科技创新与产业升级互动关系研究——基于双向贡献率的测算

王慧艳，李新运，徐银良，李葳蕤

（山东财经大学a．管理科学与工程学院；b．经济学院，山东 济南250014）

一、引言及文献综述

当前，中国经济发展已由高速增长阶段转变为高质量发展阶段。实现经济高质量发展，重点应推动产业结构转型升级，而促进产业转型升级，科技创新是第一驱动力。科技创新为产业转型升级提供新动能、注入新活力，产业升级为科技创新提供资金与需求支撑，影响科技创新的方向、速度和规模［1］，二者相互促进、相互影响。经济新常态背景下，测算分析双向贡献率，对深入探讨二者互动关系，提升科技创新能力，加快新旧动能转换，推动经济高质量发展具有重要的现实意义和参考价值。

国内外学者对科技创新与产业升级的关系做了大量的理论和实证研究，其中最受学者关注的是科技创新对产业升级的推动作用。有研究发现技术创新有助于优化产业结构［2］，创新性的技术活动可以推进不同行业成为生产率高增长的行业，进而可以实现整个产业结构优化升级［3］；Lager等认为制造业转 型 升 级 过 程 中 必 须 依 靠 创 新 驱 动［4－5］；Lucchese通过对德国等6个主要欧洲国家的实证分析，发现技术创新的差异对一个国家产业结构变化和发展具有推动作用［6］。国内有学者认为科技创新通过改变劳动力就业结构、提高劳动生产率、催生新产业等途径促进产业结构调整［7］，科技创新是产业结构转型升级的动力［8］。张银银和程强等分析了创新驱动传统产业转型升级的机理与路径，并提出科技创新促进传统产业转型升级发展的对策建议［9－10］。实证层面，纪玉俊和李超基于中国2003—2012年的省际面板数据，利用空间误差模型分析地区创新与产业升级的关系［11］；李政和杨思莹通过构造联立方程，分析中国科技创新、产业升级与经济增长的互动关系［12］。

上述文献充分论证了科技创新对产业升级有积极推动作用，但已有文献中较少涉及产业升级对科技创新的反向推动作用。吴丰华和刘瑞明等运用1997—2011年全国30个省份平衡面板数据进行实证分析，认为产业升级能够有效带动自主创新能力提升［13］；周叔莲和王伟光认为产业结构通过影响需求，进而拉动技术创新［7］；夏业领和何刚基于复合系统协同度模型，对科技创新与产业升级协同发展的情况进行了测度［1］。总体来说，基于双向互动视角研究科技创新与产业升级的成果较少，对二者双向互动关系需做进一步研究。

当前学界研究科技创新与产业升级的关注点主要是二者的相互关系、作用机理及驱动路径，从二者相互作用关系出发，定量分析科技创新与产业升级的贡献率，相关文献几乎没有涉及，而关于科技进步对经济增长的贡献率测算已有较多研究方法和应用案例。李兰兰等基于C-D生产函数和索洛余值法，引入隶属度，计算中国31个省份1998—2007年间的科技进步贡献率［14］；吴建宁和王选华运用索洛剩余模型，以中国1978—2011年投入—产出要素的时间序列数据，计算科技进步对经济增长的贡献率［15］；江兵等针对传统参数法的不足，将弹性系数看作生产要素影响经济增长的权重，建立了基于非参数方法的科技进步贡献率测算体系［16］；陈欢等打破了传统的测算方法，建立资本体现式技术进步测算模型，测算制造业和其细分行业的贡献率［17］。

综上所述，现有研究中测算科技贡献率的文献较多，方法也相对成熟，但目前测算的科技贡献率大多只反映技术进步对经济增长的作用，经济新常态背景下，政府和学界需要了解科技创新对产业升级和发展质量的贡献度，这对于加快中国产业升级进程，推动经济高质量发展具有重要的意义。本文基于科技创新与产业升级双向互动关系，构建概念模型分析科技创新影响产业升级过程，对传统生产函数模型进行改进和扩展，建立科技创新、产业升级广义函数模型，运用1997—2017年全国时间序列数据，测算中国科技创新与产业升级的贡献率。

