中国高校R&D与经济增长关系的地区差异性:基于劳动生产率的视角

王春元

（浙江财经大学 财政税务学院，浙江 杭州310018）

中国高校R&D与经济增长关系的地区差异性:基于劳动生产率的视角

王春元

（浙江财经大学 财政税务学院，浙江 杭州310018）

内生增长理论表明，源于研发部门的知识和技术创新是经济增长的内生源泉。高校作为重要的研发主体，集聚着大量的知识、技术和人才等创新要素，是国家创新体系中的重要组成部门。实证研究表明，高校R&D支出对生产率增长具有一定滞后性，东、中、西部地区均表现出此特性，但是效应方面存在一定的差异；长期来看，高校R&D支出对生产率增长的促进作用相对于其他部门来说是最大的，西部地区的增长潜力为最。基于此，提出相关的政策建议。

高等学校；研究和发展；经济增长；劳动生产率

《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）》中明确提出应提升高校的科学研究水平，充分发挥高校在国家创新体系中的重要作用。经验表明，高校在知识创新、知识传播、人力资本培育和积累等方面已发挥出无可替代的作用，且这一作用的重要性将更加凸显，而高校R&D是其直接驱动力，进而成为我国经济增长的重要引擎。因此，分析高校R&D对经济增长驱动的内部传导机制就显得非常必要。

已有研究多以高新技术产业为视角来研究高校R&D与经济增长之间的关系，但忽略了研究机构及企业R&D对经济增长的影响，以及高校R&D与劳动生产率、经济增长之间的内在传导机制。因此，本文从劳动生产率的视角分析高校R&D与经济增长地区差异性及其长期效应，从而具有较重要的政策价值和现实意义。

一、文献回顾

国外学者对高校R&D的关注和研究始于20世纪80年代。其研究主要集中于三个方面：其一是校企合作，主要运用企业层面的数据研究校企传导机制（Cohen et al.1998；Collins&Wakoh 2000；Adams，Chiang&Starkey 2001；Hall&Khan2003；Hall 2004；Furman&MacGgrvie 2007；Thursby，Fuller& Thursby2007）。其二是高校R&D的回报率。大量研究关注于企业和政府R&D的社会和私人回报，而对高校的却涉及甚少，原因在于缺乏高校R&D的有关数据且其影响不显著。尽管如此，Hall（1996，2007），Jones&Willianms（1995，1998），Michele（1997），Lederman&Maloney（2003）等还是对高校R&D的回报及其对创新的作用进行了较为深入的研究。其三是R&D与经济增长的关系，如Mankiw，Romer &Weil（1993），Stokey（1995）。他们对Solow模型进行扩展和延伸：将人力资本作为一个重要变量加入到生产函数中，认为研究资本存量是通过R&D投资而来。Lichtenberg（1992）将R&D区分为政府和企业两部门，分析其在经济增长中的作用。总体上看，国外有关高校R&D方面的文献注重于理论及相关的案例分析，但由于高校R&D方面数据的缺乏或不完整，对其与经济增长方面的研究，尤其是实证方面的研究还略显不足。

近年来，国内学者对高校R&D研究广度和深度都在不断加强，例如高校R&D统计指标的研究（毕克新，吴勃英等，2000；钟卫，袁卫，2007）［12］［13］、高校R&D与企业合作的相关研究（张忠明，2001；魏斌，汪应洛，2001；韩来平，韩广村，2006）。尽管从内生增长理论的角度看，高校是R&D的重要主体，既是基础研究的生产者，又是高技能劳动者的培养主体，对一国或某一区域的经济增长必然有着一定的贡献。然而，对高校R&D与经济增长的研究同样涉及较少。从已有文献看，孙文祥（2005）、王立平（2005）、赵文红，刘丽兰（2009） 和庞文（2010） 的研究均表明，高校R&D对区域经济增长有正向促进作用，但所用方法迥异。孙文祥（2005）采用面板数据模型分析高校R&D与高新技术企业建立，以及这两者对区域经济增长的关系；王立平（2005）利用空间计量经济学理论，在知识生产函数模型框架下，得到高校R&D知识溢出对高新技术产业具有显著的正向作用，但溢出程度较低；赵文红，刘丽兰（2009） 运用主成分分析法分析高校R&D实力，并与经济增长进行回归分析；庞文（2010）则采用面板数据进行回归分析和聚类分析。

