區(qū)域性研發(fā)投入、專利產(chǎn)出與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展
——基于山東省的PVAR模型研究

張 偉,孫廣斌

(1.山東科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,山東 青島 266590;2.臨朐縣龍山新材料產(chǎn)業(yè)發(fā)展服務(wù)中心,山東 臨朐 262600)

自新冠疫情以來,世界各國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展低迷,世界局勢(shì)混亂,單邊主義、霸權(quán)主義盛行,嚴(yán)重阻礙了世界各國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。在這種情景下,“專利”已然成為國(guó)家的核心競(jìng)爭(zhēng)力資源,它對(duì)于保障國(guó)家經(jīng)濟(jì)安全、提升一國(guó)的綜合國(guó)力發(fā)揮著巨大的作用。山東作為經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的省份之一,緊跟國(guó)家政策步伐,出臺(tái)了《山東省“十四五”知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)和運(yùn)用規(guī)劃》來保障知識(shí)產(chǎn)權(quán)事業(yè)的快速發(fā)展,進(jìn)而推進(jìn)知識(shí)產(chǎn)權(quán)強(qiáng)省建設(shè)。2021年,山東省經(jīng)濟(jì)總量高達(dá)83 095億,增量接近萬億,全國(guó)排名第三。2020年,R&D經(jīng)費(fèi)投入1 681.9億元,全國(guó)排名第五。2020年專利申請(qǐng)總量為369 349件,其中發(fā)明專利87 330件,實(shí)用新型專利252 621件,外觀設(shè)計(jì)專利29 398件。雖然目前山東省經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)相較于其他省份位于前列,但是科研基礎(chǔ)仍然處于較薄弱的環(huán)節(jié)。實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)從要素驅(qū)動(dòng)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型是建設(shè)創(chuàng)新型省份的基本要求,這需要提高技術(shù)創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)度。技術(shù)創(chuàng)新需要研發(fā)投入的帶動(dòng),但研發(fā)活動(dòng)效益的不確定性致使企業(yè)研發(fā)面臨較大的風(fēng)險(xiǎn),謹(jǐn)慎型的企業(yè)家從事高風(fēng)險(xiǎn)研發(fā)的激勵(lì)不足,創(chuàng)新成果的外溢性導(dǎo)致市場(chǎng)研發(fā)投入低于社會(huì)最優(yōu)水平。

由此可見,把握好研發(fā)投入、專利產(chǎn)出與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系對(duì)于提高專利的產(chǎn)出效率及其質(zhì)量,實(shí)現(xiàn)研發(fā)投入的最優(yōu)水平及促進(jìn)省內(nèi)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定增長(zhǎng)均具有較強(qiáng)的幫助作用。因此,本文對(duì)山東省研發(fā)投入、專利產(chǎn)出和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)三者之間的動(dòng)態(tài)、靜態(tài)關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析,以期為山東省未來經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展提供理論依據(jù)和參考佐證。

一、文獻(xiàn)綜述

盡管當(dāng)前國(guó)內(nèi)對(duì)于研發(fā)投入、專利產(chǎn)出與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間關(guān)系的研究成果較為豐富,但研究文獻(xiàn)的出發(fā)點(diǎn)和研究結(jié)論各有異同。其中趙喜倉等利用人工魚群算法的空間滯后面板平滑轉(zhuǎn)換模型(AFSA-SLPSTR)對(duì)江蘇省13市面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)研發(fā)投入對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的影響是正向效應(yīng),但跨過閾值后對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的促進(jìn)作用會(huì)減弱,特別是對(duì)研發(fā)人員的投入會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的影響會(huì)變?yōu)樨?fù)向效應(yīng)[1]。蘇屹等利用中國(guó)31個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)通過構(gòu)建PVAR模型,得出結(jié)論表明創(chuàng)新績(jī)效和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)研發(fā)投入促進(jìn)作用顯著,創(chuàng)新績(jī)效與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間也存在著顯著的相互促進(jìn)作用[2]。謝金明通過對(duì)粵港澳大灣區(qū)的11個(gè)城市展開研究發(fā)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的正向反饋?zhàn)饔镁哂幸欢ǖ臏笮?yīng),經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新和金融發(fā)展都具有正向的影響[3]。陳亞平通過對(duì)中美兩國(guó)研發(fā)投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)度進(jìn)行測(cè)算分析,發(fā)現(xiàn)我國(guó)的研發(fā)投入總額雖然與美國(guó)的投入總額接近,但是研發(fā)投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于美國(guó)[4]。上述學(xué)者均是圍繞研發(fā)投入與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系開展研究。

