田雪姣 李志珍 许红丹

摘 要：本文基于“投入-产出”与“双高双优”原则分别构建科技创新与经济高质量发展的指标体系，合成科技创新景气指数和经济高质量发展景气指数，分析验证两者的波动性、时滞性及相关性；构建基于景气指数的科技创新驱动经济高质量发展自向量回归模型，测度驱动发展指数；最后以北京市为例进行实证研究。结果发现，北京市科技创新与经济高质量发展呈周期性波动发展，且科技创新对经济高质量发展具有强驱动作用。研究边际贡献在于提供了一种科技创新景气周期和经济高质量发展景气周期的计算方法，并提出了科技创新驱动经济高质量发展的效应测度方法。

关键词：科技创新（TI）；经济高质量发展（ED）；景气指数；自回归分布滞后模型

本文索引：田雪姣，李志珍，许红丹.<变量 2>[J].中国商论，2024（06）：-134.

中图分类号：F124 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2024）03（b）--05

党的十九大提出要加快建设创新型国家并做出了“我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段”的重大判断，然而中国当前还面临着“创新能力不适应高质量发展要求”的重大挑战。北京作为全国科技创新中心，其科技创新支撑引领经济高质量发展的路径对其他地区具有辐射、示范作用。本文对北京市经济高质量发展的科技创新驱动效应进行量化评估是贯彻“创新驱动发展战略”及“新发展理念”，推动产业转型升级的前提。创新驱动发展战略写入十八大报告后，众多学者也进行了相关研究，但多数研究仍集中在科技创新对经济发展重要性、必要性探讨，科技创新驱动经济高质量发展的实际驱动效果一直难以量化。研究这些问题的前提是要明确驱动变化的特征，杨武等（2016）提出了科技创新景气指数的概念，特别指出景气指数是反映活动波动性变化特征的指标，具有动态性、时效性及可比性等特征，故本文将其作为分析科技创新驱动经济高质量发展变化的基础，研究两者的波动性变化特征，并以此为基础量化测度科技创新对经济高质量发展的驱动效应，为进一步深入研究奠定基础。

1 文献综述

众多学者指出经济体的高效运行需要创新驱动[1-5]；学者Jorge A等（2018）在不同的产业模式下，不同的创新驱动因素影响效果不同[6]；洪银兴（2013）认为创新驱动发展中科技创新是创新驱动的本质[7]；王海燕等（2017）认为创新驱动是将创新作为经济增长的主要动力，依靠知识、信息等创新要素打造经济增长优势[8]；吕薇等（2018）指出创新驱动发展是实现经济增长变革、效率变革、动力变革的要求[9]；杨武（2017）建立了科技创新景气指数分析模型，将科技创新波动性变化可视化[10-12]。

科技创新如何驱动经济高质量发展的研究仍处于初步研究阶段[13-16]，如金培等（2018）从满足人民日益增长的美好生活需要的使用价值层面阐述了经济高质量发展的内涵，认为动力机制的供给侧是创新引领，需求侧是人民向往。在经济发展质量的测度方面主要包括对经济结构的合理性研究、经济效率测度和社会发展等[14]。

综上，科技创新驱动经济发展方面的实证研究忽略了科技创新与经济高质量发展活动自身及驱动作用存在的时滞性，不能充分说明两者的状态与驱动的协同作用过程。本文分别构建科技创新与经济高质量发展景气指数，建立自回归分布滞后模型，以北京市为例测度科技创新对经济高质量发展的驱动效果，弥补现有相关研究的不足。

2 北京市科技创新与经济高质量发展指标体系构建

2.1 指標选取原则

指标体系的构建关系着驱动测量结果的客观性与准确性，且指标体系并不是指标的简单堆积，而是具有内在逻辑关系的诸多指标结合而成，因此，指标构建应遵循客观性、科学性、系统性及易获取性等原则。

2.2 北京市科技创新指标体系构建

科技创新指标体系具有明显的复杂性与综合性，学者对于科技创新评价指标体系方面有诸多探讨，为本文构建指标体系奠定了基础。结合科技创新的基本概念，以投入-产出的视角确立指标体系，确保能够反映科技创新活动的状态。具体内容如图1所示。

