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      浙江省R&D投入與經(jīng)濟增長的關系分析

      2010-12-25 08:07:44張朝暉李潔瓊
      對外經(jīng)貿 2010年12期
      關鍵詞:平穩(wěn)性格蘭杰協(xié)整

      張朝暉 李潔瓊

      (1.莆田學院管理學院,福建莆田 351100;2.浙江工商大學經(jīng)濟學院,浙江杭州 310018)

      [區(qū)域經(jīng)濟]

      浙江省R&D投入與經(jīng)濟增長的關系分析

      張朝暉1李潔瓊2

      (1.莆田學院管理學院,福建莆田 351100;2.浙江工商大學經(jīng)濟學院,浙江杭州 310018)

      研究與發(fā)展(R&D)投入對經(jīng)濟增長的作用日益顯著,已經(jīng)有不少學者對R&D投入與經(jīng)濟增長關系進行過研究。依據(jù)浙江省1990—2008年的統(tǒng)計數(shù)據(jù),對R&D投入與經(jīng)濟增長兩個變量進行了ADF平穩(wěn)性、協(xié)整和格蘭杰因果關系檢驗,建立兩者之間的誤差修正模型。研究結果表明:R&D投入與經(jīng)濟增長之間存在長期的均衡關系;R&D投入是經(jīng)濟增長的格蘭杰原因,但經(jīng)濟增長尚不是研發(fā)投入增加的格蘭杰原因。這說明R&D投入對浙江省經(jīng)濟增長起到一定的推動作用,但經(jīng)濟增長并沒有帶來R&D投入的大幅增加。

      R&D投入;經(jīng)濟增長;協(xié)整分析

      一、前言

      科技是促進經(jīng)濟發(fā)展的第一要素,科學技術的進步在經(jīng)濟增長中起著決定性作用,而科技活動的核心是研究與試驗發(fā)展(R&D)活動,R&D的投入通過帶動技術進步從而促進經(jīng)濟的發(fā)展。隨著經(jīng)濟的發(fā)展,浙江省的R&D經(jīng)費投入快速增長。1990年浙江全省R&D投入總支出為2.04億元。2008年此項支出達到345.76億元,是1990年的178倍;研發(fā)強度(R&D經(jīng)費支出占GDP的比重)為1.61%,創(chuàng)歷史最高水平。國外對R&D投入與經(jīng)濟增長之間關系主要側重R&D投入對經(jīng)濟增長的單向影響,大量的案例和計量研究表明了R&D投入是經(jīng)濟增長的重要源泉;經(jīng)濟增長是否有效增加R&D投入的研究僅僅停留在數(shù)理分析階段,實證分析并不多見。而國內研究由于研究角度、研究方法、研究對象和研究樣本的不同,得出的結論也不盡相同。本文根據(jù)時間序列動態(tài)均衡關系的分析方法,對我國R&D投入和經(jīng)濟增長之間的關系進行實證研究,試圖揭示兩者間的相互關系。

      二、數(shù)據(jù)與樣本空間的選擇

      為了分析R&D投入與經(jīng)濟增長的關系,我們運用協(xié)整理論進行實證研究。協(xié)整理論是一種新的建模技術,它從時間序列的非平穩(wěn)性分析入手,探求非平穩(wěn)序列變量間的長期均衡關系,為非平穩(wěn)時間序列的建模提供了很好的解決方法。本文用到的方法有ADF檢驗、協(xié)整檢驗、格蘭杰(Granger)因果關系檢驗、誤差修正模型。

      本文選用浙江全省R&D經(jīng)費投入反映R&D的投入狀況,通過宏觀經(jīng)濟總量指標——全省生產總值(GDP)反映經(jīng)濟增長。并且對樣本數(shù)據(jù)進行了對數(shù)化處理,分別取它們的自然對數(shù)lnGDP(記作:lny)和lnR&D(記作:lnx)。因為經(jīng)對數(shù)變換后,可以避免數(shù)據(jù)的劇烈波動,消除可能存在的異方差,同時不影響變量間的長期穩(wěn)定關系。樣本空間確定為1990—2008年,共19個數(shù)據(jù)(見表1)。

      表1 1990—2008年浙江省GDP及R&D經(jīng)費投入

      資料來源:浙江統(tǒng)計年鑒(2009)。

      三、模型的建立和分析

      在估計計量經(jīng)濟學模型之前,借助圖形分析能夠直觀地觀察經(jīng)濟變量的變動規(guī)律和相關關系,以便合理地確定模型的數(shù)學形式。變量lnR&D與lnGDP的趨勢圖見圖1。

