中国经济的发表篇1谈科技投入对中国经济增长的付出及互动机制1研究背景科学技术是第一生产力，对经济增长起着重要作用。在党的十三五规划中，强调要发挥科技创新在全面创新中的引领作用，并为经济社会进展供给耐久动力。历史上，亚洲四小龙经济的迅猛进展就与科技进步密不成分，1970-1980年，四小龙中的台湾和韩国GNP和年均增长率分别为9.8%和9.5%，而此间技术进步对经济增长的付出份额，台湾为48%，韩国为40%。近年来，随着我国对科技重视程度的巩固，财政科技投入由1999年的544亿元增加到2022年的3050亿元，10年间财政科技投入翻了近6倍。政府将确定比例的财政收入投入到科技研究中，了解这片面资金对经济增长起到了怎样的作用以及相互之间的联系，对制定政策方针具有战略上的意义。长期以来，科技投入和经济增长的关系受到国内外学者的广泛的关注。1928年，柯布(Cobb)和道格拉斯(Douglas)共同提出的C―D生产函数，可计算出某一时刻的技术水平对新增产值的付出Griliches(1986)通过分析1957-1977年间美国1000家规模较大的制造业企业数据，得出科技经费投入对企业生产力的提高有显著的促进作用。Romer(1990)研究进展察觉政府在RD上的财政支持能激发和激励企业投入更多资源举行RD活动，---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---推动经济的长期增长。Boskin和Lau(1996)将生产投入要素分为资本、劳动、人力资本和RD资本四种，在C-D生产函数根基上，新构造了生产函数，将不能由这四种投入要素解释的经济增长归结为技术进步的付出，利用六个国家的数据举行研究，得到由RD引致的技术进步对经济增长的影响分外大。国内学者那么是采用不同的研究方法来探讨科技投入与经济增长的关系。单红梅等(2022)应用C-D生产函数得出中国的科技投入不但对当期经济增长有促进作用，而且还存在滞后效应，滞后期为3阶。姜庆华、刘贵基(2022)采用灰色关联度模型与生产函数模型，得出科技经费投入对我国经济增长的影响强于人员投入对经济增长的影响，并且技术进步对经济增长的付出率呈现出波动上升形态的结论。卢方元(2022)等采用2000-2022年全国30个省区市的RD投入和经济增长的有关数据，通过建立面板数据模型，研究RD投入与经济进展的关系。凌江怀、李成、李熙(2022)以1991-2022年国内生产总值和财政科技投入的数据为根基，认为财政科技投入对经济增长有积极的促进作用。不同于以往研究，本文引入RD经费支出作为内生变量，建立广义柯布-道格拉斯生产函数，在对全体变量举行平稳性和协整检验的根基上，结合协整回归、误差修正模型及向量自回归模型的多元时间序列分析方法，测算科技投入对经济增长的付出，并试图透露经济系统的动态影响机制。2---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---理论模型及研究方法2.1变量选取及数据处理利用1995-2022年度的经济数据举行实证研究，数据来自《中国统计年鉴》和《中国科技统计年鉴》。选取GDP(亿元)代表全国的经济进展水平Y，RD经费支出(亿元)作为科技投入指标S，全社会固定资产投资(亿元)扣除RD经费支出后作为资本投入K，RD人员全时当量(万人)作为劳动力投入指标N，对原始数值取自然对数，以压缩变量的尺度差距及削减可能存在的异方差，分别记为LnY、LnS、LnK、LnN。2.2理论模型及研究方法2.2.1广义C-D生产函数通过对式(4)举行回归分析，即可估计出科技投入对经济增长的付出。同理，琢与茁分别表示资本投入付出和劳动投入付出酌，剩余项那么代表技术水平。2.2.2协整理论与误差修正模型1987年，Engle和Granger提出协整理论，为非平稳时间序列的建模供给了新的思路。假设单个时间序列非平稳，而它们的线性组合却表现出平稳性，那么这些变量间存在长期均衡关系，这种协整关系能够有效区分真实回归与虚假回归。误差修正模型(ErrorCorrectionModel，ECM)提升了时间序列模型忽略原非平稳变量信息的缺点，将长期稳定关系与短期动态特征综合在一个模型中。2.2.3向量自回归模型向量自回归模型(VectorAutoRegression，VAR)基于统计性质，将系统中每一个内生变量表达为全体内生变量滞后值的函数，从而...