科技投入与经济发展

2024-05-19

科技投入与经济发展（精选十篇）

科技投入与经济发展篇1

随着经济发展,科技对经济的作用和影响也越来越明显,科技发展状况已成为决定一个地区经济发展的主要影响因素,但是科技的发展需要大量的人力、财力和物力的投入,因此科技的发展依赖于经济的发展。科技与经济发展过程中的这种对立统一关系要求经济与科技协调发展[1]。从系统论的角度来看,整个社会系统的协调发展就是社会各个子系统、各要素之间在发展过程中处于均衡与非均衡的相互转化状态,这种均衡状态就成为协调状态。许多学者专家都比较系统地构建了科技与经济协调性的研究框架[2],而具体探讨科技投入与区域经济发展之间协调关系的研究却很少。科技投入是一种生产性投入,是效益很高的投入,具有相当高的回报率,是传统产业的3—5倍,增加科技投入,对于各国在经济起飞的关键时期促进科技进步和经济发展都具有十分重要的地位[3]。因此,如何判断科技投入与经济的协调发展程度,对于促进对于国家或地区的发展,实现社会系统的优化有重要的现实意义。

1 科技投入与区域经济发展评价指标体系

在参照已有评估指标体系的基础上[4,5,6],本文所建立科技投入指标体系包括人力投入和财力投入两个方面。其中,人力投入指标既要反映科技人力资源的整体情况,也要反映科技人员素质,因此,人力投入分为两个层面描述:一是科技活动人员总数(x1)及科学家工程师数量(x2),这两个指标反映科技人员投入总量和科技人员素质;二是每百万人口R&D人员数量(x3),反映科技人力投入研究的强度。财力投入则从两个方面进行反映:一是科技活动经费支出额(x4)和科技经费支出占GDP比重(x5),分别反映科技财力投入的总量和水平;二是R&D经费(x6)和R&D经费占GDP比重(x7),用以测度科技财力投入强度。

区域经济发展是一个综合、系统性范畴。从横向看,它是指一个地区在一定时期内经济社会各方面的综合发展状况;从纵向看,它表现为该区域地区经济发展的潜力和可持续发展的可能性。所以度量或评价区域经济发展状况需要考虑的因素很多,根据主体性、实用性、动态性与可操作性等原则,同时考虑到数据的可靠性和获取的难易程度,选取了7个指标构建了经济发展评价指标体系,包括人均GDP(y1)、地区财政收入(y2)、进出口总额(y3)、全社会固定资产增长速度(y4)、城镇居民家庭恩格尔系数(y5)、全社会劳动生产率(y6)、第三产业增加值(y7)。

2 科技投入与区域经济发展水平的综合评价

因子分析是处理多变量数据的一种统计分析方法,其基本思想是以最少的信息丢失把众多的原始变量浓缩成少数的几个因子变量,用他们来概括和解释具有复杂关系的大量的观测事实,从而建立起最简洁、最基本的概念系统,揭示出事物之间最本质的联系[7]。结合科技投入与区域经济发展指标体系,选用黑龙江省1999—2008年的相关数据,数据来源为中国统计年鉴(2000—2009)、中国科技统计年鉴(2000—2009)以及黑龙江统计年鉴(2000—2009),运用spss13.0对黑龙江省1999—2008年数据进行因子分析,得出科技投入与区域经济发展水平的综合评价值。

2.1 科技投入水平综合评价

运用软件spss13.0进行因子分析,可以看出:KMO值为0.767,根据KMO值参考标准,比较适合因子分析;且按照公共因子累计贡献率(即主成分解释的方差占总体方差的比例)超过85%原则,提取2个公共因子,累计贡献率为96.687%。表明前2个公共因子可以反映原指标信息的96.687%,这2个公共因子可以反映黑龙江省科技投入的综合指标。

计算每个公共因子在每个指标上的负荷,由旋转后的因子载荷矩阵(表略)可知,第一个公共因子F11在X5、X7、X4、X6上有较大的载荷,说明它主要解释了这4个指标,可以命名为“财力投入因子”。这个公共因子的贡献率约为66.33%,对科技投入综合评估起到主要作用。

第二个公共因子F12在X1、X2、X3上有较大载荷,说明它主要解释了这3个指标,可以命名为“人力投入因子”。这个公共因子的贡献率约为30.357%,由于科技人员成长是需要时间累积,所以人力资源增长速度相对于财力稍慢一些,但对科技投入综合评估仍起到重要作用。

2个公共因子分别从不同方面刻画了科技投入的发展水平,累积贡献率为96.687%,因此,用其对1999—2008年黑龙江省科技投入发展水平进行评价是合适的。以提取的2个公共因子的方差贡献率作为权重,结合各因子得分,计算综合汇总得分值,即科技投入综合评价函数F1(如表1),综合评价模型为:

2.2 区域经济发展水平综合评价

同理,运用spss13.0对黑龙江省经济发展各指标进行因子分析,可以看出:KMO=0.722,根据KMO值参考标准,比较适合进行因子分析;巴特利特检验统计量观测值为135.112,相应的概率p值为0.000,如果取显著性水平a=0.05,由于概率p值小于显著性水平a,应拒绝零假设,认为相关系数矩阵与单位阵有显著差异,适合进行因子分析。且按照公共因子累计贡献率(即主成分解释的方差占总体方差的比例)超过85%原则,提取2个公共因子,累计贡献率为97.753%,表明前2个公共因子可以反映原指标信息的97.753%,这2个公共因子可以反映黑龙江省经济发展的综合指标。

由输出旋转后的因子载荷矩阵(表略)可知,第一个公共因子F21在y1、y2、y3上有较大的载荷,说明它主要解释了这3个指标,可以命名为“基础状况因子”。这个公共因子的贡献率约为50.121%。

第二个公共因子F22在y4、y5、y6、y7上有较大载荷,说明它主要解释了这4个指标,可以命名为“潜力发展因子”。这个公共因子的贡献率到达约47.632%,对经济发展综合评估起到重要作用。2个公共因子分别从不同方面刻画了经济发展的水平,累积贡献率为97.753%,因此,用其对1999—2008年黑龙江省经济发展水平进行评价是合适的。可以提取2个公共因子的方差贡献率作为权重,结合各因子得分,计算综合汇总得分值,即科技投入综合评价函数F(y,t)(如表2),综合评价模型为:

3 科技投入与区域经济协调发展度测评

根据协同论的基本原理,协调程度决定了系统之间或系统要素之间在发展过程中和谐一致的程度,描述了系统内部各要素或子系统间协调状况的好坏,体现系统由无序走向有序的趋势[8]。为更好地揭示科技投入与区域经济发展之间的协调发展状态,我们首先需要判定科技投入与经济发展之间是否相关,只有在相关的基础上才能考虑协调发展程度及发展趋势。

3.1 相关分析

相关分析是根据实际观察的数据,在具有相互关系的变量之间对现象之间的依存关系的表现形式和密切程度的研究,它处理的是一种相互关系,为此可计算Pearson简单相关系数,对两个变量之间线性关系的强弱进行度量。

3.2 协调度测算模型

由于因子分析的科技投入与经济发展综合水平的结果为正数、负数都会出现,为了避免负数对于下文分析的影响,对F(x,t)和F(y,t)取指数。由于指数函数的单调性特征,对于分析科技投入与区域经济发展间的相互关系没有影响。故设:

借鉴殷林森等人[9]的观点,定义科技投入与经济发展指标在时刻t的协调度为:

其中,K≥2为判别系数,本文分析中取K=2。

从数学角度讲,只有当F'(x,t)=F'(y,t)时,G(t)才达到最大值,表明科技投入与经济发展最协调,即:G(t)=1;F'(x,t)和F'(y,t)相差较大时,则G(t)趋向较小,科技投入与经济发展不协调。然而,协调度仅仅反映了系统的协调程度,而不能反映出系统当时所处的发展水平如何,因此将协调度和系统的发展水平综合,表明系统的协调发展程度,用GD(t)表示,并定义为:

其中,α、β为待定系数,且α+β=1,本文分析中取α=β=1/2。

3.3 协调发展趋势度量

科技投入与经济发展在t时刻的协调发展度GD(t)反映出的仅仅是t时刻的静态协调发展程度,不能充分反映出协调发展的动态发展趋势,为此,定义协调发展趋势指数η(t)用来反映出相对时刻的协调发展趋势。

设DG(t-1),DG(t)分别为科技投入与经济发展在t-1和t时刻的协调发展度,定义:

若:η(t)>1说明协调发展趋势是处于增长状态;

若:η(t)=1说明协调发展趋势是处于平稳状态;

若:η(t)<1说明协调发展趋势处于衰退状态。

3.4 协调发展度量评价阈值设定

对科技投入与区域经济协调发展情况的评判需要有一参考依据,即评判标准。为方便评价,把协调发展度在[0,1]范围内划分为三个大类,按照协调程度由大到小依次命名为发展不协调,发展基本协调和协调发展。对于发展趋势情况,还可根据科技投入综合评价指标值和经济发展综合指标值来确定可持续发展的协调状态,具体分类与评价见表3所示。

4 科技投入与经济水平协调发展评价实证分析

应用协调发展度评价模型,结合黑龙江省科技投入与经济发展的实际情况,对黑龙江省科技投入与区域经济水平进行协调发展研究。

4.1 相关分析

利用spss13.0软件,对1999—2008年科技投入与经济发展综合水平函数进行相关分析,调用spss13.0中的相关分析功能,得到科技投入水平与经济发展水平的简单相关系数为0.637,它们的相关系数检验的概率P值为0.048。因此,当显著水平为0.05时,应拒绝相关系数的零假设,说明二者之间存在显著性正线性相关关系。

4.2 协调发展度及发展趋势

利用公式3对黑龙江省科技投入F(x,t)与区域经济发展F(y,t)综合评价值取指数;然后运用公式4、5计算出科技投入与区域经济的协调发展程度;最后利用公式6对其协调发展趋势进行计算,列出1999—2008年的具体结果如表4所示。

4.3 协调评价结果分析

(1)从表4可以看出,在1999—2008年间,黑龙江省科技投入和区域经济发展水平均有了较大的提高,但区域经济发展水平的增长速度自2007年开始明显高于科技投入水平的增长速度。科技投入水平的提高相对于经济发展水平的提高稍慢一些,根据发达国家的发展惯例,科技发展水平高于经济发展水平是符合经济发展规律的好现象。因此,从可持续发展的角度看,需要加强经济发展的科技后劲,提高科技投入;要想实现科技对经济的持续、有效支撑,在努力提高科技投入的同时,也要注重科技资源产出的质量、科技资源的利用效率等问题。

(2)1999—2008年黑龙江省科技投入与区域经济发展总体上处于协调发展状态,科技投入对经济的促进、经济对科技投入的支撑得到了有效协调。但1999—2000年黑龙江省科技投入与区域经济发展水平都很低,科技投入过低导致科技滞后,且GD(t)远远小于0.5,处于发展不协调状态;2001—2004科技投入明显提高,科技效果超前,但由于科技成果的转化具有时滞性,区域经济的发展仅有一定程度的提高,GD(t)亦有一定程度提高但依然处于发展不协调状态;2005—2006年科技投入与区域经济发展处于基本协调发展状态,发展水平迅速;2007—2008年科技投入与区域经济发展处于协调发展状态,且协调发展一直处于增长状态;2008年科技投入依然保持强势增长,其区域经济发展水平的评价结果明显高于上一年,经济发展水平达到突飞猛进的增长。

