創(chuàng)新驅(qū)動還是投資驅(qū)動？

劉熹微 鄒克 鄭云丹

作者簡介： 劉熹微（1989—），女，湖南湘潭人，應(yīng)用經(jīng)濟學(xué)博士，湖南工程學(xué)院講師，研究方向：科技金融、金融管理與應(yīng)用研究。

摘 要：基于2003-2016年282個城市的面板數(shù)據(jù)，運用分布滯后、交互效應(yīng)與門檻效應(yīng)模型，檢驗投資、創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：投資與創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的驅(qū)動效果不同，投資驅(qū)動效果是短期的，長期呈現(xiàn)明顯負效應(yīng);創(chuàng)新驅(qū)動長期效應(yīng)表現(xiàn)為正負交替特征;創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟增長依賴投資結(jié)構(gòu)與技術(shù)積累的路徑;創(chuàng)新驅(qū)動與投資驅(qū)動存在差異化的門檻效應(yīng)，當(dāng)創(chuàng)新水平超過閾值時才顯著促進經(jīng)濟增長，而過度投資不利于經(jīng)濟增長。鑒于此，可通過優(yōu)化投資結(jié)構(gòu)、加大創(chuàng)新投入力度來促進經(jīng)濟高質(zhì)量增長。

關(guān)鍵詞： 創(chuàng)新驅(qū)動;投資驅(qū)動;經(jīng)濟增長;交互效應(yīng)

中圖分類號：F126 文獻標(biāo)識碼： A 文章編號：1003-7217（2022）01-0067-07

一、引 言

黨的十九屆五中全會首次提出“堅持創(chuàng)新在我國現(xiàn)代化建設(shè)全局中的核心地位”。習(xí)近平總書記強調(diào)：“充分認(rèn)識創(chuàng)新是第一動力，提供高質(zhì)量科技供給，著力支撐現(xiàn)代化經(jīng)濟體系建設(shè)?！币虼?，創(chuàng)新驅(qū)動是實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的必然選擇。目前，投資驅(qū)動模式難以持續(xù)的隱患已經(jīng)顯現(xiàn)：首先，難以長期保持能源、土地等有限資源的持續(xù)投入;其次，投資驅(qū)動模式帶來環(huán)境污染問題，且環(huán)境一旦污染后不可逆轉(zhuǎn);最后，投資驅(qū)動的資本密集屬性對勞動分配并不友好，容易加劇地區(qū)與行業(yè)間的收入不平衡，長期來看并不利于實現(xiàn)經(jīng)濟的平衡、充分發(fā)展。然而，我國長期存在投資驅(qū)動的路徑依賴，即使在新發(fā)展階段，投資驅(qū)動仍然是地方官員主導(dǎo)經(jīng)濟發(fā)展、保持經(jīng)濟增速的重要手段?？傊?，創(chuàng)新驅(qū)動是可持續(xù)增長的必然要求，而投資驅(qū)動又是穩(wěn)增長的現(xiàn)實保障。兩者是共同驅(qū)動、相互協(xié)同，還是此消彼長的影響，仍是一個亟待研究的課題。

已有經(jīng)濟理論中，資本、勞動、技術(shù)創(chuàng)新等是分析經(jīng)濟增長的重要視角。Schumpeter在1934年的研究中較先將技術(shù)進步引入經(jīng)濟增長模型，認(rèn)為創(chuàng)新是將一種生產(chǎn)要素和生產(chǎn)條件進行新組合[1]。Romer（1986）開創(chuàng)了技術(shù)內(nèi)生經(jīng)濟增長模型理論，其在Ramsey的生產(chǎn)函數(shù)中加入知識的溢出效應(yīng)（正外部性），嚴(yán)格地將技術(shù)進步內(nèi)生化，在知識的溢出效應(yīng)足夠強的情況下，經(jīng)濟總體的生產(chǎn)函數(shù)體現(xiàn)出知識邊際收益遞增的特征，即使在勞動效率不變的情形下技術(shù)進步和經(jīng)濟增長仍能得以持續(xù)[2]。Lucas（1988）強調(diào)人力資本通過受教育而獲得積累的過程會對經(jīng)濟增長起到關(guān)鍵作用[3]。Romer（1990）認(rèn)為人力資本與知識以不同的方式對經(jīng)濟增長產(chǎn)生影響[4]。人力資本具有排他性，知識則具有非競爭性或部分非排他性，知識的“部分”排他性有利于知識自身不斷總結(jié)更新來完成創(chuàng)新積累，實現(xiàn)經(jīng)濟長期增長[5]。

