技術進步與經濟增長的實證檢驗

徐則榮　劉小暢

摘 要：為研究北京市的科技進步對于經濟增長的實際影響程度，文章將技術進步作為一個內生變量加入模型進行分析，得出科技進步每增長1%，GDP增加約為0.99%，并通過對模型進行單位根檢驗，協整檢驗得出GDP和技術進步之間存在著長期穩定關系，通過格蘭杰檢驗得出技術進步是經濟增長的因，并通過建立VAR模型和脈沖響應函數得出技術進步發生一定的沖擊時，也會給經濟增長帶來正向的影響。文章最后給出結論，建議北京市應從加大科技支出，加強產學研結合以及建立科技創新網絡，保證科技成果及時轉化等方面進行改革。

關鍵詞：科技進步 經濟增長 實證檢驗 對策建議

中圖分類號：F019 文獻標識碼：A

文章編號：1004-4914（2014）08-015-04

一、導言

自20世紀中期以來，中國經濟的發展隨著改革開放政策的展開進行的如火如荼。這幾十年經濟的發展，從貧窮落后、發展緩慢的國家成為世界上第二大經濟體，國民生產總值僅次于美國，排在世界第二位。經濟飛速發展的原因最重要的一點就是技術進步?？茖W技術作為促進經濟增長的重要因素，不僅僅體現在促進經濟增長一個方面，它還體現著一個國家的綜合實力。

二、北京市技術進步和經濟增長的實證分析

（一）技術進步水平指標的測算

要測算技術進步水平，必須建立合理的技術進步水平指標。根據以往的研究成果，我們將技術進步水平的指標分為三個一級指標：科技基礎，科技投入和科技產出，以及每個指標又包括相應的二級指標（見表1）。

以上指標的匯總和數值均是來自于CNKI統計年鑒的匯總和北京市統計年鑒的數值。我們在文章中采用因子分析法，對以上幾個變量值進行因子分析，最終確定技術進步水平值。由于各個指標的單位不同，所以在用因子分析時，首先應該將各個指標轉化成無量綱化數據。因為各個指標對于經濟增長的作用是正向的，所以我們的處理方法是：Zit=（Zit-minZ ）/（maxZ ）-minZ ，因此能夠保證數值大于0，其中，minZ 代表二級指標中的最小值，maxZ 代表二級指標中的最大值，Zit即標準化后的各個指標的標準化值。通過這種轉化，將所有的指標值都穩定在[0，1]范圍內。

對原始數據進行處理后，用統計軟件SPSS進行分析，通過因子分析，選定用兩個因子代表以上多個指標的綜合值，再根據每個因子的方差貢獻率對兩個因子進行綜合，得出技術進步水平指數：Ft=93.031*Ft1+6.004*Ft2.其中Ft1，Ft2分別代表兩個因子的值，Ft是兩個因子在兩個因子貢獻率的權重下的綜合值，即技術水平進步指數。因子權重賦值見表2。

如上表所示，兩個因子代表原先的二級指標的有效性達到了99.035%，說明能夠很好地說明和解釋由二級指標所表示的技術水平進步率。在計算出各年的技術水平進步指數之后，我們通過按照1990年為基期，按照公式：TPIt=100+100*（Ft-F1990）/F1900計算出1990-2012年的綜合得分情況，見表3。

（二）實證分析

一個地區的經濟增長和技術進步的發展情況息息相關，這反映在二者的關系上。我們通過對TPI和GDP的標準化比較二者的發展趨勢看來，科技發展速度一直保持在GDP之上，且隨著時間變化，二者呈現出越來越大的發展速度差距，說明科技進步二者的發展差距是逐步加大的（見圖1）。

