科技创新对经济高质量发展的影响

和 军，邓同心

(辽宁大学 经济学院，沈阳 110000)

提要：科技创新是实现强国的关键。研究科技创新对经济高质量发展的影响具有时代意义。以中国2003—2018年30个省(市、区)的面板数据为研究对象，构建科技创新和经济高质量发展指标体系，测算科技创新与经济高质量发展指数，分别研究东中西三区域的科技创新能力对经济高质量发展产生的影响。结果表明，科技创新总体具有有效的推动作用，但我国各区域之间发展不平衡，亟须因地制宜，加大对科技创新的投入力度，区域之间进行资源合理调配，补短板，提质效。

一、研究动态

科技创新是中国经济高质量的动力引擎。党的十九大报告指出，我国经济已由高速增长阶段转向高质量增长阶段。科技创新是推动这一转变的关键一环。2018年，习近平总书记在中国科学院第十九次院士大会上再次强调：“全面深化科技体制改革，提升创新体系效能，着力激发创新活力。创新决胜未来，改革关乎国运。”无疑，创新是引领发展的第一动力，推动经济发展迈向高质量发展这一新征程。高质量发展包括创新、协调、绿色、开放、共享五大理念，是各维度综合作用形成的合力，并不仅仅局限于经济速度这一单方面的增长。近些年来，我国科技体制改革向纵深推进，促进科技资源有效配置，提高人才待遇，提升专利水平，科技资源平台共享实现飞跃发展，为各类科研机构、大小企业提供有力支撑。但是，我国地域辽阔，区域众多，不同地区具有不同的资源禀赋。因此，研究科技创新在全国层面对东、中、西区域产生了多大的影响具有重要的理论和现实意义。

相关文献主要包括：第一，科技创新与经济高质量发展指标体系的构建。对于科技创新指标体系，学者们研究方法各异，大体可分为三类：一是投入产出，即基础能力、投入能力与产出能力[1]；二是资源配置，即创新资源、知识创新、企业创新与协同创新[2]；三是科技进步，即研发投入、人才储备与科技成果[3]。对于经济高质量发展指标体系，大多数学者都根据五大发展理念的框架进行构建，在具体指标的选取上有所不同，总体可分为以下两类：一是直接参考五大发展理念，选择创新发展，协调发展，绿色发展，开放发展，共享发展[4]；二是在五大发展的理念上有所创新，选择经济增长动力、经济增长结构、福利分配与环境保护等方面。不同的体系架构虽然指标选取不一，但是都突出了高质量这一核心概念，涵盖了除经济增长速度外更多种类的指标[5-6]。

第二，科技创新对经济高质量发展的影响研究。以往的研究大多探讨科技创新与经济增长之间的内在联系，自2018年起，关于科技创新对经济高质量发展的研究开始增多，研究范围也趋于全面，笔者将科技创新对经济高质量发展的研究进程总结为：一是研究地域的扩大。目前，关于该领域的研究不仅涉及全国31个省(市、区)，更具体到长三角、珠三角等细分区域。赵倩等以城市群作为研究对象，选取京津冀城市群、长三角城市群、粤港澳大湾区城市群进行对比研究[7]。黄庆华以重庆为例，采用熵值法进行指标测度[8]。师博等选用全国地级以上城市进行研究分析，并将城市按照发展质量划分为五类分别测算[9]。二是具体指标的变化。随着经济高质量发展研究的逐步推进，对于科技创新与经济高质量发展的研究指标选择也在不断完善。由国内生产总值、全要素生产率等单一指标逐步转向以构建指标体系为主的多维度融合[10]。这种转变丰富了高质量发展的内涵，使研究方向更接近高质量发展的内在要求，同时让测度结果更为准确[11-12]。三是计量方法的创新。该影响尚且处于初步研究阶段，现有文献关于该影响的计量方法包含面板回归、空间计量、耦合协调等多角度多方面。面板回归包括固定效应模型、随机效应模型、动态面板模型等。空间计量涉及空间相关、空间差异性和空间相邻矩阵。一部分学者将地理因素纳入科技创新与经济高质量发展的计量模型中，通过空间计量测算。大部分学者采用面板回归方式，引入时间序列，将所研究的不同区域纳入模型。与经济增长速度相比，经济高质量发展的计量方法更为多元、更具创新性[13-15]。

