技术创新驱动战略性新兴产业高质量发展的影响机理研究

【摘" 要】论文根据2010-2022年29个省份的面板数据构建基准模型，并通过中介检验分析技术创新对战略性新兴产业高质量发展的影响。研究结果表明：技术创新能显著促进国内战略性新兴产业高质量发展;技术创新能通过促进新兴产业合理化和高级化升级来实现高质量发展。最后，论文提出建议，应增加创新投入，优化战略性新兴产业结构，建立完善的政策体系。

【关键词】技术创新;产业结构升级;战略性新兴产业;高质量发展

【中图分类号】F124.3" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文献标志码】A" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文章编号】1673-1069（2024）07-0055-03

1 引言

战略性新兴产业旨在响应国家发展战略，对未来经济增长起关键作用。自2010年《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》颁布以来，技术创新作为核心动力，对战略性新兴产业高质量发展产生了重大影响[1]。本文通过梳理相关文献，结合中介检验，探讨技术创新的影响机理。边际贡献有两个：第一，在研究视角上，本文将产业结构升级纳入模型，探讨技术创新的影响机理;第二，在机制分析上，从产业结构合理化和高级化两方面深入剖析技术创新影响战略性新兴产业高质量发展的潜在机制。后文中的新兴产业即战略性新兴产业。

2 文献综述与理论分析

2.1 技术创新与战略性新兴产业的高质量发展

全要素生产率能较好衡量战略性新兴产业高质量发展[2]。技术创新通过提高产业竞争力、劳动生产率等方式促进产业高质量发展[3，4]。也有研究表明技术创新对产业全要素生产率遵循“倒U型”的影响路径[5]。目前，中国新兴产业处于发展阶段，假定技术创新对其发展质量的影响处于“倒U型”上升通道中。综上，本文提出假说1：

H1：技术创新能显著促进战略性新兴产业的高质量发展。

2.2 产业结构升级在技术创新与战略性新兴产业高质量发展中的中介效应

研究发现，产业结构的高级化和合理化升级能解决供需不匹配，促进全要素生产率增长以实现高质量发展[6，7]。技术创新能驱动产业结构的合理化和高级化[8]，但研究新兴产业结构转型升级的中介作用的文献较少。一方面，技术创新通过提升劳动生产率促进生产要素灵活流动，使产业结构合理化，进而促进产业高质量发展;另一方面，技术创新对新兴产业上下游产业链提出了更严格的要求，推动产业结构的高级化转型以实现高质量发展。影响路径如图1所示。综上，本文提出假说2和假说3：

H2：技术创新能够通过产业结构合理化促进战略性新兴产业的高质量发展。

H3：技术创新能够通过产业结构高级化促进战略性新兴产业的高质量发展。

3 模型设定与数据说明

3.1 模型设定

3.1.1 基准回归模型

基于理论分析和研究假说，探究技术创新对战略性新兴产业的影响，具体设定如下：

TFP=α0+α1patentrt+α2patent_nrt+α3Xrt+ur+ηt+εrt" " " （1）

其中，r代表城市;t代表年份;TFP为因变量新兴产业全要素生产率;patent为核心自变量技术创新质量;patent_n为核心自变量技术创新数量;X为控制变量;α1～α3为待估计参数;省份固定效应和年份固定效应用ur和ηt表示;εrt为随机扰动项。

3.1.2 中介效应模型

为揭示产业结构升级是否存在中介效应，本文参考温忠麟等[9]的研究，首先对产业结构高级化构建了中介效应模型，具体如下：

TFP=α0+α1patentrt+α2patent_nrt+α3Xrt+ε1" " "（2）

ADV=β0+β1patentrt+β2patent_nrt+β3Xrt+ε2" " （3）

TFP=γ0+γ1ADV+γ2patentrt+γ3patent_nrt+γ4Xrt+ε3 " （4）

其中，被解释变量TFP代表新兴产业全要素增长率;中介变量ADV代表产业结构高级化;α、β、γ为待估参数;ε1～ε3为随机扰动项;其余变量与上文相同。

然后对产业结构合理化构建了中介效应模型，具体如下：

TFP=α0+α1patentrt+α2patent_nrt+α3Xrt+ε1" " " （5）

RIS=θ0+θ1patentrt+θ2patent_nrt+θ3Xrt+ε4 " " （6）

TFP=η0+η1RIS+η2patentrt+η3patent_nrt+η4Xrt+ε5 " "（7）

其中，中介变量RIS为产业结构合理化;α、θ、η为待估参数;ε1、ε4、ε5为随机扰动项;其余变量与上文相同。

3.2 变量说明

3.2.1 被解释变量

本文借鉴鲁晓东等[10]的研究，用LP法测算全要素生产率，再根据《战略性新兴产业分类（2018）》，将各行业代码与各上市公司所属行业代码进行比照，得到新兴企业全要素生产率。本文剔除A股市场中股票代码为ST、*ST、PT以及年龄小于12年的上市公司，筛选出属于新兴产业的774家上市公司。随后，本文进行城市维度的整合，用各城市新兴上市企业全要素生产率的均值来衡量各城市新兴产业的全要素生产率。

3.2.2 解释变量

专利数常用于衡量技术创新产出。考虑到专利分为发明专利与非发明专利，同时由于专利授权的时滞性[11]，为及时反映高新技术企业当年的技术创新水平，本文用发明专利申请数来衡量战略性新兴产业技术创新的数量（P_n）;发明专利有效数是已经授权且在有效期内的发明专利数量，因此，本文用当年发明专利有效数与前一年的差额衡量战略性新兴产业技术创新的质量（P）。