對于創(chuàng)新驅(qū)動與投資驅(qū)動的關(guān)系，一方面，國內(nèi)對經(jīng)濟增長的來源已有大量研究，諸多學(xué)者認(rèn)可資本投入對經(jīng)濟增長作了主要貢獻。例如，許永洪等（2020）[6]發(fā)現(xiàn)資本投入對經(jīng)濟增長貢獻度最大。另一方面，部分學(xué)者意識到長期趨勢下投資驅(qū)動的不可持續(xù)性，需要進一步探索可持續(xù)發(fā)展途徑。不可持續(xù)的原因包括：土地、能源等資源要素有限[7]，以城鎮(zhèn)化工業(yè)化為代表的投資驅(qū)動模式對生態(tài)環(huán)境消耗巨大，政府主導(dǎo)型投資邊際回報下降，已帶來產(chǎn)能過剩、高債務(wù)的問題[8]，投資的路徑依賴容易導(dǎo)致經(jīng)濟結(jié)構(gòu)失衡，國際競爭力并不強[9]。持續(xù)技術(shù)創(chuàng)新是獲得經(jīng)濟穩(wěn)定增長的關(guān)鍵[10]，技術(shù)創(chuàng)新能夠顯著促進實體經(jīng)濟增長[11]，技術(shù)進步可直接提升資本要素生產(chǎn)率與間接提升資本積累速度，對技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生加速效用[12]。從“投資拉動”到“創(chuàng)新驅(qū)動”的轉(zhuǎn)型過程中，經(jīng)濟增速會出現(xiàn)短期負面沖擊，但長期則顯示持續(xù)的反彈[13]。對于投資與創(chuàng)新的相互替代效應(yīng)，張杰等（2016）指出，過度房地產(chǎn)投資會對創(chuàng)新產(chǎn)生不利影響，經(jīng)濟增長需向創(chuàng)新驅(qū)動模式轉(zhuǎn)變[14]。

我國經(jīng)濟正處于投資驅(qū)動向創(chuàng)新驅(qū)動轉(zhuǎn)變的階段，兩者必然存在“你中有我、我中有你”的關(guān)系，如何達到提升創(chuàng)新驅(qū)動占比，又實現(xiàn)投資驅(qū)動穩(wěn)增長的結(jié)果，需要多方權(quán)衡。已有研究表明，資本投入是過去我國經(jīng)濟增長的首要原因，但投資驅(qū)動是不可持續(xù)的，在未來通過創(chuàng)新驅(qū)動來實現(xiàn)可持續(xù)性增長是必由之路。目前來看，投資與創(chuàng)新之間關(guān)系的研究仍不夠深入，對技術(shù)如何借助投資加速創(chuàng)新、何種范圍能有效提升創(chuàng)新與投資效率等問題的認(rèn)識不夠清晰。因此，使用直接效應(yīng)、滯后效應(yīng)、交互效應(yīng)與門檻效應(yīng)等模型，選取城市數(shù)據(jù)，實證分析創(chuàng)新、投資與經(jīng)濟增長的關(guān)系，為新發(fā)展階段經(jīng)濟政策的制定提供有價值的參考。

二、分析框架

投資與創(chuàng)新均是經(jīng)濟增長的重要因素，投資驅(qū)動與創(chuàng)新驅(qū)動的可持續(xù)性可能存在明顯差異，粗放型的投資模式長期不可持續(xù)，將創(chuàng)新內(nèi)生化有利于實現(xiàn)經(jīng)濟長期增長;同時，過度投資除了回報率下降外，也會擠壓創(chuàng)新投入，投資與創(chuàng)新之間可能存在復(fù)雜的交互關(guān)系。為厘清投資驅(qū)動與創(chuàng)新驅(qū)動之間復(fù)雜又緊密的關(guān)系，本文構(gòu)建了如圖1所示的分析框架。

首先，通過基本模型分析投資驅(qū)動與創(chuàng)新驅(qū)動對經(jīng)濟增長的直接影響。其次，通過分布滯后模型，考察投資與創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的長期影響。如果投資驅(qū)動的長期影響為負，而創(chuàng)新驅(qū)動為正，則認(rèn)為投資驅(qū)動長期不可持續(xù)而創(chuàng)新驅(qū)動長期可持續(xù)。再次，從創(chuàng)新與投資的交互效應(yīng)、門檻效應(yīng)模型出發(fā)，分析投資驅(qū)動向創(chuàng)新驅(qū)動轉(zhuǎn)型是否必要。如果交互效應(yīng)為正，可理解為創(chuàng)新能夠有效地提高投資效率與回報，進一步促進經(jīng)濟增長。從門檻效應(yīng)模型來看，創(chuàng)新在不同階段的增長效應(yīng)可能存在異質(zhì)性，低水平創(chuàng)新競爭力不足，無法對經(jīng)濟產(chǎn)生有效拉動作用，一旦跨過相應(yīng)的門檻，則可通過增強經(jīng)濟競爭力、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、提高全要素生產(chǎn)率等促進經(jīng)濟增長;而對于投資驅(qū)動來說，投資回報存在邊際效應(yīng)遞減規(guī)律，過度投資并不利于經(jīng)濟增長。最后，從不同時間階段、不同地區(qū)、被解釋變量的替換等角度進行穩(wěn)健性檢驗，以增強回歸結(jié)果的可靠性。

