10年统计建模大赛江苏省统计

技术进步、结构优化与经济增长 ——基于江苏数据的实证 郁明华 于利东 刘冬（江苏省统计局） 【内容提要】改革开放30年来，江苏经济高速增长的主要源泉是要素投入，技术进步和结构调整起到了重要的催化作用。本文利用江苏1990—2009年的相关数据资料，在验证技术进步对经济增长拉动作用的基础上，引入结构调整中介变量和政府规模调节变量，深入剖析技术进步、结构优化与经济增长的内在关系和动态变化，提出兼具前瞻性和针对性的政策建议。 【关键词】技术进步 结构优化 经济增长 一、引言 2009年，江苏生产总值达3.45万亿元，比1979年增长39.1倍（剔除价格因素），年均增长12.6%，高于同期全国9.8%和世界经济3.0%左右的平均增速，并实现发展乡镇企业和开放型经济的两次跨越转型。2009年，江苏人均GDP达44744元，按现行汇率折算为6550美元（其中苏南地区已超过1万美元），城镇化水平达55.6%，总体上处于工业化中后期和城市化中期阶段。面对后金融危机时代全新的竞争环境，加快转变发展方式、迈向创新型经济，在更高层次上保持领先发展优势，已成为当前江苏重大的战略任务。 长期以来，经济增长主要源于要素投入和要素生产率的提高。各国（地区）长期的经济实践证明，单纯依靠要素投入扩张的经济增长，以粗放式地消耗要素和资源为代价是不可持续的，而要素生产率才能保证经济增长的可持续性。多年来，政府和学术界都普遍认为江苏经济30年高增长的支撑因素或主要源泉是要素投入，即经济增长的方式是粗放的。随着劳动力、资本、资源等要素的低廉价格“要素红利”的逐渐消失，保持经济较快增长必须转向要素生产率的提高。在江苏已经历的发展过程中，研究技术进步与产业结构变迁对经济增长的贡献程度如何、如何将技术进步和结构优化结合起来更好地促进经济增长、政府规模大小对“技术进步——经济增长”关系有无调节效应，具有极其重要的理论和实践意义。本文利用1990年以来江苏经济社会发展的相关资料，从实证的角度就上述问题进行分析研究，并尝试提出政策建议。 二、研究综述 关于技术进步与经济增长的关系，亚当·斯密早在《国富论》中就已有初步论述。自索洛（1957）使用总量生产对影响经济增长的因素进行分解后，技术进步的概念开始被广泛运用于经济增长分析。Chris Freeman和Luc Soete（1974）等人在熊彼特（1939）创新理论的基础上，得出技术进步是经济增长主要拉动力的研究论述。克鲁格曼（1994）推断东亚经济增长中没有技术进步的成分而引发国际学术界广泛争论，我国经济学界也开始广泛研究技术进步对经济增长的作用。林毅夫（2007）在质疑克鲁格曼对东亚经济奇迹的批评的文章中指出，对于一个国家经济的长期可持续发展来说，重要的是技术的不断创新。刘伟（2008）通过研究认为，对中国这样的发展中国家而言，随着产业结构的调整，技术进步对经济增长的作用则会慢慢突显出来。 与新古典经济学未将经济增长与产业结构问题联系在一起不同，霍利斯·B·钱纳里（1989）认为，经济增长是生产结构转变的一个方面，生产结构的变化应能更有效地促进经济增长。库兹涅茨（1993）等亦认为，经济结构随经济增长和发展而变动，并且反过来作用于一国的经济增长。我国一些学者的研究也认为，经济结构的调整是实现经济增长质和量提高的一个有效的突破点（胡晓鹏，2006），经济的持续增长需要有良好的经济结构作为支撑（郭金兴，2007），产业结构调整和产业结构贡献度的变化是导致经济周期性增长的重要因素之一（高更和，2006）。而徐杏（2000）等人的研究认为，技术进步以及结构调整都已成为促进我国经济发展的重要因素，必须将两者结合起来，才能更有效地促进经济增长。 在政府规模与经济增长关系方面，古典学派主张政府应维持在一个较小规模，不必干预经济活动。而凯恩斯学派则认为，政府扩大规模，增加支出，可以提升需求，降低失业率，刺激经济增长。白博文（2006）认为政府规模是刺激经济增长或抑制经济增长的关键因素。而黄琼如、何艳宏（2003）通过进一步研究指出，政府规模扩张对经济增长有负面作用，但影响的效果并不显著。 三、模型建立与变量选取 已有研究明，技术进步和结构优化均有力推动了经济增长，而且当技术进步作用于结构优化时，其对经济增长的推动效应更趋明显；研究还发现，政府服务因素也有助于促进技术进步和结构优化，进而拉动经济增长。