数量经济技术经济篇1
英文名称：theJournalofQuantitative&technicaleconomics
主管单位：中国社会科学院
主办单位：中国社会科学院
出版周期：月刊
出版地址：北京市
语
种：中文
开
本：大16开
国际刊号：1000-3894
国内刊号：11-1087/F
邮发代号：2-745
发行范围：国内外统一发行
创刊时间：1984
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期刊简介
数量经济技术经济篇2
内容摘要:本文以六省市的大中型工业企业为例,根据现阶段我国企业技术创新的现状设计出合理的技术创新变量,并通过建立面板数据模型,研究了这些地区近年来大中型工业企业的技术创新对区域经济增长的影响,并在此基础上提出相应对策建议,以期对促进我国企业技术创新能力的相关理论研究提供借鉴。
关键词:工业企业技术创新区域经济发展
目前我国总体上处于工业化的中期发展阶段,大中型工业企业经济效益的持续增长对于国民经济的持续、稳定增长具有重要的现实意义,同时大中型工业企业是我国技术创新的重要主体,其技术创新活动不仅有利于改善企业自身的经济增长质量和效益,对促进整个国家的技术创新能力也具有重要意义。本文以近几年江苏、浙江、上海、福建、北京、天津等六省市的大中型工业企业技术创新现状为基础,实证分析了大中型工业企业技术创新对区域经济增长的影响,并在此基础上提出相关的政策建议。
研究背景
近年来,技术创新对经济发展的影响越来越受到学者的关注,许多学者已展开了理论研究,并对我国企业技术创新活动进行实证研究。李纪建通过回归分析对各地区经济增长与创新能力、市场化因素之间的关系进行了相关研究(李纪建,2001)。徐竹青则检验了世界主要国家R&D经费占Gnp的比重与人均Gnp之间的相关性,并对我国各省市2000年的R&D经费支出、专利授权量及GDp三个指标之间的相关关系进行了研究(徐竹青,2004)。朱学新等学者则利用广义的Cobb-Douglas生产函数,对我国科技投入的经济效果进行了实证分析(朱学新、方健雯、张斌,2007)。西南科技大学的黄智淋等学者以专利授权量数据作为技术创新活动的变量,对我国各省(市、区)技术创新活动与经济增长的关系进行实证检验(黄智淋、俞培果,2007)。
虽然现有的很多文献对技术创新和我国地区经济发展差距之间的关系进行了实证分析,但是专门针对大中型工业企业技术创新对区域经济增长的影响研究却较少见到。由于大中型工业企业在我国国民经济发展中具有重要地位,同时也是我国技术创新最重要的主体,因此研究近年来大中型工业企业的技术创新对区域经济增长的影响,并针对性的提出相应对策建议具有重要的现实及理论意义。
研究设计
(一)研究对象及选用方法
根据国家统计局的相关规定,大中型工业企业是指同时满足从业人员300人以上、主营业务收入在3000万元以上、资产总额则在4000万元以上的工业企业。本文考察了近几年大中型工业企业技术创新活动对区域经济增长的影响作用,由于时间跨度较短,数据量较少,故采用面板数据分析方法可以有效地克服样本数不足的问题(谢识予,朱弘鑫,2005)。面板数据是具有不同样本和不同时间段的数据,它在时间序列上取多个截面,同时在这些截面上选取不同样本观测值构成样本数据,既能反映某一时期各个个体数据的规律,又能描述每个个体随时间变化的规律,集合了时间序列和截面数据的共同优点。
本文首先选择多个能够在一定程度上代表技术创新投入与产出的指标,也就是技术创新的变量,以解决技术创新的量化问题。随后建立面板数据模型,针对六省市大中型工业企业的显示情况考察技术创新对经济发展的影响情况,从而验证大中型工业企业的技术创新是否有效地推动了区域经济发展,并进一步分析各因素的影响力度。
(二)指标选择与数据来源
对技术创新的质量和数量的度量,一般只能选择一些替代性的指标进行衡量。经过比较研究,本文选择各省、市大中型工业企业的科技人员数量、专利申请数以及R&D经费投入为技术创新的变量,并将上述三个变量作为解释变量,以GDp增长量度量区域经济的发展,并作为被解释变量。研究的时间跨度为1999年到2006年间,所有数据均来自各个省、市的统计年鉴。
实证研究
(一)技术创新与区域经济发展的关系
技术创新带动的技术进步是推动区域经济增长的主要动力之一,随着社会、经济的不断发展,技术进步对区域经济发展的带动作用越来越强,有研究成果表明,技术进步现已成为支持区域经济持续发展的重要因素,是区域经济持续增长的有力保障。技术创新能够促进区域经济发展,从而促进区域产业创新体系的建立,由此可知,技术创新已经成为区域经济持续发展的推动力。
技术创新可以提高资源的利用效率,从而在一定程度上缓解资源的稀缺性,这一点对于我国区域经济的发展尤为重要。我国工业化发展仍在进行中,经济增长过程中资源因素日益凸显,环境失衡的压力不断增大。通过技术创新,可提高资源的有效利用效率,从而可相对提高自然界的资源供给能力,增强资源的可持续利用程度,从而使区域经济发展能以最少的生产要素投入获取最大的产出效益。
总之,随着全球性科技革命的蓬勃发展,技术创新作为区域经济发展的核心竞争力正日益成为区域间经济竞争的焦点问题。技术对区域经济内各要素的渗透,不仅表现为不断改进着的生产工艺过程及生产组织方式,还表现在不断提高的各要素间的整体生产力,这已经成为区域经济可持续发展最直接的动力源。基于以上分析,本文认为,我国现阶段必须高度重视技术创新在区域可持续发展中的重要作用,以技术创新提升区域经济的综合竞争力,以技术创新实现区域经济的跨越式发展,以技术创新支撑和实现区域经济的可持续发展。
(二)面板数据模型的设定及建立
为了确定所使用的面板数据模型的类型和形式,本文使用eViewS对样本数据进行了Hausman检验和F检验。经过Hausman检验,在90%的置信水平下拒绝了随机效应的模型假设,因此适于采用固定效应模型。同时对数据进行了F检验,结果表明:样本数据存在个体影响而无结构变化,并且个体影响可以用模型中的截距项的差别来说明。限于篇幅,这里没有给出具体的检验过程。基于上述检验结果,采用固定效应的变截距模型对于本文的研究是合适的,模型的形式如式(1)所示,同时为了减少截面数据的异方差影响,在回归估计中本文进行了跨地区加权处理。
yit=αi+β1ix1it+β2ix2it+β3ix3it+μit(1)
(1)式中yi为各地区GDp的增量,x1、x2、x3分别表示企业科技人员数量、专利申请数以及R&D经费投入三个变量,并且有β1i=β1j,β2i=β2j,β3i=β3j。
(三)回归结果分析
随后笔者采用eViewS软件对模型式(1)进行估计,其结果如表1所示。
从表1回归的结果显示,科技人员数量和R&D经费投入对地区经济增长产生明显的正面影响,其中研发经费投入的影响非常突出,并从回归结果可以看出研发投入每增长1亿,GDp增长量能增加近6亿。然而专利申请数这一指标显示却并不显著,没有通过5%的显著性检验。去除专利申请数这一变量,重新进行模型的估计,其结果如表2所示。
以1999年为基准,通过将年度虚拟变量D2000-D2006引入到固定效应模型进行回归估计,并考察其显著性,回归结果如表3所示。
实证结果解析
本文从以下几个方面对上述回归结果进行进一步的解释和分析:
科技人员数量。从表2可以看出,工业企业的科技人员每增加1000人,地区经济就可以增加8亿元,表明科技人员数量对经济发展虽然具有一定影响,但影响的力度不大。这说明,六省市工业企业中的科技人员的创新活动数量或质量都有进一步提高的空间,企业需要进一步的释放科技人员的科技生产力。
专利申请数。对比表1和表2的回归结果可以发现,专利申请数对地区经济增长的影响并不显著。虽然近年来我国大中型工业企业申请的专利数逐年上升,但将专利成果转化为经济效益的过程一般需要经历较长的时间,专利技术的应用往往涉及到机器、生产线、厂房的更新,需要大量物理资本投入,其技术才能够得以体现,从而对经济增长发挥作用。专利申请数这一变量却不显著,这在一定程度上反映了我国物理资本投入不足、专利成果转化为现实生产力的比例不高的事实,只有创新成果的有效扩散和应用才能有效推动经济发展水平的提高。
R&D经费投入。R&D经费投入的影响明显大于科技人员数量,这说明研发投入对地区经济的发展具有显著的正向促进作用。R&D投入越大,区域创新能力越强,经济发展越快。企业技术创新,尤其是自主创新必须依赖R&D经费的大量投入。
技术创新对经济增长影响趋势分析。从表3可以看出,引入年度虚拟变量后模型的判定系数达到了0.97,而且所有的虚拟变量都通过了t检验,这表明:模型的年度影响不能忽略。从各个虚拟变量的回归系数中可以发现,时间影响呈逐年上升的趋势,这说明技术创新对区域经济增长的促进作用呈逐年加强的趋势,具体体现在高新技术产业产值的增速逐年增加,在区域经济总量中的比重逐年上升。以上海市为例,2007年全市规模以上工业总产值为21938.63亿元,较上年增长16.1%,其中高技术产业完成工业总产值5606.63亿元,比上年增长26.7%,占全市规模以上工业总产值的比重达到25.6%。
结论
从实证分析的结果可以看出,上述六省市的大中型工业企业的技术创新活动对区域经济增长有一定的促进作用。不同的创新活动投入资源对经济增长的影响程度不同,其中研发经费投入的影响力表现的最为明显,其次是科技人员数量。因此,保持企业研发经费投入的稳定增长,进一步解放和释放科技人员的创新能力,对于提高大中型工业企业的创新能力以及促进区域经济增长具有重要的现实意义。同时发现,作为创新活动的主要成果之一的专利数,则并未对经济增长起到明显的促进作用。地方政府和企业应该通过加大专利技术应用投入数量,进一步发挥技术市场的纽带作用,加快企业专利成果的转化和应用。
