中國(guó)經(jīng)濟(jì)的論文發(fā)表

　　1978年改革開放以來,中國(guó)經(jīng)濟(jì)取得了世界矚目的偉大成就。下文是學(xué)習(xí)啦小編為大家搜集整理的關(guān)于中國(guó)經(jīng)濟(jì)的論文發(fā)表的內(nèi)容，歡迎大家閱讀參考!

　　中國(guó)經(jīng)濟(jì)的論文發(fā)表篇1

　　談科技投入對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)及互動(dòng)機(jī)制

　　1 研究背景

　　科學(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)起著重要作用。在黨的十三五規(guī)劃中，強(qiáng)調(diào)要“發(fā)揮科技創(chuàng)新在全面創(chuàng)新中的引領(lǐng)作用，并為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展提供持久動(dòng)力”。 歷史上，“亞洲四小龍”經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展就與科技進(jìn)步密不可分，1970-1980 年，“四小龍”中的臺(tái)灣和韓國(guó)GNP和年均增長(zhǎng)率分別為9.8% 和9.5%，而此間技術(shù)進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)份額，臺(tái)灣為48%，韓國(guó)為40%。近年來，隨著我國(guó)對(duì)科技重視程度的增強(qiáng)，財(cái)政科技投入由1999年的544億元增加到2009年的3050億元，10年間財(cái)政科技投入翻了近6倍。政府將一定比例的財(cái)政收入投入到科技研究中，了解這部分資金對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)起到了怎樣的作用以及相互之間的聯(lián)系，對(duì)制定政策方針具有戰(zhàn)略上的意義。

　　長(zhǎng)期以來，科技投入和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛的關(guān)注。1928年，柯布(Cobb)和道格拉斯(Douglas)共同提出的 C―D生產(chǎn)函數(shù)，可計(jì)算出某一時(shí)刻的技術(shù)水平對(duì)新增產(chǎn)值的貢獻(xiàn)。Griliches(1986)通過分析 1957-1977年間美國(guó)1000家規(guī)模較大的制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)，得出科技經(jīng)費(fèi)投入對(duì)企業(yè)生產(chǎn)力的提高有顯著的促進(jìn)作用。Romer(1990)研究發(fā)展發(fā)現(xiàn)政府在R&D上的財(cái)政支持能激發(fā)和鼓勵(lì)企業(yè)投入更多資源進(jìn)行R&D活動(dòng)，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期增長(zhǎng)。Boskin和Lau(1996)將生產(chǎn)投入要素分為資本、勞動(dòng)、人力資本和R&D資本四種，在C-D生產(chǎn)函數(shù)基礎(chǔ)上，新構(gòu)造了生產(chǎn)函數(shù)，將不能由這四種投入要素解釋的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)歸結(jié)為技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)，利用六個(gè)國(guó)家的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，得到由R&D引致的技術(shù)進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響非常大。

　　國(guó)內(nèi)學(xué)者則是采用不同的研究方法來探討科技投入與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系。單紅梅等(2006)應(yīng)用C-D生產(chǎn)函數(shù)得出中國(guó)的科技投入不但對(duì)當(dāng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有促進(jìn)作用，而且還存在滯后效應(yīng)，滯后期為3階。姜慶華、劉貴基(2010)采用灰色關(guān)聯(lián)度模型與生產(chǎn)函數(shù)模型，得出科技經(jīng)費(fèi)投入對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響強(qiáng)于人員投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，并且技術(shù)進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率呈現(xiàn)出波動(dòng)上升形態(tài)的結(jié)論。盧方元(2011)等采用 2000-2009 年全國(guó) 30 個(gè)省區(qū)市的R&D投入和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的有關(guān)數(shù)據(jù)，通過建立面板數(shù)據(jù)模型，研究R&D投入與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系。凌江懷、李成、李熙(2012)以1991-2010年國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值和財(cái)政科技投入的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，認(rèn)為財(cái)政科技投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有積極的促進(jìn)作用。 　　不同于以往研究，本文引入R&D經(jīng)費(fèi)支出作為內(nèi)生變量，建立廣義柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，在對(duì)所有變量進(jìn)行平穩(wěn)性和協(xié)整檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，結(jié)合協(xié)整回歸、誤差修正模型及向量自回歸模型的多元時(shí)間序列分析方法，測(cè)算科技投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)，并試圖揭示經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)影響機(jī)制。

