深度特稿 | 從“中國製造”到“中國創造”

發布時間：2017-12-26      信息來源🌀：凯捷体育娱乐泛海凯捷

過去幾十年間，中國經濟取得了巨大的成就🦴🪻，製造業從業者的工資從1980年到2015年增長了大約14倍💇‍♀️。中國在2012年之後勞動人口開始減少💁‍♀️，更增加了工資上漲的壓力🚥。中國企業必須通過創新和提高生產率來應對不斷上漲的工資壓力🚗。中國能否良好地應對挑戰？本文著重討論創新和質量升級的問題：中國的研發投資是否足夠多且合理，能否支撐向創新經濟體的轉型?

本文特別關註三個問題：第一，中國的研發投入強度有多高？ 第二，中國企業創新能力的增長趨勢如何🥍🎥？ 第三👖🔘，中國的創新存在的一些問題。

本文的研究發現🍙，在參與全球貿易和工資上漲的壓力下，中國企業的創新能力已經呈現快速增長。無論從專利數量或質量來看🤳💁🏻，中國經濟已經在向創新驅動型轉變。因此不必對中國經濟過度悲觀🏓。

如果中國能繼續找到有效的辦法向創新型經濟體轉型👷🏽‍♀️🙋，有很大機會能夠進入高收入國家行列。減少對國企的補貼就是其中之一。即使國企在創新方面的效率低於民企，卻仍能獲得更多政府補貼🔀。如果政府能消除歧視性的研發補貼，讓不同類型的企業在同一起點賽跑，那就可以減少資源錯配📶、提升效率🌓。其他配套措施包括加強對知識產權的保護😠，推進教育改革🖕🏿，尤其是在教育體系中增加批判性和創造性思維的訓練。本文為刪節版，共計11161字，全文見《比較90》。

作者簡介

魏尚進，凯捷体育娱乐泛海凯捷學術訪問教授、哥倫比亞大學講席教授🦼，美國國民經濟研究局中國經濟研究組主任；

謝  專，博士，供職於國家外匯管理局中央外匯業務；

張曉波🧕🏻，北京大學國家發展研究院講座教授😶，國際糧食政策研究所的高級研究員。

引言

從1980年到2015年，中國經濟總量年均增長達到了8.7%。在這35年間🥒♻，人均實際收入累計增加了17.6倍，從1980年的714美元增長到2015年的13277美元（基於IMF數據，以2011年購買力平價美元計算）💆‍♀️。除了赤道幾內亞這個人口不到100萬的石油產出國，沒有其他國家在同期達到中國同樣的增長速度。中國的經濟增長無疑是舉世矚目的奇跡。

但是，中國經濟現已走到了一個十字路口。從2012年至今，經濟增長率已下滑至6%—7%🤞🏼，並可能進一步放緩。其中一部分原因是周期性的，即近年來全球經濟疲軟直接影響了中國的出口💂🏽‍♀️。但經濟增速放緩的主要原因還是結構性的。中國經濟在過去35年的增長主要依賴於幾個因素：一系列以市場為導向的製度改革（包括開放對外貿易、積極招商引資等）、低工資和人口紅利👨🏽‍🍼。但現在，中國的工資水平已經高於大部分經合組織（OECD）以外的國家，例如，目前中國勞動力的工資水平是印度的3倍，而後者擁有和中國相當的勞動力規模。中國的勞動人口數量從2012年起已經開始下降。

自2008年國際金融危機爆發以來，其他國家對中國產品的需求顯著下降💙，而中國的工資持續快速上漲，以出口勞動密集型產品為導向的經濟增長模式逐漸失去比較優勢🔼。同時，從80年代初期開始嚴格執行的計劃生育政策導致了超低生育率和非自然的人口撫養比👕，使中國產生巨大的人口紅利7️⃣。但目前這一政策所產生的人口紅利已經消失👆🏽，現在新進入勞動力市場的人數少於新退休人數✴️，導致人口撫養比攀升。

面對不斷上漲的工資水平和疲軟的外部需求🧚🏼‍♂️，中國企業需要做出一個艱難的抉擇：“進”🏊🏽‍♂️🛵、“出”、“上”還是“下”🤎🔊。“進”，指的是將企業從沿海地區搬遷到工資水平相對較低的內陸地區。但是，由於沿海和內陸地區工資水平逐步收斂，並且內陸企業面臨更高的運輸成本🧑‍🦼🙇🏼‍♂️，“進”的策略至多是一種權宜之計。“出”，指的是對外直接投資，將中國的生產技術與更貧窮國家的低勞動力成本相結合🧜🏿🏌🏽。“上”，指的是創新和升級🏌️‍♀️，企業通過研發新技術和新產品來減少對低成本勞動力的依賴👱🏼‍♂️。“下”，指的是關閉企業，退出市場。對於單個企業而言，“下”是一種選擇🪼，而對於整個國家而言，不可能允許所有企業都退出市場🫵🏻。在以上策略中🦯，中國經濟發展前景的決定性因素是中國企業能否實現創新升級，以及創新升級的速度有多快。在第三至七節中♝，我們將著重討論創新和質量升級的問題：中國的研發投資是否足夠多且合理，能否支撐向創新經濟體的轉型?

