创新驱动区域经济高质量发展的理论与实证研究——基于中国省级动态面板数据的系统GMM分析

曹文超，窦玉鹏

(中共山东省委党校(山东行政学院)，山东 济南 250014)

一、创新驱动经济发展的文献综述

当前，中国经济发展已进入转型期，要实现经济从数量速度型增长转向质量效益型发展，必须提高中国经济的全要素生产率，将创新作为中国经济发展的重要驱动力。长期以来，国内外学者在创新与经济发展关系的问题上表现出浓厚兴趣，并围绕该问题展开了广泛的理论与实证探索。经济学界在研究经济增长问题时，对于创新的作用从熊彼特的创新理论开始受到广泛关注。在后续研究中，索洛的外生经济增长理论和罗默的内生增长理论均强调创新的线性特征，费里曼的国家创新体系理论则认为，创新在经济活动的多个环节中都发挥作用且表现形式多样[1]，创新的线性特征无法成立。在上述创新理论中，学者们大都关注到了技术创新和制度创新两种创新形式对经济增长的作用，而分歧在于主导地位的确定，并由此引申出技术决定论(凡勃伦)[2]和制度决定论(诺斯)[3]两种观点。对于两者关系的实证研究同样集中在技术创新或制度创新对经济增长的作用上。技术创新方面，徐幼民[4]等、邓美薇[5]等研究发现，技术创新和进步对经济发展存在加速效应。制度创新方面，杜库利亚戈斯和乌鲁巴索(Doucouliagos and Ulubasoglu)[6]、王军等[7]发现制度对经济增长的总体作用是积极的。

在创新与经济发展关系的问题上，现有研究大多集中在技术创新或制度创新如何对经济发展产生影响，但事实上，由于经济发展不仅仅表现为经济单方面的增长，创新驱动经济发展的方式也无法局限于某个独立的维度，而应当包括科学技术、经济制度与结构、社会管理等多个方面，即以技术创新为基础、以制度创新为条件、以产业创新为途径、以管理创新为保障，共同促进经济高质量发展，本文试图将这些创新驱动方式结合起来，分别探究每种创新形式及多种创新形式协同作用下对经济发展质量产生的影响。

二、区域经济发展质量的测算与评价

(一) 区域经济发展质量指标评价体系

经济发展质量是一个综合性概念，同时体现“发展”和“质量”两个关键要素，除了包括经济总量增长、效率提升、结构优化等经济范畴的内容，还将与经济行为相关的资源环境保护、社会发展以及人的发展等方面纳入其中。因此，遵循经济发展质量的内涵，考虑数据的可得性，参考冷崇总[8]的做法，本文从经济发展的有效性、稳定性、协调性、持续性和分享性5个方面构建包含16个基础指标的指标评价体系。具体来说，经济发展的有效性体现经济增长的效率，稳定性用来衡量经济发展的波动程度，协调性主要体现经济结构的合理性，持续性衡量经济长期持续健康发展的能力，分享性体现经济发展成果用之于民的程度和结果。

表1所列计算公式中涉及的原始数据均可通过《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国劳动统计年鉴》获得，表中未标注计算公式的指标则在《中国统计年鉴》中直接可得。

表1 区域经济发展质量指标评价体系

(二) 因子分析

为得到区域经济发展质量的综合评价值，本文运用因子分析法对原始指标进行降维。该方法的基本原理是通过一组指标(变量)之间相关性的研究，综合成少数几个综合性因子(公因子)，并将原始变量用这些综合性因子来表示的一种线性模型[9]。考虑数据的可得性和完整性，本文所用数据为2008—2017年除西藏及港澳台地区之外的30个省、自治区、直辖市的面板数据，为得到每一年的综合指标，需进行10次因子分析，由于计算过程较为复杂且篇幅有限，文中仅简单列出2017年的因子分析过程。

首先，运用标准化法(ZScores)对原始数据进行无量纲化处理，使各指标的量纲量级一致。其次，对数据是否适合因子分析方法进行统计检验，检验结果显示，KMO值为0.675，大于0.5，且Bartlett球形检验显著性为0，即变量之间的相关矩阵不是单位矩阵，表明适合进行因子分析。再次，进行因子提取，按照特征值大于1的条件提取的前5个主成分的累计贡献率达到80.648%，大于80%，说明这5个主成分保留了原有16个基础指标的大部分信息，因此选取主成分个数为5。最后，计算5个公共因子得分，再结合每个公共因子的权重，得到各个地区经济发展质量的综合评价值。

