摘要摘要现今社会，经济开放程度的提高和全球一体化进程的加快使各国之间的竞争越来越激烈，依靠科技进步推动经济发展，通过自主创新来提升综合国力已成为必然选择。我国改革开放至今，经济发展速度令人瞩目，近年来国内生产总值的增长幅度也较为稳定，目前已步入了以科技创新带动经济持续快速发展的新时期。“十一五”期间提出了降低ＧＤＰ增长过程中单位能耗、转变经济发展方式的要求，在“十二五”规划中提出坚持科学发展，以科技进步和创新推动经济增长，使科技生产力和人才资源的作用得到充分发挥，实现建设“创新型国家”的目标。进行创新的过程即开展研究与发展（ＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ，以下简称Ｒ＆Ｄ）活动的过程。在国家战略方针的指引下，政府、企业、科研院所的自主创新意识不断加强，科技研发投入明显逐年提高，大量的科技研发投入对我国经济发展的促进作用是毋庸置疑的。但我国科技创新起步较晚，基础投入不足，科技进步贡献率相对较低且存在滞后性，区域性差异也相当明显。因此，需要对我国各地区Ｒ＆Ｄ投入的现状和其对我国经济增长的长期和短期效应进行全面、深入分析。探究我国科技进步过程中存在的优势和不足，从而制定出适合我国国情和区域特点的自主创新战略。本文主要研究内容包括：①运用面板单位根检验和面板协整检验对变量的平稳性和协整关系进行了验证。结果表明Ｒ＆Ｄ经费投入和Ｒ＆Ｄ人员投入与经济增长之间存在长期稳定的协整关系：②建立测算Ｒ＆Ｄ经费投入和Ｒ＆Ｄ人员投入对经济增长长期效应的面板协整模型，分析两种Ｒ＆Ｄ投入要素对经济增长的长期弹性和区域间的差异。结果表明：ｌ战Ｄ投入对经济发展具有明显的促进作用，Ｒ＆Ｄ人员投入的产出弹性大于Ｒ＆Ｄ经费投入的产出弹性。在两种Ｒ＆Ｄ投入要素的弹性系数中，陕西、北京、四川、吉林呈现双高特征，浙江和新疆则呈现双低特征，其余省份则表现为两种Ｒ＆Ｄ投入要素的弹性系数此高彼低的特点。③依据Ｒ＆Ｄ投入与经济增长长期均衡关系模型所产生的残差序列，建立测算Ｒ＆Ｄ经费投入和Ｒ＆Ｄ人员投入的短期波动对经济增长短期波动效应的面板误差修正模型（ＰＶＥＣＭ），分析两种Ｒ＆Ｄ投入要素对经济增长的摘要短期效应和区域间的差异。结果表明：Ｒ＆Ｄ投入的短期波动对经济增长的短期波动有正的效应，但Ｒ＆Ｄ经费投入和Ｒ＆Ｄ人员投入在短期内对经济增长的贡献都要小于其长期的贡献，具有明显的滞后性。关键词：Ｒ＆Ｄ投入经济增长面板协整面板误差修正Ⅱ一——————————————————————————————————————————一ＡｂｓｔｒａｃｔＡｂｓｔｒａｃｔＮｏｗａｄａｙｓ，ｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｆｅｃｏｎｏｍｉｃｏｐｅｎｎｅｓｓａｎｄｔｈｅａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄｐｒｏｃｅｓｓｏｆｇｌｏｂａｌｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｌｅａｄｔｏａｌｌｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｌｙｃｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｃｏｕｎｔｒｉｅｓ，ｔｈｅｒｅｆｏｒｅｉｔｉｓｔｈｃｉｍｖｉｔａｂｌｅｃｈｏｉｃｅｔｈａｔｃｏｕｎｔｒｉｅｓｓｈｏｕｌｄｒｅｌｙｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌｐｒｏｇｒｅｓｓａｎｄｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｉｎｎｏｖａｔｉｏｎｔｏｐｒｏｍｏｔｅｅｃｏｎｏｍｉｃｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｎｄｔｏｅｎｈａｎｃｅｔｈｅｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｎａｔｉｏｎａｌｓｔｒｅｎｇｔｈ．Ｓｉｎｃｅｔｈｅｒｅｆｏｒｍａｎｄｏｐｅｎｉｎｇｕｐ，ｔｈｅｅｃｏｎｏｍｉｃｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｓｐｅｅｄｏｆＣｈｉｎａｈａｓａｔｔｒａｃｔｅｄｍａｎｙａｔｔｅｎｔｉｏｎｓ．Ｉｎｒｅｃｅｎｔｙｅａｒｓ，ｔｈｅｇｒｏｗｔｈｒａｔｅｏｆｇｒｏｓｓｄｏｍｅｓｔｉｃｐｒｏｄｕｃｔ（ＧＤＰ）ｉｓｍｏｒｅｓｔａｂｌｅ，ａｎｄＣｈｉｎａｈａｓｅｎｔｅｒｅｄａｎｅｗｐｅｒｉｏｄｏｆｒａｐｉｄｅｃｏｎｏｍｉｃｇｒｏｗｔｈｄｒｉｖｅｎｂｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ．ＤｕｒｉｎｇｔｈｅｐｅｒｉｏｄｏｆｔＥｌｅｖｅｎｔｈＦｉｖｅ．Ｙｅａｒ＂，ｉｔｐｕｔｓｆｏｒｗａｒｄｔｈｅｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｏｆｒｅｄｕｃｉｎｇｕｎｉｔｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｉｎＧＤＰｇｒｏｗｔｈｐｒｏｃｅｓｓａｎｄｔｒａｎｓｆｏｒｍｉｎｇｔｈｅｗａｙｏｆｅｃｏｎｏｍｉｃｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ．ａｎｄｉｎｔｈｅ“ＴｗｅｌＲｈＦｉｖｅ．ＹｅａｒＰｌａｎ’’ｉｔｒａｉｓｅｓｔｈｅｒｅｑｕｅｓｔｏｆａｄｈｅｒｉｎｇｔｏ∞ｉｅｎｔｉｆＩｃｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ，ｄｒｉｖｉｎｇｅｃｏｎｏｍｉｃｇｒｏｗｔｈｂｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌｐｒｏｇｒｅｓｓａｎｄｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ，ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｇｉｖｅｆｕｌｌｐｌａｙｔｏｔｈｅｒｏｌｅｍａｋｅｆｕｌｌＵＳｅｏｆｔｈｅｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃａｎｄｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌｐｒｏｄｕｃｔｉｖｅｆｏｒｃｅｓａｎｄｈｕｍａｎｒｅｓｏｕｒｏｅｓａｎｄｆｍａｌｌｙａｃｈｉｅｖｅｔｈｅｇｏａｌｏｆｂｕｉｌｄｉｎｇ“ｉｎｎｏｖａｔｉｖｅｃｏｕｎｔｒｙ＇’．Ｔｈｅｉｎｎｏｖａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｔｈａｔｉｓｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｔｏｃａｒｒｙｏｕｔｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈａｎｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ（ＨｅｒｅｉｎａｆｔｅｒｒｅｆｅｒｒｅｄｔｏａｓＲ＆Ｄ）ａｃｔｉｖｉｔｉｅｓ．Ｕｎｄｅｒｔｈｅｇｕｉｄａｎｃｅｏｆｔｈｅｎａｔｉｏｎａｌｓｔｒａｔｅｇｉｃｐｒｉｎｃｉｐｌｅ，ｔｈｅａｗａｒｅｎｅｓｓｏｆｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｉｎｎｏｖａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔ，ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓａｎｄｒｅｓｅａｒｃｈｉｎｓｔｉｔｕｔｅｓｃｅａｓｅｌｅｓｓｌｙｓｔｒｅｎｇｔｈｅｎ，ｍｅａｎｗｈｉｌｅｔｈｅｉｎｐｕｔｏｆｒｅｓｅａｒｃｈａｎｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｉｎｃｒｅａｓｅｓｙｅａｒｂｙｙｅａｒ，ｔｈｅｒｅ岱ｎｏｄｏｕｂｔｔｈａｔａｌａｒｇｅｎｕｍｂｅｒｏｆｓｃｉｅｎｃｅａｎｄｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｍｐｕｔｃａｎｏｂｖｉｏｕｓｌｙｐｒｏｍｏｔｅＣｈｉｎａ·Ｓｅｃｏｎｏｍｉｃｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ．Ｈｏｗｅｖｅｒｓｃｉｅｎｃｅａｎｄｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｎｎｏｖａｔｉｏｎｏｆｏｕｒｃｏｕｎｔｒｙｓｔａｒｔｓｌａｔｅｒａｎｄｔｈｅｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｄｅｖｏｔｅｄｉｓｉｎａｄｅｑｕａｔｅ，ＳＯｔｈｅｓｃｉｅｎｃｅａｎｄｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｐｒｏｇｒｅｓｓｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎｒａｔｅｉｓｒｅｌａｔｉｖｅｌｙｌｏｗａｎｄｅｘｉｓｔｓｈｙｓｔｅｒｅｓｉｓｅｆｆｅｃｔ，ａｌｓｏｔｈｅｒｅｇｉｏｎａｌｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓａｒｅｑｕｉｔｅｏｂｖｉｏｕｓ．Ｔｈｕｓ，ｉｔｎｅｅｄｓｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅａｎｄｍ‘ｄｅｐｔｈａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｓｉｔｕａｔｉｏｎｏｆＲ＆ＤｉｎｐｕｔｏｆＣｈｉｎａａｓｗｅｌｌａｓｔｈｅｌｏｎｇ。ｒｕｎｅｆｌｅｅｔａｎｄｓｈｏｒｔ－ｒｕｎｅｆｆｅｃｔｏｆＲ＆Ｄｉｎｐｕｔｔｏｅｃｏｎｏｍｉｃｇｒｏｗｔｈｉｎｖａｒｉｏｕｓｒｅｇｉｏｎｓ．ＴｈｕｓｆｏｒｍｕｌａｔｅｉｎｎｏｖａｔｉｏｎｓｔｒａｔｅｇｉｅｓｗｈｉｃｈｓｕｉｔｉｎｇＣｈｉｎａ＇ｓｎａｔｉｏｎａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓａｎｄｒｅｇｉｏｎａｌＩＩＩｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｂｙｓｅｅｋｉｎｇｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓａｎｄｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓｄｕｒｉｎｇｔｈｅｐｒｏｇｒｅｓｓｏｆｏｕｒｃｏｕｎｔｒｙｓｃｉｅｎｃｅａｎｄｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｐｒｏｃｅｓｓ．１１他ｍａｉｎｒｅｓｅａｒｃｈｃｏｎｔｅｎｔｏｆｔｈｉｓａｒｔｉｃｌｅｉｓ嬲ｂｅｌｏｗ：Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｕｓｉｎｇｔｈｅｐａｎｅｌｕｎｉｔｒｏｏｔｔｅｓｔａｎｄｔｈｅｃｏ—ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｔｅｓｔ，ｗｅｑｕａｎｔｉｔｉｅｓ．ＴｈｅｂｅｔｗｅｅｎｖａｌｉｄａｔｅｔｈｅｓｔａｔｉｏｎａｒｙａｎｄＣＯ·ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｏｆｖａｒｉａｂｌｅｉｔｅｘｉｓｔｌｏｎｇ－ｔｅｒｍｓｔａｂｌｅＣＯ－ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐａｎｄＲ＆Ｄｐｅｒｓｏｎｎｅｌｉｎｐｕｔｓｗｉｔｈｅｃｏｎｏｍｉｃｇｒｏｗｔｈ．ｒｅｓｕｌｔｓｈｏｗｓｔｈａｔＲ＆ＤｅｘｐｅｎｄｉｔｕｒｅｍｐｕｔＳｅｃｏｎｄｌｙ，ｗｅｄｉｄａｎａｎａｌｙｓｉｓｏｎｔｈｅｌｏｎｇ－ｒｕｎｅｌａｓｔｉｃｉｔｙａｎｄｒｅｇｉｏｎａｌｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｏｆｔｈｅｔｗｏＲ＆ＤｉｎｐｕｔｆａｃｔｏｒｓｔｏｅｃｏｎｏｍｉｃｇｒｏｗｔｈｂｙｅｓｔｉｍａｔｉｎｇｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｏｆｅｃｏｎｏｍｉｃｅｃｏｎｏｍｉｃｔｈｅｐａｎｅｌＣＯ－ｔｈｅＲ＆ＤｅｘｐｅｎｄｉｔｕｒｅｉｎｐｕｔｓａｎｄＲ＆Ｄｐｅｒｓｏｎｎｅｌｉｎｐｕｔｓｔｏｇｒｏｗｔｈ．Ｔｈｅｇｒｏｗｔｈ，ａｎｄｒｅｓｕｌｔｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅＲ＆Ｄｉｎｐｕｔｏｂｖｉｏｕｓｌｙｐｒｏｍｏｔｅｓｔｈｅｔｈｅｉｎｐｕｔ－ｏｍｐｕｔｅｌａｓｔｉｃｉｔｙｏｆＲ＆ＤｐｅｒｓｏｎｎｅｌｉｓｈｉｇｈｅｒｔｈａｎｔｈａｔｏｆＲ＆Ｄｅｘｐｅｎｄｉｔｕｒｅ．Ａｓｔｏｆａｃｔｏｒｓ：ｔｈｅｔｗｏｉｎｉｎｔｈｅｉｎｐｕｔ·ｏｕｔｐｕｔｅｌａｓｔｉｃｉｔｙｏｆｔｗｏＲ＆ＤａｎｄＪｉｌｉｎａｒｅｉｎｐｕｔＳｈａｎｘｉ，Ｂｅｉｊｉｎｇ，Ｓｉｃｈｕａｎｂｏｔｈｖｅｒｙｈｉｇｈ；ｗｈｉｌｅｔｈｏｓｅＺｈｅｊｉａｎｇａｎｄＸｍｊｉａｎｇ［ｉｒｅｂｏｔｈｌｏｗ；ａｓｔｏｔｈｅｉｎｐｕｔ－ｏｕｔｐｕｔｅｌａｓｔｉｃｉｔｙｉｎｏｔｈｅｒｏｎｅｐｒｏｖｉｎｃｅｓ，ｉｔｓｈｏｗｓｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｔｈａｔｉｓｈｉｇｈａｎｄｔｈｅｏｔｈｅｒｉｓｌｏｗ．ｂｙＴｈｉｒｄｌｙ，ａｃｃｏｒｄｉｎｇｅｆｆｅｃｔｏｆｔｈｅｅｃｏｎｏｍｉｃｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｔｏｔｈｅｒｅｓｉｄｕａｌｓｅｑｕｅｎｃｅｇｅｎｅｒａｔｅｄｔｈｅｌｏｎｇ－ｒｕｎｅｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｍｏｄｅｌｏｆＲ＆Ｄｉｎｐｕｔｓｔｏｅｃｏｎｏｍｉｃｇｒｏｗｔｈ，ｗｅｅｓｔｉｍａｔｅｔｈｅｓｈｏｒｔ－ｔｅｒｍａｓｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎｏｆＲ＆Ｄｉｎｐｕｔｏｎｔｈｅｓｈｏｒｔ－ｔｅｒｍ０ｎｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎｏｆｅｒｒｏｒｇｒｏｗｔｈｗｅｌｌａｓｔｈｅｒｅｇｉｏｎａｌｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｂａｓｅｄｔｈｅｐａｎｅｌｍｏｄｅｌ（ＰＶＥＣＭ）．Ｔｈｅｔｈｅｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓｒｅｓｕｌｔｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅｆｏｒｍｅｒｈａｓａｐｏｓｉｔｉｖｅｅｆｆｅｃｔｔｏｉｎｐｕｔｓｔｏｔｈｅｌａｔｔｅｒ，ｂｕｔｏｆＲ＆ＤｅｘｐｅｎｄｉｔｕｒｅａｎｄＲ＆Ｄｐｅｒｓｏｎｎｅｌｅｃｏｎｏｍｉｃｇｒｏｗｔｈｉｎｓｈｏｒｔ－ｔｅｒｍｉｓｌｏｗｅｒｔｈａｎｔｈａｔｉｎｌｏｎｇ－ｔｅｒｍ，ＳＯｉｔｈａｓｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌａｇｇｅｄｅｆｆｅｃｔ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｒ＆ＤＣｏｒｒｅｃｔｉｏｎ．