康佩佩

摘 要：經濟發(fā)展進入新常態(tài)后，數字經濟快速發(fā)展，實體經濟受到嚴重沖擊。2012年，我國首次提出“創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略”后，科技創(chuàng)新在國家發(fā)展和經濟振興中的重要地位逐漸得到肯定。本文選取2008—2020年30個省份的面板數據，運用隨機效應和固定效應對模型進行基準回歸，結果顯示制度性交易成本水平上升會對區(qū)域創(chuàng)新帶來一定程度的負面影響。在改變度量方式、刪除政策實施當年觀測值與對數據進行縮尾的穩(wěn)健性檢驗后，這一結論仍然成立。異質性檢驗得到制度性交易成本對東、中、西與東北地區(qū)的創(chuàng)新影響存在差異性。經濟轉型關鍵期應著力降低制度性交易成本水平，刺激創(chuàng)新主體更積極、更主動的投入研發(fā)創(chuàng)新工作，以提高我國創(chuàng)新研發(fā)能力。

關鍵詞：制度性交易成本；創(chuàng)新；區(qū)域經濟；數字經濟；實體經濟

本文索引：康佩佩.<變量 2>[J].中國商論，2024（09）：-164.

中圖分類號：F127 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2024）05（a）--04

1 引言

我國對 “創(chuàng)新驅動發(fā)展”戰(zhàn)略提出和持續(xù)推行時開始關注制度性交易成本。2015—2020年，中央經濟工作會議多次提到通過組合措施、減稅降費以降低實體經濟企業(yè)成本。在“降成本”戰(zhàn)略實施基礎上，加快轉變政府職能，推進政府簡政放權，注重市場在資源配置中的作用，降低制度性交易成本。在經濟發(fā)展新時期，降低制度性交易成本不僅能夠振興實體經濟，還有利于進一步提升我國的國際競爭力和國際影響力。我國于21世紀初認識到科技創(chuàng)新在國家綜合實力提升中的重要作用，并出臺了激勵創(chuàng)新的政策文件，明確走創(chuàng)新驅動戰(zhàn)略道路。在經濟發(fā)展進入新常態(tài)后，中央出臺了“大眾創(chuàng)業(yè)，萬眾創(chuàng)新”等推動科技發(fā)展的戰(zhàn)略及配套政策，創(chuàng)新在國家發(fā)展戰(zhàn)略中核心地位得到明確，多層次多方位推動我國綜合創(chuàng)新能力實質性提升。

但促進創(chuàng)新存在地區(qū)間創(chuàng)新能力差異大、創(chuàng)新成果轉化尚不健全等難題。在此環(huán)境下，研究制度性交易成本對創(chuàng)新的影響，有助于厘清兩者之間的關系，解決制約經濟發(fā)展的難題，與國家發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃不謀而合，為“創(chuàng)新型”國家建設提供參考和建議。

2 文獻綜述與影響機制

制度性交易成本是2015年中央提出供給側結構性改革后興起的話題。Thompson D.B.（1998）、Colbybg（1990）、Mccann L. and Easter K.W.（2005）認為制度性交易成本是指社會福利由于受到公共政策的影響而造成損失的成本。程波輝（2017）、常耀中（2017）、楊志勇（2016）則認為制度性交易成本是企業(yè)由于政府制定的各種制度工具的制約而帶來的成本，盧現祥（2017）認為是企業(yè)遵守政府出臺的各種不合理制度而產生的成本，楊艷，車明（2020）認為是經濟主體為遵循各種制度規(guī)定而產生的非生產性成本。國外大多用比較時間成本的分析方法測算制度性交易成本，我國學者盧現祥（2019）通過企業(yè)投資、利潤及生產性活動的變化度量制度性交易成本。楊艷等（2020）根據投入—產出效率的高低測度了制度性交易成本。本文的研究借鑒盧現祥（2019）和趙曉龍（2021）構建制度性交易成本的研究方法，得出各省的制度性交易成本指數。

近年來，我國大力推進改革行政審批制度，減少政府對企業(yè)的干預，降低企業(yè)制度性交易成本和準入門檻。張莉等（2019）認為制度性交易成本的降低可以增加企業(yè)生產研發(fā)的時間和投入，從而促進企業(yè)創(chuàng)新。王永進等（2018）對1998—2006年工業(yè)企業(yè)數據的研究也得到相似結論。紀祥裕（2020）分析行政審批制度改革的產業(yè)升級效應，證明行政審批制度改革使制度性交易成本降低，促進產業(yè)升級。夏杰長等（2020）、黃亮雄等（2020）發(fā)現商事制度改革也會促進企業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)。