二、构建科技创新驱动产业升级概念模型

已有研究普遍认为科技创新能有效促进产业升级，但是科技创新究竟是如何影响产业升级，其内在机理是什么？许多学者认为科技创新与产业升级相互影响、相互制约，科技创新为产业升级提供动力支持，产业升级通过需求引导、推动、刺激科技创新，决定着科技创新的方向和速度［7－8，12］。具体来说，经济发展过程中，不同产业间存在的技术创新能力的差异，使各行业劳动生产率发生不同变化，导致社会资源重新分配，生产要素迅速流向创新能力强、发展速度快、市场需求旺的部门，新的生产部门或产业凭借技术优势，规模不断扩张，通过前向、后向关联效应，迅速占领市场，成长为主导产业，而与此同时，传统生产部门由于技术发展速度慢，生产要素流失，逐渐被新兴产业挤出市场，新兴产业崛起并取代旧的产业部门，从而引起产业结构发生根本性的调整、升级。另一方面，新兴产业为了继续保持竞争优势，提高劳动生产率，不断加大技术投入，引起新一轮固定资产投资的高潮，对科技创新产生强大的需求，进而推动了科技创新。由此可见，科技创新与产业升级之间存在着相互作用、相互促进的良性互动关系，这种互动有利于经济发展的动力转换和产业结构调整。

产业转型升级，除了要依靠科技创新，还受所处社会环境条件的制约，影响产业升级的要素通常有：需求要素（需求结构、消费率、国际贸易、平均消费倾向等）、劳动者素质、产业政策及经济制度等，由于制度因素很难量化，本文构建的模型对制度因素暂不作分析。科技创新驱动产业升级的过程是创新要素与这些制约因素相融合的过程，图1揭示了科技创新影响产业升级的过程，为本文构建产业升级、科技创新函数模型提供了理论基础。

图1 科技创新驱动产业转型升级概念模型

三、贡献率测算模型

（一）构建测算模型

已有研究中测算科技贡献率的模型有多种，常用的有C-D生产函数模型、索洛余值法、CES法、数据包络分析及随机前沿方法等，这些方法各有利弊。其中，C-D生产函数模型由于计算简单、易于操作，为学界普遍使用，但在具体应用时，国内政府统计部门和一些学者通常对传统的生产函数模型进行改进。本文在传统C-D生产函数模型基础上进行改进和扩展，建立产业升级函数模型和科技创新函数模型，对产业升级指数、科技创新指数、人口素质指数和社会需求指数进行相关参数估计，测算科技创新对产业升级的贡献率和产业升级对科技创新的贡献率。

C-D生产函数反映了劳动、资本投入与产出之间的关系，具有以下函数形式：

式（1）中，Y为产出量，K为资本投入量，L为劳动力投入量，A为一定时期的技术水平，α，β分别为资本和劳动的产出弹性系数，由于技术水平不断提高，A又可以表示为时间的函数，At＝A0ert，因此式（1）又可以表示为：

其中，A0为常数，表示基期的科技水平，r为科技进步系数。

要计算科技创新与产业升级的贡献率，需要对传统的生产函数进行改进和拓展。本文根据科技经济学、产业经济学等理论，构建以产业升级指数为因变量，以科技创新、人口素质指数为自变量的广义生产函数模型：

式（3）中，It，St，Pt分别为第t个年份的产业升级、科技创新、人口素质发展指数，α，β分别为相应的弹性系数，A为环境常数，ut为随机误差项。两边取对数可以得到：

采用最小二乘法可以估计出模型中的参数。对取对数后的模型两边求差分，可以得到增长率形式的产业升级函数模型（略去随机误差项）为：

两边同时除以ΔIt／It，并乘以100%，得到：

同理可以构建以科技创新指数为因变量，以产业升级、社会需求指数为自变量的生产函数模型：

Gardner模型拟合的相关系数(如表2所示)均>0.99，说明模型拟合度较高，可描述土壤水分特征曲线的变化规律。

式（7）中，St，It，Dt分别为第t个年份的科技创新、产业升级、社会需求指数，α，β分别为弹性系数，A为环境常数，ut为随机误差项。对函数模型两边取对数，可以线性化为：

对线性化后的科技创新函数模型两边差分后，其增长率形式为：

两边同时除以ΔSt／St，并乘以100%，得到：

产业升级对科技创新的贡献率为：

（二）相关指标选取及指数测算

对构建的产业升级、科技创新函数模型进行相关参数估计，需要先计算产业升级、科技创新、人口素质、社会需求指数。产业升级指数从产业结构高级化、合理化、两型化、转方式、提效益等5个方面选取指标。产业结构高级化选取高新技术产业产值占工业增加值比重、第三产业增加值占GDP比重、信息产业增加值占GDP比重来衡量；合理化指标选取了产业结构协调性、产业有续度和资源合理配置系数；两型化指标包括单位GDP能耗、单位GDP废气排放量、单位GDP废水排放量、工业固体废物综合利用率；转方式指标有劳动生产率、资本生产率、出口贡献率；提效益指标选取了人均GDP和新产品销售收入比重。

