第一章 绪论
第一节 研究背景和研究意义
一、研究背景
自 1978 年至今的 40 年时间里，我国经济发展较好。1978-2016 年，中国的国内生产总值年均增长率超过了 9.5%，经济总量的飞速增长使得中国超越了许多的发达国家，成为世界上第二大经济体。从表面上看，中国的经济发展态势良好，但是深入研究，我们可以发现中国的经济其实是在走下坡路线的。自 2010年开始，我国 GDP 增长速度一直在减慢，2011 年以 10.6%的速度增长，比上一年下降了 1.1%，2016 年更是降到了 6.7%，中国的经济发展已经进入瓶颈时期。反观过去 40 多年，中国依靠廉价的劳动力以及各种优惠政策刺激着经济快速增长。现今，中国的劳动力成本优势的丧失，产能过剩以及贸易保护主义的再次兴起等原因导致中国的经济发展正在面临新一轮的挑战。在新经济时代里面，粗放型的增长方式已经不能推动中国经济的可持续发展了，急需转型为集约型增长方式，而转型的关键就在于提高全要素生产率。
目前，我国不仅在整体层面上迫切需要提高全要素生产率，在产业层面上同样也需要。服务业和高技术产业作为我国重要的支柱产业，二者的可持续发展对于我国经济的发展至关重要。在服务业层面上，上世纪 90 年代，政府就提出了加快该行业发展的政策，以使其产业结构能够升级。随着政策的施行，该行业蓬勃发展，其增加值和就业的比重分别比 1978 年增加了 27%和 31.3%。在高技术产业层面上，世界各国对于高技术产业的发展越来越重视，高技术产业将是未来经济发展的主要方向，因此该产业也成了我国经济发展的重点方向。2000 年以来，该产业发展迅速，2015 年总产值提高到了 139969 亿元，就业人员上升到了 1354万人。虽然从以上数据来看我国服务业和高技术产业的发展态势良好，但是和欧美发达国家以及一些新兴国家相比，还是存在一定的差距，而缩小差距的关键就是提高两大产业的全要素生产率。
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第二节 研究内容及研究目的
一、研究内容
根据研究目的，本文的主要内容为：
第一部分是三类全要素生产率的测算。该部分将使用 HM 指数法测算我国整体、服务业和高技术产业的全要素生产率，并就结果进行相应的分析。
第二部分是知识资本指数的测算。该部分将在构建知识资本指标体系的基础上使用算数平均数法对知识资本指数进行测算，得到知识资本总指数、研发资本指数、人力资本指数、基础设施资本指数和技术资本指数，并根据得到的结果进行相应的分析。
第三部分是知识资本对全要素生产率的实证分析。该部分将首先在阐述知识资本对全要素生产率的影响机制的基础上参考李小平（2006）提出的模型，并对该模型进行一定的变换以构建出本文的知识资本与全要素生产率之间的模型，同时在模型中引入政府支出、市场化水平、税收水平和对外开放四个变量作为控制变量。然后使用面板 OLS 估计以及工具变量 GMM 估计方法对模型进行估计。鉴于面板 OLS 方法估计的结果存在一定的误差，最终将使用工具变量 GMM 方法测算出的结果，并根据估计结果进行相应的分析。
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第二章 文献综述
第一节 知识资本的研究
一、关于知识资本定义研究
Galbraith 最先提出知识资本，他认为该资本定义包含了两层含义：第一，它是一种包含了知识的活动；第二，它的形式是变动的。随着学者们对于该资本的研究深入，它已经被定义成了不同的含义。在国外，Stewart (1994)认为该资本是多种要素的总存量，其要素包括了知识、经验、知识产权等，并且这些要素的存量能够给公司带来价值增值。Edvinsson and Sullivan（1996）是从会计的角度来看知识资本，他们定义知识资本是由企业的市场价值减去账面价值得到的，包括了物质和非物质资本。Roos G.and Roos J.（1997）认为知识资本是不能够通过资产负债表表现出来的，是存留在人的大脑之中的。Lynn B E（1998）认为知识资本是一种为了得到更高的产出而具体化的无形资产。在国内，范徵（2001）认为知识资本是一种无形的资产，是能够为企业带来有价值的知识。朱亚男,于本江（2005）认为知识资本是企业能够控制的，能够给企业带来收益的，并且能够投入到企业生产的无形资产。唐新贵，许志波，闫森（2012）认为知识资本具有知识的无形性特征，同时是自身能够产生价值的资产。
综上所述，关于知识资本的定义目前仍然没有形成一个统一的定义，但是根据学者们的定义可以总结出知识资本具有增值性和无形性的特点。
二、关于知识资本构成
研究学者们对于知识资本的定义各不相同，因此他们认为知识资本的构成要素也是各不相同的，具体的构成要素如表 2-1 所示。根据有些学者的研究，过程和基础设施两类资本等同；市场、关系、顾客和社会四类资本等同；结构、组织和管理三类资本等同，因此本文将这几类资本分别合并为基础设施资本、市场资本和结构资本。于是再对知识资本的构成要素进行归纳，总结出知识资本主要包括了人力、结构、基础设施、创新、市场、技术和知识产权七类资本。因为结构和基础设施两类资本都是作为转化知识的支撑；市场资本、技术资本和知识产权资本都是知识转化后的具体成果；对于创新资本，很多学者都用研发投入来表征其下级元素，所以把这些资本分别从人力、物力、财力和成果角度再一次进行合并，最终只剩下人力资本、基础设施资本、研发资本和技术资本[1]。
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第二节 知识资本的内生经济增长理论研究
