技术创新对经济增长影响的实证研究

王奇 岳宏志

（西北大学 经济管理学院，陕西 西安 710127）

一、引言

创新驱动是国家命运所系、是世界大势所趋、是发展形势所迫。为了大力发展科学技术，党中央从20世纪90年代以来，相继实施了科教兴国战略和人才强国战略，经过多年努力，目前我国创新驱动发展已具备发力加速的基础。随着中国加快经济结构转型升级，不断加大对科技创新投入，中国的科技进步贡献率近几年来迅速攀升（见表1）。但是这一数据和发达国家仍有差距，创新型国家科技进步的贡献率普遍高达70%以上，美国和德国高达80%以上。同时也要看到我国很多产业处于全球价值链的中低端，一些关键核心技术受制于人；我国支撑产业升级、引领未来发展的科学技术储备亟待加强；适应创新驱动的体制机制亟待建立健全，企业创新动力不足，创新体系整体效能不高，经济发展尚未真正转到依靠创新的轨道；科技人才队伍大而不强，领军人才和高技能人才缺乏，创新型企业家群体亟须发展壮大；激励创新的市场环境和社会氛围仍需进一步培育和优化1摘自（2016年第15号）中共中央 国务院印发《国家创新驱动发展战略纲要》。。这些问题的存在极大制约着我国经济转向高质量发展阶段，那么如何破解这一难题？不同领域的专家、学者都从不同角度提出自己真知灼见，学者们普遍认为创新发展是推动我国经济迈向高质量发展的关键。

对技术创新与经济增长关系的研究，首先必须明确技术创新的内涵是什么，这涉及对技术创新的衡量问题。不同学者对技术创新认识是不同的，国内学者杜俊义等（2020）认为技术创新是用新的生产方法将投入的生产要素创造出新的产品，是企业或科研机构的专门活动。技术创新研究的是技术创新从投入到产出这个过程的内在机制和关系问题。柳卸林（2014）在其专著中认为，技术创新是指与新产品的制造、新工艺过程或设备的首次商业应用有关的技术、设计、制造及商业的活动，包括产品创新、过程创新和扩散,这导致了对技术创新的衡量是不同的。陈斌（2020）从创新支撑能力、创新产出能力、技术吸收与扩散能力三个方面来衡量一个地区的创新承载力，创新支撑能力包含的指标有科研机构和高校科研人员的数量、课题数量、经费，科技企业数量和经费；选择高校、科研机构与企业专利申请数、授权数、发表科技论文数来刻画创新产出能力；选择吸纳、输出合同数量和国外引进技术合同数量来刻画技术吸收与扩散能力。张杨等（2014）从创新投入能力、创新效益能力、创新扩散能力和创新环境四个方面选取指标来表征技术创新。谢臻等（2018）认为衡量创新的指标有科研经费投入、专利申请数、专利授权数、新产品销售收入以及新产品销售利润。

其次在技术创新影响经济增长的研究中，虽然不同的学者使用的数据类型、模型、研究方法存在差异，但是基本结论都认为技术创新可以促进经济发展。冯云廷等（2020）利用我国15个副省级城市面板数据研究了技术创新对城市经济增长波动的影响，发现技术创新可以熨平城市经济增长的波动性。王丽君（2020）基于VAR实证分析了标准化、技术创新与经济增长三者之间的关系，研究表明三者之间的关系比较复杂，并不表现为单纯的正向或负向关系，不过专利（可理解为技术创新）和经济增长之间的相互作用效果基本上是积极的。马昱等（2020）关注了高技术产业技术创新对经济发展的影响，发现技术创新对经济发展数量和质量的影响存在单门槛效应，当技术创新效率跨越门槛值后，技术创新对经济发展数量的影响由负转正，技术创新效率对经济发展质量的影响由显著的正向影响变得不显著。刘禹君等（2018）基于省级面板数据的研究发现技术创新对经济增长的正向促进作用存在显著的门限效应，在技术发展水平的不同阶段技术创新对经济增长的影响是不同的。何兴邦（2019）认为技术创新提升了综合经济增长质量，但同时技术创新加剧了收入分配不平等。姜军等（2014）以江苏省2003—2010年的数据为基础，用发明专利申请量衡量技术创新，证实了技术创新对地区实际GDP起促进作用。郭炬（2011）从R&D人员和R&D经费投入及专利申请的角度对技术创新与经济增长的关系进行研究，其中R&D人员和R&D经费投入对经济增长起促进作用，专利申请数对经济有副作用。

