创新能力和产业结构调整对区域经济韧性的影响

郭将 王蓓

一、引言

2008年的全球金融危机，2017年的中美贸易战，乃至今年年初暴发的新冠疫情，使得我国经济乃至世界经济遭受一次又一次的冲击，这些让我们深刻地感受到经济稳定的重要性。而对于区域面对冲击的抵抗力和恢复力的衡量描述，使我们不得不提起“韧性”。而随着韧性内涵的不断发展，演化韧性逐渐成为人们关注的对象[1][2]。演化韧性强调韧性的多维度的本质，不仅包含了面对冲击时的抵抗力和恢复力，还包含在此过程中调整经济结构、重新定位的能力，以及在冲击作用下发展出新增长路径的能力[3]12。

在区域经济韧性的相关研究中，国内外学者从多个方面进行了定性和定量的研究分析。由于很多因素难以量化，因此以案例分析为主的定性研究在以往的研究中往往占主导地位[4]。在实证分析方面，产业结构近年来受到国内外学者的关注，其研究结论也基本一致，认为产业结构的多样性能增强区域经济的韧性[5-8]。

人的主观能动性使得区域经济韧性表现为复杂的适应系统，而创造发明作为人的一个特质，在其中发挥了重要影响[9]。在以往的研究中，创新对于区域经济韧性的重要作用不仅体现在创新能力作为区域特定要素的构成成分具有区域竞争力效应，还在于其对产业结构调整的作用。然而在国内外关于韧性的多数研究中，创新和区域经济韧性的关系往往是个隐式的假设[10]266。

本文探讨创新能力对我国区域经济韧性的影响，以及创新能力不同的地区，产业结构调整对区域经济韧性影响的异质性。相对于以往的研究，本文可能的贡献在于将创新能力引入中国区域的分析中，并进行实证分析，丰富了以往研究；将创新能力和产业结构调整结合起来，探讨二者对区域经济韧性的影响，进一步细化了相关研究。

二、理论分析与假设

参考Martin通过偏离份额分析法将区域经济韧性的来源分为竞争力效应和结构性效应的做法[11]572，本文把创新能力对区域经济韧性的影响分为两方面的作用。一方面创新作为区域的特定要素之一，其具有持续的禀赋效应[10]268，在社会的各个领域都发挥着重要的作用。不同地区的创新有很大差异，创新能力较高的地区其经济更有活力，更有效率，并有更高的竞争力，主要体现为创新使地区资源利用率提高，并且创新的“创造性毁灭”[12]也使新资源和技术不断被发现发明和使用。研究表明创新投入高的企业往往比其他企业具有更高的生存率[11]578，而众多创新投入较高的企业组合在一起使得区域具有较高创新能力和生存率，从而使地区表现为较高的经济韧性。另一方面，创新对于区域长期发展路径的更新和重建起着重要的作用[10]266。作为产业结构调整的润滑剂，创新可以帮助地区在面临外部冲击时，进行产业和技术结构的适应性调整。在一个地区拥有较高创新能力的情况下，产业结构的调整会相对快捷，使得区域在面临外部冲击时不至于造成太大经济波动，从而表现为较高的经济韧性。相反，创新能力较低就不足以支撑区域产业结构进行适应性调整，甚至可能会影响企业应对冲击的能力，这使得在一定创新能力之下的产业结构调整与经济韧性负相关，并且负相关性在该门槛值之下随创新能力的提高而增强。

综上分析，本文提出假设一：创新能力作为区域禀赋之一，其竞争力效应使得创新能力越高的地区经济韧性越强；假设二：在面临外部冲击时，创新能力较高的地区能使产业结构进行适应性调整，从而与区域经济韧性正相关，而创新能力较低的地区产业结构调整与经济韧性负相关，并且负相关性随创新能力增强而增强。

