摘 要：運用面板數據固定效應模型、動態(tài)面板模型、工具變量法、聯(lián)立方程模型等計量經濟學工具，實證研究了創(chuàng)新對經濟增長質量的影響，對其效應進行測度，并對影響機制進行分析和實證檢驗。研究發(fā)現，創(chuàng)新對經濟增長質量具有顯著的促進作用，創(chuàng)新水平每增加1個單位，經濟增長質量會增加0.25個單位左右。創(chuàng)新主要通過提高產業(yè)結構高度化和產業(yè)集聚水平兩種機制促進經濟增長質量提升;雖然創(chuàng)新對產業(yè)結構合理化也具有促進作用，但產業(yè)結構合理化對提高經濟增長質量的作用并不明顯。制度創(chuàng)新被納入創(chuàng)新綜合評價體系中，運用多種計量方法緩解內生性問題，得出了較穩(wěn)健的結論。研究結論有助于充分了解創(chuàng)新對推動經濟增長質量的作用和機理，對完善創(chuàng)新政策、建設創(chuàng)新體系從而推動經濟高質量發(fā)展具有參考意義。

關鍵詞：創(chuàng)新水平;經濟增長質量;制度創(chuàng)新;產業(yè)結構升級

一、引言

黨的十九大報告明確指出：我國經濟已由高速增長階段轉向高質量發(fā)展階段。這也是經濟進入新發(fā)展階段的主要特征。經濟發(fā)展方式必須由規(guī)模速度型向質量效率型轉變，經濟增長將更加注重經濟質量。改革開放以來，中國經濟總量不斷提升，2010年躍居世界第二，占世界經濟總量的比重仍在穩(wěn)步提升，但經濟成就的取得是以犧牲環(huán)境為代價的，粗放式增長是不可持續(xù)的。新發(fā)展階段要求努力實現高質量發(fā)展，則必須貫徹新發(fā)展理念，即創(chuàng)新、協(xié)調、綠色、開放、共享的發(fā)展理念。新發(fā)展理念是推動經濟高質量發(fā)展的指導思想（張雷聲，2020），而創(chuàng)新是擺在第一位的，創(chuàng)新是新發(fā)展理念的核心。習近平總書記指出：抓住了創(chuàng)新，就抓住了牽動經濟社會發(fā)展全局的“牛鼻子”（習近平，2015）。

粗放式發(fā)展是以要素驅動和投資驅動為主的發(fā)展道路，但難以支撐我國經濟長期可持續(xù)增長。傳統(tǒng)三大要素為勞動力、自然資源和資本。從勞動力角度看，農村剩余勞動力不斷減少，人口老齡化趨勢加快，人口紅利逐漸消失，中國正在或即將面臨“劉易斯拐點”。從自然資源角度看，我國各類資源人均量大多低于世界平均水平，而且還面臨嚴重的生態(tài)環(huán)境問題。從資本角度看，我國政府投資過高的結構性問題突出，地方債務風險顯現。因此，以要素驅動和投資驅動的道路難以為繼。高質量發(fā)展要求向創(chuàng)新驅動轉變，黨的十九大明確提出：要實施創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略，加快建設創(chuàng)新型國家。創(chuàng)新是引領發(fā)展的第一動力，是建設現代化經濟體系的戰(zhàn)略支撐。黨的十八大以來，習近平總書記把創(chuàng)新擺在國家發(fā)展全局的核心位置，高度重視科技創(chuàng)新。

然而我們應清醒地看到，我國目前創(chuàng)新能力無法適應高質量發(fā)展要求，進入創(chuàng)新型國家前列必須堅持創(chuàng)新在我國現代化建設全局中的核心地位。雖然創(chuàng)新在經濟高質量發(fā)展中的重要作用已達成共識，但創(chuàng)新對經濟增長質量的影響程度、影響機制等還有待進一步研究。在此背景下，本文按照“發(fā)現問題→現狀描述→分析問題→提出假設→驗證假設→得出結論→政策建議”的思路，以中國發(fā)展的經驗，分析創(chuàng)新對經濟增長質量的影響程度及其機制。本文對中國創(chuàng)新水平和經濟增長質量進行科學測度，全面充分了解這兩方面的客觀現狀，運用計量經濟學理論對本文研究問題進行建模實證分析，從而定量分析創(chuàng)新對經濟增長質量的影響程度。對于創(chuàng)新的影響機制，本文基于理論分析提出了研究假設，并運用計量經濟學方法對假設進行了驗證。最后，在得到可靠研究結論的基礎上，針對中國發(fā)展的實際，提出了切實可行的政策建議。

二、文獻綜述

自新古典增長理論以來，學者們就已經認識到創(chuàng)新（技術）對經濟增長的重要性。熊彼特創(chuàng)新理論的提出，更是把創(chuàng)新貫穿于經濟增長的全過程。國內外學者對創(chuàng)新對經濟增長的影響，做了大量研究工作，但大多數都集中在經濟增長數量方面。國外對這一問題的研究，一方面基于不同國家進行相關的實證研究，另一方面，由于影響經濟增長的因素不止創(chuàng)新，很多學者研究創(chuàng)新與其他因素的共同作用。代表性研究有：Hasan和Tucci（2010）利用全球58個國家1980-2003年間的專利數據，考察了創(chuàng)新對經濟增長的作用，研究發(fā)現在控制了其他影響因素后，創(chuàng)新對經濟增長的作用依然十分明顯，更進一步的研究發(fā)現擁有高質量專利企業(yè)的國家經濟增長速度更快。Segerstrom（1991）建立了一個動態(tài)一般均衡增長模型，分析了創(chuàng)新和模仿對經濟增長的影響，研究發(fā)現，企業(yè)之間的競爭決定了創(chuàng)新和模仿的增長率，創(chuàng)新的補貼能夠明顯地促進經濟增長。中國學者也對這一問題進行了較深入的研究。代表性的研究有：張杰等（2016）研究了專利對中國經濟增長的影響，他們發(fā)現發(fā)明專利對人均真實國內生產總值（GDP）增長率具有“U”形作用效應，而實用新型和外觀設計專利對經濟沒有明顯的作用;研究還發(fā)現，不良的專利競爭秩序導致的專利“泡沫”扭曲了其對經濟的促進作用。蘇治和徐淑丹（2015）把技術進步分解為技術創(chuàng)新和技術效率，利用中國工業(yè)企業(yè)的微觀數據，測度了技術進步對中國經濟的貢獻，各行業(yè)的發(fā)展主要來源于技術創(chuàng)新和改進，技術效率的貢獻度并不高;技術效率和技術創(chuàng)新的互補性可以維持技術進步的有效性。邵宜航等（2015）研究表明不同創(chuàng)新模式導致的不同金融發(fā)展模式對經濟增長的促進作用具有異質性，在引進模仿的創(chuàng)新模式下金融寬化能夠促進經濟增長，而在自主創(chuàng)新模式下起到經濟促進作用的主要是金融深化。

對于經濟增長質量的理解，本文認為國外對經濟增長質量的研究主要有三大類：第一類研究，相關學者提出了綠色GDP的概念，試圖彌補傳統(tǒng)GDP指標只看重經濟增長單一變量的缺陷。綠色GDP最早由聯(lián)合國開發(fā)計劃署提出并推廣，但具體到實踐和學術層面，不同學者還存在不同的學術觀點。第二類研究，學者們提出了包容性增長（Inclusive Growth）的概念。一般認為包容性增長是由亞洲開發(fā)銀行于2007年在一個報告中提出的。這一概念得到了OECD（Organization for Economic Co-operation and Development，經濟合作與發(fā)展組織）、世界銀行等國際組織的認可。包容性增長與綠色GDP相比包含的內容更廣泛，它強調經濟社會協(xié)調、可持續(xù)發(fā)展。第三類研究則明確提出了質量（Quality）的概念。當代著名經濟學家、美國哈佛大學保羅·瓦爾堡經濟學講席教授Robert Joseph Barro（2002）在2002年出版的專著《經濟增長的數量和質量》（Quantity and quality of economic growth）中明確提出了經濟增長質量的概念，并進行了詳細的闡述和討論。Barro（2002）指出，在以往的經濟學研究中，大部分學者只關注極少數的經濟變量，如GDP、資本回報率，現在他將研究視角轉向了經濟增長質量。

