處于 “三期疊加”現實背景，本文認為：“在其他條件相近的情況下，城市技術創新波動與其經濟增長波動具有此消彼長的關系。”換一種說法：“在其他條件相近的情況下，城市的技術創新對經濟增長波動具有熨平效應。”如果假說成立，其內在過程具有嚴謹的邏輯性。本文嘗試以我國15個副省級城市為樣本對假說進行檢驗。

3 模型設定、數據來源和變量

3.1 模型設定

鑒于本文實證所選擇的研究對象是城市，而城市個體之間的特征差別很大，但單個城市的特征隨時間的變化相對緩慢，所以直接設定如下個體固定效應變截距面板數據模型：

其中，被解釋變量Vgrowthi，t表示城市經濟增長波動，核心解釋變量Vinnovationi，t表示技術創新變化的波動，Zi，t表示其他控制變量，c表示常數項，μi表示個體固定效應；β和θ表示各回歸變量的系數， εi，t表示殘差項。

我國幅員遼闊，地區差異因素往往不容忽視，而技術創新行為往往與地區的創新精神、創新環境等因素相關。為了在控制城市所在區域因素的基礎上進一步考察核心解釋變量對被解釋變量的影響，本文利用虛擬變量建立了變系數面板數據模型。按照常規將我國主要區域劃分為東北地區、東部地區、中部地區、西部地區。其中哈爾濱、長春、沈陽、大連屬于東北地區；濟南、青島、南京、杭州、寧波、廈門、廣州、深圳屬于東部地區；武漢屬于中部地區；成都和西安屬于西部地區。設置3個虛擬變量如下：

D1i＝D2i＝D3i＝0表示城市位于西部地區。建立變系數面板數據模型如下：

3.2 樣本、變量選擇及數據來源

3.2.1 樣本選擇和數據來源

基于數據的可得性和統計口徑的一致性，本文選取15個副省級城市作為研究對象。這些城市技術創新活動活躍、經濟體量相當、地域分布廣泛，覆蓋了我國東北、東部、中部和西部地區，具有廣泛的代表性。主要數據來自2001～2017年《中國城市統計年鑒》和2000～2017年國家知識產權局 《專利統計年報》，部分數據參考各城市統計年鑒。

3.2.2 代理變量的選擇

一般意義上講，波動可以理解為實際對長期趨勢或潛在水平的短期偏離。經濟波動通常采用GDP或人均GDP的波動來度量，而經濟增長通常采用GDP或人均GDP的實際增長率表示。本文要考察的城市經濟增長波動選取城市市轄區范圍內地區生產總值的增長率的波動來表示。核心解釋變量采用文獻中通用的專利數據變量來代替，本文選取城市年度專利申請授權量的波動來表示技術創新的波動。盡管專利申請授權量指標不能完全反映技術是否轉化為推動經濟增長的現實生產力，但該指標是城市技術創新能力的重要表征。專利申請授權量大的城市，擁有更多可以轉化的資源，因而經濟增長從中受益。

在核心解釋變量的基礎上，本文還從供給和需求角度引入了一些其他控制變量以控制其他主要因素對城市經濟增長波動及其內在過程的影響。本文在控制變量的選取和處理方面參考吳建鑾的做法［16］，具體包括：（1）投資因素。投資是影響我國經濟增長最活躍的因素之一。尤其是在經濟增長乏力時，投資是穩定經濟增長和就業的有效抓手。本文選擇固定資產投資變動作為投資因素對經濟增長波動影響的代理變量；（2）消費因素。居民消費水平變動是影響經濟增長波動的基礎因素，這里選擇社會消費品零售總額變動代表消費因素對經濟增長波動的影響；（3）貿易因素。選擇城市進出口總額的變動作為貿易因素對經濟增長波動影響的代理變量；（4）勞動力因素。勞動力供給是經濟生產活動的基礎要素，這里選擇城市城鎮就業人員數、私營企業和個體勞動者數量的和的變動作為勞動力供給沖擊對經濟增長波動的影響代理變量；（5）價格因素。物價水平影響居民的實際消費購買能力，不僅與居民收入、消費偏好、商品產量等因素相關，而且受到貨幣政策的直接影響。本文選擇消費者物價指數的變動作為價格因素影響經濟增長波動的代理變量。

