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1、1我国技术创新与经济增长的实证研究摘要：技术创新是现代经济增长的引擎，本文首先从纵向和横向两方面辨证分析中国技术创新的现状，然后运用协整理论和格兰杰因果检验实证研究我国技术创新与经济增长间的关系，最后提出相应的政策。 关键词：技术创新；经济增长；实证研究 一、我国技术创新的现状 本文将中国的技术创新水平通过一些具体指标来说明。研究与开发费用支出是技术创新的前提，为技术创新的顺利实现提供物的保障；研发科学家与工程师是技费支出反映一国政府对技术创新的重视程度，它通过普遍提升人力资本水平而间接促进技术创新的长远发展。上述三个指标可看作是表征技术创新水平的“技术投入”，而反映技术创新水平的“技术产出”
2、指标通常选择专利来表示，它可直接测度一国的技术创新水平。从 20 世纪 90 年代至今，中国的技术创新呈现出明显的增长态势，并且增长的幅度较大，说明我国的技术创新从纵向来看已取得相当成就。但我们不能仅局限于自身比较，只有将我国与其它国家的横向比较才能更加客观准确地了解我国的技术创新状况。美、日、德、英、法五国是发达国家的代表，它们的技术水平在某种意义上而言代表世界技术的最高水平，是我们学习的榜样和赶超的目标；韩国是新兴工业化国家的代表，它发展历程中的许多经验值得我们借鉴；印度和中国同属发展中大国，二者在诸多方面存在相似之处，它的技术发展经验对我国来讲不无裨益。总体而言，我国的技术创新水平明显落
3、后于五大发达国家和韩国。其中，研发科学家、工程师与技术人员数量远低于发达国家和韩国，说明我国平均人力资本水平非常低，尽管总体而言我国不乏大量优秀2的科技人员，但这并不足以支撑中国技术创新水平的长远发展，除非我国的人力资本素质得到普遍提高；研发支出占 GDP 经重这一项是所有国家中最低的，甚至还不及印度。总之，我们应辩证地看待中国技术创新的现状，一方面，纵向看我国技术创新保持较快的增长速度，取得了巨大成就；另一方面，横向看我国技术创新能力与世界众多国家相比差距仍然较大，特别是人均技术指标远落后于世界水平。所以，既不能妄自菲薄，否定我国业已取得的成就，也不能妄自尊大，看不到自已的不足，我们应借鉴世
4、界各国技术创新的先进经验和优秀成果，更加重视我国的技术创新实践，不断提升我国的技术创新水平。 二、我国技术创新与经济增长的关系 本文采用协整理论与格兰杰因果检验来剖析技术创新与经济增长间的关系，试图克服上述方法的不足。文中分析所用数据均来自中国统计年鉴，技术创新指标的含义及数据处理，经济增长 GDP 也以 1990 年为基期进行价格平减折合成真实数据。具体数据见表 1。 为检测它们间的相关程度，我们对其进行 Pearson 相关性检验，结果见表 2。 从表中可以看出，所有变量间都存在较强的相关性，这为我们下文的分析奠定了良好基础。协整理论是 20 世纪 80 年代发展起来的一种新兴计量经济学建
5、模理论，随后便得到广泛应用，这主要归因于它对传统建模方法的革新。它打破了以经济理论为基础的建模做法，开辟了从经济变量数据所显示的关系出发确定变量间关系的新方法。协整的经济意义在于它揭示了时间序列变量间的长期稳定关系，具有协整关系的变量虽在短期具有各自的变动规律，但在长期却存在协调变化的趋势。进行协整检验的前提是检验时间序列的单整性，即检验一个非平稳序列经3过差分后能否变为一个平稳序列。而协整检验的目的便在于检验非平稳时间序列间是否存在长期稳定的均衡关系。 首先对技术创新与经济增长进行 ADF 平稳性检验，结果见表 3。表中第 2 列的数值显示在 1的显著性水平下，五个变量都大于相应的 MacK
6、innon 临界值，表明它们都是非平稳序列；而第 4 列的数值显示在 l的显著性水平下五个变量的二阶差分 注；所有变量的截距项、趋势项和滞后琐分别为 l，0 和 1，所有变景二阶差分的截距项、趋势项和滞后项分别 O，0 和 O，用于检验变量及其二阶差分在 1显著性水平上的 MacKinnon I 临界值分别为4.22 和2.86。均小于相应的 MacKinnon 临界值，通过了单位根检验，说明这些变量的二阶差分都是单整的，即 I(2)，这满足进行协整检验的条件。 表 4 提供了协整检验的结果，表明经济增长与技术创新的每一个序列间都存在一个协整关系，意味着虽然它们都有自己的变动规律，短期内经济增
7、长与技术创新可能表现出非一致性，但在长期两者却存在稳定的均衡关系。 协整检验表明中国的技术创新与经济增长间存在长期的均衡关系，但从中我们不能得知两者间是否存在因果关系，即技术创新会不会促进经济增长，同时经济增长会不会导致技术创新的发展。所以仅凭协整检验还无法正确判定技术创新和经济增长二者的关系。 为解决此问题，文章采用格兰杰(Granger)因果检验法，它的思想是若在包含变量 x 和 Y 的过去信息的条件下，对 Y 的预测效果要好于只单独由 Y 的过去信息对 Y 的预测，则称 X 是 Y 的格兰杰原因(记为“X CalLISe Y”)，否则称为非格兰杰原因(记为“Xdoes not cause
8、 Y”)。虽然经济增长与技术创新序列都是非平稳序列，但由于经济增长序列与每个技术创新序列间分别存在一个协整关系，所以根据格4兰杰检验原理可以直接对这些序列进行检验，结果见表 5。 三、结论 第一，通过上述方法的实证研究，我们发现技术利益与经济增长间确实存在明显的正向联系，而且技术创新是促使经济增长的动因，而非相反。说明相对于劳动和资本而言，技术进步对中国经济增长的贡献在不断提高，这一点与运用其它方法计算所得结果完全吻合。但经济增长不是技术进步的动因则表明中国经济增长的巨大成就并没有完全反映到技术进步这一指标上来，说明经济增长对技术进步的贡献不甚明显。 第二，研究表明，研究开发费用、国家财政教育
9、经费支出和专利二项指标都跟经济增长有明显的正相关，而研发科学家和工程师则缺乏这一关系。说明技术创新的物质投入要比技术创新的人力资本投入效果明显，解释这一现象的原因可能是物质经费的投入由于中间环节和不确定性较少，所以能对经济增长起到立竿见影的作用，而研发科学家和工程师对经济增长的贡献比较间接，他们的劳动成果要转化成促进经济增长的真正动因可能受到许多不确定因素的影响，这在很大程度上制约了人力资本的作用。此外，专利指标对经济增长的推动作用也佐证了我们上述观点。 第三，随着中国经济的持续快速增长和经济总量的不断提升，为充分发挥技术创新的推动作用，中国政府应该继续加大对研究开发费用了国家财政教育经费支出的力度，同时要加大对研发科学家和工程师的管理，在对人力资本进行投入时，要注重经费的使用效率和人力资本的工作绩效，此外要加强对专利的申请和保护力度。 5总之，使一切有利于技术创新的因素能够充分发挥它们促进经济增长的作用。
