高校科技創(chuàng)新能力對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率研究*
——以遼寧省為例

王 青， 潘 桔(. 遼寧大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院， 沈陽(yáng) 0036； . 沈陽(yáng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院， 沈陽(yáng) 0044)

【管理與實(shí)務(wù)】

高校科技創(chuàng)新能力對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率研究*
——以遼寧省為例

王 青1， 潘 桔2
(1. 遼寧大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院， 沈陽(yáng) 110036； 2. 沈陽(yáng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院， 沈陽(yáng) 110044)

在當(dāng)今的知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代，高等院校已經(jīng)成為推動(dòng)科學(xué)技術(shù)進(jìn)步的重要力量，必然會(huì)對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展作出重要貢獻(xiàn)。采用因子分析方法分析高?？萍紕?chuàng)新能力，建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，對(duì)高校科技創(chuàng)新能力對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率進(jìn)行研究。結(jié)果表明，高?？萍紕?chuàng)新能力同資金和人力資本相比，對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展影響程度相當(dāng)，且促進(jìn)作用不斷增強(qiáng)。因此，實(shí)現(xiàn)遼寧經(jīng)濟(jì)振興和可持續(xù)發(fā)展，需要不斷增強(qiáng)高?？萍嫉膭?chuàng)新能力及其對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的拉動(dòng)作用。

高校； 科技創(chuàng)新； 因子分析； 時(shí)間序列； 經(jīng)濟(jì)増長(zhǎng)； 貢獻(xiàn)率

在當(dāng)今的知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代，科學(xué)技術(shù)的發(fā)展關(guān)系到一個(gè)地區(qū)乃至國(guó)家的繁榮，是發(fā)展本國(guó)經(jīng)濟(jì)、提升國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的重要影響因素，也是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心動(dòng)力。內(nèi)生增長(zhǎng)理論認(rèn)為，科學(xué)技術(shù)進(jìn)步是保證經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)的決定因素，其他因素只能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的短期增長(zhǎng)，一旦科技發(fā)展達(dá)到穩(wěn)態(tài)，則經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度將為零[1]。在我國(guó)的科技體系中，高等院校的科研力量占有重要地位，高?？萍紕?chuàng)新能力的強(qiáng)弱對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展存在著一定的影響。研究高等院校對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)率并對(duì)其進(jìn)行定量測(cè)算，對(duì)高?？萍紕?chuàng)新能力的提升和區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展都具有重要作用。

科學(xué)技術(shù)在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中的貢獻(xiàn)率問(wèn)題早在20世紀(jì)80年代就得到了眾多經(jīng)濟(jì)學(xué)家的關(guān)注。近些年，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)科技進(jìn)步及高?？萍紝?duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)率做了許多研究。劉文艷等(2014)引入勢(shì)效系數(shù)用來(lái)說(shuō)明要素發(fā)揮的效能，在此基礎(chǔ)上建立了結(jié)構(gòu)生產(chǎn)函數(shù)，以回歸模型為基礎(chǔ)，測(cè)算了河北省1990—2012年的科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行了深入分析，提出了針對(duì)性的經(jīng)濟(jì)調(diào)控思路[2]。李蘭蘭等(2011)按照科技進(jìn)步水平對(duì)中國(guó)31個(gè)省市進(jìn)行軟分類，利用所得隸屬度和貢獻(xiàn)率求得各個(gè)省市的科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率，從而得出需注重科技發(fā)展水平的結(jié)論[3]。韓雪峰等(2014)從科技投入資金流向的角度入手，估算出全要素生產(chǎn)率，利用動(dòng)態(tài)分析與回歸分析等方法，對(duì)1998—2010年遼寧省高校科技對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)與影響進(jìn)行了具體的測(cè)算，得出了高校的研發(fā)資金支出效率遠(yuǎn)高于其他科研機(jī)構(gòu)平均水平的結(jié)論[4]。肖寧(2010)運(yùn)用探索性和驗(yàn)證性因子分析相結(jié)合的方法，以高校科研經(jīng)費(fèi)支出為因變量，測(cè)算出湖南省高?？蒲薪?jīng)費(fèi)每多投入1%，能夠使地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)6.22%[5]。陳運(yùn)平(2007)構(gòu)建了江西省高校科技創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)的理論與實(shí)證模型，借用勞動(dòng)簡(jiǎn)化法的思想，把高?？萍紕?chuàng)新的貢獻(xiàn)份額從整個(gè)社會(huì)的科技創(chuàng)新中分離出來(lái)[6]。研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前關(guān)于高?？萍紝?duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展貢獻(xiàn)率的文獻(xiàn)大多從高?？蒲薪?jīng)費(fèi)的角度進(jìn)行分析，直接研究的并不多，定量研究更少。

