R&D投入、創(chuàng)新機制與經(jīng)濟增長
——新技術(shù)指標體系下的理論分析與實證檢驗

劉婷婷

R&D投入、創(chuàng)新機制與經(jīng)濟增長
——新技術(shù)指標體系下的理論分析與實證檢驗

劉婷婷*

本文基于對面板數(shù)據(jù)的計量檢驗，對所構(gòu)建的技術(shù)創(chuàng)新指標體系的合理性進行了驗證，進而分析了不同研發(fā)投入方式對經(jīng)濟增長產(chǎn)生影響的原因以及不同創(chuàng)新機制的有效性。研究結(jié)果表明：第一，對于省際面板數(shù)據(jù)，技術(shù)流向指標比專利指標更加能夠合理反應(yīng)個體的技術(shù)創(chuàng)新水平。企業(yè)自主研發(fā)指標對專利指標影響不顯著，但對經(jīng)濟增長的影響顯著；政府對高校/科研院所的研發(fā)投入對專利指標影響顯著，但對經(jīng)濟增長影響不顯著；而唯一對專利和經(jīng)濟增長均影響顯著的指標是技術(shù)開發(fā)指標。第二，短期內(nèi)，對經(jīng)濟增長影響顯著的指標是企業(yè)自主創(chuàng)新和技術(shù)開發(fā)，其對經(jīng)濟增長在1%,顯著水平上的彈性系數(shù)分別為0.049,5和0.068,1，技術(shù)轉(zhuǎn)移和政府投入對經(jīng)濟增長的影響不顯著。最后，本文基于上述結(jié)論對我國技術(shù)創(chuàng)新機制的構(gòu)建提出了政策建議。

技術(shù)創(chuàng)新水平；經(jīng)濟增長；企業(yè)自主創(chuàng)新；技術(shù)開發(fā)

一、引 言

當前，我國的技術(shù)創(chuàng)新體系具有下述幾個特征：第一，自主研發(fā)能力較弱的企業(yè)常為了尋求短期經(jīng)濟效益而選擇松散的研發(fā)模式(如技術(shù)委托開發(fā))。技術(shù)委托開發(fā)是部分產(chǎn)學研合作項目的縮影，其雖然可以推動短期經(jīng)濟增長，但未必可以有效地帶動經(jīng)濟的長期發(fā)展。沒有長期技術(shù)積累的企業(yè)并不是真正意義上的創(chuàng)新主體，技術(shù)本身最終也很難通過積累而成長為拉動經(jīng)濟發(fā)展的真正動力。第二，高校和科研院所“孤軍奮戰(zhàn)”的獨立技術(shù)成果直接堆積到了技術(shù)市場，成為了脫離需求的技術(shù)供給。第三，真正有效率的技術(shù)合作開發(fā)模式由于缺少“合作動機”而不能得到發(fā)展，而能夠彌補上述技術(shù)創(chuàng)新市場失效的正是政府的杠桿作用。

目前在關(guān)于中國技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟增長的實證研究中，數(shù)據(jù)類型以時間序列居多，基于面板數(shù)據(jù)的研究以及從研發(fā)投入結(jié)構(gòu)視角對技術(shù)創(chuàng)新水平和經(jīng)濟增長之間關(guān)系進行的實證研究較少，宏觀統(tǒng)計數(shù)據(jù)中能夠反映研發(fā)投入結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)本身也十分有限。為了深入分析和驗證不同研發(fā)投入方式對經(jīng)濟增長產(chǎn)生的影響，論證當前創(chuàng)新機制的特征，我們構(gòu)建了一個用以表征技術(shù)創(chuàng)新水平的指標體系，由自主研發(fā)、技術(shù)開發(fā)、技術(shù)轉(zhuǎn)移和政府投入指標組成，分別代表不同研發(fā)投入方式和研發(fā)主體。企業(yè)的研發(fā)投入結(jié)構(gòu)可以在很大程度上反映出技術(shù)創(chuàng)新體系的特征。企業(yè)在內(nèi)部自主研發(fā)、外部技術(shù)開發(fā)和技術(shù)轉(zhuǎn)移中的選擇體現(xiàn)了一個國家的技術(shù)進步路徑和制度傾向，進而也決定了技術(shù)在經(jīng)濟增長中的作用和技術(shù)本身的成長空間。高校和科研院所作為技術(shù)研發(fā)的主體除了參與企業(yè)的技術(shù)開發(fā)以外，其自主研發(fā)的資金來源主要是政府支出。本文通過對各指標與經(jīng)濟增長關(guān)系的實證分析驗證并闡釋了短期內(nèi)具有顯著影響效應(yīng)的技術(shù)創(chuàng)新投入指標及其所揭示出的幾個問題：企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新路徑選擇、政府對高校和科研院所研發(fā)投入的短期有效性以及合作創(chuàng)新機制的現(xiàn)狀。本文的研究結(jié)果將對我國技術(shù)創(chuàng)新體系的完善提供一定的理論支撐，同時為企業(yè)、高效和科研院所的技術(shù)創(chuàng)新路徑選擇提供參考。

二、文獻回顧

現(xiàn)代經(jīng)濟增長理論始終在試圖回答一個問題：經(jīng)濟增長的動力或源泉是什么？其構(gòu)建的理論模型以索洛模型和內(nèi)生增長模型最為著名。索洛經(jīng)濟增長模型(Solow Growth Model)是由羅伯特·索洛于1956年提出的，又稱作新古典經(jīng)濟增長模型、外生經(jīng)濟增長模型，是新古典經(jīng)濟學框架內(nèi)的經(jīng)濟增長模型。該模型認為：長期增長率是由勞動力增加和技術(shù)進步?jīng)Q定的，前者不僅指勞動力數(shù)量的增加，而且還包括勞動力素質(zhì)與技術(shù)能力的提高。索洛的長期增長模型打破了一直為人們所奉行的“資本積累是經(jīng)濟增長的最主要因素”的理論，認為技術(shù)進步、勞動力質(zhì)量的提高比增加資本對經(jīng)濟增長的作用更大。盡管新古典經(jīng)濟增長理論為說明經(jīng)濟的持續(xù)增長導(dǎo)入了外生的技術(shù)進步和人口增長率，但外生的技術(shù)進步率和人口增長率并沒有能夠從理論上說明持續(xù)經(jīng)濟增長的問題。20世紀80年代中期以來，以羅默(Paul Romer)和盧卡斯(Robert Lucas)為代表的“新增長理論”出現(xiàn)。新經(jīng)濟增長理論的重要內(nèi)容之一是把新古典增長模型中的“勞動力”的定義擴大為人力資本投資，其既包括絕對的勞動力數(shù)量和該國所處的平均技術(shù)水平，還包括勞動力的教育水平、生產(chǎn)技能訓練和相互協(xié)作能力的培養(yǎng)等。1990年，羅默在理論上第一次提出了內(nèi)生增長模型，把經(jīng)濟增長建立在內(nèi)生技術(shù)進步上。從某種意義上說，內(nèi)生經(jīng)濟增長理論的突破在于放松了新古典增長理論的假設(shè)并把相關(guān)的變量內(nèi)生化。

