區域創新能力與經濟增長研究

江一依

摘 要 本文以專利產出測度區域創新能力，以此探討其與經濟增長的關系。本文在文獻分析的基礎上，運用理論模型進行測度；并以四川省專利產出為例，搜集其專利產出與GDP的面板數據進行檢驗；得到若干有益結論，為提升四川區域創新能力提供決策建議。這對提高專利受理量和批準量，專利產出的質量，提升西部地區綜合競爭力和促進技術創新具有重要的理論價值和現實意義。首先用樣本自相關圖法檢驗變量的自相關性，并運用ADF檢驗法對統計數據進行平穩性檢驗，接著對統計數據進行協整性檢驗，最后通過對計算結果的分析提出政策建議。

關鍵詞 專利產出 區域創新能力 誤差修正模型

中圖分類號：F062.9 文獻標識碼：A DOI：10.16400/j.cnki.kjdkx.2018.04.075

Research on Regional Innovation Ability and Economic Growth

——Taking Sichuan Patent Output as an Example

JIANG Yiyi

（International College， China Agricultural University， Beijing 100083）

Abstract The patent output is an important measure of local science and technology competitiveness， and it is also an indicator of local integrative competitiveness. In this paper， the relationship between patent output and economic growth of Sichuan province have been studies using the Cooperate Reorganization Theory， which is important both theoretically and practically to increase the quantities of accepted and authorized patents as well as the quality of patents thus improve the local integrative competitiveness and promote technological innovation. At first， we exam the autocorrelation of variables using Sample Autocorrelation Chart， and take out a stable examination on the statistical data using ADF inspection procedure. Then we test the cooperative reorganization of the data， and establish a cooperative reorganization equation with an error correction model. Finally we draw some beneficial conclusions by the model.

Keywords patent output； regional innovation abiity； error correction model

0 引言

隨著經濟全球化進程的不斷加快，創新型國家的建設變得越來越重要。建設創新型國家，就要特別強調自主創新，培育企業形成一批自主的知識產權，最終成為擁有自主品牌和較強國際競爭力的優勢企業。專利，是一種和技術創新、知識創新緊密聯系的知識產權保護措施，也是衡量一個企業、地區甚至國家創新程度的重要指標。

在利用專利作為技術創新活動的指標時，雖然不完美，但還是可以較好地反映一個區域的技術活動，而且其數據還具有易得、完整、時間序列長等特點，一直以來都被作為技術創新的指標應用于各種分析。例如Kortum（1997）[1]等用專利數據來探究技術發展與經濟增長的關系；Paci和Sassu（1997）[2]等則用其來估計一個國家的研究、創新過程；Liu 和Shyu（1997）[3]等還用于估計某特定企業和行業的技術發展水平。隨著專利產出戰略地位的不斷凸顯，國家或者行業的關于專利產出的數量分析也不斷增多，綜合起來，這類分析主要聚焦在以下方面：一是用來檢驗自身的技術創新能力，如Abraham和Moitra（2001）[4]等；二是比較研究不同國家和地區的技術、創新能力以及技術擴散的情況，如Jung和Imm（2002）[5]等。

Engel和Granger（1987）[6]運用協整理論實證分析了專利產出與經濟增長之間的關系。由于中國專利制度實施較晚，體系還不健全，所以其實證分析的數據主要基于全國的整體數據。鞠樹成（2005）[7]利用1985年到2002年的全國統計數據，運用Granger Causality因果關系檢驗法和回歸分析法，實證分析了我國專利產出與經濟增長之間的關系。結論顯示我國專利產出與經濟增長兩個變量間不存在顯著的因果關系；同時，專利產出對我國經濟增長的貢獻率約為17.87%，顯示專利產出對我國經濟增長有一定程度的促進作用，但是其作用還很有限。高雯雯，孫成江，劉玉奎（2006）[8]采用時間序列動態均衡關系分析法，對我國同時期專利產出與經濟增長的相關數據進行協整分析和因果關系檢驗，建立兩變量間的誤差修正模型，揭示了兩變量的動態均衡關系，結論顯示我國專利產出與經濟增長間存在著較強的相關關系，雖然各自的增長呈現出非穩定的特征，但是長期來看，兩者有著穩定的均衡關系。同時謝湲等（2013）[9]運用該實證方法研討了人民幣匯率對美債收益率影響的效應。這些研究大多論證了技術創新對經濟增長的正向促進作用，我國各個地區專利產出等情況差異較大，尚可進一步分析區域的不同特征，并探尋其有針對性策略。本文在現有文獻的基礎上，運用理論模型進行分析；并以四川省專利產出為例，搜集其專利產出與GDP的面板數據，進行檢驗；得到若干有益結論，為提升四川區域創新能力提供決策建議。

1 技術創新對經濟增長貢獻分析

索洛[10]在對經濟增長的研究中提出了新古典經濟增長理論經典的索洛模型，其具體形式是一個包含資本和勞動兩大要素的柯布-道格拉斯生產函數：

（1）

其中，是產出，是資本投入，是勞動投入，是一個常數。在索洛早期的研究中，技術進步因素并未納入研究模型中，然而通過大量實證，其發現資本和勞動投入并不能完全解釋經濟增長，即存在余值。而這余值經過分析其認為是由經濟系統中技術進步因素造成的。因此，其在修改后的索洛模型中引入了外生技術創新因素。其修改后的模型如下：