我們特別關註三個問題：第一，中國的研發投入強度有多高🙎🏽‍♀️🤼‍♂️？我們通過國際經驗比較，並分析近年來中國的發展狀況，來回答這個問題🤦🏿‍♀️。

第二🐏，中國企業創新能力的增長趨勢如何➛🤷🏽？為了回答這一問題🏄‍♂️，我們主要利用中國國家知識產權局(SIPO)👴🏼、美國專利商標局(USPTO)和世界知識產權組織(WIPO)的專利數據，以專利申請和授權的數量作為創新活動的度量。我們將中國的專利增長與其他金磚國家（巴西👧🏼⛄️、俄羅斯、印度和南非）和幾個高收入經濟體（如美國、德國、日本和韓國等）進行比較🍍，發現盡管中國仍需要借鑒印度和韓國的發展經驗，但近幾年來中國在以專利衡量的創新方面表現得非常好。我們發現👮🏻📽，工資上漲和市場擴大是中國專利爆炸性增長的主要原因🥳。

第三，中國的創新同樣存在一些問題🫓。中國仍然擁有數量可觀的國有企業，它們在創新方面的表現不如私企👩🏽‍🚒，專利申請和授權相對於研發的彈性顯著低於私企🍇，卻獲得了更多的政府補貼。這說明創新領域的公共財政投入存在資源錯配的問題🧏‍♂️🪯。有意思的是👩‍🦼🖕🏽，我們發現國企往往面臨更高的實際稅率（營業稅和增值稅占收入和增加值的比重）。由此，我們給出的政策建議是💆🏿：讓不同類型的企業處於同一起跑線上，並減少補貼和稅收🧑🏻‍🦼，以提高資源配置的效率🤏。

中國經濟增速變化的原因

中國經濟在過去幾十年的快速增長得益於兩方面因素🤤：一是市場導向的改革，包括市場取代計劃成為產品和要素的價格決定機製，引入並加強了知識產權的保護🛎，降低了國際貿易和外商投資的門檻。二是經濟基本面，包括有利的人口結構和勞動力低工資起步水平的優勢。我們將分析這些因素在過去36年來的變化趨勢。

中國的增長奇跡始於80年代初的農業改革，即“家庭聯產承包責任製”。在集體所有製下🦻🏽🧚🏼‍♂️，農民將農產品以計劃價格（往往低於市場價）賣給國家。改革後，農民擁有土地的使用權，並能以市場價格銷售上繳國家公糧後剩余的農產品💇。在接下來的幾年內，糧食產量和農民收入迅猛上漲（Lin，1992）🏑。在短短幾年時間裏，成千上萬的農民從土地中解放出來♻，進入工廠工作，為非農部門提供了大量勞動力。在80年代，中國是勞動力成本最低的發展中國家之一，工資水平甚至低於印度和菲律賓🙇，勞動力成本在138個非經合組織（OECD）成員國中排115位。由於戶籍製度的限製🤖，大部分人只能在農村地區工作和生活。在勞動力流動限製被解除之前♉️，鄉鎮企業為當地的勞動力提供了就業機會🚐💪，使勞動力資源從低生產率的農業部門流向高生產率的非農部門。

在90年代🔼，政府實施了鄉鎮企業和國有企業改革🤳📑。大多數鄉鎮企業在法律上和事實上均實現了民營化。到2011年，鄉鎮企業這一概念幾乎消失🧸🎃，就業人數從1995年的1.29億人下降到2011年的600萬人（Xu and Zhang🙆🏼，2009）🍡。在城市🗝，過去就業以國有企業為主。改革之後♔，國企就業人數從1995年的1.13億人下降到2011年的6700萬人🪇🚊，下降了近一半👨🏻‍🦯；國企的數量從1995年的1084433家（占企業總數的24%）下降到2014年的521503家（占企業總數的3%）👪⭐️。國企數量的下降幅度大於就業人數的下降幅度，這在一定程度上是國企改革“抓大放小”的結果——小型國企民營化🕵🏿‍♀️👳🏽‍♂️，重點發展大型國企（Hsieh and Song👩🏻‍⚖️，2015）。