自21世紀初期，國內(nèi)學者對于技術(shù)創(chuàng)新與中國經(jīng)濟增長之間的實證關(guān)系研究尤為熱衷，從研究的理論依托和實證方法來看，一部分學者的實證研究框架是基于柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)(Cobb-Douglas Production Function)或擴展后的C-D生產(chǎn)函數(shù)來構(gòu)建的?；趥鹘y(tǒng)C-D生產(chǎn)函數(shù)的實證研究主要使用索洛余值法對時間序列數(shù)據(jù)進行分析，假定全要素生產(chǎn)率(TFP)主要受到技術(shù)水平的影響，通過產(chǎn)出、資本和勞動力指標計算出技術(shù)進步對經(jīng)濟增長的貢獻率，如夏杰長(2002)、張雄輝和范愛軍(2010)等?；跀U展后的C-D生產(chǎn)函數(shù)的實證研究基于時間序列數(shù)據(jù)或面板數(shù)據(jù)將一些用來衡量技術(shù)創(chuàng)新和技術(shù)水平的指標納入到生產(chǎn)函數(shù)當中進行研究，如王德勁(2005)、黃遠浙等(2013)、吳友群等(2014)等。還有一部分學者選擇了可能影響經(jīng)濟增長的其他指標(或綜合指標)進行分析(不含資本和勞動力指標)，使用協(xié)整檢驗、格蘭杰因果關(guān)系檢驗、脈沖響應(yīng)函數(shù)、方差分解、主成分分析等方法對時間序列數(shù)據(jù)或面板數(shù)據(jù)進行檢驗和分析，如趙樹寬等(2012)、戴魁早(2008)、劉和東和施建軍(2009)等。學術(shù)界的相關(guān)研究大多證實了技術(shù)創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的顯著作用。

雖然技術(shù)創(chuàng)新作為影響一國經(jīng)濟增長的基本要素已被國內(nèi)外學者證實和認可，但技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)由什么指標來表征一直備受關(guān)注。例如，Gardner和Joutz(1996)認為專利申請數(shù)量比研發(fā)支出更能反映技術(shù)本身的經(jīng)濟價值，而Griliches(1990)認為專利數(shù)量并不適合作為創(chuàng)新投入或產(chǎn)出的指標，因為不是所有的創(chuàng)新成果都會申請專利，而不同專利的經(jīng)濟效應(yīng)也差異甚大。國內(nèi)學者用來表征技術(shù)創(chuàng)新的指標也不盡相同，但多數(shù)技術(shù)創(chuàng)新指標體系中都含有專利指標，如專利申請數(shù)量、專利授權(quán)數(shù)量以及專利存量等。胡彩梅和韋福雷(2011)基于時間序列數(shù)據(jù)，將專利存量和技術(shù)標準存量兩個指標納入C-D生產(chǎn)函數(shù)，實證結(jié)果表明二者對經(jīng)濟增長的彈性系數(shù)分別為0.304和0.523；黃遠浙等(2013)基于面板數(shù)據(jù)和C-D生產(chǎn)函數(shù)理論分析了技術(shù)(專利指標)與科學(學術(shù)論文指標)對經(jīng)濟增長的貢獻及其互動關(guān)系，研究結(jié)果表明前者對經(jīng)濟增長的貢獻比較顯著，后者主要通過技術(shù)間接發(fā)生作用；趙樹寬等(2012)對我國技術(shù)標準、技術(shù)創(chuàng)新(專利申請量)和經(jīng)濟增長三者的長期動態(tài)關(guān)系進行了實證分析，研究結(jié)果表明，專利申請數(shù)量在滯后3期對經(jīng)濟增長的促進作用達到最大；高萍(2006)基于面板數(shù)據(jù)和C-D生產(chǎn)函數(shù)理論，對外商投資和發(fā)明專利申請授權(quán)數(shù)對中部六省經(jīng)濟增長的影響進行實證分析，研究結(jié)果表明發(fā)明專利申請授權(quán)數(shù)量對經(jīng)濟增長的彈性系數(shù)為0.068；戴魁早(2008)基于時間序列數(shù)據(jù)證實了我國自主創(chuàng)新能力(專利授權(quán)數(shù)量)和技術(shù)吸收能力對經(jīng)濟增長的長期促進作用，且自主創(chuàng)新能力的影響較為明顯。學者們選取的其他技術(shù)創(chuàng)新相關(guān)指標還包括：技術(shù)市場的發(fā)展(劉鳳朝和潘雄鋒，2006；劉和東和施建軍，2009)，政府投入(賀青和葛翔宇，2014)，產(chǎn)學研合作因素(吳友群等，2014)，企業(yè)、高校和科研機構(gòu)的科技成果(鄭琳琳，2016)以及FDI技術(shù)外溢(陳柳和劉志彪，2006)。

