中国省际研发资本存量、经济绩效和产能利用率,该文是经济毕业论文的格式范文与产能利用率和存量和经济绩效有关论文范文资料.
经济论文参考文献：
陈晓珊
（暨南大学产业经济研究院, 广东广州510632）
眼摘 要演长期以来, 我国地方政府鼓励企业进行高强度研发投入, 在促进经济增长的同时造成产能增长超过市场的实际需求消化能力, 导致行业产能过剩相当严重.承接上述研究背景, 文章选择省际面板数据并构建计量实证模型, 探讨省际研发资本存量与经济绩效和产能利用率之间的关系.结果发现： 省际研发资本存量增加会促进经济绩效提高； 省际研发资本存量增加会降低产能利用率, 加重产能过剩； 研发资本存量对东部地区和西部地区的经济绩效存在显著的促进作用, 但对中部地区的作用并不明显； 研发资本存量仅对东部地区的产能利用率存在显著的抑制作用.
[关键词]省际研发资本存量； 产能利用率； 经济绩效； 地区差异
[中图分类号] F26 [文献标识码] A [文章编号] 1673-0461（2017）08-0021-06
一、引言
自我国经济进入“新常态” 阶段后, 创新驱动发展战略成为适应“新常态” 的必然选择, 这种经济增长驱动力的变化导致我国研发投入大幅度增加.根据国家统计局、科学技术部、财政部联合发布的《2015 年全国科技经费投入统计公报》数据显示： 2015 年我国研发经费投入超过1.4 万亿元, 投入强度达到2.07%.与此同时, 在创新驱动发展战略与晋升激励机制的作用下, 地方官员往往具有较强的推动经济增长的动力, 导致我国工业行业产能过剩问题十分突出.
事实上, R&D 投入资本化能让我们更清晰地认识研发活动对经济增长的贡献, 通过对研发资本存量的实时监测, 可以体现创新驱动发展战略的实施进程.那么, 我国省际研发资本存量对经济绩效是否存在正向的促进作用？ 其是否能传递相关的经济信息指导中国创新驱动发展战略？ 其对各省产能过剩又发挥着怎样的作用？ 对上述问题的回答将有助于优化我国的研发投入策略.基于此, 本文将通过实证研究的方法, 选取省际面板数据并构建计量模型, 实证检验研发资本存量对经济绩效和产能利用率的影响.
二、理论分析与研究假设
新古典增长理论将资本存量作为主要的投入要素之一, 而新经济增长理论突破了新古典理论的局限, 强调了技术进步作为经济长期增长的动力, 并且极为重视R&D 的投入.现有的关于经济增长的研究文献深入剖析了资本存量这一重要的宏观经济变量, 但是关于资本存量与产能增长率之间的关系的文献非常少, 就笔者所掌握的文献来, 还未发现有所涉及.
蔡湃和吴映雪（2009） 研究发现, 物质资本存量在短期内对经济增长有显著的促进作用, 并且两者存在长期均衡关系.雷辉（2009） 通过测算我国的资本存量研究了投资的效率, 发现我国的高投资率的前提是牺牲资本利用的效率.林民书和张志民（2008） 测算了我国资本存量和无效投资, 研究了我国的投资低效与经济增长之间的关系, 结果发现： 尽管大量投资促进了经济的增长和资本存量的增加, 但是事实上的生产能力并未提高.朱青等（2016） 实证检验了我国东中西部的物质、人力资本存量对经济增长的影响, 结果表明： 区域间的物质资本和人力资本均是经济增长的重要影响因素.肖红叶和郝枫（2004） 分析了京、津、沪三个城市的物质资本和人力资本对经济增长的影响, 发现物质资本和人力资本的产出弹性都较高.熊鹏和王飞（2007） 研究发现：资本存量是金融发展与经济增长之间的传导机制,金融*和金融市场的发展会通过提高社会总投资量和资本存量, 进而促进经济增长.
目前, 在经济进入新常态阶段、投资驱动转为创新驱动、产能过剩现象较为严重的现实背景下, 关于研发资本存量对经济绩效和产能利用率影响的研究比较欠缺, 鲜有文献结合我国的现实国情进行研究, 这也是本文的主要贡献.本文认为, 研发资本存量增加有助于推动创新战略, 以创新引导经济增长, 进而提高经济绩效；但与此同时, 随着经济的持续发展, 省际间产能增长过快容易导致实际供给超过市场需求, 造成产能过剩.
基于上述分析, 本文提出如下假设：
假设1： 省际研发资本存量增加会促进经济绩效提高.
假设2： 省际研发资本存量增加会降低产能利用率, 加重产能过剩.
为了检验上述两个研究假设的正确性, 需要对省际研发资本存量进行测算.国内外文献对于研发资本存量的研究集中于对研发资本存量进行估计, 且多采用永续盘存法, 但是由于在估计的过程中所确定的资本折旧率不同, 导致估计结果存在较大差异.具体而言, 存在较多文献在估算研发资本存量时将折旧率设定为15% （吴延兵,2008； Hu et al., 2005； 朱有为和徐康宁, 2006）.
龚六堂和谢丹阳（2004） 对全国各省都假定了10%的折旧率.黄勇峰等采用17%的折旧率, 周密（2012） 采用20%的折旧率.也有文献认为,在估计地区面板数据时采用同一个折旧率容易造成偏差, 无法解决区域异质性问题, 折旧率的变化反映了区域间的经济发展水平差异, 也反映了经济周期的波动, 因此, 应该采用可变折旧率进行估算（林仁文和杨熠, 2013； 贾润崧和张四灿,2014）.综合主流文献的做法, 本文借鉴余泳泽（2015） 的做法, 采用修正的永续盘存法估算研发资本存量, 并且考虑到省际间的差异, 采用可变折旧率进行测算.
