固定资产投资、技术创新增量和对外出口对我国经济增长的影响——基于35个大型城市面板数据的实证研究

郑贵忠，刘金兰

(天津大学管理与经济学部，天津 300072)

固定资产投资、技术创新增量和对外出口对我国经济增长的影响
——基于35个大型城市面板数据的实证研究

郑贵忠，刘金兰

(天津大学管理与经济学部，天津 300072)

利用面板数据回归分析方法，研究了我国35个大型城市固定资产投资、技术创新增量以及对外出口对经济增长的影响;引入了发明专利当量的概念，研究发现:3个因素对经济增长均为正向影响，且固定资产投资和对外出口是大型城市经济增长的主要驱动因素，技术创新增量对经济增长的贡献率较低;固定资产投资和技术创新增量均存在滞后效应。

固定资产投资;技术创新增量;对外出口;经济增长;面板数据

经济增长的驱动因素有很多，经典理论认为资本、劳动力和技术是其中最重要的因素。发达国家的经验表明，唯有依靠技术进步才能实现经济的持续增长;在美、日等发达国家，技术进步对经济增长的贡献率已由21世纪初的十几个百分点提高到了50%～70%;我国的经济经历30多年的高速增长，面临增长方式转变的压力;2006年初，我国政府又提出了建设“创新型国家”的目标，将技术创新的重要性提到了前所未有的高度。我国经济的高速增长在多大程度上是由技术创新所驱动的呢?本文选择35个大型城市2001—2008年间的280个样本数据作为研究对象，分析了固定资产投资、技术创新增量和对外出口这3个变量对经济增长的影响。

一、文献回顾

在经济增长研究中有一个重要的领域，那就是关于经济增长因素的分析。国际上，经济增长驱动因素研究始于 Abramovitz［1］和 Solow［2］的研究，而后 Denison［3］的研究结果发现，全要素生产率提高对经济增长的贡献度高于全要素投入的增加对经济增长的贡献率，而在全要素生产率对经济增长的贡献当中，技术进步对经济增长的作用具有决定性意义。Griliches［4］提出了一个估算GDP和R＆D的投入/产出关系的计量经济模型，对不同生产要素产出的弹性估计表明:技术创新(R＆D)对经济增长有显著影响。Griliches and Mairesse［5］将该方法用于企业，Verspagen［6］将其应用于行业，Griliches［7］将其应用于国家研究。

在国内，姜均露［8］计算了我国20世纪80年代和90年代科技进步对各行业产值增长速度的贡献率，结论是:在大部分行业，科技进步的贡献率已经超过30%。丁红林［9］计算了1991—2003年间专利对我国GDP增长的贡献率，贡献率高达27%，接近于劳动贡献率32%。周绍森［10］实证分析了我国1980—2007年各因素对经济增长的贡献份额，科技进步(全要素生产率)对经济增长贡献率为45.62%，并预测至2020年科技进步贡献率可达到60%左右。张雄辉［11］利用隐性变量法和HP滤波方法，测算了我国1979—2007年间的技术进步率和技术效率，实证分析结果显示:我国技术效率的提高率较低，而且技术效率的提高率同经济增长率具有相同的变化趋势。卢宁［12］通过建立面板数据计量模型研究发现:各地区自主创新资源投入水平差距显著，自主创新人才实现能力、自主创新价值实现能力和自主创新支撑发展能力与地区生产总值呈负相关关系，自主创新支撑发展能力、自主创新辐射能力、自主创新网络能力对区域高技术产业发展产生显著正向影响。

以上针对技术创新对我国经济增长促进作用的研究中，大部分选取了时间序列、行业面板数据或省际面板数据，样本差异较大，而且是就单一的技术创新因素对经济增长的驱动效果进行研究，未将驱动经济增长的其它重要因素(诸如固定资产投资、对外出口)一并引入模型，当这几个因素之间存在相关性时，这种模型误差就非常大。因此，本文同时引入3个因素，且选取35个大型城市280个比较相近的样本进行面板分析。