通過文獻研究我們發(fā)現(xiàn)，基于時間序列數(shù)據(jù)計算得出的技術(shù)創(chuàng)新水平(用專利指標表征)對經(jīng)濟增長的影響效應(yīng)較高，而基于擴展的C-D生產(chǎn)函數(shù)和面板數(shù)據(jù)的實證研究得出的彈性系數(shù)通常較低，多數(shù)沒有超過0.1%,。我們認為，專利指標更加適合用在時間序列數(shù)據(jù)中用以表征全國某一年度的技術(shù)創(chuàng)新成果和水平，而將其納入省際面板數(shù)據(jù)用以表征技術(shù)創(chuàng)新水平的合理性值得我們思考。省際面板數(shù)據(jù)代表不同年份中不同地區(qū)的特征，其經(jīng)濟意義也應(yīng)該符合地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的規(guī)律。首先，大企業(yè)的自主創(chuàng)新成果在數(shù)量上不一定會對專利有顯著影響，而對經(jīng)濟發(fā)展卻可能產(chǎn)生強勁的拉動作用；其次，大學和科研院所的技術(shù)成果對專利或許有顯著影響，但對經(jīng)濟增長可能存在滯后性；最后，并不是所有本地區(qū)當年申請的專利都會通過技術(shù)成果的商業(yè)化來影響本地區(qū)的經(jīng)濟增長，企業(yè)通過外部技術(shù)開發(fā)所獲得的技術(shù)成果更大程度上會對技術(shù)流向地域的經(jīng)濟增長起到作用，即技術(shù)開發(fā)被委托方所申請的專利(專利持有者在合同中另有約定的除外)在短期內(nèi)將成果市場化的機率可能要小于該技術(shù)成果在委托方所在地投入市場的機率。此外，專利指標用于時間序列數(shù)據(jù)時，在一定程度上反映了技術(shù)在全國范圍內(nèi)的外溢特征，可以更加準確地反映一定時期內(nèi)技術(shù)創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的貢獻，但用于省際面板數(shù)據(jù)，這個指標的解釋力較弱，不能準確地反映某個樣本中的技術(shù)創(chuàng)新水平?；谏鲜龇治觯覀兲岢隽思僬f1。

假說1：在省際面板數(shù)據(jù)之中，由專利數(shù)量表征的技術(shù)創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的影響不顯著。

雖然運用面板數(shù)據(jù)不易捕捉技術(shù)的外溢特征，但如果我們可以找到一些專利以外的技術(shù)指標來更好地表征技術(shù)的進步，則可以利用面板數(shù)據(jù)的優(yōu)勢對技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系進行更加合理的分析和研究。在企業(yè)、高校和科研機構(gòu)等不同研發(fā)主體中，企業(yè)是技術(shù)研發(fā)投入和將技術(shù)成果市場化的核心。企業(yè)內(nèi)部的自主創(chuàng)新和外部的技術(shù)開發(fā)和技術(shù)轉(zhuǎn)移是企業(yè)獲得技術(shù)成果的重要途徑，大企業(yè)更有能力投入到自主創(chuàng)新或合作開發(fā)項目中，而中小企業(yè)可能更多地選擇技術(shù)開發(fā)。此外，政府對高校和科研院所的技術(shù)研發(fā)投入也是促進技術(shù)水平提高的一個重要途徑?；诂F(xiàn)有的宏觀數(shù)據(jù)，本研究用下面四個指標構(gòu)成技術(shù)流向指標體系以表征當年本地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新水平：(1)當期本地區(qū)企業(yè)自主研發(fā)投入；(2)當期流入本地區(qū)的技術(shù)開發(fā)成果；(3)當期流入本地區(qū)的技術(shù)轉(zhuǎn)移成果；(4)當期政府對高校和科研院所的研發(fā)投入。這四個指標中，(1)和(4)用以衡量當期本地區(qū)自主研發(fā)獲得的技術(shù)成果，(2)和(3)用以衡量當期流向本地區(qū)的技術(shù)成果?；谠摷夹g(shù)流向指標體系，我們進一步提出假說2。

假說2：技術(shù)流向指標體系中的四個指標(企業(yè)自主研發(fā)、技術(shù)開發(fā)、技術(shù)轉(zhuǎn)移、政府投入)對經(jīng)濟增長的影響顯著。

基于對假說1和假說2的檢驗結(jié)果，我們將進一步檢驗上述技術(shù)流向指標體系中對專利數(shù)量有顯著影響的指標，進而論證該指標體系的合理性，并逐一分析其中各個指標的顯著性檢驗結(jié)果。

三、計量模型的設(shè)計與數(shù)據(jù)說明

本研究構(gòu)建了一個適合于省際面板數(shù)據(jù)的技術(shù)流向指標體系用以衡量個體的技術(shù)創(chuàng)新水平，將其納入C-D生產(chǎn)函數(shù)進行分析，并與專利指標進行比較研究，通過對理論假設(shè)的計量檢驗結(jié)果來探討不同研發(fā)投入方式對經(jīng)濟增長的促進效應(yīng)。

（一）計量模型的設(shè)計

用于實證檢驗的數(shù)據(jù)由4年31個省份的短面板數(shù)據(jù)構(gòu)成，擬構(gòu)建包含個體效應(yīng)和時間效應(yīng)的雙向固定效應(yīng)模型。不同省份通常具有不同的個體特征，在模型中引入個體固定效應(yīng)可以解決不隨時間而變但隨個體而變的遺漏變量問題。同時，宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)較容易受到經(jīng)濟環(huán)境的影響，在回歸方程中引入時間固定效應(yīng)，即引入(t－1)個時間虛擬變量，可以解決不隨個體變化但隨時間變化的遺漏變量問題。我們用Iiδ代表i省份的個體效應(yīng)，用Dtγ表示“第t期”對Yit的影響效應(yīng)，α為常數(shù)項，εit為殘差項。該雙向固定效應(yīng)模型的基本形式可以寫為：

在傳統(tǒng)的C-D生產(chǎn)函數(shù)YAKαLβ=中，Y為經(jīng)濟產(chǎn)出，K為資本存量，L為勞動力，α、β分別為資本和勞動力的彈性，A為全要素生產(chǎn)率，主要受到科技進步的影響。現(xiàn)基于上述理論框架對C-D函數(shù)進行擴展，并結(jié)合理論假設(shè)給出如下計量檢驗?zāi)Ｐ汀?/p>

