政府投入、技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的實(shí)證研究

賀 青，葛翔宇

（1.中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué) 統(tǒng)計(jì)與數(shù)學(xué)學(xué)院，武漢 430060；2.湖北第二師范學(xué)院 數(shù)經(jīng)學(xué)院，武漢 430205）

0 引言

科技創(chuàng)新是推動(dòng)生產(chǎn)力發(fā)展最具革命性的先導(dǎo)力量。為支撐經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，我國(guó)科研經(jīng)費(fèi)投入逐年增加，但是與發(fā)達(dá)國(guó)家相比，我國(guó)科研投入占GDP的比重遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于這些國(guó)家，這說(shuō)明我國(guó)技術(shù)創(chuàng)新的物質(zhì)投入嚴(yán)重不足，直接制約了我國(guó)的技術(shù)進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。當(dāng)前，中國(guó)進(jìn)入經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展的階段，如果不從長(zhǎng)遠(yuǎn)的發(fā)展著眼，布局技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用基礎(chǔ)研究，淘汰落后產(chǎn)能，加快轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式，大力培育發(fā)展新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)，在新興產(chǎn)業(yè)的各個(gè)領(lǐng)域?qū)嵤┤舾芍卮罂萍紝ｍ?xiàng)，中國(guó)將在世界一些重要新興領(lǐng)域喪失發(fā)言權(quán)。所以，為了保持我國(guó)經(jīng)濟(jì)快速、健康的發(fā)展，我們一定要努力提高自主創(chuàng)新能力，大力發(fā)展創(chuàng)新型經(jīng)濟(jì)，而政府強(qiáng)而有力的科研投入為經(jīng)濟(jì)健康平穩(wěn)地發(fā)展提供強(qiáng)勁的支持。本文通過(guò)建立VAR模型，從長(zhǎng)期和短期兩個(gè)方面來(lái)研究政府科研投入、技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)三者之間的關(guān)系，為我國(guó)提高技術(shù)創(chuàng)新能力、保持經(jīng)濟(jì)持續(xù)快速地增長(zhǎng)提供一些有用的建議。

1 模型、變量選取和數(shù)據(jù)來(lái)源

向量自回歸（VAR）模型通常用于分析和預(yù)測(cè)相互聯(lián)系的多個(gè)變量的時(shí)間序列系統(tǒng)，分析隨機(jī)干擾項(xiàng)所探討的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)沖擊，解釋各種經(jīng)濟(jì)沖擊對(duì)經(jīng)濟(jì)變量的影響。向量自回歸模型就是針對(duì)變量無(wú)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(shù)學(xué)表達(dá)式如下:

上式中，yt是m維內(nèi)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(shù)矩陣，內(nèi)生變量和外生變量分別有p和r階滯后期；εt是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。建立VAR模型時(shí)要明確：共有哪些變量相互影響，把有關(guān)系的變量包括在模型中；確定的滯后期數(shù)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(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)三者之間的關(guān)系，本文采用1985～2010年的數(shù)據(jù)作為樣本，所有原始數(shù)據(jù)均來(lái)自各年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局》網(wǎng)站。研究變量選取國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)表示經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)；科研費(fèi)用支出是技術(shù)創(chuàng)新的前提，為技術(shù)創(chuàng)新的順利實(shí)現(xiàn)提供了物質(zhì)保障，選擇國(guó)家財(cái)政用于科學(xué)研究的支出(ESR)作為技術(shù)創(chuàng)新的投入指標(biāo)；反映技術(shù)創(chuàng)新的產(chǎn)出水平指標(biāo)通常選擇專利申請(qǐng)授權(quán)數(shù)(PAQ)來(lái)表示，它可以直接測(cè)度一國(guó)的技術(shù)創(chuàng)新水平[1]。為了數(shù)據(jù)具有可比性并考察我國(guó)科研財(cái)政投入、技術(shù)創(chuàng)新的實(shí)際經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效應(yīng)，以1985年為基期對(duì)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）及財(cái)政科研支出(ESR)的原始數(shù)據(jù)全部利用當(dāng)年我國(guó)的零售物價(jià)指數(shù)進(jìn)行了調(diào)整。因?yàn)閿?shù)據(jù)取自然對(duì)數(shù)后不改變各變量之間的協(xié)整關(guān)系，變量之間的關(guān)系還能變得線性化，并且對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)變換還可以在一定程度上消除時(shí)間序列中普遍存在的異方差現(xiàn)象，所以本文首先對(duì)三個(gè)變量的數(shù)據(jù)都進(jìn)行了對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換，變換后的指數(shù)記為L(zhǎng)nGDP、LnESR、LnPAQ。