部分學(xué)者則是將專利產(chǎn)出的因素考慮進(jìn)來分析對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響問題。潘紅玉等從專利產(chǎn)出的角度對(duì)我國(guó)31個(gè)省份面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)東部和中部地區(qū)原創(chuàng)性強(qiáng)的發(fā)明專利對(duì)于經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用更為明顯,而西部地區(qū)實(shí)用新型專利對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響更為深遠(yuǎn)[5]。李曉燕通過研究發(fā)現(xiàn)專利技術(shù)對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)呈現(xiàn)區(qū)域差異性,在經(jīng)濟(jì)發(fā)展落后地區(qū)專利產(chǎn)出量較少,技術(shù)支撐不起當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)的發(fā)展[6]。朱芳芳通過對(duì)廣東省三種不同專利對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)情況展開研究,發(fā)現(xiàn)發(fā)明專利相較于實(shí)用新型專利和外觀設(shè)計(jì)專利對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用更加顯著[7]。張優(yōu)智利用平滑轉(zhuǎn)換回歸(STR)模型,分別對(duì)三種類型的專利與中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的非線性影響展開研究,發(fā)明專利對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用觀點(diǎn)基本和其他學(xué)者觀點(diǎn)一致,但他卻發(fā)現(xiàn)外觀設(shè)計(jì)專利和實(shí)用新型專利對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有抑制效應(yīng),尤其是實(shí)用新型專利的抑制效果更為明顯,他將這種現(xiàn)象稱為“專利泡沫”[8]。這部分學(xué)者是從專利產(chǎn)出與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系角度展開的研究。詹祥等通過構(gòu)建江蘇省面板向量自回歸模型,得出科技研發(fā)投入、專利產(chǎn)出效率以及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)實(shí)力三者之間存在非對(duì)稱的相互作用,且并未形成一個(gè)良性的互動(dòng)循環(huán)[9]。

國(guó)外學(xué)者對(duì)于研發(fā)投入、專利產(chǎn)出和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系研究開展較早,理論也相對(duì)更加成熟。其中 Kaur和Singh通過對(duì)23個(gè)發(fā)展中國(guó)家的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,認(rèn)為研發(fā)投入對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有很重要的價(jià)值,政府部門開展的研發(fā)活動(dòng)是推動(dòng)本國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵[10]。Chu Angus C通過使用熊彼特增長(zhǎng)模型,得出專利制度作為創(chuàng)新的有用工具,對(duì)于技術(shù)進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有很好的促進(jìn)作用[11]。Maria Kaneva和Galina Untura利用GMM和空間誤差面板建模技術(shù)對(duì)俄羅斯的80個(gè)地區(qū)Rostata數(shù)據(jù)展開研究,結(jié)論表明經(jīng)濟(jì)落后地區(qū)對(duì)于來自技術(shù)創(chuàng)新地區(qū)的新技術(shù)吸收能力較弱[12]。

綜上所述,盡管國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)中圍繞研發(fā)投入、專利產(chǎn)出和經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量關(guān)系的研究成果較為豐碩,但研究結(jié)論卻不盡相同。這既與文獻(xiàn)研究方法的選用有關(guān),也與其所選取的研究對(duì)象存在的較大關(guān)系。不同的地域經(jīng)濟(jì)發(fā)展、地理環(huán)境及其資源要素稟賦情況存在較大差異性。因此,結(jié)合山東省自身的具體情況,采用PVAR模型對(duì)研發(fā)投入、專利產(chǎn)出和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的內(nèi)在關(guān)系開展實(shí)證分析,不僅可以進(jìn)一步豐富既有的相關(guān)理論研究成果,同時(shí)也可以為山東省地域經(jīng)濟(jì)發(fā)展策略的制定和完善提供參考依據(jù)。

