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    中國R&D投入與經(jīng)濟增長的系統(tǒng)動態(tài)仿真研究

    2011-12-14 07:26:02陳海波
    統(tǒng)計與決策 2011年10期
    關(guān)鍵詞:經(jīng)費支出子系統(tǒng)政策

    陳海波

    (江蘇大學(xué) 財經(jīng)學(xué)院,江蘇 鎮(zhèn)江 212013)

    中國R&D投入與經(jīng)濟增長的系統(tǒng)動態(tài)仿真研究

    陳海波

    (江蘇大學(xué) 財經(jīng)學(xué)院,江蘇 鎮(zhèn)江 212013)

    文章采用系統(tǒng)動力學(xué)模型對R&D投入與經(jīng)濟增長進行了系統(tǒng)的分析和研究,從因果關(guān)系圖入手,繪制出系統(tǒng)流圖,進行了系統(tǒng)仿真,并調(diào)整政策參數(shù)進行兩種方案的對比和預(yù)測。研究結(jié)果表明,我國R&D投入與經(jīng)濟增長是相輔相成,應(yīng)抓住有利時機,利用目前我國經(jīng)濟增長的良好勢頭,不斷加大政府政策的支持力度,提升科技進步對經(jīng)濟增長的貢獻度。

    R&D投入;經(jīng)濟增長;系統(tǒng)動力學(xué)

    經(jīng)濟增長是一個復(fù)雜的系統(tǒng)。R&D投入與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系不是“細節(jié)性復(fù)雜”,而是“動態(tài)性復(fù)雜”[1]。本文基于系統(tǒng)動力學(xué)模型的基礎(chǔ),探討R&D投入與經(jīng)濟增長之間的關(guān)聯(lián)性,并采集相關(guān)數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)動力仿真模擬。研究對明確科技發(fā)展與經(jīng)濟增長的關(guān)聯(lián)性、提高科技進步對經(jīng)濟增長的貢獻度,切實轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展方式有著重要的理論和實際意義。

    1 中國R&D投入與經(jīng)濟增長的系統(tǒng)分析

    1.1 中國R&D投入與經(jīng)濟增長的系統(tǒng)構(gòu)成

    建立R&D投入與經(jīng)濟增長之間的系統(tǒng)動力學(xué)模型主要目的是研究國民經(jīng)濟子系統(tǒng)、R&D投入子系統(tǒng)、人口子系統(tǒng)與政府政策子系統(tǒng)之間的相互關(guān)系以及在這一系統(tǒng)運行過程中對經(jīng)濟增長產(chǎn)生的影響以及經(jīng)濟增長如何反作用于R&D投入。

    (1)國民經(jīng)濟子系統(tǒng)

    主要研究經(jīng)濟增長的主要決定因素,即R&D投入帶來的技術(shù)創(chuàng)新水平因素,從而將國民經(jīng)濟子系統(tǒng)與R&D投入子系統(tǒng)進行有機的聯(lián)合。

    (2)R&D 投入子系統(tǒng)

    主要研究R&D經(jīng)費支出、R&D人員投入以及R&D投入強度等變化,同時深入教育領(lǐng)域,將普通高校畢業(yè)生和高校R&D經(jīng)費支出進行關(guān)聯(lián),從源頭方面尋找R&D人員的支撐,也將人口子系統(tǒng)進行了有機的結(jié)合。

    (3)人口子系統(tǒng)

    主要研究人口對R&D人員投入的支撐以及與國民經(jīng)濟系統(tǒng)相結(jié)合,決定人均GDP的情況,預(yù)測未來我國經(jīng)濟增長和人民生活的趨勢。

    (4)政府政策子系統(tǒng)

    主要研究國家相關(guān)配套政策對國家科技活動支持的力度,有可能產(chǎn)生倍數(shù)的正效應(yīng),也有可能產(chǎn)生倍數(shù)的負效應(yīng),因此政策的可行性極為重要。

    1.2 因果關(guān)系圖

    選取了若干重要因素,考察其相互之間的關(guān)系,運用Vensim PLE軟件建立中國R&D投入與經(jīng)濟發(fā)展系統(tǒng)因果關(guān)系圖[2],如圖1所示。主要的因果關(guān)系如下:

