研发投入结构对工业全要素生产率影响研究——基于河北省的实证分析

户艳辉 ，周明慧

（1.燕山大学 经济管理学院，河北 秦皇岛 066004，2.燕山大学 区域经济发展研究中心，河北 秦皇岛 066004）

一、引言

提高全要素生产率（total factor productivity，TFP）是促进经济可持续发展的重要途径。研究与开发（Research and Development，R&D）活动是全要素生产率提升的重要源泉。随着R&D投入规模不断扩大，R&D资源的优化配置成为科技投入转化为现实生产力的关键因素。研究R&D结构变动对全要素生产率增长具有重要意义。面临京津冀协同发展战略实施和雄安新区建设的重要历史机遇，河北省当前正处于新旧动能转换，去产能、调结构的关键阶段。2017年，河北省三次产业占比为9.8∶48.4∶41.8，工业仍然处于主导地位。研究河北省各研发主体R&D投入对河北省工业全要素生产率的影响，将有助于加强对河北省R&D投入结构和工业发展质量的认识，为合理配置R&D资源提供针对性的政策建议。

二、文献回顾

与本文相关的文献主要涉及R&D投入对生产率的影响及R&D结构效应两个方面。

R&D投入对生产率的影响。Syrquin（1986）最早强调生产要素再配置对TFP具有意义[1]。Banerjee和 Duflo（2005）、Hsieh 和 Klenow（2009）、Doraszelski和Jaumandreu（2013）分别构建不同的模型阐述资源错误配置如何降低全要素生产率[2-4]。König等（2016）探索微观企业创新行为与宏观生产率演变的互动机制[5]。Benhabib等（2017）研究创新和技术扩散如何相互作用来内生决定生产率的增长[6]。国内学者对R&D投入对生产率的影响实证分析较多，但结论并不一致。吴延兵（2006，2008）、宗庆庆和周亚虹（2013）、程惠芳和陆嘉俊（2014）通过产业和企业数据研究发现，R&D投入对我国产业和企业的全要素生产率有显著的促进作用[7-10]。张海洋（2005）、李小平和朱钟棣（2006）通过行业数据检验发现，行业R&D资本对全要素生产率有负面影响[11-12]。谢建国和周露昭（2009）指出，扭曲性的技术发展政策导致产业结构和技术结构的不匹配，是导致中国R&D投入与TFP呈现负向关系的重要原因[13]。孙晓华和王昀（2014）则将此现象归结于R&D投入规模的门槛效应[14]。

R&D结构效应研究较少。严成樑和龚六堂（2013）研究后发现相对于应用研究和试验发展而言，基础研究更有利于促进我国经济增长；相对于科研机构和企业R&D支出而言，高等学校R&D支出对我国经济增长的促进作用更显著[15]。蒋殿春和王晓娆（2015）使用动态面板模型比较分析了不同执行部门和类型的R&D投入对全要素生产率的影响[16]。焦翠红和陈钰芬（2018）发现区域内RD资源配置效率整体偏低，相较于企业和高等学校而言,科研机构R&D配置份额的增加更有利于促进区域TFP增长[17]。

现有文献大部分是站在较为宏观的角度，进行行业间或省际之间的比较，鲜有文献从某个具体省份的角度出发。

三、河北省R&D经费支出和人员投入结构

（一）河北省R&D经费支出状况

由于R&D外部经费支出对于接受方而言变为其内部支出，为避免重复，研究中所有涉及到经费支出指R&D内部经费。表1显示了河北省2003—2016年R&D经费支出状况。可以看出从2003—2016年R&D经费支出逐年稳定增长，由2003年38.053亿元逐年增长至2016年的383.427 38亿元，增长了10倍以上。2004年R&D经费支出增长率为15%，2005—2011年 R&D经费支出增速较快，平均为24.13%，2012—2016年R&D经费支出增长率下降，稳定在10%左右。

具体分析河北省各主体R&D经费支出情况。工业企业占比最大，经费支出逐年稳步增长，增速呈波动下降趋势。2003—2014年工业企业占比由31.7%逐步上升至83%，2015年及2016年占比下降至80%。支出金额由2003年的12.064 7亿元增长了25倍，2016年达到308.660 76亿元，河北省工业企业R&D经费支出的走势与河北省总R&D经费支出的走势基本一致。

高等院校和科学研究与开发机构R&D经费支出占比较少，增速较慢，波动幅度较小，高等院校R&D经费支出由2003年3.55亿元增加至2016年15.900 7亿元，科研机构经费支出由2003年的6.941亿元增加至2016年38.387 9亿元。虽然高校和科研机构R&D经费支出呈现不断上升趋势，但2003—2014年经费支出占比却呈波动下降趋势，2015年开始占比才有所增加。

