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江永宏 著

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发表于2024-12-22

商品介绍



出版社: 中国统计出版社
ISBN:9787503784446
版次:1
商品编码:12336648
包装:平装
开本:16开
出版时间:2018-02-01
用纸:胶版纸
页数:165
字数:190000
正文语种:中文

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书籍描述

内容简介

  《中国R&D;资本化核算研究》得出的主要政策启示是:改革研发支出核算方法,可以更好地反映创新对经济增长的重要作用,有利于进一步领和鼓励科技创新,进而增强国家竞争力;加强和改进研发资本化核算,需完善现有的科技统计制度,进一步丰富统计调查数据;中国政府应积极参与重大国际标准的制定,扩大话语权和影响力,以更好地让国际标准为我所用。

作者简介

  江永宏,男,汉族,1981年5月生,广东梅州人,2003年获中山大学理学学士学位,2005年获中山大学理学硕士学位,2017年获清华大学经济学博士学位。工作后,先后供职于国家统计局、国家互联网信息办公室,从事国民经济核算、互联网统计等工作。近年来,多次参与国家社科基金项目和全国统计科研项目研究,曾获全国统计科研优秀成果一等奖、国家统计局机关统计科研优秀成果二等奖,分别在《统计研究》、《数量经济技术经济研究》等学术期刊上发表论文数十篇,其中两篇入选《世界经济年鉴2017》“世界经济统计学2016年十佳中文沦文(TOPl0)”。

目录

第1章 引言
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.2.1 理论意义
1.2.2 现实意义
1.3 研究方法
1.4 研究内容和研究框架
1.4.1 研究特色
1.4.2 研究框架
1.4.3 结构安排

第2章 理论基础与文献综述
2.1 国民经济核算框架中的R&D;核算
2.1.1 R&D;相关概念
2.1.2 R&D;核算内容
2.1.3 R&D;核算变革
2.2 国内外文献综述
2.2.1 R&D;核算与经济增长
2.2.2 国外R&D;资本化核算的研究历程
2.2.3 中国R&D;资本化核算的研究现状

第3章 R&D;产出核算方法
3.1 2008年sNA的R&D;产出核算方法
3.1.1 估价方法
3.1.2 核算范围
3.1.3 基本分类
3.1.4 R&D;支出与R&D;产出的联系与区别
3.2 各国R8LD产出核算方法
3.2.1 OECD的R8LD产出核算方法
3.2.2 欧盟的R&D;产出核算方法
3.2.3 美国的R&D;产出核算方法
3.2.4 芬兰的R&D;产出核算方法
3.3 中国的R&D;产出核算方法
3.3.1 资料来源
3.3.2 核算分类
3.3.3 具体方法

第4章 R&D;资本存量测算
4.1 国内外R&D;资本存量测算研究综述
4.1.1 国外R&D;资本存量测算研究现状及简要述评
4.1.2 国内R&D;资本存量测算研究现状及简要述评
4.2 中国R&D;资本存量测算
4.2.1 基本方法
4.2.2 R&D;投资
4.2.3 R&D;资产折旧率
4.2.4 R&D;投资价格指数
4.2.5 初始R&D;资本存量

第5章 中国R&D资本化核算方法
5.1 基于不同视角的R&D;资本化核算方法
5.1.1 基于生产法视角
5.1.2 基于收入法视角
5.1.3 基于支出法视角
5.1.4 核算方法小结
5.2 R&D;资本化核算典型案例分析
5.1.1 案例1:市场生产者自给性生产的情形
5.2.2 案例2:市场生产者购买性生产的情形
5.2.3 案例3:非市场生产者自给性生产的情形
5.2.4 案例4:非市场生产者购买性生产的情形

第6章 中国R&D资本化核算结果及分析
6.1 中国R&D;资本化核算主要结果
6.1.1 对GDP总量的影响
6.1.2 对GDP增速的影响
6.1.3 对GDP结构的影响
6.1.4 R&D;资本化核算结果国际比较
6.2 中国R&D;资本存量测算主要结果及分析
6.2.1 R&D资本存量测算结果
6.2.2 与现有研究结果的比较
6.2.3 与美国R&D;资本存量的比较
6.3 变参数对核算结果的影响
6.3.1 R&D;资产折旧率变化对核算结果的影响
6.3.2 R&D;投资价格指数变化对核算结果的影响

第7章 地区R&D;资本化核算
7.1 地区R&D;资本化核算方法
7.1.1 核算难点和问题
7.1.2 主要处理方法
7.2 地区R&D;资本化核算结果
7.2.1 地区R&D;投资
7.2.2 地区R&D;资本存量

