前言：中文期刊网精心挑选了数量经济与技术范文供你参考和学习，希望我们的参考范文能激发你的文章创作灵感，欢迎阅读。
数量经济与技术范文1
关键词:索洛模型；经济增长；资本投入；劳动投入；技术进步
一、引言
经济增长，通常是指在一个较长的时间跨度上，一个国家人均产出（或人均收入）水平的持续增加。在这里我们还要区别经济增长和经济发展的区别。经济发展相对于经济增长是一个更为广泛的概念，除了涉及经济增长之外，经济发展还包括经济结构、社会结构以及意识形态方面的进步。比如，公民受教育程度的提高、寿命的延长、贫富差距的均衡、自然环境的治理及改善、产业结构合理化、消费结构升级等。不少学者也利用索洛模型对我国经济增长进行了实证分析。俞林（2011）利用索洛模型选取1978～2009年数据建立了我国经济增长的生产函数模型，得到技术进步、资金投入、劳动投入对经济增长的贡献率，得出技术进步是我国经济保持长期稳定增长的重要源泉。刘鑫基于索洛模型，收集了1988～2005年湖北省的数据，根据索洛模型，对影响湖北省经济增长的因素进行了实证分析表明，制约湖北省经济增长的首要因素是国外投资，劳动和资本在现实中不能完全相互替换。韩立杰、于海滨、刘喜波利用索洛模型选取1978～2004年数据，实证研究了资本、劳动和技术进步对我国经济增长的影响，说明资金投入在我国经济增长中占据主要地位，其次是技术进步，劳动投入相对较小。关于经济增长的源泉，不同经济学家也有不同的看法。决定经济增长的直接因素是投资、劳动力和全要素生产率（也称综合要素生产率，是产出量与投入量的比例，简称TFP），其中全要素生产率是衡量一个地区或行业经济运行状况，反映技术进步、技术效率等方面水平的综合指标，它反映了经济增长的源泉主要是靠要素投入为主还是以使用效率的提高为主，即经济增长方式是集约型还是粗放型。三个因素对经济增长贡献的大小，在经济发展程度不同的国家或不同阶段是有差别的。一般来说，在经济比较发达的国家或阶段，全要素生产率（TFP）提高对经济增长的贡献较大，在经济比较落后的国家或阶段，资本投入和劳动投入增加对经济增长的贡献较大。对一个国家或地区的经济增长而言，产出的增长可以通过两种途径来实现，增加生产要素的投入数量或技术进步即提高投入转化为产出的效率。
二、索洛模型
索洛的《经济增长理论》一书，系统地提出真正意义上的经济增长模型。索洛模型一般关注四个变量，即产出（Y）、资本（K）、劳动（L）以及技术进步（A），资本、劳动和技术进步被看作是影响经济增长的三大因素，而技术进步因素看作是外生的，被认为是通过资本和劳动两大生产要素的有机结合体现出来的。其中，资本和劳动是经济增长的决定性因素和主要源泉。在索洛模型中，技术进步等同于全要素生产率，即索洛“余值”。
三、指标选取
（一）要素投入指标
1、劳动投入。根据索罗模型，劳动被看作是影响经济增长的三大因素之一，在研究我国经济增长的实证分析中自然是不可缺少的变量。劳动包括劳动力的数量与质量。劳动创造财富，经济增长来自劳动力数量增加和质量提高。本文对于劳动力投入的测度用从业人员来度量，因为从业人员数量很大程度上可以反映劳动力的投入。2、资本投入。资本分为物质资本和人力资本。物质资本又称有形资本，一般包括厂房、设备、存货、基础设施等资本存量，有时还包括土地、原材料等。人力资本一般是指体现在劳动者身上的投资。通常研究经济增长中的资本投入要素是指物质资本。资本积累是经济增长的基础。斯密曾把资本的增加作为国民财富增加的源泉。现代经济学认为，只有人均资本量的增加才有人均产量的提高。许多经济学家将资本积累占国民收入的10%～15%作为经济起飞的先决条件，把增加资本积累作为实现经济增长的首要任务。由于资本存量很难度量，本文近似用资本形成总额来度量。3、技术进步。20世纪50年代末期以罗伯特•索洛为代表学者的研究创造了新古典增长理论，将经济的长期增加归结于技术进步，更中性的说应该是全要素生产率的提高。本文将技术进步以研究与试验发展（r&d）经费（亿元）来反映。
（二）产出增长指标
本文将采用国内生产总值GDP作为产出的衡量。反映产出的指标很多，然而数据最容易获得而又最能反映经济增长的指标是GDP，本文采用地区生产总值作为产出量。为了使时间序列数据具有纵向可比性，须剔除价格因素对产出的影响。本文将所有年份的GDP换算为以1978年为基期的不变价GDP。
四、实证分析
（一）计量工具的选取
本文将采用1995～2014年年度跨度为20年的数据，数据均来自于1996～2015年《中国统计年鉴》、国家数据库等；本文使用的计量工具为Stata12。
（二）模型建立
由于柯布道格拉斯函数是幂函数形式的，属于非线性方程，因此在正式进行回归之前要先将其转化为线性方程。对柯布道格拉斯函数两边同时取对数并且加入技术进步的弹性得基准模型如下：LnY=θlnA+αlnK+βlnL+μ（1）其中，A、K、L分别表示技术参数、资本投入量、劳动投入量；θ、α、β分别表示资本的技术弹性、产出弹性、劳动的产出弹性，分别反映技术进步、资本和劳动在产出中的重要程度。变量国内生产总值的对数值、技术进步的对数值、资本投入的对数值以及劳动投入的对数值均具有明显、稳定的长期增长趋势，变量国内生产总值对数值的一阶差分、技术进步对数值的一阶差分、资本投入对数值的一阶差分以及劳动投入对数值的一阶差分没有明显稳定的长期向上增长趋势。对变量国内生产总值的对数值、技术进步、资本投入的对数值以及劳动投入的对数值之间求其相关系数，结果为相关系数非常高。其中，国内生产总值的对数值与技术进步的对数值相关系数为0.9968，国内生产总值的对数值与资本投入的对数值相关系数为0.9946，国内生产总值的对数值与劳动投入的对数值相关系数为0.962，资本投入的对数值与技术进步的对数值相关系数为0.9942，资本投入的对数值与劳动投入的对数值相关系数为0.932，技术进步的对数值与劳动投入的对数值相关系数为0.9496。各变量之间存在如此高的正相关系数，在一定程度上说明变量之间很可能存在一定的联动关系。对国内生产总值、技术进步、劳动投入以及资本投入经对数变换处理后的相关系数矩阵进行显著性检验，设定置信水平为99%。从分析结果得知，四个变量之间的相关系数非常高，且均通过了置信水平为99%的相关性检验。对数据进行处理，由于是时间数列，首先要进行平稳性检验，经PP检验发现，国内生产总值的对数值有单位根，P值为0.8005，接受了有单位根的原假设，对其进行一阶差分发现，p-valueforZ（t）=0.3193，仍然存在单位根，对其进行二阶差分，得出P值为0.0021，显著地拒绝了有单位根的原假设；技术进步的对数值有单位根，P值为0.794，接受了有单位根的原假设，对其进行一阶差分发现，p-valueforZ（t）=0.0102，拒绝了有单位根的原假设；资本投入的对数值有单位根，P值为0.5705，接受了有单位根的原假设，对其进行一阶差分发现，p-valueforZ（t）=0.4979，仍然存在单位根，对其进行二阶差分，得出P值为0.0000，显著地拒绝了有单位根的原假设；劳动投入的对数值不存在单位根，P值为0.0000，显著地拒绝了有单位根的原假设。因此，对国内生产总值的对数值以及资本投入对数值进行协整检验，研究两者之间是否存在长期均衡关系。经迹检验发现迹统计量为2.6108，对应的协整秩为1，说明这两个变量值之间存在一个协整关系。对基准模型进行拟合：d2.LnY=-39.19+0.354d2.lnK+3.313lnL+0.173d.lnRD根据分析结果，模型的F值以及P值来看，模型整体上显著。模型的可决系数以及修正的可决系数说明模型的解释能力还是比较不错的。劳动投入的系数为正而且显著，这说明在一定程度上劳动投入是我国经济增长的重要动力。劳动投入越多，经济增长越快；资本投入的系数为正而且非常显著，这说明在一定程度上资本投入是我国经济增长的动力。资本投入越多，经济增长越快；技术进步系数相对较小，但也显著，说明技术进步也是推动我国经济增长的因素之一，但现阶段，我国技术发展程度还不足以使其成为重要因素。
五、促进经济增长的政策
（一）鼓励技术进步
索罗模型表明，人均收入的持续增长来自技术进步。促进技术进步的政策措施有：增加研究与开发的投入、国家对全国的科学发展进行规划与协调，对重点科技工作国家直接投资，鼓励私人部门把资源投入技术性的发明。采取特殊税收政策给从事研究与开发的企业税收方面的减免优惠。对从事高新技术产业开发生产的企业发展，从多方面提供优惠和保护。政府还可以直接投资从事各种重要的基础理论和技术研究，对高等学校等的基础性科研活动提供补贴，鼓励技术的引进工作等。
（二）鼓励资本形成
资本存量的上升会促进经济增长。从直观的角度，资本是被生产出来的生产要素，因此一个社会可以改变它所拥有的资本存量。资本不断增加可以提高劳动力的资本装备率，发展资本与技术密集型产业，可以迅速提高劳动生产率。政府鼓励资本形成主要归结为鼓励储蓄、增加基础设施投资和鼓励刺激私人投资。
（三）增加劳动供给
增加劳动力供给会引起经济增长。我国的个人所得税最高征收45%，这很容易理解，所得税的提高减少了工人的工作所得，从而会降低工人工作的积极性；与之相反，所得税的减免是加强激励，促进工人努力工作的一个途径。增加劳动力供给的途径还有提高人口出生率、鼓励与吸引移民、提高劳动力的参工率、延长劳动时间等。
主要参考文献：
［1］罗伯特•M•索洛等.经济增长因素分析［M］.北京：商务印书馆，1991.
［2］陈宇虹.河北省经济增长的因素分析［D］.北京交通大学硕士学位论文，2009.
［3］李京文，龚飞鸿，明安书.生产率与中国经济增长［J］.数量经济技术经济研究，1996.12.
［4］李建平，谢树玉.基于技术进步的经济增长因素分析［J］.经济数学，2007.1.
［5］庞浩.计量经济学［M］.北京：科学出版社，2007.
［6］夏杰长.技术进步与经济增长的实证分析及其财税政策［J］.财经问题研究，2002.11.
［7］俞林.基于索洛模型的我国经济增长实证分析［J］.无锡职业技术学院学报，2011.2.
