我国科技创新与实体经济协同发展评价研究

万程成

（贵州财经大学工商管理学院，贵州 贵阳 550025）

一、引言

实体经济是国民经济和社会发展的根基，构建以制造强国、质量强国、创新型国家为主的现代化经济体系，是我国今后经济发展的核心任务。依靠传统生产要素驱动的经济增长方式已不可持续，科技创新已成为推动经济持续发展的新动力。由于实体经济与科技创新系统都有其复杂的内在规律，在遵循两大系统内部合理运行的同时，如何调动并整合创新资源，推动实体经济与科技创新的协同发展，是实现新旧动能转换、推动经济结构升级、推进供给侧结构性改革过程中值得研究的重要问题。

国内外学者主要从以下几方面来研究协同发展问题：一是对产业发展与科技创新的相关关系进行分析。Porter(1998)[1]提出持续投入的科技创新是当前及未来产业发展的核心竞争力；Cantwell(2016)[2]提出“技术创新产业升级理论”，并通过实证分析证明了发展中国家产业更新迭代的主动力来源于科技创新；张杰和宋志刚(2017)[3]指出，我国经济新旧动能转换的关键是技术创新与战略性产业的融合发展，其中，如何平衡好实体经济与虚拟经济之间、政府与市场之间、国企和民企之间的相互关系，是推动融合发展必须解决好的关键问题；金碚(2017)[4]指出，技术创新推动制造业转型，不仅要大力发展高新产业，更重要的是用先进技术支撑和改造传统产业，产业的转型升级具有包容性；龙小宁和林志帆(2018)[5]对我国制造业企业目前创新发展的基本现状和误区进行讨论，发现由于统计纰漏和计量方法的不恰当，企业进行研发投入和创新产出的比例都有不同程度的低估，实际上中国企业的研发态度是较为稳定乐观的。二是从要素层面探讨实体经济与科技创新的协同发展问题。基于十九大报告中提出的“着力加快建设实体经济、科技创新、现代金融、人力资源协同发展的产业体系”，张杰和李荣(2018)[6]认为，目前以数字经济、人工智能、云计算、智能制造等为代表的新兴产业正在兴起，为我国政府与市场融合下的制造业迭代升级带来新动力；刘志彪(2018)[7]指出，关键是要加强实体经济与虚拟经济关系的宏观治理，以科技创新振兴实体经济发展；付保宗等人(2019)[8]认为，根本问题是要构建创新引领、协同发展的内生机制，推动科技、金融、人力和产业齐发展。Hsu 等人(2008)[9]指出，在知识经济时代，如何建立适当的经济范式、制定合理的竞争政策以刺激和鼓励技术创新，是政府部门需要解决的重要问题。三是从实证角度对实体经济发展及其影响因素进行测度，如通过构建复合系统协同度模型（夏业领、何刚，2018）[10]、区域创新能力影响机理模型（王进富、张耀汀，2018）[11]、静态和动态空间面板（张林，2016）[12]模型等方法，研究产业升级、金融发展对区域创新能力和经济进步的影响；或以新能源汽车技术（李昆，2017）[13]、金融产业（张志明，2018）[14]、政产学研资（吴卫红等，2018）[15]、文化产业（戴艳萍、胡冰，2018）[16]、农业经济与生态环境（赵小雨等，2018）[17]等为研究对象，从互联网信息、金融化等视角探讨创新与实体经济的协同发展关系。综上所述，已有研究侧重于探索科技创新对产业转型和实体经济发展的推动作用，对实体经济如何反作用于科技创新与技术进步的探讨相对较少；对科技创新或实体经济各自发展机理的分析较多，但对二者间相互关系与协同发展机理的探讨相对较少；对不同要素与实体经济协同发展的实证分析相对较多，且主要以沿海区域为案例对象，而对科技创新与实体经济协同发展的相关测度及其研究则比较缺乏。