1.回歸分析。

（1）簡單的回歸分析。

回歸分析是研究一個變量或一組變量（自變量）的變動對另一個變量（因變量）變動之影響程度的一種統計分析方法，它可以根據自變量的已知固定值來估計或預測因變量的總體平均值。{2}從圖1中可以發現，由于二者的發展變化情況很一致，很有可能產生偽回歸的現象，為了消除這一現象，我們采用兩個變量的對數值來對兩者進行研究，分別取GDP和TPI的對數，并建立二者的關系方程。由于我們研究的只是技術進步對于經濟增長的作用情況，所以暫時忽略其他另外的因素對于經濟增長的影響，但是不代表其他的因素對經濟增長沒有影響，比如勞動力，資本等重要因素，眾所周知，這些因素對于經濟增長的影響是顯而易見的。

LNGDP=α+βLNTPI

利用統計軟件EVIEWS6.0對二者關系進行分析得出如表4。

因此，線性回歸方程可以寫成：

LNGDP=1.61+0.70LNTPI

分析結果顯示，常數項和自變量的t值都超過了臨界值，說明檢驗是明顯的，TPI對于GDP的影響作用是顯著的?；貧w方程的F值為105.4695，也通過了顯著性檢驗。但是從表中能看出調整后的R值為0.82，方差的解釋能力僅僅為82%，距離理想的解釋能力還有一定的差距。并且從表中可以看到DW檢驗值為0.87，和2還有一定的差距，說明回歸模型殘差項存在著很嚴重的序列自相關問題。因此，我們所建立的模型以及OLS估計量不再是有效的。

（2）廣義差分回歸分析。為了真實地反應科技進步和地區經濟增長之間的關系，可以采用廣義差分法來消除序列自相關。在原來方程的基礎上加上其他的自變量，說明除了科技進步能夠對經濟增長產生影響之外，其他的變量，如勞動人口或者生產資料會對經濟的增長帶來一定的影響。我們在原方程中添加AR（1）、AR（2）以及AR（3）來消除序列自相關。

當添加AR（1）時，結果如表5所示。

自變量和常數項的t值都大于臨界值，表現出顯著的相關性。F值較之前的回歸看來也是明顯增大，調整后的樣本系數達到了0.99，也是比較理想的。但是DW值相比之前不但沒有發生很大的變化，反而降低了，這說明，序列之間存在很強的相關性，需要作進一步的處理。于是我們將進行二階差分分析二者的關系，結果見表6。

從上表中可以看出，經過調整后的回歸，t值比較明顯，調整后的樣本系數為0.998，杜賓檢驗為1.62，接近于2.F值為5497.695，很顯著。因此回歸方程可以寫成：

LNGDP=11.30+0.09LNTPI+1.22AR（1）-0.25AR（2）

廣義差分分析的回歸方程的自變量的系數為0.09，說明科技進步指數明顯能夠促進經濟增長，但是貢獻率不是很大。

2.協整分析。以上的回歸分析雖然能夠說明科技進步對于經濟增長具有顯著的促進作用，但是不能證明二者之間有明顯的長期穩定關系，為了揭示二者之間具備長期穩定關系，我們對其進行協整分析。

我們用EQ兩步法對其進行協整分析。

首先是對LNGDP和LNTPI進行單位根（ADF）檢驗，檢驗結果如表7所示。

從表7中可以看出，LNTPI和LNGDP的原序列都是不平穩的，而二者的一階差分序列都是平穩序列，所以可以進行協整檢驗。

采用E-Q進行兩步檢驗，第一步就是對兩變量是否是同階單整進行檢驗，在同階單整的基礎上進行回歸分析，然后再對回歸分析產生的殘差序列進行單位根檢驗，如果殘差序列是平穩的，說明協整關系存在。

上文已經證明序列LnTPI和LnGDP都是一階單整序列，存在協整的可能性，因此下面直接進行第二步。首先運用Eviews軟件估計協整回歸方程，然后提取殘差序列，最后對所提取的殘差序列進行單位根檢驗，如果殘差序列是平穩的，則說明序列LnTPI和LnGDP存在長期穩定的均衡關系。殘差序列單位根檢驗的結果如表8。

