政府竞争、技术引进与高技术产业R&D投入

2018-05-16 02:51罗贵明

暨南学报(哲学社会科学版) 2018年2期

罗贵明

一、引言

从发达国家的工业化进程看，去工业化是经济发展过程中的必经阶段。去工业化的表现形式包括两个方面：一是制造业就业占总就业的份额出现下降；二是制造业增加值占GDP 的比例出现下降。当前随着我国经济增速减缓，部分省份或地区开始进入工业化后期，传统制造业对经济增长的贡献率出现逐年下降趋势。从2005—2015年，我国传统制造业增加值占GDP的比重从32.51%降低到30.44%，年均增长率为-0.15%。传统制造业增加值占GDP的比重逐年降低，尽管减速不明显，但还是警示我们，今后地方政府依靠传统制造业来拉动经济增长的做法是不现实的，必须寻求其他方式来改变传统的经济增长模式。世界发达经济体在进入工业化后期阶段，国内工业增加值占GDP的比例也是下降的，直到稳定在一个较低的比例为止(一般是20%左右)。这些国家在出现去工业化趋势后，主要依靠增大科技投入、发展高技术产业来保持经济增长，并吸纳从制造业分离出来的劳动力来解决部分就业。我国已经有少部分省份或地区出现了积极地去工业化趋势，还有一些省份或地区出现了消极地去工业化现象，同时伴随严重的产能过剩问题。因此，我国有必要借鉴发达经济体的做法，大力增加高技术产业的R&D投入，通过发展高技术产业来减缓传统制造业在国民经济中的地位和作用下降对经济发展和就业的冲击。

我国自1994年开始实行财政分权制以来，地方政府无形中开始了为获得较好的政治激励而进行的政府竞争。在这种竞争模式下，地方政府希望财政支出能够短期内就看到明显的促进经济增长的效果，在大力推进基础设施建设的同时，也在逐步加大对高技术产业研发经费的投入，取得了较好的成效。不过，统计数据表明，中国各省份和地区2005—2015年高技术产业总产值占GDP比例有两个重要的特征：一是绝大部分省份或地区的高技术产业总产值占GDP比例低于10%；二是所有省份和地区的高技术产业总产值占GDP比例年平均增长率都很低，甚至还有部分省份或地区的年平均增长率是负值。依据发达国家去工业化的经验，在制造业产出和就业双重下降的趋势下，一国或地区需要通过发展高技术产业来形成新的经济增长点。当前中国部分省份和地区就面临发达国家去工业化时是否需要大力发展高技术产业的抉择，这也是我国实施产业结构升级转型必须做出的选择。不过，由于我国多数省份和地区的高技术产业对GDP的贡献率不大，且高技术产业前期投入大，见效周期较长，那么地方政府之间出现围绕经济增长而进行竞争时是否还有动力增加高技术产业R&D投入？地方政府在发展高技术产业时，面临技术引进与自主创新的选择，那么增加技术引进经费支出是否会影响政府对高技术产业R&D的投入？影响程度如何？这些在以往的研究中虽然得到了一定的解释，但还存在较大的缺陷，忽略了我国已经有不少地区出现了去工业化的趋势。而在去工业化趋势下，产业结构必将出现较大变化，高技术产业R&D投入对于高技术产业的发展将会产生重要影响。

制造业是我国经济增长和加速工业化的引擎和动力，但随着人均收入水平的提高，以及人口红利的消失，位于产业链低端的劳动密集型制造业反而成为经济增长的阻碍，造成了产能过剩、环境污染等系列问题。高技术产业主要以高技术制造业为主，在全球去工业化和发达国家再工业化趋势下，发展位于产业链高端、具有自主技术创新专利的高技术产业有助于我国实施主动、积极的结构性去工业化，避免消极、被动的总量去工业化，从而实现中国制造业的转型升级，化解产能过剩、环境污染等重大经济问题，促进地区平衡发展，维持经济稳定增长。技术引进虽然能够在短期内快速见效，但从长远看，对于我国培养自己的高技术研发人才、发展具有自主知识产权的高技术产业是极为不利的。