三、实证模型建立

（一）变量选取及说明

1.被解释变量选取。本文选取抵抗力和恢复力作为被解释变量。2016年Martin提出用抵抗力和恢复力两个指标来衡量区域经济韧性。[11]566相比于以往对经济韧性的研究中常常使用的敏感度指数[3]16，该指标与经济韧性呈正相关，很好地规避了敏感度指数与经济韧性负相关的关系，从而更直观地反映了经济韧性的大小。此外，抵抗力和恢复力反映了不同时期区域经济韧性的异质性，从而有助于探讨不同时期影响韧性因素的差异。

依据公式测算的抵抗力和恢复力是一个相对值，当其大于零时，表现为较强的经济韧性。例如其值为0.5时表明该经济体在面临外部冲击时，其抵抗力或恢复力比全国总体大了50%。计算公式为：

2.解释变量选取。本文选取滞后一期的创新能力（L.inn）作为面板回归模型的解释变量，来说明创新的竞争力效应，引入产业结构调整指数（Lilien）进行回归。以专利申请受理数占全国总数的比例作为创新能力的计算方法，来表现地区的相对创新能力。专利数可以表明一个地区的创新能力的高低，而专利申请受理数相比与授权数更包含了区域的潜在创新能力，避免了构建指标评价的主观性问题。考虑到专利申请到发挥作用往往具有一定的时滞，本文将创新能力进行滞后一期。

本文选取产业结构调整指数（Lilien）作为面板门槛模型的解释变量，来说明不同创新能力下结构调整对区域经济韧性影响的异质性。产业结构调整指数的测算，参考了Bobson在2009年的论文中使用的结构调整指数[16]。该指数是由Lilien在1982年提出的，用来反映产业结构的变化，且该指标在2016年Martin的论文中被应用于区域经济韧性的研究；2019年徐圆等人也应用于城市经济韧性的研究[8][11]。

计算公式为：

其中，表示T时期i行业就业人数占R区域各行业就业人数之和的比重，表示T时期R区域各行业的就业人数之和占全国各行业就业人数之和的比重。

3.门槛变量选取。本文选取创新能力（inn）作为面板门槛模型的门槛变量，该指标同样用专利申请受理数占全国总数的比例来表示。根据前述分析，创新能力较高的地区能带领地区产业更快地进行适应性调整，从而增强区域的韧性；而创新能力较低的地区，其创新能力不能帮助产业结构进行适应性调整。

4.控制变量选取。本文从政府、外贸、经济发展水平、金融、产业结构等方面进行控制变量的选取。

政府（gov）方面，本文选用政府支出占GDP的比重来衡量。当一个地区面临经济冲击时，政府支出能帮助地区经济和就业恢复[19]。但是越需要政府帮助的地区，往往市场化程度不足，地区的企业生产、创新缺乏活力和竞争力，长期来看并不利于经济发展和经济韧性的建立。

外贸（open）方面，本文选择外贸依存度来衡量，用进出口贸易总额除以GDP来测算。外贸依存度大的地区虽然遭受各种经济外部冲击的可能性大，但是由于该地区同时享有外部知识溢出[20]和广阔的国际市场，往往使得该地区技术发展和创新比其他地区更活跃，贸易市场更广阔，这使得该地区在面临冲击时调整更灵活。

经济发展水平（rgdp）方面[17][18]，本文选用人均实际GDP来衡量，并以万元为单位。经济发展水平高的地区，人们往往有更大的购买力，因此在市场遭受冲击的时候，发展国内市场成了恢复经济不二选择，同时也有更多的缓冲资金，从而在面临冲击时表现为较高的韧性。

金融（Finan）方面[22]，本文选用银行存贷占GDP的比重来表示。一个地区金融发展程度越高，资金的调转就更有效率，从而更有利于企业生存和减轻地区经济波动。但金融发展程度较高的地区易受到金融危机的影响，并且金融泡沫化的风险需要更谨慎对待。

