科技创新促进地区产业结构优化升级了吗？

姜帅，龙静

引 言

科技创新是推动产业结构优化升级和经济发展质量提升的重要内驱力（Romer，1990）。在当前大力实施创新驱动发展战略的背景下，我国从要素驱动向创新驱动转变情况如何？不断增加的科技创新投入是否有效推进了地区产业结构优化升级，进而促进了地区经济发展？其内在的演化机理如何？对这些问题的识别和解答关系到我国创新驱动发展战略的有效实施及经济增长动力的长久转化。

已有研究表明，异质性科技创新活动的经济效应通常具有显著差异（阿吉翁等，2004），若不予以区分对待，可能得出无意义甚至与事实相悖的研究结论。本文利用2000—2019年省级地区面板数据，从科学研究①科学研究可分为基础研究和应用研究。与技术开发的科技创新活动异质性分类视角，运用空间计量方法，实证分析了不同类型科技创新活动对产业结构优化升级的驱动作用，并进一步分析了地区政策支持在其中发挥的调节作用。

本文的贡献主要体现在以下两个方面：第一，中国情境下关于异质性科技创新活动对产业结构优化升级问题研究较少，科技创新活动是一个从思想产生到资源配置再到技术开发与应用的动态过程，单一指标、单一分类不能完整反映科技创新活动的驱动作用，本文充分考虑了这一点；第二，科技创新是一个动态的过程，不仅具有时间滞后影响，也存在空间集聚与溢出效应，不考虑空间影响往往会低估科技创新对产业结构升级的影响，本文充分考虑了这一“时空效应”。

一、理论分析与研究假设

科技创新是一个从思想产生到资源配置再到技术开发与应用的动态过程，能够通过推动产业链高端化促进产业结构优化升级（Dosi，1998）。科技创新促进产业结构优化升级的作用机制表现为：第一，需求结构优化效应。技术创新可以通过改进工艺、创新产品，满足消费者潜在需求，促进产业调整与发展。Michael（2003）基于对OECD国家的研究，发现科技创新会优化需求结构，并对关联产业结构产生影响。第二，劳动生产率提升效应。按照罗默（Romer）的内生增长模型，科技创新带来的技术进步能够提高人均产出水平，提高劳动生产率，引发生产要素聚集与流动，带来产业的兴衰变化。Philip et al（1990）通过构建技术变革与循环模型，证实了技术创新对产业结构优化的影响。第三，关联产业驱动效应。科技创新能够带来技术与应用领域的全新变革，产业链的上下游关联会使得科技创新带来的技术变革、中间品创新辐射影响关联产业，促进关联产业改变生产模式、更新生产技术、调整生产成本等，同时，科技创新的集群与扩散效应还会引起行业内其他企业的仿效创新，带来规模发展。渠海雷等（2000）研究发现科技创新会通过产业关联变动，带来产业结构的重大调整。科技创新对产业结构升级的驱动效应，得到了理论研究的印证与发达国家大量经验证据的支持，但基于发展中国家的研究证据仍然较少，并且忽视了科技创新活动的外部性特征。事实上，“几乎所有空间数据都具有空间依赖性”（Anselin，1988），科技创新活动不仅能够服务于当地产业结构升级，还能通过人才流动、知识传播等产生“空间溢出效应”（赵勇等，2009），影响相邻区域产业结构调整。忽略对空间溢出效应的考量，不利于准确评估科技创新对产业结构升级的真实影响。据此，本文提出如下假设：

H1：科技创新对地区产业结构升级具有显著的促进效应和空间溢出效应。

然而，不同类型的科技创新活动对产业结构升级以及经济增长的影响机制存在差异。根据投入、生产以及产出的差异，科技创新活动具有多种不同分类（阿吉翁等，2004），最具有涵盖性的分类为科学研究和技术开发，其中前者侧重于创造知识，创新周期一般较长，表现为重大理论突破，实施主体主要为高等院校和科研机构，后者侧重于知识运用，创新周期相对较短，表现为技术水平的变化，实施主体主要为技术应用部门，如企业等。从科学研究与技术开发分类视角的研究主要集中于对经济增长的贡献分析，具体实证研究中常使用相应资金投入进行度量（Akcigit et al，2013；叶祥松等，2018）。宋吟秋（2009）研究认为相比于技术开发，科学研究更能促进经济发展，龚六堂等（2014）甚至研究发现技术开发并未发挥经济促进效应。Stiglitz（2015）研究认为政府对科学研究的重视与支持是欧美部分国家居于全球科技创新前列的重要原因。产业结构优化升级是实现经济持续增长的必由之路，科学研究与技术开发的异质性特征对产业结构优化升级具有差异性影响。据此，本文提出如下假设：

