教育水平與科研投入對產業升級的動態化影響
——基于VEC模型的協整分析

齊　昊，黃　萍

（江西財經大學 經濟學院，江西 南昌 330013）

教育水平與科研投入對產業升級的動態化影響
——基于VEC模型的協整分析

齊昊，黃萍

（江西財經大學 經濟學院，江西 南昌 330013）

中國經濟正經歷結構調整、產業升級的重要改革時期，淘汰落后產能，優化經濟結構，成為目前經濟工作的重點之一。本文基于我國1995-2014年產業升級、教育水平以及科研投入的統計數據，利用VEC模型和協整分析實證了三者之間發展的動態關系。發現科研投入以及教育水平短期內都能促進產業升級優化，但長期來看，教育作用更強于科研投入。說明在未來的產業結構調整政策中，要著眼與長遠發展，更關注教育作用和勞動者素質提高。

產業升級；科研投入；教育水平 ；VEC模型；協整分析

一、引言

我國經濟進入新常態發展階段以來，經濟增長方式發生了顯著變化。2014年我國第三產業增加值為306739億元，增長8.1%，占國內生產總值的比重為48.2%。說明我國的產業結構升級調整工作開展成效頗豐。但是我們還應該認識到，相比其他發到國家，我國的產業結構仍存在諸多問題，產業升級發展仍任重而道遠。

二、研究設計

1、 數據說明

本文主要考察我國總體科研投入和教育水平對產業升級發展的影響。在產業升級發展的狀況方面，采用第三產業產值占國內生產總值比重作為變量指標，記作IT。在科研投入方面，采用我國R&D支出占國內生產總值比重作為變量指標，記作RD。在教育水平方面，因為義務階段教育對產業升級影響較小，因此選取單位人口中接受高等教育的人數作為變量指標，記作PA，其中單位人口為十萬人。另外選取第三產業勞動者占總就業人數比重作為控制變量，記作PN。

所有數據源自中經網統計數據庫1995-2014年的統計數據，在相對指標計算之前利用價格指數對絕對量進行了平減處理。同時為了避免存在的異方差問題，提高估計的可靠性，對所有變量均采取對數變換，得到新的變量是LNIT、LNRD、LNPA、LNPN 。

2、模型設定

本文主要采用多變量協整分析，研究我國科研投入和教育水平對產業升級的動態化影響。如果它們之間存在長期均衡關系，則利用產業升級狀況（LNIT、）、科研投入（LNRD）教育水平（NLRNDP）從業者數（LNPN）構建向量誤差修正模型即VEC模型。VEC模型是含有協整約束的VAR模型，主要用于具有協整關系的非平穩時間序列建模。表達式如下：

其中 αecmtt-1是誤差修正 項，反映變量之間的長期均衡關系，系數向量αi=1反映變量之間的均衡關系偏離長期均衡狀態時，將其調整到均衡狀態的調整速度。μt是隨機擾動項。

三、實證分析

1、 單位根檢驗

為了防止模型出現偽回歸現象，需要檢驗時間序列的平穩性。本文采用ADF方法檢驗數據的平穩性，結果見表1：在5%的顯著性水平下，四個序列都沒有通過平穩性檢驗。對其進行一階差分變換，進一步檢驗差分之后的序列，在5%的顯著性水平下，都拒絕非平穩的原假設。表明四個時間序列都是一階單整過程，即I（1）過程。

表1　變量的ADF檢驗結果

表2　格蘭杰因果關系檢驗結果

2、格蘭杰因果關系檢驗

格蘭杰因果關系檢驗可以判斷一個隨機變量對于預測另外一個隨機變量是否產生作用。為了分析產業優化狀況、科研投入、教育水平等變量之間的關系，對這四個序列進行格蘭杰因果關系檢驗，表2是格蘭杰因果關系檢驗結果。

