技術(shù)創(chuàng)新與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的動(dòng)態(tài)關(guān)系研究

巫媛瑩 韓芳 劉璇斐

摘 要：經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的相關(guān)研究一直是經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域中最活躍的研究課題之一，經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的核心競(jìng)爭(zhēng)就是技術(shù)創(chuàng)新能力的競(jìng)爭(zhēng)。經(jīng)濟(jì)體依靠技術(shù)創(chuàng)新能力的增強(qiáng)，不僅能推動(dòng)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，更能推動(dòng)經(jīng)濟(jì)的優(yōu)質(zhì)增長(zhǎng)。通過(guò)云南省時(shí)間序列數(shù)據(jù)建立實(shí)證模型，通過(guò)Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)確定技術(shù)創(chuàng)新和區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的因果關(guān)系，并利用ECM模型確定技術(shù)創(chuàng)新和區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的均衡關(guān)系。

關(guān)鍵詞：技術(shù)創(chuàng)新;區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng);Granger因果關(guān)系檢驗(yàn);ECM模型

中圖分類號(hào)：F224? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? 文章編號(hào)：1673-291X（2021）16-0050-04

引言

當(dāng)今世界，科學(xué)技術(shù)迅猛發(fā)展，“技術(shù)創(chuàng)新”一詞大量充斥于各種媒體，人們?cè)絹?lái)越真切地認(rèn)識(shí)到技術(shù)創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展所起到的推動(dòng)作用。對(duì)于區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展來(lái)講，技術(shù)創(chuàng)新也成為影響其最重要的動(dòng)力和關(guān)鍵因素之一，發(fā)揮著基礎(chǔ)性和本質(zhì)性的作用，深刻地改變著區(qū)域經(jīng)濟(jì)格局。20世紀(jì)90年代以來(lái)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的相關(guān)研究一直是經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域中最活躍的研究課題之一。相關(guān)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論認(rèn)為知識(shí)積累、科技進(jìn)步和高素質(zhì)的人力資本能夠創(chuàng)造規(guī)模收益遞增效應(yīng)，從而實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)增長(zhǎng)。技術(shù)創(chuàng)新在當(dāng)今發(fā)達(dá)資本主義國(guó)家的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中起著越來(lái)越重要的作用，并且成為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)引擎。今后經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)，核心就是技術(shù)創(chuàng)新能力的競(jìng)爭(zhēng)。依靠技術(shù)創(chuàng)新能力的增強(qiáng)，不僅能推動(dòng)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，更能推動(dòng)經(jīng)濟(jì)的優(yōu)質(zhì)增長(zhǎng)。本文分析技術(shù)創(chuàng)新對(duì)于區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，通過(guò)Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)確定序列之間的關(guān)系，并利用ECM模型確定序列間的均衡關(guān)系。本文的研究結(jié)果將豐富技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的相關(guān)研究。

一、文獻(xiàn)綜述

許多學(xué)者已經(jīng)對(duì)分析技術(shù)創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)方面進(jìn)行深入而細(xì)致的探索研究。用定量分析方法研究技術(shù)創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)最早開(kāi)始于20世紀(jì)初期。1928年，美國(guó)著名數(shù)學(xué)家柯布（C.W.Cobb）與經(jīng)濟(jì)學(xué)家道格拉斯（P.H.Douglas）提出經(jīng)濟(jì)學(xué)中著名的柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)（CD函數(shù)），這一研究對(duì)描述定量的投入及產(chǎn)出之間聯(lián)系的方法和模型作出十分重大的貢獻(xiàn)[1]。柯布與道格拉斯分析了全美制造業(yè)從1899—1922年間的歷史資料后得出，在生產(chǎn)的投入因素之中，只有資本和勞動(dòng)是決定性要素，其他要素對(duì)產(chǎn)出的影響可以忽略不計(jì)[2]。

1942年，荷蘭杰出經(jīng)濟(jì)學(xué)家丁伯格（J.Tingbergen）[3]完成一篇德語(yǔ)文章，文章中作者在資本與勞動(dòng)投入函數(shù)中引入了時(shí)間趨勢(shì)來(lái)表示“效率”的水平。從此，CD生產(chǎn)函數(shù)中便有了技術(shù)這一影響因子[4]。

