论文导读：：随着科学技术的快速发展，科技投入对经济增长的作用越来越明显。本文依据安徽省1990-2007年间科技投入与经济增长的有关数据变量，应用SPSS、Eviews等软件研究安徽省科技投入与经济增长两指标之间的互动关系，建立了反映两者长期协整关系的模型，并对两序列进行格兰杰因果检验。研究结果表明：安徽省科技投入与经济增长间存在长期稳定的均衡关系，且两者间存在单项因果关系。最后根据研究结果，提出一些建议。

　　论文关键词：经济增长，科技投入，因子分析，协整检验，格兰杰因果检验

　　1.引言

　　“科技是第一生产力”，当今世界，一国（或一个地区）的国际竞争力和综合国力日益取决于其科技与经济的发展水平。不论发达国家还是发展中国家，政府财政科技投人都是全社会科技投人的重要组成部分，而其中，地方的财政科技支出更是对区域经济发展起着重要的作用。尤其是省属一级财政科技支出作为一种战略性举措，是实现地方科技成果转化为现实生产力的前沿阵地。随着科技事业的迅猛发展，科技进步对经济增长和社会发展的贡献正变得日益明显。科技和经济呈现出相互依存、相互渗透的一体化发展趋势，科技投入促进科技进步，从而带动经济增长，它对一个地区的经济增长具有相关性，科技投入对经济增长的贡献到底有多大因子分析，人力资源占优势还是经费资源占优势，这些问题都能有效地衡量一个区域科技投入与经济效益之间的关系。安徽省要实现经济崛起必须依靠科技。因而有必要利用一套定量分析系统对安徽省科技与经济贡献的相关性作一科学客观的评价，根据评价结果，政府和有关企业可以制定促进区域发展的相关发展战略和投资决策，从而充分发挥科技投入对区域经济增长的拉动作用。在这种背景下，研究安徽省财政科技投人对经济增长的影响，明确安徽省财政科技投人的贡献率，对安徽省提高财政科技投人，加快经济发展具有重要的意义。

　　2.相关研究现状

　　国内外科技投入与经济增长的关联研究现状综述自20世纪80年代中期新增长理论（也称内生增长理论）出现以来，科技投入与经济增长之间的关系一直备受政府和学者们的关注，学者们从不同角度分析论证了各类研发（R&D）支出及其溢出效应对技术进步、生产率的提高和经济增长的重要性。国外学者主要通过生产函数模型来探讨R&D经费支出与行业或企业的回报率、产出弹性和创新速度之间的关系，如Solow（1957），Denison （1974）等通过对R&D支出与经济增长的实证检验，发现R&D支出的技术进步效应是促进经济增长的重要源泉。与此同时，国外一些学者开始注重研究R&D经费支出对一个国家或地区的行业或企业的回报率（Rate of Return）、产出弹性（Output Flexibility）和创新速度（Speed of Innovation）产生的影响，并得出了在不同国家或地区，由于历史及现实的原因，R&D经费支出的回报率或产出率有所不同的结论。国内学者自20世纪90年代以来开始注重研究R&D经费支出与技术创新、企业产出和经济增长等之间的关系研究，其研究的对象主要有国家、地区、城市；研究的方法主要有回归分析、方差分析、主成分分析等数理统计方法和灰色关联分析方法。数理统计方法要有大量的样本，同时还要求样本服从某个典型的概率分布，而灰色关联分析弥补了数理统计方法的不足，它对样本的多少和有无规律同样适用，因此广泛被应用于社会经济分析的各个领域论文开题报告范例。如单红梅采用广义柯布道格拉斯生产函数研究了我国科技投入与经济增长之间的关系。米传民对江苏省1987～2002年的经费支出、科技人员投入和数据，通过灰色相对关联度分析了科技投入与经济增长的相关关系，其结论表明经费支出和科技人员投入均与经济增长有正相关关系，且科技人员投入对经济增长有着更为显著的促进作用。王海鹏通过实证分析发现我国科技投入和经济增长受到长期均衡的影响。在研究的样本期内因子分析，发现我国科技投入和GDP具有长期的协整关系。根据协整方程，科技投人变动1%，导致GDP变动1.24%，科技投入的增加对经济增长的促进作用是非常明显的。已有文献研究中国以及各省市科技投入与经济增长之间的关系比较多，由于研究角度、研究方法、研究对象和研究样本都不同，得出的结论也不尽相同。而研究财政科技投入的文献还不多见，但已有文献存在一定的不足：一是假定历史经济数据平稳。但实际上这些宏观经济数据通常具有时间趋势，显示出非平稳的特征，如果直接回归，可能导致“伪回归”问题；二是在回归分析后没有进一步对数据进行弹性分析，来研究科技投入对经济增长的贡献程度以及二者的滞后效应；三是缺乏对两者的互动关系研究。科技投入对经济增长有着促进作用， 反过来经济增长也会加大政府科技经费的投入。

