基于科技创新驱动的我国经济发展与结构优化测度研究

杨武 杨淼

摘要：依据熊彼特创新周期诠释经济发展周期理论，根据科技创新投入产出过程和经济发展内部层次结构，建立反映我国科技创新和经济发展水平的指标体系，运用变异系数法合成分类指数和综合指数，使用向量自回归（VAR）模型对1995～2014年我国科技创新驱动经济发展实际状况进行测度评价。结果发现：我国科技创新最终产出是通过较低的创新投入和成果转化效率获得的，其中掺杂了非科技因素；产业结构不合理问题长期没有得到有效改善；科技创新中间产出整体质量较差，造成科技创新效率更低；科技创新投入、经济发展规模与科技创新效率间呈现U字形关系，科技创新中间产出与科技创新效率间呈现倒U字形关系。

关键词：科技创新；经济发展；分类指数；指标体系；变异系数法；VAR模型

DOI：10.13956/j.ss.1001-8409.2016.04.01

中图分类号：F204；F832 文献标识码：A 文章编号：1001-8409（2016）04-0001-07

Abstract：On the basis of the theory of Schumpeters innovation cycle interpretation of the cycle of economic development， according to the science and technology innovation input and output process and economic development of the internal structure， establishing index system reflecting the Chinese scientific and technological innovation and economic development level， using variation coefficient method to synthetize classification index and comprehensive index， using the vector autoregression model to measure and evaluate Chinese scientific and technological innovation drive the actual situation of economic development between 1995 and 2014. This paper finds that： Chinese scientific and technological innovation of the final output is obtained by low investment in innovation and achievement transformation efficiency， which mixes the nontechnology factors； the industrial structure is not reasonable， the problem has not been improved for a long time； the poor quality of the overall scientific and technological innovation of intermediate output， resulting in science and technology to create lower efficiency ； the investment in science and technology innovation， economic development scale and technology innovation efficiency showes a Ushaped relationship， and the science and technology innovation intermediate outputs and the technological innovation efficiency showes an inverted Ushaped relationship.

Key words：technological innovation；economic development；classification index；index system；Variation coefficient method；VAR model

1引言

當前我国经济正处于产业结构优化调整和模仿式创新并举的阶段，经济增长速度有所降低，受到短期、中期和长期三种因素的综合影响。短期内经济周期波动受到宏观经济政策调整影响；中期内传统优势产业竞争力下降，面临产业升级和战略性新兴产业迅速崛起的要求；长期内产业结构深化调整和转变经济发展方式的目标还未实现[1]。《规划纲要》提出到2020年我国研发投入占GDP比重达到25%以上，科技进步贡献率达到60%以上等四项中长期科学发展目标[2]。当前创新驱动发展战略和“双创”战略的实施，为我国实现上述发展目标提供了保障。本文在熊彼特创新周期诠释经济发展周期[3]理论基础上，根据科技创新投入产出过程和经济发展内部层次结构建立反映我国科技创新和经济发展水平的指标体系，运用变异系数法合成分类指数和综合指数，使用向量自回归模型分析我国科技创新驱动经济发展的实际效果。

2文献综述

就区域创新系统（RIS）而言，当前有众多评价区域技术创新能力的指数，例如《欧盟创新指数报告》 [4]，英国“城市知识竞争力指数[5]”和“国家创新能力指数[6]”，美国“硅谷指数”，日本“科技创新指数”。这些指数与经济发展联系脱节，反映的是区域技术进步的状态。当前运用指数测度科技创新驱动发展经济效果研究具有代表性的有：王伟光等人从产业关联角度构建高技术产业驱动中低技术产业增长模型，提出产业间创新驱动发展指数[7]；靳宗振和刘海波运用动态因子分析方法构建知财运营指数[8]；贾楠和李胤运用逐级等权法编制中国创新分领域指数和总指数[9]；许端阳等人运用等权重赋权法编制我国科技支撑经济发展方式转变综合指数[10]。

关于我国科技创新指标体系的研究具有代表性的有：张鑫、陶化冶等人提出由科技基础、科技投入、科技产出和科技创新效益四类指标构成的科技创新能力综合评价指标体系[11]；田志康、赵旭杰等人提出由创新驱动、知识创造、企业创新、技术应用、知识产权五类指标构成的科技创新指数指标体系[12]；朱海就提出由企业创新能力、网络创新能力和创新环境三类指标构成的区域创新能力评估指标体系[13]；沈菊华提出由科研开发能力、科技成果转化能力、科技支撑能力三类指标构成的我国区域科技创新能力评价体系[14]。以上研究成果是对区域科技创新能力进行测度，没有反映科技创新从研发投入到产生专利的中间产出，再到产生市场化收益的最终产出，以致最终对经济社会发展产生效率影响的转化过程，没有揭示科技创新驱动经济发展的实际变化，指标体系不具有动态监测性。

