邱欣潔

摘要：目前我國(guó)正處于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的轉(zhuǎn)型時(shí)期，傳統(tǒng)的粗放式發(fā)展模式已經(jīng)無法適應(yīng)當(dāng)前需求，科技進(jìn)步在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中的重要作用愈加凸顯?；谖覈?guó)31個(gè)省區(qū)市1978—2014年的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，利用灰色關(guān)聯(lián)度分析法測(cè)算了37年間對(duì)于地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的資本貢獻(xiàn)率、勞動(dòng)貢獻(xiàn)率以及科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率，得出以下結(jié)論：我國(guó)東部地區(qū)科技進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率高于西部地區(qū)，沿海地區(qū)高于內(nèi)陸地區(qū)；部分省份的勞動(dòng)力嚴(yán)重外流，勞動(dòng)力大量涌入沿海省份；固定資產(chǎn)投資應(yīng)與勞動(dòng)力水平提高以及科技進(jìn)步協(xié)調(diào)發(fā)揮作用，才能更好地促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

關(guān)鍵詞：科技進(jìn)步；灰色關(guān)聯(lián)度；貢獻(xiàn)率

中圖分類號(hào)：F0624文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：2095-3283（2016）04-0053-03

自改革開放以來，我國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入高速發(fā)展階段。1978—2014年，我國(guó)GDP年均增長(zhǎng)97%，即使在2008年和2009年受國(guó)際金融危機(jī)影響，仍分別增長(zhǎng)963%和921%。然而，2015年我國(guó)GDP實(shí)際增速為69%，是6年來首次“破7”，傳統(tǒng)產(chǎn)能過剩、粗放式發(fā)展模式難以維系、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理、科技進(jìn)步步伐較慢等重點(diǎn)和難點(diǎn)問題亟待解決。在這樣的大環(huán)境下，科技進(jìn)步已成為我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)持續(xù)健康發(fā)展的重要推動(dòng)力。因此，研究科技進(jìn)步對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的影響具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

一、文獻(xiàn)綜述

吳敬璉（1999）對(duì)美國(guó)128公路與硅谷兩大新技術(shù)產(chǎn)業(yè)園區(qū)的發(fā)展案例，以及日本二戰(zhàn)后“亞太模式”成敗的分析，凸顯了技術(shù)創(chuàng)新環(huán)境的重要性以及制度靈活和市場(chǎng)自由競(jìng)爭(zhēng)對(duì)創(chuàng)新的作用[1]。魏和清（2003）分析索洛模型后認(rèn)為，對(duì)科技進(jìn)步的評(píng)價(jià)包括制度創(chuàng)新帶來的進(jìn)步、規(guī)模經(jīng)濟(jì)帶來的產(chǎn)量提高以及替代效應(yīng)帶來的生產(chǎn)效益提高[2]?，F(xiàn)有文獻(xiàn)研究技術(shù)進(jìn)步時(shí)往往忽視了企業(yè)的作用，以及制度創(chuàng)新產(chǎn)生的作用和效果。王守寶（2010）認(rèn)為，科技進(jìn)步促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：一是知識(shí)創(chuàng)新與人才培養(yǎng)產(chǎn)生溢出效應(yīng)，生產(chǎn)者在生產(chǎn)過程中不斷提高技能水平，從而使企業(yè)與整個(gè)社會(huì)受益；二是從技術(shù)創(chuàng)新引領(lǐng)市場(chǎng)需求的角度，新技術(shù)與新產(chǎn)品推向社會(huì)并逐漸被人們接受。構(gòu)建科技系統(tǒng)與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展系統(tǒng)，并構(gòu)建科技子系統(tǒng)、社會(huì)子系統(tǒng)與經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)之間的多重反饋回路，利用山東省數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真，認(rèn)為山東省逐步提高了科技投入，以及現(xiàn)有產(chǎn)品和服務(wù)的技術(shù)含量，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)逐漸向服務(wù)業(yè)偏重[3]。

