蔣海威

（北京大學(xué)國家發(fā)展研究院，北京 100000）

引 言

創(chuàng)新是一國（地區(qū)）經(jīng)濟(jì)長期增長的源泉。工業(yè)革命以來，全球的經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展，尤其是一些以技術(shù)創(chuàng)新為導(dǎo)向的國家表現(xiàn)更為搶眼（見表1）。從表中可以看出大部分OECD國家在近些年的基礎(chǔ)研究費(fèi)用支出和應(yīng)用研究費(fèi)用支出的總平均增長率均高于人均GDP總平均增長率，如阿根廷、捷克等國家基礎(chǔ)研究費(fèi)用支出總平均增長率達(dá)到GDP總平均增長率的3倍以上，韓國在這一項(xiàng)比較上達(dá)到了5.25倍。澳大利亞、葡萄牙等國家的應(yīng)用研究費(fèi)用支出總平均增長率均在GDP總平均增長率3倍以上。

表1 部分OECD國家2000～2019年研究費(fèi)用及GDP總平均增長率

續(xù) 表

中國作為全世界最大的發(fā)展中國家，自改革開放以來經(jīng)濟(jì)快速平穩(wěn)發(fā)展，在這期間科研經(jīng)費(fèi)投入不斷增加。近些年來，各產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域創(chuàng)新活動也逐步從模仿創(chuàng)新向自主創(chuàng)新轉(zhuǎn)變。尤其是在加入WTO以后，中國的企業(yè)為了提高競爭力，開始更加重視自身的科研情況。中國經(jīng)歷了40年的快速發(fā)展和追趕，已經(jīng)初步具備躋身制造強(qiáng)國的基礎(chǔ)。中國研發(fā)支出占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比例已超過加拿大、英國等部分發(fā)達(dá)國家。美國競爭力委員會在 《全球制造業(yè)競爭力指數(shù)》報(bào)告中指出，中國制造業(yè)競爭力在2015年參評的38個(gè)國家中位列第一，并在5年內(nèi)將保持這一地位。在波士頓咨詢公司發(fā)布的全球制造業(yè)競爭力排名中，中國同樣位居全球第一。中國創(chuàng)新能力的提高離不開研發(fā)投入的持續(xù)增加，在2000～2020年期間，中國基礎(chǔ)研究經(jīng)費(fèi)和應(yīng)用研究經(jīng)費(fèi)提高超過25倍。

然而，在2020年中國各?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的科研經(jīng)費(fèi)投入中，應(yīng)用研究支出與基礎(chǔ)研究支出的平均倍數(shù)超過20倍，即基礎(chǔ)研究投入相對較少。基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究對經(jīng)濟(jì)績效（人均GDP）的影響如何？為了回答這一問題，本文通過實(shí)證分析研究基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究對中國人均GDP的影響。在理論模型中，本文根據(jù)Gersbach等（2018）[1]的研究，把科學(xué)研究分為基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究，本文利用我國省級面板數(shù)據(jù)研究了基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究及其兩者相互溢出效應(yīng)對人均GDP的影響，結(jié)果顯示短期內(nèi)基礎(chǔ)研究對人均GDP有負(fù)向影響，短期內(nèi)應(yīng)用研究對人均GDP有正向影響，兩者的相互溢出效應(yīng)對人均GDP有正向影響，基礎(chǔ)研究會在長期過程中對人均GDP產(chǎn)生正向影響。

