河南省經濟增長與技術創新關系的實證研究

【摘 要】 文章基于VAR及VEC模型研究河南省經濟增長與技術創新之間的關系，結果表明：技術創新能夠通過工業增加值間接影響經濟增長，關注工業增加值增速對促進河南省經濟實現高質量增長至關重要。

【關鍵詞】 技術創新;經濟增長;工業增加值

【中圖分類號】 F224 【文獻標識碼】 A

【文章編號】 2096-4102（2020）03-0066-03 開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

熊彼特的“創新理論”認為，如果沒有創新，經濟只會處于一種“循環流轉”的狀態，這種狀態下的經濟增長僅具有“數量”意義，不會帶來體現“質量”飛躍的經濟發展。因此，分析技術創新對促進河南省經濟增長是否發揮作用具有重要意義。

一、變量與數據來源說明

根據研究內容、數據獲取及模型建立的需要，選擇河南省“全年全省生產總值比上年增長”代表經濟增長，對應符號為GDP;“分行業固定資產投資增長速度”中的“科學研究和技術服務業”、“科學技術”中的“授權專利”增長代表技術創新，對應符號分別為SCITECH和PATENT;“全年全省全部工業增加值”增長作為解釋變量，對應符號為VALUEADDED。以上各變量數據均來源于河南省統計局網站統計公報，數據期間為2011年-2018年。

二、技術創新與經濟增長的向量自回歸模型（VAR）

非結構性計量經濟模型能夠更準確地描述變量間的動態關系，考慮到模型建立和分析的需要，采用Quadratic-match average插值方法將各變量由低頻數據向高頻數據轉換，并對轉換后的各變量時間序列數據作對數化處理。

（一）平穩性檢驗

對取對數化后的各變量進行平穩性檢驗。檢驗結果表明：LYGDP、LYPATENT、LYSCITECH在5%的顯著性水平下拒絕原假設，接受不存在單位根的結論。考慮到模型建立的需要，在盡量保留原始時間序列數據信息的原則下，我們認為LYVALUEADDED近似在10%的顯著性水平下拒絕原假設，接受不存在單位根的結論。因此，基本確定序列LYGDP、LYPATENT、LYSCITECH、LYVALUEADDED

都是零階單整序列I（0）。

（二）滯后階數的選擇

理論上，滯后階數越大，越能完整反映VAR模型的動態特征，但滯后階數大會降低模型自由度。綜合考慮滯后階數和自由度限制，采取少數服從多數的原則，我們確定最優的滯后階數為2。

（三）VAR模型的參數估計

根據估計結果發現，全年全省生產總值增速、科學研究和技術服務業投資增速、授權專利增速、工業增加值增速4個變量之間關系比較密切，估計的VAR模型較客觀地模擬了它們之間的動態變化。

（四）VAR模型的穩定性檢驗

VAR模型具有穩定性的前提是其所有AR特征多項式根的倒數都必須小于1，表現在都落在單位圓內。檢驗結果顯示AR特征多項式根的倒數都小于1，說明估計的VAR模型符合要求。

（五）VAR模型的Granger因果檢驗

Granger因果檢驗能夠判定出全年全省生產總值增速、科學研究和技術服務業投資增速、授權專利增速、工業增加值增速4個變量之間是否存在因果關系。

檢驗結果顯示：在LYGDP方程中，授權專利增速、科學研究和技術服務業投資增速都不是經濟增速變化的原因，工業增加值增速近似是經濟增速變化的原因，授權專利增速、科學研究和技術服務業投資增速、工業增加值增速的聯合作用不是經濟增速變化的原因。

在LYPATENT方程中，經濟增速、科學研究和技術服務業投資增速、工業增加值增速都不是授權專利增速變化的原因，經濟增速、科學研究和技術服務業投資增速、工業增加值增速的聯合作用近似是授權專利增速變化的原因。

在LYSCITECH方程中，經濟增速、授權專利增速、工業增加值增速均是科學研究和技術服務業投資增速變化的原因，經濟增速、授權專利增速、工業增加值增速的聯合作用是科學研究和技術服務業投資增速變化的原因。

在LYVALUEADDED方程中，經濟增速、科學研究和技術服務業投資增速都是工業增加值增速變化的原因，授權專利增速不是工業增加值增速變化的原因，經濟增速、授權專利增速、科學研究和技術服務業投資增速的聯合作用是工業增加值增速變化的原因。

（六）脈沖響應函數與方差分解分析

脈沖響應函數能夠反映VAR模型受到某一沖擊進而影響各變量當期值和未來值的動態過程，由此形成各時間序列變量的響應函數時間路徑。考慮到研究內容，我們重點分析經濟增速序列的脈沖響應函數時間路徑，見圖1。

由圖1可知，經濟增速對來自自身的擾動或沖擊響應程度比較明顯，授權專利增速變化對經濟增速變化影響較小，科學研究和技術服務業投資增速變化對經濟增速變化影響最小，工業增加值增速變化對經濟增速變化影響最大。

