科技创新促进经济增长的滞后效应研究——基于省际面板数据的检验

□ 辛 璐 罗守贵

(上海交通大学 安泰经济与管理学院, 上海 200030)

一、引言及文献综述

中国经济已经步入“新常态”,人口红利逐渐消失、土地成本迅速上升、环境资源压力不断加剧,粗放型经济增长方式已经无法继续,转变经济增长方式势在必行。科技创新是加快经济增长方式转变的基本动力,也是推动经济持续发展的决定性力量。但中国目前还存在着科技创新体制不健全、对科技创新投资力度不足、专利保护环境不佳等问题[1],导致科技创新对经济的贡献率不及发达国家。

在目前的经济学研究领域,常用研发投入和专利产出作为衡量科技创新投入产出的近似指标[2]。专利的数量和质量是衡量一个国家科技创新能力的重要标志,也是科技活动资金投入的重要产出成果之一。近年来,随着经济的不断发展和专利制度的逐步完善,技术创新逐渐得到了保护和激发,这又推动了经济的进一步发展。研发投入、专利产出、经济增长三者之间的关系值得探讨。

20世纪60年代,Scherer和Schmookler就对R&D支出与专利产出之间关系进行了研究,80年代后相关研究逐步增多,Pavitt、Acs等的研究表明,R&D支出和专利产出二者之间存在着显著相关性,拟合优度超过0.9[2]。我国在专利方面的研究起步甚晚,逄淑媛和陈德智[3]、魏剑等[4]研究发现,专利申请量与R&D经费支出、R&D人员全时当量都存在正相关关系。Pakes和Griliches[5]、Hausman等[6]的研究表明,研发投入对专利产出的效果往往具有长期的滞后关系。朱平芳和徐伟民[7]沿用Hall、Griliches和Hausman等的研究分析框架,采用了零膨胀泊松回归,发现上海市大中型工业企业科学活动经费内部支出(即S&T支出)，对专利产出的促进作用存在着2～6年的倒U形滞后机制。而陶冶和许龙[8]的研究发现,我国R&D人力投入和资金投入都对专利产出有着明显的滞后性作用。

国内外学者对专利和经济增长的关系也做出了一定的研究。Lach[9]、Jalles[10]研究发现,专利可以显著促进全要素生产率和人均GDP实际增长率的增长。庄宇和管述学[11]构建了专利授权量和人均GDP的自回归模型,发现二者之间的相关性较好。姜彩楼[12]研究发现,我国专利产出和GDP之间存在协整关系和Granger双向因果关系,并通过VAR分析发现,后者对前者的影响强度较大,而前者对后者的影响强度较小。专利产出促进经济增长的效果也具有滞后性。曾昭法和聂亚菲[13]利用协整和误差修正模型,发现我国的专利制度自从建立以来,对经济增长产生了显著的推动作用;且发明专利授权量对国内生产总值存在大约3年的滞后期影响。张继红和吴玉鸣[14]利用分布滞后模型,发现北京地区专利产出对经济增长的促进作用存在两年的滞后期。

研发投入、专利产出、经济增长这三者之间存在着紧密的内在联系。冯锋和李天放[15]构建了技术研发生产与技术吸收应用两阶段模型,发现研发机构与高校R&D投入对企业科技成果产出、科技成果产出对工业企业R&D投入、工业企业R&D投入对经济产出均有正向影响。柏青和罗守贵[16]采用两阶段的方式研究表明,企业层面R&D经费投入对当前阶段的专利有显著的促进作用,而专利对经济的促进作用大多会表现在企业的科研效率上;R&D经费投入对经济产出的促进作用中通过专利形式实现的部分并不明显。

