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摘 要：文中在基于VAR模型下，将技术进步进一步分解为人力资本、R&D支出以及技术市场成交额3个因素，探讨技术进步与我国经济增长之间的动态相关关系，有别于一般选取技术进步的单一因素作为研究对象来说明与经济增长效应之间的关系，利用脉冲响应函数和方差分解的实证方法对数据进行处理并加以分析，得出技术进步各因素对经济增长的具体影响机制。脉冲结果分析表明，人力资本短期内会对经济增长带来负面影响，但长期会促进经济增长，同时经济增长对人力资本有提升作用；R&D支出对经济增长带来的影响不太显著，但经济增长对R&D的影响却是长期正向显著的；技术市场成交额对经济增长作用不明显，但经济增长能够有效地促进技术市场的活跃性。方差分析结果表明，技术进步对经济的增长具有一定的贡献度，其中，人力资本的贡献率最高。
关键词：VAR模型；技术进步；经济增长；脉冲分析；方差分解
中图分类号：F 832.6 文献标识码：A 文章编号：1672-7312（2016）05-0491-06
0 引 言
在科技发展日新月异的时代，技术进步是提高劳动生产率和经济效益的核心，已成为经济增长贡献的重要来源，也是我国近年来国民经济保持快速稳增长的动力源之一[1]。所谓技术进步，通常应包括技术发明、技术开发、技术推广以及技术应用，有狭义和广义2种理解[2]。广义技术进步，是指存在于一切社会经济活动中有目的的发展过程，它不仅包括了狭义技术进步所指的生产技术水平的变化，而且还包括了管理技术、服务技术以及智力投资的变化。文中所指的技术进步是广义下的技术进步。丹尼森将技术进步对经济增长的贡献进一步分解为资源配置的改善、规模经济、知识进展的作用，其研究结果表明知识进步对经济增长的作用最明显。
1 文献回顾
技术进步对经济增长的研究一直以来都是经济学领域的研究热点，可以追溯到上世纪20年代。1927年美国芝加哥大学数学家柯布和经济学家道格拉斯提出了被后人称为“柯布—道格拉斯”的生产函数，为测算技术进步作用的研究奠定了基础。1957年美国经济学家Solow对生产函数进行了重大改进[4]，他定量分离出了技术进步对经济增长的作用，提出了以增长速度方程为模型，用“余值法”来测算技术进步对经济增长的作用，即“索洛余值”。
目前，我国大部分学者在基于“柯布——道格拉斯”生产函数或者Solow余值，做了大量的理论和实证分析研究技术进步对经济增长的影响。如张佑泽[5] （2011）在改进的“柯布——道格拉斯”函数上，分析了技术进步中科技活动人员数和科技活动经费支出这2个因素对我国经济增长的贡献率，研究表明科技活动经费支出要大于科技活动人员对经济增长的贡献率。付博君等（2014）应用通过C-D模型和索洛增长模型分析其对内蒙古经济增长的贡献。结果表明技术进步对经济的贡献率为46.13%，其中人力资本的贡献为39.796%，科技进步的贡献为12.657%，规模经济的作用不大，秦腾等[6]（2014）应用柯布——道格拉斯模型的基础上，分析了技术进步对我国东中西部地区门槛效应，技术进步对经济增长的影响存在显著的“双门槛效应”，只有跨越相应的经济发展水平门槛，技术进步对经济增长才会产生积极影响。赵丽棉等[7]（2014）基于Douglas生产函数对广西经济增长的因素进行研究，研究发现技术进步因素对广西的经济增长贡献比较有限，说明广西还处于粗放投入型增长模式。
