中国高技术产业内生增长机制研究——基于省级面板数据

张钟元， 陈德艳

(1. 辽宁大学 经济学院，辽宁 沈阳 110036; 2. 东北大学 信息科学与控制工程学院， 辽宁 沈阳 110036)

一、引言

改革开放以来，中国经过30年的高速发展，经济总量已经非常庞大，根据国家统计局发布的数据，从2010年开始中国经济总量已超越日本，成为世界第二大经济体，并继美国之后第二个跻身于10万亿美元经济体俱乐部。随着改革的不断深入，2012年开始，中国经济增速放缓，逐步由高速发展转为中高速发展。新常态背景下，如何防止经济硬着陆成为迫在眉睫的问题，而中国制造业的转型升级成为解决问题的关键。

中国发展高端制造业的基础较为完善，中国不仅是全球唯一一个工业种类齐全的国家，而且企业的经济技术实力也在不断加强，“中国制造”已经遍布全球。世界五百强企业名单中，2005年仅有中国企业18家，而到2016年已经达到110家，短短十年时间增长了六倍多。中国在大部分中端产品的制造上已经具有了“碾压式”的优势，但是高端制造业与美国、德国、日本等传统强国相比，依然存在较大差距，高端产品仍需要大量进口。因此，发展高端制造业已经成为中国制造业的重中之重，而核心技术的突破则是制造业升级转型的必经之路。

为进一步提升制造业转型升级的效率，有必要了解过去十年中哪些因素对高技术产业的发展具有显著的促进效应，哪些因素仍需进一步完善。本文试图从内生增长理论的角度，对中国高技术产业进行深入分析，寻找促进知识增长的驱动因素，并给出相应的政策建议。

二、中国高技术产业发展概述

新世纪以来，中国的高技术产业发展迅速，“十二五”期间高技术产业一直保持两位数的高速增长，2016年高技术产业增加值的增长速度达到10.8%，比规模以上工业增长速度高出4.8个百分点。在全球制造业升级的大背景下，提升中国制造的技术能力水平是行业发展的基本要求和必然选择。

1.中国发展高技术产业的可行性

中国制造业中有一批有实力的企业，但是中国壳外国芯的产品依然很多。制造业企业大都位于产业链的低端，众多制造企业长期处于“低端锁定”的尴尬境地。中国具有很强的整体组装和零部件生产能力，例如高铁、核能装备等整体装备产品已经走出国门，但不可忽视的是制造业整体来说仍然大而不强，仍存在产业链相对较短，创新价值链不够完整，不具备完整的自主核心技术能力，产值大，利润低等问题。

高技术产业具有一定的技术门槛效应和技术壁垒性，使其面对危机的鲁棒性更强，抗风险能力远优于传统制造业，发展远景也优于普通制造业。国家统计局的数据显示，2001—2016年间，中国的GDP平均增速约为9%，在此期间，传统制造业发展并不是稳定上升而是随市场和政策剧烈变动，利润增长率如过山车般起伏震荡。2008年全球金融危机的爆发更使得一大批企业倒闭，这其中不仅包括传统产业企业，还包括缺乏技术创新的互联网产业，以及产能过剩的光伏产业、新能源产业等新兴产业，其余企业的利润也大幅缩水，产值增长率在2009年降到一个低谷。但是同期的高技术产业产值相对平稳，增长率虽然有所下降，但和传统制造业相比，下降幅度明显较小。

较强的抗风险能力和广阔的发展前景，使得高技术产业具有更大的经济吸引力。随着国内国际经济环境的变化，制造业利润率持续降低，2008年时高技术产业的利润增长率第一次超过了传统制造业，虽然政府的4万亿投资计划直接刺激了制造业的发展，使其在2008年的利润率出现短暂的上升，但仅仅两年后，高技术产业的利润率再次超过制造业，2012年开始高技术产业利润增长率已经远高于传统制造业。

2.高技术产业发展与制造业升级

高技术产业对传统制造业具有驱动效应，中国制造业智能化升级在2008年前后初现端倪，此后随着高技术产业向传统制造业的技术扩散，形成了高技术产业的驱动效应[1]。从产业链延伸的效果上看，高技术产业从技术研发到生产商品的价值链更长，其发展的影响因素也更多，但这种高风险通常会伴随高利润。根据熊彼得的技术经济理论，这种高利润会让高技术产业对于其他行业产生技术溢出效应。在高技术产业垂直专业化的驱动下，制造业与高技术产业的利润产值比虽有差距但会逐渐趋同，产业升级将呈现必然趋势[2]。