2 實(shí)證分析

2.1 單位根檢驗(yàn)

在進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)之前，先對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。本文采用ADF單位根檢驗(yàn)方法，檢驗(yàn)LnGDP、LnESR和LnPAQ三個(gè)時(shí)間序列的穩(wěn)定性，檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表1所示。

表1 ADF單位根檢驗(yàn)結(jié)果

由表1可知，LnGDP和LnESR均存在單位根，不是平穩(wěn)時(shí)間序列，LnPAQ是平穩(wěn)時(shí)間序列；對(duì)LnGDP和LnESR進(jìn)行一階差分，差分后的向量△LnGDP和△LnESR都變成了平穩(wěn)時(shí)間序列，符合協(xié)整檢驗(yàn)的條件。

2.2 VAR滯后階數(shù)的確定

在運(yùn)用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)方法以前，要確定VAR模型的最優(yōu)滯后期，本文將運(yùn)用滯后長(zhǎng)度準(zhǔn)則來(lái)確定建立VAR模型的最佳滯后期，結(jié)果見(jiàn)表2所示。

表2 VAR最優(yōu)滯后階數(shù)的判斷結(jié)果

表2顯示，6個(gè)評(píng)價(jià)準(zhǔn)則分別給出了各自的最小滯后期，根據(jù)AIC和SC等準(zhǔn)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(xié)整檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)政府科研投入、技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)三者之間是否存在長(zhǎng)期的動(dòng)態(tài)關(guān)系，本文采用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)法對(duì)三個(gè)變量進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，Johansen協(xié)整檢驗(yàn)是基于向量自回歸模型的檢驗(yàn)回歸參數(shù)的方法，適合于對(duì)多變量的協(xié)整檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表3所示。

表3 LnGDP、LnESR、LnPAQ的協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

表3給出了無(wú)約束情形下的協(xié)整秩檢驗(yàn)結(jié)果，第一列依次給出了三個(gè)檢驗(yàn)的原假設(shè)，對(duì)能夠拒絕原假設(shè)的檢驗(yàn)用“*”號(hào)標(biāo)記，且置信水平是95%。檢驗(yàn)結(jié)果表明，在0.05顯著水平下存在3個(gè)協(xié)整關(guān)系，即LnGDP、LnESR以及LnPAQ三者之間具有同樣的變化趨勢(shì)，所以政府科研投入、技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)三者之間是長(zhǎng)期均衡的關(guān)系。

2.4 格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)

協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果告訴我們政府科研投入、技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)三者之間確實(shí)存在長(zhǎng)期的均衡關(guān)系，但是這種關(guān)系是否構(gòu)成因果關(guān)系，需要利用格蘭杰提出的因果檢驗(yàn)方法繼續(xù)進(jìn)行研究。格蘭杰指出：如果變量X是Y的原因，則在做回歸時(shí)，如果把X的滯后值包括進(jìn)來(lái)能顯著地改進(jìn)對(duì)Y的預(yù)測(cè)，則X是Y的格蘭杰原因。在協(xié)整檢驗(yàn)基礎(chǔ)上，對(duì)政府科研投入、技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)三者之間的因果關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表4所示。

表4 格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果

格蘭杰檢驗(yàn)結(jié)果顯示：經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和政府科研投入互為因果關(guān)系，即我國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)會(huì)帶動(dòng)科研經(jīng)費(fèi)的財(cái)政投入增加，同樣如果財(cái)政科研經(jīng)費(fèi)投入提高了，我國(guó)經(jīng)濟(jì)也能更快更好地發(fā)展；政府科研投入和專利授權(quán)數(shù)量也互為因果關(guān)系，政府科研投入飛增加會(huì)促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新水平的提升，同樣技術(shù)創(chuàng)新能力的提高也能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，從而加大科研經(jīng)費(fèi)投入的力度；技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)只存在單向的因果關(guān)系，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是技術(shù)創(chuàng)新的格蘭杰原因，但技術(shù)創(chuàng)新不是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的格蘭杰原因。