参考文献:
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3.朱学新,方健雯,张斌.科技创新对我国经济发展的影响.苏州大学学报,2007(4)
数量经济技术经济篇3
[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（JosephSchumpeter，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。
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Factors,technologicaladvancingandResourceofShanghai′seconomicGrowth
Ruanmin
(CenterforRegulation&Competition,JiangxiUniversityofFinance&economics,nanchang330013,China)
数量经济技术经济篇4
【关键词】技术进步经济增长索洛增长方程
1、绪论
在经济的增长中,技术的投入和进步的作用日益突出。技术进步与经济增长之间的关系:技术进步促进经济增长,是提高劳动生产率、推动经济增长最重要的手段和物质基础,而经济增长则是技术进步的起因、归宿和基础。
对技术的贡献率进行定量分析,由于不光可以指定有效的政策,还可以更好的促进经济的发展,因而越来越受到一些决策部门的重视。贵州省在近些年的发展中,国民经济持续增长,经济总量稳步增加,贵州整体实力明显增强。在近些年中,贵州省的一些地区也把经济工作的重点放在了由粗放型经济向集约型经济的转变。
2、测算技术进步的模型
2.1模型选择
经济增长技术因素的分析一般采用索洛增长方程。它的基本原理是从生产函数出发,建立经济增长与各综合因素增长之间的数量关系。总量的柯布-道格拉斯生产函数可以用来描述一个经济社会的生产,因此可以通过该函数来进行经济增长的综合因素分析。生产函数基本公式为:
(1)
式中:Y,K,L分别表示生产总值、资本要素投入量、劳动要素投入量;at表示初始技术水平;α为资本产出弹性;β为劳动产出弹性;α和β为待估参数。
2.2模型的处理
为估算和,必须将改进的C-D生产函数线性化,对上式取对数得
假定α+β=1[5],即规模报酬不变,上式可以变形为
根据历年的产值Y,资本K和劳动L的时间序列数据,应用最小二乘法可以估计出α和β的值。α和β可以分别是为劳动收入和资本收入在国民收入中所占的比重。
对(1)式进行变换,可以得:
式中的y,k,l分别为产出、资本和劳动数量的增长速度;α、β为资本和劳动的产出弹性;γ为技术进步增长率。
2.3各个投入要素对经济增长贡献率的计算公式
技术进步、资本投入、劳动投入对经济增长的贡献率按下列公式计算:
(5)其中eaeKeL分别表示技术进步、资本投入和劳动投入对经济增长的贡献率。
2.4数据的采用与处理
本文选择贵州省国内生产总值(GDp)作为产出,采用年末从业人数来代替劳动投入量,资本K的数据选用全社会固定资产额来进行表示。
本文产出Y用国内生产总值(GDp)表示,资本K用全社会固定资产投资额表示,劳动力L用年末劳动力从业人数表示。样本区间为1995―2008年,为了消除价格因素的影响,以1994年为基期,将生产总值和资本投入转换为可比价格,换算公式如下:
换算的结果见表1:
2.5测算结果及处理
首先对上述数据进行对数计算处理,然后使用e-views5.0对处理后的数据使用最小二乘法(oLS)对3式进行回归。得出输出结果(见附录表3)
从模型的回归结果来看模型的可决系数和修正的可决系数,说明方程对样本数据拟合得很好,并且通过了t检验和F检验。
由模型可以看到,D.w.的值明显偏小,说明存在自相关性。
考虑到一阶自回归的方程,在e-views得到残差的一阶自回归方程
经过修正D.w.值已经不存在自相关,t检验和F检验也均已通过,可决系数和修正可决系数也在可接受的范围。
从上述方程可以得出原生产函数的模型如下:
(8)经过wHite检验[8],通过e-ViewS得到检验结果,可以得出nR2=1.207,在显著性水平为0.05下,查χ2分布表,得临界值χ20.05(2)=5.9915,因为
nR2=1.207<χ20.05(2)=5.9915,则说明模型不存在异方差。
由(7)式得出α=0.558,由α+β=1,得出β=0.442,则可以得出索洛的增长方程为
由5式和9式可以得出1995―2008年技术进步、资本投入和劳动投入对经济增长的贡献率,结果如下:
3、技术进步对经济增长贡献的分析
从测算结果可知,1995-2008年,贵州省资本投入每增长1%,可使经济平均增长5.58%,对经济增长的贡献率为101.66%;劳动投入每增长1%,可使经济平均增长4.42%,对经济增长的贡献率为7.59%,这段时期技术进步对经济增长的贡献率为-9.25%。由此可见,1995-2008年以来,推动贵州经济增长的主要动力是资本投入,其次是劳动的作用,技术进步的作用很小。
观察表2中技术进步对经济增长的贡献率的动态变化,1995-2008期间,技术进步对贵州省经济增长的影响总体来说比较小,甚至出现了负的贡献率,且贡献率没有呈现出规律性的增长态势。
一般而言,与经济发展密切相关的技术进步对经济增长的高贡献率一般只有进入经济增长减速的成熟期才会发生,这说明贵州省目前的根本动力就在于将目前这种主要依靠大量要素投入支撑的粗放型经济增长方式转变为主要依靠技术进步支撑的集约型经济增长方式。
4、相关建议
4.1在宏观上构建有利于技术进步的大环境,制定和实施有利于促进技术进步的产业政策,并要积极的完善政府的引导和服务作用根据经济发展的形势,制定符合贵州当地经济发展的科技政策。
4.2建立以企业为主体、市场为导向、产学研相结合的技术创新体系,促进科技成果向现实生产力转化发展高效益高科技、低污染低能耗产业。
4.3由于科技对人类经济社会发展所起的巨大作用。这里着重提出主要通过科技进步来促进经济的增长。只有技术进步才是推进贵州省经济增长的根本源泉要实现经济持续、稳定、高效发展,就必须依靠技术进步的力量,进一步提高技术进步在经济增长中的贡献率。
参考文献:
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数量经济技术经济篇5
关键词：技术进步；经济发展；贡献率；经济模型；实证研究
中图分类号：F224.9文献标志码：a文章编号：1673-291X（2014）23-0052-04
引言
新中国成立之后，黑龙江省拥有耕地、石油、森林和粮食等4个第一大省的地位，曾创造过经济位次全国前5名（到1978年仍位居全国第8名）的辉煌成绩；从改革开放至2008年，黑龙江省几乎每4年后退一步，已滑到第16位；2008―2012年情况有所好转，黑龙江省GDp增幅年均达到12%以上，高于全国同期的平均增幅（约为9.8%），排在全国中游水平（约第16位）。经济的持续增长是一个国家或地区综合实力提高的重要保障，而技术进步是使经济得以持续增长的内在动力，也是影响和决定经济效率的最关键和核心的因素。黑龙江省近几年经济迅速增长，综合实力得到较大提高，这与技术进步是密不可分的。本文旨在对黑龙江省经济增长中的技术进步贡献率进行测定，思考经济发展过程中存在的问题，寻找实现产业结构优化、经济持续健康发展的技术手段和方法，对促进技术进步、全面推动黑龙江省经济发展具有重要的现实意义。
一、经济模型的选择及设定
劳动、资本和技术进步被称为经济增长的三要素。1921年，美籍著名经济学家熊彼特最早提出了技术创新的理论。近百年来，随着科技与经济的深度融合，技术进步逐渐成为刺激经济增长的第一位要素。为了测度技术进步对经济增长的作用，1928年道格拉斯提出总量生产函数；1957年索洛提出一个可以用来把技术进步对经济增长的贡献进行定量估计的经济计量模型，被称之为索洛余值法的研究方法，即把总产出看做是资本、劳动两种投入要素的函数，从总产出增长中扣除资本、劳动力带来的产出增长，所得到的余值作为技术进步对产出的贡献。
（一）基于柯布―道格拉斯生产函数的经济增长模型
柯布-道格拉斯生产函数（C―D生产函数）最初是美国数学家柯布和经济学家保罗・道格拉斯共同探讨投入和产出的关系时创造的生产函数。此函数在一般函数的基础上作出了改进，引入了技术资源这一因素，是经济学中使用最广泛的一种生产函数形式。其表达式为：
上式中，Y、a、K、L分别代表产出、技术进步、资本投入和劳动投入，其中a表示综合技术水平，包括经营管理水平、劳动力素质、引进先进技术等；K为资本投入，包括对机器、工具、设备和工人建筑的投资；L为劳动投入，这一要素的度量选用的是制造业的雇佣工人数；α、β分别为资本和劳动的产出弹性系数。从这一模型中可以看出，决定经济发展水平的主要因素是投入的劳动力数、固定资本和综合技术水平。根据α和β的组合情况，有3种类型，即：α+β>1表示规模报酬递增；α+β
利用历年的总产出量、劳动投入量和资本投入量，通过eviews6.0采用最小二乘法进行估算，进而得到lna、α和β值。
（二）基于索洛余值法计算的贡献率模型
1957年，索洛认为，经济增长中扣除劳动力、资本投入数量增长因素之后，所有产生作用的其他因素的总和就都应该是由技术进步带来的。基于这样的思路，他提出了可以定量地揭示广义科技进步对经济增长作用的模型。
