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政策协同视角下产业创新效率研究

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谷玉

[提要] 在中国作为创新性国家转型期的特有背景下，本文将产业政策分类为供给型、需求型和环境型，选取中国工业产业省际面板数据，利用随机效应模型实证分析上述三种政策各自对工业产业创新效率的影响。另外，研究三种政策之间的协同作用对于工业产业创新效率的影响机制，为完善中国产业政策以及提升工业产业科技创新能力和创新效率提供有效参考。

关键词：产业政策;创新效率;政策协同;随机效应模型

中图分类号：F4 文献标识码：A

收录日期：2020年8月26日

一、引言

产业政策作为我国各产业中重要的部分，有引导产业发展、推动产业结构升级、协调产业结构、刺激经济增长等作用。进入21世纪以来，产业政策作为政府参与经济发展的重要手段作用愈加凸显。与此同时，一系列重要政策纲领性文件中关于建设创新国家方略的提出，标志着中国经济发展阶段性目标的历史性转换，创新驱动已成为中国当前及未来发展的主旋律，许多相关的产业政策也由此而制定及发布。在此背景下，如何衡量产业的创新效率就成了学者们重点关注和研究的方向，更加具体的是研究产业政策如何影响创新效率。

工业是我国唯一生产现代化劳动手段的部门，它决定着国民经济现代化的速度、规模和水平，在当代世界各国国民经济中起着主导作用。工业还是国家财政收入的主要源泉，是国家经济自主、政治独立、国防现代化的根本保证。我国工业产业已成为创新的支柱产业，工业产业的创新效率也具有一定的代表性。

二、文献综述

产业政策产生于20世纪50年代前后的日本，产业政策在日本的经济政策体系中逐渐居于主导地位，对日本经济的高速增长和社会现代化发展起了重要的作用。20世纪80年代，中国引入产业政策后工业化进程得到了快速的发展和推进，同时也推动了经济进步。产业政策是政府为了实现一定的经济与社会目标所制定的相关规划、干预与诱导产业形成、发展与调整的政策。产业政策是一种宏观经济政策，政府通过多种产业政策调整产业结构或组织形式，以达到社会发展的需求。

在产业政策的相关研究中，学者们对产业政策进行了深入的分析和讨论。韩超、肖兴志、李姝（2017）将研究视角由政策实施的结果提升到政策层面。另外，根据各政策作用重点的差异性，将战略性新兴产业的政策按照供给、环境与需求的分类原则进行细分，并据此分析不同政策的作用差异。李纪珍、周江华（2018）认为供给层面的创新政策包括直接资助、实行税收优惠、提供信用担保和支持创投基金，需求层面的创新政策主要以初兴的“创新券”政策为代表。

创新效率受到很多因素的影响，很多学者近年来已经用不同的方法来研究这些不同的因素对产业或企业创新效率的影响。赵娜、王博（2016）采用中国2008～2014年高技术产业的106家上市企业研发数据以及DEA-Malmquist模型，他们认为合理的知识产权保护制度对中国企业技术创新产生重要影响。李蕊、巩师恩（2010）研究显示知识产权保护在增强我国科技研发能力的同时通过和R&D投入、FDI和国际贸易相互作用进一步促进我国技术创新。孙慧、王慧（2017）选取2010～2015年沪深创业板高新技术企业为研究对象，采用固定效应模型实证分析政府补贴对企业创新绩效的影响，表明政府补贴与创新绩效显著正相关。巫强、刘蓓（2014）强调，研发补贴的发放方式不同会对战略性新兴产业创新产生不同效果，当补贴对象不能被有效甄别时，会起到负面作用。安同良（2009）认为，由于信息不对称和逆向选择的原因，企业会采取各种方式骗取补贴，造成资源浪费。

产业政策间的协同作用也逐渐成为国内学者研究的重點之一。Falk（2009）对澳大利亚直接和间接政策的相互作用进行全面的定性与定量后发现，直接政策和间接政策是互补的，在两种政策的共同作用下，企业会更多地进行R&D投入，具有更高的生产绩效，更有可能产生突破性创新。郭琪（2011）认为，财政和金融政策宜形成良性互动机制，形成在产业政策导向下，以财政的杠杆作用为先导，以差异化金融的调控作用为主体，协同实现产业结构调整的政策目标。由此可见，政策的相互作用问题是不容忽视的。

本文借鉴先前学者对于产业政策的分类，将其分为供给型、需求型和环境型。其中，用出口贸易管制来代表需求型产业政策，用政府补贴来代表供给型产业政策，用知识产权保护力度来代表环境型产业政策。本文运用面板随机效应模型，首先分析供给型、需求型以及环境型政策对产业创新效率的影响差异，然后着重分析三种类型政策之间的协同对产业创新效率的影响，为完善中国产业政策和提升工业产业科技创新能力和创新效率提供有效参考。

三、变量、数据与模型

（一）变量说明。本文用工业产业规模以上企业新产品销售收入来衡量工业产业创新效率。解释变量包括知识产权保护、政府补贴和出口贸易管制政策。用各省每年侵权案件结案数和立案数之比来量化知识产权保护政策;用政府补贴占整体补贴的比来量化政府补贴政策;用新产品出口额代表出口贸易政策，其中出口额越大管制程度越小。控制变量包括研发水平、技术引进和人力投入。用企业专利申请量代表研发水平;用引进技术的费用衡量技术引进;用R&D活动人员折合全时当量来表示人力投入。

