丁 煜 李嘯虎

一、引 言

科技投入是衡量一個國家經(jīng)濟持續(xù)發(fā)展和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的主要引導力，它不僅有利于各國家了解其創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力的高低情況，更有利于各國家提高和指導其創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力。隨著我國改革開放的不斷深入，科技投入與經(jīng)濟增長的評估也逐漸受到學者的關注。例如，張優(yōu)智基于平滑轉(zhuǎn)換回歸（STR）模型分別研究了我國財政科技投入與經(jīng)濟增長、R＆D經(jīng)費投入與經(jīng)濟增長的非線性關系，結(jié)果得到，中國經(jīng)濟增長與科技投入之間存在顯著的非線性關系。再例如，祝云等借助協(xié)整回歸分析方法檢驗了中國經(jīng)濟增長與科技投入的關系，進一步指出，財政科技投入與經(jīng)濟增長之間存在顯著的互動關系，即兩者之間屬于相互拉動和相互影響的傳導機制。隨后，王凱等、張優(yōu)智、凌江懷等借助VAR模型、協(xié)整檢驗、Granger因果檢驗等分析工具研究了中國經(jīng)濟增長與科技投入的關系，重點通過方差分解和脈沖響應函數(shù)分析了兩者的長期均衡關系與短期動態(tài)關系，結(jié)果得到，中國經(jīng)濟增長與科技投入之間存在顯著的均衡關系，并且伴隨一定的滯后效應。

但是值得注意的是，張優(yōu)智、祝云、王凱、張優(yōu)智、凌江懷等研究的結(jié)論大多基于科技投入中的R＆D經(jīng)費投入指標，而沒有對科技投入的其他方面加以統(tǒng)計和測量，所以得到的研究結(jié)論并不能充分反映科技投入的程度，這樣得到的結(jié)論也只是單一指標對經(jīng)濟增長的影響情況，并不能綜合研究科技投入與國民經(jīng)濟增長之間的互動關系。對此，本文在上述學者研究的基礎上，引入科技活動的多個指標，用熵值法綜合得出科技投入水平的綜合指數(shù)，隨后將科技投入水平與國民經(jīng)濟進行量化研究，并加入Cobb-Douglas方程、最小二乘法等分析工具，進一步分析科技投入水平與國民經(jīng)濟之間的結(jié)構(gòu)關系，進而為中國科技投入的差異化管理以及經(jīng)濟政策的制定等方面提供理論的指導依據(jù)。這里進一步展開三個方面的研究工作：第一，對科技投入水平的指標進行界定，并通過熵值法對科技投入水平進行量化計算，得到各年的科技投入評價值；第二，在得到各年的科技投入評價值后，論文借助協(xié)整檢驗、ADF檢驗等分析工具研究中國經(jīng)濟增長與科技投入水平之間的長期均衡關系，并通過Granger因果檢驗方法研究中國經(jīng)濟增長與科技投入水平之間的短期均衡關系；第三，在得到科技投入與經(jīng)濟增長之間的均衡關系后，論文加入Cobb-Douglas方程、最小二乘法等分析工具，進一步量化分析科技投入水平對經(jīng)濟增長的影響程度；第四，簡要總結(jié)全文的研究結(jié)論，并提出相應參考建議。

二、科技投入水平測算

目前對于科技投入方面的指標選取沒有形成統(tǒng)一的界定，大多數(shù)文獻都是根據(jù)其研究的目的不同，定義不同的指標。例如，張優(yōu)智在研究科技投入與經(jīng)濟增長的關系上，主要以人均GDP作為經(jīng)濟增長的代理變量，分別使用財政科技投入、R＆D經(jīng)費投入作為科技投入的代理變量。張振剛等學者主要以人均GDP和科技研發(fā)經(jīng)費STE進行換算。區(qū)域研究上也主要根據(jù)各區(qū)域數(shù)據(jù)得到，例如吳松強等在研究江蘇財政科技投入與經(jīng)濟增長的關系時，數(shù)據(jù)指標以GDP作為因變量，以財政總支出、財政科技撥款、財政科技撥款／總支出、科技活動經(jīng)費內(nèi)部支出總額、R＆D支出作為自變量進行實證。所以本文考慮到研究的對象主要定位于科技投入水平，所以在構(gòu)建指標的過程中論文以國家數(shù)據(jù)庫中的科技活動基本情況的相關指標為主，從規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D活動情況、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)新產(chǎn)品開發(fā)和生產(chǎn)情況、區(qū)域?qū)＠陀行Оl(fā)明情況以及技術市場情況四個方面選定11個指標構(gòu)建出科技投入的指標體系。其中對于廢止的指標不與考慮（自2009年起廢止），主要包括科技活動人員指標、科學家和工程師人員指標、科技經(jīng)費籌集額指標、政府資金的科技經(jīng)費籌集額指標、企業(yè)資金的科技經(jīng)費籌集額指標、金融機構(gòu)貸款的科技經(jīng)費籌集額指標、科技經(jīng)費內(nèi)部支出指標、科技活動人員、科學家和工程師人員經(jīng)費籌集額、內(nèi)部支出數(shù)據(jù)。論文研究的原始數(shù)據(jù)主要選擇1997年至2016年的年度數(shù)據(jù)。最終得到原始數(shù)據(jù)序列如表1所示。

