長三角一體化進程中科技創新對產業結構升級的影響研究

摘" "要：長三角區域一體化發展是我國重要的國家戰略，同時長三角也是國家科技創新和產業高質量發展的重要基地。因此，研究該區域一體化進程中科技創新對產業結構升級的影響關系到區域持續均衡發展。基于2011—2020年長三角三省一市的面板數據，采用固定效應分析的方法，探究區域一體化進程中科技創新對產業結構升級的影響。研究表明，長三角一體化進程中科技創新對產業結構升級具有顯著促進作用，且區域產業結構升級程度和科技創新水平存在一定的差異，區域不均衡現象突出。最后，針對研究結果提出相關的建議。

關鍵詞：科技創新；產業結構升級；長三角一體化；固定效應模型

中圖分類號：Ｆ２０４" " " "文獻標志碼：A" " " 文章編號：1673-291X（2023）21-0017-04

一、研究背景

長三角區域一體化發展是我國重要國家戰略，長三角不僅是我國技術創新的重要地區，同時也是重要的產業高質量發展基地。在一體化進程中，長三角區域的科技創新投入巨大。相關統計顯示，2020年長三角三省一市研究與試驗發展（Ramp;D）經費支出總和達到5052.02億元，約占全國研究與試驗發展（Ramp;D）經費支出總量的33%；2020年長三角三省一市科技進步貢獻率平均達到60.5%，且高新技術產業產值占規模以上工業產值比重平均達53.53%，遠遠高于全國平均水平。因此，作為我國產業高端化發展的主陣地和重要增長極，長三角三省一市能否在區域一體化進程中進一步利用科技創新實現產業結構優化升級，將是我國產業能否由高增速向高質量發展轉變的關鍵。因此，研究長三角區域一體化進程中科技創新對產業結構的升級作用在經濟發展“新常態”背景條件下具有重要意義。

二、文獻綜述

從科技創新與產業結構升級的關系來看，王星星（2013）運用灰色關聯的方法，林春艷和孔凡超（2016）運用靜態與動態Durbin模型研究科技創新與產業結構的關系，均得出了科技創新可以促進產業結構優化升級的結論。此外，謝婷婷和趙鶯（2017）運用貝葉斯分位數回歸模型進行分析，認為科技創新可以促進產業結構升級，但二者是倒“U”型關系。周珂和王尹君（2019）采用面板門檻模型，發現只有當科技創新水平到達一定的門檻值之后，才會對產業結構升級有正向效應。涂建軍等（2021）通過使用面板向量回歸（PVAR）模型，發現在高水平城鎮化地區，科技創新對于促進產業結構升級有著較大的貢獻。

從科技創新促進產業結構升級的機理來看，張銀銀和黃彬（2015）提出了創新驅動產業結構升級的3條路徑，分別為技術、市場和全產業鏈創新。李政和楊思瑩（2017）經實證檢驗后提出，科技創新通過創造新的需求以及構建創新網絡來帶動產業升級。葉堂林等（2019）認為在一定的時間內，科技發展與產業升級需要通過資源要素的傳導和市場供需的調整匹配以及經濟環境的協調支撐作為媒介。趙曉男等人（2019）采用最小二乘法，得出了科技創新對我國產業結構升級的影響主要體現在供給端的結論。陳堂和陳光（2020）從勞動力創新投入、資本創新投入、環境創新投入和城市創新投入四個維度，分析了科技創新對產業結構合理化和高級化影響。

綜上所述，縱觀現有的研究，大部分學者研究科技創新與產業結構升級的關系是以時間序列數據或是截面數據進行分析的，少部分學者以省域面板數據進行研究。其次，用省級面板數據來探究科技創新與產業結構升級關系的文獻多是從整個區域或是從全國的角度，鮮有學者聚焦于區域一體化背景下的科技創新與產業結構升級關系。本文在前人研究的基礎上，選用長三角三省一市2011—2020年的面板數據，以長三角區域一體化為背景，探究一體化進程中科技創新對產業結構升級的影響。

三、影響機理

（一）科技創新影響產業結構升級

從需求的角度來看，社會需求是產業存在和發展的基礎，同樣也是促進產業升級發展的動力。當人們對于商品多樣性的追求越來越強烈時，企業的創新熱情也會隨之提高。需求結構會受到科技水平的制約，技術創新讓人們的消費需求更加多樣、個性的同時，也讓企業的生產需求變得更加多樣。因此，當技術上實現突破，新的生產和消費需求也會隨之衍生出來，進而對產業結構升級產生影響。

從生產要素供給的角度來看，科技進步與科技創新促進了勞動生產率的提高，使得勞動力在產業之間轉移，使得產業結構發生變化。科技進步與科技創新可以提高勞動者素質，也可以緩解對部分生產要素的依賴性，對產業結構產生直接的影響。此外，科技創新可以通過資本創新、技術創新、市場創新等方式，來推動重視要素數量轉化為重視要素質量，由此提高產業生產發展效率。

