沈 琼,王少朋
(郑州大学 商学院,河南 郑州 450001)
十九大确立创新作为引领发展第一动力的重要地位,并提出要坚持创新驱动,大力加强国家创新体系建设,加快建设创新型国家[1]。2016年,美国研发投入强度达到2.8%左右,中国的研发投入强度仅达到2.11%,但在增速上,中国研发投入强度表现出了较高的成长性,目前已经超过欧盟15国2.08%的平均水平。随着“双创”活动的深入开展,中国科技创新整体实力显著提升,国际科技论文数量连续8年世界第二,仅次于美国,成为全球第二大质量论文贡献国,被引用次数达到世界第一。产业方面,大飞机创造新的中国高度,复兴号高铁展现了中国的实力,北斗展示了中国的精度,潜龙成就了中国的深度,5G关键的核心技术有望领跑全球。根据2018年《全球创新指数》报告显示,中国于2018年首次跻身全球创新指数20强,排名第17位。
经济新常态下,中国经济增长从高速向中高速增长转换,同时,大力发展新型产业成为制造大国向制造强国迈进的关键政策。据统计,我国高技术产业增加值2018年只占工业的13%,2017年是12.7%,2016年是12.4%,产业转型升级仍具有很大的上升空间。然而,我国区域发展不平衡,省市的先进制造业和高技术产业增加值占工业增加值最高达45%,最低的只有6%。部分地区仍然面临着产能过剩、产业发展存在价值链低端、资源配置不合理等现象,产业转型升级仍具有较强的急迫性。中部地区在全国区域发展中具有至关重要的地位,是我国“新四化”同步发展的重点区域。现阶段,中部地区经济发展相对落后,一二产业占比较高,三次产业结构比例仍停留在“二三一”阶段。2016年,中部地区第一产业占比10.5%,第二产业占比为45.4%比第三产业占比高1.3个百分点,产业转型升级的主要任务仍是大力发展第二产业,加速工业部门转型升级,适当发展第三产业。创新能带来技术进步,并将原有的生产要素重新组合,产生一种新的生产函数,最大限度的提高劳动生产率,直接带动产业转型升级。因此,研究技术创新、制度创新对中部地区产业转型升级效率的影响,了解如何运用创新要素加速中部地区产业转型升级进程是亟待解决的现实问题。
创新对产业转型升级的驱动路径分为两类。第一类是技术创新驱动。指为了满足市场需求和企业生产活动的需要,R&D经费、R&D人员、科研机构等在内的创新投入要素进行分工以及优化配置。技术创新的投入将带来创新成果的出现,而成果的转化又需要依赖地区良好的推广政策与市场环境。多环节的协同作用将最终带来地区技术创新水平的提高,从而促进地区由要素驱动和投资驱动形成的粗放型经济向低投入、低污染的集约经济发展,进而依靠技术创新提高生产效率,推动产业转型升级[2]。第二类是制度创新。在市场化的过程中,通过政策引导和支持企业等创新主体实施有效的技术创新活动,并与固定资产投资等其他相关因素共同促进地区产业转型升级[3]。总之,创新通过在良好的创新环境下推动创新投入转化为创新成果并提升技术创新水平,技术创新与其他相关因素在制度创新的大环境下共同推动产业的转型升级,从而带动经济高质量增长。
国内学者从两个视角讨论创新与产业转型升级之间的关联和创新对产业转型升级效率的影响。一是研究创新对产业间的转型升级,侧重研究三次产业结构比例不断高级化的过程。大多学者认为技术创新是产业结构升级的第一动力。周叔莲(2001)认为技术创新水平较低是导致我国产业结构升级缓慢最主要的原因[4]。章仁俊(2001)认为创新是通过系统的技术进步从而带动产业结构升级[5]。孔曙光等(2008)进一步指出,区域产业结构的升级实质上就是区域技术结构的向前演进[6]。但创新驱动产业结构升级不能只通过技术创新这一种方式实现。张银银等(2015)认为创新是一种系统工程,组织创新,商业模式创新等创新形式在产业结构升级进程中都起到了重要作用[7]。二是研究创新对产业内部转型升级的影响。多数学者认为科技创新直接促进产业转型升级。屠年松等(2015)采用省际面板数据进行实证研究,发现创新对高技术产业升级的影响大于金融发展水平,且这种影响在不同地区具有差异性[8]。周忠民(2016)以湖南省为例研究创新对产业转型升级的影响,得出技术创新是经济增长、产业结构调整的关键因素,但在依托技术创新驱动产业转型升级时要避免短期行为[9]。除此之外,部分学者认为制度创新作为一种间接因素对产业转型升级产生正向显著影响。金福子等(2017)阐述了制度创新促进产业转型升级的理论,并以此为依据采用省级面板数据进行实证研究,发现制度创新在促进产业转型升级的过程中具有地区差异性[10]。
