知识生产对我国经济增长的影响_基于包含知识存量框架的分析

46经济科学·2011年第3期知识生产对我国经济增长的影响∗——基于包含知识存量框架的分析严成樑沈超（中央财经大学经济学院北京100081）摘要：基于一个包含知识存量的总量生产函数，根据我国30个省份（市、自治区）1988—2009年的数据，本文通过面板数据模型考察了知识生产对我国实际产出和经济增长的影响。在此基础上，估算了各投入因素以及全要素生产率对我国经济增长的贡献度问题。研究发现，知识存量、物质资本、人力资本以及劳动对我国实际产出具有显著的促进作用；我国经济主要是由物质资本投资驱动的，但知识生产对我国经济增长的影响也不可忽略；样本期间内，知识生产对我国经济增长的贡献度为6.70%，显著高于人力资本、劳动以及全要素生产率对我国经济增长的贡献度。本文还发现，知识生产对我国实际产出的促进作用主要是通过高水平的知识生产来实现的，发明对我国实际产出的促进作用要比实用新型和外观设计对实际产出的促进作用更大。关键词：经济增长知识存量实际产出一、引言改革开放30多年来，我国经济保持了持续的高增长，创造了人类发展史上的奇迹。哪些因素导致了我国经济的持续高增长一直是政策制定者和学术界关注的重要问题。但不同学者关于中国经济增长的源泉问题的看法差别很大。例如，有学者将我国经济的持续高增长归因于我国的高物质资本投资，有学者认为中国经济的持续增长源于全要素生产率的提高，也有学者认为是制度设计使得我国经济得以实现持续增长等等。近年来，学者们开始更多地通过理论和实证分析研究我国经济增长的源泉问题。现有的经验分析文献初步考察了物质资本、人力资本、劳动以及全要素生产率对我国经济增长的贡献度，但忽视了研发因素以及知识生产对我国技术进步和经济增长可能的影响，这使得这些研究中可能存在变量缺失的问题。事实上，一些学者较早地意识到了知识生产和创新对于技术进步和经济增长的重要性。例如，以罗默（Romer，1990）、阿宏和豪伊特（Aghion和Howitt，1992）为代表的研发驱动经济增长理论认为，研发推动的创新和知识积累是促进技术进步和经济增长的重*本文的研究得到了教育部人文社会科学研究青年基金项目（10YJC790322），中央财经大学“211”工程三期，中央财经大学青年科研创新团队支持计划的资助。同时，作者感谢匿名审稿专家提出的宝贵修改建议。当然，文责自负。47要原因。企业通过研发活动可以生产出新产品或是更高质量的产品，这些产品本身是技术进步的体现。根据严成樑、龚六堂（2009），与物质资本、劳动以及人力资本等生产要素相区别，知识具有非竞争性和非排他性。非竞争性指同一知识可以同时被不同的经济参与者使用，而不会产生额外的成本；累积性是指知识生产具有正的溢出效应。这两个特性是使得经济中产生递增规模报酬，从而实现经济持续增长的重要条件。具体地，企业通过研发投入生产出新知识，知识生产又通过引致技术进步，从而对产出水平和经济增长有直接的促进作用。根据新增长理论，研发人员和研发经费是知识生产的重要投入要素。研发人员和研发经费投入越多，知识生产数量就越多。严成樑等（2010）将罗默（Romer，1990）和琼斯和威廉姆斯（Jones和Williams，1998）的思路结合起来，提出了如下的知识生产函数：ARLAκλφδ•=（1）其中A•表示新生产的知识，R表示研发经费，L表示研发人员，A表示知识存量。κ，λ，φ是表示研发经费、研发人员以及知识存量生产效率的参数。通常地，0κ，0λ。按照一般的方法，我们用每年新授权的专利数量表示新生产的知识。图1是1998—2007年我国分省的研发人员全时量与专利授权量之间取对数的散点图，其中横轴表示研发人员全时量取对数值，纵轴表示专利授权量取对数值。可以看出，研发人员全时量与专利授权量之间呈正相关系。图2是1998—2007年间我国分省的研发经费与专利授权数量之间取对数的散点图，其中横轴表示研发经费取对数值，纵轴表示专利授权量取对数值。