制度性交易成本會通過對區(qū)域內主要創(chuàng)新主體的影響，使區(qū)域整體創(chuàng)新能力改變。如圖1所示，一方面，隨著制度性交易成本的提高，當地的營商環(huán)境會發(fā)生惡化，不利于區(qū)域內產業(yè)集聚。企業(yè)數量缺乏，整體創(chuàng)新環(huán)境的營造便困難重重，從而不利于提高區(qū)域創(chuàng)新能力。另一方面，制度性交易成本的提高，會增加創(chuàng)新主體面臨的不確定性，企業(yè)會減少對創(chuàng)新的人力投入和資金支持，阻礙區(qū)域創(chuàng)新能力的提升。較高的制度性交易成本水平反映出政府部門的行政效率低，不利于科技成果的落地轉化。技術成果停留在理論階段或只能在小范圍使用，對區(qū)域經濟的發(fā)展很難起到促進作用。因此，制度性交易成本水平的提高會對創(chuàng)新產生負面影響。

3 實證模型與變量描述

3.1 模型設定

本文基于30個?。ㄎ鞑刈灾螀^(qū)數據缺乏連續(xù)性，故剔除）2002—2020年的面板數據，構建實證模型如下：

INit=α0+α1itcit+α2Xit+μi+φt+εit（1）

其中，i表示省份，t為年份。被解釋變量INit代表區(qū)域創(chuàng)新，核心解釋變量itcit為制度性交易成本，α0為常數項，Xit為相關控制變量，控制變量主要有城鎮(zhèn)化水平（city）、地區(qū)開放度（open）、技術市場發(fā)展水平（tecm）、政府干預（gov）、經濟發(fā)展水平（rgdp）、教育水平（edu）與金融發(fā)展規(guī)模（finsize），μi和φt分別為對地區(qū)固定效應和時間固定效應的控制，εit表示誤差項。

3.2 變量測度與說明

區(qū)域創(chuàng)新 （INit） 是本文被解釋變量。朱文濤等（2017）認為專利授權量能作為區(qū)域創(chuàng)新活力、能力的代理變量。專利授權量可以準確反映除行政因素等以外的真實科技水平，因此選各地區(qū)的專利授權量作為區(qū)域創(chuàng)新的代理變量。

制度性交易成本（itcit）是本文核心解釋變量。借鑒盧現祥（2019）和趙曉龍（2021）構建制度性交易成本的研究方法，宏觀指標考慮影響制度性交易成本的因素，微觀層面考慮制度性交易成本給地方企業(yè)帶來的影響。

3.3 數據說明及描述性統(tǒng)計

本文構建2002—2020年中國30個?。ㄎ鞑爻猓┑闹贫刃越灰壮杀九c區(qū)域創(chuàng)新體系，研究數據來自《中國統(tǒng)計年鑒》《中國第三產業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》與國家統(tǒng)計局。表1為主要變量的描述性統(tǒng)計。2002—2020年制度性交易成本的均值為6.413，標準差是0.721，說明了制度性交易成本有一定差異性。

4 實證結果分析

4.1 基準回歸

本文對所構建的模型進行隨機效應與固定效應檢驗，分析制度性交易成本對創(chuàng)新的影響。表2列（1）為未加入控制變量的隨機效應回歸結果，由結果可知，制度性交易成本的系數為負，且在1%的水平下顯著，由此可驗證本文的假設，制度性交易成本的提高會對創(chuàng)新產生負面影響。表2列（2）為加入控制變量的隨機效應回歸結果，并未影響到制度性交易成本的系數在1%水平下為負。表2列（3）為未加入控制變量的固定效應回歸結果，回歸結果可知制度性交易成本的系數在1%的水平下顯著為負，再度驗證了制度性交易成本水平的提升會對創(chuàng)新產生負面影響的假設。表2列（4）為加入控制變量的固定效應回歸結果，也未影響到制度性交易成本水平的系數在1%的水平下顯著為負。

4.2 穩(wěn)健性檢驗

一是改變度量方式。（1）改變區(qū)域創(chuàng)新度量方式。借鑒謝露露（2019）等用各省份專利申請數量代表區(qū)域創(chuàng)新水平。（2）改變制度性交易成本度量方式。借鑒朱迪（2021）圍繞制度性因素和事后經濟績效的角度構建指標體系測算制度性交易成本。二是刪除試點當年的觀測值。2015年是中央工作會議提出供給側結構性改革的第一年，政策旨在通過“降成本”“三去一降一補”等政策降低制度性交易成本。故刪除2015年的觀測值，對模型進行檢驗分析。三是對數據進行縮尾。為排除數據中極端值對回歸結果的影響，對數據進行縮尾處理，使樣本數據的值更加集中，以檢驗回歸結果的穩(wěn)健性。

