我国高技术产业发展动力机制研究
——基于系统动力学方法
2021-05-19杜跃平杜梦灵
杜跃平 杜梦灵
(西安电子科技大学 经济与管理学院，陕西 西安710126)
0 引言
高技术产业是国际经济和科技竞争的重要战略阵地，是推动一个国家或地区经济发展的重要力量。现阶段，我国经济增长处于转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的关键时期，推动经济高质量发展是我国未来经济发展的根本政策要求。高技术产业作为我国知识、技术密集、产品高附加值的战略性先导产业代表着我国科技发展水平和综合实力，为我国产业优化升级和经济转型调整提供了重要技术支撑和参考价值。积极推动高技术产业发展、提升高技术产业发展综合质量是解决传统产业的技术改造困境、提高传统产业国际竞争力的有效手段，也是调整我国经济结构、带动产业技术升级和实现经济高质量发展目标的重要举措。因此，在当前我国工业经济发展的深度调整期，深入探究我国高技术产业发展内在机制、加快推进高技术产业高质量发展，对我国产业结构调整和经济发展方式转变具有重要的参考价值。
1 研究述评
高技术产业高质量发展是社会进步和经济发展的必然选择，是指以技术创新、产业结构优化、有效供给为核心的可持续发展模式。其不同于传统以效率为导向的经济模式，不是追求发展速度和发展规模，而是要追求效率更高、供给更有效、结构更合理、更绿色可持续以及更和谐的增长[1]。我国对高技术产业的研究开始于21世纪初，主要从高技术产业与经济发展的关系角度进行了实证研究。赵玉林和魏芳
产业发展是一个复杂的动态过程，它涉及许多影响因素和环节，同时具有内涵多维性、发展目标多元性、发展路径多样性和战略选择灵活性等特征[8]，由此决定了产业发展动力要素的多样性和复杂性。高技术产业发展动力的产生是由诸多驱动要素前后匹配、上下耦合，并通过非线性迭加演进而来[9]。而系统动力学运用系统结构决定系统功能的原理，将系统构成为结构、功能的因果关系模型，利用反馈、调制原理进一步设计反映系统行为的反馈回路，最终通过建立计算机仿真模型并借助于计算机仿真定量研究高阶次、非线形的反馈系统，实现结构、功能、历史相结合[10]。通过系统动力学模型的优化调整，可以试验各种虚拟假设条件的变化对系统所产生的影响，也可以将不同产业政策或增长方式呈现出来，为明晰产业发展目标、制定产业发展战略提供参考依据。因此，本文以高技术产业作为研究对象，将高技术产业发展动力视为一个由多要素构成的复杂动态系统，利用系统动力学方法模拟仿真我国高技术产业发展趋势，通过情景模拟比较不同发展路径下的产业发展潜力，力求为制定我国高技术产业发展政策框架以及促进高技术产业发展高效化建设提供政策参考。
2 高技术产业高质量发展系统动力学模型
2.1 高技术产业高质量发展系统因果关系分析
2.1.1 高技术产业高质量发展系统的构成
高技术产业发展动力系统由相互关联、相互作用的要素构成。在系统动力学中，要素之间的联系或关系可以概括为因果关系，正是这种因果关系的相互作用，最终形成系统的功能和行为[11]。高技术产业发展动力系统是一个复杂的社会经济系统，该系统主要由规模效益系统、科技创新系统、环境支撑系统、国际竞争系统四大子系统构成，分别从产业效益、技术创新、政府行为和市场需求角度，探究高技术产业发展质量的影响因素及作用机理。
(1)规模效益子系统。产业规模效益体现的是一国或一地区高技术产业整体规模和产业经济效益。高技术产业具有知识密集、高投入、高风险和高产出的特征，其中高产出不仅包括规模产出，更包括效益产出[12]。规模产出反映该产业在人员、资金以及基础设施等方面的基本概况，能够从产业经济存量的绝对层面客观展现产业的发展水平；效益产出则是产业创造的企业效益和社会效益的综合体现[13]。高产出则进一步带动了产业高效益的产生，产业效益作为产业发展水平的经济反映，表现为产业盈利能力和收入增长水平的提升。因此，总体来看，规模效益子系统将重点从产业自身规模和产业盈利能力的经济因素角度影响高技术产业发展。