改革在短期內是殘酷的，城市裏數千萬工人被迫從國企下崗✊🏿，然而中國的失業率並未因此大幅上升。關鍵原因在於民營化改革的同時，國家采取了一系列措施以降低私企的進入門檻👩🏼‍🦲。之前由於低效的計劃經濟體製📜、國企占據主導地位以及行業進入門檻高等因素，市場中存在著大量未被充分發掘的機會。因此，改革之後富有活力的民營部門創造了許多新的工作崗位，吸收了幾乎所有鄉鎮和國有企業的下崗職工。民營企業的數量在1995年至2014年間翻了5倍。截至2011年🕴，1.93億人在民營企業工作（包括自雇）（國家統計局，2012），這說明有史以來規模最大的民營化改革是成功的——在避免大規模失業的條件下，將勞動力從國有部門轉移到了民營部門👈🏽。

在此期間，民營經濟的迅猛發展是中國經濟增長的主要動力，成千上萬的企業家起到了關鍵作用。製造業的發展尤其突出，增長速度明顯高於農業和服務業。魏尚進和張曉波（Wei and Zhang，2011）根據1995年和2004年的經濟普查數據總結了兩個“70%”的規律👣：第一✦𓀇，在兩個普查年份之間🐝，大約70%的工業增加值來自民營部門；第二👴，大約70%的民營部門增長來自新增企業，而剩下30%來自現有企業效率的提高。

中國還實施了一系列其他改革措施，以促進地方政府實施有利於經濟增長的政策🧲。例如，在80年代初實行的財政分權改革，中央和地方政府按一定比例分享稅收（因不同地區討價還價能力有所差異，各地分成比例不同）。改革賦予了地方政府更多自主權，並且使它們之間相互競爭。地方經濟增速成為決定地方官員升遷的關鍵指標🍢。地方政府為追求經濟增長和財政收入💇🏿‍♂️，需要擴大投資和稅基🤛🏻，在招商引資方面形成激烈競爭👫，會優化營商環境👍、減少對企業資產的侵犯👉🏻。因此，在改革初期，雖然正式產權製度並不健全🥂，但是民營企業在一定程度上仍受到地方政府的產權保護（Qian and Weingast🎃，1997；Xu🕕，2011）。

在八九十年代，中國政府還在沿海各省設立了眾多經濟特區和開發區以吸引外商直接投資。開發區的建立幫助政府解決了兩個難題。一方面🆕🆘，在改革開放初期🔓，中國基礎設施薄弱，而用於基礎設施建設的資金又十分有限🥃🎅🏻。政府短期內沒有能力在全國範圍內提供優質基礎設施，但可以集中資金在開發區內提供道路、能源供應和垃圾處理等基礎設施。另一方面，在開發區內推行改革政策要比在全國範圍內直接推廣更容易。經濟開發區在招商引資、創造就業和增加稅收方面的成功起到了示範作用，反過來促進了開發區外全國性的市場化改革💆🏼‍♀️。特別是在1992年之後🦴，外商直接投資迅速增加🤞🏻，使得外資企業成為中國從發達國家獲得先進技術和管理方法的重要渠道😡，經濟特區在其中發揮了重要的作用。

2001年12月中國加入世界貿易組織（WTO），加速了中國和世界經濟融合的步伐，外資企業常常占到中國出口貿易總額的一半👴🏽。中國的貿易總量迅速增長😵：國內生產總值（GDP）大約每7年增長1倍🤵🏽，而以美元計價的出口額幾乎每4年就增長1倍👩🏼‍💼。2004年🧐，中國被稱為“世界工廠”，這個稱號不僅涉及跨境貿易總量，也代表著行業的覆蓋程度（Feestra and Wei🎸，2010）🥍。中國進出口和外商投資的迅猛增長也是國內企業獲得隱性知識的重要途徑。

中國經濟發展的根本原因是改革和開放🕣🟦，而經濟增長的主要驅動力是生產率的提高🦸🏼‍♂️。生產率的提高包括行業內的技術進步以及資源（主要是勞動力）從低生產率部門向高生產率部門的轉移🦗🕺，比如從國有部門向民營部門的轉移、從農業部門向非農部門的轉移（Zhu，2012）🎶🤤。從1978年到2015年，行業內的生產率進步和結構變遷分別貢獻了42%和17%的經濟增長（Fan et al,2003）🤵。

市場化改革實施30年以來，中國似乎有用之不竭的剩余勞動力（理論上主要是農村地區低生產率的勞動力）🌍。但是勞動力短缺的信號在2000年後開始出現🍺。根據蔡昉和都陽（Cai and Du，2011）以及張曉波等人（Zhang et al,2011）的結論，低技能工人的工資從2003—2004年開始以兩位數的速度增長。關於低技能工人工資快速增長的具體拐點仍存在爭論。王曉兵等人（Wang et al,2011）認為轉折點在2000年就已經到來。而約翰·奈特等人（Knight et al👨🏻‍🚒👭🏼，2011；Golley and Meng，2011）指出目前人口遷徙依然存在障礙，嚴格的戶籍登記製度對人口流動仍有較大限製🌵👩🏻‍🦳。如果消除這些製度性障礙👨‍🏫，會有更多農村勞動力向城市轉移。然而，無論爭議結果如何♘，中國都不再是一個低工資國家🩶。

