基礎設施規模與利用效率對研發活動的影響：1993—2008年中國的經驗研究

高軍行

摘 要：文章通過構建一個分析基礎設施對R&D影響效應的理論框架，并運用面板IV-2SLS方法實證檢驗1993-2008年中國基礎設施規模與利用效率對R&D的擠入/擠出效應和空間溢出效應。通過實證檢驗發現，中西部地區的交通基礎設施（尤其是中部貨運設施的利用效率）、東西部地區的能源基礎設施規模和信息設施規模、電信設施利用效率都具有顯著的R&D擠入效應，總體上基礎設施規模與利用效率存在顯著的正空間溢出效應。

關鍵詞：基礎設施 利用效率 R&D流量 R&D存量

中圖分類號：F205 文獻標識碼：A

文章編號：1004-4914（2017）06-079-04

一、引言

20世紀90年代以來，中國偏重固定資產投資拉動經濟增長，提高了資本—勞動比率，出現“資本深化”過程加速趨勢。同時不能忽視的是，高投入、高消耗帶來的高增長、低就業、低產出的經濟與社會發展模式成為提高中國經濟發展速度和質量的枷鎖，“粗放型”的經濟增長方式急需向“集約型”轉變，即經濟增長由主要依靠投入消耗大量資源向主要依靠創新、提高勞動力質量和資源利用效率轉變。

當前，以R&D投資引領的技術進步已成為經濟增長的引擎，是決定經濟增長速度和質量的重要因素。1987年，中國的R&D經費投入僅為74.03億元，R&D投入占GDP的比重（簡稱：R&D強度）為0.61%；1997年為509.16億元，R&D強度為0.64%；2008年達到4616億元，R&D強度為1.54%；1987—2008年之間，R&D經費的平均年增長速度為21.88%，R&D強度的平均年增長速度為4.85%，尤其是1999年之后R&D經費投入呈現指數化的增長趨勢，R&D強度開始呈現線性增長趨勢（見圖1）。

通過對相關資料的整理，中國的R&D活動與基礎設施建設存在一定關系，R&D活動發展迅速的時候，基礎設施建設也快速推進，取得出色成績。根據國家統計局2008年10月發布的報告，中國在1990年到2002年期間，累計完成基礎設施基本建設的投資額為80249億元，平均每年實現26%的增長，而同期全社會投資的年均增幅為21.5%，1979至1989年的年均增長幅度為10.7%；2003年至2008年，則累計完成基礎設施基本建設投資246770億元，平均每年實現24.5%的增長，而同期國民經濟年均增長16.5%。為應對2008年美國次貸危機引發的全球金融危機帶來的影響，以2008年國家出臺以基礎設施建設為主體的4萬億公共投資為例，中國政府從中央到地方通過加大基礎設施建設進行短期逆周期調節，拉動了經濟增長。

學者們關于對R&D投入影響因素研究，主要在宏觀、中觀和微觀三個層面展開：在宏觀層面，Ledeman、Meloney（2003）、Bebczuk（2002）、Grande和Peschke（1999）、黨文娟（2008）和江靜（2006）等主要從經濟繁榮程度、政府支持力度、專利保護程度、勞動力素質、經濟開放程度等方面探尋進行R&D活動環境或氛圍；中觀層面如Scherer（1967）、Cohe和Levin（1989）、Griffith和Harrison（2003）、Jaumotte和Pain（2005a，2005b）、周彩霞（2006）等從產業角度，研究產業結構和產業集群等對R&D的影響；微觀層面如Guellec和Van Pottelsberghe（2003）、朱平芳和徐偉民（2003）、安同良和施浩（2006）等主要從企業角度分析企業規模、盈利水平等方面對R&D投入的影響。總結相關文獻發現雖然學者們從不同維度剖析了各類因素對R&D投入的影響效應，但分析各種因素對R&D影響效應的理論框架還不完善，也缺乏涉及基礎設施規模和利用效率對R&D流量、存量的擠入/擠出效應和空間溢出效應的研究。

本文在研究過程中，首先假定R&D同時影響生產者的邊際收益（MR）和邊際成本（MC），當邊際收益（MR）等于邊際成本（MC）時內生決定一個最優的R&D投資規模，據此構建一個分析包括基礎設施等各因素對R&D帶來影響的理論框架；再采用1993—2008年中國29個省及直轄市的面板數據，對中國交通、信息、能源等基礎設施利用效率對R&D的擠入/擠出效應和空間溢出效應{1}進行實證檢驗。