综上，科技创新对经济高质量发展的影响是目前契合时代发展的命题，也是一个新话题，已有学者对相关问题进行了研究，但是目前关于我国东、中、西区域内科技创新推动经济高质量发展的研究较少，大多数文献依然选择某一个指标进行替代测度。基于此，笔者以中国2003—2018年30个省(市、区)的面板数据为研究对象，选取金融发展水平等指标为控制变量，构建科技创新和经济高质量发展指标体系，测算科技创新与经济高质量发展指数，分别研究东中西三区域的科技创新能力对经济高质量发展产生了怎样的影响，研究结论对国家制定政策具有一定的参考意义。

二、机理分析

本文的主要理论机理如图1所示。用人才潜力、专利效能以及技术投入三方面代表科技创新，科技创新进程中所需的人力、物力以及资源均可在这三方面中有所体现。人才是科技创新生生不息的原动力，而高校正是培养人才的基地，高校学生通过专业的培训将知识转化为生产力，通过产学研一体化形式推动科技不断向前发展、打赢关键核心技术攻坚战。专利是科技创新优化再提升的基础，专利申请量以及授权量的多少反映出研发的实际效能如何，优质的专利技术将带动该地区市场经济良好向上发展。技术投入则很好地测算出实际研发过程中耗费的人力物力，具体反映出科技投入量。有效的科技投入将有力带动科技研发成果变现，由此促进经济增长。经济高质量发展的5个组成部分来源于党中央提出的5大发展理念。创新、协调、绿色、开放、共享共同形成了一个整体，本文第三部分将对其进行测算，得出总体得分后进行评价研究。同时，影响高质量发展的因素不仅仅在于科技创新，随着国内外竞争的日渐激烈，政策的部署落实、财政资金的去向、不同产业发展的变化都将影响着资源的分配，进而影响着国内的经济走向。因此，笔者选取市场化指数、产业结构高级化以及政府财政支出作为控制变量。科技创新对高质量发展的总体影响可通过指标评价体系得分进行回归分析。考虑到数据的可得性，笔者参考《中国科技统计年鉴》和《中国统计年鉴》相关指标，在科技创新各部分对高质量发展回归的过程中，选取了研究生毕业人数、专利申请授权数以及R&D经费全时当量为代表。笔者认为科技创新与高质量发展包含的创新发展有本质的不同，科技创新更多地关注科技初始投入量与使用量，也就是从供给层面科技为经济发展提供了什么，而后者的创新发展更多地关注终端的结果，也就是经济发展因科技而得到了什么。

图1 科技创新对经济高质量发展影响流程图

三、指标构建与评价分析

基于指标的全面性、客观性、可比性，数据的可得性、可操作性等原则，结合已有的科技创新指标体系及其他相关指标体系，选择使用频度较高、能表征综合发展特征的指标，构建了两个评价指标体系，即科技创新和经济高质量发展评价指标体系。其中，科技创新指标体系选取6个指标，经济高质量发展评价指标体系选择14个指标，包含创新、协调、绿色、开放以及共享这5方面，两个指标体系从不同角度概括了科技创新以及经济高质量发展。

(一)科技创新指标体系构建

在该指标体系中，笔者参考方大春指标评价体系的构建方法[6]，选取研发人才、专利以及技术3个层面对科技创新进行评价，根据《中国科技统计年鉴》数据，选取专利申请授权数、专利申请受理数、R&D经费全时当量以及R&D人员内部支出4个权威指标来代表专利效能以及技术投入。同时，参考赵丽霞选取本科和研究生毕业人数代表研发人才潜力[12]，尽量使科技创新指标体系涵盖全面(见表1)。

