短期與長期創新質量對高技術產業投資的影響

俞立平 張礦偉 朱曉雨 馬麗

摘 要：投資是推動高技術產業發展的關鍵動力，研發實力是影響高技術產業投資的重要因素，而創新質量是高技術產業研發實力的綜合體現，研究創新質量對高技術產業投資的影響具有重要意義。提出短期與長期創新質量的概念內涵，從理論上分析短期、長期創新質量與高技術產業投資之間的關系，并基于中國省際面板數據實證分析短期與長期創新質量對高技術產業投資的影響效應及關系特征。結果表明：①短期創新質量對高技術產業投資具有顯著正向影響，而長期創新質量對高技術產業投資的績效不佳，會在一定程度上抑制高技術產業投資；②短期與長期創新質量之間的協調能力有待進一步提高；③隨著高技術產業投資規模擴大，短期創新質量對投資的正向影響逐漸增強，長期創新質量對投資的抑制作用逐漸減弱；④當短期創新質量水平較低時，其對高技術產業投資的正向影響更大，當長期創新質量水平較高時，其對高技術產業投資的負向影響更大；⑤高技術產業投資對短期和長期創新質量的良性反饋作用尚未完全形成。因此，高技術企業應根據自身情況制定創新質量提升策略，正確處理短期與長期創新質量間的關系，并持續優化高技術產業投資結構，強化其對高技術產業創新的支撐作用，進而構建科技創新與高技術產業投資良性互動的長效機制。

關鍵詞：短期創新質量；長期創新質量；高技術產業投資；影響機制；面板數據

DOIDOI：10.6049/kjjbydc.2022120655

中圖分類號：F264.2???文獻標識碼：A? ?文章編號：1001-7348（2024）09-0067-11

0 引言

高技術產業投資在引導和推動高技術產業發展中發揮重要作用。中共二十大報告明確指出，加快實現高水平科技自立自強，增強自主創新能力，強化企業科技創新主體地位，發揮科技型骨干企業引領支撐作用，推動創新鏈產業鏈資金鏈人才鏈深度融合。高技術產業是影響國家創新能力和核心競爭力的戰略性產業。近年來，我國高技術產業投資呈現出穩步增長態勢，國家統計局數據顯示，2018—2022年我國高技術產業投資同比增長率分別為14.9%、17.3%、10.6%、17.1%和18.9%，體現出高技術產業投資在高技術產業發展中的重要地位。高技術產業投資在擴大生產規模、提高研發能力、開拓產品市場中發揮重要作用，必須積極引導全社會加大對高技術產業的投資，逐步實現創新鏈與資金鏈深度融合，推動高技術產業在經濟高質量發展中更好地發揮引領作用。

創新質量是研發實力和創新能力的綜合體現，根據創新主體的短期和長期創新發展規劃，創新質量可以分為短期創新質量和長期創新質量。持續創新是企業發展必須長期堅持的創新戰略，也是企業保持競爭優勢、立于不敗之地的根本之策，可以認為持續創新是推動企業發展的長期創新戰略。根據企業發展需要，在短期內高效整合創新資源并加大研發投入，以期取得一定創新成果，同樣是企業創新發展的必要路徑，也是企業短期創新策略的體現。在企業短期創新策略和長期創新戰略基礎上，基于時間導向的創新質量可以劃分為短期創新質量和長期創新質量。短期創新質量是指創新主體在實現短期創新策略中表現出的創新能力，是一個流量概念；長期創新質量是指創新主體在長期創新實踐中表現出的持續性創新能力，是一個存量概念。短期創新質量的持續累積有利于形成長期創新質量，短期和長期的時間界定并不固定，而是一個動態調整過程。

產業自身吸引力和研發實力是影響高技術產業投資的重要因素，短期和長期創新質量分別從短期和長期體現出產業綜合創新能力。本質上，依據創新質量進行投資是企業對其創新水平和研發能力的高度自信。根據產品生命周期理論，產品進入市場一般分為進入期、成長期、飽和期和衰退期4個階段。若企業短期有重大創新性產出，其可觀的前景值得進一步投資，且充足的投資注入能夠幫助其順利進入市場；若企業長期創新積累較好，自身研發實力與投資風險承受能力較強，此時可能進入產品周期的成長期甚至飽和期，加大投資能夠幫助企業對原有技術、產品進行升級和更新換代。因此，研究短期和長期創新質量對投資的影響有利于提高創新質量、優化投資結構，同時為政府和社會相關產業投資決策提供新思路。

本文在界定短期和長期創新質量的基礎上，分析短期和長期創新質量對高技術產業投資的影響機制，并基于中國省際面板數據進行實證研究。本文可能的邊際貢獻在于：第一，基于時間導向將創新質量劃分為短期和長期創新質量，是對傳統創新質量概念內涵的有益補充和完善，有助于深化對創新質量概念內涵的理解，拓展創新質量理論的研究邊界；第二，研究短期和長期創新質量對高技術產業投資的影響機制，能夠深化創新質量與高技術產業投資間關系的理論認識，具有一定理論價值；第三，實證分析短期和長期創新質量對高技術產業投資的作用規律、作用特征及互動關系，有利于更好地總結規律、發現問題并明確改進方向，從而為高技術產業創新質量提升與更好地制定投資策略提供重要參考。

