嘉芬芬

摘要：本文以國家統(tǒng)計局發(fā)布的2000—2011年全國30個省、市、自治區(qū)的R&D投入和經(jīng)濟增長的有關(guān)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過單位根檢驗和協(xié)整檢驗，建立面板數(shù)據(jù)模型，對R&D投入與經(jīng)濟增長之間的長期關(guān)系進行實證分析。研究結(jié)果表明：R&D投入對經(jīng)濟發(fā)展具有明顯的促進作用，R&D經(jīng)費投入的產(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)費投入和R&D人員投入的彈性系數(shù)此高彼低的特點。

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

一、引言

R&D（Research and Development）指在科學技術(shù)領(lǐng)域，為增加知識總量以及運用這些知識去創(chuàng)造新的應(yīng)用而進行的系統(tǒng)的、創(chuàng)造性的活動，包括基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究、試驗發(fā)展三類活動。R&D投入對一個國家、一個地區(qū)甚至一個企業(yè)發(fā)展都具有非常重要的意義。早在20 世紀40 年代，Solow就指出實物資本積累的變動不能很好地解釋經(jīng)濟增長，只有技術(shù)進步才能促進人均產(chǎn)出的持久性增長。國際上通常采用R&D活動的規(guī)模和強度指標反映一國的科技實力和核心競爭力。

國內(nèi)外很多學者對R&D投入與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系進行了分析與實證研究。Griliches通過構(gòu)建R&D 對生產(chǎn)力增長的模型，從公司、產(chǎn)業(yè)等不同層次測度了R&D對經(jīng)濟增長的影響，發(fā)現(xiàn)R&D投入對生產(chǎn)率的提高有顯著的促進作用。Aghion et al.提出了基于R&D 的內(nèi)生增長模型，發(fā)現(xiàn)R&D投入水平的提高將加快經(jīng)濟增長。Romer 從知識積累性角度將技術(shù)創(chuàng)新活動內(nèi)生化，但忽略了人力資本積累對經(jīng)濟增長的貢獻。Lucas強調(diào)人力資本對技術(shù)內(nèi)生化及經(jīng)濟增長的作用，但又忽視了R&D 資本對技術(shù)創(chuàng)新的作用。趙喜倉、陳海波運用因子分析法對我國R&D的區(qū)域發(fā)展對經(jīng)濟增長的影響進行了評價，得出我國R&D在投入產(chǎn)出水平和配置效率上，均和區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施水平和經(jīng)濟發(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)新是推動經(jīng)濟增長至關(guān)重要的因素，可中國的R&D 投入確實太低，技術(shù)創(chuàng)新的貢獻尚顯不足，GDP 對R&D 所起的激勵作用也非常有限，必須充分利用發(fā)達國家R&D 投入的溢出效應(yīng)。吳林海、杜文獻通過對R&D 投入與經(jīng)濟增長的時間序列變量進行協(xié)整分析和因果關(guān)系檢驗，進一步通過誤差修正模型，揭示了我國R&D投入與經(jīng)濟發(fā)展的動態(tài)均衡關(guān)系。

雖然學者們對這個問題進行了大量的研究，但是現(xiàn)有的研究大都集中在時間序列的分析上，并且沒有考慮區(qū)域差異的特征。個別學者盡量使用了面板數(shù)據(jù)，但他們并沒有說明所建模型的正確性。本文根據(jù)我國30個省、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，在進行面板單位根檢驗和面板協(xié)整檢驗的基礎(chǔ)上，分別建立GDP與R&D經(jīng)費投入、GDP與R&D人員投入的長期均衡模型和誤差修正模型， 分析R&D投入對我國經(jīng)濟增長的長期影響。

二、模型的設(shè)定與檢驗

1. 模型選擇及數(shù)據(jù)來源

我國幅員遼闊，各地經(jīng)濟、技術(shù)、文化、地理風貌等差異巨大，R&D投入水平也不盡相同，因此，各地區(qū)R&D投入對經(jīng)濟增長的影響表現(xiàn)出顯著的差異性。為了分析R&D投入對經(jīng)濟增長的影響，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)費支出RDH（億元）、R&D人員全時當量RDE（萬人年）作為衡量R&D投入水平（R）的指標，衡量經(jīng)濟增長的指標為國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP（億元）。本文的數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國科技統(tǒng)計年鑒》和國家統(tǒng)計局網(wǎng)站上的專題統(tǒng)計數(shù)據(jù)中的《大中型工業(yè)企業(yè)自主創(chuàng)新統(tǒng)計資料》。為了消除異方差的影響，對變量分別取對數(shù)，面板據(jù)模型的解析表達式為：

的隨機擾動項。

2. 面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗與協(xié)整檢驗

面板單位根檢驗方法有別于時間序列數(shù)據(jù)的單位根檢驗。通常有5 種檢驗方法，其中， LLC檢驗、Breitung檢驗、Hadri檢驗是含有相同單位根的檢驗方法，IPS 檢驗和Fisher-ADF檢驗是含有不同單位根的檢驗方法；LLC檢驗、Breitung檢驗、IPS 檢驗和Fisher-ADF檢驗的原假設(shè)均為含有單位根；Hadri 檢驗原假設(shè)為不含有單位根。運用Eviews6.0 分別對面板數(shù)據(jù)lnGDP、lnRDH和lnRDE進行單位根檢驗，檢驗結(jié)果如下表1：