　　3. 相关理论基础

　　3.1 科技投入

　　科技投入是支持开展科技活动的投入，也是生产性的投入。根据联合国科教文组织的定义，结合我国国情，科技活动的全部内容应包括：研究与发展活动、科技成果的转化和应用活动、科技服务活动三大部分。其中研究和发展活动包括基础研究，应用研究和试验发展，科技成果转化与应用活动包括设计与试制、小批试制、工业性试验等；科技服务活动包括计量、标准、统计等。

　　3.2 科技投入指标

　　科技投入包括资金投入和人力投入。资金投入的指标包括地方财政科技拨款、科技活动经费支出、R&D经费支出、企业科技经费支出、企业R&D经费支出、财政性教育经费支出；人力投入的指标有专业技术人员和科技活动人员两个指标。

　　3.3 科技投入与经济增长的关系

　　科技进步在经济增长中起着重要作用。舒尔茨研究表明：美国战后农业生产的增长中物质资本积累的贡献率仅为20%，其余80%是由科学技术引起的。我国改革开放以来，经济增长主要依靠投资推动，而发达国家经济发展的持续动力是科技进步带动的生产率提高。科学技术的发展需要大量的资金投入，所以科技投入是衡量一个国家和地区的科技实力的重要指标之一，增加科技投入是提高科技进步水平、增强综合国力的一项战略措施。R&D活动是科技活动中最具创新性的部分，是科学技术转化为现实生产力的前提和基础，往往需要大量的资金投入。在R&D活动的诸多约束条件中，R&D经费内部支出是一个重要的因素。另一方面， 科技人员的投入对于科技以及经济的长期持续发展，则起着能动的促进作用。分析科技活动与经济增长的相互作用，可以通过建立经济计量分析模型的方法分析各个因素之间的关系，但对于数据样本量以及样本分布均有具体要求。本文以1990～2007年安徽省科技投入和经济增长的统计数据为基础，对我省科技投入和经济增长之间的关系进行因子分析和协整检验，并利用格兰杰检验得出两者具有直接的因果关系，以判断他们之间长期均衡关系。

　　4.实证研究

　　4.1 数据说明

　　本文选用1990～2007年我省科技投入和经济增长的数据（数据来源：2008年安徽省统计年鉴）确定了2组指标，科技投入用地方财政科技拨款X,科技活动经费支出X，R&D经费支出X，企业科技经费支出X，企业R&D经费支出X，财政教育经费支出X（单位均为：万元），专业技术人员X，科技活动人员X来表示，经济增长用我省每年的国内生产总值GDP（亿元）来表示。（见附录1）

　　4.2实证分析

　　4.2.1选取科技投入指标

　　通过多元统计分析，首先对表示科技投入的8个指标进行标准化因子分析，ZX-ZX分别表示X-X的标准化值。然后运用SPSS进行因子分析。首先用SPSS计算出原始数据的特征值和方差贡献率，具体结果见表1：　表1 方差贡献率

　　公因子

　　特征值

　　方差贡献率

　　累积方差贡献率

　　旋转后方差贡献率

　　旋转后累积方差贡献率

　　1

　　6.641

　　83.015%

　　83.015%

　　81.614%

　　81.614%

　　2

　　1.040

　　13.006

　　96.021%

　　14.408

　　96.021%

　　通过方差贡献率分析，从各因子对应的特征值可以看出有两个因子对应的特征值大于1论文开题报告范例。而从这两个因子的方差贡献率中可以看出这两个因子包含原先8个指标所含内容的96.021%，因而可以选用这两个因子来代表这8个指标，具有很好的代表性，故选用该指标来表示科技投入总指标，下面通过SPSS软件来求解这个指标，得出的结果见表2