(2)科技创新子系统。在高技术产业中，科技创新是整个产业生存与发展的重要环节，作为高技术产业发展的内在动力，创新能力的高低直接决定了了高技术产业发展的可持续程度，科技创新子系统具体包含创新投入、创新产出及技术转移能力三方面内容[14]。其中，创新投入反映了企业的研发投入水平，作为科技创新活动的起点直接影响了企业的创新产出能力。创新产出能力一般可通过专利产出和新产品产出来衡量，往往凝聚了一个企业最新的技术，体现了企业当前的科技发展水平和技术创新成果的经济价值。此外，企业还通过技术转移路径将引进获得的新技术加以消化、吸收和创新，逐步实现外来研发技术与本企业研发创新的融合，从而加速将专利、知识、技术转化为现实生产力的过程[15]。
(3)环境支撑子系统。提升高技术产业发展质量不仅要重视产业自身发展能力，更要关注外部环境对产业发展的支撑引导作用。经济环境、政府政策和市场机制对高技术产业的发展均有重要的影响作用。政府部门作为产业发展的外部支撑力应发挥其对市场的宏观调控作用，通过政策引导和制度建设创建良好的产业发展环境，通过建立投资引导、财税支持以及相关法律、法规政策支持进一步提高政府“有形的手”对高技术产业发展的牵引力功能。
(4)国际竞争子系统。20世纪90年代以来,世界各国经济的竞争越来越多地表现为各国产品科技水平高低的竞争。一般而言，产品质量好，国际竞争力强，需求也更旺盛，因此，高技术产品的国际需求反映了高技术产业国际竞争力，国际需求越多，产品出口越多，市场占有率越高，产业竞争力和质量竞争力越强[16]。在国际竞争子系统中，国际竞争是推动高技术产业高质量发展的外在动力，高技术产业发展水平的提升又进一步加剧了国际竞争，由此带动新的市场需求、激发创新潜力，触发新一轮产业规模效益的大幅提升。
图1 高技术产业高质量发展动力系统模型框架
2.1.2 高技术产业发展动力系统的因果关系分析
将上述各子系统中的变量进一步细化，分析高技术产业高质量发展子系统之间的相互作用关系，由此构成了一个各要素相互交错的复杂的动力源系统，如图1所示。
从结构上看，高技术产业高质量发展系统由规模效益子系统、科技创新子系统、环境支撑子系统和国际竞争子系统四个子系统构成。基于对高技术产业高质量发展系统整体结构分析的基础上，加之以各子系统的行为及互动关系为研究主线,构建高技术产业高质量发展动力系统因果关系模型，如图2所示。高技术产业高质量发展系统具体由以下回路构成：
图2 高技术产业高质量发展系统因果关系
(1)产业效益→基础R&D投入→研究开发支出/新增固定资产→创新产出能力→专利申请数量→新产品产值率→产业效益。该回路形成正反馈回路，反映高技术产业发展质量提升的根本动力为产业经济效益的提高，企业为追求利润作大化会继续扩大基础R&D投入，其中包括R&D经费投入、R&D人员投入以及固定资产等基础设施投入，随着高技术产业企业内所拥有的资源、技术、资产的积累，产业创新能力得到进一步提升，专利及新产品的科技创新成果增加了产品价值，又将促进高技术产业经济效益的提升。
(2)产业效益→GDP→市场需求→基础R&D投入→创新产出能力→专利申请数量→新产品产值率→产业效益。该回路形成正反馈回路，反映出高技术产业作为国家战略先导性产业，其发展对拉动我国经济增长具备显著作用。GDP的增加代表国民消费能力的提升，消费需求将带动高技术产品市场需求的增加，从而激发企业进行更高规模的基础研发投入，提升产业经济效益。
