我国生产性服务业促进技术创新的机制及效应分析

杜传忠，杜新建，晁世娟

（1.南开大学 经济与社会发展研究院，天津 300071；2.南开大学 经济学院，天津 300071）

我国生产性服务业促进技术创新的机制及效应分析

杜传忠1，杜新建2，晁世娟1

（1.南开大学 经济与社会发展研究院，天津 300071；2.南开大学 经济学院，天津 300071）

生产性服务业作用于技术创新的创意产生、创新开发、应用扩散等阶段，从而对技术创新具有重要促进作用。采用2003—2014年省级面板数据对我国生产性服务业作用于技术创新的效应进行实证分析，结果表明：我国生产性服务业整体上显著提升了技术创新效率、降低了技术创新成本、缩短了技术创新周期。从细分行业来看，各行业对于技术创新效率、技术创新成本、技术创新周期的作用方向与整体一致，但在作用程度上存在一定的异质性。为此应加快发展我国生产性服务业，促进技术创新。

生产性服务业；技术创新；创新效率；创新周期；创新成本

一、引言

在全球经济服务化的大趋势下，为其他行业提供中间服务的生产性服务业发展十分迅速，这在西方发达国家表现得尤为明显。改革开放以来，依靠要素成本等比较优势，我国积极参与全球分工，但是长期被锁定在低附加值、高污染的加工制造环节，一个重要的原因是我国生产性服务业发展相对滞后。生产性服务业提升我国价值链地位的一个重要途径是它有利于促进技术创新，从而具有较高的盈利性，能够创造较高的附加值。长期以来，经济学理论主要关注制造业的技术创新功能，而对生产性服务业的技术创新效能关注不够。本文拟对生产性服务业与技术创新之间的关系进行探讨，包括生产性服务业促进技术创新的作用机理、我国生产性服务业对技术创新的实际效果，在此基础上提出促进生产性服务业技术创新的对策。

二、生产性服务业促进技术创新的作用机理分析

技术创新是企业迫于竞争压力，有目的地将新知识、新发明、新技术等新组合引入生产体系，构造新生产函数，提供新产品，并在新市场首次商业化应用，获取超额利润的技术经济活动总和。综合Cooper（1990）[1]、陈宁（2013）[2]等对于技术创新流程的研究，本文将技术创新流程分为创意产生阶段、创新开发阶段、应用扩散阶段。在技术创新流程的每一阶段，生产性服务业都发挥了相应的作用。

（一）创意产生阶段

在该阶段，生产性服务业的作用主要体现在以下方面。

第一，提高识别创新机会的能力。技术创新意愿主要依赖于主体对创新技术机会的识别和把握。与制造业相比，生产性服务业具有更强的目标顾客导向性，在与顾客交流接触时可以直接了解到客户的需求，通过一系列的反馈和作用机制，围绕客户的需求发现新的创新机会。生产性服务业与市场的这种密切联系有助于企业更合理地识别创新机会，从而保证创新成果在产品市场上的有效需求。

第二，丰富技术创新知识基础。企业拥有的知识、能力、技能以及资源等要素种类越多，就越有利于实现更高级的技术创新。当生产性服务企业为制造业企业提供中间服务时，制造业企业可以学到与服务以及其他领域相关的专业知识，通过这类知识的不断积累，制造业企业可形成一些新的创意，并进行后续的产品开发（白清，2015）[3]。随着生产性服务业与制造业之间关联性的增强，生产性服务业所提供的知识基础消除了制造业企业形成单一的路径依赖，从而进一步提升企业创新能力。

（二）创新开发阶段

创意形成之后，企业技术创新便进入创新开发阶段。这一时期，生产性服务业的作用主要表现在以下方面。

第一，直接提供技术创新成果。知识密集型生产性服务业通过提供技术创新外包服务，直接为制造业提供一定的技术创新成果。在行业发展最初阶段，制造业企业倾向于由企业自身完成研发工作，但随着行业竞争日益激烈，市场对企业技术创新在速度、广度等方面提出更高的要求，为更好地满足市场的需求，制造业企业开始部分寻求技术创新的外包化，通过积极利用和把握各类优质外部资源，或直接引入外部创新成果，或与外部企业进行合作开发，从而加快企业创新速度。