二、模型选择和数据说明

1.模型选择

柯布·道格拉斯生产函数把资本和劳动力作为一种重要的投入，其剩余部分被索洛解释为技术进步;罗默在其生产函数中增加了知识因素;詹森在他的生产函数中认为不同的产权结构可以影响企业的产出，因此产权和知识都能用来解释经济增长;我国学者陈昌柏［13］认为知识产权要素是可以被用来解释全要素形成的大部分原因，他提出的生产函数为

Y=At(N)KφLβZγ(1)式中:Y为国内生产总值;At(N)为除了知识产权、劳动力、资本以外的导致经济增长的因素;K为社会资本总量;L为社会总劳动量;Z为知识产权数量;φ、β、γ分别为产出弹性系数。

我国经济增长在很大程度上依赖出口，在2006年我国的出口产品中，仅有3.7%出口额体现国内的创新活动［14］。因此，出口额与国内的技术创新活动基本不相关。

我国的固定资产投资中，是以基础设施建设为主的固定资产投资模式。因此，固定资产投资拉动的经济增长、国内创新活动和出口额拉动的经济增长重叠较小。此外，我国劳动力资源充沛，普通劳动力对经济增长的推动力较弱。因此，本文选取固定资产投资、技术创新增量、对外出口的人均指标作为模型的变量，以消除研究对象人口规模差异带来的影响。

本文假设:1)技术创新增量不影响固定资产投资和出口;2)技术创新增量的产出可以和其它要素的产出相分离而且可以被测量;3)要素之间可以相互替代;4)各个要素能够充分发挥作用;5)市场处于完全竞争状态。

经济增长函数为式中:GDP为城市的年度地区生产总值;P为年末总人口;I为年度固定资产投资总额;T为年度技术创新增量;O为年度对外出口总额;i和t分别为城市和年度。

在进行参数估计时，对模型中的参数进行了对数变换。对数变换也在一定程度上减少了回归结果中出现异方差问题的可能性，建立如下计量模型，即

2.数据说明

本文利用我国直辖市、省会城市和计划单列市2001—2008年间的面板数据，利用面板数据(Panel Data)回归分析方法，研究固定资产投资、技术创新增量以及对外出口对经济增长的影响。

在我国，技术创新增量的内涵有多种解释，如原始创新、集成创新和引进消化吸收再创新。作为模型的一个变量，要求其能够计量，按照国际惯例，用可授权专利申请量来计量技术创新增量。在考虑专利申请人的选择问题时，发明和实用新型专利选择企业和非职务申请人，而外观设计仅选择企业申请人。原因如下:1)我国大学和科研院所专利申请量巨大，而转化为生产力的比率非常低，对经济增长的贡献率较低，因此，排除在模型之外;2)非职务外观设计转化为生产力的比率也非常低，也被排除在模型之外。

我国专利分为3类，即发明、实用新型和外观设计。对于一个地区来说，这3种专利数量之间存在较严重的多重共线性，因此采取加权合并共线性变量的方法消除多重共线性问题。并引入了“发明专利当量”的概念。

发明专利当量，是指一项实用新型或外观设计在专利价值方面与发明专利的比值。关于专利价值的计算方法有多种，本文选择成本法来进行计算。成本法将专利的价值视为其在有效期内的保护成本的现值。

发明、实用新型、外观设计专利年费的现值分别为

式中:VI、VU、VD分别为发明、实用新型、外观设计专利年费的现值;ICt、UCt、DCt分别为发明、实用新型、外观设计专利的年费支出额，其具体数值见表1。r为年度投资收益率;NI、NU、ND分别为发明、实用新型、外观设计专利的平均保护期限，根据郑贵忠、刘金兰［15］的研究，发明、实用新型、外观设计专利的平均保护期限分别为10.08 年、5.55 年、4.88 年，为了计算方便，将其小数部分去除，折合到整数时间点上。

投资收益率 r取 8%，将表 1 中的 ICt、UCt、DCt值分别代入式(4)、式(5)、式(6)，即 VI、VU、VD值分别为10 225、4 040、2 624。

