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制度和政策不确定性下的创新决策与经济增长过

    更新时间:2018-03-05 10:23:25 

文建东 冯伟东

摘 要:构建“2+1”部门内生创新模型,考量政策的连续性和制度的稳定性对经济增长产生影响。结果表明:由于创新活动具有极大的风险性质,初期需要巨大投入,而回报分散在漫长的未来时间,因而未来面临的各种制度和政策变化都会影响到创新成果的现值,从而不利于鼓励研发部门将资源投入创新活动。更重要的是,由于政府部门需要实现多重政策目标,这意味着鼓励创新的目标可能受到牵制,从而增加了创新活动未来收益的不确定性。因此,要促进创新活动,必须为研发部门提供一个可以稳定预期的未来制度与政策环境。

关键词: 不确定性;创新;经济增长;研究与开发

一、引 言

当前中国经济正处于转型升级的階段,供给侧改革成为经济增长质量提升的关键,也是引领下一波经济持续增长的必要途径。相应地,创新驱动就成为未来经济增长的主要引擎。

理论上,内生经济增长理论将技术进步内生化,成功地分析了技术进步与经济增长的相互作用,揭示了各国在经济增长过程中人均收入得以趋同的条件是什么,从而分析哪些国家在趋同、可能趋同,哪些国家与发达国家差距越来越大。显而易见的是,如果没有创新驱动的技术进步,经济增长会大受制约,发展中国家与发达国家的差距会不断扩大。

中国的创新活动与美国相比存在着巨大的差距。美国创新活动最为活跃的公司如微软、谷歌、苹果、IBM、英特尔等在数量上远远多于中国,在技术水平和技术专利上也远远领先中国。而中国大量的资本资源投入到房地产、金融等能够快进快出的领域,致力于“百年老店”事业的投资少而又少,认真进行创新活动的企业也屈指可数。

现有文献在分析创新活动的形成机制和对经济增长的影响上基本达成共识:创新是持续经济增长的动力。关于创新形成过程,主流文献从三个角度展开了分析:(1)将创新内生化,将其看成是企业追求盈利动机的结果。Romer(1990)将内生的技术变化引入经济增长模型中,从企业的盈利动机来分析技术的进步问题。他将经济分为最终产品制造部门、体现新技术的中间产品制造部门和研发新技术的部门三个部门,讨论了研发部门的技术创新活动是如何生成的,又是如何向最终产品部门转让技术而促进经济增长的[1]。Lucas(1988)分析了人力资本的生产过程和对经济增长的影响。他假设居民在效用最大化的驱动下将劳动力配置到产品的生产和人力资本的积累上,而人力资本的积累具有外部性[2]。Aghion和Howitt(1992)受熊彼特创新思想的启发提出了创新性毁灭的经济增长模型,实际上这个模型是熊彼特理论的重新表述,是将其理论纳入到内生增长理论的分析框架中。他们强调了创新的风险性质:投入巨大资源研发出来的新的技术随时有可能被更好的技术替代,从而丧失其价值。这种性质就使得创新驱动的经济增长无法实现帕累托效率[3]。(2)从制度和社会的角度分析了创新的形成机制。Baumol(1990)、Murphy等(1991)认为,创新是那些杰出人才完成的工作,而且创新对这些杰出人才而言只是多种普通人难以企及的活动中的一种,杰出人才需要决策的是,是否从众多高难度活动中选择创新。同时,针对那些杰出人士提供经济动力并在制度结构上加以约束和引导,对鼓励创新活动而言是极为重要的。(3)考虑了制度和政策不确定性对创新的影响。Lueg和Borisov(2014)强调,企业所进行的创新活动必须对环境的变化做出相应反应[4]。Mcmullen和Shepherd(2006)强调了企业对不确定性的态度比不确定性本身更为重要,如果企业能够积极面对不确定性,将有益于企业对创新决策的制定,从而增加企业的创新行为[5]。王俊雄和王建华(2016)指出,政府应想办法为企业的创新行为提供保障,从而减少企业对于不确定性的顾虑,强化企业技术创新的主体地位,支持企业创新能力提升,完善有利于创新的制度环境,推动企业创新[6]。王亚妮和程新生(2014)认为,企业的创新活动往往需要冗余资源的参与,而环境不确定性的增加有可能促进企业将冗余资源用于创新,环境不确定性在资源约束较为严重的情况下并不能促进、甚至会阻碍企业创新项目的开展,而只有当企业资源较为富足时,环境不确定性对企业创新的积极作用才会得以体现[7]。郝威亚等(2016)研究发现,经济政策不确定性的增加会致使企业推迟研发投入决策,从而抑制企业创新,因此,政府应当尽量稳定市场对政策的预期,以缓解经济政策不确定性对企业创新的负面影响[8]。黎文靖和郑曼妮(2016)的研究结果表明,选择性产业政策并不能激发企业进行推动技术进步和获取竞争优势的实质性创新,企业为了得到政府的扶持而选择仅仅增加创新“数量”的行为只是一种策略性的创新[9]。