表1 科技创新指标体系

(二)经济高质量发展指标体系构建

该体系基于五大发展理念构建，各具体指标参考边少颖以及方大春等人的观点，其中包含正向指标与负向指标，负向指标在实际操作中将采用取倒数的方法进行测度。其中，二级指标中的服务业占比是指第三产业产值占三次产业的比重，耗电量占比是指用电量占国内生产总值的比重，进出口占比是指进出口额占国内生产总值的比重，对外直接投资占比是指对外投资总额占国内生产总值的比重(见表2)。

表2 经济高质量发展评价体系

(三)研究方法

选用多指标评价时存在确定指标权重的问题，目前，学术界一般采用主观赋权法和客观赋权法两类方法[16]。主观赋权法主要包含层次分析法和相对指数法等，客观赋权法主要包含因子分析法、主成分分析法、熵值法等。目前，学者大多采用客观赋权法进行测算，相比较而言，熵值法能够反映指标信息熵的效用价值，但它不能全面地反映指标间的关系。因子分析法能够很好地避免权重确定的主观性和指标之间的相关性问题，但其需要确定公共因子，而公共因子并不代表具体的指标含义，因此，在指标分析上有所欠缺。主成分分析法与因子分析法的原理不同的是，因子分析法侧重于成因分析，而主成分分析侧重于对信息贡献影响的综合评价。而且主成分分析法主要是根据数据自身特征来确定权重，该权重能够对经济发展各维度与各个基础指标对于总指数的贡献大小进行充分反映。因此，对于经济发展质量多指标综合评价问题，多数学者采用主成分分析法。

基于此，鉴于经典的主成分分析无法在时间上进行对比，不适用于面板数据，本文参考巩蓉蓉[17]运用全局主成分分析法，将所统计年份的数据表按时间纵向展开形成一张全局数据表，将其转化到一个统一的超平面上，然后对构建的全局数据表进行经典主成分分析。因而全局主成分分析法既能对评价对象进行横向比较，又能进行纵向的时间对比，保证了数据分析过程中的统一性，完整性与可比性。具体方法如下：

(1)建立全局数据表。设X是一个包含n个地区和相同的p个经济指标变量的数据表，在T个时间点上对其进行观测，则可以得到T个数据矩阵，也就是立体时序数据表，公式记为：

(1)

(2)数据标准化。首先将坐标原点移到数据中心，同时对数据进行标准化处理来消除量纲影响。通常采用Z-Score法进行标准化处理，公式记为：

(2)

其中，xij为指标值，δ为方差，g为重心。

(3)

计算全局协方差矩阵的特征向量。对于给定的全局协方差矩阵V，求V的前m个特征值，有λ1>λ2>…>λm，及对应的特征向量U1，U2，…，Um，它们是M-标准正交的，因此U1，U2，…，Um称为全局主轴。计算主成分及方差贡献率：

(4)

求因子载荷矩阵。求出xj与Fj的相关系数rij，得到因子载荷矩阵A=(rij)，rij表示第i个变量xj在第j个公因子Fj的负荷，由此可解释主成分Fj主要包含了哪些变量的信息。

求指标的主成分系数。指标的主成分系数由主成分分析结果的因子载荷矩阵中第i列数值除以对应第i个特征根的开方求得。

求指标权重。记指标权重为W，则

(5)

式(5)中，ami为第i个主成分中第m个基础指标的系数，ai为方差贡献率。

求综合评价函数：

(6)

其中λi是第i个主成分的特征根，fi是未经标准化的第i个主成分得分，q是各主成分的特征根之和。

(四)研究区域与数据来源

笔者研究区域为我国30个省(市、区)(西藏除外)，数据均来源于《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》以及各地方统计年鉴16年的数据，东中西分别用数字1，2，3表示，受篇幅所限，本文仅使用偶数年份。

