自主对产业结构高级化的影响基于VEC模型的实证检验,本文是有关产业结构论文范文集与产业结构和高级化和自主创新类硕士论文范文.
产业结构论文参考文献：
李士梅 潘宇瑶
摘 要：我国目前处于“新常态”的特殊时期,通过自主创新驱动产业结构转型升级、促进经济发展是我国应对复杂国际环境的手段和方法,也是实现我国产业持续发展的必由之路.自主创新能够驱动产业结构升级,推动一国经济发展,其重要性毋庸置疑.本文利用1985-2013年的数据结合自主创新对产业结构高级化进程的影响进行了实证检验.研究结果表明,自主创新和产业结构高级化之间存在着长期稳定的均衡关系,但是自主创新的驱动作用具有一定的时滞性,短期内无法引起产业结构的变动.因此,政府不仅要通过不同的政策组合加大对自主创新的扶持力度,还要注意优化自主创新环境,缩短自主创新周期,提高技术转化效率,最大限度地减少自主创新的时滞性,提高整个国家自主创新体系运作的效率.
关键词：自主创新；产业结构高级化；经济增长；创新成果转化
中图分类号：F121
文献标识码：Ａ
文章编号：１００３－８５４Ｘ（２０16）07－0056－０6
本文系国家社会科学基金项目“新常态下战略性新兴产业混合发展的机制创新研究”（项目编号：15BJY072）、教育部人文社会科学重点研究基地重大项目“国有经济在加快中国经济发展方式转变中的主导作用研究”（项目编号：13D790013）和佳木斯大学青年基金项目“黑龙江省东部煤电化基地生态产业链系统构建及稳定性研究”（项目编号：Wq2011—015）的研究成果.
一、引言
我国经济发展已经进入新常态,这一时期既是我国由中等收入国家向中等发达国家迈进的重要战略机遇期,也是矛盾凸显期①.世界金融危机以后,美国等发达国家推出 “再工业化”、“工业4.0”战略,旨在重构制造业产业链,通过发展高端制造业酝酿一场全新的科技革命和产业变革.我国目前处于“新常态”的特殊时期,通过自主创新驱动产业结构转型升级、促进经济发展是我国应对复杂国际环境的手段和方法,也是实现我国产业持续发展的必由之路.为此,我国“十三五”规划明确提出了“深入实施创新驱动发展战略”.很明显,自主创新是经济稳定增长的核心动力,也是驱动产业结构转型升级的原动力.
国内外很多学者研究了创新对产业发展的影响.Philip Anderson等（1990）结合技术变革模型和技术循环模型阐述了两种创新路径对产业升级的不同影响.Franco Malerba等（2001）认为技术创新的成功使得企业销售额提升成为可能,同时充足的资本投入又可以促进产品的工艺和技术进一步改善.Michael Peneder（2003）通过对28个 OECD（经济合作与发展组织）国家的实证分析,发现技术创新通过改变需入弹性影响产业结构发展②.L. Greunz（2004）调研了欧洲153个地区,发现产业结构和创新之间互相作用,技术进步最终会影响这些地区的产业结构③.渠海雷、邓琪等（2000）认为新的技术促使新的产业出现,新的产业促使新的产业部门形成,技术创新关联的改变决定了产业关联的变动,进而促使整个产业结构发生重大变革④.周叔莲、王伟光等（2001）指出科技创新通过提高劳动生产率、影响需求结构来改变产业结构⑤.江小涓（2005）提出大力发展高新技术产业,不仅能推动经济增长,而且对产业结构升级、提高企业竞争力和维护国家安全都至关重要⑥.樊纲等（2011）测算了研发投入对经济增长的贡献.郑新立（2015）指出高新技术产业要成为国民经济的主导产业,建立以创新为主要引领和支撑的经济体系,必须全面推进各个领域的创新⑦.
虽然众多学者从理论上揭示了技术进步对产业结构的影响,但大多停留在创新对经济增长作用机理分析方面的探讨；而且更多停留在技术创新层面,对自主创新驱动产业结构升级方面的实证研究还有待丰富.本文利用我国1985—2013年间的数据,通过协整分析与VEC模型对自主创新与产业结构高级化的关系进行了实证分析和检验.后文结构安排如下：第二部分是理论分析；第三部分是指标选择与数据说明；第四部分实证检验和结果分析；第五部分简要的结论及政策性建议.