当然，也有部分学者是基于其他模型测度技术进步对经济增长的影响做了研究。如施生旭[8]等（2014）在马克思经济增长模型的基础上引入技术进步，并通过实证研究得出基础进步与经济增长呈正相关，技术进步对经济增长的正效应大于其负效应。董西明[9]（2006）运用增长速度方程y=δ+αk+βl测度了山东省劳动、资本、科技进步对经济增长的贡献率，认为资金对山东经济增长的贡献是“举足轻重”的。赵小芳等（2008）采用皮尔逊（Pearson）相关系数，测度了科技进步与区域经济发展的相关性，主要说明了我国科技进步与区域经济发展的大部分指标具有显著的正相关关系。
另外有学者并未基于上述一些经典理论模型进行实证研究，而是利用计量数据分析模型对选取技术进步和经济增长的相关指标做出相应分析，得出相关结论。如徐则荣等[10]（2014）以北京市为例，通过建立VAR模型和脉冲响应函数得出技术进步对经济增长的正向影响。程颖慧等[11]（2014）通过建立能源消费、技术进步以及经济增长的向量自回归模型，也得出技术进步对经济增长的冲击表现为正向效应的结论。
综上，目前技术进步对于经济增长效应的研究主要分为基于理论模型的实证研究和基于数据的计量分析。不论是基于哪一种，都会发现之前的研究对技术进步范畴中重要因素对经济增长影响研究不多，主要有张佑泽（2011）将技术进步分解为科技人员数和科技投入因素对经济增长贡献分析；付博君（2014）将技术进步分解为人力资本、科技进步和规模经济3大因素。徐则荣等（2014）将衡量技术进步的指标分为科研基础、科研投入和科技产出，并在此基础上又分了二级指标，最后将各个指标通过因子分析将其融合为一个综合指标代表技术进步。研究发现，当仅以单一因素衡量技术进步对经济增长的影响时，也能说明一定的问题。但是，随着经济的发展，技术进步的范畴是越来越广的，有必要对其范围内的因素分解，进行发散性的研究。
在借鉴丹尼森对技术进步分解理论的技术基础之上，参考我国学者张佑泽、付博君以及徐则荣对技术进步因素的分解，文中将技术进步分解为人力资本、R&D支出、技术成交额3个因素。研究这3个因素对于我国经济增长的影响，旨在为我国经济的持续发展提供更有效、更具体的思路。
2 数据处理及VAR模型的建立
2.1 研究变量和数据收集
文中通过建立VAR模型，运用协整检验、格兰杰因果检验、脉冲响应函数和方差分解来分析技术进步各个因素与经济增长的动态关系。VAR模型的优势在于可以较为合理地描述变量间的互动关系，而无需事先对变量的外生性和内生性进行区分。 数据来源于国家统计局官网、《新中国60年统计资料汇编》、《中国科技统计年鉴》以及全国年度统计公报。样本区间为1978—2013年，为年度数据。由于部分年度数据缺乏，财政部教育支出（即人力资本）在
1978—1900年的数据用当年高等教育在校人数进行拟合；R&D支出在1978—1900年的数据
用挖潜改造和科技改造资金费用拟合，技术市场成交额在1978—1990年的数据根据我国的科技成果数进行拟合。
为了消除异方差的影响，
我们对人力资本（HC）、R&D支出（RD）、技术市场成交额（TT）和经济增长（GDP）进行对数化处理，即LnHC，LnRD，LnTT及LnGDP.所有数据均以1990年不变价格对名义GDP进行平减。
2.2 ADF平稳性检验
时间序列有可能产生“伪回归”问题，所以，首先需要对上述处理后的数据进行平稳性检验。时间序列的平稳性检验方法有以下几种：图解法，样本自相关函数检验法，DickeyFuller单位根检验法和已经扩展的单位根检验法（ADF检验）。在此，采用广泛接受的ADF单位根检验法。检验结果见表1.
