高技术产业与经济增长关系的实证研究

基于中国东、中、西部的省级面板数据,运用面板数据单位根检验、协整检验与误差纠正模型,对我国高技术产业发展与经济增长的长期关系和短期关系进行了比较研究。研究结果表明,中国东、中、西部地区的高技术产业发展与经济增长之间的关系表现出显著的地区差异：东部地区高技术产业发展与经济增长之间具有单向的长期因果关系和短期因果关系;中部地区高技术产业发展与经济增长之间具有双向长期因果关系和单向短期因果关系;西部地区高技术产业发展与经济增长之间具有双向长期因果关系和双向短期因果关系。在此基础上,从区域化发展战略规划、政府引导、税收政策以及教育体制和科研体制建设等四个方面,提出了中国高技术产业发展的相关政策建议。     

金融发展与城乡收入分配的库兹涅茨效应研究——基于中国省级面板数据的检验

金融发展可度量为金融-规模、金融-活动和金融*效率三个主要指标.利用OLS和GMM回归、面板单位根、协整和因果关系检验对中国金融发展水平与城乡收入分配之间的关系进行检验后得知: (1)金融发展和城乡收入差距之间存在着库兹涅茨效应,即所谓的倒U关系. (2)中国金融发展规模显著拉大了城乡收入差距,但加强农业贷款对农民收入增长取得了显著作用,会缩小城乡收入差距;金融发展效率的提高有助于城乡收入差距的缩小. (3)金融发展水平与城乡收入分配之间存在长期的均衡关系;金融发展规模、农村信贷与城乡收入分配之间存在单向因果关系,金融发展效率与城乡收入分配之间存在双向因果关系.     

金融结构对技术创新效率的影响效应 ——不同金融发展模式对比分析

以技术创新阶段细分为研究基点,利用2009—2018年省级面板数据,构建超越对数随机前沿分析模型,实证检验技术研发阶段和创新市场化阶段不同金融发展模式下金融结构对创新产出与技术创新效率的影响效应。结果发现：在创新增量方面,银行体系发展对创新产出的正向激励效应显著优于股票市场发展,银行主导型金融结构对创新产出发挥着重要支撑作用。在创新增效方面,股票市场发展对技术创新效率的正向激励效应尤为显著,银行体系发展对技术创新效率产生抑制效应,造成较大程度的技术效率损失。结果表明,技术创新量高多产、提质增效依赖于金融结构持续优化和金融发展模式优势互补。     

高技术产业对经济增长的影响机制及发展建议

高技术产业是国民经济的重要组成部门,对推动经济增长具有重要的促进作用。高技术产业可通过扩大产业规模,形成新经济增长点;通过知识与技术外溢效应,带动经济结构优化;通过产业升级,提升生产要素效率,进而促进经济增长。近年来,虽然我国高技术产业快速发展,但仍面临企业技术创新能力弱、金融支持体系不完善、产学研协调创新机制不健全等障碍。因此,应制定相应的政策措施,提升高技术产业的技术创新能力,完善高技术产业的金融支持体系,健全产学研协调创新机制,进而促进我国高技术产业持续健康发展。     

金融结构、创新模式与技术创新效率

技术创新的研发和转化离不开金融支持。本文从创新价值链和创新模式出发,构建金融结构、技术创新模式与技术创新效率的理论分析框架,基于三阶段DEA-Tobit模型和广义分位数回归模型,实证分析金融结构对技术创新模式转变、技术创新效率影响。研究发现,我国技术创新研发和转化两个阶段的规模效率较低,导致研发综合效率和转化综合效率存在“双低”现象。从金融结构来看,存在着最佳的金融结构与不同类型技术创新相匹配,使技术创新效率达到最大。从影响机制来看,银行和金融市场存在互补关系,分别匹配不同类型的技术创新。从金融结构分工来看,相对于银行来说,金融市场对技术创新效率以及技术创新模式转变的重要性呈现上升趋势。     

技术创新对高技术产业全球价值链升级的驱动作用——来自湖北省高技术产业的证据

随着我国经济从高速增长阶段向高质量发展阶段转换，提升高技术产业在全球价值链的分工地位已成为迫切需要解决的问题。依据2002-2016年湖北省高技术产业数据，运用面板数据模型方法实证分析创新要素对高技术产业价值链地位的影响，揭示技术创新驱动高技术产业全球价值链升级机制，并运用结构方程模型检验创新驱动高技术产业全球价值链升级路径。研究发现：基础创新、产品创新和创新绩效对于提升高技术产业在全球价值链的分工地位具有重要作用。其中，产品创新的贡献最为显著，基础创新和创新绩效都有明显贡献，政府支持有待加强，企业家精神亟待培育；技术创新驱动高技术产业全球价值链升级的中介效应因创新要素而异，基础创新主要通过产业结构升级，创新绩效主要通过提高产业效率和增加产业效益，产品创新则通过产业效率提升、产业结构升级、产业效益增加来提升价值链地位。     

