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，本文主要内容关键词为：知识论文,存量论文,我国经济论文,框架论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
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)与琼斯和威廉姆斯(Jones和Williams，1998)的思路结合起来，提出了如下的知识生产函数：
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。
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：
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；σ>0表示知识存量对产出水平的影响力度。图3是1988-2009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。
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：
(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(Perpetual Inventory Method)来估算我国的物质资本存量：
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Stem，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：
(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6 1998-2009年我国研发人员以及科学家和工程师全时当量(万人年)
三、实证结果及分析
(一)我国经济增长的核算
由于是面板数据模型，我们分别使用Pooled-OLS、固定效应模型以及随机效应模型进行估计，并通过F检验，LM检验以及Hausman检验进行模型设定检验。表2是通过固定效应模型估计的结果。其中回归(1)，(2)和(3)对应的分别是知识存量的折旧率取5％、10％和15％时的情形。假设知识存量的折旧率取10％时，物质资本对应的系数为0.652，人力资本对应的系数为0.146，知识存量对应的系数为0.036，劳动对应的系数为0.314。根据上述回归结果，物质资本、人力资本、知识存量以及劳动对我国实际产出水平具有显著的促进作用。知识存量对我国实际产出水平的影响力度较小，一种可能的原因是，我国研发投资的总量及其占GDP的份额较小。事实上，尽管我国研发支出在逐年增加，但直到2009年，我国研发支出占GDP的份额仅为1.7％。知识生产是通过研发投资实现的，研发投资较少导致我国创新能力不足，经济中生产的知识较少，而这又使得知识存量对我国实际产出水平的影响力度较小。
进一步地，我们可以通过F检验考察我国总量生产函数关于竞争性要素投入(包括物质资本、人力资本和劳动)是否满足常数规模报酬。需要说明的是，根据新增长理论，知识具有非竞争性和非排他性，可以看成是公共产品。根据表2，假设我国总产出函数为常数规模报酬，其对应的P值仅为0.106，这说明我国总产出函数关于竞争性投入要素可能是满足常数规模报酬的。在此基础上，若生产函数中包含知识存量时，研究发现，我国总量生产函数关于要素投入满足递增规模报酬。这说明，知识生产的技术溢出效应可能是产生递增规模报酬和实现经济持续增长的重要原因。
我们通过标准的增长核算法来估算知识存量、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。将方程(4)两端分别对时间t求导，可求得：
表3给出了1988-2009年间，我国各投入要素的增长率以及我国经济增长核算的结果。可以看出，样本期间内，我国知识存量的增长速度最快，平均增长率为19.29％；物质资本的增长速度次之，为14.20％；全要素生产率的增长甚至是负的；物质资本对我国经济增长的贡献率为最大，高达89.40％；人力资本对我国经济增长的贡献率为5.92％；知识存量对我国经济增长的贡献率为6.70％；劳动投入对我国经济增长的贡献率为4.86％；全要素生产率对我国经济增长的贡献率为-6.89％。上述分析表明，我国经济主要是由物质资本投入驱动经济增长的，而非技术进步驱动的；知识生产对我国经济增长发挥着重要作用，其对经济增长的贡献度甚至要超过人力资本、劳动以及TFP对经济增长的贡献度。值得注意的是，本文发现TFP的增长率以及TFP对经济增长的贡献均为负。可能的原因是，根据标准的经济增长框架，TFP包含了除物质资本和劳动外所有对生产可能产生影响的因素。以往的研究中由于没有考虑知识存量对经济增长的影响，这会引起变量缺失问题，从而高估了全要素生产率对经济增长的贡献度。事实上，一些经典的研究通过对中国香港、新加坡、韩国、中国台湾等东亚新型经济体的研究发现，这些地区的经济增长主要是靠资本积累和劳动投入等要素投入驱动的，全要素生产率对经济增长的贡献度很小，有时甚至为负，详细的讨论见扬(Young，1995)。
