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時(shí)間：2023-04-08 11:47:29
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本文選取影響國(guó)家財(cái)政收入（y）的變量有：農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值（X1）、工業(yè)總產(chǎn)值（X2）、建筑業(yè)總產(chǎn)值（X3）、服務(wù)業(yè)總產(chǎn)值（X4）、全國(guó)人口總量（X5）、成災(zāi)面積（X6）。數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒（1990-2009）》。
1．用相關(guān)分析方法探索數(shù)據(jù)特征。在相關(guān)性分析，成災(zāi)面積與其他的變量相關(guān)程度極弱，可以視為不相關(guān)，但須結(jié)合回歸分析的結(jié)果才能得出是否能夠排除成災(zāi)面積的這個(gè)因素。其它變量之間的相關(guān)系數(shù)都較大，均在0.01水平上顯著相關(guān)，在下面的回歸分析中，很可能出現(xiàn)多重共線的現(xiàn)象。
2．進(jìn)行回歸分析。對(duì)模型進(jìn)行初步的回歸分析，分析結(jié)果得出方程：Y=63368-0.460X1-0.314X2-0.515X3+0.423X4-0.542X5-0.007X6，模型回歸結(jié)果為，R2=0.999，F(xiàn)=2959由于調(diào)整后的R2較大且接近于1，而且F=6210.98>F0.05(6,12)=3.00，故認(rèn)為國(guó)家財(cái)政收入與上述解釋變量間，總體線性關(guān)系顯著。但由于X1，X3，X6均沒有通過(guò)t檢驗(yàn)，且X2代表工業(yè)總產(chǎn)值，工業(yè)總產(chǎn)值上升而國(guó)家財(cái)政收入下降，顯然違背了經(jīng)濟(jì)原理。結(jié)合前文的相關(guān)分析結(jié)果分析， X1，X2，X3，X4，X5之間相關(guān)性較強(qiáng)，可認(rèn)為解釋變量間存在多重共線性。
3．找出最簡(jiǎn)單的回歸形式。分別作Y與X1,X2,X3,X4,X5,X6之間的回歸。結(jié)果如下： =-16179+2.206X1（R2=0.929，t=16），Y^=-4931+0.504X2（R2=0.983，t=33）， =-3776+3.405X3（R2=0.979，t=30）， =-3193+0.11X4（R2=0.990，t=42）， =-332486+2.818X5（R2=0.668，t=7），（括號(hào)值為相應(yīng)自變量的t值）。由于X6不能通過(guò)t檢驗(yàn)，且從相關(guān)系數(shù)來(lái)看與Y的相關(guān)度也較低，因此可以排除X6成災(zāi)面積這一個(gè)變量。另外，可以從t檢驗(yàn)中看出，X4的t值最大，即服務(wù)業(yè)對(duì)國(guó)家財(cái)政收入影響最大，因此選擇 =-3193+0.11X4作為初始的回歸模型。
4．逐步回歸。利用X4為初始變量，其他變量按在最簡(jiǎn)單回歸中的擬合有度大小，逐步加入并進(jìn)行討論。第一步，在初始變量中引入X2，模型擬合優(yōu)度R2為0.989，并沒有提高且變量X2沒有通過(guò)t檢驗(yàn)，因此排除變量X2；第二步，在初始變量中引入X3，模型擬合優(yōu)度R2為0.989，沒有提高，且X3也沒有通過(guò)t檢驗(yàn)，故排除變量X3；第三步，在初始變量中引入X1，模型擬合優(yōu)度R2為0.993，有所提高，兩個(gè)變量都通過(guò)了t檢驗(yàn)；第四步，在上一個(gè)模型的基礎(chǔ)上，引入X5，模型擬合優(yōu)度R2=0.995，有所下降X5沒有通過(guò)t檢驗(yàn)，故排除擁有X1、X4、X5三個(gè)自變量變量的模型；第五步，在初始變量中引入X5，模型擬合優(yōu)度R2為0.996，是最優(yōu)的擬合效果，X4、X5均通過(guò)t檢驗(yàn)，且性很強(qiáng)。X5代表全國(guó)總?cè)丝冢S著總?cè)丝诘脑黾?，貧富分化懸殊。人口?duì)財(cái)政收入的增加產(chǎn)生了負(fù)效應(yīng)，政府不得不支出資金去補(bǔ)貼底層收入的人民。最后的模型為：Y=62079+0.555X4-0.548X5。
5．與參考論文的結(jié)果對(duì)比?！兑环N基于逐步回歸的國(guó)家財(cái)政收入模型》（以下簡(jiǎn)稱《一》文），其擬合的模型為：Y=519.678-0.812X1+0.723X4，《一》文的模型表示，影響中國(guó)國(guó)家財(cái)政收入的主要因素為農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值和服務(wù)業(yè)總產(chǎn)值。相同因素X4（服務(wù)業(yè)總產(chǎn)值）的分析：中國(guó)在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)改革以來(lái)，服務(wù)業(yè)的發(fā)展一直是國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重點(diǎn)。因此服務(wù)業(yè)的發(fā)展拉動(dòng)這財(cái)政收入的增加。不同因素X1，X5（農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值與全國(guó)人口總量）的分析。可以看到，參考論文《一》的回歸方程中，包括X1（農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值），而本文擬合的回歸結(jié)果則包括X5（全國(guó)人口總量）的影響。產(chǎn)生結(jié)果差異的原因如下：論文《一》使用的數(shù)據(jù)是1989～2003年的數(shù)據(jù)，而本文所采用的數(shù)據(jù)為1990～2009年。由于農(nóng)業(yè)收入占中國(guó)國(guó)家財(cái)政收入的不斷減少，到2006年更取消了農(nóng)業(yè)稅，因此農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值對(duì)中國(guó)國(guó)家財(cái)政收入影響減少。相反，本文的模型反映了隨著人口的增加，財(cái)政收入正在不斷地減少。原因主要有：中國(guó)人口紅利逐漸退卻，適齡勞動(dòng)力減少，中國(guó)人口正步向老齡化。由于老齡化社會(huì)的問(wèn)題，對(duì)老年人的補(bǔ)貼支出也不斷增加。同時(shí)，計(jì)劃生育的政策，中國(guó)的人口新生人口減少，可以預(yù)測(cè)，以后的老齡化問(wèn)題將更加嚴(yán)重；貧富分化問(wèn)題嚴(yán)重，國(guó)家財(cái)政同樣需要對(duì)生活在底層人民進(jìn)行更多補(bǔ)貼；全國(guó)普遍實(shí)行醫(yī)療保險(xiǎn)，醫(yī)保的實(shí)行同樣會(huì)導(dǎo)致國(guó)家財(cái)政支出的增加，而人口更多，國(guó)家需要為醫(yī)保支付更多。
參考文獻(xiàn)
一、我國(guó)貿(mào)易結(jié)構(gòu)的變動(dòng)分析
我們運(yùn)用貿(mào)易特化系數(shù)(TSC,Trade Specialization Coefficient)這一指標(biāo)來(lái)衡量和分析中國(guó)對(duì)外貿(mào)易結(jié)構(gòu)的變動(dòng)趨勢(shì)。本文中的對(duì)外貿(mào)易結(jié)構(gòu)指的是對(duì)外貿(mào)易的商品結(jié)構(gòu),即各類進(jìn)出口商品占全部貿(mào)易額的比例。貿(mào)易特化系數(shù)是一國(guó)某種/類貿(mào)易產(chǎn)品的凈出口額與其進(jìn)出口總額之比,其計(jì)算公式為:TSC=(XM)/(X+M),-11。
一般說(shuō)來(lái),當(dāng)TSC指標(biāo)值越接近一1時(shí),表明貿(mào)易產(chǎn)品在國(guó)際市場(chǎng)上的比較優(yōu)勢(shì)越低,當(dāng)TSC指標(biāo)值越接近1時(shí),則表明貿(mào)易產(chǎn)品在國(guó)際市場(chǎng)上的比較優(yōu)勢(shì)越高,當(dāng)TSC指標(biāo)值接近零時(shí),貿(mào)易產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)則比較均衡。如果一個(gè)地區(qū)的高級(jí)貿(mào)易部門的貿(mào)易特化系數(shù)呈上升趨勢(shì),而低級(jí)貿(mào)易部門的貿(mào)易特化系數(shù)呈下降趨勢(shì),那么可以認(rèn)為該地區(qū)貿(mào)易結(jié)構(gòu)呈優(yōu)化趨勢(shì)。
研究表明,我國(guó)貿(mào)易結(jié)構(gòu)總體上呈現(xiàn)不斷優(yōu)化的趨勢(shì),全部進(jìn)出口商品的TSC從1996年的0.04上升到2008年的0.12,累計(jì)增加了0.08,特別是工業(yè)制品貿(mào)易特化系數(shù)大幅上升, TSC從1996年的0.06上升到2008年的0.27,累計(jì)增加了0.21,顯示出工業(yè)制品競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)出現(xiàn)了較大的改觀,對(duì)整體貿(mào)易結(jié)構(gòu)貢獻(xiàn)較大。同時(shí),工業(yè)品自身的貿(mào)易結(jié)構(gòu)也顯著改善,勞動(dòng)密集型商品的貿(mào)易特化系數(shù)穩(wěn)中有升,1996-2008年間TSC累計(jì)增加了0.13,保持了較高的競(jìng)爭(zhēng)力。而隨著我國(guó)科學(xué)技術(shù)水平的顯著上升,資本技術(shù)密集型商品競(jìng)爭(zhēng)力不斷增強(qiáng),1996-2008年間TSC累計(jì)增加了0.4,對(duì)我國(guó)貿(mào)易結(jié)構(gòu)的改善貢獻(xiàn)不斷加大。
二、我國(guó)人民幣實(shí)際有效匯率的變動(dòng)分析
有效匯率分為名義有效匯率和實(shí)際有效匯率,它的變動(dòng)反映出一國(guó)商品在國(guó)際市場(chǎng)上價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)力的變化。一國(guó)的名義有效匯率是指,以一國(guó)對(duì)外貿(mào)易伙伴國(guó)與該國(guó)的貿(mào)易額在該國(guó)對(duì)外貿(mào)易總額中的比重為權(quán)數(shù),將各貿(mào)易伙伴國(guó)的名義匯率進(jìn)行加權(quán)平均而得到的匯率指數(shù);實(shí)際有效匯率是指名義有效匯率扣除通貨膨脹的影響后所得的匯率指數(shù)。實(shí)際有效匯率的上升表明匯率升值,匯率變動(dòng)對(duì)一國(guó)產(chǎn)品的對(duì)外價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)力產(chǎn)生不利影響,反之則表示匯率貶值,匯率變動(dòng)對(duì)一國(guó)產(chǎn)品的對(duì)外價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)力產(chǎn)生有利影響。本文所使用的人民幣實(shí)際有效匯率數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)際清算銀行(BIS)的月度有效匯率指數(shù),并通過(guò)幾何平均加權(quán)法計(jì)算年度指數(shù)。研究表明,我國(guó)人民幣有效匯率呈上升態(tài)勢(shì),而且波動(dòng)幅度較大,實(shí)際有效匯率指數(shù)和名義有效匯率指數(shù)走勢(shì)基本相似,特別是自2005年匯率改革以來(lái),人民幣匯率升值趨勢(shì)明顯,升值幅度不斷加大,2008年比2005年升值了22.56%,這在很大程度上反映了人民幣匯率市場(chǎng)化傾向日益顯著,匯率波動(dòng)和走勢(shì)更多地體現(xiàn)各種市場(chǎng)因素的綜合作用。
三、匯率變動(dòng)對(duì)我國(guó)貿(mào)易結(jié)構(gòu)影響的實(shí)證分析
中圖分類號(hào)：G642.0 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1674-9324（2015）28-0231-02
《數(shù)據(jù)處理與論文寫作》是農(nóng)科院校多個(gè)專業(yè)的必修課程。該課程對(duì)于指導(dǎo)、幫助本科生開展課程實(shí)驗(yàn)和畢業(yè)論文設(shè)計(jì)以及畢業(yè)后從事科學(xué)研究及生產(chǎn)實(shí)踐具有重要作用。該課程包括數(shù)據(jù)處理和論文寫作兩部分，其中數(shù)據(jù)處理是該課程的重點(diǎn)。但對(duì)工科基礎(chǔ)比較薄弱的農(nóng)科院校學(xué)生而言，數(shù)據(jù)處理部分具有理論性強(qiáng)、內(nèi)容抽象、對(duì)高等數(shù)學(xué)和概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)等先修課程要求較高等特點(diǎn)[1]，使學(xué)生難以掌握該部分內(nèi)容。課堂調(diào)查表明，學(xué)生在心理上對(duì)該部分內(nèi)容容易產(chǎn)生一定的抵觸情緒，學(xué)習(xí)興趣較低，學(xué)習(xí)效果較差。因此，在學(xué)生認(rèn)知不足、學(xué)習(xí)積極性不高的情況下，如何加強(qiáng)學(xué)生在數(shù)據(jù)處理學(xué)習(xí)中的主動(dòng)性，提高教學(xué)效果，是《數(shù)據(jù)處理與論文寫作》課程教師迫切需要解決的問(wèn)題。
鑒于現(xiàn)在大學(xué)生的計(jì)算機(jī)操作能力普遍較強(qiáng)的特點(diǎn)，在《數(shù)據(jù)處理與論文寫作》教學(xué)中引入計(jì)算機(jī)教學(xué)為該課程改革提供了契機(jī)。本課程選擇當(dāng)今世界上最著名的科技繪圖和數(shù)據(jù)分析軟件之一――Origin軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的計(jì)算機(jī)教學(xué)。
一、Origin軟件的簡(jiǎn)介和特點(diǎn)
Origin軟件是美國(guó)OriginLab公司開發(fā)的科技繪圖和數(shù)據(jù)分析軟件。自1991年問(wèn)世以來(lái)，該軟件一直在不斷升級(jí)，目前已發(fā)展到Origin 9.1版[2]。
和當(dāng)前流行的圖形和可視化的數(shù)據(jù)分析軟件Matlab、Mathmatica、SAS等相比，采用Origin軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和科學(xué)繪圖，不需要任何計(jì)算機(jī)編程基礎(chǔ)，也無(wú)需熟悉大量的函數(shù)和命令，只需單擊工具條按鈕或者選擇菜單命令即可以完成大部分工作。此外，Origin可使用自身的腳本語(yǔ)言LabTalk控制軟件，該語(yǔ)言可使用內(nèi)置的基于C/C++的編譯語(yǔ)言O(shè)rigin C進(jìn)行擴(kuò)展。因此，Origin軟件具有功能強(qiáng)大、操作簡(jiǎn)便等特點(diǎn)，既適合于一般的作圖需求，也能夠滿足復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析和圖形處理。因此，Origin軟件已經(jīng)成為廣泛流行和國(guó)際科技出版界公認(rèn)的標(biāo)準(zhǔn)作圖工具，是科學(xué)研究和工程工作者常用的軟件之一[3]。
二、Origin軟件的基本功能
Origin軟件在科技繪圖、統(tǒng)計(jì)描述和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)等方面功能豐富，這為《數(shù)據(jù)處理與論文寫作》課程中的數(shù)據(jù)處理提供了便利條件。其功能可分類總結(jié)如下：（1）科技繪圖：Origin軟件可以提供幾十種二維和三維的圖形模板，包括直線圖、描點(diǎn)圖、向量圖、柱狀圖、餅圖、區(qū)域圖、箱線圖、極坐標(biāo)圖、氣泡圖、三角坐標(biāo)圖、彩色映射圖以及各種3D圖和統(tǒng)計(jì)用圖等，用戶可以使用這些模板制圖，還可以自定義繪圖模板；Origin還具備繪制更為復(fù)雜的多變量、多數(shù)據(jù)集的多層圖的功能，可以產(chǎn)生雙X軸、雙Y軸圖等；可以進(jìn)行線性擬合、多項(xiàng)式擬合、S形曲線擬合等，還可以根據(jù)需要設(shè)定函數(shù)進(jìn)行擬合；同時(shí)，Origin能夠提供擬合參數(shù)等[3]。（2）統(tǒng)計(jì)描述：可以采用Origin進(jìn)行常用的統(tǒng)計(jì)描述，如最大值、最小值、中位數(shù)、極差、和、數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)、平均值、方差、標(biāo)準(zhǔn)偏差、平均值的標(biāo)準(zhǔn)誤差、權(quán)重和、峰度、偏度及百分位數(shù)等。（3）統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)：Origin軟件中常見的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)函數(shù)有單樣本t檢驗(yàn)、獨(dú)立雙樣本t檢驗(yàn)、卡方檢驗(yàn)、單因素方差分析、雙因素方差分析、存活率分析等。