第二，通过互补创新提升创新能力。生产性服务业实现技术创新的过程不是被动采用新技术，而是将企业技术和企业组织架构进行双向调整后的综合结果。生产性服务型企业通过改善企业的组织体系，实现与企业技术部门的互动和互补性技术创新（孔婷 等，2010）[4]。在第四次工业革命推动下，现代技术创新的模式越来越趋于向系统网络模式发展，技术创新将更多地依赖于知识创新、组织管理创新等互补性创新，成为综合创新成果。

（三）应用扩散阶段

第一，降低创新成果应用成本。企业技术创新的成本可以划分为两部分：一部分是技术研发过程花费的资金形成的成本，另一部分是研发成功后将成果推向市场实现商业化花费的成本。生产性服务企业具有专业的设备和人员，相较于制造业企业“大而全”“小而全”的经营模式来说，具有明显的规模效益，从而可以节约创新应用的成本。同时，当制造业企业将核心业务以外的环节外包给生产性服务业企业时，节约的创新成本将投入到下一次的技术研发中，从而提升技术创新的效率。

第二，缩短技术扩散时间。制造业企业生产经营的环节越多，新技术从研发到实际应用的时间也会越久。在进行生产服务外包化前，制造业企业技术创新是孤立事件。通过生产服务外包化，专业化的服务显著提高创新效率，减少企业创新的内部应用时间，并且制造业企业进行外包的环节越多，作用效果越明显。从整个社会层面来看，生产性服务业推动创新主体间不断地集聚，产生协同效应，加速推动技术在行业间和整个区域的扩散（张虎等，2017）[5]。

三、我国生产性服务业技术创新效应的实证分析

（一）模型构建与变量选取

1.模型构建。通过构建计量经济模型，实证考察生产性服务业对技术创新的作用。所设定的模型以知识生产函数为基础，假设技术创新过程和生产过程相似，创新研发的产出是各种投入要素的函数，因此存在函数：

Jaffe（1989）[6]认为，投入变量中最重要的包括研发经费和研发人员，并在柯布-道格拉斯函数的基础上，提出了知识生产函数的一般形式（KPC）：

其中，Y是创新研发的产出变量，RD和RP分别是创新研发投入变量，α和β分别表示研发经费投入和人员投入的产出弹性，A表示创新过程中的生产率，ε表示误差项。

在上述知识生产函数设定的基础上，参照技术创新溢出效应模型，将来自于其他主体的技术知识溢出视为是对创新过程的间接投入，并通过作用于生产率而影响创新产出，也即：

其中，TS表示来自其他部门的技术溢出变量，γ表示来自外部主体的技术溢出对主体技术创新影响的弹性。CON和θ分别表示在创新过程中其他主要的控制变量及其影响弹性。η表示在主体创新过程中个性特征的常数，将（3）式代入Grilliches-Jaffe知识生产函数，得

用效率替代产出作为因变量，对模型进一步改进得到实证分析中所用模型：

其中，TIE表示技术创新效率，TIC表示技术创新成本，TIP表示技术创新周期，KL表示资本-劳动比，TS表示生产性服务业对制造业的作用，CON表示环境变量，包括外商直接投资（FDI）和国有产权（GYHL）。

2.核心变量定义。（1）技术创新效率（TIE）。在进行知识生产的相关研究中，大多数学者选用专利申请数量来衡量创新效率，但由于国内专利保护制度不完善以及专利商业化程度较低，导致这种衡量方式严重偏离了我国企业的技术创新能力（张杰 等，2015）[7]。新产品产值率是指在一定时期内企业新产品产值占总产值的比率，它既克服了我国专利制度不完善导致的创新统计误差，又避免了我国专利商业化程度低导致的高估问题。因此，本文采用新产品产值率作为我国技术创新效率的代理变量更具有合理性。

（2）技术创新成本（TIC）。生产性服务业技术创新绩效还体现在对技术创新成本的影响上，降低企业创新成本有助于进一步提升企业进行创新的动力和能力。一般来讲，技术创新成本包括研发成本和推广成本，但在宏观经济统计数据中没有相对应的技术推广成本的费用，因此本文采用开发新产品经费与新产品数目的比值作为代理变量，在一定程度上能够反应技术创新的成本。

（3）技术创新周期（TIP）。与既有研究不同，文中所指技术创新周期指企业进行一次完整的技术创新所需要的时间，包括创意产生、创意开发、应用扩散三个阶段。一个年度中新产品的数目越多，产值越高，表明企业进行技术创新的周期越短，因此本文采用新产品项目数的倒数大小来衡量技术创新周期的长短。数值越大，表示创新周期越长；数值越小，表明创新周期越短。

