消費結構升級、政府支持與區域科技創新能力：空間視角下的分析

產 健，許正中

(1.中共中央黨校(國家行政學院) 研究生院；2.中共中央黨校(國家行政學院) 經濟學教研部，北京 100000)

0 引言

從整個社會來看，經濟增長的根本動力來自消費需求，消費是目的，生產是手段，兩者形成“消費—生產—消費”的螺旋上升式循環[1-2]。自2014年政府工作會議強調要發揮消費的基礎性作用以來，針對擴大消費采取了很多舉措。近5年來，消費逐漸成為拉動經濟增長的“主引擎”。國家統計局公布的數據顯示，消費對經濟增長的貢獻率自2015年以來一直保持在50%以上，對促進經濟穩定增長起到了“壓艙石”作用。2019年最終消費支出對經濟增長的貢獻率為57.8%，拉動經濟增長3.5個百分點。從西方發達國家經驗來看，消費市場擴大、消費能力提高、消費結構升級是實現經濟向更高階段邁進的重要推動器，也是實現科技創新能力躍遷的關鍵“反應池”。長期以來，科技創新能力強大國家的一個重要特征是擁有相當發達的消費市場和現代消費文化，兩者對于建設強大的創新體系缺一不可。本文基于消費與科技創新關系，引入政府行為作為觀察變量，探究上述關系間是否存在階段性互補特征，并對政府行為影響創新能力的變化作出合理解釋，從而推演出消費升級、政府行為及創新能力提升三者作用機制。

1 文獻回顧

創新是推動經濟向更高階段發展的根本動力，長期以來受到學者們的廣泛關注。1934年熊彼特在其《經濟發展理論》中第一次強調創新的作用，引發了學界對創新的廣泛關注。影響創新的因素是多方面的，國內外學者從不同角度分別進行了細致分析，大體上分為創新主體和創新環境兩方面。創新主體包括企業和公共研發機構[3]，創新環境主要針對市場開放度、經濟基礎[4]、教育[5]、人力資源[6]、創新投入[3]、空間區位等[4]。其中，本文研究的消費市場是經濟基礎的重要體現。

在國民經濟中，消費是核心組成部分，其重要性受到廣大學者關注，并形成了豐富的研究成果。大部分消費研究集中于對經濟增長的分析，認為消費需求對經濟增長具有導向和拉動作用[7]，是實現經濟長期穩定增長的重要驅動力[8-9]。消費結構升級會促進產業結構升級[10]、優化經濟結構、提升經濟效率，并最終提升增長質量。從作用機制看，一種觀點認為居民收入提高有利于消費結構升級，并直接作用于產品結構優化和升級，從而促進經濟增長[11-12]。另一種觀點則從投資角度分析認為，消費結構升級會引致投資規模和結構變化，進而帶動經濟增長和結構優化[13]。

從消費與科技進步的關系看，有學者認為消費在技術進步與科技創新中發揮了重要作用，消費需求為企業技術進步指明了方向，是企業技術進步的動力和源泉[14]。技術進步的最終目的是為了滿足人們不斷增長的消費需求[15]，消費需求變化對技術創新的拉動作用非常明顯[16]。市場對消費需求變化具有高度敏感性，往往會按照消費者需求調整發展方向，不斷進行技術革新。消費對技術進步的影響首先反映為消費規模擴大。有研究發現消費規模擴大對于長期經濟增長具有顯著正向作用，可以促進技術進步[17]。或者說強大的消費市場對創新實際起到了“蓄水池”和“試驗場”作用。同時，消費規模擴大還會帶來貿易結構調整、內生貿易發展，從而提升自主創新能力[18]，再次反映到消費結構變化上——消費結構變化往往帶來的是消費創新，消費創新是技術創新成功的首要保障，也是技術創新的起點和歸宿[19]。消費需求不旺、消費信息不足、消費者素質不高等因素都會抑制消費創新，從而對技術創新產生抑制作用[1]。盡管有大量研究證實了消費與科技創新的正向關系，但也有學者發現如果從不同技術進步角度(技術效率和技術創新)看待消費結構升級，不同的制度、經濟環境會使得這種影響呈現出截然不同的發展方向[17]。

