创新驱动及其影响因素的实证分析

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山东大学学报(哲学社会科学版)2015年第1期第023-034页创新驱动及其影响因素的实证分析：1979—2012王海兵杨蕙馨摘要：利用1978—2012年省际面板数据，基于Malmquist—DEA方法测算了全要素生产率及其分解因子，并对影响因素进行实证分析，主要结论有：我国创新驱动发展现状不容乐观，技术进步的恶化是主要原因；地区创新驱动发展水平按照东、西、中部地区依次递减；样本区间不同地区间创新驱动发展水平差异有缩小趋势，创新驱动发展水平较低地区有向创新驱动发展水平较高地区追赶现象，但不同地区创新驱动发展的稳态水平与自身的特定条件有关；创新驱动的发展状况在不同发展阶段有所差异；整体样本区间回归结果中，除政府干预倾向外，对外开放水平、人力资本、非市场化程度都对创新驱动有显著正向作用，而分组回归结果显示，各因素的作用在我国加入WT0后有较大不同。关键词：创新驱动发展战略；数据包络分析；收敛性；影响因素一、引言当前，如产业体系构成不完整、产业间比例不均衡、产业布局不合理、生产过程能耗高、资源利用率低、部分行业产业组织结构不协调、技术水平有待提高、多数产品或服务附加值较低、传统制造业企业在“微笑曲线”中处于低端位置等问题已对我国经济发展造成了极大阻碍，要解决这些问题，最重要的是要找到可持续发展的动力源泉。在理论层面，经济增长的驱动要素研究表明，可持续发展的动力主要有两方面，即作为“量”的生产要素的投入和作为“质”的要素生产率的提高。在“量”方面，不同社会发展阶段中主要生产要素投入有所差别，农业社会、工业社会、近代社会经济增长的驱动要素分别为土地和劳动力、劳动力和资本、资本和科技。而自上世纪50年代以来，作为“质”的要素生产率的提高对经济增长的作用日益重要。研究表明，美国在20世纪50年代末，要素投入和全要素生产率对经济增长的贡献率分为别47％、53％，德国在20世纪60年代末两者的比例分别为31．9％、69．1％，日本在20世纪70年代末则分别为28．8％、71．2％(葛霖生，2000)①。由此，经济学家们越来越强调技术进步的作用，而技术进步来源于创新驱动。在实践层面，二战后日本企业竞争力提高、产业结构逐渐调整和经济迅速增长得益于其对自主创新能力下技术进步的不懈追求，上世纪90年代美国跨国公司全球配置资源、产业结构持续优化和经济保持118个月的繁荣则得益于其创新驱动下数字信息技术和高科技信息产业的发展。可见，创新驱动是经济可持续发展的动力源泉。波特(2002)将经济发展分为要素驱动阶段、投资驱动阶段、创新驱动阶段和财富驱动阶段②，认为在不同发展阶段有不同驱动力，后一发展阶段驱动力在综合之前各驱动力基础上形成。那么，什么是创新驱动?创新驱动的发收稿日期：2014—10—24基金项目：国家社科基金重大项目“构建现代产业发展新体系研究”(13&ZD019)；教育部创新团队“产业组织与企业成长”(IRTl3029)。作者简介：王海兵，山东大学经济学院博士研究生(济南250100)；杨蕙馨，山东大学管理学院教授、山东省协同创新软科学基地研究人员(济南250100)。①葛霖生：《中外十国经济增长方式比较》，《毛泽东邓小平理论研究))2000年第6期。②[美]迈克尔·波特：《国家竞争优势》，李明轩、邱如美译，北京：华夏出版社，2002年，第533—547页。万方数据 山东大学学报(哲学社会科学版)展现状如何?哪些因素能够促进创新驱动的发展?这些将是本文的主要研究内容。本文的结构安排如下：首先是引言，然后是文献综述，第三部分是相关方法讨论和数据来源说明，第四部分是测度结果及分析，第五部分是影响因素的实证分析，第六部分是结论与启示。二、文献综述“创新”最早由熊彼特(1912)提出，他概括了5种创新的基本形式：创造新产品、采用新生产方法、拓展新市场、控制上游供应、再造组织形态①。熊彼特的创新概念尽管主要属于技术创新范畴，但也包括管理创新、组织创新、产品创新等内容。完整的创新应该涵盖知识创新、技术创新、知识与技术创新成果转化等阶段，涉及大学、企业与政府等参与者之间的协同创新关系集合(洪银兴，2013)②。刘志彪(2011)认为创新驱动是针对模仿和学习驱动而言的发展方式，是实现创新型经济的主要武器，是实施“先发优势”的基本条件③。“十二五”规划提出，要“推动经济发展更多依靠科技创新驱动”，其落脚点在于要以重大科学技术为突破口，加快建立以企业为主体的技术创新体系，国家要加强科技基础设施建设和强化科技创新支持政策等。党的十八大报告明确指出，要“实施创新驱动发展战略”，主要包括深化科技体制改革，建设国家创新体系，建立以企业为主体、市场为导向、产学研相结合的技术创新体系，提高科研水平，提高成果转化能力，加强知识产权战略等内容。现有创新驱动的文献主要包括两方面，一方面是从理论上探讨其概念、内涵和外延，另一方面是对以全要素生产率为指标的创新驱动的测度。在前者中，刘志彪(2011)认为创新驱动不能盲目化、VI号化，要在对不同地区经济条件做出评估的基础上，推动相应的转型升级，而目前我国部分发达地区已然具备了突破“中等收入陷阱”、实施“先发优势”的有力武器④。费利群(2011)从学习视角出发，讨论了创新驱动的基础、核心、关键和目的等要素，并将其延伸到政党建设和创新型国家建设中⑤。洪银兴(2013)从发展方式转变的现实背景、内生增长的源头、协同创新体系建立以及创新驱动的路径等方面对创新驱动发展战略进行了解读⑥。陈波(2014)从市场作用角度出发，探讨了创新驱动与“中国梦”之间的内在关联，并强调在面临“市场残缺”与“市场失灵”时政府的积极作用⑦。