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摘 要：运用索洛新古典增长模型和C-D函数，以福建省2000—2016年的统计数据为主要计量基础，探讨了技术创新对福建省经济增长的影响。与此同时，结合制造强国战略行动纲领，创新性地用研发资本存量来代表资本水平。结果表明，研究期间内，福建省主要正向经济影响因素仍为劳动力数量;技术创新对福建省经济增长的驱动作用尚未显现;研发资本投入对经济增长具有显著的促进作用。福建省需加大科技人才培养和技术领域资金投入，继续深化科创体系改革，促进福建经济发展方式由要素驱动向技术创新驱动转变。
关键词：技术人才 索洛模型 R&D资本存量 创新驱动
一、引言
技术创新与经济增长的关系在经济增长理论领域已然形成了成熟的理论体系。在国际领域，约瑟夫·熊彼特（1912）认为创新能够促进经济增长。随后，罗伯特·默顿·索洛（1957）提出了一个新古典的增长模式，其核心是资本积累，将技术及劳力因素归为经济增长的外生要素。小罗伯特·E·卢卡斯（1988）提出了人力资本模型，探讨了劳动力质量的提升对于经济发展的促进作用。
傅家骥（1998）指出，新兴产业在生产率提高后会得到快速发展，科技创新对经济增长的作用主要是通过生产率的提高来实现的;赵志耘（2007）等人从创新驱动的角度研究了创新战略;洪银兴（2013）对创新的经济发展战略意义展开论述，提出了主体层面创新的作用与意义;唐未兵（2014）认为，技术创新对经济增长集合要素优势，节约生产成本，提高单位效益程度呈负相关。李苗苗（2015）等经实证分析，发现技术创新和经济增长两个非平稳变量序列经过一定的线性组合后，序列是平稳的。
福建省于2015年对制造强国战略行动纲领作出决议，应促进省域经济发展与国家第二产业战略部署及规划对接，契合国际高新科技演进态势，引导本省制造业转型升级。2019年10月，在中央布局指导下，福建省被选为首批国家数字经济创新发展试点地区之一。在此背景下，研究技术创新对福建省经济增长的影响作用，不论是对于行动纲领的具体实施，亦或是促进华南、华东地区经济转型升级均具有一定的借鉴意义。在对福建省2000—2016年有关经济数据进行分析的基础上，本文推导出研究结论，同时经由福建省创新驱动现状，为后续规划建言献策。
二、模型选择、指标选取与数据来源
（一）模型选择
本文主要基于Solow新古典经济增长模型，分析影响经济增长的因素。该模型变量为资本、劳动增长与技术进步。“技术创新”和“技术进步”的内涵有所重叠和区别，基于研究的实证性设定，本研究选取技术创新为研究变量。建立模型如下：
Yt=AF（Kt，Lt，Tt）
模型中，Y代表经济水平，A（A>0）代表社會系统环境，K代表资本水平，L代表劳动力水平，T代表技术创新水平。
（二）指标选取与测算
1.经济水平（GDP）：为一定程度上克服GDP作为经济衡量标准的缺陷，本文求得福建省以2000年为基期的实际GDP。
2.资本水平（K）：本文创新地使用研发资本存量作为代表资本水平的指标。该数据基于李颖（2019年）使用永续盘存法计算2000年至2016年福建省研发资本存量。数据见表1。
3.劳动力水平（L）：使用就业人数来衡量劳动力的规模。数据见表2。
4.技术创新水平（T）：本文采用逐步回归方法，建立多元线性回归方程，对与技术创新相关的指标：R&D经费、R&D人员全时当量、发明专利授权量进行筛选。最后，因R&D人员全时当量创新人才衡量属性突出，本模型选取其为指标。筛选过程如表3。
（1）分析过程：以R&D经费、R&D人员全时当量、授予的专利数为自变量，以实际GDP为因变量，采用逐步回归分析。最后剩下的R&D经费，R&D人员的全时当量在两个模型中都有。R2值为0.990，即R&D经费的99.0%可由R&D人员全时当量来解释。而且模型通过F检验（F=666.618，p=0.000<0.05），说明模型有效。
（2）最后通过具体分析得出：研究与试验发展经费的回归系数值是28.287（t=5.449，p=0.000<0.01）。因此，在现行模型假设下，R&D经费对实际GDP具有显著的正影响关系。研究与开发人员全时当量的回归系数为0.041（t=2.349，p=0.034<0.05）。也就是，在现行模型假设下，R&D人员全时当量与实际GDP之间存在显著的正相关。