表2列出了2008—2017年间部分年份和省份的区域经济发展质量综合评价值，数值越大，表明区域经济发展质量越高，正数表示该省份该年度的经济发展质量高于本年度全国平均值，负数则表示低于平均值。从整体上看，东部地区的经济发展质量普遍高于中西部及东北地区，北京、上海、广东、天津、浙江、江苏6个东部省份在各年份的排名中均位于前列，且各个年份的经济发展质量均在平均水平之上；宁夏、甘肃、云南、山西、贵州5个中西部省份则在大多数年份的排名中较为靠后。中部地区的经济发展质量不容乐观，除湖北和江西之外，其余省份的经济发展质量在各个年份均低于全国平均值，西部地区中内蒙古、甘肃等5个省份的经济发展质量在各个年份低于全国平均值。

表2 区域经济发展质量综合评价值

三、创新驱动区域经济高质量发展的实证研究

(一) 计量模型设定

假设创新驱动与地区经济发展质量之间存在线性关系，构建如下动态面板模型：

ln qedit=α+βlnqed(i,t-1)+γlninnit+θlncontrolit+μi+εit

(1)

其中，i表示地区，t表示时间，qedit代表各地区经济发展质量，用被解释变量的滞后一期qed(i,t-1)来控制初始条件对地区经济发展质量的影响；innit代表各地区的创新驱动水平，controlit代表一系列控制变量，μi代表个体效应，εit为残差项，α、β、γ、θ为对应变量的系数项。

(二) 变量选取

1.被解释变量：经济发展质量(qed)。该指标即为第二部分因子分析所得到的各地区经济发展质量的综合评价值。

2.核心解释变量：核心解释变量inn代表各地区的创新驱动水平，包括技术创新、制度创新、产业创新、管理创新4个方面，具体解释如下：

(1) 技术创新指标：国内发明专利申请量(pa)。在对技术创新的研究工具中，将专利申请量和专利授权量作为代理变量在前期有关创新的研究中得到普遍认可。相较于专利申请，专利授权存在时间滞后效应，且是否得到授权往往受到政府专利机构等主观因素的影响；我国专利分为发明、实用新型和外观设计3种类型，其中以发明专利的技术含量水平和商业价值最高；发明专利申请包括国内申请和国外申请，其中国内申请较为准确地反映我国自主创新产出实质[10]。综合以上方面，本文将每万人国内发明专利申请量作为技术创新指标的代理变量。

(2) 制度创新指标：产权多元化程度(ns)。有研究表明，在制度创新层次,经济制度的创新作用占首要地位[11]。改革开放四十年来，我国所有制结构多样化趋势越来越明显，以“现代产权制度”为基础的混合所有制经济模式日趋完善，因此，产权多元化程度能够较好地反映制度创新，在此选取“非国有控股工业企业产值占工业总产值的比重”加以衡量，该比重越高则产权多元化程度越高。

(3) 产业创新指标：高技术产业发展水平(hti)。高技术产业具有知识和技术密集度高、资源和能源消耗少、工业增长率高等特点，利用高技术产业改造传统产业和基础产业，对推动产业结构升级、提高劳动生产率和经济效益等具有不可替代的作用。因此，高技术产业发展水平能够在一定程度上反映产业创新，本文选用“高技术产业产值占工业总产值的比重”来衡量。

(4) 管理创新指标：行政管理支出占比(ae)。行政管理支出是财政用于国家各级权力机关、行政管理机关和外事行使其职能所需的费用支出，合理的行政管理支出对提高政府效率、减少资源浪费等有积极的促进作用，是政府管理创新的重要目标，为保证数据的可得性，本指标采用“狭义的行政管理支出，即一般公共服务支出占财政支出的比重”来衡量，该指标越小，管理创新程度越强。

