“一帶一路”沿線國家研發效率對經濟增長的影響
——技術趕超還是技術創新？

李 琦，黃永春，2

（1.河海大學商學院，江蘇南京 211100；2.世界水谷與水生態文明協同創新中心，江蘇南京 211100）

通過聯動發展、積極合作、共同應對挑戰，“一帶一路”沿線國家（以下簡稱“沿線國家”）可以在開放型世界經濟的發展中共享經濟全球化的成果。“一帶一路”建設有力地推動人類命運共同體構建，是沿線國家參與研發創新的新平臺，以及實現跨越式發展的重要途徑。《中共中央關于黨的百年奮斗重大成就和歷史經驗的決議》明確指出，中國將堅持共商共建共享，推動共建“一帶一路”高質量發展。2021 年，習近平總書記在世界經濟論壇“達沃斯議程”對話會上強調，中國將繼續加大科技投入，狠抓創新體系建設，加速科技成果向現實生產力轉化，加強知識產權保護，推動實現依靠創新驅動的內涵型增長。同年的中央經濟工作會議也進一步提出，研發創新要堅持高質量發展，加強統籌協調，重視精準施策。可見，提升沿線國家研發創新水平，加快沿線國家經濟增長，實現“一帶一路”高質量發展具有重要意義。然而，沿線國家眾多，各國區位條件差異大，在可利用研發資源、研發能力、經濟發展水平等方面存在差別，亟待進一步解答諸如“怎樣才能提升沿線國家研發效率，實現沿線國家經濟增長與‘一帶一路’高質量發展？”“研發效率對經濟增長的貢獻度如何？”“在不同研發階段，推動研發效率提升和加快經濟增長的動力是否存在差異？”等問題。

1 文獻綜述

研發效率代表研發投入與研發產出間的轉換關系，是技術效率的表現［1］。現有關于沿線國家研發效率的研究較少，主要集中在研發投入與產出關系的分析上，包括對研發效率的測度和影響因素的分析，如董潔等［2］通過測度沿線國家研發效率發現，研發技術效率對研發效率有重要影響；朱天星等［3］認為沿線國家經濟規模與科技研發效率呈“U”型關系，金融深化程度、人力資本水平、健康人力資本和產業結構是促進科技研發效率提升的重要因素，國家技術進步率的提高是科技研發效率提升的主要動因。

“創新”的概念內涵比“研發”更廣泛，包括采用新產品與新生產方式、開辟新市場、獲得新的原材料來源、實現新的組織等［4］。從國外相關研究來看，Baek 等［5］以中小型企業為研究對象發現，創新效率是影響企業盈利能力的最關鍵因素；Greene等［6］以保險行業為研究對象發現，創新效率與企業資產收益率存在相關關系。而國內學者對創新或研發效率的研究主要集中在整體區域及產業層面上，如在研究區域研發效率與經濟增長關系時，張榮權［7］發現研發效率對中國東部、中部、西部區域經濟增長的影響程度不同，經濟發展水平、產業結構和外商直接投資等因素對東部地區影響顯著，經濟發展水平、外商直接投資和政府資金資助對中部地區影響顯著，而以上4 個影響因素對西部地區都有重要影響；范德成等［8］基于價值鏈視角將研發創新過程分為技術研發和經濟轉化兩個階段，認為空間效應對技術研發效率具有顯著正向影響，對經濟轉化效率具有顯著負向影響；符淼［9］從要素集聚角度出發，認為中國的技術集聚度高于經濟活動，兩者集聚度隨時間推遲而增強，且技術和經濟活動集聚的地理分布區域高度一致，隨地理距離快速下降的技術溢出效應是導致局部集聚和東西部發展水平不均的重要原因；進一步，張路娜等［10］研究認為，經濟發展水平對研發創新效率增長具有顯著的負向影響，人力資本、產業結構、國際化水平等因素對研發創新效率具有顯著的正向影響。

總的來看，已有相關研究考慮了局部地區及產業研發創新效率與經濟增長的關系，但未考慮沿線國家研發效率與經濟增長的關系；僅對沿線國家研發效率進行了測度，但未分析影響研發效率的因素；未考慮在不同研發階段提高研發效率的因素以及研發效率對經濟增長的支撐作用與貢獻程度也存在差異。由此，本研究運用“一帶一路”沿線57 個國家的面板數據，構建三階段五系統網絡數據包絡分析（network DEA）-Malmquist 指數模型，在測度研發效率并進行研發效率指數分解的基礎上，結合空間計量模型分析研發效率對經濟增長的貢獻度，判斷在研發各階段是技術趕超還是技術創新支撐了國家的經濟增長，以期為沿線國家找到提升研發效率、加快經濟增長的途徑提供理論指導與政策建議。

