涂依璠，陳慶杰

（上海理工大學(xué) 管理學(xué)院，上海 200093）

一、引言

近年來，我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展逐步步入新常態(tài)，“三期疊加”的階段性特征仍然十分明顯。為了推進(jìn)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)提質(zhì)增效、轉(zhuǎn)型升級(jí)，迫切需要依靠科技創(chuàng)新培育發(fā)展新動(dòng)力。國內(nèi)外許多學(xué)者對(duì)研究與試驗(yàn)發(fā)展（R&D）投入與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究，部分學(xué)者從國家、區(qū)域等宏觀層面對(duì)其進(jìn)行研究，其中，趙喜倉、陳海波（2003）[1]發(fā)現(xiàn)我國R&D在投入產(chǎn)出水平和配置效率上和區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈現(xiàn)出趨同性。張順（2006）[2]通過向量自回歸模型發(fā)現(xiàn)增加 R&D投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長具有推動(dòng)作用，反之卻不成立。盧方元、靳丹丹（2011）[3]通過建立面板數(shù)據(jù)模型，實(shí)證研究了R&D投入與經(jīng)濟(jì)增長之間的長期均衡關(guān)系，結(jié)果表明R&D投入對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有顯著的促進(jìn)作用。嚴(yán)成樑、龔六堂（2013）[4]考察了 R&D規(guī)模以及R&D結(jié)構(gòu)對(duì)我國經(jīng)濟(jì)增長的影響，并發(fā)現(xiàn)R&D規(guī)模越大、基礎(chǔ)研究支出占R&D總支出的比例越高，則經(jīng)濟(jì)增長率越高。程惠芳、文武和胡晨光（2015）[5]利用發(fā)達(dá)國家與發(fā)展中國家的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行研究后發(fā)現(xiàn)，發(fā)達(dá)國家研發(fā)強(qiáng)度受到長期經(jīng)濟(jì)增長的負(fù)向影響，發(fā)展中國家研發(fā)強(qiáng)度則受到正向影響。李苗苗、肖洪鈞和趙爽（2015）[6]基于面板數(shù)據(jù)探討了金融發(fā)展、技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長之間的影響關(guān)系，并得出金融發(fā)展規(guī)模對(duì)經(jīng)濟(jì)增長具有直接的負(fù)向作用，但其可通過促進(jìn)R＆D投入來間接促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長?？讜阅?、鄧峰（2016）[7]通過對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)地區(qū)的R＆D投入會(huì)通過技術(shù)溢出顯著影響與其地理位置鄰近的地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長。另一部分學(xué)者從行業(yè)、企業(yè)等微觀層面進(jìn)行研究，其中，Griliches（1986）[8]從公司、產(chǎn)業(yè)層面進(jìn)行研究，并發(fā)現(xiàn)R&D投入對(duì)生產(chǎn)率的促進(jìn)作用顯著。Jaffe、Trajten berg and Fogarty（2000）[9]對(duì)產(chǎn)業(yè)的 R&D 投入進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)某一產(chǎn)業(yè)的R&D投入在促進(jìn)該產(chǎn)業(yè)技術(shù)進(jìn)步的同時(shí)還有助于其他相關(guān)產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高。姚洋、章奇（2001）[10]從企業(yè)層面對(duì)R&D投入的影響進(jìn)行了檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)公共研究機(jī)構(gòu)的R&D支出對(duì)企業(yè)的效率會(huì)產(chǎn)生負(fù)向作用，但企業(yè)的R&D支出效應(yīng)則相反。孫曉華、辛夢(mèng)依（2013）[11]檢驗(yàn)了R&D投資對(duì)行業(yè)績效的影響，并表明R&D強(qiáng)度存在唯一的門限值。

