钟黎

（华尔推剪（宁波）有限公司，浙江 宁波 315500）

摘要：当前我国正处于由高速增长阶段转向高质量发展阶段关键时期，创新引领、产业转型、经济增效三位一体协同发展是解决发展不平衡不充分矛盾、培育经济发展新动力的根本途径。研究立足于高质量发展的基本内涵，在内生增长理论、产业结构升级理论的基础上，运用创新引领、产业升级、经济增效的发展模式研究框架，综合我国各省2013～2022年间的面板数据，采用描述性统计、相关性分析、平稳性检验、回归分析以及稳健性检验等统计学方法，实证检验三者的联动关系及产业升级的中介作用。结果表明：创新驱动力对于产业升级、经济绩效提高均有显著正向影响；研究结果表明：产业升级可正向影响经济绩效提升，在创新驱动与经济绩效提升间起部分中介效应。进而围绕推进创新驱动、加快产业升级、提高经济绩效、加强区域协作以及健全保障机制五方面提出发展建议，旨在为广大学者提供参考。

关键词：高质量发展；创新驱动；产业升级；经济绩效；联动机制

一、引言

当前，我国经济发展进入新常态，粗放式增长模式已难以适应高质量发展的内在要求，亟须通过创新驱动突破技术瓶颈，通过产业升级优化经济结构，通过经济绩效提升夯实发展根基，实现三者的协同联动、良性循环^[1]。高质量发展的核心是质量变革、效率变革、动力变革，创新驱动亦是动力变革的核心引擎，产业升级是质量变革与效率变革的重要载体，经济绩效提升是三者联动发展的反馈。目前，现有文献研究多侧重于考察创新驱动、经济绩效或产业升级、经济绩效的关系，较少学者从创新驱动、产业升级、经济绩效的视角进行研究，尚未挖掘出三者的内在关联性以及产业升级在两者间起着中介作用^[2]。基于此，研究立足高质量发展视角，系统梳理创新驱动、产业升级与经济绩效提升的联动逻辑，提出研究假设，通过面板数据实证检验三者的联动关系，补充完善统计学分析内容，构建科学合理的联动机制，并提出针对性的实践对策，以期填补现有研究空白，为我国经济高质量发展提供新思路。

二、研究设计

（一）样本选取与数据来源

研究选取我国30个省2013—2022年的面板数据作为研究样本，选取2013年作为研究起点，主要基于我国经济进入新常态后，创新驱动与产业升级战略正式全面推进，数据的连续性与代表性较强。数据来源为《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国工业统计年鉴》及各省（市、自治区）统计年鉴、国家统计局、科技部、工信部网站获得。对个别缺失数据采用线性插值法、均值替换法填补空缺数据，以保证数据的完整性和可靠性^[3]。所有的核心变量都做了标准化处理，为了消除量纲不同给实证结果带来的影响。

（二）模型构建

为检验创新驱动、产业升级与经济绩效提升的联动关系，研究构建如下面板回归模型，逐步检验创新驱动、产业升级与经济绩效提升的联动关系：

为检验创新驱动对产业升级的影响，计算公式如下：

（三）变量的选取及其说明

本文选取核心变量、中介变量、控制变量，均参考现有学术研究成果，结合高质量发展内涵，确保变量选取的科学性与合理性。具体变量选取如表1所示。

表1 变量的选取

具体说明如下：

PER：按照高质量发展“质+效”的基本思路，选取可反映经济发展质量和效益的综合性主要指标TFP，采用DEA-Malmquist指数模型对其进行测度分析。另外，以人均GDP和产业增加值增速为辅证变量进行稳健性分析^[5]。

INN：从创新投入、创新产出、创新环境三个维度构建创新驱动评价指标体系，采用熵权法测算综合得分作为创新驱动的衡量指标。具体指标包括：研发经费支出占GDP比重、每万人发明专利拥有量、科技人员占就业人员比重、高新技术企业数量，四个指标权重通过熵权法计算得出，综合反映区域创新驱动发展水平^[5]。