2.5 脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

格蘭杰因果檢驗(yàn)只檢驗(yàn)了科研投入、技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)三者之間存在著相互影響的關(guān)系，但沒(méi)有描述每個(gè)變量對(duì)自己以及其他變量的變化時(shí)如何反應(yīng)的。脈沖響應(yīng)函數(shù)（IRF）表達(dá)的正是每個(gè)內(nèi)生變量對(duì)自己或其他變量的變化的反應(yīng)，刻畫(huà)了整個(gè)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特征。三個(gè)變量具體的沖擊響應(yīng)圖見(jiàn)圖1、圖2和圖3。

圖1

圖2

圖3

圖1表示經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)來(lái)自財(cái)政科研投入、技術(shù)創(chuàng)新及自身的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊的反應(yīng)，可以看出科研投入、技術(shù)創(chuàng)新及自身的一個(gè)正向的單位標(biāo)準(zhǔn)差沖擊都會(huì)給經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)帶來(lái)正向沖擊。其中科研投入的沖擊在滯后第3期時(shí)達(dá)到最大值0.03，隨后稍微有些減弱，在滯后6期時(shí)趨于穩(wěn)定；技術(shù)創(chuàng)新的沖擊影響不明顯，隨著滯后期的延長(zhǎng)緩慢增加；對(duì)于自身的沖擊經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在滯后第3期時(shí)達(dá)到最大值0.05，在滯后4、5期時(shí)稍微有些減弱，隨后又緩慢上升。

圖2表示財(cái)政科研投入對(duì)來(lái)自經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)技術(shù)創(chuàng)新及自身的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊的反應(yīng)。其中科研投入對(duì)來(lái)自自身的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊表現(xiàn)最顯著，在滯后第2期達(dá)到最大值0.76，隨后迅速減弱，到第四期時(shí)開(kāi)始趨于穩(wěn)定；來(lái)自經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的沖擊在第2、3期時(shí)稍微有些減弱，隨后逐漸上升；科研投入對(duì)來(lái)自技術(shù)創(chuàng)新的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊反映不明顯，在前7期的影響一直為負(fù)向，第8期開(kāi)始為正向。

圖3表示技術(shù)創(chuàng)新對(duì)來(lái)自經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)來(lái)自財(cái)政科研投入、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)及自身的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊的反應(yīng)。其中技術(shù)創(chuàng)新對(duì)來(lái)自自身的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊在當(dāng)期就達(dá)到最大值0.17，隨后迅速減弱，到第6期后開(kāi)始緩慢減弱；技術(shù)創(chuàng)新對(duì)來(lái)自經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的沖擊在滯后期內(nèi)的效應(yīng)一直是正向的，并以不等的速率呈上升趨勢(shì)；對(duì)來(lái)自科研支出的沖擊在滯后第2期時(shí)達(dá)到最大值0.1，隨后迅速減弱，到第5期時(shí)逐漸穩(wěn)定。

由此可見(jiàn)，脈沖響應(yīng)函數(shù)分析與前面的分析結(jié)論一致，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與財(cái)政科研投入互相促進(jìn)，且影響效果顯著；經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和科研投入對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)作用也是正向的，但技術(shù)創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的沖擊效應(yīng)不是很明顯。主要原因是：長(zhǎng)期以來(lái)我國(guó)更多的是關(guān)注專利的申請(qǐng)及授權(quán)總量，卻對(duì)專利成果的轉(zhuǎn)化方面不太重視，對(duì)專利成果的商業(yè)化程度重視力度不夠。

2.6 方差分解

利用VAR模型，還可以進(jìn)行方差分解研究模型的動(dòng)態(tài)特征。方差分解是把系統(tǒng)中每個(gè)內(nèi)生變量的波動(dòng)按其成因分解為：自身沖擊、其它變量沖擊所造成的貢獻(xiàn)率，可以了解各變量沖擊對(duì)該內(nèi)生變量的相對(duì)重要性。圖4、圖5、圖6分別反映了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、科研投入與技術(shù)創(chuàng)新的方差分解結(jié)果。

圖4

圖5

圖6

圖4是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方差分解結(jié)果：可以看出技術(shù)創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率非常低，只有0.24～0.57%；科研投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率在第4期達(dá)到22%，之后一直比較穩(wěn)定；經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)自身的貢獻(xiàn)率在當(dāng)前就達(dá)到100%，隨后逐漸降低，在第5期開(kāi)始穩(wěn)定在77%左右，這說(shuō)明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)主要還是來(lái)自自身的影響。