自十八大以來，在習(xí)近平總書記的公開講話和報(bào)道中，“創(chuàng)新”一詞出現(xiàn)超過千次，可見我國在經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下對創(chuàng)新的重視程度。 “科技是國家強(qiáng)盛之基，創(chuàng)新是民族進(jìn)步之魂”是對當(dāng)今中國創(chuàng)新的高度概括。為了鼓勵(lì)創(chuàng)新，中國政府出臺了一系列政策。2015年，我國修訂了 《中華人民共和國促進(jìn)科技成果轉(zhuǎn)化法》，與 《促進(jìn)科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化行動方案》和 《實(shí)施 〈促進(jìn)科技成果轉(zhuǎn)法〉若干規(guī)定》形成科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化三部曲。2016年，我國頒布了 《國家創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展綱要》，提出了建設(shè)世界科技強(qiáng)國的號召以及 “三步走”的戰(zhàn)略。2017年政府工作報(bào)告指出，我國創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略深入實(shí)施，新興產(chǎn)業(yè)蓬勃興起，帶領(lǐng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，引領(lǐng)支撐經(jīng)濟(jì)發(fā)展，大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新蓬勃開展。2017年全國金融工作會議也指出要加強(qiáng)對創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展、新舊動能轉(zhuǎn)換、促進(jìn) “雙創(chuàng)”支撐就業(yè)等的金融支持。創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動力，是建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的戰(zhàn)略支撐。黨的十九大報(bào)告進(jìn)一步明確了創(chuàng)新在引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展中的重要地位，標(biāo)志著創(chuàng)新驅(qū)動作為一項(xiàng)基本國策，在新時(shí)代中國發(fā)展的行程上，將發(fā)揮越來越顯著的戰(zhàn)略支撐作用。近些年，我們大力實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略，創(chuàng)新型國家建設(shè)碩果累累：天宮遨游、蛟龍潛海、天眼望星、悟空探測、墨子通訊等一大批重大科技成果相繼問世，不斷刷新中國智造的新紀(jì)錄。據(jù)世界知識產(chǎn)權(quán)組織發(fā)布的數(shù)據(jù)，2011年我國專利申請數(shù)量首次位列世界第一，此后一直保持這一地位。

這些研發(fā)成果是否與中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相關(guān)？進(jìn)一步，本文探究了經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段與研發(fā)結(jié)構(gòu)的反向關(guān)系。一些研究認(rèn)為，不同類型的研發(fā)活動與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系不盡相同[2]。具體而言，基礎(chǔ)研究是一種根本性的科學(xué)研究活動，不直接用以某種生產(chǎn)活動；而應(yīng)用研究側(cè)重于將科學(xué)研究應(yīng)用于生產(chǎn)生活中，轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。直觀上來看，應(yīng)用研究能更直接地轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)績效，而基礎(chǔ)研究難以有此作用。但也需要指出，諸多應(yīng)用研究需要建立在相應(yīng)基礎(chǔ)研究的根基上，否則無法取得大幅度提升。因此，研發(fā)結(jié)構(gòu)（應(yīng)用研究與基礎(chǔ)研究之比）與經(jīng)濟(jì)增長存在內(nèi)生關(guān)系[3]。在不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段，一個(gè)國家會根據(jù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況和環(huán)境內(nèi)生選擇研發(fā)結(jié)構(gòu)，以制定最優(yōu)研發(fā)結(jié)構(gòu)，進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。本文旨在理論層面，研究一個(gè)國家的研發(fā)結(jié)構(gòu)——應(yīng)用研究投入與基礎(chǔ)研究投入之比——如何隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展而發(fā)生變化。

本文將研發(fā)區(qū)分為基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究，構(gòu)建一個(gè)內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長理論模型來分析研發(fā)結(jié)構(gòu)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中的演進(jìn)。一般而言，基礎(chǔ)研究指的是認(rèn)識自然現(xiàn)象、揭示自然規(guī)律，獲取新知識、新原理、新方法的研究活動，不以任何專門或特定的應(yīng)用或使用為目的。其成果以科學(xué)論文和科學(xué)著作為主要形式，用來反映知識的原始創(chuàng)新能力，不直接作用于生產(chǎn)。而應(yīng)用研究指的是圍繞特定目的或目標(biāo)，探索應(yīng)采取的新方法或新途徑的研究活動，為解決實(shí)際問題提供科學(xué)依據(jù)。據(jù)此，本文模型的關(guān)鍵假設(shè)是，與應(yīng)用研究快速直接地提高生產(chǎn)效率不同，基礎(chǔ)研究需要經(jīng)過一段時(shí)間才能影響應(yīng)用研究的效率，從而間接地提高生產(chǎn)效率。本文研究發(fā)現(xiàn)：（1）隨著時(shí)間推移，或在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中，一個(gè)國家會不斷提高其基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究投入；（2）研發(fā)結(jié)構(gòu)與國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）呈倒U型關(guān)系。也就是說，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低階段，應(yīng)用研究投入的增長速度快于基礎(chǔ)研究投入；而當(dāng)經(jīng)濟(jì)進(jìn)行高水平發(fā)展階段，應(yīng)用研究投入的增長速度慢于基礎(chǔ)研究。

