龔六堂 吳立元

摘 ? 要：2008年以來，我國研發(fā)投入快速增長，專利申請量升至全球第一，但全要素生產(chǎn)率增長不快，出現(xiàn)了所謂“科技創(chuàng)新困境”。同時，我國距世界科技前沿的距離不斷縮小，美國的打壓遏制更是大幅增加了國際技術擴散成本?？萍紕?chuàng)新的成功需要基礎研究、應用研究、試驗發(fā)展研究等不同類型研發(fā)活動的配合。因此，除研發(fā)投入總量外，研發(fā)投入結構也非常重要。本文研究表明，基礎研究比重并非越大越好，而是受到技術距離的影響：當技術距離較大時，應充分利用后發(fā)優(yōu)勢，側(cè)重于技術引進吸收的試驗發(fā)展研究，而當技術距離縮小時，應逐步提高基礎研究與應用研究占比。數(shù)值模擬表明，如果將中國基礎研究與應用研究占比從當前水平提高至美日韓平均水平，中國平衡增長路徑上的年均增長率可提高1.32個百分點，這是一個巨大的改進。在新發(fā)展階段，中國技術距離已大幅縮小，應盡快調(diào)整研發(fā)投入結構，大幅提升基礎研究與應用研究投入比重，探索激勵基礎研究與原創(chuàng)性創(chuàng)新的機制安排，促進高質(zhì)量發(fā)展。

關鍵詞：基礎研究；應用研究；技術距離；內(nèi)生增長

中圖分類號：F124.3 ? 文獻標識碼：A ? 文章編號：1003-7543（2023）11-0038-17

改革開放四十年來，中國經(jīng)濟取得了舉世矚目的發(fā)展成就，GDP年均增長9.5%，成為世界第二大經(jīng)濟體，人均GDP從改革開放初期不足200美元，到2019年突破1萬美元。但經(jīng)過較長時間的高速增長之后，中國經(jīng)濟從高速增長階段進入創(chuàng)新驅(qū)動的高質(zhì)量發(fā)展階段，經(jīng)濟增長開始出現(xiàn)一些新的特征①：經(jīng)濟增速開始放緩，全要素生產(chǎn)率（Total Factor Productivity，TFP）增速也開始下降，甚至出現(xiàn)與發(fā)達國家趨同停滯的現(xiàn)象。與此同時，中國的研發(fā)投入快速增加，總量已經(jīng)穩(wěn)居世界第二，占GDP比重也接近發(fā)達國家水平，專利申請量已經(jīng)超越美國，成為世界第一。實際上，經(jīng)濟增速的放緩是經(jīng)濟規(guī)律作用下的正?，F(xiàn)象。但是，考慮到金融危機后中國創(chuàng)新投入以及專利申請量的飛速增長，中國TFP增速的下降尤其是與發(fā)達國家趨同停滯就成為一個難以理解且值得高度重視的問題。

大量實證文獻證實了這一問題。如唐未兵等的研究發(fā)現(xiàn)，中國科技創(chuàng)新投入水平的提高并未促進中國TFP顯著提升，且科技創(chuàng)新投入規(guī)模的擴大反而降低了TFP對經(jīng)濟增長的貢獻［1］。葉祥松和劉敬也強調(diào)了中國研發(fā)投入快速增長的同時TFP增速卻在下降這一問題，并將其稱為“科技創(chuàng)新困境”［2］。高帆、戴小勇也指出，中國存在創(chuàng)新投入快速增長與生產(chǎn)率增速持續(xù)下降的問題，并將其稱為“高創(chuàng)新投入與低生產(chǎn)率之謎”［3-4］。黎文靖和鄭曼妮用2001—2010年A股上市公司的專利數(shù)據(jù)分析了政府宏觀產(chǎn)業(yè)政策對企業(yè)創(chuàng)新的影響，該文將企業(yè)創(chuàng)新分為實質(zhì)性創(chuàng)新和為了獲得補貼而進行的策略性創(chuàng)新，發(fā)現(xiàn)宏觀產(chǎn)業(yè)政策主要促進了策略性創(chuàng)新而非以增加發(fā)明專利為代表的實質(zhì)性創(chuàng)新［5］。這些研究證實了這一問題的確非常突出，因而對其進行研究具有重要的現(xiàn)實意義。

無論是創(chuàng)新投入還是創(chuàng)新成果的數(shù)量，中國都已經(jīng)居于世界前列，因而中國科技創(chuàng)新的問題可能并不在于投入不足，也不在于創(chuàng)新能力較差，而可能在于研發(fā)結構不合理。中國研發(fā)結構的一個典型特征是基礎研究占比一直較低，而試驗發(fā)展研究投入占比較高且不斷上升?；A研究是為了創(chuàng)造新知識而進行的研究，而試驗發(fā)展研究主要是對產(chǎn)品和工藝的改進，二者對科技進步的作用有顯著差異。與此同時，隨著中國科技的快速發(fā)展，中國技術水平與世界科技前沿的距離不斷縮小，研發(fā)難度和風險越來越大，而近年來美國在霸權主義思維的支配下不斷打壓中國高科技發(fā)展更是加劇了這一問題。柳卸林等指出，我國已經(jīng)從技術追趕階段逐漸進入前沿科技的“無人區(qū)”［6］。那么，為什么中國研發(fā)投入快速增長且成果非常顯著，TFP增長率卻顯著下降呢？中國的研發(fā)投入結構對創(chuàng)新增長有什么影響？過去中國基礎研究投入占比過低是不是一直不合理？在普遍采用扭曲性稅收為基礎研究投入融資的情況下，是否存在使技術增長率最大化的最優(yōu)稅率？是否存在最優(yōu)的研發(fā)投入結構？尤其是，隨著中國的科技水平不斷接近世界科技前沿，最優(yōu)的研發(fā)投入結構應如何調(diào)整？這些顯然是非常重要的理論與現(xiàn)實問題。

