R&D強(qiáng)度對經(jīng)濟(jì)增長影響的區(qū)域?qū)Ρ妊芯?/h1>
2016-03-09 12:10丁浩王家明
中國石油大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版) 2016年1期 關(guān)鍵詞：經(jīng)濟(jì)增長
丁浩++王家明
摘要： 在引入R&D強(qiáng)度的擴(kuò)展柯布道格拉斯函數(shù)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建多元線性回歸模型，研究中國東北、東部、中部和西部四區(qū)域31個省市自治區(qū)的R&D強(qiáng)度對經(jīng)濟(jì)增長的動態(tài)影響及區(qū)域差異。研究表明，四區(qū)域R&D強(qiáng)度與經(jīng)濟(jì)增長之間均呈正相關(guān)，但區(qū)域差異明顯。東部地區(qū)R&D對經(jīng)濟(jì)增長的影響最為顯著；東北地區(qū)與中部地區(qū)各要素產(chǎn)出彈性相差不大，R&D產(chǎn)出彈性均低于東部地區(qū)；西部地區(qū)R&D產(chǎn)出彈性最低，但物質(zhì)資本產(chǎn)出彈性相對較高。今后應(yīng)繼續(xù)貫徹實(shí)施國家區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略，加大R&D投入并配套相應(yīng)的物質(zhì)資本投入，完善區(qū)域發(fā)展帶動機(jī)制，促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)均衡發(fā)展。
關(guān)鍵詞： R&D強(qiáng)度；經(jīng)濟(jì)增長；區(qū)域?qū)Ρ?；柯布道格拉斯函?shù)
中圖分類號：F0615
文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A
文章編號： 16735595（2016）01001705
一、引言
探尋經(jīng)濟(jì)增長的驅(qū)動因素一直是經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究重心所在。經(jīng)典的經(jīng)濟(jì)增長理論認(rèn)為經(jīng)濟(jì)增長取決于資本（Capital）和勞動力（Labor）的增加，但新經(jīng)濟(jì)增長理論認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步是經(jīng)濟(jì)增長的內(nèi)生變量，提高R&D強(qiáng)度能從根本上促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。因此國內(nèi)外學(xué)者針對R&D強(qiáng)度或R&D投入與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系展開了廣泛的研究。
國外對R&D與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的研究始于Romer、Aghion和Jaffe等人。Aghion等認(rèn)為提高R&D強(qiáng)度對經(jīng)濟(jì)增長有積極的促進(jìn)作用[1]；Jaffe等認(rèn)為某產(chǎn)業(yè)R&D增加可促進(jìn)該產(chǎn)業(yè)的技術(shù)進(jìn)步和其他產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)率的提高，從而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長[2]。國內(nèi)對該領(lǐng)域的研究在近5年才逐漸增多，主要集中在R&D對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)率和R&D效應(yīng)滯后期等方面，其中R&D對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)率研究又分為針對全國范圍的和某區(qū)域的研究。朱強(qiáng)運(yùn)用脈沖法和面板法對中國R&D對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率進(jìn)行了研究，結(jié)果顯示，R&D投入與地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長存在雙向效應(yīng)[3]；盧方元和靳丹丹研究了中國R&D對經(jīng)濟(jì)增長的影響，得出了R&D人員投入比R&D經(jīng)費(fèi)投入的產(chǎn)出彈性高、R&D投入的短期波動對經(jīng)濟(jì)增長的短期波動有正影響的結(jié)論[4]；孫東和周怡君運(yùn)用永續(xù)盤存法和柯布道格拉斯函數(shù)研究了R&D投入、創(chuàng)新能力對長三角經(jīng)濟(jì)增長的影響，研究結(jié)果表明，R&D存量等對經(jīng)濟(jì)增長作用顯著，但存在“專利悖論”現(xiàn)象[5]；陳紅玲和羅炳彥運(yùn)用柯布道格拉斯函數(shù)對教育投入、R&D經(jīng)費(fèi)支出與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系進(jìn)行了研究，認(rèn)為教育對GDP的影響地區(qū)差異不明顯，而科技對經(jīng)濟(jì)增長的影響則具有明顯的區(qū)域差異[6]；孫潔和姜興坤利用柯布道格拉斯函數(shù)研究科技人才對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，得出東部地區(qū)科技人才對經(jīng)濟(jì)增長促進(jìn)作用最顯著的結(jié)論，并建議在培養(yǎng)、引進(jìn)科技人才的基礎(chǔ)上配套相關(guān)的物質(zhì)資本投入[7]；裴玲玲等運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)理論分析研究了江蘇省R&D投入帶動經(jīng)濟(jì)增長的時滯年限，得出江蘇省時滯年限為3年左右，同時年份與帶動作用呈負(fù)相關(guān)的結(jié)論[8]。