随着“互联网+”和大数据时代的到来，测度我国科技创新与实体经济协同发展现状，探讨营商环境、产权保护、普惠政策、金融改革等要素对二者协同发展的影响作用，有利于为决策者优化配置创新资源、增进创新主体间的协同互动、升级调整经济结构等提供针对性的信息参考。文章将基于对科技创新与实体经济协同发展机理的分析，构建区域科技创新与实体经济协同发展指标体系，并以我国为例，运用复合系统协同度模型对2010-2019 年区域科技创新与实体经济协同度进行实证分析，为相关领域研究提供成果支持与观点参考。

二、科技创新与实体经济协同发展机理分析

科技创新与实体经济协同发展的理论基础，是赫尔曼·哈肯（李湘洲，1997）[18]提出的协同理论，也称协同学，他将协同定义为系统各部分之间互相协作而产生的整体效应或一种有序的新型结构（李辉，2014[19]；王贵友，1987[20])。协同理论中的协同效应是指在复杂开放的综合系统中，各子系统通过相互作用、相互依存而产生的整体效应大于各系统之和的现象(Gerard和Rabhu，2000)[21]，是子系统间良性的相互作用与关联。科技创新和实体经济原本各自为一个独立的系统，系统内部有其自身的发展逻辑与脉络，而根据协同效应，两大系统相互作用对经济发展的促进作用大于其简单加总之和，说明二者相互依赖、共存和发展。科技创新与实体经济的协同发展，不仅体现为二者对发展环境有相同的要求，还体现在发展实体经济和促进科技创新本质上是一个问题的两面（龙小宁，2018）[22]。实体经济高质量发展要求以先进技术带动产业结构优化升级，包括合理化与高级化两个维度上的更新迭代，并可在此过程中反哺科技创新；科技创新作为实现这一目标的根本手段，可从源头上带动工业制造业等领域从基础研究到成果转化的改革与深化。两大系统相互作用，最终实现区域经济社会的可持续发展。两者之间这一复杂的非线性关系如图1 所示。

图1 科技创新与实体经济协同发展机理图

目前，我国实体经济面临的主要挑战是供给侧产能过剩、市场供需不平衡所导致的经济结构亟待转型。要解决这一问题，关键在于生产过程从低附加值向高附加值的迭代升级。通过提高供给体系质量，淘汰和清理落后产能，生产高质量产品，从而实现市场供需的相对均衡。而在新一轮科技革命和产业变革的浪潮中，这一解决方案则需要以科技创新作为内在动力来驱动。一方面，对于以制造业为主的传统产业来说，利用新技术、新业态进行企业内部生产方式的优化升级、提高劳动生产率，是推进供给侧结构性改革、解决产能过剩问题的根本举措。其中，大中型工业企业的资本实力雄厚、技术人才较为丰富，基础设施配套相对完备，故利用新技术、新业态等进行生产流程重组以及高附加值产品打造的总体能力较强，如美的、海尔、格力等知名企业利用新一代信息技术和智能技术开发智能家电新产品，可加速对过剩产能的淘汰和清理，优化市场内部的产业结构；而小微企业由于面临资金短缺、技术短缺和人才短缺等问题，进行传统动能改造的压力较大，需要为其提供一个相对较好的营商环境来推动企业的转型升级。但无论对哪一类的企业而言，与大数据、互联网、人工智能进行深度融合发展，实现企业内部生产和供应链上的数字化、智能化、柔性化和绿色化，是重塑企业核心竞争力的根本选择。另一方面，对新兴产业来说，大量打造创新型产品，尤其是航空航天设备、轨道交通设备、船舶和海洋工程设备等关键技术领域的新兴战略性产品的开发与使用，以及数字经济、生命健康、智能制造等领域的革新与发展，将带来大量新动能、新技术的集聚，实现我国经济发展模式从要素驱动向创新驱动转型。

