科技進步對經濟增長貢獻率的研究

邱欣潔

摘要：目前我國正處于經濟發展的轉型時期，傳統的粗放式發展模式已經無法適應當前需求，科技進步在經濟增長中的重要作用愈加凸顯。基于我國31個省區市1978—2014年的經濟數據，利用灰色關聯度分析法測算了37年間對于地區經濟增長的資本貢獻率、勞動貢獻率以及科技進步貢獻率，得出以下結論：我國東部地區科技進步對經濟增長貢獻率高于西部地區，沿海地區高于內陸地區；部分省份的勞動力嚴重外流，勞動力大量涌入沿海省份；固定資產投資應與勞動力水平提高以及科技進步協調發揮作用，才能更好地促進地區經濟增長。

關鍵詞：科技進步；灰色關聯度；貢獻率

中圖分類號：F0624文獻標識碼：A文章編號：2095-3283（2016）04-0053-03

自改革開放以來，我國經濟進入高速發展階段。1978—2014年，我國GDP年均增長97%，即使在2008年和2009年受國際金融危機影響，仍分別增長963%和921%。然而，2015年我國GDP實際增速為69%，是6年來首次“破7”，傳統產能過剩、粗放式發展模式難以維系、產業結構不合理、科技進步步伐較慢等重點和難點問題亟待解決。在這樣的大環境下，科技進步已成為我國國民經濟持續健康發展的重要推動力。因此，研究科技進步對我國經濟可持續發展的影響具有重要現實意義。

一、文獻綜述

吳敬璉（1999）對美國128公路與硅谷兩大新技術產業園區的發展案例，以及日本二戰后“亞太模式”成敗的分析，凸顯了技術創新環境的重要性以及制度靈活和市場自由競爭對創新的作用[1]。魏和清（2003）分析索洛模型后認為，對科技進步的評價包括制度創新帶來的進步、規模經濟帶來的產量提高以及替代效應帶來的生產效益提高[2]。現有文獻研究技術進步時往往忽視了企業的作用，以及制度創新產生的作用和效果。王守寶（2010）認為，科技進步促進經濟發展主要體現在兩個方面：一是知識創新與人才培養產生溢出效應，生產者在生產過程中不斷提高技能水平，從而使企業與整個社會受益；二是從技術創新引領市場需求的角度，新技術與新產品推向社會并逐漸被人們接受。構建科技系統與社會經濟發展系統，并構建科技子系統、社會子系統與經濟子系統之間的多重反饋回路，利用山東省數據進行仿真，認為山東省逐步提高了科技投入，以及現有產品和服務的技術含量，產業結構逐漸向服務業偏重[3]。

不同機構對同一國家或地區在一段時間內的資本、勞動和技術進步對經濟增長的貢獻率測算結果不同，這與采取的測算方法、標準、數據來源不同有關。事實上，不同區域擁有不同的資源稟賦，包括物質資本和勞動力水平的不同，或者處于不同的工業化階段，則測度科技進步貢獻的方法也就有所不同。科技進步對不同區域的經濟發展作用效果完全不同，科技投入不一定轉化成科技創新與產出，更不一定帶動經濟增長。李紅（2010）探索了適用于山西省這樣資源密集型地區的測量科技進步貢獻率的模型。考慮到目前山西省科技創新能力較弱，選用索洛增長模型測算山西科技進步貢獻率。采用1997—2007年山西省產出、資本、勞動、科技增長速度、科技進步貢獻、資本貢獻和勞動貢獻數據，運用廣義科技進步測算，出現了科技進步貢獻率為負值的現象，說明在山西這樣的資源大省，即使不斷加強科技投資，在較長時間內其經濟增長仍主要依靠物質資本的投入，而物質資本的投入過大會掩蓋科技進步的作用[4]。

國內現有關于科技進步對經濟發展的貢獻率研究中，一般采用了生產函數法、投入產出法、指標體系法和技術評價法。除技術評價法的數據難以獲得、專業性要求較強、一般只是某一產業或領域的專家使用外，其他測算方法都經常被使用。生產函數法是以Cobb-Douglas生產函數和索洛增長模型為基礎，科技進步貢獻率即為經濟增長率扣除勞動力作用和資金投入作用后的余值。李翠（2004）在此模型基礎上，利用1988—2003年上海市的資金投入、勞動力投入和生產總值數據，得出結論：資金投入對上海市經濟增長貢獻率最大，約為60%，科技投入貢獻率次之，勞動力貢獻率最小，不到1%[5]。我國各省區市的實際情況不同，既有山西省這樣的資源大省，上海市這樣的金融中心，也有廣東省這樣的改革開放前沿地帶。廣東省制造業相對發達，外來人口眾多，勞動力相對密集，但是其創新水平在全國遙遙領先，其中深圳市尤為突出。