3.2.3 中介变量

①产业结构合理化指数（RIS）。根据古典经济学理论，当各产业的平均劳动生产率等于社会平均劳动生产率时，产业结构最为稳定。干春晖等为衡量产业结构的合理化，引入泰尔指数，为不同产业赋予相应权重。由于在计算中会出现负值，抵消了不同产业间的偏差，因此本文对干春晖指数取绝对值，构建方式如下：

RIS=ln"（8）

②产业结构高级化指数（ADV）。根据“配第-克拉克定理”，产业结构由第一产业逐步向第二产业及第三产业转移。刘伟等[12]通过计算产业结构层次系数衡量产业高级化，但易造成数量“虚高度化”。因此本文参考左鹏飞等[13]的研究，在产业结构层次系数中加入各产业劳动生产率，进一步衡量产业结构高级化，构建方式如下：

ADV=·" " " " " （9）

其中，r为地区;i为第i产业，i=1、2、3，这里本文仍然使用代码匹配的方式选取第i产业中属于战略性新兴产业的行业;t为时期;Yr，i，t为r地区第i产业中的战略性新兴产业在t时期的产值;Yr，t为r地区3个产业中战略性新兴产业的总产值;Lr，i，t为r地区第i产业在t时期的从业人数;为r地区第i产业产值在总产值中占比;为第i产业的劳动生产率。由于Yr，i，t、Lr，i，t项存在量纲，本文通过中心化方法对其进行无量纲化。

3.2.4 控制变量

①劳动力水平（L）。劳动力的教育水平和技术熟练度越高，就越有助于新技术和创新的扩散，从而推动战略性新兴产业的发展，因此用受教育程度来衡量劳动力水平。②政府支持（G）。政府资金支持为新兴产业提供研发经费，引导企业向关键领域和核心技术进行投入，提高其发展质量。这里用新兴企业研发活动经费中的政府资金占比衡量。③经济发展水平（E）。经济发展水平反映市场需求变化，新兴产业必须不断进行技术创新以适应市场需求，为高质量发展提供支撑。这里用人均GDP衡量。④外商直接投资（FDI）。外商直接投资在引入资金、技术与管理经验的同时，也给予了国内企业压力，迫使其提升技术创新能力，显著提高了新兴产业的发展质量。此外，本文回归时控制了年份效应与地区效应，以消除时间趋势和地区环境差异可能带来的潜在影响。

3.3 数据来源

考虑到新兴产业发展时间，本文选取2010-2022年的数据。鉴于战略性新兴产业与高技术产业共享高技术含量、高水平研发投入等特征[14]，因此本文使用高技术产业数据代替新兴产业的实证数据。根据《中国高技术产业统计年鉴》，本文研究样本涵盖大陆31个省级行政单位，但剔除了数据缺失的西藏与新疆两地，覆盖了12年间29个省市的数据，共348个。数据来源于《中国高技术产业统计年鉴》《中国统计年鉴》、国泰安数据库。

4 结果与分析

4.1 基准回归分析

本文数据已通过单位根检验、Hausman检验与F检验，因此使用固定效应模型，分析结果见表1。技术创新数量与质量的系数均显著为正，表明技术创新显著促进新兴产业高质量发展，假说H1成立。新兴产业通过技术创新优化资源的配置方式，提升了生产效率，为新兴产业高质量发展提供强劲动力。另外，控制变量劳动力水平（L）、政府支持（G）、经济发展水平（E）、外商直接投资（FDI）的系数均为正，表明对新兴产业高质量发展均有正向促进作用。

4.2 中介机制检验

本文参考温忠麟的中介效应三步法讨论技术创新的影响机制，结果见表2。（1）～（3）列为产业结构合理化的中介效应检验结果，列（1）为技术创新质量（P）和数量（P_n）对新兴产业全要素生产率（TFP）的提升效应，列（2）系数显著为正，说明技术创新能推动产业结构合理化升级，列（3）系数显著为正，且系数0.001lt;0.002，0.006lt;0.007，说明技术创新通过促进产业结构合理化升级来提升质量，假说H2成立。同理，（4）～（6）列系数均显著为正，说明技术创新能通过促进产业结构高级化来提升新兴产业质量，假说H3成立。技术创新通过提升战略性新兴产业的附加值和竞争力，推动新兴产业的合理化和高级化转型，为战略性新兴产业的高质量发展奠定了坚实基础。

4.3 稳健性检验

本文进行了3个稳健性检验以检验结果可靠性：一是用RE法重新计算新兴企业全要素生产率（TFP），更换被解释变量;二是替换解释变量，使用新兴产业在研发活动上的资金投入重新衡量技术创新水平;三是增加控制变量，信息化水平作为技术创新的重要组成部分，对新兴产业发展质量有显著影响。检验结果显示各列系数均显著为正，与上述结论一致，通过稳健性检验。

5 结论与启示

本文基于2010-2022年29个省市的面板数据，实证探究技术创新对战略性新兴产业的影响机理，研究结论表明：首先，技术创新能够显著提升新兴产业全要素生产率;其次，技术创新能通过促进产业结构合理化和高级化升级进而促进全要素生产率提升。基于以上结论，本文的政策启示如下：

加大科技创新投入，充分利用财政政策的导向与激励功能，加大对科技创新活动的财政支持力度;优化战略性新兴产业结构，过于注重服务业而忽略工农业的发展反而会抑制经济发展，战略性新兴产业应致力于积极培育新兴驱动力，促进产业向更加合理化的方向转型;建立完善的政策体系，各地应立足于实际，针对性地制定新兴产业发展策略。

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【作者简介】秦琳（2002-），女，重庆人，硕士在读，研究方向：产业经济学-战略性新兴产业。