还有研究者从社会福利效应(齐建国、梁晶晶，2013)⑧、知识产权(马一德，2013)⑨、城市建设(夏天，2010)⑩、企业核心能力(宋玉萍，2014)⑩、生态创新绩效(蔡乌赶、周小亮，2013)@、产业升级政策(葛秋萍、李梅，2013)⑩、国际比较(胡婷婷、文道贵，2013)@等角度对创新驱动进行了延展。在后者中，王志刚等(2006)利用随机前沿模型测算全要素生产率，发现1978—2003年间我国全要素生产率年均增长4．36％⑩。李宾、曾志雄(2009)采用增长核算法测度全要素生产率，通过延展Holz(2006)的资本存量①[美]约瑟夫·熊彼特：《经济发展理论对于利润、资本、信贷、利息和经济周期的考察》，何畏、易家祥等译，北京：商务印书馆，1991年，第73—74页。②洪银兴：《关于创新驱动和协同创新的若干重要概念》，《经济理论与经济管理》2013年第5期。③刘志彪：《从后发到先发：关于实施创新驱动战略的理论思考》，《产业经济研究(双月刊)》2011年第4期。④刘志彪：《从后发到先发：关于实施创新驱动战略的理论思考》，《产业经济研究(双月刊)》2011年第4期。⑤费利群：《论以创新驱动战略思想为导向的学习型政党和创新型国家建设》，《山东社会科学))2011年第5期。⑥洪银兴：《论创新驱动经济发展战略》，《经济学家》2013年第1期。⑦陈波：《论创新驱动的内涵特征与实现条件——以“中国梦”的实现为视角》，《复旦学报(社会科学版)》2014年第4期。⑧齐建国、梁晶晶：《论创新驱动发展的社会福利效应》，《经济纵横))2013年第8期。⑨马一德：《创新驱动发展与知识产权战略实施》，《中国法学))2013年第4期。⑩夏天：《创新驱动过程的阶段特征及其对创新型城市建设的启示》，《科学学与科学技术管理))20LO年第2期。⑨宋玉萍：《创新驱动与企业核心竞争力塑造研究》，《改革与战略))2014年第1期。⑩蔡乌赶、周小亮：《企业生态创新驱动、整合能力与绩效关系实证研究》，《财经沦丛》2013年第1期。⑩葛秋萍、李梅：《我国创新驱动型产业升级政策研究》，《科技进步与对策》2013年第16期。⑩胡婷婷、文道贵：《发达国家创新驱动发展比较研究》，《科学管理研究》2013年第2期。⑩王志刚、龚六堂、陈玉宇：《地区间生产效率与全要素生产率增长分解(1978—2003)》，《中国社会科学)12006年第2期。24万方数据 创新驱动及其影响因素的实证分析：1979—2012数据和计算要素收入份额，发现1979—2007年问全要素生产率年均增长3．59％①。李国璋等(2010)采用索罗残值法测算全要素生产率，发现考虑人力资本和不考虑人力资本情况下结果有较大差异，前者全要素生产率年均增长1．61％，后者年均增长2．32％②。陶长琪、齐亚伟(2010)引入虚拟决策单元，利用数据包络分析(DEA)方法测算全要素生产率，发现1978—2007年问全要素生产率年均下降0．7％，技术效率恶化是主要原因，样本期间年均下降2．1％⑧。综上所述，目前学术界对“创新驱动战略”的深入研究相对较少，多数研究都将技术创新看作创新的核心内容，但创新本质上是一项系统工程，应该包括如资本、制度、组织、企业家等要素(庄子银，2007；刘志彪，2011；洪银兴，2012；温军、冯根福，2012)④。而与此同时，不少地方政府官员往往在缺乏充分调研基础上，盲目实施“创新驱动战略”，大有将其rl号化、政治化之嫌，却不能真正解决现实中的关键问题。我们认为，对创新驱动内涵的理解，应该从不同角度展开：从创新驱动的形式看，它包括了产业创新、技术创新、制度创新、组织创新、协同创新等内容；从创新驱动的主体看，它要求政府、企业、高校、个人、社团团体等积极参与；从创新驱动的流程看，它涵盖了科学基础、技术开发的“黑箱”、科技成果的创新转化、创新活动的扩散(Tassey，2008)⑤等活动；从创新驱动的目标看，它能有效提升资源配置效率、降低能源耗散和污染排放、扩大就业效应、提高社会福利水平。可以说，创新驱动是要去推动从过分依赖要素投入数量向积极寻求要素投人质量的转变，是要去利用资本、制度、组织、企业家等要素实现最大化的溢出效应，是要去构建经济发展内外在效应的统一和与资源环境的和谐共存，这与以全要素生产率及其分解因子为指标的创新驱动的测度有极佳的耦合度。但在与全要素生产率测度相关的研究中，现有文献在时间序列上多止于2007年，在截面单元上也多为28个地区(无海南、重庆、西藏)，一方面不能有效的考察金融危机前后的差别，另一方面也忽略了部分地区的创新驱动现状，实时性和整体性不强，进而使基于此受限研究的结论和现实指导意义大打折扣。尽管部分数据的可获得性和本身质量可能存在一定的问题，我们仍试图首先从这两方面进行拓展，然后再基于此展开相关的讨论。三、测度方法和数据来源(一)测度方法创新驱动的测量方法有多种，包括指数法(Indexnumber)、增长核算法(GrowthAccounting)、数据包络分析法(DataEnvelopmentAnalysis，DEA)和随机前沿法(StochasticFrontierApproach，sFA)等。美国很多研究者都使用指数法，欧洲国家和地区的研究者主要使用增长核算法，其他国家和地区的研究者目前仍主要使用数据包络法和随机前沿法。之所以如此，主要与数据的可获得性程度有关，比如，指数法所需要的各种商品价格明细、劳动者工作时间、小时薪水等在美国政府相关机构有详细的统计数据，增长核算法所需要的劳动者工资收入、津贴和福利等在欧盟等相关机构有详细的统计数据，而其他国家，尤其是发展中国家，往往存在数据结构不全、质量欠缺等问题，所以以数据包络法和随机前沿法为主。就数据包络法而言，借助线性规划原理，关注既有数据结构本身而无需主观设定生产函数，可以有效降①李宾、曾志雄：《中国全要素生产率变动的再测算：1978-2007年》，《数量经济技术经济研究))2009年第3期。