二、模型設定與數據說明

測算資本投入與經濟增長彈性系數α、勞動力投入與經濟增長彈性系數β常用的方法有回歸法、經驗確定法、分配法和灰色關聯度分析法。由于回歸法需要的樣本數據較大且統計要求較高，而灰色關聯度對樣本量沒有具體的要求，也不需要典型的分布規律，是在變量關系不明晰的情況下用已知預測未知的方法，因此自1982年鄧聚龍教授提出后便受到廣泛關注，在國民經濟關于投資收益以及綜合水平或者競爭力水平評價的研究中收到了良好的效果[6]。本文擬采用灰色關聯度測算柯布—道格拉斯生產函數中的資本彈性系數α和勞動力彈性系數β。由于本研究有部分省份的數據缺失，為保證可比性，采用灰色關聯度進行測度。

1設置系統特征行為序列與系統的相關因素行為序列。系統特征行為序列設為：X0（k）=（x0（1），x0（2），…，x0（n））。系統的相關因素行為序列：Xi（k）=（xi（1），xi（2），…，xi（n）），（i=1，2，…，m）。在本文的計算中，X0便是GDP序列，需要測度的是勞動力（就業人員數）、資本投入（全社會固定資產投資）與產出（GDP）的關聯度情況。

2將數據進行無量綱化處理（指標變換）。由于測算的指標是效益型指標，也就是希望指標值越大越好，數據變換方法如下：

X（k）D=（x1（k）d，x2（k）d，…，xm（k）d）

xi（k）d=xi（k）-minixi（k）maxixi（k）-minixi（k） ； i∈M，k∈N

3計算關聯系數和關聯度。鄧氏關聯系數：

ξ0i（k）=

mini minkX0（k）-Xi（k）+ρmaxi maxkX0（k）-Xi（k）X0（k）-Xi（k）+ρmaxi maxkX0（k）-Xi（k）

關聯度為γ（X0，Xi）=1n∑ni=1ξ0i。其中，ρ為分辨系數，取ρ=05，ρ的作用是用來調節ξ0i（k）的大小，并控制其變化范圍。在計算時，一般取ρ=05便可以達到滿意的分辨率。由于社會總資產投資也用當年價表示，為保證可比性，將所有指標都以當年價計算。數據來源于《中國統計年鑒》、各省統計年鑒以及wind數據庫。

為測量改革開放以來我國各省份勞動力和資本投入的變化情況，選擇時間跨度為1978—2014年，其中有些省份的部分數據缺失，為保證完整性，只對這些省份可找到的數據作評價測算。在這37年間，大部分省份出現了勞動人口數量翻倍的情況，但廣西省、四川省、西藏自治區、青海省、新疆自治區以及東北地區的勞動人口數量的增加量不斷下降，重慶市、貴州省、陜西省、甘肅省和寧夏自治區的就業人員數量在20世紀90年代末與21世紀初出現了負增長，這與出生率下降、省內人口外出務工人數不斷增加有關。資本投入的增長比例遠遠高于勞動投入。2014年各省份的固定資產投資都增長了近千倍，固定資產投資的變化遠遠大于就業人數的變化。

三、實證分析

已有研究表明，一般的工業企業取α=03，β=07，在測算全國的產出彈性時，資金產出彈性α=035，勞動產出彈性β=065，筆者以實際數據作運算得出近似結果，按照此方法計算各省的產出彈性值。考慮中國的實際情況，數據測算是從1978年開始的，由于早期我國缺乏資本積累，所以資本的產出彈性會更大（見表1）。

四、結論

我國科技進步水平對經濟增長的貢獻率整體呈現東部地區高于西部地區，沿海地區高于內陸地區的情況，這與我國科技發展的現狀基本吻合；部分省份出現了嚴重的勞動力外流現象，大量勞動力涌入沿海省份，其中包含大量的科技勞動力，提高了涌入地區的人力資本強度；固定資產投資在37年間經歷了快速增長，但若要有效促進經濟增長，仍須與勞動力水平提高以及科技進步協調發揮作用。

[參考文獻]

[1]吳敬璉制度重于技術[J]經濟社會體制比較， 1999（5）

[2]魏和清，劉建峰有關經濟增長中科技進步范疇幾個問題的認識[J]軟科學， 2003（2）

[3]王守寶科技進步與經濟發展的相關性研究[D]天津大學，2010

[4]李紅山西省科技進步貢獻率測量適用模型研究[D]太原理工大學，2010

[5]李翠科技進步對上海市經濟增長作用的測算研究[D]上海海事大學，2004

[6]曹明霞灰色關聯度分析模型及其應用的研究[D]南京航空航天大學，2007

（責任編輯：喬虹）