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科技創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)柳州制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的實(shí)證研究

2019-12-12 10:04張光明魏鋒
商業(yè)經(jīng)濟(jì) 2019年11期
關(guān)鍵詞:協(xié)整科技創(chuàng)新

張光明 魏鋒

[摘 要] 基于2003-2017年柳州市專利授權(quán)數(shù)和工業(yè)增加值數(shù)據(jù),運(yùn)用ADF檢驗(yàn)、VAR模型脈沖響應(yīng)函數(shù)分析、協(xié)整檢驗(yàn)與誤差修正模型等方法對(duì)科技創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)柳州制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)之間的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究。結(jié)果表明,柳州市科技創(chuàng)新與制造業(yè)發(fā)展之間的長期穩(wěn)定關(guān)系顯著,而科技創(chuàng)新對(duì)柳州制造業(yè)發(fā)展的短期影響關(guān)系不顯著,但長期影響持續(xù)有效,科技創(chuàng)新與柳州制造業(yè)發(fā)展之間的短期波動(dòng)偏離二者長期關(guān)系的程度并不高。柳州市應(yīng)發(fā)揮科技創(chuàng)新在制造業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展中的引領(lǐng)和驅(qū)動(dòng)作用,持續(xù)加大科技創(chuàng)新投入,加快科技創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化,積極引導(dǎo)各種創(chuàng)新要素聚集到企業(yè),促進(jìn)企業(yè)成為創(chuàng)新決策和創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化的主體,全面提升企業(yè)的自主創(chuàng)新能力,最終實(shí)現(xiàn)制造業(yè)的全面轉(zhuǎn)型升級(jí)。

[關(guān)鍵詞] 科技創(chuàng)新;制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí);協(xié)整

[中圖分類號(hào)] F204[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A[文章編號(hào)] 1009-6043(2019)11-0054-02

科技創(chuàng)新與制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)之間的關(guān)系一直是眾多學(xué)者的研究熱點(diǎn)。李勝文等(2016)利用1998-2010年制造業(yè)企業(yè)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析,發(fā)現(xiàn)科技創(chuàng)新對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)具有顯著貢獻(xiàn)[1]。楊智峰等(2014)通過建立投入產(chǎn)出模型分析各產(chǎn)業(yè)部門產(chǎn)出增長發(fā)現(xiàn),科技進(jìn)步推動(dòng)了2002-2007年的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)[2]。王維(2012)認(rèn)為中國工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的制約因素之一就在于科技創(chuàng)新效益不高[3]。李杰(2009)在研究產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演進(jìn)的一般規(guī)律后發(fā)現(xiàn),技術(shù)密集化和信息化將是制造業(yè)發(fā)展的方向及其結(jié)構(gòu)演進(jìn)的核心動(dòng)力[4]。以上研究大多基于國民經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)角度,而且主要針對(duì)發(fā)達(dá)地區(qū),缺乏對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)特別是欠發(fā)達(dá)地區(qū)科技創(chuàng)新與制造業(yè)發(fā)展關(guān)系的深入研究。本文以中國西部工業(yè)城市——廣西柳州市為研究對(duì)象,對(duì)其科技創(chuàng)新與制造業(yè)發(fā)展關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究,以期能為該地區(qū)科技創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)提供理論參考和政策建議。

一、指標(biāo)選擇與數(shù)據(jù)處理

(一)指標(biāo)選擇

現(xiàn)代制造業(yè)科技創(chuàng)新成果的主要表現(xiàn)形式為專利,考慮數(shù)據(jù)的可得性,因此選用專利授權(quán)數(shù)(文中記為ZL)作為科技創(chuàng)新水平的衡量指標(biāo)。由于制造業(yè)屬于工業(yè)的主要產(chǎn)業(yè)門類,考慮數(shù)據(jù)的可得性,因此選用工業(yè)增加值(文中記為GY)作為制造業(yè)發(fā)展水平的衡量指標(biāo)。

(二)數(shù)據(jù)來源和處理

本文選擇2003-2017年柳州市專利授權(quán)數(shù)與工業(yè)增加值數(shù)據(jù)(原始數(shù)據(jù)均來源于各年度《柳州市國民經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》),為消除原始數(shù)據(jù)序列可能存在的異方差性,同時(shí)不改變兩個(gè)指標(biāo)之間的長期關(guān)系,本文對(duì)專利授權(quán)數(shù)ZL與工業(yè)增加值GY兩個(gè)指標(biāo)原始數(shù)據(jù)均作了自然對(duì)數(shù)變換處理,處理后的數(shù)據(jù)序列分別記為LNZL與LNGY,所有數(shù)據(jù)見表1。

二、科技創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)柳州制造業(yè)發(fā)展關(guān)系的實(shí)證分析

