競爭情報與經濟增長的長期均衡與因果關系

[摘要] 以中國為案例，對1989-2010年樣本區間內競爭情報與經濟增長的關系進行實證性研究。首先通過單位根檢驗考察變量的平穩性；其次，通過應用協整檢驗的方法分析變量的長期均衡特征；最后，通過應用格蘭杰因果檢驗方法對變量之間的因果關系進行研究。結果表明，在1994-2010年樣本區間內競爭情報年度論文數量增長與經濟增長之間存在長期的均衡關系，把時間序列擴展到1989-2010年，則無這種長期均衡。因果關系分析發現，競爭情報論文年度數量增長與經濟增長之間沒有單向因果關系，也不存在互為因果的反饋性聯系。

[關鍵詞] 競爭情報 經濟增長 協整 因果關系

1 引 言

競爭情報(competitive intelligence， CI)，是美國著名產業競爭力研究專家、美國哈佛大學工商管理學院邁克爾#8226;波特教授通過近20年的分析研究而形成的比較完整的理論體系。競爭情報的崛起預示了人類由信息化向智能化的發展，順應了世界經濟的發展趨勢，已經對世界經濟發展產生了重大影響。根據美國競爭情報從業人員協會( SCIP)的權威定義，競爭情報是指對整體競爭環境和競爭對手的一個全面監測過程，即通過合法手段收集和分析商業競爭中有關商業行為的優勢、劣勢和機會的信息。我國于1994年1月由中國科技情報學會、北京市科技情報學會、上海科技情報學會和中國兵工情報學會四家單位聯合發起，成立了“中國科技情報學會情報研究暨競爭情報專業委員會”。 該專業委員會在1995年5月更名為“中國科學技術情報學會競爭情報分會”，對外稱為競爭情報專業人員協會中國分會（簡稱SCIC）。從此，我國的競爭情報研究工作開始與國際競爭情報研究接軌，并且走上了有組織的道路。中國科技情報學會競爭情報分會理事長包昌火（1998）[1]認為，技術跟蹤、市場研究、環境監視、對手分析、策略制定和工商秘密保護等方面都包含在競爭情報活動中。競爭情報首先來自于經濟活動中的市場競爭，是關于競爭環境、競爭對手、競爭態勢和競爭策略的信息和研究。因此，積極開展競爭情報工作，可以創造出巨大的情報增值，促進經濟增長。競爭情報與經濟增長成為一個熱門的話題，吸引著人們不斷對其進行探索。在一個以經濟建設為中心，又長期處在復雜的國際戰略環境中的國家來說，如何正確評估競爭情報與經濟增長的關系是我國在經濟發展中需要面對的一個重要課題。

國內學者對競爭情報與經濟增長的關系做過一些研究。如彭靖里和馬敏象（2000）[2]、竇偉(2008)[3]、王知津和賀婷婷（2007）[4]等。研究的結果一般都在理論上支持競爭情報促進了經濟增長的觀點，但尚無學者通過實證研究來支持這一觀點。因此，本文選擇1989-2010年的相關研究數據作為基本樣本空間，采用時間序列分析方法對競爭情報與經濟增長的關系做實證研究，以驗證中國的競爭情報與經濟增長之間是否存在互相促進的雙向因果關系。

2 樣本數據選取和模型介紹

2.1樣本數據的選取

本文分析經濟增長所使用的數據來源于中國國家統計局網站（http://www.stats.gov.cn/），該網站又名中國統計信息網，是中華人民共和國國家統計局的官方網站，是國家統計局對外發布信息、服務社會公眾的唯一網絡窗口。本文用國內生產總值GDP來衡量經濟增長，如表1所示：

本文選擇中文科技期刊數據庫(全文版)作為年度競爭情報論文發表數量統計數據源。該庫是目前世界上最大的連續動態更新的中國期刊全文數據庫，收錄國內9100多種重要期刊，以學術、技術、政策指導、高等科普及教育類為主，同時收錄部分基礎教育、大眾科普、大眾文化和文藝作品類刊物，學科覆蓋自然科學、工程技術、農業、哲學、醫學、人文社會科學等各個領域。本文以該數據庫收錄的1989-2010年的競爭情報文獻作為研究數據， 檢索途徑:“ 題名或關鍵詞”， 檢索詞：“競爭情報”，分年度進行檢索，對1989-2010年共22年的年度競爭情報論文發表數量進行統計，如表2所示：

從表2可以看出，有關研究論文呈現明顯的增長趨勢。1989-1993年，我國進行競爭情報研究的文章非常少，主要是因為當時“競爭情報”這個概念剛引入國內時間不長，人們的競爭情報意識普遍不強，還未形成競爭情報研究的氣氛，但到2010年相關研究文章已達到324篇之多。