总的来说，技术具有壁垒性，因此高技术产业的增长发展振幅更小，利润率更稳定。中国的后工业化国情需要发展创新驱动下的新制造业，国家出台的一系列方针政策也体现出制造业整体升级的决心和必然性。从科学技术、需求结构、产业组织结构、全球经济梯度发展效应和国家战略的角度来看，中国制造业转型升级的进程中，开放式创新系统已具雏形[3]，现有的高技术产业和未来的中国智能制造业必将相互影响、交织融合。

中国高技术产业正处于成长期，在此阶段技术研发和突破是其进一步发展的核心问题。未来一段时间内，中国制造业升级中存在的主要问题仍是技术问题，这与过去的高技术产业发展历程中存在的问题相同。因此了解高技术产业中先进技术知识的增长从何而来，何种原因能促进企业形成自身的技术创新体系，了解现有技术投入中何种投入的效果显著，何种投入短期无效具有一定的理论和现实意义。

三、数理模型

考虑到中国高技术产业正处于成长期，因此笔者基于新增长理论展开进一步的分析，其模型为保罗·罗默(P.Romer)、格罗斯曼与赫尔普曼(Grossman和Helpman)等人所提出的研究与开发增长模型的简化形式[4]。创新生产分为产品生产和知识生产，知识的增长对于总生产的促进作用已得到众多学者的印证[5]，因此本文仅从知识生产角度进行分析。知识生产函数从提出至今一直在被不断地修改和完善。考虑到Rome-Jhons扩展模型在因素分析上的优势，本文以其为基础模型来构建知识函数。

企业改革升级的过程中，因为所在地通常不会发生较大变动，因此假设：(1)政策、地域等因素为可控变量，不影响企业增长；(2)考虑到知识作为千百年来传承的特殊物质，是不断发展的，因此正确的知识并不会因为时间的变化而变得无用，因此假设知识持续增长且没有折旧率。对用于生产的资金和人员投入短期不变，增长方式为指数形式，使用柯布-道格拉斯函数构造高技术产业的预期生产函数为：

(1)

其中，A(t)为知识存量，(1)式左边为知识增量，θ为现有知识存量对研发的影响参数，假设θ>0，即知识量不会减少。B为转移参数令其为常数，L(t)为知识生产部门所投入的劳动力。Ki(t)为所投入的各项资本，在本文中各项资本投入分别为：内部研发经费、国内技术引进经费、国外技术引进经费和技术改造经费。

(2)

对(2)式两边同时取对数可得计量模型：

lngA(t)=lnB+∑βilnKi(t)+

γlnL(t)+(θ-1)lnA(t)+εt

(3)

为进一步考察知识增长的速度，方程(3)两边同时取对数并求导可得：

(4)

(5)

本文从知识内生性角度研究企业知识增长性问题，因此对知识增长率θ进行分析。根据公式(5)可知，当资本增速gKi和劳动力增速gL一定时，若θ<1，随着gA(t)的增加，知识增长率呈现先增后减的趋势，知识发展不具备长期可持续性，到达峰值后其加速度会下降，函数具有稳定点。若θ=1，其增长率为常数，这是一种理想状态，知识存量匀加速增长。若θ>1，随着gA(t)的增加，知识增长呈现加速上升趋势，知识具有自促进作用，在不考虑折旧的情况下，知识在一定时期内均会保持高速增长。后两种情况没有稳定点，行业知识的内增长性为行业后期发展提供动力。同时，知识增长率的提升将使得行业发展加速，使其具有长足的发展潜力。新知识产生后会开始传播、扩散，伴随着知识扩散，新知识的转化和创新能力存在效果递减作用。中国的高技术产业作为未来10年优先发展的先进性产业，理论上应当有θ大于1。

四、实证分析

1.变量的描述性统计分析

表1 变量的描述性统计分析

为便于比较不同区域的创新效率，笔者依照中国统计年鉴的划分标准，把中国分为东部、中部和西部地区，由于西藏自治区部分年份数据的缺失及其本身的特殊性，西部地区并未包括西藏。选取2007—2016年相关数据为研究样本，本文数据均来源于《中国高技术产业统计年鉴》、《中国工业经济统计年鉴》、《中国统计年鉴》及中国科技统计网。使用STATA软件对相关数据进行实证分析。

按照付宏等人的方法[6]，使用有效发明专利的数量作为知识度量指标。以统计年鉴中高技术产业各类资本的投入数量和劳动力投入数量分别作为资本投入和劳动投入指标，上表1为各变量的含义及描述性统计分析结果。

