数量经济与技术范文第1篇

关键词：技术选择；人均产出；经济增长

一、 引言和文献综述

随着全球经济一体化不断推进，发达国家利用本地要素禀赋和要素结构综合作用进行技术研发与创新，而发展中国家主要依靠技术引进来促进本国技术进步。由于发达国家与发展中国家的要素禀赋及要素质量有明显差别，即使它们采用一样的技术，发展中国家会由于技术与其要素禀赋及要素质量不相匹配，导致与发达国家之间的全要素生产率和个人收入存在较大差距，这种差距并未出现缩小的迹象。适宜性技术理论给出了一个合理的解释：技术选择必须与各生产要素相协调发展，才能提高技术效率和实现经济快速发展。

关于技术选择对经济增长的影响研究，主要集中于技术进步对经济增长的贡献度研究。技术进步通常以提高要素生产率和配置效率方式作用于经济增长，并以全要素生产率贡献估计技术进步对经济增长的作用。20世纪90年代以来，欧美国家经济高速增长，全要素生产率贡献下降的主要原因在于高新技术产业、新设备投资与资本相融合的技术进步使欧美国家的经济实现持续高速增长（Gordon，2007），美国1954年～2001年间60%-68%的潜在经济增长归因于技术进步能（Pakko，2002），20%的经济增长是由于体现型技术进步的贡献（Hulten，1992），60%的经济增长归因于技术选择方向（Greenwood et al.，1997）。在国内，也有研究发现技术选择有利经济增长。赵志耘等（2007）构建了一个内生经济增长模型，通过界定设备投资和建设投资相对价格和边际收益与技术进步关系，认为中国存在资本偏向性技术进步。王林辉等（2012）基于动态前沿生产面的非参数方法获取分行业全要素生产指数，通过面板数据分析了我国不同类型技术进步及其匹配结构对我国制造业生产率的影响，认为资本偏向性技术进步是生产率增长的重要来源。黄先海等（2006）通过对索洛的时期性增长模型扩展，分析了偏向性技术进步在我国工业劳动生产率增长和全要素生产率增长中的作用，认为偏向性技术进步贡献了约45.31%的生产率增长。邓明（2015）认为中国大部分省份技术进步方向偏向于资本，而资本偏向的技术进步则显著强化了经济波动，即使改变度量经济波动的方式。

可以看到，现有关于技术选择与经济增长的研究主要集中于整体层面，较少文献涉及对区域层面的分析。基于此，利用C-D生产函数构建技术选择对区域经济增长影响的理论模型，并利用1978年～2013年间31个省份的数据验证技术选择对各省份经济增长的影响，以及技术选择对东中西地区经济增长的影响。文章接下来的结构安排如下：第二部分是文章的理论模型部分；第三部分是文章变量选择与来源；第四部分是文章的实证部分；第五部分是文章的结论部分。

二、 理论分析

三、 变量选择和数据说明

只要收集到各地区的产出、资本和劳动投入的信息，就可以估计出（9）式中的参数。选取中国31个省市作为研究对象，利用31个省市数据进行加可以总获得东中西部的数据。从前文理论分析可知，所需数据包括：各地区总产值Yt、生产过程中的资本投入Kt和劳动力投入Lt。

1. 地区生产总值。用各省份GDP来衡量。各地区生产总值数据主要来源于《中国国内生产总值核算历史资料：1952年～1995年》、《中国国内生产总值核算历史资料：1952年～2004年》、各省份历年《统计年鉴》。为消除通货膨胀的影响，以2000年为基期，按2000年价格进行折算，得到以2000年为基期的不变价数据。

2. 劳动力投入。用各省份年末就业总人数来衡量。劳动力投入数据来源于《新中国五十五年统计资料汇编》、各省份历年《统计年鉴》中的年末就业人员数据。1978年～1984年重庆的就业人员数据缺失，用1985年～2005年的平均增长率估算得到。

3. 资本存量。各省份资本存量并没有现成的数据，需要通过估算得来。目前，提供估算资本存量方法的文献比较多，文章借鉴张军等（2004）方法估算各省份1978年～2013年的资本存量。估算资本存量的基础数据来源于各省份历年《统计年鉴》和《中国国内生产总值核算历史资料（1952年～1995年）》。

四、 实证分析

1. 经验观察。首先测算技术选择指数的区域差异性。如图1所示，从三大地区来看，2011年前，东中西部地区的技术选择指数收敛值各异。中西部地区向0.8的水平收敛，这说明中西部地区的资本劳动比低于全国平均水平，意味存在大量剩余劳动力，因此，在2011年前，中西部地区提高资本投入可以促进经济增长；而东部地区向1收敛，说明东部地区的资本劳动比接近于全国平均水平。2011年后，东中西部地区的技术选择指数波动幅度较大，东部地区的技术选择指数大致向0.8靠拢，中西部地区的技术选择指数大致向1靠拢，这说明各地区单纯的依靠资本投入来拉动经济增长的方式已与我国国情不相适应，东中西部地区必须由靠生产要素投入的粗放式增长方式向提高生产率的集约型增长方式转变。

2. 实证分析。采用GMM方法对（9）进行估计，其估计结果如表1所示：国民经济的人均产出与各地区滞后一期的人均产出系数值显著为正，这与前文预期分析一致。构建31个虚拟变量来分析各省份技术选择对经济增长的影响。针对模型（9）式，设定了工具变量进行检验。其中，AR（1）检验拒绝了随机误差项不存在序列相关的原假设，而AR（2）检验却接受了其原假设，说明（9）式的设定是合理的。同时，Sargan过度识别检验的P值为0.187，说明所选择的工具变量也较为合理。

由表1中可知，东部大部分省市的技术选择指数不显著，比如广东、浙江、河北和北京等；而广西、河南和安徽这三省份的技术选择指数为负值；贵州的技术选择指数最大，达到了0.317。这说明技术选择指数在各省份之间存在较大差距，主要原因是各省资本深化程度以及产业结构不同。因此，提高资本劳动比所引起的各地区劳动生产率不同。若要提高劳动生产效率，一方面各省经济发展方式需与其现实相适应，另一方面还要构建相适应的资本深入机制，才有利于要素的流动，提高劳动生产率。人均产出在1%水平上正显著，这意味人均产出每提高1个百分点，就能促进地区经济增长0.237个百分点。滞后一期的人均产出在1%水平上正显著，这意味各地区前期的经济发展水平越高，那么它的经济结构越优化，即前期经济水平每提高1个百分点，那么地区经济将提高0.820个百分点。值得注意的是，各省份的技术选择对经济的贡献显著小于前期经济发展水平对经济的贡献，这也诠释了我国各地区经济差距的迥异以及呈逐步拉大的事实。

接下来，利用模型（9）对东中西部地区进行一般面板模型估计，其估计结果表2所示。其中，Hausman 检验显示应采用随机效应估计较为合适。由表2可知，西部地区的技术选择指数最大，达到了0.270；中部次之，它的技术选择指数为0.178；而东部地区的技术选择指数最小，仅为0.129。这说明东中西地区的技术选择指数也存在差异，其主要原因在于东部地区的经济发展水平高，加大资本投入对东部地区经济快速增长的带动作用并不明显，只有选择适宜的技术才能促进经济增长；而中西部地区目前拥有较多的劳动力，加大资本投入在一定程度上可以促进经济快速增长。人均产出水平在1%水平上正显著，其系数为0.223，与表1相比，下降了0.014，这说明东中西部的经济发展不平衡，使得我国整体的经济带动作用在不同地区存在较大差异。滞后一期的人均产出水平在1%水平上正显著，且系数为0.841，与表1相比，该系数提高了0.021，这意味东中西地区的经济发展依赖自身的经济发展更为明显。

