郭南芸,黄 典

(广西大学 a.经济学院；b.广西发展战略研究院，广西 南宁 530004)

一、问题提出

新中国成立以来，中国工业取得了举世瞩目的成就，工业生产能力和国际竞争力不断增强、工业品出口结构不断优化、高端制造业加快发展，现代工业体系逐步形成。然而，中国工业长期以来存在附加值偏低、核心创新力偏弱等问题，导致工业潜在增长率和全要素生产率(TFP)的增速减缓[1]。在全球经济低迷的背景下，中国工业发展不仅面临 “人口红利”逐步消失、物质资本投资规模报酬下降的成本压力，而且受到贸易保护主义抬头、国际制造业发展不景气等因素的多重挑战。

以创新驱动战略为导向，提升工业TFP水平成为中国工业高质量发展的必由之路。中国政府始终把创新作为促进经济社会发展的第一动力，实施了一系列创新战略。而要实现工业向创新驱动转变，除了需要提升企业技术创新能力，还需要良好的制度环境。这是因为良好的制度环境除了能够影响区域要素资源的配置效率，更为重要的是可以为企业自主创新提供坚实的制度保障，促进创新成果的有效转化，最终提高创新要素对工业产出的贡献率。这不仅是提高创新对中国经济增长贡献程度的必要条件，也是有效解决经济发展中创新投入增长与TFP提升不匹配问题的重要路径。

二、文献综述

TFP提升的关键在创新，即通过新知识、新技术对基本要素进行升级和重新组合，实现产品多样化、推动新产业发展和提高要素质量，最终促进经济走上更有效、更集约的可持续发展道路[2-3]。一些学者发现，在2008年金融危机之前，企业的自主研发(R&D)和技术引进等创新行为都对TFP的提升产生了促进作用[4-6]。

但是，近年来，企业创新行为并未促进TFP的有效提升，创新驱动发展还未形成促进中国经济发展的强大稳定动力。这一方面是由于与发达国家的技术差距缩小，技术溢出效应的减弱和自主创新难度的提升都会导致技术增长率低于前沿国家[7-8]；另一方面，在制度环境上的约束，带来了基础创新投入不足、企业创新动力不强、创新成果转化率较低等问题[9-11]。

要实现工业向创新驱动转变，除了需要推动企业技术创新能力的提升外，更重要的是为企业自主创新提供坚实的制度保障，引导创新资源的合理配置以提升创新质量，促进创新成果有效转化，进而提高创新要素对工业产出的贡献率[12-13]。制度环境的不断完善和发展是促进经济增长和提高TFP的关键原因，政府大力推行行政审批制度改革和营商环境改革，实质就是制度环境优化完善的集中体现，通过“放管服”提高行政环境质量，降低企业在生产和创新过程中的交易成本，提高生产要素的利用效率，推动创新活动的开展，从而实现优化要素配置并促进企业盈利和创新水平双重提升的目标[14-16]。

本文将围绕工业TFP、企业创新和制度环境之间的关系展开研究。主要贡献如下：第一，将企业创新进一步区分为产品创新和工艺创新，以期丰富企业创新行为对工业TFP的影响路径；第二，从制度环境的门槛效应出发，进一步检验全样本及不同地区的企业创新与工业TFP的关系；第三，根据实证结论概括出不同制度水平地区的工业TFP提升路径。

三、理论分析与研究假设

(一)企业创新对工业TFP的促进作用

图1 企业创新对工业TFP的影响路径

创新理论认为创新是通过对现有要素的重组，打破原有均衡，进而促进经济发展。企业创新对TFP的贡献主要体现在如图1所示的四个方面。第一，从技术进步视角看，企业依靠对关键技术的掌握使得工业生产中某一环节的效率水平得到较大提升，生产要素利用率不断提高，克服由于要素规模报酬递减导致的产出水平下降，并且一项产品从无到有补齐了产业链和供应链中的短板，这些都会推动工业基础水平的提升，从而提高工业TFP水平。第二，从结构优化视角看，行业龙头企业技术水平的提升会显著提高中间产品的质量[17]，并通过创新溢出效应扩散到产业链上下游环节，实现产业结构向高级化演进，进而带动全产业链的TFP水平提升。第三，从知识积累视角看，产业集聚带来技术创新溢出，研发能力较弱的企业可以通过将学习的先进技术转化为企业的资源储备，最明显的就是企业在“干中学”的过程中不断提升知识水平以及员工的人力资本水平[18]，从而能够把知识有效转化为新技术或新产品并实现商业化，进而通过技术进步实现TFP的提升。第四，从规模经济视角看，创新能够带来一定的差异化优势，在获得更高的收益后，企业通过扩大生产规模使生产成本不断下降，在成本与规模效应的双重作用下，进一步提高工业TFP。

