科技投入对安徽省经济发展的影响研究

王强，李昌勇

（安徽财经大学经济学院，安徽蚌埠233030）

科技投入对安徽省经济发展的影响研究

王强，李昌勇

（安徽财经大学经济学院，安徽蚌埠233030）

科学技术水平的不断提高在经济可持续发展中起着至关重要的作用，而科技的进步离不开科技的投入.本文采用主成分回归方法，根据安徽省1999-2008年统计数据，分析了科技投入各指标对安徽省经济增长的影响，并针对目前安徽省科技投入存在的问题，提出了可行的对策和建议，为决策者对科技工作的宏观管理提供了一定依据.

科技投入；主成分回归；经济发展

1 引言

改革开放以来，我国经济高速发展，实现了年均10%左右的高增长率.但是在经济发展的背后却存在着一系列不容忽视的问题：一是粗放式的经济增长方式和发展模式对资源(尤其是能源)消耗的猛增，自然资源浪费现象严重；二是，低下资源利用效率导致环境污染问题严重，人类生存环境日益恶化.因此，人们不得不深入研究影响我国经济发展的因素，探究可持续的经济发展模式.长期以来，国内外众多学者对经济增长的影响因素的探究表明：随着时间的推移，技术进步在经济发展中的作用越来越明显，并逐步体现了生产要素投入在经济增长中的主导地位.而科技投入是技术进步的前提，要加速科技进步的发展，促进其对国民经济和社会带来更大效益，必须有充分或较多的资金投入和人力投入.因此，科技投入与经济发展的关系成为目前众多学者研究的切入点.

目前，大部分学者关于科技投入对经济增长影响的研究主要集中于实证方面.刘浩（2006）在研究科学技术是第一生产力理论、创新理论和新经济发展理论的基础上，考察了长春市科技投入与经济发展的现状及问题，运用相关关系、因果关系以及构造的弹性模型，得出长春市科技投入与经济发展的因果关系和变动系数，同时，深入研究了长春市科技投入与经济发展的关系[1].黄鲁成，李晓英（2006）运用灰色关联度方法，根据北京市1998-2003年的统计数据，分析了科技投入各个指标与北京市经济增长之间的关系[2].杨冠琼，罗植（2009）利用1998年到2005年我国各省的科技投入和经济增长数据形成的面板数据，通过建立一阶差分模型分析了我国科技投入与经济绩效以及政策互补性之间的关系[3].但是在众多的研究中，很少有学者采用安徽省数据研究科技投入对安徽省经济增长的影响，这对我国科研投入与经济发展的研究来说是一种缺陷.

本文在前人研究的基础上，采用数理统计中的主成分回归方法，根据安徽省1999-2008年的统计数据，设立回归模型，研究在其他条件不变的情况下，科技投入对安徽省GDP的影响.以期找到安徽省科技投入中存在的问题，从而为决策者制定相应的科技工作政策提供一定的依据，以促进经济发展.

2 指标选取和模型设定

2.1 指标的选取

选择合适的变量是建立经济模型的关键.本文根据现有理论和已有文献，并结合我国科技投入指标体系及《安徽省统计年鉴》，选取以下五项指标.

（1）政府科学技术支出额：从科技投入的宏观模式上看，我国实行的是“政府主导—经济导向—多元化”模式，国家财政科技投入起着导向作用.

（2）规模以上工业企业科技活动人员：企业是科技投入的主体之一.企业的科技进步离不开企业科技工作者的辛勤劳动，采用此项指标能够反应企业在人力方面的投入.

（3）规模以上企业新产品开发经费支出：规模以上企业具有科技投入的动力和能力，是科技投入和技术创新活动的主体.

（4）高校科技活动人员：高校聚集了大量的人才，是建设国家科技创新体系的一支重要力量，每年都承担很多重大科研任务.高校人才队伍建设是高校科技投入的一个方面.高校中从事科研活动的人数，从一定程度上反应了一所高校的科技投入量.

表1 安徽省1999—2008年科技投入基本状况

（5）高校科技经费内部支出额：高校科技经费投入是高校科研活动正常进行的保证，是科技投入中财力投入的重要组成部分.

为了反映科技投入对安徽经济发展的影响程度，本文以GDP作为因变量Y.自变量分别为：政府科学技术支出额（X1）、规模以上工业企业科技活动人员（X2）、规模以上企业新产品开发经费支出（X3）、高校科技活动人员（X4）、高校科技经费内部支出额（X5）.各指标原始数据均来自1999—2008年《安徽省统计年鉴》.如表1所示.

2.2 模型设定

在实际问题的研究中，为了全面分析问题，往往涉及众多有关的变量，虽然各自变量对因变量都是有意义的，但是某些自变量彼此相关，变量太多不但会增加计算的复杂性，而且也给合理分析问题和解决问题带来困难因此，需要对回归方程中的变量进行共线性诊断，并且确定它们对参数估计的影响，利用相关性对这些变量加以改造，用为数较少的新变量来反映原变量所提供的大部分信息，通过对新变量的分析达到解决问题的目的.主成分回归恰好能解决这些问题.

因此，本文采用主成分回归分析方法建立模型，用主成分作为新的自变量进行回归分析，使得回归方程及参数估计更加可靠.

3 实证分析

3.1 相关分析

对因变量与所有自变量做相关分析，相关系数矩阵见表2.

