技术创新与经济增长：基于索洛模型的研究

技术创新与经济增长

封亦代 应用经济学（区域经济学） 405430214198

摘要：经济增长是经济学家研究的重要领域，探索经济增长的内在动力、分析影响经济增长的因素则是其中的重要内容。目前大多数国内外的实证研究主要从资本积累、劳动投入和技术进步3个方面进行研究。本文将技术进步进行分解来实现技术进步的内生化。分为3个主要因素：人力资本、科技进步、规模经济。从而计算技术进步中人力资本、科技进步和规模经济对经济增长的贡献率。

关键词：经济增长 技术进步 索洛模型 贡献率 1引言

APEC第22届领导人会议提出了三个重要的议题，包括推动区域经济一体化，促进经济创新发展、改革与增长，加强全方位互联互通和基础设施建设。新兴市场体国家长期依靠出口导向型经济的发展模式缺乏持续性。全要素生产率并没有得到有效提高。技术进步和创新就是一种经济产出。在投入既定的条件下，技术变革能够使产出增加，因而它是国民经济增长的关键因素。解决经济根本性拉动力问题必须依靠创新驱动，技术进步。要通过改革释放生产力的创新活力，进而促进经济增长，把经济增长转到创新为主要动力上。

同时，2014年中央经济工作会议（12月9~11日）也明确了明年经济工作的5个主要任务：努力保持经济稳定增长，积极发现培育新增长点，加快转变农业发展方式，优化经济发展空间格局，加强保障和改善民生工作。创新要实，推动全面创新，更多靠产业化的创新来培育和形成新的增长点，创新必须落实到创造新的增长点上，把创新成果变成实实在在的产业活动。会议认为“创新”是新常态经济的增长动力。“过去劳动力成本低是最大优势，引进技术和管理就能迅速变成生产力，现在人口老龄化日趋发展，农业富余劳动力减少，要素的规模驱动力减弱，经济增长将更多依靠人力资本质量和技术进步，必须让创新成为驱动发展新引擎”。

经济增长是经济学家研究的重要领域，探索经济增长的内在动力、分析影响经济增长的因素则是其中的重要内容。目前大多数国内外的实证研究主要从资本积累、劳动投入和技术进步3个方面进行研究。

西方学者通过对本国经济增长因素的研究发现:技术进步是经济增长的主要动力。如索洛运用C-D函数建立经济增长率模型，将经济增长因素分解为资本投入、劳动投入以及技术进步，结果表明，资本和劳动对总增长率的贡献大约为12.5%，技术进步对总增长率的贡献约为87.5%，因此他认为技术进步决定经济增长。丹尼森1983年的研究证实了索洛的观点，但这一结论并不适合所有国家。Chow通过估计了1952-1985年间中国的生产函数，发现中国总产出年均增长6%，其中的4.5%源于资本(包括土地)的增长。这体现了两国经济增长方式差异性，即集约型与粗放型经济增长方式，也说明了技术进步是影响经济增长质量的

1

决定性因素。

因为技术进步的对经济增长重要性，很多学者对技术进步的范畴进行扩展，研究了技术进步范畴中影响经济增长的主要因素，这里的技术进步是广义的含义，即涵盖技术范围内各种形式知识的积累和进展。丹尼森将技术进步对经济增长的贡献进一步分解为资源配置的改善、规模经济、知识进展的作用，结果表明知识进步对经济增长的作用最明显，其次是教育，肯定了教育对经济增长的重要影响力。罗默等证明了一个国家全要素生产率的增长主要取决于人力资本存量。

国内学者对于技术进步的贡献率的研究，由于方法不同，研究结果差异很大。郭庆旺（2005）运用3种不同方法测算中国全要素生产率，其波动趋势一致，但是索洛残差法估算的全要素生产率增长率波动更为剧烈。李宾等、杨飞虎和杨实君测算我国全要素生产率的结果分别为19.8%、7.19%和3.3%。其中，杨实君也强调3.3%的全要素生产率并不能完全体现技术进步的作用，因为其中很大一部分来自于先进设备的引进和制造，被包含在了资本存量中并无法精确地分离出来。