不同機(jī)構(gòu)對(duì)同一國(guó)家或地區(qū)在一段時(shí)間內(nèi)的資本、勞動(dòng)和技術(shù)進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率測(cè)算結(jié)果不同，這與采取的測(cè)算方法、標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)來源不同有關(guān)。事實(shí)上，不同區(qū)域擁有不同的資源稟賦，包括物質(zhì)資本和勞動(dòng)力水平的不同，或者處于不同的工業(yè)化階段，則測(cè)度科技進(jìn)步貢獻(xiàn)的方法也就有所不同?？萍歼M(jìn)步對(duì)不同區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展作用效果完全不同，科技投入不一定轉(zhuǎn)化成科技創(chuàng)新與產(chǎn)出，更不一定帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。李紅（2010）探索了適用于山西省這樣資源密集型地區(qū)的測(cè)量科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的模型?？紤]到目前山西省科技創(chuàng)新能力較弱，選用索洛增長(zhǎng)模型測(cè)算山西科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率。采用1997—2007年山西省產(chǎn)出、資本、勞動(dòng)、科技增長(zhǎng)速度、科技進(jìn)步貢獻(xiàn)、資本貢獻(xiàn)和勞動(dòng)貢獻(xiàn)數(shù)據(jù)，運(yùn)用廣義科技進(jìn)步測(cè)算，出現(xiàn)了科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率為負(fù)值的現(xiàn)象，說明在山西這樣的資源大省，即使不斷加強(qiáng)科技投資，在較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)其經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)仍主要依靠物質(zhì)資本的投入，而物質(zhì)資本的投入過大會(huì)掩蓋科技進(jìn)步的作用[4]。

國(guó)內(nèi)現(xiàn)有關(guān)于科技進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)率研究中，一般采用了生產(chǎn)函數(shù)法、投入產(chǎn)出法、指標(biāo)體系法和技術(shù)評(píng)價(jià)法。除技術(shù)評(píng)價(jià)法的數(shù)據(jù)難以獲得、專業(yè)性要求較強(qiáng)、一般只是某一產(chǎn)業(yè)或領(lǐng)域的專家使用外，其他測(cè)算方法都經(jīng)常被使用。生產(chǎn)函數(shù)法是以Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)和索洛增長(zhǎng)模型為基礎(chǔ)，科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率即為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率扣除勞動(dòng)力作用和資金投入作用后的余值。李翠（2004）在此模型基礎(chǔ)上，利用1988—2003年上海市的資金投入、勞動(dòng)力投入和生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)，得出結(jié)論：資金投入對(duì)上海市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率最大，約為60%，科技投入貢獻(xiàn)率次之，勞動(dòng)力貢獻(xiàn)率最小，不到1%[5]。我國(guó)各省區(qū)市的實(shí)際情況不同，既有山西省這樣的資源大省，上海市這樣的金融中心，也有廣東省這樣的改革開放前沿地帶。廣東省制造業(yè)相對(duì)發(fā)達(dá)，外來人口眾多，勞動(dòng)力相對(duì)密集，但是其創(chuàng)新水平在全國(guó)遙遙領(lǐng)先，其中深圳市尤為突出。

二、模型設(shè)定與數(shù)據(jù)說明

測(cè)算資本投入與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)彈性系數(shù)α、勞動(dòng)力投入與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)彈性系數(shù)β常用的方法有回歸法、經(jīng)驗(yàn)確定法、分配法和灰色關(guān)聯(lián)度分析法。由于回歸法需要的樣本數(shù)據(jù)較大且統(tǒng)計(jì)要求較高，而灰色關(guān)聯(lián)度對(duì)樣本量沒有具體的要求，也不需要典型的分布規(guī)律，是在變量關(guān)系不明晰的情況下用已知預(yù)測(cè)未知的方法，因此自1982年鄧聚龍教授提出后便受到廣泛關(guān)注，在國(guó)民經(jīng)濟(jì)關(guān)于投資收益以及綜合水平或者競(jìng)爭(zhēng)力水平評(píng)價(jià)的研究中收到了良好的效果[6]。本文擬采用灰色關(guān)聯(lián)度測(cè)算柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)中的資本彈性系數(shù)α和勞動(dòng)力彈性系數(shù)β。由于本研究有部分省份的數(shù)據(jù)缺失，為保證可比性，采用灰色關(guān)聯(lián)度進(jìn)行測(cè)度。

1設(shè)置系統(tǒng)特征行為序列與系統(tǒng)的相關(guān)因素行為序列。系統(tǒng)特征行為序列設(shè)為：X0（k）=（x0（1），x0（2），…，x0（n））。系統(tǒng)的相關(guān)因素行為序列：Xi（k）=（xi（1），xi（2），…，xi（n）），（i=1，2，…，m）。在本文的計(jì)算中，X0便是GDP序列，需要測(cè)度的是勞動(dòng)力（就業(yè)人員數(shù)）、資本投入（全社會(huì)固定資產(chǎn)投資）與產(chǎn)出（GDP）的關(guān)聯(lián)度情況。

2將數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理（指標(biāo)變換）。由于測(cè)算的指標(biāo)是效益型指標(biāo)，也就是希望指標(biāo)值越大越好，數(shù)據(jù)變換方法如下：