IND以产业结构高级化指数代表产业升级水平，该值越大说明产业转型升级越偏向于高端产业。此外，还选取制造业增加值占比进行稳健性检验^[6]。

为避免遗漏变量对实证结果的影响，选取以下4个控制变量：（1）CAP以固定资产投资总额占GDP比重衡量；（2）LAB：以每万人拥有高等教育人数衡量；（3）GOV：以地方财政支出占GDP比重衡量；（4）OPEN：以进出口总额占GDP比重衡量。

三、展开视角下创新驱动、产业升级与经济绩效提升联动的实证分析

（一）描述性统计分析

描述性统计主要分析各变量的平均数、标准差、最小值以及最大值，体现样本数据的一般情况，判定数据离散程度及是否合理，为下一步实证提供依据。文章采用30个省份（市、自治区）的2013—2022年面板数据共计300个观察值，其各变量的描述性统计如下表所示：

表2 描述性统计

PER的均值为0.987，标准差为0.082，最小值与最大值分别为0.763、1.235，表明我国各省份经济绩效水平存在一定差异，但整体处于稳步提升状态；INN均值为0.321，标准差为0.156，最大值与最小值差距较大，说明我国区域创新发展不平衡问题较为突出，东部地区创新驱动水平明显高于中西部地区；IND均值为0.678，标准差为0.095，整体处于中等水平，表明我国产业结构正在逐步向高端化转型，但仍有较大提升空间；各控制变量的标准差均处于合理范围，无异常极端值，样本数据整体质量较好，可用于后续实证分析^[7]。

（二）回归分析

研究采用固定效应面板回归，用Hausman检验来确定固定效应和随机效应模型哪种适合，Hausman检验结果显示P=0.002<0.01，拒绝原假设，选取固定效应模型回归^[8]。将回归分为三步，依次对研究假设进行检验，回归结果如下表所示：

表3 回归分析

1.创新驱动对产业升级的影响：INN的回归系数为0.567，在1%的显著性水平下显著为正，表明创新驱动每提升1个单位，产业升级水平提升0.567个单位，即创新驱动对产业升级具有显著正向影响。控制变量中，LAB、OPEN在1%、5%的显著性水平下显著为正，CAP在10%的显著性水平下显著为正，说明人力投入、对外开放、资本投入均能促进产业升级，GOV的影响不显著^[9]。

2.创新驱动对经济绩效提升的直接影响：INN的回归系数为0.678，在1%的显著性水平下显著为正，表明创新驱动每提升1个单位，经济绩效提升0.678个单位，即创新驱动对经济绩效提升具有显著正向影响。控制变量中，LAB、OPEN在1%的显著性水平下显著为正，CAP、GOV在10%的显著性水平下显著为正，说明各控制变量均能正向影响经济绩效提升^[10]。

3.产业升级的中介效应检验：在加入中介变量IND后，INN的回归系数为0.345，仍在1%的显著性水平下显著为正，但系数较模型3有所下降；IND的回归系数为0.456，在1%的显著性水平下显著为正，表明产业升级对经济绩效提升具有显著正向影响。同时，创新驱动显著正向影响产业升级，产业升级显著正向影响经济绩效，且创新驱动对经济绩效的直接影响仍显著，说明产业升级在创新驱动与经济绩效提升间发挥了部分中介作用。

4.区域异质性回归分析：将样本分为东部、中部、西部地区，分别进行回归分析，结果如下表所示：

表4 区域异质性回归

区域异质性回归结果表明：东部、中部、西部地区的创新驱动、产业升级对经济绩效提升均具有显著正向影响，但联动效应存在明显差异。东部地区产业升级的中介效应占比最高（45.2%），说明东部地区创新驱动对经济绩效的影响更多通过产业升级传导，创新与产业融合程度较高；中部地区中介效应占比为38.7%，处于中等水平；西部地区中介效应占比最低（29.8%），说明西部地区创新驱动对经济绩效的影响以直接影响为主，产业升级的传导作用较弱，主要原因在于西部地区产业基础薄弱、创新成果转化效率较低。