5 结论

科技与经济结合问题,是科学学、管理学和经济学传统研究领域中的问题,对科技投入与区域经济发展的协调性进行评价,是区域科技发展评价的重要内容。上述研究发现:在1999—2008年间,黑龙江省科技投入与区域经济从发展不协调到协调发展的转变,协调发展对于区域经济的可持续发展具有重大的影响。从科技发展对经济促进作用是滞后影响的规律来看,高科技投入可以使一个国家或地区的科技后劲和实力得以长期保持和不断加强,将会为黑龙江省今后的经济发展提供后续支撑。在未来的发展过程中,黑龙江省可以在继续加强科技投入的同时,深挖科技的潜力,促进经济的发展,使科技与经济更加协调发展。

摘要：科技投入是科技活动的源头,是实现产业升级、推动经济发展的重要前提。以黑龙江省为例,通过建立科技投入与区域经济发展评价指标体系,运用因子分析方法对黑龙江省1999—2008年科技投入与区域经济发展的综合水平进行了测度,并根据测度综合水平与回归分析结果,利用所构建的科技投入和区域经济协调发展度模型,对科技投入与经济发展协调状况进行定量测算,最后基于实证分析科技投入与经济协调发展中存在问题,并结合实际提出若干建议。

关键词：科技投入,区域经济,因子分析,回归分析,协调发展

参考文献

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[7]胡永宏,贺思辉.综合评价方法[M].北京:经济科学出版社,2000:131-140

[8]乔朋华,王维.农产品加工集群能力主要影响要素协同性分析[J],农业经济问题,2011(2):94-98

科技投入与经济发展篇2

科技是第一生产力，这个原则在农业方面非常适用，自改革开放以来，随着国家对农业的大力投入，以及农业机械、农业生产技术等不断发展，我国的农业水平得到了显著提升;同时，在农业科技投入与农业经济增长之间形成了一种良性互动的关系，即科技投入越大，产出越大，经济增长越快，而经济的进一步增长，又反作用于技术研发，形成了一种动态化的关联性，极大地促进了我国农业的快速发展。以下针对农业科技投入与农业经济增长的动态关联性展开具体说明。

一、概述

从世界范围来看，在20世纪50年代末，美国的索络就提出了柯布-道格拉斯函数在劳动质量、资本类型确定的情况下，对资源配置、知识进步要素对于经济增长的推动;80年代中后期已经进入到对其决定性的分析。在我国，由杨灿等人利用索罗斯模型、投入产出系数法，对我国广东地区的科技进步与经济增长贡献率进行了分析，效果较好。目前，世界范围内的400项左右的农业科技投入，带动了世界农业的极大发展，且投入后的回报率高达49%之多。

二、实证分析

1.基本情况说明

静态实证分析，是目前应用较多的理论模式。根据我国农业自改革开放以来的发展情况来看，动态性的关联性分析才最为重要;原因在于我国属于发展中国家，虽然经济位列世界第二，但实际拉动经济过热的因素主要是国有企业与房地产等行业，所以，整体来讲财力有限，尤其是体现在农业科技投入方面的已经出现了南方投入多、北方投入少的局面。另外，农业投入本身属于周期长、回报慢、回报率低、风险较高的行业，因此，这些特征往往导致了农业自身在科技、资金方面的吸引力的不足。但整体来看，我国的农业发展一直处于一种正向的发展趋之中。本次研究中以向量自回归模型为准进行分析，基础是我国农业科技投入与农业经济增长相关数据，通过脉冲响应函数，分析农业科技投入与农业经济增长之间的相关性(时间确定为1986-20，原因是年后，房地产行业极速发展，热钱最多，所以，这方面的实证研究意义不大，将时间确定在以上范围)。首先，构建动态模型，即以数据统计性质为基础，通过相关时间序列系统预测、随机扰动对变量系统的动态影响，从而实现二者间的动态关联性分析。其次，本次以农业科技投入、农业GDP两种数据作为代表性指标，具体数据是由《中国统计年鉴》(1986-中国农业科技投入数据)、《全国农业计资料汇编》(2001-2011中国农业科技投入数据)采集而来。

2.实证分析

首先，在身量自回归模型中，按照变量的.平稳性要求、白噪声序列向量假设要求，本次研究通过协整检验农业科技投入变量序列、农业GDP变量序列水平值、一阶差分值、SC准则，实现了对滞后阶数的确定。检验结果表明，通过序列LASTT、△LASTT、LAGDP、△LAGDP检验后发现ADF临界值分别为-3.6795、-3.5806、-2.9719、-2.9719;所以，结论是非平稳、平稳、非平稳、平稳。检验结果表明，我国农业科技投入变量序列、农业GDP变量序列均属于非平稳序列;然而，在一阶差分完成后，单位根消失，成为平稳序列。其次，在协整检验与误差修正模型方面，本次研究通过对序列单整检验进一步分析了作为一阶单整序列的LASTT、LAGDP，结果满足条件。因此，通过EG两步法对其进行了进一步的分析，具体是通过最小二乘法对二序列进行长期线性均衡关系估计，得到关系式如下：LAGDPt=6.8937+0.6823LASTTt(78.2789)(32.9513)R2=0.9749F=1085.79然后，不规则根据单位根检验，即：△et=-0.2216et-1+0.4049△et-1(-2.3105)(2.3346)结果表明，残差项无单位根，且属于平稳系列，所以，可以由此得到农业科技投入中的资源配置效率要素对我国农业经济增长的推动及影响;即得到△LAGDPt中的R2值、F值、D.W.值：0.2695、5.9285、2.1410。根据模型得到的影响系数为0.0488，因此，当投入变动为1%，那么增长变动就为0.0488%，因而长期影响较大，而短期影响较小。

三、结论与建议

通过以上分析可以看出，非平稳序列是我国农业科技投入变量序列、农业GDP变量序列的基本特征，但也存在着二者之间的长期稳定性的协整关系，即动态相关性;在本次研究中，由于样本选取与之前的朱希刚、王桂所进行的研究比较，农业科技贡献率显著偏低，分析其中的差异原因发现，主要是数据存在差异，本次研究主要是采用新时期的最新数据，所以，误差得到了修正;经济增长弹性与其影响系数相比也显著较高，证明了长期影响的有效性。因此，建议如下。首先，在农业科技投入方面，要注重整体的战略部署，做好长期投资的计划与实施步骤，从而达到循序渐进的发展;同时，应该实行换届不换业务的政策，让这些有利于农业发展的长期计划得到有力实行。其次，经济增长不能过分依赖于农业GDP，即以统计数据为纲，因为农村相对分散，且在统计过程中会受到各种因素影响，加上地方政府的“急功近利”，往往会导致不精准，所以，要以对农村农民的实际收入数据统计、日常生活水平方面的数据统计等作为参考，共同进行有效评价，有力促进这种农业科技投入与农业经济增长间的动态良性互动。

四、结语

无论从实践分析还是从理论进行论证，我国的农业发展，的确受到了资金投入、资源配置、科技投入的进一步影响，且获得了极大的发展，但在这种关系中，也透过出一些地区科技投入少而经济增长慢的弊端与不足之处，所以，应该尽可能在新一轮的新农村改革、新型城镇化建设与农业转型发展过程中，增加在农业方面的资源优化配置，提高科技投入水平，从而带动落后地区的发展，最好是通过先富带后富的模式，实现区域性的合作并带动落后地区的发展，全面推动农业转型与升级。

参考文献：

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山东省科技投入与经济增长研究篇3

关键词:山东省;科技投入;经济增长;灰色关联

中图分类号:F127 文献标志码:A 文章编号:1002—2589(2009)22—0106—02

科技进步是经济发展的基础,是转变经济增长方式的关键。而科技发展又依赖于人力、财力以及物力等相关要素德投入,亦即科技发展深刻依赖于经济发展。因此,探讨区域科技投入与经济增长的内在关系,对于经济转型和结构转型具有重要的实践指导意义。

一、指标选取

目前在我国,通常使用科技研究与发展经费(R&D)占国内生产总值(GDP)的百分比来衡量科技经费投入。但是这种方法过于笼统,不能反应科技投入所涉及的各个方面之间的关系以及它们分别与经济增长之间的关系。

本文用人力投入、财力投入和装备投入等几个方面综合反应科技投入,当三者者投入比例合理时共同促进科技进步,从而影响经济增长。指标的选取应分别体现上述三方面科技投入的规模、水平、强度等方面的数量特征。

人力投入是科技发展进而也是科技投入的基础方面,人力投入指标选取要充分考虑科技人力总量多寡和科技人力层次结构:其一,选取全社会从事科技活动人员总数、科学家工程师所占比重,用以反映科技人力投入总量和科技人力素质;其二,选取从事R&D活动的科技人员总量、R&D人员占全部科技活动人员的比重、每百万人口R&D人员,用以反映科技人力投入的规模、强度和水平。

财力投入反映在总量、水平以及投入强度等方面:一是科技活动经费总额和人均科技活动经费,分别反映科技财力投入的总量和水平;二是科技活动经费占GDP的比重,用以测度科技财力投入强度。

装备投入反映了微观经济主体——生产企业的装备水平,生产设备装备水平直接体现企业的科技水平与实力。鉴于资料可得性且不失一般性,以大中型企业的生产设备原值反映企业的生产设备的投入状况。由于微电子控制生产设备在现代化大生产中关键作用,以工业微电子控制生产设备原值及比率反映企业的生产设备的现代化程度。

为消除上述所列评价指标之间存在线性相关,本文采用主成分分析法对科技人力投入、科技财力投入以及科技装备投入等指标进行简化。主成分分析方法(principal component analysis)将多个变量通过线性变换对于原先提出的所有变量,建立尽可能少的新变量,使得这些新变量是两两不相关的,而且这些新变量尽可能保持原有的信息。

设X=(X1 ,…,Xp)′是p维随机向量,满足:均值E(X)=μ,协方差矩阵D(X)=∑x,作线性变换,则:

方差Var(Zi )=a′i∑ai ,(i=1,2,…,p)

协方差Cov(Zi,Zj )=a′i∑aj ,(i,j=1,2,…,p)

设定∑x的特征值为λ1≥λ2≥…≥λp≥0,a1 ,a2 ,…,ap 为相应的单位正交特征向量,则X的第i主成分为:

Zi=a′iX(i=1,2,…,p)

将原始数据进行标准化处理:

Zij=(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m)

其中,j=Xij,Sj=(Xij-ij)2(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m)

借助spss13.0统计分析软件,求得主成分个数及其贡献率。本研究中,采用1996—2007年山东省统计年鉴中的相关数据作为原始数据,从计算结果看,科技活动人员总数对科技人力投入的贡献率达81.289%,科技活动经费总额(R&D支出)对科技财力投入的贡献率达99.998%,大中型企业的生产设备原值对科技设备投入的贡献率达86.159%,因此,本文选择科技活动人员总数、科技活动经费总额和大中型企业生产设备原值代表科技人力投入、科技财力投入和科技设备投入。

二、科技投入与经济增长灰色关联评价法

本文采用灰色关联度模型计算科技投入对经济增长的相关系数。

1.科技投入与经济增长灰色关联度

设定参考数列和比较数列为Y0(t )={x0(1),x0(2),…,x0 (n)},n为指数个数;比较数列为Yi (t )={xi (1),xi (2),…,xi (n)},i=1,2,3,…,m;t=1,2,3,…,n。

那么,Z0与Zi在k点的关联测度值:(ρ为分辨率系数,0≤ρ≤1)

φ(K)=[2],

Z0与Zi的灰色关联度为:

ηi=φ(K)

2.灰色关联度的计算步骤

(1)确定反映系统行为特征的参考数列和影响系统行为的比较数列。这里,Y0 (t )代表经济增长数列,X0为GDP值;Yi(t )为科技投入数列,X1指科技活动人员数,X2指科技活动经费总额(R&D支出),X3指企业的生产设备原值。