江苏的经济发展是否也呈现上述规律？本文将在多元回归分析中引入中介变量和调节变量，对江苏经济发展与技术进步、结构调整、政府规模等因素的内在关系展开实证分析。综合国内外理论研究成果及江苏经济发展实践，提出如下假设： 图1  理论框架与假设 假设1（ ）：技术进步对经济增长具有正向影响。技术进步可以通过提高劳动生产率，降低生产成本等，促进经济增长。 假设2（ ）：结构调整对经济增长具有正向影响。结构调整可以带来产业的不断优化和升级，进而促进经济的持续增长。 假设3（ ）：结构调整是技术进步与经济增长之间关系的中介变量，即技术进步通过结构调整对经济增长产生促进作用。技术进步通过带动结构调整，促进产业升级，进而更有效地推动经济增长。 假设4（ ）：政府规模是技术进步与经济增长之间关系的调节变量，即技术进步与经济增长之间的关系受到政府规模影响。政府规模的不断扩张，会导致政府在资源配置等方面的效率低下，从而降低技术进步对经济增长的促进度。 四个假设之间的关系可以由图1表示。根据该理论研究框架的需要，综合考虑指标数据的可得性，选取下列指标变量： 表1  变量的指标选取 变量 编码 指标 单位 经济增长 人均地区生产总值指数 － 技术进步 每百亿元GDP专利申请授权量 件 每百亿元GDP发明授权数 件 R&D经费支出占GDP比重 % 每万名从业人员中科技活动人员数 人 财政科技支出占一般预算支出比重 % 结构调整 第三产业增加值占GDP比重 % 最终消费占GDP比重 % 第三产业从业人员占从业总人员数比重 % 霍夫曼系数 － 高新技术产业产值占规上工业总产值比重 % 政府规模 公共管理和社会组织增加值占GDP比重 %         霍夫曼系数采用轻重工业产值之比近似计算，其值越小，表明工业化水平越高。为逐一验证上述理论假设，建立如下模型： ： ： ： ： 数据窗口1990—2009年，数据来源于各年江苏统计年鉴，计算软件为Eviews6.1。为消除异方差影响，所有变量均取自然对数。 对所有时间序列数据进行ADF单位根检验，发现各序列均存在单位根，都是不平稳序列；分别进行一阶差分后，各序列均不存在单位根，是平稳序列。分别将各序列变量与 （经济增长）进行线性回归，在结果中提取残差序列并分别进行ADF检验，结果显示各序列变量与 之间均存在协整关系，可见技术进步、结构调整及政府规模等变量与经济增长间存在长期稳定的相互作用关系，可以进行回归分析。在平稳性和协调性检验的基础上，引入量表效度分析（克隆巴赫 系数），对变量指标有效性进行检验，在“技术进步”变量中剔除“ 单位GDP发明专利授权数”指标，在“结构调整”变量中剔除“ 霍夫曼系数”指标。限于篇幅，以上预备性分析过程略。 四、描述性统计分析 首先，根据上述指标，对于江苏近20年来经济增长与技术进步、结构调整的发展历程作一描述性分析。 一是经济总量快速增长，发展质量稳步提高。1990—2009年，江苏地区生产总值年均增速几乎都在10%以上，年均增长13.2%，经济综合实力大幅跃升；人均GDP年均增速也达到12.3%，增长势头良好，人均国民收入水平已跨入中等收入国家或地区的水平。同时，全省地方一般预算收入从36.8亿元增长至3228.8亿元，年均增长26.5%，一般预算收入占地区生产总值的比重也由2.6%提升至9.4%，地方财力的快速增长，既显现出经济发展的高质量，也为促进经济发展、改善民生提供了有力的资金保障。 图2  1990-2009年江苏地区生产总值和人均GDP年增速（%） 二是科技投入持续增加，技术进步成效明显。1990—2009年，全省财政科技支出占一般预算支出比重由0.99%提高至2.23%，显示出全省积极发展科技事业的重大决心；每万名从业人员中科技活动人员数由31.6人增长至143.7人，科技队伍力量明显壮大，人员素质明显提高；R&D经费支出占GDP比重由0.65%提高至2.08%，全社会对科技事业的投入热情不断提高，科技事业的发展不断注入新的强劲动力。此外，全省每百亿元GDP专利申请授权量由102.7项增长至253.3项；其中，1990—1995年由于专利授权量不多而经济增长较快，这一比重逐渐下降，但1996年以后随着专利申请的大幅增长，这一比重逐步加快，“十一五”以来更是大幅度提高，表明全省科技成果转化为现实生产力的步伐不断加快。 