假說1的計量模型：

其中，資本(invest)、勞動力(labor)和專利數(shù)量(patent)為主要解釋變量，個體和時間虛擬變量為控制變量。

假說2的計量模型：

其中，主要解釋變量包括：資本(invest)、勞動力(labor)、企業(yè)自主研發(fā)投入(researcher)、流入本地區(qū)的技術(shù)開發(fā)成果(deven)、流入本地區(qū)的技術(shù)轉(zhuǎn)移成果(trann)和政府對高校以及科研院所的研發(fā)投入(uniG)。個體和時間虛擬變量為控制變量。

用于進一步檢驗的計量模型：

用于檢驗企業(yè)自主研發(fā)投入(researcher)、技術(shù)開發(fā)成果(deven)以及政府對高校和科研院所的研發(fā)投入(uniG)指標對專利數(shù)量(patent)的影響。其中，個體和時間虛擬變量為控制變量。

（二）數(shù)據(jù)說明

1.數(shù)據(jù)來源

運用面板數(shù)據(jù)進行實證研究正在成為趨勢。面板數(shù)據(jù)對遺漏的變量不很敏感，其較大的樣本容量可以提高估計的精確度，同時，面板數(shù)據(jù)可以很大程度上降低多重共線性帶來的影響，這些優(yōu)點決定了我們選擇面板數(shù)據(jù)對創(chuàng)新產(chǎn)出和經(jīng)濟增長進行實證研究。本研究的實證數(shù)據(jù)由31個省市的8個統(tǒng)計指標構(gòu)成，研究中含有規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)相關(guān)指標，而自2011年起，規(guī)模以上企業(yè)的統(tǒng)計范圍從年主營業(yè)務(wù)收入為500萬元及以上調(diào)整為2000萬元及以上的法人工業(yè)企業(yè)，為了研究數(shù)據(jù)的嚴謹性和計量結(jié)果的準確性，也為了對3組數(shù)據(jù)結(jié)果進行比較，我們將全部數(shù)據(jù)的時間維度統(tǒng)一調(diào)整為2011年至2014年，每組樣本各含124組觀測值。樣本數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國科技統(tǒng)計年鑒》(2012—2015)。

2.指標選擇

(1) 經(jīng)濟發(fā)展水平(gdp)：該指標用各省市GDP來反映。

(2) 勞動力投入(labor)：該指標用各省市城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員數(shù)(年底數(shù))來衡量。

(3) 資本投入(invest)：該指標用估算得出的各省市固定資本形成存量來衡量。

(4) 技術(shù)創(chuàng)新水平(patent)：鑒于一項專利從申請到授權(quán)的周期性，該指標選用各省市國內(nèi)專利申請受理數(shù)來反映。

(5) 企業(yè)自主研發(fā)投入(researcher)：該指標用規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的研究人員全時當量來衡量。規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)(尤其是其中的高新技術(shù)企業(yè))是企業(yè)自主研發(fā)的主力，我們沒有選擇規(guī)模以上企業(yè)的R&D內(nèi)部支出作為衡量指標的原因在于其中所包含的資本性投入(如儀器和設(shè)備的購置費)與模型中的固定資本投入容易形成多重共線性，而研究人員的技術(shù)和技能投入對技術(shù)成果的形成尤為重要。

(6) 技術(shù)開發(fā)成果(deven)：該指標用各省市技術(shù)市場(按技術(shù)流向地域統(tǒng)計)技術(shù)開發(fā)合同數(shù)量來衡量。

(7) 技術(shù)轉(zhuǎn)移成果(trann)：該指標用各省市技術(shù)市場(按技術(shù)流向地域統(tǒng)計)技術(shù)轉(zhuǎn)移合同數(shù)量來衡量。當年轉(zhuǎn)入本地區(qū)的技術(shù)成果雖然不是企業(yè)通過自主創(chuàng)新或外部技術(shù)開發(fā)獲得的技術(shù)提升，但也構(gòu)成提高本地區(qū)整體技術(shù)水平的一項指標。

(8) 政府對高校和科研院所的研發(fā)投入(uniG)：該指標用本地區(qū)高校和科研院所研發(fā)經(jīng)費內(nèi)部支出中的政府資金之和來衡量。

3.數(shù)據(jù)處理

(1) 實際GDP：用2011—2014年全國地區(qū)生產(chǎn)總值定基指數(shù)(以2011年為基期)對各省市當年地區(qū)生產(chǎn)總值進行換算以消除物價變動影響。

(2) 資本存量：以單豪杰(2008)估算出的2006年各省市資本存量(1952年價格)為基數(shù)，根據(jù)2006年各省市相應(yīng)的平減指數(shù)折算為實際價格的資本存量，基于永續(xù)盤存法對2011—2014年的實際資本存量進行計算，即：

其中，Kit表示i省市第t年的資本存量，Ki(t-1)表示i省市第t－1年的資本存量，Iit代表i省市第t年的固定資本形成總額，經(jīng)濟折舊率δ統(tǒng)一取單豪杰(2008)計算得出的10.96%,。根據(jù)2006年重慶和四川的固定資本形成總額比例對單豪杰(2008)給出的四川省2006年資本存量進行同比例換算后分別得出2006年重慶和四川的資本存量基數(shù)。用固定資產(chǎn)投資價格定基指數(shù)(2011年為基期)對2011—2014年實際資本存量進行換算以消除價格影響。

(3) 其他資金投入：用2011—2014年CPI定基指數(shù)(以2011年為基期)對本研究中政府對高校和科研院所的研發(fā)投入進行換算以消除物價變動影響。

在進行數(shù)據(jù)分析之前，我們對上述各變量進行了取對數(shù)處理以初步消除異方差，因而回歸系數(shù)代表變量的彈性。數(shù)據(jù)分析使用Stata12.0軟件。

四、回歸結(jié)果與分析

本研究擬采用同時包含個體固定效應(yīng)和時間固定效應(yīng)的雙向固定效應(yīng)模型。固定影響模型參數(shù)的估計方法可以使用最小二乘虛擬變量估計方法(LSDV)或組內(nèi)估計方法(Within Estimator)。LSDV方法中加入的虛擬變量會在一定程度上造成自由度的損失，但可以逐一估計出個體特征的影響。對于組內(nèi)估計量，個體特征與解釋變量相關(guān)時也可以得到一致估計，這也是面板數(shù)據(jù)的一大優(yōu)勢。不過，上述備選方法尚未考慮到面板數(shù)據(jù)可能存在的組間異方差、組間同期相關(guān)和組內(nèi)自相關(guān)。如檢驗后發(fā)現(xiàn)存在異方差或相關(guān)性，我們將運用面板校正標準誤(PCSE)對數(shù)據(jù)進行再估計。

