要素成本、科技创新与产业结构升级

张军

(西南财经大学中国金融研究中心，四川 成都 610072)

引言

长期以来，我国依靠着要素成本优势来实现经济增长，劳动力、生产资料等资源禀赋对我国工业企业和获取竞争优势有着巨大的影响，企业依靠着低价劳动力和生产资料在市场竞争中获取价格优势。但是随着要素成本的增加以及人们对消费产品质量的要求越来越高，生产成本增加和产品销量降低使得劳动密集型和资源依赖型企业在竞争中的优势不断减小。同时，科技创新作为新兴产业发展的重要动力，自主创新能力薄弱、产品科技含量低、产业发展成本高成为限制新兴产业发展的瓶颈。有效地促进传统产业转型升级、提升新兴产业科技创新水平是实现我国经济高质量发展的关键举措。

新经济增长理论认为经济增长源泉在于技术进步、人力资本和物质资本。产业结构升级作为转换经济增长动力的方式和要素成本、科技创新之间的关系一直为学术界所关注，是要素成本的上升倒逼产业结构升级，还是产业结构升级带来了要素成本的上升以及要素成本与科技创新之间的关系值得学术界研究，于是大量关于要素成本上升和科技创新的动力机制的观点相继被提出，更加凸显了要素成本和科技创新在经济增长和产业转型升级过程中的重要性。

本文致力于分析要素成本、科技创新和产业结构升级之间的关系，从而为改善我国现有产业结构以此带动经济增长提供相关建议。本文的研究思路是从新经济增长理论入手，构建联立方程模型，采用三阶段最小二乘法对模型进行系统化估计，以此分析要素成本、科技创新和产业结构之间的关系。

文献综述

一、产业结构升级含义

学术界对产业结构升级的研究主要是基于传统产业经济理论、指标体系构建和投入产出模型。产业经济理论认为产业结构从低级形态向高级形态转变的过程或趋势即为产业结构升级，具体表现为第三产业在社会产业结构中比重增加。配第—克拉克定理表明产业结构升级主要表现在劳动力在三次产业中结构变动，农业部门比重逐渐减少、工业部门比重先增加后减少，服务业比重逐渐增加。基于该理论，很多学者在衡量产业结构水平时，以三次产业增加值占总增加值的比重来衡量。其中，丁一兵等(2014)[7]基于三次产业增加值比重衡量的产业结构水平，发现融资约束的放松，促进了科技创新、带动了产业结构升级。

随着社会经济水平的提高，学者们对产业结构升级又赋予了新的含义。产业结构升级含义不仅包括第三产业增加值在整个社会产业增加值中比重的增加，还表现在资源利用的合理化、环境的优化、资源利用效率的提高、能耗的降低、劳动力就业等方面。基于对产业结构升级赋予的含义，大部分学者通过构建指标体系研究产业结构升级。其中，徐晔等(2015)[15]以霍夫曼比例指数、基础产业超前系数、第三产业产值比重、信息产业产值比重、智力技术密集型集约化程度、工业加工程度表示产业结构高度化，以产业结构比例、产业开放性、产业持续发展能力、产业结构协调化程度表示产业结构合理化，据此研究我国珠三角地区产业创新与产业升级的关系。

近些年以来，随着投入产出技术的发展，一部分学者在投入产出表的基础上考察产业结构升级。其中比较有代表性的胡秋阳(2016)[8]、李方一等(2018)[12]，Wang Zhi等(2017a)[5]提出对全球价值链的研究由出口阶段转向从生产阶段视角研究，基于前向联系(国内增加值去向)和后向联系(国内增加值来源)两方面对国内增加值进行分解，并在文章中提出生产链长度概念以此解释各个产业在价值链中的位置。

本文采用构建指标体系的方式衡量产业结构水平，综合考虑了产业增长、资源利用效率和资源环境三方面。这实际上是对前人研究方式的一个综合，但是这种综合并不是简单合成指数，而是分别从三个方面对产业结构升级展开分析。因此，与已有研究相比，本文采用多指标合成指数更具有解释力。

