王肖曼 李子聯(lián)

(江蘇師范大學(xué)商學(xué)院 江蘇 徐州 221116)

江蘇創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略的實(shí)施及其績效*

王肖曼 李子聯(lián)

(江蘇師范大學(xué)商學(xué)院 江蘇 徐州 221116)

創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)是繼要素驅(qū)動(dòng)和投資驅(qū)動(dòng)之后經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動(dòng)力。本文首先對江蘇省創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略的實(shí)施情況進(jìn)行梳理，并在此基礎(chǔ)上運(yùn)用主成分分析方法和向量自回歸模型分析創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展的績效。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：研發(fā)(R&D)經(jīng)費(fèi)投入、科技活動(dòng)人員和發(fā)明專利授權(quán)量對江蘇省經(jīng)濟(jì)增長具有正向的促進(jìn)作用，但科技活動(dòng)人員的投入對經(jīng)濟(jì)發(fā)展能較快地產(chǎn)生效應(yīng)；江蘇省在繼續(xù)深入實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略過程中，應(yīng)該注意強(qiáng)化創(chuàng)新資源、優(yōu)化創(chuàng)新制度與創(chuàng)新環(huán)境等問題。

創(chuàng)新；創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)；經(jīng)濟(jì)增長

改革開放近40年來，依靠資源、資本和勞動(dòng)力等要素投入為主的發(fā)展模式，有效地推動(dòng)了我國經(jīng)濟(jì)的高速增長。然而，伴隨著要素投入結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的轉(zhuǎn)變，固有的人口紅利、資源紅利和資本紅利優(yōu)勢開始有所減弱，資源短缺、環(huán)境污染和產(chǎn)業(yè)發(fā)展不平衡等問題日益嚴(yán)峻，傳統(tǒng)發(fā)展模式受到前所未有的挑戰(zhàn)。因此，基于大規(guī)模投資和技術(shù)設(shè)備改善的傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)增長模式難以繼續(xù)存在。而突破傳統(tǒng)模式所帶來的發(fā)展約束，必須加快經(jīng)濟(jì)增長從要素投入向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的模式轉(zhuǎn)變，以發(fā)揮科技創(chuàng)新的支撐引領(lǐng)作用。基于此，本文擬以創(chuàng)新大省——江蘇省為例，分析創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略實(shí)施的演變過程及其所帶來的經(jīng)濟(jì)績效，以此為全國其他省市提供一個(gè)可供借鑒的示范樣本。

一、文獻(xiàn)綜述

隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式的轉(zhuǎn)變，創(chuàng)新思想已逐步深入到經(jīng)濟(jì)發(fā)展的方方面面，學(xué)者們對創(chuàng)新的研究也在逐步發(fā)展與完善。已有文獻(xiàn)從不同角度對創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略進(jìn)行了廣泛的研究與探討，可以大致分為：理論淵源、科學(xué)內(nèi)涵、現(xiàn)實(shí)路徑、評(píng)價(jià)指標(biāo)和經(jīng)濟(jì)績效五個(gè)方面。

一是有關(guān)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略的理論淵源。首先，約瑟夫·熊彼特(1912)[1]在《經(jīng)濟(jì)發(fā)展理論》中最先使用“創(chuàng)新”一詞。其次，美國學(xué)者邁克爾·波特(1990)[2]在《國家競爭優(yōu)勢》一書中，最早將創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)作為一個(gè)發(fā)展階段提出來。他提出經(jīng)濟(jì)發(fā)展的四個(gè)階段，從高到低依次為要素驅(qū)動(dòng)(Factor-driven)階段、投資驅(qū)動(dòng)(Investment-driven)階段、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)(Innovation-driven)階段和財(cái)富驅(qū)動(dòng)(Wealth-driven)階段。

二是有關(guān)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略的科學(xué)內(nèi)涵。目前，我國的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展以科技創(chuàng)新為核心支撐點(diǎn)。任保平(2013)[3]認(rèn)為，創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)包括產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新、科技創(chuàng)新、產(chǎn)品創(chuàng)新、制度創(chuàng)新、戰(zhàn)略創(chuàng)新、管理創(chuàng)新和文化創(chuàng)新等一系列創(chuàng)新活動(dòng)。洪銀興(2013)[4]認(rèn)為，科技創(chuàng)新是關(guān)系發(fā)展全局的核心。胡婷婷、文道貴(2013)[5]從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度指出“創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)”，表明在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中科技進(jìn)步對于經(jīng)濟(jì)增長的作用大大增加，即科技進(jìn)步對經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)率大大提高。洪銀興(2014)[6]還指出，相比其他發(fā)展階段，不是說創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)不需要要素和投資，而是說要素和投資由創(chuàng)新來帶動(dòng)。狹義上，創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)僅指科技創(chuàng)新；廣義上，創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)是一個(gè)涵義豐富的系統(tǒng)概念，是國家發(fā)展的新境界和新階段。

