科技创新对四川省经济增长影响的实证研究

◆夏 意

一、前言

创新与经济增长的理论在经济学界由来已久。熊彼特更被视为“创新理论”的鼻祖。熊彼特（1912）在《经济发展理论》中提出技术创新能够促进经济增长。在这之后，罗默（1986）与卢卡斯（1988）共同发展了相关理论，他们研究认为知识、科技以及人才的积累对经济生产有重要作用。许多西方经济学家也对技术创新、经济增长进行研究，开拓了人力资本理论。我国相关的研究人员结合国内具体的国情，也对科技创新的作用进行了探究。傅家骥（1988）认为，技术创新在提高生产率和创造新兴产业方面起到了主要作用，可通过增加创新流量来提高中国经济增长的质量。洪名勇（2003）分析发现科技创新伴随着区域特征，经济发展好的地区的科技实力一般较强。张林（2016）对金融发展与科技创新进行研究，发现两者能够长期促进经济发展。以上文献可以看出，大多数学者认为创新能够促进经济增长，但是关于四川省科技创新与经济增长的研究较少。

许多发达国家的经济水平已经发展到一定阶段，逐步进入了知识驱动的发展阶段。中国还有很长的一段路要走，经济发展水平与之还有一定距离。而且中国各地区的经济发展水平也各有不同，东中西部地区的经济发展存在区域性特征。而四川在全国经济发展的西部布局中占据着重要地位，但是四川省的经济发展与东部地区依旧有较大差距。

早些年前，西部地区为了加快经济发展的速度，选择了依赖消耗自然资源，依靠较低的劳动力成本并扶持重工业发展道路，西部地区的资源与环境面临巨大隐患。近年来国家越来越重视环境与科技，提倡“绿水青山就是金山银山”的理念，进一步表明国家非常重视科技创新的发展。近些年来，西部地区也越来越重视科技创新，认识到可持续的高质量经济增长要依赖于科技创新，其科技创新投入也逐年增加。根据《2018 年四川省科技经费投入统计公报》得到，2018 年四川省科技创新投入总量在全国科技创新投入中排名第8，投入强度在全国各省科技创新投入强度排第13 名。而根据《四川统计年鉴》的数据分析得到，四川省的GDP 在2004-2018 年间逐年增长，其发展较为稳定。在此背景下研究四川省技术创新对经济增长的影响，对于促进全国尤其是西部地区经济转型升级具有重要的借鉴意义。

鉴于此，本文将利用2004-2018 年四川省科技创新的相关数据，对四川省的经济增长进行研究，并探讨科技创新如何影响四川省的经济。该研究也为其他西部地区以及全国其他欠发达地区如何实现经济增长提供相关借鉴经验，为经济如何实现高质量增长提供重要的理论支撑。

二、科技创新对四川省经济增长影响的实证分析

本文采用EVIEW7.0 软件进行计量分析，分别进行了单位根检验、协整检验、OLS 回归分析、异方差检验、序列相关检验、格兰杰因果检验，以此评估科技创新对四川省经济增长的影响。

（一）变量选取与数据说明

本文选取2004—2018 年四川省的GDP 作为该省经济增长的指标，数据来源于《四川统计年鉴》（2005-2019）。同时选取2004—2018 年四川省的R&D 的内部经费支出作为科技创新的指标，其数据来源于《四川统计年鉴》（2005-2019）。并选用2004—2018 年四川省的地方财政的教育支出作为人力资本投入的指标，其数据来源于《四川统计年鉴》（2005-2019）。

（二）模型设定

首先观察相关数据，设置相关变量，Yt表示四川省第t 期的GDP，Xt1表示四川省第t 期R&D 投入，Xt2表示第t 期政府教育支出，uit为随机扰动项。

为减少异方差，将各变量取对数，并采用2004-2018 年四川省的相关的时间序列数据做OLS 的模型。设定模型如下：

（三）单位根检验

本文使用单位根检验检验序列的平稳性，以防止回归分析中可能出现的伪回归。对于不平稳序列，可以通过差分变换使其变成平稳的序列。本文分别对lny、lnx1、lnx2 进行ADF 单位根检验，并经过二阶差分变换，其结果如表1 所示，其ADF 值皆小于临界值，即可得lny、lnx1、lnx2 皆在α=0.01 水平上平稳。

表1

（四）协整检验

在单位根检验的基础上，检查各变量之间是否存在协整关系，本文用johansen 协整检验变量间的协整关系，P=0.2311＞0.05,该结果显示在0.05 显著性水平上接受了变量间存在两个协整关系的假设。因此可以认为lny 与lnx1之间存在协整关系，即科技创新与四川省经济增长之间存在长期的均衡关系，即模型设定正确。

（五）实证结果

为检验科技创新对经济增长的影响，本文对lny、lnx1、lnx2 进行OLS 回归。其中lny 为被解释变量，lnx1为解释变量，lnx2 为控制变量。

综上分析可得该回归结果如下：

对上述的回归结果的分析可得，模型拟合效果比较好。该模型调整的可决系数为0.99671，该结果表明lny 变化的99.6% 可以由科技投入与教育投入的变化来解释。在5%的显著性水平下，F 统计量的临界值为F0.05（2，12）=3.88，由回归结果图可以得出该回归模型的线性关系是显著成立的。自由度n-k-1=12 的t统计量的临界值为t0.025（12）=2.179，由此可得lnx1 与lnx2 前面的参数是显著异于0 的。

由回归结果可得，科技创新投入的产出弹性为0.59。该弹性表明，其他条件不变，科技创新投入增加得越多，经济增长得越多，由此可见科技创新对四川省的经济增长的影响是显著的，并且有利于当地经济的发展。

（六）异方差检验

本文通过怀特检验检验该回归方程的异方差。首先采用图示法，查看是否存在异方差。由残差图可知，残差在数值0 周围上下波动，因此初步观察没有异方差。怀特检验的原假设是不存在异方差，检验结果的p 值等于0.9182，显著大于0.05，即不拒绝原假设。综上所述，该回归模型不存在异方差。

（七）序列相关检验

首先本文进行DW 检验。由前文可得n=15，k=2，取显著性水平α=0.05，查表得dl=1.08、du=1.36。由回归结果可以得到DW=2.237408，其值在（du,4-du）之间，则该回归模型不存在序列相关。

本文再进行序列相关的LM 检验。LM 检验的原假设为各变量之间不存在序列相关，LM 检验的P 值为0.6585，大于0.05，结果显示不拒绝原假设。由此可得，该回归模型不存在序列相关。

（八）格兰杰因果检验

在5%的显著性水平下，拒绝了“lnx1 不是lny 的格兰杰原因”，没有拒绝“lny 不是lnx 的格兰杰原因”。由此可以得出，lnx1 是lny 的格兰杰原因，科技创新对经济增长有显著的影响。

三、结论与政策建议

通过上述的研究，本文可以得到重要的结论——四川省科技创新对其经济发展的影响。因此，四川省各地政府应当重视科技创新，重视科技创新投入。从总体上看，四川省的科技创新投入逐年增加，与此同时经济发展良好。通过OLS 回归模型，可以得出，科技创新投入有利于经济的发展与增长，并且其效应是显著的。但是各地区的科技技术投入仍然差距较大，其中成都市、绵阳市的科技创新投入强度较大，经济发展状况良好。甘孜市、阿坝州等市的科技创新投入强度不足，经济发展不足。因此可见，四川省的经济发展还需要很长的一条路要走，各地区的发展不太均衡，需要协调各地区的科技创新以此来促进四川省经济的发展。