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浙江省高新技術產業發展與經濟增長關系研究

2015-11-05 02:02:59吳更元
時代金融 2015年30期

【摘要】發展高新技術產業是當今國際經濟經濟競爭的重要手段,我國對高新技術產業的發展也越來越重視,隨著浙江省高新技術產業的不斷發展,浙江省的科技競爭力和綜合實力都有了顯著的提升。本文通過對1995年-2012年浙江省生產總值與高新技術產業總產值進行分析得出:浙江省生產總值與高新技術產業總產值之間存在著長期穩定的均衡關系;在滯后期為1時,存在單項的格蘭杰因果關系,即高新技術產業對經濟增長有較強的拉動作用。針對這一結論,本文提出浙江省應該積極學習先進的管理和運營模式,建設科學的、全面的管理和服務體系,抓好戰略布局統籌,促進高水平園區的建設。加強政府對高新技術產業的主導作用,使浙江省高新技術產業在激烈競爭中勝出。

【關鍵詞】發展高新技術產業 國際經濟經濟競爭 格蘭杰因果檢驗

一、引言

隨著科學技術的迅猛發展,世界各國都認識到了科技對于經濟發展的重要性。國家之間的發展競爭主要體現在以科技為先導,以經濟為基礎的綜合國力的競爭。而高新技術產業正是以其科技含量高,產業關聯度高,附加價值高且污染程度低,能源依存度低等優點,成為世界各國爭相發展的優勢產業。在如今社會發展不穩定、經濟發展速度放緩的形勢下,區域經濟競爭的重點已不再是依賴土地和勞動力等傳統生產要素部門,而是更趨于人才、技術、信息以及由此派生的高新技術產業領域;以粗放型的數量擴張為表現的經濟增長階段在我國已經基本結束,而依靠高新技術發展加快產業結構轉換與升級已成為當前和今后我國經濟實現持續增長的重要選擇。

二、國內外研究狀況

高新技術產業現如今已經是世界各國經濟發展的主要重心,是新的經濟增長競爭點,國內外很多學者都對此進行了研究。國外對于高新技術的研究可追溯到20世紀70年代末。Utterback and Abernathy(1975)比較具體的論述了重大技術創新而引發的高技術產業如何進行演化。他們指出,高技術產業的演變會依次經歷流動、主導設計與轉換狀態、確定狀態這三個階段,并認為理解技術變換的趨勢,把握技術變化的源泉,這樣才能把握高技術產業發展的真正方向。Hauknes(2009)采用投入產出方法研究認為,OECD國家高技術行業向低技術行業的知識流動及其導致的溢出效應是存在的,并且溢出效應促進了低技術各行業的產出增長。Bertoni et al.(2010)分析了風險資本對高新技術企業創新產出的影響,對比結果顯示,接受風險資本的高新技術企業,其專利產出和績效出現了明顯的增長,而未接受風險投資的企業其績效未出現明顯變動。

陳春寶,楊德林(1997)對我國制成品的出口產業構成的進行了分析,發現我國同發達國家有著一定的差距,提出要利用高技術促進新興產業的成長,同時努力使發展高技術產業與改造傳統產業相互促進。謝章澍,朱斌(2001)以協同理論以及經濟增長理論為指導,分析了產業內生競爭力因素和產業外生競爭力環境,提出要營建好適合高技術產業發展的軟硬條件,重視產業的投人及技術創新能力的培育,從而提高高技術產品的市場競爭能力。王敏晰(2010)利用“菲德模型”分析了高新技術產業對我國經濟增長的作用機理,并將我國的經濟部門劃分成高新技術產業部門以及非高新技術產業部門,利用1995-2005年的相關時間序列數據,實證分析了我國高新技術產業與經濟增長的關系。發現了我國高新技術產業對經濟增長的促進作用并不明顯,主要還是通過對傳統產業的滲透來實現,想要利用高新技術產業的發展來帶動經濟增長還需要加快對傳統產業的改造。

可以看出目前大多的文獻對高新技術的研究主要集中于高新技術的定義,高技術產業集群發展以及高技術園區建設等方面,而對于其與經濟發展的聯系分析的較少,并且大多文獻都傾向于研究國家總體的高新技術產業發展,而對于區域的高新技術產業研究則相對較為匱乏。因而本文將在已有的理論基礎上,以浙江省為主要分析區域,運用菲德模型對浙江省高新技術產業發展與經濟增長的聯系進行分析,這對浙江高新技術的發展方向以及政策選擇都具有重要的意義。

三、浙江高新技術產業與經濟增長的實證分析

(一)數據選擇與處理

本文選取高技術產業工業總產值(GX)作為高新技術產業發展的指標,數據來源于中國高技術統計年鑒(由于2013年以后中國高技術統計年鑒中沒有了總產值這一指標,所以選取的時間序列為1995年~2012年)。選取浙江省生產總值(GDP)作為浙江省經濟增長的指標,這項指標可以在總體上反映出浙江省產出和經濟波動情況,數據來源于浙江省統計年鑒(2013)。為了消除時間序列的異方差行影響,對這兩個變量進行了對數化處理,處理后記為LN(GX),LN(GDP)(數據已經根據價格指數進行了調整,消除了價格波動影響)。

