我国R&D投入对经济增长的影响及其传导机制分析

严成，朱明亮

（中央财经大学经济学院 北京 100081）



我国R&D投入对经济增长的影响及其传导机制分析

（中央财经大学经济学院 北京 100081）

［摘要］本文采用我国30个省份1998～2012年的数据，通过面板数据模型考察了我国R&D投入强度和政府R&D投入对经济增长的影响和传导机制。研究表明，R&D强度对我国经济增长具有显著的正向促进作用；政府R&D投入对我国经济增长具有负效应。在此基础上，本文通过面板数据模型考察了R&D投入对经济增长的影响机制。研究表明，R&D投入强度通过提高全要素生产率和投资率促进经济增长，政府R&D投入对全要素生产率和投资率都有负向影响。根据上述结论，本文提出促进我国创新型国家建设的对策建议。

［关键词］R&D投入；经济增长；全要素生产率；投资率；传导机制

朱明亮，男，中央财经大学经济学院硕士研究生，研究方向为经济增长。

一、引 言

改革开放30多年来，我国的经济发展取得了举世瞩目的成就。从改革开放以来到2013年我国年均经济增长率接近10％，创造了人类经济发展史上的奇迹。目前我国已经进入了世界银行所定义的中等收入国家行列，我国经济增长是否能够持续下去，是否可以顺利进入发达国家收入水平行列，还存在诸多质疑。有学者认为，改革开放以来，推动我国经济高速增长的动力机制正在弱化，当前我国经济增长面临诸多问题，例如，劳动力价格的上升、能源以及环境瓶颈日益凸显、资产泡沫化、投资效率低下和出口受阻等一系列现实约束（张德荣，2013）。甚至有学者认为当前中国的需求结构并不合理，而且也出现了产能过剩的情况，这就可能会导致中国陷入“中等收入陷阱”（Vandenberg，Zhuang，2011）。我国经济进入新常态，粗放式的发展方式已经难以为继，必须加快经济增长实现创新驱动，通过创新实现我国经济增长和经济结构优化。

根据内生增长理论，科技进步和知识资本是经济增长的引擎。一个国家的经济增长归根到底取决于技术进步和知识带来的创新。如何能做到创新就成了一个国家必须要重视的问题，而创新在很大程度上又依赖于R&D投入数量和使用效率。由于进行一项科技创新要有巨大的R&D投入，而且创新通常都有正的知识外溢性，再加上我国对知识产权的保护并不完善，这就导致整个社会的研发投入会低于社会的最优水平，从而国家必须进行R&D支出，来校准市场扭曲。无论国家还是企业，不可否认都是为了追求R&D的产出效率，而往往真正有效率的产出不仅仅是那些能带来很大利润的产出，更重要的应该是那种突破性创新（姚洋、章奇，2001）。对国家来说，R&D投入如果能带来突破性创新，那无疑是代表了R&D产出的最高效率；对于企业来说，一次突破性的创新甚至可以让一个企业迅速占领市场。

根据R&D投入的来源不同，R&D投入主要包括政府R&D投入和企业R&D投入。本文主要研究R&D投入对整个经济增长的影响，而后研究R&D投入中的政府R&D投入部分对经济增长的作用。这样我们既能了解到我国当前R&D投入对经济影响的现状，又能更加细化地知道政府R&D投入对经济增长的影响。关于R&D投资效率问题，国外也有一些经典的研究。Hamberg（1966）选取了接受美国国防部R&D资助的企业作为研究样本，发现政府R&D资助能够促进企业的R&D支出。Link（1982）把企业的R&D支出进行了分类，更加细分地观测到政府R&D资助对企业基础研究的支出有降低作用，对企业应用研究和试验发展则有促进作用。Marcus，Howard（2003）以日本和韩国产业政策为研究对象，他们发现有选择性的R&D补贴政策并没有促进产业的产出效率。Rodrik（2004）也得到相似结论，其认为政府的R&D补贴政策不应该因为产业不同而具有选择性，而是应该具有普遍性。国外学者中也有专门研究R&D投入与产业创新绩效关系的，美国学者Scherer（1965）曾经建立了关于美国500强企业的一个面板数据模型，在控制了企业规模和市场势力等变量后，对企业R&D投入进行线性回归，得出企业R&D投入对其创新绩效有显著的正效应的结论。也有从宏观角度来研究R&D投入对整个经济的影响的，Aghion（1992）把技术和R&D人员都作为R&D投入，从而提出基于R&D的内生增长模型，发现R&D投入的增加加快了整个经济的增长。