3.2.3 數據的處理

衡量經濟波動的方法有滾動標準差、HP濾波、BP濾波等。HP濾波法可以較好地分解出時間序列的趨勢要素，具有簡便、靈活、模擬效果好等優點，本文選擇用HP濾波法對技術創新和經濟增長的波動進行測算。HP濾波法是由Hodrick和Prescott于1980年在分析美國戰后的經濟景氣時提出的，之后被廣泛應用于對宏觀經濟趨勢的分析研究。該方法認為Y＝G＋C，其中Y是經濟時間序列， Y＝｛y1，y2，…，yn｝， G 是趨勢要素成分的時間序列， 為 G＝｛g1，g2，…，gn｝， C 是波動要素成分的時間序列， 為 C＝｛c1，c2，…，cn｝， n 為樣本容量。可以將yt分解成為：yt＝gt＋ct。時間序列Y中趨勢要素G被定義為如下式 （1）的最小化問題的解：

HP濾波依賴參數λ，并隨著λ的增大而增大。根據一般的經驗，當使用年度數據時λ＝100。

圖1 HP濾波法的2000～2017年我國GDP增速及15個副省級城市GRP增速的波動部分

圖1是對2000～2017年我國國內生產總值（GDP）增長率和15個副省級城市地區生產總值（GRP）增長率采用HP濾波方法分解出的波動成分。圖片由Eviews10生成。對比發現，期間不同城市的經濟增長率波動成分圖形不僅與全國經濟增長率波動圖形不十分吻合，而且各自的差異十分明顯。

表1列出了模型中所有變量的符號和數據的具體處理方法，變量的統計性能描述見表2。

表1 變量指標的選擇與處理

表2 變量的統計性描述

4 實證分析

基于前文設定的模型，本文從實證的角度考察技術創新變化的波動對城市經濟增長波動的影響及分析其內在過程，并對模型進行穩健性檢驗來評價結論的可靠性。所有的估計結果通過Stata14.0得出。

4.1 單位根檢驗

為了減少偽回歸，在進行實證之前應該對變量進行單位根檢驗。常見的單位根檢驗方法有LLC、IPS、 Breitung、 Fisher-ADF、 Fisher-PP、 Hadri LM檢驗等，為了避免單一檢驗方法造成的偏誤，本文選擇 LLC［17］和 IPS［18］兩種方法進行單位根檢驗。檢驗結果如表3所示。根據檢驗結果，我們認為本文的數據是平穩的。

4.2 實證結果與分析

4.2.1 個體固定效應變截距面板數據模型的估計基于不同城市在技術創新理念、技術創新政策、技術創新能力等方面存在著個體差異，而單個城市個體的這些特性隨時間變化相對比較緩慢的基本分析，本文認為建立個體固定效應模型較為妥當。同時，F檢驗表明面板數據的個體效應明顯，建立面板數據混合模型是不合適的。按照統計理論，應該進一步對模型的固定效應或隨機效應進行統計學檢驗，常用的檢驗方法是Hausman檢驗。但鑒于樣本數量等方面的原因，本文沒有進行相關檢驗，而是在個體固定效應回歸基礎上同時進行個體隨機效應的回歸估計，以此來進行對比并作為模型穩健性檢驗的一部分。在回歸方法上，個體固定效應模型采用組內 （Within）估計方法，個體隨機效應采用可行廣義最小二乘法（FGLS）。為了更好地顯示控制變量的引入過程及對解釋變量回歸結果的影響過程，本文采用逐漸添加控制變量的方法對回歸結果進行展示。模型1～5為個體固定效應模型在控制并逐漸添加投資、消費、貿易、勞動和價格因素情況下考察核心解釋變量對被解釋變量的影響；模型6是個體隨機效應模型的結果，用來與模型5進行對比并作為穩健性檢驗的一部分。模型1～5采用組內估計方法，模型6采用可行廣義最小二乘估計方法。