(一)變量的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

經(jīng)典回歸分析理論要求所使用的時(shí)間序列數(shù)據(jù)滿足平穩(wěn)性特征,否則對(duì)不平穩(wěn)時(shí)間序列數(shù)據(jù)直接使用回歸分析會(huì)產(chǎn)生“偽回歸”的不合理現(xiàn)象,計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中解決該問題的辦法是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),ADF檢驗(yàn)就是一種常用的數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)方法,本文使用Eviews7.0對(duì)LNZL與LNGY分別進(jìn)行了ADF檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果見表2。

由表2可知,LNZL與LNGY的ADF統(tǒng)計(jì)量絕對(duì)值小于其5%臨界值的絕對(duì)值,同時(shí)相伴概率p也均大于5%,說明兩個(gè)數(shù)據(jù)序列在顯著性水平為5%時(shí)均不平穩(wěn),但是兩個(gè)差分?jǐn)?shù)據(jù)序列D(LNZL)與D(LNGY)在顯著性水平為5%時(shí)均為平穩(wěn)序列,由此證明LNZL與LNGY兩個(gè)均屬于一階單整數(shù)據(jù)序列,二者之間可能會(huì)存在協(xié)整關(guān)系。

(二)VAR模型及脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

1.VAR模型

VAR是一種常用的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型,它是用模型中的當(dāng)期變量對(duì)所有變量的若干滯后變量進(jìn)行回歸,一般用來估計(jì)多個(gè)內(nèi)生變量間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。VAR建模無需任何關(guān)于變量的約束條件,但需確定變量的滯后階數(shù),一般通過LR、FPE、AIC、SC與HQ五種檢驗(yàn)準(zhǔn)則進(jìn)行比較來選擇最優(yōu)滯后階數(shù),本文使用Eviews7.0分別得到五種準(zhǔn)則的檢驗(yàn)結(jié)果,并在各準(zhǔn)則最優(yōu)滯后階數(shù)對(duì)應(yīng)的檢驗(yàn)值右上角標(biāo)注星號(hào),所得結(jié)果如表3所示,顯然五種準(zhǔn)則確定的最優(yōu)滯后階數(shù)均為3,因此本文可得一個(gè)VAR(3)模型,同時(shí)可由VAR估計(jì)結(jié)果知該模型所有特征根均落在單位圓內(nèi),表明該VAR模型結(jié)構(gòu)是穩(wěn)定的,可以進(jìn)行脈沖響應(yīng)函數(shù)分析。

2.脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

脈沖響應(yīng)函數(shù)描述了VAR模型中每個(gè)內(nèi)生變量的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊對(duì)自身及其他內(nèi)生變量所造成的影響。在VAR模型中第i個(gè)內(nèi)生變量的一個(gè)沖擊不僅直接影響其本身,而且通過VAR的動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)傳遞給其他的內(nèi)生變量,脈沖響應(yīng)函數(shù)刻畫的就是這種影響的軌跡,從而顯示任意一個(gè)變量的擾動(dòng)是如何通過模型影響所有其他變量,最終又反饋到本身的過程[5]。本文使用Eviews7.0得到了LNGY的脈沖響應(yīng)表(見表4)。

(三)協(xié)整檢驗(yàn)

協(xié)整檢驗(yàn)是常用來處理非平穩(wěn)變量數(shù)據(jù)之間是否存在長期均衡關(guān)系的計(jì)量分析方法,關(guān)于兩變量之間的協(xié)整檢驗(yàn)常用方法是EG兩步法,具體如下[6]:

第一步,根據(jù)兩個(gè)變量數(shù)據(jù)進(jìn)行OLS回歸,本文以LNZL為解釋變量,以LNGY為被解釋變量,運(yùn)用Eviews7.0進(jìn)行了回歸分析,結(jié)果見表5。由表5可知,回歸方程擬合優(yōu)度較高(可決系數(shù)R2=0.870416),自變量LNZL對(duì)應(yīng)回歸系數(shù)(0.689125)的相伴概率接近0說明該回歸系數(shù)很顯著,回歸方程的F值(87.32090)很高同時(shí)相伴概率接近0說明整個(gè)回歸方程效果顯著[6]。

第二步,對(duì)所得回歸方程的殘差序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),如果殘差序列屬于平穩(wěn)序列,第一步所建立的回歸方程是有效的,表明變量間的協(xié)整關(guān)系成立。本文運(yùn)用Eviews7.0對(duì)該殘差序列進(jìn)行了ADF檢驗(yàn),結(jié)果見表6。由表6可知,殘差序列的ADF檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量值小于5%顯著性水平下的臨界值,表明在5%顯著性水平下殘差序列是平穩(wěn)序列,這說明LNZL和LNGY之間存在協(xié)整關(guān)系[6],即科技創(chuàng)新對(duì)柳州制造業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的影響關(guān)系是長期穩(wěn)定的,這與前文脈沖響應(yīng)函數(shù)分析得出的結(jié)論是一致的。