（二）河北省R&D人员投入状况

本文采用R&D人员全时当量来衡量河北省R&D人力资本的状况。R&D人员全时当量是国际上较为常用的衡量科技人力投入的指标，通常指R&D全时人员工作量与非全时人员按实际工作时间折算的工作量之和，其中R&D全时人员指全年从事R&D活动累积工作时间占全部工作时间的90%及以上人员。表2为2003—2016年河北省R&D人员全时当量的相关数据。可以看出，2003—2016年，R&D人员全时当量总体呈逐步上升趋势，2003—2008年河北人员R&D全时当量增速较为平缓，增长率在5%附近波动，2008年R&D人员全时当量为46 811人，2009—2014年增速开始加快，在15%左右波动，最高时高达21%，2015年起增速放缓，2016年为111 384人，比2003年扩大了3.28倍。

表2 2003—2016年河北省R&D人员全时当量 单位：人

具体分析各主体R&D活动人员全时当量情况，工业企业R&D人员投入占比最大且逐年增长，2003—2008年河北人员R&D全时当量增速较为平缓，增长率在1%附近波动，占比逐渐由62.7%下降至54.2%，在2009年增速开始加快，波动在10%以上，最高达21%，占比也开始逐渐加大，2015—2016年增速放缓，分别为6%和4%，占比逐渐稳定在74%左右。

高等院校和科研机构R&D人员全时当量人数较少，增速较缓，均在1%左右小幅度波动。高等院校人员由2003年的5 988人增加至2016年的10 682人，科研院所人数由2003年的4 055人增加至2016年的9 236人。虽然高校和科研机构R&D人员数量呈现不断上升趋势，但占比却呈波动下降趋势，高校人员占比由2003年17.4%降至2016年的9.6%，科研院所人员占比由2003年11.8%降至2016年的8.3%。

四、河北省工业全要素生产率的测算

（一）基本模型

本文采用Cobb-Douglas生产函数来测度河北省工业全要素生产率。其基本形式为：

其中，Y为产出，K为资本投入，L为劳动力投入，A为技术水平，即全要素生产率。t为时间，为资本产出弹性，为劳动产出弹性。

两边取对数，得到：

（二）数据处理及说明

1.产出。根据C-D函数，产出应为现实的产出，衡量现实的产出所运用的指标应为以不变价格计算出的国民生产总值或者国内生产总值。本文以2003年为基期，使用工业生产者价格指数PPI进行平减，得到以2003年不变价格所计算的工业产值。

2.劳动投入。国内外研究普遍采用劳动人数、劳动工资和劳动时间来确定劳动要素的数量。本文采用河北省工业就业人数来作为劳动投入指标。

3.资本投入。资本投入用资本存量来衡量，本文采用国际通用的“永续盘存法”，利用每年的工业固定资产投资额来估计河北省工业的资本存量，工业固定资产投资额利用总固定资产投资额乘以工业增加值占比算出。定义当期的工业资本存量的公式为：

其中，Kt代表第t年的资本存量，It代表第t年的工业固定资产投资额，啄代表固定资产折旧率，Pt代表第t年的固定资产价格指数。

本文采用Kohli的研究方法来估计资本存量的最初值，最初值的估值公式为：

数据均来源于2003—2017年中国统计年鉴和河北统计局经济年鉴。

（三）工业全要素生产率测算结果

根据上述公式，利用普通最小二乘法（OLS）进行回归，计算出生产函数的资本产出弹性和劳动产出弹性，进而得到2003—2016年的工业全要素生产率，结果如表3所示。

表3 TFP及TFP增长率

2003—2016年河北省工业全要素生产率的年度均值为1，其中大于1的年份有9年，小于1的年份有5年。各年表现并不稳健，波动较为严重，且具有明显的阶段性特征。2003—2008年河北省工业全要素生产率稳步提升。但受国际金融危机影响，2009年有明显的下跌，全要素生产率值仅为1.045 9，之后逐渐回升，于2010年达到峰值1.298 6，而后逐渐回落，整体与宏观经济走势吻合。

五、R&D投入结构对工业全要素生产率影响分析

（一）模型构建

R&D投入主体分别为科学与研究机构、高等院校、工业企业和其他。国内外大量文献的研究结果表明R&D投入结构对全要素生产率增长具有重大作用，可将全要素生产率定义为：

其中，TFP为全要素生产率，AR为常数项，RE表示工业企业R&D投入，RS表示科研机构R&D投入，RH表示高校R&D投入，RO表示其他主体R&D投入，为随机误差项。

