基于菲德模型的江蘇省高新技術產業發展狀況與經濟發展水平關系研究

王昊+仇蕾

摘 要：以江蘇省2002—2013年高新技術產業產值與經濟整體發展水平的面板數據為研究對象，運用ADF單位根檢驗和格蘭杰因果關系檢驗對相關數據進行分析，驗證出兩者存在因果關系；接著參考菲德模型擬定方程，分析江蘇省高新技術產業對經濟增長的直接影響與外溢效應。結果表明，江蘇省高新技術產業對于經濟增長整體的影響與對其他產業的外溢效應都不是很顯著，江蘇省還應在高新技術產業方面投入更多資金，以加強該產業對整體經濟的促進作用。

關鍵詞：高新技術產業；經濟增長；菲德模型；ADF單位根檢驗；格蘭杰因果關系檢驗

中圖分類號：F124.3 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2017）07-0026-05

引言

高新技術產業是基于高新技術，從事研究、開發、生產高新技術產品與相關技術服務的企業集合，雖然其開發難度較大，但往往具有較高的經濟效益和社會價值，對于整體經濟的發展有著極其重要的帶動作用。國內對于該產業的分類主要為信息技術、生物技術和新材料技術三大類，而國際上，經濟合作與發展組織（OECD）于1994年選用科技研發（R&D）總費用占總產值比重、直接R&D經費占產值比重和直接R&D占增加值比重三個指標將高新技術產業分為航空航天制造業、計算機與辦公設備制造業、電子與通訊設備制造業以及醫藥品制造業這四大類和其他若干小類，這種分法也為世界上大部分國家接受。

我國高新技術產業園區起步于20世紀50年代，培育出一批具有高素質的創新型企業與企業家，推進了新興經濟的發展。1988年8月，“火炬計劃”開始實施，我國高新技術產業得到了超速發展，取得了不少杰出成就，進入高速發展的21世紀后，高新技術產業已經從當年的新生產業成為當今的支柱產業，其在國民經濟增長中的重要地位不容忽視，從1991年至2012年9月，國務院先后批準建立了114個國家高新技術開發區，我國也逐漸在高新技術產業發展方面，探索出一條適合本國國情、具有中國特色的發展道路。對于高新技術產業與經濟整體發展關系，一方面，強有力的經濟增長勢必會增加固定資本投入額度，改善人們的收入狀況，因此會使得消費觀念得到改變，人們對于高科技產品有了更多的需求，高新技術產業也能得到更多的投資機會以便進一步發展；另一方面，高新技術產業的長期而快速的發展會帶來更多的高新技術產品，從而改善當下的生產環境，提高生產率，進而促進經濟的高速增長。

從2007年開始，江蘇省的高新技術產業開始迅猛發展，高新技術產業產值占全省生產總值比重達到56.46%，2013年的高新技術產業產值為51 899.1億元，竟占到全省總產值的87.72%，R&D的內部經費支出也從2000年的33.15億元一路躍至2013年的891.16億元。由此可見，高新技術產業在江蘇省的經濟發展中有著不可估量的作用。然而我們應當注意的是，2013年國內R&D經費支出為11 846.6億元，占國內生產總值的2.08%，江蘇的R&D的內外部經費支出之和雖然達到了923.19億元，但只占全省生產總值的1.56%，說明江蘇省對于科技產品的自主研發能力低于全國平均水平，相關經費的投入力度還有所不足，高新技術產業對于其他產業的外溢效應還不明顯，因而對于總體經濟水平的提高還有不少上升的空間。

一、研究現狀

過去，新古典經濟增長理論認為技術進步是經濟增長最重要的源泉，但技術進步是外生的。到了20世紀80年代，新增長理論不再認為技術進步是外生性，而認為經濟增長由經濟系統內在決定[1]，技術進步是經濟增長的內生源泉，其強大的驅動力來自于R&D（Romer 1986，Lucas 1988）。D.Oh和I.Masser[2]（1995）通過對英國、德國、韓國和日本的相關情況研究分析，論證了高技術中心（High-tech Centre，HTC）在區域經濟創新方面的重要作用，并且認為對于不同地區而言，HTC的作用存在差異。Josep-Maria Arauzo-Carod[3]（2009）通過在加泰羅尼亞地區的制造業數據基礎上建立多元線性回歸模型，得出的結論認為，高新技術產業的密集程度與當地新企業的發展存在正相關關系。Keneth L.Kraemer與Sanjeev Dewan [4] （2000）單獨對IT行業進行研究，通過對36個國家1985—1993年的數據進行計算，論證不同國家IT業投資額與GDP之間的關系，結果表明發展中國家IT行業的投資額對GDP增長影響程度明顯小于發達國家。C?rvers F.，Meriküll J[5]（2007）通過對2000—2004年25個歐洲國家的工業與技術結構進行偏離份額分析，結果表明，高新技術產業在國內工業結構中的占比將直接影響相關技術工人的就業結構。Brunton和Coll[6]（2005）對新西蘭的教育情況進行分析，發現高新技術產業的發展與當地學校教學中高技術人才的培養有著密切關系，認為政府應該重視學校對高技術人才的培養以增加國內高技術人才在總就業人數中的占比。而國內學者方面，鐘鳴長、沈能[7]（2006）運用菲德模型對高新技術產業和傳統產業間的溢出效應進行實證分析，檢驗結果表明高新技術產業對傳統產業有著顯著的溢出效應，反之則不然。劉文萍、田巧娣[8]（2011）同樣采用菲德模型考察我國高新技術產業對整個工業的技術外溢程度，得出結論認為，高新技術產業對工業的拉動存在負效應。孟偉[9]（2008）運用格蘭杰因果分析，證明了R&D經費與GDP總量之間存在因果關系。李萍[10]（2006）通過比較廣東省高新技術產業總產值、出口額與省內生產總值、出口額，論證了高新技術產業發展對于廣東省經濟增長的強大的促進作用。余甫功、歐陽建國[11]（2007）基于兩部門模型的省際Panel Data實證分析得出，高技術產業產出會影響整個工業的增長。尹小玲、夏宏奎[12]（2011）通過分析與總結國外培育壯大高新技術產業主要途徑和經驗，找到對江蘇省高新技術產業發展的借鑒作用。