反过来讲，我国科技创新面临的主要挑战，是知识产权保护的欠缺与融资难的问题。由于基础研究活动及技术开发具有明显的公共产品特征，正外部性明显，故如果企业、科研机构或科学家不能获得与其创新行为相对应的收益，可能导致社会创新动力的整体衰减，经济发展的速度和质量都受到影响。而解决这一问题的首要任务，是需要政府与市场联合打造一个透明、公平、稳定、可预期的营商环境，同时提升我国整体的知识产权保护水平，例如实行版权免费登记制度、开展专利执行保险试点等，以鼓励各创新主体积极开展创新活动，促进社会创新水平的提高。此外，融资难也是科技创新面临的困境之一。实体经济下的科技创新项目开发对资金投入规模的要求较高，而金融系统尚不能较为快速准确地筛选出优质项目并为其提供相应资金保障，这使得创新活动落地的资金基础相对不足、市场化难度较大，尤其是核心技术层面的创新缺乏资金支持，深层次创新活动难以展开。因此，推动金融资源在实体与虚拟经济之间的合理优化与配置，设立专项资金项目引导优质资源向科技创新领域倾斜，建立科技创新类金融项目的数据资料库等，都是从金融改革角度缓解科技创新压力的重要方法。由于科技创新具有长周期、高风险、信息不对称等特点，在创新过程中容易出现“市场失灵”的状况，因此，降低创新市场中介组织准入门槛、提高知识产权保护水平、加强创新激励普惠政策、优化金融资源配置与改革等，都是解决“市场失灵”问题、帮助科技创新实现内部要素协调发展的重要举措。

未来实体经济的发展无疑会将科技创新能力作为重要的衡量标准，而创新能力的深入度与专业度将直接影响到基础研究能否有效实现产业化和市场化的成果转化，在给创新者带来直接收益的同时也推动社会生产力向前发展。这一目标的实现对实体经济与科技创新的协同发展提出了较高要求。总而言之，科技创新对实体经济的积极作用，是推动产品供给体系向智能化、高端化、绿色化的方向发展，通过建设以企业为主的技术创新体系、打造由市场和政府共同主导的科技创新平台机制以及提高制造业的核心生产能力和技术攻坚能力来实现制造强国的目标。而实体经济对科技创新的积极作用，在于为推进科技创新提供完善、优越的外部环境条件，包括营商环境、体制环境、政策制度、资本支持、文化氛围等等，从而加快创新潜力的持续释放，深入打造经济发展的新动能。

三、模型选取与指标构建

1. 复合系统协同度模型

文章将运用复合系统协同度模型（孟庆松、韩文秀，2000）[23]，通过对子系统有序度和复合系统协同度进行测算，分析区域科技创新与实体经济协同发展从无序走向有序的动态变化趋势。

（1） 子系统有序度

将科技创新与实体经济协同发展复合系统视为S，S={S1，S2}，其中，S1为科技创新子系统，S2为实体经济子系统。设子系统Sj为复合系统S 的第j 个子系统，j∈[1，2]，则Sj发展过程中的序参量设为ej=(ej1，ej2，…，ejn)，n≥1，αji≤eji≤βji，i∈[1，n]，αji和βji为系统稳定临界点上eji的最小值和最大值。若ej1，ej2，…，ejn为正向指标，则ej越大，系统的有序程度越高；若ejk+1，ejk+2，…，ejn为负向指标，则ej越大，系统有序程度越低。因此，子系统Sj的序参量分量eji有序度由式(1)计算得出：

式(1)中，uj(eji)∈[0，1]，uj(eji)越大，说明序参量分量eji对子系统Sj有序的“贡献”程度越高。而将序参量分量eji对子系统Sj的“贡献”集成，则可计算得到子系统有序度uj(ej)。文章采用线性加权求和法进行集成，公式如下：

式(2)中，λi代表权重系数，uj(ej)∈[0，1]。uj(ej)取值越大，说明ej对子系统Sj有序的“贡献”越大，这一子系统的有序程度就越高。

（2） 复合系统协同度模型

为了研究需要，设定两个时刻点。假设给定初始时刻t0，则分别有科技创新子系统有序度为u10(ej)和实体经济子系统有序度为u20(ej)；给定另一时刻t1，则该时刻下两大子系统的有序度分别为u11(ej)和u21(ej)。因此，t0～t1期间的科技创新与实体经济复合系统的协同度可用式(3)来测度：

