产业结构升级、技术创新与政府干预

2022-06-14胡芳周越桂王慧敏

理论观察 2022年3期

胡芳周越桂王慧敏

摘要：本文基于中国2009-2018年的省际面版数据，利用系统GMM方法分析政府干预对中国产业结构升级与技术创新的影响。研究发现，政府干预对中国产业结构升级与技术创新都具有显著正向影响，并且具有滞后性，在后续的最小二乘法估计和固定效应估计以及改变被解释变量的结果中，结论依旧一致。最后根据估计结果，结合政府干预对技术创新和产业结构升级的影响机制，提出提高政府干预效率的建议。

关键词：产业升级;技术创新;政府干预;系统GMM

中图分类号：F124 文献标识码：A 文章编号：1009 — 2234（2022）03 — 0058 — 05

在2008年国际金融危机的冲击下，国内进入经济下行时期，各项经济增长指标增速不断降低。目前中国正处于“三期叠加”的特殊时期，即增长速度换挡期、结构调整阵痛期、前期刺激政策消化期，此外，2020年爆发新冠疫情对全球经济的冲击也使中国宏观经济健康运行面临巨大挑战。国际上，中美矛盾日益激化，中国企业与技术遭到国际上多重制约。面对国内外市场环境的不断变化，厘清政府权责，促进实现产业结构升级、加快技术创新是突破技术壁垒，复苏实体经济的有效手段。

2014年，习近平总书记提出经济发展进入“新常态”，即经济增长从高速转为中高速，优化经济结构，动力从要素驱动、投资驱动转向创新驱动。第三次工业革命的到来，国际创新驱动竞争更为激烈，发达国家加快发展创新科技，试图抢占未来科技创新和产业发展制高点;国内人口红利逐渐消失，自然资源对工业发展限制增多，需要加速第三产业发展，内忧外患的情况下，进行产业结构低端像高端转换和技术创新势在必行。中国经济经过40年改革发展，三次产业结构明显优化，“世界工厂”的实体经济发展需要服务经济提升发展质量，服务经济的崛起是国家新一轮经济发展的核心驱动力。

由于中国现行政治经济体制和特殊国情，历史上长期奉行高度集中计划经济体制，政府干预经济、改变市场发展的现象尤为明显。政府干预亦称宏观调控，一般通过财政政策和货币政策等方式来实现对国内市场的调整。地方政府对产业结构和技术创新的干预主要通过财政补贴的方式，对新兴产业和创新技术进行扶持，在产业结构升级和技术创新过程中扮演重要决策。本文主要探讨政府干预对中国产业结构升级与技术创新的影响。

政府和市场的关系一直都是经济学界的焦点，政府干预对经济发展是否有效历来在学术界具有较大争议，例如西方经济学学者凯恩斯（1936）支持宏观调控，提倡用国家干预代替自由放任，刺激有效需求，加强宏观需求管理〔1〕;亚当·斯密（1776）则主张反对宏观调控〔2〕，哈耶克（1944）不是绝对的反对政府干预，而是主张政府在法制下的干预、有限干预和民主基础上的集中干预和分散干预。〔3〕笔者认为中国特色社会主义的“渐进式改革”、“自主性开放”、“双轨制价格”，这些政府领导的中国改革和社会主义市场经济的标志性特征，与西方主流转型理论完全不同，对于政府干预理论，也许西方经济学并不完全适用于中国国情。中国学者对政府干预市场也有争论，例如张维迎（2015）认为政府最好不要干预经济，只需提供治安和公共事业，如果企业跟着国家的产业政策走，那创新和升级一定会失败〔5〕;而林毅夫（2020）认为一个有为的政府能够帮助市场建立高质量的经济体系，没有有为政府的引导，企业家可能难以克服市场失灵问题的存在，延缓甚至丧失新技术、新产业涌现的机会〔6〕。