五、 结论与启示

利用C-D生产函数，构建了技术选择、人均产出与各地区人均产出之间理论模型，利用1978年～2013年间31个省份数据进行了实证检验，结果表明：

1. 2011年前，中西部地区向0.8的水平收敛，而东部地区向1收敛；2011年后，东中西部地区的技术选择指数波动幅度较大，东部地区的技术选择指数大致向0.8靠拢，而中西部地区的技术选择指数大致向1靠拢。目前东中西地区单纯的依靠资本投入来拉动经济增长的方式已与国情不相适应，需转变生产发展方式，技术选择指数在各省份之间也存在较大差距，滞后一期的人均产出越高，有助于提高地区经济增长。

2. 东中西地区的技术选择指数也存在差异，各地区的经济发展极不平衡，使得我国整体的经济带动作用在不同地区存在较大差异，东中西地区的经济发展对自身的经济发展依赖更为明显。

通过以上结论得到以下启示，各省份要结合自身的要素结构和注重合适的技术选择和引用，并进行适度的资本深入，才可以实现技术选择对地区经济增长的促进作用。同时，要注重资本的投入和前沿技术的引进，提高劳动生产率，促进产业结构升级，实现经济的持续增长。

参考文献：

[1] 赵志耘，吕冰洋，郭庆旺.资本积累与技术进步的动态融合：中国经济增长的一个典型事实[J].经济研究， 2007，（11）：18-31.

[2] 王林辉，董直庆.资本体现式技术进步、技术意合结构和我国生产率增长来源[J].数量经济技术经济研究，2012，（5）：3-18.

[3] 黄先海，刘毅群.物化性技术进步与我国工业生产率增长[J].数量经济技术经济研究，2006，（4）：52-60.

[4] 邓明.技术进步偏向与中国地区经济波动[J].经济科学，2015，（1）：5-17.

[5] 林毅夫，张鹏飞.适宜技术，技术选择和发展中国家的经济增长[J].经济学（季刊），2006，5（4）：985-1006.

[6] 黄茂兴，李军军.技术选择，产业结构升级与经济增长[J].经济研究，2009，（7）：143-151.

[7] 张军，吴桂英，张吉鹏.中国省际物质资本存量估算：1952-2000[J].经济研究，2004，（10）：35-44.

基金项目：重庆市哲学社会科学规划项目（项目号：2014BS031）。

数量经济与技术范文第2篇

经济增长是城市用地扩张的驱动力已成为理论界共识，但较少有文献关注经济增长质量对城市用地扩张的影响。本研究认为经济增长质量水平的提升通过技术效率的改善与技术进步路径能够抑制城市用地的扩张。技术进步通过改变要素间的替代弹性、提高土地的利用强度和改变土地的利用结构对城市用地扩张产生抑制作用，技术效率的改善通过规模经济效应、管理水平的提高、制定合理的土地制度与土地政策等途径抑制城市用地的扩张。研究利用辽宁省14市市辖区数据对经济增长质量抑制城市用地扩张进行了实证检验，结果表明：对于辽宁省14市，全要素生产率指数每增加1%，有利于减少城市用地规模0.19%，技术进步状况每提升1%，能够抑制城市用地扩张0.27%，技术效率指数的回归系数在统计上不显著，经济增长质量通过技术进步路径对城市用地扩张起显著的抑制作用。对于沈阳经济区，研究结论与14市模型的研究结论基本一致。而对于沿海经济带，全要素生产率、技术效率与技术进步对城市用地扩张的影响统计上并不显著，表明经济增长质量对区域内的城市用地扩张并无抑制作用。城市人口增加、经济发展在辽宁省14市、沈阳经济区、沿海经济带3个空间区域内对城市用地扩张都有显著的正影响。针对不同区域，基于技术效率与技术进步视角提出不同的对策建议。

关键词 土地经济；全要素生产率；城市用地扩张；辽宁省；面板数据

中图分类号 F301 文献标识码 A 文章编号 1002-2104（2014）10-0076-09 doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2014.10.012

随着经济发展和城市化进程的推进，城市建设用地快速扩张，成为近年来最突出、影响最深远的土地利用变化形态。城市用地的快速扩张为地方政府积累了大量的财政资金，有利于城市政府完善基础设施，促进城市化水平的提升，也有利于城市政府通过实施低价土地政策招商引资，促进地方产业和经济发展。但城市用地快速扩张引起一系列的社会、经济、生态问题，如影响社会安定、危及国家粮食安全、破坏生物多样性，从而成为理论界研究的热点。目前研究主要关注城市用地扩张的时空过程、驱动力、生态环境效应、管控政策等方面，关于经济增长与城市用地扩张的研究也多从前者是后者的驱动力、城市用地扩张对经济增长的贡献、二者的动态关系等视角展开。经济增长包括数量与质量二个方面，且经济增长质量日益受到重视，仅从数量角度分析经济增长对城市用地扩张的影响具有片面性。本研究从质量视角分析经济增长对城市用地扩张的影响对于深化理解二者的关系，制定新型城市用地扩张管控政策具有一定的理论意义。

理论界在经济增长、人口增加是城市用地扩张的主要驱动力方面已经达成共识。如谈明洪认为国民生产总值增长更能解释中国1984-2000年内城市用地的扩张[1]。经济发展和人口增长因素是中国东部、中部及西部地区[2]、辽宁省14市[3]、珠海市[4]、乌鲁木齐市[5]、天水市[6]等区域或城市建设用地变化的主要驱动力。上述研究仅分析经济增长数量因素对城市土地利用变化的影响。目前，已有部分学者开始关注经济增长质量对土地利用变化的影响机理。对江苏省的实证研究表明技术效率对建设用地扩张具有显著抑制作用或负影响[7]。技术进步对土地投入强度、土地利用效益、土地利用综合指数有显著的正影响，且对土地利用强度、土地利用结构的正向效应具有一定的滞后性[8]。第一类农业技术进步（即劳动生产率提高型技术进步）将导致土地利用强度增加，第二类农业技术进步（即土地承载力增加型技术进步）会减轻土地利

用强度[9]，二者的共同作用会影响土地利用变化。中国各省份面板数据的实证检验也表明经济增长质量有利于控制城市用地的扩张[10]。此类研究从技术效率或技术进步角度分析经济增长质量对土地利用变化的影响，在影响机理方面的论证不够完善，缺乏系统性。本研究在前述研究基础上，重点考察经济增长质量对城市用地扩张的影响机理，运用辽宁省14市市辖区2001-2011年数据进行实证检验。

经济增长质量的内涵有广义与狭义之分。广义的经济增长质量包括多个维度，是一个复合概念，包括经济增长的效率、结构、稳定性、福利分配状况、生态环境代价、创新能力等内容[11]。钞小静从经济增长的结构、稳定性、福利变化与成果分配、资源利用和生态环境代价4个维度测度经济增长质量水平[12]。狭义的经济增长质量指生产率、增加值率、全要素生产率。经济增长来源于投入要素的“量”与“质”的提高，生产率的提高是“质”的部分，是经济增长质量的重要指标[13]。沈利生认为增加值率从总体上度量一个经济体投入产出效益，是一个经济体增长质量的指标[14]。更多文献[15-17]采用全要素生产率指标测度经济增长质量水平。全要素生产率的测度方法较为成熟，用其测度经济增长质量得到理论界的普遍认可，因此，本研究选取全要素生产率测度经济增长质量水平。

1.1 全要素生产率对城市用地扩张的影响机理

根据索洛模型，全要素生产率指扣除要素投入贡献后的余额部分。全要素生产率对经济增长的贡献度决定经济体的经济增长质量水平。在投入要素数量保持不变条件下，产出水平越高，或在产出水平保持不变条件下，投入要素数量越少，经济体的经济增长质量水平就越高。经济增长质量水平高，表明全要素生产率对产出的贡献大，相同产出仅需投入较少的生产要素，有利于节约投入生产过程的土地数量。

