制造业服务化、创新集聚与高技术产业创新质量

王 鹏 王 玲

（暨南大学经济学院，广州 510632）

引 言

科技创新是经济高质量发展的第一动力，粗放型经济增长模式下创新动力明显不足，阻碍了经济的转型升级。2020年，我国专利申请量达到501万件，同比增长19.6%，其中发明专利占比26.8%，实用新型专利占比58.2%，外观设计占比15.0%。从专利授权数来看，2020年我国专利授权总量为352万件，其中发明专利44万件，实用新型专利23.7万件，外观设计71万件。这表明我国创新能力有了较大幅度提高，专利申请量不断攀升。但创新质量并未产生相应的增幅，与国外专利构成不同，中国发明专利申请和授权占比不高，授权率偏低。从微观视角来看，“策略性创新”和 “骗补式创新”等一系列问题日益凸显［1］。当前中国创新活动面临 “量”大 “质”低的严峻形势，低质量创新不仅严重浪费社会资源，而且无法有效转换为中国经济持续增长的新动能。如何提高中国区域创新质量，是我国贯彻实施创新驱动发展战略的重要议题。

学者们从不同角度展开研究，发现企业成长、产业结构、人力资本、要素集聚等都会影响创新［2，3］，重点考察企业创新数量、绩效等方面，鲜有文献关注到制造业服务化与创新活动之间的关系，并且尚未厘清制造业服务化影响创新质量的内在机制。考虑到制造业服务化对研发创新影响的研究也多是围绕微观层面展开，以企业数据为研究对象，且更多地探究创新数量增加、创新效率提高［4］，并非创新质量改善，将绿色专利、产学研专利与发明专利结合起来考察创新质量的文献相对匮乏，多用技术创新代替高技术产业创新质量［5］。

综上所述，本文基于制造业服务化的角度，以创新集聚为中介变量，构建空间模型和中介效应模型，证明制造业服务化→创新集聚→高技术产业创新质量的作用机制，并辅以Sobel检验计算中介效应占比，对产业结构优化及创新质量提升提供一定的参考。

1 理论基础与研究假设

1.1 制造业服务化与高技术产业创新质量

关于制造业服务化的研究，部分研究以企业出口、价值链提升、国际竞争力、企业经营绩效等指标为因变量，实证分析制造业服务化所起的作用［6，7］。在此基础上，一些学者针对制造业服务化与企业创新的关系展开实证研究，指出在核心产品中增加服务已经成为创新的一种流行策略，制造企业的服务规模与创新能力存在正向非线性的关系［8］。创新驱动发展的背景下，制造业服务化快速发展不仅会作用于企业的生产经营，有利于市场提高竞争优势，吸引高端要素聚集，激发高技术企业创新活力；同时会凭借外部性对产业集群产生影响，强化地区间高技术产业的合作与竞争，使得地区间创新质量水平出现差异，是推动创新由量变到质变转化、经济高质量发展的内在要求和必然选择。我国正处于经济转型升级时期，研发创新能力薄弱，创新产出质量不高，应充分利用制造业服务化带来的要素优化、生产成本降低等外部性，合理协调溢出效应在高技术产业创新质量提升中的作用。

制造业服务化优化产业结构，有利于高端服务要素流入，能够为企业带来更高的利润，提供资本要素、创新人才，提高企业绩效，促进企业进行技术创新，对高技术产业创新质量的促进作用包括以下两方面：（1）制造业服务化通过改变要素配置、优化产业结构等途径使得企业更多投身于价值较高的研发设计上，服务端资源投入的增加促使企业完善研发创新体系。熊彼特的创新理论指出，改变企业生产体系中资源要素和生产条件的组合方式，创新应运而生。服务环节占比攀升逐渐取代传统生产制造成为企业创新活动的主要支撑，促使高技术产业将更多的资金投入到创新活动中，这种 “破坏式创新”精简生产、减少成本，实现了创新数量到创新质量的突破［9］；（2）制造业服务化的创新溢出效应。高端服务要素投入量的增加提高了制造业服务化程度，产业结构转型升级降低了企业生产经营成本，触动企业发挥核心产品优势进行创新，不仅提升当地创新质量，也对周边地区的创新质量产生影响，具有空间溢出效应［10］。由此，提出假设：