圖5是財(cái)政科研投入的方差分解：其中技術(shù)創(chuàng)新對(duì)科研的投入很低，到第4期最大只有1.3%；經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)科研投入的貢獻(xiàn)率一直呈上升趨勢(shì)，第10期達(dá)到45%；科研投入對(duì)自身的貢獻(xiàn)率在滯后第2期最大，達(dá)到87%，隨后逐漸下降。

圖6是技術(shù)創(chuàng)新方差分解結(jié)果：經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的貢獻(xiàn)率以較緩慢的速度呈直線上升，第10期時(shí)達(dá)到31%；自身的貢獻(xiàn)在當(dāng)期最大，達(dá)到92%，隨后逐漸下降；科研投入對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的貢獻(xiàn)在前5期逐漸上升，第5期貢獻(xiàn)度達(dá)到最大值36%，之后漸漸平穩(wěn)。這說(shuō)明對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的主要貢獻(xiàn)來(lái)自科研經(jīng)費(fèi)的投入和自身的影響。

方差分解結(jié)果表明，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的波動(dòng)主要受自身的波動(dòng)影響，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)科研投入的貢獻(xiàn)率較高，科研投入對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的貢獻(xiàn)率較高。

3 研究結(jié)論與建議

通過(guò)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、科研投入和技術(shù)創(chuàng)新三者關(guān)系的實(shí)證分析，我們得到以下結(jié)論：經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、科研投入和技術(shù)創(chuàng)新三者之間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與科研投入、科研投入與技術(shù)創(chuàng)新兩兩之間存在相互影響的雙向因果關(guān)系，但經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與技術(shù)創(chuàng)新兩者之間只存在單向的因果關(guān)系，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新有明顯的正向促進(jìn)作用，但技術(shù)創(chuàng)新卻不是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的格蘭杰原因。以前很多學(xué)者都認(rèn)為技術(shù)創(chuàng)新是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的源動(dòng)力，上述結(jié)論卻與古典經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論和內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論都是矛盾的。原因在于：我國(guó)技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在傳導(dǎo)機(jī)制上的障礙。因?yàn)榧夹g(shù)創(chuàng)新并不僅僅是新發(fā)明、新創(chuàng)造，還包括商業(yè)化和產(chǎn)業(yè)化過(guò)程中的科技成果。因此只有把技術(shù)創(chuàng)新的成果市場(chǎng)化并有效地轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)的生產(chǎn)力，才能促進(jìn)我國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，這是造成上述統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果的根本原因。

因此，我國(guó)應(yīng)該充分重視技術(shù)創(chuàng)新和專利發(fā)明成果的轉(zhuǎn)化，把科學(xué)研究與現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)緊密結(jié)合，加大財(cái)政科研經(jīng)費(fèi)的投入力度，這樣才能促進(jìn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)持續(xù)快速的發(fā)展，基于本文的分析及結(jié)論，提出幾點(diǎn)建議：

（1）技術(shù)創(chuàng)新的各項(xiàng)科技成果可以轉(zhuǎn)化為促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的潛在動(dòng)力，具有無(wú)法估量的市場(chǎng)價(jià)值，而專利制度則能更好地激勵(lì)技術(shù)創(chuàng)新，使科研工作者的產(chǎn)出最大化。但產(chǎn)出最大化并不意味著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)最大化，只有技術(shù)成果有效地轉(zhuǎn)化，才能保證技術(shù)創(chuàng)新最終促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。因此，為了充分發(fā)揮技術(shù)創(chuàng)新在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的重要作用，我們國(guó)家在重視各項(xiàng)發(fā)明專利和成果的整體數(shù)量增長(zhǎng)的同時(shí)，應(yīng)該把技術(shù)創(chuàng)新成果更有效地轉(zhuǎn)化成促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的生產(chǎn)力。

（2）加大財(cái)政研發(fā)經(jīng)費(fèi)投人力度，建立政府科研投人的穩(wěn)定增長(zhǎng)機(jī)制,明確保證科研經(jīng)費(fèi)在國(guó)家財(cái)政投人中的地位；采取鼓勵(lì)技術(shù)開(kāi)發(fā)的政策，對(duì)從事科學(xué)研究的人員實(shí)行補(bǔ)助、獎(jiǎng)勵(lì)政策；合理配置科研經(jīng)費(fèi)投人，逐步調(diào)整基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究和試驗(yàn)發(fā)展三部分科研活動(dòng)的經(jīng)費(fèi)投人比例，特別是加大對(duì)高新技術(shù)領(lǐng)域研發(fā)的支持力度。

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