二、自主创新对产业结构高级化影响的理论分析
根据罗默模型⑧,可以将最终产品部门的总量生产函数写成如下扩展D—S函数形式：
其中,Y为最终产品的产量,X（i）表示中间产品的使用量,HY为投入到最终产品生产的人力资本,L为劳动投入量,A为技术水平参数.由于最终产品生产满足规模报酬不变特征,则α＋β＝１.
从以上模型可以看出,技术进步是保证经济持续增长的决定因素.在A>0的情况下,技术使用系数对产品产出有正的影响,技术进步使中间产品和最终产品的生产呈规模收益递增.提高知识积累,提升创新效率都能够使最终产品产量快速提高,从而提高劳动生产率.
自主创新一般通过三种机制带动产业结构升级：一是促进需求增长.自主创新可以通过改进工艺、创新产品,刺激需求,促使需求结构发生变化,推动产业结构演进.二是提高劳动生产率.作为科技创新的结果,劳动生产率的提高不仅可以增加利润,提高产品的竞争力,同时也会促进生产要素在不同行业、不同地区之间流动,驱动产业结构向着合理化和高级化发展.三是改变产业关联,创新产业网络.自主创新可以改善产品技术,改进新工艺流程,改造或者淘汰旧产业,催生新产业,促使产业关联发生变动,通过扩散和渗透效应,创新产业网络,形成一个新的主导产业群,优化产业结构.
三、指标选择与数据说明
1. 指标设定
本文利用VEC模型对1985年至2013 年间的自主创新与产业结构的相关数据进行实证分析,以阐释二者之间的动态演进关系.本文选取的两个变量如下：
（1）产业结构高级化（STR）.衡量产业结构的指标有两种：一种是产业结构合理化,另一种是产业结构高级化.衡量产业结构高级化,通常使用产业结构层次系数、偏离系数法、非农产业的比重、第三产业与第二产业产值的比、Moore结构变动指数、高新技术产业比重等.本文采用第三产业产值与第二产业产值之比作为产业结构高级化的度量指标（用STR表示）.这一度量能够清楚地反映出经济结构的服务化倾向,明确昭示产业结构是否朝着“服务化”的方向发展⑨.STR 值不断升高,也就意味着产业结构向着高级化方向转型升级.
（2）自主创新（INN）.自主创新领域一般通过论文、专利、技术成果成交额反映创新产出结果.本文采用全国专利申请授权数这一重要成果形式作为衡量自主创新的指标（用INN表示）.该指标也是反映研发活动产出水平和效率的重要指标.
2. 数据说明
本文选取1985—2013年间我国专利申请授权数和第三产业与第二产业产值比的有关数据来反映自主创新与产业结构高级化之间的关系.为了避免数据异方差性对模型解释的影响,我们对自主创新INN的原数据序列进行了对数变换,记为LnINN.所有数据均来自于《中国科技统计年鉴》、《新中国60 年统计资料汇编》以及中国统计局网站.所有检验均在Stata13.0软件下进行.
3. 平稳性检验
由于可能存在“伪回归”或“伪相关”,所以在对时间序列进行计量分析之前,必须先检验数据,判断序列是否平稳.常用的单位根检验方法通常有DF检验、ADF检验、DF—GLS检验和PP检验.本文采用最常用的ADF检验对时间序列LnINN、STR进行平稳性检验.检验结果如表1所示.
c,t通过时间序列图来判断,滞后阶数按SC 最小准则确定.从表1可以看出,原数据序列LnINN、STR 为非平稳序列.一阶差分之后,ADF检验结果表明,DLnINN、D. STR在5%的显著性水平上强烈拒绝“含有单位根”的原假设,即序列D.LnINN、D.STR是平稳的.因而,LnINN、STR为一阶单整序列,满足协整检验的前提.
