王肖曼 李子聯(lián)

(江蘇師范大學商學院 江蘇 徐州 221116)

江蘇創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略的實施及其績效*

王肖曼 李子聯(lián)

(江蘇師范大學商學院 江蘇 徐州 221116)

創(chuàng)新驅動是繼要素驅動和投資驅動之后經(jīng)濟發(fā)展的新動力。本文首先對江蘇省創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略的實施情況進行梳理，并在此基礎上運用主成分分析方法和向量自回歸模型分析創(chuàng)新驅動發(fā)展的績效。結果發(fā)現(xiàn)：研發(fā)(R&D)經(jīng)費投入、科技活動人員和發(fā)明專利授權量對江蘇省經(jīng)濟增長具有正向的促進作用，但科技活動人員的投入對經(jīng)濟發(fā)展能較快地產(chǎn)生效應；江蘇省在繼續(xù)深入實施創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略過程中，應該注意強化創(chuàng)新資源、優(yōu)化創(chuàng)新制度與創(chuàng)新環(huán)境等問題。

創(chuàng)新；創(chuàng)新驅動；經(jīng)濟增長

改革開放近40年來，依靠資源、資本和勞動力等要素投入為主的發(fā)展模式，有效地推動了我國經(jīng)濟的高速增長。然而，伴隨著要素投入結構和經(jīng)濟發(fā)展方式的轉變，固有的人口紅利、資源紅利和資本紅利優(yōu)勢開始有所減弱，資源短缺、環(huán)境污染和產(chǎn)業(yè)發(fā)展不平衡等問題日益嚴峻，傳統(tǒng)發(fā)展模式受到前所未有的挑戰(zhàn)。因此，基于大規(guī)模投資和技術設備改善的傳統(tǒng)經(jīng)濟增長模式難以繼續(xù)存在。而突破傳統(tǒng)模式所帶來的發(fā)展約束，必須加快經(jīng)濟增長從要素投入向創(chuàng)新驅動的模式轉變，以發(fā)揮科技創(chuàng)新的支撐引領作用?；诖耍疚臄M以創(chuàng)新大省——江蘇省為例，分析創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略實施的演變過程及其所帶來的經(jīng)濟績效，以此為全國其他省市提供一個可供借鑒的示范樣本。

一、文獻綜述

隨著經(jīng)濟發(fā)展模式的轉變，創(chuàng)新思想已逐步深入到經(jīng)濟發(fā)展的方方面面，學者們對創(chuàng)新的研究也在逐步發(fā)展與完善。已有文獻從不同角度對創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略進行了廣泛的研究與探討，可以大致分為：理論淵源、科學內(nèi)涵、現(xiàn)實路徑、評價指標和經(jīng)濟績效五個方面。

一是有關創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略的理論淵源。首先，約瑟夫·熊彼特(1912)[1]在《經(jīng)濟發(fā)展理論》中最先使用“創(chuàng)新”一詞。其次，美國學者邁克爾·波特(1990)[2]在《國家競爭優(yōu)勢》一書中，最早將創(chuàng)新驅動作為一個發(fā)展階段提出來。他提出經(jīng)濟發(fā)展的四個階段，從高到低依次為要素驅動(Factor-driven)階段、投資驅動(Investment-driven)階段、創(chuàng)新驅動(Innovation-driven)階段和財富驅動(Wealth-driven)階段。

