数量经济与技术范文
时间：2023-11-01 17:13:34
数量经济与技术篇1
关键词：技术创新；经济增长；固定资产投资；固定效应模型；中介效应
经济增长在国际竞争中成为越来越重要的制胜指标，紧紧地联系着民族的未来。创新是促进发展的第一生产力，也是我国从富起来进入强起来的必要举措。作为GDP的重要组成部分，投资对促进经济增长至关重要，改革开放至今，我国主要是依靠投资等模式来促进经济高速发展，而固定资产投资在投资中占有重要地位，最容易对经济增长产生积极作用。截止到2019年固定资产投资占国内生产总值比例为56.6%，总额达到560874亿元。因此，研究我国不同省份的技术创新水平以及固定资产投资对经济增长的影响不仅有利于理解其作用机理，且有利于寻找实现地区经济持续协调发展的方法。
一、变量选取与模型构建
1.变量选取（1）被解释变量：经济增长。数据来源于《中国统计年鉴》，选取了我国30个省份2013年至2019年的人均地区生产总值（p-GDP）作为衡量指标，并取了对数。（2）核心解释变量：技术创新。文章选取了我国30个省2013年-2019年的地区人均专利申请量（p-PAT）作为衡量技术创新的指标，在研究中取了对数。（3）中介变量：固定资产投资。数据来源于《中经网统计数据库》，选取了我国30个省份2013年至2019年的全社会人均固定资产投资额（p-Invest）作为衡量指标。因为技术创新需要大量投资，猜测固定资产投资是技术创新促进经济增长的必经之路，因此选择固定资产投资作为中介变量。（4）控制变量：外商直接投资和政府参与度。因为经济开放会对经济产生影响，而经济开放的主要表现是资本的国际间流动；政府对经济活动的干预程度也会间接影响经济，所以选取这两者作为控制变量。文章选取了我国30个省2013年-2019年的地区外商直接投资额乘以当年的货币汇率并除以常住人口作为衡量外商直接投资（p-FDI）的指标；通过计算得出我国30个省2013年-2019年的地区财政支出占实际GDP的比重，并以此作为衡量后者（P）的指标。基于以上变量构建模型如下：Lnp-GDP=b0+b1lnp-PAT+b2p-FDI+b3P+s（1）p-Invest=b4+b5lnp-PAT+b6p-FDI+b7P+v（2）Lnp-GDP=b8+b9lnp-PAT+b10p-lnvest+b11p-FDI+b12P+m（3）首先对（1）式进行回归，看系数b1是否显著，若b1显著那么技术创新促进经济增长；然后检验技术创新对固定资产投资的影响，即对（2）式进行回归，若系数b5显著则证明技术创新能显著促进固定资产投资；最后对（3）式进行回归，若系数b10显著，则中介效应存在，若b9不显著则为完全中介，若b9显著则为部分中介。技术创新对经济增长的总效应为b1，直接效应为b9，中介效应为b5*b10，中介效应的贡献为b5*b10/b1。
二、实证分析
1.变量的描述性分析根据表1可知，所有变量的样本数皆为210个，由于我国区域经济水平的差异性和区域发展的非同步性，主要变量的最大值和最小值之间的差异较大。经济增长变量取对数之后的最小值为10.05，最大值为12，技术创新变量取对数之后的最小值为-8.5，最大值为-4.6，由于取对数会使得数值变小，降低数值之间的差异，但是变量最大值最小值仍相差较大，这意味着我国不同省份经济增长与技术创新存在非常明显的差距；固定资产投资与外商直接投资标准差分别为43352.7、30452.83，说明数值差异较大，即经济水平的差距导致固定资产投资与外商直接投资也存在较大差异；政府参与度平均值为0.25，而最大值与最小值的差额高达0.51，即政府对经济的干预程度存在较大差异。2.相关性分析根据表2可知，核心解释变量技术创新对被解释变量经济增长的影响在1%的置信水平上显著正相关，相关系数为0.803，说明技术创新能促进经济增长；固定资产投资与外商直接投资与经济增长相关系数分别为0.466和0.773，两者皆促进经济增长；政府参与度与经济增长相关系数-0.483，说明两者反向发展，即经济发展水平越低，政府参与度越高。3.回归分析文章数据的时间维度（T）为7，截面维度（N）为30，由于T小于N即为短面板，故采用静态面板模型。若要准确地对其进行分析，就必须先确定数据所属的模型类型。文章使用Stata16统计软件对数据进行分析以确定其所属的类型，由于检验结果全部拒绝原假设，P值皆为0.0000，因此文章以固定效应模型为准。模型一只包括了被解释变量经济增长和核心解释变量技术创新，没有加入任何控制变量。根据模型一的数据可知，技术创新前的系数值为0.336，且在1%的统计水平上显著，这表明技术创新变量可以显著地促进经济增长，在不考虑其他变量影响的情况下，对数化的技术创新每增加一个单位，对数化的经济增长就会增加0.336个单位。但是经济增长的影响因素非常多，若不考虑其他变量将会低估技术创新对经济增长的影响，在模型一的基础上加入政府参与度和外商直接投资两个控制变量后，技术创新对经济增长存在显著影响且影响系数增大，这说明在其他变量保持不变的情况下，对数化的技术创新变量增加一个单位会引起对数化的经济增长增加0.344个单位。从控制变量的估计结果来看，虽然所有的控制变量对经济增长影响的正负性存在不同，但都影响显著。外商直接投资反映了经济开放程度，外商直接投资的估计系数值为正且在1%的置信水平上显著，即经济开放有利于促进当地的经济增长；政府参与度反映政府在经济生活中所起的作用，中央政府对地方政府考核的最重要的指标就是当地的经济发展水平，因此政府干预在经济增长中一直扮演着重要的角色，文章中政府参与度的系数为负且在1%的水平上显著，即过度的政府干预不利于促进经济增长。为了进一步分析技术创新影响经济增长的方式，文章选择固定资产投资作为中介变量进行逐步回归分析，研究固定资产投资是否是技术创新影响经济增长的途径。首先，检验技术创新对经济增长的总体影响；其次，检验技术创新对固定资产投资的影响；最后，检验技术创新和固定资产投资对经济增长的影响。若模型二中的技术创新前的系数显著，模型三中技术创新前的系数显著，模型四中固定资产投资前的系数显著，则中介效应显著，若模型四技术创新前系数不显著则为完全中介，若模型四技术创新前系数显著，则为部分中介。首先，检验技术创新对经济增长的总效应为0.344，且在1%的统计水平上显著。其次，检验技术创新对固定资产投资的影响，可知技术创新可以显著地促进固定资产投资的增加，其系数估计值为15680.77。最后，检验技术创新和固定资产投资对经济增长的影响，可以看出中介变量固定资产投资对经济增长有显著的促进作用，其系数估计值为6.21e-06，技术创新的系数估计值为0.246，显著地低于模型二中的0.344。这说明固定资产投资的中介效应显著存在，且由模型四中技术创新的系数估计值在统计上显著可知固定资产投资为部分中介，这说明固定资产投资是技术创新促进经济增长的重要因素。由参数估计值可知，对数化的技术创新每提高1个单位，固定资产投资就会相应地提高15680.77个单位；固定资产投资每提高1个单位，对数化的经济增长会相应提高6.21e-06个单位；即对数化的技术创新每提高1个单位，通过固定资产投资使经济增长增加0.097378个单位。中介效应占比28.31%，即技术创新对经济增长的促进有28.31%是通过固定资产投资实现的，所以固定资产投资是比较重要的影响因素。
三、结论与政策建议
1.主要结论（1）从各个省域层面来说，专利申请量几乎在逐年递增，呈上涨趋势，但是不同地区之间却存在较大的差异。（2）根据固定效应模型回归的实证结果，技术创新和外商直接投资都对经济增长有显著的积极影响，但政府参与度却对经济增长有着显著的消极作用。（3）根据中介效应模型的实证结果可知，技术创新不仅可以直接对经济增长产生显著的积极影响，而且还可以通过固定资产投资对经济增长产生间接的积极影响。2.政策建议（1）优化区域创新布局我国各省份之间的技术创新水平差异比较大，所以我们不能“一刀切”让各个省份在技术创新上达到同一水平，而应该做到构建具有不同区域特色的创新发展格局，东部地区技术相对成熟，经济水平相对较高，则应主要提高在一次创新和集成创新上的能力，中西部和东北地区则应该结合自身的具体情况走差异化和追赶式发展道路。让创新水平高的区域带动创新水平低的区域，构建跨区域创新网络和共享平台建设。（2）完善知识产权制度专利保护制度是否健全会影响科研人员参与科研的积极性与热情，因此完善知识产权制度、明确产权的所有者，正确协调参与者、发明者以及企业家等人之间的利益是必要的。创新在带来高收益的同时也带来了高风险，因此政府应提高创新投入，提高个体或企业承担风险的能力。要大力提倡二次创新，但也要明确一次创新和二次创新的产权问题。（3）高水平人才队伍建设人才是创新的根本，是推动经济建设的主要推动力和内生动力，因此有必要着力营造良好的人才培养环境，健全人才培养机制，完善人才链，为解决区域经济类技术性难题提供人才保障，要推出“人才战略”的政策。同时，要加大引进力度，吸引海内外优秀人才，发展高科技应用型人才，增强知识经济水平，努力促进产学研深度融合，进而促进区域经济的持续发展。（4）优化固定资产结构固定资产投资可以显著促进我国经济增长，应该加大对固定资产投资的投入力度，保持一定比例的固定资产投资率，具体到30个省份来说，则要根据自身的经济发展水平、产业结构、要素禀赋、创新水平等因素综合确定其合理区间。由于我国城镇化和旧城改造的推进，房地产价格波动大、投机性强，且一线城市和二三线城市的情况存在较大差异，因此要进行合理的测算，保持房地产投资基本稳定，以最大程度地发挥其在促进经济增长中的作用。要优化固定资产投资的结构，并且制定合理的固定资产投资方案，尽可能做到资源配置市场化。（5）吸引国外资本流入外商直接投资对经济增长的影响存在一定的积极作用，因此要优化国内投资环境，实施一定程度的外商投资流入的优惠政策，尽可能吸引较多的国外资本进入我国市场，并且引导其投资向中西部地区偏移，促进我国经济均衡协调发展。
参考文献：
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数量经济与技术篇2
内容摘要:本文以六省市的大中型工业企业为例,根据现阶段我国企业技术创新的现状设计出合理的技术创新变量,并通过建立面板数据模型,研究了这些地区近年来大中型工业企业的技术创新对区域经济增长的影响,并在此基础上提出相应对策建议,以期对促进我国企业技术创新能力的相关理论研究提供借鉴。
关键词:工业企业 技术创新 区域经济发展