在創(chuàng)新對經濟增長質量的影響研究中，從國外對經濟增長質量的理解角度看，部分學者驗證了創(chuàng)新對經濟增長質量存在促進作用（Ling等，2017;Naudé和Nagler，2017;OECD，2015）。國內對這方面的研究還不夠豐富，已有研究也比較分散。劉躍等（2016）研究了技術創(chuàng)新能力與經濟增長質量之間的關系，他們先用Morans I 指數分析了技術創(chuàng)新能力和經濟增長質量的空間分布關系，發(fā)現它們之間具有明顯的空間依賴性;隨后用空間計量模型實證分析了兩者之間的關系，區(qū)域創(chuàng)新能力通過作用于經濟增長的結構性、穩(wěn)定性及生態(tài)環(huán)境等因素從而促進經濟增長質量的提高。白俊紅和王林東（2016）的研究結果則有所不同，他們首先構建了創(chuàng)新驅動的評價體系，測度了中國東、中、西部地區(qū)的創(chuàng)新驅動能力，研究表明東部地區(qū)的創(chuàng)新驅動能力明顯高于中部和西部地區(qū);他們用空間計量模型分析了創(chuàng)新驅動能力對經濟增長質量的影響，結果具有明顯的地區(qū)異質性，創(chuàng)新驅動能夠提高東部地區(qū)經濟增長質量，但對中部地區(qū)沒有顯著影響，對西部地區(qū)卻有負面影響。

通過對現有研究的梳理可知，現有研究對經濟增長數量方面的研究非常豐富，對經濟增長質量方面的研究還處于起步階段，已有的一些研究呈現分散化、碎片化特征。就中國研究來看，由于中國進入了中高速的高質量發(fā)展階段，經濟增長質量成為經濟政策的著力點。創(chuàng)新在經濟增長質量中的作用還沒有得到充分研究。雖然學術界已普遍認為創(chuàng)新對于提高經濟增長質量至關重要，但大多數文獻停留在理論分析的層面，實證研究較少。創(chuàng)新對經濟增長質量的作用方面研究還不夠深入，其影響程度及作用機制研究也不夠全面。以上不足正是本研究的努力方向，本研究試圖在科學測度中國及各省創(chuàng)新水平和經濟增長質量的基礎上，實證分析創(chuàng)新對經濟增長質量的影響和作用機制，為相關政策制定提供了參考建議。

本研究的邊際貢獻主要有：第一，本文提出了創(chuàng)新影響經濟增長質量的理論分析框架，并對相關假設進行實證檢驗，測度了創(chuàng)新對經濟增長質量的影響程度，在一定程度上彌補了實證研究的不足。第二，本文將制度因素納入地區(qū)創(chuàng)新水平評價體系中?，F有文獻對創(chuàng)新的衡量大多忽略了制度因素，因此本文將制度創(chuàng)新作為創(chuàng)新評價的一個維度。本文同時采用了一種新的方法測度了經濟增長質量。第三，本文進一步研究了創(chuàng)新對經濟增長質量的影響機制，并進行了假設檢驗。

三、研究設計

本文建立如下基準模型定量研究創(chuàng)新對經濟增長質量的影響：

qualityit=α+β1innit+β2Xit+μi+νt+εit（1）

本文的研究對象為我國30個?。ㄊ?、自治區(qū)，以下統(tǒng)稱升級行政區(qū)），由于西藏、香港、澳門、臺灣地區(qū)數據缺失較多，故不納入本文研究。研究區(qū)間為2004-2016年。i表示省份，t表示年份。被解釋變量quality為經濟增長質量，核心解釋變量inn為創(chuàng)新水平。X表示若干其他影響因素。μi、νt、εit分別表示地區(qū)固定效應、時間固定效應和隨機擾動項。

本文的一個難點在于測度各省級行政區(qū)的經濟增長質量和創(chuàng)新水平。

現有對經濟增長質量的測度主要有兩種思路：一種是基于綜合視角，通過建立一個經濟增長質量的評價體系計算經濟增長質量;另一種則是單一視角，主張采用單一的指標衡量經濟增長質量。不同的視角下也相應采用了不同的測算方法?；诰C合視角的評價方法，對于經濟增長質量評價體系，不同學者有不同的理解?；趩我灰暯堑脑u價試圖尋找一個指標用來表征經濟增長質量。全要素生產率是不少學者認可的指標。蔡昉（2018）指出全要素生產率本質上是資源配置的效率，是經濟高質量發(fā)展的源泉，應以提高全要素生產率推動高質量發(fā)展。余泳澤等（2019）用綠色全要素生產率作為經濟增長質量的衡量指標，他們測算了中國城市層面的經濟增長質量，并對其時空轉換特征進行了分析。全要素生產率還可以衡量微觀企業(yè)的經營質量（鄧悅等，2019）。也有一些學者提出其他的單一指標作為經濟增長質量的衡量指標。范金等（2017）就提出用增加值率衡量經濟增長質量，他們通過國際比較及省際比較，并通過建立CES生產函數和動態(tài)經濟系統(tǒng)，實證分析了用增加值率反映經濟增長質量的合理性，并給出了使用時的注意事項。具體到計算方法方面，主要涉及全要素生產率的測算方法。關于全要素生產率的計算方法，主要有參數法和非參數法。參數法需要先設定生產函數，如常用的柯布-道格拉斯函數，然后運用OLS方法、面板數據回歸、工具變量法、系統(tǒng)矩估計等方法，得到待估參數，從而求得全要素生產率。非參數法不需要設定生產函數，一定程度上有利于避免函數設定的不確定性。數據包絡分析（DEA，Data Envelopment Analysis）是目前廣泛使用的一種非參數法。該方法既可以用于宏觀層面全要素生產率計算，也可以用于微觀層面。基于以上分析可以看出，現有的經濟增長質量的測度，綜合視角下，不同的評價體系差別較大，甚至有同一學者基于不同的視角提出了不同的評價指標，很難得到學界的統(tǒng)一認可。單一指標視角下，雖然大多數學者傾向于使用全要素生產率這一指標，但無論從計算方法還是從該指標的合理性上，均有學者提出異議。劉帥（2019）總結了現有經濟增長質量各類測度指標體系和方法，提出了一種經濟增長質量的測算方法，該方法的基本思路是：從要素投入產出的效率視角出發(fā)，運用DEA方法計算出在現有投入下，若要達到效率前沿面應有的目標產值，用實際的經濟產出除以目標值即可得到經濟產出效率，以此衡量經濟增長質量。在具體的計算過程中，還考慮了環(huán)境污染等非期望產出。本文借鑒這一思路，選擇產出導向的規(guī)模報酬可變超效率SBM（Slacks-based Measure）模型，對經濟增長質量進行測算。

