研發投入結構對工業全要素生產率影響研究
——基于河北省的實證分析

戶艷輝 ，周明慧

（1.燕山大學 經濟管理學院，河北 秦皇島 066004，2.燕山大學 區域經濟發展研究中心，河北 秦皇島 066004）

一、引言

提高全要素生產率（total factor productivity，TFP）是促進經濟可持續發展的重要途徑。研究與開發（Research and Development，R&D）活動是全要素生產率提升的重要源泉。隨著R&D投入規模不斷擴大，R&D資源的優化配置成為科技投入轉化為現實生產力的關鍵因素。研究R&D結構變動對全要素生產率增長具有重要意義。面臨京津冀協同發展戰略實施和雄安新區建設的重要歷史機遇，河北省當前正處于新舊動能轉換，去產能、調結構的關鍵階段。2017年，河北省三次產業占比為9.8∶48.4∶41.8，工業仍然處于主導地位。研究河北省各研發主體R&D投入對河北省工業全要素生產率的影響，將有助于加強對河北省R&D投入結構和工業發展質量的認識，為合理配置R&D資源提供針對性的政策建議。

二、文獻回顧

與本文相關的文獻主要涉及R&D投入對生產率的影響及R&D結構效應兩個方面。

R&D投入對生產率的影響。Syrquin（1986）最早強調生產要素再配置對TFP具有意義[1]。Banerjee和 Duflo（2005）、Hsieh 和 Klenow（2009）、Doraszelski和Jaumandreu（2013）分別構建不同的模型闡述資源錯誤配置如何降低全要素生產率[2-4]。K?nig等（2016）探索微觀企業創新行為與宏觀生產率演變的互動機制[5]。Benhabib等（2017）研究創新和技術擴散如何相互作用來內生決定生產率的增長[6]。國內學者對R&D投入對生產率的影響實證分析較多，但結論并不一致。吳延兵（2006，2008）、宗慶慶和周亞虹（2013）、程惠芳和陸嘉俊（2014）通過產業和企業數據研究發現，R&D投入對我國產業和企業的全要素生產率有顯著的促進作用[7-10]。張海洋（2005）、李小平和朱鐘棣（2006）通過行業數據檢驗發現，行業R&D資本對全要素生產率有負面影響[11-12]。謝建國和周露昭（2009）指出，扭曲性的技術發展政策導致產業結構和技術結構的不匹配，是導致中國R&D投入與TFP呈現負向關系的重要原因[13]。孫曉華和王昀（2014）則將此現象歸結于R&D投入規模的門檻效應[14]。

R&D結構效應研究較少。嚴成樑和龔六堂（2013）研究后發現相對于應用研究和試驗發展而言，基礎研究更有利于促進我國經濟增長；相對于科研機構和企業R&D支出而言，高等學校R&D支出對我國經濟增長的促進作用更顯著[15]。蔣殿春和王曉嬈（2015）使用動態面板模型比較分析了不同執行部門和類型的R&D投入對全要素生產率的影響[16]。焦翠紅和陳鈺芬（2018）發現區域內RD資源配置效率整體偏低，相較于企業和高等學校而言,科研機構R&D配置份額的增加更有利于促進區域TFP增長[17]。

現有文獻大部分是站在較為宏觀的角度，進行行業間或省際之間的比較，鮮有文獻從某個具體省份的角度出發。

三、河北省R&D經費支出和人員投入結構

（一）河北省R&D經費支出狀況

由于R&D外部經費支出對于接受方而言變為其內部支出，為避免重復，研究中所有涉及到經費支出指R&D內部經費。表1顯示了河北省2003—2016年R&D經費支出狀況。可以看出從2003—2016年R&D經費支出逐年穩定增長，由2003年38.053億元逐年增長至2016年的383.427 38億元，增長了10倍以上。2004年R&D經費支出增長率為15%，2005—2011年 R&D經費支出增速較快，平均為24.13%，2012—2016年R&D經費支出增長率下降，穩定在10%左右。

具體分析河北省各主體R&D經費支出情況。工業企業占比最大，經費支出逐年穩步增長，增速呈波動下降趨勢。2003—2014年工業企業占比由31.7%逐步上升至83%，2015年及2016年占比下降至80%。支出金額由2003年的12.064 7億元增長了25倍，2016年達到308.660 76億元，河北省工業企業R&D經費支出的走勢與河北省總R&D經費支出的走勢基本一致。

高等院校和科學研究與開發機構R&D經費支出占比較少，增速較慢，波動幅度較小，高等院校R&D經費支出由2003年3.55億元增加至2016年15.900 7億元，科研機構經費支出由2003年的6.941億元增加至2016年38.387 9億元。雖然高校和科研機構R&D經費支出呈現不斷上升趨勢，但2003—2014年經費支出占比卻呈波動下降趨勢，2015年開始占比才有所增加。