在以上分析的啟發(fā)下，本文構建了一個包含基礎研究、應用研究①、扭曲性稅收以及技術距離的內(nèi)生經(jīng)濟增長模型，試圖回答以上問題。我們假設技術進步過程是通過研發(fā)活動進行的創(chuàng)造性毀滅過程，是新的更先進的技術取代舊的落后的技術的過程；創(chuàng)新部門研發(fā)成功的概率取決于應用研究投入、基礎研究投入以及與世界科技前沿的距離；政府通過征收扭曲性稅收為基礎研究投入融資，企業(yè)進行應用研究投入，基礎研究對企業(yè)研發(fā)具有正外部性。在模型基礎上，我們首先分析了給定技術距離時稅率與增長率的關系，然后分析在最優(yōu)稅率下經(jīng)濟增長率與技術增長率如何隨技術距離的變化而變化。我們進一步分析了使經(jīng)濟增長率最大的R&D結構如何隨著技術距離的變化而變化，并通過反事實模擬分析中國研發(fā)結構的優(yōu)化在數(shù)量上能否顯著提升經(jīng)濟增長率。

一、相關文獻綜述

與我們的研究密切相關的文獻主要包括兩方面的研究：一是創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的影響研究；二是基礎研究對創(chuàng)新與經(jīng)濟增長的影響研究。

（一）創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的影響

關于創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的影響的相關文獻非常多，我們對其中一些代表性的文獻進行簡要介紹。Romer構建了一個包含創(chuàng)新的內(nèi)生增長模型，刻畫了創(chuàng)新的一種重要模式，在最優(yōu)性選擇下，一部分人力資本投入研發(fā)活動，創(chuàng)造出新的中間品種類，即水平創(chuàng)新，新產(chǎn)品種類的增多導致產(chǎn)出增加，從而帶來經(jīng)濟增長。該模型認為經(jīng)濟中人力資本越多，經(jīng)濟增長率越高。同時，分散競爭均衡中的研發(fā)投入過少，即政府對創(chuàng)新的鼓勵政策有利于促進經(jīng)濟增長［7］。Aghion & Howitt構建了一個包含垂直創(chuàng)新的內(nèi)生增長模型，刻畫了創(chuàng)造性毀滅的創(chuàng)新過程。模型假設，經(jīng)濟中一部分人力資本投入研發(fā)活動，研發(fā)活動是有風險的，如果成功則會將現(xiàn)有技術水平提高一定比例，如果失敗，則技術水平不變［8］。這種垂直創(chuàng)新會帶來經(jīng)濟增長。由于創(chuàng)新活動的不確定性，增長具有隨機性，經(jīng)濟增長率的均值和方差取決于人力資本存量、創(chuàng)新成功后對技術改進的程度以及研發(fā)成功率參數(shù)。以上兩篇文章作為創(chuàng)新與經(jīng)濟增長的經(jīng)典研究，為該領域提供了基本的模型框架，但其中一個典型的結論便是所謂“規(guī)模效應”，即投入研發(fā)的資源增加一倍，經(jīng)濟增長率就會增加一倍，而這一結果并不符合事實。Jones改進了Romer的模型，假設投入創(chuàng)新的人力資本是規(guī)模報酬遞減的，在解釋經(jīng)濟內(nèi)生增長的同時解決了這一問題［9］。Grossman & Helpman建立了一個多行業(yè)的產(chǎn)品質(zhì)量階梯模型，將創(chuàng)新活動描述為不同行業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量的不斷上升。由于質(zhì)量改進的創(chuàng)新過程是隨機的，因而各行業(yè)的產(chǎn)品質(zhì)量的進步并不同步，產(chǎn)品質(zhì)量的分布會隨著時間發(fā)生變化，但經(jīng)濟增長率可以保持不變［10］。Sorensen在內(nèi)生增長模型中分析了研發(fā)活動與學習對經(jīng)濟增長的作用，發(fā)現(xiàn)當經(jīng)濟中的人力資本存量低于一定水平時，通過學習進行的技能積累是經(jīng)濟增長的唯一動力，而當人力資本積累到一定水平時，研發(fā)投入和學習將同時促進經(jīng)濟增長［11］。在以上經(jīng)典模型的基礎上，大量文章研究了與創(chuàng)新增長相關的很多其他問題，如研發(fā)補貼對經(jīng)濟增長的影響、專利保護如何影響創(chuàng)新與增長等。Davidson & Segerstrom構建了一個包含原創(chuàng)性研發(fā)企業(yè)和模仿性創(chuàng)新企業(yè)的內(nèi)生增長模型，分析研發(fā)補貼的作用，發(fā)現(xiàn)只有對原創(chuàng)性研發(fā)企業(yè)進行補貼才能促進經(jīng)濟增長，而對模仿性研發(fā)企業(yè)進行補貼反而會降低經(jīng)濟增長率［12］。Chu等構建了一個包含水平創(chuàng)新與垂直創(chuàng)新的內(nèi)生增長模型，研究了專利保護對創(chuàng)新的影響，發(fā)現(xiàn)對垂直創(chuàng)新專利保護的加強抑制了垂直創(chuàng)新和經(jīng)濟增長，但同時促進了水平創(chuàng)新并增加了社會福利［13］。Niwa研究發(fā)現(xiàn)，加強對水平創(chuàng)新專利的保護，會抑制水平創(chuàng)新而促進垂直創(chuàng)新，并發(fā)現(xiàn)同時適度加強垂直創(chuàng)新與水平創(chuàng)新專利保護會促進經(jīng)濟增長和社會福利水平提升［14］。當然，還有大量實證文獻研究了研發(fā)活動與經(jīng)濟增長的作用以及相關促進創(chuàng)新的政策，發(fā)現(xiàn)研發(fā)活動對經(jīng)濟增長，尤其是長期經(jīng)濟增長，具有非常重要的促進作用［15-17］?？傊?，無論理論上還是現(xiàn)實中，創(chuàng)新研發(fā)活動對經(jīng)濟增長所具有的重要作用都已經(jīng)成為共識。

