我國省際研發投入溢出效應的實證分析

尹宗成，陳玉淮

(安徽農業大學 a.經濟管理學院；b.人文社會科學學院，安徽 合肥 230036)

一、引 言

新經濟增長理論出現以來，技術進步與經濟增長的關系已引起學者的極大關注。技術進步的一個重要源泉是自主研究與開發(R&D)，并且自主研發對經濟增長的貢獻也得到了一定程度的印證。但對于落后的發展中國家來說，由于受到經濟發展水平的限制，完全依靠自主研發來促進本土技術進步是不現實的。因此，來自發達國家的技術擴散(溢出)便成為發展中國家技術進步的重要來源(代謙、別朝霞，2006)［1］。

Coe和Helpman(1995)采用國際R&D溢出回歸方法，使用22個國家1971-1990年間的面板數據估計了這些國家間通過貿易流動溢出的國家研發資本的數量，實證結果發現，國內R&D對技術進步的彈性為8%，而國際R&D的彈性為12%，說明國內和國際R&D資本都是生產率增長的重要源泉［2］；Keller(2002)發現8個OECD國家行業自身的R&D和外國的R&D對行業的全要素生產率都存在顯著的正向影響［3］。

國內的研究中，李小平、朱鐘棣(2006)就國際R&D溢出對中國工業行業的技術進步增長、技術效率增長和全要素生產率增長的影響作了實證分析，得出的結論是：國際R&D通過國際貿易渠道顯著地促進了中國工業行業的全要素生產率的增長［4］；郭孝剛等(2007)在構建R&D溢出模型的基礎上，檢驗了外國R&D溢出、我國的研發投入對制造業全要素生產率的影響，發現外國R&D溢出對我國制造業生產率的當期影響不顯著，但對以后年份生產率提高有較大作用［5］。

對一個國家的不同地區來說，由于區域經濟差異的存在，利用其他地區的技術溢出來促進本地區的技術進步及經濟增長是一個明智的選擇，尤其對經濟相對落后的中西部地區來說更是如此。但通過對現有文獻的梳理可以發現，現有研究存在以下問題：一是對技術溢出的檢驗大多是基于國際視角，而針對中國研發溢出效應檢驗的成果較少；二是對自主研發與經濟增長之間關系的研究主要是在產業層面開展的，涉及區域經濟的較少。目前，我國區域經濟差異過大是我們面臨的重要問題，如何縮小區域經濟差異是政府和學界都十分關注的話題；三是在分析研發溢出效應時，對指標的度量不夠科學或精確。如舒元、才國偉(2007)在分析空間距離對溢出效應的影響時，用的是省會城市之間的空間垂直距離，這種處理方法可能會夸大技術溢出效應［6］。而黃蘋(2008)則采用鄰接標準來構造空間權重矩陣，即兩個地區相鄰取值為1，否則為0，這樣處理也與現實不符［7］。事實上，技術溢出效應主要來自鄰近省份，并且，鄰近省份接壤的邊界越長，相鄰兩省的社會經濟交往越廣泛、越密切，產生的溢出效應也就越大。鑒于該事實，本文首先建立基于鄰近省份接壤邊界長度的空間矩陣，將研發投入變量引入增長回歸模型，從而實證分析自主研發的空間溢出效應。

二、模型的設定及變量說明

在關于經濟增長的實證文獻中，柯布—道格拉斯函數是最普遍使用的生產函數形式。而經濟增長理論表明，經濟增長尤其是長期經濟增長的源泉主要來自兩個方面：一是資本、勞動力、土地等要素投入數量的增加對經濟增長的拉動作用；二是由于制度變革、技術進步等因素提高了要素使用效率，帶來了更高的要素生產率，從而使得相同數量的要素投入能夠得到更多的產出。因此，一個地區擴展的柯布—道格拉斯生產函數可表示如下：

研發投入可以通過改變各類要素的使用效率，即全要素生產率A來影響經濟增長。而在一個相對開放的經濟系統中，一個地區的全要素生產率不僅受自主研發投入的影響，而且受其他地區研發投入的影響(即研發溢出效應)，假設三者之間存在如下指數關系：