表1 原始數(shù)據(jù)序列

為有效解決多指標變量間的交叉問題，本文采用熵值法測算科技投入：（1）對原始數(shù)據(jù)Xij進行標準化，并將標準化的數(shù)據(jù)所在坐標系Zij平移幅度A（A可根據(jù)數(shù)據(jù)標準化分布的區(qū)間范圍確定）以保證數(shù)據(jù)的非負性，得到=Zij+A；（2）計算第 j項指標下第i年指標比重（3）計算第 j項指標熵值計算第j項指標權(quán)重wjpij。

論文根據(jù)構(gòu)建的創(chuàng)新水平指標體系和確定的模型方法，從國家數(shù)據(jù)庫中搜集我國1997年至2016年的科技板數(shù)據(jù)，計算出各年的科技投入，定義為TC指數(shù)（如表2所示）；此外，加入GDP指數(shù)（國內(nèi)生產(chǎn)總值（億元））進行對比分析，不難發(fā)現(xiàn)TC指數(shù)和GDP指數(shù)保持較好的同步性，具體如圖1所示。所以有必要對TC指數(shù)和GDP指數(shù)進行進一步分析，用以研究科技投入水平和經(jīng)濟增長之間的關系。

表2 1997-2016年的TC指數(shù)與GDP指數(shù)

圖1 TC指數(shù)與GDP指數(shù)對比分析

三、科技投入水平與經(jīng)濟增長的關系

依據(jù)經(jīng)濟發(fā)展理論原理，科技投入水平與經(jīng)濟增長之間存在兩種關系：第一種關系是科技投入水平對經(jīng)濟增長的拉動作用或影響關系；第二種關系是經(jīng)濟增長對科技投入水平的拉動作用或影響關系。所以這里為了檢驗兩者之間可能存在的兩種關系，論文首先將TC指數(shù)和GDP指數(shù)進行ADF檢驗，隨后通過協(xié)整關系檢驗兩者的長期均衡特征，再通過Granger因果關系檢驗兩者的短期均衡特征。數(shù)據(jù)由表2提供，樣本期為1997-2016年共20年的區(qū)間，同時需要對TC指數(shù)和GDP指數(shù)取自然對數(shù)以降低數(shù)據(jù)中可能存在的異方差性。

（一）平穩(wěn)性檢驗

論文采用ADF方法分別將對數(shù)化的LTC指數(shù)和LGDP指數(shù)進行單位根檢驗，檢驗結(jié)果如表3所示。其中需要注意的是，序列dLGDP與序列dLTC分別是序列LGDP與序列LTC的一階差分；序列ddLGDP與序列ddLTC分別是序列LGDP與序列LTC 的二階差分；（c，t，k） 中 c，t，k 分別表示單位根檢驗中的截距項、時間趨勢項、最大滯后階數(shù)，k的選擇遵從最小AIC準則；在5%的水平下判斷序列是否平穩(wěn)。軟件采用Eviews8.0，下同。

表3 序列LGDP和LTC的平穩(wěn)性檢驗

由表3顯示的檢驗結(jié)果表明，結(jié)果如表2所示，原序列和一價差分后的序列在1%和5%的顯著水平上存在單位根（P值均大于0.05），說明都是非平穩(wěn)的，而二價差分之后的序列在1%和5%的顯著水平上不存在單位根，說明是平穩(wěn)的，即LGDP和LTC是二階單整序列。

（二）協(xié)整檢驗

上面已經(jīng)檢驗了序列LGDP與序列LTC都屬于二階單整序列，所以論文可以采取Johansen協(xié)整檢驗進一步分析序列LGDP和序列LTC之間的長期均衡關系。Johansen協(xié)整檢驗可以選擇無截距項、無趨勢項、滯后1階，這樣便可以得到Johansen協(xié)整檢驗的最大特征值與秩檢驗，具體結(jié)果如表4所示。

表4 LGDP和LTC的Johansen協(xié)整檢驗

從表4所示的結(jié)果不難發(fā)現(xiàn)，序列LGDP與序列LTC協(xié)整檢驗所對應的P值都小于0.05，說明序列LGDP與序列LTC在5%水平上存在顯著的協(xié)整關系，可見，序列LGDP和序列LTC之間存在長期均衡關系。

（三）Granger因果檢驗

得到序列LGDP和序列LTC之間的長期均衡關系后，論文進一步通過Granger因果檢驗研究序列LGDP和序列LTC之間的短期均衡關系?？紤]到序列LGDP和LTC都是二階差分平穩(wěn)的，所以盡管經(jīng)過處理后的序列是在原序列基礎上有所變動，但仍然保留了原序列的信息，因此可以采用LGDP和LTC的數(shù)據(jù)進行Granger因果檢驗。這里需要指出的是，兩者序列因果檢驗的滯后階數(shù)可以從1階取到6階，具體的檢驗結(jié)果如表5所示。