综上可见,国外的文献大多在效用最大化框架下探讨创新的形成过程,这一点并不适合中国,因为中国企业的创新活动的驱动力更多的是资本的逐利。此外,国外主流文献研究的对象是以发达国家为主,它们有着成熟稳定的经济环境,而中国的经济发展是一个持续的转型过程,这也意味着制度的不断变革和政策的持续调整。这种环境对企业家而言意味着未来的不确定性,而创新活动是需要初始大量投入、后期缓慢回报的过程,因此,不可预测的未来就会制约企业的创新活动。国内文献虽然也有研究环境的不确定性对创新活动的影响,但是大多聚焦于个别具体的政策,没有从主导这些政策的制度环境进行分析,而这正是中国经济增长与创新活动中的关键因素。

因此,本文将利用动态不一致性的理论,分析中国制度环境中的不确定性和政策的不连续性对企业创新活动的影响。

二、创新促进经济增长的机制

(一)对中国经济现状的模型设定:制造业与研发两部门经济

将经济部门分为制造业和研发两个部门,其中制造业即传统部门,可以只借助资本与劳动开展生产,也可以采用新的技术以提高生产效率;新的技术则来自研发部门,需要动用资本资源投入到研发活动中。虽然很多企业都自行设有研发部门,但是也有不少企业会购买其他企业或科研机构研发的专利。

在这样一个两部门经济中,制造业部门遵循传统的柯布—道格拉斯生产技术,研发部门则需要两个决策:先决定投资开发技术,其成本为C;一旦技术开发成功,就生产体现这一技术的设备A,并销售给制造业部门。

假设最终产品的制造业部门生产函数为:

Y=KαYLβA1-α-β(1)

其中,Y为最终产品产量,KY为用于生产最终产品的资本,L代表劳动,A代表技术状况。其中技术状况A可以看成是各种专利知识,利用这些专利知识可以将原始的资本和劳动更好地组织起来开展生产,生产出更多的产品。

技术状况A来自研发部门,因此,起到了连接最终产品部门和研发部门的作用。进一步假设研发部门需要动用资本K才能开发出新技术A,而最终产品制造部门要想使用A就必须再次动用资本K。于是,假设技术进步率遵循如下公式:

A=μKA(2)

其中,KA为研发部门使用的资本,代表研发投入在多大程度上对技术进步起到促进作用。显然,KY+KA=K。式(2)表明,资本在带来技术进步时不存在边际报酬递减规律的限制:给定资本投入KA,技术进步按照恒定的速度μKA增长,即研发部门每1单位的资本投入都会带来恒定为μ的技术进步率。

另一方面,当最终产品制造业部门利用购买来的A开展生产时,需要利用一定的产品来装配这些技术。我们知道,很多新型技术都是体现在特定设备里的。这意味着,技术的投入需要动用一些资本,假设每1单位技术A需要动用η个最终产品,那么,A与K的关系为:

A=1ηKA(3)

在作为研发产品的专利技术生产和应用中,存在一个单方面的卖方垄断市场:研发部门是垄断者,可以根据利润最大化原则确定研发产品的价格和数量,最终产品制造业部门是竞争者,根据研发产品的价格决定使用多少创新技术,以使得自己的利润最大化。因此,最终产品制造业部门在使用研发产品时其利润最大为:MaxAKαYLβA1-α-β-PA。解这个最大化问题,可以找到制造业部门对研发部门产品A(即创新的专利技术)的需求函数:给定研发部门制定的價格P,制造业部门决定对A的购买量。这里价格是按照最终产品产量Y为计价基础的,例如,如果P=2,意味着每一个A值2个Y。由此,可以解出来A的需求函数为:P=(1-α-β)KαYLβA-α-β。在这个需求函数的约束下,研发部门销售A的收入为PA=(1-α-β)KαYLβA-α-β;而为了生产A,根据式(3),需要动用KA=ηA的资本,每1单位的资本需要支付r的利息成本和政府的税收(或者补贴)成本τ。因此,研发部门每一期的生产决策表示为:

MaxA(1-α-β)KαYLβA1.α.β-(rη+τ)A(4)

由此,解出每一期应该生产出来的体现着先进技术的设备A数量为:

A=(1-α-β)2KαYLβrη+τ1α+β(5)

价格为:

P=rη+τ(1-α-β)(6)

则研发部门每一期的利润为: π=(α+β)PA=(rη+τ)α+β(1-α-β)(1-α-β)2kαYLβrη+τ1α+β。

(二)模型的均衡解:创新水平的决定机制

在均衡时,资本投向制造业和投向研发部门的收益率是相等的,否则,资本会从收益率低的部门流向收益率高的部门。在不考虑资本折旧的前提下,资本投向制造业的收益率为资本投入的边际产品。因为制造业是竞争性的,所以,各个要素获得其边际报酬。于是,根据式(1)可知,资本投入到制造业能够获得的回报率为:

rY=αKα-1YLβA1-α-β(7)

就研发部门而言,一旦创新完成,开发出新的技术专利,每年生产时所投入的成本将从销售价格中扣除,在扣除生产成本后每年获得的利润要用来弥补初期开发技术的成本投入。当研发部门每年创新有增长时,增长部分的价值就归资本所有了。这是因为当期为了生产A而投入的资本设备KA已经通过销售而收回成本,此外所创造出来的新知识的价值则是利用存量的创新知识完成的。既然资本主导着研发部门,那么,这个新增部分就由投资者全部拿走。事实上,在目前的科技公司中,很多专利都是职务行为完成的,是归公司所有,而不是归个人所有。因此,根据式(2)可知,资本在每一年的总回报为:(P-rη-τ)=(P-rη.τ)μKAA;相应地,投入资本可以在每一年实现的回报率为(P-rη-τ)KA,即资本回报率为:rΑ=(Ρ-rη.τ)μA。将式(6)和式(3)代入进来,得到:rA=(rη+τ)α+β(1-α-β)μA。

可见,当制造业和研发部门决策都是盈利最大化驱动时,同时,当制造业为竞争行业而研发部门为垄断行业时,最终投向制造业的资本资源是常数,见式(9),而投向研发部门的资本资源受到政府政策(τ)和劳动力人口的影响,是税收的减函数,是劳动投入的增函数。这也表明,政府关于创新的政策在促进或抑制创新活动中起到重要作用。

(三)平衡增长路径:政策、创新与经济增长

根据式(1)刻画的经济体技术状况,对其取对数值可以得到:lnY=αlnKY+βlnL+(1-α-β)lnA。根据式(9)可知,稳态时,用于制造业的资本存量不增不减,因此,总产量的增加来自劳动力的增加和技术的进步。在劳动力保持不变时,一个经济体要维持增长,只能依靠技术进步,即lnY=(1-α-β)lnA。定义g=Y,则可以计算出该经济体的经济增长率为:

g=(1-α-β)A(12)

将式(2)代入式(12):

g=(1-α-β)μKA(13)

将式(10)代入式(13),得到关于经济增长率的决定公式:

g=μη(1-α-β)3rη+τ1α+βαμ(1-α-β)(α+β)αα+βLβα+β(14)

式(14)是这部分模型的核心。它告诉我们,政府部门可以通过税收和补贴政策影响企业的创新活动,从而促进经济增长。例如,如果τ<0,意味着政府给予研发部门补贴,研发部门会生产更多的技术专利,而制造业部门也会更多地有偿引进这些专利,从而促进了经济增长,即式(14)中g的上升。政府的政策越有利于创新,则经济增长越快。