可以看出，研发经费与专利授权量之间呈正相关系。上述分析表明，我国经济运行结果与新增长理论关于知识生产函数的设定是一致的，研发投入越多，知识生产的数量也越多。图1研发人员全时量与专利授权量之间的散点图图2研发经费与专利授权量之间的散点图246810125791113246810126810121416内生增长理论认为，知识生产过程可以生产出新知识，新知识不断积累形成知识存量。知识存量是技术水平的体现，知识存量对实际产出具有正向促进作用。例如，罗默（Romer，1990）通过如下的方式将知识存量引入生产函数：1YAKHLσαβαβ−−=（2）其中Y表示总产出水平，A表示经济中的知识存量，K表示物质资本存量，H表示人力资本存量，L表示劳动数量；0σ表示知识存量对产出水平的影响力度。图3是1988—200948年我国30个省份知识存量取对数与人均实际产出取对数的散点图，其中，横轴表示知识存量取对数值，纵轴表示人均实际产出取对数值。可以看出，知识存量与人均实际产出之间具有显著的正相线性关系，即知识存量越高，人均实际产出水平越高。上述分析表明，我国现实经济的数据符合罗默关于生产函数的设定。图3知识存量与人均实际产出的散点图02468101214024681012现有的研究主要是从微观视角，通过企业或是产业数据考察研发投入对全要素生产率影响的，例如吴延兵（2006）等。严成樑（2011）尝试在经济增长核算框架下考察研发资本对我国经济增长的贡献度问题。基于一个包含研发资本的总量生产函数，根据我国31个省份（市、自治区）1998—2008年的数据考察了要素投入对我国实际产出水平的影响。研究发现，物质资本、人力资本、研发资本以及劳动对我国实际产出具有显著的促进作用；我国经济主要是由物质资本投入驱动的，但研发资本对经济增长的影响也不可忽略；样本期间内，研发资本对我国经济增长的贡献度为21.43%，显著高于人力资本、劳动以及全要素生产率对我国经济增长的贡献度。为了更加全面的考察知识生产和创新对我国经济增长的影响和贡献度问题，本文通过一个包含知识存量的总量生产函数来考察知识生产对我国经济增长的影响。值得注意的是，本文并不是从研发投入角度考察我国经济增长问题的，而是从研发产出知识存量角度，考察知识生产对我国实际产出和经济增长影响的。本文剩余部分的结构安排如下：第二部分是理论模型与数据说明；第三部分是实证结果与分析；第四部分是结语。二、理论模型与数据说明（一）回归方程的设定在现有的关于我国经济增长核算的文献基础上，我们不仅考察物质资本、人力资本以及劳动对我国产出水平和经济增长的贡献，而且考虑到知识存量对我国经济增长的贡献。原因是，知识存量是技术水平的体现，而技术对产出具有直接的促进作用。根据罗默的思路，我们给出如下的总产出函数：ititititititYTFPAKHLθαβγ=（3）其中itY，itTFP，itA，itK，itH，itL分别表示第i个省份第t年的总产出水平、全要素生产率（TotalFactorProductivity）、知识存量、物质资本存量、人力资本存量以及劳动力数量。49将方程（3）两端分别取自然对数可知：loglogloglogloglogititititititYTFPAKHLθαβγ=++++（4）根据Mankiwetal（1992），我们假设logititTFPaε=+，从而可以得到如下的回归方程：logloglogloglogititititititYaAKHLθαβγε=+++++（5）（二）数据及其描述根据上述回归方程的设定，本文所涉及的主要变量包括：实际GDP、知识存量、物质资本存量、人力资本存量以及劳动力数量。为使得历年数据具有可比性，本文通过可比价格计算实际产出水平和物质资本存量。我们用实际GDP表示实际产出水平，用从业人员数量表示劳动力数量。考虑到数据的可得性，根据许和连等（2006）的思路，本文采用中等及以上学校在校人数来近似地表示人力资本存量。