科技创新对居民消费水平的影响——基于长江经济带的实证研究

周文俊 潘 婷

（安徽大学，安徽 合肥 230601）

一、引言

如今，科技创新能力已成为国家实力最关键的体现。在经济全球化时代，一个国家具有较强的科技创新能力，就能在世界产业分工链条中处于高端位置，就能够拥有重要的自主知识产权而引领社会的发展。改革开放30多年来，我国经济总量已经跃升为世界第二，但是，我国经济在许多领域的发展大而不优、大而不强，我国的发展正面临着严峻的挑战。目前，我国依靠低成本资源和要素投入形成的驱动力明显减弱，迫切需要更多更好的科技创新为经济发展注入新动力。为保持我国经济持续健康发展，加快科技创新已成为必然选择[1]。

无论是源于新古典增长理论还是内生经济增长模型，科技创新对经济增长的核心推动作用已得到学界的普遍认可[2]。科技创新对经济增长的促进作用将通过助推国民经济增长的三驾马车（投资、消费和出口）予以体现。然而，在现行的世界经济体制下，经济运行的不确定性增加、潜在的风险加大，过度依赖投资和出口拉动经济增长是难以持续的，消费才是拉动国民经济增长的第一动力。因此，我国应该实现从投资主导型经济向消费主导型经济的转变，但是我国的居民消费水平远远没有达到这一预期。上世纪80年代我国最终消费占GDP的比重为62%，到2016年已降至53.6%。居民消费率从1991年的48.8%下降至2015年的37%，远低于58%的世界平均水平。当前，我国消费市场潜力的释放还存在很多阻碍。

传统的消费理论认为居民消费水平受收入、利率、通货膨胀、政府支出等因素的影响，事实上，产品结构及性能、资源环境、风俗习惯等因素同样影响居民的消费决策。换言之，当科技创新通过一定的路径作用于影响居民消费的诸多因素时，由科技创新拉动居民消费水平的提升便成为一种可能。纵观历史，每一次科技革命都向人类证明科技进步将催生新的生产方式、新的能源和新的产业，并且在质与量的方面创造出新的需求。然而科技革命的发生并非是偶然的，科技创新的不断出现与发展正是科技革命发生的必然前提[1]。由此，如何让科技创新有效的促进居民消费释放，并以此逐步形成支撑未来我国经济稳定增长的内生动力，便成为一个亟待解决的现实命题。

基于此，同时考虑到长江经济带对于我国经济的协调发展起到至关重要的作用[3]，本文选择了长江经济带11个省市2007-2016年的数据实证检验科技创新对于居民消费水平的影响。显然，科技创新对于消费升级、消费水平增长以及消费结构优化的促进作用已被学界所认可。然而在对已有的相关文献进行梳理时发现，关于科技创新和消费的研究成果十分丰硕，但是鲜有学者研究科技创新与居民消费增长之间的内在传导机制，而这正是深入理解科技创新拉动居民消费提升的关键所在。另一方面，现有文献的研究方法多数停留在规范性层面，利用计量模型实证分析科技创新与居民消费水平之间的关系以及城乡差异的文献少之又少。本文首先利用长江经济带11个省市2007-2016年的面板数据构建计量模型，实证检验科技创新对居民消费水平增长的影响，然后分别研究科技创新对城镇居民和农村居民消费水平的影响，并将结果进行对比分析，最后得出结论并提出相关的政策建议。

二、指标选取、模型构建与数据说明

（一）模型构建与指标选取

根据面板数据特性，同时借鉴靳涛，陶新宇(2017)[4]、蔡强，田丽娜(2017)[5]、金晓彤，黄蕊(2017)[6]以及赵和楠，万甘忆(2013)[2]的研究方法，构建如下面板数据模型：

其中i代表地区即长江经济带11个省市，t代表年份即2007-2016年，Consumptioni,t表示消费水平（包括居民消费支出水平（y）、城镇居民消费支出水平（y1）和农村居民消费支出水平（y2）），是模型中的被解释变量。解释变量分别为技术合同成交金额（TCAi,t）、万名人口发明专利拥有量（PIOi,t）、规模以上工业企业R&D人员全时当量（RDPi,t）和R&D经费支出（RDi,t）。Controli,t为控制变量，包括居民人均GDP（PCgdpi,t）、人均政府保障型指出（GSi.t）和居民消费价格指数（CPIi,t）,ai为截距项，εi,t为误差项。

