中国技术创新资源的形成与驱动经济发展效率状况
我们可以从人力资源的形成状况、技术创新研发投入的产出状况、技术创新驱动经济发展的状况等方面的变化，揭示中国目前技术创新与驱动经济发展的状况。
1.中国技术创新资源的形成状况
改革开放以来，中国的人均受教育年限逐步提高，2018年人均受教育年限达到了10.17年，比2000年7.87年提高了2年。劳动人群中受高等教育人数的比例迅速增长，特别是20世纪末以来，大学扩招使得大学毛入学率逐年上升，提升了高等教育人数比例。到2019年中国高等教育毛入学率达到了51.6%，在2003年这一数据仅为17.0%，提高幅度是非常迅速的。劳动人群中受过高等教育人数的比例在2014年已经达到11.53%，2000年这一数据仅为3.61%，提升的幅度是非常显著的。
在大学毛入学率不断提升的同时，研究生教育也得到了迅速发展，研究生招生规模由2000年12.84万人上升到2019年91.65万人。其中理工科研究生招生人数由2004年20.69万人上到至2015年39.02万人。
中国人力资源数量和质量不断增长的原因，在于教育经费占GDP的比重不断提升，2018年中国教育经费占GDP的比例为5.24%，而2000年教育经费占GDP的比重仅为3.84%。
如果将中国人力资源的形成状况与发达国家相比较，会发现显著的差距。发达国家的大学毛入学率显著高于中国。2014年，日本、美国、英国、德国大学毛入学率分别为63.36%、86.66%、56.48%、65.47%，高于中国10%～30%。
劳动人群中平均受教育年限也存在显著差距。发达国家平均受教育年限在12年左右。平均受教育年限分别是：美国13.4年、芬兰13.5年、英国14年、加拿大14.6年、日本11.1年、法国13.1年。由于平均受教育年限是多年累积的结果，目前中国平均受教育年限比发达国家低很多，是过去中国大学多年来毛入学率很低累积的结果，这种状况短时间不会改变。但是我们要认识到，如果中国的大学毛入学率明显低于发达国家，那么最终中国平均受教育年限也会明显低于发达国家水平。
从中国的教育资金投入来看，2013年、2015年和2018年中国国家财政性教育经费分别为：24 488.2亿元、29 221.4亿元、36 995.8亿元，占当年国内生产总值的比重分别为4.11%、4.24%、4.02%。这一比重的水平距离发达国家的平均水平还有比较大的差距。据统计，2005年世界各国公共教育支出占国内生产总值的比重：高收入国家5.5%，中上收入国家5.6%，中下收入国家4.7%，低收入国家3.9%。其中欧盟国家中丹麦8.28%、瑞典6.97%、芬兰6.31%。
从人力资源的产出状况来看，中国的大学毛入学率与发达国家相比较存在显著的差距。这说明中国人力资源的产出水平还有比较大的提升空间，完全可以通过提高财政性教育支出的比重来逐步提高大学毛入学率，使中国人的平均受教育水平能够在不长时间内达到与发达国家相当的水平。
2.研发投资的投入与产出状况
由表11的统计数据可以发现，中国科学技术研究的经费支出占国内生产总值的比重，2018年为2.14%，2007年为1.37%，科学技术研究的经费增长速度以及相对比重的增长速度均比较快。中国投入科学研究的人力资源增长速度也很快，研究经费的增长相应地带动了投入到科学技术研究中的人力资源数量的增长。
表11 2007年、2018年中国科技活动的基本数据
中国目前科学技术研究所形成的技术成果基本状况见表12：
表12 2007年、2018年中国技术成果的基本状况
由表12可以发现中国科学研究所形成的技术创新成果增长速度是很快的。
根据中国科学技术信息研究所发布的《2016中国科技论文统计结果》可以得到以下数据：2006—2016年，我国处于世界前1%的引论文为1.69万篇，占世界份额的12.8%，超过德国排在世界第3位；中国近两年间发表的论文得到大量引用，被引用次数进入本学科前1‰的国际热点论文为495篇，占世界总数的18.0%，世界排名首次达到第3位。这些数据表明中国科技论文的数量和水平都在逐步提高，但是距离像美国这样的一流发达国家的研究水平还有一定差距。
世界知识产权组织发布的报告显示，2017年中国已成为《专利合作条约》框架下国际专利申请的第二大来源国，仅排在美国之后。中国的华为和中兴成为国际专利申请最多的两家公司。从国际专利申请属地来看，2017年提交专利申请量最多的仍是美国，高达5.66万件；其次是中国4.89万件和日本4.82万件。其中，中国是唯一申请量年增长率达到两位数的国家，自2003年以来每年增长率都高于10%。
