陳紹剛,易彩君,曾 翎
(電子科技大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院,四川 成都 611731)
研究高技術(shù)產(chǎn)業(yè)內(nèi)部發(fā)展規(guī)律,探索其與經(jīng)濟(jì)的關(guān)系,對(duì)政府的宏觀調(diào)控、國(guó)民經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展都是至關(guān)重要的,近年來(lái)人們對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)相關(guān)問(wèn)題的研究逐步深入,如牛勇平、劉光彥通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)高技術(shù)產(chǎn)品出口是帶動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要因素[1].隨后趙玉林運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)方法發(fā)現(xiàn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)最為密切,認(rèn)為大力發(fā)展高技術(shù)產(chǎn)業(yè)是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)穩(wěn)定的關(guān)鍵戰(zhàn)略[2];鐘鳴長(zhǎng)等發(fā)現(xiàn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)對(duì)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)溢出作用明顯[3].由于早年缺少足夠的數(shù)據(jù),上述文獻(xiàn)并沒(méi)有運(yùn)用相關(guān)模型測(cè)算出高技術(shù)產(chǎn)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的具體貢獻(xiàn)值,數(shù)據(jù)逐漸完善后,趙健運(yùn)用多元回歸方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)具有明顯的發(fā)展優(yōu)勢(shì)與前景[4].可見(jiàn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)密不可分,對(duì)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的調(diào)整有很大的影響,是研究經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的一個(gè)重要切入點(diǎn).高技術(shù)產(chǎn)業(yè)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的靜態(tài)研究日益成熟,相關(guān)研究者開(kāi)始對(duì)兩者關(guān)系的趨勢(shì)進(jìn)行研究.張華平對(duì)我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系進(jìn)行動(dòng)態(tài)檢驗(yàn)[5].之后張進(jìn)銘、高雪萍發(fā)現(xiàn),在江西省高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的帶動(dòng)作用在逐漸加大[6].文獻(xiàn)中對(duì)高技術(shù)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的趨勢(shì)進(jìn)行初步探索,但是并不全面,都是比較粗略的判斷.隨后蘇娜對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展問(wèn)題進(jìn)行了全面系統(tǒng)的研究[7];系統(tǒng)的研究能更好地發(fā)現(xiàn)問(wèn)題與解決問(wèn)題.張彩江發(fā)現(xiàn)銀行集聚和證券集聚可以顯著地促進(jìn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的提高[8];給解決高技術(shù)創(chuàng)新效率問(wèn)題提供一個(gè)突破口.但與大多數(shù)人的結(jié)論不同的是,蔡鋒偉經(jīng)過(guò)實(shí)證分析認(rèn)為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)并不大,而反過(guò)來(lái),經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的貢獻(xiàn)很大[9],兩者之間的關(guān)系需要進(jìn)一步研究.管理,政策等多種因素使得經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生地域性差異,人們開(kāi)始研究高技術(shù)產(chǎn)業(yè)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)間的關(guān)系如:李秉憲發(fā)現(xiàn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的推動(dòng)作用呈不斷擴(kuò)大趨勢(shì)[10]. 隨后李洪偉、任娜發(fā)現(xiàn)中國(guó)東、中、西部地區(qū)的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系有顯著的地區(qū)差異[11]. 文獻(xiàn)中從空間角度出發(fā)研究?jī)烧咧g的關(guān)系,并在區(qū)域間檢驗(yàn)出顯著的差異,那么從時(shí)間角度研究其是否有差異性是很有必要的,也是急需填補(bǔ)的知識(shí)空缺.
很多研究證明菲德模型能有效地測(cè)量高技術(shù)產(chǎn)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)系數(shù).張平發(fā)現(xiàn)關(guān)于技術(shù)進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)的測(cè)度模型已不能有效地解釋基于信息技術(shù)的高技術(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn),于是提出運(yùn)用菲德模型進(jìn)行測(cè)量[12].之后李津運(yùn)用菲德模型,探討了勞動(dòng)力、資本、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的效應(yīng)對(duì)社會(huì)總產(chǎn)值與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)之間的差異性[13]. 戴志敏等運(yùn)用菲德模型對(duì)江西省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的溢出效應(yīng)進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)[14].進(jìn)而華銳、莊子銀將其運(yùn)用到研發(fā)領(lǐng)域中,并分離出研發(fā)的直接效應(yīng)和溢出效應(yīng)[15]. 運(yùn)用菲德模型能探索不同的衡量指標(biāo),如高技術(shù)產(chǎn)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的總貢獻(xiàn),直接貢獻(xiàn),外溢效應(yīng),以及高技術(shù)產(chǎn)業(yè)與非高技術(shù)部門(mén)的要素邊際生產(chǎn)率差異,這是以往測(cè)度模型難以做到的.