高技术产业金融支持实证研究——基于省际面板数据的分析

金融发展一般伴随金融功能和效率的提升,能减轻阻碍企业和产业扩张的外部融资约束,促进依赖外部融资产业的成长。利用省际面板数据实证检验了我国金融发展对高技术产业发展的影响。实证分析结果显示,我国银行体系的发展并未有效促进高技术产业的发展,股票市场发展水平甚至对高技术产业的发展具有反向影响效应。高技术产业金融支持效应不佳的原因在于,我国金融发展主要表现为金融总量的规模扩张,金融的功能和效率并未同步有效提升。实证分析蕴涵的政策启示是,应提高金融发展的效率,形成将稀缺的金融资源有效配置于高成长性产业的机制,促进高技术产业的发展。     

市场化进程对创新效率的影响及行业差异——基于中国高技术产业的实证检验

文章利用中国高技术产业1995-2010年的面板数据,采用Malmquist指数对高技术产业创新效率及其分解——资源配置效率和技术进步等进行了测算。在考虑市场势力和企业规模等因素之后,文章运用动态面板GMM方法实证考察了市场化进程对创新效率的影响及行业差异。研究发现,市场化程度的提高既优化了高技术产业的资源配置,又促进了技术进步,进而提高了创新效率,且入世后这种促进作用更大;行业特征影响着市场化进程对高技术产业创新效率的提升效果,在技术密集度较低、外向度较高的行业中,市场化进程对创新效率的积极影响更大。此外,企业规模和经济绩效也是高技术产业创新效率的影响因素,而市场势力与创新效率却存在倒U形关系。     

中国高技术产业技术创新效率影响因素研究——一个理论框架

系统识别高技术产业技术创新效率影响因素,厘清影响因素之间的相互作用关系,对于有针对性地制定高技术产业技术创新效率提升策略具有重要意义。运用文献编码分析方法,对中国知网中检索到的2000-2018年中国高技术产业技术创新效率影响因素相关文献进行编码与提炼,构建高技术产业技术创新效率影响因素综合研究框架。研究发现：高技术产业技术创新效率影响因素主要包括创新要素质量、产业组织因素、产业集聚水平、产业开放程度、产业创新导向、技术因素和环境因素;影响因素之间的相互作用关系错综复杂,共同影响高技术产业技术创新效率水平。最后,提出促进高技术产业技术创新效率提升的相关策略。     

高技术产业绿色技术创新效率及其规模质量门槛效应

提高绿色技术创新能力是新时期推进产业高质量发展的重要途径。基于2008－2017年全国内地28省市面板数据,引入政府扶持强度、地区经济发展水平和科技水平等环境变量,利用随机前沿函数构建高技术产业绿色技术创新三阶段组合效率测度模型,并在此基础上构建面板门槛模型实证分析企业规模质量对绿色技术创新效率的影响机理。研究表明,政府扶持强度、地区经济发展水平和科技水平对高技术产业绿色技术创新效率表现出显著异质性影响,而在消除环境因素造成的统计偏差后,国内高技术产业绿色技术创新效率在测度期内呈稳步提升态势,但尚有较大提升空间;高技术产业绿色技术创新效率存在明显的地域空间差异特征,其中东部地区居高,中西部及东北部地区相对较低;此外,高技术产业企业规模质量对绿色技术创新效率具有双重门槛效应,产业集聚、市场环境、劳动者素质对绿色技术创新效率具有显著正向影响,而外资依存度作用不明显。     

金融发展对区域创新效率的溢出效应研究

由于空间异质性的影响,金融发展与技术创新效率的关系用传统空间同质性假设很难解释。为此,研究采用2005—2017年的省级面板数据,首先通过DSBM模型对省际技术创新效率进行合理测度,并基于此运用空间杜宾模型来检验空间溢出效应。研究表明:我国东部地区、中部地区、西部地区的技术创新效率依次递减且技术创新效率提升潜力很大;整体而言,金融发展规模和金融效率对于地区自身技术创新效率存在正向影响,然而二者对于邻近地区的影响均不显著。从空间溢出效应分解结果分析,金融规模对技术创新效率的直接影响显著为正,间接影响虽然为正,但在统计意义上并不显著;而在空间杜宾模型的总效应中,金融规模对技术创新的促进作用仍然显著。对于金融效率而言,其对技术创新效率的直接效应、间接效应以及空间杜宾模型总效应均表明,金融效率对技术创新具有显著的促进作用。     

不同类型的技术创新对产业国际竞争优势的影响——基于制造业面板数据的分阶段回归分析

构建线性回归模型,利用1996—2010年我国15个制造业行业的面板数据,根据消费者边际效用递减规律是否明显将样本行业分为最终消费品制造业和装备制造业,同时将研究区间划分为1996—2001年和2002—2010年两个阶段,分组、分阶段地对不同类型的技术创新(产品创新和工艺创新)对制造业国际竞争优势的影响进行实证分析。结果表明:产品开发类创新对产业国际竞争优势的巩固与保持具有显著的正向影响;性能改进类创新和工艺创新对产业国际竞争优势的影响取决于消费者边际效用变化的特点。     