总之,国内外对科技创新投入对专利产出的作用,以及对经济增长促进作用的滞后性有比较广泛的研究和共识,但由于各个国家和区域科技创新政策、模式和发展阶段的差异,这种滞后性表现并不一致,主要体现在三方面:较短时间和较长时间不一致,全国范围和区域层面不一致,企业层面和区域或国家层面也不一致。本文通过对较长时段(20年)全国层面的数据进行实证,对科技创新促进经济增长的滞后性进行两阶段检验:即R&D投入对专利产出促进作用的滞后性,以及进一步——专利产出对经济增长促进作用的滞后性。希望本文的研究在解释科技创新作用,尤其是对科技政策制定方面有所启发。

二、模型设定及数据说明

基于价值链理论,参考Crepon等[17]、Jefferson等[18]使用的二阶段模型,将研发投入促进经济增长的过程分为知识生产和经济生产两个阶段(图1)。本文选取R&D经费支出、专利申请量、实际GDP来分别衡量研发投入、科技成果产出和经济产出,建立两阶段模型,分别研究其滞后效应。

在投入产出的研究中,常应用柯布-道格拉斯生产函数模型,在知识生产阶段,引入R&D经费支出、专利申请量,建立广义的生产函数模型:

P=A*Rβ*μ

(1)

其中,P是专利申请量,R是R&D经费支出,β是R&D经费支出的弹性系数,μ是随机干扰的影响。

在现实生产活动中,研发投入到科技成果产出需要一定的时间,专利产出不仅受到当期R&D经费投入的影响,还会受到之前各期R&D经费投入的影响。因此,研究该阶段的滞后效应非常必要。分布滞后模型的一般形式为:

Pt=α+β0Rt+β1Rt-1+β2Rt-2+…+βsRt-s

(2)

其中,s为滞后期数,βi为各期R&D经费支出对被解释变量专利申请量的乘数作用。

为减少异方差性,对变量取对数,结合式(1)、(2),建立第一阶段——知识生产阶段的模型如下:

lnPit=α0+β0lnRit+β1lnRit-1+
β2lnRit-2+…+βslnRit-s+γXit+εit.

(3)

其中,Xit为控制变量,i表示各个省份。具体的滞后期数将通过实证分析来确定。

同理,建立第二阶段——经济生产阶段模型如下:

ln GDPit=α0+β0lnPit+β1lnPit-1+

β2lnPit-2+…+βslnPit-s+γXit+εit.

(4)

其中,GDP表示以1998年为基期计算得到的实际GDP。具体的滞后期数将通过实证分析来确定。

在第一阶段——知识生产阶段中,采用中国1998—2017年间31个省份的面板数据。因变量选择专利申请量,自变量为R&D经费支出,借鉴王超等[19]的指标选择,将外商直接投资、对外开放度作为控制变量(表1)。

表1 第一阶段(知识生产阶段)主要变量说明

在第二阶段——经济生产阶段中,同样采用中国1998—2017年间31个省份的面板数据。因变量为以1998年为基期计算所得的实际GDP,自变量为专利申请量。借鉴赵彦云和刘思明[20]、曾鹏和赵聪[21]选取的指标,选择产业结构、人力资本、对外开放度作为控制变量(表2)。

表2 第二阶段(经济生产阶段)主要变量说明

其中,用人均受教育年限来测度的人力资本的计算方式如下:

其中,A为样本内大专及以上人口数,B为高中人口数,C为初中人口数,D为小学人口数,分别乘上对应的学制年限(大学16年,高中12年,初中9年,小学6年),再除以样本总人口E。

三、实证分析

(一)第一阶段:研发投入对专利产出的滞后效应研究

根据F检验和Hausman检验进行判断,第一阶段应采用固定效应模型进行估计。 通过对现实情况和实证检验结果的分析,本文发现当年的R&D经费支出对当年的专利申请量没有显著影响,这可能是由于科研经费的投入需要一定的转化期,很难在当年形成研究成果;而在滞后1—3期存在较为显著的影响,因此第一阶段采用的回归模型为:

lnPit=α0+β1lnRit-1+β2lnRit-2+β3lnRit-3+

γ1lnFDIit+γ2lnOPENit+εit.