（3）总结分析可知：R&D经费、R&D人员全时当量对实际GDP有显著的正向影响。由于R&D经费与R&D资本存量的重合性，根据技术创新水平的自有性质，本文以R&D人员全时当量代表技术创新水平（T）。
（三）数据来源
本文R&D资本存量数据来源于李颖（2019）运用永续盘存法对福建省2000—2016年中R&D资本存量的计量数据 数据来源：李颖.中国省域R&D资本存量的测算及空间特征研究[J].软科学，2019，33（07）：21-26+33.，其余实证数据来自2001—2017年《福建省统计年鉴》以及《福建省科技统计年鉴》。
三、实证分析结果
采用平稳性检验和协整检验分别建立误差校正模型;将各指标数据进行自然取对，以提高实证研究有效性。取对数后的实际GDP、R&D资本存量、从业人员总计、R&D人员全时当量为lnGDP、lnK、lnL、lnT。在实证过程中，利用分析经济增长的经典C-D函数模型，将Solow模型具体化，得出以下方程：
GDPt=AKαtLβtKηteut 同时取模型两侧的自然对数：
lnGDPt=lnA+αlnKt+βlnLt+ηlnTt+ut
在这些参数中，α是资本弹性，β是劳动力弹性，γ是技术创新人才弹性。
（一）ADF平稳性检验
数据平稳性检验可以避免伪回归，检验结果见表4。
基于表4结果数据，本模型取整体时间序列为二阶单整序列。
（二）协整检验
回归分析结果见表5。
1.回归模型公式估计如下：
lnGDP=-1.393+0.476lnK+1.146lnL-0.052lnT
（-0.827）（7.901）（3.849） （-0.597）
R2=0.998 DW=1.252 n=17
2.异方差情况的检测方法为White法和BP法。从上表可以看出，两种检验均接受原假设（p>0.05），说明模
型不具有异方差性。
3.最终具体分析可知：将lnT，lnL，lnK作为自变量进行OLS回归分析，模型R方值为0.998，意味着lnT，lnL，
lnK可以解释lnGDP的99.83%变化原因。同时，进行F检验结果为（F=2503.390，p=0.000<0.05），说明lnT，lnL，lnK中至少一项会对lnGDP产生影响关系。结合模型公式，lnT的回归系数值为-0.052，但无显著性（t=-0.597，p=0.561>0.05），这证明lnT并不会对lnGDP产生影响关系;lnL的回归系数值为1.146，呈现0.01水平显著性（t=3.849，p=0.002<0.01），证明lnL会对lnGDP产生显著的正向影响关系;lnK的回归系数值为0.476，呈现0.01水平显著性（t=7.901，p=0.000<0.01），证明lnK会对lnGDP产生显著的正向影响关系。
4.总结分析可知：lnL，lnK将对lnGDP产生显著的正向影响，但lnT并不会对lnGDP产生影响关系。据计算，在统计数据期间内，福建省经济增长的资本弹性为0.476，劳动力弹性为1.146，技术创新人才弹性为-0.052。所以对福建省来说，目前经济的主要影响因素仍然是资本和劳动力。然而，从相对长期来看，劳动力因素的参与将对经济的高质量发展造成负面影响。如果没有转型升级措施，要素驱动仍然是制约经济增长的重要因素。同时，从技术创新人才弹性计算结果判断，技术创新人才对经济的拉动作用已经显现，在今后的福建省区域经济发展中，它将成为一个重要的推动因素。从长远来看，创新在经济增长中的作用大于劳动要素的作用，而且這一作用与经济高质量发展的关系密切。
四、结论与政策建议
在纵向上，技术创新尚未成为福建省经济增长的主要动力。从相对短期来看，福建省经济增长仍将受到资金、劳动力因素的持续影响;横向来看，相对于我国其余省份，劳动对福建经济发展的贡献是比较大的。一方面，结果表明福建省经济增长中的人口红利仍然存在，另一方面，也指出福建省要素驱动向创新驱动的转型有待提速。因此，福建省应充分发挥研发投资对经济增长的积极推动作用，增加对创新资本的投入。技术创新对经济增长的正向作用客观地存在着完全发挥滞后的滞后效应，虽然技术的投入会占用一定数量的社会资源，但增加技术投入会带来质的变化。随着时间的推移，技术创新对生产力的促进作用将越来越明显。届时，福建省应以技术创新为主导驱动力，结合产业战略政策与国家职能部署，推进本省份的经济发展高质量化、高效率化。