美国商业专利数据库日前发布报告显示，美国专利商标局2017年批准的发明专利为32万件，比前一年增长5.2%。从国家和地区看，美国企业获专利14.8万件，占总数的46%；亚洲企业以近10万件的数量排在第二，占31%；欧洲企业占15%。来自中国、日本和韩国的企业成为亚洲创新的重要主体。2017年中国公司获取专利数量比上一年度增加28%，达到11 241件，中国成为仅次于美国、日本、韩国、德国的第五大专利申请来源地。
3.阻碍中国存量技术创新成果增长的因素
尽管目前中国通过大规模的经济投入提升了技术创新成果的增长速度，但是我们也应该认识到有一些因素，妨碍了中国存量的技术创新成果的增长。主要是专利、科学论文与人才知识水平的折旧率较高。
依据专利技术保有量的变化、每年新增的发明专利授权数，可推断出发明专利的折旧率。2016年中国有效发明专利保有量为110.3万件，2013—2016年发明专利申请授权数分别为207 688件、233 228件、359 316件、404 208件，其和值为1 204 440件，超过2016年中国有效发明专利保有量。由于发明专利的专利期限长达20年，2016年中国有效发明专利保有量不超过最近四年的发明专利申请授权书的数量，这一结果可以判断出相当多的中国发明专利很快就失效了，这说明中国的技术发明折旧速度非常快。技术发明的折旧速度很快只能说明既有的技术发明其技术水平不够高、核心专利少、经济价值不够高，因此，在专利保护期内就被专利发明人放弃。数据显示，国内发明专利维持时间达到10年的有40%，达到20年的仅有3.2%。国外发明专利维持10年的达到82.2%，达到20年的有22.8%。这些数据进一步证实了中国的发明专利维持寿命相对较短、折旧率较高的状况。
尽管近年中国高水平的论文，即高引用率论文数量的增加比较快，论文的绝对数量也增加得很快。但通过比较中国科学论文的引用率与世界平均水平之间的差距，可以确定中国科学论文的引用率背后有比效高的折旧率。基础研究中基本原理、基本发现的科学论文十分匮乏，是中国科学论文水平和引用率低下的原因。
我们应该认识到中国目前的大学平均教育水平与国外先进大学的教育水平相比较存在巨大的差距，这是显然的事实。从每年的大学排名状况就可以说明这一点。这一状况导致中国大学生毕业时其知识水平就不能够达到同类国外大学的水平，这些大学生所拥有的知识存量与发达国家同类大学毕业生相比较就存在差距。
由于发达国家从事研发的技术人员比例明显高于中国，从事研发的人一般都在持续学习，以保持其知识技术水平的先进性。相对而言，不从事研发的大学毕业生持续学习的概率要小得多。由此我们可以断定从继续学习的角度来看，中国知识阶层的知识水平相对退化的程度应该超过国外。由此可以断定中国人才的知识水平折旧率应该明显高于国外发达国家的水平。
4.中国技术创新驱动经济发展的效率状况
我们可以采用高技术产业主营业务收入的增长状况，来反映技术创新驱动经济发展的基本状况。2017年我国高技术产业主营业务收入为159 375.8亿元，而2011年为87 527.2亿元，6年间增长了约82%，明显超过了这一时期的中国经济增长速度。这说明中国高新技术产业的发展成为推动中国经济发展的重要力量。
但是，如果从经济发展的绝对水平来看，2019年中国人均GDP水平约为美国的1/6。即便考虑到购买力平价的因素，这一数据可以缩小，但是人均GDP水平的差距是非常明显的。因此，从绝对水平来看中美之间的技术水平存在显著差距，因为人均GDP水平体现的是劳动生产率水平，而劳动生产率水平主要由技术水平决定。
前面我们已经对中国经济增长过程中全要素生产率增长状况以及技术创新研发投入所带动的经济增长状况，进行了系统的实证研究。改革开放以来，中国全要素生产率的增长率其实并不很低，早期的全要素生产率增长主要来源于中国的经济体制改革提高了生产要素配置效率，20世纪90年代以来对外经济开放、大学扩招导致人力资本增长成为了中国全要素生产率增长的主要动因。虽然最近10来年中国研发投资的增长速度很快、技术创新的成果增长速度也比较快，但是中国全要素生产率的增长率有下降的趋势，原因在于中国的技术创新投资所带来的全要素生产率增长，并不十分显著。前面我们通过计量分析的结果已经证明中国技术创新投资的增长本身对中国经济增长的影响并不显著，比较显著的是中国的技术创新投资加速增长这一因素，这说明我们还需要从技术创新成果的绝对规模增长速度以及驱动经济发展效率的角度，来提升其对中国经济增长的作用。