地区市场分割对创新数量、创新质量的影响机制研究

俞立平 郑济杰 张再杰

摘 要： 从创新数量与创新质量角度分析市场分割的影响机制、影响大小、影响规律具有重要意义。本文基于中国高技术产业统计年鉴数据，综合采用面板数据模型、面板门槛回归模型、贝叶斯向量自回归模型全面分析了市场分割与创新数量、创新质量之间的关系。研究结果表明：市场分割总体上与创新数量、创新质量无关，市场分割对创新的正向影响与负向影响产生的效应相当;市场分割越严重，对创新数量的正向影响越大，对创新质量的间接负向效应也越大;但市场分割也有积极的一面，表现为市场分割有利于低水平创新数量和创新质量地区创新;此外创新数量与创新质量具有一定的负向互动机制。

关键词： 市场分割; 创新数量; 创新质量; 机制

一、引言

中国迫切需要从创新数量为主向创新质量提升转型。中国在创新总量上取得的成绩是举世瞩目的，根据国家统计局公布的数据，自2011年起至今，国家知识产权局受理的专利申请量连续7年为世界第一，研发人员总数也居世界第一。2017年我国研发经费支出总额目前已经稳居世界第二，占GDP的比重达到2.1%，超过了经合组织OECD国家的平均水平，国际科技论文发表量也位于世界第二位，接近美国。虽然中国科技投入和产出数量居世界前列，但质量和效率仍需提升;新技术应用、新业态蓬勃发展，但核心技术仍是短板;创新型企业数量不断增加，但整体创新能力和动力不足（田杰棠，2018）。目前中国创新数量已经具备一定规模，但由于创新质量较低，创新质量对企业效益贡献并不显著（蔡绍洪、俞立平，2017）。

技术创新与市场环境密切相关。创新是一个区域甚至国家获得竞争优势的主要来源之一，随着新兴技术的兴起，区域间的综合竞争逐渐取决于科技创新资源的有效利用（张子珍、杜甜等，2020）。市场环境主要指企业创新的外部环境，既包括直接的产业政策、科技政策、经济政策、社会政策等，也包括间接的传统文化、风俗习惯等。尤其需要注意的是，由于中国是一个大国，不同地区的差异较大，地方政府也是理性人，因此中国各地区都存在一定的市场分割现象。市场分割最早由Poncet（2002）等学者提出，指地方政府为了保护本地利益，通过行政管制措施，限制本地资源流向外地或限制外地资源进入本地市场的行为，本质上是一种地方保护。市场分割改变了企业创新的收益函数，限制了产品和要素在全国范围内自由流动与合理配置，从而扭曲企业的创新行为。

從创新数量与创新质量视角研究市场分割的影响具有重要意义。关注的主要问题包括以下几个方面：主流研究认为市场分割对创新是有害的，那么作为理性人的地方政府一定也关注到这个问题，难道市场分割对创新就没有积极作用？市场分割对创新数量与创新质量的影响机制有何差异？市场分割对创新数量与创新质量的影响呈现出什么特征与规律？研究以上问题，不仅有助于丰富创新理论，而且有利于发现我国存在的问题，对于政府决策也具有重要的借鉴意义。

关于创新质量的界定，欧洲质量管理基金会EFQM（2001）认为创新质量连接着质量管理本身，甚至是质量管理的一部分。Haner（2002）较早对创新质量进行定义，认为其包括生产过程质量、产品及服务质量、企业管理质量三个维度。Lanjouw等（2004）、Teemu等（2014）认为创新质量必须从技术价值与经济价值两个角度加以界定。孙兆刚（2005）认为创新质量是创新活动内部的规定性，是创新活动内部矛盾的特殊性决定的。张古鹏、陈向东等（2011）从知识产权视角出发，认为创新质量为创新能力的一种体现，可以通过专利的授权率和付费期长度来衡量。周文泳、陈守明（2005）认为创新质量是科学研究的过程、体系和产品的特性满足顾客与相关方要求的程度。文显堂（2011）指出衡量创新质量有两条标准：一条是具有改变的力量，大到改变世界，小到改变一个产业或创造出一个新的产业;另一条是财富创造力很强，可以让一个企业富可敌国。

关于创新质量的影响因素与研究视角，Prajogo等 （2006）认为企业的研发投入能提高创新质量。Bottazzi等（2008）认为风险投资对象往往为风险较高的初创企业和高新技术企业，因此风险投资必然会要求较高的投资回报率并希望通过上市取得巨额回报，所以风险投资更加关注企业的长期收益和企业的创新质量。Kuczmarski（1996）从消费者市场角度分析了创新活动，发现股价仅仅对企业实质性的创新即创新质量做出明显反映，直线式的产品拓展或更新并不能对投资者产生足够的吸引力。Chang等（2012）研究发现公司股价与专利质量存在正相关关系。Fama（1965）基于有效市场理论，认为市场价格至少已充分反映了企业所有的历史信息，金融市场交易活动将创新质量体现于企业市场业绩之中，所以会表现出金融市场能够有效识别企业创新质量。毛文峰、陆军（2020）研究了城市空间形态对宏观创新质量的影响。荆宁宁、黄申奥等（2017）研究发现顾客创新、创新文化与创新质量之间存在显著的正相关关系，顾客创新在创新文化对企业创新质量的影响过程中起到部分中介作用，社交媒体在顾客创新与创新质量之间起着重要的调节作用。许昊、万迪昉等（2017）研究发现风险投资甄别了创新产出的质量，促进了以发明专利为代表的高质量创新产出，有效抑制了以外观设计和实用新型为代表的低质量创新产出。姜安、黄惠丹等（2020）研究了R&D税收激励效应对创新数量和创新质量的影响。

市场分割又称为市场一体化、商品市场整合（桂琦寒、陈敏等，2006）、国内市场整合（范子英、张军，2010）问题，最早来源于Young（2000）的研究。范欣、宋冬林等（2017）认为，统一的国内市场可以促进公平竞争，逐步发挥规模经济的作用，使得资源配置最优。Hsieh等（2009）认为美国市场也有市场分割现象，若完全消除资源扭曲可以使其产出水平至少提高30%。Pendakur等（2002）研究加拿大劳动力市场，发现不同语言种群之间存在市场分割。毛其淋、盛斌（2011）基于省级面板数据的研究发现，对外经济开放和区域市场整合对省级全要素生产率的影响为正，同时二者之间存在替代关系。金祥荣、赵雪娇（2017）认为市场分割对经济效率的影响呈现非线性关系，即在初期其有利于经济效率的提升，但超过一定门槛值后将会导致经济效率下降。付强、乔岳（2011）研究发现分割的市场不利于经济的增长，会阻碍全要素生产率的进步。王伟、孔繁利（2020）研究了交通基础设施、互联网发展对市场分割的影响。申广军、王雅琦（2015）利用中国工业企业数据库1998-2007年的数据，研究发现市场分割显著降低了全要素生产率。