二、數據來源及檢驗

鑒于數據的可獲取性以及相關學者對菲德模型的實際運用，將選取如下變量為接下來的數據分析及模型構建所使用，所用軟件為Eviews8.0，所有數據皆來自于江蘇省統計年鑒，時間區間為2002—2013年（2014年數據暫未獲得）：生產總值（Y，單位：億元）、高新技術產業生產總值（G，單位：億元）、全年固定資本投資額（K，單位：億元），全年從業人員數（L，單位：萬人）。

（一）ADF單位根檢驗

為了避免時間序列數據出現“偽回歸”現象，經常使用ADF（Augmented Dickey-Fuller Test）對數據是否存在單位根進行檢驗，考慮到生產總值與高新技術產業產值間線性關系不強，于是對二者取對數處理，方便分析。分析方法選擇加入趨勢項與常數項，SIC最大滯后數為默認的2，對于Y和G的檢驗指標（如表1所示），括號內為相應的P值。

通過比較各變量ADF檢驗值的P值，可以發現lnY與lnG都是不平穩的，但是經過一階差分和二階差分后，兩者都在5%顯著性水平下表現平穩，它們都是一階單整序列。

（二）格蘭杰因果關系檢驗

為了初步分析高新技術產業的發展對于經濟總量是否有著直接的影響，需要使用格蘭杰因果關系檢驗來分析二者的因果關系。由于在這里主要討論高新技術產業的增長狀況與經濟整體的增長狀況，所以選取的變量為兩者每年的增長額，即△Y與△G，分析結果（如表2所示）。

通過分析可以得知，當滯后長度為1時，5%顯著性水平下，P值為0.2490的假設不應被拒絕；而在滯后長度為2時，5%顯著性水平下，兩種假設均被拒絕。于是可以得出結論：在長期中，經濟總量的增長與高新技術產業產值的增長互為格蘭杰因，也就是兩者對彼此都有一定的直接促進作用。

三、實證分析——基于菲德模型

（一）模型介紹及構建

菲德模型是由著名經濟學家菲德（Feder Gershon）在1983年提出[13]，最早用于估計出口部門出口額對經濟增長的作用。其核心思想是將一個社會分成兩大部門，研究其中一個部門對于整體經濟的影響以及對于其他非該部門經濟的外溢擴散效應，基于該觀點，構建如下模型。

根據菲德模型的原理，將江蘇省整體經濟分為兩大部門：高新技術產業部門和非高新技術產業部門。

G與N分別為高新技術產業產出值與非高新技術產業產出值，于是有總產出Y=G+N，g與n為兩者的產出函數，自變量分別為高新技術部門的資本投入K1與勞動投入L1，非高新技術部門的資本投入K2與勞動投入L2以及高新技術部門對非高新技術部門的外溢作用G，K與L為全社會的資本投入與勞動投入，其中資本投入與勞動投入分別以固定資本投入額與就業人數代替。

模型假定不同部門對資本和勞動的邊際生產力是不同的，表示如下：

==1+δ

δ的取值區間為全實數域，當δ>0時，說明高新技術產業對各要素的邊際生產率大于非高新技術產業對各要素的邊際生產率；當δ=0時，說明兩種部門的邊際生產率相同；當δ<0時，則說明高新技術產業對各要素的邊際生產率小于非高新技術產業的邊際生產率，甚至成反方向變化（當1+δ<0時）。