X（k）D=（x1（k）d，x2（k）d，…，xm（k）d）

xi（k）d=xi（k）-minixi（k）maxixi（k）-minixi（k） ； i∈M，k∈N

3計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)和關(guān)聯(lián)度。鄧氏關(guān)聯(lián)系數(shù)：

ξ0i（k）=

mini minkX0（k）-Xi（k）+ρmaxi maxkX0（k）-Xi（k）X0（k）-Xi（k）+ρmaxi maxkX0（k）-Xi（k）

關(guān)聯(lián)度為γ（X0，Xi）=1n∑ni=1ξ0i。其中，ρ為分辨系數(shù)，取ρ=05，ρ的作用是用來調(diào)節(jié)ξ0i（k）的大小，并控制其變化范圍。在計(jì)算時(shí)，一般取ρ=05便可以達(dá)到滿意的分辨率。由于社會(huì)總資產(chǎn)投資也用當(dāng)年價(jià)表示，為保證可比性，將所有指標(biāo)都以當(dāng)年價(jià)計(jì)算。數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、各省統(tǒng)計(jì)年鑒以及wind數(shù)據(jù)庫。

為測(cè)量改革開放以來我國(guó)各省份勞動(dòng)力和資本投入的變化情況，選擇時(shí)間跨度為1978—2014年，其中有些省份的部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失，為保證完整性，只對(duì)這些省份可找到的數(shù)據(jù)作評(píng)價(jià)測(cè)算。在這37年間，大部分省份出現(xiàn)了勞動(dòng)人口數(shù)量翻倍的情況，但廣西省、四川省、西藏自治區(qū)、青海省、新疆自治區(qū)以及東北地區(qū)的勞動(dòng)人口數(shù)量的增加量不斷下降，重慶市、貴州省、陜西省、甘肅省和寧夏自治區(qū)的就業(yè)人員數(shù)量在20世紀(jì)90年代末與21世紀(jì)初出現(xiàn)了負(fù)增長(zhǎng)，這與出生率下降、省內(nèi)人口外出務(wù)工人數(shù)不斷增加有關(guān)。資本投入的增長(zhǎng)比例遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于勞動(dòng)投入。2014年各省份的固定資產(chǎn)投資都增長(zhǎng)了近千倍，固定資產(chǎn)投資的變化遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于就業(yè)人數(shù)的變化。

三、實(shí)證分析

已有研究表明，一般的工業(yè)企業(yè)取α=03，β=07，在測(cè)算全國(guó)的產(chǎn)出彈性時(shí)，資金產(chǎn)出彈性α=035，勞動(dòng)產(chǎn)出彈性β=065，筆者以實(shí)際數(shù)據(jù)作運(yùn)算得出近似結(jié)果，按照此方法計(jì)算各省的產(chǎn)出彈性值。考慮中國(guó)的實(shí)際情況，數(shù)據(jù)測(cè)算是從1978年開始的，由于早期我國(guó)缺乏資本積累，所以資本的產(chǎn)出彈性會(huì)更大（見表1）。

四、結(jié)論

我國(guó)科技進(jìn)步水平對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率整體呈現(xiàn)東部地區(qū)高于西部地區(qū)，沿海地區(qū)高于內(nèi)陸地區(qū)的情況，這與我國(guó)科技發(fā)展的現(xiàn)狀基本吻合；部分省份出現(xiàn)了嚴(yán)重的勞動(dòng)力外流現(xiàn)象，大量勞動(dòng)力涌入沿海省份，其中包含大量的科技勞動(dòng)力，提高了涌入地區(qū)的人力資本強(qiáng)度；固定資產(chǎn)投資在37年間經(jīng)歷了快速增長(zhǎng)，但若要有效促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，仍須與勞動(dòng)力水平提高以及科技進(jìn)步協(xié)調(diào)發(fā)揮作用。

[參考文獻(xiàn)]

[1]吳敬璉制度重于技術(shù)[J]經(jīng)濟(jì)社會(huì)體制比較， 1999（5）

[2]魏和清，劉建峰有關(guān)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中科技進(jìn)步范疇?zhēng)讉€(gè)問題的認(rèn)識(shí)[J]軟科學(xué)， 2003（2）

[3]王守寶科技進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的相關(guān)性研究[D]天津大學(xué)，2010

[4]李紅山西省科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率測(cè)量適用模型研究[D]太原理工大學(xué)，2010

[5]李翠科技進(jìn)步對(duì)上海市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)作用的測(cè)算研究[D]上海海事大學(xué)，2004

[6]曹明霞灰色關(guān)聯(lián)度分析模型及其應(yīng)用的研究[D]南京航空航天大學(xué)，2007

（責(zé)任編輯：?jiǎn)毯纾?/p>