      圖1 Lnx與lny的趨勢圖

      由圖1可以看出:lnx與lny之間存在線性相關關系,因此將模型建立為:

      lnyt= b0+b1lnxt+ut,ut為隨機擾動項,借助于Eviews6.0軟件用OLS方法求lny對lnx的回歸,結果如表2所示。

      表2 回歸結果

      由表2可以得到如下回歸方程:

      從回歸的結果來看,除DW值相當?shù)鸵酝?,估計結果很好。t值很高,表明回歸系數(shù)顯著;R2接近于1,表明擬合程度較高。根據(jù)格蘭杰(Granger)和紐博爾德(Newbold)的經(jīng)驗規(guī)則,如果在時間序列回歸中DW值低而R2高,則應懷疑有偽回歸可能。表1中1990—2008年浙江省GDP的數(shù)據(jù)和R&D投入均表現(xiàn)為一個持續(xù)增加的過程,即在不同的時間段上,其均值是不同的,因此可初步判斷這兩個序列都是非平穩(wěn)的。所以接下來我們要檢驗這兩個時間序列是否服從單整過程,即檢驗這兩支時間序列是否平穩(wěn)。

      (一)變量序列的平穩(wěn)性檢驗

      常見的時間序列的平穩(wěn)性檢驗方法有以下四種:利用散點圖進行平穩(wěn)性判斷、利用樣本自相關函數(shù)進行平穩(wěn)性判斷、單位根檢驗、ADF檢驗。本文采用Dickey和Fuller(1981)提出的ADF方法對變量lnx、lny以及它們的差分序列進行平穩(wěn)性檢驗,也稱ADF單位根檢驗。借助于Eviews軟件檢驗結果如表3所示。

      表3 lnx、lny及其差分序列的平穩(wěn)性檢驗

      由表3可知,原時間序列變量Lnx和Lny在1%的顯著性水平下是非平穩(wěn)序列,而經(jīng)過一階差分后,一階差分序列在10%的顯著性水平下均不具有單位根,為平穩(wěn)序列,即序列Lnx和Lny均為一階單整序列I(1)。

      (二)協(xié)整檢驗

      單位根檢驗結果表明時間序列Lnx和Lny是非平穩(wěn)序列,一階差分平穩(wěn),下面檢驗變量之間是否存在協(xié)整關系,所謂協(xié)整關系即是變量之間可能存在某種平穩(wěn)的線形組合,這種線形組合反映了變量間的長期穩(wěn)定關系。若變量間存在協(xié)整關系,則模型(1)的殘差序列E應該具有平穩(wěn)性,對 E作平穩(wěn)性檢驗,本文采用 Engle和Granger于1987年提出的兩部檢驗法,簡稱EG檢驗。根據(jù)前面用普通最小二乘回歸得到的回歸方程及樣本數(shù)據(jù)的值,可以得到殘差序列的估計值方程(2)為:

      其中Lnyt為樣本中的各個lny觀察值。對殘差序列進行單位根檢驗,得到結果如表4。

      表4 序列e的ADF檢驗結果

      從表4可以看出,由于檢驗統(tǒng)計量值為-3.157695,小于顯著性水平為0.05時的臨界值-3.065585,因此,可以認為估計殘差序列e為平穩(wěn)序列,表明序列Lnyt和lnxt具有協(xié)整關系,即長期均衡關系。對于存在協(xié)整關系的變量序列,運用普通的線性回歸模型預測是不合適的。為了進一步揭示兩個變量的短期變動關系,下面建立誤差修正模型。

      (三)誤差修正模型

      通過Eviews建立修正模型得到描述經(jīng)濟增長與R&D隨投入變化的短期波動向長期均衡調整的誤差修正模型為:

      結果表明R&D經(jīng)費投入的短期變動對經(jīng)濟增長存在正向影響。此外,由于短期調整系數(shù)是顯著的,表明每年實際的GDP與其長期均衡值的偏差中的25%(0.248344)被修正。

      (四)格蘭杰因果檢驗

      由于變量之間存在協(xié)整關系,因此,可以進一步進行格蘭杰因果關系檢驗,從而探討經(jīng)濟增長與研發(fā)投入之間的相互作用機制。由于格蘭杰因果關系檢驗對滯后期長度的變化比較敏感,所以本文在檢驗過程中選取了5個不同的滯后期,相對于自由度來說,滯后期已經(jīng)足夠長,檢驗結果如表5所示。