内生经济增长理论提出了与新古典经济增长理论相反的假设，其认为技术进步不是外生的，而且知识资本对于促进技术进步和经济增长起着非常重要的作用。目前，虽然学者们对于内生经济增长理论的研究提出的看法各不相同，但是将他们的看法进行归纳总结之后，可以发现他们有一些看法是围绕知识资本展开的，其具体展开又可以分为知识驱动增长理论、人力资本增长积累理论、政府公共资本理论和知识溢出增长理论，这四个理论分别阐述了研发资本、人力资本、公共资本和干中学四个因素可以促进技术进步和经济增长，这些因素和本文上一节归纳出的四类知识资本相匹配。那么，关于上述知识资本分支的四大理论的内容具体如下：
一、关于人力资本主线的经济增长理论研究
该主线理论提出在专门投入资金培养人的能力以及在学校和培训机构学习的过程中，都会使人获得技能，即人力资本。人力资本的积累使得技术进步内生化，最终会加快经济发展。关于该主线的模型有以下两类：
1965 年，宇泽在新古典经济理论的背景下，探究了投入多少的劳动可以使技术进步达到最优，将由外在条件推动的技术进步转变为内在机制推动。该模型满足 CRS 条件，同时假设有一个生产人力资本的教育部门。劳动有两种用途，一种用途是生产消费品，另外一种用途是积累知识形成人力资本，该人力资本的积累主要是和技术进步有关。教育部门的活动形成人力资本，人力资本作用于提高劳动生产效率，而劳动生产率又被其他部门所获取，最终使得生产部门的产出提高。
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第三章 全要素生产率的测算.......................17
第一节 测算方法的选择.............................17
第二节 数据选取及处理.............................18
第三节 全要素生产率变化规律............................20
第四章 知识资本指数测算...............................30
第一节 知识资本指标体系的构成........................30
第二节 数据来源及处理...............................32
第三节 测算方法与结果分析.........................33
第五章 知识资本对全要素生产率影响实证分析...............................41
第一节 模型构建.....................41
第二节 变量说明.................................43
第三节 知识资本对三类全要素生产率实证分析.........................45
第五章 知识资本对全要素生产率影响实证分析
第一节 模型构建
一、理论依据与研究假设
（一）研发资本与全要素生产率
该资本对于 TFP 的影响，主要有两大路径，第一条是创新路径，通过研发行为，生产出新的产品和知识。具体主要表现在产品的生产程序上和产品设计上进行创新，可以有效降低生产成本，提高资源配置效率，进而促进全要素生产率的提高。第二条路径是学习路径，在研发的过程中，要不断学习其它成熟的技术和外部的知识，然后再与本部门的产品生产联系起来，就可以加快本部门新产品的研发速度和技术进步，从而影响全要素生产率。由此，本文第一个研究假设为：
假设一：研发资本会促进全要素生产率的提高。
（二）人力资本与全要素生产率
人通过不断的生活训练，积累大量的知识和能力，而这些知识和能力等都统称为人力资本。积累的知识和能力越多，人力资本水平就越高。人可以推动技术进步，任何新产品和新技术的产生和创造都离不开人的作用，同时人又是技术进步带来影响的受益者。人力资本对全要素生产率的影响主要通过两条路径，第一条路径是创造，人通过其储存的知识即人力资本来发明创造新技术，同时人与人之间交流，也会带来技术的扩散，从而影响全要素生产率。第二条路径是“干中学”路径，在进行技术创造的过程中，人通过获得新的知识、技术和能力等，提高了人力资本水平。人力资本水平的提高，又为下一轮的技术创造和扩散提供条件，从而推动全要素生产率的提高。因此，本文的第二个研究假设为：
假设二：人力资本会促进全要素生产率的提高。
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第六章 研究结论与政策建议
第一节 研究结论
在上一章中，本文使用了面板 OLS 估计和工具变量 GMM 方法估计了知识资本对我国整体全要素生产率、服务业生产率和高技术产业生产率的影响，根据工具变量 GMM 估计的结果，得出以下结论：
（一）知识资本总指数对于全国整体、服务业和高技术产业全要素生产率的增长影响都为正（显著），表明知识资本总指数可以加快整体、服务业和高技术产业全要素生产率的提升。
（二）研发资本对于全国整体全要素生产率的增长影响为正（不显著），对于服务业和高技术产业的全要素生产率的增长影响为负（不显著）。主要与我国服务业和高技术产业注重应用型和试验型研发而不注重基础型研发造成了资源浪费，且与研发强度不高也有关。
（三）人力资本对于全国整体、服务业和高技术产业的全要素生产率的增长影响为正（显著），说明其加快了我国三类全要素生产率的提升。
（四）基础设施资本对于全国整体、服务业和高技术产业的全要素生产率的增长影响为正(显著)，表明其能够加快三类全要素生产率的提升。
（五）技术资本对于全国整体、服务业和高技术产业的全要素生产率的增长影响为正（不显著），主要与共性技术供给不足以及技术成果的转化率不高有关。
此外，控制变量也会影响全要素生产率的增长：1.政府支出水平能够加快三类全要素生产率的提升。2.市场化水平能够显著加快整体和高技术产业全要素生产率的提升，但对于加快服务业全要素生产率提升不显著。3.税收水平会减缓三类全要素生产率的提升。4.对外开放水平能够显著加快整体和服务业全要素生产率的提升，但是对于高技术产业的全要素生产率提升不显著。
参考文献（略）