产业结构方面，本文采用专业性（special）、相关多样性（RV）和非相关多样性（UV）[24]三个指标来衡量。研究表明，专业性越强的地区，往往有较高的产能和效率，这使得该地区更能够抵御外来风险[14]。但专业化高的地区产业结构单一，容易引起风险在同部门间的迅速扩散。而大多数研究表明，产业的多样性不仅能分散风险还有利于区域的突破性创新，从而提高区域的经济韧性。产业结构可以区分为相关多样性和非相关多样性[7]988。相关多样性指的是具有明显技术替代性或互补性的产业多样性，而非相关多样性指不具有明显技术替代性或互补性的产业多样性。孙晓华和柴玲玲在2012[24]7年指出，产业相关多样性在经济形势良好的时候能扩大就业，促进经济稳定，但在面临外部冲击时，不利于经济保持稳定，而非相关多样性发挥的作用则相反。以上三个指标的计算公式本文参考Martin在2016论文中提到专业化指数[11]574，以及相关文献普遍使用的2007年Frenken等[25]提出的相关多样性和非相关多样性指数。

产业相关多样性和非相关多样性指数采用熵指数法。

I表示大类行业，i表示大类行业下的小类行业，PI表示大类行业I的就业人数，它等于属于它门下的各小类行业的就业人数Pi之和。HI是用来测算相关多样性的过度公式，RV和UV越大，则其水平越高。

（二）数据来源及划分

1.文中主要变量数据来源。本文主要使用2008—2018年的数据，个别缺失数据用插值法进行填补。宁夏和新疆部分数据缺失较多，港澳台囿于数据的可得性，故本文剔除宁夏和新疆以及港澳台，以29个省份为研究对象。

（1）经济韧性和创新能力。经济韧性和创新能力的测算分别采用2007—2018年全国和各省区市的年度分行业数据和专利申请受理数数据，其数据源于中国国家统计局网站和《中国科技统计年鉴》。

表1 描述性统计

（2）产业结构调整。产业结构调整指数测算所使用的数据和经济韧性测算所使用的数据来源一致。

（3）其他控制变量计算所使用的数据来源于国家统计局、《中国贸易外经统计年鉴》《中国金融数据库》《中国科技数据库》等。

2.行业分类以及三个时期划分。计算产业相关多样性和非相关多样性时的行业分类，参考孙晓华、柴玲玲[24]9在2013年使用的分类方法和联合国标准产业分类（SIC），将大类部门分为六大类，分别为第一产业、第二产业、生产性服务业、消费性服务业、流通性服务业和社会性服务业。第一产业下一个小类部门为农林牧渔业；第二产业下4个小类部门分别为采矿业、制造业、电力燃气及水的生产和供应业、建筑业；生产性服务业下三个小类部门分别为金融业、房地产业、租赁和商务服务业；消费性服务业下三个小类部门分别为住宿餐饮业、居民服务和其他服务业、文化体育和娱乐业；流通性服务业下三个小类部门分别为交通仓储邮电业、信息传输计算机服务和软件业、批发零售业；社会性服务业下五个小类部门分别为科学研究和技术服务业、水利环境和公共设施管理业、教育业、卫生和社会工作、公共管理社会保障和社会组织。

本文按照危机发生的时点，2008年金融危机、2017年中美贸易战以及韧性省份在这两个时点前后增减情况，将2008—2018年分为三个时期，2008—2010、2011—2016、2017—2018，分别表示金融危机的抵抗期（resis1）、金融危机的恢复期（recover1）、中美贸易战抵抗期（resis2），如图1所示。虽然2012年到2013年我国经济受到了结构性减速的影响韧性省市有小幅减少，但由于时间较短，本文也将其纳入恢复期recover1。

（三） 模型的建立

1.普通面板模型的建立。本文以创新能力、产业结构调整指数为解释变量，经济韧性为被解释变量，建立面板回归模型

该模型为基础模型，用于2008—2018年总体面板的回归。

其中，inniT和lilieniT为解释变量，XiT为控制变量，ui为个体效应，εiT为随机扰动项，resilieiT为2008—2018年总体的韧性，resis1iT为抵抗力，即抵抗期的韧性，recover1iT为恢复力，即恢复期的韧性。

2.面板门槛模型的建立。根据上述理论分析，本文选择建立面板门槛模型，以经济韧性为被解释变量，产业结构调整为解释变量，创新能力为门槛变量，并采用Hansen在1999年提出的“自体抽样法”[26]确定门槛值，再按门槛分区间进行估计预测。