三、创新的决策过程与制度不确定性的影响

(一)技术专利开发决策

企业研发成果的价值是其在专利保护期内所能获取的净利润,但是因为不确定性,它的专利随时会被各种因素终止,或者新的技术取代它,使其过时。这就是熊比特所说的创造性毁灭。或者政府政策改变,导致其市场地位受损。例如专利保护的弱化或者政府撤销针对研发部门的扶持政策等,都会导致创新知识的价值受损。设想这两大原因导致已开发的专利知识的价值量变动遵循泊松过程,即在开发出来的专利知识随着时间的推移,在每一个时点上都以ε的概率丧失价值,而这个概率与专利知识价值存续了多长时间无关,那么,在经过t时间后,这个创新专利仍然有价值的可能性为e-εt,从而可以计算一项研发成果的价值(现值)为:V=∫∞0e-rte-εtπ(t)dt。其中π代表利润,可以假设其为常数;r为贴现率。因此有V=πr+ε,即:

V=rη+τr+εα+β1-α-β(1-α-β)2KαYLβrη+τ1α+β。

将式(9)代入进来,得到:

V=1r+εααLβ(α+β)β(rη+τ)(1-α-β)(1-α-β)(2α+β-2)μα1α+β。

企业是否愿意投资开发新型技术专利,需要看其期望现值V是否能够弥补前期投入的开发成本C。因此,只有当如下条件满足时,企业才有可能投资进行技术开发:

1r+εααLβ(α+β)β(rη+τ)(1-α-β)(1-α-β)(2α+β-2)μα1α+β≥C(15)

从式(15)可以看到,如果政府对于创新的鼓励政策越具有不确定性,则ε越大,越难以满足式(15)的条件要求。如果在开发专利技术之前,研发部门预期到极高的ε值,那么,就会直接放弃开发技术,将资本资源投向其他地方。在模型里,资本资源被投入到最终产品的制造业部门。而在现实中,资本资源从实体经济中抽离,进入房地产或者金融行业,以期挣快钱。更严重的是,当人们对未来的政策不确定性增强时,资本会外逃。

(二)政府部門与企业部门单向信任时创新活动的决定

在开发技术专利时,研发团队要预期未来的制度和政策是否稳定,一方面,政策是否稳定体现在τ的大小上面;另一方面,也存在着制度性的变化导致研发成果的获利性被终止,这体现在ε受到的影响上。显然,对τ做出决策的是政府,同时政府的决策也影响着ε。

似乎只要政府减税或者补贴以支持创新就可以促进经济增长了。事实上,政府的多重目标使得问题复杂化。如政府关心经济增长率与公共服务,而公共服务来自税收。如果政府因为任期的问题而关注短期目标,那么,可以假设它的福利函数为:

W=-12(g-g*)2-12(gT-g*T)2(16)

福利函数表明,政府有一个最优的经济增长率目标g*, 或者这个目标是考虑到环境保护与可持续发展的;同时也有一个最优的税收增长率目标g*T,因为政府要考虑通过税收来满足各项民生指标。如果没有约束的话,这两个目标都能实现。但是现实中是存在约束的:如果征税过多,一定会影响经济增长率;如果通过减税促进经济增长,则有可能导致税收减少——拉弗曲线所说的降低税率可以增加税收只适用某一个税率区间,超出这个区间就是另外的情形了。

根据式(14),政府面临的约束是:

g=μη(1-α-β)3rη+τE1α+βαμ(1-α-β)(α+β)αα+βLβα+β(17)

gT=gτ+g(18)

式(17)表明,决定经济增长率的不是实际的税率τ,而是研发部门预期到的税率τE。道理很明显,研发部门的研发活动影响着经济增长率;而研发部门关于研发的决策是取决于未来的税率的,这个税率既然是未来的,那么,对研发部门而言,就只能是预期的税率。同时,τ=(1+gτ)τ-1,因此有τΕ=(1+gEτ)τ-1(右下角标“-1”代表上一期)。将其代入式(17)就有:

g=μη(1-α-β)3rη+τ-1+gEττ-11α+β×

αμ(1-α-β)(α+β)αα+βLβα+β

(19)

为简便起见,令:B=αμ(1-α-β)(α+β)L,则式(19)变成:

g=μη(1-α-β)3rη+τ-1+gEττ-11α+βBαα+β(20)

因此,为了实现最好的目标g*和g*T,政府必须保证:

gEτ=1τ-1μηg*α+βBα(1-α-β)3-rη-τ-1(21)

gτ=g*T-g*≡g*τ(22)