数量经济与技术范文2
一、引言
目前，实现经济增长的主要途径是增加资本积累和提升技术进步。外商直接投资（FDI）正在以自身所蕴含的先进技术、科学管理、人力资本以及充裕资金等资源对东道国增加资本积累、实现技术创新发挥越来越重要的作用。技术进步是一国经济保持长期增长的强大动力，发展中国家一方面要通过自主创新提高技术水平，另一方面需要利用外部技术提升自身技术水平，而后者则常常被视为能够缩小发展中国家与发达国家间技术差距且被积极选择的一种低成本、高效率的途径和方法。外商直接投资就是通过技术溢出效应来影响东道国的技术创新水平的。因此，大多数发展中国家积极创造有利条件吸引外资流入，通过竞争效应、示范―模仿效应、人员培训和流动效应以及前后相关联效应的作用，[1]实现不断提升本土技术创新能力的目标。从20世纪90年代开始，中国在“以市场换技术”的外资战略背景下，希望通过积极引进外商直接投资来获得蕴含其中的国外先进技术。自1993年以来中国外商直接投资的流入量在发展中国家中一直处于领先地位。2003年，实际利用外资额达527亿美元，首次超过美国成为世界第一。到2003年底，累计利用外资总额已突破5 000亿美元。外商直接投资的大量流入，对于推动东道国经济增长，促进人力资本开发和利用、增加国际收支盈余等宏观经济目标的实现发挥了重要作用[2]。
近年来河北省经济总量实现较快增长，经济发展环境得到较大改善，经济结构得到合理调整，外资引进速度和规模有了大幅提升。大量外资流入为河北省发展经济提供了资本支持，与此同时，也为本土企业技术进步创造了极为有利的条件。然而，从全国范围来看，河北省引进外资的规模与经济发达省份相比还有巨大差距（见表1）。例如，从2003年以来，江苏省一直是我国引进外资最多、利用效率最高的省份。自2011年起江苏省实际利用外资连续5年突破200亿美元，协议利用外资连续5年突破500亿美元；外资企业的GDP贡献占全省经济总量的一半。随着我国外资流入量的急剧增加以及国家创新系统的建立，国内企业技术创新水平也得到极大的提升。与此同时，许多学者针对外商直接投资对东道国技术创新的关系以及影响进行了深入的研讨并取得了众多有价值的结论[3]。本文选取河北省为研究对象，通过对河北省实际利用外资情况的实践考察并结合理论进行深入分析，检验外商直接投资的流入对区域内技术创新是积极影响还是抑制影响，以及具体的影响程度大小。
二、文献回顾
随着中国政府吸引外商直接投资的政策措施不断出台，外资流入规模得以扩大、流入速度持续提升，然而东道国是否能够获得外资中所蕴含的先进技术，成为学者们普遍关注的热点问题。在以往的研究中，许多学者并没有将外资技术扩散与外资溢出效应区分开来，从而导致针对外资技术扩散与溢出效应的相关研究缺乏一定成效。张海洋（2005）[4]对于外资技术扩散和外资溢出效应给出了较为详细的界定。本文的研究重点是外资技术溢出以及对本土企业的技术创新能力的影响。
Mac Dougall（1960）[5]首次较为系统地提出了外商直接投资对东道国的技术溢出效应理论。学术界认为，外商直接投资在产业内的外溢效应主要是通过示范效应、竞争效应以及跨国公司人员培训和流动等渠道发生作用。外商直接投资能够对东道国相关产业产生系统性的技术外溢效应。关于外商直接投资外溢效应的显著性和作用方向问题，目前学术界还有不同观点。这些文献大致分为两类：一些学者已经从不同视角、利用不同的方法或依据不同层面数据进行了研究，认为外商直接投资对本土技术进步或技术创新起到了显著的促进作用。国外文献中Dimelis和Louri（2002）的观点具有一定的代表性[6]。国内学者中，蒋殿春等（2006）[7]从行业特征?c外资技术溢出的关系出发，研究发现外商直接投资流入对我国高新技术产业中大部分行业产生了积极的技术外溢效应；行业中那些学习吸收能力强，自身技术水平高的企业往往表现出外商直接投资技术溢出效果非常显著。吴静芳（2011）[8]研究结果表明，在限定了区域性特征以及专利类型后，外资对我国东部地区的溢出效应具有显著性，主要表现在“发明专利”技术创新活动领域。姚洋（1998）[9]利用计量分析方法，针对特定行业的外资技术溢出效应分析认为，溢出效应在省级层面上显著。
另有一些学者Konings（2001）等[10]，Harris与Robinson（2004）等[11]认为外商直接投资抑制了东道国的技术创新水平，没有对东道国的技术发展起到促进作用。王春法（2004）[12]与董书礼（2004）的研究也得出了同样的结论[13]。潘文卿（2003）[14]则更为详细地分析了外商直接投资外溢效应不明显的原因。他认为主要是由于地区经济发展不平衡导致外溢存在着“门槛效应”，我国西部地区经济发展相对落后，处于外资起积极作用的“门槛”之外，因而外资的作用发挥的不显著。何洁（2000） 通过对我国工业部门外商直接投资情况的研究，较早地发现了外资对工业部门的技术外溢存在着“门槛效应”。王志鹏和李子奈（2004）[16]则从我国本土现有吸收机制不健全、缺乏较强的吸收能力方面验证了存在“门槛效应”，因而使得外资对我国技术进步的溢出效应无法产生明显的促进作用。
基于对以上国内外文献的分析，笔者认为：学者们针对外商直接投资是否对中国存在正向的溢出效应，即外商直接投资能否通过技术溢出促进本土企业技术创新还有很大争议；相关研究中选取研究对象较为狭窄，影响了外商直接投资溢出效应的研究效果。另外，由于国内学者较少在技术创新领域进行定量研究，从而使技术创新、外商直接投资与区域差异的综合研究相对滞后。下面笔者将通过选取河北省2007―2012年的面板数据，设定回归模型，对河北省外商直接投资、企业技术创新与区域特征等变量的相互作用进行分析，以考察和揭示外商直接投资对区域内技术创新的影响规律和特征。
三、模型设计与指标选定
（一）模型的设定、数据来源与说明
笔者根据面板数据模型的建模思想，将技术创新产出作为新知识产出，构建了与新知识产出相关的具体生产函数。在大多数文献中指出，技术创新产出的过程离不开人力资本、资金投入以及物质资源等要素投入，因此我们利用了Cobb-Douglas生产函数：
Y=f（L，K，A）
其中，Y作为技术创新产出量；L作为在科技研发过程中的技术人员数量，通常表示为人力资本投入；K作为科技研发活动中科研经费投入量，通常表示为科技资金投入；A表示为其他能够影响技术创新产出的因素。
在确立了研究外商直接投资对河北省技术创新水平的影响目标后，笔者借鉴了已有计量模型设计思路（何洁，2000；冼国明等，2005；叶娇等，2014），构建了如下具体经济模型：
LnPANi，t=γ+β1LnLi，t+β2LnKi，t+β3LnFDIi，t+ε（1）
LnPANi，t=γ+β1LnLi，t+β2LnKi，t+β3Xt×LnFDIi，t+ε（2）
（1）（2）式中，下标i和t分别表示地市和年份；ε表示随机误差项。PANi，t代表技术创新产出，Ki，t代表科研经费投入量，Li，t代表科技人员数量，FDIi，t代表实际利用外资额。Xt×FDIi，t中的X显示的是一系列控制变量，其中包括：经济发展水平、经济结构模式、基础设施建设、人力资本存量以及本地企业类型，这些变量与外商直接投资进行交乘综合反映对河北省技术创新溢出效应的不同影响。通过利用Xt×FDIi，t的“交乘解释变量”来考察经济发展水平、经济结构模式、基础设施建设、人力资本存量以及本地企业类型因素对外商直接投资溢出效应的各种差异性表现[17]。由此，（1）式通过研究河北省技术创新水平探讨外商直接投资的流入是否对本地技术创新产生影响，（2）式进而研究河北省技术创新水平在外商直接投资与相关条件的联合效应状况下的变化程度。
本文以河北省2007―2013年11个地市的数据为样本，统计数据来自各年度《河北经济年鉴》《河北科技年鉴》《河北省知识产权年报》，部分数据为笔者根据数据库公开数据计算获得。通过利用河北省地市面板数据可以衡量外商直接投资对全省技术创新水平的影响。本文所有数据通过EXCEL以及STATA进行整理汇总，数据分析过程中，为了消除变量的异方差，对指标进行对数化处理，从而使解释变量的系数直接表示为弹性便于比较研究[18]。
为了提高模型估计过程中结果的精确度，我们在模型中充分利用了面板数据技术，这样做的优点在于，既可以增大样本量及自由度，还能够减少解释变量之间的多重共线性。本文前期计量检验过程中，采用固定效应模型与采用随机效应模型时，在系数估计结果上有一些差异，通过进行Hausman检验采用固定效应模型较为稳健，但是截面相关、序列相关、异方差问题还会存在。
本文选取数据具有截面较大而时间序列较小的特征，因此，在不考虑序列相关性条件下，采用stata.12软件的“xtscc.fe”命令作为一个综合的处理方法可以消除截面相关以及异方差等问题。
（二）相关指标定义
被解释变量：技术创新产出。在建立技术创新指?耸保?已有文献中的选取方式有：采用新产品销售额、专利授权量、专利申请量以及新产品项目开发数量来体现技术创新水平。考虑到数据的可得性，专利申请量更多地代表国家创新能力和水平，以及科研人员通常会选择申请专利来保护其知识产权，所以选择专利申请量代表技术创新产出是比较合理的。
核心解释变量：（1）人力投入量，一般采用科技研发过程中的科技活动人员数量来衡量，这主要是因为科技活动人员是技术创新的核心技术人员，其数量和水平决定着企业的技术实力和科技竞争力。（2）科技资金投入量，采用河北省各地市科学事业经费支出衡量科技资金投入量。（3）外商直接投资，采用实际利用外资额表示河北省各地市外商参与水平，将外资利用额以美元统计的原始数据，通过各年年均汇率换算成人民币统计量来表示实际利用外资额。
控制变量：（1）经济发展水平。一个地区的经济发展水平越高，吸引资本的能力越强，技术创新的基础条件越好，这也能说明在示范―模仿效应中，经济发达地区往往能够较快更好地进行技术模仿。在此采用河北省各地市人均国内生产总值来表示。（2）经济结构模式。在我国制造业是吸引外商直接投资的主要力量，地区第二产业的发展状况往往会对外商直接投资的技术溢出效应产生重大影响。基于上述考量，本文采用第二产业与地区生产总值比值作为代表经济结构模式的重要指标。（3）基础设施建设。地区基础设施建设投入大、体系完备是吸引外资的重要因素，并且也为外商直接投资的溢出效应提供了必要的物质基础。相关文献中，多以年度用水量、年度用电总量、人均铺装道路面积、公共汽车客运总数、公共绿地面积等指标来衡量地区基础设施水平。在我国三次产业中第二产业相对于第一、三产业而言吸收外商直接投资的能力较强，因此，能够作为衡量地区基础设施水平的指标本文选取人均铺装道路面积来表示。（4）人力资本存量。已有文献中表明了评价影响企业技术创新能力时，人力资本存量这一影响因素不能忽视。原因在于，人力资本是本土企业对技术外溢吸收能力的坚实后盾，是竞争效应、示范―模仿效应的基础。目前我国还没有较为权威的人力资本存量计算方法，叶娇（2014）[19]采用了当地高校数量表示人力资本存量；李筱乐（2014）[20]认为选取教育经费支出来度量人力资本存量程度较为适宜；也有以在校中学生或在校大学生比例来表示[21]。本文采用地区普通高等学校在校生人数占总人口的比例来衡量地区人力资本存量。（5）本地企业类型。企业类型在外资对当地企业的技术溢出过程中也是一个关键性要素，同时它也影响着外资企业对本土企业的技术状况。一般来说，这种状况的程度与内资企业、外商及中国港澳台商投资企业以及国有控股企业在当地的分布情况有关。基于对以上因素的考察，本文采用国有控股企业工业总产值与当地工业总产值的比值作为地区企业类型的指标。
