西安市科技进步对经济增长贡献率研究

澹台冰艳

摘要：现代经济增长理论中，对经济增长因素的分析结果表明，技术进步已成为发达国家经济增长中的最重要因素，是推动经济增长的重要因素，是经济增长的核心动力源之一。而西安市，拥有丰富的科技教育资源和科技资源，其对经济增长驱动贡献最大的仍然是资本要素。因此，本文基于西安经济发展现状，运用计量模型，对西安市资本、劳动力和技术进步对经济增长贡献率进行了比较。

关键词：技术进步；科技贡献率；协整关系检验

近年来，西安在经济增长速度方面高于全国平均水平，与此同时，西安也步入了中等收入城市行列，但改革以来的各种资源性红利正在消失。寻求发展战略新的驱动力就成为一个不可回避的问题。而现代经济增长理论中，对经济增长因素的分析结果表明，技术进步已成为发达国家经济增长中的最重要因素，是推动经济增长的重要因素，是经济增长的核心动力源之一i[1]。而西安市，拥有丰富的科技教育资源和科技资源，其对经济增长驱动贡献最大的仍然是资本要素。基于西安发展的迫切要求，本文采用实证分析方法和比较分析相结合的方法。通过实证分析，对西安当前的发展阶段进行定位，在了解了西安经济发展方式和科技资源概况的基础上，指出西安在经济发展中存在的问题，以期为西安政府在建设西安创新驱动发展战略时提供些参考。

西安拥有丰富的科技教育资源，近年来的经济发展处于全国中上游水平，这其中技术进步对经济增长的贡献度有多大，本文将通过查找西安市统计年鉴，用最新的西安经济发展运行数据；用计量模型实证研究方法，对模型中涉及到的变量进行协整关系检验，证实了变量间具有长期平稳关系，引用扩展的索洛模型，对模型方程进行回归分析，分别得到资本、劳动力和技术进步对西安经济增长的贡献率。

一、技术进步贡献率的测量

（一）数据来源

本文主要实证研究2002-2012年西安经济发展中劳动力、资本和技术对经济增长的贡献率，因此涉及到的指标有经济总产出，用国内生产总值GDP；劳动力投入，目前国内学者有用人力资本存量ii[2]、从业人员总数（魏峰，江永红，2013）iii[3]、劳动人口和平均受教育年限（李晓斌，2007）iv[4]等各种指标来衡量劳动力投入，说法不一，本文选用从业人员数来反应各年劳动力投入情况；资本投入量，是指某一时点上现有固定资本的总规模。本文选取各年固定资产投资总额来反应该年度资本投入量。

（二）各要素贡献率计算公式

依据西方学者的经济增长理论v[5]，结合我国经济增长的实践，构建了扩展的索罗模型，来测算资本、劳动力、技术进步对我市经济增长的贡献率，假设技术进步是希克斯中性的，α+β=1，则索罗增长速度方程如下：

产出增长率=技术进步率+α*劳动力增长率+β*资本投入增长率

方程两边同时除以产出增长率，即得劳动、资本投入和技术进步的贡献率。也即：

1=技术进步贡献率+（1-β）*劳动力贡献率+β*资本投入贡献率

其中，劳动力对经济增长贡献率为：（1-β）ΔLL

/ΔYY；资本对经济增长贡献率为：βΔKK/ΔYY；技术进步对经济增长贡献率为：ΔAA/ΔYY。

（三）模型设计

索罗的增长速度方程是基于生产函数规模效益不变、生产者均衡和技术变化中性的假设条件下提出的，因此我们在α、β满足方程式α+β=1的前提下，用最小二乘法回归估计β的值。以C-D生产函数为基本模型对参数进行估计：