從格蘭杰因果檢驗的結果可得出以下結論：第一，在1%的顯著性水平下，LNRD與LNIT存在著單向格蘭杰因果關系，即科研投入是產業升級的一個重要影響因素。第二，在5%的顯著性水平下，LNPA是LNIT的格蘭杰原因，說明教育水平也對產業優化起著很大作用。而其他變量之間都不存在顯著的相互影響的關系。這種狀況與現階段中國經濟發展和產業結構優化升級的實際相吻合，即主要是依靠增加研發投入和通過教育提高勞動者素質來推動經濟轉型，反映出產業升級需從資本投入和人力水平兩方面共同發力。

3、 協整關系檢驗

從前文各序列的單位根檢驗結果可知，原序列存在單位根，是非平穩序列。但是，原序列一階差分后都是平穩的，因此可以通過協整檢驗來判斷各變量之間是否存在著長期穩定的關系。協整關系的檢驗方法主要有兩種，分別是特征值跡檢驗和最大特征值檢驗，本文采取最大特征值檢驗法對序列之間的協整關系進行檢驗。

檢驗結果顯示，在5%顯著性水平下，產業升級狀況，科研投入，教育水平以及第三產業從業人數比重之間存在兩個協整關系。我們選擇其中的第一個，給出一個標準化的協整方程：

LNITt=-0.93LNRD+0.39LNPA +2.26LNPNt -6.60（2）

但因為存在多個協整關系，為了保證所選協整方程的準確性，防止偽回歸情況的出現，我們對所得協整方程的殘差序列進行單位根檢驗、LLC、ADF、PP檢驗統計量分別是-3.50746，29.1803，48.1201，均在5%水平上通過檢驗，表明協整方程顯著成立。

方程表明，產業升級狀況和科研投入、教育水平以及第三產業從業人數比重存在著長期穩定關系。從協整方程各系數來看，科研投入每增加1%，產業升級狀況將減弱0.93%；教育水平每增加1%，產業升級狀況將強化0.39%；第三產業從業人數比重每增加1%，產業優化狀況將增強2.26%。

四、結語

本文主要通過誤差修正模型考察產業升級狀況（LNIT）、科研投入（LNRD）、教育水平（N LNPA）從業者人數（LNPN）之間的短期動態關系，根據協整檢驗結果和協整方程，可以得出誤差修正項ECM。

首先長期內，產業升級狀況對科研投入的彈性系數為-0.93，遠小于短期內產業升級狀況對國內生產總值的彈性系數0.07。表明短期內，科研投入能夠對產業升級起到良好的促進作用，但長期來看，這種積極作用會迅速衰減。因此短期內，我們還是應該加強科研投入，以期起到有效的刺激作用，但長期來看單純地依靠增加物資投入，并不能從根本上改變我國現階段產業結構不合理的現狀，

其次長期內產業升級狀況對教育水平的彈性系數為0.39，高于短期內產業升級狀況對教育水平的彈性系數0.19。這一結果說明，在我國產業結構優化升級的全面戰略中，教育始終處在相當重要的位置，能夠對產業升級產生明顯的推動作用，且隨時間推移，這種效應還會更加顯著。所以我們要堅持普及教育、深化教育，讓更多勞動者能夠從教育中提升自我，這才是未來中國產業結構優化調整的根本出路。

另外，長期內產業升級狀況對第三產業從業人數比重的彈性系數為2.26，遠大于短期內產業升級狀況對第三產業從業人數比重的彈性系數-0.05。說明勞動者素質在后續產業升級調整的過程中也相當重要，并且可以作為教育促進產業優化的一個佐證——對勞動者的教育提升了他們素質，使得這些第三產業勞動者能真正為產業升級做出積極的貢獻。

［1］張哲談，張鵬.科研投入、產業升級與區域經濟增長的實證研究［J］.價格月刊，2015，（6）.

［2］李偉慶，聶獻忠.產業升級與自主創新：機理分析與實證研究［J］.科學學研究，2015，（7）.

［3］韋吉飛，張學敏.教育紅利，分級低于差異與產業升級的層級協同［J］.清華大學教育研究，2014，（3）.

［4］黃戰.教育適應制造業產業升級的策略分析 ［J］.中國成人教育，2012，（2）.

（責任編輯：戴國際）