國防研發投資對經濟增長的影響
——以美國為例

何 昉，曹冰雪，張 明

(1.中國核科技信息與經濟研究院，北京 100048；2.中國人民大學農業與農村發展學院，北京 100872)

國防研發投資對經濟增長的影響
——以美國為例

何 昉1，曹冰雪2，張 明1

(1.中國核科技信息與經濟研究院，北京 100048；2.中國人民大學農業與農村發展學院，北京 100872)

明確國防研發投資對經濟增長的影響對于中國軍民融合發展具有重要意義。本文利用美國1949—2014年的宏觀數據，構建聯立方程組模型檢驗美國國防研發投資對經濟增長的影響。結果表明：美國國防研發投資通過直接促進社會技術進步和刺激私人部門研發投資兩種渠道，對經濟增長產生了顯著的促進作用。因此，逐漸接近世界技術前沿的中國應該繼續加大國防研發投資力度，完善國防技術轉移體制機制，推動創新驅動發展。

國防研發投資；經濟增長；聯立方程組模型；技術進步

1 前言

近年來，中國國防科技工業的發展取得了舉世矚目的成就，大推力火箭、量子通信等高新技術領域紛紛呈現突破性進展。國防部門發展軍事技術所帶來的技術進步對國家經濟增長影響如何？國防部門是否會擠出民用部門的研發資源？這些在學界長久爭論的話題，也引起了國內政策部門、學術界乃至全社會的討論。因此，明確國防研發(R&D)投資對經濟增長的影響，對凝聚社會共識，推動軍民深度融合發展，具有重要的理論和現實意義。

學者們對國防R&D投資的經濟增長效應進行過多種形式的實證研究，我們可以將這些研究的檢驗路徑區分為直接、間接和綜合三種。直接檢驗路徑指應用計量模型分析國防R&D變量與經濟產出變量間的關系，這種檢驗路徑在早期研究中被普遍采用，研究結論通常認為國防R&D對經濟產出的影響或者為負或者是不確定的[1-2]。間接檢驗路徑指在技術進步和經濟產出正相關的假定下，驗證國防R&D投資對技術進步或私人部門R&D投資的影響，這類研究同樣未能形成共識[3-5]。綜合檢驗路徑則是在聯立方程組等系統模型框架下，驗證國防R&D投資對技術進步和經濟產出的影響，該類研究目前相對匱乏，僅有的文獻同樣未形成定論[6-7]。

由以上分析可見，歸因于實證研究結果的不確定性，學術界對國防R&D投資對經濟增長的影響存在著持續爭論。筆者認為學界共識難以形成的主因是實證研究的結果較易受到質疑，而產生這些質疑的原因主要有三。一是國防R&D投資、私人R&D投資、經濟產出、技術進步四個變量之間可能存在雙向或多向因果關系，大部分研究采用的單方程模型難以克服變量間的內生性問題。二是國防R&D產出的軍事技術從成熟到產生明顯經濟效益通常需要經歷復雜的二次開發、產業化等過程，這導致了國防R&D對經濟增長影響的較長時滯，為嘗試捕捉兩者關系的研究造成了重要障礙。三是軍事技術經濟效益的實現依賴于一系列制度環境，故有學者認為最優研究方案應該是以單一國家為研究對象[6]。因此，筆者認為相關實證研究應該遵循綜合檢驗路徑，以單一國家為研究對象，結合國防R&D投資與社會技術進步間的關系，全面分析國防R&D投資對經濟增長的完整作用鏈條。本文將利用美國宏觀經濟數據構建符合經濟理論、適用于長期關系分析的R&D資本存量，并建立聯立方程組模型系統地檢驗國防R&D投資對經濟增長的影響。

2 模型設定

如圖1所示，以社會知識存量為中間變量分析國防R&D投資對經濟增長的影響鏈條，可以分解出“知識生產”和“資源配置”兩種不同效應，國防R&D投資對經濟增長的總效應取決于兩種效應之和。“知識生產”效應指國防R&D投資的直接產出——軍事技術知識對社會知識存量的影響。雖然短期內存在先進軍事技術保密等技術擴散約束，但從長期看，軍事技術知識會逐漸擴散到民用部門，提高社會知識存量，促進經濟增長。這種積極的“知識生產”效應已經得到了技術發展史研究者們的廣泛認可[8-10]。“資源配置”效應主要反映國防R&D投資對私人部門R&D投資的影響，這是當前學者們爭論的焦點。持正向效應觀點的學者認為，兩個部門的R&D投資之間存在互補關系，國防R&D投資的增長能夠刺激私人部門加大R&D投資力度，促進社會技術進步[11]。質疑者則認為，國防R&D投資對科研人才等稀缺資源的占用會對私人R&D部門產生擠出效應，阻礙私人部門的技術創新[12]，拖累經濟增長。因此可以認為，正是“資源配置”效應的不確定性導致了學者們對總效應的分歧。