大量文獻(xiàn)認(rèn)為，技術(shù)進(jìn)步是經(jīng)濟(jì)增長的源泉，研發(fā)是影響技術(shù)進(jìn)步的最主要因素[4－6]。 Nonne-man 和 Vanhoudt（1996）[7]利用 OECD 國家跨國數(shù)據(jù)，驗(yàn)證了R＆D與人均GDP之間的正相關(guān)關(guān)系。潘士遠(yuǎn)和蔣海威（2020）[3]使用 OECD國家面板數(shù)據(jù)將研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入分為基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究投入，研究發(fā)現(xiàn)：研發(fā)結(jié)構(gòu)與人均GDP呈倒U型關(guān)系。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的初始階段，應(yīng)用研究投入的增加速度快于基礎(chǔ)研究投入，但隨著經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展，前者的增長速度逐漸慢于后者。嚴(yán)成樑和龔六堂（2014）[8]定量測度了R＆D對中國經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)度，其結(jié)論為：在1989～2005年間，由于我國R＆D投資占比較低，R＆D對GDP增長貢獻(xiàn)度為2.5%，若能將份額提高至5%，則R＆D的貢獻(xiàn)度將超過10%。嚴(yán)成樑和朱明亮（2016）[9]利用我國省級面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)R＆D強(qiáng)度通過提高全要素生產(chǎn)率和投資率對我國經(jīng)濟(jì)增長具有顯著的正向促進(jìn)作用。

除了研發(fā)投入總量層面對人均GDP的研究，R＆D投資的內(nèi)部結(jié)構(gòu)及分配近些年來開始受到學(xué)界的關(guān)注。 Gersbach等（2018）[1]把 R＆D 區(qū)分為基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究，并探討了兩種研究投入對經(jīng)濟(jì)增長的影響，研究發(fā)現(xiàn)基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究在短期和長期的經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的作用不同。嚴(yán)成樑和龔六堂（2013）[10]構(gòu)建了一個(gè)基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究的經(jīng)濟(jì)增長模型，并在此基礎(chǔ)上利用面板數(shù)據(jù)來驗(yàn)證其理論預(yù)測。研究結(jié)論表明：兩種研究投入對中國人均實(shí)際收入增加有顯著的促進(jìn)作用，而研究投入的邊際生產(chǎn)率遠(yuǎn)高于物資資本的邊際生產(chǎn)率；相對于應(yīng)用研究，基礎(chǔ)研究投入更有利于促進(jìn)我國經(jīng)濟(jì)增長。陳信偉和姚佐文（2011）[11]研究指出，安徽省的研發(fā)投入結(jié)構(gòu)不合理，基礎(chǔ)研究對GDP增加的貢獻(xiàn)最大卻投入最少。

本文研究與現(xiàn)有文獻(xiàn)的不同在于：（1）在實(shí)證分析中證明了基礎(chǔ)研究與應(yīng)用研究存在溢出效應(yīng)，且對人均GDP產(chǎn)生影響；（2）在實(shí)證分析中找到了基礎(chǔ)研究與應(yīng)用研究對人均GDP存在長期、短期影響的證據(jù)；（3）根據(jù)文獻(xiàn)把R＆D資源區(qū)分為基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究，建構(gòu)理論模型，并利用數(shù)值模擬方法研究經(jīng)濟(jì)發(fā)展與研發(fā)結(jié)構(gòu)的反向關(guān)系。