(2)对参考数列和比较数列进行无量纲化处理。由于系统中各因素的物理意义不同,导致数据的量纲也不一定相同,不便于比较,或在比较时难以得到正确的结论。因此在进行灰色关联度分析时,一般都要进行无量纲化的数据处理,即:将原始数据进行标准化处理。

(3)计算Y0与Yi在k点的关联度。

(4)求参考数列与比较数列的灰色关联系数,即Y0与Yi的关联度ηi。

三、山东省科技投入与经济增长之灰色关联分析

将山东省历年的科技投入指标与山东省的历年的GDP指数做灰色关联度分析,考察科技投入与经济增长之间的相关性。原始数据来源于历年《山东省统计年鉴》。根据科技投入与经济增长灰色关联度计算公式,测算山东省科技投入与经济增长的关联系数。

其次,将评价指标值进行标准化处理。

再次,计算各时点的关联系数。

取ρ=0.5,① 则各时点的关联系数。

最后,计算Y0与Yi的关联度。

用λ1、λ2、λ3分别表示科技活动人员总数、R&D经费支出以及大中型企业设备价值与GDP的灰色关联度,计算结果如下:

λ1=φ01(k)=0.59,关联性②中。

① λ2=φ02(k)=0.78,关联性强。

λ3=φ03(k)=0.71,关联性强。

计算结果显示,λ1<λ3<λ2,且λ1明显小于λ2及λ3,而λ2略小于λ3。说明,在1996—2007年间,山东省经济增长与科技投入各构成方面的灰色关联度存在差异,科技活动人员总数与GDP的关联度明显低于科技经费总额及大中型企业的设备支出与地区生产总值的关联度。说明科技活动经费的投入和企业的装备情况与经济增长关系更为密切。

四、结论

由山东省科技投入与经济增长相关性分析结果可知,科技投入与经济增长有着密切关系。科技投入的三个因素中,以R&D支出為代表的科技财力投入与经济增长最为密切,企业装备水平次之,人力投入与经济增长关联度最小。

从计算结果看,科技活动人员总量与经济增长关系较弱。但是,科技活动人员是科技投入构成的不可或缺的一部分,长期来看科技人力投入形成异质性人力资本,而人力资本是一种特殊的具有主观能动性的资源,是促进经济增长的终极推动力,对现代高新技术产业的发展和经济增长起着决定性的作用。

因此,建议山东省总体上加大科技投入的同时,向科技人力投入和科技财力投入倾斜,注重科技人力投入以形成经济长期持续增长的的人力资本基础,注重以R&D为主体的科技财力投入以尽快实现经济结构转型升级。

注释:

①灰色关联分析中,辨别系数取值范围一般在0～1之间,多用0.5,研究表明辨别系数是动态的,取值大小与具体研究问题有关。

②可以将关联度分级为:0.35～0.65属于中等关联度,0.65～0.85属于较强关联度。

参考文献:

[1]高惠璇.多元统计分析[M].北京:北京大学出版社,2005:293-302.

我国科技投入与经济绩效的实证研究篇4

改革开放以来, 高速发展的中国经济受到了各国的关注。然而, 我国经济的发展在多大程度上来自于科技的投入, 这决定了我国经济的国际竞争力与可持续发展的问题。关于科技投入与经济绩效之间的关系如何, 以及怎样调整科技政策这一问题, 国内外都有不少的实证研究。

在国外, Griliches (1986) 针对企业的生产力进行了研究, 分析了1957年至1977年间大约1 000家美国最大制造企业的数据, 结论表明R&D的支出对企业的生产力提高有重要促进作用, 并且认为R&D投入中的基础研究部分又起着尤为重要的作用[1]。Coe和Helpman (1995) 对22个国家进行了分析, 他们不仅研究了本国的R&D投入对本国经济的影响, 而且还考虑了国外贸易伙伴的R&D投入对经济的影响, 结果表明本国和贸易伙伴的R&D支出几乎可以解释50%的OECD国家生产力的增长[2]。国外的这些研究数据和结论, 虽然还不能直接说明中国的实际情况, 但是, 他们研究所用的方法以及结论都还是可资借鉴的。

在国内, 黄鲁成和李晓英 (2005) [3]、张晓蓉和于正 (2005) [4]均使用灰色关联度方法分析了北京和江苏的科技投入与GDP之间的关系, 都认为二者之间存在显著的正相关关系。苏芳、胡日东和衣长军 (2006) 使用协整理论, 利用我国1958年到2004年的年度经济数据, 对我国科技投入与经济增长之间的关系进行了实证研究, 认为两者之间存在着长期稳定的均衡关系[5]。王斌会、陈楚祥 (2005) 使用通径分析方法分析了广东省的科技投入对经济绩效的影响, 其结果也表明科技资金投入和人员的投入对经济绩效有着重要的影响[6]。胡恩华、刘洪和张龙 (2005) 的一个研究不仅考虑了科技投入的当期效应, 还考虑了科技投入的延期效应, 认为我国滞后期的科技投入对经济增长依然有积极的影响[7]。

国内目前的诸多研究都是使用时间序列数据, 对某一个省或者整个国家进行分析;而且大都是考虑单个政策的影响效果, 没有考虑不同政策之间的互补性。由于不同个体之间的异质性, 以及不同政策的相互影响, 使得这种针对某一个个体或单个政策的分析结果并不具有普适性, 因此研究多个个体、考虑不同个体之间的异质性以及不同政策之间的关系是必要的。除此之外, 目前的许多研究在选择科技投入指标的时候都使用了R&D内部支出。这一数据反映的是R&D投入流量, 因此多数研究在使用这一数据的时候都还考虑了其滞后期对经济绩效的影响, 但是这种处理方法在考虑滞后期作用的时候并没有考虑到资本折旧率的问题, 而且这种方法也难以区分滞后期的影响到底有多久。

在此基础之上, 本文使用R&D存量和R&D人员全时当量衡量科技投入, 并从实证分析的角度分析全国各省的科技投入与经济绩效之间的关系, 主要研究在其他条件不变的情况下, 我国R&D存量对我国GDP有什么样的作用、作用有多大, 以及我国R&D人员全时当量对我国GDP产生什么样的影响、影响又有多大, 同时分析两个因素之间的关系如何, 应该如何利用科技政策来调整这两个因素。

2 数据处理

分析多个个体最基本的数据结构是横截面数据。但是在对不同时期的多个横截面数据进行分析的时候, 发现不同的界面所得到的分析结果有显著性的差异, 这就说明在不同的个体之间存在着一些不可观测或难以量化的异质性因素, 这些因素可能包括不同省的市场化程度、基础科技水平、地理环境和文化环境等, 因此就需要采用面板数据对此进行分析。

面板数据由于其自身的特点, 具有许多优势。使用面板数据分析不仅便于控制个体的异质性, 增加估计的有效性, 而且可以包含更大的信息量, 增加自由度, 降低变量间共线性的可能性, 同时还便于分析动态调整。本文使用全国28个省①从1998年到2005年的各种指标, 形成面板数据来分析科技投入与经济绩效之间的关系。数据主要来源是历年的《中国统计年鉴》和《中国科技统计年鉴》, 其中选择GDP作为经济绩效的衡量指标, 选择由R&D内部支出折算的R&D存量和R&D人员全时当量作为科技投入的指标, 而控制变量主要选择了资本存量和全行业就业人员, 并对主要数据做了有关处理。

(1) 实际GDP核算

《中国统计年鉴》上的GDP数据均为名义GDP, 因此需要核算出实际GDP进行分析才有意义。本文选择的基年为1952年。利用以上年为100的GDP指数计算出以1952年为100的各年GDP指数。具体计算公式为:

undefined

因此, 从1952年为100的指数开始就可以计算出各个年份的GDP指数, 将这些指数都乘以1952年的名义GDP, 就是以1952年为基准的实际GDP。然后通过所得的实际GDP和统计年鉴中的名义GDP, 就可以计算出以1952年为100的GDP平减指数。此数据用来核算实际R&D内部支出等相关数据。

(2) R&D投入存量核算

许多文献在研究R&D投入对经济增长影响的时候, 都是不仅考虑当期R&D投入的效果, 而且还要考虑延期R&D投入的效果, 但是大多数研究在处理此问题时都是通过放置滞后变量进行分析的, 这样不仅减少了自由度, 而且还无法确定R&D投入的延期效果到底延期多久。因此我们在使用R&D投入这一数据时, 不直接使用科技统计年鉴中的R&D流量, 而是将其换算成存量使用。换算方法使用永续盘存法。如果用K表示存量, 用E表示流量, 那么存量的计算公式可表示如下:

Kt=Et+ (1-δ) Kt-1

因此这里就需要考虑四个因素:1) R&D投入流量E的选取;2) R&D价格指数的选择;3) 折旧率δ的大小;以及4) 基年R&D存量的估计。

其中R&D投入流量E可以使用《中国科技统计年鉴》中的R&D内部支出。R&D价格指数没有准确的统计数据, 多数研究使用的是加权平均值的估算方法 (Jaffe, 1972[8];朱平芳、徐伟民, 2003[9]) , 而本文则直接使用GDP平减指数作为R&D价格指数的近似, 这是基于对R&D内部支出的整体考虑。对于R&D的折旧率δ则直接选取文献中广泛使用的15%折旧率 (Griliches, 1980a) [10]。最后是对基年R&D存量数据进行估算。根据Goto和Suzuki (1989) [11]、Coe和Helpman (1995) [2]的方法, 假设R&D存量K的平均增长率等于R&D流量E的平均增长率, 即: (Kt-Kt-1) /Kt-1= (Et-Et-1) /Et-1=g

那么在t=1时, 又可以利用下面两个式子计算K1, 即:

K1= (1+g) K0

K1=E0+ (1-δ) K0

由此可以计算出K0=E0/ (g+δ) .在计算平均增长率g的时候, 根据霍尔和琼斯 (Hall和Jones, 1999) 在估计各国1960年的资本存量时的方法, 选择增长率的几何平均数。

(3) 其他数据

R&D人员全时当量和全行业就业人数均直接来自于《中国科技统计年鉴》和《中国统计年鉴》。而社会资本存量的估计是一个十分困难的事情, 虽然有许多文献都研究并估计了我国的资本存量, 但是始终没有一个统一的说法, 在综合考虑这些研究的基础上, 本文使用的是张军、吴桂英和张吉鹏 (2004) [12]的估计结果, 因为这一估计综合考虑了各个方面, 并且是和许多研究都进行了比较后而得出的结论。

3 实证分析

3.1 初步分析

科技投入与经济绩效之间的关系十分复杂, 因此需要首先明确他们之间的基本关系。利用面板数据的固定效应方法和随机效应方法设置模型如下:

PealGDPit=-const+β1RDCapit+β2Capitalit+β3RDPeopleit+β4Employit+ai+εit

其中RealGDP表示实际GDP, 用来衡量经济绩效;RDCap、Capital、RDPeople和 Employ分别表示R&D资本存量、社会固定资本存量、R&D人员全时当量和全行业就业人员数量;28个省用下标i (=1, 2, …, 28) 表示;1998—2005年用下标t表示;而ai表示那些无法直接观测或者量化的“个体效应”;εit则表示随机误差项。