兩個人口結構特征的轉變是過去35年經濟增長的另一個重要推力♻️。第一個特征是有利的子女比例🦄。生育率的下降意味著對於固定數量的工作群體而言💆🏻‍♂️，需要撫養的子女更少。勞動人口所占比重持續穩定地上升了30年🧛🏻‍♀️，產生了非同尋常的人口紅利🎩，對經濟增長做出了巨大貢獻(Cai and Wang👩‍🔬🫃，2008；Wei➖，2015)。

第二個人口結構特征是性別比例的失衡，它對經濟發展產生了顯著影響，但被關註較少。計劃生育的“獨生子女政策”和重男輕女的習俗導致性別比例失衡。當獨生子女一代進入適婚年齡，年輕的男性面臨著競爭極其激烈的婚姻市場。為了吸引潛在的新娘😎，有男孩的家庭會更努力地工作↙️，儲蓄更多的錢🧚🏿‍♂️，承擔更多的風險，包括選擇創業（Wei and Zhang，2011a，2011b；Chang and Zhang，2015👁；Wei、Zhang and Liu，2016）。性別比例失衡引起的婚姻市場競爭貢獻了每年兩個百分點的經濟增長（Wei and Zhang，2011b）。

我們有必要指出，性別比例失衡所引起的經濟增長有很大的負面影響：社會總體福利可能隨著經濟增長反而降低。魏尚進和張曉波（2011)解釋了這個邏輯❇️：推動經濟增長而額外付出的工作努力、承擔的風險，是為了提高自己（或者自己孩子）在婚姻市場上成功的機會。但是，在宏觀層面♍️，工作努力和風險承擔程度並不能決定無法結婚的男性的比例，不能從根本上改變性別比例失調的問題🧜🏼‍♀️。從這個意義上講✋🏻，所有人更努力地工作⚆、承擔更大的風險，都是徒勞的🍭。如果能回到性別比例平衡狀態🧒🏻，也許經濟增長速度會放慢⚅，但社會的福利水平反而會提高😶。

因此📉，從1980年到2011年👨🏽‍🎤，中國經歷了低工資🪳、巨大人口紅利🎹、低撫養比例以及年輕人性別比例失衡的時期➾。但從2012年開始👼🏻，15—60歲的人口數量開始減少。延遲退休年齡和鼓勵女性參與工作的政策至多只能延緩勞動人口下降的趨勢🥂。中國女性勞動參與率在1980年之前的計劃經濟時代非常高🏋️‍♀️，高於絕大多數非共產主義國家，比如美國、日本🚖、德國、印度和印度尼西亞。隨著時間的推移🤹🏿‍♂️，女性的勞動參與率有所下降👨‍🦼❄️。2015年11月，政府放寬了計劃生育政策，允許二胎，因此在未來10—15年間，孩子的數量會增加而工作的人數卻沒有改變，使得人口撫養比大幅上升🧛🏽‍♂️👪。畢竟，沒有夫妻可以直接生出一個16歲的孩子（Wei🤸，2015）🏃‍♂️‍➡️。出生嬰兒的性別比例從2009年起逐漸向平衡發展，所以由性別比例失衡導致的經濟增長會逐漸減弱🟢🥷🏼。

除了自2012年以來的經濟增速放緩之外，中國還需要面對並處理收入不平等、地區差異🕎、環境惡化和腐敗等問題📰。對於這些問題的觀點，請參見Fan、Kanbur🧛、Wei and Zhang（2014）。

生產率的變化趨勢

為了區分實物資本🗡、人力資本（用受教育年限調整後的勞動人數）和全要素生產率的增長對中國經濟增長的貢獻，我們根據總生產函數做一個分解🫅🏿。

從分解結果來看，有幾點值得註意🫘。第一🤦，實物資本投資對中國經濟增長一直起到重要作用，它解釋了這一時期67.9%的增長🕒。2009年全球金融危機之後，政府推出“四萬億”經濟刺激政策🧎🏻‍♂️‍➡️，使得實物資本投資的相對貢獻上升到107%🚶🏻‍➡️😡。第二，人力資本的貢獻是正的👸🏻🤦🏼‍♀️，在1999年到2008年期間貢獻了12.5%，在2009年到2015年期間貢獻了16%。由於實物投資在中國經濟增長中占有極大比重🚣🏻‍♀️，中國人力資本的貢獻小於經合組織國家的平均水平🦩。第三，2008年前全要素生產率的提高是經濟增長的重要驅動因素，貢獻超過20%（1989—1991年除外）。

