技術進步、后發(fā)優(yōu)勢與經(jīng)濟增長

江三良，李　攀

(安徽大學 經(jīng)濟學院，合肥　230601)

?

技術進步、后發(fā)優(yōu)勢與經(jīng)濟增長

江三良，李攀

(安徽大學 經(jīng)濟學院，合肥230601)

基于技術差距理論，運用Fagerberg技術經(jīng)濟增長模型、擴展Cobb-Douglas函數(shù)，根據(jù)中國1995—2014年相關數(shù)據(jù)，實證分析科技成果轉化、技術進步與經(jīng)濟增長的關系。研究發(fā)現(xiàn)：由于中國科技成果沒有很好地轉化成生產(chǎn)力，修改之后的技術經(jīng)濟增長模型更適用于中國；1995—2014年中國經(jīng)濟增長技術進步率達到27.63%，技術市場交易更能反映中國技術進步水平；技術進步貢獻度呈現(xiàn)下降趨勢，快速技術進步是中國經(jīng)濟過去高速增長的主因。

技術進步；后發(fā)優(yōu)勢；經(jīng)濟增長；Fagerberg模型；Cobb-Douglas函數(shù)

一、問題的提出與文獻回顧

技術進步是經(jīng)濟增長的源泉，技術進步不僅能推動經(jīng)濟總量的增長、促進經(jīng)濟效益的提高，而且能推動經(jīng)濟增長方式的轉變、促進經(jīng)濟結構的調(diào)整。隨著經(jīng)濟下行壓力不斷增大，中國經(jīng)濟增長速度從1978—2012年的年平均增長率10%的高速增長換擋到2012年之后較長一段時期內(nèi)7%～8%的新常態(tài)中的高速增長。技術進步有力地推動了經(jīng)濟增長，中國經(jīng)濟呈現(xiàn)出新常態(tài)，就是從高速增長轉為中高速增長，經(jīng)濟結構優(yōu)化升級，從要素驅動、投資驅動轉向科技創(chuàng)新驅動。新常態(tài)下中國經(jīng)濟可持續(xù)增長離不開技術進步，技術進步對經(jīng)濟增長的貢獻在一定意義上表現(xiàn)為科技成果轉化為現(xiàn)實生產(chǎn)力的程度，科技成果轉化是科技進步貢獻率提升的推動力。最近幾年國外相關研究諸如Antoci等建立了一個理論框架來分析經(jīng)濟增長和技術進步的社會資本可能發(fā)揮的作用，研究發(fā)現(xiàn)，在一定的參數(shù)下，技術進步和社會資本之間的關系可以采取倒U曲線的形狀[1]。Tomic認為技術進步的歷史模式表明，創(chuàng)新技術的發(fā)展獨立于社會活動，已經(jīng)成為發(fā)達國家經(jīng)濟增長不可或缺的一部分，技術改進現(xiàn)有的經(jīng)濟結構，為新的經(jīng)濟力量和機會奠定了基礎，產(chǎn)生了廣泛的福利效應，實際產(chǎn)出的變化是經(jīng)濟中技術沖擊的結果[2]。Senay Acikgoz等認為技術進步與穩(wěn)態(tài)條件兼容的本質(zhì)是哈羅德中性的，而不是?？怂怪行?，并強調(diào)經(jīng)濟增長的根本源泉是短期內(nèi)的技術進步[3]。近幾年國內(nèi)關于科技成果轉化對經(jīng)濟增長關系的研究成果也不少，王雪梅討論了科技成果轉化對經(jīng)濟增長的重要促進作用，通過索洛—勢分析法的估算，得出北京市 1992—2010年的科技進步貢獻率的平均值為50.18%[4]。張英利用中國1991—2010年的省際面板數(shù)據(jù)，以經(jīng)典經(jīng)濟學理論為基礎，以專利為視角，研究發(fā)現(xiàn)中國的專利數(shù)量對經(jīng)濟增長具有顯著的促進作用[5]。唐未兵等運用動態(tài)面板廣義矩(GMM)，研究發(fā)現(xiàn)技術創(chuàng)新與經(jīng)濟增長集約化水平負相關，外資技術溢出和模仿效應有利于經(jīng)濟增長集約化水平的提升[6]。張振宇等借鑒Fagerberg模型建立技術交易與經(jīng)濟增長關系的定量模型，測度了中國1986—2012年技術交易對經(jīng)濟增長的貢獻為14.46%[7]。以上學者的相關研究為本文研究提供了良好基礎，但是專利數(shù)量是創(chuàng)新能力的體現(xiàn)，并不能反映技術進步水平，相關研究把專利數(shù)量作為變量反映科技進步水平并不準確。技術進步水平不僅取決于本國的創(chuàng)新能力，還取決于它的模仿能力，也就是技術的后發(fā)優(yōu)勢。那么，經(jīng)過36年的發(fā)展，中國還有技術上的后發(fā)優(yōu)勢嗎？近幾年國內(nèi)關于中國技術后發(fā)優(yōu)勢的研究，如林毅夫認為，通過從發(fā)達國家引進比本國先進的技術，可以大幅度降低技術創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級的成本和風險。中國的人均GDP與發(fā)達國家人均GDP的差距，實際上就反映中國平均技術、產(chǎn)業(yè)水平與發(fā)達國家的平均技術、產(chǎn)業(yè)水平之間的差距。從后發(fā)優(yōu)勢的潛力來看，中國從2008年開始應該還有20年年均8%的增長潛力[8-9]。胡忠良等認為后發(fā)優(yōu)勢這種源于落后本身的特殊優(yōu)勢，只是一種潛在優(yōu)勢，需要在一定的條件下才能轉化為現(xiàn)實，而每一次技術革命都為后發(fā)經(jīng)濟體實現(xiàn)趕超提供了良好契機[10]。劉培林認為經(jīng)過30多年高速追趕中的快速技術進步，達到一定發(fā)展階段之后將會規(guī)律性地慢下來，中國已經(jīng)接近發(fā)達國家技術水平[11]。中國經(jīng)過30多年的快速發(fā)展，已經(jīng)成為全球第二大經(jīng)濟體，不具備落后本身的特殊優(yōu)勢，此外用人均GDP衡量國與國之間技術水平差異并不準確。因此，要綜合考慮影響一國技術進步水平的因素，F(xiàn)agerberg技術經(jīng)濟增長模型是否適用于中國值得思考，通過驗證Fagerberg技術經(jīng)濟增長模型是否符合中國情況是新的嘗試。

