政府投入、技術創新與經濟增長的實證研究

賀 青，葛翔宇

（1.中南財經政法大學 統計與數學學院，武漢 430060；2.湖北第二師范學院 數經學院，武漢 430205）

0 引言

科技創新是推動生產力發展最具革命性的先導力量。為支撐經濟的快速發展，我國科研經費投入逐年增加，但是與發達國家相比，我國科研投入占GDP的比重遠遠少于這些國家，這說明我國技術創新的物質投入嚴重不足，直接制約了我國的技術進步與經濟增長。當前，中國進入經濟轉型發展的階段，如果不從長遠的發展著眼，布局技術研發和應用基礎研究，淘汰落后產能，加快轉變經濟發展方式，大力培育發展新的經濟增長點，在新興產業的各個領域實施若干重大科技專項，中國將在世界一些重要新興領域喪失發言權。所以，為了保持我國經濟快速、健康的發展，我們一定要努力提高自主創新能力，大力發展創新型經濟，而政府強而有力的科研投入為經濟健康平穩地發展提供強勁的支持。本文通過建立VAR模型，從長期和短期兩個方面來研究政府科研投入、技術創新與經濟增長三者之間的關系，為我國提高技術創新能力、保持經濟持續快速地增長提供一些有用的建議。

1 模型、變量選取和數據來源

向量自回歸（VAR）模型通常用于分析和預測相互聯系的多個變量的時間序列系統，分析隨機干擾項所探討的經濟系統的動態沖擊，解釋各種經濟沖擊對經濟變量的影響。向量自回歸模型就是針對變量無法確定為外生變量，一種多方程模型的分析方法。VAR（p）模型的數學表達式如下:

上式中，yt是m維內生變量向量；xt是d維外生變量向量；A1…Ap和B1…Br是待估參數矩陣，內生變量和外生變量分別有p和r階滯后期；εt是隨機擾動項。建立VAR模型時要明確：共有哪些變量相互影響，把有關系的變量包括在模型中；確定的滯后期數要反映出變量相互影響的絕大部分。

為了分析政府科研投入、技術創新與經濟增長三者之間的關系，本文采用1985～2010年的數據作為樣本，所有原始數據均來自各年《中國統計年鑒》和《國家知識產權局》網站。研究變量選取國內生產總值(GDP)表示經濟增長指標；科研費用支出是技術創新的前提，為技術創新的順利實現提供了物質保障，選擇國家財政用于科學研究的支出(ESR)作為技術創新的投入指標；反映技術創新的產出水平指標通常選擇專利申請授權數(PAQ)來表示，它可以直接測度一國的技術創新水平[1]。為了數據具有可比性并考察我國科研財政投入、技術創新的實際經濟增長效應，以1985年為基期對國內生產總值（GDP）及財政科研支出(ESR)的原始數據全部利用當年我國的零售物價指數進行了調整。因為數據取自然對數后不改變各變量之間的協整關系，變量之間的關系還能變得線性化，并且對原始數據進行對數變換還可以在一定程度上消除時間序列中普遍存在的異方差現象，所以本文首先對三個變量的數據都進行了對數轉換，變換后的指數記為LnGDP、LnESR、LnPAQ。

2 實證分析

2.1 單位根檢驗

在進行協整檢驗之前，先對時間序列進行平穩性檢驗。本文采用ADF單位根檢驗方法，檢驗LnGDP、LnESR和LnPAQ三個時間序列的穩定性，檢驗結果見表1所示。

表1 ADF單位根檢驗結果

由表1可知，LnGDP和LnESR均存在單位根，不是平穩時間序列，LnPAQ是平穩時間序列；對LnGDP和LnESR進行一階差分，差分后的向量△LnGDP和△LnESR都變成了平穩時間序列，符合協整檢驗的條件。

2.2 VAR滯后階數的確定

在運用Johansen協整檢驗方法以前，要確定VAR模型的最優滯后期，本文將運用滯后長度準則來確定建立VAR模型的最佳滯后期，結果見表2所示。

表2 VAR最優滯后階數的判斷結果

表2顯示，6個評價準則分別給出了各自的最小滯后期，根據AIC和SC等準則，最佳滯后期為2期，所以建立VAR（2）模型是比較合理的。

2.3 協整檢驗

為了檢驗政府科研投入、技術創新與經濟增長三者之間是否存在長期的動態關系，本文采用Johansen協整檢驗法對三個變量進行協整檢驗，Johansen協整檢驗是基于向量自回歸模型的檢驗回歸參數的方法，適合于對多變量的協整檢驗。檢驗結果見表3所示。