從產出的角度來看，科技創新可以引導出新的生產技術，開發新的產品，進而催生新的產業鏈，也可以促進傳統產業或者衰落產業的改造。數字技術升級也會讓產業向高技術和高集約化發展，提高企業供應鏈效率。此外，隨著科技創新范圍擴大以及其應用速度的增加，科技增長的周期會縮短，推動企業生產過程的專業化與社會化程度提高，進而實現產業結構的升級。

（二）區域一體化影響不同地區科技創新與產業結構

從科技創新的角度來說，區域一體化會促進形成城市群，進而逐漸形成分工明確、互動聯合的區域一體化創新體系和創新協同合作機制，加快各種創新要素與創新資源的深度融合，促使該城市群釋放出巨大的溢出效應，提高創新水平，進而推動區域創新的聯動發展。另一方面，創新要素往往會聚焦于中心城市，大城市會因為其可以聚集周邊地區頂級的技術、人才和信息而具有更強的科技創新能力。因此，區域一體化背景下不同地區的科技創新水平也存在一定的不同。

從產業結構的角度來說，一方面，區域一體化能夠聯動城市發展，降低城市間貿易壁壘與技術壁壘，降低產品與生產要素的流動成本，實現更合理有效的資源配置，同時緩解生產和消費之間存在的時空阻隔問題，擴大潛在的客戶群體；促進產業聚集與產業擴散，實現知識擴散以及技術外溢。此外，區域一體化具有國家政策的引導，可以為區域經濟發展帶來新的政策紅利。另一方面，由于不同地區的經濟發展水平、政策不同，對各種生產要素的吸引力也存在一定差異，中心城市往往對優質資源的吸引力更強，因而更容易形成良好的產業發展環境，而經濟基礎較為落后的城市可能會因為競爭劣勢喪失發展機會，因此區域一體化背景下不同地區的產業結構升級也存在區域差異性。三者的關系具體如圖1所示：

四、指標選取與模型構建

（一）指標選取

1.被解釋變量。產業結構升級主要是指一個國家經濟增長方式從勞動密集型向資本知識密集型轉變，而經濟結構的服務化則是產業結構升級的重要特征。吳敬璉認為，第三產業的增長率高于第二產業的增長率是經濟結構服務化的典型標志。因此，參考鄭若谷的做法，本文將產業結構升級定義為第三產業產值與第二產業產值之比。具體公式為：

ISU=第三產業值/第二產業值公式（1）

ISU越大，則說明第三產業占比越大，產業結構在向服務化方向發展，對應的產業結構層次就越高。

2.解釋變量。關于科技創新的衡量指標，我國部分學者采用專利申請受理數或者專利授權量來衡量。由于專利申請受理到專利授權存在一定的時滯，因此本文參考涂建軍的做法，采用專利申請受理數（INN）作為衡量科技創新水平的指標。

3.控制變量。第一，勞動力（HR）。人力資本是產業結構升級的重要要素。地區人口數量在一定程度上反映了該地區的產業結構，因此本文用地區年末常住人口來衡量地區的人力資本。第二，資本（K）。資本投入是產業結構升級的基本要素之一，該變量反映了全社會的固定投資對產業結構變遷的影響，因此本文用全社會固定資產投資額來衡量資本投入。第三，經濟發展（ECO）。地區經濟發展的歷程也是產業結構不斷升級優化的過程，經濟較發達地區會從人力資源、技術投入、資金支持等方面促進產業結構的升級優化。因此本文用地區當年的生產總值來反映該地區的經濟發展水平。第四，國際貿易（TR）。一個地區的產業結構會受到該地區開放程度的影響，進出口貿易總額在一定程度上可以反映該地區的開放水平，因此本文參考李丹青的研究，采用地區進出口貿易總額來反映該地區的國際貿易水平。第五，政府參與經濟（G）。本文參考石喜愛等人的做法，用地方財政一般性支出與該地區國民生產總值（GDP）之比來衡量地方政府參與經濟發展的程度。

4.變量描述性統計分析。本文以長三角地區作為研究對象，選取了上海市、浙江省、江蘇省以及安徽省2011—2020年的相關數據進行分析。數據均來自歷年《中國統計年鑒》，各變量的數據特征如表1所示。

