河北省科技发展与经济增长关系的实证研究

刘璐语 李研

[摘 要] 以河北省GDP、存贷款余额总和以及科技研究经费投入（R&D）作为研究指标，建立VAR模型、VEC模型并进行Granger检验，对河北省科技金融的发展水平和经济增长之间的关系做实证分析。研究结果发现：科技的发展水平与金融和经济增长之间存在显著的协整关系，并且Granger检验的结果显示，二者之间存在明显的因果关系，对于未来的研究和发展有着一定的预测意义。由于发展不平衡和存在滞后影响等因素，实证研究结果与预期发展不是完全一致，但仍能看出经济和金融指标的增长能促进科技的发展和进步。

[关键词] 科技;经济;VEC模型;Granger因果检验

[中图分类号] F127[文献标识码] A[文章编号] 1009-6043（2020）06-0017-03

一、引言

现阶段，我国处于经济新常态，经济发展模式与传统模式相比，有着较大的转变。在这样的大背景下，各省市的经济金融发展趋势及其所依赖的增长方式也要做出相应的改变，更多地发展高科技产业。政府的财政收入应合理有效地进行分配和发放，从而使社会资源能发挥最大的作用。在经济发展新常态下，只有把投资和发展的重心放在科技研发领域才能更好地适应经济发展的潮流，抓住这一发展机会，发挥科技生产力的作用，使地方经济发展的潜力被充分挖掘，从而获得更好的发展前景。因此，分析科技、金融和经济发展之间的关系，对经济发展和科技进步都有着重要意义。

通过对以往文献的梳理和查阅，贾涛和孙英隽对上海市科技金融与经济发展之间的关系进行了实证分析，并提出上海市的科技金融的发展对经济的发展有明显的促进作用，科技投入的程度对经济发展水平有着显著的影响，二者呈正相关的关系;揭红兰提出“科技金融-科技创新-区域经济发展”的发展路径并以此为依据对三者之间的关系进行了分析，结论是我国科技创新的发展以政府主导为主，而科技金融与科技创新二者之间的联系有待进一步加强;张芷若和谷国峰基于空间计量模型对科技金融与经济增长的关系进行了分析，结果表明，各地区的金融发展水平不平衡，形成了“东强西弱”的局面，从而对科技金融资源优化配置的问题提出了合理的对策和建议。

综上所述，尽管国内已有学者对科技发展与经济增长水平之间的关系进行了多角度的分析，但是很少有学者对欠发达地区做出有针对性的具体研究。每个省市和地区都有着不同的历史背景和发展前提，在此问题上得到的分析结果也可能存在差别。本文基于河北省的相关问题进行研究，在建立VEC误差修正模型的基础上，进一步通过Granger检验对河北省经济增长与科学技术发展之间的关系进行分析，并对未来科学技术的发展方向和经济发展重心的转移方向提出一些合理化对策及建议。

二、变量与数据来源

本文选择河北省2000-2017年18个年份的年度GDP、存贷款余额之和以及用于科研活动的经费投入作为研究变量来进行实证分析，数据主要来源于河北经济年鉴。由于将实际观测的数据直接拿来用做数据分析，可能存在异方差性，会影响分析的结果和结论，所以在进行实证分析之前，先对原数据进行了取对数的处理，处理以后各个变量对应的符号如下：

GDP——lnGDP

存贷款余额之和——lnSDL

科研经费投入——lnRD

三、理论模型的构建

本文选取了彼此相互影响的多个变量，为了提高实证分析的准确性，选用向量自回归模型（VAR模型）和误差修正模型（VEC模型）。VAR模型是使用模型中所有当期变量对所有变量的若干滞后变量进行回归，进而在不带有任何事先的约束条件的前提下，估计联合内生变量的动态关系。VEC模型相较于其他此类模型而言，有许多优点，比如：VEC模型使用了一阶差分项，可以有效地消除各个分析变量之间有可能存在的趋势因素，从而避免了会影响研究结果的虚假回归问题的出现。