（4）生产性服务业对制造业的作用程度（TS）。衡量生产性服务业与制造业作用最通用的方法是依据投入产出表计算产业间的溢出效应。但由于我国投入产出表数据没有年度数据，仅通过每五年一次的投入产出计算不能够很好地反应制造业与生产性服务业间的投入产出变动。根据以上作用机制分析发现，生产性服务业部门产值越高，表示其在国民经济发展中发挥的作用越大，对于制造业的支持作用也越大，因此，生产性服务业部门产值在一定程度上可以用来衡量生产性服务业对于制造业技术创新的溢出作用。

（5）资本-劳动比（KL）。衡量技术创新投入状况。作为主要的创新投入要素，资本和劳动构成本文模型分析的基础，资本劳动比值的准确衡量是估计创新效应的重要前提。本文采用R&D费用与R&D人员的比值作为代理指标。

（6）外商直接投资（FDI）。外商直接投资对生产性服务业的技术创新效应影响包括正负两部分：正面影响是指外商直接投资通过国际知识资本与技术的溢出可以带动和提升当地企业的创新能力，负面影响主要在于外商直接投资有可能会锁定资金流入国企业的技术升级轨道，并会产生代替本土企业进行研发的效应，从而削弱当地企业的创新能力。考虑数据可得性，本文选用当年实际利用外资金额作为其衡量指标。

（7）国有产权（GYHL）。在现行体制下，企业所有制对技术创新具有重要影响，具体表现为：一方面，国有企业受到政府支持，在资金、人才投入方面较其他所有制企业具有更多的优势，从而有利于实现创新；另一方面，国有企业由于改革相对滞后，在体制机制方面灵活性相对较差，从而降低了企业技术创新的效率。因此，在实证中引入国有产权变量消除该影响。本文选取制造业国有资产占行业总资产比重衡量国有产权。

在以上7个变量中，（1）～（3）为被解释变量，（4）为解释变量，（5）～（7）为控制变量。变量选取与描述如表1所示。

表1 变量的统计描述

3.数据来源与处理。参照程大中（2008）[8]的分类，本文中生产性服务业主要包括邮政交通运输仓储业、信息计算机及软件业、金融业、租赁商务服务业、科学研究及综合服务业等五类。本文主要采用2003—2014年30个省份（西藏除外）的数据对我国生产性服务业行业技术创新效应进行计量检验，相关数据来源于相应年份的各省统计年鉴、《中国科技统计年鉴》和《中国第三产业统计年鉴》。同时，对于部分省份存在的部分年份指标的缺失问题，本文采用均值插补的方法进行完善，扩大了有效样本数量。

（二）实证检验及其结果分析

1.生产性服务业作为整体行业对技术创新的作用分析。根据计量模型1、模型2、模型3，采用stata12.0对我国30个省份生产性服务业整体的数据进行面板回归分析，实证考察我国生产性服务业的技术创新效应。为减小面板数据模型中存在的异方差问题，所有的数据均进行对数化处理。计量分析结果如表2所示。

表2 我国生产性服务业整体技术创新效应的估计结果

由表2可知，我国生产性服务业整体存在技术创新效应。模型1、模型2、模型3中lnprse的系数均显著，说明我国生产性服务业产值规模每增长1%，将导致技术创新效率提升5.63%，技术创新成本降低2.99%，技术创新周期降低0.83%。从系数大小上来看，生产性服务业主要通过提升技术创新效率来实现技术创新效应，其次通过降低技术创新成本、降低技术创新周期的路径来实现。资本劳动比的系数在模型1、模型2、模型3中均显著，表明我国资本劳动比每增长1%，将导致技术创新效率提升6.82%，技术创新成本降低7.33%，技术创新周期降低6.28%。FDI的系数在模型1、模型2、模型3中均显著，表明外资比例每增长1%，将导致技术创新效率降低0.47%，技术创新成本提升2.62%，技术创新周期降低2.84%。FDI不利于我国技术创新效率的提升，这是由于FDI仍主要集中在劳动密集型和资本密集型行业，技术密集型行业吸引FDI规模较小，因此不能够有效地推动我国技术创新效率的提升。GYHL的系数在模型1中不显著，在模型2、模型3中显著，表明国有资产占行业总资产比重提升1%，导致技术创新成本提升4.35%，技术创新周期降低3.44%。国有化比重对技术创新效率影响不显著，这是由于政府的政策倾斜给予了国有企业大量寻租机会，从而降低了国有企业对于技术创新的重视程度。