四、实证结果与分析
在运用面板数据分析时，要考虑适用固定效应模型（Fixed-effects models）还是随机效应模型（Random-effects models），我们通过Hausman检验来选择。检验结果在5%水平上显著，应当采用固定效应模型（Fixed-effects models）。利用stata.12软件的相关命令进行综合处理解决了异方差问题。对表2的回归检验结果进行分析，我们可以看到模型1检验了河北省外商直接投资与技术创新水平的关系，模型2―模型6研究了经济发展水平、经济结构模式、基础设施建设、人力资本存量、本地企业类型与外商直接投资的联合效应对河北省技术创新的影响。经检验模型的DW检验值均在合理范围以内，说明误差项之间不存在相关关系，模型的修正判定系数虽然整体不高，但是这样的拟合值对于面板数据模型来说是可以接受的。由表2给出的回归检验结果，分析后得出如下结论。
1. 通过对科技人员、科研投入水平与河北省外商直接投资溢出效应之间关系的研究，从第一个模型中给出的外商直接投资系数为0.17，反映出外商直接投资对河北省技术创新确实存在正溢出效应，而且这种效应在河北省表现出很强的显著性。但是从整体上来看，在促进河北省技术创新水平过程中，相比较其他因素的贡献度，河北省的外商直接投资对本土技术创新的贡献度占比是非常小的，其系数与结果中的科技资金投入系数为0.47、人力投入系数为0.59相比较，结论非常显著。可能的原因在于，河北省吸收外商直接投资总量还比较低，表1的数据显示，河北省实际利用外资占全国的比重非常低，没有较强吸引力的投资环境和强大的经济发展动力，在吸引外商直接投资方面就没有优势可言。外商直接投资总量不足、质量不高等因素导致了外商直接投资对本土技术创新贡献度较小。
2. 模型中加入经济发展水平与外商直接投资的交互项之后，反映了经济发展对外商直接投资技术溢出的联合效应。两者的交互项系数显示为0.017，系数值低于模型1中的外商直接投资系数（0.17）。从结果上看，联合效应的系数值虽然降低了，但也能够说明无论本土经济发展水平如何，外商直接投资对企业技术创新都具有显著的正向外溢效应，只不过是在经济发展水平越高的地区，这种外溢效应的作用越大[22]。我们认为，经济发展水平的提高使得外商投资对本土技术创新溢出效应产生了正向作用，在河北经济发展水平状况下这种溢出效应发挥的作用并不是很大，可能的原因是，河北省虽然处于中国东部地区，但是与该地区经济发展水平更为发达、企业技术创新能力更强的省份相比，河北省的经济发展水平不足以对外资先进技术具有更强的吸收能力，也没有为外资的溢出效应创造更加良好的外部环境和必要技术条件。
3. 模型中引入经济结构与外商直接投资技术溢出的联合效应后，回归结果表明虽然两者的交互系数为正，但是系数值显示为0.038，数值明显的低于模型1中的外商直接投资系数（0.17），说明经济结构对外商直接投资技术创新溢出并没有提供更强的贡献度。笔者认为，由于在模型设定中经济结构的指标选取是采用第二产业在地区生产总值中的比值表示的，表明了第二产业在对外商直接投资溢出效应的正向促进方面贡献度较小。由此，经济结构在外商投资技术创新中的促进作用的贡献度较小。另外，企业类型与外商直接投资技术溢出的联合效应的结果表明，两者的交互项系数为0.018，低于模型1中的外商直接投资系数（0.17），且结果并不显著。本地企业类型对外商直接投资技术创新的溢出没有?Ю唇衔?明显的正溢出效应，说明在较高比重的国有控股企业水平下，本土企业技术更新缓慢、自身缺乏较强的吸收创新能力导致了外资技术溢出作用不明显。叶娇等（2014）[23]利用江苏省面板数据进行的实证研究也得出过类似的结论。
4. 通过对“投资硬环境”的基础设施建设与外商直接投资技术溢出的联合效应研究，实证结果表明，两者的交互项系数为0.067，系数值低于模型1中的外商直接投资系数（0.17），说明基础设施建设速度和质量为河北省外商直接投资技术溢出效应起到正向促进作用，而且显著性水平在1%，正溢出效应非常显著，但贡献度偏小。我们认为，两者的联合效应系数未能高于外商直接投资系数值，可能的原因在于河北省基础设施建设存在区域性差异，基础设施建设还不够完备。以上因素导致在本土已有的基础设施水平下，没有形成吸引具有较高技术素质外商投资的优势条件，也没有提高外溢效应的质量和规模。
5. 通过对人力资本存量与外商直接投资技术溢出的联合效应检验，结论显示本地人力资本存量对外商直接投资技术创新的溢出产生了正向效应。但交互系数为0.059，依然低于模型1中的外商直接投资系数0.17。这说明河北省人力资本存量虽然发挥了外商直接投资技术创新溢出的基础性作用，但是依然没有形成外商直接投资技术创新溢出的强大后盾。这一点模型结果给出了说明，即每提高1%的人力资本存量，技术创新水平仅提高0.059%。
五、结论与建议
数量经济与技术范文3
1．1环境友好农业技术创新与传统农业技术创新比较
农业技术创新体系是以现有工业技术为基础，其本质是农业科研成果研制、开发并在农业中应用的全过程，即农业科技成果转化为现实生产力的全过程。毫无疑问，传统农业技术创新对保障国家粮食安全、农民增收和农业可持续发展有着至关重要的意义。然而，多年来我国传统的农业技术创新追求单一的经济效益，将农业生产经营过程中造成的资源耗竭、环境损失等问题作为一个被忽略的因素，虽然促进了农业发展和经济增长，但也促使传统农业技术创新沿着不断加重环境恶化和资源枯竭的路径发展。环境友好农业技术创新是在遵循传统农业技术创新的效率、效益和适用性创新原则基础上，以环境、生态、资源的可持续利用和发展为目标，强调环境和资源变量在技术创新中的重要性，通过农业技术研发、推广、转化、应用来配置创新资源以实现价值增值和获取农业经济效益、社会效益及生态效益的过程。实质上，环境友好农业技术创新与传统农业技术创新的构成主体、创新过程、服务体系等方面是相同的，最重要的区别体现在以下两个方面。
1．1．1两者创新的驱动因素不同
农业生产经营主体在追求生产效率和经济效益的前提下，采用创新的农业生产技术(化肥、农药、机械等)，并通过生产资料的规模投入来实现农业规模化、机械化和集约化。因此，一般创新理论认为，市场需求的拉动力量是农业技术创新的主要驱动因素。然而，在这种因素的驱动下，农业生产经营是以对生态环境和环境资源的掠夺式开发和利用为主要方式，强调经济利益而忽略农业资源与生态环境的自然持续力。新技术的市场需求显然也是环境友好农业技术创新的出发点之一，但由于环境问题存在负外部性特征，与其他创新活动相比，环境友好农业技术创新的市场驱动性相对较弱，这使得环境规制也成为了环境创新最主要的驱动因素之一。基于环境保护的农业产业政策、法律环境、金融支持和税收政策等方面的环境规制，通过外界刺激迫使农业经营主体意识到环境友好农业技术创新是经济利好的，从而推动环境友好农业技术创新的产生和采纳。与传统的农业技术创新相比，由于正的溢出效应和负的环境效应的内部化，环境规制会引致农业经营主体的创新活动，并导致“双赢”的结果，在减少环境污染的同时给各参与主体(农业企业、农业合作组织、农户等)带来经济利益。因此，环境规制是环境友好农业技术创新的另一个主要驱动因素。
1．1．2两者知识的供给源不同
化学、电气、机械等领域的现代工业技术是传统农业技术创新的知识供给源，农业新技术是以这些现代工业技术为基础展开研发设计。这些农业新技术具有易于引进和模仿创新的技术特性，从而迅速地实现农业技术进步和农业经济增长，但却带来了农业资源耗竭、生态环境的污染破坏和农业生产的弱质性。与传统农业技术创新不同，环境友好农业技术创新把全新的系统工程方法、生态学、可持续发展理论、环境保护学等理论纳入到农业技术创新过程中，对传统农业技术创新进一步的“突破”、“融合”。一方面，在传统农业技术的基础上，环境友好农业技术创新将新理念、新知识引入到传统农业技术创新中，注重农业资源的利用，提高农业资源的利用率，致力于尽可能减少废弃物排放和对环境的污染，使得农业生产方式向“农业环境友好资源投入－环境友好农产品－农业生态环境改善”的循环式生产过程转换，这是对传统农业技术创新的“突破”;而另一方面，推进和实施环境友好农业技术创新需要经济效益、社会效益、生态效益在一个合理的维度内，既能保证粮食安全、提高农民收入，又能保障农业经济稳步增长的同时实现农业可持续发展，因此，环境友好农业技术创新必须“融合”现有的农业技术成果，克服和改善环境友好农业技术创新负外部性的同时利用现有的农业技术优势，这使得环境友好农业技术创新的实现环节和难度进一步增加。
1．2环境友好农业技术创新与经济增长关系的理论模型
传统农业技术创新的出发点和根本动力即是市场需求拉动和技术推动，而环境友好农业技术创新加入环境规制的驱动因素，在对传统农业技术创新“突破”与“融合”的基础上，通过提高农业企业、农业合作组织、农户等的劳动生产率，提升农业生产要素的边际效率，改善与优化农产品的质量、产量，从而带动农业产业优化升级和诸如旅游农业、休闲农业、生物科技等新兴产业的形成，最终直接或间接地促进农业经济增长。相反，农业经济的增长会引起新的市场需求(如居民农业产品消费形式、消费结构的变化，农户生产技术的新需求等)，在新需求引导下可能会进一步促进农业技术水平的提高，并由此展开新一轮的循环过程。因此，环境友好农业技术创新和农业经济增长之间存在着相互促进和相互制约的关系。其中，环境友好农业技术创新对农业经济增长具有正向促进作用，反过来，农业经济增长为环境友好农业技术创新水平新一轮的提高提供经济基础和物质基础，其理论模型如图1所示。
2变量、数据与方法
2．1变量选择与数据收集
