科技创新对区域经济高质量发展的影响——基于中国城市的实证分析

张景波

(大连外国语大学 马克思主义学院，辽宁 大连 116044)

一、引言

中共十九大报告指出，中国特色社会主义进入新时代，我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段。所谓高质量发展，就是树立和落实习近平同志提出的创新、协调、绿色、开放、共享五大发展理念。习近平同志多次强调科技创新的重要性，科技创新是经济高质量发展的动力与源泉，是引领发展的第一动力。科技创新能够提升技术水平和改善社会生产关系环境，促进经济质量和效率变革，进而实现经济高质量发展。经济高质量发展是新时代我国经济发展的一场深刻变革，区域经济高质量发展作为其中一个维度，关系到区域经济发展的质量和效率。要想实现区域经济高质量发展，科技创新是重要保证。

当前我国经济正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期，科技创新能力的提升则是该时期的重中之重。虽然我国对科技创新重视程度较高，但科技创新能力不足、成果转化率较低等现象广泛存在。安淑新认为，我国目前使用的技术多数是境外引进而非创新，这种缺乏科技创新支撑的经济高质量发展很容易导致产能过剩和有效供给不足[1]。曹坤等认为，在竞争环境下科技创新的技术外部性会导致科技创新低于最优水平[2]。

虽然科技创新对经济增长的影响一直都是区域经济、城市经济等学科领域的研究重点，但是针对科技创新和区域经济高质量发展之间关系的研究文献相对较少。基于此，本文以我国282个地级以上城市为研究对象，采用固定效应模型分析了科技创新对区域经济高质量发展的影响。

二、相关文献

自从中共十九大报告指出我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段后，经济发展质量与效率成为学者关注焦点。对于经济高速增长向高质量发展的转变特征，余泳泽、杨晓章和张少辉采用包含非期望产出的SBM模型，研究了中国经济由高速增长向高质量发展的时空转换特征，认为2003—2007年我国大部分城市经济增长速度较快，但没有重视经济高质量发展；2008—2011年因稳定金融危机而损失了大部分城市的经济增长质量；2012—2016年虽然经济增长速度放缓，但经济增长质量得到了提高[3]。经济高质量发展离不开金融资源的支持，魏蓉蓉使用空间杜宾模型，研究了金融资源有效配置对经济高质量发展的空间溢出效应，认为金融资源有效配置是经济高质量发展的直接动力因素，且这种直接作用和间接传导都具有空间溢出效应，有助于本地及周边地区区域经济发展水平的提高[4]。赵玉龙使用系统GMM模型和中介效应，实证分析了金融发展、资本配置效率对经济高质量发展的影响，结果表明，金融发展显著促进经济高质量发展，不同区域对经济高质量发展的影响不同，东部和东北地区城市的资本配置效率对经济高质量发展的影响显著高于中西部地区[5]。经济高质量发展是整体的发展，不是单个部分的发展，对于区域一体化战略实施对经济高质量发展的影响，陈喜强和邓丽认为政府主导区域一体化战略确实带动了经济高质量发展[6]。黄文和张羽瑶使用长江经济带城市群的相关数据，实证考察了区域一体化对我国城市经济高质量发展的影响，结果认为，区域一体化战略的实施显著提高了长江经济带区域城市经济的发展水平，但上中下游存在显著的区域差异[7]。经济高质量发展离不开区域治理质量，唐杰、刘建党和梁植军使用中国省域治理质量综合指数研究了经济高速度增长和高质量发展，认为良好治理具有显著的经济增长方式转型效应；在经济发展水平较低阶段，良好治理的高速度增长效应更加明显，而在经济发展水平较高阶段，良好治理的高质量发展效应更加突出[8]。还有部分学者从消费结构升级的角度进行研究，如陈冲和吴炜聪研究了消费结构升级与经济高质量发展的关系，认为消费结构升级整体上对经济高质量发展具有显著的积极作用，但对东部、中部和西部的影响存在差异[9]。对外开放作为经济高质量发展的一个重要组成部分，也吸引了大量学者进行研究，黎文勇和杨上广研究了对外开放、功能分工与我国经济增长质量之间的关系，结果发现对外开放对经济增长质量的促进作用主要来自对外贸易的推动[10]。