表3 LnGDP、LnESR、LnPAQ的協整檢驗結果

表3給出了無約束情形下的協整秩檢驗結果，第一列依次給出了三個檢驗的原假設，對能夠拒絕原假設的檢驗用“*”號標記，且置信水平是95%。檢驗結果表明，在0.05顯著水平下存在3個協整關系，即LnGDP、LnESR以及LnPAQ三者之間具有同樣的變化趨勢，所以政府科研投入、技術創新與經濟增長三者之間是長期均衡的關系。

2.4 格蘭杰因果關系檢驗

協整檢驗結果告訴我們政府科研投入、技術創新與經濟增長三者之間確實存在長期的均衡關系，但是這種關系是否構成因果關系，需要利用格蘭杰提出的因果檢驗方法繼續進行研究。格蘭杰指出：如果變量X是Y的原因，則在做回歸時，如果把X的滯后值包括進來能顯著地改進對Y的預測，則X是Y的格蘭杰原因。在協整檢驗基礎上，對政府科研投入、技術創新與經濟增長三者之間的因果關系進行檢驗，檢驗結果見表4所示。

表4 格蘭杰因果關系檢驗結果

格蘭杰檢驗結果顯示：經濟增長和政府科研投入互為因果關系，即我國的經濟增長會帶動科研經費的財政投入增加，同樣如果財政科研經費投入提高了，我國經濟也能更快更好地發展；政府科研投入和專利授權數量也互為因果關系，政府科研投入飛增加會促進技術創新水平的提升，同樣技術創新能力的提高也能促進經濟增長，從而加大科研經費投入的力度；技術創新和經濟增長只存在單向的因果關系，經濟增長是技術創新的格蘭杰原因，但技術創新不是經濟增長的格蘭杰原因。

2.5 脈沖響應函數分析

格蘭杰因果檢驗只檢驗了科研投入、技術創新與經濟增長三者之間存在著相互影響的關系，但沒有描述每個變量對自己以及其他變量的變化時如何反應的。脈沖響應函數（IRF）表達的正是每個內生變量對自己或其他變量的變化的反應，刻畫了整個系統的動態特征。三個變量具體的沖擊響應圖見圖1、圖2和圖3。

圖1

圖2

圖3

圖1表示經濟增長對來自財政科研投入、技術創新及自身的一個標準差沖擊的反應，可以看出科研投入、技術創新及自身的一個正向的單位標準差沖擊都會給經濟增長帶來正向沖擊。其中科研投入的沖擊在滯后第3期時達到最大值0.03，隨后稍微有些減弱，在滯后6期時趨于穩定；技術創新的沖擊影響不明顯，隨著滯后期的延長緩慢增加；對于自身的沖擊經濟增長在滯后第3期時達到最大值0.05，在滯后4、5期時稍微有些減弱，隨后又緩慢上升。

圖2表示財政科研投入對來自經濟增長技術創新及自身的一個標準差沖擊的反應。其中科研投入對來自自身的一個標準差沖擊表現最顯著，在滯后第2期達到最大值0.76，隨后迅速減弱，到第四期時開始趨于穩定；來自經濟增長的沖擊在第2、3期時稍微有些減弱，隨后逐漸上升；科研投入對來自技術創新的一個標準差沖擊反映不明顯，在前7期的影響一直為負向，第8期開始為正向。

圖3表示技術創新對來自經濟增長對來自財政科研投入、經濟增長及自身的一個標準差沖擊的反應。其中技術創新對來自自身的一個標準差沖擊在當期就達到最大值0.17，隨后迅速減弱，到第6期后開始緩慢減弱；技術創新對來自經濟增長的沖擊在滯后期內的效應一直是正向的，并以不等的速率呈上升趨勢；對來自科研支出的沖擊在滯后第2期時達到最大值0.1，隨后迅速減弱，到第5期時逐漸穩定。