綜合國內(nèi)外研究現(xiàn)狀可以看出，國外對R&D與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的研究比較早，而國內(nèi)相關(guān)研究起步較晚，多數(shù)研究的是R&D投入對全國或某個區(qū)域的影響，區(qū)域?qū)Ρ炔幻黠@，數(shù)據(jù)年限滯后。本文基于2003—2014年的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用引入R&D強(qiáng)度的擴(kuò)展柯布道格拉斯函數(shù)，研究中國東北、東部、中部和西部四區(qū)域31個省市自治區(qū)的R&D強(qiáng)度對經(jīng)濟(jì)增長的動態(tài)影響及區(qū)域差異。采用R&D強(qiáng)度指標(biāo)可剔除因經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同R&D投入不一的問題，可及時更新數(shù)據(jù)，進(jìn)行區(qū)域?qū)Ρ?，有一定的理論意義和現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義。
（二）指標(biāo)選取
上述構(gòu)建的模型涉及Y、K、L、R&D四個變量，它們分別代表經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出、物質(zhì)資本、一般勞動和科技研發(fā)投入。下面根據(jù)變量定義和前人的研究成果對每個變量進(jìn)行描述，以便后期的數(shù)據(jù)處理與實(shí)證分析。
Y代表經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出，目前大都采用GDP和人均GDP對經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出進(jìn)行描述，而GDP總量與本地區(qū)人口存在一定的因果關(guān)系，并不能完全反映該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，筆者認(rèn)為人均GDP較GDP總量更能反映經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的實(shí)際水平，因此選取全國各省市自治區(qū)、地區(qū)的人均GDP作為變量Y的指標(biāo)（以下GDP均表示人均GDP）。
K代表物質(zhì)資本，物質(zhì)資本變量主要包括資本形成額和資本存量，而采用資本存量指標(biāo)時，難以對初始存量進(jìn)行定義，因此本文選取全國各省市自治區(qū)、地區(qū)的固定資本形成額作為變量K的指標(biāo)。
L代表一般勞動，即為經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出而進(jìn)行的勞動力投入。鑒于農(nóng)村勞動力就業(yè)的特殊性，難以進(jìn)行精確的數(shù)據(jù)表述，本文選取全國各省市自治區(qū)、地區(qū)的城鎮(zhèn)勞動力就業(yè)人數(shù)作為衡量一般勞動L變量的指標(biāo)。
R&D代表研發(fā)投入，研發(fā)投入變量主要包括R&D投入和R&D強(qiáng)度。鑒于R&D投入與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有很大的相關(guān)性，而R&D強(qiáng)度是R&D投入占GDP的比重，能反映區(qū)域?qū)萍佳邪l(fā)的投入強(qiáng)度和重視程度，因此本文采取R&D強(qiáng)度作為衡量研發(fā)投入變量的指標(biāo)（以下R&D均表示R&D強(qiáng)度）。
三、數(shù)據(jù)分析、檢驗與模型回歸
（一）數(shù)據(jù)分析
為充分體現(xiàn)區(qū)域R&D強(qiáng)度對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)度的差異，本文按照《中共中央國務(wù)院關(guān)于促進(jìn)中部地區(qū)崛起的若干意見》、《關(guān)于西部大開發(fā)若干政策措施的實(shí)施意見》等相關(guān)文件，將中國區(qū)域（港澳臺除外）劃分為東北、東部、中部和西部四大地區(qū)。其中東北地區(qū)包括黑龍江、吉林、遼寧三省，東部地區(qū)包括北京、天津、上海、河北、山東、江蘇、浙江、福建、廣東、海南，中部地區(qū)包括山西、河南、湖南、湖北、安徽、江西，西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、新疆、寧夏、陜西、甘肅、青海、重慶、四川、西藏、廣西、云南、貴州。根據(jù)《中國統(tǒng)計年鑒》選取各省市自治區(qū)2003—2014年的數(shù)據(jù)，并對各數(shù)據(jù)按照區(qū)域分別進(jìn)行加總后取自然對數(shù)，得到四區(qū)域Y、K、L和R&D的數(shù)據(jù)。表1為四區(qū)域主要指標(biāo)值的描述性統(tǒng)計。
（二）計量檢驗
在模型回歸分析之前需對數(shù)據(jù)進(jìn)行計量檢驗分析。為了防止偽回歸現(xiàn)象，使得到的回歸結(jié)果可以真實(shí)地反映因變量和解釋變量之間的關(guān)系，本文通過一系列檢驗來保證數(shù)據(jù)的可用性[6]。endprint
1.單位根檢驗
運(yùn)用Eviews70對lnGDP、lnR&D、lnK和lnL進(jìn)行單位根檢驗，主要通過LLC檢驗、IPS檢驗、ADF檢驗、PP檢驗和Hadri檢驗進(jìn)行，檢驗結(jié)果見表2。
檢驗過程中通過Schwarz法則自動選擇變量的滯后項，表2中數(shù)據(jù)均為P值，顯著性水平為005。通過檢驗可以看出，四個變量的部分檢驗超過了005，接受“存在單位根”的原假設(shè)，為非平穩(wěn)的時間序列。但四個變量的一階差分均在005的顯著性水平之內(nèi)，表明一階差分序列為平穩(wěn)時間序列，可以進(jìn)行下一步的協(xié)整關(guān)系檢驗。