关于不同类型的技术创新对经济发展影响的研究，陈英(2004)认为技术创新可以划分为生产过程创新和产品创新，生产过程创新能够直接推动经济增长速度的提高，产品创新改变产品的质量和差异性，不一定提高增长速度。梁丽娜等（2020）的研究表明在，产业结构高级化的条件下技术引进、模仿创新和自主创新均可以加速区域经济的发展速度。在技术创新影响经济增长途径方面，万勇（2011）从微观和宏观两个角度探讨技术创新推动经济增长的机制，在微观层面通过成本效应、品质效应创造经济增长，在宏观层面通过区域经济结构优化机制、经济增长方式转换机推动经济增长。谢雪燕等（2020）将技术创新和劳动经验相结合分析老龄化、技术创新与经济增长三者之间的关系，其认为在现阶段人口老龄化的创新效应超过了劳动力效应，也就是说蕴藏在老年劳动力群体中的劳动经验和创新知识可以促进经济发展。

综上所述，现有研究对技术创新这一概念存在着不同的理解，在综合评价指标的构建上，现有研究选取的指标也是不同的。在对技术创新与经济增长关系的研究上，基本认为技术创新可以促进经济增长，但是在技术创新通过什么途径促进经济增长这个问题上，存在着不同的认识，对影响机制的分析以理论分析为主，缺乏实证检验。在模型方法选择上，有学者采用时间序列数据对技术创新与经济增长的长期协同关系进行验证；有学者选取截面数据，通过因子分析方法或灰色关联模型对各地区技术创新进行综合测度；也有学者使用面板数据对技术创新与经济增长之间的关系进行探讨。借鉴现有研究在研究方法上的优点和不足，本文先从理论上说明技术创新对经济增长的促进作用、影响途径，然后对技术创新进行综合评价，评价完后采用固定效应模型实证检验技术创新对经济增长的促进作用，最后利用中介效应模型分析技术创新可以通过物质资本这条途径对经济增长发挥作用。