如表8顯示，殘差序列在1%的水平下通過了檢驗，說明技術進步和經濟增長存在協整關系，二者具有長期穩定性的關系。

3.格蘭杰因果關系檢驗。經濟時間序列經常出現偽相關關系，可能即使是不相關的兩個變量由于在時間上的變化具有一致性，也有可能出現較大較明顯的相關系數。協整檢驗說明的是技術進步和經濟增長之間具有長期穩定的均衡關系，但是并沒有說明二者之間存在的是不是因果關系。而對其進行格蘭杰因果檢驗可以證明二者是否具有時間上的因果關系。

我們對LNGDP和LNTPI進行格蘭杰因果關系檢驗，如表9所示。

從表9可以看出，技術進步水平是經濟增長的因，但是經濟增長不是技術進步水平的因。這說明了我們在回歸過程中所提到的顯著性問題，即技術水平確實能夠促進經濟增長，也就是說，技術進步水平和經濟增長之間存在著時間上的因果關系，但是由于促進技術水平進步的因素隨著外部環境的變化呈現的方式不同，經濟增長對于技術水平增長的時間因果關系檢驗沒有通過，但是這并不是說明經濟增長對于科技進步沒有邏輯上的因果關系，值得我們注意的是，因為格蘭杰檢驗的只是時間上的因果關系，也許和收集數據過程中出現的誤差有關，也許和所選樣本的數量或者偶然性相關，所以經濟增長對于技術進步水平的格蘭杰因果關系檢驗沒有通過并不代表二者之間完全不存在因果關系，原因是多方面的，我們沒有進一步進行追究。

4.脈沖響應分析。雖然我們已經證明在技術進步和經濟增長之間確實存在著長期穩定的關系，并且，科技進步促進經濟增長，是經濟增長的格蘭杰的因，然而，技術進步對經濟增長的驅動作用到底是如何的，我們還需要進行VAR和脈沖響應函數分析。

（1）VAR模型建立。

其中i是滯后期數，在模型中，我們選定滯后期值為2，用EVIEWS進行估計滯后期數為2的VAR模型，結果如表10所示。

從表10可以看出，從LNGDP的系數上看，滯后一期的技術進步每提高一個百分點，經濟增長提高18.9個百分點，而滯后二期的技術進步每提高一個百分點，經濟增長僅僅提高0.7個百分點，因此可以看出，越近一期的技術水平促進經濟增長的效果就會越好，因此，在現實社會中，應當利用各個渠道提高技術進步速度，技術的發展越快，新產品替代速度就越快，由于技術進步對于經濟的沖擊短時間內效應最大，隨著時間變化，該技術進步的速度會越來越慢，對于經濟的影響趨于不明顯，這符合現實規律。互聯網剛剛出現的時候，帶動經濟的增長是迅速的，隨著技術進步日新月異，互聯網的發展也減緩，對于經濟增長的促進作用自然就越來越小。

2.脈沖響應分析。利用VAR模型，可以進一步地分析脈沖響應函數圖。橫坐標是LNTPI的沖擊滯后期數，而縱軸是沖擊的強度，實線是脈沖響應趨勢圖。

從圖2和表11中可以看出，技術進步水平沖擊對經濟增長會持續產生正向的促進作用。當技術進步沖擊發生后，在第二期會產生一個正向的響應，其響應值為0.0099，且這種正向響應力度在不斷增大，直到第8期達到最大，其響應值達0.0363，然后有所回落，但仍保持較高的響應值。從累積響應函數和累積響應也同樣可以看出，技術進步水平的提高對經濟增長的影響是正向而持續的，至第10期，累積響應值達到0.4512.

四、結論和建議

從以上的分析中可以看出，科技進步對于經濟增長的影響是顯著的，但是貢獻率并不是很大，僅有9個百分點，因此北京市經濟增長依靠的可能是要素投入或者其他的因素。但是我們通過協整檢驗發現科技進步和經濟增長之間有一個穩定的均衡關系，說明二者之間一定存在著某種相互推動或者單方的推動關系，通過格蘭杰檢驗，發現技術進步是因，經濟增長是果，說明經濟增長的一個重要因素就是科技進步。通過建立VAR模型和脈沖響應函數圖可以看出當技術進步發生沖擊時，一定能夠給經濟帶來沖擊，且這種沖擊是持續長久的。