從微觀層面看，消費的作用主體是企業。消費需求變化將直接反映到產品和技術市場，并傳導至企業端，驅使其以滿足需求、獲取利潤為動機，不斷進行技術革新[20]。埃里克·馮·希普爾[21]認為，某些領域技術創新的源泉就是產品用戶本身。如有研究發現，綠色消費異軍突起是技術創新生態化的基礎[22]，其本質特征是消費需求變化激發了生產者改良技術、提高技術效率的主觀能動性，從而形成企業持續創新動力[23]。相關研究表明，那些消費需求有望擴大的行業中，制造業企業的技術改進更為活躍[24]。

從現有研究看，大量成果揭示了消費結構升級與技術進步、科技創新能力的關系，但也存在一些研究空白。一是消費結構升級對技術進步的影響是否存在階段性差異的研究缺少。一般而言，消費結構升級是從優先滿足基本消費需求到高層次消費需求的漸進過程，而在最初階段，由于市場對高端消費不敏感，企業集聚于低端消費品制造，可能對高端科創領域產生擠出效應。因此，該現象有待討論研究；二是對消費結構升級可能存在空間溢出效應的探討較少。國家內部是高度開放的經濟結構體，而消費具有較強流動性，尤其是在基礎設施便利化取得重要進展的情況下，這種溢出效應更應得到重視；三是基于消費結構的階段性變化綜合考慮市場和政府行為對科技創新能力影響的討論較少。消費結構和政府支持是否存在此消彼長的促進機制還需要相關的實證研究。

因此，本文基于以往研究發現和可能存在的研究空白，希望從消費結構升級的空間效應出發，著重分析消費結構升級對科技創新影響的階段性特征，以及政府行為在這種特征下的作用是否存在互補機制，即“一升一降、此升彼降”的現象，并以此提出有益于創新發展的相應建議。

2 理論分析與研究假設

消費結構升級是指人們在消費過程中由較低消費資料標準轉向較高消費資料標準的過程，也指人們消費過程中消費不同類型資料的比例關系[25]。其大致表現為兩種形式：一是原有消費項目的比例結構維持不變，但各消費項目(或主要)向更高層次發展，如食用更具營養的食品、使用更高級的用品、住更大的房子等，吃、用、住的項目沒有變化，但品質提高了；二是有新的更高層次的消費項目加入，使消費構成及其比例關系發生變化并不斷高級化，如購買了私家車、增加了家庭旅游項目支出等，原來沒有的項目加入進來。前者是改良性升級，后者則是革命性升級[26]。從不同升級方向看，科技創新能力提升也可能產生不同作用結果。對于該影響存在兩種不同的解釋和邏輯推理。其一是，第一種消費升級模式側重于圍繞原有產品進行更新，其對整個社會創新能力的提升作用遜于第二種。當市場將這種消費傾向傳導至廠商，大部分廠商會圍繞當前的消費市場進行生產布局，勢必會對代表更高水平(第二種消費升級模式)的產品市場研發產生“擠出效應”，從而沒有形成預期的消費結構升級與創新關系。當跨過第一階段后，社會整體消費在中低端領域趨于飽和，消費需求轉向更高級的生活體驗、新技術享受等。由于這種消費方式是基于技術和創新支持，更易于提升社會整體創新能力和技術實力，因此其對科技創新的作用方向與大部分研究結果一致。第二種解釋涉及先發優勢和后發劣勢問題。一般而言，先發國家在消費升級過程中會發生技術進步，而后發國家在消費結構或者經濟發展初級階段更多采取拿來主義，沒有形成對創新的刺激作用，只有當經濟發展到一定階段，整個社會具備原始創新的技術儲備，此時消費結構升級會使創新從過去的模仿變為并行和超越，原先的負向關系就轉變為正向促進作用。

基于以上分析，本文提出如下假設：

H1a：在消費結構初中級階段，消費需求始終圍繞基本生活需要，促使廠商集中于中低級消費市場，對高新技術產業研發存在擠壓效應，同時疊加后發劣勢，最終形成對國家整體科技創新能力的負向影響；