　　表2 旋转后的因子载荷矩阵

　　Component

　　1

　　2

　　ZX

　　0.976

　　0.201

　　ZX

　　0.995

　　0.058

　　ZX

　　0.998

　　0.039

　　ZX

　　0.984

　　0.092

　　ZX

　　0.926

　　0.309

　　ZX

　　0.989

　　0.129

　　ZX

　　0.883

　　-0.099

　　ZX

　　0.075

　　0.988

　　从旋转后的因子载荷矩阵也可以看出，本文选用的几个指标中X-X这7个指标在第一个因子上有较大的载荷，这个因子可称为资金投入因子；X指标在第二个因子上有较大的载荷，这个因子可称为人员投入因子。下面计算其因子得分系数，具体结果见表3：

　　表3 因子得分系数矩阵

　　Component

　　1

　　2

　　ZX

　　0.140

　　0.080

　　ZX

　　0.159

　　-0.058

　　ZX

　　0.162

　　-0.076

　　ZX

　　0.154

　　-0.024

　　ZX

　　0.119

　　0.187

　　ZX

　　0.150

　　0.010

　　ZX

　　0.159

　　-0.194

　　ZX

　　-0.100

　　0.925

　　根据因子得分系数矩阵（见上图），我们科技建立因子的线性模型。每个因子为原始变量的线性组合。

　　第一因子：

　　FAC1=0.140*ZX+0.159*ZX+0.162*ZX+0.154*ZX+0.119*ZX+0.150*ZX+0.159*ZX-0.100*ZX

　　第二因子：

　　FAC2=0.080*ZX-0.058*ZX-0.076*ZX-0.024*ZX+0.187*ZX+0.010*ZX-0.194*ZX+0.925*ZX

　　将原始数据的标准化值代入上列各式，可得出个各因子得分。

　　综上所述，本文从两个方面来分析我省科技投入情况，即两个因子可代替8项指标来分析我省科技投入状况。

　　每一个因子贡献率表明该因子综合原始指标信息的能力，根据各因子综合反映科技投入得大小即贡献率，对因子进行加权，得到8项指标的综合因子得分：

　　Y=0.81614*FAC1+0.14408*FAC2

　　即可得出历年科技投入综合因子得分入下表4：

　　表4 各因子及综合因子得分

　　第一因子得分

　　第二因子得分

　　综合因子得分

　　1990

　　-0.86066

　　-1.16806

　　-0.87

　　1991

　　-0.83478

　　-1.31315

　　-0.87

　　1992

　　-0.79892

　　-1.14709

　　-0.82

　　1993

　　-0.86144

　　-0.36886

　　-0.75

　　1994

　　-0.88672

　　1.11162

　　-0.56

　　1995

　　-0.76948

　　0.66313

　　-0.53

　　1996

　　-0.73608

　　1.36009

　　-0.40

　　1997

　　-0.66460

　　1.66080

　　-0.30

　　1998

　　-0.54759

　　0.97675

　　-0.30

　　1999

　　-0.39684

　　0.89514

　　-0.19

　　2000

　　0.08331

　　-0.79390

　　-0.05

　　2001

　　0.18440

　　-0.77606

　　0.04

　　2002

　　0.34914

　　-0.52626

　　0.21

　　2003

　　0.55985

　　-0.65099

　　0.36

　　2004

　　0.95098

　　-0.95371

　　0.63

　　2005

　　1.12188

　　-0.33163

　　0.86

　　2006

　　1.67449

　　0.16149

　　1.38

　　2007

　　2.43304

　　1.20069

　　2.15

　　应用综合因子得分代表科技投入指标，为了更好了进行模型检验，用我省历年GDP标准化值代表经济增长指标，运用协整检验并应用格兰杰因果检验判断两指标间的长期均衡关系以及因果关系。科技投入指标值和GDP标准化值见表5：