（二）河北省R&D人員投入狀況

本文采用R&D人員全時當量來衡量河北省R&D人力資本的狀況。R&D人員全時當量是國際上較為常用的衡量科技人力投入的指標，通常指R&D全時人員工作量與非全時人員按實際工作時間折算的工作量之和，其中R&D全時人員指全年從事R&D活動累積工作時間占全部工作時間的90%及以上人員。表2為2003—2016年河北省R&D人員全時當量的相關數據。可以看出，2003—2016年，R&D人員全時當量總體呈逐步上升趨勢，2003—2008年河北人員R&D全時當量增速較為平緩，增長率在5%附近波動，2008年R&D人員全時當量為46 811人，2009—2014年增速開始加快，在15%左右波動，最高時高達21%，2015年起增速放緩，2016年為111 384人，比2003年擴大了3.28倍。

表2 2003—2016年河北省R&D人員全時當量 單位：人

具體分析各主體R&D活動人員全時當量情況，工業企業R&D人員投入占比最大且逐年增長，2003—2008年河北人員R&D全時當量增速較為平緩，增長率在1%附近波動，占比逐漸由62.7%下降至54.2%，在2009年增速開始加快，波動在10%以上，最高達21%，占比也開始逐漸加大，2015—2016年增速放緩，分別為6%和4%，占比逐漸穩定在74%左右。

高等院校和科研機構R&D人員全時當量人數較少，增速較緩，均在1%左右小幅度波動。高等院校人員由2003年的5 988人增加至2016年的10 682人，科研院所人數由2003年的4 055人增加至2016年的9 236人。雖然高校和科研機構R&D人員數量呈現不斷上升趨勢，但占比卻呈波動下降趨勢，高校人員占比由2003年17.4%降至2016年的9.6%，科研院所人員占比由2003年11.8%降至2016年的8.3%。

四、河北省工業全要素生產率的測算

（一）基本模型

本文采用Cobb-Douglas生產函數來測度河北省工業全要素生產率。其基本形式為：

其中，Y為產出，K為資本投入，L為勞動力投入，A為技術水平，即全要素生產率。t為時間，為資本產出彈性，為勞動產出彈性。

兩邊取對數，得到：

（二）數據處理及說明

1.產出。根據C-D函數，產出應為現實的產出，衡量現實的產出所運用的指標應為以不變價格計算出的國民生產總值或者國內生產總值。本文以2003年為基期，使用工業生產者價格指數PPI進行平減，得到以2003年不變價格所計算的工業產值。

2.勞動投入。國內外研究普遍采用勞動人數、勞動工資和勞動時間來確定勞動要素的數量。本文采用河北省工業就業人數來作為勞動投入指標。

3.資本投入。資本投入用資本存量來衡量，本文采用國際通用的“永續盤存法”，利用每年的工業固定資產投資額來估計河北省工業的資本存量，工業固定資產投資額利用總固定資產投資額乘以工業增加值占比算出。定義當期的工業資本存量的公式為：

其中，Kt代表第t年的資本存量，It代表第t年的工業固定資產投資額，啄代表固定資產折舊率，Pt代表第t年的固定資產價格指數。

本文采用Kohli的研究方法來估計資本存量的最初值，最初值的估值公式為：

數據均來源于2003—2017年中國統計年鑒和河北統計局經濟年鑒。

（三）工業全要素生產率測算結果

根據上述公式，利用普通最小二乘法（OLS）進行回歸，計算出生產函數的資本產出彈性和勞動產出彈性，進而得到2003—2016年的工業全要素生產率，結果如表3所示。

表3 TFP及TFP增長率

2003—2016年河北省工業全要素生產率的年度均值為1，其中大于1的年份有9年，小于1的年份有5年。各年表現并不穩健，波動較為嚴重，且具有明顯的階段性特征。2003—2008年河北省工業全要素生產率穩步提升。但受國際金融危機影響，2009年有明顯的下跌，全要素生產率值僅為1.045 9，之后逐漸回升，于2010年達到峰值1.298 6，而后逐漸回落，整體與宏觀經濟走勢吻合。

五、R&D投入結構對工業全要素生產率影響分析

（一）模型構建

R&D投入主體分別為科學與研究機構、高等院校、工業企業和其他。國內外大量文獻的研究結果表明R&D投入結構對全要素生產率增長具有重大作用，可將全要素生產率定義為：

其中，TFP為全要素生產率，AR為常數項，RE表示工業企業R&D投入，RS表示科研機構R&D投入，RH表示高校R&D投入，RO表示其他主體R&D投入，為隨機誤差項。