二是有關創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略的科學內(nèi)涵。目前，我國的創(chuàng)新驅動發(fā)展以科技創(chuàng)新為核心支撐點。任保平(2013)[3]認為，創(chuàng)新驅動包括產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新、科技創(chuàng)新、產(chǎn)品創(chuàng)新、制度創(chuàng)新、戰(zhàn)略創(chuàng)新、管理創(chuàng)新和文化創(chuàng)新等一系列創(chuàng)新活動。洪銀興(2013)[4]認為，科技創(chuàng)新是關系發(fā)展全局的核心。胡婷婷、文道貴(2013)[5]從經(jīng)濟學角度指出“創(chuàng)新驅動”，表明在經(jīng)濟發(fā)展中科技進步對于經(jīng)濟增長的作用大大增加，即科技進步對經(jīng)濟的貢獻率大大提高。洪銀興(2014)[6]還指出，相比其他發(fā)展階段，不是說創(chuàng)新驅動不需要要素和投資，而是說要素和投資由創(chuàng)新來帶動。狹義上，創(chuàng)新驅動僅指科技創(chuàng)新；廣義上，創(chuàng)新驅動是一個涵義豐富的系統(tǒng)概念，是國家發(fā)展的新境界和新階段。

三是有關創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略的現(xiàn)實路徑。辜勝阻等(2013)[7]提出，創(chuàng)新有四大瓶頸：“動力不足，不想創(chuàng)新”、“風險太大，不敢創(chuàng)新”、“能力有限，不會創(chuàng)新”、“融資太難，不能創(chuàng)新”。首先，對于創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略的路徑分析，黃寧燕、王培德(2013)[8]、辜勝阻等(2014)[9]提出，創(chuàng)新文化是啟動創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略的前提。劉志彪(2015)[10]、趙蘭香(2014)[11]、夏秀麗(2013)[12]指出，貫徹創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略，應注重人才隊伍建設，優(yōu)化人才結構。其次，錢箭星(2014)[13]認為，要加強頂層設計特別是制度設計，主張制度創(chuàng)新。吳建南、鄭燁、徐萌萌(2015)[14]提出我國區(qū)域(省市層面)實施創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略的政策建議，包括強化頂層設計、整合創(chuàng)新資源、搭建創(chuàng)新網(wǎng)絡、優(yōu)化創(chuàng)新政策機制，以及營造創(chuàng)新環(huán)境五大方面。周柯、張斌、谷洲洋(2016)[15]指出創(chuàng)新驅動作為經(jīng)濟增長的新引擎，能夠支撐傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的改造和新興產(chǎn)業(yè)的高速增長。創(chuàng)新驅動經(jīng)濟增長需要優(yōu)化創(chuàng)新環(huán)境，明確創(chuàng)新主體，整合創(chuàng)新資源，打造創(chuàng)新平臺。

四是有關創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略的評價指標。王元(2016)[16]認為，科技發(fā)展有兩個核心指標，“全社會的研發(fā)強度”，即“R&D占GDP的比重”和“每萬名從業(yè)人員中的研發(fā)人員數(shù)量”。洪銀興(2013)[17]在肯定科技進步對經(jīng)濟增長的貢獻率和研發(fā)投入標準的基礎之上，又提出了“創(chuàng)新要素的高度集聚、人力資本投資成為創(chuàng)新投資的重點和孵化和研發(fā)新技術成為創(chuàng)新投資的重點環(huán)節(jié)”三個定性指標。吳優(yōu)等(2014)[18]搭建了城市創(chuàng)新驅動發(fā)展的評估框架。劉煥等(2015)[19]構建了省級政府對創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略的監(jiān)測評估指標。上海財經(jīng)大學課題組(2014)[20]提出的主要評價體系主要圍繞理論指標和實證指標兩大指標展開。理論指標方面提出人力資源建設、創(chuàng)新投入和創(chuàng)新效果三個子指標體系及內(nèi)含的30個具體指標，實證指標方面提出20個子指數(shù)。

五是有關創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略的經(jīng)濟績效。Schneider(2005)[21]、Walter(2008)[22]研究指出發(fā)明專利在發(fā)達國家對經(jīng)濟增長具有較為明顯的貢獻，而在發(fā)展中國家則沒有這種效果。景秀(2013)[23]從技術創(chuàng)新的角度分析專利與經(jīng)濟增長之間的關系。趙明亮(2014)[24]指出研發(fā)經(jīng)費內(nèi)部支出對高技術產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響為負，對新產(chǎn)品產(chǎn)值增加會產(chǎn)生積極影響。