关于市场分割与创新的关系。张杰、周晓艳（2011）通过实证研究证明中国省际市场分割是抑制本土企业创新研发活动的重要因素。余东华、王青（2009）认为市场分割和地方保护导致企业丧失技术创新动力和压力。韩庆潇、杨晨（2018）实证研究认为，总体市场分割、劳动力市场分割和消费品市场分割对高技术产业创新效率的影响都显著为负，但资本品市场分割对创新效率的影响不显著。曹春方、张婷婷等（2018）发现市场分割短期提升了地方国企的产品市场竞争地位，但长期降低了本地化国企的创新水平。邹荣、王满仓等（2017）认为，市场分割产生了地区差距和城乡收入差距，降低了有效需求对创新的引致作用。廖直东、姚凤民（2020）研究发现市场分割促进了技术引进，但抑制了自主创新，会阻碍中西部地区的技术进步模式转型。

从现有研究看，关于创新质量与市场分割的界定，学术界并没有分歧，关于创新质量与市场分割的关系，学术界缺乏研究。关于市场分割对创新的影响，学术界研究较多，总体上对市场分割持否定态度，只有少数研究认为在特殊情况下，市场分割才会有少量的积极作用。总体上，在以下几个方面有待深入研究：

第一，由于我国目前主要体现在创新规模即创新数量的增长上，那么市场分割对创新的影响研究，首先应该从理论上分析影响机制，然后有必要从市场分割对创新的总体平均影响、市场分割对创新影响的非线性机制角度进行全面估计和分析，从而发现可能存在的规律与问题。

第二，从创新质量角度，研究市场分割对创新质量的影响机制，这方面的研究还比较薄弱，有待进行深入总结和分析，当然也需要从实证角度，就市场分割对其影响规律和非线性关系加以研究。

第三，地方政府也是理性人，如果市场分割对创新没有任何作用，那市场分割也缺乏赖以存在的基础，因此从市场分割的积极作用角度研究其可能存在的作用机制十分必要。

本文拟以中国高技术产业为例，对以上问题进行研究。高技术产业是我国国民经济的重要支柱产业之一，在制造业中占据较大份额。本文在理论分析的基础上，基于中国高技术产业省际面板数据，综合采用面板数据模型、面板门槛回归模型、贝叶斯向量自回歸模型综合进行分析。本文的主要创新点在于将创新细分为创新数量与创新质量，进一步研究市场分割对创新数量与创新质量的影响机制，在分析市场分割对创新存在负向效应的同时，肯定市场分割对创新数量和创新质量同时存在正向效应，从而为市场分割难以根治寻找进一步的解释。此外还综合分析注创新质量、创新质量与市场分割的互动效应，以及创新数量与创新质量的协调效果，进一步明晰中国高技术产业发展现状。

二、市场分割对创新数量与创新质量的影响机制

所谓创新数量，是相对创新质量而言的，在我国技术创新质量总体水平还不高的情况下，一般也可以用创新总量代替。其特点是创新的总体规模较大，但重大创新、原始创新少，实用新型、外观设计专利较多，发明专利的比重较低，创新对经济发展贡献的作用还不够大。

市场分割的负向机制包括：市场分割减少竞争导致创新不足、减少了需求引致的创新、带来资源错配影响创新绩效（图1）。这些因素会综合导致创新数量下降、创新质量停滞。市场分割的正向机制包括：市场分割会导致创新路径依赖，进而带动创新数量上升;市场分割会带来企业发展的时间窗口和空间窗口，带来创新数量为主的创新，即创新数量增加较大，创新质量增加较小（图2）。

（一）市场分割对创新数量与创新质量的负向作用机制

（1）市场分割减少竞争导致创新不足

从企业内部创新驱动的动力看，市场分割通过保护本地企业，限制其他竞争对手的进入，一方面降低了企业创新动力，对企业其实是有害的;另一方面短期保证了地方政府的税收，维持了现有的就业水平，对地方政府有利。阻止进入的壁垒包括行为性壁垒如进入遏制、进入封锁、驱除竞争对手行为（Adriana等，2007;Werner等，2006）;结构性进入壁垒如规模经济、产品差异、绝对成本、必要资本（Emel等，2007;Virginie，2006）;退出壁垒包括沉没成本大、结合生产壁垒、职工解雇难度大、法律政策障碍等（Tor等，2006;De-Chih，2006）。这些市场分割行为导致本地企业竞争不足，继而创新意识不强，研发经费投入不力，从而对创新数量产生直接的负向影响。

（2）市场分割导致企业缺乏创新战略

成立于衰退期的企业养成了保守的投资习惯，未来也倾向于保守的利用式创新（车培荣、齐志伟等，2020）。在市场分割情况下，由于地方政府保护，企业缺乏创新战略，进取能力下降，也侧重于保守型投资，即使有投资行为，一般也不是其主营产品方向，即使有也主要利用式的创新数量。通常情况下，技术不确定性和市场不确定性均会积极影响企业的产品创新战略（陈彪、卢珊，2019），但是当存在市场分割时，企业的市场不确定性减弱，技术不确定性的威胁减小，企业创新战略减弱，进而主要影响创新数量，更不要谈创新质量了。

（3）市场分割减少需求引致的创新

从企业产品需求层面看，“需求所引致的创新”源于Zweimuller等（2005），对于一个高速增长的市场需求空间经济体来说，在特定的发展阶段可以不需要借助外部市场，通过本土市场的需求容量，激发企业创新研发动力，内生地培育出本国企业自主创新能力。中国地方政府的市场分割行为限制了企业通过本土市场的需求空间来实现“需求所引致创新”功能的发挥（张杰、周晓艳，2011），表现为由于各种限制和障碍，产品不能自由地进入各地市场，物流成本高，需求被人为抑制，短期表现为对创新数量的影响，长期表现为对创新质量的影响。需要说明的是，减少需求引致的创新既表现为对需求数量的影响，也可以表现为对需求结构的影响（何旭、马如飞，2020），扭曲需求结构同样会扭曲创新。

（4）市场分割带来资源错配影响创新绩效

从企业创新的大环境看，第一，市场分割会产生资本与人力资源错配，或者低效率配置，供给层面垄断所产生的资本和人力资本错配通过“挤出”效应抑制了企业的研发投入以及自主创新水平（邹荣、王满仓等，2017）;第二，市场分割使得产业配置难以优化，产业布局无法达到最优，如各地不顾资源禀赋情况，一窝蜂地发展光伏、生物能源等;第三，市场分割使得各地高校、科研院所的研发资源也难以优化，降低产学研合作与协同创新效率。这些因素的共同作用使得各地创新数量下降，创新成果技术含量不高。市场分割对创新的扭曲已经得到一定的实证检验，包括地区层面与所有制层面的研究（吕樾、田琳等，2021）。

