王威峰,卢玉桂,覃举东,莫 凯*
(1.河池学院商学院,广西 河池 546300;2.河池学院数理学院,广西 河池 546300)
改革开放40多年来,工业增长成为了我国经济发展的重要推动力[1].新时期,我国工业发展面临“资源环境约束趋紧、初始要素成本激增”的国内发展环境和“发达国家重振制造业、发展中国家大力发展劳动密集型产业[2]”的国际发展环境,使得过去赖以高速发展的粗放型发展模式已难以为继.在此形势下,我国将创新作为“五维”新发展理念的第一条,并明确提出“创新是引领发展的第一动力”,成为了推动我国工业继续喷发活力的核心指引.自1984年我国实施以发展技术市场为突破口的科技体制改革以来,技术市场交易规模、交易形式以及交易服务水平等方面均取得了令人瞩目的成就[3],技术交易市场已成为推动创新资源合理流动、提高创新资源配置效率、促进技术成果转化和技术转移、增强科技创新能力的重要平台与体制保障[4-5].阐释创新研发、技术市场对经济发展的影响机制,激发创新研发、技术市场对经济发展的促进效应引起了学术界的广泛关注.
创新研发对经济发展的影响机制及效应的研究中指出,研发要素区际流动能有效通过知识溢出来促进经济增长[6],城镇化进程引致产生的技术创新、技术外溢和扩散,金融发展所激发的技术进步,均能有效推动经济增长[7-8];创新研发能有效通过增加创新投入、促进成果产出和转化扩散、提高生产要素使用率和产出效率以及促进高技术出口来推动经济的增长速度和发展质量[9-11];在信息技术的推动下,创新研发能有效促进中小企业创新绩效的提升[12];创新研发的投入强度不同和在企业不同生命阶段进行创新投入对于企业绩效和企业价值均具有促进效应[13-14],加强创新研发政策与地区需求、供给及地理等因素的有效协调是提高创新研发对地区经济发展促进效应的有效途径[15].技术市场对经济发展的影响机制及效应的研究中指出,技术市场发展能有效通过增加研发投入、推动技术转化和增强技术溢出效果等机制来提升高技术产品出口技术复杂度[3],通过成本加成渠道和相对价格渠道来促进企业出口国内附加值率的提高[16],通过技术选择、组织变革及降低进入壁垒来影响企业战略决策[17];技术市场发展能有效通过降低外部知识的交易成本、优化企业的创新行为决策来促进区域的技术进步[18],并通过技术输出来提升重大科技创新水平[19];技术市场发展通过推动创新要素流动、推动科技成果进入产业链及推动地区产业结构高级化促进产业结构转型升级[5,20-21].
综上所述,现有文献关于创新研发、技术市场对经济发展的影响机制及促进效应的相关研究,为文中理论框架的构建及实证方法的选择提供了基础.然而,现有文献较少将创新研发和技术市场纳入同一分析框架进行实证考察,较少考察创新研发、技术市场对促进经济发展的空间溢出效应,较少系统考察创新研发和技术市场对工业增长的影响机制和促进效应.在全面贯彻“五维”新发展理念、加快构建“双循环”新发展格局的宏观背景下,加强创新研发投入水平、优化创新研发产出结构、畅通技术要素流通渠道,对于推动我国工业高质量发展具有重要的现实意义.为此,文中在定性阐述创新研发和技术市场对工业增长影响机制的基础上,构建静态面板模型和空间面板模型,利用2008—2018年我国省级面板数据,实证检验创新研发、技术市场对我国工业增长影响的整体效应和空间溢出效应.由于数据可得性,文中仅研究了我国北京、天津、河北、山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、上海、江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东、河南、湖北、湖南、广东、广西、海南、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆等30个省(市、自治区),我国的西藏、香港、澳门和台湾4个省(自治区、特别行政区)并未纳入研究范围.