3.控制变量

(1) 研发投入(ci)：研发劳动和资本投入是创新活动有效进行的重要保障，直接影响创新成果的产出，考虑到研发劳动投入和资本投入可能存在较强的共线性，本文采用“R&D经费内部支出与R&D人员全时当量的比值”，即人均研发资本投入来表示劳动与资本对创新活动，继而对经济发展质量的共同影响。

(2) 技术引进(ti)：技术进步是影响经济增长的重要因素，除了技术创新，利用跨国公司进行技术引进也是技术进步的重要途径，借鉴唐未兵等[12]的做法，本文采用外资技术溢出来衡量技术引进，即“FDI占全社会固定资产投资比例”。

(3) 信息化水平(inf)：随着以互联网技术应用为基本标志的新一轮产业革命的到来，信息技术渗透到经济发展的各个领域，加快了传统产业改造和新兴产业发展，对经济增长产生巨大的推动作用。本文选用信息基础设施存量作为信息化水平的代理变量，借鉴刘生龙和胡鞍钢[13]的做法，采用人均邮电量来衡量。

(三) 数据来源、处理及描述性统计

考虑到数据的可获得性和完整性，本文选取除西藏、港澳台地区之外中国30个省、自治区、直辖市2008—2017年的面板数据进行实证分析。所用的原始数据均来源于相应年份的《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国劳动统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国高技术产业统计年鉴》。实证分析之前，为消除数据的非平稳性并进行弹性分析，对所有变量进行对数化处理。

(四) 估计方法

在进行实证研究的过程中，不可避免会面临一些经济计量问题，如遗漏变量、变量的测量误差、解释变量内生性等。本文所用数据为短面板数据，虽然面板数据能够在一定程度上解决遗漏变量问题，但其他问题仍然存在。一是测量误差问题。测量误差往往出现在代理变量的选择上，由于此类问题不可避免，在参数估计中，我们拟通过差分过程来部分消除这种测量误差。二是解释变量内生性问题。为解决此问题，需在实证分析中引入适当的工具变量，一般采用“GMM式”工具变量[14]，除解决解释变量内生性问题之外，系统GMM方法还能降低小样本偏误及克服弱工具变量问题，因此，本文将使用系统 GMM方法对模型进行估计。

(五) 实证结果及分析

表3展示了动态面板模型(1)的系统 GMM估计结果。列(1)、(2)、(3)、(4)分别表示以技术创新pa、制度创新ns、产业创新hti、管理创新ae为核心解释变量的回归结果，为考察技术创新、制度创新、产业创新、管理创新的交互作用对区域经济高质量发展的影响，以四者的交乘项co作为核心解释变量，回归结果由列(5)所示，在五个回归过程中，假定内生变量分别为创新指标pa、ns、hti、ae、co，且分别以5个创新变量的滞后二阶项作为工具变量。表中末尾三行给出了系统GMM估计工具变量有效性的诊断检验结果，可以看到，所有模型 AR(1)的伴随概率均小于1%，AR(2)和Sargan检验值的伴随概率均大于5%，说明用系统GMM方法进行参数估计能够通过工具变量的有效性检验。

表3 线性关系假设下协同创新对区域经济高质量发展影响的检验结果

实证结果显示，各模型中经济发展质量的滞后项系数均显著为正，表明经济发展质量的变化趋势具有持续性，与理论预期一致。控制变量中，技术引进变量的系数均显著为正，表明技术引进对区域经济发展质量具有显著的正向促进作用；(2)列至(5)列的研发投入变量系数显著为正，表明研发投入越高，越有利于促进区域经济高质量发展；信息化水平变量的系数为正但均不显著，表明信息化水平与区域经济发展质量之间不存在明显关系。核心解释变量中，(1)列的技术创新变量的系数显著为正，表明技术创新对区域经济发展质量具有积极的促进作用，从影响系数上看，技术创新水平、协同创新水平每提高1%，区域经济发展质量水平将分别提高0.072%和0.034%。(2)列、(3)列中，制度创新和产业创新变量的系数为正，但均不显著，表明二者对经济发展质量没有显著的线性影响。(4)列中，管理创新变量的系数显著为正，由于管理创新的代理变量“行政管理支出占比”为负向指标，因此该变量系数与预期方向相反，这可能是由于虽然行政管理支出比例呈下降趋势，但其对提高政府行政效率的影响还未显现，管理创新水平还未从实质上得到提高。(5)列中，协同创新变量的系数显著为正，表明技术创新、制度创新、产业创新、管理创新四种创新方式的交互作用显著促进了区域经济发展质量。

