技术与制度协同创新机制及对产业升级的协同效应

赵玉林，谷军健

(武汉理工大学经济学院，湖北　武汉　430070)

0　引言

当前中国产业发展面临国内国外双重障碍，一是随着国内要素成本上升、环境规制加重，粗放式发展模式不可持续；二是随着国际分工日益深化，中国产业受到来自全球价值链的“低端锁定”，产业升级难度加大。在此背景下，党的十八大提出“实施创新驱动发展战略”，《国家创新驱动发展战略实施纲要》更是明确指出：“实施创新驱动要坚持双轮驱动”“双轮驱动就是科技创新和体制机制创新两个轮子相互协调、持续发力”，凸显出国家层面诉诸技术与制度协同创新谋求产业升级的战略思路。因而，探寻技术与制度协同创新规律应成为学术研究的重要方向。

国外学者已分别证实技术和制度变迁对经济增长的作用，当前争论焦点在于制度和技术进步(人力资本)两者的决定关系，即哪个是决定经济绩效的根本性因素[1-3]。一些学者试图避免这种两难选择，引入共同决定的视角，李富强等[4]将制度变量引入增长模型发现，当制度完善时，经济增长主要体现为技术进步和人力资本发展，而当制度不完善时，经济增长会受到制度的限制；樊纲等[5]实证测算科技进步和市场化的贡献，发现市场化进程对地区经济增长贡献比科技进步高出10%。作为相关文献的另一条思路，Nelson[6]及Pelikan[7]从演化经济学的角度，将制度和技术分别作为社会技术和物质技术经历遗传、变异和选择的演化，认为两者互为选择力量，共同推动产业发展。

基于研究方法的不同，后续相关文献主要从三个方面进行拓展：一是运用案例分析法探讨产业成长中技术与制度的协同演化，Murmann[8]分析和比较了美国和欧洲四个国家合成染料产业中技术与制度协同演化的差异，孙晓华等[9]以中国水电行业的发展历程考察了技术与制度的互动性，邱国栋等[10]从技术与制度内生耦合的角度比较了韩国现代与中国吉利汽车公司的成长过程，眭纪刚等[11]分析了中国电动汽车产业发展过程案例；二是运用协同学哈肯模型来探讨决定高技术产业系统演化的序参量，郭莉等[12]运用哈肯模型建立产业生态系统演化方程，赵玉林等[13]探讨高技术产业化的过程机制发现，研发投入与科技成果转化存在协同关系，赵玉林等[14]运用哈肯模型分析了战略性新兴产业创新与需求的协同作用及其异质性；三是借鉴孟庆松等提出的复合系统协调度模型来计算协同度，刘英基[15]构建了高技术产业高端化与产品创新、工业创新的协同度模型，贾军等[16]从绩效、资源共享和资源互补三个层面测度了高技术产业业务协同度，卞元超等[17]在测算产学研协同创新度后，考察了其与技术进步的关系，刘英基[18]测算有序度和协同度后发现，制度创新没有发挥对高端化的正向作用，制度创新是技术创新的格兰杰原因，技术创新是高端化的原因。

梳理文献后发现，现有研究存在一些不足：一是大多以新兴产业案例对技术与制度演化做理论和概念分析，缺乏运用实证方法揭示技术与制度协同创新规律的研究；二是现有研究停留在探讨技术与制度的协同关系，忽略了两者对产业升级的协同效应研究。为了弥补文献的缺憾，本文探讨制度与技术协同创新机制，构建高技术产业制度创新指数，运用联立方程模型给出技术与制度协同的经验证据，并测算两者对产业升级的协同效应，拓展了产业升级中技术与制度协同创新机制与协同效应的研究。

1　制度创新与技术创新协同互动机制分析

根据协同学原理，协同效应是复杂环境下开放系统中大量子系统相互影响与合作而产生的整体效应。因而，子系统的互动作用是产生协同效应的基本前提，技术创新与制度创新作为产业创新系统的子系统，两者相互促进、相互作用以及相互制约的关系，有利于形成技术创新与制度创新的协同效应，进而对产业升级产生1+1>2的综合效果。