（二）基礎研究對經(jīng)濟增長的影響

與我們的研究密切相關的另一類文獻是關于基礎研究對經(jīng)濟增長的影響的研究。楊立巖和潘慧峰研究了人力資本、基礎研究與經(jīng)濟增長的關系，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟的長遠增長率與基礎科學知識的長遠增長率成正比，而決定基礎科學知識長遠增長率的最終變量為經(jīng)濟體中的人力資本存量，政府可以通過工資補助的方式鼓勵一部分從事應用研究的人力資本轉(zhuǎn)向基礎研究，從而提升增長率［18］。該文強調(diào)了人力資本存量的重要性，但沒有討論R&D投入及其結構的影響。實際上，即使人力資本存量不變，增加R&D資金投入也能大幅提升知識創(chuàng)造能力，現(xiàn)代高科技越來越依賴于實驗材料設備等物質(zhì)投入，因而除了人力資本之外，物質(zhì)資源投入也相當重要。同時，該文得出增長率并不取決于應用研究，認為經(jīng)濟中從事基礎研究的人力資本越多，增長率越高，這一結論也并不符合現(xiàn)實。嚴成樑和龔六堂研究了R&D規(guī)模與結構對經(jīng)濟增長的影響，發(fā)現(xiàn)R&D規(guī)模越大，經(jīng)濟增長率越高，同時基礎研究支出占R&D總支出的比例越高，經(jīng)濟增長率越高［19］。這一結論強調(diào)了R&D投入以及基礎研究的重要性，但基礎研究越多越好并不完全符合現(xiàn)實。另外，現(xiàn)實中，基礎研究主要由政府主導，而所需投入往往需要通過扭曲性稅收來融資，政府要在基礎研究正外部性和稅收扭曲之間作出權衡，而以上兩篇文章均沒有考慮這一問題①。張小筠等也研究了基礎研究對經(jīng)濟增長的影響，并考慮了政府通過稅收為基礎研究融資，但仍然沒有分析最優(yōu)研發(fā)投入結構，同樣得出了基礎研究越多越好這一結論［20］。此外，上述三篇文章都沒有討論技術距離對研發(fā)投入結構的影響。孫早和許薛璐從理論和實證兩方面分析了基礎研究與應用研究對創(chuàng)新的影響，并強調(diào)了技術差距的重要性，提供了重要的洞見，但沒有研究最優(yōu)研發(fā)投入結構的問題，文章的模型假設、研究的問題和結論也與本文有顯著不同［21］。例如，孫早和許薛璐分析了基礎研究與應用研究知識水平對增長的影響，但沒有分析研發(fā)投入對增長的影響。同時，他們沒有分析技術差距對最優(yōu)研發(fā)投入結構的影響，而是假設基礎研究投入的人力資本為人力資本總量的一定比例。除理論研究之外，也有不少實證研究分析了不同類型研發(fā)活動的作用以及相關的政策效果。宋吟秋分析了中國1997—2007年的R&D支出結構，指出科學研究較技術開發(fā)而言對經(jīng)濟增長的貢獻更大，而中國科學研究支出顯著不足，應加大科學研究投入，減少試驗發(fā)展研究投入的比重［22］。唐清泉和肖海蓮將R&D投資區(qū)分為探索式創(chuàng)新投資和常規(guī)式創(chuàng)新投資，與本文基礎研究和應用研究的分類思路一致。文章用A股上市公司R&D投資數(shù)據(jù)和q投資模型分析了不同類型的研發(fā)活動，發(fā)現(xiàn)探索式創(chuàng)新投資的現(xiàn)金流敏感性高于常規(guī)式創(chuàng)新投資，并發(fā)現(xiàn)政府沒有對探索式創(chuàng)新投資進行差異化補貼［23］。王文和孫早用1998—2014年中國省級面板數(shù)據(jù)實證分析了基礎研究與應用研究對TFP增長的作用，發(fā)現(xiàn)兩類研究對TFP增長的作用與國有經(jīng)濟比重以及要素市場扭曲密切相關［24］。葉祥松和劉敬用中國省級面板數(shù)據(jù)實證研究了政府支持對不同類型研發(fā)活動的作用，發(fā)現(xiàn)政府支持科學研究在長期內(nèi)對提高TFP存在促進作用，而政府直接支持技術開發(fā)對提高TFP不存在促進作用。同時，當政府支持力度超過閾值時，科學研究對TFP產(chǎn)生顯著促進作用。盡管政府直接支持技術開發(fā)對提高TFP沒有促進作用，但適度支持仍然是必要的。政府支持力度在合理范圍內(nèi)，可弱化技術開發(fā)對提高TFP的抑制作用，反之會強化這一抑制作用。文章建議政府應大力支持科學研究，而將技術開發(fā)放手讓企業(yè)和市場去做［2］。從以上對相關文獻的回顧可以看出，基礎研究對經(jīng)濟增長的影響非常重要，但是基礎研究投入是否越多越好，是否存在最優(yōu)水平，最優(yōu)基礎研究投入比重應如何變化，都還沒有得到充分研究，而這些正是本文嘗試回答的問題。

