王慧艷，李新運，徐銀良，李葳蕤

（山東財經(jīng)大學a．管理科學與工程學院；b．經(jīng)濟學院，山東 濟南250014）

一、引言及文獻綜述

當前，中國經(jīng)濟發(fā)展已由高速增長階段轉(zhuǎn)變?yōu)楦哔|(zhì)量發(fā)展階段。實現(xiàn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，重點應推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級，而促進產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，科技創(chuàng)新是第一驅(qū)動力?？萍紕?chuàng)新為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級提供新動能、注入新活力，產(chǎn)業(yè)升級為科技創(chuàng)新提供資金與需求支撐，影響科技創(chuàng)新的方向、速度和規(guī)模［1］，二者相互促進、相互影響。經(jīng)濟新常態(tài)背景下，測算分析雙向貢獻率，對深入探討二者互動關系，提升科技創(chuàng)新能力，加快新舊動能轉(zhuǎn)換，推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義和參考價值。

國內(nèi)外學者對科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)升級的關系做了大量的理論和實證研究，其中最受學者關注的是科技創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)升級的推動作用。有研究發(fā)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新有助于優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)［2］，創(chuàng)新性的技術(shù)活動可以推進不同行業(yè)成為生產(chǎn)率高增長的行業(yè)，進而可以實現(xiàn)整個產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級［3］；Lager等認為制造業(yè)轉(zhuǎn) 型 升 級 過 程 中 必 須 依 靠 創(chuàng) 新 驅(qū) 動［4－5］；Lucchese通過對德國等6個主要歐洲國家的實證分析，發(fā)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新的差異對一個國家產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化和發(fā)展具有推動作用［6］。國內(nèi)有學者認為科技創(chuàng)新通過改變勞動力就業(yè)結(jié)構(gòu)、提高勞動生產(chǎn)率、催生新產(chǎn)業(yè)等途徑促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整［7］，科技創(chuàng)新是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級的動力［8］。張銀銀和程強等分析了創(chuàng)新驅(qū)動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的機理與路徑，并提出科技創(chuàng)新促進傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級發(fā)展的對策建議［9－10］。實證層面，紀玉俊和李超基于中國2003—2012年的省際面板數(shù)據(jù)，利用空間誤差模型分析地區(qū)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)升級的關系［11］；李政和楊思瑩通過構(gòu)造聯(lián)立方程，分析中國科技創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)升級與經(jīng)濟增長的互動關系［12］。

上述文獻充分論證了科技創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)升級有積極推動作用，但已有文獻中較少涉及產(chǎn)業(yè)升級對科技創(chuàng)新的反向推動作用。吳豐華和劉瑞明等運用1997—2011年全國30個省份平衡面板數(shù)據(jù)進行實證分析，認為產(chǎn)業(yè)升級能夠有效帶動自主創(chuàng)新能力提升［13］；周叔蓮和王偉光認為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)通過影響需求，進而拉動技術(shù)創(chuàng)新［7］；夏業(yè)領和何剛基于復合系統(tǒng)協(xié)同度模型，對科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)升級協(xié)同發(fā)展的情況進行了測度［1］?？傮w來說，基于雙向互動視角研究科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)升級的成果較少，對二者雙向互動關系需做進一步研究。

當前學界研究科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)升級的關注點主要是二者的相互關系、作用機理及驅(qū)動路徑，從二者相互作用關系出發(fā)，定量分析科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)升級的貢獻率，相關文獻幾乎沒有涉及，而關于科技進步對經(jīng)濟增長的貢獻率測算已有較多研究方法和應用案例。李蘭蘭等基于C-D生產(chǎn)函數(shù)和索洛余值法，引入隸屬度，計算中國31個省份1998—2007年間的科技進步貢獻率［14］；吳建寧和王選華運用索洛剩余模型，以中國1978—2011年投入—產(chǎn)出要素的時間序列數(shù)據(jù)，計算科技進步對經(jīng)濟增長的貢獻率［15］；江兵等針對傳統(tǒng)參數(shù)法的不足，將彈性系數(shù)看作生產(chǎn)要素影響經(jīng)濟增長的權(quán)重，建立了基于非參數(shù)方法的科技進步貢獻率測算體系［16］；陳歡等打破了傳統(tǒng)的測算方法，建立資本體現(xiàn)式技術(shù)進步測算模型，測算制造業(yè)和其細分行業(yè)的貢獻率［17］。