H1：制造业服务化对高技术产业创新质量的提升具有一定的正向促进作用。

1.2 创新集聚的中介作用

随着制造业生产经营中服务要素嵌入的增加，传统模式逐渐被取代，创新活动所需的高素质人才、核心技术、高端设备等要素流向当地的创新龙头企业，形成创新集聚。作为影响创新因素之一，集聚有利于相关产业链上的企业开展经济活动，节约生产成本，同时还能促进劳动力市场向外扩张，对地区知识溢出效应产生正向影响，进而增强当地与周围地区的创新能力［11］。现有研究关注到集聚在提升创新能力方面的促进效应：产业在空间上的集聚有利于创新要素的传导，使企业各生产环节接收新型知识，促进知识外溢，从而推动产业集群内的创新发展［12，13］。创新集聚已成为推动企业加大研发投入、开展创新活动、提升高技术产业的创新质量的重要渠道。从创新集聚角度来看，制造业服务化改变要素配置、优化产业结构，基于要素、产业的创新集聚会对当地创新企业产生促进作用，有利于企业优化生产结构、扩张生产规模、提高创新质量［14］。部分学者从要素的空间溢出角度出发，考察了知识外溢、产业集聚、人力资本等创新要素集聚对创新质量的影响机理［15，16］。综合而言，绝大部分研究均表明创新集聚对创新质量具有显著促进作用，研发要素空间集聚提高了资源配置效率，改变产业结构，强化各创新部门、机构的经济联系，有利于城市创新能力和效率的提高，推进相关产业创新质量［17］。从宏观区域和产业层面来看，创新要素会通过集聚和扩散作用补齐产业内创新短板、减少运输成本、强化产业研发创新优势，促进实质性创新、可持续创新和协同性创新产出，整体创新质量得到提升。由此，提出假设：

H2：制造业服务化通过创新集聚的中介作用进一步对高技术产业创新产生正向的影响。

2 研究设计

2.1 空间计量模型

现有研究表明，区域间的高技术产业创新质量可能存在空间自相关性，不考虑空间溢出效应得出的实证结果容易产生偏误，故本文采用空间面板模型进行研究。空间杜宾模型设定形式如下：

其中，i表示省（区、市），t表示年份；yit是被解释变量，serit是解释变量，W是空间权重矩阵，ρ表示空间外溢程度，Xit为控制变量，μi、λt分别为个体、时间固定效应，εit为随机扰动项。

2.2 空间权重矩阵设定

参考现有研究，本文使用地理和经济嵌套矩阵进行空间计量分析［18］。嵌套矩阵W＝ψWd＋（1-ψ）We，其中地理距离矩阵Wdij＝1／dij，dij为省（区、市）i和省（区、市）j（i≠j）的距离，本文使用省会城市的经纬度坐标来测算；经济距离矩阵，Gi和Gj分别为省（区、市）i和省（区、市）j（i≠j）在 1997～2020 年期间的人均 GDP 均值。当i＝j时，Wdij＝Weij＝0。嵌套矩阵中的参数ψ表示地理距离矩阵的权重，取值在0～1之间，本文将其设定为0.5。

2.3 空间自相关检验

使用空间计量模型开展实证研究的前提条件是被解释变量具有空间自相关性，构建空间计量模型之前通常选择全局莫兰指数加以检验，判断空间联系是否显著，公式如下：

2.4 变量定义及数据来源

2.4.1 变量定义

被解释变量。本文选取3个维度衡量高技术产业创新质量［19］：实质性创新（sub），用发明专利申请数刻画；可持续创新（sus），用绿色专利数刻画；协同性创新（coo），用产学研专利数刻画。

解释变量。在投入-产出体系中，通常用投入产出法计算出完全消耗系数和直接消耗系数来衡量制造业服务化程度。借鉴已有研究，本文利用世界投入产出数据计算完全消耗系数来刻画各省（区、市）制造业服务化水平。

中介变量。企业和科研机构等创新要素通过各种经济活动在空间上集聚进行资源整合会产生显著的集聚效应和创新作用，促进区域技术进步和经济发展，有利于产生更多的创新成果和价值。因此，本文采用单位面积专利授权数量刻画地区创新集聚水平，记为agglo。