四、实证检验与结果分析
在平稳性检验的基础上,我们将使用Stata13.0软件对原序列进行协整检验,构建VEC模型,并进行脉冲响应分析和方差分解,以分析自主创新与我国产业结构高级化之间的动态演进关系.在分析之前,我们先依据LR,FPE,AIC,HQIC,SBIC 检验准则确定滞后阶数.从表2可以看出,似然比检验、最终预测误差（FPE）、AIC、HIBC、SBIC等方法的一致结果均显示为一阶滞后.
1. 协整检验
平稳性检验结果说明了上述各变量都是一阶单整序列,变量之间可能存在长期稳定的共同趋势.协整检验就是通过检验迹统计量和最大特征值似然比统计量,来确定各变量之间的协整关系,以便考察非平稳序列多个变量之间是否存在稳定的长期均衡关系.协整检验主要有两种方法：E—G两步法和Johansen检验法.本文选择Johansen检验法来探究我国自主创新与产业结构高级化之间的长期关系,检验结果如表3所示.
协整检验结果表明,存在一个线性无关的协整向量（表3中打星号者）,而最大特征值检验也表明,可以在5%的水平上拒绝协整秩为0的原假设,但无法拒绝协整秩为1的原假设.表中带* 的值所在行对应的协整秩是系列检验标出的所接受的协整秩值.STR、LnINN存在1个长期协整关系,即我国自主创新与产业结构高级化之间存在着稳定的长期均衡关系.
2. VEC模型的构建
为弥补长期静态模型的不足,本文将进一步构建误差修正模型来研究变量LnINN和STR之间的短期动态特征.
Johansen的VEC模型的一般形式为：
其中p为滞后阶数,j为协整阶数,β´表示（r）协整向量组成的矩阵,βyt-1为误差修正项,Δyt为回归变量的差分,Δyt-i为VEC模型的非均衡误差.在VEC模型中,作为解释变量的滞后差分项,其系数反映各变量的短期波动对被解释变量短期变化的影响.
向量误差修正模型回归系数估计如下：
从协整方程可以看出,我国自主创新与产业结构高级化之间存在着正向稳定的长期均衡关系.在其他条件不变时,自主创新规模增加1,将驱动产业结构向着高级化的方向增长6.91%.即在其他条件不变的情况下,滞后一期产业结构每波动1,当期STR平均增加4.33%.另一方面,误差修正项（ecmt-1）反映变量之间的长期均衡关系,其系数大小表示变量之间偏离长期均衡状态时将其调整到均衡状态的调整速度.在模型中,误差修正模型的调整速度为-0.396,表明系统在受到冲击并偏离长期均衡后,误差修正速度达到39.597%,具有较强的调整力度.
误差修正模型反映的是产业结构高级化受自主创新影响的短期波动规律.从VEC模型的回归结果来看,自主创新对我国产业结构高级化存在着正向影响.这是因为自主创新能够提高劳动生产率,通过创新产品,改变产业之间的关联,创新产业网络,增强相关产业的竞争力和地区竞争力,进而推动产业结构向着高级化方向发展.通过对VECM系统整体拟合效果的检验可以发现,伴随矩阵的所有特征值均落在单位圆之内,单位圆数据均小于1,故VECM系统稳定.此外,通过对VECM 模型的平稳性检验、残差的正态分布检验和自相关检验,可知残差符合正态分布,模型设定合理,结论可靠.
3. 动态分析：脉冲响应与方差分解
脉冲响应函数是度量模型系统中每个内生变量对其自身及所有其他内生变量变化的反应,这个变化是某个内生变量受到一个标准差大小的冲击时,误差变动对自身及其他内生变量的影响⑩.本文以上述VEC模型为基础,构建基于自主创新和产业结构高级化的脉冲响应模型.STR和LnINN两变量的脉冲响应函数为：
STRt等于Σki等于1β11STRt-i+Σki等于1β12LnINNt-1+ε1tLnINNt等于Σki等于1β21STRt-i+Σki等于1β22LnINNt-1+ε2t（4）
我们分别以LnINN和STR作为冲击函数对LnINN和STR给予一个正的冲击,并将脉冲响应函数的追踪期设定为10年,得到LnINN和STR的脉冲响应函数图.
