我國科技創新對產業轉型升級的影響分析

王桂月，徐瑤玉，王圓圓，李新運（山東財經大學 管理科學與工程學院，山東 濟南 250014）

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我國科技創新對產業轉型升級的影響分析

王桂月，徐瑤玉，王圓圓，李新運
（山東財經大學 管理科學與工程學院，山東 濟南 250014）

摘要：文章從創新驅動轉型發展戰略的內涵出發，構建了創新驅動產業轉型發展概念模型，并以此為基礎建立了創新驅動產業轉型升級的指標體系，采用SVAR模型對我國科技創新與產業轉型升級之間的動態影響關系進行了實證分析。結果顯示，我國科技創新與產業轉型升級之間存在格蘭杰因果關系，創新投入、創新環境和創新產出對產業轉型升級的影響雖上下波動，但總的來說有正向效應，且從方差分解結果來看，科技創新對產業轉型各目標的發展有較大的貢獻率。綜合表明，科技創新能夠有效地推動產業轉型升級。

關鍵詞：創新驅動；轉型升級；概念模型；指標體系；SVAR模型

［DOI］10.3969/j.issn.1007-5097.2016.03.013

一、引　言

改革開放30多年來，我國取得了舉世矚目的成就，工業化、城市化快速推進，產業結構不斷優化，經濟持續高速增長，國內生產總值增長近14倍，但我國走的是一條速度型、粗放型、外延型的經濟發展道路，這種發展方式在當今的發展形勢下逐漸凸顯出一些問題，如：過度依賴投資和出口拉動的增長方式，使我國經濟面臨嚴重的結構性失衡問題；過度依賴廉價勞動力的要素驅動方式，在當前我國逐步進入高成本時代時已無法維系；過度依賴房地產業支撐的增長方式，導致我國增長結構失衡、投資消費比例失衡等諸多問題；過度消耗資源環境為代價的粗放型增長方式，使我國付出了高昂的經濟和社會成本，我國經濟增長越來越面臨“資源瓶頸”和“環境瓶頸”等等［1］。由此，我們清晰的認識到，在現階段，我國發展存在嚴重問題，從而也意識到進行經濟轉型，推進經濟社會全面、協調、可持續發展的重要性。為此，在當今科技創新已經成為經濟發展第一驅動力的大形勢下，我國提出了建設創新型國家的戰略目標，十八大報告提出了創新驅動發展戰略，目的就是以創新驅動轉型發展。在此發展戰略的引導下，近年我國科技創新不斷取得新的重大成就，創新資源總量穩定增長，創新環境顯著改善，科技服務經濟社會發展的能力不斷增強，科技進步貢獻率穩步提升，2012年達到52.2%，R&D經費投入強度達到1.98%，逐步接近創新型國家水平，高技術產業和知識服務業蓬勃發展，產業結構進一步優化。那么，創新與產業轉型發展之間的關系到底是怎樣的？它們之間有怎樣的互動機制？我們該如何通過科技創新來促進產業轉型升級？這些問題迫切需要學術界進行深入系統的研究。

