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    河南省經濟增長與技術創(chuàng)新關系的實證研究

    2020-07-14 16:45:40王雪然
    山西能源學院學報 2020年3期
    關鍵詞:技術創(chuàng)新經濟增長

    【摘 要】 文章基于VAR及VEC模型研究河南省經濟增長與技術創(chuàng)新之間的關系,結果表明:技術創(chuàng)新能夠通過工業(yè)增加值間接影響經濟增長,關注工業(yè)增加值增速對促進河南省經濟實現(xiàn)高質量增長至關重要。

    【關鍵詞】 技術創(chuàng)新;經濟增長;工業(yè)增加值

    【中圖分類號】 F224 【文獻標識碼】 A

    【文章編號】 2096-4102(2020)03-0066-03 開放科學(資源服務)標識碼(OSID):

    熊彼特的“創(chuàng)新理論”認為,如果沒有創(chuàng)新,經濟只會處于一種“循環(huán)流轉”的狀態(tài),這種狀態(tài)下的經濟增長僅具有“數(shù)量”意義,不會帶來體現(xiàn)“質量”飛躍的經濟發(fā)展。因此,分析技術創(chuàng)新對促進河南省經濟增長是否發(fā)揮作用具有重要意義。

    一、變量與數(shù)據來源說明

    根據研究內容、數(shù)據獲取及模型建立的需要,選擇河南省“全年全省生產總值比上年增長”代表經濟增長,對應符號為GDP;“分行業(yè)固定資產投資增長速度”中的“科學研究和技術服務業(yè)”、“科學技術”中的“授權專利”增長代表技術創(chuàng)新,對應符號分別為SCITECH和PATENT;“全年全省全部工業(yè)增加值”增長作為解釋變量,對應符號為VALUEADDED。以上各變量數(shù)據均來源于河南省統(tǒng)計局網站統(tǒng)計公報,數(shù)據期間為2011年-2018年。

    二、技術創(chuàng)新與經濟增長的向量自回歸模型(VAR)

    非結構性計量經濟模型能夠更準確地描述變量間的動態(tài)關系,考慮到模型建立和分析的需要,采用Quadratic-match average插值方法將各變量由低頻數(shù)據向高頻數(shù)據轉換,并對轉換后的各變量時間序列數(shù)據作對數(shù)化處理。

    (一)平穩(wěn)性檢驗

    對取對數(shù)化后的各變量進行平穩(wěn)性檢驗。檢驗結果表明:LYGDP、LYPATENT、LYSCITECH在5%的顯著性水平下拒絕原假設,接受不存在單位根的結論。考慮到模型建立的需要,在盡量保留原始時間序列數(shù)據信息的原則下,我們認為LYVALUEADDED近似在10%的顯著性水平下拒絕原假設,接受不存在單位根的結論。因此,基本確定序列LYGDP、LYPATENT、LYSCITECH、LYVALUEADDED

    都是零階單整序列I(0)。

    (二)滯后階數(shù)的選擇

    理論上,滯后階數(shù)越大,越能完整反映VAR模型的動態(tài)特征,但滯后階數(shù)大會降低模型自由度。綜合考慮滯后階數(shù)和自由度限制,采取少數(shù)服從多數(shù)的原則,我們確定最優(yōu)的滯后階數(shù)為2。

    (三)VAR模型的參數(shù)估計

    根據估計結果發(fā)現(xiàn),全年全省生產總值增速、科學研究和技術服務業(yè)投資增速、授權專利增速、工業(yè)增加值增速4個變量之間關系比較密切,估計的VAR模型較客觀地模擬了它們之間的動態(tài)變化。

    (四)VAR模型的穩(wěn)定性檢驗

    VAR模型具有穩(wěn)定性的前提是其所有AR特征多項式根的倒數(shù)都必須小于1,表現(xiàn)在都落在單位圓內。檢驗結果顯示AR特征多項式根的倒數(shù)都小于1,說明估計的VAR模型符合要求。

