创新创业耦合对经济增长、就业的动态综合影响——基于VAR和联立方程模型的实证检验

发布时间：2019-10-03 17:47

【摘要】：利用耦合协调函数考察我国1998~2014年创新创业耦合关系,通过构建VAR模型动态分析创新创业耦合、经济增长以及就业三者之间的关系,建立联立方程组测度创新创业耦合对我国经济增长及就业的综合效应。结果表明:我国创新创业发展呈现"J"曲线增长趋势,创新创业耦合度总体呈曲折上升趋势。创新创业耦合与经济增长之间存在双向、动态的因果关系,同时带来了总体就业的增加。创新创业耦合每增加1%,带动经济增长0.1175%,带动就业增加0.2508%。
【图文】：

趋势图,成分分析法,创新创业,水平度

夤凵杓谱ɡ?3种类型并依据其创新程度分别赋予0.5、0.3和0.2的权重，采用加权平均值作为最终的专利考核指标。相关数据按照各年的物价指数进行相应的价格平减，消除通胀影响。3.基于主成分分析法的我国创新水平计算。本文运用SPSS19.0软件对16个指标进行主成分分析，提取出两个公共因子，由表2可以看出，它们的特征值分别为13.882和1.119，累计方差贡献率分别为86.763%和93.758%。再进行归一化处理便可得到各个指标的指标权重，计算结果见表3。利用各指标权重求加权平均数，其总和即为所求的创新指标的度量数值（见图1）。可以发现，我国创新水平整体呈现先慢后快的J型增长趋势，我国创新度量数值自1998年来增长了33.68倍。针对我国的实际情况，GEM中国小组在TEA的基础上提出CPEA指数（万人拥有新创私营企业数）来衡量我国的创业活动。其将成立时间不超过42个月的企业视为创业企业，以过去连续三年累计新增的私营企业数为创业企业数，将创业企业数与全国人口第五次普查数据中各区域15~64岁之间的人口数相除即可得到CPEA指数。本文采用CPEA指数来衡量我国创业活动水平，具体计算过程略，计算结果见图1。可见，我国的创业水平也整体呈现J型增长趋势，我国创业度量数值自1998年来增长了12.35倍。指标名称基础R&D经费基础R&D人员国内科技论文数国际科技论文数应用R&D经费应用R&D人员专利申请数专利授权数实验R&D经费实验R&D人员新产品开发经费新产品销售额新产品出口额政府支持力度信息化水平市场化水平特征向量10.9910.9970.9030.9960.9940.9860.9940.9950.9890.9920.9780.9900.9900.7510.7060.471特征向量20.1120.0390.3430.0070.0300.1430.072

趋势图,功效,年份,数值

UnΠ(Ui+Uj)1n（1）可以得出降维后的二维系统相互作用函数：C2=2è÷÷U1U2(U1+U2)212（2）建立耦合协调函数：（3）在（3）式中，D即为我们所求的耦合值，其范围介于0与1之间，D值趋向0时，二者处于耦合失调状态；D值趋向1时，二者处于有效耦合状态。C是（2）式中所求的过渡数值，k、a和b为待定系数。一般在二维系统中k取值0.5，而由于本文研究创新创业的耦合关系演进，不存在侧重创新或者创业某一方的作用，依据规则a与b均取值0.5。由图1和图2可以看出，，我国创新创业发展呈现“J”曲线增长趋势，创新创业耦合度总体呈曲折上升趋势。采用计量经济学中的交互方法将创新、创业及耦合数值综合成一个指标，用创新水平、创业水平、耦合值三者之积计算得出。三、创新创业耦合对我国经济增长和就业影响的实证检验为了克服传统研究中单方程只能反映单向静态关系的局限性，以便更好地研究创新创业、经济增长与就业三者之间的动态关系，建立如下所示的VAR模型：éêêêêùúúúúLNIEtLNYtLNLt=∑i=1nΦéêêêêùúúúúLNIEt-iLNYt-iLNLt-i+εi（4）其中：LNIE、LNY、LNL分别表示创新创业水平、国内生产总值和就业的自然对数形式；Φ表示系数矩阵。考虑到我国创新创业投资在第一产业中所占的比重非常小，在此经济增长指标Y仅表示第二、三产业的GDP，L仅表示第二、三产业的就业人数。如果不加区分地笼统选取GDP和我国三大产业就业总人数，很可能会低估创新创业对我国经济增长和就业的作用效果。1.数据的选龋变量IE表示创新创业耦合水平，变量Y表示第二、
【作者单位】：武汉理工大学经济学院;
【基金】：国家社会科学基金项目(项目编号:11BJY043) 国家自然科学基金项目(项目编号:71373198)
【分类号】：F124.1;F224;F249.2;F279.2

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