表3 變量單位根檢驗

從表4結果可以看出，個體固定效應模型1～4中核心解釋變量對被解釋變量的影響通過了1%的顯著性檢驗，模型5則顯示其通過5%的顯著性檢驗。同時系數符號均為負值，說明技術創新變化的波動與城市經濟增長波動之間存在著穩定的負向關系。從模型系數上看，模型5核心解釋變量系數的直接含義表示15座副省級城市在2001～2017年間，在控制投資、消費、貿易、勞動和價格因素變量不變情況下，專利申請授權量波動每增加10000，城市經濟增長率波動平均減少0.67%，對經濟增長波動具有熨平效應。

從控制變量上看，模型5顯示投資因素的波動和價格因素的波動對城市經濟增長波動的影響通過1%顯著性檢驗，并且是正向的。貿易因素的波動對城市經濟增長波動的影響通過10%顯著性檢驗，同樣是正向的。消費因素和勞動因素的波動對城市經濟增長波動的影響未能通過顯著性檢驗，同時消費因素波動對應的系數是負的。這些與我國經濟的實際情況基本是相符的。眾所周知，投資、消費和凈出口一直被認為是拉動城市經濟增長的 “三駕馬車”，其中投資和出口也是經濟宏觀調控政策重要的著眼點，兩者本身的波動對經濟增長波動的影響較為直接。我國國內消費市場穩健發展，是帶動經濟增長的重要穩定力量，其潛力十分巨大，城市消費波動程度也相對較小。我國城市就業市場一直是穩字當頭，勞動因素的波動對經濟增長波動影響不顯著；而價格因素的波動對經濟增長波動的影響是十分顯著的。

個體隨機效應模型6是個體固定效應模型的對照模型，其結果與模型5的結果基本一致，這也一定程度檢驗了模型5的穩健性。

4.2.2 控制地區因素的變系數模型的估計

我國幅員遼闊，地區之間存在著自然地理、社會環境、經濟結構及人們思想觀念等多方面的差別。技術創新的地區差異因素不僅會影響模型的截距項，也可能會影響模型的結構，因此假設樣本城市所在地區能夠影響模型系數，利用理論設定模型 （2）式在控制地區因素的基礎上進行回歸分析。在統計檢驗上，LR檢驗表明建立混合模型是不合適的。同時基于上文分析，這里設定計量模型截距項為個體固定效應，考察核心解釋變量在控制樣本城市所在地區的情況下對被解釋變量的影響。檢驗結果顯示 （表略），除西部地區外，在控制東北、東部、中部地區情況下，核心解釋變量對被解釋變量的影響均通過了1%的顯著性檢驗，符號也均為負。控制變量的顯著性和符號與個體固定效應變截距面板數據模型的估計結果的顯著性和符號相同，系數數值相近。考慮到我國大部分城市集中在中東部地區，基本可以認為在控制地區因素的情況下，核心解釋變量對解釋變量的影響是顯著的。從系數數值上看，技術創新對穩定東北地區經濟波動的作用更加明顯。

表4 個體固定效應變截距模型的估計結果

4.3 穩健性檢驗

為了檢驗結論的穩健性，這里采用替代被解釋變量、對數據進行分類回歸和分時間段回歸的方法進行檢驗。這里選用人均地區生產總值 （人均GRP）增長率的波動替代被解釋變量進行檢驗。盡管地區生產總值和人均地區生產總值二者有內在的聯系，但人均地區生產總值更能反映一座城市的綜合發達程度。分類回歸是指采用以秦嶺淮河為南北分界線將樣本城市分為南方城市和北方城市進行的回歸檢驗。南方城市包括南京、杭州、寧波、廈門、廣州、深圳、武漢、成都；北方城市包括西安、濟南、青島、大連、沈陽、長春、哈爾濱。分段回歸是指將數據的年份時間段分成2000～2009年和2010～2017年兩個時間段分別進行回歸檢驗。以上檢驗在個體固定效應模型下進行，其主要結果顯示 （表略），核心解釋變量均在10%顯著水平上顯著，基本驗證了上文模型結論的穩健性。

