計量經(jīng)濟課設-固定效應模型

.不同創(chuàng)新源創(chuàng)新活動對經(jīng)濟增長的影響研究基于2011-2012年省際面板數(shù)據(jù)內容提要：技術創(chuàng)新是解決我國經(jīng)濟發(fā)展問題最重要的手段，“產(chǎn)學研”結合的創(chuàng)新模式得到了學界的普遍認可，但是很少有人深入分析不同創(chuàng)新源的創(chuàng)新活動對經(jīng)濟增長影響的異同。本文基于對經(jīng)濟增長理論和“產(chǎn)學研”創(chuàng)新模式的研究，選取了2011-2012年我國31個省的面板數(shù)據(jù)，采用混合回歸模型分析了企業(yè)、研究與開發(fā)機構和高等院校創(chuàng)新活動對人均gdp的影響程度。作者發(fā)現(xiàn)不同創(chuàng)新源創(chuàng)新活動對于經(jīng)濟增長的影響大小確實是不同的，影響力從大到小依次為：研究與開發(fā)機構、高等院校、企業(yè)。最后本文給出了相應的政策和建議。關鍵詞：創(chuàng)新源；有效發(fā)明專利數(shù)；人均gdp；面板數(shù)據(jù)The Impact of Innovation form different resource on economic growthBased on Provincial Panel Data 2011-2012Abstrct：Technological innovation is the most important means to solve the problem of Chinas economic development, innovation model research has been widely recognized combining academic, but few in-depth analysis of innovation activities in different sources of innovation on Economic Growth similarities and differences. Based on the study of the theory of economic growth and research innovation mode, select the 2011-2012 panel data of Chinas 31 provinces, mixed regression model of the enterprise, research and development institutions and universities per capita innovation activities gdp degree of influence. The authors found that different sources of innovation for economic growth, innovation activities affect the size is really different, in descending order of influence: research and development institutions, universities, enterprises. Finally, this paper gives the corresponding policies and proposals.Key words：Innovative sources；Effective patent number；Gdp per capita；Panel Data一、引言改革開放30年，我國經(jīng)濟社會發(fā)生了翻天覆地的變化。然而，全球經(jīng)濟持續(xù)低迷、產(chǎn)業(yè)附加值低、人口紅利與制度紅利消失、自然資源匱乏等一系列問題正在嚴重威脅著中國經(jīng)濟未來的發(fā)展。產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新成為擺在我們面前的唯一出路。早在2005年10月，胡錦濤同志就提出了建設創(chuàng)新型國家的重大戰(zhàn)略思想。近年來，我國在探索產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的道路上越走越遠，其中“產(chǎn)學研”結合的創(chuàng)新模式似乎得到了大多數(shù)人的認可。根據(jù)創(chuàng)新源的不同，學者們將創(chuàng)新主體分為企業(yè)、高等院校和科研院所三類。然而，到底來自哪一種創(chuàng)新源的創(chuàng)新活動更能夠推動經(jīng)濟的發(fā)展呢？本文將通過分析2011-2012年我國31個省的面板數(shù)據(jù)，來探索這一問題。二、相關文獻綜述楊?。?007）利用我國1996-2004年省際面板數(shù)據(jù)進行的實證研究表明，本國技術的自主創(chuàng)新能夠經(jīng)濟發(fā)展作出貢獻1。戴魁早（2008）運用協(xié)整檢驗、誤差修正模型和granger因果檢驗等計量方法，對我國自主創(chuàng)新能力、技術吸收能力與經(jīng)濟增長之問的關系進行了實證研究。