其中ea表示技术进步对经济增长的贡献份额；eK表示资本投入对经济增长的贡献份额；eL表示劳动投入对经济增长的贡献份额。
根据上面建立的模型，利用数据就可以测算技术进步对经济增长的影响。
二、数据处理和结果分析
（一）数据处理与计算
根据现有统计年鉴查询的结果，本文选取黑龙江省1992―2011年的国内生产总值（GDp）作为衡量产出量Y的基本指标，选取每一年度当年固定资产投资额作为衡量资本投入量K的基本指标，选取当年就业人员数作为衡量劳动投入量L的基本指标。在应用数据进行具体测算之前，首先对产出量、资本量和劳动量等经济指标做统一规定是非常有必要的，否则会得出不同的结果。为消除价格变化的影响，保证统计数据口径的一致性和结果的可比性，笔者对直接查得的以当年价格计算的各年度GDp和固定资产投资额用价格指数进行处理，换算成以1992年为基期不变价的指标数据。
根据软件输出结果，该回归方程的判定系数R2=0.975338，调整后的判定系数R2=0.973968，说明回归方程对样本数据拟合得较好，各自变量与应变量之间是高度线性相关；经过F检验该回归方程显著成立；但是Dw值为0.412，对样本为20、一个解释变量的模型、5%显著水平，查Dw统计表可知，dL=1.20，dU=1.41，明显的，Dw=0.412
为解决自相关问题，选用科克伦―奥克特迭代法。在eviews6.0中得到残差序列e，对e进行滞后一期的自回归分析，由此对原方程进行广义差分方程进行回归，得到回归结果：
由于使用了广义差分数据，样本容量减少了1个，为19个。查5%显著水平的Dw统计表可知dL=1.18，dU=1.40，模型中Dw=1.404432>dU，说明广义分模型中已无自相关，不必再进行迭代。同时可见，可决系数R2、t、F统计也均达到理想水平。
由回归结果可知，ln的系数即α取值为0.5465，表示资本产出弹性，说明黑龙江省资本投入每增加1%，能够带动地区国内生产总值增长0.5465%。根据α+β=1，则β=0.4544，表示劳动产出弹性，说明劳动投入每增加1%，能够带来地区国内生产总值增长0.4544%。根据公式，计算出黑龙江省1993―2011年GDp增长率y、固定资产投资额增长率k以及就业人数增长率l的数据，将α=0.5465、β=0.4544代入，得到黑龙江省技术进步对经济增长的贡献率。
将资本、劳动与技术对经济增长的贡献率eK、eL、ea用柱状图表示，如图1所示。
（二）数据结果分析
由图表可知，在1993―2011年期间，黑龙江省生产总值的年平均增长为10.2%；资本年平均增长率为15.1%，资本投入每增长1%，可使经济增长0.5465%，对经济增长的贡献率为77.5%；劳动投入每增长1%，可使经济增长0.4544%，但期间劳动年平均增长只有1.5%，对经济增长的贡献率也只有6.2%；技术进步对经济增长的贡献率为16.3%。综上分析可知，1993―2011年期间，资本投入对黑龙江省经济增长贡献率最大，远远高于技术进步对经济增长的贡献，更高于劳动投入的贡献率。
1.表格数据显示，在1993―2011年的19个年份中，有16年资本投入对经济增长的贡献率超过50%，只要投入增长较多，对经济增长的贡献率就越高，资本要素仍然是推动黑龙江省经济增长的首位要素。事实也印证了这一点。2008年，黑龙江省实施建设“经济区”、“十大工程”的总体战略，之后的连续四年黑龙江省固定资产投资总额增幅均高于全国平均水平，不仅增长幅度跃居全国第4位，而且投资总额在全国的位次也由2007年的第22位，提前到了第17位。
2.黑龙江省劳动投入增长一直非常缓慢，甚至在1999―2001的连续3年中出现了不同程度的负增长，之后也一度几乎停滞浮动。这反映了从1998年之后黑龙江省在保持经济高增长的同时，还伴随着大量的工人下岗、失业的现象。这一问题在经济数据表现为，就算劳动力变动对经济增长的影响较大（弹性系数为0.4544），但是劳动力资源的稀缺致使这种资源对经济增长的贡献显得很微薄（年均贡献率为6.2%）。
3.从数据与图表均可以看出，技术进步对经济增长的贡献率数值忽高忽低，甚至有6个年头呈现负作用，可以推知技术进步对黑龙江省经济增长的影响还比较有限，没有呈现出规律性的增长态势。就一般经济规律而言，在经济增长的初期，由于资本边际生产率相对于劳动生产率较高，因此，经济增长可以主要依靠大量资本的投入。但是随着资本边际生产率逐步下降，资本对经济增长的拉动力量也将下降，技术进步的作用将越来越突出，逐渐成为经济增长的主导因素。黑龙江省目前的经济增长还处在经济发展的初期阶段，推动经济发展方式转变为主要依靠技术进步支撑的集约型经济增长方式势在必行。
需要说明的是，本文只是在一般性假设条件下将技术因素的影响从资本投入和劳动力投入的影响中分离出来，观测技术进步对经济增长的效果有多大；而现实经济环境中技术进步的作用在某一段时间内应该是具有确定性的，但从长时间看可能并不存在着某种确定性。另外，所选用的模型对于现实经济发展的解释能力也是一个重要的因素，包括模型中数据的选择和处理都会对最终结果有重要的影响。总之，诸多因素可能造成分析结果与实际存在着一定的误差。
三、结论与建议
本文基于样本数据的处理分析得出，黑龙江省经济发展中资本的作用最大，且近年来其作用有加强的趋势。为保持经济的持续健康发展，必须改变目前的资本驱动模式，提高技术进步在经济增长中的作用，转变粗放型经济增长为集约型经济增长。技术进步对经济增长的贡献集中体现在结构变动、人力资本效率和制度变迁等因素的共同作用，要实现科技进步，必须加大教育投入力度，不断提高劳动者素质，人力资本积累效应不断加强；必须调整产业结构，使生产要素从效率低的部门流向效率高的部门，降低第一产业从业人员的比例，提高第二产业和第三产业的产值和从业人员的比例；必须加强制度创新和技术创新，提升技术效率，从而促进经济增长方式转变，提高效率型经济增长。
今后黑龙江省经济发展需注意以下几个问题。（1）农村劳动力资源过剩与城镇劳动力结构性短缺同时并存。黑龙江省产业结构优势在于资本密集型的重工业而非劳动密集型的轻工业，农村劳动力不能在农业内部解决就业，乡镇企业也没有太大的消化吸收能力，在这种情况下想要拥有一个高质量的人才资源结构，规范的人才运行机制和宽松的人才成长环境是必要也是必须的。针对区域发展的现状，改变对人才评价的标准，并非只有高学历、高职称的人才叫人才，一部分拥有很好的潜质和才能的人，只要经过相关的培训就可以发挥他们的作用。同时，要给人才培养创造有意的环境，不仅要留住本地人才防止外流，还要吸引外地的优秀人才来到黑龙江，尊重他们的劳动，挖掘其内在价值，给予劳动力相应的报酬，充分的把劳动者和生产要素结合起来。（2）黑龙江省的产业结构中第一产业发展对国家、对全省都有着战略性地位，但从结构上来看，产业并没有向好的方向发展，产品倾向于以资源开发型与低附加值型产品为主，且相对于第二、第三产业的飞速发展来看，第一产业的发展仍旧缓慢。黑龙江第二产业在绝对值上发展非常快，但产业内部结构没有发生变化，工业一直以石油化工、石油机械制造等资源开发型与低附加值型产品为主。黑龙江省第三产业呈不断增长趋势，所占产业比例不断扩大，这种情况是符合产业结构调整需求，有利于我国经济的发展，但产业内部结构不合理的状况与从业人员素质有待提高。（3）黑龙江省经济发展运行在很大程度上还是依靠行政规划，强有力的政府推动是实现经济发展最有效的方式。这种经济发展方式即便可以实现短时期的增长与技术进步，但是也不利于形成长期的技术进步机制与科学技术在全社会的扩展。在经济社会发展过程中如何处理好政府与市场的关系问题也是实现可持续发展的共性问题。因此，充分发挥市场规律的作用，必将进一步推动技术进步与创新。
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数量经济技术经济篇6
[关键词]大数据；宏观经济；机遇与挑战；分析
[Doi]10.13939/ki.zgsc.2016.42.028
2015年9月份，国务院与工信部联合印发了《促进大数据发展行动纲要》，明确要求在“十三五”规划中重点推动大数据的发展和应用，建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制，这也为在大数据时代下更加精准、更加高效地开展宏观经济分析提供了政策保障。
1大数据在宏观经济分析中的重要作用
1.1为宏观经济分析提供丰富的数据支持
我国经济发展正处于“三期叠加”的关键时期，影响宏观经济发展的因素也是多种多样，要想保证宏观经济分析结果的准确性和时效性，就必须以大量的数据信息做样本，对数据样本进行客观、专业的处理和评估。传统的宏观经济数据获取方式存在诸多弊端：一方面是数据样本数量有限，难以反映出影响宏观经济发展的整体因素；另一方面是数据获取途径少，时效性低，往往与现阶段的经济发展现状不相符合。而大数据技术借助于计算机、互联网和电子信息技术，能够在短时间内获取各个部门、各个行业的经济发展数据，例如全国旅游消费总额、全国商品房年销售总量等。可以说，只要数据分析部门获取了相应的数据调查权限，就可以随时调用管辖范围内与宏^经济分析相关的数据内容，从而极大地丰富了宏观经济分析所需的样本容量和样本种类，确保了宏观经济分析的准确性和时效性。
1.2为宏观经济分析提供更多的方法