②李国璋、周彩云、江金荣：《区域全要素生产率的估算及其对地区差距的贡献》，《数量经济技术经济研究}2010年第5期。③陶长琪、齐亚伟：《中国全要素生产率的空间差异及其成因分析》，《数量经济技术经济研究》2010年第1期。④庄子银：《创新、企业家活动配置与长期经济增长》，《经济研究))2007年第8期；刘志彪：《从后发到先发：关于实施创新驱动战略的理论思考》，《产业经济研究(双月刊)))2011年第4期；洪银兴：《科技创新中的企业家及其创新行为兼论企业为主体的技术创新体系》，《中国工业经济}2012年第6期；温军、冯根福：《异质机构、企业性质与自主创新》，《经济研究))2012年第3期。⑤Tassey，G．“GlobalizationofTechnology—basedGrowth：PolicyImperative”，JournalofTechnologyTransfer，2008，33(6)，PP．560—578．25万方数据 山东大学学报(哲学社会科学版)低数据质量欠缺的负面影响，但缺点在于不能捕捉随机因素的作用从而将测度结果置于“黑箱”之中。就随机前沿法而言，借助经验生产函数，不仅能将确定性前沿面随机化，还能将测度结果的“相对性”转为“绝对性”(朱承亮等，2011)(i)。当然，两种方法之间并不存在绝对的优劣，在相关文献中也仅在于研究者基于其原始数据的判断和选择②。本文采用基于产出导向的规模报酬可变的DEA测算产出距离，并用前后两期Malmquist指数③的几何平均为全要素生产率及其分解因子④。(二)变量和数据来源说明本文测度全要素生产率及其分解因子所需的数据主要有产出、资本存量和劳动就业人数，影响因素主要包括对外开放水平、人力资本、政府干预倾向、非市场化程度等四类指标。产出使用1978—2012年各省、市、自治区的国内生产总值(GDP)，并将其按1978年为基年的地区国内生产总值指数进行平减。劳动使用1978—2012年各地区年末劳动就业人数，部分年份缺失数据用后五年的平均值进行填充。资本存量采用永续盘存法，其中：初始年份为1952年，该年资本存量按K。一f。／(g+艿)公式求得，g为后五年经济增长率的平均值，艿为折旧率；流量数据采用固定资本形成总额数据，重庆1996年前数据缺失，可以用该年与四川省固定资本形成总额的比例进行处理，海南1977年前、西藏1992年前的数据缺失，可以用该年与全社会固定资产投资比例进行处理；资本平减指数以国家统计局网站数据为准，1990年前缺失数据参照Wang和Yao(2003)⑤并将其转换成以1990年为100的指数，最后再将所有资本平减指数转换成以1978年为定基；折旧率采用分段处理方式，分别以1966年和1978年为界选择2％、5％和9．6％。影响因素中，用进出口总额占GDP比重(Trade)和外商直接投资占GDP比重代表对外开放水平(FDI)，用普通高校在校学生数占总人口比重代表人力资本(HC)，用财政支出占GDP比重代表政府干预倾向(PE)，用国有企业工业产值占工业产值比重代表非市场程度(SOE)。此外，还选取城市化水平(UR)和基础设施(INF)作为控制变量，前者用城镇人口占总人口比重表示，后者用公路里程表示。对于部分缺失数据，首先按照类似数据进行替代(比如，江苏省2012年国有企业工业产值缺失，使用国有及国有控股企业主营业务收入替代)，然后在此基础上采用线性插值法对其他缺失数据进行补充，但是，发现极少数数据仍不理想，比如重庆1978年、1979年的人力资本水平显然不可能为负，所以又按照后五年数据对此进行了平均化填充。相关数据来源于各省、市、自治区历年统计年鉴、《新中国55年统计资料汇编》、《新中国60年统计资料汇编》、《全国各省、自治区、直辖市历史统计资料汇编》、《中国国内生产总值核算历史资料1952—1995》、中经网数据库和国家统计局网站数据库。四、估计结果本文采用DEAP2．1软件测量全要素生产率及其分解因子，结果如下：(一)全国层面整体而言，1978—2012年间我国全要素生产率年均增长率为一0．5％，意味着样本区间我国创新驱①朱承亮、岳宏志、师萍：《环境约束下的中国经济增长效率研究》，《数量经济技术经济研究))2011年第5期。②相关讨论散见于段文斌、尹向飞(2009)，王恕立、胡宗彪(2012)等文献。③有关Malmquist指数法的深入讨论可参见Fare等(1994)，Ray、Desli(1997)，Grifell、Lovell(1999)，章祥荪、贵斌威(2008)等文献。④我们对TOPSIS理想解(陶长琪、齐亚伟，2011)和跨期数据集(林毅夫、刘培林，2003；杨文举，2006)等持谨慎态度，主要有三方面原因：第一，它们涉及到对数据结构本身做出改动；第二，极有可能产生异常值的连锁效应；第三，测定结果并不能保证与为避免技术内陷的出发点相一致。⑤Wang，Y．andYaoY．“SourcesofChina’sEconomicGrowth1952—1999：IncorporatingHumanCapitalAccumulation”，ChinaEconomicReview，2003，14(1)，PP．32—52．26万方数据 创新驱动及其影响因素的实证分析：1979—2012动发展处于恶化状态。技术进步的恶化是造成这一现象的主要原因，样本区间年均增长率为一0．8％，而同时段技术效率变化年均增长率为0．3％，其中，纯技术效率变化率为0．2％，规模效率变化率为0．1％。这一结果令人感到吃惊，如Wang、Yao(2003)，颜鹏飞、王兵(2004)，郭庆旺、贾俊雪(2005)，章祥荪、贵斌威(2008)，李宾、曾志雄(2009)，李国璋等(2010)，陶长琪、齐亚伟(2010)等研究的全要素生产率分别为2．32％、0．25％、0．891％、1．