然而，从分析的视角以及研究方法看，学者对高校R&D与经济增长的研究多以高技术产业为视角，如孙文祥（2005）、王立平（2005）和赵文红，刘丽兰（2009），研究方法上虽以实证为主，但在变量的选取上较为单一，以高校R&D支出或研发人员为自变量，区域经济增长或者专利数量为因变量；其他一些文献虽有所突破，但忽略了研究机构和企业R&D对经济增长的作用，而区域内的劳动力增长以及人力资本积累都可能对经济增长产生影响。换言之，虽然部分研究以内生增长理论和知识生产函数为分析框架，但忽略该函数中的较多变量，这必然会使得该理论的解释力大为减弱，计量模型里也缺乏控制变量。从另一层面看，高校R&D与经济增长间的关系主要是通过提高劳动人口生产率（下文简称劳动生产率）①这一内在传导机制来实现的，而国内很多学者恰恰忽视了这一重要机制。更为重要的是，本文着重分析了高校R&D与经济增长关系的地区差异性，造成差异的根本原因在于高校布局、R&D经费投入的方向和结构等，这为我国政府在缩小东、中、西部地区间发展差异方面的政策选择和制定提供了新的思路。从这个意义上说，本文的研究就突破了高校R&D与经济增长关系的分析本身，从而具有较重要的政策价值和现实意义，这也是本文研究的一个突出亮点。

二、研究方法与数据选择

（一）研究方法

本文以内生增长模型为理论基础，运用面板数据模型对我国高校R&D支出与经济增长的关系进行实证分析，同时考虑到分析目的以及《中国科技统计年鉴》中的相关统计口径，确定本文计量模型的形式为②：

其中，y.i，t表示为i省（市、自治区）t时期时人均劳动年龄人口（15-64周岁）GDP增长率（劳动生产率）；SRHD为高校R&D支出占GDP的比重；SRBS为企业R&D支出占GDP的比重③；SRSI为机构R&D支出占GDP的比重；SH为人力资本比重，本文以高中在校生人数占劳动年龄人口（15-64周岁人口）比重为其替代变量，劳动年龄人口（15-64周岁人口） 以历年《中国统计年鉴》中的抽样调查数据推算得到；SK为固定资产投资比重；n为劳动年龄人口（15-64周岁人口）增长率；g和δ分别为技术增长率和贴现率，本文中分别取值［19］为0.04和0.096④。

μi表示未被观测到的省（自治区、直辖市）级效应；εi表示未被观测到的时间效应；ui，t为随机误差项。

α1，α2，α3，β1，β2，β3分别为各对应变量的系数。

（二）数据选择

模型中所有数据均直接来自或整理计算于1999-2013年《中国科技统计年鉴》和《中国统计年鉴》。

三、实证检验及分析

（一）描述性统计分析

本文以企业、政府研究机构及高等学校三个部门（以下分别简称企业、机构和高校）R&D支出各占GDP的比值为分析对象。从全国企业、机构及高校R&D支出比重的变化波动情况看，高校R&D支出比重的标准差均是最小的，其次是企业，机构的最大，如表1所示。这表明高校R&D支出比重虽然最小，但是起伏波动不大，近15年来增长变化较为稳定。从东、中、西部三部门R&D支出比重的情况看，西部地区企业、机构及高校R&D支出比重的标准差均最大，其次是中部，东部地区最小。这就意味着我国东部地区三部门支出比重的变化较为平稳，属于稳步增长的趋势。当然，从三部门支出比重的标准差看，各地区大小不一，其中，东部地区高校R&D的最小，机构的最大；中、西部地区则是企业的最小，高校的最大。

另外，从表1中可以看出，东部地区高校R&D支出占比最大，超过全国平均值，西部地区次之，中部地区最小。这在一定程度上与目前我国高校多数集中于东部地区的格局是相适应的。从历年的统计数据看（国家统计局网站：http://data. stats.gov.cn/workspace/indexm=fsnd），东部地区高校最多，中部地区次之，最少的为西部地区。当然，西部地区高校R&D支出占比较中部地区大，或许这也与西部地区GDP值较小有关。