近年來，關于創新驅動轉型發展方面的研究已成為一個新的熱點，其中關于創新驅動發展內涵的研究主要有：龔軼（2013）在產業集群創新相關理論研究的基礎上，重點梳理了產業集群創新的主要動力機制，并就產業集群創新動力機制的進一步發展做了展望分析［2］；尹德志（2013）在構建了創新驅動發展評價模型的基礎上，分析了創新驅動發展的必要性和具體措施，并為我國的創新發展提供思路［3］；孫曉華（2010）從需求、知識和協同演化三個視角出發，對國外有關技術創新與產業演化研究的最新進展進行了梳理分析，依此提出了現階段我國在創新驅動發展中存在的問題［4］；姚平（2012）在分析了技術創新和制度創新在資源型城市產業轉型中的作用機理的基礎上，建立了技術、制度與產業的三維特征模型，提出了資源型城市產業轉型的實現路徑［5］。關于創新與產業轉型升級之間關系的研究主要有：何郁冰，（2013）通過構建產業進化模型，對我國產業結構發展進程進行了情景模擬，結果發現技術創新導致的勞動生產力的提高以及企業物質資本成本的節約共同作用推動了中國產業結構進化［6］；邵潔笙（2006）認為科技創新通過“科技供給”、“市場需求拉動”以及企業組織重構促進產業轉型，產業轉型通過創造需求拉動科技創新，并以我國為例，指出產業轉型的關鍵在于科技創新，兩者的互動有助于推進產業結構高效化和高度化，形成“循環累積效應［7］；張麗華（2010）通過計算高技術產業及五個傳統制造業在我國30個省、自治區、直轄市的創新及產業區位商，揭示了產業創新活動及生產活動的空間分布特征，同時對創新活動區位商與生產活動區位商進行相關性分析［8］；于喜展（2009）構建了基于生命周期的資源型產業轉型與科技創新的互動模型，認為在資源產業轉型過程中，科技創新為產業轉型提供動力，反之，產業轉型又會對科技創新產生拉動效應［9］。綜上所述，學術界對創新驅動發展進行了大量卓有成效的研究，這為本文研究提供了較好的參考基礎，但目前來看，對科技創新與產業轉型之間的關系的定量研究較少，且分析方法簡單，不利于分析系統內的復雜關系。另外，已有的相關研究大多是關于單個創新要素對轉型發展的影響分析，從投入-產出視角，把創新作為驅動要素、把產業轉型升級作為發展結果的系統研究仍然較少，在這方面仍需要進一步深化和擴展。

本文以區域創新、產業升級、區域經濟等理論為指導，從系統論角度分析創新驅動-轉型發展系統的層次結構、要素構成、因果關系、反饋機制等，建立區域創新驅動轉型發展系統的概念模型，并根據我國經濟社會發展的基礎條件和遠景目標，建立創新驅動轉型發展指標體系，采用SVAR模型、脈沖響應函數、方差分解分析科技創新對產業轉型升級的動態影響關系。

二、創新驅動轉型發展指標體系構建及指數評估

（一）概念模型的建立

相關研究表明，科技創新與產業轉型相互影響和制約，科技創新是產業轉型的驅動力量，為產業轉型提供科技供給，反過來，產業轉型對科技創新提出潛在需求，拉動創新發展。同時，創新活動能夠順利高效的進行離不開外部環境的良好支撐，創新驅動轉型發展戰略的實施需要政產學研的有效結合，同時還要堅持以市場為導向，以企業為主體［10-11］。具體來說，高校與科研機構各自聚集大量科技資源，高校在知識創新方面領先，是科技人才的培訓地，能夠為創新活動提供知識理論基礎與人才，科研機構在應用研究方面有專長，是創新活動的主要實施者之一，因此創新離不開教育與科技的支持［12］。另外，社會需求是創新的拉動者，創新活動必須以市場為導向，滿足社會需求。同時，一切活動的有效實施又離不開政府的引導與管理，良好的體制、機制條件和綜合環境是創新活動的保障［13］。

根據上述分析，本文構建的創新驅動產業轉型發展的過程模型如圖1所示，它將創新驅動產業發展的過程與創新要素相結合，揭示了創新驅動產業發展的簡單過程，為分析創新驅動指標體系提供理論支撐。

圖1　創新驅動產業轉型發展概念模型

（二）指標體系的建立

根據建立的創新驅動產業轉型發展概念模型，并借鑒國內外進行創新評價與產業轉型體系建設的相關經驗，本文構建了如表1所示的創新驅動產業轉型發展指標體系。該指標體系共分兩個維度，七個一級指標。其中創新驅動強度包括科技投入、科技產出、科技環境三個一級指標，產業轉型發展包括產業結構高級化、合理化和產業發展兩型化、轉方式四個一級指標，整個指標體系由28個具體指標組成。