目前我国总体上处于工业化的中期发展阶段,大中型工业企业经济效益的持续增长对于国民经济的持续、稳定增长具有重要的现实意义,同时大中型工业企业是我国技术创新的重要主体,其技术创新活动不仅有利于改善企业自身的经济增长质量和效益,对促进整个国家的技术创新能力也具有重要意义。本文以近几年江苏、浙江、上海、福建、北京、天津等六省市的大中型工业企业技术创新现状为基础,实证分析了大中型工业企业技术创新对区域经济增长的影响,并在此基础上提出相关的政策建议。
研究背景
近年来,技术创新对经济发展的影响越来越受到学者的关注,许多学者已展开了理论研究,并对我国企业技术创新活动进行实证研究。李纪建通过回归分析对各地区经济增长与创新能力、市场化因素之间的关系进行了相关研究(李纪建,2001)。徐竹青则检验了世界主要国家R&D经费占GNP的比重与人均GNP之间的相关性,并对我国各省市2000年的R&D经费支出、专利授权量及GDP三个指标之间的相关关系进行了研究(徐竹青,2004)。朱学新等学者则利用广义的Cobb-Douglas生产函数,对我国科技投入的经济效果进行了实证分析(朱学新、方健雯、张斌,2007)。西南科技大学的黄智淋等学者以专利授权量数据作为技术创新活动的变量,对我国各省(市、区)技术创新活动与经济增长的关系进行实证检验(黄智淋、俞培果,2007)。
虽然现有的很多文献对技术创新和我国地区经济发展差距之间的关系进行了实证分析,但是专门针对大中型工业企业技术创新对区域经济增长的影响研究却较少见到。由于大中型工业企业在我国国民经济发展中具有重要地位,同时也是我国技术创新最重要的主体,因此研究近年来大中型工业企业的技术创新对区域经济增长的影响,并针对性的提出相应对策建议具有重要的现实及理论意义。
研究设计
(一)研究对象及选用方法
根据国家统计局的相关规定,大中型工业企业是指同时满足从业人员300人以上、主营业务收入在3000万元以上、资产总额则在4000万元以上的工业企业。本文考察了近几年大中型工业企业技术创新活动对区域经济增长的影响作用,由于时间跨度较短,数据量较少,故采用面板数据分析方法可以有效地克服样本数不足的问题(谢识予,朱弘鑫,2005)。面板数据是具有不同样本和不同时间段的数据,它在时间序列上取多个截面,同时在这些截面上选取不同样本观测值构成样本数据,既能反映某一时期各个个体数据的规律,又能描述每个个体随时间变化的规律,集合了时间序列和截面数据的共同优点。
本文首先选择多个能够在一定程度上代表技术创新投入与产出的指标,也就是技术创新的变量,以解决技术创新的量化问题。随后建立面板数据模型,针对六省市大中型工业企业的显示情况考察技术创新对经济发展的影响情况,从而验证大中型工业企业的技术创新是否有效地推动了区域经济发展,并进一步分析各因素的影响力度。
(二)指标选择与数据来源
对技术创新的质量和数量的度量,一般只能选择一些替代性的指标进行衡量。经过比较研究,本文选择各省、市大中型工业企业的科技人员数量、专利申请数以及R&D经费投入为技术创新的变量,并将上述三个变量作为解释变量,以GDP增长量度量区域经济的发展,并作为被解释变量。研究的时间跨度为1999年到2006年间,所有数据均来自各个省、市的统计年鉴。
实证研究
(一)技术创新与区域经济发展的关系
技术创新带动的技术进步是推动区域经济增长的主要动力之一,随着社会、经济的不断发展,技术进步对区域经济发展的带动作用越来越强,有研究成果表明,技术进步现已成为支持区域经济持续发展的重要因素,是区域经济持续增长的有力保障。技术创新能够促进区域经济发展,从而促进区域产业创新体系的建立,由此可知,技术创新已经成为区域经济持续发展的推动力。
技术创新可以提高资源的利用效率,从而在一定程度上缓解资源的稀缺性,这一点对于我国区域经济的发展尤为重要。我国工业化发展仍在进行中,经济增长过程中资源因素日益凸显,环境失衡的压力不断增大。通过技术创新,可提高资源的有效利用效率,从而可相对提高自然界的资源供给能力,增强资源的可持续利用程度,从而使区域经济发展能以最少的生产要素投入获取最大的产出效益。
总之,随着全球性科技革命的蓬勃发展,技术创新作为区域经济发展的核心竞争力正日益成为区域间经济竞争的焦点问题。技术对区域经济内各要素的渗透,不仅表现为不断改进着的生产工艺过程及生产组织方式,还表现在不断提高的各要素间的整体生产力,这已经成为区域经济可持续发展最直接的动力源。基于以上分析,本文认为,我国现阶段必须高度重视技术创新在区域可持续发展中的重要作用,以技术创新提升区域经济的综合竞争力,以技术创新实现区域经济的跨越式发展,以技术创新支撑和实现区域经济的可持续发展。
(二)面板数据模型的设定及建立
为了确定所使用的面板数据模型的类型和形式,本文使用EVIEWS对样本数据进行了Hausman检验和F检验。经过Hausman检验,在90%的置信水平下拒绝了随机效应的模型假设,因此适于采用固定效应模型。同时对数据进行了F检验,结果表明:样本数据存在个体影响而无结构变化,并且个体影响可以用模型中的截距项的差别来说明。限于篇幅,这里没有给出具体的检验过程。基于上述检验结果,采用固定效应的变截距模型对于本文的研究是合适的,模型的形式如式(1)所示,同时为了减少截面数据的异方差影响,在回归估计中本文进行了跨地区加权处理。
yit=αi+β1ix1it+β2ix2it+β3ix3it+μit(1)
(1)式中yi为各地区GDP的增量,x1、x2、x3分别表示企业科技人员数量、专利申请数以及R&D经费投入三个变量,并且有β1i=β1j,β2i=β2j,β3i=β3j。
(三)回归结果分析
随后笔者采用EVIEWS软件对模型式(1)进行估计,其结果如表1所示。
从表1回归的结果显示,科技人员数量和R&D经费投入对地区经济增长产生明显的正面影响,其中研发经费投入的影响非常突出,并从回归结果可以看出研发投入每增长1亿,GDP增长量能增加近6亿。然而专利申请数这一指标显示却并不显著,没有通过5%的显著性检验。去除专利申请数这一变量,重新进行模型的估计,其结果如表2所示。
以1999年为基准,通过将年度虚拟变量D2000-D2006引入到固定效应模型进行回归估计,并考察其显著性,回归结果如表3所示。
实证结果解析
本文从以下几个方面对上述回归结果进行进一步的解释和分析:
科技人员数量。从表2可以看出,工业企业的科技人员每增加1000人,地区经济就可以增加8亿元,表明科技人员数量对经济发展虽然具有一定影响,但影响的力度不大。这说明,六省市工业企业中的科技人员的创新活动数量或质量都有进一步提高的空间,企业需要进一步的释放科技人员的科技生产力。
专利申请数。对比表1和表2的回归结果可以发现,专利申请数对地区经济增长的影响并不显著。虽然近年来我国大中型工业企业申请的专利数逐年上升,但将专利成果转化为经济效益的过程一般需要经历较长的时间,专利技术的应用往往涉及到机器、生产线、厂房的更新,需要大量物理资本投入,其技术才能够得以体现,从而对经济增长发挥作用。专利申请数这一变量却不显著,这在一定程度上反映了我国物理资本投入不足、专利成果转化为现实生产力的比例不高的事实,只有创新成果的有效扩散和应用才能有效推动经济发展水平的提高。
R&D经费投入。R&D经费投入的影响明显大于科技人员数量,这说明研发投入对地区经济的发展具有显著的正向促进作用。R&D投入越大,区域创新能力越强,经济发展越快。企业技术创新,尤其是自主创新必须依赖R&D经费的大量投入。
技术创新对经济增长影响趋势分析。从表3可以看出,引入年度虚拟变量后模型的判定系数达到了0.97,而且所有的虚拟变量都通过了t检验,这表明:模型的年度影响不能忽略。从各个虚拟变量的回归系数中可以发现,时间影响呈逐年上升的趋势,这说明技术创新对区域经济增长的促进作用呈逐年加强的趋势,具体体现在高新技术产业产值的增速逐年增加,在区域经济总量中的比重逐年上升。以上海市为例,2007年全市规模以上工业总产值为21938.63亿元,较上年增长16.1%,其中高技术产业完成工业总产值5606.63亿元,比上年增长26.7%,占全市规模以上工业总产值的比重达到25.6%。
结论
从实证分析的结果可以看出,上述六省市的大中型工业企业的技术创新活动对区域经济增长有一定的促进作用。不同的创新活动投入资源对经济增长的影响程度不同,其中研发经费投入的影响力表现的最为明显,其次是科技人员数量。因此,保持企业研发经费投入的稳定增长,进一步解放和释放科技人员的创新能力,对于提高大中型工业企业的创新能力以及促进区域经济增长具有重要的现实意义。同时发现,作为创新活动的主要成果之一的专利数,则并未对经济增长起到明显的促进作用。地方政府和企业应该通过加大专利技术应用投入数量,进一步发挥技术市场的纽带作用,加快企业专利成果的转化和应用。
参考文献:
1.李纪建.地区经济增长差异:来自于创新能力和市场化程度的解释.投资研究,2001(2)
2.徐竹青.专利、技术创新与经济增长:理论与实证.科技管理研究,2004(5)
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4.黄智淋,俞培果.近年技术创新对我国经济增长的影响研究――基于面板数据模型分析.科技管理研究,2007(5)
数量经济与技术篇3
摘要：经济的增长离不开技术的支持。而不同的经济增长阶段呈现不同的产业结构。本文从产业结构这一层面对河北省的经济增长与技术选择关系进行分析，找出河北省一、二、三产业技术选择与经济增长的关系。
关键词：河北省经济增长；技术选择
科学技术是第一生产力，经济的发展离不开技术的进步。对于技术与经济增长的关系，国内外学者有不少的研究。Romer等从技术进步的角度出发研究经济增长，建立了技术进步的内生增长模型，指出技术进步是经济增长的内在动力。Parente and Prescott从技术选择这一视角出发，认为发展中国家要赶超发达国家，应加强对新技术的吸收能力。Acemoglu and Zlibotti则认为各国应根据自身的要素禀赋来选择适宜技术，或者创新技术。因此技术的选择要适应本国或地区的具体情况。Eric Bartelsman等人从就业保护、劳动力分配与技术选择的关系着手，建立了一个两部门模型分析1995年以来欧盟相对于美国生产力放缓的原因[1]。20世纪90年代以后，国内的一些学者也开始研究技术的选择问题。潘士远认为发展中国家通过引进适宜技术可以促进本国的经济增长，逐渐缩短与发达国家的差距。林毅夫认为一国的要素禀赋决定了该国的经济发展方式，技术的选择应符合该国的要素禀赋结构。苗文龙等指出，我国偏向于资本密集型的技术选择，使得我国投资的效率不断下降，对经济增长的作用减弱。陈常通过研究发现改革开放后浙江的适宜的技术选择促进了其经济的快速增长。韦镇坤通过分析得出，适宜的技术选择是我国以及各地区实现其经济发展的最佳途径。
