河南省经济增长与技术创新关系的实证研究

【摘 要】 文章基于VAR及VEC模型研究河南省经济增长与技术创新之间的关系，结果表明：技术创新能够通过工业增加值间接影响经济增长，关注工业增加值增速对促进河南省经济实现高质量增长至关重要。

【关键词】 技术创新;经济增长;工业增加值

【中图分类号】 F224 【文献标识码】 A

【文章编号】 2096-4102（2020）03-0066-03 开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

熊彼特的“创新理论”认为，如果没有创新，经济只会处于一种“循环流转”的状态，这种状态下的经济增长仅具有“数量”意义，不会带来体现“质量”飞跃的经济发展。因此，分析技术创新对促进河南省经济增长是否发挥作用具有重要意义。

一、变量与数据来源说明

根据研究内容、数据获取及模型建立的需要，选择河南省“全年全省生产总值比上年增长”代表经济增长，对应符号为GDP;“分行业固定资产投资增长速度”中的“科学研究和技术服务业”、“科学技术”中的“授权专利”增长代表技术创新，对应符号分别为SCITECH和PATENT;“全年全省全部工业增加值”增长作为解释变量，对应符号为VALUEADDED。以上各变量数据均来源于河南省统计局网站统计公报，数据期间为2011年-2018年。

二、技术创新与经济增长的向量自回归模型（VAR）

非结构性计量经济模型能够更准确地描述变量间的动态关系，考虑到模型建立和分析的需要，采用Quadratic-match average插值方法将各变量由低频数据向高频数据转换，并对转换后的各变量时间序列数据作对数化处理。

（一）平稳性检验

对取对数化后的各变量进行平稳性检验。检验结果表明：LYGDP、LYPATENT、LYSCITECH在5%的显著性水平下拒绝原假设，接受不存在单位根的结论。考虑到模型建立的需要，在尽量保留原始时间序列数据信息的原则下，我们认为LYVALUEADDED近似在10%的显著性水平下拒绝原假设，接受不存在单位根的结论。因此，基本确定序列LYGDP、LYPATENT、LYSCITECH、LYVALUEADDED

都是零阶单整序列I（0）。

（二）滞后阶数的选择

理论上，滞后阶数越大，越能完整反映VAR模型的动态特征，但滞后阶数大会降低模型自由度。综合考虑滞后阶数和自由度限制，采取少数服从多数的原则，我们确定最优的滞后阶数为2。

（三）VAR模型的参数估计

根据估计结果发现，全年全省生产总值增速、科学研究和技术服务业投资增速、授权专利增速、工业增加值增速4个变量之间关系比较密切，估计的VAR模型较客观地模拟了它们之间的动态变化。

（四）VAR模型的稳定性检验

VAR模型具有稳定性的前提是其所有AR特征多项式根的倒数都必须小于1，表现在都落在单位圆内。检验结果显示AR特征多项式根的倒数都小于1，说明估计的VAR模型符合要求。

（五）VAR模型的Granger因果检验

Granger因果检验能够判定出全年全省生产总值增速、科学研究和技术服务业投资增速、授权专利增速、工业增加值增速4个变量之间是否存在因果关系。

检验结果显示：在LYGDP方程中，授权專利增速、科学研究和技术服务业投资增速都不是经济增速变化的原因，工业增加值增速近似是经济增速变化的原因，授权专利增速、科学研究和技术服务业投资增速、工业增加值增速的联合作用不是经济增速变化的原因。

在LYPATENT方程中，经济增速、科学研究和技术服务业投资增速、工业增加值增速都不是授权专利增速变化的原因，经济增速、科学研究和技术服务业投资增速、工业增加值增速的联合作用近似是授权专利增速变化的原因。

在LYSCITECH方程中，经济增速、授权专利增速、工业增加值增速均是科学研究和技术服务业投资增速变化的原因，经济增速、授权专利增速、工业增加值增速的联合作用是科学研究和技术服务业投资增速变化的原因。

在LYVALUEADDED方程中，经济增速、科学研究和技术服务业投资增速都是工业增加值增速变化的原因，授权专利增速不是工业增加值增速变化的原因，经济增速、授权专利增速、科学研究和技术服务业投资增速的联合作用是工业增加值增速变化的原因。

（六）脉冲响应函数与方差分解分析

脉冲响应函数能够反映VAR模型受到某一冲击进而影响各变量当期值和未来值的动态过程，由此形成各时间序列变量的响应函数时间路径。考虑到研究内容，我们重点分析经济增速序列的脉冲响应函数时间路径，见图1。

由图1可知，经济增速对来自自身的扰动或冲击响应程度比较明显，授权专利增速变化对经济增速变化影响较小，科学研究和技术服务业投资增速变化对经济增速变化影响最小，工业增加值增速变化对经济增速变化影响最大。