关于我国经济发展指标体系的研究具有代表性的有：李玲玲、张耀辉提出以经济增长、发展动力、资源环境支持、发展成果四类指标构成的我国经济发展方式转变测评指标体系[15]；解三明提出由经济发展、社会发展、科技教育发展和资源环境生态四类指标构成的我国国民经济和社会发展规划指标体系[16]；李丽莎提出由基数、速度、经济结构、经济效益、经济稳定性、人民生活、资源环境六类指标构成的我国经济发展指标体系[17]。以上研究成果是从转变发展方式、政府规划以及数量质量的细分角度描述经济发展这一宏观对象，而创新科技驱动会对经济规模、产业结构和发展效率产生影响，这三者构成了经济发展的结构化问题。

3中国科技创新与经济发展结构指数指标体系设计

中国科技创新与经济发展结构指数指标体系分三层：第一层是根据分类指数等权重合成的科技创新和经济发展综合指数。第二层是根据科技创新投入产出过程和经济发展内部结构，将科技创新分为四个分类指数：科技创新投入、科技创新中间产出、科技创新最终产出和科技创新效率；将经济发展分为三个分类指数：经济发展规模、经济发展结构和经济发展效率。第三层通过36个评价指标来反映我国科技创新和经济发展具体情况。指标体系如表1所示。

4中国科技创新与经济发展结构指数的编制

根据指标数据可得性、一致性和连续性原则，选取我国1995～2014年科技创新和经济发展数据，运用变异系数法确定指标权重，基于古典循环和增长率循环合成分类指数和综合指数。数据来源于《中国统计年鉴》[18]、《中国科技统计年鉴》[19]和《中国高技术产业统计年鉴》[20]。

41异常值和缺失值处理

本文把数据正常值界定在[u-3σ，u+3σ]内，通过统计软件对异常值进行处理。对于缺失数据运用线性趋势法进行预测。

42数据的均值标准化

由于各指标单位不相同，为了消除量纲影响，要对处理后数据进行均值标准化。社会物流总费用占GDP比重为负向指标，取倒数后再均值标准化。均值标准化公式为：

Xt=Xi/i（i=1995，1996......2014）（1）

其中，i为指标Xi的均值。

43数据的增长率计算

将1995年定为基期，该年各指标增长率设为1。其他各年指标分别除以1995年的指标值，得到各指标年增长率，计算公式为：

ΔXt=Xt/X1995（t=1996，1997......2014）（2）

44指标赋权

运用变异系数法对指标进行赋权，计算步骤如下：

（1）构造评价指标的特征值矩阵

设有m个待评价对象，评价指标有n个，则有评价指标特征值矩阵：

X=[Xij]nm（i=1，2，......n；j=1，2，......m）（3）

其中，Xij为第j个评价对象的第i个指标的特征值。

（2）计算第i个指标的变异系数

CVi=σi/μ（4）

σi=1n∑ni=1（Xi-μ）2（5）

其中，σi为第i项指标的变异系数，μ为第i项指标特征值的平均值。

（3） 计算第i个评价指标的权重

wi=CVi/∑ni=1CVi（6）

45指数合成

权重确定后，采用如下公式合成指数：

I=∑ni=1ziwi∑ni=1wi

（7）

其中，I为合成指数；wi为权重；zi为合成的指标数据。

46指数平滑化处理

指数平滑化计算步骤如下：

（1）处理后的合成指数进行三项移动平均，方法如下：

1995年调整数=（1995年原始数×2+1996年原始数）/3；

1996年调整数=（1995年原始数+1996年原始数×2）/3；

1997年调整数=（1995年原始数+1996年原始数×2+1997年原始数×3）/6；

以此类推。

（2）移动平均后，以1995年作为基期， T年的最终指数值为：

IFT=IT/I1995×100（8）

其中，IFT为T年最终指数值，IT为T年移动平均后指数值，I1995为1995年移动平均后指数值。

5中国科技创新与经济发展结构指数测算结果分析

51基于古典循环的中國科技创新和经济发展结构指数测度结果分析

由图1看出，我国科技创新最终产出最高，其次是科技创新中间产出，科技创新投入和科技创新效率较低。反映技术成果市场化的科技创新最终产出和论文、专利以及技术市场交易的科技创新中间产出不断提高，而研发投入水平还需进一步提高，投入结构亟待改善。

由图2看出，我国经济发展规模和经济发展效率节节攀升，而经济发展结构长期处于较低水平，增长缓慢。我国经济增长总体水平不断提高，经济发展效率持续改善，而产业结构不合理，长期保持在微笑曲线中间部分，占据主导地位的是粗放的劳动密集型和资金密集型产业，高经济附加值、高投入产出效率、低能耗物耗的技术密集型和知识密集型产业所占比例较低。

52基于增长率循环的中国科技创新和经济发展结构指数测度结果分析

由图3看出，我国科技创新最终产出和中间产出的增长速度较快，而科技创新效率和科技创新投入的增长速度则长期保持较低水平。我国科技创新产出是靠低投入、低效率创造的，其中掺杂了非科技因素。

由图4看出，我国经济发展效率增长最快，其次是经济发展规模，经济发展结构增长速度最低，长期保持在较低水平。我国产业结构优化升级的调整速率很低，离产业结构高级化尚有较大差距。