需要註意的是，全要素生產率的提高對經濟增長的貢獻從2009年起轉變為負值👩🏼‍🍳。但仔細想想🧗🏻‍♂️，也許並不奇怪。中國政府對2008年全球金融危機的反應是大力增加固定資產投資，而不是推進結構性改革來提高效率。經濟增速雖有短期反彈🏋🏿‍♂️，但從2012年後開始下滑，這些因素共同導致了全要素生產率的負增長𓀇。

中國經濟現在已經走到了一個十字路口👱🏼‍♂️。不利的人口結構和不斷攀升的勞動力成本等結構性因素意味著經濟的潛在增長率下降了。未來要想實現穩定的經濟增長，提高全要素生產率勢在必行🅿️。

提高未來生產率的一個辦法是進行更多的結構性改革。這包括消除勞動力流動障礙（戶籍製度）和對企業進行普惠的金融支持🐜。另一個提高生產率的方法是創新。創新包括創造新產品🕋，改進現有產品的設計☪️、外觀🪫、生產流程🥘，建立新商業模式、新品牌和新市場策略。

中國能從一個“世界組裝工廠”變成創新強國嗎？如果單從西方媒體的報道來看，答案可能是否定的。西方媒體有大量關於中國企業侵犯知識產權的新聞。還有一種觀點認為中國的教育過於重視死記硬背而缺少批判性和創造性思維的訓練。但從另一方面來看，也有許多正面的例子。比如騰訊公司被視為世界上最有創新活力的互聯網企業之一➡️，它發明了最流行的通訊工具——微信，它集群聊、語音通話🏋🏿、視頻分享和金融交易為一體。作為通訊裝備的製造商，華為公司每年獲得的專利授權量比蘋果公司和思科公司還要多。中國於2016年8月發射了世界上第一顆量子衛星。為了驗證這些創新的例子是普遍情況還是個案，我們將在下一節進行系統的數據分析🎭。

我們很難用定量分析來區分各種因素對全要素生產率增長的相對貢獻🏊🏻‍♀️。基於歷年《中國科技統計年鑒》，我們計算並比較了規模以上工業企業在以下三方面的投資情況：（一）國外技術的引進和消化；（二）國內其他企業技術的購買與消化；（三）技術的自主研發🙆🏽‍♂️。

數據顯示，2000年時在規模以上工業企業技術改造和自主研發資金中，20%用於引進和消化國外技術👨‍🦼，2%用於購買和消化國內其他企業的技術，78%用於技術的自主研發。隨著時間的推移，第一項投資的占比呈現下降趨勢而後兩項呈上升趨勢👰🏼。截至2014年3️⃣，在規模以上工業企業投入到技術提升的資金中，11%用於引進和消化國外技術，5%用於購買和消化國內其他企業的技術，84%用於技術的自主研發💪🏼。這些數字間接表明了國內製造業的創新能力正在提高👨🏼‍🦰。

研發資金和人員投入

創新型國家或企業通常都會在研發（R&D）上大量投資。美國🐝、日本和德國，這三個最大的高收入國家2014年在研發上的投入資金超過GDP的2.7%，比同期經合組織國家的均值（1.9%）高了將近50%🖱👨🏻‍🎤，是多數最不發達國家的3倍。如果中國希望轉型為創新型經濟體，也需要增加在研發上的投資😪。

關於中國的研發數據最早可追溯到1991年💃🏻🎺，按照世界銀行的估計，當時中國研發投資占GDP的比例是0.7%。這一比例遠低於幾個發達國家如美國、日本和德國等，但與其他發展中國家相比並不低✌🏼，比如印度、巴西和南非等。當時中國有大量的廉價勞動力🧚🏼↕️，還可以引進國外的現成技術，因此研發投資的動力並不十分迫切。

比較中國和其他國家在研發上的投入，明顯可以看出，高收入國家研發投入的強度普遍更高🙎🏽。2010年，中國的研發投入強度超過經合組織國家的中位數🌩👲🏽，到2012年則超過了經合組織國家的均值（2012年是1.88%），而2012年中國的收入水平連經合組織國家均值的1/5都不到🧒🏻。截至2014年♣︎，中國的研發投入強度上升至2.05%，整體上甚至超過了許多發達國家。

另一個度量創新投入的指標是研發人員的比例💃🍗。1996年，中國每百萬人口中研發人員數量是443人。而美國、日本和韓國每百萬人口的研發人員數量分別3122、4947和2211人。中國的研發人員比例和巴西（420人/百萬人）大體相當，高於印度（153人/百萬人）🈹➞，低於俄羅斯（3796人/百萬人）。截至2014年，中國的研發人員比例上升至每百萬人口1113人。