1 文獻綜述

目前分析短期和長期創新質量的研究成果十分有限，學者多從時間維度的短期與長期對創新活動進行必要的研究。張信東等[1]研究發現，我國工業行業的短期創新效率顯著高于長期創新效率，提出要在注重提高短期創新能力的同時強化長期創新能力的培育；耿合江[2]分析互惠性企業文化、自利性企業文化對企業短期和長期創新績效的影響；劉迎春[3]將創新產出分為長期和短期創新產出，實證發現模仿創新、自主創新的長期和短期創新效率均呈逐步上升趨勢；章元等[4]采用PSM和DID法研究發現，政府補貼對企業短期創新激勵有顯著促進作用，而對長期創新激勵的促進作用不顯著；俞立平[5]提出突擊創新的概念，認為突擊創新是企業短期創新策略的一種體現，強調應該關注突擊創新與持續創新的協調發展。

資本是高技術產業發展的重要基礎和關鍵動力，已有關于高技術產業投資的研究較為豐碩。在投資的重要性和作用方面，張鐘文等[6]指出，高技術產業投資在兩次金融危機中起到穩定增長和對沖經濟下行的作用，且高技術產業產出增長具有明顯的投資驅動效應。在投資環境與風險評判方面，馬力等[7]在全面分析風險因素的基礎上提出投資風險綜合評價體系，并基于多因素層次模糊綜合評判模型進行綜合分析；王燕梅[8]構建投資環境評價指標體系并開展實證評價。在發展現狀與提升路徑方面，應曉妮[9]分析新發展格局下高技術產業投資結構和投資效率存在的問題，并提出優化投資結構的政策建議。此外，也有學者基于微觀企業視角分析外部環境不確定性[10]、宏觀經濟不確定性[11]、稅收征管強度[12]、投資者情緒[13]、實體企業金融化[14]等因素對投資的影響。

部分學者注意到技術創新是影響投資的重要因素，從不同視角分析創新在投資中的作用。高技術產業發展是創新先導還是投資先導備受爭議，Masayuki&Masako[15]以美國技術企業為例實證發現，高技術產業發展創新先導的假設更受支持，認為新技術的出現將增加投資需求。從資源配置與市場競爭角度出發，劉睿智等[16]認為企業技術創新行為對金融化投資存在抑制效用，研發投資能夠在一定程度上抑制企業“脫實向虛”。從創新投入角度看，張鵬程和曾涵彥[17]發現企業創新與非效率投資之間具有負相關關系，企業創新投入越多，非效率投資程度越低，說明企業創新能夠抑制企業非效率投資行為；張永凱和薛波[18]從多維視角分析區域創新能力對外商在華研發投資的影響效應。

也有學者分析投資對技術創新的影響效應，認為投資在技術創新中發揮重要作用。行業內企業或領頭企業加大投資可向潛在進入企業傳遞市場需求擴大的信號[19]，刺激市場需求。李斯林等[20]認為企業投資能夠有效促進創新產出，但隨著企業投資超過臨界值，會抑制創新成果轉化，且企業投資對創新產出的影響在戰略性新興企業中顯著為正；張果果和鄭世林[21]發現產業投資基金能夠顯著增加企業創新投入與創新產出；柴娟娟等[22]研究發現，風險投資能夠顯著促進綠色科技研發進而推動綠色技術創新發展；洪振木和楊苑[23]發現風險投資對技術創新的影響存在顯著區域差異，在東部地區具有顯著促進作用，在其它地區則不利于創新產出增加。從金融投資角度出發，楊亞平和趙昊華[24]研究發現，數字普惠金融能有效緩解金融投資行為對企業創新的擠出效應。

從已有研究看，一些學者從時間維度的短期和長期視角對創新活動進行了研究，包括創新績效、創新效率、創新產出等內容。關于高技術產業投資的發展現狀、影響因素以及與技術創新的關系均有涉及，但鮮有文獻關注短期和長期創新質量對高技術產業投資的影響效應。因此，已有研究在以下方面有待深入：①目前對短期和長期創新質量的研究十分缺乏，有必要進一步明確短期和長期創新質量的概念內涵，并圍繞短期和長期創新質量的統計測度展開探索，以補充和豐富創新質量理論相關領域研究內容；②關于短期與長期創新質量如何影響高技術產業投資尚不明晰，有必要系統分析短期與長期創新質量對高技術產業投資的影響機制，以彌補該領域理論研究的不足；③有必要進一步實證分析短期與長期創新質量對高技術產業投資的影響效應，以更好地總結規律、發現問題并明確改進方向，最后提出針對性的對策建議。

2 理論分析與研究假設

目前關于短期與長期創新質量的研究十分薄弱，已有學者基于創新周期波動分析創新發展的動態調整過程，在創新的動態發展過程中需要短期與長期創新協調，這為從短期和長期視角研究創新質量提供了可行性依據。

持續創新是企業成長壯大必須長期堅持的發展戰略，Cole[25]明確指出，只有堅持持續創新才能為企業效益不斷提高注入源源不斷的活力，持續創新是保持企業可持續發展的根本之策。因此，企業發展必須制定長期創新戰略，穩步推動創新質量整體提升。在創新活動發展的不同階段，創新強度、創新策略等處于動態調整中，短期創新策略是在長期創新戰略基礎上的重要補充。

