创新科技政策时滞效应研
——基于中关村国家自主创新示范区数据究

张永安1,宋晨晨1,王燕妮2

(1.北京工业大学 经济与管理学院,北京 100124;2.清华大学 公共管理学院,北京 100083)

摘 要:创新科技政策传导过程存在时滞效应是一个不容回避的重要问题。通过整理2009-2016年相关数据并采用脉冲响应函数和方差分析法对创新科技政策(人才激励、研发补贴、税收优惠、政府采购、服务外包)效应外部时滞进行分析。研究结果表明:创新科技政策的时滞导致政策效果无法得到充分、及时的发挥。不同的创新科技政策工具会产生不同的政策效果时滞期。政策外部效应时滞发生于企业判断政策—确认政策—吸收政策—执行政策—创新产出这一过程之中。

关键词:创新科技政策;时滞效应;中关村;脉冲响应;方差分析

0 引言

自1963年日内瓦召开科学技术会议以来,创新科技政策在提升国家创新能力、推进科技成果转化、促进企业创新活动等方面发挥了重大作用[1]。然而,由于我国区域经济发展不平衡,不同行业、不同类型企业所处的成长周期不同。因此,对政府颁布的创新科技扶持政策,企业的反应可能存在趋同特性,也可能存在差异性。并非每项创新科技政策在实施后都会产生及时、直接、显著的政策效果,创新科技政策在实施后因政策效果潜在因素而延迟发挥政策作用,政策从实施到发生作用并产生结果有一定的时间间隔,这就是创新科技政策的时滞效应。不能明确政策效应的时滞性导致我国创新科技政策对于企业创新产出的影响效果并不理想。因此,测算和估计创新科技政策时滞效应对分析政府宏观政策效率、政策评价具有十分重要的参考价值。本文通过采用向量自回归模型(VAR模型),将创新科技政策时滞效应相关变量带入脉冲响应函数,通过方差分解法分析创新科技人才激励、研发补贴、税收优惠、政府采购及服务外包政策效应的时滞,量化不同创新科技政策工具的时滞期,为政府出台相关预见性创新科技政策提供参考。

1 研究现状

1.1 政策时滞界定

美国研究员Mark Setterfield(马克·赛特菲尔德)[2]明确指出,政府宏观调控政策的时滞现象真实存在。他认为,由于一个变量的过去值对已定的外生变量、系数及结构方程具有影响,而且已定的外生变量、系数及结构方程又赋予了决定此变量的系统以特征。因此,当一个变量长期值依赖于该变量的过去值时,滞后就出现了。 道格拉斯·诺思[3]进一步完善了赛特菲尔德的理论,他认为政策滞后效应不仅存在于政策供给和需求过程中,而且在政策执行环节发挥作用。诺思将政策时滞分为4个过程:①行为主体发现外部利益到整合创新资源的时间消耗;②外部利益通过行为主体内部组织转化为某项新技术或创新产出的时间消耗;③在不同政策路径中发现最优解的时间消耗;④行为主体确定最优政策响应路径到政策执行的时间消耗。高峰[4]在政策时滞概念上对道格拉斯·诺思的研究进行了发展,加入政策产出成效环节的时滞,对政策需求、政策供给、政策执行、政策成效过程中的政策效应时滞问题进行论述。他认为,随着政府致力于进行有效的宏观调控以及强化各发展目标的协同作用,各项扶持政策会引起经济运行过程中的需求、供给、执行和成效各环节的一系列变化,这些变化在一定周期后产生明显区别于政策作用之前的效果,这就是政策效应时滞影响因素。周秋月[5]认为,在任何经济体系中,当一项政策出台和颁布是为满足一个经济目标时采用一定的经济变量,需要制定特殊的规则或运行机制。而这项政策预期效果在初期不明显或者在下一个周期显著,这就是在政策传导过程中的时滞。因此,这个过程需要进行充分、复杂的科学论证。