三、教學(xué)實(shí)例分析
《數(shù)據(jù)處理與論文寫作》的數(shù)據(jù)處理部分包括很多理論內(nèi)容，例如假設(shè)檢驗(yàn)和方差分析及多重比較的基本原理等。這些內(nèi)容的講授通常涉及到大量的公式推導(dǎo)和計(jì)算，這使得教師難以在有限的課堂時(shí)間內(nèi)高效地傳遞這些信息，還易引起學(xué)生的厭學(xué)情緒，使學(xué)生對(duì)知識(shí)的接受程度較低，教學(xué)效果不理想。例如，在講解有重復(fù)的雙因素方差分析時(shí)，需要計(jì)算矯正數(shù)、總平方和及其自由度、水平組合平方和及其自由度、兩個(gè)因素的平方和及其自由度、交互作用平方和及其自由度、誤差平方和及其自由度、相應(yīng)均方等統(tǒng)計(jì)量，計(jì)算任務(wù)繁重，學(xué)生尤其難以接受手工計(jì)算，故在教學(xué)過(guò)程中將Origin軟件引入教學(xué)。具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下例題所示。
例題：為提高果汁飲料的口感，研究果汁的pH值（A）和蔗糖添加量（B）兩個(gè)因素不同水平組合對(duì)果汁感官評(píng)分的影響。果汁的pH值為3.5、4.0、4.5，蔗糖添加量為10%、15%、20%。每個(gè)水平組合重復(fù)3次，進(jìn)行完全隨機(jī)化試驗(yàn)。試驗(yàn)指標(biāo)為感官評(píng)分越高越好。試驗(yàn)結(jié)果如表1所示。試分析各pH值和蔗糖添加量水平下果汁的感官評(píng)分是否存在顯著差異？
該題目的完成需要先分析pH值和蔗糖添加量對(duì)果汁的感官評(píng)分是否有顯著影響，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行多重比較。采用Origin軟件分析，步驟如下：（1）按照下列方式將數(shù)據(jù)錄入到origin軟件的工作表中，或者選擇File/Import將其他數(shù)據(jù)文件直接調(diào)入工作表中；（2）在Statistics選項(xiàng)中選擇ANOVA/Two-way ANOVA；（3）在所彈出的對(duì)話框中的數(shù)據(jù)錄入?yún)^(qū)域錄入對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)，選擇結(jié)果輸出的內(nèi)容：統(tǒng)計(jì)描述（Descriptive Statistics）和多重比較（Means Comparison），并明確多重比較結(jié)果輸出時(shí)所采用的顯著性水平和多重比較的方法（如Tukey、Fisher檢驗(yàn)等），點(diǎn)擊OK確認(rèn)輸出結(jié)果；（4）根據(jù)結(jié)果（如表2所示）做出判斷。
從表2的結(jié)果可以看出，Origin軟件所輸出的結(jié)果直觀，無(wú)需進(jìn)行復(fù)雜的計(jì)算和查找F值表等即可做出判斷。
在實(shí)際教學(xué)過(guò)程中，可以先進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的軟件演示，讓學(xué)生對(duì)采用Origin軟件開展方差分析建立感性認(rèn)識(shí)，減少學(xué)生的畏難心理，為進(jìn)行方差分析的理論教學(xué)做好鋪墊；同時(shí)，在后期的上機(jī)操作訓(xùn)練中，學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性得到調(diào)動(dòng)，教學(xué)效果得到充分提升。
Origin軟件靈活、多變、強(qiáng)大的科技繪圖功能能夠極大地激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，提高學(xué)生的繪圖水平，對(duì)進(jìn)一步順利完成畢業(yè)論文乃至未來(lái)的科研任務(wù)也起到了至關(guān)重要的作用。采用Origin進(jìn)行多個(gè)統(tǒng)計(jì)量計(jì)算時(shí)，單擊工具條按鈕可一步完成所有統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算，通過(guò)簡(jiǎn)單的課堂練習(xí)即可掌握；而在統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)中，學(xué)生在軟件操作過(guò)程中營(yíng)造了互動(dòng)的課堂氛圍，提高了他們的課堂參與度。Origin軟件在《數(shù)據(jù)處理與論文寫作》中的應(yīng)用很好地詮釋了現(xiàn)代信息技術(shù)與教育事業(yè)的強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合，使得該課程數(shù)據(jù)處理部分的教學(xué)變得更加容易、簡(jiǎn)便，擺脫了傳統(tǒng)的利用計(jì)算器進(jìn)行計(jì)算的方式，簡(jiǎn)化了計(jì)算程序，優(yōu)化了該課程的教學(xué)效果。值得注意的是，盡管Origin軟件能夠幫助學(xué)生實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的計(jì)算，但在教學(xué)中也應(yīng)引導(dǎo)學(xué)生認(rèn)識(shí)到Origin軟件只是工具，必要的理論知識(shí)學(xué)習(xí)才是用好該工具的前提。此外，由于課堂中的學(xué)習(xí)時(shí)間有限，而軟件的使用需要在實(shí)際應(yīng)用中反復(fù)探索、實(shí)踐與總結(jié)，因此應(yīng)引導(dǎo)學(xué)生加強(qiáng)課后的練習(xí)和使用，使之完全掌握該軟件，以適應(yīng)新的經(jīng)濟(jì)形式下社會(huì)對(duì)理論與實(shí)踐能力兼?zhèn)湫腿瞬诺男枨蟆?/p>
參考文獻(xiàn)：
中圖分類號(hào)：F832.48
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A
文章編號(hào)：1004-8308（2012）05-0109-08
創(chuàng)新是一個(gè)昂貴的過(guò)程，需要付出足夠的資源來(lái)啟動(dòng)、指引和維持，因此，被普遍認(rèn)為是創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)分析先驅(qū)的約瑟夫·熊彼特，把資源配置，尤其是金融資源配置的研究作為他創(chuàng)新研究的中心也就不奇怪了，熊彼特認(rèn)為，創(chuàng)新通過(guò)信譽(yù)的建立來(lái)獲得資助，信譽(yù)能通過(guò)多種途徑建立，并重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)了商業(yè)銀行的作用，即產(chǎn)生新的購(gòu)買力并使企業(yè)家可利用，繼熊彼特之后，著名經(jīng)濟(jì)學(xué)家?？怂乖谄渲鰽Theory of Economic History（《經(jīng)濟(jì)史理論》）中也指出，英國(guó)的工業(yè)革命實(shí)際上得益于18世紀(jì)早期在英國(guó)發(fā)生的金融革命，因?yàn)橐恍┲饕萍及l(fā)明在工業(yè)革命發(fā)生前就已存在，而工業(yè)革命中對(duì)這些科技發(fā)明的大規(guī)模使用得到了大量而長(zhǎng)期的固定資產(chǎn)投資支持，如果金融市場(chǎng)不能提供充足并且低成本的流動(dòng)性支持，則科技發(fā)明的大規(guī)模推廣和使用將受到極大限制，隨著20世紀(jì)70年代信息經(jīng)濟(jì)學(xué)興起，當(dāng)代經(jīng)濟(jì)學(xué)家已把“信息不對(duì)稱”引入企業(yè)金融和投資行為間交互作用的研究中，指出企業(yè)和金融家之間的信息不對(duì)稱使得企業(yè)的外部金融比內(nèi)部金融更加昂貴，一些研究認(rèn)為，各產(chǎn)業(yè)的投資行為（金融要求）是由科技水平?jīng)Q定的，更多依靠外部金融的產(chǎn)業(yè)在擁有更發(fā)達(dá)金融市場(chǎng)的國(guó)家中應(yīng)該成長(zhǎng)更快。
現(xiàn)代科技創(chuàng)新早已超越工業(yè)革命時(shí)代依靠實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)總結(jié)而來(lái)的技術(shù)革新和發(fā)明，而主要依靠基于科學(xué)研究和試驗(yàn)基礎(chǔ)上的新發(fā)現(xiàn)和新突破來(lái)進(jìn)行，通常認(rèn)為，完整意義上的科技創(chuàng)新包括了基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究和商業(yè)化等3個(gè)階段，其中商業(yè)化是最為關(guān)鍵的階段，美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家羅斯托指出，“18世紀(jì)的法國(guó)科學(xué)水平被判為至少相當(dāng)于，而且很可能超過(guò)英國(guó)，在發(fā)明的質(zhì)量（不是數(shù)量）上，法國(guó)也相當(dāng)于或超過(guò)英國(guó)”，但工業(yè)革命卻發(fā)生在英國(guó)，英國(guó)相對(duì)于法國(guó)的優(yōu)勢(shì)在于將科技發(fā)明成功實(shí)現(xiàn)商業(yè)化，只有將科技發(fā)明引進(jìn)生產(chǎn)體系當(dāng)中，科技發(fā)明才能轉(zhuǎn)化為科技創(chuàng)新，因此對(duì)科技創(chuàng)新的金融支持就不僅僅包括前期的研發(fā)投入，更重要的是對(duì)創(chuàng)新成果商業(yè)化階段（創(chuàng)新產(chǎn)品批量生產(chǎn)和銷售階段）提供資金支持，以Lerner為代表的現(xiàn)代學(xué)者則認(rèn)為，由于科技創(chuàng)新具有高度不確定性和相對(duì)的市場(chǎng)配置失靈，政府不僅要對(duì)科技創(chuàng)新提供大量的財(cái)政投人，還應(yīng)積極出資成立風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)或基金直接進(jìn)行股權(quán)或類似股權(quán)的投資，激勵(lì)科技創(chuàng)新活動(dòng)，由此可見，科技創(chuàng)新的融資體系實(shí)際上包括了政府財(cái)政投入和資本市場(chǎng)籌資兩大部分，對(duì)于科技創(chuàng)新融資支持的實(shí)證研究，目前國(guó)內(nèi)公開所能見的幾乎沒有，只有少數(shù)相關(guān)的研究，例如，沈能在其博士論文中安排了一章“金融安排促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新功能實(shí)現(xiàn)的實(shí)證檢驗(yàn)”，其模型的變量為“金融發(fā)展、技術(shù)創(chuàng)新、資本形成”；鄧平博士論文也寫入了“中國(guó)金融支持科技創(chuàng)新的VAR分析”一章，其模型的變量為“金融發(fā)展規(guī)模指標(biāo)、金融發(fā)展結(jié)構(gòu)指標(biāo)、金融發(fā)展效率指標(biāo)、科技創(chuàng)新指標(biāo)”，顯然二人是從金融的制度安排角度來(lái)檢驗(yàn)其對(duì)科技創(chuàng)新的作用，我們認(rèn)為，在當(dāng)今科技創(chuàng)新的時(shí)代，且不論金融制度安排根植于一國(guó)歷史文化傳統(tǒng)而有較強(qiáng)的路徑依賴性，無(wú)論一國(guó)金融制度如何設(shè)計(jì)，如果其能有效解決科技創(chuàng)新的關(guān)鍵難題——融資問(wèn)題，則是適宜的，舍其而難以有更好的衡量標(biāo)準(zhǔn)，此外，張強(qiáng)和趙建曄對(duì)我國(guó)資本市場(chǎng)對(duì)科技創(chuàng)新的支持作用進(jìn)行了實(shí)證研究，但其論文也僅僅考慮了資本市場(chǎng)的支持作用，并未探討財(cái)政投入對(duì)科技創(chuàng)新的支持作用，有鑒于此，我們擬就各種融資渠道對(duì)科技創(chuàng)新的支持作用及其動(dòng)態(tài)影響關(guān)系進(jìn)行計(jì)量實(shí)證分析，以便從整體上把握我國(guó)科技創(chuàng)新融資支持的重要作用。
1 變量選取與數(shù)據(jù)說(shuō)明
1.1對(duì)科技創(chuàng)新指標(biāo)的選取
我們對(duì)科技創(chuàng)新的衡量是從科技創(chuàng)新產(chǎn)出角度來(lái)考察的，因?yàn)閺漠a(chǎn)出角度來(lái)衡量可以更加客觀地評(píng)價(jià)科技創(chuàng)新活動(dòng)成效，由于科技創(chuàng)新成果衡量指標(biāo)眾多，直接選用則會(huì)在建立多元回歸模型時(shí)讓問(wèn)題分析變得復(fù)雜，且變量之間還可能存在嚴(yán)重多重共線性問(wèn)題，為此，我們采用“主成分分析法”，在低維空間將信息分解為互不相關(guān)的部分以獲得更有意義的解釋，文章數(shù)據(jù)全部來(lái)自歷年的《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》，基于數(shù)據(jù)可得性及盡可能獲得更多觀察數(shù)據(jù)方面考慮，并盡量剔除政府部門人為因素的影響，在《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》的“科技成果”統(tǒng)計(jì)分項(xiàng)中，我們分別選取了“國(guó)內(nèi)專利申請(qǐng)受理數(shù)”（簡(jiǎn)稱專利申請(qǐng)，下同）、“國(guó)外主要檢索工具收錄我國(guó)論文總數(shù)”（簡(jiǎn)稱科技論文，下同）、“全國(guó)各地區(qū)技術(shù)市場(chǎng)成交合同數(shù)”（簡(jiǎn)稱成交合同）、“全國(guó)各地區(qū)技術(shù)市場(chǎng)成交合同金額”（簡(jiǎn)稱成交金額）和“高技術(shù)產(chǎn)品出口額”（簡(jiǎn)稱出口）等5項(xiàng)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，分別記為PATENT、PAPER、CONTRACT1、CONTRACT2、EXPORT，數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度為1987-2009年，計(jì)量調(diào)整后的有效數(shù)據(jù)為1988-2008年共21年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，由于對(duì)變量取自然對(duì)數(shù)不會(huì)改變變量本身的協(xié)整關(guān)系，且能使變量趨勢(shì)線性化，消除時(shí)間序列中可能存在的異方差，因此，我們對(duì)以上5個(gè)指標(biāo)分別取自然對(duì)數(shù)，記為L(zhǎng)NPATENT、LNPAPER、LNCONTRACT1、LNCONTRACT2、LNEXPORT，EVIEWS軟件（本文所有計(jì)量均采用EVIEWS6.0分析）“主成分分析”的分析結(jié)果見表1。
從表1可以看出，第1和第2主成分的累積貢獻(xiàn)度（cumulative proportion）達(dá)到了99%以上，且第3主成分的特征值（value）明顯小于1，因此可以認(rèn)為第l和第2主成分已能較好地反映5個(gè)一致指標(biāo)的總體變動(dòng)情況，從現(xiàn)實(shí)情況來(lái)看，專利和論文確實(shí)能很大程度上代表一個(gè)國(guó)家總體的科學(xué)研究和技術(shù)應(yīng)用的水平，因此我們最終確定用PATENT和PAPER兩個(gè)指標(biāo)來(lái)衡量我國(guó)科技創(chuàng)新的總體水平。
1.2對(duì)創(chuàng)新融資指標(biāo)的選取