马克思主义政治经济学认为,人类特有劳动所形成的创新能力是驱动经济发展的核心动能[22].内生增长理论提出由创新研发所带来的生产效率的提升能有效抵消资本规模报酬递减,从而促进经济长期增长[23].创新研发不仅可以通过催生新产品进入市场、提升原产品附加值来提高工业企业绩效[13],还可通过技术创新成果的转化来提高资本、劳动等生产要素在地区工业行业的产出效率[24];研发要素在区域间自由流动[6]以及创新主体间的区域联动均能形成强大的知识空间溢出效应,有助于提高相邻地区工业行业的全要素生产率.
假设1:创新研发不仅可以推动本地区工业产出增长,而且可以通过引致产生空间溢出效应来推动相邻地区工业产出增长(图1).
图1 创新研发、技术市场对工业增长影响机制简图Fig 1 The sketch of the impact mechanism of innovativeR&D and technology market on industrial growth
党的十八届三中全会公报明确指出,“要使市场在资源配置中起决定性作用”,而技术市场是重要的生产要素市场[20],是推动地区创新资源合理流动、促进技术成果转化和技术转移的重要平台与体制保障[5];完善的技术市场竞争机制不仅有利于促进地区创新资源的优胜劣汰[25],而且能够通过传递信息、降低交易成本来激发地区市场主体的研发动机和创新活力;技术市场的健康发展能有效激励研发投入增长、助推技术成果转化、形成技术外溢[3];技术市场在促成区域间技术交易的过程中,也成为了一个区域获取外部知识的重要途径[26],竞争力较弱的区域可以通过区域间的技术交易向对竞争力较强的区域进行技术模仿[27].
假设2:技术市场不仅可以提高创新研发对本地区工业增长的贡献度,而且能够通过促进区域间知识空间溢出推动相邻地区工业产出的增长(图1).
1.2.1 模型设定 基于Romer(1986)和Lucas(1988)的经典经济增长动力测度模型内生经济增长模型(C-D模型)进行计量模型的具体设定,内生经济增长模型表示为[28]103
Y=λKρ1Lρ2A1-ρ1-ρ2(1)
对(1)式两边取对数:
其中,Y为产出水平;K为资本投入水平;L为劳动投入水平;A为技术进步水平.文中重点实证检验由创新研发水平、技术市场交易水平所代表的技术进步对工业产出影响,同时将创新研发水平划分为研发投入水平和研发产出水平,由此,将计量模型设定为
其中,I为研发投入;O为研发产出;M为技术市场规模.
在模型(3)的基础上,结合创新研发、技术市场对工业增长的影响机制,分别构建静态面板模型和空间面板模型(空间自回归模型、 空间误差模型)实证检验创新研发、技术市场对工业增长的影响效应.
静态面板模型设定如下[28]103
空间自回归模型设定如下[29]593
空间误差模型设定如下[29]593
其中,λ1,λ2和λ3分别为各模型截距项(固定效应或随机效应);ρ1,ρ2,ρ3,ρ4,ρ5分别为待估计系数;ρ0/λ0为空间相关系数;εi,t/υi,t为随机扰动项;w′为空间权重矩阵;下标i表示地区,t表示时间,下同.
