Research on the Innovation Driving Effect of Industrial Structure Upgrading——An Empirical Analysis Based on Chinese Provincial Panel Data

Li Honghan1,2,He Ning3,Wang Cunhua2,Yang Mao3

(1.International Monetary Institute, Renmin University of China, Beijing 100005, China; 2.One Belt and One Road Development Institute, Yili Normal University, Yining 835000，China；3.School of Economics and Trade, Henan University of Technology, Zhengzhou 450001，China)

Abstract：Based on the 2008-2017 Chinese provincial panel data, the regression analysis of the technological innovation and institutional innovation driving effect of industrial structure upgrading was carried out. The empirical results show that there is a negative correlation between technological innovation and institutional innovation and industrial structure rationalization, that is, technological innovation and institutional innovation are not conducive to the rationalization of industrial structure; and technological innovation and institutional innovation are positively correlated with the advanced industrial structure. That is to say, technological innovation and institutional innovation have positively promoted the industrial structure. At the same time, the interaction between technological innovation and institutional innovation has a significant negative impact on the industrial structure, that is, the degree of matching between technological innovation and institutional innovation is low. The advancedization of the industrial structure has created a hindrance.

Key Words:Rationalization of Industrial Structure；Advanced Industrial Structure；Innovation Drive；Technological Innovation;Institutional Innovation

DOI：10.6049/kjjbydc.Q201908368

收稿日期：2020-03-23

基金项目：国家社会科学基金培养项目(2018SKPY08)；伊犁师范大学一带一路发展研究院重点项目(YDYL2019ZD001)

作者简介：李虹含(1986-)，男，河南南阳人，博士，中国人民大学国际货币研究所研究员，伊犁师范大学一带一路发展研究院研究员，研究方向为创新经济；贺宁(1994-)，男，河南新乡人，河南工业大学经济贸易学院硕士研究生，研究方向为产业经济；汪存华(1972-)，男，湖北孝感人，博士，伊犁师范大学法学院副院长，副教授，研究方向为应用经济；杨茂(1963-)，男，河南驻马店人，博士，河南工业大学经济学教授，研究方向为金融量化分析、计量经济模型。本文通讯作者：汪存华。

开放科学(资源服务)标识码(OSID)：

中图分类号：F264

文献标识码：A

文章编号：1001-7348(2020)15-0054-08

0 引言

技术创新是产业结构优化升级的根本动力。人类文明史表明，产生升级的历史就是一部技术和制度不断创新的历史，创新使得产业结构形成了从低级到高级、从简单到复杂的演进路径。当前，中国经济发展进入新常态，经济发展能否实现换挡提速，关键在于产业能否顺利实现转型升级，而产业转型升级的关键在于实现要素驱动向创新驱动的转变。那么,在国家创新驱动战略推动下，创新对我国产业结构升级产生了怎样的影响？

1 文献综述

从产业结构升级与创新驱动关系的角度，季良玉[1]认为在不考虑融资约束的情况下，技术创新能够显著促进中国制造业高度化发展，融资约束会抑制技术创新活动，进而阻碍产业结构优化升级；白极星、周京奎[2]认为，研发聚集、企业创新能力显著促进产业升级，产业升级差异直接体现为研发聚集差异和企业创新能力差异；李常洪、郭嘉琦[3]认为，创新产出直接影响企业生产效率，创新产出促进生产要素与生产条件重新组合，降低了生产成本，有助于实现生产高效化和技术集约化，从而推动产业转型升级；徐珊、刘笃池[4]研究发现，大企业创新投入对区域产业升级有明显带动作用，随着产业高度的提升，创新资本投入对产业升级的带动作用降低，创新人员投入对产业升级的带动作用提升。

从创新驱动产业结构升级路径角度，张银银、黄彬[5]论证了创新驱动产业升级的3条路径，创新通过技术、市场、全产业链创新驱动产业结构升级；蔡玉蓉、汪慧玲[6]认为，创新促使产业劳动生产率发生变化，改变了社会需求结构和产业生命周期，进而影响产业结构；吴言动、彭凯平[7]在研究传统产业向新兴产业升级的过程中，从原有产品品质改进、新产品开拓、商业模式创新与合作网络构建、制度规制、低成本创新等多个角度，论述产业转型升级的创新驱动机制；曾繁华、侯晓东[8]认为，创新创业是制造业转型升级的内在动力，众创、众包、众扶、众筹作为双创的实践模式，直接或间接作用于制造业转型升级；高启明[9]认为，创新驱动我国通用航空制造业转型升级有3条实现路径，一是基于技术路线，二是基于市场路线，三是基于全产业链创新。