显然式(20)(21)是不等的。在式(21)中,令τΚ=1τ-1μηg*α+βBα(1-α-β)3-rη-τ-1,那么,式(14)就变成gEτ=τ。一般而言,政府目标很大,希望不断增加公共服务的投入,就会将g*T设置得很高,在g*既定时,就需要增税来完成,以至于:gτ>τ。显然,政府要同时实现税收增长和经济增长两个目标是有困难的。要实现税收增长,在经济增长既定时,需要提高税率;但是提高税率又会制约经济增长。同时,税率提高打击了研发部门的投资积极性,阻碍了技术进步,从而抑制了经济增长。只有当政府提高了税率(设置为g*T-g*),而研发部门误以为税率很低时(gEτ=τ),才会同时实现政府的两个目标。在这种情况下,式(23)成立,即gτ>gEτ=τ。换言之,政府通过误导研发部门而实现了两个目标。

设目标实现后的政府福利为W*,则有W*=0,这是政府能争取到的最好的结果,但是以“愚弄”研发部门为前提的。既然是“愚弄”,就为将来的政府-企业关系埋下隐患。

(三)政策不连续时的动态不一致性问题

如果政府和研发部门之间的博弈是一次性的,那么,上面的结局倒是有可能出现。但是,如果政府与研发部门之间的互动是不断重复的,那么,当去年政府误导了研发部门,导致研发部门今年的决策失误,研发部门就会对明年的政府政策宣示不抱信任,这就使得政府政策不仅不能同时实现两个目标,而且还会落得比坚持政策的连续性更糟的结果。

当研发部门根据过往的经验知道政府无论如何是要实现式(16)要实现的最大福利目标时,就有理由相信政府会根据式(21)宣示一个税率增长目标τ以便让研发部门相信,从而gEτ=τ。但是,到了执行政策时,政府会根据式(22)改变税率上调幅度,实现gτ=g*T-g*。如果这样,那么gτ>gEτ=τ,证明研发部门对政府的税率政策预期是错误的。既然如此,为什么不调整预期呢?

因此,研发部门会根据过往经验来判断政府的真实政策意图。既然已经知道式(16)为政府的政策目标,式(17)(18)为其面临的约束,那么,就能够知道政府如何选择税收增长(税率增长)和经济增长目标:在式(17)或式(20)(18)约束下实现式(16)最大化:

由此可以得到如下结论:

定理1 从政府作为社会计划者的角度看,政府目标实现程度取决于政府与研发部门之间的信任关系。在研发部门信任政府,而政府辜负这份信任时,政府获得最大福利;在研发部门信任政府,政府不辜负这份信任时,政府获得福利低于前面;在研发部门不信任政府时,政府获得福利最低。即:≤

证明:(1)因为W*=0,而<0,<0,因此有

的求解面临更多的约束条件,那么有≤。(3)的求解是一个回溯推理的过程:研发部门先对政府的税率政策进行预期,然后政府选定未来的税率调整政策;因此,政府的税率决策取决于研发部门的预期,而研发部门在预期时会利用这个事实。说明政府与研发部门没有合作关系,政府完全不能改变这个预期。而的求解是政府和研发部门互信条件下的选择,意味着政府可以改变研发部门预期。

(五)福利性质

通过定理1,可以得出定理2:

定理2 在静态的一次性博弈中,和均不构成均衡,而W*则不具有帕累托效率。

证明:(1)前面的推导已经证明,在研发部门具有理性预期的背景下,和都无法实现,必然被W*取代。因此它们都不是均衡。(2)因为

可见,如果研发部门与政府之间的互动是一次性的,或者是有限次数的,那么,均衡结果是没有效率的。也就是说,政府在希望同时促进创新和增加公共服务的目的驱动下,结果抑制了创新,不利于研发部门开展创新活动,也降低了经济增长速度。

四、政府部门和研发部门互信的取得机制:

不确定性的消除与创新的形成

前面的分析是假设政府部门与研发部门之间的互动是一次性的,研发部门长期存在,而政府部门因为政策制定者的任期是有限制的。如果在制度上加以调整,让政策保持连续性,不因为主要官员的离任而人去政息,那么,政府部门与研发部门之间的互动就变成无限期的了。在这种环境下,能否实现≤