H2：相比于技术开发，科学研究更能驱动地区产业结构升级。

不同于一般的市场活动，科技创新活动具有外部性、不确定性及高风险性，需要政府的政策支持，以激发各类创新主体的创新积极性。政府的政策激励往往是一把“双刃剑”（余明桂等，2016），发挥其“有利一面”的关键不仅在于政策激励的“适度性”，还需要把握激励对象的“合适性”。唐清泉等（2012）研究认为政府应根据科技创新活动的类型实施差异化的支持方式和支持水平。相比于技术开发，科学研究活动中的“市场失灵”现象较为严重，其创新周期长、收益难以量化、成果转化困难的特征，决定了科学研究活动需要持续性长期投入，更离不开政府的政策及资金支持。科学研究以推动新知识、新技术的产生为目标，其带来的创新性突破，有利于处于后发追赶地位的国家或地区实现技术超越，脱离产业链低附加值环节，驱动产业结构优化升级。据此，本文提出如下假设：

H3：相比于技术开发，政府政策支持对科学研究驱动地区产业结构升级的正向调节作用更加显著。

二、研究设计

（一）模型设计

科技创新的网络效应与学习效应可能产生跨区域空间溢出，同时，地区产业结构优化升级政策行为会受到相邻区域政策行为的影响，也可能存在空间溢出效应。本文构建如下空间杜宾模型（SDM）：

其中，i、j表示地区，t表示年份。被解释变量用ISup来表征地区产业结构升级，核心解释变量用Innov表征地区科技创新投入，具体用地区科学研究投入（Res_rd）、地区技术开发投入（Tec_rd）、总投入（Innov_rd）来度量。Wij为空间权重矩阵，相邻地区对应的矩阵元素取值为1，否则为0，ρ为产业结构升级滞后项的系数，εit为随机扰动项。X为影响地区产业结构升级的系列控制变量，考虑到科技创新等因素影响产业结构升级的时滞性，借鉴Hall et al（2002）的研究思路，本文分别考虑了科技创新变量滞后m期（m=1，2，3）的情况。本文同时控制了地区效应μi和时期效应νt。

式（1）显示，本地区的产业结构升级不仅受到本地科技创新投入及其他控制变量的影响，还受到空间关联地区的影响。关于空间计量模型中自变量对因变量的解释，可分为直接效应、空间溢出效应（间接效应）和总效应（LeSage et al，2008）①直接效应表示自变量x对本区域y的平均影响，空间溢出效应表示自变量x对其它区域y的平均影响，而总效应表示自变量x对全部区域y的平均影响。空间计量模型中引入空间自相关项后，直接解读估计系数失去意义，需要综合考虑空间自相关项的估计结果，具体计算方法参见LeSage & Pace（2009）。。为使科学研究与技术开发的创新驱动作用具有可比性，本文对核心解释变量和控制变量进行了标准化处理。

考虑到地方政府政策支持对科技创新驱动产业结构优化升级可能存在的调节效应，本文在模型（1）中加入政府政策支持（Gov）与科技创新（Innov）的交乘项，其中政府政策支持（Gov）用科技创新投入中政府支持经费占比度量。具体构建的检验模型如下：

（二）变量设定

1．被解释变量

借鉴袁航等（2018），使用产业结构高级化指数度量产业结构优化升级水平，具体包括产业结构的“量”（ISup01）和“质”（ISup02）两个维度的高级化指数。ISup01用产业规模比例的相对变化来度量，表示农业、工业、服务业在数量层面的演进过程。ISup02用以三大产业间的规模占比为权重的各自劳动生产率加权平均值度量，表示地区劳动生产率较高产业占比的变化关系。以上两个衡量指标具体计算过程如下：

其中，yikt表示i地区k产业在t年度的产值占地区总产值的比重，lprikt为i地区k产业在t年度的劳动生产率，具体用i地区k产业在t年度的产值增加值与就业人数的比值来度量。

2．核心解释变量

借鉴叶祥松等（2018）的研究，科学研究（Res_rd）用地区年度基础研究和应用研究支出总和与GDP之比度量，技术开发（Tec_rd）用地区年度实验发展支出与GDP之比度量，科技创新总投入（Innov_rd）用科学研究（Res_rd）与技术开发（Tec_rd）之和度量。政府政策支持（Gov）用科技创新投入中政府支持经费占比度量。

3．控制变量

参考唐未兵等（2014）、邵朝对等（2017）、韩永辉等（2016），本文选取的控制变量包括：市场化水平（Mark），使用分省份市场化指数度量；基础设施建设水平（Infra），以人均城市道路面积度量；外商投资水平（FDI），以外资使用金额与地区GDP比值度量；人力资本（Hr），以地区人均受教育年限度量①具体计算公式为：文盲与半文盲就业人口比重*1.5+小学教育就业人口比重*7.5+初中教育人口比重*10.5+高中教育人口比重*13.5+大专及以上就业人口比重*17。；城市化水平（Urb），使用非农业人口年末占比度量；政府规模（Fis），使用政府公共财政支出与地区GDP比值度量。本文同时控制了地区效应和年度效应。