通过对相关文献的分析可以发现,绝大多数都认为技术创新是产业转型升级的第一驱动。但是,同时研究技术创新与制度创新对产业转型升级的作用的文献较少。大多学者都认为产业转型升级进程中存在区域差异性,但对不同区域产业转型升级指标的选取方面没有考虑到这种差异性。本文在已有文献基础上,从三个方面进行拓展研究。一是考虑到产业转型升级进程中地区的差异性和中部地区工业化水平,以第二产业的转型升级来衡量中部地区产业转型升级进程;二是将创新分为技术创新和制度创新两个维度,并通过相关性分析,检验技术创新和制度创新对中部地区产业转型升级影响程度的大小;三是在相关性检验的基础上对付宏等(2013)所采用的传统DEA研究方法进行改进[11],剔除环境变量和随机干扰的影响,采用三阶段DEA的研究方法来分析产业转型升级的效率。
本文把产业转型升级作为被解释变量,创新作为解释变量。国内相关文献一般用产业结构层次系数、高新技术产业销售收入、二三产业产值比重、非农业产值等来测度产业转型升级水平[12]。由于本文是以第二产业的升级来衡量中部地区产业转型升级进程,所以采用规模以上工业企业新产品产值来衡量产业转型升级水平。创新分为技术创新和制度创新,结合数据的可得性,从技术创新成果的角度出发,选取国内三种专利有效量作为技术创新水平的衡量指标,一个地区的有效专利越多说明当地的技术创新水平相对较高。制度创新激发市场活力,关键在于如何正确处理“看得见的手”与“看不见的手”的关系[13],其实质就在于处理好政府与市场的关系,而市场中最重要的交易主体是企业,较高的政府研发投入容易滋生寻租现象不利于制度红利的释放和政府职能的转变[14]。同时,制度的创新能为各类企业消除体制约束,释放企业创新动力。因此,采用企业科研经费投入与政府科研经费投入的比值来测度制度创新水平,比值越高说明该地区企业在科研活动中的积极性越大,制度创新水平也越高。同时,引入对外经济贸易、人力资源、地区经济水平三个控制变量。对外经济贸易通过进口引进国外先进技术,利用出口扩大内需,促使资源合理分配进而促进产业转型升级[15]。人力资源是推动经济发展的基础,优质的劳动力直接作用于生产资料,带来高水平的技术和管理水平,直接带动产业转型升级。地区经济水平是产业转型升级的重要保障,高的经济发展水平能提供较多的研发资金。结合数据的可得性,分别采用地区进出口总额、每十万人口高校平均在校生、地区生产总值来衡量。
本文将数据构建为平衡面板数据集,原始数据均来自2009-2017年的《中国统计年鉴》《中国科技年鉴》《中国工业统计年鉴》和国家知识产权局,并列出所有数据的统计性描述(见表1)。值得注意的是,山西、江西两省第二产业的发展处于较低水平,江西省的工业企业新产品产值于2013年达到顶点之后呈现下降的趋势。通过创新水平的变动可以看出,中部六省的国内三种专利有效量逐年增高,表明中部六省的技术创新水平发展渐好。制度创新水平除山西省外均呈现出上涨的趋势,表明其余五省企业创新积极性不断攀升,而山西省的制度创新水平呈波动态势。
表1 变量统计型描述
分析创新与产业转型升级的相关性,建立如下模型:
ISit=∂0+∂1qit+∂2giit+∂3xmit+∂4hrit+∂5pgdpit+εit+ηt+υi
(1)
其中,i=1,2,…6代表中部六省,t=1,2,…9代表时期。isit、qit、giit、xmit、hrit、pgdpit分别代表第i个省份t时期的工业企业新产品产值、国内三种专利有效量、制度创新水平、地区进出口总额、每十万人口平均高校在校生、地区生产总值。相关性检验之前对所有数据均采取对数处理。为测度创新对产业转型升级的效率值,建立投入导向下的BCC模型:
(2)
其中,j=1,2,…6代表中部六省,X,Y分别是投入、产出向量。若θ=1,S-=S+=0,则决策单元DEA有效;若θ=1,S+≠0,或S-≠0,则决策单元弱DEA有效;若θ<1,则决策单元非DEA有效。
根据以上分析提出以下主要假设:①技术创新和制度创新均对中部地区产业转型升级有显著正向影响。②创新对中部地区产业转型升级的效率没有达到最优水平。③制约中部地区产业转型升级效率的因素在各省份之间具有差异性。
