科技進步對中國經濟全要素生產率影響的實證分析

孫英杰，林 春

（遼寧大學 經濟學院，沈陽 110036）

0 引言

縱觀世界歷史發展進程，每一次社會結構的變遷都要經歷科技革命和產業變革，科學技術也因此成為推動歷史車輪前進的核心驅動力，這點在馬克思《資本論》中提出的“科學技術是歷史上起推動作用的革命力量”的經典論斷中也有所體現。而科技進步對社會結構的最直接促進就是帶來顛覆性的經濟增長。亞當·斯密（1773）[1]在其《國富論》的“分工理論”提出科學技術是促進勞動分工和提高勞動熟練程度的載體，進而推動經濟增長。這也同后來的“創新活動才是推動經濟發展的根本力量”的論證相吻合[2]。而在Solow（1957）[3]所開創的新古典增長模型中，廣義技術進步的表征—全要素生產率被視為經濟增長的唯一源泉。那么，科技進步如何影響全要素生產率呢？Chow（1993）[4]、Borensztein 和 Ostry（1996）[5]研究表明，全要素生產率將成為中國經濟快速增長的持續驅動力，也成為經濟持續增長的引擎[6]和新常態下推動經濟發展的關鍵[7]。科技進步貢獻率是十三五規劃綱要草案新增的一項非常重要的指標。因此，當下展開對此問題的探討與研究，其現實意義顯得尤為重大。

通過對已有文獻資料的回顧與梳理，發現一些學者對此問題的答案已經給出了有力的回應。從理論視角出發，蔡昉（2013）[6]認為實現全要素生產率支撐型模式下的中國經濟增長必須從科技進步中獲得資源重新配置的高效率；從實證的角度出發，鄧力群（2011）[8]以羅默的內生經濟增長理論為基礎，并通過實證檢驗，得出了我國作為科技進步的主要途徑—R&D活動對全要素生產率具有顯著促進作用。進一步通過分地區實證檢驗，曹澤和李東（2010）[9]仍然得出了正向促進的一致結論，但其溢出效果有所不同。對此不同，楊玲和許傳龍（2016）[10]基于2003—2013年長江經濟帶的11個省市短面板數據的協整檢驗，得出R&D活動是促進全要素生產率（TFP）增長的基本方式和不同類型R&D活動對全要素生產率影響有所差異的結論，并提出了試驗發展和應用研究對提高全要素生產率存在短期局限性。由此可見，上述文獻似乎幫助我們找到了科技進步如何影響全要素生產率問題的答案，但是本文認為R&D活動只能作為科技進步的一部分，不能以局部論整體，顯然結論不能折服于人。鑒于此，本文采用最具權威性的《全國科技進步統計監測報告》里面的綜合科技進步水平指數來衡量科技進步水平，并從全國和區域兩個層面進一步論證科技進步與經濟全要素生產率兩者之間的關系。

1 模型構建、變量選取及數據來源

1.1 模型構建

為了檢驗科技進步與中國經濟全要素生產率之間的關系，本文建立如下基本模型：

其中，TFP是全要素生產率；EFFCH是技術效率；TECH是技術進步；STD是科技進步水平；CV是控制變量；ε是隨機擾動項。

鑒于科技進步對經濟全要素生產率的影響是一個動態的過程，本文對上述模型修正如下：

1.2 變量選取

1.2.1 被解釋變量

本文采用DEAP2.1軟件測算2003—2015年中國29個省份的經濟全要素生產率及其分解的指數，其中，以各省、自治區、直轄市的資本存量、年末從業人數、能源耗費量、工業廢水排放總量、工業廢氣排放量、工業固體廢棄物排放量作為投入變量；以人均可支配收入作為產出變量。具體指標計算說明參見林春（2016）[11]。

1.2.2 解釋變量

科技進步水平應該是全面反映一個地區的科技總體水平。本文的科技進步水平指標主要是由全國科技進步統計監測及綜合評價課題組編寫的《全國科技進步統計監測報告》里面的綜合科技進步水平指數來衡量，該指數的測算經過了國家科學技術部“九五”、“十五”、“十一五”和“十二五”規劃等近二十多年的不斷完善和修正，已成為當前衡量科技進步水平最權威的基準標桿，其中包括5個一級指標、12個二級指標和33個三級指標。本文以此科技進步衡量標準為依托，基于全面、多視角的分析框架，以期探討我國東、中和西部地區的科技進步水平對中國經濟全要素生產率的影響。

1.2.3 控制變量

外商直接投資水平（FDI）：用各地區實際利用外商直接投資額（投資額按美元的當年平均匯價折算）與各地區GDP的比值來衡量。

人力資本水平（Labor）：用平均受教育年限來衡量，其計算公式為 Labor=X1×6+X2×9+X3×12+X4×16，其中X1、X2、X3和X4分別為小學、初中、高中中專和大專以上教育程度居民占地區6歲及以上人口的比重。