一般来讲，专利申请量和专利授权量等是最常见的衡量技术创新水平的指标，然而，针对环境友好农业技术创新的特殊性以及数据的可获性，本文以1990－2011年的年度数据为样本期，选取“农林牧渔业专利申请量”(PatentApplicationofFarming，Forestry，AnimalHusbandry，andFishery，简写为PA)和“环境友好农业技术推广程度”(Environmentally-FriendlyAgricultureTechnologyExtension，简写为TE)来衡量环境友好农业技术创新水平和推广程度;选取“全国农林牧渔业总产值”(GrossAgriculturalProduct，简写为GAP)作为农业经济增长的衡量指标。其中，“环境友好农业技术创新推广程度”是一个过渡指标，是为了进一步验证和说明环境友好农业技术创新与经济增长的关系。在这三项指标中，“农林牧渔业专利申请量”和“全国农林牧渔业总产值”的时间序列数据直接来源于《中国科技统计年鉴》、《中国统计年鉴》等年鉴，但“环境友好农业技术推广程度”是一个综合指标，由多项环境友好技术综合决定的，因此该项指标数据较难获取。借鉴国内外学者经验，本文主要选择作物秸秆综合利用技术(以秸秆粉碎还田机拥有量为例)、农用清洁再生能源技术(以沼气技术为例)、节能高效农业机械技术(以节水灌溉类机械为例)和科学施肥技术(以免耕技术覆盖面积为例)等四项技术作为环境友好农业创新技术的代表，通过专家咨询法和主成分分析方法的组合赋权方法算来确定四项技术的权重的大小，并计算得出1990－2011年“环境友好农业技术创新推广度”的综合值，以代表“环境友好农业技术推广程度”的指标，其中四项环境友好农业技术的数据来源于《新中国农业60年统计资料》、《中国农业年鉴》等。此外，由于本文研究中所采用的数据为时间序列，一般会有异方差的存在，所以对变量进行对数变换，使得数据趋势线性化，变换后分别记作LnGAP、LnTE、LnPA
2．2研究方法
基于以上分析，本文采用美国著名计量经济学家克里斯托弗•西姆斯(ChristopherSims)提出的VAR模型对环境友好农业技术创新与农业经济增长之间的长期动态关系进行实证研究。首先对原始数据进行平稳性检验以判断变量是否是单整的，如果变量是单整的，进一步进行协整检验考察变量是否存在协整关系，建立协整方程。然后在VAR模型的基础上，运用Granger因果关系检验、脉冲响应函数、方差分析分解分析环境友好农业技术创新与农业经济增长之间的是否存在因果关系和长期的均衡关系，最终探索二者动态的影响过程。
3实证分析
3．1数据的平稳性检验:ADF检验
为避免伪回归现象的发生，应该首先对宏观经济时间序列进行单位根检验，以判断时间序列的平稳性。本文采用Eviews6．0软件，对LnGAP、LnTE、LnPA的单位根进行ADF检验，以判断各时间序列是否符合同阶单整的条件，为随后的协整检验和格兰杰检验奠定基础。通过表2的ADF检验值的结果可以看出，LnGAP、LnTE、LnPA的原始序列和其一阶差分形式的ADF检验统计量均大于显著性水平1%、5%、10%的临界值，不能拒绝原假设，均存在单位根，为非平稳序列。在二阶差分之后，原始序列二阶差分形式的ADF检验值均小于1%、5%、10%的临界值，说明分别在1%、5%、10%的显著性水平下，三组时间序列都为二阶单整序列，存在长期稳定的关系，满足进行协整检验的前提条件。
3．2Johansen协整检验
为进一步分析环境友好农业技术创新、农业技术推广程度与农业经济增长之间是否存在长期的均衡关系(协整关系)，须进行协整分析。采用Johansen检验法对“环境友好农业技术推广度”、“农林牧渔业专利申请量”与“全国农林牧渔业总产值”3个变量进行协整检验，以检验三者之间是否存在长期的均衡关系。由表3可以看出，采用最大特征根迹统计量来评判的Johansen检验结果，第3行7．586＞3．841，即在95%置信水平上拒绝的原假设，LnGAP、LnTE、LnPA三个变量之间最多存在两个协整关系，可以认为农林牧渔业专利申请量、环境友好农业技术推广度与农业经济增长之间存在长期的动态均衡关系。经过标准化后的协整向量为(1．000，－0．375，－0．542)，农林牧渔业专利申请量、环境友好农业技术推广度与农业经济增长之间的协整方程为:LnGAP=0．375LnPA+0．542LnTE(1)(0．071)(0．053)方程(1)表明，环境友好农业技术创新水平、农业技术推广程度与农业经济增长是同向变化的。在长期关系上，环境友好农业技术创新水平(PA)每增加1%，引起农业经济增长(GAP)增加0．375%，而环境友好技术推广程度(TE)每增加1%，则引起农业经济增长(GAP)增加0．542%。显然，与环境友好农业技术创新水平相比，环境友好农业技术创新推广程度对农业经济增长的促进作用效果显著。
3．3建立VAR模型
VAR模型对时间序列变量不作任何先验性假设，实质上是考察多个变量之间的动态互动关系，把系统中每一个内生变量作为所有变量滞后项的函数来构造回归模型。VAR模型的建立不但需要各个变量满足平稳性条件，而且需要确定反映变量彼此之间相互影响的最大可能滞后阶数，从而保证模型估计结果显著。LnGAP、LnTE、LnPA为二阶单整时间序列，满足建立VAR模型的平稳性条件。VAR模型中确定滞后阶数的方法主要有LR检验统计量法、最终预测误差法(FPE)和信息准则法等方法，本文采用信息准则法来确定VAR模型的最佳滞后期，结果如表4所示。由表4可以看出，在滞后阶数为4的时候，AIC和SC值最小。由此可以建立以“环境友好农业技术推广程度”、“农林牧渔业专利申请量”、“全国农林牧渔业总产值”为因变量，以这些变量的滞后值为自变量，滞后阶数为4的无约束VAR模型，即VAR(4)模型。同时，通过对VAR
(4)模型的平稳性检验结果显示，VAR(4)模型所有根模的倒数都小于1(即都在单位圆曲线内)，说明本文基于VAR模型的结论是可靠的。
3．4Ganger因果关系检验
上述分析已经确定环境友好农业技术创新、农业技术推广程度与农业经济增长三个变量之间存在协整关系，因此可以进一步进行Ganger因果关系检验，以探索3个变量之间是否存在因果关系，以及因果关系的方向。由表5可知:①滞后1期，LnTE和LnGAP互为格兰杰因果关系，LnTE和LnPA互为格兰杰因果关系，而LnPA和LnGAP不存在格兰杰因果关系。这表明在短期内，环境友好农业技术创新的推广程度能促进农业经济的发展，环境友好农业技术创新是技术创新推广程度的来源，即创新是推广的前提，而由于从技术创新到推广应用有一定的滞后性，技术创新对农业经济增长的促进作用在短期内是非常缓慢的。②滞后2期与3期，LnPA和LnTE是LnGAP的格兰杰原因，且因果关系是单向的，这表明环境友好农业技术创新诸如新技术的研发等对农业经济增长的促进作用开始逐步显现，环境友好农业技术创新推广与应用持续促进农业经济增长，而农业经济增长在短期内不能反哺技术创新与新技术的推广。③滞后4期，LnPA和LnGAP互为格兰杰因果关系、LnTE和LnGAP互为格兰杰因果关系、LnPA和LnTE互为格兰杰因果关系。这表明，在长期内，环境友好农业技术创新、技术创新的推广程度是农业经济增长的源泉，农业经济增长促进新一轮的环境友好农业技术创新与推广，而环境友好农业技术创新是技术推广的基础、技术推广是环境友好技术创新的进一步实现。
3．5脉冲响应函数
Johansen协整检验与Granger因果关系检验表明，环境友好农业技术创新、技术推广度和农业经济增长之间存在协整关系，并且具有因果关系。基于以上的VAR模型，可以用脉冲响应函数、方差分解等工具来详尽地描述变量间的动态特征。脉冲响应函数分析方法用来描述一个内生变量对由误差项所带来冲击的反应，即在随机误差项上施加一个标准大小的冲击后，对内生变量的当期值和未来值所产生的影响程度。运用Eviews6．0软件生成基于VAR模型的脉冲响应函数图，通过分析可以得到以下结果:
(1)环境友好农业技术创新与农业经济增长的动态关系。环境友好农业技术创新对农业经济在最初的1期、2期都几乎没有冲击作用，第3期后开始对农业经济增长起到明显的促进作用，并且逐步增大，说明环境友好农业技术转化成生产力持续促进经济发展;而农业经济增长对环境友好农业技术是正向缓慢促进的，第7期以后趋于缓慢平稳的促进作用，表明农业经济增长对技术创新是缓慢并长期有效的。
(2)环境友好农业技术创新推广程度与农业经济增长的动态关系。环境友好农业技术推广度对农业经济增长的促进作用是前小后大，由于环境友好农业技术的特殊性且受自然环境的影响，技术刚刚开始被农业企业、农户所采纳时是暂时没有经济效益的，在第5期以后，作用才慢慢显现出来，逐步地成为农业经济发展的推动力;而农业经济增长从第1期对技术推广度产生较强的影响，第3期开始下降，第8期以后则趋于稳定，表明通过经济的拉动能够提升农业生产主体采用新技术的积极性。
(3)环境友好农业技术创新与技术推广程度的动态关系。技术推广程度受到环境友好农业技术创新正向冲击之后，从第1期就逐步开始上升，在第3期后速度加快，第12期趋于平稳，这表明环境友好农业技术创新对技术推广程度的有长期的正向影响，环境友好农业技术创新是一切技术推广的基础;而环境友好农业技术创新受到技术推广程度的正向冲击后，除了第1期、第2期上升效果显著，第3期到第7期有低幅度的波动，以后一直保持低速平稳的促进作用，这表明技术推广度长期内对环境友好农业技术创新的促进作用不显著。
3．6方差分解
方差分解方法是Smis在1980年提出的将系统的预测均方误差(MeanSquareError，MSE)按照其成因分解为自身冲击及其他变量冲击所构成的贡献率，从而将变量间的影响关系具体量化，评价不同结构冲击所造成的影响。运用Eviews6．0软件进行方差分解，LnGAP、LnPA、LnTE的方差分解结果。
(1)在LnGAP的方差分解中，能够找出环境友好农业技术创新与技术推广度对农业经济增长的影响。在滞后1期，二者对农业经济增长的冲击均为零，但随着预测时期的推进，二者对农业经济增长的冲击持续增长且速度较慢，充分体现了现阶段在我国农业经济发展过程中，从农户、农业企业到农业经济组织的生产活动都以重视经济效益为前提，对环境友好型农业技术创新的研发及其推广较为忽视，致使二者对农业经济的促进作用滞后时间较长。但随着政策引导、观念转变、技术转换和经济支持，预测期时间越长，二者对农业经济增长的促进作用越大。
(2)在LnPA的方差分解中，LnGAP对LnPA的冲击从第2期开始增长，在第14期达到最大，为27．08%，此后逐步减小，农业经济增长对环境友好农业技术创新的影响是缓慢且长期有效的，经济增长为技术创新提供资金支持，为持续的技术创新提供动力。LnTE对LnPA的冲击效果并不明显，仅在第11期达到最大，此后逐步减小，这表明在长期内，环境友好农业技术推广度对技术创新的影响较小，即二者的关系是单向的。