2 數據說明與指標構建

2.1 數據說明

本研究從投入和產出兩個維度構建沿線國家研發效率評價指標體系，以及影響研發效率的主要因素體系。樣本數據的時間跨度為2009—2018 年，相關數據主要來自歷年的 “一帶一路”沿線國家科技合作創新數據庫、《全球競爭力報告》、世界銀行世界發展指標數據庫、中國綜合社會調查（CGSS）數據庫以及世界銀行和國際勞工組織數據庫。考慮到數據可得性等因素，剔除了伊拉克、巴勒斯坦、阿富汗、馬爾代夫、烏茲別克斯坦、土庫曼斯坦、俄羅斯、白俄羅斯、羅馬尼亞等九國，選取其余57個沿線國家（以下簡稱“樣本”）進行分析。對于指標缺失值，參考于力超等［11］的做法，采用均值法或插值法補齊。

2.2 指標體系構建

2.2.1 研發效率投入指標

分別選擇研發人力資本存量和研發資本存量來表示研發人員與研發資金投入。研發人力資本存量用研發人員全時當量來衡量。借鑒吳延兵［12］的研究，采用永續盤存法估算沿線國家的研發資本存量，對比分析發現，各國的研發資本存量與研發資本存量強度的分布并不完全一致，且使用國家經濟規模作為研發資本存量強度權重時可以更好地反映沿線國家的研發投入狀況，因此研發資本存量用研發資本存量強度，即研發資本存量占國家生產總值的比重來衡量。

2.2.2 研發效率產出指標

研發全過程可以細分為兩個階段，即研發投入要素轉化為研發成果的專利產出階段和研發成果最終實現商業化的新產品生產階段。選擇專利申請有效數量和科技論文發表數量作為國家研發活動的直接（中間）產出；同時，參考董潔等［2］的研究，用新產品銷售收入和工業增加值比重作為國家研發活動的間接（最終）產出。具體如表1 所示。

表1 “一帶一路”沿線國家研發效率評價指標體系

3 沿線國家研發效率的測度及結果分析

現有研發效率測度的方法普遍是基于Griliches［13］的知識生產函數構建測度模型測算研發和技術溢出效應對生產率增長及經濟增長的貢獻。將生產率的進步分為研發效率的進步和研發技術的進步，采用DEA 方法，通過生產可能集合來估計其生產前沿面，并通過各決策單元與前沿面的距離來判斷生產函數效率。假定在規模報酬不變的情況下，每一個時期t的生產前沿面的測算公式如下：

產出導向的距離函數形式如下：

由此得到Malmquist 研發效率指數如下：

將Malmquist 研發效率指數進一步分解為研發技術效率變化指數（Effch）和研發技術進步變化指數（Techch），分別如式（4）（5）所示：

研發技術效率變化又可以進一步分解為純研發技術效率變化（Pech）和規模效率變化（Sech）。參照Zhu［14］的研究，對全要素研發效率（Tfpch）進行分解，表達形式如下：

同時，采用面向產出的DEA 模型有利于明確沿線國家的研發效率發展與變動情況，則通過進一步增加規模報酬可變（VRS）的假設，構造DEA 模型及限制條件如下：

式（7）成立需滿足以下條件：

沿線部分國家在研發過程兩個階段研發效率的測度結果分別如表2、表3 所示。其一，整體研發效率較高，但仍有提升空間，表明沿線國家現有研發活動尚不能充分挖掘出其研發技術資源的潛力，而研發效率不高在很大程度上與研發資本、研發人員投入數量和使用效率不高有關。其二，專利產出的平均效率水平有小幅下降趨勢，新產品生產的平均效率水平基本持平且有小幅上升趨勢。其三，專利產出階段的研發效率均值大于新產品生產階段的研發效率均值，說明沿線國家從研發中間產出到最終產品產出階段的研發效率有所下降，中間過程效率損失較大。