第8章 总结
8.1 本书的研究结论
8.2 主要启示
8.3 本书的创新点
8.4 研究不足及进一步研究方向
参考文献

附表
附表1 1952-2015年按执行部门分组的R&D;内部经费支出
附表2 1952-2015年按支出用途分组的R&D;内部经费支出
附表3 1952-2015年企业部门按支出用途分组的R&D;内部经费支出
附表4 1952-2015年科研机构部门按支出用途分组的R&D;内部经费支出
附表5 1952-2015年高校部门按支出用途分组的R&D;内部经费支出
附表6 1952-2015年其他部门按支出用途分组的R8LD内部经费支出
附表7 1952-2015年相关价格指数
附表8 1952-2015年其他相关基础数据
附表9 中国R&D;资本化核算主要结果
附表10 从三个视角看中国R&D;资本化核算结果的变化
附表11 1952-2015年中国R&D;资本存量测算结果
附表12 1978-2015年各地区R&D;内部经费支出
附表13 1978-2015年各地区R&D;投资核算结果
附表14 1978-2015年各地区R&D;资本存量(当年价)测算结果
附表15 1978-2015年各地区R&D;资本存量(2010年价格)测算结果

精彩书摘

  《中国R&D;资本化核算研究》:
  3.3中国的R&D;产出核算方法
  在参考2008年SNA关于R&D;资本化核算有关原则和借鉴OECD、欧盟、美国、芬兰等国际组织或发达国家核算实践经验的基础上,《中国R&D;资本化核算研究》提出了中国的R&D;核算方法。
  3.3.1资料来源
  计算R&D产出的基础数据,主要来源于中国的R&D;科技统计调查①。主要数据,可从历年的《中国科技统计年鉴》和《工业科技统计年鉴》获取;另外,中国分别于2000年和2009年开展的两次全国R&D;资源清查,也提供了翔实的R&D;活动相关统计资料。
  中国的R&D;科技统计调查的历史和现状。为全面反映中国不断增加的科技活动,1991年,国家统计局正式建立了科技综合统计年报制度,首次公布了中国的R&D;数据。1995年,R&D;科技统计的调查范围,在原来的科研机构、高等学校、大中型工业企业的基础上进一步扩大,覆盖了国有小型工业企业、建筑业、运输仓储邮政业、农林水利业、医疗卫生以及国家级高技术园区的企业等。2000年和2009年,中国开展了两次全国R&D;资源清查,全面调查了中国R&D;活动的总体规模和分布情况,R&D;人员规模结构有关情况,R&D;资源的投入、成果及产出效益情况,以及政府对R&D;活动扶持政策的落实情况等,形成了中国丰富的R&D;统计调查数据。目前,中国参照国际统计规范,建立了周期性普查与年度统计调查相结合的统计调查体系。在组织模式上,中国的R&D;统计调查由教育部、科技部、工信部国防科工局和国家统计局4个部门共同组织实施,最后由国家统计局汇总发布数据。其中,高等院校由教育部负责统计,科研机构及科学研究和技术服务业企业由科技部负责统计,国防科技工业系统企业由国防科工局负责统计,其余行业的企业由国家统计局负责统计。在调查范围上,主要包括农、林、牧、渔业,采矿业,制造业,电力、热力、燃气及水的生产和供应业,建筑业,交通运输、仓储和邮政业,信息传输、软件和信息技术服务业,金融业,租赁和商务服务业,科学研究和技术服务业,水利、环境和公共设施管理业,教育,卫生和社会工作,文化、体育和娱乐业等14个国民经济行业门类。
  经过20多年的发展,中国现行的R&D;科技统计调查越来越规范,数据也越来越翔实,基本能够支撑中国的R&D;资本化核算。需要指出的是,中国的R&D;统计调查开展较晚,历年的《中国科技统计年鉴》和相关资料仅能提供1995年以来的R&D;内部经费支出及其细分项数据。由于《中国R&D;资本化核算研究》的R&D;核算要从1952年开始测算,所以上述数据仍然不能完全满足要求,缺乏若干年份的细分项数据以及1952-1994年R&D;内部经费支出数据。为此,还需要对缺失数据进行处理。
  第一,对若干年份细分项缺失数据的处理。《中国科技统计年鉴》虽然提供1995以来的分企业、研究与开发机构、高等学校和其他四类执行部门的R&D;内部经费支出,但直至2010年以后才提供了各执行部门的支出用途细分项数据。另外,2000年和2009年的两次全国R&D;资源清查资料也提供了各执行部门详细的支出用途细分项数据,因此还缺乏1995-1999年和2001-2008年的细分项数据,即各执行部门的R&D;内部经费支出需进一步划分为日常性支出、人员劳务费、资本性支出以及仪器和设备支出等。考虑到数据的衔接性,在计算1995-1999年各细分项数据时,《中国R&D;资本化核算研究》用2000年的相应占比数据直接计算;在计算2001-2008年各细分项数据时,《中国R&D;资本化核算研究》用相应的2000年和2009年的占比数据加权计算。
  第二,对缺乏1952-1994年R&D;内部经费支出缺失数据的处理。国家财政科技支出是国家为促进科技进步而投入的建设资金,而R&D;活动本质上是一项科技活动,因此,国家财政科技支出与R&D;活动支出具有高度的相关性,《中国R&D;资本化核算研究》用国家财政科技支出推算1952-1994年R&D;内部经费支出。1953年以来的国家财政科技支出数据可从《中国科技统计年鉴》中获得,同时,1952年的数据根据其趋势推算。数据显示,国家财政科技支出占R&D;内部经费支出的比重在最近二十年逐步下降,从1995年的86.7%下降到2015年的49.4%,这与中国企业不断用自有资金加大R&D;投入的事实是一致的。考虑到计划经济年代企事业单位的所有活动资金都由国家统一拨付,《中国R&D;资本化核算研究》将1978年以前的国家财政科技支出直接视为R&D;内部经费支出,而1978-1994年的R&D;内部经费支出则根据同期的国家财政科技支出及其占比变化趋势加以推算。然后,《中国R&D;资本化核算研究》用1995年R&D;内部经费支出各细分项的占比数据.分劈计算1994年以前相应的各细分项数据。
  ……