二、中國還有技術上的后發(fā)優(yōu)勢嗎?

Alexander Gerashchenko提出, 欠發(fā)達國家在對發(fā)達國家的經(jīng)濟追趕過程中具有某種來自于落后的優(yōu)勢——技術后發(fā)優(yōu)勢。引進技術是正在進入工業(yè)化國家獲得高速發(fā)展的首要保障因素，后起國家引進先進國家的技術和設備可以節(jié)約科研費用和時間，快速培養(yǎng)本國人才，在一個較高的起點上推進工業(yè)化進程[12]。Nelson等提出后發(fā)優(yōu)勢潛能的大小取決于欠發(fā)達經(jīng)濟體技術水平與先進經(jīng)濟體技術水平之差，并成正比例關系，即后發(fā)國家技術水平越落后，其技術進步速度越快，經(jīng)濟發(fā)展越明顯[13]。外資在提供經(jīng)濟發(fā)展急需資金的同時還帶來了重要的外部效應，如推動了體制改革，促進了技術進步、外商投資與中國高新技術產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，以及傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的改造和升級。從圖1可以看出，1995—2014年中國外資的規(guī)模逐年遞增，但是也看到2008年經(jīng)濟危機后外商直接投資(FDI)增長緩慢。從中國創(chuàng)新能力考慮，2014年專利發(fā)明已經(jīng)達到130.3萬件，成為全球專利申請最多的國家。麥肯錫全球研究院近日發(fā)布題為《中國創(chuàng)新的全球效應》的研究報告認為：中國2014年研發(fā)投資近2 000億美元，從絕對值來看，位居全球第二。中國工程類專業(yè)的大學畢業(yè)生每年超過120萬名，位居全球第一，比緊隨其后的5個國家的總和還要多，這些數(shù)據(jù)是中國創(chuàng)新的根基和成果體現(xiàn)[14]。