Ｉｎｐｕｔ，ＥｃｏｎｏｍｉｃＧｒｏｗｔｈ，ＰａｎｅｌＣｏｉｎｔｅｒｇａｔｉｏｎ，ＰａｎｅｌＥｒｒｏｒⅣ图和附表清单图和附表清单表１．１各国经济增长的来源………………………………………………………………．４表２．１１９８７年－２０１０年我国Ｒ＆Ｄ经费支出、Ｒ＆Ｄ投入强度及其年增长比率表……１３图２．１１９８７年－２０１０年我国Ｒ＆Ｄ经费支出、Ｒ＆Ｄ投入强度变化趋势………………１４表２．２１９９５年－２０１０年我国Ｒ＆Ｄ人员全时工作当量（单位：万人年）及增长比率．１５表２．３我国Ｒ＆Ｄ经费支出按来源和执行部门分布（单位：亿元）…………………．１６表２．４我国Ｒ＆Ｄ经费支出活动类型分布（单位：％）………………………………。１７表２．５２０１０年我国Ｒ＆Ｄ经费投入的区域分布…………………………………………１９表２．６１９８６年－２０１０年我国ＧＤＰ及其年增长比率表…………………………………．２ｌ表２．７２０１０年我国ＧＤＰ的区域分布……………………………………………………．２２表２．８２００６年～２００８年我国Ｒ＆Ｄ经费投入与部分国家的对比………………………．２３表２．９２００８年一２０１０年我国ＧＤＰ与部分国家的对比…………………………………。２４表２．１０时间序列单位根检验结果………………………………………………………．２５表３．１面板单位根检验结果………………………………………………………………２９表３．２Ｐｅｄｒｏｎｉ面板协整检验结果…………………………………………………………３０表３．３ｌｎＧＤＰ与ｌｎＲＤＨ模型参数的估计结果（ＦｉｘｅｄＥｆｆｅｃｔｓ（Ｃｒｏｓｓ）（Ｃ１））……………。３２表３．４ＩｎＧＤＰ与ＩｎＲＤＥ模型参数的估计结果（ＦｉｘｅｄＥｆｆｅｃｔｓ（Ｃｒｏｓｓ）（ｃ３））……………。３４表３．５Ｒ＆Ｄ投入对经济增长长期效应的区域差异估计结果…………………………一３６表４．１Ｒ＆Ｄ经费投入与经济增长的面板误差修正模型估计结果……………………～４ｌ表４．２Ｒ＆Ｄ人员投入与经济增长的面板误差修正模型估计结果………………………４３表４．３Ｒ＆Ｄ投入对经济增长短期效应的区域差异的面板误差修正模型……………．．４４Ｖ１绪论１绪论１．１选题背景及意义经济增长一直以来都备受经济学界的关注，各种经济增长相关理论也一度成为经济学家们的核心研究问题。众多学者长久以来致力于探寻影响经济增长的主要因素，基于不用研究角度形成了众多的经济增长理论。从世界各国经济发展的进程可以看出，各国经济发展水平在较长时期内呈现出不断增长的态势，但国际间的经济发展水平差距明显，甚至同一个国家的不同地区之间也是如此。我国实行改革开放至今的三十多年里，经济发展速度受到世界各国的关注，从经济总量来看，国内生产总值、国民生活水平、各项投入等经济指标都显著提升。但这种高速增长的经济是以牺牲掉部分资源和环境为代价的。在全球经济一体化的大背景下，现阶段我国所处的世情和国情都已发生了巨大的变化。一方面，美国金融危机的爆发，国外需求的急剧下降和人民币升值，使国内众多出口导向型企业出现了亏损、减员、甚至破产倒闭等情况。另一方面，国内投资效率和能源利用率低、产出率低已成为制约我国经济发展的主要因素。经济长期可持续发展的要求和“低碳经济’’的兴起，使得我国必须转变主要依靠投资拉动和资源耗费的“粗放型＂发展模式，调整经济结构实现以技术进步带动经济增长。我国政府也对此提出了一系列的政策性指导建议，“十一五＂期间提出了降低ＧＤＰ增长过程中单位能耗、转变经济发展方式的要求，在“十二五”规划中提出坚持科学发展，以科技进步和创新推动经济增长，使科技生产力和人才资源的作用得到充分发挥，实现建设“创新型国家’’的目标。２０世界８０年代出现的内生增长理论（ＴｈｅＴｈｅｏｒｙｏｆＥｎｄｏｇｅｎｏｕｓＧｒｏｗｔｈ）开辟了新的研究思路：在不依靠外部因素促进经济增长的前提下，可以通过获取新“知识＂并将其内化到生产系统中，以内生的技术进步来推动经济的持续增长。获取新“知识”的过程我们称之为创新，进行创新的过程也就是开展研究与发展活动的过程。通过Ｒ＆Ｄ活动，可以提升技术进步水平，优化产业结构，加快产业升级，进而达到促进经济增长方式转变，推动经济持续发展的目标。长期以来，我国Ｒ＆Ｄ活动的贡献都不是十分理想，调查显示我国科技进１绪论步对经济增长的贡献率约为３０％，尚不及西方发达国家平均水平的一半，也远低于日本、韩国、新加坡等亚洲新兴工业化国家。而目前最直接有效的解决途径就是通过增加研发投入来提升自身的自主创新能力，一方面，要加大Ｒ＆Ｄ经费投入力度。金融危机的爆发使全球金融体系遭受严重打击，各国对外投资热情降低，外商直接投资（ＦＤＩ）的减少使我国必须依靠增加本国Ｒ＆Ｄ经费投入力度来提升自主创新能力；另一方面，要充分发挥人才资本的作用。在知识经济时代，人才资本的作用将成为推动经济发展的重要源泉。人力资本可以带来制度革新，并不断地创造出新的技术，提高物质资本的使用效率和生产效率，从而带动技术进步和知识积累，逐步扩大生产投入要素的收益，推动经济的长期稳定发展。通过加大Ｒ＆Ｄ投入力度来提升自主创新能力己成为我国经济持续发展的必由之路，然而必须注意的是我国经济发展水平和科技研发投入的区域性差异。究其原因，主要是各省市自治区所处地理位置、经济环境、基础资源和人才储备存在巨大的差距。因此，各地区Ｒ＆Ｄ投入现状如何，对本地区经济发展的作用大小，怎样提高区域Ｒ＆Ｄ投入的产出效率都是极为重要的问题。本文基于国内外已有的经济增长理论，选取我国省域样本的统计数据进行面板计量模型的实证研究。目的在于引入Ｒ＆Ｄ经费投入和Ｒ＆Ｄ人员投入这两种科技投入要素，分析其各自对经济增长的长期均衡效应和短期波动效应，以及各地区间的差异。Ｒ＆Ｄ投入和人力资本是提升自主创新能力的核心要素，本文所得结论对我国制定长久的科技进步战略和创新人才培养提供一定的实际参考价值，推动我国的整体创新能力。另外，一国政府或地区在了解自身Ｒ＆Ｄ投入在短期和长期内对经济增长的影响的情况下，可以更有针对性地制定出区域发展策略，充分利用知识积累的空间溢出和扩散效应，这对进一步缩小地区差异，提速区域经济的可持续发展具有相当重要的指导意义。１．２国内外相关研究的现状１．２．１国外研究现状长期以来，经济领域和科技领域的学者对Ｒ＆Ｄ投入与经济增长之间的关系的一直甚为关注，２０世纪３０年代初期，Ｃｏｂｂ－Ｄｏｕｇｌａｓ首先建立Ｃ—Ｄ生产函数来度量科技投入对经济产出的贡献，之后许多经济学者都从不同角度对两者２１绪论之间的关系进行了研究，并得出了自己的研究结果和理论框架。在众多理论模型中，被经济学界普遍认可的具有代表性的是罗默（Ｒｏｍｅｒ）于１９６４年提出的经济增长模型。在该模型中，罗默指出在科技进步的前提下，可以弱化甚至消除资本边际递减规律，进而实现经济增长的持续发展。后来的很多学者都是基于罗默的观点对两者的关系进行研究。如Ｍｃｌｅａｎ，Ｒｏｕｎｄ（１９７８）利用１９７１年～１９７２年９８０个澳大利亚制造业企业的数据对新产品销售收入与Ｒ＆Ｄ强度之间的关系进行了分析，得出Ｒ＆Ｄ投入与产出两者之间存在显著的正向关系，且普遍为线性关系【ｌＩ。Ｇｒｉｌｉｃｈｅｓ（１９８６）建立了测算Ｒ＆Ｄ对生产力增长影响的模型，分别从经济增长和公司、产业等不同层次进行了测度，通过对１９５７年～１９７７年间约１０００家美国大型制造业企业的研究，发现科技投入，尤其是Ｒ＆Ｄ投入对生产率的提高有显著的促进作用【２】。Ａｇｈｉｏｎ，Ｐｈｉｌｉｐｐｅ，Ｈｏｗｉｔｔ等（１９９２）把Ｒ＆Ｄ作为影响经济发展的内生变量，用内生增长的计量模型实证运行结果显示提高Ｒ＆Ｄ投入水平将会在很大程度上促进经济的发展【３１。此后，众多学者都从实证研究的角度测算了某一国家或地区的Ｒ＆Ｄ投入对经济增长贡献率或全要素生产率（ＴＦＰ，ＴｏｔａｌＦａｃｔｏｒＰｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ）的贡献值。如Ｌｉｃｈｔｅｎｂｅｒｇ（１９９２）、Ｅａｔｏｎ等（１９９３）在Ｓｕｍｍｅｒｓ，Ｈｅｓｔｏｎ所得数据的基础上对各国Ｒ＆Ｄ经费支出和Ｒ＆Ｄ人员投入与经济增长之间关系的差异，得出如下结论：国际间生产力差异中几乎有５０％是由一国的工程师和科学家贡献的。此外，Ｌｉｃｈｔｅｎｂｅｒｇ还得出设备投资的回报率仅为Ｒ＆Ｄ投资的回报率的１／７１４）［引。Ｃｏｅ，Ｈｅｌｐｍａｎ，Ｈｏｆｆｉｎａｉｓｔｅｒ（１９９５）利用２２个ＯＥＣＤ国家的样本数据，对全要素生产率和科技投入的关系进行研究，得出生产力增长有５０％是由Ｒ＆Ｄ支出贡献的【６】。Ｓａｋｕｒａｉ，Ｇｅｏｒｇｅ（１９９７）从不同角度对主要ＯＥＣＤ国家的实证研究结果均表明Ｒ＆Ｄ是全要素生产率增长的重要源泉【７１。Ｊａ行ｅ，Ｔｒａｊｔｅｎｂｅｒｇ，Ｆｏｇａｒｔｙ（２０００）从产业的角度测度出某一产业的Ｒ＆Ｄ投入在提高本产业生产率的同时还有可能产生带动效应，促进所在经济发展区域中的其他产业的产出效率的提高，进而带动整个经济发展区域的技术进步【引。ＧＵＥＬＬＥＣ，ＢＲＵＮＯ（２００４）在ＯＥＣＤ国家的１６个成员国中以具有代表性的企业的样本数据为基础，分别分析企业Ｒ＆Ｄ经费支出、政府部门Ｒ＆Ｄ经费支出和国外Ｒ＆Ｄ经费支出与一国全要素生产率的关系，发现，企业Ｒ＆Ｄ经费支３ｌ绪论出和政府部门Ｒ＆Ｄ经费支出每增长ｌ％分别可带动全要素生产率增长０．１３％和０．１７％，而国外Ｒ＆Ｄ经费支出每增长ｌ％可使生产率的增长幅度达到Ｏ．４６％１９】。另外，有少数结构和学者从国际视角研究了不同国家Ｒ＆Ｄ投入对经济增长贡献率或ＴＦＰ贡献。１９９１年，世界银行（ＷＢＧ）选取了６８个国家，分析得出各国科技进步对一国ＧＤＰ的贡献率存在显著差异，发展中国家约为１４．３％，美国仅为１６．６％，英国为５０．Ｏ％，德国为５１．Ｏ％，法国为５６．７％。Ｂｏｓｋｉｎ，Ｌａｕ（１９９６）实证分析了Ｒ＆Ｄ资本、人力资本、资本和劳动四种要素对经济增长的贡献，除此之外的剩余部分视作科技进步的贡献【ｌ０１。选取美国、英国、日本、德国、法国、加拿大、意大利七个国家的样本数据数据，研究结果如表１．１所示。很明显地，Ｒ＆Ｄ投入初始阶段对经济发展的促进作用不是很大，因Ｒ＆Ｄ投入带来的科技进步却能明显促进经济发展的影响。表１．１各国经济增长的来源１１．２．２国内研究现状相比于国外学者的研究，在国内因为数据获取难度大且不完整的限制，定量研究开始较晚，但也有众多学者从不同角度和切入点对Ｒ＆Ｄ投入与经济增长间的关系进行了研究。１．２．２．１我国Ｒ＆Ｄ投入与经济增长的影响姚洋，章奇（２００１）在柯布．达格拉斯生产函数的基础上建立随机前沿生产函数，用４１个行业３７７６９个企业数的大样本数据进行分析，得出不同性质和规模的企业其Ｒ＆Ｄ经费支出对生产效率的影响呈现差异化，处于不同经济发展１资料来源：Ｂｏｓｋｉｎ，Ｍｉｅｈａｅｌ，Ｊ．。ａａｄＬ丑ｕ，ＬａｗｒｅｎｃｅＪ．１９９６，ＣｏｎｔｎｂｕｔｉｏｎｉｎＩｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎｏｆＲ＆ＤｔｏＥｅｏｎｏｍｉｅＧｒｏｗｔｈＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｒ＆Ｄ，ａｎｄｔｈｅＥｃｏｎｏｍｉｃ，ｅｄｉｔｅｄｂｙＳｍｉｔｈ，ＢｒｕｅｅｌＲ．ａｎｄＢｒａｆｉｅｌｄＯａｕｄｅＥ，刀鸷ＢｒｏｏｋｉｎｇｓａｎｄＡｍｅｒｉｃａｎＥｎｔｅｒｐｒｉｓｅＩｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎｆｏｒＰｕｂｌｉｃＰｏｌｉｔｉｃＲｅｓｅａｒｃｈ４ｌ绪论区域的企业其Ｒ＆Ｄ支出对生产率的影响同样存在差异化【ｌ¨。张顺（２００６）考察１９７８年＂－＇２０００年科技投入对经济增长存在的动态影响效应，向量自回归（Ⅵ讯）模型的计量结果显示Ｒ＆Ｄ投入可以有效地促进经济发展，但经济增长却没有带来Ｒ＆Ｄ投入的增加【１２１。安娜（２００９）对１９９２年＂＇２００６年中国Ｒ＆Ｄ投入、固定资产投入、劳动力投入及ＧＤＰ增长等数据，用修正的柯布一道格拉斯生产函数及多元线性回归分析方法，测算出Ｒ＆Ｄ对经济增长有巨大的推动作用【１３】。刘丹鹤，杨舰（２００６）用修正的Ｃｏｂｂ－Ｄｏｕｇｌａｓ生产函数模型，解释了Ｒ＆Ｄ投入及其商业化效用对全要素生产率的促进作用，并阐释了应如何运用科技和管理手段提升Ｒ＆Ｄ的投入产出效率【１４】。部分学者具体测算出了科技投入对经济增长的长期、短期弹性。如罗佳明，王卫红（２００４）用１９５３年＂＂２００１年ＧＤＰ与科技投入总量的统计数据为基础，测算出两者之间的Ｐｅａｒｓｏｎ相关系数为０．９８，进一步运用Ｇｒａｎｇｅｒ因果检验得出科技经费的增加或减少将导致ＧＤＰ的同步变化，但后者的增减却未必会引起前者的增减；广义差分回归模型表明在样本期内，科技投入增加对我国经济发展的贡献率大致为１７．６％【”】。胡恩华，刘洪，张龙（２００６）基于１９９１年～２００３年的统计数据，运行结果表明科技投入对ＧＤＰ的影响具有滞后性，且科技投入的产出弹性在０．１７＂＂０．３４之间【ｌ６１。吴林海，杜文献（２００８）运用样本期为１９９１年＂＂２００５年的相关数据，建立Ｒ＆Ｄ投入与经济增长的协整模型和误差修正模型，分别得出Ｒ＆Ｄ投入与经济增长的长期弹性为０．６８、短期弹性为Ｏ．２４，格兰杰因果检验同样得出两者之间仅存在Ｒ＆Ｄ投入对经济增长的单向促进作用（１７１。江蕾，安慧霞，朱华（２００７）基于１９５３年＂－，２００５年期间我国科技投入与描述经济发展的数据，利用广义差分回归模型进行实证，得出此样本区间内科技投入对经济增长的影响显著，其长期弹性为Ｏ．１７５（惦】。赵志坚（２００８）利用１９７８年＂２００４年的数据分析了我国Ｒ＆Ｄ经费投入与ＧＤＰ和三大产业产值间的关系后发现，三大产业中，只有第二产业的产值与Ｒ＆Ｄ经费投入之间存在长期稳定的均衡关系，第一和第三产业的产值与Ｒ＆Ｄ经费投入之间并没有长期稳定的均衡关系，在样本期内，Ｒ＆Ｄ经费投入对经济增长的贡献率的平均值大致为６．８４％，长期弹性仅为０．０４（１９１。５ｌ绪论１．２．２．２我国Ｒ＆Ｄ投入对经济增长影响的滞后性之后部分学者实证分析了我国科技投入对经济增长影响的滞后性。如朱春奎（２００４）运用协整理论和误差修正模型测算了１９７８年＂＇２０００年中国财政科技投入对经济增长的短期弹性和长期弹性分别为１．５ｌ和３．６９；且在滞后２至４年里，财政科技投入对经济增长有正向影响，而经济增长对政府科技投入正向的影响只有在滞后期为２年时才显现１２０１。苏桔芳，胡日东，衣长军（２００６）基于１９５８年＂２００４年的相关数据用ＶＡＲ模型进行实证研究，分析得出在样本期内财政科技投入产出的短期弹性为Ｏ．１０，长期弹性为１．４０ｔ２¨。单红梅，李芸（２００６）和徐冬林，郭云南（２００７）都对科技投入对经济增长的滞后效应进行了分析，但因为样本数据和计量模型的不同得出了不同的结论。单红梅，李芸以广义的柯布．道格拉斯生产函数为基础，实证研究了１９９１年＂２００３年中国Ｒ＆Ｄ投入对经济发展的促进作用，结果表明，我国Ｒ＆Ｄ投入可以带动经济的较快发展，但其效用存在一定的滞后性。Ｒ＆Ｄ当期的投入产出弹性仅为Ｏ．１７，滞后一期和滞后两期的投入产出弹性分别为０．３０和０．３４［２２１。此后，徐冬林，郭云南运用ＶＡＲ模型测度了１９７９年＂２００５年Ｒ＆Ｄ投入对经济增长的动态影响，得出Ｒ＆Ｄ投入对我国ＧＤＰ的促进作用滞后性明显且作用持久，其影响大致要在投入８一１５年之间达到最大的结论【２３１。１．２．２．３Ｒ＆Ｄ投入对经济增长影响的区域差异ｚ国内有一些学者分别从不同角度对Ｒ＆Ｄ投入对经济增长影响的区域差异进行了研究。如朱平芳（１９９９）通过建立经济数学模型，选取１９８８年～１９９６年上海Ｒ＆Ｄ经费投入与上海国内生产总值的数据，测算两者之间的关系，结果表明上海的Ｒ＆Ｄ经费投入对社会总产出具有显著的促进作用，其短期弹性为Ｏ．３５，长期弹性为０．９９【２４１。江静（２００６）分省域分析了我国１９９８年＂－２００４年间各省市Ｒ＆Ｄ投入强度的原始水平，在基数不同的情况下，影响Ｒ＆Ｄ投入强度的要素也不同【２５１。