黑龍江省Ｒ＆Ｄ投入強度灰預測

[摘要] 本文以1999年～2005年黑龍江省R＆D投入強度作為原始數據，采用灰預測理論建立數列灰預測GM（1，1）模型，對黑龍江省2006年和2007年的R＆D投入強度進行預測并得出了預測結果，黑龍江省2006年的R＆D投入強度為0.9963，2007年為1.1121，經檢驗模型預測精度高達95.38%，擬合度很好。

[關鍵詞] RD 投入強度 灰預測

一、引言

在知識經濟時代，科學技術是第一生產力的理念，已被人們所接受，經濟的發展越來越依賴于科技水平的提高，而研究與發展(R＆D)活動是科技活動的核心，也是科技發展的基礎，在科技發展戰略中有著十分重要的地位。在科技活動中，R＆D資金投入占GDP的比值（R＆D投入強度）指標是目前UNESCO評價世界各國科技投入的非常重要的可比性指標，也是反映一個國家或地區科技與經濟發展水平最重要的標志之一。因此，對R＆D投入強度作出科學預測，對于政府改變或調整R＆D資源投入與使用的決策具有重要作用。

在R＆D投入強度預測中，影響R＆D經費投入和GDP的不確定性因素很多，特別是現代區域經濟系統均為開放系統，信息往往不對稱，一般的時間序列預測方法難以適用，而灰預測模型能適應貧信息，抗噪聲能力強，在信息不完全或不確定情況下，只要滿足全信息和灰因白果律的條件，就可以建立預測模型，將其用于R＆D投入強度的預測，具有更大的優越性。

由于每年的R＆D經費投入和GDP是全部因子共同作用的結果，滿足全信息條件且難以具體分析各種因子所起作用的大小，具有灰信息覆蓋；二者每年的具體數值是確定的，具有白信息覆蓋，因此，R＆D投入強度符合灰因白果律，可以作為原始數據應用GM（1，1）模型進行預測。

灰色理論自20世紀70年代被提出后，現已廣泛應用于各種領域，灰色預測包括數列灰預測、災變灰預測、季節災變灰預測等多種預測方法，其中GM（1，1）模型是應用最廣泛的一種數列預測模型，它通過灰生成的方法，將具有隨機性的原始數據序列進行一次累加或累減生成新數據序列，建立連續微分方法模型，用最小二乘法等求出參數估計值，代入微分方程求得預測模型并進行殘差檢驗的一種預測方法。灰預測方法與傳統預測方法相比，具有明顯優勢，屬于少數據模型，所需數據允許少到4個，模型既有差分又有微分性質，對于預測前景相似的數據有相對較高的精確度，但需注意的是，建立的預測模型不是通用的，僅僅對臨近時間段的預測準確率才較高。

二、資料來源

以1999年～2005年黑龍江省R＆D投入強度作為原始數據建立數列灰預測模型，其基本數據如表1所示，該表R＆D投入強度數據是按修正后GDP計算的。

數據來源：黑龍江科技統計網

三、應用GM（1，1）建模預測

1.級比檢驗

σ=[σ(2)，σ(3)，σ(4)，σ(5)，σ(6)，σ(7)]=(1.0638，0.7966，0.9219，0.7901，1.0946，0.8315)

σ(k)∈(0.7902，1.0946)

已知:n=7，有界區()=(0.7788，1.2840)∈(0.1353，7.389），級比區σ(k)∈(0.7902，1.0946)∈(0.7788，1.2840），由此可知:級比區在級比界區和級比可容區內，因此，按以上原始數據可以獲得精度較高的GM(1，1)模型。

2.累加生成和等權鄰均值化生成

(1)

(2) Z(1)(k)=0.5X(1)(k)+0.5X(1)(k-1)=( 0.7350，1.2650，1.8800，2.6050，3.3800，4.1950) k=(2，3，4，5，6，7)

3.計算GM(1，1)參數a，b

4.建立GM(1，1)模型進行預測

將各參數代入GM(1，1)白化響應式得-3.9332，預測值

根據上述模型預測2006年黑龍江省R＆D投入強度

＝5.6370－4.6407=0.9963，同理，2007年R＆D投入強度為1.1121。

5.殘差檢驗

相對殘差，平均殘差

，精度P(0)=(1-e(0))%=95.38%

四、結論及建議

應用GM(1，1)建模預測黑龍江省2006年的R＆D投入強度為0.9963，2007年為1.1121，經檢驗模型預測精度高達95.38%，擬合度很好。

按此趨勢預測，2010年黑龍江省投入強度將達到1.55，能夠實現省政府提出的中期發展規劃的目標，但也應注意到，黑龍江省歷年的投入強度均與全國平均水平相差甚遠，要切實加大 RD 投入，盡快使 RD/GDP 指標達到或超過全國平均水平。

黑龍江省要實現“自主創新”的國家戰略，沖擊“先進制造”、“綠色制造”、“極端制造”，振興老工業基地，建設社會主義新農村，都離不開 RD 投入的支撐。RD 資源的積累，除了靠長期的、大量的、持續的投入之外沒有捷徑。因此，各級政府，經濟、科技管理部門，廣大企業，都應根據今后一個階段的經濟社會發展水平的預期或企業發展預期，前瞻性地增加 RD投入量，不斷提高 RD 投入與 GDP的比值，盡快縮短黑龍江省與全國平均水平和發達省份的距離，為落實科學發展觀奠定強大的科技基礎。

構建和完善全社會科技投入體系，提高科技進步水平。一是強化政策的引導作用，加大政府補貼力度，實行稅收優惠政策，采取綜合對策，完善鼓勵研究開發的環境和條件。二是建立和完善企業增加科技投入的運行機制，允許企業用于開發的固定資產經加速折舊，從事技術開發人員的獎金計入成本，并對企業研究開發支出的增額部分按比例減征所得稅，以鼓勵企業向研究開發投入。三是在大中型工業企業應建立技術開發機構，抽出一定比例的技術人員專門從事技術開發，每年用于技術開發經費應占企業銷售額1%以上，重點行業的骨干企業要達到2%～3%，高新技術企業要達到5%以上。設立行業創新基金，用于行業的技術進步和技術開發，對企業在盤活存量所獲得的資金，規定一定比例用于企業技術創新。四是發揮金融信貸的支撐功能，進一步推動科技與金融的緊密結合，引導銀行借貸向科技型企業傾斜。金融部門要進一步調整信貸結構，提高科技貸款的組織比重，加緊大資本運作力度，改善吸引外資投向科技的“軟”、“硬”環境，以高新技術產品及合作項目招商引資，實現科技型企業上市融資。五是建立并完善風險投資機制。既要堅持為科技服務的方向，又要通過多種形式籌集和建立風險基金，為科技開發和成果轉化拓寬投資渠道。

參考文獻:

[1]鄧聚龍:灰預測與灰決策[M].武漢:華中科技大學出版社，2002.9

[2]鄧聚龍:灰理論基礎[M].武漢:華中科技大學出版社，2002.1

[3]國家統計局科學技術部:2005中國科技統計年鑒[M].中國統計出版社，2005.12

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