三、方法說明與模型構(gòu)建

本文擬研究創(chuàng)新、投資及其相互關(guān)系對經(jīng)濟增長的影響，以下對相關(guān)變量進行說明。

（一）變量選取說明

被解釋變量選擇實際GDP增長速度表示經(jīng)濟增長，符號為gdpr。在穩(wěn)健性檢驗中，也使用了全要素生產(chǎn)率作為高質(zhì)量發(fā)展的代表變量。

解釋變量包括創(chuàng)新驅(qū)動與投資驅(qū)動兩方面。其中，借鑒甄德云、曹富國（2017）[15]的做法，投資驅(qū)動選擇固定資產(chǎn)投資占GDP比重表示，符號為agdp。創(chuàng)新驅(qū)動選擇技術(shù)創(chuàng)新指數(shù)表示，符號為ino，以專利存量代表技術(shù)創(chuàng)新因更具合理性，被已有研究廣泛采用[16]。為解釋創(chuàng)新驅(qū)動與投資驅(qū)動交互效應(yīng)對經(jīng)濟增長的影響，在模型中納入兩者乘積項。

因經(jīng)濟增長受產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、勞動力、經(jīng)濟發(fā)展水平等多重因素的影響，為有效解決計量模型存在的設(shè)定偏誤問題，結(jié)合已有文獻與理論[17，18]，選擇了如下控制變量：（1）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，用第二產(chǎn)業(yè)占比（ser）代表。第二產(chǎn)業(yè)屬于資本密集型，能夠拉動地方經(jīng)濟快速增長。（2）人口因素，選擇了人口密度（pd）指標(biāo)。人口密度越大，意味著人力資本越容易獲取，且知識資本間的流動加快，有利于促進經(jīng)濟增長。（3）外資引進，用“外商直接投資+1”（fdi）的對數(shù)代表。外商直接投資具有技術(shù)溢出和模仿效應(yīng)，有利于經(jīng)濟增長集約化與競爭力提升。（4）經(jīng)濟發(fā)展水平，用人均GDP（gdppc）代表。經(jīng)濟發(fā)展到一定水平之后，經(jīng)濟增長具有收斂效應(yīng)，相應(yīng)的經(jīng)濟增速會有所下降。

（二）計量模型構(gòu)建

本文構(gòu)建了創(chuàng)新驅(qū)動、投資驅(qū)動對經(jīng)濟增長影響的計量模型，如式（1）所示：

其中，gdprit代表經(jīng)濟增長，inoit代表創(chuàng)新驅(qū)動，agdpit代表投資驅(qū)動;X′代表相關(guān)控制變量。由于經(jīng)濟增長速度會隨時間推移呈現(xiàn)不同變化，為此在回歸中對時間效應(yīng)（γt）與地區(qū)效應(yīng)（μi）進行了雙向控制。εit為隨機擾動項。

為考察創(chuàng)新驅(qū)動、投資驅(qū)動對經(jīng)濟增長的長期效應(yīng)，建立如式（2）所示的分布滯后影響模型：

其中，p、q分別表示創(chuàng)新驅(qū)動、投資驅(qū)動對經(jīng)濟增長影響的滯后期數(shù)，具體根據(jù)系數(shù)的顯著性、AIC準(zhǔn)則等確定。一般認(rèn)為，創(chuàng)新驅(qū)動是可持續(xù)的，粗放式的投資驅(qū)動不可持續(xù)，預(yù)期投資驅(qū)動的長期效應(yīng)顯著小于0。

為考察創(chuàng)新驅(qū)動與投資驅(qū)動的交互效應(yīng)，在基本模型中納入了兩者的交互項inoit×agdpit，建立的模型如式（3）所示：

由于創(chuàng)新與投資均可能存在門檻效應(yīng)：創(chuàng)新只有實現(xiàn)一定集聚水平時，才能促進經(jīng)濟增長;投資具有規(guī)模效應(yīng)，但過度投資容易造成經(jīng)濟效率下降、產(chǎn)能過剩、債務(wù)風(fēng)險等后果。為此，建立面板門檻模型來分析創(chuàng)新與投資對經(jīng)濟增長的非線性影響，在此不再對模型進行單列。

（三）數(shù)據(jù)來源說明與描述性統(tǒng)計

城市層級數(shù)據(jù)相對于省級以上數(shù)據(jù)會包含更為豐富的信息，因此，將研究對象確定為282個地級以上城市?？紤]數(shù)據(jù)可得性，研究區(qū)間確定為2003-2016年。GDP增速、固定資產(chǎn)投資占GDP比重、第二產(chǎn)業(yè)占比、人口密度、外商直接投資、人均GDP等指標(biāo)數(shù)據(jù)均來源于2004-2017年《中國城市統(tǒng)計年鑒》。少量缺失數(shù)據(jù)采取插值法補齊。技術(shù)創(chuàng)新指數(shù)的原始數(shù)據(jù)來源于國家知識產(chǎn)權(quán)局。本文直接引用寇宗來、劉學(xué)悅（2017）[19]所發(fā)布的報告數(shù)據(jù)。

