基于分位數回歸的戰略性新興產業影響因素分析
——以河北省為例

李俊強

(1.中國人民大學,北京　100872;2.河北金融學院,河北　保定　071051)

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基于分位數回歸的戰略性新興產業影響因素分析
——以河北省為例

李俊強1,2

(1.中國人民大學,北京100872;2.河北金融學院,河北保定071051)

摘要：本文以河北省為例分析戰略性新興產業不同發展水平各因素影響變化規律。本研究表明，戰略性新興產業不同發展水平各影響因素具有不同變化規律；各子戰略性新興產業不同發展水平受各影響因素變化規律不盡相同(技術創新和金融發展呈上升曲線，而人才隊伍和集群發展則呈現類U型)；各因素對各子戰略性新興產業發展水平影響也具有顯著差異。結合上述研究結果，從科技創新、金融服務、人才支撐及集群發展等方面設計出戰略性新興產業的具體發展路徑。

關鍵詞：戰略性新興產業；分位數回歸；因素分析；發展路徑

戰略性新興產業的發展事關經濟發展方式轉型、產業結構升級、經濟“新常態”下發展引擎，而科學認識和梳理影響戰略性新興產業各階段發展的影響因素及各因素對戰略性新興產業發展影響的變化規律和特征，具有十分重要的理論和實踐意義。作為一個較新概念，戰略性新興產業現在沒有交權威的數據統計口徑和數據來源，各地之間數據統計口徑差異較大，故以某區域為研究對象。本文以河北省為例，分析戰略性新興產業各發展階段影響因素變化規律和變化特點等內容。

1文獻綜述

戰略性新興產業既涵蓋了具有全局性和根本性影響的產業；也是技術創新和模式創新的新興產業。所以既與主導產業和新興產業有相關性，但是也不僅僅是主導產業或新興產業的重復，而是能夠發展為主導產業的新興產業。國外對戰略性新興產業的理論和實證研究較少，主要是一些華人學者的研究成果。但是對主導產業和新興產業的研究相對成熟。

在國外，主導產業或新興產業發展與影響因素的研究，已有大量理論研究和實證研究成果。美國經濟學家羅斯托(1960)最早提出主導產業概念，并指出主導產業對經濟發展的重大意義。此后，同時代的美國學者艾爾伯特.赫希曼和日本學者筱原三代平豐富了主導產業理論，特別是完善了主導產業選擇基準。美國哈佛商學院教授的邁克爾·波特[2]提出產業競爭四因素鉆石模型，為所有產業發展因素分析提供了一種范式。Feldman[3]在文章中通過對現代光學產業這一新興產業的實證分析，進而對新興產業的區域效應進行了研究，闡述了新興產業的區域特征對推動經濟增長的重要作用。

在國內，郭國鋒、溫軍偉、孫保營[5]運用中部六省的面板數據，從科技投入、科技產出和人力資本等方面分析了技術創新的影響因素。孫麗文、呂靜韋、段妍[6]從創新人才、資金渠道、創新環境和創新來源四方面，運用31地區的面板數據分析各因素影響高技術產業的程度，認為技術能力和區域環境是阻礙高新技術發展的主要原因。陳衍泰、史世偉[4]分析了德國風機制造業的發展演化，認為其影響因素主要是創新投入、法律體系、政策及產業生態環境。

關于戰略性新興產業的發展路徑研究，自從2008年以來，大部分都屬于定性理論研究。

Hefeman[7]認為新興產業注重從好創意到產品的轉化過程；Klepper[8]認為新興產業關鍵在于組織再造和傳承，可以在現有產業內孵化完成蛻變。劉志陽、程海獅[9]從集群發展模式，分析了戰略性新興產業的創業擴散的路徑。

紀玉山、于晶[10]分析了吉林省的戰略性新興產業的現狀和問題，從引導規劃、融資渠道、科技研發、人才培養和政策支持五方面介紹了具體發展路徑。李趕順[11]從自主創新、金融發展、產業調整、市場培育四方面分析了河北省戰略性新興產業的優化發展路徑。鄧安龍[12]分析了戰略性新興產業科技創新的體系的作用機理，并指出具體的科技創新建設路徑。

本文擬從不同發展水平和各子行業分別分析其影響因素。另外，為了彌補OLS回歸只反映均值和嚴格分布假設的缺陷，本文采用分位數回歸。同時，采用bootstrap方法進行估計，這樣既可以克服事前認為假定分布帶來的模型設定偏差，也可以克服小樣本和樣本不足問題。