二、模型構(gòu)建與變量選擇

(一)變量選擇與解釋

1.研發(fā)投入

研發(fā)投入(R&D)具體指的是科研項(xiàng)目在研究和開發(fā)階段的經(jīng)費(fèi)投入。經(jīng)濟(jì)學(xué)理論認(rèn)為研發(fā)活動(dòng)產(chǎn)生的技術(shù)創(chuàng)新推動(dòng)著經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng),R&D經(jīng)費(fèi)的投入是實(shí)現(xiàn)科技創(chuàng)新的重要手段。專利作為創(chuàng)新成果,與R&D有著密切的聯(lián)系,故本文以研發(fā)經(jīng)費(fèi)支出為基礎(chǔ),通過研發(fā)投入指數(shù)來表示研發(fā)投入水平。公式為:

研發(fā)投入指數(shù)(RD)=(地市研發(fā)投入/地市GDP)/(山東省研發(fā)投入/山東省GDP) 。

(1)

2.專利產(chǎn)出效率

專利當(dāng)前不僅是作為知識(shí)產(chǎn)權(quán)的重要組成部分,更是帶動(dòng)各國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和提升綜合國(guó)力不可或缺的手段。由于專利授權(quán)量極容易受到人為因素干擾,因此本文選擇穩(wěn)定性較強(qiáng)的專利申請(qǐng)量來衡量專利的產(chǎn)出。專利產(chǎn)出效率(PY)指的是某地區(qū)在給定資源投入的情況下,專利的產(chǎn)出質(zhì)量和數(shù)量。公式為:

PY=(地市專利申請(qǐng)量/地市研發(fā)投入)/(山東省專利申請(qǐng)量/山東省研發(fā)投入)。

(2)

3.經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)

一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)實(shí)力不僅是體現(xiàn)在GDP的增長(zhǎng),且更加體現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)可持續(xù)增長(zhǎng)方面。故本文引入經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指數(shù)(ES)對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)增長(zhǎng)進(jìn)行衡量,以便能更好的觀測(cè)該地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化。公式為:

ES=(地市GDP增長(zhǎng)率+1)/(山東省GDP增長(zhǎng)率+1)。

(3)

本文選取的樣本區(qū)間為2005—2020年,上述三個(gè)變量相關(guān)數(shù)據(jù)主要來源于2005—2020年《山東省統(tǒng)計(jì)年鑒》以及山東省各地市統(tǒng)計(jì)年鑒。為了增加數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,消除異常值的影響,對(duì)上述指標(biāo)采用對(duì)數(shù)形式,lnRD、lnPY、lnES分別代表的是研發(fā)投入指數(shù)、專利產(chǎn)出效率指數(shù)以及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指數(shù)。

(二)計(jì)量模型的構(gòu)建

向量自回歸模型(VAR)主要應(yīng)用于時(shí)間序列,而本文搜集的是面板數(shù)據(jù),故采用面板向量自回歸模型(PVAR)來進(jìn)行實(shí)證研究。PVAR模型不僅具有時(shí)序短、界面大的特點(diǎn),而且也充分考慮了個(gè)體效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng)可以有效解決個(gè)體異質(zhì)性問題。本文利用Stata16軟件,構(gòu)建基于山東省各市2005—2020年面板數(shù)據(jù)的PVAR模型,檢驗(yàn)研發(fā)投入、專利產(chǎn)出、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的動(dòng)、靜態(tài)關(guān)系。構(gòu)建理論模型如(4)式所示:

Yi,t=β0+β1(λ)Yi,t-1+β2(λ)Yi,t-2+…+βc(λ)Yi,t-c+ηi,t。

(4)

在(4)式中,Yi,t={RD、PY、ES},t表示年份;i表示各地市界面?zhèn)€數(shù),β0為截距常數(shù)向量;c為滯后階數(shù);β1、β2、……、βc為方程系數(shù)矩陣,ηi,t是“白噪聲”誤差矩陣。