同時，根據經濟增速方差分解結果發現，自擾動或沖擊對經濟增速方差的貢獻度由大變小，滯后10期為21.95%。授權專利增速對經濟增速方差的貢獻度由小緩慢變大，滯后10期為2.36%。科學研究和技術服務業投資增速對經濟增速方差的貢獻度由小緩慢變大，滯后10期為1.46%。工業增加值增速對經濟增速方差的貢獻度由小變大，滯后10期達到74.22%。

總體來看，經濟增速變化受工業增加值增速變化的影響最大，其次是受自身變化的影響。經濟增速變化受授權專利增速變化、科學研究和技術服務業投資增速變化的影響很小。

三、技術創新與經濟增長的向量誤差修正模型（VEC模型）

在前述檢驗及估計的基礎上，若LYGDP、LYPATENT、LYSCITECH、LYVALUEADDED四個變量之間存在協整關系，則可以建立向量誤差修正模型。

（一）協整檢驗

采用Johansen協整檢驗方法來檢驗各變量之間是否存在協整關系。跡檢驗和最大特征值檢驗顯示它們都在5%的顯著性水平上拒絕了“不存在協整關系、最多存在1個協整關系”的原假設。我們認為LYGDP、LYPATENT、LYSCITECH、LYVALUEADDED之間存在2個協整向量。

（二）向量誤差修正模型（VEC）估計結果

根據各變量序列的協整向量，我們得到一個協整方程的估計結果：

LYGDP=-0.015428LYPATENTt-1+0.015LYSCITECHt-1+0.355384LYVALUEADDEDt-1+1.375398

方程表明在其他條件不變的情況下，授權專利增速每上漲1個百分點，經濟增速會下降0.015個百分點。科學研究和技術服務業投資增速每上漲1個百分點，經濟增速會上漲0.015個百分點。工業增加值增速每上漲1個百分點，經濟增速會上漲0.36個百分點。

根據VEC模型的協整關系發現，經濟增速與授權專利增速、科學研究和技術服務業投資增速、工業增加值增速的關系，自2012年到2014年間處于大幅波動中，2014年到2016年波動幅度很小趨于平穩，而2016年之后又開始大幅波動，見圖2。

由此得到向量誤差修正模型（VEC）的矩陣方程：

ΔLYGDPΔLYPATENTΔLYSCITECHΔLYVALUEADDED=-0.0278910.0775960.045674-0.051727

+-0.548009-4.3646782.183287-1.234802×ECMt-1+μ1μ2μ3μ4

其中：

ECMt-1=LYGDPt-1+0.015428LYPATENTt-1-0.15LYSCITECHt-1-0.355384LYVALUEADDEDt-1-1.375398

矩陣方程表明當經濟增速高于均衡水平時，則下一期就往低的方向調整，調整系數為-0.55。當授權專利增速高于均衡水平時，則下一期就往低的方向調整，調整系數為-4.36。當科學研究和技術服務業投資增速高于均衡水平時，則下一期就往高的方向調整，調整系數為2.18。當工業增加值增速高于均衡水平時，則下一期就往低的方向調整，調整系數為-1.23。

四、研究結論

從Granger因果檢驗結果來看，工業增加值增速與經濟增速互為Granger因果關系。工業增加值增速與科學研究和技術服務業投資增速互為Granger因果關系。經濟增速是科學研究和技術服務業投資增速的Granger原因，反之則不成立。授權專利增速是科學研究和技術服務業投資增速的Granger原因，反之則不成立。授權專利增速與經濟增速不互為Granger因果關系。

脈沖響應函數和方差分解結果也能進一步驗證工業增加值對經濟增長的重要性。在經濟增長受授權專利、科學研究和技術服務業投資、工業增加值沖擊產生的響應中，受工業增加值產生的響應最大，工業增加值對經濟增速的貢獻度超過70%;受授權專利、科學研究和技術服務業投資產生的響應較小，兩者對經濟增速的貢獻度均小于5%。

從經濟增速、授權專利增速、科學研究和技術服務業投資增速、工業增加值增速之間的長期均衡關系來看，工業增加值增速的變化對于均衡關系的影響比較大，表明在維持經濟增長均衡關系的穩定中，工業增加值能夠發揮明顯作用。因此，關注工業增加值增速對促進河南省經濟實現高質量增長至關重要。

【參考文獻】

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[4]黃微芬.基于VAR與VEC模型的中國價格水平波動研究[J].統計與決策，2015（21）：122-126.

收稿日期：2020-02-13

基金項目：本文系2019年度河南省社科聯、經團聯調研課題“技術創新推動河南省經濟增長問題研究”（課題編號：SKL—2019—2826）階段性研究成果。

作者簡介：王雪然（1986—），女，河北石家莊人，洛陽理工學院會計學院助教，碩士。