由表1可知，D.LnGDP，D.LnHC，D.LnRD，D.LnRD，D.LnTT这4个差分变量中，除了D.LnHC在5%的显著水平下是平稳序列，其他3个在1%的显著水平下是平稳序列。因此，D.LnGDP，D.LnHC，D.LnRD，D.LnRD和D.LnTT均为一阶单整过程I（1），满足构造VAR模型的必要条件。
2.3 VAR模型的建立
由上述单位根检验可知，可以建立一阶差分变量的VAR模型。然后根据该模型做出脉冲响应分析和方差分解分析。文中将 VAR（p）模型设定为：yt=A1yt-1+A2yt-2+Λ+Apyt-p+εtt=1，2，Λ，T（1）.其中：yt是 4维内生变量向量，即 yt=（D.LnGDP，D.LnHC，D.LnRD，D.LnTT），T是样本个数，p是滞后阶数，εt是4维扰动向量，A1，A2，…，Ap为参数矩阵。
VAR模型建立的一个重要技术问题是滞后阶数p的确定。文中综合考虑了 LR检验、AIC信息准则和 SC准则等检验方法，得出的结果都是建立 VAR（1）模型。具体检验结果见表 2所示，而且通过 AR视图检验（如图1所示），VAR模型所有根的模的倒数均小于 1，即位于单位圆内，VAR（1）是稳定的，由此保证了脉冲响应和方差分解的有效性。
3 脉冲响应函数和方差分解分析
3.1 脉冲响应分析
脉冲响应分析刻画的是扰动项发生变化，或者模型受到某种冲击以后对各内生变量产生的动态影响。以VAR模型所提供的动态结构为媒介，一个变量的冲击，不仅影响自身的变动，而且会影响其他相关变量的变动。文中将响应时间长度设置为10年，图2中横轴表示滞后期，纵轴表示响应程度。图2是经济增长对自身做脉冲反应的函数图形，在本期给GDP增速一个标准差扰动冲击之后迅速下降，于第2年达到了反向冲击的最大值，在第三期开始回归稳定。这说明增长率对自身冲击的反应是比较敏感的，但从整体上来看，对其自身的冲击影响仍可以保证GDP在一定期间内的稳定增长。
图3和图4分别表示技术进步中人力资本与经济增长之间的相互扰动效应。首先来看图3，给人力资本一个正向脉冲扰动之后，GDP增长率首先在第一期达到负向最大，然后开始上升，到第四期达到平衡。说明人力资本的投入会在短期内对经济增长产生负面影响，但这种影响是短暂的。图4在给经济增长一个正向冲击之后，第一期达到最大正向影响（0.3），随后逐渐下降，在第6期时达到平衡。在整个过程中，影响值始终为正，说明经济增长对人力资本的有显著的正向效应。
图5描述了R&D费用支出对经济增长的脉冲效应，从整体上看，R&D费用支出对经济增长的影响不大。当给RD一个正向冲击时，GDP首先是有微小的增长，并在第一期达到正向最大，随后第二期达到负向最大效应，之后回升。在第五期达到平稳。说明R&D对经济增长有着较长期的正向影响，虽然这种影响不是很明显。图6在给经济增长一个正向冲击后，RD首先在第一期达到正向最大影响，之后迅速下降，在第2期达到负向最大效应，然后缓慢上升，在第3期再次达到正向最大效应。最后慢慢回落，有着微波震荡，在第7年影响消失。可见，经济增长对研究与发展经费的影响是长期正向显著的。
如图7所示，当给技术市场成交额一个正向冲击之后，经济增长在第一期无显著反应，然而在第二期开始缓缓上升，并在第三期达到正向脉冲最大效应。随后平缓下降，大概在第7年达到平稳。可知，技术市场成交额对于经济增长有着长期显著的正向影响，这也符合观察到的现象。图8描述了经济增长对技术市场成交额的影响，给定正向冲击后，TT首先在第1期达到正向最大，然后迅速下降，并在第2期达到负向最大效应，随后回升，在第3期又一次达到正向最大脉冲响应。第4-7期一直有微小波动，并在第7期达到稳定。因此，经济增长对技术市场成交额有着长期显著的正向效应。可以看出，技术市场成交额和经济增长是具有长期显著正向影响的，两者相互促进。
技术市场成交额一定程度上代表着技术市场的活跃性，同时也是技术产出的一个重要指标，而人力资本和R&D支出属于技术投入部分，显然两者之间存在一定的脉冲关系。因此，分别对HC和RD做TT的脉冲响应函数，得到如图9和10所示的结果。由图9可知，给RD一个扰动项冲击，TT首先在第一期达到负向最大响应，随后上升到第2期正向脉冲最大响应，第3期再次达到负向最大效应，第4期回升到正向效应，直到第6期保持稳定。可以发现，虽然第1期达到负向最大，但很快在第3期达到正向最大。因此，RD对TT是有着长期显著正向效应的。
然而，图10的结果显示给定HC一个正向冲击之后，效应一直在递减至第2期负向最大，而后缓慢回升到第3期达到平稳状态。这似乎不合常理，可以给出这样的解释，人力资本的投入在短期内会对技术市场成交额产生负向影响，但是这种影响会很快消除。 3.2 方差分解分析
通过上述脉冲响应函数的分析结果可以判断出模型中各变量之间在一定的滞后期内是有怎样的影响的，而却没法得到变量之间的影响度。因此，接下来可以通过方差分解来解决这一问题。VAR模型中的方差分解在于分析每一个结构冲击对内生变量变化的贡献度，以评价不同结构冲击的重要程度，通过它们重点研究模型的动态特征。在此，只需要获得经济增长中各变量的贡献度。在stata中利用fevd命令得到的结果见表3.