表2 2009—2018 年部分沿線國家專利產出階段研發效率測度結果

表3 2009—2018 年部分沿線國家新產品生產階段研發效率測度結果

4 沿線國家研發效率對經濟增長影響的實證分析

4.1 研發效率與經濟增長的空間相關性檢驗

在測度了樣本沿線國家研發過程兩階段的研發效率后，初步發現總體研發效率分布并不均勻，在空間上表現出一定的局部集聚性，因此，需要進一步檢驗沿線國家研發效率的空間相關性。空間存在兩種屬性，即反映鄰近地區相互影響大小的空間同質性，以及不同區域由于空間位置差異導致觀察變量表現出不同特點的空間異質性。其中，測度空間相關性是分析空間效應的前提條件，一般使用莫蘭指數（Moran'sI，I）對空間相關性進行檢驗，莫蘭指數形式如下：

式（9）中：Za為要素a的屬性與其平均值的偏差；Wa,b為要素a和b之間的空間權重；n為要素總數；S0為所有空間權重的聚合。Moran'sI的取值范圍為［-1，1］，絕對值越大表明研發效率的空間相關性越強。具體來說，0＜Moran'sI≤1 時，表示各國研發效率為空間正相關；Moran'sI=0，表示空間不相關；-1≤Moran'sI＜0，則表示為空間負相關。

經過全域自相關和局域自相關的計算分析后發現，在研發過程兩階段中，專利生產效率有較強的空間相關性，而新產品生產效率空間相關性較弱。樣本沿線國家經濟增長的莫蘭指數值如表4 所示。可以發現：其一，2009—2018 年，樣本沿線國家經濟增長的莫蘭指數均通過了10%水平下的顯著性檢驗，表明一國經濟增長與專利生產效率一樣，會受到其他與之具有相近空間特征的國家的經濟增長影響，在地理空間上呈現出集聚現象。也就是說，經濟增長速度相近的國家呈相對集聚趨勢。其二，從莫蘭指數的波動特性來看，與專利生產效率相比，經濟增長的可逆性相對更強。換句話說，經濟增長后回到原點的可能性較大，而專利生產效率往往在達到一定水準后自我強化的可能性更大。所以，現有研究中有“經濟增長過快”的說法，但是很少有學者對研發效率水平高表示質疑。此外，分析局域空間相關性的莫蘭散點圖和Lisa 聚類圖同樣可以得到類似的結論，這里從簡。綜上，從整體來看，樣本沿線國家的經濟增長存在著明顯的正向空間依賴關系，經濟增長水平較高的國家產生了空間溢出效應，并在一定程度上帶動了周邊國家的經濟增長；而經濟增長較低的國家并不能起到帶動周邊國家經濟增長的作用。

表4 樣本沿線國家經濟增長莫蘭指數

4.2 研發全過程研發效率對經濟增長的影響

沿線各國由于所處地理位置、要素資源稟賦以及經濟發展水平的不同，可利用研發資源集不同，研發效率存在空間異質性。這也說明，沿線國家的經濟發展水平不僅與時間變化有關，在空間上也表現出某種程度的相關性。由于樣本之間存在著時間和空間特性，傳統的計量經濟模型已經無法滿足測算的準確性，因此構建空間計量模型分析沿線國家研發效率與經濟增長之間的關系；同時，基于已有研究，將各國GDP 作為國家經濟增長水平的代理變量，為因變量（即將因變量經濟增長用GDP 表示替代），將國家研發效率、研發資本投入和研發人員投入作為自變量進行分析。在此基礎上，從研發過程兩階段出發，分析沿線國家研發效率對經濟增長的不同影響，以及技術效率（創新效應）和技術進步（趕超效應）對經濟發展的不同貢獻度。空間滯后模型（SLM）和空間誤差模型（SEM）分別構建如下：

式（10）（11）中：Y1it為第i個國家在t時期的專利生產研發效率；為空間自回歸系數；為空間權重矩陣W中的元素；為帶估計的自變量參數；ε為誤差項為因變量的空間滯后項；為空間自相關系數；ν為特質的成分。

基于此，建立專利生產效率對經濟增長影響的空間滯后模型和空間誤差模型分別如下：

式（12）（13）中：i表示國家；t表示時間；GDP 表示經濟增長；Y1為專利生產效率；K1為研發資本投入；L1為研發人員投入若Z0為固定常數，式（12）（13）則為固定效應模型；若Z0為隨機變量且與其他變量不相關，式（12）（13）則為隨機效應模型。

