政策協同視角下產業創新效率研究

谷玉

[提要] 在中國作為創新性國家轉型期的特有背景下，本文將產業政策分類為供給型、需求型和環境型，選取中國工業產業省際面板數據，利用隨機效應模型實證分析上述三種政策各自對工業產業創新效率的影響。另外，研究三種政策之間的協同作用對于工業產業創新效率的影響機制，為完善中國產業政策以及提升工業產業科技創新能力和創新效率提供有效參考。

關鍵詞：產業政策;創新效率;政策協同;隨機效應模型

中圖分類號：F4 文獻標識碼：A

收錄日期：2020年8月26日

一、引言

產業政策作為我國各產業中重要的部分，有引導產業發展、推動產業結構升級、協調產業結構、刺激經濟增長等作用。進入21世紀以來，產業政策作為政府參與經濟發展的重要手段作用愈加凸顯。與此同時，一系列重要政策綱領性文件中關于建設創新國家方略的提出，標志著中國經濟發展階段性目標的歷史性轉換，創新驅動已成為中國當前及未來發展的主旋律，許多相關的產業政策也由此而制定及發布。在此背景下，如何衡量產業的創新效率就成了學者們重點關注和研究的方向，更加具體的是研究產業政策如何影響創新效率。

工業是我國唯一生產現代化勞動手段的部門，它決定著國民經濟現代化的速度、規模和水平，在當代世界各國國民經濟中起著主導作用。工業還是國家財政收入的主要源泉，是國家經濟自主、政治獨立、國防現代化的根本保證。我國工業產業已成為創新的支柱產業，工業產業的創新效率也具有一定的代表性。

二、文獻綜述

產業政策產生于20世紀50年代前后的日本，產業政策在日本的經濟政策體系中逐漸居于主導地位，對日本經濟的高速增長和社會現代化發展起了重要的作用。20世紀80年代，中國引入產業政策后工業化進程得到了快速的發展和推進，同時也推動了經濟進步。產業政策是政府為了實現一定的經濟與社會目標所制定的相關規劃、干預與誘導產業形成、發展與調整的政策。產業政策是一種宏觀經濟政策，政府通過多種產業政策調整產業結構或組織形式，以達到社會發展的需求。

在產業政策的相關研究中，學者們對產業政策進行了深入的分析和討論。韓超、肖興志、李姝（2017）將研究視角由政策實施的結果提升到政策層面。另外，根據各政策作用重點的差異性，將戰略性新興產業的政策按照供給、環境與需求的分類原則進行細分，并據此分析不同政策的作用差異。李紀珍、周江華（2018）認為供給層面的創新政策包括直接資助、實行稅收優惠、提供信用擔保和支持創投基金，需求層面的創新政策主要以初興的“創新券”政策為代表。

創新效率受到很多因素的影響，很多學者近年來已經用不同的方法來研究這些不同的因素對產業或企業創新效率的影響。趙娜、王博（2016）采用中國2008～2014年高技術產業的106家上市企業研發數據以及DEA-Malmquist模型，他們認為合理的知識產權保護制度對中國企業技術創新產生重要影響。李蕊、鞏師恩（2010）研究顯示知識產權保護在增強我國科技研發能力的同時通過和R&D投入、FDI和國際貿易相互作用進一步促進我國技術創新。孫慧、王慧（2017）選取2010～2015年滬深創業板高新技術企業為研究對象，采用固定效應模型實證分析政府補貼對企業創新績效的影響，表明政府補貼與創新績效顯著正相關。巫強、劉蓓（2014）強調，研發補貼的發放方式不同會對戰略性新興產業創新產生不同效果，當補貼對象不能被有效甄別時，會起到負面作用。安同良（2009）認為，由于信息不對稱和逆向選擇的原因，企業會采取各種方式騙取補貼，造成資源浪費。

產業政策間的協同作用也逐漸成為國內學者研究的重點之一。Falk（2009）對澳大利亞直接和間接政策的相互作用進行全面的定性與定量后發現，直接政策和間接政策是互補的，在兩種政策的共同作用下，企業會更多地進行R&D投入，具有更高的生產績效，更有可能產生突破性創新。郭琪（2011）認為，財政和金融政策宜形成良性互動機制，形成在產業政策導向下，以財政的杠桿作用為先導，以差異化金融的調控作用為主體，協同實現產業結構調整的政策目標。由此可見，政策的相互作用問題是不容忽視的。

本文借鑒先前學者對于產業政策的分類，將其分為供給型、需求型和環境型。其中，用出口貿易管制來代表需求型產業政策，用政府補貼來代表供給型產業政策，用知識產權保護力度來代表環境型產業政策。本文運用面板隨機效應模型，首先分析供給型、需求型以及環境型政策對產業創新效率的影響差異，然后著重分析三種類型政策之間的協同對產業創新效率的影響，為完善中國產業政策和提升工業產業科技創新能力和創新效率提供有效參考。

三、變量、數據與模型

（一）變量說明。本文用工業產業規模以上企業新產品銷售收入來衡量工業產業創新效率。解釋變量包括知識產權保護、政府補貼和出口貿易管制政策。用各省每年侵權案件結案數和立案數之比來量化知識產權保護政策;用政府補貼占整體補貼的比來量化政府補貼政策;用新產品出口額代表出口貿易政策，其中出口額越大管制程度越小?？刂谱兞堪ㄑ邪l水平、技術引進和人力投入。用企業專利申請量代表研發水平;用引進技術的費用衡量技術引進;用R&D活動人員折合全時當量來表示人力投入。