表1 科技进步对经济增长的贡献率（单位：%）

二、技术创新的研究进程和技术创新影响经济增长的机理

（一）技术创新的研究进程

关于技术创新与经济增长的关系研究由来已久。在古典经济学理论中，1776年亚当·斯密在《国富论》中提到过分工、资本积累、技术进步和制度是影响经济增长的主要因素。随后，大卫·李嘉图在《政治经济学与赋税原理》中提到增加资本和劳动投入可能导致要素收益递减，而技术进步可以提高劳动生产率，从而促进经济增长。卡尔·马克思曾指出“生产力中也包括科学”，1988年邓小平同志高瞻远瞩的提出“科学技术是第一生产力”从定性和定量两个角度再次阐明科学技术内涵，这便高度肯定了技术创新对经济发展的促进作用。1912年美籍奥地利政治经济学家Joseph Schumpeter在《经济发展理论》一书中指出，创新是指把一种从来没有过的关于生产要素的“新组合”引入生产体系，也就是建立一种新的生产函数，创新的主体是企业，创新的动力是获取利润，企业家为追求利润所进行的创新活动使得经济均衡状态被打破，由于创新是随机出现的，经济增长是不断波动，由此形成经济周期。1956年麻省理工学院的罗伯特·索洛（Robert Solow）发表了一篇题为《论经济增长理论》的文章，该文章是一篇关于经济增长与发展的开创性论文，建立的索洛增长模型成为新古典增长理论的基础，在带有技术进步的索洛增长模型中，在均衡增长路径上人均产出和人均资本都是按照外生的技术变化率增长的，这揭示了技术进步是人均收入可持续增长的源泉。20世纪80年代的内生增长理论将技术进步作为内生变量纳入到经济增长模型中，内生增长理论将更多的讨论放在技术是怎样演变的，技术进步是由什么决定的等问题上，Paul Romer在1990年题为《内生性技术变化》的文章中对内生性问题做出了重要刻画，Romer认为经济增长是由技术进步和资本积累共同推动的；技术进步源自微观主体追逐利润的行为，是企业寻求更新更好的赚取利润的工具的行为推动技术进步；知识或创意在本质上是一种非竞争性的投入。生产的知识和创意具有非竞争性，一旦某种知识被创造出来，知道这种知识或经过学习知道该知识的人都可以使用它，知识的这种非竞争性意味着生产具有规模报酬递增的特点。因此技术的进步以及经济增长过程本身都可以理解为经济内生的结果。“干中学”模型强调人们在生产产品与提供服务的同时也在积累经验，从经验中获得知识，经验和知识的不断积累会使个体的生产效率不断提高，由单个个体组成的整体经济效率便会提高，推动经济发展。技术差距理论认为创新会增加国与国之间的技术和经济差距，但技术模仿或扩散则会减少这种差距，纵观中国过去经济的快速发展，技术模仿的确有这种功效。尽管新经济增长理论在将技术进步内生化上取得了很大的突破，但在界定知识、人力资本和技术上不够明确，对于技术创新这一认可度较高的是曼斯菲尔德给出的定义：技术创新是从对新产品的构思开始，以新产品的销售和交货为终结的探索性活动。

（二）、技术创新影响经济增长的机理分析

1.基于AK增长模型的技术创新与经济增长

技术创新对经济增长的影响可以由很多复杂的模型推导出来，本文选用简洁的AK增长模型进行推导。生产函数的形式为，其中A为反映技术水平的常数，K为资本存量，该生产函数具有的性质：规模收益不变；资本的边际产品MPk=A为常数。资本积累方程为，其中δ为折旧率。消费与投资方程，设消费率c为常数则消费；假设产出只有两种用途消费和投资，则产出可以表示为。据此可以计算出维持的经济增长率gt，见（1）式

由（1）式很容易推出经济增长率随技术水平的增加而增加，随储蓄率的增加而增加，随折旧率的增加而减少。

2.技术创新影响经济增长的途径

技术创新可以直接通过提高生产率方式而推动经济增长，并且技术创新还会引致对投资的大量需求而拉动经济增长。

技术创新通过影响产业生产率变化推动经济增长。技术创新一般先推动领先产业，经由技术扩散与吸收对各个产业产生影响，进而对整个国民经济产生影响。技术创新开始于研究与开发活动，一旦实现技术创新，它会依据社会需求把技术发明应用于生产，把潜在的生产力转化为现实的生产力，实现了技术知识与经济的结合。随着技术扩散将新的技术和知识通过一定的渠道向潜在的企业转移，新技术在生产中取得广泛的应用，技术创新对经济增长的促进作用才得以真正的发挥。

技术创新引致对投资的需求而拉动经济增长。技术创新的获得，要么通过自主研发，要么通过引进的方式，不论通过哪种方式都需要进行大量的投资。一个企业仅仅只能进行部分技术创新活动，其余的技术是需要通过引进来获得，而这种获得是需要进行大量的投资；自主研发也需要招聘研发人员、购置仪器、设备、建设实验室等等，这些投资也会进入到总需求中；投资作为总需求的组成部分，可以拉动经济增长。

3.技术创新影响经济增长的具体方面

技术创新对经济增长的作用表现在很多方面，尤其对产业结构的升级有着重大的影响。第一，技术创新直接改变的是供给结构，促使新产业兴起，从而优化产业结构。第二，技术创新会刺激需求结构发生变化，需求结构的变化会诱导产业结构的演进。第三，技术创新也意味着某种垄断的存在，在逐利动机的驱使下，生产要素如资本和劳动力会在各产业之间重新配置，促使产业结构变革。第四，在各产业互为投入产出的条件下，任何产业都是相互关联而生存，产业关联的核心便是技术关联，技术创新会通过产业间的技术关联影响产业结构。