2.協(xié)整關(guān)系檢驗
協(xié)整關(guān)系檢驗的目的是檢驗變量之間是否存在長期的均衡關(guān)系。本文主要采取Pedroni檢驗和Kao檢驗進(jìn)行變量之間的協(xié)整關(guān)系檢驗，檢驗結(jié)果見表3。
由表3可以看出，在顯著性水平為005的前提下，Pedroni檢驗中只有Panel v-Statistic的P值大于005，而Kao檢驗ADF的P值小于005，表明拒絕“不存在協(xié)整關(guān)系”的原假設(shè)，即lnGDP、lnR&D、lnK和lnL之間存在協(xié)整關(guān)系。
綜合以上檢驗可以得出，本文所用數(shù)據(jù)為平穩(wěn)序列，且lnGDP、lnR&D、lnK和lnL之間存在長期平穩(wěn)關(guān)系，可以進(jìn)行下一步的回歸分析。
（三）模型選擇
面板數(shù)據(jù)的模型主要包括混合模型、固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型，對本文的數(shù)據(jù)進(jìn)行計量分析需先確定本文的面板數(shù)據(jù)符合哪種模型。F檢驗可用來區(qū)分混合模型和固定效應(yīng)模型，Hausman檢驗可用來區(qū)分固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型[7]，因此需要對本文的數(shù)據(jù)進(jìn)行F檢驗和Hausman檢驗，F(xiàn)檢驗結(jié)果見表4，Hausman檢驗結(jié)果見表5。
由表4可以看出，F(xiàn)檢驗P值小于顯著性水平默認(rèn)值005，拒絕原假設(shè)“混合模型”，因此選擇固定效應(yīng)模型。
由表5可以看出，Hausman檢驗P值小于顯著性水平默認(rèn)值005，拒絕原假設(shè)“隨機(jī)效應(yīng)模型”，因此選擇固定效應(yīng)模型。
綜合F檢驗和Hausman檢驗可以得出，本文的數(shù)據(jù)符合固定效應(yīng)模型。
（四）模型回歸
本文應(yīng)用最小二乘法對東北地區(qū)、東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)的數(shù)據(jù)分別進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果見表6。
由表6可以看出，東北地區(qū)、東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)的模型調(diào)整后的擬合優(yōu)度均在99%之上，說明模型合理有效。同時四區(qū)域整體的擬合P值均在顯著性水平005以內(nèi)，DW值分別為2818621、2204612、2073858、2214521，在上下臨界值之間，說明模型不存在自相關(guān)性。
四、分析與討論
柯布道格拉斯經(jīng)典模型中，各變量的回歸系數(shù)即為產(chǎn)出彈性，因此通過式（4）和表6可以得出四區(qū)域各投入要素的產(chǎn)出彈性，詳見表7。
由表7可知，東北地區(qū)物質(zhì)資本的產(chǎn)出彈性α為08931，一般勞動的產(chǎn)出彈性β為04969，R&D的產(chǎn)出彈性γ為10847，同時α+β+γ=24747>1，規(guī)模報酬遞增；東部地區(qū)物質(zhì)資本的產(chǎn)出彈性α為07487，一般勞動的產(chǎn)出彈性β為02914，R&D的產(chǎn)出彈性γ為32057，同時α+β+γ=42458>1，規(guī)模報酬遞增；中部地區(qū)物質(zhì)資本的產(chǎn)出彈性α為08346，一般勞動的產(chǎn)出彈性β為03088，R&D的產(chǎn)出彈性γ為13934，α+β+γ=25368>1，規(guī)模報酬遞增；西部地區(qū)物質(zhì)資本的產(chǎn)出彈性α為08440，一般勞動的產(chǎn)出彈性β為04372，R&D的產(chǎn)出彈性γ為03313，α+β+γ=16125>1，規(guī)模報酬遞增。
綜上分析可以得出，本文模型的回歸結(jié)果大致符合中國經(jīng)濟(jì)增長實(shí)際，物質(zhì)資本、一般勞動和R&D均對各區(qū)域經(jīng)濟(jì)存在一定的促進(jìn)作用，并且規(guī)模報酬遞增，這說明各地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長潛力較大。由表7還可以看出，東北地區(qū)、東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)各要素對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的影響差異比較大。
東部地區(qū)R&D對經(jīng)濟(jì)增長的影響最為顯著。由表7可知，東部地區(qū)R&D產(chǎn)出彈性遠(yuǎn)高于東北地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)，這說明東部地區(qū)R&D投入對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)度很大。但東部地區(qū)物質(zhì)資本產(chǎn)出彈性遠(yuǎn)低于東北地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)，并不意味著東部地區(qū)物質(zhì)資本投入少，這可由邊際效益遞減理論來解釋：東部地區(qū)物質(zhì)資本已經(jīng)投入到一定規(guī)模。也正因如此，東部地區(qū)物質(zhì)資本投入高，基礎(chǔ)設(shè)施齊全，R&D重視程度和投入也就相對較高，R&D強(qiáng)度對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)最為顯著。
東北地區(qū)R&D產(chǎn)出彈性低于東部。