对上述模型进行固定效应回归分析, 得到的结果如表1中第一列。虽然所有的自变量都在5%水平以上显著, 但是R&D人员全时当量的系数为负, 这和多数研究以及我们预计的并不一致。分析其原因, 可能是R&D人员全时当量如果不断增加, 必定会使得资金缺乏或带来更高的管理成本。因此在模型中加入R&D人员全时当量的二次项进行分析, 其结果如表1中后四列, 其中第二、三列为使用实际GDP的固定效应和随机效应分析, 第四、五列为使用对数形式的实际GDP的固定效应和随机效应分析。

注:括号中标注的是标准误差。***表示在1%的水平上显著, **表示在5%的水平上显著, *表示在10%的水平上显著。FE代表使用固定效应, RE代表使用随机效应。

从添加了R&D人员全时当量的二次项的分析结果看, 不论是固定效应还是随机效应, R&D人员全时当量的系数变成正的, 而二次项系数是负的。这就说明R&D人员全时当量对经济绩效起初的影响是积极的, 但是在达到一定数量之后就会产生负面的影响, 这可能体现在由于R&D资金不足或者管理混乱而导致的绩效下降。但是由于这一结论建立在现有的数据基础之上, 因此从这样一个关系中不能够直接反映出R&D人员全时当量的最优点, 从当前估计的结果所算出来的最优点应该会随着R&D投入的提高而不断地变大。

而从另一个解释变量R&D资本存量来看, 其系数在每一次分析中均为正, 而且十分显著, 基本上是每提高1亿元的R&D资本存量就可以提高5.6亿元左右的实际GDP, 或者说可以提高0.16%左右的实际GDP。

3.2 异方差及序列相关修正

初步的分析虽然得出了科技投入和经济绩效之间的基本关系, 但是上述的分析是在经典假设的前提下进行的, 由于分析问题的具体性, 其中的许多假设可能并不成立。第一, 由于使用的都是与时间相关的金融数据, 因此可能存在序列相关问题。第二, 由于政府对于每一个省的政策有所不同, 以及政府政策的改变, 所以对于不同的省份以及不同时间中政府对于R&D资本存量的贡献可能存在异方差, 从而导致R&D资本存量也存在异方差的问题。

为了消除时间数据中的序列相关问题, 我们重新设置模型, 使用一阶差分的模型进行分析, 具体形式如下:

RealGDPit=-const+β1△RDCapit+β2△Capitalit+β3△RDPeopleit+β4△Employit+ai+εit

此模型和初步分析的模型基本一样, 仅仅是使用t时刻的变化量替换掉原来的数值量, 以便达到在一定程度上消除序列相关问题的存在。

至于面板间的异方差问题, 我们使用FGLS来解决, 由此得到的分析结果如表2所示。

注:括号中标注的是标准误差。***表示在1%的水平上显著, **表示在5%的水平上显著, *表示在10%的水平上显著。

从这一结果可以看出, R&D资本存量的增加和GDP增量之间也是存在着正相关关系, 具体来说, 每提高一亿元的R&D资本存量的增量, 可以提高4亿多的GDP增量;而R&D人员全时当量增量的系数在没有添加二次项的时候为负, 但由于这一结果并不能通过显著性检验, 因此并不能说明R&D人员全时当量和GDP增量之间存在明显的相关关系。不过, 在添加了二次项以后, 可以发现R&D人员全时当量二次项的系数为负, 一次项的系数变为正;不仅如此, 二者还都可以通过5%显著性水平上的t检验。因此我们可以认为, 在R&D人员全时当量增量的选择上存在一个最优点, 即对于因素R&D人员全时当量, 在低水平时增加其变化量可以提高GDP的增量, 但是当其达到较高水平的时候再继续增加, 就有可能由于资金不能跟进等原因导致GDP变化量的下降, 也就是导致经济绩效的降低。

3.3 政策互补性分析

导致R&D人员全时当量增量存在最优点的原因不仅来自于这个因素本身, 还可能来自于R&D资本存量等因素, 这主要体现在人多钱少或者管理成本过高, 因此可以认为R&D资本存量和R&D人员全时当量这两个政策之间存在着选择取舍关系, 需要从交互项中对其进行分析。

在模型中加入R&D资本存量和R&D人员全时当量这两个因素的交互项△RDCPit=△RDPeopleit×△RDCapit, 同时去掉△RDPeopleundefined项。这是因为R&D资本存量的增量已经考虑了R&D人员全时当量增量的水平情况, 不能重复进行。具体的分析结果如表 2中的最后一列。

从分析结果来看, 交互项△RDCP的系数是负的, 表明这两个政策之间并不是相互促进的关系。这就说明, 当R&D资本存量增加很有限的时候, 如果想通过大量提高R&D人员全时当量来提高经济绩效是不现实的;同样, 当R&D人员全时当量的增加有限时, 大量提高R&D资本存量也可能导致经济绩效的下降。但是, 由于R&D资本存量增量的系数相对较大, 因此由R&D资本存量不断变大而导致经济绩效的下降, 会比不断提高R&D人员全时当量要慢得多。这也就可以说, 当使用科技投入政策来促进经济绩效的时候, 应该首先考虑R&D资本存量的提高, 其次还要考虑到R&D人员全时当量的配合使用。

4 结论

不论是初步的分析, 还是使用了消除序列相关性后的一阶差分分析, 其结论都是科技投入对经济绩效存在着积极的作用。从修正了异方差和序列相关以后的分析结果来看, 当保持其他因素不变的情况下, R&D资本存量的增量每提高1亿元, 就可以使GDP的增量提高4亿元左右;当保持其他因素不变的时候, R&D人员全时当量的增量每提高1 000人每年, 就可以使GDP的增量提高1亿元左右。

但是这两个科技政策的改善并不总是可以提高经济绩效。这不仅需要一个政策的改变, 还需要两者的配合使用, 既不能只提高R&D资本存量, 也不能只提高R&D人员全时当量, 需要在以提高R&D资本存量为主的同时, 适度增加R&D人员全时当量, 这样才可以更好地促进经济绩效的提高。

注:①由于GDP平减指数计算的原因, 没有考虑重庆、海南和西藏。

参考文献

[1]GRILICHES, ZVI.Productivity, R&D, and basic research at thefirm level in the 1970’s[J].American Economic Review, 1986 (76) :141-154.

[2]COE, DAVID, ELHANAN HELPMAN.International R&D spillo-vers[J].European Economic Review, 1995 (39) :859-887.

[3]黄鲁成, 李晓英.北京市科技投入与经济增长关联的实证分析[J].科技管理研究, 2006 (4) :39-41.

[4]张晓蓉, 于正.江苏省科技投入与经济增长关联性分析[J].南京师范大学学报, 2006 (9) :90-94.

[5]苏芳, 胡日东, 衣长军.中国经济增长与科技投入的关系——基于协整理论与VAR模型的实证分析[J].科技管理研究, 2006 (9) :26-29.

[6]王斌会, 陈楚祥.广东省科技投入对经济影响的通径分析[J].科技管理研究, 2006 (1) :49-50.

[7]胡恩华, 刘洪, 张龙.我国科技投入经济效果的实证研究[J].科研管理, 2006 (7) :71-75.

[8]ELIZABETH J JENSEN.Research expenditures and the discovery ofnew drugs[J].The Journal Of Industrial Economics, 1987, 36 (1) :83-95.

[9]朱平芳, 徐伟民.政府的科技激励政策对大中型工业企业R&D投入及其专利产出的影响[J].经济研究, 2003 (6) :45-53.

[10]GRILICHES, ZVI.R&D and productivity slowdown[J].Ameri-can Economic Review, 1980a, 70 (1) :343-348.

[11]GOTO, AKIRA, KAZUYUKI SUZUKI.R&D capital, rate of re-turn on R&D investment and spillover of R&D in Japanese manufac-turing industries[J].Review Of Economics And Statistics, 1989, 71 (4) :555-564.

科技投入与经济发展篇5

引言

从现阶段我国地质勘查科技投入机制的现状分析，其中缺乏明确战略，科技投入力度不够等问题依旧存在，这就要求相关工作人员要全面分析了解地质勘查的实际需求，做到具体问题，具体分析，从实际出发，强化科技的投入力度，完善投入机制，全面推进我国地质勘查领域的发展。

一、目前我国地质勘查科技投入机制构建过程中存在的问题

在我国综合实力不断增强的过程中，勘查领域的科技投入也需要不断增加，在这样的形势下，我国在地质勘查领域虽然取得了令人瞩目的成绩，但是与实际的要求之间还存在一些差距，并且也客观存在很多问题，具体分析如下：

1.缺乏明确战略我国一直以来都在强调以科技求发展，以创新求发展，地质勘查领域虽然响应了国家的各项号召，但是却缺乏相应的战略部署，由于科技投入的主体与客体都不会，因此如何投入，怎么样投入等等这些方面都没有给予明确的指导，尤其是一些重大的科技项目投入，我国也没有给予明确的渠道，这些客观问题的存在都极大的制约了地质勘查领域科技水平的提高。

2.科技投入强度弱虽然我国一直大力倡导科技兴国，以科技求发展，并且近些年我国科技技术的发展也非常速，但是这与国际水平相比，依旧存在很大差距，同时我国勘查工作中科技投入力度依旧不够，因此在很大程度上制约地质勘查的发展。

3.多元化投入机制不完善发达国家R&D经费的绝大多数来源于企业，我国2009年的R&D经费来源中，有71.7%来自于企业，与发达国家基本相当，但政府的R&D投入比重相比较欧美老牌发达国家而言相对偏低。此外，我国其他渠道的资金来源仅占到4.8%，远低于其他国家。我国R&D经费来源渠道还较为单一，有待进一步拓展。

4.人力投入不足目标、技术尖端目标；日本和韩国强调发展产业共性技术；印度与巴西则强调局从相对量上来看，发达国家如日本、英国、法国、德国等，每万人劳动力中从事R&D的人数基本在100～120人之间，我国2009年只有40人，不仅远远落后于这些发达国家，与很多发展中国家相比也有很大差距。

5.科技产出转化率低（1）科技投入渠道单一。1999年地勘队伍属地化后，国家资金大量退出了矿产勘查领域，但市场资本没有大规模进入（姚华军等，2005）。2007年到2009年，我国地质勘查科技投入中的中央财政一直占总投入的50%以上。2001年到2008年这八年间，在我国地质勘查研究与开发机构的经费来源渠道中，政府的资金投入仍占有绝对的主导地位，其中，2009年政府资金达16亿元，占总投入的80%。（2）缺乏对基础研究的重视。在地质勘查领域科技投入的过程中，基础研究是不可忽视的，它是知识得以产生和发展的前提，想要实现我国地质领域的腾飞，基础研究工作必须落实好，但是从目前我国在这个方面的所取得成效并不明显，相关的地质勘查研究人员与机构在先关工作方面将重点放在了研究以及实验发展方面，并且从事发展研究的工作人员数量依旧在不断提升，与之相对的，从事基础性研究的工作人员數量则相对紧缺，相关的支出费用增加幅度也很小。（3）地质勘查科技人才培养存在问题。学者们指出，目前我国的地质勘查科技人才还存在许多不足之处，概括起来可以说成是“六个不足，一个不完善”（李冷，2008）。即地质勘查科技人才总量不足，余缺并存；青年人才不足，地质勘查科技人才老龄化现象严重；领军型及骨干人才不足；一线人才不足；人才的继续教育不足；人才的创新度不足；地质勘查科技人才机制不完善。