綜上所述，現(xiàn)有研究中測算科技貢獻率的文獻較多，方法也相對成熟，但目前測算的科技貢獻率大多只反映技術(shù)進步對經(jīng)濟增長的作用，經(jīng)濟新常態(tài)背景下，政府和學界需要了解科技創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)升級和發(fā)展質(zhì)量的貢獻度，這對于加快中國產(chǎn)業(yè)升級進程，推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有重要的意義。本文基于科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)升級雙向互動關系，構(gòu)建概念模型分析科技創(chuàng)新影響產(chǎn)業(yè)升級過程，對傳統(tǒng)生產(chǎn)函數(shù)模型進行改進和擴展，建立科技創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)升級廣義函數(shù)模型，運用1997—2017年全國時間序列數(shù)據(jù)，測算中國科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)升級的貢獻率。

二、構(gòu)建科技創(chuàng)新驅(qū)動產(chǎn)業(yè)升級概念模型

已有研究普遍認為科技創(chuàng)新能有效促進產(chǎn)業(yè)升級，但是科技創(chuàng)新究竟是如何影響產(chǎn)業(yè)升級，其內(nèi)在機理是什么？許多學者認為科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)升級相互影響、相互制約，科技創(chuàng)新為產(chǎn)業(yè)升級提供動力支持，產(chǎn)業(yè)升級通過需求引導、推動、刺激科技創(chuàng)新，決定著科技創(chuàng)新的方向和速度［7－8，12］。具體來說，經(jīng)濟發(fā)展過程中，不同產(chǎn)業(yè)間存在的技術(shù)創(chuàng)新能力的差異，使各行業(yè)勞動生產(chǎn)率發(fā)生不同變化，導致社會資源重新分配，生產(chǎn)要素迅速流向創(chuàng)新能力強、發(fā)展速度快、市場需求旺的部門，新的生產(chǎn)部門或產(chǎn)業(yè)憑借技術(shù)優(yōu)勢，規(guī)模不斷擴張，通過前向、后向關聯(lián)效應，迅速占領市場，成長為主導產(chǎn)業(yè)，而與此同時，傳統(tǒng)生產(chǎn)部門由于技術(shù)發(fā)展速度慢，生產(chǎn)要素流失，逐漸被新興產(chǎn)業(yè)擠出市場，新興產(chǎn)業(yè)崛起并取代舊的產(chǎn)業(yè)部門，從而引起產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)生根本性的調(diào)整、升級。另一方面，新興產(chǎn)業(yè)為了繼續(xù)保持競爭優(yōu)勢，提高勞動生產(chǎn)率，不斷加大技術(shù)投入，引起新一輪固定資產(chǎn)投資的高潮，對科技創(chuàng)新產(chǎn)生強大的需求，進而推動了科技創(chuàng)新。由此可見，科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)升級之間存在著相互作用、相互促進的良性互動關系，這種互動有利于經(jīng)濟發(fā)展的動力轉(zhuǎn)換和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整。

產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，除了要依靠科技創(chuàng)新，還受所處社會環(huán)境條件的制約，影響產(chǎn)業(yè)升級的要素通常有：需求要素（需求結(jié)構(gòu)、消費率、國際貿(mào)易、平均消費傾向等）、勞動者素質(zhì)、產(chǎn)業(yè)政策及經(jīng)濟制度等，由于制度因素很難量化，本文構(gòu)建的模型對制度因素暫不作分析?？萍紕?chuàng)新驅(qū)動產(chǎn)業(yè)升級的過程是創(chuàng)新要素與這些制約因素相融合的過程，圖1揭示了科技創(chuàng)新影響產(chǎn)業(yè)升級的過程，為本文構(gòu)建產(chǎn)業(yè)升級、科技創(chuàng)新函數(shù)模型提供了理論基礎。

