吉林省R&D投入与宏观经济增长的动态相关性研究

刘竞妍 井丽巍 王桂华 张可

摘 要：科技创新是经济转型升级的根本，其主体是R&D;活动。为了分析创新投入与吉林省经济增长的关系，文章运用2001-2016年数据，构建R&D;投入与GDP的VAR模型，并利用脉冲响应函数分析其动态相关性。结果表明，现阶段，R&D;投入的快速增长不能有效促进吉林省经济快速增长，而经济增长对R&D;的投入具有一定的滞后提升作用。这很可能是由于当前吉林省体制机制陈旧、成果转化体系不够完善引起的。

关键词：R&D;投入；经济增长；VAR模型；脉冲响应

中图分类号：F124.3 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2018）31-0017-03

Abstract： Technological innovation is the root of economic transformation and upgrading， and its main body is R&D; activities. In order to analyze the relationship between innovation input and economic growth in Jilin Province， this paper constructs the VAR model of R&D; input and GDP using the data from 2001 to 2016， and uses impulse response function to analyze the dynamic correlation of R&D; input and economic growth. The results show that the rapid growth of R&D; investment can not effectively promote the rapid economic growth of Jilin Province， while economic growth has a certain lag effect on R&D; investment. This is probably due to the fact that the current institutional mechanism of Jilin Province is obsolete and the result of the transformation system is not perfect enough.

Keywords： R&D; input； economic growth； VAR model； impulse response

引言

在经济发展进入新常态的形势下，科技创新是我国社会发展的主要驱动力，是推进改革不断深入的有效途径和重要方式。而科技创新的主体就是R&D;（研究与开发，以下称研发）活动，根据《规划纲要》的发展目标，“2020年我国的研发投入强度（R&D;/GDP，下同）应超过2.5%”。2015年我国的研发投入强度为2.07%，与发展目标存在较大差距，为此，“十三五”期间我国统计工作进行了一次重大改革，将企业研发经费加入GDP核算中，这一改革使R&D;投入与GDP增长紧密结合起来，研发活动将会得到政府部门前所未有的重视。在“大众创业，万众创新”的新形势下，吉林省作为东北老工业基地，更需抓住这一契机提高经济发展活力，利用科技创新推动经济发展。因此，在当前形势下研究吉林省R&D;投入与经济增长之间的关系，对加快吉林省创新型省份的建设具有一定的借鉴意义。

研究R&D;投入与经济增长相关性的方法有很多，总结起来主要分为两大类。一类是根据柯布-道格拉斯生产函数，运用一般回归分析方法进行参数估计，得到R&D;投入对经济增长的贡献度。如安娜运用此方法分析我国的R&D;投入对经济增长的影响，结果表明短期内R&D;投入与经济增长呈反比关系。[1]胡伟刚运用此方法分析得出湖北省R&D;存量对经济增长的贡献率为26.09%。[2]另一类是根据时间序列的误差修正（ECM）、向量自回归（VAR）模型，分析R&D;投入与经济增长的动态均衡关系。如朱春奎运用ECM模型研究得出财政科技投入是国民经济增长的原因，而国民经济增长对财政科技投入的贡献作用并不显著。[3]詹厚龙，罗泽举运用VAR模型分析得出R&D;经费支出与经济增长有双向因果关系，但R&D;人员全时当量与经济增长仅有单向因果关系。[4]

采用回归分析方法测度R&D;投入对经济增长的贡献度，通常需要对数据序列进行差分变换，但变换后的指标不易于解释，并且回归参数的解释能力有限。本文通过构建VAR模型，分析吉林省的R&D;经费投入、R&D;人员投入与經济增长三者间的动态关系，并运用脉冲响应和方差分解来进一步确认影响的周期和程度。

1 VAR模型建立与因果关系检验

1.1 指标变量说明与数据预处理

考虑到数据的时效性，本文选取2001-2016年的指标数据建立模型。R&D;的投入指标用R&D;经费内部支出和R&D;人员折合全时工作量来表示，经济增长指标用吉林省的GDP来度量，各指标数据均来源于吉林统计年鉴和中国科技统计年鉴。

为了消除价格因素的影响，以2001年为基期的居民消费价格指数（CPI）对GDP和R&D;经费内部支出指标进行调整，价格调整后的R&D;经费内部支出记作RDE，R&D;人员折合全时工作量记作RDP。

1.2 VAR模型的构建

1.2.1 平稳性检验

为了构建VAR模型，首先要对数据序列进行平稳性检验。用原始序列建模可能存在异方差，为了避免异方差，也可以得到更稳定的序列，本文对数据序列取对数，分别记作lnGDP，lnRDE和lnRDP。由于取对数后的数据不易于解释，且差分序列△ln（yt）=ln（yt）-ln（yt-1），近似于{yt}序列的增长率。[6]为了构建的模型和分析结论更具有经济学意义，本文采用一阶差分即增长率序列构建VAR模型，差分后的序列分别记作△LnGDP，△lnRDE和△lnRDP。采用ADF检验法检验各指标数据的平稳性。表1显示，在5%的显著性水平下，△lnGDP序列差分后平稳，△lnRDE和△lnRDP原始序列平稳。