不同的经济发展阶段，具有不同的主导产业和产业结构[2]。地区产业结构随经济增长而不断变动，它的演变构成了地区经济发展的重要内容。因此，为了揭示经济增长与技术选择内在关系，本文选择从河北省三大产业结构的技术选择与经济增长的关系来进行分析。
一.河北省经济增长与技术选择相关模型
本文中首先对技术选择进行测算，然后建立技术选择与经济增长的关系模型，并对其进行实证检验分析。由于对于省区的三次产业资本存量的研究较少，统计数据的缺乏，本文使用2004-2011年的数据对河北省技术选择与经济增长关系进行研究。对于其中资本存量的算法，我们使用李仁君[3]的方法，折旧率为9.6%，以2004年为基期。文中以下数据均以2004年为基期。数据来源于历年的《中国统计年鉴》及《河北省统计年鉴》。
（一）技术选择指数的测算
一个地区的发展要符合自己的比较优势，与自己的要素禀赋相适应。而技术选择应当与其要素禀赋相匹配，因此，本文选择林毅夫提出的技术选择系数这一指标进行度量。技术选择指数存在一个假设前提，即给定要素禀赋结构，该经济部门中存在一个最优的资本密集度。它是地区（或产业）的资本劳动比率与全国（或全国某产业）的资本劳动比率之比。即
其中K1与L1 分别表示某一产业或地区的资本与劳动，K与L则分别表示全国资本与劳动的比率。当TCI越大则表示该产业的资本深入程度越高，技术水平越高，反之，则越低。
由图1我们可以看出，2011年河北省总体的技术选择指数为1.01，表明资本投入力度与全国水平相当。河北省第二、三产业技术选择指数分别为1.4，1.61，表明其第二、三产业为资本密集型，而第一产业技术选择指数为0.15左右，说明第一产业劳动力投入较多。从总体上看，河北省技术选择指数处于不断的缓慢上升中。由2004年的0.89逐渐上升，到2011年技术选择指数为1。可以看出河北省总体投资较全国水平较低，资本积累缓慢，偏重于劳动的投入。而河北省人口众多，这点也符合河北省要素禀赋结构。三大产业技术选择指数也各自经历者不同的变化。第一产业一直处于较低的水平，但也呈现缓慢下降的趋势，由2004年的0.16将为2011年的0.12，农业资本积累十分缓慢。第二三产业技术选择指数一直大于1，但呈现不同的变化。第二产业技术选择指数由2004年的1.39上升到2009年的1.54，这一阶段加快对第二产业的资本投入；后由2009开始下降，到2011年将为1.40，稍微减缓了对第二产业的资本投入力度，但总体可以看出，河北省是一个工业大省，第二产业的发展仍是其主要的动力，其技术选择指数一直大于1，表明工业领域的资本投入较全国高，基本积累发展迅速。虽然指数有所下降，但是波动较小，并不影响其发展。第三产业指数于2004年到2008年呈现下降趋势，2009年开始又开始缓慢上升，增大对第三产业的投入。第三产业的技术选择指数一直高于第一二产业，说明近年来河北省比较注重第三产业的发展，加大对其资本投入。
（二）技术选择与经济增长模型
为了推导技术选择与经济增长的关系，本文采用规模报酬不变的C-D生产函数。即
其中Y、K、L分别表示地区产出、资本存量、劳动力投入，A表示技术进步，α、β分别表示资本与劳动的产出弹性。同理构建各产业的生产函数：
其中各符号仍代表（1）式中的意义，i表示各产业，α*、β*分别表示某产业中资本与劳动的产出弹性。由1、2式分别除以L、Li并推到得出：
由上式知，产业人均产出与技术选择指数及该区域人均产出有关。在资本产出弹性α*>0时，技术选择指数对产业的人均产出具有正的影响，即人均产出越大，技术选择指数越大，提高产业资本劳动比率可以促进该产业的经济增长。因而，某产业的技术选择指数越大，其在国民经济中的比重就提升得越快[3]。
对公式（3）两边取对数得：
这个式子表现出地区的人均产出与技术选择指数及产业的人均产出的相互关系。根据上式及一些经济理论，我们可以对β_2做出一定的预期。由于各地区、各产业经济发展情况不同，所以β_1的正负不能确定。而由于市场的不断完善，减小了资本和劳动力自由流动的阻碍，所以，当部分地区或产业的劳动生产率提高，必然会促进其他地区或产业劳动生产率的提高，因此预期系数β2为正。
二.实证分析
利用excel工具对河北省2004年到2011年的相关数据进行回归分析，结果如表1所示，其判定系数一般都大于0.99，最小的也为0.9769，说明最低有98%的可能经济增长可以由技术选择指数与总体的人均生产总值这两个因素的变动来进行解释，也说明上面的模型具有一定的合理性。由表1可以看出技术选择指数的系数为负，得出河北省技术选择指数每上升1%，将使得其经济增长减缓0.3213%。而全国人均产出系数为正，说明全国的人均产出每增加1%，将促进河北省的经济增长0.855%。这也说明了我们对β2预期的正确性。而总体上，河北省的技术选择指数与经济增长呈现为负相关，这说明河北省的技术选择出现了一些偏差，可能忽略了对于劳动力这一要素禀赋的提升，偏离了自身要素禀赋结构。但这并不能说河北省在资本投入中完全没有作用，我们还要分产业进行更深一层次的分析。
第一产业中技术选择指数的系数为正，则技术选择指数每提高1%，经济增长将增加0.0295%，另一个变量为河北省人均产出，其系数也为正，省人均产出每提高1%，则第一产业经济增长增加1.0141%；第二产业中技术选择指数系数为0.0521，则技术选择指数每提高1%，第二产业经济增长将增加0.0521%，省人均产出系数为0.8132，即省人均产出每提高1%，则第二产业经济增长增加0.8132%；第三产业中技术选择指数为0.3993，即技术选择指数每提高1%，第三产业经济增长将增加0.3993%，省人均产出系数为0.9646，即省人均产出每提高1%，则第二产业经济增长增加0.9646%。由此可以看出，河北省中各产业受全国产出影响明显。
总体来看，各产业的截距各不相同，相互间存在一定的溢出效应。而不同产业技术选择指数的系数存在着差异，但均为正，也就是说增大人均资本的投入，可以促进经济的增长。第一产业技术选择系数最小，即农业投资效果对于经济增长效应不大。这主要是由于河北省农业土地与水资源较为缺乏，较大的投资收效并不明显。另一方面是由于从事于农业的高素质人才缺乏，不能有效利用资源。而第一产业的人均产出系数最大，说明河北省对农业发展的支持，实现以工业反哺农业共同发展的目的。河北省是一个工业大省，近些年其第二产业所占比值一直在GDP的50%以上，其发展以工业为支柱，对资本的要求较强，所以第二产业的技术选择指数系数较大。第三产业的技术选择指数的系数最大，说明第三产业资金的投入量越大，促进经济增长的效应越大。这是由于河北省的第三产业发展较为缓慢滞后，资本与劳动的边际效应较大，对资本劳动比敏感性强所致。
三、总结
本文从河北省三次产业结构层面对其经济增长与技术选择关系进行分析，发现河北省的经济增长与其技术选择指数呈现反向关系，即技术选择指数的增加，会导致经济增长减缓。河北省以往主要是靠大量生产要素的投入这种粗放型经济带动经济发展的，近年来环境不断恶化，其负面的影响不断加大，因此应转变经济的增长方式，促进新兴行业、高新技术行业的发展，促进经济的可持续发展。
三次产业的技术选择对经济增长具有不同的促进作用，其中第三产业对经济促进作用最强，第二产业其次，第一产业最弱。这主要是由于三次产业的发展程度与基础不同。近年来河北省第一产业所占生产总值比重越来越小，第二三产业所占比重逐年增大。第二产业技术选择指数变化波动较小，说明河北省对第二产业在技术选择方面的政策较为稳定。然而从上面实证分析中我们可以看到，第二产业经济的增长对河北省总体经济发展的依赖性比较大，因此应提高第二产业自身竞争力，发展潜力，减小对外部的依赖性，促进高新技术产业、现代物流等行业的发展，实现第二产业的内部结构优化升级；河北省第三产业发展滞后，应加强对第三产业的重视，加大发展现代服务行业的力度，其中金融保险，旅游、房产等行业存在着巨大的发展潜力。
河北省经济的发展应遵循其要素禀赋结构，制定正确的发展战略，培养高素质人才，提高资金的利用效率。通过技术选择与合理的要素投入，提高劳动生产率，优化产业结构，促进经济的快速健康发展。（作者单位：北京信息科技大学经济管理学院）
参考文献：
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数量经济与技术篇4
[关键词]技术经济及管理；研究生教育；学科；课程体系
[中图分类号]F062.4[文献标识码]A[文章编号]1005-6432（2013）17-0088-06
1引言
技术经济及管理学科是新中国成立后伴随国民经济建设开始兴起的一门学科，1956年于光远先生创建技术经济学科，至今已经走过半个世纪，特别是经历30多年的改革开放奋斗历程后[1]，现在技术经济及管理学科专业是力图通过将技术学、经济学、管理学交叉融合，兼顾理论与实践，运用定性和定量的研究方法，培养满足新时展的高级复合型人才的一门学科专业。随着创新型国家建设的推进，我国技术经济及管理学科专业面临新使命、新挑战、新机遇。
2我国技术经济及管理学科的发展历程
纵观我国技术经济及管理学科的发展历程，主要经历六个阶段。第一阶段，萌芽阶段。20世纪50年代初期我国在引进苏联科学技术的同时，在计划工作、基本建设、企业管理中引进技术经济分析理论与方法。初期的技术经济学主要研究项目建设在技术上的先进性和可靠性、经济上的合理性和可行性。第二阶段，探索阶段。20世纪60年代初期，党中央提出“调整、巩固、充实、提高”八字方针，开始纠正不讲经济效果的错误倾向。经济理论界通过总结50年代经济建设中正反两个方面的经验教训，认识到技术与经济结合的必要性与重要性，广泛讨论社会主义经济效果问题，具体涉及经济效果的一般概念、实质、范围、评价标准、指标体系以及具体的计量方法等。第三阶段，停滞阶段。1966年爆发，受“左”倾错误的影响，技术经济学的理论与实践工作受到严重的影响，技术经济学科的发展也受到了抑制，进入停滞阶段[2]。第四阶段，复兴阶段。改革开放引来了“科学的春天”，到20世纪80年代中期，技术经济及管理学科研究的内容从20世纪60年代以技术经济学科为代表的“项目和技术活动中的经济分析”，加入以科技哲学学者为代表的“科技发展中的经济及政策问题”、以经济和管理学者为代表的“经济发展中的经济及政策问题”[3]。伴随着20世纪80年代中后期我国大规模的工业技术改造和技术引进，“技术选择、设备更新与技术改造评价的方法体系、技术经济学的理论与方法、项目的财务评价与国民经济评价”成为研究重点。第五阶段，繁荣阶段。从20世纪80年代末到1997年，技术经济学广泛应用于国民经济建设活动中，研究范围不仅丰富和完善微观企业层次，而且逐步扩展到中观行业层次，同时积极借鉴国外相近学科（如工程经济学、价值工程、可行性研究、预测与决策等）的理论与方法，有效地促进了技术经济学的发展[4]。第六阶段，创新阶段。从1997年技术经济学专业改名为技术经济及管理学科专业至今，积极借鉴国外技术创新理论，提出自主创新理论和建设创新型国家的宏伟蓝图，技术创新领域范围拓展到微观、中观和宏观各个层面。