本文采用2005—2015年的省际数据建立动态面板模型，分析地方政府竞争、技术引进以及高技术R&D产出对高技术产业R&D投入的影响，这对于我国地方政府正确认识发展高技术产业对产业结构升级转型的重要性，加大高技术产业研发投入，避免过分依赖技术引进来发展高技术产业有重要的理论和现实意义。研究发现，地方政府竞争与高技术产业R&D投入呈正相关关系，技术引进与高技术产业R&D投入呈负相关关系，说明地方政府竞争会促进高技术产业R&D投入，而技术引进会导致政府削减高技术产业R&D投入。

本文在两个方面与已有文献不同。第一，已有文献主要关注高技术产业R&D能力和绩效，本文则主要关注高技术产业R&D投入，拓展了对高技术产业R&D的研究。第二，已有讨论高技术产业R&D投入影响的文献主要围绕技术引进，本文引入地方政府竞争、高技术产业R&D产出、R&D人力资本积累和政府经济参与度，拓展了高技术产业R&D投入影响方面的研究。

二、文献回顾

虽然高技术产业包含范围较广，但从目前各国高技术产业发展趋势看，主要还是以高技术制造业为主。在去工业化的进程中，发展高技术制造业是有效实现经济新增长点的必然选择，发达国家的再工业化本质上也是发展位于生产链和价值链高端的高技术制造业。高技术产业的特征在于企业自身拥有完全自主知识产权，有一系列获得授权的发明专利，有完整的生产链，从而在分配中位于价值链顶端。一国或地区发展高技术产业也要遵守市场规律，高技术产业要应对市场竞争，必须不断提升自己的创新能力，在全球化背景下提升创新能力的主要路径包括内部的R&D和外部的技术引进。因此，关于高技术产业R&D和技术引进的关系一直是学界关注的热点。

国外学者对于技术引进与企业自身R&D发展主要存在两种不同认识。Hagedoorn认为只依靠企业自身的R&D无法满足创新要求，需要通过技术引进来提升创新效率，并且随着企业的R&D投入增加，引进外部技术可以大幅减少R&D成本。Chesbrough等认为很多企业因研发人员不足、没有相关的研究积累等禀赋限制，导致自身R&D能力不强，无法有效进行R&D，通过技术引进可以节省企业自身研发创新的成本，提高企业的R&D，进而提高创新能力。不过也有学者持有不同观点，认为技术引进会妨碍企业自身的R&D发展。Laursen 和Salter认为企业如果对技术引进形成路径依赖，会削弱本身的R&D能力，不愿增加R&D投入，从而对企业创新有负面影响。Berchicci认为企业很难做到技术引进与自主研发创新同时进行，企业采用技术引进来提高自身的研发创新是缺乏远见的表现，只有那些缺乏创新能力的企业，才会把大量经费投向技术引进，依赖技术引进来促进发展。

国内学界也有不少学者分析了高技术产业R&D和技术引进的关系。刘焕鹏和严太华采用1998—2011年的省际面板数据分析了我国高技术产业的R&D能力与技术引进、创新绩效的关系，认为R&D能力对创新绩效的影响强于技术引进，并且R&D能力对技术引进与创新绩效存在显著的地区差异。赵志耘和杨朝峰分析了我国高技术产业R&D效率以及技术引进对R&D效率的作用，认为R&D 经费和人员投入对我国高技术产业R&D效率的影响突出，国外技术引进对R&D效率的作用不明显，但国内技术引进对R&D产出有明显作用。李光泗和沈坤荣分析了高技术产业R&D能力和技术引进在企业自主创新中的作用，认为我国高技术产业的R&D 能力对企业自主创新的影响要大于技术引进，企业要注重加大R&D投入。项歌德等分析了我国高技术产业的R&D 溢出效应，认为本土高技术产业能否更好地吸收本土和外来高技术产业的R&D溢出效应最终取决于高技术产业自身的 R&D 投入和实力水平。支燕和白雪洁通过构建我国高技术产业创新绩效的影响体系，采用结构方程模型评估了高技术产业自主创新与技术引进对我国高技术产业创新能力的影响，发现技术引进仍然是短期有效的创新方式，高技术产业自主研发创新对外部环境存在较高的依赖性，高技术产业要加强自主创新，注意利用技术引进来反哺企业自身的自主创新。