表1　描述性统计变量

（二）实证检验及分析

1.高校R&D支出与劳动生产率增长

本部分首先考虑企业和研究机构两部门的R&D支出，与劳动生产率增长做实证分析；其次，将高校R&D支出加入模型中，再进一步做实证分析（如表2）。（1）固定资产投资及劳动年龄人口增长的效应在不考虑高校R&D支出对劳动生产率增长的影响下，全国及东、中、西部地区的log（Sk）和log（（n+ 0.14）的系数均为正，t统计量也都是显著的。其中，log（Sk）东部的系数远远高于全国平均值，以及中、西部地区；log（n+0.14）系数中，西部地区最大（略高于中部地区），东部地区最小。另外，我们发现，西部地区log（SH）的系数为0.43，且在1%的显著性水平下是显著的。

考虑高校R&D支出对劳动生产率增长的影响下，log（SK）和log（n+0.14）的系数大小格局与不考虑的情况下是相同的，不过具体大小受到高校R&D支出是否引入的影响，同时，都在响应的显著性水平是显著的。

这也就意味着，人力资本对西部地区的劳动生产率增长起到了非常积极的促进作用。因此该模型表明，在过去15年间，在粗放型经济增长方式以及经济结构失调的情况下，固定资产投资和大量一般劳动力投入，仍是我国经济增长的主要驱动力，且地区之间的差异也较为明显，东部地区固定资产投资带动生产率增长的作用明显，西部地区对劳动力投入依赖较大。

（2）R&D支出的增长效应

从表2及表3中可以发现，高校R&D支出是否引入到模型中，都无法改变相应的R&D支出系数为负的事实。高校R&D支出引入模型中，log（SHD）的系数为负，且是显著的；西部地区log（SRBS）的系数为正，但在统计上不显著，东部地区log（SRSI）的系数为正，在统计上同样不显著。除此之外，其他相应的R&D支出系数均为负，并且统计上是显著的。

国际上对各研发主体的研发活动都做了较为明确具体的分工，即高校以基础研究为主，科研机构以应用研究为主，企业则以试验发展为主。各类研究的目的和作用是不同的：基础研究“在于揭示现象和事实的基本原理，并提出检验设想、理论及定律”；应用研究“针对某一特定的实际目的或目标进行的工作，并为了获得新知识而进行的独创性研究”。前者以增进社会的知识存量为目的，其产出和成果无法直接作为商业用途；后者则以获取商业价值为目标。试验发展主要“凭借从研究实际经验中所获得的知识，用它指导生产新的材料、产品的设计、设计新的工艺、系统和技术服务，并且从本质上改善已生产或建立的那些材料、产品和设计”，换言之，实验发展重在提高企业生产效率，以获取更大的经济效应。理论上讲，应用研究和试验发展的成果能更为直接地转化为生产力，从而对经济增长的促进作用是直接和显著的。然而，我们的研究结论却与此相反，不论是高校R&D支出，还是机构或企业R&D支出均未表现出对劳动生产率增长的正向促进作用，或者是促进作用不显著。其深层次的原因和内在机理或许还有待我们进一步研究和发掘，但我们并不能否定R&D支出对劳动生产率增长的作用。或许其对劳动生产率增长的效应有一定的滞后性，当然这还有待于后文中的检验和分析。

不论高校R&D支出考虑与否，研究机构R&D支出对劳动生产率增长的促进作用均为负值（虽然东部地区为正，但是不显著），且t统计量都是显著的。笔者认为，造成这种情况的出现，可能源自于两方面的原因：其一，这里的研究机构又称为政府研究机构，其研究经费的85%或以上均来自于各级政府财政拨款，主要承担各级政府部门的计划任务，尤其是中央政府部门比重最高。从研究机构R&D经费使用的方向看，其中85%左右用于科学研究和技术服务，即用于国防的R&D支出占有绝对比重。这部分R&D支出具有较强的负社会回报率，即其社会公共性远重于其经济性，这又在一定程度对私人投资产生较大的挤出效应，进而对生产率增长表现出负相关性；其二，研究机构R&D支出约4%用于水利、环境、公共设施、卫生以及公共管理和社会保障等方面，这些项目属于投资周期长且短时期内难以产生经济效应的民生工程，但其社会效应更大。从近年来的相关统计数据看，用于此方面的R&D支出有上升的趋势。