二、产业结构升级的影响因素

对于产业结构升级影响因素的研究，大部分学者是从科技创新、金融发展、政府职能、对外开放这四个角度分别进行分析。虽然各自的研究视角不同以及所采取的研究方法不同，对产业结构升级的影响因素的分析过程大不相同，但国内外大多数学者普遍认为科技创新是产业结构升级的主要动力。

大部分学者认为科技创新是通过提高社会劳动生产率，促进经济增长带动各行业产值增加，达到产业结构升级。Romer(1990)[3]在新增长理论的框架提出经济的增长是由科技创新推动的。Michael Peneder(2003)[2]研究发现科技创新影响了需求的收入弹性而对产业结构产生了影响。Varum等(2009)[4]指出人文科技创新有利于行业劳动生产率的提高，从而优化了产业结构。Lucchese(2011)[1]通过理论上分析，并对德国等六个国家实证分析得出行业间技术进步使得一国产业结构水平得到提升。国内学者大部分采用实证方式分析科技创新和产业结构升级之间的关系，主要方法有VAR、面板回归、分位数回归、GMM、投入产出模型等。根据黄茂兴和李军军(2009)[10]，通过技术选择和合理的资本深化,能够促进产业结构升级,提升劳动生产率,实现经济快速增长。

也有很多学者从供给端分析产业结构升级，其中大部分学者研究的重点在于要素成本和产业结构升级之间的关系。有些学者认为要素成本的降低不利于产业结构。其中，张杰等(2011)[16]指出要素成本的低估使得落后的产能仍然有利可图，从而降低了其他企业进行技术创新的动力，进而对产业结构升级产生抑制；纪雯雯和赖德胜(2015)[11]指出要物质和劳动低配、人力资本高是制约全要素生产率提升的原因，改善劳动力报酬后有利于全要素生产率的增长，进而促进产业结构升级；程晨和王萌萌(2016)[6]通过对我国上市公司的研究，认为劳动力成本上升有助于全要素生产率的提高，有助于企业转型升级。也有学者认为要素价格上涨对于产业结构升级产生不利影响。魏后凯和王颂吉(2019)[14]认为，要素价格上涨是导致我国现阶段的“过度去工业化”的原因之一,这会对我国经济增长、生产率提升、现代服务业发展和农业劳动力转移产生严重的消极影响。

综合来看，科技创新作为产业结构升级主要动力被学术界一致认可，但是要素成本和科技创新以及产业结构升级之间是怎样的关系仍存在不同的观点。本文的作用在于进一步对要素成本、科技创新和产业结构升级之间的关系进行研究，为我国产业结构升级、经济增长提供相关建议。

创新投入产出与我国各省市产业结构现状分析

章元等(2018)[17]利用中关村3万多个高新技术企业2001～2012年的数据研究发现，总体上政府补贴显著提高了创新经费支出、新产品销售收入和专利申请数量。李汇东等(2013)[13]采用2006～2010年我国上市公司数据研究发现，相比于股权融资和债权融资，政府补助更能显著提高我国上市公司创新投资。学者们的研究结果表明科技创新成果受到科技创新投入的影响，是个内生性变量。为进一步验证科技创新的内生性，本文采用典型相关分析从投入和产出的视角对科技创新进行分析。

一、创新投入产出分析

典型相关分析是研究两组变量之间相关关系的多元分析方法。它借用主成分分析降维的思想，分别对两组变量提取主成分U1和V1(分别为两个变量组中各变量的线性组合)，且使从两组变量变量提取的主成分之间相关的相关程度达到最大，而从同一组内部提取的各主成分之间互不相关，用两组分别提取的组成分的相关性来描述两组变量的整体相关关系。

为了研究创新投入与创新产出之间的关系，从国家统计局网站上选取我国2002～2016年财政支出(x1)、货币供应量(x2)、社会固定资产投资总额(x3)、社会融资规模(x4)、教育经费(x5)、社会零售商品总额(x6)作为影响科技产出活动的影响因素，以技术市场成交总额(y1)、专利申请数(y2)、专利授权数(y3)衡量科技产出活动情况，通过对这两组数据进行典型相关分析，选取特征值前两位得到的两对典型相关变量：