（二）市场分割对创新数量与创新质量的正向作用机制

（1）市场分割会导致创新路径依赖

在市场分割背景下，由于企业竞争压力相对减弱，创新压力减轻，因此本地企业容易产生对创新的路径依赖，因循守旧，缺乏原始性与颠覆性创新，在创新战略层面容易偏向，错失创新发展大好时机。但是对于路径依赖式创新，即沿着过去创新的模式和路径发展还是情有独钟的，有助于创新数量的提高，有其积极的一面。

（2）市场分割使得本土企业獲得一定的发展时间窗口

由于地方政府保护，本土企业可以获得一定的发展时间窗口，具体时间长短受行业与企业技术水平的影响。在这段时间窗口内，如果企业能够明确自身差距，采取措施加大研发投入，那么通过努力创新水平达到同行平均水平是可行的。当然，如果企业自身技术本身属于淘汰技术，如果另辟蹊径，也有可能通过提升创新质量获得较大的成功，但总体上这种概率不高，所以，时间窗口对创新的影响主要还是创新数量增加为主。市场分割短期内可以保护地方创新主体，促进本地创新资源配置效率提升，但这种促进效应在长期不可持续并逆转为阻碍效应（李斯嘉、吴利华，2021）。

（3）市场分割使得本土企业获得一定的发展空间窗口

对于本土就有巨大需求的地区而言，市场分割使得本土企业拥有了一定的发展空间机遇。中西部地区企业的创新活动相对其他地区企业受市场分割影响更小（李增福、曾林等，2020）。企业在暂时生存没有压力的情况下，如果能够认真进行自身创新能力评估，寻找自己与行业先进水平的差距，同时寻找技术路线加以提升，是可以获得创新数量提升的，如果措施得当，获得创新质量的提升也是有可能的，但是总体上还是以创新数量提高为主。当然即使获取了一定的发展空间窗口，这也是不可持续的，对创新数量的提高也表现为短期效应。

（三）基本研究假设

综合以上分析，市场分割对创新数量的影响机制既包括正向机制，也包括负向机制，毕竟市场分割是阻碍市场经济发展的行为，因此其负向机制会大于正向机制，为此，提出假设一：

H1：市场分割对创新数量总体呈现负向影响，其弹性系数为负数。

市场分割对创新质量的影响同样具有正向机制和负向机制，但正向机制中，只有时间窗口和空间窗口才有可能得到体现，而创新路径依赖只能提高创新数量，根本不可能提高创新质量，为此提出假设二：

H2：市场分割对创新质量总体呈现负向影响，其弹性系数为负数。

（四）市场分割对创新数量与创新质量的非线性作用机制

（1）市场分割自身的门槛效应

所谓市场分割自身的门槛，就是在不同的市场分割水平下，市场分割对创新数量和创新质量的影响可能存在非线性效应。无论是对于创新数量，还是对于创新质量，随着市场分割越严重，市场分割所产生的负向影响会越大，为此提出假设三和假设四：

H3：随着市场分割水平的提高，市场分割对创新数量的负向影响会加大，弹性系数会降低。

H4：随着市场分割水平的提高，市场分割对创新质量的负向影响会加大，弹性系数会降低。

（2）市场分割的创新数量与创新质量门槛效应

根据前文分析，在一定的条件下，市场分割具有正向作用机制，所以市场分割对创新数量和创新质量的影响并不总呈现负数。一般认为，经济发达地区市场分割相对会好一些，而经济欠发达地区市场分割会相对严重一些。当然，经济发达地区的创新数量和创新质量也相对会高一些，经济欠发达地区创新数量和创新质量水平也相对低一些，为此，提出假设五和假设六：

H5：当创新数量水平较低时，市场分割对创新数量具有正向贡献;当创新数量水平较高时，市场分割对创新数量具有负向贡献。

H6：当创新质量水平较低时，市场分割对创新质量具有正向贡献;当创新质量水平较高时，市场分割对创新质量具有负向贡献。

（3）市场分割的研发经费投入门槛效应

所谓市场分割的研发经费门槛效应，就是在不同的研发经费投入的情况下，市场分割对创新数量或创新质量呈现出的非线性影响特征。由于研发经费增加意味着企业创新能力增强，因此虽然市场分割对创新数量或创新质量呈现出负向影响，但随着企业研发经费的增加，这种负向影响应该是有所减轻的，为此提出假设七和假设八：

H7：市场分割对创新数量的影响具有研发经费门槛效应，随着研发经费投入水平的提高，市场分割对创新数量的负向影响降低。

H8：市场分割对创新质量的影响具有研发经费门槛效应，随着研发经费投入水平的提高，市场分割对创新质量的负向影响降低。

三、研究方法与数据

本文的实证研究思路是首先分析市场分割对创新数量、创新质量的平均作用弹性，即基于知识生产函数与面板数据模型进行估计，这是一种线性效应。在此基础上，进一步采用面板门槛回归模型研究市场分割对创新数量、创新质量的非线性效应，从而对市场分割在创新中的作用特征和作用规律进行进一步的总结。以上两种模型均为静态模型，重点分析变量之间的静态关系。最后采用贝叶斯向量自回归模型研究市场分割与创新数量、创新质量的互动关系，这是一种动态模型。在以上研究的基础上，对理论假设进行验证，并综合得出结论。

（一）知识生产函数与面板数据模型

创新数量、创新质量是创新产出的两个方面，而市场分割是影响创新产出的重要因素，为了研究它们之间的关系，可以借鉴Griliches（1979）、Jaffe（1989）提出的知识生产函数，在此基础上进行进一步分析。知识生产函数的基本形式为：

Y=AKαLβ  （1）

式（1）中，Y为科技创新产出，K为企业研发经费，L为研发劳动力，α、β为弹性系数，A为全要素生产率（Total Factor Productivity，TFP）。将创新产出分为创新数量Y1、创新质量Y2，同时引入市场分割变量M，为了消除可能存在的异方差，同时使得回归系数具有弹性意义，公式两边同时取对数，得：

log（Y1）=log（A）+αlog（K）+βlog（L）+γlog（M）   （2）

log（Y2）=log（A）+αlog（K）+βlog（L）+γlog（M）  （3）

式（2）、式（3）就是本文的基本方程，采用Mundlak（1961）建立的面板数据模型进行估计。面板数据模型是时间序列数据与截面数据的混合体，拥有较多数据量，可以有效防止估計时自由度不足的问题，同时还能克服多重共线性的影响，其中的固定效应模型（Fixed Model）对遗失重要变量不敏感，这在数据采集存在变量遗失时具有重要意义。