三、實(shí)證檢驗(yàn)推導(dǎo)與結(jié)果分析

(一)描述性統(tǒng)計(jì)分析

表1反映的是2005—2020年山東省研發(fā)投入、專利產(chǎn)出效率和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的變動(dòng)情況(數(shù)據(jù)來自2010—2020年的《山東省統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》)。由表1可知,山東省研發(fā)投入雖然呈波動(dòng)下降趨勢(shì),但其歷年指數(shù)均大于1,2005—2020年研發(fā)投入指數(shù)平均為1.376,而同時(shí)期全國(guó)的平均研發(fā)投入僅為0.983,這足以說明了山東省研發(fā)投入水平要優(yōu)于全國(guó)的平均水平。山東省專利產(chǎn)出效率均小于1,但是卻呈現(xiàn)出波動(dòng)增長(zhǎng)趨勢(shì),尤其是在2017年之后上漲幅度大大提高,這與山東省為早日實(shí)現(xiàn)知識(shí)產(chǎn)權(quán)強(qiáng)省建設(shè),于2017年頒布《山東省知識(shí)產(chǎn)權(quán)強(qiáng)省建設(shè)實(shí)施方案》密不可分。該方案的頒布為省內(nèi)專利事業(yè)的發(fā)展提供了良好的環(huán)境,進(jìn)而推進(jìn)了專利事業(yè)蓬勃發(fā)展。山東省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指數(shù)均在1左右徘徊,最高是在2005年的1.03,最低是在2018年的0.83,均值為0.983,這與山東省堅(jiān)持高質(zhì)量發(fā)展、持續(xù)推進(jìn)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的經(jīng)濟(jì)政策基本相符,不過高追求經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),而是通過以供給側(cè)結(jié)構(gòu)改革為主線,優(yōu)化升級(jí)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)山東省經(jīng)濟(jì)可持續(xù)的穩(wěn)定增長(zhǎng)。

表1 山東省研發(fā)投入、專利產(chǎn)出、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)趨勢(shì)(2005—2020)

(二)計(jì)量模型檢驗(yàn)

1.單位根檢驗(yàn)

為了避免“偽回歸”,在進(jìn)行模型回歸之前,對(duì)各個(gè)變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)的方法有多種,本文為了增強(qiáng)檢驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)健性,故同時(shí)采用了LLC檢驗(yàn)、IPS檢驗(yàn)以及Fisher-PP檢驗(yàn)。結(jié)果如表2所示,lnRD、lnES所有檢驗(yàn)均在1%水平顯著,只有l(wèi)nPY在IPS檢驗(yàn)時(shí)是在5%水平顯著,故整體來說這三組數(shù)據(jù)較為平穩(wěn),可進(jìn)行下一步分析。

表2 單位根檢驗(yàn)

2.協(xié)整檢驗(yàn)

本文選擇了Pedroni檢驗(yàn),通過觀測(cè)P值來判斷協(xié)整關(guān)系的顯著性。具體檢驗(yàn)結(jié)果顯示,Modified Phillips-Perron t值為5.246 ,Augmented Dickey-Fuller t值為-8.166,兩者數(shù)據(jù)均通過了在1%水平的顯著性檢驗(yàn)。由協(xié)整檢驗(yàn)數(shù)據(jù)可知,山東省研發(fā)投入、專利產(chǎn)出效率及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。

(三)靜態(tài)面板數(shù)據(jù)回歸模型分析

在建立面板數(shù)據(jù)模型之前,往往需要通過LM檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)來更加準(zhǔn)確的確定模型形式以及可以更好的提高參數(shù)估計(jì)的有效性。首先通過LM檢驗(yàn)P值為1.000,故接受原假設(shè),混合效應(yīng)模型優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)模型;其次通過F檢驗(yàn)P值為0.000,拒絕原假設(shè),固定效應(yīng)模型優(yōu)于混合效應(yīng)模型;最后通過穩(wěn)健Hausman檢驗(yàn)P值為0.000,故強(qiáng)烈拒絕原假設(shè)。由此可以判斷,本文比較適合建立固定效應(yīng)模型如(5)式所示,得到的具體估計(jì)結(jié)果如表3所示。

表3 模型回歸結(jié)果

lnESit=β1lnRDit+β2lnPYit+ui+εit。

(5)

