创新要素流动与产业结构变迁关系及其空间溢出效应研究

韩 军，孔令丞

(华东理工大学 商学院，上海 200237)

0 引言

自改革开放以来，我国利用发达国家的产业转移、技术转让以及资本流入等实现了快速发展，年平均增长速度超过9%，成为全世界第二大经济体，经济建设取得瞩目成就。随着我国经济发展从高速增长进入高质量发展期，企业创新能力不足、资本回报率下降、产能过剩严重等一系列问题开始叠加出现，成为制约产业结构转型与经济高质量发展的重大障碍。因此，如何重塑经济发展新动力，跨越“中等收入”陷阱，进一步加快创新资源流动，提高创新资源配置效率，实现创新驱动与产业结构融合发展，已成为当前我国经济发展中必须解决的重大问题。

经济发展是产业结构不断优化的过程。结构主义观认为，经济发展的本质是科学技术不断创新以及产业结构不断变迁的过程。目前我国产业发展中暴露出诸多问题，如长期处于结构失衡和中低端锁定状态，导致我国经济增长缺乏效率和国际竞争力。基于此，党的十九大报告提出，“提高自主创新能力，建设创新型国家”，改造提升传统产业，推进结构调整，实现经济结构与创新融合，促使我国产业迈向全球价值链中高端。这是实现经济可持续发展的必由之路。

本文基于经济高质量发展背景，将创新要素流动与产业结构变迁统一纳入分析框架，分析其关系及溢出效应，不仅拓宽了研究视野，同时，在政策层面对推进创新驱动发展战略实施、促进产业发展有一定现实意义。

1 文献综述

1.1 产业结构变迁与经济发展

经济发展是产业结构变迁的结果，产业结构变迁既是保证经济发展 “数量”的需要，又是推动经济增长 “质量”提升的需要[1]。梁向东和魏逸玭[2]研究认为，产业结构升级对经济发展具有明显的推动作用，但是在不同阶段其作用不同。如制造业升级对经济增长存在“结构红利”现象，随着产业结构变迁，这种“结构红利”会逐渐消失，甚至存在“结构负红利”效应；张永安等[3]分析了产业结构变迁对经济发展的影响机制。研究发现，经济水平由低级迈向高级的过程中，产业结构变迁对经济发展有显著促进作用，但随着产业结构分位数提高，这种边际作用表现为递减效应；孙叶飞等[4]基于城镇化进程，对产业结构变迁与经济增长关系进行实证研究后认为，当前由产业结构变迁带来的经济增长效应仍存在，但是这种“结构红利”的边际贡献率正逐渐降低；陶长琪和周璇[5]、陈晓等[6]认为，产业结构高级化并未显著推动我国经济增长，而经济规模扩大却显著促进了产业结构转型升级，同时，产业结构合理化对经济增长的影响大于产业结构高级化的作用。也有一些学者，如Kaiser[7]、李庭辉和董浩[8]、方大春和马为彪等[9]认为，经济增长与产业结构之间并不存在双向因果关系，即经济增长并不必然导致产业结构调整，产业结构调整也并不必然对经济发展产生作用。

1.2 创新要素流动与创新效率

当前，创新要素流动与创新效率研究主要从人口、资本及技术进步等因素角度考虑其对产业结构造成的冲击和制约，如导致产业结构调整或变迁。Montobbio & Sterzi[10]基于空间面板模型，分析了创新要素流动视角下的创新效率，认为创新要素流动存在空间溢出效应，而R&D人员与R&D资本溢出能够显著促进地区创新效率提升，但这种溢出效应存在空间异质性；陶桂芬与方晶[11]从东中西部地区选取经济发展差距较大的省份作为研究对象，构建产业结构变迁指数，根据创新效率和全要素生产率提高对产业结构变迁指数的影响，认为创新要素流动能显著促进区域协同创新效率提升，但一些地区存在高水平集聚和低水平集聚；于斌斌[12]利用两部门经济增长动态空间面板模型，基于国内285个地级市面板数据，对创新要素流动与协同创新效率提升下的经济增长效应进行了实证检验，认为由R&D人员流动带来的技术外溢是提升创新效率以及实现经济增长的重要影响因素；李婧与产海兰[13]基于地区经济发展水平空间异质性视角，研究了创新要素集聚与区域创新绩效关系，认为创新要素集聚对研发绩效的影响存在创新效率的空间差异，创新要素流动趋向于在经济水平、地理环境相似的地区流动。