三是有關(guān)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略的現(xiàn)實(shí)路徑。辜勝阻等(2013)[7]提出，創(chuàng)新有四大瓶頸：“動(dòng)力不足，不想創(chuàng)新”、“風(fēng)險(xiǎn)太大，不敢創(chuàng)新”、“能力有限，不會(huì)創(chuàng)新”、“融資太難，不能創(chuàng)新”。首先，對于創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略的路徑分析，黃寧燕、王培德(2013)[8]、辜勝阻等(2014)[9]提出，創(chuàng)新文化是啟動(dòng)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略的前提。劉志彪(2015)[10]、趙蘭香(2014)[11]、夏秀麗(2013)[12]指出，貫徹創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，應(yīng)注重人才隊(duì)伍建設(shè)，優(yōu)化人才結(jié)構(gòu)。其次，錢箭星(2014)[13]認(rèn)為，要加強(qiáng)頂層設(shè)計(jì)特別是制度設(shè)計(jì)，主張制度創(chuàng)新。吳建南、鄭燁、徐萌萌(2015)[14]提出我國區(qū)域(省市層面)實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略的政策建議，包括強(qiáng)化頂層設(shè)計(jì)、整合創(chuàng)新資源、搭建創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化創(chuàng)新政策機(jī)制，以及營造創(chuàng)新環(huán)境五大方面。周柯、張斌、谷洲洋(2016)[15]指出創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)作為經(jīng)濟(jì)增長的新引擎，能夠支撐傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的改造和新興產(chǎn)業(yè)的高速增長。創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長需要優(yōu)化創(chuàng)新環(huán)境，明確創(chuàng)新主體，整合創(chuàng)新資源，打造創(chuàng)新平臺(tái)。

四是有關(guān)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略的評(píng)價(jià)指標(biāo)。王元(2016)[16]認(rèn)為，科技發(fā)展有兩個(gè)核心指標(biāo)，“全社會(huì)的研發(fā)強(qiáng)度”，即“R&D占GDP的比重”和“每萬名從業(yè)人員中的研發(fā)人員數(shù)量”。洪銀興(2013)[17]在肯定科技進(jìn)步對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率和研發(fā)投入標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)之上，又提出了“創(chuàng)新要素的高度集聚、人力資本投資成為創(chuàng)新投資的重點(diǎn)和孵化和研發(fā)新技術(shù)成為創(chuàng)新投資的重點(diǎn)環(huán)節(jié)”三個(gè)定性指標(biāo)。吳優(yōu)等(2014)[18]搭建了城市創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展的評(píng)估框架。劉煥等(2015)[19]構(gòu)建了省級(jí)政府對創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略的監(jiān)測評(píng)估指標(biāo)。上海財(cái)經(jīng)大學(xué)課題組(2014)[20]提出的主要評(píng)價(jià)體系主要圍繞理論指標(biāo)和實(shí)證指標(biāo)兩大指標(biāo)展開。理論指標(biāo)方面提出人力資源建設(shè)、創(chuàng)新投入和創(chuàng)新效果三個(gè)子指標(biāo)體系及內(nèi)含的30個(gè)具體指標(biāo)，實(shí)證指標(biāo)方面提出20個(gè)子指數(shù)。

五是有關(guān)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略的經(jīng)濟(jì)績效。Schneider(2005)[21]、Walter(2008)[22]研究指出發(fā)明專利在發(fā)達(dá)國家對經(jīng)濟(jì)增長具有較為明顯的貢獻(xiàn)，而在發(fā)展中國家則沒有這種效果。景秀(2013)[23]從技術(shù)創(chuàng)新的角度分析專利與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系。趙明亮(2014)[24]指出研發(fā)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響為負(fù)，對新產(chǎn)品產(chǎn)值增加會(huì)產(chǎn)生積極影響。

