【摘 要】利用长江经济带110个地市1990~2013年R&D投入与经济增长水平的相关面板数据，通过单位根检验、协整性检验和面板数据模型，对R&D经费投入和人员投入与区域经济增长的影响进行了分析。结果表明：①长江经济带各市的经济增长与R&D投入存在长期稳定的关系，R&D短期投入对区域经济增长的影响则存在着一定的滞后效应；②R&D人员投入产出弹性高于R&D经费投入，说明区域经济增长对R&D人员的依赖性更大；③R&D投入表现出东部地区高于中部地区，中部地区高于西部地区，但R&D投入对区域经济增长的影响则表现出中西部大于东部的现象，造成这一现象的原因在于所处发展阶段的不同和东中西区域经济特征不同。最后，从加大R&D经费投入强度、制定R&D投入中长期计划等方面提出了促进区域经济增长的建议。
【关键词】研发投入；经济增长；固定效应变系数模型；长江经济带
【中图分类号】K902 【文献标识码】A 【文章编号】1004-8227(2016)02-0208-11
DOI:10.11870/cjlyzyyhj201602005
研究表明，知识生产、分配和使用在整个经济体内被认为是经济增长来源的基础[1~4]，以知识为基础的经济一般是由活动的范围和联系以及创新资源的集中构成[5]。实际上，Adam Smith早在1776年发表的《国富论》中就指出，国家财富的来源主要依靠社会劳动生产率的提高，而社会劳动生产率的提高主要依靠技术进步和创新。受到Solow[6]和Swan[7]研究的影响，很多学者认为物质资本和劳动力供给是经济增长的关键[ 8 ] ， 而Romer[9]首次提出了基于R&D的内生增长模型，他认为企业对于利润的追求而进行研究与开发(R&D)活动，这种活动所带来的知识的积累则促进了经济的长期持续增长。不同于传统理论强调物质资本的积累，内生经济增长理论进一步强调了知识在驱动生产率和经济增长中的关键作用[10]。越来越多的经济发展理论家们开始利用内生经济增长模型来更好的解释经济发展的基础要素，内生经济增长理论一般假定经济增长至少是以人力资本或者R&D活动支出这种形式的知识函数的一部分[11]。Charles[12]利用10个主要OECD主要国家的数据，研究认为R&D是全要素生产率增长的重要来源；Sterlacchini[13]以欧洲国家为案例，研究发现R&D经费投入强度和成年人口接受高等教育的比例是GDP增长的关键因素，但是只有北欧的部分国家的R&D经费投入与经济增长存在显著的相关关系；姜怀宇等[14]认为R&D投入是区域经济增长的重要动力，从投入—产出绩效的视角认为集中投入的区位模式更有助于区域经济的增长；张明喜[15]研究发现高新区内研发投入与经济增长呈现显著正相关关系；党兴华等[16]基于运用协整方法研究发现R&D投入与经济增长之间存在长期的均衡关系，而短期内R&D投入构成经济增长的格兰杰原因并不显著；范柏乃等[17]研究认为R&D经费投入对经济发展产生的积极促进作用东部地区比中部和西部明显，部分省份存在着R&D投入对经济发展的滞后效应和科技人才资源储量不足现象；谢兰云[18]运用空间计量经济学的相关理论研究了我国各省份R&D投入对经济增长的作用，研究表明我国各省份经济增长之间存在着高度的空间相关性。
综上所述，R&D投入与经济增长之间的关系一直是经济学、经济地理学等领域的研究重点，且通过已有研究可发现R&D投入对经济增长具有正相关的影响效应。本研究以长江经济带110个地级市为案例区域，运用1990~2013年的面板数据，从时空两个维度对R&D经费投入和R&D人员投入对区域经济增长的影响进行分析，尝试解决以下3 个问题： ( 1 ) 对于区域经济发展而言， 人才(R&D人员)与资金(R&D经费)哪个更重要？(2)R&D投入与区域经济增长之间的关系是否能保持长期的稳定？(3) R&D经费投入与R&D人员投入对区域经济增长影响的空间分异格局及原因？通过这一研究，将丰富经济地理学中区域创新系统相关理论，同时还能为各地市创新驱动型经济的发展提供理论支撑，具有重要的理论意义和现实意义。
1 长江经济带区域经济发展总体特征
长江经济带区域经济发展差异巨大，各地市之间处于工业化的不同发展阶段。长江经济带包括上海、江苏、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重庆、四川、云南和贵州共11省市，涵盖了126个地级市(包括上海、重庆)。人均GDP是综合反映经济发展水平的重要指标，也是反映工业化阶段的直观指标。根据美国经济学家钱纳里[19]的研究，可将工业化阶段划分为6个，为了进行有效对比分析，利用人均GDP指数和2005年人民币对美元汇率计算出以2005年不变价格计算的人均GDP，考虑到人民币与美元购买力差异，按专家提出的1.5~2的系数进行调整，最后得出2005年不变价计算的长江经济带126个地级市的人均GDP(图1)。从图1可明显看出，按照钱纳里的划分标准，长江经济带各地市处于工业化发展的六个不同阶段，长江经济带东部地区整体上已经步入后工业化阶段，而长江经济带西部地区整体上还处在工业化的初期阶段。