(3)在LnTE的方差分解中，农业经济增长和环境友好农业技术创新都对技术推广度在第1期产生冲击。农业经济增长对其的冲击在第5期达到最大，为71．25%，随后逐渐下降，但冲击都在40%以上。农业经济增长对环境友好农业技术推广度具有长期显著的正向影响。而环境友好农业技术创新对技术推广度也在第1期就产生了影响，最后一期达到最大值，为47．12%。这表明长期内，环境友好农业技术创新是技术推广度的前提，这与之前的格兰杰因果关系检验的结果一致。
4结论及启示
本文运用基于VAR模型的动态经济计量分析方法，对环境友好农业技术创新与农业经济增长之间的长期动态关系进行实证研究。可以发现:
(1)环境友好农业技术创新、技术创新推广度与农业经济增长之间存在长期的动态均衡关系，在长期关系上，环境友好农业技术创新(PA)每增加1%，引起农业经济增长(GAP)增加0．375%，而环境友好技术推广程度(TE)每增加1%，则引起农业经济增长(GAP)增加0．542%。
(2)短期内，技术创新推广度在滞后1期即能促进农业经济发展，且环境友好技术创新是推广的前提;在滞后2期与3期，环境友好农业技术创新对农业经济增长的促进作用才开始逐步显现;在滞后4期，环境友好农业技术创新、技术创新的推广程度是农业经济增长的源泉。
(3)长期内，环境友好技术创新和技术创新推广程度对经济增长的推进作用是缓慢且长期有效的，农业经济增长为技术创新提供资金支持，为持续的技术创新提供动力，对技术创新的推广起到先强后弱的促进作用;但环境友好农业技术推广度对技术创新的影响较小，二者的关系是单向的。根据研究结论，并结合我国农业经济发展现状，给出以下政策启示:
(1)促进环境友好农业技术创新成果转化。既然环境友好农业技术创新对农业经济增长具有长期正向的促进作用，那么把环境友好农业科技创新成果转化成为现实的农业生产力则是促进农业经济增长的主要动力。因此，首先应该解决环境友好农业技术创新中技术供给者与技术需求者的信息不对称和能力不对称问题，然后进一步通过改善政府、环境治理部门、技术研发部门等组织关系和构建配套的合作协调机制为环境友好农业技术创新成果的转化创造良好的氛围，同时引入农业科技产业化组织方式，使主体之间通过合同契约关系形成利益均沾、共担风险的利益共同体，加快农业科技成果的推广与应用。
(2)完善环境友好农业技术创新政策机制。显然，如果缺乏有效地环境政策，农业企业、农业协会、农户等很少有激励去使用环境友好农业技术或者去研发未来更好使用的技术。因此，环境友好农业技术创新一方面要克服环境和生态变量外部性引起的农业环境治理和农业资源利用等问题，另一方面要突破旧的体制障碍，适应新的知识创新需求，这些都在一定程度上要求农业技术创新政策在政策手段上不断完善。通过各种行政手段、经济手段、市场激励等配套实施，健全农业技术创新的保障机制、激励机制、约束机制、监督反馈机制，进而促进环境友好农业技术创新系统内部各主体要素之间、功能要素之间互动、合作和促进农业生产方式尽快向环境友好方向转化。
数量经济与技术范文4
[关键词]索罗模型；内生增长模型；全要素生产率；实证分析
[中图分类号] F061.5 ［文献标识码］ A
[文章编号] 1673－0461（2008）12－0063－05
引 言
20世纪90年代以来，上海充分发挥区位优势，以金融市场开发、土地批租和吸引外资为三大投资动力推动了经济的高速增长，上海经济增长已连续十几年实现两位数增长，自1992年到2007年的16年中，平均增幅达到12.3％，已连续第15年保持两位数增长。2006年，在经济增长惯性推动和内生增长动力的驱动下，全年实现生产总值上海市生产总值（GDP）10,296.97亿元，按可比价格计算，比上年增长12%，2007年生产总值（GDP）12,001.16亿元，按可比价格计算，比上年增长13.3%。
顾国章等人研究了1952年到1998年技术进步对经济增长的作用得出：1992年到1998年上海市的技术进步对经济增长的贡献为39.50%，资本对经济增长的贡献仍是第一位的，但1992～1998年间的技术进步贡献率要远高于1978～1998年间的技术进步贡献率[1]。他主要运用的是索罗增长模型，不存在规模经济。陈诗一认为近十多年来上海经济的高速增长是由第二、第三产业轮流推动的[2]；石磊在“解读上海经济”系列报告找那个指出：产业结构的升级导致上海经济的高速增长[3]。周亿粟通过对上海经济增长与就业的相关分析得出：上海的经济增长已经走上了主要靠资本和技术投人带动，而不是靠劳动投人，甚至可以减少劳动投人的阶段[4]。
一个国家或地区在经历了主要依靠有形要素（资本和劳动力）的投入、结构的优化配置以及制度上的创新所实现的经济增长之后，都面临着如何能够保持经济持续稳定增长的问题。原则上讲，要实现经济的持续增长，则需要实现从外延式增长方式向内涵式增长方式的转变，即从主要依靠要素数量的扩充转向主要依靠技术进步（全要素生产率）的提高[5][6][7]。那么，上海的经济在现有的技术条件下，要素投入是否对经济增长还有拉动作用？出在何种发展阶段？上海的全要素生产率主要是由什么因素导致的？上海的研究和开发对全要素生产率贡献有多大？虽然一些学者研究了技术进步对上海经济增长的贡献，但并没有揭示出影响技术进步的要素是什么，经济处于何种发展阶段也是出于经济的直观判断。本文拟用传统的增长理论来确定上海的发展阶段和投入要素的弹性系数，用内生增长理论来研究全要素生产率的组成部分，从而回答上述问题。
本文的结构安排如下：第一部分索罗模型和内生增长模型，得出要素和研发在不同发展阶段对经济增长起不同作用的命题；第二部分为上海的实证分析；第三部分是结论。
一、经济增长模型
经济增长原因的研究，古典经济学家非常重视。亚当•斯密将经济增长的原因归于三个方面：自由市场、劳动分工和新机器形式的技术进步。随后李嘉图（DavidRicardo）、马克思(KarlMarx)、恩格斯(FriedrichEngels)等经济学家也研究了经济增长的原因。然而，在19世纪下半叶，新古典经济学派出现以后，该学派就不再把经济增长的三个方面视为重要问题，而转而去描绘亚当•斯密的第一个思想（竞争市场的作用），并选择了效用函数、无规模报酬的生产函数来得到经济增长的均衡结果。
对于斯密的第二个思想，最早作出贡献的是美国经济学家扬格，其核心思想为经济组织结构的演进和规模报酬，而新古典经济理论核心是资源配置和比较利益。舒尔茨也与扬格的思想一致（Schultz，1986），认为经济增长应源自劳动分工和递增规模报酬。卢卡斯（(Lucas)建立了一个动态模型来解释劳动分工对经济增长的影响 (Lucas，1986)，施蒂格利茨（Stiglitz）也建立了一个动态模型，解释为什么生产中的专业化和学习的专业化（教育）能促进经济的增长（Stiglitz，1986）[8]。
新古典经济学派及制度经济学派分别经济增长的原因，一为市场竞争，一为劳动分工与经济组织结构与制度的演进，却未将技术创新作为其直接推动经济增长的原因，新古典经济学派将技术进步作为外生的，制度经济学派将其掩盖在劳动分工之内，而真正将技术创新直接作为推进经济增长的原因除斯密外，最早要算马克思（马克思，1887），往后要算美籍奥地利经济学家约瑟夫•熊彼特（Joseph Schumpeter，1883－1950），他认为，技术创新就是企业家抓住市场机会重新组合生产要素的过程，一种创新通过扩散，会刺激大规模的投资，引起经济高涨；一旦投资机会消灭，便会转入经济衰退，由于创新的引进不是连续的、平稳的，而是时高时低的这就形成了经济波动周期[9]。
新古典经济学派、制度经济学派、技术创新学派分别从三个不同角度研究了经济增长的原因，但是每一个学派解释经济增长的原因不够全面。罗默于1986年提出了内生经济增长理论：经济增长不是外部力量（如外生技术变化、人口增长），而是经济体系的内部力量（如内生技术变化）的产物。先后设计了两个增长模型，第一个模型是对阿罗的“边干边学”模型的修正与扩展，第二个模型将知识赋予一个完全内生化的解释，认为，知识是经济主体利润极大化的投资决策行为的产物，资本增长和技术进步是同步的[10]。经济增长理论开始出现相互吸收、相互融合的趋势。
1.新古典模型――索洛－斯旺模型
索洛－斯旺模型包括四个变量：产量（Y），资本（K），劳动（L）和知识或劳动的有效性（A）。在任一时间里，经济中有一定量的资本、劳动和知识，而这些被结合起来生产产品。生产函数为：Y（t）=F(K(t),A(t),L(t))其中t表示时间，而且生产函数满足稻田条件 。资本、劳动和知识的初始水平被看作是既定的。劳动和知识以不变的速度增长：L(t)=L(0)ent，A(t)=A(0)ent，其中n和g为外生参数，分别表示劳动和知识的增长率。
由此变化图可得到，在0
由此模型可以得出如下这个命题：当一个国家或地区距离自己稳定状态越远时，经济增长越快，要素投入存在规模收益递增，这是表现为要素投入对经济增长的作用很大；随着接近稳定状态，要素投入递增的程度会越来越小，要素投入对经济增长率作用会逐渐下降；从长期看，经济增长会等于外生的技术进步增长率，这时实际资本存量等于长期资本存量；当实际资本存量大于长期均衡的资本存量时，经济增长率会小于技术技术进步增长率，这时就应该减少资本存量。
2.内生增长模型
本论文使用的内生模型是在罗默、格罗斯曼、赫尔普曼、阿吉翁和豪伊特提出的研究和开发模型和宇泽弘文与卢卡斯人力资本模型的整合，并且借用学者韩廷春所构造的增长模型，以消除 “阿罗―罗默”模型中当时的知识水平直接将技术进步内生化却忽视了人力资本所体现的技术进步，和沿着“宇泽―卢卡斯”模型中强调人力资本要素对技术进步的作用却忽视了知识的增加 所体现的技术进步。本模型经济分成三个部门，即最终产品部门、人力资本部门及R&D部门。最终产品部门生产出用于消费的消费品（C）及用于生产的投资品（I）；人力资本部门生产出用于人力资本部门、R&D 部门及最终产品部门所使用的人力资本（H）；R&D 部门生产出用于最终产品部门及R&D 部门所使用的新技术、新发明和新设计，即R&D资本（R）[11]。最终的模型可用以下方程描述：
此式表明，经济的均衡增长率依赖于人力资本部门的生产效率(θ1)与R&D 部门的生产效率(θ2)的大小以及时间贴现率(ρ)的大小，与人力资本部门的生产效率及R&D 部门的生产效率成同方向变化，与时间贴现率成反方向变化。因此人力资本部门的生产效率及R&D 部门的生产效率越高，则经济增长率越高；现时的储蓄率越高（即人们推迟消费的耐心程度越大），则经济增长率越高。这里，尽管均衡增长率与人口或劳动力的增长率有关，但即使人口增长率(n)等于零或小于零，经济的持续增长仍是可能的。
通过内生增长理论的动态分析可得出这个命题：技术进步使生产曲线外移，长期均衡所需的资本存量就增大，这时实际资本存量要达到均衡所需的资本存量，就必须增大要素投入，那么在一段时间内要素投入对经济增长还会有一定的作用；即使实际资本存量达到均衡所需的资本存量，由于人力资本与R&D资本水平的不断提高，一个国家或地区也能够实现持续的经济增长。