圖1 國防R&D對經濟增長的影響鏈條

本文結合國內外相關理論和經驗研究，以產品和知識生產函數為基礎[13]，并將國防R&D投資和私人部門R&D投資決策內生化，以構建聯立方程組模型。在控制主要變量內生性的基礎上，重點檢驗“資源配置”效應，以達到驗證國防R&D投資經濟增長總效應的研究目標。經過對變量間多重共線性問題的處理，本文構建的聯立方程組模型如下：

LNPATENTAt=α0+α1LNF_DRDSt+α2LNP_RDSt+α3LNF_CRDSt+α1LNPATENTSt+ηt

(1)

LNGDPt=β0+β1LNPATENTSt+β2LNP_SCSt+β3LNLABORt+σt

(2)

LNFDRDINVt=γ0+γ1LNGDPt+γ2LNFDRDINVt-1+

γ3LNFDRDINVt-2+εt

(3)

LNPRDINVt=τ0+τ1LNGDPt+τ2LNFDRDINVt+υt

(4)

PATENTSt+1=PATENTSt×0.85+PATENTAt

(5)

F_DRDSt+1=F_DRDSt×0.95+FDRDINVt

(6)

P_RDSt+1=P_RDSt×0.95+PRDINVt

(7)

在模型中，帶下標t的變量表示相應變量的當期值，變量的具體說明見表1，LN前綴表示對變量取對數，t、t、t和υt則是隨機擾動項。式(1)—式(4)是行為方程，式(5)—式(7)是恒等式方程，對各方程的解釋如下：

式(1)為對數形式的柯布—道格拉斯知識生產函數，表征以政府國防與民用R&D資本存量、私人部門R&D資本存量以及專利知識存量為投入要素，以專利申請量為產出變量的知識生產過程。式(2)為對數形式的柯布—道格拉斯產品生產函數，表征以物質資本存量、專利知識存量和勞動力為投入要素，以GDP為產出變量的產品生產過程。式(3)為政府國防R&D投資的決定方程。國防開支決定理論認為，一國國防開支主要受到國家安全環境和國防戰略等外生因素，以及由經濟狀況決定的國家財政能力等內生因素的影響。因此我們在式(3)中加入了反映宏觀經濟條件的解釋變量(LNGDPt)。另外，我們還將國防R&D投資的滯后值作為式(3)中的解釋變量，這是考慮到國防R&D項目通常持續較長時間，當期國防R&D投資的增長可能是上期國防R&D項目的后續投資。式(4)為私人部門R&D投資決定方程。通常認為私人部門的R&D投資決策主要受到宏觀經濟環境的影響，國防R&D投資變量作為解釋變量的加入則是為了檢驗上文述及的“資源配置”效應。

恒等式方程明確反映了模型中重要存量變量的累積過程。式(5)為專利知識存量累積方程，該方程基于永續盤存法以15%為折舊率將專利申請量累積為專利知識存量[14]。式(6)和式(7)是計算國防R&D資本存量和私人部門R&D資本存量的永續盤存公式，詳情將在數據處理部分介紹。值得說明的是，此處的R&D資本存量和專利知識存量雖然都能在某種程度上反映社會技術水平，但兩者的內涵存在一定差異。R&D投資包含投入到研發過程中的人力、設備等資源，其資本存量更多地衡量了社會在相關技術領域的研發能力；而專利申請人申請專利的主要動機是在市場中獲取壟斷利潤[15]，因此專利知識存量更多地衡量了私人部門經濟生產的技術水平，其相對較高的折舊率反映了商業部門較快的技術更新速度。

3 樣本選擇與數據處理

考慮到數據可得性和樣本數量要求，本文使用統計體系較為完善的美國為研究對象。從歷史角度看，美國國防部門顯著地推動了核能、計算機等通用目的技術的發明和演化[10]，而且美國政府也一直致力于提高軍事技術轉移機制的效率，這使得美國成為世界上最有可能實現國防R&D投資經濟回報的國家。如果在美國不能發現國防R&D投資對經濟增長具有正向效應的經驗證據，那么在其他國家找到這種證據的可能性會更加微弱。