政府干预是促进了企业创新和产业结构升级，还是在创新和升级中充当了“绊脚石”的角色，这不仅是一个理论问题还是实证问题，围绕着这两个主题，学者们进行了大量分析论证，但是无论是在理论分析还是经验证据上，都出现了“促进论”和“抑制论”的分化（高岭等，2020）〔7〕。比如张莹等（2015）认为地方政府干预行为影响中国产业空间分布，导致部分行业重复建设，引发产能过剩问题。〔8〕一方面，政府通过“掠夺之手”干预金融市场，挤出私人投资，降低企业创新動力和资本配置效率，阻碍技术创新和产业结构调整（刘文革等，2014）。〔9〕另一方面，政府通过“扶持之手”弥补市场机制的缺陷，在市场失灵时适时调整经济政策，扩大信贷等金融体系覆盖面，提供政府补贴和税收激励政策，为更多经济主体提供资金支持，同时诱发企业研发支出，提高企业的创新能力（徐建波等，2014）。〔10〕由此看来，政府干预对创新能力和产业结构升级的因果效应在理论上具有不确定性。

技术创新在本质上是一个社会过程，是一个复杂的系统性工程，技术创新是一个集体性的、积累性的、不确定的过程，创新过程中的高投入、高风险要求创新型企业具有极强的风险承受能力。产业结构升级就是经济增长方式的转变与经济发展模式的转轨，产业结构从低级到高级的转变，关键在于提升技术进步和资源配置效率，政府发现潜在优势企业，并对其进行扶植，避免高成长性企业因缺乏资金而夭折。政府在技术创新和产业结构过程中扮演重要角色，有为政府能根据不同发展阶段的经济特征及时调整决策目标以弥补市场的不完美，削减新技术和新行业研发风险，给予市场更多的成长发展空间，同时政府自身也要随着发展变化主动改革调整职能，强化监管职能，避免政策补贴及优惠通过寻租或“搭便车”落入创新能力弱的企业。

本文通过对中国30省份2009-2018年的面板数据进行系统GMM回归，结果表明中国政府干预对科技创新和产业结构升级有显著正向促进作用，并结合中国国情分析了形成原因，并给出提高政府干预效率的对策建议。

1.变量选取与测算

（1）被解释变量：技术创新变量（TEC）和产业结构升级变量（IND）

技术创新变量采用研究文献广泛使用的专利授权量来表示。由于中国以农业为主的第一产业占GDP的比重较少且较为稳定，所以结构产业升级一般关注高新技术聚集的第三产业和劳动力密集的第二产业，本文参考原毅军、谢荣辉（2014）〔11〕的研究将第三产业增加值与第二产业增加值作为产业结构升级变量。

（2）解释变量：地方政府干预程度（GOV）

财政政策是政府经济政策的主要组成部分，是宏观经濟管理的主要手段。而财政支出作为财政政策的表现形式，能够用来衡量政府干预程度，由于教育支出一般不对市场和经济产生直接影响，所以本文选用财政支出减去教育支出后占GDP的比例来衡量政府干预程度。

（3）控制变量

中国省域发展具有不均衡性，为了消除省域异质性的影响，以及固定其他可能对被解释变量有较大影响的因素，本文引入了其他6个控制变量，分别是当地经济总体发展水平（PGDP），固定资产投资（IFA），对外开放程度（OPEN），通信发展水平（SIG），教育水平（EDU），城镇化水平（URB）。经济总体发展水平用人均GDP表示，固定资产投资情况用固定资产投资总额占GDP比重表示，对外开放程度用进出口总额占GDP比重表示，通信发展水平用年末移动电话用户除以常驻人数代替，教育水平用高校在校学生占常住人口数代替，城镇化水平用城镇人口数占总人口数比重表示。