　　2 理論模型及研究方法

　　2.1 變量選取及數(shù)據(jù)處理

　　利用1995-2012年度的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，數(shù)據(jù)來自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》。選取GDP(億元)代表全國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平Y(jié)，R&D經(jīng)費(fèi)支出(億元)作為科技投入指標(biāo)S，全社會(huì)固定資產(chǎn)投資(億元)扣除R&D經(jīng)費(fèi)支出后作為資本投入K， R&D人員全時(shí)當(dāng)量(萬(wàn)人)作為勞動(dòng)力投入指標(biāo)N，對(duì)原始數(shù)值取自然對(duì)數(shù)，以壓縮變量的尺度差距及削弱可能存在的異方差，分別記為L(zhǎng)nY、LnS、LnK、LnN。

　　2.2 理論模型及研究方法

　　2.2.1 廣義C-D生產(chǎn)函數(shù)

　　通過對(duì)式(4)進(jìn)行回歸分析，即可估計(jì)出科技投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)。同理，?琢與?茁分別表示資本投入貢獻(xiàn)和勞動(dòng)投入貢獻(xiàn)?酌，剩余項(xiàng)則代表技術(shù)水平。

　　2.2.2 協(xié)整理論與誤差修正模型

　　1987年，Engle和Granger提出協(xié)整理論，為非平穩(wěn)時(shí)間序列的建模提供了新的思路。如果單個(gè)時(shí)間序列非平穩(wěn)，而它們的線性組合卻表現(xiàn)出平穩(wěn)性，則這些變量間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系，這種協(xié)整關(guān)系能夠有效區(qū)分真實(shí)回歸與虛假回歸。誤差修正模型(Error Correction Model，ECM)改進(jìn)了時(shí)間序列模型忽視原非平穩(wěn)變量信息的缺點(diǎn)，將長(zhǎng)期穩(wěn)定關(guān)系與短期動(dòng)態(tài)特征綜合在一個(gè)模型中。

　　2.2.3 向量自回歸模型

　　向量自回歸模型(Vector Auto Regression，VAR)基于統(tǒng)計(jì)性質(zhì)，將系統(tǒng)中每一個(gè)內(nèi)生變量表達(dá)為所有內(nèi)生變量滯后值的函數(shù)，從而將單變量自回歸模型推廣到由多元變量組成的“向量”自回歸模型。VAR模型常用于預(yù)測(cè)相互聯(lián)系的時(shí)間序列系統(tǒng)及分析隨機(jī)擾動(dòng)對(duì)變量系統(tǒng)中的動(dòng)態(tài)沖擊，進(jìn)而解釋各種經(jīng)濟(jì)沖擊對(duì)經(jīng)濟(jì)變量形成的影響。

　　3 科技投入對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)

　　3.1 平穩(wěn)性檢驗(yàn)

　　采用ADF(Augmented Dickey Fuller)單位根檢驗(yàn)對(duì)各變量的平穩(wěn)性判斷，回歸方程為：?駐Yt=c+?酌t+?籽Yt-1+■

　　?準(zhǔn)?駐Yt-(i-1)+?著t，依據(jù)數(shù)據(jù)特征及貝葉斯信息準(zhǔn)則(SBIC)確定檢驗(yàn)形式和滯后階數(shù)。其中c代表常數(shù)項(xiàng)，t代表趨勢(shì)項(xiàng)，p代表滯后階數(shù)，c=0表示不含常數(shù)項(xiàng)，t=0表示不含趨勢(shì)項(xiàng)，反之c=1表示含常數(shù)項(xiàng)，t=1表示含趨勢(shì)項(xiàng)。檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