（一）假說1的回歸結(jié)果與分析

由于每個省市的個體差異，可能存在不隨時間而變的遺漏變量，故首先檢驗是否應(yīng)該使用固定效應(yīng)模型。使用組內(nèi)估計方法得出rho＝0.998,7，復(fù)合擾動項的方差主要來自個體效應(yīng)ui的變動，F(xiàn)檢驗的p值為0.000,0，即應(yīng)該允許每個省市擁有自己的截距項。由于上述檢驗未使用穩(wěn)健標準誤，我們進一步使用LSDV方法進行檢驗，結(jié)果顯示大多數(shù)個體虛擬變量都很顯著，進一步確認了個體效應(yīng)的存在，固定效應(yīng)模型優(yōu)于混合回歸。生成時間虛擬變量并對其進行檢驗的結(jié)果顯示：各年度虛擬變量均在5%,的顯著水平上顯著，聯(lián)合顯著性p值為0.001,6，故模型中應(yīng)該加入時間虛擬變量。對隨機效應(yīng)回歸分析的檢驗結(jié)果拒絕隨機優(yōu)于混合的原假設(shè)(p值為0.000,0)，豪斯曼檢驗結(jié)果(p值為0.000,0)和過度識別檢驗(χ2(3)統(tǒng)計量為649.101，p值為0.000,0)均顯示固定效應(yīng)模型優(yōu)于隨機效應(yīng)模型。故確定假說1中的數(shù)據(jù)應(yīng)使用雙向固定效應(yīng)模型進行估計。

運用Greene(2000)中的沃爾德檢驗方法對面板數(shù)據(jù)的組間異方差的進行檢驗，結(jié)果顯示數(shù)據(jù)存在異方差；運用Pesaran(2004)中的參數(shù)檢驗方法對面板數(shù)據(jù)的組間同期相關(guān)性進行檢驗，p值為0.839,8，不能拒絕原假設(shè)，無組間同期相關(guān)；運用Wooldridge(2002)中提出的沃爾德檢驗方法對組內(nèi)自相關(guān)進行檢驗的結(jié)果顯示p值為0.000,0，即面板數(shù)據(jù)存在組內(nèi)自相關(guān)，對于只有4期的短面板暫且不進行修正。分別在組內(nèi)估計和LSDV估計中采用穩(wěn)健標準誤以消除異方差，并與面板校正標準誤(PCSE)修正后的結(jié)果進行對比，具體見表1(由于篇幅有限，沒有給出個體效應(yīng)和時間效應(yīng)的回歸結(jié)果)。

表1 基于C-D生產(chǎn)函數(shù)和專利指標的模型回歸結(jié)果

從三種估計結(jié)果中各變量的顯著性和系數(shù)來看，回歸結(jié)果較為穩(wěn)健，LSDV和PCSE的回歸結(jié)果顯示投資和就業(yè)對GDP的影響效應(yīng)在1%,的顯著水平上顯著，組內(nèi)估計和LSDV中的專利指標對GDP影響不顯著，PCSE修正后的專利指標也僅在10%,的顯著水平上顯著，專利數(shù)量每提高1%，GDP隨之提高0.033,1%，彈性系數(shù)較小。

二是通過應(yīng)用服務(wù)器對數(shù)據(jù)庫服務(wù)器中存儲的各傳感器數(shù)據(jù)從多個維度進行分析,將數(shù)據(jù)進行處理分析并展現(xiàn)到互聯(lián)網(wǎng)上、微信等手機APP。

（二）假說2的回歸結(jié)果與分析

首先檢驗是否應(yīng)該使用固定效應(yīng)模型。使用組內(nèi)估計方法得出rho＝0.998,5，F(xiàn)檢驗的p值為0.000,0，即應(yīng)該允許每個省市擁有自己的截距項。使用LSDV方法進行檢驗的結(jié)果顯示大多數(shù)個體虛擬變量都很顯著(p值為0.000)，進一步確認個體效應(yīng)的存在。各年度虛擬變量均在1%,的顯著水平上顯著，聯(lián)合顯著性p值為0.000,5，故模型中應(yīng)該加入時間虛擬變量。對隨機效應(yīng)回歸分析的檢驗結(jié)果拒絕隨機優(yōu)于混合的原假設(shè)(p值為0.000,0)，豪斯曼檢驗結(jié)果(p值為0.000,1)和過度識別檢驗(χ2(6)統(tǒng)計量為303.833，p值為0.000,0)均顯示固定效應(yīng)模型優(yōu)于隨機效應(yīng)模型，故確定假說2中的數(shù)據(jù)應(yīng)使用雙向固定效應(yīng)模型進行估計。對面板數(shù)據(jù)組間異方差的檢驗結(jié)果顯示數(shù)據(jù)存在異方差(p值為0.000,0)。組間同期相關(guān)性檢驗的結(jié)果顯示p值為0.368,8，不能拒絕原假設(shè)，無組間同期相關(guān)。對組內(nèi)自相關(guān)的檢驗結(jié)果顯示p值為0.000,0，面板數(shù)據(jù)存在組內(nèi)自相關(guān)，對于4期短面板暫不修正。分別在組內(nèi)估計和LSDV估計中采用穩(wěn)健標準誤以消除異方差，并與面板校正標準誤(PCSE)修正后的結(jié)果進行對比，具體見表2。