(四)誤差修正模型

協(xié)整回歸方程反映的是變量之間的長期均衡關(guān)系,這種長期關(guān)系實(shí)際上是在短期關(guān)系的不斷累計(jì)中形成的。根據(jù)Granger表述定理,如果兩個(gè)變量之間是協(xié)整的,則它們之間的短期非均衡關(guān)系一定可以通過一個(gè)誤差修正模型(ECM)來描述[7]。本文借助Eviews7.0建立了LNGY與LNZL的以下誤差修正模型:

Δ(LNGYt)=0.177815-0.053051Δ(LNZLt)-0.11177ecmt-1

其中誤差修正項(xiàng)ecmt-1=LNGYt-1-0.689125LNZLt-1

-1.918557,它反映了變量在短期波動(dòng)中偏離其長期均衡關(guān)系的程度。誤差修正模型反映了前文中協(xié)整方程因變量LNGYt的短期波動(dòng)Δ(LNGYt)受兩個(gè)因素影響:一是自變量LNZLt的短期波動(dòng)Δ(LNZLt)帶來的影響,二是誤差修正項(xiàng)ecmt-1的影響。誤差修正項(xiàng)ecmt-1的系數(shù)-0.11177為負(fù),這種負(fù)向修正機(jī)制可以這樣去解釋:當(dāng)LNGYt-1大于其長期均衡值時(shí)ecmt-1為正,則Δ(LNGYt)減小,使得LNGY對(duì)其長期均衡值的偏離減弱;當(dāng)LNGYt-1小于其長期均衡值時(shí)ecmt-1為負(fù),則Δ(LNGYt)增大,使得LNGY對(duì)其長期均衡值的偏離增強(qiáng),無論出現(xiàn)哪種情況LNGY與LNZL之間的長期均衡關(guān)系均得以維持。誤差修正系數(shù)-0.11177反映了LNGY與LNZL之間的短期波動(dòng)中有大約11%會(huì)在下一年獲得修正[7],這說明科技創(chuàng)新與柳州制造業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展之間的短期波動(dòng)偏離二者長期均衡關(guān)系的程度并不高,此結(jié)論與前文脈沖響應(yīng)函數(shù)分析不謀而合。

三、結(jié)論與建議

本文運(yùn)用ADF檢驗(yàn)、VAR模型脈沖響應(yīng)函數(shù)分析、協(xié)整檢驗(yàn)與誤差修正模型等方法對(duì)科技創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)柳州制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)之間的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究。其中,ADF檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)柳州市專利授權(quán)數(shù)和工業(yè)增加值均為不平穩(wěn)序列,但二者的一階差分序列均為平穩(wěn)序列;VAR模型脈沖響應(yīng)函數(shù)分析表明科技創(chuàng)新對(duì)柳州制造業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的短期影響不穩(wěn)定,但長期影響是持續(xù)有效的;協(xié)整檢驗(yàn)進(jìn)一步證明柳州市科技創(chuàng)新與制造業(yè)發(fā)展之間存在顯著的長期均衡關(guān)系,科技創(chuàng)新對(duì)柳州制造業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的促進(jìn)作用是長期穩(wěn)定的;誤差修正模型顯示科技創(chuàng)新與柳州制造業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展之間的短期波動(dòng)偏離二者長期均衡關(guān)系的程度并不高。因此,柳州市應(yīng)始終堅(jiān)持科技創(chuàng)新在制造業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展中的引領(lǐng)和驅(qū)動(dòng)作用,持續(xù)加大科技創(chuàng)新投入,加快科技創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化力度,積極引導(dǎo)各種創(chuàng)新要素聚集到企業(yè),促進(jìn)企業(yè)成為創(chuàng)新決策和創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化的主體,全面提升企業(yè)的自主創(chuàng)新能力,最終實(shí)現(xiàn)制造業(yè)的全面轉(zhuǎn)型升級(jí)。

[參考文獻(xiàn)]

[1]李勝文,楊學(xué)儒,檀宏斌.技術(shù)創(chuàng)新、技術(shù)創(chuàng)業(yè)和產(chǎn)業(yè)升級(jí)——基于技術(shù)創(chuàng)新和技術(shù)創(chuàng)業(yè)交互效應(yīng)的視角[J].經(jīng)濟(jì)問題探索,2016(1):111-117.

[2]楊智峰,陳霜華,汪偉.中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化的動(dòng)因分析——基于投入產(chǎn)出模型的實(shí)證研究[J].財(cái)經(jīng)研究,2014(9):38-49.

[3]王維.全球視角下的中國工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)制約因素分析[J].亞太經(jīng)濟(jì),2012(4):66-70.

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[8]高鐵梅.計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法與建模[M].北京:清華大學(xué)出版社,2009.

[責(zé)任編輯:史樸]

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