1.1　制度创新对技术创新的影响机制

制度创新是通过提供确定性的规则，降低微观个体的交易费用，实现与产业有关的新技术、高端人才等资源的有效配置，带动产业增长和转型升级。制度创新对技术创新的影响体现在以下三方面：

(1)产权制度创新提高全社会的激励水平，激发企业开展创新活动的动力。一方面，随着国有企业产权改革及非国有经济的发展，促进企业经营决策权和剩余索取权开始逐渐由政府转移到企业[19]，企业对经营绩效的依存程度加剧，经营目标更注重利润最大化，企业出于对长期利润的考虑，从事创新的动力增强。另一方面，知识产权保护制度保证新产品和新技术获得排他性的高额收益，这种制度保障不仅有利于创新型企业收回研发成本，也为后续技术创新提供资金准备，进一步激励企业的技术创新行为。

(2)市场发育促进行业竞争和优化创新资源配置，提升技术创新绩效。一方面，产品市场发育提升企业所在行业的竞争程度，促使企业通过谋求新产品、新服务和新工艺等方式“逃离竞争”，从而获取较高的创新垄断收益[20]，且产品市场发育利于企业及时把握消费者的需求及偏好，促进企业研发创新活动。另一方面，要素市场发育有助于改善创新资源的配置效率，提升企业技术创新效率。首先，资本、原材料等市场发育使得企业通过非人格化交换获取创新所需的资金和原材料；其次，劳动力市场发育有利于研发人员的自由流动和知识溢出；最后，技术市场的发育促进新技术的推广、转移及扩散，有利于企业基于引进技术的消化、吸收和再创新，进一步提高研发活动的产出绩效。

(3)政府干预程度下降有利于弱化企业寻租动机，将更多精力用于创新性活动。当前中国经济转型期的一个制度特征是政府通过控制行政审批、市场准入、补贴、税收等及制定产业政策等方式对经济进行调控[21]，这种情况下企业从事非生产性的寻租活动变得有利可图，将挤出企业在生产经营和研发创新方面的资源分配和精力。并且，由于信息不对称及虚假信号等原因，政府补贴流入不该补贴和不需要补贴的企业，降低创新资源配置效率[22]。因而，政府干预的减少降低了政府在资源分配中的比例，一方面有利于发挥市场对创新资源的优化配置，另一方面由于压缩企业寻租空间，弱化企业通过寻租获取超额利润的动机，将有限的资源和精力用于创新性活动。

1.2　技术创新对制度创新的影响机制

技术创新通过研发新产品和改进生产工艺流程实现技术进步，促进产品质量提升和生产效率增长，推动产业实现快速增长和转型升级。技术创新对制度创新的影响也体现在三个方面：

(1)技术创新为新制度的形成提供技术手段和技术保障，扩大制度创新的可能性边界。首先，企业研发活动形成新的技术平台和应用，为新制度的设计提供技术保障，突破制约制度创新的技术瓶颈，如基于大数据技术的个人征信系统促进了国家信用体系建设等。其次，新技术的应用与推广降低制度创新的实施成本，为新制度的形成和实施提供了可能[7]，基于互联网与信息技术的电子政务平台简化了行政审批程序，降低政府对企业的干预程度。最后，新技术还可以通过改变经济活动参与者的认知，新的技术提供了一种新的解决方案，推动参与者认知模式演变[23]，进而推动制度创新的边界扩展。

(2)技术创新催生出新产业和新的产业组织，促进相关市场竞争及资源配置。一方面，技术创新带来新的盈利机会，催生出提供相同产品和服务的融合型产业，加剧了要素市场竞争和市场化改革，如互联网技术催生出互联网金融产业，加剧了传统金融行业的竞争，促进了金融制度及金融体系的变革。另一方面，技术创新有利于提升要素资源的配置效率，基于电子商务技术的在线营销、在线交易等加快了要素市场上的供需匹配，提升供给商与需求商的议价能力，实现资源配置效率的优化。

(3)技术创新改变原有产业的利益分配格局，相应制度创新的动力增强。技术创新产生新的商业模式，改变原有制度下的经济活动参与者之间的利益分配，一方面，远离原来的制度和规则可能有更高的收益，这种利益改变激励经济活动参与者学习新的行为规则，引发制度创新；另一方面，技术创新衍生出的新的商业模式可能面临较高的交易费用，为实现新商业模式带来的潜在利润，进行降低交易费用的制度创新的动力增加。