結果表明，三者之間存在長期穩(wěn)定的均衡關系，自主創(chuàng)新能力和技術吸收能力分別是經(jīng)濟增長的granger原因；從長期看，兩者對我國的經(jīng)濟增長都具有促進作用，且自主創(chuàng)新能力對經(jīng)濟增長的影響比較明顯2。陳柳和劉志彪（2006），齊曉麗（2010）等人也做了相應的研究，研究結果紛紛表明技術創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的促進作用是肯定的。那么，不同創(chuàng)新源的創(chuàng)新活動對經(jīng)濟增長的促進作用有什么異同呢？目前，學者們對不同創(chuàng)新源創(chuàng)新活動的研究大都集中在“產(chǎn)學研”的合作模式上，在產(chǎn)、學、研創(chuàng)新活動對經(jīng)濟增長影響的異同方面還沒有定論。三、模型構建及參數(shù)估計（一）變量選取及模型構建一方面，國內外對經(jīng)濟增長的研究模型大都基于柯布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，柯布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)的基本形式是：y=AKL所以，作者選取人均gdp作為經(jīng)濟增長的衡量指標，同時將資本k的投入數(shù)量以及勞動力l的投入數(shù)量作為控制變量引入到模型中來，作者選取了固定資本投資額和就業(yè)人數(shù)來表示這兩個量。為了消除時間序列數(shù)據(jù)異方差性，需要對各變量進行自然對數(shù)變換。另一方面，模型引入了有效發(fā)明專利數(shù)作為技術進步要素。在“產(chǎn)學研”創(chuàng)新模式中，創(chuàng)新源分為企業(yè)、科研院所和高校三類。受到喬云霞和劉肖對我國區(qū)域創(chuàng)新能力指標體系研究的啟發(fā)，同時受到尋找數(shù)據(jù)的限制，作者選取企業(yè)、研究與開發(fā)機構和高等院校的有效發(fā)明專利數(shù)來表示不同創(chuàng)新源創(chuàng)新活動的強度。受到面板數(shù)據(jù)量上的限制，選取混合效應模型，并建立了以下回歸方程：lngdppc=0+1 lnk +2lnl+3lne+4lnr+5lnc+ 其中，gdppc表示人均GDP（單位：元），k表示固定資本投資額（單位：億元），l表示就業(yè)人數(shù)（單位：萬人），e表示規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)有效發(fā)明專利數(shù)，r表示研究與開發(fā)機構有效發(fā)明專利數(shù)，c表示高等院校有效發(fā)明專利數(shù)，（單位：件）。（二）數(shù)據(jù)來源及變量的描述統(tǒng)計1、數(shù)據(jù)來源在數(shù)據(jù)的搜尋過程中作者發(fā)現(xiàn)，2010年不同創(chuàng)新源各地區(qū)有效發(fā)明專利數(shù)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計由于統(tǒng)計方式不同存在缺失。進而，作者通過對大量數(shù)據(jù)的篩選和剔除，選取了2011年-2012年全國31個省份的面板數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)主要選自于2012-2013年中國統(tǒng)計年鑒、2012-2013年中國科技統(tǒng)計年鑒。2、變量的描述統(tǒng)計作者通過對所得數(shù)據(jù)的分析得到了gdppc、k、l、e、r和c序列的均值、最大值、最小值、標準差和觀測數(shù)等相關信息（見表1）。 表1 gdppc、e、r和c序列的相關統(tǒng)計量gdppcklercMean41548.009903.685582.52267490.7421190.3874449.177Maximum93173.0031256.002232.90083280.0013911.0021859.00Minimum16413.00516.300046.0000058.000007.0000005.000000Std. Dev.19179.817225.511507.464514618.862142.1995498.076Observations626262626262（三）模型估計結果模型以31個橫面單元、2年的觀測值(每個變量共計62個觀測值)為基礎，進行最小二乘估計，得到了如下的估計結果（見表2）。表2 不同創(chuàng)新源創(chuàng)新活動對人均GDP的增長研究一常數(shù)值lnklnllnelnrlnc系數(shù)40920.020.548271-10.277290.0399740.3614890.102285估計值T統(tǒng)計量9.4318472.022579-1.2697971.5663032.1556662.556029P值0.00000.00350.21580.00620.00340.0031擬合優(yōu)度：0.999099 F統(tǒng)計量：769.6429 Prob(F-statistic)：0.000000從上述回歸分析結果可以看到：決定系數(shù)R2=0.999099，這個數(shù)據(jù)能夠說明人均gdp的總變化中有99.9%的部分可以由模型中的固定資產(chǎn)投資額，就業(yè)人數(shù)，規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)、研究與開發(fā)機構和高等院校的有效發(fā)明專利數(shù)等解釋變量來聯(lián)合解釋，說明方程擬合得很好。