變量描述性統(tǒng)計如表1所示。共涉及7個變量，觀測值為3948個。其中，被解釋變量gdpr的均值為12.09%，經(jīng)濟增速具有收斂性，經(jīng)濟發(fā)展水平越高，經(jīng)濟增速相對比較穩(wěn)定;技術(shù)創(chuàng)新指數(shù)ino的均值為7.02，城市之間的創(chuàng)新水平差異巨大;投資變量agdp的均值為63.75%?？刂谱兞拷y(tǒng)計性質(zhì)不再一一描述。創(chuàng)新驅(qū)動、投資驅(qū)動與經(jīng)濟增長的相關(guān)關(guān)系方面，從整體樣本來看，三者之間存在微弱負相關(guān)，經(jīng)濟增速與技術(shù)創(chuàng)新指數(shù)的相關(guān)系數(shù)為-0.101，經(jīng)濟增速與固定資產(chǎn)投資占比的相關(guān)系數(shù)為-0.130，這主要是經(jīng)濟增速與經(jīng)濟發(fā)展水平提高存在收斂性?？刂茣r間趨勢后，以2016年為樣本，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟增速與技術(shù)創(chuàng)新指數(shù)的相關(guān)系數(shù)為0.064，經(jīng)濟增速與固定資產(chǎn)投資占比的相關(guān)系數(shù)為0.335，與經(jīng)濟理論比較相符。因此，分析創(chuàng)新驅(qū)動、投資驅(qū)動與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系必須控制時間趨勢。

四、實證結(jié)果與分析

（一）基準(zhǔn)模型回歸分析

使用Stata15回歸，所有回歸模型均控制了聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。回歸結(jié)果如表2所示，列（1）-（4）顯示投資與創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的影響結(jié)果。其中，列（1）-（2）為雙向固定效應(yīng)模型，列（3）-（4）為雙向隨機效應(yīng)模型，列（1）與（3）未納入相關(guān)控制變量。

可以看出，ino、agdp的系數(shù)均為正，且均在1%的顯著性水平下顯著，表明整體來看創(chuàng)新驅(qū)動與投資驅(qū)動均顯著地促進了城市的經(jīng)濟增長，其中創(chuàng)新驅(qū)動是通過知識積累和生產(chǎn)要素的重新組合，以及人力資本與知識資本所實現(xiàn)的科技創(chuàng)新與物質(zhì)資本的結(jié)合，來顯著促進經(jīng)濟增長。投資驅(qū)動則通過增加資本要素的投入，建設(shè)鐵路、公路、機場、水利等重大基礎(chǔ)設(shè)施、推進城鎮(zhèn)化、投資房地產(chǎn)和傳統(tǒng)制造行業(yè)等，來有效促進經(jīng)濟產(chǎn)出的增加。經(jīng)濟增長模式具有投資驅(qū)動與創(chuàng)新驅(qū)動的雙重特征，該結(jié)論與已有的經(jīng)濟理論相吻合。

控制變量方面，ser的系數(shù)為正，在1%的顯著性水平下顯著，表明第二產(chǎn)業(yè)是拉動經(jīng)濟增長的重要因素;pd的系數(shù)為正，回歸結(jié)果列（2）中在5%的顯著性水平下顯著，人口集聚有利于知識的積累與擴散，發(fā)揮規(guī)模經(jīng)濟效應(yīng)，有效促進經(jīng)濟增長;ln fdi的系數(shù)為正，在1%或10%的顯著性水平下顯著，外商直接投資具有技術(shù)溢出和模仿效應(yīng)，有利于提升經(jīng)濟增長集約化水平;gdppc的系數(shù)為負，回歸結(jié)果（4）在5%的顯著性水平下顯著，表示隨著經(jīng)濟發(fā)展水平的提高，經(jīng)濟增長具有明顯的收斂效應(yīng)?？刂谱兞拷Y(jié)果基本與預(yù)期及現(xiàn)實相符。

（二）滯后影響模型分析

進一步分析創(chuàng)新驅(qū)動、投資驅(qū)動對經(jīng)濟增長的長期影響效應(yīng)，在回歸模型中增加了解釋變量的多期滯后值，滯后期確定的主要依據(jù)是SC與AIC準(zhǔn)則，同時考慮可比性。最后選擇滯后5期（一個五年計劃的周期）進行回歸?；貧w結(jié)果如列（5）-（7）所示，其中列（5）納入了全部滯后變量，列（6）、列（7）則分別納入了創(chuàng)新的滯后變量與投資的滯后變量。

ino除本期對經(jīng)濟增長產(chǎn)生顯著正影響外，滯后1期至滯后5期同樣顯著影響經(jīng)濟增長，且符號呈正負交替變化，其中滯后1期為負、滯后2期為正、滯后3期為負、滯后4期為正、滯后5期為負，影響效應(yīng)在滯后4期時達到最大。從回歸結(jié)果列（5）-（6）可知，滯后1-5期的總效應(yīng)接近于0，創(chuàng)新驅(qū)動的總體效應(yīng)為正。

