我国技术创新行为与经济增长关系计量研究

发布时间：2020-11-02 08:46

　　 以技术创新为导向的发展模式已成为推动创新系统永葆竞争优势、经济持续增长的动力源泉。诚然从经济增长理论的三次革命来看，都是围绕技术创新对经济增长的作用而引起了业界学者的广泛关注与研究，经过200多年的积累与实践，最终认为技术创新是推动经济持续增长的引擎。正如罗斯托所说：增长是经济渐进地、有效率地吸收新技术的结果。在当今发达资本主义国家，技术创新对经济的贡献越来越大，达到60%以上。我国作为发展中的大国，经济正处于高速发展进程当中，改革开放30多年来，国民经济虽然年均以15%的增长率保持持续稳定的增长势头，但是在生产要素的投入与整合方面与发达国家也存在着差距，技术创新力度及对经济增长的贡献也与发达国家不再同一水平线上，这与中国社会主义初级阶段的基本国情有关。中国经济发展正处于转型期，实现经济增长由要素驱动型向创新推动型的改变，转变经济增长方式就需要正确认清中国特色的经济增长的动态特征，技术创新等生产要素的变化趋势以及技术创新与经济增长之间的作用机理与动态发展关系。只有这样中国才能加快经济增长方式转变的步伐，构建和完善国家创新系统，与发达国家抗衡，林立于世界不败之地。 基于以上出发点，本文对我国技术创新行为和经济增长的动态发展特征及其两者之间的关系做了深入的探讨。行文在系统梳理技术创新理论与经济增长理论及其关系研究的基础上，从我国长期经济增长与技术创新行为的基本现象出发，将技术创新行为分为技术创新投入行为和技术创新产出行为两个阶段，采用自回归、协整、状态空间模型等计量方法，结合Matlab、Spss、Eviews数值计算和计量统计工具，深入研究了我国技术创新行为的成长轨迹和分布滞后性，经济增长的生长函数趋势和自回归移动平均过程，并基于技术创新行为和经济增长的动态发展特征阐述了两者之间的作用机理及相互关系，最后以我国1990年到2009年的相关数据为样本，通过实证研究论证了我国技术创新行为与经济增长之间的协整关系及因果关系，进一步构建脉冲响应函数与状态空间模型，估计我国技术创新行为与经济增长关系的动态变化过程。得出(1)我国技术创新投入行为与技术创新产出行为之间存在滞后性，平均看来技术创新投入行为发生2年后，对技术创新产出行为的贡献度达67.8%，且技术创新行为的成长轨迹服从生长函数趋势；(2)我国经济增长呈现出阶段性的发展特征，1990年以后受上期经济增长的影响效应，经济增长依赖生产要素的持续性投入而发展惯性较大，并且我国经济增长的变化趋势也服从生长函数形式；(3)技术创新行为与经济增长之间存在长期稳定的均衡关系，弹性系数为0.8356。短期内经济增长的波动偏离长期均衡时，将以19.7%的调整力度将非均衡状态拉回均衡状态，并且技术创新行为与经济增长存在双向因果关系；(4)我国技术创新行为对经济增长的影响系数是随时间的变化而变化的，影响系数从70%持续增长到84%，1998年以后保持84%的影响系数呈现出平稳持续的状态。 行文的创新点主要有以下几方面。(1)在探讨我国技术创新行为与经济增长关系时，将技术创新行为分为技术创新投入行为和技术创新产出行为，研究这两种创新行为之间的分布滞后性。(2)从技术创新行为与经济增长之间的动态特征现象出发，利用协整检验、Granger因果关系检验、误差修正模型、脉冲响应函数、状态空间模型等计量手段，研究相互间的关系并理论分析结合实证检验。
【学位单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2012
【中图分类】：F124.3;F224
【部分图文】：

最后对研究的结论进行解释，进一步提出研究中存在的问题及后续有待提高的研究方面。整篇文章的框架结构与每一章节的安排如下：图1—1 行文研究框架第一章为绪论。第一节主要介绍本文研究的背景和意义，当前大力发展国民经济、构建创新型社会的背景下，依靠技术创新拉动经济发展的重要性。第二节主要呈现文章的研究框架和结构。第三节讲述本文研究的创新点和主要结论。第二章为相关的理论及文献综述。第一节介绍了创新、技术创新及其行为的概念和相关的理论研究。第二节介绍经济增长的概念及其三次革命，古典经济学派、新古典经济学派和内生经济增长学派的代表性理念。第三节系统地综述了国内外关于技术创新与经济增长的理论和实证方面的研究状况，梳理研究中具有代表性的观点与学派，并找出研究中的不足，作为本文研究的理论铺垫。第三章为我国技术创新与经济增长的动态特征研究。第一节主要对我国技术

设我国技术创新投入主成分得分序列为变量x，技术创新产出主成分得分序列为变量 y ，在EVIEWS中使用cross命令，判断我国技术创新投入行为滞后期的长度，对我国技术创新产出行为有所影响，判断结果如下图3—1所示：图3—1 x 与 y 各期滞后值的相关系数

t 18y ，利用EVIEWS5.0软件，观察 y 的自相关系数和偏自相关系数图3—7所示，图3—7 Y序列自相关和偏自相关系数发现序列自相关系数和偏自相关系数均在1阶截尾，建立ARMA(1,1)模型， 进行估计结果如表3—13所示：表3—13 回归结果表 3—14 残差序列相关
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本文编号：2866820