科技进步与经济增长关系的比较分析，本文主要内容关键词为：经济增长论文,科技进步论文,关系论文，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。
《中共中央关于完善社会主义市场经济体制若干问题的决定》明确指出：“为适应经济全球化和科技进步加快的国际环境，适应全面建设小康社会的新形势，必须加快推进改革，进一步解放和发展生产力，为经济发展和社会全面进步注入强大动力。”科学技术不仅是经济发展的基本生产要素之一，同时，也是反映社会发展水平的重要指标，因此，科学技术的发展肩负着双重重任：一方面，科学技术要处于优先发展的地位，成为提高资本使用效率和劳动者生产能力的有效动力之源；另一方面，提高全民科技素养，形成高效、和谐、有序的社会发展氛围，科学技术的发展是无可替代的技术保障。因此，“加快国家创新体系建设，促进全社会科技资源高效配置和综合集成，提高科技创新能力，实现科技和经济社会发展紧密结合”就成为我国新时期科技工作者的现实任务。为此，我们在制定重大科技公共政策的过程中，不仅应深入地分析我们所面临的科技现状，而且，应从理论的角度出发，分析社会主义市场经济环境下科技要素的特点，为制定科技公共政策提供理论依据。
在寻找提高科技系统表现的科技政策的过程当中，大多数政策分析人员和政策决策者都热衷于比较各种不同的科技指标，以支持或检讨政府在科技发展过程中所实施的科技政策。在此，我们首先采用主成份分析(principal analysis)和判别分析(discriminant analysis)方法，对我国各省（市）的科技进步水平进行数学上的归类，其目的在于揭示江西的科学技术进步在全国所处于的地位和水平。在此基础上，进一步对江西省、全国以及其他发达国家的R&D投资强度作出比较，以揭示科技投入在地区性长期经济增长中具有的重要意义。
一、各地区科技进步水平的比较
我国科技进步水平的分布格局究竟如何？我们应从数量上有一个基本的概念，否则，在制定地区性科技政策的过程中，难免会面临无的放失的窘境。国家科技部采用了国际通行的做法，对10类共27个技术进步指标进行监测。这些指标包括：人力资源、设备资源、科技意识、人才资源、科技财政资源、科技直接产出、高技术产业、经济发展模式、环境改善和信息化生活等10类。在此，我们以31个省、市为考察样本，将其科技进步水平放置到一个多维空间（27个变量构成27维空间）中进行比较。为了直观地透视27维空间中样本的距离，这里采用主成份分析方法，将每个省市的科技进步指标投射到一个由两个主成份构成的二维平面中，从而直观地分析各省市科技进步水平的相对位置。计算结果显示，两个主成份的累计方差达到92.263%，这表明27个变量所负载信息量的92.263%可以通过主成份1和主成份2予以表达。各省市科技进步水平的二维平面分布见图1。
图1清楚地显示出我国各省市科技进步水平的相对位置，大体上可以分为三类，在此我们称之为“三级台阶”：“三级台阶”的最高一级台阶仅包括北京市、上海市和广东省，为科技进步水平最高的地区；第二级台阶包括东部沿海省份，它们是江苏、山东、福建、浙江、辽宁和天津；其余为第一级台阶，其中包括中、西部地区各省份。从科技进步水平的角度来看，我国各省市呈现明显的“金字塔”型结构，三个发达地区位于“金字塔”的塔尖，六个次发达地区位于中间，其余22个欠发达地区位于“金字塔”的底部。
图1中“第一级台阶”各省市间分布相对紧密，不易直接比较其彼此间的距离。为此，我们进一步采用判别分析，将第一和第二级台阶中各省市作进一步比较，所得分布图如图2所示：
图2清晰地显示出我国次发达地区和欠发达地区科技进步水平的分布情况。结果显示，就科技进步水平而言，湖南和湖北两省似归类于次发达地区更为合理，而江西在科技进步水平上的准确位置应介于西部欠发达地区和东部次发达地区之间，这一点与其所处的地理位置极其吻合。这也从一个侧面表明，从科学技术的地理扩散角度来看，江西不仅在地域上，而且在其现有科技能力上，都应扮演“承东启西”的角色。