同时，国内学者还注意到我国高技术产业的R&D绩效与地方政府行为有关，存在地区差异。戴万亮等估算了1995—2010年我国高技术产业的R&D绩效，认为从整体上我国高技术产业R&D活动效率较高，但存在部分年份和地区效率值起伏，且还有少数年份只是相对有效。桂黄宝分析了我国高技术产业R&D效率，认为我国高技术产业的R&D效率总体呈现上升趋势，资本投入对R&D效率具有负向影响，不过，政府支持程度、工业化进程和当地科技水平对R&D效率没有显著影响。陈伟等构建了高技术产业R&D绩效评价体系，分析了我国30个省市的高技术产业R&D绩效，发现高技术产业R&D存在明显的地区差异。余泳泽和张妍采用随机前沿动态面板模型，分析了中国26个省市1995—2009年高技术产业R&D和技术进步效率，发现东部和中部地区的R&D和技术进步效率高于西部地区，但东部地区的平均技术进步速度低于中部和西部地区。李伟铭等对中国30个省市采用主成分因子分析法和聚类层次分析法，发现因地方政府发展战略的不同选择，中国不同省份高技术产业研发创新能力存在较大差异，如广东高技术产业的研发创新因子得分为3.342，排在全国第1位；江苏高技术产业的研发创新因子得分为-0.095，位于全国第15位；内蒙古高技术产业的研发创新因子得分为-1.449，位于全国第30名。

通过上述文献梳理可以发现，当前学界关于高技术产业R&D的研究，关注点主要集中于政府行为、技术引进等对于高技术产业R&D绩效(效率)的影响方面，忽略了政府行为、技术引进等对高技术产业R&D投入的影响。本文认为，高技术产业R&D投入是R&D绩效的基础，要取得较好的R&D绩效，必须要重视R&D投入，而这恰恰是以往研究不够重视的地方。因此，本文的目的在于通过建立模型来观察地方政府竞争、技术引进对高技术产业R&D投入的影响机制，为增强高技术产业R&D能力，提高地方政府对高技术产业R&D投入寻求理论支持。

三、变量选择与模型设定

(一)变量选择

(1)被解释变量：高技术产业R&D投入(

)。文中选择用全国30个省、直辖市和自治区2005—2015年高技术产业R&D经费内部支出与一般性财政支出的比率来表示高技术产业R&D投入。(2)解释变量：① 地方政府竞争(

LGC

)。常用的指标是地方政府的基础设施建设投资和引进外资，地方政府加大基础设施建设本质上更有利于引进外资，因此本文采用以各地政府引进外商直接投资占全国当前引进外商直接投资总量的比率来表示地方政府竞争。② 技术引进(

)。文中选用30个省、直辖市和自治区高技术产业技术引进经费支出与企业经费总支出的比率来表示技术引进。在计算技术引进经费支出时，采用各省、直辖市和自治区高技术产业购买国外技术的经费支出来表示，结合对固定资产价格指数和居民消费价格指数求取加权平均值进行折算。

(3)控制变量：为了更好地了解地方政府竞争对高技术产业R&D投入的影响机制，文中引入对高技术产业R&D投入影响较强的相关变量作为控制变量。

① 高技术产业R&D产出(

HTO

)。文中选用高技术产业有效发明专利数占专利申请受理量的比率来表示高技术产出，高技术产业有效发明专利数反映了高技术产业的自主创新能力，也是政府对高技术产业R&D投入的重要依据。②高技术产业R&D人力资本积累(

)。选用高技术产业历年年末R&D人员占高技术产业总人员的比率表示，高技术产业R&D人员是高技术产业能否自主创新，拥有自主知识产权的关键，一定程度上高技术产业R&D产出与R&D人力资本积累呈正比，且高技术产业R&D人员的部分相关费用也属于高技术产业R&D投入范畴。③ 地方政府经济参与度(

