□文/劉文芳 邢緒文

（鄭州大學(xué)西亞斯國(guó)際學(xué)院 河南·新鄭）

一、引言

R&D是指在科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，為增加知識(shí)總量，包括人類文化和社會(huì)知識(shí)的總量，以及運(yùn)用這些知識(shí)去創(chuàng)造新的應(yīng)用而進(jìn)行的系統(tǒng)的、創(chuàng)造性的活動(dòng)，包括基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究、試驗(yàn)發(fā)展三類活動(dòng)。衡量R&D投入包括兩種指標(biāo)：絕對(duì)指標(biāo)和相對(duì)指標(biāo)。國(guó)際上通常采用R&D活動(dòng)的規(guī)模和強(qiáng)度指標(biāo)反映一國(guó)的科技實(shí)力和核心競(jìng)爭(zhēng)力。加大R&D投入力度和強(qiáng)度，開發(fā)科技新成果并廣泛應(yīng)用是我國(guó)今后努力的方向。

索洛將技術(shù)進(jìn)步看作是外生變量，研究結(jié)果表明以知識(shí)存量為代表的技術(shù)進(jìn)步是一國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的源泉。羅默進(jìn)一步將技術(shù)進(jìn)步內(nèi)生化。Vittorio Chiesa、Cristina Masella（1996）比較了R&D測(cè)度的不同方法，通過運(yùn)用PMS模型從微觀視角分析了R&D產(chǎn)出效率與項(xiàng)目?jī)r(jià)值之間的內(nèi)在關(guān)系，肯定R&D投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用。段聯(lián)合、楊帆（2008）通過分析美國(guó)R&D體系的發(fā)展概況，對(duì)主要的發(fā)達(dá)國(guó)家R&D經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度進(jìn)行比較。楊銀廠、李敏麗、王雷（2010）指出在金融危機(jī)的大背景下，我國(guó)的R&D經(jīng)費(fèi)和人員投入均存在不足，指出增加R&D投入、基礎(chǔ)研究應(yīng)用是應(yīng)對(duì)危機(jī)的重要手段。盧方元、靳丹丹（2011）利用面板數(shù)據(jù)模型，對(duì)R&D投入與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的長(zhǎng)期均衡和短期波動(dòng)進(jìn)行實(shí)證分析，表明R&D投入確實(shí)對(duì)我國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生影響。

綜上，學(xué)術(shù)界對(duì)R&D投入的研究多是以實(shí)證分析為主，模型形式的選擇并未給出充分依據(jù)，結(jié)論缺乏對(duì)微觀主體的區(qū)別對(duì)待。本文從國(guó)際角度分析論述了中國(guó)與主要經(jīng)濟(jì)強(qiáng)國(guó)關(guān)于R&D投入的差異，選用2000～2014年我國(guó)各地區(qū)相關(guān)數(shù)據(jù)，建立panel data模型，嚴(yán)密論證比較了東中西部各地區(qū)概況，最后得出結(jié)論并提出相應(yīng)政策建議。

二、主要國(guó)家R&D投入狀況比較

這里將R&D投入強(qiáng)度定義為各國(guó)R&D經(jīng)費(fèi)投入占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比重，代表國(guó)家對(duì)科技研發(fā)的支持力度。一般來說，當(dāng)R&D投入強(qiáng)度不超過1%時(shí)，技術(shù)研發(fā)處于使用技術(shù)階段；當(dāng)R&D投入強(qiáng)度在1%～2%之間時(shí)，技術(shù)研發(fā)則處于改進(jìn)技術(shù)階段；在R&D投入強(qiáng)度超過2%時(shí)，技術(shù)研發(fā)處于技術(shù)創(chuàng)新階段。