關于創新的動態發展歷程，Schumpeter[26]指出，從時間維度看，創新活動并不是連續均勻分布的時間序列，而是呈現出時高時低、時強時弱、時疏時密的階段性變化，從而形成創新的周期性波動；Utterback & Abernathy[27]進一步探討創新活動的動態特征，并基于產品生命周期視角分析創新活動的側重點，即早期產品設計階段以產品創新為主，中期以產品創新和工藝創新并重，后期則以工藝創新為主；俞立平和張宏如[28]指出，突擊創新是在企業長期創新基礎上的重要補充，是指在短期內通過營造創新環境、出臺創新政策、增加創新資源等產出預期創新成果的活動，本質上是一種短期創新策略的體現。

根據創新活動的動態波動性特點，企業創新發展必然是長期創新戰略與短期創新策略相結合的過程。短期創新質量是指創新主體在實施短期創新策略中表現出的創新能力，長期創新質量是指創新主體在長期創新實踐中表現出的持續性創新能力，短期創新質量的持續累積有利于形成長期創新質量。因此，本文主要從短期和長期創新質量視角分析其與高技術產業投資之間的關系，如圖1所示。

2.1 短期與長期創新質量對高技術產業投資的作用機制

短期和長期創新質量對高技術產業投資的作用機制可以從正向和負向影響兩方面進行分析。創新質量是高技術產業創新能力的一種體現，包括短期和長期創新質量，而投資是對企業生產、產出等各方面能力的肯定，加大投資有助于企業進一步擴大再生產，擴大生產規模，創造更多價值。創新質量對高技術產業投資具有正向和負向兩方面的影響效應。

2.1.1 正向促進效應

短期和長期創新質量對高技術產業投資的正向效應具體包括利潤驅動效應、市場份額擴大效應、產業集群效應、新市場開辟效應和風險降低效應。

（1）利潤驅動效應。經濟學中的利潤是指經濟利潤，在西方經濟學中，經濟利潤對資源配置具有重要意義。如果某一行業的經濟利潤為正，意味著總收益超過機會成本，那么資源所有者會將生產資源分配到該行業，反之則使生產資源從該行業退出。高技術產業創新成果的最終價值體現是利潤回報，創新質量尤其是短期創新質量水平較高時，重大創新成果甚至顛覆性創新能夠帶來巨額回報，在這種情況下，企業會加大投資。

（2）市場份額擴大效應。市場份額體現出企業對市場的控制能力，市場份額不斷擴大能使企業獲得一定程度的壟斷，這種壟斷既能帶來超額利潤，又能使企業保持一定競爭優勢。創新質量尤其長期創新質量是高技術產業長期以來積累的創新成果和研發能力的體現，長期創新質量水平越高，高技術產業科研實力越強，說明越有發展前景，越能吸引投資、擴大市場從而快速搶占市場份額。

（3）產業集群效應。特定區域（如高新區）會集聚一些相互關聯的高新技術企業，通過這種區域集聚形成良好的創新氛圍和市場競爭環境，企業共享區域內的公共設施、市場環境和外部經濟，優化生產要素配置，降低信息獲取成本。在集群效應下，集聚競爭更加激烈，促使企業加大研發投入力度進而提高創新質量。此時，企業更愿意加大投資，形成規模效應，提高自身區域競爭力。

（4）新市場開辟效應?？巳R頓·克里斯坦森（2020）指出，開辟式創新是一種能夠開創出新市場的創新。對于經濟發展而言，各類創新都很重要，其中開辟式創新的力量尤為強大。開辟新市場，即以潛在消費者為目標，生產出一種完全嶄新的產品，這樣的市場具有很大潛力，具體包括利潤、就業前景甚至文化變遷。面對擁有巨大潛力的新市場，企業會加大投資，以使新產品快速生產，促進新市場快速形成。

（5）風險降低效應。受外部市場因素、政治因素、經濟危機等影響，投資風險會一直存在，而創新質量的提高有利于投資多元化，降低單一投資風險。單一性投資的風險系數較高，而分散、均衡的投資理念對投資本金和收益安全有一定保障。高技術產業創新質量尤其是短期創新質量的提高，會帶來新產品甚至新市場，提高投資的可選擇性進而分散投資風險，當現有產品或市場投資失敗時，新產品或新市場能為企業提供新增長點。

2.1.2 負向影響效應

短期和長期創新質量對高技術產業投資也具有負向效應，如創新飽和效應。創新飽和是指企業創新過程停止增長且呈下降趨勢。造成創新飽和的原因不僅僅是需求不足，更是創新空間逐漸狹小導致的創新供給不足，或者相關領域技術進步速度放緩。創新飽和效應多發生在長期創新質量上，長期創新質量更多體現為高技術產業長期以來的創新成果，當長期創新質量發展到一定程度時，企業可能面臨創新瓶頸，此時即使增加投資，也難以得到相應的回報。這說明長期創新質量對高技術產業投資的作用過程中存在創新飽和效應。

綜合來看，對于短期創新質量而言，其對高技術產業投資的正向作用大于負向作用，而對于長期創新質量，則是負向作用大于正向作用。因此，本文提出如下假設：

H1：短期創新質量對高技術產業投資具有顯著正向促進作用。

H2：長期創新質量對高技術產業投資具有顯著抑制作用。

2.2 短期與長期創新質量的協調關系

短期與長期創新質量的不同之處在于從時間角度作了區分，二者間的轉化關系是不可逆的，方向是從短期創新質量到長期創新質量。短期創新質量是指企業在短時間內創造的創新成果體現出質的提升，經過一段時間的沉淀和積累，該部分創新成果依然發揮其應有價值，轉化為長期創新質量。顯然，長期創新質量是短期創新質量的累積量，而且經不住時間考驗的創新成果會被淘汰，即存在創新質量優化。實現長遠發展，短期與長期創新質量之間的協調性非常重要。若短期與長期創新質量之間協調性較好，說明高技術產業在原有技術的改進與完善方面做得比較到位。據此，本文提出如下假設：

