珠三角地区创新能力与区域经济增长关系研究

黄建文，刘丽辉

（1.中国（佛山）知识产权保护中心，广东佛山 528000；2.佛山科学技术学院经济管理学院，广东 佛山528000）

一、引言

随着社会经济的发展，经济增长对科学技术的依赖性不断加强。目前，代表先进技术的科技创新能力已成为衡量一个国家或地区经济发展水平高低的一个重要指标，创新能力的提升已成为推动区域经济增长的主要动力。专利产出作为一个经济社会技术革新和发明的“有形证物”，已成为衡量一个国家或地区科技创新能力的重要指标，未来区域经济增长的生力军。世界知识产权数据显示，全球专利申请量与GDP同步增长。世界各国或地区对专利的关注度日益增强，关于专利产出与经济增长之间的关系也引起了社会各界的广泛关注。

关于创新能力与区域经济增长关系的研究，李二玲、崔之珍（2018）采用协整检验和耦合协调模型方法，分析得出中国区域创新能力与经济发展水平具有长期稳定而短期跳跃性关系［1］。谭红英、周欣、邓雪嵩（2018）采用熵权法及耦合协调模型测度了2006-2016年长江上游地区创新能力与经济发展的耦合协调水平。结果表明：长江上游地区区域创新能力与经济发展耦合协调水平不断上升［2］。西桂权、付宏、王冠宇（2019）运用协整理论和误差修正模型，分析了我国三类创新主体（企业、高校和科研机构）投入和创新绩效之间的关系，结果表明，我国研发经费投入、人力资本投入与创新绩效之间具有长期均衡关系［3］。

关于专利产出与区域经济增长关系的研究，国内学者的研究成果可以大致归为以下几类：一是专利产出能显著促进区域经济增长，但不同类型专利对经济增长的促进作用是不同的，如张杰等人（2016）发现发明专利对全国各省人均GDP增长率的影响呈显著的“U”型特点，但实用新型专利和外观设计专利的影响不显著［4］；二是不同区域、同一区域的不同时期专利产出对经济增长的影响差异较大，陈永清、罗欢运用灰色关联分析法研究了广西［5］，刘凌、何伦志利用变异系数模型研究了新疆［6］，殷青伟、翁磊利用协整分析研究了江苏［7］，张爱华研究了河北［8］，范建华、郭佳佳研究了陕西［9］，朱芳芳（2017）研究了广东等［10］；三是考虑发明专利的原创性和技术含量最高，是企业自主创新能力的关键，是国家核心竞争能力的集中体现，更多学者的研究聚焦到发明专利与区域经济增长的关系上，但赵彦云和刘思明（2011）认为在不同经济发展阶段发明专利对全要素生产率的作用不同，以1997年为分界点，之前的影响不明显，之后影响显著，远超过实用新型和外观设计专利的影响［11］。现有文献，从理论角度，有针对性地探讨特定区域专利产出对区域经济增长的驱动效应都具有重要的意义。但是，在不同区域、甚至不同时期经济发展过程中，由于技术条件、资源禀赋及产业结构等方面的差异，专利产出对于经济的影响方式、影响程度等，会呈现不同的特点，因此，对某一区域而言，有针对性地探索其专利产出对经济增长的影响效应及影响强度的意义就不言而喻了。

珠江三角洲地区（以下简称珠三角），作为我国经济发展先行先试区域，经过近40年的高速发展，经济成就举世瞩目。但是，随着一些客观条件的改变，例如人口红利逐渐消失、土地成本上升、资源环境承载压力增大等，要实现到2020年珠三角地区初步建成领先全国的创新型城市群的目标，成为全国创新驱动发展排头兵，亟待传统产业结构转型升级，亟须寻找拉动经济增长新引擎。本文选取珠江三角洲地区作为研究区域，实证分析珠三角9市创新能力与区域经济增长两者之间的长期均衡关系，比较不同经济区域创新产出对经济增长的贡献差异，这对于优化珠三角地区政府财政资金的投入结构，更有效地配置创新资源，提升珠三角地区整体创新能力都有重要的理论价值和现实意义。同时，对长三角、环渤海湾、京津塘等经济区域的研究也具有重要的借鉴意义和参考价值。