二、地质勘查科技投入机制构建

1.确保地质勘查科技投入的资金保障

我国政府在地质勘查科技发展中具有不可替代的作用，政府应该充分发挥其宏观调控的作用，为地质勘查业的科技投人提供有利的支持，保障地质科技投入总额逐年增加，长效稳定。首先应该明确资金投入的方向以及重点，科学的进行科技资源的优化配置，不断提高基础经费的投入比重，强化基础设施建设的力度，不断完善科技创新环境，比如针对地质找矿技术基础设施的建设投入等等，政府是作为宏观调控的主体，必须要为勘查领域的科技发展进行引导，将企业作为主体，采用多元的渠道，对科技投入进行补给。加强对地勘基金的管理，吸引更多的外资投向地质勘查行业并建立风险资本市场；最后，还要加强科技经费投入的管理与监督，建立科学有效的、科技投入效果评价机制，确保科技经费真正发挥作用。

2.完善科技立法建设

建立更加合理，科学的科技立法体系，是实现地质勘查科技投入机制的保障。是国家政府进行宏观调控的途径，我国通过制定各种法律，实现科技研发，科技成果转化以及奖励等各个领域的干预，在知识产权保护制度方面要更加重视，对于那些侵犯人们知识产权的行为必须给予严厉的惩罚。

3.培养地质勘查科技人才

重视地质科技教育，加大对地质教育的财政投入，建设高水平的地质类研究型大学，国家重点科学研究基地、地质类重点实验室、地质国家工程中心等，加强学术队伍建设，大力发展地质职业教育与继续教育，教学中注重兴趣的培养以及实习、实验、生产和科研训练，大力培养地质勘查行业的青年人才、领军人才以及骨干人才；建立地质勘查单位、科研院所与高校之间的产学研实践教学基地，共同培养创新型地质勘查科技人才；营造尊重地质勘查科技人才的良好氛围，创造宽松的研究环境，深化人事制度改革，提高地质勘查科技人才待遇，完善地质勘查科技人才激励机制，吸引并留住地质勘查科技人才。

4.促进地质勘查科技成果转化

在地质勘查领域中，产学研之间的协作同样非常重要，要强化专业高校，科研院所以及市场之间的联系，不断的拓展合作方式，促进科技成果的转化与成熟，并最终构建双赢的市场合作体制。同时，我们也应该积极的借鉴国外比较成功的经验，建立地质科技转让中心，促进我国科技成果的推广和研究，强化市场监督，规范市场行为，提高地质资料特别是公益性地质资料成果的社会化服务和共享水平，逐步完善技术市场的信息网络体系，提高地质勘查科技成果转化效率。

结束语

勘查业在我国经济发展过程中占据着不可替代的地位，在科学技术水平不断提高的形势下，勘查领域也开始引入更多的科学技术，构建科技投入机制，是实现勘查效率与质量的关键，虽然目前我国在这个方面依旧存在很多问题以及制约因素，但是，只要勘查人员不断提升自己的专业技能，国家政府给予充分的支持，那么必然会促进勘查领域的可持续发展。

科技投入与新疆经济增长的实证研究篇6

关键词：科技投入,经济增长,协整检验,Granger因果检验

人类社会的经济发展史表明,经济增长水平总是伴随着人类社会技术水平的提高而上升的。资本、劳动两种生产要素投入的增长,并不足以解释全部的经济增长事实;技术进步也是促进人类社会经济增长的关键性因素[1]。科学技术是经济和社会发展的首要推动力量。对一个国家或地区来说,科学技术的发展可以促进经济短期增长和长期发展,同时又受到当地经济发展水平和阶段的制约[2]。以罗默、卢卡斯和巴罗为代表的新经济增长理论模型,着重分析了技术创新,人力资本、知识溢出对经济增长的作用,分析了经济能持续增长的根本原因是知识积累,技术进步促使投资收益递增的结果[3]。科技创新的出现必须有科技投入的后台作保障,科技投入可以说是科技进步的动力和能源;科技投入的数量和使用效果直接影响科技水平和科技竞争能力,同时也影响到经济发展和社会进步,因此,研究科技投入与经济发展的相关问题对提高科技投入的认识,增加科技投入的数量,优化科技投入的结构,加速经济发展具有重要的意义。

1 文献综述

国内学者运用不同计量方法对科技投入与经济增长之间的关系进行了实证分析。陈理飞等(2009)对江苏省1988～2007年科技投入与经济增长的有关数据变量进行协整分析与因果关系检验,建立二者之间的误差修正模型,揭示江苏省科技投入与经济增长的长期动态均衡关系[4]。尹奥等(2009)对山东省1977～008年山东财政科技投入与经济增长的有关数据变量进行了因果关系分析、协整分析,并建立了它们之间的误差修正模型,揭示了山东财政科技投入与GDP之间的长期动态均衡关系[5]。祝云等(2007)利用单位根平稳性检验和协整检验的理论,研究1978～2005年度我国财政科技投入与经济增长的关系。[6]苏梽芳等(2006)运用协整理论和VAR模型,利用1958～2004年度经济数据对科技投入与经济增长的关系进行实证分析。[7]张杰等(2009)运用协整分析方法和误差修正模型,对新疆科技投入和经济增长的关系进行了探讨[8]。王凯等(2010)采用1978～2008年的年度时间序列数据,在VAR模型的基础上,利用单位根检验、协整检验、误差修正模型、格兰杰因果检验、脉冲响应函数和方差分解分析了中国财政科技投入与经济增长的长期均衡关系与短期动态关系。[9]范柏乃等(2004)以1953～2002年度统计数据为基础,对中国经济增长与科技投入关系进行了实证研究。[10]郭瑞东(2009)利用1991-2006年的年度数据,研究河北省地方财政科技投入与经济增长两者之间的互动关系。河北省地方财政科技投入与经济增长之间存在长期稳定的均衡关系。[11]师萍等(2010)运用协整方法对1989～007年中国政府财政科技拨款对经济增长的贡献和影响进行分析检验。[12]朱春奎(2004)通过对中国1978年～2000年财政科技投入与经济增长的有关数据变量进行因果关系检验,揭示了财政科技投入与经济增长的动态关系。[13]

本文在前人研究成果基础上,运用协整理论,利用1992～2008年新疆科技投入与经济增长相关数据,对二者之间的关系进行实证分析,检验两者是否存在因果关系。

2 科技投入与新疆经济增长的实证分析

2.1 数据来源

本文采用科技活动经费内部支出额(SCI)来衡量新疆的科技投入,采用宏观经济总量指标国内生产总值(GDP)反映经济增长;所使用的样本是1993～2008年的年度数据,数据来源于《新疆五十年》和《2009年新疆自治区统计年鉴》。为消除价格因素对数据的影响,运用国内生产总值指数和物价指数(1978年=100)对名义GDP和科技活动经费内部支出额进行换算,得到实际科技活动经费内部支出额(SCI)和国内生产总值(GDP),然后再对科技活动经费内部支出额(SCI)和国内生产总值(GDP)分别去对数值,记为LNSCI和LNGDP。

2.2 单位根检验

变量的平稳性是建立时间序列模型的重要前提,在具体应用协整等理论进行分析时,首先需要检验被分析序列变量是否平稳,即是否具有单位根。否则,对非平稳性的时间序列直接进行回归,可能出现“伪回归”问题。本文采用ADF检验方法来验证科技活动经费内部支出额(LNSCI)和国内生产总值(LNGDP)是否平稳。

注: (1)检验类型中C,T,K分别代表检验模型中含有常数项、趋势变量、滞后阶数;(2)临界值来自于软件Eviews5.0;(3)滞后期K的选择标准是以AIC和SC值最小为准则。

表1检验结果显示,原序列LNSCI是平稳序列,而LNGDP是非平稳序列,而经过一阶差分后,一阶差分序列DLNGDP和DLNSCI均是平稳序列,一阶差分序列DLNGDP和DLNSCI在10%的显著水平下拒绝原假设,可以确定SCI和GDP是一阶单整序列,即GDP～I(1),SCI～I(1)。

2.3 协整检验

本文用Engle-Granger两步法检验lny与lnx的协整关系。由单位根检验可知,lny和lnx时间序列都是二阶平稳的,我们的协整检验可以分两步进行。

首先,协整回归,用普通最小二乘法(OLS)估计lny和lnx之间的方程,并计算非均衡误差。估计的方程: LNGDP=0.920158+0.122244LNSCI (1)

(16.48349) (9.140513)

R2=0.856482,调整R2=0.846231,F值为83.54898

其中,括号中数据为相应估计量t的统计值。通过回归结果分析,方程的拟合优度和修正的拟合优度均比较令人满意,各项检验参数显著不为零,F统计量表明方程显著成立,回归方程统计性质良好。

由公式(1)可得,残差计算公式:

et=LNGDPt-0.920158-0.122244LNSCIt

如果序列LNGDP和LNSCI存在协整关系,那么回归后的残差序列应具有平稳性。对序列做单位根检验,得:

检验结果显示,残差的ADF值=-5.010977,小于5%水平的临界值-1.982344,所以,估计的残差序列在5%的水平拒绝原假设,即接受不存在单位根的结论,因此,可以确定估计的残差为零阶单整。上述结果表明:LNPGDP和LNPGS之间存在协整关系,协整向量为:(1,-0.920158,-0.122244)。

因此我们可看出,1993～2008年新疆科技投入和GDP之间存在长期稳定的均衡关系。从长期来看,新疆科技投入对GDP的弹性为0.122244,即财政科技投入每增长1%,GDP将约增长0.122224%,表明了财政科技投入对GDP的拉动作用较为显著。

2.4 Granger因果检验

从表3可以看出,当变量的滞后期在1～2期时,新疆科技投入与GDP存在因果关系。当变量滞后期超过3期时,二者不存在因果关系。结果显示,滞后期为1的时候,新疆经济增长是科技投入的Granger原因,而新疆科技投入不是经济增长的Granger原因;滞后期为2的时候,新疆经济增长是科技投入的Granger原因,而新疆科技投入不是经济增长的Granger原因;因此,新疆经济增长是科技投入的Granger原因,而新疆科技投入是经济增长的Granger原因。新疆经济增长促进了新疆科技投入。但是,新疆科技投入并未促进新疆经济增长。二者之间存在一个单向的因果关系。

3 结论与建议

3.1 结论

本文利用1993～2008年间的样本数据,对新疆科技投入与经济增长之间的关系进行了实证研究。得到以下研究结论:(1)协整性检验表明,新疆科技投入与GDP之间存在长期稳定的均衡关系;(2)通过Granger因果关系检验可知,新疆经济增长是科技投入的Granger原因,但新疆科技投入并不是经济增长的Granger原因;(3)通过新疆科技投入与 GDP建立的长期均衡模型中的系数可知,新疆科技投入对GDP的弹性为0.122244,即财政科技投入每增长1个百分点,GDP将约增长0.122224个百分点,表明了财政科技投入对GDP的拉动作用较为显著。

3.2 建议

目前,无论是从科技发展水平看,还是经济发展水平看,新疆均处于落后地位。新疆尚处于经济发展初级阶段,经济增长仍然是来自于消费、投资等主要动力,而代表科技水平高低的科技投入还没有发挥对经济增长的推动作用,相反,新疆经济增长则是对新疆科技投入产生较为显著的促进作用。因此,新疆应转变经济发展方式,加大科技投入,实现科技投入与经济增长的双轮驱动。主要采取以下措施:(1)将科技投入与新疆优势资源转换战略结合起来。坚持科学技术是第一生产力,优先发展应用于优势资源转换的科学技术,重点推进科技兴农、科技兴工、科技兴贸和以科技为先导的矿产资源开发与环境保护,努力形成具有区域特色的科技优势;(2)加大新疆科技投入力度。逐年提高全社会科学研究与实验发展经费占新疆生产总值的比例和科技拨款占当年财政支出的比重;(3)充分利用全国19省市对口支援新疆的重要机遇期,依托支援省市科研单位的技术优势、人才优势,积极开展与支援省市科研单位的科技合作,提高新疆的科学研究水平,推动新疆科技发展;(4)调整新疆科技投入结构,创新科技投入方式,合理配置科技经费,发挥科技资金对科技创新的引导和带动作用。探索适应市场经济的多元化科技投融资管理体系。进一步完善科技经费监管制度,强化经费使用监管力度,开展经费绩效考评工作。