H1b：在消費結構高級階段，中低級需求趨于飽和，人們對體驗式、高級消費方式的追求推動廠商向高技術創新模式轉變，且后發劣勢逐漸轉變為先發優勢，此時消費結構升級對科技創新能力產生正向作用。

關于政府支持與科技創新的關系，已有文獻并沒有得出一致結論[27]。如部分實證結果顯示，政府支持有利于提高科技創新能力[28]；也有不少學者研究發現，政府支持在促進科技創新方面是低效的[29-31]。造成該現象的原因可能是忽視了技術市場發展對科技創新效率的影響。本文基于以上消費對科技創新能力影響的分析，認為政府行為對科技創新影響的差異性可能與消費市場對創新影響的階段性特征有關。因此，提出如下假設：

H2a：當消費結構處于較低水平時，政府支持具有彌補市場早期階段創新取向不足的缺陷，此時對創新能力的影響顯著為正；

H2b：當消費結構處于高級階段時，市場中的企業會自發進行創新研究，以滿足高品質的消費需求，此時市場力量達到高效狀態。如果政府過度參與，則會對市場力量產生擠出效應，不利于創新發展，因此其影響就會顯著為負。

3 模型構建與變量測度

3.1 科技創新能力評價方法選擇

(1)科技創新能力評價。科技創新能力屬于綜合性能力，是衡量區域經濟是否擁有核心競爭力的重要標志[32]。針對科技創新能力，王啟仿等[33]從科技投入、科技產出、社會管理和可持續創新等方面構建了一套評價體系；朱輝[34]在總結前人經驗的基礎上，結合數據可得性，分別從科技投入、科技產出以及高新技術產業集聚3個維度構建了區域科技創新能力評價指標體系，較為科學地反映了區域科技創新實力。因此，本文參考朱輝的研究，構建指標體系，如表1所示。本文中的區域以省域為基本單位，論證的是各省市之間的空間特征。

(2)評價方法。綜合評價中權重的確定對于最終測算結果有著非常重要的影響。其中，主觀賦權方法高度依賴研究人員的知識、經驗和分析判斷能力，導致實際研究應用門檻較高且具有很大不確定性；熵值法作為客觀賦權法中較為成熟的方法，具有明顯優于主觀賦權法的科學性，被廣泛用于各種指數評價。由于傳統熵值法通常適用于截面數據，反映的是個體間變化，無法體現時間序列趨勢性，不適于面板數據，因此本文參考楊麗等[35]的方法，對熵值法加以改進，加入時間變量，使得分析結果更加合理。模型改進如下：

第一，指標數值標準化處理。由于本文選取的數據中既有正向指標也有負向指標，因此標準化公式有所不同。正向指標的標準化公式為：

其中，xθij表示為第θ年省市i的第j個指標。

第四，計算第j項指標的差異性系數dj=1-ej。

3.2 空間計量模型

(1)空間相關性檢驗。空間計量將研究問題所暗含的空間異質性納入研究范疇，認為事物之間存在地理上的相互吸引或相互排斥，在一般分析中容易被忽視，使得研究結果出現一定偏差。

空間自相關通過檢驗將區域性特征予以反映，其中，以整個研究區域為單位的測量方法稱為全局莫蘭I指數，而以區域各單元為研究單位的為局部莫蘭I指數。全局全局Moran's I指數主要探討區域中某一屬性的總體空間關聯性特征，計算公式如下：

Moran's I指數值范圍在-1～1之間，當|I|>0時，表示存在空間異質性。其中，Moran's I>0表示科技創新能力強的省市在空間上聯系較緊密，其值越大，空間相關性越顯著；Moran's I <0表示空間負相關，其值越小，表示省域間的科技創新能力聯系越弱；當Moran's I=0，空間呈隨機性，省域間不存在空間相關性。

(2)空間杜賓模型。考慮到前文分析的空間溢出效應，在一般面板回歸中加入空間屬性，構建空間計量模型。常見的空間計量模型主要有空間滯后模型(SLM)、空間誤差模型(SEM)以及空間杜賓模型(SDM)。其中，空間滯后模型與空間誤差模型均是空間杜賓模型的特殊形式。空間面板模型的一般形式如下：

