冯华，北京交通大学服务经济与新兴产业研究所所长，教授，博士生导师，国家重点学科产业经济理论与政策责任教授，国家社会科学基金重大项目首席专家，主要研究产业经济与产业创新、科技创新服务体系、新经济与新兴产业。
创新是引领发展的第一动力，是建设现代化经济体系的战略支撑。面对新一轮科技革命与产业变革的重大机遇和挑战，全球化格局正在深化和重塑，从产品全球化、服务全球化向创新全球化加速推进，世界科技创新呈现新的发展态势和特征，创新环境复杂化、创新行为随机化、创新载体平台化、创新主体协同化、创新激励间接化，新技术、新产业正在孕育兴起，一些重要科学问题和关键核心技术呈现革命性突破的先兆，国际经济竞争更加突出地体现为科技创新的竞争。实施创新驱动发展战略，从全球看是抢占竞争制高点和关键核心技术先机的必然趋势，从国内看是破解经济增长资源与环境约束的形势所迫。正因为如此，认识创新驱动、实施创新驱动与评估创新驱动是新时代学术理论和政策研究关注的重点。
认识创新驱动首先要深刻理解创新驱动经济增长的内涵。
创新驱动经济增长最早见于“竞争战略之父”迈克尔·波特的著作《国家竞争优势》一书中，认为创新驱动经济增长阶段，随着国内需求开始国际化，企业本身的创新能力不断提升，以创新代替生产要素与投资作为驱动经济增长的最主要动力，是国家竞争力的根本体现。国内关于创新驱动的研究主要集中在创新驱动的内涵与特征、创新驱动的模式与路径、以及创新驱动的动力机制等方面，这些研究基于发展本身的微观层面。菲利普阿吉翁等人所著、余江翻译的《人工智能与经济增长》一文表达了人工智能在不远的未来普及后，对传统经济增长与生产模型带来的冲击，阿吉翁（2017）通过把人工智能引入产品和服务的生产，将创新驱动的技术进步问题与内生经济增长问题联系起来，以经济增长的宏观目标为导向研究创新驱动与经济增长的关系。该文将鲍莫尔成本病的观点纳入泽拉的自动化增长效应模型，一方面，人工智能的应用会在导致生产率提升的同时促进自动化进程的加速，导致生产过程中人力资本使用减少，从而让经济中的资本回报份额增加。另一方面，由于鲍莫尔“成本病”的影响，非自动化部门的成本的提升导致经济中资本回报份额的降低。这两种效应综合起来看，人工智能的使用对经济增长的影响将是不确定的。人工智能究竟如何影响经济增长，将主要取决于其对技术进步率的影响方式。如果人工智能带来的只是一次短期的冲击，那么它只会让生产率产生一次性的增加，其作用将是暂时的。
实施创新驱动就要发挥政府在创新中的引导作用。
创新不仅是促进科技进步的重要动力，也是推动人类社会进步的重要力量。实施创新驱动，既要立足经济社会全局，更要破解科技发展与经济增长深层次矛盾，因此保证产业政策的有效性是创新驱动战略能否落实的关键因素。与中国高铁发展模式类似，我国创新驱动发展战略也是由政府主导的发展模式。吕铁与贺俊在《如何理解中国高铁技术赶超与主流经济学基本命题的“反差”》一文中，以中国高铁产业作为案例，提出了在创新驱动发展时代下，带有高强度的政府行政干预、长时期的行政垄断和普遍的国有企业产权安排的高铁产业，在与主流经济学部分基本命题相背离的情况下，依然实现了资助创新发展，成为了改革开放以来中国技术赶超最为成功的部门之一。认为在大规模、长链条的产业创新或创新产业化的发展过程中，政府作用即弥补了市场在股东至上，管理者资本主义等“单边”的公司治理形式带来的创新不足问题，又通过构建内部竞争与适宜培养企业家精神的机构解决了政府在其中可能面临的弊端，使得高铁技术实现了技术的赶超发展。论文证明了微观主体激励结构的改善、不断强化的市场竞争和创新功能导向的选择机制，才是自主创新成为中国高铁相关主体理性选择的主要原因。一方面，市场竞争才是创新的根本动力，“有控制的竞争”的市场结构和产业组织条件是中国高铁技术赶超的根本所在。另一方面，在市场需求和技术机会的驱动下，作为供给方的高铁装备企业的企业家精神和管理层的实际控制权一定程度上弥补了国有产权本身的缺陷。