表1　創新驅動轉型發展指標體系

（三）數據來源及處理

以創新驅動產業轉型升級概念模型為理論框架，以建立的創新驅動轉型發展指標體系為基礎，利用我國1987-2013年統計數據，對相關發展指數進行定量測算，指標數據處理如下［16］：

（1）利用單指標評價模型消除各指標度量單位的影響，將正向指標和逆向指標的評價值轉化成可以直接匯總的同向度量值。計算公式如下：

式中xtj為第t年第 j個評價指標的統計值，x1j為第1年第 j個評價指標的統計值，ytj為第t年第 j個指標的單項評價得分。

（2）七個一級指標的測算采用具體指標的加權求和模型：

式中wj為單項指標ytj的權重（本文按等權處理），zt為第t年相應指數的加權求和值。

經過上述處理，得到七個一級指標數據見表2所列。

表2　指標體系相關數據

三、創新驅動與轉型升級關系定量分析

（一）序列平穩性檢驗

為避免出現“偽回歸”現象并保證模型的有效性，本文采用ADF檢驗法對原始時間序列進行平穩性檢驗。由于各時間序列具有明顯的增長趨勢，本文選用含有常數項和時間趨勢項的ADF檢驗，并由SIC準則確定滯后階數。檢驗結果見表3所列。

表3　ADF平穩性檢驗結果

檢驗結果顯示：除變量LNCYZFS，其他6個變量在5%顯著性水平下ADF統計量大于臨界值，接受存在單位根的原假設，即存在單位根。進而將序列分別作一階及二階差分，然后再對其進行ADF檢驗，結果表明其一階差分仍存在單位根，但其二階差分序列在5%的顯著水平下均拒絕存在單位根的原假設，為平穩序列，因此可以確定各變量是二階單整I（2）序列。

（二）Johansen協整性檢驗

為了描述創新與產業轉型發展之間是否存在長期穩定的均衡關系，本文采用Johansen法對所選七個變量進行協整檢驗，檢驗結果見表4所列。

表4　Johansen協整檢驗結果

檢驗結果顯示，在5%的顯著性水平下，LNCX?TR、LNCXCC、LNCXHJ、LNCYGJH、LNCYHLH、LN?CYLXH、LNCYZFS之間存在4個協整關系，表明創新變量與各產業轉型發展指標變量間存在長期穩定的均衡關系。

（三）向量誤差修正模型

本文首先闡述了泛在學習的內涵和特點，然后分析了現有的高職教學資源建設存在著不足。在此基礎上，提出了泛在學習環境下高職教學資源構建的幾點要求，但具體的構建模式和標準還有待進一步研究。

上文檢驗了創新與產業轉型發展之間的協整關系，為了進一步考察創新與產業轉型發展之間的短期動態關系，現建立VEC模型如下［17］：

由各變量的系數可看出，創新投入與產出對產業結構高級化有正向的促進作用，短期內創新投入每增加1%，產業結構高級化水平提高0.021 732%。而創新環境的系數為-0.344 168，說明創新環境的改善在短期內不會對產業結構高級化發展起促進作用。

創新投入、產出和環境的系數分別為-0.036 243、-0.011 052和-0.139 042，說明科技創新強度的增加在短期內對產業結構合理化發展有負向影響，通過科技創新在短期內促使產業結構趨向合理的措施是無效的。

創新投入和創新產出的系數表明，創新投入與產出每增加1%，現期產業兩型化發展水平分別提高0.114 129%和0.108 963%，即增加創新投入，提高創新產出水平在短期內能夠促進產業的兩型化發展。而創新環境的發展對當期兩型化發展有反向影響。

創新投入和創新產出的系數均為正，說明短期內加大創新投入與產出可以很好地促進產業的轉方式發展，尤其是創新產出的促進效果更明顯。創新環境的系數為-2.808 272，表明創新環境的構建對當期產業的轉方式發展產生負向影響。