企业创新通常可分为产品创新和工艺创新，接下来分别探讨二者对工业TFP的影响。产品创新是企业提高产品性能、扩展产品用途，对新产品、新服务进行的开发型创新活动。通过成功开发新产品或对原有产品进行革新，企业新产品相对于原产品在质量、性能和用途上有了更为明显的提高，产品创新不仅能够提升某产业的生产率，还可以通过前后关联效应对上下游产业产生创新溢出作用——上下游配套产业为适应新产品研发企业的技术要求会努力提高自身技术，或主动与主导企业寻求技术合作以适应主导企业的技术需求，从而带动整体TFP的逐步提升。工艺创新是指通过投入新设备、拓展新技术，对生产工艺、生产方法和加工过程进行改善的创新活动。企业在产品质量得到保证的前提下，着力降低单位产品的要素投入成本或提高单位时间内的产量，使企业在生产环节得到优化，降低了要素资源的消耗水平，促进单位要素产出水平的提高，即创新要素对产出的贡献率增加，在其他企业纷纷采用这种工艺创新并逐渐在整个行业中推广开后，整个行业内的TFP也就随之提高。两种创新活动相比而言，虽然工艺创新是在已有技术基础上进行改进，但研发投入更低、回收时间更短、风险也更小，在市场需求已经接近饱和的情况下，工艺创新产品与其他同质产品的优势并不明显，消费者对产品的有效需求偏弱，企业盈利能力不能持续较长时间，这在耐用消费品市场表现得更加明显。

企业创新对TFP的提升作用与不同类别技术创新溢出的范围和深度有关，专用技术创新的溢出作用比通用技术创新要小，因为通用技术可以凭借其强大的关联效应对各个产业的生产活动产生影响，这种影响会随着通用技术与行业的日益融合而不断深化[19]。人类历史上重大的科技革命，本质上就是革命性创新与产业融合的过程。基于上述讨论，本文提出如下假设：

H1：企业创新活动(包括产品创新与工艺创新)能够提升工业的TFP水平。

(二)制度环境的门槛作用

制度环境的作用在于通过限定个体行为来提高经济活动的可预测性，从而最大程度避免个体不确定性和机会主义，而在遵守这些规则的情况下，个体也可以通过正当的活动获得合法性资源，从而获得生存和发展。针对制度环境对TFP的贡献，学者们主要从要素市场的高效率、政府职能的更好发挥和降低企业风险成本三个角度进行论述[20]。而与企业生产发展关系最为紧密的制度环境就是政府机构或专业协会的相关正式法律法规，其不仅是对制度环境的透明度、稳定性及可持续性等特征最有效的反映，更体现在法制体系越健全，市场执法机构的公信力越强，契约合同的执行效率也就越高，生产要素的流通运行效率也就越来越流畅[21]。

随着研究的深入，制度环境在创新与TFP之中的门槛效应受到许多学者的重视。任何制度的改革必须经过反复的设计、检验、试点、反馈、调整后才能最终形成，是十分复杂的长期动态博弈过程。各国制度环境受经济水平、文化等因素的影响，其发展程度差异巨大：发达国家具备较健全的制度体系，但在发展中国家或经济欠发达地区，制度环境的完善，尤其是法律体系的完善，往往是滞后于经济建设的。因此，当制度环境水平较低时，制度环境在企业创新与TFP之间发挥的作用是不显著甚至可能产生抑制作用。如图2所示：首先，在企业产品创新中所需要的知识产权等法律制度不完善或不健全时，制度环境对企业创新行为的约束力和影响力偏弱，企业就更倾向于采用工艺创新的方式在原有基础上进行创新，以避免较高的交易成本和其他企业“搭便车”的风险，导致自主创新领域可能出现资源投入不足，进而影响TFP水平的提升作用。其次，市场化水平偏低也意味着创新资源可能存在错配。由于监督机制尚待完善，政府作为推动微观技术进步的重要力量，对企业的研发活动支持可能存在一定的脱节，突出表现在政府追求远期目标与企业追求短期目标形成了较大的冲突[22]。当制度环境建设比较完善后，市场能够充分发挥对创新资源配置的决定性作用，政府的行政水平得到提高，相关法律制度和产权保护等公共物品上的不足也得到弥补，企业创新能够更有效率地开展，创新成果将更有保障，企业对产品创新的意愿也会更强，进而对工业TFP的提升作用将更明显。基于以上讨论，本文提出如下假设：