传统的宏观经济分析手段，由于受技术条件和工作理念的影响，往往采用统计分析和随机抽样分析的方式，近似地反映或推断出宏观经济的分析结果。随着市场经济的深化改革和我国经济体制结构的转变，传统的宏观经济分析手段难以适应国家经济发展的需要，云时代的到来和大数据技术的出现为宏观经济分析提供了更多种类、更加简便的分析方法。例如，传统的宏观经济分析由于获取数据困难，因此采用“随机抽样反映整体”的分析方法，其分析结果与实际情况必然会存在较大误差；而大数据的分析是以海量的数据样本为基础，并且样本种类丰富，基本上涵盖了影响宏观经济发展的所有行业，在此基础上得出的分析结论无限趋近于我国宏观经济发展的实际情况，提高了宏观经济分析的可靠性。
1.3优化了宏观经济分析的技术
大数据分析与单纯的计算机数据统计的不同之处在于：计算机数据统计只能进行初步的数据分类和整理，并以数字、图标等形式展示出来，虽然具有较强的直观性，但是不能深层次地反映宏观经济内容。而大数据分析融合了计算机、电子信息和数学建模等多个专业技术，以海量数据为基础，建立数学分析和统计模型，利用分析模型对数据进行深层次的分析、处理和加工，并结合了语音识别、图像识别等技术，提高了数据分析技术的专业化水平。
2大数据在宏观经济分析中的机遇与挑战
2.1大数据时代宏观经济分析具有的机遇
大数据技术融合了多种现代化数据获取和分析技术，为宏观经济的精确分析提供了诸多便利条件，从当前的发展形式看，大数据在宏观经济分析中的主要机遇有以下几方面：首先，大数据技术使“在短时间内获取海量数据”成为了可能，为宏观经济分析提供了必要的基础保障。无论是进行宏观经济分析还是其他各类专业统计，数据获取都是最基础也最为关键的环节。数据样本的丰富度和样本容量，直接决定了后期分析结果能否反映实际情况，而数据样本越多，则最终分析结果越趋近于实际。除此之外，宏观经济是一个动态发展、不断变化的过程，这就要求数据样本在“获取-分析-得出结论”这一过程中占用尽可能少的时间。因此，数据分析师历来重视数据样本数量和样本获取速度，大数据技术兼具上述两种分析要素，在宏观经济分析中占据较大优势。其次，大数据扩充了宏观经济分析的空间广度，使数据价值得以体现。通过计算机互联网获取基础的数据信息，不仅能够有效跨越时间和空间的限制，而且在数据价值上也得到了一定的提升，并且利用专业数据分析软件和数学模型，拓展了数据所包含信息的深度与广度，为新时期进行宏观经济分析提供了有力支持。
2.2大数据时代宏观经济分析面临的挑战
大数据技术在带来诸多便利的同时，其自身也存在着一些有待改进的地方，主要表现为：首先，大数据所采集的数据量大，但是缺乏有效的数据筛选标准，导致数据中夹杂着部分无用或不相干的信息。例如我们在采集“全国旅游消费总额”相关的数据时，可能会搜索到与旅游相关的“交通运输量”的信息，但是这些信息并不会对宏观经济分析起到影响，反而增加了样本总容量。因此，如何加强信息甄别和筛选，是下一步大数据技术优化的重要内容；其次，数据的安全性仍然有待提高。由于前期采集数据量非常大，但是进行宏观分析是一些相对漫长的过程，这些数据在保存期间如何确保安全性，关系到后期宏观经济分析的最终结果。虽然部分数据库建立了相对完善的防火墙和病毒查杀系统，但是也很难彻底根除非法访问的风险；最后，大数据时代的宏观经济分析需要大量专业化人才，但是从现阶段相关从业人员的整体情况看，大数据分析人才数量难以满足行业发展需要。
3提升大数据对宏观经济分析作用的对策
3.1构建良好的大数据获取环境
政府应当主导建立一个大数据的收集体系，在一些重要的宏观经济领域制订大数据的收集计划，从而保证大数据的获取。为此政府部门应当做好以下具体的工作：首先，政府部门要从思想认识上提高对大数据的重视程度，对于大数据在宏观经济研究中的价值予以认可。从而在实际的工作中能够形成稳定的资金投入并在政策法规上为大数据的应用提供便利条件。其次，政府应当加大高校或者是相关研究机构在大数据应用上的研究投入力度，支持研究机构在大数据应用上的深度挖掘，从而更好地发挥大数据的作用。最后，政府应当支持企业采用现代化的信息管理手段，从而为大数据的获取提供基础性的条件。利用企业的信息化系统可以快速地获取企业的相关发展数据信息，从而为宏观经济的大数据分析提供基础材料。
3.2提升大数据的采集与管理工作水平
制定规范化的大数据采集与管理体系，保障用于宏观经济发展的大数据均能够得到有效的采集，并且还要确保数据的真实性。在利用大数据进行宏观经济的分析中大数据是基础的分析材料，所以有效地采集到大数据是十分重要的。首先，要规范大数据的采集工作流程，制定科学的大数据采集体系，从而促进大数据采集工作的有序开展。其次，对于在大数据采集过程中因小集体利益而不配合采集的个人或者是单位，应对其进行一定的处罚，从而威慑这些干扰大数据采集工作的不良情况。最后，要对大数据采集人员进行培养和提升，从而使其掌握较为熟练的大数据管理技能，为大数据的更好地应用提供条件。
3.3培养大数据分析与应用人才
在大数据的应用中人才是其中的关键性组成部分，高素质的大数据分析与应用人才能够为宏观经济的分析提供有力支撑。为此，就必须在大数据人才培养上进行改进和提升。为此，应当做好以下内容：首先，政府部门应当重视大数据分析与应用人才的培养，出台各类支持性的培养政策。其次，高校应当根据现实的需求而开始相关的专业和课程，从而发挥大数据分析与应用人才培养的基地作用，以便为社会输送大量的大数据专业应用人才。最后，企业也应当在大数据人才培养上做出自己的贡献，对于企业内部的数据管理人员进行专业技能提升的培训，从而帮助他们掌握更多的大数据分析与应用的实际技能。
4大数据与宏观经济政策制定
大数据革命为政府的宏观经济政策制定提供了机会。政府在政策制定上可以通过大数据分析系统提升公共服务质量，增加服务种类，并为公共服务提供更好的政策指导。同时，在大数据分析的运用、提高效率与其他政策和技术协同以及为公共服务领域带来变革等方面，政府可以加大重视和投入力度，为经济的进一步发展提供支持。
大数据给政府的经济统计工作带来了巨大影响。首先，面对大数据带来的技术变革，政府应该将其纳入政府统计之中。经济统计要充分利用大数据时代提供的技术和条件，促进政府统计工作的变革。例如“10亿价格项目”便是政府应对大数据变革的成功典范。其次，面对大数据带来的统计对象扩充，政府不但应当重视结构化数据，更应当重视挖掘非结构化数据，以期找寻出恰当的经济统计指标。大数据时代，非结构化数据包含更多信息，而且利用互联网进行的数据挖掘，不仅可以得到数字资源，文本数据也可以通过挖掘获得。最后，面对大数据带来的统计资源的拓展，政府应该将其统计资源拓展到政府以外，重视拓宽其他数据资源。在过去，政府靠自己的力量收集数据，但在大数据时代，人人都是数据的制造者。例如，谷歌和百度等数据巨头拥有大量政府无法获取的数据资源。政府要想办法让数据巨头将数据放到统计中来，而不能仅靠自己调查统计。
5结论与展望
大数据时代极大地拓宽了信息来源、提高了获取信息的时效性，同时，新信息的非结构化对宏观经济分析的技术和方法提出了新的要求。在大数据背景下，由于数据噪声的存在，宏观经济数据挖掘变得十分重要，这就要改进技术，加强对非结构化和半结构化数据的挖掘。实时、快速、海量的数据为更加准确的宏观经济预测提供了可能，宏观经济预测模型也有待于进一步更新。在大数据时代，可以将机器学习算法引入宏观经济分析，改进宏观经济分析技术，解决“维数灾难”，提高宏观经济分析的准确性。大数据时代也将促进政府经济政策制定的变革，提升政策的时效性，提高政府服务效率。
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数量经济技术经济篇7
关键词：工程项目管理；技术经济分析；应用研究
在施工管理过程中，由于受到客观因素比较多，再加上工程施工涉及到的方方面面工作比较多，诸多企业工程项目沿袭的是施工技术模式，但是很少从经济分析角度来选择消耗率最低的工程建设方案。当前我国的技术经济分析处在初期发展阶段中，因此还不能被高效率地应用在工程项目管理工作中去。在学习国外先进技术和经验的同时，需要根据我国的工程项目基本特色来不断改善，将实际与理论互为结合，保证技术经济分析方法能够被切实应用到工程项目工作中[1]。
一、技术经济分析的理论和方法
（一）技术经济分析理论
技术经济的基本概念就是讲经济和技术互为有机结合。在工程项目工作中，其中最为关键的因子是提高技术，所谓技术就是工程项目的施工方法，从而提高工程施工的整体质量。随着经济的不断发展和进步，对社会技术有着更为深入的了解，不仅仅是单纯指施工建设的先后顺序，因此需要用现代化的眼光来理解[2]。在保证工程质量的前提之下，需要与现代社会的基础环境互为融合。在传统思想中，不难发现，经济不仅仅代表的是人民群众的生活水平，而且更是将经济与工程互为联系起来。技术经济分析将上述两者互为结合起来，在保证工程质量的前提之下，从工程项目管理的原始设计之上，将整体管理观念融入到经济观念中。市场经济的发展离不开工程项目的相关建设和发展，另外，工程项目会对国家经济发展产生一定影响力[3]。
（二）技术经济分析方法
技术经济分析方法有以下几种方式：（1）定量分析方法；（2）定性分析方法；（3）定量定性互为结合方法[4]。从定量分析方法角度来看，主要是通过数据来建立好相应模型来分析工程项目，通过对数据进行分析，建立好施工现场模型，为工程项目管理提供相应的参考数据。从定性分析角度来看，尤其依靠预测工作人员的主管判断能力和丰富经验等，根据事情的主要发展趋势，在工程项目管理中通过施工人员的经验来判断分析，最终能够推断出项目工程的质量情况。从定量定性互为结合方法角度来看，此种方法是一种较为完善的方法，从而提供相关参考数据，保证数据分析的全面性和正确性，采用先进的科技和思想理念能够清楚分析工程项目的基础情况[5]。