3技术经济及管理学科专业的研究对象
技术经济及管理学科专业发展时间较短，研究对象原来相对稳定，即应该在重视经济规律和技术规律应用的前提下研究技术与经济结合规律[5]。刘光大（1987）在《关于技术经济学科性质的探讨》指出，技术经济学的研究对象不是技术本身，而是技术在满足社会需求中的运动规律和作用。或者说，技术经济学回答的问题不是怎样做可以取得某种使用价值，而是为了取得同样的使用价值怎样做才能使超出劳动维持费的新创价值尽可能高[6]。傅家骥、雷家啸、程源（2003）在《技术经济学前沿问题》中将技术经济及管理学科的研究对象界定为三个领域、四个层次、三个方面，三个领域是技术发展的内在规律、技术领域中的经济活动规律、经济领域中的技术发展规律等，四个层次是项目层面、企业层面、产业层面、国家层面，三个方面是技术经济学科的基础理论、技术经济学科的基本方法、技术经济学科的基础理论和基本方法在现实技术经济活动中的应用[7]。蔡跃洲（2011）在《技术经济方法体系的拓展与完善――基于学科发展历史视角的分析》提出，自主创新、资源环境、生态保护、高技术产业发展、国际技术转移等已逐步成为技术经济及管理学科的重要研究对象，相关理论涉及经济增长理论、环境经济学、资源经济学、循环经济学、国际经济学、制度经济学、演化经济学、产业组织理论、博弈论等主流经济学或现代经济学前沿的领域范畴[8]。技术经济及管理是从经济学的角度，将技术经济学与管理学相融合，通过定性和定量的分析，以提高经济效益为目标，研究技术与经济的最佳结合，协调发展的条件、规律、效果及实现途径的一门交叉科学。伴随着科技与经济、科技与产业的深入融合，技术经济及管理学科的研究领域大大拓展，逐步延伸到技术创新管理、知识管理、集群创新、平台创新、协同创新、创新驱动发展等。
4技术经济及管理学科专业的体系框架
技术经济及管理学科，国外称为技术管理（MOT），涉及的课程包括工程科学、技术科学、经济科学和管理科学等，特别强调发挥技术潜力的研究、开发、规划、运作、组织的发展战略和目标。杨宏等（1996）认为技术管理的内容可以多种分类，其中主要是综合国外学术研究和以麻省理工学院、哈佛大学为代表的MOT内容，如下图所示[9]。科学的技术经济及管理学科专业体系，充分体现遵循理论与实践相结合的原则、文理工相结合的原则、整体与部分相结合的原则、历史与现实相结合的原则、现实与未来相结合的原则、本国与外国相结合的原则[10]。
技术经济及管理学科体系的简化框架
5技术经济及管理学科专业的教育教学状况
我国技术经济及管理学科自产生以来，尤其是改革开放后，学科专业教育获得巨大发展。技术经济及管理学科的硕士研究生和博士研究生教育分别始于1981年和1986年，1981年第一批技术经济学硕士点单位有中国社会科学院研究生院、清华大学、北京水利电力经济管理学院（现华北电力大学）、吉林工业大学（现吉林大学）、大连理工大学、中国人民大学、北京交通大学、天津大学、西安交通大学、重庆大学等，1986年第一批技术经济学博士点单位有中国社会科学院研究生院、清华大学、吉林工业大学（现吉林大学）等[11]。经过十一批增列硕士学位和博士学位学科专业，目前技术经济及管理硕士点已达100多个，博士点已达30多个[12]。
6技术经济及管理学科专业硕士点的主要研究方向
7.1技术经济及管理学科专业硕士研究生的课程设置
通过收集22所“985”院校的技术经济及管理专业硕士研究生培养方案的课程设置信息，获得开设课程共191门。按照课程性质划分为基础理论、专业应用和专业技术三个大类，大类下面再根据内容划分为若干小类。考虑各个院校在同一类别下面设置的课程名称存在差异，列出各个小类具体课程名称。表2是各个高等学校的课程设置情况（包括学位课程和选修课程），表3是基础理论类、专业应用类和专业技术类三大类课程各自所占比例。
课程数目是某一类别中各个高等学校开设课程的总门数，反映高等学校在某一类课程中下设的课程数目，方便了解专业涉及的知识领域和资源投入量。占总课程比重是各大类课程下面各小类课程数目占总课程数目的份额，反映某类课程种类的多样性和在总课程中的重要性。开设学校是开设某类课程的“985”高等学校数目。课程覆盖率是开设某类课程的高等学校数目与全部22所高等学校的比值，一定程度上反映该类课程在高等学校中的地位及其普遍性。
（1）各个高等学校技术经济及管理学科专业硕士点基础理论课程数目占全部课程66.5%，超过总课程数目的一半，说明重视基础理论知识。同时，该专业的应用类和技术类课程数目分别占总课程数目的28.8%和4.7%，仅占基础理论类课程数目的43.3%和7.1%。尤其是专业技术类课程偏少，只有7所高等学校开设此类课程（分别是中山大学、山东大学、中国人民大学、武汉大学、中南大学、华北电力大学、南开大学），覆盖率只达32%。
（2）按照课程种类排名前三位的类目依次为企业管理（52门）、管理科学（19门）、投融资管理（18门）。其中，企业管理类课程涵盖财务管理、营销管理、生产运作管理、人力资源管理、经营管理、组织行为学与企业文化、创业管理七个方面的知识体系，包括的课程数目占总课程数目的25.7%，而管理科学占总数目的9.9%。技术经济及管理专业吸纳技术管理、技术经济学、技术创新的理论，与管理类课程联系密切，技术管理与技术创新是技术经济及管理学科专业生存与发展的基本力量之一。技术经济及管理学科注重同数学理论、统计学理论等定量分析学科的结合，这对经济变量间的相关因素分析、数值的统计及预测是至关重要的[14]。由表1知，各个高等学校根据各自侧重点的不同，开设金融学、财政学、国际贸易、会计学、旅游管理、电子商务、物流与供应链管理、社会保障和公共关系九个类别的课程。比如，华北电力大学针对自身办学特色和优势学科，设置电力市场理论与应用、电力经济管理、工程经济管理等研究方向，旨在培养学生运用技术经济及管理的理论解决电力行业技术经济问题的能力；华南理工大学将创新与科技、经济相结合作为重点。可见，技术经济及管理学科专业涵盖高新科学技术、经济学、工商管理学类等，能满足多种行业对高层次复合型人才的需求。但是，过于宽泛地涵盖各个学科知识，是否意味本学科研究领域范围不是十分明确。
（3）从课程覆盖面看，管理科学达100%，即22所“985”高等学校均开设了此类课程，企业管理的课程覆盖率达95%，这两类课程远远领先于其他类目，各个高等学校在培养技术经济及管理学科专业人才时对管理类课程高度重视。值得注意的是，技术创新管理的课程覆盖率超过技术经济学，前者为82%，后者为45%，反映高等学校专业课程设置的与时俱进，与表1技术创新管理名列研究方向首位相呼应，从一个层面映射技术经济及管理学科专业从狭隘的研究领域中挣脱出来，寻找到更为广阔、更富竞争力的天地，以便实现提升国家、区域、行业、企业创新之目标。
8技术经济及管理学科专业教育存在的问题
通过对技术经济及管理学科专业课程开设情况的分析，可以发现技术经济及管理学科专业尚存在不容忽视的问题。
8.1学科专业人才培养目标不明确
早期雷家啸和程源在《技术经济学科发展述评与展望》中总结技术经济及管理学科专业主要研究两个问题：一是技术领域中的经济活动规律，二是经济领域中的技术发展规律，两者相辅相成，共同组成技术经济及管理学科专业的主干部分。但是，这两个问题是以明确“技术发展的内在规律”为基础的，若对“技术发展的内在规律”理解不透，则难以在技术和经济的交叉领域把握“技术领域中的经济活动规律”和“经济领域中的技术发展规律”[15]，而且现在随着创新型国家建设的实践和管理学科的加入，进一步加剧技术经济及管理学科专业培养人才目标定位之难度。
8.2知识体系系统化与整体性不强
技术经济及管理学科专业涉及的领域较多，也较分散。20世纪90年代以来，技术经济及管理学科专业的主要研究偏向于应用研究，涉及的领域越来越多，可从事学科建设与基本理论探索的专家学者却不多，没有形成一个系统的知识体系[16]。作为技术经济及管理学科专业主干课程的技术经济学必须以经济学为基础，但重政治经济学、轻生产力经济学，重微观经济学、轻宏观经济学，重实证经济学、轻规范经济学，重新古典经济学、轻新制度经济学[17]的现象仍然不同程度存在。同时，经济类课程、技术类课程、管理类课程以及其他课程如何合理配置，形成有机整体有待探索。
8.3教学内容和教学方法的理论与实践不平衡技术经济及管理学科专业作为一门应用性较强的学科专业，教学体系中的实践教学是不可或缺的环节，但课程教学主要采用传统的灌输式教学方法，实践教学相对缺乏，学生单一通过课堂接受专业理论知识，缺乏主动性和积极性，对本学科专业基础缺乏透彻的了解与认识，所学知识停留在“纸上谈兵”、“闭门造车”的层次，导致高等学校人才培养与用人单位需求相脱节。
8.4领域范围与相关学科过多重叠随着经济社会的全球化、网络化、信息化发展，对人才的要求也不断提高，仅仅掌握一门学科专业知识已经难以满足社会需要，技术经济及管理学科专业应顺势而上。但是，技术经济及管理学科专业之根基的项目经济评价、风险投融资管理等在经济学、企业管理、金融学、财务管理等学科专业也有所涉及[18]，不利于发展技术经济及管理学科专业之优势。技术经济及管理学科专业和其他学科专业的过多交融，导致其特有的理论模型和研究工具无法充分发挥竞争力[19]。因此，技术经济及管理学科专业的研究对象与研究领域是其他任何学科所无法代替的，应凝练和提升其学科专业特色，突出技术创新管理以及信息化系统支撑保障之研究，增强核心竞争力。
9完善技术经济及管理学科专业教育教学的几点建议
9.1明确学科专业定位，完善课程体系，加大应用类和技术类课程
技术经济及管理学科专业作为工商管理大类下的一个学科专业，应结合创新型国家建设明确学科专业定位，进而构建和完善其知识框架，将管理类与经济类的课程进行交叉融合，培养具有独立从事本学科领域内理论研究和实际工作的会技术、懂经济、善管理的复合型高级专业人才。若缺乏相应比例的应用类和技术类课程，可能会无法凸显本学科专业自身优势和特色。因此，课程设置应当适度加大学科专业专业应用类和技术类课程，在夯实理论基础上培养学生独立理论科学研究和专门技术工作的能力，避免“上不着天下不着地”、“空中楼阁”、“灌输型”的教学模式。
9.2巩固重点学科专业课程，优选相关学科专业课程
