第一章 绪论
第一节 选题背景与研究意义
一、选题背景
制造业是一国经济"根基"，也是推动一国经济发展提质增效的"主战场"，是"立国之本"、"兴国之器"、"强国之基"。改革开放 40 年来，中国制造业发展迅速，强有力地推动了工业与现代化进程，对我国综合国力的提升及大国地位的支撑均起到了至关重要的作用。目前，我国制造业已建成了独立完整的产业结构和体系，行业分类齐全。从"体量"上看，中国已然成为全球制造业第一大国，然而，与世界先进的发达国家及发展中国家相比，我国制造业仍"大"而不强，在自主创新能力、行业结构水平、资源使用效率、产品质量效益和行业生产信息化水平等方面均显不足，因此，我国制造业转型升级和跨越式发展的任务显得尤为重要。
2015 年，李克强总理于全国两会上正式提出宏伟计划——《中国制造 2025》并审议通过。该计划的提出，适应了我国新型的工业化道路，使我国制造业以科技创新为核心，以两化融合为主线，以智能制造为导向，为实现我国由"制造大国"变成"制造强国"，由"中国制造"转变为"中国创造"奠定了坚实基础。
我国已然错失了前三次工业革命的发展契机，使得我国工业发展较为滞后，工业化道路呈现出一种"外部植入"的不良形态，行业技术落后、自主创新能力和动力不足、工业体系残缺之痛彰显无遗。时下，以"智能化"为目标的"工业 4.0"已悄然到来，如何借助"工业 4.0"摆脱行业发展困境成为了各国关注的焦点。对当下的中国来说，在自主创新能力、行业结构水平和行业信息化程度等方面均得到了显著提高，与发达国家的工业化差距不断减小，"弯道超车"也有望实现。
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第二节 研究思路与研究内容
一、研究思路
本文遵循"理论阐述与分析→测度模型构建→各行业 R&D 资本存量测算→R&D 溢出效应的度量与分析→总结与建议"的思想脉络展开研究。首先，在已有成果基础上系统性地梳理了 R&D 溢出的相关理论(包括溢出的内涵、分类、机理、渠道等)、R&D 溢出效应的传统测度法和新方法以及 R&D 资本存量测算的机理和方法，并对已有文献中的问题与不足进行了说明；其次，借鉴空间权重矩阵、"Jaffe 技术距离"及投入产出系数阵设计两维度上的三种"技术空间"相似矩阵，基于"Griliches-Jaffe 生产函数"设计并扩展为可全面度量我国制造业行业间 R&D 资本溢出效应影响的改进版面板计量模型；接着，以科技活动经费支出占比数据为基础补全我国制造业各行业 1990-1999 年 R&D 经费内部支出，按照 GB/T 4754-2011 对相关行业进行归并处理，在此基础上将所有行业口径调至规上口径，并按"R&D 支出→R&D 产出→R&D 投资"核算思路对 1990-2017 我国制造业 28 个两位数行业的 R&D 资本存量进行测算；再次，在面板单位根及协整检验的基础上，选取相应的代理变量(专利申请数)，运用面板模型分别估计我国制造业整体及不同技术水平行业间 R&D 物质与人力资本溢出效应的大小和方向；最后，针对以上实证结果，可发现我国制造业各行业发展的问题，以期提出针对性的政策建议。因此，论文的技术路线如图 1-1 所示。
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第二章 文献综述
第一节 R&D 溢出的相关理论研究
一、R&D 溢出的内涵与分类
(一)R&D 及其溢出的内涵
R&D(Research & Development)简称"研发"，其内涵因国家或组织机构的不同而不同。经合组织(OECD)将 R&D 定义为"为增加知识储量(包括人类、文化、社会知识)以及使用这些知识去设计新应用而进行的系统性、创造性的工作"，包括基础研究(BasicResearch)、应用研究(Applied Research)和试验发展(Development)三种活动。R&D 的主要产品是知识和信息，其具有公共物品(外部性)、非竞争性和非排他性的特征，因此，R&D活动具有外溢性，即能产生一定的溢出效应。