數(shù)據(jù)來源：《中國統(tǒng)計年鑒》1996—2015年。

從技術貿(mào)易的角度看，一個國家在技術上是否進入世界先進水平行列，要看其技術貿(mào)易收支是否平衡。具體來說，如果一個國家的技術貿(mào)易比大于1，則該國是技術純輸出國；如果一個國家的技術貿(mào)易比小于1，則該國是技術純輸入國。很顯然，一個國家的技術貿(mào)易收支越是接近于1，其與先進國家的差距越小，如果超過了1，就進入了技術出口國或技術先進國的行列。

從圖2可知，隨著工業(yè)化的迅速發(fā)展，中國高新技術產(chǎn)品出口由1995年的101億美元增加到2014年的 6 604.5億美元，中國高新技術產(chǎn)品進口由1995年的218億美元增加到2014年的5 514.7億美元，由此中國對外貿(mào)易技術貿(mào)易在2004年已基本實現(xiàn)了貿(mào)易平衡，之后一直是技術貿(mào)易順差，而且順差越來越大，貿(mào)易比為1.2。中國已經(jīng)成為高新技術純輸出國，由此說明中國進入了技術出口國或技術先進國的行列。中國是一個創(chuàng)新型國家，掌握的技術存量已經(jīng)很大了，逐漸喪失了技術上的后發(fā)優(yōu)勢，與世界前沿國家的技術差距慢慢縮小，模仿的空間也在減少。

數(shù)據(jù)來源：《中國統(tǒng)計年鑒》1995—2015年。

三、技術進步與經(jīng)濟增長關系研究

(一)Fagerberg模型

1.理論基礎

技術創(chuàng)新和技術引進是一國科技進步的前提，科技成果轉化是科技進步最重要的基礎[15]。經(jīng)濟增長的技術差距理論本質(zhì)上是熊彼特資本主義發(fā)展動態(tài)理論的應用，經(jīng)濟發(fā)展是一個非均衡過程，創(chuàng)新會擴大國家間的經(jīng)濟技術差異；模仿或擴散會縮小國家間的經(jīng)濟技術差異。所以，一個處于世界創(chuàng)新前沿后面的國家是否縮小了它與前沿國家的生產(chǎn)率差距，不僅取決于它的模仿能力，還取決于它的創(chuàng)新能力[16]。

2.模型選取

Fagerberg發(fā)現(xiàn)地區(qū)的經(jīng)濟增長很大程度上與國外的技術擴散、技術知識的增長、利用技術知識能力的增長3個因素相關。Fagerberg模型是在技術差距理論的基礎上，通過分析經(jīng)濟增長因素構建的經(jīng)濟增長模型。該模型假定一國的產(chǎn)出水平是以下變量的乘性函數(shù)[17]。Fagerberg假設一國的經(jīng)濟產(chǎn)出水平表達式為：

(1)

其中，Z為常數(shù)，D表示來自國外技術擴散的知識，N表示本國技術創(chuàng)新的知識增長，C表示本國利用知識的能力，對式(1)進行取對數(shù)，得到：

lnQ=lnZ+αlnD+βlnN+γlnC

(2)

求導得到：

(3)

其中，α，β，γ分別表示國外技術擴散、本國技術創(chuàng)新、本國利用技術變化的彈性系數(shù)。所以，經(jīng)濟增長取決于3個要素：來自國外技術的擴散(模仿)、國內(nèi)創(chuàng)新的新技術(創(chuàng)新)、國家自身探索由可用技術提供的效益的能力的發(fā)展，不管技術是國內(nèi)創(chuàng)造的還是其他地方創(chuàng)造的(“努力”)。

3.指標選取

為了研究經(jīng)濟增長與技術進步要素關聯(lián)模型是否符合中國現(xiàn)實情況，本文基于Fagerberg模型，選取以下變量:

經(jīng)濟增長數(shù)據(jù)(Q)：選取歷年GDP數(shù)據(jù)，一般而言該序列數(shù)據(jù)能夠真實反應經(jīng)濟的增長。

國外技術擴散(D)：新古典增長理論認為FDI的流入可以對東道國技術、設備和基礎設施水平的提高起到積極的促進作用，使東道國經(jīng)濟可以實現(xiàn)持續(xù)增長。新經(jīng)濟增長理論認為通過FDI技術轉移和技術外溢對東道國的經(jīng)濟效率、經(jīng)濟增長或發(fā)展能力產(chǎn)生無意識的間接影響和作用。選取FDI作為變量可以反映國際技術擴散。

本國技術創(chuàng)新(N)：技術創(chuàng)新是科技進步的前提，專利申請授權數(shù)更能體現(xiàn)國內(nèi)創(chuàng)新技術(創(chuàng)新)的能力。中國專利申請授權量包括發(fā)明專利申請、實用新型專利申請、外觀專利申請。

利用技術知識(C)：技術市場能促進科技成果迅速轉化為現(xiàn)實的生產(chǎn)力；有利于科研與生產(chǎn)的密切結合，技術交易在一定程度上反映了科技成果轉化情況，用技術合同成交金額更能反映利用知識的能力。

4.數(shù)據(jù)選取與特征分析

圖3　lnQ、lnD、lnN、lnC時間序列趨勢

由圖3可知，1995—2014年，技術進步要素和經(jīng)濟增長呈現(xiàn)出漸進上漲的趨勢，變動的方向也趨向一致，說明經(jīng)濟總量數(shù)據(jù)GDP、專利申請授權數(shù)、技術市場成交金額(億元)、外商直接投資(億元)之間存在正相關關系。

5.實證分析

對于相關數(shù)據(jù)，根據(jù)式(2)，用Eviews 6.0軟件對于數(shù)據(jù)進行OLS回歸，可得回歸系數(shù)如表1所示。

表1　回歸系數(shù)(1)

由表1可知，在5%的顯著性水平下查t分布的臨界值表為t0.025(20-3-1)= t0.025(16)=2.120，lnD、lnC回歸系數(shù)的t統(tǒng)計量值均大于臨界值，lnN回歸系數(shù)的t統(tǒng)計量值均小于臨界值，但F統(tǒng)計量的值F0.05(3,16)=3.24,表明回歸方程是呈顯著性的，即至少有一個系數(shù)不為零，模型可能存在多重共線性。從表2可知，此外，可決系數(shù)=0.991，說明模型擬合優(yōu)度很高，解釋變量應該對被解釋變量有顯著解釋能力。

表2　解釋變量相關系數(shù)矩陣

lnC和lnN存在很強的相關性，再加上lnN的解釋能力很弱，基于Fagerberg模型，剔除變量法，修改后的模型為：

(4)

取對數(shù)：

lnQ=lnZ+αlnD+γlnC

經(jīng)采用傳統(tǒng)經(jīng)驗定性法，對收集、整理的影響干旱分區(qū)相關自然因素進行綜合分析，并結合聚類分析的多元統(tǒng)計分析方法，最后基于農(nóng)業(yè)干旱的視角得出淮河流域以市為單元的分區(qū)結果，見表1。

求導得：

(5)

用Eviews6.0軟件對于數(shù)據(jù)進行OLS 回歸得到回歸系數(shù)如表3所示。

表3　回歸系數(shù)(2)

可決系數(shù)與調(diào)整后的可決系數(shù)分別為0.992 和0.991，最大似然估計量為25.699，統(tǒng)計量為1 046.123，AIC和SC分別為-2.270 和-2.121，擬合效果顯著。各投入要素對經(jīng)濟增長的影響十分顯著(變量均在5%的水平下顯著)，得到技術進步要素與經(jīng)濟增長關系模型為：

可以看出：

第一，lnN對于解釋科技成果轉化與經(jīng)濟增長之間的關系，相關性較弱，可能原因是科研與生產(chǎn)脫節(jié)，科技成果沒有轉換成生產(chǎn)力*為何守著金飯碗要飯吃？——遼寧科技成果外流調(diào)查.新華網(wǎng)，2015年4月30日。http://news.xinhuanet.com/2015-04/30/c_1115148734.htm。由于中國專利申請授權量一部分通過技術交易市場轉化為生產(chǎn)力，lnN與lnC存在多重共線性問題。