對于創(chuàng)新水平的衡量，主要有單一指標和綜合多指標兩大類。單一指標測評中，不同學者由于研究需要或者研究視角不同，采用了不同的評價指標。專利往往是衡量創(chuàng)新水平最常用的一個指標，但具體的使用也有所差異。很多學者對于用專利衡量創(chuàng)新水平都達成了共識，但在具體選擇指標上，還存在不同的理解。具體選擇指標上就存在專利申請量、專利受理量和專利授權量三種，事實上，三者也有較大區(qū)別。中國在專利審批中，采取“分地受理、集中審批”的方式，從申請到獲批需要較長的時間，所以采取專利授權量可能會存在一定的時間滯后性。單純的專利數量還存在難以區(qū)分不同專利的質量和價值的問題，對創(chuàng)新的衡量就存在較大誤差（徐映梅和孫靜，2018）。除此之外，中國專利分為發(fā)明專利、實用新型專利和外觀設計專利，從專利的技術含量看，后兩者與發(fā)明專利之間存在較大差距，因此單純用專利評價創(chuàng)新水平不夠嚴謹。在綜合多指標評價體系中，不同學者由于不同視角，所建立的創(chuàng)新評價指標體系也不盡相同。王公博和關成華（2019）測度了2017年中國289個地級市的創(chuàng)新水平，他們構建的創(chuàng)新評價體系包括創(chuàng)新資源、創(chuàng)新環(huán)境和創(chuàng)新績效三部分，其中包括7個二級指標、14個三級指標，采用熵權法確權，并以此指標計算所得數據分析了創(chuàng)新水平的空間格局。畢斗斗等（2015）研究中國的服務業(yè)創(chuàng)新水平，他們從創(chuàng)新效益、創(chuàng)新投入和創(chuàng)新環(huán)境三大方面，選取了13個子指標，綜合運用模糊評價法和因子分析法，測度了2000-2012年中國省級層面的服務創(chuàng)新水平。在綜合指標評價中，或是由于研究視角及具體研究對象的差異，或是由于研究目的的不同，不同學者提出的評價指標體系差異較大。

在借鑒已有研究的基礎上，并結合本研究的實際，本文提出了如下創(chuàng)新水平評價體系。第一，本研究側重于揭示中國及各地區(qū)創(chuàng)新水平的客觀事實，并非對創(chuàng)新的“投入-產出”進行效率計算，因此本文選擇綜合視角多維指標法對創(chuàng)新水平進行測度。第二，在具體的評價指標的選擇上，本研究沒有像現有一些指標一樣加入經濟增長，如GDP等因素，原因在于本文主要是研究創(chuàng)新對經濟增長質量的影響，如果在創(chuàng)新指標中加入了經濟因素，會導致本文實證研究中內生性問題，從而嚴重干擾本文的實證結果。第三，從目前國內的綜合視角評價體系中來看，幾乎都忽視了制度因素，因此，本文將制度創(chuàng)新作為創(chuàng)新評價的一個維度。除此之外，本文提出的創(chuàng)新水平評價體系還兼顧了數據可得性、連貫性因素。本研究提出的創(chuàng)新水平評價體系包括5個維度（見表1），分別是創(chuàng)新資源、創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產出、創(chuàng)新成果、制度創(chuàng)新。每個維度由若干子指標構成。

指標權重確定方法可分為主觀賦權法和客觀賦權法。主觀法的弊端顯而易見，本章的目的在于測算和描述中國及各省級行政區(qū)的客觀事實，所以不采用主觀法。熵權法是運用比較廣泛的一種客觀賦權法，但熵權法的本質在于信息熵的確定，熵值越小，表明指標值的變異程度越大，所提供的信息就多，權重就越大，因此該方法依賴于數據的離散性。然而就本研究而言，創(chuàng)新本來就是一個不確定性比較大的過程，相關指標值具有隨機性和波動起伏的變化趨勢，因此熵值法并不合適。事實上，就本研究選擇的具體指標來看，都是相關維度關鍵核心指標，很難對其權重進行排序。王小魯等（2018）在計算市場化指數時比較了主成分分析法和算術平均法，發(fā)現兩者的計算結果非常接近。國家統(tǒng)計局（2014）提出的中國創(chuàng)新指數也采取了算術平均法，并逐級等權賦權。更進一步對比歐盟、國際知識產權組織提出的評價體系發(fā)現，他們采用的也是算術平均法賦權。因此，本文采用算術平均法和逐級等權法對各子指標進行賦權。

為了分析創(chuàng)新水平各子指標對經濟增長質量的影響，本文建立了經濟增長質量與子指標的回歸模型：

qualityit=α+β1inn_zit+β2Xit+μi+νt+εit（2）

式中，inn_z表示5個子指標，分別用inn_1 ～ inn_5表示。本文先分別使用子指標對經濟增長質量進行回歸，分析其單獨的作用影響，進而同時將5個子指標加入回歸方程中，檢驗5個子指標共同作用的影響。

其他影響因素主要包括除創(chuàng)新水平外，可能影響經濟增長質量的因素。本文盡可能涵蓋對經濟有影響的主要變量。主要包括：

（1）城鎮(zhèn)化水平（urban）。研究表明城鎮(zhèn)化水平對經濟增長的貢獻度不斷提升（鄭鑫，2014），且當前城鎮(zhèn)化水平還在進一步提高。中國的城鎮(zhèn)化水平與西方發(fā)達國家的城鎮(zhèn)化水平還有一定差距。因此，城鎮(zhèn)化水平是影響經濟增長情況的一個重要因素。

（2）對外開放水平（open）。改革開放以來，特別是加入世界貿易組織以來，大量外資進入中國，對經濟增長起到了重要作用。已有研究表明，外商直接投資對經濟增長具有明顯的促進作用，而且?guī)又袊洕鲩L方式轉型（趙文軍和于津平，2012;鄭鑫，2014）。因此，對外開放水平是本文關注的重要控制變量。

（3）基礎設施條件（inf）?；A設施為經濟增長提供了必要的外部條件。一方面，基礎設施投資能夠起到資本累積、帶動投資的作用;另一方面，基礎設施完善能夠加速各種經濟要素流動。基礎設施的經濟促進作用得到了已有研究證明（孫早等，2015）。

（4）金融發(fā)展水平（fin）。金融是現代經濟的核心。已有研究表明金融發(fā)展對于經濟增長具有非常重要的作用（楊友才，2014），因此，金融發(fā)展水平是本文關注的一個重要控制變量。

（5）環(huán)境規(guī)制（reg）。包括本文在內的多數對經濟增長質量的研究都把環(huán)境因素納入研究框架，且已有研究發(fā)現，環(huán)境規(guī)制對經濟增長質量具有非線性影響（陶靜和胡雪萍，2019），因此環(huán)境規(guī)制應作為控制變量加入回歸中。

（6）財政分權（fis）?，F有研究表明，政治關聯(lián)等政治因素對經濟增長具有明顯影響。財政分權對經濟增長的促進作用也得到了學術界相關研究的證實（范子英等，2016）。財政分權的核心在于調節(jié)中央與地方的關系，內含政治關聯(lián)等因素。因此，本文把財政分權作為控制變量。

被解釋變量經濟增長質量和核心解釋變量創(chuàng)新水平及其子指標水平，均按照前述方法進行測算。對于控制變量來說，城鎮(zhèn)化水平用該地區(qū)城鎮(zhèn)人口占總人口的比例衡量，而不是采用戶籍人口統(tǒng)計口徑，因為人口流動等原因，戶籍人口已不能準確反映一個地區(qū)的真實人口狀況。對外開放水平則用FDI（Foreign Direct Investment，外國直接投資）總額衡量。基礎設施條件用公路里程衡量。金融發(fā)展水平按照楊有才（2014）的建議用貸款余額占國內生產總值的比例衡量。環(huán)境規(guī)制由于統(tǒng)計數據標準發(fā)生過變化，為了保持數據的一致性，借鑒史青（2013）的做法，使用工業(yè)污染源治理完成投資與工業(yè)增加值之比衡量。財政分權按照何德旭和苗文龍（2016）的建議，用地方財政比上全國財政收入衡量。以上數據來自歷年《中國統(tǒng)計年鑒》、國家統(tǒng)計局網站、《中國環(huán)境年鑒》等資料。在實際操作中，由于各變量數值有一定差距，本文對部分變量單位進行了調整以便回歸結果更具可讀性。以上各變量的描述性統(tǒng)計如表2所示。