2019年，福建省GDP总量位列全国第八，而资本存量为全国第十四位，由此观之，福建省的经济发展潜力仍有待发掘。在福建省推动“十二五规划”建设，响应中央各项改革创新发展号召之际，探讨我省技术创新对经济增长的带动作用，对于我国各省区，尤其是华东和华南地区的技术创新和经济高质量发展具有重要的借鉴意义。为加快福建省经济增长动力的转换，为各省域经济发展提供经验借鉴，本文提出以下三点建议：
（一）发展高端制造业
就福建省而言，从研究结果看，尽管省域内的“人口红利”仍对经济增长有积极影响，但基于我国宏观人口发展时态，“人口红利”所对应的充足劳动力供给将随着时间推移而逐渐消失。而且，基于劳动力在经济发展中的作用，劳动力在产业中的分配结构也将对福建省的经济发展造成影响。劳动力密集型产业在长期内将会逐渐地成为福建省推进经济发展的一个瓶颈性障碍，劳力向高新技术领域产业的转移能够推动经济高质量发展。如今，中国中部和东部的劳动密集型产业正在逐渐向西部转移，基于此宏观战略发展趋势，福建应更加重视提高自身的资源使用效率，加快建设形成一个完善上下游产业链条，促进产业由生产型向生产性服务业、由劳动密集型向技术密集型转变。
（二）加速创新人才的积累
经济发展模式的高质量化提升离不开创新人才。伴随着生产率的提升，人力资源投入对生产率提高的作用超过劳动力数量的简单扩张。对于福建省而言，可从两方面拓宽创新人才获得途径。可通过出台地方性技术性人才补贴政策等途径，吸引各地区人才落户;基于产业发展现状进行计划性人才培养，打造当地技术革命性人才培养的坚实基础。为了营造良好的人民群众居住环境，提高对人才的市场吸引力，加强了科学园区、企业创新园区等基础性设施的建设，为推进科技创新发展提供了畅通的途径和平台，在理念上为人们营造一种更加积极主动的国际化社会创新环境和谐氛围。
（三）坚持政策导向，推动资源向创新型企业集中
科技创新与发展需要有限的社会资源集中，集中资源可以提高创新效率。为此，必须从体制上聚焦创新产业，完善激励机制，降低技术创新企业的外部竞争成本，为经济发展提供持久的动力来源。 参考文献：
[1]李颖.中国省域R&D资本存量的测算及空间特征研究[J].科技与经济，2019（07）：21—26+33.
[2]周慧灵.技术创新对省域经济增长影响的实证研究[J].区域经济，2018（08）：78—80.
[3]文傳浩，黄磊，兰秀娟，李春艳.技术创新对重庆市经济增长的影响实证研究[J].西部论坛，2015，25（06）：70—76.
[4]李苗苗，肖洪钧，赵爽.金融发展、技术创新与经济增长的关系研究——基于中国的省市面板数据[J].中国管理科学，2015，23（02）：162—169.
[5]赵志耘.创新驱动发展：从需求端走向供给端[J].中国软科学，2014（08）：1—5.
[6]唐未兵，傅元海，王展祥.技术创新、技术引进与经济增长方式转变[J].经济研究，2014，49（07）：31—43.
[7]洪银兴.论创新驱动经济发展战略[J].经济学家，2013（01）：5—11.
[8]赵树宽，余海晴，姜红.技术标准、技术创新与经济增长关系研究——理论模型及实证分析[J].科学学研究，2012（09）：1333—1341+1420.
[9]米建华，谢富纪.创业投资、技术创新与经济增长——基于中国20省市的截面数据实证研究[J].现代管理科学，2009（06）：12—13+30.
[10]赵志耘，吕冰洋，郭庆旺，贾俊雪.资本积累与技术进步的动态融合：中国经济增长的一个典型事实[J].经济研究，2007（11）：18—31.
[11]傅家骥.技术创新学[M].北京：清华大学出版社，1998：397—412.
[12]Lucas R E. On the Mechanic of EconomicDevelopment[J]. Journal of Monetary Economic， 1988， （1）. 3—42.