四、综合得分与评价

(一)各省份科技指标体系综合得分

表3 科技指标体系综合得分

(二)各省份高质量发展指标体系综合得分

(三)评价分析

上述两个评价表中的综合得分反映了我国30个省(市、区)科技创新与经济高质量发展的总体情况，通过主成分分析法测算之后进行了排名，下面分别对科技创新与经济高质量发展情况进行分析。

对于科技创新，通过综合得分表可以清晰地看到，近16年来各省的科技创新都是处于不断提升的状态，其余26个省市得分均为负数，但是经过16年的变化，到2018年时，有一半以上省市均转为正数，这体现出我国科技发展水平的日新月异，也是我国建设科技强国重要成果的表现。从各省份单独主体角度来看，广东、江苏、北京、浙江和山东居于前5名，与这些省市的实际发展状况相符，我国科技发展的主要支柱就是依靠北上广等发达地区，这3个省份的科研成果研发数目也在全国居于前3位。以北京为例，量子反常霍尔效应、超导块体等重大科研尖端突破均来自北京，作为国家的首都，北京不仅承担了政治中心的职能，而且担负起了科技创新的重要任务，北京制造了中国第一台加速器，发展了中国第一家民营科技企业。《中国城市科技创新发展指数2019》显示，北京依然蝉联第一名的领跑地位，内地领先世界的科技成果中，北京贡献了一半的力量，这是科技强市、中国之魂的最好证明。从东中西3大区域来看，东部区域的整体发展远远强于中西区域，这和资源禀赋有关，东部区域沿海城市较多，外贸前景发展广阔，比中西部区域拥有更多的机会，东部地区包揽总排名的前5名，充分体现了科技实力。中部地区和西部地区虽逊于东部地区，但依然保持了稳定的增长，中部地区与西部地区均有省份进入前10名之列，其中，陕西、四川表现突出，发展迅猛。值得一提的是，西部地区虽得分较低但变化巨大，实现了由负转正的突破，这说明在国家政策的大力扶持下，西部地区的科技状况有了翻天覆地的改变。

对于经济高质量发展，通过表4可以看出，各省市增长趋势是相近的，即各省(市、区)均实现了正向增长。从增长幅度角度来看，北京、广东和江苏依然领跑，得分分别增长5.72、3.68和3.67，也就是说，无论是科技创新还是经济高质量发展，北京都是一骑绝尘。吉林、辽宁发展较慢，这是东三省目前发展动力不足的表现，新疆、青海名次靠后，这和地理位置有一定的关系，虽增长幅度不及发达省份，但逐步稳定增长也能提高发展质量。从最终得分角度来看，综合排名前10名中，东部地区占了7名，比科技创新占比更大，发展状况更优，这体现出在经济高质量发展的过程中，东部地区转型快，更快响应国家政策，更快提升经济水平，更快发展民生建设，东部地区起到了高质量发展的示范带头作用。纵观中西部省份，总体来讲，经济高质量发展水平较低，对于大部分中西部省份，可以说还没有达到经济高质量发展水平的要求。通过表4可以看出，大部分中部地区的得分分布在1～1.6分，与前5名相去甚远。综合排名第一位的北京得分甚至可以超过中部部分省市8倍多，这反映了目前我国地区发展的不平衡。与科技创新指标体系相同的是，中部地区的湖北，西部地区的四川依然分别居于中部和西部排名第一的位置，这说明四川省和湖北省目前综合发展状况较好，进步较快，潜力巨大，可以成为带动中西部发展的引擎。西部地区整体得分处于落后地位，甘肃、青海和宁夏3个省区的综合得分依然没有转化为正值，这说明西部地区在如今的发展过程中依然任重道远。依据表4，全国排名22～30位的全是西部地区，西部地区平均得分介于-0.2～0.5区间，整体低于中部地区1分左右，更是远远低于东部地区，西部地区受地理因素影响一直发展较慢，但国家帮扶政策从未停止，发达省市资源也在努力向西部地区流动，西部地区依然需要足够的时间来进行可持续发展。