綜上所述，學術界雖然對創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略做了大量的研究，但是大部分文獻主要側重于對創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略進行各個維度地定性研究，而相對較少地對創(chuàng)新績效進行定量性的測度及其績效評價。在此基礎上，本文以江蘇省為例，基于對量化創(chuàng)新的相關指標進行選取，定量研究創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的影響。本文的主要研究創(chuàng)新點在于創(chuàng)新性量化創(chuàng)新指標，并通過理論分析與實證分析相結合來定量研究江蘇省創(chuàng)新驅動發(fā)展的績效。后續(xù)內(nèi)容包括：首先，通過主成分分析方法對創(chuàng)新指標進行降維處理，選取權重相對較高的兩個變量，即研發(fā)(R&D)投入和科技活動人員；其次，通過向量自回歸模型以及向量誤差修正模型來定量分析其對經(jīng)濟的影響情況。除此之外，進一步分析發(fā)明專利申請量對江蘇省經(jīng)濟增長的影響。

二、創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略實施過程

無論是從經(jīng)濟增長的短期影響因素(需求端：投資、消費、和出口“三駕馬車”)來看，還是從長期經(jīng)濟的決定因素(供給端：勞動、資本等)來看，走創(chuàng)新驅動發(fā)展的道路，是我國加快轉變經(jīng)濟發(fā)展方式破解經(jīng)濟發(fā)展深層次矛盾和問題，打造中國經(jīng)濟升級版的必由之路。從生產(chǎn)要素效率提高來說，人力資本的提高、企業(yè)創(chuàng)新活力的增強和制度創(chuàng)新是創(chuàng)新驅動發(fā)展的關鍵。

自2012年黨的十八大明確提出創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略，江蘇省積極深入貫徹實施。總體來看，江蘇各項科技工作均走在全國前列，積極探索了具有中國特色、時代特征、江蘇特點的科技創(chuàng)新模式，有力地體現(xiàn)了“率先建成創(chuàng)新型省份”示范帶動作用，依靠創(chuàng)新服務長三角、服務東部地區(qū)、服務全國的能力和效益不斷提高，成為建設創(chuàng)新型國家的重要戰(zhàn)略力量。以下簡單梳理2012年以來江蘇省實施創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略的相關情況：

表1 2012年以來江蘇省實施創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略的相關情況

三、變量與數(shù)據(jù)描述

自改革開放以來，江蘇省經(jīng)濟處于快速增長階段,經(jīng)濟整體呈現(xiàn)上升的趨勢，三大產(chǎn)業(yè)增加值分布趨勢明顯，第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)占比逐步下降，第三產(chǎn)業(yè)占比明顯上升。江蘇省科技進步率逐年上升，科研等相關投入也逐年增加。即表明進入21世紀以來江蘇省第三產(chǎn)業(yè)在三大產(chǎn)業(yè)中發(fā)展迅猛，也預示著在未來的經(jīng)濟發(fā)展中，以知識為載體，以創(chuàng)新為核心的產(chǎn)業(yè)將在經(jīng)濟浪潮中躋身前列。

本文從“產(chǎn)業(yè)鏈”視角出發(fā)，構建創(chuàng)新驅動量化指標體系。主要包括創(chuàng)新投入、創(chuàng)新主體、創(chuàng)新產(chǎn)出和創(chuàng)新績效四個方面(如表2)。

表2 創(chuàng)新指標選取與數(shù)據(jù)來源

注：上述創(chuàng)新系統(tǒng)的指標選取主要借鑒和參考于盧寧、李國平、劉光嶺的《中國自主創(chuàng)新與區(qū)域經(jīng)濟增長——基于1998-2007年省級面板數(shù)據(jù)的實證研究》和張宏麗、袁永的《基于GIS的創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略量化指標構建及廣東實證研究》