1.3 资源配置与产业结构

资源配置与产业结构变迁关系研究主要形成两种观点。一种观点认为，由资源配置带来的产业结构变迁对经济发展具有积极作用。如Zheng等[14]从政府规制角度研究认为，总体上我国经济效率提升存在显著的“结构红利”现象，但资本的“结构红利”相对不足，因资源配置错位引发创新要素流动差异化，进而导致行业内部产业结构变化；Saccone & Valli[15]发现，行业内部的生产率提升与行业间资源再分配均会促进国民经济增长，即经济增长的动力主要来源于行业内部生产率提升，而各种资源在行业间的再分配则会产生所谓的“结构红利”；张军和陈诗一[16]基于对我国工业企业的研究发现，由资源配置带来的“结构红利”效应显著提高了工业生产率并促进了产业高级化；王立新和曹梅英[17]根据三次产业统计方法的调整，探讨了自改革开放以来产业结构调整期的资源配置效率，对“结构红利假说”进行了再检验。另一种观点认为，产业结构变迁对经济增长的影响并不明显或存在消极作用。如刘伟和张辉[18]，苏振东等[19]、尹秀芳[20]等研究了资源配置与产业结构变迁对经济的影响，结果表明，由于行业间资源分配不均，偏离了有效配置，导致制造业生产效率低下，在两阶段经济增长过程中“结构红利”效应并不显著。

通过对现有文献的梳理发现，学者们针对创新要素流动与产业结构变迁的研究成果已相当丰富，但仍存在以下不足：首先，绝大部分学者主要研究产业结构变迁对经济增长的作用或创新效率与产业结构变迁的关系，少有学者探究创新要素流动对产业结构变化的内在推动机制；其次，较少从创新要素的两个维度探究二者与产业结构变迁互为因果的关系。因此，本文试图从R&D人员与R&D资本流动耦合的角度揭示两个维度与产业结构变迁的内生关系，并采用广义三阶段最小二乘(GS3SLS)模型探讨两者间的双向作用机制与空间溢出效应。

2 创新资源配置与产业结构变迁的交互机制

产业结构变迁往往伴随经济发展的变化，并呈现出一定规律性，即从简单到复杂、从低级到高级的动态变迁过程。党的十九大报告也指出，经济现代化建设必须注重创新驱动和产业结构优化，实现创新与产业互助协同发展。

2.1 R&D人员流动与产业结构变迁互动机制

人力资本作为产业结构变迁的主导因素，其R&D人员流动带来了新技术、新工艺，并改变了要素相对成本，同时，人力资本存在异质性，伴随知识空间溢出效应的增大以及专业技术人才需求的上升，R&D人员流动对产业结构演进产生影响。这种影响主要体现在以下方面：首先，创新要素中的人力资本流动不仅能够内生地推动产业结构调整和新兴产业崛起[17]，而且有利于提高流入地的人力创新要素存量，促进其它生产要素向该区域集聚；其次，在人力创新要素流动过程中通过研发活动的内部驱动，形成本地区创新型知识存量的比较优势，有助于推动产业结构提升；最后，在R&D人员流动过程中发生的知识溢出、技术交流与技术扩散，不仅有利于降低创新成本和不确定性，而且会带来新管理模式、生产技术及产品创新，最终增加创新产出。这种“干中学”效应带来的产业结构升级有助于优化与提升劳动效率，带动分工深化以及专业化程度提高，推动国内外市场规模扩大。市场需求的扩大同时使得企业竞争加剧，进一步增大对人力创新要素的需求。

产业升级以及新兴产业的崛起，一方面需要吸引大量高层次、复合型创新创业人才，形成强大的人力资本，才能发挥人才的辐射和带动作用[20]；另一方面，随着国内外市场扩大以及行业细分，企业必然加大对劳动力数量和高素质人才的需求，而市场竞争将进一步加剧人力资本流动。此外，地方政府为了完成区域绩效指标考核，促进产业发展与产业结构升级，需要引进先进的技术及创新人才，提高人力资本配置效率。

