第三节 科技创新对经济增长的贡献测度
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量化科技创新对经济增长的贡献，即测算全要素生产率（Total Factor Productivity，TFP）增长对经济增长的贡献，也称为科技进步贡献率。自20世纪50年代索洛开创用全要素生产率测算技术进步的方法以来，对全要素生产率的研究层出不穷，不仅研究的范围不断拓展，研究方法也在不断完善，实证结果更是层出不穷。中国于20世纪80年代引入全要素生产率的理论、方法，开始研究中国全要素生产率，分析技术进步对经济增长的贡献。本节在介绍中国资本存量研究的基础上，从宏观、中观、微观三个层面介绍全要素生产率增长以及对经济增长贡献情况。
一 中国资本存量的研究分析
（一）物质资本存量的研究
在全要素生产率增长率测度中，资本投入采用资本存量。之所以用资本存量是因为本年的产出，是由过去积累的资本与本年投资共同贡献的。资本存量作为研究技术进步测度全要素生产率的重要基础数据，一直是众多学者关注的重要话题。鉴于中国官方没有公布资本存量的数据，学者只能自己测算，但是由于学者的理解不同，观点不一致，以及统计数据或其他问题，测度的结果具有较大差异。
1.2000年以前的资本存量研究
限于数据的可得性和对资本存量的理解，在2000年以前，中国资本存量的内容主要有三种：（1）固定资产原值加上流动资产净值；（2）固定资产原值或固定资产净值；（3）固定资产净值加上流动资金。中国资本估算的实证研究主要集中在工业行业资本估算方面，比较有代表性的有交叉分类估算资本存量的方法。
2.21世纪以来资本存量的研究
进入21世纪后，随着国民经济核算体系的不断完善和数据更新，学者一般用国际通用的永续盘存法（Perpetual Inventory Method，PIM）来估算资本存量，在确定基期资本存量、当年投资、折旧率和价格指数的基础上，计算全国、区域和行业的资本存量。
但是，由于对资本存量的理解以及可获得数据的限制，中国学者对资本存量的研究并没有取得一致性的意见，研究结论存在较大差异。李宾（2011）对比了目前资本存量估算的主要方法和指标选择后，发现：折旧率的设定对估算结果影响最大；基期资本存量的影响很小；价格指数则基本可达成共识；从长期来看，固定资本形成总额与全社会固定资产投资的表现很相近，前者稍优；对投资流量的选取是一个难题。[50]固定资本形成总额从定义上来说作为投资流量是有瑕疵的。正是因为这些原因，目前没有权威的资本存量计算结果。
目前比较有代表性的文献有张军等（2004）[51]和单豪杰（2008）[52]的测算结果。张军等（2004）首先用固定资本形成总额作为当年投资；其次根据《中国国内生产总值核算历史资料（1952—1995）》的数据计算1952—1990年的各省份固定资本形成总额指数，得到固定资产投资价格指数；再次是假定建筑和设备的平均寿命期分别是45年和20年，其他类型的投资假定为25年，从而得出折旧率分别为6.9%、14.9%和12.1%，并计算了1952—2000年三类资本品在总固定资产中的平均比重，在此基础上计算出经济折旧率为9.6%；最后，用各省区市1952年的固定资本形成总额除以10%作为该省区市的初始资本存量。在此基础上估算了31个省份的资本存量，并进行加总得到全国资本存量，1952年初始资本存量是807亿元（1952年价）。单豪杰（2008）采用的当年投资和固定资产投资价格指数与张军等（2004）相同，不同的是折旧率和基期资本存量，建筑和机器设备的年限为38年和16年，采用几何效率方法得出二者的折旧率分别为8.12%和17.08%，同时认为“其他费用”是依附在建筑和机器设备上的，根据年鉴提供的二者之间的结构比重得出各年的折旧率，不区分时段时为10.96%；利用1953年的资本形成总额比上折旧率（10.96%）与1953—1957年固定资本形成平均增长率之和（23.1%）来估算1952年的资本存量，这样估算出来的资本存量大约是342亿元。比较张军等（2004）和单豪杰（2008）的研究成果可以发现，前者在计算初始资本存量使用10%的折旧率，但是他们计算的折旧率是9.6%，那么10%的折旧率从何而来？文中没有说明，并且在计算过程中从1952年到2000年长达48年的时间从始至终使用9.6%的折旧率，显然不合理，中国统计年鉴公布有1990年之前国有企业的折旧率，年度之间并不相同，长时期采取相同的折旧率不仅理论上不合理与实际情况也不符合；单豪杰（2008）采取的折旧率是根据建筑和机器设备之间的结构比重计算得出，年度之间有差异，更接近实际情况，但是其结果的引用较少，或许与后续年份的折旧率还需要计算有关。
