趙紅梅

摘要：在柯布道格拉斯生產函數(shù)中，技術、人力和資本共同影響總產出，在我國當前的發(fā)展實踐中，各因素如何影響經濟增長？本文通過2008-2017年省際動態(tài)面板數(shù)據(jù)的分析，運用GMM估計，分析了C-D生產函數(shù)中各項指標尤其是技術對經濟增長的影響，建議從融資、轉化、人才等方面促進科技創(chuàng)新的發(fā)展。

關鍵詞：C-D生產函數(shù);技術市場交易額;GMM

中圖分類號：F279.2;F127;F224 文獻識別碼：A 文章編號：1001-828X（2019）016-0481-02

一、引言

國務院“十三五”國家科技創(chuàng)新規(guī)劃中指出，科技創(chuàng)新是經濟工作的重要方面，要充分發(fā)揮科技創(chuàng)新在發(fā)展戰(zhàn)略性新興產業(yè)、促進經濟提質增效升級、促進經濟平衡性、包容性和可持續(xù)性發(fā)展中的作用。在“十三五”時期進一步擴大科技進步貢獻率，提高高新技術企業(yè)營業(yè)收入，擴大知識密集型服務業(yè)增加值占國內生產總值的比例，進一步擴大全國技術合同成交金額。形成一批世界領先的創(chuàng)新型企業(yè)和區(qū)域創(chuàng)新增長極，使科技創(chuàng)新成為創(chuàng)造國民財富和高質量就業(yè)的新引擎。

國外學者關于經濟增長的理論眾多，對于增長因素的分析主要圍繞自然資源、勞動力、技術、開放程度、經濟政策等方面進行實證分析，近年來關于技術尤其是信息通訊技術（ICT）的研討逐漸升溫。國內學者對于技術創(chuàng)新對我國經濟增長的影響也進行了諸多有益的探討，;張軍（2002）運用新古典增長理論研究了資本和技術對我國經濟增長的影響;賴明勇等（2005）運用內生技術進步模型研究了人力資本、技術、開放程度等對我國經濟的影響;黃茂興等（2009）運用面板數(shù)據(jù)模型研究了技術選擇和產業(yè)結構升級對我國經濟增長的影響;王金波（2018）運用Sehumpeter模型研究了金融發(fā)展對技術創(chuàng)新進而對我國經濟增長的影響;楊靈等（2018）運用VAR模型研究了技術創(chuàng)新和金融發(fā)展對我國經濟的影響;宦梅麗等（2018）運用OLS和GMM模型研究了外商直接投資和技術進步對我國經濟增長的影響。

（二）數(shù)據(jù)選取

被解釋變量，GDP。以地區(qū)生產總值（億元）表示產出總水平，GDP作為衡量經濟增長的主要指標，影響因素眾多，其中技術、資本和人力作為主要的影響因素。

解釋變量，Teehmarket。以地區(qū)t時期的技術市場成交額（億元）表示該地區(qū)的技術水平，技術市場成交額包括技術開發(fā)、技術轉讓、技術咨詢和技術服務類合同的成交額，反映了科技成果轉化為實際生產力的數(shù)額，假設技術市場成交額對地區(qū)產出水平有正向促進作用。

控制變量，Labor。以地區(qū)t時期城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員（萬人）作為人力資本投入的替代變量，假設人力資本的投入對地區(qū)產出水平有正向的促進作用。

控制變量，F(xiàn)I。以地區(qū)t時期的固定資產投資額（億元）作為資本投入的替代變量，固定資產投資額是反映固定資產投資規(guī)模、速度、比例關系和使用方向的綜合性指標。假設資本投入對地區(qū)產出水平有正向促進作用。

三、實證結果

（一）變量描述

本文選取全國30省的2008-2017年的面板數(shù)據(jù)，其中西藏的數(shù)據(jù)存在缺失予以剔除，數(shù)據(jù)來自國家統(tǒng)計局網(wǎng)站和各省統(tǒng)計公報，變量的統(tǒng)計指標如表1所示。

從統(tǒng)計指標可以得知，變量的偏度均小于0，左偏態(tài)，峰度在3左右，接近正態(tài)分布，使用面板數(shù)據(jù)可以控制個體的異質性，避免多重共線性問題，也更適于研究變量動態(tài)調整的過程。

