政府R&D投入、創(chuàng)新能力對(duì)長三角經(jīng)濟(jì)增長的影響

孫 東，周怡君

（1.南京大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，江蘇 南京 210093；2.東南大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，江蘇 南京 210096）

改革開放三十多年來，我國抓住了以出口導(dǎo)向?yàn)樘卣鞯牡谝徊ń?jīng)濟(jì)全球化，成為二戰(zhàn)后經(jīng)濟(jì)全球化最大的贏家之一[1]。但是，繁榮背后也存在巨大的隱憂：一是經(jīng)濟(jì)增長仍然依賴生產(chǎn)要素的高投入和資源的高消耗，粗放型特點(diǎn)明顯，隨著高成本時(shí)代的到來，低價(jià)工業(yè)化模式已經(jīng)難以為繼；二是對(duì)外技術(shù)依存度較高，大量關(guān)鍵設(shè)備依賴進(jìn)口，一些產(chǎn)業(yè)產(chǎn)品的核心技術(shù)受制于人，利潤分配受控于人[2]。因此，轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式成為國家發(fā)展的核心戰(zhàn)略，科技創(chuàng)新是轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的主要抓手。

一、文獻(xiàn)回顧

20世紀(jì)50年代，索洛找到了一種能夠近似地判斷科技進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)的方法，即索洛余值法。80年代，羅默的內(nèi)生增長理論更是將科技進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究推向了高潮。內(nèi)生增長理論認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)增長最持久的源泉在于知識(shí)生產(chǎn)和人力資本積累，技術(shù)進(jìn)步和創(chuàng)新是一個(gè)國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的長期動(dòng)力。我國學(xué)者借鑒國外研究的理論與方法，對(duì)我國科技創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)增長的相關(guān)問題進(jìn)行研究，其中，對(duì)長三角科技創(chuàng)新的研究頗多。吳福象、劉志彪（2008）發(fā)現(xiàn)，各種優(yōu)質(zhì)要素集聚，產(chǎn)生了要素集聚的外部經(jīng)濟(jì)性，提高了長三角城市群的研發(fā)和創(chuàng)新效率，驅(qū)動(dòng)了長三角城市群的經(jīng)濟(jì)增長[3]。魏守華、姜寧、吳桂生（2009）從產(chǎn)業(yè)維度、區(qū)域維度研究了內(nèi)生創(chuàng)新努力和本土技術(shù)溢出對(duì)長三角高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的影響[4]。高麗娜、蔣伏心（2011）通過對(duì)寧鎮(zhèn)揚(yáng)區(qū)域創(chuàng)新要素集聚與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系研究發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)新要素的集聚與擴(kuò)散產(chǎn)生了區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展效應(yīng)，促進(jìn)了區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長[5]。朱選功、郭為（2010）發(fā)現(xiàn)長三角等沿海地區(qū)，創(chuàng)新能力對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于內(nèi)陸省份，創(chuàng)新能力成為解釋沿海地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的重要原因[6]。

但是，在已有的相關(guān)研究中，一是對(duì)于政府R&D投入的關(guān)注不夠，而政府R&D投入不僅是社會(huì)R&D投入的重要組成部分，更對(duì)未來科技發(fā)展具有導(dǎo)向作用；二是對(duì)于投入僅考慮的當(dāng)期，忽略了以往投入也會(huì)有不同程度的影響。因此，本文在考慮固定資產(chǎn)投資、勞動(dòng)力投入、人力資本等因素基礎(chǔ)上，重點(diǎn)研究政府R&D投入、創(chuàng)新能力對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響；而對(duì)R&D投入、資本投入，本文采用永續(xù)盤存法計(jì)算的存量。