Marshall(1890)在经济学原理著作中最早提出了"溢出"的概念。Arrow(1962)指出正是由于 R&D 活动的外部性使其能够产生溢出效应，资本投入也具有溢出效应，企业利用研发资本提高生产能力和效益，其它企业也可以学习和借鉴相应企业的知识和技术来提升自身生产率。Griliches(1991)指出知识和信息的外部性可以说明溢出效应的存在，并认为 R&D 溢出是行业或企业通过学习、吸收和模仿其它行业或企业的技术产品和信息，以免费或较低成本获取经济利益。Jaffe(1996)指出 R&D 溢出是创新企业与技术落后企业或地区进行商品交易，使得社会的整体经济价值超过创新企业因其研究工作所带来的经济效益，经济学家也将其描述为 R&D 的正外部性。王玉灵(2001)把 R&D 溢出定义为"不能由创新主体直接获得经济效益的扩散"，认为溢出是扩散的重要构成部分。王立平(2006)认为企业无需承担研发成本即可直接从其它企业或地区的 R&D 活动中获利的现象可以称为 R&D 溢出。潘文卿(2011)从技术的本质(非排他与非竞争性)角度对产业间的 R&D 溢出(技术溢出)进行了阐述和界定。
从上述研究成果来看，R&D 溢出的内涵可概括为以下两方面：一方面是 R&D 溢出指明了 R&D 活动的成果可自用，亦可他用，即可共享，且必须具有 R&D 技术溢出方和 R&D 技术接收方；另一方面是 R&D 溢出能使整体的经济效益大于技术溢出方所创造的经济效益，即可从整体上提高技术创新能力。因此，R&D 溢出的相关研究具有重要的价值和意义。
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第二节 R&D 溢出效应的测度研究
一、R&D 溢出效应的传统测度方法
在研读已有研究成果基础上，我们可以概括出 R&D 溢出效应的两种传统测算方法。一种方法是基于知识生产函数对 R&D 溢出效应进行测度，另一种方法是基于 R&D 溢出对经济增长的影响，利用 TFP 对 R&D 溢出效应进行间接测度。
针对知识生产函数法，Griliches(1979)在 Cobb-Douglas 生产函数(C-D 生产函数)的基础上最先考虑了将 R&D 投入加入到 C-D 生产函数中，并提出了知识生产函数法(Knowledge Production Function, 以 下简 称 KPF) 以 测度 R&D 投 入对 增 长的 贡 献。Jaffe(1989)在 Griliches 研究的基础上，以高校学术研究的外部性视角出发，对 Griliches知识生产函数进行了修改和完善并提出了 Griliches-Jaffe 知识生产函数(G-J 生产函数)。同时，该论文以公司专利数为代理变量并利用 G-J 生产函数对行业间的 R&D 溢出效应进行了研究，研究结果表明高新技术行业间的 R&D 溢出效应更加显著。此后，该模型被相关的研究学者广为认可，并一直沿用至今。
针对 TFP 法，Coe 和 Helpman(1995)指出一国的全要素生产率(TFP)在很大程度上不仅取决于国内 R&D 资本，还取决于国外 R&D 资本，基于此，论文以国内和国际 R&D资本为自变量，以 TFP 为因变量构建了回归模型(C-H 模型)并实证分析了两种 R&D 资本对一国 TFP 的影响。在 C-H 模型的基础上，Lichtenberg 和 Pottelsberghe(1996)考虑以一种替代模型重新对 Coe 和 Helpman 的结论进行验证，研究表明 FDI 并不是 R&D 溢出最为显著的渠道，而 OFDI 和来自国外的技术采购在 R&D 溢出中的作用更加明显。李小平和朱钟棣(2006)以国际贸易途径下的 R&D 溢出对我国工业部门的 TFP、EC(技术效率)和 TC(技术进步)的影响为研究对象，实证检验了 R&D 溢出对行业 TFP 增长具有显著的促进作用。卜晓莉(2007)同样以 C-H 模型为准，建立国际贸易的溢出模型分析了国外通过贸易活动产生的 R&D 溢出对我国 TFP 产生的影响。张德功(2011)基于经济学 TFP视角研究了我国地区之间的 R&D 溢出效应的影响作用。
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第三章 制造业行业 R&D 溢出效应机制与测度方法................................. 18
第一节 制造业行业 R&D 溢出效应的定义与机制................................ 18
一、 制造业行业 R&D 溢出效应的界定.............................21
二、 制造业行业 R&D 溢出效应的机制探析................................21
第四章 制造业行业 R&D 资本存量的测度与分析..................................... 28