H3：短期創新質量與長期創新質量之間具有良好的協調性。

2.3 短期創新質量對高技術產業投資的門檻效應

短期創新質量對高技術產業投資的門檻效應主要包括兩個部分：一是不同短期創新質量水平下，短期創新質量對產業投資的作用關系；二是不同產業投資水平下短期創新質量的作用特征。

首先，不同短期創新質量水平下，短期創新質量對投資的彈性有所不同。短期創新質量水平較低時，高技術產業整體技術水平較低，此時提高產業短期創新質量，對投資的吸引力較大。隨著短期創新質量的提高，進一步提高技術創新水平的難度增加，創新質量對高技術產業投資影響的邊際效益降低，表現為其對投資的彈性系數有所下降。因此，本文提出如下假設：

H4：短期創新質量水平越高，其對產業投資的彈性越小。

其次，在不同投資水平下，短期創新質量對投資的彈性也有所不同。高技術產業投資水平較低時，產業整體研發水平也較低，發展前景不樂觀，此時即使在短期內提高創新質量，也不一定能夠吸引投資。投資具有風險性，對于投資對象的選擇需要非常慎重，企業自身研發實力是一個重要評判標準。隨著產業投資規模的擴大，高技術產業整體研發水平有了很大提升，得到更多資方認可，此時短期創新質量提高就更容易吸引產業投資。因此，本文提出如下假設：

H5：產業投資規模越大，短期創新質量對產業投資的促進作用越強。

2.4 長期創新質量對高技術產業投資的門檻效應

長期創新質量對高技術產業投資的門檻效應同樣包括兩個部分：一是不同長期創新質量水平下，長期創新質量對產業投資的作用關系；二是不同產業投資水平下長期創新質量的作用特征。

首先，不同長期創新質量水平下，長期創新質量對高技術產業投資的彈性存在差異。長期創新質量水平代表高技術產業一段時期的創新水平，反映出高技術產業的長期競爭力。長期創新質量水平較低時，產業技術競爭力較弱，此時提高長期創新質量，能夠增強研發實力，提高自身競爭力，從而吸引投資。根據邊際效益遞減規律，隨著長期創新質量水平的提高，對進一步提升產業競爭力的支持力度大幅下降，瓶頸期到來可能使得投資不進反退。由此，本文提出如下假設：

H6：長期創新質量水平越低，其對產業投資的抑制作用越強。

其次，不同投資水平下，長期創新質量對高技術產業投資的彈性有所不同。高技術產業投資規模較小時，產業競爭力較弱，整體研發水平不高，此時短期創新質量難以提高，長期創新質量提高更無從談起。即使創新質量有所提高，但進步速度緩慢，反而會抑制高技術產業投資。高技術產業投資水平較高時，產業具備一定競爭力，此時短期創新質量得以提高，由此累積的長期創新質量也能得到一定程度的提升，從而削弱對投資的抑制作用。

H7：產業投資規模越大，長期創新質量對高技術產業投資的抑制作用越弱。

2.5 高技術產業投資對短期與長期創新質量的反饋作用

高技術產業投資通過進一步擴大再生產，對短期創新質量形成反饋效應。企業會加大對有前景創新項目的投資，充足的資金注入有助于原有創新團隊和生產規模擴大，使得企業能夠對原有技術進行升級和完善，從而促進創新成果產出，進而提高企業短期創新質量。由此，高技術產業創新水平得到提升。由于長期創新質量是短期創新質量的累積量，其轉化過程需要一定時間，增加投資能在一定程度上推動長期創新質量提升，從而保持并提升高技術產業整體競爭力。據此，本文提出如下假設：

H8：高技術產業投資對短期和長期創新質量具有反饋作用。

3 研究設計

3.1 研究方法

3.1.1 面板數據模型

本文采用面板模型研究短期、長期創新質量對高技術產業投資的總體影響效應。首先構建各影響要素對產業投資的作用方程，如式（1）。

In（Y）=c+α1In（L）+α2In（N）+α3In（W）+α4In（Q1）+α5In（Q2）+e（1）

其中，被解釋變量為高技術產業投資額，用Y表示；自變量中，Q1為短期創新質量，Q2為長期創新質量，L為勞動力，N為企業數量，W為利潤，c為常數項，e為隨機擾動項，α1～α5為彈性系數。

為進一步分析短期創新質量與長期創新質量的協調水平，在式（1）基礎上，引入二者的交叉項，如式（2）。

In（Y）=c+α1In（L）+α2In（N）+α3In（W）+α4In（Q1）+α5In（Q2）+α6In（Q1）In（Q2）+e（2）

3.1.2 面板門檻模型

本文基于Hansen[29]提出的面板門檻回歸模型，檢驗短期、長期創新質量對高技術產業投資是否存在門檻效應。門檻效應是指當一個經濟參數達到特定數值后，引起另外一個經濟參數發生突變的現象，作為原因現象的臨界值被稱為門檻值。本文僅以短期創新質量對高技術產業投資影響的單門檻效應為例進行說明，如式（3）。

