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    技術(shù)創(chuàng)新與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的動(dòng)態(tài)關(guān)系研究

    2021-07-14 20:44:01巫媛瑩韓芳劉璇斐
    經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊 2021年16期
    關(guān)鍵詞:單位根因果關(guān)系資本

    巫媛瑩 韓芳 劉璇斐

    摘 要:經(jīng)濟(jì)增長的相關(guān)研究一直是經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域中最活躍的研究課題之一,經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的核心競爭就是技術(shù)創(chuàng)新能力的競爭。經(jīng)濟(jì)體依靠技術(shù)創(chuàng)新能力的增強(qiáng),不僅能推動(dòng)經(jīng)濟(jì)的增長,更能推動(dòng)經(jīng)濟(jì)的優(yōu)質(zhì)增長。通過云南省時(shí)間序列數(shù)據(jù)建立實(shí)證模型,通過Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)確定技術(shù)創(chuàng)新和區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長之間的因果關(guān)系,并利用ECM模型確定技術(shù)創(chuàng)新和區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長之間的均衡關(guān)系。

    關(guān)鍵詞:技術(shù)創(chuàng)新;區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長;Granger因果關(guān)系檢驗(yàn);ECM模型

    中圖分類號(hào):F224? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A? ? ? 文章編號(hào):1673-291X(2021)16-0050-04

    引言

    當(dāng)今世界,科學(xué)技術(shù)迅猛發(fā)展,“技術(shù)創(chuàng)新”一詞大量充斥于各種媒體,人們?cè)絹碓秸媲械卣J(rèn)識(shí)到技術(shù)創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展所起到的推動(dòng)作用。對(duì)于區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展來講,技術(shù)創(chuàng)新也成為影響其最重要的動(dòng)力和關(guān)鍵因素之一,發(fā)揮著基礎(chǔ)性和本質(zhì)性的作用,深刻地改變著區(qū)域經(jīng)濟(jì)格局。20世紀(jì)90年代以來,經(jīng)濟(jì)增長的相關(guān)研究一直是經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域中最活躍的研究課題之一。相關(guān)的經(jīng)濟(jì)增長理論認(rèn)為知識(shí)積累、科技進(jìn)步和高素質(zhì)的人力資本能夠創(chuàng)造規(guī)模收益遞增效應(yīng),從而實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)增長。技術(shù)創(chuàng)新在當(dāng)今發(fā)達(dá)資本主義國家的經(jīng)濟(jì)增長中起著越來越重要的作用,并且成為經(jīng)濟(jì)增長引擎。今后經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的競爭,核心就是技術(shù)創(chuàng)新能力的競爭。依靠技術(shù)創(chuàng)新能力的增強(qiáng),不僅能推動(dòng)經(jīng)濟(jì)的增長,更能推動(dòng)經(jīng)濟(jì)的優(yōu)質(zhì)增長。本文分析技術(shù)創(chuàng)新對(duì)于區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的影響,通過Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)確定序列之間的關(guān)系,并利用ECM模型確定序列間的均衡關(guān)系。本文的研究結(jié)果將豐富技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)增長的相關(guān)研究。

    一、文獻(xiàn)綜述

    許多學(xué)者已經(jīng)對(duì)分析技術(shù)創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)方面進(jìn)行深入而細(xì)致的探索研究。用定量分析方法研究技術(shù)創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)最早開始于20世紀(jì)初期。1928年,美國著名數(shù)學(xué)家柯布(C.W.Cobb)與經(jīng)濟(jì)學(xué)家道格拉斯(P.H.Douglas)提出經(jīng)濟(jì)學(xué)中著名的柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)(CD函數(shù)),這一研究對(duì)描述定量的投入及產(chǎn)出之間聯(lián)系的方法和模型作出十分重大的貢獻(xiàn)[1]。柯布與道格拉斯分析了全美制造業(yè)從1899—1922年間的歷史資料后得出,在生產(chǎn)的投入因素之中,只有資本和勞動(dòng)是決定性要素,其他要素對(duì)產(chǎn)出的影響可以忽略不計(jì)[2]。

    1942年,荷蘭杰出經(jīng)濟(jì)學(xué)家丁伯格(J.Tingbergen)[3]完成一篇德語文章,文章中作者在資本與勞動(dòng)投入函數(shù)中引入了時(shí)間趨勢(shì)來表示“效率”的水平。從此,CD生產(chǎn)函數(shù)中便有了技術(shù)這一影響因子[4]。

