收入差距对高技术产业创新能力的影响及传导机制——基于系统GMM和门限效应的实证检验

刘宇佳，李春艳

(东北师范大学 经济与管理学院，吉林 长春 130117)

一、文献综述及问题的提出

改革开放以来，伴随着经济发展水平的高速增长，我国居民的收入差距不断扩大，并对创新产生了复杂而深刻的影响。收入差距可以通过有效需求影响创新，理论文献将其归纳为需求规模机制和消费结构机制。其中，需求规模机制包含价格效应与规模效应。收入差距的出现会直接将社会群体进行贫富划分，收入不平等的程度越大，高收入群体的财富就越集中，这类群体会成为创新产品的主要消费群体，进而激励厂商进行创新活动，即价格效应。但是如果收入差距过大，将会导致创新产品市场所面临的受众群体狭小，从而缩减了创新产品的市场规模，此时收入差距与创新之间呈现规模效应。价格效应和规模效应都是以需求规模为中介来影响创新活动的，但是影响方向截然相反：如果创新产品的购买者主要来自于高收入者，则价格效应占主导；如果创新产品的需求规模较大，则规模效应占主导(1)Tselios V.Is Inequality Good for Innovation.International Regional Science Review,2011(1).。收入差距还可以通过消费结构作用于创新。消费结构升级代表着消费者新的消费倾向，企业需要不断进行创新来适应消费者新的需求变动。当消费结构升级后，居民随之增加的需求将会成为推动企业创新的动力(2)刘冰：《技术创新的消费推动论》，《科学管理研究》，2007年第1期。。随着经济发展和全社会收入水平的提升，高收入群体开始转向非标准化的个性产品消费，中等收入群体成了标准化创新产品的主要消费群体。此时较大的收入差距会造成中等收入群体的占比下降，该群体的消费能力将会受到抑制，从而减缓社会整体消费结构的升级速度，导致创新产品的有效需求不足，最终对创新产生不利影响(3)Greenwood J, Mukoyama T. The effect of Income Distribution on the Timing of New Product Introductions. Working Paper, 2001.。因此，适当提升中等收入群体在收入分配中的地位(4)段先盛：《收入分配对总消费影响的结构分析：兼对中国城镇家庭的实证检验》，《数量经济技术经济研究》，2009年第2期。，可以使其成为创新产品具备规模的有效需求主体，进而促进企业进行创新。

近年来，学者们通过加入有效需求因素发现，收入差距与创新之间存在倒“U”型的非线性关系。李平等通过在模型中加入收入差距与需求规模以及消费结构的交互变量，研究发现收入差距与创新之间呈现倒“U”型的变化关系，并以收入差距作为门限变量构造模型验证了二者之间存在显著的门限特征(5)李平，李淑云，许家云：《收入差距、有效需求与自主创新》，《财经研究》，2012年第2期。。程文和张建华构建了一个连续收入分布模型并通过数值模拟发现，收入差距对企业自主创新的影响受收入水平变化的干预。当收入水平较低时，扩大收入差距会促进企业的自主创新以及经济发展；当收入水平较高时，继续扩大收入差距将会阻碍企业的自主创新及经济发展。

总的看来，目前关于收入差距影响创新的文献多是集中在总体研究层面，根据收入水平差异针对细分区域层面的考察较少，同时鲜有文献就两者非线性关系的具体变化趋势进行深入探究。鉴于此，本文以2000-2018年我国24个省份的相关数据作为样本进行实证检验，考察在不同收入水平条件下收入差距影响高技术产业创新能力传导机制的变化规律。同时，构建门限回归模型探究收入差距在不同收入水平区间内对高技术产业创新能力的影响差异。

二、研究设计与数据说明

(一)模型设定

1.基准回归模型

考虑到收入差距与高技术产业创新能力之间可能存在非线性关系，本文在参考Aghion和Howitt(6)Aghion P,Howitt P.A model of growth through creative destruction.Econometrica,1992(2).等学者建模思路的基础上，将收入差距的平方项加入回归方程，所构建的基准回归模型为：

αi+δt+μit

(1)