從我國(guó)2000年組織開展第一次全國(guó)R&D資源清查以來，R&D經(jīng)費(fèi)投入無論是從規(guī)模還是從強(qiáng)度上都在持續(xù)穩(wěn)定增長(zhǎng)。2002年之前，我國(guó)R&D投入強(qiáng)度還在1%以下，自2002年開始R&D投入強(qiáng)度在1%～2%之間，2009年達(dá)到1.70%，2012年已經(jīng)接近2%，增速很快。美國(guó)、法國(guó)、德國(guó)的R&D投入強(qiáng)度非常穩(wěn)定，都保持在2%～3%之間；韓國(guó)的R&D投入強(qiáng)度增長(zhǎng)迅猛，從2000年的2.39%到2008年的3.36%，平均每年增長(zhǎng)0.13個(gè)百分點(diǎn)，2011年更是突破4%；日本和瑞典年均R&D投入強(qiáng)度早以越過3%，日本在3%～3.5%，瑞典在3.6%～4.2%浮動(dòng)；英國(guó)在1.8%、加拿大在2.0%微幅波動(dòng)。中國(guó)、英國(guó)雖處于同一階段，但差距還很明顯。

圖1為2013年主要國(guó)家R&D投入強(qiáng)度與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值對(duì)比圖。可以看出，我國(guó)的GDP和日本相當(dāng)，但與美國(guó)相比差距明顯。2011年我國(guó)的R&D經(jīng)費(fèi)投入為1，403億美元，美國(guó)為4，152億美元，是我國(guó)的4倍之多。日本R&D投入為1，557億美元，比我國(guó)略高。英國(guó)、澳大利亞分別為444億和618.8億美元，盡管在絕對(duì)量上我們已經(jīng)有很大提高，但是相對(duì)比例還是比較低。2012年我國(guó)R&D經(jīng)費(fèi)與GDP之比為1.98%，比2000年提高了1.08個(gè)百分點(diǎn)。從R&D投入的絕對(duì)量上，尤其是R&D投入的相對(duì)量上，我國(guó)與發(fā)達(dá)國(guó)家相比，依然處于劣勢(shì)，有很大的提高空間。（圖1）

圖1 主要國(guó)家GDP和R&D投入強(qiáng)度

在結(jié)構(gòu)層面上，R&D活動(dòng)按研究類型可以分為基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究和試驗(yàn)發(fā)展三類，如表1。我國(guó)應(yīng)用研究仍為最低，日本、英國(guó)、法國(guó)、澳大利亞都在40%左右；在試驗(yàn)發(fā)展階段，我國(guó)占據(jù)絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，占比達(dá)到82.8%。綜合分析，發(fā)達(dá)國(guó)家在基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究這兩個(gè)高層次領(lǐng)域R&D投入之和都保持在40%以上，最高的法國(guó)甚至達(dá)到64.4%，而我國(guó)為17.3%。（表1）

三、實(shí)證分析

這里從我國(guó)各微觀主體（30個(gè)省市）出發(fā)，利用各省市R&D活動(dòng)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的差異，建立panel data模型，比較各地區(qū)的差異，從實(shí)證角度得出結(jié)論。

（一）模型說明。R&D投入要素包括R&D經(jīng)費(fèi)支出、R&D人員投入、項(xiàng)目課題數(shù)三個(gè)要素，研究各投入要素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響通常選擇建立柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)（C-D函數(shù)），兩邊同時(shí)取對(duì)數(shù)，即可得：

其中，GDPit代表各省市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（億元），RDFit、RDPit、RDIit分別表示R&D經(jīng)費(fèi)支出（億元）、R&D人員投入（萬人）、項(xiàng)目課題數(shù)（個(gè)），α、β、γ 分別表示其產(chǎn)出彈性，εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，滿足相互獨(dú)立、零均值、方差為σ2的假設(shè)。

本文數(shù)據(jù)選取全國(guó)30個(gè)省市（西藏除外）2000～2010年有關(guān)GDP和R&D投入的面板數(shù)據(jù)資料，均來源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》以及筆者根據(jù)需要調(diào)整所得。但是，經(jīng)過實(shí)際操作發(fā)現(xiàn)，lnRDFit、lnRDPit和lnRDIit存在較嚴(yán)重的多重共線性，為避免其影響，只選取lnRDFit與lnGDPit建立均衡模型，即：

在對(duì)R&D投入三要素分別與GDP進(jìn)行回歸時(shí)，結(jié)果也表明R&D經(jīng)費(fèi)投入（RDF）對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響最大，也最顯著。