4.技术创新对经济增长质量的影响

第一，技术创新使得一定量的投入能生产更多的产出，这意味着生产要素使用效率的提高，能源和资源的节约为向绿色转型发展提供技术支持。第二，技术创新会引起投入要素之间的相互替代，在国家大力建设生态文明的大背景之下，企业的必然选择是在生产中更多的使用清洁能源和非能源要素进行生产，会减少使用传统的能源要素。

三、技术创新的评价指标体系与得分结果分析

（一）评价体系构建与指标数据来源

对区域技术创新的衡量应立足于多维指标，单一指标无法衡量区域真实的技术创新。根据评价体系建立的科学性原则和指标数据的可得性原则，借鉴杜江等（2017）对衡量技术创新指标的选取和柳卸林（2014）对衡量技术创新指标的说明，将区域技术创新体系分解为技术创新投入、技术创新产出、技术创新扩散与吸收、技术创新环境四个子系统，选取13个指标测度技术创新（见表2）。

选取R&D人员全时当量（人年）、R&D经费内部支出（万元）、各地区高技术产业新产品开发经费支出（万元）三个指标来反映区域对技术创新的投入；R&D人员全时当量是用于衡量科技人力投入的指标、R&D经费内部支出和新产品开发经费支出是衡量资金投入的指标。选取各地区规上工业企业新产品销售收入（万元）、各地区研究与开发机构发表科技论文、各地区高等学校发表科技论文、各地区高技术产业新产品销售收入（万元）、各地区三种专利申请数量五个指标反映地区技术创新产出能力；新产品销售收入是技术创新成果的直接体现、专利数在已有的研究中经常用作技术创新的衡量指标、科技论文是在学术刊物上以书面形式发表的最初的科学研究成果。选取各地区高技术产品进出口贸易总额（百万美元）、技术市场技术输出地域（合同金额）、技术市场技术流向地域（合同金额）、按地区分的国外技术引进合同（万美元）三个指标反映地区技术创新扩散与吸收能力；技术合同成交额能够客观反映技术市场交易的活跃度和技术转移的成效。选取每十万人口高等学校平均在校生数反映地区技术创新环境；高等学校平均在校生数衡量一个地区创新潜力和人才储备能力。在这13项指标中，每十万人口高等学校平均在校生数来源于《中国统计年鉴》，其他12项指标来源于《中国科技统计年鉴》。

表2 技术创新综合评价指标体系

（二）评价指标计算

技术创新综合得分由13个指标经熵权法计算得出，共计算了30个省域的得分，其中西藏、港澳台等地区缺失数据较多，因此在计算中未包含上述地区。熵权法的计算步骤如下：

1.使用极值法对指标进行无量纲化处理

极值法的特点是将指标数值全部转化为0～1的区间内，最小为0，最大为1。为了消除零值的影响，需对原始指标无量纲化处理后的数据进行整体平移，即Xij＝Xij+α，但为不破坏原始数据的内在规律，最大限度地保留原始数据，α的取值必须尽可能的小，在本文中α=0.0001。对于正向和负向指标，分别按如下公式处理：