In（Y）=μ+β1In（Q1）1（q≤γ）+β2In（Q1）1（q>γ）+αIn（Controlit）+ε1（q≤γ）=1 q≤γ0 q>γ;1（q>γ）=0 q≤γ1 q>γ（3）

其中，Y表示高技術產業投資，q表示門檻變量，γ表示待估門檻值，Q1表示短期創新質量；Control表示一系列控制變量，包括勞動力、企業數量、利潤等因素；β1、β2、α表示彈性系數，μ表示個體效應，ε為隨機擾動項。

3.1.3 貝葉斯向量自回歸模型

本文采用貝葉斯向量自回歸模型（BVAR）研究短期創新質量、長期創新質量與高技術產業投資之間的互動關系。與傳統VAR模型不同，BVAR模型針對系數矩陣設定先驗分布，該先驗分布包含預測前所獲取的某些信息，從而提高預測的準確性，更能真實反映變量間的動態關系。同時，通過脈沖響應函數能夠區分出不同因素對同一變量的影響程度，從而更精確地刻畫變量間的關系。

3.2 變量選取

3.2.1 被解釋變量

高技術產業投資。本文采用高技術產業當年投資額作為高技術產業投資的代理變量，該指標是指一定時期內的固定資產投資額，能夠較好地反映高技術產業投資發展情況。

3.2.2 核心解釋變量

本文研究的創新側重于技術創新層面，創新質量主要是指研發創新成果的質量水平，是創新主體研發創新能力的綜合體現。由于專利是技術創新成果的直接體現，能夠反映擁有自主知識產權的科技成果情況，體現創新主體的潛在競爭優勢，獲取專利近似成為創新質量的一個重要評判標準，學界普遍采用專利數據作為衡量創新質量的基礎指標[30-33]?？紤]到我國將專利劃分為發明專利、實用新型專利和外觀設計專利三類，且發明專利往往具有較高的創新質量，能夠更好地反映創新主體的創新能力，本文基于發明專利衡量短期創新質量和長期創新質量。

短期創新質量是指為達到短期戰略目標或吸引新客戶、滿足新需求，在研發活動中表現出的創新能力，具體表現為所開發的技術、產品等達到突破性創新效果，宏觀視角下可以通過高技術產業歷年專利申請流量數據反映。發明專利申請數能夠反映創新主體當年創新成果情況，且具有較高的時效性，比授權數量更能反映企業真實創新水平[34]，可以較好地體現高技術產業短期創新質量。因此，本文采用發明專利申請數作為短期創新質量的代理變量。

長期創新質量是指在服務于長期戰略目標中形成的持續性創新能力，是創新主體長期從事研發活動所擁有的能夠產生經濟效益的無形知識資本，可以理解為在長期研發創新中形成的技術創新成果存量，宏觀視角下可通過高技術產業有效專利數據集合衡量。有效發明專利數是典型的存量指標，且發明專利的有效保護期為20年，是高技術產業高質量創新成果的累積量，能夠從總體上反映高技術產業長期創新水平。因此，本文采用有效發明專利數作為長期創新質量的代理變量。

3.2.3 控制變量

本文選取勞動力、企業數量和高技術產業利潤水平作為控制變量：①勞動力，R&D人員全時當量能在一定程度上反映創新團隊規模大小，本文采用高技術產業研發人員全時當量表征；②企業數量，高技術產業中，企業數量越多，意味著該產業水平相對較高，企業基礎設施較完善，往往具備更強的引資效應，本文采用高技術企業數表征；③高技術產業利潤水平，利潤是企業生產經營活動的最終成果，高技術產業利潤水平越高，表明產業發展前景越好，能吸引更多投資，本文選取高技術產業利潤總額表征。

3.3 數據來源

本文原始數據均來自《中國高技術產業統計年鑒》，考慮到數據可得性，選取2010—2020年省際面板數據。原始數據中存在部分缺失，本文進行一系列處理，如2017年及其它個別年份缺失數據，用前后兩年數據的均值替代；2018—2020年企業投資額和全部建成投產項目數據缺失，采用趨勢預測進行填補；西藏、青海、寧夏和新疆因數據缺失嚴重，未納入統計。變量描述性統計如表1所示。

4 實證結果

4.1 面板數據回歸

4.1.1 平穩性檢驗

在對面板數據進行估計之前，為防止因數據不平穩產生偽回歸問題，首先進行變量平穩性檢驗。平穩性檢驗方法有ADF檢驗、Levin-Lin-Chu檢驗、PP檢驗等，本文同時觀察這3種方法的檢驗結果，如表2所示。可以發現，所有變量均為平穩數據。

4.1.2 面板數據回歸結果

本文就短期、長期創新質量對高技術產業投資的影響進行估計和比較，結果如表3所示。Hausman檢驗值為165.780，相伴概率為0.000，通過顯著性檢驗，拒絕使用隨機效應的原假設。因此，本文采用固定效應模型進行回歸估計。模型（1）為面板數據基本回歸結果，可以發現，短期創新質量對投資的彈性系數顯著為正（0.174），說明短期創新質量能夠促進高技術產業投資和進一步擴大再生產；長期創新質量對投資的彈性系數顯著為負（-0.714），即長期創新質量對高技術產業投資具有抑制作用。由此，H1、H2得到驗證。長期創新質量能夠代表高技術產業自身研發實力，長期創新質量越高，產業研發實力越強且穩定，產業自身有足夠的資金周轉，不需要更多投資進行擴大再生產，增加投資反而會造成一定資金浪費，導致無效投資。