由此可見，脈沖響應函數分析與前面的分析結論一致，經濟增長與財政科研投入互相促進，且影響效果顯著；經濟增長和科研投入對技術創新的促進作用也是正向的，但技術創新對經濟增長的沖擊效應不是很明顯。主要原因是：長期以來我國更多的是關注專利的申請及授權總量，卻對專利成果的轉化方面不太重視，對專利成果的商業化程度重視力度不夠。

2.6 方差分解

利用VAR模型，還可以進行方差分解研究模型的動態特征。方差分解是把系統中每個內生變量的波動按其成因分解為：自身沖擊、其它變量沖擊所造成的貢獻率，可以了解各變量沖擊對該內生變量的相對重要性。圖4、圖5、圖6分別反映了經濟增長、科研投入與技術創新的方差分解結果。

圖4

圖5

圖6

圖4是經濟增長方差分解結果：可以看出技術創新對經濟增長的貢獻率非常低，只有0.24～0.57%；科研投入對經濟增長的貢獻率在第4期達到22%，之后一直比較穩定；經濟增長對自身的貢獻率在當前就達到100%，隨后逐漸降低，在第5期開始穩定在77%左右，這說明經濟增長主要還是來自自身的影響。

圖5是財政科研投入的方差分解：其中技術創新對科研的投入很低，到第4期最大只有1.3%；經濟增長對科研投入的貢獻率一直呈上升趨勢，第10期達到45%；科研投入對自身的貢獻率在滯后第2期最大，達到87%，隨后逐漸下降。

圖6是技術創新方差分解結果：經濟增長對技術創新的貢獻率以較緩慢的速度呈直線上升，第10期時達到31%；自身的貢獻在當期最大，達到92%，隨后逐漸下降；科研投入對技術創新的貢獻在前5期逐漸上升，第5期貢獻度達到最大值36%，之后漸漸平穩。這說明對技術創新的主要貢獻來自科研經費的投入和自身的影響。

方差分解結果表明，經濟增長的波動主要受自身的波動影響，經濟增長對科研投入的貢獻率較高，科研投入對技術創新的貢獻率較高。

3 研究結論與建議

通過對經濟增長、科研投入和技術創新三者關系的實證分析，我們得到以下結論：經濟增長、科研投入和技術創新三者之間存在長期穩定的均衡關系。經濟增長與科研投入、科研投入與技術創新兩兩之間存在相互影響的雙向因果關系，但經濟增長與技術創新兩者之間只存在單向的因果關系，經濟增長對技術創新有明顯的正向促進作用，但技術創新卻不是經濟增長的格蘭杰原因。以前很多學者都認為技術創新是經濟增長的源動力，上述結論卻與古典經濟增長理論和內生經濟增長理論都是矛盾的。原因在于：我國技術創新與經濟增長之間存在傳導機制上的障礙。因為技術創新并不僅僅是新發明、新創造，還包括商業化和產業化過程中的科技成果。因此只有把技術創新的成果市場化并有效地轉化為現實的生產力，才能促進我國的經濟增長，這是造成上述統計檢驗結果的根本原因。

因此，我國應該充分重視技術創新和專利發明成果的轉化，把科學研究與現實經濟緊密結合，加大財政科研經費的投入力度，這樣才能促進我國經濟持續快速的發展，基于本文的分析及結論，提出幾點建議：

（1）技術創新的各項科技成果可以轉化為促進經濟增長的潛在動力，具有無法估量的市場價值，而專利制度則能更好地激勵技術創新，使科研工作者的產出最大化。但產出最大化并不意味著經濟增長最大化，只有技術成果有效地轉化，才能保證技術創新最終促進經濟的增長。因此，為了充分發揮技術創新在促進經濟發展中的重要作用，我們國家在重視各項發明專利和成果的整體數量增長的同時，應該把技術創新成果更有效地轉化成促進經濟增長的生產力。

（2）加大財政研發經費投人力度，建立政府科研投人的穩定增長機制,明確保證科研經費在國家財政投人中的地位；采取鼓勵技術開發的政策，對從事科學研究的人員實行補助、獎勵政策；合理配置科研經費投人，逐步調整基礎研究、應用研究和試驗發展三部分科研活動的經費投人比例，特別是加大對高新技術領域研發的支持力度。

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