現(xiàn)有的研究大多基于行業(yè)或地區(qū)進(jìn)行時(shí)間序列的研究，較少使用面板數(shù)據(jù)。少數(shù)使用面板數(shù)據(jù)進(jìn)行的研究卻沒有考慮到R&D投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長存在的滯后性影響。因此，本文將運(yùn)用2005—2015年我國31個(gè)省份的數(shù)據(jù)構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型，對(duì)其進(jìn)行單位根檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)以保證模型的正確性，然后分別建立GDP與R&D經(jīng)費(fèi)投入、GDP與R&D人員投入的長期均衡模型，并分別在上述兩個(gè)模型之中加入R&D經(jīng)費(fèi)投入、R&D人員投入的滯后項(xiàng)，分析R&D投入、R&D滯后一期的投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的長期影響。

二、數(shù)據(jù)來源與處理

本文選取的數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》以及《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》，并將使用各地區(qū)各年的GDP總量作為衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的指標(biāo)，并選擇R&D經(jīng)費(fèi)支出EXP、R&D人員全時(shí)當(dāng)量PER分別對(duì)R&D投入進(jìn)行衡量。其中GDP總量的單位為億元，EXP的單位為萬元，RER的單位為人。

為了方便后續(xù)對(duì)數(shù)據(jù)的處理以及回歸，本文將對(duì)GDP、EXP和PER的單位進(jìn)行處理，處理后的單位分別為萬億元、元、人。同時(shí)為了保證數(shù)據(jù)的平穩(wěn)，消除異方差，本文將對(duì)各變量取對(duì)數(shù)。

三、模型設(shè)定與檢驗(yàn)

（一）模型的設(shè)定

我國各省市由于政策導(dǎo)向、地區(qū)特色等原因，其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、R&D投入水平之間差別較大。故本文采用面板數(shù)據(jù)模型對(duì)各個(gè)地區(qū)R&D投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響進(jìn)行分析。具體模型設(shè)定如下：

其中，i表示不同的觀測單元，t表示不同的時(shí)期，ε 為滿足 E（ε）=0 以及 Var（ε）=σ2的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

（二）模型檢驗(yàn)

本文為檢驗(yàn)?zāi)Ｐ驮O(shè)定的準(zhǔn)確性，分別對(duì)lnGDP、lnEXP、lnPER進(jìn)行了三種單位根檢驗(yàn)，分別為Breitung檢驗(yàn)、ADF檢驗(yàn)和PP檢驗(yàn)。由于版面限制，如需單位根檢驗(yàn)的結(jié)果，請(qǐng)聯(lián)系本文作者。

面板單位根檢驗(yàn)結(jié)果表明，lnGDP、lnEXP和lnPER在1%的顯著水平下都是非平穩(wěn)的。根據(jù)單位根檢驗(yàn)中“少數(shù)服從多數(shù)”原則，本文認(rèn)為 的一階差分在5%的顯著性水平下是平穩(wěn)的。因此，單位根檢驗(yàn)說明lnGDP、lnEXP和lnPER序列均存在單位根。

為了檢驗(yàn)lnGDP與 lnEXP、lnGDP與lnPER的回歸方程所描述的因果關(guān)系是否為偽回歸，本文將對(duì)lnGDP與lnEXP、lnGDP與lnPER分別進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。由于版面限制，如需面板協(xié)整檢驗(yàn)的結(jié)果，請(qǐng)聯(lián)系本文作者。

結(jié)果表明，lnGDP與 lnEXP存在協(xié)整關(guān)系，lnGDP與lnPER存在協(xié)整關(guān)系。由于本文樣本期小于20年，因此該協(xié)整檢驗(yàn)主要以Panel ADFStatistic和Group ADP-Statistic統(tǒng)計(jì)量的結(jié)果為準(zhǔn)。

根據(jù)上述所進(jìn)行的單位根檢驗(yàn)與協(xié)整檢驗(yàn)可知上述四個(gè)模型的設(shè)立是準(zhǔn)確合理的。

四、面板模型的回歸結(jié)果及分析

據(jù)李子奈、潘文卿（2003）[12]的研究表明，用面板數(shù)據(jù)建立的模型通常有混合模型、變截矩模型和變系數(shù)模型，其中后兩者又可分為固定影響和隨機(jī)影響兩種情況。本文對(duì)各變量數(shù)據(jù)進(jìn)行了處理，最終確定模型一與模型二應(yīng)當(dāng)采用個(gè)體固定效應(yīng)的變系數(shù)模型，模型三和模型四應(yīng)當(dāng)采用個(gè)體固定效應(yīng)的變截矩模型。