彭建平，张建华（２００７）以我国各省市自治区１９９４年＂－－２００５年统计数据为样本，基于广义矩（ＧＭＭ）思想，建立了Ｒ＆Ｄ存量的测算模型，得出我国的Ｒ＆Ｄ投入具有较高的产出弹性【２６】。黄苹（２００８）基于１９９７年～２００４年全国３１个省市自治区的样本数据分析得出，某一地区的经济发展与相６１绪论邻区域的Ｒ＆Ｄ投入具有空间上的溢出效应。面板数据模型的运算结果表明，假定其他投入要素不发生变化，相邻区域的Ｒ＆Ｄ投入对本地区经济发展的溢出效应为０．２４％：而相邻区域不同的科技研发主体（高校、企业）其相应的ＲＥｅＤ投入对本地区的经济发展带来的溢出效应存在差异。企业投入的空间溢出效应约为高校及科研院所的８倍【２７ｌ。孙敬水，岳牡娟（２００９）从我国进行Ｒ＆Ｄ活动的三大主体（大中型企业、社会科研院所和高校）层面出发，实证分析１９９８年＂２００６年间我国３０个省市、自治区Ｒ＆Ｄ投入与经济发展之间的关系。结果显示样本期内我国Ｒ＆Ｄ活动的三大主体其科技产出率均不高，其中以高校最低，科研院所次之，企业的科技产出率最高【２８ｌ。我国各经济区域间Ｒ＆Ｄ投入对经济增长存在较大差异。如覃成林（２００２）用我国各省市自治区２０００年科技研发投入的截面数据研究得出，我国东部省区科技产出的绝对量占优，但东西部科技研发产业化的效率不如中部省斟２９】。赵喜仓，陈海波（２００３）运用因子分析评价方法分析出我国Ｒ＆Ｄ投入总量和Ｒ＆Ｄ投入产出率都与本经济区域内的经济基础和发展水平有很大的关联性，且不同区域发展存在不平衡性，东部地区的Ｒ＆Ｄ投入和产出效率都远高于西部地区【３０１。姜怀宇，李铁立（２００６）运用聚类分析方法分析了各区域不同科技创新模式的差异化效用，科技化投入模式可以有效提高北京、上海、江苏、广东的经济发展，引进吸收并形成产业化的这种模式之于经济发展的促进作用，甘肃、宁夏、青海等地区要优于中部和东部地区【３１１。王维国，谢兰云（２００９）在分析２００２年＂＂２００６年全国及３１个省市自治区各年度Ｒ＆Ｄ经费投入总量和Ｒ＆Ｄ投入强度的基础上，摒弃以往学者运用地理区域划分出东部、中部和西部的做法，而是依照各省市自治区Ｒ＆Ｄ投入强度，即Ｒ＆Ｄ投入与ＧＤＰ的比值用分位数理论的思想重新划分出Ｒ＆Ｄ高投入地区、Ｒ＆Ｄ中等投入地区和Ｒ＆Ｄ低投入地区三个区域，对三大区域间的差异及区域内部各省份的差异进行了具体的实证分析【３２】。曹泽，李东（２０１０）以１９９５年－＂２００７年间中国２９个省区的年度数据为基础，运用面板数据模型分析了中、东、西三大区域不同Ｒ＆Ｄ投入对全要素生产率的溢出效应，其中技术引进投入的溢出效应最大，其次是Ｒ＆Ｄ经费直接投入，高校和科研院所的溢出效应最小。不同的创新模式对生产率的促进作用存在很大差异，东部地区自主创新的经济效果最为显著，经济落后的西部区域引进吸收的创新模式队生产率提升的效果要优于中部和东部【３３１。钟卫（２０１１）用ＤＥＡ中的ＣＣＲ模型和ＢＣＣ模型分析了２００９年７ｌ绪论全国３０个省市自治区的Ｒ＆Ｄ投入的技术效率和规模效率。我国技术有效的省份数量显著增加，区域技术效率和规模效率排名从高到低依次为东部、西部和中部，对应的技术效率值分别为：０．９５５、０．７７１和０．７０７：规模效率值分别为：０．６４６、０．６１１和０．５３９，且Ｒ＆Ｄ投入的技术效率和规模效率和经济发展的相关性极低［３４】。我国各地区Ｒ＆Ｄ投入也存在一定的时滞效应，如裴玲玲，陈万明，王正新（２０１１）用１９９８年＂－＇２００９年间的数据分析了江苏省Ｒ＆Ｄ投入产出的时滞效应，得出江苏省的Ｒ＆Ｄ投入在投入起的第三年对经济发展的促进作用达到最大，之后逐年降低。经济可持续发展要求Ｒ＆Ｄ投入绝对量和投入结构的协同作用［３５１。陶建宏，师萍（２０１１）以样本跨度期为ｌＯ年的数据测度出西部地区Ｒ＆Ｄ投入对经济增长的长期均衡弹性为Ｏ，７３。之前学者用格兰杰因果检验得出Ｒ＆Ｄ投入与经济增长之间的仅存在单向因果关系，但陶建宏和师萍的研究表明两者之间存在双向的促进关系，这种促进效应存在一定的滞后性。对于西部地区，其Ｒ＆Ｄ投入对经济增长的促进效应需要在两年后显现发挥到最大，而经济增长要在一年后才能带动Ｒ＆Ｄ投入的增长【３６】。部分学者研究了科技进步中人力资本投入的区域差异，如赖明勇，张新，彭永军等（２００５）运用各省份的截面数据和时间序列数据的实验样本分析了受教育年限与经济增长率之间的关系，研究表明，入力资本对经济发展有正向的促进作用，影响系数为Ｏ．１８３［３７１。杨俊，李晓羽，杨尘（２００７）运用面板模型分析方法，对我国经济发展过程中应该采取什么样的科技进步路径进行了探讨。Ｒ＆Ｄ投入和通过引进外商直接投资形成的资本积累能促进ＧＤＰ绝对量的增加，为实体经济快速发展做出极大贡献；科技人才的投入尚显不足且存在明显的区域差别；在目前单纯依靠提升Ｒ＆Ｄ投入绝对量提速经济发展遭遇瓶颈的情况下，有效发挥科技入力资本的优势可以创造新技术，进而带动科技进步１３８］。吕忠伟，李峻浩（２００８）分析了Ｒ＆Ｄ、人力资本以及Ｒ＆Ｄ溢出与区域全要素生产力的关系，结果显示：东部地区的Ｒ＆Ｄ投入和人力资本的投入可以提高全要素生产力并促进技术进步，而在中西部地区，Ｒ＆Ｄ投入和人力资本投入对后两者的促进作用均不显著；各区域Ｒ＆Ｄ溢出对经济增长的影响存在较大差异，且我国目前尚不具备吸收Ｒ＆Ｄ国际溢出的能力【３９１。李兵，王铮，李刚强等（２００９）用扩展的柯布．道格拉斯生产函数对１９９０年＇＇２００５年间全国和部分省市的本地和外来的科技投入变量对产出的贡献率进行估计，发现全国各ｇ１绪论地区差异明显，其中北京、天津和上海的科技投入产出率位居全国前三，这三个省市外来科技投入的溢出效应也是最明显的，本地和外来的科技投入变量之间存在一定的关联性：劳动力资本的投入对经济发展的促进效作用要明显高于科技经费投入的促进效用，我国的产业机构还处于劳动密集型的发展水平［４０ｌ。现有的研究成果大部分都集中在时间序列的分析上，但并未考虑区域间的差异特征。尽管也有少量学者运用了面板数据，但并说明他们所建立分析模型的正确性，也没有具体分析在我国科技进步过程中Ｒ＆Ｄ投入对经济增长的影响的推动作用在长期和短期内分别有多大，以及各地区间存在的差异。基于此，本文在对我国Ｒ＆Ｄ投入与经济增长关系的实证分析中，运用面板数据协整模型和面板误差修正模型分别对Ｒ＆Ｄ投入的长期弹性和短期波动效应进行研究，通过多个视角分析我国Ｒ＆Ｄ经费投入和Ｒ＆Ｄ人力资本投入对经济增长影响的区域差异。１－３论文主要内容及方法本文依据国内外已有的理论研究，以面板单位根检验、面板协整检验、面板数据协整模型、面板误差修正模型为主要研究工具，实证分析了两种投入要素对经济增长的长期均衡效应和短期波动效应及地区差异。根据所得的结论结合我国现状给出相关建议。全文共分五章，具体章节设置如下：第一章，绪论部分。主要介绍了本文的研究背景、研究意义、并对目前国内外关于科技研发投入与经济增长的关系和Ｒ＆Ｄ投入区域差异的研究现状进行了归纳整理，在此基础上列出了本文研究内容、所用的实证研究方法及主要创薪点。第二章，我国Ｒ＆Ｄ投入现状分析。首先，对全国连续数年Ｒ＆Ｄ经费投入的总量和Ｒ＆Ｄ投入强度、Ｒ＆Ｄ投入全时工作当量的情况及我国Ｒ＆Ｄ投入的结构、Ｒ＆Ｄ投入的区域差异进行了对比分析。其次，以国际视角比较我国与其他国家Ｒ＆Ｄ经费投入总量和Ｒ＆Ｄ投入强度的差异。第三章，Ｒ＆Ｄ投入对经济增长效应的差异与效果。首先，建立测算Ｒ＆Ｄ投入与经济增长关系的面板数据计量模型的解析表达式，然后选取我国２０００年＂２０１０年除西藏外３０个省市、自治区的统计数据，在对所设统计指标进行平稳性检验和协整性检验的基础上，分别建立测算Ｒ＆Ｄ经费投入和Ｒ＆Ｄ人员９１绪论投入对经济增长长期效应的面板协整模型的计量解析表达式，分析两种Ｒ＆Ｄ投入要素对经济增长的长期弹性和省域间的差异。进而分析了东部、中部、西部、东北地区间的Ｒ＆Ｄ投入对经济增长长期弹性的区域差异。第四章，Ｒ＆Ｄ投入的短期波动对经济增长短期波动的效应。依据前文Ｒ＆Ｄ投入与经济增长长期均衡关系模型所产生的残差序列，建立测算Ｒ＆Ｄ经费投入和Ｒ＆Ｄ人员投入的短期波动对经济增长短期波动效应的面板误差修正模型，分析两种Ｒ＆Ｄ投入要素对经济增长的短期效应和省域间的差异。进而分析了东部、中部、西部和东北地区间的Ｒ＆Ｄ投入对经济增长短期弹性的区域差异。第五章，结论和展望。根据前文实证研究的分析结果归纳出主要结论，再结合我国整体经济发展和科技投入的现状及存在的区域差异，提出了如何提高我国Ｒ＆Ｄ投入和其产出绩效的一些政策建议。最后，对全文进行归纳总结，指出本文研究中存在的不足之处，并对下一步可能进行的研究方向进行了简要说明。在写作中采用的研究方法主要有：（１）面板单位根检验和协整检验相结合。在研究过程中，通过面板单位（２）面板数据协整模型和面板误差修正模型相结合。在研究过程中，运（１）首先运用面板单位根检验和面板协整检验对数据的平稳性及变量间的１０根检验可以检验数据自身及其差分形式的平稳性，协整检验可以检验代表Ｒ＆Ｄ投入与经济增长的指标数据之间是否存在长期稳定的协整关系。用面板数据协整模型进行实证分析可以得到各个地区Ｒ＆Ｄ投入对经济增长的长期效应，运用面板误差修正模型进行实证分析可以得到各个地区Ｒ＆Ｄ投入短期波动对经济增长短期波动的效应。由此可以具体分析各个地区间的差异及长短期内效应的差异。１．４论文的创新点协整关系进行了验证。在对面板数据进行平稳性检验的基础上用面板协整检验验证变量间的长期协整关系，可以避免所分析的一组变量组成的回归模型出现伪回归的现象。ｌ绪论（２）利用面板数据模型对Ｒ＆Ｄ投入对经济增长的影响效果及区域差异进行了研究。在研究我国Ｒ＆Ｄ经费投入和Ｒ＆Ｄ人员投入对经济增长长期效应及区域差异的过程中，本文选取了Ｒ＆Ｄ经费支出和Ｒ＆Ｄ人员全时当量两个指标，对其取自然对数后基于变系数模型，分析了全国除西藏外的３０个省市自治区两种投入要素对经济增长的长期均衡弹性，并对各区域的异同进行了比较分析。（３）利用面板误差修正模型分析了Ｒ＆Ｄ投入短期内对经济增长带来的波动。以往的研究结论表明我国Ｒ＆Ｄ投入对经济增长的促进作用往往在投入开始的几年后才能发挥到最大，滞后性相当明显。Ｒ＆Ｄ投入对经济增长的长期均衡效应较大，短期内对经济增长的波动效应又该如何。本文将长期均衡模型中回归产生的残差项引入面板误差修正模型，衡量了两种Ｒ＆Ｄ投入要素对经济增长短期效应的波动幅度及各省市之间的差异。２我国Ｒ＆Ｄ投入与经济增长状况分析２我国Ｒ＆Ｄ投入与经济增长状况分析２．１我国Ｒ＆Ｄ投入现状２．１．１我国Ｒ８ＬＤ投入的规模我国科技统计数据的调查工作起步较晚，Ｒ＆Ｄ的概念在上世纪八十年代后半段才被国内经济学界启用，因此１９８７年我国才有了Ｒ＆Ｄ活动数据的相关统计资料。根据国家统计局公布的统计资料，编制出表２．１，详细列出了我国１９８７年－＇－＇２０１０年我国Ｒ＆Ｄ经费支出总量、Ｒ＆Ｄ投入强度（Ｒ＆Ｄ经费支出占国内生产总值的比重）及总量与投入强度的年增长比率。基于表２．１绘制出显示１９８７年＇－－－２０１０年我国Ｒ＆Ｄ经费支出及Ｒ＆Ｄ投入强度的变化趋势图２．１。从表２．１中的数据可以很明显地看出，在统计可得的２４年数据中，我国Ｒ＆Ｄ经费支出的数额相当低，但在之后的年份里逐年增加，增长速度非常快。可测的２４年中Ｒ＆Ｄ经费支出的平均值为１５４９．２２亿元，其平均增长比率为２２．０４％。统计初始，在１９８７年我国Ｒ＆Ｄ经费支出额仅为７４．０３亿元，１９９９年为６７８．９１亿元，２０１０年为７０６２．６亿元，从这三个年份的数据就可以明显地看出我国Ｒ＆Ｄ经费支出额呈逐年不断增加的变化趋势，图２．１更是很清晰地绘制出了我国Ｒ＆Ｄ经费支出逐年递增的变化趋势。１２２我国Ｒ＆Ｄ投入与经济增长状况分析表２．１１９８７年－２０１０年我国Ｒ＆Ｄ经费支出、Ｒ＆Ｄ投入强度及其年增长比率表１．。堆柑…Ｒ＆Ｄ经费支出（亿元）７４．０３８９．５０１１２．３ｌ１２５．４３１５９．４６１９８．０３年增长比率（％）Ｒ＆Ｄ投入强度（％）０．６ｌ年增长比率（％）１９８７年１９８８年１９８９年１９９０年１９９１年１９９２年１９９３年１９９４年１９９５年１９９７年１９９８年１９９９年２００１年２００２年２００３年２００４年２００５年２００６年２００７年２００９年２０１０年平均值２０．９０２５．４９１１．６８２７．１３２４．１９２５．２４２３．４９１３．８５１６．００２５．８８８．２４２３．１９３１．９３１６．３９２３．５２１９．５７２７．７１２４．６２２．５８２３．５５２４．４１２５．７０２１．７２２２．０４０．５９０．６６０．６７０．７３０．７４０．７００．６４０．５７０．５７０．６４０．６５０．７６０．９００．９５１．０７１．１３１．２３１．３２１．３９１．４０１．４７１．７０１．７６０．９５．３．２８ｌ１．８６１．５２８．９６１．３７．５．４１．８．５７．１０．９４０１２．２８１．５６１６．９２１８．４２５．５６１２．６３５．６１８．８５７．３２５．３００．７２５．００１５．６５３．５３４．９９２４８．０１３０６．２６３４８．６９１９９６年４０４．４８５０９．１６５５１．１２６７８．９１２０００年８９６．００１０４２．４９１２８７．６０１５３９．６０１９６６．３０２４５０．００３００３．１０３７１０．２０２００８年４６１６．００５８０２．１０７７０６２．６０１５４９．２２１数据来源：Ｒ＆Ｄ相关数据来自中国科技统计网（ｈｔｔｐ：／／ｖａ，．ｓｔｓ．ｏｒｇ．ｃｎ），增长比率和平均增长比率通过计算获得．下同．１３２我国Ｒ＆Ｄ投入与经济增长状况分析图２．１１９８７年一２０１０年我国Ｒ＆Ｄ经费支出、Ｒ＆Ｄ投入强度变化趋势从图２．１可以很明显地看出，我国Ｒ＆Ｄ经费支出额在１９８７年～１９９８年间的增长相对较为缓慢，１９９９年＂一２０１０年则发展的较为迅速。通过相关数据测算得出１９９８年和２００９年我国Ｒ＆Ｄ经费支出额的年增长比率分别为８．２４％和２３．１９％，差异十分显著，由此可以把１９９９年作为一个分界的时间点。从发展趋势图也可以很直观地看出１９９９年＂２０１０年期间我国Ｒ＆Ｄ经费支出额的增长表现为指数化趋势，这种变化趋势与我国发展经济的相关战略联系密切。从１９７７年邓小平提出把发展科技和教育作为促进经济发展、增强国力的手段，到１９９５年把科教兴国作为推动现代化建设的重要战略。在政策方针的指引下，我国政府、研究机构和企业逐渐意识到创新在提高生产力的过程中产生的巨大推动作用，不断加大技术研发力度，同时也将增强自身创新能力作为提升核心竞争力的重要发展战略。我国Ｒ＆Ｄ投入总量指标的增加明显，但相对指标的增长却比较慢，１９８７年我国Ｒ＆Ｄ投入强度为０．６１％，１９９９年为０．７６％，２０１０年这一指标为１．７６％。１９８７年－－－２０１０年我国年平均Ｒ＆Ｄ投入强度为０．９５％，其平均增长比率为４．９９０，６，且有四个年份的年增长比率为负值，与我国高速增长的国内生产总值相比，Ｒ＆Ｄ投入的增长还相对比较缓慢。表２．１中数据显示出从１９８７年至１９９８年我国Ｒ＆Ｄ投入强度都处于０．５７％～０．７４％这一范围内，增长也未呈现连续性。其快速增长也是以１９９９年为分界点，增长也呈现出波动性的特点。“八１４２我国Ｒ＆Ｄ投入与经济增长状况分析五＂的最后一年里科技兴国战略的提出了加快我国科技进步的步伐，“九五＂期间Ｒ＆Ｄ经费支出额的平均值为６０７．９３亿元，为“八五’’期间的２．４ｌ倍，Ｒ＆Ｄ经费投入强度相比“八五”期间增加了４．１４％。从“九五＂开始至“十一五＂期间，我国大幅度增加科研投入力度，深入践行国家高技术研究发展计划（“８６３”计划）和国家重点基础研究发展计划（“９７３＂计划）的指导方针，着眼于前沿技术的研发工作，借鉴国外先进经验，结合我国基础科研现状，政府引导和自主探索两线并行。在此期间，我国Ｒ＆Ｄ投入强度有了明显的提升，由２００８年的Ｏ．６５％逐步提高到２０１０年的１．７６％。在不断加大科技研发经费的同时，我国对科技人力资源积累的重视程度也在提升。表２．２列出了１９９５年～２０１０年我国Ｒ＆Ｄ人员全时工作当量（万人年）及其各年的增长比率。１９９５年我国Ｒ＆Ｄ人员全时工作当量仅为７５．１７万人年，１９９９年为８２．１７万人年，２０１０年为２５５．４万人年，１９９５年＂２０１０年我国Ｒ＆Ｄ人员全时工作当量的平均值为１２８．３７万人年，平均增长比率为８．７０％。“九五”、“十五”、“十一五＂期间我国Ｒ＆Ｄ人员全时工作当量的平均值分别为８２．６８万人年、１１２．０８万人年和２０１万人年，平均增长比率分别为４．