3.1 變量選取與數據來源

政府國防和民用R&D投資，私人部門R&D投資是本研究的核心解釋變量。美國聯邦政府出版局(GPO)網站公開了1949—2014年聯邦政府國防和非國防用途的R&D投資年度現值數據，本研究將其作為政府國防和民用R&D的投資現值序列使用。美國比較權威的非聯邦政府R&D投資數據來源是國家科學與工程統計中心(NCSES)。我們整理了NCSES的公開數據，根據其分類方式得到美國1953—2012年的私人部門R&D投資現值序列。為了得到與政府R&D投資相匹配的數據范圍，我們根據計算年份的聯邦政府R&D投資，以及相鄰5年的私人部門R&D投資與聯邦政府R&D投資比值的平均值，對NCSES私人部門R&D投資數據的缺失值進行了估算。由于估算主要針對早期R&D投資，其對R&D資本存量的影響會隨著時間推移逐步減弱，所以估算數據不會對檢驗結果產生太大影響。

另外，我們用美國經濟分析局(BEA)發布 的NIPA賬戶中1949—2014年的年度名義GDP序列表示經濟產出；用NIPA賬戶中1949—2014年美國非住宅建筑和設備工具資本的私人部門投資序列表示私人部門固定資本投資；用勞工統計局公布的1949—2014年年度受雇勞動力數量序列表示勞動投入；用專利與商標辦公室(USPTO)公布的美國1949—2014年的年度專利申請數量序列表示專利申請量。

最后為了剔除價格因素的影響，我們選擇NIPA賬戶中的各類資本投資和GDP價格指數，將上述得到的名義變量序列調整為以1949年為基期的實際變量序列。

3.2 數據處理

資本品通過提供資本服務對經濟生產產生貢獻，經濟學界一般用物質資本(包括建筑和設備工具資本)存量度量物質資本服務水平。而在Griliches進行的開創性研究之后[16]，R&D資本存量概念也被學者們所接受。本文將參考現有文獻的普遍做法[14,17]，采用永續盤存法分別構建建筑、設備工具以及R&D資本存量。永續盤存法的計算公式如下：

(8)

此外，應用永續盤存法還要用到各類資本品的初始資本存量。本文根據Coe等的設定計算各類資本品的初始資本存量[17]，即：

(9)

式(9)表明，資本品i的初始資本存量等于初始年的實際投資量除以資本品折舊率與實際投資平均增速(gi)之和。參照Coe等的做法[17]，本文設定gi為1949—1964年期間資本品i實際投資的平均對數增長率。通過上述數據處理過程，我們就可得到研究所用的各類資本存量變量。我們在表1中列出經處理后各個變量的命名及其描述性統計情況。

表1 變量的描述性統計

4 模型估計及分析

我們主要采用三階段最小二乘法(3SLS)進行參數估計。在參數估計過程中，我們基于對方程殘差的序列相關性檢驗結果為各方程設定合適的自相關形式，消除序列相關性的影響。使用3SLS方法進行參數估計還需要對行為方程選擇合適的工具變量。根據工具變量的選擇要求，我們在3SLS估計中選擇對應內生變量的滯后一期作為內生變量的工具變量，前定變量的工具變量則為其自身。模型行為方程的3SLS參數估計結果如表2所示。

表2 三階段最小二乘回歸(3SLS)估計結果

注：*、**、***分別表示變量在10%、5%、1%的顯著性水平下顯著。

分析表2可以得出如下結論：

式(1)的估計結果顯示美國政府國防R&D資本存量、私人部門R&D資本存量對專利知識產出具有顯著的正向作用，并且前者的知識產出彈性高于后者，表明國防R&D投資的“知識產出”效應顯著為正。因此，政府國防R&D資本存量的增長能夠促進專利知識產出數量的增長，提高下一期的專利知識存量，進而提高下一期的經濟產出水平。政府民用R&D資本存量對專利知識產出的彈性顯著為負，這可能歸因于聯邦政府民用R&D投資的主要行業具有較低的專利申請傾向(如農業)，所以不能僅憑該負值就認為政府民用R&D投資對社會技術進步具有負面效應。最后專利知識存量對專利知識生產具有顯著的正向作用，表現了新知識生產累積性和組合性的特點[18]。

式(2)的估計結果表明專利知識存量、固定資本存量(以私人非住宅建筑資本表示)和勞動投入均對經濟產出具有積極促進作用，并且三種投入的規模報酬遞增。

式(3)的估計結果表明，前期政府國防R&D投資是當期政府國防R&D投資的主要決定因素，宏觀經濟變量對國防R&D投資決策的影響并不顯著。

式(4)的估計結果表明美國私人部門R&D投資的主要決定因素是國內生產總值，而政府國防R&D投資對其也有顯著的正向影響。政府國防R&D投資對私人部門R&D投資的彈性為0.3188，意味著平均來說，政府國防R&D投資每增長1%能夠促進私人部門R&D投資增長約0.32%，表明國防R&D投資的“資源配置”效應顯著為正。因此，政府國防R&D投資的增長能夠促進當期私人部門R&D投資的增長，提高下期私人部門的R&D資本存量，并通過知識生產過程增加未來的專利知識存量，從而促進未來經濟產出的增長。