對(duì)描述lnGDP與lnEXP之間關(guān)系的面板模型一進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，估計(jì)結(jié)果如表1所示。

估計(jì)方程為：

表1 lnGDP與lnEXP模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果

對(duì)截矩項(xiàng)C1進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn)，最大的兩個(gè)地區(qū)為廣東、河南，最小的為陜西、北京。說明前兩者的經(jīng)濟(jì)增長受R&D經(jīng)費(fèi)投入以外的因素影響較大，而后兩者的R&D經(jīng)費(fèi)投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用受到了外來因素的抑制。對(duì)系數(shù)項(xiàng)C2進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn)R&D經(jīng)費(fèi)投入對(duì)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長均具有一定程度的促進(jìn)作用，其中陜西、吉林、遼寧、貴州、甘肅的經(jīng)濟(jì)增長受R&D經(jīng)費(fèi)投入的影響較大，而山東、新疆、河南、內(nèi)蒙古、廣西、安徽的R&D經(jīng)費(fèi)投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用均劣于其他省份。

對(duì)描述lnGDP與lnPER之間關(guān)系的面板模型二進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，估計(jì)結(jié)果如表2所示。

表2 lnGDP與lnPER模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果

估計(jì)方程為：

該估計(jì)方程各地區(qū)的回歸系數(shù)均能在1%的顯著水平下通過檢驗(yàn)。模型中的6.88表示各個(gè)地區(qū)R&D人員投入對(duì)GDP的固定效應(yīng)影響程度，C3表示各個(gè)地區(qū)的GDP增長中不能被R&D經(jīng)費(fèi)投入解釋的部分，C4表示各個(gè)地區(qū)R&D人員投入對(duì)GDP影響的程度系數(shù)。

對(duì)截矩項(xiàng)C3進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn)，西藏、青海、新疆、海南、廣東、內(nèi)蒙古的經(jīng)濟(jì)增長受R&D人員投入以外的因素影響較大，而北京與遼寧的R&D人員投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用受到的外來因素的抑制的程度較大。對(duì)系數(shù)項(xiàng)C4進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn)，R&D人員投入對(duì)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長均具有一定程度的促進(jìn)作用，其中遼寧、陜西、北京甘肅、四川、黑龍江的經(jīng)濟(jì)增長受R&D經(jīng)費(fèi)投入的影響較大，而云南、海南的R&D人員投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用均劣于其他省份。

考慮到R&D投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響可能存在時(shí)滯，因此加入滯后一期的R&D投入，得到模型三與模型四。對(duì)描述lnGDP與lnEXP、滯后一期的lnEXP之間關(guān)系的面板模型三進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。由于篇幅限制，如需估計(jì)結(jié)果請(qǐng)聯(lián)系作者。

估計(jì)方程為：

加入滯后一期R&D經(jīng)費(fèi)投入后的回歸方程擬合優(yōu)度相較于模型一有所上升，顯著性也有所提高，故其對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的解釋作用更強(qiáng)。相較于模型一的回歸結(jié)果，截矩項(xiàng)D1最大與最小的地區(qū)與模型一中截矩項(xiàng)C1的地區(qū)相同。本文根據(jù)各省市C2、D2的大小，按照從小到大的順序進(jìn)行排列，發(fā)現(xiàn)相較于模型一其位次有所下降的地區(qū)中山西下降程度最大。這表明上述地區(qū)，尤其是山西地區(qū)的本期R&D經(jīng)費(fèi)投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用要大于上期的投入。相較于模型一，其位次有所上升的地區(qū)中西藏位次上升四位，新疆、安徽上升兩位。表明上述地區(qū)上期的R&D經(jīng)費(fèi)投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用要大于本期的投入。

對(duì)描述lnGDP與lnPER、滯后一期的lnPER之間關(guān)系的面板模型三進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。由于篇幅限制，如需估計(jì)結(jié)果請(qǐng)聯(lián)系作者。