４５％、８．２８％和１３．３８％，增长的绝对量和增长幅度都相当大，这也与我国提出实施“人才战略”，重视培养科技人才的政策导向密切相关。表２．２１９９５年＂－＇２０１０年我国Ｒ＆Ｄ人员全时工作当量（单位：万人年）及增长比率年份脚会蜜工年警率年份訾嚣１９９５年７５．１７２００４年１１５．２６５．２８１９９６年８０．４０６．９６２００５年１３６．４８１８．４ｌ１９９７年８３．１２３．３８２００６年１５０．３０ｌＯ．１３１９９８年７５．５２—９．１４２００７年１７３．６１５１５．５１１９９９年８２．１７８．８ｌ２００８年１９６．５３６１３．２０２０００年９２．２ｌ１２．２２２００９年２２９．１２５２１６．５８２００１年９５．６５３．７３２０１０年２５５．４０１１．４７２００２年１０３．５１８．２２平均值１２８．３７８．７０２００３年１０９．４８５．７７综上可看出我国数年来科技研发工作的发展历程，其自主创新意识在不断地增强，Ｒ＆Ｄ经费投入整体上也呈现出不断增加的态势，但总体投入水平仍然２我国Ｒ＆Ｄ投入与经济增长状况分析不高，与我国经济发展的速度并不相适应。我国改革开放至今，经济发展速度惊人，２０１０年我国ＧＤＰ约为１９７８年的ｌｌＯ倍。而２０１０年我国Ｒ＆Ｄ经费支出额为１９８７年的９５倍。由此可见，我国科技研发活动具有起步晚、基础薄弱、投入相对较低等特点，但也可以预见到未来我国自主创新还有相当大的进步空间。２．１．２我国Ｒ＆Ｄ投入的结构２０１０年，我国Ｒ＆Ｄ经费支出总额为７０６２．６亿元，与２００９年相比，增幅为２１．７２％；Ｒ＆Ｄ投入强度为１．７６％，与２００９年相比，增幅为３．５３％。本年度Ｒ＆Ｄ人员全时工作当量为２２５．４万人年，与上年相比，增幅为１１．４７％，按元，增幅为９．０７％。２．１．２．１按来源和执行部门分；淤．表２．３我国Ｒ＆Ｄ经费支出按来源和执行部门分布（单位：亿元）经费来源、＼企业蓑套妻蓑蓥嚣合计所然重企业４８０９３４．２１９８．５２１．４５０６３．１７１．７政府２３６．８１０３６．５３５８．８６４．２１６９６．３２４．０国外８２．８３．４５．４０．４９２．１１．３其他５６．９１１２．２３４．５７．４２１１．Ｏ３．Ｏ合计５１８５．５１１８６．４５９７．３９３．４７０６２．６所占比重（％）７３．４１６．８８．５１．３表２．３列出了我国Ｒ＆Ｄ经费按来源和具体执行部门分布的详细情况和所占而从Ｒ＆Ｄ经费的执行部分看，２０１０年我国企业Ｒ＆Ｄ经费支出总额为１６Ｒ＆Ｄ人员（全时工作当量）为基础计算出的人均Ｒ＆Ｄ经费支出额为２７．６５万的比重。按我国Ｒ＆Ｄ经费来源看，２０１０年，我国Ｒ＆Ｄ经费支出额中企业贡献的资金为５０６３．１亿元，占经费来源总额的７１．７％，而来自政府、国外和其他渠道的经费占比分别为２４．００％、１．３０％和３．００％，显而易见，企业是我国进行科技研发活动的主体。５１８５．５亿元。企业、研究机构和高等学校几个主要的执行部门其各项Ｒ＆Ｄ经费支出存在明显差异，与２００９年相比增长幅度分别为２２．０５％、１９．１３％和２７．５７％，所占比重分别为７３．４２％、１６．８０％和８．４６％，所占比重基本与２００９年２我国Ｒ＆Ｄ投入与经济增长状况分析保持一致。另外，２０１０年我国Ｒ＆Ｄ人员按执行部门来看，企业所占比重为７３．４％，研究机构和高等学校占比分别为ｌ１．５％和１１．３％。以上分布情况进一步说明了企业在我国科技研发活动中的主体地位。２．１．２．２按活动类型分分活动类型看，２０１０年全国基础研究、应用研究和试验发展三类活动的经费投入均为２０００年的５倍以上。其中在基础研究方面的经费投入为３２４．５亿元，较之２００９年的２７０．３亿元，增长幅度为２０．５２％，在全部活动类型中所占比重为４．６０％，而众多发达国家在基础研究投入所占比重都可以达到４０％甚至更高的水平，说明我国在自主创新过程中其重心主要放在应用研究和试验发展两个方面，对基础研究的依赖程度还比较低，原始创新能力还比较薄弱。数据表明２０１０年在应用研究和试验发展两项上的Ｒ＆Ｄ经费投入分别为８９３．８亿元和５８４４．３亿元，较之２００９年增长幅度分别为２２．３％和２１．７％。试验发展所占比重为８２．８％，而代表原创科研水平的两项活动基础研究和应用研究这两项Ｒ＆Ｄ经费投入合计所占比重为１７．２％。表２．４详细列出了企业、高等学校和研究机构三大部门在各种活动类型上Ｒ＆Ｄ经费投入的比重分布。表２．４我国Ｒ＆Ｄ经费支出活动类型分布（单位：％）＝漤絮活动主体＼企业高等学校研究机构合计基础研究Ｏ．１３０．１应用研究２．４试验发展９７．５５６．４３２．７１２．７１３．４５６．４８２．８１１．０４．６作为我国进行科技研发活动的主体，２０１０年企业在基础研究经费、应用研究经费和试验发展经费上的投入所占比重分别为Ｏ．１％、２．４％和９７．５％。自２００４年至今企业在基础研究方面的投入比重一直都未超过１．５％，且渐渐呈现逐步下滑的趋势。２００４年和２００５年这一项投入比重为１．２％，２００６年和２００７年下滑至Ｏ．６％和０．４％，２００８年＂－＇２０１０年均为０．１％。同样地，Ｒ＆Ｄ人员在试验发展活动中的分布比例为８０．１％，而在基础研究和应用研究两方面占比仅为６．８％和１３．１％。由此可见，在企业自主创新过程中，Ｒ＆Ｄ经费投入和Ｒ＆Ｄ人２我国Ｒ＆Ｄ投入与经济增长状况分析员投入主要倾斜在试验发展上，我国各大产业，尤其是高新技术产业提升核心科研能力长期以来都主要依靠外部的引进借鉴，以至于基础研发和应用研究方面的支撑力度极其薄弱。因此，在科技研发进程中，除了增加经费投入外，还必须调整科技经费的投入结构，加大对基础研究和应用研究两方面的投入，提升原创研发能力，从根本上改变这一现状。２．１．２．３按区域分一个区域的科技研发能力在很大程度上依赖于本地区的Ｒ＆Ｄ投入。按照我国依据地理位置分布对经济区域的最新划分，将我国３１个省、市、自治区分为东部、西部、中部和东北四大区域，具体省份的区域划分和各省份的Ｒ＆Ｄ经费投入和Ｒ＆Ｄ人员投入的各项数据如表２．５所示。２０１０年Ｒ＆Ｄ经费投入在３００亿元以上的有６个省（市），分别为北京、上海、江苏、浙江、山东和广东，以上省（市）均属于东部地区，合计共投入Ｒ＆Ｄ经费４１３６．３亿元，占全国经费投入总量的５８．６％，平均Ｒ＆Ｄ经费投入为６８９．３８亿元。以上６个省份及西部地区的陕西省共７个省市的Ｒ＆Ｄ投入强度均超过全国平均水平。另外，２０１０年排名第７到１０位的省份为辽宁、四川、湖北和天津，１０位之后的省份其Ｒ＆Ｄ支出额都相对较少。Ｒ＆Ｄ投入的地区差距非常大，２０１０年Ｒ＆Ｄ经费支出排名首位的江苏省的投入为８５７．９亿元，位居末位的西藏，其Ｒ＆Ｄ经费支出额只有１．５亿元，两者相差５００多倍，由此可以明显地看出我国各省份Ｒ＆Ｄ投入力度的差异。通过测算２０００年＂＂２０１０年期间Ｒ＆Ｄ经费投入的平均水平得出，北京Ｒ＆Ｄ经费支出额的平均值最高，为４０７．３８亿元，西藏的平均值最低，为０．７０亿元，相差５８０倍。东部的北京、上海、江苏、浙江、山东和广东及中部的河南和湖北、西部的四川和东北地区的辽宁共ｌＯ个省份的Ｒ＆Ｄ人员全时工作当量均高于全国平均水平。２我国Ｒ＆Ｄ投入与经济增长状况分析表２．５２０１０年我国Ｒ如经费投入的区域分布１地区Ｒ＆Ｄ氅堡支出Ｒ＆Ｄ经费投入强度Ｒ＆Ｄ人员全时工作当量（亿元）（％）（万人年）内蒙古６３．７０．５５２．４８广西６２．９０．６６３．４０重庆１００．３１．２７３．７ｌ四川２６４．３１．５４８．３８贵州３０．００．６５１．５ｌ西部地区言囊篁詈乏凳袤誓陕西２１７．５２．１５７．３２甘肃４１．９１．０２２．１７青海９．９０．７４０．４９宁夏１１．５０．６８０．６４新疆２６．７Ｏ．４９１．４４辽宁２８７．５１．５６８．４７东北地区吉林７５．８０．８７４．５３黑龙江１２３．０ｌ－１９６．１９１根据‘中共中央、目务院关于促进中部地区崛起的若干意见＇，‘田务院发布关于西部大开发若干政策措施的实施意见＞以及党的十六大报告的待神．现将我闺的经济区域划分为东部、中部、西部和东北四大地区．１９２我国Ｒ＆Ｄ投入与经济增长状况分析从表２．５可以很明显地看出，２０１０年我国各个经济区域的Ｒ＆Ｄ投入水平存在明显差异。在Ｒ＆Ｄ经费投入方面，东部地区１０个省份总计为４６９９．２亿元，约为中部、西部和东北三个区域总和的２倍。东部地区的平均值为４６９．９２亿元，高于全国Ｒ＆Ｄ经费投入的平均值２２７．８３亿元。中部、西部和东北地区分别为１６７．１２亿元、７２．８７亿元和１６２．１亿元，均低于全国平均水平。对各区域Ｒ＆Ｄ投入强度进行分析发现，东部地区Ｒ＆Ｄ投入强度平均值为２．０７１％，高于全国Ｒ＆Ｄ投入强度的平均值１．７６％，而东北地区、中部地区和西部地区分别为１．２１％、Ｏ．８９％和１．１６％，低于全国的平均水平。各经济区域的Ｒ＆Ｄ人员全时工作当量同样差异显著，东部地区平均值为１６．０６万人年，高于全国平均水平８．２４万人年；中部和东北地区分别为６．９６万人年和６．４０万人年，略低于全国平均水平；而西部仅为２．８３万人年，远远低于全国平均水平。由此可见，中部地区、西部地区和东北地区因受到历史和地理等多种因素的制约，各项科技投入水平均低于东部地区，各经济区域之间科技研发实力悬殊，经济发展极度不均衡，使我国整体自主创新能力的持续提升受到一定程度的制约。２．２我国经济增长状况分析经济增长用国内生产总值（ＧＤＰ）来衡量。依照国家统计局公布的相关统计数据编制出表２．６，详细列出了我国１９８６年＂２０１０年ＧＤＰ（亿元）及其年增长比率。由表２．６可以看出我国从１９８６年至今国内生产总值总量的变化及各年的增长幅度。期间我国国内生产总值的平均值为ｌ１７５４８．２亿元，其平均增长比率为１６．７５％。１９８６年我国ＧＤＰ仅为１０２７５．２亿元，１９９９年为８８４７９．１５亿元，２０１０年为４０３２６０．０亿元，从这三个年份的数据就可以明显地看出我国国内生产总值逐年不断增加的变化趋势。“七五’’期间我国ＧＤＰ的平均值为１４６１６．３８亿元，平均年增长比率为１６．３１％。“八五＂期间ＧＤＰ的平均值为３８３８８．４９亿元，平均年增长比率为２６．３４％，无论是总量还是增长幅度都远高于“七五＂时期，期间的经济波动幅度也小于５％，是自建国以来五年计划时期中经济增长快、波动小的一个时期。这与“八五＂期间施行经济结构内部调整和对外开放２我国Ｒ＆Ｄ投入与经济增长状况分析经济双线并行的战略方针密切相关。“九五＂、“十五＂和“十一五’’期间我国ＧＤＰ的增长也很快，平均年增长比率都在１０％以上。自建国以来，我国经济增长的速度可见一斑。表２．６１９８６年－－２０１０年我国ＧＤＰ及其年增长比率表１年份ＤＧＰ（亿元）１９８６年１９８７年１９８８年１９８９年１９９０年１９９１年１９９２年１９９３年１９９４年１９９５年１９９６年１９９７年１０２７５．２１２０５０．６１５０３６．８１７０００．９１８７１＆３２１８２６．２２６９３７．３３５２６０．０４８１０８．５５９８１０．５７０１４２．５７８０６０．８１７．２８％２４．７８１３．０６１０．１０１６．６０２３．４２３０．９０年增长比率（％）年份ＧＤＰ（亿元）年增长比率（％）６．５７１０．７６１０．２７１０．２０１３．５０１８．０６１６．４３１７．０７２３．１０１８．１０１９９９年８８４７９．２２０００年２００１年２００２年２００３年２００４年２００５年２００６年２００７年２００８年２００９年２０１０年平均值９８０００．５１０８０６８．２１１９０９５．７１３５１７４．０１５９５８６．７１８５８∞．６２１７５２２．７２６７７６３．７３１６２２８．８３４３４６４．７４０３２６０．０３６．“２４．３２１７．２７１１．２９６．３６８．６１１７．４１１９９８年８３０２４．３１１７５鹤．２１６．７５我国各个经济区域的经济增长水平差异显著。表２．７列出了２０１０年全国各区域内包含的省市自治区其国内生产总值（ＧＤＰ）的情况。从各省份的具体情况分析，２０１０年ＧＤＰ在２万亿元以上的有６个省（市），分别为广东、江苏、山东、浙江、河南和河北，以上省（市）均属于东部地区和中部地区，合计共投入Ｒ＆Ｄ经费３２９６９．５８亿元，占全国ＧＤＰ的４５．１２％，平均ＧＤＰ为３２９６９．５８亿元。以上６个省份及北京、上海、福建、四川Ｉ、辽宁、湖南、湖北共１３个省市的ＧＤＰ均超过全国平均水平，而其他省份的ＧＤＰ都相对较低。经济增长的地区差距非常大，２０１０年排名首位的广东省的ＧＤＰ为４６０１３．１亿元，位居末位的西藏，其ＧＤＰ只有５０７．５亿元，两者相差９０多倍，由此可以明显地看出我国经济增长的区域差异。通过测算２０００年～２０１０年期间Ｒ＆Ｄ经费投入的平均值得出，广东ＧＤＰ的均值最高，为２４６１０．５亿元，西藏的均值最低，为２７８．９亿元，相差近９０倍。１数据来源：ＧＤＰ相关数据均来自中国科技统计网和２００１－－２０１１年‘中国统计年鉴》。下同．２１２我国Ｒ＆Ｄ投入与经济增长状况分析表２．７２０１０年我国ＧＤＰ的区域分布地区省份ＧＤＰ（亿元）地区省份ＧＤＰ（亿元）北京１４１１３．６内蒙古１１６７２．０天津９２２４．５广西９５６９．９河北２０３９４．３重庆７９２５．６上海１７１６６．０四川１７１８５．５东部江苏４１４２５．５贵州４６０２．２地区浙江２７７２２．３西部云南７２２４．２福建１４７９０．４地区西藏５０７．５山东３９１６９．９陕西１０１２３．５广东４６０１３．１甘肃４１２０．８海南２０６４．５青海１３５０．４山西９２００．９宁夏１６８９．７安徽１２３５９．３新疆５４３７．５中部江西９４５１．３辽宁１８４５７．３地区河南２３０９２．４东北吉林９１２８．６湖北１６１８２．３地区黑龙江１０３６８．６湖南１６０３８．０２－３我国Ｒ＆Ｄ投入与经济增长的国际差异２．３．１我国Ｒ＆Ｄ投入的国际比较我国Ｒ＆Ｄ投入起点较低，所以近年来的总体快速增长尚不能改变我国科技研发总体投入不足的现状，与国际发达国家相比差距依然很大，表２．８列出了２００６年＂－＇２００８年我国与部分国家的Ｒ＆Ｄ经费支出、Ｒ＆Ｄ投入强度及Ｒ＆Ｄ人员的比较情况。２我国Ｒ＆Ｄ投入与经济增长状况分析表２．８２００６年＂＇２００８年我国Ｒ＆Ｄ经费投入与部分国家的对比２００６年Ｒ＆ＤＲ＆ＤＲ＆ＤＲ＆Ｄ２００７年Ｒ＆Ｄ２００８年Ｒ＆Ｄ人员１７３．４８Ｒ＆ＤＲ＆ＤＲ＆Ｄ经费中国美国日本德国法国３７６．６６３４３７强度１．３９人员１５０．２５经费４８７．６７３６８８强度１．４２．６８经费６６４．３３９８２强度１．４７人员１９６．５４２．６１３．３９３．５３２．１３９３．５２４８．９１３６．３９２．７９３．４４２．８２２．１ｌ８８．２７１４８５．２６７３８．３９４７４．７８４２７．３６２８６．４ｌ２４７．５３１０６．２２１５０８８４２５３９３．４４２．５４９３．７９４９．３９３６．３９１６８ｌ９４０２．０８１．７９３．４７１．８９１．１２６０１４０６３１３３８．４５英国韩国加拿大俄罗斯１．７８３．２３１．９７１．０７３３．４７２３．７６５０３３３７２６８．９３３．３７２６．９４２２．８７９１．２３１．８７３．３６１．８２２９．４４２７２．４５９１．６５１４５注：Ｒ＆Ｄ经费支出单位为亿美元，Ｒ＆Ｄ强度的单位为％，Ｒ＆Ｄ人员即Ｒ＆Ｄ人员全时工作当量，单位为万人年。根据表２．８中数据测算得出２００６年＂－＇２００８年我国Ｒ＆Ｄ经费投入增速都在２０％以上，Ｒ＆Ｄ人员的增速都在１２％以上，均位居世界前列，但Ｒ＆Ｄ投入的总量及Ｒ＆Ｄ投入强度都很低。从绝对量上看我国２００８年的Ｒ＆Ｄ经费支出为６６４．３亿美元，与上年相比增幅为２７．８５％，超过英、法两国上升至第四位。美国、日本和德国分比以３９８２亿美元、１６８１亿美元和９４０亿美元的投入水平稳居世界前三，法国６０１亿美元仅次于我国，而英国、韩国和加拿大分列第六至第八位。从相对量上来看，近几年我国Ｒ＆Ｄ投入强度一直位居世界第八位。２００８年我国Ｒ＆Ｄ投入强度为１．４７％，远低于同年日本３．４４％，韩国３．３６％的水平，与其他国家比较也是相差甚远。Ｒ＆Ｄ人员绝对量虽然排名世界第一，但我国人口基数大，每万个劳动力中Ｒ＆Ｄ人员仅为２５人年，而同年法国为１４９人年，日本为１３３人年，韩国为１２５人年，加拿大为９６人年，由此可以看出我国在科技人力资源方面与世界经济发展较好国家间的差距。另外我国存在严重的人才流失问题，２００９年和２０１０年我国出国留学人员分别为２２．