从表3中可知，相对于技术进步中的各个因素来说，经济增长自身的影响仍然是主要的，占了95.96%，同时技术进步的影响也占到了4.04%.可见，技术进步对经济增长的贡献不容小觑。其次，进一步分析发现，技术进步对经济增长的贡献度中，人力资本的比重占到了3.77%，这也验证了前面许多学者的实证或理论研究结果，另外，也对国家在教育支出的政策上具有指导意义。再者，技术市场成交额所在的比例虽然最小，但却是增长最快的。这也反映了我国这些年来技术市场日益活跃，科技水平也与日俱增，经济增长的地位也在不断攀升。但同时也会发现，R&D的投入在短期内对经济增长的贡献率增长速度也很快，同时也是三者中最先保持稳定的。说明在R&D支出上，不能仅仅以短期利益来衡量，必须要有长期的眼光，且这种投入带来的成果是长期的，因此，还需在R&D方面持续加大投入才行。
4 结果讨论
“科学技术是第一生产力”，技术进步是我国经济增长的源动力之一。根据前人的理论和实证研究，文中对我国技术进步和经济增长效应进行了进一步研究，将技术进步分解为人力资本、R&D支出、技术市场成交额3大因素分别对经济增长的效应进行实证研究。得出如下结论
第一，根据脉冲响应函数的分析结果，技术进步和经济增长之间有着双向的影响关系，彼此之间相互促进作用。技术进步促进经济增长，同时，经济增长为技术进步的发展提供了条件。具体有以下几点：①人力资本的投入对经济增长存在着短裙内的负向效应，但经济的增长促进了技术进步中人力资本的投入。②R&D支出短期内对经济增长的脉冲效应不显著，但长期却有着正向显著效应。经济增长对R&D支出影响呈现显著脉冲效应，但效应出现整理逐步规律递减，表明支出的投入赶不上经济增长的速率，政府需要加大R&D支出，保证技术进步对经济增长的源动力。③技术市场成交额与经济增长的效应关系类似R&D。政府首先需要保持技术市场的活性，在此基础上，营造更好的技术市场秩序。建立健全市场机制，尤其是技术知识产权的保障制度。④技术进步中3大因素本身之间也存在着一定的脉冲效应。要平衡好人力资本、R&D，技术市场之间的关系。使其有效的发挥技术进步在经济增长中的作用。
第二，根据方差分解的结果。发现虽然经济增长的主要贡献者是其本身，但技术进步的贡献度不容忽视，而且能够明显地感受到技术进步在经济增长中越来越重要的地位。根据目前的贡献度，政府相应地对技术进步的相关因素给予重视。如人力资本依然是技术进步对经济增长贡献最大的因素，所以，发展人力资本是政府始终要考虑的重大问题。
参考文献：
[1] 苗译丹，黄 亭.我国技术进步对经济增长贡献率的实证研究[J]，学术论坛，2013（11）：133-136，138.
[2] 付博君，杨新吉勒图.基于索洛模型的技术进步对内蒙古经济增长作用分析[J].科技管理研究，2014（8）：65-69，79.