图2 制度环境对工业TFP的影响路径

H2：制度环境存在门槛效应，体现在不同市场化水平下企业创新对工业TFP的影响作用存在正负或大小的变化。

四、研究设计

(一)样本选择与数据来源

限于数据的可得性，本文基于中国30个省份(不包括西藏、香港、澳门和台湾)1999—2018年的工业企业面板数据进行实证研究。样本数据主要来自1999—2018年《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国工业统计年鉴》《中国固定资产投资年鉴》《中国城市统计年鉴》、各省份统计年鉴，以及国家统计局官方网站。

(二)模型构建

本文构建基本面板模型如下：

tfpit=α0+α1lninvit+α2insit+α3Controlit+λi+εit

(1)

tfpit=α0+α1lnpiit+α2insit+α3Controlit+λi+εit

(2)

tfpit=α0+α1lntiit+α2insit+α3Controlit+λi+εit

(3)

其中，tfpit代表i地区t年工业TFP水平，lninvit表示企业创新投入水平情况，insit是制度环境水平情况，lnpiit和lntiit分别代表产品创新和工艺创新情况，Controlit是控制变量；针对不同地区层面的异质性问题，加入了个体异质性变量λi；εit是随机误差项。

从前文分析可知，制度环境存在着门槛的非线性作用，为考察制度环境在企业创新与工业TFP中的门槛效应，使用面板门槛回归模型，进一步在式(1)—式(3)的基础上构建制度环境的门槛模型如下：

tfpit=α0+(α1lninvit+α2Controlit)I(insit≤γ1)+

(α1lninvit+α2Controlit)I(insit>γ1)+λi+εit

(4)

tfpit=α0+(α1lnpiit+α2lntiit+α3Controlit)I(insit≤γ2)+(α1lnpiit+α2lntiit+

α3Controlit)I(insit>γ2)+λi+εit

(5)

其中，I(·)表示指示函数，取值为0或1，当括号内表达式成立时I(·)=1，否则为0；insit作为门槛变量，γ1和γ2为相应的门槛值。

(三)变量选择

1.被解释变量

对工业全要素生产率水平(tfp)的测度，本文参考鲁晓东和连玉君(2012)[23]的研究，采用C-D生产函数，并以固定效应(FE)方法进行测算，如式(6)和式(7)所示：

(6)

tfpit=α0+eit=yit-α1lit-α2kit

(7)

其中，yit为i地区工业在t年中总产出的对数值，lit和kit分别表示工业劳动力和资本投入情况，yearit、regit分别为代表年份、地区的虚拟变量，根据FE方法进行内生性修正的条件是：如果影响企业决策部分可观测的TFP是因企业而异的，而且是跨时不变的，那么在面板数据条件下，可以使用这个方法估计TFP水平。因为各省份的工业企业投资决策存在不同，所以采用这一方法估计TFP水平是可行的。

2.解释变量

企业创新(lninv)、产品创新(lnpi)和工艺创新(lnti)分别表示企业在创新、产品创新和工艺创新上的投入水平。考虑到创新活动的动态特征，学者们往往从投入侧的资金或产出侧的成果两个方向进行测度。本文使用企业的R&D经费内部支出衡量企业创新，年鉴中对该统计指标的定义是“在企业科技活动经费内部支出中用于基础研究、应用研究和试验发展三类项目的费用支出以及用于这三类项目的管理和服务的费用支出”，较为全面地反映企业的创新情况；使用企业专利申请统计指标中的企业发明专利对产品创新进行衡量，而企业非发明专利则用来衡量工艺创新。

3.门槛变量

制度环境(ins)表示各地区制度环境的水平情况，采用樊纲等学者提出的中国市场化指数[24-25]为基础衡量制度环境水平。该指数对2010年的统计指标进行了较大的调整，考虑到本文研究范围为1999—2018年，故以2008年为基期，对前后两个版本的市场化指数进行了折算并统一，再根据万得(Wind)数据库的推算得到2017年和2018年的市场化指数水平。