我們進一步進行了相關關系檢驗，結果顯示經濟增長質量與創(chuàng)新水平相關關系非常顯著，與其他各控制變量之間也存在比較顯著的關系，這表明控制變量的選取比較合理。同時我們用方差膨脹系數（VIF）對共線性問題進行檢驗，檢驗結果拒絕存在共線性。

四、實證結果分析

對于靜態(tài)面板模型的回歸通常有兩種方法，一種是混合OLS回歸，即把面板數據看作是截面數據，用普通OLS的方法進行估計。另一種則是傳統(tǒng)的面板計量模型方法，主要有固定效應回歸（FE）、隨機效應回歸（RE）。靜態(tài)面板模型中，固定效應和隨機效應的選擇，從經濟理論來看，隨機效應模型比較少見;同時本文為了控制不易觀測的地區(qū)因素，所以本文選擇使用固定效應模型。hausman建議也表明，應使用固定效應模型。

表3展示了基準回歸結果，本文為了回歸結果的穩(wěn)健，選擇將控制變量逐一加入的回歸方式。從回歸結果來看，隨著控制變量的不斷加入，回歸方程的R2也在增加，表明方程的解釋力也在增加，從一定程度上表明本文選取的控制變量具有一定的合理性。同時，隨著控制變量的加入，各變量的回歸結果并沒有發(fā)生明顯變化，從一定程度上表明本研究結論具有一定的穩(wěn)定性?；貧w結果表明，創(chuàng)新水平對經濟增長質量具有明顯的促進作用，創(chuàng)新水平每增加1個單位，經濟增長質量會增加0.25個單位左右。

從各控制變量來看，城鎮(zhèn)化水平提高對經濟增長質量具有顯著的抑制作用，可能的原因在于城鎮(zhèn)化的推進過程中，人口集聚帶來了一定的環(huán)境壓力等“城市病”，導致了經濟增長質量的下降。外商投資對經濟增長質量具有明顯的促進作用，這表明，在推進經濟高質量發(fā)展的過程中，加大開放力度，促進外商投資具有重要意義?；A設施建設對經濟增長質量的作用也比較明顯，雖然在加入所有控制變量后顯著性略微下降到低于10%，但綜合來看，基礎設施的作用強度與外資是不相上下的?；A設施具有兩方面的作用，一是具有一定的資本累積作用，帶動一系列產業(yè)鏈發(fā)展;另一方面就是提高經濟要素流動效率。由此可見，進一步完善基礎設施建設，特別是在以5G、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網等為代表的“新基建”方面發(fā)力，對于提高經濟增長質量具有重要的實踐意義。金融發(fā)展水平的作用是負的，但從顯著性看，非常不顯著，一方面可以認為金融的作用并沒有充分挖掘，另一方面需要發(fā)揮金融服務實體經濟的基礎性作用，防止金融泡沫化。環(huán)境規(guī)制的作用不顯著，且從其作用的程度來看，與其他因素相比是比較小的。財政分權的促進作用是比較大的，但從顯著性看，略微低于10%，這表明財政分權的作用不能忽略。

表4列出了各子指標對經濟增長質量影響的基準回歸結果。從整體的結果來看，各控制變量的回歸結果與表3中的結果基本保持一致，進一步表明模型設定是合理的，回歸結果是穩(wěn)健可信的。回歸結果表明，創(chuàng)新資源對經濟增長質量的影響是不顯著的負向作用，可能的原因在于創(chuàng)新資源為創(chuàng)新活動提供必要的基礎支持，并不是直接作用于經濟增長質量，兩者之間更多的是相關關系，而不是因果關系。創(chuàng)新投入對經濟增長質量的作用是不顯著的正向作用，這表明創(chuàng)新投入對經濟增長質量的促進作用是存在的，但其效力并沒有得到充分發(fā)揮和挖掘。中國現階段創(chuàng)新投入不斷改善，同時也吸引了很多國外的資金和人才，應在進一步加大創(chuàng)新投入的同時，發(fā)揮存量投入的作用。創(chuàng)新產出和創(chuàng)新成果對經濟增長質量的作用均在1%水平上顯著，且系數相對都比較大，這表明，創(chuàng)新產出和創(chuàng)新成果是創(chuàng)新對經濟增長質量作用最明顯的部分。創(chuàng)新產出和創(chuàng)新成果都屬于創(chuàng)新的產物，能夠比較直接地參與到經濟活動中。從這兩方面來看，加快加大創(chuàng)新產出，促進創(chuàng)新產出向成果轉換，形成產學研一體化的創(chuàng)新鏈，對于提高經濟增長質量具有非常重要的作用。制度創(chuàng)新對經濟增長質量的影響也是非常顯著的，這也表明在研究創(chuàng)新時不能忽略制度創(chuàng)新的重要性。從5個子指標的具體影響程度和顯著性來看，并與創(chuàng)新綜合指數的作用進行對比分析可以看出，創(chuàng)新水平的整體作用是5個子指標的共同作用的結果。各控制變量的回歸系數和顯著性與前文一致。

五、內生性問題

基準回歸模型存在內生性問題。此模型中內生性問題產生的原因主要是被解釋變量和解釋變量互為因果：創(chuàng)新可以促進經濟增長質量提升，而較高的經濟增長質量也能促進創(chuàng)新的發(fā)展。因此對內生性問題進行討論非常有必要。本文采用動態(tài)面板模型和工具變量法緩解內生性問題。

（一）動態(tài)面板模型

本文建立如下的動態(tài)面板模型：

qualityit=α+γqualityit-1+β1innit+β2Xit+μi+νt+εit（3）

一方面通過動態(tài)面板模型可以在一定程度上緩解內生性問題，另一方面還可以檢驗經濟增長質量是否具有時間滯后性和依賴性，即前期的經濟增長質量是否會影響當期的經濟增長質量。

雖然模型的形式與靜態(tài)面板相似，但靜態(tài)面板的估計方法不適用于動態(tài)面板。對于動態(tài)面板模型，要區(qū)分長面板和短面板。對于截面維度n較小而時間維度T較大的長面板，由于其本偏差較小，可以采用最小二次虛擬變量法（LSDV）進行估計。本文用的數據截面維度遠遠大于時間維度，所以屬于短面板。短面板，一般采用差分GMM方法和系統(tǒng)GMM方法進行估計。差分GMM容易出現弱工具變量問題，且系統(tǒng)GMM將水平方程和差分方程作為一個方程系統(tǒng)進行估計，更具有效率，所以本文使用系統(tǒng)GMM方法估計動態(tài)面板模型。對于系統(tǒng)GMM估計，通常需要進行工具變量的有效性檢驗，常見的方法是Sargan檢驗和Hansen J檢驗。Arellano和Bond（1988）指出，Sargan檢驗統(tǒng)計量P值都不是很大，另外Sargan檢驗在穩(wěn)健標準誤下無法檢驗，所以我們選擇Hansen J檢驗工具變量的有效性。Hansen J檢驗的原假設是：所有工具變量均有效。我們用AR（1）和AR（2）檢驗殘差的一階和二階序列相關性，GMM估計要求殘差二階序列不相關。

動態(tài)面板的回歸結果如表5所示。從結果來看，一階序列相關AR（1） 檢驗的P值均遠小于0.01，說明一階序列是高度相關的，而二階序列AR（2） 檢驗的P值都大于0.1，表明殘差二階序列高度不相關，符合GMM估計的要求。Hansen J檢驗的P值非常接近1，說明高度拒絕原假設，即工具變量的選擇是合理的。綜合來看，本文的GMM估計是有效的。