1957年，美國(guó)麻省理工學(xué)院研究所的索洛（Solow）首創(chuàng)了索洛增長(zhǎng)核算模型[5]，定量的分離出資本、勞動(dòng)以及技術(shù)投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)。在索洛模型中所有無(wú)法用具體因素解釋的增長(zhǎng)率被認(rèn)定為技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)。索洛增長(zhǎng)核算法在嚴(yán)格意義上來(lái)說(shuō)必須同時(shí)滿足下列條件：僅有勞動(dòng)與資本這兩個(gè)生產(chǎn)要素，并且可以相互替換，還能夠以可變比例進(jìn)行組合;經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)處在完全競(jìng)爭(zhēng)狀態(tài)下，生產(chǎn)要素勞動(dòng)與資本的邊際產(chǎn)出存在遞減;勞動(dòng)與資本在任意時(shí)間都得到了充分的利用;技術(shù)進(jìn)步是希克斯（Hicks）中性的。除此之外，索洛模型在實(shí)際應(yīng)用的過(guò)程中一般還須要假設(shè)規(guī)模報(bào)酬是不變的。索洛增長(zhǎng)核算模型對(duì)技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)率進(jìn)行了大概估計(jì)，但這一估計(jì)還是過(guò)于籠統(tǒng)，對(duì)技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)作用估計(jì)過(guò)高。該模型所分析的技術(shù)進(jìn)步不但包括了新工藝、新技術(shù)以及新產(chǎn)品的使用等通常意義上的技術(shù)進(jìn)步，還涵蓋了除勞動(dòng)與資本投入之外的所有投入因素影響，例如勞動(dòng)者素養(yǎng)的提升、組織者決策能力的提升以及規(guī)模效益等因素，所以索洛模型中的技術(shù)進(jìn)步只是一種廣義上的技術(shù)進(jìn)步。

1974年，丹尼森（dwarf F.Denison）[6～8]首先使用增長(zhǎng)因素分析法，把經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響因素劃分成總投入要素以及投入要素生產(chǎn)率兩類，尤其對(duì)投入要素中的勞動(dòng)投入做了更為詳細(xì)的劃分。作者把勞動(dòng)投入按照工時(shí)、就業(yè)、教育程度、性別和年齡進(jìn)行拆分，資本投入按照住宅工地與住宅建筑、非住宅土地及存貨、非住宅建筑及設(shè)備劃分，最終計(jì)算得出各種因素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)值，使得索洛“余值”大幅度縮小。丹尼森在分析美國(guó)國(guó)民收入的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)時(shí)，通過(guò)對(duì)投入要素的細(xì)致劃分進(jìn)而對(duì)細(xì)分后影響因素的增長(zhǎng)率進(jìn)行了加權(quán)和加總的處理，估算出各種投入要素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)值。研究結(jié)果顯示，知識(shí)的積累發(fā)展占技術(shù)進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)總貢獻(xiàn)作用的約2/3。丹尼森增長(zhǎng)因素分析法因?yàn)榘延绊懡?jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的要素劃分的十分細(xì)致，所以分析技術(shù)創(chuàng)新（即知識(shí)積累發(fā)展）增長(zhǎng)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)就更加準(zhǔn)確客觀。遺憾的是，許多因素資深的界定十分困難，導(dǎo)致這種方法的推廣應(yīng)用受到了很大的限制。

美國(guó)著名經(jīng)濟(jì)學(xué)家西蒙史密斯庫(kù)茲涅茨（Simon Smith Kuznets）[2]是最早從數(shù)量與結(jié)構(gòu)兩方面對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)進(jìn)行分析研究的經(jīng)濟(jì)學(xué)者之一。他所編寫(xiě)的一系列關(guān)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響因素分析的著作中提出：影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的要素，主要包括知識(shí)儲(chǔ)備的增加、勞動(dòng)生產(chǎn)效率的提高以及結(jié)構(gòu)方面的改變。首先是知識(shí)儲(chǔ)備的增漲，作者認(rèn)定隨著社會(huì)的逐漸進(jìn)步與發(fā)展，人類社會(huì)的社會(huì)知識(shí)與技術(shù)知識(shí)的儲(chǔ)備會(huì)迅速地增加，當(dāng)這些知識(shí)儲(chǔ)備被生產(chǎn)者合理利用時(shí)，它就將成為經(jīng)濟(jì)總量增長(zhǎng)和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變的基礎(chǔ)。但知識(shí)并不等于生產(chǎn)力，需要在某些特定中介因素作用下才能夠轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。其次勞動(dòng)生產(chǎn)效率的提高是以高增長(zhǎng)率人均產(chǎn)值為標(biāo)志的現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)誘因。最后是結(jié)構(gòu)變化，作者提出在經(jīng)濟(jì)相對(duì)發(fā)達(dá)的資本主義國(guó)家里，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化十分迅速，所以結(jié)構(gòu)因素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)相對(duì)比較顯著，而在不發(fā)達(dá)國(guó)家中，結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化進(jìn)程緩慢，導(dǎo)致結(jié)構(gòu)因素對(duì)經(jīng)濟(jì)増漲的影響相對(duì)較小。

