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摘 要：根据内生经济增长理论，采用广东省1978—2007年的时间序列数据，通过建立VAR模型、协整分析及格兰杰因果关系检验对广东省财政科技投入与经济增长的相互关系进行实证分析。结果表明，研发投入对经济增长产生长期稳定的均衡作用，并且研发人员和研发投入两个变量之间存在相互促进作用。基于这一结论，提出了相关政策和建议，从而使财政科技投入更好地发挥其作用，促进经济的持续、健康、快速发展。
关键词：经济增长；财政科技投入；VAR模型；协整分析
中图分类号：F290文献标志码：A 文章编号：1002-2589（2011）15-0135-06
引言
科技是促进经济增长的主要推动力量，而科技投资是科学创新和技术进步的基本前提和必要条件，因此科技投资对经济增长发挥着重要作用。目前很多国家和地区都把加大科技投入作为促进经济增长，提高综合竞争力的主要手段。我国财政科技投入占GDP的比重太少，平均仅为0.164%，与世界平均水平2.10%的比重及发达国家2.15%的比重均有较大差距。尽管我国R&D经费投入量及其占GDP的比重不断增加，平均仅为0.188%，日本为3.10%，美国为2.17%，韩国为2.16%，芬兰为2.19%，瑞典为3.19%。科技投入是从事科技活动的基本要素和重要基础，也是反映一个国家或地区科技进步和科技实力的重要指标。如何发展高新技术产业，促进产业结构升级，优化经济增长方式，是广东省的核心任务。
通过系统梳理国内外文献的研究脉络，财政科技投入与经济增长的实证分析有：以卢卡斯为代表的经济学家提出了新经济增长理论，将技术进步作为系统的内生变量，认为科学技术因素是经济增长的决定因素。因此，政府对科技的支持力度是影响经济增长的间接因素之一；肖利（2002）通过对美国企业界20世纪90年代R&D投入的分析表明，R&D投入的高速增长是推进美国技术创新和经济增长的主要动力；严四容等（2008）从科技投入总量、科技投入经费来源、科技投入结构三方面具体阐述我国科技投入的现状，并和其他一些国家进行比较分析；张绍佩（2009）根据江西省2000—2006年R&D经费支出、从事科技活动的人员数和GDP的数据，运用灰色关联度分析方法对江西省科技投入与经济增长关系进行了实证研究。得出江西省科技投入与经济增长有很强的正相关关系。并且，从事科技活动的人员数对经济发展的影响更为显著；阮敏（2008）运用传统增长理论和内生增长理论对上海近十多年来经济增长进行实证分析，得出技术进步对上海经济增长的贡献较低，在现阶段还没有出现内涵式经济增长的拐点；朱春奎（2006）通过对中国1978—2000年财政科技投入与经济增长的有关数据变量进行因果关系检验，揭示了财政科技投入与经济增长的动态关系，从总体上看，改革开放以来，中国财政科技投入是经济增长的充分而非必要条件，即财政科技投入是国民经济增长的原因，而经济增长对财政科技投入的贡献作用并不显著，仅在滞后期为两年时，经济增长构成财政科技投入变化的Granger原因。
综上所述，国内外学者的研究证明了科技投入对经济增长有着重要的作用。而以广东省为例来研究二者的关系比较少，这方面的研究对增强广东省财政科技投入对经济增长的贡献具有重要的理论和政策意义。由于地方财政科技投入对经济增长的作用期较长，因此本文针对广东省财政科技投入与经济增长的关系展开时间序列分析，包括单位根检验、建立VAR模型、协整检验、因果关系检验、建立误差修正模型、脉冲响应函数分析和方差分解，试图得到有价值的结论，以期为合理制定广东省财政科技投入政策提供参考。
一、模型设置
本文基于罗默R&D理论模型，采用广东省1978—2007年的时间序列数据，采用扩展的C-D生产函数，定量研究广东省财政科技投入对区域经济增长的影响程度，建立模型如下。
lny=?茁0+?茁1ln1+?茁2lnk+?茁3 ln h+?茁4 ln R&D+?茁5 ln h*ln R&D+?滋
（3-1）
