制造業(yè)R&D對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響研究

王玲飛?張琰君

當(dāng)前，全球制造業(yè)已經(jīng)進(jìn)入智能制造新時(shí)代。我國(guó)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)低增長(zhǎng)，對(duì)制造業(yè)提出了極大挑戰(zhàn)。隨著制造業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)逐漸從成本轉(zhuǎn)向技術(shù)，人才創(chuàng)新成為了制造業(yè)的核心推動(dòng)力，因此可以通過(guò)加大R&D投入，來(lái)提升我國(guó)的全要素生產(chǎn)率，進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。本文基于創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型，利用2011-2017年全國(guó)各省市面板數(shù)據(jù)，測(cè)度制造業(yè)R&D投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)，并分析其地區(qū)差異你與形成的原因。

近年來(lái)，隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入到新的階段，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式也在逐步改變，技術(shù)進(jìn)步在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中扮演著越來(lái)越重要的角色。2017年，我國(guó)制造業(yè)的研發(fā)（R&D）經(jīng)費(fèi)支出達(dá)到17606.1億元，同比增長(zhǎng)速率高于同期GDP增長(zhǎng)速率，達(dá)到12.3%。本年度新申請(qǐng)專利達(dá)3697845件，技術(shù)市場(chǎng)成交額為13424億元，彰顯了我國(guó)對(duì)于自主創(chuàng)新與核心知識(shí)產(chǎn)權(quán)的不斷重視。然而，我國(guó)制造業(yè)研究與開(kāi)發(fā)經(jīng)費(fèi)占工業(yè)總產(chǎn)值的比重相比于發(fā)達(dá)國(guó)家仍處于較低水平，僅有5%。因此，本文基于R&D驅(qū)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型，討論分析了R&D投資對(duì)于各省市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響機(jī)制與貢獻(xiàn)程度。

一、文獻(xiàn)回顧

國(guó)內(nèi)外對(duì)于制造業(yè)技術(shù)進(jìn)步的研究由來(lái)已久，如Romer（1989）、Lucas（1988）等學(xué)者在新古典增長(zhǎng)模型的基礎(chǔ)上，提出了將技術(shù)進(jìn)步內(nèi)生化的新經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論，認(rèn)為R&D投入能夠通過(guò)促進(jìn)知識(shí)存量的提升來(lái)推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步，并為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)提供動(dòng)力。

在對(duì)于技術(shù)進(jìn)步進(jìn)行衡量方面，一些學(xué)者通過(guò)單指標(biāo)來(lái)進(jìn)行測(cè)度技術(shù)進(jìn)步的水平，如我國(guó)學(xué)者李從容等（2010）、封偉毅等（2012）曾在研究中使用研發(fā)投入來(lái)代替技術(shù)水平。

而關(guān)于R&D投資對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響方面，大多數(shù)學(xué)者認(rèn)為是正相關(guān)的關(guān)系。國(guó)外學(xué)者如O Mahony和Vecchi（2009）利用五個(gè)國(guó)家的企業(yè)數(shù)據(jù)對(duì)研發(fā)投入和生產(chǎn)力之間的關(guān)系進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)研發(fā)投入較多的產(chǎn)業(yè)通常具有較髙的生產(chǎn)力。

在國(guó)內(nèi)學(xué)者的研究中，盧方元（2011）利用2000—2009年全國(guó)30個(gè)省區(qū)市的R&D投入和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的有關(guān)數(shù)據(jù)，通過(guò)單位根檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)，建立面板數(shù)據(jù)模型驗(yàn)證了：R&D投入對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有明顯的促進(jìn)作用。

綜上所述，在制造業(yè)技術(shù)進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響研究中，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于技術(shù)進(jìn)步的衡量指標(biāo)具有很大差異。此外，國(guó)內(nèi)的研究主要是通過(guò)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法進(jìn)行實(shí)證分析，技術(shù)進(jìn)步的內(nèi)生性未被完全體現(xiàn)。因此，本文基于Romer（1989）提出的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型，推導(dǎo)出關(guān)于知識(shí)存量增長(zhǎng)的方程，并結(jié)合2011-2017年全國(guó)各省市面板數(shù)據(jù)，測(cè)度制造業(yè)R&D投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)，并解決技術(shù)進(jìn)步內(nèi)生性的問(wèn)題。

二、理論模型

本研究基于Romer（1989）的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型，引入最終產(chǎn)品生產(chǎn)部門、中間產(chǎn)品生產(chǎn)部門與R&D部門（即知識(shí)生產(chǎn)部門），構(gòu)建技術(shù)進(jìn)步內(nèi)生性的方程，并以此推導(dǎo)出R&D投入對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)的核心表達(dá)式。