第二，lnD、lnC與經(jīng)濟增長之間存在著明顯的正相關關系。從上述模型可以看出，lnD(國外技術的擴散、模仿)對中國經(jīng)濟增長的貢獻系數(shù)為0.565，即外商直接投資每增加1%，平均來說中國經(jīng)濟總量增加0.565 %。lnC(即代表本國運用知識的能力)對中國經(jīng)濟增長的貢獻系數(shù)為0.535，即技術市場成交額對每增加1%，平均來說中國經(jīng)濟總量增加0.535%。

綜合以上分析，由于中國科技成果轉化不暢通，專利申請數(shù)量不能準確反映中國技術進步情況，經(jīng)過相關檢驗和分析，修改之后， Q=ZDαCγ更加適合中國實際。

(二)CD生產(chǎn)函數(shù)

1.模型構建

與已有研究相同，本文使用Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)，計算技術進步貢獻率見式(6)：

(6)

其中，Y表示一國經(jīng)濟總量；A(t)表示綜合技術水平；L表示投入的勞動力數(shù)；K表示投入的資本，一般指固定資產(chǎn)凈值；α表示勞動力產(chǎn)出的彈性系數(shù)；β表示資本產(chǎn)出的彈性系數(shù)；μ表示隨機干擾的影響，μ≤1。

前面已驗證D(國外技術的擴散、模仿)、C(本國運用知識的能力)是一國技術進步的重要因素，λ為常量,因此對(6)進行擴展：

(7)

其中，γ1、γ2分別表示彈性系數(shù)。

求導得：

(8)

根據(jù)索洛增長方程，設a表示技術進步份額，a=γ1d+γ2c=y-αk+βl，設EA為科技進步貢獻率，則技術進步貢獻率的計算表達式為：

假設α+β=1，稱為不變報酬型，表明生產(chǎn)效率并不會隨著生產(chǎn)規(guī)模的擴大而提高，只有提高技術水平，才會提高經(jīng)濟效益，得到：

兩邊除以L，得到：

取對數(shù)：

ln(Y/L)=lnλ+lnD+lnC+ln(K/L)

(9)

2.實證分析

在上文數(shù)據(jù)選取之上，選入1995—2014年《中國統(tǒng)計年鑒》中固定資產(chǎn)作為資本投入(K)，根據(jù)式(9)，利用相關數(shù)據(jù)，用Eviews6.0軟件對于數(shù)據(jù)進行OLS 回歸，可得回歸系數(shù)如表4所示。

表4　回歸系數(shù)(3)

可決系數(shù)與調(diào)整后的可決系數(shù)分別為0.998和0.998，最大似然估計量為41.483，統(tǒng)計量為2 907.428，Prob(F-statistic)為0，AIC和SC分別為-3.748和-3.549，D.W為1.389,擬合效果顯著。各投入要素對經(jīng)濟增長的影響十分顯著(各投入要素均在10%的水平下顯著)，得到經(jīng)濟增長關系模型為：

(10)

根據(jù)式(10)計算得到1995—2014年中國技術進步對經(jīng)濟增長貢獻度如表5所示。

表5　1995—2014年中國技術進步對經(jīng)濟增長貢獻度　%

注：貢獻度=科技進步要素增長率×產(chǎn)出彈性(γ)，貢獻份額=科技進步要素貢獻度/經(jīng)濟年增長率。

從上述Cobb-Douglas擴展分析模型實證中可以看出：

第一，D、C的產(chǎn)出彈性都大于0，對經(jīng)濟增長都有顯著的影響。D(國外技術的擴散、模仿)對中國經(jīng)濟增長的貢獻系數(shù)為0.223，即外商直接投資每增加1%，平均來說中國經(jīng)濟總量增加0.223%。C(本國運用知識的能力)對中國經(jīng)濟增長的貢獻系數(shù)為0.114，即技術市場成交額對每增加1%，平均來說中國經(jīng)濟總量增加0.114%。