三是产业层次逐步趋高，内部构成不断优化。1990—2009年，全省第三产业增加值占GDP比重由26%上升至39.6%，呈现产业结构高度化发展的趋势，第三产业从业人员占全部从业人员的比重也由14.7%提高至39.2%。在工业内部，以电子工业等八大产业为支柱的高新技术产业飞速发展，其产值占规上工业总产值比重由8.8%提高至30.0%，有力促进了全省工业产业结构的优化升级。但同时，最终消费占GDP比重由50.6%下降至41.7%，消费需求增长乏力，显示出消费对经济增长的拉动作用有待进一步提高；霍夫曼系数由1.21调整至0.41，表明江苏工业重型化趋势进一步显现，虽然工业化水平得到提高，但工业结构已显偏重。 四是政府规模保持稳定，服务力度不断加大。1990—2009年，全省机关从业人员占在岗职工人数的比重由4.4%增长至7.5%，占全部从业人员的比重由0.92%增长至1.08%，政府人员规模增长相对稳定，2000年以后，甚至没有太大变化，但经济社会发展的事务大量增加，显示出政府运作效率的提高。同时，政府消费占GDP的比重由7.7%增长至14.9%，显示出政府服务社会经济发展的力度在逐步加大。 五、模型求解与检验 引入多元回归方法，对经济增长与技术进步和结构调整的关系进行分析，然后检验结构调整对“技术进步——经济增长”关系的中介效应，最后对政府规模对“技术进步——经济增长”关系的调节效应进行测度。 （一）经济增长与技术进步、结构调整关系分析 1、技术进步与经济增长关系分析 将经济增长与技术进步类因素进行多元回归分析，结果如表2所示。在修正后的模型1中， （财政科技支出占一般预算支出比重）被剔除，显示出政府研发投入总体上尚未对经济增长产生显著影响。在进入模型1的变量中， （每万名从业人员中科技活动人员数）系数高于 （R&D经费支出占GDP比重）、均通过t检验，说明研发的人力和财力投入均对经济增长有显著正向影响，且作为教育和人力资源大省，江苏研发人员投入在经济增长中的作用发挥较为充分。 分时段进一步分析，修正后的模型2和模型3中变量进入情况变化较大，模型2中保留了 （每百亿元GDP专利申请授权量）和 ，系数分别为0.35和2.25，模型3中保留了 、 和 ，系数分别为0.07、0.93和0.32，显示随着时间推移， 对经济增长的作用趋于降低，取而代之的是 和 。说明近年来江苏的研发投入特别是政府研发投入增长显著加快，对经济增长的贡献程度正在提升。模型3中变量 被剔除，一定程度上也反映了近年来江苏人力资本积累的速度滞后于经济增长。 表2  “技术进步——经济增长”模型分析结果   模型1 1990-2009 模型2 1990-1999 模型3 2000-2009 初始 修正 初始 修正 初始 修正 2.87 （3.41***） 2.26（3.24***） -3.76 （-2.21*） -2.80 （-1.89） 7.71（12.02***） 7.56（52.45***） -0.29 （-2.69**） -0.24（-2.36**） 0.37 （2.10*） 0.35 （2.23*） 0.09 （0.94） 0.07 （1.99*） 0.22 （2.04*） 0.24 （2.20**） 0.29 （1.29） —— 0.95（8.28***） 0.93（13.81***） 1.49（10.34***） 1.60（13.91***） 2.52（8.10***） 2.25（9.43***） -0.06 （-0.24） —— 0.26 （1.25） —— -0.08 （-0.37） —— 0.32 （3.66） 0.32（4.00***） adj. R2 0.97 0.97 0.95 0.95 0.99 0.99 S.E. 0.12 0.12 0.09 0.09 0.03 0.03 DW 1.48 1.29 2.70 2.00 2.54 2.43               注：括弧内为t检验值，***（**、*）表示在1%（5%、10%）的显著性水平下显著，下同。 2、结构调整与经济增长关系分析 将经济增长与结构调整类因素进行多元回归分析，结果如表3所示。在修正后的模型1中， （第三产业增加值占GDP比重）被剔除，而在分时段进一步分析时，该指标在模型3中又被保留，说明结构效应虽然在初期还不是十分明显，但随着时间推移，对经济的促进作用将越来越显著。 （第三产业从业人员占从业总人员数比重）在模型2和模型3中都得以保留，且在模型3中系数（2.33）高于模型2（1.94），也说明结构调整在经济发展中发挥的作用愈加明显。变量 （高新技术产业产值占规上工业总产值比重）在模型1中系数（0.96）高于其他变量系数，说明高新技术产业对经济的拉动作用比较明显。 消费对经济增长有重要的拉动作用， （最终消费占GDP比重）对经济增长应有正向作用。但统计数据显示，江苏近年来最终消费占GDP比重呈下降趋势，变量 在模型1、2、3中系数也均为负，说明消费对经济增长应有的拉动作用尚未充分发挥。 表3  “结构调整——经济增长”模型分析结果   模型1 1990-2009 模型2 1990-1999 模型3 2000-2009 初始 修正 初始 修正 初始 修正 4.59 （2.85**） 4.53 （2.76**） 1.39 （1.32） 1.41 (12.64***） 1.31 （0.93） 1.99 （1.37） -0.09 （-0.19） —— 0.27 （1.17） —— 1.49 （5.01***） 1.37 （4.38***） -0.60 （-1.55） -0.63 （-1.79*） -0.15 （-0.85） —— -1.53（-3.74**） -1.80（-4.50***） 0.97 （1.92*） 0.90 （2.60**） 1.97 （7.98***） 1.94 (52.09***） 1.80 （4.68**） 2.33 (17.66***） 0.94 （3.19***） 0.96 （3.80***） -0.17 （-0.78） —— 0.35 （1.47） —— adj. R2 0.99 0.99 0.99 0.99 0.99 0.99 S.E. 0.07 0.06 0.02 0.02 0.02 0.02 DW 0.73 0.74 2.43 1.31 3.48 2.83               3、技术进步、结构调整与经济增长关系分析 将经济增长与技术进步类和结构调整类因素进行多元回归分析，结果如表4所示。从修正过的模型1看， 系数（0.73）为最高，说明高新技术产业对经济增长产生显著正向影响，这也表明江苏作为工业大省，正在开始由“江苏制造”向“江苏创造”跃升。从分阶段模型分析，模型3比模型1、2增加了变量 ，表明近年来，随着政府鼓励科技创新，多方面扩展科技创新渠道，专利申请授权数量显著提高，对经济增长产生的作用也越发明显。 表4  “技术进步——结构调整——经济增长”模型分析结果   模型1 1990-2009 模型2 1990-1999 模型3 2000-2009 初始 修正 初始 修正 初始 修正 3.73（3.95***） 4.01（4.41***） 3.10（4.358**） 3.60（6.29***） 5.95 （5.23**） 5.49 （7.58***） 0.02 （0.43） —— 0.01 （0.22） —— 0.24 （5.83**） 0.23 （6.63***） 0.03 （0.83） —— 0.07 （1.02） —— 0.07 （0.56） —— 0.43（4.34***） 0.48（6.12***） 0.59 （3.60**） 0.42（4.44***） -0.22 （-2.26） -0.20 （-2.47*） -0.56（-2.78**） -0.60（-3.08***） -0.44（-3.23**） -0.50（-4.23***） -1.71（-7.90***） -1.71（-8.70***） 0.85 （2.82**） 0.62（3.13***） 0.73 （2.17） 0.92 （3.36**） 2.80 (10.43***) 2.91 (16.27***) 0.55 （2.71**） 0.73（5.00***） 0.56 （2.61*） 0.48 （2.90**） -0.37（-3.01**） -0.36（-3.26**） adj. R2 0.99 0.99 0.99 0.99 0.99 0.99 S.E. 0.04 0.03 0.01 0.01 0.01 0.01 DW 1.35 1.54 3.38 2.96 2.43 2.50               （二）结构调整的中介变量作用分析 根据变量的经济意义，选取 、 、 和 、 进行模型分析。 