由式(3)可知，科技创新与实体经济复合系统协同度的测度是一个动态评价过程。协同度C(S)∈[-1，1]，取值越大，说明复合系统的协同度越高，反之越低。从式中可以看出，C(S)取值的正负在于μ 值的正负。只有在科技创新和实体经济子系统在t1时刻的有序度均大于其在t0时刻的有序度时，C(S)才为正值，说明此刻两大子系统处于协同演进状态；若其中有一个子系统在t1时刻的有序度小于其在t0时刻的有序度，C(S)都为负值，表明二者并未协同推进发展。除此之外，若一个子系统有序度提升幅度较大，而另一子系统提升幅度较小，则此时C(S)虽为正值，但数值较小，仍说明系统协同度较低。由于目前对于复合系统协同度的衡量尚未有统一标准，文章参考党兴华等(2007)[24]、夏业领和何刚(2018)[10]的研究，依次确立了相同基期和相邻基期复合系统协同度等级及划分标准，如表1 所示。

2. 科技创新与实体经济协同发展指标体系构建

（1） 指标选择

哈肯的协同学理论指出，复合系统的协同发展是一个动态过程，科技创新和实体经济的持续协同投入带来二者的协同产出，如果二者协同投入不匹配，则会导致产出方面的协同效果较差。根据科技创新与实体经济协同发展的机理分析，决定科技创新活动的升级迭代的主要因素包括资金投入、人才储备、知识产权保护与成果产出等，决定实体经济转型升级的主要因素包括主要能源消耗、交通运输、信贷支持和市场环境等。因此，以上要素是决定科技创新和实体经济复合系统能否实现协同发展的关键参量。

表1 复合系统协同度等级及划分标准

具体来讲，科技创新子系统的序参量由经费投入、人员投入和科技产出构成。其中，经费投入强度和地方财政科学技术支出反映一个地区科技创新资金投入的主要规模和使用结构；研究与试验发展(R&D)人员人均经费和研究与试验发展(R&D)人员全时当量是衡量基础研究创造的科技人才投入指标；技术研发成果最终要通过市场化应用和产业化推广方能实现规模化效应，故用高技术产业（制造业） 有效发明专利数和技术市场成交额分别代表理论研发和成果应用两方面的技术进步。其中，高技术产业（制造业） 有效发明专利数的数据口径为大中型工业企业，更能体现科技创新对实体经济的贡献作用。实体经济子系统的序参量由实物量投入、信贷支持、市场环境和经济产出构成。其中，工业用电量是观测实体经济发展的“晴雨表”，一个地区的工业用电量越大，表明生产制造部门发展状况向好；铁路货运量直接反映全社会物资流动程度，被视为经济“风向标”；主要金融机构人民币中长期贷款余额是基于供给端有效支持实体经济发展的关键信贷指标；工业生产者出厂价格(PPI)同比增速从供给角度反映实体经济发展的市场发展程度；而实体经济发展成效则主要体现为规模以上工业增加值增长速度和规模以上工业企业利润总额两个指标。以上指标均为正向指标，指标体系构建如表2 所示。

（2） 权重确立

在指标体系原始数据完备的情况下，为避免人为主观因素的干扰，选择客观赋权法中的CRITIC 法来确定指标权重。CRITIC 法由Diakoulak(1995)等人[25]提出，这一方法考虑了指标间的冲突性及指标变化对权重的影响，更具客观性。CRITIC 法原理如下：

表2 区域科技创新与实体经济协同发展指标体系

式(4)中，σj为标准差，rij为指标间的相关系数；(1-rij)为第j个指标与其它指标间的冲突强度，rij越大，说明指标间相关性越强，指标冲突性越小；Cj为第j 个指标对系统的影响程度，Cj越大，说明该指标包含的信息量越大，在系统中重要性越强，故权重值也越大。将Cj做归一化处理，可得到各指标的权重wj，计算公式如式(5)所示：

四、实证分析与结论

1. 数据来源

基于复合系统协同度模型和上述构建的指标体系（见表2），对2010-2019 年我国科技创新与实体经济协同度进行测算。数据主要来源于2011-2020 年中国统计年鉴、国民经济和社会发展统计公报、国家统计局网站等。