科技創(chuàng)新的融資體系包括政府部門的財(cái)政投入及資本市場(chǎng)籌資兩大部分，政府的財(cái)政投入不僅包括直接的財(cái)政科技撥款，還包括間接的財(cái)政投入，如各種對(duì)科技創(chuàng)新的稅收減免及科技獎(jiǎng)勵(lì)等政策措施，資本市場(chǎng)籌資按籌資方式可分為間接融資和直接融資，即金融機(jī)構(gòu)的各種貸款以及債券市場(chǎng)上的債券融資、股票市場(chǎng)上的股票融資和風(fēng)險(xiǎn)投資市場(chǎng)上的風(fēng)險(xiǎn)資本等，由于目前的統(tǒng)計(jì)年鑒只能給出政府的財(cái)政科技撥款一項(xiàng)，無(wú)法統(tǒng)計(jì)出財(cái)政對(duì)科技創(chuàng)新的種種間接財(cái)政支持，同時(shí)統(tǒng)計(jì)資料也無(wú)法細(xì)分出企業(yè)的科技貸款以及證券市場(chǎng)上的科技專項(xiàng)融資，因此我們選用政府的財(cái)政科技撥款、金融機(jī)構(gòu)的中長(zhǎng)期信貸和企業(yè)證券市場(chǎng)籌資來(lái)作為科技創(chuàng)新的融資考察指標(biāo)，之所以選用中長(zhǎng)期信貸指標(biāo)，是因?yàn)槲覀冋J(rèn)為科技創(chuàng)新是一個(gè)長(zhǎng)期投入的過(guò)程（包括設(shè)備的更新和升級(jí)），中長(zhǎng)期信貸更能穩(wěn)定支持創(chuàng)新主體持續(xù)進(jìn)行創(chuàng)新，需要說(shuō)明的是，由于各統(tǒng)計(jì)指標(biāo)時(shí)間跨度較大（1987-2009年），而這期間我國(guó)價(jià)格波動(dòng)很大，依據(jù)科技創(chuàng)新的特點(diǎn)，我們對(duì)金融統(tǒng)計(jì)指標(biāo)進(jìn)行了價(jià)格調(diào)整，以便更客觀地反映資金投入的變化，具體而言，我們借鑒王玲和Szirma的研究，將綜合價(jià)格調(diào)整指數(shù)設(shè)定為0.5×P+0.5×W，其中P是固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)，W為消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)（CPI），并以1986年的價(jià)格指數(shù)為基準(zhǔn)進(jìn)行調(diào)整，我們從《中國(guó)金融年鑒》中選取金融機(jī)構(gòu)的“中長(zhǎng)期信貸”以及“企業(yè)證券市場(chǎng)籌資額”統(tǒng)計(jì)項(xiàng)，從《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》中選取“國(guó)家財(cái)政科技撥款”統(tǒng)計(jì)項(xiàng)，分別記為L(zhǎng)OAN、BOND和FINANCE，各變量取相應(yīng)對(duì)數(shù)后記為L(zhǎng)N-LOAN、LNBOND和LNFINANCE。
2 計(jì)量模型構(gòu)建
2.1變量的單位根檢驗(yàn)
我們建立一個(gè)多變量的VAR模型，采用ADF（augmented dickey-fuller）方法進(jìn)行檢驗(yàn)。從表2可以看出，以5%的顯著性水平為衡量標(biāo)準(zhǔn)，各變量均為非平穩(wěn)序列，而各變量的一階差分均為平穩(wěn)序列。
2.2協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)
由于LNPATENT、LNPAPER、LNLOAN、LNBOND和LNFINANCE各變量是非平穩(wěn)序列，且是同階單整，因此可以進(jìn)行協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)，從表3可以看出，特征根跡（trace）檢驗(yàn)和最大特征值（maximum eigen-value）檢驗(yàn)均說(shuō)明各變量存在3個(gè)協(xié)整方程，因此各變量通過(guò)了協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)，說(shuō)明這5個(gè)變量之間存在長(zhǎng)期的均衡關(guān)系，各變量能被其他變量的線性組合所解釋，可以建立VAR模型進(jìn)行分析。
2.3VAR模型的構(gòu)建
建立VAR模型時(shí)需要確定滯后階數(shù)，從表4可以看出，以LNPATENT、LNPAPER、LNLOAN、LNFI-NANCE、LNBOND為內(nèi)生變量，常用的5個(gè)檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)（LR、FPE、AIC、SC、HQ）一致說(shuō)明滯后階數(shù)為2。
3 模型分析檢驗(yàn)
3.1脈沖響應(yīng)函數(shù)分析
由于VAR模型是一種非理論性的模型，無(wú)需對(duì)變量作任何先驗(yàn)性約束，因此在分析VAR模型時(shí)，往往并不分析變量之間的系數(shù)關(guān)系如何，而是分析系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特征，即每個(gè)內(nèi)生變量的變動(dòng)或沖擊對(duì)它自己及所有其他內(nèi)生變量產(chǎn)生的影響作用，這種影響作用可通過(guò)脈沖響應(yīng)函數(shù)分析來(lái)實(shí)現(xiàn)，只有通過(guò)穩(wěn)定性檢驗(yàn)的VAR模型才可進(jìn)行脈沖響應(yīng)函數(shù)分析。
VAR模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)從圖1中可以看出，我們所建立的VAR（2）模型全部特征方程根的倒數(shù)值都在單位圓內(nèi)，說(shuō)明模型是穩(wěn)定的，可以進(jìn)行脈沖響應(yīng)函數(shù)分析。
對(duì)脈沖響應(yīng)分析，為避免模型中輸入變量順序不同而對(duì)脈沖輸出結(jié)果產(chǎn)生影響，我們采用廣義脈沖方法，脈沖響應(yīng)情況如圖2、圖3所示。圖中橫軸表示沖擊作用的滯后期間數(shù)，縱軸表示各響應(yīng)變量應(yīng)對(duì)沖擊的變化幅度（各變量均為對(duì)數(shù)，代表了彈性的變化），實(shí)線表示脈沖響應(yīng)函數(shù)，代表響應(yīng)變量對(duì)相應(yīng)沖擊的反應(yīng)。
從圖2可以看出，當(dāng)在本期給中長(zhǎng)期信貸一個(gè)正沖擊后，專利申請(qǐng)前2期正向反應(yīng)平穩(wěn)，在第3期迅速上升到最大；此后開始滑落，并又從第6期開始持續(xù)上升，這表明中長(zhǎng)期信貸將所受外部正沖擊經(jīng)信貸市場(chǎng)傳遞給專利申請(qǐng)，且這一沖擊隨著時(shí)間的推移具有穩(wěn)定的和越來(lái)越強(qiáng)的促進(jìn)作用，專利申請(qǐng)對(duì)財(cái)政科技撥款的正沖擊響應(yīng)迅速，當(dāng)期就大幅度上升，并在第3期達(dá)到最大量；此后雖大幅度下滑但卻在第5期后基本保持穩(wěn)定，這表明財(cái)政科技撥款將所受外部某一正沖擊經(jīng)政府財(cái)政預(yù)算直接而迅速傳遞給專利申請(qǐng)，且沖擊具有顯著的促進(jìn)作用和較長(zhǎng)的持續(xù)效應(yīng)，當(dāng)在本期給企業(yè)證券籌資一個(gè)正的沖擊，經(jīng)證券市場(chǎng)對(duì)專利申請(qǐng)產(chǎn)生正向影響，專利申請(qǐng)響應(yīng)在第2期后基本呈現(xiàn)逐漸下降趨勢(shì)，并在第9期對(duì)沖擊的正向影響接近零，從圖3可以看出，中長(zhǎng)期信貸的正沖擊對(duì)科技論文的前2期影響很弱；科技論文的正響應(yīng)從第3期開始迅速上升，第5期后開始下降，但第6期后又開始持續(xù)上升，財(cái)政科技撥款的正沖擊對(duì)科技論文的前2期影響也較小，從第3期開始，科技論文正向響應(yīng)明顯，并在第3～5期間保持穩(wěn)定；從第5期開始下滑，此后基本保持平穩(wěn)增長(zhǎng)，證券籌資的正沖擊對(duì)科技論文的影響很弱，除當(dāng)期有一點(diǎn)促進(jìn)作用外，此后基本影響很弱，甚至在第6期后有負(fù)面影響，綜合以上脈沖響應(yīng)函數(shù)圖可以看出，各變量沖擊對(duì)專利申請(qǐng)的影響基本上在第3年比較明顯，而對(duì)科技論文的明顯影響則保持在第3～5年左右，整體而言，中長(zhǎng)期信貸對(duì)科技創(chuàng)新的促進(jìn)作用比較顯著，期間雖有波動(dòng)，但長(zhǎng)期支持作用遞增；政府的財(cái)政科技撥款對(duì)科技創(chuàng)新的促進(jìn)作用比較直接迅速，長(zhǎng)期支持作用遞減；企業(yè)證券市場(chǎng)籌資對(duì)科技創(chuàng)新的支持作用較弱，除前面幾期有些促進(jìn)作用外，后面幾期幾乎不起作用，甚至還可能帶來(lái)負(fù)面影響。
3.2VAR模型預(yù)測(cè)誤差的方差分解
脈沖響應(yīng)函數(shù)描述的是隨著時(shí)間的推移，模型中的各內(nèi)生變量對(duì)沖擊是如何反應(yīng)的（如響應(yīng)符號(hào)和響應(yīng)強(qiáng)度等），但不能比較不同沖擊對(duì)某一特定變量的影響強(qiáng)度，而方差分解則是將系統(tǒng)的均方誤差分解成各個(gè)變量沖擊所做的貢獻(xiàn)，通過(guò)分析每一個(gè)結(jié)構(gòu)沖擊對(duì)內(nèi)生變量變化（通常用方差來(lái)度量）的貢獻(xiàn)度，來(lái)進(jìn)一步評(píng)價(jià)不同結(jié)構(gòu)沖擊對(duì)一特定變量產(chǎn)生影響的重要性，因此，方差分解可以給出對(duì)VAR模型中的變量產(chǎn)生影響的每個(gè)隨機(jī)擾動(dòng)的相對(duì)重要性的信息，利用方差分解，我們可以看出在科技創(chuàng)新的支持作用中，隨著時(shí)間的推移，各個(gè)金融變量的貢獻(xiàn)率如何，表5和表6分別為專利申請(qǐng)和科技論文的方差分解情況，
從表5可以看出，不考慮專利申請(qǐng)自身的貢獻(xiàn)率，中長(zhǎng)期信貸沖擊對(duì)專利申請(qǐng)的貢獻(xiàn)率隨時(shí)間穩(wěn)步增長(zhǎng)，在第10期達(dá)到最大，接近12%；財(cái)政科技撥款沖擊對(duì)專利申請(qǐng)的貢獻(xiàn)率從第2期后就平穩(wěn)增長(zhǎng)，并在第7期后貢獻(xiàn)率穩(wěn)定在6%以上；企業(yè)證券籌資沖擊對(duì)專利申請(qǐng)的貢獻(xiàn)率很小，基本在1%左右；從表6中可以看出，同樣不考慮科技論文自身的貢獻(xiàn)率，中長(zhǎng)期信貸沖擊對(duì)科技論文的貢獻(xiàn)率在第3期急劇上升，此后雖小幅波動(dòng)但上升趨勢(shì)明顯，并在第10期的貢獻(xiàn)率超過(guò)36%；財(cái)政科技撥款沖擊對(duì)科技論文的貢獻(xiàn)率在第3期達(dá)到最大值，此后小幅波動(dòng)和緩慢下降；企業(yè)證券籌資沖擊對(duì)科技論文的貢獻(xiàn)率很小，也基本在1%左右。
綜合以上方差分解分析可以看出，中長(zhǎng)期信貸在促進(jìn)科技創(chuàng)新的作用過(guò)程中貢獻(xiàn)率持續(xù)上升，且貢獻(xiàn)度最大；財(cái)政科技撥款對(duì)促進(jìn)科技創(chuàng)新的即期效應(yīng)明顯，且貢獻(xiàn)率基本保持穩(wěn)定；企業(yè)證券籌資沖擊對(duì)科技創(chuàng)新的貢獻(xiàn)度微弱，幾乎沒有什么貢獻(xiàn)。
4 結(jié)論與建議
受限于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的可得性及理論分析的需要，我們只考察了3種融資途徑對(duì)科技創(chuàng)新的支持作用，計(jì)量模型分析結(jié)果顯示，金融機(jī)構(gòu)的中長(zhǎng)期貸款和政府的財(cái)政科技撥款對(duì)中國(guó)科技創(chuàng)新的支持作用巨大，而證券市場(chǎng)的支持作用則十分微弱，這個(gè)分析結(jié)果與Tadesse的觀點(diǎn)基本一致，Tadesse認(rèn)為，在金融部門不發(fā)達(dá)時(shí)，銀行導(dǎo)向型金融體系在促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步方面所起的作用比較大；而在金融部門發(fā)達(dá)時(shí)，市場(chǎng)導(dǎo)向型金融體系則能起到更大的作用，總結(jié)模型的檢驗(yàn)結(jié)果，我們的主要結(jié)論有以下幾點(diǎn)。
（1）科技創(chuàng)新需要長(zhǎng)期持續(xù)的資金投入支持，計(jì)量模型檢驗(yàn)表明，科技創(chuàng)新能力與資金投入規(guī)模存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的正相關(guān)關(guān)系，我國(guó)近年來(lái)科技創(chuàng)新能力大幅提升與政府財(cái)政的大力支持和資本市場(chǎng)的大規(guī)模融資緊密相關(guān)，同時(shí)，模型分析也表明，從增加資金投入到創(chuàng)新能力提升是有時(shí)間滯后期的，具體而言，融資規(guī)模沖擊對(duì)專利申請(qǐng)的顯著影響要到第3年，而對(duì)科技論文的顯著影響則在第3～5年，換句話說(shuō)，增加資金投入并不能對(duì)提升科技創(chuàng)新能力產(chǎn)生立竿見影的效果，這期間約有3～5年時(shí)間的滯后期，由此可見，提升科技創(chuàng)新水平需要國(guó)家制訂有科技發(fā)展的長(zhǎng)遠(yuǎn)規(guī)劃，更需要構(gòu)建穩(wěn)定長(zhǎng)期的創(chuàng)新融資渠道來(lái)保障。
1. 引言
企業(yè)的科技活動(dòng)除了依靠企業(yè)自身的研究與試驗(yàn)發(fā)展（R&D）實(shí)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步外，還可以通過(guò)技術(shù)改造與購(gòu)買其他企業(yè)的先進(jìn)技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)，達(dá)到提高自身技術(shù)水平和生產(chǎn)率，促進(jìn)企業(yè)產(chǎn)出增長(zhǎng)的目的。因此，從實(shí)證角度來(lái)研究R&D投資、技術(shù)改造、技術(shù)購(gòu)買與企業(yè)產(chǎn)出的關(guān)系，對(duì)于了解我國(guó)工業(yè)企業(yè)科技活動(dòng)推動(dòng)企業(yè)產(chǎn)出增長(zhǎng)的機(jī)制具有重要的啟示意義。
國(guó)內(nèi)外學(xué)者就R&D投資、技術(shù)購(gòu)買與企業(yè)產(chǎn)出關(guān)系已作了較多的研究。Hall和Mairesse(1995)和Keller(2002)等，他們的研究結(jié)果均表明R&D投入產(chǎn)出或生產(chǎn)率具有顯著的促進(jìn)作用。Jefferson andHu (2004)利用總量生產(chǎn)函數(shù)從企業(yè)層面對(duì)北京市國(guó)有工業(yè)企業(yè)進(jìn)行了R&D收益率的估計(jì)，發(fā)現(xiàn)在1991到1997年間，R&D投入顯著促進(jìn)產(chǎn)出增長(zhǎng)，R&D收益率在1.21—1.07之間。Jeffersonet al. (2006)從R&D決策過(guò)程、知識(shí)生產(chǎn)過(guò)程和創(chuàng)新過(guò)程對(duì)公司績(jī)效的影響三個(gè)方面考察了我國(guó)大中型制造業(yè)企業(yè)全部創(chuàng)新過(guò)程對(duì)經(jīng)濟(jì)業(yè)績(jī)的影響，認(rèn)為創(chuàng)新對(duì)中國(guó)制造業(yè)增長(zhǎng)作用顯著，R&D收益率至少是固定資產(chǎn)收益率的3—4倍。吳延兵（2008）根據(jù)1996—2003年中國(guó)地區(qū)工業(yè)面板數(shù)據(jù)，研究了自主研發(fā)、國(guó)外技術(shù)引進(jìn)和國(guó)內(nèi)技術(shù)引進(jìn)對(duì)生產(chǎn)率的影響，發(fā)現(xiàn)自主研發(fā)和國(guó)外技術(shù)引進(jìn)對(duì)生產(chǎn)率有顯著促進(jìn)作用，但國(guó)內(nèi)技術(shù)引進(jìn)對(duì)生產(chǎn)率并沒有顯著影響。
Hu等(2005)運(yùn)用中國(guó)1995—1999年每年約10000個(gè)大中型制造企業(yè)數(shù)據(jù)，研究表明R&D對(duì)產(chǎn)出的影響作用顯著。把所有企業(yè)劃分為高科技企業(yè)和非高科技企業(yè)兩個(gè)樣本后，高科技企業(yè)的R&D產(chǎn)出彈性為0.064，非高科技企業(yè)中R&D對(duì)生產(chǎn)率并沒有顯著影響。金雪軍、歐朝敏等（2006）通過(guò)對(duì)改革開放以來(lái)我國(guó)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，分析了技術(shù)引進(jìn)和R&D投入對(duì)生產(chǎn)率的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，技術(shù)引進(jìn)和R&D投入雖增加了我國(guó)技術(shù)知識(shí)存量，但并沒有有效地促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的提高。李小平（2007）運(yùn)用分行業(yè)大中型工業(yè)企業(yè)從1996到2003年的面板數(shù)據(jù)，就自主R&D、國(guó)外技術(shù)引進(jìn)和國(guó)內(nèi)技術(shù)購(gòu)買的產(chǎn)出回報(bào)率和生產(chǎn)率回報(bào)率進(jìn)行了分析，他發(fā)現(xiàn)R&D投資的增加不但不能帶來(lái)產(chǎn)出的增長(zhǎng)，反而會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)出的減少，并且高R&D投資行業(yè)所導(dǎo)致的產(chǎn)出減少的最多，同時(shí)，國(guó)外技術(shù)引進(jìn)和國(guó)內(nèi)技術(shù)購(gòu)買對(duì)產(chǎn)出的影響都不顯著，而且R&D投資、國(guó)外技術(shù)引進(jìn)和國(guó)內(nèi)技術(shù)購(gòu)買對(duì)生產(chǎn)率的提高也不顯著。