二、分析框架

假定生產函數采用AK型生產函數，在David et al.（2000）、David和Hall（2000）、Giovanni Cerulli（2010）的研究文獻中，R&D同時影響生產者的邊際收益（MR）和邊際成本（MC），當邊際收益（MR）等于邊際成本（MC）時，內生決定一個最優的R&D規模R*。Anwar（1992）在生產函數的資本項引入了有效基礎設施資本這一概念來研究基礎設施的“資本效應”，發現基礎設施規模和利用效率直接取決于有效基礎設施資本。

MR=f（R；X）（1）

MC=g（R；Z）（2）

MR=（R*；X）=MC（R*；Z）（3）

其中，R表示R&D規模；X表示其他影響邊際收益的因素：如基礎設施規模與利用效率、臨近區域的基礎設施規模與利用效率、固定資本存量、人力資本和經濟開放程度等；Z表示非R&D的其他影響邊際成本的變量，如基礎設施規模與利用效率、臨近區域的基礎設施規模與利用效率、人力資本和產業結構等。

根據（1）式、（2）式和（3）式可知，R&D的最佳規模取決于邊際收益（MR）曲線和邊際成本（MC）的影響因素：

R*=h（X；Z）（4）

通過R&D進行新發明、新設計、新技術、新工藝、新產品等，并帶來新資本，如新機器設備或通過升級原有資本品提高了生產的技術水平、生產效率。對于勞動者，通過R&D，在“干中學”實現經驗和知識的不斷積累，提高自身素質，促進勞動生產率提高。

三、變量設定與資料來源

本位采用1993-2008年中國除西藏和重慶外的29個省、直轄市的面板數據。研究涉及的變量和指標如下：

（一）固定資本存量

capit表示t時期i省或直轄市固定資本存量扣除基礎設施資本存量和研發資本存量的數據。其中，固定資本存量估算方法參見中國經濟增長與宏觀穩定課題組（2010）；基礎設施資本存量采用永續盤存法，結合29個省、直轄市基期固定資本存量數據，計算對應年份基礎設施固定資產投資占整個地區固定資產投資的比重得到。

（二）人力資本存量

hrcit表示t時期i省或直轄市的人力資本存量，Psacharopoulos等（1986）認為被定義為人均受教育年限（年）的教育成果存量指標最能合理測量人力資本發展水平。研究中，文盲或半文盲受的教育為0年，小學為6年，初中為9年，高中為12年，大專及以上為16年，依據受教育水平對人均受教育年限分組，同一組里的人受到相同的教育程度，并把接受過各級教育人數占總人數的比重作為權重系數，計算得到加權平均受教育年限。

（三）經濟開放程度

trdit、fdiit表示t時期i省或直轄市的經濟開放程度指標，分別以各省、直轄市的對外進出口額、FDI（當年實際利用外資額）占本地區GDP的比重來代替。當今世界，國際貿易與國際投資通過知識、技術傳播擴散產生對東道國R&D活動產生重要影響的國際技術轉移和溢出效應。

（四）基礎設施相關變量

1.trpit表示t時期i省或直轄市的交通基礎設施規模。為方便比較不同年份各省或直轄市的交通基礎設施存量，本文利用沿用Demurger（2001）的做法，即通過對三類交通基礎設施加總后去除各省或直轄市的國土面積，得到的相關省市從1993年至2008年的交通基礎設施密度。

2.frtit和psgit表示t時期i省或直轄市的交通基礎設施貨運和客運的利用效率，本文用反映交通運輸線路上貨物與旅客的運輸量或繁忙程度的貨運和客運密度指標來表示。

3.engit和efcit表示t時期i省或直轄市的能源基礎設施規模和能源基礎設施利用效率。本文用永續盤存法計算各年各地區的能源基礎設施資本存量指標，這一指標去除對應地區的國土面積，實現對相應地區能源基礎設施規模的衡量。其中，能源基礎設施的資產投資用煤氣、電力、水等產業在固定資產的投資增加額表示。本文按照1度電需消耗0.4千克標準煤，結合各省市煤油產量和發電量，計算得到相應省市的以標準煤的噸數進行衡量的能源生產總量，再除以能源基礎設施資本存量，就可以得到相應省市的能源投入—產出效率。