这里，模型中R&D人员和R&D投入的交叉项是来检验它们的共同影响。（3-1）式中k为可比价固定资产投资总额，l代表全省从业人员数，h表示R&D人员，R&D表示地方财政科技投入，以人均国民收入y为被解释变量。
所有数据通过1979-2008年《中国统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》和《广东省统计年鉴》整理得到。其中，1995-2000年的固定资产投资价格指数用商品零售价格指数代替，1995年以前该指数变化较小，本文用全国零售价格指数代替。R&D价格指数没有准确的统计数据，多数研究用加权平均值的估算方法( Jaffe，1972；朱平芳、徐伟民，2003)，而本文直接使用GDP平减指数作为R&D价格指数的近似，这是基于对R&D内部支出的整体考虑。以上数据均以1978年为基期进行折算。y的单位以元计，k，R&D的单位以亿元计，l，h的单位以万人计。
二、实证结果分析
（一）协整检验和因果关系检验
首先进行单位根检验，以确定变量单整阶数，只有当变量的单整阶数都相同时，才能进行协整检验。表1给出了单位根检验结果。
本文选择了ADF检验和PP检验两种检验统计量来验证时间序列的单整阶数，结果都显示，这几个时间序列的水平值都是非平稳的，其一阶差分变量的单位根过程都是平稳的，因此这些时间序列都是一阶单整I(1)序列。基于表1的研究结论，可采用Johansen协整检验来对这几个变量进行协整分析。Johansen检验分析的前提为VAR（向量自回归）模型的残差项必须是白噪声序列，而这能够通过选择VAR模型适当的滞后阶数（K）来实现，因此本项研究根据Johansen协整检验来确定协整向量的个数。
得到VAR模型如下：
为了确保VAR模型的残差项是白噪声序列，根据A IC准则或SC准则，我们可以确认这个VAR系统的最优滞后阶数为2阶。在此基础上我们进行协整检验的目的是探索同阶变量间是否存在长期的、稳定的动态关系。检验结果如表2。
表2的第一列CE表示协整关系的个数，由上表得出模型存在6个协整向量，5个协整方程。如在5%的临界水平下，轨迹统计量418.9＞临界值117.7，应该拒绝没有协整关系（CE=0）的原假设，对应的接受存在一个协整关系；最大特征值统计量也是拒绝CE=0，接受CE<=1，即最多存在1个协整关系。同时，模型的残差均为零阶单整。结果表明变量间存在一阶协整关系。
有了一阶协整关系的成立，就可以测算出协整方程，即变量间存在长期稳定的关系。模型中解释变量对经济增长作用的5个具体的协整方程分别为：
ln y=-2.3671 ln l+0.2309lnk-2.6232ln h-1.2348ln R&D+
2.5619ln h*ln R&D-0.0182@TREND(79)（3-3）
(0.01763) (0.00159) (0.01480) (0.00466)
(0.01108) (0.00024)
ln y=0.1789 ln k-3.5027ln h-1.2158ln R&D+
2.8893ln h*ln R&D-0.0341@TREND(79)（3-4）
(0.02002)(0.18870) (0.05866)
(0.14240)(0.00230)
ln y=-3.3074 ln h-0.8668ln R&D+2.2780ln h*ln R&D-
0.0098@TREND(79)（3-5）
(0.30640) (0.08925)(0.22083) (0.00148)
ln y=-1.2754 ln R&D-0.6715ln h*ln R&D-
0.0914@TREND(79)（3-6）
(1.15033)(1.55888)(0.03155)
ln y=-０．０８０６ ln h*lnR&D-0.0240@TREND(79)（3-7）
(0.03485)(0.00152)
其中，括号内为t统计量值。