表1 发明、实用新型、外观设计专利的年费支出额 单位:元

在我国，实用新型和外观设计只进行初步审查，未经过严格的实质审查，权利存在不稳定性，因此，有必要引入实用新型和外观设计符合专利性的概率RU和RD。

以2000年国内申请的实用新型和外观设计专利为计算样本，在申请日后的10年(实用新型和外观设计的最长保护期限)当中，470项实用新型专利经历过复审委员会的无效程序，共有218项专利维持有效，有效率为0. 536;197项职务外观专利经历过复审委员会的无效程序，共有79项专利维持有效，有效率为0.401。四舍五入后，RU取 0.5，RD取 0.4。

修正后的3种专利的价值分别为

发明专利总量=可授权发明专利量+可授权实用新型量×0.2+可授权外观设计量×0.1 (12)

可授权的发明专利数量可以通过每年发明专利申请量和授权率的乘积获得。计算公式为

式中:Tit为技术创新增量;INit、Uit、Dit分别为 i城市在 t年申请的，将来可授权的国内发明、国内实用新型、国内外观设计专利数量;PINit、PUit、PDit分别为 i城市在t年(t从2004到2008)申请的国内发明、国内实用新型、国内外观设计专利数量。

三、模型设定及结果分析

1.面板单位根检验

为了避免伪回归的发生，必须对面板数据进行单位根检验以确定其平稳性。选择LLC、IPS、Fisher-ADF及Fisher-PP 4种检验方法，检验结果如表2所示。

表2 面板单位根检验结果

由以上面板单位根的检验结果可知:所有变量的面板数据水平值都是不平稳的，而一阶差分均在1%或5%的显著水平上拒绝存在单位根的原假设，表明所有变量均为一阶单整，符合面板协整的检验前提。

2.面板协整关系检验

协整检验是检验变量之间是否存在长期均衡关系的常用方法。由于35个城市的人均GDP、人均固定资产投资额、人均技术创新增量以及人均对外出口额均为一阶单整，因此可以进一步检验各变量之间是否存在协整关系。为了保证结论的可靠性，本文主要采用Kao协整检验，检验结果如表3所示。

表3 面板协整关系检验结果

3.模型设定

考虑到专利的审查周期、专利技术产业化和固定资产投资产生效益的滞后性，模型引入I(-n)和T(-n)。借助Eviews统计软件，根据AIC最小准则确定最优滞后阶数为1阶。模型引入I(-1)和T(-1)，模型(2)演变为

采用 eviews6.0软件的 Likelihood Ratio检验和Hausman检验来确定应该选择混合模型、固定效应模型以及个体随机效应模型中的哪一种，检验结果如表4所示，在5%的显著水平上分别拒绝混合模型和随机影响变截距模型的假设，因此，应建立固定影响变截距模型。

表4 Likelihood Ratio检验和Hausman检验

4.计量结果及分析

固定影响变截距面板数据模型计量结果如表5所示。2001—2008年间，我国35个大型城市的人均固定资产投资、人均技术创新增量以及人均对外出口额对人均GDP均有正向影响。人均固定资产投资额提高1%，当年度人均GDP将提高0.27%，1年后的人均GDP将提高0.08%;人均技术创新增量提高1%，当年度人均GDP将提高0.05%，1年后的人均GDP将提高0.05%;人均对外出口额提高1%，当年度人均GDP将提高0.24%。

实证结果显示，固定资产投资的后续效应并不显著，只能持续2年左右，可以说GDP中只体现投资的行为，较少地体现了投资对经济增长的持续效应，这与我国固定资产投资中基础设施占较大比例有关，基础设施的改善对经济增长的影响是中长期的，不是本文研究样本数据能够体现的。本文用专利技术来表征技术创新增量，其持续效应同样不显著，只能持续2年左右，似乎与专利的保护周期长达20年或10年之久相去甚远，究其原因可能有:其一，我国企业的技术创新层次较低，技术门槛较低，只解决了自身的工艺技术问题，而没有带来技术垄断所形成的经济增长;其二，本文采用了发明专利当量的方法将3种专利统一为一种专利，即发明专利，但我国的企业发明专利拥有量的比例依然较低，而实用新型和外观设计的平均保护期限分别为5.55年和4.88年，再加上许多专利技术创新不能实施转化，因此，对经济增长仅发挥两年效应也就不足为奇了。