[3] Romer P M. Endogenous technological change[J]. Journal of Political Economy，1990，98（5）：71-102.
[4] Solow R M.Technical change and the aggregate production function [J].The Review of Economics and Statistics，1957，39（3）：312-330.
[5] 张佑泽.技术进步对我国经济增长影响的实证分析[J].会计之友，2012（5）：24-28.
[6] 秦 腾，陈 曦，张铁英.技术进步对经济增长影响的门槛效应研究[J].商业时代，2014（33）：39-41.
[7] 赵丽棉，黄基廷.基于Douglas生产函数的广西经济增长因素分析[J].教学的实践与认识，2014（7）：314-320.
[8] 施生旭，郑逸芳，石礼忠.技术进步对经济增长的效应分析及实证研究——基于马克思增长模型[J].理论月刊，2014（3）：12-16.
[9] 董西明.科技进步对山东经济增长的贡献率分析[J].工业技术经济，2006（1）：98-99，109.
[10]徐则荣，刘小畅.技术进步与经济增长的实证检验[J]，经济师，2014（8）：15-18.
[11]程颖慧，王 健.能源消费、技术进步与经济增长效应——基于脉冲响应函数和方差分解的分析[J].财经论丛，2014（2）：22-23.
关键词：VAR模型；技术进步；经济增长；脉冲分析；方差分解
中图分类号：F 832.6 文献标识码：A 文章编号：1672-7312（2016）05-0491-06
0 引 言
在科技发展日新月异的时代，技术进步是提高劳动生产率和经济效益的核心，已成为经济增长贡献的重要来源，也是我国近年来国民经济保持快速稳增长的动力源之一[1]。所谓技术进步，通常应包括技术发明、技术开发、技术推广以及技术应用，有狭义和广义2种理解[2]。广义技术进步，是指存在于一切社会经济活动中有目的的发展过程，它不仅包括了狭义技术进步所指的生产技术水平的变化，而且还包括了管理技术、服务技术以及智力投资的变化。文中所指的技术进步是广义下的技术进步。丹尼森将技术进步对经济增长的贡献进一步分解为资源配置的改善、规模经济、知识进展的作用，其研究结果表明知识进步对经济增长的作用最明显。
1 文献回顾
技术进步对经济增长的研究一直以来都是经济学领域的研究热点，可以追溯到上世纪20年代。1927年美国芝加哥大学数学家柯布和经济学家道格拉斯提出了被后人称为“柯布—道格拉斯”的生产函数，为测算技术进步作用的研究奠定了基础。1957年美国经济学家Solow对生产函数进行了重大改进[4]，他定量分离出了技术进步对经济增长的作用，提出了以增长速度方程为模型，用“余值法”来测算技术进步对经济增长的作用，即“索洛余值”。
目前，我国大部分学者在基于“柯布——道格拉斯”生产函数或者Solow余值，做了大量的理论和实证分析研究技术进步对经济增长的影响。如张佑泽[5] （2011）在改进的“柯布——道格拉斯”函数上，分析了技术进步中科技活动人员数和科技活动经费支出这2个因素对我国经济增长的贡献率，研究表明科技活动经费支出要大于科技活动人员对经济增长的贡献率。付博君等（2014）应用通过C-D模型和索洛增长模型分析其对内蒙古经济增长的贡献。结果表明技术进步对经济的贡献率为46.13%，其中人力资本的贡献为39.796%，科技进步的贡献为12.657%，规模经济的作用不大，秦腾等[6]（2014）应用柯布——道格拉斯模型的基础上，分析了技术进步对我国东中西部地区门槛效应，技术进步对经济增长的影响存在显著的“双门槛效应”，只有跨越相应的经济发展水平门槛，技术进步对经济增长才会产生积极影响。赵丽棉等[7]（2014）基于Douglas生产函数对广西经济增长的因素进行研究，研究发现技术进步因素对广西的经济增长贡献比较有限，说明广西还处于粗放投入型增长模式。