2變量選擇、研究方法和數據說明

2.1變量選擇

上述研究表明，持續的或突破性的技術創新，完善的融資體系，創新型的人才隊伍和集群式發展方式是戰略性新興產業的關鍵因素。因此，下面將以技術創新、金融體系、人才隊伍和集群發展為河北省戰略性新興產業發展四因素，進行系統分析。

因為專利授權數量是技術創新的具體體現，而且此數據易得、統計口徑一致，故用專利技術授權量(I)表示技術創新。

由于中國是以間接融資的信貸融資為主，所以用金融發展(F)來表示金融體系的發展水平，在此以存貸款和GDP表示金融發展水平。

人才隊伍(H)主要是指高端、創新型人才，因此用每萬人在校研究生的數量來表示人才隊伍素質，即總在校生數量除以總人口(以萬人為單位)。

集群發展(C)比較難以直接量化，在此以保定市高新技術開發區的總產值來替代。因為河北省高新技術開發區中保定市高新技術開發區規模大、時間長、數據全，所以以保定市高新技術開發區的產值來代表整個河北省高新技術集群發展的水平。

由于戰略性新興產業是2008年才確定下來，所以缺乏統一的數據信息。大多數實證研究[13-14]是用戰略性新興產業相關的上市公司或使用中小板上市公司的數據來替代戰略性新興產業的數據。戰略性新興產業大多處于培育和發展階段，直接用上司公司的數據可能難以代表戰略性新興產業的發展情況。所以本文使用高新技術產業來替代戰略性新興產業，用高新技術產業總產值來表示戰略性新興產業(SE)的發展狀況。

根據國家統計局分類標準，可用醫藥制造和醫療設備制造即儀器制造業來代表生物產業，可用航空航天器制造業代替高端制造業，可用電子及通信制造業和電子計算機及辦公設備制造業代表新一代信息技術。這樣，下面主要通過分析戰略新興產業中的新一代信息技術產業(XX)、生物產業(SW)和高端裝備制造業(GZ)來代表整個戰略性新興產業的發展情況。

2.2研究方法簡介

一般情況下，建模分析最常用是簡單回歸模型(OLS)，即分析對于因變量均值影響與變化情況。雖然簡單回歸模型有著廣泛的應用，但是該模型僅考慮均值，沒有考慮其他位置分布(中位數、分位數)的特征，這樣不能反映全面信息。分位數回歸相對于簡單回歸模型的優點：第一，可以全面解釋變量條件分布，因為不同分位數的回歸系數估計量常常不一致，這樣可以解釋變量對不同水平的自變量影響不同；第二，分位數回歸估計方法對異方差具有兼容性，故對于非正態分布而言，分位數回歸系數估計更加穩健。因為本文要研究在戰略性新興產業的不同發展水平，科技創新、金融發展、人才支撐和產業集群四因素所產生影響，故采用分位數回歸模型研究上述問題。

自從Koenker和Basset引入了分位數回歸方法(Quantile Regression，QR) 以來，該方法得到不斷的發展和完善，并廣泛應用[15]。QR方法就是將回歸方法與條件分位數進行了結合。應用分位數回歸方法，對整體河北省戰略性新興產業和分行業發展因素進行影響分析。分別以10%、25%、50%、75%和95%五個點為分位點，進行各個影響因素的實證分析；同時，對河北省戰略性新興產業的新一代信息技術產業、生物技術產業和高端裝備制造業應用分位數回歸，在上述五個分位點，分析不同因素的影響水平和方式。

2.3數據說明

本文所使用的數據來源(由于2012年和2013年相關數據不全，故只選取到2011年)于2001—2011年《河北省經濟年鑒》、《中國科技統計年鑒》和《中國高技術產業統計年鑒》，并進行相關整理而來。另外保定市高新技術開發區的相關數據來自于其官方網站，經整理而來。

3實證分析

3.1描述性統計

從表1可以看出，河北省戰略性新興產業的總體發展情況不錯，發展速度迅速，年均產值46.1268億元，最大值高達973.2529億元。新一代信息技術產業、生物產業和高端裝備制造業的年均產值分別為114.5138億元、341.6946億元和6.907927億元，也呈現出良好發展態勢。在三個戰略性新興產業中，規模最大的是生物產業，發展最迅速的是新一代信息技術產業；高端裝備制造業雖然產值和增速不及另外兩項戰略性新興產業，但是整體發展還是比較有潛力的。因為在此高端裝備的統計口徑是航空航天產業，所以比河北省所有的高端裝備的規模要小很多。

