我国R&D投入与经济增长关系的计量分析

作者:谢兰云

页数:250

出版时间:2010-6

价格:28.00元

isbn号码:9787565400179

具体描述

《我国R&D投入与经济增长关系的计量分析》从我国改革开放30年来R&D活动与经济增长关系的角度，探讨了我国R&D经费在投入和使用过程中以及科技投入在使用主体、研发类型等方面存在的问题，计量分析了政府、企业科技支出比例变化对企业科技投入的影响，研究了我国政府科技投入与企业科技投入的关系及其对经济发展的作用。

用户评价

作为一名长期关注经济发展史的读者，我对这种基于时间序列和面板数据的长期分析特别感兴趣。R&D投入对经济增长的影响往往不是即时的，它可能需要数年甚至数十年的积累才能显现出来。因此，这本书如果能够提供一个跨越较长历史时段的面板数据分析，将能极大地增强其说服力。我希望能看到作者如何处理不同历史阶段的结构性变化对研究结果的干扰。比如，改革开放初期与近十年的研发投入结构、市场化程度和国际环境都有显著不同，一个稳健的计量模型应该能够将这些“结构断点”考虑进去，或者至少在讨论中明确指出哪些结论适用于哪个历史阶段。如果这本书能够清晰地论证出，在我国特定的制度环境下，政府投入、企业投入和高校研究在促进长期经济增长中的相对贡献度，那将为我们理解中国特色社会主义市场经济下的创新动力机制提供一个全新的量化视角。这种对制度经济学与计量经济学结合的尝试，总是令人充满期待。

这本书的书名《我国R&D投入与经济增长关系的计量分析》听起来非常专业和学术，光是标题就让人感受到它扑面而来的严谨与深度。我作为一个对宏观经济运行和技术创新非常感兴趣的读者来说，首先会被它所蕴含的研究价值所吸引。通常，这类主题的研究都会涉及到复杂的经济学理论模型、严谨的统计学方法以及大量的实证数据分析。我期待看到作者如何巧妙地构建计量模型，将抽象的“R&D投入”这一关键变量与具体的“经济增长”指标挂钩起来，揭示两者之间是否存在显著的正向、负向甚至是非线性的影响关系。更重要的是，我关注的不仅仅是结论，而是作者如何论证这个过程。比如，他们是否考虑到了时间滞后效应？在分析过程中，他们是如何处理内生性问题的？这对于评估研究的可靠性和说服力至关重要。如果这本书能够清晰地阐述不同时期、不同产业背景下这种关系的动态演变，并提出具有操作性的政策建议，那么它无疑将成为该领域的一份重要参考资料，对于政策制定者和学术研究者来说都具有极高的参考价值。我尤其好奇作者是否采用了最新的计量经济学工具箱来处理数据中的异方差、自相关等常见挑战。

坦白说，我通常对纯粹的计量分析书籍会保持一种敬畏感，因为数学公式和复杂的统计术语往往会成为阅读的巨大障碍。然而，面对《我国R&D投入与经济增长关系的计量分析》这样的主题，我希望作者能在保持学术精度的前提下，为非专业出身的读者提供清晰的路径指引。我关注的焦点在于，这本书能否将冰冷的数字和模型，转化为对我国创新驱动发展战略的生动洞察。例如，它是否能清晰地描绘出研发投入是如何通过技术溢出、人力资本积累等中介机制最终转化为实际经济产出的？如果作者能够用生动的语言解释那些复杂的回归结果，比如“当研发投入增长一个百分点时，GDP增长的弹性系数是多少”，并结合具体的历史事件或政策背景进行解读，那么这本书的阅读体验会大大提升。我更期待看到作者不仅仅是展示“是什么”，更能深入探究“为什么”——为什么某些地区的研发效率更高？这种效率差异背后隐藏着哪些制度或结构性的原因？这种深入的挖掘，才是区分一本普通报告和一本优秀学术专著的关键所在。

从另一个角度来看，这本书的标题暗示着它极有可能是一个具有强烈政策导向性的研究。在当前全球经济格局复杂多变、我国正处于产业结构升级关键时期的背景下，如何优化和最大化研发投入的产出效率，是国家层面必须解决的重大课题。因此，我非常期望这本书的结论部分，能够超越纯粹的学术描述，直接面向实际操作层面提出切实可行的建议。例如，针对基础研究、应用研究和产业化环节的不同投入产出效率差异，作者是否有基于实证结果提出的资源配置优化方案？我们都知道，研发投入的边际效应是递减的，这本书有没有尝试识别出当前我国研发投入的“拐点”在哪里？如果这本书能够提供一套基于实证检验的“投入-产出”效率评估框架，并据此对未来五到十年的科技投入方向和重点领域提出前瞻性的指导意见，那么它的社会价值将远超学术价值，甚至可能影响到下一轮国家科技规划的制定方向。

这本书的计量分析的“精细度”是我最为看重的方面。很多关于R&D与增长的研究往往停留在宏观层面，使用全国总量的指标进行分析。然而，我国幅员辽阔，区域发展极不平衡，东部沿海与中西部地区的创新生态系统存在天壤之别。因此，我衷心希望作者能够进一步深入到省级或城市群的层面进行分组或面板分析。如果能够揭示出区域异质性对R&D边际贡献的影响，比如，对于创新能力较弱的地区，是否应侧重于政府的引导性投入；而对于创新高地，是否应更多地放权给市场，鼓励风险投资和企业间的知识溢出，那么这本书的实用价值将呈指数级增长。我期待看到作者对于数据“颗粒度”的追求，即是否能区分不同类型的研发支出（如基础研究、应用开发、设备购置等）对增长的差异化贡献。只有当分析足够精细、能够反映出中国经济的复杂性时，其得出的结论才真正具有指导意义，否则，它可能只是一份略显陈旧的教科书式结论的重复。