基于嶺回歸的中國技術進步影響因素實證分析

摘要：經歷了改革開放以來的快速發展，中國經濟目前處于關鍵的轉型時期。技術進步既是經濟發展的結果，也是推動經濟轉型的重要動力。影響一國技術進步的因素有很多，但各個影響因素之間不可避免地存在共線性問題。因此，運用1983—2010年的中國宏觀經濟數據，借助嶺回歸的實證方法以克服解釋變量之間可能存在的多重共線性問題，從而全面分析了影響我國技術進步的主要因素。

關鍵詞：技術進步率 影響因素 嶺回歸

中圖分類號：F064.1 文獻標志碼：Ａ文章編號：１６７３－２９１Ｘ（２０11）26－０264－02

一、文獻綜述

在研究影響一國技術進步影響因素的國外文獻中，比較有代表性的研究文獻主要有：Lucas（1988）認為，影響一國或地區的技術水平的最重要因素是人力資本。Robert（1996）在比較中美經濟發展的過程中，分析得出經濟增長至少是促進技術進步的一個因素。Barrell、Pain（1997）在研究歐洲FDI投入、技術進步和經濟增長間的關系時指出：FDI的存在可以通過技術溢出等效應帶來一國或地區的技術進步。與此對應，Keller（2004）也提出了FDI和對外貿易是實現技術進步的重要因素。

國內比較有代表性的研究有： 周叔蓮、王偉光（2001）認為，產業結構對科技創新的方向、速度和規模產生很大影響，產業結構“內生”地決定著技術進步。包群（2002）分析了歷年外商直接投資對我國技術進步的影響。蘇盛安（2005）利用1953—2002年的政府科技投入和技術進步數據分析得出我國政府科技投入對技術進步貢獻率較低的結論。李平、孫靈燕（2007）實證分析了專利申請與中國技術進步的關系， 結果發現專利申請對中國的技術進步有促進作用，對東、中、西部技術進步貢獻度存在顯著差異。

由以上的文獻可以看出，大部分作者只是就單一的因素和技術進步的關系進行研究，沒有全面考慮影響技術進步的因素。本文綜合考慮經濟增長、產業結構、外資、對外貿易等因素，通過實證分析當這些因素共同作用時，會對技術進步有什么影響。

二、變量分析與選擇

（一）變量選擇

目前，通常用全要素生產率來衡量一國技術進步狀況。衡量全要素生產率最常見的方法就是索洛殘值法。本文把索洛殘值作為技術進步的衡量指標。索洛殘差是指剔除各生產要素對經濟增長的貢獻后所得到的殘差。我們可以通過下列式子求出索洛殘值，即技術進步率RTP。

RTP＝■T-SK■T－SL■T

其中，YT表示人均產出的增長率，KT表示人均資本存量增長率。SK和SL則是表示資本和勞動的產出彈性。本文采用劉書祥（2010）根據上述方法測算的中國技術進步率RTP衡量本文的因變量技術進步。

技術進步是有許多因素綜合作用的結果，根據文獻回顧，本文認為影響一國技術水平和發展狀況的因素主要有：經濟增長、對外貿易、產業結構、外商直接投資和一國對科技活動的投入。

（二）數據處理及來源

本文用tech代表我國技術進步水平，fdi代表我國歷年實際利用的外商直接投資，jiegou代表我國歷年的產業結構情況，trade代表我國歷年的對外交流情況，gdp代表我國歷年的經濟增長情況，touru代表我國歷年對科技研發的投入。

由于數據的對數變換不改變原有變量之間的數量關系，并能使時間變化趨勢線化，因此，對所有的數據取對數：lntech、lnfdi、lnjiegou、lntrade、lngdp、lntouru。

本文所有數據來自《中國統計年鑒》（2005—2010）；國家統計局綜合統計司編的《新中國五十年統計資料匯編》。有些數據則是筆者通過計算整理而得（產業結構指數和技術進步率）。時間跨度為1983—2010年，所用計量軟件為SPSS18。

三、實證檢驗

（一）建立計量經濟模型

lnTECH＝β0+β1lnGDP+β2lnJIEGOU+β3lnFDI+β3lnTOURU+β5lnTRADE+μ

針對出現多重共線性時，普通最小二乘法所得結果就不滿足最優性。而嶺回歸就是針對這一問題而提出的解決辦法。嶺回歸雖然是有偏估計，但是其估計的方差要比普通最小二乘估計量的方差要小很多，而且回歸系數比較穩定，因而在實際工作中有很大的應用價值。由于本文所選取的解釋變量之間可能存在相關性，因此，首先要對模型進行共線性診斷。