1 實(shí)證分析

本文利用中國2003～2020年省級面板數(shù)據(jù)來驗(yàn)證基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系。

1.1 回歸模型設(shè)定及變量選取

根據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn)，可知基礎(chǔ)研究對人均GDP的影響存在滯后效應(yīng)，且滯后期的基礎(chǔ)研究通過與當(dāng)期應(yīng)用研究的交互作用影響人均實(shí)際GDP。所以，基準(zhǔn)回歸模型設(shè)定如下：

被解釋變量lnyit表示地區(qū)i在時(shí)期t的實(shí)際人均GDP取對數(shù)。解釋變量lnAPPLIEDit表示地區(qū)i在時(shí)期t的應(yīng)用研究費(fèi)用支出， lnBASICi（t－j）表示地區(qū)i在時(shí)期t－j的基礎(chǔ)研究費(fèi)用支出，lnBASI-Ci（t－j）?lnAPPLIEDit表示地區(qū)i當(dāng)期或滯后期的基礎(chǔ)研究對時(shí)期t應(yīng)用研究的溢出相應(yīng)。Xit為控制變量，包括人均物質(zhì)資本投資、受過初中以上教育的勞動力比例、人口增長率等。δt為年份固定效應(yīng)，用以控制一些不隨地區(qū)變化的因素。δi為地區(qū)固定效應(yīng)，用以控制一些不隨時(shí)間變化的因素。εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

本文實(shí)證分析所使用的數(shù)據(jù)來源于 《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國勞動力統(tǒng)計(jì)年鑒》2003～2020年各省、直轄市、自治區(qū)數(shù)據(jù)。本文將 《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》中科研經(jīng)費(fèi)支出分為基礎(chǔ)研究支出和應(yīng)用研究支出[3]。勞動力受過中等教育以上的比例為各地區(qū)就業(yè)人員受教育程度構(gòu)成中，初中及初中以上組別的比例總和。實(shí)際人均GDP（用lny表示）從 《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》摘取相關(guān)數(shù)據(jù)，并以2000年為基期計(jì)算得出。人均物質(zhì)資本投資（用lnINVEST表示）和人口增長率（用POP表示）數(shù)據(jù)來源于 《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》，部分?jǐn)?shù)據(jù)由作者手動計(jì)算得出。勞動力受過初中以上教育（用SCHOOL表示）的數(shù)據(jù)來源于 《中國勞動力統(tǒng)計(jì)年鑒》。理論模型中的折舊率和外生技術(shù)進(jìn)步率參照 Mankiw 等（1992）[12]的研究，設(shè)定兩者之和為固定的5%。表2報(bào)告了回歸中主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)信息。

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)

1.2 基準(zhǔn)回歸

本文先對設(shè)定的基準(zhǔn)模型用3種方法OLS、LSDV、兩維固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸。在模型回歸的過程中，發(fā)現(xiàn)模型存在常見的異方差、自相關(guān)和截面相關(guān)問題，因此本文用Driscoll等（1998）[13]提出的方法來進(jìn)行回歸。