在线性模型中，部分回归结果不显著，需进一步考察创新驱动与经济发展质量之间的非线性关系，在模型(1)的基础上加入创新指标innit的二次项，则动态面板模型变为：

(2)

对模型(2)同样运用系统GMM方法进行参数估计，估计结果如表4所示。

表4 非线性关系假设下协同创新对区域经济高质量发展影响的检验结果

实证结果显示，与线性模型估计结果一致，各模型中经济发展质量的滞后项系数均显著为正，表明区域经济发展质量的变化趋势具有持续性。(2)列、(3)列中，制度创新与产业创新变量的一次项及二次项系数均显著为正，表明二者与区域经济发展质量之间存在正U型非线性关系，即制度创新指标达到临界值0.44(根据一次项和二次项的系数得出)之前，其与区域经济发展质量之间存在负相关关系，而在临界值之后，这一关系变为正相关；同样地，产业创新指标达到临界值0.52之前，其与区域经济发展质量之间存在负相关关系，而在临界值之后，这一关系变为正相关；(1)列、(4)列中，技术创新及管理创新变量的一次项及二次项的系数均不显著，表明二者与区域经济发展质量的非线性关系不成立。(5)列中，协调创新变量的一次项系数显著为正，但二次项系数不显著，其与区域经济发展质量的非线性关系也不成立。

四、结论与启示

本文基于2008—2017年中国30个省市、自治区的面板数据，建立了区域经济发展质量指标评价体系，运用因子分析法得出了综合评价值，并以此值为被解释变量，构建了动态面板模型，运用系统GMM方法考察了技术创新、制度创新、产业创新、管理创新及四种创新方式交互作用产生的协同创新与区域经济发展质量之间的线性及非线性影响关系，主要的研究发现有：

(一)技术创新及协同创新与区域经济发展质量之间存在显著的线性正相关关系，与理论预期一致。管理创新与区域经济发展质量之间也存在显著的线性正相关关系，但由于管理创新的代理变量为负向指标，因此与理论预期相悖，究其原因，可能是由于虽然行政管理支出占财政支出的比重呈下降趋势，政府管理方式正逐步优化，但对提高政府行政效率的影响还未显现，管理创新水平还未从实质上得到提高，政府管理依然以传统的增加支出的方式进行。因此，应进一步探索管理创新方式，在降低行政管理支出比例的同时，加速政务信息化建设，创新政府绩效管理，对现有的管理方式进行有效升级。

(二)制度创新及产业创新与区域经济发展质量之间存在正U型关系，即制度创新及产业创新只有达到某一发展水平，随着水平的继续提高，对区域经济发展质量的促进作用才能得以显现。具体来看，制度创新水平需达到0.44，虽然样本的平均水平0.65已超过该值，但样本最小值仅为0.2，说明尚有部分省份未达到临界值，应进一步提升制度创新水平，加大对非公有制经济的支持力度，激发非公有制经济的创造力，如继续加大减税力度，打通融资渠道等，营造有利于非公有制经济健康发展的新型政商关系、法治环境、市场环境和社会环境。产业创新水平需达到0.52，而样本平均值仅为0.081，样本最大值也仅为0.306，远远低于临界值，对区域经济发展质量的影响还处于负相关阶段，需从整体上提高产业创新水平，加快高技术产业发展。我国高技术产业发展滞后的原因主要包括三个方面：一是对高技术产业的认识不足，投机意识依然占主导，造成资本大量流失；二是产业发展起点低、基础薄弱，缺乏有效的空间支撑及人才支撑；三是科技投入及风险投资力度不足。因此，应进一步提高对高技术产业重要性的认识，真正将高技术产业作为推动经济转型升级的主导产业加以培育；完善风险投资机制，引导社会资本更多地向高技术产业倾斜；继续提高科技投入，重视基础创新研究；鼓励高技术企业加强自主创新，培育核心竞争力。