技术创新、企业全要素生产率与区域经济发展——以广东省为例

黄志霖 韩 鹏 黄兆熙

（广东外语外贸大学，广东 广州 510006）

一、引言

改革开放已经进行四十余年，广东省的经济始终保持较为高速的稳步增长，1979～2019年地区生产总值增加约五百倍，地区生产总值年均增长率超过15%，明显高于同期国内平均水平。广东省在2019年成为首个地区生产总值超过10 万亿的省份，技术创新为此做出巨大贡献。广东省区域创新能力自2017年起，连续三年位居全国首位。创新能够帮助企业提高生产效率，降低生产成本，缓解资本、人力等要素对企业发展的限制，从而提升全要素生产率，是经济发展的基础要素和核心动力（钞小静和任保平，2011）。在广东省经济发展的同时，技术创新的力度也在逐渐加大。但不可忽略的是，广东省省内区域特征分明，技术创新存在领域成效不一致、与经济发展不协调等问题，直接影响广东省的经济发展。此外，虽然广东省的创新力度位于全国前列，但中国的创新指数仅仅位于国际第14位，与经济体量不匹配，与发达国家的创新能力相比仍有较大差距。中国共产党的十八大和十九大相继提出创新驱动发展战略，指出创新是经济发展的第一动力这一要领。在这一背景下，技术创新如何推动区域经济发展？技术创新能否影响企业全要素生产率？这三者之间的影响机理是什么？通过何种路径使得技术创新能够突出区域优势，补强区域短板，协调各区域经济发展？这些问题已经成为学术界关注的重点。本文研究技术创新、企业全要素生产率与区域经济发展之间的关系，拓展区域协调发展的研究视角，为完善国家支持企业发展规划、合理促进区域经济发展提供科学依据。

二、文献综述与理论分析

技术创新一直是学术界关注的热点问题。创新的概念最早由熊彼特提出，他将创新定义为“企业家重新组合生产要素”，主要分为组织创新、市场创新、技术创新。关于技术创新与经济发展之间的关系，亚当·斯密提出技术创新能够促进经济发展。李琳（2013）运用因子分析和聚类分析方法，论证技术创新与区域经济发展具有双向促进作用，即创新支撑区域经济，区域经济带动创新。陈套等（2018）的研究则证明技术创新对经济发展有显著的正向影响，分析表明，我国的科技人力资本、研发资本与科技创新对我国的发展存在长期稳定的正向关系。其中，研究与开发人员人数比重和研发资本占GDP 比重越大，研究与开发人员拥有专利申请授权数越多，该区域的发展则越快。王旭等（2018）基于2008～2016 年全国30 个省份的面板数据实证分析得出，以创新理论产出、财政教育投入、人才投入为代表的创新对区域经济的正向影响较大，以科技投入、技术市场产出为代表的创新对区域经济的正向影响较小。大多数研究表明，技术创新对经济发展具有促进作用，但也有研究强调不同类型的创新对经济发展的影响不尽相同，要加以区分并恰当利用。

全要素生产率是技术进步对经济增长的定量测度。美国经济学家索洛于20世纪50年代首次提出具有规模报酬不变特征的总量生产函数与增长方程，形成了全要素生产率的概念，也被称为索洛残差。关于全要素生产率与经济发展之间的关系，Mankiw et al.（1992）指出，资本、劳动力等要素对经济增长的效力边际递减，如果全要素生产率此时保持不变甚至下降，则经济增长速率会减缓并且持续下行，成为经济发展的“绊脚石”。如果全要素生产率长期无法得到提高，则经济增长会停滞，因此全要素生产率是经济增长的关键因素之一。涂正革（2008）基于国内28个省份的大中型工业数据实证得出企业全要素生产率是区域经济和谐发展的中坚力量。刘华军等（2018）指出，虽然全要素生产率对区域经济差距的影响持续上升，但仍然未取代资本积累和城市化进程，成为影响区域经济差距的决定性力量。自1978年改革开放以来，中国经济实现四十多年的高速增长，造就举世瞩目的“中国奇迹”。但不可否认的是，这一“奇迹”主要是依靠土地、资源、劳动力等生产要素的投入以及持续的高投资来推动实现。国内外大部分学者的研究表明，全要素生产率对经济发展具有促进作用。对于中国，在深化供给侧结构性改革中，应当加强均衡发展，促进全要素生产率成为区域协调发展的新动力。