二、技术经济分析的重要意义和发展现状
（一）重要意义建设
施工是一种固定化的成品，需要充分考虑建筑材料的经济性因素。另外，建筑施工是一个比较复杂的过程，需要不断完善市场经济体制，建筑行业之间竞争日益激烈。在投标竞争过程中，建筑企业为了节约成本而获得相关工程项目，创造变更等管理方法。在管理过程中，结合企业的具体实际情况，制定相应的衡策，能够便于充分挖掘出盈利项目。
（二）发展现状
1.管理模式
在工期制定管理模式上，由于建筑工程对总体规划不够重视，所以制定的各种计划不够完善且主要依靠以往积累的经验，一旦遇到结构新形式问题时，大多数管理者均没有制定合适的措施和管理方法。在控制方面，由于企业内部缺乏相应的重视且缺少完整的控制体系，所以大多数人均依靠以往经验积累。在控制内容方面，由于大部分的检查工作代替了控制内容，所以只有等检查任务结束之后才能够进行事后控制。对于检查后的结果，不能只做定性判断，还要进行量化计算和统计数据分析，充分重视事前和事中控制。在材料采购方面，由于现阶段所采取的采购方式大多采用的是批量化且集中化的采购方式，项目接手之后联系好供货商，建立好稳定的关系[6]。由于缺乏灵活化的采购方式，大批材料购入数量太多，既占用了资金，又占用了场地，反而增加了采购成本。
2.技术应用现状
由于建筑行业是一种劳动力密集型产业，建筑工程管理具有以下几个方面的特点：工序过于繁杂；分散性；施工人数过多；移动性[7]。我国的工程量达到世界之最，所拥有的图纸也非常庞大，对图纸进行组织、归档和使工作流程自动化等工作已经成为了现阶段急需解决的问题之一。
三、技术经济分析在工程项目管理中的相关应用
（一）技术可行性分析
技术是工程项目的关键，对于整个工程的质量而言起着重要的作用，因此对工程项目管理技术的可行性进行相应分析，也就是对工程质量技术进行深入分析。工程质量包含的内容：（1）产品性能；（2）工程技术。因此，需要全方位地对技术的可行性进行分析。可行性分析可以分为以下几个阶段：（1）根据市场发展需求和技术发展趋势等进行综合分析，再确定好投资的范围和投资目标，在工程管理中需要根据市场的实际需求，来确定工程项目的主要投资方向。（2）对技术的可行性进行论证，需要通过综合化的计算来考量工程项目的经济效益，再选择最为合适的方法，满足实际施工发展需求。（3）确定整个工程项目建设的技术，不要突破施工人员已经掌握的技术资源条件，最终保证好实际施工的可行性。
（二）经济合理性分析
在工程项目管理过程中，分析经济合理性能够对成本进行相应控制。在工程项目的成本内容方面，对施工管理费用和人工技术费用等进行分析，全面考虑好所需要的成本条件，充分考虑成本的每一项费用是否合理，合理控制好每一个环节的成本[8]。在技术经济分析方面，分析工程项目的经济效益情况，再结合施工技术的实际成本，判断出成本的支出是否合理，从而保证工程项目成本是否合理。
（三）技术经济效益分析
对工程项目的盈亏状况进行经济效益分析，对预测项目的亏损情况进行综合分析，需要及时调整好工程项目的整体施工情况，对人员的合理分配和成本控制等进行相应调整，再提高施工方面的技术和质量。
（四）项目方案分析
设置好施工成本的参数，再根据工程项目来分析参数设置是否合理。在工程项目的施工过程中，在施工技术方面和施工范围方面均存在一定差异，需要适当调整好施工成本参数。对工程项目管理的主要工程方案进行分析，主要体现在以下两个方面：（1）工程项目的盈利亏损状况；（2）影响工程项目方案的影响因素。工程项目方案为实际施工提供相关参考数据，其效益直接影响到整个项目的经济效益，所以要深入分析工程项目方案的影响因素，从而加以控制，充分保证项目方案的经济效益。在技术分析方面，确定好施工材料和施工技术等，在合理情况下降低施工成本，能够进一步保障工程管理项目。
（五）以质量为中心
工程项目管理中最为重要的环节就是质量管理，工程项目的施工质量直接影响到建筑工程是否为精品。工程项目所涉及到的材料比较复杂，在质量控制方面需要抓紧细节，实现工程质量化。因此，需要建立健全质量保证体系，根据工程的质量目标来制定行之有效的计划，加强施工人员的技术指导。另外，要加强对施工过程的质量控制，对原材料进行质量管理。树立精品发展理念，严格检查相关制度，确保每一道工序能够按照相关规范来进行操作。对于细节之处的处理和成品保护，对不同材料的做法和质量等进行明确对顶和处理，在细节之处体现着施工整体水平，做到精细操作。
（六）项目造价管理中的应用
在项目决策阶段中，技术经济分析是项目决策的重要参考依据。随着我国监管力度的不断加大，需要对工程项目的经济性提出更高要求，在技术经济分析的基础之上进行项目方面的决策，最终确定好合理的投资方案。合理选择好工程的具体规模、技术方案和材料设备方案等，能够大幅度控制好工程造价。在项目设计阶段中，对技术经济分析能够为项目设计提供好重要依据。在设计阶段中，以编制审核的工程概算对设计方向进行技术经济分析，使得造价人员和设计人员能够互为配合，协同做好技术经济分析，使得技术和经济能够和谐统一。在招标和投标阶段中，技术经济分析是其重要依据，招标和投标单位要对工程项目进行技术经济分析，确定好合理的招标和投标策略。招标和投标水平直接影响到后续工程的相关建设，结合项目的基本特点来选择合适的招标方案，对其进行技术经济分析。结语综上所述，经济的发展促进了社会各个行业的发展，因此对工程项目建设提出更高的要求。对工程项目的质量和技术等进行管理能够保证技术分析的全面性，能够帮助相关工作人员能够更好地开展管理工作。
参考文献：
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数量经济技术经济篇8
1.1指标设计
GDp很好地反映了区域和国家经济的运行状况和结果，本研究中主要考察了高新技术园区对其所在行政区经济增长的影响关系，因此采用了高新技术园区所在行政区的GDp作为被解释变量。政府是区域创新活动的重要推动者，政府各项政策和投入是创新活动开展的重要条件，本研究使用高新技术园区累计公共技术服务平台投资额（X1）作为创新驱动要素，反映政府对创新的投入和扶持力度。创新是一个综合的行为和过程，本研究结合了欧盟（eU）eiS指标体系、《国际竞争力年度报告》、oeCD的创新体系、Cooke的RiS创新指标体系、Heffernan、minghuiChen创新体系等方面的内容，构建了包括创新投入、创新过程和创新产出三个主要环节的综合体系内容来反映创新。其中创新投入包括高新技术园区上一年度的年末从业人员（中高级职称）（x1）、高新技术园区企业数（x2）、高新技术园区科技活动人员数（x3）三个指标，x1是对创新人才投入的度量，x2反映了不同参与主体的规模和数量，x3主要反映了创新活动的频率和活跃程度；创新过程包括高新技术园区中介机构提供信息总条数（x4）、高新技术园区技术服务项次（x5）、高新技术园区培训服务人次（x6）三个指标，这三个指标主要反映了创新服务机构和中介机构的活动能力、活跃程度以及主体之间的交流情况；创新产出的测度指标包括高新技术园区火炬计划项目数（x7）、高新技术园区技术收入（x8）、高新技术园区在孵企业批准知识产权数（x9）三个指标，反映了创新的成果和创新收益。由于解释变量较多，为了便于分析创新对区域经济增长的影响关系，要对解释变量采取因子分析进行降维处理。同时，把消费、投资和出口状况设定为控制变量，消费用高新技术园区所在行政区的人口数（peo）近似度量，投资用高新技术园区上一年度的年末总资产（Cap）近似度量，出口用高新技术园区出口创汇（eXp）近似度量。
1.2模型构建
区域经济增长理论模型的构建大多基于柯布—道格拉斯（C-D）函数模型形式，早期Harrod、Solow、arrow、Barro模型等都以技术、资本、劳动等为要素分析了区域经济增长的问题，Grossman、DHCChen等都建立了创新与区域经济增长之间的关系模型进行分析，本研究将区域经济增长模型和创新模型相结合。
2实证分析
考察样本的选择时段是2007—2012年度的数据，为了保证数据的完整性，样本对象选择华东地区（6省1市）空间范围内2007年度及以前被国家批复的16个国家高新技术园区，其分别为上海、南京、常州、无锡、苏州、杭州、宁波、合肥、福州、厦门、南昌、济南、青岛、淄博、潍坊、威海国家高新技术园区。
2.1数据来源
GDp数据主要来源于各地方各年度统计年鉴，创新驱动和创新各指标数据主要来自《中国火炬统计年鉴》（2008—2013）、《中国高科技产业统计年鉴》（2008—2013）、《中国高科技产业发展年鉴》（2008—2013）、《中国区域经济统计年鉴》（2008—2013）和相关年度的地方科技年鉴，消费、投资、出口数据主要来自《中国火炬统计年鉴》（2008—2013）和各地各年度统计年鉴。
2.2数据处理
本研究中GDp、X1、x8、Cap指标涉及到不同年度价格波动的影响，其中GDp通过GDp价格平减指数剔除影响，投资额通过资产投资价格指数剔除影响，其他涉及到币值标价的指标通过消费价格指数剔除影响；eXp通过2007—2012年度的年均人民币与美元兑换汇率折算成人民币计量的单位并通过居民消费价格指数消除价格波动影响。另外，本研究中GDp、X1、Cap、peo、eXp等指标因为数据较大，对这些指标进行取对数处理以减少数据波动、不平稳性以及异方差的影响。解释变量（创新）在做因子分析时通过z-score标准化处理。
2.3因子分析