其中，RDDit、RDFit分別代表第i省第t年自主研發投入和其他地區研發投入。設?(·)＝γ1ln(RDDit)＋γ2ln(RDFit)，帶入式(2)后再帶入式(1)，并對兩邊取自然對數可得：

式(3)便是本文計量檢驗模型，式中Yit表示樣本期間第i省第t年的實際國內生產總值(以2000年不變價格表示)。Kit表示第i省第t年實際的資本存量，測算方法采用Goldsmith(1951)年開創的永續盤存法，其基本公式為：其中，Iit代表第 i省第 t年的實際固定資本形成總額，δ為經濟折舊率，參照張軍(2004)，將其設定為9.6%。Lit表示樣本期間第i省第t年的勞動投入，用歷年各省份就業人數作為衡量勞動投入的指標。Hit為第i省第t年的人力資本存量，由各地區受教育年限的加權平均值來刻畫。具體計算時，把小學、初中、高中和大專及以上的受教育年限分別記為6年、9年、12年和16年，則各地人力資本存量的計算公式為：小學比重×6＋初中比重×9＋高中比重×12＋大專及以上學歷比重×16。

本文的核心解釋變量分別是RDD和RDF，RDD用本省R&D投入表示，并將其平減成實際值(2000年不變價)①。計算RDF的關鍵是如何確定空間權重矩陣，通常的方法是采用鄰接標準(黃蘋，2008)或空間垂直距離(舒元、才國偉，2007)。如前所述，這些做法存在不妥之處，可能會帶來估計偏差。事實上，技術溢出效應主要來自鄰近省份，并且，鄰近省份接壤的邊界越長，相鄰兩省的社會經濟交往越廣泛、越密切，產生的溢出效應也就越大。因此，本文構建基于鄰近省份接壤邊界長度的空間矩陣來度量自主研發的空間溢出效應，即其中，lij為相鄰的i、j兩省接壤邊界的長度。γ1、γ2分別度量本省研發投入的增長效應和鄰省研發投入的溢出效應。

本文利用中國2000-2011年30個省際面板數據②，實證分析自主研發支出對經濟增長的影響以及鄰省研發支出的溢出效應。以上數據來源于歷年《中國統計年鑒》和《中國科技統計年鑒》。變量的統計描述如表1所示。

表1 變量的統計描述

三、實證檢驗與結果分析

(一)面板數據的單位根檢驗

傳統多元回歸分析要求所選數據必須是平穩的，非平穩時間序列數據帶來的“偽回歸問題”會導致錯誤估計變量之間的關系。為避免偽回歸，本文同時運用常見的LLC、IPS、Fisher-ADF、Fisher-PP四種檢驗方法對三個主要變量(即lnY、lnRDD、lnRDF)的平穩性進行了檢驗，檢驗結果見表2。表2顯示，所有統計量均表明三個主要變量的水平序列均存在單位根，而其一階差分序列無單位根，故得出了變量在一階差分情況下為平穩數據的結論，因而可以進行協整檢驗。

表2 主要變量平穩性檢驗結果

(二)面板數據協整檢驗

由于各變量均是一階單整的，滿足協整檢驗的前提，本文進一步進行面板協整檢驗，以確定變量間是否存在長期均衡關系。基于穩健性考慮，本文同時采用Pedroni(2000，2004)和Kao(2000)提出的面板協整檢驗方法對數據進行檢驗(結果如表3所示)。從表3看，Pedroni的各統計量基本拒絕兩個系統不存在協整關系的原假設，Kao檢驗ADF值也在1%的顯著水平支持長期協整關系的存在，這表明變量LnY和LnRDD、LnY和LnRDF之間均存在著長期協整關系。

表3 面板協整檢驗結果

(三)多元回歸分析

協整檢驗表明各變量間存在長期協整關系，但沒有反映變量間的影響方向和影響程度，需要進行回歸分析。已有的研究成果表明，經濟增長不僅受研發投入的影響，而且與人力資本、物質資本和勞動力投入量存在密切的關系。因此，本文將研發投入變量引入增長回歸模型，基于計量模型(3)對研發投入的溢出效應進行實證分析。根據Hausman檢驗結果，本文使用固定效用估計方法對模型進行分析。表4給出了全樣本與分區域樣本的估計結果。