4.控制变量

由于研究对象是各地区的工业企业，所以控制变量中既包括微观企业层面，也包括宏观地区层面，以期全面考察工业TFP的影响因素。

各变量名称及测度方式如表1所示。

表1 变量名称及测度方式

在进行回归之前，本文对部分变量进行了对数化处理，在提高数据平稳性的同时也保证数据的无量纲可比性。表2列出了主要变量的描述性统计结果。

表2 主要变量的描述性统计

五、实证结果及分析

(一)企业创新对工业TFP的实证结果

在进行回归之前，首先要选择合适的模型以避免个体间不可观测的异质性遗漏问题，豪斯曼的检验结果表明应使用FE模型进行回归，再通过时间变量显著性检验可知，应在模型中加入时间效应；其次，对模型可能存在的异方差、自相关和截面相关问题进行检验。沃尔德(Wald)检验、伍德里奇(Wooldridge)检验均显示模型不存在自相关和异方差问题，但未通过截面相关问题的佩萨兰(Pesaran)检验，借鉴已有研究[26]，使用对短面板研究更加适用的SCC-FE模型进行修正。

表3是包含当期和含有滞后项(L.)的双向FE模型的回归结果。从列(1)、列(3)和列(5)中可以看出，核心解释变量企业创新(lninv)、产品创新(lnpi)和工艺创新(lnti)在FE模型下对工业TFP的影响均为显著，由此可以验证上文提出的假设H1。两种创新方式上，产品创新对工业TFP的促进作用更为明显，其弹性系数较高，这一结果一定程度上说明，工艺创新作为一种非自主创新，主要是对投入要素及生产成本上的节约或优化，对工业TFP影响较小；而产品创新则更加符合原创性创新，故对于TFP的提升作用更为明显。制度环境(ins)对工业TFP有显著的促进作用，且在当期和滞后一期的模型下均通过了1%的检验。

表3 基准回归结果

表3(续)变量lninvL.lninvlnpiL.lnpilntiL.lnti(1)(2)(3)(4)(5)(6)省份固定效应控制控制控制控制控制控制时间固定效应控制控制控制控制控制控制

为避免截面依赖性，借鉴叶祥松和刘敬(2018)[27]的研究，通过加入解释变量的滞后项进行创新的效应分析，在贝叶斯信息准则(BIC)下，三个解释变量的最优滞后数为1阶。由列(2)、列(4)和列(6)可知，在滞后一期回归结果中，当期的核心变量仍然保持着较高的显著性，但滞后项均为不显著；滞后项不显著的原因可能在于，企业在创新上的效率还有待提升，转换路径还存在障碍，所以无论是产品创新还是工艺创新在质量上还不够突出，导致创新的溢出作用和带动效应还不够明显。

(二)稳健性与内生性检验

1.稳健性检验

替换核心解释变量的衡量方法，采用企业R&D项目数量衡量企业创新(lninv)。一方面，企业研发经费支出中包括用于R&D项目的直接支出；另一方面，R&D项目属于创新投入到创新成果的一个中间环节，能够在某种程度上反映企业创新的情况。再参考袁航和朱承亮(2019)[28]的研究，采用新产品研发支出和其他创新活动支出衡量产品创新(lnpi)与工艺创新(lnti)活动，反映的是创新投入侧的情况。更换衡量指标的结果如表4的列(1)—列(3)所示，其中企业创新和工艺创新的符号与显著性均未发生显著变化，而产品创新则转为不显著。

2.内生性检验

借鉴白俊红和刘宇英(2018)[29]的方法，加入TFP的滞后一阶项(L1.tfp)，采用动态面板差分广义矩估计(GMM)方法对模型结果进行内生性检验。GMM方法要求差分方程中残差项不存在二阶以上的自相关，且滞后项的工具变量具有严格的外生性，因而要对估计结果进行阿雷利诺-邦德(Arellano-Bond)序列相关检验和萨尔甘(Sargan)检验，其中AR(2)检验的原假设是差分方程的残差序列不存在二阶序列相关，若对应的P值大于0.1，则表示在10%的显著性水平下接受原假设，即差分方程的残差序列不存在二阶序列相关；而萨尔甘检验的原假设为所有的工具变量都有效，相应的P值大于0.1，则表示在10%的显著性水平下接受原假设。从表4的AR(2)和萨尔甘检验的结果看，模型通过了两个检验。