（二）指标与数据说明

首先对所获得的指标数据进行处理，各主要变量的描述性统计如表1。

关于指标的选取以及数据处理有几点需要说明：

第一，关于被解释变量，选择居民消费支出水平、城镇居民消费支出水平和农村居民消费支出水平三个被解释变量，分别做解释变量对他们的影响分析，旨在获得解释变量与被解释变量之间的内在关联并进行城镇与农村的对比分析，这正是本文所要研究的主题，契合本文的研究主旨。

第二，关于解释变量，科技创新的度量指标各省市有所区别，本文综合了长江经济带11个省市各自的科技创新衡量指标，同时考虑到数据的可获取性选择了技术合同成交金额（TCAi,t）、万名人口发明专利拥有量（PIOi,t）、规模以上工业企业R&D人员全时当量（RDPi,t）和 R&D 经费支出（RDi,t）四个解释变量。

表1 变量描述

第三，关于控制变量，根据消费经济学的理论，影响居民消费行为的因素主要有三大类，即经济因素（如收入水平、物价水平等）、环境因素（如宏观经济社会环境、对未来风险预期等）和消费者自身因素（消费习惯、认知能力等），其中对居民消费行为构成主要影响的是经济因素和环境因素。因此本文选择经济因素和环境因素两大类中的三个变量作为控制变量，分别为人均GDP、人均政府保障型支出和居民消费价格指数。

第四，关于变量数据的处理，本文所有变量数据来源于长江经济带各省市统计年鉴、国民经济与社会发展统计公报以及科技统计公报。其中，三个被解释变量（居民、城镇居民、农村居民消费支出水平）、技术合同成交金额、规模以上工业企业R&D人员全时当量、R&D经费支出、人均GDP以及居民消费价格指数均可直接获取。其余变量的数据不可直接获取，处理方法为：万民人口发明专利拥有量由发明专利授权量与居民总人口比值确定；人均政府保障型支出由“医疗卫生支出”和“社会保障和就业”支出加总平均所得；对于数据中的少数几个缺失值使用拉格朗日插值法补齐。此外，三个被解释变量（居民、城镇居民、农村居民人均消费水平）、人均GDP以及人均政府保障型支出均经过价格指数进行平减，以消除价格因素的影响。

接下来作出被解释变量居民消费水平在11个省市的时间趋势图即图1。从图1中可知虽然不同省市的居民消费支出水平均随时间而增长，但变化的趋势与时机不尽相同。居民消费水平的这些省际差异有助于估计影响居民消费水平的因素。

图1 11个省市居民消费水平的时间趋势图

三、实证检验与结果分析

本文使用Stata12.0软件基于长江经济带11个省市2007-2016年的面板数据进行实证检验。首先利用Breusch-Pagan LM检验在混合效应和随机效应进行检验，结果拒绝混合效应模型，随后进行hausman检验比较固定效应和随机效应的适用性，结果拒绝随机效应模型。因此本文采用固定效应模型进行科技创新对居民消费水平影响的实证分析，结果如表2。

回归结果（1）仅仅是考察技术合同成交金额、万名人口发明专利拥有量、规模以上工业企业R&D人员全时当量以及R&D经费支出对居民消费水平的影响。不难发现，万名人口发明专利拥有量和R&D经费支出与居民消费水平显著正相关，规模以上工业企业R&D人员全时当量与居民消费水平呈现负相关，而技术合同成交金额对于居民消费水平提升的促进作用并不明显。结果表明，随着发明专利拥有量的增多和R&D经费支出的增加会在一定程度上促进居民的消费。发明专利的增加表明长江经济带的科技创新环境越来越好，而R&D经费支出的不断增加则是给科技创新提供源源不断的动力，因此，随着R&D经费支出和发明专利数的增加，大量的新品类、新服务、新模式涌现，进而开拓了消费市场刺激了居民消费水平的提升。技术合同成交金额虽然对居民消费水平的影响不显著，但也是有一定的正向作用，即技术合同成交金额的增加在一定程度上会促进居民消费水平的提升。技术合同成交金额的增加会带来许多创新资源的融合，进而推动优质产品与服务的普及，惠及更多消费人群，扩大消费需求。

接下来，在模型（1）的基础上我们分别引入控制变量人均GDP、人均政府保障型支出和居民消费价格指数，通过回归组合（2）—（5）来探讨解释变量对居民消费水平的影响。我们尝试了将控制变量分别放入回归方程（2）、（3）、（4）和一起放入回归方程（5），其对主要解释变量均具有一定的影响。衡量回归方程解释能力的数值均有所提高，表明方程拟合较好。在回归模型（1）、（2）、（3）、（4）、（5）中，R&D 经费支出对居民消费水平都是正向影响，并且均达到显著的水平，而其他变量没有这样的效果，这表明R&D经费支出是促进居民消费水平提升的重要影响因素，科技创新促进居民消费水平提升的效果在很大程度上取决的R&D经费的支出情况。通过对比模型（2）、（5）可以发现控制变量中人均GDP是影响居民消费水平的主要因素，并且影响效果十分显著，这也正符合消费经济学中的观点。

