劉競(jìng)妍 井麗巍 王桂華 張可

摘 要：科技創(chuàng)新是經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)的根本，其主體是R&D;活動(dòng)。為了分析創(chuàng)新投入與吉林省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，文章運(yùn)用2001-2016年數(shù)據(jù)，構(gòu)建R&D;投入與GDP的VAR模型，并利用脈沖響應(yīng)函數(shù)分析其動(dòng)態(tài)相關(guān)性。結(jié)果表明，現(xiàn)階段，R&D;投入的快速增長(zhǎng)不能有效促進(jìn)吉林省經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)，而經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)R&D;的投入具有一定的滯后提升作用。這很可能是由于當(dāng)前吉林省體制機(jī)制陳舊、成果轉(zhuǎn)化體系不夠完善引起的。

關(guān)鍵詞：R&D;投入；經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；VAR模型；脈沖響應(yīng)

中圖分類號(hào)：F124.3 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：2095-2945（2018）31-0017-03

Abstract： Technological innovation is the root of economic transformation and upgrading， and its main body is R&D; activities. In order to analyze the relationship between innovation input and economic growth in Jilin Province， this paper constructs the VAR model of R&D; input and GDP using the data from 2001 to 2016， and uses impulse response function to analyze the dynamic correlation of R&D; input and economic growth. The results show that the rapid growth of R&D; investment can not effectively promote the rapid economic growth of Jilin Province， while economic growth has a certain lag effect on R&D; investment. This is probably due to the fact that the current institutional mechanism of Jilin Province is obsolete and the result of the transformation system is not perfect enough.

Keywords： R&D; input； economic growth； VAR model； impulse response

引言

在經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài)的形勢(shì)下，科技創(chuàng)新是我國(guó)社會(huì)發(fā)展的主要驅(qū)動(dòng)力，是推進(jìn)改革不斷深入的有效途徑和重要方式。而科技創(chuàng)新的主體就是R&D;（研究與開(kāi)發(fā)，以下稱研發(fā)）活動(dòng)，根據(jù)《規(guī)劃綱要》的發(fā)展目標(biāo)，“2020年我國(guó)的研發(fā)投入強(qiáng)度（R&D;/GDP，下同）應(yīng)超過(guò)2.5%”。2015年我國(guó)的研發(fā)投入強(qiáng)度為2.07%，與發(fā)展目標(biāo)存在較大差距，為此，“十三五”期間我國(guó)統(tǒng)計(jì)工作進(jìn)行了一次重大改革，將企業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)加入GDP核算中，這一改革使R&D;投入與GDP增長(zhǎng)緊密結(jié)合起來(lái)，研發(fā)活動(dòng)將會(huì)得到政府部門(mén)前所未有的重視。在“大眾創(chuàng)業(yè)，萬(wàn)眾創(chuàng)新”的新形勢(shì)下，吉林省作為東北老工業(yè)基地，更需抓住這一契機(jī)提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展活力，利用科技創(chuàng)新推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。因此，在當(dāng)前形勢(shì)下研究吉林省R&D;投入與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系，對(duì)加快吉林省創(chuàng)新型省份的建設(shè)具有一定的借鑒意義。

研究R&D;投入與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)相關(guān)性的方法有很多，總結(jié)起來(lái)主要分為兩大類。一類是根據(jù)柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，運(yùn)用一般回歸分析方法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，得到R&D;投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)度。如安娜運(yùn)用此方法分析我國(guó)的R&D;投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，結(jié)果表明短期內(nèi)R&D;投入與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈反比關(guān)系。[1]胡偉剛運(yùn)用此方法分析得出湖北省R&D;存量對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率為26.09%。[2]另一類是根據(jù)時(shí)間序列的誤差修正（ECM）、向量自回歸（VAR）模型，分析R&D;投入與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)均衡關(guān)系。如朱春奎運(yùn)用ECM模型研究得出財(cái)政科技投入是國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的原因，而國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)財(cái)政科技投入的貢獻(xiàn)作用并不顯著。[3]詹厚龍，羅澤舉運(yùn)用VAR模型分析得出R&D;經(jīng)費(fèi)支出與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有雙向因果關(guān)系，但R&D;人員全時(shí)當(dāng)量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)僅有單向因果關(guān)系。[4]

采用回歸分析方法測(cè)度R&D;投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)度，通常需要對(duì)數(shù)據(jù)序列進(jìn)行差分變換，但變換后的指標(biāo)不易于解釋，并且回歸參數(shù)的解釋能力有限。本文通過(guò)構(gòu)建VAR模型，分析吉林省的R&D;經(jīng)費(fèi)投入、R&D;人員投入與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)三者間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，并運(yùn)用脈沖響應(yīng)和方差分解來(lái)進(jìn)一步確認(rèn)影響的周期和程度。