　　4組時(shí)間序列數(shù)據(jù)在5%顯著性水平下不拒絕原假設(shè)，為非平穩(wěn)序列，而進(jìn)行一階差分后均為平穩(wěn)序列，因此4個(gè)變量均為同階單整I(1)序列，可進(jìn)行協(xié)整分析。

　　3.2 協(xié)整回歸及協(xié)整檢驗(yàn)

　　協(xié)整檢驗(yàn)是用來檢驗(yàn)非平穩(wěn)變量間是否存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系的方法，如果存在協(xié)整關(guān)系，則變量間的非均衡誤差是平穩(wěn)的。本文基于廣義C-D生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行協(xié)整分析，對(duì)式(4)的模型采用Engle-Granger兩步法進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。

　　第一步通過OLS最小二乘法對(duì)式(4)進(jìn)行協(xié)整回歸，第二步使用殘差序列代替隨機(jī)干擾項(xiàng)，進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，若殘差序列平穩(wěn)，則可確立變量間的長(zhǎng)期均衡關(guān)系，回歸結(jié)果如下：

　　lnYt=5.349687+0.375095lnKt+0.159395lnNt+0.226243lnSt

　　S.E.=(0.35536)(0.109971) (0.130783) (0.061246)

　　t=(15.05444) (0.3410855) (1.218781) (3.694004)

　　R2=0.998203，F(xiàn)=2592.043，D.W.=1.540770(5)

　　由于OLS采用方差最小的估計(jì)方式，使得對(duì)殘差序列進(jìn)行ADF檢驗(yàn)時(shí)，結(jié)果傾向于平穩(wěn)序列，SC統(tǒng)計(jì)量

　　-4.172473， t統(tǒng)計(jì)量-3.913603，傳統(tǒng)10%臨界值為

　　-3.310349，參照麥金農(nóng)(Mackinnon，1991)的臨界值分布表，矯正的10%臨界值為-3.676593，殘差序列在5%顯著性水平下非平穩(wěn)，但在10%顯著信水平下平穩(wěn)，可認(rèn)為式(5)確定的長(zhǎng)期均衡關(guān)系存在，為協(xié)整回歸方程。

　　3.3 科技投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)

　　根據(jù)協(xié)整回歸方程(5)的結(jié)果，科技投入對(duì)經(jīng)濟(jì)的產(chǎn)出系數(shù)為0.2262，即R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出每增加1%所貢獻(xiàn)的GDP增長(zhǎng)率為0.2262%;而0.3751和0.1594分別是資本和勞動(dòng)的投入產(chǎn)出系數(shù)，表明固定資產(chǎn)投資和科技人員就業(yè)人數(shù)每增加1%，可以帶來經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)0.3751%和0.1594%。由此看出，現(xiàn)階段中國(guó)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)主要還是靠投資拉動(dòng)，科技投入雖占據(jù)一部分，但產(chǎn)出效應(yīng)存在進(jìn)一步提升的空間。

　　由于科技活動(dòng)的周期性與投入產(chǎn)出的時(shí)滯性，僅依據(jù)某一個(gè)觀測(cè)時(shí)點(diǎn)難以縱向把握經(jīng)濟(jì)規(guī)律，因此，從2008年開始逐年測(cè)算各要素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)度，以期發(fā)現(xiàn)近幾年各要素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)度的變化趨勢(shì)，進(jìn)一步探討科技投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)效果。依據(jù)理論模型及協(xié)整分析技術(shù)，得出測(cè)算結(jié)果如表2所示。

　　由表2得，資本投入自2008年開始出現(xiàn)下滑，受國(guó)際金融危機(jī)的沖擊，企業(yè)經(jīng)營(yíng)困難，利潤(rùn)增長(zhǎng)放緩，固定資產(chǎn)投資增速下降;而科技投入貢獻(xiàn)呈波動(dòng)上升趨勢(shì)，說明科技投入的產(chǎn)出效應(yīng)開始顯現(xiàn)，R&D經(jīng)費(fèi)投入與科技人員的投入保障了科技研發(fā)活動(dòng)的需求，逐步轉(zhuǎn)換為對(duì)GDP增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)。