控制变量。本文研究制造业服务化水平对高技术产业创新质量的影响时，尽量选取多个控制变量来控制地区差异带来的影响。结合现有研究［20，21］，选择以下控制变量：人力资本水平（hum）、创新环境（k）、城镇化水平（urb）、信息化程度（int）、教育水平（edu）、知识产权保护（ipr）、产业高级化水平（ios）、经济发展水平（gdp）。

2.4.2 数据来源

考虑到数据的完整性和统计口径相一致，选取1997～2020年中国30个省级地区（不含港、澳、台及西藏）的面板数据作为研究样本。绿色专利和产学研专利数据来源于国家知识产权局专利检索系统，制造业服务化程度根据全球投入产出数据库中各行业的投入产出计算得出，其余样本数据主要来源于统计年鉴。分析2020年原始数据，制造业服务化与高技术产业创新质量指标并未出现异常，变量之间的作用关系需要一定的时间才能体现出来，因此本文在数据处理上无需考虑新冠肺炎疫情的影响。

3 实证结果与分析

3.1 空间相关性分析

构建空间计量模型进行参数估计前，本文首先检验了高技术产业创新质量的空间相关性，测算了3类创新的全局莫兰指数，相关结果显示，除可持续创新在极个别年份未通过显著性检验外，剩余变量至少在10%的水平上显著，证实了高技术产业创新质量存在显著的空间溢出现象，采用空间计量模型进行实证研究是必要的。

为验证空间杜宾模型的合理性，依次对式（1）进行LM检验、Hausman检验、LR检验、Wald检验和固定效应检验，部分结果如表1所示，即本文应选择空间和时间双重固定效应下的空间杜宾模型。

表1 模型检验统计量

3.2 基准回归结果

从表2可知，实质性创新、可持续创新和协同性创新的空间滞后项系数ρ均在1%的检验条件下显著为负，说明空间杜宾模型的构建是合理的，中国各省（区、市）之间的高技术产业创新活动存在激烈的策略性竞争效应，彼此间相互制约。

表2 基准回归结果

（1）制造业服务化对区域内高技术产业的实质性创新影响通过了1%的显著性水平检验，这表明制造业服务化水平上升的情况下，相比于实用新型和外观专利，创新要素主要集中在发明专利的研究领域，其产出数量增长较为明显。考虑空间溢出效应后实质性创新对制造业服务化的增长弹性上升到0.084，说明邻近省（区、市）的制造业服务化水平对当地的实质性创新存在促进作用；（2）在5%的显著性水平下，制造业服务化对可持续创新的发展起到正向促进作用，伴随着我国经济进入高质量发展阶段，绿色技术创新能够有效缓解资源枯竭和环境污染带来的生态问题，市场需求量较大，研发成功后所获利润报酬丰厚，具有光明的发展前景。因此，制造业服务化程度的提高使得企业着力于优化产品质量和增加服务的附加值，获得更高的利润率，以此来促进企业将更多的创新要素投入到绿色专利的研发中，推动高技术产业可持续创新的发展；（3）制造业服务化对协同性创新的回归系数为0.034，显著性高于99%，这说明制造业服务化能够激发企业、高校和科研机构等多元主体开展合作、进行资源整合，充分释放资本、技术、信息等研发要素，迅速吸收大量高素质人才完成知识创造到技术创新的过程，使得地区内协同性创新大幅度提升。上述结果验证了假设1。

续 表

3.3 稳健性检验

为保证估计结果的可靠，本文分别采用替换空间权重矩阵、替换核心解释变量、更换动态空间杜宾模型进行稳健性检验。表3显示本文的研究结论具有稳健性和可靠性。

表3 稳健性检验

3.4 异质性分析

不同制造业的服务化过程对高技术产业创新质量的影响可能存在差异，为进一步分析制造行业异质性对创新质量的作用方向和途径，本文将16个制造行业细分为劳动密集型、资本密集型以及技术密集型3类，分别对实质性创新、可持续创新和协同性创新回归，结果如表4所示。不同于资本密集型和技术密集型，劳动密集型制造业服务化水平提高显著抑制了可持续创新、协同性创新。相比于基础回归，资本密集型、技术密集型制造业服务化对3个维度创新质量的促进作用显著，且估计系数大幅度上涨。就制造业服务化的空间溢出效应而言，资本密集型和技术密集型的制造业服务化对可持续创新和协同性创新影响不显著，其余部分与基准回归大致相同。原因在于：劳动密集型制造业以劳动投入为主，服务要素嵌入量较低，专业技术也存在一定不足，对创新质量提升所起作用有限。相反，资本密集型和技术密集型制造业对高端服务要素的需求大，更多依赖资本和技术，高端服务要素嵌入会通过知识扩散等渠道推动产业创新，提高地区整体创新质量。