1 VAR模型建立與因果關(guān)系檢驗(yàn)

1.1 指標(biāo)變量說(shuō)明與數(shù)據(jù)預(yù)處理

考慮到數(shù)據(jù)的時(shí)效性，本文選取2001-2016年的指標(biāo)數(shù)據(jù)建立模型。R&D;的投入指標(biāo)用R&D;經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出和R&D;人員折合全時(shí)工作量來(lái)表示，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)用吉林省的GDP來(lái)度量，各指標(biāo)數(shù)據(jù)均來(lái)源于吉林統(tǒng)計(jì)年鑒和中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒。

為了消除價(jià)格因素的影響，以2001年為基期的居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（CPI）對(duì)GDP和R&D;經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出指標(biāo)進(jìn)行調(diào)整，價(jià)格調(diào)整后的R&D;經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出記作RDE，R&D;人員折合全時(shí)工作量記作RDP。

1.2 VAR模型的構(gòu)建

1.2.1 平穩(wěn)性檢驗(yàn)

為了構(gòu)建VAR模型，首先要對(duì)數(shù)據(jù)序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。用原始序列建?？赡艽嬖诋惙讲?，為了避免異方差，也可以得到更穩(wěn)定的序列，本文對(duì)數(shù)據(jù)序列取對(duì)數(shù)，分別記作lnGDP，lnRDE和lnRDP。由于取對(duì)數(shù)后的數(shù)據(jù)不易于解釋，且差分序列△ln（yt）=ln（yt）-ln（yt-1），近似于{yt}序列的增長(zhǎng)率。[6]為了構(gòu)建的模型和分析結(jié)論更具有經(jīng)濟(jì)學(xué)意義，本文采用一階差分即增長(zhǎng)率序列構(gòu)建VAR模型，差分后的序列分別記作△LnGDP，△lnRDE和△lnRDP。采用ADF檢驗(yàn)法檢驗(yàn)各指標(biāo)數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。表1顯示，在5%的顯著性水平下，△lnGDP序列差分后平穩(wěn)，△lnRDE和△lnRDP原始序列平穩(wěn)。

1.2.2 Johansen協(xié)整檢驗(yàn)

雖然各數(shù)據(jù)序列的單整階數(shù)不盡相同，但是多變量的VAR模型，只要各變量間存在協(xié)整關(guān)系，并且被解釋變量與其他變量回歸的殘差是平穩(wěn)的，也可構(gòu)建VAR模型。[5]本文采用Johansen極大似然估計(jì)法檢驗(yàn)變量間的協(xié)整關(guān)系，跡統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示，數(shù)據(jù)序列間至少存在兩個(gè)協(xié)整關(guān)系，而且△lnGDP與△lnRDE和△lnRDP的回歸殘差的ADF檢驗(yàn)的p值是0.0002，即殘差序列是平穩(wěn)的。所以△LnGDP，△lnRDE和△lnRDP間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，可以構(gòu)建VAR模型。

1.2.3 VAR模型構(gòu)建

首先確定模型的滯后階數(shù)，經(jīng)過(guò)反復(fù)嘗試，根據(jù)似然比（LR）檢驗(yàn)和AIC、SC準(zhǔn)則確定滯后階數(shù)為1，具體結(jié)果見(jiàn)表3。圖1顯示VAR模型所有單位根的模都小于1，說(shuō)明各變量增長(zhǎng)率構(gòu)建的VAR模型是穩(wěn)定的。

1.3 Granger因果檢驗(yàn)

Johansen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果表明三變量間存在穩(wěn)定的均衡關(guān)系，并且所建立的VAR模型是穩(wěn)定的，但這種穩(wěn)定的均衡關(guān)系是否構(gòu)成因果關(guān)系需要進(jìn)一步進(jìn)行驗(yàn)證。本文選擇滯后期為1，進(jìn)行Granger因果檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表4。R&D;經(jīng)費(fèi)投入增長(zhǎng)率（△LnRDE）和R&D;人員投入（△LnRDP）都不是GDP增長(zhǎng)率（△LnGDP）的格蘭杰原因，但GDP增長(zhǎng)率和R&D;人員投入增長(zhǎng)率均是R&D;經(jīng)費(fèi)投入增長(zhǎng)率的格蘭杰原因，并且，GDP增長(zhǎng)率也是R&D;人員投入增長(zhǎng)率的格蘭杰原因。

2 基于脈沖響應(yīng)的R&D;投入與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)相關(guān)性

圖2是R&D;投入增長(zhǎng)率與GDP增長(zhǎng)率的脈沖響應(yīng)圖，橫軸表示沖擊作用的滯后期間數(shù)（年），縱軸表示響應(yīng)程度。