截距α0+αi的经济学意义是:除了固定资产投资、技术创新增量、对外出口外对经济增长驱动的因素，还包括消费因素、服务业规模、传统劳动密集型产业等方面。

表5 面板数据分析结果

模型系数确定后，可以对每个城市GDP增长的驱动因素进行分别计算。

式中:RGDPi、RIi、RTi、ROi分别为 i城市 8 年间的人均GDP年均增长率、人均固定资产投资年均增长率、人均技术创新增量年均增长率以及人均对外出口额年均增长率;RGDP Ii、RGDP Ti、RGDP Oi分别为人均固定资产投资增长所导致的人均GDP增长率、人均技术创新增量增长所导致的人均GDP增长率、人均对外出口额增长所导致的人均GDP增长率;计算结果如表6所示。

表6 固定资产投资、技术创新增量和出口各自所导致的经济增长率

从表6可以看出，我国大型城市的人均GDP保持2位数的高速增长，但其中主要贡献因素是固定资产投资和出口，技术创新增量的贡献率非常低。其中，南宁技术创新增量对经济增长的贡献率出现负数是由于其人口的增长率高于专利的增长率，即出现了人均技术创新增量的负增长，从而导致了由技术创新增量下降导致的经济负增长;同理，南宁和海口的出口带来的经济增长率出现负数也是由于人均出口额的负增长，进而导致了由出口下降导致的经济负增长。

四、结 语

本文运用我国35个省会城市及计划单列市的面板数据分析了人均固定资产投资额、人均技术创新增量和人均对外出口额对人均GDP产出的影响效应。主要结论是:第一，3个因素对GDP的增长均为正面效应，人均固定资产投资额和人均对外出口额对人均GDP的影响效应较为显著;第二，固定资产投资和专利技术存在滞后效应，固定资产投入当年能够发挥78%的效应，一年后发挥22%的效应，专利技术当年发挥51%的效应，一年后发挥49%的效应;第三，从35个大型城市的整体来看，人均GDP增长的推动因素中，人均固定资产投资占46%，人均技术创新增量占14%，人均对外出口额占40%，如果将固定资产投资、技术创新增量和出口比作经济增长拉动的“新三驾马车”的话，我国35个大型城市主要依靠固定资产投资和出口这两驾“马车”，技术创新增量对经济增长的贡献率较低，与发达经济体国家有较大差距，因此，我国政府在转变经济增长方式的过程中应进一步加强技术创新增量对经济的推动作用;第四，从城市个体来看，深圳、广州、宁波、杭州、上海、北京、济南等城市中，技术创新增量对经济增长的推动作用相对较好，北京、上海、深圳、广州等城市中，对外出口对经济的拉动效果突出，南宁、海口、兰州、西安、呼和浩特等西部城市以及哈尔滨、长春、沈阳、大连等东北城市的固定资产投资额对经济增长的拉动效果显著。

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Effect of Fixed Assets Investment，Technology Innovation Increment and Export on Chinese Economic Growth—Empirical Research Based on Panel Data from 35 Chinese Large Cities

ZHENG Gui-zhong，LIU Jin-lan
(Faculty of Management and Economics，Tianjin University，Tianjin 300072，China)

The paper studied effect of fixed assets investment，technology innovation increment and export on Chinese economic growth by applying panel data regression analysis，and introduced the concept of equivalent invention patent.The study finds that the three factors have positive effect on economic growth.Fixed assets investment and export are the main drivers of large cities'economic growth，the contributionrate of technology innovation increment to large cities'economic growth is low，and fixed assets investment and technology innovation increment have lag effects.

fixed assets investment;technology innovation increment;export;economic growth;panel data

F062.4

A

1008-4339(2011)06-0487-06

2010-10-08.

国家自然科学基金资助项目(70672027).

郑贵忠(1976— )，男，博士研究生.

郑贵忠，zhengguizhong@tom.com.