　　4 科技投入與中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的互動(dòng)機(jī)制

　　4.1 誤差修正模型 　　繼協(xié)整回歸對(duì)變量的長(zhǎng)期均衡關(guān)系進(jìn)行分析后，構(gòu)建誤差修正模型對(duì)該協(xié)整關(guān)系的短期動(dòng)態(tài)特征進(jìn)行探究，得到估計(jì)結(jié)果如表3。

　　其中，ECMt-1=lnYt-1-(5.349687+0.375095lnKt-1+0.159395lnNt-1+0.226243lnSt-1)為誤差修正項(xiàng)。

　　從表3可以看出，誤差修正項(xiàng)ECM t-1的系數(shù)為

　　-0.899017，即協(xié)整回歸方程前一年的非均衡誤差以89.90%的力度進(jìn)行反向修正，89.90%的調(diào)整速率也顯示了協(xié)整系統(tǒng)對(duì)出現(xiàn)非均衡偏差的修正反應(yīng)之強(qiáng)，正是這種顯著的短期負(fù)反饋機(jī)制，使得經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)始終趨于穩(wěn)定，其長(zhǎng)期均衡關(guān)系才得以維持。此外，在短期動(dòng)態(tài)關(guān)系中，科技投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的短期彈性為0.112281，即短期內(nèi)科技投入每增加1%，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)11.23%，亦低于資本投入0.218182及勞動(dòng)投入0.125491。

　　4.2 VAR模型

　　為重點(diǎn)考察科技投入與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)間的相互作用機(jī)制，將資本投入(已扣除R&D經(jīng)費(fèi)支出)從內(nèi)生變量中剔除，建立GDP、R&D經(jīng)費(fèi)支出、科研從業(yè)人員數(shù)之間的VAR模型。

　　首先，確定適當(dāng)?shù)哪Ｐ蜏箅A數(shù)。利用Eviews8.0計(jì)量軟件，進(jìn)行滯后期從0到3的模擬試驗(yàn)。據(jù)AIC與SC信息準(zhǔn)則，當(dāng)滯后期為3時(shí)，模型擬合效果最好，可兼顧模型穩(wěn)定性與自由度。

　　接著進(jìn)行模型估計(jì)，得到如下結(jié)果：

　　lnYt=1.070lnYt-1-0.954lnYt-2+0.852lnYt-3+0.444lnSt-1+0.031lnSt-2-0.340lnSt-3+0.221lnNt-1-0.116lnNt-2-0.216nNt-3-0.068

　　lnSt=1.037lnYt-1-0.388lnYt-2-0.225lnYt-3+0.521lnSt-1+0.169lnSt-2-0.595lnSt-3+0.268lnNt-1+0.172lnNt-2+0.140lnNt-3+0.274

　　lnNt=-0.233lnYt-1+0.658lnYt-2-0.531lnYt-3-0.401lnSt-1+0.482lnSt-2+0.345lnSt-3-0.237lnNt-1+0.044lnNt-2+0.052lnNt-3+0.297(6)

　　各方程的判定系數(shù)分別為：0.9992、0.9995、0.9994，擬合程度較高。

　　4.3 Granger因果檢驗(yàn)

　　Granger因果檢驗(yàn)實(shí)質(zhì)上是檢驗(yàn)內(nèi)生變量是否可以作為外生變量對(duì)待。若一個(gè)變量受到其他變量的滯后影響，則稱它們具有Granger因果關(guān)系。

　　對(duì)估計(jì)出的VAR模型中各方程進(jìn)行Granger因果檢驗(yàn)，分析各內(nèi)生變量之間的相互關(guān)系，結(jié)果見表4。

　　由表4可知，在LnY方程中，檢驗(yàn)結(jié)果在5%的置信水平下接受了LnN不能Granger引起LnY的原假設(shè);在LnS方程中，檢驗(yàn)結(jié)果在5%的置信水平下接受了LnN不能Granger引起LnS的原假設(shè)。這表明科技從業(yè)人員數(shù)并不是LnY與LnS增長(zhǎng)的Granger原因。