当然，也有部分学者是基于其他模型测度技术进步对经济增长的影响做了研究。如施生旭[8]等（2014）在马克思经济增长模型的基础上引入技术进步，并通过实证研究得出基础进步与经济增长呈正相关，技术进步对经济增长的正效应大于其负效应。董西明[9]（2006）运用增长速度方程y=δ+αk+βl测度了山东省劳动、资本、科技进步对经济增长的贡献率，认为资金对山东经济增长的贡献是“举足轻重”的。赵小芳等（2008）采用皮尔逊（Pearson）相关系数，测度了科技进步与区域经济发展的相关性，主要说明了我国科技进步与区域经济发展的大部分指标具有显著的正相关关系。
另外有学者并未基于上述一些经典理论模型进行实证研究，而是利用计量数据分析模型对选取技术进步和经济增长的相关指标做出相应分析，得出相关结论。如徐则荣等[10]（2014）以北京市为例，通过建立VAR模型和脉冲响应函数得出技术进步对经济增长的正向影响。程颖慧等[11]（2014）通过建立能源消费、技术进步以及经济增长的向量自回归模型，也得出技术进步对经济增长的冲击表现为正向效应的结论。
综上，目前技术进步对于经济增长效应的研究主要分为基于理论模型的实证研究和基于数据的计量分析。不论是基于哪一种，都会发现之前的研究对技术进步范畴中重要因素对经济增长影响研究不多，主要有张佑泽（2011）将技术进步分解为科技人员数和科技投入因素对经济增长贡献分析；付博君（2014）将技术进步分解为人力资本、科技进步和规模经济3大因素。徐则荣等（2014）将衡量技术进步的指标分为科研基础、科研投入和科技产出，并在此基础上又分了二级指标，最后将各个指标通过因子分析将其融合为一个综合指标代表技术进步。研究发现，当仅以单一因素衡量技术进步对经济增长的影响时，也能说明一定的问题。但是，随着经济的发展，技术进步的范畴是越来越广的，有必要对其范围内的因素分解，进行发散性的研究。
在借鉴丹尼森对技术进步分解理论的技术基础之上，参考我国学者张佑泽、付博君以及徐则荣对技术进步因素的分解，文中将技术进步分解为人力资本、R&D支出、技术成交额3个因素。研究这3个因素对于我国经济增长的影响，旨在为我国经济的持续发展提供更有效、更具体的思路。
2 数据处理及VAR模型的建立
2.1 研究变量和数据收集
文中通过建立VAR模型，运用协整检验、格兰杰因果检验、脉冲响应函数和方差分解来分析技术进步各个因素与经济增长的动态关系。VAR模型的优势在于可以较为合理地描述变量间的互动关系，而无需事先对变量的外生性和内生性进行区分。 数据来源于国家统计局官网、《新中国60年统计资料汇编》、《中国科技统计年鉴》以及全国年度统计公报。样本区间为1978—2013年，为年度数据。由于部分年度数据缺乏，财政部教育支出（即人力资本）在
1978—1900年的数据用当年高等教育在校人数进行拟合；R&D支出在1978—1900年的数据
用挖潜改造和科技改造资金费用拟合，技术市场成交额在1978—1990年的数据根据我国的科技成果数进行拟合。
为了消除异方差的影响，
我们对人力资本（HC）、R&D支出（RD）、技术市场成交额（TT）和经济增长（GDP）进行对数化处理，即LnHC，LnRD，LnTT及LnGDP.所有数据均以1990年不变价格对名义GDP进行平减。
2.2 ADF平稳性检验
时间序列有可能产生“伪回归”问题，所以，首先需要对上述处理后的数据进行平稳性检验。时间序列的平稳性检验方法有以下几种：图解法，样本自相关函数检验法，DickeyFuller单位根检验法和已经扩展的单位根检验法（ADF检验）。在此，采用广泛接受的ADF单位根检验法。检验结果见表1.