Y=AKαLβeE

式中，Y为西安各年度的GDP，A代表技术产出水平，K是国内投资总额， L是西安市从业人口总额， e是自然对数，α、β是各自自变量的弹性系数，ε是随机误差项。因为β=1-α，所以对上式两边同时取对数得

ln YL= lnA + αlnKL+ε （**）

1数据平稳性检验—ADF单位根检验

为了克服非平稳序列直接回归可能产生的“伪回归”问题，建立时间序列之前必须检验时间序列的平稳性，检验的标准方法就是单位根检验（Unit Root Test）。我们这里采用ADF单位根检验，检验时首先需选择检验类型（带常数项、带常数项和趋势以及两者都不带这三种类型）和合理的滞后阶数。对于滞后阶数，我们采用AIC准则，选择AIC最小时的检验结果。

在选择检验类型之前，可以先观察要检验序列的曲线图，观察其是否从0开始变动或者是否有固定的变化趋势，有利于检验类型的选择。表1给出了时间序列lnY/L和lnK/L进行ADF单位根检验的结果：

表1 变量的ADF单位根检验结果

变量检验类型（C，T，K）ADF值DW值5%临界值

是否平稳

LN（Y/L）（C，T，2）-1224372083302-419607否

△LN（Y/L）（C，T，2）-0105942665077-435348否

△2LN（Y/L）（C，T，1）-5059562710848

-435348是

LN（K/L）（C，T，3）20922022795078-435348

否

△LN（K/L）（C，T，1）-3641081906899

-41961否

△2LN（K/L）（C，0，1）-5001981483925

-34239是

由表1结果可知，在5%的置信水平下，变量LNY/L、LNK/L都是非平稳的，而△2LN（Y/L）、△2LN（K/L）是平稳的，也即LNY/L、LNK/L都是二阶差分后平稳，属于二阶单整I（2）序列。

2变量协整关系检验

非平稳序列很可能出现伪回归，所以在对模型进行回归之前都要进行协整性检验，就是检验它们的回归方程所描述的因果关系是否是伪回归，检验变量之间是否存在长期稳定的均衡关系。

协整检验可以分为两种：一种是基于回归系数的Johansen协整检验方法，该检验方法利用特征根最大值统计量和迹统计量来判断是否存在协整关系；另外一种是基于回归残差的协整检验，通常适用于检验两变量之间的协整关系，具有简便直观的优点vi[6]。由于我们模型中只涉及了两个回归变量，所以采用第二种方法。

（1）用最小二乘法对原设定模型回归，得出残差序列；

（2）对序列进行检验，若为平稳序列，则证明变量Y/L与K/L之间存在长期协整关系，否则不存在长期协整关系。这里我们依旧采用ADF单位根检验，检验结果证明残差ε在滞后2阶差分项后平稳。

3误差修正模型

由协整检验结果，我们得出变量Y/L与K/L之间在二阶差分后存在长期协整关系。据此我们将原模型（**）修正为

ln YL（-2）= lnA + αlnKL（-2）+ε（-2）（***）

式中引入残差项ε（-2）作为解释变量，以便对序列的短期行为进行调整，使长期关系更稳定vii[7]。用Eviews30对修正后的模型进行回归分析，结果如下图：

图1 回归分析结果

从回归结果看到，F检验统计值2988007，明显大于F检验临界值，显著性水平小于005；判定系数R2接近于1，说明可以衡量样本回归直线对样本观察值的拟合程度，即拟合优度，R2越接近于1，拟合度越好。样本中R2=0993351，修正后R2=0990027，说明该回归直线对于样本的拟合优度是极高的，回归效果很好，因此选用α=068，β=032。

4测量结果

将α、β及西安市2002-2012年的样本数据代入各要素贡献率计算公式，得出结果如下表：

表2 资本、劳动力、技术进步速度及贡献率

年份GDP的变化率技术进步贡献率资本投入贡献率

劳动力投入贡献率

200201089001030931500582

200301254（06359）1587000489

200401459（02403）1215400249

200501610001710953000299

200601082（04084）1364100443

200701646（01243）1061000633

200802392040610559000349

200901490（01869）1119800672

201001597（00745）1011300632

201101607079020135900739

201201304（07757）1683700920

二、结果分析

根据表2的回归结果，资本、劳动力和技术进步三要素对西安市经济发展的贡献度如图2所示。从图上看出，劳动力作用较低，围绕着0057的均值上下波动，说明2002年以来，西安市的人口红利已经逐渐消退。