兩邊取對數得：

得到不同主體R&D資本投入運對工業企業全要素生產率的影響模型：

不同主體R&D勞動力孕對工業企業全要素生產率的影響模型：

（二）數據處理及說明

1.R&D投入。R&D投入包括勞動力和資本投入兩個方面。本文以各研發主體人員全時當量衡量R&D人員投入。

以資本存量衡量R&D資本投入。本文借鑒吳延兵（2006）采用永續盤存法計算各研發主體的資本投入。以用河北省2003—2016年R&D經費支出增長的平均值表示R&D投入的平均增長率；以原材料購進價格指數和固定資產投資價格指數的加權平均值作為R&D資本價格指數；折舊率啄采用國際通用的15%。使用上述指標確定的R&D資本存量測算結果如表4所示。

表4 河北省R&D資本存量

2.全要素生產率。全要素生產率數據來源于上述測算結果。

（三）相關檢驗

1.平穩性檢驗及滯后階數的確定。為避免出現偽回歸，需要對時間序列數據進行平穩性檢驗。本文采用ADF檢驗方法。得到結果如表5所示。可以看出，二階差分后各變量均達到平穩。

2.協整檢驗。除了檢驗時間序列數據的平穩性，對同階平穩時間序列數據，還需要檢驗其協整性，即研究序列的長期均衡關系。研究采用模型殘差進行ADF檢驗的方法，對變量長期穩定的均衡關系進行檢驗。數據進行處理，被解釋變量lnTFP與資本解釋變量得到殘差時間序列為RESIK，與勞動力解釋變量得到殘差時間序列為RESIL，分別平穩檢驗，從而判斷模型是否協整。結果如表6所示。結果表明，在1%的顯著性水平下，投入與知識產出之間存在長期均衡關系。從表中可以看出，各被解釋變量與解釋變量均通過了協整檢驗。在協整檢驗的基礎上可直接對變量進行回歸。

（四）各研發主體R&D資本投入對工業TFP的影響

1.OLS回歸分析。表7為河北省工業TFP對各研發主體R&D資本投入的回歸結果，當期與投入第一年F檢驗通過1%檢驗水平且R2分別為0.742 613和0.868 499，擬合優度較好，可以解釋被解釋變量TFP。第二年通過10%的檢驗水平，但R2僅為0.449 885，擬合度較低，第三年回歸效果不理想。可以得出結論，TFP與各研發主體R&D資本投入的當期及滯后1年的模型建立線性關系。

表5 一階差分單位根檢驗結果

表6 協整檢驗結果

表7 R&D經費OLS回歸分析結果

工業企業R&D資本投入在當期，滯后1年、滯后2年時均對工業TFP產生顯著正影響。科研機構R&D資本投入在當期、滯后1年、滯后2年對TFP增長具有正向作用，在滯后1年時對工業TFP影響最為顯著。高等院校在當期至滯后2年均對河北省工業TFP具有顯著負效應，但系數逐漸減小，說明高校創新投入結構調整對生產率的促進需要很長時間才發揮作用。其他研發主體的資本投入在當期和滯后1期對TFP產生顯著正向影響。

整體分析回歸結果，工業企業R&D資本投入對工業TFP的促進作用從第2年顯現。科研機構R&D資本投入對工業全要生產率的影響能夠持續3年，高校創新投入結構調整對生產率的促進需要很長時間才能發揮作用。

2.逐步回歸分析。在多元回歸模型中，由于影響河北省工業全要素生產率的因素較多，有的因素可能對TFP沒有顯著的影響。OLS回歸分析也顯示各主體影響程度并不顯著，未通過檢驗水平。所以構建逐步回歸分析模型，篩選出最具有顯著影響的解釋變量。

表8 R&D經費投入逐步回歸分析結果

表8可以看出，逐步回歸當期模型中科研機構R&D資本投入通過5%的顯著性檢驗，高等院校R&D經費支出通過1%的顯著性檢驗，其余指標未通過顯著性檢驗，當期R2為0.742 613，擬合優度一般。

滯后1年回歸模型中工業企業R&D資本投入通過5%的顯著性檢驗，其余變量均通過1%的顯著性檢驗，滯后1年R2為0.868 499擬合優度較好。

滯后2年工業企業、科研機構和高等院校R&D資本投入均通過10%的顯著性檢驗，但滯后2年R2為0.000 055，可信度過低。

（五）各研發主體R&D勞動力投入對工業TFP的影響

1.OLS回歸分析。表9為分析工業企業、科研機構、高等院校和其他機構R&D勞動力投入對工業TFP的當期及滯后2年的回歸情況。從表9中可以看出，當期及滯后1年之內的調整R2分別為0.33和0.20，檢驗水平較低，且其F檢驗的P值均遠遠高于1%的顯著水平，滯后2年調整R2為0.82，擬合優度較好。說明不同主體R&D勞動力投入在當期及滯后一年之內均對TFP影響并不明顯。滯后兩年R&D勞動力投入對TFP影響較為顯著。