一、理論模型

1. 生產(chǎn)函數(shù)

(1)

式中：Yt為t期實(shí)際產(chǎn)出；A為除高?？萍妓街獾纳鐣?huì)科技水平；Kt為t期資金投入；Lt為t期勞動(dòng)力投入；Ut為t期高校科技創(chuàng)新能力得分；α和β分別為資本和勞動(dòng)力的投入產(chǎn)出彈性；γ為高校科技創(chuàng)新能力的絕對(duì)變化量導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)的相對(duì)變化量。

對(duì)式(1)兩邊取自然對(duì)數(shù)，得

lnYt=lnA+αlnKt+βlnLt+γUt

(2)

根據(jù)式(2)對(duì)參數(shù)α、β和γ的數(shù)值進(jìn)行估計(jì)，可以得到資金、勞動(dòng)力投入每增加1%，對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)分別增加α%和β%，高?？萍紕?chuàng)新能力得分每增加1分，地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展平均增加γ，從而進(jìn)一步得到高?？萍紕?chuàng)新能力對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響狀況。

2. 數(shù)據(jù)來(lái)源及說(shuō)明

本文數(shù)據(jù)主要來(lái)自歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《遼寧省統(tǒng)計(jì)年鑒》《遼寧科技統(tǒng)計(jì)年鑒》以及《高等學(xué)校科技統(tǒng)計(jì)資料匯編》，個(gè)別數(shù)據(jù)來(lái)自遼寧省經(jīng)濟(jì)普查數(shù)據(jù)公報(bào)，數(shù)據(jù)時(shí)間跨度為2001—2014年。變量選取具體為：

(1) 國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總產(chǎn)值(Y)，采用遼寧省國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值GDP，以2001年數(shù)據(jù)為基期，剔除物價(jià)因素對(duì)測(cè)算結(jié)果的影響后所得的數(shù)據(jù)。

(2) 資產(chǎn)總額(K)，由于《遼寧省統(tǒng)計(jì)年鑒》中沒(méi)有針對(duì)2001—2014年資產(chǎn)總額的統(tǒng)計(jì)值，而有各年的新增固定資產(chǎn)統(tǒng)計(jì)值，所以采用對(duì)各年新增流動(dòng)資產(chǎn)及資產(chǎn)總額進(jìn)行估算的方法。假設(shè)在短期內(nèi)新增固定資產(chǎn)和流動(dòng)資產(chǎn)的比例大致不變，根據(jù)2004年和2008年第一、二次遼寧經(jīng)濟(jì)普查數(shù)據(jù)可以得到這兩年資產(chǎn)總額和新增固定資產(chǎn)的數(shù)據(jù)，估算出新增固定資產(chǎn)和流動(dòng)資產(chǎn)的比例為1∶1.731[4]，進(jìn)而根據(jù)2001—2014年各年的新增固定資產(chǎn)數(shù)值估算出其新增流動(dòng)資產(chǎn)數(shù)值，最終估算出2001—2014年各年的資產(chǎn)總額。與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)相似，以2001年數(shù)據(jù)為基期，剔除物價(jià)因素影響，得到相應(yīng)數(shù)據(jù)。

(3) 勞動(dòng)力(L)，采用遼寧省在崗職工數(shù)量。

(4) 高?？萍紕?chuàng)新能力得分(U)，采用因子分析方法計(jì)算出來(lái)得分，并進(jìn)行[0，1]區(qū)間上的轉(zhuǎn)換。