二、上海经济增长的实证分析
1.数据来源及指标的选定
计算全要素生产率即对其进行分解所需要的数据是产出、资本投入、劳动投入、人力资本、技术交易额和R&D支出的时间序列数据，但上海人力资本的数据无法获得。所选用的数据为1990年到2007年，均来源于历年《上海统计年鉴统计年鉴》和《中国科技统计年鉴》，并且按1990年不变价格进行换算。
资本投入量应为直接或间接构成生产能力的资本总存量(或简称资本存量)，它既包括直接生产和提供各种物质产品和劳务的各种固定资产和流动资产，也包括为生活过程服务的各种服务及福利设施的资产，如住房等。在众多估算中国资本存量的研究中，贺菊煌(1992)的成果比较具有代表性，但由于资料的缺乏，本文拟从折旧总额中反推资产总额。一般说来，资产越多，折旧额与大，如为正比例关系，只要选定折旧率就可以推出资产总额。由于研究中最关心的是资本的弹性系数，只要折旧额和资产满足正比例关系，在作回归分析中，不同的折旧率对弹性系数是没有影响的。所以，在此不仿取折旧率为5％。就劳动投入指标而言，是指生产过程中实际投入的劳动量，用标准劳动强度的劳动时间来衡量。而在中国，由于正处于由计划经济体制向市场经济体制的过渡时期，收入分配体制不尽合理和市场调节机制不够完善，而且我国目前尚缺乏必要的统计资料。因此，本文采用上海历年社会劳动者人数作为历年劳动投入量指标。其余的指标按对应统计年鉴指标的数据按1990年不变价格进行换算得到。
2.用索罗模型对上海经济增长的实证分析
采用的基本模型为对数线性生产函数（即Cobb―Douglas生产函数）：
Ln(Yt)=γt+αLn(Kt)+βLn(Lt)+ut
其中，α,β分别是资本和劳动力的产出弹性，γ为外生的技术进步率，ut为随机变量。 在此基础上，做了四个回归，其中回归（1）包含资本、劳动和时间三个变量，回归（2）包含资本和时间两个变量，回归（3）包含劳动和时间两个变量，这三个模型均采用普通最小二乘法；回归（4）为广义最小二乘法。所的结果如表1所示。
注：表中第一括号里的数字是对应系数的标准差，第二括号里的数字是对应系数t统计量的值。
由模型（1）可得出，资本不能通过t检验，而劳动通过了t检验，说明有可能资本和劳动存在着共线性。在模型（2）去掉劳动这个变量所的分析结果都通过了t检验，模型（3）去掉资本这个变量所的结果也通过了t检验，并且拟合优度都不错，从而说明资本和劳动确实存在着非常强的共线性。在运用索罗模型分析上海经济增长中，资本和劳动两个变量只能选择其一。由于在此分析中，劳动指标所用的数据是上海历年劳动力人数，而应该选用的是实际劳动的投入量，所以劳动这个指标含有较大的主观取舍，而资本的数据相对要客观得多，因此选用资本作为模型的变量。在前三个模型中，D-W没有通过统计检验，说明存在着序列相关。为消除序列相关，模型（4）采用广义最小二乘法。
从模型（4）得出，资本弹性系数为0.8891，说明要素投入的弹性系数没有大于1也没有等于1，考虑模型（1）将资本和劳动力系数相加所得为0.97，接近1。运用传统的增长理论可知，此时的实际资本存量略大于长期均衡的资本存量，如果资源属于有效配置，经济是不会处于这个阶段，因为如果经济短期处于这个阶段，要素投入会停止甚至减少，使要素的投入的弹性系数达到1。说明上海的资源配置比较合理，市场比较完善。
在模型（4）中，全要素生产率为0.0111，对上海经济增长的贡献不到10％，就是用模型（2）所得的全要素生产率，对上海经济增长的贡献也只有15％，和一些学者所得出的近40％，有非常大的差异。考察所运用的模型的差异可发现，这些学者都假定要素投入的弹性系数和为1，实际上这是一个很严格的假定，现实中一般不会是这种情况。而本文所作实证分析中没有这个假定，所以可认为本文的结果相对可靠些。当然所选用的数据年限、数据处理不同，也会导致的结果的不同，但这些不是主要因素。从分析结果可看出，上海的经济增长主要是靠要素投入带动的。
3.用内生增长理论对上海经济增长的实证分析
在内生增长理论中，将技术进步内生化。技术进步来源有两种：一是人力资本的提高，二是知识存量的增加。知识存量的增加是通过技术交易从外部获得和自身的研发而得到的。本文模型主要研究知识存量的增加所导致技术进步的相关因素，所运用的回归方程的基本模式如下：
Ln(Yt)=γt+αLn(Kt)+βLn(Lt)+ηLnR&Dt+ξLnTTt
+θLnR&Dt*LnTTt+ut
式中、α、β、η、ξ分别对应表示资本、劳动、技术交易额、研究和开发的弹性系数，γ反映制度等外部因素随时间变化对GDP的影响，θ反映了技术交易额与研究和开发的交互作用对GDP的影响，ut为随机变量[12]。在实际分析中，上述模型中的有些变量或存在共线性或不能通过t检验等一些问题，所以首先要做的是对上述模型变量的筛选。为此，作了（5）、（6）、（7）和（8）模型，如表2所示。
注：表中第一括号里的数字是对应系数的标准差，第二括号里的数字是对应系数t统计量的值。
模型（5）包含了所有的变量，可看出R&D和技术交易额的交互作用项系数非常小，t检验值也非常小。消去这个变量，就得到模型（6）的回归。从这个回归可看出，资本和劳动存在着共线性，两个变量只能选择其一。在这里选择资本变量，理由如前所述。在模型（7）就是消去资本这个变量所作的回归，时间变量的系数很小，t检验也很小。在本文的内生增长模型中，时间变量t 的系数所反映的是制度变化的等因素的量，不包含技术进步，也就是说此项系数是索罗模型中全要素生产率除去技术进步的剩余项。从回归结果可得出，上个世纪90年代以后，上海的制度等因素的变化很小，靠制度变迁对经济增长的拉动作用不大。除去时间和劳动变量，就得到回归（8）。模型（8）共包含四个变量：资本、R&D、技术交易额和研发与技术交易额的交互项，这些变量都能通过t检验。
为了更深入地研究研发与技术引进的关系，作了回归模型（9）和（10）。模型（9）中研发是滞后项，而模型（10）技术引进是滞后项。模型（11）是为了消除回归（9）中的自相关性，而采用的广义最小二乘法。所的结果如表3。
从（8）、（9）、（10）的模型可看出，无论研发和技术引进是否采取了滞后，还是谁先采取了滞后，研发和技术引进的交互相都为负值。这说明上海的研发和技术引进相互之间有挤出效应，也就是说自主研发就不会引进，同时技术引进就不再研发，没有形成良性互动关系。我们知道，相对全国来说虽然上海的经济技术水平属较高层次，但相对发达国家，经济技术水平属于落后的，所以对于落后的国家和地区，企业技术能力发展战略为：技术引进到消化吸收，再改进和创新。上海毫无疑问也应该采取如此战略，这个发展战略被日本和韩国等一些国家所采用，取得了非常好的经济效果。从这个发展战略来看，技术引进和研发是相辅相成，先技术引进，然后在此基础上进行研发，是提高当地技术水平，从而促进经济增长的捷径。而从上海的实证分析中，却没有体现这种发展战略。
通过（11）式可得出，上海的技术进步对经济增长的贡献为21.3%，要素投入对经济增长的贡献为78.7%。在技术进步中，研发对技术进步的贡献率为72.7%，技术引进的贡献率为52.5%，两者的交互项为－25.2%。上海的经济增长主要是靠要素的投入带动的，技术进步对经济增长的贡献不大，这和用索罗模型所作的结果是一致的。有前面的理论分析可知，一个国家或地区在经过要素投入的增长阶段之后，必须靠技术进步来维持长期的经济增长。上海已经持续20多年的高速经济增长，必须提高技术进步在经济增长的作用，才能避免重捣东南亚国家的覆辙。不少专家考察后发现，美国这些年来经济快速发展，是与美国从80年代开始的以发展高新技术为主的创新战略密切相关的；而东南亚金融危机的爆发，其根源之一也在于其经济发展依靠生产要素的大量投入而非依靠技术创新来实现。最为关键的是技术进步的来源模式。有理论分析可知，技术进步主要来源于技术引进和研究开发，对于后进国家和地区来说，缩短差距的捷径就是先引进再研发，形成技术引进和研发互相促进的关系。[13]但对上海的经济增长的实证分析，所得的结果却是背道而驰的。所以，无论对政府和企业来说，都必须找到相应的措施来解决这个问题。
三、结 论
从运用传统增长理论和内生经济增长量理论对上海经济增长的分析可得出如下结论：一是上海的经济增长是外延式的经济增长，是靠要素的投入得到的，技术进步对上海的经济增长的贡献较低，在现阶段还没有出现内涵式经济增长的拐点。二是在现阶段制度变迁对上海的经济增长的作用已微乎其微，也就是说在上海市场对要素资源配置比较完善。三是技术进步来源中的技术引进和研究开发相互脱节，没有达到相互促进的良性循环。
[参考文献]
[1]顾国章，高正迎.加快技术进步促进上海经济增长 上海综合经济[J].2000,(1):9-10.
[2]陈诗一.上海经济增长的变动轨迹及其影响因素的比较分析：1978－2001年[J].上海综合经济 ，2002,(1):12-14.
[3]石 磊 .上海经济增长的源泉―－“解读上海经济”系列报告之一[J].复旦学报（社科版）2003,(3):11-15.
[4]周亿粟.上海经济增长与就业相关趋势分析[J].上海经济研究，2003,(7):60-64.
[5]沈坤荣.1978一1997年中国经济增长因素的实证分析[J].经济科学 ，1999,(4):14-22.
[6]易 刚，林 明. 理解中国经济增长[ J ].中国社会科学, 2003,(3):45-60.
[7]张军.改革以来中国的资本形成与经济增长：一些发现及其解释[J].世界经济文汇 ，2002,(1):18-31.
[8]P.M.Romer. Endogenous Technological Change.[J].Journal of Political Economy,1998,(5) :71-102.
[9]史清琪，秦宝庭.评价技术进步对经济增长作用的研究 [M].北京:中国计划出版社，1998.
[10]胡永远，杨胜刚.经济增长理论的最新进展[J].经济评论，2003,(3):74-76.
[11]Young.A. The Razor’ edge: Distortions and incremental Reform in the People Republic of China[J]. Quarterly Journal of Economics, 2000, 115，(4):1091-1 136.
[12]Jones, Charles.I. Time Series Tests of Endogenous Growth Models [J]. Quarterly Journal of Economics, 1995 . May, 110(2) :495-525.
[13]张仲礼，王泠一.上海经济增长、结构调整与政策导向[J].社会科学,2002,(5):12-16.