表3給出了地區(qū)生產(chǎn)總值以及上述創(chuàng)新指標的描述性統(tǒng)計。

表3 描述性統(tǒng)計

四、模型與檢驗

假設總產(chǎn)出函數(shù)為GDP=eA(ERD)α(SCP)β，其中，A為非零常數(shù)、ERD為研發(fā)(R&D)經(jīng)費投入、SCP為科技活動人員、eA表示其他創(chuàng)新指標對經(jīng)濟增長的貢獻率。

為了消除通脹對實際產(chǎn)值的影響，對GDP以1978年為基數(shù)進行平減，考慮到時間序列數(shù)據(jù)可能存在異方差現(xiàn)象，對所涉及到的三個變量進行自然對數(shù)線性轉化，消除異質性。對總產(chǎn)出函數(shù)等式兩邊同時取自然對數(shù)得：

lnGDP=A+αlnERD+βlnSCP+μ(1)

式(1)中，α、β分別為研發(fā)經(jīng)費投入與科技活動人員對GDP增長的彈性。

創(chuàng)新驅動的本質是指依靠自主創(chuàng)新，充分發(fā)揮科技對經(jīng)濟社會的支撐和引領作用，大幅提高科技進步對經(jīng)濟的貢獻率，實現(xiàn)經(jīng)濟社會全面協(xié)調可持續(xù)發(fā)展和綜合國力不斷提升。

在建模研究的過程中，變量太多不但會增加計算的復雜性，而且也會給合理地分析問題和解釋問題帶來困難。因此首先運用主成分分析法對上述變量進行主成分分析，達到降維的效果，進而提高研究問題的解釋強度。

(一)主成分分析法

主成分分析(principal components analysis，PCA)由霍特林(Hotelling)于1933年首次提出。它通過投影的方法，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的降維，在損失較少數(shù)據(jù)信息的基礎上把多個指標轉化為幾個有代表意義的綜合指標。主成分分析的基本思想及步驟如下：

(1)假設對某一問題的研究涉及P個指標，記為X1，X2，……，XP，由這P個隨機變量構成的隨機向量為X=(X1,X2,…,Xp)′，設X的均值向量為，協(xié)方差矩陣為∑。

(2)設Y=(Y1,Y2,…,Yp)′為對X進行線性變換得到的合成隨機向量，即

設αi=(αi1,αi2,…,αip)′，A=(α1,α2,…,αp)′，則有

Y=AX,i=1,2,…,p(2)

且

為了有效地反映原始變量的信息，Y的不同分量包含的信息不應重疊。線性變換需要滿足下面兩個約束：

滿足上述約束得到的合成變量Y1，Y2，…，Yp分別稱為原始變量的第一主成分、第二主成分、…、第p主成分，而且各成分方差在總方差中占的比重依次遞減。

(3)采用主成分分析方法，對2000-2016年江蘇省創(chuàng)新投入、創(chuàng)新主體、創(chuàng)新產(chǎn)出、創(chuàng)新績效四個方面的7個指標進行主成分分析，其分析結果如表4所示。

表4 主成分分析結果

按照權重依次排序為：研發(fā)(R&D)投入(ERD)、科技活動人員(SCP)、研究生畢業(yè)人數(shù)(NGS)、高新技術產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值(VHT)、專利授權量(NPI)、研發(fā)(R&D)強度(RDP)、發(fā)明專利授權量(NOI)。可以看出，研發(fā)(R&D)經(jīng)費投入(ERD)以及科技活動人員(SCP)兩項指標解釋比例占總解釋比例的97.79%，因而可以將它們確定為解釋變量，其他指標作為補充解釋變量。

(4)根據(jù)上述主成分分析結果，運用柯布道格拉斯函數(shù)來探討研發(fā)(R&D)經(jīng)費投入以及科技活動人員(SCP)對經(jīng)濟增長的影響。

