皖北三市科技投入对经济增长的拉动效应研究

张克荣，刘武艺，魏 遥，时 伟，陈德宇

(1.阜阳师范学院 经济与管理学院，安徽 阜阳 236041;2.阜阳师范学院科研处，安徽 阜阳 236041)

皖北三市科技投入对经济增长的拉动效应研究

张克荣1，刘武艺2，魏 遥1，时 伟2，陈德宇2

(1.阜阳师范学院 经济与管理学院，安徽 阜阳 236041;2.阜阳师范学院科研处，安徽 阜阳 236041)

利用计量经济学的误差修正模型研究了皖北三个地级城市科技投入对经济增长的贡献，分析了经济增长与科技投入之间短期波动和长期均衡相关度。结果发现，皖北三市科技投入量与地区经济增长量的相关在统计上极为显著。从弹性系数看，科技投入对地区经济增长的促进作用也十分明显，皖北三市的地区生产总值(GDP)对科技投入的弹性系数分别为0.4781%、0.0296%和0.6656%，潜在推动效率均超过100，这说明皖北三市科技投资对经济增长的促进作用非常强。

科技投入;经济增长;阜阳;亳州;宿州

皖北地区的大部分县市经济发展仍然比较落后，尤其是皖北三市七县(亳州、宿州、阜阳和沿淮的凤阳、寿县、霍邱、怀远、五河、固镇、濉溪县)，人口众多，农业人口的比重大，工业发展相对滞后，是中部欠发达省份中极具代表性的区域。安徽省委、省政府于2008——2010年先后多次出台了针对皖北三市七县经济发展的专门文件，［1，2］给予10条扶持性政策，希望加快这些县市经济的发展。因此，“皖北”多指工业经济发展相对滞后的诸如阜阳、亳州和宿州等省辖市(县)。皖北地区要“抢抓发展机遇，发挥比较优势，加快工业化和城镇化进程，在转型升级中实现跨越发展”，［2，3］科技投资(科技投入)及其经济社会效应则是相关政府部门经常采用和必须考虑的重要抓手。

投资、外贸和消费常被经济学家称为推动经济发展的“三驾马车”:国民经济的持续增长需要投资的刺激，增加投资也有利于扩大消费需求。《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006——2020年)》提出，在2020年之前，我国的科技发展总体目标是全社会研发经费投入占国内生产总值的比重要达到2.5%以上，科技进步贡献率力争达到60%以上，对外技术依存度降低到30%以下……然而，我国欠发达地区都存在不同程度的研发资金短缺现象，有限的科技经费投入对经济发展的贡献水平就格外受到人们的关注。本文以皖北地区三个经济欠发达的地级城市(阜阳、亳州和宿州)为例，利用协整检验方法分析科技投入与经济增长之间的相关程度，利用误差修正模型(ECM)分析经济增长与科技投入之间的短期波动和长期均衡关系，探讨经济落后地区科技投入对经济增长的推动或促进作用的定量关系，以期为政府部门和企事业单位决策和规划提供参考。

一 数据获取及其预处理

本文采用1997－2009年的科技投资和经济增长数据，数据来源于有关年份的《安徽省统计年鉴》和《中国城市统计年鉴》，主要有皖北七个地级城市的地区生产总值(GDP)和科技投入(KJTR)，并做相应的数据处理。其中，“科技投入”采用了科技支出的数据，因为每年科技支出拨款与科技投入经费基本持平，而现有历年的科技投入数据难以获取且不完整。“科技支出”主要是指各级政府部门拨付的直接用于科技活动的款项，包括科学事业费、科技三项费、科研基建费等等。对于以上两类变量，分别用当年消费价格指数换算为以1992年不变价格的数值，取各变量的自然对数值以消除可能的异方差，分别得到各地级市地区生产总值(符号:lnhb、lnhn、lnbz、lnfy、lnsz、lnbb、lnla)和科技投入(符号:lnkhb、lnkhn、lnkbz、lnkfy、lnksz、lnkbb、lnkla)。

二 计量模型和理论方法

本文采用误差修正模型(ECM)、单位根检验和协整理论(也称格兰杰因果检验)系统地分析了皖北地区七个地级市科技投入与经济增长的关系。通过误差修正模型可以揭示变量之间的长期关系和短期关系，但在做误差修正模型分析之前必须确定变量之间存在协整关系，即要进行格兰杰因果检验，而在格兰杰因果检验之前必须进行单位根检验，而具有协整关系的变量才能构建误差修正模型。下面将有关模型和理论方法做简要的说明。［4 －6］