在对变量做因子分析之前需要对x1~x9各指标数据进行适合度检验，本研究中主要是通过Bartlett检验和Kmo检验法进行分析。通过SpSS20.0检验Kmo值满足大于0.7，Bartlett的球形度检验p值小于0.05，数据适合因子分析。按照主成份提取原则，对相关矩阵初始特征值≥1进行提取，少数指标考虑到累计方差比例较小，采取了特征值大于0.8的原则进行设计。通过SpSS20.0软件分析，得到华东16个国家高新技术园区在2007—2012年度的创新综合得分。
3创新对区域经济增长影响分析
要考察区域差异条件下的高新技术园区创新对区域经济增长的影响需要在园区分类基础上进行分析。
3.1创新要素集聚的区域差异
首先对创新要素集聚度进行度量，本研究结合了Feldman、mansfild、Venables、audretsch和Feldman］、Hansen等提出的要素集聚度量指标体系的内容，选取高新技术园区大专及以上人员数、高新技术园区被认定的高新企业数和高新技术园区科技活动经费支出额三个指标近似度量创新要素集聚度。通过对创新要素集聚度的因子分析得到创新要素集聚综合因子得分，然后结合聚类分析法对创新要素集聚因子得分做系统聚类，软件选用SpSS20.0，聚类成员选择单一方案，聚类数为2，聚类方法采用组间联接，组间度量标准为平方euclidean距离，得到如图1所示的聚类分析结果。创新要素集聚度聚类组1为高集聚度园区，聚类组2为低集聚度园区。将创新要素集聚度不同的园区做回归分析，对比聚类组1和聚类组2的回归结果。首先，高集聚度园区创新驱动对区域经济增长未能产生显著的促进作用，低集聚度园区创新驱动也没有通过显著性检验，也即创新驱动对区域经济增长的影响与高新技术园区要素集聚度关系不显著。其次，高集聚度园区创新明显地拉动了区域经济增长，低集聚度园区创新对区域经济增长具有较显著的负效应，由此说明创新对区域经济增长的影响与园区创新要素集聚度有关，高集聚度的园区有利于促进创新的正向经济效应。而低集聚度的负效应原因认为可能低集聚度园区创新要素积累不足，园区还处于积累阶段未进入最佳经济增长点，园区还未能充分地发挥出规模经济的效果，这个阶段园区的创新对区域经济增长的贡献还不足于弥补对园区建设的投入。
3.2组织学习水平的区域差异
组织学习的度量指标结合了SweeGoh、Stuart、porter等提出的组织学习内涵和理论，通过教育培训项次、技术服务项次和咨询服务项次三个指标近似地度量。通过对组织学习指标的因子分析得到组织学习综合因子得分，然后结合聚类分析法得到组织学习水平不同的高新技术园区空间分布。组织学习水平聚类组1为组织学习水平高的园区，聚类组2为组织学习水平低的园区。首先，组织学习水平高的高新技术园区创新驱动为正，但没有通过显著性检验，而组织学习水平低的高新技术园区创新驱动对区域经济增长产生了显著的正效应，说明组织学习水平较低的园区对区域经济增长的贡献依赖于创新的投入和支持，增加创新投入对于学习不活跃的园区在一定程度上能够刺激创新产出并有利于促进区域经济增长。其次，组织学习水平高的高新技术园区创新对区域经济增长具有显著的正效应，组织学习水平低的高新技术园区创新对区域经济增长具有较显著的负效应。由此说明，创新对区域经济增长的效应在一定程度上取决于园区的学习水平，只有具备了一定学习水平的园区才能发挥创新的正面区域经济效应，而低学习水平的负效应原因认为学习水平低的园区创新成果的应用和扩散不足，从而创新成果的商业化程度较低，很难实现充分的市场价值，限制了创新的区域经济效应。
3.3经济环境的区域差异
区域的区位、资源、经济运行状况等都对创新产生重要影响，aLosch、tGylfason和GZoega等分别从不同角度阐述了区域经济环境的重要影响。《中国城市竞争力年鉴》中对区域经济环境通过区位、区域的经济资源丰富度、产品自给度等方面的指标进行度量，这也比较符合本研究中对区域经济环境的界定。本研究借鉴《中国城市竞争力年鉴》（2007—2012）中提出的中国城市经济环境得分各年度均值对华东地区国家高新技术园区进行分类，城市经济环境各年度得分均值大于16个城市环境得分总均值的为优等区域经济环境的园区，得分小于总均值的为低等区域经济环境的园区，分类结果得到如图3所示的空间分布。分类组1为优等区域经济环境的园区，分类组2为低等区域经济环境的园区。同理做回归分析，结果同样见表4。优等和低等区域经济环境的高新技术园区创新驱动对区域经济增长影响的估计系数都为正，都没有通过显著性检验，但是优等组相对于低等组的估计系数增大，说明高新技术园区的创新驱动对区域经济增长的影响与高新技术园区所在区域的经济环境状况没有显著关系；优等区域经济环境高新技术园区创新对区域经济增长影响的估计系数为正，且通过1%的显著性检验，低等组创新估计系数为负，没有通过显著性检验，由此说明创新对区域经济增长的影响与区域经济环境有显著关系，较好的经济环境对创新的经济效应具有正向的促进作用，不好的经济环境甚至会抑制创新对区域经济的促进作用。
4结论与建议
通过上述的实证分析可以回答前文提出的问题：华东地区作为我国经济相对较发达的地区，近二三十年成为我国区域经济发展的标杆，这可能也与华东地区各省市创新活跃的高新技术园区有密切的关系。第一，华东六省一市部级高新技术园区的创新驱动对区域经济增长具有显著的促进作用，政府的鼓励性创新政策、创新投入和扶持等整体上能够有效地促进了企业的创新产出和区域经济增长。第二，华东地区的部级高技术园区创新整体上有效地推动了区域经济增长。第三，华东地区高新技术园区创新是区域经济增长的内生影响变量，能够促进区域经济增长，并且随着经济的发展和总量的增加，高新技术园区创新的促进作用将得到进一步的强化，而没有考虑内生性问题情形中低估了创新对区域经济增长的促进作用。第四，华东地区高新技术园区创新对区域经济增长的影响与园区的创新要素集聚状况有关，创新要素集聚度较高的高新技术区园区创新对区域经济增长的促进作用更大。第五，高新技术园区创新对区域经济增长的影响与园区的组织学习状况有关，学习水平较高的高新技术园区创新对区域经济增长的促进作用更大。第六，高新技术园区创新对区域经济增长的影响与园区所在区域的经济环境状况有关，区域的经济环境状况较好更有利于发挥高新技术区园区创新对区域经济增长的促进作用。
数量经济技术经济篇9
关键词：科技创新;经济增长;影响效应
一、引言
改革开放近40年来，我国经济增长突飞猛进，根据世界银行公布的数据显示，2014年我国GDp为10.38万亿美元，约为第一名美国的60%，第三名日本的2.25倍。在经济规模快速扩展的同时，本文也注意到近年来我国经济增长面临的一系列问题，增长过于粗放，资源和能源的消耗过度，环境破坏严重，产业偏低端，增加值偏低，增速放缓等。尤其是最近两年来，围绕“新常态”下中国经济增长何去何从，推动产业结构转型升级已成为了当前政府着力解决的事情。产业结构转型升级和经济附加值的提高离不开科技创新的推动，“大众创业、万众创新”成为政府工作的重要内容。
关于科技政策与经济增长关系研究的文献相对较少。尹小平、马欣员（2013）通过文献综述方式研究分析了美国的科技政策与经济增长的关系，指出得当的科技政策与相配合的产业结构是美国经济和科技齐绽放的重要秘密。关于R&D经费支出与经济增长关系的研究，近几年来呈现出爆炸式增长，分析的层次也是逐渐微观化，从国家、地区到省级较为普遍。邵建春、李霞（2008）对中国研发支出与经济增长作出了基于VaR模型的分析，指出研发投入与经济增长存在长期稳定的均衡关系，且研发投入对经济增长有促进作用，但显著性远落后于发达国家，经济增长对研发投入的拉动作用不大，研发投入对经济增长的促进滞后期较长。而专利对经济增长作用的实证研究也得到了快速的发展，既有全国层面的也有区域和省级层面的，区域和省际层面的实证研究近年来成为焦点。范建华、郭佳佳（2011）利用1985年～2010年陕西省统计年鉴运用协整理论分析了陕西省专利产出与经济增长的长期动态均衡关系。结果表明，陕西省专利产出与经济增长之间存在长期均衡关系和格兰杰因果关系，经济增长在滞后期1年开始影响专利产出，专利产出在滞后期5年对经济增长有最显著推动作用。关于科技创新人才与经济增长的实证研究分析近年来虽有所增长，但远落后于研发、专利等其他方面与经济增长关系的研究，并且多将科技人才与研发支出等一起综合成创新投入指标然后再分析与经济增长的关系。宋之帅、杨善林、龙丹（2013）运用向量自回归（VaR）方法，构建了经济增长与科技创新人才“双向互动关系”模型，并基于该模型进行了脉冲分析和方差分解分析，得出了如下结论：长期看经济增长和科技创新人才以及专利产出存在相互影响、相互促进的关系;短期来说经济增长对科技创新人才及专利产出的推动作用是明显的，但科技创新人才及专利产出对经济增长的拉动作用不显著。
以上这些文献都从不同的角度和方面分析了科技创新与经济增长之前的关联关系，实证分析大都直接选取科技人员或R&D研发费用作为科技创新的投入，专利申请数量或者科技论文数量作为科技创新的产出，直接将这些序列与宏观经济数据即GDp序列进行协整分析，回归分析等，进而利用计量分析的结果进行经济解读。所得的结论比较相近，即科技创新投入、科技创新产出与经济增长之间存在一定程度的正相关性，并且对经济增长的促进作用有较长的滞后期。正因为他们选用的数据特点和研究方法比较接近，因此，得到的结论基本相似，也就不足为奇。
经济学理论中，尤其是新古典增长理论和内生性增长理论中，都把技术作为了经济增长的重要因素加以考虑，不同的是新古典理论认为储蓄和技术是外生给定的，内生性增长理论则认为两者与其它变量一样是受具体国家的制度、文化、地理、气候条件等因素综合决定。尽管如此，技术进步并不是经济增长的唯一因素，因此直接将技术创新相关的投入和产出序列c总产出序列进行协整分析是不完备的，还需将劳动人口、资本等因素综合考虑进来。
