创新能力、贫穷与经济增长关系协整研究

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时间:2017-12-06

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1、创新能力、贫穷与经济增长关系协整研究  摘要:文章针对创新能力、贫困和国家经济增长的关系研究不足的现状,使用协整关系模型,采用计量经济学软件包eviews6.0,通过对中国1985—2011年的时间序列样本数据展开分析,实证检验结果发现:创新能力对国家经济增长具有显著的正向影响;贫困是国家经济增长的阻滞因素;创新能力在贫困与经济增长之间的关系中具有显著的中介效应,即贫困通过创新能力间接影响到国家经济增长。因此,国家创新能力的建设既是增强国家经济实力又是消除贫困的有效途径。关键词:创新能力贫困经济增长中

2、介效应协整分析一、引言7研究中,学者们一方面热衷于探索和发现有利于促进社会经济发展的积极因素,以督促政府将资源投向这些积极因素,加快经济的发展;另一方面,亦有人在关注社会经济发展中的阻滞因素,例如贫困、失业、分配不公等,这些阻滞因素通过资源的耗费减缓了经济发展的步伐,因此,它得到政府、社会及研究者们的重视。创新能力毋庸置疑是促进经济增长的核心力量,其与经济发展之间的积极关系已经得到了学界和实践上的一致认同[1]。特别是开外的新经济环境下,创新能力已成为一个国家经济是否拥有国际竞争优势的决定因素,是衡量

3、国家经济参与者竞争力的重要标志[2]。创新能力是各种积极能力的累积,已被证明能够极大地促进经济的产出[3]。新经济环境下,创新能力是经济增长和经济发展的关键推动力[1][4][5]。创新能力是促进生产、代表着机会;而贫困阻碍生产、意味着障碍,尽管两者对经济增长的作用力量是反向的,但是两者同样都是增长的影响因素。我们的研究兴趣是:(1)贫困是影响创新能力的制约因素吗?(2)创新能力和贫困之间的交互对经济增长的影响是怎样的呢?为了解决这两个问题,我们以1985—2011年的国家层面的时间序列样本数据检验贫

4、困和创新能力对经济增长的综合效应。二、关键变量定义、数据来源与处理7本文关注的变量贫困、创新能力及经济增长,因此我们需要给出变量的定义,即创新能力、贫困和经济增长。对贫困测量方法的研究,主要存在两种基本思路,即:绝对贫困和相对贫困。测量绝对贫困,主要是通过划定一条贫困线来区分贫穷和非贫穷(富裕),贫困线以下为贫穷人口,贫困线以上为非贫穷人口,因此确定贫困线是判断贫穷与非贫穷的关键所在。相对贫困,主要涉及的是贫困的比例、程度和深度问题,也可以用来测量贫困人口内部的差别和不平等。由于数据的可得性限制,本研

5、究使用恩格尔系数来测量贫困。由于我国的恩格尔系数是区分城乡分别测算的,我们对城乡的恩格尔系数进行了加权处理以得到全国的恩格尔系数。我国统计年鉴中对恩格尔系数的计算公式为:恩格尔系数=食物支出金额÷消费性支出金额*100%。我们对全国的恩格尔系数的加权处理公式为:全国的加权恩格尔系数=(城镇恩格尔系数*城镇居民平均每人消费性支出+农村居民恩格尔系数*农村居民平均每人消费性支出)/(城镇居民平均每人消费性支出+农村居民平均每人消费性支出)。本文将对序列研究中涉及的变量进行单位根和协整检验分析。对于时间序列

6、而言,通常需要较多的样本数才能够反映出变量间的长期关系,样本过短并不足以消除暂时性状态的影响,由于我国专利申请数从1985年才开始有统计数据,因此本文选取的样本区间为1985—2011年,希望能最大限度地反映我国贫困、创新和经济增长之间的长期关系。专利数据来源于《中国统计年鉴》(1986—2012)。实际人均GDP通过同年人均GDP指数修正,并选取1978年为基期。为了消除异方差,分别对各变量取自然对数。三、实证检验(一)单位根检验美国学者Nelson和Plosser7曾在其研究中指出,多数的宏观经济

7、时间序列都是不稳定的[6]。因此,在未对变量的时间序列的平稳性进行检验的情况下,直接对其进行回归分析,极容易产生伪回归问题,从而导致所建的回归模型没有解释意义。为避免此类问题的发生,本文将采用近年来在经济领域广泛使用的协整理论,对贫困、创新能力与经济增长之间的关系进行分析。在进行协整分析前,必须先检验变量是否是平稳的。这里采用ADF检验方法,对lnPATENT、lnENGEL、lnGDPRJ以及差分变量D(lnPATENT)、D(lnENGEL)和D(lnGDPRJ)平稳性检验如表1所示。通过表1的A

8、DF单位根检验发现,在5%的显著性水平下,所有变量均不能拒绝有单位根的假设,所以这些序列变量是非协整的。其一阶差分变量在5%的显著水平下接受有单位根的假设,拒绝了有单位根的假设,即D(lnGDPRJ)、D(lnPATENT)、D(lnENGEL)是一阶单整的。(二)协整关系检验结果由于变量lnGDPRJ、lnPATENT和lnENGEL都是1阶单整的,因此我们可以进一步检验其协整关系。关于协整检验与估计的方法已经有很多种,其中主要有Engle—Grang

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