1.2.2 变量选取与数据说明 根据前人在相关实证研究中的经验,结合数据的系统性和可获得性,① 选取各省(直辖市、自治区)工业生产总值作为衡量各地区工业产出水平(Y)的指标,并以2008年不变价格进行消胀;② 选取各省(直辖市、自治区)规模以上工业企业固定资产合计作为衡量各地区工业资本投入水平(K)的指标,并以2008年不变价格进行消胀;③ 选取各省(直辖市、自治区)城镇单位工业就业人员数作为衡量各地区劳动投入水平(L)的指标;④ 选取各省(直辖市、自治区)研发资本存量作为衡量各地区创新研发投入水平的指标,采用朱有为等[30]所使用的永续盘存法进行各地区的研发资本存量测算,具体计算公式为[30]60
Ii,t=Ri,t=(1-δ)Ii,t-1,
其中,I表示工业的研发资本存量;R为工业的研发经费投入;δ为折旧率,设定为15%.研发资本存量基期由2008年各省(直辖市、自治区)研发经费投入除以折旧率和研发投入年均增长率计算得到,同时研发资本存量以2008年不变价格进行消胀;⑤ 选取各省(直辖市、自治区)有效专利数作为衡量地区创新研发产出水平(O)的指标;⑥ 选取各省(直辖市、自治区)技术市场成交额作为衡量地区技术市场规模水平(M)的指标,并以2008年不变价格进行消胀;⑦ 选取各省(直辖市、自治区)行政中心(省会)之间公路路程距离的倒数构建地理距离权重矩阵,选取各省(直辖市、自治区)工业生产总值之差的倒数构建经济距离权重矩阵.工业产出水平(Y)为模型因变量,工业资本投入水平(K)、工业劳动投入水平(L)、创新研发投入水平(I)、创新研发产出水平(O)以及技术市场规模水平(M)为模型自变量.为有效缓解异方差对模型带来的影响,实证模型中均对绝对数变量取对数.所有基础数据均来源于国家统计局官网国家数据库分省年度数据(2008—2018),经整理计算后所得到的各变量描述性分析见表1.
表1 变量描述性分析Tab 1 Descriptive analysis of variables
通过运用Stata 15.1对静态面板模型(4)进行实证分析,结果列于表2.对模型进行F检验、似然比检验以及霍斯曼检验可得应选择固定效应模型.从模型的回归结果来看,调整的R2为0.91,表明模型的拟合优度较高.资本投入对我国工业产出的增长弹性最高,达到0.457,且高度显著,即当资本投入每增加1%时,工业产出将增加0.457%,表明过去10多年资本驱动是我国工业增长最主要的动力,这与我国工业当前仍处于全球价值链中低端环节的发展状况基本吻合,也反映了我国工业整体上仍处于资本密集型产业.劳动投入对我国工业产出的增长弹性为0.244,且高度显著,即当劳动投入每增加1%,工业产出将增加0.244%,表明劳动投入是推动我国工业增长的重要动力,我国庞大的人力资本优势持续凸显.研发投入对我国工业产出的增长弹性为0.265,且高度显著,即当研发投入每增加1%时,工业产出将增加0.265%,这符合研发投入总体推动工业产出增长的预期,表明我国创新驱动发展战略在工业领域持续喷发强劲动力.研发产出对我国工业产出的增长弹性系数显著为负,这与研发产出水平正向推动工业产出增长的预期不一致,可能的原因在于:一是我国专利数虽增速较快,但“实用模型”专利占有较大比重,同时在“创新专利”中为保有20年有效期付出低廉的维持费的专利占比较低[31],从而体现出创新专利与市场需求的契合度不高,对产出的贡献度有限;二是有效专利数在进行产业化进程中仍未完全释放出现实生产力.技术市场规模对我国工业产出的增长弹性为0.064,且高度显著,即当技术市场规模每增加1%时,工业产出将增加0.064%,尽管符合技术市场发展水平正向促进工业产出增长的预期,但其促进效应有待进一步提升,充分提高技术市场对创新要素的配置效率也应成为未来促进工业高质量发展的重要途径.
表2 创新研发、技术交易对我国工业增长影响的静态面板模型实证结果Tab 2 The empirical results of static panel model of theimpact of innovation R&D and technologytransactions on our country’s industrial growth
基于空间计量的理论与方法,对研发投入、研发产出和技术市场规模进行全局相关性检验,结果见表3,我国各省(市、自治区)研发投入、研发产出和技术市场规模的莫兰指数均大于0,且均通过显著性检验,表明我国各省(市、自治区)的研发投入、研发产出和技术市场规模存在空间正相关性,由于篇幅有限,表中只呈现隔年数据,3个指标未呈现年份的检验结果同样均大于0,且通过显著性检验.然而,地区空间全局相关存在掩盖局域非平稳性的情况,甚至出现全局相关趋势与局部相关趋势相反的情形[32],因此使用空间关联局域指标来检验空间关联的局域特性.文中选择测验了2018年我国30省研发投入的局部莫兰指数并绘制了散点图,结果见图2,阿拉伯数字1~30依次分别代表北京、天津、河北、山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、上海、江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东、河南、湖北、湖南、广东、广西、海南、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆,可见绝大多数省份分布在第一象限和第三象限,其中13个省份分布在第一象限,10个省份分布在第三象限,表明我国研发投入在各省(市、自治区)之间存在高度正的空间自相关关系,并与全局相关趋势相同.