2.生产性服务业细分行业对技术创新作用的分析。由于生产性服务业细分行业各具特征，存在较强的异质性，因此本文对邮政交通运输仓储业、信息计算机及软件业、金融业、租赁商务服务业、科学研究及综合服务业进行回归分析。模型及回归方法与生产性服务业整体技术创新效应分析相同，回归分析结果见表3。

邮政、交通运输及仓储业对技术创新周期影响最大，其次是技术创新成本，最后是技术创新效率。具体来看，在其他影响因素保持不变的前提下，邮政、交通运输及仓储业产值增长1%，将导致技术创新效率提升3.41%，技术创新成本降低2.09%，技术创新周期降低4.61%，这与其行业特性是一致的。邮政、交通运输及仓储业主要是通过为制造业企业提供物流、仓储等中间性服务，减少制造业企业从技术研发到成果商业化应用过程中的中间环节，使企业专注于自身的核心业务环节，帮助制造业企业减少技术创新的成本。同时，作为专业的第三方服务提供商，其所提供的专业化服务还可以缩短制造业企业技术创新的周期，帮助企业迅速将创新产品推向市场。

信息、计算机及软件业对技术创新效率和技术创新周期影响最大，远高于对技术创新成本的影响。具体来看，在其他影响因素保持不变的前提下，信息、计算机及软件业产值增长1%，将导致技术创新效率提升3.09%，技术创新成本降低1.31%，技术创新周期降低5.44%。作为知识和技术密集型的生产性服务业，其产业本身就可以实现大量的技术创新，随着IT技术的兴起，该领域中的技术创新成果更是层出不穷，因而极大地提升了技术创新效率。同时，互联网、移动互联网等新的传播媒介加快了知识与信息的传播速度，提升了传播范围，从而加速了技术创新，缩短了技术创新周期。

金融业对降低技术创新成本影响最大，远高于对技术创新效率和技术创新周期的影响。具体来看，在其他影响因素保持不变的前提下，金融业产值增长1%，将导致技术创新效率提升1.99%，技术创新成本降低6.05%，技术创新周期降低3.69%。随着金融业规模扩大，企业融资成本降低，从而降低了企业技术创新成本。同时随着金融工具不断创新，特别是各类风险资本和天使基金的出现，增加企业研发投入的来源，降低了创新风险，从而提高了企业技术创新效率。

租赁和商务服务业对技术创新效率影响最大，其次是技术创新周期和技术创新成本。具体来看，在其他影响因素保持不变的前提下，租赁和商务服务业产值增长1%，将导致技术创新效率提升7.05%，技术创新成本降低6.73%，技术创新周期降低2.31%。一方面，商业咨询、调查研究等商务服务业可以通过市场调研和需求预测帮助制造业企业确定下一代技术创新的方向以及市场容量的大小，识别创新机会；另一方面广告业和市场管理服务业等通过提供专业的市场营销工作，可以快速而有效地将制造业企业的技术创新成果推向市场。同时法律咨询、知识产权服务等商务服务业可以为企业提供相关的政策咨询，提高企业对制度环境的应对能力。

表3 我国生产性服务业分行业技术溢出效应的估计结果

科学研究和技术服务业对技术创新效率影响最大，对于技术创新周期和技术创新成本影响较小。具体来看，在其他影响因素保持不变的前提下，科学研究和技术服务业产值增长1%，将导致技术创新效率提升5.80%，技术创新成本降低1.14%，技术创新周期降低4.67%。在前期，科学研究和技术服务为企业技术创新提供一定的技术基础和新的灵感源泉，提升发现创新机会的能力。在创新过程中，一方面，科学研究和技术服务业为企业直接提供创新成果；另一方面，通过融合创新的方式，参与到企业技术创新的过程中，推动产学研结合，提升创新成功的概率。

四、主要结论及对策建议

通过对我国生产性服务业技术创新效应的实证分析，主要得出以下结论：首先，生产性服务业作用于技术创新过程。在创意产生阶段提高识别创新机会的能力，同时丰富技术创新的知识基础；在创新开发阶段直接提供创新成果，同时通过互补创新促进技术创新；在应用扩散阶段降低技术商业化成本，缩短技术扩散时间。其次，从整体来看，我国生产性服务业显著提升了技术创新效率、降低了技术创新成本、缩短了技术创新周期。再次，从细分行业来看，各行业对于技术创新效率、技术创新成本、技术创新周期的作用方向一致，但作用程度存在较大差异。