(二)數(shù)據(jù)檢驗

為了確保實證分析結果的可靠性，首先需要對主要變量的時間序列數(shù)據(jù)進行計量檢驗。

1.平穩(wěn)性檢驗

一般認為可以采用以自相關函數(shù)為代表的傳統(tǒng)方法和以單位根檢驗為代表的現(xiàn)代方法來檢驗時間序列的平穩(wěn)性。按照現(xiàn)行文獻常用做法,選用ADF(Augmented Dickey Fuller)檢驗對變量進行平穩(wěn)性檢驗,防止出現(xiàn)偽回歸。ADF檢驗的原假設為：H0：γ=1，即序列存在單位根，非平穩(wěn)。如果拒絕原假設,說明該時間序列是平穩(wěn)序列。通過Eviews7.2軟件，對時間序列變量lnGDP、lnERD和lnSCP進行ADF檢驗，結果如表5所示：

表5 lnGDP、lnERD和lnSCP單位根的ADF檢驗結果

注：表中Δ表示一階差分，Δ2表示二階差分；檢驗形式(C,T,K)分別表示單位根檢驗方程包括常數(shù)項、時間趨勢項和滯后階數(shù)，0指檢驗方程不包括常數(shù)項或時間趨勢項。

可以看出，給定5%顯著性水平，序列l(wèi)nGDP、lnERD和lnSCP的ADF檢驗值均大于其臨界值，故接受原假設，序列l(wèi)nGDP、lnERD和lnSCP均存在單位根，是非平穩(wěn)的；其一階差分序列結果顯示，ADF檢驗值除lnSCP均不拒絕原假設，序列存在單位根，為非平穩(wěn)序列；而其二階差分序列△2lnGDP、△2lnERD和△2lnSCP的ADF檢驗值均小于5%顯著性水平下的臨界值，則不存在單位根，通過平穩(wěn)性檢驗。由此可以得出，序列l(wèi)nGDP、lnERD和lnSCP二階均為單整序列，因而可進行協(xié)整檢驗。

2.協(xié)整檢驗

協(xié)整性的檢驗方法包括單一方程的協(xié)整檢驗和基于回歸系數(shù)完全信息的Johansen協(xié)整檢驗，現(xiàn)選用單一方程的EG兩步法進行協(xié)整檢驗，用OLS法作協(xié)整回歸，利用Eviews7.2得到如下估計方程：

lnGDP=0.478205lnERD+0.120109lnRED+5.598137

se=(0.015994)(0.032917)(0.057185)

t=(29.89970)(3.648839)(97.89547)

p=(0.0000)(0.0026)(0.0000)

從所估計的方程可以看出，江蘇省研發(fā)經(jīng)費投入與科技活動人員投入均有利于經(jīng)濟增長，這與實際情況也是完全相符合的。研發(fā)經(jīng)費投入對數(shù)增加1%，lnGDP相應地增長0.48%；科技活動人員對數(shù)增加1%，lnGDP相應增加0.12%。

在該方程的基礎上我們可得到殘差序列et，若et是平穩(wěn)的，則表明lnGDP、lnERD和lnSCP三個變量之間具有長期穩(wěn)定的協(xié)整關系，反之，則不是協(xié)整的,平穩(wěn)性檢驗的結果如表6所示。

表6 協(xié)整回歸方程的殘差序列平穩(wěn)性檢驗

可以看出，殘差序列在10%的顯著水平上通過了平穩(wěn)性檢驗，因而可以判定：lnGDP、lnERD和lnSCP之間存在協(xié)整關系，即R&D經(jīng)費投入(ERD)和科技活動人員(SCP)與經(jīng)濟增長(GDP)之間具有長期穩(wěn)定的關系。

接下來運用向量自回歸模型(Structural Vector Auto Regression，SVAR)，脈沖分析以及方差分解來進一步分析上述指標對經(jīng)濟增長的動態(tài)影響。

3.向量自回歸模型(VAR)