技术经济及管理学科专业的课程设置过于分散，几乎涵盖管理类课程的所有方面，却尚未形成本学科重点特色课程。因此，把握学科交叉与重点投入的黄金分割点，保留关系密切的相关职能管理类别学科专业课程，填补重点学科专业课程遗漏之空白，剔除可有可无的边缘课程（尤其是企业管理类的某些重复内容课程），重点完善技术创新管理、项目管理类、知识管理和信息资源管理等特色课程，减轻或摆脱易被替代的压力。
9.3打造交流平台，鼓励教师和学生因地制宜开展社会实践
我国绝大多数高等院校的硕士和博士教育往往存在两个极端，一是过分地强调学术研究，二是放羊式的社会实践，理论难以很好地服务于现实。教师及学生均需要加强社会实践，增加对企业现实情况的认知，因地制宜引导教师和学生走出理论束缚，有条件的可以参照美日等国的经验，要求学生具有一定的技术背景、工作年限、具有企业中高层管理工作经验[20]，通过实地考察、参观访问、企业实习、网络调查等参与实践且加强实践考核，提升教师和学生的综合能力。
9.4加快师资队伍建设，抓紧教育教学资源建设
随着技术经济及管理学科专业的发展，硕士研究生招生规模逐年扩大，但是师资队伍相对不足，教学任务重，科研压力大，不仅给导师和高等院校带来了挑战，也制约了导师对学生的有效教学和辅导，不利于学生和导师、团队之间信息和知识的交流和共享。优秀的师资队伍是学科专业兴旺发展的中流砥柱，各个高等学校必须千方百计地引进和培养优秀人才，健全科研和教学设施，努力营造蓬勃向上的学术氛围。教育教学资源方面，部分高等学校采用的是国外教材，虽然基本理论可以满足我国技术经济及管理学科专业教育教学之需要，但案例部分多是国外企业的情况，与我国企业实际脱节[21]。此外，本学科专业刊物主要是《科学学与科学技术管理》、《数量经济技术经济研究》、《技术经济》等，高水平刊物数量相对不足，一定程度上不利于构建学科威望，容易造成信心危机，集中表现为众多优秀学者并不倾向于把学术研究成果展示于本学科专业期刊[22]。
9.5大力推广技术经济及管理学科专业的研究方法，扩大学科专业影响力
积极引导政府、高等学校、咨询机构、企业等社会各界参与技术经济及管理学科专业建设，针对现实的创新型国家建设、大数据分析等热点问题，应用技术经济及管理研究方法，发挥“系统综合、方案比较、效益评价”的特色，定性和定量相结合，以定量为主，分析和解决实际问题并取得实效，进而推广、完善、提倡[23]，扩大学科专业影响力，为建设创新型国家贡献一分力。
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数量经济与技术篇5
关键词:环境规制;技术创新;波特假说;低碳经济;经济与环境协调发展
1 “波特假说”及相关研究
传统的新古典经济学家认为,环境保护所产生的社会效益必然会以增加厂商的私人成本、降低其竞争力为代价,其中隐含的抵消关系会对一国的经济发展带来负面的影响,造成经济上过高的成本,严重妨碍了厂商生产力的增长和在国际市场上的竞争力。波特(Michael Porter)教授1991年提出了捍卫环保的主张,他认为严格的环境保护政策能够引发创新,抵消成本,不但不会造成厂商成本增加,反而可能产生净收益,使厂商在国际市场上更具竞争优势,这被称为波特假说(Porter hypothesis)。波特假说挑战了传统新古典经济学关于环境保护问题的理论框架,为我们重新认识环境保护与经济发展的关系提供了全新的视角。1995年,他与范德林德(Class Van der Linde)教授进一步详细解释了环境保护经由创新而提升竞争力的过程,并对此假说进行完善。国内外学者围绕环境规制对产业绩效和技术创新的影响进行了一系列的实证研究,在不同的实证研究中,主要有三种不同的结果:一是环境规制导致了产业绩效在一定程度上的下降,从而产生负面效应,传统观点得到部分证实。二是环境规制与企业技术创新之间存在“波特假说”的正相关关系。三是环境规制对产业绩效的不确定性影响。
2 实证研究对象选择与模型建立
2.1 研究对象
对于环境规制和产业绩效及技术创新的关系,理论界并未有统一的共识。而在国内相关的研究中,多数是以全国的省际面板数据建立计量模型进行大范围的实证研究。但是,随着我国近些年来的经济发展,东中西部地区问的经济和社会发展差异已经凸显,所以为了进一步分析该问题,本文在理论分析的基础上,利用1999～2007年的东部省份面板数据对环境规制与企业技术创新的关系进行区域性的实证研究。本文研究的东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东10个省份和直辖市。
2.2 研究模型的建立
技术创新过程的生产函数用下面式子表示:
I=f(P,M,A)
式中,I代表技术创新产出;P代表技术创新过程中的人力资源投入;M代表技术创新过程中的资金投入;A表示影响技术创新的其他因素。文章将环境规制这一因素纳入到我国区域的技术创新产出函数中。同时各地区不同的经济发展水平会对区域的科技创新能力产生不同的影响。因此,各地区的技术创新产出函数具体表示如下:
I=f(ERI,Size,GDP)
技术创新可以被视为一种相对特殊的生产,假设各地区的技术创新产出函数与传统的物质生产领域的产出函数具有相似的形式,设定其c―D函数扩展形式如下:
式中,I代表技术创新产出采用固定效应的面板数据模型考察环境规制对企业技术创新的影响。企业技术创新是被解释变量,分别使用R&D支出和专利申请数量作为技术创新的衡量指标;环境规制强度(ERI)是解释变量;控制变量包括地区经济发展水平(GDP)和地区产业规模(Size)。采用对数形式对其进行估计,基本计量方程为:
其中,变量下标i代表不同地区,下标t代表不同的年份;a、B1、B2、B3均为待估参数,s表示其它没有观测到的影响各地区技术创新产出的因素。
2.3 数据与变量选择
文章选取的是东部地区1999到2007年共9年的省际面板数据,数据主要来源于《中国统计年鉴》(各年)、《中国环境统计年鉴》(各年)。下面对实证研究所涉及的变量作简要说明。
①文章采用专利申请数量(Patent)和研究与开发经费支出(R&D)来衡量技术创新水平。专利数量是技术创新产出的重要衡量指标,专利申请数量是企业创新对外部干预的最直接的反映,可以反映出企业技术创新的能力和水平。R&D支出反映了企业在研究与开发上的投入,能够在很大程度上反映技术创新的水平。②对于环境规制强度(Envi―ronmental Regulation Intensity)的衡量,对于不同生产规模的企业,相同污染治理成本的意义不同从而成本负担也不同。所以,衡量环境规制强度必须考虑企业规模的差异,将污染治理成本除以企业总产值以消除这种差异,即以每千元工业产值的污染治理成本作为环境规制强度的衡量指标。计算公式为:环境规制强度=(污染治理成本÷工业产值)×1000。而工业污染治理项目本年完成投资合计可以体现一个地区在环境管理上付出的努力和决心,从而代表该地区实际环境规制的强度,同时也考虑到数据的可选取性和完整性,所以选择该指标作为企业污染治理的成本和支出指标。③产业的生产规模会影响到产业的技术创新能力和水平,国内外学者多数认为企业规模会在一定程度上影响到企业的技术创新能力和水平。④本文采用人均GDP衡量地区经济发展水平。
3 数据处理及实证检验
各变量的描述性统计见表1。
3.1 实证检验
各变量的描述性统计符合要求,模型通过H检验后采用固定效应面板数据模型进行分析。本文采用Eviews6.0计量经济学软件对其进行回归分析。由于技术创新对环境规制强度的反应可能有滞后期,所以我们分别考察环境规制强度对R&D支出、专利申请数量即期和滞后1、2、3期的影响。由于我们使用的是面板数据,既包含了截面数据也包含了时间数据,在进行模型估计时,发现被估参数均通过显著性检验,回归方程拟和的效果也较好,但DW值太低,说明模型存在序列相关的问题。为此,可以在混合模型中加入AR项或者采用Coehrance―Orcutt迭代法修正模型存在的序列相关,根据文章研究对象和数据模型的特点,在混合模型中加入AR项,参数通过显著性检验,AR项的回归参数显著的不为零,DW的值说明模型已消除了自相关。估计结果如表2、表3所示。
3.2模型检验结果
3.2.1 模型整体拟合度较高,R2和调整后的R。都在0.96以上
由于我们采用了固定效应的面板数据模型进行估计,一些没有包含在模型当中可能对R&D支出和专利申请数量有影响的因素,通过固定效应截距反映,因此,模型的整体拟合度较高并且整体解释
力较强。
3.2.2 环境规制无论是在即期还是在滞后各期来看,对R&D支出有显著的正的影响,环境规制强度每提高1%,R&D支出分别增加0.026%、0.035%、0.055%和0.103%
而地区工业企业规模在即期和滞后2期、3期对R&D支出有显著的正的影响。地区经济发展水平在即期和滞后各期均对R&D支出有显著的正的影响。
3.2.3 环境规制对即期和滞后2期、3期的专利申请数量有显著的正的影响,环境规制强度每提高1%,专利申请数量分别增加0.029%、0.047%和0.095%
而地区企业规模在即期与环境规制呈现负相关关系。从动态发展过程来看,地区经济发展水平对滞后期的专利申请数量有显著的正的影响。
4 研究结论及建议
文章利用我国东部地区1999～2007年共9年间的面板数据,采用计量经济的方法,实证分析了环境规制对企业技术创新的影响。结果显示,环境规制强度每提高1%,R&D支出分别增0.026%、0.035%、0.055%和0.103%;环境规制强度每提高1%,专利申请数量分别增加0.029%、0.047%和0.095%;整体上,环境规制对东部地区企业的技术创新存在有显著的正效应。在理论上,一定程度支持了“波特假说”。从实证研究结果明显看出,地区经济发展水平仍然是影响企业技术创新能力的重要因素和基础保证。但在加快经济发展的同时更要注意经济发展的速度与质量的关系,应进一步调整优化经济结构,要注意经济发展和环境保护的协调性,转变经济增长方式,增强自主创新能力,走低碳经济发展道路。
根据胡志伟,刘勇整理出的典型高碳战略产业及其高碳链认为:煤炭、石油是各省域主要碳源。火电、钢铁、有色金属(如电解铝、锌冶炼)、建材(如水泥、玻璃等)、化工(如汽油、烧碱、纯碱、黄磷、轮胎、电石等)是中间体,碳足迹通过它们传到汽车、房地产业等高碳产业,最后进入用户消费。而钢铁、有色金属、建材、化工、汽车产业低碳经济竞争性较强,而火电由于价格体制约束,它们较难转嫁低碳成本,因此受影响较大。下游高碳战略产业(火电、汽车、钢铁、有色金属、化工、建材、房地产)低碳压力较大。可选取相应典型产品为代表来研究,统计2008年下游高碳战略产业典型产品排名,列出排名前5位的省域依次为:江苏(7次),山东(7次),浙江(6次),广东(6次),河南(4次),天津、河北(各2次),上海、重庆、辽宁、吉林、内蒙古(各1次)。其中,东部地区占据绝大比例,可见它们仍需付出相当大的低碳努力。根据上述的研究分析,提出以下政策建议。