创新、协调、绿色、开放、共享五大发展理念是经济高质量发展的核心，科技创新作为推动经济高质量发展的首要动力，各学者之间研究观点不尽相同。中国特色社会主义新时代下经济高质量发展需要科技创新的原动力，周振华认为科技创新驱动经济高质量发展更符合当下时代要求[11]。韩江波研究了创新驱动经济高质量发展的战略选择，认为我国应当积极培育和发展在知识、技术、信息等高级要素上具有强大控制力的跨国公司，强化我国企业对全球价值链的治理能力[12]。肖滢和马静研究了科技创新对城市发展质量的影响，实证结果表明科技创新与城市发展质量之间能够长期相互促进[13]。华坚和胡金昕采用灰色关联度对科技创新和经济高质量发展间的耦合协调度进行了分析，实证结果表明，科技创新与区域经济高质量发展虽初步形成了协调关系，但还没有达到优质；此外，其研究结果还表明科技创新对区域经济高质量发展的影响存在区域差异[14]。部分学者认为政府支持下的科技创新更能推动经济高质量发展，如李光龙和范贤贤基于长江经济带108个城市的数据，实证分析了财政支出、科技创新与经济高质量发展之间的关系，认为长江经济带中下游区域城市经济发展水平较高，中上游地区也都在不断提升经济发展水平；财政支出、科技创新以及二者相互作用都会显著促进长江经济带经济高质量发展；此外，科技创新对上游区域及中小城市的作用不显著，但显著影响中下游区域以及大城市的经济高质量发展水平[15]46。

三、模型设定和数据选取

(一)模型设定

科技创新能够加速技术进步、提升资源使用效率，推动科技成果向现实生产力转化，显著提高企业生产效率和全要素生产率。通过科技创新，能够建立信息更加充分和透明的市场经济运行机制，缩小城乡收入差距，实现协调发展[15]49。科技创新能够逐渐淘汰“两高一剩”行业，促进产业结构优化升级，加速新能源、高科技等绿色生态产业发展，进而使生态环境质量得到改善和提高。科技创新还可以促进科技成果在不同发展水平的国家间流动，通过对新技术的学习，提高生产效率，进而提升经济增长质量。此外，科技创新能够使人们获得更多产品，消费欲望增加，满足人们追求美好生活的愿望，有助于提高成果共享和社会福利水平，增强获得感和幸福感[15]60。相关研究表明，财政支出、人力资本、贸易开放度和政府干预也是影响区域经济发展的重要因素[16]，故将其作为控制变量。

鉴于以上分析，为了较好地分析科技创新对区域经济高质量发展的影响，本文使用如下的统计分析模型：

(1)

其中，i表示地级以上城市；t表示时间；被解释变量JJGZL表示经济高质量发展水平；解释变量KJCX表示科技创新；KZBL表示控制变量，主要包括财政支出(CZZC)、人力资本(RLZB)、贸易开放度(MYKFD)和政府干预(ZFGY)；ε为随机干扰项。

(二)变量测度

1.经济高质量发展

对于被解释变量，本文采用李光龙和范贤贤的做法[15]49，借鉴曾艺等的方法，从经济增长结构、经济增长动能和经济增长成果三个维度构建了中国地级以上城市经济高质量发展指标体系[17]83，包括8个二级指标和15个基础指标，详见表1。为了便于统计分析，文章对所有数据进行了无量纲的标准化处理，按年份分别采用主成分分析。若成分的特征值大于1，则选定为主成分，然后以所选取的主成分方差贡献率为权重进行加权，最后得到区域经济高质量发展水平度量指数，以利于更好地测算经济高质量发展指标。

表1 中国地级以上城市经济高质量发展指标体系

2.科技创新

科技创新为解释变量。理论界认定的代表科技创新的指标有很多，可以分为创新投入和创新产出。本文选取科技创新产出中各地级以上城市专利申请授权数作为衡量科技创新的指标，这是因为与申请量相比，授权数更能代表各城市的科技创新能力。