表4 稳健性和内生性检验结果

(三)制度环境的门槛效应

根据式(4)和式(5)，使用门槛效应对制度环境的门槛作用进行分析。首先假设模型存在单个门槛，F统计量为60.82和53.62，显著通过了门槛显著性检验，拒绝线性模型的原假设，说明两个门槛模型均至少存在一个门槛值；进一步进行双门槛回归，F统计量同样通过了P值显著性检验，所以拒绝单门槛模型的原假设，说明模型至少存在两个门槛值；最后，进行三门槛的面板模型回归，F统计量的P值和第三个门槛值均未通过显著性检验，所以接受双门槛模型的原假设。可以发现，制度环境(ins)存在两个门槛值，分别是3.49和5.68，根据判定门槛显著性的F统计量检验结果，本文以双门槛模型回归结果作为企业创新影响效应分析的依据。

表5的实证结果表明，企业创新、产品创新和工艺创新对工业TFP的作用在全样本制度环境水平的门槛值附近都发生了显著变化：一是企业创新(lninv)随着制度环境水平的不断提升，对工业TFP的提升作用从0.376 6提高至0.413 0，且均通过了1%的显著性检验，说明企业开展创新活动对工业TFP的提升作用十分重要，这与经济理论中对创新的重视是一致的。二是从产品创新(lnpi)和工艺创新(lnti)来看，在不同的制度环境水平下，两种创新对工业TFP均能产生提升作用。但当制度环境水平分别处于[0，3.49)和[3.49，5.68)这两个区间时，工艺创新对工业TFP的提升作用较产品创新更为明显；而当制度环境水平突破了第二个门槛值之后，即处于[5.68，+∞)时，产品创新对工业TFP的提升作用明显上升，相较于制度水平第一个阶段提升了近2倍，而工艺创新的提升作用较之前两个阶段有所下降，呈现出先升后降的特点。

表5 面板门槛模型回归结果

上述回归结果表明制度环境水平存在显著的门槛作用，假设H2得到验证。特别是对产品创新和工艺创新而言，当制度环境水平还比较低时，产品创新会受到较大的制度约束，所以对工业TFP的提升作用不及工艺创新；但当制度环境不断完善突破门槛之后，产品创新则超过工艺创新成为促进工业TFP提升的更为有效的创新活动。

(四)地区异质性研究

由于各省份制度环境水平存在较大差异，以2016年中国市场化指数为例，排名前十的省份中，仅西部的重庆和中部的湖北分列第8位和第10位，其余均是东部经济发达省份。鉴于此，有必要在对研究样本进行合适的分组基础上展开异质性研究。

参考唐飞鹏(2017)[26]的方法，以1999—2018年制度环境水平(ins)的中位数5.303为界限(即市场化指数为5.303)，将30个省份样本划分成高制度环境水平地区和低制度环境水平地区各15个，这样可以避免一个地区的不同年份被划入不同组别，确保子面板数据的平衡性。分类结果如表6所示。

表6 制度环境水平的地区分组结果

回归的结果见表7和表8。相关数据显示，对于企业创新(lninv)，高制度环境水平地区的显著性和弹性系数比低制度环境水平地区更优，且加入一阶滞后项仍然通过了显著性检验；对于产品创新(lnpi)，高制度环境水平地区与低制度环境水平地区相比虽然显著性更强，但弹性系数较低。对于该差异的解释是，高制度环境水平地区的产品竞争更加激烈，大量新产品的涌现使新产品收益率下滑，对工业TFP的提升作用减弱；而低制度环境水平地区产品创新虽然能带来的溢出作用更大，对工业TFP的提升作用也更为明显，但制度建设还相对滞后，市场风险和交易成本问题还比较突出，导致显著性较弱；工艺创新(lnti)在两个子样本中均不显著，可能存在非线性作用；制度环境(ins)在不同子样本下均为显著，即制度环境水平的高低能够对企业创新的溢出作用产生显著影响。