圖1 科技創(chuàng)新驅(qū)動產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級概念模型

三、貢獻率測算模型

（一）構(gòu)建測算模型

已有研究中測算科技貢獻率的模型有多種，常用的有C-D生產(chǎn)函數(shù)模型、索洛余值法、CES法、數(shù)據(jù)包絡分析及隨機前沿方法等，這些方法各有利弊。其中，C-D生產(chǎn)函數(shù)模型由于計算簡單、易于操作，為學界普遍使用，但在具體應用時，國內(nèi)政府統(tǒng)計部門和一些學者通常對傳統(tǒng)的生產(chǎn)函數(shù)模型進行改進。本文在傳統(tǒng)C-D生產(chǎn)函數(shù)模型基礎上進行改進和擴展，建立產(chǎn)業(yè)升級函數(shù)模型和科技創(chuàng)新函數(shù)模型，對產(chǎn)業(yè)升級指數(shù)、科技創(chuàng)新指數(shù)、人口素質(zhì)指數(shù)和社會需求指數(shù)進行相關參數(shù)估計，測算科技創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)升級的貢獻率和產(chǎn)業(yè)升級對科技創(chuàng)新的貢獻率。

C-D生產(chǎn)函數(shù)反映了勞動、資本投入與產(chǎn)出之間的關系，具有以下函數(shù)形式：

式（1）中，Y為產(chǎn)出量，K為資本投入量，L為勞動力投入量，A為一定時期的技術(shù)水平，α，β分別為資本和勞動的產(chǎn)出彈性系數(shù)，由于技術(shù)水平不斷提高，A又可以表示為時間的函數(shù)，At＝A0ert，因此式（1）又可以表示為：

其中，A0為常數(shù)，表示基期的科技水平，r為科技進步系數(shù)。

要計算科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)升級的貢獻率，需要對傳統(tǒng)的生產(chǎn)函數(shù)進行改進和拓展。本文根據(jù)科技經(jīng)濟學、產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟學等理論，構(gòu)建以產(chǎn)業(yè)升級指數(shù)為因變量，以科技創(chuàng)新、人口素質(zhì)指數(shù)為自變量的廣義生產(chǎn)函數(shù)模型：

式（3）中，It，St，Pt分別為第t個年份的產(chǎn)業(yè)升級、科技創(chuàng)新、人口素質(zhì)發(fā)展指數(shù)，α，β分別為相應的彈性系數(shù)，A為環(huán)境常數(shù)，ut為隨機誤差項。兩邊取對數(shù)可以得到：

采用最小二乘法可以估計出模型中的參數(shù)。對取對數(shù)后的模型兩邊求差分，可以得到增長率形式的產(chǎn)業(yè)升級函數(shù)模型（略去隨機誤差項）為：

兩邊同時除以ΔIt／It，并乘以100%，得到：

同理可以構(gòu)建以科技創(chuàng)新指數(shù)為因變量，以產(chǎn)業(yè)升級、社會需求指數(shù)為自變量的生產(chǎn)函數(shù)模型：

Gardner模型擬合的相關系數(shù)(如表2所示)均>0.99，說明模型擬合度較高，可描述土壤水分特征曲線的變化規(guī)律。

式（7）中，St，It，Dt分別為第t個年份的科技創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)升級、社會需求指數(shù)，α，β分別為彈性系數(shù)，A為環(huán)境常數(shù)，ut為隨機誤差項。對函數(shù)模型兩邊取對數(shù)，可以線性化為：

對線性化后的科技創(chuàng)新函數(shù)模型兩邊差分后，其增長率形式為：

兩邊同時除以ΔSt／St，并乘以100%，得到：

產(chǎn)業(yè)升級對科技創(chuàng)新的貢獻率為：

（二）相關指標選取及指數(shù)測算

對構(gòu)建的產(chǎn)業(yè)升級、科技創(chuàng)新函數(shù)模型進行相關參數(shù)估計，需要先計算產(chǎn)業(yè)升級、科技創(chuàng)新、人口素質(zhì)、社會需求指數(shù)。產(chǎn)業(yè)升級指數(shù)從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化、合理化、兩型化、轉(zhuǎn)方式、提效益等5個方面選取指標。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化選取高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占工業(yè)增加值比重、第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重、信息產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重來衡量；合理化指標選取了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)協(xié)調(diào)性、產(chǎn)業(yè)有續(xù)度和資源合理配置系數(shù)；兩型化指標包括單位GDP能耗、單位GDP廢氣排放量、單位GDP廢水排放量、工業(yè)固體廢物綜合利用率；轉(zhuǎn)方式指標有勞動生產(chǎn)率、資本生產(chǎn)率、出口貢獻率；提效益指標選取了人均GDP和新產(chǎn)品銷售收入比重。