又因為F統(tǒng)計量的值為769.6429，其對應的概率為0，小于顯著性水平0.05，因此拒絕原假設，說明包涵控制變量在內的各解釋變量與被解釋變量之間線性關系顯著，即方程總體上呈顯著線性關系。具體到各個解釋變量，我們發(fā)現(xiàn)解釋變量k、e、r、c對于被解釋變量的影響都是正向的，而且從其對應的T統(tǒng)計量和P值來看，這些解釋變量對被解釋變量有顯著的影響。而l對被解釋變量的影響是負向的，并且T統(tǒng)計值的絕對值小于2，并且P值大于0.05，不能拒絕非線性相關的原假設。（四）模型的修正根據(jù)對以上回歸結果的分析，作者對該模型進行了相應的檢驗，最終確定了以下回歸模型，模型剔除了對方程影響不顯著的控制變量l：lngdppc=0+1 lnk +2lne+3lnr+4lnc+回歸結果如下（見表3）：表3 不同創(chuàng)新源創(chuàng)新活動對人均GDP的增長研究二常數(shù)值lnklnelnrlnc系數(shù)36759.920.3880010.0108390.3162210.109643估計值T統(tǒng)計量12.775242.2225792.2604872.0058012.000029P值0.00000.00200.00190.00240.0029擬合優(yōu)度：0.999040 F統(tǒng)計量：773.3712 Prob(F-statistic)：0.000000從表3中我們可以清楚的看到，在剔除掉l對被解釋變量gdppc的影響之后，我們發(fā)現(xiàn)此時的模型的擬合優(yōu)度為0.999040，F(xiàn)統(tǒng)計量及其相對應的P值分別為773.3712、0.000000，說明解釋變量能夠很好的解釋被解釋變量。此時我們發(fā)現(xiàn)不同創(chuàng)新源的創(chuàng)新活動對經(jīng)濟增長的影響，即解釋變量e、r、c對被解釋變量gdppc的影響均為正值，通過系數(shù)對應的T統(tǒng)計量和P值，我們能夠得到該回歸方程能夠很好的擬合現(xiàn)實情況。四、總結和政策建議本文在研究了經(jīng)濟增長理論以及與自主創(chuàng)新能力有關的“產(chǎn)學研”創(chuàng)新模式的基礎之上，選取了2011-2012年我國31個省的面板數(shù)據(jù)進行回歸分析，并得出結論。不同創(chuàng)新源的創(chuàng)新活動對于經(jīng)濟增長具有不同的影響效果，其中按照創(chuàng)新活動影響力從大到小排序為研究與開發(fā)機構、高等院校、企業(yè)。結合現(xiàn)實情況，與發(fā)達國家企業(yè)相比，我國企業(yè)創(chuàng)新能力確實不盡如人意，這也良好的反映了我國工業(yè)企業(yè)處于全球產(chǎn)業(yè)鏈的低端的現(xiàn)實。另一方面，研究與開發(fā)機構創(chuàng)新活動對經(jīng)濟增長的影響高于高等院校。相比于高等院校，研究與開發(fā)機構更加專注于技術創(chuàng)新及其市場化、產(chǎn)業(yè)化，因此其創(chuàng)新成果更有成效性和針對性。而高等院校最終要的目標仍然是向社會輸送高質量的創(chuàng)新人才，因此其創(chuàng)新活動的影響力雖大于企業(yè)但遠不如研究與開發(fā)機構?；谏鲜鼋Y論，作者的建議是：第一，強化研究與開發(fā)機構的創(chuàng)新活動，推動其創(chuàng)新成果的市場化及產(chǎn)業(yè)化。研究與開發(fā)機構致力于研究創(chuàng)新技術并進行推廣，因此具有很強很持久的創(chuàng)新動力。政府以及全社會應該努力為研究與開發(fā)機構創(chuàng)造良好的創(chuàng)新環(huán)境，為創(chuàng)新成果的轉化提供便利；第二，增強高等院校創(chuàng)新活動的目標性，強調創(chuàng)新活動與創(chuàng)新人才的銜接。高等院校是為全社會提供高素質人才的基地，創(chuàng)新活動最重要的要素投入是人才，因此，高等院校應該積極進行與創(chuàng)新人才相銜接的創(chuàng)新活動，創(chuàng)新成果的推廣固然重要，但是創(chuàng)新人才的培養(yǎng)才是高校的首要任務；第三，調動企業(yè)進行創(chuàng)新活動的動力，加強企業(yè)與其他創(chuàng)新主體之間的相互聯(lián)系。企業(yè)創(chuàng)新是最終面向市場的創(chuàng)新，因此企業(yè)創(chuàng)新具有很重要的實踐意義?？v觀全球成功企業(yè)，我們不難看出創(chuàng)新是一個企業(yè)屹立不倒的最強推力。政府應該加強政策引導，鼓勵企業(yè)創(chuàng)新，并且為企業(yè)創(chuàng)新提供良好的支撐環(huán)境。參考文獻：1楊俊.技術模仿、人