式中，w為空間權重矩陣；Yit表示i省市第t年份的被解釋變量；Xij,t為i省市第t年的第j個解釋變量；ui表示空間固定效應；γt為時間固定效應；εit為隨機誤差項。當φ=0時，為空間杜賓模型(SDM)；當φ=β=0時,上述模型簡化為空間滯后模型(SLM)；當α=β=0時，模型為空間誤差模型(SEM)。空間杜賓模型能兼顧空間系數項及空間誤差項對被解釋變量的影響，因此能夠解決空間誤差與滯后性同時存在的問題，并在實證研究中得到廣泛運用[36]。

本文空間權重矩陣使用地理矩陣和地理經濟距離嵌套矩陣，具體原理和方法參考賀曉宇、沈坤榮[37]的研究，不再贅述。

3.3 變量選取

(1)被解釋變量。被解釋變量為省市科技創新能力(T_A)。

(2)核心解釋變量。本研究的核心解釋變量為消費升級度(Upgrade)與政府支持度(perTF)。關于消費結構升級度的測度，目前有如下幾種方法：第一種為采用除食品外的消費支出占比衡量消費結構[38-39]，該方法測算較為容易，且不易受物價因素干擾[17]。但也受到一定程度質疑，如陳沖等[40]認為消費結構升級是不同層次消費支出綜合作用的結果，單純用低端消費支出或高端消費支出占比無法完全反映整體的消費結構升級程度。借鑒王萍、王琴梅[41]的測度方法，本文將居民消費支出劃分為低端消費支出、中端消費支出、高端消費支出3個層次，并賦予不同權重。由于我國統計數據中關于消費的數據是按城鄉分開統計的，因此需要根據城鄉分別進行計算，最后依據城鄉人口比重進行賦值，從而得到最終的消費升級度[39]。具體計算公式如下：

Upgrade代表消費結構升級度。其中，Junit、Intit、Senit分別代表初級消費、中級消費、高級消費，三者比重為1/6、2/6、3/6，Cit、Pit分別表示t時農村或城鎮的總消費與總人口，Pt表示t時農村與城鎮人口之和，i用于區分城鎮和農村。Upgrade值越高表示消費升級越明顯。政府支持力度以人均科技財政支出衡量。

(3)控制變量。影響科技創新能力的因素是多方面的，本文借鑒楊明海等[42]、李翔等[43]的研究成果，將代表空間區位的人均鐵路客運量(perRPV)、代表經濟基礎的人均國內生產總值(perGDP)、代表人力資本水平的平均受教育年限(Hc)、代表區域開放度的FDI占GDP比重(FDI)作為控制變量。其中，平均教育年限的計算方法為=(小學文化人口數×6+初中人口數×9+高中×12+大專及以上×12)/6歲以上抽樣人口。各變量描述性統計結果如表2所示。

表2 變量描述性統計結果

(4)數據來源。本文中的科技創新能力指標數據源于《中國科技統計年鑒》及《中國高新技術統計年鑒》，科技財政支出數據源于《中國財政統計年鑒》，鐵路客運量及衡量消費升級度的相關數據來源于《中國區域統計年鑒》，實際利用外商直接投資額數據源于WIND數據，其它數據均來自《中國統計年鑒》。數據范圍涵蓋中國(港澳臺、西藏因數據不全，未納入統計)30個省市，時間跨度為2009-2018年。

4 模型選擇與實證分析

4.1 計量模型選擇

在確定空間計量模型后，一般先進行非空間面板回歸與空間相關性驗證，主要有Moran's I指數計算、LM檢驗以及穩健LM檢驗，以判斷因變量及殘差項是否存在空間相關性。目前關于這兩種方式的驗證都局限于截面空間計量模型，無法直接套用面板數據進行空間相關性檢驗。因此，需要對原有檢驗方法進行改進。參考借鑒李婧等[44]的做法，引入分塊對角矩陣，進而運用上述檢驗判定面板數據的空間相關性。檢驗結果如表3所示，可以看出，Moran's I指數顯著為正，表明各省市科技創新能力指數存在空間相關性。從LM檢驗結果可知，LM_lag和Robust LM_lag在1%的水平下顯著，拒絕原假設，表明模型的滯后項存在空間相關性，且LM_error和Robust LM_error也均在1%的水平下顯著，拒絕了誤差項“無空間自相關”的原假設。綜合來看，非空間面板模型分析可能存在結果偏誤，需要將空間因素納入面板回歸模型。因此，本文采用空間面板數據模型的分析方法。

