基于灰色关联度的科技投入与经济增长的实证分析

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1、基于灰色关联度的科技投入与经济增长的实证分析摘要:合芜蚌自主创新示范区自建立以来不断加大科研经费支持力度,大力推动创新研究。本文通过灰色关联度理论进行模型计算,选取2009年-2015年的数据分析合芜蚌自主创新示范区经济增长和科技投入耍素间相关程度。对R&D经费支出与科技活动人员进行实证分析,着力推动GDP总量的总体跃升。依据这一结果,可以采取相应措施捉高资源配置效率,避免经济发展陷入低科技水平的瓶颈,从而提升合芜蚌自主创新示范区的整体竞争力和促进经济结构稳增长,保证经济持续健康发展。关键词:MATLAB

2、(R2015b);灰色关联分析法;科技投入;经济增长;合芜蚌自主创新示范区当今世界科学技术日新月异,科技的变革极大的推动了我国经济的发展,我国已经迈入了经济结构转型升级的新常态吋期,科技对我国经济发展的支撑运用日益显现,是推动强国富民的中国梦实现的强有力的后盾和坚实的基础。随着全球经济一体化程度不断加深,科学技术的发展为各个地区乃至各个国家在全球范围内配置资源提供了必要条件,从而也带来了近年国际经济的繁荣。新世纪以來,我国科技迅速发展,成为拉动我国经济发展的重要引擎之一。随着我国耍素禀赋变化、科技进步以及

3、全球产业布局的不断调整,产业结构不断优化,国内牛产总值逐年增加。我国科技投入各类指标为推动我国经济持续稳定发展提供源源不断地动力,通过对合芜蚌地区R&D经费支出、科技活动人员投入以及GDP进行分析,探索各主要影响指标是如何作用的。一、研究背景及意义关于科技投入与经济增长的关系,国内外许多学者以计量经济学、数学建模等相关理论为指导,采用调查研究和实证分析法,对此进行了大量的探究。部分国外学者进行了实证评价研究。Lichtenberg(1992)和Eaton(1993)等利用Summers-Heston的数据

4、研究认为:一国的科学家和工程师人数、R&D支出是解释各国经济增长存在差异的主要因素。Grossman,GeneM,andElhananIlelpman认为创新是通过前瞻性的产业研究投资的一个深思熟虑的产物,是追求利润的代理人,科技投入对经济增长的贡献率不容小觑。科技创新对经济发展的火箭式推动作用全球有目共睹,我国学者也积极展开了有关方面的研究。张丽丽结合面板数据模型对2003年-2012年全国31个省份的相关统计数据进行分析,模型通过平稳性检验和协整性检验,研究表明农业科技人员投入和R&D经费投入对农业经

5、济增长有积极作用。胡振华、刘笃池基于阿尔蒙法的滞后期模型,利用BCC模型进行实证研究,分析出我国各省市科研投入对促进经济增长的推动效应,总结了不同层次省市的具体差异。刘勇指出广东省在科技经费投入方1何保持了持续增长,合理的激励机制会进一步实现广东省经济增长以及产业的升级。通过上述文献回顾,为了解合芜蛙自主创新示范区的经济发展现况,通过运用灰色关联度分析模型,本文将探讨科技投入对经济增长的影响因素并提出相关建议,通过合理的分析为相关问题建言献策。二、数据来源及模型原理1•数据来源本文选取了2009年至201

6、5年的7组数据,从数据个数来看满足灰色关联度模型的设定需要。2009年合芜蚌自主创新示范区的建立,使得三市汇集了众多创新资源和专业人才,推动合芜蚌经济圈新增长的形成,因此从2009年之后开始选取数据,各变量、指标具有明显特征,有助于提升建模的可靠度与实证分析的可信度。2•模型原理本文的建模方法从灰色系统的本征灰色出发,在样本小,信息不足的情况下,通过对数据发展态势的量化比较衡量因素间关联程度的大小,并以关联分析的方法进行系统比较,以弥补回归分析方法的不足。三、灰色系统关联分析模型具体步骤如下:1•确定反映

7、系统行为特征的参考序列(母序列)和影响系统行为的比较序列(子序列)本文分别选取合肥、芜湖、蚌埠三个地区的3个指标因素Xi=(Xi(l),(2),,Xi(n)),n=7(i=0,1,2):各地区GDP(X0=X0(1),X0(2),,X0(7))作为参考序列,用于衡量合芜蚌地区的经济增长情况;R&D经费支出(XI二XI(1),XI(2),,XI(7))、科技活动人员(X2(1),X2(2),・・・,X2(7))作为比较序列,反映科技投入状况。分析各个比较序列与参考序列的相关程度,依照相关性大小得出结论。2.

8、对参考序列和比较序列进行无量纲化为满足灰色系统关联度分析对待处理数据的要求,保证分析结果的正确性,对收集来的原始数据必须进行数据变换和处理。依照合芜蚌地区科技投入与经济增长的具体情况,对表1中的各个序列选取初值化变换(公式如下),结果如表2:3.计算灰色关联系数对于分析对象的参考序列X0与比较序列XI,X2;各比较序列与参考序列在各个时刻的关联系数r反映两者在该时点的紧密程度,初值化变换后,则曲线yO(k),yi(k)分别为y

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