综上所述,目前关于政策时滞效应问题的研究仍然处于探索期,并没有一个统一的公式和概念,但是国内外学者们在宏观公共政策时滞存在性的看法上基本达成一致。

1.2 政策时滞模型

王玥等[6]聚焦于产业部门和各子部门在生产实践过程中的时滞问题,基于离散数学理论将时间维度融入可以度量的有向加权网络结构中,通过价格反应期的变化,建立价格传导网络模型。该模型对价格粘性的估算值较为敏感,因此,可以探讨不同传导路径下传导效果和生产时滞问题。高峰[4]将科技创新政策时滞现象的产生归因于政策级别、过程、宏观因素3个方面,并构建科技创新政策滞后概念模型。他认为,科技创新政策滞后是从政策需求到政策成效过程中的时间加和,并通过专家打分的方法初步估算政策需求→政策供给→政策执行→政策成效的滞后期,从而揭示在政策操作中的诸多问题,为政府出台下一阶段的科技创新政策提供依据。苗杨[7]聚焦于货币政策传导过程中的时滞问题,基于Taylor提出的错叠定价机制和错叠工资制定机制中两个结构性模型以及货币传导机制理论,以价格错叠机制的动态产出模型为基础,构建货币供给分布自回归滞后模型,解释政策变量和行为主体变量的惯性和时滞问题,并通过对1992—2014年月度数据的实证分析得出,我国货币政策对GDP的影响存在4个月的滞后期。傅正强[8]对矿产资源价格时滞效应的问题进行了实证研究,并结合我国矿产资源企业对外投资时间及其投资项目数据,构建单因素模型和多因素模型,分析矿产资源价格、价格变动率和价格波动率的时滞效应,研究得到单因素模型和多因素模型分别对应的时滞期。研究结果表明,对于拥有矿产资源的企业而言,通常在投资决策中起决定作用的变量为价格滞后期变量,这与以往认为当期变量起决定作用的观点相左。

现有研究显示,宏观政策的时滞效应研究所涉及的政策内容多为货币政策和资源政策,而有关创新科技政策的时滞效应分析尚不够系统和深入。目前,采用最多的政策时滞测度法为向量自回归模型、脉冲响应函数及方差分解法,只有少数学者通过协整方程模型、多项式分布滞后模型、离散时间模型等对政策时滞期进行测度。

2 研究设计

2.1 向量自回归模型(VAR)构建

虽然政策效应时滞性因素为政策评价研究带来一定的困难,但创新科技政策效应的时滞问题是客观存在的。然而,认识到政策效应时滞的存在并不困难,症结在于如何确定时滞的长短。因此,就创新科技政策的宏观调控效果而言,在政策传导过程中对政策时滞进行测度是本研究的关键。基于现有宏观政策时滞效应的研究成果,笔者认为,创新科技政策从颁布到效果显著呈现是一个动态过程,如果简单地对同期相关变量进行比较或者测量,得到的结果不一定准确。因此,采用向量自回归(VAR)模型可以充分考虑到模型中各变量之间的关系,并且通过每个变量对模型中全部内生变量的滞后回归分析,模拟动态关系[9]

2.2 研究方法

脉冲响应函数描述的是在一个连续时间系统中,输入某单位内生变量的输出响应,对随机误差项的冲击响应一般用函数表示,被解释变量对解释变量一个标准差冲击可影响其当期值和未来值[10]。本文运用脉冲响应函数可以确定一个变量对另一个变量的不同滞后期,得到直观的脉冲响应图。

方差分解是一种描述系统运动中影响内生变量的结构冲击贡献度的方法[11]。本文运用方差分解法将一个在连续时间系统中的某个变量进行分解,分析该系统中变量之间具有显著影响的冲击贡献,可以明确未来某期的内生变量对往期误差项某个冲击的响应过程。

时差相关系数在经济学中通常用来比较两个连续时间序列变量间的时滞关系。本文通过时差相关系数法明确创新科技政策变量和政策效果变量随时间推移的时差相关系数,得到最大时差相关系数下的时差即是解释变量和被解释变量的滞后期[12]

