技術(shù)創(chuàng)新與我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系

摘 要：文章選取了我國(guó)2013年-2019年的省級(jí)面板數(shù)據(jù)，以固定資產(chǎn)投資作為中介變量，引入政府參與度和外商直接投資作為控制變量，并采用固定效應(yīng)模型和中介效應(yīng)模型對(duì)技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析。結(jié)果表明技術(shù)創(chuàng)新可以顯著地促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，且可以通過(guò)固定資產(chǎn)投資的部分中介效應(yīng)對(duì)其產(chǎn)生影響。為了促進(jìn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，提出優(yōu)化區(qū)域創(chuàng)新布局、完善知識(shí)產(chǎn)權(quán)制度、高水平人才隊(duì)伍建設(shè)、優(yōu)化固定資產(chǎn)結(jié)構(gòu)和吸引國(guó)外資本流入五個(gè)方面的具體政策建議。

關(guān)鍵詞：技術(shù)創(chuàng)新;經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng);固定資產(chǎn)投資;固定效應(yīng)模型;中介效應(yīng)

經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)中成為越來(lái)越重要的制勝指標(biāo)，緊緊地聯(lián)系著民族的未來(lái)。創(chuàng)新是促進(jìn)發(fā)展的第一生產(chǎn)力，也是我國(guó)從富起來(lái)進(jìn)入強(qiáng)起來(lái)的必要舉措。作為GDP的重要組成部分，投資對(duì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)至關(guān)重要，改革開(kāi)放至今，我國(guó)主要是依靠投資等模式來(lái)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展，而固定資產(chǎn)投資在投資中占有重要地位，最容易對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生積極作用。截止到2019年固定資產(chǎn)投資占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值比例為56.6%，總額達(dá)到560874億元。因此，研究我國(guó)不同省份的技術(shù)創(chuàng)新水平以及固定資產(chǎn)投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響不僅有利于理解其作用機(jī)理，且有利于尋找實(shí)現(xiàn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)持續(xù)協(xié)調(diào)發(fā)展的方法。

一、變量選取與模型構(gòu)建

1.變量選取

（1） 被解釋變量：經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，選取了我國(guó)30個(gè)省份2013年至2019年的人均地區(qū)生產(chǎn)總值（p-GDP）作為衡量指標(biāo)，并取了對(duì)數(shù)。

（2） 核心解釋變量：技術(shù)創(chuàng)新。文章選取了我國(guó)30個(gè)省2013年-2019年的地區(qū)人均專(zhuān)利申請(qǐng)量（p-PAT）作為衡量技術(shù)創(chuàng)新的指標(biāo)，在研究中取了對(duì)數(shù)。

（3） 中介變量：固定資產(chǎn)投資。數(shù)據(jù)來(lái)源于《中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)》，選取了我國(guó)30個(gè)省份2013年至2019年的全社會(huì)人均固定資產(chǎn)投資額（p-Invest）作為衡量指標(biāo)。因?yàn)榧夹g(shù)創(chuàng)新需要大量投資，猜測(cè)固定資產(chǎn)投資是技術(shù)創(chuàng)新促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的必經(jīng)之路，因此選擇固定資產(chǎn)投資作為中介變量。

（4） 控制變量：外商直接投資和政府參與度。因?yàn)榻?jīng)濟(jì)開(kāi)放會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生影響，而經(jīng)濟(jì)開(kāi)放的主要表現(xiàn)是資本的國(guó)際間流動(dòng);政府對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的干預(yù)程度也會(huì)間接影響經(jīng)濟(jì)，所以選取這兩者作為控制變量。文章選取了我國(guó)30個(gè)省2013年-2019年的地區(qū)外商直接投資額乘以當(dāng)年的貨幣匯率并除以常住人口作為衡量外商直接投資（p-FDI）的指標(biāo);通過(guò)計(jì)算得出我國(guó)30個(gè)省2013年-2019年的地區(qū)財(cái)政支出占實(shí)際 GDP 的比重，并以此作為衡量后者（P）的指標(biāo)。基于以上變量構(gòu)建模型如下：