由表7可知，東北地區(qū)與中部地區(qū)各要素產(chǎn)出彈性相差不大，并且α、β值均高于東部地區(qū)，γ值則遠(yuǎn)低于東部地區(qū)，說明東北地區(qū)、中部地區(qū)物質(zhì)資本和一般勞動對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率比較大，但R&D對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率遠(yuǎn)低于東部地區(qū)。
西部地區(qū)R&D產(chǎn)出彈性最低，但物質(zhì)資本產(chǎn)出彈性相對較高。由表7可知，西部地區(qū)R&D產(chǎn)出彈性遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于東部地區(qū)、東北地區(qū)和中部地區(qū)，主要原因是西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平總體較低，物質(zhì)資本和一般勞動力的投入相對較少，基礎(chǔ)設(shè)施、科技園區(qū)等設(shè)施不完善，造成西部地區(qū)R&D產(chǎn)出彈性較低。西部地區(qū)物質(zhì)資本產(chǎn)出彈性相對較高說明西部地區(qū)發(fā)展方式相對粗放，經(jīng)濟(jì)增長驅(qū)動結(jié)構(gòu)有待優(yōu)化。
五、結(jié)論與建議
（一）結(jié)論
本文通過引入R&D強(qiáng)度的擴(kuò)展道格拉斯函數(shù)研究R&D強(qiáng)度對經(jīng)濟(jì)增長的影響并進(jìn)行區(qū)域?qū)Ρ?，主要得出以下結(jié)論：
東北、東部、中部和西部四區(qū)域R&D強(qiáng)度均對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展有積極的促進(jìn)作用，但區(qū)域差異很大，其中東部地區(qū)R&D對經(jīng)濟(jì)增長的帶動作用最顯著。
物質(zhì)資本投入與R&D產(chǎn)出彈性呈正相關(guān)變動，但仍存在物質(zhì)資本投入到一定程度邊際效益遞減現(xiàn)象，比如東部地區(qū)。
東北地區(qū)和中部地區(qū)各要素之間對經(jīng)濟(jì)增長的帶動作用相差不大，說明二者經(jīng)濟(jì)增長的驅(qū)動方式類似。endprint
（二）建議
本文通過R&D投入對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率對比研究，提出如下建議：
繼續(xù)貫徹實(shí)施西部大開發(fā)、中部崛起和振興東北老工業(yè)基地戰(zhàn)略，發(fā)揮國家戰(zhàn)略對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用，加大東部地區(qū)對其他區(qū)域的帶動作用，完善區(qū)域帶動機(jī)制，促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)均衡可持續(xù)發(fā)展。
在保持經(jīng)濟(jì)增長的前提下，增加物質(zhì)資本的投入，通過豐厚的物質(zhì)資本及完善的技術(shù)設(shè)施和人才優(yōu)惠政策來吸引高科技人才，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)又好又快發(fā)展。
由于西部地區(qū)R&D產(chǎn)出彈性最低，物質(zhì)資本產(chǎn)出彈性相對較高，所以應(yīng)轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長方式，西部地區(qū)應(yīng)提高R&D的投入及強(qiáng)度，增加R&D的貢獻(xiàn)度，平衡物質(zhì)資本、一般勞動和R&D的投入強(qiáng)度，實(shí)現(xiàn)均衡發(fā)展。
參考文獻(xiàn)：
[1] Aghion P， Howitt P. A Model of Growth Through Creative Destruction[J]. Econometrics，1992（60）：323351.
[2] Jaffe A， Trajtenberg M， Fogarty M. Knowledge Spillovers and Patent Citations：Evidence from a Survey of Inventors[J]. American Economic Review，2000（90）：215218.
[3] 朱強(qiáng).我國R&D投入對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)率研究[J].科學(xué)管理研究，2009（10）：95116.
[4] 盧方元，靳丹丹.我國R&D投入對經(jīng)濟(jì)增長的影響——基于面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2011（3）：149157.
[5] 孫東，周怡君.政府R&D投入、創(chuàng)新能力對長三角經(jīng)濟(jì)增長的影響[J].華東經(jīng)濟(jì)管理，2013（9）：8082.
[6] 陳紅玲，羅炳彥.教育經(jīng)費(fèi)投入、R&D經(jīng)費(fèi)支出與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系——基于中國南方十五省面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J].高教探索，2013（6）：6267.
[7] 孫潔，姜興坤.科技人才對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響差異研究——基于東、中、西區(qū)域數(shù)據(jù)的對比分析[J].廣東社會科學(xué)，2014（2）：1521.
[8] 裴玲玲，陳萬明，王正新.江蘇省R&D投入帶動經(jīng)濟(jì)增長的時滯分析[J].華東經(jīng)濟(jì)管理，2011（11）：68.