（一）最終產(chǎn)品生產(chǎn)部門

三、數(shù)據(jù)與結(jié)果

（一）指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

根據(jù)上述推導(dǎo)過(guò)程，我們可以看出在知識(shí)驅(qū)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型中，R&D投入的增多會(huì)推動(dòng)知識(shí)存量的快速增長(zhǎng)，進(jìn)而推動(dòng)實(shí)際產(chǎn)出的增長(zhǎng)。結(jié)合式（11）與（12）可以看出，為了估算R&D投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)度θ，需要進(jìn)行下列參數(shù)的收集：實(shí)際產(chǎn)出增長(zhǎng)率γY;資本回報(bào)率r（本文直接采用劉仁和（2018）等所估算的資本回報(bào)率rt）;R&D投入占總產(chǎn)出的比重s。

（二）結(jié)果與分析

依據(jù)上述方法，本文計(jì)算出了關(guān)于2011-2017年我國(guó)各省市R&D投入對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)程度，見(jiàn)圖1。

總體來(lái)看，我國(guó)各省市R&D投入對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)程度不到1%，處于較低水平。原因可能有以下兩點(diǎn)：

第一，制造業(yè)R&D對(duì)于工業(yè)產(chǎn)值的貢獻(xiàn)較小（需要注意的是本文對(duì)于R&D投入的衡量?jī)H包括規(guī)模以上的工業(yè)企業(yè)）。

第二，客觀來(lái)說(shuō)，我國(guó)通過(guò)加大R&D投資，并將知識(shí)存量資本化的能力仍處于較低水平，拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要方式依然是勞動(dòng)力投入與資本投資。

由上圖結(jié)果的發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，我國(guó)各省市R&D對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)度總體向好，體現(xiàn)了我國(guó)對(duì)研發(fā)投入的逐步重視。

由上圖結(jié)果的區(qū)域差異來(lái)看，我國(guó)各省市R&D對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)存在差異，但是在數(shù)值上并不是很顯著。如廣東、上海、江蘇、浙江等均高于0.6%，與其余省份間拉開(kāi)了較大的差距?？傮w來(lái)說(shuō)，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)R&D貢獻(xiàn)度保持較高水平，但增長(zhǎng)勢(shì)頭較為緩慢，其可能的原因是地區(qū)正處于制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的過(guò)程中，知識(shí)存量的累積還未轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。在中西部地區(qū)，盡管R&D的貢獻(xiàn)度處于較低水平，但增長(zhǎng)速度較為迅速，這可能是由于知識(shí)的溢出效應(yīng)以及產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的擴(kuò)散效應(yīng)，帶動(dòng)了相關(guān)地區(qū)知識(shí)存量的快速增長(zhǎng)，為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)注入了新的動(dòng)力。

四、結(jié)論與建議

（一）研究結(jié)論

本文基于創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型，分析出了R&D投入推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響機(jī)制。在此基礎(chǔ)上運(yùn)用我國(guó)各省市2011-2017年相關(guān)數(shù)據(jù)，估算了各省市R&D投入對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)度。研究發(fā)現(xiàn)，各省市R&D投入對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)程度均不到1%，處于較低水平。而在區(qū)域差異方面，各省市間存在較大差異，且貢獻(xiàn)度水平大致與實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相適應(yīng)。

本文的局限性在于：采用R&D單指標(biāo)進(jìn)行衡量技術(shù)進(jìn)步，未能考慮R&D投入的效率與技術(shù)進(jìn)步的水平;資本回報(bào)率rt的估算未考慮資本回報(bào)率的區(qū)域差異。

（二）政策建議

基于本文的研究結(jié)論與我國(guó)R&D投入增長(zhǎng)的實(shí)際情況，提出以下三點(diǎn)政策建議：

第一，在R&D的投入方面，進(jìn)一步加大R&D投入，不斷提高我國(guó)R&D投入占工業(yè)生產(chǎn)總值的比例。此外，我國(guó)R&D投入的主要方式是企業(yè)自發(fā)投入，政府應(yīng)加大資金投入。

第二，在R&D投入的產(chǎn)出成果方面，應(yīng)當(dāng)重視R&D經(jīng)費(fèi)投入的效率，R&D投入的方向應(yīng)具有現(xiàn)實(shí)意義與發(fā)展前景，且更加關(guān)注其質(zhì)量與價(jià)值，避免無(wú)效或過(guò)時(shí)的研究。（作者單位：1.東南大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;2.太原理工大學(xué)礦業(yè)工程學(xué)院）