企业R&D支出对劳动生产率增长的促进作用均为负值且是显著的（即使为正，但统计上不显著）。当然，这不是本文研究的目的，因此具体原因不做分析。

2.高校R&D支出滞后效应

模型中考虑了相应的R&D支出的滞后2期支出后，模型的拟合优度得到了较为明显的改善，同时，高校R&D支出对劳动生产率增长也表现出了其应有的正向促进作用。高校R&D支出在滞后1期时，全国及东、中、西部地区的系数均显著为负，而在其滞后2期时，全国及东、中、西部地区的系数显著为正（如表4所示）。这表明，高校R&D支出具有较强的滞后性，其对劳动生产率增长的促进作用往往要2年甚至更长时间才能表现出来。那么，导致这一现象产生的原因又是什么呢？

表2　不考虑高校R&D支出的面板数据模型

表3　考虑高校R&D支出的面板数据模型

从历年的数据来看，我国高校R&D支出中大约有35%用于基础研究，而基础研究的成果往往需要几年甚至更长时间才能应用于实践，从而转化为生产力，促进生产率增长。另外，人文社科类高校R&D支出占全国高校的12%，相对于理工农医类高校R&D支出，这类R&D成果实际应用性并不明显，在短期内难以对实际工作产生实质性的促进作用。当然，我们并不能因此而减少在人文社科方面的R&D投入，毕竟随着人们生活水平的提高，其精神文化方面的需求会越来越强烈。进而，高校R&D支出中就有近50%的部分在短期内难以对劳动生产率的提高产生明显的作用，从具有较强的滞后性，那么其滞后效应也就不言而喻了。

另外，从表4中可以发现，滞后2期的log（SHD）中，东部地区最大，西部地区最小，中部地区较全国平均值略高。这一结果与高校R&D支出地区差异特征几乎是一致的。这至少在某种程度上表明，高校R&D支出对劳动生产率增长的正向促进作用之大小与其支出大小有着较为密切的联系。当然，高校R&D支出的成果及其转化情况，应该是影响劳动生产率增长的更主要因素。

一般来说，发明专利如能最大限度地应用于实际生产中，必能够增加企业价值，使小企业以小胜大，增加其竞争力，对大中型企业而言更是锦上添花，使其更加强大，同时也有助于开发国际市场。最终的结果将有助于经济结构调整，从而促进经济增长。以高校专利申请以及有效发明专利等指标来看（如表5），东部地区不论是专利申请，还是有效发明专利，都占有绝对的比重。2012年以前，中部地区专利申请和有效发明专利的比重都高于西部地区，但2012年以后，西部地区的两个指标都要大于中部地区，但差距并不很大。这些数据至少在一定程度能对表4中给的实证结果以证明。

3.高校R&D支出的长期增长效应

表5表明，高校R&D支出的当期和滞后1期均为负，在滞后2期时都为正（西部地区为负数，但是不显著）；企业R&D支出的当期和滞后1期或2期的系数表现出的规律性不强，机构R&D支出的滞后2期时均表现出显著为正。

为了得到高校R&D支出的长期增长效应，笔者使用Wald检验来计算各部门R&D支出的当前及滞后期系数之和，以此得到所需要的结果。

假定：

H0：πR0+πR1+πR2=0

其中，πR0，πR1和πR2分别为高校、企业及机构R&D支出变量当前期，滞后1期和滞后2期的系数。

表4　高校R&D支出滞后期2期的面板数据模型

表5　高校专利申请和有效发明专利

表6　　三部门R&D支出滞后期2期的面板数据模型

表7　三部门R&D支出长期增长效应

长期来看，高校和机构R&D支出的系数均为正且显著（除西部地区为负，但统计上不显著），企业R&D支出的系数要么显著为负，要么为正但不显著。对此，我们可以推断：企业R&D支出的短期效应明显，更加注重R&D的短期回报，而高校和机构R&D支出对劳动生产率增长则有着更强且更持续的促进作用。从两者的资金来源上看，高校和机构R&D资金有近90%左右是政府的公共财政资金，那么，从此角度看，政府的公共财政资金具有较强的公共性，其投资更加注重社会效应，这一点上与企业R&D支出的私人性形成鲜明对比。另外，表6中的数据还揭示出，高校R&D支出对劳动生产率增长不仅有着正向促进作用，而且其影响程度最大。