由表3可知,三個(gè)模型的β值均為負(fù)值,這可能與山東省研發(fā)投入不注重投資于高水平高層次項(xiàng)目,而側(cè)重于技術(shù)模仿有關(guān)的低層次項(xiàng)目有關(guān)。因此可以判斷,盡管山東省是專利產(chǎn)出大省,但距離專利強(qiáng)省還存在一定差距。其原因在于山東省專利產(chǎn)出仍是以外觀設(shè)計(jì)和實(shí)用新型專利為主,真正體現(xiàn)創(chuàng)新成果和技術(shù)含量的發(fā)明專利成果仍處于較低水平,專利市場(chǎng)的價(jià)值尚未得到充分開發(fā),這都將對(duì)于山東省未來經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生不利的影響。

為了更全面地反映山東省專利產(chǎn)出、研發(fā)投入在區(qū)域內(nèi)的差異化,本文根據(jù)地理位置及經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)山東省進(jìn)行區(qū)域劃分,其中膠東地區(qū)包括青島、煙臺(tái)、威海,是山東省經(jīng)濟(jì)最發(fā)的地區(qū);魯中地區(qū)包括濟(jì)南、淄博、濰坊、泰安,是山東省經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)地區(qū);魯南地區(qū)包括濟(jì)寧、菏澤、棗莊、臨沂、日照;魯北地區(qū)包括聊城、德州、濱州和東營(yíng),然后分區(qū)域進(jìn)行回歸。

由表4可以看出,山東省分區(qū)域的研發(fā)投入和專利產(chǎn)出效率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用也不明顯,這可能是由靜態(tài)面板數(shù)據(jù)無法準(zhǔn)確反映數(shù)據(jù)的滯后性影響所導(dǎo)致的。但總的來說,山東省四個(gè)區(qū)域?qū)＠a(chǎn)出效率對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用大于研發(fā)投入的作用。研發(fā)投入對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響均為負(fù)效應(yīng),這可能與山東省過多的依賴于技術(shù)模仿,自主創(chuàng)新的核心技術(shù)不足有關(guān)。由于各個(gè)區(qū)域之間的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)不同、研發(fā)投入力度不同、專利產(chǎn)出效率不同,導(dǎo)致了這三者之間的作用存在一定的差異性。

表4 山東省分區(qū)域回歸結(jié)果

四、回歸模型的調(diào)整與實(shí)證分析

(一)模型滯后期選擇

在進(jìn)行PVAR模型分析前,需要通過構(gòu)建MBIC、MAIC、MQIC信息準(zhǔn)則來確定模型的最優(yōu)滯后階數(shù),具體選擇結(jié)果如表5所示,由表5可知PAVR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為1階,故需要構(gòu)建一階PVAR模型來進(jìn)行調(diào)整修正。

表5 三種準(zhǔn)則下模型滯后期選擇

(二)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了保障調(diào)整后的后續(xù)模型在GMM估計(jì)、脈沖相應(yīng)及方差分解的有效性,需要檢驗(yàn)動(dòng)態(tài)矩陣特征值的模是否在圓內(nèi),即其動(dòng)態(tài)矩陣特征值是否小于1。由圖1PVAR模型穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果可以看出,經(jīng)過修正后構(gòu)建的PVAR模型是穩(wěn)健的。

圖1 PVAR模型穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(三)模型的GMM估計(jì)

由前文理論分析和基本理論模型(1),并依據(jù)樣本時(shí)間序列長(zhǎng)度確定模型滯后階數(shù)為1,得出調(diào)整后的研發(fā)投入、專利產(chǎn)出效率、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)三者之間的理論模型為(6)式:

{RDi,t,PYi,t,ESi,t}T=β0+β1{RDi,t-1,PYi,t-1,ESi,t-1}T+ηi,t。

(6)

在(6)式中,i代表市的個(gè)數(shù);t代表年份;β0代表截距項(xiàng)量,β1表示滯后1期的待估計(jì)系數(shù)矩陣;η代表誤差項(xiàng)。通過Stata16.0對(duì)RD、PY、ES變量進(jìn)行GMM估計(jì),具體估計(jì)結(jié)果如表6所示。