科技創(chuàng)新指數(shù)借鑒余泳澤和樊華等學者對科技創(chuàng)新過程的劃分，從投入和產(chǎn)出兩個方面選取指標［18－19］?？萍纪度胫笜酥饕蠷＆D經(jīng)費占GDP比重、R＆D人員占科技活動人員的比重、研發(fā)人員中科學家和工程師比重、政府科技撥款占財政撥款的比重?？萍籍a(chǎn)出指標具體包括每萬名科技活動人員發(fā)表科技論文數(shù)、發(fā)明專利申請量及技術(shù)市場成交額。

人口素質(zhì)指數(shù)由大專以上文化人口比重、平均受教育年限、平均預期壽命等3個具體指標綜合計算；社會需求指數(shù)由最終消費率、平均消費傾向、通信文化醫(yī)療消費占居民總消費支出比重、機電產(chǎn)品出口占總出口額比重等4個具體指標綜合計算。

其中，xij為第t年第i個對象的第j項指標值，xminj，xmaxj分別為第j項指標的最小值、最大值，yij為無量綱化后的指標值。這樣的無量綱化處理把指標值變換到一個大于100的開放區(qū)間，只去掉各個指標值的量綱，而不改變各個指標在不同年份之間的差異程度，指標之間仍可以橫向?qū)Ρ取?/p>

本文中各項指數(shù)的測算，均涉及多項指標，對于多指標系統(tǒng)的評價，宜采用綜合加權(quán)法。指標賦權(quán)可以體現(xiàn)不同指標對系統(tǒng)的影響程度，文中各項指標賦權(quán)采用層次分析法（AHP）。由于AHP賦權(quán)法應用較為成熟，其計算過程不再贅述。綜合加權(quán)求解指數(shù)的具體公式為：

其中，zt為第t年的某項指數(shù)，wj表示指標的權(quán)重；m則表示個數(shù)。根據(jù)上述方法，測算的產(chǎn)業(yè)升級指數(shù)、科技創(chuàng)新指數(shù)、人口素質(zhì)指數(shù)、社會需求指數(shù)見表1。

表1 各項指數(shù)測算值表（1997—2017年）

四、測算結(jié)果及分析

根據(jù)構(gòu)建的產(chǎn)業(yè)升級、科技創(chuàng)新函數(shù)模型（3）和（7），采用最小二乘法，運用Eviews9．0對產(chǎn)業(yè)升級指數(shù)、科技創(chuàng)新指數(shù)、人口素質(zhì)指數(shù)、社會需求指數(shù)進行相關參數(shù)估計，得出中國1997—2017年科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)升級的貢獻率，具體結(jié)果見表2～4。

表2 回歸結(jié)果表

表3 中國科技創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)升級的貢獻率表（1997—2017年）

表4 中國產(chǎn)業(yè)升級對科技創(chuàng)新的貢獻率表（1997—2017年）

由表3、表4可以看出，1997—2017年中國科技創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)升級的貢獻率為40．3%，產(chǎn)業(yè)升級對科技創(chuàng)新的貢獻率為25．9%，由此進一步印證了科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)升級是相互作用、相互促進的互動關系。從影響程度來看，科技創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)升級的貢獻率大于產(chǎn)業(yè)升級對科技創(chuàng)新的貢獻率，即創(chuàng)新能力提高對產(chǎn)業(yè)升級的推動作用要大于產(chǎn)業(yè)升級對科技創(chuàng)新的拉動作用，也直接說明了經(jīng)濟轉(zhuǎn)型期中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級主要依賴科技創(chuàng)新，因此提升創(chuàng)新能力、加快新舊動能轉(zhuǎn)換是推動中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級的主要路徑。此外，從影響科技創(chuàng)新的兩個要素來看，社會需求的貢獻程度稍大于產(chǎn)業(yè)升級，需求是科技創(chuàng)新的動力，社會需求的不斷擴大，刺激科技創(chuàng)新不斷發(fā)生和進行。