国内关于我国R&D投入对经济影响的研究也较多。安同良等（2009）从企业与政府R&D补贴政策制定者之间的博弈建立了动态不对称信息博弈模型，为政府R&D补贴政策制定者甄别真正的创新企业提供了一个可信的方法。解维敏等（2009）以2003～2005年间上市公司为面板数据，研究了政府R&D资助与上市公司R&D支出之间的关系，认为政府R&D资助促进了上市公司的R&D支出。程时雄、柳剑平（2014）认为，除了国外其他行业R&D投入对R&D产出效率没有影响外，本国本行业R&D投入、本国其他行业R&D投入、国外本行业R&D投入都显著促进了R&D投入产出效率的提高。王俊（2011）则比较了政府R&D资助和企业R&D投入的产出效率，通过企业的R&D产出弹性小于政府R&D产出弹性，而且政府R&D资助在高R&D强度行业的产出弹性是最大的，从而建议政府R&D资助重点应放在规模较小、发展前景较好的高科技企业上。孙早、宋炜（2012）从创新绩效的角度来分析企业R&D投入的效率，他们以制造业创建面板数据模型，得出民营企业R&D的创新绩效明显高于国有企业R&D投入创新绩效。朱平芳、徐伟民（2003）以上海市大中型企业为研究对象，研究政府的R&D资助对这些企业R&D投入及其专利产出的影响，他们发现政府R&D资助和R&D税收补贴之间有相互促进作用，且都能增加企业的R&D投入。严成樑、龚六堂（2013）运用1998-2009年我国31个省份的数据，通过面板数据模型考察了R&D规模和R&D结构对我国经济增长的影响，发现R&D规模对我国经济增长有抑制作用并且不同执行部门的R&D支出对经济增长的作用也不同，建议国家加大对高校R&D的资助。

本文采用1998～2012年30个省市自治区的数据建立面板数据模型，研究我国总的R&D投入以及政府R&D投入对经济增长的影响。需要说明的是，单纯地从数据上来看，两者之间即使真的存在一定的因果关系，那我们也并不知道这种因果关系的内在机制。如果能发现R&D投入以及政府R&D投入对经济增长影响的传导机制，那无疑对政策制定者更好地理解政策效果有很好的参考价值。相对于现有研究而言，本文的创新之处主要体现在以下两个方面：第一，本文考虑到了R&D投入对经济增长的累积效应，即当期R&D投入不仅可以影响当期经济增长，而且可以影响未来经济增长；第二，本文考察了R&D投入影响经济增长的传导机制。

本文剩余部分的组织结构如下：第二部分是模型设定和指标选取；第三部分是实证分析和结果解释；第四部分是传导机制分析；第五部分是结论与政策建议。

二、模型设定和指标选取

本文通过构建线性回归方程考察R&D投入强度和政府R&D投入对经济增长的影响。我们知道经济波动往往对经济增长有一个内生性的影响，同时R&D投入也有一个累积效应。因此，本文充分考虑到经济波动的内生性影响以及R&D投入的累积效应，参考程宇丹、龚六堂（2014）对经济增长的处理方法，为了减轻经济波动内生性以及累积效应的影响，我们设定被解释变量为5年期经济增长率的平均值。本文构建如下的回归方程：

其中，下标i表示省份，t表示时间；git表示经济增长；Xit表示本文关注的核心解释变量，包括R&D投入强度和政府R&D投入；Mit表示会对经济增长产生最直接影响的因素，包括金融发展水平、服务业占比、政府规模、开放性水平和发明专利占比；uit表示随机误差项。简单起见，本节下文中提到的经济增长率均指代5年期经济增长率的平均值。