    (1)GDP→財政支出→政府對科技活動的支持度因子→技術(shù)創(chuàng)新促進因子→GDP年增長率→GDP年增加量→GDP

    (2)GDP→R&D經(jīng)費支出→新產(chǎn)品銷售收入→新產(chǎn)品成長指數(shù)→技術(shù)創(chuàng)新促進因子→GDP年增長率→GDP年增加量→GDP

    (3)GDP→R&D經(jīng)費支出→專利申請數(shù)→科技成果產(chǎn)業(yè)化水平因子→技術(shù)創(chuàng)新促進因子→GDP年增長率→GDP年增加量→GDP

    (4)GDP→財政支出→高校R&D經(jīng)費支出→R&D人員投入→專利申請數(shù)→科技成果產(chǎn)業(yè)化水平因子→技術(shù)創(chuàng)新促進因子→GDP年增長率→GDP年增加量→GDP

    (5)GDP→財政支出→高校R&D經(jīng)費支出→R&D人員投入→新產(chǎn)品銷售收入→新產(chǎn)品成長指數(shù)→技術(shù)創(chuàng)新促進因子→GDP年增長率→GDP年增加量→GDP

    2 模型構(gòu)建與仿真分析

    2.1 模型流圖及方程

    表1 兩種方案下模擬結(jié)果列表

    基于數(shù)據(jù)的不可獲性以及模型簡化的原則,在上述因果關(guān)系圖的基礎(chǔ)上形成中國R&D投入與經(jīng)濟發(fā)展的的系統(tǒng)動力學(xué)模型流圖,如圖2所示。模型中共有24個各類變量,1個常量、2個表函數(shù)。在各類變量中有2個狀態(tài)變量、3個速率變量、其余16個均為輔助變量。各變量間的關(guān)聯(lián)及方程通過回歸模型、曲線擬合、表函數(shù)等方法獲取,限于篇幅,文中略。

    2.2 仿真結(jié)果及分析

    (1)GDP 與 R&D 經(jīng)費支出、R&D人員投入

    按原始參數(shù)慣性發(fā)展的傳統(tǒng)發(fā)展模式構(gòu)建的系統(tǒng)動力學(xué)模型進行預(yù)測,GDP與R&D經(jīng)費支出情況、R&D人員投入情況如圖3所示。GDP與R&D經(jīng)費支出均呈現(xiàn)較快的增長勢頭,從圖中可以看出,兩者具有較高的一致性,且在2010年之后,增長速度加快,這與前期的累積具有很強的關(guān)聯(lián)性。由于整個系統(tǒng)的正反饋特性,這一增長勢頭將會持續(xù)。此外R&D人員投入也呈現(xiàn)增長趨勢,但增長勢頭低于GDP。主要由于人口系統(tǒng)中對總?cè)丝诘目刂?,以至于普通高校畢業(yè)生數(shù)因此而減少,從而R&D人員投入受到一些影響。

    (2R&D經(jīng)費支出、R&D投入強度與技術(shù)創(chuàng)新促進因子

    R&D經(jīng)費支出、R&D投入強度與技術(shù)創(chuàng)新促進因子如圖4所示。很明顯,R&D經(jīng)費支出與技術(shù)創(chuàng)新促進因子呈現(xiàn)出較強的一致性,增加R&D經(jīng)費支出將會支持更多的研發(fā)活動,產(chǎn)生更多的研發(fā)成果,帶來技術(shù)進步和創(chuàng)新,技術(shù)創(chuàng)新因子因而也隨之增強,進而促進經(jīng)濟增長。而R&D投入強度規(guī)律呈現(xiàn)“S”增長的趨勢[3],這符合一般的R&D投入強度的規(guī)律 (這一規(guī)律在模擬中擬合了Logisitic曲線)。由R&D投入強度與GDP所決定的R&D經(jīng)費支出亦會增加,技術(shù)創(chuàng)新促進因子也因而增加。盡管R&D投入強度在2018年后將會減緩,但GDP的持續(xù)增加,R&D經(jīng)費仍會增加,可以保持技術(shù)創(chuàng)新促進因子的持續(xù)作用力,推動系統(tǒng)向前發(fā)展。