二、研究方法与数据来源

（一）研究方法

根据内生经济增长理论，创新能力与区域经济增长是相互影响的。一方面，创新能力是区域经济增长的必要条件，提高创新能力能促进区域经济增长，另一方面，区域经济出现高速增长，会加大对各资源要素的投入力度，促进区域创新能力的提高。本研究主要考虑创新能力与区域经济增长之间的协整关系。为了消除时间序列中的异方差现象，并使序列趋势线性化，借鉴文献研究“数据的自然对数变换不会改变原有协整关系”的结论，本文对所有序列数据取自然对数。因此，在对原研究序列——创新能力水平和区域经济增长水平序列分别取自然对数情况下，它们之间关系的数学模型可表示为：

上式（1）中，Lnyi和Lnxi分别表示区域经济增长水平和区域创新能力水平的对数值，α为截距项，其他没有包含的变量和不可观测的因素一律归入为残差项εi。经济增长通常指一个国家或地区内的物质产品和服务水平的不断增加，经济增长意味着该国家或地区的经济规模和生产能力的不断扩大，它可以很好地反映一个国家或地区的经济实力，本文选取区域生产总值即GDP作为区域经济增长水平的度量指标，记为LnGDPi。结合已有的研究成果，考虑数据的可取性，本文选取专利申请数作为区域创新能力水平的度量指标，记为LnZLSQi。

为考察创新能力水平与区域经济增长水平之间的内在联系，本文具体的研究步骤是：第一，进行单位根检验，分析反映创新能力水平与区域经济增长水平时间序列的稳定性，确定各变量的积分阶数，以判断变量是否符合协整分析的条件；第二，运用Engle-Granger的两步法进行协整分析，以检验区域经济增长水平是否与创新能力水平之间存在长期均衡关系；以上所有步骤的计算过程均借助Eviews7.0统计软件处理完成。

（二）数据来源

以上各变量时间跨度为2004-2018年，研究区域为广东省珠三角9市，即佛山市、广州市、深圳市、中山市、东莞市、江门市、惠州市、珠海市、肇庆市。数据主要来源于《广东统计年鉴》《数说广东60年：1949-2009》《广东科技统计年鉴》及各经济区域的地方统计年鉴。各区域的经济总产出GDP采用指数平减法，折算成2004年价格。

三、实证分析

（一）单位根检验

协整分析的前提条件是面板数据序列必须同阶单整，对于不是同阶单整的数据序列，不可能协整。因此，面板数据协整分析前，必须对面板数据序列的平稳性进行单位根检验，否则将可能出现“伪回归”现象，得出错误的结论。本文利用LLC检验、ADF检验、PP检验方法对面板数据序列LnGDPi、LnZLSQi进行单位根检验，结果见表1。模型合理性根据各面板数据单位根方程中截距项和时间趋势的系数显著性来判断。滞后阶数p基于最小信息准则（AIC和BIC）原则自动选择。

表1 面板数据序列LLC、ADF、PP单位根检验结果

表1的检验结果显示，2004-2018年珠三角9市反映区域经济增长的原序列（LnGDPi）和反映区域创新能力的专利申请的原序列（LnZLSQi）的LLC、ADF、PP单位根检验的P值均大于10%的显著性水平的临界值，表明以上原面板数据序列均存在单位根，均为非平稳序列；用同样的方法检验其一阶差分序列，即△LnGDPi、△LnZLSQi，发现均在1%的显著性水平上通过了检验，表明序列已经平稳。说明LnGDPi、LnZLSQi都是单整序列，即服从I（1）。

（二）协整关系检验

面板序列LnGDPi、LnZLSQi都是一阶差分平稳的，满足协整检验的前提条件，即LnGDPi、LnZLSQi变量之间可能存在长期协整关系，本文进一步用E-G两步法对LnGDPi、LnZLSQi的协整关系进行检验。

首先，运用Eviews7.0软件，根据公式（1），将LnGDPi、LnZLSQi进行OLS回归分析，通过计算得到检验统计量可知，LnGDPi与LnZLSQi之间应建立固定效应的变系数模型。面板数据的固定效应的变系数模型估计结果如表2。

表2 固定效应模型估计结果

表2中固定效应的变系数回归模型调整后的拟合优度R2=0.999 781，表明该变系数模型的总体拟合程度非常高，DW统计量为1.769 178，比较接近于2，表明模型不存在明显的序列自相关现象。变系数模型的所有估计参数都非常显著，说明珠三角9市专利申请量能显著促进区域经济增长。模型整体F统计值通过了1%水平下显著性检验。常数项的估计值为4.710 158，表明珠三角9市的平均值。