從結果來看，創(chuàng)新對經濟增長質量的影響仍是顯著的，但在一定程度上緩解了內生性后，創(chuàng)新的系數變小了，但顯著性卻增加了。分指標看，各子指標對經濟增長質量的影響方向與基準回歸是一致的，在顯著性和系數大小上略有差異。經濟增長質量的滯后項對經濟增長質量具有非常大的正向影響且在1%置信水平顯著，說明經濟增長質量的滯后項同時具有經濟意義和統(tǒng)計意義。這表明經濟增長質量是具有時間依賴性和累積性的，前期的經濟增長質量較高時，將對當期的經濟增長質量形成非常有利的前期積累。各控制變量的方向基本與基準回歸是一致的，表明回歸結果具有一定的穩(wěn)健性。

（二）工具變量法

工具變量法是一種常用的緩解內生性問題的方法。工具變量法的基本思想是：內生性本質是由于內生變量與擾動項相關而引起的，如果能夠把內生變量分成兩部分，一部分與擾動項無關，一部分與擾動項有關，則可以使用與擾動項不相關的那一部分進行估計，而對內生變量進行分離的“工具”，就是需要借助的“工具變量”。因此，工具變量需要滿足兩個條件：相關性和外生性。相關性指的是工具變量要與內生變量相關，否則無法分離其中相關的部分。外生性指的是工具變量要與擾動項不相關、嚴格外生，否則將會產生新的內生變量。由工具變量的性質我們也可以看出，工具變量回歸可以分為兩步，第一步就是用內生變量對工具變量進行回歸，從而得到內生變量的擬合值;第二步就是用擬合值替代內生變量對被解釋變量進行回歸。這就是工具變量回歸常用的“二階段最小二乘法”（Two Stage Least Square，2SLS）。計量經濟理論證明，工具變量法2SLS估計得到的結果是一致的。

雖然工具變量的原理比較簡單，但尋找合適的工具變量是計量經濟學中的一大難點。經濟理論表明，內生變量的滯后項可以作為工具變量。一方面，內生變量的滯后項與當期的內生變量往往具有時間上的高度相關性，滿足相關性的要求。另一方面，由于內生變量的滯后項已經發(fā)生了變化，與當期的擾動項可能就不相關，滿足外生性要求。但工具變量是否合適，還要經過嚴格的相關檢驗。

基于以上分析，本文采用滯后項作為工具變量以緩解內生性問題。工具變量的回歸結果如表6、表7所示，分別是創(chuàng)新綜合指數與各子指標對經濟增長質量的回歸結果，表中列出了第一階段和第二階段的回歸結果。正如前文所述，工具變量的選擇要滿足若干條件，本文對工具變量的有效性進行了多個檢驗。第一是第一階段總體的回歸的F值，一般認為，第一階段回歸F值應大于10，從本文的回歸結果看，無論是創(chuàng)新綜合指數還是子指標回歸，F值均顯著大于10。第二是工具變化的不可識別檢驗，Kleibergen-Paap rk LM檢驗的原假設是“工具變量不可識別”，創(chuàng)新指數的綜合回歸和子指標回歸結果的對應P值均顯著拒絕原假設，表明本文選取的工具變量是可識別的。第三是弱工具變量檢驗，Cragg-Donald Wald F 統(tǒng)計量和Kleibergen-Paap rk Wald F 統(tǒng)計量是兩個常用的弱工具變量檢驗方法，Stock和Yogo（2002）提供了該統(tǒng)計量的臨界值，10%臨界值為16.38。通過結果可以看出，本文選取的工具變量均通過了弱工具變量檢驗，即不存在弱工具變量。第四，本文還進行了穩(wěn)健弱識別檢驗，除了子指標創(chuàng)新資源沒有通過檢驗以外，其他工具變量均在10%顯著水平上通過了該檢驗?？傊疚陌褍壬兞康臏笠黄谧鳛楣ぞ咦兞渴强尚械?。

在第一階段回歸中，內生變量的滯后項都在1%顯著水平上與內生變量當期值高度相關，這印證了滯后項作為工具變量滿足相關性要求。第二階段回歸中，回歸結果與基準回歸結論一致，而且從回歸的可決系數R2來看，明顯高于基準回歸的可決系數，說明在緩解了內生性以后，模型對經濟增長質量的解釋程度增大了。整體的創(chuàng)新水平對經濟增長質量顯著的促進作用。子指標中，創(chuàng)新資源對經濟增長質量不明顯的負作用，創(chuàng)新投入是不明顯的促進作用，創(chuàng)新產出、創(chuàng)新成果和制度創(chuàng)新都對經濟增長質量具有顯著的促進作用。在緩解了內生性后，回歸結果仍然支持原結論。

六、機制分析

（一）理論分析與模型構建

產業(yè)結構和產業(yè)集聚是產業(yè)發(fā)展的兩個重要指標。從產業(yè)結構來講，目前中國尚有不少省份產業(yè)結構停留在“二三一”階段，產業(yè)結構升級緩慢。在從高速增長向中高速轉變的過程中，產業(yè)結構矛盾突出。一方面，中國低端產能過剩，中高端產能供給不足，從而導致投資效益低下，產品市場萎縮，企業(yè)盈利惡化，更進一步將影響財政收入，積累金融風險。產能過剩已成為中國經濟運行中諸多問題的根源和突出矛盾。另一方面，傳統(tǒng)產業(yè)發(fā)展是以低成本資源和要素投入為驅動力的，創(chuàng)新驅動欠缺，加劇了能源資源壓力，生態(tài)環(huán)境不斷惡化。合理的產業(yè)結構是經濟穩(wěn)定和可持續(xù)發(fā)展的保證，產業(yè)結構調整優(yōu)化能促進經濟增量，提高經濟質量。產業(yè)結構在一定意義上決定了經濟的增長方式。中國經濟發(fā)展方式正由規(guī)模速度型向質量效率型轉變，傳統(tǒng)的產業(yè)發(fā)展模式不符合經濟高質量增長的要求，與新發(fā)展理念也背道而馳，產業(yè)結構升級是經濟發(fā)展方式轉變的主動選擇。習近平總書記也強調：產業(yè)結構優(yōu)化升級是提高我國經濟綜合競爭力的關鍵舉措。

產業(yè)結構升級可從產業(yè)結構高度化和產業(yè)結構合理化兩個維度進行衡量（袁航和朱承亮，2018）。產業(yè)結構高度化是指產業(yè)結構從低水平向高水平動態(tài)演進的過程;產業(yè)結構合理化是指產業(yè)間的聚合力量，反映了產業(yè)之間的協(xié)調和耦合程度（干春暉等，2011;楊騫和秦文晉，2018）。需要特別指出的是，產業(yè)結構高度化并不是單純的第三產業(yè)占比增加。單純的用第三產業(yè)占比衡量產業(yè)結構高度化只會造成產業(yè)結構“虛高”。比較合理的一種測度方法是從勞動生產率和三次產業(yè)占比兩個方面考慮。創(chuàng)新可以通過作用于產業(yè)結構高度化和合理化兩個方面促進產業(yè)結構升級。從產業(yè)結構高度化角度來說，在勞動生產率角度，創(chuàng)新的應用推動了農業(yè)機械化和智能化，提高了農業(yè)生產效率，從而產生了大量農村剩余勞動力，農村剩余勞動力向第二、三產業(yè)轉移，提高了非農產業(yè)就業(yè)吸納能力。從三次產業(yè)占比角度看，由于農業(yè)是國民經濟基礎產業(yè)，附加值較低，創(chuàng)新對農業(yè)的邊際貢獻明顯小于第二、三產業(yè)。從產業(yè)結構合理化角度講，創(chuàng)新是一、二、三產業(yè)融合發(fā)展的“催化劑”，技術革命是三產融合的基礎（趙霞等，2017），創(chuàng)新，尤其是技術創(chuàng)新，有利于打破產業(yè)內部的技術壁壘，模糊產業(yè)邊界，促進形成良性循環(huán)的產業(yè)鏈?？傊瑥睦碚摲治隹矗瑒?chuàng)新能夠促進產業(yè)結構高度化和產業(yè)結構合理化，進而促進產業(yè)結構升級;而產業(yè)結構升級有助于提升經濟增長質量。