可见因变量GDP除了跟自变量高校科技活动人员数（X4）的相关性不强外，跟其他自变量的相关性都很强.所以，可以建立因变量与众多自变量之间的线性回归模型，模型具有合理性.同时可以看出，各自变量之间相关系数也很大，即自变量之间存在很大的共线性.因此需要采用主成分法来消除共线性对模型的影响.

表2 相关系数表

3.2 主成分分析

运用SPSS11.5对自变量X1、X2、X3、X4、X5进行主成分分析，得到如下结果.如表3所示.

表3 主成分分析结果

从表3可知，第一主成分的贡献率为74.47%，第二主成分的贡献率为20.42%，前两个主成分的累计贡献率已达到94.89%，即前两个主成分已经能解释原来变量的94.89%，因此选取前两个主成分作为新变量来建立回归模型.

表4 主成分回归系数

结合SPSS可得主成分回归系数矩阵如表4所示.

因此可得两个主成分的表达式为：(其中ZXi为标准化后数据)

F1=0.481*ZX1+0.511*ZX2+0.515*ZX3

+0.235*ZX4+0.433*ZX5

推动国企实质性混改，相关部门要尽量减少行政化的指挥和干预。一家地方重点国企董事长告诉记者，企业十年前就上市了，后来还引进了战略投资者，从成分上看是不折不扣的混合所有制企业。不过，“企业仍和以前一样，经常收到上级部门的红头文件，要求参照执行。”

F2=0.159*ZX1-0.074*ZX2-0.068*ZX3

+0.860*ZX4-0.475*ZX5

计算可得各年份两主成分得分如表5.

表5 主成分得分

ZY为标准化后因变量，根据ZY和F1、F2，运用最小二乘法建立多元线性回归方程.根据EViews6.0可得：

根据表6可知，调整后的判定系数为0.994，说明方程总体拟合效果非常好.F=548.056，表明能通过F检验，模型中所有解释变量对被解释变量的总影响是显著的.每个解释变量的t值均能通过，说明每个解释变量对被解释变量的影响均是显著的.

表6 最小二乘法回归结果

进一步检验可知，对于残差项，由表7可知，不存在自相关.

表7 自相关性检验

表8 white检验

由上表可知，P=0.1237＞0.05，说明该模型不存在异方差性.

通过以上分析，用该模型推断总体具有较好的可靠性.将标准化后解释变量带回回归方程得到解释变量与被解释变量之间的关系：

4 结论及建议

由上面的计算可以明显看出，GDP受政府科学技术支出额（X1）、规模以上工业企业科技活动人员（X2）、规模以上企业新产品开发经费支出（X3）、高校科技活动人员（X4）、高校科技经费内部支出额（X5）的影响非常大，各指标增加, GDP也增加,反之就减少.特别是X2、X3、X5三项指标对GDP的影响更加明显.因此，改善企业人才引进机制，创造条件为企业留住人才，同时加大企业和高校的科研投入尤为重要.

因此，为促进安徽省科技进步，推进该经济发展，我们需要制定合理的科技工作投入计划，争取以尽可能小的投入获得最大的收益.

第一，我们先应该加大规模以上工业企业的科技投入.政府部门要进一步加大扶持企业科技进步的投资力度，设立科技研发的专项资金，对企业的技术开发应给予长期稳定的资金支持和优惠的鼓励政策；同时，企业作为科技活动和科技投入的主体，要深挖潜力，加大对科技的投资，推进企业科技创新向更深一步发展.

第二，提高高校科研经费支出并增加高校经费筹集额度.高校作为技术创新的源头、高新技术的重要创造者和拥护者，应当充分发挥在人才、技术、信息等方面的优势，加大对科技活动的投入并且增加科研经费的支出，为高校科研成果奠定坚实的物质基础.

第三，适当增加高校科技活动人员数量.在日趋激烈的市场竞争中，高校必须加强科研人员自身建设，完善人才引进机制，进一步提高科技人员的创新能力，为技术进步和科技创新提供人才保障.

安徽省作为教育大省，其经济发展与科技投入有很大的关系，然而在科技投入方面却不均衡.由于各个因素之间存在很强的联系，如果有一个因素投入不足，就有可能影响其他因素对经济发展的影响，这对安徽省经济的落后也有一定影响.因此，我们认为，高校应与企业、政府形成战略合作关系.这种模式一方面能为高校创新提供经费和一系列优惠政策，加大高校的科技创新力度.另一方面也为企业找到了合适的人才和科技成果的运用.与此同时，高校的科技成果通过企业应用到实际生产，更新企业落后的产品，使得企业能够在竞争激烈的市场中立于不败之地.进而，企业生产总值的提高也会为政府带来可观的税收收入，为政府大力支持科技创新提供了经济基础.

〔1〕刘浩.长春市科技投入与经济发展问题研究[D].长春理工大学硕士学位论文,2006.1-52.

〔2〕黄鲁成,李晓英.北京市科技投入与经济增长关联的实证分析[J].科技管理研究,2006（04）：39-41.

〔3〕杨冠琼,罗植.我国科技投入与经济绩效的实证研究[J].科技管理研究,2009（01）：56-58.

〔4〕曾佑新.科技投入对江西经济发展影响的研究[J].企业经济,2004（04）：22-23.

〔5〕孙岗.科技管理学.北京:中国对外经济贸易出版社,1997.

〔6〕贾鹏，王晓明，贾燕子.我国科技投入与经济增长关联的实证分析[J].科技与管理,2006.

〔7〕西蒙.库兹涅茨.各国的经济增长[M].北京:商务印书馆, 1999.

F204

A

1673-260X（2013）07-0028-03