假设研究期内，经济体保持规模报酬不变，且技术进步不改变要素间的替代弹性，则地区生产方程如下：

其次，分析模型2。虽然理论认为技术效率水平的提高有利于抑制城市用地向外扩张，但14市的实证检验并不支持该结论。模型中，技术效率对城市用地扩张有正影

响，但这种影响即使在10%显著性水平下也不显著，因此经济增长质量对城市用地扩张的抑制作用并非通过技术效率变化路径。城市人口规模与经济发展对城市用地扩

主要通过技术进步路径实现，经济发展和人口增长推动城市用地向外扩张。

其次，分析模型7-9沿海经济带实证分析结果。模型7-9中经济增长质量对城市用地扩张的影响统计上并不显著。城市人口规模与经济发展对城市用地扩张有显著的正影响，且这种影响显著区别于14市平均水平，也区别于沈阳经济区的实证分析结果。区别在于：一方面，模型7-9中人口变量的回归系数值均大于1，大于模型1-3（14市）与模型4-6（沈阳经济区）中城市人口变量的回归系数，表明人口增长对沿海经济带的城市用地扩张作用非常明显；另一方面，经济发展的城市用地扩张弹性系数低于全省及沈阳经济区水平，以模型7为例，该变量的回归系数为0.13，城市产值每增长1%，推动城市用地扩张0.13%。

综上，对于辽宁省14市，全要素生产率指数每增加1%，有利于减少城市用地规模0.19%，技术进步状况每提升1%，能够抑制城市用地扩张0.27%，技术效率指数的回归系数在统计上不显著，经济增长质量通过技术进步路径对城市用地扩张起显著的抑制作用，而技术效率对城市用地扩张的影响并不明显。对于沈阳经济区，全要素生产率指数回归系数为-0.232 3，其绝对值略大于辽宁省14市模型中回归系数的绝对值，技术进步状况每提升1%，有利于抑制城市用地扩张0.26%，技术效率指数对城市用地扩张的影响统计上不显著，表明沈阳经济区内，经济增长质量对城市用地扩张有显著的抑制作用，这种作用主要通过技术进步路径实现，此研究结论与14市模型的结论基本一致。对于沿海经济带，全要素生产率、技术效率与技术进步对城市用地扩张均有负影响，但统计上并不显著，表明经济增长质量对沿海经济带的城市用地扩张并无显著的抑制作用。此外，城市人口规模、经济发展二变量在辽宁省14市、沈阳经济区、沿海经济带3个空间区域内对城市用地扩张都有显著的正影响。

3 结论与讨论

城市建设用地是经济发展的载体，是十分重要的生产要素，随着经济快速发展，城市建设用地快速扩张，经济发展成为城市用地扩张的重要驱动力，经济增长质量对城市用地扩张的影响机理是本文试图解决的问题。理论上，经济增长质量水平的提升通过技术效率的改善与技术进步路径促进城市土地资源的节约利用，即经济增长质量提高有利于抑制城市用地的扩张。技术进步通过改变要素间的替代弹性、提高土地的利用强度和改变土地的利用结构对城市用地的扩张产生抑制作用，技术效率的改善通过规模经济效应、管理水平的提高、制定合理的土地制度与土地政策等途径抑制城市用地的扩张。

实证方面，辽宁省14市的回归结果表明经济增长质量对城市用地扩张有显著的抑制作用，这种抑制作用主要通过技术进步路径实现，沈阳经济区的实证研究也支持上述结论。对于沈阳经济区8城市而言，技术进步不仅利于地区经济发展，还能抑制城市建设用地的扩张。因此，第一，该地区应制定和完善政策，创造公平的制度环境，鼓励技术创新，积极实施技术引进；第二，该地区应充分利用经济区内高校与科研机构众多的优势，加强校府合作，减少科研成果向市场转化的时间，加快科技成果的产业化步伐；第三，该地区应积极引导外资和民间资本向高新技术产业投资，消除投资的制度，简化办事程序。对于沿海经济带，实证分析结果表明全要素生产率、技术效率与技术进步对城市用地扩张并没有影响，人口增加对城市用地扩张的影响力度较大。因此，第一，该地区应实施节地型的城市化战略，严格控制人均建设用地规模；第二，该地区应努力提高区域管理水平，完善基础设施建设，积极促进土地市场化改革进程，改善土地资源配置效率，提高经济规模效应，提升技术效率水平；第三，该地区应充分利用区位优势，积极引进高新技术产业，发展外向型经济，以提升技术进步水平。

上述研究取得了一定成果，但还存在需要进一步完善和解决的问题。首先，研究测算辽宁省14市经济增长质量时的指标选取不够完善，应选取资本服务量表征资本要素，但因缺乏相关统计数据，且估算困难，因此最终选取资本存量指标测度。理论界在资本存量的测算方法、价格指数选取、投资流量指标选取、折旧率等方面还没有形成统一的结论，导致研究结果迥异。其次，研究考察全要素生产率、技术效率与技术进步对城市用地扩张的影响，而技术效率还可以进一步细分为纯技术效率与规模效率，进一步的研究可以围绕这二变量对城市用地扩张的影响展开。最后，实证研究仅选取辽宁省14市作为研究对象，结论的适用性还有待进一步检验，进一步的研究可以考察不同层次、不同类型城市、不同区域的经济增长质量水平与土地利用的相关关系，为制定政策提供理论依据。

参考文献（References）

[1]谈明洪，李秀彬，吕昌河.我国城市用地扩张的驱动力分析[J].经济地理，2003，23（5）：635-639.[Tan Minhong，Li Xiubin，Lu Changhe. An Analysis of Driving Forces of Urban Land Expansion in China[J].Economic Geography，2003，23（5）： 635-639.]

[2]陈春，冯长春.中国建设用地增长驱动力研究[J].中国人口・资源与环境，2010，20（10）：72-78.[Chen Chun，Feng Changchun. Driving Forces of Construction Land Expansion in China[J]. China Population，Resources and Environment，2010，20（10）： 72-78.]

[14]沈利生，王恒.增加值率下降意味着什么[J].经济研究，2006，（3）：59-66.[Shen Lisheng，Wang Heng. What Does It Mean That China’s Valueadded Rate Goes Down[J]. Economic Research Journal，2006，（3）：59-66.]

[15]沈坤荣，傅元海.外资技术转移与内资经济增长质量：基于中国区域面板数据的检验[J].中国工业经济，2010，（11）：5-15.[Shen Kunrong，Fu Yuanhai. The Impact of Technology Transfer of FDI on the Quality of Domestic Economic Growth：A Test Based on China’s Regional Panel Data[J]. China Industrial Economics，2010，（11）：5-15.]

[16]钞小静，任保平.中国的经济转型与经济增长质量：基于TFP贡献的考察[J].当代经济科学，2008，30（4）： 23-29，124-125.[Chao Xiaojing，Ren Baoping. Economic Transition and Quality of Economic Growth in China： Accounting for Contribution Ratio of Total Factor Productivity [J]. Modern Economic Science，2008，30（4）： 23-29，124-125.]

[17]刘丹鹤，唐诗磊，李杜.技术进步与中国经济增长质量分析（1978-2007）[J].经济问题，2009，（3）：30-33.[Liu Danhe，Tang Shilei，Li Du. Technical Progress and Quality of China’s Economic Growth： 1978-2007[J]. Economic Problems，2009，（3）： 30-33.]