從產業(yè)集聚來講，宏觀層面，產業(yè)集聚有利于形成優(yōu)勢產業(yè)，帶動產業(yè)上下游協(xié)同發(fā)展，提高地區(qū)的產業(yè)競爭力。從國家整體的區(qū)域發(fā)展角度來講，不同地區(qū)形成各地優(yōu)勢產業(yè)的集聚，有利于形成合理的產業(yè)梯度，形成產業(yè)協(xié)調發(fā)展格局。在特定產業(yè)政策引導下，產業(yè)集聚能夠較快地促進特定產業(yè)發(fā)展，從一定程度上講，產業(yè)集聚是政府產業(yè)政策的重要目標之一。另外，產業(yè)集聚還有利于減少環(huán)境污染，研究表明，在產業(yè)集聚水平較低時，產業(yè)還沒有形成規(guī)模經濟，隨著集聚企業(yè)的增多，污染也隨之嚴重;但當產業(yè)集聚跨過特定門檻時，產業(yè)集聚將有利于污染減排（楊仁發(fā)，2015）。可見，產業(yè)集聚既能夠促進經濟發(fā)展，又有利于改善污染，從兩個方面都有利于經濟增長質量。微觀層面，產業(yè)集聚有利于集聚企業(yè)提高生產效益，產業(yè)集聚可以通過降低資本門檻、優(yōu)化勞動力在企業(yè)間的配置改善資源錯配問題（季書涵等，2016）。產業(yè)集聚通過聚集一批關聯(lián)企業(yè)在特定空間發(fā)生經濟活動，同時也把相近的固定資產集中在一起，增強了固定資產的折變能力，從而降低了企業(yè)的融資約束（茅銳，2015）。產業(yè)集聚還通過產業(yè)分工專業(yè)化和多樣化提高了企業(yè)的全要素生產率（范劍勇等，2014）?？梢?，在微觀層面，產業(yè)集聚對企業(yè)發(fā)展也有諸多促進作用。創(chuàng)新水平對產業(yè)集聚具有促進作用。創(chuàng)新資源的空間關聯(lián)有利于產業(yè)集聚的形成，并能夠通過空間溢出效應對周邊的產業(yè)集聚形成帶動作用（袁鵬等，2020）。創(chuàng)新要素的集聚提高了資源集聚的外部性，從而推動產業(yè)集聚的形成。韓慶瀟等（2015）的研究表明，創(chuàng)新在產業(yè)集聚促進產業(yè)升級中起到中介作用。

綜合上述分析，本文提出：

假說H1：創(chuàng)新能夠通過促進產業(yè)結構高級化和產業(yè)結構合理化，進而促進產業(yè)結構升級，從而提高經濟增長質量。

假說H2：創(chuàng)新通過促進產業(yè)集聚，從而提高經濟增長質量。

以上假說可用圖1表示。

為了對影響機制的理論假說進行驗證，本文建立如下聯(lián)立方程模型對其進行驗證：

indit=α+β1innit+μi+νt+εitqualityit=α′+β1indit+β2Xit+μ′i+ν′t+ε′it（4）

第一個方程用來檢驗創(chuàng)新對產業(yè)結構或者產業(yè)集聚的影響，ind分別為產業(yè)結構高級化、產業(yè)結構合理化、產業(yè)集聚度。第二個方程則用來檢驗產業(yè)結構或者產業(yè)集聚對經濟增長質量的影響。μi，νt，εit，μ′i，ν′t，ε′it分別為對應方程的地區(qū)固定效應、時間固定效應和隨機擾動項。

本節(jié)涉及的數據主要是產業(yè)結構高級化、產業(yè)結構合理化和產業(yè)集聚度，對這三個量的衡量也是本節(jié)的一個要點。

有學者采用第三產業(yè)與第二產業(yè)產值之比作為產業(yè)結構高度化的度量，但如前文所述，這樣衡量產業(yè)結構是“虛高”，只是在量上反映了產業(yè)結構高度化。本文借鑒劉偉等（2008）的做法，從勞動生產率的角度，同時結合三次產業(yè)的比例關系衡量產業(yè)結構高度化，計算公式如式（5）所示，該指標越大則表明產業(yè)結構高度化越高。

IH=∑νit×LPit（5）

式中，i表示第一、二、三產業(yè)，t表示時間，νit表示時間t產業(yè)i的產值占國內生產總值的比例，LPit則表示時間t產業(yè)i的勞動生產率。某產業(yè)的勞動生產率等于該產業(yè)的增加值VA與就業(yè)人數L的比值，其計算公式為：

LPit=VAit/Lit（6）

根據公式（6）可知，產值比例是一個無量綱量，而勞動生產率是一個有量綱的量，所以我們對勞動生產率進行標準化處理，公式為：

LP′it=LPit-LPibLPif-LPit（7）

式中，LP′it表示標準化后的勞動生產率，LPib表示工業(yè)化開始時產業(yè)i的勞動生產率，LPif表示工業(yè)化完成時產業(yè)i的勞動生產率。劉偉等（2008）計算給出了以2005年人民幣計算的第一、二、三產業(yè)的工業(yè)化起點和完成時的勞動生產率。我們根據本文的研究實際，用消費者價格指數平減為以2000年的人民幣價格計算。在計算歷年三次產業(yè)的勞動生產率時，也把產值換算為以2000年的人民幣價格計算的實際值。

對于產業(yè)結構合理化，韓永輝等（2017）用結構偏離度對其進行衡量。干春暉等（2011）認為結構偏離度忽略了不同產業(yè)對經濟的重要程度，所以提出采用泰爾指數度量產業(yè)結構合理化。然而由泰爾指數的性質可知，當泰爾指數為0時，表示經濟處于均衡狀態(tài);當泰爾指數偏離0越大說明偏離合理水平越大。為了在衡量產業(yè)結構合理化時方向與產業(yè)結構高度化指標一致，我們取泰爾指數的倒數作為產業(yè)結構合理化的衡量指標，這時該指標越大則表明產業(yè)結構越合理。計算公式為：

IR=1∑3iYiYlnYiLi/YL（8）

式中，i=1，2，3，分別表示第一、二、三產業(yè)。Yi和Y分別表示相應產業(yè)的產值和國內生產總值，Li和L分別表示相應產業(yè)的就業(yè)人數和總就業(yè)人數。

產業(yè)集聚的衡量方法有Hoover指數、E-G指數、Gini系數等方法，本文借鑒原毅軍（2015）的做法，采用區(qū)位熵作為產業(yè)集聚的衡量指標。由于第二產業(yè)仍是中國經濟增長的支柱，因此用第二產業(yè)的集聚水平衡量各地區(qū)的產業(yè)集聚水平，劉耀彬等（2018）也采用了這種方式衡量地區(qū)產業(yè)集聚水平。計算公式為：

aggij=Eij∑iEij∑jEij∑i∑jEij（9）

式中，i指的是地區(qū)，j指的是特定的某一產業(yè)。就本文而言，公式的分子含義是工業(yè)產值占全部地區(qū)工業(yè)產值的比例，分母的含義是該地區(qū)所有產業(yè)的產值占全部地區(qū)全部產業(yè)產值的比例。