（3-3）、（3-4）和（3-5）式表明，固定资产投资和交互项ln h*ln R&D的交叉项回归系数为正，而研发人员和研发投入的系数为负。表明研发人员和研发投入这两个变量之间存在相互促进的关系，只是单独增加某一项投入的作用是不明显的。这就说明，当使用科技投入政策来促进经济绩效的时候，应该首先考虑R&D资本存量的提高，然后要考虑到R&D人员的引进等配套政策。（3-6）和（3-7）中各项变量均为负，研发只有在其他投资的基础上才能发挥较大作用。另外，从业人数对经济增长产生反作用，一方面这可能说明了广东的劳密型产业比例逐步减少，而低技能劳动力过多，给整个经济带来了负面影响；另一方面可能是R&D投入与发达国家相比明显不足，表现如下：1）研发投入不足。虽然广东省经济快速增长，但研发投入总量基数小，还未构成对经济增长的有力支撑；2）经济增长方式的影响。长期以来广东经济主要依靠资源和资本驱动增长，经济增长质量不高，对于科技进步对经济增长的作用重视不够；3）产业结构不合理。广东省在相当长的时期里，主要以第二产业为主，第三产业发展缓慢。由于产业结构不协调导致投资结构不合理，致使财政支出侧重于第二产业，而对于科技含量高的第三产业投资率偏低。
综上可见，广东省研发投入对经济增长产生长期稳定的均衡作用，但协整关系检验并不能确定两者是否具备统计意义上的因果关系，只能说ln y与ln R&D具备了存在格兰杰因果关系的可能性，尚需进一步验证。下面来考察这两个变量之间的因果关系，根据AIC准则和SC准则滞后期取2，检验结果如表3。
因果关系检验的结果表明，在1%显著性水平下，1978-2007年广东省R&D投入与经济增长之间存在单向的因果关系，即经济增长是研发投入的Granger原因，而广东省研发投入增加不是经济增长的Granger原因。意味着经济增长越快诱发研发投入规模的增大，而广东省的经济增长主要诱因不是研发投入，短期研发投入的增加或减少未引起经济增长的变化。但协整关系反映的是变量之间的长期稳定关系，而研发投入又显著地进入这一关系，这就意味着研发投入是经济增长的长期驱动因素。
（二）向量误差修正模型
误差修正模型反映了被解释变量的短期波动和长期均衡。同时，Engel和Granger(1987)证明了将协整关系引入模型后，可以用有限阶的VAR过程来描述一阶差分构成过程，即进行向量误差修正。在得到了由?驻ln yt、?驻ln lt、?驻ln kt、?驻ln ht、?驻ln R&Dt和?驻（ln h*ln R&D）t这四个I（0）过程组成的VAR（2）后，将得出的协整方程引入模型，就得到了在无约束差分形式下人均GDP及其滞后项、固定资产投资及其滞后项、从业人员数及其滞后项、R&D人员及其滞后项、R&D投入及其滞后项组成的VECM。估计时，采用的Johnson极大似然估计法，与协整分析一致，选取L＝2，含截距和不含时间项的线性趋势假设。下表显示的是在5%水平下VECM的参数估计结果。
从表4可以得出模型VECM的其中一个具体形式如下：
ECM不仅能反映时间序列之间的长期均衡关系，而且能反映短期偏离长期均衡的修正机制。（3-8）式的误差修正项系数为正，符合正向修正机制。误差修正系数为0.1912，各变量均通过长期均衡关系来影响人均GDP的增长，每年ln y的实际值与长期值或均衡值的偏差大约有19%被纠正，表明对人均GDP修正幅度较大。
表4的VECM估计结果说明了研发人员和研发投入对经济增长的短期影响较大，弹性分别为（0.923764，
1.079386）和（0.429840，0.484673），但是不显著，因此，主要通过协整的的长期均衡来影响人均GDP的增加。所以广东对研发投入要具有长期性和连续性。其原因在于，科技投入的生产力作用主要是通过提高物质资本和人力资本的效率来实现的，而这两者的效率在短时间内无法迅速提高，科技投入效果的显现自然也就需要一定的过程。
（三）脉冲反应函数
脉冲反应函数刻画的是在VECM扰动项上加一个单位标准差大小的信息冲击对内生变量的当前值和未来值的影响。图1是基于VECM（2）和Monte Carlo模拟的累积脉冲响应函数曲线，横轴代表滞后阶数，共有十期；纵轴代表广东省某一变量对其他解释变量单位信息冲击的响应程度。