基础模型（单一门槛模型）为：

图1 2008—2018年韧性省市数量波动

其中，i表示省份，T表示是时间，I()∙是一个指标函数，当满足括号里的条件时，取值为1，否则取值为0。为解释变量，inniT为门槛变量，γ为某一固定门槛值，XiT为控制变量，ui为个体扰动项，εiT为随机扰动项。在估计模型时，我们将每个变量减去组内平均值来去掉个体效应，并计算其残差平方和S0，然后利用似然比统计量来构造非拒绝域来发现门槛。

检验原假设为不存在门槛效应，即β1=β2，似然比检验统计量为同样，二重门槛模型为：

其中，γ1和γ2为两个门槛值，其中γ2＞γ1。

三重及多重以上门槛模型构建以此类推，本文不再赘述。

四、实证结果分析

本文分别对金融危机的抵抗期（2008—2010年）、金融危机的恢复期（2011—2016年）、总体（2008—2018年）三个时间段进行29个省市的面板回归估计，再对总体（2008—2018年）进行门槛回归估计，由于中美贸易战时期（2017—2018年）时间过短，并且文中使用了滞后变量，所以对该阶段不单独进行实证分析。

表2 面板回归模型

由于专利从申请到发挥作用往往存在一定的时滞，且产业发展存在一定的路径依赖，期初的创新能力和产业结构往往对期末的经济韧性影响更大；因此，本文在面板回归中使用创新能力的滞后项（L.inn）、专业化、相关多样性和非相关多样性的等表示产业结构的滞后项（L.special、L.rv和L.uv）进行分析。根据回归结果和理论分析，以当期的创新能力（inn）为门槛变量，进行面板门槛模型估计。

（一）普通面板回归

首先使用普通面板回归，以滞后一期的创新能力L.inn为解释变量，再引入产业结构调整指数。模型经过多重共线性检验，VIF值均小于5，说明共线性很小，再经过稳健的hausman检验，选择固定效应稳健型标准误进行估计，结果如表2所示。

通过模型（1）～（6）的横向比较，创新能力在这三个时期至少在5%的水平上对于经济韧性存在显著的影响，并且金融危机恢复期的影响比在抵抗期的显著性更强，绝对值更大，这在一定程度上说明了创新能力作为区域的一种禀赋，增强了区域的竞争力效应，使得区域更能抵抗危机和从危机中恢复，并且在冲击后的恢复中起到更多扩大和稳定就业的作用，从而验证了假设一。

模型在加入产业结构调整（lilien）后，在三个时间阶段的回归结果中该变量的系数均不显著，如模型（2）、模型（4）、模型（6）的结果所示。根据相关理论，不同程度的创新能力对产业结构调整的影响不同，从而产业结构调整对区域经济韧性的影响具有异质性；因此本文后续用门槛模型，选择当期的创新能力inn为门槛变量来研究创新能力的产业结构效应对区域经济韧性的影响。

在具有显著性的控制变量中，非相关多样性在抵抗期（resis1）对经济韧性的影响在10%的显著性水平上显著为正，但在恢复期（recover1）没有显著性，这印证了非相关多样性在面临冲击时（经济波动期）的分散风险作用，但在恢复期（经济平稳增长期）没有扩大和稳定就业的作用。而相关多样性虽然在这两个时期都不显著，但是其符号与非相关多样性相反，在一定程度上说明了在这两个时期二者对经济稳定的作用是相反的。

其他控制变量中，政府（gov）在抵抗期（resis1）表现为与经济韧性在5%水平下显著的负相关，虽然在加入产业结构调整后变得不显著，但其符号仍然为负；因此，政府支出占GDP越大的地区往往对政府的依赖性越大，从而面临外部冲击往往缺乏自我调整能力，使得该地区的抵抗力会相对较弱。但在恢复期（recover1），政府的支出则帮助了企业和地区的恢复，扩大了就业，从而起到增强韧性的作用，虽然此时不显著，但其符号为正。人均GDP作为经济发展水平的一个指标，在金融危机的恢复期（recover1）表现为在5%的水平上显著为正，这表明经济发展水平越高的地区往往恢复能力越强，这可能来源于地区的竞争力效应。