為深入分析貢獻率在不同時期的變化情況，按年度分別計算了科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)升級的貢獻率，具體計算結(jié)果見表5。由圖2可知，1997—2017年科技創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)升級的貢獻率呈波動起伏變化，其中1997—2001年貢獻率逐步攀升，2002年開始下降，2007年回升到最高值，之后連續(xù)六年持續(xù)下滑，2013年科技創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)升級的貢獻率僅為2．39%，2014—2015年又迅速回升，2016年下降到5．64%，2017年又開始小幅上漲。20年間中國科技創(chuàng)新能力不斷增強，2017年國家創(chuàng)新指數(shù)排名中國位列第17位，與發(fā)達國家的差距進一步縮小，但科技創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)升級的貢獻率并沒有逐年上升，而是呈波動起伏變化，其原因可能是文中設定的貢獻率模型是科技創(chuàng)新指數(shù)變化率與產(chǎn)業(yè)升級指數(shù)變化率比值乘以其彈性。由于不同年份指數(shù)變化率存在一定差異性，導致其計算的貢獻率年度間呈波動變化，但整體上看，1997—2017年間科技創(chuàng)新有力地促進了中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級。

圖2 1997—2017年科技創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)升級貢獻率變化趨勢

根據(jù)圖2所示，可將研究期內(nèi)科技創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)升級貢獻率的變化趨勢分為三個時間段進行分析。1997—2007年，貢獻率變化特征呈U型分布，兩端高，中間低。亞洲金融危機后，中國實施了積極的財政政策，經(jīng)濟逐步復蘇，2007年GDP增速達到頂峰（見圖2），十年間中國經(jīng)濟迅速擴張，R＆D經(jīng)費投入高速增長，年均增長率為22%，2001年中國加入世貿(mào)組織，融入全球經(jīng)濟體系，加快了科技水平提高、產(chǎn)業(yè)升級步伐。如表5所示，1997—2007年科技創(chuàng)新指數(shù)、產(chǎn)業(yè)升級指數(shù)增速顯著提升，因此U型分布兩端貢獻率較高。其中，2004—2006年計算的貢獻率處于低谷，可能的原因是2004年“非典”疫情給經(jīng)濟發(fā)展帶來了短暫沖擊，出口及消費需求下降，工業(yè)發(fā)展減緩，各地區(qū)科技投入不足，企業(yè)自主創(chuàng)新能力不強，科技創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)升級推動作用減弱。2007—2013年，科技創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)升級貢獻率呈斷崖式下降。2008年中國為應對全球金融危機，實施了“四萬億”投資計劃，對產(chǎn)業(yè)發(fā)展進行了大范圍調(diào)整和振興規(guī)劃，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)取得長足發(fā)展，推動了經(jīng)濟結(jié)構(gòu)調(diào)整，但相對于其他領域投資，“四萬億”用于科技創(chuàng)新投入不足，科技創(chuàng)新能力沒有顯著增強。從表5中可以看出，2008—2013年產(chǎn)業(yè)升級指數(shù)增長率遠高于科技創(chuàng)新指數(shù)增長率，科技創(chuàng)新不能為產(chǎn)業(yè)升級提供有力支撐。2013—2017年貢獻率變化呈倒U型分布，兩端低，中間高。2012年國家實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，創(chuàng)新政策效應的持續(xù)釋放使中國科技創(chuàng)新能力顯著提高，黨的十八大以來科技創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟發(fā)展取得顯著成效，2014年和2015年科技創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)升級貢獻率迅速回升。2016年和2017年呈現(xiàn)顯著下降趨勢，究其原因可能在于供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的實施，“三去一降一補”工作的推進，促使產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化步伐加快，表5中2016年、2017年產(chǎn)業(yè)升級指數(shù)變化率大幅提升，而同期創(chuàng)新指數(shù)變化率卻遠小于產(chǎn)業(yè)升級指數(shù)變化率，致使2016年、2017年的貢獻率出現(xiàn)回落。需要特別強調(diào)的是，盡管2016年、2017年貢獻率出現(xiàn)下降，并不表明當前科技創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)升級的推動作用變?nèi)?，相反正是由于?chuàng)新能力不斷提升，為經(jīng)濟社會發(fā)展提供了強大的動力引擎，加之政策的助推作用，促使中國當前產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級步伐不斷加快。