綜上所述，學(xué)術(shù)界雖然對創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略做了大量的研究，但是大部分文獻(xiàn)主要側(cè)重于對創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略進(jìn)行各個(gè)維度地定性研究，而相對較少地對創(chuàng)新績效進(jìn)行定量性的測度及其績效評(píng)價(jià)。在此基礎(chǔ)上，本文以江蘇省為例，基于對量化創(chuàng)新的相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行選取，定量研究創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長的影響。本文的主要研究創(chuàng)新點(diǎn)在于創(chuàng)新性量化創(chuàng)新指標(biāo)，并通過理論分析與實(shí)證分析相結(jié)合來定量研究江蘇省創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展的績效。后續(xù)內(nèi)容包括：首先，通過主成分分析方法對創(chuàng)新指標(biāo)進(jìn)行降維處理，選取權(quán)重相對較高的兩個(gè)變量，即研發(fā)(R&D)投入和科技活動(dòng)人員；其次，通過向量自回歸模型以及向量誤差修正模型來定量分析其對經(jīng)濟(jì)的影響情況。除此之外，進(jìn)一步分析發(fā)明專利申請量對江蘇省經(jīng)濟(jì)增長的影響。

二、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略實(shí)施過程

無論是從經(jīng)濟(jì)增長的短期影響因素(需求端：投資、消費(fèi)、和出口“三駕馬車”)來看，還是從長期經(jīng)濟(jì)的決定因素(供給端：勞動(dòng)、資本等)來看，走創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展的道路，是我國加快轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式破解經(jīng)濟(jì)發(fā)展深層次矛盾和問題，打造中國經(jīng)濟(jì)升級(jí)版的必由之路。從生產(chǎn)要素效率提高來說，人力資本的提高、企業(yè)創(chuàng)新活力的增強(qiáng)和制度創(chuàng)新是創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展的關(guān)鍵。

自2012年黨的十八大明確提出創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，江蘇省積極深入貫徹實(shí)施?？傮w來看，江蘇各項(xiàng)科技工作均走在全國前列，積極探索了具有中國特色、時(shí)代特征、江蘇特點(diǎn)的科技創(chuàng)新模式，有力地體現(xiàn)了“率先建成創(chuàng)新型省份”示范帶動(dòng)作用，依靠創(chuàng)新服務(wù)長三角、服務(wù)東部地區(qū)、服務(wù)全國的能力和效益不斷提高，成為建設(shè)創(chuàng)新型國家的重要戰(zhàn)略力量。以下簡單梳理2012年以來江蘇省實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略的相關(guān)情況：

表1 2012年以來江蘇省實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略的相關(guān)情況

三、變量與數(shù)據(jù)描述

自改革開放以來，江蘇省經(jīng)濟(jì)處于快速增長階段,經(jīng)濟(jì)整體呈現(xiàn)上升的趨勢，三大產(chǎn)業(yè)增加值分布趨勢明顯，第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)占比逐步下降，第三產(chǎn)業(yè)占比明顯上升。江蘇省科技進(jìn)步率逐年上升，科研等相關(guān)投入也逐年增加。即表明進(jìn)入21世紀(jì)以來江蘇省第三產(chǎn)業(yè)在三大產(chǎn)業(yè)中發(fā)展迅猛，也預(yù)示著在未來的經(jīng)濟(jì)發(fā)展中，以知識(shí)為載體，以創(chuàng)新為核心的產(chǎn)業(yè)將在經(jīng)濟(jì)浪潮中躋身前列。

本文從“產(chǎn)業(yè)鏈”視角出發(fā)，構(gòu)建創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)量化指標(biāo)體系。主要包括創(chuàng)新投入、創(chuàng)新主體、創(chuàng)新產(chǎn)出和創(chuàng)新績效四個(gè)方面(如表2)。

表2 創(chuàng)新指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

注：上述創(chuàng)新系統(tǒng)的指標(biāo)選取主要借鑒和參考于盧寧、李國平、劉光嶺的《中國自主創(chuàng)新與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長——基于1998-2007年省級(jí)面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究》和張宏麗、袁永的《基于GIS的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略量化指標(biāo)構(gòu)建及廣東實(shí)證研究》

表3給出了地區(qū)生產(chǎn)總值以及上述創(chuàng)新指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)。

表3 描述性統(tǒng)計(jì)

四、模型與檢驗(yàn)

假設(shè)總產(chǎn)出函數(shù)為GDP=eA(ERD)α(SCP)β，其中，A為非零常數(shù)、ERD為研發(fā)(R&D)經(jīng)費(fèi)投入、SCP為科技活動(dòng)人員、eA表示其他創(chuàng)新指標(biāo)對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率。

