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RD投入对我国工业产出影响的定量分析 张传杰邓练兵 (华中科技大学，武汉430074) [摘要】 本文运用计量经济学的协整分析和c啪铲因果检验模型，对我国RD投入与工业增 加值之间的关系进行了计量实证分析，结果显示：我国的RD投入与工业增长之间存在长期稳定的动 态均衡关系和显著的Granger因果关系，工业增加值对RD投入的长期弹性为O．613。 [关键词】 RD投入工业增加值协整检验 (中图分类号]F204[文献标识码]A 引 言 价变动对PD数据的影响。采用的数据均来自1991— 研究与发展(R＆D)经费投入是保证科学技术得以2006年《中华人民共和国国民经济和社会发展统计公 发展的必要条件与基础，也是促进一国产业发展和经济 报》。 增长的重要条件之一。1991—2006年期间，我国的工业 表1 1991—2006年我国工业增加值与研发投入 增加值从8430亿元提高到90351亿元，年均增长率在 15％以上，在我国产业迅猛发展的过程中，RD投入起 到了十分重要的作用。定量分析RD活动对我国工业产 出影响对于准确认识RD投入的贡献，更好的促进技术 创新具有重要的理论意义和现实意义。 20世纪80年代，随着新经济增长理论的兴起，RD 与生产率之间关系的理论研究框架趋于成熟(Griliches， 1979)，继而在企业层面和产业层面上均涌现出大量经验 性研究文献。在企业层面上，Griliehes(1980a)和 Maire雠(1984)、Gfiliehes(1986)、Adams和Ja．ffe(1996) 利用美国企业数据测算的RD产出弹性分别约为0．07、 0．05、0．1和0．08。Cuneo和Mairesse(1984)、Hall和 Malresse(19鳄)和舢(1996)运用法国制造企业数据 测算的RD产出弹性分别为0．200、0．17—0．25、0．09。 在产业层面上，Griliehes(1980b)利用美国1959一1977 年39个制造产业数据，Sveikauskas等(1982)利用美国 1959—1969年144个制造产业数据，测算的RD产出弹 性分别为0．03—0．07、0．22—0．25。Mansfield(19船)利 用日本制造产业数据、Bemstein(1988)利用加拿大制造 产业数据，分别发现砌∞产出弹性为0．42和0．12。 本文运用计量经济学的协整检验模型对我国RD与 工业产出的关系进行实证分析，进而提出提高我国产业 技术创新效率的对策建议。 由于通过对数变换并不影响原始变量之间的协整关 l 变量及样本数据的选取与研究方法 系，而且对数变换往往可以消除异方差现象．所以对变 本文选用我国的工业增加值(单位：亿元)来反映 量工业增加值vai和RD投入Id分别取自然对数。可得 我国工业产出的变化情况。用我国的RD经费支出指标 到对数变换后的新变量记为lvai和lrd。 (单位：亿元)来反映创新投入的变化情况。本文选取的 为了研究变量间的相关关系，一般的做法是根据现 样本数据是自1991—2006年的年度数据。用工业品价格有的样本资料建立比较合适的回归方程。我们在进行传 指数(1985=100)对RD经费投入进行平减，以消除物 统的回归分析时，要求所用的时间序列必须是平稳的， 收稿日期：210孵一ll—17 —92一 万方数据 第叠舞券期 工业技术经济 V总ol第．2L。。7N期o．5 否则会产生“伪回归”问题。然而在现实中，经济时间 著性水平下，拒绝存在单位根的假设。因此一阶差分后 序列通常都是非平稳的(带有明显的变化趋势)，破坏了 的变量在5％的显著性水平下是平稳序列。由此可以推 平稳性的假定，为了使回归有意义，可以对其实行平稳 断经过对数变换后的工业增加值和RD