根據(jù)以上的研究文獻(xiàn)可以看出，各學(xué)者研究的層面并不相同，有的是地區(qū)的國(guó)有工業(yè)企業(yè)、有的是我國(guó)制造業(yè)企業(yè)、有的是僅是大中型工業(yè)企業(yè)，有的則是高科技工業(yè)企業(yè)等等，不同層面的研究及不同的分類標(biāo)準(zhǔn)對(duì)研究結(jié)論具有重要的影響。而在已有的研究中，我們尚未發(fā)現(xiàn)從注冊(cè)類型層面來(lái)研究所有工業(yè)企業(yè)的R&D投資、技術(shù)購(gòu)買及技術(shù)改造與企業(yè)產(chǎn)出之間的關(guān)系。因此，本研究從工業(yè)企業(yè)注冊(cè)類型層面，運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)分析方法研究中國(guó)企業(yè)技術(shù)投入與產(chǎn)出變動(dòng)之間的關(guān)系，考慮到我國(guó)工業(yè)企業(yè)技術(shù)來(lái)源渠道的不同，分別考察直接R&D投資、技術(shù)改造和技術(shù)購(gòu)買對(duì)企業(yè)產(chǎn)出的影響作用。
2. 計(jì)量模型與數(shù)據(jù)
2.1. 計(jì)量模型
研究各類科技活動(dòng)與產(chǎn)出之間的關(guān)系一般利用生產(chǎn)函數(shù)的方法。現(xiàn)假定工業(yè)企業(yè)的各項(xiàng)科技活動(dòng)將直接影響企業(yè)的技術(shù)水平，并通過(guò)技術(shù)水平而作用于企業(yè)產(chǎn)出。于是企業(yè)產(chǎn)出增長(zhǎng)由資本、勞動(dòng)和技術(shù)推動(dòng)，我們根據(jù)CD生產(chǎn)函數(shù)：
(1)
其中，為企業(yè)產(chǎn)出；和分別為企業(yè)投入的資本與勞動(dòng)現(xiàn)代企業(yè)管理論文，A為技術(shù)水平，它是企業(yè)科技活動(dòng)T的函數(shù)；、分別為資本和勞動(dòng)的產(chǎn)出彈性。
考慮到人類知識(shí)的自動(dòng)積累，技術(shù)水平存在自然增長(zhǎng)，我們假設(shè)，q為一常數(shù)，是非體現(xiàn)型的“外生的”技術(shù)進(jìn)步，由此可見，技術(shù)水平A不僅隨著時(shí)間t的變化而變化，而且還受到科技活動(dòng)的影響。當(dāng)不考慮“外生”技術(shù)進(jìn)步，即為零時(shí)，技術(shù)水平完全由科技活動(dòng)。將代入式（1），對(duì)式（1）取對(duì)數(shù)，并引入企業(yè)類型i和時(shí)間t，以及隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)后，得到如下的基本計(jì)量模型：
(2)
在分析的過(guò)程中，結(jié)合所收集的數(shù)據(jù)，科技活動(dòng)主要包括R&D投資、技術(shù)改造與技術(shù)獲取。技術(shù)獲取主要有兩種途徑：一是國(guó)外技術(shù)購(gòu)買和國(guó)內(nèi)技術(shù)購(gòu)買兩種方式。然而，當(dāng)技術(shù)引進(jìn)企業(yè)與被引進(jìn)企業(yè)的技術(shù)水平相差較大時(shí)，技術(shù)相對(duì)落后的企業(yè)在模仿和引進(jìn)其他先進(jìn)企業(yè)技術(shù)，需要花費(fèi)一定的成本用于人員培訓(xùn)、相關(guān)工藝的開發(fā)、以及必備配套設(shè)施的購(gòu)買等，形成了消化吸收的費(fèi)用支出。因此，本研究中的科技活動(dòng)T包括了R&D投資、技術(shù)改造、國(guó)外技術(shù)購(gòu)買、國(guó)內(nèi)技術(shù)購(gòu)買，以及用于消化吸收所支付的經(jīng)費(fèi)。
2.2. 數(shù)據(jù)
由于本文把研究層面定在不同注冊(cè)類型的工業(yè)企業(yè)，目前我國(guó)工業(yè)企業(yè)的注冊(cè)類型有國(guó)有企業(yè)、集體企業(yè)、股份合作企業(yè)、聯(lián)營(yíng)企業(yè)、有限責(zé)任公司、股份有限公司、私營(yíng)企業(yè)、其他內(nèi)資企業(yè)、港澳臺(tái)投資企業(yè)和外商投資企業(yè)共10類；而國(guó)家統(tǒng)計(jì)局關(guān)于我國(guó)不同注冊(cè)類型工業(yè)企業(yè)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)是從2000年開始的，因此，我們所能收集到的數(shù)據(jù)是從2000年到2007年八年十個(gè)不同注冊(cè)類型的面板數(shù)據(jù)。
原始數(shù)據(jù)全部來(lái)源于《工業(yè)企業(yè)科技活動(dòng)統(tǒng)計(jì)資料》（2006、2007、2008）和《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》（2008）。產(chǎn)出用工業(yè)增加值表示，用工業(yè)增加值指數(shù)縮減為2000年的不變價(jià)。資本用生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)用機(jī)器設(shè)備表示，為了便于處理，用固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)對(duì)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)用機(jī)器設(shè)備原價(jià)平減為2000年的不變價(jià)。標(biāo)準(zhǔn)的勞動(dòng)投入應(yīng)該利用勞動(dòng)時(shí)間投入，由于缺乏資料，勞動(dòng)投入用從業(yè)人員平均人數(shù)減去R&D人員折合全時(shí)當(dāng)量后的數(shù)值反映小論文。R&D投資用R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出表示，消化吸收投入用消化吸收經(jīng)費(fèi)支出表示，這兩個(gè)經(jīng)費(fèi)支出包括了相關(guān)設(shè)備購(gòu)買和相關(guān)人員的工資支出，所以R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出額和消化吸收經(jīng)費(fèi)支出額用加權(quán)價(jià)格指數(shù)折算為2000年的不變價(jià)格，加權(quán)價(jià)格指數(shù)我們借鑒朱平芳與徐偉民（2003）的方法，以當(dāng)期消費(fèi)價(jià)格指數(shù)和固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)加權(quán)平均表示，權(quán)重分別為0.55和0.45。企業(yè)的技術(shù)改造、國(guó)外技術(shù)購(gòu)買、國(guó)內(nèi)技術(shù)購(gòu)買分別用技術(shù)改造經(jīng)費(fèi)支出、技術(shù)引進(jìn)經(jīng)費(fèi)支出和購(gòu)買國(guó)內(nèi)技術(shù)經(jīng)費(fèi)支出表示，同時(shí)都用固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)平減為2000年的不變價(jià)格。由于其他內(nèi)資企業(yè)在某些年度缺少技術(shù)改造經(jīng)費(fèi)支出、國(guó)外技術(shù)購(gòu)買經(jīng)費(fèi)支出、國(guó)外技術(shù)購(gòu)買經(jīng)費(fèi)支出和消化吸收經(jīng)費(fèi)支出數(shù)據(jù)，于是得到一個(gè)關(guān)于十個(gè)類型企業(yè)的從2000年到2007年的不平行面板數(shù)據(jù)。
3. 估計(jì)結(jié)果分析
由于本文數(shù)據(jù)量較小，而且，若某一類型企業(yè)在某一年度缺失數(shù)據(jù)，那么數(shù)據(jù)量就會(huì)更少，出于自由度的考慮，本文采用靜態(tài)面板數(shù)據(jù)中的隨機(jī)效應(yīng)估計(jì)方法和混合OSL估計(jì)方法對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)，再利用Breusch and Pagan拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)來(lái)選擇是采用混合OSL模型還是采用隨機(jī)效應(yīng)模型。在不加入時(shí)間趨勢(shì)和加入時(shí)間趨勢(shì)兩種情況下，分別用混合OSL方法和隨機(jī)效應(yīng)方法，進(jìn)行估計(jì)基本模型（2）。估計(jì)結(jié)果見表1。
表1 模型估計(jì)結(jié)果
模型
(m1)
(m2)
(m3)
(m4)
(m5)
(m6)
(m7)
(m8)
PLS
RE
PLS
RE
PLS
RE
PLS
RE
資本
0.4309***
0.3998***
0.4384***
0.4342***
0.4718***
0.6022***
0.4820***
0.4820***
(0.1112)
(0.1127)
(0.1101)
(0.1095)
(0.0633)
(0.1186)
(0.0556)
(0.0556)
勞動(dòng)
0.2436***
0.2335***
0.2318**
0.2313***
0.3807***
0.2567**
0.3658***
0.3658***
(0.0739)
(0.0703)
(0.0746)
(0.0742)
(0.0734)
(0.1076)
(0.0718)
(0.0718)
R&D投資
0.3531***
0.3668***
0.3569***
0.3592***
0.1268**
0.0783**
0.1307**
0.1307***
(0.1014)
(0.1130)
(0.1022)
(0.1035)
(0.0423)
(0.0359)
(0.0403)
(0.0403)
技術(shù)改造
0.0148
0.0448
0.0164
0.0191
-0.0579*
-0.0056
-0.0562
-0.0562*
(0.0572)
(0.0583)
(0.0581)
(0.0582)
(0.0306)
(0.0183)
(0.0330)
(0.0330)
國(guó)內(nèi)技術(shù)購(gòu)買
-0.0610
-0.0156
-0.0637
-0.0581
-0.0502
-0.0116
-0.0536
-0.0536
(0.0498)
(0.0465)
(0.0489)
(0.0493)
(0.0389)
(0.0289)
(0.0408)
(0.0408)
國(guó)外技術(shù)購(gòu)買
-0.1765**
-0.2111***
-0.0849
-0.0971
0.0088
-0.0696
0.1306
0.1306
(0.0572)
(0.0588)
(0.1521)
(0.1480)
(0.0409)
(0.0454)
(0.0913)
(0.0913)
消化吸收
0.1972**
0.1913***
0.3178
0.3071
0.0853**
0.0920***
0.2439*
0.2439**
(0.0624)
(0.0621)
(0.2098)
(0.2002)
(0.0323)
(0.0313)
(0.1132)
(0.1132)
消化吸收×國(guó)外技術(shù)購(gòu)買
-0.0101
-0.0092
-0.0133
-0.0133
(0.0186)
(0.0180)
(0.0095)
(0.0095)
時(shí)間趨勢(shì)
0.1271***
0.1286***
0.1277***
0.1277***
(0.0240)
(0.0132)
(0.0232)
(0.0232)
常數(shù)
1.8679***
1.9679***
0.7948
0.8964
1.4648***
1.4032***
0.0467
0.0467
(0.5460)
(0.5505)
(1.8330)
(1.7798)
(0.2799)
(0.3632)
(0.9388)
(0.9388)
觀測(cè)數(shù)
75
75
75
75
75
75
75
75
F值
2237.0***
13646.0***
2993.3***
764.9***
[0.0000]
[0.0000]
[0.0000]
[0.0000]
卡方值
35625.0***
126173.8***
8459.4***
117076***
[0.0000]
[0.0000]
[0.0000]
[0.0000]
隨機(jī)效應(yīng)檢驗(yàn)(卡方值)
12.62
11.33
24.92***
26.81***
[0.0004]
[0.0008]
[0.0000]
[0.0000]
注：表中第二行的PLS和RE表示模型的估計(jì)方法分別混合普通最小乘估計(jì)和隨機(jī)效應(yīng)估計(jì)；圓括號(hào)中給出系數(shù)估計(jì)值的群組穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤（cluster-robust standard errors）；F值、卡方值分別是PLS模型和RE模型的模型顯著性檢驗(yàn)F統(tǒng)計(jì)量與卡方統(tǒng)計(jì)量，方括號(hào)是其對(duì)應(yīng)的P值；隨機(jī)效應(yīng)檢驗(yàn)為Breusch and Pagan隨機(jī)效應(yīng)拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)，方括號(hào)中為相應(yīng)檢驗(yàn)卡方值的P值；*，**，***分別表示在10%，5%和1%的水平下顯著。
在估計(jì)模型過(guò)程中發(fā)現(xiàn)存在群組異方差和組內(nèi)自相關(guān)，因此給出群組穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤用于回歸系數(shù)推斷。在混合OLS估計(jì)模型中，模型顯著性檢驗(yàn)的F統(tǒng)計(jì)量所對(duì)應(yīng)的伴隨概率都小于0.001，在隨機(jī)效應(yīng)模型的顯著性檢驗(yàn)卡方統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的P值也小于0.001，因此所有估計(jì)結(jié)果在5%的顯著性水平下都是顯著的。由于不管是引入還是未引入時(shí)間虛擬變量，BP拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果均支持選用隨機(jī)效應(yīng)模型，因而，下面將根據(jù)隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行分析。
在無(wú)時(shí)間趨勢(shì)，即不考慮技術(shù)水平自然增長(zhǎng)情況下的模型(m2)和模型(m4)中，資本產(chǎn)出彈性分別為0.3998和0.4342，勞動(dòng)產(chǎn)出彈性分別為0.2335和0.2313，均在5%水平下顯著。根據(jù)模型(m2)和模型(m4)，對(duì)資本與勞動(dòng)的規(guī)模報(bào)酬不變進(jìn)行穩(wěn)健的沃爾德檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果分別為chi2(1)= 11.58，相應(yīng)伴隨概率為0.0007，chi2(1) =11.37，相應(yīng)伴隨概率為0.0007，在5%水平下，規(guī)模報(bào)酬不變的假設(shè)均被拒絕，再根據(jù)雙側(cè)假設(shè)檢驗(yàn)與單側(cè)假設(shè)檢驗(yàn)之間的關(guān)系，我們可以直接拒絕規(guī)模報(bào)酬非遞減的假設(shè)，說(shuō)明當(dāng)前我國(guó)工業(yè)企業(yè)的規(guī)模報(bào)酬處于遞減階段。R&D投資的系數(shù)為0.36左右，也在5%水平下顯著，說(shuō)明R&D投資有利于促進(jìn)企業(yè)產(chǎn)出增長(zhǎng)。技術(shù)改造系數(shù)為正但不顯著，表明工業(yè)企業(yè)的技術(shù)改造對(duì)提高企業(yè)產(chǎn)出的作用不顯著。國(guó)內(nèi)技術(shù)購(gòu)買的系數(shù)為負(fù)，說(shuō)明國(guó)內(nèi)技術(shù)購(gòu)買對(duì)企業(yè)產(chǎn)出具有不利影響，但這種影響在總體上不顯著。在模型(m2)中，國(guó)外技術(shù)購(gòu)買的系數(shù)為負(fù)，且在5%水平下顯著，說(shuō)明購(gòu)買國(guó)外技術(shù)對(duì)產(chǎn)出增長(zhǎng)具有顯著的抑制作用，在模型(m4)中國(guó)外技術(shù)購(gòu)買及其與消化吸收交互項(xiàng)的系數(shù)都是負(fù)號(hào)現(xiàn)代企業(yè)管理論文，而且系數(shù)的聯(lián)合顯著性檢驗(yàn)表明在5%的水平顯著[①]，因此認(rèn)為國(guó)外技術(shù)購(gòu)買能顯著的抑制產(chǎn)出增長(zhǎng)。在不考慮國(guó)外技術(shù)購(gòu)買與消化吸收的交互作用時(shí)，根據(jù)模型(m2)中消化吸收系數(shù)及其顯著性，可以看出增加消化吸收費(fèi)用支出能顯著地促進(jìn)企業(yè)產(chǎn)出增長(zhǎng)。根據(jù)模型(m4)中消化吸收系數(shù)及國(guó)外技術(shù)購(gòu)買與消化吸收的交互項(xiàng)系數(shù)進(jìn)行的聯(lián)合檢驗(yàn)[②]結(jié)果表明消化吸收對(duì)產(chǎn)出的影響作用是顯著的，但至于是正面還是負(fù)面作用，由購(gòu)買國(guó)外技術(shù)的支出是否達(dá)到臨界值決定。根據(jù)模型(m4)的估計(jì)結(jié)果，可以求得國(guó)外技術(shù)購(gòu)買的臨界值為33.38[③]，當(dāng)國(guó)外技術(shù)購(gòu)買小于此臨界值時(shí)消化吸收的系數(shù)符號(hào)為正，大于此臨界值時(shí)系數(shù)符號(hào)為負(fù)，由于在樣本數(shù)據(jù)中，國(guó)外技術(shù)購(gòu)買的平均值為11.42，最大值為14.24，因此在考慮國(guó)外技術(shù)購(gòu)買與消化吸收的交互時(shí)，消化吸收的支出對(duì)企業(yè)產(chǎn)出具有促進(jìn)作用。購(gòu)買國(guó)外技術(shù)與消化吸收的交互項(xiàng)系數(shù)為負(fù)，說(shuō)明專門用于消化吸收國(guó)外先進(jìn)技術(shù)的投入不但不能有效提高企業(yè)產(chǎn)出，反而存在一定的負(fù)面作用，盡管這種負(fù)面作用在統(tǒng)計(jì)上不顯著。