前言/序言

  改革研发支出核算方法
  更好反映创新驱动作用
  (代序)
  创新是引领发展的第一动力。最近几十年,世界各国,尤其是发达国家不断加大研发支出力度,推动科技创新和技术进步,使之在经济发展中发挥越来越重要的驱动作用。但是,受研发成果难以测度等因素的影响,传统的GDP核算方法没有体现研发活动应有的经济价值,没有反映出研发支出的重要作用。因此,改革研发支出核算方法,是政府统计领域的一项重要任务。
  基于部分国家统计机构的积极探索和变革传统核算方法的现实需求,2009年,联合国等五大国际组织制定的国民经济核算新国际标准——<国民账户体系2008>,引入了知识产权产品概念,拓展了固定资产的边界,将能够为所有者带来经济利益的研发成果视为知识产权产品列入固定资产,即所谓的研发资本化。同时,修订了相应的GDP核算方法,将相应的研发支出由中间投入修订为固定资本形成,计入GDP。
  这是一项重大的核算方法改革。研发资本化核算后,从经济总体到机构部门,从流量账户到资产负债表,国民经济核算各方面数据均发生相应变化。应该说,这项改革是对国际上要求改进国民经济核算体系的积极响应,顺利了全球经济发展的新趋势、新理念和新要求,有利于更好地解释当前的经济增长及财富变化。新标准颁布后,美国、澳大利亚、加拿大等主要发达国家纷纷响应,先后宣布实施新的国际标准。一部分发展中国家也陆续实施新的国际标准。
  对我国而言,实施研发支出核算方法改革更具有十分重要的意义。首先,这是接轨国际标准的客观需要。作为全球第二,并对近些年世界经济增长贡献最大的经济体,我国国民经济核算数据受到国际社会广泛关注,客观上要求我国尽快实施新国际标准,以提高核算数据的国际可比性。其次,这是贯彻新发展理念、实施创新驱动发展战略的现实需要。十九大报告关于新时代坚持和发展中国特色社会主义的十四条基本方略之一是坚持新发展理念。习近平总书记在报告指出,发展是解决我国一切问题的基础和关键,发展必须是科学发展,必须坚定不移贯彻创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念。2015年,党中央、国务院印发的《关于深化体制机制改革加快实施创新驱动发展战略的若干意见>,明确提出了“改进和完善国内生产总值核算方法,体现创新的经济价值”的要求。我国经济已经由高速增长阶段转向高质量发展阶段,这要求我国必须积极推动改革创新,培育新的发展动力,实现经济增长从要素驱动、投资驱动向创新驱动转变。而改革研发支出核算方法,契合了我国发展实际,有利于贯彻创新发展理念,实施创新驱动发展战略,有利于引导全社会加大研发投入力度,推动我国经济转型升级、提质增效。因此,实施研发支出核算方法改革既是完善我国国民经济核算方法、实施新国际标准的需要,更是贯彻新发展理念、落实党中央、国务院决策部署、实施创新驱动发展战略、客观反映我国经济发展的需要。
  近年来,国家统计局积极推动实施研发支出核算方法改革。2013年,国家统计局成立研究团队,对研发支出核算方法改革进行系统研究;2016年,国家统计局首先在国家层面实施研发支出核算方法改革,并系统修订了全国GDP历史数据;2017年,国家统计局又在地区层面推进这项改革,逐步将研发支出计入地区生产总值。
  本书是该领域研究较为全面系统的一部著作。作者曾长期在国家统计局从事国民经济核算和专业统计工作,近年来一直直接参与国家统计局的研发支出核算方法改革研究项目。他对国民经济核算框架下的研发资本化核算问题进行了较为全面透彻的研究,深入了解国际组织经典文献,掌握不同国家实践状况,与有关同事一起对我国研发资本化核算进行了认真准备和具体实施,对这项改革做出了重要贡献。从内容上看,本书依据国民经济核算新的国际标准,对我国研发资本化核算所涉及的核算范围、核算分类、核算方法、核算影响等一系列问题,从核算机理到核算实践作出了系统而详尽的讨论,内容丰富,论证严谨,逻辑清晰,值得相关学者和统计核算人员参考借鉴。
  许宪春
  清华大学经济管理学院教授
  清华大学中国经济社会数据研究中心主任
  国家统计局原副局长
  2018年元月27日

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