6％、3．59％、132％①和一0．7％②。看上去本文结果与现有文献的研究结论似有较大差距，实则不然，主要原因在于样本区间设定的差异③。在上述文献中，前四者的样本区间分别为1979—1998年、1979—2001年、1979—2004年、1979—2005年，后三者的样本区间为1979-2007年，对应本文的结果分别为1．22％、0．887％、0．565％、0．426％和0．21％。由此，可以推断本文的估算结果具有相当的稳健性。分阶段来看。图1是1979—2012年间全要素生产率及其分解因子的变化趋势，从中可以很清楚地看到，全要素生产率经历了先上升后下降再上升再下降的波动变化，这与我国改革开放以来经济发展历程相一致，如1979—1983年间，农村改革通过调动农民的生产积极性促进全要素生产率的提升，1984—1989年间，改革阵痛所引发的通货膨胀和政治风波使全要素生产率出现了下降，1990—1994年间，一系列旨在探索建立社会主义市场经济体系的改革又再次提升了全要素生产率，1995年至今，各项改革进程缓慢，政府官员腐败和权力寻租现象使我国全要素生产率持续恶化。有趣的是，在2001年之前，技术效率是全要素生产率年均增长率为正的主要原因，该期间全要素生产率、技术进步和技术效率年均增长率分别为0．887％、一1．326％和2．287％，而在2002年之后，技术进步是使全要素生产率不至于过度下降的主要原因，该期间全要素生产率、技术进步和技术效率年均增长率分别为一3．291％、0．446％和一3．7％。这两种不同的机制恰好出现在我国加入世界贸易组织(wTo)前后，使我们能更好的理解我国创新驱动发展在不同阶段的实质状况。∞．yearI===兰墨鲞生!兰=：=丝查兰，二二=二二壁查塑兰=：=：塑堡塑!图11979—2012年间全要素生产率及其分解因子的变化趋势①在李国璋、周彩云、江金荣(2010)中，132％是不考虑人力资本时的全要素生产率结果，而考虑人力资本时的全要素生产率结果为61％。②Wang，Y．andYaoY．“SourcesofChina’SEconomicGrowth1952—1999：IncorporatingHumanCapitalAccumulation”，ChinaEconomicReview，2003，14(1)，PP．32—52；颜鹏飞、王兵：《技术效率、技术进步和生产率增长：基于DEA的实证分析》，《经济研究>>2004年第12期；郭庆旺、贾俊雪：《中国全要素生产率的估算：1979-2004》，《经济研究))2005年第6期；章祥荪、贵斌威：《中国全要素生产率分析：Malmquist指数法评述与应用》，《数量经济技术经济研究>>2008年第6期；李宾、曾志雄：《中国全要素生产率变动的再测算：1978—2007年》，《数量经济技术经济研究>>2009年第3期；李国璋、周彩云、江金荣：《区域全要素生产率的估算及其对地区差距的贡献》，《数量经济技术经济研究》2010年第5期；陶长琪、齐亚伟：《中国全要素生产率的空问差异及其成因分析》，《数量经济技术经济研究>>2010年第1期。③当然，对数据的处理也是原因之一，但这里，我们的主要关注点并不在此。27万方数据 山东大学学报(哲学社会科学版)(二)地区层面整体而言，1978—2012年间东、中、西部地区全要素生产率年均增长率分别为一0．071oA、一0．617％和一0．543％，意味着各地区创新驱动发展处于恶化状态。技术进步的恶化是造成这一结果的主要原因，样本区间东、中、西部地区技术进步年均增长率分别为一0．23％、一1．108％和一0．974％，而同时段技术效率变化年均增长率分别为0．206％、0．569％和0．527％。东部地区尽管在全要素生产率和技术进步方面好于中、西部地区，但在技术效率方面则逊色于中、西部地区。出乎意料的是，中部地区在全要素生产率和技术进步方面表现最差，可能的原因在于，相比于东部地区有利的地理位置、集聚的人力资本和西部地区优越的政策支持、丰富的资源储备，中部地区的发展弱势较为明显④。分阶段来看。图2是1979—2012年问地区全要素生产率及其分解因子的变化趋势，从中可以很清楚地看到，整体上全要素生产率和技术进步都经历了先下降后上升再下降的波动变化，但与后者不同，前者在地区间的分布情况随不同阶段有所差异，如1990年之前，全要素生产率在地区间按西、中、东部递减，之后近十年呈现出交织上升和下降变化，2000—2005年按东、中、西部递减，2005年之后则按东、西、中部递减。技术效率在样本区间呈现出先上升后下降再上升再下降的变化趋势，在地区间的分布随不同阶段的差异情况与全要素生产率相似。有趣的是，与全国层面相同，在2001年之前，技术效率是全要素生产率年均增长率为正的主要原因，该期间东、中、西部全要素生产率、技术进步和技术效率年均增长率分别为0．67％、1．044％、1．178％、一0．787％、一1．725％、一1．541％和1．511％、2．864％和2．836％，而在2002年之后，技术进步是使全要素生产率不至于过度下降的主要原因，该期间东、中、西部全要素生产率、技术进步和技术效率年均增长率分别为一1．622％、一4．089％、一4．141oA、0．935％、0．182％、0．21％和一2．521％、一4．23％、一4．302oA。全要素生产率技术进步一．io．一n①．o．．’‘—7”‘—’———”———1———————————1”—一199020002010198019902000201O技术效率一一mo●一∽西●①98U99UZ000ZUlU——尔音{j地l×一·-{l—j地卜．一——fqi’邓』也【‘图21979—2012年问地区全要素生产率及其分解因子的变化趋势(三)收敛性特征首先考察口收敛特征。