两边取对数得：

得到不同主体R&D资本投入运对工业企业全要素生产率的影响模型：

不同主体R&D劳动力孕对工业企业全要素生产率的影响模型：

（二）数据处理及说明

1.R&D投入。R&D投入包括劳动力和资本投入两个方面。本文以各研发主体人员全时当量衡量R&D人员投入。

以资本存量衡量R&D资本投入。本文借鉴吴延兵（2006）采用永续盘存法计算各研发主体的资本投入。以用河北省2003—2016年R&D经费支出增长的平均值表示R&D投入的平均增长率；以原材料购进价格指数和固定资产投资价格指数的加权平均值作为R&D资本价格指数；折旧率啄采用国际通用的15%。使用上述指标确定的R&D资本存量测算结果如表4所示。

表4 河北省R&D资本存量

2.全要素生产率。全要素生产率数据来源于上述测算结果。

（三）相关检验

1.平稳性检验及滞后阶数的确定。为避免出现伪回归，需要对时间序列数据进行平稳性检验。本文采用ADF检验方法。得到结果如表5所示。可以看出，二阶差分后各变量均达到平稳。

2.协整检验。除了检验时间序列数据的平稳性，对同阶平稳时间序列数据，还需要检验其协整性，即研究序列的长期均衡关系。研究采用模型残差进行ADF检验的方法，对变量长期稳定的均衡关系进行检验。数据进行处理，被解释变量lnTFP与资本解释变量得到残差时间序列为RESIK，与劳动力解释变量得到残差时间序列为RESIL，分别平稳检验，从而判断模型是否协整。结果如表6所示。结果表明，在1%的显著性水平下，投入与知识产出之间存在长期均衡关系。从表中可以看出，各被解释变量与解释变量均通过了协整检验。在协整检验的基础上可直接对变量进行回归。

（四）各研发主体R&D资本投入对工业TFP的影响

1.OLS回归分析。表7为河北省工业TFP对各研发主体R&D资本投入的回归结果，当期与投入第一年F检验通过1%检验水平且R2分别为0.742 613和0.868 499，拟合优度较好，可以解释被解释变量TFP。第二年通过10%的检验水平，但R2仅为0.449 885，拟合度较低，第三年回归效果不理想。可以得出结论，TFP与各研发主体R&D资本投入的当期及滞后1年的模型建立线性关系。

表5 一阶差分单位根检验结果

表6 协整检验结果

表7 R&D经费OLS回归分析结果

工业企业R&D资本投入在当期，滞后1年、滞后2年时均对工业TFP产生显著正影响。科研机构R&D资本投入在当期、滞后1年、滞后2年对TFP增长具有正向作用，在滞后1年时对工业TFP影响最为显著。高等院校在当期至滞后2年均对河北省工业TFP具有显著负效应，但系数逐渐减小，说明高校创新投入结构调整对生产率的促进需要很长时间才发挥作用。其他研发主体的资本投入在当期和滞后1期对TFP产生显著正向影响。

整体分析回归结果，工业企业R&D资本投入对工业TFP的促进作用从第2年显现。科研机构R&D资本投入对工业全要生产率的影响能够持续3年，高校创新投入结构调整对生产率的促进需要很长时间才能发挥作用。

2.逐步回归分析。在多元回归模型中，由于影响河北省工业全要素生产率的因素较多，有的因素可能对TFP没有显著的影响。OLS回归分析也显示各主体影响程度并不显著，未通过检验水平。所以构建逐步回归分析模型，筛选出最具有显著影响的解释变量。

表8 R&D经费投入逐步回归分析结果

表8可以看出，逐步回归当期模型中科研机构R&D资本投入通过5%的显著性检验，高等院校R&D经费支出通过1%的显著性检验，其余指标未通过显著性检验，当期R2为0.742 613，拟合优度一般。

滞后1年回归模型中工业企业R&D资本投入通过5%的显著性检验，其余变量均通过1%的显著性检验，滞后1年R2为0.868 499拟合优度较好。

滞后2年工业企业、科研机构和高等院校R&D资本投入均通过10%的显著性检验，但滞后2年R2为0.000 055，可信度过低。

（五）各研发主体R&D劳动力投入对工业TFP的影响

1.OLS回归分析。表9为分析工业企业、科研机构、高等院校和其他机构R&D劳动力投入对工业TFP的当期及滞后2年的回归情况。从表9中可以看出，当期及滞后1年之内的调整R2分别为0.33和0.20，检验水平较低，且其F检验的P值均远远高于1%的显著水平，滞后2年调整R2为0.82，拟合优度较好。说明不同主体R&D劳动力投入在当期及滞后一年之内均对TFP影响并不明显。滞后两年R&D劳动力投入对TFP影响较为显著。