2.2 R&D资本流动与产业结构变迁互动机制

资本的本质是能够带来剩余价值，而资本能够实现增值主要在于它处在无休止的运动中，不断地在流通领域与生产领域之间进行循环、周转，刺激生产和再生产，促使企业转型升级[21]。R&D资本作为资本的一种，其流动也以实现价值最大化为目的，在各部门之间流动，最终R&D资本流动改变了生产要素在不同部门间的比重，促进资本及其它生产要素从低生产效率部门流向高生产效率部门或行业，进而提高要素生产率或资源利用率，直到不同部门之间实现利润均等化。此外， R&D资本流动会进一步带来土地、劳动力等其它生产要素的重新分配，实现部门生产效率提升，以及产业结构优化升级。

由R&D资本流动带来的技术进步将深化产业生产分工，而资本要素投入增加不仅能够通过技术进步推动生产机器的普及与利用，提升技术密集型产业比值，而且能够提高劳动者素质与企业生产效率，主导产业更替，深化产业生产分工。同时，资本要素投入能够促进传统生产要素配置结构与分配效率优化，通过增加技术密集型产业投入，促进劳动密集型产业向资本密集型、技术或知识密集型产业转变，推动产业结构变迁[22]。

伴随产业结构优化或升级，生产要素将从低效率部门流向高效率部门。当某行业或地区的R&D资本净流入量增加时，将带来生产要素集中，形成产业集聚并不断扩大规模。在该过程中，创新资源的空间集聚必然引起资源的重新分配。Krugman也指出，产业变迁过程中集聚形成的根本原因是成本下降、规模经济出现、知识溢出、分工专业化等优势。反之，基于集聚效应分析，产业集聚也可以促进上述优势积累，进而促进R&D资本流入。

3 研究设计

3.1 创新要素流动量测度

Kelejian & Prucha[23]、Anderson[24]、Eaton等[25]曾相继将引力模型引入应用经济学领域，目前引力模型被广泛用于衡量国际进出口贸易、跨国投资以及人口迁移等研究。

3.1.1 R&D人员流动(Pfl)

一般认为，“推拉理论”能够较好地解释人员流动。其主要观点认为，人口流动是流入地人员效用提高的拉力因素以及流出地人员带来的推力因素共同作用的结果。基于此，本文在度量R&D人员流动量时，选取引力变量的引力模型，参考吴群锋和杨汝岱[26]、王钺和刘秉镰等[27]的研究，认为工资差异是显著影响劳动力流动的重要因素，因此采用城镇人员就业平均工资差额表征本地区对其它地区R&D人员流动的吸引力，如式(1)所示。

(1)

式(1)中，Pflijt为t时期从i区域到j区域的R&D人员流动，Mit为t时期i区域的R&D人员，wagejt是t时期j区域的平均工资，表示为j区域对i区域人员的吸引力，Rij表示i区域与j区域距离(文中用两地区省会之间距离)。i区域R&D人员流入到其它地区的流动总量(Pflii)如式(2)所示。

(2)

3.1.2 R&D资本流动(Cap)

任何地区与其它地区均存在空间关联性，且地理邻近地区间的经济关联更紧密。R&D资本流动从本质上反映了其逐利性，其区际流动主要受地区利润率水平的影响，而地理邻近地区间的资本流动较频繁，因此选取各地区规模以上企业利润率作为吸引力变量指标度量R&D资本流动程度。借鉴白俊红等[28]的研究，构建R&D资本流动量度量方程。

(3)

式(3)中，Capijt表示t时期从i地区到j地区的R&D资本流动量，Rij表示i区域与j区域距离。Cpit为t时期i区域的R&D资本存量，Ratejt为规模以上工业企业利润率。同样，流入i区域的R&D资本总量可以用式(4)表示。

(4)

3.2 产业结构调整度量

产业结构变迁是动态过程，包括产业结构合理化与高级化两个维度。

3.2.1 产业结构合理化(Rat)

产业结构合理化是指产业集聚质量，它既是产业协调程度的反映，又是投入要素有效利用率的重要表现。目前产业结构合理化有多种测算方式，大多以泰尔指数(Theil index)为基础，这是因为泰尔指数是能比较客观地度量产业结构合理程度的指标[17,19]。本文也基于泰尔指数进行产业结构合理化评判，具体算法如下：

(5)

Yi表示第i产业生产总值，Li表示第i产业从业人员；n表示产业总数。Yi/Li表示各产业部门劳动生产率。Rat值越小,表明产业结构越合理。Rat为0，表示产业结构合理，Rat数值越大代表产业结构越不合理，经济系统稳定性越差。

3.2.2 产业结构高级化(Upg)