為了消除通脹對實(shí)際產(chǎn)值的影響，對GDP以1978年為基數(shù)進(jìn)行平減，考慮到時(shí)間序列數(shù)據(jù)可能存在異方差現(xiàn)象，對所涉及到的三個(gè)變量進(jìn)行自然對數(shù)線性轉(zhuǎn)化，消除異質(zhì)性。對總產(chǎn)出函數(shù)等式兩邊同時(shí)取自然對數(shù)得：

lnGDP=A+αlnERD+βlnSCP+μ(1)

式(1)中，α、β分別為研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入與科技活動(dòng)人員對GDP增長的彈性。

創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的本質(zhì)是指依靠自主創(chuàng)新，充分發(fā)揮科技對經(jīng)濟(jì)社會(huì)的支撐和引領(lǐng)作用，大幅提高科技進(jìn)步對經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)率，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)全面協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展和綜合國力不斷提升。

在建模研究的過程中，變量太多不但會(huì)增加計(jì)算的復(fù)雜性，而且也會(huì)給合理地分析問題和解釋問題帶來困難。因此首先運(yùn)用主成分分析法對上述變量進(jìn)行主成分分析，達(dá)到降維的效果，進(jìn)而提高研究問題的解釋強(qiáng)度。

(一)主成分分析法

主成分分析(principal components analysis，PCA)由霍特林(Hotelling)于1933年首次提出。它通過投影的方法，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的降維，在損失較少數(shù)據(jù)信息的基礎(chǔ)上把多個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為幾個(gè)有代表意義的綜合指標(biāo)。主成分分析的基本思想及步驟如下：

(1)假設(shè)對某一問題的研究涉及P個(gè)指標(biāo)，記為X1，X2，……，XP，由這P個(gè)隨機(jī)變量構(gòu)成的隨機(jī)向量為X=(X1,X2,…,Xp)′，設(shè)X的均值向量為，協(xié)方差矩陣為∑。

(2)設(shè)Y=(Y1,Y2,…,Yp)′為對X進(jìn)行線性變換得到的合成隨機(jī)向量，即

設(shè)αi=(αi1,αi2,…,αip)′，A=(α1,α2,…,αp)′，則有

Y=AX,i=1,2,…,p(2)

且

為了有效地反映原始變量的信息，Y的不同分量包含的信息不應(yīng)重疊。線性變換需要滿足下面兩個(gè)約束：

滿足上述約束得到的合成變量Y1，Y2，…，Yp分別稱為原始變量的第一主成分、第二主成分、…、第p主成分，而且各成分方差在總方差中占的比重依次遞減。

(3)采用主成分分析方法，對2000-2016年江蘇省創(chuàng)新投入、創(chuàng)新主體、創(chuàng)新產(chǎn)出、創(chuàng)新績效四個(gè)方面的7個(gè)指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，其分析結(jié)果如表4所示。

表4 主成分分析結(jié)果

按照權(quán)重依次排序?yàn)椋貉邪l(fā)(R&D)投入(ERD)、科技活動(dòng)人員(SCP)、研究生畢業(yè)人數(shù)(NGS)、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值(VHT)、專利授權(quán)量(NPI)、研發(fā)(R&D)強(qiáng)度(RDP)、發(fā)明專利授權(quán)量(NOI)。可以看出，研發(fā)(R&D)經(jīng)費(fèi)投入(ERD)以及科技活動(dòng)人員(SCP)兩項(xiàng)指標(biāo)解釋比例占總解釋比例的97.79%，因而可以將它們確定為解釋變量，其他指標(biāo)作為補(bǔ)充解釋變量。

(4)根據(jù)上述主成分分析結(jié)果，運(yùn)用柯布道格拉斯函數(shù)來探討研發(fā)(R&D)經(jīng)費(fèi)投入以及科技活動(dòng)人員(SCP)對經(jīng)濟(jì)增長的影響。

(二)數(shù)據(jù)檢驗(yàn)

為了確保實(shí)證分析結(jié)果的可靠性，首先需要對主要變量的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)量檢驗(yàn)。

1.平穩(wěn)性檢驗(yàn)