　　與之相反，檢驗(yàn)結(jié)果在5%的水平上拒絕了LnS不能Granger引起LnY的原假設(shè)，同時(shí)拒絕了LnY不能Granger引起LnS的原假設(shè)，表明R&D經(jīng)費(fèi)支出與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)互為格蘭杰因果關(guān)系。

　　4.4 脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

　　脈沖響應(yīng)函數(shù)用于衡量來自隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊對(duì)內(nèi)生變量當(dāng)前和未來取值的影響。利用Eviews8.0計(jì)量軟件對(duì)估計(jì)出的VAR模型進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析，計(jì)量各變量對(duì)模擬外部動(dòng)態(tài)沖擊的反應(yīng)，結(jié)果見圖1。其中，橫軸表示滯后時(shí)間長(zhǎng)度，縱軸表示變量對(duì)外部動(dòng)態(tài)沖擊的反應(yīng)程度。

　　如左圖所示，在其他變量不變的情況下，當(dāng)GDP變動(dòng)一個(gè)百分點(diǎn)時(shí)，對(duì)R&D經(jīng)費(fèi)支出始終具有正向效應(yīng)。在第一期，GDP的變動(dòng)使R&D經(jīng)費(fèi)支出增長(zhǎng)約為0.05%，此后大致圍繞1.5%的水平上下波動(dòng)。表明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)科技投入的增加具有穩(wěn)定的促進(jìn)作用，應(yīng)當(dāng)在發(fā)展經(jīng)濟(jì)的前提下，逐步提高對(duì)科技的投入力度。

　　分析右圖，易知，在其他變量不變的情況下，當(dāng)R&D經(jīng)費(fèi)支出受到正向沖擊時(shí)，對(duì)GDP的影響一直呈現(xiàn)正向趨勢(shì)。具體表現(xiàn)為：第一期至第三期，使得GDP處于持續(xù)上升狀態(tài)，并在第三期達(dá)到最大值;第三期至第八期，對(duì) GDP的影響逐漸減弱――從0.2%逐漸趨于0.02%;第八期之后，對(duì)GDP的影響又開始加強(qiáng)。

　　5 結(jié)論及建議

　　本文主要依托增長(zhǎng)理論，在傳統(tǒng)柯布-道格拉斯拉斯生產(chǎn)函數(shù)基礎(chǔ)上，引入R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出進(jìn)行擴(kuò)展，綜合多元時(shí)間序列分析的方法，對(duì)科技投入對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)和相互間動(dòng)態(tài)作用機(jī)制進(jìn)行實(shí)證研究。理論模型得到實(shí)證分析的良好支撐，具體研究結(jié)論包括：①R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的源泉，對(duì)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的貢獻(xiàn)約為22.62%，貢獻(xiàn)程度波動(dòng)上升。②國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、固定資產(chǎn)投資、R&D人員及R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出具有穩(wěn)定的長(zhǎng)期均衡關(guān)系，科技投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的短期彈性為11.23%，系統(tǒng)內(nèi)存在顯著的調(diào)節(jié)機(jī)制，有效維護(hù)長(zhǎng)期均衡特征。③Granger因果檢驗(yàn)證實(shí)，R&D人員數(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的正向效應(yīng)還不明顯，而R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)間具有明顯的正向效應(yīng)。④由脈沖響應(yīng)函數(shù)分析，R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的相互沖擊具有時(shí)滯性和正向持續(xù)性，表明經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)將形成：科技投入→技術(shù)進(jìn)步→經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)→科技投入→技術(shù)進(jìn)步→經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的相互促進(jìn)良性循環(huán)機(jī)制。