喬根森等（Dale W.Jorgenson）[9～10]在丹尼森研究的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步將勞動(dòng)投入與資本投入的增長(zhǎng)拆分成質(zhì)量增長(zhǎng)與數(shù)量增張，將資本增進(jìn)型與勞動(dòng)增進(jìn)型兩種技術(shù)進(jìn)步自索洛余值中分離出去。喬根森在一系列研究中運(yùn)用超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)模型，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，其方法的基礎(chǔ)核心是依據(jù)投入質(zhì)量及價(jià)格變化對(duì)投入數(shù)據(jù)進(jìn)一步修改。

20世紀(jì)末，羅默[11]、盧卡斯[12]等經(jīng)濟(jì)學(xué)家提出了新經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論，把技術(shù)創(chuàng)新內(nèi)生化，分析了人力資源與知識(shí)外溢等問(wèn)題，相對(duì)之前的經(jīng)濟(jì)理論有了很大的突破。但是目前經(jīng)濟(jì)學(xué)界還沒(méi)有形成比較權(quán)威、統(tǒng)一的，基于新經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論的技術(shù)創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)度的分析方法與模型。

19世紀(jì)后期，我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展引起了國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者關(guān)注，我國(guó)技術(shù)創(chuàng)新對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)問(wèn)題也隨之成為學(xué)者研究探討的重點(diǎn)。因?yàn)榉椒皵?shù)據(jù)的局限，先期研究一般都使用了索洛增長(zhǎng)核算方法，研究方向也主要集中于全國(guó)范圍的技術(shù)創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)方面，其中沈坤榮（1999）[13]、吉川洋（2001）[14]及Lin（2002）[15]等人都取得了比較有代表性的研究成果，可惜這些研究受到各種局限性的影響不曾在技術(shù)創(chuàng)新對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)的方面進(jìn)行合理的分析。此后，羅佳明等（2004）對(duì)技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行了研究，研究結(jié)果表明兩者之間存在因果關(guān)系[16]。翟群臻（2005）使用內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論的研究方法，運(yùn)用線性回歸模型研究R&D投入、GDP以及R&D投入與GDP比值三者之間的關(guān)系，另辟蹊徑的估算了基礎(chǔ)創(chuàng)新對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)[17]。

此后，更多的研究人員將目光投向技術(shù)創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響的區(qū)域?qū)Ρ取＠罴t松等（2003）使用CD生產(chǎn)函數(shù)分別對(duì)中國(guó)西部、中部及東部地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新對(duì)該區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率進(jìn)行了估算并進(jìn)行了橫向比較，研究結(jié)果表明中部及西部地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新對(duì)該區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)明顯低于東部地區(qū)[18]。豐明等（2006）對(duì)丹東市及其周圍地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證分析與比較[19]。近幾年來(lái)，隨著技術(shù)手段上所取得的新突破，基于面板數(shù)據(jù)的前沿技術(shù)分析方法成為對(duì)國(guó)內(nèi)技術(shù)創(chuàng)新對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)分析演技的先進(jìn)手段，隨機(jī)前沿分析法（SFA）逐漸被更加廣泛地應(yīng)用在這一研究領(lǐng)域[20]。

先前關(guān)于技術(shù)創(chuàng)新對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的相關(guān)研究，都僅局限于探尋兩者之間的相關(guān)關(guān)系，而缺乏對(duì)于技術(shù)創(chuàng)新和區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的因果關(guān)系和動(dòng)態(tài)平衡關(guān)系的研究。本文收集云南省技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)建立實(shí)證模型，探究?jī)烧咧g的因果關(guān)系和動(dòng)態(tài)平衡關(guān)系，以此完善先前研究關(guān)于技術(shù)創(chuàng)新和區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的相關(guān)研究。