从图1来看，研发投入对人均GDP的响应虽然历经四期的微调阶段，但是其正向响应逐步加大并趋向于长期稳定；人均GDP对研发投入一直处于负向响应，但在第八期之后有减小的趋势；研发人员投入对人均GDP开始处于负响应，但在第六期后转变为正响应，但其响应程度逐步减小；人均GDP对研发人员投入也有个四期的微调阶段，从第四期后，其正向响应程度逐步加大，并于第七期达到最大，又逐步减小。这表明了人均GDP与科技投入两者之间有着紧密的长期联系，人均GDP增长的同时也促进了科技投入的增长。因此，在政策措施上应采取长期而非短期的政策，以保证人均GDP增长对科技投入长期正向的拉动作用。另外，交叉项对人均GDP的响应由负向转为正向，后趋于长期稳定；而人均GDP对交叉项的响应一直处于负向，波动幅度较小，较为稳定。说明了这两个科技政策的改善并不总是可以提高经济增长。这不仅需要一个政策的改变，还需要两者的配合使用，既不能只提高R&D资本存量，也不能只提高R&D人员全时当量，需要在以提高R&D资本存量为主的同时，适度增加R&D人员全时当量，这样才可以更好地促进经济增长。
（四）方差分解
由于变量之间存在长期协整关系，同时由VECM的动态结构系统，可以进一步把握人均GDP增加受到，，，，的影响程度。表5是基于前述VECM和Monte Carlo模拟的方差分解结果（下表给出了10期的数据）。
从表5可以看出，在人均GDP走势的波动中，从方差分解的短期趋势看，经济发展水平是最主要的贡献因素，2、4、6期对应的比率分别为96.25%、74.73%、59.72%，各期贡献率均在44%以上；从方差分解的中长期趋势（8期以后）看，从业人员、资本存量和人力资本对经济增长的贡献最大，在第10期其方差贡献分别达到17.09%、21.45%和9.927%，这说明广东省的经济增长目前主要来源于要素投入的增长，经济增长类型属于弱内生型。研发投入对人均GDP增长的贡献整体偏小，但其上升速度最快，由第2期的0.052%上升到第10期的2.92%，这表明地方研发投入的增加对经济增长的影响程度最敏感。因此，目前进一步增加研发投入相对于其他经济要素投入来说对于长期经济增长的影响最直接有效。
结束语
本文通过构建一个内生经济增长模型，采用广东省三十年的时间序列数据，针对广东省财政科技投入与经济增长的关系展开时间序列分析。研究结果显示，研发投入对经济增长产生长期稳定的均衡作用，并且研发人员和研发投入两个变量之间存在相互促进的关系。基于实证研究结论，政策含义是：首先，要加大广东省财政科技投入和引进科技人才。既不能只提高R&D资本存量，也不能只提高R&D人员全时当量，需要两者的配合使用，这样才可以更好地促进经济增长。其次，科技投入对区域经济增长的长期影响比短期影响大，因此，要制定长远的科技投入战略而不是短期策略。最后，在重视科技投入数量的同时，对科技投入的结构、科技资源的优化配置和使用效率上也应给予足够的重视，最大限度提高科技投入在促进经济增长中的作用。
参考文献：
[1]Christopoulos D K. Tsionas EG. Financial development and economic Growth：Evidence from panel unit root and co-in-
tegration tests [J]. Journal of Development Economics，2004，
73(1): 55—74.
[2]郭瑞东. 地方财政科技投入与经济增长的动态均衡关系—以河北省为例[J].经济与管理,2009,23，(02):66-70.
[3]严四容,郭慧文,张文棋. 科技投入的国际比较与启示[J]. 科技投入与研究,2008,(1):86-91.
[4]张晓峒. 面板数据的计量经济分析[M]. 天津：南开大学出版社,2008.
[5]朱春奎. 财政科技投入与经济增长因果关系的实证研究[J]. 经济经纬,2006,(6):119-121.
[6]肖利. 美国企业投入对中国现代企业的启示[J]. 科研管理,2002,23，（2）：116-121.