1.单位根检验。

平稳序列围绕一个均值波动，并有向其靠拢的趋势，若一个变量序列是平稳序列，表示为I(0)，若变量序列经一阶差分后变为平稳序列，则称为一阶单整序列，记为I(1)。检验变量序列是否平稳的方法称为单位根检验。

本文采用ADF方法检验。对于变量序列{xt}，该检验的一般形式为:p

其中a为常数项，t为时间趋势项，p为滞后阶数。该检验的零假设H0∶r=0，备择假设 H1∶r＜0。如果接受假设H0，则说明变量序列{xt}存在单位根，即它是非平稳序列;否则变量序列{xt}不存在单位根，是平稳序列。

2.协整检验。

检验变量序列之间的协整关系，该方法是由Engle和Granger最先提出来，故称格兰杰因果检验。其思想可表达为:尽管两个或两个以上变量序列为非平稳序列(即每个变量都存在单位根)，但若它们的某种线性组合却呈现稳定性，则这些变量之间存在长期稳定关系，即协整。常用EG两步法和Johansen法。本文采用EG两步法，该方法的第一步是用一个变量对其余变量做普通最小二乘回归，得到残差序列，第二步对残差序列进行EG或AEG检验，若残差序列是平稳的I(0)序列，以说明各变量之间存在着协整关系;再分析协整回归方程。若残差序列不平稳，则变量间不存在协整关系。

3.误差修正模型。

对单方程情形，若内生变量yt和外生变量(x1t，x2t，……xnt是一阶协整的，估计的长期均衡方程为:

yt=β1x1t+β2x2t+…… +βnxnt+εt，εt～I(0)

则与其对应的ECM模型可表示为:

其中Δ表示变量的一阶差分，ecm是长期回归方程中的残差。

三 结果

1.单位根检验。

本文应用计量经济软件Eviews6.0对1997－2009年间皖北地区及七个地级市的科技投入与经济增长数据的关系进行ADF检验，发现皖北地区仅阜阳、亳州和宿州的结果存在着同阶、一致而平稳的检验结果，其他城市则否(见表1)。从检验结果可以看出，ADF检验统计量值均大于临界值，说明它们是非平稳序列，存在单位根;一阶差分序列ΔLBZ或二阶差分序列Δ2LTGDP检验统计量值小于临界值，说明差分序列是平稳序列，不存在单位根;其他变量数据亦同理。因此，变量序列地区生产总值与科技投入分别存在I(1)和I(2)的单位根过程。

表1 皖北三市GDP与科技投入(1997－2009)的时间序列平稳性检验结果

2.协整检验及误差修正模型的建立。

从前面的分析可知，皖北三个地级市(阜阳、亳州、宿州)地区生产总值与科技投入之间是平稳的，分别存在一阶单整或二阶单整。本文用EG两步法检验两类变量之间的关系，以找出二者之间的长期均衡关系。利用最小二乘法对三个城市及皖北的地区生产总值与科技投入进行协整回归分析，结果分述如下:

(1)阜阳市的回归方程和误差修正模型。

方程下面圆括号内数据为t检验值，回归系数具有显著性。D.W.值为0.7060，通过查表可认为方程不存在自相关，R2为0.7809，说明模型具有较高的相关，解释能力较强。同理，如果回归方程中两个变量具有协整关系，则误差项εt应具有平稳性。εt可表示如下:

对εt做AEG检验，采用无截距项和无趋势项的模型形式，根据AIC准则确定滞后阶数为0，得到检验值为－2.4733，查AEG临界值表知，显著性水平1%的临界值为－2.7719(表2)，可以认为LGFY与LKFY之间存在协整关系。同样，根据格兰杰定理，若非平稳变量之间存在协整关系，则可建立误差修正模型。以ecm表示长期均衡方程中的误差项建立误差修正模型(ecm可根据εt表达式计算)，结果如下:

模型中各变量回归系数都通过了显著性检验，误差修正向系数为负，也符合反向修正机制。由于样本区间较短，D.W.检验值较小，通过查表可以认为方程不存在自相关，且方程整体显著性满足，可以接受该方程。

