上海市產業結構、對外開放與技術創新的關系研究
——基于VAR模型

釗夢瑤

（華東政法大學 商學院，上海 201600）

一、引言

技術創新水平是衡量經濟發展的重要因素，技術創新為社會發展進步提供持久動力，只有不斷地進行創新，才能實現可持續發展。我國技術創新水平保持著上升趨勢，研發投入以及專利產出不斷增加。2000年上海市的專利申請授權量僅有4050項，2018年上海市內專利申請授權量92460項，占全國的3.99%，其中發明專利申請授權21331項，實用型新型專利申請授權55581項，外觀設計專利申請授權15548項。上海市內規模以上工業企業R&D項目數達到12442項，投入經費達到554.88億元。上海市技術創新水平得到了大幅度提升。在對外貿易方面，我國逐漸融入全球貿易的發展浪潮中，開放式經濟在一定程度上借助發達國家技術優勢，帶動相對較弱的產業發展，從而地區間的貿易往來往往帶來雙贏局勢。產業的進步發展需要新技術的支撐，我國一直都對科技創新非常重視，如何提高技術創新水平是社會共同關注的問題。技術創新主要受研發投入、人力受教育程度、貿易往來、產業結構、技術市場發展等因素影響。選取對外開放、產業結構兩項指標，探究二者與技術創新的關系。

二、文獻回顧

崔志新，陳耀（2019）[1]對北京、天津、河北以及長三角經濟帶進行區域性分析，研究區域技術創新協同影響因素，研究發現知識型人力資本的積累可以明顯提升區域創新水平。余明桂，范蕊，鐘慧潔（2016）[2]使用雙重差分模型，從微觀層面探究了我國的產業政策對企業的創新影響及其機制。產業政策可以提高企業在市場中的競爭積極性，對市場中的企業創新有激勵作用。肖文，林高榜（2014）[3]從企業視角出發，創新受到行業外商投資、市場競爭程度等方面影響，政府在參與到企業技術創新活動中時，可能會將資源更多地向已定的技術創新目標傾斜，從而造成市場資源配置扭曲，對技術創新效率的提升作用就達不到理想效果。劉偉，王宏偉（2011）[4]研究了我國30個省份技術創新影響因素的空間異質性，認為外商投資、研發投入對技術創新水平提供了支撐，所以要在創新經費的投入和高技術人才儲備方面重視起來，我國不能單純依靠外來技術的引進，要自主提高創新水平，吸收他國優勢。付宏，毛蘊詩，宋來勝（2013）[5]通過省際面板數據進行DEA分析，研究發現創新對產業結構高級化具有顯著的促進作用。賈妮莎，韓永輝，鄒建華（2014）[6]認為我國雙向外商投資與產業結構升級二者之間存在著穩定的協整關系，其中OFDI對產業結構優化的貢獻占絕大部分。謝涓（2012）[7]探討了我國進出口貿易結構與產業結構之間的協整關系，認為進口貿易對產業結構產生推動作用，但是沒有出口貿易結構的作用明顯，且出口貿易結構的影響效應在我國中東部地區較為顯著。周柯，王尹君（2019）[8]通過面板門檻模型發現技術創新水平對產業結構具有門檻效應，且這個門檻效應伴隨著環境規制。當科技創新達到某一特定創新水平時，才有利于推動環境規制調整的產業結構升級。孫瑾，劉文革，周鈺迪（2014）[9]認為開放經濟在一定程度上阻礙了區域綠色發展，第三產業相比第二產業污染性較低，所以第三產業占比較高可以明顯促進綠色經濟增長。杜德林，王姣娥，焦敬娟，杜方葉（2019）[10]使用定量分析方法，將珠三角地區產業與空間視角結合，分析了珠三角地區產業的分布及類型，同時對區域產業創新的協同促進作用進行分析，指出引入區域外部資源是推動創新的途徑之一。

經過梳理文獻資料，發現產業結構、對外開放、技術創新三者之間存在著一定關聯。

三、產業結構、對外開放與技術創新的實證分析

（一）模型介紹

VAR模型（Vector Auto-Regressive）是一種比較常用的計量經濟模型，也稱向量自回歸模型。VAR是AR模型的擴充和拓展，AR模型拓展到多變量形式，構成VAR模型。在經濟研究中，一種經濟變量可能會受到多種變量的影響，而且很多變量之間的關系不是單向的，而是雙向的，此時AR模型可能不足以反映經濟變量之間互相影響的情況，而VAR模型能很好地考察多變量之間的動態關系。所以本文通過構建向量自回歸模型，以2001—2017年上海市時間序列數據為基礎，實證分析上海市產業結構、對外開放程度與地區創新之間互動關系。

（二）變量及數據選取

技術創新（INV）:現有文獻中，地區技術創新有多種量化方式。從投入方面，可以用當地企業研究與試驗發展人員的全時當量或此研究與試驗的投入經費來表示。從產出方面，可以用當年開發出的新產品的項目數量或者其銷售收入表示。此外，也可以用該地區的專利申請數量或者專利授權量在技術市場中的成交額表示?；跀祿目色@得性，選取上海市專利申請授權數量（單位：萬項）來表示當年的技術創新水平。

產業結構（IND）：產業由各行業組成，產業結構的優化調整會給當地行業發展帶來良好的機會。一般來說，產業結構升級的最終方向是第三產業，第二產業占據國民生產總值的比例會呈現減少趨勢。本文用上海市第二產業增加值與地區生產總值比值來衡量產業結構。