本文采用的是中部六省时间跨度为9年的面板数据,截面的个数小于时间的个数,为了避免面板单位根造成序列不平稳而导致回归结果失效,需要先进行面板单位根检验以确定数据的平稳性。如果是同阶单整的几个变量,可以用协整检验来验证是否具有长期协整关系。从检验结果(见表2)可以看出,原始数据中的制度创新gi通过了单位根检验,其余变量均没有通过单位根检验,把其余变量一阶差分之后均能通过ADF检验,PP检验,LLC检验,且显著性水平都比较高,根据少数服从多数的原则,本文认为这些变量一阶差分不存在单位根,同为I(1)序列。为了确定序列之间是否具有长期的协整关系,需要对序列之间进行协整检验(见表2)。本文采用的是建立在Engl-Granger二步法检验基础上的Pedroni检验,检验结果在1%的水平下拒绝了不存在协整的原假设,可以判定变量间存在长期的协整关系。
表2 单位根检验
注:*、**、***分别表示表示在1%、5%、10%水平下显著,括号内为t统计量的概率值。
相比于时间序列数据模型和截面数据模型,面板数据模型由于其样本的增大可以显著的增加自由度,降低变量之间的多重共线性,减少模型的估计误差,使得统计推断更加有效,回归之前需要对模型的选择进行判定。首先,利用F检验来判定采用混合效应模型还是固定效应模型,再接着,运用Hausman检验判断是采用固定效应模型还是随机效应模型,确定模型之后再进行回归。考虑到方程间的误差项存在异方差和同期相关,确保模型估计的有效性,本文使用EGLS(cross-section SUR)的估计方法,并给出三类模型(固定效应、随机效应、混合效应)的估计结果(见表3),模型的检验和回归均由Eviews8软件来完成。
表3 面板模型回归估计结果
注:*、**、***分别表示表示在1%、5%、10%水平下显著,括号内为系数估计标准差。
从表3中可以看出,模型设定检验的F统计量的值为44.346,大于1%水平下的临界值。Hausman检验Chi-Sq值为84.844,概率P为0.00,在1%的水平下拒绝了采用随机效应模型的原假设,应当采用固定效应模型。为了验证上一步回归分析结果的稳健性,进一步证实技术创新与制度创新水平与产业转型升级相关关系的真实性,本文采用替换控制变量的方法进行稳健性检验。选择固定资产投资、外商直接投资、居民消费水平三种变量对控制变量依次替换并构建三种模型,回归所采用的方法和上一步相关性检验的方法相同。模型1用固定资产投资替换地区经济水平,模型2用固定资产投资和外商资产投资替换地区经济水平和对外经济贸易,模型3用固定资产投资、外商直接投资、居民消费水平对三种控制变量同时替换。表4中的结果表明,替换模型控制变量之后的回归结果与前文检验结果基本一致,技术创新与制度创新对产业转型升级仍有显著的正向影响,因此,相关性检验结论是稳健的。
从回归结果(固定效应)中能够看出,创新指标均在1%的水平下显著,说明技术创新和制度创新均对中部地区产业转型升级均有显著影响,这与本文假设1一致。其中,创新指标中影响产业转型升级程度较强的是制度创新,制度创新每提高1%的水平,工业企业新产品产值增加0.3831%,这说明研发活动中企业主导地位的提高能够激发市场活力促进产业转型升级,应当继续发挥制度红利,提高企业在研发活动中的积极性和主导性。技术创新每提高1%的水平,工业企业新产品产值提高0.2254%的水平,应当加强技术创新成果的孵化,并强化技术创新成果的推广应用。除此之外,对外经济贸易、人力资源、地区经济水平均对中部地区产业转型升级有显著的正影响,其中对外经济贸易的系数最小为0.1596,说明中部地区产业转型升级进程中对国际经济贸易的依赖比较小,国际化水平仍处于提升阶段。
表4 稳健性检验结果
注:*、**、***分别表示表示在1%、5%、10%水平下显著,括号内为系数估计标准差。
