长江三角洲技术创新驱动机制的比较分析

　　论文关键词:科技创新 驱动因素区域创新 长江三角州
　　论文摘要:以2000一2005年度江苏、浙江和上海三省(市)的面板数据为基础，对该地区创新的驱动因素作了一个量化分析，结果表明政府科技支出、FDI、全社会R&D投人以及企业科技经费支出对科技创新的影响显著。通过对三省市科技创新效率的比较分析，提出了如何提高科技创新效率的政策建议。
　　一、技术创新驱动理论综述
    科学技术的迅猛发展和经济的全球化使得技术进步已经成为经济发展的重要驱动力，因此世界各国都将科技创新作为重要的发展战略。我国也明确提出，要把科技进步和创新作为经济社会发展的首要推动力量，把提高自主创新能力作为调整经济结构、转变增长方式、提高国家竞争力的中心环节。在科技创新的过程中，只有正确把握技术创新的驱动因素，才能够找到促进技术创新的最有效途径。历史上曾经先后出现了技术推动模型、市场需求拉动模型、技术创新动力二元论模型、技术创新新三元论模型、技术创新四元论模型与国家创新体系等技术创新驱动理论。
    20世纪60年代以前，技术推动模型在技术创新理论中占主导地位。该理论认为，科学研究成果导致了技术新和技术突破，市场只是被动地接收研究开发成果。美国经济学家施莫克勒在考察了投资、产出、就业和这些行业的专利数量后，得出专利活动是追求利润的经济活动，因此提出了与技术推动模型完全对立的市场拉动模型。70年代末，沃尔什等人研究表明，技术创新是一个非常复杂的过程，是在“技术推动”与“需求拉引”两种因素的结合中产生的，这就是技术创新动力二元模型。三元论模型认为，政府通过直接参与技术创新(如政府所属科技创新机构和组织)，制定政策干预市场科技活动，因此成为了影响技术创新的又一动力。在三元论的基础上，考虑企业家的创新偏好在企业技术创新中的作用，形成了技术创新的四元论模型。1987年，英国学者弗里曼提出“国家创新系统”，通过对十多个国家技术创新体系的实证分析，得出国家技术创新系统是由企业、研究机构、高等教育、政府、中介机构等组成的网络系统这一结论。从技术创新驱动力模型发展的历史，即影响技术创新的因素变动的历史可以看到，推动技术发展、影响技术创新的因素是变化的，并呈日益增多的趋势。
    二、理论模型
    基于技术创新的多元驱动理论，利用2000一2005年江苏、上海、浙江的面板数据①，对长三角地区创新驱动因素进行分析。

　　因变量Y是“授权的专利总数”。虽然专利并不必然导致技术创新，但主流的研究中，一直将专利作为创新能力的一个代表。近年来，江苏、上海、浙江三地专利数量逐年增加，由于市场化水平较高，浙江省专利数普遍高于上海和江苏两地。2005年，浙江省、江苏省、上海市的专利数分别为19056件、13580件和12603件。    结合长三角地区科技创新的实际情况，对于自变量X，我们分别选择“实际外商投资额”、“政府财政科技拨款”、“全社会R&D投人”、“大中型企业科技经费支出”等指标作为创新驱动因素，考察不同创新驱动因素对科技创新的影响。具体定义如下:
    GOV“地方财政科技拨款”，单位是亿元，这是表征政府对创新活动干预程度的一个重要变量。由于经济实力和管理理念的不同，各地区政府在科技创新活动中所起的作用也大不相同。长三角地区由于经济实力雄厚，政府科技拨款在全国名列前茅。2005年上海、浙江、江苏地方财政科技拨款分别为79. 3亿元、50亿元、35. 7亿元，排在全国第二、三、五位。平均来看，浙江省地方政府科技投人的力度和强度最大，显示了浙江省政府对科技创新一贯的支持;近年上海市政府科技投人力度大幅度增加，有赶超浙江省的势头;而江苏省地方政府财政科技拨款的力度和强度均明显落后于其他两个地区。
    RD“全社会R&D支出”，单位为亿元，这是经常使用的表征科技投入的指标。江浙沪三省市的R&D投人在全国处于领先地位，2005年江苏省全社会R&D投人仅次于北京，位居全国第二，上海和浙江分别以208亿和163亿位居全国第四和第八位。
    FDI“实际外商投资额”，单位是亿美元。目前中国长江三角洲地区成为世界上最被看好的外资进人地之一，实际利用外资总额占全国近一半，世界500强企业中已经有400多家在此投资落户。其中江苏省的外商直接投资规模最大，2005年江苏省外商(实际)直接投资达到131亿美元，位居全国第一。外商投资主要是应用母公司的创新成果，不过外商直接投资也可能带动本地企业的技术革新，因此FDI是否有助于提高长三角地区的科技创新水平，学者们一直持有不同观点。
    ENT“大中型企业科技经费支出”，单位为亿元，该指标衡量了企业科技创新投人的力度。企业是科技创新的主体力量，近年来我国各地企业科技创新投人逐渐增加。2005年江苏省大中型企业科技经费支出达到400亿元，在三个地区中排名第一。
   为了比较不同地区创新驱动因素的不同影响，我们以浙江省为参照，设定JS和SH两个虚拟变量，考察不同地区创新因素对创新成果的影响效率。模型可以修正为:
  
    模型的系数具有明显的经济学含义。p、表示浙江省
创新驱动因素对技术创新的影响弹性。江苏省、上海市  模型的系数具有明显的经济学含义。a、表示浙江省创新驱动因素对技术创新的影响弹性。江苏省、上海市相应的技术创新产出弹性分别为(a1+ a2和a2 + a3。如果a2 > 0(即a1+a2>a1)，意味着江苏省技术创新产出弹性大于浙江省;如果(a3 >0(即a1+a3>a1)，表示上海市技术创新产出弹性大于浙江省。
    三、实证结果分析
    根据前面定义的计量模型，利用Eviews5. 0计量软件进行参数估计，回归结果见表1.

　　1.政府科技支出对技术创新的驱动力分析
    模型1的回归分析表明，三个省市政府科技拨款对技术创新的影响程度相似。政府科技拨款每增加1% ,以专利表现的科技创新能力大约增加0. 6%。说明政府科技拨款对一个地区的科技创新水平的提高具有显著的影响力。
　　2.R&D投入对科技创新的驱动力分析
    模型2的结果表明，虽然三个地区R&D投人的科技创新产出效率有显著的差别，但是全社会R&D投人的增加能够提升区域技术创新产出却是毫无疑问的。其中，浙江省R&D投人的产出效率最高，R&D投人的产出弹性为0. 78，上海市和江苏省R&D投人的产出弹性均为62%，显著低于浙江省。