目前，关于创新与产业升级关系的研究较多，主要集中在技术创新与产业升级双向互动协调性和技术创新对产业升级的影响两个方面。关于创新对产业结构升级的影响，表现为技术创新促进产业结构高级化、提高产业价值链和产业发展效率等方面。其中，关于创新对产业结构合理化的影响研究较少，特别是忽视了制度创新对产业结构合理化的影响。关于产业结构升级的高级化与合理化，前者主要是产业结构由低水平向高水平发展的轨迹，代表产业发展服务化方向和趋势，后者主要是产业之间相互协调程度和有机联系，反映各种资源在产业之间的配置情况。本文在研究创新驱动产业结构高级化进程的基础上，进一步深化创新对于产业结构合理化的影响，丰富创新驱动产业结构升级相关理论研究。

2 产业结构升级的创新驱动机理分析及研究假设

从产业结构调整的动态变化角度看，产业结构调整可以通过优化资源配置获得产业结构合理化，又可以推动产业形态从低级向高级演变以实现产业结构高级化，产业结构动态调整具有两个维度，即产业结构合理化和产业结构高级化[10]。产业结构合理化和产业结构高级化是相互影响、相互联系的过程，一般认为产业结构合理化是产业高级的基础，畸形的产业结构必然不利于产业结构高级化。而产业结构高级化是一个长期发展的过程，从一种产业结构合理化上升到更高一级产业合理化状态，因此，产业结构高级化是产业结构合理化的必然趋势。

2.1 创新与产业结构合理化

产业结构调整实质上是技术不断进步或创新的过程。从经济社会发展角度来看，技术创新产生产业集聚，使得经济均衡发生突变，改变企业生产经营模式，引起产业部门要素结构和产业结构变动，一些产业部门由于技术突破或者技术创新，使得特定产业部门处于规模报酬递增阶段，产业和生产要素快速集聚，这种要素配置失衡使得产业结构发展失去协调性[10]。市场化制度创新会使市场要素(包括技术要素)流动更加自由化，特别是经济全球化的今天，要素的全球化自由流动和经济人的逐利本性，形成了全球化产业分工和要素集聚。根据比较优势理论，每个国家都拥有自身相对优势，因而处于相对优势地位的产业发展较为迅速。从全球来看，产业结构分布可能相对合理，但是，一国内产业结构分布合理化程度会降低。同样，制度创新和技术创新的共同作用(交互项)也会加剧这种产业结构发展不合理的状况。据此，提出以下3个假设：

H1：技术创新会加快优势产业和要素集聚，不利于产业结构合理化。

H2：制度创新会提高要素流动自由化程度，虽然会促进国际产业分工，但不利于一国产业结构合理化。

H3：技术创新与制度创新的交互影响会加剧产业结构不合理状况。

2.2 创新与产业结构高级化

从发达国家、新兴工业化国家和地区实现经济长期增长的经验来看，转变经济发展方式、实现产业优化升级的关键在于技术创新。技术创新通过前端驱动、中端驱动和后端驱动促进产业升级，前端驱动即知识发现与创造，中端驱动是指知识孵化与技术中试，后端驱动是指成果转化和技术扩散，机理在于促进投入要素高效配置，推动生产可能性边界向外移动[11]。制度本身不是投入要素，但是，制度创新对生产要素产生作用促进生产活动，进而促进产业升级发展。其作用机制在于通过释放技术、资本以及其它生产要素的生产活力，促使生产要素自由流动，降低要素流动和使用成本，有效提高生产要素配置效率，激励产业结构升级。在良好的制度环境下，特别是在知识产权保护制度健全的情况下，促使技术创新对产业高级化的促进效应倍增。鉴于我国过去尚未形成健全的知识产权保护制度，因此，制度创新并不能提高技术创新积极性，在制度创新与技术创新不匹配的情况下，其对产业结构高级化的影响甚至为负。据此，提出以下3个假设：

H4：技术创新通过要素高效配置，促进产业结构高级化。

H5：制度创新释放生产要素活力，促进产业结构高级化。

H6：制度创新与技术创新对产业结构高级化的交互影响为负。

3 模型及数据来源

3.1 模型设计

本文重点关注不同环境下技术创新对各个省市产业结构升级的差异性影响。地区产业结构升级还受到地区经济增长速度、投资增长速度、地区受教育程度等因素的影响，本文将这些变量作为控制变量引入模型，模型设置与详细算法如下：