2.实证结果分析

本文的实证共分为两部分：第一部分基于静态面板模型分析了影响知识积累的因素，在此部分使用Hausman检验来判断具体模型的选择。第二部分则基于动态面板数据模型分析了影响知识积累的因素。在实际生活中，知识的积累通常具备一定的惯性，因此笔者考虑建立包含被解释变量滞后项的动态面板数据模型。考虑到各变量间可能存在的内生性问题，本文选择广义矩估计(GMM)方法。广义矩估计又分为系统广义矩估计和差分广义矩估计两种，相对差分广义矩估计而言，系统广义矩估计的有效性更强，因此，在动态面板部分，本文最终使用系统GMM模型进行估计，并进一步通过AR检验来验证模型设定的合理性，使用Sargan检验来验证工具变量的有效性。

(1)静态面板模型

静态模型中，使用Hausman检验来判断个体效应项的解释变量之间的关系，如果它们之间存在相关性，模型更适宜使用固定效应分析；如果不存在相关性，那么模型更适宜使用随机效应分析。根据下表2中的Hausman检验结果，本文中的四个模型均适合使用固定效应进行进一步的分析。

由实证检验结果表2可知，首先，各个模型中劳动力的系数均显著为正，研发人员的投入有利于知识积累的加速。西部地区模型中劳动力系数只通过了10%统计水平下的显著性检验，这可能是由于相比于中国其他地区，西部地区对于高技术人才的吸引程度较低，在改革开放早期还曾多次出现“孔雀东南飞”的现象，西部地区人才大量涌入东部沿海经济发达地区，所有这些使得西部地区的研发人员素质略低于中东部地区。

其次，各个模型中，内部研发经费的系数均为正，且都在5%或1%的统计水平下显著，企业根据自身发展需求和市场需求会投入大量的资金用于技术研发，从统计分析结果看，企业的研发投入加速了企业的知识积累，利于企业自身发展。国内技术引进经费的系数在各模型中均显著为正，但东部地区模型中的系数只通过了10%统计水平下的显著性检验，显著性明显低于中部和西部地区。这可能是由于同西部地区和中部地区相比，东部地区的技术水平更高，且代表了中国高技术产业的最高水平，因此对东部地区而言，国内技术引进对其进一步发展的效果已经较差，中部地区和西部地区仍可以通过从东部地区引进技术来提高自身的知识积累速度。国外技术引进经费的系数在各模型中均为正，其中在西部地区模型中没有通过显著性检验，在全国模型、东部地区和中部地区模型中显著为正。如前文所述，比较而言西部地区的技术水平低于东部，经济发展水平也处于我国的较低水平，更加昂贵的国外技术对其而言负担过高，因此大量引进国外技术并不利于西部地区的知识积累。相反，东部地区的技术水平在中国已处于领先位置，只有通过引进发达国家更为先进的技术才能加速其知识积累。

各模型中知识存量的系数均显著为正，知识具有积聚效应，知识的不断积累能够在一定程度上提高知识的增长速度，模型实证分析结果验证了知识的积累具有一定的自促进性。

表2 高技术产业知识增长影响因素分析结果(静态模型)

注：括号内为t统计量值；*，**，***分别表示结果在10%、5%和1%的统计水平下显著；下文同

(2)动态面板模型

考虑到各项投资对高技术产业知识增长的长期影响，建立动态面板模型进行实证分析，由于滞后二期、三期模型中大多数统计量均未通过检验，故本文只列出了滞后一期的结果，这在一定程度上说明了高技术产业的技术周期相对较短，更新速度更快。动态面板的估计结果见表3(常数项并非本文的考察对象，故未列出)。

表3 高技术产业知识增长影响因素分析结果(动态模型)

由表3可以看出，所有模型回归结果的AR(1)都小于0.05，AR(2)都大于0.1，各模型残差项都存在一阶序列相关和二阶序列不相关，说明所设定的模型具备一定的合理性。Sargan检验结果说明了所设定的模型不存在过度识别问题，工具变量的使用整体有效。

由滞后一期的动态模型实证结果表3可以看出，各劳动力和资本解释变量系数的符号和显著性均没有发生明显改变，这说明在长期，劳动和资本对于知识积累及新知识增长的影响并未发生明显改变。此外，在各个模型中，滞后一期的被解释变量系数均显著为正，这说明新知识的增长具有一定的惯性。知识的积累是一个长期的过程，在积累初期，其带来的外部性通常并不明显，但当积累到一定水平后，其外部性可能会突然显现出来并呈现加速趋势，也就是我们常说的“厚积薄发”现象。以我国的华为为例，在移动通讯终端的智能手机领域，我国的华为算是后来者，但凭借其强大的技术研发能力，经过多年在知识、专利方面的积累后，能够做到后来者居上，迅速获得了国内外消费者的认可，并在全球智能手机市场占有了较大份额。