９万人和２８．５万人，但学成回国人员仅有１０．８万人和１３．５万人，仅约为４７％。但令人欣慰地是，留学回国率虽然不高，但从２００５年至今，这一比率在逐年上升，２００５年为２９．４１％，２００７年为３０．５６％，２０１０年为４７．３７％。以上数据充分说明，我国科技研发投入水平不管是绝对量还是相对量上都较低，落后于世界部分发达国家２我国Ｒ＆Ｄ投入与经济增长状况分析和新兴工业化国家的水平，需要进一步加大科技研发的投入力度，推动创新活动的持续发展。２－３．２我国经济增长的国际比较我国经济发展较为迅速，ＧＤＰ的增速一直保持一个稳定的较高增长水平，但我国经济增长与国际发达国家相比差距依然存在，表２．９列出了２００８年～２０１０年我国与部分国家的ＧＤＰ及其年增长比率的比较情况。表２．９２００８年＂一２０１０年我国ＧＤＰ与部分国家的对比２００８年２００９年２０１０年ＧＤＰ（亿年增长比率ＧＤＰ（亿年增长比率ＧＤＰ（亿年增长比美元）（％）美元）（％）美元）率（％）中国４４０１６３５．４０％４９０９０１１．５３％５８７８３１９．７５％美国１４２６４６３．０４％１４２５６３．０．０６％１４６５７８２．８２％日本４９２３８１２．３２％５０６８１２．９３％５４５８９７．７１％德国３６６７５１０．４０％３３５２７．８．５８％３３１５６－１．１ｌ％法国２８６５７１１．９３％２６７５９．６．６２％２５８２５—３．４９％英国２６７４１．３．５５％２１８３６．１８．３４０磊２２４７５２．９３％韩国９４７０．１．０６％８３２５．１２．０９％ｌ００７ｌ２０．９７％加拿大１５１１０５．５１％１３３６４．１１．５６％１５７４ｌ１７．７９％俄罗斯１６７６６３０．Ｏｌ％１２２９２．２６．６８％１４６５ｌ１９．１９％根据表２．９中的数据可以看出２００８年＂＇２０１０年我国ＧＤＰ增速都在１０％以上，三年来其年增长比率均位居世界前列，０８年爆发的全球性的金融危机对我国经济增长造成了严重影响，２００９年我国ＧＤＰ的增长比率仅为１１．５３％，与２００８年相比下降了近２４个百分点。同时，可以从表中看出我国国内生产总值与美国、日本两国的差距明显，我国ＧＤＰ尚不及美国的二分之一，与日本也存在一些差距。２０１０年我国ＧＤＰ排名比较靠前，仅次于美国，但我国人口基数大，目前人均ＧＤＰ这一指标与世界经济强国相比十分悬殊。同时，我国长久以来“粗放型＂的经济发展模式也亟需改变，所以转变经济长期发展的模式和调整、优化产业结构已成为今后发展经济的重要战略手段。２我国Ｒ＆Ｄ投入与经济增长状况分析２．４我国Ｒ＆Ｄ投入对经济增长的相关影响２．４．１变量选取本文选取２０００年＂２０１０年我国各年国内生产总值作为衡量经济增长的经济指标，记为ＧＤＰ（亿元），用这一时期的Ｒ＆Ｄ经费支出Ｐ，ＤＨ（亿元）和Ｒ＆Ｄ人员全时当量ＲＯＥ（万人年）代表Ｒ＆Ｄ投入水平，分别记为ＲＤｈｒ（亿元）和ｅＤＥ（万人年）。为消除异方差的影响，进一步对所有的变量分别取自然对数，记为ＩｎＧＤＰ，ｌ州踟和ｌｎＲＤＥ。２．４．２数据的平稳性检验在对时间序列数据ＩｎＧＤＰ和ＩｎＲＤＨ，ｌＩｌ剑）尸和ＩｎＲＤＥ进行参数估计之前要检验变量ＩｎＧＤＰ、ＩｎＲＤＨ与ＩｎＲＤＥ的平稳性，以避免伪回归情况的出现。本文基于ＡＤＦ单位根的检验方法来测度时间序列变量数据的平稳性，运用ＡＩＣ和ＳＣ两个信息量同取最小值的原则确定滞后阶数，单位根检验结果如表２．１０所示。表２．１０时间序列单位根检验结果注：（１）其中的ｃ代表常数项，ｔ代表趋势项，ｋ代表滞后阶数。（２）ＡＤＦ单位根检验其临界值来自ＥＶｉｃｗｓ６．０软件．表２．１０的检验结果显示，时间序列数据的本身都是非平稳的，除了变量ＬｎＧＤＰ在１０％的置信水平下平稳外，其余变量的一阶差分序列都在５％的置信水平下显示是平稳的，因此可以确定时间序列数据ｌＩｌａ＂、ＩｎＲＤＨ和ｌｎＲＤＥ都是一阶单整的。２我国Ｒ＆Ｄ投入与经济增长状况分析２．４．３实证分析经济增长受到众多因素的影响，本文建立单因素影响模型探究Ｒ＆Ｄ投入对经济增长的影响作用。进行科技研发本身就是一项具有风险性和不确定性的活动，其投入往往要经历一定周期后才能形成实际有效的产值，而经济发展具有一定的连续性，所以在研究Ｒ＆Ｄ投入对经济增长影响的模型中引入Ｒ＆Ｄ投ＬｎＧＤ尸三ｆＩｏ＋ｐ１ＬｎＧＤＰａ＋ｆＪ２ＬｎＲＤＨ＋ｐ２ＬｎＲＤＨ＿，印，（２．１）ＬｎＧＺＩＰ±ｆｌｏ＋ｐｌＬｎＧＤＰ．１＋ｆ３２Ｌｎ足ＤＥ＋８２ＬｎＲＤＫＩ＋／比ｆ（２．２）对模型（２．１）和模型（２．２）进行回归分析发现模型拟合较好，各变量都ＬｎＧＪＤ卢Ｏ．０３＋０．８６ＬｎＧＤＰ．广０．１２ＬｎＲＤＨ＋０．１８ＬｎＲＤＨ＿Ｉ（２．３）（１９．４５）（．１．８７）（２．７０）Ｆ＝０．９９１ｎ形＝１．９７Ｆ－－１９７．３８ＬｎＧＤＰ－－Ｏ．０７＋０．９２ＬｎＧＤＰ．，＋０．０８ＬｎＲＤＥ＋ｏ．１９ＬｎＲＤＥ．１（２．４）（２２．３８）（１．９４）（２．６８）Ｆ＝０．９９２ｎ形＝２．０２Ｐ－２１１．４９模型（２．３）和模型（２．４）拟合较好，消除了自相关性，模型是稳定可信入本期和滞后期及ＧＤＰ的滞后期。通过反复验证，确定均为一阶滞后结构。模型具体形式如下：是显著的，但回归结果中ＤＷ值接近ｌ，模型存在自相关性。故对模型（２．１）和模型（２．２）的广义差分变换后的模型进行重新估计，相应的回归结果如下：的。ＬｎＲＤＨ和ＬｎＲＤＥ的系数在５％的置信水平下显著，其余变量的系数均在１％的置信水平下显著。回归结果显示出：①在样本期内，我国经济增长受上一年的影响较大。上一年的ＧＤＰ对本期的影响弹性接近０．９，表示上一年ＧＤＰ每增长ｌ％，本年度的ＧＤＰ将增加的比率约为０．９％。因此，我国经济增长显然有很大一部分是由持续不断的各种要素投入贡献的，具有一定的惯性。②我国Ｒ＆Ｄ经费投入和Ｒ＆Ｄ人员投入对经济增长的促进作用明显，但是Ｒ＆Ｄ经费投入的促进作用存在一定程度的滞后性。回归结果表明，在Ｒ＆Ｄ经费投入当期对经济增长的作用为负值，弹性系数为．０．１２，当期的投入在一年后对经济增长的促进作用为正，其弹性系数为Ｏ．１８。很显然Ｒ＆Ｄ经费投入对经济增长的效应具有滞后效应。在Ｒ＆Ｄ人员投入当期对经济增长的弹性系数为０．０８，当期的投入在一年后对经济增长的弹性系数为０．１９，其在当期和滞后一期对经济２我国Ｒ＆Ｄ投入与经济增长状况分析发展的促进作用都大于Ｒ＆Ｄ经费投入的促进作用，但对经济增长的效应同样具有滞后性。究其原因，我国长期以来Ｒ＆Ｄ投入主要集中在应用研究和试验发展上，活动本身的风险性和周期性决定了在较短时期内的产出也具有不确定性、滞后性和长期性。因此，Ｒ＆Ｄ经费投入的促进作用要在一年后才能显现，而Ｒ＆Ｄ人员投入的促进作用在当期也小于一年后的效用。我国科技研发活动起步较晚，早起投入力度不够，１９９９年后Ｒ＆Ｄ经费投入才大幅度增加，长久以来Ｒ＆Ｄ活动投入的缺乏是造成我国科技研发对经济增长的推动作用不能得到充分发挥的直接原因。２．Ｓ本章小结本章通过对我国Ｒ＆Ｄ投入的总量及Ｒ＆Ｄ投入强度、Ｒ＆Ｄ投入的结构特征、经济增长现状、我国与世界部分国家Ｒ＆Ｄ投入和经济增长情况的分析及对比，进而分析了Ｒ＆Ｄ投入对经济增长的相关影响。得出以下几点结论：（１）我国Ｒ＆Ｄ投入基本呈逐年上升的趋势。１９８７年＂２０１０年期间我国Ｒ＆Ｄ经费支出额呈现逐年增长的态势且以１９９９年为分界点，１９９９年至２０１０年期间呈指数化增长趋势。同样，我国Ｒ＆Ｄ人员投入１９９９年至今也是逐年增长。相对于总量而言，Ｒ＆Ｄ强度这一相对指标的增长较慢。（２）分析我国Ｒ＆Ｄ投入结构，发现企业是科技研发活动中的主体，且我国自主创新活动主要集中于应用研究和试验发展两个方面，对基础研究的重视程度不高，原始创新能力比较薄弱。另外，我国区域Ｒ＆Ｄ投入的发展极度不均衡，各区域差异十分显著。（３）我国Ｒ＆Ｄ投入与全球部分国家差距明显。我国Ｒ＆Ｄ经费支出居全球第四位，Ｒ＆Ｄ投入强度仅位居第八位。Ｒ＆Ｄ人员绝对量虽然排名世界第一，但每万个劳动力中Ｒ＆Ｄ人员尚不及部分发达国家的三分之一．另外，我国外出留学人员的回国率不到一半，存在严重的人才流失问题。（４）我国经济增长受上一年的影响较大，具有一定的惯性。我国Ｒ＆Ｄ经费投入和Ｒ＆Ｄ人员投入对经济增长的促进作用明显，但是Ｒ＆Ｄ投入的促进作用存在一定程度的滞后性。３我国Ｒ＆Ｄ投入对经济增长的长期效应３Ｒ＆Ｄ投入对经济增长的长期效应３．１模型的设定由前文分析可知，由于全国各省、市、自治区的经济发展水平存在很大差显著的区域差异。为了衡量Ｒ＆Ｄ投入对经济增长的效应并对其区域差异进行两大投入要素Ｒ＆Ｄ经费支出ｍｇＨ（亿元）和Ｒ＆Ｄ人员全时当量兄Ｄ以万人年）对ＩｎＧＤＰｊ，Ｅｔ＝ｃ／－吩１１１Ｊ心打＋ｅｊ，ｌｔｆ＝Ｊ，２，…，力ｊｆ＝Ｊ，２，…，ｒ（３．１）其中，ｊ－－ｏ，１分别与代表Ｒ＆Ｄ经费投入的变量指标魁埔和代表ＲｋＤ人与时间序列数据不同的是，面板数据其单位根检验的方法有很多种。分析６．０软件分别对面板分析数据ｌｎＧＤＰ、ＩｎＲＤＨ和ＩｎＲＤＥ进行了单距，Ｒ＆Ｄ投入水平也不相同，因此各地区Ｒ＆Ｄ投入对经济增长的影响表现出对比分析，本文采用面板数据模型。分别测算代表Ｒ＆Ｄ投入水平（Ｒ）的Ｒ＆Ｄ代表经济增长的指标国内生产总值ＧＤＰ（亿元）的长期效应。为了消除异方差的影响，进一步对所有的变量分别取自然对数，构建出面板数据模型的基本形式，其计量解析表达式为：员投入的变量指标ＲＤＥ相对应。下标＠ｆ）表示第ｆ个观测单元第ｆ期的相对应的指标。龟矗为满足均值盹ｆｆ）＝０和方差嘞ｆｆ）＝，的随机扰动项。３．２面板数据检验３．２．１单位根检验过程中最常用的有５种检验方法，这几种检验方法其适用的情形和原始假设都有所不同。其中，ＬＬＣ检验、Ｂｒｅｉｔｕｎｇ检验、Ｈａｄｒｉ是适用于含有相同单位根情形的单位根检验方法，而ＩＰＳ检验和Ｆｉｓｈｅｒ－ＡＤＦ检验则针对于含有不同单位根情形的单位根检验；ＬＬＣ检验、Ｂｒｅｉｔｕｎｇ检验、ＩＰＳ检验和Ｆｉｓｈｅｒ－ＡＤＦ检验四种检验方法的原假设均为含有单位根：Ｈａｄｒｉ检验原假设为不含有单位根。本文运用Ｅｖｉｅｗｓ位根检验，主要选取ＩＰＳ检验、Ｆｉｓｈｅｒ．ＡＤＦ检验和Ｈａｄｒｉ检验三种检验方法，表３．１给出了这三种检验方法的结果。表中所列出的面板单位根检验结果表明３我国Ｒ＆Ｄ投入对经济增长的长期效应面板数据ＩｎＧＤＰ、ＩｎＲＤＨ和ＩｎＲＤＥ在１％的显著水平下都是非平稳的，说明ＩｎＧＤＰ，ＩｎＲＤＨ和ＩｎＲＤＥ序列都存在单位根，而它们的一阶差分项都是平稳的，即不存在单位根，由面板单位根检验结果可得出ＩｎＧＤＰ、ｌｎＲＤＨ和ｌｎＲＤＥ均为一阶单整变量。表３．１面板单位根检验结果水平值变量ＩＰＳ检验检验ｈ瞄ＤＰｌ１．５６＋··Ｆｉｓｈｅｒ．ＡＤＦ一阶差分值Ｆｉｓｈｅｒ．ＡＤＦＨａｄｒｉ检验ＩＰＳ检验检验．５．９３幸··１４３．９７幸··Ｈａｄｒｉ检验１４．０２（１．ｏｏ）９．５７（１．００）（Ｏ．ｏｏ）ｌ１．４９幸··（０．ｏｏ）．９．０３···（０．ｏｏ）２０３．９８宰，·８．０８（１．ｏｏ）１ｎ尺ＤⅣ９．１０（１．ｏｏ）１１．６２（１．００）（Ｏ．ｏｏ）１０．７５···（Ｏ．ｏｏ）．９．５５···（Ｏ．ｏｏ）２ｌ１．６６幸··３．８３（１．ｏｏ）ＩＩ氓四匠８．９２（１．ｏｏ）９．０４（１．ｏｏ）（Ｏ．ｏｏ）（Ｏ．ｏｏ）（０．ｏｏ）７．２７（Ｉ．ｏｏ）注：·，··和幸¨分别表示参数估计在１０％，５％和ｌ％的水平下显著。其中表３．１中括号内数字为伴随概率，以下其他表中括号内数字均为ｔ统计量值。３．２．１协整检验数估计之前要分别检验ＩｎＧＤＰ与ｌｎｇＯＨ，ＩｎＧＤＰ与ｌ础之间的协整关系，以避免伪回归情况的出现。基于上述面板单位根检验，在对面板数据ＩｎＧＤＰ、ＩｎＲＤＨ和ＩｎＲＤＥ进行参在进行面板协整检验时，本文选择得到广泛应用的Ｐｅｄｒｏｎｉ面板协整检验方法。Ｐｅｄｒｏｎｉ在回归残差的基础上构造了７个检验面板协整的统计量，其中４个是用联合组内尺度描述的，即ＰａｎｅｌＰａｎｅｌｖ－Ｓｔａｔ、Ｐａｎｅｌｐ－Ｓｔａｔ、ＰａｎｅｌＰＰ．Ｓｔａｔ、ｐ－Ｓｔａｒ、ＧｒｏｕｐＰＰ．ＡＤＦ．Ｓｌａｔ；另外３个是用组间尺度来描述即ＧｒｏｕｐＳｌａｔ、ＧｒｏｕｐＡＤＦ．Ｓｔａｔ。在７个检验面板协整的统计量中，除了Ｐａｎｅｌｖ．Ｓｔａｔ为右尾检验外，其余６个统计检验量均为左尾检验。Ｉｎａ）Ｐ、ｌｎＲＤ日和ｌｎ∞Ｐ、１ｎＲＤＥ的面板协整检验结果如表３．２所示。从表３．２可以看出，ＩｎＧＤＰ与ｌｎＲＤＨ的面板协整检验除了Ｇｒｏｕｐｐ－Ｓｌａｔ统计量没有通过显著性检验、Ｐａｎｅｌｐ－Ｓｔａｒ在１０％的显著水平下通过显著性检验以外，其余均在５％或ｌ％的置信水平下接受存在协整关系的备择假设；ＩｎＧＤＰ与ＩｎＲＤＥ的面板协整检验除了Ｇｒｏｕｐｐ－Ｓｔａｒ统计量没有通过显著性检验以外，其２９３我国Ｒ＆Ｄ投入对经济增长的长期效应余检验均表明ＩｎＧＤＰ与ＩｎＲＤＥ存在协整关系。事实上，根据不同的数据生成的过程，Ｐｅｄｒｏｎｉ检验中构造的７个统计量在不同的样本容量下拥有各自的相对优势。Ｐｅｄｒｏｎｉ（１９９９）１指出，当样本期相对较长时（如Ｔ＞１００），７个统计量的偏误都较小而且效能也很高：当样本期较短时（如Ｔ冬２０），Ｐａｎｅｌｖ－Ｓｔａｔ和ＧｒｏｕｐＰＰ－Ｓｔａｔ统计量的效能较差，只有ＰａｎｅｌＡＤＦ．ｓｔｉｌｔ统计量和ＧｒｏｕｐＡＤＦ．ｓｌａｔ统计量具有最好的效能，由于本文实证研究时间跨度为２０００～２０１０年（Ｔ＝１１），故本文主要依据ＰａｎｅｌＡＤＦ．Ｓｔａｔ统计量和ＧｒｏｕｐＡＤＦ．Ｓｔａｔ统计量检验结果，其余５个统计量仅作为参考。表３．２Ｐｅｄｒｏｎｉ面板协整检验结果统计量ＩｎＧＤＰ与ＩｎＲＤＨｌＩｌＧＤＰ与Ｉｎ尼Ｄ层８．０８２６＊＊·１．８１６７··ＰａｎｅｌＶ－Ｓｔａｔ－４．２２５ｌ·串牛．１．２３２０＊ＰａｎｅｌＰ－ＳｔａｔＰａｎｅｌＰＰ－Ｓｔａｔ．７．１５４７＇＊＊．６．１７４４牛··Ｐａｎｅｌ．２．１４３８＂＊．１．９０４５＊＊ＡＤＦ－Ｓｔａｔ－０．２８３７０．１８３ＧｒｏｕｐＰ·Ｓｔａｔ．６．６０８５＊＊＊．９．０６０６＊＊＊ＧｒｏｕｐＰＰ－Ｓｔａｔ．２．５２５５＊＊＊－４．０２１２＂＊＊ＧｒｏｕｐＡＤＦ－Ｓｔａｔ综上所述，面板数据ＩｎＧＤＰ与ｌｎＲＤＩ－ｈＩｎＧＤＰ与ＩｎＲＤＥ之间的确存在协面板模型包括三种情形，即既无个体影响又无结构变化的混合模型、有个３０整关系，表明Ｒ＆Ｄ经费投入和Ｒ＆Ｄ人员投入分别与经济增长之间存在着长期稳定的均衡关系，即模型（３．１）的设定是正确的，不会出现伪回归的情况。３．３实证分析３．３．１面板数据协整模型的设立体影响但无结构变化的变截距模型和既有个体影响又有结构变化的变系数模型。一般使用协方差分析检验来判断模型形式，具体方法如下：ｌＰｅｄｒｏｎｉ，Ｐ．ＦｕｌｌｙＭｏｄｆｉｅｄＯＬＳｆｏｒＨｃｔｅｒｏｇｅｔ鸶。懈ＣｏｉｍｅｇｒａｔｅｄＰａｎｅｌｓ［力．ＡｄｖａｎｃｅｓｉｎＥｃｏｎｏｍｅｌｒｋｓ．１９９９．（１５，：３～１３３我国Ｒ＆Ｄ投入对经济增长的长期效应假设ｌ：斜率在不同的横截面样本点上和时间上都相同，但截距不相同，即模型属于变截距的形式。假设２：截距和斜率在不同的横截面样本点和时间上都相同，不存在个体差异，即模型属于混合模型的形式。基于上述假设，构造出协方差检验的Ｆ统计量：Ｆ２＝％觜一啪－ＩＸＫ＋Ｉ）’以＊１）】Ｅ＝‰端矧～啪－Ｉ）Ｋ，以－Ｋ－１）］（３．２）（３．３）其中，＆、＆、＆分别为变系数模型、变截距模型和混合模型的最ｄｘ－－乘残差平方和，以为观测单元个体数，Ｋ为解释变量的个数，ｒ为样本期数。在一定的显著性水平下，查表可以得到Ｆ统计量的临界值，先对假设２进行检验，如果接受假设２，则模型的形式为混合模型，如果拒绝假设２，则进一步对假设ｌ进行验证。如果接受假设ｌ，则模型的形式为变截距模型，如果假设ｌ也被拒绝，则确定应采用面板数据变系数模型。模型具体的计量解析表达式如下：ｌｎＧＤＰｊ，ｉｔ＝９＋ａ｛，ｌｎＲｚ）％船＋ｔｊ，ｎｆ＝Ｊ，２，…，搿ｆ＝Ｊ，２，…，Ｔ（３．４）ＩｎＧＤＰ．￡ｊｔ＝ｃｊ＋ａｏｌｎＲＤＥｊ，ｆｔ＋ｅｊ，ｕｆ＝ｊ，２，…，ｗｆ＝ｔ２，…，丁（３．５）根据统计所得的２０００年＂－＇２０１０年全国除西藏之外的其他３０个省市的ＩｎＧＤＰ、ＩｎＲＤＨ的面板数据。使用Ｅｖｉｅｗｓ６．０软件的回归结果通过计算得到检验统计量Ｆ２＝１２８．８３，用－－８．