第一节 数据预处理..........................................28
一、 制造业行业 R&D 支出数据的填补...............................29
二、 制造业行业归并与调整.....................................30
第五章 制造业行业 R&D 溢出效应的度量与特征分析......................................... 41
第一节 面板数据来源与检验.............................41
一、 数据来源与变量说明..............................42
二、 面板数据的检验...................................42
第五章 制造业行业 R&D 溢出效应的度量与特征分析
第一节 面板数据来源与检验
一、数据来源与变量说明
为直接度量我国制造业行业部门间 R&D 溢出效应的影响，在参考和借鉴已有文献基础上选取了 R&D 产出变量(专利申请数 I )作为模型因变量，其它存量指标作为模型的自变量进行面板回归分析，依据 G-J 生产函数中所包含的资本要素，选取的解释变量为制造业各行业 R&D 物质资本存量(RD)和 R&D 人力资本存量(H)。
本文将样本数据的时间区间设定为 2000-2017 年，相关变量数据来源于《中国统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》、《工业企业科技活动统计年鉴》、R&D 资源清查普查数据(2000&2009)和三次经济普查数据(2004&2008&2013)。从中获取我国制造业各两位数行业的相关数据并进行相应的处理与分析。相关变量数据的说明如下表 5.1 所示。
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第六章 研究结论与政策建议
第一节 研究结论
本文基于最新 R&D 资本测算方法对 1990-2017 年我国制造业 28 个两位数行业的R&D 资本存量进行了核算，在此基础上设定了两种维度上的三种技术空间相似矩阵并构建了各行业部门 R&D 物质资本、R&D 人力资本及其对应的溢出量与 R&D 产出的固定效应面板计量模型，系统全面地对我国制造业行业间 R&D 资本的溢出影响作用进行了度量与分析，本文的研究结论主要包括：
一、不同技术水平行业 R&D 资本分布不均但差距缩减
制造业 R&D 物质资本主要集中于高技术行业，近年来不同技术水平行业 R&D 物质资本差距减小。高技术行业的 R&D 物质资本存量占比由 1990 年的 63.7%提升到 2010年的 74.9%，然后逐年回落到 2017 年的 67.9%，说明我国制造业行业的 R&D 资本仍主要集中于高技术行业部门，且自 2010 年以来高技术与中低技术行业部门的 R&D 物质资本存量差距在逐渐缩小。同时，2011-2017 年，高技术行业 R&D 资本实际增速水平大都放缓，唯独仪器仪表制造业的增速有所提升；中低技术水平行业 R&D 资本实际增速大多上升，且尤以"皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋业"、"木材加工和木、竹、藤、棕、草制品业"、"家具制造业"和"文教、工美、体育和娱乐用品制造业"四个行业的增速提升最为明显，实际增速水平均超过了 29.9%，这也进一步说明了近年来我国制造业不同技术水平行业间的 R&D 资本存量差距逐年缩小，我国已逐渐开始重视和支持传统制造业行业的发展，进而推动我国制造业行业的全面协同创新发展。
二、制造业行业间两种维度的 R&D 资本溢出效应方向一致
我国制造业行业间的垂直维度上存在着正向的前向 R&D 物质资本和 R&D 人力资本溢出效应以及负向的后向 R&D 物质资本和 R&D 人力资本溢出效应；制造业行业间水平维度上均存在着两种 R&D 资本的正向溢出效应。按不同技术水平划分的行业间两种 R&D 资本的溢出影响亦存在着一致的作用方向。高技术水平行业间存在着正向的后向 R&D 资本(物质资本和人力资本)溢出效应以及负向的水平溢出效应；而中低技术水平行业间 R&D 资本溢出效应方向与我国 28 个两位数行业间的 R&D 资本溢出效应方向一致。
参考文献（略）