一般認(rèn)為可以采用以自相關(guān)函數(shù)為代表的傳統(tǒng)方法和以單位根檢驗(yàn)為代表的現(xiàn)代方法來檢驗(yàn)時(shí)間序列的平穩(wěn)性。按照現(xiàn)行文獻(xiàn)常用做法,選用ADF(Augmented Dickey Fuller)檢驗(yàn)對變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),防止出現(xiàn)偽回歸。ADF檢驗(yàn)的原假設(shè)為：H0：γ=1，即序列存在單位根，非平穩(wěn)。如果拒絕原假設(shè),說明該時(shí)間序列是平穩(wěn)序列。通過Eviews7.2軟件，對時(shí)間序列變量lnGDP、lnERD和lnSCP進(jìn)行ADF檢驗(yàn)，結(jié)果如表5所示：

表5 lnGDP、lnERD和lnSCP單位根的ADF檢驗(yàn)結(jié)果

注：表中Δ表示一階差分，Δ2表示二階差分；檢驗(yàn)形式(C,T,K)分別表示單位根檢驗(yàn)方程包括常數(shù)項(xiàng)、時(shí)間趨勢項(xiàng)和滯后階數(shù)，0指檢驗(yàn)方程不包括常數(shù)項(xiàng)或時(shí)間趨勢項(xiàng)。

可以看出，給定5%顯著性水平，序列l(wèi)nGDP、lnERD和lnSCP的ADF檢驗(yàn)值均大于其臨界值，故接受原假設(shè)，序列l(wèi)nGDP、lnERD和lnSCP均存在單位根，是非平穩(wěn)的；其一階差分序列結(jié)果顯示，ADF檢驗(yàn)值除lnSCP均不拒絕原假設(shè)，序列存在單位根，為非平穩(wěn)序列；而其二階差分序列△2lnGDP、△2lnERD和△2lnSCP的ADF檢驗(yàn)值均小于5%顯著性水平下的臨界值，則不存在單位根，通過平穩(wěn)性檢驗(yàn)。由此可以得出，序列l(wèi)nGDP、lnERD和lnSCP二階均為單整序列，因而可進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。

2.協(xié)整檢驗(yàn)

協(xié)整性的檢驗(yàn)方法包括單一方程的協(xié)整檢驗(yàn)和基于回歸系數(shù)完全信息的Johansen協(xié)整檢驗(yàn)，現(xiàn)選用單一方程的EG兩步法進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，用OLS法作協(xié)整回歸，利用Eviews7.2得到如下估計(jì)方程：

lnGDP=0.478205lnERD+0.120109lnRED+5.598137

se=(0.015994)(0.032917)(0.057185)

t=(29.89970)(3.648839)(97.89547)

p=(0.0000)(0.0026)(0.0000)

從所估計(jì)的方程可以看出，江蘇省研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入與科技活動(dòng)人員投入均有利于經(jīng)濟(jì)增長，這與實(shí)際情況也是完全相符合的。研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入對數(shù)增加1%，lnGDP相應(yīng)地增長0.48%；科技活動(dòng)人員對數(shù)增加1%，lnGDP相應(yīng)增加0.12%。

在該方程的基礎(chǔ)上我們可得到殘差序列et，若et是平穩(wěn)的，則表明lnGDP、lnERD和lnSCP三個(gè)變量之間具有長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系，反之，則不是協(xié)整的,平穩(wěn)性檢驗(yàn)的結(jié)果如表6所示。

表6 協(xié)整回歸方程的殘差序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)

可以看出，殘差序列在10%的顯著水平上通過了平穩(wěn)性檢驗(yàn)，因而可以判定：lnGDP、lnERD和lnSCP之間存在協(xié)整關(guān)系，即R&D經(jīng)費(fèi)投入(ERD)和科技活動(dòng)人員(SCP)與經(jīng)濟(jì)增長(GDP)之間具有長期穩(wěn)定的關(guān)系。

接下來運(yùn)用向量自回歸模型(Structural Vector Auto Regression，SVAR)，脈沖分析以及方差分解來進(jìn)一步分析上述指標(biāo)對經(jīng)濟(jì)增長的動(dòng)態(tài)影響。

3.向量自回歸模型(VAR)

向量自回歸模型(VAR)是一種非結(jié)構(gòu)化的模型，即變量之間的關(guān)系并不是以經(jīng)濟(jì)理論為基礎(chǔ)的。VAR模型把系統(tǒng)中的每一個(gè)內(nèi)生變量作為系統(tǒng)中所有內(nèi)生變量的滯后項(xiàng)的函數(shù)來構(gòu)造模型，其一般形式為:

yt=A1yt-1+···+Apyt-p+B1xt+···+Brxt-r+εt(5)