1、 的中介效应分析 按照本文的模型设定，分三步对结构调整的中介效应进行检验，结果如表5所示。在模型1中，引入中介变量 之后， 系数由0.79减小为-0.04，且未通过t检验，说明结构调整对于“创新——经济”关系的中介效应非常显著，即技术进步主要通过带动结构调整而促进经济增长，直接作用于经济增长的程度较低。根据模型2和模型3的结果进一步计算，1990—1999年结构调整变量的中介效应为66.3%，2000—2009年中介效应为78.1%，即随着时间推移，结构调整对于“创新——经济”关系的中介效应有所增强。 表5  结构调整中介效应模型分析结果（ ）   模型1 1990-2009 模型2 1990-1999 模型3 2000-2009 第一步 4.32（2.90***） 10.75（8.14***） 4.99（6.53***） 0.79（2.32**） -0.86（-2.70***） 0.73（4.39***） adj. R2 0.19 0.41 0.67 S.E. 0.63 0.31 0.21 第二步 0.72（0.85） 3.99（4.71***） 1.40（2.90**） 0.47（2.45**） -0.37（-1.82） 0.38（3.55***） adj. R2 0.21 0.21 0.56 S.E. 0.36 0.20 0.14 第三步 3.07（14.28***） 4.66（8.20***） 2.86（8.81***） -0.04（-0.65） -0.29（-3.49**） 0.16（2.04*） 1.74（29.71***） 1.52（12.48***） 1.51（9.14***） adj. R2 0.98 0.97 0.97 S.E. 0.09 0.07 0.06           2、 中的中介效应分析 由表6可知，在模型1中，中介变量 引入后， 的系数由1.03变为-0.01，且未能通过t检验。说明技术进步直接作用于经济增长的效果远逊于其通过带动结构调整来促进经济增长，即结构调整对“创新——经济”关系的中介效应显著。 表6  结构调整中介效应模型分析结果（ ）   模型1 1990-2009 模型2 1990-1999 模型3 2000-2009 第一步 7.90（77.71***） 6.44（23.67***） 7.93（307.40***） 1.03（5.45***） -1.27（-2.94**） 1.26（20.59***） adj. R2 0.60 0.46 0.98 S.E. 0.44 0.30 0.05 第二步 2.87（49.73***） 2.03（13.83***） 2.90（148.22***） X3 0.60（5.60***） -0.71（-3.07**） 0.69（14.85***） adj. R2 0.61 0.48 0.96 S.E. 0.25 0.16 0.04 第三步 2.95（12.04***） 2.93（6.91***） 6.65（4.88***） -0.01（-0.09） -0.03（-0.12） 0.95（2.90**） 1.73（20.32***） 1.73（6.91***） 0.44（0.94） adj. R2 0.98 0.92 0.98 S.E. 0.09 0.11 0.05           3、 中的中介效应分析 由表7可知，当模型1引入中介变量 后， 的系数由原先的1.71变为0.60，虽然都通过了t检验，但系数明显减小，说明技术进步通过带动结构调整来促进经济增长的效果，要明显优于其直接作用于经济增长的效果。根据分段模型进一步分析，1990—1999和2000—2009年结构调整变量的中介效应分别为48.4%和68.4%，后者明显大于前者，这表明随着时间推移，结构调整对于“创新——经济”关系的中介效应有所增强。 