2.3 北京市经济高质量发展指标体系构建

根据学者对经济高质量发展指标体系的构建方式，结合经济高质量发展的相关理论，本文构建了“高效率-高效益-优规模-优结构”，即“双高双优”的指标体系，客观综合评价经济高质量发展的现状，具体内容如图2所示。

3 研究方法

3.1 数据收集与处理

科技创新与经济高质量发展的指标数据主要来源于《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《北京市统计年鉴》与北京市国民经济和社会发展统计公报等资料，选取北京市1997—2020年的数据处理分析。对收集到的数据，采用趋势预测法进行缺失值处理，采用极差标准化的方法对所收集数据进行标准化处理。

3.2 景气指数构建方法

根据科技创新与经济高质量发展的数据特征，选取增长率循环作为基准循环；然后确立基准指标，并分析时间序列与基准指标存在的滞后、一致、先行三种关系，以此将序列进行动态分组；再运用变异系数法确定各指标的权重，计算三组指标的平均变化率并将其标准化；最后运用标准化后的平均变化率分别计算三组合成指数，即得到滞后、一致与先行景气指数，进而分析序列的波动性。

3.3 科技创新驱动经济高质量发展测度方法

基于VAR模型的动态冲击效应原理分析科技创新驱动经济高质量发展景气指数的平稳性，构建自回归分布滞后模型测度科技创新的驱动作用[16]，最后由科技创新与经济高质量发展的景气指数时间加权值的比值计算驱动发展指数，具体方法如下。

（1）平稳性检验：本文选用ADF检验验证序列的平稳性。

（2）最优滞后期的确定：运用AIC和SC准则进行滞后阶数的确定，AIC和SC准则的值越小越好[15]。

（3）自回归分布滞后模型。考虑到科技创新对经济高质量发展的驱动作用存在时滞性，本文构建了关于两者的自回归分布滞后模型，阶的基本表达式为：

（4）驱动发展指数的计算。根据科技创新和经济高质量发展景气指数的时间加权值表示对当期经济高质量发展景气指数的影响，该年科技创新驱动经济高质量发展的相对景气水平，即科技创新景气指数加权值与经济高质量发展景气指数加权值的比值，据此得到北京市科技创新对经济高质量驱动的发展指数。计算方法为：

式中，SIDEDINDEX——科技创新驱动经济高质量发展指数；

W（TI）——科技创新景气指数时间加权值；

W（ED）——经济高质量发展景气指数时间加权值。

根据科技创新驱动经济高质量发展指数值将科技创新驱动经济增长分为耦合驱动、强驱动和弱驱动，其中，SIDED INDEX >1，为强驱动；SIDED INDEX =1，为耦合驱动；0

4 测度结果分析

4.1 科技创新景气指数与经济高质量发展指数波相关性分析

（1）波动性研究。通过前述方法，得到两者的指数走势图。如图3所示，科技创新景气指数分别在2004年、2012年、2018年达到波峰，2001年、2009年、2015年达到波谷，整体呈现周期性波动发展趋势；经济高质量发展景气指数分别在2000年、2004年、2007年和2010年达到波峰，2001年、2009年、2015年及2020年达到波谷，整体呈现周期性波动发展趋势。进一步将北京市科技创新及经济高质量发展景气指数两者进行波动性对比分析，如图3所示，观察两个景气指数的波动发展状况，可以发现两者整体波动性趋势较为接近，初步说明科技创新对于经济高质量发展具有驱动效应。

（2）相关性研究。对TI与ED进行pearson相关性检验，结果如表1所示。

TI与ED相关系数为0.584，因此拒绝原假设，表明TI与ED存在相关性，可进行北京市科技创新景气指数与北京市经济高质量发展的驱动关系研究。

4.2 北京市科技创新驱动经济高质量发展的效应测度分析

（1）平稳性检验。本文用EViews对科技创新景气指数与经济高质量发展景气指数进行的ADF单位根检验结果如表2和表3所示。

两者的ADF的检验统计量表明序列平稳，不存在单位根。TI的ADF检验结果表明为平稳序列；同理，ED的ADF值表明拒绝原假设，ED序列平稳。ED的ADF检验结果表明为平稳序列。因此两者间存在协整关系。