另外，表7还揭示出，中、西部地区高校R&D支出的长期增长效应更大，尤其是西部地区。因此，加强各级政府对中、西部地区高校在R&D的方面的财政投入将十分有必要。

四、结论及建议

分析表明，高校R&D支出对劳动生产率增长的促进作用具有一定的滞后性，且地区差异明显：东部最大，中部次之，西部最小。长期来看，高校R&D支出的劳动生产率增长效应是最大的，而且要远大于机构R&D支出的，企业R&D支出的增长效应不稳定或不显著；高校R&D支出的增长效应地区差异较大，但与短期的相反：西部最大，中部次之，东部最小。作为经济增长中的重要驱动力——劳动生产率的增加，必定促进经济增长。因此，高校R&D支出具有较强的经济增长性但地区差异明显，这又是我国经济发展不平衡的另一种表现形式。造成此差异的原因既有高校布局层面的，更有财政性R&D投入方向和结构的不平衡，当然还存在较大的成果转化方面的差异。因此，要缩小乃至改变这种地区差异性，我们不妨从以下几点来考虑：

第一，重新制定高校发展战略和规划，调整高校布局，加大高校R&D经费的财政投入力度。政府应加大对高校在R&D方面的财政投入力度，并且能保持一定的增长速度，将有助于提升高校R&D的质量，发挥经济的长期增长效应。调整高校布局，改变高校过于集中于东部地区的局面十分必要，这不仅能为中、西地区培养大量高层次人才，实现人力资本的积累，而且有利于加快实现中、西部地区经济增长，更有利于逐步缩小东、中、西部地区间的差异。因此，这又是缩小地区发展差距的另一种有效途径。

第二，调整R&D经费投入的方向和结构，建立相应的科研经费监督管理制度。加大政府对中、西部地区高校R&D经费的财政投入，向中、西部地区高校倾斜，有助于发挥该地区高校R&D巨大潜力，也与其边际支出效率高的特征相匹配，提高资金的使用效率。另外，进一步增加高校基础研究方面的投入，不仅增加和积累知识储备，为后续各类应用型研究提供支持和帮助，更能为经济增长带来很强的驱动力。当然，强化高校科研经费使用过程中的管理，建立经费使用的定期检查与跟踪机制，以及制定相应的绩效评价指标体系，也是非常有必要的。

第三，注重产学研结合，提高高校科研成果转化率。高校R&D对劳动生产率增长，乃至经济增长促进作用的发挥，最终必然要通过科研成果的转化来实现，那么注重产学研结合，坚持服务国家目标与自由探索相结合，促进高校科技教育资源共享，将是实现这一目标的有效路径。地区间科研成果转化的差异性，必然要求政府在成果转化时发挥积极引导和推荐作用，与经济发达地区的政府和企业紧密联系，更好地将该地区高校科研成果推向市场，应用于实际，进而转化为生产力。

注释：

①这一结论是根据内生增长理论及相关模型的推导而来。

② 根据Hausman检验方法来确定本文模型为固定效应形式。

③根据历年 《中国科技统计年鉴》的相关指标名称及数据看，有大中型企业、规模以上企业等不同指标，为了本文分析以及数据使用的便利，统一称为企业R&D支出。

④根据张军 （2004）将资本折旧率设定为0.096，在此为了简化，将三者的折旧率统一设定为0.096。

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（责任编辑：周小红）

Regional Difference of the Relationship between Higher Education R&D and Economic Growth：from Labor Productivity Perspective

WANG Chun-yuan
（School ofFinance and Taxation，ZhejiangFinance and Economics University，Hangzhou，Zhejiang310018）

The endogenous growth theory shows that knowledge and technology innovation derived from the R&D department is the source of endogenous economic growth.Universities are an important research subject and an important part in national innovation system，where knowledge，technology，talents and innovation elements gather together.Empirical studies show that，the higher education R&D expenditure has a certain lag effect on productivity growth，and the same characteristics appear in the East，the Middle and the West of China，but with some differences in effect.The long-run propensity of productivity growth to R&D performed by the higher education sector is also found to be positive and significant，and the effect is greater relative to the business and government.In addition，the West is found to be the region with the greatest potential.Based on these，the author puts forward relevant policy suggestions.

higher education；R&D；economic growth；labor productivity

G64：F124.1

A

1008-2107（2016）04-0058-09

2016－05－25

浙江省哲学社会科学规划课题重点项目（项目编号：16NDJC020Z）。

王春元（1980—），男，湖北团风人，浙江财经大学财政税务学院讲师，经济学博士，研究方向：公共经济学，公共政策。