第一对(u1，v1)和第二对(u2，v2)典型相关系数为0.9994093和0.9667993，说明u1和v1以及u2和v2之间具有高度的相关性。u1为我国社会经济发展过程中宏观经济指标的线性组合，其中x1(财政支出)、x5(教育经费)、x6(社会消费品零售总额)较其他变量有较大的载荷，说明政府财政支出、教育经费的投入、社会零售商品销售总额对于我国科学科技创新起着主要的推动作用，而这三个动力因素相比较，社会零售商品消费总额对科技活动影响最大，其次是政府财政支出活动，接着是教育经费的投入。v1是科技产出的相关指标的线性组合，其中较大载荷的变量是y1(技术市场成交额)，说明技术市场成交额对于科技产出的贡献很大。

在第二对典型相关变量(u2，v2)中，u2为社会经济发展过程中宏观经济指标的线性组合，其中仍是x1(财政支出)和x6(社会商品零售总额)比其他变量有着较大的载荷，接着是x3(社会固定资产投资总额)和x5(教育经费)。v2是科技产出指标的线性组合，其中较大载荷的变量是y1(技术市场成交额)，说明技术市场成交额对于科技产出的贡献很大，其次是y3(专利申请授权数)。综合以上分析，可知我国科技产出活动中技术市场成交额和专利申请授权数与政府财政支出活动、社会零售商品消费总额有着密切的联系，政府财政支出与社会零售商品总额的增加都有助于科技产出的增加。

通过两对典型相关变量得分等值平面图1可以发现，第一对典型相关变量得分散点在一条近似直线上分布，第二对典型相关变量的得分散点分布有些偏离直线，但总体还是呈现了线性相关的关系，综合第一对和第二对典型相关变量来看，我国宏观经济活动对于科技产出有着稳定的影响。

图1 得分等值平面

二、我国各省市产业结构现状分析

对应分析是R型因子分析和Q型因子分析的结合，利用降维的思想达到简化数据结构的目的，可以通过二维图描述各种状态之间的相互关系。

为了分析我国各省市产业结构及产业发展情况，对我国各省市2016年三次产业增加值进行对应分析，揭示各省产业结构升级的特征。通过图22可知，我国经济特别发达地区北京市和上海市产业结构中第三产业增加值占比重较高，说明这两个地区主产业结构以高端服务业和高端科技型企业为主。其次是天津、浙江、江苏、广东、重庆、福建等省市产业结构中第二产业增加值占比较大，说明该地区产业结构中工业、制造业等第二产业仍是该地区经济发展重要推动力，而第三产业对于经济的推动还没有升级的主要地位。其中天津、浙江、江苏、广东产业结构中除了第二产业占很大比重，第三产业也有相当大的比例，说明这些地区既注重发展第二产业，也注重第三产业的扩张[18]，这些地区大部分是我国沿海经济发达地区，有着独特的地理位置优势，对外开放程度较高。以福建、内蒙古、安徽等地在发展第二产业的同时，第一产业也占有比较大比重，说明这些地区产业结构是以一、二产业为主。接着是以湖北、湖南、四川、甘肃、黑龙江、广西、新疆、云南、贵州为代表的地区产业结构中第一产业增加值占很大比重，第二、三产业增加值比重较低。还有以山西、辽宁、西藏为代表的地区，这些地区第一产业增加值正不断减少，第三产业增加值正在增加，第二产业增加值比较低，说明这些地区产业结构正由第一产业向第三产业转变，但这些地区第二产业发展比重较低。总体上看，我国大部分地区产业结构还是以第二产业为主，在经济发达的东部沿海地区，第二产业和第三产业占比都很高。以北京和上海为代表的特别发达地区，整个产业结构主要以高端服务业和高科技企业为代表的第三产业为主。

图2 各省市产业结构对应分析

实证设计

一、数据说明

1.产业结构升级指标

根据前文对产业结构升级含义的综述，一个国家或地区的产业结构水平可以从产业高端化、资源利用效率化和发展绿色化3三个角度进行衡量，分别表示产业结构升级后高端产业增长、对劳动力和自然资源的依赖程度降低、环境污染减少三个方面含义。