四、实证分析

（一）平稳性检验

在构建时间序列计量模型之前，为了避免出现伪回归现象，需要对变量进行平稳性检验。本文使用Eviews8.0软件，采用单位根检验法（ADF检验），分别对lnGDP、lnSDL和lnRD三个时间序列以及每个变量的一阶差分和二阶差分进行了单位根检验，检验结果整理如表1所示。

平稳通过检验结果可以看出，lnGDP、lnSDL和lnRD的二阶差分在1%、5%和10%的水平上均稳定，因此三个时间序列都是二阶单整序列。

（二）Johensan协整检验

进行协整检验是为了判断实证研究所选取的非平稳的时间序列之间有没有长期稳定的關系存在。由于此前进行的ADF检验结果表明lnGDP、lnSDL和lnRD都是非平稳序列，所以选用Johensan特征根测试的方法来对这三个时间序列进行协整检验，检验结果如表2。

接受原假设基于以上Johensan协整检验的计量结果，并通过对P值的观察，可以看出，只有第三个假设的统计结果是不显著的，因此我们需要接受原假设，即这三个非平稳的时间序列之间是有协整关系存在的，且最多存在两个协整变量。

（三）误差修正模型的构建（VEC模型）

首先确定VEC模型的最优滞后阶数，计量软件运行结果如表3所示。

从上述结果可以发现，VEC模型的最优滞后阶数为3阶。接下来可以以此为基础建立VEC模型，由计量软件运行结果可以得到如下的VEC模型关系公式：

由上式可以发现该VEC模型反映了河北省GDP、存贷款余额总和与经费投入三个时间序列之间的短期波动关系，可以看到，该模型不只是受到偏离均衡的影响，也受到三个变量自身变动的影响。该VEC模型的均衡调整系数为-0.1812和0.1678，对这两个系数可做如下解释：在短期内，当RD的短期波动偏离了长期均衡状态并比高时，如果误差修正对RD下一期往低调整的速度为0.1812，则变量之间的长期稳定关系可以被拉回到均衡状态;当RD的短期波动偏离了长期均衡状态并比均衡状态低时，如果误差修正对RD下一期往高调整的速度为0.1678，则变量之间的长期稳定关系可以被拉回到均衡状态。

从模型中还可以看出，SDL对RD的短期弹性是1.0365，说明在短期内，存贷款余额之和每增加1%，RD会增加1.0365%，GDP对RD的短期弹性为-0.2026，说明在短期内，GDP每增长1%，RD会减少0.2026%，这跟我们的实际情况和预期是不符的，原因可能是由于GDP增长对科技发展的促进具有滞后效应，由于本文只取了滞后3期，所以在短期之内可能积极影响没有被凸显。SDL对GDP的长期弹性为1.0914，通过长期分析，说明SDL每增长1%，GDP会增长1.0914%，而GDP对RD的长期弹性为2.1185，这一数据说明GDP每增长1%，RD会增长2.1185%，由此可以看出在长期内，SDL和GDP都是对RD有着显著的正向影响的，说明经济和金融指标的增长确实可以促进科技的发展。

（四）Granger检验

为了有效检验本文选取的三个变量之间是否存在因果关系，本文在上述VEC模型的基础上进行了格兰杰检验，通过对检验结果的整理得到了表4和表5。

上表的结论提示我们，lnSDL和lnGDP是lnRD的格兰杰原因，而lnRD不是lnGDP和lnSDL的格兰杰原因，说明GDP、存贷款余额之和与科研经费投入三个时间序列之间存在因果关系。

（五）脉冲响应函数

脉冲响应函数描述的是VEC模型中因变量是如何根据模型等式中的误差项的变化而变化，即将标准的幅度偏差应用于随机误差项，并观察其对内生变量的当前值和未来值的影响，具有一定的预测作用。计量软件的运行结果如下图所示。