Factors, Technological Advancing and Resource of Shanghai′s Economic Growth
Ruan Min
(Center for Regulation & Competition, Jiangxi University of Finance & Economics, Nanchang 330013,China)
数量经济与技术范文5
经济增长的影响因素众多，金融发展和技术进步是其中经常被提及的因素，相关的研究成果也十分丰富。关于金融发展与经济增长关系的研究具有悠久的传统，比较有代表性的有Goldsmith(1969)、Levine(1997)、谈儒勇(1999)、冉光和等(2006)等，研究结果大多支持金融发展有助于经济增长。对于技术进步与经济增长的关系，更多学者是从产业结构变迁、二元结构、人力资本等角度阐述。还有的研究则从不同层面讨论了技术进步与经济增长关系中的金融因素。CalderonCeasar和LiuLin(2003)用实证的方法说明金融发展有利于促进技术进步从而推动经济增长。杨文举(2006)的经验研究结果表明，20世纪90年代以来，技术效率的变化、技术进步和资本深化都促进了中国各省劳动生产率的提高，而且资本深化的贡献最大。关于金融发展与海洋经济的关系，武靖州(2012)认为，沿海地区是我国相对发达的区域，民间资本充裕，通过金融政策安排与创新，凝聚社会资本力量投入海洋开发领域，是促进我国海洋经济发展的必由之路。在经验研究方面，俞立平(2013)的研究结果表明，金融对海洋经济发展的支持不够，两者的互动效应不够明显，我国海洋经济发展中存在着“金融抑制”现象。余文珍，梁显富(2013)基于沿海11个省市的面板数据的经验研究表明:我国金融结构对海洋经济的促进作用仍处在规模扩张阶段，为促进海洋产业的提高，应转向集约式的效率提高模式。综上所述，目前直接关于金融发展、技术进步与海洋经济发展三者关系的研究，尤其是经验研究较少。本文就从这三者的关系入手，主要从经验研究层面探讨金融发展和技术进步对海洋经济发展的作用。
二、模型构建
(一)分析框架目前关于海洋经济增长与陆地经济增长的比较研究十分少见。从我国的情况看，一方面海洋经济增速明显较快。2002－2011年大多数年份，海洋经济的增长速度要高于整体GDP增速，两者的平均值分别为13．4%和10．6%，海洋经济增长率高出2．8个百分点。但另一方面，海洋经济增长速度的波动性也较大，2002－2011年，海洋经济增长率最大和最小增速分别为19．8%和4．2%，远大于整体GDP的波动范围。由于难以定量分析这种差异性产生的原因，我们暂且借鉴一般生产函数的分析框架，并假设金融发展和技术进步也是影响海洋经济发展的重要因素，则反映海洋经济产出关系的生产函数为:Y=f(L，F，K)(1)其中，Y代表海洋经济总产出，L是劳动力投入，F代表金融发展水平，K代表总的智力资本投入，则可构建如下计量模型:其中Y代表海洋经济总产出，X为自变量的集合，包含劳动、金融发展、技术进步等因素。μi为不可观测的地区效应，表示各省份之间不同但不随时间变化的一些不可观测因素。λt为不可观测的时间效应，是一个不随省份不同而变化的变量，α表示所有没有被包括在回归模型中和时间有关的效应。εit为随机扰动项，其服从均值为0、方差为δ2的正态分布。
(二)影响因素与指标选取海洋经济总产出用海洋生产总值表示，是海洋经济生产总值的简称，指按市场价格计算的沿海地区①常住单位在一定时期内海洋经济活动的最终成果，是海洋产业②和海洋相关产业③增加值之和。我们把影响海洋经济发展的因素到归纳为以下几个方面:1．要素投入(1)劳动要素。一般以就业人数衡量，具体指标是海洋经济就业人数，用ML表示。(2)金融要素。资金的投入是推动海洋经济增长的重要因素，通常用金融相关率指标FIR衡量，计算方式为存贷款余额/GDP。也有部分研究认为，考虑到存款是贷款的来源，因此采用贷款余额/GDP表示金融发展(FD)，如俞立平(2013)对我国金融发展与海洋经济关系的研究。本文采用后一种方式。2．技术进步技术进步的常见指标包括科研经费投入、在校学生数等多种。但是，科研经费投入对技术进步具有滞后性，在校学生数则具有流动性，因此，单个指标难以反映技术进步整体的状况。对于海洋经济而言，本文选取海洋经济的产业细分与统计中的海洋科研教育管理服务业④(以下简称为海洋科研教育)增长值作为技术进步的指标，并假设海洋经济的技术进步依赖于对海洋科研教育投入的增加，因此预期符号为正。技术进步指标具体又可以从相对指标和绝对指标两个角度进行测度。(1)相对指标。海洋科研教育管理服务业占沿海地区海洋经济的比重(RMR)，以此衡量相对技术进步对海洋经济的影响。(2)绝对指标。选取海洋科研教育增加值(MR)作为绝对技术进步指标。之所以要做此区分，是要比较在当前阶段，海洋教育科研绝对规模的增长与相对比例的提高对海洋经济的作用。3．控制变量影响海洋经济的其他影响因素很多，我们还选取结构因素作为控制变量，反映海洋经济在当地经济总量中的相对重要性对海洋经济发展的影响。具体指标是沿海地区海洋经济占地区GDP的比例(RM)。我们把海洋经济影响因素即各自变量列表汇总如下:
(三)计量方程与数据处理根据上文的分析，本文的计量模型确定为:除各地区贷款余额与地区GDP数据从历年《中国金融统计年鉴》取得外，本文中的所有原始数据均来自历年《中国海洋统计年鉴》。我们进行面板数据计量分析的样本范围是2006年到2011年沿海11个地区的年度数据。我们对于属于水平数值的变量取对数，在变量名称上用在指标名称前加一个字母L表示，各主要变量的统计性描述汇总如下:
三、计量分析
从海洋经济发展与各自变量的散点图看，大致都存在着正相关关系，但是相对而言，劳动要素与海洋科研教育投入与海洋经济发展的线性关系更加显著。在做计量分析前，首先对各面板序列的平稳性进行检验。PanelData单位根检验表明，均在5%置信水平上均拒绝接受存在单位根的原假设，PanelData是平稳序列。然后建立混合模型，并检验模型的冗余性(RedundantFixedEffectsTests)。检验结果拒绝冗余原假设，则选择固定效应模型。Hausman检验在5%的置信水平上拒绝原假设，因此固定效应模型成立。我们采用逐步回归法依次检验各因素对海洋经济发展的影响。首先采用海洋科研教育占海洋经济的比例指标(RMR)来表明相对技术进步，根据式(3)，得到模型1，结果表明相对技术进步对海洋经济增长并不显著作用。去掉这个变量后，得到模型2，各个变量均在5%显著性水平下显著。劳动和金融要素的投入对海洋经济发展有推动作用。海洋经济劳动就业人数增长率每提高1个百分点，就可以拉动海洋经济增长率提高3．64个百分点，说明劳动对海洋经济的拉动作用富有弹性，比较显著。而金融发展本身就是比例指标，每提高1，将使海洋经济增长率提高0．38个百分点，弹性较低。此外，在两个模型中，海洋经济占海洋地区整体GDP比重的提高也都有利于海洋经济的增长，表明海洋经济增长可能存在一种正向的反馈机制。我们再采用海洋科研教育增加值指标(LMR)来表明绝对技术进步，根据式(4)，得到模型3。与模型2相比，劳动和金融要素的系数仍然显著，但是系数有所变小，而技术进步对海洋经济的拉动作用显著而且系数提高。根据AdjustedR2、DW值等指标的综合判断，其拟合程度要优于模型2。模型3表明，金融发展对海洋经济的增长有较大的支持作用，金融发展指标每增加1，就可以使海洋经济GDP增长率增加0．2个百分点。海洋教育研发投入的增长率每增加1%，海洋经济GDP增长率就增加0．7%，表明当前海洋教育研发投入的弹性小于1，仍显不足。从上述的经验研究中，我们发现，金融支持与技术进步对海洋经济发展的作用似乎存在内部的关联，为此，我们引入两者的交互项，得到模型4，此时一个较大的变化时金融发展变量的系数由正变负，而且统计上不显著。移去该变量，得到模型5，此时金融发展与技术进步的交互项显著为正，但系数较小。劳动投入、技术进步、海洋经济占比等变量的系数和显著性大致保持不变，模型拟合优度和稳健性良好。从模型2、模型3和模型5的比较中，我们看到了金融发展、技术进步与海洋经济发展之间复杂的内在关联，这样的复杂性表明:第一，海洋经济本身的复杂性。海洋经济本身是一个覆盖面很广的概念，既涉及到传统产业，也包含战略性新兴产业，同时涵盖了三次产业，因此要对海洋经济发展做具体分析。第二，金融发展和技术进步对海洋经济的影响机制复杂。既有各自独立影响，也有两者之间相互影响。第三，当前金融支持对海洋经济的推动作用并不显著，原因至少有以下几点:一是经验研究中所用的指标只涵盖了银行信贷，并不包括其他形式的金融产品和服务，因此不够全面。二是对于海洋经济而言，目前仍然存在着金融排斥现象，尤其是海洋渔业等客户规模较小的传统行业。因此，通过金融创新，增加涉海金融产品和服务的可得性和丰富度，就成为进一步发挥金融因素对海洋经济发展作用的必然之选。
四、结论与政策建议
数量经济与技术范文6
关键词：CAFTA；FDI；内生增长；技术溢出
中图分类号：F742
文献标识码：A
文章编号：1006―1894(2010)01―0048―07
一、引言
近年来世界范围内的区域贸易自由化进程明显加快，区域贸易自由化已经成为世界贸易环境的重要组成部分。同时，全球的外国直接投资(FDI)的数量也在迅速增加。发展中国家参与区域贸易自由化的主要目标之一是吸引更多的FDI，并以此促进本国的经济增长。但是区域贸易协定是否能促进FDI流入?经验研究结果并不一致，如Pain and Landsbury(1996)的经验研究显示，区域贸易协定并不一定会促进FDI的流入。但MacDmott(2007)对北美自由贸易区(NAFTA)的实证研究显示，NAFTA的建立促进了该区域的FDI流入。内生增长理论认为，一国的经济增长不但与其资本和劳动力的投入相关，也与其技术进步有密切的联系。封闭经济中，一国自身的技术创新与其研发投入正相关。而在开放经济中则与知识和技术的跨国扩散紧密相关。在开放经济中，国际资本能以资本形态和技术形态在国际间流动配置。作为资本形态的FDI通常在国际生产投资领域与技术、信息、管理制度、人力资本的溢出效应及“干中学”效应相伴随，并产生东道国因技术创新和模仿创新所导致的经济增长效应(Lucas，1988；Young，1991；Grossman and Helpman，1991；Coe and Helpman，1995；Rivera-Batis and Romer，1991)。作为技术形态的FDI在国际生产投资领域中，通过直接的技术转移增加东道国的知识资本存量，促进东道国自身的创新能力和新技术的吸收能力，促进东道国的经济增长(Romer，1993)。但是，FDI对东道国的经济增长效应是否能够实现以及实现程度如何则与东道国的政治、经济制度和人力资本水平有关(Keller，1998)。同样，部分经验研究支持FDI在促进东道国经济增长方面的积极效应(如Bende-Nabende and Ford，1998；Borensztein et al.，1995等)，而部分经验研究结果则显示FDI的增长效应并不显著甚至为负(如UNCTAD，1999)。