    1957年,美國麻省理工學(xué)院研究所的索洛(Solow)首創(chuàng)了索洛增長核算模型[5],定量的分離出資本、勞動(dòng)以及技術(shù)投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)。在索洛模型中所有無法用具體因素解釋的增長率被認(rèn)定為技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)。索洛增長核算法在嚴(yán)格意義上來說必須同時(shí)滿足下列條件:僅有勞動(dòng)與資本這兩個(gè)生產(chǎn)要素,并且可以相互替換,還能夠以可變比例進(jìn)行組合;經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)處在完全競爭狀態(tài)下,生產(chǎn)要素勞動(dòng)與資本的邊際產(chǎn)出存在遞減;勞動(dòng)與資本在任意時(shí)間都得到了充分的利用;技術(shù)進(jìn)步是希克斯(Hicks)中性的。除此之外,索洛模型在實(shí)際應(yīng)用的過程中一般還須要假設(shè)規(guī)模報(bào)酬是不變的。索洛增長核算模型對(duì)技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)率進(jìn)行了大概估計(jì),但這一估計(jì)還是過于籠統(tǒng),對(duì)技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)作用估計(jì)過高。該模型所分析的技術(shù)進(jìn)步不但包括了新工藝、新技術(shù)以及新產(chǎn)品的使用等通常意義上的技術(shù)進(jìn)步,還涵蓋了除勞動(dòng)與資本投入之外的所有投入因素影響,例如勞動(dòng)者素養(yǎng)的提升、組織者決策能力的提升以及規(guī)模效益等因素,所以索洛模型中的技術(shù)進(jìn)步只是一種廣義上的技術(shù)進(jìn)步。

    1974年,丹尼森(dwarf F.Denison)[6~8]首先使用增長因素分析法,把經(jīng)濟(jì)增長的影響因素劃分成總投入要素以及投入要素生產(chǎn)率兩類,尤其對(duì)投入要素中的勞動(dòng)投入做了更為詳細(xì)的劃分。作者把勞動(dòng)投入按照工時(shí)、就業(yè)、教育程度、性別和年齡進(jìn)行拆分,資本投入按照住宅工地與住宅建筑、非住宅土地及存貨、非住宅建筑及設(shè)備劃分,最終計(jì)算得出各種因素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)值,使得索洛“余值”大幅度縮小。丹尼森在分析美國國民收入的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)時(shí),通過對(duì)投入要素的細(xì)致劃分進(jìn)而對(duì)細(xì)分后影響因素的增長率進(jìn)行了加權(quán)和加總的處理,估算出各種投入要素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)值。研究結(jié)果顯示,知識(shí)的積累發(fā)展占技術(shù)進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)增長總貢獻(xiàn)作用的約2/3。丹尼森增長因素分析法因?yàn)榘延绊懡?jīng)濟(jì)增長的要素劃分的十分細(xì)致,所以分析技術(shù)創(chuàng)新(即知識(shí)積累發(fā)展)增長對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)就更加準(zhǔn)確客觀。遺憾的是,許多因素資深的界定十分困難,導(dǎo)致這種方法的推廣應(yīng)用受到了很大的限制。

    美國著名經(jīng)濟(jì)學(xué)家西蒙史密斯庫茲涅茨(Simon Smith Kuznets)[2]是最早從數(shù)量與結(jié)構(gòu)兩方面對(duì)經(jīng)濟(jì)增長進(jìn)行分析研究的經(jīng)濟(jì)學(xué)者之一。他所編寫的一系列關(guān)于經(jīng)濟(jì)增長影響因素分析的著作中提出:影響經(jīng)濟(jì)增長的要素,主要包括知識(shí)儲(chǔ)備的增加、勞動(dòng)生產(chǎn)效率的提高以及結(jié)構(gòu)方面的改變。首先是知識(shí)儲(chǔ)備的增漲,作者認(rèn)定隨著社會(huì)的逐漸進(jìn)步與發(fā)展,人類社會(huì)的社會(huì)知識(shí)與技術(shù)知識(shí)的儲(chǔ)備會(huì)迅速地增加,當(dāng)這些知識(shí)儲(chǔ)備被生產(chǎn)者合理利用時(shí),它就將成為經(jīng)濟(jì)總量增長和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變的基礎(chǔ)。但知識(shí)并不等于生產(chǎn)力,需要在某些特定中介因素作用下才能夠轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。其次勞動(dòng)生產(chǎn)效率的提高是以高增長率人均產(chǎn)值為標(biāo)志的現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的增長誘因。最后是結(jié)構(gòu)變化,作者提出在經(jīng)濟(jì)相對(duì)發(fā)達(dá)的資本主義國家里,經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化十分迅速,所以結(jié)構(gòu)因素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)相對(duì)比較顯著,而在不發(fā)達(dá)國家中,結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化進(jìn)程緩慢,導(dǎo)致結(jié)構(gòu)因素對(duì)經(jīng)濟(jì)増漲的影響相對(duì)較小。