长江经济带R&D投入水平较高，经济总量占全国比重为45.62%(表1)。从表1可看出，长江经济带R&D经费投入和人员投入分别占全国比重为45.47%、44.23%，其中长江经济带R&D经费占GDP比重为2.09%，基本上和全国的水平持平，但经济带内部各省市研发投入强度差异较大。
通过以上分析可发现，长江经济带经济发展水平和研发投入强度较高，但是作为涵盖了我国东中西三大区域的经济带来说，其内部发展存在巨大的差异，由于从市域空间尺度更加有利于观察创新现象①，因而以长江经济带110个地市为案例(不包括16个州县，包括上海和重庆两个直辖市)，探讨R&D投入对区域经济增长的影响，具有较强的典型性。
2 研究方法与数据来源
2.1 研究方法
2.1.1 模型构建及变量设定
一个区域的经济增长受到多方面因素的影响，这些因素与经济增长之间的关系一直以来都是理论界关注的焦点，特别是关于研发投入与经济发展之间的关系。采用柯布—道格拉斯生产函数作为基本模型：
式中:Y为总产出；A为劳动和资本之外的其他因素；K为资本投入；L为劳动投入；α和β分别为资本和劳动投入的产出弹性。考虑到本文主要探讨研发投入对经济增长的影响，但又不能忽略资本和劳动以及其他更多因素的影响，因而可将研发投入要素从A中析出，公式为：
式中：R为研发投入要素。对式(2)两边取对数可得：
由于本文考察了1 9 9 0 ~ 2 0 1 3年长江经济带110个研究样本，数据类型为面板数据，因而在式(3)的基础上，进一步修正并建立面板数据模型：
式中：i为截面个体(i=1,2,3,¢ ¢ ¢110)；t为时间；c为截距项；μ为随机误差项；R为研发投入，分别用R&D经费投入(M)和R&D人员投入(P)要素来表征； α、β、θ分别为总产出对各投入要素的弹性。式(4)是基本面板数据模型，运用Eviews7.2对面板数据进行Hausman检验和F检验，确定lnY与各变量之间应建立固定效应变系数模型：
式中：(c+ci)表示除了研发投入、资本和劳动力之外其他因素对经济增长的影响程度，(c+ci)越大表明其他因素的影响程度越大，ci表示长江经济带110个地级市的差异性。
公式(5)主要揭示了R&D投入与经济增长的长期均衡关系，为了考察R&D投入与经济增长之间的短期波动，本文引入长期关系模型产生的残差序列E C M i t，建立如下一阶差分误差修正模型(PVECM)：
式中: Δ表示一阶差分，差分项反映了短期波动的影响，λ1i和λ2i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λ1i和λ2i为零的原假设，说明误差修正机制产生，检验得到的R&D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δ1i和δ2i为零的原假设，说明变量间存在短期波动影响，反之则不存在短期波动影响。
对于式(5)中的变量设定，本研究采用各地区GDP总产值来衡量区域经济增长，即总产出(Y)；选取固定资产投资和从业人员数来衡量资本投入( K )和劳动投入( L )；选取R & D经费内部支出、R&D人员全时当量来衡量R&D经费投入(M)和R&D人员投入(P)。设定的5个变量数据的对数描述性统计见表2。
2.1.2 单位根检验
为了确保参数估计的有效性，避免伪回归现象的出现，一般回归前要检验面板数据是否存在单位根，即检验数据的平稳性。借助Eviews7.2软件，本研究选择了LLC检验、Breitung检验、IPS检验、Fisher-ADF检验、Fisher-PP检验等方法对1990~2013年长江经济带110个地级市数据进行单位根检验，结果显示原始数据lnK与lnM两个变量存在单位根，而序列的一阶差分平稳(表3)，属于一阶单整序列。
2.1.3 协整检验
单位根检验表明lnY、lnK、lnL、lnM、lnP为一阶单整变量，为了检验各变量与lnY之间是否存在长期协整关系，对面板数据进行协整检验。采用Eviews7.2软件，运用Pedroni和Kao两种检验方法，原假设均为不存在协整关系。结果显示，lnY与各变量之间存在长期稳定的关系(表4)。
2.2 数据来源
数据主要来源于1991~2014年《中国统计年鉴》和长江经济带1 1 0 个地市统计年鉴，1991~2013年《中国城市统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》，第一次(2000年)和第二次(2009年)全国及各省市R&D资源清查公报，部分数据来自中国知网上已发表的相关科技论文中的数据以及相关政府职能部门发布的数据，另外对小部分缺失数据采用前后年份取平均值的方法进行了估计。