二、R&D投入与GDP关系的比较分析
经济增长和科技进步的关系是经济学中的一个传统话题。早在1766年，亚当·斯密(Adam Smith)就已经意识到“机器的发明”在提高劳动者生产效率方面的重要性。基于亚当·斯密的观点，大卫·李嘉图（David Ricardo，1817年）进一步认为“增加资本和劳动的投入可能导致投入要素的收益递减”。因此，为了保证经济的持续增长，技术进步便是不可缺少的。罗泊特·所罗(Robert Solow，1956年）则更进一步将劳动效率这个概念引入生产函数，从数学上揭示科技进步与经济增长的关系。大量的文献资料表明，对GDP和R&D投入的比较分析得到政策分析人员以及政策决策者的普遍重视。格里克(Guellec)和布鲁诺(Bruno)于2001年所做的一项经济计量学研究，基于16个经济合作发展组织(OECD)国家1980～1998年的统计数据，对不同类型的R&D投入对多因素生产率增长(multifactor productivity growth)的长期影响进行了比较，结果表明：商业性R&D投入(business R&D)每1个百分点的增加可以带动生产率增长0.13个百分点；国外R&D投入(foreign R&D)每1个百分点的增加可以拉动生产率增长0.44个百分点；公共R&D投入(public R&D)每1个百分点的增加可以拉动生产率增长0.17个百分点。特伦斯·基莱在比较了OECD国家民用R&D方面所投入的资金占国内生产总值的份额后，得出结论：“富裕国家民用R&D投入占GDP的比例比贫穷国家要高。”并认为：“这看来是一个一般性的规律，……，统计数字同样显示了国民财富与民用R&D投入之间存在着确定不移的联系。”
图1：中国各省市科技进步水平的“三级台阶”
图2：次发达和欠发达地区科技进步水平的分布图
为了揭示我国科技投入在经济发展中的拉动作用，我们采用线性回归分析方法对各省、市R&D投入(R&D Expenditure)和GDP的关系进行了回归分析，回归分析结果列于表1。
表1显示，计算的F值为58.081，远大于临界值7.56(1,28)，因此，从数量上来看，R&D投入与GDP具有显著的相关性，其相关系数达到0.821。R&D投入和GDP的关系可以由下面的线性方程表示：
其中：
：省（市）年GDP，单位为百万美元；
：省（市）年R&D投入，单位为百万美元。
我们可以把以上的回归系数(92.181)理解为R&D投入对于GDP的弹性系数，也就是说，从我国各省、市横向比较来看，每增加1百万美元省级R&D投入，其对应的GDP约增长1亿美元。事实上，影响经济增长的因素很多，如资本投入和劳动投入，政府的行为以及体制结构也可能影响经济增长。但是，这些因素均未在此线性模型中予以考虑。因此，依此模型来解释地区性增长的机理尚缺乏足够的理论依据。不过，作为一种数字对应关系的描述，仍不失为一种简便的方法。而且，它也从一个侧面反映科技投入在地区性经济发展中的举足轻重的作用。
表1 R&D投入与GDP的回归分析结果
注：自变量为R&D投入，单位为百万美元；因变量为GDP，单位为百万美元。
表2 中国各省、市人均R&D投入和人均GDP线形回归分析结果表
注：自变量为人均R&D投入，单位为美元；应变量为GDP，单位为美元。
图3 中国各省、市R&D投入和GDP对应关系图
图3显示，几乎所有的沿海地区都分布于图形的右上角，它表明，东部沿海地区具有较高的R&D投入以及对应的较高的GDP。而中、西部地区各省、市，多集中在左下角，其特点是较低的R&D投入和GDP。江西便属于这个区域。
无论是R&D投入还是GDP的规模，都可能与各省、市的总体经济规模有关，为了剔除经济规模对R&D投入与GDP关系的影响，我们采用同样的分析方法进一步分析人均R&D投入和人均GDP的关系，其结果总结于表2。