在资本存量的核算中，折旧率的估算是关键，目前比较有代表性的折旧率计算方法包括：（1）根据财政部规定的设备和建筑使用年限用几何方法计算折旧率；（2）根据投入产出表中各行业固定资产折旧推导折旧率。第一种方法相对简单，使用最多；第二种方法比较接近实际情况，但计算烦琐。在估算资本存量的过程中，多数学者自始至终使用一个折旧率，与现实情况差距较大。在长期的经济发展中，折旧率并不是一成不变的，应该分段处理。
（二）中国研发资本存量的研究
20世纪80年代兴起的新经济增长理论，将技术进步作为经济系统的内生变量，强调知识在经济增长中的作用，技术进步（知识积累）是经济长期增长的动力源泉。研发活动创造和积累知识，促进产品创新和工艺创新，进而推动经济的可持续增长。2009年联合国统计委员会公布的SNA2008规定把研发投入作为投资，2016年中国开始将研发投入资本化，并修订了1978年以来的固定资本形成总额，研发投入资本化的计量有了依据。
国外对R&D资本存量的核算始于20世纪60年代，代表性文献有格瑞里茨（1980）、科和赫尔普曼（1995），[53]这些研究表明高技术产业的研发资本存量产出弹性高于中低技术产业，经济发达国家的产出弹性高于经济不发达国家，对全要素生产率的影响也是如此。
中国学者对R&D资本存量的研究只有十几年的历史，分别从全国、区域和行业三个层次进行测算。全国层面R&D的数据公布始于1990年，各省份的R&D数据公布始于1998年，行业没有公布连续R&D数据，在核算过程中不能获得的历史数据只能用相关的数据或方法得到，结果的准确性难免有折扣。在全国层面上，刘建翠等（2014）利用永续盘存法测算了中国1978—2012年R&D资本存量；江永宏和孙凤娥（2016）测算了全国1952—2014年的R&D资本存量。[54]从计算结果看，刘建翠等（2015）与江永宏和孙凤娥（2016）在后期比较接近，后者数据处理和计算过程详细和复杂，折旧率较高；前者数据处理相对简单，适用性强，折旧率采取分段处理比较合适。在区域层面上，刘建翠和郑世林（2016）测算了31个省市区1990—2014年的R&D资本存量。[55]行业数据只有高技术行业具有连续数据，其余行业均不连续，只能用相关数据进行代替，测算结果可靠性大为降低。
二 总量全要素生产率研究分析
对总量全要素生产率的测度方法一般是增长核算法（索洛余值法）、柯布—道格拉斯生产函数（C-D生产函数）、超越对数生产函数。
（一）2000年以前的总量全要素生产率研究
大多数研究表明，改革开放以前中国生产率对经济增长贡献小甚至是负数；改革开放以来，中国的全要素生产率有了显著提高，全要素生产率增长对经济增长的贡献是逐步提高的。李京文等（1993）运用超越对数生产函数法测算的结果表明，改革开放前的全要素生产率增长对经济增长的贡献是负数，1979—1990年中国全要素生产率增长对经济增长的贡献率为30.30%。[56]从研究成果看，改革开放前的经济增长主要依靠要素投入，改革开放后的制度创新、非国有经济迅速增长和开放政策有效促进了经济增长，全要素生产率增长对经济增长的贡献大为提高，成为经济增长重要源泉。
（二）2000年以来的总量全要素生产率研究
2000年后，对全要素生产率的理解不断深入，对数据的处理方法和测算生产率的模型掌握更加熟练。鉴于中国国民经济核算体系的改革，[57]1978年以前的数据没有修正，学者一般计算1978年以来的全要素生产率增长及其对经济增长的贡献。
李平等（2013）运用纯要素生产率法和索洛余值法分别测算了1978—2010年中国生产率变化及其对经济增长的贡献率。全要素生产率增长率分别为3.35%—4.18%和3.34%—4.11%，相应贡献率分别是34.46%—40.81%和33.14%—40.09%，并且2000—2010年中国生产率增长呈下降趋势，出现高资本投入、低生产率和高增长的现象。[58]蔡跃洲和付一夫（2017）利用中国宏观及产业数据，在增长核算基础上将全要素生产率增长分解为技术效应和结构效应。研究表明，经济增长动力约1/3来自技术水平的普遍提升，而结构效应的作用仅为技术效应的1/5；从全要素生产率增长对经济增长贡献看，1978—2014年全要素生产率增长对经济增长的平均贡献率是39.4%，2000年以前全要素生产率增长贡献度波动较大，2005年后技术进步对经济增长的支撑作用迅速下降。[59]
