葛騰飛

（安徽工業(yè)大學(xué)工商學(xué)院，安徽馬鞍山，243002）

自主創(chuàng)新能力對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響的實(shí)證分析

葛騰飛

（安徽工業(yè)大學(xué)工商學(xué)院，安徽馬鞍山，243002）

采用因子分析法提取出一個(gè)衡量自主創(chuàng)新能力的綜合指標(biāo)；以傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型為基礎(chǔ)，構(gòu)建包含有技術(shù)進(jìn)步因素的長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型，并基于面板數(shù)據(jù)的回歸模型實(shí)證分析自主創(chuàng)新能力對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響及貢獻(xiàn)程度。研究發(fā)現(xiàn)：自主創(chuàng)新能力對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在顯著的正向影響，但目前我國(guó)自主創(chuàng)新能力整體水平還很低，與資本和勞動(dòng)等投入要素相比，自主創(chuàng)新能力對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響最?。蛔灾鲃?chuàng)新能力在各省份之間是有差異的，具體表現(xiàn)為東部領(lǐng)先、中部居中、西部落后，這在一定程度上能進(jìn)一步解釋自主創(chuàng)新能力的差異是地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的原因之一。

自主創(chuàng)新能力；經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；面板數(shù)據(jù)模型

2011年3月16日胡錦濤總書(shū)記在參觀“十一五”重大科技成就展時(shí)指出，完成“十二五”時(shí)期經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的目標(biāo)任務(wù)，在激烈的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)中贏得發(fā)展的主動(dòng)權(quán)，最根本的是靠科學(xué)技術(shù)，最關(guān)鍵的是大力提高自主創(chuàng)新能力。

我國(guó)作為發(fā)展中的經(jīng)濟(jì)大國(guó)，技術(shù)的自主創(chuàng)新在推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步以及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中的地位和作用日益重要，自主創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系也引起了國(guó)內(nèi)學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。眾多學(xué)者對(duì)兩者之間的關(guān)系進(jìn)行了研究，陳柳和劉志彪利用1987—2003年我國(guó)各個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)驗(yàn)證發(fā)現(xiàn)，本土的技術(shù)創(chuàng)新能力對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有顯著的正面作用和因果關(guān)系，創(chuàng)新能力在中西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中的作用比東部地區(qū)更強(qiáng)，并認(rèn)為區(qū)域創(chuàng)新能力的差異在某種程度上可能是經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的原因［1］；陳柳對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)的實(shí)證研究表明，本土創(chuàng)新能力與該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在顯著正相關(guān)的關(guān)系［2］；楊俊利用我國(guó)1996—2004年省際面板數(shù)據(jù)進(jìn)行的實(shí)證研究也表明，本國(guó)技術(shù)的自主創(chuàng)新已對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展作出貢獻(xiàn)［3］。戴魁早（2008）運(yùn)用協(xié)整檢驗(yàn)、誤差修正模型和Granger因果檢驗(yàn)等計(jì)量方法，對(duì)我國(guó)自主創(chuàng)新能力、技術(shù)吸收能力與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究。結(jié)果表明，三者之間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，自主創(chuàng)新能力和技術(shù)吸收能力分別是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的Granger原因；從長(zhǎng)期看，兩者對(duì)我國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)都具有促進(jìn)作用，且自主創(chuàng)新能力對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響比較明顯［4］。盧寧等基于區(qū)域自主創(chuàng)新系統(tǒng)視角，通過(guò)因素分析法提取八個(gè)區(qū)域自主創(chuàng)新主成分進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析并建立面板數(shù)據(jù)模型［5］。齊曉麗等利用1998—2007年31個(gè)省市的面板數(shù)據(jù)分析了以專利申請(qǐng)受理量表示的自主創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)總量的關(guān)系及其在東中西部間的區(qū)域差異。結(jié)果顯示經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高要求自主創(chuàng)新的產(chǎn)出能力也越高,但是自主創(chuàng)新產(chǎn)出能力對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用在各地區(qū)間存在著顯著的差異［6］。