通過查閱和綜合以上信息，根據北京市的發展狀況，我們提出以下建議：

1.為了保證北京市經濟的持續發展和穩定增長，應該加大科技創新的投入。雖然北京每年的創新投入總量逐年上升，但是最新數據顯示，其科技創新投入占地區生產總值的比例僅在0.06%左右，說明北京市的科技創新投入規模較小，因此加大科技創新投入是保證北京市經濟增長的客觀要求。

2.加強產學研協同效應?？蒲械淖罱K目的是將科研成果應用于實體經濟當中，使其創造出應有的經濟效益，這也是創新的目的和動力所在。但是，現階段北京的科技財政支出逐年加大，2008年的科技投入數額為112.19億元，2012年達到了200億元，增長了78.2%，而科技成果的登記數量在2008年為1016項，在2012年僅有1040項，增長僅有2.36%。說明北京市的產學研結合制度還不夠完善，出現了產學研脫離的現象，當前高校和科研機構的科研成果僅僅停留在發表論文和獲得獎項上，沒有和企業結合使其成果轉化為現實的生產力。從而促進經濟增長。北京的經濟的發展在全國范圍內是領先者，但產學研結合方面還不夠強勢，基礎性科學的作用還沒有完全發揮出來。因此，北京市政府應采取相應的措施鼓勵企業提高自主創新能力，組建相關的科研團隊，高校和科研究機構在科研立項時應征求相關企業的意見，或者與相關企業共同組成創新團隊，采取多種手段，搭建產學研結合的平臺，使得企業和科研部門能夠充分溝通并建立緊密合作，以提高科研成果向生產力轉化的效率。

3.建立科技創新的網絡，全面調動創新積極性，保證科技成果的及時轉化?，F階段北京市還只停留在加強產學研的緊密合作和交流上，其結合程度還不是十分明顯，實際上，政府在調節產學研以及制定相關政策制度上應該發揮領導者的作用。在美國，政府成立一個專門的機構，其職責是聯通企業和科研院所，及時發現企業的技術需求和研究機構的研發情況。

北京也需要一個將政府和企業以及科研機構結合的組織，有利于及時發現這幾個部門各自的需求和發展情況，他們可以將企業的需求和科研機構的研究成果結合起來，在政府的資助下，將科研機構的研究成果應用在企業的實際生產中。這種網絡模式能夠將促進生產力的發展，激發科研方面的創新，既能滿足企業對科技創新的需求，又能保證研究機構科研成果及時的應用到實際生產中去，保證科技成果的轉化效率。政府在一些風險較大的創新產業應發揮企業家的作用，提供專門的資助和政策支持，當開發出新的創新產品投入市場之后，其他的企業就可以利用并賺得利潤。建立一個從投資到開發到應用的網絡對于創新的產生和應用非常重要，而這個網絡的構建離不開政府的資金支持和政策引導。

綜上，本文對不同科技創新指標的經濟效果進行了實證分析，得到的結果具有一定的借鑒意義。一個地區能否持續發展，真正的內在發展動力就是科技創新。而不同的技術創新方式對于經濟發展的影響也不盡相同。因此，北京市應該在重視原始創新的同時，更要重視創新應用方式對經濟發展的推動作用。同時，只有企業成為科技創新的主體，并且得到政府的大力支持，才能從根本上解決科技成果轉化為現實生產力的歷史性難題，才能切實發揮科技進步服務于經濟，促進社會經濟發展的積極作用。

[本文為北京率先形成創新驅動發展格局研究項目，項目編號：12jGB017]

注釋：

{1}北京率先形成創新驅動發展格局研究項目（項目編號：12JGB017）

{2}尹宗成.技術進步水平與經濟增長，科學學研究，2009（10）

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（作者簡介：1.徐則榮，中國人民大學經濟學博士，現任首都經貿大學經濟學院教授；2.劉小暢，首都經貿大學西方經濟學碩士研究生 北京 100000）

（責編：玉山）