表6 動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)的PVAR模型估計(jì)結(jié)果

從表6可知,當(dāng)研發(fā)投入(RD)作為被解釋變量時(shí),本年的研發(fā)投入水平極易受到滯后1期研發(fā)投入水平高強(qiáng)度影響,并在1%水平下高度顯著,表明了山東省各市的上一期研發(fā)投入水平會(huì)對(duì)當(dāng)前研發(fā)投入水平產(chǎn)生正向影響;滯后1期的專利產(chǎn)出效率對(duì)研發(fā)投入的影響為不顯著的負(fù)效應(yīng);滯后1期的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)研發(fā)投入存在顯著的正向效應(yīng)影響。

當(dāng)專利產(chǎn)出效率(PY)作為被解釋變量時(shí),滯后1期的專利產(chǎn)出效率的值對(duì)于當(dāng)期發(fā)展水平呈顯著的正向影響,而滯后1期的研發(fā)投入和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)其均產(chǎn)生不顯著的負(fù)效應(yīng)。

當(dāng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)(ES)作為被解釋變量時(shí),滯后1期的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)當(dāng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生不顯著的正效應(yīng),滯后1期的研發(fā)投入和專利產(chǎn)出效率對(duì)當(dāng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生負(fù)向影響,且研發(fā)投入產(chǎn)生的負(fù)向影響效果較大,這說明了山東省各市的研發(fā)投入可能過多集中投資于低層次的低端產(chǎn)業(yè),發(fā)明專利市場(chǎng)挖掘不夠充分。

(四)脈沖響應(yīng)分析

為了更加直觀地解釋研發(fā)投入、專利產(chǎn)出效率及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的動(dòng)態(tài)影響關(guān)系,通過Stata得出脈沖響應(yīng)函數(shù)圖,如圖2所示。在圖2中,ES:ES、PY:PY、RD:RD分別表示研發(fā)投入、專利產(chǎn)出效率、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)自身脈沖響應(yīng)情況,這三個(gè)變量對(duì)自身的沖擊均為正向響應(yīng),且最大值均為當(dāng)期響應(yīng)值,并會(huì)隨著時(shí)間的推移這種正向促進(jìn)影響會(huì)越來越小,這表明了研發(fā)投入、專利產(chǎn)出效率、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)會(huì)對(duì)自身在未來產(chǎn)生較為持久的影響。

圖2 脈沖響應(yīng)函數(shù)圖

另外,由圖2還可以看出,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)于專利產(chǎn)出效率和研發(fā)投入沖擊影響較弱,專利產(chǎn)出效率對(duì)于研發(fā)投入的沖擊也處于較低水平,研發(fā)投入和專利產(chǎn)出效率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)為負(fù)向響應(yīng),且在滯后2期時(shí)影響最大,之后這種負(fù)向影響變得越來越小。

(五)方差分解

為了能更加準(zhǔn)確地觀測(cè)研發(fā)投入、專利產(chǎn)出效率以及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系,本文進(jìn)行了方差分解,分解結(jié)果如表7所示。在表7中可以看出第2個(gè)預(yù)測(cè)期和第10個(gè)預(yù)測(cè)期各變量的沖擊對(duì)某一個(gè)變量波動(dòng)的貢獻(xiàn)度。這兩個(gè)預(yù)測(cè)期方差分解結(jié)果基本趨同,說明了每一種變量沖擊對(duì)某一變量變動(dòng)的解釋力度基本保持穩(wěn)定。其中研發(fā)投入、專利產(chǎn)出效率及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)主要是受自身的影響,在第2期分別為50.3%、77.1%、88.2%。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)研發(fā)投入和專利產(chǎn)出效率在第10期的方差貢獻(xiàn)率分別為76.3%、20.6%,這說明山東省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)可以有效帶動(dòng)本省內(nèi)研發(fā)投入的增多以及專利產(chǎn)出效率的增加。研發(fā)投入和專利產(chǎn)出效率在第2期對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方差貢獻(xiàn)率分別為10.1%和1.6%,基本可以忽略不計(jì),說明山東省的研發(fā)投入在高端技術(shù)行業(yè)占比較小并沒能滿足技術(shù)創(chuàng)新的需要,專利過多集中在外觀設(shè)計(jì)和實(shí)用新型專利領(lǐng)域,從而導(dǎo)致發(fā)明專利市場(chǎng)未得到充分挖掘。