（二）數據來源與處理。本文選取我國28個省市自治區（不包括西藏、海南、青海、香港和澳門特別行政區）工業產業2008～2017年的省級面板數據進行實證檢驗。數據來自《中國科技統計年鑒》《中國統計年鑒》《專利統計年報》。為消除價格變動的影響，新產品銷售收入和新產品出口額用各地工業品出廠價格指數平減，技術引進費用借鑒朱平芳、徐偉民的研發價格指數以2000年為基期平減。另外，還對各變量做了對數處理。

（三）模型設定。為了檢驗產業政策及協同對創新效率的影響，文章選擇工業產業各地區規模以上企業作為樣本，選取的樣本不具備隨機抽樣性質，所以選擇面板計量模型進行實證研究。結合上述變量定義及數據說明，建立的模型表達式如下：

其中，i表示地區，t表示年份，？滋it是隨機誤差項，lngsit是政府補貼政策強度，lniprit是知識產權保護政策水平，lntcit是出口貿易管制政策程度，X'it代表影響工業產業創新效率的其他控制變量。另外，新產品出口額越大代表出口貿易管制越小。在估計方法選擇上，在Hausman檢驗的基礎之上，本文選擇隨機效應模型進行實證分析。

四、實證分析

（一）單變量影響分析。由實證結果可知，各變量都在0.1的水平上顯著，模型效果較好。分政策來看，知識產權政策（lnipr）的系數為0.051，且在0.1的水平上顯著，也就是說知識產權保護和工業產業創新效率之間是正向影響的關系，隨著知識產權保護強度的增加，產業的創新效率得到促進;政府補貼政策（lngs）的系數為-0.134，且在0.01的水平上顯著，說明政府補貼與工業產業創新效率之間是負向影響的關系，隨著政府補貼程度的加強，由于補貼不能被有效甄別或信息不對稱和逆向選擇等原因，工業產業的創新效率反而得到了抑制;出口貿易管制（lntc）的系數為0.154，且在0.01的水平上顯著，說明出口貿易管制和工業產業創新效率之間是負向影響的關系，隨著出口貿易管制強度的增加，工業產業內相關企業的積極性降低，創新效率受到了抑制。

（二）協同作用分析。由實證結果可知，上述三種政策的協同作用對工業產業創新效率的影響是各不相同的。知識產權保護政策和政府補貼政策之間協同（lnipr*lngs）的系數為-0.019，且在0.1的水平上顯著，說明知識產權保護與政府補貼之間協同對產業創新效率有微弱的抑制作用;知識產權保護政策和出口貿易管制政策協同（lnipr*lntc）的系數為0.005，且在0.01的水平上顯著，說明知識產權保護與出口貿易管制之間協同對產業創新效率產生一定的促進作用;政府補貼政策和出口貿易管制政策協同（lngs*lntc）的系數為-0.018，且在0.01的水平上顯著，說明政府補貼和出口貿易管制之間協同作用對產業創新效率產生微弱的抑制作用;三種政策協同（lnipr*lngs*lntc）的系數為-0.002，且在0.05的水平上顯著，說明三種政策之間交互協同作用會對產業創新效率產生微弱的抑制作用。

五、結論及啟示

本文針對中國工業產業環境，運用隨機效應模型實證檢驗了供給型、需求型和環境型產業政策各自對于工業產業創新效率的影響，并且檢驗了政策協同機制對于創新效率的影響，得出以下結論及啟示：

第一，實證表明在中國目前面臨自主創新能力不強的實際情況下，以知識產權為代表的環境型產業政策對于工業產業創新效率有顯著的促進作用，對工業產業提升科技創新能力總體上起到了一定程度的正向效應。在后續的工作中，要鼓勵創新、不斷發展及加強保護技術類知識產權以提高研發創新水平。

第二，隨著政府補貼程度的加強，工業產業創新效率反而降低，政府補貼在工業產業中不能被有效甄別，即以政府補貼為代表的供給型產業政策抑制了工業產業的創新效率。國家新時期發展戰略以促進自主創新能力建設為重心，重視研發投入中政府補貼的合理運用。

第三，出口貿易管制程度越大，新產品出口額越小，工業產業的創新效率會降低。也就是說，以出口貿易管制政策為代表的需求型產業政策對工業產業創新效率起到抑制作用。我國應當正確認識國際貿易環境，靈活地針對多變的環境進行政策調整，同時重視國內需求的重要性，以促進自主創新能力為目標，實現提高我國工業產業創新效率的最終目標。

第四，上述三種類型政策的協同作用即交互項對中國工業產業創新績效的影響是各不相同的，會產生抑制或者促進作用，但是這些抑制或促進作用程度都是較小的，同時還會削弱先前各個政策單獨對產業創新績效產生的影響。即當其他影響因素一起作用時，可能會抵消其對產業創新績效的有利影響，所以在選擇產業政策協同時首先要考慮所希望達到的效果，然后分析相關政策進行協同之后是否可以實現目標效果。

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