二、研究方法和實(shí)證分析

（一）研究方法

本文采用平穩(wěn)性的單位根驗(yàn)證、ADF檢驗(yàn)原理、協(xié)整檢驗(yàn)、Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)和誤差修正模型ECM為理論研究方法。為了確定技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的動(dòng)態(tài)均衡關(guān)系，需要選擇相應(yīng)的指標(biāo)進(jìn)行計(jì)量分析。根據(jù)科學(xué)性和數(shù)據(jù)可獲取性的原則，選擇云南省科學(xué)研究與試驗(yàn)發(fā)展（R&D）資本存量、科學(xué)研究與試驗(yàn)發(fā)展（R&D）人員作為技術(shù)創(chuàng)新的指標(biāo)，以國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的指標(biāo)。

（二）指標(biāo)時(shí)間序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

為避免時(shí)間序列數(shù)據(jù)的“虛假回歸”現(xiàn)象，進(jìn)行回歸時(shí)要求所用的時(shí)間序列是平穩(wěn)的。因此，需要對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的指標(biāo)R&D資本存量（K）、R&D人員（L）和經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)GDP的時(shí)間序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。為了使時(shí)間序列變得更平穩(wěn)，取各指標(biāo)的對(duì)數(shù)，分別記為L(zhǎng)NK、LNL和LNGDP。

首先對(duì)LNK、LNL和LNGDP的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。由圖1可知，LNK、LNL和LNGDP的均值都大于0，且LNK、LNL隨著時(shí)間變化具有一定的趨勢(shì)，所以進(jìn)行單位根檢驗(yàn)的時(shí)候，選擇常數(shù)和線性趨勢(shì)。而LNGDP比較平穩(wěn)，進(jìn)行單位根檢驗(yàn)的時(shí)候不考慮線性趨勢(shì)。滯后階數(shù)采用SIC準(zhǔn)則確定。ADF單位根檢驗(yàn)的結(jié)果如表1所示，根據(jù)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)，R&D資本存量（K）、R&D人員（L）和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的指標(biāo)GDP對(duì)數(shù)的時(shí)間序列均不平穩(wěn)。

因此，需要繼續(xù)對(duì)其一階差分后的時(shí)間序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。LNK、LNL和LNGDP一階差分的時(shí)間序列圖如圖2所示。由圖可知，3個(gè)變量的線性趨勢(shì)均不

明顯，所以在檢驗(yàn)時(shí)均不需要考慮線性趨勢(shì)。并且除LNL大致圍繞0上下波動(dòng)外，其他2個(gè)變量的均值均大于0，所以在檢驗(yàn)時(shí)除LNL外需要考慮常數(shù)項(xiàng)。滯后階數(shù)采用SIC準(zhǔn)則確定。進(jìn)行ADF單位根檢驗(yàn)的結(jié)果如表1所示，根據(jù)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)，R&D資本存量（K）、R&D人員（L）和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的指標(biāo)GDP對(duì)數(shù)一階差分的時(shí)間序列均不平穩(wěn)。

繼續(xù)對(duì)變量對(duì)數(shù)二階差分后的時(shí)間序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。LNK、LNL和LNGDP二階差分的時(shí)間序列圖如圖3所示。由圖3可知，3個(gè)變量均大致圍繞0上下波

動(dòng)，并且線性趨勢(shì)均不明顯，所以在檢驗(yàn)時(shí)均不需要考慮常數(shù)項(xiàng)和線性趨勢(shì)。滯后階數(shù)采用SIC準(zhǔn)則確定。進(jìn)行ADF單位根檢驗(yàn)的結(jié)果如表1所示，根據(jù)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)，R&D資本存量（K）、R&D人員（L）和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的指標(biāo)GDP對(duì)數(shù)二階差分的時(shí)間序列在1%的顯著水平下拒絕了存在單位根的原假設(shè)，因此，LNK、LNL和LNGDP為二階單整序列，即LNK、LNL和LNGDP為差分平穩(wěn)的時(shí)間序列，故可以進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)和Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)。

（三）技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的協(xié)整檢驗(yàn)

由此回歸方程可知，GDP與R&D資本存量、R&D人員之間呈現(xiàn)出正相關(guān)關(guān)系。根據(jù)該回歸方程，可得到殘差項(xiàng)為：