续 表

表4 行业异质性

3.5 机制分析

熊彼特指出，创新并非孤立的，往往在特定企业或部门周边环境产生空间集聚，吸引创新活动开展所需要的人才、资金和技术，促进区域内创新质量的提高。由本文理论分析可知，制造业服务化能够通过创新集聚的中介效应进一步作用于高技术产业创新质量。根据表5可知，在1%的显著性水平下，考虑空间相关性后创新集聚对制造业服务化的增长弹性上升到3.202，这表明未考虑空间相关性问题可能会导致估计偏误。以创新集聚为中介变量，制造业服务化的估计系数均在1%以上的水平通过显著性检验，并且中介变量对创新质量也有显著的促进作用。

表5 中介效应分析

遵照中介效应检验程序，本文参考国内研究计算中介变量效应占比［22］，制造业服务化对实质性创新、可持续创新和协同性创新的中介效应占比依次为9.19%、9.91%、9.26%。制造业中服务要素投入增加带来的转型升级会通过提高地区创新集聚程度激发企业之间的竞争，高技术产业的创新质量也会从这一过程中得到提升，上述结果表明假设2是成立的。

4 结论及政策建议

本文以创新集聚和创新质量为基础：（1）从理论上分析制造业服务化对高技术产业创新质量的直接影响和中介传导机制，提出相应的研究假设；（2）构建空间计量模型和中介效应模型实证检验提出的研究假设。研究发现：①从直接影响机制来看，高技术产业创新质量具有显著的空间溢出效应，制造业服务化对其存在明显的促进作用。对可持续创新的促进作用最明显，但考虑空间溢出效应时，制造业服务化对协同性创新的增长弹性最大，且该研究结论具有稳健性；②从制造业异质性来看，存在明显的行业异质性。劳动密集型制造业服务化水平对可持续创新、协同性创新具有显著抑制效应，资本密集型和技术密集型制造业服务化程度的提高对3个维度创新质量有较大的增长弹性；③从作用机制来看，创新集聚是制造业服务化影响高技术产业创新质量的中介作用渠道，并且对可持续创新的中介效应最强，协同性创新次之，实质性创新最弱。

本文的研究结论有以下几点政策启示：（1）着力推进制造业服务化发展，提升高技术产业创新质量。现阶段我国许多省域制造业的服务要素嵌入程度较低，且以低水平、低质量的内置服务业为主，高端服务占比少。针对制造业服务化水平落后的地区，要合理进行政策扶持，降低高技术产业开展创新活动所需的优质要素准入门槛，鼓励企业加大创新投入；（2）在充分理解制造业服务化的基础上提高创新集聚程度，提倡各地区的高技术产业选择适宜的创新模式。省域间的经济存在相互竞争、彼此模仿的关系，周边地区的制造业服务化和创新模式对于本省（区、市）而言起到了一定的标杆作用，但不同地区的制造业服务化水平提高对3个维度的创新质量影响存在差异，因此当地要根据自身发展和产业情况有选择性地加大相应维度的创新研发投入，增加创新产出数量的同时也提升创新质量；（3）充分利用区域间的创新溢出效应，强化创新主体协同联动机制的形成。区域一体化进程的加快使周边地区的交流合作日益密切，高技术产业与其他关联产业容易形成前后向关联，提高了创新技术和知识的外溢速度，从而使得周边省域的制造业服务化程度与当地创新水平呈现出高度相关。目前我国很多地区都关注到了创新活动的空间相关性，开始尝试与周边地区合作探索出提升整体创新质量的道路。在这一协同联动过程中，要最大限度释放制造业服务化对高技术产业创新空间溢出的积极效应，实现区域内创新质量的不断攀升。