GEP

)。采用地方政府一般性财政支出占GDP的比率表示，地方政府的一般性财政支出中包括了高技术产业R&D投入和科技投入，通过一般性财政支出占GDP比率的变化能部分反映出高技术产业R&D投入的变化。

文中各变量数据均来源于历年《国家统计年鉴》、《中国高技术产业统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》和各省、直辖市和自治区地方统计年鉴，笔者加以整理而成。

(二)模型设计

在确定上述测量指标的基础上，考虑每年各地区的高技术产业R&D投入均需要参考上一年的投入占比，因此在设定动态面板数据模型时增加了前期指标，模型设定如下：

,-1+

LGC

HTO

GEP

代表全国各省、直辖市和自治区，

代表时期。被解释变量

,代表全国各省、直辖市和自治区

在

期的高技术产业R&D投入，

-1代表前一期。解释变量

LGC

,和

,分别代表全国各省、直辖市和自治区

在

期的地方政府竞争和技术引进。控制变量

HTO

,、

,和

GEP

,分别代表全国各省、直辖市和自治区

在

期的高技术产业R&D产出、高技术产业R&D人力资本积累和政府对经济的参与度。

是全国各省、直辖市和自治区的哑变量，表示各地区不因时间变化而出现改变的固定效应，可以度量不同时期对高技术产业R&D投入的影响。

代表时间哑变量，表示不因地区变化而出现改变的时间固定效应；

,为随机变动项。

(三)模型估计方法介绍

在具体的计量方法上，文中采用固定效应估计(Fixed-effects OLS)、混合效应估计(Pooled-effects OLS)、差分GMM估计(Dif-ferential GMM)和系统GMM估计(System GMM)四种方法对模型进行估计。

通常情形下，混合效应估计会忽略地区固定效应，因而出现高估被解释变量滞后项的系数，导致估算结果出现偏差，不能得到合适的无偏估计值；固定效应估计虽然在估计时能够考虑地区固定效应，但对样本采集的时间周期有较高要求，如果样本采集的时间周期较短，同样会低估滞后项的系数，出现有偏估计值；采用差分GMM在估算时会面临模型内生性无法很好解决的问题，如果没有选择合适的工具变量，则想得到合适的无偏估计值较难；而系统GMM不需要对随机误差项做出严格规定，反而允许存在序列相关和异方差，因此可以克服难以选择工具变量的问题，较其他估计方法，系统GMM能够得到一致且无偏的模型估计值。系统GMM在估计动态面板数据时，具有其他估计方法所没有的两个优点：一是系统GMM在出现单位根的情况下仍能很好地估算，能够得到一致且无偏的估计结果，估计结果较为理想；二是系统GMM通过在估算中采用工具变量的方法很好地解决了因变量与部分自变量之间可能存在的内生性问题，避免了因内生性而导致估算结果有偏且不一致的问题，使得估算结果存在多种可能解释的困难。

文中四种估计法是一种相互补充和验证的关系。差分GMM和系统GMM估计都需要通过检验，分别采用Sargan检验判断模型是否存在过度识别，用Hansen检验来验证工具变量是否准确，用序列相关检验AR(2)判断差分后的误差项是否属于二阶序列相关。

四、模型估计结果分析

采用全国30个省、直辖市和自治区2005—2015年高技术产业R&D投入的相关数据，进行了固定效应、混合效应、差分GMM和系统GMM四种模型的实证研究，具体估计结果见表1。

表1 地方政府高技术产业R&D投入的回归估计结果

注：括号中是各变量系数估计标准误；***表示显著水平为0.01。

从表1中可以看出，Sargan检验

值分别为0.990和0.992，均显著大于0.1，表明不能拒绝工具变量零假设，说明工具变量有效。同时，Sargan检验、Hansen 检验和AR(2)检验的结果表明采用系统GMM估计方法是有效的。被解释变量高技术产业R&D投入的滞后项非常显著，表明具有持续性。表1中系统GMM的估计结果显示，政府竞争对高技术产业R&D投入的影响为正相关关系，政府竞争加剧会促进地方政府增加高技术产业R&D投入；技术引进对高技术产业R&D投入的影响为负相关关系，地方政府加大技术引进时，则会削减高技术产业R&D投入。控制变量中，高技术产业R&D产出(