为了解决变量的内生性问题，估计时采用两阶段最小二乘法（2SLS）进行估计，同时选取各自变量的一阶滞后作为水平方程的工具变量。

（二）面板门槛模型

（1）市场分割自身的门槛效应

面板门槛模型最早由Hansen（1999）提出，得到了广泛的应用。所谓市场分割自身的门槛效应，是指当市场分割处在不同水平时，市场分割对创新数量或创新质量的弹性系数存在显著的差异。当存在1个门槛值时，意味着市场分割分为两个水平，拥有两个弹性系数;当存在2个门槛值时，意味着市场分割拥有3个水平，拥有3个弹性系数。以单门槛为例，说明存在一个市场分割水平τ，使得当M≤τ和M>τ时，市场分割的弹性分别为θ1和θ2。

log（Y）|M≤τ=c0+θ1log（M）+c1log（K）+c2log（L）log（Y）|M>τ=c0+θ2log（M）+c1log（K）+c2log（L）   （4）

由于本文研究门槛效应时对创新数量与创新质量的研究路径是一样的，因此式（4）中并不区分，Y既表示创新数量，也表示创新质量，但在实证部分加以区分，下同。

（2）市场分割的创新数量或创新质量门槛效应

市场分割的创新数量或创新质量门槛效应，就是指当创新数量或创新质量处在不同水平时，市场分割对创新数量或创新质量的弹性系数存在显著的差异。当存在1个门槛值时，意味着创新数量或创新质量分为两个水平，拥有两个弹性系数;当存在2个门槛值时，意味着创新数量或创新质量分为3个水平，拥有3个弹性系数。以单门槛为例，说明创新数量或创新质量存在一个水平τ，使得当Y≤τ和Y>τ时，市场分割的弹性分别为θ1和θ2。

log（Y）|Y≤τ=c0+θ1log（M）+c1log（K）+c2log（L）log（Y）|Y>τ=c0+θ2log（M）+c1log（K）+c2log（L）   （5）

（3）市场分割的研发经费门槛效应

所谓市场分割的研发经费门槛效应，是指当研发经费处在不同水平时，市场分割对创新数量或创新质量的弹性系数存在显著差异。当存在1个门槛值时，意味着研发经费分为两个水平，拥有两个弹性系数;当存在2个门槛值时，意味着研发经费分为3个水平，拥有3个弹性系数。以单门槛为例，说明存在一个研发经费水平τ，使得当K≤τ和K>τ时，市场分割的弹性分别为θ1和θ2。

log（Y）|K≤τ=c0+θ1log（M）+c1log（K）+c2log（L）log（Y）|K>τ=c0+θ2log（M）+c1log（K）+c2log（L）   （6）

（三）贝叶斯向量自回归模型

Litterman（1986）在贝叶斯推断理论与Sims（1980）向量自回归模型VAR的基础上，提出贝叶斯向量自回归模型BVAR。BVAR模型在参数估计时，将传统VAR模型对众多参数的估计巧妙地转换为少数超级变量的估计，大大提高了自由度。以m个内生变量、滞后阶数p的模型为例，传统VAR模型估计参数为m （mp+1 ） 个，而BVAR模型估计参数就是超级变量，往往只有3个。超级参数的取值标准遵循最优预测效果，并非依赖于各种模型的设定检验。

对于BVAR模型，与传统VAR模型类似，分析方法还是采用脉冲响应函数和方差分解，这样与面板数据模型、面板门槛模型相结合，可以全面比较分析市场分割、研发投入、创新数量、创新质量之间的关系。

（四）研究数据

（1）市场分割指数的计算

市场分割的测算方法较多，如“贸易流法”、“生产法”、 “相对价格法”等。Naughton（1999）与Poncet（2002）采用了与Young（2000）完全不同的研究方法，基于省际贸易流数据进行测度。“贸易流法”也存在一定的缺陷，一是如果不能控制好规模经济和要素禀赋的变化，将会产生截然不同的结果;二是非常容易受商品替代率影响，尤其在替代弹性较大的情况下，微小的价格变化也会使贸易流量非常敏感。Xu（2002）认为“生产法”通过产出结构、生产效率等手段克服了贸易流法的缺陷。

本文采用“相对价格法”来测度中国各地区的市场分割指数。桂琦寒、陈敏等（2006）认为“相对价格法”更加简洁。要素价格和商品价格能够很好地反映市场分割程度，要素和商品只要有一方能自由流动，就能够降低市场分割程度。借鉴Parsley等（2001）以及陈坤、武立（2013）的研究，本文将中国大陆31个省、市两两配对，将每个地区的8种居民消费价格分类指数（食品、衣着、家庭设备及用品、医疗保健用品、交通和通讯工具、娱乐教育文化用品、居住用品、服务项目。）分别进行差分，同时取差分的绝对值，公式如下：

ΔQkijt=ln  Pkit Pkjt  -ln  Pkit-1 Pkjt-1    （7）

其中，k表示居民所消费的商品的种类，如食品类。i、j、t分别代表第i个或第j个地区在第t期的取值。Pkit是第i个地区在第t期k类消费分类价格指数，Pkjt是第j个地区在第t期k类消费分类价格指数。ΔQkijt就是第i和第j个地区进行配对后的第k类消费品的相对价格指数。这样，31个地区的配对数量为C231=465个，可以得到2009-2016年8年间8类商品，共29760个（=465×8×8）差分形式的相对价格ΔQkijt。然后，根据再消除相关商品的固定差异：

|ΔQkijt|-|ΔQ kt|=（ak-a k）+（εkijt-ε kijt）  （8）

同时令|ΔQkijt|-|ΔQ kt|=qkijt。通过计算Qkijt的方差，就可以计算31个地区之间k类消费品的市场价格波动程度，方差越小市场价格波动越小，该类商品市场分割程度越大。最后，对各地区8类消费品物价指数差分的方差采用等权重方法进行平均，得到该地区t时期的综合相对价格指数Qkijt。

全国平均市场分割指数如图3所示，从2009-2014年，总体上呈现下降趋势，但从2014年开始，全国平均市场分割指数又有上升趋势，降低市场分割水平任重道远。

（2）变量选取说明

本文以高技术产业省际面板数据为例展开研究。关于创新数量，由于我国目前创新质量水平还不高，因此用创新成果、创新总量来代替。本文借鉴Griliches（1990）的方法，采用新产品销售收入作为创新数量的替代变量，它反映了创新的市场价值。还有一种观点采用专利数量，本文并没有采用这种做法，这是因为，高技术企业从研发投入开始到产生创新成果假设平均需要1～2年的滞后期，而发明专利从申请到获得授权往往需要3年左右的时间，这样实际滞后期就需要4～5年，这样一方面牺牲了大量的数据，另一方面也使得研究的时效性大大减弱。