（三）稳健性检验

为保证实证结论的可靠性，研究进行了两个方面的稳健性检验：第一是替换核心变量，将PER替换成人均GDP增速，把IND替换成制造业增加值占比后再次回归；第二是剔除异常值，剔除掉北京、上海、广东这三个创新和经济发展水平都极高的省份，再次回归分析。稳健性检验的结果如下表所示：

表5 稳健性检验

稳健性检验结果显示：两种检验方法下，INN、IND的回归系数均在1%的显著性水平下显著为正，中介效应占比与基准回归结果接近，且核心结论未发生改变，表明本文的实证结果具有较强的稳健性，研究假设的验证具有可靠性。

四、高质量发展视角下优化联动机制的实践对策

（一）强化创新驱动核心地位，夯实联动基础

创新驱动是三者联动的动力源，要在投入、产出、人才三个方面下功夫，把创新驱动作为核心动力来抓，为产业转型升级和经济增长质量提高提供保障。

1.加大创新投入，优化资源配置

健全政府创新投入制度，建立稳定的研发投入增长机制，加大财政对基础性、关键性技术研发支持力度，引导企业成为创新投入主体，鼓励企业加大研发投入强度，构建起“政府引导、企业主导、社会参与”的创新投入体系。优化创新资源布局，打破地区、行业、部门界限，引导创新要素向优势产业、重点领域、骨干企业聚集，重点支持发展高端制造、新能源、新材料等战略性新兴产业。

2.提升创新产出质量，促进成果转化

健全以创新质量、贡献、绩效为导向的评价体系，鼓励企业、高校、科研机构进行原创性、关键性、颠覆性技术研发，提高创新产出质量，减少低水平重复创新。建立健全创新成果转化机制，完善技术交易市场体系，促进专利技术、科研成果与企业需求有效对接，推进成果转化，破解创新与产业脱节。

3.培育创新人才，强化人才支撑

完善人才培养机制，立足产业发展需求，推动高校、职业院校与企业合作，培养一批高端创新人才、技能型人才、复合型人才，重点提升人才的创新能力与实践能力。健全人才引进政策，出台针对性的人才引进优惠政策，吸引海内外高端创新人才、领军人才集聚，打造高素质创新人才队伍。

（二）加速产业升级进程，畅通传导路径

1.优化产业结构，推动产业高端化发展

加快传统产业智能化、绿色化改造，加大传统产业技改支持力度，淘汰落后产能、化解过剩产能，推动传统产业向高端化、智能化、绿色化转型，提升传统产业竞争力。

2.强化产业与创新融合，提升产业创新能力

促进创新技术与产业深度融合，加快人工智能、大数据、物联网等新一代信息技术与制造业、服务业的融合发展，提高产业核心技术水平。培育发展一批具有核心竞争力的创新型企业，发挥龙头企业的带动引领作用，促进龙头企业与中小企业协同创新、协同发展，打造产业创新集群，增强产业整体创新能力。

3.完善产业政策，优化产业发展环境

出台有针对性的产业升级政策，根据地区产业发展特色，制定有差别的产业升级计划，引导产业结构优化升级，促使产业向高级化方向、集群化方向发展。消除产业升级过程中的体制机制障碍，健全市场进入及退出机制，消除行政垄断，实现产业良性的市场竞争，增强产业发展活力。强化产业基础设施支撑，优化产业配套布局，推进交通、能源、物流、信息等基础设施建设，夯实产业发展基础。

（三）提升经济绩效质量，健全反馈机制

1.推动全要素生产率提升，提高经济增长质量

加快要素市场化配置改革。健全土地、资本、劳动力、技术和数据等要素市场化配置体制机制，破除要素流动壁垒，提高资源配置效率。促进由粗放型增长向集约型增长转变，把经济增长更多建立在提高质量、优化结构的基础上，实现经济发展的质量变革、效率变革、动力变革。加强质量管理，健全产品质量标准体系，提高产品和服务质量，增强经济竞争力，实现经济绩效由“量”的增加转向“质”的提升。