高端产业具有知识密集、科技含量高、资本投入高、附加值高、消耗低、污染低等特征，是高速度和长周期增长的产业，在国民经济产业体系或产业链条中占据控制或优势地位，其自身的发展会明显地带动下游产业和相关产业的发展，从而促进产业结构升级。黄斌和鲁旭(2014)[9]从五个方面对产业高端化的含义进行阐述。一是产业结构软化，表现为第三产业在社会经济中的比重不断提高，服务型经济的迅速发展；二是产业结构高科技化，高附加值、高科技含量的企业在社会中比重增加；三是产业结构开放化，各国及地区充分利用各自的资源比较优势，对外经济贸易得到迅速发展；四是产业竞争有效化，资源配置有效性和技术进步动力得到解放；五是产业发展信息化，信息技术在社会生产中得到广泛应用。因此，考虑到相关数据的可得性和与后续变量含义的重叠性，本文选取第三产业增加值占GDP比重表示产业结构软化特征，以单位高新技术企业创造营业收入反映产业结构高科技化，从这两方面综合反映产业结构高端化。

资源利用效率化包括对劳动力资源利用和对能源利用效率的提升，本文以国家全员劳动生产率表示劳动力资源的利用效率，以能源加工转换率表示能源的利用效率。产业结构升级后资源利用效率得到提升，从而对资源的依赖程度降低，所以该指标反映的是产业结构升级促进经济增长的内在要求。

发展绿色化表示在产业发展过程中对自然资源和环境破坏，以万元GDP排放污水、万元GDP排放二氧化硫表示对水资源污染和空气污染，以万元GDP能源消耗反映因能源需求对自然资源的破坏程度，当指标值不断减小时，表示因发展对自然资源和环境的破坏程度降低，属于绿色发展概念。

2.要素成本

要素成本包括生产成本和资本成本，本文分别选取固定资产价格、生产资料价格、消费品价格、劳动力价格衡量企业生产成本，以贷款利率和汇率水平衡量资本成本，以此分析要素成本的变化对我国产业结构升级的影响。

表1 变量说明与测算

3.科技创新

一国或地区创新产出主要和该国或地区的创新投入、创新环境相关系，创新产出描述了该国或地区潜在的创新能力，创新成效描述了该国或地区即时的创新水平。于是，本文分别选取创新投入、创新环境、创新产出和创新成效表示我国科技创新水平。同时加入社会总需求作为本文的控制变量，相关变量说明及测算方式如表1。

图3 各种生产成本价格变化

图4 劳动力价格变化

图5 创新投入和创新环境变化

图6 创新产出和创新成效变化

对各种价格指标以及创新指标进行描述，得到图3～6，从中可以看出我国消费资料的价格相对保持着平稳的趋势，变化程度不大。固定资产价格和生产资料的价格波动幅度较大，且在2015年后有着迅速地增长。劳动力价格、创新投入、创新环境改善、创新产出和创新成效整体保持平稳的增长趋势。

二、模型建立

本文构建成本—创新—产业结构升级联立方程模型，具体如下：

表2 回归结果

其中，Inn_IP方程用于分析各种要素成本对创新投入的影响，Inn_E方程用于分析各种要素成本对创新环境的影响，Inn_OP方程用于分析创新投入、创新环境对创新产出的影响，Inn_Ef方程用于分析创新产出和创新成效之间关系，Inn_G方程、Inn_X方程、Inn_E方程分别用于分析创新成效、生产成本、资本成本和消费需求对产业高端化、资源利用效率化和发展绿色化的影响。

三、模型估计

1.估计方式选取

本文选择采用三阶段最小二乘对模型进行估计，相比较OLS估计和二阶段最小二乘估计，此估计方法的优势在于考虑了变量的内生性和各单独方程误差项之间的联系，是一种系统估计方法，适用于联立方程模型的估计。

2.联立方程组识别检验

通过建立联立方程组模型分析科技创新、要素成本对三种产业结构的影响之前，需要考虑联立方程组的识别问题。本文构建的模型中含有7个内生性变量和7个方程，可以从系统中的不含该方程外的所有变量的系数矩阵中构造出一个6×6阶的非零行列式来，根据联立方程组可识别秩条件判别法则，可知该模型是可以识别的；模型中第一、二个方程含有1个内生变量，6个前定变量，模型中含有9个前定变量，根据联立方程组模型的阶判别条件，可知第一、二方程式是过度识别的(9-6＞1-1)，同理可以判断第三至第第七个方程式是过度识别的。