本文的被解释变量是经济增长率。本文通过人均GDP增长率来衡量经济增长。在进行人均GDP增长率的计算时，本文充分考虑了价格因素的影响。为了消除价格因素的影响，本文通过价格指数的迭代计算，分别求出1998～2012年的实际人均GDP，然后再计算出每一年的人均GDP增长率，从而保证了数据的一致性和结果的准确性。需要说明的是，在实证分析时本文以五年期人均GDP增长率的平均值表示经济增长。关于解释变量的定义如下：金融发展水平=金融机构贷款总额/GDP×100％、服务业占比=第三产业增加值/GDP×100％、政府规模=政府财政支出/GDP×100％、开放性水平=（进口+出口）/GDP×100％、发明专利比例=发明专利申请数量/总的专利申请数量×100％、R&D投入强度=我国R&D投入总额/GDP×100％、政府R&D投入比重=政府R&D投入总额/R&D投入总额×100％。可以看出本文均以比例数来定义不同的指标，这样能有效消除价格水平以及核算口径的改变产生的误差，从而使得到的回归结果更加准确。表1是本文变量的简要描述统计。

表1　总量指标的描述统计（单位：％）

本文运用1998～2012年我国30个省区市的数据来建立面板数据模型，鉴于西藏很多数据的不完整性，所以本文没有包含西藏。本文中经济增长这一指标数据来源于《中国统计年鉴》，然后再通过得到的原始数据计算得到人均GDP增长率。与R&D投入相关的数据都来自《中国科技统计年鉴》，其他解释变量的数据则通过《中国统计年鉴》、《中经网统计数据库》以及商务部网站得到。

三、实证分析和结果解释

本节我们通过线性回归考察我国R&D投入强度、政府R&D投入对经济增长的影响，对于其他解释变量对经济增长的影响我们将会放到后面章节来解释。根据表2，从回归结果我们发现无论是固定效应还是随机效应，核心解释变量对经济增长的效应趋势是一致的，因此这个结果是稳健的。R&D投入强度对经济增长有显著的促进作用，政府R&D投入则对经济增长有抑制作用。需要说明的是，这与现有研究，例如，严成、龚六堂（2013）的结果差别较大。可能的原因是，这些研究主要考察R&D对当期经济增长的影响，本文则不仅考察了当期R&D投入对当期经济增长的影响，而且考察了当期R&D投入对未来经济增长的影响，即考察了R&D投入的累积效应。考虑到现实经济中R&D对经济增长的影响确实存在时滞效应，因此本文的设定更合理。从表2回归结果我们发现，我国当前R&D投入强度对经济增长有显著的促进作用，R&D强度每增加1％，经济增长率增加0.8％～1.4％左右，事实上这一研究结果与当前的理论事实也是符合的。我们知道我国R&D投入按研究类型分为基础研究、应用研究和试验发展，这些研究都与新科技、新材料、新服务或者是新的理论相关的，通常突出一个“新”字，这对我国当前建设创新型国家有很大的促进作用。因此，我国总的R&D强度增大了必然带来国家科技水平的提升、知识的积累以及产业的升级，所以当前我国应该更多进行R&D投入。这些年来我国也一直在不断增加总的R&D投入，2013年我国R&D强度首次突破了2％。不过面对发达国家普遍3％以上的R&D投入强度，我国还有很大的进步空间。