4.2.1 研發全過程效率值的指數分解

將研發全過程對經濟增長的影響作為第三階段，部分沿線國家2009—2018 年的三階段五系統研發效率指數分解的年均值結果如表5 所示。可以發現：其一，從專利產出階段到新產品生產階段，全要素研發效率指數明顯提高，但主要原因在于研發技術效率水平的提高而非技術進步，表明沿線國家在研發活動中還處于模仿吸收他國先進研發技術的階段，尚未將他國研發技術轉化為本國研發成果，未實現研發技術的本土創新和技術進步。其二，在專利產出階段，純技術效率提升是研發技術效率提高的主要貢獻力量；而在新產品生產階段，研發技術效率提高更多依靠的是規模效率的提高。其三，研發全過程效率指數變化與研發各階段呈現的結果具有一致性，具體表現為研發技術效率提升對研發效率提高的貢獻度大于技術進步提升。其四，總體上，純技術效率的提升對研發技術效率提升的貢獻度大于規模效率的貢獻度。

表5 2009—2018 年部分沿線國家三階段五系統研發效率指數分解均值

4.2.2 研發效率對經濟增長影響的計量結果分析

（1）專利產出階段。將研發資本存量、研發人員全時當量等研發投入要素作為研發投入，產出為研發過程的中間產品，包括申請專利有效數和科技論文產出數。該階段的研發生產過程除了受到研發資本存量和研發人員全時當量等內生因素影響，還會受到外部環境因素的影響，包括國家經濟發展規模（SE1）、對外直接投資（FDI1）、人力資本水平（HR1）、金融支持（FD1）、產業結構（INS1）以及健康人力資本（HHR1）。

（2）新產品生產階段。進一步將專利產出階段的中間產出作為研發投入，最終產出包括新產品銷售收入和工業增加值。這一階段可以看作是將研發中間產出商業化的過程，是使研發產品真正進入消費環節、實現價值，乃至推動國家經濟發展的過程。分析發現，研發效率對經濟增長的影響具有復雜性和多階段的特點，且研發各階段還具有一定的獨立性，最終經濟系統效率的變化源于各階段效率的變化。由此，在參考已有相關研究基礎上，引入Malmquist 指數法，并借鑒尹向飛等［15］的方法，構建樣本沿線國家研發效率的網絡DEA 模型（如圖1所示）。

圖1 樣本沿線國家研發效率對經濟增長影響的三階段五系統模型

如圖1 所示，整個網絡系統由5 個子系統和3個階段組成，且3 個階段之間是串聯關系。其中，子系統1 表示實際研發生產過程，包含兩種研發投入（K、L）生產出兩種研發中間產出（Y11、Y12）；子系統2 為一個虛擬生產過程，表示研發過程中加入研發外部環境影響因素后生產出非研發虛擬產出，即技術非效率產出，技術非效率的值越大表明技術無效率程度越高、技術效率程度越低。子系統1 和子系統2 為并聯關系，共同組成研發過程的第一階段。而子系統3 和子系統4 組成了研發過程的第2階段。其中，子系統3 將Y11、Y12作為投入，子系統4 將Y11、Y12進行指數分解后得到的Techch1、Pech1、Sech1作為投入，計算最終產出Y21、Y22。第3 階段包含子系統5，將第2 階段的Techch2、Pech2、Sech2作為投入，研究其對經濟增長的影響。根據Malmquist 指數法，考慮到全要素生產率和研發技術進步、研發技術效率改進的可加性，定義全要素研發效率增長率（Tfp）、總研發技術進步變化、總研發技術效率變化和總研發效率變化（Ech）分別如下：

通過似然比檢驗計算出空間固定效應、時間固定效應與空間和時間雙固定效應模型的對數似然值后，綜合判斷固定效應和隨機效應哪個更為合適，并通過拉格朗日乘子檢驗(Lagrange multiplier test，LM)方法判斷空間滯后模型和空間誤差模型哪個更合適。其中，LMLAG、R-LMLAG、LMERR和R-LMERR為LM 乘子檢驗指標。判別原則如下：若LMLAG 比LMERR 顯著，或R-LMLAG 顯著而R-LMERR 不顯著，則應采用空間滯后模型；反之，則采用空間誤差模型。具體檢驗結果如表6 所示。