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

其中，表示地区i在时间t的产业结构合理化情况；表示地区i在时间t的产业结构高级化情况；Xit为控制变量(受教育程度、投资增长速度、经济增长速度)；Innovation表示地区i在时间t的技术创新能力；market表示地区i在时间t的制度创新能力；Innovation×market为技术创新与制度创新的交互项；ε为随机误差项。

3.2 变量选取与数据来源

3.2.1 被解释变量

借鉴卫平[12]的指数计算方法，产业结构合理化采用产业结构合理化指数衡量。产业结构合理化反映产业间协调程度，也反映资源、生产要素在产业间的有效利用程度。借鉴干春晖等[13]的做法，采用泰尔指数衡量我国产业结构合理化:

其中，Y代表地区总产值，Yi代表该地区第i个产业总产值，L代表地区从业总人数，Li代表该地区第i个产业从业人数，N表示行业数。考虑到数据可获得性，令N=3，计算我国各地区三次产业结构合理化指数。当时，三次产业结构处于最合理状态，越大，表示产业越偏离均衡状态，三次产业结构越不合理。泰尔指数考虑不同产业在经济中所占权重差异且保留结构偏离度的经济含义，可以更好地反映产业结构合理化程度。

产业结构高级化指数产业结构高级化是对产业结构升级的一种衡量，反映一国经济发展重心由第一产业向第二产业和第三产业转移的过程。对产业结构高级化的衡量，现有大部分文献都是根据克拉克定律，采用非农产业占总产值的比重作为产业结构高级化指标。20世纪90年代以来，在第三次产业革命推动下，各国产业发展均出现高技术、高知识和高附加值趋势，随着服务业快速发展，采用非农产业占总产值的比重已经无法反映产业结构升级新趋势。基于此，借鉴李健、卫平[14]和杨茂[15]等的研究，采用地区第三产业国内生产总值和第二产业国内生产总值比重度量产业结构高级化，即:

其中， 代表产业结构高级化指数，SIit代表第三产业总产值，TIit 代表第二产业总产值。此指数越大，说明产业结构越高级。

3.2.2 核心解释变量

万建香、汪寿阳[16]认为，创新对经济增长而言既是过程也是结果，因此，采用专利数和教育支出衡量技术创新能力。杨武、田雪姣[17]采用专利授权量、研发投入比重以及研发技术人员比重3个指标计算的创新综合指数衡量企业创新水平。也有部分学者直接采用授权专利数衡量技术创新能力[18]，朱新蓉、熊礼慧[19]使用相同的方法对此进行了论述。借鉴朱新蓉、甘星等采用的方法，使用专利授权数量(innovation)衡量地区技术创新能力。借鉴谢众、吴飞飞[24]的方法，采用各个地区市场化制度创新程度即市场化指数(market)衡量制度创新。

3.2.3 控制变量

(1)受教育程度(EDU)。将平均受教育年限作为衡量人力资本水平的基准指标[20-21]，同时，将知识积累效应考虑在内[22-23]。具体计算公式如下：人均受教育年限(EE)=(6*小学教育人口+9*初中教育人口+12*高中及中职教育人口+16*大专及本科教育人口+19*研究生教育人口)/。一般认为，人均受教育年限越高，技术创新和技术运用的人力资源越充足，越能够为产业升级提供人力资本支撑。

(2)投资增长速度(TZZZSD)。采用“(地区当年固定资产投资额/地区上年固定资产投资额)-1”度量地区投资增长速度，以2007年为基期。投资速度的增长表明社会投资充分，由于我国投资增长多来自于房地产投资，因此，投资增长速度与产业结构升级呈负向关系。

(3)经济增长速度(RJGDPRATE)。采用“(地区当年地区人均生产总值/地区上年地区人均生产总值)-1”度量地区经济增长速度，以2007年为基期。经济增长速度的提升，表明社会经济发展总体环境良好，理论上为产业结构升级提供了良好的社会经济环境，但是，还要对社会经济发展方式进行考量。因此，经济增长速度与产业结构升级的关系也可能为负。

3.3 实证检验

本文基于2008-2017年中国省际面板数据，依次使用OLS回归、固定效应模型和随机效应模型，对全国创新驱动效应进行估计。由Hausman检验可知，方程1～6均选择固定效应模型。方程1回归显示，在普通面板OLS回归和面板固定效应回归下，技术创新(innovation)系数分别在5%和1%的水平下显著为负，表明技术创新并不利于促进中国产业结构合理化，这也验证了假设H1。技术创新产生的产业集聚使得经济发展中要素配置均衡性发生改变，引起产业部门要素结构和产业结构发生非均衡性变动。整体上看，虽然技术创新能力有所提高，但是，产业之间技术创新能力的非均衡性导致要素分配和产业结构的非均衡性，不利于整体产业合理化发展。