二、高?？萍紕?chuàng)新能力水平的測(cè)度

1. 指標(biāo)的選取

高?？萍紕?chuàng)新能力評(píng)價(jià)體系的形成是多種因素相互影響綜合作用的結(jié)果，是一個(gè)復(fù)雜的、不斷循環(huán)發(fā)展的系統(tǒng)[7]。因此，在建立高校科技創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)體系時(shí)，必須著眼于科技活動(dòng)的完整過(guò)程，既要考慮現(xiàn)有的科研基礎(chǔ)，又要考慮未來(lái)的潛在發(fā)展能力，同時(shí)還要考察科研方面的實(shí)力和服務(wù)地方的社會(huì)功能[8]。根據(jù)高校科技創(chuàng)新能力的內(nèi)涵和建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的基本原則，參考國(guó)內(nèi)許多專家學(xué)者提出的高校創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的建立方法[9]，綜合考慮上述影響高校科技能力的因素及數(shù)據(jù)的可得性，經(jīng)過(guò)試算，本文最終選取了科技活動(dòng)人員數(shù)、科技活動(dòng)人員全時(shí)當(dāng)量、科研經(jīng)費(fèi)支出、科研項(xiàng)目數(shù)、發(fā)表論文數(shù)、出版著作數(shù)、申請(qǐng)專利數(shù)、專利出售數(shù)和獲國(guó)家級(jí)以上獎(jiǎng)勵(lì)情況9個(gè)指標(biāo)作為高校科技創(chuàng)新能力的評(píng)價(jià)指標(biāo)，并進(jìn)行了相關(guān)數(shù)據(jù)的收集。

2. 模型的構(gòu)建

本文所建立的高?？萍紕?chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系涉及到的變量眾多，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)彼此之間有一定的相關(guān)性，而且反映的信息存在交叉性。為了建立相互獨(dú)立的指標(biāo)，減少信息重疊，使所建立的指標(biāo)體系能夠合理地量化分析高?？萍紕?chuàng)新能力，本文利用Spss 20.0采用因子分析的方法對(duì)指標(biāo)體系中的9個(gè)變量進(jìn)行分析。通過(guò)研究指標(biāo)體系間的內(nèi)在結(jié)構(gòu)關(guān)系，將多個(gè)指標(biāo)的問(wèn)題轉(zhuǎn)化為少數(shù)指標(biāo)[6]，進(jìn)一步利用數(shù)據(jù)分析得到的每個(gè)因子的權(quán)重計(jì)算出高校科技創(chuàng)新能力得分。

因子分析中數(shù)據(jù)的KMO值為0.797，表明收集的數(shù)據(jù)集適合進(jìn)行因子分析。提取的兩個(gè)成分解釋的總方差和方差累計(jì)貢獻(xiàn)率如表1所示。

根據(jù)提取的兩個(gè)公因子各自的方差貢獻(xiàn)率，可以計(jì)算得出各年度遼寧省高?？萍紕?chuàng)新能力的得分。計(jì)算過(guò)程中發(fā)現(xiàn)因子得分存在負(fù)數(shù)情況，不利于對(duì)高校科技創(chuàng)新能力對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率的討論，為了數(shù)據(jù)處理的方便，將各年度得分轉(zhuǎn)化為0～1之間的數(shù)據(jù)，輸出結(jié)果如表2所示。

表1 兩個(gè)成分解釋的總方差

表2 2001—2014年遼寧省高?？萍紕?chuàng)新能力得分

將表2中2001—2014年各年度遼寧省高?？萍紕?chuàng)新能力得分繪制在折線圖中，如圖1所示。由圖1可知，遼寧省高?？萍紕?chuàng)新能力得分在2004年和2010年存在小幅下降的情況，但總體上隨年度變化呈上升趨勢(shì)。

圖1 2001—2014年遼寧省高?？萍紕?chuàng)新能力得分

三、實(shí)證分析

將表2中遼寧省高?？萍紕?chuàng)新能力得分與2001—2014年間處理后的遼寧省國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、資產(chǎn)總額、在崗職工人數(shù)等數(shù)據(jù)代入模型中，利用Eviews軟件進(jìn)行回歸分析，得到模型中參數(shù)α、β和γ的值。

考慮到通貨膨脹對(duì)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的影響，將遼寧省國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、固定資產(chǎn)總額進(jìn)行以2001年數(shù)據(jù)為基期的處理，處理后的數(shù)據(jù)如表3所示。

表3 2001—2014年遼寧省GDP、資產(chǎn)總額及基期處理后數(shù)據(jù)

1. 序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

為避免構(gòu)建的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型出現(xiàn)偽回歸現(xiàn)象，對(duì)lnY、lnK、lnL、U進(jìn)行時(shí)間序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)，結(jié)果如表4所示。

表4 單位根檢驗(yàn)結(jié)果

結(jié)果表明，在5%的顯著性水平下，上述四組數(shù)據(jù)都是二階單整時(shí)間序列，通過(guò)了單位根檢驗(yàn)。由時(shí)間序列相關(guān)理論可知，對(duì)于同階單整的時(shí)間序列可以采用普通最小二乘法建立線性回歸模型進(jìn)行研究。

