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　　(二）数值模拟
　　根据数值模拟通常的参数取值，我们假设主观贴现率p=0.02,劳动收入占总产出的份额为0.6,从而a=0.6。关于现实经济的知识生产函数中知识存量对应的指数大小存在较大争议。例如，Romer(1990)认为知识存量对应的指数等于1,而Jones(1995)认为知识存量对应的指数严格小于1。大量的研究支持Jones(1995)的结论，例如Pessoa(2005)等。为此，我们就）值分别取0.2、0.5和0.7予以分析。关于社会资本对个体福利重要性的指标0是本文关注的重点，我们假设基准值0=0.2,从而考察社会资本重要性如何影响经济增长率等内生变量。简化起见，我们假设L=1。根据上述条件可知S=0.0211,这可以保证0=0.2,)=0.2时基准参数环境下的经济增长率约为0.02。
　　可以看出，社会资本的重视程度越高，经济增长率越高，社会资本投资比例越高，R&D部门的劳动比例越高。且上述结论是稳健的，不会随着社会资本对创新影响力度的变化而改变。相应的作用机制是，社会资本的重要性越大，则个体越注重社会资本，从而会投入更多的资源积累社会资本，这使得社会资本水平上升，社会资本又提高了R&D生产效率，进而R&D部门选择雇佣更多的R&D人员，促进经济增长。因此，我们可以从社会资本偏好差异的视角来解释不同国家和地区之间经济增长差异的问题。也即_个地区经济发展水平较高，可能的原因是，这个地区的人们更偏好社会资本，对社会资本的重视程度更高，社会资本投入较多。这是对现有经济增长理论文献的发展和完善，因为现有研究主要是从物质资本、人力资本、技术水平角度来理解现实世界经济不同国家和地区之间经济增长差异的，而我们则认为社会资本偏好和社会资本投资也是导致经济增长差异的重要原因。
　　四、实证模型设定和变量选取
　　(一)实证模型设定
　　本部分通过实证分析考察社会资本对创新和经济增长的影响。根据本文理论模型框架中关于知识生产函数的设定，我们就知识生产函数（6)两端同时取自然对数可得如下的回归方程：
　　lnA=a〇+ailnLA+^InA+aJnS+e
　　其中A表示知识生产数量，La表示R&D部门的劳动投入,A表示知识存量，表示社会资本。
　　关于社会资本对实际产出和经济增长的影响问题，我们就总产出函数（19)两端取自然对数，同时引入社会资本，从而构建如下的回归方程：
　　lnY=a〇+ailnLF+aalnA+a?K+ajnS+e
　　其中Y表示实际产出水平，Ly表示最终产品生产部门的劳动力数量，A表示知识存量，S表示社会资本，K表示物质资本存量。
　　(二）变量选取和数据说明
　　根据Porter&Stem(2000)、Pessoa(2005)的方法，我们用专利申请数表示每年新生产的知识，并通过永续盘存法构建知识存量。我们用R&D人员全时量衡量R&D部门的劳动投入，用实际GDP表示最终产品生产部门的实际产出，用从业人员数量减去R&D部门的就业人数表示最终产品生产部门的劳动投入。根据通常的方法，我们通过可比价格计算出各个省份历年的固定资产投资，并通过永续盘存法估算出各省历年的资本存量。
　　社会资本测度指标的选取是本文的重点，现有研究主要是通过人们之间的信任（trust)以及社会参与（socialparticipation)来衡量社会资本的。我们这里借鉴Temple&Johnson(1998)、shise&Sawada(2009)的方法，从信息共享和相互沟通的角度来测度社会资本。Ishise&Sawada(2009)认为，信息共享和相互沟通是社会资本的重要特征，这与关于社会资本研究经典的论述是_致的。但Ishise&Sawada(2009)用人均邮件数量以及人均收音机数量来衡量社会资本水平却存在较大的缺陷。这是因为近年来随着经济水平的发展，纸质邮件不再是人们沟通的主要手段，收音机也不再是人们获得信息的主要渠道。事实上，随着通讯技术的发展，互联网越来越成为人们获得信息的主要渠道；人们之间的沟通也开始更多的依赖于电话与互联网。我们认为，从信息共享和相互沟通的角度出发，互联网使用频率以及电话使用频率能更好地反映社会资本水平。基于数据的可得性，我们用互联网上网人数与总人口的比值表示互联网使用频率，用经济中总的电话数（包括固定电话和移动电话）与总人口的比值表示电话使用频率。
　　可以看出，通过互联网使用频率和电话使用频率衡量的社会资本具有相同的变化趋势；不同省份的社会资本差别较大，其中北京、天津、上海、江苏、浙江、广东、福建、辽宁的社会资本总体水平较高。北京的社会资本水平最高，互联网使用频率为0.374,人均拥有电话数为1.381。贵州的社会资本水平最低，互联网使用频率为0.069;人均拥有电话数为0.321。图2是我国31个省份2001年、2005年和2010年互联网使用频率以及人均拥有电话数的核密度分布图。
　　由于我们只能找到2001年后分省的互联网用户数以及电话户数（包括固定电话和移动电话），因此，本文选取的时间段是2001—2010年。R&D人员全时量和专利申请数来源于《中国科技统计年鉴》，其余数据来源于《中国统计年鉴》，其中实际GDP和物质资本存量均按可比价格计算。
　　五、社会资本对创新和实际产出的影响
　　(一)社会资本对创新的影响
　　可以直观地看出，社会资本水平与创新之间存在_个严格正相关系。表3给出了社会资本对创新影响的实证分析结果。我们首先考察社会资本对总体创新的影响，具体地以专利申请数量作为被解释变量进行分析。可以看出，社会资本对应的系数显著为正。以互联网使用率衡量社会资本对应的系数为0.114,这说明社会资本每增加1%,知识增长速度上升0.114%;以人均电话数衡量社会资本对应的系数为0.211,这说明社会资本增加1%,知识增长速度上升0.211%。上述分析表明，社会资本水平的提高有利于加快我国自主创新进程。