向量自回歸模型(VAR)是一種非結構化的模型，即變量之間的關系并不是以經(jīng)濟理論為基礎的。VAR模型把系統(tǒng)中的每一個內(nèi)生變量作為系統(tǒng)中所有內(nèi)生變量的滯后項的函數(shù)來構造模型，其一般形式為:

yt=A1yt-1+···+Apyt-p+B1xt+···+Brxt-r+εt(5)

式中，yt是m維內(nèi)生向量；xt是d維外生變量；A1…Ap和B1…Br是待估計的的參數(shù)矩陣，內(nèi)生變量和外生變量分別有p和r階滯后期；t是隨機干擾項。

向量自回歸估計結果如下示：

表7 Johansen協(xié)整檢驗

鑒于上述部分(表7)已經(jīng)檢驗出了VAR模型存在協(xié)整關系，而Sims等(1990)的研究表明存在協(xié)整關系的VAR模型是可以識別的。進一步把三個變量使用VAR的形式打開以后，進一步對其進行特征根穩(wěn)健性檢驗，所有特征根的倒數(shù)均位于單位圓內(nèi)，說明本文所構建的VAR模型是穩(wěn)定的。

4.向量誤差修正模型(VECM)

上述的協(xié)整分析給出了lnGDP、lnERD和lnSCP之間的長期動態(tài)均衡關系，而這種長期的穩(wěn)定關系是在短期動態(tài)過程的不斷調整下得以維持的。因此，任何一組相互協(xié)整的時間序列變量都存在誤差修正機制，反映短期調節(jié)行為。建立短期動態(tài)關系，即是建立誤差修正模型，將長期關系模型中的各變量以一階差分形式重新加以構造，并將長期關系模型所產(chǎn)生的殘差序列作為解釋變量引入。

式中，VECMt-1=lnGDP-0.478205lnERD-0.120109lnSCP-5.598137

估計結果表明，江蘇省經(jīng)濟增長的變化不僅取決于當期研發(fā)經(jīng)費投入和活動科技人員投入的變化、而且取決于上一年研發(fā)經(jīng)費投入、活動科技人員投入和經(jīng)濟增長對均衡水平的偏離。誤差項VECMt-1估計的系數(shù)為[0.32,-0.94. -0.42]T，上一期偏差越遠，本期修正的量越大，即系統(tǒng)存在誤差修正機制。

5.脈沖響應分析

為了進一步分析不同變量之間的動態(tài)數(shù)量關系，進行脈沖響應分析。脈沖響應分析是指在初始時期給予某一內(nèi)生變量一個新息的沖擊，觀察其他內(nèi)生變量對這一沖擊的反映程度和動態(tài)過程。在此，分別給研發(fā)經(jīng)費投入(ERD)和科技活動人員(SCP)一個新息的沖擊，觀察江蘇省地區(qū)生產(chǎn)總值增長對于這一沖擊的動態(tài)響應過程。脈沖響應分析結果如下圖所示，具體分為(a)(b)兩個部分。

圖(a)反映了對研發(fā)經(jīng)費投入(ERD)施加一個單位的動態(tài)新息沖擊，江蘇省地區(qū)生產(chǎn)總值(lnGDP)增長率的動態(tài)響應過程。由圖(a)中可以直觀地看到，初期研發(fā)經(jīng)費投入對實際GDP的影響有較為微弱的負向影響，直至第4期開始有逐漸上升趨勢的正向影響，第8期后逐漸慢慢減至為0，這說明從長期來看，研發(fā)經(jīng)費投入對江蘇省地區(qū)生產(chǎn)總值有促進作用，并且逐步減弱。

圖(b)反映了對科技活動人員(SCP)增加施加一個單位的動態(tài)新息沖擊，江蘇省地區(qū)生產(chǎn)總值(lnGDP)增長率的動態(tài)響應過程。由圖(b)中可以直觀地看到，科技活動人員的增加一開始對實際GDP的影響有較為微弱的負向影響，但從第2期有逐漸上升趨勢的正向影響，第7期效果達到最大并逐步趨于穩(wěn)定，這說明科技活動人員對江蘇省地區(qū)生產(chǎn)總值有強烈的正向促進影響。