4.infit和pstit表示t時期i省或直轄市的信息基礎設施規模和郵政基礎設施利用效率。為反映相應省市的信息基礎設施存量，本位采用郵電業務總量這一體現郵電業務發展變化總趨勢的綜合指標。在使用過程中，考慮到隔年價格變化對郵電業務總量的影響，假定1990年為基期1，結合各年相應省市的價格指數計算得出人均郵電業務總量的實物指標，而非名義指標。在實證研究中，郵政基礎設施利用效率采用各年相應省市單位郵局的函件數指標。

5.tlcit表示t時期i省或直轄市的電信基礎設施利用效率。本文實證研究中采用每部電話實際產生的電信業務量，即剔除價格因素影響的電信服務實際業務總量除居民固定和移動電話總數得到的數據指標來表示。

經濟地理學理論研究認為，隨距離增加，區域間的相互作用被衰減，經濟實力較強的區域對經濟實力較弱的區域影響力更大。本文參見劉勇（2010）的計算方法，以各省、直轄市和自治區首府之間的直線距離作為相應省市自治區之間的距離，采用二進制連接矩陣和一般空間權重矩陣，構造臨近區域基礎設施規模與利用效率的空間溢出效應（OTR）。

（六）其他控制變量

svcit表示t時期i省或直轄市的服務業人數占就業總人數的比重。隨著中國城鎮化的不斷推進，大量第一產業的勞動力轉移至第二產業和第三產業，在一定程度上，產業結構的升級成為促進R&D的重要動力之一。

四、實證分析

學者們在研究中往往通過選取滯后一期的內生變量實現對變量內生性問題的控制（Borensztein，1998；Alfaro，2004）。本文采用Hausman檢驗判斷Lncap、Lnhrc、Lntrd和Lnfdi的內生性，并采用滯后一期的Lncap、Lnhrc、Lntrd和Lnfdi變量作為這些內生變量的工具變量。Hausman檢驗原假說IV回歸與原回歸的變量系數不存在顯著不同。表1中Hausman檢驗的P值小于0.05，表示IV回歸與原回歸顯著不同，內生性問題導致的估計偏誤在原方程確實存在，檢驗結果支持采用IV工具變量回歸。

（一）交通基礎設施

當地交通設施規模對R&D短期擠出效應不顯著，Lntrp變量回歸系數T統計量的絕對值小于1.71，同時客運設施效率Lnpsg變量和貨運設施效率Lnfrt變量的回歸結果均不顯著，當R&D規模增加時這些系數仍不顯著。一種可能性是交通設施規模與利用效率的提高均不能引起R&D的邊際收益曲線和邊際成本曲線的大幅度平移，它們對當期R&D流量的影響效應較弱；另一種可能性是交通設施規模與利用效率的提高，反而擠占社會資本進入生產領域，導致邊際收益（MR）曲線向左下方平移，抵消了邊際成本曲線向右下方平移的影響效果。中部地區交通設施規模與客運設施效率提高，具有顯著的R&D短期擠出效應，這兩種因素是影響當期R&D流量的主要因素，尤其是Lntrp變量的影響程度僅次于Lnhrc變量，當中部地區交通設施規模與客運設施效率增加1%時，中部地區的R&D流量減少1.198%和0.320%。西部地區貨運設施效率是制約當期R&D的主要因素，具有顯著的R&D短期擠入效應，西部地區貨運設施效率增加1%時當期R&D流量規模增加0.278%。

臨近交通設施規模具有顯著的正空間溢出效應，能產生很強的R&D短期擠入效應，Lntrp變量的回歸系數彈性為0.444，當R&D規模增加時此效應趨于弱化，其中臨近交通設施利用效率指標缺乏空間溢出效應。東部地區的Lnpsg變量和中部地區的Lnfrt變量系數彈性分別為0.475和0.572，即東部臨近區域客運設施效率和中部臨近區域貨運設施效率都具有顯著正空間溢出效應，能夠產生很強的R&D短期擠入效應。