當(dāng)給△LnRDE一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)信息單位的正向沖擊時(shí)，△LnGDP幾乎沒(méi)有任何波動(dòng)，同樣，在本期給△LnRDP一個(gè)正向沖擊時(shí)，△LnGDP在第二期有較微弱的正向響應(yīng)，之后響應(yīng)逐漸收斂到零。這與前面Granger因果檢驗(yàn)的結(jié)果相呼應(yīng)，即R&D;投入增長(zhǎng)率不是GDP增長(zhǎng)率的原因。目前，增加吉林省的R&D;投入還不能有效地促進(jìn)吉林省經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)。

在本期給△LnGDP一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)信息單位的正向沖擊，△LnRDE在第一期有負(fù)向的響應(yīng)，第二期開(kāi)始響應(yīng)轉(zhuǎn)為正向，并在第三期達(dá)到最大，之后逐漸減弱，直至收斂到零；同樣的，在本期給△LnGDP一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)信息單位的正向沖擊，△LnRDP產(chǎn)生持續(xù)的正向響應(yīng)，在第一期達(dá)到最大，之后響應(yīng)逐漸波動(dòng)收斂?？傮w來(lái)看，吉林省GDP的增長(zhǎng)率變動(dòng)會(huì)對(duì)R&D;投入的增長(zhǎng)產(chǎn)生較為持續(xù)的影響，并且影響具有一定的滯后性，一般在滯后3年達(dá)到最大。

3 結(jié)束語(yǔ)

本文基于2001-2016年的GDP和R&D;投入數(shù)據(jù)，構(gòu)建VAR模型，并運(yùn)用Granger因果檢驗(yàn)和脈沖響應(yīng)等方法，分析吉林省R&D;投入與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)均衡關(guān)系。結(jié)果表明，目前為止，R&D;經(jīng)費(fèi)和人員的投入增長(zhǎng)率不是吉林省GDP增長(zhǎng)率的格蘭杰原因，R&D;投入的快速增長(zhǎng)不能有效的促進(jìn)吉林省經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)。但反過(guò)來(lái)，GDP的增長(zhǎng)能夠帶動(dòng)R&D;經(jīng)費(fèi)和人員投入的增長(zhǎng)，并且這種影響具有滯后性，在第三期達(dá)到最大。當(dāng)前提高吉林省的科研投入不能帶動(dòng)其經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，可能存在以下兩種原因，一是體制機(jī)制陳舊，過(guò)于封閉。近幾年，我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài)，但吉林省的經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型相對(duì)滯后，科技研發(fā)難以突破傳統(tǒng)體制的桎梏，缺乏創(chuàng)新活力。二是R&D;成果轉(zhuǎn)化能力不足。成果轉(zhuǎn)化的服務(wù)體系不夠完善，目前所成立的各種科技成果轉(zhuǎn)化平臺(tái)運(yùn)作效率不高，企業(yè)與高校、科研院所溝通機(jī)制不順暢。

眾多學(xué)者對(duì)全國(guó)，以及科技強(qiáng)省如江蘇、浙江、福建等地的研究表明，R&D;投入能有效的促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。[7][8][9][10]在建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家的時(shí)代背景下，吉林省積極向科技強(qiáng)省、經(jīng)濟(jì)大省學(xué)習(xí)，有效落實(shí)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，加快經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型，建設(shè)專業(yè)的科技中介的經(jīng)紀(jì)人隊(duì)伍，加快產(chǎn)學(xué)研結(jié)合，相信吉林省很快也會(huì)進(jìn)入科技創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段。

參考文獻(xiàn)：

[1]安娜.中國(guó)R&D;投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響的回歸分析[J].科技管理研究，2009，29（05）：173-174+167.

[2]胡偉剛.湖北省R&D;投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)的實(shí)證研究[J].現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)信息，2013（15）：476-478.

[3]朱春奎.財(cái)政科技投入與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)均衡關(guān)系研究[J].科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理，2004（03）：29-33.

[4]詹厚龍，羅澤舉.基于VAR的我國(guó)R&D;投入與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的計(jì)量分析[J].重慶工商大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2013，30（07）：32-36.

[5]易丹輝.數(shù)據(jù)分析與Eviews應(yīng)用[M].北京：中國(guó)人民大學(xué)出版社，2008.

[6]高鐵梅.計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法與建模：Eviews應(yīng)用及實(shí)例[M].2版.北京：清華大學(xué)出版社，2009.

[7]張順.科技投入與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)態(tài)關(guān)系研究[J].商業(yè)研究，2006（13）：146-150.

[8]唐曉東.江蘇省R&D;投入與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系[J].東方企業(yè)文化，2011（12）：3.

[9]張朝暉，李潔瓊.浙江省R&D;投入與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系分析[J].黑龍江對(duì)外經(jīng)貿(mào)，2010（12）：54-56.

[10]朱明明.福建省R&D;經(jīng)費(fèi)投入與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系研究[J].中國(guó)市場(chǎng)，2013（26）：112-114.