Fried(2002)认为管理无效率、环境变量和随机噪声三种因素会影响传统DEA模型对决策单元效率的分析,并将环境变量、随机噪声引入DEA模型,以分离这三种因素的影响[16]。陈巍巍等(2014)认为,三阶段DEA模型应用了随机前沿分析理论,将传统DEA模型中的环境因素和随机干扰的影响剔除,使模型分析更准确[17]。如何剔除环境和随机影响是三阶段DEA模型的关键。首先,第一阶段应用传统DEA模型对各个决策单元进行分析,得出效率值和投入产出的目标值,再通过目标值计算出各个决策单元的投入或产出的松弛变量。其次,在第二阶段,利用随机前沿模型,将松弛变量对环境变量和混合误差项进行回归,同时将松弛变量分解为环境因素、管理无效和统计噪声三种因素,并根据所得结果调整原始投入值。松弛变量是理想投入与实际投入的差额,而外部环境因素、随机误差、内部管理因素则是造成这种差额的主要原因。最后,通过DEA分析,重新输入调整后的投入值,得到的结果就是剔除了环境和随机影响的更准确的效率值。调整公式如下:
(3)
运用投入导向的BCC模型对2008—2016年中部六省创新促产业转型升级的综合效率水平分析结果如表5。
表5 第一阶段DEA综合效率值
总体来说,中部六省创新对产业转型升级的效率均没有达到最优水平,有待进一步提高。从均值来看,湖北省的效率最高,山西省的效率最低。在没有剔除环境因素和随机噪声的影响下,湖南省达到效率前沿面的次数最多,并且从2014年起在六省中排名最优,而江西、山西两省产业转型升级的效率呈现出逐年下降的趋势。
第二阶段是利用SFA模型对松弛变量和环境变量进行回归,剔除环境因素和随机干扰对原始投入的影响。环境变量是指对投入冗余有影响但不在样本主体可控范围,与控制变量的选取原则基本一致。仍然选用地区进出口总额、每十万人口平均高校学生人数和地区生产总值作为环境变量,分别将第一阶段DEA分析结果得到的技术创新松弛和制度创新松弛作为随机前沿模型的被解释变量,环境变量为解释变量,使用Frontier 4.1软件进行回归估计(见表6),在进行回归之前对数据均采取对数处理。结果显示,LR检验通过1%水平下的显著性检验,说明采取SFA模型是有效的,sigma-squared值和gamma值在1%水平下显著,且gamma值分别0.401和0.546,说明除管理无效率以外的因素也会导致投入松弛,进行环境和随机干扰的剔除是有必要的[18]。
从模型的回归系数来看,大部分系数估计是显著的,正的回归系数表示环境因素增加了投入松弛,增加了投入浪费,负的回归系数表示环境因素减少投入浪费。进出口总额的系数均为正值,说明对外经济贸易的扩张会增加技术创新和制度创新的浪费,不利于创新促产业转型升级效率;每十万人高校平均在校生的增加对技术创新松弛变量和制度创新松弛变量的系数均为负值,说明人力资本的增加能够减少创新资源浪费。地区GDP的系数均为负数,说明地区经济水平提高将减少技术创新和制度创新的浪费,有利于产业转型升级效率的提高,这可归结为经济水平提高所带来的外溢效应,一个地区的经济水平越高,其对应的基础设施建设更加完善,在人才吸引等方面更具备竞争力,对创新的有效利用有正向保障作用。
表6 第二阶段SFA估计结果
注:*、**、***分别表示表示在1%、5%、10%水平下显著,括号内为系数估计标准差。
将调整后的技术创新和制度创新数据重新运用DEAP2.1软件进行回归,得到剔除环境因素和随机干扰因素下的产业转型升级效率,结果分别见表7、表8和表9。
比较第三阶段DEA综合效率(表7)与第一阶段综合效率(见表5),发现:各省2008—2016年综合效率均值均小于第一阶段综合效率均值。说明外部环境和随机干扰因素给中部地区产业转型升级带来了正的影响,剔除之后反而会降低效率,同时也证实了中部地区产业转型升级没有达到最优水平。这与本文假设2一致。中部六省调整之后的综合效率均值排名发生了变动,湖南省的综合效率超过湖北省排名第一,说明在第一阶段DEA结果中湖北省比湖南省更依赖外部环境的影响,而非创新活动本身的贡献,剔除环境影响后,效率下降幅度超过湖南省。从各个省份的效率变动情况来看,除山西省和安徽省之外,其余四省的综合效率值均表现出逐年上升的趋势,且湖南省2015年以后效率达到前沿面。
表7 调整后的DEA综合效率
DEA回归分析将综合效率分解为纯技术效率(见表8)和规模效率(见表9),从整体结果中可以看出中部六省的纯技术效率普遍较高,而规模效率普遍偏低,可以认为整体规模效率偏低是造成中部地区产业转型升级效率较低的主要原因。从各个省份综合效率分解值可以看出,省际间制约产业转型升级效率的原因具有差异性,这与假设3一致。