（二）能源基礎設施

東部和西部地區能源設施規模具有很強的R&D短期擠入效應，而中部地區能源設施規模卻不具有R&D短期擠入/擠出效應。東部能源匱乏，尤其是煤炭資源大都在中西部和北部地區；東部工業發達，能源需求和消耗巨大；東部人口密度大，并且經濟發達，能源消費水平高。這些原因決定了東部地區能源供給成為制約東部經濟發展的“瓶頸”。西部能源已成為當地經濟發展的主要支柱產業，行業前景廣闊。因此，當東部和西部地區能源設施規模增加1%，導致當地R&D流量增加0.534%和0.540%。中部地區工業尤其是重工業比較發達，能源消耗較大，但由于中部地區能源資源富裕，工業生產所需能源充足，因此中部地區并不存在經濟發展的能源“瓶頸”。

當地能源設施利用效率對R&D的短期擠入效應不顯著，但當R&D規模增加時，當地能源設施利用效率提高，能夠降低生產企業的能源價格，從而降低生產者的邊際成本，能源設施利用效率對R&D的短期擠入效應開始顯著，T統計量值大于2，Lnefc變量的回歸系數彈性為0.328。東部地區能源設施利用效率具有很強的R&D短期擠入效應，而中部和西部地區能源設施利用效率卻不具有R&D短期擠入/擠出效應。東部地區正面臨著十分嚴峻的能源短缺的局面，而且這種狀況還將持續較長的時間，有效提高能源設施利用效率已成為東部國民經濟發展中的重要問題。

臨近區域能源設施規模具有非常顯著的正空間溢出效應，能夠產生很強的R&D短期擠入效應，當Lneng⊙變量增加1%時，導致R&D流量增加2.078%，超過Lnhrc變量的影響程度居首位，并且Lneng⊙變量的顯著性不跟隨R&D規模變化而改變。臨近區域能源設施利用效率指標缺乏空間溢出效應，但當R&D規模增加時Lnefc變量的回歸系數開始顯著。各地區的臨近區域能源設施規模具有非常顯著的正空間溢出效應，能夠產生很強的R&D短期擠入效應，東部、中部和西部地區的系數彈性分別為2.070、2.812和2.510，但各地區的臨近區域能源設施利用效率卻缺乏空間溢出效應。

（三）信息基礎設施

當地信息設施規模、郵政設施利用效率與電信設施利用效率均不具有R&D短期擠入/擠出效應，并且lntelecom變量的顯著性不跟隨R&D規模變化而改變，但Lninf變量和Lnpst變量的回歸系數開始具有顯著性，即此時當地信息設施規模與郵電設施利用效率具有R&D短期擠入效應，系數彈性分別為0.164/0.347和0.081。東部地區信息設施規模以及中部地區電信設施利用效率具有一定程度的R&D短期擠入效應，系數彈性分別為0.191和0.265。

臨近區域信息設施規模具有很強的負空間溢出效應，產生R&D短期擠出效應，Lninf⊙變量的系數彈性為-0.546，并且顯著性不跟隨R&D規模變化而改變。臨近區域郵電設施利用效率不具有空間溢出效應，但當R&D規模增加時（Lnrdflow>1）Lnpost變量產生顯著的R&D短期擠入效應，之后當Lnrdflow>1.4時此效應又變為不顯著。臨近區域電信設施利用效率具有很強的正空間溢出效應，產生R&D短期擠入效應，lntel⊙變量的系數彈性為1.097，當R&D規模增加，lntel變量開始不顯著。各地的臨近區域電信設施利用效率具有很強的R&D短期擠入效應，東部、中部和西部地區的系數彈性分別為1.018、0.624和1.011，而西部的臨近區域信息設施規模與郵政設施利用效率具有顯著的R&D短期擠出效應，系數彈性分別為-0.577和-0.586。

（四）其他解釋變量

1.資本存量。資產投資Lncap增加，提高生產設備等物質資產的需求，提升企業的資本—勞動比，從而促進勞動生產率，造成邊際收益曲線向右上方大幅度平移，因此資本存量Lncap具有很強的R&D擠入效應，提高R&D規模，Lncap變量的多數回歸系數T統計量值大于2。當R&D規模增加時，資本存量Lncap對R&D的短期擠入效應逐漸減弱，短期擠入效應弱化速度較快。東部地區的資本存量Lncap的短期擠入效應顯著，而中部和西部地區的資本存量Lncap的短期擠入效應不顯著。