4.1 经济发展过程中杜绝碳泄漏
碳泄露,指部分发达国家企业向没有强制减排目标的发展中国家转移高碳生产。东部地区对外开放程度较高,若招商引资中对碳泄露敞开大门,就会产生庞大的高碳增量资产,将高昂的低碳成本遗留到不久的将来,危及省域可持续发展。因此,招商引资应选择低碳企业或已采用先进低碳技术的高碳战略企业。
4.2 培育低碳生产要素,增强企业核心竞争力
低碳竞争优势主要依赖高级生产要素的获得和培育,要建立以市场为导向、以企业为主体的产学研结合的技术创新体系,着力培育有自主知识产权的低碳主导产品与核心技术;实施低碳人才战略,加大低碳知识产权保护力度,加大低碳科技投入;构建完善的低碳融资体系:健全政策性投资基金、建立低碳政策性金融机构。
4.3 建立可持续发展的社会经济低碳体系
强大竞争力的低碳企业是低碳经济发展的根本动力,也是环境与经济协调发展的最佳途径。要促进低碳企业竞争力,打造低碳集群,培育新能源与节能产业集群,缔结高碳经济产业,使它们与低碳金融业和低碳城政府结成低碳网以获得规模经济和范围经济,从而催生新一轮的产业轮动,完善和延伸低碳产业链。持续改善与提升以企业科技创新优势,从而使区域低碳优势转化为产业核心竞争力。
参考文献
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数量经济与技术篇6
经济增长是一个国家经济实力的体现，而经济实力表现在产品与劳务的产量上，产量增长收人也就增加。因此产量的增长是经济增长的体现。在经济学中使用“国内生产总值”概念表示一个国家的国内总产值，所以，经济增长往往指国内生产总值的增长。在步人现代社会以后，世界各国的经济就像在赛跑一样，停滞不前自然不行，跑得比别人慢也不行，追求经济的高而稳的增长率已成为各国共同追求的目标。
(一)经济发展新阶段需要经济增长方式的转变
我国进入经济发展新阶段所面临的主要问题，就是转变经济增长方式。究其原因有两方面：其一，由于中国长期以来资源高消耗，使以资源为基础的原材料价格明显上升，给经济发展造成了成本上升的压力。此外，中国的经济发展一直存在着产业结构不合理问题，由于数量型增长使结构失衡状态进一步加深，农业、基础工业和基础设施的“瓶颈”制约因素更为突出，从而形成对经济发展的障碍。高投人、高消耗所导致的高增长、高通胀等问题很多，迫切需要从经济增长方式的转变中寻找出路。其二，随着中国对外开放政策的继续扩大，国内市场与国际市场接轨，中国经济国际化的特点越来越明显，中国加入世界贸易组织后，迫切需要从经济增长方式的转变中寻求出路，予以解决。要使中国产品在国际市场上有更大的竞争力，也只有转变经济增长方式，提高经济整体素质。转变经济增长方式，就是要改变主要依靠增加投人、铺新摊子、追求产量等做法，转向主要依靠高新技术，增加知识投人并以经济效益为中心。因此，需要建立和完善新的企业经营机制，调整产业结构，进一步发展以信息技术为核心的信息产业，用信息技术改造传统工业，革新传统工业，从而使工业走上主要依靠提髙效益和效率进行发展的新路，加快国民经济信息化进程，逐步实现整个经济由粗放经营向集约经营转变。
目前，信息产业已经成为发达国家经济发展的新增长点和强劲引擎，中国经济增长点的支柱也将依赖于中国的信息产业发展。
(二)信息产业发展与经济增长关联的理论
传统的新古典经济增长理论强调人力资源的数量和企业的固定资产，新经济增长理论更关注的是人力资源的质量和科技的进步程度；而政府加大对信息产业的投资对经济增长的作用也已引起经济学家们的广泛关注，并被进一步引进到新古典的模型之中。
纵观目前一些发达国家和新兴工业化国家发展经济的经验，可以发现，这些国家的经济增长走的是一条高科技推进、高强度投人、高效益产出的现代经济增长道路。以美国为例，美国的信息产业从1993年到1999年在国民经济中的比重由6%升至8%。其中，信息服务和计算机软件每年增长10.7%,硬件业每年增长9.9%,通信服务业增长4.6%。1993~1998年，美国工业中用于IT产业的资金，从1420亿美元猛增至2330亿美元，占资金总量的1/3,美国的高科技风险投资促成了信息产业高速增长。信息产业虽然仅占其国内生产总值的8%,但对整个美国经济增长的贡献份额却高达35%。
2002年，中国的信息产业全面贯彻“以信息化带动工业化”的发展方针，加大产业结构调整力度，不断扩大产业规模，对国民经济增长的贡献继续保持在各行业首位。信息产业全年实现工业总产值（不变价）17800亿元，比上年增长20.9%;实现销售收人达到14000亿元，比上年增长17.8%，完成工业增加值（当年价格)2980亿元，比上年增长14.4%,比全国工业整体增幅高4.2个百分点。对国民经济贡献的作用越来越大。2002年信息产业对全国工业增长的贡献率达到10.4,拉动全国工业增长1.1个百分点，位于国民经济各行业之首。
从各个国家经济增长的轨迹分析，信息产业对经济增长的促进主要有两个方面：
1.信息产业的发展是经济增长的动力
从20世纪70年代后期起到80年代，受到以信息化为特征的新技术革命的重大影响，世界产业结构进入了新一轮的重组。利用信息技术对传统产业进行改造，加速了产业结构的调整和向信息产业的转移。
根据非均衡经济增长理论，经济增长与产业结构的变动有着密切的相关关系，产业结构的演进过程就是经济发展的过程。经济发展水平的提高在相当大的程度上又取决于产业结构的优化，而信息技术是产业结构优化的基础。在进行工业化的过程中，传统产业受到市场容量和科学技术的制约，经济增长必须转向依靠髙于平均增长率的新兴产业——信息产业来支持；通过结构性转换来实现技术创新和产品创新。各国经济发展表明，任何一个国家经济的持续、稳定、协调、长远的发展，都依赖于该国产业结构的优化。当今各国产业结构的优化主要通过发展信息化，促进信息技术产业化——信息产业来实现。通过引入信息技术促进产业结构的变革，加快信息产业的发展，为新经济增长创造良好条件。
2.信息化促进内生技术进步是经济增长的源
经济增长理论研究表明，当今经济增长的最主要动力之一是信息，越来越多的人们担心因信息不灵而处于与世隔绝的孤立状态，担心因信息系统失灵而造成巨大损失。
传统的经济增长理论认为，经济增长取决于可利用物质、资本与劳动力等要素。随着科技进步的影响日益增大，这种理论已经无法解释许多经济活动现象。传统增长理论将技术进步假定为由某种外生力量所决定，并按某种外生的速度发展，技术进步不在资本产品中。内生经济增长理论与传统经济增长理论相反，它认为：技术进步是内生的，并且原有意义上的劳动力概念也应为人力资本。这样，支撑经济增长的主要因素有：人力资源、可供利用的物质资源、管理效能和技术水平，其中人力资源（掌握科学技术的人力资源）和技术水平(能转化为实现生产力的科技成果）实质上就是科学技术。科学技术在发达国家经济增长的作用目前已达72%，而投资增加的作用不到30%。
内生经济增长理论还将技术进步具体化为专业化的知识，认为专业知识和人力增加积累是现代经济增长的主要推动力。罗默在其内生增长模型中假定有4种投人：资本、劳动、人力资本和技术。这样，生产函数可写成：
最终产出y是劳动力（l)、物质资本（z)和用于最终产品（//,)以及人力资本h的函数。模型假定每种特定的资本对产出具有单独作用。研究部门的投人是人力资本//和已有的知识存量，产出是新设计、新技术。假设第y种技术的产出为其中s为生产率系数。若考虑知识是共享的，则技术y的产出为8HA。所有研究的总和则为
选取代表性的最终产品生产企业，对于所有资本品XU)和对应的价格P(i)，选择利润最大化。
由此可推出对资本品的总需求：
该模型引人了知识的外在性，进一步将知识视为除资本、劳动之外的第三个生产要素。在现代经济中，知识作为生产函数的投入要素产生知识效应，和其他要素相比，知识要素的投人更为重要，其投资收益也更为明显。作为知识产品的软件来看，发达国家的软件信息化的发展对人力资本提出了新要求，即具有更高的知识与信息应用能力。当今世界发达国家的劳动力结构已经由产业型转向服务型和智力型，发达国家信息部门劳动力占全社会劳动力的比例迅速上升。美国信息技术人才结构显示，在以信息技术为代表的信息产业中，具有学位和高中毕业后经两年以上培训的人员占40%-.60%。
(三）信息产业与经济增长之间的关联信息产业形成于20世纪60~70年代,目前正步人髙速发展阶段。随着社会信息化进程的加快，信息产业已成为跨世纪的支柱产业，其兴衰决定着整个经济的走向，信息产业作为经济的一部分与经济增长有着密切的联系。
信息产业是高渗透型、知识智力密集型、更新快、受科技进步影响大、要求有大量智力和高智能投人、产出效益髙、增长快、需求广、就业面广、对劳动者文化层次要求高、综合性强、省资源、无公害的产业。我国电子信息市场一直保持快速增长，在国民经济中的作用不断提升。1998年信息产业工业增加值占GDP比重约为1.0%;2001年这一比重为1.8%。2002年信息产业仍然是拉动全国工业增长的主要力量，2003年以来，信息产业的产业规模仍然名列全国工业各行业之首。
信息产业对经济增长的影响表现在两个方面：一是信息产业对经济增长产生直接的影响。信息产业作为经济活动的组成部分，其就业规模和产值规模的不断扩大，意味着经济活动规模的扩大，信息产业自身的发展直接促进了经济的增长。二是信息产业对经济增长产生间接影响。主要表现为信息产业与其他产业之间存在着很强的关联性。第一，信息产业与其他产业存在着前向关联性。信息产业的发展要依赖于其他产业对信息产业产品的需求，其他产业部门对信息产业最终产品的需求越大，信息产业的发展就越能有效地促进其他产业的扩张，从而推动其他产业的发展。第二，信息产业与其他产业存在后向关联性。信息产业的发展也依赖于其他产业的最终产品，信息产业对其他产业部门最终产品的需求越强烈，就越能有效地促进其他产业的发展。如，金融保险业和房地产业是信息产业的组成部分，它们与其他产业和信息产业内部行业有着较强的前向联系和后@联系。房地产业可以带动建材业的发展，金融保险业能带动信息设备制造业、信息基础设施、房地产业的发展，居民收人水平提高对金融保险业和房地产业的需求增长等等。科学文化教育事业也是如此。一方面，社会各行各业对它们的需求日趋增大，使其对社会发展产生较大的推动作用；另一方面，科学文化教育事业对信息设备、信息基础设施的需求增大，带动着这些行业的发展，从而信息产业通过对经济产生直接和间接影响，使产业结构得到调整，朝着优化方向提升，最终提高经济增长率水平。