（二）單位根檢驗(yàn)與協(xié)整檢驗(yàn)。在對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)時(shí)，Eview6.0給出六種檢驗(yàn)方法，它們分別是LLC檢驗(yàn)、ISP檢驗(yàn)、Breitung檢驗(yàn)、ADF-Fisher檢驗(yàn)、PP-Fisher檢驗(yàn)和 Hadri檢驗(yàn)。文章分別給出了對(duì)lnGDP和lnRDF的四種檢驗(yàn)方法的結(jié)果。原序列l(wèi)nGDP和lnRDF在5%的顯著性水平下非平穩(wěn)，但它們經(jīng)過一階差分后變?yōu)槠椒€(wěn)序列，說明lnGDP和lnRDF均含有單位根，為一階單整變量。

為了避免出現(xiàn)偽回歸，對(duì)lnGDP和lnRDF進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。本文采用Kao檢驗(yàn)和Pedroni檢驗(yàn)兩種面板協(xié)整檢驗(yàn)方法，其中Pedroni檢驗(yàn)又包括組內(nèi)尺度衡量的Panel v、Panel rho、Panel PP、Panel ADF 和組間尺度衡量的 Group ρ、Group PP、Group ADF共7個(gè)統(tǒng)計(jì)量。結(jié)果顯示：只有Groupρ-Stat統(tǒng)計(jì)量未通過外，其余都在5%的顯著性水平下，表明lnGDP和lnRDF存在協(xié)整關(guān)系，因此可以認(rèn)為R&D經(jīng)費(fèi)投入與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)確實(shí)存在著長(zhǎng)期均衡關(guān)系。

由于Eview6.0不能直接給出檢驗(yàn)結(jié)果，需要構(gòu)造F統(tǒng)計(jì)量，經(jīng)計(jì)算得出F2=123.55，F(xiàn)1=9.17，均大于5%顯著水平下Fa≈1.61，故模型應(yīng)設(shè)立為變系數(shù)模型，變系數(shù)模型又分為隨機(jī)效應(yīng)模型和固定效應(yīng)模型，用Hausman檢驗(yàn)其統(tǒng)計(jì)值為3.55，伴隨概率為0.0595，可近似地認(rèn)為5%置信度下顯著，所以本文應(yīng)采用固定效應(yīng)變系數(shù)模型。

（三）參數(shù)估計(jì)。對(duì)lnGDP和lnRDF進(jìn)行面板數(shù)據(jù)模型估計(jì)方程為：

調(diào)整后的可決系數(shù)接近于1，F(xiàn)值也很大，說明模型擬合的很好。加入AR（1）項(xiàng)消除了模型自相關(guān)問題，D.W.值接近于2。各地區(qū)lnRDFi的系數(shù)都通過了t檢驗(yàn)，說明R&D經(jīng)費(fèi)投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生影響。從回歸結(jié)果可以看出：

1、從偏離全國(guó)平均水平的程度來看，浙江在全國(guó)范圍內(nèi)最大為1.07，新疆為1.02，這兩個(gè)省份的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)受除R&D經(jīng)費(fèi)投入以外的因素影響較大。陜西最小為-2.71，北京為-2.01，這兩個(gè)地區(qū)受其他因素影響相對(duì)較小，對(duì)R&D經(jīng)費(fèi)支出的依賴程度較高。其余省份都圍繞在-1～1內(nèi)小范圍波動(dòng)，共有12個(gè)地區(qū)小于全國(guó)平均水平，除北京、天津、上海和湖北外都為西部和東北省份。

2、從R&D經(jīng)費(fèi)的彈性系數(shù)來看，陜西為1.15居全國(guó)之最，表明R&D經(jīng)費(fèi)支出每增加1%，將帶動(dòng)陜西省GDP增長(zhǎng)1.15%。吉林、四川、遼寧、北京、貴州、甘肅都保持在0.8以上，明顯大于全國(guó)平均水平0.73，說明這些地區(qū)R&D經(jīng)費(fèi)投入的產(chǎn)出彈性比較高。浙江和新疆較低，分別為0.54和0.56。R&D經(jīng)費(fèi)支出對(duì)這兩個(gè)地區(qū)的拉動(dòng)作用不太明顯。其余各省份對(duì)全國(guó)平均水平偏離不大。