2.人力資本。短期內人力資本Lnhrc對R&D投資存在一定的擠出效應，這與最近幾年中國大力發展高等教育有關，對高等教育、高層次人才的投資逐年大幅提升，同時人力資本提高也提升了普通勞動者的雇傭成本。長期來看，擁有技能工人所占比例較高的國家比較容易產生高技術變革，而對應技能工人所占比例較低的國家存在吸收能力低的客觀原因，不容易應用和變革新技術。當R&D規模增加時，Lnhrc變量對R&D的短期擠出效應逐漸減弱。

3.國際貿易。一般來講，國家通過進口技術或知識含量高的產品，實現國內生產引導，也會因為技術溢出效應帶來國內產品技術含量的提高和產業技術的進步；而通過技術密集型產品的出口，可以強化持續本國技術創新水平的提升，達到對外貿易提高了商品價格的目的，因此外貿依賴度Lntrd變量具有很強的R&D擠入效應。隨著各地R&D規模增加，外貿依賴度Lntrd變量對R&D的短期擠入效應不顯著。

4.外商投資。外資依賴度Lnfdi具有很強的R&D短期擠入效應，但東部和中部地區這種效應較弱，而西部地區比較顯著，并且隨著各地R&D規模增加，此擠入效應正逐步減弱。

5.產業結構。中國三大產業比例關系得到明顯改善，產業結構逐漸合理化。第一產業的內部結構在逐步改善的情況下，GDP中的比重呈持續下降態勢；第二產業的比重在40%～50%之間波動，工業內部結構升級優化，工業增加值占全部商品增加值的比提高到2005年的52%；第三產業的比重則在不斷的上升過程中。實證研究發現產業結構較小影響R&D的短期擠出效應，但當R&D規模增加時短期擠出效應逐步增強，尤其在東部地區表現顯著。

五、政策建議

第一，合理規劃交通基礎設施。在特定時期內，社會資源是有限的，基礎設施投資和其他投資之間往往此消彼長，因此，交通基礎設施投資必須與其他生產性投資相匹配，否則交通基礎設施投資可能產生資本擠出效應。提高各省市客運設施利用效率及西部地區貨運設施利用效率，能夠產生很強的R&D擠入效應，促進R&D積累。本文發現，加強交通基礎設施投資和提高交通設施利用效率，具有很強的正空間溢出效應，此效應已超過當地交通設施變量的R&D擠入/擠出效應。

第二，積極提高能源基礎設施規模。改革開放以來，中國經濟持續高速的發展快速拉升了能源消費量，當前能源總消費已大于總供給，能源安全已經成為制約當地研發活動的關鍵因素。為此，一是有序發展煤炭，加快開發石油天然氣；二是積極開發水電，優化發展火電，推進核電建設；三是加快發展新能源和可再生能源。

第三，加強東部地區電信基礎設施。本文研究發現，東部信息設施規模與電信設施利用效率是制約當地研發活動的關鍵環節。為此，加大信息化平臺建設，積極深入推進信息技術應用，不斷提高各層次信息化水平，為全市經濟社會跨越式發展提供覆蓋廣、速度快、效率高的信息化支撐體系。

當前，中國的一些大城市在發展中出現了交通擁擠、基礎設施建設跟不上需求、電力短缺、環境污染等問題，影響了一些公司的工作和生產效率，導致某些公司產生去其他城市建新R&D研發中心或產業基地的想法與動力并付諸實施。因此，我們應該審慎分析各類基礎設施對R&D的擠入/擠出效應和空間溢出效應，制定合理的政策措施，促進各地區R&D積累，有助于中國成功實現自主創新的技術進步國家戰略。

注釋：

{1}根據1994年世界銀行發展報告，基礎設施可分為兩類：經濟基礎設施和社會基礎設施。經濟基礎設施的定義是“永久性的工程構筑、設備、設施和它們提供的居民所用和用于經濟生產的服務”，這些基礎設施包括公用事業（電力、管道煤氣、電信）。

{2}數據來源于1991-2009年版的《中國統計年鑒》、《中國科技統計年鑒》、《新中國六十年統計資料匯編》及相關省市統計年鑒。

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（作者單位：紹興職業技術學院 浙江紹興 312000）

（責編：若佳）