内生经济增长理论认为，研究与发展(R&D)活动是知识增长的核心要素和创新的源泉，正是R&D的溢出效应保证了R&D的边际收益不递减，使得长期知识增长和经济增长成为可能。因此，技术创新是一个国家或地区经济增长的引擎。内生经济增长理论将技术创新内生化，合理地揭示了技术创新的来源，奠定了技术在经济增长中的特殊地位和作用。世界各国都在加大对科技特别是R&D投入的力度，试图提高技术创新的能力，许多发达国家的R&D经费投入达到GDP的2％以上。　　 中国正处于经济转型和科技发展的重要战略机遇时期，在经过长期的技术引进之后，加强自主创新能力、建设创新型国家己成为国家发展的战略。随着中国经济的持续快速增长和科技发展战略的实施，政府和企业等R&D执行部门都加大了经费投入的力度，中国成为世界上R&D经费投入增长最快的国家之一。2007年，中国的R&D经费投入总额达到3710.24亿元，占GDP的1.49％，总量规模和年均增长率都位居世界前列，为自主创新战略的实施奠定了良好的经济基础，为经济增长提供了有力的保障。　　 在中国的R&D经费投入有了大幅度提高之后，R&D投入与使用中的相关问题成为人们比较关注的问题之一。中国R&D经费投入占GDP的比重、R&D经费投入的来源和使用结构与发达国家、新型工业化国家以及一些发展中国家有着不同的特征。R&D经费对经济增长影响的研究结论千差万别，特别是关于不同R&D执行主体和不同R&D活动类型的R&D经费对经济增长影响的研究还不够深入系统，而且使用的R&D投入数据多为历年R&D经费支出数据，由于R&D投入对经济增长的影响存在滞后效应，因此，使用R&D存量能更真实地反映R&D与经济增长之间的关系。R&D活动存在向发达地区集聚的现象，这可能是导致区域经济增长出现广泛差异性的一个重要原因。本文针对这些问题，对中国R&D经费投入模式进行国际比较，分析中国各省市自治区R&D经费投入的差异，研究R&D经费投入对经济增长的影响等问题。　　 1、R&D经费投入的国际比较　　 目前许多研究直接将中国的R&D经费投入情况与发达国家相比，忽略了不同的经济发展阶段R&D经费投入有不同模式的特点。本文从工业化发展的不同阶段出发，对中国经济发展阶段进行了研究，在此基础上，分别从R&D经费投入的强度和来源结构、按执行部门分配结构以及按活动类型分配结构四个方面，将中国与具有代表性的发达国家、新兴工业化国家和发展中国家相应阶段的R&D经费投入模式进行比较，从而对中国R&D经费的投入情况做出评价，并且对造成中国现阶段R&D经费投入模式的原因做出解释。　　 研究表明：(1)中国已经进入工业化中期，R&D经费投入强度明显高于印度、巴西等发展中国家，但略低于发达国家和新型工业化国家同期水平；政府R&D经费投入比例低于发达国家和新型工业化国家同期水平，企业R&D经费投入比例明显高于大部分发达国家和新型工业化国家同期水平，大致相当于当前OECD国家的平均水平。因此，中国当前的R&D经费投入强度比较合适，但由于地方政府R&D投入不足、中国企业对于引进技术的吸收消化能力很低、企业R&D统计存在的困难等原因，中国企业R&D经费投入比例偏高，而政府所占的比例偏低。(2)中国R&D经费按执行部门分布的结构比较稳定。企业所占的份额最大，在70％左右；研究机构所占的份额在20％左右，与俄罗斯相似；高等学校的所占的份额在10％左右，与韩国相似。造成中国研究机构R&D经费所占比重高，高等学校R&D经费所占比重低这一现象的重要原因是体制和R&D核算制度问题。(3)中国投入到基础研究和应用研究的R&D经费的比重严重偏低，特别是中国的基础研究相当薄弱，仅占全部R&D活动的5％，相应地，中国用于试验发展的R&D经费的比重较高。与工业化中期的美国相比，中国试验发展在各R&D执行主体之间的分配格局与美国类似，企业应加强基础研究和应用研究的投入和科学研究的能力。这主要是由于基础研究和应用研究的成果不能立即转化成收益，而且中国的绝大多数企业尚不具备进行科学研究的条件，所以，企业的R&D活动以试验发展为主。　　 2、R&D资本存量的估算　　 国内现有的研究有的测算某一年份或历年的各行业R&D资本存量，有的测算历年全国R&D资本总量。与现有研究不同的是，本文在综述了利用永续盘存法估算R&D资本存量的方法和涉及到的参数包括当年R&D支出、R&D支出价格指数、折旧率以及基年R&D存量的确定之后，选取合适的参数估算了1998-2007年中国各省市自治区的R&D资本存量总量，按R&D执行主体分类即研究与开发机构、大中型工业企业和高等学校的R&D资本存量，以及按R&D活动类型分类即基础研究、应用研究和试验发展的R&D资本存量。本章的研究结果既为本文后续研究即研究中国R&D经费投入在各省市自治区间的分布情况以及R&D经费投入对经济增长的影响奠定基础，也为今后检验中国不同R&D执行主体和活动类型的效率、创新和产出能力等具有重大现实意义的命题提供了基础数据。　　 