在加入時(shí)間趨勢(shì)，即考慮技術(shù)水平自然增長(zhǎng)的情況下（見表1中的模型(m6)與模型(m8)），結(jié)論基本與無(wú)時(shí)間趨勢(shì)一致。在此不再贅述。
經(jīng)以上分析發(fā)現(xiàn)，不管是否考慮技術(shù)水平具有自然增長(zhǎng)的特性，R&D投資與消化吸收如同資本（生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)設(shè)備）投入一樣對(duì)產(chǎn)出具有顯著的促進(jìn)作用。為比較同是經(jīng)費(fèi)投入的資本投入、R&D投資和消化吸收投入的產(chǎn)出彈性是否存在差異，在兩兩之間進(jìn)行穩(wěn)健沃爾德檢驗(yàn)（Robust-Wald test），檢驗(yàn)結(jié)果見表2。
表2 資本、R&D投資與消化吸收間產(chǎn)出彈性的顯著性檢驗(yàn)
模型
變量
資本
R&D投資
消化吸收
卡方值
P值
卡方值
P值
卡方值
P值
資本
0.03
0.8676
3.61
0.0573
(m2)
R&D投資
0.03
0.8676
1.17
0.2787
消化吸收
3.61
0.0573
1.17
0.2787
資本
0.18
0.6686
4.48
0.0343
(m4)
R&D投資
0.18
0.6686
1.05
0.3062
消化吸收
4.48
0.0343
1.05
0.3062
資本
14.57
0.0001
22.46
0.0000
(m6)
R&D投資
14.57
0.0001
0.06
0.8081
消化吸收
22.46
0.0000
0.06
0.8081
資本
24.51
0.0000
53.27
0.0000
(m8)
R&D投資
24.51
0.0000
0.54
0.4643
消化吸收
53.27
0.0000
0.54
0.4643
注：檢驗(yàn)方法為穩(wěn)健沃爾德檢驗(yàn)法（Robust-Wald test），自由度均為1；檢驗(yàn)的假設(shè)是兩都之間的產(chǎn)出彈性相等；模型(m4)與模型(m8)中的消化吸收的產(chǎn)出彈性是在國(guó)外技術(shù)購(gòu)買的均值水平（11.42）下計(jì)算的。
根據(jù)表2的檢驗(yàn)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，在給定5%的水平下，資本與R&D投資的產(chǎn)出彈性在模型（m2）和模型（m4）中，即不考慮技術(shù)水平自然增長(zhǎng)時(shí)沒有顯著差異，但在在模型（m6）和模型（m8），即在認(rèn)為技術(shù)水平存在自然增長(zhǎng)的情況下，這兩個(gè)產(chǎn)出彈性存在顯著差異；在模型（m2）中資本的產(chǎn)出彈性與消化吸收的產(chǎn)出彈性不顯著外，在其余的模型中均顯著，而且在模型（m2）中檢驗(yàn)的伴隨概率為0.057，與選定的顯著性水平相差不大，因此可以近似認(rèn)為資本與消化吸收間的產(chǎn)出彈性存在顯著差異；而R&D投資與消化吸收的產(chǎn)出彈性在四個(gè)模型中均不顯著。
4. 結(jié)論
本文利用2000年到2007年間我國(guó)不同注冊(cè)類型的工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)，從企業(yè)類型層面分析了企業(yè)R&D投資、技術(shù)改造及技術(shù)購(gòu)買與企業(yè)產(chǎn)出之間的關(guān)系，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在樣本期間， R&D投資與消化吸收的投入能顯著地促進(jìn)企業(yè)產(chǎn)出增長(zhǎng)，而技術(shù)改造和國(guó)內(nèi)技術(shù)購(gòu)買的產(chǎn)出效應(yīng)不顯著，國(guó)外技術(shù)購(gòu)買不僅不能促進(jìn)我國(guó)企業(yè)產(chǎn)出的增長(zhǎng)，反而有可能對(duì)企業(yè)產(chǎn)出增長(zhǎng)具有顯著的負(fù)面作用。同時(shí)還發(fā)現(xiàn)，我國(guó)工業(yè)企業(yè)的資本與勞動(dòng)的規(guī)模報(bào)酬目前尚處于遞減階段。
參考文獻(xiàn)
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中圖分類號(hào)：G642.0 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1674-9324（2014）45-0131-03
一、引言
畢業(yè)設(shè)計(jì)作為高等學(xué)校本科教育的重要教學(xué)環(huán)節(jié)，是人才培養(yǎng)計(jì)劃的重要組成部分，它是學(xué)生將理論與實(shí)踐相結(jié)合、分析解決實(shí)際問(wèn)題和培養(yǎng)初步科學(xué)研究能力的重要階段，又是學(xué)生對(duì)所學(xué)專業(yè)知識(shí)綜合運(yùn)用能力、綜合素質(zhì)與工程實(shí)踐能力的全面檢驗(yàn)。因此，如何改進(jìn)和加強(qiáng)這一環(huán)節(jié)，切實(shí)提高培養(yǎng)質(zhì)量，是擺在我們面前的一個(gè)重大課題。1999年以來(lái)的擴(kuò)招，使招生人數(shù)增加，師資和教學(xué)資源相對(duì)不足，為了保證畢業(yè)設(shè)計(jì)的質(zhì)量，部分學(xué)校明文規(guī)定副教授以上職稱的教師最多指導(dǎo)8個(gè)學(xué)生，講師最多指導(dǎo)4個(gè)學(xué)生，并且要求一人一題，3年不得重復(fù)，這足以讓很多老師為難。
二、國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
目前畢業(yè)課題的現(xiàn)狀不容樂(lè)觀，畢業(yè)設(shè)計(jì)題目結(jié)合科研和工程實(shí)際的少，虛擬、模擬和陳舊性課題多，體現(xiàn)不出工科學(xué)生的“創(chuàng)新能力”與“工程能力”較強(qiáng)的特色，結(jié)果畢業(yè)設(shè)計(jì)成果沒有多少參考（或應(yīng)用）價(jià)值。
德國(guó)這方面做得比較好，其應(yīng)用科學(xué)大學(xué)以實(shí)踐為導(dǎo)向，學(xué)生的畢業(yè)設(shè)計(jì)主要以校企合作的方式為主，其中一些成熟的運(yùn)作方式值得我們學(xué)習(xí)和借鑒。由政府提供經(jīng)費(fèi)并制定法規(guī)和優(yōu)惠企業(yè)的政策，支持高校學(xué)生到企業(yè)去做畢業(yè)設(shè)計(jì)。學(xué)生可從企業(yè)的網(wǎng)站或報(bào)紙雜志和校內(nèi)相關(guān)部門企業(yè)課題信息，找到適合的畢業(yè)設(shè)計(jì)課題。
國(guó)內(nèi)也有這方面的先例，如，2005年北京聯(lián)合大學(xué)與北京吉普汽車有限公司校企聯(lián)合，配備雙導(dǎo)師指導(dǎo)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)，其題目均來(lái)自于北京吉普的生產(chǎn)一線，取得了較好的效果。但受企業(yè)的管理理念及信息滯后等原因，使校企合作畢業(yè)設(shè)計(jì)而受惠的學(xué)生人數(shù)很少，如何構(gòu)建課題信息平臺(tái)，以使更多的學(xué)生受惠，是值得我們思考的問(wèn)題。
三、畢業(yè)設(shè)計(jì)教學(xué)改革目標(biāo)
改變長(zhǎng)年不變的既定題目與畢業(yè)設(shè)計(jì)的管理模式，教師將指導(dǎo)書、任務(wù)書發(fā)給學(xué)生，布置任務(wù)，老師定期指導(dǎo)，學(xué)生閉門造車，讓學(xué)生在限定的時(shí)間內(nèi)完成畢業(yè)設(shè)計(jì)任務(wù)，接著就是畢業(yè)答辯，結(jié)果出來(lái)的畢業(yè)設(shè)計(jì)成果沒有多少參考價(jià)值。以問(wèn)題為導(dǎo)向的畢業(yè)設(shè)計(jì)，要求從生產(chǎn)中發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，運(yùn)用所學(xué)去解決問(wèn)題，更具有針對(duì)性、實(shí)踐性，學(xué)生從中可以學(xué)到很多在書本上學(xué)不到的東西，這樣促進(jìn)與加強(qiáng)指導(dǎo)教師的責(zé)任心和畢業(yè)生學(xué)習(xí)的自覺性，密切了畢業(yè)設(shè)計(jì)與生產(chǎn)的聯(lián)系。明顯提高了畢業(yè)設(shè)計(jì)的質(zhì)量?！罢鏄寣?shí)彈”的畢業(yè)設(shè)計(jì)要求指導(dǎo)教師不僅具有指導(dǎo)假擬題目的能力，而且還要具有實(shí)實(shí)在在地作項(xiàng)目的實(shí)際業(yè)務(wù)能力。以達(dá)到教學(xué)相長(zhǎng)、相互促進(jìn)的作用。
（一）教師要有問(wèn)題意識(shí)
教師的問(wèn)題意識(shí)首先要求教師們善于發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、提出問(wèn)題，善于進(jìn)行自我反思，只有找到問(wèn)題，才能促進(jìn)教學(xué)不斷地改進(jìn)，也會(huì)促進(jìn)教師們?nèi)ニ伎?，帶著?wèn)題去思考、研究設(shè)計(jì)教案和投入到校企合作的研修中去，這樣能更好地指導(dǎo)學(xué)生的論文。問(wèn)題意識(shí)會(huì)強(qiáng)化教師的主動(dòng)發(fā)展意識(shí)。針對(duì)畢業(yè)論文的設(shè)計(jì)，提出問(wèn)題可以讓指導(dǎo)老師帶著思考和問(wèn)題對(duì)學(xué)生的畢業(yè)論文進(jìn)行指導(dǎo)，對(duì)自己的教學(xué)行為做出理性的判斷和分析。此外，教師無(wú)論是指導(dǎo)畢業(yè)論文還是平時(shí)的授課，都要事先做好準(zhǔn)備，積極查尋資料，正確認(rèn)知自己的教學(xué)行為，帶著思考去研究、指導(dǎo)，并且增加與學(xué)生的交流，達(dá)到教學(xué)相長(zhǎng)的目的。
教師們?cè)凇把行蕤D實(shí)踐―研修”的循環(huán)體驗(yàn)中，產(chǎn)生解決問(wèn)題的成就感。同時(shí)，在研討中，教師之間的差距也顯現(xiàn)出來(lái)，同時(shí)可以增加教師的危機(jī)意識(shí)，促進(jìn)自己提升和改進(jìn)。學(xué)校方面也要積極配合，提供相應(yīng)的設(shè)備和技術(shù)支持，增加校企合作，讓論文和實(shí)際結(jié)合起來(lái)，讓老師們和企業(yè)專家進(jìn)行交流，開闊指導(dǎo)教師的眼界，從而可以使危機(jī)意識(shí)越發(fā)強(qiáng)烈，而危機(jī)意識(shí)正是形成問(wèn)題意識(shí)的催化劑。要實(shí)現(xiàn)超越獲得更大的成就感，就必須發(fā)現(xiàn)并解決問(wèn)題。
（二）教學(xué)或指導(dǎo)后要反思
個(gè)人反思在教學(xué)改革過(guò)程中起著重要作用，它是校本研究的前提，是教師與自身開展的對(duì)話，是校本研究中最基本和普通的活動(dòng)形式，也是教師在專業(yè)發(fā)展和自我成長(zhǎng)階段的核心因素。在以問(wèn)題為導(dǎo)向的畢業(yè)設(shè)計(jì)教學(xué)改革中，教學(xué)反思要抓住其四點(diǎn)基本特點(diǎn)：（1）抓住妙點(diǎn)進(jìn)行反思；（2）抓住疑點(diǎn)進(jìn)行反思；（3）抓住失敗點(diǎn)進(jìn)行反思；（4）抓住常點(diǎn)進(jìn)行反思。通過(guò)以往的實(shí)踐證明，教師可以在以問(wèn)題為導(dǎo)向的畢業(yè)設(shè)計(jì)教學(xué)反思改革中找回自己，重新拾取研究的權(quán)杖，通過(guò)處理自身出現(xiàn)的教學(xué)問(wèn)題來(lái)走上專家的道路。強(qiáng)調(diào)畢業(yè)設(shè)計(jì)教學(xué)反思改革，可以促進(jìn)教師自身的專業(yè)發(fā)展，引導(dǎo)教師在教學(xué)的實(shí)踐過(guò)程中，以回顧、觀察、診斷和自我監(jiān)控等方式，來(lái)針對(duì)自身的教學(xué)概念、行為、藝術(shù)等進(jìn)行思考和改正，將教與學(xué)密切結(jié)合起來(lái)，實(shí)現(xiàn)以問(wèn)題為導(dǎo)向的畢業(yè)設(shè)計(jì)教學(xué)改革反思的合理性，從而提高教學(xué)的效率。
但是單純的教學(xué)反思不單單只依靠自律，還要求學(xué)校采用多種教學(xué)手段，有目的、有規(guī)律、有計(jì)劃地促進(jìn)反思。常用的方法是“事后回顧”，主要分為以下三種：原來(lái)打算做什么？實(shí)際上發(fā)生了什么？已發(fā)生的情況的原因和具體采取的措施。
四、實(shí)施方法與措施
需求是推動(dòng)科學(xué)和一切創(chuàng)新的動(dòng)力，它推動(dòng)著科學(xué)技術(shù)與社會(huì)向前發(fā)展。問(wèn)題導(dǎo)向是指人們?cè)谡J(rèn)知活動(dòng)中，意識(shí)到一些令人疑惑難解的實(shí)際問(wèn)題或理論問(wèn)題，驅(qū)使人們積極思維，不斷提出問(wèn)題和解決問(wèn)題，是以問(wèn)題為中心的思維活動(dòng)。以優(yōu)化畢業(yè)設(shè)計(jì)（或論文）課題來(lái)源、實(shí)施、管理與評(píng)價(jià)方法為內(nèi)涵，深入企業(yè)走訪、座談、比較、經(jīng)驗(yàn)總結(jié)等方法進(jìn)行研究，完善應(yīng)用型工科專業(yè)畢業(yè)設(shè)計(jì)（或論文）階段的教學(xué)工作。
由印刷企業(yè)提出（或由學(xué)生到企業(yè)生產(chǎn)一線去發(fā)現(xiàn)）課題，學(xué)校組織人力收集、分類，并甄選出符合本科畢業(yè)設(shè)計(jì)要求的課題，并歸于相應(yīng)研究方向的教師名下，在校園網(wǎng)上課題及指導(dǎo)教師信息，根據(jù)師生“雙向選擇”的原則，確定課題后，在校內(nèi)教師與企業(yè)工程師（雙師）的指導(dǎo)下（由學(xué)?；蚱髽I(yè)提供場(chǎng)地、設(shè)備、經(jīng)費(fèi)等支持）按計(jì)劃、按要求完成畢業(yè)課題，課題成果，（包括階段性成果）及時(shí)反饋給相關(guān)企業(yè)應(yīng)用于產(chǎn)生，經(jīng)受生產(chǎn)實(shí)踐的檢驗(yàn)。從而確保畢業(yè)設(shè)計(jì)達(dá)到“培養(yǎng)學(xué)生綜合運(yùn)用所學(xué)基礎(chǔ)理論、專業(yè)知識(shí)和基本技能，發(fā)現(xiàn)、分析、解決與本專業(yè)相關(guān)的實(shí)際問(wèn)題的能力”的目標(biāo)。
（一）課題信息收集與
借助校園網(wǎng)，建立校企合作課題信息平臺(tái)，為印刷工程專業(yè)教師與學(xué)生提供畢業(yè)設(shè)計(jì)的實(shí)戰(zhàn)課題，解決教師出題難。為培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新能力、工程實(shí)踐能力和科學(xué)研究提供平臺(tái)。①收集500個(gè)以上的課題信息，甄選出300個(gè)以上適合作本科畢業(yè)設(shè)計(jì)要求的課題。②建立課題信息庫(kù)。③建立課題跟蹤信息平臺(tái)，及時(shí)向企業(yè)反饋學(xué)生的研究進(jìn)展與取得的研究成果，為企業(yè)的生產(chǎn)活動(dòng)提供實(shí)時(shí)的技術(shù)支持。④每年更新20%左右課題信息。