表7 方差分解結(jié)果

五、研究結(jié)論與建議

(一)研究結(jié)論

通過構(gòu)建地區(qū)研發(fā)投入、專利產(chǎn)出效率及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的PVAR模型,從靜態(tài)、動(dòng)態(tài)兩方面對(duì)三者之間的關(guān)系進(jìn)行了分析,得出兩方面結(jié)論。第一,從靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型回歸分析來看,山東省研發(fā)投入和專利產(chǎn)出效率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)均為負(fù)效應(yīng),但影響并不是很大。這可能是由各市研發(fā)投入過度集中于低端產(chǎn)業(yè),創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)未得到相關(guān)政策扶持,專利集中于外觀設(shè)計(jì)和實(shí)用新型專利,而發(fā)明專利市場(chǎng)未得到充分開發(fā)有關(guān),從而導(dǎo)致了省內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展萎靡不振。第二,從動(dòng)態(tài)PVAR模型分析來看,山東省研發(fā)投入、專利產(chǎn)出效率及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)自身的貢獻(xiàn)率超過其他兩個(gè)因素。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)促進(jìn)了研發(fā)投入的提高,但存在1年的滯后期。研發(fā)投入和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)均對(duì)專利產(chǎn)出效率產(chǎn)生了負(fù)向影響,說明了三者之間的相互作用是非對(duì)稱的,還未形成一個(gè)良性的互動(dòng)循環(huán)體系。

(二)對(duì)策建議

基于以上研究結(jié)論,為了推動(dòng)山東省研發(fā)活動(dòng)和專利事業(yè)的穩(wěn)步發(fā)展,最大化激發(fā)研發(fā)投入、專利產(chǎn)出對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的推動(dòng)作用,實(shí)現(xiàn)各市經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定增長(zhǎng),特提出幾點(diǎn)政策建議。

第一,加大研發(fā)投入力度,優(yōu)化投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)。高端技術(shù)決定了發(fā)展的制高點(diǎn)和競(jìng)爭(zhēng)力。因此,不僅需要從政府層面加大對(duì)高端技術(shù)行業(yè)研發(fā)的投入力度,為科技創(chuàng)新提供資金保障,引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新方向。而且需要從企業(yè)層面理順研發(fā)活動(dòng)中各主體方之間內(nèi)在關(guān)系,加大對(duì)人才的培養(yǎng)力度,實(shí)施創(chuàng)新激勵(lì)機(jī)制,鼓勵(lì)科研人員積極進(jìn)行創(chuàng)新,實(shí)現(xiàn)企業(yè)核心技術(shù)的自主研發(fā)能力。

第二,提高專利產(chǎn)出質(zhì)量,提升專利成果轉(zhuǎn)化率。一方面需要建立健全以需求為導(dǎo)向的專利成果轉(zhuǎn)化機(jī)制,加快培育現(xiàn)代知識(shí)產(chǎn)權(quán)服務(wù)業(yè)。另一方面需要引導(dǎo)企業(yè)減少大規(guī)模的模仿創(chuàng)新和技術(shù)引進(jìn)行為,培養(yǎng)企業(yè)進(jìn)行自主創(chuàng)新的意識(shí),在保障質(zhì)的前提下,注重量的提升,最終實(shí)現(xiàn)專利在技術(shù)轉(zhuǎn)移過程中的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

第三,轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式,提升經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量。山東省經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要全面貫徹新發(fā)展理念,需要牢牢抓住新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的核心關(guān)鍵期。一是需要降低對(duì)于高污染企業(yè)的依賴性,大力扶持新能源企業(yè)的發(fā)展,堅(jiān)持“綠水青山就是金山銀山”的發(fā)展理念。二是需要建立新的激勵(lì)機(jī)制來凝聚高質(zhì)量發(fā)展的合力,通過激發(fā)山東省企業(yè)創(chuàng)新能力來提高產(chǎn)品的質(zhì)量活力。三是需要通過高效益驅(qū)動(dòng)發(fā)展激發(fā)高質(zhì)量發(fā)展動(dòng)力,推動(dòng)綠色發(fā)展內(nèi)在驅(qū)動(dòng)機(jī)制,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展從資源依賴型快速向資源節(jié)約型和環(huán)境友好型轉(zhuǎn)變。