４８，均大于置信度为１％和５％水平下所对应的Ｆ检验统计量的临界值，故应该同时拒绝假设２和假设ｌ，即拒绝混合模型及变截距模型的形式而应采用面板数据变系数模型１。另外，又由于本文选取的截面几乎是全部截面，因此ＩｎＧＤＰ与ＩｎＲＤＨ之间应建立固定效应变系数模型。同样对ＩｎＧＤＰ与ｌｎＲＤＥ的面板数据进行协方差分析的Ｆ检验，得到检验统计量Ｆ２＝２６．７２，只＝４．９１，均大于置信度为１％和５％水平下所对应的Ｆ检验统计量的临界值，故也应建立固定效应变系数模型。１高铁梅．计量经济分析方法与建模—Ｅｖｉｃ锵应用及实侧［Ｍ］．北京：清华大学出版社。２００６．３２１～３２４３Ｉ３我国Ｒ＆Ｄ投入对经济增长的长期效应３．３．２Ｒ＆Ｄ经费投入对经济增长的长期弹性对衡量ＩｎＧＤＰ与ＩｎＲＤＨ长期协整关系的面板数据模型（３．４）中的参数进行估计，得到如表３．３所示的结果。表３．３ｌｎＧＤＰ与ＩｎＲＤＨ模型参数的估计结果（ＦｉｘｅｄＥｆｆｅｃｔｓ（Ｃｒｏｓｓ）（ｃｊ））地区６ｌ删系数（历）０．９６韵髀地区ｌｎＰ叻Ｈ系历数（历）０．５４韵件地区ｌｎ尼Ｗ系历数（岛）０．８２糊肆北京一２．５６（１７．３０）０．７１和髀浙江１．１２（１６．７４）０．３６０．６６和髀海南Ｏ．６５（１９．２２）０．６５树肆天津—０．５１（１８．６８）０．９３扣肄一Ｏ．８３安徽福建（１５．６３）Ｏ．６４０．６４和陴重庆０．１９（１７．２２）—０．８６０．８９牺陴河北（１６．６３）Ｏ．７１桕髀（１４．９８）０．６０和陴Ｏ．６４四川Ｉ（１６．２７）山西Ｏ．２２（１８．３０）０．６８和蜱江西（１６．９６）０．６３料津贵州０．８０木料０．ＯＯ（１６．８２）云南内蒙古Ｏ．８５（２３．２４）０．７６桕件—０．２６山东０．６９ａ蝌０．５２０．６４（１７．８０）０．７０料肆Ｏ．６６（１４．６２）１．１９拳料陕西—２．８４辽宁（１５．４０）０．９０桕件—Ｏ．６９河南（１７．５０）０．７１和陴０．０ｌ（１９．４７）吉林（１６．７８）黑龙江０．７３０．５７扣件湖北（１５．９７）湖南Ｏ．５ｌ０．６６树睥甘肃０．８０，Ｉ噼一Ｏ．４４（１５．６９）（１３．０７）０．７０桕陴—０．２９（１６．８２）０．７７树唪一０．０５青海宁夏０．８１桕陴一Ｏ．２７（１７．０２）上海（１４．７１）江苏Ｏ．５２０．６５扣件广东０．８０木料—０．３３（１６．７３）广西Ｏ．５５０．７３翱肆（１９．０８）０．６０，Ｉ。陴（１７．７２）（１６．９５）新疆Ｏ．９６（１５．１０）（３．６）估计方程为：ＩｎＧＤＰＪｉ＝５．７０＋ｏ＋ＧｌｎＰ龇（１７１．５５）一Ｒ２＝０．９９２Ｄ．形＝１．８４Ｆ＝－５９５．１７由回归得到的估计方程（３．６）中的ｉ和Ｆ的值可知，模型（３．６）拟合优度很高且变量之间的总体线性关系显著。ｎ形值为１．８４接近２说明该模型不存在自相关。各地区衡量Ｒ＆Ｄ经费投入影响经济增长效应的变量ｌｎＲＤＨ的系数。均能通过ｔ统计检验，表明Ｒ＆Ｄ经费投入对经济增长的效应显著。模型（３．６）中截距项是效率参数，其数值越大。就说明各种投入要素对经济增长的３２３我国Ｒ＆Ｄ投入对经济增长的长期效应促进作用越大，它代表的实际上是经济增长中不能被Ｒ＆Ｄ经费投入要素所解释的部分。其中，５．７０反映全国Ｒ＆Ｄ经费投入产出效果整体的水平，截距的固定效应项的系数ＣＪ反映了各地区之间的区域差异。变量ｌ删的系数。表现为各地区Ｒ＆Ｄ经费的投入产出弹性系数，反映了Ｒ＆Ｄ经费投入对经济增长的影响效果。分别对表３．３中截距的固定效应项的系数。和变量的系数。进行分析发现：①在全国３０个省市中，浙江的截距项最大为１．１２，其次是新疆为Ｏ．９６，说明浙江和新疆这两个省份的经济增长受Ｒ＆Ｄ经费投入之外的综合因素效应比较大；②在全国３０个省市中，Ｒ＆Ｄ经费投入对经济增长的影响效应最大的省份是陕西，其Ｒ＆Ｄ经费的投入产出弹性系数约为１．１９。分析２０００年～２０１０年陕西省生产总值和Ｒ＆Ｄ经费投入的平均增长幅度发现，该省样本期１１年内其生产总值的平均增长速度约为１９．８８％，而Ｒ＆Ｄ经费投入的平均增长速度约为１６．１９％，同期全国国内生产总值和Ｒ＆Ｄ经费投入的平均增长速度分别为１５。００％和２３．００％，东部地区分别为１６．３９％和４４．０６％，相比之下可以看出样本期内陕西省Ｒ＆Ｄ经费投入促进经济增长影响的正向效应相对较大。除陕西之外，Ｒ＆Ｄ经费的投入产出弹性系数比较大的省份还有北京、河北、吉林、四川，其ｌｎＲＤＨ的弹性系数都在Ｏ．８５以上，说明这些省份的Ｒ＆Ｄ经费投入对经济增长有较好的促进作用；③浙江省的Ｒ＆Ｄ经费投入对经济影响效应最小，其弹性系数约为Ｏ．５４，分析２０００年．－＇－，２０１０年浙江省生产总值和Ｒ＆Ｄ经费投入的平均增长幅度发现，该省样本期１１年内其生产总值的平均增长速度约为１６．５４％，而Ｒ＆Ｄ经费投入的平均增长速度约为３１．３５％，相较于其他省份，浙江省ｌ域Ｄ经费投入的高速增长并未有效地推动经济的增长。除浙江之外，福建、山东、江西、新疆、黑龙江几个省份的Ｒ＆Ｄ经费投入的弹性系数也比较小，都在０．６５以下，说明这些省份的Ｒ＆Ｄ经费投入的经济效果不如全国其他地区；④海南、青海、贵州、甘肃、宁夏、广东、辽宁、广西、天津、山西、湖北、上海、云南、内蒙古、安徽、河南、湖南、江苏、重庆这些省份的Ｒ＆Ｄ经费投入对经济增长的效应处于中等水平，弹性系数都在０．６５，－－－０．８５之间。３１３．３Ｒ＆Ｄ人员投入对经济增长的长期弹性对衡量ＩｎＧＤＰ与ＩｎＲＤＥ长期协整关系的两个面板数据模型（３．５）中的参数进行估计，得到如表３．４所示的结果。３３３我国Ｒ＆Ｄ投入对经济增长的长期效应表３．４Ｉｎａｏｐ与ＩｎＲＤＥ模型参数的估计结果（ＦｉｘｅｄＥｆｆｅｃｔｓ（Ｃｒｏｓｓ）（ｃｊ））ｌｎ尼万系１ｎ尼陋系ｌｎ尼猡系地区凸数（国地区Ｇ地区Ｇ数（国数（国北京１．７７桕蚌０．７０木料—２．６２浙江１．３７海南０．９６木料２．０８（７．１６）（７．６３）（８．３０）１．７５桕髀天津－０．６４Ｏ．５５１．１９怖Ｉ重庆１．５９，脚唯０．Ｏｌ（７．７８）安徽（６．７１）（７．７２）１．９ｌ宰料１．０５，ｌｃｊ啤２．４３韵陴河北一１．１７（６．１８）福建Ｏ．７９（６．８４）四ＪＩＩ一２．３７（６．９３）１．１５扣悻１．６９糊睥２．２９木术球山西０．５０江西Ｏ．２９贵州Ｏ．９ｌ（７．５９）（７．５６）（６．９８）Ｉ．７６翱髀１．１２木料内蒙古１．１６（９．７６）山东（７．８９）云南Ｏ．６７１．９０，Ｉｃ料Ｏ．６４（６．６５）２．４５桕琳１．４２木料２．９９木木宰辽宁—２．２４（５．９３）河南Ｏ．１９（７．８５）陕西—３．７８（５．２２）Ｉ．６４和髀１．７９和陴２．４４，陴宰吉林一Ｏ．０３湖北一１．０６甘肃—０．４８（６．４７）（７．０６）（４．８８）１．５２桕件１．４８剁睥０．４５黑龙江—０．２１湖南Ｏ．１６青海Ｏ．１８（５．３４）（７．５０）（１．６５）１．２０料木０。９０料肆１．６２，Ｉ獬上海Ｏ．０ｌ（５．７４）广东Ｏ．９５宁夏１－２７（７．４９）（８．５６）１．０８和件１．３ｌ，蚪肆１．１４，Ｉ。Ｉ津江苏Ｏ．３３（７．３９）广西Ｏ．９５（７．６２）新疆１．５９（６．８２）估计方程为：ＩｎＧＤＰ＝６．６６＋Ｇ＋ｏｌｎＲＤＥｊ（３．７）（９５．９４）孬＝０．９６３ｎ形＝１．７４庐１２０．２７由回归得到的估计方程（３．７）中的萨和Ｆ的值可知，模型（３．７）的拟合也比较好，变量之间的总体线性关系也十分显著。Ｄ形值表明该模型不存在自相关。各地区衡量Ｒ＆Ｄ人员投入影响经济增长效应的变量ＩｎＲＤＥ的系数Ｃ４均能通过，统计检验，表明Ｒ＆Ｄ人员投入对经济增长的效应显著。除了青海之外，全国其他地区ＩｎＲＤＥ的系数均能通过ｔ统计检验，表明Ｒ＆Ｄ人员投入对经济增长的效应显著。与模型（３．６）类似，模型（３．７）中截距项也是效率参数，其值越大就表明投入要素对经济增长的促进作用越大，代表的是影响经济增长的投入要素中不能被Ｒ＆Ｄ人员投入解释的部分。其中，６．６６反映全国３我国Ｒ＆Ｄ投入对经济增长的长期效应Ｒ＆Ｄ人员投入产出效果整体的水平，截距的固定效应项的系数。反映了各地区之间的区域差异。变量ＩｎＲＤＥ的系数。表现为各地区Ｒ＆Ｄ人员的投入产出弹性系数，反映了Ｒ＆Ｄ人员投入对经济增长的影响效果。分别对表３．４中截距的固定效应项的系数。和变量ＩｎＲＤＥ的系数。进行分析发现：①在全国３０个省市中，海南的截距项最大为２．０８，其次是新疆为１．５９，说明海南和新疆这两个省份的经济增长受Ｒ＆Ｄ人员投入之外的综合因素影响比较大；②在全国３０个省市中，Ｒ＆Ｄ人员投入对经济增长的影响效应最大的省份是陕西，其弹性系数约为２．９９，２０００年＂－２０１０年陕西省生产总值的平均增长速度约为１９．８８％，而Ｒ＆Ｄ人员投入的平均增长速度约为１．６９％，同期内全国和东部地区Ｒ＆Ｄ人员投入的平均增长速度分别为１２．００％和１３．７１％，相比之下可以看出样本期内陕西省Ｒ＆Ｄ人员投入促进经济增长影响的正向效应相对较大。除陕西之外，Ｒ＆Ｄ人员投入的弹性系数较大的省份有辽宁、甘肃、四川、贵州、河北、云南、湖北、北京、内蒙古、天津、江西和吉林，其Ｒ＆Ｄ人员投入的弹性系数都在１．６以上，说明这些省份的Ｒ＆Ｄ人员投入对经济增长有较好的促进作用；③青海的Ｒ＆Ｄ人员投入对经济增长的影响效应最小，其弹性系数约为０．４５，且青海省ＩｎＲＤＥ的系数没有通过显著性检验，说明青海Ｒ＆Ｄ人员投入对经济增长的效应是不显著的。数据显示，青海省２０１０年Ｒ＆Ｄ人员全时工作当量仅为Ｏ．４９万人年，是除西藏外全国３０个省市中最少的，而Ｒ＆Ｄ人员全时工作当量最高的是广东省，为３４．４７万人年，是青海的７０多倍。科技人才的欠缺在很大程度上削弱了青海的技术创新能力与经济发展实力。除青海之外，浙江、广东和海南三个省份的Ｒ＆Ｄ人员投入的弹性系数也比较小，都在ｌ以下，说明这几个省份的Ｒ＆Ｄ人员投入对经济增长的促进作用弱于全国其他地区；④宁夏、重庆、湖南、黑龙江、湖南、河南、广西、上海、安徽、山西、新疆、江苏和山东这些省份的Ｒ＆Ｄ人员投入对经济增长的效应在全国位于中等水平，弹性系数都在ｌ～１．６之间。对表３．３和表３．４进行综合分析可知，从Ｒ＆Ｄ投入对经济增长效应的整体水平来看，全国Ｒ＆Ｄ经费的投入产出弹性系数的平均水平为０．７４，Ｒ＆Ｄ人员的投入产出弹性系数平均水平为１．５６，由此可见Ｒ＆Ｄ投入对经济的发展的确存在着重要的促进作用，且Ｒ＆Ｄ人员投入对经济增长的效应大于Ｒ＆Ｄ经费投入的效应。这是因为我国Ｒ＆Ｄ经费支出总额虽然逐年增长，但与世界经济强３我国Ｒ＆Ｄ投入对经济增长的长期效应国相比仍存在较大差距。我国ｌ弛Ｄ经费投入强度在２００８年以前均未超过１．５％，２００９年和２０１０年也仅为１．７％和１．７９％，远低于创新型国家３％的平均水平，且与世界其他创新型国家相比，Ｒ＆Ｄ经费投入的经济化效益也不高。究其原因，一方面我国Ｒ＆Ｄ经费投入虽然用于应用研究和试验发展的经费比例高达９５．５％，对形成自主创新核心竞争力的基础研发的投入比例过低，另一方面在于我国科技研发成果大部分来自于高校和科研院所，科研机构与市场需求的脱节使科技成果难以实现产业化和规模化，从而弱化经济效益，削减了其对经济增长应有的促进作用。有研究显示，我国拥有的已被授权的专利成果超过８ｌ万项，但实际转化率却不足２０％。综合考虑Ｒ＆Ｄ经费投入和Ｒ＆Ｄ人员投入对经济增长的效应，陕西、北京、四川、吉林呈现双高特征，浙江和新疆则呈现双低特征，其余省份则表现为Ｒ＆Ｄ经费投入和Ｒ＆Ｄ人员投入的弹性系数此高彼低的特点。３．３．４Ｒ＆Ｄ投入对经济增长长期效应的区域差异基于面板数据模型（３．４）和（３．５）分析我国东部、中部、西部和东北地区四个区域Ｒ＆Ｄ投入对经济增长的长期效应。ＩｎＧＤＰ、ｌｎＲＤＨ和ＩｎＧＤＰ、ｌｎＲＤＥ模型模型实证分析结果如表３．５所示。表３．５Ｒ＆Ｄ投入对经济增长长期效应的区域差异估计结果ＩｎＧＤＰ与ＩｎＲＤＨ模型ＩｎＧＤＰ与ＩｎＲＤＥ模型区域ｏｌｎ尺ＤⅣ系数（ｃ。ｃ７ｌ脚Ｅ系数（ｃ毋全国ｏ．ｓ２翟；嚣叫搦；东部地区毗５翟｛：；；¨３甚葛中部地区ｏ．ｓ６篇ｉ们５西部地区．ｏ．６７：蠹二；枷减；：嫠豸３我国Ｒ＆Ｄ投入对经济增长的长期效应ＩｎＧＤＰ与ｌｍ∞骥型估计方程为：ｌｎＧＤＰ＿ｆ＝６．１７＋Ｃｊ＋Ｃ６ＩｎＲＤＨｆ（８４．５４）Ｒ２＝０．９９７（３．８）Ｄ形＝２．１０Ｆ＝２００３．２６ＩｎＧＤＰ与ｈｕＰｏＤＹ桴ｆ型估计方程为：Ｉｎ６，ＤＢ＝５．０２＋Ｃ７＋Ｃ８Ｉ坩王ＤＥｉ（２３．４２）（３．９）再＝０．９９６Ｄ．形＝１．８８Ｆ＝３７５．７５由回归得到的估计方程（３．８）和方程（３．９）中的萨和，的值可知，模型（３．８）和模型（３．９）的拟合比较好，变量之间也存在显著的线性关系。两个模型中的Ｄ形值表明不存在自相关性。从表３．５可以看出各区域衡量Ｒ＆Ｄ经费投入和Ｒ＆Ｄ人员投入对经济增长长期效应的变量ＩｎＲＤＨ和ｌｎＲＤＥ的系数Ｃ６和Ｇ均能通过ｔ统计检验，表明两种Ｒ＆Ｄ投入要素对经济增长的效应显著。通过对东部、中部、西部和东北地区进行分组研究发现，我国不同地区Ｒ＆Ｄ投入对经济增长的效应存在显著的区域差异。在式（３．８）和式（３．９）中，截距项６．１７和５．０２分别反映了全国Ｒ＆Ｄ经费投入和Ｒ＆Ｄ人员投入产出效果整体的水平，截距的固定效应项的系数Ｇ和。反映了四大经济区域之间的差异。系数巳和Ｇ表现为Ｒ＆Ｄ经费和Ｒ＆Ｄ人员的投入产出弹性系数，分别反映了四个区域Ｒ＆Ｄ经费和Ｒ＆Ｄ人员投入对经济增长的影响效应。对表３．５中各区域其截距的固定效应项系数Ｇ和Ｃ，进行分析。得出在模型（３．８）中中部地区的截距项最大，其次是东部地区，而在模型（３．９）中东部地区的截距项最大，其次是中部地区，说明东部和中部这两个区域的经济增长受Ｒ＆Ｄ投入之外的综合因素影响比较大。再对各区域变量ＩｎＲＤＥ和ｌｎＲＤＥ的弹性系数已和白进行分析，发现东部地区和东北地区Ｒ＆Ｄ经费投入的弹性系数分别为Ｏ．７２和０．７４，略低于全国水平０．７６：中部地区为０．６９，低于全国水平；而西部为０．７８，高于全国水平。说明东部地区虽然在Ｒ＆Ｄ经费投入的绝对量上要远高于中西部和东北地区，但是整个区域Ｒ＆Ｄ经费的高增长并没有更有效地推动区域整体经济水平的快速提升。对于中部六省２０００年－－－２０１０年其Ｒ＆Ｄ经费投入的平均值为６６．１２亿３我国Ｒ＆Ｄ投入对经济增长的长期效应元，仅为北京和东部沿海地区平均水平的三分之一。投入不足是制约中部地区科技发展的主要瓶颈。而自从２０００年国家提出“西部大开发战略＂以来，西部地区Ｒ＆Ｄ经费投入明显增加（２０１０年西部地区Ｒ＆Ｄ经费投入为８７４．４０亿元，２０００年仅为１４０．９亿元），有效地推动了该区域的经济发展，但是西部地区Ｒ＆Ｄ经费投入的绝对量远远小于全国平均水平，因此并不能抵消东西部差距继续拉大的现实。２００３年提出的“东北地区等老工业基地振兴战略”也在很大程度上拉动了东北地区经济的增长。２０１０年我国东部地区、中部地区、西部地区、东北地区ＧＤＰ占全国比重分别为５３．０１％、１９．７２％９１１８．６０％和８．６７％。而在Ｒ＆Ｄ经费投入方面，２０１０年东部地区Ｒ＆Ｄ经费４６９９．２０亿元，占全国比重为６６．５４％；中部地区１００２．７０亿元，占１４．２０％；西部地区８７４．４０亿元，占１２．３８％；东北地区４８６．３０亿元，占６．８８％。由此可见，东部地区ＧＤＰ占全国比重超过一半以上，而东部地区Ｒ＆Ｄ经费投入占全国比重约为中部、西部和东北地区总和的２倍，差距仍十分明显。东部地区Ｒ＆Ｄ人员投入对经济发展的作用较为显著，其长期弹性系数达到１．２５，低于全国水平１．５６；中部地区为１．４ｌ，较接近全国水平；而在东北地区和西部地区，Ｒ＆Ｄ人员投入对经济发展的作用非常显著，Ｒ＆Ｄ人员投入产出弹性的分别为１．８８和１．８２，高于全国水平。这一方面主要是因为Ｒ＆Ｄ投入强度高的地区其对Ｒ＆Ｄ的积累达到某种程度后，对经济的影响会从最初的快速推动转变到稳步促进的状态，另一方面，东部地区中存在如浙江、海南等区和西部地区中如辽宁、甘肃、四川、陕西等省Ｒ＆Ｄ人员投入对经济增长的的发展、进取和创新的任务。在Ｒ＆Ｄ人力资本较为丰富且高质量Ｒ＆Ｄ人才聚自身的经济价值不断上升，为社会带来不断递增的经济收益。“西部大开发战Ｒ＆Ｄ人员投入产出弹性非常低的省份，拉低了整个区域的平均水平。而东北地促进作用排在全国前列。人力资源是一种能动性的高增值资源，一切经济活动都首先体现为人力资源的活动。