（二）成績(jī)?cè)u(píng)定方式改革
畢業(yè)設(shè)計(jì)成績(jī)?cè)u(píng)定由學(xué)校老師根據(jù)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)的要求給出相應(yīng)的成績(jī)（為主），企業(yè)對(duì)畢業(yè)設(shè)計(jì)成果的應(yīng)用效果做出評(píng)價(jià)并給出相應(yīng)成績(jī)（為輔）。從而徹底打破理論與實(shí)際脫節(jié)，缺少相應(yīng)的工程環(huán)境，致使學(xué)生實(shí)踐能力、創(chuàng)新力薄弱的現(xiàn)狀，從而培養(yǎng)出符合社會(huì)需求，有較強(qiáng)創(chuàng)新能力和工程實(shí)踐能力的應(yīng)用型人才。
五、畢業(yè)設(shè)計(jì)教學(xué)改革成效
1.拓展了畢業(yè)設(shè)計(jì)課題選擇范圍和來(lái)源。改變了畢業(yè)設(shè)計(jì)來(lái)源于教師科研、虛擬及模擬性課題，缺乏真實(shí)性與實(shí)用性的現(xiàn)狀。
2.開拓了校企產(chǎn)學(xué)合作的新模式。傳統(tǒng)的校企合作是以教師為主體，著力在科研與實(shí)習(xí)基地的合作，而課題是以學(xué)生為主體，培養(yǎng)具有創(chuàng)新能力與工程實(shí)踐能力的應(yīng)用人才，服務(wù)企業(yè)產(chǎn)生需求為目的的合作。
3.創(chuàng)新了校企“互利”與“三贏”的新機(jī)制。企業(yè)獲得了學(xué)校技術(shù)與理論的支持；學(xué)校得到了解企業(yè)需求、了解新設(shè)備與新技術(shù)的機(jī)會(huì)，也會(huì)相應(yīng)地提高教師的解決工程問(wèn)題的能力；學(xué)生得到了參與企業(yè)技術(shù)改造與創(chuàng)新的工程實(shí)踐的機(jī)會(huì)。
4.創(chuàng)新了學(xué)生畢業(yè)設(shè)計(jì)（或論文）的評(píng)價(jià)體系，引入了企業(yè)對(duì)畢業(yè)設(shè)計(jì)成果應(yīng)用效果的評(píng)價(jià)指標(biāo)。
總之，我們要認(rèn)真貫徹《第四次講話精神：“著力提高學(xué)生服務(wù)國(guó)家，服務(wù)人民的社會(huì)責(zé)任感，勇于探索的創(chuàng)新精神，善于解決問(wèn)題的實(shí)踐能力?！?/p>
六、結(jié)語(yǔ)
通過(guò)本研究課題信息平臺(tái)的建立，高?？梢粤私馄髽I(yè)和社會(huì)對(duì)人才的需求，完善人才培養(yǎng)方案，提高人才培養(yǎng)質(zhì)量，還可促進(jìn)科研成果的轉(zhuǎn)化。學(xué)生選企業(yè)的實(shí)際問(wèn)題做畢業(yè)設(shè)計(jì)課題，可參與企業(yè)的技術(shù)革新、技術(shù)改造和工程建設(shè)服務(wù)，為企業(yè)分憂；企業(yè)也可從中選聘優(yōu)秀人才作為自己的員工，提高企業(yè)的技術(shù)力量和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，從而促進(jìn)企業(yè)的發(fā)展。通過(guò)參加工程實(shí)踐，學(xué)生不僅可向現(xiàn)場(chǎng)工程技術(shù)人員學(xué)習(xí)專業(yè)知識(shí)和生產(chǎn)技能，逐步樹立起工程意識(shí)，為今后的工作打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，縮短其工作適應(yīng)期，也為學(xué)生就業(yè)提供了可能的機(jī)會(huì)。
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一、引言
對(duì)外貿(mào)易在一國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中占有非常重要的地位，出口導(dǎo)向也成為一些國(guó)家為促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展而實(shí)施的戰(zhàn)略政策。我國(guó)自改革開放初期就根據(jù)外匯資金短缺的實(shí)際國(guó)情開始實(shí)施出口導(dǎo)向型戰(zhàn)略，使我國(guó)對(duì)外貿(mào)易迅速發(fā)展，至今已成為全球第二大出口國(guó)，出口擴(kuò)大的同時(shí)也有效的促進(jìn)了我國(guó)經(jīng)濟(jì)的騰飛發(fā)展。但是近幾年來(lái)，受全球性金融危機(jī)、人民幣升值壓力等諸多因素影響，我國(guó)在出口總量上雖然仍保持著增長(zhǎng)的趨勢(shì)，但增長(zhǎng)率卻在逐年下降。
圖1.1我國(guó)出口貿(mào)易情況
據(jù)海關(guān)總署統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，我國(guó)自2001年加入WTO后出口貿(mào)易總額從2002年的26947.9億元持續(xù)上升到2008年的100394.9億元，增長(zhǎng)了近5倍，2009年略有下降；但增長(zhǎng)率僅持續(xù)上升了兩年，從2003年開始連續(xù)下降，由34.66%下降到2008年的7.43%，且下降幅度持續(xù)增大，并在2009年出現(xiàn)了首次負(fù)增長(zhǎng)?？梢钥闯觯覈?guó)出口貿(mào)易正面臨著新的挑戰(zhàn)，因此研究出口貿(mào)易的影響因素從而有效的促進(jìn)我國(guó)出口是十分重要的。
近幾年來(lái)，在涉及到全要素生產(chǎn)率與出口關(guān)系的文章中，大部分都集中在研究出口貿(mào)易是如何促進(jìn)全要素生產(chǎn)率提高的，一些文章否定了兩者之間的促進(jìn)作用，如關(guān)兵[①]（2009）通過(guò)各省際數(shù)據(jù)以出口增長(zhǎng)與生產(chǎn)率關(guān)系為基礎(chǔ)，沿著新貿(mào)易理論和內(nèi)生增長(zhǎng)理論的發(fā)展脈絡(luò)，采用完全修正最小二乘估計(jì)法綜合分析出口—生產(chǎn)率的動(dòng)態(tài)效應(yīng)，結(jié)果表明我國(guó)出口增長(zhǎng)對(duì)我國(guó)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)沒有產(chǎn)生積極的影響。同時(shí)國(guó)際貿(mào)易論文，一些文章也肯定了兩者間的促進(jìn)作用，如倪海清[②]等（2005）通過(guò)協(xié)整分析及Granger因果分析發(fā)現(xiàn)中國(guó)的出口貿(mào)易實(shí)際上通過(guò)促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步和制度變遷兩方面帶動(dòng)了全要素生產(chǎn)率的提高。
上述所有文章都是基于出口學(xué)習(xí)（Learning by exports）效應(yīng)角度的研究，但從出口選擇（exports-selection）效用角度研究全要素生產(chǎn)率對(duì)出口貿(mào)易影響的文章較少，且大部分都是對(duì)技術(shù)進(jìn)步這個(gè)單一因素的分析。但是只從技術(shù)進(jìn)步這個(gè)單一因素研究其對(duì)一國(guó)出口貿(mào)易的影響似乎顯得不夠全面，因此本文引入全要素生產(chǎn)率作為解釋變量，它既包含了技術(shù)進(jìn)步的因素，同時(shí)也包括了組織創(chuàng)新、生產(chǎn)創(chuàng)新、專業(yè)化等一些不易量化的因素，研究其對(duì)出口貿(mào)易的影響將更具有說(shuō)服力。同時(shí)，前文提到的所有文章中的出口貿(mào)易都是基于全國(guó)角度的數(shù)據(jù)，考慮到全要素生產(chǎn)率可能會(huì)對(duì)不同行業(yè)部門產(chǎn)生不同的影響，本文擬選取食品加工業(yè)及機(jī)械設(shè)備制造業(yè)的出口貿(mào)易數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，使實(shí)證分析更為準(zhǔn)確。
二、全要素生產(chǎn)率的測(cè)算
本文采用“索羅余值法”對(duì)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)算，首先我們建立一個(gè)具有規(guī)模報(bào)酬約束的兩要素投入的C-D生產(chǎn)函數(shù)：
（3.1）
式中，表示全國(guó)在第t期時(shí)的總產(chǎn)量，和分別表示勞動(dòng)力和資本的投入量，對(duì)該生產(chǎn)函數(shù)兩邊同時(shí)取對(duì)數(shù)得到如下方程：
（3.2）
式中，表示隨機(jī)誤差項(xiàng)，由全要素生產(chǎn)率的定義可知，。
因此，全要素生產(chǎn)率的計(jì)算式為：
（3.3）
以全國(guó)為決策單位建立時(shí)間序列數(shù)據(jù)，樣本區(qū)間設(shè)定為1985~2009年。為消除價(jià)格因素的影響，方程中全國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)總量都以1985的平減指數(shù)為基期進(jìn)行平減；取全國(guó)年末從業(yè)人員人數(shù)；取全國(guó)各年全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額經(jīng)固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)平減到以1985年為基期的數(shù)額，由于該指數(shù)1990年前的數(shù)據(jù)缺失，固1990年前的數(shù)據(jù)以商品零售物價(jià)總指數(shù)代替。
以上所使用數(shù)據(jù)均來(lái)自各年?噸泄臣頗曇芳爸瀉暉菘狻1疚牟捎肙LS方法對(duì)各參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，回歸結(jié)果如下：
s.e.=(0.03234)(0.03318)
0.8728
對(duì)參數(shù)的估計(jì)結(jié)果分別為0.5992和0.2973，括號(hào)內(nèi)表示各自的標(biāo)準(zhǔn)誤，值為0.8728，可以看出模型的擬合優(yōu)度較高，估計(jì)整體效果不錯(cuò)。
我們將估計(jì)出的參數(shù)帶入上文全要素生產(chǎn)率的推導(dǎo)公式對(duì)其進(jìn)行計(jì)算，得出全國(guó)各年數(shù)據(jù)分布如下：
圖3.1 全國(guó)各年全要素生產(chǎn)率分布
可以看出，我國(guó)全要素生產(chǎn)率走勢(shì)大致可分為兩個(gè)階段，1985-1995年為上升階段，這主要得利于我國(guó)正確的實(shí)行了改革開放的政策，積極引入外資，學(xué)習(xí)國(guó)外先進(jìn)技術(shù)，使得此階段經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展，但全要素生產(chǎn)率在到達(dá)最高峰后，從1995年開始逐年下降，2009年已下降到同1985年相近的水平，同時(shí)結(jié)合現(xiàn)階段我國(guó)經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)、投資活躍的現(xiàn)象來(lái)看，可以得出我國(guó)此輪的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)并不是依靠技術(shù)進(jìn)步和改善技術(shù)與投資效率來(lái)實(shí)現(xiàn)的，而是由高人力、高資本投入來(lái)驅(qū)動(dòng)的，這與我國(guó)目前粗放型的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式相符。下面將使用測(cè)算出的結(jié)果對(duì)食品加工業(yè)及機(jī)械設(shè)備制造業(yè)的出口貿(mào)易數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。
三、TFP對(duì)我國(guó)出口貿(mào)易影響的實(shí)證分析
（一）跨期函數(shù)的建立及數(shù)據(jù)說(shuō)明
為了研究出口貿(mào)易是由哪些因素決定的，本文假設(shè)一國(guó)的進(jìn)口品與該國(guó)本土產(chǎn)品具有不完全替代性，既進(jìn)出口貿(mào)易并存，同時(shí)考慮到一國(guó)的出口實(shí)際上就是它的出口對(duì)象從該國(guó)的進(jìn)口量，所以可以從其他國(guó)家需求的角度考慮一國(guó)的出口貿(mào)易，因此這里我們使用國(guó)外居民對(duì)我國(guó)出口產(chǎn)品的消費(fèi)作為我國(guó)的出口。下面本文根據(jù)拉姆齊模型建立跨期函數(shù)。
中國(guó)出口對(duì)象國(guó)家的每個(gè)家庭單位的跨期效用函數(shù)為：
（4.1）
其約束條件為：
下面對(duì)式（4.1）建立拉格朗日函數(shù)：
令s=0，的
對(duì)求導(dǎo)并使結(jié)果等于0，然后化簡(jiǎn)可得到影響函數(shù)的幾個(gè)因素國(guó)際貿(mào)易論文，即：
由于為中國(guó)出口對(duì)像的消費(fèi)，也即等價(jià)于中國(guó)的出口，所以中國(guó)的出口函數(shù)可表示為：
這里不考慮價(jià)格指數(shù)的影響，所以把去掉；出口數(shù)據(jù)使用食品加工業(yè)及機(jī)械設(shè)備制造業(yè)的出口貿(mào)易總額來(lái)代替，分別用、表示，數(shù)據(jù)來(lái)自中宏網(wǎng)；關(guān)于函數(shù)中的，根據(jù)中國(guó)海關(guān)總署網(wǎng)站顯示，我國(guó)出口對(duì)象主要集中在美國(guó)、日本、德國(guó)、韓國(guó)、荷蘭、印度、英國(guó)、意大利、臺(tái)灣和俄羅斯這10個(gè)國(guó)家或地區(qū)，但考慮到1991年蘇聯(lián)解體使剛成立的俄羅斯聯(lián)邦經(jīng)濟(jì)發(fā)展不穩(wěn)定，所以本文去除俄羅斯，使用前9個(gè)國(guó)家或地區(qū)來(lái)確定函數(shù)中國(guó)外GDP的總量；匯率使用IFS（International FinancialStatistics）中公布的人民幣實(shí)際有效匯率年平均值來(lái)代替，該數(shù)值上升表示本幣升值，下降則表示本幣貶值，用RE表示；使用前文測(cè)算出的全國(guó)全要素生產(chǎn)率來(lái)代替，用TFP表示。為了消除異方差的影響，這里取每項(xiàng)變量的對(duì)數(shù)形勢(shì)，lnX、、lnRE、lnTFP
（二）實(shí)證分析
1.單位根檢驗(yàn)
為了排除偽回歸，首先必須對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行?ノ桓煅?，其检褭澳方法很多，本文采用罍? Dickey -Fuller 檢驗(yàn)，即ADF檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果如下：
變量單位根檢驗(yàn)表4.1
變量
檢驗(yàn)形勢(shì)（C，Y，K）
ADF統(tǒng)計(jì)量
Prob.(5%)
結(jié)論
（C，Y，1）
-1.595638
0.7644
不平穩(wěn)
（C，N，0）
-4.852543
0.0008
平穩(wěn)
（C，Y，1）
-1.215766
0.8841
不平穩(wěn)
（C，Y，1）
-4.208412
0.0154
平穩(wěn)
（C，Y，1）
-1.910584
0.6179
不平穩(wěn)
（C，Y，0）
-2.244680
0.0268
平穩(wěn)
lnRE
（C，Y，1）
-2.475256
0.3360
不平穩(wěn)
lnRE
（C，Y，0）
-3.805800
0.0006
平穩(wěn)
lnTFP
（C，Y，1）
-0.859395
0.9440
不平穩(wěn)
lnTFP
（C，Y，0）
-3.693690
0.0445
平穩(wěn)
表中（C，Y，K）分別表示檢驗(yàn)方程中是否具有常數(shù)項(xiàng)，時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)及滯后期數(shù)，通過(guò)檢驗(yàn)結(jié)果可以得出上述四個(gè)變量在5%的顯著水平上都是非平穩(wěn)的，其一階差分都是平穩(wěn)的，所以都是I(1)階序列。
2.協(xié)整檢驗(yàn)
本文采用基于向量自回歸模型（VAR）的Johansen協(xié)整檢驗(yàn)。我們選擇樣本數(shù)據(jù)具有明顯趨勢(shì)項(xiàng)及截距項(xiàng)國(guó)際貿(mào)易論文，檢驗(yàn)結(jié)果如下：
原假設(shè)跡統(tǒng)計(jì)量 跡統(tǒng)計(jì)量臨界值 最大特征值 最大特征值統(tǒng)計(jì)
協(xié)整方程數(shù)0.05Porb.0.05 Porb.