模型（2）納入短期創新質量與長期創新質量的交叉項，檢驗短期與長期創新質量對高技術產業投資的協調情況。Hausman檢驗值為164.220，相伴概率為0.000，因此仍采用固定效應模型進行估計。結果顯示，短期與長期創新質量的交叉項對高技術產業投資的彈性系數顯著為負（-0.028），說明在保證長期創新質量的情況下，提高短期創新質量水平對高技術產業投資未起到促進作用，反而起抑制作用。因此，短期創新質量與長期創新質量的協調性有待提高。由此，H3未通過驗證。

4.2 面板門檻回歸

4.2.1 短期創新質量的門檻效應

（1）短期創新質量的自身門檻回歸。首先檢驗短期創新質量是否存在自身門檻效應。以短期創新質量為核心變量和門檻變量進行單門檻檢驗，單門檻檢驗的F統計量為26.940，相伴概率為0.003，通過單門檻檢驗，但未通過雙門檻檢驗，說明不存在雙門檻效應。因此，采用單門檻模型進行估計，結果如表4所示。結果顯示，短期創新質量水平越高，其對高技術產業投資的彈性系數越小。具體地，當短期創新質量水平較低時，其對高技術產業投資的彈性系數顯著為正（0.225），當短期創新質量水平較高時，彈性系數也顯著為正（0.173）。這說明短期創新質量水平對高技術產業投資存在一定影響，但影響不大，整體效果為正向。由此，H4得到驗證。

（2）短期創新質量的產業投資門檻回歸。以短期創新質量為核心變量、高技術產業投資為門檻變量進行單門檻檢驗，F統計量為122.770，相伴概率為0.000，通過顯著性檢驗，說明存在單門檻效應；雙門檻檢驗的F統計量為60.860，相伴概率為0.023，通過顯著性檢驗，說明存在顯著的雙門檻效應。因此，采用雙門檻模型進行估計，結果如表5所示。結果顯示，隨著高技術產業投資規模的擴大，短期創新質量對投資的彈性系數逐漸增大。具體地，當投資規模較小時，短期創新質量對高技術產業投資的彈性系數為-0.046，未通過顯著性檢驗，即短期創新質量水平的提高對高技術產業投資的促進作用不明顯；當投資規模處于中等水平時，短期創新質量對高技術產業投資的彈性系數顯著為正（0.105）；當投資規模較大時，短期創新質量對高技術產業投資的彈性系數顯著為正（0.222），即短期創新質量水平的提高對高技術產業投資具有顯著促進作用。當高技術產業投資規模較大時，能給企業創新注入更多資金、人力和設備等，企業創新速度和質量均能得到相應提升，從而刺激企業家加大投資，幫助企業進一步擴大生產。由此，H5得到驗證。

4.2.2 長期創新質量的門檻效應

（1）長期創新質量的自身門檻回歸。首先檢驗長期創新質量是否存在自身門檻效應。單門檻檢驗的F統計量為19.910，相伴概率為0.003，通過顯著性檢驗；雙門檻檢驗的F統計量為7.960，相伴概率為0.007，也通過顯著性檢驗，說明存在雙門檻效應。因此，采用雙門檻模型進行估計，結果如表6所示。結果顯示，在不同長期創新質量水平下，其對高技術產業投資的彈性系數均顯著為負，且長期創新質量水平越高，負向作用越強，H6得到驗證。當長期創新質量分別處于低、中、高水平時，長期創新質量對高技術產業投資的彈性系數在1%水平下均顯著為負，系數分別為-0.597、-0.638、-0.689。長期創新質量越高，高技術產業創新能力與研發實力越強，此時，高技術產業研發環境趨于穩定，所需投資反而減少。

（2）長期創新質量的產業投資門檻回歸。以長期創新質量為核心變量、高技術產業投資為門檻變量進行單門檻檢驗，F統計量為94.950，相伴概率為0.000，通過顯著性檢驗，說明存在單門檻效應；雙門檻檢驗的F統計量為52.050，相伴概率為0.003，也通過顯著性檢驗，說明存在顯著的雙門檻效應。因此，最終采用雙門檻模型進行估計，結果如表7所示。結果顯示，不同投資水平下，長期創新質量對高技術產業投資的彈性系數均顯著為負，且隨著投資規模擴大，負向作用逐漸減弱，H7得到支持。當高技術產業投資分別處于低、中、高水平時，長期創新質量對投資的彈性系數在1%水平下均顯著為負，系數分別為-0.557、-0.438和-0.334。長期創新質量的提高說明高技術產業的有效發明累積量較為可觀，是長期研發實力的表現，高技術產業創新環境較為完善，創新成果產出較多，此時高技術產業不需要追加更多投資，以免造成投資冗余。隨著高技術產業投資規模擴大，負向作用逐漸減弱，說明在高投資水平下，投資冗余會在一定程度上減少，但整體上看，不追加投資是更明智的選擇。

