技术创新与经济增长的关系

于珍1

（山东大学经济学院济南250100 ）

摘要:技术创新、经济增长与聚集效应在不同的环境中有不同的表现，本文利用全国的时间序列资料和计量经济模型分析了它们之间的关系，借助理论模型分析了在多产品生产阶段，差异化产品的技术创新与经济增长之间的联系，分析结果表明技术创新与经济增长有显著的滞后关系，聚集的溢出效应对技术创新没有显著关系。

关键词：技术创新，经济增长，聚集，溢出效应

Empirical Analysis of Relationships among Innovation, Economic Growth and Agglomeration Spillover Effects

YU Zhen (School of Economics, Shandong University, Jinan 250100 PR CHINA ) Abstract: The relationships of Innovation, economic growth and agglomeration spillover have different appearances in different circumstances, in order to explain their relationships it uses national time series data and econometric model .It also uses theory model to research the contraction of innovation and growth on different products in multi-process .The results show that innovation has a lagged relationship with growth and no significant relationship with agglomeration spillover.

Key words: innovation, economic growth, agglomeration, spillover

经济发达国家非常重视技术创新的作用，他们认为技术创新是衡量国际竞争力的一项重要指标，也是促进经济增长的原动力，与经济增长关系密切。但是在发展中国家情况就不一样了，由于技术梯度的存在，在技术创新方面是自主开发还是技术引进，就有一定的取舍。发展中国家也希望开发尖端技术，但是缺少常规技术的支持；而对常规技术的开发已经没有市场竞争优势，因为国际上这些技术已经存在，发展中国家可以通过技术引进，节省技术创新的时间，所以有些学者（Pack and Westphal 1986）认为发展中国家没有真正意义上的技术创新，发展中国家的技术创新与经济增长没有关系。另外一种观点认为，随着消费者个性化发展，消费者的需求也迅速扩大，这为技术创新提供了很大的发展空间，技术创新可以发生在产品生产过程中的不同阶段，可能是产品品种创新，也可能是产品的质量创新，这些方面的技术创新和经济增长有密切的联系。\

对技术创新与经济增长关系的研究，首先是索洛Solow（1957）采用的分解法，他认为经济增长是资本、劳动和技术共同的结果，经济增长归因于不同投资的贡献，无法归因的要素投入的剩余部分被认为是技术进步的贡献，称为“索洛剩余”，这是有关技术进步或者技术创新的最早观点。早期的经济增长理论认为资本积累是经济增长的内在动因，Lach and Shankerman (1989)通过对美国制造业企业的研究发现，是技术创新的RD投资带动了资本投资，而不是资本投资促进RD投资。技术创新在不同的产业中也有显著的差异，在OECD国家中，电子机械、电器、办公器材、航空和化学制药的研究经费占行业总经费的3/4。Griliches （1973）用企业和行业的截面数据分析RD投资与企业收益的计量关系，估计RD对生产率增长的贡献率1966年为%。由于RD有溢出效应，其社会受益会大于企业的私人收益。Mansfield （1977）研究表明由于RD溢出效应的存在，技术创新的社会收益超过私人收益的两倍。中国的技术创新投资占GDP的比例比较低，国内学者对技术创新与经济增长之间的计量分析也很少，对技术创新的聚集效应研究也很少，所以本文希望对这些问题进行分析并给出合理的解释。

1于珍，女（1975-），山东大学经济学院博士研究生，研究方向：产业技术创新。

1 技术创新与经济增长理论分析

技术创新提高了劳动生产率，降低了劳动和生产过程中的消耗，节约了成本，提高了产品的市场竞争力，促进经济水平的提高。技术创新还能提供新的产品和服务，开辟新的产品和消费市场，带动消费水平的提高，促进经济增长。但是经济增长是一个复杂的过程，其中包括许多相关的因素，技术创新只是其中的一个重要因素，从技术创新发挥作用转变成现实生产力促进经济增长，这中间还有许多的中间环节，它们之间的关系不是简单的线性对应关系。对技术创新与经济增长的理论有许多不同的观点。

古典经济增长理论强调资本积累对经济增长的作用，不考虑技术进步和技术创新的作用。斯密认为经济增长是劳动力增加和劳动生产率提高的结果，劳动力的数量增加必须增加对劳动力的资金投入。劳动生产率的提高，需要增加劳动机械和劳动工具，也必须进行设备投资。李嘉图从收入分配的角度来研究经济增长，他认为由于受边际生产率递减的影响，利润率必然下降，在收入分配中的比例也会降低，利润是资本积累的重要来源，因此影响到资本积累，使经济增长变慢。