（三）数据来源

本文采用2000—2019年度我国30个省区市（未包括数据缺失较多的西藏、港澳台地区）的面板数据实证检验科技创新对地区产业结构优化升级的影响，相关数据主要来源于《中国科技统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国人口和就业统计年鉴》《中国市场化指数报告》及分省份统计年鉴，所有价值变量转换成以2000年为基期的不变价。

三、实证结果分析

（一）描述性统计分析

由表1列示的主要变量的描述性统计分析结果可知，产业结构高级化指数（ISup02）的标准差相对较大，表示地区间产业结构存在较大差异。相比于技术开发（Tec_rd）投入，科学研究（Res_rd）投入规模较小，两者均存在一定的地区分布不均衡。政府政策支持额度（Gov）平均值为0.411，约占科技创新投入平均规模（1.262）的32.57%，相比于各地区的科技创新投入，政府科技创新政策支持力度相对适中。

表1 主要变量的描述性统计

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（二）实证结果

1．空间自相关检验

表2列示了2000—2019年各省级地区的产业结构高级化指数的空间自相关检验结果，基于劳动生产率变化度量的产业结构高级化指数（ISup02）的Moran’s I检验结果基本显著为正。基于三大产业数量变化度量的产业结构高级化指数（ISup01）均为正值，自2010年以来，Moran’s I检验指数基本在10%的显著性水平下显著。产业结构优化升级在地区间表现出一定的空间依赖性。

表2 2000—2019年各地区产业结构优化升级空间自相关性检验结果

2．空间计量基准回归

空间系数项ρ均显著为正，表明本省的产业结构优化升级会受到其他省份经济活动的加权影响。空间杜宾模型（SDM）的回归系数不能直接反映变量间的影响程度，按照LeSage和Pace（2009）提出的偏微分方法计算得到科技创新对地区产业结构升级的具体影响效应（见表3的下半部分）。列（1）、列（2）显示的影响效应分析表明，总体上科技创新对产业结构高级化的“量”（ISup01）具有显著的促进作用，直接效应（0.05）、空间溢出效应（0.033）均在1%水平上显著，对产业结构高级化的“质”（ISup02）则影响不显著，科技创新总体上促进了我国地区产业结构优化升级，但驱动作用有限。异质性分析表明，科技创新对产业结构优化升级的提升效应主要来自技术开发活动，科学研究对产业结构高级化的“量”（ISup01）和“质”（ISup02）的影响均不显著。空间溢出效应分析表明，技术开发活动具有显著的空间溢出效应，说明技术开发的知识空间溢出对产业结构优化升级具有更重要的贡献。以上研究结果证实了本文的研究假设1。

表3 科技创新对地区产业结构升级影响的空间计量结果

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其他控制变量方面，市场化水平、地方政府财政支出规模、城市化水平有利于地区产业结构升级。外商直接投资水平总体上对地区产业结构升级产生了负向影响。地区人力资本水平越高，可以提升地区技术水平，推进地区产业结构升级。基础设施建设水平估计系数显著为负，可能与基础设施建设对地区产业结构优化的资源占用及挤出有关，进而阻碍了地区的产业结构优化升级。控制变量的影响效应与相关文献的研究基本一致。

一个意外的结果是，以上分析未能提供假设2成立的证据，即科学研究未表现出更显著的地区产业结构升级驱动效应，其中的原因值得进一步分析。按照叶祥松等（2018）的研究，科学研究通常具有更长的创新周期，存在显著的时期滞后影响。为此，本文分别考察科技创新活动滞后2期、3期情形下异质性科技创新活动对产业结构优化升级的影响，实证分析结果见表4和表5。结果显示，在考虑3年滞后期影响时，科学研究的创新驱动效应变得显著，且标准化后的系数值超过技术开发活动的影响。以上结果说明地区产业结构优化升级及经济长期发展更有赖于科学研究带来的新知识、新突破，这也是实现自主创新的根本动力（张君，2019）。

表4 科技创新对地区产业结构升级影响的空间计量结果（滞后2期）

表5 科技创新对地区产业结构升级影响的空间计量结果（滞后3期）

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（三）稳健性检验

1．不同空间权重矩阵的影响

借鉴东童童等（2015），重新设定空间权重矩阵为地理距离权重矩阵，即设定Wij的元素wij=1/dij，dij为两个省份省会城市中心的直线距离。采用地理距离权重矩阵后，尽管估计系数大小有所变化，但影响方向及显著性未发生改变。