4.2 回歸結果分析

回歸時，在模型中同時加入消費升級度(Upgrade)與政府支持度(perTF)兩個核心解釋變量的平方項，以檢驗兩個核心變量是否存在如假設中的倒U型或U型關系。由于科技創新能力具有自相關特征，因此引入一階滯后項作為解釋變量。回歸系數反映了變量間的彈性關系，故對所有變量進行對數處理，以消除異方差和序列相關性。

基于空間杜賓模型的回歸結果如表4所示，模型(2)、(3)分別對應基于地理距離矩陣、經濟距離矩陣的空間杜賓回歸結果，模型(1)為非空間面板回歸，以便于對比。

表3 空間相關性檢驗結果

空間面板模型的選擇一般有兩種方式，即似然比檢驗(LR Test)和沃爾德檢驗(Wald Test)，均用來驗證是否可以簡化為空間滯后模型或空間誤差模型。從LR檢驗和Wald檢驗結果可以看出(如表3所示)，模型(2)和模型(3)均通過檢驗，表明選用空間杜賓模型進行回歸是合理的。同時，基于地理距離矩陣模型的空間自相關系數在1%的水平下顯著為正，基于經濟距離矩陣模型的空間自相關系數在5%的水平下顯著為正，說明我國科技創新能力存在顯著空間依賴性，如果使用非空間面板模型回歸，其結果會存在偏誤問題。

從模型(2)和模型(3)的回歸系數看，首先可以看出，被解釋變量即科技創新能力的一階滯后項對當期科技創新能力有顯著正向影響，系數高達0.72，說明區域科技創新能力具有明顯慣性；其次，消費結構升級度lnUpgrade和平方項系數lnUpgradesq為一正一負，模型(2)均在1%水平下通過檢驗，模型(3)分別在1%和5%水平下通過檢驗。這些說明無論是在地理距離還是經濟距離下，消費結構升級度與區域科技創新能力均呈現U型關系，即消費結構升級的初期階段與區域科技創新能力提升具有負相關性，但呈現出邊際效應遞減特征。當越過臨界點后，消費結構升級開始有利于區域科技創新能力提升。這驗證了假設H1a和H1b。

表4 全樣本空間杜賓回歸結果

政府支持度(lnperTF)和平方項系數(lnperTFsq)呈現出一負一正特征。其中，在地理距離矩陣模型下，結果均通過了1%水平下的顯著性檢驗，而在經濟距離矩陣下，結果分別通過5%和10%水平下的顯著性檢驗。這些說明政府對科技創新的支持力度與科技創新能力提升呈現倒U型關系，即在科技創新能力處于較低水平時，政府支持有利于科技創新能力提升，當越過臨界點后，政府支持會形成反作用力，不利于科技創新能力發展。該結果呼應了假設H2a和H2b，表明政府支持在早期消費市場不利于創新發展時起到了彌補作用，當消費市場成為主導創新發展的重要力量時，這種彌補機制逐漸演變為競爭機制，政府對市場的擠出效應開始顯現。

從空間滯后項系數看，地理距離矩陣下的回歸結果呈現出與非空間項一致的特征，即消費結構升級度(lnUpgrade)與科技創新能力影響呈U型關系，政府支持度(lnperTF)與科技創新能力呈現倒U型關系，結果均通過顯著性檢驗。在經濟距離矩陣下的回歸結果中，盡管系數關系與地理距離矩陣保持一致，但消費結構升級度(lnUpgrade)和平方項系數均沒有通過顯著性檢驗。導致該結果的可能解釋是，由消費結構升級引發的產品市場生產趨勢具有模仿性，即本地消費結構塑造出的生產市場形態會對鄰近地區產生同向影響，從而產生產業結構趨同化，因此也就導致在消費結構處于較低階段時，本地消費結構升級與科技創新的負向關系會對鄰近地區產生同樣影響。而當本地消費結構處于中高階段時，這種溢出效應轉而為正。政府支持度的空間滯后項系數同樣具有相似特征和原因，即具有效仿性，特別是地理鄰近區域，本地政府支持度提升會傳導到鄰近地區，從而產生同向效應。

