有关江苏省县（市）财政科技投入经济增长关系毕业论文写作资料-论文写作网

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检验投入论文范文

科学技术是第一生产力．对经济增长有着积极的促进作用.科技投入是科技进步的动力和能源,科学技术对经济的贡献必须有科技投入作保障,科技投入的数量和使用效果直接影响科技水平和科技竞争能力,同时也影响经济发展和社会进步.因此,研究科技投入与经济增长的关系,对于建立科学的科技投入机制,提高科技投入资金的使用效率具有重要意义.

目前学界研究科技投入与经济增长关系比较典型的有：朱平芳(1999)通过建立经济计量模型,实证研究了上海市全社会科技投入和国内生产总值的关系,测算了全社会科技投入对国内生产总值的短期和长期弹性．结论显示上海的科技投入和国内生产总值有显著的正相关关系.罗佳明等(2004)运用广义差分回归分析方法研究我国科技投入的贡献率,认为科技投入在一定程度上促进了经济增长,但其促进作用并不是十分明显.朱春奎(2004)利用时间序列动态均衡分析方法．考察了科技投入与GDP的关系.吕忠伟等通过对经济模型的Granger检验实证了我国财政科技投入与经济增长之间的相互关系及传导机制.综合来看,这些研究主要使用时间序列的方法,这需要较长的时间跨度．尽管部分研究也达到此要求,然而长时间序列所带来的结构突变问题仍然没有得到解决.

与以往研究中普遍采用的单一截面时序分析方法相比．基于面板数据的时序方法不仅增加了数据自由度．而且综合了截面间信息,检验结果具有更高的势值和稳健性.本文采用四次全国科技进步考核收集到的,共计8年（1999—2006年）的面板数据对江苏县（市）财政科技投入与经济增长的关系进行分析. 1研究方法

非稳定面板数据计量方法指面板单位根和面板协整方法,能够改善小样本问题,提高检验效果.主要有以下几个部分：首先确定面板数据的稳定性,如果面板数据稳定即不存在单位根．则使用传统的固定效应或者随机效应模型分析：如果数据不稳定,则进行面板协整检验．确定同归方程的残差项是否趋向均值,即变量之间是否存在长期均衡关系.最后,面板协整方程估计．使用完全修正普通最小二乘法确定相关变量之间长期关系式.

(1)面板单位根检验方法.Levin,Lin&,Chu t、Breitung t-stat的原假设：同质面板单位根.Levin＆Lin(2002)提出了以ADF为主的面板单位根检验.他们假定模型：①无截距项,无时间趋势；②有截距项,无时间趋势；③有截距项,有时间趋势.Im,Pesaran＆ShinW -stat、ADF - Fisher Chi-square、PP - Fisher Chi-square原假设：异质面板单位根.IPS检验与LLC检验最大的不同：不采用Pooled Data的方式而结合横断面个体各自的ADF检验统计量,计算群体平均以检验数据是否为平稳的.Hadri Z-stat的原假设：不存在同质面板单位根.事实上,近年来面板单位根检验方法发展非常迅速,因为篇幅所限,难以一一列举,但是从理论分析来看．不同的检验方法的实证结果应该基本保持一致.

(2）面板协整检验方法.如果所检验的变量都是同阶单整过程,就需要对其进行协整检验,以确定变量间是否存在长期联系.简单地说,面板协整检验就是将针对单个体的协整检验用于面板数据环境,它仍然采用Engle和Granger(1987)提出的基于协整方程残差的检验思路.Pedroni( 1999)构造了7个检验面板变量协整关系的统计量．其中4个是用联合组内维度(within-dimension)描述,分别记为panel v-stat、panel tho-stat、panel pp-stat、panel adf-stat统计量,另外3个用组间维度( between -dimension)描述,分别记为group tho-stat、group pp-stat和group adf-stat统计量.Pedroni指出,每一个标准化的统计量都趋于正态分布,但是在小样本的条件下,panel adf-stat、group adf-stat检验效果最好,panel v-stat、group tho-stat检验效果最差,其它处于中间.除panel v-stat是右侧检验以外,其它检验都是左侧检验.换句话说,panel v-sLat是正数,越大越能拒绝原假设：其它统计量是负数,越小越能拒绝原假设,、