图2 2002-2012西安市资本、劳动力、技术对经济发展的贡献度

而资本对经济的贡献度，其远远高于劳动力、技术进步对经济发展的贡献，所以，西安市在2002-2012年十年间的经济发展主要靠资本驱动。主要得益于在“一五”时期和“二五”时期西安大规模的投资建设高潮，在“一五”和“二五”时期的前三年，西安建设的国家重点项目达17项，还有50多个大中型工业项目在建。并在此间建成了东郊的军工程、纺织城、西郊的电工城、南郊的文教城、阎良的飞机城、北郊的文物保护区及明城墙呢的行政商业区。

值得注意的是，对于技术进步要素，在2004年之前，技术进步要素贡献率很低，而2004年之后，技术进步要素波动较大，整体呈现向上增长的走势，通过观察数据可以发现，从2002—2012，西安市对科技R&D;投入从321134万元逐年增长到2025288万元，说明随着科技投入的增加，技术对GDP的贡献率逐年上升，且在2011年已超过一度领先的固定资产投资的贡献度，这说明西安市的经济发展方式已经开始了向科技驱动型经济发展方式转变的初期。结合两图来看， 2008和2011这两年是GDP增长率最高的两年，而技术进步贡献率在这两年贡献率也较高，充分说明了科技对西安经济的重要性，把握好这一要素对西安发展至关重要。

三、结论

本文针对地区技术进步对经济增长贡献率的定量测度，提供了一套完整系统的模型和方法，主要贡献有：

（1）基于扩展的索罗模型来测度技术进步，而非目前学术界和政府常用的全要素生产率，从而更准确地计量了技术进步对经济增长的贡献；

（2）在对模型进行分析之前，首先对数据进行了平稳性检验、变量做了协整关系检验，防止伪回归的发生，最后采用二阶差分后的变量模型进行回归，结果更准确；

（3）通过计算西安市资本、劳动力和技术进步对经济增长的贡献率，其结果可为西安市政府制定相应政策提供参考。

参考文献：

[1] 尹宗成，江激宇，李冬嵬技术进步水平与经济增长[J]科学学研究，2009，10：1480-1485

[2] 〗李刚，李红，王汉斌资源型经济地区科技进步贡献率测量适用模型研究[J]工业技术经济，2010，01：113-116

[3] 〗魏峰，江永红劳动力素质、全要素生产率与地区经济增长——基于安徽省17个地级市的研究[J]人口与经济，2013，04：30-38

[4] 〗李晓斌人力资本对河南经济增长贡献度的实证分析[J]河南财政税务高等专科学校学报，2007，05：55-57

[5] 〗潘士远，史晋川 内生经济增长理论：一个文献综述[J]经济学（季刊），2002，03：753-786

[6] 〗杨志江，罗掌华 我国科技经费投入与经济增长的协整分析[J]科学管理研究，2010，04：98-101

[7] 〗王劲松 开放条件下内生经济增长理论的研究进展[J]数量经济技术经济研究，2007，10：35-45

[8] 何悦桐动态环境下组织学习与战略柔性对企业技术创新的影响研究[D]吉林大学，2013

[9] 程鹏外部环境与组织柔性对企业创新模式选择的影响研究[D]吉林大学，2009

[10] 张庆复杂动态环境下高技术企业战略应变能力研究[D]硕士学位论文，200811-22

[11] Aveni， JS， Overton， TEstimating non-response bias in mail surveys[J]Journal ofMarketing Research 14， 1994，396–402

[12] Volberda， H， Sego， DJ The role of organizational citizenship behavior in turnover：conceptualization and preliminary tests of key hypotheses[J]Journal of Applied Psychology ，1998，83， 922–931