表2　 R&D投入对我国经济增长的影响

（续表）

表2的回归结果显示，当前我国政府R&D投入每增加1％，我国经济增长率则降低0.035％～0.05％左右，并且政府R&D投入对经济增长的这种抑制作用是显著的。这可能是因为，我国政府R&D投入主要通过两种形式进行，即税收补贴和R&D资助。这两种R&D投入会产生两种不同的效应：刺激效应和挤出效应。通常研发活动特别是发明这一类重大研发活动成果往往都会具有公共产品的性质，这导致研发机构或者是企业无法完全享受研发带来的收益。而且重大发明的研发耗时长、风险大、资金需求量大，这就意味着无论是研发机构还是企业，一旦投入到这类研发中就可能面临其他项目研发资金紧张以及整个企业的风险承受能力降低，这就直接导致研发机构和企业都没有足够的动力去做这种重大研发活动。这时政府R&D投入降低了研发机构和企业的成本，使其回报率增加，从而使企业和研发机构愿意投入更多资金进行重大发明的研发，这样便促进了整个社会的技术进步，提升了创新能力，这就是政府R&D投入的刺激效应（朱平芳、徐伟民，2003）。即使政府R&D投入在一定程度上解决了R&D市场失灵，但是也可能取代企业自身的R&D投入，从而产生挤出效应。当政府公共R&D投入进入市场时，会增加投入要素的需求从而抬高要素的价格，这使企业R&D研发成本变高了，于是企业减少了对重大项目的R&D投入，这种挤出效应明显阻碍了经济的增长（解维敏等，2009）。还有一种可能就是企业为了得到政府R&D资助，会通过一系列无用的研发活动来骗取政府更多的R&D资助（安同良等，2009）。有些企业为了获得更多的政府R&D补贴而进行一系列的寻租活动，这还涉及到某些腐败行为，这些行为都造成了整个国家的无谓损失，不利于整个国民经济的发展。而且当企业把过多的精力放在骗取R&D补贴上时，此时企业对于重大研发的投入就会相应变少，这就阻碍了我国的科技进步，不利于经济增长。企业和政府的博弈行为还可能让政府对企业的研发行为产生怀疑，假如政府无法甄别出这种行为就可能有意减少对整个社会的R&D补贴。这对于那些想真正进行创新的企业来说打击很大，因为他们无法得到更多的补贴，而真正的研发行为又需要大量的投入。这就等于加大了整个社会进行研发的难度，从而抑制了经济增长。从本文得到的结果来看，当前我国政府R&D的挤出效应是大于刺激效应的。

通过以上分析我们可知政府R&D投入抑制了经济增长，R&D投入强度促进了经济增长，固定效应和随机效应的趋势一致也说明这个结果的稳健性。这说明当前我国R&D投入强度虽然发挥了重要的作用，促进了经济的增长，但是这种促进作用并不是来自于政府R&D投入，而是私人或者民间资本的R&D投入。这说明当前他们一方面要考虑如何让政府R&D投入的刺激效应占主导地位，另一方面还要考虑如何鼓励私人或者民间资本进行更多的R&D活动。

从表2我们发现金融发展水平对经济增长的影响并不显著，这可能是由于金融机构贷款主要给了效率低下的国有企业，民营企业生产效率更高，但其很难通过正常渠道获得信贷，因此，金融发展对经济增长的促进作用没有显现出来。服务业总体促进经济增长，说明产业结构升级可能是驱动我国经济增长的重要引擎。通过回归分析我们发现，政府规模对经济增长有非常显著的正效应，政府规模每增加1％，经济增长率增加0.3％～0.5％左右。这是因为政府规模越大就说明政府财政支出越多，财政支出增加意味着政府采用扩张性财政政策，扩张性财政政策不仅促进了消费，而且促进整个社会投资增加，投资和消费的增加必然能促进经济的增长。开放性水平对我国经济增长有负效应，这可能是由于我国进出口结构不合理，高科技含量的进口有待提升。发明专利占比对我国经济增长的影响不确定，这种情况是与我国当前发展阶段相符的。通常发明专利代表了一个国家尖端科技水平，发明专利占比大说明专利质量高，而专利的质量直接决定一个国家创新质量，所以发明专利多的国家往往经济比较发达。但是当前我国科技还没有达到高水平，即使发明专利正在增加，但是那种能改变世界的发明专利基本上没有，所以发明专利占比的提高并没有显著地促进经济的增长。

四、R&D投入影响经济增长的传导机制

本部分将详细探索R&D投入影响经济增长的传导机制，据我们所知，目前并没有学者针对R&D作用渠道进行探究。当前学术界在研究经济增长的时候，多数还是用增长核算理论对生产函数进行假设。因此本文在进行研究时也沿用了比较经典的假设，即在新古典模型框架下选择C-D生产函数来解释经济增长。从Y = AKαLβ生产函数中我们可以知道，劳动、资本和全要素生产率组成了经济增长的3个部分。R&D投入主要集中在技术领域，所以R&D投入是与技术息息相关的，技术的进步带来的是全要素生产率的提高。在生产函数中A的狭隘的解释本身就可以被认为是技术进步，所以R&D投入有可能会通过提高全要素生产率影响经济增长。资本存量是经济增长的又一源泉，资本存量是经济增长的必要条件（Hartwig，J.，2009）。R&D投入带来技术进步的同时必然催生与之相关的技术，这就会带来技术的投资、大型机器设备的投资以及其他各种投资。R&D投入既可能挤出私人投资也可能会提高公共投资，通过这些方式影响资本存量，从而对经济增长产生影响，所以本文认为另一传导机制是R&D投入通过影响投资率来影响经济增长。虽然有国外学者质疑索洛模型是否能解释中国的经济增长（Ding，S.，Knight，J.，2009），但是不可否认的是，目前索洛模型仍然是解释经济增长的最好的方法。