agdp本期對經(jīng)濟增長產(chǎn)生顯著正影響，且系數(shù)大，表明投資驅(qū)動的短期增長效應(yīng)十分明顯;滯后1期至2期對經(jīng)濟增長的影響為負不顯著，滯后3期對經(jīng)濟增長的影響系數(shù)為0.016，在10%的顯著性水平下顯著，表明投資驅(qū)動可能包含一個3年左右的周期;滯后4期與滯后5期對經(jīng)濟增長的影響系數(shù)分別為-0.026與-0.020，在5%與1%的顯著性水平下顯著，可見，投資驅(qū)動的長期效應(yīng)基本為負，且負面效應(yīng)較大。對比創(chuàng)新驅(qū)動與投資驅(qū)動對經(jīng)濟增長的滯后影響，發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動的即期增長效應(yīng)相對小，而投資驅(qū)動的即期增長效應(yīng)大;同樣，創(chuàng)新驅(qū)動模式的長期負面效應(yīng)較小，投資驅(qū)動模式的長期負面效應(yīng)大，不可持續(xù)。

（三）交互效應(yīng)與門檻效應(yīng)模型分析

1.創(chuàng)新與投資交互效應(yīng)模型結(jié)果分析。

創(chuàng)新驅(qū)動以研發(fā)投入為基礎(chǔ)，是基于創(chuàng)新可能與投資，特別是與風(fēng)險投資、科技金融支持等密切相關(guān)，即創(chuàng)新與投資之間可能存在交互效應(yīng)。如果交互效應(yīng)為正，則可理解為：投資增加會降低研發(fā)投入的資金約束，刺激創(chuàng)新，進而促進經(jīng)濟增長;一方面，創(chuàng)新的超額回報會進一步帶動創(chuàng)新投資的增加，同樣會促進經(jīng)濟增長。如果交互效應(yīng)為負，則可理解為：粗放式投資會擠壓研發(fā)投入、變相提升創(chuàng)新成本，并不利于創(chuàng)新;另一方面，創(chuàng)新風(fēng)險會抑制創(chuàng)新投資，同樣不利于經(jīng)濟增長。為此，在基本模型中納入交互項ino×agdp來考察創(chuàng)新與投資之間的交互效應(yīng)。相應(yīng)的回歸結(jié)果見列（8）-（9）。

可以發(fā)現(xiàn)：納入乘積項之后，ino符號發(fā)生了變化，由正轉(zhuǎn)負，同時變得統(tǒng)計不顯著;agdp符號及統(tǒng)計顯著性則均未發(fā)生明顯變化，在1%的顯著性水平下顯著;而ino×agdp的符號為正，且在1%的顯著性水平下顯著。以上結(jié)果表明：創(chuàng)新與投資之間的交互效應(yīng)與預(yù)期有一定的區(qū)別，創(chuàng)新本身蘊含著巨大風(fēng)險，在技術(shù)創(chuàng)新積累不足的情況下，并不有利于經(jīng)濟增長，但創(chuàng)新轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力所產(chǎn)生的超額回報，會刺激創(chuàng)新投資通過技術(shù)進步的實現(xiàn)來顯著促進經(jīng)濟增長，即創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟增長是通過投資這一路徑所實現(xiàn)的，通過以人力資本與知識資本為代表的創(chuàng)新與物質(zhì)資本相結(jié)合來促進經(jīng)濟增長，即創(chuàng)新是內(nèi)生性的;由于agdp系數(shù)大小并未發(fā)生明顯變化，表明交互效應(yīng)并未明顯影響投資驅(qū)動對經(jīng)濟的增長效應(yīng)。這也意味著創(chuàng)新需要政策支持才能有效發(fā)揮作用，投資驅(qū)動與創(chuàng)新驅(qū)動之間并不矛盾，關(guān)鍵點在于投資結(jié)構(gòu)的合理性。

2.門檻效應(yīng)模型結(jié)果分析。創(chuàng)新只有積累到一定水平時，才能形成有效競爭力來促進經(jīng)濟增長。投資則具有規(guī)模效應(yīng)，但過度投資會導(dǎo)致經(jīng)濟效率下降、產(chǎn)能過剩、債務(wù)風(fēng)險等問題。創(chuàng)新和投資均可能存在門檻效應(yīng)，因此利用面板門檻模型檢驗兩者的門檻情況，回歸結(jié)果見列（10）-（11）。