技术创新与企业全要素生产率关系研究。Am⁃able et al.（2010）的研究表明，企业创新能够促进企业全要素生产率的提高。Cohen &Levinthal（1990）的研究表明企业创新对企业全要素的促进作用通过提高企业生产效率和降低企业生产成本两方面实现。国内学者的研究结论与国外学者有所不同，吴延兵（2008）的研究表明企业创新能力的提高的确能够促进企业全要素生产率的提升。但同时，李小平和朱钟棣（2006）的研究表明企业创新能力的提高并不能显著提高企业生产率，甚至存在阻碍生产率的情况。因此，虽然大多数研究表明两者存在正向关系，但是在中国的情况需要进一步探讨。

技术创新可以推动经济发展，与技术创新体系相关的要素之间相互作用的状态决定经济发展水平的高低。现有研究着重于技术创新、企业全要素生产率与区域经济发展三者之间两两变量的关系研究。本文在前人研究基础上，通过TOPSIS 熵权法对2008～2018 年广东省各市的技术创新、区域经济发展程度进行测度、对比，并运用中介效应模型分析企业全要素生产率在技术创新影响经济发展的中介作用；通过建立系统协调度模型，分析技术创新与经济发展的协调度，从系统协调视角，改善广东省各地区技术创新与区域经济发展的关系，从而巩固创新在经济发展中的战略核心地位。在后文部分，根据自身优势和劣势有针对性地为广东省各地区提出发展建议，以期为其探索适宜的技术创新和经济发展路径提供有益参考。

三、研究设计

（一）技术创新、区域经济发展程度测度以及企业全要素生产率测算

1.技术创新、区域经济发展程度测度及指标选取。由于区域的技术创新与经济发展两个系统之间指向不同，并且所选指标的含义及其属性情况均存在差异，因此需要消除数据量纲不同、属性差异等影响，本文利用逼近于理想解（熵权TOPSIS法）的技术来确定评价对象的排序及已知数据的信息量。设此数据集样本有m 个，每个样本的评价指标有n 个。熵权TOPSIS法的主要计算步骤如公式（1）～（10）所示。

构建判断矩阵：

对判断矩阵进行标准化处理（所选指标均为正向指标）：

计算综合评价指数

式中Ci值越大，表明评价对象越优。采用该方法测度广东省各城市各年度的技术创新和区域经济发展程度。

在遵循科学性、整体性、层次性原则的基础上，指标的选取既要能够全面、真实、有效地反映广东省技术创新和区域经济发展的程度，也要能够体现技术创新、经济发展的动态发展趋势以及内部存在的问题。参考现有关于评价技术创新体系和经济发展体系的研究成果（刘云等，2014），并结合实际的技术创新体系和经济发展结构（刘本盛，2007），选取的评价指标体系如表1所示。

表1 技术创新、区域经济发展评价体系

技术创新体系中创新指标的选取力求覆盖创新环境、创新投入、创新产出和创新成效四个领域的创新情况，体现各区域技术创新的差异。区域经济发展指标遵循传统意义上的衡量经济发展的指标，既关注静态的经济发展也囊括动态指标，包括生产、投资、消费和就业。

2.企业全要素生产率（TFP）测算。目前常用的企业全要素生产率计算方法有固定效应法、GMM法、OP法、LP法。实验证明，LP法为代表的半参数方法能够很好地解决传统OLS 回归估算索洛余值可能存在的内生性等问题。本文采用LP法估算的企业全要素生产率作为变量。LP法估算企业全要素生产率采用企业主营业务收入、年平均固定资产总值、年度员工人数、购买商品接受劳务支付的现金衡量企业的总产出、资本投入、劳动投入、中间投入，并分别采用以2000 年为基期的居民消费价格指数、固定资产投资价格指数、原材料燃料动力购进价格指数对各名义变量进行平减，使LP法估算的企业生产率更加稳健（程惠芳和陆嘉俊，2014）。

其计算方法如公式（11）所示：

其中，Yt、Kt、Lt、Mt分别为企业的总产出、资本投入、劳动投入、中间投入。该部分数据来源于国泰安数据库及CNRDS数据库。

（二）中介效应模型

在技术创新影响区域经济发展的过程中，技术创新可能直接作用于区域经济发展，也可能经过企业全要素生产率来影响经济发展，企业全要素生产率在此模型中为中介变量，技术创新通过影响企业全要素生产率来影响区域经济发展，三者关系如图1所示：