城鎮化水平（Urbanization）：用各地區城鎮人口與各地區總人口的比值來衡量。

政府干預程度（Government）：用各地區財政支出/各地區GDP的比值來衡量。

通貨膨脹率（Inflation）：用各地區消費價格指數（CPI）的環比增長率來衡量，其計算公式為CPI環比增長率=（本年CPI-上年CPI）/上年CPI。

1.3 數據來源

本文所采用的數據均來源于2003—2016年的《中國統計年鑒》、《中國科技統計年鑒》、《中國環境統計年鑒》、各省（市、自治區）統計年鑒及國民經濟和社會發展統計公報、全國科技經費投入統計公報等。

2 實證分析

2.1 基于“全國層面”的估計結果

從“全國層面”的估計結果來看（見表1），控制了其他變量影響后，方程（4）表明，科技進步與經濟全要素生產率在1%的水平上存在顯著正相關關系，科技進步每增高1%，經濟全要素生產率增長約2.247個百分點，說明科技進步能夠較好地促進經濟全要素生產率的提高。經濟全要素生產率=經濟技術進步×經濟技術效率，進一步探討科技進步對經濟全要素生產率內部構成要素的影響。方程（5）和方程（6）表明，科技進步與經濟技術進步在1%的水平上存在顯著的正相關關系，科技進步每增高1%，經濟技術進步增長約2.952個百分點，說明科技進步能夠較好地促進經濟技術進步的提升；而科技進步對經濟技術效率卻存在顯著的負相關關系，說明科技進步抑制了經濟技術效率的改善。從上述綜合分析可以看出，科技進步對經濟全要素生產率的促進作用是毋庸置疑的，而科技進步通過傳導機制促進內在的經濟全要素生產率的提高，可以為其新常態經濟“病癥”源源不斷的輸入新鮮血液，這也是當下穩步于中高速經濟增長的萬全之策。控制變量：方程（4）表明，外商直接投資、政府干預和通貨膨脹對經濟全要素生產率產生促進作用，但外商直接投資促進效果較差。而人力資本和城鎮化對經濟全要素生產率卻產生了顯著的抑制作用，這與我國現階段的國情相吻合，表現為人力資本結構失衡和過快的城鎮化速度推進，都不能同當下經濟增長協調發展，所以會展現逆道而遲的效果；方程（5）表明，城鎮化和通貨膨脹對經濟技術效率產生促進作用，但通貨膨脹促進效果較差。而外商直接投資、人力資本和政府干預卻產生了顯著的抑制作用；方程（6）表明，外商直接投資、政府干預和通貨膨脹對經濟技術進步產生促進作用，但只有通過膨脹促進效果明顯。而人力資本和城鎮化對經濟技術進步卻產生了顯著的抑制作用，導致其原因基本同經濟全要素生產率相一致。

表1 科技進步與中國經濟全要素生產率估計結果（全國）

2.2 基于“區域層面”的估計結果

2.2.1 東部地區估計結果

從東部地區估計結果來看（見下頁表2），控制了其他變量影響后，方程（4）表明，科技進步與經濟全要素生產率在5%的水平上存在顯著正相關關系，科技進步每增高1%，經濟全要素生產率增長約0.641個百分點，說明科技進步能夠較好地促進經濟全要素生產率的提高。經濟全要素生產率=經濟技術進步×經濟技術效率，進一步探討科技進步對經濟全要素生產率內部構成要素的影響。方程（5）和方程（6）表明，科技進步與經濟技術進步在1%的水平上存在顯著的正相關關系，科技進步每增高1%，經濟技術進步增長約1.072個百分點，說明科技進步能夠較好地促進經濟技術進步的提升；而科技進步對經濟技術效率卻存在負相關關系，說明科技進步抑制了經濟技術效率的改善。東部地區因具有良好的經濟發展環境、歷史積淀和人文理念，促成該地區成為很多先進科學技術設備應用的前沿陣地和改革的先行者，進而該地區的科技進步水平提升，促使該地區經濟增長態勢強勁。控制變量：方程（4）表明，外商直接投資、政府干預和通貨膨脹對經濟全要素生產率產生促進作用，但只有通貨膨脹促進效果顯著。而人力資本和城鎮化對經濟全要素生產率卻產生了抑制作用，這點同全國層面的控制變量原因保持一致；方程（5）表明，城鎮化對經濟技術效率產生促進作用，并在10%水平上正顯著。而外商直接投資、人力資本、政府干預和通貨膨脹卻產生了抑制作用；方程（6）表明，外商直接投資、政府干預和通貨膨脹對經濟技術進步產生促進作用，但只有通貨膨脹促進效果明顯。而人力資本和城鎮化對經濟技術進步卻產生了顯著的抑制作用，所導致的原因同全國層面的影響不謀而合。