表1　各變量描述性統計

續表1

3.2實證結果

本文分位數實證分析估值采用bootstrap方法迭代400次，對河北省戰略性新興產業進行實證分析。該實證分析主要分三部分：一是對整體河北省戰略性新興產業發展水平影響因素分析；二是對河北省的新一代信息技術產業、生物產業和高端裝備制造業分行業發展水平影響因素分析；三是對各影響因素對不同戰略性新興產業發展水平影響特點和影響規律分析。

(1)河北省戰略性新興產業整體發展水平影響因素實證結果。

從表2上面五個分位點回歸的系數及其標準差可以看出：

①金融發展。河北省戰略性新興產業發展水平較低時，金融發展對其的支持作用不顯著。但是隨著產業的發展，金融發展對河北省戰略性新興產業的支持作用顯著增加。金融發展對河北省戰略性新興產業支持作用的貢獻值很大，在95%分位點高達1151，居所涉影響因素之首。

②技術創新。技術創新對河北省戰略性新興產業的發展水平都產生影響。在戰略性新興產業發展水平較低和規模較小時，技術創新對各個產業的發展都是至關重要的。在河北省戰略性新興產業的發展過程中，技術創新的影響越來越大，但是不在產業發展的后期，技術創新的影響的顯著度由1%下降到5%。

③人才隊伍。人才隊伍對河北省戰略性新興產業的支持作用由較低發展水平的不顯著，到后來的非常顯著，同時對戰略性新興產業的影響程度也越來越大。隨著戰略性新興產業的發展，人才隊伍對各個產業影響程度越高，差異性越小，即對各產業的影響都非常重要。

④集群發展。集群發展模式對河北省戰略性新興產業發展的影響是積極而且顯著。同時，集群發展在戰略性新興產業的不同發展水平影響程度不同，而隨著戰略性新興產業發展，集群發展對不同產業的影響差異越來越大，標準差由0.052到0.1608。

表2　河北省戰略性產業整體發展水平因素分位數回歸結果

注：*、**、***分別表示在10%、5%和1%水平下回歸系數顯著；下面各表的含義同，不再贅述。

(2)河北省分產業戰略性新興產業發展水平的影響因素實證分析結果

①從表3可以看出，金融發展因素對河北省較低發展水平新一代信息技術產業影響不顯著，而在95%分位點產生重大顯著影響。而隨著分位點的增加，金融發展影響的差異越來越小。技術創新對河北省新一代信息技術產業影響顯著，其影響差異呈U字型。人才隊伍對河北省信息技術產業的10%和25%分位點影響不顯著，而從50%分位點開始影響顯著且越來越大。同時，人才隊伍對新一代信息技術影響的差異性則越來越小。人才隊伍對產業的發展越來越重要。集群發展對河北省新一代信息技術產業影響顯著，影響差異性呈逐步變小趨勢。

表3　河北省新一代信息技術產業發展水平各因素回歸結果

②從表4可以看出，金融發展對河北省生物產業產生越來越顯著重要的趨勢。而金融發展的影響差異性則呈現類U字型。技術創新對河北省生物產業影響顯著而影響差異越來越大。人才隊伍的影響由不顯著到顯著，且影響力也越來越大。同時，隨著分位點的增大，人才隊伍影響差異性則越來越小。集群發展對河北省生物產業影響顯著，而影響水平處于變化之中。

表4　河北省生物產業發展水平各因素回歸結果

③從表5可以看出，隨著分位數增加，金融發展對河北省高端裝備制造業影響逐漸增大，而影響差異性則越來越小。技術創新對河北省高端裝備制造業影響顯著，呈現出U字型；而影響差異性則呈現是倒U字型。人才隊伍對河北省高端裝備制造業影響基本顯著也呈現類U字型，而影響差異性則呈現逐漸變小趨勢。集群發展對河北省高端裝備制造業影響顯著，呈現倒U字型；同時，影響差異性越來越小。

表5　河北省高端裝備制造業發展水平各因素回歸結果

④各因素對不同戰略新興產業發展水平影響的實證分析結果。

第一，從圖1可以看出，金融發展對各戰略性新興產業發展都起到一定促進作用，而且隨著分位點增加和發展水平提高，金融發展因素影響越來越大。同時，不同戰略性新興產業其受到影響也是不盡相同。

圖1　金融發展對各戰略性新興產業影響

第二，從圖2可知，技術創新對各戰略性新興產業發展具有較顯著影響。隨著分位數增加，技術創新對各產業影響不盡相同。技術創新對生物產業影響最大，而且整體趨向上升態勢。技術創新對新一代信息技術產業影響顯著，但影響水平出現較大變化，在75%分位點影響水平最低。技術創新對高端裝備制造業影響顯著，而且呈現U字型，50%分位點影響水平最低。