式中，yt是m維內(nèi)生向量；xt是d維外生變量；A1…Ap和B1…Br是待估計(jì)的的參數(shù)矩陣，內(nèi)生變量和外生變量分別有p和r階滯后期；t是隨機(jī)干擾項(xiàng)。

向量自回歸估計(jì)結(jié)果如下示：

表7 Johansen協(xié)整檢驗(yàn)

鑒于上述部分(表7)已經(jīng)檢驗(yàn)出了VAR模型存在協(xié)整關(guān)系，而Sims等(1990)的研究表明存在協(xié)整關(guān)系的VAR模型是可以識(shí)別的。進(jìn)一步把三個(gè)變量使用VAR的形式打開以后，進(jìn)一步對其進(jìn)行特征根穩(wěn)健性檢驗(yàn)，所有特征根的倒數(shù)均位于單位圓內(nèi)，說明本文所構(gòu)建的VAR模型是穩(wěn)定的。

4.向量誤差修正模型(VECM)

上述的協(xié)整分析給出了lnGDP、lnERD和lnSCP之間的長期動(dòng)態(tài)均衡關(guān)系，而這種長期的穩(wěn)定關(guān)系是在短期動(dòng)態(tài)過程的不斷調(diào)整下得以維持的。因此，任何一組相互協(xié)整的時(shí)間序列變量都存在誤差修正機(jī)制，反映短期調(diào)節(jié)行為。建立短期動(dòng)態(tài)關(guān)系，即是建立誤差修正模型，將長期關(guān)系模型中的各變量以一階差分形式重新加以構(gòu)造，并將長期關(guān)系模型所產(chǎn)生的殘差序列作為解釋變量引入。

式中，VECMt-1=lnGDP-0.478205lnERD-0.120109lnSCP-5.598137

估計(jì)結(jié)果表明，江蘇省經(jīng)濟(jì)增長的變化不僅取決于當(dāng)期研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入和活動(dòng)科技人員投入的變化、而且取決于上一年研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入、活動(dòng)科技人員投入和經(jīng)濟(jì)增長對均衡水平的偏離。誤差項(xiàng)VECMt-1估計(jì)的系數(shù)為[0.32,-0.94. -0.42]T，上一期偏差越遠(yuǎn)，本期修正的量越大，即系統(tǒng)存在誤差修正機(jī)制。

5.脈沖響應(yīng)分析

為了進(jìn)一步分析不同變量之間的動(dòng)態(tài)數(shù)量關(guān)系，進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析。脈沖響應(yīng)分析是指在初始時(shí)期給予某一內(nèi)生變量一個(gè)新息的沖擊，觀察其他內(nèi)生變量對這一沖擊的反映程度和動(dòng)態(tài)過程。在此，分別給研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入(ERD)和科技活動(dòng)人員(SCP)一個(gè)新息的沖擊，觀察江蘇省地區(qū)生產(chǎn)總值增長對于這一沖擊的動(dòng)態(tài)響應(yīng)過程。脈沖響應(yīng)分析結(jié)果如下圖所示，具體分為(a)(b)兩個(gè)部分。

圖(a)反映了對研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入(ERD)施加一個(gè)單位的動(dòng)態(tài)新息沖擊，江蘇省地區(qū)生產(chǎn)總值(lnGDP)增長率的動(dòng)態(tài)響應(yīng)過程。由圖(a)中可以直觀地看到，初期研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入對實(shí)際GDP的影響有較為微弱的負(fù)向影響，直至第4期開始有逐漸上升趨勢的正向影響，第8期后逐漸慢慢減至為0，這說明從長期來看，研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入對江蘇省地區(qū)生產(chǎn)總值有促進(jìn)作用，并且逐步減弱。

圖(b)反映了對科技活動(dòng)人員(SCP)增加施加一個(gè)單位的動(dòng)態(tài)新息沖擊，江蘇省地區(qū)生產(chǎn)總值(lnGDP)增長率的動(dòng)態(tài)響應(yīng)過程。由圖(b)中可以直觀地看到，科技活動(dòng)人員的增加一開始對實(shí)際GDP的影響有較為微弱的負(fù)向影響，但從第2期有逐漸上升趨勢的正向影響，第7期效果達(dá)到最大并逐步趨于穩(wěn)定，這說明科技活動(dòng)人員對江蘇省地區(qū)生產(chǎn)總值有強(qiáng)烈的正向促進(jìn)影響。