二、研究模型及數(shù)據(jù)來源

長三角相關(guān)的統(tǒng)計(jì)年鑒中，2002年至今的政府R&D投入數(shù)據(jù)缺失較多，但政府財(cái)政科技投入數(shù)據(jù)齊全。本文借鑒余泳澤（2011）的方法，用政府財(cái)政科技投入代替政府R&D投入，后文所講的政府R&D投入實(shí)際是政府科技投入數(shù)據(jù)。這是由于政府財(cái)政科技投入包含政府R&D投入，并與政府R&D投入保持一個(gè)穩(wěn)定的比例關(guān)系[7]。

（一）研究模型

研究區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長、技術(shù)進(jìn)步的經(jīng)典模型是C-D函數(shù)（柯布-道格拉斯函數(shù)），本文也采用該理論模型。

為研究政府支持、創(chuàng)新能力、人力資本等因素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響，本文對(duì)模型（1）進(jìn)行了擴(kuò)展。引入政府R&D投入代表政府對(duì)創(chuàng)新的支持；引入專利授權(quán)量代表創(chuàng)新能力；引入專業(yè)人員占就業(yè)人員的比重代表人力資本的影響。除專業(yè)人員比重外，本文對(duì)其他變量都取對(duì)數(shù)。變量取對(duì)數(shù)后不改變計(jì)量分析的結(jié)果，且可以增加時(shí)間序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性、減小數(shù)據(jù)的共線性[8]。擴(kuò)展后方程：

（2）式中①，gdpit為第i個(gè)城市第t期的國民生產(chǎn)總值；Lit為第i個(gè)城市第t期全社會(huì)就業(yè)人數(shù)；kit為第i個(gè)城市第t期的固定資產(chǎn)存量；govit為第i個(gè)城市第t期的政府R&D投入存量；patentit為第i個(gè)城市第t期的專利授權(quán)數(shù)；hperit為第i個(gè)城市第t期的專業(yè)技術(shù)人員占從業(yè)人員比重；εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

（二）數(shù)據(jù)來源及說明

數(shù)據(jù)來自相關(guān)年度的《長江和珠江三角洲及港澳臺(tái)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《江蘇統(tǒng)計(jì)年鑒》、《浙江統(tǒng)計(jì)年鑒》和《長三角年鑒》。為增加可比性，GDP、當(dāng)年新增固定資產(chǎn)投資、當(dāng)年財(cái)政科技投入等數(shù)據(jù)，均根據(jù)2002-2011年長三角16個(gè)城市各自CPI進(jìn)行了平減。

（2）式中kit為資本存量，是根據(jù)張軍（2004）等人方法采用永續(xù)盤存法計(jì)算得出，計(jì)算方程為：

其中選擇當(dāng)年固定資產(chǎn)投資為Iit，δ折舊率取15%②，基期為2002年。基期的資本存量是基期的固定資產(chǎn)投資除以折舊率和考察年度投資的平均增長率，即k0＝I0/（折舊率＋I(xiàn)t的平均增長率）[9]。政府R&D投入存量也采用永續(xù)盤存法計(jì)算，方法同資本存量。

三、實(shí)證過程及結(jié)果

（一）面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)

當(dāng)各時(shí)間序列變量非平穩(wěn)時(shí)，利用普通最小二乘法（OLS）的面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行回歸時(shí)，會(huì)產(chǎn)生面板數(shù)據(jù)“偽回歸”問題。本文采用2類常見的面板單位根檢驗(yàn)方法，即LLC檢驗(yàn)、IPS法，對(duì)面板數(shù)據(jù)序列變量對(duì)數(shù)的平穩(wěn)性進(jìn)行判斷，如果出現(xiàn)2種檢驗(yàn)結(jié)果不一致，補(bǔ)充了ADF檢驗(yàn)，以便進(jìn)一步確定變量是否平穩(wěn)。檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示，對(duì)變量取對(duì)數(shù)后，lnGDP、lnK、lnGov、lnpatent在2類檢驗(yàn)中都是平穩(wěn)無單位根的；lnL、hper雖然出現(xiàn)了2類檢驗(yàn)結(jié)論不一致，但經(jīng)過補(bǔ)充其他方法檢驗(yàn)后，這2個(gè)變量也是平穩(wěn)，或者是說弱平穩(wěn)的。