圖2　技術創新對各戰略性新興產業影響

第三，從圖3可知，人才隊伍對河北省各戰略性新興產業產生重大影響。對于生物而言，人才隊伍對其影響最大；同時，50%分位點人才隊伍影響水平最低，隨后影響快速增加。對新一代信息技術產業而言，人才隊伍在從10%到75%分位點影響逐漸增加，在75%分位點影響最大，到95%分位點則出現影響下降趨勢。對于高端裝備制造業而言，不同分位點人才隊伍整體影響較小，兩端分位點影響較高。

圖3　人才隊伍對各戰略性新興產業的影響

第四，從圖4可知，集群發展對各戰略性新興產業影響顯著，但影響水平相對較低。在不同分位點，集群發展對戰略性新興產業影響水平變化較小。對生物產業影響最大，對高端裝備制造業影響最小，對新一代信息技術產業影響居中。

圖4　集群發展對各戰略性新興產業的影響

4研究結論及政策建議

4.1研究結論

從上面的實證分析部分不難看出，金融發展和人才隊伍對戰略性新興產業的影響較大，而技術創新并沒有產生核心和關鍵影響作用。這反映出技術創新對戰略性新興產業的支持作用沒有產生核心和關鍵的影響。在發展水平較低時，金融發展對各戰略性新興產業的不顯著，即現有的融資體系難以對戰略性新興產業發展提供足夠支撐，必須創新融資體系和融資方式。集群發展對各戰略性新興產業都有顯著影響，但是影響水平不高。各因素對各戰略性新興產業的影響水平不一，對生物產業的影響水平最高，而對高端裝備制造業的影響水平最低。

4.2政策建議

(1)完善科技創新體系，優化技術創新路徑。首先，發揮企業科技創新的主體地位，激勵企業加大科技研發和技術創新投入。其次，破除體制壁壘，構建高效產、學、研、政聯合研發平臺和信息平臺。最后，強化技術創新激勵機制，加大知識產權保護力度。

(2)創新金融產品、完善金融體系，優化金融創新路徑。首先，建立政府主導、市場運作的產業投資基金。為了支持戰略性新興產業發展，政府需要建立專門的戰略性新興產業引導基金。其次，創新信貸模式，爭取信貸資金支持。通過知識產權抵押、產業鏈融資和企業聯盟等方式，爭取多樣化信貸資金的支持。最后，優化風險投資、資本市場和產權市場對戰略性新興產業資金支持。

(3)建立結構合理的高端人才隊伍，優化人力資源發展路徑。首先，整合國內高端人才隊伍，建立跨領域、跨單位的高端人才隊伍。把全省戰略性新興產業的專家和高端人才組建協同人才平臺。這樣可以凝練方向，集中力量，攻克技術難關。其次，通過“引智”和借用外腦，快速增強研發實力和提供團隊整體水平。最后，建立戰略性新興產業發展專業學科，培養大量后備人才隊伍。

(4)改造和升級高新技術開發區，優化集群發展路徑。首先，區別一般高新技術產業和戰略性新興產業，引導要素資源向戰略性新興產業集聚，形成規模效應。其次，整合原有開發區要素流、信息流和資金流，建立高效服務平臺。最后，完善入駐制度，鼓勵戰略性新興產業企業入駐，為其提供有競爭性的環境。

參考文獻：

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(責任編輯劉傳忠)

Analysis of Influence Factors of Strategic Emerging Industries with the Quantile Regression in Case of Hebei

Li Junqiang1,2

(1.Renmin University of China,Beijing 100872,China;2.Hebei Finance University,Baoding 071051,China)

Abstract：This article sets Hebei province as an example to analyze the change rule of the factors about the development level of strategic emerging industry.It implies that the factors have different change characteristics in different development levels，different development levels of each sub strategic emerging industries affected by the different change characteristics of the influence factors(technological innovation and financial development shows rising curve，and personnel and cluster development appears U type)，the factors of the development levels of the sub strategic emerging industry effect has significant difference.Based on the above results，design the specific path of development of strategic emerging industry from scientific and technological innovation，financial services，personnel support and cluster development etc.

Key words:Strategic emerging industry；Quantile regression；Factor analysis；Development path

中圖分類號:F276.44

文獻標識碼:A

作者簡介：李俊強(1982-)，男，河北肥鄉人，中國人民大學財政金融學院博士生，河北金融學院講師、系行政辦公室主任；研究方向：公司金融與產業經濟。

收稿日期：2015-08-14

基金項目：河北省科技廳軟科學項目(15457615D)，河北金融學院基金項目(JY201515),河北省高校重點學科建設項目資助。