2.2模型介紹

格蘭杰因果關系檢驗(Granger test of causality)一般用于檢驗一個變量的變化是否是另一個變量變化的原因。易會文（2006）[5]認為作為一種計量經濟分析工具，格蘭杰因果檢驗模型可以從統計意義上檢驗變量之間的因果性。但是，隨機變量必須是平穩序列才可以進行格蘭杰因果檢驗。所以，格蘭杰因果檢驗包含時間序列的單位根檢驗、變量之間的協整和格蘭杰因果關系檢驗。

2.2.1單位根檢驗(unit root test) 單位根檢驗是比較常用的檢驗變量是否穩定的過程（Gujarati， 2000）[6]。在任何時候檢測，平穩序列的均值、方差和自協方差都保持不變。可能由于均值發生變化，所以非平穩過程不具有這個性質。迪基—富勒（DF）檢驗是比較常用的單位根檢驗方法。由于方程中的殘差項有可能是白噪音(white noise)，所以Dickey和Fuller對DF檢驗法進行了擴充，使得方程式包含有足夠的滯后項，以使得誤差項是序列上獨立的，形成擴充迪基—富勒（Augented Dickey-Fuller，簡記ADF）檢驗，Gujarati（2000）[6]認為ADF檢驗是較為普遍應用的單整檢驗方法 。具體方法是估計回歸方程式：

其中t是時間或趨勢變量，m為滯后階數，εt為殘差項。該檢驗的零假設 H0:δ=0，即Y有一個單位根，是非平穩序列；備擇假設 H1:δ≠0，即Y是平穩序列。如果δ的ADF值小于臨界值則拒絕原假設H0，說明Yt是I(0)，即Y是平穩序列。否則Y存在單位根，即它是非平穩的，需要進一步檢驗，直至確認它是d階單整，即I(d)序列。加入m個滯后項是為了使殘差項εt為白噪音。

2.2.2 協整檢驗(cointegration test) 然而，大部分整體經濟時間序列都可以看作是隨機過程產生的結果，通常都有一個隨機趨勢，是非平穩的。在進行時間系列分析時，當用于平穩時間序列的統計方法運用于非平穩的數據分析時，我們可以對它進行差分，把它變平穩，然而差分可能導致兩個序列之間關系的信息損失，以此做出的結論很可能是錯誤的。Gujarati（2000）[6]認為凡涉及時間序列數據的回歸中，都含有一個常見的問題就是謬誤回歸（spurious regression）問題。所以，動態計量經濟理論要求在進行宏觀經濟實證的分析時，首先必須進行變量的平穩性檢驗，避免分析時出現謬誤回歸現象，所以 Engle和 Granger提出了協整理論(Engle-Granger， 1987)[7]。其基本思想在于，兩個或兩個以上的非平穩變量序列可能存在某種呈現穩定性的線性組合，則這兩個變量之間存在協整關系。檢驗兩變量之間協整關系通常使用Engle-Granger(1987)[7]兩步法，而對于多變量之間的協整關系的檢驗則使用Johansen檢驗。Johansen檢驗是Johansen和Juselius提出的一種用極大似然法進行檢驗的方法。該方法是在多變量向量自回歸(VAR)系統回歸構造兩個殘差的積矩陣，通過計算求得矩陣的有序本征值，然后根據求得的本征值得到一系列的統計量，以此，判斷協整關系是否存在以及協整關系存在的個數。Johansen檢驗也是本文采用的方法。

2.2.3格蘭杰因果關系檢驗(Granger test of causality) 根據協整檢驗結果，我們可以判斷出變量之間是否存在長期的均衡關系，但是這種關系是否構成因果關系，還需要利用因果分析進一步驗證。

本研究采用如下的因果分析模型，作為基于向量自回歸（VAR）進行格蘭杰因果分析的基礎：

其中： 分別指t 時刻的經濟增長率和相關論文年度數量增長； 指代相關變量的系數。

3 實證分析與估計結果

因為本文各變量的時間序列可能是非平穩序列，所以，筆者首先對各變量進行單位根平穩性檢驗。如果變量具有非平穩性，則采用協整檢驗分析各變量之間的關系。最后，對變量之間的關系進行因果分析。

3.1單位根檢驗結果

為了保證模型的有效性，首先應用Dicker-Fuller標準的單位根檢驗（ADF）對經濟增長率（gt）競爭情報論文年度發表數量（nt）時間序列數據的穩定性進行檢驗。如果變量gt、nt存在單位根，本文將對變量的一階差分序列D(gt)、D(nt)進行檢驗。檢驗結果如表3所示：

對于1989-2010年區間時間序列，在原假設 H0:δ=0下，變量gt、nt單位根的t檢驗統計量的值都大于相應的DW臨界值，從而都接受 H0，表明我國1989-2010年度經濟增長率gt序列和相關論文年度數量增長（nt）序列都存在單位根，是非平穩序列。所以，本文繼續對gt和nt的一階差分序列D(gt)和D(nt)進行ADF單位根檢驗。在原假設 H0:δ=0下，變量D(gt)單位根的t檢驗統計量的值大于相應的DW臨界值，所以接受 H0，表明D(gt)仍然是不平穩的。D(nt)單位根的t檢驗統計量的值小于相應的DW臨界值，所以拒絕H0，表明D(nt)是平穩的，nt為一階單整I(1)過程。

