我國(guó)R&D投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響

嘉芬芬

摘要：本文以國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的2000—2011年全國(guó)30個(gè)省、市、自治區(qū)的R&D投入和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的有關(guān)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過(guò)單位根檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)，建立面板數(shù)據(jù)模型，對(duì)R&D投入與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的長(zhǎng)期關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析。研究結(jié)果表明：R&D投入對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有明顯的促進(jìn)作用，R&D經(jīng)費(fèi)投入的產(chǎn)出彈性大于R&D人員投入的產(chǎn)出彈性；在兩種R&D投入要素的彈性系數(shù)中，北京、四川、廣東呈現(xiàn)雙高特征，寧夏和新疆則呈現(xiàn)雙低特征，其他省份則表現(xiàn)為R&D經(jīng)費(fèi)投入和R&D人員投入的彈性系數(shù)此高彼低的特點(diǎn)。

關(guān)鍵詞：R&D投入；經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；面板數(shù)據(jù)；協(xié)整分析

一、引言

R&D（Research and Development）指在科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，為增加知識(shí)總量以及運(yùn)用這些知識(shí)去創(chuàng)造新的應(yīng)用而進(jìn)行的系統(tǒng)的、創(chuàng)造性的活動(dòng)，包括基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究、試驗(yàn)發(fā)展三類(lèi)活動(dòng)。R&D投入對(duì)一個(gè)國(guó)家、一個(gè)地區(qū)甚至一個(gè)企業(yè)發(fā)展都具有非常重要的意義。早在20 世紀(jì)40 年代，Solow就指出實(shí)物資本積累的變動(dòng)不能很好地解釋經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，只有技術(shù)進(jìn)步才能促進(jìn)人均產(chǎn)出的持久性增長(zhǎng)。國(guó)際上通常采用R&D活動(dòng)的規(guī)模和強(qiáng)度指標(biāo)反映一國(guó)的科技實(shí)力和核心競(jìng)爭(zhēng)力。

國(guó)內(nèi)外很多學(xué)者對(duì)R&D投入與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系進(jìn)行了分析與實(shí)證研究。Griliches通過(guò)構(gòu)建R&D 對(duì)生產(chǎn)力增長(zhǎng)的模型，從公司、產(chǎn)業(yè)等不同層次測(cè)度了R&D對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，發(fā)現(xiàn)R&D投入對(duì)生產(chǎn)率的提高有顯著的促進(jìn)作用。Aghion et al.提出了基于R&D 的內(nèi)生增長(zhǎng)模型，發(fā)現(xiàn)R&D投入水平的提高將加快經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。Romer 從知識(shí)積累性角度將技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)內(nèi)生化，但忽略了人力資本積累對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)。Lucas強(qiáng)調(diào)人力資本對(duì)技術(shù)內(nèi)生化及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用，但又忽視了R&D 資本對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的作用。趙喜倉(cāng)、陳海波運(yùn)用因子分析法對(duì)我國(guó)R&D的區(qū)域發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響進(jìn)行了評(píng)價(jià)，得出我國(guó)R&D在投入產(chǎn)出水平和配置效率上，均和區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施水平和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等呈現(xiàn)出趨同性，東西部地區(qū)R&D的投入和經(jīng)濟(jì)發(fā)展表現(xiàn)出不平衡性。施曉江、顧宇婷提出創(chuàng)新是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)至關(guān)重要的因素，可中國(guó)的R&D 投入確實(shí)太低，技術(shù)創(chuàng)新的貢獻(xiàn)尚顯不足，GDP 對(duì)R&D 所起的激勵(lì)作用也非常有限，必須充分利用發(fā)達(dá)國(guó)家R&D 投入的溢出效應(yīng)。吳林海、杜文獻(xiàn)通過(guò)對(duì)R&D 投入與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的時(shí)間序列變量進(jìn)行協(xié)整分析和因果關(guān)系檢驗(yàn)，進(jìn)一步通過(guò)誤差修正模型，揭示了我國(guó)R&D投入與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的動(dòng)態(tài)均衡關(guān)系。

雖然學(xué)者們對(duì)這個(gè)問(wèn)題進(jìn)行了大量的研究，但是現(xiàn)有的研究大都集中在時(shí)間序列的分析上，并且沒(méi)有考慮區(qū)域差異的特征。個(gè)別學(xué)者盡量使用了面板數(shù)據(jù)，但他們并沒(méi)有說(shuō)明所建模型的正確性。本文根據(jù)我國(guó)30個(gè)省、區(qū)、自治市（不包含西藏自治區(qū)）2000—2011年有關(guān)R&D投入和GDP 的面板數(shù)據(jù)資料，在進(jìn)行面板單位根檢驗(yàn)和面板協(xié)整檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，分別建立GDP與R&D經(jīng)費(fèi)投入、GDP與R&D人員投入的長(zhǎng)期均衡模型和誤差修正模型， 分析R&D投入對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的長(zhǎng)期影響。