表2 基于C-D生產(chǎn)函數(shù)和技術(shù)流向指標體系的模型回歸結(jié)果

從前三種估計結(jié)果中各變量的顯著性和系數(shù)來看，回歸結(jié)果較為穩(wěn)健。LSDV和PCSE的估計結(jié)果顯示，資本(linvest)、就業(yè)(llabor)、企業(yè)自主研發(fā)(lresearcher)和技術(shù)開發(fā)(ldeven)這四個指標對GDP均在1%,的顯著水平上有正向促進效應(yīng)，技術(shù)轉(zhuǎn)移(ltrann)和政府對高校和科研院所的研發(fā)投入(luniG)短期內(nèi)對GDP沒有顯著影響，剔除掉這兩個不顯著變量后，前四個指標每變動1%,所帶來的GDP變動分別為0.396,9%,、0.091,0%,、0.049,5%,和0.068,1%,。該實證研究結(jié)果與劉和東和施建軍(2009)、鄭琳琳(2016)的研究結(jié)論較為一致。劉和東和施建軍(2009)的研究結(jié)論表明大學通過專利實現(xiàn)的技術(shù)轉(zhuǎn)移對中國經(jīng)濟增長的影響較小，而且需要時間較長，而通過技術(shù)合同實現(xiàn)轉(zhuǎn)移的貢獻要遠遠大于專利轉(zhuǎn)移，而且需要的時間較短。鄭琳琳(2016)的研究結(jié)果表明企業(yè)科技成果是影響經(jīng)濟增長的最強勁因素。

（三）對假說2的進一步檢驗

首先檢驗是否應(yīng)該使用固定效應(yīng)模型，使用組內(nèi)估計方法得出rho＝0.967,5，復(fù)合擾動項的方差主要來自個體效應(yīng)ui的變動，F(xiàn)檢驗的p值為0.000,0，即應(yīng)該允許每個省市擁有自己的截距項。使用LSDV方法進一步檢驗的結(jié)果顯示有15個個體虛擬變量不顯著(p值＞0.1)。各年度虛擬變量均在1%,的顯著水平上顯著，聯(lián)合顯著性p值為0.000,0，模型中應(yīng)該加入時間虛擬變量。對隨機效應(yīng)回歸分析的檢驗結(jié)果拒絕隨機優(yōu)于混合的原假設(shè)(p值為0.000,0)，豪斯曼檢驗結(jié)果(p值為0.000,0)和過度識別檢驗(χ2(3)統(tǒng)計量為40.032，p值為0.000,0)均顯示固定效應(yīng)模型優(yōu)于隨機效應(yīng)模型，故確定應(yīng)使用雙向固定效應(yīng)模型進行估計。對面板數(shù)據(jù)的組間異方差檢驗結(jié)果顯示數(shù)據(jù)存在異方差(p值為0.000,0)。組間同期相關(guān)檢驗結(jié)果顯示p值為0.326,5，不能拒絕原假設(shè)，無組間同期相關(guān)。對組內(nèi)自相關(guān)的檢驗結(jié)果顯示p值為0.000,0，面板數(shù)據(jù)存在組內(nèi)自相關(guān)，對于4期短面板暫不修正。分別在組內(nèi)估計和LSDV估計中采用穩(wěn)健標準誤以消除異方差，并與面板校正標準誤(PCSE)修正后的結(jié)果進行對比，表3顯示對假說2進行進一步檢驗的估計結(jié)果。

表3 專利指標影響因素的模型回歸結(jié)果

通過回歸結(jié)果可以看出，企業(yè)自主研發(fā)的投入(lresearcher)對專利數(shù)量的影響不顯著，技術(shù)開發(fā)(ldeven)和政府對高校和科研院所的投入(luniG)對專利數(shù)量的影響分別在1%,和5%,的顯著水平上顯著。

對上述3組檢驗結(jié)果的原因分析如下。

1.企業(yè)自主研發(fā)指標(lresearcher)對專利指標影響不顯著，但對GDP呈現(xiàn)出顯著影響。其主要原因在于規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的自主研發(fā)技術(shù)目標通常具有一定研發(fā)難度，雖然短期內(nèi)形成的專利數(shù)量有限，卻可能對行業(yè)標準的形成和經(jīng)濟的增長具有重要意義。

2.政府對高校和科研院所的研發(fā)投入指標(luniG)對專利指標影響顯著，但對當期GDP沒有顯著影響。其主要原因在于高校和科研院所的技術(shù)成果與企業(yè)技術(shù)成果相比更加偏向基礎(chǔ)研究，即使是應(yīng)用技術(shù)成果的商業(yè)化也具有一定滯后性，從專利到市場還需要一個中間階段，與企業(yè)自主開發(fā)或技術(shù)開發(fā)相比，其在短期內(nèi)不能呈現(xiàn)出對經(jīng)濟的促進作用。同時，高校和科研院所的應(yīng)用技術(shù)開發(fā)活動通常會以企業(yè)委托開發(fā)的形式呈現(xiàn)，這使得政府對大學和科研院所的投入更多地流向理論研究和基礎(chǔ)性技術(shù)研究。

3.技術(shù)轉(zhuǎn)移指標(ltrann)從理論上講是技術(shù)流入的一種方式，但通過檢驗我們發(fā)現(xiàn)，其對GDP的影響并不顯著。其原因可能在于所轉(zhuǎn)移的技術(shù)成果通過二次開發(fā)的形式融入到了企業(yè)自主開發(fā)或技術(shù)開發(fā)中，進而技術(shù)轉(zhuǎn)移成為了形成新技術(shù)成果的一個中間過程。這樣，對經(jīng)濟起到促進作用的是最終技術(shù)成果，技術(shù)轉(zhuǎn)移的影響沒能很好地表征出來。

4.從本研究中的實證檢驗結(jié)果來看，專利指標(lpatent)之所以對GDP產(chǎn)生了一定的顯著效應(yīng)，主要是源于技術(shù)開發(fā)指標(ldeven)的影響。技術(shù)開發(fā)指標對專利和GDP都產(chǎn)生了顯著效應(yīng)。我們需要看到，技術(shù)開發(fā)對專利指標影響顯著主要是受到了技術(shù)開發(fā)成果在當?shù)厣暾垖＠臄?shù)量的影響，但技術(shù)開發(fā)對經(jīng)濟的影響在于其最終帶來的技術(shù)水平的提高和商業(yè)化效應(yīng)。

五、結(jié)論和政策啟示

（一）結(jié)論

本文基于C-D生產(chǎn)函數(shù)，通過構(gòu)建雙向固定效應(yīng)模型，對理論假設(shè)進行了計量檢驗，通過對檢驗結(jié)果的比較和分析得出如下結(jié)論。