从研究成果看，即使不同文献测算的全要素生产率增长对经济增长贡献率有差别，但在相同的区间内对经济增长的贡献差距较小，即改革开放以来科技进步是经济增长的重要源泉；从不同的阶段看，在20世纪80年代初期、90年代到2008年国际金融危机前，科技进步是经济增长的重要源泉，中国经济是科技和投资双轮驱动；在20世纪80年代中后期和2008年以来，因为投资过热，中国经济依靠投资驱动经济增长；在20世纪80年代中后期劳动对经济增长贡献较大，其余阶段，劳动对经济增长的贡献均较小。
三 区域全要素生产率的研究分析
测算区域全要素生产率增长对经济增长的贡献，主要是各省市区、三大区域之间的全要素生产率增长，主要用数据包络分析法和随机前沿分析法测算地区之间的相对效率，或用总量生产函数的方法测度全要素生产率增长对经济增长的贡献。近年来对城市生产率的研究较多，包括省会城市、计划单列市和地级市。
（一）地区全要素生产率研究
刘建翠等（2010）对中国1980—2007年各地区的生产率进行测算，结果表明不同地区之间全要素生产率增长对经济增长的贡献差距较大；从六大经济区来看，华东和中南地区（13省市）的贡献率合计是63.91%；从三大区域来看，东部地区12省市的贡献率合计是60.29%。区域之间发展极不平衡，国家经济的发展更多的是依赖东部地区的发展。[60]叶裕民（2002）运用索洛余值法对全国及各省区市全要素生产率进行了测算，结论是：（1）全要素生产率提高主要来自经济结构的变动；（2）资本和技术推动了中国经济增长；（3）东中西部全要素生产率水平差异主要来自资本深化速度的不同。[61]
从研究成果看，全要素生产率增长在省市区之间具有异质化，东部省市的全要素生产率增长对经济增长的贡献高于中西部地区；省际和区域的技术进步推动了全要素生产率提高，技术效率的提高低于技术进步的提高。
（二）城市全要素生产率研究
大部分学者用DEA-Malmquist指数方法分析了地级市及直辖市市辖区的全要素生产率增长情况，虽然研究的时期和城市数量有差异，但是结果大致相同，均是技术进步推动了生产率的提高，技术效率有所下降。用DEA和SFA得到的是城市之间的相对效率，只能比较城市之间全要素生产率增长的高低，用增长核算法或C-D生产函数法能够计算全要素生产率对经济增长的贡献。
龚飞鸿等（2011）应用增长核算法，测算了1981—2008年省会城市和计划单列市35个城市的生产率以及对经济增长的贡献。研究结果表明，除了极个别的城市，绝大部分城市是依靠投资来拉动经济增长的；而在20世纪90年代，是各城市经济增长质量最佳的时期，多数城市是依靠生产率增长来拉动经济增长的。20世纪80年代的高投资和进入21世纪后的投资过热，使得这两个阶段的经济增长主要是依靠投资来驱动。[62]刘建翠和郑世林（2017）采用C-D生产函数法，测算了地级市的全要素生产率增长率和各要素投入变化及其对经济增长的贡献，发现2001—2005年生产率变化是城市经济增长的重要源泉，2005年后是资本驱动经济增长，不同区域的城市之间存在异质性。[63]
城市是一个地区经济发展的带头者，城市经济发展的好坏对周边地区影响较大。从研究成果看，结论基本一致，即东部地区城市的全要素生产率好于中西部地区，技术进步推动了生产率的提高，与地区研究成果基本一致。
四 行业全要素生产率的研究分析
对行业生产率的研究在20世纪主要是工业行业，进入21世纪后，对行业全要素生产率的研究涵盖全部行业，近几年来细分行业全要素生产率的研究越来越多。对行业全要素生产率的研究方法包括DEA、SFA和生产函数法等。
（一）2000年以前的行业全要素生产率研究
在2000年以前，鉴于数据的可得性，多数研究是对中国工业部门的全要素生产率进行测算，分析各部门的全要素生产率变化。并且由于经济体制改革的实行、经济周期和结构调整等多方面的原因，原始数据和采用方法的差异，总体上说，中国各个行业的全要素生产率有增长但不显著，行业之间差异较大，对产出增长的贡献不一，在技术密集行业生产率的增长是产出的重要源泉，大多数行业产出的主要来源是中间投入的增长，改革促进了技术效率的提高。
