国内需求与中国改革开放后的技术进步——基于熊彼特创新理论的分析

肖林兴

(中国社科院，中国 北京 102488)

一、引言

提高技术进步在经济增长中所占的比重，是我国经济发展模式转变的根本内涵。从1992年起，转变经济增长方式就成为了历年政府经济工作的重点，但我国经济增长的转变进程一直比较缓慢，中国经济发展对物质资本和劳动力要素的依赖程度改善有限(蔡昉，2005)，［1］反映技术进步的全要素生产率(TFP)增速在近年来也较为疲软。对于提高我国技术创新能力的制约因素，国内的学术界进行了深入的探讨。有学者认为，产业结构固化、人力资本水平较低是阻碍中国经济发展方式转变的重要原因(张苑洺，2011)。［2］也有学者指出，上述因素是当前中国经济发展方式的表现，而不是阻碍提高技术创新能力的根源(李平等，2011)。［3］尽管存在分歧，但对技术创新影响因素的研究能够为我国的经济转型提供有益的参考，具有重要的实践意义。

在技术创新的驱动因素研究中，市场需求的引致作用因为具有良好的微观基础，成为相关研究的重要的切入点。Schmookler(1966)［4］指出，创新活动和其他所有的经济活动一样，都是为了追求利润。基于企业利润最大化的假设，市场需求的扩大会激励企业加大创新投入以获得垄断利润。在宏观层面，利润最大化动机和市场需求也在国家技术进步和经济增长的研究中发挥了重要作用(Aghion和Howitt，1992)。［5］在国内学者的相关研究中，范红忠(2007)［6］提出的有效需求规模假说最具有代表性。范红忠(2007)通过收入差距等因素对一国的需求市场进行修正，得到有效的需求规模。基于48个国家和地区的面板数据，作者实证检验了有效需求规模与研发投入、技术进步之间的关系，结果支持了需求对国家技术进步的促进作用。

和本文研究思路最相关的工作，是佟家栋等(2012)［7］的研究。佟家栋等(2012)将需求划分为国内需求和出口需求，分别检验了它们与我国工业部门技术进步的关系。结果表明，国内需求的扩大显著促进了技术进步，而出口需求却不利于技术水平的提高。然而，该研究并没有对国内需求和出口需求的差异性做进一步的理论解释。更进一步，对于发展中国家而言，需求规模的扩大并不足以保证国家技术水平的提高。由于与跨国企业存在较大的技术差距，本土企业即使加大研发投入也难以生产出性能更加优越的产品，进而无法从需求规模的扩大中获益。从企业的利润动机出发，这会导致本土企业不进行大规模的研发投入，并最终使得国家的自主创新能力停滞不前。

本文的研究，将从企业竞争优势的角度说明国内需求更有利于技术进步的原因。在发展中国家需求升级的过程中，不同收入水平的国内消费者对产品的质量、价格偏好不同，形成了互不重叠的产品市场。本土企业和跨国企业凭借各自不同的竞争优势，分别占据低收入－低品质和高收入－高品质市场。通过建立一个熊彼特创新模型，本文证明了本土企业在独立于跨国企业的细分市场能够通过创新获得垄断利润，因此有进行创新投入的动机，研发投入规模与市场规模之间具有同向变化的关系。理论分析还表明研发转化率和研发单位成本对研发投入有影响。对我国1979年以来的技术进步实证研究支持了理论分析的结论。

二、基于熊彼特创新模型的理论分析

在发展中国家消费升级的过程中，收入水平相对较低的居民更倾向于购买价格较低、品质稍差、同时功能齐全的产品，而收入水平较高的居民则对高品质、高价格的产品有更多的偏好。在绝大多数情况下，本土企业在高收入细分市场中难以与拥有研发、营销和品牌优势的跨国企业直接竞争，也难以从高收入细分市场规模的扩大中受益。相反，低收入细分市场规模的扩大则能够有效的激励本土企业加大创新活动的投入:一方面，本土企业的技术水平能够满足消费者对产品功能、性能的需求;另一方面，跨国公司因为成本、规模和投资收益率等方面的限制，无法大幅降低产品售价，难以满足这一部分消费者对价格的要求并进入低收入细分市场。因此，在消费升级的过程中，本土企业实际上与跨国企业分属于不同的细分市场，能够避免与技术水平全面占优的对手之间的直接竞争，获得能够逐步培育自身创新能力的成长空间。随着低收入细分市场的规模增长，越来越多的本土企业能够从事设计研发、市场营销和品牌建设等高附加值的生产环节。经过一段时间的积累，本土企业的研发能力以及配套产业的支撑能力都将得到显著的提高;反映在宏观层面上，则是国家自主创新水平的提升。