[18]姜海，夏燕榕，曲福田.建设用地扩张对经济增长的贡献及其区域差异研究[J].中国土地科学，2009，23（8）： 4-8.[Jiang Hai，Xia Yanrong，Qu Futian. Study on Contribution of Construction Land Expansion to Economic Growth and Its Regional Difference[J]. China Land Sciences，2009，23（8）： 4-8.]

[19]张虹鸥，叶玉瑶，杨丽娟，等.广东30年建设用地增长对经济发展的贡献[J].经济地理，2008，28（6）： 904-908. [Zhang Hongou，Ye Yuyao，Yang Lijuan，et al. Construction Land Expansion and Its Contribution to Economic Growth since Reform and Opening up in Guangdong Province[J]. Economic Geography，2008，28（6）： 904-908.]

[20]狄剑光，武康平.建设用地的扩张对我国非农经济增长贡献研究[J].数理统计与管理，2013，32（3）：414-424. [Di Jianguang，Wu Kangping. The Research on the Contribution of Construction Land Expansion to China’s Nonagricultural Economic Growth [J]. Journal of Applied Statistics and Management，2013，32（3）：414-424.]

[21]丰雷，魏丽，蒋妍.论土地要素对中国经济增长的贡献[J].中国土地科学，2008，22（12）：4-10.[Feng Lei，Wei Li，Jiang Yan. Study on the Contribution of Land Element to Economic Growth in China [J]. China Land Sciences，2008，22（12）： 4-10.]

[22]Fare R.，Grosskopf S， Norris M， et al. Productivity Growth，Technical Progress，and Efficiency Change in Industrialized Countries[J]. American Economic Review，1994，84（1）： 66-83.

[23]Farrell M J. The Measurement of Productive Efficiency [J]. Journal of the Royal Statistical Society，1957，120（3）： 253-290.

数量经济与技术范文第3篇

关键词：要素投入；技术创新；高技术产业；STR模型

中图分类号：F062.9；F224文献标识码：A文章编号：1001-8409（2013）09-0007-06

1引言

就企业层面而言，技术创新不仅可以增加新产品的销售额，提高企业市场占有率，而且可以增加产品的技术含量，帮助企业开辟新的市场。就产业层面而言，技术创新有利于发展战略性新兴产业，促进传统产业优化升级，有助于调整产业布局，完善产业链，提升产业核心竞争力。就国家层面而言，技术创新是国家经济的重要保障，是国家核心竞争力的重要影响因素，是各经济强国抢占未来经济发展主动权和制高点的主攻方向。而技术创新的关键在于要素投入，技术创新的过程中需要投入大量的科研人员与科研经费。2010年全国科技经费投入统计公报数据显示：我国2010年R&D经费投入70626亿元，全国R&D经费投入强度为176%，远低于发达国家水平；各地区间R&D经费投入强度差异较大，北京最高为582%，研究发展活动已处于高级阶段，新疆最低仅为049%，还处于低级阶段。专业技术人才缺乏、R&D资金投入不足严重地制约着我国技术创新的步伐。因此，在资源有限的情况下，如何科学有效地配置资源、提高技术创新能力，研究要素投入与技术创新之间的关系具有十分重要的现实意义。

在知识经济背景下，高技术产业已发展成为我国战略性支柱产业，是我国经济增长的主要推动器，帮助加快经济结构调整，增加国家核心竞争力，对于我国社会经济发展意义重大。高技术产业又是技术密集型产业，其产品的整个生产周期都与技术创新密切相关，高技术产业要取得突破性成果必须依靠技术创新。同时，高技术产业的发展又离不开要素投入，在产品研制到产品投入市场的过程中需要大量科研人员的参与和大量科研经费的投入，因此，以高技术产业为研究对象研究要素投入与技术创新的关系具有代表性。

2文献回顾

自熊彼特在《经济发展理论》中提出技术创新理论以来，有关技术创新的报道和学术研究成果充斥着各种媒体和期刊杂志。按照研究层次的不同，国外针对要素投入与技术创新关系的研究可分为以下三类：第一类从微观层面研究要素投入与企业技术创新关系[1～3]；第二类从中观层面研究要素投入与产业技术创新关系[4，5]；第三类从宏观层面研究要素投入、技术创新与经济增长三者之间关系[6～8]。国内学者对技术创新的研究也已经涵盖到国民经济的各个领域，但是对要素投入与技术创新关系的研究相对较少。任翔以天津市为研究对象，考察要素投入对技术创新成果的影响，用两种不同的方法得到人力投入与经费投入对技术创新能力的影响权重[9]。近期研究成果主要围绕R&D投入与企业技术创新之间的关系进行研究，安同良等考察政府对企业R&D活动进行补贴是否对企业技术创新具有激励效应，研究结果表明在信息不对称时，政府R&D补贴不仅不能激励企业技术创新，还会出现企业逆向选择的现象[10]。白俊红等同样考察政府补贴对企业技术创新的影响却得到截然相反的结论，指出政府R&D补贴对企业技术创新有正向影响[11]。詹宇波以内资企业为研究对象，分析R&D投入对技术创新的影响，结果表明内资企业R&D投入通过创新能力和吸收能力达到提高技术创新能力的效果[12]。张杰等以我国2001～2007年间工业企业为研究样本，研究要素市场扭曲是否会影响企业技术创新投入[13]。

综上所述，国内针对要素投入与技术创新关系的研究侧重于R&D投入与技术创新关系，特别是政府R&D补贴投入对企业技术创新的作用大多没有考虑到劳动投入的影响，缺乏对要素投入与技术创新关系全面、系统性的研究，研究深度也还有待进一步挖掘。目前所使用的方法也局限于采用线性模型进行研究，而线性模型将复杂问题过于质点化、简单化，导致线性模型在解释一些经济现象时得出的结论与现实偏离较远，甚至完全相反。基于以上不足，本文采用非线性平滑转换回归模型考察要素投入与技术创新之间的关系。

3平滑转换模型

非线性平滑转换回归模型（STR模型）由诺贝尔经济学奖得主Granger和瑞典统计学家Terasvirta于1993年提出，是Quandt（1958）提出的转换回归模型的进一步延伸。STR模型克服了传统的转换回归模型固有的缺点，逐渐成为国内外学者追逐的焦点，特别是在汇率研究和商业周期研究中应用十分广泛，实践也证明它确实能够很好地解释复杂经济现象。要素投入与技术创新之间的关系复杂，并不是简单的线性模型所能解释的，因此本文探索性地使用非线性STR模型对要素投入与技术创新关系进行研究。

标准的STR模型定义如下：

模型中，yit为被解释变量；zit=（w′it，x′it）'为解释变量，w′it=（1，yit-1，…yit-p）′，yit-p为被解释变量yit的p阶滞后项，x′t=（x1t，…，xkt）′，x′t为外生变量；=（0，1，…，m）′，θ=（θ0，θ1，…θm）′是（（m+1）×1）阶参数矩阵；εit为残差项，假设εit～iid（0，δ2）；sit为转换变量，通常有三种选择方式，分别以yit-p，xkt和时间变量t充当；G（γ，c，sit）是转换变量sit的有界函数，对于任意sit的值均连续，取值介于0和1之间；γ是斜率参数，决定转换速度的大小；c=（c1，…cK）′，c1≤…≤cK是位置参数向量。常用的转换函数有逻辑函数和指数函数，文中采用最一般的逻辑函数，形式如下：

通常地，取K=1或K=2。当K=1时，函数+θG（γ，c，sit）随着转换变量sit的变化由增加到+θ，研究的模型在高低两种体制和+θ之间平滑转换；当γ∞且sit≠ck时，limγ∞-γ（sit-ck）=∞，模型转变为PTR模型。当K=2时，转换函数有两个位置参数，形如G（γ，c1，c2，sit），关于（c1+c2）/2对称，且在该点达到最小值，最小值范围在0到12之间。当γ∞时，最小值为0；当γ

