基于VAR模型的广西壮族自治区科技金融和科技创新分析

注:T 表示趋势,C 表示常数,L 表示滞后期数,D (变量)表示序列的差分序列。

表1

模型变量的ADF 检验结果

变量ADF 检验值模式形式(T,C,L )1%

5%

10%

结论

LNDF

1.260724

(0,0,2)

-2.717511

-1.964418

-1.605603不平稳D (LNDF )-4.063911(T,C,2)-4.800080-3.791172-3.342253平稳

LNJR -3.034656(T,C,2)-4.616209-3.710482-3.297799不平稳D(LNJR)-3.105994(0,C,2)-3.920350-3.065585-2.673459平稳LNGN -2.870548

(T,C,2)-4.616209-3.710482-3.297799

不平稳D(LNGN)-2.876056(0,C,2)-3.920350

-3.065585

-2.673459

平稳LNJS -1.863588(T,C,2)-4.616209-3.710482-3.297799不平稳D(LNJS)-4.426112(T,C,2)-4.728363

-3.759743

-3.324976

平稳收稿日期:2019-08-08

作者简介:邓志文(1995—),男,汉族,江西吉安人,硕士在读,研究方向:金融;科技金融。

一、变量选取和数据说明

本文将广西壮族自治区科技金融投入产出方面的变量选取为广西地方财政科学技术投入和广西金融机构贷款的科学经费筹集额,将广西科技创新效果的变量选取为广西国内专利申请授权量和广西技术市场成交额。地方财政科学技术投入

(DF )、金融机构贷款的科学经费筹集额(JR )、国内专利申请授权量(GN )和技术市场成交额(JS )数据均来自《中国统计年鉴2000—2017》。

本文以VAR 模型为工具进行分析。模型为:Yt=c+A1(yt-1)+A2(yt-2)+....+Ap(yt-p)+et

式中:c 是n ×1常数向量,Ai 是n ×n 矩阵。et 是n ×1误差向量,满足:误差项均值为0;误差项协方差矩阵为Ω(一个n ×n 正定矩阵);误差项不存在自相关

(对于所有不为0的k 都满足)。

确定模型后,对广西壮族自治区科技金融与科技创新的长期关系进行实证分析。首先,本文对所有变量即广西壮族自治区国内专利申请授权量、技术市场成交额、地方财政科学技术投入和金融机构贷款的科学经费筹集额进行平稳性检验。其次,本文对各个变量是否具有长期关系进行约翰森极大似然估计法检验。再次,为了解决各个变量之间单位不统一的问题,本文对所有变量取自然

对数,分别记为LNDF 、LNJR 、LNGN 和LNJS ,使用Eviews8.0软件进行分析。

二、VAR 模型的实证分析

(一)平稳性检验

通过ADF 检验,原变量LNDF 、LNJR 、LNGN 和

LNJS 全都为非平稳的,存在单位根;对原变量进行一阶差分得到D (LNDF)、D (LNJJR)、D (LNGN)和D

(LNJS),通过ADF 统计量检验得出表1。

(二)协整关系检验

通过ADF 单位根平稳性检验可以得到一阶差

分变量D(LNDF)、D(LNJJR)、D(LNGN)和D(LNJS)全都为平稳的。接下来通过约翰森协整检验对一阶差分变量D(LNDF)、D(LNJJR)、D(LNGN)和D(LNJS)进行具有长期关系的验证,结果如表2。

(三)脉冲关系检验

基于VAR 模型的广西壮族自治区科技金融和科技创新分析

邓志文

(青海民族大学经济学院,青海西宁810007)

摘

要:本文通过运用VAR 模型对广西壮族自治区科技创新和科技金融的长期关系进行实证

分析,通过探讨广西科技创新与科技金融的关系和互相影响提出有利于广西壮族自治区科技金融和科技创新发展的政策建议。

关键词:VAR 模型;广西科技金融;广西科技创新中图分类号:F830

文献标识码:A

96

(下转第100页)

图2

脉冲效应函数

图1

AR 特征根的倒数值

注:Trace text indicates 2cointegrating equation (s)at both 0.05and 0.01level.*(**)denotes rejection of the hypothes is atthe 0.05(0.01)level.

表2各变量的协整关系检验

Hypothesized

No.ofCE(s)Eigenvalue TraceStatistic 0.05CriticalValue 0.01Percent

None**

0.819900

65.19318

47.2154.46Atmost1**0.78001637.7652529.6835.65Atmost20.56428413.5380315.4120.04Atmost30.0152440.245784 3.76

6.65

通过约翰森协整检验可以了解到,广西壮族自治区科技金融投入和产出之间存在长期稳定的均衡关系。再进行脉冲效应函数的检验,看影响是正向效果还是负向效果,得出广西壮族自治区科技金融变化对广西科技创新变化影响时间长短。通过

ADF 单位根平稳性检验,我们知道所有变量D (LNDF)、D(LNJJR)、D(LNGN)和D(LNJS)全都是平稳的。并且通过图1可以知道所有变量D(LNDF)、D (LNJJR)、D(LNGN)和D(LNJS)是稳定的,然后本文再进行脉冲响应分析。

如图2所示,第一个函数(Response of DLNGN to DLNDF )中,从第三期开始,地方财政科学技术投入对国内专利申请授权量的影响为负。地方财政科学技术投入对国内专利申请授权量的负面影响的冲击力缓慢减小。总的来说,地方财政科学技术投入对国内专利申请授权量的正面效果面积大于负面效果面积,地方财政科学技术投入对国内专利申请授权量的影响效果总体为正。

第二个函数(Response of DLNGN to DLNJR)中,科学经费筹集额对国内专利申请授权量的影响为负。第二期金融机构贷款的科学经费筹集额对国内专利申请授权量的负面影响达到最大值。从第三期

到第四期,金融机构贷款的科学经费筹集额对国内专利申请授权量的影响为负,但负面影响程度要小于第二期。在第四期金融机构贷款的科学经费筹集额对国内专利申请授权量的负面影响达到最大值。第五期之后,金融机构贷款的科学经费筹集额对国内专利申请授权量的影响呈现正面和负面交替,但影响效果都不明显。

第三个函数(Response of DLNJS to DL ⁃

NDF )中,地方政府科学技术投入对技术市场成交额的前期影响为正,约有3年的时滞期限。在第三期地方政府科学技术投入对技术市场成交额的正面影响效果达到最大值。第四期,地方政府科学技术投入对技术市场成交额的影响为负,效果达到最大值。从第四期之后,地方政府科学技术投入对技术市场成交额的影响效果呈现正面和负面交替,但影响效果都不明显。总体来说,地方政府科学技术投入对技术市场成交额的正面影响效果面积大于负面影响效果面积,地方政府科学技术投入对技术市场成交额的影响总体效果为正。

第四个函数(Response of DLNJS to DLNJR )中,第二期到第三期金融机构贷款的科学经费筹集额对技术市场成交额的影响为负,在第三期负面影响效果取得最大值。从第四期之后,影响呈现正面和负面交替,但影响效果都不明显。总体来说,金融机构贷款的科学经费筹集额对技术市场成交额的正面影响效果面积大于负面影响效果面积,金融机构贷款的科学经费筹集额对技术市场成交额的影响效果总体上为正。

三尧政策建议

综合以上实证分析,我们认为,广西壮族自治区科技创新需要长期的科技金融支持。基于此,本文提出了一些有利于广西壮族自97