HTO

)对高技术产业R&D投入的影响为正相关关系，高技术产业R&D产出的增加会促进地方政府加大高技术产业R&D投入；高技术产业R&D人力资本积累(

)对高技术产业R&D投入的影响为正相关关系，随着R&D人员的增加，政府会逐渐加大高技术产业R&D投入；地方政府经济参与度(

GEP

)对高技术产业R&D投入的影响为正相关关系，地方政府对经济参与度升高，会加大高技术产业R&D投入。从表1系统GMM的估计结果可以发现，地方政府竞争(

LGC

)对高技术产业R&D投入的回归系数为0.121 9，这表明地方政府竞争每增加1%，高技术产业R&D投入会上升0.121 9%，本文中是以外商直接投资所占全国当前引进外商直接投资总量的比率来表示政府竞争，因此，系统GMM的估计结果表明，随着引进外商直接投资竞争加剧，地方政府对高技术产业R&D投入也在上升。技术引进(

)对高技术产业R&D投入的回归系数是-0.082 5，表明技术引进支出每增加1%，高技术产业R&D投入会下降0.082 5%。控制变量中，高技术产业R&D产出对地方政府高技术产业R&D投入的回归系数为0.170 5，意味着高技术产业R&D产出上升1%，地方政府高技术产业R&D投入会增加0.170 5%；高技术产业R&D人力资本积累对高技术产业R&D投入的回归系数为0.161 3，意味着高技术产业R&D人力资本积累上升1%，地方政府高技术产业R&D投入会增加0.161 3%；地方政府经济参与度对政府高技术产业R&D投入的回归系数为0.111 8，意味着地方政府经济参与度每增加1%，高技术产业R&D投入上升0.111 8%。从表1系统GMM的估计结果可以发现，地方政府竞争与高技术产业R&D投入存在正相关关系，地方政府之间竞争(

LGC

)力度越大，地方政府对高技术产业R&D投入就越大。根据我国历年外商直接投资统计数据，截至2014年，在外商直接投资行业中制造业所占的比重为54.22%。但是，在外商直接投资的制造业中，排在前10位的分别是纺织服装、鞋、帽制造业，通信设备、计算机及其他电子设备制造业，皮革、毛皮、羽毛(绒)及其制品业，电气机械及器材制造业，纺织业，文教体育用品制造业，塑料制品业，金属制品业，非金属矿物制品业，炼焦及核燃料加工业。从外商直接投资的制造业中可以看出，这些都是发达国家去工业化过程中向发展中国家转移的位于生产链和价值链低端的制造业，大部分属于产能过剩和高耗能产业。同时，外商直接投资主要为外资企业，截至2014年外资企业外商直接投资实际使用金额占全部外商直接投资实际使用金额超过70%，而中外合资、合作企业外商直接投资实际使用金额占比不到30%。随着我国进入工业化后期阶段，制造业对经济增长的作用在逐步减弱，而高技术产业是未来经济增长的重要途径，地方政府一方面认识到外商直接投资的局限性，另一方面开始逐步意识到只有发展位于生产链和价值链高端的高技术产业，才能更好地发展经济，获得新的经济增长点。因此，尽管高技术产业研发周期长、见效慢，但随着政府之间竞争加剧，地方政府反而愿意加大高技术产业R&D投入。技术引进(