应用STR模型解决问题首先需对模型的非线性性进行检验，但由于模型中含有未知参数γ和c，不能直接检验模型的非线性性。本文参照Gonzalez等[14]的做法，选取原假设H0：γ=0，在γ=0处将逻辑函数G（γ，c，sit）进行一阶泰勒展开，如下所示：

将式（3）带入式（1），重新参数化后得到辅助回归方程如下：

在辅助回归方程中检验假设H*0：β1=β1=…=βm=0。然后用线性固定效应模型的残差平方和SSR0与辅助回归方程的残差平方和SSR1构造服从χ2分布的统计量LM=TN（SSR0-SSR1）SSR0，对假设H*0进行检验，如果拒绝原假设表示具有非线性性，可以考虑估计一个STR模型。常用的估计STR模型参数的方法是结合使用固定效应模型组内回归和非线性最小二乘法。估计斜率系数γ和未知参数c通常采用模拟退火算法或网格搜索法，本文使用网格搜索法。

4变量选取和数据来源

从上文对模型的介绍可知，建立平滑转移回归模型需要选择适当的变量充当转换变量，解释变量与被解释变量也需要合适的指标来表征，下面就变量的选取和数据来源作简要介绍。

41技术创新指标

目前，技术创新指标的选取主要包括三种方法：第一种是以R&D人员投入或R&D经费投入衡量的投入法；第二种是以申请专利数量或新产品销售收入衡量的产出法；第三种是运用索洛余值法、数据包络分析法或随机前沿分析法测算TFP贡献率。由于本文研究要素投入和技术创新之间的关系，投入指标不能同时用于衡量要素投入和技术创新，因此将第一种方法予以排除。第三种方法本身是建立在一定假设基础之上，在假设条件无法满足时得出的结论不具有可信度，鉴于此也予以排除。本文采用第二种方法选取技术创新指标，但稍作变动，以高技术产业新产品销售收入与高技术产业销售收入的比值作为技术创新指标，这样可以避免受地区销售规模的影响，用TI表示。

42要素投入指标

最初的道格拉斯生产函数中包括劳动和资本两种要素投入。本文以高技术产业为研究对象，鉴于其受人力资本因素影响较大，将人力资本因素也纳入到要素投入中，指标具体界定如下：

劳动投入：国民经济中任何产业产品的生产都离不开劳动者的参与，在高技术领域中，具备扎实的专业知识和创新精神的科研人员无疑是高科技产品生产的生力军，推动着高技术产业技术创新能力不断提高。正是如此，过去学者多用R&D人员数作为衡量高技术产业劳动投入的主要指标。为消除地区人口规模的影响，本文使用R&D人口占就业人口的比重作为劳动投入指标，用Labor表示。

资金投入：实践证明，资金投入对推动产业技术创新能力提高起到了重要的积极作用。一方面，科研资金为技术创新搭建良好的平台，无论是对原始创新还是集成创新都起到了支撑作用。另一方面，充足的资金引导创新成果转化为创新产品，取得更好的业绩，激励下一次加大科研资金投入，进一步促进技术创新。高技术产业资金投入包括购买国内技术经费、技术改造经费、技术引进经费、消化吸收经费，而最能体现技术创新的则是技术改造经费，因此，本文用技术改造经费占四种经费支出的比重衡量高技术产业资金投入，用Fund表示。

人力资本投入：本文采用各地区人均受教育年限衡量人力资本投入，计算方式如下：未上学人口、小学人口、初中人口、高中人口、大专及以上人口分别赋予权重0、6、9、12、15，用对应的人口数乘以相应的权重得到地区总人口受教育年限之和除以总人口，即为各地区人均受教育年限，用Human表示。

43转换变量

地区技术创新能力与区位因素的影响是分不开的，本文以区位因素作为转换变量。一般而言，影响技术创新的区位因素主要包括以下几个方面：

经济基础：经济基础是影响技术创新的一个重要因素，经济基础较好的地区技术创新能力越强，主要是因为经济发展为产业技术升级提供了坚实的物质保障。本文采用剔除物价变动的人均GDP的对数衡量各地区经济基础，用Economy表示。

对外开放程度：对外开放有利于高端人才、高端技术、高端产业活动以及外资流入，不仅为引进国外先进技术提供了方便，而且为本地技术创新提供了优秀的人才和丰厚的资金，极大地促进了技术创新能力的提高。本文用地区进出口总值占地区GDP的比重衡量各地区对外开放程度，用Open表示。

金融发展水平：地区金融发展水平对产业技术创新发挥着重要的作用，一方面，金融发展水平高的地区可以给予高技术产业更多的资金支持，解决产业发展资金难题，推动技术创新；另一方面，金融发展水平越高，控制风险的能力就越强，可以降低高技术产业进行技术创新的风险，引导技术创新向正确方向发展，实际上推动技术创新。本文用金融机构贷款额占筹集经费之比作为衡量金融发展水平的指标，用FD表示。

科技发展水平：地区科技水平通常以拥有专利数或申请专利数衡量，考虑到研究对象为高技术产业，只有高技术产业拥有的专利数才对高技术产业科技创新能力产生作用，因此，本文用各地区高技术产业拥有专利数的对数衡量各地区科技水平，用SAT表示。

44数据来源

本文选用的有关高技术产业的数据来自《中国高技术产业统计年鉴》（1995～2010），其他相关数据来自《中国统计年鉴》（1995～2010）。为了充分利用历年各地区数据，缺失数据用平滑递推法补齐，由于重庆和缺失数据较多，予以剔除，最终得到29个省15年的面板数据。

5实证研究与结果分析

本文实证分析由软件MATLAB70完成。

51模型设定

为考察要素投入在不同区位因素下与技术创新的关系，在模型（1）基础上，分别以技术创新为被解释变量，要素投入为解释变量，经济基础、对外开放程度、金融发展水平、科技水平为转换变量，假定转换函数个数均为1个的情况下，建立面板平滑转换模型如下：

52非线性性检验及转换函数个数的确定

在模型设定阶段，建立了平滑转换模型，并假定转换函数个数为1个，但前提是必须进行非线性性检验，并对转换函数个数为1个的假定进行验证，以证明模型设定正确。检验结果如表1所示。

表1的检验结果表明，在5%水平下，模型1至模型4均具有非线性性，转换函数个数为1个的假定正确。

53模型参数估计

在证明模型设定正确的基础上对模型的参数进行估计，估计结果如表2所示。表1非线性检验及转换函数个数选择结果

根据表2中模型参数估计结果，做出如下解释：

模型1以经济基础为转换变量。参数估计结果表示：经济基础不同，要素投入对技术创新的作用也发生了显著变化。由于模型中只含一个转换函数，对应一个位置参数，因此，该模型是一个两体制模型。位置参数为10026，当Economy10026时处于高体制，有86个观测值属于该范畴，占总观测值个数的1977%。从历年各地区经济基础指标平均值来看，北京、天津、上海处于高体制，其他的省份处于低体制。从低体制到高体制，变量Labor的系数由16241变为-23259，说明经济基础较差的地区劳动投入对技术创新促进作用明显，而经济基础较好的地区反而表现为抑制效应，这可由美国经济学家库兹涅茨提出的倒U型曲线解释，在达到一定高度之后会呈现下降趋势；低体制时，变量Fund的系数不显著，高体制时为-02103，说明在经济基础较差的地区资金的作用相对不明显，经济基础较好的地区资金的投入对技术创新起抑制作用；变量Human的系数由00178增加到00222，说明经济基础较好的地区人力资本要素更能促进技术创新。