圖1脈沖響應分析

五、進一步實證檢驗

接下來進一步分析江蘇省專利產(chǎn)出對經(jīng)濟增長的影響?！督y(tǒng)計年鑒》中公布了兩個衡量專利的指標：一個是專利申請量，另一個是專利授權量，并且都包括發(fā)明專利、實用新型專利和外觀設計專利三個部分。

本文研究基于專利受理量作為衡量江蘇省專利產(chǎn)出的衡量指標，而不是專利授權量，原因是專利申請代表此技術已經(jīng)產(chǎn)生并且專利授權具有一定的時滯性；此外，專利受理量已經(jīng)包含了專利授權量的信息，因而本文選取專利受理量作為衡量專利產(chǎn)出的指標。為了能夠得出專利產(chǎn)出對經(jīng)濟增長有更好的擬合效果，進而選取衡量創(chuàng)新更具代表性的發(fā)明專利的受理量作為解釋變量來研究其對經(jīng)濟增長的影響。

GDP與發(fā)明專利受理量分別用Xi與Yi表示?？紤]到上述兩個指標具有不同級的量綱，所以首先對其進行無量綱化處理。無量綱的處理方式有很多種，而比重分析法能夠很好地保持原始數(shù)據(jù)整體的一致性和關聯(lián)系數(shù)的一致性，所以本文對原始數(shù)據(jù)采用比重法進行去量鋼化處理。無量綱處理公式如下：

表8 去量綱化后的數(shù)據(jù)

利用江蘇省發(fā)明專利受理量與地區(qū)生產(chǎn)總值無量綱化后的數(shù)據(jù)可得到2000-2015年期間的變化趨勢(表8)，無論是發(fā)明專利受理量還是GDP總量，其均呈現(xiàn)出逐年上升的趨勢。另外，在二者增長方向與步調方面，也存在著一致性，這表明江蘇省發(fā)明專利受理量Yi與GDP總量Xi之間極有可能存在著較強的相關性，則引入相關系數(shù)對其進行計算，從而對兩變量之間的關聯(lián)程度進行探究。相關系數(shù)的計算公式如下：

公式中，r表示相關系數(shù)，σx與σy分別為自變量專利受理量與因變量GDP的標準差，而專利申請量和GDP的協(xié)方差則表示為cov(x，y)。設定x和y分別為專利受理量與GDP的參數(shù)，通過對無量綱化后的相關數(shù)據(jù)進行核算后，得到以下結果：σx=0.1941，σy=0.1361，由此得cov(x，y)=0.0240，r=0.9081。由相關系數(shù)r的計算結果可知，r>0，因此，說明了專利受理量與經(jīng)濟增長具有顯著正相關的關系，即隨著專利受理量的不斷增加，GDP總量也隨之增加。

圖2GDP與發(fā)明專利受理量趨勢圖

上述的分析以及趨勢圖并不能對兩變量之間的因果關系進行準確說明。為了進一步研究江蘇省發(fā)明專利受理量與地區(qū)生產(chǎn)總值兩變量之間的的關系，NOI、GDP分別為自變量，即發(fā)明專利受理量和因變量，即地區(qū)生產(chǎn)總值。借助一元線性回歸分析方法對收集和計算得到的數(shù)據(jù)進行回歸分析，通過Eviews7. 對數(shù)據(jù)進行回歸，得到的回歸方程為:

lnGDP=0.4138lnNOI-0.5899

對以上公式的彈性系數(shù)進行分析可知，2000—2015年，江蘇省發(fā)明專利受理量對其經(jīng)濟增長變量GDP的彈性為0.4138，說明當發(fā)明專利受理量每增長1%時，地區(qū)經(jīng)濟也相應地增長了0.4138%。隨著發(fā)明專利受理量的增長，江蘇省GDP總量也發(fā)生了正向的增長，進一步驗證了前文中發(fā)明專利受理量與GDP之間的正向相關關系。