3.控制变量

本文主要是研究科技创新对区域经济高质量发展的影响，对于影响经济高质量发展的其他因素，这里选取财政支出、人力资本、贸易开放度和政府干预等为控制变量。财政支出是提升国家经济体量和质量的重要手段，这里使用各城市财政支出占GDP的比重来表示财政支出规模；人才是经济高质量发展的重要因素，人力资本能够推进区域经济高质量发展的逐步实现，这里选取高等教育人口比重作为人力资本的指标；贸易开放度能够促进经济高质量发展，本文使用进出口额占GDP的比重来表示贸易开放度；政府干预在很大程度上影响区域经济高质量发展水平，这里使用财政收入占GDP比重来表示。

(三)数据选取

本文选取2008—2017年中国282个地级以上城市的相关数据进行了实证分析，数据主要来源于《中国城市统计年鉴》《中国区域经济统计年鉴》《中国统计年鉴》和各省市《统计年鉴》。鉴于个别城市因数据缺失严重以及港澳台地区的数据口径不一致等原因，故剔除了拉萨、中卫等城市以及港澳台地区。对于部分数据缺失的，使用均值法和平滑法计算得出。表2给出了变量的描述性统计。

表2 变量的描述性统计

四、实证结果

(一)全样本和区分城市等级回归分析

本文首先采用固定效应模型和随机效应模型分别进行了估计分析，但Hausman检验结果强烈拒绝了随机效应模型，因此这里使用固定效应模型对选取的全样本数据进行了回归分析。为了更全面详细地了解区域经济高质量发展的情况，进一步将全样本细分为大城市、中等城市和小城市等样本数据，研究科技创新对区域经济高质量发展的影响。参照李光龙和范贤贤[15]49，以及曾艺等的做法[17]83，本文使用2014年国务院印发的《关于调整城市规模划分标准的通知》的划分标准，以市辖区常住人口为划分指标，常住人口大于100万人的城市为大城市，常住人口大于等于50万人且小于等于100万人的城市为中等城市，常住人口小于50万人的城市为小城市。回归结果如表3所示。

基于全样本角度，从表3中可以看出，解释变量科技创新在1%的水平下显著为正，这表明科技创新在1%水平下显著地正向影响区域经济高质量发展水平。即城市科技创新产出中专利申请授权数越多，区域经济高质量发展水平越高。从控制变量来看，财政支出在1%水平下显著地正向影响区域经济高质量发展水平，表明城市财政支出占GDP的比重越高，财政支出力度越大，区域经济高质量发展水平越高；人力资本在1%水平下显著地正向影响区域经济高质量发展水平，表明高等教育人口比重越高，人力资本对区域经济高质量发展水平影响越大；贸易开放度负向影响区域经济高质量发展水平，但不显著；政府干预在1%水平下显著地正向影响区域经济高质量发展水平，表明城市财政收入占GDP的比重越高，政府干预力度越大，区域经济高质量发展水平越高。

表3 全样本和不同城市等级回归分析结果

从不同等级城市回归分析结果来看，大城市样本中科技创新在1%的水平下显著为正。这表明科技创新在1%水平下显著地正向影响大城市的经济高质量发展水平，表明大城市科技创新产出中专利申请授权数越多，区域经济高质量发展水平越高；大城市样本中的财政支出、人力资本和政府干预等控制变量都在1%水平下显著地正向影响经济高质量发展水平，表明财政支出占GDP的比重越高、高等教育人口比重越高、财政收入占GDP的比重越高，大城市的经济高质量发展水平越高；而在大城市样本中的贸易开放度与经济高质量发展水平呈负相关关系，这说明贸易开放度反向影响着经济高质量发展水平，但不显著。