模型(1)中，i代表地区，t表示时间。Y是高技术产业创新能力，teil和teil2为收入差距及其平方项。k、l、income和kjzc均为控制变量，分别代表高技术产业研发资本投入、研发人员投入、居民收入水平和科技政策。αi和δt分别表示个体效应和时间效应，μ为随机误差项。由于在动态面板回归模型中被解释变量滞后项与随机误差项之间存在相关性，因此会导致回归结果有一定的偏差。又因解释变量与被解释变量之间可能存在反向因果关系，所以本文最终采用系统GMM方法对模型进行估计。系统GMM方法能够较好地解决内生性问题，并且对随机误差项的异方差与序列相关问题不作要求，进而相比于一般回归模型能够得到相对准确的估计结果。

2.门限回归模型

为了考察在不同收入水平区间内收入差距对高技术产业创新能力的影响差异，本文将收入水平作为门限变量，利用Hansen(7)Hansen B E . Threshold effects in non-dynamic panels: Estimation, testing, and inference. Journal of Econometrics, 1999.提出的门限回归模型，建立收入差距影响高技术产业创新能力的门限面板回归模型：

1nYit=C+θ1Inkit+θ21nlit+θ41nkjzcit+ι11nteilitQ(1nincomeit≤x)+

ι21nteilQ(1nincomeit>x)+μit

(2)

模型(2)中,x为待估计的门限值，Q(·)为示性函数。

(二)变量选取

1.被解释变量

本文借鉴彭向(8)彭向：《我国高技术产业创新能力地区差异分析》，《科技进步与对策》，2009年第20期。、徐玲和武凤钗(9)徐玲，武凤钗：《我国高技术产业技术创新能力评价》，《科技进步与对策》，2011年第2期。的方法，将高技术产业创新能力细分为创新投入、转化、产出以及环境支撑能力四个维度，所建立的评价指标体系如表1所示。

表1 高技术产业创新能力评价指标体系

2.解释变量

考虑到居民收入水平以及人口结构变动等因素，本文选取泰尔系数作为衡量收入差距的指标，具体计算公式为：

(3)

式(3)中，f=1代表城镇，f=2代表农村，Dif是i地区城镇或农村居民收入占i地区居民总收入的比重，Eif是i地区城镇或农村人口占i地区总人口的比重。

3.控制变量

控制变量是高技术产业研发资本投入、研发人员投入以及科技政策。本文采用高技术产业R&D经费内部支出和R&D人员折合全时当量分别表示研发资本和人员投入。同时，考虑到政府机构通过制定相关政策为创新活动创造良好的环境(10)李春艳：《技术创新、适应性效率与政府作用边界》，《内蒙古社会科学》，2020年第1期。，本文主要选取了创新能力方面的科技政策进行研究。借鉴彭纪生等(11)彭纪生，仲为国，孙文祥：《政策测量、政策协同演变与经济绩效:基于创新政策的实证研究》，《管理世界》，2008年第9期。的政策量化标准表对政策文本进行量化打分，并参考徐喆和李春艳(12)徐喆，李春艳：《我国科技政策组合特征及其对产业创新的影响研究》，《科学学研究》，2017年第1期。的方法对科技政策得分进行相应的累积计算调整。居民收入水平既是模型(1)中的控制变量，也是模型(2)中的门限变量，利用人均地区生产总值来表征。

(三)数据来源与处理

本文数据来源于2001-2019年的《中国高技术产业统计年鉴》与《中国统计年鉴》，个别缺失数据运用平均增长率法计算得到。2000-2011年的科技政策文本来自《科技法律法规与政策选编》，2012-2018年的科技政策文本通过有关18个关键词(13)18个关键词分别是：技术、科技、科研、科学技术、创新、企业、计划、专利、知识产权、基础研究、自然科学基金、人才、人员、实验室、科普、事业单位、生产力促进中心、科学仪器。为验证筛选政策的全面性，本文利用上述18个关键词对1985-2011年的科技政策进行了筛选，发现有84%的科技政策能被筛选出来，说明关键词的选择是恰当的，政策也较全面。从中国法律法规库内进行筛选得到。为消除价格因素的影响，本文运用相对应的价格指数对利润总额和主营业务收入等指标进行平减处理，采用永续盘存法将R&D经费内部支出等流量指标转化成存量指标，并统一折算到2000年价格。借鉴胡海波(14)胡海波：《产业自主创新能力评价指标体系构建及实证检验》，《财经问题研究》，2010年第9期。的熵值法计算得到各地区高技术产业创新能力值。