（四）SVAR模型估計

平穩性檢驗結果表明指標變量的原時間序列為I（2）序列，若直接建立VAR模型，則模型不穩定且脈沖響應函數失去應用價值。為此，本文利用各變量的二階差分序列來建立VAR模型，并綜合考慮LR統計量、PEF最終預測誤差、AIC信息準則、SC信息準則及HQ信息準則值（各準則的判斷結果見表5所列），確定滯后階數為2。

表5　滯后階數判斷結果

在估計出VAR（2）模型之后，通過對其施加約束條件進一步識別結構VAR（2）即SVAR（2）模型。經過Eviews的多次模擬分析，本文主要構建了AB型SVAR模型，即假設A和B都是（7×7）維的可逆矩陣，且設約束矩陣A為對角線為1的下三角矩陣，矩陣B為對角矩陣，利用Eviews6.0對矩陣A、B的參數進行估計，結果為：

為確保脈沖響應的收斂性，對建立的SVAR模型進行穩定性檢驗，結果如圖2所示。模型所有AR根的模均小于1，且都位于單位圓內，這說明所構建的SVAR模型是穩定的，可以進一步做脈沖響應函數和方差分解。

圖2　VAR平穩性檢驗結果

（五）格蘭杰因果檢驗

為檢驗各變量之間是否存在格蘭杰因果關系，本文對七個變量進行了滯后2期的Granger因果檢驗，結果見表6所列。

表6　Granger因果檢驗結果

表6表明，在10%顯著水平下，創新投入是產業轉型升級各變量的格蘭杰原因，且與產業結構高級化之間存在雙向的格蘭杰因果關系。創新產出、創新環境均是產業結構合理化和產業發展兩型化的格蘭杰原因，卻不是產業結構高級化的格蘭杰原因，這可能與我國科技創新的成果轉化率偏低且沒有很好的向市場化方向轉化有關。另外，創新環境還是產業發展轉方式的格蘭杰原因，其之間是雙向因果關系，說明創新環境的改善有利于創新活動的進行，進而加強創新對產業轉方式發展的驅動作用，反過來，產業的轉方式發展能夠凸顯創新的重要性，從而更注重創新環境的建設，以此來增加創新強度［18］。

四、脈沖響應分析與方差分解

（一）脈沖響應分析

由于VAR模型是一種非理論性的模型，且VAR模型參數的OLS估計量只具有一致性，很難對單個參數估計值作經濟解釋，因此在應用VAR模型時，一般不分析一個變量的變化對另一個變量的影響如何，而是分析當一個誤差項發生變化，或者說模型受到某種沖擊時對系統的動態影響，即脈沖響應函數［14-15］。

本文在SVAR模型的基礎上采用廣義脈沖響應函數分析了創新沖擊對產業轉型發展的影響，結果如圖3-6所示（圖中橫軸表示沖擊作用的滯后期間數，縱軸表示各轉型指標變量對沖擊的反映程度，實線表示脈沖響應函數，虛線表示正負兩倍標準差偏離帶）。

從圖3（a）中可以看出，在本期給創新投入一個正沖擊，該沖擊在當期對產業結構高級化發展產生正向影響，經過前6期的小幅上下波動，從第7期開始逐漸趨于0，整體影響較小。從圖3（b）中可以看出當在本期給創新產出一個正向沖擊后，對產業結構高級化發展的影響在第1期為正向的，隨后不斷上下波動，第6期開始逐漸趨于穩定。從圖3（c）中可以看出若在本期給創新環境一個正向沖擊，該沖擊在當期對產業結構高級化發展有負向影響，影響逐漸減弱，第3期達到最高點，且第2期到第6期之間雖有波動，但基本為正向影響，第8期后逐漸趨于0。圖3的脈沖響應函數結果表明，創新投入與產出在第1期對產業結構向高級化發展有正效應，而創新環境的改善對其當期發展有減弱的負影響，這可能與創新環境包含科技平臺建設等舊產業生產有關。