本文根据比较常用的方法计算投资率，即固定资产投资额/GDP×100％。本文在研究R&D投入对全要素生产率的影响时，一个重要的环节就是估算全要素生产率。对于全要素生产率的估算在我国已经有学者进行过研究，比如王小鲁（2000）通过生产函数估算出了我国1953～1999年间的全要素生产率的增长率，他算出1953～1978年间我国全要素生产率的增长率是-0.17％，1979～1999年间我国全要素生产率的增长率是1.46％，并且全要素生产率对经济增长的贡献率是14.9％。郑玉歆（1999）也对我国全要素生产率进行了讨论，即使没给出具体的估算值，但是也提供了理论参考。郭庆旺、贾俊雪（2005）则分析比较了当前对全要素生产率估算的四种方法，然后估算出了我国1978～2004各年份的全要素生产率，他们发现在这期间我国全要素生产率对经济增长的贡献比较低，经济增长主要还是依赖要素投入的增长。段文斌、尹向飞（2009）详细论述了当前测算全要素生产率的方法存在的不足和缺陷，并说明准确测算全要素生产率的意义。本文采用比较普遍的方法，即索洛增长函数法来测算全要素生产率。在估算的时候，我们假设生产函数为C-D函数，即其中Yt代表现实产出，Kt代表资本存量，Lt代表劳动投入，a 、β分别表示资本产出份额和劳动产出份额。对两边同时取对数我们可以得到新的方程：

在（2）式中我们假定规模报酬不变，则有α+β=1，然后（2）式两边同时减去Ln（Lt），等式右边再加上误差项ut，我们可以得到一个回归方程：

通过回归方程（3）我们可以估算出a ，然后再求出β，这时候就可以根据得到我国各省份每年的全要素生产率。在回归方程中（3）式中资本存量Kt需要测算，测算Kt时本文采用了Goldsmith（1951）开创的永续盘存法，目前被OECD国家广泛采用，其基本公式是：

其中Kt是第t 年的实际资本存量，Kt-1是t -1年的实际资本存量，Pt是固定资产投资价格指数，It是第t 年固定资产名义投资，δt为第t年固定资产折旧率。为了消除价格指数的影响，本文在计算Yt时通过价格指数已经折算为以1997年为基期的实际值，在测算Kt时也通过固定资产投资价格指数折算为以1997年为基期的实际值。通过回归本文测算出了我国1998～2012年期间a、β的值，结论为a =0.671 404，β=0.328 596，这与我国当前投资拉动经济的现状也是相符的。根据资本产出份额、劳动产出份额以及通过永续盘存法估算出的每个省份的资本存量，便可以得到全要素生产率。

在研究R&D投入对经济增长影响的传导机制时，我们仍然关注两个核心变量，即我国R&D投入强度和政府R&D投入。我们构建如下的回归方程：

在（5）式中Ait代表全要素生产率，（6）式中RIit代表投资率，其他的解释变量与前文相同。

表3给出了相应的回归结果。可以看出，R&D投入对经济增长的影响和其对传导变量的影响是一致的，这也就证明这种传导机制是存在的。首先，从前文可知我国R&D投入强度对经济增长的影响是存在正效应的，如果全要素生产率和投资率也都能促进经济增长，则能证明R&D投入强度通过这两种作用渠道保证了当前我国R&D投入强度对经济增长有促进作用。政府R&D投入对全要素生产率和投资率具有负向影响，若全要素生产率和投资率对经济增长有显著的正效应，则这一结论与前文得到的结论相结合便可以得到一个新的结论：政府R&D投入的增加降低了经济增长率，且这种结果的出现是因为其降低了全要素生产率和投资率。