高技術(shù)產(chǎn)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的總貢獻(xiàn)可以稱為貢獻(xiàn)系數(shù),而貢獻(xiàn)系數(shù)又分為直接效應(yīng)和外溢效應(yīng). 直接效應(yīng)即高技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出直接促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng);而外溢效應(yīng)是高技術(shù)產(chǎn)業(yè)通過(guò)影響非高技術(shù)產(chǎn)業(yè)進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng).目前研究高技術(shù)產(chǎn)業(yè)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的方法主要是線性模型,多數(shù)文章在探索高技術(shù)產(chǎn)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)時(shí)一般先構(gòu)建菲德模型或根據(jù)生產(chǎn)函數(shù)如:柯布—道格拉斯和C -D 生產(chǎn)函數(shù),然后采用古典線性回歸,根據(jù)回歸方程的系數(shù),判斷高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的貢獻(xiàn)系數(shù)大小及正負(fù)情況;總的結(jié)論是高科技產(chǎn)業(yè)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng);高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展是拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要因素. 然而,對(duì)于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)是如何促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的還沒(méi)有特別突出的研究,研究高技術(shù)產(chǎn)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)系數(shù)的變化情況,可以進(jìn)一步了解高技術(shù)產(chǎn)業(yè)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的系統(tǒng)機(jī)制,而變參數(shù)模型中的狀態(tài)方程能很好地反應(yīng)參數(shù)隨時(shí)間變化的情況,因此本文將菲德模型與變參數(shù)模型相結(jié)合,構(gòu)建高技術(shù)產(chǎn)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)的動(dòng)態(tài)變化模型,進(jìn)一步了解其對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)的趨勢(shì)及其穩(wěn)定狀況.
菲德模型最初應(yīng)用在出口與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系中,按照菲德德思想,出口對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中的作用可分為直接效益和間接效益,根據(jù)生產(chǎn)函數(shù),菲德模型能有效地度量出口對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)[16].由于菲德模型成功地解釋了出口對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn),其分析框架得到了廣泛的應(yīng)用[17]. 借鑒菲德的兩框架思想,本文將經(jīng)濟(jì)部門(mén)簡(jiǎn)單地分為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)部門(mén)與非高技術(shù)產(chǎn)業(yè)部門(mén),最后建立以下生產(chǎn)函數(shù):
借鑒Bruno[18]的假設(shè)有
其中S 代表社會(huì)總產(chǎn)值, G 表示高技術(shù)產(chǎn)業(yè)部門(mén),N 表示非高技術(shù)產(chǎn)業(yè)部門(mén),LG為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)部門(mén)勞動(dòng)力投入,KG為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)資金投入. 相應(yīng)地LN為非高技術(shù)產(chǎn)業(yè)部門(mén)勞動(dòng)力投入, KN為非高技術(shù)產(chǎn)業(yè)資金投入; σ 是兩個(gè)部門(mén)間相對(duì)邊際生產(chǎn)力的差異,σ 大于0 說(shuō)明邊際生產(chǎn)力從非高技術(shù)部門(mén)流入高技術(shù)產(chǎn)業(yè)部門(mén),σ 小于0 說(shuō)明邊際生產(chǎn)力從高技術(shù)部門(mén)流入非高技術(shù)產(chǎn)業(yè)部門(mén). 對(duì)(3)式進(jìn)行求導(dǎo)并將(4)(5)(6)式代入得:
模型中假設(shè)非高技術(shù)部門(mén)的產(chǎn)出彈性系數(shù)不變;兩邊同除以S 推導(dǎo)出以下方程:
按模型假設(shè),方程中的各個(gè)系數(shù)不變并且有
其中α 為非高技術(shù)部門(mén)資本的邊際產(chǎn)出;β 為非高技術(shù)部門(mén)勞動(dòng)力的彈性系數(shù);γ 為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的所有貢獻(xiàn),包括直接貢獻(xiàn)和間接貢獻(xiàn). 若γ>0 說(shuō)明高技術(shù)產(chǎn)業(yè)貢獻(xiàn)系數(shù)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),若γ <0 則說(shuō)明高技術(shù)產(chǎn)業(yè)效應(yīng)阻礙經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng). γ 值的大小對(duì)應(yīng)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)大小.