      表5 LnR&D和LnGDP之間不同滯后期的格蘭杰因果檢驗結果

      從表5中可以看出,在滯后期為1~5年中,研發(fā)投入都是經(jīng)濟增長的格蘭杰原因,這說明研發(fā)投入對經(jīng)濟增長起到一定的推動作用,這與經(jīng)濟中的現(xiàn)實情況比較一致。此外,經(jīng)濟增長除了在第3年和第5年是研發(fā)投入的格蘭杰原因外,1、2、4期均不是研發(fā)投入增加的格蘭杰原因,說明經(jīng)濟增長并沒有帶來研發(fā)投入的相應大幅增加,與研發(fā)投入在整個國內生產總值中的比重依然較小且年度增幅相對不大的事實相吻合。

      四、結論及政策建議

      結論一:R&D投入和經(jīng)濟增長之間存在長期穩(wěn)定均衡關系,且R&D投入對經(jīng)濟增長有促進作用。結論二:經(jīng)濟增長對R&D投入的拉動作用不大,表明雖然我國經(jīng)濟取得了較快發(fā)展,R&D投入的絕對數(shù)年年攀高,但相對于經(jīng)濟總量來說,R&D投入依然很少,投入強度依舊偏低。

      根據(jù)結論提出以下建議:第一,繼續(xù)加強R&D投入力度,探索中國特色的自主創(chuàng)新之路。相比龐大的經(jīng)濟基數(shù),我國對科技的投入其實還很不夠。為此,各級政府應持續(xù)不斷地增加對研發(fā)的投入,優(yōu)化研發(fā)資源的配置,促進R&D活動與經(jīng)濟的協(xié)調發(fā)展。同時與發(fā)達國家相比,我國對R&D投入的總量、強度以及效果還有不小差距,也難以在短期內達到發(fā)達國家的水平,所以還要努力探索中國特色的技術自主創(chuàng)新之路。第二,加強知識產權保護力度,使企業(yè)逐漸成為研發(fā)(R&D)投入和創(chuàng)新的主體。完善知識產權制度對于促進企業(yè)自主技術創(chuàng)新具有重要的保障和激勵作用。雖然我國在知識產權保護方面取得了很大進步,但仍存在諸多問題,需要政府采取措施完善相應的法律制度,使科技成果的產權得到有效保護,讓企業(yè)有安全感,激勵企業(yè)的研發(fā)動力,使企業(yè)逐步成為社會研發(fā)投入的主體,逐漸改變R&D投入主要依靠政府的現(xiàn)狀。

      [1]浙江統(tǒng)計局.浙江統(tǒng)計年鑒2009[M].北京:中國統(tǒng)計出版社,2009.

      [2]陳海波,趙喜倉.我國R&D狀況的區(qū)域比較分析[J].統(tǒng)計研究,2003(3).

      [3]高鐵梅.計量經(jīng)濟分析方法與建模[M].北京:清華大學出版社,2007.

      [4]薛敬,宋建剛.基于協(xié)整方法的中國R&D與技術創(chuàng)新的實證分析[J].山東經(jīng)濟,2007(3).

      [5]于俊年,計量經(jīng)濟學軟件——Eviews的使用[M].北京:對外經(jīng)濟貿易大學出版社,2006.

      The effect of R & D(Research and Development).It studied by numerous academic scholars,is playing more important role in economic growth.We based on 1990—2008 statistics,Zhejiang province,on the R & D investment and economic growth of these two variables were ADF stationary test,co-integration test and Granger causality test to establish the difference between the error correction model.The results show that R & D investment and economic growth in the long-term equilibrium relationship,R & D investment Granger cause economic growth,but economic growth is not Granger cause the increase in R & D investment.This shows that R & D investment on economic growth in Zhejiang province has played a certain role,but economic growth has not brought R & D investment increased significantly.

      R&D investment;economic growth;co-integration analysis

      F061.5

      A

      1002-2880(2010)12-0054-03

      張朝暉(1970-),女,漢族,浙江諸暨人,莆田學院(管理學院)講師,管理學碩士,研究方向:教育經(jīng)濟與管理。李潔瓊(1987-),女,漢族,浙江東陽人,浙江工商大學(經(jīng)濟學院),產業(yè)經(jīng)濟學碩士,研究方向:產業(yè)發(fā)展。

      莆田學院科研基金資助項目(20080011)。

      (責任編輯:梁宏偉)

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