同时，经济发展水平又是信息产业发展的基本要素之一，它决定着信息产业发展的规模和水平，经济发展的水平越高，信息产业发展所需的技术、人才、资金、设备、基础设施等条件就越好，能够极大地促进信息产业的发展。
二、信息产业促进中国经济増长的实证分析
我们以对发展信息产业与经济增长联系的规范性分析为思路，再从实证角度对信息产业对中国经济增长的贡献进行了定量分析。
(一）信息技术对经济增长的贡献分析
信息技术正在极大的改变当代的社会经济生活，信息产业在极大程度上转化为经济增长和生产率增长，在过去10年里信息产业对经济增长的推动效应在提升。根据世界经合组织（OECD)的研究报告，1990〜1996年期间，世界主要工业国家生产力的增长有17%归功于IT产业的投资。
1.模型分析
目前，用于计算信息产业对经济增长贡献的计量模型不尽相同，但对于驱动信息技术对经济生产力增长之贡献的因素，可通过以下模型分析。
中固A业发表论坛技术进步的定量研究始于索洛1957年发表的《技术进步与总量生产函数》，自此，各国经济学家创造和发展了多种技术进步的测量模型，归纳起来主要有生产函数模型、指标体系模型、投人产出模型等。根据我们的研究，为了准确地度量、评价技术进步的作用，有必要在生产函数中引进时间因素，即动态生产函数。因此，本文将对生产函数模型进行一些必要的修正，并以此测算信息技术对中国经济增长的作用。其形式为：
其中尤2，…，为/I种投人要素；《表7K时间。
这种生产函数最早是由卡多儿（N.Kaldor)提出的。我们只考虑劳动力和资本两种生产要素，此时的动态生产函数为：
这种生产函数又分为3类：（1)中立的技术进步，又称希克斯（Hicks)中性的技术进步，生产函数形式为⑴F(L,X);(2)劳动节约型的技术进步，又称为哈罗德（R.F.Harod)中性的技术进步，生产函数的形式为J=F04(t)M：，）；（3)资本节约型的技术进步，又称为索洛（R.Solow)中性的技术进步，生产函数的形式为⑴。
在实证研究中使用得较多的是希克斯中性技术进步的假定，我们在本文中关于信息技术对经济增长的研究中也采用希克斯中性技术进步的假定，并且生产函数采用柯布一道格拉斯生产函数，在中性技术进步的假定下柯布一道格拉斯动态生产函数形式为：
则⑴该式的左边表示产出的增长率，右边第一项是劳动力的增长使产出增长的部分(a为产出的劳动力弹性），第二项为资本的增长使产出增长的部分OS为产出的资本弹性）#表示由于技术进步而使产出增长的部分，称为技术进步率。
估计技术进步率的方法一般有两种：
(1)将（1)式两边取对数得：
然后用时间序列数据来估计其中的参数。
(2)将（1)式的各项用年增长率代替（Ai=l年)得：
然后，用各变量的年增长率数据来估计上述各参数。
由于分别称之为技术进步、劳动力增长、资本增长对产出增长的贡献度。
2.模型求解
(1) 根据1991~2002年《中国统计年鉴》的数据加以整理，得到中国农业、工业、服务业以及整个国民经济的生产总值、资本和从业人员的数据如表1所示。用表1的数据计算出1990~2001年间，我国国内生产总值年平均增长率为16.53%(见图1)。同时，利用模型(3)和(4)计算出技术进步、劳动力投人、资本投人对国民经济增长以及农业、工业、服务业的贡献度分别为：
(2) 我们从1992~2002年《中国统计年鉴》和有关资料中划分出电子及通信设备制造业和邮电通信业的相关数据来近似代替信息产业的相关数据，如表2所示（由于中国统计年鉴的统计口径还是按传统三产业的划分来统计的，因此没有信息产业的相关统计数据）。依表2的数据可以计算出1991~2001年间，中国信息产业年平均增长29.07%(见图2)。
根据表2中的数据计算出信息技术、劳动力投入、资本投人对中国信息产业增长的贡献度分别为：
3. 结论分析
上述计算结果表明，中国国民经济增长的份额中，资本投人的贡献度最大占了60.87%,其次是技术进步占了36.26%,而劳动力投人只占了2.87%。这充分说明中国现阶段还处在粗放型经济时代，即主要是由于生产要素的投人使得经济增长。根据中国“九五”规划和2010年远景目标的规定，“九五”期间经济增长率年均要达到8%左右。过去十几年来支撑经济高速增长的一些因素将会逐步减弱。因此，加快实现经济增长方式从粗放型向集约型的转变成为我们面临的十分迫切的紧要任务。实现增长方式从粗放型向集约型的转变，就意味着要提高经济增长的信息含量、技术含量，而减少粗放成分，即扩大再生产成分。
传统的3个产业中，农业的信息化程度很低，它们的经济增长几乎是靠大量投人而得到的。服务业的信息化程度也很低，其增长主要靠资金和劳动力的投人来实现。而中国工业的增长主要是靠技术进步来实现，其技术进步的贡献度达到64%,反映出现阶段中国对工业产业结构的改造和优化取得了一定的成果，使得中国工业在劳动力基本不变，资金投人年均增长12.53%的情形下，产值达到年平均20.84%的高速增长。
中国信息产业增长中，信息技术进步的贡献度为48.54%，资金投人的贡献度为52.13%。从上面计算中可以看到，中国信息产业的增长速度保持在29.07%，与传统的3个产业相比较增长速度是最快的。但同时我们也应清晰地看到其资金投人的增长速度为28.92%,積息,此对轻沐增长的貢故分科中闼声此发展论珐，这表明中国信息产业的产业结构还有待调整和优化。
信息产业对经济增长贡献的实证分根据1990~2002年《中国统计年鉴》的数据加以整理，并提取1989~2001年的各年数据为样本数据，进行如下分析。
1.模型与数据分析
为了测度信息产业对经济增长的拉动作用，这里采用信息资源丰裕系数指数/、GDP指数F、固定资产指数K和就业指数I,运用模型F=a/Ha进行回归分析。
(1) R/?,表示基本信息资源生产能力：■«,=(尸,+P2+P3)/Mo其中，P1:3种专利申请授权量（发明、实用新型和外观设计）;朽：图书、杂志和报纸出版数量；P3:录像和录音制品出版数量;M:测度期测度范围内的人口总数。
(2) /?2表示基本信息资源的发展潜力
其中，&:信息资源的储备潜力；信息资源的处理能力。
其中，仏:计算机拥有量（计算机拥有量文化设施拥有量（图书馆、博物馆和文化馆新闻设施拥有量（广播电台、电视台、电视机拥有量）；<?4:娱乐设施拥有量（影剧院、剧场、体育场）；込：邮电设施拥有量（邮政局所、邮电业务总量）；q6：通信设施拥有量（交换机容量、电话机拥有量）。
其中，:测度范围内识字人数；r2:中小学、高等教育在校人数；r3:科学研究和综合技术服务人员数；r4:国家机关、政党机关和社会团体人员数；信息咨询服务人员数。
对上述模型进行转化得：
该结果表明：1989~2001年期间，中国实际GDP与信息要素之间的相关关系显著；进而表明，该时期内中国信息丰裕系数的对数每增长1个单位能够引发GDP指数的对数增长0.2527个单位，说明信息要素对经济增长具有强影响度。
2.本文的局限性
数量经济与技术篇7
关键词：农业大数据;农业经济管理;作用
大数据是指以互联网作为媒介，处理企业生产运作中的大量数据。通过大数据技术将大量数据进行优化筛选，进行数据处理，从数据中挖掘潜在信息。我国经济发展迅速，每天都有大量数据产生，数据主要来源于市场经济、合作伙伴、用户等，是一个数据量极其庞大的体系。为促进企业经济发展，合理有效利用现有资源，挖掘信息潜在价值，为企业决策者提供决策依据。但是传统数据处理设备与信息储存设备不能满足社会发展需求，企业不能从数据中得到具有价值的信息，不利于企业可持续发展。随着科学技术不断发展，大数据技术的创新，让企业意识到大数据的重要性。利用大数据技术，有助于企业长期发展，对企业的管理具有十分重要作用。
1 农业大数据特点
1.1 大数据特点
大数据最大特点就是信息数据量庞大。我国经济不断发展进步，在生产运作过程中，会产生大量数据。特别是在信息数据时代背景下，数据的体量已远远超乎人们的想象。据研究调查显示，社会在接下来的发展进程中，每天所产生的数据以0.5 的增长倍率增长。并且我国向多元化方向发展，产生的数据种类多样化。并且这些数据内容差异加大，数据与数据之间的关系不同，还有大量非结构化数据。故使用传统的数据处理分析已不满足现在社会发展需要，需要采用大数据技术处理信息，为企业发展提供有效数据。
1.2 农业大数据特点
在农业生产中，会产生大量数据，并且这些数据涉及内容较广泛，包括农作物种类、田地耕作时间、培育种子、播种、撒种、施肥、储存、运输、农产品深加工、销售等。这些数据只是在农业生产中产生的，但是农业涉及领域宽泛，为促进农业经济发展，要对农业相关行业数据进行分析。因此在农业经济发展过程中，大数据技术的应用是十分重要的。农业大数据应用包括：生产运作环节、技术管理环节、生产资料数据管理环节、农产品信息环节等。但是农业的生产运作较为特殊，农作物受天气、温度、气候、土壤等影响较大，所以获得的数据复杂多样，加大了信息管理。故在实践中，利用大数据技术，解决数据复杂多样问题，对数据进行准确有效分析，从数据中挖掘具有价值的信息，满足农业发展需求。
2 农业大数据在农业经济管理中的作用
2.1 为农业发展提供准确数据
农业数据对农业发展具有重要作用，是农业发展的基础，更是企业决策者做出准确决策的依据。我国农业发展主要与农产品流通、农产品生产、农产品加工、农产品生产资料有关。农产品的生产与加工环节，是推动整个农业产业形成关键，在生产与加工环节需要大量人力，因此为大量农民提供就业机会，解决就业困难问题。农产品流通环节对于企业发展至关重要，直接关乎企业经济效益，因此在农产品流通环节出现的问题，要及时解决，确保农民收入的同时，保证农业企业正常运转。大数据技术在農业生产应用主要体现在供应链应用上，包括销售数据库、销售历史数据、天气数据库，通过对供应链数据库进行分析，能有效预测存货数量，减少库存成本，提高资金流动。
2.2 推动农业向科学方向发展
在农业生产运营中，采用大数据技术，能有效提高农业经济管理体制，提高劳动生产力。在对农产作物进行检测中，传统方法是通过随机抽样，对抽取样品进行分析，这种方式最大问题就是抽样具有局限性，导致最终检测结果不准确。大数据技术能实现全体农作物检测技术，对所有农作物进行数据检测分析，并保留数据，提高了检验结果准确性。同时大数据技术能优化产业结构，提高管理体制。农产品在生产中，具有不确定性，易受天气、温度、湿度、气候的影响。采用大数据技术，通过对以往数据的分析检测，能准确反映出环境发展趋势，利于管理人员做出预防措施。
2.3 提供准确决策依据