由於中國的研發資金增長快於研發人員數量的增長，意味著每個研發人員平均可支配的研發資金也在增長。

從專利增長角度衡量創新

不是所有的創新都能很好地被度量🪪。創新的產出可能有多種形式🛏，如專利➝、商業秘密、商業流程或商業模式等，也可能發生在商業領域之外，例如文化。由於專利數據較為系統，本文主要關註企業的專利增長👨🏽‍🦳，隱含的假設是各個維度的創新是正相關的🌆。

中國的專利數量從1995年起呈現爆炸式增長👷🏻‍♂️。中國國家知識產權局的專利申請從1995年的83045件火箭般地上升到了2014年的230多萬件，年均復合增長率19%。根據世界知識產權組織的數據，中國於2011年超過美國成為全世界最大的專利申請接收國。中國專利為何呈現爆炸式增長？是不是像有些媒體所批評的🆒，這種井噴式增長是由於中國專利授權標準低（進而質量低）造成的？通過國際比較發現這不是合理的解釋。

衡量專利授權率的一項指標是t年專利授權數量與t-1年專利申請數量之比。基於世界知識產權組織（WIPO）的數據🕍，中國近些年的專利授權率為30%—40%，基本上處於各國的中間水平♗，高於印度和巴西（大約20%），但低於美國和韓國（大約50%—60%）。因此，相對於其他國家✔️，中國的專利授權率並不是高得離譜𓀆。

中國的專利分為發明🧑‍🧑‍🧒、實用新型和外觀設計這三類。其中技術含量最高的是發明專利，其授權數量在所有專利中的占比從1995年的8%上升到了2014年的18%👴🏼💦。2005年✳️，授權給外國申請人的專利占比超過20%🧑🏽‍🚒，而2014年這一比例下降至7%。這說明2005年以來，自主創新在中國經濟增長中扮演著越來越重要的角色。

統計中國企業在其他國家申請和獲得授權的專利數量是評估中國專利質量的一個方法。正如前文所述🫲🏻，從1995年至2014年🙏🏿🎬，中國國家知識產權局授權的專利數量年均增長19%🧏🏽‍♀️🏄🏽‍♂️。同期，中國申請人在發達國家獲得授權的專利數量年均增長甚至高於30%。

比較中國和其他國家在美國專利商標局獲得的專利授權數量能夠說明在嚴格的審查製度下，中國的專利增長同樣很快。中國企業申請人在美國專利商標局（USPTO）獲得的專利授權數量從1995年的62件增長到2014年的7236件🙎‍♀️。前一階段（1995—2005年）的年均增長率是21%，後一階段（2005—2014年）的年均增長率上升至38%⚱️。在相比較的國家（巴西、俄羅斯、印度🤸🏼、南非、德國🕵🏼‍♂️、日本和韓國）中🗳，只有印度達到了類似的增長速度。

專利數量與人口規模和收入水平高度相關。為了控製人口規模這一因素，我們進行了如下跨國回歸比較🤟🏿：用美國專利商標局授權給各個國家的專利數量的對數作為被解釋變量，將人口數量的對數🏄🏿‍♂️、人口數量對數的平方以及國家和年份的固定效應作為解釋變量，我們還特別加入了幾個重點關註的國家（金磚五國、德國、日本和韓國）與年份的交乘項。

經過這些調整後🏄🏻‍♂️，中國的專利數量隨GDP增長而高速增長。在相比較的國家中，印度也呈現類似的增長趨勢💂🏻‍♂️，但專利和GDP的這種正相關關系在日本、德國、韓國、巴西☝🏽、俄羅斯和南非等國家中並沒有得到體現。整體來看，在專利數量上，中國企業的表現比其他國家在類似的收入水平階段要好。

評估專利質量還可以看中國國家知識產權局授權的專利被外國專利引用的次數。發明專利被外國專利的引用次數在1995—2004年期間年均增長34%🙅🏿‍♂️，而在2004—2014年期間加速至49%。實用新型專利被外國專利的引用次數✍️，在1995—2014年期間年均增長36%。經過人口數量和收入水平的調整🤷🏻‍♂️，中國企業相對於其他國家的企業表現依然突出😰。

總體上講，不僅是中國專利數量出現了爆炸式增長，而且一系列國際比較顯示中國專利的質量隨時間推移也呈現實質性的穩步上升趨勢。我們沒有理由對中國企業的內生創新能力感到悲觀。