基于技术与制度协同创新作用机制，两者协同驱动产业升级存在两条路径：一是源于制度创新、通过促进技术创新对产业升级形成协同效应，称之为“制度→技术”路径；二是源于技术创新、通过诱发制度创新对产业升级形成协同效应，称之为“技术→制度”路径。

2　模型设定、变量与数据说明

现有用来研究协同的实证方法主要有复杂系统协调度模型和哈肯模型，前者实际上表示两个系统同升同降的协调度而非协同度，后者虽可分析两子系统间的协同关系，却难以判断两子系统是否对产业系统具有协同效应。鉴于此，本文借鉴哈肯模型的主要思想，通过运用联立方程模型来探讨技术创新与制度创新的协同关系，进而引入协同效应计量模型，测算两者互动对产业升级的协同效应。

2.1　模型设定

(1)技术与制度联立方程模型。如前所述，技术创新与制度创新存在协同互动的双向因果关系，本文通过建立包含两个模型的联立方程，采用三阶段最小二乘法克服内生性问题的干扰，考察技术与制度的协同互动关系。

根据投入产出思想，研发投入是影响产业技术创新的重要因素，制度环境与创新政策会影响产业技术创新绩效。鉴于技术创新的连续效应，设定技术创新决定模型如下：

lnTechit=α0+α1lnTechit-1+α2lnRDit+α3Institit+αXit+εit

(1)

其中，Techit表示技术创新水平，RDit代表研发投入，Institit表示制度创新，Techit-1表示技术创新水平的滞后项，用以捕捉技术创新的动态变化和连续性。

如前分析，技术创新为制度创新提供技术保障，扩展制度创新的可能边界。同时，制度创新可能与经济发展水平以及居民受教育程度有关，因而设定制度创新决定模型如下：

Institit=β0+β1lnTechit+β2lnPerGDPit+β3Eduit+βXit+μit

(2)

其中，PerGDPit表示当地经济发展水平，Eduit表示平均受教育年限，反映居民的受教育水平。Xit是其他控制变量，主要包括企业规模和盈利水平。

技术创新与制度创新是否存在互动关系是发挥协同效应的重要前提，本文将方程(1)和方程(2)建立联立方程来检验技术创新与制度创新之间的协同互动关系。

(2)协同效应计量模型。在实证技术与制度协同互动关系后，为了考察技术创新与制度创新对高技术产业的协同效应，引入C-D生产函数：

Yit=AitKitγ1Litγ2

(3)

其中，Yit代表高技术产业产出，Kit和Lit分别表示资本投入和劳动投入，Ait表示产业增长中扣除资本投入和劳动投入贡献后剩余的部分，即产业全要素生产率。在产业融合、交叉和渗透背景下，产业结构升级就是生产率高的部门不断替代生产率低的部门成为主导部门，因而产业升级的本质是生产率不断提升。技术进步以及制度创新都会影响全要素生产率，从而促进产业实现升级。此外，参考樊纲等[24]的设定，将交通基础设施作为控制变量加入模型：

Ait=Aeγ3lntechit+γ4Institit+γ5lnInfrait+λi+υit

(4)

其中，Infrait表示基础设施水平，将式(4)带入式(3)，并取对数可得：

lnYit=γ0+γ1lnKit+γ2lnLit+γ3lnTechit+γ4Institit+γ5lnInfrait+υit

(5)

采用式(5)考察制度与技术对产业生产率升级的总体效应，很显然γ3和γ4是在不考虑技术与制度存在协同机制时的总体效应；然而，当以系统协同观看待产业升级时，即在技术与制度存在相互作用的协同关系视角下，总体效应中包含了技术与制度两者的协同效应，为了更加直观地表示技术与制度的协同效应，有必要对总体效应进行分解。为了简化分析，根据式(1)和式(2)分别剥离出技术创新中制度的贡献与制度创新中技术的贡献，即设定lnT=lnTech-α3Instit，I=Instit-β1lnTech，代入式(5)可得：

lnY=γ0+γ1lnK+γ2lnL+γ3(lnT+α3Instit)+γ4(I+β1lntech)+γ5lnInfra+υ

(6)