二、關于中國經(jīng)濟增長與研發(fā)投入結構的特征事實

在上文中，我們分析了關于中國經(jīng)濟增長與研發(fā)投入結構的一些特征事實，但為了防止敘述上的混亂，只作了簡要概括。在此，對這些事實進行詳細描述，并提供數(shù)據(jù)支撐。

特征一：金融危機以來中國經(jīng)濟增速逐漸放緩，TFP增速出現(xiàn)下降。

在改革開放前三十年（1978—2007年）中，中國GDP年均增速約為10%，金融危機以來（2008—2019年），中國GDP年均增速為7.8%，2015—2019年平均增速降至6.6%。

與經(jīng)濟增長減速相伴隨的另一個特征是中國TFP的增速也逐漸下降。大量文獻測算了中國改革開放以來的TFP增速，為這一現(xiàn)象提供了穩(wěn)健的經(jīng)驗支持。趙昌文等用Penn World Table version 8.0的數(shù)據(jù)測算出了中國不同階段的TFP平均增速，得到中國1978—1994年TFP平均增速為4.2%，1995—2011年平均增速降為2.8%，2012—2013年平均增速為-0.5%［25］。朱沛華和陳林利用中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)測算了中國的工業(yè)TFP，發(fā)現(xiàn)2011—2013年TFP出現(xiàn)顯著下滑［26］。白重恩和張瓊用增長核算法和數(shù)據(jù)包絡法測算發(fā)現(xiàn)，中國2008—2013年TFP增速顯著下滑［27］。賴平耀發(fā)現(xiàn)中國金融危機后的經(jīng)濟增速下滑幾乎全部來自TFP增速的下降［28］。國務院發(fā)展研究中心2019年報告測算發(fā)現(xiàn)，2002—2007年中國TFP平均增速達到5.06%，但2008年以后下降至2%以下①。根據(jù)Penn World Table ver-sion10.0的數(shù)據(jù)，圖1呈現(xiàn)了1999—2019年中美相對TFP的走勢（即美國TFP=1）?？梢钥吹?，在金融危機之前，中國TFP水平快速趕超美國。但在2008年之后，這種趨同出現(xiàn)了停滯，甚至還在近幾年出現(xiàn)差距拉大的現(xiàn)象。

特征二：中國的科技創(chuàng)新投入快速增長，科技創(chuàng)新成果在數(shù)量上已經(jīng)躍居世界前列。

根據(jù)《中國科技統(tǒng)計年鑒》的數(shù)據(jù)，中國R&D投入從1995年的350億元增加到2022年的超3萬億元，年均增長率達18%；R&D人員全時當量也從1995年的75萬人/年上升到2022年的636萬人/年，年均增長8%。圖2（下頁）為世界主要大國研發(fā)支出占GDP比重的走勢，可以看出，中國1995年研發(fā)支出占GDP的比重僅為0.57%，大幅落后于發(fā)達國家，到2020年，中國研發(fā)支出占GDP比重快速上升到2.41%，已經(jīng)超過英國，接近主要發(fā)達國家水平，遠高于俄羅斯、土耳其和印度等發(fā)展中國家。從2000—2020年世界主要大國的PCT專利申請量走勢來看，2000年中國PCT專利申請量較少，遠低于發(fā)達國家水平，金融危機后快速上升，到2020年，中國的PCT專利申請量已經(jīng)超過美國居世界第一。

特征三：基礎研究投入占比一直較低，甚至出現(xiàn)占比不增反降的現(xiàn)象。

根據(jù)研究類型和產(chǎn)出的不同，R&D活動可以分為基礎研究、應用研究和試驗發(fā)展研究②。其中，基礎研究和應用研究都是為了增加科學知識而進行的研究，而試驗發(fā)展研究則不增加科學知識而創(chuàng)造新的應用。圖3為中國歷年R&D投入中各項研發(fā)支出以及從事各項研究的研究人員全時當量占比的變動情況?？梢钥闯觯袊兓A研究支出占總支出的比重一直以來基本保持在5%至6%之間，而基礎研究與應用研究支出之和占比則從1995年的31.6%下降至2022年的17.9%。同時，中國從事純基礎研究的人員全時當量占總R&D研究人員全時當量的比重基本保持在8%～9%的水平，而從事基礎與應用研究的人員全時當量占比則從1992年的39%下降至2021年的20%。那么，中國的基礎研究支出結構與世界主要大國有什么差異呢？就世界主要大國的R&D支出構成情況來看，中國的基礎與應用研究支出占比遠低于世界主要大國。具體來說，中國基礎與應用研究投入占比不到美國、日本、韓國、英國、法國、意大利、俄羅斯平均水平的一半。中國基礎研究投入比重①是否合理呢？在改革開放以來的增長中，這個比重應如何變化才是最優(yōu)的呢？這是一個關乎中國經(jīng)濟高質(zhì)量增長的極為關鍵的問題。