以往文献多采用Petit-Clark定理衡量产业结构高级化程度，但在当前经济服务化趋势下，以互联网技术为代表的信息化服务更为广泛地参与制造业生产，进一步提高了生产性服务业产值占整个服务业产值的比重，产出服务化趋势更加凸显。由于制造业的全部产出中有相当大比例是服务型产品，使得工业化后期的第二与第三产业界限越发模糊。借鉴学者对产业结构高级化的度量方法，以第三产业产值与第二产业产值之比衡量产业结构高级化程度，能够更好地反映产业结构变迁的服务化发展方向，具体如式(6)所示。

Upg=Y3/Y2

(6)

Upg表示产业结构高级化指数，Y3代表第三产业产值，Y2代表第二产业产值。Upg指数越大，表示产业结构越高级，反之则越低。

3.3 控制变量与数据来源

控制变量选取与解释说明。①城镇化进程(urb)。产业主要在城市周边集聚，创新也通常在此范围内发生，从某种角度而言，城镇化进程驱动产业结构调整，同时促进区域创新能力提升。因此，本文以区域非农业户口人员与地区常住人口比例衡量城镇化进程；②人力资本(edu)。人力资本积蓄是促进区域创新绩效提升和产业结构调整的重要途径。参照白重恩和张琼[29]研究地区受教育程度的方法，采用地区平均受教育年限表征人力资本变量，平均受教育年限=小学人数/总人口6+初中人数/总人口9+高中人数/总人口12+大专及以上人数/总人口16；③对外开放(ope)。由于外商直接投资(FDI)具有正外部性，即FDI不仅能够提高地区产业分工水平与生产效率，而且能够促进创新绩效提升。因此，选取外商直接投资(FDI)与地区GDP比值反映区域对外开放水平；④政府政策干预(gov)。政府通过干预资源配置或制定产业政策，以达到产业调整目的。因此，采用政府财政支出占政府财政收入的比值表示政府政策干预力度；⑤经济发展水平(pgdp)。导致人力资本流动的最重要因素是地区经济发展水平不平衡，随着我国户籍制度改革，地区对外开放程度不断扩大，地区经济发展水平提高与竞争加剧将极大促进人力资本流动；⑥医疗水平(hos)。良好的医疗条件不仅是吸引人才的重要原因，而且可以为劳动力的身心健康提供保障，从而提高劳动生产率。因此，采用万人床位数衡量地区医疗水平；⑦交通便利性(roa)。便利的交通有利于区域对外经济交流和要素流通，吸引更多人力资本，从而促进地区创新能力提升。因此，采用人均道路面积测度。

数据来源。考虑到数据可得性，采用1998-2018年省级面板数据，数据来源于《中国统计年鉴》、《中国区域统计年鉴》、《中国工业统计年鉴》，以及省级单位的《统计年鉴》。由于西藏地区数据缺失严重，未纳入统计分析。

3.4 产业结构调整与创新要素流动耦合协调分析

我国产业结构进入深度调整期，创新要素流动促进了产业结构高级化与合理化，同时，产业结构变迁也促进了技术创新，即创新资源流动与产业结构调整互为支撑、相互促进，因此创新要素流动与产业结构变迁是否协调就显得尤为重要，而采用耦合模型有助于反映长期以来创新要素流动与产业结构变迁间的耦合程度。

本文在耦合度模型基础上，根据产业结构变迁与创新要素流动两个系统的综合得分，构建产业结构合理化/高级化与R&D人员/资本流动耦合协调度模型，并对其进行定量分析，以准确评判产业结构与创新要素流动协调程度。其耦合模型如下所示：

(7)

式中，C表示耦合度，K为调节系数。为了强调区分度，设定K值为4。X1表示产业结构调整合理化或高级化指数，X2为R&D人员流动或R&D资本流动指数。在计算产业结构变迁与创新要素流动耦合协调度之前，首先对原始数据进行标准化处理。为避免产生偏差，准确评价产业结构变迁与创新要素流动的耦合协调程度，在已经建立的耦合度模型基础上构建耦合协调度模型。

(8)

式(8)中，D表示创新要素流动与产业结构变迁耦合协调度，α和β分别表示产业结构合理化/高级化、R&D人员流动/资本流动的权重，本文中取α=0.4，β=0.6，即认为创新要素流动与产业结构变迁具有较大权重[19,20]。根据耦合协调度数值，将其划分为4类，见表2所示。