2．内生性问题

科技创新会影响地区产业结构优化升级，反之，产业结构优化升级也可能会影响地区科技创新投入，本文可能存在由反向因果关系带来的内生性问题。此外，尽管本文尽可能控制了影响地区产业结构升级的因素，但仍可能存在遗漏变量造成的内生性困扰。采用空间2SLS方进行估计，分析结果表明本文研究结论稳健。

四、进一步研究

（一）地区政府政策支持的调节效应分析

上文研究证实科技创新对产业结构优化升级和经济增长具有一定的驱动效应，然而，随着我国经济发展从高速增长步入增速放缓的“新常态”，地区政府政策支持带来的大规模科技创新投入对地区产业结构优化升级表现出一定的“疲态”，即显著增加的政府政策支持性投入仅带来产业结构的“缓慢”优化升级，有必要进一步对地方政策支持效应进行考察。

按照模型（2），对研究假设3进行检验，结果显示，政府政策支持与科技创新总投入、技术开发活动投入的交乘项系数均显著为正，但与科学研究活动投入的交乘项系数仍然不显著（见表6）。尽管我国不断加强对科学研究服务经济发展功能的重视，实施高新技术研究发展计划、重点基础研究发展计划等，但政府政策支持仍未显著推动科学研究发挥创新驱动作用。异质性分析表明，政府政策支持有效促进了科技创新总投入，对我国产业结构高级化的“量”产生了显著的正向影响，但对产业结构高级化的“质”影响有限。对比表1的描述统计数据，可以发现，更具创新驱动作用的科学研究活动未得到优势性政策资金支持，地区政府政策支持资金存在“错配”，更多资金配置到了企业的技术开发项目，可能是我国大规模科技创新投入驱动产业结构升级“乏力”的重要原因。

表6 政府政策支持的调节效应检验结果

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（二）地区差异化分析

考虑到不同省份在地理区位、经济发展水平以及资源禀赋等方面的差异，可能导致科技创新投入对地区产业结构优化升级产生不同的影响，因此，本文进一步将样本区分为东部和中西部两组①东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南；中西部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、内蒙古、重庆、四川、贵州、云南、广西、西藏、陕西、甘肃、宁夏、青海、新疆。，对比分析科技创新投入对地区产业结构优化升级影响的区域差异，回归结果见表7和表8。结果显示，科技创新投入对东部地区产业结构优化升级会产生更显著的影响，原因可能是东部地区经济基础相对雄厚、企业集聚效应明显、研发环境优越，这些基础条件有利于科技创新驱动作用的发挥。

表7 科技创新对地区产业结构升级影响的空间计量结果（东部地区）

表8 科技创新对地区产业结构升级影响的空间计量结果（中西部地区）

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五、结论与启示

在我国创新驱动发展战略深入实施的背景下，各地区逐步加大的科技创新投入与地区产业结构优化升级速度不相匹配。本文基于科技创新活动异质性分类视角，系统考察了科学研究与技术开发投入对地区产业结构升级的影响，在考虑了要素流动、知识溢出带来的空间溢出效应后，研究发现：科学研究与技术开发对地区产业结构升级存在差异性影响，相比于技术开发，科学研究对地区产业结构优化升级的驱动效应更加显著，但通常具有一定的时滞。科技创新活动具有显著的正向空间溢出效应，相比于科学研究，技术开发的空间溢出效应更加显著。进一步研究发现，相比于科学研究，地方政府政策支持对技术开发与地区产业结构升级的关系发挥了更显著的正向调节作用。相比于中西部地区，科技创新投入对东部地区产业结构优化升级影响更显著。

本文的研究结论具有一定的政策启示和实践意义。第一，各地区的经济活动通常具有一定的空间相关性，地方政府在制定政策时不能孤立地从本地区的经济发展考虑，还需要关注周边地区的发展政策，打破地方保护的市场壁垒，消除地区间要素流动、知识溢出的体制机制障碍，加强区域合作创新，整合区域资源优势，推动区域产业结构优化升级，最终实现我国经济发展质量的显著提高。第二，政府的政策支持及创新资助能够提升区域创新绩效，推动产业结构优化升级，政府应进一步加大科技创新支持力度，加强鼓励与引导，有效推动落实创新驱动发展战略，但也要避免科技创新支持的“短视性”，尤其需要保持足够的“耐心”，对科学研究及部分长周期、高风险的技术开发活动给予持续的政策资金支持，消除要素配置扭曲，并通过搭建协同创新平台，营造协同创新合作环境，激发各类创新主体的主动性、积极性，使得科学研究创造的新知识能够迅速有效“转化”应用，切实提高地区自主创新能力，促进新兴产业发展，优化产业结构，以实现经济高质量发展。