图3是1979—2012年全要素生产率及其分解因子的对数标准差，从中清楚地看到，不管是全国范围，还是东、中、西部地区，整体上全要素生产率、技术进步和技术效率都存在盯收敛现象，意味着地区间创新驱动发展状况的差异有缩小的趋势。可如果分阶段来看，不同发展阶段的情况却有所差异。具体来说，全要素生产率在1979—2003年间呈现出显著的盯收敛，从2004年①需注意的是，从2006年开始，西部地区全要素生产率显著高于中部，而前人研究样本区间截止于2007年。这可能是造成此处结论与前人结果不一致的主要原因。28万方数据 创新驱动及其影响因素的实证分析：1979—2012开始则呈现出显著的扩散现象，技术效率在1979—2000年呈现出显著的口收敛，但从2001年开始则呈现出显著的扩散现象，这些扩散现象与近年来愈演愈烈的地区差异和市场分割有着密切联系，需要引起研究者们的高度重视。此外，从地区分布角度看，样本区间全要素生产率地区内部差距程度按照西、东、中部依次递减，技术进步地区内部差距按照东、西、中部依次递减，技术效率按西、中、东部依次递减。有趣的是，部分年份(如1983—1988年、2006-2012年)中、西部地区技术进步对数标准差为零，说明彼时地区内部在技术进步上不存在差异①。之所以如此，可能与中国改革的特征有关。中国改革较为显著的特征之一就是“局部试点、全面推广”，即在有关技术进步的局部试点中，往往首当其冲是在东部地区展开，试点成功后才会全面推广至中、西部，由于试点成功时相关技术可能已较为成熟，在中、西部推广时能够及时全面覆盖，所以在特定阶段地区内部的技术进步差距可能就不再显著②。此外，外部环境冲击也是可能原因之一。某种程度上，可以将发达国家地区、我国东部地区和我国中、西部地区放在全球价值链的上、中、低端来考虑，如2008年金融危机发生后，价值链内外部风险在很大程度上被直接或间接转移至低端环节(王海兵等，2014)⑧，使没有竞争优势的中、西部会在很长一段时间内处于生产停顿、资源闲置状态，进而使地区内部技术差距不再显著。技术进步——1———————————1——————————r———————————r—一——1———————————T————‘—’———‘1———————————1——一1980199020002010198019902000201O技术效璋薹{o，．一一198019902000201OI二=二：鲨I：二二二：型!!二二二生生二：二型堕i图31979—2012年全要素生产率及其分解因子的对数标准差再来考察卢收敛特征。绝对p收敛和条件卢收敛的方程形式分别为：In(InriOf／InriOf_1)一a。+a1InriOrl+eIn(Inno，／InnoH)一口。+a1Innorl+≥：ljx，+e，其中，Inno为全要素生产率及其分解因子，z是控制变量，Ot和￡是估计系数，e是误差项。采用固定效应回归法，相关结果见表1。从中看到，不管是全国范围，还是东、中、西部地区，全要素生产率、技术进步和技术效率都存在显著的绝对卢收敛和条件口收敛现象，这意味着低水平创新驱动发展地区有向高水平创新驱动发展地区追赶的趋势，但最终的稳态发展水平与不同地区的特定条件有关。进一步将估计系数转换成收敛速度，发现全国范围内全要素生产率、技术进步和技术效率的绝对p收敛和条件卢收敛分别为54．56％、62．94％、39．93％和94．68％、88．38％、97．79％；地区绝对口收敛速度中，东部地区在全要素生产率和技术效率方面领先，中部地区在技术进步方面领先；地区条件口收敛速度中，西部地区在全要素生产率方面领先，中部地①这一发现并未出现在任何现有文献中，为本文所特有。②当然，我们也不否认部分试点会在中、西部展开，然后再向全国范围推广，但即使在这种情况下，道理仍然一致。③王海兵、杨蕙馨、吴炜峰：《价值链断裂、新产业生态系统形成与我国企业全球研发》，《经济管理))2014年第6期。29万方数据 山东大学学报(哲学社会科学版)区在技术进步和技术效率方面领先。表1口收敛检验结果绝对口收敛条件口收敛全国东部中部西部全国东部中部西部—O．421一O．484～0．408一O．389一O．612～O．615一O．677一O．636tip(0．000)(0．000)(0．000)(0．000)(0．000)(0．000)(0．000)(0．000)—O．467一0．466～O．468一O．467一O．587～O．564一O．681一0．582tech(0．000)(0．000)(O．000)(0．000)(0．000)(0．000)(0．000)(0．000)一0．329一O．379～O．307一O．320一O．624～O．686一O．692一O．623effch(0．000)(0．000)(0．001)(0．000)(O．000)(0．000)(0．000)(0．000)注：tit,、tech、effch分别为全要素生产率、技术进步、技术效率；***表示显著性水平为1％；括号内为P值；为节省篇幅，表中并未将控制变量列出。五、创新驱动的影响因素分析由上文分析中，发现我国创新驱动发展现状并不乐观，而且，产生这种结果的主要原因在不同发展阶段有所差异，那么，到底是什么因素在起作用呢，在不同发展阶段这些因素的作用又有何差异呢?这是下文所要研究的内容。(一)整体样本区问回归结果首先检验各影响因素变量和控制变量的平稳性，发现各变量在取对数后可以显示出较好的性质，然后根据各省、市、自治区数量生成相应的虚拟变量，初步回归后发现存在显著固定效应，于是将最终n，≈的计量方程设定为：Y。一A。+≥kIn(z。)+≥：A，In(zm)+P；+“，，其中，Y是被解释变量，z、zi=1J=1分别为影响因素和控制变量，口。是其他个体特征变量，e是扰动项，使用考虑组内自相关和组间同期相关的可行广义最tb--乘法(FGLs)进行回归，结果见表2。