关于创新质量变量的选取，现有的研究方法也较多，Lerner（1994）采用专利的前4位 IPC 分类号数量表示，张古鹏、陈向东等（2011）使用专利授权率和专利长度作为创新质量的衡量指标。本文由于基于宏观省际面板数据进行研究，因此这些微观数据难以获取，所以本文借鉴蔡绍洪、俞立平（2017）的研究，采用发明专利申请的比重作为创新质量的替代变量。

关于研发投入，研发劳动力投入采用高技术产业统计年鉴中的R&D人员折合全时当量衡量，研发经费投入采用Griliches（1980）提出的永续盘存法计算的R&D资本存量表示。R&D资本存量是前面各期R&D支出在本期的积累额与上期期末资本存量减去固定资本消耗后的净值的和，核算时根据Pakes等（1979）的做法，将滞后期设为1年;根据杨林涛、韩兆洲等（2015）的研究确定初始资本存量与增长率;参考朱平芳、徐伟民（2003）的研究将R&D价格指数分解为居民消费价格指数与固定资产价格指数的加权和，权重分别为0.55、0.45;借鉴Griliches等（1984）的研究将折旧率设定为15%。

（3）变量描述统计

鑒于中国高技术产业统计年鉴从2009年才开始公布发明专利申请数据，因此本文数据起始年度为2009年，结束年度为2016年，共8年的面板数据。西藏、青海、宁夏、新疆4个省市缺失数据过多进行了删除，数据描述统计如表1所示。

（二）面板数据模型估计结果

首先分析市场分割对创新数量的影响，Hausman检验值为1.038，p值为0.792，接受随机效应的原假设，估计方法采用两阶段最小二乘法，工具变量采用各自变量的一阶滞后，需要说明的是，除研发劳动力投入外，其他自变量已经滞后1阶，所以实际上工具变量为研发劳动力的1阶滞后项和其他自变量的2阶滞后项。结果如表3的第三列所示。模型拥有较高的拟合优度，R2为0.804。研发经费的弹性系数为0.053，但未通过统计检验，研发劳动力弹性系数最大，为1.084，且通过了统计检验，说明研发劳动力绩效较高。市场分割的弹性系数为-0.454，未通过统计检验，说明市场分割对创新数量不具有显著的促进作用，这样假设H1就得到了部分验证。市场分割对创新数量的正向机制作用较弱。

四、实证结果

（一）变量平稳性检验

本文面板数据时间跨度为8年，有可能存在伪回归问题，需要进行单位根检验。为了提高研究的稳健性，本文同时采用PP、LLC、ADF三种方法进行检验，以检验结果一致为准，结果如表2所示，经过1阶差分，所有变量均为平稳时间序列。

其次分析市场分割对创新质量的影响，Hausman检验值为5.542，p值为0.136，接受随机效应的原假设。同样采用2SLS进行估计，工具变量同上，结果如表3的第四列所示。模型拥有较高的拟合优度，R2为0.928，研发经费弹性系数为0.075，且通过统计检验，说明我国研发经费投入促进创新质量水平提高的绩效较好。研发劳动力的弹性系数为0.022，未通过统计检验。市场分割的弹性系数为-0.026，没有通过统计检验，说明市场分割对创新质量不具有显著促进作用，这样假设H2就得到了部分验证。

（二）面板门槛回归模型估计

（1）市场分割对创新数量的影响

①市场分割的自身门槛效应

首先进行单门槛检验，F检验值为10.188，概率为0.001，拒绝原假设，说明存在单门槛效应，可以继续进行双门槛检验，F检验值为7.645，概率为0.001，拒绝原假设，说明存在双门槛效应，可以继续进行三门槛检验，F检验值为4.419，概率为0.053，接受原假设，因此采用双门槛模型进行估计，结果如表4所示。

从回归结果看，市场分割有两个门槛，门槛对数值分别为-5.620、-5.009，将市场分割分为低门槛、中门槛和高门槛三个区域。当市场分割处于低门槛区时，其对创新数量的弹性系数为0.321，通过了统计检验;当市场分割处于中门槛时，其对创新数量的弹性系数为0.415，通过统计检验;当市场分割处于高门槛时，其对创新数量的弹性系数为0.480，同样通过统计检验。市场分割对创新数量具有正向影响，没有验证假设H3。这是由于市场分割有利于保护创新数量，即市场分割会鼓励实用新型、外观设计等基于创新数量的创新。

②市场分割的创新数量门槛效应

首先进行单门槛检验，F检验值为69.558，概率为0.000，拒绝原假设，说明存在创新数量的单门槛效应，继续进行双门槛检验，F检验值为31.430，概率为0.000，拒绝原假设;继续进行三门槛检验，F检验值为33.131，概率为0.000，拒绝原假设，采用三门槛模型进行估计，结果如表4所示。

从回归结果看，创新数量有三个门槛，其对数值为3.801、5.311、6.191，将创新数量分为低门槛、中低门槛、中门槛、高门槛四个区域。当创新数量处于低门槛区时，市场分割对创新数量的弹性系数为0.269，在1%的水平下通过了统计检验;当创新数量处于中低门槛区时，市场分割对创新数量的弹性系数为0.138，但没有通过统计检验;当创新数量处于中门槛区时，市场分割对创新数量的弹性系数为-0.006，没有通过统计检验;当创新数量处于高门槛区时，市场分割对创新数量的弹性系数为-0.120，也未通过统计检验。这样假设H5就得到了部分检验，即当创新数量水平较低时，市场分割对创新数量具有正向贡献。当创新数量水平较高时，市场分割对创新数量的正向贡献不再显著。

③市场分割的研发经费门槛效应

首先进行单门槛检验，F检验值为28.298，概率为0.000，拒绝原假设，说明存在研发经费的单门槛效应，可以继续进行双门槛检验，F检验值为7.294，概率为0.011，同样拒绝原假设，继续进行三门槛检验，F检验值为4.347，概率为0.033，拒绝原假设，采用三门槛模型进行估计，结果如表4所示。

从回归结果看，研发经费有三个门槛，其对数值为0.934、3.301、4.637，将研发经费分为低门槛、中低门槛、中门槛和高门槛四个区域。当研发经费处于低门槛区时，市场分割对创新数量的弹性系数为-0.289，通过了统计检验;当研发经费处于中低门槛区时，市场分割对创新数量的弹性系数为-0.176，没有通过统计检验;当研发经费处于中门槛区时，市场分割对创新数量的弹性系数为-0.269，通过了统计检验;当研发经费处于高门槛区时，市场分割对创新数量的弹性系数为-0.221，通过了统计检验。整体来看验证了假设H7，随着研发经费投入水平的提高，市场分割对创新数量的负向影响降低。