表7 低制度环境水平地区回归结果

表8 高制度环境水平地区回归结果

依据面板门槛模型的步骤，依次进行门槛效应检验门槛值估计以及面板门槛回归分析。高制度环境水平地区在企业创新、产品创新和工艺创新的门槛变量上，均有两个显著的门槛值。而不同之处在于，企业创新的第一个门槛值较产品创新和工艺创新更低；低制度环境水平地区的样本中，虽然企业创新仍然存在两个显著的门槛值，分别是3.42与5.70，但产品创新的门槛显著性检验却并未通过，仅工艺创新存在两个显著的门槛值(4.15，5.70)。本文主要集中在两个子样本的产品创新与工艺创新两类具体创新行为的情况上，地区异质性门槛回归结果如表9和表10所示。

对比表9和表10可知，在企业创新这一核心变量的回归结果上，两个子样本的回归结果与全样本在弹性系数与显著性上均未发生明显变化，结论与前文相同；工艺创新在两个子样本中，低制度环境水平地区的工艺创新对工业TFP的提升作用会在突破门槛值之后出现显著提高，由4.15门槛值之前的0.165 6提高到门槛值5.7之后的0.236 7；而高制度环境水平地区的工艺创新的弹性系数则是在突破门槛值后逐渐下降，由第一个区间的0.311 4下降到0.083 5；在高制度环境水平地区，产品创新对工业TFP的影响经历了由抑制到提升的转变，即从第一个区间的-0.174 9转变为第二个区间的0.103 5和第三个区间的0.178 9。

表9 低制度环境水平地区工艺创新门槛回归结果

表10 高制度环境水平地区产品和工艺创新门槛回归结果

(五)工业高质量发展路径

在上述回归结果的基础上，借助坐标轴将高制度环境水平地区和低制度环境水平地区的创新活动与工业TFP的关系进行归纳：纵轴代表制度环境水平情况，以地区制度环境水平分界线5.303为原点，横轴代表工艺创新和产品创新两类活动，如图3所示。

图3 工业高质量发展路径

区间一：制度环境水平已经处于较高的水平，企业的创新方式以产品创新为主。制度环境与企业创新形成了协同发展的良性循环——制度环境对产品创新驱动效应的发展提供了良好的保障，而产品创新又进一步优化制度环境。

区间二：制度环境水平的完善程度也比较高，企业的创新仍以工艺创新为主，得益于良好的制度环境，工艺创新依然能够对工业TFP起到显著的改善作用，但相较于产品创新，其对工业TFP的提升作用已经不明显。

区间三：制度环境水平还有待完善，以工艺创新为主要创新活动。主要通过技术优化或引进改善生产效率的方法提升工业TFP，且政府的基础创新投入、完善工业基础设施和提高城镇化水平等手段也是重要因素。

区间四：制度环境水平还比较低，企业却采取产品创新为主的方式，可能导致对工业TFP产生抑制作用。主要原因在于地区组织产品创新的成本较高，创新的风险较大，创新成果容易受到侵犯，可能会使企业陷入创新困境的局面。

对四个区间进行比较后不难看出，区间一是企业创新与制度环境水平发展的理想状态，另外三个区间向这一区间进行转变的过程可以理解为工业高质量发展路径。进一步借助图3，可以对不同地区的内在路径进行分析：

路径一——制度环境与创新能力并重。在未进入高制度环境水平的地区，企业以工艺创新为主，原因在于企业最大约束在于制度环境水平不足，包括法律层面的产权保护和地区层面的科技创新体制建设水平等；而在制度环境水平突破门槛之后，需要将重心逐渐转到产品创新上，因为工艺创新能够带来的溢出效应已经趋于饱和，且得益于产业链全球化布局的优势，跨国企业可以更加有效地利用全球资源要素使企业受益；同时，健全的制度环境不仅从法律制度上防范了“搭便车”等市场失灵问题，保证了企业的创新收益，提高创新成果的转化率，从而激发企业的内生创新动力。在经济史上，西欧国家及美国等发达国家比较接近于这一路径。

路径二——以制度环境建设为先。该地区以工艺创新作为最主要的创新活动方式，在完善自身制度环境达到一个比较高的水平之后，再将重心转向产品创新。历史上，新加坡和中国香港的发展路径类似于此。原因在于：该地区往往受制于地理区位或要素资源等因素的制约，工业生产能力有限，难以形成集约化的大工厂生产方式，所以只能依靠其优越的港口优势发展对外贸易行业，并努力提升制度环境水平形成制度优势以稳定自己的国际竞争力，比如提升政府效率、健全金融制度等；再利用自己的国际平台优势，从贸易加工业向高技术行业转型，形成以精密仪器制造和电子产品等资本软化程度高的技术密集型产业为主的工业体系。