结果显示，人均R&D投入和人均GDP的关系呈现与总R&D投入和总GDP同样的关系。二者的相关系数高达0.903。人均R&D投入对于人均GDP的弹性系数为56.680，它表明，对于我国各省、市比较而言，每增加1美元的人均B&D投入，其对应的人均GDP增加约60美元。
如果把人均GDP和人均R&D投入的比值看作是B&D投入的效率的话，从图4我们可以看出，几乎所有的东部发达省、市均分布于回归线以上，而大部分中、西部地区省份则分布于回归线以下。换句话来说，东部人均R&D高投入地区，其人均R&D投入的效率要高于西部人均R&D低投入地区。这从另一个侧面证实，R&D投入作为经济增长的驱动要素之一，同样具有规模经济效应。
图4：中国各省、市人均R&D投入和人均GDP的对应关系图
三、R&D投入强度的比较分析
R&D投入强度(R&D intensity)是国际间R&D投入分析中一个经常采用的定量指标，它是指R&D投入与GDP的比值。许多经济计量学的研究都表明，R&D投入强度对经济增长有显著的贡献，并对通过提高R&D投入强度改善经济表现的努力作出合理性的说明。大多数发达国家不仅目前已经达到了比较高的R&D投入强度的水平，而且纷纷设立了较高的R&D投入强度目标。在OECD国家，设立R&D投入强度目标已经成为他们近35年来科技政策的一个主要内容（参见Jerry Sheehan and Andrew Wyckoff,2003）。为了揭示R&D投入强度的经济政策含义，几个发达国家和地区的R&D投入强度目标列于表3。
低水平的科技投入以及匮乏的科技资源被确认为我国地方性科技活动中的一个关键问题，现将全国平均水平以及其他发达国家的R&D投入强度比较列于表4。
表4的数据显示，我国的R&D投入强度水平在所比较的几个发达国家和地区中是最低的，其水平只相当于日本和美国的1/3左右，相当于欧盟和OECD国家平均水平的1/2。
四、政府增加科技投入的理性分析
经济全球一体化进程的加速迫使我们必须对经济结构进行调整，传统的凯恩斯宏观经济增长模型不足以解释当今日益融合的国际经济竞争的新形势。在传统经济增长模型中，家庭既是消费的主体，也是劳动力和资本的拥有者；企业既是生产的主体，也是商品和服务的提供者。家庭需求的商品和服务由企业提供，反过来，企业所需求的劳动力和资本则由家庭供给。企业支付薪酬和资金以交换家庭之劳动力和资本；而家庭通过其收入以交换企业生产的商品和提供的服务。在宏观经济学的水平上，均衡达成于所有最终商品和服务的总和（总需求）与所有薪酬和租金总和（总支出）相等的水平。因此我们可以看出，在传统经济增长模型中，仅考虑到了两类主体的相互交换和彼此作用。然而，科技能力作为一种战略资产，自然环境和资源作为一种储备资本，在宏观经济学模型中的地位日显突出。前者是现代知识经济发生和发展的根源所在，后者是我们重新认识经济增长、提倡“绿色”增长的必然归宿。因此，重构的宏观经济增长模型如图5所示。
表3 几个发达国家和区域的R&D投入强度目标
国家和地区
2001年R&D投入强度
R&D投入强度目标
目标日期
欧盟 1.88% GDP的3.0% 2010
澳大利亚
1.90% GDP的2.5%
2005
加拿大1.94% OECD国家前五位
2010
德国 2.49% GDP的3.0% 2010
匈牙利0.95% OECD国家平均水平
2006
韩国 2.96% 政府支出的5%
2002
挪威 1.62% 至少达到OECD国家平均水平
2005
西班牙0.96% GDP的1.29% 2003
注：欧盟的数据为2000年数据。资料来源为OECD统计数据(2002)。
表4 中国及若干发达国家和组织的R&D投入强度水平比较
年份 1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
平均水平
0.60
0.60
0.64
0.69
0.83