　　據(jù)上述結(jié)論，有針對(duì)性地提出政策建議如下：

　　5.1 加大科研經(jīng)費(fèi)投入力度

　　由LnY與LnS沖擊的脈沖響應(yīng)曲線可知，科技投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響期數(shù)很長(zhǎng)，但在后期呈現(xiàn)一定下降趨勢(shì)，可能由于資金投入力度不夠。應(yīng)當(dāng)持續(xù)提升對(duì)科研經(jīng)費(fèi)的投入力度，一方面擴(kuò)大資金來源，創(chuàng)新投入方式。應(yīng)完善科研經(jīng)費(fèi)籌措機(jī)制，并通過直接財(cái)政投入、間接稅收優(yōu)惠等多種方式進(jìn)行科研投入;另一方面應(yīng)建立相對(duì)應(yīng)的科技經(jīng)費(fèi)管理制度，提高科研經(jīng)費(fèi)投入及利用的規(guī)范性、有效性。 　　5.2 提高科研人員業(yè)務(wù)水平

　　由Granger因果檢驗(yàn)分析結(jié)果，科研人員數(shù)量與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間并沒有顯著的聯(lián)系，實(shí)際上科研人員是科學(xué)研發(fā)的主體，科研人員的研發(fā)能力是科學(xué)研發(fā)的關(guān)鍵所在。應(yīng)當(dāng)建立完善的激勵(lì)機(jī)制，為科研人員進(jìn)行研發(fā)創(chuàng)造良好的研發(fā)環(huán)境，提升科研人員研發(fā)的積極性;同時(shí)加大對(duì)科研技術(shù)人員的培訓(xùn)力度，可以與知名高校和研究院所等合作，建立多層次的科研培訓(xùn)體系，提高科研人員的業(yè)務(wù)水平。

　　5.3 培養(yǎng)科技型企業(yè)創(chuàng)新能力

　　創(chuàng)新是一個(gè)民族進(jìn)步的靈魂，而我國(guó)70%以上的發(fā)明專利來自科技型企業(yè)。因此，科研企業(yè)應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)科研人員創(chuàng)新意識(shí)的培育，努力營(yíng)造良好的創(chuàng)新氛圍;科研人員應(yīng)當(dāng)面向市場(chǎng)需求，積極進(jìn)行科研創(chuàng)新，理論聯(lián)系實(shí)踐，將知識(shí)和技術(shù)轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力，為企業(yè)和社會(huì)創(chuàng)造效益。

　　中國(guó)經(jīng)濟(jì)的論文發(fā)表篇2

　　談中國(guó)經(jīng)濟(jì)“穩(wěn)增長(zhǎng)”背景下的宏觀調(diào)控政策

　　一、背景

　　根據(jù)統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù)顯示，2012年前三季度國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值353480億元，同比增長(zhǎng)7.7%。其中，一季度增長(zhǎng)8.1%，二季度增長(zhǎng)7.6%，三季度增長(zhǎng)7.4%。中國(guó)經(jīng)濟(jì)增速連續(xù)7個(gè)季度下滑，并在2012年二季度出現(xiàn)3年來首次破“八”，所有的數(shù)據(jù)都鮮明無誤地指向一個(gè)事實(shí)：國(guó)內(nèi)宏觀經(jīng)濟(jì)不容樂觀，三經(jīng)大經(jīng)濟(jì)下行壓力加大，經(jīng)濟(jì)運(yùn)行面臨的困難和風(fēng)險(xiǎn)不可低估。在2011年12月召開的中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議指出，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)下行壓力和物價(jià)上漲壓力并存，我國(guó)的2012年經(jīng)濟(jì)工作的核心，由2011年的控通脹為先轉(zhuǎn)向穩(wěn)增長(zhǎng)為先。“穩(wěn)增長(zhǎng)”主要是強(qiáng)調(diào)經(jīng)濟(jì)平滑下行，重點(diǎn)防范經(jīng)濟(jì)失速的風(fēng)險(xiǎn)和波動(dòng)，這也意味著政府不會(huì)像以往那樣采取大規(guī)模的經(jīng)濟(jì)刺激計(jì)劃應(yīng)對(duì)目前經(jīng)濟(jì)下滑的局面。

　　二、原因分析

　　中央之所以提出“穩(wěn)增長(zhǎng)”在筆者看來，主要有以下幾個(gè)方面的原因：

　　(一)國(guó)際金融危機(jī)導(dǎo)致我國(guó)外貿(mào)減速，加大經(jīng)濟(jì)下行風(fēng)險(xiǎn)