(3)高技术产业子行业分析

按照《中国高技术产业统计年鉴》的标准，高技术产业又可分为5个大行业17个子行业，这5个大的子行业分别为：医药制造业、航空航天器及设备制造业、电子及通讯设备制造业、计算机及办公设备制造业、医疗设备及仪器仪表制造业。对高技术产业的五个子行业进行同样分析后发现，子行业的面板数据分析结果差与总体数据分析结果基本一致，其具体结果在此不再一一赘述，分行业的分析结果说明各子行业也具有知识增长自促进性。

3.实证结果分析

对高技术产业的实证分析结果验证了前文理论模型中知识增长的循环性和自促进性，这进一步说明了高技术产业符合知识的内生性增长理论。经过简单计算可得，不论行业整体数据还是分行业数据均验证了θ>1，这与理论分析结果相同，反映出中国高技术产业正处于上升期。从模型分析结果可以看出，泛泛的投入对新知识增长是没有作用的，相反企业针对自身特色技术开发投入是具有显著效果的，由此可见高技术产业中企业之间的竞争，体现在核心技术研究人才的竞争。从企业技术的提升效果上看，消化吸收先进技术和直接购买国内技术是迅速提高自身技术水平的有效手段，国内技术和国外技术的购买可直接获取有用的技术，使企业自身的知识积累速度有所提升。但在不同区域，由于其基础技术水平存在差异，因此两种手段对于知识积累的影响有所差异。直接的引进技术仍属于现有技术范畴，如没有二次创新可能走一种“落后—引进—落后”的模式。实际上，很少有企业会将自己的核心技术出售，所以技术引进虽然可以迅速使企业升级换代，提高产品产值效益，但是对于新知识的增长作用是不明显的。

五、结论与建议

本文基于内生增长和技术创新理论，采用静态和动态面板模型分析了影响中国高技术产业知识增长的因素。研究结果表明，中国高技术产业具有一定的知识自促进性，行业正处于发展的上升期，且现有的技术已经可以支撑产业未来的创新发展，在未来的发展中高技术产业还将保持高速增长态势。知识创新的主要驱动因素是有针对性的人员和资金投资，各驱动因素在不同地区存在一定差异，对于不同地区，技术赶超需要更为精准的定位投资。根据以上研究结论，为进一步促进中国高技术产业的发展，推动中国制造业的转型升级，最终提高中国制造的国际竞争力，笔者提出以下政策建议。

第一，鼓励规模以上企业建立独立的研发实验室，鼓励中小企业与相关机构联合研发。较长时间的专业研发人员和企业专用技术积累是企业提升竞争力的有效手段，建立有针对性的研究部门可以更好地进行研发创新，并保持研究的连续性，因此即使企业不具备独立研发人员的培养能力，也要与相关研究机构联合进行定向培养。

第二，完善知识产权制度，对于创新型企业在政策上给予大力的支持和保护。由于国外企业对于其先进技术的封锁，国内企业只有通过对已有成果的升级和创新性研发才能获得进一步的发展。因此，基于企业研发的政策支持，以及对其研发成果给予的知识产权保护，可以保证高技术企业的利润，并能够进一步促进其研发和创新的积极性，最终形成良性创新生态。

第三，培养优秀的企业家，发挥企业家精神。企业家的战略眼光和发展策略对于企业的持续发展有显著影响，企业家个人的价值取向也会影响企业的创新意愿。因此培养优秀的企业带头人，对于中国制造业产业转型升级具有重要意义。

[1] 王伟光，马胜利，姜 博．高技术产业创新驱动中低技术产业增长的影响因素研究[J]．中国工业经济，2015(3)：70-82．

[2] 戴魁早．产业垂直专业化的驱动因素研究——基于中国高技术产业的实证检验[J]．财贸研究，2011，22(4)：30-39．

[3] 马 强．共享经济在我国的发展现状、瓶颈及对策[J]．现代经济探讨，2016(10)：20-24．

[4] Grossman G， Helpman E． Innovation and Growth in the Global Economy[J]． Elhanan Helpman， 1993， 1(2)：323-324．

[5] 吴勇志，张 玲．知识溢出、转化性学习与中小企业创新能力提升机制研究[J]．经济经纬，2015，32(1)：108-113．

[6] 付 宏，毛蕴诗，宋来胜．创新对产业结构高级化影响的实证研究——基于2000—2011年的省际面板数据[J]．中国工业经济，2013(9)：56-68．