表3匯報(bào)了基準(zhǔn)回歸結(jié)果。列（1）、（2）為OLS回歸結(jié)果，列（3）、（4） 為LSDV回歸結(jié)果，列（5）、（6）為雙向固定效應(yīng)回歸結(jié)果。就關(guān)鍵解釋變量而言，無論是否控制時(shí)間固定效應(yīng)或者地區(qū)固定效應(yīng)，當(dāng)期基礎(chǔ)研究對人均收入的影響顯著為負(fù)，而當(dāng)期應(yīng)用研究對人均收入的影響顯著為正，兩者當(dāng)期的相互溢出相應(yīng)對人均收入的影響也顯著為正，即在R＆D投資的短期回報(bào)中，基礎(chǔ)研究對人均收入的影響不顯著甚至為負(fù)，而應(yīng)用研究及其與基礎(chǔ)研究的相互溢出效應(yīng)對人均收入的影響是正向的。對基礎(chǔ)研究的滯后項(xiàng)而言，列（4）和列（6）說明了基礎(chǔ)研究的滯后3期對人均收入的直接影響顯著為正，而其與當(dāng)期應(yīng)用研究的交叉項(xiàng)為負(fù)，但兩者的加總效應(yīng)為正（兩者系數(shù)相加為正）。對于控制變量，列（1）～（6）都表明物質(zhì)資本投資對人均收入的影響顯著為正，勞動力受教育程度對人均收入的影響顯著為正，而人口增長率對人均收入的影響顯著為負(fù)?？傮w而言，控制變量的回歸結(jié)果與諸多已有文獻(xiàn)的結(jié)論一致?；诨鶞?zhǔn)模型的回歸結(jié)果，可以知道基礎(chǔ)研究滯后作用的加總效應(yīng)為正。進(jìn)一步而言，基礎(chǔ)研究在長期過程中對經(jīng)濟(jì)發(fā)展起著不可忽視的作用。

表3 基準(zhǔn)回歸

續(xù) 表

2 理論分析

內(nèi)生增長理論強(qiáng)調(diào)，經(jīng)濟(jì)能夠不依賴外力推動實(shí)現(xiàn)持續(xù)增長，內(nèi)生的技術(shù)進(jìn)步是保證經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長的決定因素[4，5]。 近些年來， 一些文獻(xiàn)關(guān)注到不同類型的研發(fā)活動對經(jīng)濟(jì)增長的影響效應(yīng)是存在差異的，尤其是基礎(chǔ)研究與應(yīng)用研究與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系[14]。概括而言，基礎(chǔ)研究是不具特定目的的根本性探索活動，不直接作用于生產(chǎn)率；應(yīng)用研究是根據(jù)特定應(yīng)用目的進(jìn)行的試驗(yàn)性活動，可以直接轉(zhuǎn)化為技術(shù)進(jìn)步。為了探討經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與研發(fā)結(jié)構(gòu)的關(guān)系，本節(jié)構(gòu)建了一個(gè)區(qū)分基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究的內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長模型。根據(jù)內(nèi)生增長模型的一般設(shè)定，本文假設(shè)在這一模型經(jīng)濟(jì)中，人口總量為常數(shù)，且每個(gè)人無彈性地提供1單位勞動。企業(yè)投入資本和勞動進(jìn)行生產(chǎn)，產(chǎn)出可以用來消費(fèi)、投資、應(yīng)用研究投入和基礎(chǔ)研究投入。經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中存在一個(gè)社會計(jì)劃者，其可以通過征收比例稅來支持應(yīng)用研究和基礎(chǔ)研究①。根據(jù)基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究的特點(diǎn)，本文設(shè)定在給定時(shí)間內(nèi)，應(yīng)用研究投入決定生產(chǎn)技術(shù)水平，基礎(chǔ)研究作為應(yīng)用研究的理論基礎(chǔ)來間接地影響生產(chǎn)技術(shù)水平，且這一影響存在時(shí)滯。

2.1 偏好

在模型中，勞動者長生不老。在每一時(shí)刻，每一勞動者最大化其一生效用貼現(xiàn)流：

其中，u[c（t）]代表瞬時(shí)效用函數(shù)，c（t）代表消費(fèi)者在時(shí)刻的人均消費(fèi)，ρ代表時(shí)間偏好率。為了分析的方便，且不失一般性，本文假設(shè)：

式中，θ為消費(fèi)者跨時(shí)替代彈性的倒數(shù)。在下文中，當(dāng)不引起混淆時(shí)，本文將省略時(shí)間t。

2.2 生產(chǎn)