表5 dLGDP和dLTC的因果檢驗

根據(jù)表5所示的檢驗結(jié)果可以得到，從滯后1階取到滯后6階，科技投入水平都不是經(jīng)濟增長的Granger原因（接受原假設），說明科技投入水平對經(jīng)濟增長的拉動作用或影響關系不顯著，不能顯著影響經(jīng)濟增長；但是當滯后1-2階以及之后5階時，經(jīng)濟增長是科技投入水平的Granger原因（拒絕原假設），說明經(jīng)濟增長對科技投入水平的拉動作用顯著，即經(jīng)濟增長的變化會引起科技投入的顯著變化，反之則不成立。結(jié)合表5進一步得到，科技投入與經(jīng)濟增長之間存在單向引導關系，即經(jīng)濟增長對科技投入的單向拉動作用，并且這種單向引導作用具有一定的滯后性。

四、經(jīng)濟增長對科技投入水平的影響分析

由于上述Granger因果檢驗方法的限制，無法進一步判斷經(jīng)濟增長對科技投入水平的影響強度，所以論文接下來將引入Cobb-Douglas模型，量化分析經(jīng)濟增長對科技投入水平的影響強度。

（一）模型、變量和數(shù)據(jù)說明

論文采用生產(chǎn)函數(shù)方法，將科技投入水平作為因變量，探討經(jīng)濟增長對科技投入的影響強度。首先考慮Cobb-Douglas模型：

其中，Y(t)為t時刻的產(chǎn)出，K(t)為t時刻的資本投入，L(t)為t時刻的勞動投入，A(t)為t時刻的技術進步。將式（1）變換為對數(shù)形式，并將科技投入TC(t)加入到技術變化指標中，滿足：

最后得到如下線性回歸模型：

需要注意的是，式（4）中，產(chǎn)出Y(t-3)用國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP衡量，資本投入K(t)用全社會固定資產(chǎn)投資（億元）衡量。勞動力投入L(t)用經(jīng)濟活動人口（萬人）衡量?？萍纪度胨絋C(t)用第三節(jié)計算的結(jié)果加以衡量。實證數(shù)據(jù)為年度數(shù)據(jù)（從1997年至2016年），來源于國家數(shù)據(jù)庫（http://data.stats.gov.cn/index.htm）。

（二）實證分析

這里的模型估計主要通過最小二乘法進行估計，估計結(jié)果和相關統(tǒng)計量如表6所示的結(jié)果。

表6 經(jīng)濟增長對科技投入水平影響的OLS估計結(jié)果

由表6可知，調(diào)整后的R2為0.977001，F(xiàn)統(tǒng)計量的P值為0.000000，說明自變量能很好地解釋因變量的變異程度，模型整體擬合效果較好；在顯著水平為0.05的情況下，各變量的系數(shù)通過了5%的顯著性水平。所以由最小二乘法估計模型（4）得到的回歸方程為：

lnTC(t)＝170.024＋0.439lnK(t)－16.55lnL(t)＋0.66lnY(t-3) （5）

該結(jié)果表明：1997-2016年間，經(jīng)濟增長對科技投入水平的貢獻度為0.66，說明在其他因素保持不變的情況下，國民經(jīng)濟每增長1%，相應的科技投入水平會增加0.66%?？紤]到經(jīng)濟增長可能會進一步拉動其他技術水平因素，進而拉動科技投入水平的提高，其貢獻部分會更大。

五、研究結(jié)論

在前人研究基礎上，本文通過ADF檢驗、協(xié)整檢驗、Granger因果檢驗以及Cobb-Douglas模型等分析工具研究了我國科技投入水平與經(jīng)濟增長之間的關系，結(jié)果得到，科技投入水平和經(jīng)濟增長之間存在長期的均衡關系。進一步研究得到，經(jīng)濟發(fā)展是科技投入水平的Granger原因，并且經(jīng)濟增長對科技投入水平的影響作用在一定時間后才可以呈現(xiàn)出來；相反，科技投入水平不是經(jīng)濟增長的Granger原因。進一步地，從生產(chǎn)函數(shù)的最小二乘回歸估計顯示，1997-2016年間，經(jīng)濟增長對科技投入水平的貢獻度為0.66，即其他因素保持不變的情況下，國民經(jīng)濟每增長1%，相應的科技投入水平會增加0.66%。值得注意的是，論文得到的結(jié)論與張優(yōu)智、凌江懷等研究的結(jié)論不相同（財政科技投入是經(jīng)濟增長的格蘭杰原因），這主要在于論文采取的指數(shù)數(shù)據(jù)與其他學者的研究數(shù)據(jù)不同。所以，從宏觀角度來看，有必要對科技投入進行差異化管理，同時不斷提升國民經(jīng)濟水平，這樣才能為科技投入提供更多資源。

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