表1 面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗(yàn)結(jié)果

各變量對(duì)數(shù)后經(jīng)單位根檢驗(yàn)，平穩(wěn)（或弱平穩(wěn)）、拒絕單位根存在，因此，可直接用面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行回歸分析。

（二）實(shí)證結(jié)果

本文利用Eviews7軟件，對(duì)方程（2）進(jìn)行了回歸，得到回歸結(jié)果如表2。

表2 模型回歸的結(jié)果

從表2看，三種模型回歸結(jié)果都比較理想，而且各模型的變量系數(shù)大多通過顯著性檢驗(yàn)，但是專利授權(quán)量在三種模型中，系數(shù)都不顯著。說明以專利授權(quán)量為代表的創(chuàng)新能力，對(duì)長三角區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)不明顯。三個(gè)模型中，固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)模型的R2都大于混合模型，解釋力度都好于混合模型。固定效應(yīng)與隨機(jī)效應(yīng)模型比較，不但固定效應(yīng)模型R2大于隨機(jī)效應(yīng)模型的R2，而且Husman檢驗(yàn)值為53.12，在1%顯著性水平下拒絕個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)，即Husman檢驗(yàn)確定應(yīng)選擇固定效應(yīng)模型。因此，本文后續(xù)的討論都是以固定效應(yīng)模型為例。

四、實(shí)證結(jié)果的簡要分析

（一）政府R&D投入的影響

表2顯示在考察年度內(nèi)，政府R&D投入的資本存量，對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展作用非常顯著，彈性系數(shù)為0.20，遠(yuǎn)大于勞動(dòng)力的投入（彈性系數(shù)為0.07）。究其原因，政府R&D投入不僅引致企業(yè)的R&D投入，而且政府在基礎(chǔ)研究等領(lǐng)域的投入，推動(dòng)了基礎(chǔ)學(xué)科的發(fā)展，成為科技進(jìn)步的重要源泉，為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供強(qiáng)大的支撐。

（二）創(chuàng)新能力的影響

本文發(fā)現(xiàn)一個(gè)需要重視的結(jié)論是，在考察年度內(nèi)長三角16個(gè)城市專利授權(quán)量與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系不明顯，也就是創(chuàng)新能力對(duì)經(jīng)濟(jì)增長沒有顯著促進(jìn)作用?？紤]到專利從授權(quán)到產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)效應(yīng)會(huì)有不同的滯后期[10]，本文對(duì)專利授權(quán)數(shù)分別取滯后1-3期建立模型，結(jié)果同樣，專利授權(quán)系數(shù)都沒有通過顯著性檢驗(yàn)③。我國一些學(xué)者也發(fā)現(xiàn)專利對(duì)經(jīng)濟(jì)增長作用不顯著，如鞠樹成（2005）、胡堅(jiān)（2012）等學(xué)者都發(fā)現(xiàn)我國專利授權(quán)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長促進(jìn)作用不明顯[11-12]，存在“專利悖論”。究其原因，專利授權(quán)只代表創(chuàng)新優(yōu)勢，只有產(chǎn)業(yè)化才能轉(zhuǎn)變?yōu)楫a(chǎn)業(yè)優(yōu)勢，才能帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長。而我國不少地區(qū)只重視專利申請(qǐng)，忽視了專利成果的轉(zhuǎn)化，對(duì)專利技術(shù)的商業(yè)化問題未給予足夠的重視。

（三）模型中其他因素的影響

（1）人力資本的影響。表2的結(jié)果表明，在考察年度專業(yè)人員強(qiáng)度的彈性系數(shù)為0.65，即專業(yè)人員強(qiáng)度每增加1個(gè)百分點(diǎn)，GDP增長0.65個(gè)百分點(diǎn)，這充分說明了人才第一資源的作用。