脉冲响应函数图

通过左边的图可以看出，存贷款余额之和对科研经费投入的影响表现为显著的正向影响，并且影响逐渐加强，后期趋于平稳;再通过右图可以看出，GDP对科研经费投入的影响先表现为正向并且影响程度逐渐增强，虽然中间稍有下降的趋势，后来趋于平稳，但总体仍表现为正向影响。说明河北省经济金融指标的增长对未来科学技术水平的发展有明显的促进作用。

（六）方差分解

脉冲响应函数是随着时间的推移来观察模型中的各个变量对于冲击会有怎样的响应程度，而方差分解则是对模型中各个内生变量对预测方差的贡献度进行深度量化，即分析每一个内生变量对于标准差有多大的贡献比例。因此，对上文得到的VEC模型进行方差分解，结果如表6所示。

表6中第一列的数字表示预测期，第二列表示变量lnRD各个预测期的标准差（S.E），后三列均是百分数，分别是以lnRD、lnGDP和lnSDL为因变量的方程信息对lnRD各期预测标准差的贡献度占多少百分比，每一行的百分数相加都一定是百分百。以t=3这一行的数据为例进行解释，lnRD的预测标准差为0.085585，其中lnRD的残差冲击的贡献率是27.94%，lnGDP的残差冲击的贡献率是71.91%，另外的14.2%是由lnSDL的残差冲击所导致的。通过对表格数据的观察可以看到从第4期开始，方差分解结果基本开始趋于稳定的状态，其中来自lnGDP和lnSDL的贡献比例的占比达到了预测标准误差的80%以上，有力地证明了经济和金融指标的增长对科学技术的发展有显著影响这一研究结论，且这一显著影响为正向影响，这与之前的分析结果都是一致的。

五、结论及建议

本文依据对河北省2000-2017年的GDP、存贷款余额之和以及科研经费投入三个时间序列，通过差分将变量处理为平稳序列，进而在这三个时间序列的基础上进行了VEC模型的构建、协整检验、Granger因果检验、脉冲响应函数的分析和方差分解。通过对实证研究结果的分析得出，河北省经济和金融的代表性指标的增长对科学技术的发展水平有着显著的促进作用。

基于以上的研究结果，本文提出以下建议：河北省作为一个较为欠发达的地区，经济水平和科技水平都有很大的上升空间，但是在当今这个以科学技术为主要生产力的经济社会，在大力发展经济的同时也要注意经济增长方式，在大力发展和支持各种重工业的同时，应把经济发展的重心逐渐转向科学技术领域，加强对企业和高校科学技术研发的重视和鼓励程度。其次要将财政资金进行合理的配置，加大向科研项目倾斜的力度，各部门之间加强有效沟通和合作，提高信息的公开性，使各个环节的监督管理和檢查工作得以落实，在避免高额财政投入资金带来道德风险的同时，努力提高财政科技资金的使用效率，让经济增长更有力地促进科学技术的发展和进步，还可以建立相应的鼓励政策，为有发展潜力的企业和单位制定适当的优惠措施和奖励机制，更好地引导相关科学技术产业的发展，为经济增长和科技发展提供动力，在提高发展速度的同时，保证发展的高质量和健康性。

[参考文献]

[1]贾涛，孙英隽.上海市科技金融与经济增长关系的实证研究——基于VEC模型[J].科技与管理，2018，20（5）：72-76.

[2]揭红兰.科技金融、科技创新对区域经济发展的传导路径与实证检验[J].统计与决策，2020，36（1）：66-71.

[3]张芷若，谷国锋.科技金融对区域经济增长的影响——基于空间计量经济学方法[J].工业技术经济，2019，38（9）：131-139.

[4]王雪然.基于VAR和VEC模型的互联网金融与经济增长关系的实证研究[J].长春工业大学学报，2019，40（5）：456-462.

[责任编辑：史朴]

[作者简介]  刘璐语（1997-），女，河北唐山人，硕士研究生，研究方向：应用经济学;李研（1988-），女，河北张家口人，讲师，经济学硕士，研究方向：区域经济学。