圖3　創新投入、產出、環境沖擊對產業結構高級化的響應函數

圖4（a）反映出在本期給創新投入一個正沖擊，該沖擊對產業結構合理化發展產生負效應，第2期達到最低點，隨后迅速減弱，在第3期達到最高點，經過幾期波動后從第8期開始影響逐漸為0。圖4（b）可看出，創新產出的沖擊在前4期對產業結構合理化發展的影響為正向的，但影響程度較弱。圖4（c）表明，來自創新環境的正沖擊在前2期對產業結構合理化發展有負向影響，且第2期達到最大，隨后減弱并上下波動。

圖4　創新投入、產出、環境沖擊對產業結構合理化的響應函數

從圖5（a）可以看出，創新投入的正沖擊在第1期對產業兩型化發展有最大的負影響，然后開始逐漸減弱，到第3期達到最高點，第8期開始逐漸趨于0。從圖5（b）中可以看出，當期給創新產出一個正沖擊，該沖擊對產業兩型化發展的影響在前7期內上下波動，分別在第2期、第3期達到最高點與最低點，從第8期開始逐漸趨于0?？傮w來看，正影響較大。從圖5 （c）中可以看出，創新環境沖擊對產業兩型化發展的影響在第2期與第6期之間都是負的，隨后有小幅上下波動。

圖5　創新投入、產出、環境沖擊對產業發展兩型化的響應函數

圖6（a）表明，在本期給創新投入一個正沖擊后，產業的轉方式發展進程在前5期內上下波動之后從第6期開始逐漸向0趨近。從圖6（b）中可以看出，創新產出的正沖擊對產業轉方式發展的影響在第1期為負，且在第2期達到最大正影響。從圖6（c）可以看出，創新環境的正向沖擊在對產業轉方式發展的影響上下波動。

圖6　創新投入、產出、環境沖擊對產業發展轉方式的響應函數

（二）方差分解

脈沖響應函數分析了產業轉型升級對創新發展沖擊變化的響應，本部分將利用方差分解的基本思想分析各創新變量對產業轉型升級變動的貢獻程度。

圖7給出了各產業變量標準誤差的方差分解情況，橫軸表示滯后期間數，縱軸表示各創新變量對產業指標變動的貢獻率。

圖7　產業轉型升級各指標變量的方差分解結果

圖7（a）反映了產業結構高級化發展1-10期的標準誤差分解情況。不考慮其自身的貢獻率，前5期內創新產出對產業結構高級化發展的貢獻率最大，且在第2期達到最高點18.4%，其次是創新環境的貢獻率，其呈上升趨勢，且從第6期開始超過創新產出的貢獻程度，并逐漸穩定在19.3%的貢獻率水平上。因此，促進科技成果轉化，加大創新產出，優化創新環境是推進產業結構向高級化發展的有效途徑。從圖7（b）可以看出，產業結構合理化自身的貢獻率在前2期下降迅速，由第1期的53.2%下降到第2期27.9%。創新環境的貢獻率迅速增加，第2期達到最大32.4%，隨后逐漸穩定在27%左右。產業結構高級化的貢獻趨勢與創新環境的類似，且最終穩定在22%水平。另外比較明顯的是創新投入的貢獻率，經過前3期的快速增加，并從第6期開始逐漸穩定在21.6%的貢獻水平上。而創新產出的貢獻率平均在4%左右。由此可看出，良好的創新環境對促進產業結構合理化具有重要作用，而加大創新投入是改善產業結構的有效途徑。由圖7（c）可看出，創新投入對產業兩型化發展的貢獻率最大，平均為38%左右，其次為產業結構合理化調整，達22%左右。創新產出與創新環境的貢獻率逐漸增加，在第6期分別達到20%、15%左右。創新投入、產出和環境的優化對產業兩型化發展的貢獻率之和高于70%，說明創新活動是產業兩型發展的主要驅動力，尤其是創新投入強度的加大［20］。圖7 （d）表明，創新產出的貢獻率在第2期達到35.9%，第5期開始成為促進產業發展轉方式的主要的貢獻因素，且最終穩定在28%左右。創新投入與創新環境的貢獻率在前期較小，但增長速度快，在第5期分別達到22.3%、18.7%。由此可看出，創新驅動是產業發展轉方式的重要推動力，因此，要加快實現產業轉型升級，增加創新投入產出力度、推動科技成果產業化，加快技術進步和創新步伐，進而推進新型工業化進程和大力發展新興產業是有效途徑［21］。