式(6)中省略下标i和t。经过整理可知，对应前文技术与制度协同机制分析，α3γ3项为“制度→技术”路径的协同效应；β1γ4项为“技术→制度”路径的协同效应。因而，技术创新与制度创新对产业升级的协同效应可依据式(7)进行测算：

Synergy=α3γ3+β1γ4

(7)

2.2　变量选取

(1)技术创新变量。由于专利与创新活动联系紧密，且数据易于获得，因而受到学者的青睐。因此，本文使用专利数作为技术创新的衡量指标。

(2)制度创新变量。改革开放以来我国经济制度演变的主要特征就是政府干预程度下降、建立市场化体制和完善产权制度。借鉴张三保等[25]的做法，本文从政府干预下降、市场发育和产权制度创新三个层面构造各地区高技术产业制度创新指数。具体指数选取与衡量说明见表1，为使不同分项指数之间可比，所有数据根据其与基期年份最大值和最小值的相对位置确定。其中，政府干预下降程度指数中各指标数值越大，表示政府干预程度越低，对应制度创新程度越高。借鉴樊纲[24]和戴魁早等人[26]的做法，采用算数平均法设定指标权重。

表1　各地区高技术产业制度创新指数的指标体系

(3)高技术产业总产出Yit使用总产值表示，劳动投入Lit使用企业从业人员年平均人数表示，资本投入Kit采用永续盘存法计算，具体计算方法如下：

Kit=Iit+(1-δ)Kit-1

(8)

其中，Iit为投资额，用固定资产价格指数进行平减；折旧率δ设定为10%；基期资本存量由K0=l0/(g+δ)计算得到，g为总产值年均增长率。

(4)其他解释变量。研发投入使用研发经费内部支出表示；人均GDP使用地区生产总值与地区总人口的比值表示；受教育水平采用6岁以上人口的加权平均受教育年限表示；企业规模控制变量采用高技术产业平均总产值(总产值/企业数)和高技术产业平均人员数(企业从业人员年平均人数/企业数)的平均值表示；企业盈利水平采用利润率(利润总额/总产值)表示；基础设施水平采用铁路与公路营运里程表示，具体计算参考樊纲等[5]的做法。因铁路与公路的运输能力不同，将铁路里程乘以14.7的系数与标准公路里程求和，得到铁路与公路营运里程数。

2.3　数据处理与说明

本文采用高技术产业省级面板数据，鉴于西藏、青海和新疆的创新数据存在较大缺失，因而使用剔除以上三个地区的其他28个省级数据。其中，高技术产业工业总产值、新产品产值、研发经费内部支出、专利数、企业从业人员数、利润总额、企业数等数据来自历年《中国高技术产业统计年鉴》，测算地区受教育水平所需的人口教育年限统计数据来自历年《中国人口统计年鉴》《中国人口与就业统计年鉴》，各地区生产总值和总人口以及各类价格指数均来自Wind数据库。样本区间为2000—2010年，因部分数据更新到2008年，缺失数据采用趋势法补齐，相关数据采用对应的价格指数进行平减处理。

2000—2010年高技术产业制度创新指数整体呈现上升趋势，从分项指数来看，政府干预程度指数在2000—2002年以及2007—2010年出现明显下降趋势，表明受到经济危机干扰，这两个时期内政府对高技术产业的干预增加；市场发育指数和产权制度创新指数具有明显的上升趋势，说明市场在要素和产品价格形成中的作用增加，知识产权保护力度不断攀升，非国有经济占比越来越大。

3　基于联立方程模型的技术与制度的协同互动关系

为了考察技术创新与制度创新的协同互动关系，在估计之前，首先对联立方程组中两个方程的识别问题进行判断。本文所构建的联立方程组中一共包含2个内生变量、4个前定变量，通过阶条件进行判断，方程1和方程2所排斥的前定变量个数 (6-4)大于该方程中所包含的内生解释变量个数(1)，上述两个方程都属于过度识别的情形，可得到唯一解。三阶段最小二乘法(3SLS)是最常用来估计联立方程模型的系统估计法，其基本思想是在对每个方程进行两阶段最小二乘(2sls)的基础上，依据方程系统扰动项的协方差矩阵，对整个方程系统进行GLS估计。本文采用3SLS进行回归估计，表2报告了技术创新与制度创新的协同互动关系实证结果。由表2可知，对模型的过度识别检验显示，接受工具变量外生的原假设。