表8 调整后的DEA纯技术效率
表9 调整后的DEA规模效率
中部六省制约产业转型升级效率的因素主要体现在如下两个方面。
一是以规模效率为主制约产业转型升级效率,如山西省、江西省、湖南省。从调整后的规模效率结果来看,山西省和江西省的规模效率一直在中部六省中处于最低水平,且规模效率远远小于纯技术效率,说明规模效率是制约这两省效率偏低的首要原因。山西省的规模效率常年处于较低水平,而纯技术效率值却保持在高位,可以认为山西省综合效率排名较低是由于规模效率较低导致的,提高产业转型升级效率应当把扩大创新规模,提高规模效率作为首要目标;江西省的规模效率值虽然偏低,但呈现出上升的趋势,而纯技术效率值于2015年下降幅度较大,在提高规模效率的同时应当警惕纯技术效率的下降。此外,湖南省的规模效率水平虽在六省中排名最高,但从结果中可以看出,2013年以前,湖南省纯技术效率水平远远高于规模效率水平,表明制约湖南省产业转型升级效率的因素是规模效率,这种状况从2013年得到改善,且近两年均位移到效率前沿面,表明当前湖南省创新效率较好。
二是规模效率和纯技术效率共同制约产业转型升级效率,如河南省、湖北省、安徽省。从调整后的纯技术效率结果来看,三个省份的纯技术效率虽然普遍高于规模效率,但效率值随时间波动较大,而规模效率呈现出逐年上升的趋势,且上升幅度较大,2016年的规模效率值均超过纯技术效率值。可以认为,当前这三个省份在提高产业转型升级效率方面应当以纯技术效率的提高为主,同时警惕规模效率回落。
研究结论:①创新对中部六省产业转型升级具有积极的推动作用,主要体现在技术创新和制度创新两种因素直接作用于工业部门,促进工业企业新产品产值的提高,推动第二产业的转型升级,同时,制度创新对产业转型升级的作用大于技术创新的作用。②中部地区创新促产业转型升级的效率普遍偏低,外部因素对产业转型升级效率的提升有正向作用,创新对产业转型升级的作用没有达到最优水平,存在帕累托改进。③中部地区各省产业转型升级效率偏低的原因具有差异性,制定产业转型升级效率提升政策时应当结合本省具体情况,分别从规模效率和纯技术效率的角度制定产业转型升级政策。
根据以上结论,提出以下中部地区创新促产业转型升级的相关建议。
①加强经济体制、科技体制改革,通过制度创新来激发市场活力,提高企业研发积极性。中部地区应当积极响应智慧城市建设,大力发展高技术产业,根据自身资源禀赋以及产业基础,采用新技术改造传统产业,以大数据、智能化引领产业的转型升级,加速信息化与工业化的深度融合。加快推进以科技创新为核心的全面创新,统筹推进制度创新、管理创新、商业模式创新、业态创新和文化创新,加快新旧动能转换,提升中部地区创新力和竞争力。
②根据各省差异,在技术效率较低的省份鼓励传统企业积极引进先进技术升级过剩产能,以最快速度达到引进、吸收、再创新,引进的同时政府应当完善服务体系,为企业创新提供信息资源和数据支撑;在规模效率较低的省份应当重点增加新兴产业的战略布局,加速科研成果产业化,利用财政税收政策促进高新技术产业集群,强化产业集聚效应,提升规模经济[19]。同时,搭建科技市场平台,增强创新空间集聚效应,拉动创新要素向企业集聚,提升企业创新能力,推动产品创新、工艺创新、模式创新等创新模式的多样化,深化产学研协同创新,促进核心技术市场化,实现工业质与量同时发展。
③坚决淘汰落后产能,加快企业特别是重化工企业技术改造,减少资源环境负担,引导落后产能升级为新动能。应当运用环保督查的倒逼机制,对违法违规长期不达标的落后产能实施关闭退出,企业在技术改造时要突出绿色低碳和智能化两个方面,严格控制污染排放量。同时,中部各省份在城市规划中要加大对工业转型升级的投入力度,对投入产出进行量化监督,并建立城市绿色评价体系,实现绿色制造业长效发展。
④利用网络协同优化中部六省创新资源配置,进一步加强产业转型升级。随着产业分工日益细化,单个企业难以解决较为复杂的创新活动,为优化资源配置,提升产业转型升级效率,中部六省应当着力打造一批网络协同制造公共服务平台,以不同创新主体为生产单元,利用互联网和大数据进行低成本信息交换与共享,实现资源充分利用。同时,针对当前网络协同制造技术薄弱、发展模式创新不足等问题,重点研发网络协同制造的核心软件,突破网络协同制造的关键技术,培育一批示范效应较强的智慧企业。