表6 2009—2018 年樣本沿線國家研發全過程效率對經濟增長影響的計量經濟模型檢驗結果

表6 結果表明，LMLAG 和R-LMLAG 分 別通過了10%水平下的顯著性檢驗，而LMERR 和R-LMERR 均未能通過檢驗。因此，按照Anselin 等［16］的判斷規則，選用空間滯后模型進行對比較合適。基于此，構建了研發效率對經濟增長影響的空間滯后模型如下：

由此，計算得出不同研發階段下樣本沿線國家研發效率對經濟增長影響的估計結果（見表7）。可以發現：其一，從研發全過程來看，研發資本投入均對研發效率有顯著正向影響，且在研發過程1對經濟增長的貢獻度大于在研發過程2。其二，在對經濟增長的貢獻上，專利產出階段的中間產出大于新產品生產階段的最終產出，表明在亞洲基礎設施投資銀行、絲路基金有限責任公司、聯合國等的資金支持與引導下，沿線國家的研發資金得到了相對有效的配置，促進了研發效率提升。其三，研發人員對研發效率有負向不顯著的影響，表明沿線國家還存在高質量研發人員缺乏以及研發人員配置不合理等問題，如果不加以重視，甚至可能會制約研發效率的進一步提升。其四，在第2 和第3 階段，技術效率中的純技術效率對經濟增長的貢獻較大，而研發技術進步對經濟增長的貢獻大于技術效率，其中，在第2 階段申請專利有效數與科技論文數相比對經濟增長的貢獻更大，在第3 階段新產品銷售收入與相比工業增加值相比對經濟增長的貢獻更大。

表7 2009—2018 年樣本沿線國家研發全過程效率對經濟增長影響的回歸檢驗結果

5 結論與建議

（1）沿線國家現有研發活動尚不能充分挖掘出研發技術資源潛力，且研發效率在很大程度上與研發資本、研發人員投入數量和使用效率有關；專利產出階段的研發效率均值大于新產品生產階段的研發效率均值，研發效率中間過程損失較大。

（2）沿線國家總體研發效率分布不均勻，在空間上表現出一定的局部集聚性，且專利生產效率的空間相關性強于新產品生產效率的空間相關性；經濟增長與專利生產效率一樣，受與之具有相近空間特征的其他國家經濟增長的影響，在地理空間上呈現出集聚現象。

（3）從研發效率均值來看，沿線國家從專利產出階段到新產品生產階段的全要素研發效率指數明顯提高，但在兩個階段中研發效率的提升主要依靠研發技術效率水平的提高而非研發技術進步，表明沿線國還處于模仿吸收他國先進研發技術階段，尚未實現研發技術的本土創新和技術進步。

（4）從研發全過程來看，無論是研發過程1 還是研發過程2，沿線國家的研發資本投入均對研發效率有顯著正向影響。其中，研發過程1 的研發資本對經濟增長的貢獻大于研發過程2，且專利產出階段的中間產出對經濟增長的貢獻大于新產品生產階段的最終產出。

（5）從具體階段來看，在第2 和第3 階段，研發技術效率中的純技術效率對經濟增長的貢獻較大，而研發技術進步對經濟增長的貢獻大于技術效率；同時，申請專利有效數和新產品銷售收入對經濟增長起著較大的貢獻作用。

基于以上結論，對沿線國家提高研發效率、促進經濟增長提出如下建議：其一，應合理配置研發資源，加強合作往來，吸收引進、合理利用他國研發資源，努力將研發資源向落后地區傾斜，實現研發資源的均衡配置；其二，要進一步完善研發成果商業化和科技成果轉移轉化體制機制，減少研發效率在研發中間過程的損失；其三，要努力提高自主研發能力，逐步擺脫對其他國家研發技術的依賴，通過提高本國自主創新與研發能力的方式來提高國家研發效率，且在提升本國技術趕超能力的基礎上要更注重本國技術創新能力對經濟增長的貢獻度；其四，應根據自身實際情況制定差異化的研發效率提升策略，具有相似特征的國家應該謀求合作發展、共同進步，同時提高專利生產和新產品生產過程的開放度，吸引更多的外國直接投資進入本國研發生產領域，并鼓勵各國研發生產企業開展更多的跨國兼并重組、跨國技術轉移和跨國投資等國家合作。