田雪姣 李志珍 許紅丹

摘 要：本文基于“投入-產(chǎn)出”與“雙高雙優(yōu)”原則分別構建科技創(chuàng)新與經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的指標體系，合成科技創(chuàng)新景氣指數(shù)和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展景氣指數(shù)，分析驗證兩者的波動性、時滯性及相關性；構建基于景氣指數(shù)的科技創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展自向量回歸模型，測度驅(qū)動發(fā)展指數(shù)；最后以北京市為例進行實證研究。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，北京市科技創(chuàng)新與經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展呈周期性波動發(fā)展，且科技創(chuàng)新對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有強驅(qū)動作用。研究邊際貢獻在于提供了一種科技創(chuàng)新景氣周期和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展景氣周期的計算方法，并提出了科技創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的效應測度方法。

關鍵詞：科技創(chuàng)新（TI）；經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展（ED）；景氣指數(shù)；自回歸分布滯后模型

本文索引：田雪姣，李志珍，許紅丹.<變量 2>[J].中國商論，2024（06）：-134.

中圖分類號：F124 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2024）03（b）--05

黨的十九大提出要加快建設創(chuàng)新型國家并做出了“我國經(jīng)濟已由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段”的重大判斷，然而中國當前還面臨著“創(chuàng)新能力不適應高質(zhì)量發(fā)展要求”的重大挑戰(zhàn)。北京作為全國科技創(chuàng)新中心，其科技創(chuàng)新支撐引領經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的路徑對其他地區(qū)具有輻射、示范作用。本文對北京市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的科技創(chuàng)新驅(qū)動效應進行量化評估是貫徹“創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略”及“新發(fā)展理念”，推動產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的前提。創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略寫入十八大報告后，眾多學者也進行了相關研究，但多數(shù)研究仍集中在科技創(chuàng)新對經(jīng)濟發(fā)展重要性、必要性探討，科技創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的實際驅(qū)動效果一直難以量化。研究這些問題的前提是要明確驅(qū)動變化的特征，楊武等（2016）提出了科技創(chuàng)新景氣指數(shù)的概念，特別指出景氣指數(shù)是反映活動波動性變化特征的指標，具有動態(tài)性、時效性及可比性等特征，故本文將其作為分析科技創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展變化的基礎，研究兩者的波動性變化特征，并以此為基礎量化測度科技創(chuàng)新對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的驅(qū)動效應，為進一步深入研究奠定基礎。

1 文獻綜述

眾多學者指出經(jīng)濟體的高效運行需要創(chuàng)新驅(qū)動[1-5]；學者Jorge A等（2018）在不同的產(chǎn)業(yè)模式下，不同的創(chuàng)新驅(qū)動因素影響效果不同[6]；洪銀興（2013）認為創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展中科技創(chuàng)新是創(chuàng)新驅(qū)動的本質(zhì)[7]；王海燕等（2017）認為創(chuàng)新驅(qū)動是將創(chuàng)新作為經(jīng)濟增長的主要動力，依靠知識、信息等創(chuàng)新要素打造經(jīng)濟增長優(yōu)勢[8]；呂薇等（2018）指出創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展是實現(xiàn)經(jīng)濟增長變革、效率變革、動力變革的要求[9]；楊武（2017）建立了科技創(chuàng)新景氣指數(shù)分析模型，將科技創(chuàng)新波動性變化可視化[10-12]。

科技創(chuàng)新如何驅(qū)動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的研究仍處于初步研究階段[13-16]，如金培等（2018）從滿足人民日益增長的美好生活需要的使用價值層面闡述了經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵，認為動力機制的供給側(cè)是創(chuàng)新引領，需求側(cè)是人民向往。在經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量的測度方面主要包括對經(jīng)濟結(jié)構的合理性研究、經(jīng)濟效率測度和社會發(fā)展等[14]。

綜上，科技創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟發(fā)展方面的實證研究忽略了科技創(chuàng)新與經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展活動自身及驅(qū)動作用存在的時滯性，不能充分說明兩者的狀態(tài)與驅(qū)動的協(xié)同作用過程。本文分別構建科技創(chuàng)新與經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展景氣指數(shù)，建立自回歸分布滯后模型，以北京市為例測度科技創(chuàng)新對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的驅(qū)動效果，彌補現(xiàn)有相關研究的不足。

2 北京市科技創(chuàng)新與經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指標體系構建

2.1 指標選取原則

指標體系的構建關系著驅(qū)動測量結(jié)果的客觀性與準確性，且指標體系并不是指標的簡單堆積，而是具有內(nèi)在邏輯關系的諸多指標結(jié)合而成，因此，指標構建應遵循客觀性、科學性、系統(tǒng)性及易獲取性等原則。

2.2 北京市科技創(chuàng)新指標體系構建

科技創(chuàng)新指標體系具有明顯的復雜性與綜合性，學者對于科技創(chuàng)新評價指標體系方面有諸多探討，為本文構建指標體系奠定了基礎。結(jié)合科技創(chuàng)新的基本概念，以投入-產(chǎn)出的視角確立指標體系，確保能夠反映科技創(chuàng)新活動的狀態(tài)。具體內(nèi)容如圖1所示。