其次，为检验上述协整方程的合理性，对方程的残差序列进行单位根检验，如残差具有单位根，则面板数据变量之间不存在均衡关系，如没有单位根，则所研究的变量之间存在均衡关系。对表2中残差序列进行单位根检验，结果见表3。

表3 协整方程的残差序列ADF检验结果

表3结果表明，表2中估计方程的残差序列的LLC、ADF、PP单位根检验均通过了1%水平上的显著性检验，即应拒绝残差序列有单位根的原假设，接受是平稳序列的假设。表明反映区域经济增长的面板序列GDP（LnGDPi）和反映区域创新能力的专利申请序列（LnZLSQi）变量虽然具有各自的长期波动规律，但它们之间存在着长期稳定协整关系。

因此，从计量经济学模型的意义上讲，（1）式的建立和表2中的关系是合理的，代表了区域经济增长和区域创新能力之间的长期正向影响关系，表明珠三角九市区域创新能力每提高1%，佛山、广州、深圳、中山、东莞、江门、惠州、珠海、肇庆的区域经济增长分别增加0.383 657%、0.479 701%、0.845 990%、0.329 420%、0.295 022%、0.297 426%、0.329 579%、0.337 480%、0.459 931%。深圳市区域创新能力对经济增长的贡献最大，东莞贡献最小。

四、简单结论与建议

对珠三角9市创新能力（以专利申请量来衡量）对区域经济增长（以GDP来衡量）影响的长期效应和差异性进行了实证分析，得出以下几点结论：

第一，深圳、广州、肇庆、佛山等地区的专利申请量对经济增长的影响较大。表2中，深圳、广州、肇庆、佛山专利申请对区域经济增长的贡献分别是0.845 990%、0.479 701%、0.459 931%、0.383 657%。

第二，惠州、江门、东莞三地区专利申请量对经济增长的影响还有待提高。惠州、江门、东莞三地区专利申请量对区域经济增长的贡献分别是0.329 579%、0.297 426%、0.295 022%。

第三，珠三角地区的经济增长受专利申请量之外的综合因素影响差异性较大。表2中，珠三角地区的经济增长受专利申请以外的影响平均值为4.710 158，考虑变系数模型中系数的差异，佛山市、广州市、深圳市、中山市、东莞市、江门市、惠州市、珠海市、肇庆市受专利以外的影响因素分别是5.429 998、6.019 649、0.715 746、5.223 999、5.988 931、5.398 011、5.260 072、4.732 414、4.622 599。影响最大的是广州市，其次是东莞市、佛山市，影响最小的是深圳市。

对此，提出以下建议：

第一，继续加大珠三角地区创新资源的投入力度。鉴于珠三角9市专利申请量对区域经济增长都是正向的推动作用，表明创新资源投入的重要性是显著的。因此，在未来相当长时间内，珠三角地区应继续将创新型城市建设作为一个重点任务来抓，营造创新环境，同时完善知识产权方面的法律法规，加强全社会对技术进步或创新的重视程度。

第二，加快珠三角地区专利市场价值转化，推动专利和经济增长的良性互动。尽管珠三角地区专利申请量对经济增长的贡献率高于全国30%的水平，但仍普遍低于发达国家的60%-80%水平。因此，应继续引导珠三角地区产业界向科研机构投资，提高专利的数量和质量。同时，通过“产学研”合作，促进大学和科研院所同产业界的高度融合，提高专利的市场转化率，最大程度地刺激经济增长，促进珠三角地区专利数量和经济增长良性互动。

第三，合理配置珠三角地区的经济资源，优化创新资源的投入结构。鉴于上述发明专利对珠三角地区不同经济地区的促进作用存在差异，在合理分配珠三角地区创新资源的同时，应有计划引导创新资源进入不同经济区域时采取不同的投放策略。那些创新对经济影响较大的地市，应考虑如何利用政府投入的创新资源，激发全社会的创新热情，加快专利的产出速度。那些创新对经济影响较小的地市，则应考虑多搭建创新平台，提高专利密集度产业的比重，使珠三角创新资源投入达到经济效用最大化。