[7]张绍佩. 江西省科技投入与经济增长的关联实证研究[J]. 经贸观察，2009，（01）：93-94.
[8]阮敏. 要素投入、技术进步与上海经济增长的源泉[J]. 当代经济管理,2008,30，（12）：63-67.
注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文
关键词：经济增长；财政科技投入；VAR模型；协整分析
中图分类号：F290文献标志码：A 文章编号：1002-2589（2011）15-0135-06
引言
科技是促进经济增长的主要推动力量，而科技投资是科学创新和技术进步的基本前提和必要条件，因此科技投资对经济增长发挥着重要作用。目前很多国家和地区都把加大科技投入作为促进经济增长，提高综合竞争力的主要手段。我国财政科技投入占GDP的比重太少，平均仅为0.164%，与世界平均水平2.10%的比重及发达国家2.15%的比重均有较大差距。尽管我国R&D经费投入量及其占GDP的比重不断增加，平均仅为0.188%，日本为3.10%，美国为2.17%，韩国为2.16%，芬兰为2.19%，瑞典为3.19%。科技投入是从事科技活动的基本要素和重要基础，也是反映一个国家或地区科技进步和科技实力的重要指标。如何发展高新技术产业，促进产业结构升级，优化经济增长方式，是广东省的核心任务。
通过系统梳理国内外文献的研究脉络，财政科技投入与经济增长的实证分析有：以卢卡斯为代表的经济学家提出了新经济增长理论，将技术进步作为系统的内生变量，认为科学技术因素是经济增长的决定因素。因此，政府对科技的支持力度是影响经济增长的间接因素之一；肖利（2002）通过对美国企业界20世纪90年代R&D投入的分析表明，R&D投入的高速增长是推进美国技术创新和经济增长的主要动力；严四容等（2008）从科技投入总量、科技投入经费来源、科技投入结构三方面具体阐述我国科技投入的现状，并和其他一些国家进行比较分析；张绍佩（2009）根据江西省2000—2006年R&D经费支出、从事科技活动的人员数和GDP的数据，运用灰色关联度分析方法对江西省科技投入与经济增长关系进行了实证研究。得出江西省科技投入与经济增长有很强的正相关关系。并且，从事科技活动的人员数对经济发展的影响更为显著；阮敏（2008）运用传统增长理论和内生增长理论对上海近十多年来经济增长进行实证分析，得出技术进步对上海经济增长的贡献较低，在现阶段还没有出现内涵式经济增长的拐点；朱春奎（2006）通过对中国1978—2000年财政科技投入与经济增长的有关数据变量进行因果关系检验，揭示了财政科技投入与经济增长的动态关系，从总体上看，改革开放以来，中国财政科技投入是经济增长的充分而非必要条件，即财政科技投入是国民经济增长的原因，而经济增长对财政科技投入的贡献作用并不显著，仅在滞后期为两年时，经济增长构成财政科技投入变化的Granger原因。
综上所述，国内外学者的研究证明了科技投入对经济增长有着重要的作用。而以广东省为例来研究二者的关系比较少，这方面的研究对增强广东省财政科技投入对经济增长的贡献具有重要的理论和政策意义。由于地方财政科技投入对经济增长的作用期较长，因此本文针对广东省财政科技投入与经济增长的关系展开时间序列分析，包括单位根检验、建立VAR模型、协整检验、因果关系检验、建立误差修正模型、脉冲响应函数分析和方差分解，试图得到有价值的结论，以期为合理制定广东省财政科技投入政策提供参考。
一、模型设置
本文基于罗默R&D理论模型，采用广东省1978—2007年的时间序列数据，采用扩展的C-D生产函数，定量研究广东省财政科技投入对区域经济增长的影响程度，建立模型如下。
lny=?茁0+?茁1ln1+?茁2lnk+?茁3 ln h+?茁4 ln R&D+?茁5 ln h*ln R&D+?滋
（3-1）
这里，模型中R&D人员和R&D投入的交叉项是来检验它们的共同影响。（3-1）式中k为可比价固定资产投资总额，l代表全省从业人员数，h表示R&D人员，R&D表示地方财政科技投入，以人均国民收入y为被解释变量。