(3)产业效益→GDP→政府资金投入→基础R&D投入→创新产出能力→专利申请数量→新产品产值率→产业效益。该回路形成正反馈回路，反映政府及相关产业政策对高技术产业的发展支撑作用，一方面政府加大对高技术产业研发资金、人力及设备投入可以有效提升产业科技创新水平，另一方面将激发企业创新意识，激励高技术企业加大基础研究投入，为企业研究开发、生产制造环节注入新的活力。
(4)产业效益→国际竞争→市场需求→基础R&D投入→创新产出能力→专利申请数量→新产品产值率→产业效益。该回路形成正反馈回路，高技术产业经济效益的提高不仅要求加速高技术产业科技系统自身的发展，而且加剧了国家竞争，带动了新的市场需求，新的市场需求促进了产业生产出具有更高品质和科技含量的新产品，从而带动技术进步，进一步推动了国内高技术产业的发展。
(5)产业效益→产业规模→创新产出能力→专利申请数量→新产品产值率→产业效益。该回路形成正反馈回路，反映高技术产业经济效益的提升会进一步增加企业对R&D投入和自身规模的扩大，有利于产业在短期内占领市场，为获取垄断利润企业将进一步扩大产出，将对提升产业经济效益发挥极大的促进作用。
2.2 我国高技术产业高质量发展的系统动力学模型
高技术产业高质量发展的系统动力学模型是一个以系统动力学为基础的研究模型，用于定量分析复杂反馈系统下的产业发展动力问题。在本研究中，使用Vensim软件进行系统因果关系构建、模型建立以及行为模拟，通过引入系统动力学的状态变量、速率变量、物质流等因素，构建成更加深入的系统流图，更加详细地描述系统行为和系统元素相互作用、上下耦合的全过程。利用其系统优化和变量分析技术检验变量之间的因果反馈关系，并展现变量的动态演化过程，模型构建如图3所示。
图3 高技术产业高质量发展系统流
3 我国高技术产业高质量发展的系统动力学模型仿真及结果
3.1 建模目的
高技术产业发展不仅受到经济发展规律的影响，还受到社会条件、环境政策等方面的制约。通过建立高技术产业发展的系统动力学模型，分析我国高技术产业发展系统各因素间的作用机制，并进行量化处理。通过建模情景分析，对比不同调控政策对高技术产业发展趋势的作用效果，探寻促进我国高技术产业持续发展的最佳路径，为促进我国高技术产业高质量发展提供理论依据和政策支持。
3.2 模型基本假设、数据来源与主要动力学方程
3.2.1 基本假设
由于社会经济系统是一个复杂的多重非线性反馈系统，为保证模拟的准确性和可行性，需要对高技术产业发展现实中的主要因素进行高度概括，并对反馈系统提出基本假设，以保证在较为全面的基础上将模型进行简化。本文模型构建基本假设：
(1)高技术产业发展是一个持续、动态的过程，其系统行为的变化并非随机产生，而是由系统内变量间的因果循环关系引起。
(2)对高技术产业高质量发展的评价兼顾产业增长能力和可持续发展能力的指标设计，产业增长能力主要反映为产业的收益能力，本文以利润总额作为监测指标，可持续发展能力主要表现为产业的研发与创新能力，本文以专利申请数作为监测指标。
3.2.2 数据来源
本模型运行的时间为2010-2030年，仿真步长为1，2010-2018年数据用于模型的构建、检验。模型中的数据主要来源于《中国高技术产业统计年鉴》、《中国统计年鉴》，相关参数值通过借鉴早期研究成果和实际历史数据计算外推确定。
3.2.3 主要动力学方程
高技术产业发展动力系统主要涉及4个状态变量，4个速率变量和13个辅助变量，变量类型及模型主要方程如下：
(1)GDP=INTEG (GDP增加值,401202)
(2)高技术产业主营业务收入 = INTEG (新增主营业务收入,744828)