(2)亳州市的回归方程和误差修正模型。

方程下面圆括号内数据为t检验值，回归系数具有显著性。D.W.值为1.4023，表明方程不存在自相关，R2值为0.3995，说明模型有一定的解释力。同理，若回归方程中两个变量具有协整关系，则误差项εt应具有平稳性，εt可表示为:

对εt进行AEG检验，采用无截距项和无趋势项的模型形式，根据AIC准则确定滞后阶数为0，得值－3.3653。查AEG临界值表，1%显著性水平的临界值为－2.7719，故可认为LGBZ与LKBZ之间存在协整关系。同样，根据格兰杰定理可知，若非平稳变量之间存在协整关系，建立误差修正模型。以ecm来表示长期均衡方程的误差项建立误差修正模型的结果如下:

模型中各变量回归系数都通过了显著性检验，误差修正向系数为负，符合反向修正机制。由于样本区间较短，D.W.检验值较小，通过查表，可以认为方程不存在自相关，且方程整体显著性满足，接受该方程。

3.宿州市的回归方程和误差修正模型。

方程下面圆括号内数据为t检验值，回归系数具有显著性。D.W.值为2.1272，表明方程不存在自相关，R2值为0.8025，说明模型相关性很高。同理，如果回归方程中两个变量具有协整关系，误差项εt应具有平稳性。εt可表示如下:

对εt进行AEG检验，采用无截距项和无趋势项的模型形式，根据AIC准则确定滞后阶数为0，得值－7.0992，查AEG临界值表，显著性水平2%的临界值为－2.7719。故可以认为LGSZ与LKSZ之间存在协整关系。同样，根据格兰杰定理可知，若非平稳变量之间存在协整关系，则必然可建立误差修正模型。因此，以表示长期均衡方程中的误差项建立误差修正模型，结果如下:

模型中各变量回归系数都通过了显著性检验，误差修正向系数为负，符合反向修正机制。考虑样本区间较短，D.W.检验值不大，通过查表可认为方程不存在自相关，且方程整体显著性满足，可以接受该方程。

表2 皖北三市误差修正模型的误差变量平稳性检验结果

四 分析和讨论

1.模型弹性分析。

在误差修正模型中，皖北三市科技投入变量的差分项前面系数可以看作是GDP对科技投入的弹性系数，据此可以分析科技投入对经济增长推动作用的弹性。例如，△LKFY、△LKBZ和△LKSZ前面系数为 0.4781、0.0296和0.6656，这说明阜阳、亳州和宿州三市的地区生产总值对科技投入的弹性系数分别为0.4781、0.0296和0.6656(即每当科技投入增长1%时，地区生产总值将增长0.4781%、0.0296%和0.6656%)。弹性系数定量地给出了科技投入对国民经济拉动效应的具体大小。从本文的结果可以看出，皖北地区阜阳、亳州和宿州三市生产总值对科技投入的弹性系数较大，说明科技投入对地区经济的增长具有很大的推动作用。

2.经济推动效率。

为进一步分析科技投入对地区国民经济的推动作用，这里引入一个新系数，称为“推动效率”，表示GDP对该变量弹性系数与该变量推动的经济增长在GDP中所占份额的比值，其中Di表示在某一时间区段内GDP对某一变量的弹性系数，Si表示该变量在该时间内对经济增长的推动或拉动效应占有GDP的平均百分比，此系数是一个无量纲数值，可以排除弹性系数中不同变量份额因素变异的影响。如果q＜1，表示某一变量的拉动效应是消极的，少于变量自身占据的GDP的份额;如果q＞1，表示此变量对GDP的拉动效应是积极、高效率的，超过自身在GDP中所占据的份额;如果q＞100，表示某一变量在这一阶段对GDP的拉动作用是特别显著的(表3)。

表3 皖北三市科技(经费)投入(1997—2009)对经济增长的推动效率

由表3的计算结果可以看出，科技投入对国民经济的拉动作用是很积极的，推动效率系数均超过100，说明经济欠发达地区一个显著特征就是科技投入的效应比较显著。应该说，工业化城市发展早期的经济发展水平与欠发达地区的经济增长较为相似。其中，阜阳、宿州三市的推动效率系数均达到1000以上，亳州的推动效率系数在100左右，这说明皖北地区阜阳、宿州两市的科技对经济发展中潜在的引领作用十分明显。亳州主要盛产中药材而被誉为“药都”，即第一产业发达，第二和第三产业相对落后，科技投入的贡献也相对较弱。以上分析表明，今后皖北三市的科技投入(科技投资)在经济发展中扮演非常重要的角色;科技投入是刺激欠发达地区经济活动的主要手段，能够高效率拉动经济的增长。