責(zé)任編輯：張巖林endprint
猜你喜歡
山東對外貿(mào)易與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的實(shí)證分析中國市場(2016年38期)2016-11-15 關(guān)于創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略的理論思考企業(yè)導(dǎo)報(2016年20期)2016-11-05 提升最低生活保障標(biāo)準(zhǔn)對財政支出和經(jīng)濟(jì)增長的影響研究江淮論壇(2016年5期)2016-10-31 人力資本積累對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)率研究時代金融(2016年23期)2016-10-31 經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下的宏觀稅負(fù)、財政支出與經(jīng)濟(jì)增長時代金融(2016年23期)2016-10-31 基于物流經(jīng)濟(jì)的區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長研究中國市場(2016年36期)2016-10-19 知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)、國際貿(mào)易與經(jīng)濟(jì)增長的文獻(xiàn)綜述商場現(xiàn)代化(2016年22期)2016-10-18 反腐與經(jīng)濟(jì)增長中國市場(2016年33期)2016-10-18 人口結(jié)構(gòu)與中國經(jīng)濟(jì)增長的經(jīng)濟(jì)分析商(2016年27期)2016-10-17 碳排放、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系研究大眾理財顧問(2016年8期)2016-09-28
丁浩++王家明
摘要： 在引入R&D強(qiáng)度的擴(kuò)展柯布道格拉斯函數(shù)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建多元線性回歸模型，研究中國東北、東部、中部和西部四區(qū)域31個省市自治區(qū)的R&D強(qiáng)度對經(jīng)濟(jì)增長的動態(tài)影響及區(qū)域差異。研究表明，四區(qū)域R&D強(qiáng)度與經(jīng)濟(jì)增長之間均呈正相關(guān)，但區(qū)域差異明顯。東部地區(qū)R&D對經(jīng)濟(jì)增長的影響最為顯著；東北地區(qū)與中部地區(qū)各要素產(chǎn)出彈性相差不大，R&D產(chǎn)出彈性均低于東部地區(qū)；西部地區(qū)R&D產(chǎn)出彈性最低，但物質(zhì)資本產(chǎn)出彈性相對較高。今后應(yīng)繼續(xù)貫徹實(shí)施國家區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略，加大R&D投入并配套相應(yīng)的物質(zhì)資本投入，完善區(qū)域發(fā)展帶動機(jī)制，促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)均衡發(fā)展。
關(guān)鍵詞： R&D強(qiáng)度；經(jīng)濟(jì)增長；區(qū)域?qū)Ρ?；柯布道格拉斯函?shù)
中圖分類號：F0615
文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A
文章編號： 16735595（2016）01001705
一、引言
探尋經(jīng)濟(jì)增長的驅(qū)動因素一直是經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究重心所在。經(jīng)典的經(jīng)濟(jì)增長理論認(rèn)為經(jīng)濟(jì)增長取決于資本（Capital）和勞動力（Labor）的增加，但新經(jīng)濟(jì)增長理論認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步是經(jīng)濟(jì)增長的內(nèi)生變量，提高R&D強(qiáng)度能從根本上促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。因此國內(nèi)外學(xué)者針對R&D強(qiáng)度或R&D投入與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系展開了廣泛的研究。
國外對R&D與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的研究始于Romer、Aghion和Jaffe等人。Aghion等認(rèn)為提高R&D強(qiáng)度對經(jīng)濟(jì)增長有積極的促進(jìn)作用[1]；Jaffe等認(rèn)為某產(chǎn)業(yè)R&D增加可促進(jìn)該產(chǎn)業(yè)的技術(shù)進(jìn)步和其他產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)率的提高，從而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長[2]。國內(nèi)對該領(lǐng)域的研究在近5年才逐漸增多，主要集中在R&D對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)率和R&D效應(yīng)滯后期等方面，其中R&D對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)率研究又分為針對全國范圍的和某區(qū)域的研究。