表1 1995年~2012年浙江省高新技術產業總產值和浙江省生產總值 單位:億元

資料來源:中國高技術統計年鑒(2002~2013),浙江省統計年鑒2013

(二)單位根檢驗

單位根檢驗是用來檢測時間序列的平穩性的,只有平穩的時間序列才能進行協整檢驗。單位根檢驗的主要方法有DF檢驗和ADF檢驗,本文采用的是ADF檢驗。其一般形式為:

其中,Yt是待檢驗的時間序列,α是常數項,t是時間趨勢,n是滯后值,ξt是隨機誤差項。ADF值是根據回歸方程的標準誤差進行計算,如果ADF值小于臨界值,則時間序列是平穩的;如果ADF值大于臨界值,則時間序列是非平穩的。檢驗結果如表2所示

表2 ADF單位根檢驗結果

注:D(LN(GX)),D(LN(GDP))代表變量的一階差分

從表2數據結果中可以看出原對數序列的ADF檢驗值都是大于臨界值的,所以是非平穩的,經過一階差分后,其序列的ADF檢驗值在10%的臨界水平下,是小于臨界值的,是平穩數列。所以時間序列LN(GX)和LN(GDP)是一階單整序列,能夠進行協整分析。

(三)協整分析

序列LNGX和LNGDP是同階單整序列,可以進行協整檢驗。本文只涉及兩個變量,選用EG兩步法進行檢驗。運用Eviews6.0進行分析后得出協整方程:

T值24.09214 23.45155

R2=0.973174調整R2=0.971497 F統計值=580.4313

從分析結果中可以看出,浙江省高新技術產業對浙江省經濟增長有著一定的促進作用,且高新技術產業總產值每增長1%,則浙江省生產總值會增加0.65%,這表明了高新技術產業對經濟增長有著強力的拉動作用。再對殘差序列et進行單位根檢驗,結果如表3所示

表3 殘差序列ADF檢驗

從表3結果中可以看出,殘差序列的檢驗值小于5%的臨界值,即在95%的顯著水平下,殘差序列是平穩的。這說明了高新技術產業與GDP之間有協整關系,表明二者之間有著長期穩定的均衡關系。

(四)誤差修正模型

由于LN(GDP)和LN(GX)具有長期穩定的均衡關系,因此可以建立誤差修正模型:

T值8.667256 3.065701 -3.471923

R2=0.617919調整R2=0.563336 F統計值=11.32073

在這個誤差修正模型中,ecmt-1是誤差修正項,反映了短期波動的影響,一部分是短期高新技術產業波動的影響,一部分是偏離長期均衡的影響。誤差修正項的系數為負數,這符合反向修正機制。ecmt-1的系數表明,當短期波動偏離長期均衡時,將會以19%的調整力度調整到均衡狀態。

(五)格蘭杰因果檢驗

運用Eviews6.0對LN(GDP)和LN(GX)進行格蘭杰因果檢驗后,結果見表4。

表4 格蘭杰因果檢驗

由檢驗結果可以看出,滯后期為1時,高新技術產業是經濟增長的格蘭杰成因,高新技術產業的發展對經濟增長有著促進作用。

四、總結

浙江省高新技術產業與經濟增長有著長期穩定的均衡關系,且高新技術產業總產值每增長1%,浙江省生產總值會增加0.65%,這表明了高新技術產業對經濟增長有著強力的拉動作用。浙江省高新技術產業與經濟增長的誤差修正項系數為-0.19,說明當短期波動偏離長期均衡時,將會以19%的調整力度調整到均衡狀態。格蘭杰因果檢驗結果表明在滯后期為1時,經濟增長與高新技術產業之間存在單項的因果關系,高新技術產業發展能夠拉動經濟增長。

為了更好的發展高新技術產業,促進浙江省經濟的發展。首先,要加強管理和運營。高新技術產業的發展和更新速度極快,因此要時刻把握最新的發展方向,不能只依靠市場的自發力量,要積極學習先進的管理和運營模式,建設處科學的、全面的管理和服務體系。其次加強園區建設。高新產業園區是高新技術產業發展的主要陣地,對于浙江省來說,要抓好戰略布局統籌,促進高水平園區的建設。最后政府要加強對高新技術產業的主導作用,政府應積極扶持重點的技術和行業發展,營造良好的高新技術產品研制和發展環境完善制度環境,構建服務于高新技術產業的區域創新政策體系,使浙江省高新技術產業在激烈競爭中勝出。

參考文獻

[1]Rachel Parker.Science,Technology,and Innovation Policy:High-tech Industry Growth in China..2010.

[2]陳春寶,楊德林.發展高技術產業創造中國產業國際競爭優勢[J].經濟學家,1997,(2):71-78.

[3]李京文.加速我國高技術產業化發展的對策[J].經濟經緯,2000,(4):4-8.

[4]謝章澍,朱斌.高技術產業競爭力評價指標體系的構建[J].科研管理,2001,22(3):1-6.

[5]陶濟東.淺談知識經濟與高技術產業發展[J].特區經濟.2005,8:322-323.

[6]王敏晰.我國高新技術產業對經濟增長的貢獻及啟示[J].技術經濟與管理研究,2010,(4):54-57.

[7]單春霞.基于DEA-Malmquist指數方法的高新技術產業R&D績效評價[J].統計與決策,2011,(2):70-74.

作者簡介:吳更元(1990-),男,漢族,安徽巢湖,畢業于杭州電子科技大學,研究方向:數據挖掘。

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