二、模型
全要素生产率的方式中将资源配置效率和利用效率结合在了一起，即既包含了重大的发明创新这种硬的技术进步也包含了组织管理改进等这种软技术进步。一般而言，科技创新主要表现为科技专利上，即硬创新方面。基于上述分析，本文有必要对上述文献采用的分析方法进行扩展。一般在经济理论中，研究经济增长都是从总产出函数出发，即投入各种要素经过有效的组合和利用能得到多少价值的最终产品。新古典增长理论中最常用的生产函数的一种形式Y=aF（K，L），即为Y=aK？琢L？茁，a代表技术进步，K和L分别代表资本和劳动两种要素，与此对应？琢、？茁分别表示两种要素的产出弹性。
虽然Solow-Swan（1956）模型相对比较好的解释了经济增长中技术进步的影响，但是由于将要素以外的部分全归结于技术进步，高估了技术进步的影响。对此，mankiw，Romer和weil（1992）提出了引入人力资本后的扩展模型，一定程度上解决了技术进步被高估的问题。然而，人力资本并不能很好地反映出科技进步的力量。
对此，本文考虑引入两部门模型来分析科技进步对经济增长的影响。假设经济体分为两个部门，研发部门和最终产品生产部门。研发部分使用研发经费并聘用科技人员参与研发，其产出为专利，而最终产品部门则使用专利、非研发人员和资本进行生产最终产品。对应的生产函数分别为Y1=KdmLdn，Y2=aY1aKsbLsc，其中Kd、Ld代表研发资本存量和科研人员，Y1代表专利的总价值，Ks、Ls分别代表非研发性资本和劳动数量，Y2代表总产出。m、n及a、b、c分别表示对应要素的产出弹性，a代表全要素生产率，即技术进步率。将前者带入后者后可以改写为Y=aKdxLdyKsbLsc，这样本文可以直接考虑科研人员、研发资本存量和非研究性劳动及资本投入与总产出的关系。
三、数据以及结果分析
数据方面，本文总产出、固定资产投资额、就业人员数量、研究与开发经费支出，即Y、is、L、id的数据来自国家统计局网站，而Ks、Kd及Ls的数据无法直接获得，需要对相关数据进行估算。对Ls可以近似使用L-Ld*1.4进行估计，一来研发人员基本上都是全职折算系数恰好等于7/5，相当于把扣除休息日后的年当量还原，此外利用存留的2009年～2011年研发人员全时当量/科研人员数所得系数恰好都为1.39，与1.4十分接近。
关于资本存量的估算，本文借鉴范巧（2012）综述所介绍的做法，即采用社会资本形成总额来作为当年的新增资本存量、选择GDp平减指数作为投资品价格指数。其中GDp平减指数按照如下公式计算：GDpdeflator=本年度国内生产总值/（上年度国内生产总值*本年度国内生产指数），资本存量则采用如下公式：本年度资本存量=上年度资本存量*（1-资产折旧率）+资本形成总额/GDpdeflator。这里本文假定资产折旧率不变为5%。而基期的资本存量的确定，则采用几何永续盘存法公式推导的公式：基期资本存量=基年投资量*（1+初始年份之前投资的平均增长率）/（初始年份之前投资的平均增长率+资本折旧率）。研发资本存量的估算，本文借鉴邓进（2007）的做法。即基期研发资本存量=基期研发支出/（资本折旧率+研发支出的平均增长率），而研发价格指数，这里则将其取为GDp平减指数，研发支出直接用R&D经费支出，即研发经费支出来代替。
通过数据梳理我们发现，经济体的劳动参与基本不变，即劳动投入基本不变，符合我国多年来劳动供给率持续稳定的现状。因此，纯劳动增长对经济增长的作用就非常低了（不包括劳动者素质的改善）。因此我们进一步的改进模型，去掉Ls项。我们将解释变量缩减为3个（因为此时可以认为LnLs是常量）对应的回归模型为：
进行回归分析后的结果如表1。
此时，回归结果表明拟合优度良好，F统计量高度显著。从截距项和各个变量的系数角度来看，10%置信水平下都是显著的，而且Ld更是在5%置信水平下显著，并且各系数符号都为正，符合其应满足的经济学含义。鉴于此，本文认为对应的回归方程为：
由此方程可以看出，目前我国经济增长各驱动因素中，以非研发性资本存量的产出弹性最大，其次是研发人员数，而研发性资本存量最小。这与近十年来我国经济增长主要依靠固定资产投资、模仿和山寨式创新，而非自主创新薄弱的基本F状基本吻合。依照全要素生存率的计算方法，本文再进行该模型下的全要素生产率计算，由此得到纯的软技术进步贡献率：
从各项科技投入指标的增长率数据中可以看出，我国经济增长主要的推动力量依然是非研发性资本投入和研发性资本投入，此外研发人员增长也具有一定贡献程度，技术进步带来的增长效应基本上都是由于研发相关的硬创新进步带来的，而这些年来我国的软技术进步，即通过管理组织创新和资源重新配置等带来的增长效应基本为负，且开始逐渐恶化。这与现阶段一些基本经济情况是相符合的。现在企业加班加点多了，但是相应的效率却没有得到提高，虽然延长了生产工作的时间但效率却是下降的，产生消极怠工和磨洋工等现象，使得相应的产出并没有保持同比例增长反而有所降低。
四、结论及政策建议
首先，虽然我国经济处于“刘易斯拐点”的敏感位置，但是目前劳动供应基本上比较充足，从模型中看就是对数后的劳动就业量基本保持不变。因此在过去二十年，基本上可将劳动供应视为常量。我国的人口政策也从侧面印证了这一结论，直到2016年才完全实行“全面二孩”政策。表明之前我国劳动力供给处于相对充裕的状态。
其次，最近二十年来我国经济增长，主要靠资本投入，其中又以非研发型资本投入为主，着重体现在固定资产投资上，这可以从这些年来大力加强基础设施建设以及房地产投资如火如荼的发展窥见一斑。我国的经济增长依靠硬技术创新，即以研发投入和科研人员数反应的发明创造，而通过对新的管理理念理论和组织方式方法的采用等软技术进步创新带来的驱动效应非常微弱，基本为负，并且近几年来呈现恶化的态势。这表现了我国当前当前经济活动中，钟实际创造和实际的付出，而比较轻视管理、组织等软科学方面的创新和效率。
再者，过去二十年的发展过程中，研发资本的产出弹性要低于非研发资本和研发劳动的产出弹性。因此，过去二十多年来，基本上我国创新之路也只是遵循着跟随策略，即山寨和模仿，并吸纳大量的相关人才，而投入资金作自主研发的相对较少，并且经济上也不划算。
基于该模型和相应的结果，本文可以得出如下的政策建议：
一是加大对研究型教育的扶持和引导，趁着劳动力充足阶段，多储备大量的研发人员。因为研发人员对总产出的弹性比较大。另外，随着跟随策略下，技术的累积，相应的技术差距越来越小，需要自主和原发的创新越南越强，因此也必须提前做好准备工作，
二是社会资本存量已经处于高位，但是研发资本存量却极其低。因此，需要建立和健全知识产权保护体系和知识产权交易网络，引导社会资本参与各种创新研究项目中来，着力提高社会的自主创新能力。通过完备的产权保护体系，良好的制度设计，搭建便捷有效的知识产权交易市场，让自主创新物有所值，让每个自主发明创新的人都能真正收获到创新创造带来的丰厚利益。这样才能形成良好的自主创新氛围。
三是加强对管理科学与技术等软科学领域创新创造的研究和成果推广引用实践，改善当前软技术创新对经济增长推动力弱的问题。可以通过产学研相结合的方式设置若干相应的研究中心，专门研究新的管理、组织方式对经济增长效率的促进机制，着力做好相关的成果实践和转化。使软科学研究不再流于形式，相关的成果也不再是一纸文章，尘封故纸堆。
尽管以上模型分析基本保持着相应的理论体系和框架以及逻辑论述的正确和准确上，但并不能保障所做的探索就一定是正确或科学的。比如劳动供给怎么就可以视为常量，这是值得去深思的。此外是否可以直接利用专利的数量，进一步细化分析各种类型的专利及科研人员和研发经费的投入对经济增长的促进作用。这也是可以探索的。不过得出软技术进步方面对经济增长的贡献基本处于负面，确实有些意外。因为，改革开放已经这么多年，我们学习引进了不少的东西，包括软科学方面的管理、组织等内容。但是也应该注意到，由于国人天性中有一种不服管，不太愿意接手和严格重复按照标准做事的倾向。因此，容易造成同样一套在国外其他地方运作良好有效的机制，移植过来却难奏效，也难怪会有这样的结论。总之，从本文研究出发，基本上可以看出，中国未来实现经济持续有质量的增长，必须着手解决自主创新问题，解决科研人力相对不足问题，解决软科学研究和创新滞后，与实际脱节，应用不强的问题。
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基金项目：国家社会科学基金重大项目“创新驱动发展战略与‘双创’研究”（项目号：2015YZD03）。
数量经济技术经济篇10
关键词 信息化 信息化指数 柯布-道格拉斯生产函数
美国自1991年处以来，在信息技术革命的推动下，出现了“高增长率，低失业率，低通胀率”的现象引起了世界各国的关注。从美国国内看，对美国经济影响最大的主要是信息技术和信息产业。美国信息产业的投资已经超过了其他产业投资，信息产业的迅猛发展形成了经济持续增长的推动力。美国的信息化水平已远远领先与其他国家。其产业结构已经历了从资本密集型向技术密集型的转变，目前正向信息密集型的产业结构迈进。信息化迅速席卷全球，各国纷纷把大力发展信息产业、加快推进信息化作为发展的战略目标。以计算机、通信、软件为核心的信息技术革命推动着工业社会向信息社会转变。
1 信息化概述
1.1 信息化的定义
信息化最初时是从生产力发展的角度来描述社会形态演变的综合性概念，信息化同工业化一样，是人类社会生产力发展的新标志。