（二）機制檢驗結果

聯(lián)立方程模型的估計通常有兩種方法，一種是單一方程估計法，也稱作有限信息估計法，即對每一個方程進行單獨估計。顯然，這種方法忽略了方程之間的聯(lián)系。另一種方法即系統(tǒng)估計法，也稱作全信息估計法，即把整個方程作為一個系統(tǒng)進行聯(lián)合估計。系統(tǒng)估計法更有效率。產業(yè)相關的三個指標（產業(yè)結構升級的兩個指標產業(yè)結構高級化、產業(yè)結構合理化和產業(yè)集聚）在第一個方程是被解釋變量，而在第二個方程是解釋變量，那么這三個變量作為內生變量把創(chuàng)新對經濟增長質量的作用過程聯(lián)系起來。因此本文選擇系統(tǒng)估計法對聯(lián)立方程模型進行估計。

常見的系統(tǒng)估計法是“三階段最小二乘法”（Three Stage Least Square，3SLS），該方法本質上是把2SLS與SUR回歸（似不相關回歸）相結合的方法。對于包含內生解釋變量的單一方程來說，2SLS估計是一致的，但對于聯(lián)立方程模型來說，2SLS忽略了方程之間擾動項的關聯(lián)性。因此，用3SLS進行聯(lián)合估計能夠提高方程估計的效率。

3SLS的步驟是：

第一、二步，就是對兩個方程進行2SLS估計。首先用最小二乘估計法得到本文中內生變量的擬合值，再用擬合值帶回方程進行參數估計。

第三步，根據前兩步的估計結果，得到擾動項的協(xié)方差矩陣，將協(xié)方差矩陣作為加權陣，然后據此再進行廣義最小二乘法回歸。

基于以上分析，本文得到對聯(lián)立方程模型回歸的結果如表8所示，Panel A展示了第一個方程的回歸結果，Panel B展示了第二個方程的回歸結果。從Panel A的回歸結果可以看出，創(chuàng)新對產業(yè)結構高級化和產業(yè)結構合理化、產業(yè)集聚程度都具有明顯的促進作用，均在1%水平上顯著。從回歸結果的F值看，回歸方程也很顯著。從Panel B 的回歸結果看，產業(yè)結構高度化在5%的顯著水平有利于經濟增長質量的提升，而產業(yè)結構合理化雖然系數大于產業(yè)結構高度化，但顯著水平很低。產業(yè)集聚水平也在5%置信水平上顯著促進了經濟增長質量，相比而言，產業(yè)集聚的系數更大，兼具統(tǒng)計意義和經濟意義。

結合兩個方程的回歸結果可以看出，創(chuàng)新能夠促進產業(yè)結構高級化和產業(yè)結構合理化，從而能夠顯著促進產業(yè)結構升級，但產業(yè)結構高級化對經濟增長質量的作用明顯高于產業(yè)結構合理化。換言之，創(chuàng)新通過作用于產業(yè)結構升級中的產業(yè)結構高度化進而促進經濟增長質量的提升。從產業(yè)集聚角度來講，創(chuàng)新有利于產業(yè)集聚水平的提升進而促進經濟增長質量的提升，且產業(yè)集聚的影響要大于產業(yè)結構高度化。從各控制變量的結果看，回歸系數的方向與基準結果是一致的，這也再次表明本文模型設立具有一定的合理性。

七、結論與政策啟示

中國經濟進入新常態(tài)，在黨的十九大明確提出要實施創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略和“十四五”規(guī)劃的戰(zhàn)略背景下，本文研究了創(chuàng)新對經濟增長質量的影響及其影響機制。本文從問題導向出發(fā)，通過建立面板數據固定效應模型實證分析了創(chuàng)新對經濟增長質量的影響，并用動態(tài)面板模型和工具變量法緩解了內生性問題，進一步討論了異質性問題。更進一步，本文對創(chuàng)新影響經濟增長質量的機制進行了分析，從產業(yè)發(fā)展的角度提出了影響機制理論假說框架，并通過建立聯(lián)立方程模型對假說進行驗證。

本文的研究主要得出以下結論：

（1）創(chuàng)新對經濟增長質量具有顯著的促進作用，創(chuàng)新水平每增加1個單位，經濟增長質量會增加0.25個單位左右。本文分析了創(chuàng)新5個子指標對經濟增長質量的作用，研究發(fā)現除創(chuàng)新資源對經濟增長質量具有不顯著的負向作用外，其他子指標創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產出、創(chuàng)新成果和制度創(chuàng)新都具有促進作用，但創(chuàng)新投入的作用不明顯;制度創(chuàng)新能夠顯著促進經濟增長質量的提升，表明不能忽視制度創(chuàng)新的重要性。在各控制變量中，城鎮(zhèn)化水平對經濟增長質量具有明顯的抑制作用，而外商投資、基礎設施和財政分權具有明顯的促進作用，金融發(fā)展水平的促進作用不顯著，環(huán)境規(guī)制的作用小且不顯著。本文通過建立動態(tài)面板模型和工具變量法緩解基準模型的內生性問題，相關檢驗表明本文的模型和工具變量的選取是合理的。在緩解了內生性問題后，回歸結果依然支持原結論。

（2）本文從產業(yè)發(fā)展的角度，基于理論分析提出了創(chuàng)新通過作用于產業(yè)結構和產業(yè)集聚促進經濟增長質量的理論假說，認為創(chuàng)新可以通過促進產業(yè)結構升級和產業(yè)集聚進而促進經濟增長質量，其中產業(yè)結構升級又可分為產業(yè)結構高度化和產業(yè)結構合理化兩個方面。為了驗證該假說，本文建立了聯(lián)立方程模型，用3SLS方法對模型進行估計，整體回歸結果表明，創(chuàng)新主要通過提高產業(yè)結構高度化和產業(yè)集聚水平兩種機制促進經濟增長質量提升;雖然創(chuàng)新對產業(yè)結構合理化也具有促進作用，但產業(yè)結構合理化對提高經濟增長質量的作用并不明顯。

中國經濟發(fā)展的外部環(huán)境發(fā)生深刻變化，內部支撐條件也受到人口紅利消退、資源約束加強等限制，以投資和出口為主的經濟增長模式難以為繼，產業(yè)結構轉型升級步伐緩慢。中國經濟進入新時代，經濟增長從高速度增長向高質量發(fā)展轉變。提高經濟增長質量，既是新階段經濟發(fā)展的客觀要求，也是新時代新舊動能轉換、化解發(fā)展矛盾的必然舉措。著力提升經濟增長質量已成為各地發(fā)展的共識。黨的十九大提出要實施創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略，創(chuàng)新是引領發(fā)展的第一動力。抓創(chuàng)新就是抓發(fā)展，謀創(chuàng)新就是謀未來。經濟增長動力要從要素驅動和投資驅動為主轉向創(chuàng)新驅動。

結合本文的研究結論，本文提出如下政策建議：

（1）著力提升經濟增長質量。

經濟高質量發(fā)展是轉變發(fā)展方式、優(yōu)化產業(yè)結構、實現新舊動能轉換的關鍵之舉，更是化解新時代不平衡、不充分主要矛盾的重要手段。首先，提高要素利用效率，以提升中國整體的經濟增長質量。中國經濟增長質量還有很大提升空間，新舊動能轉換、產業(yè)結構升級不是一蹴而就的，而需要經歷一段調整陣痛期。從要素投入角度看，在資本方面，要提高資本的利用效率，統(tǒng)籌“引進來”和“走出去”，進一步擴大開放，積極吸引外商投資，鼓勵中國企業(yè)對外投資，配合“一帶一路”和自貿區(qū)建設。在勞動投入方面，提高勞動的技術含量，加大在人力資本方面的投入;在中國面臨老齡化風險的背景下，要重視創(chuàng)新的驅動作用，優(yōu)化有效勞動供給。在能源投入方面，促進可再生能源開發(fā)利用，加快對化石能源的替代進程。從要素產出角度講，要降低非期望產區(qū)，增加期望產出，換言之，要不斷降低環(huán)境污染水平，打好污染防治攻堅戰(zhàn)，實現綠色發(fā)展。