Lnp-GDP=b0+b1lnp-PAT+b2p-FDI+b3P+s（1）

p-Invest=b4+b5lnp-PAT+b6p-FDI+b7P+v（2）

Lnp-GDP=b8+b9lnp-PAT+b10p-lnvest+b11p-FDI+b12P+m（3）

首先對(duì)（1） 式進(jìn)行回歸，看系數(shù)b1是否顯著，若b1顯著那么技術(shù)創(chuàng)新促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng);然后檢驗(yàn)技術(shù)創(chuàng)新對(duì)固定資產(chǎn)投資的影響，即對(duì)（2） 式進(jìn)行回歸，若系數(shù)b5顯著則證明技術(shù)創(chuàng)新能顯著促進(jìn)固定資產(chǎn)投資;最后對(duì)（3） 式進(jìn)行回歸，若系數(shù)b10顯著，則中介效應(yīng)存在，若b9不顯著則為完全中介，若b9顯著則為部分中介。技術(shù)創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的總效應(yīng)為b1，直接效應(yīng)為b9，中介效應(yīng)為b5*b10，中介效應(yīng)的貢獻(xiàn)為b5*b10/b1。

二、實(shí)證分析

1.變量的描述性分析

根據(jù)表1可知，所有變量的樣本數(shù)皆為210個(gè)，由于我國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)水平的差異性和區(qū)域發(fā)展的非同步性，主要變量的最大值和最小值之間的差異較大。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)變量取對(duì)數(shù)之后的最小值為10.05，最大值為12，技術(shù)創(chuàng)新變量取對(duì)數(shù)之后的最小值為-8.5，最大值為-4.6，由于取對(duì)數(shù)會(huì)使得數(shù)值變小，降低數(shù)值之間的差異，但是變量最大值最小值仍相差較大，這意味著我國(guó)不同省份經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與技術(shù)創(chuàng)新存在非常明顯的差距;固定資產(chǎn)投資與外商直接投資標(biāo)準(zhǔn)差分別為43352.7、30452.83，說(shuō)明數(shù)值差異較大，即經(jīng)濟(jì)水平的差距導(dǎo)致固定資產(chǎn)投資與外商直接投資也存在較大差異;政府參與度平均值為0.25，而最大值與最小值的差額高達(dá)0.51，即政府對(duì)經(jīng)濟(jì)的干預(yù)程度存在較大差異。

2.相關(guān)性分析

根據(jù)表2可知，核心解釋變量技術(shù)創(chuàng)新對(duì)被解釋變量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響在1%的置信水平上顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.803，說(shuō)明技術(shù)創(chuàng)新能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng);固定資產(chǎn)投資與外商直接投資與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)相關(guān)系數(shù)分別為0.466和0.773，兩者皆促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng);政府參與度與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)相關(guān)系數(shù)-0.483，說(shuō)明兩者反向發(fā)展，即經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越低，政府參與度越高。

3.回歸分析

文章數(shù)據(jù)的時(shí)間維度（T）為7，截面維度（N）為30，由于T小于N即為短面板，故采用靜態(tài)面板模型。若要準(zhǔn)確地對(duì)其進(jìn)行分析，就必須先確定數(shù)據(jù)所屬的模型類(lèi)型。文章使用Stata16統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析以確定其所屬的類(lèi)型，由于檢驗(yàn)結(jié)果全部拒絕原假設(shè)，P值皆為0.0000，因此文章以固定效應(yīng)模型為準(zhǔn)。