表2 科技進步與中國經濟全要素生產率估計結果（東部）

2.2.2 中西部地區估計結果

從中西部地區的估計結果來看（見表3），控制了其他變量影響后，方程（4）表明，科技進步與經濟全要素生產率在1%的水平上存在顯著正相關關系，科技進步每增高1%，經濟全要素生產率增長約1.176個百分點，說明科技進步能夠較好地促進經濟全要素生產率的提高。經濟全要素生產率=經濟技術進步×經濟技術效率，進一步探討科技進步對經濟全要素生產率內部構成要素的影響。方程（5）和方程（6）表明，科技進步與經濟技術進步在1%的水平上存在顯著的正相關關系，科技進步每增高1%，經濟技術進步增長約6.324個百分點，說明科技進步能夠較好地促進經濟技術進步的提升；而科技進步對經濟技術效率卻存在顯著負相關關系，說明科技進步抑制了經濟技術效率的改善。中西部因地處偏遠和相對經濟落后，所表現出來的科技進步水平較低，但仍然不能阻擋科技進步對經濟全要素生產率的顯著促進作用，而近些年國家的相關政策傾斜，在一定程度上使該地區的科技進步水平得到了改善，但需提升的空間依然較大，并且該地區對經濟全要素生產率的促進作用要明顯高于東部地區，可見，該地區科技進步水平提升的迫切性。因此，加強對區域科技創新力量的建設實現經濟增長的重要保障。控制變量：方程（4）表明，外商直接投資、政府干預和通貨膨脹對經濟全要素生產率產生促進作用，但外商直接投資促進效果較差。而人力資本和城鎮化對經濟全要素生產率卻產生了顯著的抑制作用，這點同全國層面的控制變量原因仍然保持一致；方程（5）表明，人力資本、城鎮化和通貨膨脹對經濟技術效率產生促進作用，但人力資本促進效果較差。而外商直接投資和政府干預卻產生了抑制作用；方程（6）表明，外商直接投資和通貨膨脹對經濟技術進步產生促進作用，但促進效果都不明顯。而人力資本、城鎮化和政府干預對經濟技術進步卻產生了顯著的抑制作用，地處較落后、偏遠的中西部地區，面臨著大量的人才流失、城鎮化的“水土不服”和過度的行政干預等諸多頑癥，導致經濟增長的內在要素失調，阻礙了經濟技術進步。

表3 科技進步與中國經濟全要素生產率估計結果（中西部）

表4 科技進步與中國經濟全要素生產率估計結果

3 穩健性檢驗

為了檢驗上述實證結果的穩健性，本文將投入強度（即R&D與國內生產總值的比值）作為科技進步水平的替代變量，依然采用系統矩方法（SYS-GMM）對其進行估計，其結果見表4。從表中方程（4）至方程（6）的估計結果可以發現，核心解釋變量—科技進步（投入強度）對經濟全要素生產率、經濟技術效率和經濟技術進步的正負效應與上面的實證結果基本保持一致。另一方面其他控制變量的正負效應和顯著性也同上面的實證結果基本趨于一致性。由此可以推斷，本文所得結論具有較強的穩健性。

4 結論

通過上述實證結果得出結論如下：無論從全國層面還是區域層面看，科技進步對經濟全要素生產率都具有顯著的促進作用，并且不會因為區域不同而影響作用效果。又進一步從經濟全要素生產率的內部構成要素來看，科技進步促進經濟技術進步的提升，但卻抑制經濟技術效率的改善。由此可見，科技進步對中國經濟全要素生產率的促進作用仍需進一步調整和完善。

[1][英]亞當·斯密.國富論(上下)[M].上海：上海三聯出版社,2009.

[2]Schumpeter J A.The Theory of Economic Development,Harvard Economic Studies[J].GeneralInformation,1934,355(1403).

[3]Solow R M.Technical Change and the Aggregate Production Function[J].Review of Economics&Statistics,1957,39(3).

[4]Chow G C.Capital Formation and Economic Growth in China[J].Quarterly Journal of Economics,1993,108(3).

[5]Borensztein E,Ostry J D.Accounting for China's Growth Performance[J].American Economic Review,1996,86(2).

[6]蔡昉.中國經濟增長如何轉向全要素生產率驅動型[J].中國社會科學,2013,(1).

[7]青木昌彥.從比較經濟學視角探究中國經濟“新常態”[J].新金融評論,2015,(2).

[8]鄧力群.我國R&D投入對TFP貢獻的實證分析[J].南京社會科學,2011,(4).

[9]曹澤,李東.R&D投入對全要素生產率的溢出效應[J].科研管理,2010,31(2).

[10]楊玲,許傳龍.分類型研發投資對全要素生產率的影響——基于長江經濟帶11省市的實證分析[J].云南財經大學學報,2016,(1).

[11]林春.中國經濟全要素生產率影響因素及收斂性研究——基于省際面板數據分析[J].云南財經大學學報,2016,(2).