由表1可知，D.LnGDP，D.LnHC，D.LnRD，D.LnRD，D.LnTT这4个差分变量中，除了D.LnHC在5%的显著水平下是平稳序列，其他3个在1%的显著水平下是平稳序列。因此，D.LnGDP，D.LnHC，D.LnRD，D.LnRD和D.LnTT均为一阶单整过程I（1），满足构造VAR模型的必要条件。
2.3 VAR模型的建立
由上述单位根检验可知，可以建立一阶差分变量的VAR模型。然后根据该模型做出脉冲响应分析和方差分解分析。文中将 VAR（p）模型设定为：yt=A1yt-1+A2yt-2+Λ+Apyt-p+εtt=1，2，Λ，T（1）.其中：yt是 4维内生变量向量，即 yt=（D.LnGDP，D.LnHC，D.LnRD，D.LnTT），T是样本个数，p是滞后阶数，εt是4维扰动向量，A1，A2，…，Ap为参数矩阵。
VAR模型建立的一个重要技术问题是滞后阶数p的确定。文中综合考虑了 LR检验、AIC信息准则和 SC准则等检验方法，得出的结果都是建立 VAR（1）模型。具体检验结果见表 2所示，而且通过 AR视图检验（如图1所示），VAR模型所有根的模的倒数均小于 1，即位于单位圆内，VAR（1）是稳定的，由此保证了脉冲响应和方差分解的有效性。
3 脉冲响应函数和方差分解分析
3.1 脉冲响应分析
脉冲响应分析刻画的是扰动项发生变化，或者模型受到某种冲击以后对各内生变量产生的动态影响。以VAR模型所提供的动态结构为媒介，一个变量的冲击，不仅影响自身的变动，而且会影响其他相关变量的变动。文中将响应时间长度设置为10年，图2中横轴表示滞后期，纵轴表示响应程度。图2是经济增长对自身做脉冲反应的函数图形，在本期给GDP增速一个标准差扰动冲击之后迅速下降，于第2年达到了反向冲击的最大值，在第三期开始回归稳定。这说明增长率对自身冲击的反应是比较敏感的，但从整体上来看，对其自身的冲击影响仍可以保证GDP在一定期间内的稳定增长。
图3和图4分别表示技术进步中人力资本与经济增长之间的相互扰动效应。首先来看图3，给人力资本一个正向脉冲扰动之后，GDP增长率首先在第一期达到负向最大，然后开始上升，到第四期达到平衡。说明人力资本的投入会在短期内对经济增长产生负面影响，但这种影响是短暂的。图4在给经济增长一个正向冲击之后，第一期达到最大正向影响（0.3），随后逐渐下降，在第6期时达到平衡。在整个过程中，影响值始终为正，说明经济增长对人力资本的有显著的正向效应。
图5描述了R&D费用支出对经济增长的脉冲效应，从整体上看，R&D费用支出对经济增长的影响不大。当给RD一个正向冲击时，GDP首先是有微小的增长，并在第一期达到正向最大，随后第二期达到负向最大效应，之后回升。在第五期达到平稳。说明R&D对经济增长有着较长期的正向影响，虽然这种影响不是很明显。图6在给经济增长一个正向冲击后，RD首先在第一期达到正向最大影响，之后迅速下降，在第2期达到负向最大效应，然后缓慢上升，在第3期再次达到正向最大效应。最后慢慢回落，有着微波震荡，在第7年影响消失。可见，经济增长对研究与发展经费的影响是长期正向显著的。
如图7所示，当给技术市场成交额一个正向冲击之后，经济增长在第一期无显著反应，然而在第二期开始缓缓上升，并在第三期达到正向脉冲最大效应。随后平缓下降，大概在第7年达到平稳。可知，技术市场成交额对于经济增长有着长期显著的正向影响，这也符合观察到的现象。图8描述了经济增长对技术市场成交额的影响，给定正向冲击后，TT首先在第1期达到正向最大，然后迅速下降，并在第2期达到负向最大效应，随后回升，在第3期又一次达到正向最大脉冲响应。第4-7期一直有微小波动，并在第7期达到稳定。因此，经济增长对技术市场成交额有着长期显著的正向效应。可以看出，技术市场成交额和经济增长是具有长期显著正向影响的，两者相互促进。