)对高技术产业R&D投入存在负相关关系，高技术产业技术引进支出越多，对R&D投入就会越小。这与地方政府竞争是有关联的，技术引进对于发展高技术产业能够快速见效，而高技术产业R&D投入短期效果不明显，因而有的地方政府会促使企业选择增加技术引进以获得短期效果。但是，地方政府财政支出是有限的，在财政支出范围内，如果其他支出的比例相对固定，增加技术引进的支出比例，就必然要削减高技术产业自身R&D投入，因而技术引进对高技术产业R&D投入存在负相关关系。同时，技术引进对高技术产业R&D投入的回归系数绝对值在所有系数中最小，一方面表明不同省市之间技术引进的差距对高技术产业R&D投入的影响较小;另一方面表明在所有变量中，技术引进对高技术产业R&D投入的影响也最小，即虽然有的地方政府更乐意增加技术引进来发展高技术产业，但总体上更愿意在增加技术引进时，同样增加对高技术产业R&D的投入。

在控制变量中，高技术产业R&D产出与R&D投入存在正相关关系，并且在所有系数最大，表明不同地方的高技术产业R&D产出对投入的影响差距较大，随着高技术产业R&D产出的增加，地方政府也会增加对高技术产业R&D的投入，从而在高技术产业R&D投入方面产生地方差距。同时也表明，地方政府之间也开始在高技术产业R&D产出竞争，如果R&D产出不能增加，地方政府对高技术产业R&D投入的比率则可能会出现下降。高技术产业R&D人力资本积累与R&D投入存在正相关关系，随着高技术产业R&D人力资本积累的增加，地方政府对R&D的投入也在增加。不同地区之间高技术产业R&D人才积累程度不同，人力资本积累越大，R&D投入也越大。从历年各地区的统计数据也可以看出，高技术产业R&D人力资本积累大的地区，R&D投入也显著高于人力资本积累小的地区。地方政府经济参与度与高技术产业R&D投入存在正相关关系，地方政府对经济的参与度增大，R&D投入也在增加，表明政府参与经济会加大对高技术产业技术创新的重视，有助于促进高技术产业的发展。

从表1中的固定效应和混合效应的回归估计结果可以看出，混合效应模型中高技术产业R&D投入的各项解释变量和控制变量的回归系数虽然有所变化，但系数值变化较小，正负关系没有改变，影响不大。而在固定效应中，虽然技术引进、R&D产出、R&D人力资本积累和地方政府经济参与度的回归系数值变化不大，但地方政府竞争对高技术产业R&D投入的正负关系出现了改变，在其他变量保持不变的情况下，地方政府竞争每增加1%，高技术产业R&D投入减少0.0841%，即地方政府竞争会促使高技术产业R&D投入减少，这与混合效应的估计结果相反，也与当前地方政府对高技术产业R&D投入逐年增加的实际情况不相符，因此参考意义不大。

为判断模型设置是否合理及选用的工具变量是否有效，需要采用相关的检验方法进行检验，常用的有IPS检验、Breitung检验、Fisher—ADF检验、Fisher—PP检验和LLC 检验。文中采用IPS检验对动态面板数据模型的残差进行单位根检验，同时通过Breitung检验来相互验证，结果见表2。从检验结果看，在0.01的显著水平下残差是平稳的，表明选用的工具变量有效，采用系统GMM方法估计是合理的。

表2 面板残差的单位根检验结果

注：括号中是

值。

五、结论与启示

本文采用全国30个省、直辖市和自治区2005—2015年的相关统计数据分析了地方政府竞争、技术引进对高技术产业R&D投入的影响，主要结论如下。

(1)地方政府竞争对高技术产业R&D投入有积极作用。财政分权下政治激励与经济增速密切关联，在去工业化趋势下地方政府要想获得较好的竞争优势，必然要转变经济增长模式，进行产业结构升级。高技术产业对于地方产业结构升级转型、化解产能过剩、治理环境污染等重大经济问题具有重要意义。在政府竞争下，一方面地方引进外资越多，政府能够划拨更多的经费来加大对高技术产业R&D投入以获得高技术产业的快速发展；另一方面，由于外商直接投资的局限性，地方政府认识到只有大力发展高技术产业才能获得新的经济增长点。因此，即使在预算财政总支出相对有限的情形下，地方政府加大招商引资能够促进对高技术产业R&D的投入。