总体来看，我国经济增长实证研究中，大多数学者将技术进步设定为单一因素。技术进步相比其他两种因素是促进经济可持续增长更要的因素，随着经济的发展，技术进步的范畴越来越广，有必要对其范围内的因素分解、进行发散性的研究。故借鉴丹尼森的技术进步分解理论，将技术进步细分为人力资本、科技进步和规模经济，引入C-D生产函数和索洛增长模型，研究技术进步以及技术进步内部因素对经济增长的贡献份额，这样能为地区经济持续发展提供更有效、更具体的思路。

2模型构建

2.1道格拉斯生产函数的选用

柯布-道格拉斯生产函数是由美国数学家柯布(C．W．Cobb)和经济学家保罗·道格拉斯(PaulH．Douglas)共同创造的生产函数，其基本形式为：

其中，0<αi<1，i=1，2，?n．Y为产出，A为常数，xi为第i种生产要素的投入量，αi为第i种要素的产出弹性。

在进行经济增长核算时，比较常用的是传统的柯布-道格拉斯生产函数，该函数主要选取资本和劳动2个变量，其形式为：

其中A表示技术进步率，K表示资本存量，L表示劳动力数量，α、β是大于零的常数，分别表示资本和劳动投入的产出弹性。

此函数将技术进步设定为常数，即将技术进步这一因素归为经济增长的外生因素，而经济增长之所以能够突破要素投入(资本和劳动)带来的边际报酬递减规律，是由于技术进步中

2

一些因素对经济增长的内生性，所以技术进步是影响长期经济增长的重要因素。虽然技术进步内生性理论已被接受，但是在实证研究上，很多研究仍将该因素确定为常数，笔者认为这样的设定也无法满足本文的研究目的与经济发展现实的需求，故将A进行分解来实现技术进步的内生化。

在进行技术进步分解的时，首先参考丹尼森、罗默以及我国学者孟凡的研究，将人力资本作为技术进步的主要分解因素纳入该模型；其次，确定科技进步，即技术和科学上的革新、改进，为第2影响因素，这也是狭义的技术进步，该因素影响生产效率，对经济增长的作用不言而喻；最后，将这两个因素之外的能影响经济增长因素确定为规模经济，同时综合C—D函数的基本形式和传统形式将模型形式设定为：

（1）

式中Yt、Kt、Lt、Ht、Rt、δt。分别表示t时间点上的生产总量、资本投入量、劳动投入量、人力资本、科技进步和规模经济，t=O，1，?，n；α、β、φ、v分别表示资本、劳动、人力资本、科技进步的产出弹性。

对式两端取对数，将函数的线性化，可得回归模型：

（2）

该式为本文经 济增长 的线性计量 模型 ，其中st=ln(δt)

2.2索洛增长模型的选用

索洛将技术进步纳入经济增长模型中，将人均产出增长中除去资本作用的增长后未被解释部分归于技术进步的作用，称为技术进步率，后来也被称为“索洛余值”，即为全要素生产率的增长率。本文不仅测算出了资本、劳动以及技术进步对经济增长的贡献，并进一步计算技术进步中人力资本、科技进步和规模经济对经济增长的贡献率。

对式方程两边同时对时间t求全微分，然后两边同时除以y，整理可得内蒙经济增长速度方程：

（3）

即：

（4）

(4)式中，y表示产出增长率；k表示资本投入的增长率；l表示劳动力投入的增长率，；h为人力资本投入的增长率；r为科技进步的增长率；(3)或(4)式为本文所用的索洛增长模型的形式。

将(3)移向整理，采用“余值法”可求得规模经济贡献率，将规模经济增长率记作“s”，即：

3

（5）

则有Es=1-EK-EL-EH-ER，EK、EL、EH、ER、ES分别表示资本、劳动、人力资本、科技进步和规模经济对经济增长的贡献份额。全要素生产率(TFP)也就是技术进步的贡献份额为：

（6）

3 指标选取 3.1产出指标选取

国内生产总值(GDP)是指一个国家或地区一年内在一国(地区)领土上所生产的最终产品和劳务的市场价值总和，是核算产出和经济实力的通用指标，也是大多数专家学者计算生产函数或是索洛余值所使用的产出的指标。本文采用GDP数据作为产出量。