(3)高技术产业利润=0.026*高技术产业主营业务收入+0.036*高技术产业资本存量+1082.03
(4)高技术产业资本存量=INTEG (高技术产业年投资增加值，57408)
(5)高技术产业年投资增加值=0.048*高技术产品需求量+0.319*新产品销售收入-20725.2
(6)高技术产品需求量=83218.748*产业竞争强度+1.003*国内生产总值GDP-461284.684
(7)政府R&D资金投入=0.023*高技术产业利润-7.277
(8)企业R&D资金投入=0.001*R&D人员数量+0.181*高技术产业利润-339.719
(9)R&D经费支出=0.729*政府R&D资金投入+1.019*企业R&D经费投入+0.631*金融机构贷款R&D投入+21.399
(10)高技术产业从业人员数=INTEG (新增从业人员数，1092252)
(11)R&D人员数量=343101+0.093*高技术产业从业人员数-151884*产业竞争强度
(12)专利数量=30982.2+35.726*R&D经费支出
(13)新产品销售收入=0.479*专利申请数量-17107.3
3.3 模型有效性检验
根据高技术产业发展质量SD模型的特点，选取具有完整历史数据的2010-2018年变量作为考察对象，检验仿真结果与历史数据的一致性。在模型验证中，我们使用了两个核心变量：高技术产业利润总额、R&D经费支出为检验变量，以2010-2018年为模型运行时间区间，将2010年数据作为初始值对检验变量进行赋值，运用Vensim软件进行仿真模拟，并于历史数据进行对比。
将仿真模拟数据与真实数据进行误差分析，公式建立如下：
(a)高技术产业利润总额历史数据及模拟结果 (b)高技术产业内部R&D支出历史数据及模拟结果图4 模型检验
仿真结果表明高技术产业利润总额和内部R&D支出相对误差均在10.00%以内，表明模型与现实系统拟合度较好，满足预测要求，能够较为真实地反映我国高技术产业发展质量系统的结构及变化情况，可用于后续模拟预测分析。
3.4 模型的仿真模拟结果
根据高技术产业高质量发展系统动力学模型可以对我国高技术产业未来的发展趋势进行模拟，按照历史发展水平，保持我国现有发展方向和政策规划的条件下，我国高技术产业主要变量模型预测结果如表2所示。
表2 模型预估数据
从系统模拟结果可以看出，在保持现有政策引导的方向下，高技术产业保持良好发展态势，未来十年内产业规模将持续扩大，技术创新能力及产业效益大幅提升，同时产业研发投入力度不断增强，为高技术产业发展提供了更大的增长空间。
3.5 模拟情景设置与分析
在系统动力学模型中，根据相关变量的设定原则，通过相关参数的改变可以直接或间接的影响监测变量的值，对此进行调 控或任意组合，将得到不同的状态变量值[17]。据此，在本文构建的高技术产业发展系统动力学模型中，改变任何一个政策变量即可以形成一个新的发展方案，逐项观察控制变量变化对系统相关监测变量数值输出的影响，即可量化不同控制变量对高技术产业发展趋势的影响效果。在此选择R&D人员数量、财政投资比例和产业竞争强度作为控制变量，以利润总额和专利申请数作为监测变量，设计以下四种高技术产业发展情景：
基准情景，即利用历史数据推测系统的未来发展情形，借鉴相关研究成果和常识对参数进行设置，用于作为仿真实验的对照。
调整方案一：技术创新能力改善情景，即在高技术产业发展动力系统模型的基础情景下，将从业人员增长率从2020年开始上调5%，在此情景下讨论R&D人员数量增加对促进产业经济发展的影响。
调整方案二：环境支撑力提升情景，即在调整方案一的基础上增强政府财政支持力度，选取财政支出比例作为政策参数，在保持其他参数不变的情况下，将财政投资比例由0.293%上调一倍，达到0.586%。