(3)面板协整方程估计,即完全修正普通最小二乘法(FMOLS).面板协整检验只是检验长期联系是否存在,但并不对协整关系做具体估计.要估算出协整系数,传统的方法是直接对变量进行OLS回归,但在面板数据环境下,回归变量间的潜在内生性和序列相关会使回归量出现明显的偏误.为了更准确地估计协整关系,一些更有效的估计方法,如完全修正OLS(FMOLS) (Pedroni,1996)和动态OLS (DOLS)（Kao和Chiang,1998)被相继提出.本文使用完全修正普通最小二乘法( FMOLS),该方法能够改善变量内生性及序列相关所导致的伪回归问题．而且比较适合分析长期动态调整的均衡行为[3]. 2数据来源选择连续四次均参加全国科技进步考核的江苏省内的43个县（市）作为分析样本,采用1999—2006年的年度数据．所有数据均来源于四次全国科技进步考核收集到的数据.在我国,财政科技投入仍然是科技投入的主要来源,其总量和结构状况对我国科技进步有着重大影响,根据四次科技进步考核设定的指标,本文采用科技三项论文范文来反映财政科技投入．并采用地区生产总值反映经济增长,分别用STI和GDP来表示.对STI和GDP进行自然对数变换．分别定义为LSTI和LGDP. 3实证分析 3.1面板单位根检验首先．对两个变量LGDP和LSTI及其一阶差分值进行面板单位根检验．综合考虑检验结果的稳健性以及计量软件的实现,本文最终选择LLC检验.IPS检验、ADF-Fisher Chi-square和PP-Fisher Chi-square检验这几种最为经常使用的方法．相应检验结果在表l中列出.可以看出,对于两个变量的水平值进行检验时,均不能拒绝“存在单位根”的原假设,即两个变量均是非平稳过程.而对两个变量的一阶差分值进行检验时,检验的结果均拒绝了原假设,即LCDP和LSTI均为I(l)过程.本文面板单位根检验采用Eviews6.0软件实现[4].

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3.2面板协整检验

在面板单位根检验的基础上,进一步做面板协整检验,以确定两个变量之间是否存在长期联系.考虑到本文数据的小样本性质,panel adf-stat、group adf-stat检验效果最好,panel v-stat,group tho-stat检验效果最差,其它处于中间.除panel v-stat是右侧检验以外,其它检验都是左侧检验.符号****和*分别表示10%、50/0和lqo的显著性水平,其对应临界值分别是1.625、1.96和2.58.

从表2可以得到pane] adf-stat、group adf-stat、panel pp-stat、gmup pp-stat都拒绝原假设,所以存在面板协整关系,实证表明LSTI和LGDP之间的长期均衡关系是存在的.本文的面板协整关系检验和FMOLS估计均基于Pedroni教授提供的Rats程序实现『5-6],、

3.3 FMOLS估计

变量之间存在面板协整关系．那么这种影响具体如何呢?这需要通过FMOLS方法估计协整方程,从而得到变量之间的协整关系式.FMOLS估计结果如表3和表4所列.、

从表3中可以得到：

(1)将江苏县（市）分为苏南（南京、镇江、常州、无锡、苏州）、苏中（扬州、泰州、南通）、苏北（连云港、盐城、徐州、淮安、宿迁）来看,科技投入每增长1%,苏南县（市）经济增长量平均为0.70%,苏中县（市）为0.59%,苏北县（市）为0.44%．、苏南县（市）在财政科技投入量上高于苏中和苏北县（市）．苏中又高于苏北,可见较大规模的财政科技投入能够促进经济的更快增长.

(2)对单个县（市）而言,所有县（市）的财政科技投入均对经济增长有正效应．其中泰州海陵区、盐城盐都区、无锡江阴市、南京高淳县的正效应尤其明显,科技投入每增长1%,对经济增长的促进作用均超过1%.徐州丰县．连云港东海县、徐州睢宁县、淮安金湖县这些县（市）的财政科技投入对经济增长的促进作用相对较弱,科技投入每增长1%．对经济增长的促进作用不超过0.30/0.在所有43个县（市）中,正效应尤为显著的县（市）的财政科技投入量并非都位于最前列,而正效应较弱的县（市）的财政科技投入量也并不是位于末尾的,可见,在重视科技投入数量的同时,对科技投入的使用效率以及科技投入与经济发展的协调性也应给予足够的重视.

从表4可以看出：

对江苏县（市）总体而青,科技投入水平对经济增长有着显著的正效应,每当其增长1%．能促进经济增长0.57%. 4结论通过面板单位根和面板协整检验与估计．本文研究了江苏县（市）的经济增长与财政科技投入的基本特征,结论为：江苏县（市）的经济增长与财政科技投入之间存在着长期均衡的面板协整关系．在长期巾财政科技投入水平对江苏县（市）总体以及各县（市）的经济增长有着显著的正效应,但这种正效应在各县（市）之间存在显著的差异.

就总体而言,财政科技投入量较大的县（市）,其促进经济增长的正效应也比较显著,因此增加财政对科技的支持力度是必要的.另外,实证表明正效应最大的县（市）并不一定是财政科技投入最多的县（市）,这就要求政府主管部门要加强引导作用．不仅要保证科技投入的数量和增长速度,更要采取有效措施．优化科技资源配置,提高现有科技投入的使用效率,最大限度提高科技投入在促进经济增长中的作用.

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