首先分析对外开放水平对创新驱动的作用。初步来看，进出口贸易和外商直接投资对全要素生产率和技术效率有显著正向影响，但前者对技术进步的影响显著为负，后者对技术进步的影响则显著为正。考虑到对外开放水平的作用程度极有可能与一国人力资本状况有关，又引入对外开放水平和人力资本的交互项，结果发现进出口贸易与人力资本交互项与全要素生产率、技术进步和技术效率显著正相关，外商直接投资与人力资本交互项对全要素生产率和技术效率显著正相关，与技术进步显著负相关，与此同时，贸易与技术进步的关系从显著为负变为显著为正，外商直接投资对技术进步的直接影响为负，但不再显著。此外，其他估计系数大小所反映的变量间相关性程度有所加深。由此可以推断，改革开放以来，对外开放水平的逐渐加深对我国创新驱动的发展起到了十分积极的作用，但这种作用主要是通过影响技术效率的提升而得以实现。换句话说，在我国企业积极参与国际分工的过程中，通过教育培训、交流沟通等方式所得溢出受益最多的可能是发达国家跨国公司先进的管理经验、组织结构、运营实践和企业文化等软实力。进出口贸易和外商直接投资对技术进步的不同影响可能与两者作用机理有关：进出口贸易所面对的市场需求主要在外，所以跨国公司与我国企业具有共生共存的现实基础，此情形下合作效应大于竞争效应，价值链前后纵向联系会更加紧密，因此能促进技术进步的提升；外商直接投资所面对的市场需求主要在内，所以跨国公司与我国企业在本土会有激烈的竞争，此情形下竞争效应大于合作效应，由于跨国公司具有较强的技术、品牌、规模等优势，使价值链水平方向上的挤出效应更加明显，因此不能有效提升技术进步。30万方数据 创新驱动及其影响因素的实证分析：1979—2012表21979-2012年回归结果tfpteche{fchO．00140．0343一0．0004O．01560．0027’0．0205Trade(0．006)(0．000)(0．000)(0．000)(0．000)(0．000)0．00530．00260．0028Trade"X-HC(0．000)(0．000)(0．000)0．0053O．02090．0018一0．0001O．0034O．0224FDl(0．000)(0．000)(O．000)(0．534)(O．000)．(O．000)0．0025一0．00030．0030FDI*HC(0．000)(0．000)(0．000)一0．0086O．0176O．00270．0080一O．0117O．0103HC(0．000)(0．000)(0．000)(0．000)(0．000)(0．000)—O．0110一O．0123一0．0147一O．01590．00490．0046PE(0．000)(0．000)(0．000)(0．000)(0．000)(O．000)O．00840．01980．0088O．0115一0．0005**0．0077SOE(0．000)(0．000)(O．000)(0．000)(O．055)(0．000)O．0094O．01080．00160．0024O．00700．0081UR(0．000)(0．000)(0．000)(0．000)(0．000)(0．000)0．00820．0033*O．0181O．0168一0．0063一O．0076INF(0．000)(0．087)(0．000)(0．000)(0．000)(0．000)—O．0022一0．0022一0．0001一0．0000一0．0025一0．0026T(0．000)(0．000)(0．763)(0．961)(0．000)(O．000)一O．01260．1561一O．0325一0．0009O．0225O．1657常数项(0．265)(0．000)(O．000)(0．897)(0．006)(0．000)N105410541054105410541054注：tfp、tech、effch分别为全要素生产率、技术进步、技术效率；T为时间趋势；*-y：*、**和*分别表示显著性水平为1％、5％和10％；括号内为P值。其次分析人力资本对创新驱动的作用。初步来看，人力资本对全要素生产率和技术效率的影响显著为负，对技术进步的影响显著为正，但在引入对外开放水平和人力资本交互项之后，人力资本与全要素生产率和技术效率有显著正相关关系，且对技术进步的估计系数大小有所增加。由此可以推断，科教兴国战略对我国创新驱动的发展具有十分重要的作用。与此同时，也应该看到，人力资本与进出口贸易交互项对技术进步的显著正向作用和人力资本与外商直接投资交互项对技术进步的显著负向作用可能突出反映了我国人力资本的结构性矛盾等问题。也就是说，尽管当前我国人力资本结构与加工贸易背景下的产业结构有较高的耦合度，但整体上仍处于较低水平，在与处于价值链高端环节的跨国公司进行合作时会面临较高的人力资本瓶颈，更不用说依靠人力资本优势与外商投资企业进行激烈的竞争。如何使经济发展方式转型升级与教育体制改革相匹配，还需要进一步展开研究。再次分析政府干预倾向和非市场化程度对创新驱动的作用。在回归结果中，政府干预倾向对全要素生产率和技术进步具有显著负向影响，对技术效率的作用则显著为正。可以推断，政府干预倾向越强，越不利于创新驱动的发展，这种负面影响主要是通过影响技术进步而得以实现的。尽管政府花费大量资金实施引进吸收再创新的技术发展战略，但引进的技术可能并不适合我国经济发展现状，所谓引进的领先技术也很可能并不那么先进，与所花费的巨额成本相比更不经济，此外，受限于整体上较低的人力资本水平，引进后的吸收再创新未必就能顺利展开，结果使得大批机器设备处于闲置状态，当然不能对技术进步产生积极推动作用。然而，在实施引进吸收再创新的技术发展战略过程中，的确能够通过沟通交流学到操作技能、维修知识等内容，进而会对技术效率产生积极作用。