表3 我国各省创新研发和技术市场的莫兰指数(2008—2018年)Tab 3 The Moran’s index of innovative R&D and technology markets in China’s provinces(2008—2018)
图2 2018年我国各省研发投入的空间关联局域指标分布Fig 2 The spatial correlation local index distribution mapof R&D investment of China’s provinces in 2018
为进一步分析研发投入、研发产出和技术市场规模对我国工业产出增长的空间溢出效应,分别从经济距离权重和地理距离权重来构建面板空间自回归模型和面板空间误差模型进行实证分析,结果列于如表4.根据霍斯曼检验可得4个模型均应选择固定效应模型估计;调整的R2值均超过0.75,说明模型的拟合优度较好;空间效应指数均通过显著性检验,其中地理距离权重模型在0.01水平内显著,说明模型的空间效应显著;从4个空间计量模型的回归结果来看,资本投入、劳动投入、研发投入、研发产出和技术市场规模对我国工业产出增长的作用方向、作用效应以及显著性水平大体保持稳定,说明模型具有较好的稳定性,在考虑空间溢出效应的情形下,资本投入、劳动投入、研发投入和技术市场规模对我国工业产出增长同样具有显著的正向促进作用,符合预期,但以有效专利数代表的研发产出存在显著的负向作用,与预期不一致.可能的原因除上文分析总体效应时所阐述的因素外,还存在有效专利在产业化进程中存在跨区域流动不畅等问题.由于表4中的回归结果并不能表征创新研发、技术市场对我国工业增长影响的直接效应、空间溢出效应以及总效应,因此对地理距离权重的空间自回归模型进行进一步计算,文章重点考察创新研发、技术市场对我国工业增长影响,因此采取白俊红等[6]相类似的处理方式,只对研发投入、研发产出、技术市场规模的直接效应、空间溢出效应和总效应的结果进行呈现.结果见表5,研发投入和技术交易规模对我国工业产出增长的直接效应和空间溢出效应均显著为正,表明研发投入和技术市场规模对我国工业产出增长不仅具有直接促进效应,而且所引致的空间溢出(间接)效应对我国工业增长同样具有明显的促进效应,但技术市场规模对我国工业产出增长的直接效应系数和空间溢出效应系数较小,远低于研发投入所带来的促进效应,有待进一步提升.观察研发投入和技术市场规模的空间溢出效应和总效应可得,二者对于工业产出增长的空间溢出效应占总效应的比重超过30%,由此也验证了研发要素在区域间的自由流动以及技术交易市场作为推动地区创新资源合理流动、促进技术成果转化和技术转移的重要平台与体制保障对于我国工业产出增长的重要贡献.有效专利数所代表的研发产出对我国工业产出增长的直接效应和空间溢出效应显著为负,影响方向与研发产出对工业产出增长具有正向直接效应和空间溢出效应的预期相反,可能的原因在于:一是我国专利数虽增速较快,但“实用模型”专利占有较大比重,创新专利与市场需求的契合度不高,对工业产出增长的贡献度有限;二是有效专利在进行产业化进程中仍未完全释放出现实生产力;三是有效专利在产业化进程中仍存在跨区域流动不畅等问题.