科技创新指数借鉴余泳泽和樊华等学者对科技创新过程的划分，从投入和产出两个方面选取指标［18－19］。科技投入指标主要有R＆D经费占GDP比重、R＆D人员占科技活动人员的比重、研发人员中科学家和工程师比重、政府科技拨款占财政拨款的比重。科技产出指标具体包括每万名科技活动人员发表科技论文数、发明专利申请量及技术市场成交额。

人口素质指数由大专以上文化人口比重、平均受教育年限、平均预期寿命等3个具体指标综合计算；社会需求指数由最终消费率、平均消费倾向、通信文化医疗消费占居民总消费支出比重、机电产品出口占总出口额比重等4个具体指标综合计算。

其中，xij为第t年第i个对象的第j项指标值，xminj，xmaxj分别为第j项指标的最小值、最大值，yij为无量纲化后的指标值。这样的无量纲化处理把指标值变换到一个大于100的开放区间，只去掉各个指标值的量纲，而不改变各个指标在不同年份之间的差异程度，指标之间仍可以横向对比。

本文中各项指数的测算，均涉及多项指标，对于多指标系统的评价，宜采用综合加权法。指标赋权可以体现不同指标对系统的影响程度，文中各项指标赋权采用层次分析法（AHP）。由于AHP赋权法应用较为成熟，其计算过程不再赘述。综合加权求解指数的具体公式为：

其中，zt为第t年的某项指数，wj表示指标的权重；m则表示个数。根据上述方法，测算的产业升级指数、科技创新指数、人口素质指数、社会需求指数见表1。

表1 各项指数测算值表（1997—2017年）

四、测算结果及分析

根据构建的产业升级、科技创新函数模型（3）和（7），采用最小二乘法，运用Eviews9．0对产业升级指数、科技创新指数、人口素质指数、社会需求指数进行相关参数估计，得出中国1997—2017年科技创新与产业升级的贡献率，具体结果见表2～4。

表2 回归结果表

表3 中国科技创新对产业升级的贡献率表（1997—2017年）

表4 中国产业升级对科技创新的贡献率表（1997—2017年）

由表3、表4可以看出，1997—2017年中国科技创新对产业升级的贡献率为40．3%，产业升级对科技创新的贡献率为25．9%，由此进一步印证了科技创新与产业升级是相互作用、相互促进的互动关系。从影响程度来看，科技创新对产业升级的贡献率大于产业升级对科技创新的贡献率，即创新能力提高对产业升级的推动作用要大于产业升级对科技创新的拉动作用，也直接说明了经济转型期中国产业结构升级主要依赖科技创新，因此提升创新能力、加快新旧动能转换是推动中国产业结构转型升级的主要路径。此外，从影响科技创新的两个要素来看，社会需求的贡献程度稍大于产业升级，需求是科技创新的动力，社会需求的不断扩大，刺激科技创新不断发生和进行。

为深入分析贡献率在不同时期的变化情况，按年度分别计算了科技创新与产业升级的贡献率，具体计算结果见表5。由图2可知，1997—2017年科技创新对产业升级的贡献率呈波动起伏变化，其中1997—2001年贡献率逐步攀升，2002年开始下降，2007年回升到最高值，之后连续六年持续下滑，2013年科技创新对产业升级的贡献率仅为2．39%，2014—2015年又迅速回升，2016年下降到5．64%，2017年又开始小幅上涨。20年间中国科技创新能力不断增强，2017年国家创新指数排名中国位列第17位，与发达国家的差距进一步缩小，但科技创新对产业升级的贡献率并没有逐年上升，而是呈波动起伏变化，其原因可能是文中设定的贡献率模型是科技创新指数变化率与产业升级指数变化率比值乘以其弹性。由于不同年份指数变化率存在一定差异性，导致其计算的贡献率年度间呈波动变化，但整体上看，1997—2017年间科技创新有力地促进了中国产业结构转型升级。