（二）面板门槛回归

由于产业结构调整与区域经济韧性的关系受区域创新能力高低的影响，本文用门槛模型来研究不同创新能力下，产业结构调整对区域经济韧性的影响。

如表3、表4、表5、表6所示，单一门槛、双重门槛、三重门槛都经过了500次的自体抽样（BS），观察以上各图表并结合理论，本文选择建立双重门槛模型，当不存在滞后项时，两个门槛值为0.016和0.025，而存在结构滞后项l.special，l.rv，l.uv时，两个门槛值为0.008和0.019。

计量结果如表7所示，lilien_1inn表示创新能力低于第一个门槛值的产业结构调整，lilien_2inn表示创新能力高于第一个门槛值，低于第二个门槛值的产业结构调整，lilien_3inn表示高于第二个门槛值的产业结构调整。无论是否存在结构滞后项，创新能力低于第二个门槛值时，产业结构调整的系数在1%或5%的水平上显著为负；而创新能力高于第二个门槛值时，其系数在5%的水平上显著为正，这较为稳健地说明了创新能力跨过一定门槛值之后，产业结构调整与经济韧性正相关，而创新能力较低的地区，产业结构调整与经济韧性负相关。从lilien_1inn和lilien_2inn系数的对比来看，lilien_2inn系数小于lilien_1inn的系数，可以看出创新能力中等的地区虽然在创新上的投入相对较大却没有发挥应有的作用，使得其负相关性相比于创新能力低的地区更强，从而验证了假设二。从横向对比来看，包含结构滞后项的回归结果中，如模型（8）所示，lilien_1inn、lilien_2inn和lilien_3inn的系数小于不包含结构滞后项的回归结果中的系数，如模型（7）所示，且模型（8）中的人均GDP在5%的水平上显著为正。可以看出包含结构滞后项的回归结果中，区域经济发展程度对经济韧性的增强作用，分散了一部分产业结构调整对经济韧性的正向作用，但并不影响关键解释变量的正负，从而增强了结果的稳健性。

表3 门槛估计值置信区间（不含滞后项）

表4 门槛检验结果（不含滞后项）

表5 门槛估计值置信区间（含结构滞后项）

表6 门槛检验结果（含结构滞后项）

五、结论和建议

本文从创新能力的竞争力效应和产业结构效应两方面讨论创新能力对区域经济韧性的作用，并通过对全国29个省市2008—2018年的面板数据进行定量分析得出主要结论。

表7 面板门槛回归结果

第一，从增强区域竞争力的角度来说，创新能力作为区域的特定要素之一，具有竞争力效应，从而表现为对经济韧性的促进作用，并且由于时滞的影响，创新能力发挥作用往往具有延时效应，从而滞后一期的创新能力更能影响区域的经济韧性。

第二，从产业结构效应的角度来说，创新能力达到一定门槛定值之后，区域产业结构调整与经济韧性呈现正相关，这体现为较高创新能力的地区往往更有能力促使产业结构进行适应性调整。而创新能力低于门槛值的地区，不能起到相似的作用，此时产业结构调整与区域经济韧性的关系为负相关，且创新能力中等的地区负相关性更大。

根据以上结论，本文提出以下建议：一是在发展经济的同时，要注重培养区域创新能力，并提高创新资金的利用率，培养创新的实用性、有效性，使得区域在面临外部冲击时，发挥应有的竞争力效应和产业结构效应，从而增强区域的经济韧性，减少经济波动的风险，促进经济高质量平稳发展。二是发展地区产业要立足长远目标，注重相关多样性和非相关多样性的结合，并且注重国内外市场平衡发展，从而使地区在面临外部冲击的时，无论在抵抗期还是恢复期，都不至于腹背受敌。三是结合无形的手和有形的手，在政府给予扶助和帮助的同时，培养企业的自主成长能力和创新能力，以及区域经济韧性的学习能力，将使得地区在面临第二次冲击时学习第一次的应对经验，从而使得区域经济更有韧性。