调整方案三：国际竞争力增强情景，即在调整方案二的基础上通过扩大高技术产品出口需求来提升高技术产业发展质量，将产业竞争强度从2020年开始上调一倍，其他参数保持不变，同时该情景也为前三种情景的同时应用模拟，可以在此情境下综合考虑前三种政策措施对推进高技术产业技术进步、促进高技术产业发展的政策效益。
利用系统动力学模型对以上情景进行模拟，讨论不同情景对我国高技术产业利润、专利申请数、R&D经费支出的变化影响，各方案系统运行模拟结果如图5、图6所示。
图5 高技术产业利润模拟结果
图6 高技术产业专利申请数模拟结果
通过模拟结果可以看出，高技术产业技术创新能力、环境支撑力和国际竞争力的提升均对高技术产业的发展起到了不同程度的促进带动作用。由产业效益变化趋势图可以看出，调整方案一和方案二与基础情景相比变化较为微小，变化量不足6%；在调整方案三即综合情景下，高技术产业R&D投入强度、财政投入强度以及产业竞争强度与产业效益之间呈正相关，且高技术产业利润额在2020年之后呈现指数增长趋势，模拟结果明显优于基准情形运行结果。
从高技术产业专利申请数变化趋势图可以看出，不同方案下高技术产业专利申请数增长速度不同。短期内，方案二的政策效果凸显，但从长远角度来看，综合情景下的政策效果更为显著，考虑到企业为追寻出口竞争优势，会在一定程度上降低产业研发成本投入，由此导致企业创新产出能力在一段期间内表现为发展潜力不足。由此可以得出，实现我国高技术产业高质量发展，首先需要增强提升产业技术创新能力、加大产业研发资金及人员投入；同时需进一步提升产业国际竞争力，刺激市场需求，力求实现产业发展硬实力和软实力同步提升、促进产业向高质量发展方向迈进，为我国高技术产业提供良好、持久的发展动力。
4 结语
高技术产业发展动力系统是一个多因素、多关联的复杂系统，是各个驱动因素相互协同、互为因果的非线性作用行为。传统的从单一动力角度寻求高技术产业发展的研究方法是难以有效的。因此，本文采用系统动力学方法，重点研究了产业规模效益、技术创新力、环境支撑力和国际市场竞争之间的动态反馈关系，构建了高技术产业高质量发展系统动力学模型，并运用该模型进行仿真模拟。模拟结果表明，当产业规模效益、技术创新能力、环境支撑力度以及国际竞争力同步提高时高技术产业经济运行效益达到最佳。由此我们可以得出，高技术产业高质量发展是一个由规模效益、技术创新、环境支撑和国际市场竞争系统共同作用、互为反馈的动态系统，任何一个驱动因素的变化都会导致产业发展发生不同程度的变化，其中技术创新是高技术产业发展的根本动力，在技术研发投入、研发人员投入增大的前提下产业发展水平有了明显的提升。在推动高技术产业发展的过程中不仅要从内部激发产业发展潜力，同时积极引导各级政府加大创新投入、优化产业外部发展环境。只有将高技术产业规模效益、科技创新、环境支撑、产业竞争协同推进，才能使政策效益得到最大程度的显现，促进高技术产业实现高质量发展。
基于上述研究结果，本文提出以下政策建议。首先增强高技术产业研发投入力度可以有效提高产业经济效益，激发产业发展潜力，我国应积极鼓励高技术产业技术创新活动的开展，大力支持重点企业开展自主创新，推进产业链及创新链深度结合，加强产业关键技术的研究与开发。同时，根据产业战略升级和市场需求变化构建多层级人才培育体系，为高技术产业发展提供丰富的人力资源投入储备。其次，在加强产业创新动能培养的同时，还应注重市场条件和政策措施等要素的支撑作用，进一步完善财政、税收、专利技术和知识产权保护等方面政策措施，积极引导资金流入高科技含量的产业项目中去，鼓励和引导金融机构加大对科技成果转化、专利研发等项目的支持力度，为高技术产业的发展提供方向指引和制度保障。