在完全競爭的市場中，最終產(chǎn)品廠商投入中間產(chǎn)品和勞動力來生產(chǎn)最終產(chǎn)品，其生產(chǎn)技術(shù)可表示為：

其中，K表示資本，A表示生產(chǎn)技術(shù)水平，L表示勞動力。本文假設(shè)總勞動人口保持不變，并將L標(biāo)準(zhǔn)化為1。

2.3 技術(shù)進(jìn)步

本文假設(shè)只有通過應(yīng)用研究，才能把理論知識轉(zhuǎn)化為應(yīng)用知識，從而提高生產(chǎn)力水平。并且，應(yīng)用研究的理論源泉是基礎(chǔ)研究，如果沒有基礎(chǔ)研究的投入，應(yīng)用研究很難取得長足的進(jìn)步。故本文假設(shè)應(yīng)用研究累積方程滿足：

該函數(shù)假設(shè)研發(fā)技術(shù)使用實(shí)驗(yàn)設(shè)備作為投入[15]。其中，Za表示總產(chǎn)出中用于應(yīng)用研究的投入量，1－θa衡量了應(yīng)用研究產(chǎn)出關(guān)于研發(fā)投入的彈性，1－μa衡量了基礎(chǔ)研究對應(yīng)用研究的溢出效應(yīng)②，B（t－τ）表示t－τ時(shí)期理論知識存量。 式（3）表明，基礎(chǔ)研究要經(jīng)過一段時(shí)間才能對應(yīng)用研究產(chǎn)生作用。本文假設(shè)當(dāng)t≤τ時(shí)，有B（t－τ）＝B（0）＞0。

相似地，本文假設(shè)基礎(chǔ)研究累積方程如下：

其中，Zb表示總產(chǎn)出中用于基礎(chǔ)研究的投入量，1－θb衡量了基礎(chǔ)研究產(chǎn)出關(guān)于研發(fā)投入的彈性，1－μb衡量了應(yīng)用研究對基礎(chǔ)研究的溢出效應(yīng)③。 本文假設(shè)μa＞1／2和μb＞1／2， 也即每一種知識的積累主要取決于其自身的基礎(chǔ)。

2.4 均衡

整個(gè)社會的資源約束要滿足儲蓄等于投資，即：

故社會計(jì)劃者福利最大化問題可以表示為④：

根據(jù)動態(tài)最優(yōu)化的方法，本文可得如下的一階必要條件：

其中，λ1、λ2、λ3對應(yīng)于3個(gè)狀態(tài)方程的協(xié)狀態(tài)變量。式（8）和式（9）意味著：為了社會福利最大化，消費(fèi)者會配置資源使得消費(fèi)的邊際成本等于邊際收益，同時(shí)使得基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究的邊際收益相同。

記c＝C／A，k＝K／A，x＝A／B（t－τ），y＝A／B，za＝Za／A，zb＝Zb／A，λ12＝λ1／λ2，λ23＝λ2／λ3， 模型的動態(tài)系統(tǒng)如下⑤：

2.5 數(shù)值模擬

本文理論模型不存在解析解，需要通過數(shù)值模擬方法刻畫經(jīng)濟(jì)發(fā)展與研發(fā)結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系。本文參考 Trimborn等（2008）[16]的算法， 來模擬理論模型的轉(zhuǎn)型動態(tài)。參考現(xiàn)有文獻(xiàn)，模型參數(shù)選取如表4所示。

表4 模型參數(shù)設(shè)定

理論模型數(shù)值模擬結(jié)果報(bào)告在圖1和圖2中。結(jié)果表明：當(dāng)初始資本存量少于穩(wěn)態(tài)，且初始技術(shù)水平不特別低時(shí)，基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究以及研發(fā)投入占GDP的比重都會逐漸增長。模擬結(jié)果顯示，研發(fā)結(jié)構(gòu)與GDP和時(shí)間均呈倒U型關(guān)系。也就是說，在一個(gè)經(jīng)濟(jì)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展初期，應(yīng)用研究增長速度快于基礎(chǔ)研究增長速度；當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展處于較高水平時(shí)，基礎(chǔ)研究增長速度會超過應(yīng)用研究增長速度。根據(jù)理論模型設(shè)定，該結(jié)論具體的影響機(jī)制如下：基礎(chǔ)研究影響應(yīng)用研究的滯后性相對較短，同時(shí)應(yīng)用研究的研發(fā)投入效率要比基礎(chǔ)研究相對更高。前者保證了從事基礎(chǔ)研究投入仍然能夠在可預(yù)期的時(shí)間范圍內(nèi)對促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長有正向作用，后者保證了從事應(yīng)用研究在經(jīng)濟(jì)發(fā)展早期對促進(jìn)增長更有效率。