由圖3可以看出，1997—2017年間中國產(chǎn)業(yè)升級對科技創(chuàng)新的貢獻率各年度雖有小幅波動，但總體趨勢是逐漸上升，說明隨著中國產(chǎn)業(yè)升級步伐加快，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)進一步優(yōu)化，產(chǎn)業(yè)升級對科技創(chuàng)新的推動作用不斷增強，對企業(yè)創(chuàng)新能力提出更新、更高的要求，激發(fā)了企業(yè)創(chuàng)新的活力和潛力。2016年、2017年產(chǎn)業(yè)升級對科技創(chuàng)新的貢獻率達到最高值，“三去一降一補”和供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的深入推進，使中國當前產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量和效益有了明顯提高，這將對科技創(chuàng)新提出更高的發(fā)展要求。

表5 各年度貢獻率測算結(jié)果表

圖3 1997—2017年產(chǎn)業(yè)升級對科技創(chuàng)新的貢獻率變化趨勢

五、結(jié)論與啟示

科技創(chuàng)新是推動產(chǎn)業(yè)升級的第一驅(qū)動力，二者之間存在相互作用、相互促進的良性互動關系。長期以來，國內(nèi)外學者從理論和實證層面深入研究了科技創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)升級的促進作用，而研究產(chǎn)業(yè)升級對科技創(chuàng)新推動作用的文獻則較少，鮮有文獻研究測算科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)升級的貢獻率。本文從二者相互促進、相互影響的關系出發(fā)，構(gòu)建了科技創(chuàng)新驅(qū)動產(chǎn)業(yè)升級的概念模型，對傳統(tǒng)生產(chǎn)函數(shù)模型進行改進和擴展，建立產(chǎn)業(yè)升級函數(shù)模型和科技創(chuàng)新函數(shù)模型，運用1997—2017年全國時間序列數(shù)據(jù)，分別測算產(chǎn)業(yè)升級指數(shù)、科技創(chuàng)新指數(shù)、人口素質(zhì)指數(shù)和社會需求指數(shù)并進行相關參數(shù)估計。經(jīng)計算得出，1997—2017年，中國科技創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)升級的貢獻率為40．3%，產(chǎn)業(yè)升級對科技創(chuàng)新的貢獻率為25．9%。按年度計算科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)升級的貢獻率，可以看出1997—2017年，科技創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)升級的貢獻率呈波動起伏變化，但從整體上看，科技創(chuàng)新有力地促進了中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級，年均貢獻率為41．2%；產(chǎn)業(yè)升級對科技創(chuàng)新年均貢獻率為28．9%，各年度雖有小幅波動，但總體趨勢呈上升狀態(tài)。

上述實證研究結(jié)果表明，當前中國科技創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)升級的推動作用大于產(chǎn)業(yè)升級對科技創(chuàng)新的拉動作用，科技創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)升級的支撐作用較明顯，但隨著中國經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變，產(chǎn)業(yè)升級步伐加快，必將對科技創(chuàng)新提出新的更高要求。因此，我們要抓住新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)革命的發(fā)展機遇，不斷提升科技創(chuàng)新能力，尤其是自主創(chuàng)新能力，不斷完善創(chuàng)新體制機制，優(yōu)化創(chuàng)新環(huán)境，集聚創(chuàng)新人才，促進創(chuàng)新鏈和產(chǎn)業(yè)鏈的融合發(fā)展。此外，在重視科技創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)升級支撐引領作用的同時，也要積極推進制度創(chuàng)新、管理創(chuàng)新、市場創(chuàng)新、知識創(chuàng)新等其他形式創(chuàng)新，發(fā)揮好科技創(chuàng)新與制度創(chuàng)新、管理創(chuàng)新、知識創(chuàng)新等創(chuàng)新因素對產(chǎn)業(yè)升級的協(xié)同作用。