運(yùn)用古典線性回歸估計(jì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)固然可以,但是隨著時(shí)間變化,經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的不斷改變,外界的種種沖擊,政策改革等,經(jīng)濟(jì)變量之間的關(guān)系也可能會(huì)發(fā)生改變.于是考慮運(yùn)用變參數(shù)模型探索高技術(shù)產(chǎn)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)的動(dòng)態(tài)變化.變參數(shù)的狀態(tài)空間模型如下:
其中假定ut和εt服從均值為0 方差為σ2和協(xié)方差矩陣為Q 的正態(tài)分布[21]即有:
且有cov(ut,εt) = g,將菲德模型與變參數(shù)模型結(jié)合起來(lái)得:
貢獻(xiàn)系數(shù)γt的狀態(tài)方程設(shè)定為一階自回歸模型即:γt= φγt-1+ εt,其中分別表示國(guó)民總產(chǎn)值增長(zhǎng)率,勞動(dòng)增長(zhǎng)率,高技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值增長(zhǎng)率,資產(chǎn)增長(zhǎng)與國(guó)民總產(chǎn)值的比例, α 與β 為固定參數(shù),γt是會(huì)隨著時(shí)間變化的時(shí)變參數(shù),是反映高技術(shù)產(chǎn)業(yè)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)的動(dòng)態(tài)指標(biāo).
表1 數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)統(tǒng)計(jì)局》.根據(jù)(14)式對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理時(shí),消去了量綱對(duì)模型的影響,因此文章中的各個(gè)變量不進(jìn)行歸一化處理,而是根據(jù)模型表達(dá)式處理各個(gè)時(shí)間序列. 本文根據(jù)菲德思想所建立的變參數(shù)模型中S 用國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值作為代表變量, L 為勞動(dòng)力投入,用全國(guó)就業(yè)人數(shù)作為代表變量,K 為資金投入用全國(guó)固定資產(chǎn)投資作為代表變量,為了數(shù)據(jù)的完整性和結(jié)果的準(zhǔn)確性G 變量采用高技術(shù)產(chǎn)業(yè)主營(yíng)業(yè)收入替代.
表1 各個(gè)指標(biāo)原始數(shù)據(jù)Table 1 Raw data of each indicator
為了使得實(shí)證的結(jié)果更加可靠,并避免偽回歸,在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析前需要對(duì)各個(gè)變量的時(shí)間序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn).本文采用ADF 方法檢驗(yàn)各個(gè)時(shí)間序列的平穩(wěn)性,經(jīng)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),各個(gè)變量的時(shí)間序列是非平穩(wěn)的,一階差分后在0.005 水平下均為平穩(wěn)序列,檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表2. 各個(gè)變量的時(shí)間序列自身是非平穩(wěn)的,但在一階差分后是平穩(wěn)序列,若其線性組合存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系,稱變量間具有協(xié)整關(guān)系[19];本文采用單位根檢驗(yàn)法,發(fā)現(xiàn)各個(gè)變量是一階單整序列,所選時(shí)間序列可以進(jìn)行變參數(shù)模型分析.