    (五)VAR模型的Granger因果檢驗

    Granger因果檢驗能夠判定出全年全省生產總值增速、科學研究和技術服務業(yè)投資增速、授權專利增速、工業(yè)增加值增速4個變量之間是否存在因果關系。

    檢驗結果顯示:在LYGDP方程中,授權專利增速、科學研究和技術服務業(yè)投資增速都不是經濟增速變化的原因,工業(yè)增加值增速近似是經濟增速變化的原因,授權專利增速、科學研究和技術服務業(yè)投資增速、工業(yè)增加值增速的聯(lián)合作用不是經濟增速變化的原因。

    在LYPATENT方程中,經濟增速、科學研究和技術服務業(yè)投資增速、工業(yè)增加值增速都不是授權專利增速變化的原因,經濟增速、科學研究和技術服務業(yè)投資增速、工業(yè)增加值增速的聯(lián)合作用近似是授權專利增速變化的原因。

    在LYSCITECH方程中,經濟增速、授權專利增速、工業(yè)增加值增速均是科學研究和技術服務業(yè)投資增速變化的原因,經濟增速、授權專利增速、工業(yè)增加值增速的聯(lián)合作用是科學研究和技術服務業(yè)投資增速變化的原因。

    在LYVALUEADDED方程中,經濟增速、科學研究和技術服務業(yè)投資增速都是工業(yè)增加值增速變化的原因,授權專利增速不是工業(yè)增加值增速變化的原因,經濟增速、授權專利增速、科學研究和技術服務業(yè)投資增速的聯(lián)合作用是工業(yè)增加值增速變化的原因。

    (六)脈沖響應函數(shù)與方差分解分析

    脈沖響應函數(shù)能夠反映VAR模型受到某一沖擊進而影響各變量當期值和未來值的動態(tài)過程,由此形成各時間序列變量的響應函數(shù)時間路徑??紤]到研究內容,我們重點分析經濟增速序列的脈沖響應函數(shù)時間路徑,見圖1。

    由圖1可知,經濟增速對來自自身的擾動或沖擊響應程度比較明顯,授權專利增速變化對經濟增速變化影響較小,科學研究和技術服務業(yè)投資增速變化對經濟增速變化影響最小,工業(yè)增加值增速變化對經濟增速變化影響最大。

    同時,根據經濟增速方差分解結果發(fā)現(xiàn),自擾動或沖擊對經濟增速方差的貢獻度由大變小,滯后10期為21.95%。授權專利增速對經濟增速方差的貢獻度由小緩慢變大,滯后10期為2.36%??茖W研究和技術服務業(yè)投資增速對經濟增速方差的貢獻度由小緩慢變大,滯后10期為1.46%。工業(yè)增加值增速對經濟增速方差的貢獻度由小變大,滯后10期達到74.22%。

    總體來看,經濟增速變化受工業(yè)增加值增速變化的影響最大,其次是受自身變化的影響。經濟增速變化受授權專利增速變化、科學研究和技術服務業(yè)投資增速變化的影響很小。

    三、技術創(chuàng)新與經濟增長的向量誤差修正模型(VEC模型)

    在前述檢驗及估計的基礎上,若LYGDP、LYPATENT、LYSCITECH、LYVALUEADDED四個變量之間存在協(xié)整關系,則可以建立向量誤差修正模型。

    (一)協(xié)整檢驗

    采用Johansen協(xié)整檢驗方法來檢驗各變量之間是否存在協(xié)整關系。跡檢驗和最大特征值檢驗顯示它們都在5%的顯著性水平上拒絕了“不存在協(xié)整關系、最多存在1個協(xié)整關系”的原假設。我們認為LYGDP、LYPATENT、LYSCITECH、LYVALUEADDED之間存在2個協(xié)整向量。

    (二)向量誤差修正模型(VEC)估計結果

    根據各變量序列的協(xié)整向量,我們得到一個協(xié)整方程的估計結果:

    LYGDP=-0.015428LYPATENTt-1+0.015LYSCITECHt-1+0.355384LYVALUEADDEDt-1+1.375398

    方程表明在其他條件不變的情況下,授權專利增速每上漲1個百分點,經濟增速會下降0.015個百分點。科學研究和技術服務業(yè)投資增速每上漲1個百分點,經濟增速會上漲0.015個百分點。工業(yè)增加值增速每上漲1個百分點,經濟增速會上漲0.36個百分點。

    根據VEC模型的協(xié)整關系發(fā)現(xiàn),經濟增速與授權專利增速、科學研究和技術服務業(yè)投資增速、工業(yè)增加值增速的關系,自2012年到2014年間處于大幅波動中,2014年到2016年波動幅度很小趨于平穩(wěn),而2016年之后又開始大幅波動,見圖2。

    由此得到向量誤差修正模型(VEC)的矩陣方程:

    ΔLYGDPΔLYPATENTΔLYSCITECHΔLYVALUEADDED=-0.0278910.0775960.045674-0.051727

    +-0.548009-4.3646782.183287-1.234802×ECMt-1+μ1μ2μ3μ4

    其中:

    ECMt-1=LYGDPt-1+0.015428LYPATENTt-1-0.15LYSCITECHt-1-0.355384LYVALUEADDEDt-1-1.375398

    矩陣方程表明當經濟增速高于均衡水平時,則下一期就往低的方向調整,調整系數(shù)為-0.55。當授權專利增速高于均衡水平時,則下一期就往低的方向調整,調整系數(shù)為-4.36。當科學研究和技術服務業(yè)投資增速高于均衡水平時,則下一期就往高的方向調整,調整系數(shù)為2.18。當工業(yè)增加值增速高于均衡水平時,則下一期就往低的方向調整,調整系數(shù)為-1.23。

    四、研究結論

    從Granger因果檢驗結果來看,工業(yè)增加值增速與經濟增速互為Granger因果關系。工業(yè)增加值增速與科學研究和技術服務業(yè)投資增速互為Granger因果關系。經濟增速是科學研究和技術服務業(yè)投資增速的Granger原因,反之則不成立。授權專利增速是科學研究和技術服務業(yè)投資增速的Granger原因,反之則不成立。授權專利增速與經濟增速不互為Granger因果關系。

    脈沖響應函數(shù)和方差分解結果也能進一步驗證工業(yè)增加值對經濟增長的重要性。在經濟增長受授權專利、科學研究和技術服務業(yè)投資、工業(yè)增加值沖擊產生的響應中,受工業(yè)增加值產生的響應最大,工業(yè)增加值對經濟增速的貢獻度超過70%;受授權專利、科學研究和技術服務業(yè)投資產生的響應較小,兩者對經濟增速的貢獻度均小于5%。

    從經濟增速、授權專利增速、科學研究和技術服務業(yè)投資增速、工業(yè)增加值增速之間的長期均衡關系來看,工業(yè)增加值增速的變化對于均衡關系的影響比較大,表明在維持經濟增長均衡關系的穩(wěn)定中,工業(yè)增加值能夠發(fā)揮明顯作用。因此,關注工業(yè)增加值增速對促進河南省經濟實現(xiàn)高質量增長至關重要。

    【參考文獻】

    [1]高鐵梅.計量經濟分析方法與建模:Eviews應用及實例[M].北京:清華大學出版社,2016.

    [2]孫曉華.技術創(chuàng)新與產業(yè)演化:理論及實證[M].北京:中國人民大學出版社,2012.

    [3]趙黎晨.河南省綠色創(chuàng)新與經濟增長關系的實證分析[J].經濟論壇,2017(7):21-24.

    [4]黃微芬.基于VAR與VEC模型的中國價格水平波動研究[J].統(tǒng)計與決策,2015(21):122-126.

    收稿日期:2020-02-13

    基金項目:本文系2019年度河南省社科聯(lián)、經團聯(lián)調研課題“技術創(chuàng)新推動河南省經濟增長問題研究”(課題編號:SKL—2019—2826)階段性研究成果。

    作者簡介:王雪然(1986—),女,河北石家莊人,洛陽理工學院會計學院助教,碩士。

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