首先，分析創(chuàng)新對經(jīng)濟增長影響的門檻效應(yīng)。以Bootstrap“自抽樣”方法抽取樣本100次得到門檻效應(yīng)檢驗結(jié)果，單一門檻的F值為105.04，在1%的顯著性水平下顯著;而雙重門檻的F值為25.08，在5%的顯著性水平下不顯著，表明創(chuàng)新對經(jīng)濟增長影響存在1個門檻變量，相應(yīng)的技術(shù)創(chuàng)新指數(shù)ino的門檻值為4.12。當(dāng)ino小于4.12時，ino的系數(shù)為-0.793，在1%的顯著性水平下顯著，技術(shù)創(chuàng)新不利于經(jīng)濟增長;當(dāng)ino大于4.12時，ino的系數(shù)為0.007，在1%的顯著性水平下顯著，技術(shù)創(chuàng)新能夠顯著促進經(jīng)濟增長。以上結(jié)果證實了創(chuàng)新需積累到一定程度，效應(yīng)才會顯著;否則，創(chuàng)新風(fēng)險大于收益。不過，技術(shù)創(chuàng)新指數(shù)的閾值相對較小，意味著只要加大創(chuàng)新投入，就能較容易達到正效應(yīng)的臨界點。

其次，分析投資對經(jīng)濟增長影響的門檻效應(yīng)。同樣以Bootstrap“自抽樣”方法抽取樣本100次得到回歸結(jié)果，單一門檻的F值為49.18，在1%的顯著性水平下顯著;而雙重門檻的F值為15.11，在10%的顯著性水平下不顯著，表明投資強度對經(jīng)濟增長影響存在1個門檻變量，agdp的門檻值為71.87（%）。當(dāng)投資占GDP比重小于71.87%時，agdp的系數(shù)為正，在10%的顯著性水平下顯著，表明投資能夠顯著促進經(jīng)濟增長;而當(dāng)投資占GDP比重大于71.87%時，agdp的系數(shù)為負，在1%的顯著性水平下顯著，表明隨著基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、房地產(chǎn)行業(yè)、傳統(tǒng)制造業(yè)等領(lǐng)域投資邊際回報快速下降，產(chǎn)能過剩與債務(wù)風(fēng)險會上升，不利于長期經(jīng)濟增長。

本文也檢驗了以ino作為門檻變量時agdp的門檻效應(yīng)和以agdp作為門檻變量時ino的門檻效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)符號不發(fā)生改變，表明不存在此類門檻效應(yīng)。

（四）子樣本檢驗

1.創(chuàng)新與投資增長效應(yīng)的階段性檢驗。

考慮到“十二五”規(guī)劃期間提出的創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，將樣本劃分2003-2010年與2011-2016年兩個時間段，分別就基本模型與交互效應(yīng)模型進行回歸，回歸結(jié)果見列（12）-（15）。

2010年及以前的實證結(jié)果認(rèn)為創(chuàng)新未能夠顯著地促進經(jīng)濟增長，創(chuàng)新整體水平相對較低，創(chuàng)新風(fēng)險大;控制交互效應(yīng)后，（13）中ino的系數(shù)顯著為負，即創(chuàng)新處于較低水平時難以顯著提升人力資本與知識資本，未能呈現(xiàn)出良好的增長效應(yīng)，ino×agdp交互系數(shù)效應(yīng)為正且統(tǒng)計顯著性為1%，表明創(chuàng)新驅(qū)動是通過投資驅(qū)動影響經(jīng)濟增長的。綜上，創(chuàng)新驅(qū)動需要大量投入且面臨沒有回報的風(fēng)險。

2010年以后的實證結(jié)果支持投資與創(chuàng)新均能有效促進經(jīng)濟增長，且創(chuàng)新驅(qū)動本身對經(jīng)濟增長影響為負，其主要通過創(chuàng)新投資來實現(xiàn)創(chuàng)新的經(jīng)濟效應(yīng)。不過2010年以后，創(chuàng)新積累大大提升，創(chuàng)新的風(fēng)險相對于2010年以前大幅度下降，創(chuàng)新的內(nèi)生性提高，對經(jīng)濟增長的促進作用逐漸顯著，回歸結(jié)果（14）ino的系數(shù)為正，在10%水平下顯著。

分時間段的回歸結(jié)果與創(chuàng)新對經(jīng)濟影響的門檻回歸結(jié)果具有內(nèi)在邏輯一致性，均顯示低水平下創(chuàng)新風(fēng)險大，只有積累到一定程度時才能有效發(fā)揮創(chuàng)新的經(jīng)濟增長效應(yīng)。同時，交互效應(yīng)的統(tǒng)計顯著性表明前面全樣本的交互效應(yīng)回歸結(jié)果是穩(wěn)健性的。

2.創(chuàng)新與投資經(jīng)濟效應(yīng)的區(qū)域異質(zhì)性檢驗。

考慮到中部與西部地區(qū)的回歸結(jié)果基本接近，本文將樣本劃分為東部與中西部兩類，就基本模型與交互效應(yīng)模型進行回歸，結(jié)果見列（16）-（19）。