1.01 1.09
2.77
2.83
2.90
2.99
3.04
3.04
韩国
2.68
2.79
2.89
2.72
2.83
英国
2.02
1.95
1.87
1.80
1.87
1.88
美国
2.50
2.54
2.57
2.60
2.64
2.80
欧盟平均水平
1.81
1.81
1.80
1.81
1.85
OECD国家平均水平 2.11
2.14
2.16
2.28
2.21
2.30
资料来源：a.中国平均水平数据来自国家科技部统计资料；b.其他国家的数据来自OECD的R&D数据库(DSTI/EAS Division)，2002年1月份。
图5 重构的宏观经济增长模型（改编自Environmental Economics,Dodo Thampapillai）
在重构的宏观经济增长模型当中，科技资产和自然资源资产具有共同的特点，即二者都具有极强的外部性(Externality)。然而，关于自然资源资产在宏观经济增长中的作用机理的讨论已超出本文的范畴，下面仅就科技资产作为一种经济增长的战略资产的基本机理做初步讨论。
对美国和其他工业化国家的宏观经济研究表明，长期经济增长中至少一半可由技术变革来解释。当然，没有任何一种经济资产（包括技术本身）能够单独地推动经济发展。然而，资本构成和劳动者技能可以被先进技术和知识进步所推动，这使得科技在诸多经济资产中处于独一无二的战略地位。从宏观经济增长模型的角度来考虑，科技资产对长期经济增长具有“倍乘”的效应，它不仅作为一种投入的生产要素独立地作用于经济增长，而且作为资本和劳动力的“倍乘”因子使资本的使用效率和劳动力的劳动生产率得以提高，并最终对长期的经济增长起着稳定的放大作用。然而，作为一种处于纯私人物品(Private goods)和纯公共物品(public goods)之间的“假性公共物品”(quasi public goods)，在市场经济的环境下，具有其独特的“市场失灵”(market failure)特征，主要表现为如下几个方面：
1、技术的投入具有极强的不确定性和风险性。不确定性(uncertainty)和风险性(risk)都是对投入的可能回报没有足够的评价能力所造成的。根据微观经济学的原理，这种技术的不确定性或技术的风险性都是可以通过技术研究成功的概率分布来加以预测的。然而，在R&D活动的初期，这种概率的分布是相当宽泛的，在对于某项技术的成功概率进行评估时，往往不能对其回报做出准确的预测。这一特性迫使技术创新的主体——企业——往往把更多的技术投入放到短期回报的项目上，以期规避长期投资所可能带来的风险。
2、技术的成果具有极强的外部性。即使政府可以采取专利保护等措施调节“市场失灵”可能产生的负效应，但技术的“产业链”效应仍不可避免地导致一项上游技术的开发会对其“产业链”中的下游产品产生显著的“溢出”效应，这种“溢出”效应在完全竞争的市场环境中是无法透过“看不见的手”加以确认和矫正的。
3、技术信息的不对称性严重阻碍了技术扩散的速度。一方面，R&D部门缺乏对市场信息的足够了解，因而造成R&D部门对技术回报的估计往往高于市场的反映，致使许多科技产品叫好不叫卖；另一方面，市场对技术本身信息的获取途径的限制，阻碍了市场对新技术的接受程度，由此导致技术扩散的途径受阻。
以上三方面的“市场失灵”都为政府干预市场（这里特别指科技市场），从而制定合适的科技政策提供了充足的理由：对于第一、二类“市场失灵”，政府加大R&D投入，不仅可以抵消企业科技投入的风险成本，更多的可以在前沿科技和“产业链”顶端的技术方面发挥领军作用。从发达国家的经验来看，科技投入主要来自两个部门：私人部门（企业）和公共部门（主要是政府）。两部门的投入不仅不会彼此消长，相反，公共部门的科技投入对私人部门（企业）的科技投入具有显著的拉动作用。