（4）数据来源及处理

考虑样本数据到可得性的可比性，本文以中国30省份2009-2018年的面板数据为研究样本，西藏和港澳台由于部分数据不可获得以及统计口径差异将其剔除。其中第二产业增加值、第三产业增加值、财政支出、教育支出、各地区生产总值、高校在校学生数、年末移动电话数，常驻人口数均来自中经网统计数据库，进出口总额数据来自Wind数据库，并对其按照当年的美元平均汇率换算成人民币。为了消除物价影响，除了高校在校学生数和年末移动电话数外，分别对其他变量数据以2009年为基期进行定基处理。

2.模型设定

为分析政府干预对技术创新与产业结构升级的影响，分别构建了模型（1）（2）。由于人均GDP与其他数据差异较大，为保持数据的平稳性，对人均GDP进行对数处理。

TECit=β0+β1GOVit+β2Xit+εit（1）

INDit=β0+β1GOVit+β2Xit+εit（2）

其中，i和t分别表示省份和年份，被解释变量TEC表示技术创新变量，IND 表示产业结构升级变量。GOV为本文核心解释变量政府干预程度，Xit表示其他控制变量集合，包括：经济总体发展水平（PGDP），固定资产投资（IFA），对外开放程度（OPEN），通信发展水平（SIG），教育水平（EDU），城镇化水平（URB）。εit表示残差扰动项。

对于模型（1）和模型（2），分别采用最小二乘法估计、面板固定效应估计和两步系统广义矩估计进行回归。回归结果如表2所示。本文的实证分析结果主要依据两步系统广义矩估计法，因为传统估计方法得出的结果存在一定偏误，采用两步系统广义矩方法可以规避可能存在的内生性问题，而且具有较好的大样本性质，得到有效估计（Bond，2002）〔12〕。虽然最小二乘法估计与静态面板固定效应估计不能解决内生性，但可以通过这两种估计结果来与系统GMM的结果进行比较，证明系统GMM的有效性。

本文选用被解释变量一阶滞后项作为工具变量，根据系统广义矩估计（SYS- GMM）的结果显示，AR（2）的P值大于0.1，表明模型扰动项不存在二阶自相关。其次，Sargan检验的P值大于0.1，表明模型通过过度识别检验，选取的工具变量是有效的。如果能够通过上述假设检验，则说明工具变量选择的有效性以及模型估计的一致性。

系统广义矩估计结果（表2第3列、第6列）显示，解释变量GOV的回归系数都在1%显著水平上显著为正，初步表明地方政府干预行为对产业结构升级和技术创新具有正向影响。政府通过政策补贴和税收激励使得企业能容易获得政府补贴、贷款、稀缺资源等，有效缓解了企业的融资压力，从而有助于企业创新，其次。此外，由于第二产业的环境污染限制，多地政府重视发展低污染、高质量的第三产业，将发展服务业放在优先位置，引导社会资本、生产要素等投向服务业领域，加快产业结构升级。产业结构的升级优化和技术创新，有利于中国经济健康、稳定发展，作为发展中国家，赶超其他经济体，政府干预显得尤为重要。政府积极干预经济活动，用包括税收、信贷等各种政策手段，帮助幼稚的私人经济部门进入到原本他们难以进入的经济领域之中，孵化出一个新的市场（林毅夫，2020）。〔13〕在新中国成立后的各项改革进程中，如果没有政府的干预和引导以及对市场风险的控制，经济转型很有可能会失败。新兴行业的初始发展阶段往往需要大量的资金支持，新技术研发阶段亦是困难重重，政府扶持这些具备潜在优势的企业，能有效防止其在初始阶段夭折。对一些相对成熟的高新技术企业，政府依旧会给与税收优惠，让其在原有基础上发展得更强大，走向国际，同时带动其他关联企业发展，例如阿里巴巴、腾讯等企业。政府对产业结构和企业技术创新的干预，一般通过金融政策、税收政策和环境规制等方式实现，对新兴产业进行扶持是政府的一贯主张，第三产业会从政府的偏好中获得好处。然而政府干预的有效性建立在有为政府的基础上，腐败、低效率的政府无法对产业结构升级及技术创新做出正面引导，相反的，可能被创新能力低的企业“骗”取资金。