基于熊彼特创新模型框架，能够对本土企业在低收入细分市场中的行为进行建模，并分析行业技术进步与市场规模、研发转化率、单位研发成本等因素之间的关系。由于大量的实证研究证明了技术进步率与研发资本存量之间有稳定的双对数关系(Khan 等，2010;Englander 等，1998)，［8］［9］因此为了分析逻辑的简明，本文的理论分析将用研发资本存量替代技术进步率。

(一)消费者偏好与市场规模

在低收入细分市场中，消费者集合记为，其中不同的消费者用小写字母表示，其可支配收入记为。消费者需要的商品分为基本品和高档品两类，其中基本品的用途包括居民消费、高档品生产原料以及高档品研发支出。消费者的效用满足下面的柯布－道格拉斯形式:

其中，α∈(0，1)，ci(t)是基本品的消费量，q(t)是高档品的质量，xi(t)是高档品的消费量。不失一般性，为了简化标记，本文将基本品的价格记为1，高档品的相对价格记为p(t)，在满足预算约束条件时，消费者对基本品和高档品的最优消费量分别为:

在供给市场，本土企业不断创新推出新品，新产品的品质为λq(t)，λ＞0。因为新产品的质量优于旧产品，其定价p(t)也能够高于旧产品的价格p0(t)。更为具体的，新产品的定价p(t)要保证消费者的效用不低于使用旧产品的效用，即满足下式:

假设所有企业都能够供应任意数量的产品，那么上式实际上描述了一个贝特朗(Bertrand)双头垄断的博弈。市场均衡时贝特朗垄断模型将满足两个条件:1)上式的等号成立——如果等号不成立，那么技术领先企业能够稍微提高价格，在不损失市场份额的前提下增加利润;2)旧产品定价等于成本(p0(t)=1)——如果旧产品定价高于成本，说明还有一半的市场属于技术较落后的企业，那么技术领先的企业将有动力通过稍微降低价格以占领整个市场。利用市场均衡的两个条件，将(2.1)式代入(2.3)式，可以求解出高档品的市场定价为:

将上述结果代入(2.2)，可以得到技术领先的企业的利润为:

其中M(t)=∑i∈Imi(t)是所有消费者的总收入。

(二)最大化利润动机与研发投入

在研发投入方面，处于垄断地位的技术领先企业和其他竞争对手将表现出不同的偏好。Arrow(1962)［10］证明了，当存在专利保护等排他性的技术使用机制时，技术领先企业会缺乏进行研发投入的动机，而其他竞争对手则有很强的动机进行创新活动的投入。由于在市场中处于垄断地位，技术领先企业在现有技术条件下已经能够获得大于零的垄断利润π0;如果进行创新活动并取得技术突破，新产品将带来更大的垄断利润π1，研发投入的预期收益为π1-π0。而对于竞争者而言，由于在现有技术条件下其利润为0，因此进行研发投入的预期收益为π1，大于技术领先企业的研发预期收益。基于Arrow(1962)的结论，本文假设技术领先企业的研发投入为0，而其他竞争者将持续进行研发投入，以改变技术相对落后的局面。

其他竞争者持续的研发投入，将使得行业的整体技术突破率保持在一个较为稳定的水平。事实上，尽管企业个体的研发能力千差万别，难以用一个概率模型统一描述;但是对于由众多企业组成的行业而言，技术进步是一个平稳的随机事件，能够用简单的概率模型刻画。在行业整体研发资本存量R一定的前提下，技术突破出现的概率b为固定值;随着整体研发资本存量的增加，行业出现技术突破的概率也会相应提高，即满足如下的关系式:

在上式中，γ刻画了实现技术转化的难易程度。例如，在汽车、医药等技术和资本密集型行业，要取得技术突破需要每年数十亿美元的研发投入和长达数年的研发积累;而在互联网行业，研发新产品的资金门槛将低很多。

此外，(2.6)式中的φ(·)是研发活动的生产函数，具有单调递增的特性。也就是说，投入的研发资源越多，(2.6)式所示的技术突破概率越高。而对这个生产函数更进一步的约束——规模收益的特点，学术界还存在争论。一部分学者认为，研发活动的生产函数是规模收益递减的，因为美国(Nadiri，1993;Kortum，1993;Griliches，1994)［11］［12］［13］和 西 欧(Evenson，1993)［14］等主要 OECD 国家的历史数据表明，研发活动的生产效率出现了下滑。造成这种现象的原因主要有两种:一方面，随着科技水平的提高，创新的复杂度越来越高，同样的研发投入难以维持技术进步的速率不变(Kortum，1997;Segerstrom，1998);［15］［16］另一方面，随着经济的发展，产品种类不断增加。在总量一定的研发资源被分摊到种类不断增加的产品领域后，研发活动的专注度和效率都会出现下降(Ha 和 Howitt，2007)。［17］然而，另一部分学者认为，研发活动具有规模收益不变的特性。Madsen(2007)［18］根据1980年中期以来的数据进行了实证分析，认为不能排除研发活动的规模收益不变性。因此，本文认为φ(·)既可以是规模收益不变的，也可以是规模收益递减的。

其他竞争者进行研发的目的，是为了最大化其预期收益。将所有其他竞争者当作一个整体来看，可以建立如下目标函数:

其中，V(t)是取得技术突破后，未来获得的垄断利润的现值;R(t)是研发所投入资源存量，pR是研发资源的价格。令μ为约束条件的库恩 -塔克乘数，可以得到如下形式的拉格朗日函数:

对(2.8)式求R(t)的导数，可以得到目标函数的库恩-塔克条件:

很显然，模型关注的是行业研发投入大于0的情形，因此(2.9)式的不等号成立，且库恩-塔克乘数μ=0。库恩 -塔克条件有如下的形式:

另外，技术领先地位的价值V(t)是未来垄断利润的现值，即:

其中是无风险收益率。因为行业的技术水平以概率b(t)不断提高，技术领先地位带来的垄断利润将面临一定的风险——一旦出现新的产品，旧产品的利润将减少为0。因为技术突破的概率b(t)在数值上接近于0，因此垄断利润的波动符合泊松分布(Poisson Distribution)。利用泊松分布的性质，可以得出垄断利润的波动标准差为b(t)。为了补偿未来收益的波动，公式(2.10)中的折现率在无风险收益率f的基础上加上了b(t)。

联立(2.9*)式和(2.10)式，可以得到均衡时行业研发投入的微分方程表达式:

(三)均衡研发投入的比较静态分析

式(2.11)所描述的均衡时研发投入总量R满足三条性质:(1)是市场规模M的增函数;(2)是研发转化系数市场规模γ的增函数;(3)是研发资源价格pR的减函数。因为市场规模M和垄断利润π是简单的正比关系，本文在下面的证明中将用π代替M，以保持公式的简洁性。

为了考察R和π的函数关系，不妨假设γ和pR是常数。对(2.11)式微分可得:

φ(·)单调递增，因此 φ′(R)＞ 0。更进一步，φ(·)的规模收益特性使得其二阶导数φ″(R)=0(规模收益不变时)，或者φ″(R)＜0(规模收益递减时)。因此，(2.12)大于零恒成立，行业的整体研发投入是垄断利润的增函数(等价于是市场规模M的增函数)。

在考察R和γ的函数关系时，不妨假设垄断利润π和研发资源价格pR是常数。对(2.11)式稍作变形并微分可得:

与(2.12)的分析类似，因为φ(·)具有单调递增，以及规模收益不变或递减的特性，(2.13)大于零恒成立，行业的整体研发投入是创新转化系数γ的增函数。

在考察R和pR的函数关系时，不妨假设垄断利润π和研发转化系数γ是常数。对(2.11)式微分可得:

因为 φ′(R)＞ 0，φ″(R)≤0，上式小于零恒成立，即行业整体研发投入是研发资源价格的减函数。

如果令研发生产函数φ(R(t))=R(t)，则可以得到行业研发投入的解析表达式。将线性生产函数代入(2.11)中，行业研发投入的均衡解如下式所示。很显然，它满足前述证明的3条性质。

比较静态分析得到的3条性质，有着很丰富的经济含义。第一条性质表明，行业的整体研发投入水平随着市场规模的增加而增加。市场规模越大，企业创新的潜在收益就越大，其进行创新活动的意愿也会愈发强烈。但值得注意的是，需求规模的这种引致效用，只有在本土企业获得竞争优势的前提下才成立。发展中国家的内需市场能够为本土企业提供具有竞争优势的环境，因此具有技术引致效用;而在出口(全球)市场中，本土企业只有在低附加值环节具有竞争优势，因而即便市场规模不断扩大，也不会激励本土企业进行创新投入。

第二条性质表明，不同类型的内需市场，对技术进步的引致作用也会存在差距。在发展中国家转型初期，因为本土企业的技术水平、资本实力较弱，因此其创新活动只有在技术门槛和资金门槛较低(即研发转化率较高)的行业才具有竞争力。可以预见，发展中国家的技术进步，将首先发生在大众消费品领域;随着社会技术人才和研发资本的不断积累，技术和资本密集领域才会成为国家技术进步的拉动行业。

第三条性质表明，在研发所需的资源(如高技术人才、资本等)总体处于稀缺的情况下，资源的分配是否合理将对国家技术进步有重要的影响。作为通用的生产要素，人力资源和资本并不是自动流向高创新性的部门，而是流向要素回报率高的部门。在一些不合理的制度安排下，一些非创新行业(如房地产、大型基建等)反而能够提供更高的要素回报率，从而提高研发资源的单位成本，挤占创新部门的研发资源，最终对国家的技术进步产生不利影响。

三、实证研究

(一)计量模型

利用我国1979—2008改革开放30年以来的经济数据，本节将对理论模型的结论进行实证检验，基本的计量模型设置如下:

其中，TFP(t)是全要素生产率，反映了我国不同年份的总体技术水平;Yc(t)、YI(t)和YE(t)分别是每年的私人和政府消费总额、投资总额和出口总额。因为进口产品是由外国企业生产，不会通过需求引致效应提高本土企业的创新动力，因此不作为我国全要素生产率的影响因素考虑。此外，之所以将国内需求进一步划分为消费和投资两种，是因为它们对应的产品种类和消费者偏好差异很大，可能对发展中国家的技术进步有不同程度的促进效用。

(二)数据来源

本文实证研究所需的基础数据来源于《新中国六十年统计资料汇编》，包括模型(3.1)右边的消费总额(支出法GDP中的最终消费)、投资总额(支出法GDP中的资本形成总额)和出口总额;以及计算(3.1)式左边全要素生产率(TFP)所需的各省份GDP、从业人数以及固定资本形成总额(用于计算固定资本存量)。所有数据均按不变价格计算。

本文采用数据包络分析(DEA－Malmquist)方法计算我国1979—2008年以来的全要素生产率变动。DEA－Malmquist方法是一种非参数分析方法，无需预设生产函数的具体形式。该方法假设“所有经济体面对同一技术前沿”，基于一组投入产出样本数据估计技术前沿，并通过线性优化计算各经济体和技术前沿之间的距离。对某一经济体而言，这一距离不断减少，就意味着技术水平的进步;反之则意味着技术水平的退化。

将我国各省份和直辖市的投入产出面板数据作为DEA－Malmquist方法的输入样本，就能够估计我国总体的全要素生产率增速。由于国内要素市场具有较好的流动性，各省份和直辖市可以认为是面对同一技术前沿，这保证了使用DEA－Malmquist方法计算我国全要素生产率的合理性(肖林兴，2013)。［19］在估算出每年的全要素生产率增速后，本文记2008年的全要素生产率为1，进一步计算出各年的相对全要素生产率。在进行计算时，本文用除海南和西藏以外各省区市的不变价格GDP作为产出指标，以从业人数和不变价格资本存量作为投入指标。资本存量通过如下方式计算:

参考张军等(2004)［20］的建议，本文使用固定资本形成总额作为固定资本投资的估计。尽管在统计资料中存货也属于资本存量的范畴，但它对再生产环节没有贡献，因此不纳入本文的投入指标。资本存量的估计采用永续存盘法得到，公式如下:

其中，下标i、t分别代表省区市和年份;K是资本存量，I是投资，δ是固定资本折旧率。为了计算资本存量时间序列，我们需要确定固定资本折旧率和基期的资本存量 Ki，0。本文参考胡永泰(1998)、［21］王小鲁等(2009)［22］的工作，假定折旧率为5%;基期(1978年)的固定资本存量则采用Harberger提出的方法估算:

其中K0为基年资本存量，I0为期初投资额，δ0为基年折旧率，g0为基年之前给定期间的资本增长率。

(三)计量结果

对数据进行的ADF单位根检验表明，全要素生产率、消费总额、投资总额和出口总额单整阶数相同，满足了进行回归分析的前提条件。利用AIC法则确定单位根检验的滞后期数，各项数据的单位根检验结果如下表所示:

表3.1 数据ADF单位根检验结果

对模型(3.1)进行最小二乘法(OLS)估计，估计结果如下表第一行所示。尽管模型具有很高的拟合优度，但从DW统计量可以看出残差存在自相关性，各系数的显著水平可能存在过高的问题。为了获得可靠的估计结果，需要对模型进行广义差分变换，结果如下表第二行所示。对残差序列进行LM和游程检验，均不存在自相关性1。①［23］更进一步，对残差序列进行ADF单位根检验，结果显示其在1% 的显著水平上不存在单位根，即残差序列是平稳的。这意味着全要素生产率、消费总额、投资总额和出口总额具有长期的协整关系，下表所示的估计结果是有意义的。

表3.2 实证模型估计结果(因变量为)

在三种细分需求中，消费需求具有统计显著的弹性系数0.150，即消费需求增长1%，将带动全要素生产率提高0.15%。投资需求对全要素生产率有正面的促进作用，其弹性系数为0.082;出口需求对全要素生产率有负面影响，其弹性系数为－0.04，这两种影响因素的显著水平分别为11%和12%，接近10%的显著水平。Granger检验表明，三种类型的需求均为全要素生产率的原因，而全要素生产率不是它们的原因，具体结果如下表所示。

表3.3 Granger因果检验结果

实证检验的结果很好的支持了理论分析的结论。首先，消费市场的用户群体广，对产品的质量和价格偏好差异性较大，能够为本土企业避免跨国公司的直接竞争创造条件，进而提高本土企业的创新转化率。其次，投资市场所需要的产品一般为大型机械、核心工业零部件等产品，这类产品一旦出现质量问题将对用户的生产经营造成很大影响，因此产品性能将是用户购买决策最重要的影响因素。在这一细分市场，本土企业需要与跨国公司直接竞争，由于存在较大的技术差距，其创新转化率比较低，进行研发投入的动机也不强。第三，在出口市场，本土企业缺乏本地化优势，在技术上也处于劣势，因此在高附加值环节的竞争中完全处于下风，创新转化率极低。因此，在出口市场，本土企业一般只能参与附加值最低的加工环节，长期来看有可能会使发展中国家陷入“低附加值－低技术陷阱”(孟祺和隋杨，2010)。［24］根据理论模型的分析，创新转化率的大小将对研发投入产生很大的影响，进而影响全要素生产率的提高，即ac＞a1＞aE。

更进一步，本文的理论和实证分析能够为近年来我国全要素生产率增速一直处于较低水平提供一种合理的解释——消费需求不足限制了我国本土企业的研发投入。自1998年以来，我国的全要素生产率的增速长期维持低位;同时，我国的消费率也从1998年开始持续下降。

图3.1 1979—2008我国消费、投资和出口率变化

通过对支出法GDP恒等式进行简单变换，可以将总体全要素生产率增速进一步分解。首先，可以将GDP增速分解为不同类型的产出规模增速:

其中，下标C、I、Ex和Imp分别代表消费、投资、出口和进口。

其次，根据柯布—道格拉斯(C－D)生产函数的构成，可以将不同类型的产出增速进一步分解为全要素生产率、资本和劳动投入的增速，如下所示:

其中，i表示总体、消费、投资和出口等不同的产出类型。

联立上述两个公式，就能够得到总体全要素生产率的分解表达式，如下式所示:

其中进口商品生产者的技术进步与国内总体TFP变化无关，不体现在上式中。

从上式可以看出，消费需求的不足将从两个方面影响我国全要素生产率的提高。一方面，由于消费类商品的产出技术进步率相对最大，因此其份额YC/Y的下降将导致总体TFP增速的下滑。另一方面，消费类商品的份额不断下降，意味着投资、出口类生产的要素回报率较高，人力资源和资本等稀缺要素更多地流入了这两类生产活动中，进而推高了式(2.14)中的单位研发成本，降低了本土企业进行研发投入的动机。这会导致消费类商品的产出技术进步率A/A下滑，并对总体 TFP增速产生负面影响。

四、结论及政策建议

本文通过建立一个熊彼特创新模型，分析了国内需求促进发展中国家技术进步的作用机理。理论分析表明，国内需求的市场规模、研发创新的转化率和研发资源的单位成本对技术进步有重要的影响。基于理论分析的结论，本文利用中国1979—2008年的全要素生产率(TFP)和消费、投资、出口统计数据，对不同类型的需求市场对技术进步的促进作用进行了实证研究。分析表明:第一，国内需求(消费和投资)的增长对TFP的提高有正面的促进作用，而出口需求的增长对TFP的提高有负面的作用;第二，消费需求比投资需求对TFP的促进作用更为显著。其中，消费需求每增长1%，将会促使TFP增长0.15%，而投资需求每增长1%，TFP将会提高0.08%;第三，消费需求占GDP份额的下降，是我国近年来总体TFP增速停滞不前的一个重要原因。从本文的研究结果来看，为了提高我国的技术水平，实现经济发展方式的转变，需要对当前的经济结构做出一定的调整。

首先，应该降低出口在我国GDP中的比重。不可否认，“出口导向”的发展模式支撑了我国多年的经济高速增长。然而，这种增长模式的弊端在近年也逐渐明显，主要体现在:1)过高的外贸依存度使得我国经济运行会受到国际市场波动的显著影响。例如，2008年的全球金融危机，使得我国出口额出现了13个月的负增长，并对我国的GDP增长产生了重大影响;2)劳动力成本上涨，劳动密集型的出口产业不再具备全球比较优势。2002年在东部沿海地区出现的“民工荒”标志着劳动力无限供给时代的结束，大量的加工企业出现倒闭或外迁的情况，跨国公司也开始将加工工厂迁往成本更低的东南亚;3)更重要的是，长期参与低附加值环节的国际分工，有可能使我国陷入低技术陷阱。统计表明，我国出口中加工贸易的份额占比长期处于50%左右的高位。这种贸易模式会形成对高技术中间产品的依赖，严重削弱我国本土企业的创新能力。

其次，应当控制投资需求的扩大，优化投资结构，提高投资效率。当前，由于我国的人均资本存量仍然偏低，基础设施的建设也有进一步完善的空间，因此应当保持较高水平的投资率。然而，由于存在投资结构不合理、投资效率低下等现象，近年来我国投资需求的高速增长也造成了低端产能过剩、高端产能不足等问题。更重要的是，大量的资源投入投资部门，形成了对消费等部门的挤占效应，对我国的提高自主创新能力产生了不利的影响。

最后，应该努力提高消费在GDP中的比重。消费需求是拉动我国经济增长的三驾马车之一，是我国抵御全球经济波动的重要力量，更是促进我国自主创新能力提高的推手。当前，我国的消费率经历了多年的持续下滑，消费需求一直低迷，而究其根源，则是中国居民收入占GDP首次分配比例过低(Kujis，2006)。［25］因此，要提高消费水平，应该做到，1)提高居民的收入水平，通过建立合理的分配制度，提高劳动工资在GDP中的分配比重;2)加强社会保障，包括医疗、住房和就业等保障，消除居民消费的后顾之忧;3)完善城乡统筹等手段，加快城镇化进程，提高农村居民的边际消费倾向;4)完善消费环境，通过鼓励电子商务等新型消费业态、改进消费信贷政策等手段将居民的潜在消费转化为现实购买力。

注释:

①进行广义差分变换后，DW统计量不适合用于自回归检验(古扎拉蒂和波特，2010)。

［1］蔡昉.经济增长方式转变与可持续性源泉［J］.宏观经济研究，2005，(12).