其中，xij为第i个省份第j项指标的取值，为无量纲化处理后的数据，Mj为第j项指标的最大值，mj为第j项指标的最小值。

2.计算第j个指标下，第i个省份的特征比重，计算公式如下：

3.计算第j项指标的熵值ej

4.计算差异性系数

5.确定评价指标的权重wj，计算各地区综合得分。

（三）技术创新得分结果分析

将指标数据代入上述公式可算出各指标的权重（见表2），最后加权计算各省域2009年至2018年技术创新综合得分结果（见表3）。

表3 2009—2018年各地区技术创新综合得分

1.总体变化趋势分析

在总体层面上，根据图1全国技术创新得分变动趋势折线图可知，从2009年到2018年这十年间，全国技术创新呈现不断增长趋势，其中2012到2014年这三年增长有放缓的迹象，其余年份增长较快。技术创新的不断提高很大程度上是整个社会对创新重要性深刻认识的结果。在融入经济全球化的过程中，我国逐渐意识到赢得竞争优势有赖于国家创新能力的不断提高，这使得我国将创新驱动发展战略作为国家的核心战略选择，将科技创新摆在国家发展全局的核心位置。2016年3月，《国家创新驱动发展战略纲要》颁布，为创新驱动发展制定了“三步走”战略目标：第一步，到2020年进入创新型国家行列，基本建成中国特色国家创新体系，有力支撑全面建成小康社会目标的实现；第二步，到2030年跻身创新型国家前列，发展驱动力实现根本转换，经济社会发展水平和国际竞争力大幅提升，为建成经济强国和共同富裕社会奠定坚实基础；第三步，到2050年建成世界科技创新强国，成为世界主要科学中心和创新高地，为我国建成富强民主文明和谐的社会主义现代化国家、实现中华民族伟大复兴的中国梦提供强大支撑。

图1 2009—2018年全国技术创新得分变动趋势

2.分地区变化趋势分析

在分地区层面上，根据图2可知我国四大地区，除东部地区技术创新得分有下降趋势之外，中部和西部地区呈现逐年增长，东北地区在低水平下平稳发展。虽然东部地区出现下降趋势，但是和其他地区相比，依然处于遥遥领先的地位。东部地区多为我国经济、教育强省，凭借着经济实力雄厚对于技术创新的投资规模大、强度高，高等学校和科研机构的创新能力强，并且地理位置优越，与世界联系紧密，对外开放时间早、程度深，最早吸收和利用国外的资金、先进技术。因此，东部地区的技术创新呈现一枝独秀的局面。

图2 2009—2018年四大地区技术创新得分变动趋势

3.各省份技术创新得分动态排名情况

根据各省技术创新得分排名情况，可将30个省市区分为5个梯队，第一梯队各年排名基本位于全国前6名，它们分别是广东、江苏、北京、上海、山东、浙江；第二梯队各年排名基本位于全国7—12名，它们分别是天津、湖北、福建、四川、重庆、河南；第三梯队各年排名基本位于全国13—18名，它们分别是陕西、湖南、河北、安徽、江西、辽宁；第四梯队各年排名基本位于全国19—24名，它们分别是广西、山西、黑龙江、云南、甘肃、吉林；第五梯队各年排名基本位于全国25—30名，它们分别是内蒙古、贵州、宁夏、海南、青海、新疆。2009年至2018年各省创新能力得分排名情况如表4所示。

表4 2009—2018年各省技术创新得分动态排名

第四梯队排名 第五梯队排名2009 冀、晋、赣、甘、云、桂 内蒙古、贵、新、琼、宁、青2010 吉、赣、晋、甘、桂、内蒙古 云、贵、新、琼、宁、青2011 黑、赣、晋、甘、桂、内蒙古 云、贵、新、琼、宁、青2012 黑、赣、内蒙古、晋、甘、桂 云、新、贵、琼、宁、青2013 吉、赣、晋、桂、甘、琼 云、内蒙古、新、贵、宁、青2014 黑、赣、晋、桂、甘、云 贵、内蒙古、新、琼、宁、青2015 黑、吉、桂、云、甘、晋 贵、内蒙古、新、琼、宁、青2016 吉、黑、桂、晋、云、甘 贵、内蒙古、新、琼、宁、青2017 吉、黑、晋、桂、云、贵 甘、内蒙古、新、琼、宁、青2018 黑、吉、晋、桂、贵、云 甘、内蒙古、新、琼、宁、青