    喬根森等(Dale W.Jorgenson)[9~10]在丹尼森研究的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步將勞動(dòng)投入與資本投入的增長拆分成質(zhì)量增長與數(shù)量增張,將資本增進(jìn)型與勞動(dòng)增進(jìn)型兩種技術(shù)進(jìn)步自索洛余值中分離出去。喬根森在一系列研究中運(yùn)用超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)模型,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,其方法的基礎(chǔ)核心是依據(jù)投入質(zhì)量及價(jià)格變化對(duì)投入數(shù)據(jù)進(jìn)一步修改。

    20世紀(jì)末,羅默[11]、盧卡斯[12]等經(jīng)濟(jì)學(xué)家提出了新經(jīng)濟(jì)增長理論,把技術(shù)創(chuàng)新內(nèi)生化,分析了人力資源與知識(shí)外溢等問題,相對(duì)之前的經(jīng)濟(jì)理論有了很大的突破。但是目前經(jīng)濟(jì)學(xué)界還沒有形成比較權(quán)威、統(tǒng)一的,基于新經(jīng)濟(jì)增長理論的技術(shù)創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)度的分析方法與模型。

    19世紀(jì)后期,我國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展引起了國內(nèi)外眾多學(xué)者關(guān)注,我國技術(shù)創(chuàng)新對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)問題也隨之成為學(xué)者研究探討的重點(diǎn)。因?yàn)榉椒皵?shù)據(jù)的局限,先期研究一般都使用了索洛增長核算方法,研究方向也主要集中于全國范圍的技術(shù)創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)方面,其中沈坤榮(1999)[13]、吉川洋(2001)[14]及Lin(2002)[15]等人都取得了比較有代表性的研究成果,可惜這些研究受到各種局限性的影響不曾在技術(shù)創(chuàng)新對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)的方面進(jìn)行合理的分析。此后,羅佳明等(2004)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行了研究,研究結(jié)果表明兩者之間存在因果關(guān)系[16]。翟群臻(2005)使用內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長理論的研究方法,運(yùn)用線性回歸模型研究R&D投入、GDP以及R&D投入與GDP比值三者之間的關(guān)系,另辟蹊徑的估算了基礎(chǔ)創(chuàng)新對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)[17]。

    此后,更多的研究人員將目光投向技術(shù)創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長影響的區(qū)域?qū)Ρ?。李紅松等(2003)使用CD生產(chǎn)函數(shù)分別對(duì)中國西部、中部及東部地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新對(duì)該區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率進(jìn)行了估算并進(jìn)行了橫向比較,研究結(jié)果表明中部及西部地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新對(duì)該區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)明顯低于東部地區(qū)[18]。豐明等(2006)對(duì)丹東市及其周圍地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證分析與比較[19]。近幾年來,隨著技術(shù)手段上所取得的新突破,基于面板數(shù)據(jù)的前沿技術(shù)分析方法成為對(duì)國內(nèi)技術(shù)創(chuàng)新對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)分析演技的先進(jìn)手段,隨機(jī)前沿分析法(SFA)逐漸被更加廣泛地應(yīng)用在這一研究領(lǐng)域[20]。

    先前關(guān)于技術(shù)創(chuàng)新對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的相關(guān)研究,都僅局限于探尋兩者之間的相關(guān)關(guān)系,而缺乏對(duì)于技術(shù)創(chuàng)新和區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長之間的因果關(guān)系和動(dòng)態(tài)平衡關(guān)系的研究。本文收集云南省技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)增長的時(shí)間序列數(shù)據(jù)建立實(shí)證模型,探究兩者之間的因果關(guān)系和動(dòng)態(tài)平衡關(guān)系,以此完善先前研究關(guān)于技術(shù)創(chuàng)新和區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的相關(guān)研究。