所有数据通过1979-2008年《中国统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》和《广东省统计年鉴》整理得到。其中，1995-2000年的固定资产投资价格指数用商品零售价格指数代替，1995年以前该指数变化较小，本文用全国零售价格指数代替。R&D价格指数没有准确的统计数据，多数研究用加权平均值的估算方法( Jaffe，1972；朱平芳、徐伟民，2003)，而本文直接使用GDP平减指数作为R&D价格指数的近似，这是基于对R&D内部支出的整体考虑。以上数据均以1978年为基期进行折算。y的单位以元计，k，R&D的单位以亿元计，l，h的单位以万人计。
二、实证结果分析
（一）协整检验和因果关系检验
首先进行单位根检验，以确定变量单整阶数，只有当变量的单整阶数都相同时，才能进行协整检验。表1给出了单位根检验结果。
本文选择了ADF检验和PP检验两种检验统计量来验证时间序列的单整阶数，结果都显示，这几个时间序列的水平值都是非平稳的，其一阶差分变量的单位根过程都是平稳的，因此这些时间序列都是一阶单整I(1)序列。基于表1的研究结论，可采用Johansen协整检验来对这几个变量进行协整分析。Johansen检验分析的前提为VAR（向量自回归）模型的残差项必须是白噪声序列，而这能够通过选择VAR模型适当的滞后阶数（K）来实现，因此本项研究根据Johansen协整检验来确定协整向量的个数。
得到VAR模型如下：
为了确保VAR模型的残差项是白噪声序列，根据A IC准则或SC准则，我们可以确认这个VAR系统的最优滞后阶数为2阶。在此基础上我们进行协整检验的目的是探索同阶变量间是否存在长期的、稳定的动态关系。检验结果如表2。
表2的第一列CE表示协整关系的个数，由上表得出模型存在6个协整向量，5个协整方程。如在5%的临界水平下，轨迹统计量418.9＞临界值117.7，应该拒绝没有协整关系（CE=0）的原假设，对应的接受存在一个协整关系；最大特征值统计量也是拒绝CE=0，接受CE<=1，即最多存在1个协整关系。同时，模型的残差均为零阶单整。结果表明变量间存在一阶协整关系。
有了一阶协整关系的成立，就可以测算出协整方程，即变量间存在长期稳定的关系。模型中解释变量对经济增长作用的5个具体的协整方程分别为：
ln y=-2.3671 ln l+0.2309lnk-2.6232ln h-1.2348ln R&D+
2.5619ln h*ln R&D-0.0182@TREND(79)（3-3）
(0.01763) (0.00159) (0.01480) (0.00466)
(0.01108) (0.00024)
ln y=0.1789 ln k-3.5027ln h-1.2158ln R&D+
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(0.02002)(0.18870) (0.05866)
(0.14240)(0.00230)
ln y=-3.3074 ln h-0.8668ln R&D+2.2780ln h*ln R&D-
0.0098@TREND(79)（3-5）
(0.30640) (0.08925)(0.22083) (0.00148)
ln y=-1.2754 ln R&D-0.6715ln h*ln R&D-
0.0914@TREND(79)（3-6）
(1.15033)(1.55888)(0.03155)
ln y=-０．０８０６ ln h*lnR&D-0.0240@TREND(79)（3-7）
(0.03485)(0.00152)
其中，括号内为t统计量值。