本文具体给出第一梯队和第五梯队各省份技术创新得分变化趋势图，由于篇幅限制而未给出第二、三、四梯队技术创新变化趋势图。由图3可知，第一梯队主要是广东、江苏、北京、上海、浙江、山东，每一个地区的技术创新得分都是逐年波动的。第一梯队各省域的技术创新一直处于全国领先水平，首先得益于这些地区大多处于东部沿海发达地区，对外开放程度高，外贸经济发达，创新创业活动十分活跃，创新环境好。其次，领先地位的取得离不开对创新的高度重视与投入，这些地区深入推动创新驱动发展战略，如广东提出的“科创十二条”、北京的“三城一区”主平台建设、江苏高水平建设“一中心一基地”、浙江实施数字经济“一号工程”、山东省着力打造政产学研金服用“北斗七星”创新共同体、上海全力推进张江综合性国家科学中心建设与加快建设科技成果转化高地。

图3 第一梯队各省技术创新得分

第五梯队主要是贵州、宁夏、新疆、青海、海南、内蒙古，这些地区虽然大多数位于西部地区，但是由图4可以看出，在2013年之后大多数地区的技术创新得分呈现上升趋势，少数地区保持较为平稳的发展水平，这得益于国家的扶持和地区政府的重视。在政策支持方面，贵州省政府深入实施“百千万人才引进计划”“黔归人才计划”“高技能人才振兴计划”，推进国家大数据综合试验区建设。宁夏加快推进沿黄科技创新改革试验区、进一步深化“科技支宁”东西部合作，落实“人才新政18条”。新疆以丝绸之路经济带创新驱动发展试验区和乌昌石国家自主创新示范区为重要载体，推动科技创新和经济社会发展深度融合。青海强实施“双百”工程、科技型高新技术企业“双倍增”和“科技小巨人”企业培育计划，推进中科院三江源国家公园研究院建设，筹建先进储能国家重点实验室。海南推动崖州湾科技城，文昌国际航天城相关规划编制实施。内蒙古创建呼包鄂国家自主创新示范区，推动国家重点实验室建设，创建包头国家军民融合创新示范区，发展数字经济。

图4 第五梯队各省技术创新得分

四、实证研究设计

（一）变量选择

1.被解释变量：经济增长。经济增长既可以表现在地区生产总值总量的增加、增长速度的变化，也可以表现在人均生产总值的增加、增长速度的变化。本文经济增长用2009—2018年各省实际人均地区生产总值来衡量，具体算法为以2009为基年，用每一年各地区生产总值的指数，在2009年地区生产总值的基础上逐年计算得出，在研究中取了对数。

4.控制变量：具体选择的变量有人力资本、经济开放、政府干预、基础设施、产业结构。经济开放主要表现为商品贸易和资本在国际间流动，因此选用进出口总额和外商直接投资来衡量经济的开放程度，该指标是当年的按美元与人民币中间价折算的进出口总额和外商直接投资总额。政府干预用来衡量政府对经济活动的参与程度，该指标是用当年地方政府的财政支出占地区实际GDP的比重来衡量。基础设施采用人均拥有的道路面积来衡量，产业结构采用第三产业产值与GDP之比计算得到，人力资本采用各省域的人均教育年限衡量。

（二）变量的描述性统计

表5 变量的统计描述

（三）实证模型

基于以上变量选择构造固定效应模型对技术创新与经济增长的关系进行分析，基本模型如（8）式所示：

为了进一步分析技术创新影响经济增长的机制，构造如下的中介效应模型：

根据中介效应的逐步检验法，首先对（9）式进行回归，检验技术创新是否可以促进经济增长，如果系数显著，则表明技术创新对经济增长有影响，得到技术创新对经济增长的总效应；其次，对（10)式进行回归，即将物质资本对技术创新做回归。如果系数显著，说明技术创新带来了固定资产投资效应；最后，对（11）式进行回归，将技术创新和物质资本同时纳入方程，如果（11）中的物质资本和（10）式技术创新的系数同时显著，且在此条件下（11）式中的技术创新系数不显著，则物质资本即为完全中介，若技术创新的系数依然显著，则物资资本为部分中介。技术创新对经济增长的总效应由α2给出，直接效应由α6给出，中介效应由α4α7给出，中介效应的贡献由给出。