基于以上研究结论，为进一步提升我国生产性服务业技术创新效应，应重点采取以下对策。

第一，进一步加大生产性服务业发展力度，特别是重点发展技术密集度高、附加值大、创新效益显著的生产性服务业。在产业转型升级背景下，推动企业破除原有的“大而全”“小而全”的经营模式和组织结构，积极分离和外包非核心业务，促进企业由生产制造型向生产服务型转变，不断向价值链高端攀升。加快技术密集型生产性服务业行业发展，提高企业的自主创新能力，破除产业发展的技术瓶颈，增强产业竞争力。

第二，借助于“互联网+”，促进生产性服务业与制造业协同互动、融合发展。推进互联网在生产性服务业与制造业中的应用，着力发展服务型制造业，积极构建并且不断完善产业间信息共享平台。一方面，积极推进各类行业性信息中心得到企业化转制，建立行业性的信息服务示范中心，拓展行业性信息服务能力；另一方面，以公共信息资源的产权和经营权分离为原则，引入专业性信息资源经营主体，大力开发和利用各类信息资源，并努力促使其市场化，最终实现企业对公共信息可以进行商业化经营，从而有效发挥生产性服务业的技术创新作用。

第三，打破市场壁垒，规范市场秩序，为生产性服务业发展创造良好的市场环境。从整体来看生产性服务业市场化还处在很低的水平，金融业、电信行业准入门槛高。应当进一步加快市场化改革，打破市场壁垒，消除行政性垄断，规范市场主体行为，完善市场竞争环境。同时，技术创新不仅受到政策、法律等正式制度的影响，还会受信用、文化等非正式制度的影响。为此，应进一步加快社会信用体系建设，加强组织创新和创新平台建设，为生产性服务业技术创新提供坚实的组织保障和平台支撑。

［1］COOPER R G.Stage-gate systems：a new tool for managing new products ［J］.Business horizons，1990，33（3）：44-54.

［2］陈宁.我国低技术中小企业创新效率提升研究——“一体化漏斗”服务模型构建［J］.科技进步与对策，2013（15）：93-97.

［3］白清.生产性服务业促进制造业升级的机制分析——基于全球价值链视角［J］.财经问题研究，2015（4）：17-23.

［4］孔婷，孙林岩，冯泰文.生产性服务业对制造业效率调节效应的实证研究［J］.科学学研究，2010（3）：357-364.

［5］张虎，韩爱华，杨青龙.中国制造业与生产性服务业协同集聚的空间效应分析［J］.数量经济技术经济研究，2017（2）：3-20.

［6］JAFFE A B.Real effects of academic research［J］.American economic review，1989，79（5）：957-970.

［7］张杰，陈志远，杨连星，等.中国创新补贴政策的绩效评估：理论与证据［J］.经济研究，2015，50（10）：4-17，33.

［8］程大中.中国生产性服务业的水平、结构及影响——基于投入-产出法的国际比较研究［J］.经济研究，2008（1）：76-88.

The Mechanism and Effect Analysis of China's Productive Service Industry Promoting the Technological Innovation

Du Chuanzhong1，Du Xinjian2，Chao Shijuan1
（1.College of Economic and Social Development，Nankai University，Tianjin300071，China；2.School of Economics，Nankai University，Tianjin300071，China）

The productive service industry acts on the stage of idea generation，innovation and development，application of diffusion of technological innovation，plays an important role in the promotion of technological innovation.In this paper，productive service industry in China to act on the effect of technological innovation is empirically analyzed using 2003-2014 provincial panel data.The empirical results show that China's productive service industry significantly improve the efficiency of technological innovation，reduce the cost of technological innovation，and shorten the cycle of technological innovation.From the view of the subdivided industry，various industries are consistent with the overall effect of technological innovation efficiency，technological innovation cost and technological innovation cycle，but there is a certain degree of heterogeneity in the extent of the effect.We should accelerate the development of productive service industry in China，and promote technological innovation.

productive service industry，technological innovation，innovation efficiency，innovation cycle，innovation cost

F719

A

1003-3890（2017）06-0039-06

2017-08-14

国家社会科学基金重大项目（13&ZD157）

杜传忠（1965-），男，山东德州人，南开大学经济与社会发展研究院教授，博士生导师，研究方向为产业经济；杜新建（1988-），男，山东滨州人，南开大学经济学院博士研究生，研究方向为产业经济。

曹华青