東部地區(qū)結(jié)果顯示：列（16）ino、agdp的系數(shù)均為正，且均在1%的水平下顯著，表明創(chuàng)新與投資均顯著促進城市的經(jīng)濟增長，經(jīng)濟增長模式具有投資驅(qū)動與創(chuàng)新驅(qū)動的雙重特征。列（17）ino的系數(shù)為負且統(tǒng)計不顯著，agdp的系數(shù)為正且在1%水平下顯著，ino×agdp的系數(shù)為正且在5%水平下顯著，表明創(chuàng)新通過投資路徑實現(xiàn)經(jīng)濟增長，與前面的交互效應(yīng)模型結(jié)果保持一致。

中西部地區(qū)結(jié)果顯示：列（18）ino、agdp的系數(shù)均為正，且均在1%的水平下顯著，表明創(chuàng)新與投資均顯著促進城市的經(jīng)濟增長，經(jīng)濟增長模式具有投資驅(qū)動與創(chuàng)新驅(qū)動的雙重特征。列（19）ino、ino×agdp的系數(shù)均不顯著，表明創(chuàng)新驅(qū)動通過投資驅(qū)動影響經(jīng)濟增長尚不明顯。創(chuàng)新積累不夠時，對創(chuàng)新投資并不能產(chǎn)生顯著的經(jīng)濟效益。

綜上，東部地區(qū)實證結(jié)果支持經(jīng)濟增長模式具有投資驅(qū)動與創(chuàng)新驅(qū)動的雙重特征，創(chuàng)新通過投資路徑實現(xiàn)經(jīng)濟增長的結(jié)論;中西地區(qū)實證結(jié)果則認(rèn)為創(chuàng)新通過投資實現(xiàn)經(jīng)濟增長的路徑尚不顯著。

（五）基于經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的穩(wěn)健性檢驗

將被解釋變量替換為全要素生產(chǎn)率（tfp）來代表高質(zhì)量發(fā)展，對部分模型進行穩(wěn)健性檢驗。使用DEA-Malmquist指數(shù)計算全要素生產(chǎn)率，投入指標(biāo)包括：勞動力（就業(yè)人數(shù)）、資本存量（以2002年為基期，采用永續(xù)盤存法），產(chǎn)出指標(biāo)包括：GDP以及非期望產(chǎn)出工業(yè)SO2排放量（倒數(shù)化處理）。所有數(shù)據(jù)來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》。對基本模型與交互效應(yīng)模型進行了穩(wěn)健性檢驗①。發(fā)現(xiàn)ino、agdp的系數(shù)均為正，且均在1%水平下顯著，表明創(chuàng)新驅(qū)動與投資驅(qū)動均顯著地促進全要素生產(chǎn)率提高，能夠推動中國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展;ino×agdp的符號為正，且在1%水平下顯著，表明創(chuàng)新驅(qū)動全要素生產(chǎn)率的提高是通過投資路徑實現(xiàn)的。對比可知，這與前述基本結(jié)果高度一致，表明模型比較穩(wěn)健。

五、結(jié)論與啟示

本文對創(chuàng)新、投資與經(jīng)濟增長的關(guān)系進行研究，利用2003-2016年的城市面板數(shù)據(jù)進行實證分析，得出相應(yīng)結(jié)論。

一是創(chuàng)新與投資均顯著促進經(jīng)濟增長，創(chuàng)新通過生產(chǎn)要素的重新組合、發(fā)揮知識的“溢出效應(yīng)”與人力資本積累效應(yīng)實現(xiàn)經(jīng)濟增長;投資則通過增加資本要素投入來促進經(jīng)濟增長。二是創(chuàng)新驅(qū)動的即期增長效應(yīng)相對小但長期促進效應(yīng)可期，而投資驅(qū)動的即期增長效應(yīng)大但長期負面效應(yīng)也大，受要素與環(huán)境制約，投資驅(qū)動模式不可持續(xù)。三是創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟增長依賴于投資作為路徑的作用，因為在控制了創(chuàng)新與投資的交互效應(yīng)后，創(chuàng)新驅(qū)動對經(jīng)濟增長的影響變得統(tǒng)計不顯著。四是創(chuàng)新具有集聚效應(yīng)，只有技術(shù)創(chuàng)新積累到一定程度，創(chuàng)新效應(yīng)才會顯著。投資存在門檻效應(yīng)，過度投資會造成經(jīng)濟效率下降、產(chǎn)能過剩、債務(wù)風(fēng)險等問題。多類型的穩(wěn)健性回歸結(jié)果表明，盡管存在一定的時間與地區(qū)的異質(zhì)性，但基本支持以上結(jié)論。