二、模型的設(shè)定與檢驗(yàn)

1. 模型選擇及數(shù)據(jù)來(lái)源

我國(guó)幅員遼闊，各地經(jīng)濟(jì)、技術(shù)、文化、地理風(fēng)貌等差異巨大，R&D投入水平也不盡相同，因此，各地區(qū)R&D投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響表現(xiàn)出顯著的差異性。為了分析R&D投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，我們采用面板數(shù)據(jù)模型。分別選擇R&D兩大投入要素R&D 經(jīng)費(fèi)支出RDH（億元）、R&D人員全時(shí)當(dāng)量RDE（萬(wàn)人年）作為衡量R&D投入水平（R）的指標(biāo)，衡量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的指標(biāo)為國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值GDP（億元）。本文的數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》和國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站上的專(zhuān)題統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中的《大中型工業(yè)企業(yè)自主創(chuàng)新統(tǒng)計(jì)資料》。為了消除異方差的影響，對(duì)變量分別取對(duì)數(shù)，面板據(jù)模型的解析表達(dá)式為：

的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

2. 面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗(yàn)與協(xié)整檢驗(yàn)

面板單位根檢驗(yàn)方法有別于時(shí)間序列數(shù)據(jù)的單位根檢驗(yàn)。通常有5 種檢驗(yàn)方法，其中， LLC檢驗(yàn)、Breitung檢驗(yàn)、Hadri檢驗(yàn)是含有相同單位根的檢驗(yàn)方法，IPS 檢驗(yàn)和Fisher-ADF檢驗(yàn)是含有不同單位根的檢驗(yàn)方法；LLC檢驗(yàn)、Breitung檢驗(yàn)、IPS 檢驗(yàn)和Fisher-ADF檢驗(yàn)的原假設(shè)均為含有單位根；Hadri 檢驗(yàn)原假設(shè)為不含有單位根。運(yùn)用Eviews6.0 分別對(duì)面板數(shù)據(jù)lnGDP、lnRDH和lnRDE進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如下表1：

由檢驗(yàn)可知序列l(wèi)nRDE和lnRDH是平穩(wěn)的，而序列LNGDP是不平穩(wěn)的。

再分別對(duì)面板數(shù)據(jù)lnGDP、lnRDH 和lnRDE的一階差分進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如下表2：

由檢驗(yàn)可知序列l(wèi)nGDP、lnRDH和lnRDE的一階差分都是平穩(wěn)的。

在對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)之前分別檢驗(yàn)lnGDP與lnRDH、lnGDP與lnRDE 的協(xié)整關(guān)系，避免出現(xiàn)偽回歸。本文采用得到廣泛應(yīng)用的Pedroni 面板協(xié)整檢驗(yàn)方法。Pedroni在回歸殘差的基礎(chǔ)上構(gòu)造了7個(gè)檢驗(yàn)面板協(xié)整的統(tǒng)計(jì)量，其中4個(gè)是用聯(lián)合組內(nèi)尺度描述即Panel v-Statistic、Panel rho-Statistic、Panel PP-Statistic、Panel ADF-Statistic，另外3個(gè)是用組間尺度來(lái)描述即Group rho-Statistic、Group PP-Statistic、Group ADF-Statistic。在序列LNGDP與LNRDE的協(xié)整檢驗(yàn)中，7個(gè)檢驗(yàn)面板協(xié)整的統(tǒng)計(jì)量中只有2個(gè)統(tǒng)計(jì)量Panel v-Statistic和Group rho-Statistic沒(méi)有通過(guò)檢驗(yàn)，在序列LNGDP與LNRDH的協(xié)整檢驗(yàn)中，7個(gè)檢驗(yàn)面板協(xié)整的統(tǒng)計(jì)量中只有1個(gè)統(tǒng)計(jì)量Group ADF-Statistic沒(méi)有通過(guò)檢驗(yàn)，表明序列LNGDP與LNRDE、LNGDP與LNRDH存在協(xié)整關(guān)系。具體結(jié)果如下表3：

Pedroni認(rèn)為，當(dāng)樣本期相對(duì)較長(zhǎng)時(shí)（如T>100），7個(gè)統(tǒng)計(jì)量的偏誤都較小而且效能也很高；當(dāng)樣本期較短時(shí)（如T≤20），Panel v-Statistic和GroupPP-Statistic統(tǒng)計(jì)量的效能較差，只有Panel ADF-statistic統(tǒng)計(jì)量和Group DF-statistic統(tǒng)計(jì)量有最好的效能，由于本文實(shí)證研究時(shí)間跨度為2000—2011年（T=10），故本文主要依據(jù)Panel ADF-Statistic統(tǒng)計(jì)量和Group ADF-Statistic統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)結(jié)果，其余5個(gè)統(tǒng)計(jì)量?jī)H作為參考。根據(jù)以上說(shuō)明得出結(jié)論，lnGDP與lnRDH之間、lnGDP與lnRDE存在協(xié)整關(guān)系，R&D經(jīng)費(fèi)投入和R&D人員投入分別與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在長(zhǎng)期的均衡關(guān)系，即模型（1）的設(shè)定是正確的。