三、实证结果分析

(一)总体回归结果分析

表2中方程(1)-(3)是分别运用混合最小二乘法(OLS)、固定效应方法(FE)和系统广义矩方法(SGMM)对模型(1)进行估计的结果。在动态面板回归模型中，混合最小二乘法和固定效应方法的估计结果都是有偏的，但二者决定了因变量滞后项真实估计值的区间。因此，本文同时列出三种估计方法的回归结果，以检验因变量滞后项真实估计值的有效性(15)王珍愚，曹瑜，林善浪：《环境规制对企业绿色技术创新的影响特征与异质性：基于中国上市公司绿色专利数据》，《科学学研究》，2021年第5期。。

通过分析方程(3)的结果发现，因变量滞后项的系数介于方程(1)和方程(2)的系数之间，进一步验证了采用系统GMM估计方法的有效性。收入差距的回归系数为正并通过检验，收入差距平方项的回归系数为负且显著，说明收入差距对高技术产业创新能力的影响呈倒“U”型，即适当扩大收入差距，会提升高技术产业的创新能力，随着收入差距的持续扩大，其对高技术产业创新能力的促进作用将会被抑制。

表2 总体回归结果

为了寻找收入差距影响高技术产业创新能力的传导机制，本文借鉴王俊和刘东(16)王俊，刘东：《中国居民收入差距与需求推动下的技术创新》，《中国人口科学》，2009年第5期。的研究方法，在方程(3)的基础上分别加入需求规模和消费结构变量。其中，需求规模通过城镇居民可支配收入与农村居民纯收入加和得到。消费结构分为城镇居民消费结构和农村居民消费结构，分别利用各地区城镇和农村居民恩格尔系数来表征。

方程(4)中在加入需求规模后，收入差距平方项的系数及显著性与方程(3)相比均有所下降。需求规模的估计结果显著为正，即需求规模越大越有利于高技术产业创新。该结果说明了收入差距可以通过需求规模影响高技术产业创新能力。适当扩大收入差距能够促使高收入者的财富集中，此时高收入者会成为创新市场的主要消费者，进而通过增加需求规模来促进高技术产业创新。而收入差距的持续扩大会造成低收入者需求不足，高收入者资金流向国外，最终导致国内社会中购买创新产品的整体人群数量减少，创新产品的市场需求规模也随之缩小，对提升高技术产业创新能力产生抑制作用。

方程(5)和(6)分别加入的是城镇居民消费结构和农村居民消费结构。通过观察回归结果可以发现，收入差距平方项的回归系数和显著性与方程(3)相比均有所提升。消费结构的估计结果都显著为负，说明了较低的消费结构不利于高技术产业创新能力的提升，也就是说居民在消费中用于食品支出的比例越高，对于创新产品的需求就越小，从而导致技术创新缺乏动力。适当扩大收入差距有利于培养一部分高消费群体的产生，这部分高消费群体通过增加对创新产品的消费支出促使原有消费结构升级，进而推动企业不断进行创新去适应新的消费结构变动。但是，如果收入差距进一步扩大，将会导致社会整体的消费层次拉大，高消费群体更加富裕的资金会流向房地产或国外，中等消费群体对创新产品的消费能力减弱，低消费群体对生活必需品的支出比例增加，社会整体的消费结构升级受到阻碍，从而对高技术产业的创新活动造成不利影响。与此同时，本文还发现城镇居民消费结构的回归系数大于农村居民消费结构，说明我国高技术产业创新的需求支撑主要来自城镇居民的消费，而来自农村居民消费的影响作用相对较小。

(二)区域异质性检验

表3 区域异质性检验结果

为了深入考察收入差距影响高技术产业创新能力传导机制的地区差异，本文将全国样本划分为东部、中部以及西部地区进行回归分析，具体结果见表3。首先，分析方程(7)(11)和(15)发现，三大地区收入差距平方项系数的符号都显著为负，意味着各地区收入差距与高技术产业创新能力之间均存在着明显的倒“U”型关系。其次，方程(8)(12)和(16)加入需求规模后的估计结果表明，需求规模在三大地区中所发挥的传导作用均显著。最后，观察方程(9)(13)和(17)加入城镇居民消费结构的估计结果和方程(10)(14)和(18)加入农村居民消费结构的估计结果发现，消费结构传导机制在东部地区发挥作用显著，并且两种传导机制的影响程度与显著性基本接近，说明收入差距可以通过城镇与农村居民消费结构共同影响高技术产业创新能力。中部地区结果显示，城镇居民消费结构系数相对较小，收入差距绝大部分是通过农村居民消费结构来影响高技术产业创新能力。在西部地区，城镇居民消费结构的影响程度远远大于农村居民消费结构。