20 世紀(jì)80 年代,高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的迅速興起與發(fā)展給世界經(jīng)濟(jì)、軍事、政治帶來(lái)了深刻的影響. Lawrence M.Rausch 認(rèn)為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的相關(guān)產(chǎn)品的全球市場(chǎng)增長(zhǎng)速度是其他制成品的兩倍多,并推動(dòng)全球經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng).如今,高技術(shù)產(chǎn)業(yè)已經(jīng)成為衡量一個(gè)國(guó)家綜合國(guó)力的重要指標(biāo),也是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要?jiǎng)恿χ籟20-21].自改革開(kāi)放以來(lái)我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)日益壯大,在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中扮演著越來(lái)越重要的角色,1995 年到2012 年,高技術(shù)產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值明顯放大,由1995 年的4 098 億元增長(zhǎng)到2012 年的77 399 億元,平均每年翻了一翻,其主營(yíng)業(yè)收入由1995 年的3 917 億元增長(zhǎng)到2016 年的153 796 億元,平均每年增長(zhǎng)1.7 倍.衡量高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的各個(gè)指標(biāo)在增長(zhǎng),而國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值幾乎每年也在增長(zhǎng)這是否說(shuō)明高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的增長(zhǎng)帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng);還是經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)促進(jìn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展;這是非常值得研究的兩個(gè)問(wèn)題.由圖1 可以看到高技術(shù)產(chǎn)業(yè)與GDP 之間的百分比隨著時(shí)間的增長(zhǎng)出現(xiàn)一定的波動(dòng),但從整體來(lái)看是呈現(xiàn)上升趨勢(shì)的,兩者的百分比由1995 年的6.4%增長(zhǎng)到2016 年的20.6%,在短短22 年內(nèi)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)在中國(guó)迅速發(fā)展. 面臨1997年后的通貨緊縮,其主營(yíng)業(yè)收入與GDP 的百分比并沒(méi)有下滑,在2008 年金融危機(jī)后有所回降;但幅度并不大,可見(jiàn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)具有充沛的生命力,對(duì)經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定增長(zhǎng)具有特殊的貢獻(xiàn).于是本文收集高技術(shù)產(chǎn)業(yè)與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的相關(guān)宏觀數(shù)據(jù),通過(guò)分析與整理基于菲德思想建立變參數(shù)模型以進(jìn)一步探索兩者之間的關(guān)系.
表2 各個(gè)時(shí)間序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)Table 2 Stationarity test of each time series
圖1 高技術(shù)產(chǎn)業(yè)主營(yíng)業(yè)收入占GDP 的百分比Fig.1 The proportion of the main operating income and GDP of high-tech industries
將各個(gè)指標(biāo)代入變參數(shù)模型,運(yùn)用卡爾曼濾波算法估計(jì)狀態(tài)方程,結(jié)果顯示各個(gè)回歸系數(shù)顯著,R 方高達(dá)0.987,擬合效果較好,本文主要關(guān)注的是高技術(shù)產(chǎn)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)系數(shù)即γt,根據(jù)模型估計(jì)結(jié)果繪制γt的圖像,發(fā)現(xiàn)貢獻(xiàn)彈性系數(shù)在不同時(shí)間段內(nèi)出現(xiàn)較大波動(dòng),根據(jù)γt增減情況將其分成兩個(gè)階段如圖2、圖3.第一階段即1996 ~2004 年,其出現(xiàn)較大幅度的遞減現(xiàn)象,貢獻(xiàn)彈性系數(shù)由1996 年的0.876 下降到2004 年的0.170,前4 年下降速度較大,出現(xiàn)這一趨勢(shì)的一個(gè)原因可能是:我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)受稀缺生產(chǎn)要素的限制.雖然我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展很快,但關(guān)鍵技術(shù)還掌握在發(fā)達(dá)國(guó)家中,創(chuàng)新能力、自主研發(fā)能力不足并且關(guān)鍵性人才稀缺,企業(yè)需要花大量的資金補(bǔ)上這些短板,隨著企業(yè)長(zhǎng)時(shí)間的發(fā)展,高投入并沒(méi)有按一定比例高產(chǎn)出.另一方面可能是由高技術(shù)企業(yè)本身的性質(zhì)所決定的,高技術(shù)產(chǎn)業(yè)是一個(gè)高收益高風(fēng)險(xiǎn)的行業(yè),由于其高創(chuàng)新性,技術(shù)開(kāi)發(fā),生產(chǎn)開(kāi)發(fā),市場(chǎng)開(kāi)發(fā)等存在諸多不確定性,對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資依賴性很強(qiáng),高技術(shù)產(chǎn)業(yè)在不同階段對(duì)資金都有不同的需求,創(chuàng)辦高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的成本是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的10 到20 倍,而成功率相對(duì)較低[19],也有可能導(dǎo)致其貢獻(xiàn)值的階段性下降.