2.强化经济绩效对创新与产业升级的反馈支撑

把提高经济绩效的一部分收入用于创新驱动和产业升级，并建立相应的反哺机制，为创新投入、产业升级提供资金保证，实现良性循环；完善财政、金融扶持政策，加大资金对创新驱动、产业升级的支持力度，创新金融服务方式，帮助企业解决创新、产业升级融资难的问题。以经济绩效提升为导向，完善创新和产业升级方向及重点，针对经济发展薄弱环节进行有针对性地创新研发和产业升级，增强三者联动的精准性和有效性。

（四）促进区域协同发展，缩小联动差异

1.完善区域协同机制，推动要素跨区域流动

建立东部与中西部地区协同创新、产业合作机制，促进创新资源、产业要素、人才资源跨区域流动，消除区域壁垒，实现资源优化配置。加强区域间产业对接，推动东部地区产业向中西部地区梯度转移，利用中西部地区资源优势以及产业基础，将东部地区技术、资金、人才向中西部地区转移聚集，推动中西部地区转型升级。完善区域政策，加大中西部地区支持力度，重点支持中西部地区创新基础设施建设、产业升级和人才培养，夯实联动发展基础，缩小区域发展差距。

2.立足区域优势，打造差异化联动模式

东部地区立足高端创新、高端产业，推进创新驱动与产业升级的深度融合，加大核心技术研发投入力度，培育高端产业集群，提高经济绩效质量，发挥示范引领作用，带动中西部地区联动发展。中部地区依托资源优势和产业优势，推动传统产业转型升级，培育特色产业新优势，三是加强产研互动，推动产业转型升级和经济发展质量提升，成为区域合作发展的重要力量。

（五）完善保障体系，强化联动支撑

1.完善政策保障体系，强化政策引导作用

建立完善的联动发展政策，根据高质量发展的要求，完善创新驱动、产业升级、经济绩效提升等相关政策措施的衔接配套工作，形成“政策协同、上下联动”的政策体系。制定差异化地区政策，根据不同地区（东部、中部、西部）的联动特征，制定相应的扶持政策，优化政策执行。加大政策落实力度，建立健全政策执行监测评估机制，对政策执行情况定期进行评估，适时调整和完善相关政策，以保证政策能准确对接并满足联动发展需，为三者的联动提供政策支持。

2.健全金融保障体系，破解资金制约难题

优化金融服务方式，引导金融机构加大服务创新驱动、产业发展的信贷投入力度，开发有针对性的金融产品，帮助企业破解创新研发、产业发展中的融资难等问题。健全资本市场，推动创新型企业和高新技术企业上市融资、发行债券，拓宽融资渠道，为企业创新和产业发展提供资金支撑。引导社会资金服务创新升级，鼓励创业投资、股权投资机构加大创新项目、重点领域产业投资，实现“金融支持创新、创新带动产业、产业发展绩效”的资金循环。

五、结论

研究从高质量发展的角度出发，在内生增长理论以及产业结构优化理论的基础上，提出联动分析框架，并利用我国30个省市自治区2013年到2022年的面板数据进行多元统计分析，验证三者存在的联动关系，进而得到如下结论：

（1）创新驱动可有效促进产业升级和经济绩效提升，亦是促进产业升级及经济绩效提升的关键因素；

（2）产业升级对经济绩效提升有显著的正向作用，并且在创新驱动与经济绩效提升间起部分中介作用，在创新、产业、经济绩效间形成“创新驱动→产业升级→经济绩效提升”的传导机制，中介效应占总效应的37.9%；

（3）存在明显的区域差异，东部地区产业升级的中介效应占比最高，中部地区次之，西部地区最低，区域间创新资源、产业基础的差异使得三者联动效应呈现分化特征。

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