无限期的互动即无数次重复的博弈,其结果是一个子博弈精炼的纳什均衡(subgame perfect Nash equilibrium,SPNE)。理论上说,子博弈精炼的纳什均衡可能是多重的,其中存在着具有帕累托效率的均衡。由前面分析可知,在阶段博弈中,W*显然是非帕累托效率的,是有帕累托效率的。弗里德曼定理(Friedman, 1971)告诉我们,如果这个博弈能无限次数重复下去,那么在多重SPNE中,会在其中一种SPNE中出现,虽然它在阶段博弈的纳什均衡中不会出现。既然如此,我们不用寻找所有的多重SPNE,只用找出其中包含了的SPNE。

在动态博弈中,最常见的过程是以惩罚为机制的策略将结果带入当事各方都认同的结果中,从而避开囚徒困境。有两种惩罚机制可以考虑:一种是“以牙还牙”(tit.for.tat strategy)式的惩罚,即当一方违背共识时,会遭到永远惩罚,而这个惩罚在子博弈中是可以支持的;一种是“促其改过”式的惩罚,即当一方违背共識时,另一方给予惩罚,同时希望受罚的一方予以合作,从而重新取得信任,或者不合作时就继续惩罚直到其合作为止。第一种惩罚在现实中局部存在,例如刑事犯罪的例子。对大多数人而言,一旦犯下刑事罪行,就会被社会永远惩罚,就算出狱后也会被边缘化。但是在政府部门和研发部门之间,这种惩罚机制并不多见,他们之间存在着给予出路的惩罚机制。一般而言,当企业因为政策的变动受损时,他们会做出一些调整,例如减少投资等等,同时与政府沟通,希望获得补偿。只有在企业诉求一再得不到回应时才会完全撤资。但是一旦外部环境好转,前景可以预期,他们又会回来。因此,我们考虑第二种惩罚机制能否带来政府部门和研发部门之间的互信和合作。阿布鲁(Abreu, 1988)提供了一个很好的分析框架讨论这种策略,我们借用他的框架分析如何实现政府和企业之间的互信,从而鼓励创新,促进经济增长[11]。

假设研发部门在投资开发技术专利从事创新活动时采取这样的策略:

这个策略就是“促其改过”式的策略,也就是胡萝卜加大棒的奖惩机制。如果政府部门选择合作(坚持政策的连续性),即策略中第(ii)部分,gτ,t-1=τ or g′τ,那么就得到胡萝卜,即gEτ,t=τ;如果不合作(改变政策),即策略中的第(iii)部分,gτ,t-1≠τ or g′τ,那么得到大棒打击,gEτ,t=g′τ。换言之,只要政府部门在上一期保持了政策的连续性,那么,研发部门选择相信政府发布的政策目标;如果政府部门在上一期改变了政策,导致研发部门受损,那么,研发部门会试探性地减少研发投入,使得政府部门未来的政策目标得不到实现,并希望政府对研发部门的损失给予补偿;如果政府部门愿意补偿由于政策不连续给研发部门带来的损失,那么,研发部门在下一期选择继续保持与政府的互信,否则就持续减少研发投入。

要使政府部门一以贯之地保持政策连续性,需满足下述条件:政府保持政策连续性获得的长期利益(政策目标实现顺畅)大于不断更改调整政策获得的长期利益(虽然短期获益,但是长期受损)。假设前者利益用WL表示,后者利益用WS表示。同时假设如果政府部门在上一期改变政策后于本期愿意接受惩罚,对研发部门给予补偿,此时获得的当期利益为W′,显然有W′<;此时长期利益为W′L。如果政府不愿意接受惩罚,那么当期利益仍然为W*,长期利益与WS相等。注意到时间偏好率仍然为ρ,则贴现因子为σ=11-ρ。那么有:WL=11-σ;WS=W*+σW′L;W′L=W′+σ1-σ。可见,要让政府部门确保政策的连续性,为研发部门营造一个稳定可预期的环境,必须满足条件WL>WS,由此可以计算出:

W′<-1σ(W*-)(27)

可见,(1)如果研发部门撤出的研发投入足够大,同时要求政府部门给予补偿,从而让政府因为政策目标实现不充分而仅能得到较小的福利值W′,那么,政府部门就没有改变政策的动机了;如果政府部门在突然改变政策后不愿意补偿研发部门,那么,研发部门就会持续撤出研发投入。这样一来,政府部门只能获得WS的福利值,得不偿失。(2)如果随意改变政策获得的短期利益越大,即(W*-)越大,则-1σ(W*-)越小,那么,研发部门想要要改变这种境况,需要采取的行动就应该越激烈,使得W′随之减小,让政府部门因小失大,从而保证式(27)成立。(3)如果政府足够看重未来,即贴现因子σ足够大,那么-1σ(W*-)越大,从而在满足式(27)条件下的W′的取值会上升,从而-W′变小,表明来自研发部门的小小的惩罚就足以让政府部门放弃随意调整政策的动机。