表3　R&D投入对全要素生产率和投资率的影响

（续表）

在上文中的分析中我们指出了全要素生产率和投资率都对经济增长有促进作用才能证明全要素生产率和投资率是传导机制的正确性，现在我们将分析全要素生产率和投资率对经济增长的作用。表4是全要素生产率和投资率对经济增长影响的实证结果，从结果来看，这与我们预期的结果是一致的，这一结果也充分证明了我国R&D投入对经济增长影响的这一传导机制的正确性。表4中，全要素生产率在单独发挥作用时，其每增加一个百分点，经济增长率增加0.05％；投资率在单独发挥作用时，其每增加一个百分点，经济增长率增加0.07％。当两者同时发挥作用时，很明显可以看出两者之间的作用是相互增强的，此时全要素生产率每增加1％，经济增长率增加0.08％；投资率每增加1％，经济增长率增加0.09％。表4的结果充分证明了前文所论述的传导机制的存在，接下来我们将分析这种传导机制的作用机理。

表4　全要素生产率和投资率对经济增长的影响

从表3中我们可以知道，我国R&D投入强度对全要素生产率和投资率都有显著的正效应，而表4又显示，全要素生产率和投资率又能显著促进经济增长。所以当前我国R&D投入强度通过提高我国全要素生产率和投资率进而促进了经济增长。我们之前分析过全要素生产率和投资率是经济增长的源泉，R&D投入通过促进这两大要素的提升提高经济增长率，是一种有效的传导方式。前文中我们也得出了政府R&D投入对经济增长有负效应，这里我们发现，其对全要素生产率和投资率都有负效应，才导致了最终其对经济增长产生了负效应。

五、结 语

本文通过我国省级层面的面板数据研究我国R&D投入对经济增长的影响，并探求R&D影响我国经济增长的传导机制。研究发现，R&D强度对我国经济增长具有显著正向影响，政府R&D投入占比抑制了我国经济增长。具体地，R&D强度通过促进全要素生产率和投资率，从而促进我国经济增长。政府R&D通过抑制全要素生产率和投资率，从而抑制了我国经济增长。根据上述结论，我们提出如下的对策建议以促进我国创新型国家建设：第一，增加R&D投入。当前我国R&D投入强度是能不断促进经济增长的，因此我国总的R&D投入强度应该不断增加。本文结果显示政府R&D支出抑制了经济增长，这说明企业R&D支出促进了经济增长，因此要采取激励措施鼓励企业增加创新投入。第二，提高政府R&D支出使用效率。通过机制设计使得政府R&D支出的使用更加有效，同时，政府R&D支出是基础研究的重要资金来源，通过政府R&D支出提升我国创新能力。

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〔责任编辑：周国萍〕

The Effect of R&D Investment on Economic Growth and Its Transmission Mechanism

YAN Chengliang，ZHU Mingliang
（ Central University of Finance and Economics，Beijing，100081，China）

Abstract:This paper explores the effect of R&D intensity and government R&D expenditure on economic growth and its transmission mechanism with the data of 1998—2012 of the 30 provinces through the panel data model.We find that R&D intensity has positive effect on economic growth，whereas government R&D expenditure decreases economic growth.In addition，we explore the transmission mechanism of R&D investment on economic growth.We find that R&D intensity can increase economic growth through the channel of its positive effect on total factor productivity and investment ratio，whereas government R&D expenditure has negative effect on both total factor productivity and investment ratio.According to the empirical analysis results，we propose policy implications to enhance China’s process to build the innovation-driven economy.

Key Words:R&D Investment；Economic Growth；Total Factor Productivity；Investment Ratio；Transmission Mechanism

［作者简介］严成，男，中央财经大学经济学院副教授、硕士生导师，经济学博士，研究方向主要为经济增长；

［基金项目］国家社科基金重大招标项目（12&ZD028）；国家自然科学基金项目（71201176）；北京市社科基金重点项目（15JGA015）；北京高等学校青年英才计划（YETP0963）。

［收稿日期］2015-09-02

［中图分类号］F202

［文献标识码］A

［文章编号］2095-7572（2016）01-0020-10