6中国科技创新驱动经济发展实际效果分析

运用向量自回归模型对我国科技创新驱动经济发展的实际效果进行分析。由于指标绝对值反映了科技创新和经济发展的实际水平，故本文运用基于绝对值的古典循环测算得出的结构指数构造VAR模型。

61平稳性检验

为了避免虚假回归出现，需对各时间序列进行单位根检验，本文运用ADF方法进行检验。单位根检验结果如表2所示。

由表2可知，lna1、lna2、lna4和lnb2是零阶单整，lna3、lnb1和lnb3滞后两阶后平稳，为二阶单整。根据AIC、SC准则以及多个滞后值造成的多重共线问题，本文采用滞后期为2期的VAR（2）模型。

由图5看出，估计点都在单位圆内部，说明5个VAR模型是稳定的，结果是有效的，所选取的分类指数间存在长期稳定关系。

62脉冲响应函数

运用脉冲响应函数分析分类指数间相互冲击的响应变化，选用滞后期为10的响应函数模型，刻画分类指数之间长期和短期动态关系 [21]。

621科技创新投入、科技创新中间产出和科技创新效率与经济发展规模

由图6看出，科技创新中间产出对经济发展规模具有正向作用，但小于自身冲击效果，科技创新投入和科技创新效率对经济发展规模影响作用为负。科技创新投入受自身一个单位冲击后，第一期开始显著降低，到第四期降为0，第七期降到最低点后保持稳定，说明仅增加投入数量不能持续提高科技创新水平。经济发展规模和科技创新中间产出对科技创新投入有正向影响，科技创新效率对科技创新投入影响作用为负，说明经济总量规模和专利技术数量的扩大对科技创新投入产生引致需求，而提高科技创新效率的结果是减少科技创新投入，扩大科技创新产出。经济发展规模对科技创新中间产出的影响为正，科技创新效率对科技创新中间产出的影响为负，说明经济增长规模的扩大有利于获得更多专利技术产出。科技创新中间产出受科技创新投入一个单位冲击后，第一期开始显著下降，第二期降为0，第四期降到最低点后保持稳定，说明科技创新投入起初对专利技术产出有正向推动作用，但提高科技创新投入的同时不改善科技创新效率，则无法持续提高专利技术产出。科技创新投入和经济发展规模对科技创新效率的影响是先下降、后回升、最后保持稳定，三者呈现U字形关系。科技创新中间产出对科技创新效率的影响是先上升、后下降，最后保持稳定，两者呈现倒U字形关系。

622科技创新投入、科技创新中间产出和科技创新效率与经济发展结构

由图7看出，经济发展结构受科技创新投入、科技创新中间产出和科技创新效率一个单位冲击后的表现相似，均呈现显著正向影响，说明提高科技创新水平可以促进产业结构优化升级。

623科技创新投入、科技创新中间产出和科技创新效率与经济发展效率

由图8看出，科技创新中间产出对经济发展效率具有正向影响，科技创新投入和科技创新效率对经济发展效率具有负向影响，说明以专利技术为表现的知识和智力资本可以提高经济发展效率。当前我国科技创新投入结构不合理，科技创新效率不高，两者还不能提高经济发展效率。

624科技创新最终产出与经济发展结构

由图9看出，经济发展结构受科技创新最终产出一个单位冲击后，第一期开始上升，第七期达到最高点，随时间推移保持稳定正向影响，说明科技创新最终产出可以促进产业结构优化升级。

625科技创新最终产出与经济发展效率

由图10看出，经济发展效率受科技创新最终产出一个单位冲击后，第二期开始显著上升，说明科技创新最终产出可以提高经济发展效率。7结论与启示

由上文指数编制结果以及VAR模型分析结果可以得到以下结论：

（1）我国科技创新最终产出是通过较低的科技创新投入和成果转化效率获得的，其中掺杂了非科技因素。对此，应在继续加大科技创新投入的同时调整投入结构，加强产学研合作和协同创新；进一步完善科技成果交易转化的制度设计，使得适合市场需求的新产品、新技术能快速推向市场，在市场机制下确定科技创新方向，决定科技创新内容，提高科技创新质量。

（2）我国产业结构不合理的问题长期没有得到有效改善，过去以资本密集型重化工业和劳动力密集型加工制造业为主体的产业结构带来了高能耗、高排放、低经济附加值等众多负面问题。对此，应在实施创新驱动发展战略过程中注重高技术产业技术创新成果对中低技术产业的扩散效应，促进高技术产业与中低技术产业和谐发展，保持协调匹配的增长率，有效改善不同行业之间资源错配和量价倒挂等不合理现象，提高整体产业的高级化水平[22]。

（3）我国发表科技論文和发明专利授权数量逐年攀升，技术市场成交量不断扩大，但科技创新中间产出整体质量较低，缺乏在行业内达到领先水平的自主知识产权，更多是学习国外的模仿式创新，自主创新能力不高，科技

创新效率较低。对此，应积极营造更加开放自由包容的创新环境，以期更好地发挥创新主体的创新潜力，在“互联网+”背景下探索新的科技创新流程体系，优化科技资源配置，提高自主创新水平。

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（责任编辑：赵毅峰）