創新增長的驅動因素

通過比較不同行業、不同企業專利數量的變化規律，我們可以找出是哪些因素在驅動中國的創新🐠，比如市場規模🤚、行業競爭和相對價格變化（如工資上漲）。我們將中國專利數據庫與規模以上工業企業數據庫相匹配：規模以上工業企業數據庫涵蓋了1998—2009年所有國有企業和銷售額超過500萬元的民營企業🥷🏽；專利數據庫包括中國國家知識產權局1985—2012年授權的專利。我們發現，從生產專利的角度看🗻，國企的表現比民企差。在1998—2009年期間，私企獲得的授權專利數量年均增長35%🧵，超過國企和外企。國企的專利數量占比下降很多，部分原因是國企數量的減少。1998年💶，國企在規模以上工業企業數據庫中占比30%，但到2009年這一比例下降至2%🎂。由此看出，民企已經成為中國創新的引擎👵🏿。

文獻認為，市場規模是創新的一個關鍵驅動因素（Acemoglu and Linn➿🙀，2004）🤹🏻‍♀️。面臨更大規模的市場🦛𓀀，企業更容易收回研發成本，因此更有動力增加研發。在過去幾十年間，中國與世界經濟的聯系越來越緊密，尤其是在2001年中國加入WTO之後。數據表明，出口企業確實比非出口企業更加創新。另外👨🏻‍✈️6️⃣，其他國家關稅的降低（意味著更大的市場）也對企業創新有正向作用。

2003年以後，中國的實際工資年均增長超過10%。一些學者認為中國已經過了所謂的“劉易斯拐點”，這意味著依靠廉價工人的時代結束了（如Zhang et al,2011）❤️‍。雖然資本密集型和勞動密集型企業的專利都增加了，但勞動密集型企業的專利占比從1998年的55%上升至66%。持續上升的勞動力成本可能誘導了勞動密集型產業進行更多創新以替代愈發昂貴的勞動力。

我們還探討了全要素生產率與創新之間的關系。我們將1998—2007年規模以上工業企業劃分成無專利、累計有1—4個專利以及累計有超過4個專利的三個子樣本♻️，並計算了每個企業的全要素生產率🤜🏿。我們發現專利數量較多的企業，企業生產率增加更快🧎🏻‍➡️。這說明我們可以通過改善條件，鼓勵更多企業參與研發👩🏽‍🚒📫、增加研發強度，來扭轉中國全要素生產率的下降趨勢。

創新資源的錯配

中國和其他發達經濟體🔣，如美國、日本，甚至韓國相比，在創新方面差距仍然很大。在2015年湯森路透（Thomson Reuters）發布的《全球創新企業百強》名單中👨🏼‍🏫，日本和美國企業占據主導地位✡️🫥，中國沒有一家企業上榜。更加系統的數據同樣顯示中國與其他發達國家在創新領域面臨很大差距（Shen😻📳、Wang and Whalley😛，2015）。

雖然人口有很大差距，日本🚵🏽‍♂️🛤、德國和韓國的企業在美國獲得的專利數量仍然比中國企業多2倍以上🧑‍🧒‍🧒。當然其中的一部分差距反映了發展階段的不同：正如前文所指出的👸🏽🏊🏽‍♀️，研發投入和專利數量度量的創新均與人均GDP呈正相關。但是♎️，另一部分差距可能是由創新資源的錯配導致的，這是我們接下來討論的話題。

正如前文討論的，在90年代國企改革之後，國企數量占比從1995年的24%下降到了2014年的3%。但是🏂🏻，多數留下的國企規模都變大了👰🏻，而且這些企業多位於上遊產業或戰略性產業（Hsieh and Song，2015）🙎🏿，面臨的競爭壓力比民企低⇾。因此，國企一方面能獲取更多政府資源，比如財政補貼；另一方面在政治上有很大的話語權。

中國成為創新型經濟體的一個努力方向便是改善國企和民企之間資源配置的效率。國企持續獲得政府更多的金融支持🐽，包括低成本貸款和研發補貼👨🏽‍🏫🤽🏼。在1997年亞洲金融危機和2008年全球金融危機之後🐎，中國政府啟動了大規模的刺激計劃。伴隨著信貸大規模擴張🛀🏽，國企獲得了更高比例的信貸。2008年之後，大規模刺激降低了國企的資本回報率（白重恩和張瓊，2014）💉，導致國企全要素生產率下降（Wu,2013）🧜🏽‍♂️，延長了低效率僵屍企業的生命（Tan et al,2016）🕍。

國企的資本回報率遠低於同等的民營企業（Hsieh and Song,2015）♤，全要素生產率也落後於民企（Brandt🚁，2015），說明政府的支持在國有企業和民營企業之間存在錯配。政府的研發補貼能夠促進中國企業的創新（Boeing🏀🥚，2016）🫅🏻，我們在企業層面的回歸也證實這一點🐏。許多發達國家政府也會對研發企業進行補貼，所以問題的關鍵並不在於研發補貼這項政策是否合理，而是在於中國的此類補貼與企業經濟效率之間是否匹配🦂。