六、結論與建議

首先，得益于政府引導和政策環(huán)境的不斷優(yōu)化，自2010年研發(fā)投入強度突破2個百分點以來一直保持穩(wěn)步增長，研發(fā)投入結構的優(yōu)化以及全社會加大對研發(fā)的投入力度，2016年研發(fā)投入再創(chuàng)歷史新高。研發(fā)經(jīng)費更多地投入到基礎研究中去，為企業(yè)科技創(chuàng)新帶去了更多的資金，增強了企業(yè)以及科研部門在研發(fā)創(chuàng)新領域的現(xiàn)金流動性，使企業(yè)更有活力增加產(chǎn)值，促進經(jīng)濟增長。其次，人才的引進對于企業(yè)的發(fā)展有著不可小覷的影響，人才越趨成為企業(yè)核心競爭力的關鍵，尤其是知識型人才和創(chuàng)新型人才。全省科技活動人員的逐年提升，為2020年我國進入創(chuàng)新型國家行列埋下基礎。最后，通過進一步的研究表明，發(fā)明專利對經(jīng)濟增長也有一定的正向促進作用，雖然短期有上下波動的不平穩(wěn)現(xiàn)象，但有著長期的均衡關系。

自2012年江蘇省深入貫徹實施黨的十八大提出的創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略，高新區(qū)作為江蘇省最具有競爭力的創(chuàng)造高地、人才高地、產(chǎn)業(yè)高地，有力支撐和引領了全省創(chuàng)新驅動轉型升級。經(jīng)過幾年的發(fā)展，全省在創(chuàng)新驅動發(fā)展方面已經(jīng)取得了不菲的成績：一是創(chuàng)新驅動發(fā)展能力明顯增強；二是知識創(chuàng)造和技術創(chuàng)新能力顯著提升；三是產(chǎn)業(yè)升級和結構優(yōu)化能力進一步提高；四是國際化和參與全球競爭能力持續(xù)增強；五是可持續(xù)發(fā)展能力不斷提升。

加速全省經(jīng)濟增長，繼續(xù)深入實施創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略，需要注意以下兩點：一是強化創(chuàng)新資源，尤其注重資源的合理配置。部門、機構間科技資源配置分散且信息不通，導致科研儀器設備等科技資源重復購置和封閉運行。全球創(chuàng)新競爭日趨激烈，人才、資本、市場、專利等成為世界各國競相爭奪的戰(zhàn)略資源，努力實現(xiàn)更多核心、關鍵、共性技術的突破，把創(chuàng)新驅動發(fā)展的戰(zhàn)略主動權掌握在自己手中。二是優(yōu)化創(chuàng)新制度與創(chuàng)新環(huán)境。首先，科技創(chuàng)新服務體系不完善。突出表現(xiàn)為對知識產(chǎn)權創(chuàng)造、保護、管理和應用各環(huán)節(jié)的服務能力不足，還不能適應多樣化的市場需求。其次，科技成果轉化存在體制障礙。高校、科研院所科技成果轉化被等同于國有資產(chǎn)處置，事業(yè)法人單位沒有對成果的處置權、收益權和支配權，因此缺乏將科研成果轉化為新技術、新產(chǎn)品的主動性和積極性。

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2017-11-07

王肖曼(1993-)，女，河南安陽人，江蘇師范大學商學院碩士研究生，主要研究方向：金融學。李子聯(lián)(1985-)，男，江西贛州人，江蘇師范大學商學院副教授、碩士生導師，南京大學經(jīng)濟學博士，香港浸會大學訪問研究學者，主要研究方向：經(jīng)濟社會發(fā)展理論與政策。

F832.6

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1672-1071(2017)06-0054-10

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