第２５卷第４ａ（总第１１６期）Ｖ０１．２５Ｎｏ．４（ＳＵＭＮｏ．１１６）机械管理开发ＭＥＣＨＡＮＩＣＡＬＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴＡＮＤＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴ

２０１０年８月Ａｕｇ．２０１０

技术创新与我国经济增长之间关系的实证研究木田新翠，吕月英，史竹琴（太原科技大学经济与管理学院，山西太原０３００２４）【摘要】创新与技术进步作为经济增长的第一推动力，为人类创造了大量财富，促进了全球经济的繁荣。测度科技创新对经济增长的贡献一直是计量经济学家们工作内容之一。那么技术创新对经济增长的贡献到底有多大，文章利用计量经济学的方法一协和检验与向量误差修正模型，选取Ｒ＆Ｄ投入水平作为研究科技创新活动水平的代表指标，选取国内生产总值ＧＤＰ作为经济增长的代表指标对中国经济增长进行实证分析。从而得出加大科技创新投入的力度是合理的，同时，测算出的影响度也为政府进行宏观调控提供了数据参考。【关键词】技术创新；Ｒ＆Ｄ投入水平；协和检验；向量误差修正模型；经济增长【中图分类号】Ｆ２７３．１【文献标识码】Ｂ【文章编号】１００３—７７３ｘ（２０１０）０４—０１３０—０３

０引言经济增长是一个国家永远追求的目标，关系着整个经济和社会的发展。２０世纪８０年代以来，以罗默和卢卡斯为代表的一批经济学家在对新古典经济增长理论重新思考的基础上，提出了新经济增长理论，将技术进步作为系统的内生变量，从生产率和技术进步方面研究经济增长，把当今世界的经济增长归结为来自知识和人力资本的增长，认为技术因素成为经济增长的决定因素。随着我国知识经济的兴起，技术因素在经济增长中的作用也日益显著，而科技投入水平的高低影响着技术的发展，科技投人已经成为决定我国经济增长的重要因素。１我国科技创新投入情况分析近年来，我国科技水平迅速发展，科技投入逐年加大，技术因素在经济增长中的贡献越来越大，促进了经济由粗放型增长向集约化的转变。但科技投入的运行情况仍有一些不足之处。从科技经费筹集和使用情况看：１９８７～２００４年间科技经费筹集额增长了６．０４倍，科技经费使用额增长了５．９５倍，投入总量呈逐年稳步增长之势，但中间略有波折，１９９６年和１９９８年科技经费筹集和使用额增长率都有比较明显的下降，而２０００年则有较大幅度的增长，分别达到２３４６．６８亿元和２０５０．２５亿元。同时，国内生产总值（ＧＤＰ）增长了９．８１倍，均低于同期科技经费筹集和使用额的增长；从研发经费（Ｒ＆Ｄ）投人情况看，研发（Ｒ＆Ｄ）活动是科技活动的核心，关系到一个国家和地区国际竞争力并进而影响经济增长。１９８７—２００４年间，全国研发经费投入总体上呈上升趋势，总量不断增加，从７４．０亿元上升到１９６６．６亿元，上升了２５．５８倍，低于科技经费投人，但高于同期的ＧＤＰ增长。根据国际惯例，Ｒ＆Ｄ经费增长率应高于ＧＤＰ增长率，这样科技发展的后劲才能得到不断加强。由于我国Ｒ＆Ｄ经费投入的基数小，投入经费的绝对值与发达国家相比差距还很大，２０００年的Ｒ＆Ｄ经费投入仅占美国同期的４．７４％，应该进一步增大投入力度。同时Ｒ＆Ｄ经费的投入与ＧＤＰ的比值也显示出先抑后扬的趋势，近年来逐渐增大，２００１年达到１．２３％，有着良好的发展态势。但还远远低于发达国家水平，根据《洛桑报告》，２０００年该指标最高的是瑞典为３．７８％，美国为２．６８％，日本为３．１２％，韩国为２．６５％，表明我国的科技投入强度还需要加强。２科学技术创新对经济增长的传导机制经济的持续增长依赖于总供给曲线和总需求曲线的不断右移，而这正是由于不断的技术创新。技术创新之所以能成为推动经济增长的动力和源泉，就在于技术创新即创造了持续的供给，也创造了持续的需求。虽然从表面上看，社会产品的增加是由于投资而产生的，但是如果没有技术创新的出现，那么投资的动力就会由于社会生产的饱和而消亡。正是由于技术创新的不断涌现，才使得社会具有持续不竭的投资需求。技术创新的作用，不同于对现有生产力的扩大投资而引起资本增加的作用，技术创新使经济增长的内容和环境发生了不可逆转的变化，其创造的供给和需求是持续性的，因此技术创新对经济增长的总用时持续的。不断的技术创新将会使总供给曲线和总需求曲线不断右移，从而推动经济持续的增长胆，。３构建模型与实证检验３．１数据的选取所有数据均来源于《中国统计年鉴》，本文选取样本区间为１９８７～２００７年的年度数据。以国内生产总值（ＧＤＰ）和科研经费投入（１（ＹＪＦ）为变量来分析科技创新与我国经济增长之间的长期关系。由于所有国内生产总值ＧＤＰ数据只有名义价格数据，而无实际价格数据，于是可以将各年的ＧＤＰ数值都除以当年的可比消费价格指数得到实际价格的国内生产总值（ＳＧＤＰ）。另外反映科技创新的指标有很多，在这里，我们仅用科