對外開放（OPEN）：對外開放在一定程度上衡量了一國或者一個地區國際交流、競爭的程度。開放型經濟促使我國融入全球化發展浪潮中，推動經濟健康發展。選取上海市進出口總額（單位：百億美元）表示該地區的對外開放程度。所有變量及其定義如表1所示

表1 變量及其定義

變量的所有數據均選自中國國家統計局，使用Excel對所選用數據進行篩選整理，VAR模型實證部分使用Eviews9.0進行分析。數據的描述性統計結果如表2所示。

表2 描述性統計結果

結合表2描述性統計結果可知，在2001—2017年，上海市地區的專利申請授權數量是增加的，而產業結構水平在2001年到2004年小浮動上升，之后到2017年一直降低，總體是下降趨勢。說明第二產業占地區生產總值的比重總體降低，產業結構水平有所提高。但是產業結構最大值與最小值相差較小，產業結構仍然有很大的改善空間。上海市進出口總額最小值6.089315，最大值47.61966，上升幅度非常可觀，表明上海市的對外開放程度越來越大，經濟發展方式越來越開放。

（三）實證分析

通過構建向量自回歸模型對上海市產業結構、對外開放與技術創新的關系展開分析。首先對模型進行平穩性檢驗，然后選取最合適滯后階數，通過格蘭杰因果檢驗分析三個變量之間的因果關系，其次通過AR根檢驗實證結果是否平穩。最后通過脈沖響應分析和方差分解進一步對三個變量間的關聯進行研究分析。

1.平穩性檢驗

數據序列是否平穩會影響到后續的實證結果，使用ADF檢驗方法對三個變量依次進行平穩檢驗，檢驗結果如表3所示。

表3 ADF檢驗結果

單位根檢驗均在5%的顯著水平下進行，從檢驗結果看出，產業結構變量的檢驗結果P（IND）=0.0317＜0.05，這表明產業結構數據序列是平穩的，而P(OPEN)=0.9801，P(INV=0.482126)均大于0.05，說明對外開放和技術創新都是不平穩的。然后再對技術創新和對外開放進行一階差分后再進行ADF檢驗，P(D(OPEN))=0.0138 ＜0.05，P(D(INV))=0.0124 ＜0.05，此時兩個變量也是平穩的，可以通過VAR模型進行后續實證分析。

2.滯后階數選取

據Eviews最優滯后期信息準則分析結果如表4所示。表4綜合了五個方程準則應確立的滯后期數。分析結果可以看出滯后1期為最佳滯后期，因此確立VAR(1)模型。然后進行單位根檢驗，確保特征根都落在單位圓內，模型穩定。

表4 最優滯后階數確定

圖1 單位根檢驗

從圖1可以看出，所有的根都落在單位圓內，Modulus均小于1，說明模型穩定，可以繼續格蘭杰因果檢驗，脈沖響應分析。

3.格蘭杰因果檢驗

格蘭杰因果檢驗（Granger）可以直觀地觀測出不同變量之間是否存在雙向關系。對IND、OPEN、INV進行檢驗，檢驗結果如表5所示。

表5 Granger因果檢驗

根據Granger因果檢驗結果，技術創新和對外開放是產業結構的格蘭杰因果原因，產業結構是技術創新的格蘭杰因果原因，卻不是對外開放的格蘭杰因果原因。技術創新是對外開放的格蘭杰因果原因，對外開放不是技術創新的格蘭杰因果原因。綜上分析，技術創新水平與產業結構水平之間是雙向關系，具有互相調節作用，而對外開放與產業結構、技術創新與對外開放之間的作用是單向的。

4.脈沖響應分析

脈沖響應結果如圖2、圖3所示。在受到產業結構調整的一個沖擊后，技術創新水平在前三期內負向變動，第4期開始轉化成正效應，在第7年達到最大值后趨于平穩狀態。但是總的來說，產業結構分布對技術創新水平提升的影響作用不大。說明上海市的產業結構仍有很大的升級空間，應注重第三產業發展，提升第三產業占比。在受到對外開放的一個沖擊后，技術創新水平也隨之上升，在第5年達到峰值，后續緩慢下降，最后波動趨于平穩。開放式經濟發展方式有助于提升地區創新水平。

圖2 技術創新對產業結構的脈沖響應

圖3 技術創新對對外開放的脈沖響應

5.方差分解分析

方差分解可以觀測出某個變量受到波動的原因構成。如圖4所示，到了第10期，技術創新的變動大約有36%由自身解釋，0—33%可以由產業結構解釋，0—31%可以由對外開放解釋。其大致走向與脈沖響應分析結果一致。

圖4 技術創新的方差分解

四、結論

基于上海市2001—2017年技術創新、產業結構、對外開放構成的時間序列數據，通過VAR模型實證發現，三個變量間存在著均衡關系。產業結構和對外開放在一定程度上都可以解釋地區技術創新水平。技術創新水平與產業結構水平之間是雙向影響關系，具有互相調節作用，而對外開放與產業結構、技術創新與對外開放之間是單向因果聯系。對外開放程度和技術創新水平呈現正向關系，對外開放程度越大，越能促進技術創新的產出。在產業結構處于低級階段時對技術創新有一定的阻礙作用，當產業結構向高級化調整時，有助于技術創新水平提升。