[13] Romer P M. Increasing Returns and Long-runGrowth[J]. The Journal of Political Economy， 1986， （5）. 1002—1037.
[14]Solow R M. Technical Change and the Aggregate ProductionFunction[J]. The Review of Economic and Statistic， 1957， （3）. 312—320.
（顾世荣，国际关系学院）
关键词：技术人才 索洛模型 R&D资本存量 创新驱动
一、引言
技术创新与经济增长的关系在经济增长理论领域已然形成了成熟的理论体系。在国际领域，约瑟夫·熊彼特（1912）认为创新能够促进经济增长。随后，罗伯特·默顿·索洛（1957）提出了一个新古典的增长模式，其核心是资本积累，将技术及劳力因素归为经济增长的外生要素。小罗伯特·E·卢卡斯（1988）提出了人力资本模型，探讨了劳动力质量的提升对于经济发展的促进作用。
傅家骥（1998）指出，新兴产业在生产率提高后会得到快速发展，科技创新对经济增长的作用主要是通过生产率的提高来实现的;赵志耘（2007）等人从创新驱动的角度研究了创新战略;洪银兴（2013）对创新的经济发展战略意义展开论述，提出了主体层面创新的作用与意义;唐未兵（2014）认为，技术创新对经济增长集合要素优势，节约生产成本，提高单位效益程度呈负相关。李苗苗（2015）等经实证分析，发现技术创新和经济增长两个非平稳变量序列经过一定的线性组合后，序列是平稳的。
福建省于2015年对制造强国战略行动纲领作出决议，应促进省域经济发展与国家第二产业战略部署及规划对接，契合国际高新科技演进态势，引导本省制造业转型升级。2019年10月，在中央布局指导下，福建省被选为首批国家数字经济创新发展试点地区之一。在此背景下，研究技术创新对福建省经济增长的影响作用，不论是对于行动纲领的具体实施，亦或是促进华南、华东地区经济转型升级均具有一定的借鉴意义。在对福建省2000—2016年有关经济数据进行分析的基础上，本文推导出研究结论，同时经由福建省创新驱动现状，为后续规划建言献策。
二、模型选择、指标选取与数据来源
（一）模型选择
本文主要基于Solow新古典经济增长模型，分析影响经济增长的因素。该模型变量为资本、劳动增长与技术进步。“技术创新”和“技术进步”的内涵有所重叠和区别，基于研究的实证性设定，本研究选取技术创新为研究变量。建立模型如下：
Yt=AF（Kt，Lt，Tt）
模型中，Y代表经济水平，A（A>0）代表社會系统环境，K代表资本水平，L代表劳动力水平，T代表技术创新水平。
（二）指标选取与测算
1.经济水平（GDP）：为一定程度上克服GDP作为经济衡量标准的缺陷，本文求得福建省以2000年为基期的实际GDP。
2.资本水平（K）：本文创新地使用研发资本存量作为代表资本水平的指标。该数据基于李颖（2019年）使用永续盘存法计算2000年至2016年福建省研发资本存量。数据见表1。
3.劳动力水平（L）：使用就业人数来衡量劳动力的规模。数据见表2。
4.技术创新水平（T）：本文采用逐步回归方法，建立多元线性回归方程，对与技术创新相关的指标：R&D经费、R&D人员全时当量、发明专利授权量进行筛选。最后，因R&D人员全时当量创新人才衡量属性突出，本模型选取其为指标。筛选过程如表3。
（1）分析过程：以R&D经费、R&D人员全时当量、授予的专利数为自变量，以实际GDP为因变量，采用逐步回归分析。最后剩下的R&D经费，R&D人员的全时当量在两个模型中都有。R2值为0.990，即R&D经费的99.0%可由R&D人员全时当量来解释。而且模型通过F检验（F=666.618，p=0.000<0.05），说明模型有效。
（2）最后通过具体分析得出：研究与试验发展经费的回归系数值是28.287（t=5.449，p=0.000<0.01）。因此，在现行模型假设下，R&D经费对实际GDP具有显著的正影响关系。研究与开发人员全时当量的回归系数为0.041（t=2.349，p=0.034<0.05）。也就是，在现行模型假设下，R&D人员全时当量与实际GDP之间存在显著的正相关。