表4 自主研發、研發溢出影響區域經濟增長的實證估計結果

1.全樣本估計結果

從全樣本回歸結果可以發現，樣本期間固定資產投資(LnK)與勞動力投入(LnL)在1%的水平上顯著，表明要素投入對中國經濟增長起著顯著的直接推動作用，與已有的經驗結果較為一致(Levine&Renelt，1992；沈坤榮、付文林，2005)［8-9］。Borensztein&Hong(1996)認為較高的投資率是推動中國經濟尤其是沿海經濟發達地區經濟較快增長的重要原因，而勞動投入在中國區域經濟發展中同樣起重要作用(包群，2008)［10-11］。并且，固定資產投資對經濟增長的作用小于勞動力投入的增長作用，該結論意味著現階段我國經濟仍以勞動密集型產業為主。

人力資本(LnH)的估計系數為負但不顯著，與已有的關于經濟增長經驗文獻的一般結論存在差異(Mankiw et al.，1992)［12］，但與包群(2008)的實證結果一致。其原因可能在于人力資本指標的度量問題。盡管人力資本積累與受教育年限長短呈正比，然而受教育年限并不能非常準確反映真實人力資本存量。例如，同樣是接受了16年教育的大學畢業生，由于教育質量與接受教育效果可能存在較大差異，其人力資本積累并不完全相等。此外，影響人力資本形成的因素是多方面的，其中受教育程度和健康狀況是決定勞動者人力資本擁有量的兩個關鍵因素(楊建芳等，2006；張軻等，2012)［13-14］。顯然，本文使用受教育年限這一指標忽略了在健康、衛生方面的人力資本投入，可能會低估人力資本對經濟增長的作用。

本文重點分析自主研發的經濟增長效應及研發溢出效應。從實證結果可以看出，自主研發投入在10%的顯著性水平上促進了本地區經濟增長，而且呈現明顯的研發溢出效應。通過比較可以發現，研發的溢出效應大于自主研發的經濟增長效應。平均而言，自主研發投入每提高1個百分點，產出將上升0.0205個百分點，而鄰省研發投入每提高1個百分點，產出則將上升0.0658個百分點，表明研發投入的確存在溢出效應，與已有的檢驗結論相吻合(李志宏，2006)［15］。黃蘋(2008)［7］的實證結果也顯示：省域R&D投入存在空間依賴性，在其他條件不變的前提下，來自鄰近地區的研發支出每增加1%，本地區經濟平均增長約0.24%。研發的溢出效應之所以與已有成果相差較大，主要是因為對鄰省研發投入的度量方法存在很大的差異。

2.分區域樣本估計結果

由于中國經濟存在著明顯的區域失衡，因此有必要探討研發投入與經濟增長的關系是否也存在區域性差異，并分別估計了東、中、西部地區研發投入對經濟增長的影響。

由表4可以看出，與全國總體樣本相似，分區域估計結果表明固定資產投資和勞動力投入的增長依然是推動區域經濟增長的重要因素。然而，比較不同經濟發展區域各要素投入的增長效應可以發現，盡管各變量的估計符號均符合理論預期，但各要素投入對經濟增長的影響效應存在較大的區域差異，即不同區域不同要素投入對經濟增長的貢獻不同。以資本積累(LnK)為例，東部地區資本積累對經濟增長的拉動效應(0.1904)明顯高于中部地區(0.0640)，但僅略高于西部地區(0.1867)。其原因在于，自2000年以來，我國實施西部大開發戰略，國家加大對西部地區的投資，同時也動員或引導社會資本向西部地區投資，資本的快速積累極大地促進了西部地區經濟的發展。人力資本積累對區域經濟增長的影響均為負，但從顯著性可以判斷，西部地區人力資本積累顯著地阻礙了本區域經濟增長，而在東部和中部地區則未通過顯著性檢驗。

同樣，我們重點關注自主研發、研發溢出與經濟增長的關系在不同區域的表現。由表4可見，不同區域自主研發、研發溢出的增長效應也存在一定的差異，與理論模型的基本結論一致：不同地區的要素稟賦、消費偏好、人力資本積累等的差異都將導致自主研發、研發溢出的增長效應顯著不同。