(三)稳健性检验

为了检验实证结果是否稳健，本文利用各地区居民基尼系数作为收入差距的替代指标对文中所有实证过程进行稳健性检验，检验结果与估计结果基本保持一致。

四、门限效应检验

前文研究结果表明，收入差距对高技术产业创新能力的影响呈倒“U”型。为进一步验证两者之间非线性关系的具体变化趋势，本部分构建了以收入水平作为门限变量的门限回归模型，考察在不同收入水平区间内收入差距对高技术产业创新能力的影响差异，检验结果如表4所示。门限效应检验结果表明，全国及三大地区的收入水平均存在单一门限值，并且门限值都位于其95%置信区间内。

表4 门限效应检验结果

门限回归结果见表5。全国结果显示，在不同的居民收入水平条件下，收入差距对高技术产业创新能力的影响方向截然相反。当居民收入水平低于10.0551时，收入差距表现为显著的正向影响，影响系数为0.3580；而当居民收入水平达到10.0551后，收入差距则呈现显著的负向影响，影响系数为-0.2631。该结果说明随着居民收入水平跨越10.0551的门限值，收入差距对高技术产业创新能力的促进作用将逆转为抑制作用。2018年全国各地区居民收入水平均超过了10.0551，由此判断收入差距对高技术产业创新能力的影响已经处于倒“U”型曲线的下降阶段。此时应该缩小收入差距，才能有效提升高技术产业的创新能力。另外，加大研发资源的投入力度能够有效推动高技术产业创新，科技政策也发挥了显著的促进作用。

表5 门限回归结果

东部地区结果显示，当居民收入水平低于9.9251时，收入差距对高技术产业创新能力具有显著的促进作用；当居民收入水平跨越9.9251后，促进作用转变为抑制作用。中部地区收入差距的正向影响在居民收入水平达到9.5041后，继续扩大收入差距就会阻碍高技术产业创新的发展。在西部地区，当居民收入水平较低时，扩大收入差距会对高技术产业创新产生明显的有利影响；而当居民收入水平达到9.5745后，二者之间则呈现为反向关系，但是并不显著。其原因在于西部地区居民收入水平整体偏低，继续扩大收入差距不会大幅度地改变当地市场需求规模，因此收入差距的变动没有再对高技术产业创新能力产生显著影响。目前三大地区居民收入水平均越过了上升阶段的门限值，并都处于倒“U”型曲线的下降阶段。此时，适当抑制收入差距的继续扩大有利于培养持久的高技术产业创新能力。同时，研发资本和人员投入也都在很大程度上发挥了促进作用，科技政策在三大地区均显著有效。

五、结论与政策建议

本文基于2000-2018年我国24个省份的相关数据，研究收入差距对高技术产业创新能力的影响及传导机制。第一，收入差距对高技术产业创新能力的影响呈现倒“U”型。需求规模和消费结构是收入差距产生影响的两个有效传导机制。需求规模机制在三大地区均得到了有效验证。城镇和农村居民消费结构机制在各地区也都发挥了良好的作用，但主要传导机制有所不同：东部地区两种机制效果相近，中部地区大部分通过农村居民消费结构进行传导，西部地区主要依靠城镇居民消费结构产生影响。第二，收入差距对高技术产业创新能力的影响存在单一门限效应并且呈现区域异质性。东部和中部地区在达到门限值后呈现下降趋势，西部地区的下降趋势不显著。目前全国各地区居民收入水平均跨越了上升阶段的门限值并都处于倒“U”型曲线的下降阶段，这说明如果收入差距随着收入水平的提高继续扩大，将会制约高技术产业创新。

基于上述研究结论，本文的政策含义如下：首先，政府应继续加大力度进行收入分配制度的改革，通过严格税收征管来遏制高收入阶层的过快增长，同时也要注重完善社会保障体系，最终形成以中等收入群体占比较高的收入分配结构。其次，东部地区需在充分保障劳动要素按贡献参与分配的基础上，努力推进城镇化建设进程。中西部地区一方面应加大政府转移支付力度，另一方面还应继续积极完善农村社会保障制度。最后，政府相关部门应加大研发资源的有效投入力度，形成对高技术产业创新的持续激励，重视有利于技术创新的制度建设，及时对相关的科技政策进行调整和完善。