图1 三变量中介效应示意图

本文在参考Braon &Kenny（1986）等的基本中介模型的基础上，借鉴温忠麟等（2004）的研究方法，采用中介效应来测算企业全要素生产率在技术创新对区域经济发展中的作用。本文构建以下两个实证模型。

第一，为考察技术创新是否对区域经济发展产生影响，在控制城镇化水平、经济发展水平、金融支持水平、市场化指数、工业化程度的基础上，检验技术创新与区域经济发展的关系，如公式（12）所示：

第二，为了进一步研究技术创新是否通过企业全要素生产率这一中介渠道对区域经济发展产生影响，模型设定如式（13）、（14）所示：

其中，i、t、c分别代表区域、年份和企业代码，e1i.t、e2i.t.c、e3i.t.c为残差项。

本文各具体变量的界定与设计如表2所示，具体解释如下。

被解释变量：区域经济发展（Grow）。基于表1所构建的评价体系，采用熵权TOPSIS 法模型所计算出的结果。

中介变量：企业全要素生产率（TFP）。采用LP法计算得出广东省内各个上市企业的全要素生产率。

核心解释变量：技术创新（Tech）。基于表1所构建的评价体系，采用熵权TOPSIS 法模型所计算出的结果。

控制变量。控制变量将以企业为视角划分为内部因素和外部因素。若方程内只包含技术创新与区域经济发展，则控制变量选择外部因素。若涉及企业全要素生产率，则内部因素和外部因素均需要进行控制。内部因素包括企业规模、企业年龄、企业性质（是否为国有企业）、资产负债率、流动比率、净资产收益率。外部因素包括城镇化水平、人均生产总值、金融支持水平、市场化指数、工业化程度。

（三）系统协调度模型

协调是系统组成要素在发展过程中彼此之间和谐一致，和谐一致的程度称为协调度。本文将利用数据计算出广东省各城市的技术创新和区域经济发展程度，结合系统协调度模型对各个城市进行比较。

本文采用的协调度为距离协调度，即用子系统间的特定距离来反映两者之间是否协调。设f(x)、g(t)分别为区域技术创新与区域经济发展程度。两者的相对离差系数为d，则如公式（15）所示：

d的值越小，则表示两者协调度越高。理想状态是f(x)=g(t)时，技术创新与区域经济发展相协调，处于同一水平。当f(x)＞g(t)时，则表示区域技术创新过快，经济发展相对滞后，或者说技术创新带动经济发展效率过低。相反，f(x)＜g(t)时，则表示该区域技术创新跟不上经济发展。参考王伟（2017）等做法，构建协调度公式如公式（16）所示：

表2 变量界定与设计

C为该技术创新与区域经济发展协调度。C越大，则两者协调度越高，总体发展状况越优。

（四）数据来源及说明

本文的数据来源于2008～2018年《广东省统计年鉴》、广东省21 个地级市《统计年鉴》、复旦大学中国城市和产业创新力报告、国泰安数据库及CNRDS 中国研究数据服务平台。为保证样本数据的准确性，本文剔除不符合客观事实和缺失值过多的样本，最后选取的样本共有1207个，表3为描述性统计结果。

表3 变量的描述性统计

四、实证分析

（一）中介效应分析

本文根据2008～2018 年广东省21 个地级市的面板数据和各地上市企业的财报数据等，采用中介效应分析方法，得到检验结果，如表4所示。

表4 技术创新、企业全要素生产率与区域经济发展的关系检验

本文对中介效应模型中的三个模型进行面板回归，并对各模型做Hausman检验。检验结果发现P值均小于0.001，因此三个模型均采用固定效应模型。表4报告中介效应的检验结果：模型（1）结果显示，技术创新对区域经济发展的影响系数为正，在1%的水平上显著，表明技术创新对区域经济发展具有促进作用，其系数为0.6261；模型（2）结果显示，技术创新对全要素生产率的影响系数为0.4537，在1%的水平上显著；模型（3）结果显示，企业全要素生产率对区域经济发展的影响有显著的正向作用，系数为0.0093，技术创新对区域经济发展的影响依旧显著，系数估计值为0.6193，这表明中介变量起到中介效应作用，即技术创新对区域经济发展的影响的一部分是通过企业全要素生产率来实现。