五、技术创新与经济增长的实证结果分析

（一）实证结果分析

在固定效应模型和随机效应模型的选择上，在报告豪斯曼检验结果的同时还会报告辅助回归的检验结果，这是由于豪斯曼检验只对普通标准误有效而对聚类稳健标准误失效。由表6可知豪斯曼检验是拒绝随机效应模型的，同时使用使用xtoverid命令进行辅助回归的统计量x2(7)＝58.555，P值为0.0000，也强烈的拒绝随机效应模型。因此模型解释以固定效应模型为准，随机效应模型仅是为了配合使用xtoverid命令的使用。此外，由于同一个省份不同期之间扰动项一般存在自相关，而默认的普通标准误计算方法假设扰动项为独立同分布的，故普通标准误的估计并不准确。因此，本文使用以“省份”为聚类变量的聚类稳健标准误进行估计，面板数据中的聚类稳健标准误是横截面数据中异方差-稳健标准误的推广，在面板数据中，无论是否存在异方差或序列相关，聚类稳健标准误均有效。

表6 固定效应和随机效应模型的估计结果

注：括号内为聚类稳健标准误；***、**、*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著

模型一是在没有加控制变量的前提下研究技术创新对经济增长的影响，技术创新前的参数估计值为0.400，在10%的统计水平上显著，这表明技术创新可以显著的促进经济增长，在控制其他变量不变的情况下，技术创新增加1%个单位，引起经济增长0.400%。经济增长也受到很多其他因素的影响，忽略其他变量将会高估技术创新对经济增长的影响，在模型一的基础上加入人力资本、经济开放等控制变量后，技术创新对经济增长的影响系数逐渐变小，但在1%的统计水平上显著，这说明，在其他变量保持不变的情况下，技术创新变动1%个单位，引起经济增长变动0.309%个单位。

从控制变量的估计结果来看，所有的控制变量除外商直接投资在统计上不显著以外，均对经济增长有显著的正向影响。政府干预反映政府在经济生活中所起的作用，由于中央政府考核地方政府业绩最重要的指标便是地方经济发展，这使得地方政府在经济发展中一直扮演着重要的角色。人力资本用一个地区的平均教育水平来衡量，教育可以使劳动者储备关于认识世界、改造世界的知识，提高劳动者的素质，增强劳动者学习新知识的能力，一旦劳动者将所学知识运用到劳动中将会极大提高劳动生产率，进而推动经济增长。经济开放对经济增长的作用体现在进出口和外商直接投资上，进出口的系数估计值为正且在1%的统计水平上显著，外商直接投资在统计上不显著但系数估计值为正，可能的原因是在数据处理中两个变量的取值没有在一个量级上，不过总的来说经济开放和经济增长之间是正相关关系。产业结构的演进意味着各种生产要素的重新配置，若一个国家的产业结构比较合理则意味着各种资源能得到合理的配置且能最大程度得到利用，因此对经济增长是有利的。人均拥有的城市道路面积可在一定程度上代表一个地区的道路基础设施，它的完善可以改善地区之间的通达性，是地区之间沟通的重要桥梁，使得地区与地区之间的交流变得频繁、便捷，可以为经济增长创造一个良好的环境。

（三）中介效应模型回归结果解释

为了进一步分析技术创新影响经济增长的渠道，选择物质资本作为中介变量，研究技术创新是否通过物质资本的途径对经济增长产生影响，回归结果如表7所示。首先检验技术创新对经济增长的总效应为0.072，且在1%的统计水平上显著。其次，检验技术创新对物质资本的影响，可知技术创新可以显著的促进物质资本增加，其系数估计值为6174.608。最后，检验技术创新和物质资本对经济增长的影响，可以看出中介变量物质资本对经济增长有显著的促进作用，其系数估计值为0.000011，技术创新的系数估计值为0.005，显著的低于模型四中的0.072。这说明物质资本在技术创新促进经济增长的过程中的中介效应显著存在，且由模型六中技术创新的系数估计值在统计上并不显著可知物质资本为完全中介，这说明物质资本是技术创新促进经济增长的重要因素。由参数估计值可知，对数化的技术创新每提高1个单位，物质资本提高6174.608个单位；物质资本提高1个单位，对数化的实际GDP提高个0.000011单位；即对数化的技术创新每提高1个单位，通过物质资本能够促进对数化的实际GDP提高0.067362个单位。中介效应占比高达92.92%，也就是说技术创新对经济增长的促进作用有92.92%是通过物质资本实现的。此外，作为稳健性检验的Sobel统计量为4.406，大于5%显著性水平上的临界值0.97，表明中介效应的检验结果是稳健的。