表2 耦合协调度类型

根据R&D人员流动与产业结构高级化/合理化耦合情况，如图1和图2所示，总体来说，在全国范围内R&D人员流动与产业结构高级化/合理化的耦合度不断上升。由图1所示，分地区来看，东部地区1998-2018年的R&D人员流动与产业结构高级化/合理化的耦合协调度大都介于0.5～0.7之间，属于高度耦合协调。因此，未来应注重优化制度环境，保障人才基本权利，促进产业结构高级化，推动经济增长由粗放型向集约型转变，重点发展高科技产业，推动产业向中高端转型。从中西部地区R&D人员流动与产业结构高级化发展情况来看，二者耦合协调度介于0.3～0.5之间，属于中度耦合协调，特别是某些年份耦合协调度低于0.3，属于低度耦合协调。因此，对中西部地区来说，应在经济欠发达地区以产业结构合理化及生产要素合理配置为重心，有选择地引进相关企业，注重协调产业地位。

在R&D人员流动与产业结构合理化方面，如图2所示，东中部地区R&D人员流动与产业结构合理化的耦合协调度介于0.3～0.5之间，协调系数逐渐由中度耦合向高度耦合转变。而西部地区由中度耦合协调趋向低度耦合协调。此外，由图1和图2的趋势线也可以看出，R&D人员流动与产业结构高级化/合理化的耦合协调性表现为东→中→西依次递减，反映出地区人员流动与产业结构越合理，产业间越协调互补，越有助于资源分配合理化以及生产要素利用率提高。

图1 R&D人员流动与产业结构高级化耦合情况

图2 R&D人员流动与产业结构合理化耦合情况

根据图3、图4的R&D资本流动与产业结构变迁情况来看，R&D资本流动与产业结构高级化/合理化间的耦合协调度略低于R&D人员流动与产业结构高级化/合理化间的耦合协调度，在一定程度上说明了R&D资本流动的作用有限，而由R&D人员流动带来的技术进步与产业结构之间具有更强的协同效用。分地区来看，R&D资本流动与产业结构高级化的耦合协调度也呈现出东部最高，西部地区最低。此外，从时间趋势线也可以看出，上述地区的耦合协调度发展平缓。其中，东部地区R&D资本流动与产业结构高级化/合理化耦合协调度的波动幅度较大，说明东部地区近年来在吸引资本方面比中西部地区具有更强优势；中部地区R&D资本流动与产业结构高级化/合理化之间的耦合协调度由中度向高度发展；西部一些地区R&D资本流动与产业结构高级化/合理化间的耦合协调度由中度向低度演变，随着创新要素从西部地区向东中部地区聚集，带来西地区资本积累速度下降、劳动力流失，且这种“强者越强，弱者越弱”效应会进一步凸显。

图3 R&D资本流动与产业结构高级化耦合情况

图4 R&D资本流动与产业结构合理化耦合情况

根据创新要素流动与产业结构变迁的时间序列总趋势线可以发现，创新要素流动与产业结构的耦合协调性逐渐改善，当区域经济发展差距较大时，相同的创新要素在不同区域对产业结构的作用存在明显差异，创新资源配置不合理限制了产业产出效率提升，抑制了企业发展。因此，需要根据不同地区制定合理的创新要素配置方案和产业发展规划，同时，建立完善的人力创新要素管理水平和产出效率评估考核与监督机制，促进创新要素合理流动。需要说明的是，上述耦合协调度模型的测度结果只能反映创新要素流动与产业结构高级化/合理化的紧密程度，并不能解释两者间的因果关系，下面采用空间计量模型对二者关系作进一步分析。

4 空间计量分析

4.1 联立方程设定

空间计量模型可以根据空间效应采用不同模型进行刻画，主要有空间滞后模型(SLM)、空间自回归模型(SEM)和空间杜宾模型(SDM)等，但这些空间计量模型仅能考察某经济变量与影响因素间的单项因果关系，而空间联立方程有助于考察整个经济系统相互依存、互为因果的联系。不仅如此，联立方程可以解决解释变量和被解释变量互为因果带来的内生性。为考察创新要素流动和产业结构变迁间的交互影响及空间溢出效应，构建广义空间三阶段最小二乘(GS3SLS)面板联立方程，其显著优点是既考虑了内生变量的潜在空间相关性，同时考虑了各方程随机扰动项可能存在的相关性。

(9)

(10)