2. Eviews回歸結(jié)果

首先，利用Eviews 8.0軟件中的OLS回歸程序?qū)δＰ瓦M(jìn)行參數(shù)估計(jì)，發(fā)現(xiàn)序列存在自相關(guān)性，利用差分法消除了自相關(guān)性后，得到2001—2014年遼寧省GDP與資產(chǎn)總額、人力資本和高校科技創(chuàng)新能力之間的回歸方程為

(3)

其次，對(duì)回歸產(chǎn)生的殘差序列進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果為ADF=-3.484，在1%的顯著性水平下大于臨界值-4.200，故拒絕殘差序列存在單位根的原假設(shè)，可認(rèn)為殘差序列是平穩(wěn)的。其平穩(wěn)性說(shuō)明時(shí)間序列l(wèi)nY、lnK、lnL、U之間存在長(zhǎng)期的均衡關(guān)系，也說(shuō)明構(gòu)建的回歸模型具有很好的解釋能力。

3. 各指標(biāo)增長(zhǎng)率的計(jì)算

根據(jù)上文中各年度數(shù)據(jù)，計(jì)算得出資產(chǎn)總額、就業(yè)人數(shù)和高校科技創(chuàng)新能力得分3個(gè)變量每年的增長(zhǎng)率，其結(jié)果如表5所示。將各變量增長(zhǎng)率用折線圖表示，如圖2所示。

由圖2可知，高校科技創(chuàng)新能力得分年增長(zhǎng)率變化較大，2004年較2003年有較大幅度的下降，2005年又上升，2010年有下降趨勢(shì)，2011年以后增長(zhǎng)率趨于平穩(wěn)。

進(jìn)一步地，可以計(jì)算出各變量的年平均增長(zhǎng)率。年平均增長(zhǎng)率是各種社會(huì)指標(biāo)在較長(zhǎng)時(shí)期內(nèi)各時(shí)期平均增長(zhǎng)程度的相對(duì)數(shù)。本文采用水平法對(duì)各指標(biāo)的n年平均增速進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算公式為

(4)

式中：r為年平均增長(zhǎng)率；x0為基期的數(shù)值；xn為末期的數(shù)值。根據(jù)表2、3可以計(jì)算出各指標(biāo)的年平均增長(zhǎng)速度為rGDP=13.2%，rK=22%，rL=1.9%，rU=21.4%。由結(jié)果可以看出，資產(chǎn)總額與高校科技創(chuàng)新能力得分年平均增速相差不大，就業(yè)人口增速相對(duì)較低。

表5 2002—2014年遼寧省資產(chǎn)總額、就業(yè)人口及高?？萍紕?chuàng)新能力得分增長(zhǎng)率

圖2 2002—2014年遼寧省資產(chǎn)總額、就業(yè)人口及高?？萍紕?chuàng)新能力得分增長(zhǎng)率

四、結(jié)果分析

第一，由分析結(jié)果可以得到2001—2014年遼寧省GDP與資產(chǎn)總額、人力資本和高?？萍紕?chuàng)新能力之間的回歸方程為

lnY=-0.72+0.50lnK+0.48lnL+0.32U

(5)

可見，資金投入增加1%，可使GDP增加0.5%；人力資本投入增加1%，可使GDP增長(zhǎng)0.48%；而高?？萍紕?chuàng)新能力得分每增加1分，將使GDP增長(zhǎng)32%。由于本文中定義的高?？萍紕?chuàng)新能力得分取值范圍為0～1，故高?？萍紕?chuàng)新能力得分增加1分，相當(dāng)于高校科技創(chuàng)新能力提高100%，即高校科技創(chuàng)新能力每提高1%，GDP將增長(zhǎng)0.32%。從而可以看出，遼寧高?？萍紕?chuàng)新能力對(duì)于區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)與資金、人力資本相比相差不大，高?？萍紕?chuàng)新能力對(duì)于區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展起到至關(guān)重要的作用。另外，資金要素與人力要素產(chǎn)出彈性之和為α+β=0.50+0.48=0.98，略小于1，從而可以看出遼寧省經(jīng)濟(jì)處于規(guī)模報(bào)酬基本不變的階段，擴(kuò)大規(guī)模生產(chǎn)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)作用不大。因此，振興遼寧老工業(yè)基地單純依靠資金與人力的投入不會(huì)起到根本性促進(jìn)作用。