對(duì)殘差項(xiàng)？著t進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。根據(jù)殘差項(xiàng)？著t的時(shí)間序列圖可知?dú)埐顕@0上下波動(dòng)，且不具有明顯的時(shí)間趨勢(shì)如圖4所示，因此在進(jìn)行檢驗(yàn)時(shí)不考慮常數(shù)和線性趨勢(shì)。滯后階數(shù)采用SIC準(zhǔn)則確定。ADF單位根檢驗(yàn)的結(jié)果如表2所示。根據(jù)表2中的檢驗(yàn)結(jié)果可知，殘差序列在1%的顯著水平下拒絕了存在單位根的原假設(shè)，因此殘差序列是平穩(wěn)的，說(shuō)明GDP與R&D資本存量、R&D人員之間存在協(xié)整關(guān)系，即三者之間存在長(zhǎng)期的穩(wěn)定關(guān)系。根據(jù)式（1）可知，從長(zhǎng)期來(lái)看，R&D資本存量每增加1%，GDP將增加0.02%，R&D活動(dòng)人員全時(shí)當(dāng)量每增加1%，GDP將增加0.34%。

（四）因果關(guān)系檢驗(yàn)

協(xié)整檢驗(yàn)表明，技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間存在一定關(guān)系，但是沒(méi)有指明它們之間是否存在因果關(guān)系以及因果關(guān)系的方向。為了進(jìn)一步分析云南省技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系，需要對(duì)R&D資本存量、R&D人員和GDP的對(duì)數(shù)進(jìn)行Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

根據(jù)表2和表3中的檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，當(dāng)滯后期為1時(shí)，存在LNK、LNL與 LNGDP單向的因果關(guān)系，即R&D資本存量、R&D活動(dòng)人員全時(shí)當(dāng)量的增加能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，而經(jīng)濟(jì)發(fā)展不能促進(jìn)R&D資本存量和R&D活動(dòng)人員全時(shí)當(dāng)量的增加。

（五）誤差修正模型

根據(jù)協(xié)整檢驗(yàn)和Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)的結(jié)果，可以確定云南省技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間存在長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系，且存在R&D資本存量和R&D活動(dòng)人員全時(shí)當(dāng)量到經(jīng)濟(jì)發(fā)展的單向因果關(guān)系。下面建立LNK、LNL構(gòu)成LNGDP關(guān)系的誤差修正模型，并對(duì)該模型進(jìn)行分析。

首先根據(jù)式（2）導(dǎo)出誤差修正序列：

ecmt=LNGDPt-4.1832-0.0213LNKt-0.3462LNLt（3）

然后建立誤差修正模型：

通過(guò)最小二乘法（OLS）估計(jì)誤差修正模型：

整理可得：

誤差修正模型中的差分項(xiàng)反映了短期波動(dòng)的影響，誤差項(xiàng)則反映了長(zhǎng)期均衡對(duì)短期波動(dòng)的影響。根據(jù)式（6）可知，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的波動(dòng)由短期波動(dòng)和長(zhǎng)期均衡兩部分組成。短期波動(dòng)，即R&D資本存量和R&D活動(dòng)人員全時(shí)當(dāng)量差分項(xiàng)。長(zhǎng)期均衡即誤差修正項(xiàng)，誤差修正系數(shù)為-0.3223，符合反向修正機(jī)制，當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展短期偏離均衡狀態(tài)時(shí)，誤差修正項(xiàng)促使經(jīng)濟(jì)發(fā)展向長(zhǎng)期均衡狀態(tài)收斂。

三、研究結(jié)果和啟示

本文介紹了檢驗(yàn)技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)發(fā)展動(dòng)態(tài)均衡關(guān)系的模型，包括單位根檢驗(yàn)、協(xié)整檢驗(yàn)、Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)和誤差修正模型。然后根據(jù)科學(xué)性和可獲取性原則，選擇了R&D資本存量、R&D活動(dòng)人員全時(shí)當(dāng)量作為技術(shù)創(chuàng)新的指標(biāo)，選擇國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的指標(biāo)，并核算了指標(biāo)的數(shù)值。

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作者簡(jiǎn)介：巫媛瑩（1989-），女，廣東英德人，財(cái)務(wù)部運(yùn)營(yíng)管理科副科長(zhǎng)，助理會(huì)計(jì)師，碩士研究生，從事經(jīng)濟(jì)分析、醫(yī)院運(yùn)營(yíng)研究;韓芳（1980-），女，山東濟(jì)南人，會(huì)計(jì)師，碩士研究生，從事財(cái)務(wù)分析、醫(yī)院資產(chǎn)管理研究;劉璇斐（1985-），女，四川綿陽(yáng)人，財(cái)務(wù)部資產(chǎn)管理科副科長(zhǎng)（主持工作），會(huì)計(jì)師，碩士研究生，從事財(cái)務(wù)及資產(chǎn)管理研究。