产业结构升级变量和技术创新变量的一阶滞后项回归系数也在1%显著水平上显著为正，说明地方政府干预行为对其影响具有滞后性。对于其他控制变量，经济发展水平、通信发展水平和教育水平对技术创新有显著的正向促进作用，这可能是由于经济发展促进人民生活水平提高从而对新技术带来的便利需求增加;通信发展水平的提高能够减少信息不对称带来的损失;技术创新需要一定知识的储备，尤其是高新技术产业，而教育能够提高人力资本的质量，创造更多具备现代知识的人才，并不断向社会输入人才。固定资产投资、对外开放程度和城镇化水平的系数显著为负，这可能是因为国有企业占据大量社会资金，而倾向于进行低效率或过度投资，对创新研发产生挤出效应;这说明省对外开放程度不一致，存在过高或过低开放的状态，比如沿海地区开放程度高，内陆地区则较低，加之中美贸易战等国外不稳定因素导致对外开放无法对技术创新产生正向影响。城镇化水平对技术创新的系数为负，这说明由于技术创新的难度，大量农民进入城市定居并不会对技术创新做出贡献。

关注控制变量对产业结构升级的影响发现，经济发展对产业结构的影响显著为负，这说明随着经济的快速发展，产业结构发展并未与之匹配，以传统制造业和资源型产业为主的增长模式导致产业层次较低，同时伴随产能过剩现象。开放程度对产业结构升级的负向影响的可能原因同上。固定资产投资和城镇化对产业结构升级具有显著正向影响，可能是因为当前中国对第三产业投资力度较大，城镇化的提高，农民从农村进入城市，更多的劳动力投入到第三产业的劳动中来。

1.对比不同估计方法的结果

对模型（1）和模型（2）分别进行最小二乘法估计（OLS）和固定效应估计（FE），根据表1结果显示，两个模型的两种估计方法的结果与系统GMM的估计结果相类似，并且关键解释变量--政府干预（GOV）都在1%水平上显著为正，表现出系统GMM估计该模型的有效性。

2.替换被解释变量

用相似向量替换被解释变量，也能检验计量结果的有效性。本文将模型（1）中的被解释变量用各省每年的专利授权数占全国专利授权数的比例来代替，将模型（2）中的产业结构升级变量用第三产业占国内生产总值比例代替。再用系统GMM方法对替换被解释变量后的模型（1）和模型二（2）进行估计，并都通过了Arellano Bond检验和Sargen检验，估计结果如表2所示，政府干预系数仍为正，且在1%水平上显著，说明表1（3）、（6）列计量结果具有稳健性。

3.调整滞后项

对模型（1）和模型（2），将原来被解释变量的一阶滞后项替换为二阶滞后项，替换后进行系统GMM估计，在通过Arellano Bond检验和Sargen检验的情况下，政府干预的系数仍为正，说明表1的（3）列和（6）的计量结果具有稳健性。

政府在企业技术创新和产业优化升级过程中扮演了重要角色，但不论是在理论还是经验上，政府行为促进还是抑制了创新和升级，都没有一个明确的一致结论。从经验证据上看，政治干预的技术创新和结构优化效应仍然呈现出“促进论”和“抑制论”共存的局面。本文的利用系统GMM估计方法对30省份的面板数据进行分析，实证结果表明政府干预对技术创新和产业结构升级具有正向影响。这说明在中国，政府干预是有效率的。政府集中有限资源，优先发展新技术、新产业，主动在具备比较优势的部门积极吸引外资，尽快提高技术，扩大国内国外市场规模，提高国际影响力。中國改革开放40多年来经济迅速崛起、产业逐步完善、新技术不断替代就技术的实践结果有力的证明，中国政府的积极干预对科技创新，结构升级的作用是正面的。虽然政府干预过程中也存在寻租、搭便车、滥用职权、腐败等情形出现，但是总体效应是正向的。