我國經(jīng)濟已經(jīng)保持40余年高中速增長，目前增長動力減弱、投資驅(qū)動不可持續(xù)，仍存在跌入“中等收入陷阱”的可能性，為此，更需通過創(chuàng)新驅(qū)動來實現(xiàn)經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展，主要啟示如下：（1）優(yōu)化投資結(jié)構(gòu)，加大創(chuàng)新投入。將投資由投入房地產(chǎn)、產(chǎn)能過剩行業(yè)、重復(fù)建設(shè)基礎(chǔ)設(shè)施等轉(zhuǎn)向投入到基礎(chǔ)研發(fā)領(lǐng)域、新興戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)、關(guān)鍵創(chuàng)新環(huán)節(jié)的“新基建”領(lǐng)域，使得研發(fā)占比、科研人員占比等指標(biāo)達到主要發(fā)達國家水平，暢通創(chuàng)新通過投資實現(xiàn)經(jīng)濟增長的路徑。（2）重視人力資本投入、知識創(chuàng)新積累，加大勞動力素質(zhì)提升、培養(yǎng)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才，促進創(chuàng)新與物質(zhì)資本的緊密結(jié)合，提高創(chuàng)新內(nèi)生性。（3）宏觀管理部門充分調(diào)控，防止過度投資，利用科技財政經(jīng)費等公共科技金融手段，引導(dǎo)市場資金流向創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)，結(jié)合區(qū)域特色，實現(xiàn)創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)集聚，發(fā)揮創(chuàng)新的集聚效應(yīng)，有效推動經(jīng)濟可持續(xù)增長。

注釋：

① 限于篇幅原因，文中未給出回歸結(jié)果，如有需要可向作者索取。

參考文獻：

[1] Schumpeter J， Backhaus U. The theory of economic development[M]. Springer，Boston， MA， 2003： 61-116.

[2] Romer P. Increasing returns and long-run growth[J]. Journal of Political Economy， 1986， 94（5）： 1002-1037.

[3] Lucas R. On the mechanics of economic development[J]. Journal of Monetary Economics， 1988，22（1）：3-42.

[4] Romer P. Endogenous technological change[J]. Journal of Political Economy， 1990， 98（5）： 71-102.

[5] 謝丹陽，周澤茜. 經(jīng)濟增長理論的變遷與未來：生產(chǎn)函數(shù)演變的視角[J].經(jīng)濟評論， 2019（3）： 30-39.

[6] 許永洪，孫梁，孫傳旺. 中國全要素生產(chǎn)率重估——ACF模型中彈性估計改進和實證[J].統(tǒng)計研究， 2020，37（1）： 33-46.

[7] 洪銀興. 論創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟發(fā)展戰(zhàn)略[J]. 經(jīng)濟學(xué)家， 2013（1）： 5-11.

[8] 孫軍.中國經(jīng)濟增長中的高貨幣化困境及其糾偏[J]. 現(xiàn)代經(jīng)濟探討，2018（4）：9-16.

[9] 張志敏，李娟娟.中國投資與消費失衡的表征、路徑依賴與供給側(cè)改革[J].宏觀經(jīng)濟研究，2017（9）：3-13.

[10]馮云廷，計利群. 技術(shù)創(chuàng)新與城市經(jīng)濟增長波動——基于我國15個副省級城市面板數(shù)據(jù)的實證研究[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟， 2020， 39（1）： 41-49.

[11]張林.金融發(fā)展、科技創(chuàng)新與實體經(jīng)濟增長——基于空間計量的實證研究[J].金融經(jīng)濟學(xué)研究， 2016，31（1）： 14-25.

[12]徐幼民，徐達實. 論技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟發(fā)展的加速效應(yīng)——兼論發(fā)展中國家中等收入陷阱產(chǎn)生的原因[J].財經(jīng)理論與實踐，2017，38（6）：99-104.

[13]申萌，萬海遠，李凱杰. 從“投資拉動”到“創(chuàng)新驅(qū)動”：經(jīng)濟增長方式轉(zhuǎn)變的內(nèi)生動力和轉(zhuǎn)型沖擊[J].統(tǒng)計研究， 2019， 36（3）： 17-31.

[14]張杰，楊連星，新夫. 房地產(chǎn)阻礙了中國創(chuàng)新么？——基于金融體系貸款期限結(jié)構(gòu)的解釋[J].管理世界，2016（5）： 64-80.

[15]甄德云，曹富國. 投資驅(qū)動、空間溢出與政府采購的增長效應(yīng)研究[J].經(jīng)濟經(jīng)緯，2017，34（3）：159-164.

[16]鄭石明，伍以加，鄒克. 科技和金融結(jié)合試點政策有效嗎？——基于雙重差分法的研究[J].中國軟科學(xué)， 2020（01）： 49-58.

[17]徐彬，吳茜. 人才集聚、創(chuàng)新驅(qū)動與經(jīng)濟增長[J].軟科學(xué)， 2019， 33（1）：19-23.

[18]胡海生，劉紅梅. 土地財政收入、生產(chǎn)性支出和經(jīng)濟增長研究——基于省際面板數(shù)據(jù)的非線性閾值分析[J].財經(jīng)理論與實踐，2020，41（4）：78-85.

[19]寇宗來，劉學(xué)悅. 中國城市和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新力報告2017[R].復(fù)旦大學(xué)產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究中心， 2017.

（責(zé)任編輯：鐘 瑤）

3228501908218