總體來看，3SLS估計結果能夠證明美國政府國防R&D投資的“知識生產”和“資源配置”兩種效應均顯著為正，美國國防R&D投資確實對經濟增長產生了顯著的推動作用。

最后，為了檢驗模型估計結果的穩健性，我們利用包括單方程估計和系統估計的其他估計方法對模型進行了穩健性檢驗。結果顯示，雖然部分參數的顯著性會稍有改變，但不同估計方法得到的參數值不存在太大差異，模型的主要結論不受估計方法的影響。此外，我們還選擇不同的折舊率重新構建各類R&D資本存量再次進行模型估計。這些估計也沒有導致模型主要結論的變化。因此，我們認為穩健性檢驗結果可以說明本文的主要結論是可靠的。

5 結論及政策建議

學術界對國防R&D投資與經濟增長的關系存在著長期爭論。本文在總結現有實證研究方法的基礎上，利用1949—2014年的美國宏觀數據，構建聯立方程組模型，對美國國防R&D投資對經濟增長的影響進行了檢驗。我們的研究發現，美國國防R&D投資不僅能夠直接促進社會知識的生產，還能夠通過刺激私人部門的R&D投資間接地促進社會技術進步，進而推動經濟產出增長。相對于已有文獻，本文的主要貢獻有：①構建了更加符合生產函數理論的R&D資本存量變量，完善了現有文獻的研究方法；②為國防R&D投資存在正向的“知識生產”效應和“資源配置”效應的觀點提供了經驗證據。

我們認為通過技術進步中介變量分析國防R&D投資對經濟增長影響的綜合檢驗路徑，相對于直接和間接檢驗路徑，不僅更加符合國防R&D投資對經濟產出的作用機理，而且也更加適應當前的研究技術和可得數據條件，能夠得到更為科學的研究結果。因此，未來學術界對國防R&D投資經濟增長效應進行的實證研究應首選綜合檢驗路徑，并重點改進國防R&D投資與社會技術進步之間關系的檢驗方法。

本研究的政策含義主要有：①隨著中國逐漸接近世界技術前沿，中國的技術創新模式將逐步從技術引進吸收的追隨者模式向自主創新的領先者模式過渡。考慮到國防部門對通用目的技術早期發展具有的重要推動作用[10]，中國應該繼續加大在關鍵國防技術領域的R&D投資力度，推動國防關鍵技術的原始創新和突破，促進社會整體技術進步。②完善的國防技術轉移體系是美國國防R&D投資產生正向“資源配置”效應的重要保障。目前中國的國防科研部門相對封閉，未能與民用部門形成良好的協同創新效應。為了有效發揮國防R&D投資對民用部門的技術帶動作用，提高國防R&D的投資收益，中國應該大力構建運行高效的國防技術成果轉化機制，促進高新國防技術向民用部門的擴散。

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(責任編輯 劉傳忠)

TheImpactsofDefenseR&DonUSEconomicGrowth

He Fang1,Cao Bingxue2，Zhang Ming1

(1.China Institute of Nuclear Information& Economics，Beijing 100048，China； 2.School of Agricultural Economics and Rural Development，Renmin University，Beijing 100872，China)

It is important to make clear the impacts of defense R&D investment on economic growth for promoting civil-military integration in China.In this paper，we employ macro data of USA from 1949 to 2014 and establish a simultaneous equations model to examine the impact of U.S.defense R&D on economic growth.The results show that the defense R&D has a significant positive impact on economic growth through promoting the social technology progress directly as well as stimulating R&D investment of private sector.Hence，China，which is gradually close to the technology frontier，should continue to increase defense R&D，improve the institutional regime of defense technology transfer，and promote the innovation-driven development.

Defense R&D investment；Economic growth；Simultaneous equations model；Technology progress

中國工程院重點咨詢項目“軍民融合深度發展若干重大問題研究”(2017-XZ-01),中國工程院“軍工集團軍民融合改革與發展研究”課題(2017-XZ-04)。

2017-01-12

何昉(1984-)，男，海南文昌人，經濟學博士，中國核科技信息與經濟研究院研究員；研究方向：軍民融合，技術經濟。

F062.4

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