圖1脈沖響應(yīng)分析

五、進(jìn)一步實(shí)證檢驗(yàn)

接下來進(jìn)一步分析江蘇省專利產(chǎn)出對經(jīng)濟(jì)增長的影響?！督y(tǒng)計(jì)年鑒》中公布了兩個(gè)衡量專利的指標(biāo)：一個(gè)是專利申請量，另一個(gè)是專利授權(quán)量，并且都包括發(fā)明專利、實(shí)用新型專利和外觀設(shè)計(jì)專利三個(gè)部分。

本文研究基于專利受理量作為衡量江蘇省專利產(chǎn)出的衡量指標(biāo)，而不是專利授權(quán)量，原因是專利申請代表此技術(shù)已經(jīng)產(chǎn)生并且專利授權(quán)具有一定的時(shí)滯性；此外，專利受理量已經(jīng)包含了專利授權(quán)量的信息，因而本文選取專利受理量作為衡量專利產(chǎn)出的指標(biāo)。為了能夠得出專利產(chǎn)出對經(jīng)濟(jì)增長有更好的擬合效果，進(jìn)而選取衡量創(chuàng)新更具代表性的發(fā)明專利的受理量作為解釋變量來研究其對經(jīng)濟(jì)增長的影響。

GDP與發(fā)明專利受理量分別用Xi與Yi表示?？紤]到上述兩個(gè)指標(biāo)具有不同級(jí)的量綱，所以首先對其進(jìn)行無量綱化處理。無量綱的處理方式有很多種，而比重分析法能夠很好地保持原始數(shù)據(jù)整體的一致性和關(guān)聯(lián)系數(shù)的一致性，所以本文對原始數(shù)據(jù)采用比重法進(jìn)行去量鋼化處理。無量綱處理公式如下：

表8 去量綱化后的數(shù)據(jù)

利用江蘇省發(fā)明專利受理量與地區(qū)生產(chǎn)總值無量綱化后的數(shù)據(jù)可得到2000-2015年期間的變化趨勢(表8)，無論是發(fā)明專利受理量還是GDP總量，其均呈現(xiàn)出逐年上升的趨勢。另外，在二者增長方向與步調(diào)方面，也存在著一致性，這表明江蘇省發(fā)明專利受理量Yi與GDP總量Xi之間極有可能存在著較強(qiáng)的相關(guān)性，則引入相關(guān)系數(shù)對其進(jìn)行計(jì)算，從而對兩變量之間的關(guān)聯(lián)程度進(jìn)行探究。相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式如下：

公式中，r表示相關(guān)系數(shù)，σx與σy分別為自變量專利受理量與因變量GDP的標(biāo)準(zhǔn)差，而專利申請量和GDP的協(xié)方差則表示為cov(x，y)。設(shè)定x和y分別為專利受理量與GDP的參數(shù)，通過對無量綱化后的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行核算后，得到以下結(jié)果：σx=0.1941，σy=0.1361，由此得cov(x，y)=0.0240，r=0.9081。由相關(guān)系數(shù)r的計(jì)算結(jié)果可知，r>0，因此，說明了專利受理量與經(jīng)濟(jì)增長具有顯著正相關(guān)的關(guān)系，即隨著專利受理量的不斷增加，GDP總量也隨之增加。

圖2GDP與發(fā)明專利受理量趨勢圖

上述的分析以及趨勢圖并不能對兩變量之間的因果關(guān)系進(jìn)行準(zhǔn)確說明。為了進(jìn)一步研究江蘇省發(fā)明專利受理量與地區(qū)生產(chǎn)總值兩變量之間的的關(guān)系，NOI、GDP分別為自變量，即發(fā)明專利受理量和因變量，即地區(qū)生產(chǎn)總值。借助一元線性回歸分析方法對收集和計(jì)算得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，通過Eviews7. 對數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸，得到的回歸方程為:

lnGDP=0.4138lnNOI-0.5899

對以上公式的彈性系數(shù)進(jìn)行分析可知，2000—2015年，江蘇省發(fā)明專利受理量對其經(jīng)濟(jì)增長變量GDP的彈性為0.4138，說明當(dāng)發(fā)明專利受理量每增長1%時(shí)，地區(qū)經(jīng)濟(jì)也相應(yīng)地增長了0.4138%。隨著發(fā)明專利受理量的增長，江蘇省GDP總量也發(fā)生了正向的增長，進(jìn)一步驗(yàn)證了前文中發(fā)明專利受理量與GDP之間的正向相關(guān)關(guān)系。