模型一只包括了被解釋變量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和核心解釋變量技術(shù)創(chuàng)新，沒(méi)有加入任何控制變量。根據(jù)模型一的數(shù)據(jù)可知，技術(shù)創(chuàng)新前的系數(shù)值為0.336，且在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著，這表明技術(shù)創(chuàng)新變量可以顯著地促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，在不考慮其他變量影響的情況下，對(duì)數(shù)化的技術(shù)創(chuàng)新每增加一個(gè)單位，對(duì)數(shù)化的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)就會(huì)增加0.336個(gè)單位。但是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響因素非常多，若不考慮其他變量將會(huì)低估技術(shù)創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，在模型一的基礎(chǔ)上加入政府參與度和外商直接投資兩個(gè)控制變量后，技術(shù)創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在顯著影響且影響系數(shù)增大，這說(shuō)明在其他變量保持不變的情況下，對(duì)數(shù)化的技術(shù)創(chuàng)新變量增加一個(gè)單位會(huì)引起對(duì)數(shù)化的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)增加0.344個(gè)單位。

從控制變量的估計(jì)結(jié)果來(lái)看，雖然所有的控制變量對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響的正負(fù)性存在不同，但都影響顯著。外商直接投資反映了經(jīng)濟(jì)開(kāi)放程度，外商直接投資的估計(jì)系數(shù)值為正且在1%的置信水平上顯著，即經(jīng)濟(jì)開(kāi)放有利于促進(jìn)當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)增長(zhǎng);政府參與度反映政府在經(jīng)濟(jì)生活中所起的作用，中央政府對(duì)地方政府考核的最重要的指標(biāo)就是當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展水平，因此政府干預(yù)在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中一直扮演著重要的角色，文章中政府參與度的系數(shù)為負(fù)且在1%的水平上顯著，即過(guò)度的政府干預(yù)不利于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

為了進(jìn)一步分析技術(shù)創(chuàng)新影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的方式，文章選擇固定資產(chǎn)投資作為中介變量進(jìn)行逐步回歸分析，研究固定資產(chǎn)投資是否是技術(shù)創(chuàng)新影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的途徑。

首先，檢驗(yàn)技術(shù)創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的總體影響;其次，檢驗(yàn)技術(shù)創(chuàng)新對(duì)固定資產(chǎn)投資的影響;最后，檢驗(yàn)技術(shù)創(chuàng)新和固定資產(chǎn)投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。若模型二中的技術(shù)創(chuàng)新前的系數(shù)顯著，模型三中技術(shù)創(chuàng)新前的系數(shù)顯著，模型四中固定資產(chǎn)投資前的系數(shù)顯著，則中介效應(yīng)顯著，若模型四技術(shù)創(chuàng)新前系數(shù)不顯著則為完全中介，若模型四技術(shù)創(chuàng)新前系數(shù)顯著，則為部分中介。

首先，檢驗(yàn)技術(shù)創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的總效應(yīng)為 0.344，且在 1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。其次，檢驗(yàn)技術(shù)創(chuàng)新對(duì)固定資產(chǎn)投資的影響，可知技術(shù)創(chuàng)新可以顯著地促進(jìn)固定資產(chǎn)投資的增加，其系數(shù)估計(jì)值為15680.77。最后，檢驗(yàn)技術(shù)創(chuàng)新和固定資產(chǎn)投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，可以看出中介變量固定資產(chǎn)投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有顯著的促進(jìn)作用，其系數(shù)估計(jì)值為6.21e-06，技術(shù)創(chuàng)新的系數(shù)估計(jì)值為 0.246，顯著地低于模型二中的 0.344。這說(shuō)明固定資產(chǎn)投資的中介效應(yīng)顯著存在，且由模型四中技術(shù)創(chuàng)新的系數(shù)估計(jì)值在統(tǒng)計(jì)上顯著可知固定資產(chǎn)投資為部分中介，這說(shuō)明固定資產(chǎn)投資是技術(shù)創(chuàng)新促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要因素。由參數(shù)估計(jì)值可知，對(duì)數(shù)化的技術(shù)創(chuàng)新每提高1個(gè)單位，固定資產(chǎn)投資就會(huì)相應(yīng)地提高15680.77個(gè)單位;固定資產(chǎn)投資每提高1個(gè)單位，對(duì)數(shù)化的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)會(huì)相應(yīng)提高6.21e-06個(gè)單位;即對(duì)數(shù)化的技術(shù)創(chuàng)新每提高1個(gè)單位，通過(guò)固定資產(chǎn)投資使經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)增加0.097378個(gè)單位。中介效應(yīng)占比28.31%，即技術(shù)創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)有28.31%是通過(guò)固定資產(chǎn)投資實(shí)現(xiàn)的，所以固定資產(chǎn)投資是比較重要的影響因素。