方程2显示，在普通面板OLS回归和面板固定效应回归下，制度创新(market)系数分别在5%和1%的水平下显著为负，表明制度创新与中国产业结构合理化负相关，验证了假设H2，即市场化的制度创新使得生产要素流动自由化，市场逐利性使得生产要素向高利润产业聚集，导致一二三产业之间发展不协调。同时，地区经济增长速度(rjgdprate)在两种回归模型下系数分别在5%和1%的水平下显著为正，表明地区经济增长速度提升有利于产业结构合理化。这一结论也验证了前文分析，人均GDP的快速增长增加了社会对各种产品的需求，反向促进了各个产业的发展，对产业结构合理化起到了促进作用。

方程3面板固定效应回归结果显示，技术创新(innovation)系数在1%的显著水平下为正，说明技术创新能够促进产业结构高级化，验证了假设H4，即技术创新通过促进生产技术水平提升，从而提高全要素生产率和产品附加值，有利于促进产业结构转型升级。方程4面板固定效应回归结果显示，制度创新(market)系数同样在1%的显著水平下为正，说明市场化的制度创新同样可以促进产业高级化，验证了假设H5，即市场化的制度创新有利于要素流动自由化，高生产效率、高附加值的产业更能吸引稀缺要素投入，从而促进产业高级化进程。

此外，还可以看出其它3个控制变量与自变量之间的关系。受教育程度(edu)与产业升级的相关系数在1%的显著水平下为正，表明一个地区人均受教育水平的提高有利于该地区产业结构高级化，这也印证了前面的分析，即通过提高受教育水平，可以有更多人力资本为产业高级化提供劳动资源支撑。经济增长速度(rjgdprate)与产业升级的相关系数在1%显著水平下为负，表明一个地区经济的提速不利于该地区产业高级化，说明过去10年间(2008-2017年)虽然经济发展取得了较大成果，但是，经济发展对产业升级的贡献为负，主要受限于传统粗放型经济发展方式转型尚未完成，依靠资源密集型、劳动密集型产业促进经济增长的方式还有没完全转变。投资增长速度(tzzzsd)与产业升级的相关系数在1%显著水平下为负，说明投资的增长反而不利于产业结构高级化，这种结果主要与社会投资方向有关系，社会投资长时间集中于房地产及其相关产业是阻碍产业结构高级化的主要原因。

方程5在产业结构高级化的面板固定效应回归方程中加入技术创新与制度创新的交互项(innovation×market)，从固定效应回归结果来看，主要变量的方向及其显著性均没有发生显著变化。技术创新与制度创新的交互项回归系数在10%显著水平下为负，验证了假设H6，技术创新与制度创新的交互效应不利于产业结构高级化。我国在市场化制度创新过程中尚未形成完善健全的知识产权保护制度，技术创新与制度创新匹配程度低，使得技术要素在产业升级中发挥受限，所以，技术创新和制度创新交互项对产业结构高级化产生阻碍作用。

方程6在产业结构合理化的面板固定效应回归方程中加入技术创新与制度创新的交互项(innovation×market)，从回归结果来看，主要变量的方向及其显著性同样没有发生显著变化。技术创新与制度创新的交互项系数在10%显著水平下为正，不能验证假设H3，因而技术创新与制度创新的交互效应有利于产业结构合理化。主要是由过去我国所处发展阶段导致的，之前的国民经济发展过多依赖于第二产业，而技术创新和市场化制度创新使得第三产业在国民经济中的比重逐步提升，第二产业在国民经济中的比重有所回调，整体上促进了产业结构合理化。

3.4 稳健性检验

考虑到创新要素对于产业升级的时间滞后效应，本文将创新相关变量都进行滞后一期处理，以降低核心解释变量可能存在的内生性问题带来的偏差。核心解释变量滞后一期的回归结果如表5所示，L.Innovation、L.market、L.Innovation×market分别为技术创新滞后一期、制度创新滞后一期、制度创新与技术创新交互项滞后一期。其中，L.Innovation、L.market的回归系数依然为正，且在10%的显著水平下均通过检验；方程5中L.Innovation×marke的相关系数依然保持为负，在10%的显著水平下通过检验，但是，方程6中L.market的回归系数由显著变为不显著，所以，方程6的稳健性较差，所得结论有待进一步论证。其它3个控制变量的回归结果与基本回归结果保持一致，说明本文模型回归结果有较好的稳健性。