第二，通過(guò)文中數(shù)據(jù)可以計(jì)算出各要素的年平均增長(zhǎng)率。GDP年均增長(zhǎng)率為13.2%，資產(chǎn)總額年均增長(zhǎng)率為22%，人力資本年平均增長(zhǎng)率為1.9%，高?？萍紕?chuàng)新能力得分年均增長(zhǎng)率為21.4%?？梢姡Y產(chǎn)總額與高?？萍紕?chuàng)新能力得分的年均增長(zhǎng)率要高于GDP的增長(zhǎng)率，且二者增速基本一致，而人力資本的年均增長(zhǎng)率相對(duì)較低，遼寧省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)主要推動(dòng)因素為資金投入與科技發(fā)展，并且高?？萍嫉陌l(fā)展呈逐年上升趨勢(shì)，遼寧省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中高?？萍嫉淖饔脤⒅饾u增強(qiáng)。因此，要實(shí)現(xiàn)遼寧經(jīng)濟(jì)振興和可持續(xù)發(fā)展，必須依靠科技進(jìn)步，尤其是高校的科技創(chuàng)新，需要不斷增強(qiáng)高?？萍紕?chuàng)新能力對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的拉動(dòng)作用。

第三，高?？萍紕?chuàng)新對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)作用不是短期效應(yīng)所能反映的，它是一個(gè)長(zhǎng)期均衡的關(guān)系。要實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)增長(zhǎng)，唯一可行的途徑就是依靠科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步[10]。相關(guān)部門在制定高?？萍纪度胝邥r(shí)應(yīng)把目光放長(zhǎng)遠(yuǎn)。高校在制定相關(guān)評(píng)價(jià)制度時(shí)，也要將創(chuàng)新能力的這一特征作為一個(gè)重要因素加以考慮。

利用本文研究方法及所建立的模型，可以對(duì)我國(guó)其他省市地區(qū)高?？萍钾暙I(xiàn)率進(jìn)行研究，對(duì)得到的結(jié)論可以進(jìn)行對(duì)比分析，進(jìn)一步對(duì)地區(qū)與高?？萍钾暙I(xiàn)率之間相互影響的關(guān)系進(jìn)行研究。

[1]陳挺，陳建華.中國(guó)農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的測(cè)度及原因分析 [J].經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)，2013(9)：46-50.

[2]劉文艷，呂春燕，肖世恩.關(guān)于科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率測(cè)算問(wèn)題的探討與分析：以河北省為例 [J].技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理研究，2014(7)：51-55.

[3]李蘭蘭，諸克軍，郭海湘.中國(guó)各省市科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率測(cè)算的實(shí)證研究 [J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2011，21(4)：55-61.

[4]韓雪峰，金麗.高?？萍紝?duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展貢獻(xiàn)率的實(shí)證分析 [J].大連理工大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)，2014(1)：98-104.

[5]肖寧.高校科技創(chuàng)新能力與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)證研究 [D].長(zhǎng)沙：長(zhǎng)沙理工大學(xué)，2010.

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[10]張道海，何有世.江蘇省技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)率的測(cè)算 [J].統(tǒng)計(jì)與決策，2006(2)：83-85.

(責(zé)任編輯：張 璐)

Study on contribution rate of university science and technology innovation ability to regional economic growth: a case of Liaoning Province

WANG Qing1, PAN Ju2

(1. School of Economics, Liaoning University, Shenyang 110036, China; 2. School of Economics, Shenyang University, Shenyang 110044, China)

In the era of knowledge economy, universities have been an important force in promoting the progress of science and technology, and definitely make an important contribution on the development of local economy. Using the factor analysis method, the science and technology innovation ability of university is analyzed, the econometric model is built, and the study on contribution rate of university science and technology innovation ability in local economic growth is carried out. The results show that comparing with capital and human capital influence on the development of local economy, the influence of university science and technology innovation ability is almost the same, and the promotion effect is continuously growing. Therefore, the university science and technology innovation ability and the driving effect of which on economic growth is needed to enhance continuously to realize the economic revitalization and sustainable development in Liaoning.

university; science and technology innovation; factor analysis; time series; economic growth; contribution rate

2016-10-18

遼寧省“十二五”教育科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目(JG15DB150)； 遼寧省普通高等教育本科教學(xué)改革研究項(xiàng)目。

王 青(1964-)，女，遼寧沈陽(yáng)人，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)與宏觀計(jì)量分析等方面的研究。

14∶35在中國(guó)知網(wǎng)優(yōu)先數(shù)字出版。

http：∥www.cnki.net/kcms/detail/21.1558.C.20170330.1435.028.html

10.7688/j.issn.1674-0823.2017.02.06

F 224

A

1674-0823(2017)02-0129-05