表3是穩(wěn)健性檢驗的結果，列（1）為改變區(qū)域創(chuàng)新度量方式的回歸結果，結果顯示制度性交易成本水平的回歸系數為-6280.532，在1%的水平下顯著；表3列（2）為改變制度性交易成本度量方式的回歸結果，結果顯示制度性交易成本水平的回歸系數為-0.167，在5%的水平下顯著。表3列（3）為刪除2015年觀測值的回歸結果，制度性交易成本水平的系數仍在1%的水平下顯著為負。表3列（4）為對數據進行縮尾后的回歸結果，結果顯示制度性交易成本的系數在1%水平下顯著為負。上述穩(wěn)健性檢驗結果與基準回歸結果基本一致，證明本文研究結果具有穩(wěn)健性。

4.3 異質性檢驗

本文按國家統(tǒng)計局對區(qū)域的劃分，將樣本中的30個省份劃分為東、中、西和東北地區(qū)，分別分析制度性交易成本對區(qū)域創(chuàng)新的影響。

表4為異質性檢驗的回歸結果，制度性交易成本對于創(chuàng)新的影響為負，說明制度性交易成本的提升會對區(qū)域創(chuàng)新帶來不利。但在影響系數與系數顯著性方面，表現出一定的差異。東部地區(qū)制度性交易成本的影響系數為-0.570，在1%水平下顯著；中、西部地區(qū)制度性交易成本的系數分別為-0.814、-0.833，均在1%的水平下顯著；而東北地區(qū)的制度性交易成本系數為-0.154，但回歸結果不夠顯著。這表明在相同的條件下，制度環(huán)境相對完善，政府職能更為合理、“降成本”推進迅速的東部地區(qū)以及中西部地區(qū)，降低制度性交易成本能有效提高地區(qū)創(chuàng)新能力，激發(fā)區(qū)域內創(chuàng)新活力；在東北地區(qū)，降低制度性交易成本也能提高創(chuàng)新能力，但結果有待驗證。因此，不同區(qū)域內降低制度性交易成本推進創(chuàng)新的工作應存在側重點，即東部地區(qū)應在保證改革速度的前提下提升效率，為企業(yè)營造更好的發(fā)展環(huán)境和創(chuàng)新環(huán)境；而中西部地區(qū)與東北地區(qū)則應進一步加快改革步伐，多管齊下推動降低制度性交易成本。

5 研究結論及政策建議

5.1 研究結論

實體經濟受互聯網經濟沖擊后積極尋求突破，以期創(chuàng)造新的經濟增長點。2015年后，國家全力推進實施“降成本”戰(zhàn)略，鼓勵各地改善營商環(huán)境，減少不合理門檻帶來的經營負擔，振興實體經濟。2012年，“創(chuàng)新驅動發(fā)展”戰(zhàn)略肯定科技創(chuàng)新在國家發(fā)展和經濟振興中的重要地位。本文利用2008—2020年30個省份的面板數據，運用隨機效應和固定效應對模型進行基準回歸，制度性交易成本水平上升會對區(qū)域創(chuàng)新帶來負面影響；在改變度量方式、刪除政策實施當年觀測值與對數據縮尾的穩(wěn)健性檢驗后，結論仍然成立；異質性檢驗得到制度性交易成本對東、中、西與東北地區(qū)的創(chuàng)新影響存在差異性。由此，制度性交易成本水平會對我國整體的創(chuàng)新能力和創(chuàng)新水平的提升帶來負面影響。

5.2 政策建議

（1）長短期聯動以降低制度性交易成本。①長期來看，推進政府治理體系和治理能力現代化。優(yōu)化政府組織結構，深化“放管服”改革，簡政放權，明確責任劃分，重新定位政府角色和分工。同時轉變執(zhí)政思維，實現各個部門協調配合，推動制度和政策的高效協同。②短期來看，打造商業(yè)友好型政府。削減非必要的辦事程序，提高辦事效率，合理劃分中央和地方的職責范圍，發(fā)揮央地共治共建。同時，推動建設數字化政府的統(tǒng)一政務網絡，實現制度性交易成本的降低。

（2）激發(fā)創(chuàng)新型企業(yè)發(fā)展。第一，支持市場導向的創(chuàng)新型企業(yè)發(fā)展，鼓勵支持龍頭企業(yè)，樹立企業(yè)標桿。引導企業(yè)利用內外部資源，實現全方位提升。第二，強化企業(yè)創(chuàng)新主體地位，重視中小科技企業(yè)發(fā)展成長。第三，培育創(chuàng)新型企業(yè)家。培養(yǎng)和引進高水平企業(yè)家，建立各項科技扶持基金，發(fā)放人才專項補貼。

（3）多管齊下打造創(chuàng)新的政策環(huán)境。第一，深化科技管理體制改革，推動轉變政府職能。樹立創(chuàng)新管理理念，建立創(chuàng)新體制保障機制，實現政府職能和角色的轉變，更好實現科技管理工作的進步。第二，完善需求激勵政策以促進自主創(chuàng)新。打造公平公正、有序競爭的市場環(huán)境，降低市場準入門檻，注重管理和保護知識產權，完善相關法律法規(guī)，激發(fā)各類市場主體自主創(chuàng)新的積極性和主動性。

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