从表5可以看出两点，一是在整个R&D投入中，企业投入是主体。在美国，企业的R&D投入是政府投入的7至10倍；而法国，企业的R&D投入是政府投入的3倍左右。这一点，与我国的R&D投入结构有较大的不同。二是政府投入的小幅增长带动企业投入的大幅增长。就美国的情况而言，从1994年到2000年，政府R&D投入增长18.33%，而企业投入却增长67.11%。法国的情况则是政府投入稳定中略有下降，企业投入持续上升。对于正在处于经济转型时期的我国而言，增加政府公共投入对促进和拉动私人部门投资R&D理应成为新时期制定科技政策的一个主要理由来对待。
表5 美国和法国企业和政府R&D投入比较（1994-2000年，单位：百万美元）
年份
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
企业
119594 132103 144668 157539 180169 182823 199855
政府
16769 17365
17041
17387 17819 18891
19844
企业
17087 16906
17147 17152 17262
18179
18644
政府
5700 5819
5647
5119 5168
5220
5173
资料来源：OECD国家R&D数据库(DSTI/EAS Division)，2002年1月。
至于第三类“市场失灵”，政府应有足够的理由，通过宏观调控和政府行为，对现行科技体制实行以市场为导向的改革，对现有科技资源实行优势集成和重新分配，使之与市场更紧密地结合。
基于以上分析，我们可以有理由认为，有效的科技政策应该体现：维持竞争优势需要一个“混合的”经济战略，企业和政府都应在重构的宏观经济增长模型中发挥各自不可替代的作用。企业投资占一个国家R&D投资的主要部分，而政府的任务则主要集中在矫正“市场失灵”上，这种“失灵”不仅影响R&D投资的总规模，而且对于那些具有基础设施特征、科技前沿特性的科技领域具有潜在而深刻的影响。科技的“假性公共物品”特性导致在科技投入方面私人部门和政府的相互依存性越来越大。这种强烈的依存关系就要求政府不仅要加强公共部门在R&D方面的投资，而且在一系列科技政策中，应十分注意激励企业扩大R&D投入的规模和效率。
五、结论
本文通过省际间、国际间科技投入的比较分析，并从宏观经济增长模型和科技的“市场失灵”特性方面，对科技与经济发展的关系进行了探讨，得出如下几点结论：
1、我国各省、市按科技进步水平分为“三个台阶”，“三个台阶”的划分充分反映我国科技进步水平的地区间的差异显著性。
2、通过对各省、市R&D投入和GDP数据的回归分析，从我国各省、市横向比较来看，我们可以得出这样的数量关系：每增加1百万美元省级R&D投入，其对应的GDP约增长1亿美元；每增加1美元的人均R&D投入，其对应的人均GDP增加约60美元。虽不能以此解释经济增长的机理，但从一个侧面揭示科技投入对国民经济增长具有重要的推动作用。
3、本文进一步就科技投入的重要因子“R&D投入强度”进行了国际间比较，结果表明，我国的R&D投入强度是比较低的，其相对水平只及日本和美国的约1/3，相当于欧盟和OECD国家平均水平的1/2。这充分表明在经济全球一体化进程加速，国际间竞争日益激烈，国内地区间差距日显突出的今天，我们必须坚持“以人为本”，树立全面、协调、可持续的发展观，这就要求我们必须加大科技的公共投入，并以此拉动企业的科技投入，形成平衡的科技投入格局。
4、从宏观经济增长模型的重构和微观经济学“市场失灵”的角度对扩大科技公共投入的理性的初步分析表明，新的发展观是科技的发展观和“绿色”的发展观，科技作为一种战略资产和自然资源作为一种储备资产在新的发展模式中应具有重要地位。科技成果的“假性公共物品”特性具有强烈的不确定性、风险性、外部性和信息不对称性，这些“市场失灵”为政府加大公共科技投入提供了充分的理由。
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