3.2资本存量指标选取

对于表示资本存量数据的选取，国内外通常使用的方法是永续盘存法。但是考虑到我国的折旧制度不健全，且不同的地区、不同设备折旧率都有所不同，因此使用全社会固定资产投资的数据表征资本投入。

3.3劳动力指标的选取

对于劳动量的度量有劳动人数、劳动时间和劳动工资3种方法。一般，在市场经济发达的国家，劳动的质量、时间与强度一般可以与收人水平相联系，因为在市场机制的作用下，劳动报酬能够比较合理地反映劳动投入量的变化。但是，目前我国市场经济体制不够成熟，收入分配存在不合理现象，所以收入水平不能够客观的反应劳动量。除此之外，对于劳动时问方面的统计也不太完善。年末就业人员数量比起劳动工资和劳动时间相对合理，所以目前大多数学者用这一指标来反映中国的劳动量。本文选取该统计量表征劳动力投入指标。

3.4人力资本和科技进步指标的选取

教育是形成人力资本的重要途径，故人力资本选取财政支出中用于教育的支出。用R&D支出费用表示科技进步指标。为了使以上数据具有纵向可比性，对受价格影响的因素以1990年不变价格进行折算。其中，使用“居民消费价格指数”对GDP数据进行平减；使用“固定资产投资价格指数”对社会固定资产投资进行标准化；人力资本投入，即教育支出，使用“居民消费价格指数”进行核算；劳动投入量数据、科技进步指标，即“三种专利的批准量”的批准数量不作处理。

4数据对比与分析

在国际创新领域，中国目前仍然属于追赶型阶段，除了个别领域，中国在绝大多数创新领域仍然落后于美国、日本、德国等第一梯队，也落后于英国、以色列、韩国等第二梯队，

4

未来中国的目标是到2024年，全面超越第三梯队，进入第二梯队的创新国家。

从科技研发投入的强度看，中国尽管近几年来投入强度逐渐增强，但仅相当于美国的60%，研发经费支出数量规模也只有美国的23%。并且，中国研发投入强度也低于日本的3.26%、德国的2.82%、瑞典的3.40%、芬兰的3.88%、丹麦的3.02%、3.74%、中国台北的2.90%、新加坡的2.09%。全国研发人员年平均经费分别只有美国的12%，韩国的17%和日本的10%。这些数字说明，中国尽管已经是一个经济大国，但在创新领域，中国仍然处在非常尴尬的地位，距离真正的创新国家有很大的距离。研究中国如何成为真正的创新国家，已经成为中国决定中国未来命运的大话题。

中国需要转向创新为主导的新型的增长方式。据2012年《国家创新蓝皮书》指出我国研发人员总量占到世界总量的25.3%，超过美国研发人员总量占世界总量的比例(17%)，居世界第一。并且在科研经费的投入方面也是逐年增加。我国在高新技术研发的投入方面所占的比重逐年加大，专利的申请数目逐年提高，说明我国对技术研发有越来越高的重视，在创新方面有丰厚的资源。同时，我国的科技进步贡献率也在不断地增加，有很大潜力。

最新数据显示，中国已在专利领域逐步崛起。如表1、图1所示，中国的发明专利授权总量从远超过美国和日本，成为全球专利产出总量最多的国家。在数字计算、通信技术、制药等领域，中国的表现尤其突出。

我国已涌现一些开始在全球专利格局中处于领先地位的企业。其中包括华为、中兴、华星光电、阿里巴巴集团、京东方、联想集团、腾讯公司、比亚迪股份有限公司、中芯国际和三一重工等。

表1 2013年主要国家及地区发明专利授权状况表

国家

中国 日本 美国 德国 韩国 法国 荷兰 瑞士 瑞典 英国 意大利 芬兰

当年累计 143535 22609 16674 6589 4271 2602 1862 1745 1158 1047 830 606

同比增长 -0.20% -21.60% -0.60% -6.60% -19.70% -1.10% -11.00% -8.10% -17.10% -14.60% -7.60% -22.60%

总累计 735863 238550 123852 52800 46412 21839 18623 15325 10402 10243 7586 6154

5