　　2008 年爆發(fā)的全球金融危機(jī)，已對(duì)全球經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生了重大沖擊。然而國(guó)際金融危機(jī)并未過去，2009 年底以來的歐洲主權(quán)債務(wù)危機(jī)，可謂是全球金融危機(jī)的延續(xù)和深化2012年。美國(guó)和日本同樣面臨政府債務(wù)負(fù)擔(dān)率過高的財(cái)政債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。我國(guó)對(duì)外貿(mào)易依存度高，歐盟、美國(guó)等國(guó)家皆為我國(guó)重要貿(mào)易伙伴，一系列的債務(wù)危機(jī)勢(shì)必會(huì)影響到我國(guó)的對(duì)外貿(mào)易。

　　(二)過度投資，產(chǎn)能過剩

　　近幾年來我國(guó)以政府為主導(dǎo)的固定資產(chǎn)投資規(guī)模不斷膨脹，大量工業(yè)以及重復(fù)的基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目投資過度導(dǎo)致鋼鐵、水泥等行業(yè)產(chǎn)能過剩，生產(chǎn)能力利用率偏低。

　　(三)資源環(huán)境承載能力下降

　　中國(guó)目前在全球產(chǎn)業(yè)鏈布局中，主要處在資源、勞動(dòng)密集的制造業(yè)環(huán)節(jié)，對(duì)物質(zhì)資源投入的要求較高，資源大進(jìn)大出的粗放型增長(zhǎng)模式導(dǎo)致了大量的資源耗費(fèi)和嚴(yán)重的環(huán)境污染問題，環(huán)境承載能力下降。

　　(四)人口紅利逐漸消失

　　在過去的40多年，中國(guó)經(jīng)濟(jì)尤其是制造業(yè)極大受益于人口紅利帶來的廉價(jià)勞動(dòng)力成本，勞動(dòng)力成為在土地、技術(shù)、資本等要素之外驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要因素。而近些年由于生育率繼續(xù)下降等原因我國(guó)的人口紅利逐漸消失。

　　(五)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)展不平衡

　　我國(guó)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的現(xiàn)狀主要體現(xiàn)在：農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施仍然薄弱，農(nóng)產(chǎn)品品種、品質(zhì)結(jié)構(gòu)尚不優(yōu)化，農(nóng)產(chǎn)品優(yōu)質(zhì)率較低，農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)尚處在初級(jí)階段，農(nóng)產(chǎn)品區(qū)域布局不合理;第二產(chǎn)業(yè)總量擴(kuò)張明顯，但處于全球價(jià)值鏈底端，產(chǎn)業(yè)升級(jí)面臨困難，產(chǎn)業(yè)研發(fā)投入不足，技術(shù)創(chuàng)新能力差;第三產(chǎn)業(yè)比重太低的同時(shí)結(jié)構(gòu)層次低、附加值太低、缺少現(xiàn)代服務(wù)業(yè)。發(fā)展模式盡管在一定時(shí)期能夠獲得較高的發(fā)展速度，，卻不利于經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定可持續(xù)發(fā)展。

　　(六)居民收入分配差距不斷擴(kuò)大

　　隨著改革開放的深入，我國(guó)在保持經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)的同時(shí)，居民收入分配差距也在不斷拉大，主要表現(xiàn)在城鄉(xiāng)收入差距拉大、地區(qū)收入差距拉大、行業(yè)收入差距拉大。收入分配差距拉大影響社會(huì)穩(wěn)定、消費(fèi)需求、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整等，從而不利于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

　　三、宏觀調(diào)控政策績(jī)效評(píng)價(jià)