索洛在哈罗德-多马经济增长模型的基础上进行改进，提出了新古典经济增长模型，又称为索洛模型，该模型表明经济增长是由资本与劳动的增长率，资本与劳动的产出弹性以及技术进步共同决定的，这个模型中强调了技术进步和技术创新对经济增长的作用，并进行了计量经济模型分析。

熊彼特用技术创新来解释经济周期，他认为在经济周期的不同阶段技术创新活动是变化的，在经济周期的繁荣阶段，劳动者就业充分工资水平提高，资本家的利润水平会随着职工工资水平的上升而下降，因此资本家会加速对成本节约方面的技术创新，当技术创新在一个方面取得突破时，新技术的溢出效应会带动其他产业技术创新的发展，形成技术创新群体。技术创新带动经济的迅速发展，使生产超过需求，由于职工的收入水平没有相应地提高，产生了生产的相对过剩，消费需求下降，产品积压不能销售，影响了对产品的继续投资，经济逐步衰退，这一轮的技术创新活动也告结束。在市场竞争的压力下，资本家将不断进行技术创新，熊彼特认为重大的技术创新能带动经济的持续增长，产生经济的长周期，小的技术创新在经济发展中作用有限，因此会出现中周期和短周期。

格哈特·门斯在分析了资本主义经济周期后提出，资本家的创新动机在不同的经济阶段是不同的，在经济复苏和高涨时期，他们主要的目标是扩大市场份额，只有在经济萧条时期，资本家才会考虑如何降低成本和开发新的产品市场，技术创新也随着发生。技术创新首先在某一部门发生后，就会带动关联产业的投资和创新，形成技术创新的产业群体，带动相关产业的经济增长。随着生产能力的扩大，消费需求的相对饱和，使原来的技术创新部门的产品出现了剩余，经济增长逐渐趋于衰退和停滞状态。如果缺少技术创新，消费需求将趋于相对饱和，没有新的技术突破，经济增长将处于相对静止的状态，这种现象门斯称为是技术僵局。从长期看只有技术创新才能打破这种状态，带动经济增长。

丹尼森从生产要素投入量和生产要素生产率两类来分析经济增长，并且把这两类分成7个方面，即（1）就业人数及其构成；（2）投入的工时数；（3）领导者的教育程度；（4）资本存量的规模；（5）知识的进展；（6）资源配置；（7）规模经济。他的研究结果表明现代经济增长的原因主要是由于技术进步促进了要素生产率的提高，在他的理论中涉及到技术创新的作用。

库兹涅茨认为影响现代经济增长有三大主要因素，第一是知识存量的增加，推动了社会的变革；第二是要素生产率的提高，在技术创新和技术进步的推动下，要素生产率的水平有所提高；第三是产业结构的变换，在经济发展过程中各产业部门之间的劳动生产率是不同的，生产要素首先从技术创新和技术进步快的产业部门向其他关联的产业部门流动，要素的流动加速了产业结构的变化。传统的经济增长理论的基本假设是边际产出递减，与之相反，罗默

提出了“收益递增的长期增长模型”，他把技术进步和技术创新作为内生变量，并认为这是知识积累和人力资本水平提高的结果，知识和人力资本的收益是边际递增的，而且可以通过扩散和溢出效应带动相关产业的发展，因此把知识和人力资本作为经济增长的动力可以使经济规模收益递增，实现经济的长期增长。

2 技术创新与经济增长的模型分析 2 .1 技术创新与经济增长理论模型 多阶段生产过程包含多个生产环节，产品有中间需求和最终需求，在规模收益不变时企业的最终生产函数为：

η

βηβ--=1y

L D AK Y （)1,,(0<+<ηβηβ （1） A 为常数，K 为资本总量，D 为中间产品指数，y L 为总的劳动就业量。设中间投入品存在水平差异，则中间产品指数为：

αα

1

n

j dj]X [D ?= )1(0<<α （2）

用X 表示中间产品的总量，并且有nx X =，D A 表示中间产品生产率，则中间投入指数可以表示为：X A D D =

αα

-1D )t (n )t (A =

对生产函数（1）进行微分，最终产品增值率的公式为：

K

K A A Y Y D D

βη+= 在稳定状态下资本和产出以相同的速度增长，令K

K Y Y

g ==

，中间产品的增长率代表了技术创新的增长率，则：

γα

αβη)-1)(-1(

g = γ代表中间产品的技术创新率，α为中间产品的差异化率。模型结果显示在长期内技术

创新率和经济增长是呈比例关系，技术创新速度增加，经济增长率也能相应提高。

聚集效应与技术创新模型分析

设技术创新阶段的劳动力人数为γa ，用于中间生产的劳动力人数为m ，根据Shephard 引理，最终产品生产对劳动力中间需求和最终需求的量分别为：中间需求Y V a P m y δη=，最终需求为Y V a P )1(y ηβ--，劳动力市场的出清条件是劳动力总人数等于在各个生产过程劳动力人数的总和，所以有：