值得注意的是，物质资本投资对我国经济增长的贡献度高达89.40％，这说明物质资本投资是支撑我国经济持续增长的最强动力。事实上，近年来，我国经济的高增长主要是由政府的高投资所驱动的，而这种高投资是不可持续的。因此，如何更好地促使我国经济从物质资本投资驱动的经济向知识生产、人力资本以及全要素生产率驱动经济的转化，进而促进我国经济的持续发展是一个重要的现实问题。
(二)知识生产对我国分省经济增长的贡献度分析
在上述分析的基础上，我们进一步考察我国分省知识存量的增长以及知识生产对我国分省经济增长的贡献度问题。图7给出了1988-2009年间，我国分省知识存量增长率的均值以及知识生产对我国分省经济增长贡献度的均值。图中横轴上的1—30分别表示北京、天津、河北、山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、上海、江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东、河南、湖北、湖南、广东、广西、海南、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。其中左边的纵轴表示知识存量的增长率，右边的纵轴表示知识生产对经济增长的贡献度。
可以看出，样本期间内，我国各省份知识存量增长率以及知识生产对经济增长贡献度的区域差异并不显著；知识存量的年均增长率普遍在17％左右，知识生产对经济增长的贡献度在6％左右。其中，广东省知识存量的增长率以及知识生产对经济增长的贡献度最大，样本期间内广东省知识存量的平均增长率为33.33％，知识生产对经济增长的平均贡献度为9.15％。浙江省知识生产对经济的影响度次之，样本期间内，浙江省知识存量的平均增长率为27.98％；知识生产对经济增长的贡献率为8.56％。湖南省知识生产对经济增长的贡献度最小，样本期间内，知识存量的平均增长率为12.61％，知识生产对经济增长的贡献率为4.71％。上述分省经济增长核算的结果表明，与全国样本得到的结果相同，知识生产是促进我国各省份经济增长的重要因素之一。
图7 1988-2009年我国分省知识存量的增长率以及知识生产对经济增长的贡献度(％)
(三)进一步的分析
本文用专利授权量表示知识流量，而专利主要包括发明、实用新型和外观设计。其中发明属于技术水平较高的专利，而实用新型和外观设计则属于技术水平较低的专利。不同类型的专利对实际产出和经济增长的影响可能差别较大。为更好的考察发明、实用新型和外观设计对我国总产出水平的影响，我们可以构建如下的总产出函数：
表4是根据方程(10)回归得到的结果。可以看出，不同类型的知识对我国实际产出的影响差别较大；知识生产对我国实际产出的促进作用主要是通过发明和实用新型来实现的，外观设计对我国实际产出水平的影响显著为负；相对于实用新型和外观设计而言，发明对我国实际产出的影响力度更大。上述分析表明，高水平的创新和知识生产是推动我国技术进步和经济增长的重要原因，为此，政府应高度重视高水平创新对我国经济的推动作用，一方面增加政府对高水平创新的投入，另一方面，加快制度建设，营造有利于高水平创新的社会环境，鼓励企业增加对高水平创新的投入。值得注意的是，我国高水平创新能力仍然较低。例如，在我国每年专利授权中，很大比例都是实用新型和外观设计，发明占专利总量的比重却较低(见图8)。
图8 1990-2009年我国三种专利授权量占总专利授权量的比例(单位：％)
四、结语
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总产出水平和经济增长的影响。在此基础上，考察了各类要素投入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，物质资本、人力资本、知识存量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经济增长的贡献度。此外，本文还考察了不同类型的知识对我国实际产出的影响。研究发现，相对于实用新型和外观设计而言，发明对我国实际产出水平的影响力度更大；发明和实用新型对我国实际产出水平具有显著的促进作用，而外观设计对我国实际产出水平具有抑制作用。
本文的政策含义主要包括如下两个方面：(1)知识生产是使得我国实际产出水平提高和促进经济增长的重要因素。为此，要不断加大对研发投入的力度。具体地，政府应增加对研发投资的支持力度，增加财政研发投资，尤其是加大对基础研究的支持力度；同时，要加强制度建设，营造有利于创新的氛围，鼓励个人、企业增加研发投资，使企业真正成为技术创新主体和创新收益的主体。(2)高水平创新对我国实际产出和经济增长的影响力度更大。为此，我国在加快创新性国家建设的进程中，尤其要注重高水平创新对我国经济的促进作用，不断增加对高水平创新活动的投入力度。
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。
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