四、结果分析

对联立方程模型采用三阶段最小二乘估计，得到结果如表2，从回归结果中看以看出：

1.在创新投入(Inn_IP)回归方程中，生产资料价格上涨对创新投入之间起着负向作用，表明生产资料价格上涨不利于创新投入的增加；劳动力价格对创新投入起着正向作用，表明劳动力价格上涨有助于创新投入的增加。这其中原因可能在于生产资料价格上涨企业用于生产的成本随之增加，短期内可用于创新投入的资金相对来说减少，劳动力工资水平的提升促进了劳动力从事科研活动的积极性，有利于企业生产技术水平提高，表现为对创新投入的增加。利率水平和汇率水平4的提高，均不利于创新投入的增加。利率水平的提高使得企业资本成本增加，减少了企业从资本市场获取的资金，从而不利于创新投入的增加；汇率水平增加对于处于价值链低端的出口型企业仍有利可图，依靠着人民币贬值在国外市场获取价格优势，这间接抑制了企业从事创新活动，不利于创新投入的增加。

2.从创新环境(Inn_E)方程看，固定资产投资价格的上涨对创新环境起着负向作用，表明社会固定资产价格上涨不利于创新环境的提升；生产资料价格和劳动力价格对创新环境均起着正向作用，且劳动力价格提升的作用效果更大。这其中的原因可能在于社会固定资产价格的上涨抑制了社会经济主体的投资，降低了创新的热情，不利于创新环境的改善。生产资料价格上涨在短期内企业会降低对创新的投入，企业在短期行为中可能会仍然获得利润。但从长期过程看，行业内竞争加剧，其他企业在技术上、资源利用效率上的提升使得未从事创新的企业利润空间逐渐降低，企业为了获得竞争上的优势，必然会寻求技术上创新，改善生产技术降低对生产资料的消费来获取利润，从而对创新环境改善起着正向推动作用。相比生产资料价格对创新环境的间接性改善，劳动力价格提升对创新环境的改善是一种直接性推动，企业将劳动力工资水平和研发成果挂钩，提升了科研人员对科技创新的热情，有助于创新环境改善。

3.从创新成果(Inn_OP)方程看，创新环境和创新投入对创新成果均起着正向作用，且创新环境的改善对创新成果的作用效果更大。因此，从政府和企业的角度来说，改善整个社会创新环境对于一国或地区、企业来说更为重要，好的创新环境比直接增加创新投入更有效果，不断改善创新环境，加强知识产权的保护，保证创新人员的合法权益得到保护，促进资源价格的合理性来避免粗放型资源消耗对科技创新动力的抑制作用。

4.从产业高端化(Ind_G)方程看，汇率、创新成效、总消费水平对产业高端化均起着正向推动作用，生产成本增加对产业高端化起着负向推动。产业高端化与科技创新直接关联，创新成效增加表明科技创新产出在实体经济中的应用所带来的经济效益的增加，有助于高端产业在社会比重中增加；汇率水平虽然对创新投入和创新环境的改善存在负向作用，但是从整体上对于还是有利于产业高端化，因为在总量上对我国对外经济发展起着正向作用，从而影响产业高端化；从整体层面看，生产成本的增加不利于产业高端化，成本的增加使得企业企业经营负担加重，对于初创型高新技术企业更是如此，不利于高端产业的增长。

5.从资源利用效率化(Ind_X)方程来看，利率水平的提高和创新成效的增加对资源利用效率的提高均起着正向促进作用，生产成本的增加不利于资源利用效率的提高。其中原因可能在于利率水平提高，使得企业更加重视资金的使用和基于对盈利性的考虑会将资金以最优方式投资，从而带来资源利用效率的提升。综合考虑固定资产价格、生产资料价格、劳动力价格和消费资料价格上涨后，生产成本的上升对于创新成效产生抑制作用，使得科技创新作用产业结构升级的效果减小。