2.3 北京市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指標體系構建

根據(jù)學者對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指標體系的構建方式，結(jié)合經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的相關理論，本文構建了“高效率-高效益-優(yōu)規(guī)模-優(yōu)結(jié)構”，即“雙高雙優(yōu)”的指標體系，客觀綜合評價經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的現(xiàn)狀，具體內(nèi)容如圖2所示。

3 研究方法

3.1 數(shù)據(jù)收集與處理

科技創(chuàng)新與經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的指標數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》《北京市統(tǒng)計年鑒》與北京市國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報等資料，選取北京市1997—2020年的數(shù)據(jù)處理分析。對收集到的數(shù)據(jù)，采用趨勢預測法進行缺失值處理，采用極差標準化的方法對所收集數(shù)據(jù)進行標準化處理。

3.2 景氣指數(shù)構建方法

根據(jù)科技創(chuàng)新與經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的數(shù)據(jù)特征，選取增長率循環(huán)作為基準循環(huán)；然后確立基準指標，并分析時間序列與基準指標存在的滯后、一致、先行三種關系，以此將序列進行動態(tài)分組；再運用變異系數(shù)法確定各指標的權重，計算三組指標的平均變化率并將其標準化；最后運用標準化后的平均變化率分別計算三組合成指數(shù)，即得到滯后、一致與先行景氣指數(shù)，進而分析序列的波動性。

3.3 科技創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展測度方法

基于VAR模型的動態(tài)沖擊效應原理分析科技創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展景氣指數(shù)的平穩(wěn)性，構建自回歸分布滯后模型測度科技創(chuàng)新的驅(qū)動作用[16]，最后由科技創(chuàng)新與經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的景氣指數(shù)時間加權值的比值計算驅(qū)動發(fā)展指數(shù)，具體方法如下。

（1）平穩(wěn)性檢驗：本文選用ADF檢驗驗證序列的平穩(wěn)性。

（2）最優(yōu)滯后期的確定：運用AIC和SC準則進行滯后階數(shù)的確定，AIC和SC準則的值越小越好[15]。

（3）自回歸分布滯后模型?？紤]到科技創(chuàng)新對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的驅(qū)動作用存在時滯性，本文構建了關于兩者的自回歸分布滯后模型，階的基本表達式為：

（4）驅(qū)動發(fā)展指數(shù)的計算。根據(jù)科技創(chuàng)新和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展景氣指數(shù)的時間加權值表示對當期經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展景氣指數(shù)的影響，該年科技創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的相對景氣水平，即科技創(chuàng)新景氣指數(shù)加權值與經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展景氣指數(shù)加權值的比值，據(jù)此得到北京市科技創(chuàng)新對經(jīng)濟高質(zhì)量驅(qū)動的發(fā)展指數(shù)。計算方法為：

式中，SIDEDINDEX——科技創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)；

W（TI）——科技創(chuàng)新景氣指數(shù)時間加權值；

W（ED）——經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展景氣指數(shù)時間加權值。

根據(jù)科技創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)值將科技創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟增長分為耦合驅(qū)動、強驅(qū)動和弱驅(qū)動，其中，SIDED INDEX >1，為強驅(qū)動；SIDED INDEX =1，為耦合驅(qū)動；0

4 測度結(jié)果分析

4.1 科技創(chuàng)新景氣指數(shù)與經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)波相關性分析

（1）波動性研究。通過前述方法，得到兩者的指數(shù)走勢圖。如圖3所示，科技創(chuàng)新景氣指數(shù)分別在2004年、2012年、2018年達到波峰，2001年、2009年、2015年達到波谷，整體呈現(xiàn)周期性波動發(fā)展趨勢；經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展景氣指數(shù)分別在2000年、2004年、2007年和2010年達到波峰，2001年、2009年、2015年及2020年達到波谷，整體呈現(xiàn)周期性波動發(fā)展趨勢。進一步將北京市科技創(chuàng)新及經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展景氣指數(shù)兩者進行波動性對比分析，如圖3所示，觀察兩個景氣指數(shù)的波動發(fā)展狀況，可以發(fā)現(xiàn)兩者整體波動性趨勢較為接近，初步說明科技創(chuàng)新對于經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有驅(qū)動效應。

（2）相關性研究。對TI與ED進行pearson相關性檢驗，結(jié)果如表1所示。

TI與ED相關系數(shù)為0.584，因此拒絕原假設，表明TI與ED存在相關性，可進行北京市科技創(chuàng)新景氣指數(shù)與北京市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的驅(qū)動關系研究。

4.2 北京市科技創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的效應測度分析

（1）平穩(wěn)性檢驗。本文用EViews對科技創(chuàng)新景氣指數(shù)與經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展景氣指數(shù)進行的ADF單位根檢驗結(jié)果如表2和表3所示。