六、結(jié)論與建議

首先，得益于政府引導(dǎo)和政策環(huán)境的不斷優(yōu)化，自2010年研發(fā)投入強(qiáng)度突破2個(gè)百分點(diǎn)以來一直保持穩(wěn)步增長，研發(fā)投入結(jié)構(gòu)的優(yōu)化以及全社會(huì)加大對研發(fā)的投入力度，2016年研發(fā)投入再創(chuàng)歷史新高。研發(fā)經(jīng)費(fèi)更多地投入到基礎(chǔ)研究中去，為企業(yè)科技創(chuàng)新帶去了更多的資金，增強(qiáng)了企業(yè)以及科研部門在研發(fā)創(chuàng)新領(lǐng)域的現(xiàn)金流動(dòng)性，使企業(yè)更有活力增加產(chǎn)值，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。其次，人才的引進(jìn)對于企業(yè)的發(fā)展有著不可小覷的影響，人才越趨成為企業(yè)核心競爭力的關(guān)鍵，尤其是知識(shí)型人才和創(chuàng)新型人才。全省科技活動(dòng)人員的逐年提升，為2020年我國進(jìn)入創(chuàng)新型國家行列埋下基礎(chǔ)。最后，通過進(jìn)一步的研究表明，發(fā)明專利對經(jīng)濟(jì)增長也有一定的正向促進(jìn)作用，雖然短期有上下波動(dòng)的不平穩(wěn)現(xiàn)象，但有著長期的均衡關(guān)系。

自2012年江蘇省深入貫徹實(shí)施黨的十八大提出的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，高新區(qū)作為江蘇省最具有競爭力的創(chuàng)造高地、人才高地、產(chǎn)業(yè)高地，有力支撐和引領(lǐng)了全省創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型升級(jí)。經(jīng)過幾年的發(fā)展，全省在創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展方面已經(jīng)取得了不菲的成績：一是創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展能力明顯增強(qiáng)；二是知識(shí)創(chuàng)造和技術(shù)創(chuàng)新能力顯著提升；三是產(chǎn)業(yè)升級(jí)和結(jié)構(gòu)優(yōu)化能力進(jìn)一步提高；四是國際化和參與全球競爭能力持續(xù)增強(qiáng)；五是可持續(xù)發(fā)展能力不斷提升。

加速全省經(jīng)濟(jì)增長，繼續(xù)深入實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，需要注意以下兩點(diǎn)：一是強(qiáng)化創(chuàng)新資源，尤其注重資源的合理配置。部門、機(jī)構(gòu)間科技資源配置分散且信息不通，導(dǎo)致科研儀器設(shè)備等科技資源重復(fù)購置和封閉運(yùn)行。全球創(chuàng)新競爭日趨激烈，人才、資本、市場、專利等成為世界各國競相爭奪的戰(zhàn)略資源，努力實(shí)現(xiàn)更多核心、關(guān)鍵、共性技術(shù)的突破，把創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展的戰(zhàn)略主動(dòng)權(quán)掌握在自己手中。二是優(yōu)化創(chuàng)新制度與創(chuàng)新環(huán)境。首先，科技創(chuàng)新服務(wù)體系不完善。突出表現(xiàn)為對知識(shí)產(chǎn)權(quán)創(chuàng)造、保護(hù)、管理和應(yīng)用各環(huán)節(jié)的服務(wù)能力不足，還不能適應(yīng)多樣化的市場需求。其次，科技成果轉(zhuǎn)化存在體制障礙。高校、科研院所科技成果轉(zhuǎn)化被等同于國有資產(chǎn)處置，事業(yè)法人單位沒有對成果的處置權(quán)、收益權(quán)和支配權(quán)，因此缺乏將科研成果轉(zhuǎn)化為新技術(shù)、新產(chǎn)品的主動(dòng)性和積極性。

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2017-11-07

王肖曼(1993-)，女，河南安陽人，江蘇師范大學(xué)商學(xué)院碩士研究生，主要研究方向：金融學(xué)。李子聯(lián)(1985-)，男，江西贛州人，江蘇師范大學(xué)商學(xué)院副教授、碩士生導(dǎo)師，南京大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，香港浸會(huì)大學(xué)訪問研究學(xué)者，主要研究方向：經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展理論與政策。

F832.6

A

1672-1071(2017)06-0054-10

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