6.从发展绿色化方程看，汇率水平和消费对绿色发展的系数均为正，表明汇率水平提高使得资源和环境的消耗5增加，这其中原因在于汇率水平的提高，使得人民币贬值，导致出口企业中粗放式生产严重，对资源和环境的破坏增加，阻碍绿色发展过程。科技创新和生产成本的增加有助于降低资源消耗和环境污染，对绿色发展起到推动作用。创新带来资源利用效率提升，降低了资源消耗和环境污染，生产成本的增加使得企业以提高生产技术来减少相应的生产资料投入，使得企业从粗放式生产变为集约型生产，有助于绿色发展。

7.总的来看，将各种要素成本变动对创新投入的影响系数为0.29616，对创新环境的影响系数为1.01657，从而对创新成效的影响系数为0.88498，进而对产业结构高端化、集约化和绿色化的间接影响为1.67489,而要素成本对产业结构高度化、集约化和绿色化的直接影响为-0.324810。因此,总的来看要素成本对产业结构的影响系数为正，促进产业结构趋向高端化、集约化和绿色化。

结论与建议

一、结论

文章对产业结构升级后，整个经济社会呈现的状态以及内在要求的三个方面(产业高端化、资源利用效率化、绿色发展化)对产业结构升级进行描述，然后构建要素成本、科技创新和产业结构升级的联立方程组，采用三阶段最小二乘对所构建的联立方程组模型进行回归，来分析所研究的问题。得到以下主要结论：

1.科技创新水平和要素成本高度关联，劳动力价格的上涨对我国科技创新水平的提高起着重要的推动作用。劳动力价格的上涨激发了劳动者科技创新的热情，使得企业增加创新投入，改善了创新环境，是科技创新产出的重要的影响因素。生产资料价格上涨，减少了企业可用于科技创新的资金，但在长远看会改善整体创新环境。

2.固定资产价格的上涨不利于创新环境的改善，从而对科技创新产生限制作用。固定资产价格对于创新投入并没有显著的影响，但会显著地恶化创新环境的改善，从而不利于科技创新。

3.科技创新、要素成本和产业结构调整之间高度关联，共同促进产业结构趋向高端化、集约化和绿色化。要素成本增加，使得增加了创新投入改善了创新环境，促进科技创新水平提高，间接的促进产业结构高端化、集约化和绿色化。同时要素成本的增加使得企业负担加重，对产业结构产生负向直接作用。综合来看，要素成本对产业结构升级的间接促进作用大于负向直接作用，有助于产业结构升级。

二、政策建议

基于以上分析结论，为促进我国科技创新水平的提高和产业结构升级提供以下建议：

1.促进劳动力工资水平不断合理化，逐渐提高社会各行业的工资待遇水平，避免因劳动力价格的低估对科技创新产生抑制作用。发挥好提升劳动力工资促进科技创新的机制，将劳动力工资水平和创新成果相挂钩，激发科技创新热情。

2.防止固定资产价格过快上涨，特别是稳定房地产价格，避免因固定资产价格上涨对科技创新环境的不利，导致科技创新成果减少。

3.发挥好科技创新带动产业升级的主要作用，促进要素价格稳定提高，发挥要素成本对产业结构升级的间接作用，避免因要素价格过快上涨对产业结构产生较大的负向作用。因为要素价格作用科技创新间接促进产业结构升级需要一段时间才能发挥作用，而要素价格作用产业结构升级的直接作用在短时间内便可发挥作用，因此需要防止要素价格过快上涨的负面作用，保证要素价格稳定提升的趋势。

注释

1.横纵坐标单位为1.

2.横纵坐标单位为1.

3.分别对各指标采用因子分析的方法，合成产业高端化、资源利用效率化、发展绿色化指数。

4.美元兑人民币汇率提升，表示人民币贬值。

5.从变量指标看，绿色发展过程其实是当Ind_E指标数值不断减小，当其数值增加表示对资源消耗和环境破坏增加。

6.-0.0943+0.7452-0.0957-0.2591=0.2961.

7.-0.0492+0.0712+ 0.9842+0.0676-0.0573=1.0165.

8.(0.2961＊0.1720+1.0165＊0.8224)＊0.9977=0.8849.

9.0.8849＊(0.7570+0.1351+1.0005)=1.6748.

10.0.2086-0.1356+0.0686-0.0865-0.4507+0.0708=-0.3248.