首先，分析自主研發投入的經濟增長效應。就東部地區而言，變量LnRDD的系數為0.0797，并在1%水平上顯著，表明自主研發投入具有顯著的經濟促進作用。自主研發投入每提高1個百分點，本區域經濟將增長0.0797個百分點，而中、西部地區則分別增長0.0143和0.0012個百分點，但未通過顯著性檢驗。也就是說，自主研發不僅顯著促進東部地區經濟增長，而且其對經濟的推動作用也大于中西部地區。之所以出現該結果，主要因為東部地區的自主研發強度(R&D支出占GDP的比重)遠遠高于中西部地區。樣本期間，平均自主研發強度在1%以上的省份有9個，其中6個屬于東部地區，北京最高，達6.76%，而中西部地區絕大多數省份平均自主研發強度比較低，如最低的西藏，其樣本期間平均自主研發強度(0.64%)僅為北京的9.47%。

其次，分析鄰省研發投入的經濟增長效應(即研發投入的溢出效應)。東、中、西部地區研發溢出效應(即變量LnRDF的估計系數)分別為0.1593、0.0363和0.0516，并均在1%水平上顯著。該估計結果意味著，鄰省研發投入顯著促進了本地區的經濟增長，當加權的鄰省自主研發投入每提高1個百分點，東、中、西部地區經濟將分別增長0.1593、0.0363和0.0516個百分點。研發溢出效應存在較大的區域差異，東部地區的研發溢出效應遠遠大于中西部地區，其原因主要有兩點：一是衡量研發溢出效應指標的度量。本文采用鄰省邊界長度加權方法度量研發溢出變量(LnRDF)，相對而言，由于經濟比較發達等原因，東部地區的省份不僅自主研發投入較多，其鄰近省份的研發投入也相對較多，因此，鄰省研發溢出效應較大。二是人力資本存量的影響。大量研究表明，技術溢出效應與本地區吸收能力有很大關系(賴明勇等，2005)［16］，作為衡量吸收能力的重要參數——人力資本自然影響研發溢出效應的發揮，相對而言，東部地區人力資本明顯高于中西部地區。

四、結論與政策含義

在中國經濟由計劃向市場、從封閉到開放轉型的環境下，技術進步對整體經濟發展的作用是極其重要的，而技術進步的一個重要來源是自主研究與開發(R&D)。但對于落后的地區來說，由于受到經濟發展水平的限制，完全依靠自主研發來推動本區域技術進步，從而促進區域經濟增長是不現實的。來自其他地區，尤其是鄰省的技術擴散(溢出)是落后地區技術進步的重要源泉。

本文利用中國2000-2011年30個省際面板數據，將研發投入變量引入增長回歸模型，實證分析了自主研發投入對經濟增長的影響以及鄰省研發投入的溢出效應。本文的估計結果顯示，不論是全樣本，還是分區域，在樣本期間，自主研發對區域經濟均具有推動作用，但不同經濟區域自主研發的增長效應存在較大差異，鄰省的研發投入對地區的經濟增長存在顯著的溢出效應，其溢出效應的大小也因地區的不同而不同。

本文結論究竟對區域創新政策，尤其是落后地區創新政策的制定有何借鑒意義？首先，本文估計結果表明自主研發及鄰省的研發投入對本地區經濟增長具有顯著促進作用，該結論的政策含義是：各地政府在制定區域創新政策時，應注重加大對科技的投入力度，提高研發投入強度，并積極采取應當的優惠、補貼等政策，引導社會資本向科技領域投資；其次，自主研發與經濟增長的關系、研發溢出效應的大小在很大程度上依賴于本地區要素稟賦、消費者偏好、生產結構以及人力資本等參數取值，因此，我們不能將研發投入視為孤立的外生變量，而是應該注重它與其他政策之間形成有效的互補與配套，若將研發支出從其他互補性政策中單獨分隔開來的做法無助于正確評價研發支出對區域經濟增長的作用。

注 釋：

①由于R&D支出主要由固定資產支出和R&D活動人員的消費構成，故R&D支出價格指數由消費物價指數和固定資產投資價格指數加權合成。采用朱平芳、徐偉民(2003)的做法，將消費價格指數PIc的權重為55%，固定資產投資價格指數PIi的權重為45%，則R&D支出價格指數PI=0.55PIc+0.45PIi。

②由于沒有與海南省直接接壤的省份，不符合本文RDF的計算條件，故未納入研究范圍。

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