現(xiàn)有研究文獻(xiàn)的著眼點(diǎn)主要在于研究自主創(chuàng)新能力和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的相互關(guān)系，強(qiáng)調(diào)計(jì)量方法的運(yùn)用和實(shí)證分析，模型缺乏必要的經(jīng)濟(jì)理論基礎(chǔ)。并且在自主創(chuàng)新能力的衡量指標(biāo)選取上方法眾多，沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)?；诖?，首先借鑒國(guó)際和國(guó)內(nèi)常用的評(píng)價(jià)指標(biāo)，并結(jié)合我國(guó)國(guó)情及數(shù)據(jù)的可得性，通過(guò)因子分析法提取出一個(gè)衡量自主創(chuàng)新能力得分的綜合指標(biāo)；其次，以傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論模型為基礎(chǔ)，構(gòu)建包含有技術(shù)進(jìn)步因素的長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型；再次，通過(guò)基于省際面板數(shù)據(jù)模型實(shí)證分析自主創(chuàng)新能力對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響；最后，得到有關(guān)結(jié)論和對(duì)策建議。

一、自主創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)

（一）指標(biāo)選取

評(píng)價(jià)一個(gè)國(guó)家或地區(qū)創(chuàng)新能力的指標(biāo)眾多，借鑒國(guó)際和國(guó)內(nèi)常用的評(píng)價(jià)指標(biāo)，結(jié)合我國(guó)國(guó)情及數(shù)據(jù)的可得性，在此選取R&D經(jīng)費(fèi)投入、科研活動(dòng)人員數(shù)、發(fā)明專利授權(quán)量、技術(shù)市場(chǎng)合同成交額等作為衡量我國(guó)自主創(chuàng)新能力的核心指標(biāo)［7］。

1.R&D經(jīng)費(fèi)投入。R&D經(jīng)費(fèi)投入是自主創(chuàng)新的前提，為自主創(chuàng)新的順利進(jìn)行提供了物質(zhì)保證，同時(shí)，R&D經(jīng)費(fèi)投入作為自主創(chuàng)新物質(zhì)資源投入的重要指標(biāo)，也是衡量一個(gè)國(guó)家或地區(qū)科技創(chuàng)新水平和實(shí)力的一個(gè)重要參數(shù)。

2.科研活動(dòng)人員數(shù)。根據(jù)堪培拉手冊(cè)和歐盟統(tǒng)計(jì)機(jī)構(gòu)定義，科技人力資源指從本科及以上教育機(jī)構(gòu)畢業(yè)的人或者是科技工作者。在此結(jié)合我國(guó)實(shí)際，主要選取R&D科研人員。選取該指標(biāo)主要是因?yàn)榭萍既肆Y源是知識(shí)經(jīng)濟(jì)的重要支柱，也是一個(gè)國(guó)家創(chuàng)新能力建設(shè)的主力軍。創(chuàng)新活動(dòng)的主體是人，而科研工作者更易于萌發(fā)創(chuàng)新意識(shí)，從事創(chuàng)新活動(dòng)。所以，科研人員數(shù)是衡量一個(gè)國(guó)家自主創(chuàng)新能力人力資源投入的又一重要方面。

3.發(fā)明專利授權(quán)量。我國(guó)專利法第二十二條規(guī)定：授予專利權(quán)的發(fā)明和實(shí)用新型，應(yīng)當(dāng)具備新穎性、創(chuàng)造性和實(shí)用性。各項(xiàng)發(fā)明專利只有滿足新穎、創(chuàng)造、實(shí)用才能予以授權(quán)。專利有分發(fā)明、實(shí)用新型、外觀設(shè)計(jì)三類。選取發(fā)明專利，主要考慮因素是發(fā)明專利相對(duì)其他兩項(xiàng)在價(jià)值呈現(xiàn)方面更容易量化，更能體現(xiàn)自主創(chuàng)新能力的產(chǎn)出效應(yīng)。