高质量的人力资源，更是可以担负起经济活动集的省份，人力资源在使用过程中通过不断地自我补偿、更新和发展，从而使略＂和“东北地区等老工业基地振兴战略”的实施为西部地区和东北地区进行科技创新和人才引进提供了政策导向，加大了扶持力度。推动了这些地区近年来人力资源的快速引进和积累，带动了经济阶段性的高速增长，但不能忽视这些区域科技研发人才基数小的事实，与东部地区发展水平相比差距依然存在。３我国Ｒ＆Ｄ投入对经济增长的长期效应３．４本章小结本章对我国Ｒ＆Ｄ投入对经济增长影响的长期效应和差异进行了实证分析，得出以下几点结论：（１）面板单位根检验和面板协整检验对变量的平稳性和协整关系的验证结果表明Ｒ＆Ｄ经费投入和Ｒ＆Ｄ人员投入与经济增长之间存在长期稳定的协整关系。（２）Ｒ＆Ｄ经费投入和Ｒ＆Ｄ人员投入对经济增长长期效应的面板协整模型的实证研究结果表明：Ｒ＆Ｄ投入对经济发展具有明显的促进作用，Ｒ＆Ｄ人员投入的产出弹性大于Ｒ＆Ｄ经费投入的产出弹性。陕西、北京、四川、吉林呈现双高特征，浙江和新疆则呈现双低特征，其余省份则表现为Ｒ＆Ｄ经费投入和Ｒ＆Ｄ人员投入的弹性系数此高彼低的特点。（３）Ｒ＆Ｄ投入对经济增长长期效应的区域差异显著。东北地区和西部地区其Ｒ＆Ｄ经费投入与Ｒ＆Ｄ人员投入对经济增长的长期弹性均高于全国水平，东部地区其Ｒ＆Ｄ经费投入的长期弹性与全国水平基本持平，而Ｒ＆Ｄ人员投入的长期弹性低于全国水平。中部地区其Ｒ＆Ｄ经费投入和Ｒ＆Ｄ人员投入的长期弹性均低于全国水平。４Ｒ＆Ｄ投入对经济增长的短期效应４Ｒ＆Ｄ投入对经济增长的短期效应４．１面板误差修正模型的设立前文中的模型（３．６）和模型（３．７）揭示了我国Ｒ＆Ｄ经费投入、Ｒ＆Ｄ人员投入与经济增长的长期均衡关系。在长期均衡关系成立的基础上，进一步对Ｒ＆Ｄ经费投入、Ｒ＆Ｄ人员投入与经济增长之间的短期波动效应进行分析。为此，本文通过引入长期关系模型产生的残差序列‰，分别建立以下基于式（３．６）和式（３．７）的一阶差分误差修正模型（ＰＶＥＣＭ）。ＡＬｎＧＤＰｉ，２＾ｉ国叫＇ｔ．１＋４ｊＡＬｎＲＤＨｉｔ＋以ｎ（４．１）ＺＭ＿，ｎＧＤＰｉ，２如ｉＥＣＭｉ．“＋暖ｉＡＬｎＲＤＥｉｔ＋鸬ｎ（４．２）在上述误差修正模型中，△表示一阶差分，差分项反映了短期波动的效应。经济增长的变动可以分为两部分：一部分是短期Ｒ＆Ｄ投入波动的效应；一部分是偏离长期均衡的效应。Ａ“和屯ｉ为误差修正系数，其值大小反映了对偏离长期均衡的调整力度。如果拒绝ＡＪ，和如ｉ为零的原假设，说明误差修正机制产生，检验得到的Ｒ＆Ｄ经费投入、Ｒ＆Ｄ人员投入与经济增长间的长期均衡关系是可靠的，反之是不可靠的。如果拒绝万“和如为零的原假设，说明变量间存在短期波动效应，反之则不存在短期波动效应。４．２Ｒ＆Ｄ经费投入对经济增长的短期效应根据式（４．Ｉ）检验Ｒ＆Ｄ经费投入的短期波动对经济增长短期波动的效应，运用Ｅｖｉｅｗｓ软件进行分析检验，估计结果如表４．１所示。表４．１中的误差修正项系数显著为负，误差修正机制发生，Ｒ＆Ｄ经费投入是经济增长的长期原因得到了进一步的证实。根据误差修正系数绝对值的取值范围，各省市Ｒ＆Ｄ经费投入与经济增长之间长期稳定关系偏离均衡的调整力宁夏、新疆、江西、安徽这些省份的误差修正系数绝对值大于Ｏ．５，有的甚至４０度可分为两种情况。其中河北、内蒙古、黑龙江、广西、河南、湖北、山东、４Ｉｔ＆Ｄ投入对经济增长的短期效应接近于ｌ，其均衡偏差在下一期都有大于５０％的调整，Ｒ＆Ｄ经费投入对经济增长的效用相对不稳定，在短期内呈现出较大的波动幅度；而其他如北京、天津、山西、辽宁、吉林、上海、江苏、浙江、福建等地区的误差修正系数绝对值都在０．５以下，其均衡偏差在下一期的调整幅度不到５０％，Ｒ＆Ｄ经费投入对经济增长的效用相对而言比较稳定。表４．１Ｒ＆Ｄ经费投入与经济增长的面板误差修正模型估计结果地区６“九ｎ地区６ＪｆＡＪｆ地区６ｌｌＡＪｆ北京１．０２··幸．０．３７幸幸０．５４宰＋·．０．４７幸··０．７０宰··．０．３０··（４．２２）（－４．１１）浙江（６．４２）（．２．３３）海南（５．９７）（．２．２８）０．７２粤··天津．０．４６··０．７５搴¨‘．０．７９宰··０．７０···．０．１４···（５．１０）（．１．９３）安徽（４．５７）（．２．９０）重庆（４．７５）（．３．８８）０．８６···．０．７３幸··０．５９···．０．４５·幸·０．８３···．０．０９···河北（５．８２）（．２．８６）福建（３．８１）（．２．６９）四川（４．３３）（．２．８０）０．５６¨津山西．０．３６宰··江西０．５５０··．０．５６···Ｏ．６６···．Ｏ．２ｌ···（４．２５）（．２．６９）（４．８６）（．２．７７）贵州（４．２４）（．２．９８）０．６９¨Ｉ．－ｏ．６１··搴０．５８·幸·．０．９３幸··０．４８···内蒙古．０－３４···（６．１８）（．３．２５）山东（４．６８）（．２．５２）云南（３．４２）（．２．５８）０．７８¨‘·．０．０９···０．６２···．Ｏ．７１···陕西１．２７···．０．２８···辽宁（４．１７）（．２．９５）河南（３．９２）（．２．７６）（５．３５）（．３．５５）０．７７¨１．－０．１５···０．８５···．０．７４宰·０．７８·幸·．０．４７事··吉林（４．３６）（．３．１０）湖北（４．７７）（．２．０２）甘肃（４．５０）（．３．７２）０．５５···．０．５４··黑龙江０．６３···．０．３０···Ｏ．４４···－０．０８事·（３．７９）（．１．９４）湖南（４．５４）（．２．９０）青海（３．０９）（－２．０９）０．６９···．０．３３···０．６９·¨‘．Ｏ．１１···０．５２··搴．０．５８···上海（４．０４）（．２．８４）广东（４．０３）（．３．１６）宁夏（３．９８）（．２．４８）Ｏ．６４···．０．４３··●０．６７···．０．６２··０．４７···．０．６８···江苏广西（４．８６）（．２．８６）（４．０９）（．２．８８）新疆（３．６１）（．２．９０）△ＩｎＲＤＨ的系数在１％的置信水平下显著且为正，从短期动态关系来看，我国的国内生产总值序列和Ｒ＆Ｄ经费投入序列之间存在密切联系，说明Ｒ＆Ｄ经费投入的增加有利于推动经济的增长，是经济增长的短期原因。由于ＡＩｎＧＤＰ和ＡＩｎＲＤＨ本身代表的就是增长率的含义，因此，／ｘＩｎＲＤＨ项的系数表示的经济意义是当Ｒ＆Ｄ经费投入增长率每增加ｌ％，ＧＤＰ的增长率将会增加的比率。从表３．６中所得的数据可以看出，陕西、北京两省ＡｌｎＲＤＨ项的系数４１４Ｒ＆Ｄ投入对经济增长的短期效应最大，分别为１．２７和１．０２，表明Ｒ＆Ｄ经费投入增长率每增加１％，ＧＤＰ的增长率将增加的比率分别为１．２７％和１．０２％，均大于Ｉ％。其次是河北、湖北和四川，这三个省份Ｒ＆Ｄ经费投入增长率每增加ｌ％，ＧＤＰ的增长率将增加的比率分别为０．８６％、０．８５％和Ｏ．８３％，接近ｌ％：而云南、青海和新疆这几个省份的ｌｔ＆Ｄ经费投入增长率每增加１％，ＧＤＰ的增长率将增加的比率均小于０．５％，另外浙江、山西、江西、福建等省的短期波动弹性也较低，均不超过０．６％。可以看出除北京和陕西两省外，全国大部分省份Ｒ＆Ｄ经费投入的增长率每增加ｌ％，ＧＤＰ的增长率将增加的比率均小于１％，在一定程度上体现出科技投入转化不足及其具有的滞后效应。短期效应与长期效应相比，长期内青海和山西两省Ｒ＆Ｄ经费的投入产出弹性系数为Ｏ．８１和Ｏ．７１，而在短期内Ｒ＆Ｄ经费投入的增长率每增加１％，ＧＤＰ的增长率将增加的比率仅为ｏ．４４０／铘０．５６％，在全国处于较低水平。东北地区中的吉林其Ｒ＆Ｄ经费投入产出的长期弹性为Ｏ．９０，而在短期内Ｒ＆Ｄ经费投入的增长率每增加ｌ％，ＧＤＰ的增长率将增加的比率为０．７７％，在全国仅处于中等水平。其余各省市Ｒ＆Ｄ经费投入对经济增长的作用在长期和短期内基本保持一致，并没有明显的位置上的变化。４．３Ｒ＆Ｄ人员投入对经济增长的短期效应根据式（４．２）检验Ｒ＆Ｄ人员投入的短期波动对经济增长的短期波动的效应，估计结果如表４．２所示。表４．２中的误差修正项系数显著为负，误差修正机制发生，Ｒ＆Ｄ人员投入是经济增长的长期原因进一步得到证实。从误差修正系数绝对值的取值范围来看，各省市Ｒ＆Ｄ人员投入对经济增长短期效应的误差修正系数绝对值都小于０．５，其均衡偏差在下一期有不到５０％的调整，地方Ｒ＆Ｄ人员投入对经济增长的效用较为稳定。其中，内蒙古和河南的均衡偏差在下一期的调整幅度分别为４６％和４２％，接近５０％，在全国范围内其调整幅度相对较大。４Ｒ＆Ｄ投入对经济增长的短期效应表４．２Ｒ＆Ｄ人员投入与经济增长的面板误差修正模型估计结果地区６２ｉ０．５２··（２．１０）１．６ｌ···五五．０．３９幸··地区浙江６２ｉ０．５９···工五．０．２２···地区海南ａ２ｉ０．８２幸幸·五五．０．１７··北京天津（．３．２６）．０．１９···（．２．７８）．Ｏ．１５···（３．３８）０．６７¨（．３．４７）（６．８４）１．５２··（３．６３）０．３５（．２．１６）－０．１４···（３．９４）０．９３¨●安徽．Ｏ．１７·¨（．３．２２）．０．２８···重庆（２．４４）０．７９···（．２．９７）．Ｏ．２１···河北（２．７８）０．６６··（．３．１８）．０．２４···（．２．５９）．０．４６··福建Ｃ２．７３）１．０２···（．２．５１）．０．０３··四ＪｌＩ（１．０６）０．７６＊（．２．８１）．０．１３···山西（３．０１）１．２ｌ···（４．１６）０．７７··江西（２．９０）０．４７··（．２．３０）．０．０５··ｏ贵州（２．０７）０．８７··（２．０９）０．０９（．２．９２）．０．０８···内蒙古辽宁山东（．２．４０）．０．１０｝··（２．３８）０．９５¨··（．２．６９）．０．４２·幸云南（．２．７５）．０．０７···（１．９６）Ｏ．４２（．２．８５）．０．１７···河南（３．１１）０．７６··（．２．２２）．０．１７···陕西（０．１８）０．Ｏｌ（．３．０１）．０．０３···（．２．５９）．０．１０··吉林黑龙江（１．３９）１．０４¨‘（．２．５１）．０．３２＋·（．２．４４）．０．１６幸牛·湖北（２．４５）０．８９···（．２．７４）．０．３０···甘肃（１．４３）０．４５··（２．３１）０．４６··湖南（２．８０）０．６７，··（．２．８８）．０．Ｏｌ宰··青海（２．３０）０．６９··（．２．２８）．０．１９··上海（１．９９）０．８６···（－２．６７）．０．２９￥·广东（２．８９）０．５０··（．３．１５）一０．３６幸··宁夏（２．６３）０．８４＊（．２。４０）．Ｏ．１７··江苏（３．５４）（．２．３０）广西（２．２２）（．２．８９）新疆（３．２４）（．２．３３）大部分省份其△ＩｎＲＤＥ的系数在５％的置信水平下显著且为正，从短期动态关系来看，我国的国内生产总值序列和Ｒ＆Ｄ人员投入序列之间存在密切联系，说明Ｒ＆Ｄ人员投入的增加有利于推动经济的增长，是经济增长的短期原因。△ｌｎＲＤＥ项的系数表示的经济意义是当Ｒ＆Ｄ人员投入的增长率每增加１％，ＧＤＰ的增长率将会增加的比率。天津、内蒙古、黑龙江、江西、重庆这几个省份△ｌｎＲＤＥ项的系数均大于ｌ，表明Ｒ＆Ｄ人员投入的增长率每增加ｌ％，ＧＤＰ的增长率增加的比率将会大于ｌ％。而甘肃、陕西、四川和吉林这几个省份△ＩｎＲＤＥ项的系数均在０．５以下，且不具有统计上的显著性，说明这些地区Ｒ＆Ｄ人员投入的增长短期内并未对经济增长产生良好的促进作用，这也进一步说明在这些省份，人力资本积累的不足导致科技研发人才的缺乏成为制约区域自主创新能力提升和经济发展的瓶颈。河北、河南、江苏、湖南、湖北、云南、新疆、辽宁、山西、安徽、广东、北京、宁夏、浙江、广西、上海、山东、海南和青海这些省市其Ｒ＆Ｄ人员投入的增长率每增加ｌ％，ＧＤＰ的４３４Ｒ＆Ｄ投入对经济增长的短期效应增长率将增加的比率均小于ｌ％。短期效应与长期效应相比，北京、河北、辽宁、湖北、贵州、云南和甘肃这几个省份在长期内其Ｒ＆Ｄ人员的投入产出弹性系数均在１．７以上，但在短期内Ｒ＆Ｄ人员投入增长率每增加ｌ％，ＧＤＰ的增长率将增加的比率均不超过Ｉ％，而其中甘肃省仅为０．０１％。青海省Ｒ＆Ｄ人员投入对经济增长的促进作用，无论是在长期还是短期内在全国均都接近末位，Ｒ＆Ｄ人力资源的匮乏导致这一结果的直接原因。有些省市Ｒ＆Ｄ人员投入对经济增长的作用产生了位置上的变化，如陕西省Ｒ＆Ｄ人员投入对经济增长的长期作用明显，但陕西省ＡＩｎＲＤＥ的系数统计上不显著，说明Ｒ＆Ｄ人员投入的短期波动对经济增长的短期波动的促进作用不明显。４．４Ｒ＆Ｄ投入对经济增长短期效应的区域差异基于面板误差修正模型（４．１）和（４．２）分析我国东部、中部、西部和东北地区四个区域Ｒ＆Ｄ投入对经济增长的短期效应。实证分析结果如表４．３所示。表４．３Ｒ＆Ｄ投入对经济增长短期效应的区域差异的面板误差修正模型表４．３中的误差修正项系数显著为负，误差修正机制发生。根据误差修正系数绝对值的取值范围，四个区域中东部地区和中部地区Ｒ＆Ｄ经费投入与经济增长之间长期稳定关系偏离均衡的调整力度较大，其误差修正系数绝对值接近ｌ，其均衡偏差在下一期都有大于８０％的调整，而Ｒ＆Ｄ人员投入与经济增长之间长期稳定关系偏离均衡的调整力度较大的事中部地区、东北地区和东部地４Ｒ＆Ｄ投入对经济增长的短期效应区，其调整幅度分别为４４％、３７％和３５％。Ｒ＆Ｄ经费投入对经济增长的效用在短期内呈现的波动幅度比Ｒ＆Ｄ人员的波动幅度大。对Ｒ＆Ｄ投入短期波动对经济增长短期波动效应的区域差异进行分析得出，东部地区和东北地区的Ｒ＆Ｄ经费投入每增加ｌ％，ＧＤＰ的增长率增加的比率为０．６８％，略高于全国０．６４％的水平，西部地区与全国水平持平，中部地区Ｒ＆Ｄ经费投入每增加１％，ＧＤＰ的增长率增加的比率为０．６２％，略低于全国Ｏ．６４％的水平。东部地区Ｒ＆Ｄ经费投入对经济增长的长期效应虽然低于全国平均水平，但短期效应却高于全国平均水平，而中部地区无论是长期效应还是短期效应均低于全国平均水平。西部地区和东北地区在长期和短期内的影响效应均持平于或略高于全国平均水平。分析Ｒ＆Ｄ人员投入对经济增长短期波动效应的区域差异得出，与长期效应不同的是，东部地区和中部地区的Ｒ＆Ｄ人员投入增长率每增加ｌ％，ＧＤＰ的增长率将增加的比率分别为Ｏ．７７％和０．８２％，均高于全国０．７４％的水平；东北地区与全国水平持平，西部地区Ｒ＆Ｄ人员投入增长率每增加１％，ＧＤＰ的增长率将增加的比率为０．６６％，低于全国水平。４．Ｓ本章小结本章对我国Ｒ＆Ｄ投入对经济增长效应的短期效应和差异进行了实证分析得出以下几点结论：（Ｉ）Ｒ＆Ｄ经费投入和Ｒ＆Ｄ人员投入对经济增长效应的面板误差修正模型的实证研究结果表明：Ｒ＆Ｄ投入的短期波动对经济增长的短期波动有正的效应，但Ｒ＆Ｄ经费投入和Ｒ＆Ｄ人员投入在短期内对经济增长的贡献都要小于其长期的贡献，具有明显的滞后性。（２）Ｒ＆Ｄ投入短期波动对经济增长短期波动效应的区域差异显著。Ｒ＆Ｄ投入对经济增长效应的区域差异显著。东部地区和东北地区其Ｒ＆Ｄ经费投入与Ｒ＆Ｄ人员投入短期波动对经济增长短期波动的效应均高于全国水平，西部地区其Ｒ＆Ｄ经费投入的短期弹性与全国水平基本持平，Ｒ＆Ｄ人员投入的短期弹性高于全国水平。中部地区其Ｒ＆Ｄ经费投入和Ｒ＆Ｄ人员投入的短期弹性均低于全国水平。５结论和建议５结论和展望５．１结论本文根据全国３０个省市Ｒ＆Ｄ经费投入、Ｒ＆Ｄ人员投入和经济增长的面板数据，运用面板单位根检验和面板协整检验对Ｒ＆Ｄ经费投入、Ｒ＆Ｄ人员投入与经济增长的长期均衡关系进行了分析，并建立了固定效应变系数模型和面板数据误差修正模型，得到的结论与建议如下：（１）我国各省市Ｒ＆Ｄ经费投入和Ｒ＆Ｄ人员投入与经济增长之间存在长期稳定的均衡关系，Ｒ＆Ｄ经费投入和Ｒ＆Ｄ人员投入的增加能够推动我国经济持续的增长。我国紧急在从改革开放至今，经济飞速发展主要得益于两点，一是在经济全球化和世界经济高速发展的背景下，经济增长依靠消费、投资和出口的拉动，具有连续增长的惯性。二是我国持续增加的各种要素投入，尤其是近些年来加大了对科技研发投入的投入力度。我国整体Ｒ＆Ｄ人员投入对经济增长的长期弹性为１．５６，Ｒ＆Ｄ经费投入对经济增长的长期弹性仅为Ｏ．７４。反映出我国以往因为经济水平和制度等方面的限制，对科技创新投入不够重视，科技投入力度较小，Ｒ＆Ｄ经费投入存在力度不足且产出效率不高，直接导致了在经济发展的过程中科技研发投入对经济增长促进作用不高的现状。（２）总体上，长期内Ｒ＆Ｄ人员投入的产出弹性大于Ｒ＆Ｄ经费投入的产出弹性，即我国各省市Ｒ＆Ｄ人员投入对经济增长的效应高于Ｒ＆Ｄ经费投入对经济增长的效应。