表7  结构调整中介效应模型分析结果（ ）   模型1 1990-2009 模型2 1990-1999 模型3 2000-2009 第一步 0.71（2.17**） 0.29（0.45） 2.31（2.84**） 1.71（21.49***） 1.82（10.72***） 1.36（7.40***） adj. R2 0.96 0.93 0.86 S.E. 0.19 0.11 1.36 第二步 -1.21（-4.63***） -1.10（-1.84） -0.03（-0.06） 0.97（15.40***） 0.94（5.95***） 0.71（5.44***） adj. R2 0.93 0.79 0.76 S.E. 0.11 0.10 0.10 第三步 2.10（9.97***） 1.33（3.30**） 2.36（7.30***） 0.60（4.62***） 0.94（4.54***） 0.43（2.73**） 1.15（8.92***） 0.94（4.72***） 1.30（6.62***） adj. R2 0.99 0.98 0.98 S.E. 0.06 0.06 0.06           （三）政府规模的调节变量作用分析 根据变量的经济意义，选取 、 、 和 、 进行模型分析。 1、 中的调节效应分析 按照本文的模型设定，分两步对结构调整的中介效应进行检验，结果如表8所示。在模型1中，引入调节变量 （政府规模）后，第二步中乘积项 的回归系数为1.92，非零且通过t检验（t=2.04），R2由0.65提高至0.71，所以政府规模对于“创新——经济”关系的调节效应显著。模型2和模型3中乘积项 的回归系数均不显著，所以调节效应均不显著。 表8  政府规模调节效应模型分析结果（ ）   模型1 1990-2009 模型2 1990-1999 模型3 2000-2009 第一步 1.08（0.92） 9.97（4.21***） 0.94（0.57） -0.27（-0.88） -0.90（-2.55**） 0.24（1.10） 3.30（4.99***） 0.44（0.40） 2.47（2.66**） adj. R2 0.65 0.34 0.81 S.E. 0.41 0.33 0.16 第二步 21.70（2.13**） -35.62（-0.56） -49.67（-1.59） -4.99（-2.14**） 9.19（0.66） 12.19（1.65） -5.11（-1.22） 21.57（0.74） 21.19（1.83） 1.92（2.04*） -4.68（-0.72） -4.43（-1.62） adj. R2 0.71 0.30 0.85 S.E. 0.38 0.34 0.15           2、 中的调节效应分析 由表9可知，在模型1中，引入调节变量 后，第二步中乘积项 的回归系数为2.90，通过t检验（t=2.76），R2由0.65提高至0.75，所以政府规模调节效应显著。由模型3可知， 可见，政府规模越大，技术进步对经济增长的正效应越大。将1990—1999年各年 值代入模型2方程，计算发现引入调节变量后10年间的 系数均<1.24。总体判断，引入调节变量后，技术进步对经济增长的关系强度有所减小。 由于模型2中乘积项 的回归系数均不显著，所以调节效应不显著，可见随着时间推移，政府规模对于“创新——经济”关系的调节效应有所增强。 表9  政府规模调节效应模型分析结果（ ）   模型1 1990-2009 模型2 1990-1999 模型3 2000-2009 第一步 2.86（1.05） -5.83（2.46**） 7.83（6.84***） 0.34（0.81） -1.30（-2.73**） 1.24（7.61***） 2.08（1.84*） 0.26（0.26） 0.04（0.08） adj. R2 0.65 0.39 0.98 S.E. 0.41 0.32 0.06 第二步 1.55（0.65） 15.62（1.57） 8.68（9.84***） -6.69（-2.60**） 19.87（0.95） -1.72（-1.57） 2.51（2.59**） -4.21（-0.93） -0.31（-0.85） 2.90（2.76**） -9.69（-1.02） 1.17（2.73**） adj. R2 0.75 0.39 0.99 S.E. 0.35 0.32 0.04           3、 中的调节效应分析 由表10可知，在模型1中，引入调节变量A后，第二步中乘积项 的回归系数为-0.79，通过t检验（t=-1.89），R2没有显著提高，但仍可认为政府规模具有调节效应。