L Y V P ])1(1[a y =---+ηδβγ （3）

如果无套利条件成立，预期的资本收益率等于无风险时的利息率，则有：

ρηδγ--=+Y V P )(1V

V

y （4） 令0V = 解联立方程组（3），（4），得出长期创新率为：

ργv -a L

)

v 1(-= （5） 其中 β

η

δ---

=1)1(1v

从模型的结果可以发现，技术创新随研究开发中劳动生产率提高而增加，随贴现率的提高而减少，中间产品生产占最终产品的比例大，就能促进中间产品的技术创新。 对于（5）式，如果不考虑贴现率的影响，简化创新与劳动力之间的关系，则

L a L )

v 1(θγ=-= 令 a

v

-1=

θ 如果存在聚集的溢出效应，劳动力的学习效应曲线为：

μλ-=N L ,λ为参数，N 为产出量，10<<μ，代表聚集的溢出效应。把学习模型代

入技术创新与劳动力关系模型，则技术创新与聚集效应之间的关系为：

μθλθγ-N L ==

3 技术创新、经济增长与聚集溢出效应关系的实证分析

指标和模型的选择，经济增长率的衡量指标是用GDP 的年增长率，本文用GDP 的当年值减去上年值，然后再与上年值相比得出GDP 的年增长率。技术创新的衡量指标是用科技三项投资总额的增值率来表示技术创新的状况，同时还增加了企业的投资改造资金这一指标来说明技术创新，没有用专利申请量或授予量来表示。聚集效应的衡量指标是通过溢出效应来反映，衡量总产出水平的指标是三项专利授予量中的发明，主要考虑到发明对技术创新有较大的作用。

经济增长与技术创新模型本文用的是滞后分析模型，主要考虑到技术创新对经济增长作用有一定的滞后期，结果表明加入一期滞后能使模型得到改善。聚集的溢出效应和技术创新模型通过模型变换，最终选用的是双对数模型。本文的数据资料来源于《中国统计年鉴（1986-2004）》，计量软件是SPSS （）。

经济增长的技术创新的滞后模型 在经济增长过程中，技术创新投资和经济增长之间可能存在一定的滞后效应，技术创新应用到实际中常常需要一段时间，因此在本文中构造它们关系的滞后模型。通过计量分析，技术创新与经济增长之间的计量关系模型是：

1t 1t 266.012X .0107.0g -++=γ

（） （） （） F= 232.0R 2

=

1X 为企业的挖潜改造投资，1t -γ为科技总投资的一期滞后值。

对以上模型加入误差项进行修正，模型的结果如下：

εγ594.0249.007X .0111.0g 1t 1t +++=-

（ ） （） （） （）

F= 437.0R 2

= ε为模型的误差项

加入误差项后，拟合度有所增加，模型的预测值和GDP 的实际增长率之间的误差明显缩小，见下图。

聚集效应与技术创新的模型分析

对技术创新与聚集效应模型去对数，lnN )(ln ln μθλγ-=，然后进行分析。

234lnN .0498.4ln +-=γ

（） （） F= DW= 037.0R 2

=

从模型的结果中可以发现，模型中的t 值和F 值不能通过显著性检验，拟合优度也很低，说明在全国范围内，宏观经济主体聚集的溢出效应对技术创新没有显著的影响。

4 结论

本文对全国的经济增长与技术创新之间关系进行了计量分析，发现技术创新对经济增长有显著的计量关系，并且有一期的滞后。聚集的溢出效应对技术创新没有显著的影响，这一结论可能受到样本区间的影响，我国区域聚集程度不同，其聚集的溢出效果也不同。在技术创新分析中，除了地区的聚集对技术创新能产生影响外，不同的行业也有不同的聚集效应，对技术创新也会产生不同的影响。在技术创新过程中，扩大产品品种的创新和提高质量的创新也有不同的创新模式，在以后的研究中我们将针对这些因素，增加新的变量，扩大研究领域，对这一问题继续探索。

GDP 增长率与科技投资增长率

参考文献：

[1] Grossman ,E Helpman 何帆等译，全球经济中的创新与增长，中国人民大学出版社，2003年1月。

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[4]Mansfield, Edwin et al ,1977.”Social and Private Rates of Return from Industrial Innovation.” Quarterly Journal of Economics 91:221-240.

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[6]戴维.罗默，苏剑等译，高级宏观经济学，商务印书馆，1999年9月。