需要说明的是，由于只能找到1988年之后分省的专利数据，因此，本文选取的时间段是1988—2009年。此外，由于重庆是从1997年开始设立直辖市的，本文将重庆数据和四川数据综合起来进行分析。本文的变量均根据《中国统计年鉴》的数据整理计算得到。我们通过永续盘存法（PerpetualInventoryMethod）来估算我国的物质资本存量：()11itititKdKI−=−+（6）其中itI表示第i个省份第t年的全社会固定资产投资，d表示物质资本的折旧率。期初的资本存量()00iiiKIgd=+，其中0iI和ig分别表示第i个省份的期初的投资以及样本期间投资的平均增长率。根据龚六堂、谢丹阳（2004），我们假设资本的折旧率为10%。现有的文献通常用专利授权数量来表示新生产的知识。需要说明的是，用专利数量来衡量创新产出时可能存在以下两方面的缺陷：（1）不同专利的技术含量不同，包含的价值也差别很大，专利数量并不能体现专利包含的价值。例如，专利包括发明、实用新型和外观设计，其中发明的技术含量最高，而实用新型和外观设计的技术含量则较低；（2）一些企业可能不会将其创新成果申请专利。原因是，一旦申请专利，企业要在专利保护期限结束后，公布其技术，这又可能使其丧失市场垄断权利。尽管如此，在现有的环境下，相对于其它一些指标而言，专利数量仍是反映创新活动产出的较好指标，详细的讨论见严成樑等（2010）。根据波特和斯特恩（Porter和Stern，2000），佩索亚（Pessoa，2005）的理论，我们用每年专利授权数量表示新生产的知识，并通过永续盘存法估算出知识存量：()11itititAdAP+=−+（7）其中itP表示第i个省份第t年新生产的知识，也被称为是知识流量，d表示知识存量的折旧率。按照Pessoa（2005）的方法，我们取知识存量的折旧率分别为5%，10%和15%；期初的知识存量()00iiiAPgδ=+，其中ig表示第i个省份1988—2009年新生产知识的平均增长率。值得注意的是，专利又包括发明、实用新型和外观设计。根据方程（7），我们可以估算出各省历年的发明存量、实用新型存量和外观设计存量。表1是本文所涉及主要变量的简单统计描述。50表1主要变量的简单统计描述变量名称均值标准差最小值最大值实际产出（亿元）1525.061920.7220.2515022.25物质资本存量（亿元）2806.583697.3230.2125885.37人力资本存量（万人）269.68211.852.331005.87劳动力（万人）2117.571557.44107.36823.71知识存量（项）1502329988.260315129.6发明存量（项）1131.762720.80029312.88实用新型存量（项）8552.7612339.760107268.3外观设计存量（项）5384.7316873.040181436.2（三）我国知识生产投入产出变化趋势随着我国创新性国家建设进程的不断加快，近年来我国研发投入和研发产出不断增加。根据图4，我国的专利申请数量从1987年的26077项增加到2009年的976686项，增长了近37倍；专利授权数量从1987年的6811项增加到2009年的581992项，增长了近85倍。图5左边的纵轴表示研发支出，右边的纵轴表示研发支出在GDP中的占比。根据图5，我国的研发经费支出从1989年的112.31亿元增加到2009年的5791.9亿元，增长了近52倍；研发支出占GDP的比例从1989年的0.7%提高到2009年的1.7%。根据图6，我国研究与发展人员全时量从1998年的75.5万人增加到2009年的229万人，增长了近3倍；科学家和工程师全时量从1998年的48.5万人增加到2009年的182.3万人，增长了近3.8倍。图41987—2009年我国三种专利申请和授权数量（单位：万项）020406080100120198719881989199019911992199319941995199619971998199