同时，根据经济增速方差分解结果发现，自扰动或冲击对经济增速方差的贡献度由大变小，滞后10期为21.95%。授权专利增速对经济增速方差的贡献度由小缓慢变大，滞后10期为2.36%。科学研究和技术服务业投资增速对经济增速方差的贡献度由小缓慢变大，滞后10期为1.46%。工业增加值增速对经济增速方差的贡献度由小变大，滞后10期达到74.22%。

总体来看，经济增速变化受工业增加值增速变化的影响最大，其次是受自身变化的影响。经济增速变化受授权专利增速变化、科学研究和技术服务业投资增速变化的影响很小。

三、技术创新与经济增长的向量误差修正模型（VEC模型）

在前述检验及估计的基础上，若LYGDP、LYPATENT、LYSCITECH、LYVALUEADDED四个变量之间存在协整关系，则可以建立向量误差修正模型。

（一）协整检验

采用Johansen协整检验方法来检验各变量之间是否存在协整关系。迹检验和最大特征值检验显示它们都在5%的显著性水平上拒绝了“不存在协整关系、最多存在1个协整关系”的原假设。我们认为LYGDP、LYPATENT、LYSCITECH、LYVALUEADDED之间存在2个协整向量。

（二）向量误差修正模型（VEC）估计结果

根据各变量序列的协整向量，我们得到一个协整方程的估计结果：

LYGDP=-0.015428LYPATENTt-1+0.015LYSCITECHt-1+0.355384LYVALUEADDEDt-1+1.375398

方程表明在其他条件不变的情况下，授权专利增速每上涨1个百分点，经济增速会下降0.015个百分点。科学研究和技术服务业投资增速每上涨1个百分点，经济增速会上涨0.015个百分点。工业增加值增速每上涨1个百分点，经济增速会上涨0.36个百分点。

根据VEC模型的协整关系发现，经济增速与授权专利增速、科学研究和技术服务业投资增速、工业增加值增速的关系，自2012年到2014年间处于大幅波动中，2014年到2016年波动幅度很小趋于平稳，而2016年之后又开始大幅波动，见图2。

由此得到向量误差修正模型（VEC）的矩阵方程：

ΔLYGDPΔLYPATENTΔLYSCITECHΔLYVALUEADDED=-0.0278910.0775960.045674-0.051727

+-0.548009-4.3646782.183287-1.234802×ECMt-1+μ1μ2μ3μ4

其中：

ECMt-1=LYGDPt-1+0.015428LYPATENTt-1-0.15LYSCITECHt-1-0.355384LYVALUEADDEDt-1-1.375398

矩阵方程表明当经济增速高于均衡水平时，则下一期就往低的方向调整，调整系数为-0.55。当授权专利增速高于均衡水平时，则下一期就往低的方向调整，调整系数为-4.36。当科学研究和技术服务业投资增速高于均衡水平时，则下一期就往高的方向调整，调整系数为2.18。当工业增加值增速高于均衡水平时，则下一期就往低的方向调整，调整系数为-1.23。

四、研究结论

从Granger因果检验结果来看，工业增加值增速与经济增速互为Granger因果关系。工业增加值增速与科学研究和技术服务业投资增速互为Granger因果关系。经济增速是科学研究和技术服务业投资增速的Granger原因，反之则不成立。授权专利增速是科学研究和技术服务业投资增速的Granger原因，反之则不成立。授权专利增速与经济增速不互为Granger因果关系。

脉冲响应函数和方差分解结果也能进一步验证工业增加值对经济增长的重要性。在经济增长受授权专利、科学研究和技术服务业投资、工业增加值冲击产生的响应中，受工业增加值产生的响应最大，工业增加值对经济增速的贡献度超过70%;受授权专利、科学研究和技术服务业投资产生的响应较小，两者对经济增速的贡献度均小于5%。

从经济增速、授权专利增速、科学研究和技术服务业投资增速、工业增加值增速之间的长期均衡关系来看，工业增加值增速的变化对于均衡关系的影响比较大，表明在维持经济增长均衡关系的稳定中，工业增加值能够发挥明显作用。因此，关注工业增加值增速对促进河南省经济实现高质量增长至关重要。

【参考文献】

[1]高铁梅.计量经济分析方法与建模：Eviews应用及实例[M].北京：清华大学出版社，2016.

[2]孙晓华.技术创新与产业演化：理论及实证[M].北京：中国人民大学出版社，2012.

[3]赵黎晨.河南省绿色创新与经济增长关系的实证分析[J].经济论坛，2017（7）：21-24.

[4]黄微芬.基于VAR与VEC模型的中国价格水平波动研究[J].统计与决策，2015（21）：122-126.

收稿日期：2020-02-13

基金项目：本文系2019年度河南省社科联、经团联调研课题“技术创新推动河南省经济增长问题研究”（课题编号：SKL—2019—2826）阶段性研究成果。

作者简介：王雪然（1986—），女，河北石家莊人，洛阳理工学院会计学院助教，硕士。