4.技術(shù)市場(chǎng)合同成交金額。技術(shù)市場(chǎng)合同成交金額反映的是當(dāng)前該地區(qū)的自主創(chuàng)新能力在技術(shù)市場(chǎng)的貨幣表現(xiàn)，能有效衡量自主創(chuàng)新能力的產(chǎn)出效應(yīng)，是衡量自主創(chuàng)新技術(shù)實(shí)現(xiàn)能力的重要指標(biāo)。

（二）評(píng)價(jià)方法

基于上述對(duì)于自主創(chuàng)新能力的影響因素分析，在此采用因子分析法對(duì)自主創(chuàng)新能力進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，即通過(guò)因子分析法提取出一個(gè)主成分因子來(lái)擬合上述四個(gè)指標(biāo)，記為自主創(chuàng)新能力得分。

（三）數(shù)據(jù)來(lái)源

數(shù)據(jù)來(lái)源于《新中國(guó)60年資料匯編》及相關(guān)年份《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，時(shí)間跨度為2001—2009年。需要說(shuō)明的是，由于缺乏西藏自治區(qū)部分年份的樣本數(shù)據(jù)，遂選取我國(guó)除西藏外的30個(gè)省市的科研人員、R&D經(jīng)費(fèi)、發(fā)明專利授權(quán)量和技術(shù)市場(chǎng)合同成交金額4個(gè)變量作為自主創(chuàng)新能力的衡量指標(biāo)。

（四）評(píng)價(jià)結(jié)果

在收集2001—2009年間各省的科研人員、R&D經(jīng)費(fèi)、發(fā)明專利授權(quán)量和技術(shù)市場(chǎng)合同成交金額數(shù)據(jù)后，先將各指標(biāo)值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，再基于主成分方法進(jìn)行因子分析，所使用的統(tǒng)計(jì)軟件為SPSS17.0。結(jié)果如表1：

表1 KMO檢驗(yàn)和Bartlett球形檢驗(yàn)結(jié)果表

表1是KMO檢驗(yàn)和Bartlett球形檢驗(yàn)結(jié)果表。KMO檢驗(yàn)用于檢驗(yàn)變量間的偏相關(guān)系數(shù)是否過(guò)小。一般情況下，當(dāng)KMO大于0.9時(shí)效果最佳，大于0.7小于0.8說(shuō)明適合作因子分析，小于0.5時(shí)說(shuō)明不適合做因子分析。Bartlett球形檢驗(yàn)用于檢驗(yàn)相關(guān)系數(shù)矩陣是否是單位陣，如果檢驗(yàn)結(jié)論不能拒絕原假設(shè)，則表示各個(gè)變量都是各自獨(dú)立的。從表1可以看出KMO檢驗(yàn)結(jié)果0.731，大于0.7小于0.8；同時(shí)，Bartlett球形檢驗(yàn)的Sig.取值是0，表示拒絕原假設(shè)，即相關(guān)系數(shù)矩陣不是單位陣，說(shuō)明各個(gè)變量之間存在相關(guān)性，進(jìn)行因子分析是合適的。

表2 各主成分解釋原始變量總方差的情況

表2是主成分表，表中列出了所有的主成分，且按照特征根的從大到小次序排列。從表中可見(jiàn)，第一主成分的特征根為2.955，方差貢獻(xiàn)率為73.886%，第二個(gè)主成分的特征根為0.876，方差貢獻(xiàn)率為21.901%，前兩個(gè)主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率為95.787%。根據(jù)提取因子的條件——特征值大于1，本文只抽取了一個(gè)主成分因子，且該主成分因子集中了原始4個(gè)變量信息的73.886%，說(shuō)明因子分析得到的主成分因子能代表4個(gè)變量的主要信息。

表3 因子得分系數(shù)矩陣

表3是因子得分系數(shù)矩陣，通過(guò)此表就可以得到以各個(gè)變量的線性組合表達(dá)的主成分，其具體的表達(dá)式為：

表中數(shù)據(jù)均已標(biāo)準(zhǔn)化，其中X1表示科技人員；X2表示R&D經(jīng)費(fèi)；X3表示發(fā)明專利授權(quán)量；X4表示技術(shù)市場(chǎng)合同成交金額；F1表示因子得分。通過(guò)上述方程可以計(jì)算出各省各年具體的自主創(chuàng)新能力得分。