五、结论与政策建议

以上分析表明:创新过程是内生的,就中国的情况而言,创新过程是利润驱动的,而且是通过资本资源的配置来完成创新的。在利润的驱动下,资本资源会配置到利润率高的部门。只要研发部门通过创新获得的利润率高于制造业部门,则资本资源会持续流向研发部门。研发部门完成的技术创新会在市场上交易,被制造业部门采用,从而带来生产率的提高。在均衡时,研发部门完成的资本投入是既定的,但是由于知识的规模报酬不变特性,既定的资本投入促成知识技术按照一个固定比例增长,从而实现了经济按照人均GDP测度的持续增长。同时,政府部门的制度和政策影响着知识技术的创新,而且这个影响也是内生的。通过动态博弈的分析框架讨论政府是否坚持政策连续性和制度的稳定性,可以发现动态不一致性出现的可能性和条件,以消除动态不一致性、确保制度稳定和政策连续的机制,从而消除研发部门对未来的不确定性,鼓励创新,实现政府、企业共赢。

本文模型分析力图清晰地描述中国的创新过程和对经济增长的影响,从中可以看到:制度的稳定性与政策的连续性是鼓励企业创新的重要保障。如果政府朝令夕改,制度不断变化,那么,企业对未来存在巨大的不确定性,就不愿意将资源投向一次性研发投入巨大而收益获取缓慢的研发部门中。从实际来看,我国创新过程存在着短期行为,存在着挣快钱的趋势,就是因为企业不知道巨大的研发投入能不能带来足够的收益。因此,政府应尽力保证政策的连续性和制度的稳定性,让企业对未来有清晰的预期。具体而言,应从如下几个方面加以改进:

1.加强法制建设,贯彻法治精神,增强各级人民代表大会的权力。在政府高级官员任期制下,制度的稳定和政策的连续其实难有保证。因此,必须探索由各级人民代表大会切实掌握重大政策改革或者政策调整的立法权的机制,这样或许能够给予致力于创新创业的企业更大的信心。例如,涉及到市政规划的决策,必须认真由人大常委会讨论决定,而对于既定规划的重大更改,必须立法加以限制,设定红线,严格控制允许对既定规划加以更改的条件,以避免朝令夕改,让创新者无所适从。

2.改革官员晋升机制和调动程序,确保其按照严格的组织程序进行。现有干部管理体制下,官员由上一级组织部门直接调动,尤其是省级和副省级官员,隶属中央组织部管理,调动频繁,存在着行政官员未任满一届即根据需要调动的情形。这种频繁变更导致了重大政策的不连续。因此,为了保证政策连续性,必须确保行政官员完成任期,不随意调动。

3.对行政官员等政绩考核不能只考核经济发展指标,还要加入公信力的指标——政策承诺是否兑现。在当前只关注GDP的考核机制下,由于动态不一致性问题,按惯例连任两届的地方行政长官倾向于只考虑任期内的GDP和财政收入,不会关注是否会对下一任带来负面影响,从而导致人走政息。如果在考核地方官员时赋予企业家对其政策承诺进行评估,是可以避免这一结果的。在现有的架构下,可以参照离任审计的做法,考虑引入人大常委会对离任官员进行评估的机制,其中包括企业家对其的打分。

4.设置纵向司法体系,加强知识产权保护。目前的司法体系与地方行政联系紧密,从而受到地方利益保护的压力。地方利益保护的动机会削弱对知识产权的保护。因此,可以加强司法体系的纵向管理机制,增强其相对于地方行政的独立性。可以设置巡回法庭的机制,或者比照审计署或中国人民银行的体制,对专司知识产权的司法机构进行跨区建构。

参考文献:

[1] Romer D.Endogenous technological change[J].Journal of Political Economy, 1990,98(5):71-102.

[2] Lucas R.On the mechanics of economic development[J]. Journal of Monetary Economics, 1988(22):3-42.

[3] Aghion P, Howitt P.A Model of growth through creative destruction[J]. Econometrica, 1992,60(2):323-351.

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