（二）稳健性检验

为了确保研究结果的稳定性，本文进一步采用两种方法进行稳健性检验。第一，控制潜在遗漏变量，在上述模型的基础上加入一个新的控制变量tat（总资产周转率）进行稳健性检验。第二，考虑到该模型可能存在由反向因果关系所导致的内生性问题，本文将各解释变量均滞后一期来对整体面板数据进行再次回归，回归结果如表5所示。

表5 解释变量均滞后一期的回归结果

稳健性检验结果与上文结论基本一致：技术创新以及中介变量全要素生产率的显著性以及其促进作用基本一致，表明上述研究结果较为稳健，且中介变量全要素生产率是技术创新影响区域经济发展的重要渠道，在技术创新与区域经济发展之间起到部分中介效应的作用。

（三）企业全要素生产率、技术创新与区域经济发展协调度

结论证明，企业全要素生产率在技术创新促进区域经济发展这一过程中发挥的中介作用和技术创新能够明显提升区域经济发展水平，那么本文将进一步通过OLS回归模型，研究技术创新与区域经济发展协调度能否对企业全要素生产率产生促进作用。通过上文所构建的系统协调度模型测算2008～2018 年广东省内21个城市的技术创新与区域经济发展的协调度（Coo）。表6 报告区域内企业全要素生产率（TFP）作为因变量，技术创新与区域经济发展的协调度（Coo）作为自变量的回归结果。

表6 企业全要素生产率与协调度的回归结果

结果显示，在控制外部因素与内部因素之后，技术创新与区域经济发展的协调度在5%的水平上与企业全要素生产率显著正相关，表明区域内技术创新与经济发展越协调，则该区域内的企业全要素生产率相对较高，完善前文的结论。

（四）广东省内各城市技术创新与区域经济发展协调度模型分析

通过上述协调度模型，计算得出广东省内21 个城市2008～2018 年技术创新与区域经济发展的协调度，并对其再次归一化，以便比较。表7 展示广东省内21 个城市2008～2018 年的技术创新与区域经济发展以及两者协调度的情况。

表7 广东省2008～2018年技术创新与区域经济发展及两者协调度情况

从上述数据中发现三种类型，以下分别针对三种类型以及其代表城市进行分析：

1.高协调、高创新、高发展类型。广州2008～2018年技术创新与经济发展协调度均值为0.6461，在广东省内居第3位；区域经济发展均值为1，在广东省内居首位；技术创新均值为0.4970，在广东省内仅次于深圳。在高协调的状态下，广州良好的创新能力持续高效地为经济发展贡献价值，不断推动着广州经济的高速发展；而广州经济的高速发展又不断带动其创新能力，为创新持续不断地添加动力。技术创新与经济发展二者相互协调，不断推进广州的经济发展。可见高协调、高创新、高发展类型是最理想的经济高速发展类型，技术创新产生的价值被高效利用，经济的前进反过来促进技术创新的发展，广州应保持好技术创新与经济发展的平衡，最大化发挥技术创新的价值，同时让经济发展不断带动技术创新，使二者协调发展。

属于该类型的城市：深圳市、广州市。

2.高协调、低创新、低发展类型。珠海2008～2018年技术创新与经济发展协调度均值为0.7798，在广东省内居第2 位；区域经济发展均值为0.0837，在广东省内居第10 位，技术创新均值为0.0508，在广东省内居第4位。技术创新与经济发展的高协调，说明珠海的技术创新与经济发展相对平衡，但经济发展相对落后，技术创新发展较慢。珠海应该加速经济建设，充分利用技术创新产生的经济价值，在经济发展的同时持续不断地推动技术创新进程，在保持高协调的状态下，不断推动技术创新并且拉动经济发展，使技术创新与经济协同发展。

属于该类型的城市：珠海市、潮州市、汕尾市、汕头市、梅州市。

3.低协调、发展大于创新类型。河源2008～2018年技术创新与经济发展协调度均值为0.0163，在广东省内居最后1 位；区域经济发展均值为0.0041，在广东省内居倒数第2 位；技术创新均值为0.0016，在广东省内居倒数第4 位。河源市的经济发展与技术创新相差近3倍，经济发展程度远大于技术创新。河源应该积极推动创新发展，充分发挥创新的价值，提高劳动转化率，促进产业升级。