基於簡單平均法，似乎國企比民企更加創新（因為它們擁有更多專利）🚑，甚至一些國企每年獲得的專利數量相當大。但是簡單平均可能具有誤導性🍱🏂🏽，因為平均而言國企體量更大，而且企業越大往往研發投入也越多；此外，國企獲得了更多的各級政府補貼👨🏽‍🍳🚵🏽，尤其是來自地方政府的補貼。

我們利用企業層面數據來衡量研發投入對創新生產效率的影響。基於規模以上企業數據庫2005—2007年的數據🚶🏻‍♂️，整體而言，企業每投入千萬研發資金，民企和三資企業分別產生6.5個和7.6個專利，而國企則只產生2.2個專利。通過按照企業規模和所有製類型來分析，它們的差別更加明顯👰🏼。

通過觀察數據🪟，我們發現如下幾個規律：

第一🍉，研發回報（每百萬研發投入所產生的專利數量）隨規模上升而下降🙆🏽‍♀️。大企業傾向於投入更多研發資金，但效率伴隨規模上升而下降。這個規律與創新投資邊際報酬遞減是相吻合的。

第二，在大部分的規模區間，我們看到外企和民企的研發投資回報比國企更高。

第三🧙🏼‍♂️，企業的補貼與研發效率不相稱。相比於外企和民企🧑🏻‍🦼‍➡️，國企獲得了更高的補貼（相對於銷售額）✩。更有意思的是，因為中小型國企多為地方政府所控製，它們從地方政府獲得了更多的補貼，甚至多於大型國企。

根據銷售額劃分為五個規模區間；刪除研發投入小於100元但有專利的企業🧕🏼。國有企業是指國有股權占比超過50%的企業，外資企業是指國有股權小於50%🤖、外商和港澳臺股權大於10%的企業；其他企業定義為民營企業。

先將企業根據銷售額規模分為十個區間😷，在每個區間企業再按照所有權類型分類，刪除研發投入小於100元但有專利的企業💃🏽🗒。國有企業是指國有股權占比超過50%的企業🥷🏻👸🏼，外資企業是指國有股權小於50%、外商和港澳臺股權大於10%的企業；其他企業定義為民營企業🤹🏼。

從理論上講🤸🏼，生產效率最高的企業應該追求創新，而生產效率較低的企業應該模仿。用這個理論框架與臺灣地區的數據相比較🐨🚾，學者們發現中國一些低生產率企業在研發投資上投入過多♏️，一些高生產率企業研發投資反而不足（Konig et al🔆，2016）。基於他們的校準♌️，如果能夠減少研發投入錯配（使得生產率和研發投入像臺灣地區一樣相匹配），中國工業企業在2001—2007年間的生產率可以增加1/3—1/2。

總而言之，初步證據表明，中國企業間的研發投入存在資源錯配問題🤵🏼。如果不同類型的企業獲得的補貼更加公平，中國在國家層面上的創新產出會更高。

結論

過去幾十年間🤹🏽‍♀️，中國經濟取得了巨大的成就，製造業從業者的工資從1980年到2015年增長了大約14倍。中國在2012年之後勞動人口開始減少，更增加了工資上漲的壓力。中國企業必須通過創新和提高生產率來應對不斷上漲的工資壓力👨🏿‍🍼。

中國能否良好地應對挑戰🚅？人們經常提到“中等收入陷阱”，意思是只有少數經濟體能從中等收入變成創新型高收入經濟體。政府和部分學者確實表達了中國面臨的中等收入陷阱的挑戰（比如，OECD，2013👩🏽‍🍼；Ma，2016）。韓雪輝和魏尚進（2015）運用轉移矩陣分析和非參分析（回歸樹）發現，數據不支持絕對的中等收入陷阱假說🟨。但是🛃，在特定條件下，中等收入國家的經濟確實可能出現增長停滯甚至倒退的現象。

我們發現，在參與全球貿易和工資上漲的壓力下🍯，中國企業的創新能力已經呈現快速增長。無論從專利數量或質量來看，中國經濟已經在向創新驅動型轉變。因此不必對中國經濟過度悲觀。

如果中國能繼續找到有效的辦法向創新型經濟體轉型，有很大機會能夠進入高收入國家行列👳🏼‍♂️。減少對國企的補貼就是其中之一🤵🏿‍♂️。目前即使國企在創新方面的效率低於民企，卻仍能獲得更多政府補貼。如果政府能消除歧視性的研發補貼，讓不同類型的企業在同一起點賽跑，那就可以減少資源錯配、提升效率。其他配套措施包括加強對知識產權的保護，推進教育改革⚾️，尤其是在教育體系中增加批判性和創造性思維的訓練。