（3-3）、（3-4）和（3-5）式表明，固定资产投资和交互项ln h*ln R&D的交叉项回归系数为正，而研发人员和研发投入的系数为负。表明研发人员和研发投入这两个变量之间存在相互促进的关系，只是单独增加某一项投入的作用是不明显的。这就说明，当使用科技投入政策来促进经济绩效的时候，应该首先考虑R&D资本存量的提高，然后要考虑到R&D人员的引进等配套政策。（3-6）和（3-7）中各项变量均为负，研发只有在其他投资的基础上才能发挥较大作用。另外，从业人数对经济增长产生反作用，一方面这可能说明了广东的劳密型产业比例逐步减少，而低技能劳动力过多，给整个经济带来了负面影响；另一方面可能是R&D投入与发达国家相比明显不足，表现如下：1）研发投入不足。虽然广东省经济快速增长，但研发投入总量基数小，还未构成对经济增长的有力支撑；2）经济增长方式的影响。长期以来广东经济主要依靠资源和资本驱动增长，经济增长质量不高，对于科技进步对经济增长的作用重视不够；3）产业结构不合理。广东省在相当长的时期里，主要以第二产业为主，第三产业发展缓慢。由于产业结构不协调导致投资结构不合理，致使财政支出侧重于第二产业，而对于科技含量高的第三产业投资率偏低。
综上可见，广东省研发投入对经济增长产生长期稳定的均衡作用，但协整关系检验并不能确定两者是否具备统计意义上的因果关系，只能说ln y与ln R&D具备了存在格兰杰因果关系的可能性，尚需进一步验证。下面来考察这两个变量之间的因果关系，根据AIC准则和SC准则滞后期取2，检验结果如表3。
因果关系检验的结果表明，在1%显著性水平下，1978-2007年广东省R&D投入与经济增长之间存在单向的因果关系，即经济增长是研发投入的Granger原因，而广东省研发投入增加不是经济增长的Granger原因。意味着经济增长越快诱发研发投入规模的增大，而广东省的经济增长主要诱因不是研发投入，短期研发投入的增加或减少未引起经济增长的变化。但协整关系反映的是变量之间的长期稳定关系，而研发投入又显著地进入这一关系，这就意味着研发投入是经济增长的长期驱动因素。
（二）向量误差修正模型
误差修正模型反映了被解释变量的短期波动和长期均衡。同时，Engel和Granger(1987)证明了将协整关系引入模型后，可以用有限阶的VAR过程来描述一阶差分构成过程，即进行向量误差修正。在得到了由?驻ln yt、?驻ln lt、?驻ln kt、?驻ln ht、?驻ln R&Dt和?驻（ln h*ln R&D）t这四个I（0）过程组成的VAR（2）后，将得出的协整方程引入模型，就得到了在无约束差分形式下人均GDP及其滞后项、固定资产投资及其滞后项、从业人员数及其滞后项、R&D人员及其滞后项、R&D投入及其滞后项组成的VECM。估计时，采用的Johnson极大似然估计法，与协整分析一致，选取L＝2，含截距和不含时间项的线性趋势假设。下表显示的是在5%水平下VECM的参数估计结果。
从表4可以得出模型VECM的其中一个具体形式如下：
ECM不仅能反映时间序列之间的长期均衡关系，而且能反映短期偏离长期均衡的修正机制。（3-8）式的误差修正项系数为正，符合正向修正机制。误差修正系数为0.1912，各变量均通过长期均衡关系来影响人均GDP的增长，每年ln y的实际值与长期值或均衡值的偏差大约有19%被纠正，表明对人均GDP修正幅度较大。
表4的VECM估计结果说明了研发人员和研发投入对经济增长的短期影响较大，弹性分别为（0.923764，
1.079386）和（0.429840，0.484673），但是不显著，因此，主要通过协整的的长期均衡来影响人均GDP的增加。所以广东对研发投入要具有长期性和连续性。其原因在于，科技投入的生产力作用主要是通过提高物质资本和人力资本的效率来实现的，而这两者的效率在短时间内无法迅速提高，科技投入效果的显现自然也就需要一定的过程。
（三）脉冲反应函数
脉冲反应函数刻画的是在VECM扰动项上加一个单位标准差大小的信息冲击对内生变量的当前值和未来值的影响。图1是基于VECM（2）和Monte Carlo模拟的累积脉冲响应函数曲线，横轴代表滞后阶数，共有十期；纵轴代表广东省某一变量对其他解释变量单位信息冲击的响应程度。