研经费投入这一指标来代表，科研经费Ｒ＆Ｄ数据（ＫＹＪＦ）也以名义数据除以当年的可比消费价格指数得到实际科研经费（ＳＫＹＪＦ），为了消除变量之间的异

收稿日期：２０１０—０５—２０项目基金：山西省软科学项目（项目名称：山西金融发展与产业结构调整的关系研究），项目编号：２００９０４１０５９—０４作者简介：田新翠（１９７７一），女，山西高平市人，讲师，硕士研究生，研究方向：宏观经济分析。

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万方数据第２５卷第４期（总第１１６期）田新翠，等：技术创新与我国经济增长之间关系的实证研究２０１０年８月方差性，再分别对上述取得的数据取自然对数，从而提高估计的可靠性。因此本文采用ＳＧＤＰ、ＳＫＹＪＦ的自然对数形式，分别记作ＩｎＳＧＤＰ、ＬＮＳＫＹＪＦ。本文采用的是计量软件ＥＶＩＥＷＳ５．０。３．２单整（Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）检验很多时间序列具有非平稳性的特征，如果事先不考虑时间序列的平稳性而直接对非平稳性数据进行线性回归，很可能会出现“虚假回归”（ＳｐｕｒｉｏｕｓＲｅｇｒｅｓ—ｓｉｏｎ），即变量之间实际上并不存在任何线性关系，但相关的检验又都很显著，从而导致这种回归模型的结果毫无意义。因此，在协整分析之前，我们先对变量进行单位根检验（ｕｎｉｔｒｏｏｔｔｅｓｔ），检验变量是否平衡。单位根检验也就是单整过程。一个非平稳过程，如果经过扣１次差分仍然是非平稳过程。但经过ｄ次差分后成为一个平稳的、可逆的移动平均自回归过程，这样的过程是一个ｄ阶单整过程。只有同阶单整的非平稳时间序列之间才可能存在协整关系（Ｃｏｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）。本文采用的单位根检验方法是ＡＤＦ（ＡｕｇｍｅｎｔＤｉｋｅｙ－－Ｆｕｌｌｅｒ）检验法，检验过程是从带趋势和截矩项模型、带截矩项模型、不带趋势和截矩项模型三种模型逐步进行检验。即该检验是通过以下３个模型完成的：模型１：Ａｘ。＝ｄｘ川＋∑ｂｉＡｘ。＋ｅｉ；模型２：血。：ｃ＋出ｌ－ｌ＋∑ｂｉＡｘ。＋ｅｌ；模型３：Ａｘ。＝ｃ＋６￡＋如ｆ＿ｌ＋∑６ｊ△菇。＋巴。模型３中的ｔ是时间变量，代表了时间序列随时间变化的某种趋势。零假设都是Ｈ０：ｄ＝Ｏ，即存在一单位根。实际检验时从模型３开始，然后模型２，模型１。何时检验拒绝零假设，即原序列不在单位根，为平稳序列，何时停止检验。否则，就要继续检验，直到检验完模型１为止。只要其中一个模型检验结果拒绝零假设，就可以认为时间序列是稳定的。否则，就是不稳定的。将ｌｎｓｇｄｐ、ｌｎｓｋｙｊ进行ＡＤＦ单位根检验后，我们得出结论见表ｌ：表１时间序列ＡＤＦ检验变量检验形式ｆ’ｃ，ｎＡＤＦ检验值比较临界值是否平稳ＬｎＳＧＤＰｔｔ，ｃ，１－２．９７８７４４＞－３．７３３２００不平稳△ＬｎＳＧＤＰｔ０，０，０－６．４００３９８＜一１．９６４４１８平稳ＬｎＳＫＹＪＦｔ，ｃ，１—２．３２６４３４＞－３．７３３２００不平稳△ｈ６ＫＹＪＦｃ，ｏ。０－３．７７４７１１＜一３．０６５５８５乎稳ｔ：表示趋势项；ｃ：表示截矩项；ｎ：表示滞后变量阶数；表中所有数据显著性概率为５％。资料来源：自制得到。从上表可以看出，ＳＧＤＰ，、ＳＫＹＪＦ都是非平稳序列，而其一阶差分序列都是平稳的时间序列。因此，两个变量序列都是一阶单整序列，即为Ｉ（１），即二者是同阶单整的。３．３协整（ｃｏｉｎｔｅ帮ａｔｉｏｎ）检验对变量的协整检验，目前常用且较简便的方法是恩格尔一葛兰杰两步法。第一步：首先建立如下的计量模型：ＬｎＳＧＤＰ，＝届＋届ＬｎＳＫＹＪＦｌ十以（１）并估计出（１）式的变量之间的长期均衡关系，根据中国１９８７～２００４年的年度数据，使用普通最小二乘法对回归方程式（１）进行估计，可得ＳＧＤＰ与ＳＫＹＪＦ的长期均衡关系估计式为：