中国―东盟FTA(CAFTA)是中国参与的第一个自由贸易协定，这对中国在政治、经济方面都有重要的意义。同时，东亚地区尤其是中国和东盟是近年来FDI流入的热点地区。那么CAFTA的建立是否促进了该区域整体的FDI流入?FDI的流入是否促进了该区域整体的经济增长?促进FDI的流入效应和FDI的增长效应在区域内不同成员间相同吗?本文主要关注以上几个问题，并通过实证分析方法予以研究。
二、实证分析
(一)模型设定与变量说明
我们以UNTCMD(1992)的模型为基础并进行扩展，该模型以内生增长理论为基础，假定经济增长是FDI、就业人数、人力资本、技术扩散、国际贸易和“干中学”等变量的函数，其线性形式为：
Grt=α0+α1FDIt+α2HCt+α3LFt+α4TTt+α5ITt+α6LDt+μt (1)
其中，Gr为GDP增长率；FDI为外国直接投资；HC为人力资本；LF为劳动力；TT为技术转移；IT为国际贸易；LD为“千中学”；μ为随机误差项。
在此基础上，我们新引入一个外生的虚拟变量FTA(取值为0或1)，并将式(1)中的所有解释变量都视为内生变量，构造了由6个方程组成的联立方程回归模型。我们在表1总结了解释变量对被解释变量之间预期的影响方向，回归模型中的变量说明如表2所示：
(二)数据来源与估计方法
本文中所使用的数据全部来自于世界银行WDI数据库及亚洲发展银行数据库(ADB)。其中，外国直接投资、年度机械设备进口额、年度货物与服务出口额、年度制造业增加值、年度GDP、政府在经济服务方面的开支、年度政府在教育上的开支等变量值均换算成2000年不变价格美元表示。为防止序列存在单位根而导致的伪回归问题，我们首先对各数据序列进行单位根检验，ADF检验结果显示，除Gr外，其他变量序列大部分为I(1)过程，我们将各I(1)过程的序列进行一阶差分以消除序列单位根问题。我们首先使用所归结的数据构造一个面板数据集合，利用面板数据回归方法对CAFTA的经济增长效应和FDI吸引效应进行实证分析。然后，我们考虑了CAFTA成员间在经济发展水平、经济制度及要素禀赋等方面的差异，选择使用CAFTA各成员的数据分别进行回归，分析CAFTA对不同成员的经济增长及FDI流入的效应。在回归方法上，我们首先对结构方程进行OLS回归和3SLS回归，并利用Wald检验将不显著的解释变量剔除以简化结构方程中的变量数目，克服结构方程自由度过小的缺陷。
三、实证结果与分析
(一)面板数据回归结果与分析
面板数据回归结果见表3。增长方程中各变量的回归系数与我们预期的符号一致，其中FDI、HC、IT、TT、LF及LD对经济增长具有正的影响，即它们均是促进经济增长的因素。但它们的显著性存在差异：其中技术转移(TT)对GDP的增长具有正向作用，但缺乏显著性；外国直接投资(FDI)对GDP的增长具有显著的(5％显著性水平)正向促进作用；人力资本(HC)对经济增长具有促进作用，但仅通过了10％显著性水平的检验；对外贸易(IT)和“干中学(LD)”对经济增长的促进作用显著(通过了1％显著性水平检验)。因此，在我们的研究期间(1991―2006)，CAFTA成员(中国―东盟5国)的经济增长得益于外国直接投资的流入、自身人力资本的积累、就业人数的增加、对外贸易的扩大以及“干中学”等因素所发挥的积极作用；技术转移的回归系数虽然为正，但缺乏显著性，这可能与发达国家对技术的保护及对先进技术控制措施的实施存在一定的关系。
从FDI流入回归方程的回归结果看，决定CAFTA成员吸引FDI流入的因素中，成员的
经济增长率、人力资本数量、国内市场规模大小、基础设施情况、自由化程度以及区域贸易协定的签订等变量的回归系数符号均为正。但是，成员的人力资本数量和区域贸易协定(CAFTA)对成员吸引FDI流入的作用缺乏显著性。这一回归结果表明，FDI更倾向于流入经济迅速成长的国家(地区)，同时东道国的市场规模大小、开放程度以及基础设施完善程度对跨国公司的FDI投资选择具有显著的影响。区域贸易协定的签订(CAFTA)对该区域成员FDI的吸引具有正效应，但回归结果显示，这一效应不具有显著性。这表明，吸引FDI的决定因素中，成员的经济增长情况、开放程度、国内市场规模以及基础设施的完善程度仍是吸引FDI流入主要因素，而FTA则不是主要的影响因素。
从FDI产生溢出效应的渠道看，我们发现：FDI对CAFTA成员的人力资本积累具有显著的正向影响；同时，FDI对成员的劳动力就业增长、出口贸易和“干中学”等具有显著的正向影响；但我们也发现，CAFTA成员并未从FDI的流入中获得显著的技术转移效应，这与我们的增长方程回归结果相似，即CAFTA成员的经济增长中技术转移因素并不具有显著的效应，同时FDI也未给成员国带来显著的技术转移效应。这也与前期的实证研究具有一定的一致性，即我们研究的样本成员的经济增长中FDI的技术转移效应不显著。
由于CAFTA成员在各自的政治环境、经济环境上的差别较大，经济增长和吸引FDI流入的决定因素上具有不同的特征。以下，我们就CAFTA各成员分国别进行分析，以进一步研究其在经济增长与吸引FDI流入的决定因素的具体特征。
(二)分国别回归结果与分析
分国别增长方程回归结果如表4所示。技术转移(TT)对中国、马来西亚和新加坡的经济增长具有显著的效应，这表明相对稳定的政治、经济环境能够使得这些国家发展其促进技术进步的资源基础，进而提高其对新技术的吸收能力与新技术的扩散速度。相反，技术转移在印尼、菲律宾和泰国的经济增长方程中缺乏显著性，部分说明了其政治、经济环境不稳定所导致的新技术吸收能力较为低下以及新技术扩散缓慢的现实。同时，我们发现越是经济发展水平高的国家从技术转移中所获得的利益越大，这与其对新技术的吸收能力强以及新技术扩散速度快具有明显的关系。
增长回归方程中中国、马来西亚和新加坡的劳动力(LF)变量的回归系数具有显著性，这与这3个国家具有大量受过比较良好训练的熟练劳动力有关。同样，印尼的增长回归方程中劳动力变量的回归系数也具有一定的显著性(10％显著性水平)，这与其具有较多的半熟练劳动力要素相联系。相反，菲律宾和泰国的增长回归方程中劳动力变量不具有显著性，这与其在教育上的投资较少以及劳动力数量与质量的缺乏有关。因此，劳动力的数量与质量在一国的生产率提高进而在其长期经济增长中具有重要的影响。同时，我们可以从增长方程的回归系数中看到，劳动力要素对经济增长的影响在经济发展水平越高的国家其作用越弱，这意味着劳动力质量提高的回报具有下降的趋势。
中国、菲律宾和印尼的增长方程中学习效应回归系数缺乏显著性，这可能与这3个国家大量生产行为集中于简单装配生产相联系。因为这些简单装配型生产活动很难获得技术、知识溢出的外部效应所带来的利益。相反，其他国家，特别是新加坡，已经采取措施以提升自身的产业结构水平。同时，其丰富的、受过良好训练的劳动力要素使得其能够更快地吸收新的技术与知识。因此，其劳动力在工作的过程中获得了较多的知识、技术溢出的利益，提高了其生产效率并进一步促进了其经济增长。
回归方程中FDI变量对各国(除泰国外)的经济增长具有显著的促进效应，但各国的经济增长方程中FDI的效应大小具有相当的区别。经济发展水平越高的国家，FDI对经济增长的促进效应越大，相反，经济发展水平较低的国家FDI对其经济增长的效应要弱得多。值得注意的是，泰国的增长回归方程中，FDI对其经济增长虽然具有正的效应，但其不具有显著性。这可能与90年代进入泰国的FDI投向的领域有关。大量的FDI投向了泰国的不动产领域而没有进入到制造业领域，并没有产生积极的技术、知识溢出，这可能是FDI对泰国经济增长效应不明显的原因所在。
国际贸易对印尼和马来西亚的经济增长效应为负(但缺乏显著性)，这与这两个国家主要出口石油等资源产品，并将出口收入大量投入到低效率的公共部门有关(world Bank，1995)。菲律宾的出口贸易对其经济增长虽然具有正效应，但缺乏显著性。而中国、新加坡和泰国则表现出其出口贸易对经济增长的显著促进作用。这意味着中国、新加坡和泰国通过国际贸易实现了其国内资源重新配置、专业化生产以及规模经济等所带来的利益。
我们注意到，人力资本(HC)对样本中所有国家的经济增长均具有促进效应，但其中只有马来西亚的增长回归方程中HC的系数具有显著性。这可能与我们度量人力资本的指标设定有一定的关系(我们以接受中等教育的人数作为人力资本的替代，但这一指标忽略了工人的技能培训以及全职教育课程等方面的作用)。
FDI流入的决定因素回归结果如表5所示。自由化程度对样本中所有国家(除马来西亚和泰国外)的FDI流入都具有显著的促进效应。
基础设施的完善程度也是一国吸引FDI流入的决定因素之一。从回归结果看，样本中所有国家的FDI回归方程的基础设施(IF)变量系数在统计上都具有显著性。从国内市场规模来看，回归结果显示中国与印尼的国内市场规模对其吸引FDI流入具有显著的效应，而其他东盟4国则具有正的效应，但在统计意义上不具有显著性。这可能与衡量一国国内市场规模的指标设定有一定的关系，如在使用GDP作为国内市场规模指标时，同时也应该考虑其人口规模，不同的指标衡量结果之间可能会存在差别。
印尼的FDI流入回归方程中人力资本(Hc)回归系数缺乏统计上的显著性，这与印尼相对落后的经济发展水平、缺乏受过良好教育的熟练劳动力以及其产出大多为非技术密集型产品有关。中国、马来西亚、新加坡和泰国的人力资本则对其FDI的吸引具有显著的正向影响。菲律宾在人力资本变量回归系数上缺乏显著性则可能与其投资环境缺乏稳定性具有间接的联系。
与我们的预期一致，样本中所有国家的经济增长率对FDI的流入具有显著的正向影响，这与Rodrik(1999)的结论一致，即FDI倾向于流向经济增长速度较快的国家和地区。
虚拟变量CAFTA的回归系数显示，CAFTA的建立对中国、马来西亚、新加坡和泰国的FDI流入具有显著的正向影响。而对印尼和菲律宾具有显著的负面影响，即CAFTA的建立使得更多的FDI流入中国、马来西亚、新加坡和泰国等经济发展水平相对较高的国家的同时，在CAFTA区域成员间具有明显的争夺效应。发展水平较低的成员会因FDI的争夺而失去吸引更多FDI的机会。
FDI的溢出渠道回归结果如表6所示。从回归结果看，FDI对CAFTA成员的溢出效应较为显著。但是，印尼和菲律宾并没有从FDI的学习效应中获得显著的利益，印尼生产活动主要集中于劳动密集的装配型的生产之上，从而难以获得较强的学习效应有关，但其劳动力就业效应显著。中国、马来西亚、新加坡和泰国则在人力资本、劳动力、技术扩散、国际贸易及干中学等效应均具有显著性。
具体而言，FDI的劳动力的就业效应在中国和印尼具有显著性；通过人力资本渠道的溢出在中国和马来西亚具有显著性；FDI通过技术转移渠道的溢出效应在中国和新加坡具有显著性；而学习效应在中国、新加坡和泰国具有显著性。回归结果表明，FDI的溢出效应在CAFTA区域内主要通过技术转移、人力资本积累以及“干中学”3个渠道得以实现。