2. 实证过程

（1） 数据标准化

为了消除原始数据不同量纲的影响，首先采用极值法对数据进行标准化处理。计算结果如表3 所示。

表3 2010-2019 年我国科技创新与实体经济协同发展指标体系标准化值

（2） 权重计算

将标准化数据带入式(4)、式(5)，得到各地区二级指标eij的权重wj，如表4 所示。由于协同度测度模型计算过程中不需要一级指标权重，故未计算（王宏起、徐玉莲，2012）[26]。

（3） 子系统有序度测算

将标准化数据代入式(1)，参考相关文献（许强等，2017[27]；杨珍丽等，2018[28]），取标准化数据的最大值和最小值的110%分别作为序变量的上限值和下限值，可计算得到科技创新和实体经济子系统序参量各分量的有序度；再将计算结果代入式(2)，可得到2010-2019 年我国科技创新和实体经济子系统有序度。如表5 所示。

（4） 复合系统协同度测算

将表5 中的计算结果代入式(3)，可得到相同基期和相邻基期下2011-2019 年我国科技创新与实体经济复合系统协同度，如表6 所示。

3. 结论分析

根据对2009-2017 年贵州科技创新与实体经济子系统有序度与复合系统协同度的测算结果的分析，得到如下结论：

表4 我国科技创新与实体经济协同发展指标权重值

表5 2010-2019 年我国科技创新与实体经济子系统有序度结果

从表5 和图2 中可以看出，科技创新子系统有序度一路呈明显上升趋势，有序度从2010 年的0.0127 上升到2019 年的0.9218，年均增长率61.02%；实体经济子系统在初期的有序度（0.4171） 明显高于科技创新子系统，但发展过程中波动幅度较大，在2011-2012 年、2013-2015 年、2017-2018 年三个时段均有下滑，且自2014 年开始被科技创新子系统反超，2019 年实体经济子系统有序度仅为0.5469，仅为科技创新子系统有序度的59.34%。我国实体经济发展周期长、积淀深，在2010 年时已呈现出一定的规模化，但由于彼时经济发展方式仍以粗放式为主，故经济结构性失衡的问题逐渐暴露，实体经济有序度水平在不断波动中提升缓慢；为了改变这种境况，国家开始进行供给侧结构性改革，将科技创新发展提到了重要的战略位置，投入大量人力物力财力推动知识创新与技术创新，因此，科技创新水平虽起点较低但发展速度不断加快，故有序度也迅速超过了实体经济。从两大子系统内部有序度的变化趋势来看，科技创新子系统发展势头良好，而实体经济在面临经济增长方式转变和产业结构优化的当下，其发展过程必然会经历一些波动与阵痛，但在生产方式更新迭代完成之后，其发展可能会呈现出一番新景象。

表6 2011-2019 年我国科技创新与实体经济复合系统协同度结果

图2 2010-2019 年我国科技创新与实体经济子系统有序度变化趋势

图3 2011-2019 年我国科技创新与实体经济复合系统协同度变化趋势

基于相同基期的计算，2011-2019 年我国科技创新与实体经济复合系统协同度上升幅度较大，从2011 年的0.0909 提升到2019 年的0.3436，但从协同度等级标准来看，协同度均低于0.4，总体处于失调状态；其中，在2013-2015 年间协同度出现大幅度的提升，年均增长率为56.89%，但2016 年又迅速回落，且增长速度明显放缓，到2019 年协同度仅比2015 年的相对高点多0.0402。基于相邻基期的计算，2011-2019 年我国科技创新与实体经济复合系统协同度呈波动下降趋势，且基本处于[0，0.2] 区间，最大值为2012 年的0.1491，从协同度等级标准来看，二者长期处于低协同演变状态；其中，2018 年协同度为九年间最低，2019 年尽管有所回升也低于以往年份。

从图3 可以看出，无论是在相同基期还是相邻基期，我国科技创新与实体经济复合系统协同度水平都长期处于失调和低协同演变状态。虽然从图2 中可以看出科技创新子系统有序度不断攀升，实体经济子系统有序度也在波动中上升，但由于二者之间的协同互动尚未调和到一个比较稳定的状态，加上科技创新成果的市场化和产业化需要一定时间来实现，故协同度水平还未呈现出明显进步，科技创新与实体经济协同发展能力尚有很大的提升空间。