ＬｎＳＧＤＰｔ＝１．０６４４７５＋０．８６３２８０ＬｎＳＫＹＪＦ，

（２）

（１．２９７４３２）（６．３２１８０５）Ｒ２＝０．７１４１０８ＤＷ＝２．１６４８６５（２）式中时间变量ｔ的原点为１９８７年，式下括号中的数字为相应参数的ｔ值。根据以上Ｒ２值、ＤＷ值可以看出，以上回归方程结果良好。第二步：对式（２）的残差序列进行单位根检验。记（２）式回归方程残差为ｅ。。协整关系存在的一个重要条件是协整回归方程的残差序列是平稳的，则变量之间的关系是协整的。反之则不是协整的。所以必须对残差序列的平稳性进行检验。检验方法也采用单位根检验（ＡＤＦ检验）。检验结果见表２：表２残差序列ＡＤＦ检验睦量检验形式ｔ，ｃ，ｎＡＤＦ检验值比较临界值是否平稳

Ｉｅｔ（Ｏ．０。０）－４．３８５８１１＜一１．９６２８１３平稳

表中所有数据显著性概率为５％再由生成的残差序列ｅ。得出的ＡＤＦ值为一４．３８５８１１，

与相应的Ｅｎｇｅｌ—ｙｏｏ临界值一１．９６２８１３相比是显著的，所以需拒绝残差序列ｅｔ中存在单位根的零假设。这表明残差序列ｅ屉平稳序列，为Ｉ（Ｏ）。这就是说，式（２）给

出的国内生产总值与科研经费变量之间的长期均衡关系是真实的。从式（２）可以看出，科研经费对ＧＤＰ的影响弹性为０．８６３２８０，影响程度是显著的，说明科研经费的投入每增加一个百分点，ＧＤＰ会增加０．８６３２８０个百分点。可见科研经费的投入能有效促进经济增长。３．４误差修正模型（ＥｒｒｏｒＣｏｒｒｅｅｔｉｏｎＭｏｄｅｌ）

误差修正模型（ＥＣＭ）也是由Ｅｎｇｌｅ和Ｇｇｒａｎｇｅｒ于１９８７年提出的，是一种具有特定形式的技量经济模型。其基本思想是如果变量之间存在协整关系，则表明这些变量之间存在着长期均衡的关系，而这种长期均衡的关系是在短期波动过程的不断调整下得以实现的。也就是说大多数经济时间序列具有长期的均衡关系是因为有一种调节机制—误差修正机制一在起作用，防止了长期均衡关系出现较大的误差。得误差修正模型的估计式为：ＡＬｎＳＧＤＰｔ＝Ｏ．１６１６６５－１．０４２５５２ＥＣＭ。一ｌ一２．６８０９２６

ＡＬＮＳＫＹＪＦ．＋２．７２２５８１ＡＬＮＳＫＹＪＦ，一－（ｏ．２１２０１３）（一３．６８２０００）卜１．０２９９５３）（０．９６５０６２）砰＝０．６２３０３６ＤＷ＝１．９５８３１５