非市场化31万方数据 山东大学学报(哲学社会科学版)程度对全要素生产率、技术进步和技术效率都具有显著正向影响，这与现有文献结论不太一致，如周晓艳、韩朝华(2009)研究发现国有经济比重与技术效率呈显著负相关性①。之所以如此，可能与国有企业改革有关，尽管饱受争议，但不可否认部分国有企业的确具有以领先技术和运营效率为基础的较强竞争优势。此外，国有企业改革也并非是要压缩非国有企业的生存空问，在国有企业具有政治、财税、金融等优势的前提下，非国有企业唯有依靠积极创新才能弥补“先天的不平等境遇”，而这又会带来整体创新驱动发展水平的提升。最后分析控制变量对创新驱动的作用。在回归结果中，城市化对全要素生产率、技术进步和技术效率具有显著正向影响，基础设施建设对全要素生产率和技术进步具有显著正向影响，但对技术效率的影响着显著为负。可见，城市化的集聚效应和基础设施建设的网络效应对我国创新驱动发展具有积极作用。(二)样本区间分组回归结果将整体样本区间划分为1979—2001年、2002—2012年两个部分，分别进行回归以讨论不同发展阶段的差异特征，相关结果见表3。表3分组回归结果tfptecheffch1979—20012002—20121979—20012002——20121979—20012002—20120．0299一0．01630．0088一0．0395O．0132一O．0257Tfade(O．OOO)(O．698)(0．000)(0．001)(0．005)(0．612)0．0039一0．0080O．0016一0．0130O．0014’。0．0042Trade*HC(0．000)(0．413)(0．000)(0．000)(0．049)(0．709)0．0378O．0588‘0．00810．02120．02920．0127FDl(0．000)(O．051)(0．000)(0．000)(O．000)(0．550)0．00500．0096O．0010O．0050O．004l0．0001FDI*HC(0．000)(O．136)(0．000)(0．000)(0．000)(0．986)O．0324一0．02750．00250．0076O．0330一O．0615HC(O．000)(0．177)(0．001)(0．428)(O．000)(O．118)—O．0376一O．0139一O．0199一0．0366一0．01330．0148PE(O．000)(0．423)(0．000)(0．000)(0．000)(0．472)O．05400．00210．03240．0039O．01500．0009SOE(0．000)(0．839)(0．000)(0．253)(0．000)(0．950)—O．0010一0．00830．00360．0093’’0．00130．0138UR(O．695)(0．567)(0．000)(0．035)(0．395)(O．177)0．01720．0165+0．00940．0029O．0109一O．0050INF(0．000)(0．082)(0．000)(0．416)(0．000)(0．455)一0．00340．0002O．0010。0．0018。一0．0047一0．0008T(0．000)(0．886)(0．049)(0．088)(0．000)(0．748)0．2675一O．1184一0．0775一O．1959常数项(0．000)(0．272)(0．000)(0．412)N713341713341713341注：tit'、tech、effch分别为全要素生产率、技术进步、技术效率；T为时间趋势；***、**和*分别表示显著性水平为1％、5％和10％；括号内为P值；表中常数项的空白处是因为在Stata软件中并未给出具体数值。1979—2001年分组回归结果与整体样本区问回归结果相比：全要素生产率回归方程中，城市化的①周晓艳、韩朝华：《中国各地区生产效率与全要素生产率增长率分解(1990—2006)》，《南开经济研究))2009年第5期。32万方数据 创新驱动及其影响因素的实证分析：1979—2012作用不再显著，说明城市化本质上是一个长期过程，其集聚效应要在较长时期后才能得以反映；技术进步回归方程中，外商直接投资及其与人力资本交互项的作用显著为正，人力资本的作用显著为负，前者说明我国企业与发达国家跨国公司的差距在早期可能并不显著，彼此间仍主要以合作为主，竞争还没到十分激烈的程度，后者说明我国人力资本在该时期处于较低水平；技术效率回归方程中，政府干预倾向的作用显著为负，基础设施建设的作用显著为正，前者说明政府主导配置资源方式在该时期并不能有效提升效率，后者说明该时期基础设施建设具有正向的网络效应①。2002—2012年分组回归结果与1979—2001年分组回归结果相比，全要素生产率回归方程中仅有外商直接投资和基础设施建设的作用仍然显著，技术进步回归方程中进出口贸易及其与人力资本交互项的作用显著为负，人力资本、非市场化程度和基础设施建设的作用不再显著，技术效率回归方程中所有变量都不在显著。这一发现令人感到惊讶，可以推断，我国自加入WTO后，经济增长的迅猛势头掩盖了背后的乱象丛生，放缓了政治、经济体制的深化改革，滋长了过度依赖政府配置资源、过度依赖出口和投资拉动经济的发展方式，这对基于创新驱动的可持续发展必然会产生负面影响，需要引起更多研究者的注意。六、结束语本文回顾了有关创新驱动发展战略的相关文献，认为创新驱动在形式、主体、流程、目标等方面与全要素生产率及其分解因子有极佳的耦合度，在此基础上，利用1978—2012年省际面板数据，基于Malmquist—DEA方法测算了全要素生产率及其分解因子，主要结论有：(1)我国创新驱动发展处于恶化状态，样本区间全要素生产率年均增长率为一0．5％，技术进步的恶化是造成这一现象的主要原因，样本区间年均增长率为一0．