模型2以对外开放程度为转换变量。参数估计结果表示：对外开放程度不同，要素投入对技术创新的作用存在显著差异。该模型也是一个两体制模型，位置参数为0535，当Open0535时处于高体制，有82个观测值属于该范畴，占总观测值个数的7885%。从历年各地区对外开放程度指标平均值来看，5个省份处于高体制，24个省份处于低体制。在这两种体制转换过程中，劳动要素投入与资金要素投入对技术创新的影响与模型1相似，人力资本要素对技术创新的影响与模型1存在差异，低体制时，人力资本要素指标系数不显著，高体制时，人力资本要素系数为00355，说明在对外开放程度高的地区人力资本对技术创新促进作用更加明显。

模型3以金融发展水平为转换变量。参数估计结果表示：金融发展水平不同，要素投入对技术创新的作用存在显著差异。该模型的位置参数为00981，当FD00981时处于高体制，有145个观测值属于该范畴，占总观测值个数的3333%。从历年各地区金融发展水平指标平均值来看，8个省份处于高体制，21个省份处于低体制。模型3的参数估计结果与模型1、模型2都存在较大的差异。具体表现为，在金融发展水平低的地区，劳动要素投入对技术创新没有明显的促进作用，资金要素投入对技术创新具有抑制作用，人力资本要素投入对技术创新有显著的促进作用；在金融发展水平高的地区，劳动要素投入和资金要素投入对技术创新都具有促进作用，人力资本水平对技术创新具有抑制作用。

模型4以科技水平为转换变量。参数估计结果表示：科技水平不同，要素投入对技术创新的作用存在显著差异。该模型的位置参数为40019，当SAT40019时处于高体制，有180个观测值属于该范畴，占总观测值个数的4138%。从历年各地区科技水平指标平均值来看，处于高体制的有11个省份，处于低体制的有18个省份。该模型参数估计结果与模型2参数估计结果相似，低体制时，劳动要素投入指标系数为19705，高体制时，劳动要素投入指标系数为-16527，表示科技水平较低的地区劳动要素投入对技术创新具有显著的促进作用，科技水平较高的地区劳动要素投入对技术创新具有抑制效应。低体制时，资金要素投入对技术创新的影响不显著，高体制时，资金要素投入指标系数为-00741，即对技术创新具有抑制作用。低体制时，人力资本要素投入指标系数为00173，高体制时，人力资本要素投入指标系数为00121，对技术创新都具有正向影响。

54最优模型

表1中，模型2最强地拒绝了线性原假设，按照Gonzalez提出的模型选择原则，模型2为最优模型，且模型2的残差平方和最小，进一步说明模型2最优，即以对外开放程度为转换变量的模型能最为准确地反映要素投入与技术创新之间的非线性关系。根据模型2考察各省历年劳动投入平均值、资金要素投入平均值和人力资本投入平均值与技术创新的非线性关系，图1至图3可以直观地反映出来。

从图1中可以看出，在不受其他因素影响的情况下，对外开放程度对劳动要素投入对技术创新的影响走势和分布特征。随着对外开放程度的提高，劳动要素投入对技术创新的影响却由正逐渐变为零，当对外开放程度指标达到05350后，劳动要素投入对技术创新的影响变为负，即当对外开放程度达到一定水平之后，劳动要素投入不再是促进技术创新的主要因素。

图2反映出，在不受其他因素影响的情况下，对外开放程度对资本要素投入对技术创新的影响走势和分布特征。随着对外开放程度的提高，资金要素投入对技术创新的影响与劳动要素投入对技术创新的影响具有相同的走势和分布特征，当对外开放程度达到一定水平之后，资金要素投入也不再是促进技术创新的主要因素。

图3反映出，在不受其他因素影响的情况下，人力资本要素投入对技术创新的影响和分布特征。随着对外开放程度的提高，人力资本要素投入对技术创新的推动作用越趋明显。

6结论与政策建议

本文基于我国29个省、直辖市、自治区1995～2010年高技术产业面板数据，使用面板STR模型对不同区位条件下要素投入与技术创新之间的关系进行研究，研究结果发现：（1）在我国高技术产业中，要素投入与技术创新之间存在显著的非线性关系；（2）在经济基础差、对外开放程度低、科技发展水平不高的地区，劳动要素投入和资金要素投入是限制高技术产业技术创新能力提高的主要因素；（3）在经济基础好、对外开放程度高和科技发展水平较高的地区，人力资本要素投入是推动高技术产业技术创新的主要动力；（4）在4个平滑转移回归模型中，以对外开放程度为转换变量的模型最为准确地反映出我国高技术产业要素投入与技术创新之间的关系，并且与现实较为贴切。

为了促进我国高技术产业技术创新能力的提高，根据实证研究所得结论提出如下政策建议：（1）在劳动要素、资金要素和人力资本要素有限的条件下，利用优惠政策引导要素科学合理地流动，避免一些地区因要素缺乏而无力进行科技创新，一些地区要素过剩而使技术创新效率低下；（2）在经济基础差、对外开放程度低、科技发展水平不高的地区，增加劳动要素投入和资金要素投入，解决这些地区因劳动和资金投入不足而难以发展高技术产业的难题；（3）在经济基础好、对外开放程度高和科技发展水平高的地区，注重人力资本要素的投入，为提高技术创新增加动力，促进这些地区高技术产业技术创新能力进一步提高。

参考文献：

[1]Atuahene-Gima K A. Differential Potency of Factors Affecting Innovation Performance in Manufacturing and Services Firms in Australia [J]. Journal of Product Innovation Management， 1996（13）： 35-52.

[2]Parthasarthy R， Hammond J. Product Innovation Input and Outcome： Moderating Effects of the Innovation Process [J]. Journal of Engineering and Technology Management， 2002（19）： 75-91.

[3]Hou Renyong， Fu Chaochao. Evaluation of Enterprise Technology Innovation Ability Based on Factor Analysis——Taking High-tech Enterprises of Six Provinces in Central China as an Example[C]. IEEE Xplore，2011.

[4]Hollenstein H. A Composite Indicator of a Firm's Innovativeness. An Empirical Analysis Based on Survey Data for Swiss Manufacturing [J]. Research Policy， 1996 （25）： 633-645.

[5]Fatur P， Likar B. Statistical Analysis for Strategic Innovation Decisions in Slovenian Mechanical Industry [J]. Journal of Mechanical Engineering， 2010 （56）：497-504.

[6]John C H， Fei， Ranis G. Innovation， Capital Accumulation and Economic Development [J]. The American Economic Review， 1963， 53（3）： 283-313.

[7]Howitt P， Aghion P. Capital Accumulation and Innovation as Complementary Factors in Long-run Growth [J]. Journal of Economic Growth， 1998， 3（2）： 111-130.

[8]Wang Yan， Yao Yudong. Sources of China's Economic Growth 1952–1999： Incorporating Human Capital Accumulation [J]. China Economic Review， 2003， 14（1）： 32-52.

[9]任翔.技术创新的主要投入因素对创新成果的影响[J].数量经济技术经济研究，2011（11）：19-22.

[10]安同良，周绍东，皮建才.R&D补贴对中国企业自主创新的激励效应[J].经济研究，2009（10）：87-98.

[11]白俊红，李靖.政府R&D资助与企业技术创新——机遇效率视角的实证分析[J].金融研究，2011（6）：181-193.

[12]詹宇波，刘荣华，刘畅.中国内资企业的技术创新是如何实现的？——来自大中型工业企业的省级面板证据[J].世界经济文汇，2010（1）：50-63.