图1和图2 为产业结构受到冲击时的响应图.横轴表示冲击作用的期数,纵轴表示对冲击的响应大小.图1中LnINN的冲击对STR具有长期正向持续的影响,STR对LnINN扰动的脉冲响应速度期初较为缓慢,由零值响应渐升,到第3期达到顶峰,约为0.09,继而开始衰减,且在第7期进入平缓阶段.LnINN初期作用并不明显的原因可能是因为自主创新具有一定的时滞性.从图2的脉冲响应曲线可以看出,在当期给予STR一个标准差的冲击后,STR 对自身的脉冲响应较为强烈,约为1.18,随后持续衰减,并在第6期开始放缓,到第10期接近于0.25.这表明我国产业结构的优化升级存在较强的自身拉动作用,受其本身作用的影响较大.
另一方面,自主创新对来自自身增长的冲击反应较为强烈.下图3和图4为自主创新受到冲击时的响应图.从图3可以看出第1期的影响最小,之后反应程度迅速增强,至第6期为最大值,约为1.14,继而反应开始平缓下降,直至进入稳定响应状态.由此看来,我国自主创新受自身的正向影响显著且稳定.同时,STR对LnINN的影响从期初的负响应状态迅速攀升,如图4所示,第1期即达到2.62,第3期达到最大值4.14,正向效应明显,随后平缓下降,并在第9期趋于稳定的正向影响.这表明产业结构转型升级反过来也可以拉动自主创新,而且作用迅速明显.
预测误差方差分解可以度量各方程的扰动项对预测误差表4LnINN与STR变动的方差分解结果的单独贡献,计算某个变量的正交化冲击对y预测均方误差的贡献比例,进而区分出不同因素冲击的重要程度.表4的方差分解结果显示,产业结构对其自身的影响当期最强,以后逐期减弱.对STR进行向前1 期预测时,其预测方差完全来自于STR本身；向前2期预测时其自身影响可以达到 94.8%,以后影响逐期下降,如果作10期预测,则STR的预测方差也有60%来自于STR自身.反过来,自主创新对产业结构高级化的影响却是逐期增强,共影响由向前1 期预测的0 稳步增至预测10 期的40%.这表明自主创新对产业结构高级化的影响强劲而持久,从长远发展来看,自主创新是产业结构高级化的主要推动力.
4. Granger因果关系检验
协整检验显示自主创新与产业结构高级化之间存在长期均衡的关系,但这种均衡关系是否构成因果关系,还需要进行Granger因果检验.根据AIC与SC准则确定滞后阶数为1,由于STR 和LnINN 均是一阶单整序列,因此它们一阶差分后得到的序列是平稳序列,可以进行格兰杰因果检验.检验结果见表5.
检验结果表明,在5%的显著性水平下,当最优滞后阶数为1时,STR与LnINN存在着单向的格兰杰因果关系.从表5的结果可以看出：第一个假设的显著性水平小于0.05,所以拒绝原假设,认为STR是LnINN的格兰杰原因；第二个假设的显著性水平为0.07>0.05,所以接受原假设,认为LnINN对STR短期内不构成因果关系,即产业结构高级化是自主创新变动的短期决定因素,但是反过来,LnINN的增加不是STR的短期决定因素.这可能是因为自主创新的变化对产业结构高级化的影响存在一定的时滞性,从而在短期内无法引起产业结构的变化.这个结论与脉冲响应的分析结果吻合.
五、简要的结论和政策建议
本文基于1985—2013年数据,运用协整分析、VEC模型、格兰杰因果检验等方法分析了我国自主创新和产业结构高级化两者之间的关系,得出以下基本结论：
一是通过协整检验可以看出自主创新和我国产业结构高级化之间存在着长期均衡的关系.从短期来看,自主创新对我国产业结构高级化也存在着正向影响.自主创新规模增加1,将驱动产业结构向着高级化的方向增长6.91%.