控制變量中，人力資本(Hc)在地理矩陣和經濟距離矩陣中均顯著為正，表明提升地區科技創新能力應著力于提高勞動者的知識儲備、技能水平和綜合素質。經濟基礎(perGDP)在地理矩陣下為正但不顯著，在經濟距離矩陣上顯著為正，說明經濟是創新的基礎，經濟增長為研發創新提供資金保障,創新離不開經濟增長[4]。基礎設施(perRPV)、外商直接投資(FDI)系數均為正但不顯著，在此不作詳細討論。

5 結論、啟示與展望

5.1 研究結論

本文基于2009—2018年中國內地(除西藏外)30個樣本地區的省級面板數據，系統分析了消費結構升級與科技創新能力間的多重關系，并引入政府支持作為并行解釋變量，以考察政府、市場行為對科技創新能力的多重影響。主要研究結論包括以下幾方面：

(1)科技創新能力存在明顯的空間效應且具有較大慣性，即高度依賴于自身前期的科技創新能力。

(2) 消費結構升級對區域科技創新能力的影響在地理距離和經濟距離矩陣下均呈現出U型關系，即當消費結構處于較低階段時，消費結構升級會對科技創新能力產生負向影響，而當消費結構升級到一定高度后，這種影響轉為正向促進作用。空間溢出效應具有相同發展趨勢。

(3)在考慮消費結構影響的情況下，政府支持與科技創新能力呈現倒U型關系，即當消費結構處于較低水平時，政府支持起到彌補市場失靈的作用，此時對科技創新能力提升發揮正向作用；當消費結構處于高級階段時，政府支持對市場力量產生明顯的“擠出效應”，從而不利于科技創新能力發展。在地理矩陣中，空間溢出效應具有相同發展趨勢。

總的來看，政府、市場在科技創新能力提升過程中存在互補機制，即當市場價值取向不利于科技創新發展時，政府支持有利于科技創新能力培育，而當市場發展到中高級階段時，政府的過度支持反過來會阻礙科技創新發展。

5.2 政策啟示

基于以上結論，本文得出如下政策啟示：

(1)注重提升消費結構升級質量，加強引導消費結構向利于科技創新發展的方向轉變，同時，降低資產投向的市場偏好。近年來，我國居民消費結構升級受到了房地產價格畸高的明顯擠壓，消費結構在中低階段停留過長，在一定程度上制約了消費市場對科技創新的應有作用。因此，在即將進入下一個三十年的關鍵時機，要理性看待房地產在經濟中的作用，降低投資預期，穩步升級消費結構，培育強大的國內消費市場，塑造有利于創新發展的經濟基礎和市場環境。

(2) 當消費結構處于初級階段，政府應有計劃、有力度地介入科技創新領域，而當消費市場轉向中高級階段時，政府應適當收縮干預范圍和強度，更多放在戰略引導和關鍵領域布局上，充分放手讓市場主導科技創新發展。

(3)利用區域合作機制實施科技創新的跨區域合作。由于我國擁有堅實的制造業基礎和能力，且已成為全世界唯一擁有全部工業門類的國家，因此要發揮產業鏈優勢，重點是加強跨區域科技合作，充分利用區域內互補性的產業基礎，形成合力。要敢于打破行政區劃限制，多探索設立如“長三角一體化示范區”相類似的城市群內部跨市界、省界合作區，強強聯手，做大產業生態，協同提升區域創新能力。

5.3 研究不足與展望

消費結構是一個復雜概念，更為科學的計量方式應該是涵蓋消費的各個方面，而本文中的計算方法僅是基于數據可得性的一個大致估算，精準度在未來還有較大提升空間。同時，政府支持方式在現實操作中也較為多樣化，既有財政直接投入，也有財政補貼、稅收優惠、政府采購等，還有創新環境營造。因此針對本文研究框架，未來還應將政府多維支持方式納入其中，以期從多角度審視政府行為合理性。