特征四：中國與世界科技前沿的技術距離大幅縮小，技術引進成本大幅增加。

改革開放初期，中國幾乎各個領域的技術水平與世界先進水平都有相當明顯的差距。經(jīng)過四十年的快速發(fā)展，中國的科技水平快速趕超，與世界先進水平的距離不斷縮小。雖然仍有一些領域差距較大，但大部分領域已經(jīng)接近世界先進水平，在部分領域已經(jīng)達到甚至領先世界先進水平。例如，中國已經(jīng)成為電氣機械設備、智能手機元器件等的主要生產(chǎn)者，而在光伏、新能源汽車、互聯(lián)網(wǎng)、5G通信、高鐵技術等領域已經(jīng)達到世界領先水平。通過技術吸收引進或者模仿方式進行創(chuàng)新的成本越來越高，邊際收益越來越小。同時，隨著中國在全球產(chǎn)業(yè)鏈的影響力越來越大，在價值鏈中所獲得的份額越來越大，美國在霸權主義思維支配下，對華發(fā)起貿(mào)易摩擦和科技打壓，這大大提高了中國的科技引進成本。這是本文研究的重要現(xiàn)實背景，也是中國改革開放以來面臨發(fā)展條件的一個非常重要的改變。

三、模型設定

本文構建了一個包含基礎研究與應用研究的垂直創(chuàng)新增長模型。模型假設應用研究由企業(yè)承擔，基礎研究由政府承擔，政府通過稅收為基礎研究融資。生產(chǎn)過程由最終品生產(chǎn)、中間品生產(chǎn)與研發(fā)活動構成。具體來說，最終品生產(chǎn)部門用技術、勞動和中間品生產(chǎn)最終產(chǎn)品，創(chuàng)新部門通過投入應用研究投資進行研發(fā)活動，其研發(fā)成功的概率受到政府基礎研究投入的影響。中間品生產(chǎn)商用最新技術生產(chǎn)中間品并銷售給最終品生產(chǎn)商。

即最優(yōu)基礎研究占比對技術距離的導數(shù)的性質(zhì)取決于最優(yōu)稅率對技術距離的導數(shù)，由命題二可知，<0，因而<0，即最優(yōu)基礎研究占比也隨著技術距離的縮小而上升。于是我們得到命題三：

命題三：最優(yōu)基礎研究占比χ與技術距離d呈單調(diào)遞減關系，即當技術距離縮小時，最優(yōu)基礎研究占比隨之提高。

這一命題背后的經(jīng)濟學直覺也很清楚。當技術距離縮小時，向世界科技前沿學習變得更加困難，企業(yè)研發(fā)變得越來越困難，其研發(fā)投入的邊際報酬下降。由于國內(nèi)基礎研究投入可提高企業(yè)研發(fā)成功概率，因而在稅率扭曲效應與基礎研究外部性權衡后，最優(yōu)基礎研究占比上升。命題三表明，一方面，基礎研究占比并非越高越好，而是存在一個最優(yōu)水平，這一最優(yōu)水平取決于多個因素，如基礎研究和應用研究在研發(fā)過程中的相對重要性參數(shù)?和ε；另一方面，最優(yōu)基礎研究占比也不是一成不變的，當中國經(jīng)濟與世界科技前沿距離較大時，基礎研究占比可相對小一些，加大應用研究，充分利用后發(fā)優(yōu)勢，快速吸收全人類的先進科技文明成果，但隨著技術水平的提高，在中國與世界科技前沿的距離不斷縮小的背景下，應該盡快調(diào)整基礎研究投入比重，增加基礎研究投入。

五、數(shù)值模擬

上一部分我們通過顯示求解模型給出了本文的三個命題，這里我們通過數(shù)值模擬更直觀地展示以上結論，同時進行定量分析。

為此，我們首先需要對參數(shù)進行校準。我們假定生產(chǎn)中勞動的產(chǎn)出彈性為a=0.5，與中國的勞動收入份額占比50%左右相一致［31］。對于基礎研究與應用研究在研發(fā)函數(shù)中的參數(shù)?和ε，以及技術距離d，缺乏可參考的文獻，我們通過中國經(jīng)濟的一些結構變量來確定其取值。我們分別設定?和ε的基準值為0.4和0.3，主要基于三點考慮：一是兩者都小于1，可以刻畫研發(fā)投入的邊際報酬遞減；二是應用研究比基礎研究的邊際報酬遞減更快；三是對應中國1995—2018年平均基礎研究占比約為21.5①。后文我們將對這些參數(shù)進行敏感性分析。我們?nèi)〖夹g距離d的范圍為（0，0.8），對應中國經(jīng)濟增長率的范圍在4%至16%之間②。

下面我們通過數(shù)值模擬來展示以上三個命題的結論。圖4報告了基準模型中的數(shù)值模擬結果。具體來說，圖4包括四幅小圖，左上角小圖直觀地展示了μπ的性質(zhì)，從圖中可以非常清楚地看出，隨著π的增大，研發(fā)成功概率先增大后減小，存在最優(yōu)的使得研發(fā)成功概率最高，這直觀地驗證了命題一的結論。

右上角小圖表明，經(jīng)濟增長率與技術距離呈現(xiàn)單調(diào)遞增關系，即隨著技術距離的縮小，研發(fā)成功概率與經(jīng)濟增長率均顯著減少，這與命題二的結論一致。這一結論似乎非常簡單，卻是中國金融危機以來經(jīng)濟增長率與TFP增速同時下降的主要原因之一，也是中國近十幾年來面臨發(fā)展條件的一個非常重要的變化。在關于中國經(jīng)濟增速放緩的討論中，人們提及較多的原因是隨著人均資本的上升，資本邊際報酬遞減，投資擴張型增長難以為繼，這是普遍的經(jīng)濟規(guī)律，幾乎所有國家在工業(yè)化過程中都經(jīng)歷了這一過程。但是資本邊際報酬遞減難以解釋經(jīng)濟增長率放緩的同時TFP增長率也同時放緩，而技術距離為這一現(xiàn)象提供了解釋。