（二）單位根檢驗

為避免偽回歸，在分析之前進行單位根檢驗，分別對被解釋變量LnGDP、解釋變量InTechmarket及控制變量InLabor和InFI進行LLC、Breitung和Fisher-ADF檢驗。結果顯示，InLabor和InFI存在單位根，LnGDP和InTechmarket通過了LLC和Fisher-ADF檢驗，但Breitung方法表明存在單位根，上述變量的一階差分序列平穩(wěn)。

（三）協(xié)整性檢驗

由于單位根檢驗結果顯示面板模型非平穩(wěn)，因此在回歸之前需進行協(xié)整性檢驗，對上述變量進行Pedroni協(xié)整檢驗，檢驗結果如表2：

根據(jù)Pedroni檢驗的結果，可以接受變量間存在協(xié)整關系的假設，由于我們所用的數(shù)據(jù)是短面板，在協(xié)整檢驗方面，Kao檢驗的功率比Pedroni高，為進一步驗證其協(xié)整關系，采用Kao檢驗再次驗證，t值為7.40，P值小于0.05，檢驗結果顯示拒絕“不存在協(xié)整關系”的假設，可以進行面板回歸分析。

（四）動態(tài)面板回歸

動態(tài)面板模型能夠通過控制固定效應較好的克服變量遺漏問題，還能夠較好的克服反向因果性問題，考慮到技術對經濟影響的滯后性，選用技術變量的一期滯后量InTechmarket（_1）為工具變量，GMM回歸結果如表3。

表3表明從統(tǒng)計學意義來看，滯后一期的經濟發(fā)展速度對當前期經濟發(fā)展有顯著的促進作用，再一次說明了經濟發(fā)展的棘輪效應，技術水平和勞動力的數(shù)量都對經濟增長有顯著的促進作用，與預期相符，資本的作用系數(shù)較小且不顯著。

四、政策建議

中國經濟的發(fā)展經過了資源推動期、資本推動期、勞動力推動期，隨著我國人口紅利的逐漸消失，發(fā)展高新技術產業(yè)的科技興國之路越來越重要，通過技術創(chuàng)新能促進總供給的增加，在不增加價格上漲壓力的同時大幅提升產出能力，是最有效率的增長方式之一，符合我國當前階段的經濟發(fā)展。

（一）大力發(fā)展風險投資，擴展高新技術產業(yè)的融資渠道

由于技術研究的孵化期較長，很多企業(yè)難以在短期內獲得盈利從而取得銀行貸款或上市融資，技術開發(fā)的本身也存在研究失敗、前期投入無法收回的風險，高新技術產業(yè)尤其是中小科技企業(yè)面臨融資難的困境，此時發(fā)揮風險投資的早期支持作用尤為重要。對于地區(qū)擬大力發(fā)展的戰(zhàn)略性科技企業(yè)，還應通過政府引導基金帶動風險投資，將資金和資源導向需重點突破的科技領域。

（二）健全交易市場，促進科技成果的轉化

整合“政產學研金服用”，建立健全區(qū)域技術交易市場，打通科研供給與市場需求之間的通道，針對科技創(chuàng)新存在的體制機制障礙，解決創(chuàng)新轉化產業(yè)鏈上的痛點，更加迅速地讓市場充分評估和發(fā)現(xiàn)科技的價值，促進科技成果的轉化。利用科創(chuàng)板設立的大好時機，培育更多的高新技術企業(yè)，為中國在新一輪的產業(yè)革命中爭奪更多話語權。

（三）注重基礎學科，完善人才培養(yǎng)機制

在國際高新技術產業(yè)評價中，每萬人中科技和工程類博士占比、企業(yè)從業(yè)人員每千人中研究人員占比等都是評價其科技創(chuàng)新水平的重要指標，我國科技人才結構性矛盾依然突出，基礎研究領域投入不足，科技人才缺乏足夠的產學研間流動機制，這些都成為高新技術產業(yè)發(fā)展的障礙，因此應重視基礎學科研究，完善科技人才培養(yǎng)機制。