（2）堅決貫徹落實創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略，以創(chuàng)新促進經濟增長質量提升。

創(chuàng)新對經濟增長質量的促進作用已在本文研究中得到驗證。一方面，中國整體的創(chuàng)新水平還不夠高，且存在地區(qū)不平衡問題;另一方面，從促進經濟增長質量角度講，創(chuàng)新具有重大作用。因此，提高創(chuàng)新水平是發(fā)展的關鍵。從創(chuàng)新水平的綜合評價體系5個方面，分別提出有針對性的建議。

在創(chuàng)新資源方面，創(chuàng)新資源為創(chuàng)新提升提供了重要的基礎支撐，主要涉及“人”和“財”兩個方面。要進一步提高勞動者素質，擴大高學歷人才培養(yǎng)規(guī)模。在財力方面，國家財政對教育和科技財政支持額度在2009-2017年間保持了13.37%的年均增長率，但其整體占比一直保持在18%左右。政府對科技教育的支出有必要進一步提高。

在創(chuàng)新投入方面，主要是涉及R&D 研發(fā)人員和經費問題，涉及的主體包括高?？蒲性核推髽I(yè)，其中企業(yè)是創(chuàng)新的主體。R&D研發(fā)人員除了加大對本土人才的培養(yǎng)之外，還要大力引進海外人才。繼續(xù)保持現有的國家公派各層次項目計劃，通過交流學習提高本土人才的國際化水平。適當降低國外人才來華工作的門檻，優(yōu)化相關政策，既要引進人才，也要留住人才。R&D經費要綜合運用稅收、財政等政策，引導企業(yè)建立科技機構，將更多的產品銷售收入分配到R&D部門。建立相關科技引導基金，充分發(fā)揮企業(yè)研究與發(fā)展的積極性和主動性。對于企業(yè)引進人才也要建立相應的激勵措施。

在創(chuàng)新產出方面，主要涉及論文和專利兩大方面。在論文發(fā)表方面，應破除論文“SCI至上”的錯誤導向，鼓勵定性與定量相結合的綜合評價方式。在專利方面，目前中國多數機構還存在“重數量輕質量”“重申請輕實施”等問題。應注重專利科技含量提升，強化高價值專利的創(chuàng)造、運用和管理，停止或調整對專利申請的不合理獎勵或補貼。另外一個重要一環(huán)就是科技成果轉化。樹立專利等科技成果只有轉化才能實現創(chuàng)新價值、不轉化是最大損失的理念，突出轉化應用導向，倒逼知識產權管理工作的優(yōu)化提升。運用市場化手段加快成果轉化率，建立“產-學-研-用”一體化的良性循環(huán)創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)。

在創(chuàng)新成果方面，主要在于發(fā)揮新產品的市場價值。從微觀企業(yè)生產產品角度講，要注意充分調研市場需求，挖掘市場需求，不斷改進和提升產品的競爭力和市場占有率，引導企業(yè)把新產品開發(fā)作為提升企業(yè)競爭力的重點，而不是固守原有產品，注重結合市場需求變動及時調整企業(yè)的產品策略。從宏觀層面講，提升新產品的地位是供給側結構性改革的一部分。受前期經濟刺激政策還未充分消化的影響，很多行業(yè)存在落后產能過剩、產能盲目擴張等問題，因此注重新產品的開發(fā)是化解落后產能、尋找經濟增長新動能的有效途徑之一。從更高層面講，新產品的開發(fā)能夠滿足人民日益增長的美好生活需要，與社會主要矛盾也是相統(tǒng)一的。

最后，在制度創(chuàng)新方面。本文的研究已經表明，制度創(chuàng)新既是創(chuàng)新水平的重要部分，同時也對經濟增長質量具有顯著的促進作用。經濟體制改革的核心問題是處理好政府和市場的關系，要發(fā)揮市場在資源配置中的決定性作用，充分發(fā)揮政府作用。市場機制能解決的問題，要充分放手，讓“看不見的手”充分發(fā)揮作用，政府在市場失靈、外部性方面發(fā)揮作用，特別是在公共服務供給上加大支持力度。持續(xù)推進“放管服”改革，激發(fā)市場活力，推動大眾創(chuàng)業(yè)萬眾創(chuàng)新蓬勃發(fā)展，打造“雙創(chuàng)”升級版，提升科技創(chuàng)新和產業(yè)發(fā)展活力，增強經濟發(fā)展內生動力。

（3）在高質量發(fā)展的同時，要注意縮小經濟增長質量的地區(qū)差距。

在全局框架下，統(tǒng)籌區(qū)域經濟協(xié)調發(fā)展，逐步縮小地區(qū)差距。在這方面，應從兩個層次著手。一方面是縮小地區(qū)間的差距。樹立“一盤棋”思維，實施區(qū)域協(xié)調發(fā)展戰(zhàn)略，制定系統(tǒng)科學的區(qū)域性發(fā)展規(guī)劃，繼續(xù)實施好西部大開發(fā)、中部崛起、東北振興等區(qū)域政策，促進中國整體的協(xié)調發(fā)展。另一方面是要解決好地區(qū)內部的發(fā)展不平衡問題。重視區(qū)域內部的協(xié)調發(fā)展問題，以城市群為主體構建大中小城市和小城鎮(zhèn)協(xié)調發(fā)展的城鎮(zhèn)格局，加大對老少邊窮地區(qū)的支持力度。

優(yōu)化經濟空間布局，建立健全區(qū)際利益補償機制。中國經濟增長質量存在明顯的空間效應，同時啟示我們必須重視經濟發(fā)展中的空間關聯(lián)，優(yōu)化經濟空間布局。發(fā)揮區(qū)域比較優(yōu)勢，因地制宜培育和激發(fā)區(qū)域發(fā)展動能。避免同一區(qū)域產業(yè)同化、惡性競爭。建立健全區(qū)際利益補償機制，調節(jié)地區(qū)之間的經濟關系，促進共同發(fā)展。

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Research on the Influence of Regional Comprehensive Innovation Level on the Quality of Economic Growth：An Analysis Based on the Efficiency Perspective and Dynamic Panel GMM

Liu Shuai and Teng Teng

（China Centre for Agricultural Policy， Peking University;The London School of Economics and Political Scienc）

Abstract：This paper uses panel data fixed-effects model， dynamic panel model， instrumental variable method， simultaneous equation model to empirically study the impact of innovation on the quality of economic growth， measure its effect， and analyze the mechanism. The study found that innovation has a significant role in promoting the quality of economic growth. For each additional unit of innovation level， the quality of economic growth will increase by about 0.25 units. Innovation mainly promotes the quality of economic growth by improving the height of industrial structure and industrial agglomeration; although innovation also promotes the rationalization of the industrial structure， the rationalization of the industrial structure does not significantly improve the quality of economic growth. This paper incorporates institutional innovation into the innovation comprehensive evaluation system， uses methods to alleviate the endogeneity problem， and draws a more robust conclusion. This paper helps to fully understand the role and mechanism of innovation in promoting the quality of economic growth， and has great significance for improving innovation policies and building innovation systems to promote high-quality economic development.

Key Words：Innovation Level; Economic Growth Quality; Institution Innovation; Industry Structure Upgrading

責任編輯 鄧 悅