（二）数据来源与处理。本文选取我国28个省市自治区（不包括西藏、海南、青海、香港和澳门特别行政区）工业产业2008～2017年的省级面板数据进行实证检验。数据来自《中国科技统计年鉴》《中国统计年鉴》《专利统计年报》。为消除价格变动的影响，新产品销售收入和新产品出口额用各地工业品出厂价格指数平减，技术引进费用借鉴朱平芳、徐伟民的研发价格指数以2000年为基期平减。另外，还对各变量做了对数处理。

（三）模型设定。为了检验产业政策及协同对创新效率的影响，文章选择工业产业各地区规模以上企业作为样本，选取的样本不具备随机抽样性质，所以选择面板计量模型进行实证研究。结合上述变量定义及数据说明，建立的模型表达式如下：

其中，i表示地区，t表示年份，？滋it是随机误差项，lngsit是政府补贴政策强度，lniprit是知识产权保护政策水平，lntcit是出口贸易管制政策程度，X'it代表影响工业产业创新效率的其他控制变量。另外，新产品出口额越大代表出口贸易管制越小。在估计方法选择上，在Hausman检验的基础之上，本文选择随机效应模型进行实证分析。

四、实证分析

（一）单变量影响分析。由实证结果可知，各变量都在0.1的水平上显著，模型效果较好。分政策来看，知识产权政策（lnipr）的系数为0.051，且在0.1的水平上显著，也就是说知识产权保护和工业产业创新效率之间是正向影响的关系，随着知识产权保护强度的增加，产业的创新效率得到促进;政府补贴政策（lngs）的系数为-0.134，且在0.01的水平上显著，说明政府补贴与工业产业创新效率之间是负向影响的关系，随着政府补贴程度的加强，由于补贴不能被有效甄别或信息不对称和逆向选择等原因，工业产业的创新效率反而得到了抑制;出口贸易管制（lntc）的系数为0.154，且在0.01的水平上显著，说明出口贸易管制和工业产业创新效率之间是负向影响的关系，随着出口贸易管制强度的增加，工业产业内相关企业的积极性降低，创新效率受到了抑制。

（二）协同作用分析。由实证结果可知，上述三种政策的协同作用对工业产业创新效率的影响是各不相同的。知识产权保护政策和政府补贴政策之间协同（lnipr*lngs）的系数为-0.019，且在0.1的水平上显著，说明知识产权保护与政府补贴之间协同对产业创新效率有微弱的抑制作用;知识产权保护政策和出口贸易管制政策协同（lnipr*lntc）的系数为0.005，且在0.01的水平上显著，说明知识产权保护与出口贸易管制之间协同对产业创新效率产生一定的促进作用;政府补贴政策和出口贸易管制政策协同（lngs*lntc）的系数为-0.018，且在0.01的水平上显著，说明政府补贴和出口贸易管制之间协同作用对产业创新效率产生微弱的抑制作用;三种政策协同（lnipr*lngs*lntc）的系数为-0.002，且在0.05的水平上显著，说明三种政策之间交互协同作用会对产业创新效率产生微弱的抑制作用。

五、结论及启示

本文针对中国工业产业环境，运用随机效应模型实证检验了供给型、需求型和环境型产业政策各自对于工业产业创新效率的影响，并且检验了政策协同机制对于创新效率的影响，得出以下结论及启示：

第一，实证表明在中国目前面临自主创新能力不强的实际情况下，以知识产权为代表的环境型产业政策对于工业产业创新效率有显著的促进作用，对工业产业提升科技创新能力总体上起到了一定程度的正向效应。在后续的工作中，要鼓励创新、不断发展及加强保护技术类知识产权以提高研发创新水平。

第二，随着政府补贴程度的加强，工业产业创新效率反而降低，政府补贴在工业产业中不能被有效甄别，即以政府补贴为代表的供给型产业政策抑制了工业产业的创新效率。国家新时期发展战略以促进自主创新能力建设为重心，重视研发投入中政府补贴的合理运用。

第三，出口贸易管制程度越大，新产品出口额越小，工业产业的创新效率会降低。也就是说，以出口贸易管制政策为代表的需求型产业政策对工业产业创新效率起到抑制作用。我国应当正确认识国际贸易环境，灵活地针对多变的环境进行政策调整，同时重视国内需求的重要性，以促进自主创新能力为目标，实现提高我国工业产业创新效率的最终目标。

第四，上述三种类型政策的协同作用即交互项对中国工业产业创新绩效的影响是各不相同的，会产生抑制或者促进作用，但是这些抑制或促进作用程度都是较小的，同时还会削弱先前各个政策单独对产业创新绩效产生的影响。即当其他影响因素一起作用时，可能会抵消其对产业创新绩效的有利影响，所以在选择产业政策协同时首先要考虑所希望达到的效果，然后分析相关政策进行协同之后是否可以实现目标效果。

主要参考文献：

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