左下角小圖展示了技術距離與最優(yōu)稅率的關系，顯然，兩者呈現(xiàn)單調(diào)遞減關系，即隨著技術距離的縮小，最優(yōu)稅率相應提高，這也與命題二的結論一致。與此對應，右下角小圖表明，隨著技術距離的縮小，最優(yōu)基礎研究投入占比應該逐步提高，基準模擬結果顯示，最優(yōu)基礎研究投入占比應從不足22%上升到31%。這直觀地展示了命題三的結論。

接下來一個很自然的問題是，如果將中國的基礎研究投入占比提高到發(fā)達國家水平，中國經(jīng)濟增長率是否能有顯著提高，提高幅度有多大呢？我們下面對此進行分析①。中國2020年基礎與應用研究支出占比為17.3%，美國、日本、韓國基礎與應用研究平均占比約為35%，而英國、法國和意大利占比均超過60%，比較缺乏參考性。因此，一個比較合理的反事實模擬實驗為，假如將中國的基礎研究占比從當前大約17%的水平提高到35%，再來分析中國的經(jīng)濟增長率的提高幅度。我們將技術距離校準到使基準經(jīng)濟增長率為6%，相應的季度經(jīng)濟增長率為1.5%，對應當前中國經(jīng)濟增長率。然后，在該技術距離下，我們考慮兩種情況：一是假定中國基礎研究占比保持在35%的水平，即χ=0.35，計算出中國的均衡經(jīng)濟增長率，即稅率最優(yōu)調(diào)整下的經(jīng)濟增長率；二是考慮中國基礎研究支出占比從17%調(diào)整到35%的過程中的經(jīng)濟增長率變動，這里將兩者進行比較，以分析這一政策調(diào)整過程對經(jīng)濟增長的影響。圖5（下頁）報告了這一數(shù)值模擬的結果。

圖5中左圖為經(jīng)濟增長率，右圖為基礎研究支出占比，圓圈線代表中國基礎投入占比保持在35%的發(fā)達國家水平下的情形，星線代表中國基礎研究支出占比動態(tài)調(diào)整情形。從圖5中可以看出，隨著基礎研究支出占比從17%調(diào)整到35%，中國平衡增長路徑上的季度經(jīng)濟增長率從1.5%提升到1.83%，對應年增長率從6%提升到7.32%，年均經(jīng)濟增長率提升了1.32個百分點，這是一個非常大的增長率提升。由此可見，即使考慮到稅收的扭曲效應，在中國當前基礎研究比重過低的情況下，加大基礎研究投入也會對經(jīng)濟增長產(chǎn)生巨大的促進作用。

六、穩(wěn)健性檢驗

這里就上文結論對關鍵參數(shù)和模型設置進行穩(wěn)健性檢驗。具體來說，我們進行了如下三個方面的穩(wěn)健性檢驗：（1）對關鍵參數(shù)進行敏感性分析，包括生產(chǎn)中勞動的產(chǎn)出彈性a，基礎研究與應用研究在研發(fā)函數(shù)中的參數(shù)?和ε。尤其是，參數(shù)?和ε的取值缺乏充分的實證依據(jù)，因而結論對其是否穩(wěn)健顯得非常重要?；鶞是樾蜗?，生產(chǎn)中勞動的產(chǎn)出彈性取值為0.5，本節(jié)中考慮a取0.4和0.6，根據(jù)Federal Reserve Bank of Atlanta中國宏觀時間序列數(shù)據(jù)①，1992年以來，中國勞動收入份額的取值范圍在0.45至0.55之間。因此，a取0.4～0.6涵蓋了這一范圍。對于參數(shù)?，基準取值為0.4，這里我們考慮0.3和0.5。對于參數(shù)ε，基準取值為0.3，這里我們考慮0.2和0.4②。（2）基準模型中假設政府對創(chuàng)新企業(yè)征收所得稅為基礎研究融資，現(xiàn)實中稅收主要并非對創(chuàng)新企業(yè)征收，政府甚至對創(chuàng)新企業(yè)進行大量補貼。讀者可能會質(zhì)疑，我們的結論是否依賴于這一設置，因此我們對此進行穩(wěn)健性檢驗。大量宏觀模型用向最終品企業(yè)征收收入稅的方式來概括性地刻畫稅收，一個合理的解釋是各種稅收在總體上本質(zhì)上都與總收入密切相關[32-34］。因此，本節(jié)我們分析對最終品企業(yè)征收收入稅是否影響本文結論。（3）基準模型中沒有資本，即沒有考慮家庭戶的消費儲蓄選擇，因而沒有刻畫資本積累對經(jīng)濟增長的影響。顯然，資本積累也是影響經(jīng)濟增長的重要因素。因而我們將模型拓展到包含資本的情形，分析本文結論是否依然成立?；鶞誓Ｐ椭形覀兗僭O中間品生產(chǎn)中使用最終品作為投入要素，這里我們假設中間品廠商需要租借資本生產(chǎn)中間品，即將一單位資本轉(zhuǎn)化為一單位中間品，從而引入資本［9，19］。基于以上三個方面的穩(wěn)健性分析表明，基準模型的結論對于上述拓展都是穩(wěn)健的。限于篇幅，模型的拓展與穩(wěn)健性檢驗此處不再贅述。