（二）2000年以来的行业全要素生产率研究
任若恩和孙琳琳（2009）对中国1981—2000年行业层次经济增长的源泉进行了分析。研究结果是在1981—1984年，全要素生产率增长是大多数行业产出增长的首要来源；其他时段大多数行业的中间投入增长是产出增长的首要来源；在1981—2000年全要素生产率没有明显的改进。[64]龚飞鸿等（2009）应用生产函数法，测算了1981—2006年29个产业部门的全要素生产率。结果表明，全要素生产率的增长差异很大，只有少数行业的增长是集约型的，大部分行业是依靠要素投入来增长的，主要是中间投入。[65]
王宏伟（2009）根据产业的特点，将整体产业划分为信息生产业、信息应用业和非信息产业三组产业，并运用生产可能性前沿函数方法来测算分组行业的全要素生产率增长率及其对经济增长的贡献。研究结果表明，信息生产业和应用业对中国经济增长的贡献呈逐步上升的趋势。信息生产业和应用业的经济增长主要是由技术进步驱动的，总量经济增长及非信息业经济增长呈现投入型的增长方式。信息产业产品价格下降对平抑物价总水平的作用有增强的趋势。信息产业对国民经济的拉动作用不断增强。[66]
在对部门行业的全要素生产率研究中，不同的研究者有不同的见解和不同的结果，原因是分析的基础数据、使用的方法不同，对全要素生产率的理解不同。但共同的一点是，从产出增长的来源看，中国大部分行业依然依靠要素投入的增长；从全要素生产率的分解成分看，全要素生产率的增长主要依靠技术进步，技术效率低和规模不经济阻碍了全要素生产率的增长。
（三）细分行业的全要素生产率研究
细分行业的全要素生产率研究越来越受到学者的青睐。例如高技术产业、国际航空业、物流业、交通运输业、乳业、装备制造业、战略新兴产业等行业的生产率研究逐渐丰富。例如，胡亚茹和陈丹丹（2019）测度了1997—2015年中国高技术产业的生产率，研究发现：技术效应是高技术产业全要素生产率增长的主要来源，但要素配置的“结构红利”也发挥了重要作用；高技术产业全要素生产率增长的技术效应呈上升趋势，而要素配置结构效应呈下降趋势；电子及通信设备制造业是产业内部技术进步的主要支撑行业，计算机及办公设备制造业则是产业要素配置结构红利的主要支撑行业。[67]
五 企业全要素生产率研究
企业作为一个国家或地区的基本生产单元，企业的全要素生产率增长情况关系着国家或地区的经济增长质量问题。研究企业全要素生产率的增长正逐步增多，但是宏观（国家、行业或地区）和微观（企业）的理论机理完全不同，研究宏观全要素生产率的方法和模型不适用于微观的方法，国家或行业的全要素生产率也不是企业生产率的简单加总。对此，奥利和帕克斯（1996）、莱文索恩和彼得林（2003）分别提出了适用于企业的半参数方法，即OP法和LP法。[68]2000年以前中国缺乏企业层面的数据，对企业的全要素生产率研究较少，随着中国上市公司的增多以及其他企业数据的建立，中国学者开始用OP法和LP法研究企业的全要素生产率。同时因为服务业的生产函数较为复杂，一般研究工业企业的全要素生产率。鲁晓东和连玉君（2012）在梳理研究企业全要素生产率方法的基础上，利用1999—2000年中国工业企业数据，应用最小二乘法、固定效应方法、OP法和LP法等参数和半参数方法核算了我国主要工业企业的全要素生产率，发现高新技术企业的全要素生产率较高，东部地区企业的全要素生产率较高，同时在横向对比之后，发现半参数方法能够较好地解决传统计量方法中的内生性和样本选择问题。[69]
六 环境规制下的全要素生产率研究
随着环境的恶化和资源的枯竭，传统全要素生产率已不能反映真实的经济效率，环境（绿色）全要素生产率应运而生。研究环境（绿色）全要素生产率，基本是把污染物或环境成本作为非期望产出，研究领域包括区域和行业，测算环境（绿色）技术效率和环境（绿色）全要素生产率变化，分析环境对全要素生产率的影响，测算方法一般选用DEA、SBM和Luenberger生产率指数或相结合的方法。虽然学者们研究方法有区别，研究时段不同，采取的数据和方法不同，计算结果有较大差异，但基本趋势是东部地区省份环境效率较高；考虑环境的效率低于不考虑环境的效率，环境无效率主要来自能源的过多使用以及污染物的过度排放；高技术行业环境效率高于非高技术行业环境效率；从环境全要素生产率来看，东部地区高于中西部地区，高技术行业高于非高技术行业。