　　鑒于目前面對(duì)極其復(fù)雜嚴(yán)峻的國(guó)際形勢(shì)和我國(guó)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行面臨的突出矛盾和問題，中央雖然提出實(shí)施積極的財(cái)政政策和穩(wěn)健的貨幣政策。然而，就從目前我國(guó)出臺(tái)的貨幣政策來看，仍是擴(kuò)張性的貨幣政策。過去30年，我國(guó)廣義貨幣M2的年均增長(zhǎng)率為17.5%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過10%的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率。特別是2008年金融危機(jī)之后的“4萬(wàn)億”財(cái)政刺激計(jì)劃后，使得2009年M2的余額達(dá)到60.6萬(wàn)億元，比上年末增長(zhǎng)27.7%，比GDP高19個(gè)百分點(diǎn)，M2占GDP的比率位居世界第一。2012年年初以來，中央銀行已兩次下調(diào)存款準(zhǔn)備金率、兩次降息，貨幣政策事實(shí)上已偏向“適度寬松”。

　　就財(cái)政政策而言，采取積極的財(cái)政政策意味著政府通過減稅和擴(kuò)大政府支出來刺激經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。從短期效果來看，積極的財(cái)政政策對(duì)刺激經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)有一定的效果，然而過于依賴現(xiàn)行積極財(cái)政政策和貨幣政策不利于經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)增長(zhǎng)。首先，長(zhǎng)期實(shí)施積極的財(cái)政政策會(huì)導(dǎo)致赤字和債務(wù)規(guī)模過大，增大金融風(fēng)險(xiǎn)。其次，政府過度投資導(dǎo)致投資邊際效益遞減。由于國(guó)債投資大多為基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，過長(zhǎng)的回收周期和過低的投資效益，使得投資難以回收，投資的邊際效益已經(jīng)開始遞減。第三，積極財(cái)政政策的“擠出效應(yīng)”。由于政府支出的增加私人的投資和消費(fèi)支出，這對(duì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展是不利的。

　　四、相關(guān)建議

　　促進(jìn)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定可持續(xù)發(fā)展，在筆者看來，可以從以下幾個(gè)方面入手：

　　(一)調(diào)整優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的轉(zhuǎn)變

　　目前，我國(guó)經(jīng)濟(jì)效益低下的一個(gè)重要原因就是經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)尤其是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的扭曲，導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)資源利用效率低下，因此要實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定可持續(xù)發(fā)展，就要調(diào)整優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，加快傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，推動(dòng)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)、先進(jìn)制造業(yè)健康發(fā)展，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)由主要依靠增加物質(zhì)資源消耗向主要依靠科技進(jìn)步、勞動(dòng)者素質(zhì)提高、管理創(chuàng)新轉(zhuǎn)變。

　　(二)適度抑制大型基建投資的速度與規(guī)模

　　“穩(wěn)增長(zhǎng)”不可能靠低效率的重復(fù)投資，不可能靠低水平的產(chǎn)能擴(kuò)張，因此應(yīng)該適度抑制大型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的速度與規(guī)模，優(yōu)化投資結(jié)構(gòu)，從而實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的 “穩(wěn)增長(zhǎng)”。

　　(三)增加國(guó)民收入，擴(kuò)大內(nèi)需

　　當(dāng)前在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的“三駕馬車”中，外貿(mào)出口表現(xiàn)受國(guó)際經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇緩慢拖累，國(guó)際國(guó)內(nèi)投資放緩，消費(fèi)成為拉動(dòng)GDP增長(zhǎng)的著力點(diǎn)。未來要更加立足于國(guó)內(nèi)需求，通過“國(guó)民收入倍增計(jì)劃”提高國(guó)民收入，重視改善民生，這是我國(guó)經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)向好的內(nèi)生性動(dòng)力和根本立足點(diǎn)。

　　五、結(jié)論

　　過度依賴積極的財(cái)政政策中的國(guó)家投資和短期的貨幣政策僅僅是經(jīng)濟(jì)“穩(wěn)增長(zhǎng)”的權(quán)宜之計(jì)，不是經(jīng)濟(jì)“穩(wěn)增長(zhǎng)”的根本途徑，實(shí)現(xiàn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)“穩(wěn)增長(zhǎng)”最根本是堅(jiān)持可持續(xù)增長(zhǎng)，擴(kuò)大內(nèi)需，強(qiáng)化消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)。