上述方程中，表示江蘇省總產值增長率，表示江蘇省固定資本投入增長額占總產值的比重，表示高新技術產業產出增長率，表示高新技術產業產出值占總產出值的比重。+n'G表示高新技術產業對經濟增長的全部貢獻，其包含兩個部分，分別是高新技術產業發展對經濟增長的直接影響和對非高新技術產業的外部影響。-θ表示高新技術產業對經濟增長的直接作用，θ表示高新技術產業部門的外溢效應。方程（1）說明了高新技術產業對整體經濟增長的促進作用，方程（2）說明了高新技術產業對其他非高新技術產業的外溢作用。這里我們令：

（三）結果分析

從模型的擬合結果看，兩個模型的擬合優度分別是0.65和0.67，相應的F統計量的P值分別為0.0479和0.1053，模型總體擬合程度較好，方程的所有參數估計值均為正，符合客觀事實。方程（3）除參數A外，其余參數均通過了10%顯著性水平下的t檢驗，而方程（4）的各參數均未能通過t檢驗，但這并不表示就應該接受方程個參數為0的假設，考慮到方程總體的F值與擬合優度較好，可以認為高新技術產業對于其他產業還是有一定的外溢效應，但是作用并不明顯。

C1值為0.400049，表明在其他條件不變的情況下，高新技術產業部門產值每增長1個單位，總產值就有0.400049個單位的增加，高新技術產業對于經濟整體的促進作用并不明顯。

θ的值為0.084063，表示在其他條件不變時，高新技術產業部門沒增加一單位產值，就有0.084063個單位的產值外溢到其他部門中，該數值過小說明高新技術產業部門的外溢效應暫未明顯體現出來；根據θ的值可以算出δ的值為0.516751，這表明高新技術產業對各要素的邊際生產率大于非高新技術產業對各要素的邊際生產率。

結語

通過上述的實證分析可以知道，江蘇省的高新技術產業發展對于江蘇省的整體經濟的促進作用并不明顯，盡管2013年該產業的產值占全省GDP的比重超過80%，但是由于其外溢作用也不明顯。因此，其他產業未能很好地收到高新技術帶來的外溢擴散影響的好處，從而整體經濟也沒能實現更高速的增長。

基于以上分析以及得出的結論，結合江蘇省狀況，對于江蘇省的高新技術產業發展提出如下建議：

第一，大力吸引外商投資，充分利用民間資本。我國高新技術產業FDI（對外直接投資）的技術外溢效應顯著[14]，而FDI在江蘇省的經濟增長中發揮著無比重要的作用。同時，江蘇省三次產業結構調整與外商直接投資變化間有著長期均衡關系[15]，以及背靠內陸，面向大洋，擁有極佳的地緣優勢，我們可以利用這種優勢，一方面創造出有利于吸引外商投資的環境，發揮外資對于產業結構優化的作用；另一方面，我們可以依靠強大的港口通商優勢，出口本國的高新技術產品，引進國外先進技術，加強相關行業的國際交流，提高自身國際知名度，對于本國的其他高新技術產業是一個不小的激勵。

第二，改革教育制度，培養能夠適應新時代的專業人才。高新技術從業人員的培養不一定非要等到本科、碩士階段，可以在大專，甚至在中學階段就開始培養。因此，初等和高等教育的工作重心應該不是放在孩子們的升學率上，而是他們的專業化培養上。越早地培養出具備熟練技能和專業知識的人才，就能越快地將其投入到科研團隊中去，將他們輸送到更加與其專業對口的崗位上去，從而能更好地發揮各種人才的專業優勢，大大提高高新技術產業的科技研發進度與生產效率。

第三，發揮優勢產業的先鋒帶頭作用，號召企業走創新道路。從前面的實證分析我們得知，高新技術產業的外溢效應在江蘇省并不明顯，這說明除了我們的高新技術產業自主研發能力不強外，各個行業之間對于高新技術的學習與交流的聯系不夠緊密。政府應該發揮引導作用，大力扶持已經或是可以進行高新科研的企業，同時也要積極引導非高新技術產業邁向新路子，加強創新，不斷與其他企業相互交流、學習，發揮好協同創新作用，提高企業自身創新實力，在競爭中加強創新意識培養，研發出更多更好并能滿足廣大消費群體需要的優質產品。

由于自主研發、協同創新與外資引進這三種模式對技術導向和技術創新均有顯著的正向影響[16]，政府應該不斷協調好三者的關系，對于外資要營造良好環境以便吸引其投資，對于企業與企業之間，政府應該好好運用“看得見的手”，在合適的時機引導企業向高新技術轉型，為高新技術的開發建好溫床，減少高新技術產業發展壁壘，獎勵擁有創新產品的個人與企業，加強與國外先進企業和高等科研院所的交流與學習。

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Abstract：Based on high and new technology industries output value and GDP of Jiangsu province during 2002—2013，the paper will give the verification about whether there is a causalities between these two factors by using ADF（Augmented Dickey-Fuller Test）and Granger causality test.And then，I will analyse the total effects and overflowing effects caused by h&n technology industries to the economic growth with Feder model.More fund should be put into this industry to enhance its influence on the total economy.

Key words：high and new technology industry；economic growth；feder model；ADF test；granger causality test

[責任編輯 吳高君]