三、实证分析
(一) 数据来源与变量说明
如无特别说明, 本文相关变量指标的数据均来源于中国经济与社会发展统计数据库.所有变量的详细定义和说明如表1 所示.
(二) 描述性分析和相关性检验
表2 报告了本文主要研究变量的描述性统计结果, 可以发现, 各省间经济绩效差异较大, 标准差为1.053, 最小值明显低于均值, 仅为5.576,而最大值达到10.95.省际间规模以上国有企业产能利用率同样存在较大差异, 均值为71.15, 低于国际通用标准（正常水平为80 左右）, 表明各省普遍存在产能过剩, 最小值为42.70, 最大值为100, 表明某些省份产能严重过剩, 但有些省份产能严重不足.依照不同折旧率估算的省际研发资本存量差别不大, 但是各省间研发资本存量差别非常大, 标准差达到300 以上, 最大值与最小值之间的差距达到2 000 以上, 表明各省的研发水平存在明显差异.各省R&D 经费支出水平较为接近, 分布较为均匀.此外, 各省间的金融发展规模、金融开放水平、贸易开放水平、工业总产值占GDP 比重、财政支出占GDP 比重等同样存在显著差异, 表现为最大值与最小值之间的差距较大.上述数据信息表明我国各省间存在明显的地域差异性.
我们通过散点图的方式初步判断省际研发资本与经济绩效、产能利用率之间的关系, 从图1报告的情况看, 省际研发资本存量与经济绩效之间关系的散点图的点散布在左下角至右上角的区域, 即随着研发资本存量的增大, 经济绩效也由小变大, 两者呈现高度正相关关系.同样地, 研发资本存量与产能利用率也具有正相关关系, 但是正相关程度相对较弱.
进一步地, 我们通过变量的趋势变化图来考察省际研发资本存量对经济绩效、产能利用率的影响.首先, 根据新经济增长理论, 资本存量增长与经济增长存在同向正相关关系.由图2 可以明显看出, 2000～2012 年间省际平均研发资本存量与GDP 的变动趋势基本相同（取自然对数）,两条曲线同增同减, 意味着研发资本存量有利于提高经济绩效.
从图3 来看, 2000～2012 年间省际平均产能利用率走向保持相对平稳, 其中非常明显的点是黑龙江, 该省13 年间的平均产能利用率在全国排最低, 而东部城市诸如上海、江苏、广东等产能利用率相对较高.由于各省产能利用率相对稳定,其与研发资本存量的关系单从图形中难以明显表达, 因此接下来, 我们将构建计量模型, 通过对数据进行实证检验来考察两者之间的关系.
(三) 实证检验
本文对省际平衡面板数据进行固定效应估计,表3 报告了省际研发资本存量对经济绩效和产能利用率影响的回归结果.从回归（1） ~ （3） 来看, 不论是变折旧率、15%的折旧率、还是20%的折旧率, 省际研发资本存量均与经济绩效呈现显著的正相关关系, 回归系数分别为0.396、0.422、0.381, 并且都在1%的统计水平上显著,意味着省际研发资本存量增加有助于提升经济绩效, 这与Solow （1956） 增长模型的结论高度一致, 验证了假设1.
从回归（4） ~ （6） 来看, 不论是变折旧率、15%的折旧率、还是20%的折旧率, 省际研发资本存量均与省际产能利用率呈现显著的负相关关系, 回归系数分别为-0.012、-0.010、-0.012, 并且均在1%的统计水平上显著, 意味着省际研发资本存量增加会明显降低产能利用率, 加重产能过剩现象, 验证了假设2.
四、进一步研究： 省际研发资本存量影响的地区差异
前文从整体上考察省际研发资本存量对省际经济绩效、产能利用率的影响, 考虑到各省所在地区之间的经济发展情况和产业结构均存在显著差异,本部分着重从地区差异的角度考察研发资本存量与东部、中部、西部地区的经济绩效和产能利用率之间的关系.表4 报告了省际研发资本存量对经济绩效影响的地区差异回归结果.可以看到, 研发资本存量对东部地区和西部地区的经济绩效存在显著的促进作用, 但对中部地区的作用并不明显.
表5 报告了省际研发资本存量对产能利用率影响的地区差异回归结果.可以看到, 研发资本存量仅对东部地区的产能利用率存在显著的抑制作用, 而对中部和西部地区产能利用率的作用并不明显, 这意味着东部地区更应该促进资本转换,降低研发资本存量.结果显示： 研发资本存量对东部地区和西部地区的经济绩效存在显著的促进作用, 但对中部地区的作用并不明显； 研发资本存量仅对东部地区的产能利用率存在显著的抑制作用, 而对中部和西部地区产能利用率的作用并不明显.
本文的研究启示是： 从总体上看, 在创新驱动发展战略的实施过程中, 加大研发投入是一把双刃剑, 它既能够促进经济绩效的提高, 又会降低产能利用率, 加剧各省的产能过剩, 这就要求在进入研发投入决策时要充分考虑当地的实际经济承受情况, 不能一味为促进经济增长而过度投资, 导致产能过剩.与此同时, 考虑到研发资本存量对经济绩效和产能利用率存在事实上的区域差异性, 这就要求我国在增加研发投入时要充分考虑地区经济情况的差异性, 尤其是东部地区,要做到“因地适宜”.
[参考文献]
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（责任编辑： 张丹郁）
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