科技投入与经济发展篇7

关键词：科技投入,科技创新,金融创新

0 引言

科技是第一生产力, 金融是现代经济的核心。纵观金融发展的历史, 其实质也是科技创新的历史, 每一次产业革命的兴起也都是源于科技创新, 成于金融创新, 金融创新与科技创新紧密相伴。

2013年11月党的十八届三中全会通过《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》中指出的深化科技体制改革等一系列决定及新政策的出台, 体现了上层建筑对科技投入和金融创新发展的高度关注, 在肯定科技投入与金融创新相互促进的基础上, 研究二者如何紧密结合、互利相辅, 这对推动科技投入与金融创新发展, 乃至对促进我国创新型国家战略的实施具有极为重要的现实意义。

1 科技投入对金融创新的影响

1.1 科技投入与科技创新

科技投入是科技进步的基础, 整合的科技投入对技术创新和高新技术的发展具有强大的推动和放大作用。[1]任何一个国家乃至一个企业, 要想高速发展经济, 就必须加大科技投入力度, 不断促进科技创新。

(数据来源:中国经济与社会发展统计数据库)

1.2 科技投入对金融创新的影响

步入21世纪以来, 国与国之间的竞争逐步依赖于科技与人才的竞争, 这使得各国不断加大科技投入的力度, 从而大大加速了科技进步的步伐, 科技进步使得经济金融活动变得更透明, 同时形成价格竞争的新模式[2]。尤其是电子技术在银行中的应用给银行业带来了深刻变革, 电子信息网络的扩张, 不仅是金融创新的手段, 而且是推动金融创新的强大压力和动力。

基于科技资金资源投入的科技创新持续推动着金融业的创新和发展, 这主要体现在三个方面。

1.2.1 科技投入促进金融产品创新

科技进步不仅改变了传统的企业经营模式, 刷新了经营者的思维, 而且催生了新的行业, 孕育了大量的商机。在将技术产品化和市场化的过程中, 技术所有者不可避免地会遇到融资问题, 而传统的融资手段是基于传统企业设定的, 对于高技术企业来说, 存在各种各样的限制和缺陷。对新型融资手段的强烈需求, 促使和推动金融机构不断创新, 设计出针对新型高科技企业需求的金融创新产品, 以使高科技企业能够以较低的成本获得风险较低的资金来实施项目, 进而从中获利。

由远期借贷到期货的改进, 是不断健全风险转移及规避机制的过程, 它减少了参与者面临的多项风险和不利因素的影响, 从而能更好地实现既定目标。银行储蓄卡和信用卡, 不但适应了客户对新的支付手段的需要, 更是在信息技术的支持下降低了交易成本。资产证券化也是现代信息技术和交易技术发展的产物, 它是指将缺乏流动性的资产转换为在金融市场上可以自由买卖的证券的行为, 使其具有流动性, 这一创新为发起人增强了资产流动性的同时减少了风险资产, 提供了更有效、更低成本筹资渠道的同时, 提供了更为灵活的财务管理模式。

1.2.2 科技投入促进金融技术创新

新技术革命是推动经济与金融发展的一个重要力量。新技术特别是电子计算机和互联网技术在金融领域的广泛应用, 既加快了信息传递速度、大幅度降低了交易成本, 又推动了金融技术的创新与发展。

随着新技术在金融领域的广泛应用, 金融系统在接收信息、处理资料时几乎都会采用电脑技术, 业务操作的科技含量不断提升。电话转账、网上银行、ATM、POS机等支付方式的出现, 极大地降低了银行的经营成本, 减少了社会流通费用。手机银行更是结合了货币电子化和移动通讯的优势, 使人们可以在任何时间任何地方办理金融业务。此外, 国际信贷市场采用循环技术和辛迪加技术推出的各种辛迪加贷款, 给资金需求者提供了取得资金的一种系列选择权;欧洲债券灰色市场的创新使得债券在发行前有一个预先市场, 这个市场使债券发行有一个适宜的价格水平, 进而促进债券供给与需求的均衡。

1.2.3 科技投入科技投入促进金融业组织形式及竞争方式创新

以信息与通讯技术为代表的高新技术从根本上改变了金融业的组织形式, 电子化和网络化将分布于各地的金融分支机构联接为一体, 传统有形的金融机构逐渐被虚拟化组织所替代, 金字塔式的结构逐渐转化为扁平式结构甚至是无边界组织。这些组织形式的创新变化极大地降低了交易成本, 提高了经营效率, 改进了市场秩序。

科技进步使金融业的竞争范围不再局限于传统的同业竞争和国内竞争, 而是扩大到金融业与非金融业、国内与国外等多种形式的竞争。其结果是金融市场竞争更趋激烈, 金融机构业务向多元化和功能复合化方向发展, 向传统业务以外的领域渗透, 金融业与其他行业的界限进一步模糊, 金融机构可能是贷款资金的发放者, 又可能是债券承销商、收购兼并者、保险产品提供者。当然, 这种竞争方式的创新既是金融创新的内容和结果, 同时又会促进金融创新的全面升级。

2 金融创新对科技投入的影响

科技资金资源投入可以分为融资和投资两个层面, 前者反映的是科技活动的资金来源问题, 是科技投入的基础, 后者反映的是资金使用效率, 是资源配置的问题。[3]在市场经济条件下, 金融创新分别从这两个层面促进了科技投入。

2.1 金融创新解决了科技投入面临的融资问题

科技投入和科技创新项目固有的性质决定了其面临的问题, 主要表现为科技投入和科技创新项目及新技术的应用往往具有风险极高、成功率偏低、投资周期漫长、资本流动性差、信息不对称等问题, 这使得社会资本在流向科技领域时, 往往太过审慎, 因此造成了科技创新部门以及产业化部门长期面临资金投入不足、筹资困难等问题。比如, 科技型中小企业是科技创新的重要力量, 但其规模小、抗风险能力弱、有效抵押担保物少, 使得它在市场上处于劣势, 而追求低风险、固定收益的银行资金一般很少介入。只有依靠不断的金融创新才能缓解科技投入资金来源不足、筹资困难的窘境。

金融创新首先是金融业经营者观念的更新, 金融业经营者通过转变原有风险厌恶观念, 创新出新的金融工具和产品, 并支持科技投入, 为科技创新活动赢得更多资金支持。

其次, 金融工具和产品的创新为技术的发明者与使用者提供了层出不穷的融资方式, 如债权融资、股权融资、风险投资、项目融资、互联网金融 (例如以“余额宝”为首的各种宝) 等。总之, 金融创新丰富了融资方式和渠道, 为科技投入和科技创新带来了机遇, 输送了血液, 使其创新行为不仅可行, 而且能够低成本运营。

2.2 金融创新解决了科技投入面临的投资问题

在市场经济与金融创新的大背景下, 科技投入的资金又是通过金融系统流向科技创新机构的, 这样同时解决了科技投入资金的投资效率和投资风险, 保障了投资的成功率, 调动了投资者的积极性。

一方面金融系统具有选择与监督功能, 通过对科技投入与科技创新活动进行事前评估和全过程监管, 一定程度上能够减少逆向选择和道德风险, 提高科技投资的成功率和资金使用的效率。[4]这种模式下, 社会资金也将乐于投向科技部门。如果没有金融系统以及金融创新, 资本所有者无法甄别企业家与科技项目的信息真实与否, 其选择往往就是将资金投放到更为安全的行业中去, 导致整个社会的科技投入不足, 基于此的资金的使用效率更无从谈起。有学者认为, 绝大部分技术创新早在工业革命之前就被发明出来, 却未被充分利用, 归根结底是因为这些技术的产业化需要大规模、长期的资本投资, 而只有在金融市场的不断创新和完善后, 这些技术的应用才逐渐趋向可行。

另一方面, 金融创新提供了更多的风险规避和风险分散工具, 允许科技创新主体不断开发风险较大、生产率水平较高的技术, 同时也允许投资者量体裁衣, 根据资金实力以及风险偏好程度选择不同的科技项目, 资金有选择地流向不同的科技创新活动和项目, 而这又进一步提高了资金使用效率。

综上所述, 科技投入为金融创新提供了知识准备和技术基础, 金融创新为科技投入创造了资本动力, 两者紧密联系, 互促发展。

3 科技投入与金融创新互促发展的对策

深入研究科技投入与金融创新的互相促进机制, 并通过互促关系的建立推动科技投入与金融创新共同发展的意义日益凸显。当前乃至今后很长时期内, 应该从宏观和微观两个层面, 通过政策法规、组织领导、设立专项资金和支持相关企业发展等多角度、全方位来推动科技投入与金融创新互促发展。

3.1 健全完善促进科技投入与金融创新结合的政策法规体系

相关政策法规体系是实现科技投入与金融创新互促发展的政策保障。

一是大力推进科技金融结合试点, 引导社会资本组建科技成果转化基金, 建立科技贷款风险损失补助体系。

二是探索建立科技保险补贴机制、补偿机制, 支持科技企业上市融资, 分担金融机构科技贷款风险, 支持企业科技成果转化, 并对科技成果转化制定政策性绩效奖励。

3.2 设立科技投入与金融创新互促工作组织体系

政策法规体系具有程式化和长效激励机制的优点, 但同时也具有不够灵活的缺点, 可通过设立科技投入与金融创新互促工作领导小组, 通过发挥其协调性和灵活性特点, 促进科技投入与金融创新互促发展。工作领导小组可由各地科技局和金融办牵头, 发改委、经信委、财政局、人民银行、银监分局、保险行业协会等金融部门参加, 具体负责决策并协调落实科技金融政策和相关重大事项, 研究确定科技金融工作的目标任务分解和计划安排, 组织开展定期检查。对科技和金融结合实施成效进行动态评估考核, 对在促进科技与金融结合成绩突出者给予奖励, 充分调动各方积极性, 推动科技与金融事业的持续互促发展。

3.3 设立支持科技投入与金融创新专项基金

尽管科技投入与金融创新是互促相辅的, 二者之间本身具有一定的自循环性, 但无论是科技投入还是金融创新本身并不排斥更多资金的投入。专项资金投入是科技投入与金融创新结合的推进剂和润滑剂, 能进一步促进两者协调良性发展。

1政府应设立更多专项资金或支持基金, 并加大资金规模, 通过高校、各级政府、各级社会科学机构, 对高科技企业和科技创新项目进行资助, 并加大对科技创新和金融创新成果的奖励力度。

2通过设立更多科技贷款公司、科技金融租赁公司、科技再担保公司、科技企业信用管理公司等一系列市场化专业经营公司, 充分发挥财政资金杠杆效应的同时, 为科技投入和金融创新拓宽融资渠道, 降低其融资成本, 分散其研发和创新风险, 并推动科技成果产业化转化, 实现良好的经济和社会效应。

3.4 加大高新技术企业税收优惠力度

加大高新技术企业税收优惠力度, 是间接在资金和政策上支持高新技术企业科技投入和科技创新的有力政策激励措施。国家及各级政府应当充分发挥税收调控职能, 在对高新技术企业实施税收优惠政策的同时, 对需要重点扶持的高新技术企业, 应实施更加优惠的税收政策, 鼓励其进行全新产品开发和基础性研发工作, 从而解决其融资难、融资贵以及长期融资问题。