兩者的ADF的檢驗統(tǒng)計量表明序列平穩(wěn)，不存在單位根。TI的ADF檢驗結(jié)果表明為平穩(wěn)序列；同理，ED的ADF值表明拒絕原假設，ED序列平穩(wěn)。ED的ADF檢驗結(jié)果表明為平穩(wěn)序列。因此兩者間存在協(xié)整關系。

（2）最優(yōu)滯后階數(shù)的確定。在EViews中建立TI與ED序列的VAR模型，VAR模型滯后0-4階的滯后階數(shù)檢驗結(jié)果如表4所示。

由表4可知，滯后3階時，被FPE、SC與HQ準則選中，因此，北京市科技創(chuàng)新與經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的VAR模型滯后階數(shù)為3階。

（3）自回歸分布滯后模型。分別構建滯后期為1、2、3的多元回歸模型，剔除不符合實際意義的模型，最終建立最小二乘回歸模型如表5所示。

由表5可知，各變量的系數(shù)均為正，該模型符合實際意義；且各變量均通過P檢驗；R2為0.58相關性良好；F檢驗值為0.004小于0.05的顯著性水平，方程通過了F檢驗；DW值為2.11，各變量之間不存在線性相關。因此得到自回歸分布滯后模型為：

該模型表明北京市科技創(chuàng)新景氣指數(shù)滯后1期的單位變動會對當期北京市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展帶來0.28個單位的變動；科技創(chuàng)新景氣指數(shù)滯后2期的單位變動會對當期經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展帶來0.33個單位的變動；北京市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展景氣指數(shù)滯后1期的單位變動會對當期北京市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展帶來0.52個單位的變動，即TI（-1）對當期經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展景氣指數(shù)的影響權重為24.78%；TI（-2）對當期經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展景氣指數(shù)的影響權重為29.20%；ED（-1）對當期經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展景氣指數(shù)的影響權重為45.02%。

（4）驅(qū)動指數(shù)。根據(jù)公式（2）計算北京市科技創(chuàng)新對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的驅(qū)動作用，走勢圖如圖4所示。

經(jīng)濟學家阿爾弗雷德·馬歇爾指出：當0<驅(qū)動指數(shù)≤1時，表明科技創(chuàng)新對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的驅(qū)動效率較低；當驅(qū)動指數(shù)>1時，說明科技創(chuàng)新對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的驅(qū)動效率高，此時提高科技創(chuàng)新投入能使經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平有效提升[17]。因此，從圖4可以看出，1999—2017年的科技創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)均大于1，表明北京科技創(chuàng)新為強驅(qū)動，加大科技創(chuàng)新的投入即可帶來經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平的有效提升；驅(qū)動指數(shù)呈現(xiàn)出周期性變化，其中在2008年時達到了峰值，雖然2008年為金融危機期間，經(jīng)濟發(fā)展態(tài)勢有所放緩，但并不影響科技創(chuàng)新對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展方面的驅(qū)動作用。

再根據(jù)公式（3），把北京市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展中的科技創(chuàng)新驅(qū)動作用與經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展自身慣性作用相分離，科技創(chuàng)新驅(qū)動作用與經(jīng)濟自身慣性作用如圖5所示。

由圖5可知，經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的科技創(chuàng)新驅(qū)動作用明顯大于經(jīng)濟自身慣性作用。2010年時科技創(chuàng)新的驅(qū)動作用最強，經(jīng)濟自身的慣性作用最弱；2019年時科技創(chuàng)新的驅(qū)動作用最弱，經(jīng)濟自身慣性作用最強?？萍紕?chuàng)新驅(qū)動作用保持在53%～54%，經(jīng)濟自身慣性作用保持在45%～46%。

5 結(jié)論與建議

綜上，本文得到以下主要結(jié)論并提出相應的政策建議：

（1）科技創(chuàng)新對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的驅(qū)動效果顯著，且具有良好的彈性。加大科技創(chuàng)新投入，有效促進不同創(chuàng)新主體間的協(xié)同作用，推動自主創(chuàng)新等相關政策的實施，對實現(xiàn)經(jīng)濟發(fā)展方式的轉(zhuǎn)變具有重要意義。

（2）科技創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展呈周期性波動趨勢，且驅(qū)動作用存在一定的滯后期，在0～2年內(nèi)影響程度逐年增加，隨后影響程度逐漸降低。因此，科技創(chuàng)新對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響應著眼于中短期的考察，保證實現(xiàn)創(chuàng)新資源配置價值最大化。

（3）本文以北京市為例進行實證分析發(fā)現(xiàn)，北京市科技創(chuàng)新對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有強驅(qū)動作用，在數(shù)據(jù)分析過程中發(fā)現(xiàn)，北京市科技成果轉(zhuǎn)化率較好，然而高技術制造業(yè)的占比略有下降趨勢。為進一步實現(xiàn)經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展，北京市應當加大高新技術產(chǎn)業(yè)的投入，促進經(jīng)濟結(jié)構轉(zhuǎn)型，推進相關優(yōu)惠政策的實施，優(yōu)化創(chuàng)新環(huán)境，進一步加強科技創(chuàng)新對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的驅(qū)動作用，助力建成全球科技創(chuàng)新中心。

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