為了進(jìn)一步分析自主創(chuàng)新能力的地區(qū)差異情況，在此采用聚類分析法將我國(guó)各省市按自主創(chuàng)新能力得分值劃分成5類，如表4：

表4 2001年和2009年30個(gè)省市自主創(chuàng)新能力得分的聚類分布

從表4的結(jié)果我們可以看到：與2001年相比，2009年北京的自主創(chuàng)新能力得分一直處在第一類；而廣東的自主創(chuàng)新能力得分在此期間有所上升，由第二類晉升為第一類。上海、江蘇一直保持在第二類水平，變化不大。 遼寧、山東、四川、湖北、浙江五個(gè)省份的自主創(chuàng)新得分排名也一直處在第三類水平。其余中、西部大多數(shù)省份表現(xiàn)出來(lái)的情況都是自主創(chuàng)新得分普遍不高，且2001年和2009年排名幾乎都保持不變，都處在第四或第五類。值得注意的是，在這些省市中，除海南外，均為西部地區(qū)的省份。總的來(lái)說(shuō)，從自主創(chuàng)新得分上的差異分布可以看出，各個(gè)省份的自主創(chuàng)新能力和各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平一樣都呈現(xiàn)出東部領(lǐng)先、中部居中、西部落后的情況。

二、自主創(chuàng)新能力對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響的實(shí)證分析

（一）模型構(gòu)建

遵循著索洛（1965）開(kāi)創(chuàng)的總量分析方法及其后的內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論關(guān)于技術(shù)進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)的研究路徑，其基本分析思路大都采用柯布—道格拉斯總量生產(chǎn)函數(shù)的回歸分析方法。柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)的基本形式是：

為了消除時(shí)間序列數(shù)據(jù)異方差性，對(duì)各變量進(jìn)行自然對(duì)數(shù)變換，并且在模型中引入自主創(chuàng)新得分作為技術(shù)進(jìn)步的因素，得到新的增長(zhǎng)方程：

其中Y是經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，K是資本的投入數(shù)量，K是勞動(dòng)力的投入數(shù)量；α是資本要素的產(chǎn)出彈性系數(shù)值，β為勞動(dòng)要素的邊際產(chǎn)出彈性系數(shù)值，Z為引入的技術(shù)進(jìn)步要素，γ是技術(shù)要素的產(chǎn)出彈性系數(shù)，表示自主創(chuàng)新能力對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響水平，即衡量自主創(chuàng)新水平每增加一個(gè)單位對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度的貢獻(xiàn)程度。

表5 模型回歸分析結(jié)果

（二）變量選取

本文采用人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值作為衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的指標(biāo)，采用固定資產(chǎn)投資額、就業(yè)人數(shù)和自主創(chuàng)新能力得分分別作為衡量資本、勞動(dòng)力和技術(shù)等投入要素的指標(biāo)。

（三）數(shù)據(jù)來(lái)源

數(shù)據(jù)來(lái)源于《新中國(guó)60年資料匯編》及2002—2010年《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，包括除西藏外的30個(gè)省市自治區(qū)直轄市。時(shí)間跨度為2001-2009年。

（四）結(jié)果分析

本文采用固定效應(yīng)的變截距模型對(duì)上述模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，使用的計(jì)量軟件為Eviews6.0，估計(jì)結(jié)果如表5：

根據(jù)表5得到以下樣本回歸方程：

從上述回歸分析結(jié)果可以看到：決定系數(shù)R2=0.9840，說(shuō)明人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的總變異中有98.40%的部分可以由固定資產(chǎn)投資額、就業(yè)人數(shù)和自主創(chuàng)新得分等解釋變量來(lái)聯(lián)合解釋，說(shuō)明方程擬合得很好。又由F=506.2506，其對(duì)應(yīng)的概率為0，小于顯著性水平0.05，拒絕原假設(shè)，說(shuō)明各解釋變量與被解釋變量人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值之間線性關(guān)系顯著，即方程總體是顯著線性的。最后由上述回歸方程括號(hào)內(nèi)的t統(tǒng)計(jì)量以及其相應(yīng)的概率值判斷，其概率值都小于0.05，均拒絕原假設(shè)，說(shuō)明每個(gè)解釋變量對(duì)被解釋變量都有著顯著的正向影響。