1.2.2 Johansen协整检验

虽然各数据序列的单整阶数不尽相同，但是多变量的VAR模型，只要各变量间存在协整关系，并且被解释变量与其他变量回归的残差是平稳的，也可构建VAR模型。[5]本文采用Johansen极大似然估计法检验变量间的协整关系，迹统计量检验结果如表2所示，数据序列间至少存在两个协整关系，而且△lnGDP与△lnRDE和△lnRDP的回归残差的ADF检验的p值是0.0002，即残差序列是平稳的。所以△LnGDP，△lnRDE和△lnRDP间存在长期稳定的均衡关系，可以构建VAR模型。

1.2.3 VAR模型构建

首先确定模型的滞后阶数，经过反复尝试，根据似然比（LR）检验和AIC、SC准则确定滞后阶数为1，具体结果见表3。图1显示VAR模型所有单位根的模都小于1，说明各变量增长率构建的VAR模型是稳定的。

1.3 Granger因果检验

Johansen协整检验结果表明三变量间存在稳定的均衡关系，并且所建立的VAR模型是稳定的，但这种稳定的均衡关系是否构成因果关系需要进一步进行验证。本文选择滞后期为1，进行Granger因果检验，结果见表4。R&D;经费投入增长率（△LnRDE）和R&D;人员投入（△LnRDP）都不是GDP增长率（△LnGDP）的格兰杰原因，但GDP增长率和R&D;人员投入增长率均是R&D;经费投入增长率的格兰杰原因，并且，GDP增长率也是R&D;人员投入增长率的格兰杰原因。

2 基于脉冲响应的R&D;投入与经济增长的动态相关性

图2是R&D;投入增长率与GDP增长率的脉冲响应图，横轴表示冲击作用的滞后期间数（年），纵轴表示响应程度。

当给△LnRDE一个标准信息单位的正向冲击时，△LnGDP几乎没有任何波动，同样，在本期给△LnRDP一个正向冲击时，△LnGDP在第二期有较微弱的正向响应，之后响应逐渐收敛到零。这与前面Granger因果检验的结果相呼应，即R&D;投入增长率不是GDP增长率的原因。目前，增加吉林省的R&D;投入还不能有效地促进吉林省经济快速增長。

在本期给△LnGDP一个标准信息单位的正向冲击，△LnRDE在第一期有负向的响应，第二期开始响应转为正向，并在第三期达到最大，之后逐渐减弱，直至收敛到零；同样的，在本期给△LnGDP一个标准信息单位的正向冲击，△LnRDP产生持续的正向响应，在第一期达到最大，之后响应逐渐波动收敛。总体来看，吉林省GDP的增长率变动会对R&D;投入的增长产生较为持续的影响，并且影响具有一定的滞后性，一般在滞后3年达到最大。

3 结束语

本文基于2001-2016年的GDP和R&D;投入数据，构建VAR模型，并运用Granger因果检验和脉冲响应等方法，分析吉林省R&D;投入与经济增长的动态均衡关系。结果表明，目前为止，R&D;经费和人员的投入增长率不是吉林省GDP增长率的格兰杰原因，R&D;投入的快速增长不能有效的促进吉林省经济快速增长。但反过来，GDP的增长能够带动R&D;经费和人员投入的增长，并且这种影响具有滞后性，在第三期达到最大。当前提高吉林省的科研投入不能带动其经济增长，可能存在以下两种原因，一是体制机制陈旧，过于封闭。近几年，我国经济发展进入新常态，但吉林省的经济转型相对滞后，科技研发难以突破传统体制的桎梏，缺乏创新活力。二是R&D;成果转化能力不足。成果转化的服务体系不够完善，目前所成立的各种科技成果转化平台运作效率不高，企业与高校、科研院所沟通机制不顺畅。

众多学者对全国，以及科技强省如江苏、浙江、福建等地的研究表明，R&D;投入能有效的促进经济增长。[7][8][9][10]在建设创新型国家的时代背景下，吉林省积极向科技强省、经济大省学习，有效落实供给侧结构性改革，加快经济转型，建设专业的科技中介的经纪人队伍，加快产学研结合，相信吉林省很快也会进入科技创新驱动经济发展阶段。

参考文献：

[1]安娜.中国R&D;投入对经济增长影响的回归分析[J].科技管理研究，2009，29（05）：173-174+167.

[2]胡伟刚.湖北省R&D;投入对经济增长贡献的实证研究[J].现代经济信息，2013（15）：476-478.

[3]朱春奎.财政科技投入与经济增长的动态均衡关系研究[J].科学学与科学技术管理，2004（03）：29-33.

[4]詹厚龙，罗泽举.基于VAR的我国R&D;投入与经济增长的计量分析[J].重庆工商大学学报（自然科学版），2013，30（07）：32-36.

[5]易丹辉.数据分析与Eviews应用[M].北京：中国人民大学出版社，2008.

[6]高铁梅.计量经济分析方法与建模：Eviews应用及实例[M].2版.北京：清华大学出版社，2009.

[7]张顺.科技投入与经济增长动态关系研究[J].商业研究，2006（13）：146-150.

[8]唐晓东.江苏省R&D;投入与经济增长的关系[J].东方企业文化，2011（12）：3.

[9]张朝晖，李洁琼.浙江省R&D;投入与经济增长的关系分析[J].黑龙江对外经贸，2010（12）：54-56.

[10]朱明明.福建省R&D;经费投入与经济增长关系研究[J].中国市场，2013（26）：112-114.