五、对策与建议

实体经济的转型升级，势必要依靠科技创新；科技创新成果的转化，也离不开现代化产业体系的支持。科技创新与实体经济发展是一个并行的、互嵌的过程，其路径支持有共性化的要求。结合上述对二者协同发展的机理分析与量化测度，政府部门应考虑从营商环境、产权保护、普惠政策和金融改革等角度入手，加强二者的互动与协作，提升其协同发展水平，从而推动经济社会发展方式的整体转型升级。具体对策建议如下：

第一，各地应树立良好的营商环境，推动新业态下高新企业的发展。具体来讲，一是拓展全球投资价值链，以优势产业和优惠政策吸引国际投资者进入国内市场；二是降低创新中介组织的准入门槛、下放自主研究和科研经费使用权限、鼓励科研机构向自主创新自负盈亏的应用型企业转型、制定并落实保护知识产权的相关政策；三是鼓励各行业龙头企业建立产业技术联盟，打造产业共性技术供给体系，同时发挥领先用户在产品成果转化中的带头作用；四是鼓励科研院所、高等院校和企业等创新主体的研发合作，支持建设一批产学研多方参与的关键技术研发平台。

第二，对知识产权进行合理适度的保护。知识产权保护是对创新思维的肯定与激励，创新者通过知识或技术创新生产出新产品，在新产品上市初期对其生产销售环节赋予一定垄断权，以保证创新者收回创新成本并获得经济收益的一种行为，通过专利、版权和商标等法律方式实现对知识产品的保护。对知识产权的保护是刺激创新者们开展持续性创新活动的根本动力，但同时也会在一定时期内阻碍未来创新的发生。因此，根据各地科技创新活动的发展诉求，合理适度的制定知识产权保护相关法律政策，有利于维护创新者的合法权益，同时刺激更多主体参与到创新活动中来。具体来讲，政府可设立专门的知识产权管理机构，培养更多高端人才树立其健全完备的知识产权意识；鼓励科研院所通过技术入股或合作开发等方式，将具有知识产权的基础研究尽快转化为科技成果；完善并统一划定知识产权相关案件的审理标准，建立健全民事、行政与刑事案件“三审合一”审理制度，扩大对知识产权项目的保护范围。

第三，探索实施税收激励下的普惠性政策。根据龙小宁和王俊(2015)[29]的研究，对企业创新提供财税优惠等政策，虽短期实施见效快，但由于同时存在腐败和资源浪费等现象，使得这一政策治标不治本；相比之下，“专利盒”等税收激励政策则适用于所有创新研发投入，创新者或企业通过科学研发所取得的与知识产权相关的收入可在应税收入中得以减免，从而减轻企业开展科技创新的资金压力，鼓励和激励其积极展开研发与创新活动并进一步实现商业化。这一政策在我国的运用尚处于探索阶段。因此，政府相关部门可在借鉴国外先进经验的基础上，加快研究这一普惠性政策的推行方向、应用主体、实施范围等，如是否需对专利技术研发所在地、技术来源做出一定限制等，尽快科学有效地落实这一政策，并加快企业研发与创新的步伐。

第四，深化支持实体经济发展的金融创新能力。多数科技创新活动由于信息不对称问题的约束，致使金融业无法有效识别融资项目的好坏，造成科技创新融资比一般项目的成本更高(Hall 和Lerner，2010)[30]、优质投资品供给持续缺乏等问题。与此同时，由于公众对资产的投资需求迅速增长，越来越多的生产服务性行业逐渐背离社会财富创造的作用，流向虚拟经济参与财富的再分配活动，这使得本就疲软的实体经济发展更为阻滞，而基于这一大环境下的科技创新活动就更难推进。为解决以上问题，金融体系创新的落脚点应立足于实体经济融资需求，通过金融创新产品和金融创新技术开发供给更多服务于实体经济的优质资产，降低实体经济的运行成本，进一步提高科技创新融资的速度，推动融资项目的多样化发展。