此模型進(jìn)一步說(shuō)明：

第一，在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中固定資產(chǎn)投資額（K）和就業(yè)人數(shù)（L）不變的前提下，自主創(chuàng)新得分（z）每增加1個(gè)單位，人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（Y）增加0.0342個(gè)單位，且自主創(chuàng)新能力對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響是正向且顯著的。

第二，當(dāng)固定資產(chǎn)投資額（K）和自主創(chuàng)新得分（z）不變的情況下，就業(yè)人數(shù)（L）每增加一個(gè)百分比，人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增加0.3385個(gè)百分比。

第三，當(dāng)就業(yè)人數(shù)（L）和自主創(chuàng)新得分（z）不變的情況下，固定資產(chǎn)投資額（K）每增加一單位，人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增加0.6264個(gè)百分比。

第四，由于采用的是固定效應(yīng)變截距模型，各省區(qū)的生產(chǎn)函數(shù)模型估計(jì)結(jié)果是不一樣的。具體來(lái)說(shuō)，除了截距項(xiàng)外，各解釋變量對(duì)被解釋變量的影響方向和大小均是是一致的。

三、結(jié)論及建議

在此利用2000—2009年省際面板數(shù)據(jù)對(duì)我國(guó)自主創(chuàng)新能力與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析，至少可以得到以下結(jié)論和建議：

第一，回歸分析結(jié)果表明，資本投入、勞動(dòng)投入和自主創(chuàng)新能力都對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在顯著的正向影響，但影響程度各不相同。資本投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響最大，勞動(dòng)投入次之，自主創(chuàng)新能力最小。說(shuō)明目前我國(guó)自主創(chuàng)新能力整體水平還很低，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)不大，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)主要還是依靠傳統(tǒng)的資本密集型和勞動(dòng)密集型發(fā)展模式，這種粗放型的增長(zhǎng)方式亟待轉(zhuǎn)變。

第二，從自主創(chuàng)新得分的地區(qū)差異分布可以看出，各個(gè)省份的自主創(chuàng)新能力是有差距的，具體表現(xiàn)為東部領(lǐng)先、中部居中、西部落后的情況。這在一定程度上能進(jìn)一步解釋自主創(chuàng)新能力的差異是地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的原因之一。

第三，區(qū)域經(jīng)濟(jì)平衡發(fā)展是國(guó)家經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定健康發(fā)展的基礎(chǔ)。因此，針對(duì)我國(guó)區(qū)域間自主創(chuàng)新能力發(fā)展不均衡的現(xiàn)實(shí)，建議政府要盡量平衡區(qū)域間在自主創(chuàng)新資源投入上的差距，加大對(duì)于欠發(fā)達(dá)地區(qū)自主創(chuàng)新能力的資源投入的力度，同時(shí)鼓勵(lì)和引導(dǎo)欠發(fā)達(dá)地區(qū)對(duì)于自主創(chuàng)新能力的培養(yǎng)和投入。

［1］ 陳柳，劉志彪.本土創(chuàng)新能力、FDI技術(shù)外溢與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)［J］.南開(kāi)經(jīng)濟(jì)研究，2006（3）：90-101.

［2］ 陳柳.長(zhǎng)三角地區(qū)的技術(shù)外溢、本土創(chuàng)新能力與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)［J］.世界經(jīng)濟(jì)研究，2007（1）：60-67.

［3］ 楊俊.技術(shù)模仿、人力資本積累與自主創(chuàng)新：基于中國(guó)省際面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析［J］.財(cái)經(jīng)研究，2007（5）：18-28.

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F2

A

葛騰飛（1984-），男，碩士，助教，研究方向?yàn)楹暧^經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析、資本市場(chǎng)統(tǒng)計(jì)分析。