對于1994-2010年區間時間序列，在原假設 H0:δ=0下，變量gt、nt單位根的t檢驗統計量的值分別為 1.964857和-2.633378，都大于相應的DW臨界值，從而都接受 H0，表明我國1994-2010年度經濟增長率gt序列和相關論文年度數量增長nt序列都存在單位根，是非平穩序列。所以，本文繼續對gt的一階差分序列D(gt)和相關論文年度數量增長nt的一階差分序列D(nt)進行ADF單位根檢驗。在原假設 H0:δ=0下，變量D(gt)單位根的t檢驗統計量的值為-3.466719小與10%顯著性水平下單位根檢驗的臨界值，D(nt)單位根的t檢驗統計量的值小于1%、5%、10%三個顯著性水平下單位根檢驗的臨界值，所以均拒絕H0，表明D(gt)和D(nt)是平穩的。因此，gt和nt均為一階單整I(1)過程，是同階單整的。

3.2 協整分析結果

對于1989-2010年區間時間序列無法進行協整分析，GDP（gt）和相關論文年度數量增長（nt）兩個變量之間不具長期均衡關系。對于1994-2010年區間時間序列，考慮時間趨勢，由于經濟增長指標GDP（gt）與相關論文年度數量增長（nt）均為I(1)過程，可以對其進行協整分析。這里采用Johansen協整法檢驗相關論文年度數量增長與經濟增長之間的協整關系。由于使用的是兩變量系統，因此零假設為無協整關系H0:ｒ=0，H1:ｒ=1，拒絕零假設則表明存在協整關系。檢驗結果如表4所示：

檢驗結果顯示，對于相關論文年度數量增長與經濟增長，在零假設H0:ｒ=0下，統計量值大于5%顯著性水平下的臨界值，接受備擇假設H1:ｒ=1，同時在H0:ｒ≤1下，統計量值小于5%顯著性水平下的臨界值，接受H0:ｒ≤1，說明相關論文年度數量增長與經濟增長之間存在1個協整關系。這表示在1994-2010時間區間以內，中國的競爭情報論文年度數量增長與經濟增長之間存在一種長期均衡，而如果把時間序列擴展到1989-2010年，則無這種長期均衡。

3.3 因果分析結果

在協整檢驗的基礎上，本文對1994-2010年競爭情報論文年度數量增長與經濟增長之間的關系進行格蘭杰因果關系檢驗，檢驗結果如表5所示：

1994-2010年區間數據格蘭杰因果關系檢驗結果：在5%顯著水平下，競爭情報論文年度數量增長nt與經濟增長gt 之間沒有格蘭杰因果關系，nt不是gt的原因，gt也不是nt的原因。從檢驗結果看，競爭情報論文年度數量增長對經濟增長的影響不明顯，經濟增長對競爭情報論文年度數量增長的影響也不顯著，沒有單向因果關系，也不存在互為因果的反饋性聯系。

4 結 論

本文利用因果分析方法對中國1989-2010年樣本區間內的數據進行了實證研究。首先進行了數據的平穩性分析，單位根檢驗表明，1989-2010年區間內考慮時間趨勢競爭情報論文年度數量增長的一階差分具平穩性，但經濟增長具非平穩性。1994-2010年區間內考慮時間趨勢競爭情報論文年度數量增長與經濟增長的一階差分均具平穩性；通過協整檢驗發現，1994-2010年區間內，中國的競爭情報論文年度數量增長與經濟增長之間存在一種長期均衡，而如果把時間序列擴展到1989-2010年則無這種長期均衡。因果關系分析發現，競爭情報論文年度數量增長與經濟增長之間沒有單向因果關系，也不存在互為因果的反饋性聯系。實證研究的結果是1989-2010年區間內中國競爭情報論文年度數量增長與經濟增長之間關系的綜合評價，結果表明，競爭情報論文年度數量增長并不是經濟增長的一個強的外生變量。

參考文獻：

[1] 包昌火.加強競爭情報工作，提高我國企業競爭能力.中國信息導報，1998(11):33-35.

[2] 彭靖里，馬敏象.論競爭情報在經濟發展中的作用及其研究特點.情報雜志，2000，19(4):31-35.

[3] 竇偉.試論競爭情報在經濟發展中的重要作用.河南商業高等專科學校學報，2008，21(2):44-45.

[4] 王知津，賀婷婷.論競爭情報觀.情報資料工作，2007(1):12-15.

[5] 易會文.格蘭杰因果檢驗用法探討.中南財經政法大學學報， 2006(5):34-36.

[6] Gujarati D N. Basic Econometrics， New York: McDraw-Hill Co.，2000:713-724.

[7] Engle R F， Granger C W J. Co-integration and error correction: Representation， estimation， and testing.Econometrica，1987，55(2):251-276.

[作者簡介] 朱秀嘉，女，1983年生，助理館員，碩士。