中等城市样本中科技创新在1%的水平下显著为正。这表明科技创新在1%水平下显著地正向影响中等城市的经济高质量发展水平，表明中等城市科技创新产出中专利申请授权数越多，区域经济高质量发展水平越高；中等城市样本的财政支出、人力资本和政府干预等控制变量都在5%水平下显著地正向影响经济高质量发展水平，表明财政支出占GDP的比重越高、高等教育人口比重越高、财政收入占GDP的比重越高，中等城市的经济高质量发展水平越高；而在中等城市样本中的贸易开放度与经济高质量发展水平仍然是负相关关系，这说明贸易开放度非显著反向影响经济高质量发展水平。

小城市样本中，科技创新正向影响着小城市的经济高质量发展水平，但并不显著。这表明小城市科技创新产出中专利申请授权数较少，对区域经济高质量发展水平影响较小或者区域经济没有达到高质量发展的水平；小城市样本的财政支出和政府干预等控制变量都在10%水平下显著地正向影响经济高质量发展水平，表明财政支出和政府干预的力度越大，小城市的经济高质量发展水平越高；而在小城市样本中的人力资本、贸易开放度等控制变量对经济高质量发展水平均没有显著性影响，这说明对小城市来说，人力资本较少，贸易开放度较低，区域经济高质量发展水平不高或没有达到高质量发展水平。

综上所述，从全样本来看，科技创新能够显著影响区域经济高质量发展，除贸易开放度外，其他控制变量也都在较低水平下显著影响着经济高质量发展水平。相对于小城市来说，大城市和中等城市的科技创新、财政支出、人力资本和政府干预等变量都至少在5%水平下显著正向影响区域经济高质量发展，这表明大城市和中等城市在财政、政府、教育、人才培养等方面的支持力度比小城市要高很多。

(二)不同地区回归分析

由于我国面积较大，这里按照东部、中部、西部和东北地区将所选取的282个地级以上城市样本按地区划分，进行固定效应模型回归分析，更详细地了解科技创新对区域经济高质量发展的影响。回归结果如表4所示。

从表4中可以看出，东部地区样本中解释变量科技创新在1%的水平下显著为正。这表明科技创新在1%水平下显著地正向影响东部地区的经济高质量发展水平，说明东部地区城市科技创新产出中专利申请授权数较多，区域经济高质量发展水平较高；从控制变量来看，东部地区财政支出在1%水平下显著地正向影响区域经济高质量发展水平，表明城市财政支出占GDP的比重较高，财政支出力度较大，区域经济高质量发展水平也较高；人力资本在1%水平下显著地正向影响东部地区区域经济高质量发展水平，表明高等教育人口比重越高，人力资本对区域经济高质量发展水平影响越大；贸易开放度负向影响东部地区区域经济高质量发展水平，但不显著；政府干预在1%水平下显著地正向影响东部地区区域经济高质量发展水平，表明城市财政收入占GDP的比重越高，政府干预力度越大，区域经济高质量发展水平越高。

表4 不同地区回归分析结果

中部地区的城市中，科技创新在5%的水平下显著为正。这表明科技创新显著地正向影响中部地区城市的经济高质量发展水平，中部地区科技创新产出中专利申请授权数越多，区域经济高质量发展水平越高；而中部地区的财政支出、人力资本和政府干预等控制变量都至少在5%的水平上显著为正，表明财政支出占GDP的比重越高、高等教育人口比重越高、财政收入占GDP的比重越高，中部地区城市的经济高质量发展水平越高。

西部地区的城市样本中，科技创新正向影响地区城市的经济高质量发展水平，但并不显著。这表明西部地区科技创新产出中专利申请授权数较少，对区域经济高质量发展水平影响较小或者区域经济没有达到高质量发展的水平；西部地区的财政支出、人力资本、贸易开放度和政府干预等控制变量在所有的置信水平下都不显著，这表明这些变量不能显著地影响西部地区区域经济高质量发展水平。说明对西部地区而言，财政支出和人力资本较少，贸易开放度和政府干预度较低，使得西部发展较为落后，进而区域经济高质量发展水平不高或没有达到高质量发展水平。