三、R&D投入與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的因果檢驗(yàn)

面板模型共包括三種情形，既無(wú)個(gè)體影響又無(wú)結(jié)構(gòu)變化的混合模型、有個(gè)體影響但無(wú)結(jié)構(gòu)變化的變截距模型和既有個(gè)體影響又有結(jié)構(gòu)變化的變系數(shù)模型。一般使用協(xié)方差分析檢驗(yàn)判斷模型形式（李子奈，葉阿忠，2000）。根據(jù)2000—2011 年全國(guó)除西藏之外的其他30個(gè)省份的lnGDP、lnRDH和lnRDE的面板數(shù)據(jù)，使用Eviews6.0 估計(jì)及檢驗(yàn)，把所有的面板數(shù)據(jù)代入各種模型中進(jìn)行檢驗(yàn)。

根據(jù)檢驗(yàn)的結(jié)果確定lnGDP與lnRDH之間、lnGDP與lnRDE之間應(yīng)建立個(gè)體時(shí)刻固定效應(yīng)模型，它是最優(yōu)的模型。

對(duì)lnGDP與lnRDE這兩個(gè)面板數(shù)據(jù)模型的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。計(jì)量模型為：

對(duì)lnGDP與lnRDH這個(gè)面板數(shù)據(jù)模型的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。

模型為：

由R2和F的值可知，模型（2）和（3）擬合優(yōu)度很高且總體線性關(guān)系顯著。D.W.接近2說(shuō)明模型不存在自相關(guān)。各地區(qū)lnRDH的系數(shù)均能通過(guò)t檢驗(yàn)，表明R&D經(jīng)費(fèi)投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響顯著。模型（2）和（3）中截距項(xiàng)是效率參數(shù)，其值越大，表明投入要素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用越大，它代表的實(shí)際上是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中不能被R&D經(jīng)費(fèi)投入所解釋的部分。進(jìn)行綜合分析可知，從R&D投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響的整體水平看，全國(guó)R&D人員投入的彈性系數(shù)平均水平為0.049，R&D經(jīng)費(fèi)投入的彈性系數(shù)的平均水平為0.056，由此可見(jiàn)R&D投入對(duì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展的確存在著重要作用。R&D經(jīng)費(fèi)投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響大于R&D人員投入的影響。

對(duì)R&D經(jīng)費(fèi)投入和R&D人員投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響進(jìn)行綜合考慮后發(fā)現(xiàn)，北京、四川、廣東呈現(xiàn)雙高特征，寧夏、新疆則呈現(xiàn)雙低特征，其他省份則表現(xiàn)為R&D經(jīng)費(fèi)投入和R&D人員投入的彈性系數(shù)此高彼低的特點(diǎn)。R&D 投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響雙低的省份屬于西部經(jīng)濟(jì)落后地區(qū)。

四、結(jié)論

1. 我國(guó)各省、市、自治區(qū)R&D經(jīng)費(fèi)投入和R&D人員投入與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，R&D經(jīng)費(fèi)投入和R&D人員投入的增加能夠推動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)持續(xù)的增長(zhǎng)。所以，制定有關(guān)經(jīng)濟(jì)與科技發(fā)展政策時(shí)，必須充分考慮R&D投入與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的互動(dòng)關(guān)系。在增加R&D經(jīng)費(fèi)投入和R&D人員投入的同時(shí)，保持合理的R&D 投入結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)R&D資源的優(yōu)化配置，提高對(duì)科技基礎(chǔ)資源和科技人力資源的有效利用。要進(jìn)一步推動(dòng)科研成果的轉(zhuǎn)化，組建產(chǎn)學(xué)研聯(lián)盟，避免科研目標(biāo)不明、產(chǎn)學(xué)研脫節(jié)的現(xiàn)象，使R&D 投入的增加能更有效地促進(jìn)GDP 的增長(zhǎng)。

2. 從總體上看，我國(guó)各地R&D經(jīng)費(fèi)投入的產(chǎn)出彈性大于R&D人員經(jīng)費(fèi)投入的產(chǎn)出彈性，即我國(guó)各省、市、自治區(qū)R&D 經(jīng)費(fèi)投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響程度高于R&D人員投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響程度。因此， 各地區(qū)在加大R&D人員投入力度的同時(shí)也應(yīng)該注重R&D經(jīng)費(fèi)投入數(shù)量和規(guī)模提升。一方面要采取各種措施引進(jìn)與培養(yǎng)高素質(zhì)的R&D 人才，提高其占從業(yè)人員的比例；另一方面要進(jìn)行體制創(chuàng)新，建立和完善各種激勵(lì)機(jī)制，最大限度地激發(fā)R&D 人才的創(chuàng)新激情和潛能。

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