朱強(qiáng)運(yùn)用脈沖法和面板法對中國R&D對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率進(jìn)行了研究，結(jié)果顯示，R&D投入與地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長存在雙向效應(yīng)[3]；盧方元和靳丹丹研究了中國R&D對經(jīng)濟(jì)增長的影響，得出了R&D人員投入比R&D經(jīng)費(fèi)投入的產(chǎn)出彈性高、R&D投入的短期波動對經(jīng)濟(jì)增長的短期波動有正影響的結(jié)論[4]；孫東和周怡君運(yùn)用永續(xù)盤存法和柯布道格拉斯函數(shù)研究了R&D投入、創(chuàng)新能力對長三角經(jīng)濟(jì)增長的影響，研究結(jié)果表明，R&D存量等對經(jīng)濟(jì)增長作用顯著，但存在“專利悖論”現(xiàn)象[5]；陳紅玲和羅炳彥運(yùn)用柯布道格拉斯函數(shù)對教育投入、R&D經(jīng)費(fèi)支出與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系進(jìn)行了研究，認(rèn)為教育對GDP的影響地區(qū)差異不明顯，而科技對經(jīng)濟(jì)增長的影響則具有明顯的區(qū)域差異[6]；孫潔和姜興坤利用柯布道格拉斯函數(shù)研究科技人才對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，得出東部地區(qū)科技人才對經(jīng)濟(jì)增長促進(jìn)作用最顯著的結(jié)論，并建議在培養(yǎng)、引進(jìn)科技人才的基礎(chǔ)上配套相關(guān)的物質(zhì)資本投入[7]；裴玲玲等運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)理論分析研究了江蘇省R&D投入帶動經(jīng)濟(jì)增長的時滯年限，得出江蘇省時滯年限為3年左右，同時年份與帶動作用呈負(fù)相關(guān)的結(jié)論[8]。
綜合國內(nèi)外研究現(xiàn)狀可以看出，國外對R&D與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的研究比較早，而國內(nèi)相關(guān)研究起步較晚，多數(shù)研究的是R&D投入對全國或某個區(qū)域的影響，區(qū)域?qū)Ρ炔幻黠@，數(shù)據(jù)年限滯后。本文基于2003—2014年的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用引入R&D強(qiáng)度的擴(kuò)展柯布道格拉斯函數(shù)，研究中國東北、東部、中部和西部四區(qū)域31個省市自治區(qū)的R&D強(qiáng)度對經(jīng)濟(jì)增長的動態(tài)影響及區(qū)域差異。采用R&D強(qiáng)度指標(biāo)可剔除因經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同R&D投入不一的問題，可及時更新數(shù)據(jù)，進(jìn)行區(qū)域?qū)Ρ?，有一定的理論意義和現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義。
（二）指標(biāo)選取
上述構(gòu)建的模型涉及Y、K、L、R&D四個變量，它們分別代表經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出、物質(zhì)資本、一般勞動和科技研發(fā)投入。下面根據(jù)變量定義和前人的研究成果對每個變量進(jìn)行描述，以便后期的數(shù)據(jù)處理與實(shí)證分析。
Y代表經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出，目前大都采用GDP和人均GDP對經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出進(jìn)行描述，而GDP總量與本地區(qū)人口存在一定的因果關(guān)系，并不能完全反映該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，筆者認(rèn)為人均GDP較GDP總量更能反映經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的實(shí)際水平，因此選取全國各省市自治區(qū)、地區(qū)的人均GDP作為變量Y的指標(biāo)（以下GDP均表示人均GDP）。
K代表物質(zhì)資本，物質(zhì)資本變量主要包括資本形成額和資本存量，而采用資本存量指標(biāo)時，難以對初始存量進(jìn)行定義，因此本文選取全國各省市自治區(qū)、地區(qū)的固定資本形成額作為變量K的指標(biāo)。
L代表一般勞動，即為經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出而進(jìn)行的勞動力投入。鑒于農(nóng)村勞動力就業(yè)的特殊性，難以進(jìn)行精確的數(shù)據(jù)表述，本文選取全國各省市自治區(qū)、地區(qū)的城鎮(zhèn)勞動力就業(yè)人數(shù)作為衡量一般勞動L變量的指標(biāo)。
R&D代表研發(fā)投入，研發(fā)投入變量主要包括R&D投入和R&D強(qiáng)度。鑒于R&D投入與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有很大的相關(guān)性，而R&D強(qiáng)度是R&D投入占GDP的比重，能反映區(qū)域?qū)萍佳邪l(fā)的投入強(qiáng)度和重視程度，因此本文采取R&D強(qiáng)度作為衡量研發(fā)投入變量的指標(biāo)（以下R&D均表示R&D強(qiáng)度）。
三、數(shù)據(jù)分析、檢驗與模型回歸
（一）數(shù)據(jù)分析
為充分體現(xiàn)區(qū)域R&D強(qiáng)度對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)度的差異，本文按照《中共中央國務(wù)院關(guān)于促進(jìn)中部地區(qū)崛起的若干意見》、《關(guān)于西部大開發(fā)若干政策措施的實(shí)施意見》等相關(guān)文件，將中國區(qū)域（港澳臺除外）劃分為東北、東部、中部和西部四大地區(qū)。其中東北地區(qū)包括黑龍江、吉林、遼寧三省，東部地區(qū)包括北京、天津、上海、河北、山東、江蘇、浙江、福建、廣東、海南，中部地區(qū)包括山西、河南、湖南、湖北、安徽、江西，西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、新疆、寧夏、陜西、甘肅、青海、重慶、四川、西藏、廣西、云南、貴州。根據(jù)《中國統(tǒng)計年鑒》選取各省市自治區(qū)2003—2014年的數(shù)據(jù)，并對各數(shù)據(jù)按照區(qū)域分別進(jìn)行加總后取自然對數(shù)，得到四區(qū)域Y、K、L和R&D的數(shù)據(jù)。表1為四區(qū)域主要指標(biāo)值的描述性統(tǒng)計。
（二）計量檢驗
在模型回歸分析之前需對數(shù)據(jù)進(jìn)行計量檢驗分析。為了防止偽回歸現(xiàn)象，使得到的回歸結(jié)果可以真實(shí)地反映因變量和解釋變量之間的關(guān)系，本文通過一系列檢驗來保證數(shù)據(jù)的可用性[6]。endprint