三、結(jié)論與政策建議

1.主要結(jié)論

（1） 從各個(gè)省域?qū)用鎭?lái)說(shuō)，專(zhuān)利申請(qǐng)量幾乎在逐年遞增，呈上漲趨勢(shì)，但是不同地區(qū)之間卻存在較大的差異。

（2） 根據(jù)固定效應(yīng)模型回歸的實(shí)證結(jié)果，技術(shù)創(chuàng)新和外商直接投資都對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有顯著的積極影響，但政府參與度卻對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有著顯著的消極作用。

（3） 根據(jù)中介效應(yīng)模型的實(shí)證結(jié)果可知，技術(shù)創(chuàng)新不僅可以直接對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生顯著的積極影響，而且還可以通過(guò)固定資產(chǎn)投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生間接的積極影響。

2.政策建議

（1） 優(yōu)化區(qū)域創(chuàng)新布局

我國(guó)各省份之間的技術(shù)創(chuàng)新水平差異比較大，所以我們不能“一刀切”讓各個(gè)省份在技術(shù)創(chuàng)新上達(dá)到同一水平，而應(yīng)該做到構(gòu)建具有不同區(qū)域特色的創(chuàng)新發(fā)展格局，東部地區(qū)技術(shù)相對(duì)成熟，經(jīng)濟(jì)水平相對(duì)較高，則應(yīng)主要提高在一次創(chuàng)新和集成創(chuàng)新上的能力，中西部和東北地區(qū)則應(yīng)該結(jié)合自身的具體情況走差異化和追趕式發(fā)展道路。讓創(chuàng)新水平高的區(qū)域帶動(dòng)創(chuàng)新水平低的區(qū)域，構(gòu)建跨區(qū)域創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)和共享平臺(tái)建設(shè)。

（2） 完善知識(shí)產(chǎn)權(quán)制度

專(zhuān)利保護(hù)制度是否健全會(huì)影響科研人員參與科研的積極性與熱情，因此完善知識(shí)產(chǎn)權(quán)制度、明確產(chǎn)權(quán)的所有者，正確協(xié)調(diào)參與者、發(fā)明者以及企業(yè)家等人之間的利益是必要的。創(chuàng)新在帶來(lái)高收益的同時(shí)也帶來(lái)了高風(fēng)險(xiǎn)，因此政府應(yīng)提高創(chuàng)新投入，提高個(gè)體或企業(yè)承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的能力。要大力提倡二次創(chuàng)新，但也要明確一次創(chuàng)新和二次創(chuàng)新的產(chǎn)權(quán)問(wèn)題。

（3） 高水平人才隊(duì)伍建設(shè)

人才是創(chuàng)新的根本，是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)建設(shè)的主要推動(dòng)力和內(nèi)生動(dòng)力，因此有必要著力營(yíng)造良好的人才培養(yǎng)環(huán)境，健全人才培養(yǎng)機(jī)制，完善人才鏈，為解決區(qū)域經(jīng)濟(jì)類(lèi)技術(shù)性難題提供人才保障，要推出“人才戰(zhàn)略”的政策。同時(shí)，要加大引進(jìn)力度，吸引海內(nèi)外優(yōu)秀人才，發(fā)展高科技應(yīng)用型人才，增強(qiáng)知識(shí)經(jīng)濟(jì)水平，努力促進(jìn)產(chǎn)學(xué)研深度融合，進(jìn)而促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展。

（4） 優(yōu)化固定資產(chǎn)結(jié)構(gòu)