第一，在省際面板數(shù)據(jù)中，專利申請數(shù)量指標不能十分合理地反映技術(shù)創(chuàng)新水平，而用技術(shù)流向指標體系來衡量當期各地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新水平更為合理。檢驗結(jié)果表明：短期內(nèi)，企業(yè)自主研發(fā)指標對專利指標影響不顯著，但對GDP的影響顯著；政府對高校和科研院所的研發(fā)投入對專利指標影響顯著，但對GDP影響不顯著，唯一一個對專利和GDP均影響顯著的指標是技術(shù)開發(fā)指標。

第二，本研究構(gòu)建的技術(shù)流向指標體系中，短期內(nèi)對GDP影響顯著的指標有企業(yè)自主創(chuàng)新和技術(shù)開發(fā)，技術(shù)轉(zhuǎn)移和政府對高校和科研院所的研發(fā)投入對GDP的影響并不顯著。一部分轉(zhuǎn)移的技術(shù)會經(jīng)過二次開發(fā)而轉(zhuǎn)入新的技術(shù)成果中去。同時，高校和科研院所的自主技術(shù)研發(fā)成果通常較為基礎(chǔ)，其應(yīng)用性較強的那部分技術(shù)也需要一定周期和中介才能投入市場。

第三，專利指標體系下的技術(shù)創(chuàng)新水平對GDP在10%,的顯著水平上的彈性系數(shù)為0.033,1，而技術(shù)流向指標中的自主創(chuàng)新和技術(shù)開發(fā)對GDP在1%,的顯著水平上的彈性系數(shù)分別為0.049,5和0.068,1。盡管如此，其所估出的系數(shù)也低于時間序列中專利指標的影響系數(shù)，時間序列中的專利指標在一定程度上考量到了技術(shù)外溢和技術(shù)成果共享的效應(yīng)。

（二）政策啟示

1.從技術(shù)開發(fā)結(jié)構(gòu)看產(chǎn)學研技術(shù)合作的提升空間

《中國統(tǒng)計年鑒》對技術(shù)開發(fā)的統(tǒng)計分為技術(shù)委托開發(fā)和技術(shù)合作開發(fā)。圖1為2006—2014年全國技術(shù)市場技術(shù)開發(fā)合同中委托開發(fā)與合作開發(fā)合同數(shù)量的趨勢圖。

圖1 全國技術(shù)市場技術(shù)開發(fā)合同中委托開發(fā)與合作開發(fā)合同數(shù)(個)

從2006年至2014年，我國技術(shù)開發(fā)中的合作開發(fā)在技術(shù)開發(fā)中所占比例在4.58%,～5.56%,之間浮動，9年的平均比例為5.16%,。全國委托開發(fā)合同所占比例都在94%,以上。雖然技術(shù)開發(fā)對專利和GDP的影響都很顯著，但起到主要作用的是委托開發(fā)，其中包括企業(yè)與企業(yè)之間的委托開發(fā)和企業(yè)與高校和科研院所之間的委托開發(fā)，而技術(shù)的合作開發(fā)對推動技術(shù)進步尚未起到顯著效果。與發(fā)達國家的合作研發(fā)模式相比，我國的技術(shù)開發(fā)模式還有很大的提升空間。發(fā)達國家的合作創(chuàng)新體系有下面兩個重要特征。

其一，實體型合作研發(fā)體發(fā)展迅速，其中最為典型的是RJV(Research Joint Venture)。在實體型合作研發(fā)體中，企業(yè)之間的合作要多于“產(chǎn)”與“學研”之間的合作。企業(yè)之間可以共建實驗室，共同投入研究經(jīng)費和研究人員。其所獲得的范圍內(nèi)技術(shù)溢出效應(yīng)、對社會行業(yè)標準的影響、研發(fā)效率的提高以及對經(jīng)濟發(fā)展的推動力都是松散的技術(shù)開發(fā)合約所不能及的。委托開發(fā)在一定程度上呈現(xiàn)出我國部分產(chǎn)學研合作的特征，其雖然可以帶來短期的研發(fā)成果和商業(yè)利潤，但其對行業(yè)內(nèi)的技術(shù)外溢和技術(shù)成果共享效應(yīng)作用甚微，而社會的整體技術(shù)進步需要行業(yè)中標志性技術(shù)突破的引領(lǐng)。在我國，企業(yè)還不是真正意義上的創(chuàng)新主體，因為真正具有技術(shù)創(chuàng)新能力的企業(yè)為數(shù)不多，多數(shù)企業(yè)通過尋求外部技術(shù)開發(fā)(而不是與同行業(yè)企業(yè)合作開發(fā))來獲取商業(yè)化利潤。當經(jīng)濟增長的動力不足而需要技術(shù)引領(lǐng)時，我們發(fā)現(xiàn)，這種技術(shù)創(chuàng)新的結(jié)構(gòu)性問題已經(jīng)讓很多企業(yè)嚴重依賴于短期經(jīng)濟效益的實現(xiàn)，而對于有利于長期經(jīng)濟效益的技術(shù)積累已經(jīng)力不從心。以委托開發(fā)為本質(zhì)特征的那部分“產(chǎn)學研”合作只是不同資源的整合，并不是真正意義上的技術(shù)合作開發(fā)，其關(guān)注更多的是短期經(jīng)濟效益，而企業(yè)之間(合作中至少含有2個企業(yè))的合作所獲得的技術(shù)成果更加有利于行業(yè)效應(yīng)和技術(shù)的長期成長，是更加能夠有效推動經(jīng)濟長期增長的動力。

其二，政府在合作研發(fā)機制中承擔制度干預(yù)和組織參與的雙重角色。企業(yè)之間的合作研發(fā)(尤其是橫向合作)會存在“動機不足”的問題，而政府可以通過構(gòu)建有利于合作創(chuàng)新體形成的合作創(chuàng)新機制，從“制度層面”提高研發(fā)體的合作動機，例如專設(shè)一些審批和管理企業(yè)間合作研發(fā)的機構(gòu)，并給予一定的資金支持。此外，在發(fā)達國家，政府會以合作成員的身份直接參與到一些與民生和經(jīng)濟發(fā)展有重要意義的企業(yè)合作研發(fā)中(尤其是行業(yè)共性技術(shù)的合作研發(fā))。政府在合作研發(fā)體中投入資金和資源，進而可以直接參與研發(fā)過程和重要決策(如研發(fā)成果的去向、技術(shù)成果產(chǎn)業(yè)化時的定價等)。