五、結束語

通過上述實證分析，我們得出以下幾點結論：

（1）協整檢驗表明創新和產業結構優化存在著長期協整關系，這說明通過科技創新來推動產業轉型發展的策略是有效的。

（2）描述創新與產業轉型升級各變量短期波動關系的VEC模型表明，在短期內，創新投入、產出對產業結構高級化、產業發展兩型化和轉方式有正向影響，增加創新投入，加大創新產出效果能夠促進產業的轉型升級。從彈性系數來看，創新對兩型化發展的影響較大，且創新產出對轉方式發展的彈性系數最大為1.300 427，這表明，加快成果轉化，增加創新產出可以在短期內對產業轉方式發展產生較大的促進作用。

（3）格蘭杰因果檢驗表明，創新投入是產業高級化、合理化、兩型化和轉方式的格蘭杰原因，表明增加創新投入可以促進產業轉型升級。但創新產出、創新環境與產業轉型升級各變量之間的格蘭杰因果關系不明顯，其原因可能是我國科技成果轉化率還較低，創新的成果沒有很好地向市場方向轉化［22］。

（4）從脈沖響應函數和方差分解結果來看，產業轉型發展對科技創新的響應雖然歷經一個微調的階段，但是其正向響應趨向于長期穩定，且科技創新對產業轉型升級各方面發展的貢獻程度明顯，貢獻率較大。綜合結果表明，創新要素的優化能夠促進產業結構的優化調整，以科技創新驅動產業轉型升級的戰略是有效的，但在政策措施上應采取長期而非短期的政策，以保證科技創新的長期正向拉動影響作用［23］。

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［責任編輯：程靖］

中圖分類號：F124.3；F260

文獻標志碼：A

文章編號：1007-5097（2016）03-0083-08

收稿日期：2015-05-18

基金項目：教育部人文社會科學研究項目（14YJC790114）；山東省軟科學計劃重大項目（2014RZB01027）；山東省軟科學計劃一般項目（2014RKB01879）；山東省軟科學研究計劃項目（2015RZB01011）

作者簡介：王桂月（1979-），女，山東濟南人，副教授，管理學博士，研究方向：科技管理；徐瑤玉（1989-），女，山東日照人，碩士研究生，研究方向：宏觀經濟研究；王圓圓（1991-），女，山東聊城人，碩士研究生，研究方向：宏觀經濟研究；李新運（1960-），男，山東菏澤人，教授，博士生導師，管理學博士，研究方向：管理科學方法。

An Analysis on the Impact of Technological Innovation on Industrial Transformation and Upgrading in China

WANG Gui-yue，XU Yao-yu，WANG Yuan-yuan，LI Xin-yun
（School of Management Science and Engineering，Shandong University of Finance and Economics，Jinan 250014，China）

Abstract：This paper，starting from the connotation of innovation driven transformation development strategy，constructs the innovation driven industrial transformation development concept model，and sets up the index system of innovation driven industrial transformation and upgrading based on the model，and makes an empirical analysis on the dynamic influential relationship between China’s scientific and technological innovation and industrial transformation and upgrading by using SVAR model.The results show that there is a Granger causal relationship between technological innovation and industrial transformation and upgrading in China.The impacts of innovation input，innovation environment and innovation output on industrial transformation and upgrading fluctuate，but in general the impacts are positive.Moreover，scientific and technological innovation has a greater contribution to the development of each target of industrial transformation from the results of variance decomposi?tion.Therefore，scientific and technological innovation can effectively promote industrial transformation and upgrading.

Keywords：innovation driven；transformation and upgrading；conceptual model；index system；SVAR model