随着环境问题日益突出，把环境纳入生产函数测度对经济的影响是一个趋势。根据生产经济学理论，测度时投入产出指标不能有遗漏和重复，但是大部分学者在测算环境（绿色）全要素生产率时并没有遵循这一原则，测算结果的准确性难免受到影响。因此，无论用哪一种方法测算传统的全要素生产率还是环境或绿色全要素生产率都应该按照图5—3来选择指标。
图5—3 投入和产出的对应关系
资料来源：笔者绘制。
七 全要素生产率文献情况
目前中国测算全要素生产率的常用方法和模型主要是借鉴西方发达国家，同时由于中国国民经济核算体系不断完善，统计模式和统计项目不断改革，在数据处理中面临许多问题和选择，即使如此中国学者仍做了大量的研究，发表了大量论文，截至2019年5月23日，以“全要素生产率”为篇名在中国知网查到论文共计9483篇。从图5—4可以看到，在2000年以前发表文献较少，2005年开始进入快速增长阶段，自2012年开始每年发表论文超过500篇，呈持续增长态势，2014年和2015年有所下降，2019年开始上升。
图5—4 全要素生产率论文发文量趋势
资料来源：笔者自中国知网数据检索而得。
全要素生产率的测算不仅是对一个国家、地区、行业经济发展效率的度量，也反映了经济发展的质量和经济发展模式。在众多的文献中，测算结果存在较大差异是难免的，因为基础数据、采取的处理方法、参数选取和价值的计算依据不同，在全要素生产率的度量中不但包括了所有没有识别的且带来增长的因素，也包括了概念上和度量上的全部误差，因此即使同一时期的全要素生产率测算结果也不相同，尤其是改革开放前后和国民经济核算体系改革前后时期。随着中国经济进入新常态，经济增长更加注重质量，我们在关注全要素生产率增长的同时，更应该关注全要素生产率增长对经济增长的贡献。
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[58] 李平、钟学义、王宏伟等：《中国生产率变化与经济增长源泉：1978—2010》，《数量经济技术经济研究》2013年第1期。
[59] 蔡跃洲、付一夫：《全要素生产率增长中的技术效应与结构效应——基于中国宏观和产业数据的测算及分解》，《经济研究》2017年第1期。
[60] 刘建翠、陈平、王宏伟等：《中国经济增长和生产率发展报告——地区经济增长与生产率研究：1980—2007年》，载汪同三、郑玉歆主编《中国社会科学院数量经济与技术经济研究所发展报告（2010）》，社会科学文献出版社2010年版。
[61] 叶裕民：《全国及各省区市全要素生产率的计算和分析》，《经济学家》2002年第3期。
[62] 龚飞鸿、王宏伟、陈平等：《中国经济增长和生产率发展报告——省会城市和计划单列市经济增长与生产率：1980—2008年》，载汪同三、何德旭主编《中国社会科学院数量经济与技术经济研究所发展报告（2011）》，社会科学文献出版社2011年版。
[63] 刘建翠、郑世林：《中国城市生产率变换和经济增长源泉：2000—2014年》，《城市和环境研究》2017年第3期。
[64] 任若恩、孙琳琳：《中国行业层次的TFP估计：1981—2000》，《经济学》（季刊）2009年第3期。
[65] 龚飞鸿、刘满强、陈平等：《中国经济增长与生产率发展报告——各行业部门》，载汪同三、郑玉歆主编《中国社会科学院数量经济与技术经济研究所发展报告（2009）》，社会科学文献出版社2009年版。
[66] 王宏伟：《信息产业与中国经济增长的实证分析》，《中国工业经济》2009年第11期。
[67] 胡亚茹、陈丹丹：《中国高技术产业的全要素生产率增长率分解》，《中国工业经济》2019年第2期。
[68] Levinsohn，J.and A.Petrin，2003，“Estimating Production Functions Using Inputs to Control for Unobservables”，Review of Economic Study，Vol.70，No.2.Olley，S.and A.Pakes，1996，“The Dynamics of Productivity in the Telecommunications Equipment Industry”，Econometrica，Vol.64，No.6.
[69] 鲁晓东、连玉君：《中国工业企业全要素生产率估计》，《经济学》（季刊）2012年第2期。