（2）資本存量的影響。從表2看，資本存量在考察年度內(nèi)對(duì)長三角的經(jīng)濟(jì)增長具有非常顯著的作用，其彈性系數(shù)為0.32。一定程度上說明在考察期內(nèi)，長三角的經(jīng)濟(jì)增長主要還是依靠投資推動(dòng)的，也為長三角轉(zhuǎn)型升級(jí)提供了政策依據(jù)。

（3）勞動(dòng)力投入的影響。表2顯示，在考察年度內(nèi)，長三角勞動(dòng)力投入顯著促進(jìn)了區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長，其彈性系數(shù)為0.07。與其他變量比較看，勞動(dòng)力的彈性系數(shù)不僅小于資本投入，小于政府R&D投入，特別是遠(yuǎn)小于專業(yè)人數(shù)比例。說明與普通勞動(dòng)者相比，高素質(zhì)的勞動(dòng)力對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的人均貢獻(xiàn)更大。因此，我們必須努力提高全社會(huì)勞動(dòng)者的素質(zhì)。

五、相關(guān)建議

根據(jù)本文的研究結(jié)論，筆者認(rèn)為加快自主創(chuàng)新能力建設(shè)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展轉(zhuǎn)變，需要采取以下措施：

（1）加快科研成果轉(zhuǎn)化，提高專利技術(shù)水平，將創(chuàng)新產(chǎn)出轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力。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)經(jīng)濟(jì)增長。

（2）政府要加大R&D投入引導(dǎo)社會(huì)科技資金投入，提高全社會(huì)的研發(fā)投入強(qiáng)度。財(cái)政科技資金重點(diǎn)投向經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的關(guān)鍵領(lǐng)域、民生領(lǐng)域，發(fā)揮財(cái)政資金的引導(dǎo)和激勵(lì)作用，引導(dǎo)企業(yè)和民間資本在科技創(chuàng)新方面的投入，增加全社會(huì)R&D強(qiáng)度。

（3）提高長三角區(qū)域勞動(dòng)力素質(zhì)，充分發(fā)揮人才第一資源的作用。人才是技術(shù)依附的載體，是核心競爭力的表現(xiàn)，創(chuàng)新人才是創(chuàng)新能力的主要支撐。不僅要采取團(tuán)隊(duì)引進(jìn)方式，吸引海內(nèi)外核心人才、學(xué)術(shù)帶頭人等高端人才的集聚，而且重視對(duì)企業(yè)職工、進(jìn)城務(wù)工人員的技能培訓(xùn)，提高全社會(huì)勞動(dòng)者的素質(zhì)。

致 謝：

作者特別感謝南京大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院劉志彪教授、卜茂亮老師給予的悉心指導(dǎo)。

注 釋：

① R&D經(jīng)費(fèi)投入和科技人員投入都經(jīng)常被作為人力資本變量，來考查對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響。森棟公夫等人研究發(fā)現(xiàn)，在創(chuàng)新投入中科技經(jīng)費(fèi)投入與科技人員投入之間存在很強(qiáng)的替代性，高度相關(guān)。因此，本文擴(kuò)展模型（2）只引入了專業(yè)人員強(qiáng)度，忽略了R&D經(jīng)費(fèi)投入，避免面臨的共線性。

② 折舊率δ的選取國內(nèi)外學(xué)者采取了多個(gè)數(shù)值，沒有統(tǒng)一的定論。本文參考白俊紅、江可申、李婧等學(xué)者的研究，采用15%的折舊率。

③ 我國學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)專利對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展作用的滯后期不盡相同，大多在滯后1-3期。本文研究中，對(duì)于專利授權(quán)量分別取滯后1期、2期、3期建立模型，發(fā)現(xiàn)滯后1-3期的專利授權(quán)回歸系數(shù)都不顯著，依然支持本文專利對(duì)經(jīng)濟(jì)增長作用不明顯的結(jié)論。由于篇幅原因以上部分在文章中略去。

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