信息化概念的提出最早可追溯到1959年美国学者丹尼尔·贝尔提出的“后工业社会”的概念，其研究中已经含有“信息社会”的含义。1962年普林斯顿大学F·马克鲁普在《美国的知识生产和分配》一书中提出“知识经济”的概念。这些研究为人们信息化奠定了理论基础。1977年美国经济学家马克·尤里·波拉特(macUriparat)出版了《theinformationeconomics》一书，他的研究包括信息产业的划分、信息业创造价值的测算、信息业从业人数的测算等几项主要内容，将美国就业结构的变化用工业、农业、服务业和信息产业的四分法来分析。中国信息化问题的提出较晚，在20世纪80年代初才开始研究信息化的发展，形成了对信息化的许多不同的观点，一般认为信息化是一个动态的过程，信息化就是信息资源、信息技术、信息产业在国民经济和社会环境中不断丰富、不断提高的过程。完整的信息化应该包括：一定的信息技术水平；信息基础设施；信息产业水平；社会信息基础环境支持的环境；社会、经济、文化等方面允许信息化发展的自由度；信息活动的不断提高和丰富的过程。
1.2 信息化水平的测度
要了解信息化对经济增长的影响，先要了解信息化水平。一个国家的信息化水平是可以测量的。目前世界上测度信息化水平的代表性方法主要有两种，一是美国学者提出的波拉特法，二是日本学者提出的信息化指数法。与前者相比，信息化指数法简便易行，便于推广。它是以指数的形式来测定信息化的发展程度。信息化指数是以下四项指数的算术平均值：信息量指数，信息装备率指数，通信主体水平指数，信息系数指数。
信息化指数=信息量指数+信息装备率指数+通信主体水平指数+信息系数指数
信息量指数：是以人均函件数、人均年通话次数、每百人报纸期刊数、每万人图书销售网点数指数和每平方公里人数指数的简单算术平均；
信息装备率指数：是百人电话机普及率指数、百人电视机普及率指数的算术平均；
通信主体水平指数：是第三产业就业人数百分比指数和百人中大学生在校人数比例的算术平均；
信息系数指数：指平均个人消费中杂费占总消费比例的指数。
我们国家在利用此模型计算信息化指数时，自然采用信息量、信息装备率、通信主体水平、信息系数四大类指标，但具体指标与日本学者提出的有所不同。
2001年7月我国成立了“国家信息化测评中心”，公布了《国家信息化指标构成方案》，此方案共有20个指标构成。这一标准的出台，使国家信息化实现了量化管理。国家信息化测评中心于2003年3月在北京公布了国家信息化指标测算结果，报告显示，1998～2000年，中国信息化水平总指数提高了48.6%，平均每年提高16.2%，大大快于国民经济7%~8%的增速。
2 信息化对经济增长促进作用的理论分析
信息化对国民经济增长贡献的途径有三个。
2.1 产值总量增长的贡献
即信息产业和非信息产业信息部门直接创造的产值对国民经济增长做出的贡献。信息产品和信息服务可以直接创造Gnp。信息产业是高增长的产业，它本身极具潜力，以裂变式的速度向前发展，极具轰动效应。由于信息产业具有知识技术密集、高渗透、高增长的特点，使得它在经济增长中占据的比重越来越大。据统计，2000年美国的经济增长的1／3要归功于信息产业。具体来说，信息化对国民生产总量增长的贡献可分为两部分来考察，一部分是信息产业的增加值，另一部分是非信息产业信息部门的增加值。用公式可表示为：
ep＝%
ep：信息化对国民生产总量增长的贡献率；
p：统计期信息产业和非信息产业信息部门创造的增加值总额；
Gnp：同期国民生产总值。
由于其贡献可分为两部分，故上式可进一步分解成：ep＝epi＋epJ
其中：
epi＝×100%；
epJ＝×100%；
pi＝pi； pJ＝pj
epi：信息产业对国民生产总值增长的贡献率；
epJ：非信息产业信息部门对国民生产总值增长的贡献率；
ei：信息产业创造的增加值之和；
eJ：非信息产业信息部门创造的增加值之和。
2.2 信息要素内生化对经济增长的贡献
早期的经济增长理论只包括劳动和资本两大要素的投入。根据柯布-道格拉斯生产函数可反映出来。Y＝aK?琢L?茁，其中a为常量，表示技术水平；K为资本要素投入量；L为劳动要素投入量；α为资本的产出弹性；β为劳动的产出弹性。说明社会总产量仅由资本和社会劳动两个因素来决定。然而经济发展的现实显示经济增长不仅由资本和劳动两个要素决定，而且还存在其他要素。荷兰经济学家丁伯根首次引入了技术进步因素，并对此进行了测算；美国经济学家索罗利用“索罗余值法”再次计算了技术进步对经济增长的贡献程度。保罗·罗莫（1986年）把柯布-道格拉斯生产函数改写为：y＝aS?琢K?茁L?姿，认为科技进步是经济的第三增长源。此外还有美国经济学家丹尼森的“增长因素分析法”、“投入产出法”及“全要素生产率分析方法”等。但由于受社会经济发展水平的限制，这些方法都没有充分考虑信息化对经济发展的巨大作用。随着信息产业的迅速崛起，信息化对国民经济发展的作用越来越大。为此需要对信息化要素与经济增长间的关系进行更加详细的数理分析。
若把资本投入、劳动投入、信息投入作为三个并列的生产要素，则产出与生产要素间的函数关系可表示为：Y＝f（a0，K，L，i），
此公式反映了产出和资本、劳动、信息各要素之间的关系。为了验证这种关系，将上述公式变化为：lnY＝a＋?琢lnK＋?茁lnL＋?姿lni，通过回归得到计算结果为：
lnY＝0．841597lni＋0．255566lnK＋0．697838lnL－0．032861
线性回归判定系数：R2=0.9289。回归结果表明，GDp与K、L、i间有很好的相关关系，经济的增长由信息、资本、劳动三种要素决定。其中信息要素的作用最大，因此应把信息化作为促进经济增长的主要方式，即通过增加信息要素的比重为原动力带动经济的快速增长。
2.3 产业结构优化对经济增长的贡献
信息化的发展是信息产业与非信息产业不断融合，促进了产业结构的调整，提高了生产效率，从而促进了经济增长。
现代经济的增长往往伴随着经济结构的不断演进，结构主义的代表人物H·钱纳里等认为：经济结构转变同经济增长之间具有密切的相关关系。这不仅表现为不同收入水平上经济结构的状况不同，而且表现为经济结构的转变，特别是非均衡条件下的结构转变能够加快经济增长，并且结构转变影响经济增长的重要性随发展水平而变动。
当今各国产业结构的高级化主要通过发展信息化，促进信息技术产业化来实现。信息技术的广泛应用带来了新兴产业———信息产业的形成、发展和壮大。信息技术革命改变着传统结构和增长方式，以极强的渗透力，极高的倍增效应，成为众多高新技术产业的代表和核心。同时，随着信息从无到有，从小到大的发展，农业、工业及服务业等非信息产业中逐渐开始融入信息产业，如信息技术设备再各部门的普及，各行业信息活动量的不断增加等，使得传统产业得以改造和优化，从而促进产业结构的合理化和高级化。
2.4 通过对其他要素的优化促进经济增长
信息化对资金和劳动力有优化作用。电子转帐系统，信用卡支付系统等支付手段的应用可以加快资金流转，提高资金的使用效率。随着信息技术的迅猛发展，对劳动力素质和技能的需求将占据主导地位，这有利于改造劳动力资源，促进就业人口向高技术领域的转移，从而带动劳动力素质的提高，提高劳动生产率。
3 信息化与我国的经济增长
首先分析信息化对我国国民经济增长的贡献。根据前面的公式：，将此式先求对数再求导：
lnY＝a＋?琢lnK＋?茁lnL＋?字lni
＝＋?琢＋?茁＋?字＝
a＋?琢＋?茁＋?字
利用此公式可计算出资本、劳动、信息和余值要素对产出增长速度的贡献率。实际计算时，首先用年增量代替公式中的微分变量，其次假定α、β、γ为常数。根据已知数据，利用上式进行回归估计，可求出估计值：、、。代入上式整理后得：
K=，L=，
i=，a=1－K－L－i
a剩余要素的贡献；K资本投入的贡献；L劳动投入的贡献；i信息投入的贡献。
在利用上述公式计量信息化对国民经济增长的贡献时，我们对生产要素指标作如下规定：
一是用国有单位固定资产存量代替全社会固定资产存量；二是用国有单位劳动力数量代替社会劳动总人数；三是用邮电业务总量代替信息活动总量。通过对我国1988～1997年的经济增长的分析可以得出我国近10年经济高速增长的推动力，仍然是以依赖大量的资金投入为主，10年间资本要素对国民经济增长速度和贡献率占据了主要地位，说明我国近10年的经济增长主要是依靠大量有形资产或物质资源的消耗。
另外，从分析中还发现，信息活动已成为我国经济增长的另一重要源泉。劳动投入和信息活动对国民经济增长速度的贡献率基本相等。信息投入已经与资本投入和劳动投入并列为国民经济发展新的“三大生产要素”。
目前，我国信息技术和信息产业的基础十分薄弱，在国民经济中的比重还较低，与美国相比，国民经济信息化投入相差45倍，社会信息化落后美国40年，因此中国应加速发展信息化的过程。从我国具体情况来看，我国的工业化尚未完成，抛弃工业化来实现信息化是不可能的，也不宜重复发达国家先工业化后信息化的传统模式老路。党的十六大明确指出“信息化是我国加快实现工业化和现代化的必然选择。坚持以信息化带动工业化，以工业化促进信息化，走出一条科技含量高、经济效益好、资源消耗低、环境污染少，人力资源优势得到充分发挥的新型工业化路子。”我们应抓住信息化这个契机，推动我国信息化的进程，充分利用当代信息技术，发挥其在国民经济现代化和社会信息化中的支柱作用。以信息化带动工业化，促进产业结构的优化和经济增长的转型。通信网、计算机、信息源、微电子和人才是我国信息化的五大关键要素，我们应围绕这几个关键要素，来推动我国信息化进程。
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