（3）总结分析可知：R&D经费、R&D人员全时当量对实际GDP有显著的正向影响。由于R&D经费与R&D资本存量的重合性，根据技术创新水平的自有性质，本文以R&D人员全时当量代表技术创新水平（T）。
（三）数据来源
本文R&D资本存量数据来源于李颖（2019）运用永续盘存法对福建省2000—2016年中R&D资本存量的计量数据 数据来源：李颖.中国省域R&D资本存量的测算及空间特征研究[J].软科学，2019，33（07）：21-26+33.，其余实证数据来自2001—2017年《福建省统计年鉴》以及《福建省科技统计年鉴》。
三、实证分析结果
采用平稳性检验和协整检验分别建立误差校正模型;将各指标数据进行自然取对，以提高实证研究有效性。取对数后的实际GDP、R&D资本存量、从业人员总计、R&D人员全时当量为lnGDP、lnK、lnL、lnT。在实证过程中，利用分析经济增长的经典C-D函数模型，将Solow模型具体化，得出以下方程：
GDPt=AKαtLβtKηteut 同时取模型两侧的自然对数：
lnGDPt=lnA+αlnKt+βlnLt+ηlnTt+ut
在这些参数中，α是资本弹性，β是劳动力弹性，γ是技术创新人才弹性。
（一）ADF平稳性检验
数据平稳性检验可以避免伪回归，检验结果见表4。
基于表4结果数据，本模型取整体时间序列为二阶单整序列。
（二）协整检验
回归分析结果见表5。
1.回归模型公式估计如下：
lnGDP=-1.393+0.476lnK+1.146lnL-0.052lnT
（-0.827）（7.901）（3.849） （-0.597）
R2=0.998 DW=1.252 n=17
2.异方差情况的检测方法为White法和BP法。从上表可以看出，两种检验均接受原假设（p>0.05），说明模
型不具有异方差性。
3.最终具体分析可知：将lnT，lnL，lnK作为自变量进行OLS回归分析，模型R方值为0.998，意味着lnT，lnL，
lnK可以解释lnGDP的99.83%变化原因。同时，进行F检验结果为（F=2503.390，p=0.000<0.05），说明lnT，lnL，lnK中至少一项会对lnGDP产生影响关系。结合模型公式，lnT的回归系数值为-0.052，但无显著性（t=-0.597，p=0.561>0.05），这证明lnT并不会对lnGDP产生影响关系;lnL的回归系数值为1.146，呈现0.01水平显著性（t=3.849，p=0.002<0.01），证明lnL会对lnGDP产生显著的正向影响关系;lnK的回归系数值为0.476，呈现0.01水平显著性（t=7.901，p=0.000<0.01），证明lnK会对lnGDP产生显著的正向影响关系。
4.总结分析可知：lnL，lnK将对lnGDP产生显著的正向影响，但lnT并不会对lnGDP产生影响关系。据计算，在统计数据期间内，福建省经济增长的资本弹性为0.476，劳动力弹性为1.146，技术创新人才弹性为-0.052。所以对福建省来说，目前经济的主要影响因素仍然是资本和劳动力。然而，从相对长期来看，劳动力因素的参与将对经济的高质量发展造成负面影响。如果没有转型升级措施，要素驱动仍然是制约经济增长的重要因素。同时，从技术创新人才弹性计算结果判断，技术创新人才对经济的拉动作用已经显现，在今后的福建省区域经济发展中，它将成为一个重要的推动因素。从长远来看，创新在经济增长中的作用大于劳动要素的作用，而且這一作用与经济高质量发展的关系密切。
四、结论与政策建议
在纵向上，技术创新尚未成为福建省经济增长的主要动力。从相对短期来看，福建省经济增长仍将受到资金、劳动力因素的持续影响;横向来看，相对于我国其余省份，劳动对福建经济发展的贡献是比较大的。一方面，结果表明福建省经济增长中的人口红利仍然存在，另一方面，也指出福建省要素驱动向创新驱动的转型有待提速。因此，福建省应充分发挥研发投资对经济增长的积极推动作用，增加对创新资本的投入。技术创新对经济增长的正向作用客观地存在着完全发挥滞后的滞后效应，虽然技术的投入会占用一定数量的社会资源，但增加技术投入会带来质的变化。随着时间的推移，技术创新对生产力的促进作用将越来越明显。届时，福建省应以技术创新为主导驱动力，结合产业战略政策与国家职能部署，推进本省份的经济发展高质量化、高效率化。
