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中国的科技创新与经济增长关系研究

来源:论文联盟  作者:李平 [字体: ]

中国的科技创新与经济增长关系研究

 改革开放近40年来,我国经济增长突飞猛进,根据世界银行公布的数据显示,2014年我国GDP为10.38万亿美元,约为第一名美国的60%,第三名日本的2.25倍。在经济规模快速扩展的同时,本文也注意到近年来我国经济增长面临的一系列问题,增长过于粗放,资源和能源的消耗过度,环境破坏严重,产业偏低端,增加值偏低,增速放缓等。尤其是最近两年来,围绕“新常态”下中国经济增长何去何从,推动产业结构转型升级已成为了当前政府着力解决的事情。产业结构转型升级和经济附加值的提高离不开科技创新的推动,“大众创业、万众创新”成为政府工作的重要内容。 
  关于科技政策与经济增长关系研究的文献相对较少。尹小平、马欣员(2013)通过文献综述方式研究分析了美国的科技政策与经济增长的关系,指出得当的科技政策与相配合的产业结构是美国经济和科技齐绽放的重要秘密。 关于R&D经费支出与经济增长关系的研究,近几年来呈现出爆炸式增长,分析的层次也是逐渐微观化,从国家、地区到省级较为普遍。邵建春、李霞(2008)对中国研发支出与经济增长作出了基于VAR模型的分析,指出研发投入与经济增长存在长期稳定的均衡关系,且研发投入对经济增长有促进作用,但显著性远落后于发达国家,经济增长对研发投入的拉动作用不大,研发投入对经济增长的促进滞后期较长。而专利对经济增长作用的实证研究也得到了快速的发展,既有全国层面的也有区域和省级层面的,区域和省际层面的实证研究近年来成为焦点。范建华、郭佳佳(2011)利用1985年~2010年陕西省统计年鉴运用协整理论分析了陕西省专利产出与经济增长的长期动态均衡关系。结果表明,陕西省专利产出与经济增长之间存在长期均衡关系和格兰杰因果关系,经济增长在滞后期1年开始影响专利产出,专利产出在滞后期5年对经济增长有最显著推动作用。关于科技创新人才与经济增长的实证研究分析近年来虽有所增长,但远落后于研发、专利等其他方面与经济增长关系的研究,并且多将科技人才与研发支出等一起综合成创新投入指标然后再分析与经济增长的关系。宋之帅、杨善林、龙丹(2013)运用向量自回归(VAR)方法,构建了经济增长与科技创新人才“双向互动关系”模型,并基于该模型进行了脉冲分析和方差分解分析,得出了如下结论:长期看经济增长和科技创新人才以及专利产出存在相互影响、相互促进的关系;短期来说经济增长对科技创新人才及专利产出的推动作用是明显的,但科技创新人才及专利产出对经济增长的拉动作用不显著。 
  以上这些文献都从不同的角度和方面分析了科技创新与经济增长之前的关联关系,实证分析大都直接选取科技人员或R&D研发费用作为科技创新的投入,专利申请数量或者科技论文数量作为科技创新的产出,直接将这些序列与宏观经济数据即GDP序列进行协整分析,回归分析等,进而利用计量分析的结果进行经济解读。所得的结论比较相近,即科技创新投入、科技创新产出与经济增长之间存在一定程度的正相关性,并且对经济增长的促进作用有较长的滞后期。正因为他们选用的数据特点和研究方法比较接近,因此,得到的结论基本相似,也就不足为奇。 
  经济学理论中,尤其是新古典增长理论和内生性增长理论中,都把技术作为了经济增长的重要因素加以考虑,不同的是新古典理论认为储蓄和技术是外生给定的,内生性增长理论则认为两者与其它变量一样是受具体国家的制度、文化、地理、气候条件等因素综合决定。尽管如此,技术进步并不是经济增长的唯一因素,因此直接将技术创新相关的投入和产出序列與总产出序列进行协整分析是不完备的,还需将劳动人口、资本等因素综合考虑进来。 
  二、 模型 
  全要素生产率的方式中将资源配置效率和利用效率结合在了一起,即既包含了重大的发明创新这种硬的技术进步也包含了组织管理改进等这种软技术进步。一般而言,科技创新主要表现为科技专利上,即硬创新方面。基于上述分析,本文有必要对上述文献采用的分析方法进行扩展。一般在经济理论中,研究经济增长都是从总产出函数出发,即投入各种要素经过有效的组合和利用能得到多少价值的最终产品。新古典增长理论中最常用的生产函数的一种形式Y=AF(K,L),即为Y=AK?琢L?茁,A代表技术进步,K和L分别代表资本和劳动两种要素,与此对应?琢、?茁分别表示两种要素的产出弹性。  虽然Solow-Swan(1956)模型相对比较好的解释了经济增长中技术进步的影响,但是由于将要素以外的部分全归结于技术进步,高估了技术进步的影响。对此,Mankiw,Romer和WEil(1992)提出了引入人力资本后的扩展模型,一定程度上解决了技术进步被高估的问题。然而,人力资本并不能很好地反映出科技进步的力量。 
  对此,本文考虑引入两部门模型来分析科技进步对经济增长的影响。假设经济体分为两个部门,研发部门和最终产品生产部门。研发部分使用研发经费并聘用科技人员参与研发,其产出为专利,而最终产品部门则使用专利、非研发人员和资本进行生产最终产品。对应的生产函数分别为Y1=KdmLdn,本文由论文联盟http://www.LWlm.COM收集整理Y2=AY1aKsbLsc,其中Kd、Ld代表研发资本存量和科研人员,Y1代表专利的总价值,Ks、Ls分别代表非研发性资本和劳动数量,Y2代表总产出。m、n及a、b、c分别表示对应要素的产出弹性,A代表全要素生产率,即技术进步率。将前者带入后者后可以改写为Y=AKdxLdyKsbLsc,这样本文可以直接考虑科研人员、研发资本存量和非研究性劳动及资本投入与总产出的关系。

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