　　表5 科技投入与经济增长指标值

　　科技投入

　　经济增长

　　1990

　　-0.87

　　-1.24945

　　1991

　　-0.87

　　-1.24654

　　1992

　　-0.82

　　-1.17476

　　1993

　　-0.75

　　-1.03452

　　1994

　　-0.56

　　-0.81607

　　1995

　　-0.53

　　-0.54733

　　1996

　　-0.4

　　-0.37219

　　1997

　　-0.3

　　-0.19963

　　1998

　　-0.3

　　-0.12892

　　1999

　　-0.19

　　-0.0751

　　2000

　　-0.05

　　-0.00745

　　2001

　　0.04

　　0.12398

　　2002

　　0.21

　　0.26144

　　2003

　　0.36

　　0.47998

　　2004

　　0.63

　　0.91843

　　2005

　　0.86

　　1.21192

　　2006

　　1.38

　　1.60639

　　2007

　　2.15

　　2.24981

　　4.2.2趋势图

　　设科技投入为x，经济增长为y。通过Eviews，先对上述两指标进行趋势图分析因子分析，如图1所示：

　　协整检验

　　图1趋势图

　　从趋势图可以看出科技投入和经济增长变化趋势趋于曲线性，表现出非平稳特征。而且两者间变化非常相似，即两者间具有趋同性。

　　4.2.3 ADF平稳性检验

　　在对时间序列数据进行计量分析时，首先要对各变量进行平稳性检验，否则直接对非平稳的时间序列进行回归将导致谬误回归（spurious regression）现象。采用ADF检验方法对变量x,y进行单位根检验，利用Eviews3.1软件，分析结果见表6所示。

　　表6 ADF单位根检验结果

　　序列

　　ADF检验值

　　1%临界值

　　5%临界值

　　10%临界值

　　是否平稳

　　X

　　0.952812

　　-2.7275

　　-1.9642

　　-1.6269

　　否

　　Y

　　0.657184

　　-4.6712

　　-3.7347

　　-3.3086

　　否

　　△X

　　0.549402

　　-4.6712

　　-3.7347

　　-3.3086

　　否

　　△Y

　　-0.639473

　　-4.7315

　　-3.7611

　　-3.3228

　　否

　　△X

　　-3.179284

　　-2.7411

　　-1.9658

　　-1.6277

　　是

　　△Y

　　-3.136948

　　-3.9635

　　-3.0818

　　-2.6829

　　是

　　注：△、△分别表示一阶、二阶差分序列。

　　由表可知：在5%显著性水平下，二阶差分后两个变量都是平稳序列，因此可以认为科技投入与GDP均为二阶单整序列I（2），满足协整检验的前提条件。

　　4.2.4 协整关系检验

　　协整检验是对非平稳时序变量之间是否存在长期均衡关系进行考察，协整检验的前提是各待检验变量必须是同阶单整，而上面的平稳性检验中已经揭示出模型中各变量均为零阶单整。协整关系的检验主要有两种方法：一是Engle和Granger（1987）提出的基于协整回归残差的ADF检验的E-G两步法；二是Johansen（1988、1990）提出的基于VAR模型对协整向量系统进行极大似然估计和检验。本文将采用E-G两步法检验。首先利用OLS对Y和X进行回归得到协整回归方程为：Y=1.196082X+0.000664 根据回归方程我们得到其残差项，本文采用ADF检验来确定残差是否含有单位根，结果如表7：

　　表7 ADF单位根检验结果

　　ADF检验值

　　5%临界值

　　10%临界值

　　是否平稳

　　-1.983744

　　-1.9642

　　-1.6269

　　是

　　从上表对残差的稳定性检验可以看出，在显著水平为5%、10%时残差序列不存在单位根，是平稳序列。因而可以判断科技投入和经济增长存在协整关系，即存在长期均衡关系。且协整回归方程Y=1.196082+0.000664,说明科技投入增长一个单位，经济增长会随之增长1.196082个单位，进一步说明了两者的正相关关系，科技投入的增长必然促使经济的快速增长。

　　4.2.5 Granger因果关系检验

　　科技投入和经济增长存在长期的均衡关系，但是这种均衡关系是否构成因果关系及因果关系的方向如何， 尚需要进一步验证。这就需要用Granger检验，Granger检验确定的是一个变量能否有助于预测另一个变量。如果变量X有助于预测变量Y，即在Y关于Y过去值的回归中，如果再加上X的过去值作为独立的解释变量，能显著地增强回归的解释能力，那么，则称X是Y的Granger原因；否则，成为非Granger原因。具体结果见表8:

　　表8 Granger因果关系检验结果

　　因果关系假定

　　obs

　　F值

　　P值

　　决策

　　y does not Granger Cause x

　　16

　　1.27550

　　0.31755

　　接受H

　　x does not Granger Cause y

　　11.1261

　　0.00228

　　拒绝H

　　从表8可以看出：在1%的显著水平下因子分析，科技投入和经济增长存在单向的Granger因果关系，科技投入是经济增长的Granger的原因。

　　5.结论与建议

　　5.1结论

　　本文首先选用2008安徽省统计年鉴1990-2007年科技投入的各指标数据，并对他们进行因子分析，得出其综合因子得分来代表科技投入这一指标，并用GDP标准值来代表经济增长指标，运用ADF检验，协整检验以及Granger关系检验的分析方法，对安徽省科技投入与经济增长之间关系进行实证研究，得出以下结论：第一，平稳性检验表明：各个变量数列都是不平稳的，但是它们的二阶差分序列却都是平稳的，因此这些变量表现为一阶单整I（2）系列；第二，协整检验表明：在5%的显著水平下，通过协整关系检验验证科技投入和经济增长两指标间存在协整关系，即存在长期均衡关系，且两者呈现显著正相关。第三，对这种均衡关系是否构成直接因果关系及因果关系的方向如何，本文利用Granger关系检验服务得出了这样的结论：1%的显著水平下，科技投入与经济增长存在单向的Granger因果关系，即科技投入是经济增长的Granger的原因，而经济增长不是科技投入的Granger因果关系。

　　5.2 建议

　　从以上实证分析可知，安徽省要实现经济快速发展，就必须增加科技投入，依据本文就必须在财政和科技人员方面着手抓起。因此因子分析，在经济发展过程中，政府及有关部门应当重视地方财政科技拨款、科技活动经费支出财政科技投入论文开题报告范例。因此，为了形成科技投人与经济增长之间的良性循环，特提出以下建议：（1）增加政府研发投入总额，提高科技投人在财政支出中的比例，使其在省内研发经费中所占的比例保持在5%以上，占GDP的比例应逐步增加到0.8%。（2）优化财政科技投入的结构。明确投入重点，调整投入方向和方式，克服投人分散的问题。（3）创新管理机制，加强财政科技投资多领域的集成，优化资源配置，使财政科技投资效益最大化；建立严格规范的监管制度，使财政科技经费的实施流程公开化、科学化、制度化；强化财政科技经费的绩效评价，完善绩效评价体系，明确绩效目标，形成面向项目实施结果的追踪问效机制。（4）建立政府投入为引导，企业投入为主体，银行信贷为支撑，社会筹资和引进外资为补充的多渠道、多形式投资体系。（5）实现经济增长方式由粗放型向集约型转换。只有转换经济增长方式，努力实施科教兴国战略，提高自主创新能力，才能真正提高经济运行的质量和效益，并长期保持经济的的健康发展，为科技进步提供良好的经济环境。（6）优化产业结构因子分析，促进产业的协调发展。产业结构的合理化是经济协调增长的客观要求。2007年，我省三产业之间的比例关系为24.10:42.67:33.23,可见我省还没有形成以第三产业为主导的产业发展格局。因此，应该充分发挥市场机制和计划机制的协同作用，使产业结构向合理化方向调整。（7）最后，科技投入对经济增长的推动作用归结到底还是人的能动性，政府部门必须注重科技活动人员培养和引进力度。建立开放的人才流动机制，树立“不求所有，但求所用”的观念，营造宽松的人才引进政策，提供优厚的待遇，大力吸引科技人才，抑制人才外流。同时要创造良好的尊重知识和人才的社会环境，创建资源共享的科技基础条件平台，充分调动人才存量的积极性，开发人力资源，培养出结构合理、素质较高，具有创新能力和团队精神的科技人才队伍，充分发挥科技人员带动经济增长的促进作用。

　　参考文献：

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　　[2]来传民，刘思峰，杨菊。江苏省科技投入与经济增长的灰色关联研究[J],科学学与科学技术管理，2004,（1）。

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　　[9]胡树华。技术经济原理与方法[M].武汉：武汉测绘科技大学出版社，1993.

　　[10]陈冬生。武汉市科技投入与经济增长灰色关联研究[J].科学学与科学技术管理，2003, （3）。