1.單位根檢驗
運(yùn)用Eviews70對lnGDP、lnR&D、lnK和lnL進(jìn)行單位根檢驗，主要通過LLC檢驗、IPS檢驗、ADF檢驗、PP檢驗和Hadri檢驗進(jìn)行，檢驗結(jié)果見表2。
檢驗過程中通過Schwarz法則自動選擇變量的滯后項，表2中數(shù)據(jù)均為P值，顯著性水平為005。通過檢驗可以看出，四個變量的部分檢驗超過了005，接受“存在單位根”的原假設(shè)，為非平穩(wěn)的時間序列。但四個變量的一階差分均在005的顯著性水平之內(nèi)，表明一階差分序列為平穩(wěn)時間序列，可以進(jìn)行下一步的協(xié)整關(guān)系檢驗。
2.協(xié)整關(guān)系檢驗
協(xié)整關(guān)系檢驗的目的是檢驗變量之間是否存在長期的均衡關(guān)系。本文主要采取Pedroni檢驗和Kao檢驗進(jìn)行變量之間的協(xié)整關(guān)系檢驗，檢驗結(jié)果見表3。
由表3可以看出，在顯著性水平為005的前提下，Pedroni檢驗中只有Panel v-Statistic的P值大于005，而Kao檢驗ADF的P值小于005，表明拒絕“不存在協(xié)整關(guān)系”的原假設(shè)，即lnGDP、lnR&D、lnK和lnL之間存在協(xié)整關(guān)系。
綜合以上檢驗可以得出，本文所用數(shù)據(jù)為平穩(wěn)序列，且lnGDP、lnR&D、lnK和lnL之間存在長期平穩(wěn)關(guān)系，可以進(jìn)行下一步的回歸分析。
（三）模型選擇
面板數(shù)據(jù)的模型主要包括混合模型、固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型，對本文的數(shù)據(jù)進(jìn)行計量分析需先確定本文的面板數(shù)據(jù)符合哪種模型。F檢驗可用來區(qū)分混合模型和固定效應(yīng)模型，Hausman檢驗可用來區(qū)分固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型[7]，因此需要對本文的數(shù)據(jù)進(jìn)行F檢驗和Hausman檢驗，F(xiàn)檢驗結(jié)果見表4，Hausman檢驗結(jié)果見表5。
由表4可以看出，F(xiàn)檢驗P值小于顯著性水平默認(rèn)值005，拒絕原假設(shè)“混合模型”，因此選擇固定效應(yīng)模型。
由表5可以看出，Hausman檢驗P值小于顯著性水平默認(rèn)值005，拒絕原假設(shè)“隨機(jī)效應(yīng)模型”，因此選擇固定效應(yīng)模型。
綜合F檢驗和Hausman檢驗可以得出，本文的數(shù)據(jù)符合固定效應(yīng)模型。
（四）模型回歸
本文應(yīng)用最小二乘法對東北地區(qū)、東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)的數(shù)據(jù)分別進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果見表6。
由表6可以看出，東北地區(qū)、東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)的模型調(diào)整后的擬合優(yōu)度均在99%之上，說明模型合理有效。同時四區(qū)域整體的擬合P值均在顯著性水平005以內(nèi)，DW值分別為2818621、2204612、2073858、2214521，在上下臨界值之間，說明模型不存在自相關(guān)性。
四、分析與討論
柯布道格拉斯經(jīng)典模型中，各變量的回歸系數(shù)即為產(chǎn)出彈性，因此通過式（4）和表6可以得出四區(qū)域各投入要素的產(chǎn)出彈性，詳見表7。
由表7可知，東北地區(qū)物質(zhì)資本的產(chǎn)出彈性α為08931，一般勞動的產(chǎn)出彈性β為04969，R&D的產(chǎn)出彈性γ為10847，同時α+β+γ=24747>1，規(guī)模報酬遞增；東部地區(qū)物質(zhì)資本的產(chǎn)出彈性α為07487，一般勞動的產(chǎn)出彈性β為02914，R&D的產(chǎn)出彈性γ為32057，同時α+β+γ=42458>1，規(guī)模報酬遞增；中部地區(qū)物質(zhì)資本的產(chǎn)出彈性α為08346，一般勞動的產(chǎn)出彈性β為03088，R&D的產(chǎn)出彈性γ為13934，α+β+γ=25368>1，規(guī)模報酬遞增；西部地區(qū)物質(zhì)資本的產(chǎn)出彈性α為08440，一般勞動的產(chǎn)出彈性β為04372，R&D的產(chǎn)出彈性γ為03313，α+β+γ=16125>1，規(guī)模報酬遞增。
綜上分析可以得出，本文模型的回歸結(jié)果大致符合中國經(jīng)濟(jì)增長實(shí)際，物質(zhì)資本、一般勞動和R&D均對各區(qū)域經(jīng)濟(jì)存在一定的促進(jìn)作用，并且規(guī)模報酬遞增，這說明各地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長潛力較大。由表7還可以看出，東北地區(qū)、東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)各要素對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的影響差異比較大。
東部地區(qū)R&D對經(jīng)濟(jì)增長的影響最為顯著。由表7可知，東部地區(qū)R&D產(chǎn)出彈性遠(yuǎn)高于東北地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)，這說明東部地區(qū)R&D投入對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)度很大。但東部地區(qū)物質(zhì)資本產(chǎn)出彈性遠(yuǎn)低于東北地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)，并不意味著東部地區(qū)物質(zhì)資本投入少，這可由邊際效益遞減理論來解釋：東部地區(qū)物質(zhì)資本已經(jīng)投入到一定規(guī)模。也正因如此，東部地區(qū)物質(zhì)資本投入高，基礎(chǔ)設(shè)施齊全，R&D重視程度和投入也就相對較高，R&D強(qiáng)度對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)最為顯著。
東北地區(qū)R&D產(chǎn)出彈性低于東部。