模型2和模型3回归系数均显著，说明均存在显著调节效应。由模型2可知， 可见，政府规模越大，技术进步对经济增长的正效应越大。将1990—1999年各年 值代入模型2方程，计算发现10年间仅有1990、1995和1996年三年在引入调节变量后 系数<1.83，总体判断，引入调节变量后，技术进步对经济增长关系强度有所增大。由模型3可知， 可见，政府规模越大，技术进步对经济增长的正效应越小。将1990—1999年各年 值代入模型3方程，计算发现引入调节变量后10年间的 系数均>0.87，且模型3中R2提高10.3%，高于模型2中R2提高幅度（4.3%）。综合判断，可以认为随着时间推移，政府规模对于“创新——经济”关系的调节效应有所增强，但调节方向发生改变。 表10  政府规模调节效应模型分析结果（ ）   模型1 1990-2009 模型2 1990-1999 模型3 2000-2009 第一步 0.58（1.47） -0.04（-0.04） 1.00（0.83） 1.6311.61***） 1.83（10.04***） 0.87（2.27*） 0.19（0.67） 0.13（0.36） 1.37（1.43） adj. R2 0.96 0.92 0.87 S.E. 0.14 0.12 0.13 第二步 -7.34（-1.75） 37.23（2.94**） -71.04-3.76***） 3.61（3.42***） -8.60（-2.42*） 18.49（4.00***） 3.38（1.98*） -16.96-2.93**） 27.56（4.00***） -0.79（-1.89*） 4.78（2.95**） -6.43（-3.82***） adj. R2 0.96 0.96 0.96 S.E. 0.13 0.08 0.08           六、模型结果分析 根据上述模型分析结果，本文提出的四个理论假设检验结果如下： 假设1得到验证。技术进步对经济增长具有显著影响，其中研发经费投入和科技人员投入均为显著的影响因素，且经费投入对经济增长的促进作用大于科技人员投入。分时段模型分析表明，科技人员投入对经济的影响趋于降低，人力资本积累和升级总体滞后于经济增长；研发投入特别是政府研发投入增长显著加快，对经济增长的贡献程度不断提升。 假设2得到验证。经济结构调整对经济增长具有显著的正向影响，扩大消费、提升服务业比重、加快发展高新技术产业等均对经济增长拉动作用明显。分阶段模型分析结果表明，随着时间推移，加快发展服务业对经济增长的促进作用效应有所增大；作为三驾马车之一的消费的拉动作用也愈加显著，注意到近年来消费率呈下降趋势，说明消费对经济增长应有的拉动作用远没有充分发挥。 假设3得到验证。结构调整不仅直接作用于经济增长，对于“创新——经济”关系的中介效应也非常显著，即技术进步主要通过带动结构调整而促进经济增长、直接作用于经济增长的程度较低。根据分时段模型分析结果，2000—2009年结构调整的中介效应较1990—1999年有所上升，可见结构调整对于“创新——经济”关系的中介效应有增强趋势。 假设4未得到充分验证（或者说仅得到部分验证）。针对不同的变量的模型分析表明，政府规模对于“创新——经济”关系的调节效应显著存在，但调节作用的大小和方向变化趋势没有得到一致结论。分析其原因，除了指标和数据可能存在缺陷以外，在当前阶段，政府在推进结构调整、发展创新型经济方面具有较强的信息资源优势，加大政府的统筹规划协调能力，有助于加快结构调整、促进经济发展；但从长远看，还是应当进一步完善市场机制、约束政府行为，充分发挥市场在资源配置方面的主导作用。 七、政策含义 本文研究认为，对于当前江苏而言，落实科学发展观，转变经济发展方式，积极发展创新型经济，已不再是一个简单的口号，而是实现经济长期持续增长的必由之路，是关乎江苏经济社会发展全局的重大问题。对此： 首先，着眼产业创新升级，促进要素生产率全面提高。尽管有理论研究表明，在促进经济增长上，产业结构变迁所体现的市场化的力量将逐步让位于技术进步的力量，但我们认为现阶段江苏产业结构优化升级的进程还远没有结束，技术进步必须继续作用于产业结构变迁，才能更好地发挥对经济增长的促进作用。