（2）市场分割对创新质量的影响

①市场分割自身门槛效应

首先进行单门槛检验，F检验值为9.452，概率为0.002，拒绝原假设，说明存在市场分割的单门槛效应，可以继续进行双门槛检验，F检验值为3.200，概率为0.075，接受原假设，因此最终采用单门槛模型进行估计，结果如表5所示。

從回归结果看，市场分割有一个门槛，其对数值为-4.719，将市场分割分为低门槛与高门槛两个区域。当市场分割处于低门槛区时，其对创新质量的弹性系数为0.006，未通过统计检验，大多数数据均处在低门槛区（176个）;当市场分割处于高门槛区时，其对创新质量的弹性系数为0.039，也未通过统计检验。假设H4就没有得到检验，即市场分割对创新质量不具有显著影响。其原因可能是，创新质量具有一定的稳定机制，凡是原始创新、重大创新均需要长期进行研发努力，即使有外界影响，但总体也会较小。市场分割固然对其有负向影响，但仍未达到显著的效果。

②市场分割的创新质量门槛效应

首先进行单门槛检验，F检验值为99.830，概率为0.000，拒绝原假设，说明存在创新质量的单门槛，继续进行双门槛检验，F检验值为136.545，概率为0.000，拒绝原假设，继续进行三门槛检验，F检验值为56.077，概率为0.000，不能拒绝原假设，因此最终采用三门槛模型进行估计，结果如表5所示。

从回归结果看，市场分割共有三个门槛，其对数值分别为3.568、3.787、4.013，将创新质量分为低门槛、中低门槛、中高门槛、高门槛四个区域。当创新质量处于低门槛区时，市场分割对创新质量的弹性系数为0.071，通过统计检验;当创新质量处于中低门槛区时，市场分割对创新质量的弹性系数为0.017，未通过统计检验;当创新质量处于中高门槛区时，市场分割对创新质量的弹性系数为-0.018，没有通过统计检验;当创新质量处于高门槛时，市场分割对创新质量的弹性系数为-0.050，通过统计检验。这样H6就得到了验证，即当创新质量较低时，市场分割对创新质量具有正向贡献，当创新质量较高时，市场分割对创新质量具有负向贡献。

③市场分割的研发经费门槛效应

首先进行单门槛检验，F检验值为9.314，概率为0.002，拒绝原假设，说明存在研发经费的单门槛效应，可以继续进行双门槛检验，F检验值为4.011，概率为0.053，且所有区域的回归系数没有通过统计检验，因此最终采用单门槛模型进行估计，结果如表5所示。

从回归结果看，研发经费有一个门槛，其对数值为1.359，将研发经费分为低门槛与高门槛两个区域。当研发经费的处于低门槛区时，市场分割对创新质量的弹性系数为-0.005，没有通过统计检验;当研发经费处于高门槛区时，市场分割对创新质量的弹性系数为-0.041，也没有通过统计检验，说明市场分割与创新质量无关。这样假设H8就得到了检验。

（三）贝叶斯向量自回归模型估计

由于所有变量在1阶差分后平稳，因此可以建立贝叶斯向量自回归模型。模型中引入创新数量、创新质量、市场分割、研发经费4个主要变量。

创新数量的脉冲响应函数如图4所示。来自研发经费一个标准差的正向冲击对其影响最大，当期为0，随后快速提高并一直处于递增状态，说明研发经费投入是导致创新数量产生的最重要因素，并且要产生效果需要有一年左右的滞后期。来自市场分割一个标准差的正向冲击对创新数量的影响当期为0，随后长期保持在0附近，说明市场分割对创新数量不具有影响。来自创新质量的冲击当期为0，随后逐渐降低，说明创新质量的提高会造成创新数量的降低，两者具有替代效应。

创新质量的脉冲响应函数如图5所示。来自创新数量一个标准差的正向冲击对其当期影响为0，随后长期为负，说明数量庞大的创新数量不利于创新质量的提高。来自研发经费一个标准差的正向冲击对创新质量的影响总体为正，当期为0，第2期达到最大值，随后缓慢下降，研发经费的冲击能够提高创新质量。来自市场分割一个标准差的正向冲击对创新质量的影响当期为0，随后快速降低为负数，而后长期为0，说明市场分割对创新质量的影响效应为负。

研发经费的脉冲响应函数如图6所示。来自创新数量一个标准差的正向冲击对其影响最大，当期就发挥作用，随后缓慢提高，作用时间较长。创新质量的冲击在当期达到最大，为正，随后下降为负，且越来越大。来自市场分割一个标准差的正向冲击，对研发经费投入的当期影响为0，随后为正数，作用时间较长。可见市场分割对研发经费的影响为正。

五、研究结论

（一）市场分割与创新数量、创新质量总体无关

本文在理论上分析了市场分割对创新数量、创新质量的作用机制，认为市场分割同时具有负向机制与正向作用机制。负向机制表现为市场分割减少竞争导致创新不足、减少需求引致的创新、带来资源错配，从而综合导致创新数量下降、创新质量停滞。正向机制表现在导致创新路径依赖，进而带动创新数量上升;带来企业发展的时间窗口和空间窗口，带来创新数量为主的创新，即创新数量增加较大，创新质量增加较小。以上为市场分割难以消除从创新角度提供了一种新的解释。

面板数据的研究结果中，市场分割无论对创新数量还是对创新质量的弹性系数均为负数，但均未通过统计检验。脉冲响应函数的结果中，市场分割对创新数量和创新质量的冲击影响均长期维持在0附近。结合两种方法的结果，说明市场分割总体上与创新数量、创新质量无关，这是由于目前市场分割的正向影响机制与负向影响机制的效果相当，产生的效果互相抵消，最终呈现出市场分割与创新数量、创新质量无关的结果。

（二）市场分割有利于低水平创新数量和创新质量地区创新

面板门槛回归的结果表明，无论是创新数量还是创新质量，在其水平较低的情况下，市场分割对其影响的弹性系数均为正值，并且验证了市场分割的时间效应与空间效应。此外，市场分割对创新的路径依赖导致创新质量停滞问题并不严重，但市场分割并不利于高创新数量或创新质量地区的创新。

由于市场分割对创新数量或创新质量的影响总体为负数，因此作为地方政府的一种市场保护措施，企业必须抓住市场分割留给的时间窗口和空间窗口，尽快进行创新，以弥补自己与同行的差距，提高竞争力。同时地方政府不能长期进行市场分割，应区别不同行业、不同情况，逐步取消市场分割。