通過對數據的預處理，發現三省一市的產業機構升級水平差距較大，安徽和江蘇產業結構升級水平自2011年始終低于長三角區域平均水平，而上海產業結構升級水平自2011年開始就高于平均水平，浙江產業結構升級水平在2018年超過了長三角區域平均水平，各地區產業結構呈現出較大差異；從科技創新水平來看，江蘇省自2011年就高于區域平均水平，而安徽省一直低于區域水平；從經濟發展水平的角度看，安徽省相較于其他三地的經濟發展水平較弱；從固定資產投資的角度看，江蘇省和浙江省的資本投入要高于均值水平，而安徽省和上海市的資本投入低于均值水平；從國際貿易的角度來看，上海和江蘇的進出口總額高于區域均值水平，安徽的進出口總額遠遠低于區域均值水平；從政府參與經濟程度的角度看，上海市和安徽省政府對經濟的參與程度要遠遠高于江蘇省和浙江省。

（二）模型構建

本文使用面板數據模型來分析科技創新水平對長三角三省一市產業結構升級的影響。相較于單一的截面數據和時間序列數據，面板數據降低了數據間的共線性。為了緩解異質性性質，使變量對實際情況更具有指導意義，本文對變量進行了對數處理，建立如下模型：

InISUit=β1+β2InINNit+β3InHRit+β4InECOit+β5InKit+β6InTRit+β7InGit+εit

其中，ISUit是第i個省份t年的產業結構升級指標，InINNit是第i個省份t年的科技創新水平指標，InHRit為第i個省份t年的勞動力水平指標，InKit為第i個省份t年的資本投入衡量指標，InECOit為第i個省份t年的經濟發展水平指標，InTRit為第i個省份t年的國際貿易水平指標，InGit為第i個省份t年的政府參與經濟程度指標。

五、實證研究

（一）實證分析

研究使用2011—2020年長三角三省一市面板數據來確定適用的模型。考慮到固定效應模型可以避免遺漏變量，因此本文采用的模型為固定效應模型。參考李國昌的研究，采用個體固定效應模型，對長三角三省一市進行固定效應分析，分析結果具體見表2。由結果可知，大于0.9，F值在1%的水平下顯著，以上數據證明所建立的模型擬合優度較好。

表2" 影響分析結果

從模型估計結果可知，勞動力水平和政府參與經濟程度的影響不明顯，其他變量系數均通過顯著性檢驗。科技創新的回歸系數0.278208，在5%的顯著性水平下與產業結構升級呈正相關，且科技創新水平每增加1%，產業結構升級程度增加0.278208 %，表明科技創新可以促進產業結構的升級。經濟發展水平和資本在1%的顯著性水平下顯著，其中，經濟發展水平每提高1%，產業結構升級增加1.745692%，表明區域經濟的發展有利于產業結構的優化。而資本投入與產業結構升級的方向相反，說明傳統的依賴固定資產投資推動發展的產業以及經濟增長方式對產業結構升級有一定的抑制作用，且固定資產投入每增加1%，產業結構升級會減少0.842895%，強調要素投入應當向知識、人才和科技密集型方向轉變。

（二）穩健性性檢驗

為了驗證上文結果的可靠性，本文對科技創新對產業結構升級的影響結果進行穩健性檢驗。選取2012—2020年的數據重復上文的研究過程，結果發現科技創新對產業結構升級的影響依舊顯著，并且方向未發生變化。此外，上文顯著的控制變量在10%的顯著性水平下依舊顯著，且方向均未發生變化，只是顯著性水平略有差異。因此，上文得出的結論穩健性良好，結論可靠。

六、結論與建議

本文基于2011—2020年長三角三省一市的面板數據，分析了區域一體化進程中科技創新對產業結構優化升級的影響，得出了以下結論：一是長三角三省一市的產業結構升級水平差距較大，上海市和浙江省的產業結構升級程度較高，而安徽省的產業結構升級程度較低。二是在控制勞動力水平、經濟發展、資本投入等情況下，長三角區域一體化進程中科技創新對產業結構的升級具有顯著促進作用。三是長三角地區科技創新水平存在極大的不均衡性，江蘇省的科技創新水平較高，而安徽省的科技創新水平較低。

研究結論為探索長三角區域一體化進程中地區科技創新，進而促進產業結構升級提供重要的政策啟示。第一，加快轉變我國的經濟增長方式，從要素投入驅動轉向科技創新驅動，加強科技創新成果的供給，創新產業模式，優化產業發展環境推動產業優化升級，刺激經濟增長。第二，注重科技創新與產業結構升級協調發展。產業結構與科技創新只有齊頭并進，才能實現經濟穩步增長。第三，加快區域性創新水平協調性，轉變區域科技創新水平不均衡性，以高科技創新水平區域拉動低科技創新水平區域，實現科技創新水平均衡向上發展，進而促進區域整體性產業結構升級，促進經濟穩步增長。第四，提升區域開放程度，積極引入外資，合理安排勞動力供給水平與資本投入，充分發揮長三角一體化開放格局優勢，加大科技成果、產業優化共享性，共同優化升級，促進產業結構合理化、高級化，形成相互促進的良性循環。

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