8％，而同时段技术效率变化年均增长率为0．3％。(2)地区创新驱动发展也处于恶化状态，但按照东、西、中部地区程度依次递减，样本区间全要素生产率年均增长率分别为一0．071％、一0．543％和一0．617％。(3)收敛性特征检验表明，不管是全国范围，还是东、中、西部地区，都存在显著的盯收敛、绝对卢收敛和条件卢收敛，说明1979—2012年间不同地区间创新驱动发展水平差异有缩小趋势，创新驱动发展水平较低地区有向创新驱动发展水平较高地区追赶现象，但不同地区创新驱动发展的稳态水平与自身的特定条件有关。(4)创新驱动的发展状况在不同发展阶段有所差异，这与我国改革开放以来经济发展历程中的相关节点相一致。(5)创新驱动影响因素的实证分析表明，整体样本区间回归结果中，除政府干预倾向外，对外开放水平、人力资本、非市场化程度都具有显著正向作用，而分组回归结果显示，各因素的作用在我国加入wT()后有较大不同。上述研究结论不仅提供了当前我国正在大力实施创新驱动发展战略的现实背景，也对如何实施创驱动发展战略具有启示意义：(1)坚持对外开放，不仅要通过进出口贸易加深与发达国家跨国公司的沟通交流，还要通过引进适宜的技术和资本增强我国企业的竞争优势；(2)坚持科教兴国战略，积极深化教育改革，提升我国人力资本水平，同时，加大世界优秀人才的引进力度，通过建立长效的合作与共享机制提高知识的溢出效应；(3)坚持经济体制改革，有效约束政府干预行为，释放制度红利，调动创新主体的积极性；(4)坚持国有企业改革，建立健全以现代企业制度为核心的国有企业治理结构，优化国有企业的产权结构，给予非国有企业平等待遇；(5)坚持以人为本，杜绝照搬照抄国外经验，探索适合中国情境的城市化、城镇化道路；(6)坚持法治改革，积极完善各项法律、法规，严惩官员腐败、权力寻租等违法行为。①之所以在整体样本区间回归结果中出现基础设施建设对技术效率显著负作用的结果，可能与长期以来我国基础设施大量重复建设有关，还可能与基础设施建设领域内的官员腐败、权力寻租等现象有关。33万方数据 ————————————————』生生竺兰塑堑兰兰全型兰些!AnEmpiricalAnalysisonInnovation-drivenDevelopmentStrategyandItsDeterminants：1979—2012WANGHal—bingYANGHui—xin(sch。。1。fEconomics，Shand。ngUniversity，Jinan250100，P．R．China：SchoolofManagement，ShandongUniversity，Jinan250100，P．R．China)，Ab．s。tr，ac：：Basedonprovinci“paneldataOftheyearfroml978to2012，thiSpaperestimatesTFPandrs1actorstoprecedeananalysisoninnovation-driven二rdevelopmentstrategybyusingMalmquist—uEAapp‘oach·Meanwhile’theimpactsofdeterminantsofinnovation—drivendevelopmentstrategyareempiricallyexamined．Mainconclusionsareasfollows：First，theoutlookofinnovation—drivendeVelopmentdoesn'tseemoptimisticasthedeteriorationofteehnologicalchangeistheprimarycause·Second,re910nalinnovation—drivendevelopmentlevelsdecreasesuccessivelyfromEastern，westerntoCentralregions·Third，gapsofinnovation—drivendevelopmentlevelamongdifferentregionshaVebeennarrowed,asregionoflowinnovation—drivendevelopmentlevelhasbeencatchingupwlthre910nofhlghinnoVation—drivendevelopmentlevel．However，thesteadrstatelevelsof1nnoVatlon—drlVendeVelopmentarecorrelatedtotheirownendowment．Fourth，levelsofinnovation～drlVendeVeIopmemexhibitthemselvesdiversifiedindifferentphases．Fifth，exceptforinterventiontendencyofgoVe姐ment，extentofopening—up，humancapitalanddegreeofnon—marketizationhasslgnl士lcantIyeffeetedoninnovation—drivendevelopmentintheestimatesofoverallsamples，whilebetweenestimatesoftwo8ubgroupsof1979—2001and2002—2012，dividedbytheyear2001whenChinajoinedWTO，thedeterminants’impactsaredifferent．KeYWords：innovation-drivendevelopmentstrategy；DEA；convergence；determinants[责任编辑：贾乐耀]34万方数据