（三）市场分割越严重，对创新数量的正向影响越大，对创新质量的间接负向效应也越大

面板门槛回归的研究结果表明，市场分割越严重，对创新数量的正向影响越大。对于地方政府而言，市场分割有利于保护创新数量，即市场分割会鼓励实用新型、外观设计等基于创新数量的创新。但需要引起重视的是，这种情况不利于原始创新、颠覆性发明等更高质量的创新产出。

脉冲响应函数的结果表明创新数量的增长不利于创新质量的提高，说明市场分割的加剧会通过促进创新数量增长而导致创新质量的降低，产生间接的负向效应。因此，在当今从高数量创新向高质量创新转变的要求下，逐步降低市场分割水平，才有利于控制低质量创新的数量增长，提高企业的创新质量，从而提高企业的竞争力。

（四）创新数量与创新质量具有一定的负向互动机制

脉冲响应函数的研究结果表明，创新质量的负向冲击对创新数量的影响较大，作用时间长，而创新数量的负向冲击对创新数量的影响相对较小。一方面，说明创新质量的提高需要牺牲一部分创新数量，特别是质量较低的重复性创新;另一方面，也说明创新数量的提高，尤其是低质量创新数量的提高会对创新质量产生不利影响。因此创新数量与创新质量之间具有负向互动机制，两者协调水平有待提高，应当在注重创新数量发展的同时，注重创新质量的提高。

参考文献：

[1]  蔡绍洪、俞立平，2017：《创新数量、创新质量与企业效益——来自高技术产业的实证》，《中国软科学》第5期。

[2] 曹春方、张婷婷、刘秀梅，2018：《市场分割提升了国企产品市场竞争地位？》，《金融研究》第3期。

[3] 车培荣、齐志伟、王砚羽，2020：《环境的烙印：企业成立时的环境对创新战略的影响》，《科学学研究》第9期。

[4] 陈彪、卢珊，2019：《环境不确定性与新创企业产品创新战略》，《当代经济研究》第5期。

[5] 陈坤、武立，2013：《基于相对价格法的长三角经济一体化研究》，《上海經济研究》第12期。

[6] 范欣、宋冬林、赵新宇，2017：《基础设施建设打破了国内市场分割吗？》，《经济研究》第2期。

[7 ] 范子英、张军，2010：《财政分权、转移支付与国内市场整合》，《经济研究》第3期。

[8]  付强、乔岳，2011：《政府竞争如何促进了中国经济快速增长：市场分割与经济增长关系再探讨》，《世界经济》第7期。

[9]  桂琦寒、陳敏、陆铭、陈钊，2006：《中国国内商品市场趋于分割还是整合：基于相对价格法的分析》，《世界经济》第2期。

[10]  韩庆潇、杨晨，2018：《地区市场分割对高技术产业创新效率的影响——基于不同市场分割类型的视角》，《现代经济探讨》第5期。

[11] 何旭、马如飞，2020：《高管学术背景、市场化进程与企业创新投入》，《云南财经大学学报》第10期。

[12] 姜安、黄惠丹、吴松彬，2020：《如何识别R&D税收激励效应？——从创新数量与质量视角说起》，《云南财经大学学报》第8期。

[13] 金祥荣、赵雪娇，2017：《行政权分割、市场分割与城市经济效率——基于计划单列市视角的实证分析》，《经济理论与经济管理》第3期。

[14] 荆宁宁、黄申奥、李德峰，2017：《创新文化、顾客创新、社交媒体与创新质量之间的关系——有调节的中介效应模型》，《宏观质量研究》第4期。

[15] 李斯嘉、吴利华，2021：《市场分割对区域创新资源配置效率的影响》，《现代经济探讨》第1期。

[16] 李增福、曾林、叶永卫，2020：《市场分割如何影响企业的技术创新表现》，《产经评论》第5期。

[17] 廖直东、姚凤民，2020：《市场分割会阻碍工业部门技术进步模式转型吗》，《现代经济探讨》第7期。

[18] 吕越、田琳、吕云龙，2021：《市场分割会抑制企业高质量创新吗？》，《宏观质量研究》第1期。

[19] 毛其淋、盛斌，2011：《对外经济开放、区域市场整合与全要素生产率》，《经济学（季刊）》第1期。

[20] 毛文峰、陆军，2020：《蔓延的城市空间形态影响城市创新质量吗——来自中国地级市层面的经验证据》，《现代经济探讨》第4期。

[21] Poncet S，2002：《中国市场正在走向“非一体化”？——中国国内和国际市场一体化程度的比较分析》，《世界经济文汇》第1期。

[22] 申广军、王雅琦，2015：《市场分割与制造业企业全要素生产率》，《南方经济》第4期。

[23] 孙兆刚，2015：《面向创新驱动战略的创新质量分析》，《工业技术经济》第2期。

[24] 田杰棠，2018：《优化体制机制全面提升创新质量》，《紫光阁》第1期。

[25] 王伟、孔繁利，2020：《交通基础设施建设、互联网发展对区域市场分割的影响研究》，《云南财经大学学报》第7期。

[26] 文显堂，创新质量决定中国未来，http：//blog.sina.com.cn/s/blog_6c9637e30100xmt6.html.

[27] 许昊、万迪昉、徐晋，2017：《风险投资、区域创新与创新质量甄别》，《科研管理》第8期。

[28] 杨林涛、韩兆洲、王昭颖，2015：《多视角下R&D资本化测算方法比较与应用》，《数量经济技术经济研究》第12期。

[29] 余东华、王青，2009：《地方保护、区域市场分割与产业技术创新能力——基于2000-2005年中国制造业数据的实证分析》，《中国地质大学学报（社会科学版）》第3期。

[30] 张古鹏、陈向东、杜华东，2011：《中国区域创新质量不平等研究》，《科学学研究》第11期。

[31] 张杰、周晓艳，2011：《中国本土企业为何不创新——基于市场分割视角的一个解读》，《山西财经大学学报》第6期。

[32] 张子珍、于佳伟、杜甜，2020：《科技创新资源配置效率测度及路径优化——以山西省为例》，《统计学报》第5期。

[33] 周文泳、陈守明、尤建新，2005：《论科学研究的质量改进模式》，《科学管理研究》第6期。

[34] 朱平芳、徐伟民，2003：《政府的科技激励政策对大中型工业企业R&D投入及其专利产出的影响——上海市的实证研究》，《经济研究》第6期。

[35]  邹荣、王满仓、李勇，2017：《新常态下中国自主创新困境的制度性因素分析》，《西北大学学报（哲学社会科学版）》第1期。

[36] Adriana Kugler， Giovanni Pica. Effects of Employment Protection on Worker And Job Flows： Evidence from The 1990 Italian Reform， Labour Economics， 2007， 15（1）：78-95.