另外在短期内，有超过半数以上的地区其Ｒ＆Ｄ人员投入的短期波动效应大于Ｒ＆Ｄ经费投入的短期波动效应。说明在我国持续增加科技研发投入的过程中，Ｒ＆Ｄ人力资本的积累在很大程度上促进了经济的快速发展，相对而言Ｒ＆Ｄ经费投入并未形成推动经济增长的强有力量。（３）Ｒ＆Ｄ投入的短期波动对经济增长的短期波动有正的效应，但大部分地区ＧＤＰ的增加幅度小于Ｒ＆Ｄ人员的增加幅度，更小于Ｒ＆Ｄ经费投入的增加幅度。在短期内，Ｒ＆Ｄ经费投入和Ｒ＆Ｄ人员投入在短期内对经济增长的贡献都要小于其长期的贡献，我国不断增加的Ｒ＆Ｄ投入并未带动经济的同比例或更高比例的增长，这在一定程度上表明Ｒ＆Ｄ两大投入要素（尤其是Ｒ＆Ｄ经费投入）在直接促进技术进步，提高生产率的过程中存在一定的时滞效应，即５结论和建议我国Ｒ＆Ｄ人力资本的积累和Ｒ＆Ｄ经费投入的增长尚不能在短时期内迅速转化为生产力，造成这种现状的原因可能有两种：一是Ｒ＆Ｄ投入增加带来的技术进步在长期内效果显著，但短期内技术进步缓慢，效果并不明显，故需要经过一段较长时期的积累，才能转化为推动科技进步的力量，提升自主创新能力，进而促进经济增长；二是Ｒ＆Ｄ投入的产出效率偏低所致，Ｒ＆Ｄ经费投入和Ｒ＆Ｄ人员投入的相应增加并不能完全有效地形成产出，部分投入于基础研究和应用研究的资本在短期内大都停留在实验室层面，不具备真正投产创造经济效益的条件。（４）Ｒ＆Ｄ投入对经济增长的效应在不同地区之间存在较大的差异。东部地区Ｒ＆Ｄ经费投入对经济增长的长期效应虽然低于全国平均水平，但短期效应却高于全国平均水平，而中部地区无论是长期效应还是短期效应均低于全国平均水平。西部地区和东北地区在长期和短期内的影响效应均持平于或略高于全国平均水平。长期内东北地区和西部地区Ｒ＆Ｄ人员投入影响经济增长的弹性系数高于中部和东部，但短期内东部地区和中部地区Ｒ＆Ｄ人员投入对经济增长短期波动的效应高于东北地区，更高于西部地区。这一方面说明东部地区整个区域内高强度的Ｒ＆Ｄ投入并未很好地推动经济增长，区域内存在浙江、江苏等Ｒ＆Ｄ投入产出弹性并不是很高的省份。另一方面说明国家相继推出实施的各大战略方针导向促进了东北地区和西部地区的科技研发投入的增加，极大地推动了经济增长，但这些区域因其地理、经济发展水平和制度等因素的制约，人力资本极度匮乏，专门从事科技研发的科学家和工程师更是屈指可数，在短期内，科技人员的缺乏会在很大程度上制约该地区经济的持续发展。５．２政策建议（１）我国在制定相对有效的Ｒ＆Ｄ政策时，必须充分考虑Ｒ＆Ｄ投入与经济增长的互动关系。我国科技创新过程中普遍存在投入持续增加，但产出较低的情况，因此不可一味只追求量的大幅提升，更应该注重Ｒ＆Ｄ投入对经济增长产生的实际效用，一是要结合经济发展现状，因时制宜地提高Ｒ＆Ｄ投入的强度，并同时保持合理的Ｒ＆Ｄ投入结构，实现Ｒ＆Ｄ资源的优化配置，提高对科技基础资源和科技人力资源的有效利用，使有限的Ｒ＆Ｄ经费投入和Ｒ＆Ｄ人员投入有较高的产出效率。二是要提高Ｒ＆Ｄ投入的经济化效益。各地区要进一４７５结论和建议步推动科研成果的转化，组建产学研联盟，避免科研目标不明、产学研脱节的现象，使Ｒ＆Ｄ投入的增加能更有效地促进ＧＤＰ的增长。（２）各地区在加大Ｒ＆Ｄ经费投入力度的同时更应该注重Ｒ＆Ｄ人员数量与质量的同步提升。在保持Ｒ＆Ｄ人员数量比例适度增加的同时，更应大力提升ｌ战Ｄ人员的技术素质，加大高层次Ｒ＆Ｄ人员的引进力度。一方面从政策、待遇等方面吸引拔尖人才和高技术人才，还要对现有的Ｒ＆Ｄ人员进行优化，采取各种措施培养高素质的Ｒ＆Ｄ人才，提高Ｒ＆Ｄ人员（尤其是高质量Ｒ＆Ｄ人员）的比例：另一方面要进行体制创新，造就激励和培育新的科技人才成长的环境。建立人才竞争激励、人才引导、人才保护等机制，采取各种激励机制使科研人才在技术创新中最大限度地释放其创新激情和潜能。只有提高Ｒ＆Ｄ人员的技术素质，打破Ｒ＆Ｄ人员质量导致的“瓶颈”制约，才能使Ｒ＆Ｄ人员在不断提升自身科研能力和经济价值的同时，为社会带来更多的经济收益。（３）各地区在加大Ｒ＆Ｄ投入力度的同时，应着重提高Ｒ＆Ｄ投入一产出ｒ绩效。在加大科技投入的同时，要改变长期以来“粗放型”的经济发展模式，调整产业结构，不仅要提高Ｒ＆Ｄ投入的数量，更要关注Ｒ＆Ｄ投入的质量及对经济增长产生的效益，因此，各地区政府部门要因地制宜，结合本地区的经济基础和发展现状，指定长远的、可持续发展的Ｒ＆Ｄ投入战略。在目前企业成为科技创新主体的趋势下，政府要继续加大本部门对高等院校和国家科技研发机构的投入，不断提升基础研发创造的产出成果量和科技含量，建立快速有效的‘传导机制，使基础研发与后续的科技创新环节有效结合，以便企业可以在较短时期内将基础科研成果应用于试验生产，缩短Ｒ＆Ｄ投入产生经济效益的周期。另外要制定相应的政策引导和扶持策略，提高企业对基础研发的重视程度，自发地参与其中。政府还要明确本部门和企业在自主创新体系中的地位，对企业仅关注短期经济效益的盲目投资要加以约束和引导，使企业转变观念，制定长期的科技进步战略，在引进、吸收国内外前沿的技术和研究成果时，更加重视原始创新的积累和知识产权的保护，加强对企业各项制度的完善和管理，更加有计划、有保障地进行自主创新。（４）我国各地区Ｒ＆Ｄ投入及其对经济增长的效应差异显著，而这种差距并未随着Ｒ＆Ｄ投入的不断增长而减小，还有逐渐扩大的发展态势。这无疑与各地区基础资源积累和经济发展环境的现状存在莫大关系，政府应该积极创造条件，建立起相对公平的资源配置机制和经济发展环境，对于Ｒ＆Ｄ投入较４Ｒ５结论和建议低，科技研发活动较少的地区，要给予一定的政策优惠，激发其进行自主创新的积极性。（５）我国各区域整体Ｒ＆Ｄ投入的产出弹性均不高，但相比之下，Ｒ＆Ｄ投入强度相对较高地区，如北京、陕西、四川、辽宁、湖北和大部分沿海省份可以较好地推动经济增长，而其Ｒ＆Ｄ投入对经济发展的促进作用明显较低。Ｒ＆Ｄ低投入地区主要是河南、海南及大部分西部经济发展较为落后的省份，一方面是囿于所处的地理位置和周边所处经济区域的整体经济发展水平，另一方面是受到Ｒ＆Ｄ投入不足的制约。因此，东部地区Ｒ＆Ｄ投入的绝对量和相对量较之其他区域都较高，但并未对经济增长带来相应的同比或更高比例的增长，因此东部地区应充分发挥其资源优势和科研环境的优势，依托高新技术开发区调整Ｒ＆Ｄ投入的结构，形成自身有效提高Ｒ＆Ｄ投入产出效率的机制或与周边地区联合形成高科技产业聚集区，大力提高Ｒ＆Ｄ投入的产出效率。中部地区Ｒ＆Ｄ投入对经济增长的长期效应及短期波动效应程度在全国处于中等水平，作为全国“三个基地、一项枢纽”，东北地区作为农业和工业共同发展的重要区域，和中部地区一样，其战略地位都十分重要，两区域中的众多省份在从传统的农业大省向创新型工业大省的转变过程中，一定要加大Ｒ＆Ｄ投入力度，增强创新意识，提高资源的利用效率，带动区域科技竞争力的提高。西部地区其Ｒ＆Ｄ人力投入的产出弹性优于Ｒ＆Ｄ经费投入的产出弹性，因此在加大经费投入的同时，要重点着力于高科技人才引进平台的建设，充分发挥资源优势和发展特色产业，从而更快地带动西部地区经济的发展，逐步缩小与东部发达地区的差距。５－３不足和展望Ｒ＆Ｄ投入与经济增长之间存在的相关问题涉及众多方面，本文主要建立面板数据协整模型和面板误差修正模型从宏观及区域的视角对我国经济区域及各省市Ｒ＆Ｄ经费投入与Ｒ＆Ｄ人员投入对经济增长的长期效应和短期波动效应进行了回归分析，运用的是单因素作用模型，未建立多因素作用模型进行分析。另外，所做研究仅是Ｒ＆Ｄ投入和经济增长关系中的一方面内容，且因本人能力有限在本文研究中尚有不足之处。再者，行业层面下不同行业Ｒ＆Ｄ投入对经济增长的影响的差异如何：高新产业和传统企业等不同类型企业Ｒ＆Ｄ５结论和建议投入对经济增长的影响存在怎样的差异；在我国大力倡导“科教兴国”战略、调整产业结构和经济增长方式的指导方针下，经济的增长方式的转变和产业结构的调整对Ｒ＆Ｄ投入总量和投入结构的影响如何。以上问题在本文的研究中均未涉及，都可以作为以后进一步研究的方向。参考文献参考文献ＩｌｌＭｃｌｅａｎＩＷ，ＲｏｕｎｄＤＫ．ＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄｐｒｏｄｕｃｔｉｎｎｏｖａｔｉｏｎｉｎＡｕｓｔｒａｌｉａｎｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇｉｎｄｕｓｌｒｉｅｓｒＪ］．ＪｏｔｒｎａｌｏｆＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＥｃｏｎｏｍｉｃｓ，１９７８，（２７）：ｌ～１２１９７０’ｓ【２】ＧｒｉｌｉｅｈｅｓＺ．Ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ，Ｒ＆Ｄ【３】Ａｇｈｉｏｎ，Ｐｈｉｌｉｐｐｅ，ａｎｄａｎｄｂａｓｉｃｒｅｓｅａｒｃｈａｔｔｈｅｆｉｒｍｌｅｖｅｌｉｎｔｈｅｒＪ］．ＡｍｅｒｉｃａｎＥｃｏｎｏｍｉｃＲｅｖｉｅｗ，１９８６，（７６）：１４１～ｌ“．Ｈｏｗｉｔｔ，Ｐｅｔｅｒ．ＡＭｏｄｅｌｏｆＧｒｏｗｔｈｔｈｒｏｕｇｈＣｒｅａｔｉｖｅＤｅｓｔｒｕｃｔｉｏｎｒＪ］．Ｅｃｏｎｏｍｅｔｒｉｃｓ，１９９２，【４】Ｌｉｅｈｔｅｎｂｅｒｇ【５】Ｅａｔｏｎ（６０）：３２３～３５ｌｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＰｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ，ＦＲ，１９９２，Ｒ＆ＤｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔａｎｄＮＢＥＲＷｏｒｋｉｎｇＰａｐｅｒＪ，ｃｔａ１．，１９９３，Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｄｉｆｆｕｓｉｏｎ·Ｍｉｍｅｏ，ＢｏｓｔｏｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＳｐｉｌｌｏｖｅｒ【６】Ｃｏｅ，Ｈｅｉｐｍａｎ，Ｈｏｆｆｉｍｉｓｔｅｒ．Ｎｏｒｔｈ—ｓｏｕｔｈ（１０７）：１３４～１４９ｒＪ］．ＥｃｏｎｏｍｉｃＪｏｕｒｎａｌ，１９９７，【７】ＮｏｒｉｈｉｓａＳａｋｕｒａｉ，ＧｅｏｒｇｅＰ，ＥｖａｎｇｅｌｏｓＩ．ＩｍｐａｃｔｏｆＲ＆ＤａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＤｉｆｆｕｓｉｏｎＯｎＰｒｏｄｕｅｔｉｖｉｙＧｒｏｗｔｈ：ＥｍｐｉｒｉｃａｌＥｖｉｄｅｎｃｅｆ研ｌＯｏＥＣＤＲｅｓｅａｒｃｈ，１９９７，Ｃｏｕｎｔｒｉｅｓ［Ｊ］．ＥｃｏｎｏｍｉｃＳｙｓｔｅｍｓ（９）：１０４～１２５ＳｐｉｌｌｏｖｅｒｓａｎｄＰａｔｅｎｔＣｉｔａｔｉｏｎｓ：Ｅｖｉｄｅｎｃｅ【８】ＪａｆｆｅＡ，ＴｒａｊｔｅｎｂｅｒｇＭ，ＦｏｇａｒｔｙＭ．ＫｎｏｗｌｅｄｇｅｆｒｏｍａＳｕｒｖｅｙｏｆＩｎｖｅｎｔｏｒｓｒＪ］．ＡｍｅｒｉｃａｎＥｃｏｎｏｍｉｃＲｅｖｉｅｗ，２０００（９０）：２３５～２３７Ｍａｔｔｅｒ？［Ｊ１．Ｏｘｆｏｒｄ【９】ＧＵＥＬＬＥＣＤ，ＢＲＵＮＯＶＡＮＰ．ＦｒｏｍＲ＆ＤｔｏＰｒｏ－ｄｕｅｔｉｖｉｔｙＧｒｏｗｔｈ：ＤｏｔｈｅｌｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎａＩＢｕｌｌｅｔｉｎｏｆＥｃｏｎｏｍｉｅｓＳｅｔｔｉｎｇｓａｎｄｔｈｅＳｏｕｒｃｅｏｆＦｕｎｄｓｏｆＲ＆Ｄ＆Ｓｔａｔｉｓｔｉｃ，２００４，６６（３）：３５３～３７６．［１０】Ｂｏｓｋｉｎ，Ｍｉｃｈａｅｌ，Ｊ．，ａｎｄＬａｕ，ＬａｗｒｅｎｅｅＧｒｏｗｔｈｉｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｒ＆Ｄ，Ｊ，１９９６，ＣｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆＲ＆ＤｔｏｅｄｉｔｅｄｂｙＳｍｉｔｈ，ＥｃｏｎｏｍｉｃａｎｄｔｈｅＦ．ｃｏｎｏｍｉｅ，ＢｒｕｅｅｌＲ．ａｎｄＢｒａｆｉｅｌｄＣｌａｕｄｅＥ．，ＴｈｅＢｒｏｏｋｉｎｇｓＩｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎａｎｄＡｍｅｒｉｃａｎＥｎｔｅｒｐｒｉｓｅＩｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎｆｏｒＰｕｂｌｉｃＰｏｌｉｔｉｃＲｅｓｅａｒｃｈ．１１】１２ｌ１３】姚洋，章奇．中国工业企业技术效率分析ｒＪ］．经济研究，２００ｌ，张顺．科技投入与经济增长动态关系研究ｒＪ］．商业研究，２００６，１７３～１７４（１０）：１３～２１（１３）：１４６～１５０（５）：安娜．中国Ｒ＆Ｄ投入对经济增长影响的回归分析［Ｊ］．科学管理研究，２００９，【１４１刘丹鹤，杨舰．Ｒ＆Ｄ投入、经济增长与科技管理［Ｊ］．科学学与科学技术管理，２００６，（９）：１４～１３［１５１［１６】［１７】罗佳明，王卫红．中国科技投入对经济增长的贡献率研究：１９５３—２００１［Ｊ］．自然辩证法研究，２００４，（２）：８１～８６胡思华，刘洪，张龙．我国科技投入经济效果的实证研究［Ｊ］．科研管理，２００６，（４）：７１＂－７５吴林海，杜文献．中国Ｒ＆Ｄ投入与经济增长的关系——甚于１９９１～２００５年间中国科技统计数据的协整分析ｒＪ］．科学管理研究，２００８，５１（４）：８９～９２参考文献【１８】江蕾，安慧霞，朱华．中国科技投入对经济增长贡献率的实际测度：１９５３—２００５［Ｊ］．自然辩证法通讯，２００７，（５）：５０一，５６【１９】赵志坚．我国科技投入对ＧＤＰ拉动效应的实证分析［Ｊ］．经济数学，２００８，５８～６３（Ｉ）：［２０】朱春奎．财政科技投入与经济增长的动态均衡关系研究［Ｊ］．科学学与科学技术管理，２００４，（３）：２９—３３【２１】苏枯芳，胡日东，衣长军．中国经济增长与科技投入的关系一基于协整与ＶＡＩｌ模型的实证分析们。科技管理研究，２００６，（９）：２６－－－２９【２２】单红梅，李芸．１９９１—２００３年间中国科技投入经济效果的实证分析［Ｊ］．系统工程，２００６，（９）：８８—９２【２３】徐冬林，郭云南．Ｒ＆Ｄ投入对中国经济增长的动态时滞效应分析［Ｊ］．数量经济技术经济研究，２００７，（６）：３６＂－４３【２４】朱平芳．全社会科技经费投入与经济增长的关联研究［Ｊ］．数量经济技术经济研究，１９９９，（３）：２８—３ｌ（３）：１３～１２５】江静．中国省际Ｒ＆Ｄ强度差异的决定与比较［Ｊ】。南京大学学报，２００６，２５【２６】彭建平，张建华．基于动态面板数据模型的我国Ｒ＆Ｄ投入效果实证分析ＥＪ］．系统工程，２００７，（１２）：４７＂－５２．【２７】黄苹．中国省域Ｒ＆Ｄ溢出与地区经济增长空间面板数据模型分析［Ｊ］．科学学研究，２００８，２６（４）：７４９～７５３【２８】孙敬水，岳牡娟．我国Ｒ＆Ｄ投入与经济增长实证研究——基于ｐａｎｅｌｄａｍ模型分析［Ｊ］．科学管理研究，２００９（７）：８６＂８８［２９】覃成林．区域Ｒ＆Ｄ产业发展差异分析【Ｊ】．中国软科学，２００２，（７）：９５＂９７【３０】赵喜仓，陈海波．我国Ｒ＆Ｄ状况的区域比较分析［Ｊ］．统计研究，２００３（３）：３８～４１【３１］姜怀字，李铁立．Ｒ＆Ｄ投入的区位模式与区域经济发展［Ｊ］．地理科学，２００６，２６（１）：１３～１９【３２】王维国，谢兰云．我国区域Ｒ＆Ｄ投入与区域经济发展关系的实证研究ＥＪ］．财经问题研究，２００９，（１１）：１０８＂－１１５【３３】曹泽，李东．Ｒ＆Ｄ投入对全要素生产率的溢出效应ＥＪ］．科研管理，２０１０，３１（２）：１８～２５ｆ３４】钟卫．中国区域Ｒ＆Ｄ投入绩效的统计评价ＥＪ］。统计与决策，２０１ｌ，（７）：９１．９３【３５】裴玲玲，陈万明，王正新．江苏省Ｒ＆Ｄ投入带动经济增长的时滞分析［Ｊ］．华东经济管理，２０１ｌ，２５（１１）：６＂８【３６】陶建宏，师萍．西部地区Ｒ＆Ｄ投入与经济增长关系的协整分析ＥＪ］．改革与战略，２０１ｌ，４（２７）：１２０～１２３【３７】赖明勇，张新，彭永军，包群．经济增长的源泉：人力资本、研究开发与技术外溢［Ｊ３．中国社会科学，２００５，（２）：３６～４６