    二、研究方法和實(shí)證分析

    (一)研究方法

    本文采用平穩(wěn)性的單位根驗(yàn)證、ADF檢驗(yàn)原理、協(xié)整檢驗(yàn)、Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)和誤差修正模型ECM為理論研究方法。為了確定技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的動(dòng)態(tài)均衡關(guān)系,需要選擇相應(yīng)的指標(biāo)進(jìn)行計(jì)量分析。根據(jù)科學(xué)性和數(shù)據(jù)可獲取性的原則,選擇云南省科學(xué)研究與試驗(yàn)發(fā)展(R&D)資本存量、科學(xué)研究與試驗(yàn)發(fā)展(R&D)人員作為技術(shù)創(chuàng)新的指標(biāo),以國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的指標(biāo)。

    (二)指標(biāo)時(shí)間序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

    為避免時(shí)間序列數(shù)據(jù)的“虛假回歸”現(xiàn)象,進(jìn)行回歸時(shí)要求所用的時(shí)間序列是平穩(wěn)的。因此,需要對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的指標(biāo)R&D資本存量(K)、R&D人員(L)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)GDP的時(shí)間序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。為了使時(shí)間序列變得更平穩(wěn),取各指標(biāo)的對(duì)數(shù),分別記為LNK、LNL和LNGDP。

    首先對(duì)LNK、LNL和LNGDP的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。由圖1可知,LNK、LNL和LNGDP的均值都大于0,且LNK、LNL隨著時(shí)間變化具有一定的趨勢(shì),所以進(jìn)行單位根檢驗(yàn)的時(shí)候,選擇常數(shù)和線性趨勢(shì)。而LNGDP比較平穩(wěn),進(jìn)行單位根檢驗(yàn)的時(shí)候不考慮線性趨勢(shì)。滯后階數(shù)采用SIC準(zhǔn)則確定。ADF單位根檢驗(yàn)的結(jié)果如表1所示,根據(jù)檢驗(yàn)數(shù)據(jù),R&D資本存量(K)、R&D人員(L)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的指標(biāo)GDP對(duì)數(shù)的時(shí)間序列均不平穩(wěn)。

    因此,需要繼續(xù)對(duì)其一階差分后的時(shí)間序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。LNK、LNL和LNGDP一階差分的時(shí)間序列圖如圖2所示。由圖可知,3個(gè)變量的線性趨勢(shì)均不

    明顯,所以在檢驗(yàn)時(shí)均不需要考慮線性趨勢(shì)。并且除LNL大致圍繞0上下波動(dòng)外,其他2個(gè)變量的均值均大于0,所以在檢驗(yàn)時(shí)除LNL外需要考慮常數(shù)項(xiàng)。滯后階數(shù)采用SIC準(zhǔn)則確定。進(jìn)行ADF單位根檢驗(yàn)的結(jié)果如表1所示,根據(jù)檢驗(yàn)數(shù)據(jù),R&D資本存量(K)、R&D人員(L)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的指標(biāo)GDP對(duì)數(shù)一階差分的時(shí)間序列均不平穩(wěn)。

    繼續(xù)對(duì)變量對(duì)數(shù)二階差分后的時(shí)間序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。LNK、LNL和LNGDP二階差分的時(shí)間序列圖如圖3所示。由圖3可知,3個(gè)變量均大致圍繞0上下波

    動(dòng),并且線性趨勢(shì)均不明顯,所以在檢驗(yàn)時(shí)均不需要考慮常數(shù)項(xiàng)和線性趨勢(shì)。滯后階數(shù)采用SIC準(zhǔn)則確定。進(jìn)行ADF單位根檢驗(yàn)的結(jié)果如表1所示,根據(jù)檢驗(yàn)數(shù)據(jù),R&D資本存量(K)、R&D人員(L)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的指標(biāo)GDP對(duì)數(shù)二階差分的時(shí)間序列在1%的顯著水平下拒絕了存在單位根的原假設(shè),因此,LNK、LNL和LNGDP為二階單整序列,即LNK、LNL和LNGDP為差分平穩(wěn)的時(shí)間序列,故可以進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)和Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)。

    (三)技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的協(xié)整檢驗(yàn)

    由此回歸方程可知,GDP與R&D資本存量、R&D人員之間呈現(xiàn)出正相關(guān)關(guān)系。根據(jù)該回歸方程,可得到殘差項(xiàng)為:

    對(duì)殘差項(xiàng)?著t進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。根據(jù)殘差項(xiàng)?著t的時(shí)間序列圖可知?dú)埐顕@0上下波動(dòng),且不具有明顯的時(shí)間趨勢(shì)如圖4所示,因此在進(jìn)行檢驗(yàn)時(shí)不考慮常數(shù)和線性趨勢(shì)。滯后階數(shù)采用SIC準(zhǔn)則確定。ADF單位根檢驗(yàn)的結(jié)果如表2所示。根據(jù)表2中的檢驗(yàn)結(jié)果可知,殘差序列在1%的顯著水平下拒絕了存在單位根的原假設(shè),因此殘差序列是平穩(wěn)的,說明GDP與R&D資本存量、R&D人員之間存在協(xié)整關(guān)系,即三者之間存在長期的穩(wěn)定關(guān)系。根據(jù)式(1)可知,從長期來看,R&D資本存量每增加1%,GDP將增加0.02%,R&D活動(dòng)人員全時(shí)當(dāng)量每增加1%,GDP將增加0.34%。

    (四)因果關(guān)系檢驗(yàn)

    協(xié)整檢驗(yàn)表明,技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間存在一定關(guān)系,但是沒有指明它們之間是否存在因果關(guān)系以及因果關(guān)系的方向。為了進(jìn)一步分析云南省技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系,需要對(duì)R&D資本存量、R&D人員和GDP的對(duì)數(shù)進(jìn)行Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

    根據(jù)表2和表3中的檢驗(yàn)結(jié)果可以看出,當(dāng)滯后期為1時(shí),存在LNK、LNL與 LNGDP單向的因果關(guān)系,即R&D資本存量、R&D活動(dòng)人員全時(shí)當(dāng)量的增加能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,而經(jīng)濟(jì)發(fā)展不能促進(jìn)R&D資本存量和R&D活動(dòng)人員全時(shí)當(dāng)量的增加。

    (五)誤差修正模型

    根據(jù)協(xié)整檢驗(yàn)和Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)的結(jié)果,可以確定云南省技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間存在長期協(xié)整關(guān)系,且存在R&D資本存量和R&D活動(dòng)人員全時(shí)當(dāng)量到經(jīng)濟(jì)發(fā)展的單向因果關(guān)系。下面建立LNK、LNL構(gòu)成LNGDP關(guān)系的誤差修正模型,并對(duì)該模型進(jìn)行分析。

    首先根據(jù)式(2)導(dǎo)出誤差修正序列:

    ecmt=LNGDPt-4.1832-0.0213LNKt-0.3462LNLt(3)

    然后建立誤差修正模型:

    通過最小二乘法(OLS)估計(jì)誤差修正模型:

    整理可得:

    誤差修正模型中的差分項(xiàng)反映了短期波動(dòng)的影響,誤差項(xiàng)則反映了長期均衡對(duì)短期波動(dòng)的影響。根據(jù)式(6)可知,經(jīng)濟(jì)發(fā)展的波動(dòng)由短期波動(dòng)和長期均衡兩部分組成。短期波動(dòng),即R&D資本存量和R&D活動(dòng)人員全時(shí)當(dāng)量差分項(xiàng)。長期均衡即誤差修正項(xiàng),誤差修正系數(shù)為-0.3223,符合反向修正機(jī)制,當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展短期偏離均衡狀態(tài)時(shí),誤差修正項(xiàng)促使經(jīng)濟(jì)發(fā)展向長期均衡狀態(tài)收斂。

    三、研究結(jié)果和啟示

    本文介紹了檢驗(yàn)技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)發(fā)展動(dòng)態(tài)均衡關(guān)系的模型,包括單位根檢驗(yàn)、協(xié)整檢驗(yàn)、Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)和誤差修正模型。然后根據(jù)科學(xué)性和可獲取性原則,選擇了R&D資本存量、R&D活動(dòng)人員全時(shí)當(dāng)量作為技術(shù)創(chuàng)新的指標(biāo),選擇國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的指標(biāo),并核算了指標(biāo)的數(shù)值。

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    作者簡介:巫媛瑩(1989-),女,廣東英德人,財(cái)務(wù)部運(yùn)營管理科副科長,助理會(huì)計(jì)師,碩士研究生,從事經(jīng)濟(jì)分析、醫(yī)院運(yùn)營研究;韓芳(1980-),女,山東濟(jì)南人,會(huì)計(jì)師,碩士研究生,從事財(cái)務(wù)分析、醫(yī)院資產(chǎn)管理研究;劉璇斐(1985-),女,四川綿陽人,財(cái)務(wù)部資產(chǎn)管理科副科長(主持工作),會(huì)計(jì)師,碩士研究生,從事財(cái)務(wù)及資產(chǎn)管理研究。

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