二是通过脉冲响应分析可以看出我国产业结构转型升级受自身的影响显著,存在较强的自身拉动作用, 同时自主创新的冲击对产业结构高级化具有长期正向的持续效应,但是初期影响效应并不明显,这可能是因为自主创新具有一定的时滞性,其作用需要较长时间才能显现.
三是通过格兰杰因果检验可以看出自主创新与产业结构高级化之间存在着单向的格兰杰因果关系.产业结构高级化是加快自主创新的短期决定因素,但是反过来,由于自主创新具有一定的时滞性等原因,自主创新短期内无法引起产业结构向着高级化变动.这个结论与脉冲响应的结果吻合.
针对以上的研究结果,本文给出的政策建议如下：
一是加强自主创新成果转化,缩短自主创新周期,最大限度地减少自主创新的时滞性.由于自主创新的时滞性,自主创新投入对产业结构高级化的作用短期内影响微弱,需要较长时间才能显现,技术成果转化率低也降低了自主创新对产业结构高级化的正面作用.所以,在深化自主创新驱动产业结构升级的过程中,政府不仅要通过税收优惠、财政补贴、贷款援助等多种政策组合对自主创新行为提供稳定的R&D资金支持和政策倾斜,同时还要注意自主创新之后的科技成果转化,缩短自主创新周期,最大限度地减少自主创新的时滞性,为企业自主创新提供优质的生长土壤.
二是整合自主创新资源,完善自主创新体系,提供和加强科技孵化,引导更多的企业投入到自主创新的行列中来.要依靠自主创新淘汰落后产业,改造、整合旧产业,催生一批高技术产业,培育发展一批具有核心竞争力的支柱产业及主导产业群,提高企业在国际市场的核心技术竞争力,打破发达国家对核心技术和利润的控制,加速国家创新体系的建立和完善,加大自主创新对产业结构高级化的影响和作用.与此同时,要建立完善创新导向的金融支持体系,良好的金融体系如发达的风险投资、天使基金和证券市场等融资渠道是解决创新中高风险、信息不对称等问题的有效手段,对创新培育至关重要{11}.通过不同的政策组合加大对自主创新的扶持力度,优化自主创新环境,缩短自主创新周期,提高技术转化效率,使市场机制和政府支持形成合力,提高整个国家自主创新体系运作的效率.
注释：
① 李士梅、潘宇瑶、吴迪：《企业自主创新的博弈分析》,《东北师大学报》（哲学社会科学版）2015年第6期.
② Michael Peneder, Industrial Structure and Aggregate Growth, Structural Change and Economic Dynamics, 2003,(14), pp.427-448.
③ L. Greunz, Industrial Structure and Innovationevidence From European Regions, Journal of Evolutionary Economics, 2004, 5, pp.936-937.
④ 渠海雷、邓琪：《论技术创新与产业结构升级》,《科学学与科学技术管理》2000年第2期.
⑤ 周叔莲、王伟光：《科技创新与产业结构优化升级》,《管理世界》2001年第5期.
⑥ 江小涓：《提高自主创新能力 推进结构优化升级》,《人民日报》2005年3月28日.
⑦ 郑新立：《加快形成以创新为主要引领和支撑的经济体系和发展模式》,《求是》2015年第21期.
⑧ P. Romer, Endogenous Technological Change, Journal of Political Economy, 1990, 98(5), pp.71-102.
⑨ 干春晖、郑若谷、余典范：《中国产业结构变迁对经济增长和波动的影响》,《经济研究》2011年第5期.
⑩ 詹小颖：《对外直接投资对我国产业结构的动态调整效应——基于广义脉冲响应函数的实证分析》,《江汉论坛》2011年第6期.
{11} 刘涛雄、罗贞礼：《从传统产业政策迈向竞争与创新政策——新常态下中国产业政策转型的逻辑与对策》,《理论学刊》2016年第2期.
作者简介：李士梅,女,1963年生,辽宁辽中人,吉林大学中国国有经济研究中心教授、博士生导师,吉林长春,130012.潘宇瑶,女,1975年生,黑龙江嫩江人,吉林大学经济学院博士研究生,吉林长春,130012；佳木斯大学经济与管理学院讲师,黑龙江佳木斯,154007.
（责任编辑 陈孝兵）
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