七、研究結論與政策含義

研發(fā)投入結構對創(chuàng)新和經(jīng)濟增長的影響是一個非常重要的問題。如果僅考慮基礎研究的作用，其對創(chuàng)新的促進作用當然是不言而喻的。但在現(xiàn)實經(jīng)濟中，基礎研究顯然并非越多越好，因為資源是有限的，在其他條件不變的情況下，基礎研究過多，就意味著稅收的提高以及應用研究的減少。而且，當中國與世界科技前沿差距較大時，大量投入應用研究以充分利用世界先進技術是一種重要的后發(fā)優(yōu)勢。隨著中國與世界科技前沿距離的縮小，技術模仿難度越來越大，研發(fā)風險越來越大，最優(yōu)基礎研究投入比重隨之上升。這表明，基礎研究投入并非越多越好，也不是一成不變的，而應該隨著技術距離的變化作出相應調(diào)整。

本文研究具有非常重要的現(xiàn)實背景和十分明確的政策含義。在改革開放初期，中國技術顯著落后于世界先進水平，中國側(cè)重于試驗發(fā)展研發(fā)是正確的，有利于充分發(fā)揮后發(fā)優(yōu)勢，促進經(jīng)濟快速增長。經(jīng)過改革開放以來的飛速發(fā)展，中國面臨的發(fā)展條件也在發(fā)生重要變化，其中一個非常重要的變化就是中國科技已經(jīng)接近世界先進水平，導致中國的創(chuàng)新難度和風險越來越大，近年來美國發(fā)起的對華貿(mào)易摩擦與科技打壓進一步加劇了這一點。

本文的政策含義非常清楚。第一，應迅速調(diào)整研發(fā)投入結構，加大基礎與應用研究投入。本文結論啟發(fā)我們，研發(fā)投入總量非常重要，研發(fā)投入結構也非常重要。在技術距離不斷縮小的背景下，如果不注重研發(fā)投入結構的優(yōu)化調(diào)整，研發(fā)投入帶來的邊際回報可能會大打折扣。實際上，2021年中央政府工作報告已經(jīng)指出基礎研究是科技創(chuàng)新的源頭，要大幅提高基礎研究投入，但目前投入力度還遠遠不夠。第二，深化科技體制改革，探索激勵原創(chuàng)性創(chuàng)新的體制機制。中國當前科研體制與環(huán)境對原創(chuàng)性的基礎與應用研究激勵不足，存在基礎研究應用化、應用研究工程化傾向。無論是物質(zhì)層面還是社會認同層面，對純基礎研究與重大應用研究的激勵都明顯不足。事實上，中國的新型舉國體制對大力推動具有顯著公共品特性的基礎研究更有優(yōu)勢，因而推動基礎研究是政府應該有所作為而且可以大有可為之處，這對于中國的進一步崛起具有決定性的重要意義。

本文假設基礎研究與應用研究在創(chuàng)新過程中作用的差異主要體現(xiàn)在兩個方面：一是基礎研究具有公共品特性，因而私人部門缺乏提供基礎研究的激勵，政府提供基礎研究投入更有優(yōu)勢；二是相對于應用研究，基礎研究（即原創(chuàng)性的創(chuàng)新）與技術距離關系更為密切，當技術距離縮小時，原創(chuàng)性創(chuàng)新成果更難從國外獲得，而應用研究則受影響較小。事實上，基礎研究與應用研究還有很多其他的差異。例如，基礎研究發(fā)揮作用較慢，但作用更大，即基礎研究成果的獲得需要較長時間的積累，但一旦成功則會對生產(chǎn)率產(chǎn)生巨大影響，而應用研究則能較快產(chǎn)生成果，但對生產(chǎn)率影響作用相對較小。因此，基礎研究投入不僅要在稅收抑制效應與對創(chuàng)新外部性之間進行權衡，還要在長期效果與短期效果之間進行權衡。過多的基礎研究可能導致短期產(chǎn)出消費不足，過少的基礎研究則可能降低未來的消費與產(chǎn)出，引入這一權衡也會影響最優(yōu)研發(fā)投入結構，我們將其作為進一步研究的方向。 [Reform]

參考文獻

［1］唐未兵，傅元海，王展祥.技術創(chuàng)新、技術引進與經(jīng)濟增長方式轉(zhuǎn)變［J］.經(jīng)濟研究，2014（7）：31-43.

［2］葉祥松，劉敬.異質(zhì)性研發(fā)、政府支持與中國科技創(chuàng)新困境［J］.經(jīng)濟研究，2018（9）：116-132.

［3］高帆.我國經(jīng)濟轉(zhuǎn)型中的創(chuàng)新之謎［J］.探索與爭鳴，2017（4）：109-115.

［4］戴小勇.中國高創(chuàng)新投入與低生產(chǎn)率之謎：資源錯配視角的解釋［J］.世界經(jīng)濟，2021（3）：86-109.

［5］黎文靖，鄭曼妮.實質(zhì)性創(chuàng)新還是策略性創(chuàng)新？——宏觀產(chǎn)業(yè)政策對微觀企業(yè)創(chuàng)新的影響［J］.經(jīng)濟研究，2016（4）：60-73.

［6］柳卸林，高雨辰，丁雪辰.尋找創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展的新理論思維——基于新熊彼特增長理論的思考［J］.管理世界，2017（12）：8-19.

［7］ROMER P M. Endogenous technical change［J］. Journal of Political Economy， 1990， 98（5）： 71-102.

［8］AGHION P， HOWITT P. A model of growth through creative destruction［J］. Econometrica， 1992， 60（2）： 323-351.

［9］JONES C I. R&D based models of economic growth［J］. The Journal of Political Economy， 1995， 103（4）： 759-784.

［10］GROSSMAN G M， HELPMAN E. Quality ladders in the theory of growth［J］. The Review of Economic Studies， 1991， 58（1）： 43-61.

［11］SORENSEN A. R&D， learning， and phases of economic growth［J］. Journal of Economic Growth， 1999， 4（4）： 429-445.