技术市场成交额一定程度上代表着技术市场的活跃性，同时也是技术产出的一个重要指标，而人力资本和R&D支出属于技术投入部分，显然两者之间存在一定的脉冲关系。因此，分别对HC和RD做TT的脉冲响应函数，得到如图9和10所示的结果。由图9可知，给RD一个扰动项冲击，TT首先在第一期达到负向最大响应，随后上升到第2期正向脉冲最大响应，第3期再次达到负向最大效应，第4期回升到正向效应，直到第6期保持稳定。可以发现，虽然第1期达到负向最大，但很快在第3期达到正向最大。因此，RD对TT是有着长期显著正向效应的。
然而，图10的结果显示给定HC一个正向冲击之后，效应一直在递减至第2期负向最大，而后缓慢回升到第3期达到平稳状态。这似乎不合常理，可以给出这样的解释，人力资本的投入在短期内会对技术市场成交额产生负向影响，但是这种影响会很快消除。 3.2 方差分解分析
通过上述脉冲响应函数的分析结果可以判断出模型中各变量之间在一定的滞后期内是有怎样的影响的，而却没法得到变量之间的影响度。因此，接下来可以通过方差分解来解决这一问题。VAR模型中的方差分解在于分析每一个结构冲击对内生变量变化的贡献度，以评价不同结构冲击的重要程度，通过它们重点研究模型的动态特征。在此，只需要获得经济增长中各变量的贡献度。在stata中利用fevd命令得到的结果见表3.
从表3中可知，相对于技术进步中的各个因素来说，经济增长自身的影响仍然是主要的，占了95.96%，同时技术进步的影响也占到了4.04%.可见，技术进步对经济增长的贡献不容小觑。其次，进一步分析发现，技术进步对经济增长的贡献度中，人力资本的比重占到了3.77%，这也验证了前面许多学者的实证或理论研究结果，另外，也对国家在教育支出的政策上具有指导意义。再者，技术市场成交额所在的比例虽然最小，但却是增长最快的。这也反映了我国这些年来技术市场日益活跃，科技水平也与日俱增，经济增长的地位也在不断攀升。但同时也会发现，R&D的投入在短期内对经济增长的贡献率增长速度也很快，同时也是三者中最先保持稳定的。说明在R&D支出上，不能仅仅以短期利益来衡量，必须要有长期的眼光，且这种投入带来的成果是长期的，因此，还需在R&D方面持续加大投入才行。
4 结果讨论
“科学技术是第一生产力”，技术进步是我国经济增长的源动力之一。根据前人的理论和实证研究，文中对我国技术进步和经济增长效应进行了进一步研究，将技术进步分解为人力资本、R&D支出、技术市场成交额3大因素分别对经济增长的效应进行实证研究。得出如下结论
第一，根据脉冲响应函数的分析结果，技术进步和经济增长之间有着双向的影响关系，彼此之间相互促进作用。技术进步促进经济增长，同时，经济增长为技术进步的发展提供了条件。具体有以下几点：①人力资本的投入对经济增长存在着短裙内的负向效应，但经济的增长促进了技术进步中人力资本的投入。②R&D支出短期内对经济增长的脉冲效应不显著，但长期却有着正向显著效应。经济增长对R&D支出影响呈现显著脉冲效应，但效应出现整理逐步规律递减，表明支出的投入赶不上经济增长的速率，政府需要加大R&D支出，保证技术进步对经济增长的源动力。③技术市场成交额与经济增长的效应关系类似R&D。政府首先需要保持技术市场的活性，在此基础上，营造更好的技术市场秩序。建立健全市场机制，尤其是技术知识产权的保障制度。④技术进步中3大因素本身之间也存在着一定的脉冲效应。要平衡好人力资本、R&D，技术市场之间的关系。使其有效的发挥技术进步在经济增长中的作用。
第二，根据方差分解的结果。发现虽然经济增长的主要贡献者是其本身，但技术进步的贡献度不容忽视，而且能够明显地感受到技术进步在经济增长中越来越重要的地位。根据目前的贡献度，政府相应地对技术进步的相关因素给予重视。如人力资本依然是技术进步对经济增长贡献最大的因素，所以，发展人力资本是政府始终要考虑的重大问题。
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