属于该类型的城市：河源市、中山市、肇庆市、云浮市、阳江市、韶关市、清远市、茂名市、揭阳市、江门市、惠州市、河源市、东莞市、佛山市。

五、结论及政策建议

本文首先采用熵权TOPSIS法对区域的技术创新与经济发展水平进行综合评估，基于广东省2008～2018年间21个地级市的面板数据以及上市企业财报数据，进而利用中介效应分析方法对技术创新与广东省区域经济发展的关系进行分析，并探讨企业全要素生产率在其中扮演的角色。研究发现，技术创新能够显著提高企业全要素生产率，进而间接影响区域经济发展水平，稳健性检验也验证了此结果。企业全要素生产率在技术创新促进区域经济发展这一过程中起到部分中介效应作用。进一步分析可知，在系统协调度模型的基础上，通过OLS回归证明技术创新与区域经济发展协调对企业全要素生产率有促进作用。

本文得到如下启示：一是由于技术创新与经济发展的协调程度，对企业全要素生产率有促进作用，政府应当时刻关注各区域内技术创新与经济发展的协调情况，设置“协调警戒线”，通过政府“看不见的手”合理引导区域发展，将两者保持在合理范围内，即技术创新与经济发展的水平并非越高越好。二是企业作为经济发展的微观主体，在地区经济发展中发挥着不可忽视的作用。企业全要素生产率作为技术创新影响区域经济发展的中介变量，具有重要的作用。政府应当以创新价值链为基础，促进技术创新运用于企业生产中，提高技术创新对企业全要素生产率的促进作用。三是提升珠三角地区整体的综合技术创新实力，夯实粤东、粤西、粤北三区的技术创新基础，发展并利用珠三角先行市、区的带头与辐射作用，各区域协同发展，努力把珠三角与粤东、粤西、粤北三区发展成为广东经济增长的两个驱动轮。进一步，本文提出以下建议：

第一，珠三角地区是我国改革开放的先行区，是广东省的经济中心，同时也是我国外向度最高的经济区域和对外开放的重要窗口，拥有最密集的创新资源、最先进的科技产业、最活跃的创业孵化基地。建议珠三角地区特别是尚未协调创新与发展，即处于“低协调、发展大于创新”的佛山、东莞、中山、江门等城市应充分利用国家政策，如自主创新示范区建设、粤港澳大湾区建设、广深科技创新走廊以及“一带一路”等发展机遇和政策红利，不断创新发展，提高对外开放水平；通过提升企业自主创新能力，加强创新型企业、科技型企业的培育，推动区域新兴产业差异化发展，做好新产业的开拓者、新理念的实践者；持续增强研发投入强度，加强关键核心技术攻关，着力解决“缺芯少魂”问题，在芯片、操作系统、关键零部件、重要制造装备等核心技术方面加速科技成果转化与产业化。珠三角整体要加强创新政策先行先试，加快推动珠三角地区的一体化建设，全面提升珠三角地区的综合创新实力。

第二，粤东、粤西、粤北三区由于经济基础、发展资源、发展水平都与珠三角地区差距较大，不能走同样的发展路径。其中“低协调，发展大于创新”的城市应先着重于科技创新发展，用创新带动低效率的发展，而“低发展、低创新”的城市则应发展、创新两头抓，把发展基点建立在创新上。粤东、粤西、粤北三区整体的创新发展应首先以省级和国家级高新区、产业园区等创新载体建设为契机，加大创新投入，打破传统的资源依赖的发展路径，加快建设或引进高水平的创新平台，营造良好的创新创业环境，培育一批创新可持续发展的主体；其次，把握住珠三角地区产业转移的契机，吸引并消化珠三角地区转移的优势产业，加快新旧发展动能接续转换。

第三，扩大珠三角区特别是“高协调、高创新、高发展”城市的辐射影响作用，支持和鼓励广州、深圳、珠海的国家级高新区积极向粤东、粤西、粤北三区推广和传授园区建设、创新创业、人才集聚、产城融合发展等先进经验和成熟做法，推动珠三角地区与粤东、粤西、粤北三区在科技、人才、成果方面建立对口帮扶机制，鼓励珠三角地区高新园对粤东、粤西、粤北三区高新区重点开展精准指导帮扶。