食品加工業(yè)：
82.0157463.87610 0.0007 33.65017 32.118320.0322
48.3655742.91525 0.0130 31.61325 25.823210.007
At most 2 16.7523125.87211 0.4337 10.00953 19.387040.6178
機(jī)械設(shè)備制造業(yè)：
82.8526063.87610 0.0006 41.35908 32.118320.0028
41.4935142.91525 0.0689 26.77769 25.823210.037
At most 2 14.7158325.87211 0.5982 11.15763 19.387040.4972
結(jié)果表明無(wú)論是食品加工業(yè)還是機(jī)械設(shè)備制造業(yè)，其出口貿(mào)易、全要素生產(chǎn)率、有效匯率、出口對(duì)象國(guó)民收入在5%的顯著性水平下都存在協(xié)整關(guān)系，協(xié)整方程為，食品加工業(yè)：
機(jī)械設(shè)備制造業(yè)：
3.計(jì)量模型解釋
從協(xié)整方程系數(shù)可以看出，在食品加工行業(yè)中，有效匯率每升值1%，其出口貿(mào)易會(huì)降低0.91%，主要出口對(duì)象國(guó)家國(guó)民收入每提高1%，其出口貿(mào)易會(huì)增長(zhǎng)1.51%，同時(shí)全要素生產(chǎn)率的提高對(duì)其出口貿(mào)易并沒有產(chǎn)生正向促進(jìn)作用，這說(shuō)明以出口勞動(dòng)密集型產(chǎn)品為主的食品加工行業(yè)，全要素生產(chǎn)率的提高并不能帶動(dòng)其出口的增長(zhǎng)；機(jī)械設(shè)備制造行業(yè)中，有效匯率每升值1%，其出口貿(mào)易會(huì)降低0.11%，主要出口對(duì)象國(guó)家國(guó)民收入每提高1%，其出口貿(mào)易會(huì)增長(zhǎng)1.31%，全要素生產(chǎn)率的提高對(duì)其出口貿(mào)易產(chǎn)生了正向促進(jìn)作用。通過(guò)兩個(gè)行業(yè)的對(duì)比我們發(fā)現(xiàn)，有效匯率和主要出口對(duì)象國(guó)家國(guó)民收入對(duì)這兩個(gè)行業(yè)的出口貿(mào)易影響效果是相同的，而全要素生產(chǎn)率對(duì)兩個(gè)行業(yè)的出口貿(mào)易影響效果相反。本文認(rèn)為這主要是由行業(yè)性質(zhì)決定的，食品加工業(yè)是典型的勞動(dòng)密集型行業(yè)，該行業(yè)在生產(chǎn)過(guò)程中會(huì)投入大量勞動(dòng)力，而代表技術(shù)進(jìn)步的全要素生產(chǎn)率的變化對(duì)該行業(yè)的出口影響不會(huì)十分顯著，該種生產(chǎn)方式也是我國(guó)現(xiàn)階段經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的主要方式；而機(jī)械設(shè)備制造業(yè)是一種技術(shù)密集型行業(yè)，技術(shù)投入比的變化對(duì)產(chǎn)量影響較大，但從方程系數(shù)我們也注意到，在我國(guó)，全要素生產(chǎn)率對(duì)該行業(yè)的出口促進(jìn)率僅為0.38%，這一點(diǎn)也反映出我國(guó)技術(shù)密集型行業(yè)的生產(chǎn)方式仍然是以傳統(tǒng)的中間加工環(huán)節(jié)為主，而擁有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的產(chǎn)品較少，這就導(dǎo)致該產(chǎn)業(yè)鏈的研發(fā)與海外銷售環(huán)節(jié)被國(guó)外廠商所壟斷，生產(chǎn)的產(chǎn)品附加值較低。
以上就很好的解釋了為什么我國(guó)出口貿(mào)易總量在逐年增加，而增速卻在逐年下降。一方面我國(guó)仍然沿襲著高人力，高資本投入的傳統(tǒng)粗放型生產(chǎn)方式，該方式在短期內(nèi)雖然可以使產(chǎn)量大幅上升并解決部分就業(yè)問(wèn)題，但隨著勞動(dòng)力成本的提高以及來(lái)自其他新興國(guó)家的競(jìng)爭(zhēng)，其優(yōu)勢(shì)將逐漸喪失；另一方面，技術(shù)密集型行業(yè)中技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)率不高，生產(chǎn)過(guò)多的受國(guó)外技術(shù)壟斷限制。
四、政策建議
我們通過(guò)前文的分析發(fā)現(xiàn)影響出口的幾個(gè)主要因素有全要素生產(chǎn)率，實(shí)際有效匯率和國(guó)外居民收入，因此可以就這幾個(gè)方面提出建設(shè)性意見。
（一）積極轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式，告別“工廠思維”
我國(guó)自“九五”計(jì)劃起就提出了轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的若干建議，經(jīng)過(guò)這十五年的發(fā)展，效果顯著，第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重從1995年的32.9%持續(xù)上升到2010年的43%，但也應(yīng)該注意到，這與發(fā)達(dá)國(guó)家70%左右的比重還差很遠(yuǎn)。目前我國(guó)出口仍以低附加值的加工產(chǎn)品為主，而在承接國(guó)際產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移方面也多以產(chǎn)業(yè)鏈中的組裝環(huán)節(jié)為主，因此中國(guó)也被冠以“世界工廠”的稱號(hào)。如何告別這種固有思維，是企業(yè)需要考慮的問(wèn)題國(guó)際貿(mào)易論文，要把今后幾年的發(fā)展重點(diǎn)放在如何通過(guò)加大科研投入，大力發(fā)展人力資本等方面提升產(chǎn)品的技術(shù)含量，尤其在出口方面，其產(chǎn)品的附加值高了，出口量也會(huì)相應(yīng)的擴(kuò)大。
（二）政府制定合理有效的匯率政策
一國(guó)匯率對(duì)出口貿(mào)易的影響應(yīng)從馬歇爾-勒納條件考慮，但就前面的實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，我國(guó)實(shí)際有效匯率的提升確實(shí)會(huì)抑制出口貿(mào)易。目前，人民幣正處在一個(gè)逐步升值的過(guò)程中，這也成為我國(guó)出口貿(mào)易增速下降的一個(gè)原因，所以政府應(yīng)積極制定合理有效的匯率政策，防止人民幣匯率出現(xiàn)大幅波動(dòng)，而是使其處在一個(gè)可控范圍內(nèi)平穩(wěn)波動(dòng)。通過(guò)有效調(diào)節(jié)匯率的手段來(lái)減小由于產(chǎn)品相對(duì)價(jià)格變化對(duì)出口量的損失?M?，相关部门栽枹布有关汇率信息蕩艩Nψ齙膠俠斫魃鰨傭髕笠滌繞涫且猿隹諉騁孜饔鈉笠狄桓齠暈蠢幢浠淖既吩て凇?
（三）尋找有潛力的出口對(duì)象，實(shí)行出口目的地多元化
出口對(duì)象國(guó)家的購(gòu)買力直接影響出口國(guó)的出口量，這一點(diǎn)實(shí)證分析已經(jīng)證實(shí)。尤其在當(dāng)前世界經(jīng)濟(jì)形勢(shì)下，受前期金融危機(jī)及一些地區(qū)的債務(wù)危機(jī)影響，我國(guó)主要出口對(duì)象美國(guó)及歐洲地區(qū)國(guó)家的國(guó)民收入大幅下降，從而導(dǎo)致需求持續(xù)低迷，所以僅僅依靠這些國(guó)家來(lái)支撐我國(guó)的出口已經(jīng)很難維持。我國(guó)應(yīng)該積極考慮尋找更具潛力的出口對(duì)象，如巴西，南非等新興經(jīng)濟(jì)體國(guó)家，這些國(guó)家同中國(guó)一樣，都處在一個(gè)高速發(fā)展的階段，對(duì)產(chǎn)品的需求相對(duì)旺盛，我國(guó)應(yīng)利用自身的資源優(yōu)勢(shì)與區(qū)位優(yōu)勢(shì)，擴(kuò)大對(duì)這些國(guó)家的出口。
參考文獻(xiàn)
[1]高鐵梅：《計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法與建模-Eviews應(yīng)用及實(shí)例》清華大學(xué)出版社。
[2]關(guān)兵：《出口貿(mào)易與全要素生產(chǎn)率_基于中國(guó)各省面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析》，載《經(jīng)濟(jì)管理》2009年第11期。
一、引言
2010年福建省進(jìn)出口貿(mào)易額達(dá)到1087.8億美元，年均增長(zhǎng)21.13％，總體規(guī)模比1985年擴(kuò)大了121倍。其中出口額達(dá)到714.93億美元，年均增長(zhǎng)21.43％，擴(kuò)大128倍；進(jìn)口額372.87億美元，年均增長(zhǎng)20.62％，擴(kuò)大109倍；增速均高于全國(guó)平均水平。進(jìn)出口總額占全國(guó)比重從1985年的1.3％上升為2010年的3.7％，2010年進(jìn)出口總值位居全國(guó)第七位，其中出口名列第六，在全國(guó)對(duì)外貿(mào)易中具有舉足輕重的地位。①進(jìn)出口貿(mào)易是福建省經(jīng)濟(jì)貿(mào)易的重要組成部分，其變動(dòng)會(huì)對(duì)全省經(jīng)貿(mào)產(chǎn)生較大影響。
自2005年7月21日中國(guó)人民銀行發(fā)表關(guān)于完善人民幣匯率形成機(jī)制改革的公告以來(lái)，人民幣匯率不斷升值，從匯改前的1:8.2765到2011年9月30日的1:6.3549，人民幣對(duì)美元已累計(jì)升值30.24％。②人民幣的不斷升值給我國(guó)外貿(mào)行業(yè)造成了巨大的沖擊，許多企業(yè)本來(lái)就很低的利潤(rùn)率被匯率升值侵蝕殆盡；2008年全球金融海嘯，國(guó)外需求的銳減更使這些企業(yè)雪上加霜，出口企業(yè)面臨整體“洗牌”。但人民幣匯率升值也降低了我國(guó)進(jìn)口的成本協(xié)整檢驗(yàn)，強(qiáng)勢(shì)的人民幣增強(qiáng)了我國(guó)企業(yè)應(yīng)對(duì)國(guó)際大宗商品價(jià)格波動(dòng)的能力，更重要的是，其帶給我們的增強(qiáng)的國(guó)際購(gòu)買力如果利用得當(dāng),也許能夠成為我國(guó)貿(mào)易結(jié)構(gòu)升級(jí)的動(dòng)力。在這種形勢(shì)下，福建省出口貿(mào)易結(jié)構(gòu)與人民幣匯率變動(dòng)的關(guān)系如何，人民幣匯率變動(dòng)特別是人民幣持續(xù)升值究竟會(huì)對(duì)福建省的出口貿(mào)易結(jié)構(gòu)產(chǎn)生什么樣的影響，影響程度如何，這些問(wèn)題，無(wú)論是從現(xiàn)實(shí)意義的角度來(lái)看，還是從長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展的需要出發(fā)，都是值得分析和研究的。
二、相關(guān)文獻(xiàn)綜述
匯率是一國(guó)貨幣單位兌換他國(guó)貨幣單位的比率，是一個(gè)國(guó)家進(jìn)行國(guó)際經(jīng)濟(jì)活動(dòng)時(shí)最重要的綜
合性價(jià)格指標(biāo)。在經(jīng)濟(jì)全球化的大背景下，它的變動(dòng)對(duì)一國(guó)對(duì)外貿(mào)易的平衡與國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的波動(dòng)都具有深刻的影響，它將各國(guó)之間的經(jīng)濟(jì)往來(lái)相互聯(lián)系起來(lái)，使得世界經(jīng)濟(jì)貿(mào)易發(fā)展順利進(jìn)行論文服務(wù)。目前國(guó)際上檢驗(yàn)一國(guó)和地區(qū)的匯率波動(dòng)與進(jìn)出口之間的關(guān)系比較常見的研究方法是運(yùn)用“彈性分析法”——馬歇爾一勒納條件是否成立，即進(jìn)出口的需求彈性之和大于1，則本幣貶值可以改善貿(mào)易收支。大部分學(xué)者以此條件為基礎(chǔ)，進(jìn)行研究。
開放經(jīng)濟(jì)條件下，一國(guó)的貿(mào)易結(jié)構(gòu)取決于經(jīng)濟(jì)體內(nèi)部各種貿(mào)易產(chǎn)業(yè)或貿(mào)易產(chǎn)品的產(chǎn)出結(jié)構(gòu)變動(dòng)，在產(chǎn)出水平受制于貿(mào)易競(jìng)爭(zhēng)力的狀況下，貿(mào)易競(jìng)爭(zhēng)力成為推動(dòng)貿(mào)易結(jié)構(gòu)調(diào)整的根本力量，如果匯率變動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)體內(nèi)部各種貿(mào)易產(chǎn)業(yè)或貿(mào)易產(chǎn)品的貿(mào)易競(jìng)爭(zhēng)力產(chǎn)生了不同的影響，就會(huì)帶來(lái)貿(mào)易結(jié)構(gòu)的變動(dòng)。目前國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)人民幣匯率與進(jìn)出口貿(mào)易關(guān)系影響的研究存在著三種觀點(diǎn)：第一，兩者之間存在正相關(guān)關(guān)系。劉傳哲、陳寒凝和賈彥利(2004) [1]通過(guò)實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)江蘇省出口貿(mào)易額的增長(zhǎng)與匯率變動(dòng)明顯正相關(guān)。沈丹紅、壽志敏(2007) [2]認(rèn)為人民幣升值將激勵(lì)出口企業(yè)更多地依靠技術(shù)進(jìn)步和提高附加價(jià)值，一些只靠低成本競(jìng)爭(zhēng)，技術(shù)含量低，高污染、高耗能的企業(yè)可能因?yàn)槿嗣駧派当粩D出市場(chǎng)，從長(zhǎng)遠(yuǎn)看，人民幣升值有助于我國(guó)外貿(mào)增長(zhǎng)方式從原來(lái)的粗放型轉(zhuǎn)向高質(zhì)量和高效益的集約型，這會(huì)帶來(lái)出口結(jié)構(gòu)的改善。第二，兩者之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。馬丹、許少?gòu)?qiáng)(2005) [3]認(rèn)為人民幣實(shí)際有效匯率的貶值能夠改善中國(guó)貿(mào)易收支；而中國(guó)貿(mào)易結(jié)構(gòu)的變化在一定程度上可以解釋人民幣實(shí)際有效匯率的變化。郭晶、洪詩(shī)茜和應(yīng)匯康然（2010）[4]通過(guò)Granger 因果檢驗(yàn)以及協(xié)整檢驗(yàn)等計(jì)量分析方法，發(fā)現(xiàn)人民幣匯率與浙江出口貿(mào)易為負(fù)向關(guān)系。第三，一些學(xué)者認(rèn)為人民幣匯率變動(dòng)對(duì)我國(guó)貿(mào)易結(jié)構(gòu)的影響并不顯著。歐元明、王少平（2005）[5]運(yùn)用Granger因果檢驗(yàn)以及協(xié)整、誤差修正模型、多元回歸模型等計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析方法,對(duì)中國(guó)內(nèi)資企業(yè)出口與匯率的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析,得出的主要結(jié)論是:實(shí)際有效匯率與中國(guó)企業(yè)內(nèi)資出口間沒有因果關(guān)系, 并且無(wú)論在長(zhǎng)期和短期實(shí)際有效匯率的變動(dòng)都不能有效地解釋內(nèi)資出口的變動(dòng),說(shuō)明人民幣匯率的變化對(duì)內(nèi)資出口影響非常小。林筱文、黃劫、宋保慶（2010）[6]在對(duì)匯率的基本概念、匯率變動(dòng)對(duì)貿(mào)易收支影響關(guān)鍵理論進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，運(yùn)用協(xié)整分析的方法協(xié)整檢驗(yàn)，對(duì)福建省人民幣實(shí)際有效匯率對(duì)進(jìn)出口貿(mào)易的影響進(jìn)行實(shí)證研究，結(jié)果顯示，人民幣實(shí)際有效匯率變動(dòng)和福建外貿(mào)不存在長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系。
以往學(xué)者的研究結(jié)果存在較大分歧，且大多集中于匯率和貿(mào)易流量的關(guān)系，匯率變動(dòng)對(duì)貿(mào)易結(jié)構(gòu)的影響只是作為附帶結(jié)論，缺乏對(duì)這個(gè)問(wèn)題深入的實(shí)證分析。本文從出口商品結(jié)構(gòu)角度出發(fā)，采用協(xié)整分析等計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法深入考察人民幣匯率變動(dòng)對(duì)我省貿(mào)易結(jié)構(gòu)的影響，進(jìn)而得出一些有益的結(jié)論，具有較強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。
三、 實(shí)證分析
（一）模型的設(shè)立
根據(jù)一般經(jīng)濟(jì)理論，影響一國(guó)進(jìn)出口貿(mào)易最主要因素是進(jìn)出口商品的相對(duì)價(jià)格，而影響進(jìn)出口商品相對(duì)價(jià)格的關(guān)鍵因素就是匯率。除此之外，由于在1985年～2010年的幾十年間， 我國(guó)吸引的外商直接投資發(fā)生了巨大的變化，例如鄭月明、吳青青、程雅思（2009）[7]采用實(shí)證的方法，認(rèn)為FDI對(duì)于我國(guó)初級(jí)產(chǎn)品的促進(jìn)作用并不明顯，而FDI對(duì)于制成品的出口具有明顯的促進(jìn)作用，并且這個(gè)效應(yīng)因地區(qū)和時(shí)間不同而有所差異。因此，本文在協(xié)整分析時(shí)考慮三個(gè)重要變量：貿(mào)易結(jié)構(gòu)，匯率和FDI，為避免經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)時(shí)間序列的異方差性，對(duì)各個(gè)序列取自然對(duì)數(shù)，建立模型：
lnYt =β0+β1lnFDIt +β2lnREERt +μt