数量经济与技术范文第4篇

关键词：技术进步率 影响因素 岭回归

中图分类号：F064.1 文献标志码：A文章编号：1673－291X（2011）26－0264－02

一、文献综述

在研究影响一国技术进步影响因素的国外文献中，比较有代表性的研究文献主要有：Lucas（1988）认为，影响一国或地区的技术水平的最重要因素是人力资本。Robert（1996）在比较中美经济发展的过程中，分析得出经济增长至少是促进技术进步的一个因素。Barrell、Pain（1997）在研究欧洲FDI投入、技术进步和经济增长间的关系时指出：FDI的存在可以通过技术溢出等效应带来一国或地区的技术进步。与此对应，Keller（2004）也提出了FDI和对外贸易是实现技术进步的重要因素。

国内比较有代表性的研究有： 周叔莲、王伟光（2001）认为，产业结构对科技创新的方向、速度和规模产生很大影响，产业结构“内生”地决定着技术进步。包群（2002）分析了历年外商直接投资对我国技术进步的影响。苏盛安（2005）利用1953―2002年的政府科技投入和技术进步数据分析得出我国政府科技投入对技术进步贡献率较低的结论。李平、孙灵燕（2007）实证分析了专利申请与中国技术进步的关系， 结果发现专利申请对中国的技术进步有促进作用，对东、中、西部技术进步贡献度存在显著差异。

由以上的文献可以看出，大部分作者只是就单一的因素和技术进步的关系进行研究，没有全面考虑影响技术进步的因素。本文综合考虑经济增长、产业结构、外资、对外贸易等因素，通过实证分析当这些因素共同作用时，会对技术进步有什么影响。

二、变量分析与选择

（一）变量选择

目前，通常用全要素生产率来衡量一国技术进步状况。衡量全要素生产率最常见的方法就是索洛残值法。本文把索洛残值作为技术进步的衡量指标。索洛残差是指剔除各生产要素对经济增长的贡献后所得到的残差。我们可以通过下列式子求出索洛残值，即技术进步率RTP。

RTP＝■T-SK■T－SL■T

其中，YT表示人均产出的增长率，KT表示人均资本存量增长率。SK和SL则是表示资本和劳动的产出弹性。本文采用刘书祥（2010）根据上述方法测算的中国技术进步率RTP衡量本文的因变量技术进步。

技术进步是有许多因素综合作用的结果，根据文献回顾，本文认为影响一国技术水平和发展状况的因素主要有：经济增长、对外贸易、产业结构、外商直接投资和一国对科技活动的投入。

（二）数据处理及来源

本文用tech代表我国技术进步水平，fdi代表我国历年实际利用的外商直接投资，jiegou代表我国历年的产业结构情况，trade代表我国历年的对外交流情况，gdp代表我国历年的经济增长情况，touru代表我国历年对科技研发的投入。

由于数据的对数变换不改变原有变量之间的数量关系，并能使时间变化趋势线化，因此，对所有的数据取对数：lntech、lnfdi、lnjiegou、lntrade、lngdp、lntouru。

本文所有数据来自《中国统计年鉴》（2005―2010）；国家统计局综合统计司编的《新中国五十年统计资料汇编》。有些数据则是笔者通过计算整理而得（产业结构指数和技术进步率）。时间跨度为1983―2010年，所用计量软件为SPSS18。

三、实证检验

（一）建立计量经济模型

lnTECH＝β0+β1lnGDP+β2lnJIEGOU+β3lnFDI+β3lnTOURU+β5lnTRADE+μ

针对出现多重共线性时，普通最小二乘法所得结果就不满足最优性。而岭回归就是针对这一问题而提出的解决办法。岭回归虽然是有偏估计，但是其估计的方差要比普通最小二乘估计量的方差要小很多，而且回归系数比较稳定，因而在实际工作中有很大的应用价值。由于本文所选取的解释变量之间可能存在相关性，因此，首先要对模型进行共线性诊断。

（二）多重共线性诊断

首先利用普通最小二乘法作多元回归，并同时进行多重共线性诊断，模型检验结果如表1所示：

模型检验结果R2=0.914，F=18.382，P=0.0000，可以得到回归方程如下：

lnTECH＝-3.51lnGDP-0.542lnJIEGOU+2.062lnFDI+1.593lnTOURU+0.475lnTRADE（1）

（-1.355）（-0.967）（1.855） （0.829）（0.262）

括号内的值为各个解释变量回归结果对应的T值。

从多元回归的结果可以看出，虽然整个回归方程的拟合优度较大，但是回归系数的P值都大于0.05，T值也不显著。另外，多重共线性的诊断结果表明，五个变量中的gdp、fdi、touru、trade四个变量的方差膨胀因子（VIF）都大于10，其中gdp的方差膨胀因子达到了168.242，这进一步说明了各个自变量之间存在多重共线性。此时的模型解释能力差，需要对模型进行处理。

（三）岭回归

鉴于模型存在多重共线性，本文运用spss18软件进行岭回归：设定岭参数步长为0.05，起始点为0。得到不同岭参数下各个变量的岭回归系数（如表2）。

由表2可以看出，当岭参数k从0到0.1时，各回归系数值变化较大，这就是多重共性所引起的异常变化。当k值达到0.1后，岭回归系数值趋于稳定，因此可以选择0.1作为模型的岭参数。

当k=0.1时，重新运用spss18软件进行岭回归，此时得到回归结果如下：

lnTECH＝-0.059lnGDP-0.53987lnJIEGOU+0.4065lnFDI+0.0055lnTOURU-0.0169lnTRADE

（-4.416）（-1.31） （1.43） （2）

（2.268） （-2.082）

R2=0.8684 ，F=4.5，括号内的值为各个解释变量回归结果对应的T值。

对比回归方程（1）、（2）可以看出，经过岭回归后，各个变量的T值都有所提高，T值更加显著，方程更加稳健，回归系数更加稳定。拟合优度也维持在86%左右。综上可以看出，变换后的方程的解释能力显著提高，多重共线性所带来的问题得到克服。

四、结论

由岭回归的结果本文可以得到以下结果：经济增长与我国技术进步成负相关，这说明，技术进步促进了我国经济的发展，但是我国经济的发展的反馈作用却不明显；技术进步滞后于我国经济的发展。产业结构与我国技术进步成负相关，这说明，我国产业结构仍然不合理，产业结构的发展状况对我国技术进步的促进作用不明显；FDI与我国技术进步成正相关，这说明，外商直接投资的技术外溢效应是我国获取技术的一项重要资源，科研投入与我国技术进步成正相关，这说明，随着我国经济的发展，物质财富和知识不断积累，为我国的技术进步打下良好基础，对外贸易对我国的技术进步没有促进作用，这说明，我国的出口商品结构有待优化，出口商品技术含量和技术水平有待提高。

收稿日期：2011-06-24

作者简介：张学智（1987-），男，山东淄博人，硕士研究生，从事国际贸易、跨国经营与直接投资研究。

参考文献：

[1] 包群.出口贸易如何促进经济增长？[J].上海经济研究，2003，（10）.

[2] 李正.基于岭回归分析法的中国区域经济差异影响因素分析[J].经济纵横，2006，（2）.

[3] 卫兴华.中国经济增长方式的选择与转换途径[J].经济研究，2007，（7）.

[4] 钱水土.金融发展、技术进步与产业升级[J].统计研究，2011，（1）.

[5] 刘书祥.技术进步对中国就业影响的实证分析1978―2006[J].经济学家，2010，（4）.