路径三——以创新能力提升为先。选择该路径的地区会先以工艺创新为开端，通过优化生产环节的要素投入组合实现生产成本降低或提高产品质量，帮助企业获得超额利润，并在资本积累的基础上不断扩大生产，利用规模优势促进企业TFP快速提高。但是随着工艺创新给企业带来的创新优势在其他企业的模仿下逐渐丧失，提升企业盈利水平的关键从数量为重转向产品差异化。所以，处于这一阶段的企业必须从单一的引进创新活动向多元的产品创新转变，培育新的利润增长点，实现差异化竞争；在宏观层面，政府也必须加快制度环境的建设，减少不必要的制度性约束，打通创新成果商业化的堵点，释放企业的创新活力。在历史发展中，大部分工业后发国家，包括中国在内的发展路径与此类似。

六、研究结论及政策建议

(一)研究结论

本文检验了企业创新(包括产品创新和工艺创新)和制度环境对工业TFP的影响，并采用面板门槛回归模型对制度环境的门槛效应进行了分析。考虑到指标的选取和研究样本间的差异，本文进一步检验了模型的稳健性和异质性。研究结果表明：(1)企业创新以及制度环境均对中国工业TFP水平的提升具有显著的促进作用。(2)从制度环境的门槛效应来看，在全样本范围内，显著存在3.49和5.68两个门槛值，在对应的三个区间范围内，企业创新、产品创新和工艺创新均显著为正，其中企业创新和产品创新的影响作用均随着制度环境质量的完善而逐步提升，但工艺创新的影响却在到达最大后出现了一定的下滑(倒U型特征)。(3)在异质性分组研究中，低制度环境水平地区的企业创新和产品创新在基准回归结果的显著性上不如高制度环境水平地区。在门槛模型下，低制度环境水平地区的工艺创新保持对工业TFP的显著提升作用；高制度环境水平地区的产品创新对工业TFP的影响由抑制作用转为促进作用；工艺创新的促进作用则在不断下降。本文还进一步梳理了不同制度环境水平地区的企业创新特点及促进工业TFP提升的动力路径。

(二)政策建议

第一，坚持以提升企业创新水平、提高TFP为目标的工业发展路径。优化区域经济空间格局，积极加强东、中、西部工业企业间的合作，提升产业链的跨区域溢出水平，将地域优势、资源优势与产业优势发展相结合，推进区域产业结构优化与空间布局的协同，形成完整互补的产业链分工；在工业生产上，通过减少和优化要素资源投入实现运营过程的效率提升，特别是增加清洁能源的消耗比重，依靠绿色生产工艺，减少污染物的排放，实现中国“碳达峰”“碳中和”的远景目标；按照“新基建”的重要战略部署，不断升级数字化基础设施——除了工业互联网、云计算、大数据等新一代信息技术硬件设施外，还应该加快建设大数据智能化服务中心，加快工业数字化进度。

第二，引导企业开展创新活动，提升企业核心竞争力。对地区工业发展情况和制度环境水平进行准确判断，明确所处的发展区间，进而根据地区的实际特征有针对性地设计企业创新鼓励支持计划，以龙头企业为核心，统筹政府、产业、企业、学界和社会团体各方力量，构建产业技术协同创新平台，重点以产品和工艺上的关键创新为研发目标，推动产品设计、先进材料和批量生产的上中下游产业技术协同创新模式，以风险共担的方式更有效地调动各方创新资源持续发力对关键核心技术领域的研究攻关，增强创新的质量及溢出作用，着力解决阻碍产业链升级的“卡脖子”技术，提升工业产品和服务的科技附加值。

第三，完善制度环境对工业发展的支持作用。通过深化“放管服”改革，最大限度地破除制度性阻碍对要素市场配置效率带来的负面影响，形成要素、技术、信息和知识的统一市场，打破区域之间的流通障碍和行政区划壁垒，建设竞争充分的市场环境；加强知识产权保护，健全工业创新服务平台与机制，规范风险投资，降低工业企业融资成本，吸引更多资本投向工业领域，促进工业良性发展。