因此，必须以产业升级作为技术创新的目标和重心。要通过技术进步，大力发展先进制造业和现代服务业，积极培育战略性新兴产业，着力提升传统产业，以技术进步和结构优化的有效结合，实现要素生产率的全面提高。 其次，着眼资源配置优化，促进政府职能加快转变。因政府在技术进步和结构调整中发挥着较大的影响作用，一旦政府发生定位偏差或职能错位，就可能助推经济粗放式增长，或者助长过度创新，带来比较优势难以发挥等消极后果。因此，要发挥技术进步和结构优化对资源配置效率的促进作用，必须首先转变政府职能，把“经济管制型”政府转变为“公共服务型”政府，通过积极搭建技术公共服务平台、创新创业融资服务平台、社会化人才服务平台等，使江苏成为技术创新的发源地；通过积极加大财政支持力度和资本市场发展力度，着力调整财税分配政策、土地使用政策、产业转移政策、价格政策、资源环境政策等，使江苏成为产业结构优化升级的领跑者。 第三，着眼创新效率提升，促进企业研发占据主导。政府以及由政府财政支持的公共机构的技术创新不仅存在众所周知的预算软约束问题，而且在创新过程中经常表现出忽略市场的倾向，因而就难免创新低效率现象的发生；企业不仅面临较硬的预算约束，且其创新取向总是面向市场竞争的。因此，必须强化企业在技术进步的主体作用，积极引导企业增加研发投入、建立研发机构、开展研发活动，推动创新成果向企业集中、创新政策向企业倾斜、创新人才向企业流动，使全省技术创新的效率得到明显的提高；而政府则应侧重于那些带有前瞻性、公共性、需要较长时间和较大投入并带有较大商业风险的技术研发。 第四，着眼技术成果转化，促进创新体系建立健全。目前，江苏每万名从业人员中科技活动人员的比例与发达国家相比仍然很低，尽管高等教育水平较高，但由于毕业生中技术类人员比例不高等因素，技术创新力量仍非常紧缺，必须在人才培养和引进上下更大的功夫。同时，更为紧迫的是要建立起一种能够把“产、学、研”组合在一起的创新体系和组织构架，以有效避免技术创新明显地处在一种科学研究与商业开发相互独立的“二元结构”之中，使技术进步的成果能及时转化为现实生产力，实现技术与资本、成果与市场的有效对接，促进经济更好更快地发展。 参考文献： 1. Chris Freeman、Luc Soete，1974：The Economic of Industrial Innovation，London:Penguin Books Inc. 2. 刘伟、张辉，2008：《中国经济增长中的产业结构变迁和技术进步》，《经济研究》第11期。 3. 华民，2007：《比较优势、自主创新、经济增长和收入分配——何为中国未来经济发展之道路？》，《复旦学报（社会科学版）》第5期。 4. 王艺明、陈文鹏，林玢，2006：《电子商务时代的技术创新、人力资本与经济增长》，《南方经济》第七期。 5. 赵昕、郑慧，2010：《基于向量自回归模型下科技创新与经济增长的协整机制研究》，《科技进步与对策》第5期。 6. 王磊，2008：《技术创新对陕西经济增长影响的实证研究》，《长安大学学报(社会科学版)》第1期。 7. 朱勇、陶雪飞，2006：《技术创新能力与经济增长的区域性差异研究》，《科技进步与对策》4月号。 8. 葛新元、王大辉、袁强、方福康，2000：《经济结构失衡与经济衰退的多部门动力学模型》，《北京师范大学学报(自然科学版)》第5期 9. 夏明，2002：《转轨以来中国经济结构转变的实证分析》，《统计研究》第2期。 10. 约瑟夫·熊彼特，1991：《经济发展理论》，北京：商务印馆，1991.145- 148。 11. 蔡祖森，2006：《技术创新与经济增长》，《中共银川市委党校学报》第5期。 12. 张雄辉、范爱军，2010：《技术进步、技术效率与我国经济增长的实证分析》，《科技进步与对策》第5期。 13. 李靖、张贵，2008：《技术进步对经济增长影响的实证分析》，《科学学与科学技术管理》第1期。 14. 郭金兴，2007：《经济增长、结构调整与劳动力转移》，人大复印资料《理论经济学》，2008年第5期。 15. 高更和、李小建，2006：《产业结构变动对区域经济增长贡献的空间分析——以河南省为例》，《经济地理》2006年02期。 16. 蔡祖森，2006：《技术创新与经济增长——各国的考察及对中国的启示》，《中共银川市委党校学报》第8卷第5期。