4.3 貝葉斯向量自回歸模型分析

4.3.1 高技術產業投資的脈沖響應函數

本文構建向量自回歸模型，得到高技術產業投資的脈沖響應函數，分析各解釋變量對高技術產業投資的影響隨時間的變化，如圖2所示。

從短期看，各變量的當期沖擊均為0。短期創新質量在第二期給予一個正向沖擊后，大幅下降，隨后轉為負向，再慢慢趨于0，說明短時間內短期創新質量總體較高，對投資具有較強的正向促進作用。長期創新質量在第二期同樣給予一個輕微正向沖擊，隨后緩慢趨于0，說明高技術產業創新在長期發展上有待加強。利潤在第二期給予企業投資一個輕微正向沖擊后，第三期開始負向變動，幅度逐漸增大，說明短期內利潤增加能夠促進高技術產業投資增長。短期內利潤增加，說明產出成果有回報，能夠吸引內外部投資。勞動力對高技術產業投資的沖擊為正，且緩慢上升逐漸趨于穩定。企業數量的沖擊最大，企業數量越多，勞動力越充足，代表高技術產業規模越大，承接項目的能力越強，吸引的投資也越多。

4.3.2 短期與長期創新質量的脈沖響應函數

圖3為短期創新質量的脈沖響應函數，各變量的當期沖擊均為0，第二期開始逐漸對短期創新質量給予一定正負沖擊。重點關注長期創新質量、高技術產業投資對短期創新質量的影響，發現長期創新質量對短期創新質量的正向沖擊較小，沖擊幅度也較小，并且呈逐漸平穩趨勢，說明長期創新質量對短期創新質量的提高幫助不大。高技術產業投資的沖擊在第二期達到小高峰后輕微下降，隨后緩慢上升，說明投資在短時間內對短期創新質量具有一定促進作用，并且短期創新質量需要一定時間沉淀，即轉化為長期創新質量，投資才能有效發揮促進作用。

圖4為長期創新質量的脈沖響應函數，各變量在當期的沖擊大小、方向不一致。短期創新質量在當期產生很大的正向沖擊，在緩慢上升后趨于平穩，說明高技術產業的短期創新基礎好，能為長期創新質量發展奠定良好的開端。高技術產業投資在當期對長期創新質量產生一個較大的負向沖擊，隨后由負向逐漸轉為正向，說明高技術產業長期創新質量需要長時間的資本積累，并結合其它因素最終形成。勞動力、利潤和企業數量的當期沖擊為0，勞動力對投資的沖擊比較穩定且一直為正向，利潤在短期內產生一個輕微正向沖擊后，在第五期變為負向，企業數量的長期正向沖擊呈大幅上升趨勢。

綜上可知，H8未完全得到驗證，高技術產業投資對短期創新質量的反饋作用尚未形成，對長期創新質量的反饋作用需要在長時間沉淀后才會凸顯。

5 結論與政策啟示

5.1 研究結論

創新質量與產業投資均是高技術產業發展的重要維度，本文在界定短期、長期創新質量概念的基礎上，從理論和實證雙重視角分析短期和長期創新質量對高技術產業投資的影響效應及互動關系，得出以下主要結論：①短期創新質量對高技術產業投資具有顯著正向影響，長期創新質量對高技術產業投資的績效不佳，會在一定程度上抑制高技術產業投資；②短期創新質量與長期創新質量之間的協調能力有待進一步提高，二者在促進高技術產業投資中的協同作用并未得到充分發揮；③隨著高技術產業投資規模的擴大，短期創新質量對投資的正向影響逐漸增強，長期創新質量對投資的抑制作用逐漸減弱；④當短期創新質量水平較低時，其對高技術產業投資的正向影響更大，當長期創新質量水平較高時，其對高技術產業投資的負向影響更大；⑤高技術產業投資對短期和長期創新質量的良性反饋作用尚未完全形成，實現創新質量與高技術產業投資的良性互動發展需要一個長期過程。

5.2 政策啟示

（1）高技術企業應根據自身情況制定創新質量提升策略，正確處理短期與長期創新質量間的關系。創新質量戰略是高技術企業為適應市場環境動態變化、提升自身核心競爭力的重要決策，創新質量戰略目標是逐步推進的，在這一過程中要注意短期與長期目標的協調，在做好長期創新質量戰略規劃的基礎上，制定短期創新質量發展策略并注重短期創新質量的積累，從而帶動高技術產業整體創新質量提升，更好地發揮創新質量對高技術產業發展的驅動作用。

（2）持續優化高技術產業投資結構，強化其對高技術產業創新的支撐作用?？紤]到目前我國高技術產業創新質量有待提高的現實情況，要持續優化高技術產業投資結構并提高投資效率，更好地發揮投資對創新質量提升的良性反饋作用，完善高技術產業投資支撐科技創新的體系，使其與高技術產業生命周期及收益曲線相匹配，鼓勵和引導多元化資本進入高技術產業，加大研發創新的資金支持力度并提高資金利用效率。

（3）構建科技創新與高技術產業投資良性互動發展的長效機制。創新質量是高技術產業保持核心競爭力的核心要素，也是吸引投資并影響投資結構的關鍵所在，而資金支持又是高技術產業研發創新和創新質量的重要保障。政府要積極引導資金流向高技術產業，制定普惠性投資政策，引導并整合社會資本向創新型企業傾斜，暢通高技術企業融資渠道。同時，科技創新要立足市場、瞄準前沿，致力于解決社會廣泛關注的“卡脖子”問題，實現科技創新與投資的良性互動發展。

5.3 不足與展望

本文數據樣本是宏觀產業層面數據，樣本量有限，在刻畫微觀層面短期和長期創新質量對企業投資的影響效應上效果不佳，未來將進一步開展更為細化的研究，將研究樣本拓展至微觀企業層面，探討微觀層面短期和長期創新質量對企業投資的影響機理。