（2）

其中，A代表技術進步。索洛區分了引致經濟增長的兩種不同的方式：一是由要素數量增加而產生的增長效應；二是因要素技術水平提高而產生的水平效應的經濟增長，他認為技術進步最終影響經濟長期增長。

隨著20世紀80年代中后期，以羅默、格羅斯曼和赫爾普曼等人為代表，將技術內生化，創立了內生增長理論。內生增長理論將知識、技術創新等因素內生化，在眾多的內生因素中，技術創新是促進一個經濟系統實現長期經濟增長的決定性因素。內生增長理論大致是沿著兩個研究方向展開的。第一個方向以羅默、巴羅為代表的學者繼承阿羅模型思想，假定技術進步來自對實物資本的投資，以在生產中的資本積累代表當時的技術水平并直接將技術進步內生化，這種模型被稱為知識積累的AK模型。第二個方向以盧卡斯、羅默、瓊斯等為代表的學者引進人力資本，認為技術進步取決于對非生產性的研發部門的資源投入，這一類模型被稱為人力資本模型。

2 理論模型

諾貝爾經濟學獎得主恩格爾和葛蘭杰創造性提出了序列的平穩性問題及建立在平穩性基礎之上的單整、協整理論，為剔出OLS或者GLS方法引起的謬誤回歸問題提供了一個有效的分析方法。

本文從數據的平穩隨機過程引入平穩性的概念，接著介紹平穩性檢驗的方法，然后進行協整理論和誤差修正模型，最后介紹揭示變量因果關系的葛蘭杰因果關系檢驗。這些理論和模型為本論文的實證分析奠定了理論基礎。

2.1 平穩隨機過程

任何時間序列數據都可以把它看作由一個隨機過程（stochastic or random process）產生的結果。在時間序列中，我們利用隨機過程的一個實現去引出有關這個背后的隨機過程的推斷，即所謂的平穩隨機過程（stationary stochastic process）。

如果一個隨機過程的均值和方差在時間過程上都是常數，并且在任何兩時期之間的協方差僅僅依賴于該兩時期間的距離或滯后，而不依賴于計算這個協方差的實際時間，就稱它為平穩的。平穩時間序列具有如下性質：

均值： （3）

方差： （4）

協方差： （5）

2.2 平穩性檢驗

2.2.1 基于相關圖的平穩性檢驗

平穩性的一個簡單的檢驗方法通過觀察不同滯后期的樣本自相關函數，進而判斷變量是否為平穩變量。樣本自相關函數得定義如下：

（6）

其中。根據定義，計算出，并描繪對的圖形稱為樣本自相關圖（Sample correlogram）。通過觀察不同的滯后所對應的自相關系數，可以從總體上分析時間序列數據的平穩性。

2.2.2 平穩性的單位根檢驗

單位檢驗（Unit Root Test）一般采用迪克富勒檢驗法，迪克-富勒于1970年構造了一個類似于t分布的統計量，該統計量的公式為：

（7）

其中，是統計量的標準差。若假設存在單位根，可以證明統計量不再是正常的t分布。但是，在大樣本情況下，統計量收斂于標準維納過程的泛函，并且采用蒙特卡羅方法可以模擬出結果，就得到了應用十分廣泛的DF檢驗法（Dikey-Fuler Test）。DF檢驗法存在一個基本前提，即假定隨機擾動項不存在自相關，這與大多實際經濟活動的情況是相違背的，而擴展的迪克富勒檢驗法（the Argument Dikey-FulerTest ），即ADF檢驗法可以解決這個問題。在ADF檢驗中，把DF檢驗模型的右邊進行擴展，使之包含序列Yt變化量的滯后項，新的檢驗模型變為：

（8）

這里，=1，2，3……。其中表示差分項，也就是說，式8用到了滯后的差分項。在實際應用中具體包含多少個差分項往往要從經驗方面決定。使用滯后項的目的是使式8中的誤差項是序列上獨立的，虛擬假設不變，模型8被稱作擴展的迪基-富勒（Augmented Dickey—Fuller，簡寫為ADF）檢驗。

在檢驗的過程中，分別計算上述模型中三種情況的統計量，然后與ADF檢驗的臨界值逐個比較。只要出現一種不存在單位根的情形，就說明原模型是平穩序列，當且僅當三者都存在單位根時，才能證明序列是非平穩的。這時，可以利用差分技術這一處理方法考察變量的差分序列是否具有平穩性，這一問題的解決需要利用序列間的單整和協整關系理論。

2.3 時間序列變量的協整檢驗

在通常情況下，時間序列變量是非平穩的。如果用傳統的計量經濟方法對一個涉及兩個時間序列變量的模型進行回歸分析，往往會得到沒有意義的結果，即所謂的謬誤回歸問題，協正理論為解決謬誤回歸問題指明了方向。

2.3.1 單整與協整的含義

通常采用差分的處理方法使非平穩序列轉化為平穩序列。如果一個非平穩序列需要經過次差分后才能變為平穩序列，則稱該序列是階單整（integrated of order k）的，記為。顯然，用以表示平穩序列。

、協整的更一般定義是：如果兩個時間序列是同階單整的，即，，并且其線性組合是（）階單整的，即：，則稱、是（）階協整的，記為：，其中線性組合系數（）稱為協整向量。[13]