第二，1995—2014年，科技進步對經(jīng)濟增長貢獻份額達到27.63%，這與中國社會科學院經(jīng)濟學部數(shù)據(jù)相吻合[18]。由于外商直接投資增長緩慢，對經(jīng)濟增長貢獻度呈現(xiàn)下降趨勢；技術市場交易呈現(xiàn)快速增長趨勢，是技術進步的重要因素，對經(jīng)濟增長有重要貢獻，遠超過外商直接投資帶來技術進步貢獻份額。

第三，從總的變化來看，技術進步貢獻度呈現(xiàn)下降趨勢，由1995—1999年的平均值47.02%下降到2005—2009年的21.18%。因為經(jīng)過30多年高速追趕，中國逐漸喪失了技術上的后發(fā)優(yōu)勢，與發(fā)達國家技術差距逐漸縮小[11]。

四、主要結論與政策建議

本文通過分析中國的外商直接投資、技術創(chuàng)新、高新技術產(chǎn)品進出口、技術貿(mào)易比，認為中國逐漸喪失了技術上的后發(fā)優(yōu)勢?；诩夹g差距理論，引用Fagerberg技術經(jīng)濟增長模型，分析技術進步對經(jīng)濟增長的促進作用，發(fā)現(xiàn)Fagerberg模型不適合中國，申請專利授權數(shù)不能反映技術進步對經(jīng)濟增長的重要作用，說明中國科研與生產(chǎn)脫節(jié)，科技成果沒有很好地轉化成生產(chǎn)力，因此改善科技成果轉化效率是目前急需解決的一個問題。技術市場交易和外商直接投資對中國經(jīng)濟增長有促進作用，相對于專利申請授權量，通過技術市場交易可以迅速將科技發(fā)明轉化為現(xiàn)實的生產(chǎn)力，提高經(jīng)濟發(fā)展水平。利用知識能力更能反映科技成果轉化對經(jīng)濟增長的貢獻作用，因此修改之后的Fagerberg技術經(jīng)濟增長模型，更加適用于中國。

擴展之后的Cobb-Douglas函數(shù)實證分析了科技進步對經(jīng)濟增長的貢獻度，1995—2014年外商直接投資對經(jīng)濟增長貢獻度下降趨勢，說明經(jīng)過30多年高速追趕，中國逐漸喪失了相對于發(fā)達國家的技術上的后發(fā)優(yōu)勢。技術市場交易在科技進步促進經(jīng)濟增長中發(fā)揮著重要作用，技術市場交易對于經(jīng)濟增長貢獻度遠大于外商直接投資?？偟募夹g進步貢獻度呈現(xiàn)下降趨勢，說明今后階段中國需要努力保持一定的技術進步速度，而不是使之下滑。

中國未來經(jīng)濟增長主要是依靠高科技的發(fā)展模式，這就需要越來越多的具有應用價值的專利來滿足應用需求，提高生產(chǎn)效率。但是由于體制、機制問題，中國科技成果轉化機制不暢，在與科研機構合作或購買科技成果時，最先考慮的往往不是合作或成果本身的實用性和潛在價值，而是將風險防范放到第一位。政府要在推動科技成果轉化、打破體制機制障礙，暢通“產(chǎn)學研用”渠道發(fā)揮重要作用?？萍贾薪槭羌夹g進入市場的重要渠道，對于技術市場化的進程有很大的推動作用，因此要建立和完善各種中介服務機構，提高科技成果轉化率。

[1]ANTOCI A，SABATINI F，MAURO S.Economic growth，technological progress,and social capital:The inverted U hypothesis [J].Eeri research paper，2011，64(3):401-431.

[2]TOMIC D.Relationship between technological progress and economic growth:Historical overview[C].31th International Conference on Organizational Science Development:Quality Innovation Future，2012：1290-1299.

[3]ACIKGOZ S，MERTER M.Sources of growth revisited:The important of the nature of technological progress[J].Journal of Applied Economics，2014，17(1):31-62.

[4]王雪梅.科技成果轉化與科技進步貢獻關系研究[D].北京：北京工業(yè)大學，2012.