3、R&D经费投入的空间分布　　 本文借用研究收入非均衡的广义熵指数和集中度两个指标，研究了中国各省市自治区的R&D经费投入强度、R&D资本存量总量、各R&D执行机构R&D资本存量、各R&D活动类型R&D资本存量的空间分布，各地区R&D投入的差异程度和集中程度随时间的变化趋势，并按照R&D资本存量的多少将中国各省市自治区划分了不同的类别。　　 研究表明：(1)中国R&D经费投入强度按照东中西部地区的顺序依次降低，三个地区之间的差距虽然有所减小，但是地区间的差距仍然存在。中国R&D资本总量的空间分布虽然在逐渐走向均衡化，但是均衡化的速度比较缓慢，目前R&D资本在各地区之间的空间分布仍然很不均衡，而且R&D资本总量在各地区之间空间分布的非均衡程度高于人均GDP的非均衡程度。(2)中国按执行部门分类的R&D资本存量的空间分布具有不同特征。东部地区和四川、陕西、湖北三个中西部省份的R&D资本存量较高。研究与开发机构R&D资本存量的空间非均衡程度最大，高等学校次之，大中型工业企业最低，三个R&D执行部门资本存量的非均衡程度都高于人均GDP的非均衡程度。各地区研究与开发机构R&D资本存量差距在缓慢扩大，高等学校R&D资本存量差距正在逐年缩小，大中型工业企业R&D资本存量差距具有显著的扩大趋势。(3)中国按活动类型分类的R&D资本存量的空间分布也具有不同特征。除了大部分东部省市自治区之外，中部地区的安徽、湖北、湖南和西部地区的四川、甘肃很重视基础研究，中部地区的湖北、黑龙江、吉林和西部地区的四川、陕西比较重视应用研究，而试验发展R&D资本存量更集中在东部地区。用于基础研究的R&D资本存量的空间非均衡程度最大，用于应用研究的R&D资本存量次之，用于试验发展R&D资本存量最低，而三类R&D活动的资本存量的非均衡程度都高于人均GDP的非均衡程度。各地区基础研究和应用研究R&D资本存量差距在逐步缩小，试验发展R&D资本存量差距具有略微的扩大趋势。　　 4、R&D经费投入对经济增长的影响　　 本文在Cobb-Douglas生产函数中分别加入R&D资本存量总量、各R&D执行部门的R&D资本存量、各R&D活动类型的R&D资本存量，并且分别假定规模报酬不变和规模报酬递增两种方式，构造了实证研究模型。给出了模型中产出、物质资本、劳动力等变量的数据来源以及整理方法，结合估算得到的R&D资本存量数据，采用面板数据模型的估计方法对模型进行估计，研究R&D资本存量总量和按执行部门、活动类型分类的R&D资本存量对经济增长的影响，并且与物质资本和劳动力投入对经济增长的影响进行比较。　　 研究表明，在样本期内，物质资本、劳动力、R&D资本等各要素投入对中国经济增长的影响差异较大。物质资本和劳动力投入是经济增长的主要来源，物质资本投入每增加1个百分点，可以促进GDP增长0.27-0.29个百分点，劳动力投入每增加1个百分点，可以促进GDP增长0.17-0.20个百分点，人均物质资本投入每增加1个百分点，可以带动人均GDP增长0.36-0.38个百分点。而无论是R&D总量资本投入，还是按执行主体或活动类型分类的R&D资本投入对经济增长的影响远远小于物质资本和劳动力这两个传统的要素。　　 常数规模报酬和递增规模报酬的模型估计结果比较一致。(1)从R&D投入总量来看，总量R&D资本投入对经济增长的影响是显著的，但其产出弹性约为0.05，远远低于物质资本投入和劳动力投入的产出弹性，说明目前中国R&D投入对经济增长的作用还没有发挥。(2)从按执行部门分类的R&D投入来看，大中型工业企业R&D投入对经济增长具有显著的促进作用，大中型工业企业的R&D资本投入每增加1个百分点，可以促进GDP增长约0.046-0.048个百分点，可以促进人均GDP增长约0.028-0.031个百分点。研究与开发机构、高等学校的R&D资本投入对经济增长的影响不显著。(3)从按活动类型分类的R&D投入来看，试验发展对经济增长具有显著的促进作用，用于试验发展的R&D资本投入每增加1个百分点，可以促进GDP增长约0.045-0.046个百分点，可以促进人均GDP增长约0.038-0.041个百分点。用于基础研究和应用研究的R&D资本投入对经济增长没有显著的促进作用。　　 本文对中国R&D经费投入及其对经济增长影响的研究，在理论上可以丰富内生经济增长理论对R&D和经济增长关系的认识，进一步探讨R&D经费投入对区域经济增长影响的理论基础，对R&D投入理论进行补充和完善，具有重要的理论意义；研究不同经济发展阶段的R&D经费投入模式，分析R&D经费投入的区域分布差异和R&D经费投入与经济增长的关系，并根据研究的结果提出相应政策建议，对优化中国R&D资源配置，指导中国技术创新，促进R&D活动与区域经济的协调发展，实现把中国建设成创新型国家的战略目标具有重要的实践价值。在上述分析的基础上，指出了下一步的研究方向。