表2　联立方程模型估计结果

注：R2为第一阶段回归的决定系数；括号内为t值，***、**和*分别表示在1%、5%和10%水平显著，常数项未列出。

(1)制度创新对技术创新的影响效应。由列(1)可知，制度创新指数与高技术产业技术创新之间具有显著正相关性，制度创新指数每提高1分，高技术产业创新产出将增加0.169%。由各分项结果可知，政府干预下降程度对高技术产业创新绩效的影响显著为正，系数为0.191，政府主要通过税收、资金以及行政审批等进行干预，政府对企业的税收和资金干预减少以及行政审批简单便捷，有利于提升技术创新绩效；市场发育程度的系数为0.162，在1%水平上显著，这与戴魁早和刘友金[26]的结论一致，即市场化进程提高促进了高技术产业的创新绩效；产权制度创新对技术创新绩效具有显著正效应，其系数为0.142，知识产权保护力度提升和产权结构变迁激发了企业技术创新动力，提升了技术创新绩效。比较可知，政府干预下降程度对提升高技术产业技术创新绩效的效果最明显。

(2)技术创新对制度创新的影响效应。技术创新对制度创新具有显著正效应，技术创新产出每提高1%，将促进制度创新指数提升0.286分，这表明企业通过研发形成新型技术平台和技术应用为新制度的形成提供了可能，且降低了新制度的实施成本，技术创新推动的利益分配格局的改变也促使利益相关方寻求制度层面的创新，从而确保技术创新带来的潜在利润得以实现。模型4、6和8显示，高技术产业技术创新有利于促进政府干预程度下降，带动产品和要素市场的不断发育，并完善产权保护力度和推动产权结构的变迁。通过比较可知，技术创新对市场发育程度的作用效果最大(0.428)，对产权制度的作用效果次之(0.227)，对政府干预程度的作用效果最小(0.199)。

(3)其他变量的影响效应。技术创新滞后项的影响一直显著为正，这说明技术与知识创新具有连续性；研发投入对高技术产业专利产出数具有显著的促进作用；受教育水平对制度创新指数的提高的影响效应为负，表明人力资本对制度没有产生因果效应；经济发展水平与制度创新指数存在显著的正相关关系，良好的制度质量一般与较高的人均收入相匹配；企业规模对技术创新专利产出的影响为负，盈利水平对创新产出的效应不稳定且不显著。

上述实证结果表明，技术创新与制度创新存在相互影响、相互促进的协同关系，正是技术创新与制度创新之间相互促进、相互合作的互动关系形成了对产业升级协同效应的基础。

4　高技术产业升级的技术创新与制度创新协同效应

在验证技术创新与制度创新存在协同互动关系后，进一步测算两者驱动产业升级的协同效应，采用高技术产业2000—2010年的省级面板数据对式(5)进行估计，结果列于表3。运用VIF检验发现，不存在高于10的情况，可认为不存在严重的共线性问题。

表3　技术创新、制度创新与高技术产业发展

注：采用固定效应模型，异方差稳健型标准误，括号内为t值，***、**和*分别表示在1%、 5%和10%显著，常数项未列出。

根据表3中列(1)，资本投入、劳动投入以及基础设施的产出弹性分别为0.154、0.688和0.317。制度创新指数的系数为0.095，表明在保持要素投入不变时，制度创新指数每提高1分，将带动高技术产业总产出增加0.095%，即制度创新有利于促进高技术产业生产效率提升；技术创新的系数为0.037，这表明在保持资本和劳动投入以及制度质量不变时，高技术产业创新绩效每增加1%，将促进总产出提升0.037%，即技术创新有利于促进高技术产业生产率升级。正是基于制度创新与技术创新对全要素生产率的促进作用，以及技术创新与制度创新存在相互影响、相互促进、协作互动的动态关系，可确定技术创新与制度创新对高技术产业生产率升级具有协同效应。