模型中，inn表示创新要素流动(R&D人员流动或R&D资本流动)，ind表示产业结构变迁(产业结构高级化或合理化)，Z表示创新要素流动相关控制变量，T表示产业结构变迁相关控制变量。

空间相关性分析是区别传统模型与空间计量模型的重要依据,传统模型因忽略空间因素会带来一定偏差，而采用莫兰检验(Moran′s I)可以在一定程度上消除由空间因素带来的误差。创新要素流动与产业结构变迁的莫兰检验结果介于-0.063～0.336之间，整体来看，变量基本大于0，因此初步呈现空间正相关性。在相邻和距离的空间权重条件下，除个别年份不显著外，其余年份均显著大于零，因此表现出空间集聚效应。总体来说，各地区没有显现出完全的随机状态，而是具有一定空间相关性，表现出集聚性；在某些年份还发现，相关变量的莫兰检验结果小于0,因此呈现出扩散效应。基于上述结果，空间自相关检验结果还需纳入具体模型中作进一步分析。

4.2 实证结果及分析

为便于对比分析，还需提交不包含空间模型的3SLS估计结果。由于变量存在异方差和量纲问题，在实证前，首先对变量进行取对数处理，其次为了避免多重共线性带来的模型估算失真问题，利用方差膨胀因子(VIF)对变量进行检验，对其中VIF>10的变量进行中心化处理。

根据表1创新要素流动估计结果可知，在回归模型中，产业结构合理化/高级化对R&D人员流动具有显著影响，其中，产业结构合理化对R&D人员流动的回归系数为正(1.613)，显著促进了R&D人员流动。而产业高级化回归系数显著为负(-0.844)，表现为抑制R&D人员流动。该结果可以从两方面解释，一方面，从创新要素流入角度并结合地区经济发展水平与受教育程度，产业结构合理化促进了R&D人员流入；另一方面，从创新要素流出角度看， R&D人员会流向产业结构水平更高，以及经济发展更好的地区。此外，表1中产业结构高级化/合理化对R&D人员流动回归系数与表2中R&D人员/R&D资本对产业结构高级化回归系数存在明显的双向关系，同时，根据GS3SLS面板估计结果也可以发现，R&D人员流动与创新要素流动存在双向互动效应。

表1 变量描述性统计分析结果

从空间效应看，R&D人员流动、R&D资本流动回归系数分别为0.191和0.305，即空间滞后效应显著，说明周边R&D人员流动会通过空间溢出效应促进本区域R&D人员及R&D资本流动。这是因为不同地区间存在合作、人员交流、技术转移，区域外的产业结构调整对本区域创新具有显著催化效应。从R&D资本流动来看，产业结构合理化对R&D资本流动的回归系数为正(1.554)，空间溢出效应为负(-0.319)，考虑到控制变量城镇化水平，即城镇化加速了资本流动并促进了集聚，这主要是因为产业主要在城市或其周边集聚，随着城市发展，产业结构趋向于合理化，R&D资本流动也会更加频繁。

表3 创新要素流动估计结果

由表4产业结构调整估计结果可以发现，核心解释变量在3SLS和GS3SLS上的估计结果系数具有一致性。这是因为人口迁移往往伴随人力资本转移与资源的优化配置。此外，R&D人员回归系数为负(-1.203)，说明抑制了产业结构合理化。对此本文解释为：当前经济发展中的突出问题是产业结构不合理，而产业结构变迁又会对R&D人员/R&D资本流迁方向、距离及其稳定性带来影响。此外，从空间效应角度来说，R&D人员流动的空间溢出系数为正(0.226)，说明R&D人员流动的空间溢出效应促进了区域外的产业结构合理化。产业结构高级化的空间溢出效应系数为正(0.352)，说明周边产业结构变迁不仅会通过空间溢出效应优化本区域产业布局，同时，也促进了其它地区的产业结构合理化。其主要原因是近些年我国面临较大的经济下行压力，产业结构面临深度调整，导致各地区产业竞争加剧。

表4 产业结构调整估计结果

从联立方程角度审视产业结构高级化与创新要素流动关系。首先，在不考虑空间效应的情况下，R&D人员流动制约了产业结构高级化。该结论与梁向东和魏逸玭[2]的研究结论相似。对此可以解释为随着人口流动加快，虽然短期内形成流动人口聚集，但是因干中学过程中技能积累不足而制约了企业技术进步，抑制了产业结构高级化。从空间溢出效果看，产业结构变迁均存在显著的正向空间外溢，其周边地区产业结构变迁均会影响本地区产业结构调整。其次，从创新要素流动角度来说，R&D人员流动对产业结构高级化的空间溢出具有抑制作用，R&D资本流动对产业结构高级化的空间溢出效应为正。本文对此的解释为创新要素流动过程中产生的人口流动替代效应削弱了企业创新动力，从而抑制了产业结构高级化。