表4 高质量发展指标体系综合得分

从全国各省市单一主体来看，资源密集型省市排名均在前列，这说明经济高质量发展与地域因素和资源状况是紧密相连的，北上广无论是科技创新和经济高质量发展均得分优异，这说明我国目前对于大型省市的投入取得了良好的效果，这些发展靠前的省市短板不明显，在各行各业发展都是领先的，这是对我国资源投入的高回报，可以通过这些先进省市带动中国整体的经济高质量发展。

五、实证检验

(一)变量选取

表5 变量选取

为更好地研究科技创新对经济高质量发展的影响，笔者通过科技创新综合得分进行总体分析，同时为了更直观地反映科技创新评价体系中各组成部分对经济高质量发展的影响，参考现有文献中使用最广泛的指标作为代表。选择R&D经费全时当量、专利申请授权数以及研究生毕业人数分别代表人才、专利和技术三方面进行回归。

(二)面板回归结果

笔者参考边少颖的研究，采取面板固定效应进行回归，经过F检验和Hasuman检验，一致通过固定效应模型检验，面板固定效应公式如下：

模型1：IDXit=α11+αi+β11INNit+εit，

(7)

模型2：IDXit=α21+αi+β21X1+β22X2+β23X3+εit。

(8)

该模型的被解释变量为经济高质量发展综合得分，解释变量除科技创新综合得分外，另选取了R&D经费全时当量、专利申请授权数、研究生毕业人数，分别代表科技创新中的经费投入，专利投入和人才投入。控制变量参考李政，选取市场化指数、产业结构高级化以及政府财政支出3个变量。其中市场化指数参考樊纲《中国分省份市场指数化报告(2018)》，产业结构高级化参考边少颖，政府财政支出数据来自于中国统计年鉴，全国以及各省(市、区)回归结果如表6所示。

表6 全国科技创新回归结果

表6中的两个回归形成对比，与不加入控制变量的回归相比，加入控制变量的R2更大，拟合效果更好，根据系数可以看出，三者对于经济高质量发展都具备正向的显著影响，说明本文选取的市场化指数、产业结构高级化和政府财政支出3个控制变量是有意义的。科技创新得分的系数为正，说明科技创新确实对中国经济高质量发展有影响，科技创新的提高可以促进中国经济高质量发展。

由表7可知，X1，X2，X3分别代表我国经费、专利和人才方面的投入，该模型的R2为0.941 9，表明拟合效果良好，可以充分解释变量，三者系数都为正数，说明均有正向促进作用，但是X2的系数并不显著，说明目前研发的专利还不足以推动我国经济发展，X1的系数高于X3的系数，说明对于科技创新而言，在现阶段科研经费比科研人才的推动作用更强。

表7 全国科技创新各部分回归结果

计量结果表明，从科技创新综合评价得分来看，3个区域都是正数，均在1%的水平下显著。说明科技创新对于东中西3个地区的经济发展都有促进作用，对高质量发展都是有效的。东部地区的系数低于中部地区和西部地区，说明科技创新对于西部地区促进作用是极大的，西部地区受资源和环境影响发展速度较慢，因此，当高科技为其赋能时，会产生比中部和东部更强烈的推动作用，而东部和中部地区由于发展时间早于西部，发展速度快于西部地区，因此，增长幅度变缓，尤其是已趋饱和的东部地区。

从经费投入方面来看，东部地区的推动作用远远大于中部地区和西部地区，这说明东部地区能够更好地将科研经费转化为生产力，这也和如今东部地区科技成果引领全国发展的现实状况相吻合。2020年中国区域科技创新水平进一步提升，根据最新科技创新评价报告显示，上海、北京、广东、天津和浙江排名位于前列，这些省份均在东部地区，推动东部地区整体快速发展。而中部地区的系数不显著，说明中部地区对于经费的利用依然存在问题，科研经费未更好地促进经济增长。