政府科技激励与技术创新效率研究——基于动态面板数据的GMM检验

文章根据1999-2011年中国37个工业行业的相关数据,首先基于SFA方法对技术创新效率进行测量,然后利用面板数据的系统广义矩估计(SYS-GMM),实证检验了中国政府在技术创新投入和知识产权保护方面的行为对技术创新效率的影响。结果显示,中国工业行业技术创新效率整体较低,其中政府投入行为对技术创新产生显著的负面影响,而政府产出行为对技术创新为不显著的正向影响。文章还探讨了除政府因素外,企业规模、企业研发支持、行业竞争程度、行业所有制结构、境外研发投入及企业自身业绩对技术创新效率的影响。     

DEA方法在我国工业部分产业技术创新效率评价中的应用

技术进步是产业发展的最主要因素,而产业的技术创新是推动技术进步主要动力,于是在促进产业发展的同时要不断地进行技术创新。然而在进行技术创新的同时我们必须考虑技术创新的效率问题,本文通过数据包络(DEA)的方法对我国29个工业产业的技术创新效率进行了评价,并且从DEA有效性,规模收益情况和投入产出冗余三个方面做了分析。结果表明,我国工业产业技术创新效率普遍较低,规模收益状况不理想,投入冗余较多。     

中国技术创新影响因素的行业差异研究——以高技术产业为例

本文利用中国16个高技术行业的面板数据,对高技术行业的技术创新影响因素进行了实证分析,不仅研究了R＆D投入对高技术行业技术创新的影响,还考虑了行业融资结构、所有制结构、企业规模以及市场集中度等因素的影响作用。实证结果表明,R＆D投入是高技术产业技术创新的主要影响因素;技术创新的融资结构对高技术产业技术创新能力有显著影响,政府资金和金融机构资金在技术创新融资中的比例增加不利于提高高技术企业的技术创新能力;企业的产权制度改革对高技术行业技术创新能力有明显的促进作用;行业内的企业规模越大、市场集中度越高对高技术行业技术创新能力的正向影响越显著。     

科技金融投入对高技术产业创新绩效的组态效应——基于模糊集定性比较分析(fsQCA)

高技术产业是实现创新驱动发展、促进经济高质量发展的重要力量,其发展离不开科技金融投入。构建科技金融投入对高技术产业创新绩效的组态分析框架,运用模糊集定性比较分析法(fsQCA)对中国内地30个省份的高技术产业创新绩效进行组态分析。结果表明,单一科技金融投入并不是提升高技术产业创新绩效的必要条件;科技金融投入提升高技术产业创新绩效有6个组态,其中两个组态以“财政科技投入+银行贷款”为核心条件,4个组态以“创业投资+科技资本市场融资”为核心条件,表明高技术产业创新绩效存在多种实现方式。研究发现科技金融投入是提升高技术产业创新绩效的重要路径,可为各省合理配置科技金融投入提供理论参考和实践启示。     

高技术企业多元化战略对创新持续性的影响——动态能力的调节作用

基于资源基础理论和持续创新内生机制，利用435家高技术企业2010—2018年面板数据，对多元化战略对高技术企业创新持续性的影响进行探究。结果表明，产品多元化与创新持续性呈正U型关系，技术多元化对创新持续性具有正向促进作用，产品多元化与技术多元化协同效应对创新持续性具有负向影响；动态能力强化了产品多元化与创新持续性之间的正U型关系，并正向调节技术多元化与创新持续性之间的关系。在动态能力调节作用下，高技术企业产品多元化与技术多元化协同效应对创新持续性具有正向影响。     

Does market competition promote innovation efficiency in China’s high-tech industries?

ABSTRACT

Despite extensive discussion about the relationship between market competition and innovation performance, the impact of market competition on the innovation efficiency of high-technology industries in a transitional economy is still unclear. The article is based on panel data of 17 subsectors of China’s high-tech industry spanning the 2001–2016 period. Using stochastic the frontier analysis model, we empirically test the impact of market competition on two-stage innovation efficiency from the perspective of the industry. The results indicate that market competition and firm scale have positive and significant effects on the efficiency of two-stage innovation, the effects of industry export intensity and government intervention on R&D efficiency are negative, but the effects are different for the efficiency of the commercialisation of technology. Based on the results of the empirical analysis, this paper compares the trends and the differences between R&D efficiency and commercialisation efficiency, and then uses cluster analysis to reclassify China’s high-tech industries into three categories, thus revealing the disconnect and imbalance within China’s high-tech industries. At the end of the article, we present some possible policy recommendations.