此外，从表7的回归结果也可以看出，变量技术创新和物质资本之间在一定程度上存相关性。由模型四可知技术创新可以显著的促进经济增长，但是在模型六中将物质资本和技术创新同时纳入回归方程后，技术创新前的系数估计值变得不显著且明显变小。为了证实技术创新和物质资本之间是存在相关关系的，在以物质资本为被解释变量的回归结果中（见模型五）可知技术创新可以显著的促进物质资本的增加，通过进一步计算两者之间的相关系数为0.5256，且在1%的统计水平上显著，为了克服变量之间较为严重的共线性带来的估计不准问题，在模型二的估计中并没有将物质资本放入回归方程中。

表7 中介效应模型回归结果

注：括号中的是估计系数的标准误差；***、**、*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著

六、结论与政策建议

（一）主要结论

本文基于熵权法，通过构建指标体系测度各地区技术创新得分，并采用固定效应模型和中介效应模型实证研究了技术创新对经济增长的影响和机制。得出以下3点结论：

1.从全国层面上来看我国技术创新呈现逐年上涨趋势；从地区层面上来看，技术创新得分在地区之间存在巨大的差距，东部地区有下降的势头，中部和西部地区呈现上升趋势，东北地区在低水平上稳定发展。

2.固定效应的实证结果表明，技术创新对经济增长有显著的正向影响，同时政府干预、人力资本水平、经济开放等控制变量对经济增长起促进作用。

3.中介效应模型表明，技术创新不仅可以直接影响经济增长而且还会通过固定资本投资效应间接对经济增长产生影响。

（二）政策建议

1.优化顶层设计、加强制度保障

坚持国家战略需求和科学探索目标相结合，加强对关系全局的科学问题进行研究部署，做好创新驱动发展战略项目的合理布局和统筹规划，避免盲目建设，在关系国家安全和长远发展的重点领域，部署一批重大科技项目和工程，如攻克高端通用芯片、高档数控机床、集成电路装备等。在制度建设方面从体制改革、环境营造、资源投入、扩大开放等方面加大保障力度。

2.搭建创新平台、营造创新环境

地方政府要围绕国家创新发展战略的决策部署，继续深入的推进创新驱动发展战略的实施，搭建创新平台、营造创新环境。在创新环境营造方面，各级政府部门要深化对创新重要性的认识，加大财政科技投入，加大、加强知识产权保护力度和规模，深化科技体制改革，打破束缚在科研人员身上有形和无形的枷锁，调动广大科技人员积极投身于科研事业。在创新平台建设方面，要搭建好国家自主创新示范区、国家和省级高技术产业开发区、重大公共创新平台、科研院所、高等学校、企业研发机构、国家重点实验室、科技企业孵化器等创新平台建设

3.高水平人才队伍建设

明确人才是创新的根本，要实施重大人才工程，加快建设科技创新领军人才和高技能人才队伍。深化人才发展体制机制改革，优化人才发展环境；推行科技成果处置收益和股权期权激励制度，构建创新收益激励机制。发挥企业家在创新创业中的重要作用，大力倡导企业家精神。

4.优化区域创新布局

针对我国各地区之间的技术创新存在较大差异，在政策目标上不是要去追求各地区的齐头并进，而是要构建各具特色的区域创新发展格局。东部地区应该要提高原始创新和集成创新能力，中西部和东北地区应该走差异化和追赶式发展道路。构建跨区域创新网络，整合东、中、西和东北各地区的创新资源，创建地区创新资源的共享平台建设。优化国家自主创新示范区的布局，政策和资金适当向中西部地区倾斜。