(2)高技术产业技术引进对R&D投入有消极作用。技术引进能够使得高技术产业缩短研发周期，快速获得明显效果。因此，在预算开支相对固定的情形下，高技术产业企业在面临技术引进支出与R&D投入决策时，往往出现选择削减R&D投入以增加技术引进支出的情况，尤其在经济不发达地区，政府和企业更是倾向于技术引进。

(3)高技术产业R&D产出、人力资本积累对地方政府的高技术产业R&D投入有正向促进作用；政府经济参与度能够增加高技术产业R&D投入。R&D产出能够让政府看到R&D投入的成效，产出越多，地方政府增加投入的积极性也随着上升。R&D人力资本积累与高技术产业R&D产出呈正相关，随着高技术产业R&D人力资本积累逐渐变大，R&D产出也在逐渐变多，地方政府也更愿意增加高技术产业R&D投入。在参与经济发展的过程中，越来越多的地方政府加大了高技术产业R&D投入的力度，希望借助技术创新来促进经济增长。

基于上述发现，笔者认为可以从中得到一些政策启示。

(1)技术创新是未来经济增长的重要源泉，地方政府必须重视高技术产业R&D投入。经济增长的源泉包括劳动力、资本和技术创新等，当前我国人口红利逐渐消失，劳动力减少，传统工业出现严重的产能过剩，环境污染十分严重，其中一个重要的原因在于投资过度。同时，随着全球竞争加剧，国内外市场出现新的竞争模式等，传统制造业能够吸纳的就业人数也开始出现逐年下降趋势，2015年我国对外直接投资首次超过外商对我国的直接投资，部分传统产业开始转移至海外进行生产。因此，我国需要发展新兴产业来使其成为经济增长的新动力。高技术产业不但能够增加经济的竞争力，还能吸纳从制造业分流出来的劳动力。地方政府单纯依靠劳动力和资本来促进经济增长违背我国当前经济现实和发展趋势，必须加大高技术产业R&D投入，把技术创新作为促进经济增长的第一要素。

(2)在工业化后期阶段，地方政府要认识到制造业作为经济增长引擎的作用在逐步削弱，发展高技术产业是去工业化趋势下的必然选择。当前全世界进入国际劳动分工新模式，发达国家把完整生产链分解为不同部分，分别在不同国家生产和组装。在这种分工模式中，发展中国家由于缺少核心技术，只能成为发达国家高端制造业整个生产链的一部分，负责生产或组装产品的一部分。这样，发展中国家逐渐变为发达国家的生产分车间和组装车间。长期以来，我国和其他发展中国家是发达国家部分高端制造业生产链的一环，需要逐渐摆脱这种局面，让自己掌握这个生产链。当前我国进入经济新常态，中央提出“创新、协调、绿色、开放、共享”五大发展理念，把创新放在发展的第一位，这告诉我们发展经济还是需要依靠技术创新，以创新来引领发展。因此，地方政府必须转变激励模式，关注经济发展质量，重视地方资源的有效配置，去除对技术引进的依赖，增加高技术产业R&D投入，大力进行技术创新，发展有自主知识产权的高技术产业。服务业是经济增长的结果，不是原因，以服务业来替代传统制造业，忽视高技术产业的作用，是对经济规律的违背。

(3)地方政府在进行高技术产业R&D投入决策时，要避免急功近利思维。当前地方政府衡量高技术产业R&D投入的一个重要标准是高技术产业R&D产出，希望能在短期内获得较多数量的技术成果，甚至把前期的R&D产出作为衡量R&D投入的唯一标准。然而，这种思维对于技术创新是极为不利的，将导致技术创新追求短期成效，甚至出现虚假的技术创新成果。技术创新在促进经济发展方面具有不受规模回报约束，不会出现边际递减，反而会出现边际递增等特征。目前我国许多地区属于技术模仿阶段，原创性技术缺失，R&D人力资本积累不足，地方政府必须纠正以技术产出作为衡量R&D投入标准的错误认识，要依据地方实际情形分配R&D经费来促进高技术产业的发展。