2019年，福建省GDP总量位列全国第八，而资本存量为全国第十四位，由此观之，福建省的经济发展潜力仍有待发掘。在福建省推动“十二五规划”建设，响应中央各项改革创新发展号召之际，探讨我省技术创新对经济增长的带动作用，对于我国各省区，尤其是华东和华南地区的技术创新和经济高质量发展具有重要的借鉴意义。为加快福建省经济增长动力的转换，为各省域经济发展提供经验借鉴，本文提出以下三点建议：
（一）发展高端制造业
就福建省而言，从研究结果看，尽管省域内的“人口红利”仍对经济增长有积极影响，但基于我国宏观人口发展时态，“人口红利”所对应的充足劳动力供给将随着时间推移而逐渐消失。而且，基于劳动力在经济发展中的作用，劳动力在产业中的分配结构也将对福建省的经济发展造成影响。劳动力密集型产业在长期内将会逐渐地成为福建省推进经济发展的一个瓶颈性障碍，劳力向高新技术领域产业的转移能够推动经济高质量发展。如今，中国中部和东部的劳动密集型产业正在逐渐向西部转移，基于此宏观战略发展趋势，福建应更加重视提高自身的资源使用效率，加快建设形成一个完善上下游产业链条，促进产业由生产型向生产性服务业、由劳动密集型向技术密集型转变。
（二）加速创新人才的积累
经济发展模式的高质量化提升离不开创新人才。伴随着生产率的提升，人力资源投入对生产率提高的作用超过劳动力数量的简单扩张。对于福建省而言，可从两方面拓宽创新人才获得途径。可通过出台地方性技术性人才补贴政策等途径，吸引各地区人才落户;基于产业发展现状进行计划性人才培养，打造当地技术革命性人才培养的坚实基础。为了营造良好的人民群众居住环境，提高对人才的市场吸引力，加强了科学园区、企业创新园区等基础性设施的建设，为推进科技创新发展提供了畅通的途径和平台，在理念上为人们营造一种更加积极主动的国际化社会创新环境和谐氛围。
（三）坚持政策导向，推动资源向创新型企业集中
科技创新与发展需要有限的社会资源集中，集中资源可以提高创新效率。为此，必须从体制上聚焦创新产业，完善激励机制，降低技术创新企业的外部竞争成本，为经济发展提供持久的动力来源。 参考文献：
[1]李颖.中国省域R&D资本存量的测算及空间特征研究[J].科技与经济，2019（07）：21—26+33.
[2]周慧灵.技术创新对省域经济增长影响的实证研究[J].区域经济，2018（08）：78—80.
[3]文傳浩，黄磊，兰秀娟，李春艳.技术创新对重庆市经济增长的影响实证研究[J].西部论坛，2015，25（06）：70—76.
[4]李苗苗，肖洪钧，赵爽.金融发展、技术创新与经济增长的关系研究——基于中国的省市面板数据[J].中国管理科学，2015，23（02）：162—169.
[5]赵志耘.创新驱动发展：从需求端走向供给端[J].中国软科学，2014（08）：1—5.
[6]唐未兵，傅元海，王展祥.技术创新、技术引进与经济增长方式转变[J].经济研究，2014，49（07）：31—43.
[7]洪银兴.论创新驱动经济发展战略[J].经济学家，2013（01）：5—11.
[8]赵树宽，余海晴，姜红.技术标准、技术创新与经济增长关系研究——理论模型及实证分析[J].科学学研究，2012（09）：1333—1341+1420.
[9]米建华，谢富纪.创业投资、技术创新与经济增长——基于中国20省市的截面数据实证研究[J].现代管理科学，2009（06）：12—13+30.
[10]赵志耘，吕冰洋，郭庆旺，贾俊雪.资本积累与技术进步的动态融合：中国经济增长的一个典型事实[J].经济研究，2007（11）：18—31.
[11]傅家骥.技术创新学[M].北京：清华大学出版社，1998：397—412.
[12]Lucas R E. On the Mechanic of EconomicDevelopment[J]. Journal of Monetary Economic， 1988， （1）. 3—42.
[13] Romer P M. Increasing Returns and Long-runGrowth[J]. The Journal of Political Economy， 1986， （5）. 1002—1037.
[14]Solow R M. Technical Change and the Aggregate ProductionFunction[J]. The Review of Economic and Statistic， 1957， （3）. 312—320.
（顾世荣，国际关系学院）