其中，t為時(shí)間，Yt為出口貿(mào)易結(jié)構(gòu)，F(xiàn)DIt為外商直接投資，REERt為人民幣實(shí)際有效匯率,β0為常數(shù)項(xiàng)，β1、β2為回歸系數(shù)，μt為隨機(jī)干擾項(xiàng)。
（二）數(shù)據(jù)來(lái)源及說(shuō)明
1.本文采用的數(shù)據(jù)是年度數(shù)據(jù)，樣本期為1985—2010年。福建省出口總額、工業(yè)制成品和FDI均來(lái)自《福建統(tǒng)計(jì)年鑒》，人民幣實(shí)際有效匯率來(lái)自國(guó)際貨幣基金組織提供的國(guó)際金融統(tǒng)計(jì)。
2.本文研究的是狹義的貿(mào)易結(jié)構(gòu)，即出口貿(mào)易的商品結(jié)構(gòu)論文服務(wù)。按照國(guó)際貿(mào)易標(biāo)準(zhǔn)分類和附加值的高低，出口商品的構(gòu)成可以分為兩個(gè)大類，即初級(jí)產(chǎn)品和工業(yè)制成品。相比初級(jí)產(chǎn)品而言，工業(yè)制成品附加值高協(xié)整檢驗(yàn)，競(jìng)爭(zhēng)能力強(qiáng)，較高水平的集約型外貿(mào)增長(zhǎng)方式和國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)多以工業(yè)制成品的出口為主。因此本文取我省工業(yè)制成品在總出口中的比重衡量貿(mào)易結(jié)構(gòu)。
根據(jù)《聯(lián)合國(guó)國(guó)際貿(mào)易標(biāo)準(zhǔn)分類》劃分，貿(mào)易結(jié)構(gòu)有十類商品：食品及主要供食用的活動(dòng)物(SITC0)，飲料及煙類(SITC1)，燃料以外的非食用粗原料(SITC2)，礦物燃料、油及有關(guān)原料(SITC3)，動(dòng)植物油脂及油脂(SITC4)，化學(xué)品及有關(guān)產(chǎn)品(SITC5)，輕紡產(chǎn)品、橡膠制品、礦冶產(chǎn)品及其制品(SITC6)，機(jī)械和運(yùn)輸設(shè)備(SITC7)，雜項(xiàng)制品(SITC8)，未分類的其他商品(SITC9)。聯(lián)合國(guó)貿(mào)易與發(fā)展會(huì)議將SITC中第61章、65章、82—85章和894章的工業(yè)制成品歸入勞動(dòng)密集型產(chǎn)品，將SITC中第5類化學(xué)品及有關(guān)產(chǎn)品，以及第7類機(jī)械和運(yùn)輸設(shè)備中的絕大部分門類歸入資本與技術(shù)密集型產(chǎn)品。因此，本文中我們將SITC 0，1，2，3，4類定義為初級(jí)產(chǎn)品，第6，8類定義為資源與勞動(dòng)密集型產(chǎn)品，第5，7類定義為資本與技術(shù)密集型產(chǎn)品。
3.按匯率是否經(jīng)過(guò)價(jià)格調(diào)整，人們通常把匯率分為名義匯率和有效匯率。在實(shí)證過(guò)程中，又把有效匯率分為名義有效匯率和實(shí)際有效匯率。與名義匯率、名義有效匯率相比，實(shí)際有效匯率不僅考慮了一國(guó)的主要貿(mào)易伙伴國(guó)貨幣的變動(dòng)，而且剔除了通貨膨脹因素，能夠更加全面地反映一國(guó)貨幣的對(duì)外價(jià)值。本文采用人民幣實(shí)際有效匯率指數(shù)來(lái)研究匯率變動(dòng)對(duì)出口貿(mào)易結(jié)構(gòu)的影響。
（三）平穩(wěn)性檢驗(yàn)
由于實(shí)際匯率(1nREER)，F(xiàn)DI(1nFDI)和出口貿(mào)易結(jié)構(gòu)（lnY）為時(shí)間序列，為了對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)實(shí)證分析，首先需要對(duì)這些變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，否則可能導(dǎo)致偽回歸。本文采用單位根ADF檢驗(yàn)的方法，對(duì)各變量及其差分分別進(jìn)行檢驗(yàn)，利用Eviews5.0得到ADF單位根檢驗(yàn)結(jié)果如下：
表1ADF檢驗(yàn)結(jié)果
變量
檢驗(yàn)?zāi)Ｐ皖愋?/p>
ADF統(tǒng)計(jì)量
ADF臨界值
是否平穩(wěn)
C
t
p
AIC
SC
1%
5%
10%
lnY
原值
-2.62
-2.52
-4.44
-3.72
-2.99
-2.63
是
lnFDI
原值
1.87
1.97
-1.43 **
-3.72
-2.99
-2.63
否
一階差分
1.42
1.52
-5.5
-3.72
-2.99
-2.63
是
lnREER
原值
-1.99
-1.9
-3.97
-3.72
1.1投入產(chǎn)出指標(biāo)體系
借鑒國(guó)外學(xué)術(shù)期刊知識(shí)交流效率測(cè)評(píng)文獻(xiàn)及國(guó)內(nèi)學(xué)術(shù)期刊評(píng)價(jià)領(lǐng)域權(quán)威學(xué)者蘇新寧(2006，2008)［18－19］、邱均平(2010)［20］的研究經(jīng)驗(yàn)，選取投入指標(biāo)包括:期刊載文量［2－5，7－15］、平均引文量［4－5，12－15］、基金論文比［3－4］，期刊載文量反映學(xué)術(shù)期刊信息豐裕度和投入廣度;篇均引文量衡量學(xué)術(shù)期刊科學(xué)交流程度和吸收外部信息能力，反映了學(xué)術(shù)期刊之間的交流密度?；鹫撐谋群饬科诳d文學(xué)術(shù)質(zhì)量。產(chǎn)出指標(biāo)包括:總被引頻次［5，7，11，15］、影響因子［3－4，9－10，12－15］、引用刊數(shù)［3－4，9－10，12－14］。總被引頻次衡量學(xué)術(shù)期刊被使用和受重視的程度，影響因子衡量期刊學(xué)術(shù)影響力，引用刊數(shù)反映被評(píng)價(jià)期刊被引廣度。鑒于隨機(jī)前沿分析方法的單一產(chǎn)出特征，依據(jù)蘇新寧(2006，2008)［19－20］、邱均平等(2010)［18］關(guān)于評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重設(shè)置經(jīng)驗(yàn)，本文將總被引頻次、影響因子、引用刊數(shù)的權(quán)重系數(shù)分別設(shè)置為0.25、0.4、0.35，在歸一化的基礎(chǔ)上計(jì)算得到綜合產(chǎn)出指數(shù)［20］，相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)源《中國(guó)科技期刊引證報(bào)告》。
1.2測(cè)度方法
超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)(Trans－Log)考慮了投入要素二次項(xiàng)及交叉項(xiàng)之間相互影響，因此，本文采用超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)的隨機(jī)前沿模型［21］，如公式(1)、(2)所示:log(Yit=β0+β1ln(Pit)+β2ln(Rit)+β3ln(Fit)+0.5*β4ln(Pit)*ln(Pit)+0.5*β5ln(Rit)*ln(Rit)+0.5*β6ln(Fit)*ln(Fit)+β7ln(Pit)*ln(Rit)+β8ln(Pit)*ln(Fit)+β9ln(Rit)*ln(Fit)+vi－μi(1)Ei=exp(－μi)(2)Yit、Pit、Rit、Fit分別代表期刊i在第t年的總被引頻次、期刊載文量、平均引文數(shù)、基金論文比，vi、μi分別代表隨機(jī)誤差、無(wú)效率。通過(guò)最大似然估計(jì)方法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，利用參數(shù)γ=u2/(v2+u2)進(jìn)行檢驗(yàn)，γ的顯著性程度來(lái)判斷SFA方法的選取是否合理，γ的取值來(lái)反映隨機(jī)前沿生產(chǎn)模型的設(shè)定形式是否理想。γ取值范圍反映可控項(xiàng)管理因素與不可控項(xiàng)隨機(jī)誤差影響地位的變化，向1靠攏時(shí)說(shuō)明管理因素逐步占主導(dǎo)影響地位，向0靠攏時(shí)說(shuō)明隨機(jī)誤差逐步起主要作用。當(dāng)γ=0時(shí)，表示不存在無(wú)效率項(xiàng)，此時(shí)無(wú)需使用SFA方法，直接使用最小二乘法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)［16］。Super－SBM模型由Tone［22］在2002年提出，該模型解決了多個(gè)為1的決策單元排序問(wèn)題，也修正了未達(dá)到生產(chǎn)前沿面的決策單元松弛變量，可以避免角度和徑向選擇而引起的偏差。囿于篇幅，考慮到Super－SBM是較為成熟的模型，且SBM模型在學(xué)術(shù)期刊知識(shí)交流效率測(cè)度有見報(bào)道。因此，在此略去Super－SBM模型計(jì)算公式，具體計(jì)算步驟參照王惠(2017)［14］、儲(chǔ)節(jié)旺(2015)［23］。
2知識(shí)交流效率測(cè)評(píng)
DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2016.13.121
0 引言
煤礦開采作為高危行業(yè)，事故頻發(fā)成為行業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀。國(guó)內(nèi)外大量研究數(shù)據(jù)表明，80%以上的煤礦事故都可歸因?yàn)槿艘蚴д`[1]，因此對(duì)于煤礦人因失誤的安全評(píng)價(jià)能從源頭上發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，降低事故發(fā)生率。本文通過(guò)對(duì)礦山監(jiān)控專業(yè)課程體系的研究，結(jié)合其實(shí)踐性，針對(duì)煤礦工人失誤行為的特點(diǎn)，采用層次分析法將礦工失誤行為分類并確定相關(guān)影響權(quán)重，有針對(duì)性的進(jìn)行評(píng)價(jià)與預(yù)防，對(duì)于礦山監(jiān)控有著積極意義。
1 層次分析法概述
1.1 構(gòu)建層次分析模型
層次分析法是借助模型展開的，一般由目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和指標(biāo)層構(gòu)成，展示的是自上而下的從屬關(guān)系[2]，其中準(zhǔn)則層因素要根據(jù)影響因素的共性進(jìn)行總結(jié)歸納，指標(biāo)層因素要根據(jù)實(shí)際情況客觀陳詞。
1.2 構(gòu)造判斷矩陣
構(gòu)造判斷矩陣的實(shí)質(zhì)就是對(duì)層次分析模型的定量化，常采用問(wèn)卷調(diào)查或頭腦風(fēng)暴法對(duì)準(zhǔn)則層和指標(biāo)層因素賦值。若評(píng)價(jià)內(nèi)容的指標(biāo)層因素過(guò)多，可借助Yaahp軟件計(jì)算，提高計(jì)算準(zhǔn)確性和效率。
1.3 一致性檢驗(yàn)
一致性檢驗(yàn)的實(shí)質(zhì)是對(duì)判斷矩陣的最大特征值和特征向量進(jìn)行計(jì)算，一致性指標(biāo)值越大說(shuō)明其一致性越差[3]，一般而言，層次分析法對(duì)于其一致性指標(biāo)達(dá)到數(shù)值1以下就認(rèn)為判斷矩陣構(gòu)建正確，否則要對(duì)判斷矩陣的賦值重新檢驗(yàn)。
2 煤礦人因失誤模型構(gòu)建
煤礦生產(chǎn)環(huán)境復(fù)雜，工人水平良莠不齊，企業(yè)管理決策等方面因素都是煤礦人因失誤行為的影響因素。本文以山西某礦井為研究背景，結(jié)合相關(guān)礦難事故的調(diào)查分析資料，構(gòu)建煤礦人因失誤評(píng)價(jià)模型。
2.1 煤礦人因失誤風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系
對(duì)于工業(yè)安全的研究常從人、機(jī)、環(huán)三方面展開，煤礦人因失誤指標(biāo)體系的建立也可借鑒這種分析方法。通過(guò)對(duì)大量礦難事故調(diào)查資料[4-5]的分析，將相關(guān)影響因素進(jìn)行邏輯分析，得到煤礦人因失誤層次分析模型圖，如圖1所示，各指標(biāo)層因素[6]如表1所示。
2.2 煤礦人因失誤評(píng)價(jià)體系權(quán)重確定
在模型圖分析的基礎(chǔ)上，通過(guò)礦工的實(shí)際問(wèn)卷調(diào)查及對(duì)相關(guān)事故調(diào)查組專家的咨詢等形式確定指標(biāo)層與準(zhǔn)則層各因素的判斷矩陣標(biāo)度，并得到兩兩重要性的判斷矩陣如表2所示。
通過(guò)軟件進(jìn)行檢驗(yàn)，該判斷矩陣的一致性比例為0.0077
同樣的方法可以確定心理因素準(zhǔn)則層、生理因素準(zhǔn)則層、設(shè)備環(huán)境準(zhǔn)則層的一致性比例與權(quán)重，在此不多贅述。通過(guò)運(yùn)行軟件得到煤礦人因失誤指標(biāo)層權(quán)重為：社會(huì)心理-0.0567，家庭心理-0.103，個(gè)人不安全心理-0.1871，年齡-0.0698，身體狀況-0.0277，性別-0.044，應(yīng)急預(yù)案-0.1289，安全教育-0.12，安全文化-0.0582，規(guī)章制度-0.0766，環(huán)境狀態(tài)-0.0268，工序-0.0307，設(shè)備人機(jī)性-0.0703。
3 整改方案
結(jié)合分析結(jié)果可知，山西某礦井存在人因失誤風(fēng)險(xiǎn)，尤其在礦工存在不安全心理和應(yīng)急預(yù)案的制定方面，根據(jù)以上評(píng)估結(jié)果，在煤礦的日常安全管理中要注意以下幾點(diǎn)，防患于未然。
（1）加強(qiáng)礦工技能培訓(xùn)與心理素質(zhì)培訓(xùn)，通過(guò)一些事故案例教育，讓礦工主動(dòng)遵守相關(guān)操作規(guī)程，降低不安全心理引發(fā)的事故隱患，同時(shí)加強(qiáng)三級(jí)教育與特殊工種專項(xiàng)培訓(xùn)。
（2）加大安全投入，改善作業(yè)環(huán)境[7]，減少不良作業(yè)環(huán)境對(duì)工人行為的干擾，同時(shí)注重煤礦儀器設(shè)備的常規(guī)檢查與先進(jìn)設(shè)備的引進(jìn)使用，將環(huán)境治理作為煤礦安全管理的一項(xiàng)重要內(nèi)容。
（3）利用經(jīng)濟(jì)、行政等手段推行本質(zhì)安全化、工作方法安全化、操作安全化和環(huán)境安全化，同時(shí)加強(qiáng)安全管理，尤其是基礎(chǔ)工作，杜絕以包代管、安全責(zé)任不落實(shí)和現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備管理松懈等問(wèn)題[8]。
（4）加強(qiáng)監(jiān)管力度，配備專職安監(jiān)人員，將安全管理常態(tài)化。
參考文獻(xiàn)：
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1.老撾對(duì)外貿(mào)易和外商投資現(xiàn)狀
1.1 對(duì)外貿(mào)易現(xiàn)狀
據(jù)老撾工貿(mào)部統(tǒng)計(jì)，2012年，老撾對(duì)外貿(mào)易總金額達(dá)42.63億美元，同比下降0.9%。其中，出口16.96億美元，下降16.3%；進(jìn)口25.67億美元，增長(zhǎng)7.8%?？v觀全年，老撾對(duì)外貿(mào)易主要呈現(xiàn)以下幾方面情況：
（一）進(jìn)出口總額與上年基本持平。近年來(lái)，老撾對(duì)外貿(mào)易總體保持增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，2012財(cái)年老撾對(duì)外貿(mào)易同比基本持平，略有下降。
（二）貿(mào)易逆差大幅度增加。2012財(cái)年，老撾對(duì)外貿(mào)易逆差8.71億美元，貿(mào)易逆差大幅增加，主要原因是國(guó)內(nèi)消費(fèi)、項(xiàng)目帶動(dòng)的車輛、工業(yè)用商品及糧食等進(jìn)口增加。
（三）主要出口商品。礦產(chǎn)品出口8.13億美元，電力出口2.54億美元，農(nóng)產(chǎn)品出口1.77億美元，礦石出口1.69億美元，工業(yè)產(chǎn)品出口1.61億美元等。
（四）主要進(jìn)口商品。各類車輛（包括飛機(jī)、摩托車）及零配件進(jìn)口5.54億美元，燃油燃?xì)膺M(jìn)口4.70億美元，建材進(jìn)口3.91億美元，工業(yè)用品進(jìn)口3.61億美元，電器進(jìn)口1.92億美元，糧食進(jìn)口1.41億美元，電子器材進(jìn)口1.20億美元等。
1.2 外商投資現(xiàn)狀
2013年老撾加入世界貿(mào)易組織成功，為了2015年準(zhǔn)備加入東盟經(jīng)濟(jì)共同體 （ASEAN Economic Community）老撾改變了很多貿(mào)易和投資的規(guī)則，改善該國(guó)的基礎(chǔ)設(shè)施尤其是交通運(yùn)輸?shù)陌l(fā)展，因?yàn)槔蠐虢?jīng)濟(jì)不斷發(fā)展壯大和預(yù)計(jì)在2013年至2014年的增長(zhǎng)速度是8%。1989年至2012年根據(jù)規(guī)劃和投資部提供的數(shù)據(jù)，外商直接投資（FDI）最大的國(guó)家是越南，有429項(xiàng)目，價(jià)值49，13億美元，第二是泰國(guó)有742項(xiàng)目，價(jià)值40，82億美元。
2.老撾的國(guó)際貿(mào)易與國(guó)際投資的實(shí)證檢驗(yàn)
本文主要利用協(xié)整分析和Granger非因果檢驗(yàn)方法來(lái)探討老撾國(guó)際貿(mào)易與國(guó)際投資的相互關(guān)系。所謂“協(xié)整關(guān)系”，指若兩個(gè)或兩個(gè)以上變量的值呈現(xiàn)非平穩(wěn)，但他們的某種線性組合卻呈現(xiàn)的平穩(wěn)性。同時(shí)，本文進(jìn)一步用Granger非因果檢驗(yàn)方法來(lái)檢測(cè)各相關(guān)變量之間在數(shù)據(jù)方面的波動(dòng)性，從實(shí)證角度來(lái)論證老撾國(guó)際進(jìn)出口沒貿(mào)易與投資之間的相互關(guān)系，從而得出論文國(guó)際貿(mào)易與國(guó)際投資的相互關(guān)系。在實(shí)證分析中，本文選取外商直接投資流量（y）、老撾年進(jìn)口額（x1）、老撾年出口額（x2）以及凈進(jìn)口額（x3）進(jìn)行分析。
2.1數(shù)據(jù)來(lái)源
本文所用數(shù)據(jù)為2001——2010年的時(shí)間序列，來(lái)源于老撾工貿(mào)部和國(guó)家數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)局，所設(shè)計(jì)模型的樣本容量為10個(gè)。