表9 R&D劳动力投入OLS回归分析结果

就各主体而言，工业企业R&D劳动力投入在当期、滞后1年对TFP增长影响均不明显，滞后2年对TFP增长具有微弱的负影响。科研机构和其他主体R&D劳动力投入在当期至滞后2年中均对工业TFP产生显著正影响，但仅在滞后2年通过了5%的显著性检验。高校在当期、滞后1年至2年中，高校系数出现负值，但仅在滞后2年通过了5%显著性检验。

可以得出结论，TFP与各主体R&D劳动力投入的在各时间点的模型整体回归效果一般，但可靠程度会随着时间升高，R&D劳动力投入对TFP的影响具有明显的滞后性。

2.逐步回归分析。从表10可以看出，逐步回归当期没有变量通过检验，滞后1年模型分别保留了高等院校和其他主体两个变量，滞后2年模型保留了工业企业和其他主体两个变量，调整R2分别为0.34和0.46，模型拟合优度很低。

表10 R&D经费投入逐步回归分析结果

滞后1年和滞后2年模型中，其他主体R&D劳动力投入均通过5%的显著性检验，变量对工业全要素生产率均起正向作用。高等院校R&D劳动力投入在滞后1年，工业企业在滞后2年模型中，通过了5%显著性检验，但系数为负。逐步回归结果与OLS回归的结果相统一。

六、结论及建议

根据上述分析，关于河北省R&D投入结构对工业全要素生产率的影响得出如下实证结论：

1.工业企业是创新的主体。工业企业经费支出和人员投入占比最大，2016年经费支出和人员投入占比分别为80.5%和74.5%，其发展趋势决定了河北省总R&D经费支出总体走势，高等院校和科研机构无论是在R&D经费支出还是人员投入上都不能与工业企业相提并论。

2.河北省工业发展质量仍有进一步发展的空间。2003—2016年河北省工业全要素生产率的年度均值为1，波动较为严重，且具有明显的阶段性特征。2003—2008年河北省工业全要素生产率稳步提升。2009年有明显的下跌，之后逐渐回升，于2010年达到峰值1.298 6，而后逐渐回落，整体与宏观经济走势吻合。

3.各研发主体R&D投入对工业全要素生产率的影响不尽相同。R&D资本投入对工业全要素生产率的影响较为显著。工业企业和科研机构R&D资本投入对工业全要素生产率起促进作用，工业企业资本投入的促进作用从第2年显现，科研机构R&D资本投入的影响能够持续3年，高等院校资本投入对工业全要素生产率起到负向作用，但影响逐年减弱。各主体R&D劳动力投入对全要素生产率的影响并不明显，但可靠程度会随着时间升高。工业企业R&D劳动力投入在当期、滞后1年对全要素生产率影响均不明显，滞后2年对全要素生产率增长具有微弱的负影响。科研机构和其他主体R&D劳动力投入在当期至滞后2年中均对工业全要素生产率产生显著正影响，但仅在滞后2年通过了5%的显著性检验。高等院校在当期、滞后1—2年中，系数出现负值，但仅在滞后2年通过了5%显著性检验。

综上，为促进全要素生产率的提高，可采取针对性措施调整R&D投入结构，优化R&D资源配置。

第一，引导企业发挥创新主体的作用。企业资本是研发资金的主要来源，政府应引导企业资金的投资方向，协调企业资金的投资领域，鼓励企业增加研发资金，扩大研发活动规模，开发新产品和新工艺，提高产出水平，发挥主体作用。政府可以对激励政策给予关键支持，形成激励机制。

第二，加大科研成果转化力度。值得注意的是，高等院校的资本和劳动力投入对全要素生产率的增长影响系数均为负。这可能存在资源浪费方面的原因，更大的可能是由于高等院校的科研转化能力不足造成的。政府在加强高等院校科研经费监管机制的同时，更需提高高等院校科研成果的转化能力。建立科研成果信息发布平台，鼓励科研成果转移中间机构的设立，有效匹配高等院校科研成果和企业的需求，充分发挥中间机构的沟通协调作用。

第三，重视创新人才的培养与激励。创新人员投入对全要素生产率的提高至关重要，但具有明显的滞后性。如何培养创新人才并制定长效的激励机制是解决问题的关键。提高科研人员的薪酬待遇，注重团队建设，不断培养创新人才的新生力量。建立健全科学规范的评价体系，评价过程公开透明，公平公正，评价指标注重长期性。鼓励试错，增加创新失败的容忍度，为科研人员创造宽松的创新环境。重视知识产权保护，维护科研人员的利益。