固定資產(chǎn)投資可以顯著促進(jìn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，應(yīng)該加大對(duì)固定資產(chǎn)投資的投入力度，保持一定比例的固定資產(chǎn)投資率，具體到30個(gè)省份來(lái)說(shuō)，則要根據(jù)自身的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、要素稟賦、創(chuàng)新水平等因素綜合確定其合理區(qū)間。由于我國(guó)城鎮(zhèn)化和舊城改造的推進(jìn)，房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)大、投機(jī)性強(qiáng)，且一線城市和二三線城市的情況存在較大差異，因此要進(jìn)行合理的測(cè)算，保持房地產(chǎn)投資基本穩(wěn)定，以最大程度地發(fā)揮其在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中的作用。要優(yōu)化固定資產(chǎn)投資的結(jié)構(gòu)，并且制定合理的固定資產(chǎn)投資方案，盡可能做到資源配置市場(chǎng)化。

（5） 吸引國(guó)外資本流入

外商直接投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響存在一定的積極作用，因此要優(yōu)化國(guó)內(nèi)投資環(huán)境，實(shí)施一定程度的外商投資流入的優(yōu)惠政策，盡可能吸引較多的國(guó)外資本進(jìn)入我國(guó)市場(chǎng)，并且引導(dǎo)其投資向中西部地區(qū)偏移，促進(jìn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)均衡協(xié)調(diào)發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

[1]Freeman C，Soete L.The economics of industrial innovation[M].Psychology Press，1997.

[2]焦帥濤，孫秋碧.技術(shù)創(chuàng)新與消費(fèi)升級(jí)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)溢出效應(yīng)的實(shí)證分析[J].統(tǒng)計(jì)與信息論壇，2020，35（04）：74-81.

[3]周南南，林修宇.金融集聚、技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)發(fā)展——基于面板數(shù)據(jù)的空間計(jì)量分析[J].宏觀經(jīng)濟(jì)研究，2020（11）：34-48.

[4]李成剛，楊兵，苗啟香.技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效應(yīng)——基于動(dòng)態(tài)空間杜賓模型的實(shí)證分析[J].科技進(jìn)步與對(duì)策，2019，36（06）：33-42.

[5]王升泉，陳浪南，劉人豪.資產(chǎn)泡沫、技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[J].中國(guó)管理科學(xué)，2020，28（10）：1-12.

[6]馮云廷，計(jì)利群.技術(shù)創(chuàng)新與城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)波動(dòng)——基于我國(guó)15個(gè)副省級(jí)城市面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2020，39（01）：41-49.

[7]劉禹君，劉雅君.技術(shù)創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的非線性影響[J].江漢論壇，2018（04）：63-69.

[8]曾兆祥，朱玉林.我國(guó)固定資產(chǎn)投資對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響的區(qū)域性差異——基于省級(jí)面板數(shù)據(jù)[J].經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)，2019，36（04）：88-93.

[9]邱冬陽(yáng)，彭青青，趙盼.創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略下固定資產(chǎn)投資結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系研究[J].改革，2020（03）：85-97.

[10]逯進(jìn)，王曉飛.固定資產(chǎn)投資、老齡化與經(jīng)濟(jì)活力——基于省域視角研究[J].人口學(xué)刊，2019，41（05）：57-71.

[11]李慶鳳.固定資產(chǎn)投資與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的實(shí)證分析[J].營(yíng)銷(xiāo)界，2019（43）：1-2.

[12]張曉暉，張傳娜.地方政府債務(wù)、固定資產(chǎn)投資與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系研究——基于東北三省111個(gè)縣（市）數(shù)據(jù)的分析[J].經(jīng)濟(jì)縱橫，2020（08）：100-107.

作者簡(jiǎn)介：朱夢(mèng)云（1997- ），女，漢族，安徽蕪湖人，安徽大學(xué)商學(xué)院，工商管理專(zhuān)業(yè)，學(xué)術(shù)型碩士研究生，主要從事區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)方面的研究