［12］DAVIDSON C， SEGERSTROM P. R&D subsidies and economic growth［J］. The Rand Journal of Economics， 1998， 29（3）： 548-577.

［13］CHU A C， COZZI G， GALLI S. Does intellectual monopoly stimulate or stifle innovation？［J］. European Economic Review， 2012， 56（4）： 727-746.

［14］NIWA S. Patent claims and economic growth［J］. Economic Modelling， 2016， 54： 377-381.

［15］LICHTENBERG F R. R&D investment and international productivity differences［J］. National Bureau of Economic Research， Inc，1992.

［16］GUELLEC D， POTTERIE B V. From R&D to productivity growth： Do the institutional settings and the source of funds of R&D matter？［J］. Oxford Bulletin of Economics and Statistics， 2004， 66（3）： 353-378.

［17］GUMUS E， CELIKAY F. R&D expenditure and economic growth： New empirical evidence［J］. Margin： The Journal of Applied Economic Research， 2015， 9（3）： 205-217.

［18］楊立巖，潘慧峰.人力資本、基礎研究與經(jīng)濟增長［J］.經(jīng)濟研究，2003（4）：72-78.

［19］嚴成樑，龔六堂.R&D規(guī)模、R&D結構與經(jīng)濟增長［J］.南開經(jīng)濟研究，2013（2）：3-19.

［20］張小筠，劉戒驕，謝攀.政府基礎研究是否有助于經(jīng)濟增長——基于內(nèi)生增長理論模型的一個擴展［J］.經(jīng)濟問題探索，2019（1）：1-10.

［21］孫早，許薛璐.前沿技術差距與科學研究的創(chuàng)新效應——基礎研究與應用研究誰扮演了更重要的角色［J］.中國工業(yè)經(jīng)濟，2017（3）：5-23.

［22］宋吟秋.我國R&D經(jīng)費支出結構的合理性研究［J］.統(tǒng)計研究，2009（10）：53-55.

［23］唐清泉，肖海蓮.融資約束與企業(yè)創(chuàng)新投資—現(xiàn)金流敏感性——基于企業(yè)R&D異質(zhì)性視角［J］.南方經(jīng)濟，2012（11）：40-54.

［24］王文，孫早.基礎研究還是應用研究：誰更能促進TFP增長——基于所有制和要素市場扭曲的調(diào)節(jié)效應分析［J］.當代經(jīng)濟科學，2016（6）：23-33.

［25］趙昌文，許召元，朱鴻鳴.工業(yè)化后期的中國經(jīng)濟增長新動力［J］.中國工業(yè)經(jīng)濟，2015（6）：44-54.

［26］朱沛華，陳林.工業(yè)增加值與全要素生產(chǎn)率估計——基于中國制造業(yè)的擬蒙特卡洛實驗［J］.中國工業(yè)經(jīng)濟，2020（7）：24-42.

［27］白重恩，張瓊.中國生產(chǎn)率估計及其波動分解［J］.世界經(jīng)濟，2015（12）：3-28.

［28］賴平耀.中國經(jīng)濟增長的生產(chǎn)率困境：擴大投資下的增長下滑［J］.世界經(jīng)濟，2016（1）：75-94.

［29］ACEMOGLU D， AGHION P， ZILIBOTTI F.Distance to frontier， selection， and economic growth［J］. Journal of the European Economic Association， 2006， 4（1）： 37-74.

［30］易信，劉鳳良.金融發(fā)展、技術創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)結構轉(zhuǎn)型——多部門內(nèi)生增長理論分析框架［J］.管理世界，2015（10）：24-39.

［31］SONG Z， STORESLETTEN K， ZILIBOTTI F.Growing like China［J］. American Economic Review， 2011， 101（1）： 196-233.

［32］王國靜，田國強.政府支出乘數(shù)［J］.經(jīng)濟研究，2014（9）：4-19.

［33］張開，龔六堂.開放經(jīng)濟下的財政支出乘數(shù)研究——基于包含投入產(chǎn)出結構DSGE模型的分析［J］.管理世界，2018（6）：24-40.

［34］趙扶揚，王懺，龔六堂.土地財政與中國經(jīng)濟波動［J］.經(jīng)濟研究，2017（12）：46-61.

Technological Distance， the R&D Structure and China's Economic Growth

GONG Liu-tang ?WU Li-yuan

Abstract： Since 2008， China's R&D investment has increased rapidly， and the number of patent applications has also risen to the first place in the world， but the growth rate of TFP dropped， falling into the so-called "dilemma of scientific and technological innovation". At the same time， the distance between China and the scientific and technological frontiers of the world is decreasing， and the suppression and containment of the United States has greatly increased the cost of international technology diffusion. The success of scientific and technological innovation requires the cooperation of different types of R&D activities， such as basic research， applied research， experimental development research. Therefore， in addition to the total R&D investment， the R&D expenditure structure is also very important. This paper shows that the proportion of basic research is not the more the better， but is affected by the technological distance. When the technological distance is large， we should make full use of the advantage of backwardness and focus on the experimental development of technology introduction and absorption， while when the technological distance is reduced， the proportion of basic and applied research should be gradually increased. Numerical simulation shows that if the proportion of basic and applied research in China is raised from the current level to the average level of the United States， Japan and South Korea， the average annual growth rate on China's balanced growth path can be increased by 1.3 percentage points， which is a huge improvement. In the new stage of development， China's technological distance has been greatly reduced， so we should adjust the R&D expenditure structure as soon as possible， greatly increase the proportion of basic and applied research investment， and explore mechanisms to encourage basic research and original innovation to promote high-quality development.

Key words： basic research; applied research; technological distance; endogenous growth