    3 不同方案模擬結(jié)果及分析

    3.1 調(diào)整政府相關(guān)激勵因子水平進行系統(tǒng)運行的結(jié)果比較

    方案1是以原始參數(shù)慣性發(fā)展的傳統(tǒng)發(fā)展模式,方案2是以國家相關(guān)政策激勵增強配套后(變量“政府相關(guān)激勵因子”從1變?yōu)?)的結(jié)果。圖5、圖6分別展示了GDP與人均GDP、R&D經(jīng)費支出與技術(shù)創(chuàng)新促進因子在方案1和方案2,兩種不同程度的政府相關(guān)激勵水平下的情況。

    由此可以看出,政府的相關(guān)激勵在若干年的累積后,其作用的效果將逐漸放大,反之,若政府的相關(guān)激勵沒有效果,或是相關(guān)激勵政策出臺后的負面效用大于正面效應(yīng),其對經(jīng)濟增長的反作用也將倍數(shù)加強。因此政府在政策制定時應(yīng)注重政府效應(yīng)的分析,用科學(xué)發(fā)展觀的思想制定各類政策,力求最大限度地發(fā)揮政府政策的導(dǎo)向作用。

    3.2 兩種方案下模型仿真數(shù)據(jù)表

    原始數(shù)據(jù)與仿真結(jié)果的情況,如表1所示。表1展示的是2008年、2015年和2020年的5個核心指標的比較。方案1是以原始參數(shù)慣性發(fā)展的傳統(tǒng)發(fā)展模式,其結(jié)果與原始數(shù)據(jù)吻合度較高,可以用于在正常情況的下的預(yù)測。方案2提升了政府政策配套的激勵效應(yīng),相比之下R&D投入后整個經(jīng)濟增長上升較快。

    4 結(jié)論與建議

    綜合以上分析,通過仿真模型的預(yù)測以及方案1和方案2的比較,至少可以得到以下的一些結(jié)論與建議:

    (1)我國R&D投入與經(jīng)濟增長是相輔相成的,R&D投入促進了經(jīng)濟增長,經(jīng)濟增長又為R&D投入提供了有力的保障。因此在R&D投入方面,應(yīng)尋求多元化的投資主體,通過積極的政策引導(dǎo)和利益的驅(qū)使,逐步形成政府、機構(gòu)投資者、個人資本、大公司資本的多元化投資主體[4]。

    (2)從目前的2010年到模型預(yù)測的2020年,R&D投入將逐年增加,其中R&D經(jīng)費支出增加的速度要高于R&D人員投入的速度,這主要是R&D人員投入受人口數(shù)量增長的約束,高等教育規(guī)模將會在一定程度上縮減所致。為此,引進國外人才,多方開展培訓(xùn)和技術(shù)人員的終身教育尤為重要,對提升R&D投入績效意義重大。

    (3)在原始參數(shù)慣性發(fā)展的傳統(tǒng)發(fā)展模式下,可以看到R&D投入和經(jīng)濟增長均在不同程度的向前發(fā)展,但在加大政策激勵力度的方案2中,這一發(fā)展速度在加快,成效更加顯著,為此,政府政策的支持不可或缺。模型中并未考慮不可抗力的一些因素,如世界性的金融危機,區(qū)域性的自然災(zāi)害等等。因此,適時地抓住有利時機,利用目前我國經(jīng)濟增長的良好勢頭,加大政策激勵力度,充分運用科技稅收政策,切實轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展方式,提升科技進步對經(jīng)濟增長的貢獻度,尤為重要。

    [1]范黎波,宋志紅,宋志華.R&D投入與經(jīng)濟增長的協(xié)整分析——基于中國 1987~2005 年數(shù)據(jù)[J]. 財貿(mào)經(jīng)濟,2008,(2).

    [2]李旭.社會系統(tǒng)動力學(xué)——政策研究的原理、方法和應(yīng)用[M].上海:復(fù)旦大學(xué)出版社,2009.

    [3]吳林海,杜文獻,童霞.中國未來R&D投入配置的理論與實證研究[M].北京:化學(xué)工業(yè)出版社,2009.

    [4]劉丹鶴,楊艦.R&D投入、經(jīng)濟增長與科技管理[J].科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理,2006,(9).

    F204:F061.2

    A

    1002-6487(2011)10-0100-03

    國家教育部人文社科項目(09YJA910004);江蘇省2009年度普通高校研究生科研創(chuàng)新項目(CX09B_062R)

    陳海波(1977-),男,江蘇濱海人,博士研究生,副教授,研究方向:科技創(chuàng)新與管理研究。

    (責任編輯/浩 天)

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