(5)

从表3回归结果可以看出,在全国层面,滞后1-3期的R&D经费支出的回归系数均显著为正,表明研发投入对专利产出有显著的促进作用。且该促进作用表现出先降后升的V型结构,综合来看,当R&D经费支出增加1%,在滞后1-3年间共计促进专利申请量增加0.96%。

表3 第一阶段:R&D经费支出对专利产出的滞后效应回归结果

注:***,**和*分别表示在1%,5%和10%的水平上显著;括号内数值为标准误。

(二)第二阶段:专利产出对经济增长的滞后效应研究

根据F检验和Hausman检验,判断应采用固定效应模型进行估计。通过对现实情况和实证检验结果的分析,本文发现，当年的专利申请量对当年的GDP没有显著影响,这可能是由于专利申请到授权存在一定的滞后期,且专利转化为经济产出需要一定的时间,很难在当年形成对GDP的贡献;而在滞后1-2期存在较为显著的影响,因此本文采用的回归模型为:

lnGDPit=α0+β1lnPit-1+β2lnPit-2+γ1lnINDit+γ2lnEDUit+γ3lnOPENit+εit.

(6)

从表4回归结果可以看出,在全国层面,滞后1-2期的专利申请量的系数均显著为正,表明专利产出对经济增长有显著的促进作用,综合来看,当专利申请量增加1%,在滞后1-2年间共计促进实际GDP增加0.40%。控制变量中,产业结构的系数显著为负,说明现阶段一味地提高第三产业的份额并非促进经济增长的有效手段,应该结合各地区实际情况,实现一、二、三产业的协调发展;人力资本的系数显著为正,说明受教育水平更高的劳动力可以更好地促进经济发展。

表4 第二阶段:专利产出对经济增长的滞后效应回归结果

注:***,**和*分别表示在1%,5%和10%的水平上显著;括号内数值为标准误。

四、结论及建议

(一)结论

本文采用中国1998—2017年间31个省份的R&D经费支出、专利申请量、GDP等相关数据,构建面板数据模型,对研发投入与专利产出的关系、专利产出与经济增长的关系进行了实证分析,并测算了科技创新促进经济增长的滞后期,得出以下结论。

1.研发投入对专利产出的促进作用具有3年的滞后期,R&D经费支出每增长1%,滞后1—3年内将引起专利申请量增长共计约0.96%。

2.专利产出对经济增长的促进作用具有2年的滞后期,专利申请量每增长1%,滞后1—2年内将引起实际GDP增长共计约0.40%。

综合这两部分的实证分析,可以认为科技创新促进经济增长的滞后期大约为5年。

(二)建议

1.提高R&D经费投入,优化R&D经费支出结构。我国研发投入一直保持着增长趋势,但仍存在着投入强度较低、结构不太合理等问题。本文的实证结果表明,创新投入向技术产出,并进一步向最终经济产出转化有较长的滞后期,因此,创新投入乃至整个创新政策的制定不能急功近利。本文的实证结果还发现,科技创新对经济增长的影响弹性系数不大,可能与R&D的投入结构有关,需要引起重视,优化研发经费的使用。

2.完善科研激励机制,提高发明创造积极性。本文研究表明,目前R&D经费支出对专利产出的促进作用还不够强。从R&D活动主体上来看,企业占据了最重要的地位。在2017年的R&D经费支出中,企业占比77.6%。因此,政府可以制定相关的优惠政策,给予企业创新适当的资金支持;企业应适当提高科研人员的待遇,改善科研环境,调动其发明创造的积极性。

3.搭建创新平台,实现“产学研”协同发展。从本文的研究结果看,目前专利产出对经济增长的促进作用还比较有限,这也说明目前还没有形成有效的技术转移机制,不能把专利成果很好地利用于经济生产。促进产学研合作,不仅能调动高校和科研机构的积极性,也可以很好地促进科技成果向经济效益的转化。为此,要搭建各种功能性的创新平台,整合创新资源,促进产学研各方沟通,提升技术创新能力。□