为了比较政府干预下降、市场发育以及产权制度创新对产业升级的贡献大小，依次将三方面指数代替制度创新指数，政府干预程度下降对产业升级的影响系数很小，且不显著，原因可能与政府对高技术产业发展的干预程度较高有关，政府对产业干预并没有明显的下降趋势，行政审批繁琐、政府税收干预及补贴分配错位都不利于高技术产业效率升级。市场发育程度的影响系数为0.089，产权制度创新的影响系数为0.062，且都在1%水平上显著，这表明市场发育和产权制度创新对高技术产业效率提升具有正效应。比较发现，市场发育对高技术产业效率升级的贡献效应最大，产权制度创新的贡献效应次之，而政府干预下降的效应最弱。根据式(7)，测算出协同效应列于表4，其中不显著的系数用0代替。

表4　技术创新与制度创新驱动产业升级的协同效应

分离协同效应后发现，根据制度创新指数的结果，来源于技术创新、带动制度创新驱动高技术产业升级的协同效应为0.0272，大于由制度创新促进技术创新产生的协同效应，两者互动产生的总协同效应为0.0334。从制度分项的协同效果来看，除了政府干预下降程度外，其余各项中“技术→制度”路径协同效应大于“制度→技术”路径协同效应。市场发育与技术创新产生的协同效应最大，产权制度创新与技术创新的协同效应次之，减少政府干预与技术创新的协同效应最小，如前文所述，这与高技术产业的政策干预程度较高有关。因而，通过提高行政审批的便捷性，优化政府资金补贴的投放结构，保持适当的资助规模，在一定程度上减少政府干预，发挥其与技术创新产生更大的协同效应，理应成为未来产业创新政策与发展策略制定的重要内容。

为了避免因模型中内生性问题产生估计偏误，本文采用面板工具变量法进行估计，将制度创新和技术创新作为潜在内生解释变量，分别使用其滞后一期作为工具变量，限于篇幅，面板工具变量回归结果未列出。Cragg-Donald Wald检验拒绝了弱工具变量的假设，表明工具变量设定合理。我们发现，使用面板工具变量回归克服内生性问题后，尽管政府干预下降程度在10%水平上显著，但其系数依然小于市场发育程度和产权制度创新的系数。对应于表4，测算考虑内生性问题后技术与制度的协同效应，结果见表5，本文主要结论并没有发生变化。

表5　考虑内生性问题后技术与制度的协同效应

5　结论与启示

本文的主要结论如下：

(1)技术创新与政府干预下降、市场发育以及产权制度创新等存在显著的协同互动关系。一方面，政府干预程度下降、市场发育以及产权保护增强等制度创新显著提高了高技术产业的技术创新绩效，其中政府干预下降的促进作用最大；另一方面，高技术产业技术创新带动了政府干预减少、产品和要素市场发育以及产权制度创新，其技术创新对市场发育的贡献作用最大。

(2)技术创新与制度创新的互动对高技术产业生产率升级具有显著的协同效应。对协同效应分解发现，技术创新与制度创新对高技术产业生产率升级的协同效应为0.0319。

(3)协同效应通过“技术→制度”路径和“制度→技术”路径产生，除政府干预下降与技术创新协同效应外，“技术→制度”路径协同效应大于“制度→技术”路径协同效应。

(4)制度创新分项中的市场发育与技术创新的协同效应最大，产权制度创新与技术创新的协同效应次之，政府干预下降与技术创新的协同效应最小。

本文结论具有重要的政策含义：通过协调技术创新与制度创新的关系，促使“两个轮子”同时发力，有利于形成驱动产业增长和转型升级的协同效应。具体来说，考虑到当前“制度—技术”路径协同效应小于“技术—制度”路径的协同效应，市场化进程落后的地区应当推进制度创新，通过制度创新带动技术创新，提升技术创新绩效，实现产业向创新驱动发展；鉴于当前政府干预产业程度较高，其与技术创新形成协同效应较小，当前应该通过提升政府行政审批便捷程度，降低政府对产业发展的干预程度，保持政府补贴的适度规模，优化研发补贴的投入结构；由于制度创新中市场发育与技术创新的协同效应最大，要着重推进要素市场和产品市场的改革，规范和完善市场交易制度，破除地方商品保护，完善高技术企业投融资体系，实现人才特别是研发人员的自由流动机制，提升技术创新绩效，这对推动产业实现创新发展和转型升级、占据全球价值链的高端环节具有重要意义。

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