3.5 不断创新科技金融有效结合机制

首先, 推进金融体制改革, 提高金融机构竞争力和金融市场资源配置效率。深化国有金融机构改革, 大力发展村镇银行、小额贷款公司和农村资金互助社等新型金融机构, 鼓励中小企业信用担保工具和金融产品创新。发展多层次直接融资体系, 扩大债券发行规模, 大力发展债务融资工具, 稳步推进和创新资产证券化。

其次, 加快汇率市场化改革步伐, 完善人民币汇率形成机制。继续加强和改善金融宏观调控, 着力解决经济金融运行中的突出矛盾和问题, 增强金融宏观调控的预见性、针对性和灵活性, 把握好调控的重点、节奏和力度。完善金融监管法制, 改革金融监管体系, 提升金融监管能力。

再次, 建立科技和金融部门的信息交流平台, 完善科技金融中介服务体系。建立科技金融资源数据库, 通过整合专业技术孵化服务、项目孵化、配套工程中试功能、技术转移、技术评价评估等科技资源平台, 以及银行机构、投资公司、证券公司等金融资源平台, 为科技金融双方提供必要的资源条件支持。

3.6 充分发挥财政科技投入的杠杆作用

探索和完善包括前资助、后补助、政府补贴、奖励在内的无偿性资助体系, 利用财政贴息、担保风险补偿等手段, 为企业技术创新和科技成果转化提供杠杆融资;探索包括偿还性资助、债权、股权投入等在内的权益性资助体系, 为创新项目和科技成果转化提供股权或债权资本;完善包括加计扣除、加速折旧、高企优惠、政府采购、市场准入在内的政策性优惠体系, 加大对创新成果产业化的支持, 提高创新成果产业化水平。此外, 支持建立科技投入的风险分散机制, 完善科技投入保障体系。由政府财政参与建立信用担保机构, 为科技融资提供信用担保。建立风险补偿基金, 对科技投融资者的投资损失予以适当补偿, 为金融资金分散科技创新的风险。

参考文献

科技投入与经济发展篇8

关键词：财政科技投入,经济增长,协整分析

1 引言

科学技术是第一生产力, 是经济增长的动力和源泉。科技投入是科技进步的动力和能源, 科技技术对经济的贡献必须有科技投入的后台作保障, 科技投入的数量和使用效果直接影响科技水平和科技竞争能力, 对于增强国家的自主创新能力、提高国家科技水平和促进经济增长具有极其重要的作用。我国科技投入长期以来以政府投入为主, 财政科技投入是我国科技支出的重要来源, 成为经济增长的基本物质保障。然而我国财政科技投入在绝对额逐年增加的同时, 占财政总支出和GDP的比重却长期徘徊。按当年价格计算, 我国财政科技投入由1978年的52.89亿元增加到2007年的1 783.04亿元, 财政科技投入占财政总支出的比重却由1978年的4.71%下降到2007年的3.58%, 财政科技投入占GDP的比重也由1978年的1.45%下降到2007年0.71%。本文对财政科技投入与中国经济增长的关系进行了实证性的分析, 结构安排如下:第一部分是引言, 第二部分是文献综述, 第三部分是财政科技投入与经济增长的长期均衡关系分析, 第四部分是财政科技投入与经济增长的动态关系分析, 第五部分是结论与建议。

2 文献综述

国外许多学者对科技投入与经济增长之间的关系进行了探讨, 以卢卡斯为代表的一批经济学家提出了新经济增长理论, 将技术进步作为系统的内生变量, 认为科学技术因素成为经济增长的决定因素。资本、劳动、技术是影响经济增长的直接因素, 劳动和技术会受到科学技术等经费的投入影响, 政府对科技的支持力度是影响经济增长的间接因素之一 (祝云, 2007) [1]。Samuelson (1998) [2]认为技术、自然资源与人力资源和资本一起构成经济增长的四个基本要素, 共同推动经济的增长。Romer (1990) [3]、Grossman Helpman (199l) [4]、Aghion Howitt (1992) [5]等基于R&D的内生式增长模型, 提出“R&D投入水平的提高将加快经济增长”。Jaffe、Fogarty和Banks (1998) [6]、Jaffe、Trajtenberg和Fogarty (2000) [7]的实证分析进一步证明了R&D投入不仅促进本产业的技术进步, 而且有助于其它产业劳动生产率的提高, 从而整体上提升一个经济体的生产率水平。

我国学者朱春奎 (2004) [8]对1978—2000年财政科技投入与经济增长进行协整分析与因果关系检验, 建立了二者之间的误差修正模型, 揭示了财政科技投入与经济增长的动态均衡关系。罗佳明、王卫红 (2004) [9]以1953—2001年度统计数据为基础, 分析了中国科技投入与经济增长之间的关系, 结果表明:中国科技投入与经济增长之间存在着明显的单向因果关系, 科技投入变化是引起GDP变化的原因, 科技投入对经济增长贡献率约为17.6%。苏楗芳 (2006) [10]运用协整理论和VAR模型, 利用1958—2004年度经济数据对科技投入与经济增长的关系进行实证分析, 结果表明科技投入对我国GDP的增长具有极大的促进作用, 科技投入与GDP存在双向的因果关系。祝云、毕正操 (2007) [1]利用单位根检验和协整检验, 研究1978—2005年度我国财政科技投入与经济增长的关系, 结果表明国家财政用于科技的投入对经济增长具有重要的推动作用, 而经济增长对财政科技投入有一定的拉动作用。殷林森 (2007) [11]基于我国1996—2005年数据构建灰关联度模型, 对我国科技投入与产业经济增长的关联性进行实证分析, 得出结论:科技经费投入、科技活动人员投入对产业经济增长有显著作用;科技经费投入, 尤其是R&D经费对高端制造业、服务业的投入效率更高。郭瑞东 (2009) [12]利用1991—2006年的年度数据, 研究河北省地方财政科技投入与经济增长两者之间的互动关系, 结果表明财政科技投入与经济增长之间存在长期稳定的均衡关系。冷湘 (2009) [13]运用广义的Cobb—Douglas生产函数对全国样本和各省区分组次样本的科技投入与经济增长的关系进行了实证分析, 结果表明科技投入对当期经济增长的贡献率为0.15。张杰、龚新蜀 (2009) [14]研究了新疆科技投入与经济增长的关系, 结果表明新疆地方财政科技投入与经济增长之间存在长期稳定的均衡关系, 同时两者仅存在单向因果性。

3 财政科技投入与中国经济增长的长期均衡关系分析

3.1 单位根检验

本文采用的基础数据是从1978年到2007年的年度时间序列数据, 数据来源于《中国统计年鉴》各期。tech为国家财政科技投入;gdp为国内生产总值, 衡量我国的经济增长。为了消除异方差的影响, 对这两个变量取对数, 分别用lntech和lngdp表示。本文使用ADF法检验lngdp和lntech的稳定性, 检验结果如表1所示, 可以看出, 这两个变量均是非平稳变量, 它们的一阶差分△lngdp和△lntech在5%显著性水平下是平稳的, 所以lngdp和lntech为一阶单整, 即I (1) 序列。

3.2 协整分析

由单位根检验结果可知, lngdp和lntech均为一阶单整序列I (1) , 构成协整检验的前提条件, 因此可以使用Engle-Granger两步检验法对lngdp和lntech进行协整检验。通过OLS回归得到协整方程为:

lngdp=3.580+1.225lntech (1)

(14.58) (27.98)

从协整方程 (1) 的估计结果看, 回归方程拟和得很好, 拟合优度为99.55%, T统计量、F统计量都显著。设 ecm为回归模型的残差, 则ecm=lngdp-3.580-1.225lntech。对残差ecm作ADF单位根检验, 以判断残差是否平稳, 检验结果见表2所示。可以看出, 残差ecm在5%的显著性水平下拒绝原假设, 是平稳序列, 因此协整关系成立, 说明我国的财政科技投入与经济增长存在长期均衡关系, 财政科技投入增加1%, 我国经济增长1.225%。

4 财政科技投入与中国经济增长的短期动态关系分析

4.1 误差修正模型

根据Granger定理, 一组具有协整关系的变量一定具有误差修正模型的表达形式存在。误差修正模型 (ECM) 的原理是:两个经济变量之间经常存在长期均衡关系, 但短期来看可能是失衡的;借助于误差修正机制, 一个时期的失衡部分可以在下一个时期得到修正。误差修正模型可以刻画中国财政科技投入与经济增长之间的短期波动及调整机制。△lngdp= $\begin{array}{l} 0.053 \\ (1.892) \end{array} +$ 0.948△lngdpt-1 (4.761) -0.363△lngdpt-2

(0.766) +0.191△lntecht-1 (2.451) -0.191△lntecht-2

(4.261) -0.011ecmt-1 (-3.83) (2)

从财政科技投入与经济增长的误差修正模型 (2) 可以看出, 误差修正项的系数为-0.011, 符合反向修正原则, 表明短期的非均衡状态逐渐向长期的均衡状态趋近;从短期动态关系来看, △lntecht-1的系数为0.191, 说明短期内财政科技投入增加1%, 经济增长增加0.191%。

4.2 格兰杰因果检验

协整检验和误差修正模型只能表明财政科技投入与经济增长之间存在长期的均衡关系和短期的动态关系, 但并不能确定两者是否具备统计意义上的因果关系, 即是由财政科技投入的增加带来经济的增长、还是经济增长带来财政科技投入的增加, 对此需要进一步验证。Granger因果检验要求变量必须平稳, 因此对 lngdp和lntech的一阶差分进行Granger因果检验, 根据AIC和SC最小化准则, 在进行格兰杰因果检验时选取滞后期为6, 检验结果如表3所示。可以看出, 存在财政科技投入到经济增长的单向格兰杰因果关系, 即财政科技投入变动是经济增长变动的格兰杰原因;反之, 经济增长变动不是财政科技投入变动的格兰杰原因。

4.3 脉冲响应函数

协整分析只提供变量间长期关系的信息, 但是没有为一个变量作用于另一个变量的动态特征提供更多的信息, 引入脉冲响应函数有助于解决这个问题。脉冲响应函数刻画的是在ECM扰动项上加上一个单位标准差大小的新信息冲击对内生变量的当前值和未来值所带来的影响。对lngdp、lntech进行脉冲响应函数分析, 主要是采用广义脉冲法 (Generalized Impulses) , 以克服Cholesky脉冲响应法中由于变量的次序不同而导致脉冲结果不同的弊端。

从图1可以看出, 财政科技投入扰动项对经济增长的冲击一直为正值且持续上升, 但上升的趋势减缓并趋于平稳, 说明了财政科技投入的波动加剧了我国经济增长的波动, 进一步证明了财政科技投入与经济增长存在正向的关系, 但存在“边际效用递减”的趋势, 即财政科技投入对经济增长的促进作用逐渐减缓。从图2可以看出, 经济增长扰动项对财政科技投入的冲击也一直为正值, 说明随着我国经济增长, 财政科技投入也在增加。

5 结论与建议

从实证分析结果可以看出, 改革开放以来财政科技投入是我国经济增长的充分而非必要条件:财政科技投入是经济增长的格兰杰原因, 财政科技投入促进了经济增长, 但出现了“边际效用递减的现象”;我国经济增长不是财政科技投入增加的格兰杰原因。据此提出如下建议:

(1) 构建有效的财政科技投入机制, 促进科技创新, 推动经济增长由资源依赖型向创新驱动型转变。科技经费投入、科技人员投入在不同产业发挥的效率不一, 我国各地区的产业分布不均衡, 决定了各地区的科技投入应该根据各地区的产业发展特点来合理安排科技经费和科技人员投入。在高端制造业、服务业集中的地区, 加大科技经费的投入;而在农业等第一产业比重较高的地区, 在科技投入方面要引导更多的农业科技人员来推动农业科技进步。在以集约型方式来加强科技投入的指导方向下, 政府积极推进相应的财政政策、税收政策来引导科技投入的科学流向, 提高科技投入效率 (殷林森, 2007) [11]。

(2) 形成多元化、多渠道、高效率的科技投入体系。财政科技投入对象的局限性是影响我国财政科技投入的配置水平提高的一个关键因素。科技投入是一种创新性的生产性投入, 应本着“谁受益, 谁投资”的原则, 建立由政府、企业和民间机构等构成的多元化的投入主体。对于公益性的科技活动, 以政府为主进行投资;而对于非公益性的科技活动, 应以鼓励企业和民间投资为主要投资主体。

(3) 建立财政科技投入经费的绩效评价体系, 优化财政资源配置。在财政科技投入总量有限的前提下, 提高使用效率是至关重要的。财政科技投入绩效评价是指“运用科学、规范的绩效评价方法, 对照统一的评价标准, 按照绩效的内在原则, 对财政科技投入行为过程以及结果进行科学、客观、公正的衡量比较和综合评价” (谢虹, 2007) [14]。在科技项目设立之初, 就确定项目的绩效目标;在科技项目执行过程中, 进行中期评估;科技项目结束后, 进行结果评估。财政部门据此做出对科技项目拨款、缓拨或停拨的决定, 其结果也同时作为今后对科技项目立项、确定预算及改进管理的重要依据。

科技投入与经济发展篇9

关键词：黑龙江省,科技投入,经济增长,灰色关联分析

科技投入与经济增长的关系长期以来一直是理论界关注的热点。科技投入能促进科技进步,从而推动经济增长。科技投入包括人力资源投入和财力资源投入。首先,R&D活动是科技活动中最具创新性的部分,是科学技术转化为现实生产力的前提和基础,往往需要大量的资金投入。在R&D活动的诸多约束条件中,R&D经费内部支出是一个重要的因素;其次,地方财政拨款是科技活动能够正常开展的保障,是科技活动的支撑[1];第三,科技人员的投入对于科技以及经济的长期持续发展,则起着能动的促进作用。分析科技投入与经济增长的相互作用,可以通过建立经济计量分析模型的方法分析各个因素之间的关系,但对于数据样本量以及样本分布均有具体要求。灰色关联度分析方法是基于灰色系统的灰色过程进行因素间时间序列的比较,其研究重点在于动态过程,并且不要求资料太多,因此,灰色关联度分析已被广泛用于研究科技投入对经济增长的影响[2]。本文从R&D经费内部支出、科技人员数量和地方财政拨款三个方面,根据黑龙江省2002—2008年的统计数据,运用灰色关联度的分析方法,对黑龙江省科技投入和经济增长的关系进行实证研究,其分析结果对黑龙江省科技投入有重要的指导作用。

1 黑龙江省科技投入现状分析

1.1 R&D经费内部支出分析

研发(R&D)活动是科技活动的核心,R&D经费内部支出的多少将关系到一个地区的竞争能力,并进而影响经济增长。根据表1可以看出,纵向比较方面:黑龙江省实施科技兴省战略以来,R&D投入力度不断加大,R&D经费支出总额逐年上升,已由2002年的23.3亿元增加到2008年的71.94亿元,尤其在2005年R&D经费支出增长较大,但R&D经费支出占GDP的比重没有较大幅度的增长,2008年受到经济危机的影响,该比重反而略微下降。

横向比较方面:与我国平均水平相比,黑龙江R&D活动投入的绝对量和相对量都有很大的差距。在目前情况下,黑龙江省R&D经费支出占GDP比重从2002年到2008年一直低于1%,R&D经费支出占GDP整体比重仍然偏小,长期低于全国平均水平,并表现出差距越拉越大的迹象。根据《国家中长期科学和技术规划纲要(2006—2020年)》指出,全社会R&D经费投入占GDP的比例到2010年达到2%,到2020年达到2.5%以上。通过以上的比较可以看出黑龙江省离这一平均目标还差很远,说明黑龙江省科技投入总量不足,这将影响到黑龙江省科研的进程,进而影响到黑龙江省的经济,不利于黑龙江省经济的中长期发展。

1.2 科技人员投入分析

科技人员是科技过程中最直接、最积极的因素,其潜力的发挥是提高自主创新能力的关键,关系到一个国家或地区技术进步和自主创新能力的发展。从表1可以看出,2002—2008年间黑龙江省从事科技活动人数整体上呈增长的趋势,但幅度很小。2002年为9.06万人,到2008年为11.8万人,期间2005年比2004年增加1.24万人,增长幅度较大,此后从2005年到2008年,则呈现出平稳上升趋势。这主要是由于科技活动人员具有流动性,而这也是黑龙江省人才配置逐步走向市场化的反映。同时,由于目前黑龙江省科技人力资源匮乏,高层次、高技能的创新人才紧缺,与国家相比差距还很大。以2007年为例,黑龙江省科技活动人员仅为11.50万人,全国科技活动人员为454.4万人,黑龙江省科技活动人员仅占全国的比重为0.025,科技人员比例过少,特别是黑龙江省高层次专业技术人才断层十分严重,目前黑龙江省享受国家、政府特殊津贴的3 000多位专家中,约有2 000人已退休,年轻的专业技术带头人成长缓慢,后续骨干力量严重不足,这在一定程度上成为黑龙江省经济快速发展的“瓶颈”。黑龙江省应加大科技活动人员的投入力度,特别是加大黑龙江省高层次、高技能人才的投入。作为政府有关部门,为了保持科技发展、经济增长,如何充分利用科技活动人员具有流动性的特点,做好科技活动人员投入工作,是值得思考和注意的问题。

1.3 地方财政科技拨款分析

地方财政科技拨款是科技活动能够正常开展的保障。根据表1可以看出,黑龙江省地方财政科技拨款基本呈逐年上升的趋势,但是增长缓慢,地方财政科技拨款占地方财政支出的比重波动很大,2001年是“十五”以来的最高值,达到了2.3%,2002—2006连续六年下降,从2006年的1.4%上升到2007年1.54%,2008年又降到1.51%,反映出黑龙江省的财政科技相对投入力度在减少,这对于黑龙江省科技创新能力的提高将产生不利影响。

2 黑龙江省科技投入与经济增长的灰色关联分析

2.1 灰色关联度计算步骤

灰色关联分析是灰色系统理论的主要内容之一,主要根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密,曲线越接近,相应序列之间的关联度就越大,反之则小,从而可以判断引起该系统发展的主要因素和次要因素[3]。灰色关联的计算步骤如下:

第一步,确定分析序列。设系统特征行为母序列为:

X0(t)={X0(1),X0(2),…,X0(n)}

经济增长卫生投入结构与医疗水平篇10

摘要我国存在经济增长但医疗水平发展缓慢的矛盾，甚至出现了“看病贵，看病难”的倒退现象。本文在梳理相关研究成果的基础上，针对重庆市的数据，分析了医疗水平、经济增长和卫生投入结构的关系，发现三个变量存在一个协整，长期关系稳定。

关键词经济增长卫生投入结构医疗水平

一、问题提出

直辖多年来，重庆市综合经济实力明显增强，卫生投入在实现总量规模显著增长的同时，更值得关注的是投入结构的变化。面对经济发展、医疗卫生状况不相适应的问题，涌现出大量围绕医疗卫生与经济增长之间关系的宏观实证研究，大多数研究支持两者之间存在显著正相关关系。美国著名卫生经济学家Kleiman和Newhouse研究了实际卫生支出（HE）与经济增长（GDP）之间关系问题。本文旨在通过实证分析，对经济增长、卫生投入结构与医疗水平三个变量进行历史考察，揭示重庆市医疗水平改善的影响因素。

二、实证分析

1．模型及变量

我们将医疗水平、经济增长和卫生投入结构之间关系纳入系统分析框架，构建模型为：

选用1997—2008年间的数据，数据来源于《重庆统计年鉴》。各实际变量含义与数据获得方法如下：

（1）S：医疗水平。因普遍认为孕产妇死亡率是衡量一个地区经济发展和医疗水平的重要指标，所以我们选择以孕产妇死亡率（1/10万）指标来衡量医疗水平，它是一种负向指标。

（2）lnY：重庆市人均实际GDP产出。调整到以1978年为基期水平，且取实际变量的自然对数形式。

（3）W：卫生投入结构。本文选取的指标形式是：个人人均医疗保健支出/（个人人均医疗保健支出+政府医疗保健支出）。

2．实证分析

本文首先利用Eviews5.0对变量进行ADF检验，检验发现，S、lnY和W三个变量都是不平稳的，一阶差分后，三个变量都是平稳的，都是一阶单整I（1）。

下面进行协整检验，根据模型进行回归，得到残差系列，对残差进行ADF检验：

检验结果显示残差系列是平稳系列，即S、lnY、W三个变量之间存在长期均衡关系。

3．短期分析

下面建立反映变量短期不均衡动态的调整机制即误差修正模型（ECM）。包含医疗水平、经济增长和卫生投入结构变量的ECM模型为：

应用Eviews5.0对上述模型进行回归，得到：

回归结果表明，误差修正模型的和可调整的的系数均说明该模型的具有较强的解释力度。模型中的误差修正项的系数为负值且值较小，T值也不显著，说明除实际人均GDP、个人人均医疗保健支出比例外还有很多其他的因素影响孕产妇死亡率。的回归系数为正，且T检验值也较显著，表明短期内，个人人均医疗保健支出比例的提高，可能会使孕产妇死亡率增加，构成对医疗水平发展的某种负效应。系数的T值不显著，表明短期内，经济增长对医疗水平的影响不显著，经济增长的促进作用可能存在滞后性。

4．长期分析

建立医疗水平、经济增长和卫生投入结构的长期模型：

应用Eviews5.0对上述模型进行回归，得到：

分析模型变量系数，lnY的回归系数符号为负，且T值较显著，说明在长期过程中，经济增长能够明显降低孕产妇死亡率，对医疗水平的促进作用是较大的。系数较大且T值显著，符号位正，表明长期中，个人卫生投入和孕产妇死亡率呈正相关关系，和医疗水平呈负相关关系。这与事实相符，假如卫生投入中个人比例过高，让民众个人承担过多的医疗费用支出，将受制于个人收入预算的限制，导致健康消费能力不足，个人健康保障和生活质量降低，进而影响整个社会的医疗水平发展。

三、结论

本文的分析结果表明：实际人均GDP对孕产妇死亡率具有负效应，但其影响不体现在短期，而是在长期中。个人人均医疗保健支出比例与孕产妇死亡率呈正相关关系，表明公共医疗服务中，個人比例过高，会导致卫生投入效率下降，不仅短期内直接降低了民众健康保障能力和福利水平，而且会长期抑制地区的医疗水平的提升。

参考文献：

[1]陈洪海,黄丞,陈忠.我国卫生费用与经济增长关系研究.预测.2005(6):24-27.

[2]张宁,胡鞍钢,郑京海.应用DEA方法评测中国各地区健康生产效率.经济研究.2006(7):92-105.

[3][美]A•H施图德蒙德.应用计量经济学.机械工业出版社.2007:116.

[4]邓曲恒.健康在经济增长中的作用——基于中国省级面板数据的研究.浙江学刊.2007(1).

[5]蒋萍,田成诗,尚红云.人口健康与中国长期经济增长关系的实证研究.中国人口科学.2008(5):44-51.

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