表4 创新研发、技术市场对我国工业增长影响的空间计量实证结果Tab 4 The empirical results of spatial measurement ofthe impact of innovative R&D and technologymarket on China’s provinces industrial growth
表5 创新研发、技术市场对我国工业增长影响的直接效应、空间溢出效应和总效应Tab 5 The direct effects,spatial spillover effects andtotal effects of the impact of innovative R&D andtechnology markets on China’s provincesindustrial growth
文中在定性阐述创新研发和技术市场对工业产出增长影响机制的基础上,构建静态面板模型和空间面板模型,利用2008-2018年我国省级面板数据,实证检验创新研发、技术市场对我国工业增长影响的整体效应和空间溢出效应.得出如下结论:
1)研发投入对我国工业产出增长具有显著正向促进效应,且相对于资本投入和劳动投入的促进效应来说作用同样明显;研发投入对我国工业产出增长不仅具有直接促进效应,而且所引致的空间溢出效应对我国工业增长同样具有明显的促进效应,我国创新驱动发展战略在工业领域喷发强劲动力.
2)技术市场规模对我国工业产出增长具有显著正向效应,且技术市场规模对我国工业产出增长同样具有显著的直接效应和空间溢出效应,但效应水平较低,远低于研发投入所带来的整体效应、直接效应和空间溢出效应,提高技术市场对创新要素的配置效率应成为未来促进工业高质量发展的途径.
3)以有效专利数所代表的研发产出水平对我国工业产出的增长弹性系数显著为负,且有效专利数对我国工业产出的直接效应和空间溢出效应均显著为负,其影响方向均与预期相反.
1)研发投入是促进我国工业产出增长的重要动力源泉,在全面贯彻“创新发展”理念的进程中,各地区需注重工业研发资本存量的增量提质共享,以持续提升其对工业全要素生产率的贡献度.一是推进宏观产业政策和地区财税优惠政策协同发力,在重塑工业发展信心的同时塑造研发提质信心,引导社会资本进入工业研发领域,引导工业企业扩大研发投入规模、提高研发经费占比,保证工业研发经费存量的“源头活水”;二是组建跨地区工业创新研发平台,畅通研发资本要素流动渠道、降低研发资本要素流动成本,探索跨地区工业研发资本共享机制、模式,充分释放研发资本存量对于工业产出增长的空间溢出效应.
2)技术市场是促进我国工业产出增长的重要动力,各地区需进一步完善这一推动地区创新资源合理流动、促进技术成果转化和技术转移的重要平台与体制保障,以逐步提升其对工业产出增长的促进效应.一是各地区需重视技术市场对工业产出增长的直接促进效应,不断健全技术市场监管机制,不断深化技术市场交易流程便利化改革,不断提高技术市场整体服务化水平,充分释放技术市场对于工业产出增长的正外部性;二是各地区应该充分利用地理邻近释放技术市场对于工业产出增长的空间溢出效应,不断促进技术市场在跨地区间的互联互通,不断畅通技术市场对跨地区间创新要素、创新成果吸纳和扩散的沟通渠道.
3)以有效专利数所代表的创新研发产出水平对我国工业增长的促进效应还未充分释放,各地区需加强对有效专利的质量提升监管,进一步优化有效专利结构,提高有效专利的产业化水平.一是破除有效专利数量评价弊端,坚持以质量提升为导向,引导投资向重点攻克制约产业化进程的关键技术环节集聚,补齐产业化进程中的核心技术短板;二是优化有效专利结构,提高高质量有效专利数在专利总数中的占比,提高与社会需求发展方向相契合的专利数比重;三是加强产学研协作联盟建设,释放技术市场对技术产业化的强大促进效应,畅通有效专利产业化和跨区域流动渠道,提高有效专利对工业产出增长的贡献度.
应该指出,文中的实证研究指标选择较为单一,可能会在一定程度上影响研究结论,在检验创新研发、技术市场对我国工业增长促进效应的实现路径方面有所欠缺,后期将进一步从多个数据库变量的匹配融合、主效应两者关系的中介影响机制分析、调节效应分析等方面做深入研究.