（2）最优滞后阶数的确定。在EViews中建立TI与ED序列的VAR模型，VAR模型滞后0-4阶的滞后阶数检验结果如表4所示。

由表4可知，滞后3阶时，被FPE、SC与HQ准则选中，因此，北京市科技创新与经济高质量发展的VAR模型滞后阶数为3阶。

（3）自回归分布滞后模型。分别构建滞后期为1、2、3的多元回归模型，剔除不符合实际意义的模型，最终建立最小二乘回归模型如表5所示。

由表5可知，各变量的系数均为正，该模型符合实际意义；且各变量均通过P检验；R2为0.58相关性良好；F检验值为0.004小于0.05的显著性水平，方程通过了F检验；DW值为2.11，各变量之间不存在线性相关。因此得到自回归分布滞后模型为：

该模型表明北京市科技创新景气指数滞后1期的单位变动会对当期北京市經济高质量发展带来0.28个单位的变动；科技创新景气指数滞后2期的单位变动会对当期经济高质量发展带来0.33个单位的变动；北京市经济高质量发展景气指数滞后1期的单位变动会对当期北京市经济高质量发展带来0.52个单位的变动，即TI（-1）对当期经济高质量发展景气指数的影响权重为24.78%；TI（-2）对当期经济高质量发展景气指数的影响权重为29.20%；ED（-1）对当期经济高质量发展景气指数的影响权重为45.02%。

（4）驱动指数。根据公式（2）计算北京市科技创新对经济高质量发展的驱动作用，走势图如图4所示。

经济学家阿尔弗雷德·马歇尔指出：当0<驱动指数≤1时，表明科技创新对经济高质量发展的驱动效率较低；当驱动指数>1时，说明科技创新对经济高质量发展的驱动效率高，此时提高科技创新投入能使经济高质量发展水平有效提升[17]。因此，从图4可以看出，1999—2017年的科技创新驱动经济发展指数均大于1，表明北京科技创新为强驱动，加大科技创新的投入即可带来经济高质量发展水平的有效提升；驱动指数呈现出周期性变化，其中在2008年时达到了峰值，虽然2008年为金融危机期间，经济发展态势有所放缓，但并不影响科技创新对经济高质量发展方面的驱动作用。

再根据公式（3），把北京市经济高质量发展中的科技创新驱动作用与经济高质量发展自身惯性作用相分离，科技创新驱动作用与经济自身惯性作用如图5所示。

由图5可知，经济高质量发展的科技创新驱动作用明显大于经济自身惯性作用。2010年时科技创新的驱动作用最强，经济自身的惯性作用最弱；2019年时科技创新的驱动作用最弱，经济自身惯性作用最强。科技创新驱动作用保持在53%～54%，经济自身惯性作用保持在45%～46%。

5 结论与建议

综上，本文得到以下主要结论并提出相应的政策建议：

（1）科技创新对经济高质量发展的驱动效果显著，且具有良好的弹性。加大科技创新投入，有效促进不同创新主体间的协同作用，推动自主创新等相关政策的实施，对实现经济发展方式的转变具有重要意义。

（2）科技创新驱动经济高质量发展呈周期性波动趋势，且驱动作用存在一定的滞后期，在0～2年内影响程度逐年增加，随后影响程度逐渐降低。因此，科技创新对经济高质量发展的影响应着眼于中短期的考察，保证实现创新资源配置价值最大化。

（3）本文以北京市为例进行实证分析发现，北京市科技创新对经济高质量发展具有强驱动作用，在数据分析过程中发现，北京市科技成果转化率较好，然而高技术制造业的占比略有下降趋势。为进一步实现经济的高质量发展，北京市应当加大高新技术产业的投入，促进经济结构转型，推进相关优惠政策的实施，优化创新环境，进一步加强科技创新对经济高质量发展的驱动作用，助力建成全球科技创新中心。

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