由表7可知，東北地區(qū)與中部地區(qū)各要素產(chǎn)出彈性相差不大，并且α、β值均高于東部地區(qū)，γ值則遠(yuǎn)低于東部地區(qū)，說明東北地區(qū)、中部地區(qū)物質(zhì)資本和一般勞動對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率比較大，但R&D對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率遠(yuǎn)低于東部地區(qū)。
西部地區(qū)R&D產(chǎn)出彈性最低，但物質(zhì)資本產(chǎn)出彈性相對較高。由表7可知，西部地區(qū)R&D產(chǎn)出彈性遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于東部地區(qū)、東北地區(qū)和中部地區(qū)，主要原因是西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平總體較低，物質(zhì)資本和一般勞動力的投入相對較少，基礎(chǔ)設(shè)施、科技園區(qū)等設(shè)施不完善，造成西部地區(qū)R&D產(chǎn)出彈性較低。西部地區(qū)物質(zhì)資本產(chǎn)出彈性相對較高說明西部地區(qū)發(fā)展方式相對粗放，經(jīng)濟(jì)增長驅(qū)動結(jié)構(gòu)有待優(yōu)化。
五、結(jié)論與建議
（一）結(jié)論
本文通過引入R&D強(qiáng)度的擴(kuò)展道格拉斯函數(shù)研究R&D強(qiáng)度對經(jīng)濟(jì)增長的影響并進(jìn)行區(qū)域?qū)Ρ?，主要得出以下結(jié)論：
東北、東部、中部和西部四區(qū)域R&D強(qiáng)度均對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展有積極的促進(jìn)作用，但區(qū)域差異很大，其中東部地區(qū)R&D對經(jīng)濟(jì)增長的帶動作用最顯著。
物質(zhì)資本投入與R&D產(chǎn)出彈性呈正相關(guān)變動，但仍存在物質(zhì)資本投入到一定程度邊際效益遞減現(xiàn)象，比如東部地區(qū)。
東北地區(qū)和中部地區(qū)各要素之間對經(jīng)濟(jì)增長的帶動作用相差不大，說明二者經(jīng)濟(jì)增長的驅(qū)動方式類似。endprint
（二）建議
本文通過R&D投入對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率對比研究，提出如下建議：
繼續(xù)貫徹實(shí)施西部大開發(fā)、中部崛起和振興東北老工業(yè)基地戰(zhàn)略，發(fā)揮國家戰(zhàn)略對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用，加大東部地區(qū)對其他區(qū)域的帶動作用，完善區(qū)域帶動機(jī)制，促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)均衡可持續(xù)發(fā)展。
在保持經(jīng)濟(jì)增長的前提下，增加物質(zhì)資本的投入，通過豐厚的物質(zhì)資本及完善的技術(shù)設(shè)施和人才優(yōu)惠政策來吸引高科技人才，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)又好又快發(fā)展。
由于西部地區(qū)R&D產(chǎn)出彈性最低，物質(zhì)資本產(chǎn)出彈性相對較高，所以應(yīng)轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長方式，西部地區(qū)應(yīng)提高R&D的投入及強(qiáng)度，增加R&D的貢獻(xiàn)度，平衡物質(zhì)資本、一般勞動和R&D的投入強(qiáng)度，實(shí)現(xiàn)均衡發(fā)展。
參考文獻(xiàn)：
[1] Aghion P， Howitt P. A Model of Growth Through Creative Destruction[J]. Econometrics，1992（60）：323351.
[2] Jaffe A， Trajtenberg M， Fogarty M. Knowledge Spillovers and Patent Citations：Evidence from a Survey of Inventors[J]. American Economic Review，2000（90）：215218.
[3] 朱強(qiáng).我國R&D投入對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)率研究[J].科學(xué)管理研究，2009（10）：95116.
[4] 盧方元，靳丹丹.我國R&D投入對經(jīng)濟(jì)增長的影響——基于面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2011（3）：149157.
[5] 孫東，周怡君.政府R&D投入、創(chuàng)新能力對長三角經(jīng)濟(jì)增長的影響[J].華東經(jīng)濟(jì)管理，2013（9）：8082.
[6] 陳紅玲，羅炳彥.教育經(jīng)費(fèi)投入、R&D經(jīng)費(fèi)支出與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系——基于中國南方十五省面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J].高教探索，2013（6）：6267.
[7] 孫潔，姜興坤.科技人才對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響差異研究——基于東、中、西區(qū)域數(shù)據(jù)的對比分析[J].廣東社會科學(xué)，2014（2）：1521.
[8] 裴玲玲，陳萬明，王正新.江蘇省R&D投入帶動經(jīng)濟(jì)增長的時滯分析[J].華東經(jīng)濟(jì)管理，2011（11）：68.
責(zé)任編輯：張巖林endprint
猜你喜歡
中國市場(2016年38期)2016-11-15
企業(yè)導(dǎo)報(2016年20期)2016-11-05
江淮論壇(2016年5期)2016-10-31
時代金融(2016年23期)2016-10-31
時代金融(2016年23期)2016-10-31
中國市場(2016年36期)2016-10-19
商場現(xiàn)代化(2016年22期)2016-10-18
中國市場(2016年33期)2016-10-18
商(2016年27期)2016-10-17
大眾理財顧問(2016年8期)2016-09-28