估計(jì)方程為：

加入滯后一期R&D人員投入后的回歸方程擬合優(yōu)度相較于模型二有所上升，顯著性有所提高，表明滯后一期的R&D人員投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的解釋作用更強(qiáng)。相較于模型二的回歸結(jié)果，截矩項(xiàng)D3最大與最小的地區(qū)與模型一中C3中的地區(qū)相同。對(duì)于系數(shù)項(xiàng)D4，位次下降程度較大的有廣西、內(nèi)蒙古、湖南、天津、河北、福建。表明上述地區(qū)的本期R&D人員投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用要大于上期的投入。相較于模型三，本模型系數(shù)項(xiàng)D4中僅有云南、西藏、山西、黑龍江四個(gè)地區(qū)位次上升，表明其上期的R&D人員投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用要明顯大于本期的投入。本模型系數(shù)項(xiàng)位次上升的地區(qū)數(shù)明顯少于模型三，位次下降的地區(qū)明顯多于模型三，表明R&D投入中，本期R&D人員投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響更為顯著，上期R&D經(jīng)費(fèi)投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響更為顯著。

綜合考慮，在模型三相對(duì)于模型一、模型四相對(duì)于模型二中系數(shù)項(xiàng)位次均有上升的地區(qū)為云南、西藏，表明相對(duì)于其他各地區(qū)，云南與西藏的經(jīng)濟(jì)增長受上期R&D經(jīng)費(fèi)、人員投入的影響均大于本期投入的影響。位次均有下降的地區(qū)則有：內(nèi)蒙古、江蘇、福建、湖南、廣西，表明上述地區(qū)本期R&D經(jīng)費(fèi)、人員投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響要強(qiáng)于上期投入。模型二中系數(shù)項(xiàng)普遍大于模型一中系數(shù)項(xiàng)，表明R&D人員投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用強(qiáng)于R&D經(jīng)費(fèi)投入的影響。

五、結(jié)論建議

1.我國各省市的R&D經(jīng)費(fèi)投入與R&D人員投入從長期來看對(duì)各省市的經(jīng)濟(jì)增長均存在一定程度的促進(jìn)作用。因此，我國在制定有關(guān)研究與開發(fā)以及經(jīng)濟(jì)的相關(guān)政策時(shí)，需要注意上述兩者與經(jīng)濟(jì)發(fā)展中存在的長期關(guān)系，把握好兩項(xiàng)投入之間的平衡，保持投入結(jié)構(gòu)的合理化。

2.從整體上看，人員投入對(duì)經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用強(qiáng)于經(jīng)費(fèi)投入對(duì)經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用。因此，各省市應(yīng)當(dāng)在保證兩種投入結(jié)構(gòu)合理的基礎(chǔ)上，加大人員投入力度，加強(qiáng)投入質(zhì)量，鼓勵(lì)并促進(jìn)各行業(yè)人員的培訓(xùn)以及繼續(xù)教育，提高從業(yè)人員素質(zhì)，培養(yǎng)從業(yè)人員的創(chuàng)新能力，激發(fā)創(chuàng)新才能。

3.從長期看，R&D投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用存在滯后效應(yīng)。因此，各省市在進(jìn)行R&D投入時(shí)要注意時(shí)間滯后效應(yīng)的影響，每年R&D投入力度應(yīng)當(dāng)在保持相對(duì)穩(wěn)定的基礎(chǔ)上有一定程度上的提升。R&D投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用是一個(gè)長期的過程，切忌為了短期經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)而不顧地區(qū)經(jīng)濟(jì)能力進(jìn)行投入。

4.不同地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長受到本期以及上期R&D投入的影響程度不同。因此，我國各省市在制定有關(guān)研究與開發(fā)的政策時(shí)，應(yīng)當(dāng)結(jié)合各地區(qū)自身的區(qū)域特色，因地制宜、因城施策，使得R&D投入在本地區(qū)可以發(fā)揮最好的效用，從而提高R&D投入的產(chǎn)出效率。

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