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

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

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

在對面板數(shù)據(jù)進行參數(shù)估計之前分別檢驗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)整檢驗方法。Pedroni在回歸殘差的基礎(chǔ)上構(gòu)造了7個檢驗面板協(xié)整的統(tǒng)計量，其中4個是用聯(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個是用組間尺度來描述即Group rho-Statistic、Group PP-Statistic、Group ADF-Statistic。在序列LNGDP與LNRDE的協(xié)整檢驗中，7個檢驗面板協(xié)整的統(tǒng)計量中只有2個統(tǒng)計量Panel v-Statistic和Group rho-Statistic沒有通過檢驗，在序列LNGDP與LNRDH的協(xié)整檢驗中，7個檢驗面板協(xié)整的統(tǒng)計量中只有1個統(tǒng)計量Group ADF-Statistic沒有通過檢驗，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認為，當樣本期相對較長時（如T>100），7個統(tǒng)計量的偏誤都較小而且效能也很高；當樣本期較短時（如T≤20），Panel v-Statistic和GroupPP-Statistic統(tǒng)計量的效能較差，只有Panel ADF-statistic統(tǒng)計量和Group DF-statistic統(tǒng)計量有最好的效能，由于本文實證研究時間跨度為2000—2011年（T=10），故本文主要依據(jù)Panel ADF-Statistic統(tǒng)計量和Group ADF-Statistic統(tǒng)計量檢驗結(jié)果，其余5個統(tǒng)計量僅作為參考。根據(jù)以上說明得出結(jié)論，lnGDP與lnRDH之間、lnGDP與lnRDE存在協(xié)整關(guān)系，R&D經(jīng)費投入和R&D人員投入分別與經(jīng)濟增長之間存在長期的均衡關(guān)系，即模型（1）的設(shè)定是正確的。

三、R&D投入與經(jīng)濟增長的因果檢驗

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

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

對lnGDP與lnRDE這兩個面板數(shù)據(jù)模型的參數(shù)進行估計。計量模型為：

對lnGDP與lnRDH這個面板數(shù)據(jù)模型的參數(shù)進行估計。

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說明模型不存在自相關(guān)。各地區(qū)lnRDH的系數(shù)均能通過t檢驗，表明R&D經(jīng)費投入對經(jīng)濟增長的影響顯著。模型（2）和（3）中截距項是效率參數(shù)，其值越大，表明投入要素對經(jīng)濟增長的促進作用越大，它代表的實際上是經(jīng)濟增長中不能被R&D經(jīng)費投入所解釋的部分。進行綜合分析可知，從R&D投入對經(jīng)濟增長影響的整體水平看，全國R&D人員投入的彈性系數(shù)平均水平為0.049，R&D經(jīng)費投入的彈性系數(shù)的平均水平為0.056，由此可見R&D投入對經(jīng)濟的發(fā)展的確存在著重要作用。R&D經(jīng)費投入對經(jīng)濟增長的影響大于R&D人員投入的影響。

對R&D經(jīng)費投入和R&D人員投入對經(jīng)濟增長的影響進行綜合考慮后發(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)費投入和R&D人員投入的彈性系數(shù)此高彼低的特點。R&D 投入對經(jīng)濟增長影響雙低的省份屬于西部經(jīng)濟落后地區(qū)。

四、結(jié)論

1. 我國各省、市、自治區(qū)R&D經(jīng)費投入和R&D人員投入與經(jīng)濟增長之間存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，R&D經(jīng)費投入和R&D人員投入的增加能夠推動我國經(jīng)濟持續(xù)的增長。所以，制定有關(guān)經(jīng)濟與科技發(fā)展政策時，必須充分考慮R&D投入與經(jīng)濟增長的互動關(guān)系。在增加R&D經(jīng)費投入和R&D人員投入的同時，保持合理的R&D 投入結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)R&D資源的優(yōu)化配置，提高對科技基礎(chǔ)資源和科技人力資源的有效利用。要進一步推動科研成果的轉(zhuǎn)化，組建產(chǎn)學研聯(lián)盟，避免科研目標不明、產(chǎn)學研脫節(jié)的現(xiàn)象，使R&D 投入的增加能更有效地促進GDP 的增長。

2. 從總體上看，我國各地R&D經(jīng)費投入的產(chǎn)出彈性大于R&D人員經(jīng)費投入的產(chǎn)出彈性，即我國各省、市、自治區(qū)R&D 經(jīng)費投入對經(jīng)濟增長的影響程度高于R&D人員投入對經(jīng)濟增長的影響程度。因此， 各地區(qū)在加大R&D人員投入力度的同時也應(yīng)該注重R&D經(jīng)費投入數(shù)量和規(guī)模提升。一方面要采取各種措施引進與培養(yǎng)高素質(zhì)的R&D 人才，提高其占從業(yè)人員的比例；另一方面要進行體制創(chuàng)新，建立和完善各種激勵機制，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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