4.4 實證結果的進一步探討

4.4.1 技術創新對經濟增長波動具有熨平效應符合我國事實

實證結果表明2000～2017年我國15個副省級城市技術創新并沒有加劇經濟增長的波動，相反對經濟增長波動具有一定的熨平效應。這似乎與實際經濟周期理論中技術沖擊是經濟波動的重要來源觀點不一致，但本文并不認為這是矛盾的。本文實證是在我國經濟由高速增長向高質量增長轉型背景這個定位基礎上的時間跨度較短的實證分析，無法替代長期的分析。同時，從我國經濟波動來源的識別方面看，現有的一些重要研究成果表明投資、土地財政等因素［19，20］，而非技術沖擊因素是我國經濟波動的主要因素，這對理解本文中技術創新對城市經濟增長波動具有一定的熨平效應有很大幫助。

關于經濟增長階段，有觀點認為初期的經濟增長是由資本積累驅動的，而資本積累為知識的逐漸增長創造條件而不必受制于土地的遞減報酬；此后，創新將越來越發揮作用［21］。技術創新能夠長期推動經濟增長，作用的穩定性強于要素擴張。技術創新在對我國城市經濟增長的促進作用逐漸增強時，對城市經濟增長波動具有熨平效應是符合我國城市經濟增長波動的事實的。

4.4.2 熨平效應的邏輯分析

為了更好地闡述和理解這種熨平效應的作用機制，本文需要在我國城市經濟處于轉型期這個前提下結合作者已有的研究成果加以說明。馮云廷等［22］從城市創新能力與城市經濟結構變化之間的內在關系角度探討了城市興衰的原因，認為城市創新能力是內生于經濟結構的，經濟結構的轉換同方向地影響著城市創新能力；經濟結構本質上是資源配置結構和利益分享結構，是各類決策主體行為選擇的結果，而結構調整和優化是微觀主體再選擇的過程；產業多樣性或產業鏈網絡完備的、多元的、開放的經濟結構往往可以轉換成更強的城市創新能力；城市經濟結構轉換對創新能力的作用程度決定了城市興衰。由此可見，城市的技術創新同樣是內生于城市經濟結構的，城市技術創新成果較大的提升是市場機制下城市經濟結構轉換的反映，是在市場機制中行為主體主動的、自發的行為選擇的結果。這種各類行為主體經過市場機制篩選后的、能夠自我負責的、主動自發的行為能夠形成持久穩定的經濟增長推動力，抵消部分非市場因素和外部環境變化的作用，從而對經濟增長的波動具有熨平效應。經濟轉型重要特征就是發揮市場配置資源的能力，弱化非市場因素的影響。因而，技術創新對城市經濟增長波動的熨平效應就符合邏輯。

5 結論與政策啟示

本文基于我國15個副省級城市2000～2017年的面板數據構建變截距面板數據模型和控制地區因素的變系數面板數據模型，實證了技術創新對城市經濟增長波動的影響，進而討論了這種影響產生的內在過程及其機制。實證計量模型結果表明：在控制其他條件情況下，城市技術創新 （以專利申請授權量表示）的波動與城市經濟增長率的波動之間存在著穩定的負向關系，在控制地區因素時，結論基本成立；從實證數據上看，總體上城市專利申請授權量每增加10000，城市經濟增長率波動平均減少0.67%。本文認為實證結果證實了城市技術創新對我國城市經濟增長波動具有熨平效應的假說。結合作者已有的研究成果發現，技術創新的熨平效應通過市場機制發揮作用，抵消或弱化非市場因素的影響。城市技術創新內生于城市經濟結構，是行為主體自主與自發的行為結果，通過了市場的篩選作用，具備穩定的經濟增長推動力。

通過研究結論可知，城市獲得穩定經濟增長的重要路徑是促進技術的持續創新，技術持續創新的城市擁有更加穩定的經濟增長率。多元的、開放的經濟結構往往可以轉換成更高的城市創新能力，因此調整優化經濟結構是獲得創新能力的有效途徑。為此應減少短期經濟刺激手段，著眼于提升城市技術創新能力。因此打破單一的、封閉的經濟結構，培育形成多元的、開放的經濟結構是長久之計。