圖2 第一階段高技術(shù)產(chǎn)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)彈性系數(shù)趨勢(shì)Fig. 2 The contribution of the first stage high-tech industry to economic growth
第二階段即2005 年到2016 年,其貢獻(xiàn)彈性系數(shù)變化如圖3,由曲線圖可以看出,貢獻(xiàn)彈性系數(shù)出現(xiàn)一定的波動(dòng),呈現(xiàn)“波浪”型曲線,但波動(dòng)幅度不大,2005 年到2009 年處于上升趨勢(shì),2009 年達(dá)到峰值,可見(jiàn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)在2008 年發(fā)生金融危機(jī)時(shí)也沒(méi)有下滑,多年來(lái)我國(guó)沒(méi)有出現(xiàn)嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)衰退,高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的高速成長(zhǎng)是一個(gè)重要的決定因素.2010 年彈性系數(shù)有所回降,但下降程度較小,之后曲線逐漸趨于平穩(wěn);第2 階段總體上是處于上升趨勢(shì)但上升的速度較慢.所選取的時(shí)間序列內(nèi)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)系數(shù)都為正,說(shuō)明高技術(shù)產(chǎn)業(yè)在長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng).從實(shí)證分析的結(jié)果中我們發(fā)現(xiàn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)在宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整中產(chǎn)生了前所未有的影響,是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)穩(wěn)定的關(guān)鍵因素.
圖3 第二階段高技術(shù)產(chǎn)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)彈性系數(shù)趨勢(shì)Fig. 3 The contribution of the second stage high-tech industry to economic growth
本文基于1995 ~2016 年的相關(guān)數(shù)據(jù)利用菲德思想與變參數(shù)模型,構(gòu)造測(cè)量高技術(shù)產(chǎn)業(yè)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的動(dòng)態(tài)變化模型,間接反應(yīng)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變化,及社會(huì)沖擊等因素對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)的影響.從理論模型及實(shí)證分析中,本文得出以下幾個(gè)結(jié)論:
1)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系存在長(zhǎng)期的均衡關(guān)系;
2)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)彈性系數(shù)大體歸為2 個(gè)階段:第1 階段1996 ~2004 年呈下滑趨勢(shì),且前4 年遞減速度較快;第2 階段2005 ~2016 年出現(xiàn)一定的波動(dòng)但總體趨勢(shì)是在上升,但增長(zhǎng)幅度較慢.
3)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的正作用逐漸趨于平穩(wěn)狀態(tài).
改革開(kāi)放以來(lái)我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速,但是我國(guó)的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)與國(guó)外相比還存在較大的差距,國(guó)內(nèi)很多高技術(shù)產(chǎn)業(yè)還處在模仿和探索階段,很多關(guān)鍵性技術(shù)對(duì)外依賴性極高,大多數(shù)都依靠進(jìn)口,我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)面臨的最大障礙是缺少創(chuàng)新能力和自主研發(fā)能力,很多研究過(guò)多注重理論意義,缺少實(shí)際可行性.并且很多研究新方向仍然處于模仿階段,因此我國(guó)政府應(yīng)該大力培養(yǎng)自主創(chuàng)新能力人才,改善培養(yǎng)人才方式,使我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)更加健康地成長(zhǎng),關(guān)鍵技術(shù)不受制于人,也為我國(guó)經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)遠(yuǎn)穩(wěn)定發(fā)展奠下基礎(chǔ). 其次我國(guó)的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)R&D 投入雖然每年都在增加,但是投入強(qiáng)度不高,發(fā)達(dá)國(guó)家的R&D 與GDP 的百分比高達(dá)20%,而我國(guó)僅在6%左右[20],中國(guó)可以加大R&D 投入突破瓶頸,為大力發(fā)展高技術(shù)產(chǎn)業(yè)打下穩(wěn)定的基礎(chǔ).