圖1 模型的收斂路徑

圖2 研發(fā)投入與GDP的關(guān)系

3 結(jié)論與建議

對比世界各國情況可以得知，當(dāng)今世界發(fā)達(dá)國家都非常重視研發(fā)創(chuàng)新的開展，合理配置不同類型的R＆D資源將在最大程度上發(fā)揮其作用?；诳偭縍＆D層面的大量研究發(fā)現(xiàn)，本文從不同類型的R＆D資源切入，探究基礎(chǔ)研究與應(yīng)用研究在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中起到的不同作用。本文在實(shí)證分析部分，利用2003～2020年中國省級面板數(shù)據(jù)檢驗(yàn)了研發(fā)結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)績效的關(guān)系。基準(zhǔn)回歸結(jié)果表明短期內(nèi)基礎(chǔ)研究對人均GDP產(chǎn)生負(fù)向影響，應(yīng)用研究及兩者的相互溢出效應(yīng)對人均GDP有正向影響，而長期過程中基礎(chǔ)研究對人均GDP反而會產(chǎn)生正向影響。總的來說，基礎(chǔ)研究與應(yīng)用研究對經(jīng)濟(jì)績效的影響是有差異的。應(yīng)用研究在短期內(nèi)就會促進(jìn)經(jīng)濟(jì)績效的提升，而基礎(chǔ)研究需要長期過程以及與應(yīng)用研究的相互溢出效應(yīng)對經(jīng)濟(jì)績效產(chǎn)生積極的影響。

其次，本文基于內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長理論和研發(fā)類型特點(diǎn)，將研發(fā)投入具體區(qū)分為基礎(chǔ)研究投入和應(yīng)用研究投入，將兩者的比值定義為研發(fā)結(jié)構(gòu)。通過構(gòu)建理論模型，在模型中研究研發(fā)結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的關(guān)系，并通過數(shù)值模型驗(yàn)證模型的收斂路徑。數(shù)值模擬結(jié)果表明：研發(fā)結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在倒U型關(guān)系，即一個(gè)國家的應(yīng)用研究與基礎(chǔ)研究的比值隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)先升后降的趨勢。

以上結(jié)論對我國目前的經(jīng)濟(jì)發(fā)展有一些啟發(fā)作用。從國際上其他國家發(fā)展的經(jīng)驗(yàn)來看，一個(gè)國家的發(fā)展程度在很大程度上受到研發(fā)投入的影響。目前中國的研發(fā)投入對人均GDP有正向作用，所以應(yīng)該合理地加大研發(fā)投入，以促進(jìn)我國企業(yè)進(jìn)行自主創(chuàng)新，在國際市場上擁有競爭力；另外，需要優(yōu)化我國的R＆D結(jié)構(gòu)配置。目前我國研發(fā)投資中應(yīng)用研究與基礎(chǔ)研究的比例非常高，與發(fā)達(dá)國家的經(jīng)驗(yàn)不一致。而本文的結(jié)論也說明，基礎(chǔ)研究雖然在短期內(nèi)作用有限，但長期作用較大，且加總效應(yīng)有利于經(jīng)濟(jì)效益的提高，那么我國應(yīng)該適當(dāng)?shù)靥岣呋A(chǔ)研究在研發(fā)投資中的比例，促進(jìn)基礎(chǔ)研究與應(yīng)用研究的轉(zhuǎn)化，使我國研發(fā)投入結(jié)構(gòu)更加合理，能更高效地為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供支持。