从专利发明方面来看，东部地区与中部地区系数在1%之下显著，说明专利成果为这两个区域提供了良好的经济增长点，这也和构建科技创新体系的指标数据相吻合，而西部地区不显著是由于西部地区如今的科技发展依然迟缓，目前为止还未能通过专利发明促进经济高质量发展，或者还处在初步推动阶段，并未展现出明显的优势，还需要时间的积累。

从人才推动角度来看，三区域的人才对高质量发展均起到正向推动作用，说明我国人才培养显效，西部区域人才推动发展成效巨大，远远高于东部和中部地区，近些年来，我国致力于推动西部地区发展，大力扶持西部地区各大高校，建立专项实验室等。人才对于西部是稀缺的，因此，人才的增长也能更快地推动西部地区的发展，西部地区的人才系数远远大于早已发展成熟的中部地区，这是西部科研人才红利的重要表现。

六、结论与政策建议

笔者在构建了科技创新指标体系和经济高质量发展指标体系的基础上，以中国2003—2018年30个省(市、区)为研究对象，利用面板固定效应模型探讨了科技创新指标体系得分以及经费投入、专利投入和人才投入对经济高质量发展的影响，并分区域进行计量。主要结论是：第一，从全国整体而言，科技创新、经费投入、专利投入均对经济高质量发展存在显著的正向促进作用；第二，我国东部地区科技成果转化能力最强，在全国处于领先地位，科技创新能力的提升对东部地区实现经济高质量发展至关重要，东部地区经费利用率最高，最能推动经济发展；第三，我国中部地区专利投入和人才投入均能促进经济高质量发展，其中专利投入对经济高质量发展的影响最强，实证结果表明，科研经费对中部地区经济发展并无明显的推动作用；第四，我国西部地区发展弱于东中部地区，但科技创新整体对西部地区有巨大的提升作用，经费投入和人才投入均对西部地区发展有正向影响，其中人才投入对其发展推动作用大，远远高于东部和中部地区，但专利投入目前对其经济高质量发展尚且没有明显的影响。

综上，科技创新可以促进经济发展，但存在区域差异性，不同地区的发展状况不均衡。

研究结论对制定政策、缓解区域发展不均衡现象具有积极的意义：(1)加大创新投入力度。科技创新虽在不断推进，但要想实现经济高质量发展，还须实现自主创新，掌握核心技术[18]。目前，东部地区科研经费转化率强，应继续加大对东部地区的科研经费投入力度，促进东部地区成果更上一层楼，进而带动我国的科技水平持续进步，保证东部地区在世界科研高产出的地位；(2)优化科技创新环境。目前，我国中部地区和西部地区在科研能力上均存在短板[19]。通过笔者的实证分析发现，科技创新能力强的省(市)，经济高质量发展也位居前列，这说明科技创新和经济高质量发展具有相关性。因此，为实现经济高质量发展，应不断优化科技创新环境，提高对中西部地区科研经费补贴，特别要加大西部地区的人才引进力度，打造西部地区人才高地，通过高技术人才补足西部的科研短板，提高西部地区科技研发的速度。(3)促进区域协同发展。目前，东西部地区发展差异较大，这和西部地区的原始积累以及资源禀赋有关。因此，要实现全国的经济高质量均衡发展，应促使资源向西部偏远地区流动，不仅包括人力、物力、财力，还要借助互联网以及大数据平台功能[20]。搭建全国科研创新平台，共享科研成果；推动更多帮扶政策，提高西部科研创新的积极性；通过视频网站宣传科技常识，帮助农民实现增收。将东部地区的科研成果及时运用在中西部，才能更好地发挥东部地区的带动作用。塑造城市经济带，学习京津冀、长三角、珠三角地区的成功经验，推动成渝地区的经济建设，提升西部地区整体发展水平。