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責任編輯（責任編輯：陳 井）

英文標題The Influence Mechanism of Short-term and Long-term Innovation Quality on Investment of High-tech Industries

英文作者Yu Liping1，2 ， Zhang Kuangwei1， Zhu Xiaoyu1， Ma Li3

英文作者單位（1.School of Statistics and Mathematics， Zhejiang Gongshang University，2.Collaborative Innovation Center of Statistical Data Engineering， Technology & Application，Zhejiang Gongshang University， Hangzhou 310018，China；3.International Business School， Yunnan University of Finance and Economics， Kunming 650221， China）

英文摘要Abstract：As a key driving force for guiding and promoting the development of high-tech industries， investment in high-tech industries plays an important role in expanding production scale， enhancing research and development capabilities， and expanding product markets.R&D strength is an important factor affecting investment in high-tech industries， and innovation quality is a comprehensive reflection of the R&D strength of high-tech industries. Investing based on innovation quality gives enterprises a high degree of confidence in their innovation level and R&D capabilities. Innovation activities have obvious cyclical fluctuations， and the quality of innovation based on time orientation can be divided into short-term innovation quality and long-term innovation quality. Short term innovation quality refers to the innovation ability demonstrated by the innovation subject in achieving short-term innovation strategies， while long-term innovation quality refers to the sustained innovation ability demonstrated by the innovation subject in long-term innovation practices. Studying the impact of innovation quality on investment in high-tech industries from a short-term and long-term perspective helps to have a deeper understanding of the impact mechanism of short-term and long-term innovation quality on investment in high-tech industries， and further provide investment decisions for governments and industries.

This paper puts forward the concept connotation of short-term innovation quality and long-term innovation quality， theoretically analyzes the relationship between short-term and long-term innovation quality and high-tech industry investment， and conducts empirical analysis based on China's provincial panel data. It employs the panel data model， panel threshold model and Bayesian vector autoregression model to comprehensively explore the linear impact of short-term and long-term innovation quality on the nonlinear effects of high-tech industry investment and interactive relationships， and further proposes targeted policy recommendations.

The results show that （1）the short-term innovation quality has a significant positive impact on investment in high-tech industries， while the long-term innovation quality has a poor performance on investment in high-tech industries， which to some extent inhibits the increase in investment in high-tech industries；（2） the coordination ability between short-term innovation quality and long-term innovation quality needs to be further strengthened， and the synergistic effect in promoting increased investment in high-tech industries has not been well played; （3） as investment in high-tech industries increases， the positive impact of short-term innovation quality on investment gradually increases， while the inhibitory effect of long-term innovation quality on investment gradually decreases；（4） when the short-term innovation quality level is low， its positive impact on investment in high-tech industries is relatively greater; when the long-term innovation quality level is high， its negative impact on investment in high-tech industries is greater；（5） the positive feedback effect of high-tech industry investment on short-term and long-term innovation quality has not yet fully formed.

Therefore， high-tech enterprises should develop innovation quality improvement strategies based on their own situation， correctly handle the relationship between short-term and long-term innovation quality with attention to the coordinated development of short-term and long-term goals in innovation activities. Then it is feasible to develop short-term innovation quality development strategies and accumulate short-term innovation quality based on long-term innovation quality strategic planning， and continuously optimize the investment structure of high-tech industries. Diversified capital is welcomed? to enter high-tech industries so that the positive feedback effect of investment on improving innovation quality can be better leveraged. It is also warranted to build a long-term mechanism for the positive interaction between technological innovation and high-tech industry investment， gradually realizing the positive interactive development of technological innovation and investment.

Compared with existing research，this study makes a beneficial supplement and improvement by dividing innovation quality into short-term innovation quality and long-term innovation quality based on time orientation to the traditional concept of innovation quality， for it further deepens the understanding of the concept of innovation quality， and expands the research boundary of innovation quality theory;the analysis of the impact mechanism of short-term and long-term innovation quality on high-tech industry investment deepens the theoretical understanding of the relationship between innovation quality and high-tech industry investment;further empirical research on the role patterns， characteristics， and interactive relationships of short-term and long-term innovation quality in high-tech industry investment provides important reference for improving innovation quality and formulating investment strategies for high-tech industries.

英文關鍵詞Key Words：Short-term Innovation Quality; Long-term Innovation Quality; Investment in High-tech Industries; Influence Mechanism; Panel Data

作者簡介：俞立平（1967—），男，江蘇泰縣人，博士，浙江工商大學統計與數學學院教授、博士生導師，研究方向為技術經濟、科技評價；張礦偉（1992—），男，河南寶豐人，浙江工商大學統計與數學學院博士研究生，研究方向為技術經濟、科技評價；朱曉雨（1997—），女，江蘇泰州人，浙江工商大學統計與數學學院碩士研究生，研究方向為應用統計；馬麗（1989—），女，云南昆明人，博士，云南財經大學國際工商學院講師，研究方向為創新與國際貿易、經濟增長與高質量發展。本文通訊作者：馬麗。

作者單位（1.浙江工商大學? 統計與數學學院；2.浙江工商大學? 統計數據工程技術與應用協同創新中心，浙江 杭州 310018；3. 云南財經大學 國際工商學院，云南 昆明 650221）

基金項目：浙江省自然科學基金重點項目 （LZ21G030001）；浙江省一流學科A類項目（[2017]1號）；云南省哲學社會科學規劃項目（QN202123）