图2 1997—2017年科技创新对产业升级贡献率变化趋势

根据图2所示，可将研究期内科技创新对产业升级贡献率的变化趋势分为三个时间段进行分析。1997—2007年，贡献率变化特征呈U型分布，两端高，中间低。亚洲金融危机后，中国实施了积极的财政政策，经济逐步复苏，2007年GDP增速达到顶峰（见图2），十年间中国经济迅速扩张，R＆D经费投入高速增长，年均增长率为22%，2001年中国加入世贸组织，融入全球经济体系，加快了科技水平提高、产业升级步伐。如表5所示，1997—2007年科技创新指数、产业升级指数增速显著提升，因此U型分布两端贡献率较高。其中，2004—2006年计算的贡献率处于低谷，可能的原因是2004年“非典”疫情给经济发展带来了短暂冲击，出口及消费需求下降，工业发展减缓，各地区科技投入不足，企业自主创新能力不强，科技创新对产业升级推动作用减弱。2007—2013年，科技创新对产业升级贡献率呈断崖式下降。2008年中国为应对全球金融危机，实施了“四万亿”投资计划，对产业发展进行了大范围调整和振兴规划，高技术产业取得长足发展，推动了经济结构调整，但相对于其他领域投资，“四万亿”用于科技创新投入不足，科技创新能力没有显著增强。从表5中可以看出，2008—2013年产业升级指数增长率远高于科技创新指数增长率，科技创新不能为产业升级提供有力支撑。2013—2017年贡献率变化呈倒U型分布，两端低，中间高。2012年国家实施创新驱动发展战略，创新政策效应的持续释放使中国科技创新能力显著提高，党的十八大以来科技创新驱动经济发展取得显著成效，2014年和2015年科技创新对产业升级贡献率迅速回升。2016年和2017年呈现显著下降趋势，究其原因可能在于供给侧结构性改革的实施，“三去一降一补”工作的推进，促使产业结构优化步伐加快，表5中2016年、2017年产业升级指数变化率大幅提升，而同期创新指数变化率却远小于产业升级指数变化率，致使2016年、2017年的贡献率出现回落。需要特别强调的是，尽管2016年、2017年贡献率出现下降，并不表明当前科技创新对产业升级的推动作用变弱，相反正是由于创新能力不断提升，为经济社会发展提供了强大的动力引擎，加之政策的助推作用，促使中国当前产业转型升级步伐不断加快。

由图3可以看出，1997—2017年间中国产业升级对科技创新的贡献率各年度虽有小幅波动，但总体趋势是逐渐上升，说明随着中国产业升级步伐加快，产业结构进一步优化，产业升级对科技创新的推动作用不断增强，对企业创新能力提出更新、更高的要求，激发了企业创新的活力和潜力。2016年、2017年产业升级对科技创新的贡献率达到最高值，“三去一降一补”和供给侧结构性改革的深入推进，使中国当前产业发展质量和效益有了明显提高，这将对科技创新提出更高的发展要求。

表5 各年度贡献率测算结果表

图3 1997—2017年产业升级对科技创新的贡献率变化趋势

五、结论与启示

科技创新是推动产业升级的第一驱动力，二者之间存在相互作用、相互促进的良性互动关系。长期以来，国内外学者从理论和实证层面深入研究了科技创新对产业升级的促进作用，而研究产业升级对科技创新推动作用的文献则较少，鲜有文献研究测算科技创新与产业升级的贡献率。本文从二者相互促进、相互影响的关系出发，构建了科技创新驱动产业升级的概念模型，对传统生产函数模型进行改进和扩展，建立产业升级函数模型和科技创新函数模型，运用1997—2017年全国时间序列数据，分别测算产业升级指数、科技创新指数、人口素质指数和社会需求指数并进行相关参数估计。经计算得出，1997—2017年，中国科技创新对产业升级的贡献率为40．3%，产业升级对科技创新的贡献率为25．9%。按年度计算科技创新与产业升级的贡献率，可以看出1997—2017年，科技创新对产业升级的贡献率呈波动起伏变化，但从整体上看，科技创新有力地促进了中国产业结构转型升级，年均贡献率为41．2%；产业升级对科技创新年均贡献率为28．9%，各年度虽有小幅波动，但总体趋势呈上升状态。

上述实证研究结果表明，当前中国科技创新对产业升级的推动作用大于产业升级对科技创新的拉动作用，科技创新对产业升级的支撑作用较明显，但随着中国经济发展方式转变，产业升级步伐加快，必将对科技创新提出新的更高要求。因此，我们要抓住新一轮科技革命和产业革命的发展机遇，不断提升科技创新能力，尤其是自主创新能力，不断完善创新体制机制，优化创新环境，集聚创新人才，促进创新链和产业链的融合发展。此外，在重视科技创新对产业升级支撑引领作用的同时，也要积极推进制度创新、管理创新、市场创新、知识创新等其他形式创新，发挥好科技创新与制度创新、管理创新、知识创新等创新因素对产业升级的协同作用。