表9 R&D勞動力投入OLS回歸分析結果

就各主體而言，工業企業R&D勞動力投入在當期、滯后1年對TFP增長影響均不明顯，滯后2年對TFP增長具有微弱的負影響。科研機構和其他主體R&D勞動力投入在當期至滯后2年中均對工業TFP產生顯著正影響，但僅在滯后2年通過了5%的顯著性檢驗。高校在當期、滯后1年至2年中，高校系數出現負值，但僅在滯后2年通過了5%顯著性檢驗。

可以得出結論，TFP與各主體R&D勞動力投入的在各時間點的模型整體回歸效果一般，但可靠程度會隨著時間升高，R&D勞動力投入對TFP的影響具有明顯的滯后性。

2.逐步回歸分析。從表10可以看出，逐步回歸當期沒有變量通過檢驗，滯后1年模型分別保留了高等院校和其他主體兩個變量，滯后2年模型保留了工業企業和其他主體兩個變量，調整R2分別為0.34和0.46，模型擬合優度很低。

表10 R&D經費投入逐步回歸分析結果

滯后1年和滯后2年模型中，其他主體R&D勞動力投入均通過5%的顯著性檢驗，變量對工業全要素生產率均起正向作用。高等院校R&D勞動力投入在滯后1年，工業企業在滯后2年模型中，通過了5%顯著性檢驗，但系數為負。逐步回歸結果與OLS回歸的結果相統一。

六、結論及建議

根據上述分析，關于河北省R&D投入結構對工業全要素生產率的影響得出如下實證結論：

1.工業企業是創新的主體。工業企業經費支出和人員投入占比最大，2016年經費支出和人員投入占比分別為80.5%和74.5%，其發展趨勢決定了河北省總R&D經費支出總體走勢，高等院校和科研機構無論是在R&D經費支出還是人員投入上都不能與工業企業相提并論。

2.河北省工業發展質量仍有進一步發展的空間。2003—2016年河北省工業全要素生產率的年度均值為1，波動較為嚴重，且具有明顯的階段性特征。2003—2008年河北省工業全要素生產率穩步提升。2009年有明顯的下跌，之后逐漸回升，于2010年達到峰值1.298 6，而后逐漸回落，整體與宏觀經濟走勢吻合。

3.各研發主體R&D投入對工業全要素生產率的影響不盡相同。R&D資本投入對工業全要素生產率的影響較為顯著。工業企業和科研機構R&D資本投入對工業全要素生產率起促進作用，工業企業資本投入的促進作用從第2年顯現，科研機構R&D資本投入的影響能夠持續3年，高等院校資本投入對工業全要素生產率起到負向作用，但影響逐年減弱。各主體R&D勞動力投入對全要素生產率的影響并不明顯，但可靠程度會隨著時間升高。工業企業R&D勞動力投入在當期、滯后1年對全要素生產率影響均不明顯，滯后2年對全要素生產率增長具有微弱的負影響。科研機構和其他主體R&D勞動力投入在當期至滯后2年中均對工業全要素生產率產生顯著正影響，但僅在滯后2年通過了5%的顯著性檢驗。高等院校在當期、滯后1—2年中，系數出現負值，但僅在滯后2年通過了5%顯著性檢驗。

綜上，為促進全要素生產率的提高，可采取針對性措施調整R&D投入結構，優化R&D資源配置。

第一，引導企業發揮創新主體的作用。企業資本是研發資金的主要來源，政府應引導企業資金的投資方向，協調企業資金的投資領域，鼓勵企業增加研發資金，擴大研發活動規模，開發新產品和新工藝，提高產出水平，發揮主體作用。政府可以對激勵政策給予關鍵支持，形成激勵機制。

第二，加大科研成果轉化力度。值得注意的是，高等院校的資本和勞動力投入對全要素生產率的增長影響系數均為負。這可能存在資源浪費方面的原因，更大的可能是由于高等院校的科研轉化能力不足造成的。政府在加強高等院校科研經費監管機制的同時，更需提高高等院校科研成果的轉化能力。建立科研成果信息發布平臺，鼓勵科研成果轉移中間機構的設立，有效匹配高等院校科研成果和企業的需求，充分發揮中間機構的溝通協調作用。

第三，重視創新人才的培養與激勵。創新人員投入對全要素生產率的提高至關重要，但具有明顯的滯后性。如何培養創新人才并制定長效的激勵機制是解決問題的關鍵。提高科研人員的薪酬待遇，注重團隊建設，不斷培養創新人才的新生力量。建立健全科學規范的評價體系，評價過程公開透明，公平公正，評價指標注重長期性。鼓勵試錯，增加創新失敗的容忍度，為科研人員創造寬松的創新環境。重視知識產權保護，維護科研人員的利益。