产业政策有效性不仅需要宏观制度的保障，还需要考察特定的经济社会发展阶段和具体的产业技术经济特征。林张关于产业政策存废的理念之争虽已过去，但是产业政策发挥作用的理论依据和顺利实施的必要条件仍旧是未来政府政策制定与执行的重要因素，也是实施创新驱动战略的关键所在。薛澜，蒋凌飞在《纯电动乘用车选择性产业政策成效分析———对产业政策制定与执行的启示》一文当中，对我国创新驱动发展时期的产业政策的成效利弊进行了总结与反思，以纯电动乘用车为例，发现国家政策支持的产业路径经过曲折过程才逐渐得到市场认可，同时其限制的路径也发展出了庞大规模，指出了政策引导的两个潜在问题，即在技术发展应用初期设置过高的性能指标，可能需要以牺牲新技术的经济性为代价来实现；政策对部分市场主体的歧视，反而会为其创造出不受政策约束的“执行真空”，这虽然有助于包容不同于传统技术的经济特性，同时有可能也纵容了市场的无序发展。吕铁等（2017）和薛澜等（2017）两篇文章均采用案例研究方法，产业政策的这种研究方法多源自于研究者调研的第一手资料，且综合运用比较分析与归纳推理，使得研究结论更具针对性与可信性。
评估创新驱动是创新驱动战略能否顺利实施的保障。
政策评估是政策科学研究的重要内容，也是政策反馈的重要手段。以往政府管理中由于数据收集、人员不足等问题，政府工作重视政策的制定与执行环境，而政策评估环节往往被忽略。龙小宁，林志帆在《中国制造业企业的研发创新: 基本事实、常见误区与合适计量方法讨论》一文中，对国内在进行研发创新研究中最常使用的四个数据库中制造业企业的研发创新变量进行分析，利用了数据的横向对比，以及结合当时的条件与背景，指出了当中相当的数据规律很有可能来自于彼时对于创新数据统计的忽视而带来的纰漏假象，并且提出了创新研究发展的新计量方式与模型评价。关于政策评估基础在于数据指标的可得性与评价方法的可行性，龙小宁等（2018）对于研发创新指标的梳理和回归方法的讨论，在一定程度上为创新驱动的政策评估工作奠定了基础。龙小宁等（2018）的研究内容首先有助于澄清我国企业研究创新领先于其他新兴发展中国家的事实，防止陷入“创新荒漠”的误区。基于四个数据库，分析了研究创新主要代理变量研发投入、新产品产出、专利的申请与授权在广延与强度边际上的发展状况，并且当研发创新数据作为被解释变量时，讨论了各种方法的适用性。
创新驱动是新时代的历史使命，同时创新驱动也是一个动态的发展过程。这一动态过程需要我们进一步厘清新经济环境下技术进步促进经济增长的新机制和新动力，破解创新驱动型经济增长的谜团，更进一步地破除创新驱动促进经济增长的体制机制障碍。关于创新驱动的功能与作用，阿吉翁（2017）指出信息技术和人工智能除直接作用于企业的创新能力和生产能力之外，还带来知识扩散效应，并且被产业调整效应进一步放大，然而，该文并未就创新驱动促进经济增长过程中技术扩散与产业调整效应进行详细论述。未来要想保证创新驱动战略的有效实施，需要讨论政府主导模式下创新驱动竞争与激励机制，如何强化各个环节之间有效链接，并且各地区创新驱动发展影响进行实证研究与政策评估，进而通过实施创新驱动战略保障我国经济实现创新型经济增长与高质量发展。
对于新时代创新驱动发展的研究，未来必将产生更多更深刻的成果。第一次工业革命带来的生产方式和阶级结构的变化，为李嘉图、马克思等经济学家的研究提供了鲜活的素材；第二次工业革命带来的经济结构变化和社会结构的变化，催生了宏观经济学、产业经济学、发展经济学等经济学科兴起；信息革命则为产业组织、信息经济学和网络经济学的应用提供了土壤和环境。“新技术革命”所引发的冲击更为巨大，近几年全国经济界和产业界关注的理论热点就是创新，未来的研究将会围绕着“工业4.0”、“中国制造”和“互联网+”等产业创新领域持续不断地产生新成果，为新经济、新产业的发展做出新的贡献，让我们拭目以待。
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新时代创新驱动发展研究”全文转载索引：
1. 吕铁，江鸿：《从逆向工程到正向设计——中国高铁对装备制造业技术追赶与自主创新的启示》，《经济管理》，2017.10，转载于复印报刊资料《创新政策与管理》，2017（12）；
2. 薛澜，蒋凌飞：《纯电动乘用车选择性产业政策成效分析——对产业政策制定与执行的启示》，《中国科技论坛》，2017.10，转载于复印报刊资料《创新政策与管理》，2018（2）；