东北地区的城市，科技创新在10%的水平下显著为正。这表明科技创新显著地正向影响东北地区城市的经济高质量发展水平，表明东北地区科技创新产出中专利申请授权数越多，区域经济高质量发展水平越高；在控制变量中，除财政支出在10%的水平下显著正向影响东北地区经济高质量发展水平外，人力资本、贸易开放度和政府干预等控制变量都没有显著影响经济高质量发展水平，说明东北地区财政支出在区域经济高质量发展中起了重要作用。

综上所述，从分地区固定效应回归分析来看，相对于西部地区和东北地区而言，东部地区和中部地区的科技创新和所有控制变量都在较低水平下显著地影响区域经济高质量发展水平，且影响程度更高。这表明东部地区和中部地区在区域经济发展中专利申请授权数更多，科技创新能力更强，财政支出更多，人力资本和教育投入更多，政府干预也多。这也进一步证实东部地区和中部地区在财政、教育、人才培养等方面的支持力度比西部地区和东北地区要高很多。

(三)稳健性检验

为了使结果更稳健，这里借鉴李光龙和范贤贤(2019)[15]52的做法，使用工具变量法进行稳健性检验。鉴于模型设定中可能会出现重要变量的遗漏或变量间存在双向因果关系等内生性问题，都会导致统计分析结果不准确，因此这里使用科技创新的滞后一期作为工具变量，使用二阶段最小二乘法来进行稳健性检验。鉴于篇幅，这里不再列出回归结果，如有需要者可与作者联系获取。回归结果表明，科技创新对区域经济高质量发展影响的方向及显著性与上述基准回归结果基本保持一致；并且财政支出、人力资本、贸易开放度和政府干预等控制变量，对区域经济高质量发展影响的方向及显著性也与上述的基准回归结果基本保持一致，由此可以看出，本文所研究的科技创新对区域经济高质量发展的影响的回归结果可靠。

五、结论和建议

(一)结论

中国特色社会主义新时代我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，而科技创新是经济高质量发展的动力与源泉，是引领发展的第一动力。基于此，本文选取2008—2017年中国282个地级以上城市的相关数据为研究对象，采用固定效应模型实证分析了科技创新对区域经济高质量发展的影响。研究结果表明，在考虑财政支出、人力资本、贸易开放度和政府干预等控制变量条件下，科技创新在1%的水平下显著地正向影响区域经济高质量发展水平，城市科技创新产出中专利申请授权数越多，区域经济高质量发展水平越高；除贸易开放度外，其他控制变量也都在较低水平下显著影响着经济高质量发展水平。从区分城市等级回归分析结果看，相对于小城市来说，大城市和中等城市的科技创新、财政支出、人力资本和政府干预等变量都至少在5%水平下显著正向影响区域经济高质量发展，这表明大城市和中等城市在财政、教育、政府投入等方面的支持力度比小城市要高很多。从分地区固定效应回归分析来看，相对于西部地区和东北地区而言，东部地区和中部地区的科技创新和所有控制变量都在较低水平下显著影响区域经济高质量发展水平，且影响程度更高；这表明东部地区和中部地区在区域经济发展中专利申请授权数更多，科技创新能力更强，财政支出更多，人力资本和教育投入更多，政府干预也多。

(二)建议

习近平同志多次强调科技创新的重要性，创新驱动发展，并引领和推动高质量发展。当前我国的科技创新技术虽然发展迅速，但核心科技自主创新水平偏低，对外依赖性强。因此，应当加强我国的自主创新能力，增强技术上的核心竞争能力，把握关键技术。各城市应当从以下方面提升科技创新能力，为区域经济高质量发展提供技术支撑。第一，加大区域支持力度，加强前瞻性基础研究，提升区域前沿性、关键性和颠覆性等技术领域的原始创新能力。第二，进一步引导区域内企业成为科技创新决策、科研投入、成果转化的主体。第三，进一步发挥各区域政府在科技创新中的引领作用，充分发挥各区域金融机构的支持作用，加大科技创新投入力度，全力培养和引进科技创新人才，完善科技创新相关激励制度。第四，加大地方政府在科技创新上的财政投入和政策支持，加快区域创新服务平台建设，加强对企业财税方面的扶持。