5 结论与政策启示

本文首先将创新要素划分为R&D资本流动和R&D人员流动，将产业结构变迁划分为产业结构高级化与产业结构合理化两个方面，从理论上分析了创新要素流动与产业结构变迁交互机制；其次，采用耦合协调模型对新要素流动与产业结构变迁关系进行刻画，解析了二者相互关系及作用机制；最后在耦合协调模型基础上建立空间面板联立方程的门槛模型，研究了创新要素流动与产业结构变迁的空间互动关系，得到如下结论：

从发展趋势看，1998-2018年全国内地30个省市创新要素流动与产业结构变迁的耦合度由从低度转向中高度。其中，R&D人员流动与产业结构变迁的耦合协调度大于R&D资本流动与产业结构变迁的耦合协调度；R&D人员流动与产业结构变迁的耦合协调度整体呈平稳发展，而R&D资本流动与产业结构变迁的耦合协调度波动较大，从一定程度上说明资本流动的便捷性大于人员流动，资本可以通过选择撤出该地区来降低机会成本，甚至快速“转身”投向高利润地区，而人员流动不会像资本发生短期内的快速流动。分地区来看，东中部地区创新要素流动与产业结构高级化的耦合协调度呈缓慢上升态势，R&D人员流动与产业结构变迁的耦合协调度呈现为东-中-西依次递减。在创新要素流动与产业结构合理化方面，东中部地区整体差距较小，反映出近年产业结构调整由东部向中部转移。西部地区创新要素流动与产业结构耦合协调度的波动幅度较大，基本处于0.3以下，从时间趋势看，创新要素流动与产业结构高级化的耦合协调度呈平缓上升发展趋势。

基于空间联立方程模型的研究结果表明，创新要素流动与产业结构变迁之间存在空间交互效应，创新要素流动对产业结构变迁均存在显著的正向空间溢出，同时，产业结构变迁也对创新要素流动产生正向空间溢出效应。产业结构合理化促进了R&D人员流动及R&D资本流动。与R&D资本相比，R&D人员流动对产业结构变迁的影响更显著。创新要素流动对本地区产业结构调整存在抑制作用，对流入地产业结构高级化与合理化具有促进作用。

针对上述结论分析，本文提出如下政策建议：

(1)构建地区产业与创新发展协调机制。实践证明，区域产业互动与区域创新发展障碍往往来自地方保护主义，其根源是没有形成资源、成果共享和创新发展协调机制。因此，应将产业规划与资源配置协调，建立地区创新中心与产业发展的协同对接，构建资源信息共享平台，打破地区行政保护和垄断，形成良好的市场环境，鼓励资源多向流动。

(2)健全人才储备机制，破除体制机制壁垒。为解决人力创新要素短缺与区际不平衡问题，产业基础薄弱地区可以借助“一带一路”倡议以及“长三角一体化”等国家重大发展战略，破除体制机制壁垒，通过技术模仿或技术移植等提升中西部地区创新发展水平，促进创新资源多样化发展。

(3)保障人才流动权利，加强人才工作立法。通过改善地区软硬件环境，实行人才引进、人才派遣等柔性引才机制，特别是引导企业、科研机构、高等学校等建立协同创新基地，规范人力资源市场，发挥市场在人才引进、考核、激励等方面的决定性作用。重视原始创新和战略性科技创新能力建设，以形成智力、资本投入与产业结构优化升级的双向联动机制。

(4)优化政府职能，强化市场在资源配置中的作用。构建有利于发挥市场作用的技术创新政策体系，适当控制产业应用技术方面的政府投入，鼓励企业自主创新，降低政府依赖，更多地实行“后补助”政策。在跨地区产学研合作中，政府应重点支持有价值、有市场前景的技术成果，充分发挥创新要素流动对产业结构升级的积极作用，引导创新要素合理配置。产业结构水平较低的区域应根据地方要素资源禀赋承接产业转移，经济发达地区则应注重产业结构高级化，重点发展高新技术产业，推动产业迈向高端化。