3.模型误差模型的修正项系数。

误差修正模型的ecm修正项系数的大小反映对偏离长期均衡的拉回或调整力度，系数估计值一般是负值。从误差修正模型可以看出，前面的系数分别是－0.5501、－0.3341和－1.3962，误差修正项拉回或调整的力度均比较大。在误差修正模型中，皖北三市地区生产总值和科技投入差分项基本反映了短期波动的影响。皖北三市GDP增长的短期变动可分解为两部分:短期的人均国内生产总值波动的影响和偏离长期均衡的影响。误差修正项模型系数的大小可以大致反映科技投入对GDP偏离长期均衡的拉回或调整力度。从系数估计值(－0.5501、－0.3341、－1.3962)看，当短期波动导致偏离长期均衡时，科技投入将以(－0.5501、－0.3341、－1.3962)的弹性将GDP从非均衡状态拉回到均衡状态。这一过程体现了长期均衡误差对GDP偏离的控制。

五 结论

本文分析了皖北三市的科技投入与经济增长间的关系，建立误差修正模型得到了反映它们之间长期均衡和短期波动的表达式。从弹性系数可以看出，科技投入对皖北三市地区经济增长的拉动作用很明显，地区生产总值对科技投入的弹性系数均较大。从推动效率看，科技投入对皖北三市国民经济的拉动作用是积极的。欠发达地区科技投入以短期波动的形式显著地影响当地生产总值的变化;实际上，长期均衡所起的作用也比较大，误差修正项的系数分别为 －0.5501、－0.3341 和 －1.3962，说明欠发达地区科技投入对经济增长的拉动作用非常强，科技投入的短缺势必会影响地区经济的增长。当地政府在全面招商引资、广开投资和融资渠道的同时，不能忽视科技投入对经济增长的促进作用;政府部门和企事业单位应持续不断地加大科技投资的力度，以维持地区经济增长的持续性与稳定性。

［1］中共安徽省委省人民政府关于加快皖北和沿淮部分市县发展的若干政策意见［C］.2008.

［2］中共安徽省委安徽省人民政府关于进一步加快皖北地区发展的若干意见［C］.2010.

［3］善做“转变”大文章——皖北崛起正当时［N］.安徽日报，2010－06－18.

［4］高铁梅.计量经济分析方法与建模:EVIEWS应用及实例(第一版)［M］.北京:清华大学出版社，2006:154－158.

［5］张晓峒.EViews使用指南与案例［M］.北京:机械工业出版社，2007:133－136.

［6］易丹辉.数据分析与 EVIES应用［M］.北京:中国统计出版社，2008:98－174.

Analysis of Pulling－effect of Investments in Science and Technology to Economic Growth of Three Cities in the Northern Anhui Province

Zhang Kerong，Liu Wuyi，Wei Yao，Shi Wei，Chen Deyu

This research tries to indicate the relationship between scientific investments and the economy development level of three cities in Northern Anhui Province through the analysis of VECM(Vector Error Correction Model).It was found that investments in science and technology has obviously led to the economic development of these cities，and the coefficients of elasticity are 0.4781%，0.0296%and 0.6656%respectively，and the potential coefficient of economic promoting efficiency is more than 100.The result also showed that the investments in science and technology attributed a lot to the regional GDPs，which suggested that investments in science and technology played much important roles in the economy development of three cities.

investment in science and technology;economy growth;Fuyang;Bozhou;Su Zhou

F224

A

1672－6758(2012)08－0113－3

张克荣，硕士，副教授，阜阳师范学院。研究方向:区域经济学与计量经济学。

刘武艺，博士，副教授，阜阳师范学院。研究方向:科研管理。

魏遥，博士，副教授，阜阳师范学院。研究方向:物流管理、产业经济与区域经济。

时伟，博士，教授，阜阳师范学院。研究方向:科研管理。

陈德宇，博士，教授，阜阳师范学院。研究方向:科研管理。

安徽省软科学研究重点项目(11020503042)、安徽省软科学研究重大项目(12020503002)和阜阳师范学院科研项目(2011WLGH02ZD)

Class No.:F224Document Mark:A

(责任编辑:蔡雪岚)