［2］张苑洺.中国经济结构调整与发展方式转变的制约因素与战略选择［J］.广东社会科学，2011，(4):81 －86.

［3］李平，宫旭红，张庆昌.工资上涨助推经济增长方式转变——基于技术进步及人力资本视角的研究［J］.经济评论，2011，(3):69－76.

［4］Schmookler，Jacob.Invention and Economic Growth.s.l.?:MA:Harvard University Press，1966.

［5］Aghion，Philippe and Howitt，Peter.A Model of Growth Through Creative Destruction.Econometrica.31992，Vol.60，2，pp.323－351.

［6］范红忠.有效需求规模假说、研发投入与国家自主创新能力［J］.经济研究，2007，(3):33－44.

［7］佟家栋，刘竹青.国内需求、出口需求与中国全要素生产率的变动及分解［J］.学术研究，2012，(2):74－80.

［8］Khan，Mosahid，Luintel，Kul B.and Theodoridis，Konstantinos.How Robust is the R＆D – Productivity relationship?Evidence from OECD Countries.s.l.?:World Intellectual Property Organization － Economics and Statistics Division，2010.

［9］Englander，A.Steven，Evenson，Robert and Hanazaki，Masaharu.R＆D，innovation and the total factor productivity slowdown.growth.1998，Vol.3，p.1.

［10］Arrow，Kenneth J.The Economic Implications of Learningby － Doing.Review of Economic Studies.1962，Vol.29，pp.155 －173.

［11］Nadiri，M.Ishaq.Innovation and Technological Spillovers.National Bureau of Economic Research.1993.

［12］Kortum，Samuel.Equilibrium R＆D and the patent－R＆D ratio:U.S.evidence.The American Economic Review.1993，Vol.83，2，pp.450－457.

［13］Griliches，Zvi.Productivity，R＆D and the data constraint.A-merican Economic Review.1994，Vol.84，1，pp.1 －23.

［14］Evenson，Robert Eugene.Patents，R＆D，and invention potential:International evidence.The American Economic Review.1993，Vol.83，2，pp.463－468.

［15］Kortum，Samuel.Research，Patenting，and Technological Change.Econometrica.1997，Vol.65，pp.1389 －1419.

［16］Segerstrom ，Paul S.Endogenous Growth Without Scale Effects.American Economic Review.1998，Vol.88，pp.1290 －1310.

［17］Ha，Joonkyung and Howitt，Peter.Accounting for Trends in Productivity and R＆D:A Schumpeterian Critique of Semi‐Endogenous Growth Theory.Journal of Money，Credit and Banking.2007，Vol.39，4，pp.733－774.

［18］Madsen，Jakob B.Are there diminishing returns to R＆D?E-conomics Letters.2007，Vol.95，2，pp.161 －166.

［19］肖林兴.中国全要素生产率的估计与分解——DEAMalmquist方法适用性研究及应用［J］.贵州财经大学学报，2013，(1):32－39.

［20］张军，吴桂英，张吉鹏.中国省际物质资本存量估算(1952—2000)［J］.经济研究，2004，(10).

［21］胡永泰.中国全要素生产率:来自农业部门劳动力再配置的首要作用［J］.经济研究，1998，(3):31－39.

［22］王小鲁，樊纲.中国经济增长方式转换和增长可持续性［J］.经济研究，2009，(1):4－16.

［23］古扎拉蒂达莫达尔，波特道恩(张涛译).经济计量学精要(第4版)［M］.机械工业出版社，2010.

［24］孟祺，隋杨.垂直专业化与全要素生产率—基于工业行业的面板数据分析［J］.山西财经大学学报，2010，(1):58－64.

［25］Kujis，Louis.How will China＇s Saving － investment Balance E-volve.World Bank China Office Research Working Paper(No.5).2006.