数量经济与技术范文第5篇

随着我国高技术产品贸易的发展，发现高技术产品出口贸易与经济增长之间存在复杂的因果关系，文章首先选取合适指标，建立联立方程模型描述了高技术产品出口与经济增长之间的关系，在对模型方程进行识别后，利用我国2000~2011年相关数据，通过二阶段最小二乘法（2SLS）对方程进行估计。结果显示，高技术产品出口贸易与经济增长呈现相互促进的现象。

关键词：

高技术产品出口；经济增长；联立方程模型

一、引言

随着科技大发展，我国高技术产品的出口在不断增长，从2004年的1655亿美元增长到2008年的4156亿美元；到了2009年，在金融风暴的影响下，下跌到3769亿美元；到2011年，更是创历史新高，达5488亿美元，高技术产品出口占外贸出口比重也不断提高，因此探究我国高技术产品出口对我国经济增长的影响有着非常重要的现实意义。

二、文献综述

在目前已有的相关贸易的研究中，大多数是以我国外贸出口为研究对象。有关高技术产品贸易的实证研究还是不多的，在探究高技术产品贸易的文献中，主要还是集中在高技术产品贸易与经济增长方面的研究。贺骁、廖维琳（2004）运用Granger因果检验做了简单的因果分析，认为我国高技术产品出口贸易是促进经济增长的重要因素之一。赖明勇、周杨（2005）用我国各省市自治区的板块数据进行了实证检验，结果表明，东部地区的高技术产品出口对东部经济拉动效应已经很显著，中西部地区仍以初级产品出口和工业制成品出口为主该两个部门对经济增长的拉动明显，而高技术产品出口与经济增长的相关关系为负。许统生、涂远芬（2006）用协整理论和误差修正模型检验了高技术产品出口与我国经济增长的长、短期关系。王莹（2008）以2001年第三季度至2007年第四季度的季度数据为统计样本，研究结果表明：从长期看来，高技术产品出口每增加一个百分点GDP便会增加0.52个百分点。上述关于高技术产品对经济增长的影响的研究，首先，大多考虑高技术产品的出口贸易对经济增长的影响，而没有考虑高技术产品出口贸易与经济增长之间的双向因果关系，由于经济增长与高技术产品出口之间存在交互作用，采用单方程经济模型，易产生变量的内生性偏差，因此，有必要通过多方程模型(联立方程组模型)来分析变量之间的关系；其次，为了方便计算，多数研究只是分析了高技术产品出口贸易和经济增长两个变量的关系，而其他的控制变量则没有包括在里面，本文在控制相关变量的基础上，分别建立高技术产品出口方程和经济增长方程，并使用联立方程模型来分析高技术产品出口贸易与经济增长之间的关系。

三、计量模型

对于高技术产品出口贸易的指标，本文采用高技术产品出口总额衡量；对于经济增长指标，与大部分文献相同，采用国内生产总值GDP反映经济增长水平。基于已有的研究表明，影响高技术产品出口的因素有：一国的经济发展水平（GDP）、外商直接投资（FDI）、高技术企业数目（HTE）以及R＆D人员数量（RDP）。将上述变量考虑进去建立如下的计量方程。根据已有的实证研究证实国内生产总值由以下变量决定：高技术产品出口总额（HTEC）、居民消费支出（TC）、政府财政支出（GOV）以及外商直接投资（FDI）。本文采用包含两个方程的联立方程模型来探究高技术产品出口贸易与经济增长之间的相互关系。对于联立方程模型的估计，通常使用二阶段最小二乘法（2SLS）和三阶段最小二乘法（3SLS），这两种方法既适用于恰好识别的结构方程，又适用于过度识别的结构方程。本文的联立方程模型属于过度识别，故采用二阶段最小二乘法最为合适。文中研究时间是2000~2011年，本文对涉及价值量的数据均利用2000年为基年的GDP平减指数消除价格波动后获得。用Eviews5.0软件对联立方程模型进行回归分析，具体结果如下所示。从计算结果可以看出，方程（1）的参数估计结果中所有系数的估计值均在10%的置信水平上显著。变量GDP和HTE的系数估计值为正数，说明经济发展水平和高技术企业的个数对高技术产品出口贸易有正影响。然而，变量FDI和RDP的系数估计值为负数，说明外商直接投资和R&D人员数量对高技术产品的出口贸易有负影响。从计算结果可以看出，方程(2)的参数估计结果中所有参数估计值都在5%的置信水平上显著。变量HTEC、TC和FDI的系数估计值为正数，说明高技术产品出口贸易的发展水平、居民消费水平和外商直接投资对我国经济发展有正影响。然而，变量GOV的系数估计值为负数，说明政府财政支出对经济发展有负影响。方程估计的R2=0.999，表明方程的拟合效果比较好。6.模型结果的分析从上述估计式中可以看出，方程(3)中GDP的系数为2.1156，方程(4)中HTEC的系数为0.085，两者均在10%的置信水平上显著。计算结果表明，我国高技术产品出口贸易与经济增长存在相互的正向影响，我国高技术产品出口贸易的发展可以促进我国经济的增长，我国经济的快速增长也为高技术产品出口贸易的发展提供了资金技术的保证以及有利的国际地位支持，因此进一步加快高技术产品出口贸易的发展，而高技术产品出口贸易的发展再次推动经济的发展。对方程(3)的估计结果也可以看出：高技术企业的数目HTE是促进高技术产品出口的重要因素，高技术企业的数目越多，一方面企业间的竞争力就越强，企业的创新能力得到提高，研发出新产品的可能性就越大，另一方面，一地区的企业数目增加，有利于形成高技术产业的集聚效益，极大促进了企业提高研发能力；高技术产品出口的发展并没有因为外商直接投资而起到积极作用，外商直接投资侧重于引进国外先进的技术和设备，阻碍了我国的高技术产业的研发与生产，生产技术落后的产品，不能适应国际市场的要求，从而导致我国高技术产品在国际市场上所占的范围狭窄；R&D人员的数量RDP对高技术产品出口的发展同样存在消极的影响，说明我国现有科技人员的数目虽然一直在增长，但是由于科技人员数目众多，人员混杂，政府以及企业的人员管理能力不强，导致R&D人员缺少研发的积极性，研发能力和创新能力不足，并不能适应国际市场的发展要求，这也是阻碍高技术产业发展的重要原因。另外，对方程(4)的估计结果也可以看出：居民消费水平TC以及外商直接投资水平FDI对我国的GDP增长产生积极的作用，说明居民的消费越多，外商直接投资越多，我国经济发展水平就越高；而财政支出对GDP的增长存在消极的影响，政府收入的在不断增长，带动政府的支付也在不断增长，但财政收入的过分增长并不会对经济增长起到帮助作用，而是阻碍经济的发展。

四、对策及建议

通过对模型的详细分析，本文得出了一些高技术产品出口与经济增长之间存在的相互关系，以及高技术产品贸易与其影响因素之间的关系，对于促进高技术产品贸易的发展，得到以下启示。第一，人才是任何一个行业发展的关键因素，我国在技术领域缺乏创新的人才，我们需要培养高技术人才，引进高技术人才，不断改善高技术人才的工作环境，如开展各种出国培训、增大业务交流，企业在选用人才时，大多只将人才作为企业发展的工具之一，没能将企业的发展与员工的个人发展目标结合起来，争取做到企业大发展带动个人的发展。第二，企业在利用外资时，首先应当引进国际最好的技术和设备，要以自主创新为发展道路，掌握并拥有更多的高技术产业的核心技术，尽量减少对外商投资的依赖。第三，资金对一个新兴行业来说相当重要，资金投入的多少直接决定该行业的发展空间，各级政府需要加大对高技术产业的投入力度，支持高技术产业的发展，为高技术产业积极创造条件，为高技术产业建立专项计划，建立相关的资金筹集渠道。因此，企业应明确制定自己的长期发展目标和战略，适应市场，建立有效的运行机制，从而推动高技术产业的发展。

参考文献：

[1]贺骁,廖维琳.高技术产品进出口贸易对经济增长的作用[J].国际贸易问题,2004(05).

[2]赖明勇,周杨.高技术产品出口对中国经济增长的拉动效应及外溢分析[J].世界经济研究,2005(08).

[3]许统生,涂远芬.高技术产品贸易与我国经济增长的长、短期关系[J].统计研究,2006(05).