綜上所述，企業(yè)與企業(yè)之間的合作研發(fā)雖然有效，但企業(yè)往往由于合作動機不足而選擇了有利于短期商業(yè)化目標的松散合作模式，政府的作用正是在于彌補這種市場機制中的缺失。對于關(guān)系民生的重要技術(shù)領(lǐng)域，政府可以參與研發(fā)和決策，對于其他的行業(yè)技術(shù)領(lǐng)域則可以提供制度傾斜來調(diào)整技術(shù)合作的結(jié)構(gòu)。我們可以嘗試在“產(chǎn)”和“學研”之間的松散合作這一主體結(jié)構(gòu)中，加入真正以企業(yè)為研發(fā)主體的“企業(yè)間”合作研發(fā)模式，進而給予技術(shù)本身的發(fā)展和長期積累以足夠的成長環(huán)境，為中國的技術(shù)趕超之路奠定良好的機制和制度基礎(chǔ)。

2.高校和科研院所不要再去“推著船找?！?/p>

根據(jù)本文的研究結(jié)果，政府對高校和科研院所的投入對專利有顯著效應(yīng)，但短期內(nèi)對經(jīng)濟增長的影響并不顯著，從理論上講，高校和科研院所的技術(shù)成果仍然需要技術(shù)市場或合作協(xié)議的“孵化”作用?？s短這個過程并非易事，原因之一是其研究成果相對較弱的應(yīng)用性。我們應(yīng)該更加關(guān)注的是高校和科研院所這支重要的科研主體隊伍應(yīng)該如何深入?yún)⑴c到合作研發(fā)的機制中去，充分發(fā)揮其在技術(shù)和知識積累方面的優(yōu)勢，而不是僅僅著眼于這部分研發(fā)成果的商業(yè)化過程。與企業(yè)進行合作研發(fā)就等于從源頭上找到了市場，讓高校和科研院所參與到與企業(yè)的合作研發(fā)當中要比讓其獨立研發(fā)再去“找市場”要高效得多，即讓他們航行在技術(shù)發(fā)展的大浪潮之中，而不是“推著船去找?！?。企業(yè)與高校和科研院所之間需要逐步構(gòu)建起技術(shù)合作的文化，這種合作如能在技術(shù)開發(fā)階段出現(xiàn)，對于研發(fā)主體和社會成本來說都會更加有效。政府需要通過放寬以往對這種合作的限制，充分激發(fā)高校和科研院所以及其研發(fā)人員的積極性，將政府對高校和科研院所的研發(fā)投入結(jié)構(gòu)多元化，促進其加入到與某個企業(yè)(或與多個合作企業(yè))之間的技術(shù)合作開發(fā)當中，真正從機制和結(jié)構(gòu)上改變高校和科研院所(尤其是高校)與市場脫離的狀態(tài)，最終發(fā)揮其對國家技術(shù)提升的重要作用。

3.企業(yè)自主創(chuàng)新應(yīng)找好定位

在本研究中，企業(yè)自主研發(fā)對GDP有顯著的促進效應(yīng)。對于技術(shù)創(chuàng)新，大企業(yè)往往善于“研究”，小企業(yè)更重視“開發(fā)”。規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)中的高新技術(shù)企業(yè)是一個國家自主技術(shù)創(chuàng)新的主力軍。政府應(yīng)該對軍事領(lǐng)域和民生重要領(lǐng)域中的基礎(chǔ)技術(shù)研究和核心技術(shù)研究給予重點扶持。我們應(yīng)該找準優(yōu)勢，在堅持“非對稱”趕超戰(zhàn)略的同時，走出去，積極參與國際先進技術(shù)的合作項目，了解最新技術(shù)前沿，利用好國內(nèi)外一切可以利用的研發(fā)資源，率先在國際上占據(jù)優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)的技術(shù)高地。對于自主創(chuàng)新能力較弱的中小企業(yè)來說，自主創(chuàng)新能力的提升絕不是一蹴而就的，可以通過技術(shù)委托開發(fā)、技術(shù)合作開發(fā)或技術(shù)轉(zhuǎn)移后的二次開發(fā)等方式逐步提升自身的技術(shù)研發(fā)水平，掌握一定的核心技術(shù)之后形成自主創(chuàng)新能力。

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JEL Classification：O32 O33

R&D Input，Innovation Mechanism and Economic Growth：Theoretical Analysis and Empirical Study under a New Index System for Technological Innovation

Liu Tingting
(School of Humanities，Tianjin University of Finance and Economics，Tianjin 300222，China)

This paper aims to study the effects of different ways and different innovation mechanism of R&D investment on economic growth.Based on the inspection of panel data，the paper verified the rationality of the index system of technological innovation and analyzed the effectiveness of different innovation mechanisms.The quantitative results for the theoretical hypotheses show that：Firstly，for panel data，compared with patent index system，technology flow index system can more reasonably reflect the individuals′ technological innovation levels.The enterprise independent innovation index has no significant impact on patent index，but significant for economic growth.The government R&D funds to universities and R&D institutions have significant impact on patent index，but not for economic growth.The only one index significant both for patent and economic growth is technological development index．Secondly，in a short term，indexes with significant impact on economic growth，in the technology flow index system，include enterprise independent innovation and technological development，with coefficient of elasticity of 0.049,5 and 0.068,1 under significance level of 1%, respectively，while technological transfer index and the government R&D funds index have no significant impact on economic growth.Several policy implications are finally proposed for further improvement of China′s technological innovation mechanism.

Technological Innovation Level；Economic Growth；Enterprise Independent Innovation；Technological Development

10.14116/j.nkes.2017.03.009

* 劉婷婷，天津財經(jīng)大學人文學院(郵編：300222)，E-mail：roman25_ting@163.com。本研究受國家社會科學基金項目青年項目“中國實體型合作研發(fā)體的組織特征、合作模式與績效評價研究”(16CJY010)、天津市哲學社會科學規(guī)劃項目一般項目“市場導(dǎo)向下的政府戰(zhàn)略性合作研發(fā)促進機制研究”(TJLJ15-004)資助。