4 结论与展望

4.1 研究结论

本文基于2008-2017年全国省际面板数据，运用面板回归模型，对各个地区之间产业结构升级的创新驱动情况进行分析，得出以下结论：

(1)技术创新与产业结构合理化在1%的显著水平下为负，说明技术创新不利于产业结构合理化，即技术创新使得市场要素配置向高技术产业倾斜，要素配置失衡引发产业结构失衡；制度创新与产业结构合理化在1%的显著水平下为负，表明市场化的制度创新同样不利于产业结构合理化，即高度的市场化加剧要素配置倾斜，使得产业结构失衡更加严重。

(2)技术创新与产业结构高级化在1%的显著水平下为正，说明技术创新有利于产业结构高级化，即技术创新提高了产业全要素生产率和产品附加值，使得产业结构高级化；制度创新与产业结构高级化在1%的显著水平下为正，表明市场化的制度创新有利于产业结构高级化，即市场化的资源配置使得生产要素更好地服务于产业结构升级。

(3)技术创新和制度创新的交互项与产业结构高级化在10%的显著水平下为负，说明技术创新与制度创新整体上对产业结构高级化存在阻碍作用。这一研究结论理论上并没有说服力，实际上在过去的发展中，我国技术创新以模仿性创新为主，“山寨”文化盛行，再加上知识产权保护制度的缺失，使得技术水平没有质的提升，甚至对产业健康发展产生不良影响。

4.2 理论贡献

本文采用定性分析和定量分析研究方法，选取产业结构合理化和产业结构高级化两个维度作为研究对象，探讨技术创新和制度创新对产业结构升级产生的影响，研究结论进一步丰富了创新驱动产业结构升级的理论内容。基于创新对要素流动的影响作用分析，印证了其他学者关于创新可以驱动产业结构高级化的观点，也发现创新通过对产业发展产生虹吸效应，使得要素配置扭曲，对产业结构合理化产生不利影响。

4.3 管理启示

(1)产业发展战略要“统筹兼顾”。市场经济发展必然会使各种生产要素和优势资源向高产出、高回报的产业聚集，一些附加值低、对国民经济发展必不可少的产业处于相对劣势地位。要充分发挥政府宏观调控职能，各级政府做好地方产业发展规划，为高端制造业、服务业等高端产业营造良好的社会创新环境，兼顾农业、纺织加工业等相对弱势产业的发展。

(2)加强知识产权保护，营造良好的社会创新环境。技术创新和制度创新对产业高级化有显著促进作用，要鼓励技术创新，健全知识产权保护制度。目前中国在知识产权立法上已经取得较大进展，但执法力度上亟需加强。“山寨”已经不再符合社会发展潮流，经济的换档提速和高质量增长，必然依托高水平技术创新。加大知识产权保护力度，可以提高企业模仿成本，激发创新型企业科研投入积极性，进而推动整个产业发展水平的提高。

(3)注重创新人才培养。人才是创新必备要素，创新型人才流失和缺失是我国产业发展长期处于劣势地位的重要原因。创新人才培养需要教育支撑，也需要创新实践的磨砺。加快传统教育模式改革，从义务教育到高等教育都要将创新意识和能力培养作为学生教育的重要内容。同时，要加大对创新型科研人员的引进力度，建立吸引人才的政策体系，激发市场创新活力，为产业升级和技术创新提供雄厚的人力资本。

(4)推动产学研协同创新。创新是人才、资本、技术等多种要素共同作用的结果，实现创新水平的提升也离不开企业、政府、高校和金融机构等各个部门的合作。要建立更加广泛的协同创新联盟，将企业平台、政府政策、高校人才和金融机构资本有效融合在一起，各个部门在发挥自身优势资源的同时，有效吸收外部优质资源，降低创新本身投资风险高、周期长的风险。加快技术创新过程，提高创新成果与企业对接和转化过程，进而高效率促进产业结构调整与升级。

4.4 研究不足与展望

本文研究了创新对产业结构升级的驱动作用，具体表现为创新对产业结构合理化和高级化的驱动作用。研究发现，创新对产业结构合理化具有抑制作用，而对产业结构高级化具有促进作用。本文研究不足之处主要在于，在经济发展全球化的今天，技术创新对产业结构分布与升级的影响也是全球化的，主要以国内各省产业结构升级与创新数据为样本，可以得出一些局域性的结论，从世界范围上来讲可能是不适用的。未来研究可以从更为广阔的世界产业分工视角研究创新与产业结构升级的关系，从而得出更为广泛和普适的结论。

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(责任编辑：万贤贤)