[37] Bottazzi L，Da Rin M andHellmann T. Who Are The Active Investors？ Evidence from Venture Capital， Journal of Financial Economics， 2008， 89（3）：488-512.

[38] Chang K C， Chen D Z and Huang M H. the Relationships between The Patent Performance And Corporation Performance. Journal of Informetrics， 2012， 6（1）：131-139.

[39] De-Chih Liu. The Entry And Exit of Workers in Taiwan， Economics Letters， 2006， 92（3）： 330-332.

[40] EFQM， 2001， European Foundation for Quality Management. http：//www.efqm.org.

[41] Emel Laptali Oral， Gulgun M. koglu S T. Competitive Analysis of The Turkish Brick Industry-A Case Study for Developing Countries， Building and Environment， 2007， 42（1）：416-423.

[42] Fama E F. The Behavior of Stock-Market Prices， The Journal of Business， 1965， 38（1） ： 34-105.

[43] Griliches Z. R&D And The Productivity Slowdown， American Economic Review， 1980， 70（2）：343-348.

[44] Griliches Z.， Lichtenbegr F. Interindustry Technology Flows And Productivity Growth： A Reexamination， The Review of Economics and Statistics， 1984， 66（2）：324-329.

[45] Griliches， Z. Issues in Assessing The Contribution of Research And Development to Productivity Growth， Bell Journal of Economics， 1979（1）：92-116.

[46] Griliches， Z. Patent Statistics as Economic Indicators： A Survey， Journal of Economic Literature， 1990， 28（12）：1661-1707.

[47] Haner U E. Innovation Quality-A Conceptual Framework， International Journal of Production Economics， 2002， 80（1）：31-37.

[48] Hansen B E. Threshold Effects in Non-dynamic Panels： Estimation， Testing and Inference， Journal of Econometrics， 1999， 93（2）：345-368.

[49] Hsieh， Chang-Tai and Peter，J.Klenow. Misallocation and Manufacturing TFP in China And India， Quarterly Journal of Economics， 2009， 124（4）：1403-1448.

[50] Itterman R B. Forecasting with Bayesian Vector Autoregressions Five Years of Experience， Journal of Business and Economics Statistics， 1986（4）：25-38.

[51] Jaffe，A.B. Real Effects of Academic Research， The American Economic Review， 1989 （5）：957-970.

[52] Kuczmarski T D. What Is Innovation？ The Art of Welcoming Risk， Journal of Consumer Marketing， 1996， 13（5）：7-11.

[53] Lanjouw J O， Schankerman M. Patent Quality and Research Productivity： Measuring Innovation with Multiple Indicators， Economic Journal， 2004， 114（10）：441-465.

[54]  Lerner J. The Importance of Patent Scope：An Empirical Analysis， Rand Journal of Economics， 1994， 25（2）：319-332.

[55] Mundlak Y. Empirical Productions Free of Management Bias， Journal of Farm Economics， 1961， 43（1）：44-56.

[56] Naughton， B. “How Much Can Regional Integration Do to Unify China’s Markets？” On “How Far Across the River？ Chinese Policy Reform at the Millennium”.Stanford： Stanford University Press， 1999.

[57] Pakes Ariel， Schankerman Mark. The Rate of Obsolescence of Knowledge， Research Gestation Lags， And The Private Rate of Return to Research Resources， NBER Working Paper， 1979， No.346.

[58] Parsley， Wei. Limiting Currency Volatility to Stimulate Goods Market Intergation： A Price Based Approach， Working Paper， 2001.

[59] Pendakur，K.，and R.Pendakur. Language as Both Human Capital And Ethnicity， International Migration Review， 2002， 36（1）：147-177.

[60] Prajogo， D. I.， Sohal，A. S. The Integration of TQM and Technology/R&D Management in Determining Quality and Innovation Performance， Omega， 2006， 34（3）：296-312.

[61] SIMS C. Macroeconomics And Reality， Econometrica， 1980， 48（1）：1-48.

[62] Teemu M， Tommi I. Innovation Quality in Knowledge Cities： Empirical Evidence of Innovation Award Competitions in Finland， Expert Systems with Applications， 2014， 41（12）： 5597-5604.

[63] Tor Eriksson， Johan Moritz Kuhn. Firm Spin-Offs in Denmark 1981-2000-Patterns of Entry And Exit， International Journal of Industrial Organization， 2006， 24（5）：1021-1040.

[64] Virginie Pérotin. Entry， Exit，And The Business Cycle：Are Cooperatives Different？ ， Journal of Comparative Economics， 2006， 34（2）：295-316.

[65] Werner Hlzl， Andreas Reinstaller. The Impact of Productivity And Demand Shocks on Structural Dynamics： Evidence from Austrian Manufacturing， Structural Change and Economic Dynamics， 2006， 18（2）：145-166.

[66] Xu， Xinpeng. Have The Chinese Provinces Become Integrated under Reform？， China Economic Review， 2002（13）：116-133.

[67] Young. The Razor’s Edge： Distortions and Incremental Reform in The People’s Republic of China， Quarterly Journal of Economics， 2000， 115（4）：1091-1135.

[68]  Zweimuller， J. and Brunner， J. K. Innovation And Growth with Rich And Poor Consumers， Metroeconomica， 2005， 56（2）：233-262.

Market Segmentation and Innovation Quantity， Innovation Quality

Yu Liping1，Zheng Jijie2，Zhang Zaijie3

（1.School of Statistics and Mathmatics， Zhejiang GongShangUniversity;2.Hangzhou college of commerce， Zhejiang GongShangUniversity;

3.Guizhou green development strategy high end think tank， Guizhou University of Finance and Economics）

Abstract： It is of great significance to analyze the influence mechanism， size and rule of market segmentation from the perspectives of innovation quantity and innovation quality. Based on the Chinese high-tech industry statistic yearbooks， this paper comprehensively analyzes the relationship between market segmentation， innovation quantity and innovation quality by using panel data model， panel threshold regression model and Bayesian VAR（Vector Autoregressive） model. The results show that the market segmentation is generally unconcerned with the quantity and quality of innovation. The positive and negative effects of market segmentation on innovation are equivalent. The more serious the market segmentation is， the greater the positive effect on the quantity of innovation is， and the greater the indirect negative effect on the quality of innovation is. However， there also is a positive side to market segmentation， which is manifested by market segmentation is conducive to regional innovation of low-level innovation quantity and innovation quality. In addition， innovation quantity and innovation quality have certain negative interaction mechanism.

Key Words： market segmentation; innovation quantity; innovation quality; mechanism

責任编辑  邓 悦