（二）多重共線性診斷

首先利用普通最小二乘法作多元回歸，并同時進行多重共線性診斷，模型檢驗結果如表1所示：

模型檢驗結果R2=0.914，F=18.382，P=0.0000，可以得到回歸方程如下：

lnTECH＝-3.51lnGDP-0.542lnJIEGOU+2.062lnFDI+1.593lnTOURU+0.475lnTRADE（1）

（-1.355）（-0.967）（1.855） （0.829）（0.262）

括號內的值為各個解釋變量回歸結果對應的T值。

從多元回歸的結果可以看出，雖然整個回歸方程的擬合優度較大，但是回歸系數的P值都大于0.05，T值也不顯著。另外，多重共線性的診斷結果表明，五個變量中的gdp、fdi、touru、trade四個變量的方差膨脹因子（VIF）都大于10，其中gdp的方差膨脹因子達到了168.242，這進一步說明了各個自變量之間存在多重共線性。此時的模型解釋能力差，需要對模型進行處理。

（三）嶺回歸

鑒于模型存在多重共線性，本文運用spss18軟件進行嶺回歸：設定嶺參數步長為0.05，起始點為0。得到不同嶺參數下各個變量的嶺回歸系數（如表2）。

由表2可以看出，當嶺參數k從0到0.1時，各回歸系數值變化較大，這就是多重共性所引起的異常變化。當k值達到0.1后，嶺回歸系數值趨于穩定，因此可以選擇0.1作為模型的嶺參數。

當k=0.1時，重新運用spss18軟件進行嶺回歸，此時得到回歸結果如下：

lnTECH＝-0.059lnGDP-0.53987lnJIEGOU+0.4065lnFDI+0.0055lnTOURU-0.0169lnTRADE

（-4.416）（-1.31） （1.43） （2）

（2.268） （-2.082）

R2=0.8684 ，F=4.5，括號內的值為各個解釋變量回歸結果對應的T值。

對比回歸方程（1）、（2）可以看出，經過嶺回歸后，各個變量的T值都有所提高，T值更加顯著，方程更加穩健，回歸系數更加穩定。擬合優度也維持在86%左右。綜上可以看出，變換后的方程的解釋能力顯著提高，多重共線性所帶來的問題得到克服。

四、結論

由嶺回歸的結果本文可以得到以下結果：經濟增長與我國技術進步成負相關，這說明，技術進步促進了我國經濟的發展，但是我國經濟的發展的反饋作用卻不明顯；技術進步滯后于我國經濟的發展。產業結構與我國技術進步成負相關，這說明，我國產業結構仍然不合理，產業結構的發展狀況對我國技術進步的促進作用不明顯；FDI與我國技術進步成正相關，這說明，外商直接投資的技術外溢效應是我國獲取技術的一項重要資源，科研投入與我國技術進步成正相關，這說明，隨著我國經濟的發展，物質財富和知識不斷積累，為我國的技術進步打下良好基礎，對外貿易對我國的技術進步沒有促進作用，這說明，我國的出口商品結構有待優化，出口商品技術含量和技術水平有待提高。

收稿日期：2011-06-24

作者簡介：張學智（1987-），男，山東淄博人，碩士研究生，從事國際貿易、跨國經營與直接投資研究。

參考文獻：

[1] 包群.出口貿易如何促進經濟增長？[J].上海經濟研究，2003，（10）.

[2] 李正.基于嶺回歸分析法的中國區域經濟差異影響因素分析[J].經濟縱橫，2006，（2）.

[3] 衛興華.中國經濟增長方式的選擇與轉換途徑[J].經濟研究，2007，（7）.

[4] 錢水土.金融發展、技術進步與產業升級[J].統計研究，2011，（1）.

[5] 劉書祥.技術進步對中國就業影響的實證分析1978—2006[J].經濟學家，2010，（4）.

[6] 蘇盛安.政府科技投入政策工具對我國大中型工業企業科技投入的影響[J].科技管理研究，2005，（8）.

[7] Lucas. R. 1988，On the Mechanics of Economic Development“， Journal of Monetary Economics ， Vol. 22（1） .

[責任編輯張 凌]