决策对于企业发展至关重要，一旦企业管理者做出错误决策，将会给企业造成巨大损失。在没有大数据技术之前，企业很难做出决策，导致农业发展滞后。随着大数据技术的发展，企业在政府相关规章制度基础下，通过大数据技术进行数据分析，给农业发展提供准确数据。管理者将有效数据进行整合，给管理者提供准确决策方向。并且在农业生产运作中，通过大数据对生产过程进行全面的分析，在生产中存在的问题或隐患将直接反映出来。管理者通过数据就能掌握生产流程，对出现的问题，及时制定解决方案，确保生产顺利进行。在农业经济管理中应用大数据，农业方面的数据更加完整，得到的数据更加准确，给企业管理者提供准确决策依据。
3 结语
综上所述，信息科技不断发展，每天都会产生大量数据，合理利用数据资源，挖掘信息潜在价值，是企业发展的关键。农业发展涉及行业较多、领域较广，数据信息量庞大，传统的信息处理技术与信息存储技术已不满足现代社会发展。因此引进大数据技术，利用大数据技术的大数据存储技术、数据筛选技术及数据分析，对所产生数据进行分析，挖掘数据中的有效信息，为企业管理者做决策提供依据。并且大数据技术贯穿农业生产全过程，管理者通过数据反映知晓生产中存在问题，及时制定解决措施，减少企业损失。由此可见，农业大数据在农业经济管理中具有十分重要作用，对农业发展具有促进作用。
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数量经济与技术篇8
关键词：经济统计；海量数据；数据挖掘；应用
跟随着改革开放的步伐，我国社会经济得到空前的发展，在几十年的建设活动中也积累了海量的统计数据。由于这些经济数据具有复杂性的特征，传统的统计数据分析只能够对其进行单纯的数理知识分析，难以深入挖掘到数据的深层价值。开发利用的形式非常单一，远远不能够满足当今社会对于数据分析利用的要求。数据挖掘技术作为科技发展衍生的新型统计方法，其优越性在于能够实现对数据的横向与纵向开发，极大的延伸拓展经济数据开发的范围，从而获取更多的具有深层价值的信息，为社会经济发展与制定决策提供真实有效的依据。
1.数据挖掘技术的概述
数据挖掘技术一般指通过深层次开发，从海量数据中挖掘出有价值信息并加以分析与整理，实现对凌乱复杂的信息数据的整合。这里的海量数据具有不完全性、模糊性、随机性以及噪音性的特征，通过数据挖掘可以变成潜在有价值的、新颖的信息。数据挖掘不仅是经济信息的转换过程，更是一门具有学科交叉特征的技术，涉及到机器学习、数据统计、神经网络以及数据库等，在统计行业中得到非常广泛的应用。应用数据挖掘技术所形成的数据形态，能够为数据使用者对数据信息的提取和应用提供很大的便利，基于技术层面可以说数据挖掘技术实现了对原始数据的深加工与精加工，具有高度的数据分析自主性。
2.数据挖掘技术在经济统计工作中的应用优势
2.1综合应用能力强
数据挖掘是一个完整的工作系统而非实现某一过程的工具，具有实现主体信息需求的特征。随着经济的稳步增长，各个部门的发展都与经济统计信息息息相关，应用经济统计信息成为管理与决策的基础。但是实际上不同的管理部门拥有的权限、管理的方式以及领域千差万别，对经济统计数据形式的需求也不同，因此对于经济统计系统提出的要求更高。不但需要符合管理部门的数据要求，还应能够将统计数据转化为不同表现形式。得到的数据格式能够在管理部门中录入、统计和应用。数据挖掘技术的综合性特征不断促进系统应用深度和范围的扩展。
2.2实际有效性强
数据挖掘技术是一种具有明确目的性的深加工技术。在经济统计与应用过程中，可以基于使用者的需求实现对长时间累积的海量数据进行深加工，主要有两种加工形式：其一是对海量数据管理实施高效化处理，基于经济数据管理角度，在实际应用中通过信息的统计和分类，将杂乱无章的数据库信息进行科学系统化的处理，以实现数据管理的高效性和有效性；其二是分析现有数据的目的性，以数据统计分析的目标作为指引，对原有的信息进行内容、关系以及形式上的加工处理，从而保证得到的经济统计数据能够更好的与管理者需求进行匹配。
2.3技术适用性强
我国的经济管理部门职权相对来说较为分散，不同经济管理部门中对于统计数据的需求也是不一样的。在很多地区、很多经济管理部门中的统计活动沿用传统的方法，具有较大的局限性，难以为经济管理活动的整体提供服务。在实际工作中经常存在数据统计工作重复或者缺失的现象，进而影响到经济数据统计工作的效率和质量。尽快建设具有整合功能的统计系统，实现数据信息融合是我国经济管理部门的内在需求。而宏观经济统计数据库的建设为数据挖掘技术的发展提供温床，只要保证经济统计信息的准确性，然后通过数据挖掘技术予以整合处理就能够得到更精准、更丰富的数据资源。
3.数据挖掘技术在经济统计中的应用
3.1集成化处理方法应用
数据集成所指的是对不同的数据进行整合，由杂乱变为整体。随着经济的发展，收集到的数据信息量越来越庞大，信息的来源越来越广，对信息集成造成一定的困难。由于社会经济活动中数据的来源并不仅仅是官方统计局，多来源的数据呈现为不同的模式，进而导致经济数据信息实体的识别问题。例如，实施数据挖掘过程中确定数据库中的“std-id”和另一数据库中“std-no”是否表示相同的实体，通过两个数据库之间含元数据的分析对比能够保证实体数据识别的质量。对原始数据中呈现正相关关系的数据予以精简处理，从而保证数据库中的量维持在相对较低的水平上，才能够为相关单位的管理和应用提供方便。在实际进行数据挖掘过程中无疑应当将数据精简，减少数据量。
3.2预处理方法应用
原始数据大都是残缺的、某些数据不一致，进行数据预处理是必要的环节。数据预处理是最基础的处理方式，由于数据挖掘只有在提供基础信息之上进行智能分析，其本身具有基础信息限制的特点，无法代替数据收集的功能，只有通过预处理对不正确、不真实的数据进行清理，才能够减少统计数据信息之间的差距。数据清理所指的是将原始数据信息中残缺、空值以及存在噪声的数据去除，一般采取均值法、预测法、平滑法或是频率统计予以处理，针对具体数据信息进行选择。如噪声和存在空值的数据选择均值法或平滑法进行清理，两种方法之间的差异在于均值法中使用平均数、而平滑法中使用加权平均数，平滑法更加注重每一个数据对于整体结果产生的权重影响，因此得到的统计分析数据结果更加精确。
3.3转换方法应用
数据转换所指的是应用某种方式将数据变换成满足数据挖掘要求的形式，转换的方法主要有数据规范化与数据泛化。前者又包含着最大规范化、最小规范化以及零均值规范化；而数据的泛化指的是使用高层次的数据信息对低层次的数据予以替代，其中包含对数据采取连续性处理，但是由于当前的手段要实现数据的连续性非常困难，因此通常选择离散化，也就是对数据实施区间划分，将某些数据直接使用标号表示，尽可能减少数据的收集量，也被称为概念分层。
3.4决策树方法应用
决策树是一个预测模型，是对象属性与对象值之间的一种映射关系。每个叶节点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，也可以作预测。经过这一环节就能够实现数据的输出，数据的输出形式会影响经济管理部分决策人员对数据的使用。这一方法的关键在于构建决策树：首先，通过训练集建立决策树并用测试集进行模型测试，进而实施精简处理，随后输出模型；第二是通过构建完善的决策树进行数据分类，这一过程又被称为“递归”，从决策树的根部开始输入，到每个分支和叶节点，直到数据映射到限定属性。停止分割的条件一般有两种，一种是某一节点上的数据完全属于相同类别，而另一种则是当前节点中的记录数低于一个最小的阀值。在完成整个决策树的构建之后，之所以对决策树进行修剪，主要目的在于减少由于训练集的使用对测试数据输出的过度影响，就是所谓的过拟合问题。例如训练样本中的错误数据会被决策树学习，成为决策树的一部分，但是对于测试数据的表现就没有想象的那么好，或者极差，这就是所谓的过拟合问题。在数据集中，过拟合的决策树的错误率比经过简化的决策树的错误率要高。以某地区中历年上报的企业数据为例，应用决策树结合其他序列模式能够得到差别率，然后通过决策树可以实现对企业的分类：差别率超过20%的企业为I类、差别率在10%-20%之间的为II类、而差别率在10%以下的为III类。根据规模变化率及重大经营事件设定决策树的规则，具体如下。
根据分析结果可以知道：A类企业省报的经营数据和预测值之间的差异非常大，与数据规律明显不符，所以推测可能为虚假数据，要提高数据真实性则需要对A类企业进行重点调查。当企业变化率小的情况下，需要了解重大经营事件，如果发生则应当重点调查，反之则不用。
图1 企业分类决策树示意图
3.5回归分析方法应用
回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。应用回归分析能够建立变量之间的回归方程，通过因素分析判别主要变量和次要变量及其之间的关系，并且只有通过各种检验，且预测误差较小、才能将回归方程作为预测模型进行预测。在数据挖掘过程中，回归分析通常被应用于对市场占有率、品牌偏好以及销售额等进行解释，将其中两个或以上的数量关系通过函数表达，从而便于进一步解决问题。数据挖掘过程中可以很好的解释因变量之间的变化关系、强度，对自变量值进行预测。（1）简单线性回归分析，如自变量X和因变量Y之间具有正相关关系，可以得到直线方程，让所有的数据点与该条直线接近，可以使用Y=a+bX表示，其中a为截距、b则是相关系数；
（2）Logistic回归分析，该回归分析法的应用条件是：（1）要求各个观测对象间是相互独立的；（2）Logit P与自变量之间呈现线性关系；（3）当研究设计为队列研究，横断面对照研究，在应用logistic回归分析时，应具有相同的观察时间；（4）随着统计学技术以及相关软件的发展，样本量较小的情况下也可以采用精确logistic回归分析，但是要求分析变量控制在一定的数值范围内，且变量的分类不能多。判别分析群体中不符合正态分布的情况下，应用Logistic分析能够得到更好的结果。通过预测事件发生的几率，将自变量X与因变量Y之间的关系假定成为S状，在自变量很小的情况下几率值也接近于0；随着自变量的增加、几率值也会沿着曲线增加，达到一定程度之后，斜率逐渐减小，介于0-1之间。
结束语
总而言之，经济统计活动是当代经济管理中非常关键的环节，也是经济决策与管理的基础，其对于市场经济的建设和发展产生深远的影响。社会主义市场经济体制下需要根据经济动态实时对决策进行调整，提高经济统计活动的运行质量和效率非常重要。数据挖掘能够对管理活动中海量数据、数据缺失、杂乱等现象进行整合和深度加工，使数据信息在经济统计活动中得到更加广泛的应用，满足相关部门的统计需要，为政府的管理提供高质量的基础数据，产生巨大的社会和经济效益。
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