從1978年改革開放到2020年，中國經(jīng)濟(jì)年均增速超過9%，這是人類經(jīng)濟(jì)史上的奇跡。在全面建設(shè)社會主義現(xiàn)代化國家新征程的開啟之年，中國依然具有較大的經(jīng)濟(jì)增長潛力，同時(shí)也需要克服各種挑戰(zhàn)以兌現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長潛力。對于一個(gè)國家而言，經(jīng)濟(jì)發(fā)展要靠生產(chǎn)率水平不斷提高，而這在很大程度上需要依靠研發(fā)投入。當(dāng)一個(gè)國家技術(shù)水平與國際前沿存在差距時(shí)，需要引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)，以提高生產(chǎn)水平。而當(dāng)一個(gè)國家技術(shù)水平處于國際前沿時(shí)，它需要依靠大規(guī)模投入基礎(chǔ)研究，以獲得原創(chuàng)性的創(chuàng)新和技術(shù)。因此，一個(gè)國家的研發(fā)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展是存在內(nèi)生關(guān)系的。在進(jìn)入新發(fā)展階段以后，中國應(yīng)嘗試優(yōu)化研發(fā)結(jié)構(gòu)，以推動技術(shù)進(jìn)步，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。

具體而言：（1）適當(dāng)增加基礎(chǔ)研究投入。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展初期，中國自主創(chuàng)新基礎(chǔ)較為薄弱，基礎(chǔ)研究投入占比較少。此外，當(dāng)今中國在一些產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域已經(jīng)達(dá)到世界前沿水平，需要依靠基礎(chǔ)研究支撐產(chǎn)業(yè)升級；（2）提高應(yīng)用研究對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)度。針對性地開展應(yīng)用研究，重視其對產(chǎn)業(yè)的重點(diǎn)作用。在尖端產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，推動應(yīng)用研究攻堅(jiān)難題，提高生產(chǎn)制造附加值，提升國內(nèi)產(chǎn)業(yè)的全球價(jià)值鏈地位；（3）促進(jìn)基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究的互利共存?；A(chǔ)研究為應(yīng)用研究提供了不可或缺的知識池，應(yīng)用研究的需求增進(jìn)了基礎(chǔ)研究的研發(fā)強(qiáng)度。兩者應(yīng)著力尋找契合點(diǎn)，推動兩者之間的互動和促進(jìn)。

注釋：

①在現(xiàn)實(shí)社會中，政府的研發(fā)支出主要支持基礎(chǔ)研究，企業(yè)的研發(fā)支出主要支持應(yīng)用研究。由于政府和企業(yè)（消費(fèi)者擁有企業(yè)）都關(guān)心社會福利，所以模型經(jīng)濟(jì)中的基礎(chǔ)研究支出和應(yīng)用研究支出可以看作是現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)中政府研發(fā)支出和企業(yè)研發(fā)支出的總和。

②許多國家在發(fā)展科技的同時(shí)都會強(qiáng)調(diào)科技成果轉(zhuǎn)化的重要性。科技成果轉(zhuǎn)化是指為提高生產(chǎn)力水平而對科學(xué)研究與技術(shù)開發(fā)所產(chǎn)生的具有實(shí)用價(jià)值的科技成果所進(jìn)行的后續(xù)試驗(yàn)、開發(fā)、應(yīng)用、推廣直至形成新產(chǎn)品、新工藝、新材料，發(fā)展新產(chǎn)業(yè)等活動。這種基礎(chǔ)研究對應(yīng)用研究的溢出效應(yīng)對生產(chǎn)力的影響是顯而易見的。

③尖端產(chǎn)品（如人工智能技術(shù)、機(jī)器人等）遇到的瓶頸會推進(jìn)基礎(chǔ)研究進(jìn)程。如現(xiàn)今大規(guī)模爆發(fā)的人工智能，發(fā)展過程中的瓶頸之一就是對大數(shù)據(jù)和計(jì)算的過度依賴，這在很大程度上需要算法的優(yōu)化和發(fā)展。

④由于本文不存在任何扭曲，因而社會計(jì)劃者福利最大化問題與消費(fèi)者效用最大化問題等同。

⑤具體推導(dǎo)過程略，如有需要可向作者索要。