表2 居民消费水平固定效应模型的实证分析结果

基于此，就长江经济带11个省市而言，科技创新对于居民消费水平提升的促进作用是显著的，这其中，R&D经费支出对于居民消费水平提升的贡献度最大，万名人口发明专利拥有量次之，在控制其他变量的条件下，R&D经费支出每增长1%，则会带来居民消费水平0.073 6%的增长，而万名人口发明专利拥有量每增加1%会使得居民消费水平提升7.613 7%。

接下来对比分析城镇和农村科技创新对居民消费影响的异质性。实证分析结果如表3所示。

表3中列出了固定效应模型和随机效应模型的回归结果，根据LM检验和Hausman检验的结果，选择固定效应模型进行分析。由上述回归结果可以看出，人均GDP无疑是影响居民消费水平的显著因素，而从科技创新的角度来看，不管是城镇居民还是农村居民，R&D经费支出仍然是影响居民消费水平的显著变量，科技创新对于居民消费水平的影响很大程度上取决于R&D经费的支出，但是就促进作用来看，科技创新对于城镇居民消费水平的促进作用要高于对农村居民消费水平的促进作用。

表3 城镇与农村居民消费水平的对比分析实证结果

四、结论与政策建议

本文基于长江经济带九省二市2007-2016年的面板数据，利用静态面板数据固定效应模型分析了科技创新对于居民消费水平的影响，并且对比分析了科技创新对于城镇居民和农村居民消费水平的影响。研究发现：R&D经费支出和万名人口发明专利拥有量对于居民消费水平提升的促进作用很明显，在逐步回归的过程中发现R&D经费支出对居民消费水平的提升一直表现出较强的促进作用。因此科技创新对于居民消费水平的促进作用主要依赖于R&D经费的支出。控制变量中，毫无疑问，人均GDP对于居民消费水平的提升有极大的促进作用。由模型的实证检验结果我们能够发现科技创新对于居民消费水平的提升具有显著的正向效应。同时科技创新对城镇居民消费水平提升的促进作用要高于对农村居民消费水平提升的促进作用。究其原因，一是长期以来各省市的R&D经费支出大多集中在城市，这种R&D经费支出的区域差异性导致了科技创新的消费拉动效应城市要大于农村；二是科技创新消费拉动效应的充分发挥须以一定的收入水平为前提，农村居民人均可支配收入要远小于城镇居民，因此农村居民由于收入限制仍以基础性消费为主。

基于科技创新对居民消费水平提升的促进作用以及对于城镇居民和农村居民消费水平影响的差异性，本文提出如下政策建议：

第一，继续加大财政对长江经济带地区R&D经费内部支出的扶持力度，R&D经费内部支出主要用于地区的基础科学研究，更多的表现为原始创新成果，因此经费投入强度越大越有利于经济的发展。

第二，在研发支出的投向上要适度增加长江经济带西部地区和农村地区的R&D经费支出，平衡R&D经费投入强度，以缩小地区间差异，尤其是缩小城乡差异，实现长江经济带东中西地区的协调发展。

第三，提高长江经济带的科技创新能力。上海作为全球影响力的科技创新和综合性国家科学中心，应充分发挥其在长江经济带中的龙头引领作用；推进合肥综合性国家中心的建设，加大打造中部地区科技创新基地；发挥西部地区科技创新合作对共建“一带一路”的先导作用，提高配置创新资源的能力。

第四，运用科技创新推动产品创新，进一步推动长江经济带消费品产业的发展。用科技创新带动产品创新、品牌创新，加强产业组织创新、商业模式创新，发挥企业家才能，进而让科技创新引领、创造和拓展新的需求，以满足居民消费结构升级的现实需要。

第五，要加大长江经济带科技创新对于农业的支持力度，深化农业科技体制改革，明确国家财政支持政策，加大实施乡村振兴战略，不断提高农业科技经费总投入占GDP的比重，依靠科技创新改善农机设备，加快农业生产和经营的现代化进程，以此来促进农村消费的释放。

第六，健全科技创新促进消费增长的体系。以《“十三五”国家科技创新规划》为蓝本，完善相关创新体系，实施创新驱动战略，进一步培育科技创新人才，加大科技创新的投入力度，活跃科技创新创业氛围，打通科技和消费的通道，提高科技创新促进消费增长的能力，发挥创新驱动的第一动力。