从图1来看，研发投入对人均GDP的响应虽然历经四期的微调阶段，但是其正向响应逐步加大并趋向于长期稳定；人均GDP对研发投入一直处于负向响应，但在第八期之后有减小的趋势；研发人员投入对人均GDP开始处于负响应，但在第六期后转变为正响应，但其响应程度逐步减小；人均GDP对研发人员投入也有个四期的微调阶段，从第四期后，其正向响应程度逐步加大，并于第七期达到最大，又逐步减小。这表明了人均GDP与科技投入两者之间有着紧密的长期联系，人均GDP增长的同时也促进了科技投入的增长。因此，在政策措施上应采取长期而非短期的政策，以保证人均GDP增长对科技投入长期正向的拉动作用。另外，交叉项对人均GDP的响应由负向转为正向，后趋于长期稳定；而人均GDP对交叉项的响应一直处于负向，波动幅度较小，较为稳定。说明了这两个科技政策的改善并不总是可以提高经济增长。这不仅需要一个政策的改变，还需要两者的配合使用，既不能只提高R&D资本存量，也不能只提高R&D人员全时当量，需要在以提高R&D资本存量为主的同时，适度增加R&D人员全时当量，这样才可以更好地促进经济增长。
（四）方差分解
由于变量之间存在长期协整关系，同时由VECM的动态结构系统，可以进一步把握人均GDP增加受到，，，，的影响程度。表5是基于前述VECM和Monte Carlo模拟的方差分解结果（下表给出了10期的数据）。
从表5可以看出，在人均GDP走势的波动中，从方差分解的短期趋势看，经济发展水平是最主要的贡献因素，2、4、6期对应的比率分别为96.25%、74.73%、59.72%，各期贡献率均在44%以上；从方差分解的中长期趋势（8期以后）看，从业人员、资本存量和人力资本对经济增长的贡献最大，在第10期其方差贡献分别达到17.09%、21.45%和9.927%，这说明广东省的经济增长目前主要来源于要素投入的增长，经济增长类型属于弱内生型。研发投入对人均GDP增长的贡献整体偏小，但其上升速度最快，由第2期的0.052%上升到第10期的2.92%，这表明地方研发投入的增加对经济增长的影响程度最敏感。因此，目前进一步增加研发投入相对于其他经济要素投入来说对于长期经济增长的影响最直接有效。
结束语
本文通过构建一个内生经济增长模型，采用广东省三十年的时间序列数据，针对广东省财政科技投入与经济增长的关系展开时间序列分析。研究结果显示，研发投入对经济增长产生长期稳定的均衡作用，并且研发人员和研发投入两个变量之间存在相互促进的关系。基于实证研究结论，政策含义是：首先，要加大广东省财政科技投入和引进科技人才。既不能只提高R&D资本存量，也不能只提高R&D人员全时当量，需要两者的配合使用，这样才可以更好地促进经济增长。其次，科技投入对区域经济增长的长期影响比短期影响大，因此，要制定长远的科技投入战略而不是短期策略。最后，在重视科技投入数量的同时，对科技投入的结构、科技资源的优化配置和使用效率上也应给予足够的重视，最大限度提高科技投入在促进经济增长中的作用。
参考文献：
[1]Christopoulos D K. Tsionas EG. Financial development and economic Growth：Evidence from panel unit root and co-in-
tegration tests [J]. Journal of Development Economics，2004，
73(1): 55—74.
[2]郭瑞东. 地方财政科技投入与经济增长的动态均衡关系—以河北省为例[J].经济与管理,2009,23，(02):66-70.
[3]严四容,郭慧文,张文棋. 科技投入的国际比较与启示[J]. 科技投入与研究,2008,(1):86-91.
[4]张晓峒. 面板数据的计量经济分析[M]. 天津：南开大学出版社,2008.
[5]朱春奎. 财政科技投入与经济增长因果关系的实证研究[J]. 经济经纬,2006,(6):119-121.
[6]肖利. 美国企业投入对中国现代企业的启示[J]. 科研管理,2002,23，（2）：116-121.
[7]张绍佩. 江西省科技投入与经济增长的关联实证研究[J]. 经贸观察，2009，（01）：93-94.
[8]阮敏. 要素投入、技术进步与上海经济增长的源泉[J]. 当代经济管理,2008,30，（12）：63-67.
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