[5]張英.專利與經(jīng)濟增長基于中國省際面板的實證研究[D].濟南：山東大學，2013.

[6]唐未兵，傅元海，王展祥.技術創(chuàng)新、技術引進與經(jīng)濟增長方式轉變[J].經(jīng)濟研究，2014(1):31-43.

[7]張振宇,李華.技術交易對經(jīng)濟增長貢獻的實證研究——基于1986—2012年全國數(shù)據(jù)的分析[J].商業(yè)經(jīng)濟研究，2015(1):52-53.

[8]林毅夫.利用后發(fā)優(yōu)勢實現(xiàn)經(jīng)濟增長[J].今日中國論壇，2013(20):12-14.

[9]林毅夫.中國經(jīng)濟的后發(fā)優(yōu)勢[J].理論學習，2014(4):30.

[10]胡忠良，蔣茜.新技術革命條件下后發(fā)優(yōu)勢理論探尋[J].開放導報，2014(1):25-29.

[11]劉培林.高增長主因:快速技術進步，還是高投資[J].重慶理工大學學報(社會科學)，2015(4):1-3.

[12]ALEXANDER G.Economic backwardness in historical perspective [M].Cambridge:The Belknap Press of Harvard University Press，1962:456.

[13]NELSON R,PHELPS S.Investment in humans,technological diffusion,and economic growth[J].American Economic Review:Papers and Proceedings，1966，56:69-75.

[14]MCKINSEY GLOBAL INSTITUTE.The China effect on global innovation[R].McKinsey& Company.July，2015.

[15]于開紅，葛浩陽，鄒坤秘，等. 社會勞動生產(chǎn)率提高的原動力辨析[J].重慶三峽學院學報，2015(1)：44-47.

[16]G·多西.技術進步與經(jīng)濟理論[M].鐘學義，譯.北京:經(jīng)濟科學出版社，1992:541-543.

[17]FAGERBERG J A.Technology and international differences in growth rates [J].Journal of Economic Literature,1994(32):1147-1175.

[18]中國社會科學院經(jīng)濟學部.解讀中國經(jīng)濟新常態(tài)：速度、結構與動力[M].北京:社會科學文獻出版社，2015:541-543.

(責任編輯魏艷君)

Technological Progress, the Advantage of Backwardness and Economic Growth

JIANG San-liang, LI Pan

(School of Economics，Anhui University， Hefei 230601， China)

Based on the technology gap theory and relevant data of 1995—2014 in China, this paper makes an empirical study on the relationship between the commercialization of scientific and technological achievements, technological progress and economic growth by using Fagerberg technical economic growth model and extended Cobb-Douglas function. The study finds that because the Chinese scientific and technological achievements are not well transferred into productive forces, the modified technology and economic growth model is more suitable for china; 1995—2014 China’s economic growth rate of technological progress reached 27.63%, and the technology market transactions can reflect the level of China’s technological progress; technological progress contribution is trending downward; rapid technological progress is the main cause of the past rapid economic growth.

technological progress; the advantage of backwardness; economic growth; Fagerberg model; Cobb-Douglas function.

2015-09-07

國家社會科學基金重大項目“‘穩(wěn)增長、調(diào)結構、防通脹’三重目標下我國貨幣政策化與預期管理研究”(11&2D11);安徽大學合肥區(qū)域經(jīng)濟與城市發(fā)展研究院招標課題“合肥經(jīng)濟圈工業(yè)化與城市化問題研究”(REUD222015008)

江三良(1969—)，女，安徽歙縣人，教授，博士，博士生導師，研究方向:產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟。

引用格式：江三良，李攀.技術進步、后發(fā)優(yōu)勢與經(jīng)濟增長[J].重慶理工大學學報(社會科學)，2016(8):25-31.

format：JIANG San-liang,LI Pan.Technological Progress, the Advantage of Backwardness and Economic Growth[J].Journal of Chongqing University of Technology(Social Science)，2016(8):25-31.

10.3969/j.issn.1674-8425(s).2016.08.005

F204

A

1674-8425(2016)08-0025-07