3、綜合比較，陜西受R&D投入的影響最大，四川、吉林、遼寧、北京也表現(xiàn)出與R&D投入有很高的關(guān)聯(lián)度。而浙江、新疆、山東、海南等地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)R&D經(jīng)費(fèi)的依存度不大，科技研發(fā)活動(dòng)還不能在這些地區(qū)產(chǎn)生良好的效果。其他省市的彈性系數(shù)均在0.65～0.75之間，偏離均值的范圍在-0.05～0.05之間，差異相對(duì)不大，各有地區(qū)特點(diǎn)。

將全國(guó)劃分為四個(gè)區(qū)域，分別為：東部、中部、西部和東北地區(qū)。分別對(duì)各區(qū)域進(jìn)行不變系數(shù)模型估計(jì)。不難發(fā)現(xiàn)，東部和中部地區(qū)受R&D支出以外因素的影響較大，且R&D支出的彈性系數(shù)均為0.67，小于全國(guó)平均水平0.71。其中，中部地區(qū)受R&D投入之外因素最大為6.11，在彈性系數(shù)相同的情況下，中部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)R&D經(jīng)費(fèi)投入最不敏感。我們發(fā)現(xiàn)，西部和東北3省R&D投入的產(chǎn)出效用最大，也最能帶動(dòng)地區(qū)經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)。因此，加大對(duì)西部和東北的R&D投入強(qiáng)度可以更有效地推動(dòng)GDP的增長(zhǎng)和科技進(jìn)步。

四、結(jié)論及建議

結(jié)論：第一，與科技創(chuàng)新型的發(fā)達(dá)國(guó)家相比，我國(guó)R&D經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度還不足，結(jié)構(gòu)不合理，基礎(chǔ)研究比重太低；第二，從國(guó)內(nèi)來看，東部地區(qū)R&D投入的較高增長(zhǎng)并未有效拉動(dòng)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，中部地區(qū)次之，而西部和東北地區(qū)雖然R&D投入少，但產(chǎn)出效應(yīng)卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于東中部地區(qū)，科研投入在這些地區(qū)效果更為明顯；第三，國(guó)內(nèi)R&D投入產(chǎn)出彈性最高的陜西省也僅為1.15，和創(chuàng)新型國(guó)家達(dá)到3的標(biāo)準(zhǔn)相差甚遠(yuǎn)。

表1 R&D活動(dòng)的國(guó)際比較（單位：%）

針對(duì)我國(guó)R&D經(jīng)費(fèi)投入的特點(diǎn)，結(jié)合實(shí)證分析的結(jié)果，本文提出以下幾點(diǎn)建議：

（一）應(yīng)加大R&D經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度，促進(jìn)結(jié)構(gòu)優(yōu)化。R&D經(jīng)費(fèi)投入與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間確實(shí)存在著長(zhǎng)期均衡關(guān)系，R&D投入的增加將快速推進(jìn)經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)增長(zhǎng)。同時(shí)，還要注意R&D活動(dòng)結(jié)構(gòu)的合理配置，不斷加大對(duì)基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究投入比重，使得科研成果得到有效和廣泛利用。

（二）區(qū)域平衡發(fā)展，政策應(yīng)向西部和東北地區(qū)傾斜。東部經(jīng)濟(jì)繁榮，在保證R&D投入穩(wěn)定增長(zhǎng)的同時(shí)，還要對(duì)R&D投入的結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，提高基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究在R&D經(jīng)費(fèi)中的比重。中部應(yīng)加大R&D經(jīng)費(fèi)投入力度，培養(yǎng)高素質(zhì)人才，增強(qiáng)創(chuàng)新意識(shí)，同時(shí)財(cái)政要向河南、安徽等省份投放更多的教育資源，促進(jìn)這些省份享受教育公平。西部和東北地區(qū)相對(duì)落后，國(guó)家應(yīng)向這些地區(qū)提供政策支持，使其充分利用資源優(yōu)勢(shì)發(fā)展特色產(chǎn)業(yè)，縮小地區(qū)間差異。

（三）注重人力資本投入，鼓勵(lì)企業(yè)創(chuàng)新。除了要保證R&D經(jīng)費(fèi)的投入，也要兼顧R&D人員和項(xiàng)目課題數(shù)的投入。企業(yè)在R&D活動(dòng)中，要努力使科研成果轉(zhuǎn)化為自身的價(jià)值，提高R&D產(chǎn)出彈性，努力將“中國(guó)制造”變?yōu)椤爸袊?guó)創(chuàng)造”。

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