2.3 变量选择

本文在孔刘柳[11]与于振英[13]的研究基础上,将创新科技政策的时滞定义为从客观创新科技政策需求产生到政策影响产生的时间间隔,分为内部时滞和外部时滞。内部时滞是指从政策需求产生到政府创新科技政策制定并实施的时间间隔,外部时滞是指从创新科技政策实施到政策影响产生之间的时间间隔。由于内部时滞问题更多地受政府工作效率的影响,其中包括不同政府部门之间的一些主观和客观因素。因此,难以精确衡量和测度内部时滞。而外部时滞的起点是政府采取行动,可以既定为相关创新科技政策颁布时间,终点是引起相关经济变量的改变,这段时间间隔不受主观条件的制约。因此,本文主要研究创新科技政策的外部时滞。

本文评价对象是创新科技政策,研究目的是为了分析创新科技政策的时滞效应,途径是获取政策变量对政策效果变量的贡献程度。Bloom[14]指出,对某项政府政策效果的评价,即参照某种公认的标准针对政策评价对象进行量化或者非量化的测度,并且能够得到具有说服力且符合逻辑的评价结论的整个过程。本文基于耿喆[1]对科技创新政策与政策工具挖掘的研究结果,将科技创新政策分为人才激励政策、研发补贴政策、税收政策、政府采购政策及服务外包政策5类。因此,本文以这5类政策作为政策变量。根据相关企业数据,将企业最主要的投入产出指标以及数据指标作为政策效果变量,进行相应的面板数据计量分析、对比分析和逻辑推理。本文选取的创新科技政策变量以及政策效果变量如表1所示。

2.4 数据来源

以北京市中关村国家自主创新示范区企业为研究对象,整理2009-2016年中关村具有代表性的232项创新科技政策,数据来源于2009—2016年中关村公布的高新技术企业主要经济指标月度统计数据、《中关村示范区创新发展情况》、《中关村指数分析报告》以及北京市科学技术委员会官网、《北京统计年鉴》、北京市经信委的《北京市企业技术中心认定与评价》。其中,中关村国家自主创新示范区企业主要涉及电子与信息、环境保护技术、生物工程与新医药、先进制造技术、新材料及应用技术等行业。政策变量的具体观测值包括示范区引进科技活动人员数量、研发补助总额、税收额、政府采购总值、服务外包项目总值。政策效果变量的具体观测值包括示范区利润总额、专利数量、创新科技活动经费支出、创新科技活动人员、税收优惠等,如表1所示。

3 实证研究

本文采用Eviews6.0软件对创新科技政策的外部时滞进行实证分析:①对相关数据进行ADF单位根检验和格兰杰非因果性检验,检验数据的平稳性以及因果关系;②计算时差相关系数,得到时差相关系数最大值所对应的滞后期数;③对人才激励、研发补贴、政府采购、税收、服务外包5类政策工具的相关变量分别进行脉冲响应与方差分解分析,得到5类政策的脉冲响应曲线和时滞期。

表1创新科技政策变量与效果变量

创新科技政策政策变量政策效果变量研究与实验发展人员数量(YJSY)技术中心人员数(JSZX)技术中心高级技术职称人数(GJJS)人才激励政策引进科技活动人员数量(KJHDRY)技术中心研究生及以上学历人数(YJS)聘用外部专家人数(WBZJ)科技活动人员工作收入(RYSR)技术中心人员培训费(RYPX)研发补贴收益率(BTSY)研发补贴经费支出额(JFZC)研发补贴政策研发补助总额(YF⁃BZZE)企业研发项目数量(XMSL)研发周期大于等于3年的数目(YFZQ)完成新产品新工艺开发项目数(WCXX)企业利润总额(LRZE)税收优惠政策税收(SS)企业营业收入总额(YYSR)新产品销售收入(XSSR)政府采购政策政府采购总值(CG⁃ZZ)承接政府采购项目数量(CGSL)承接政府采购项目收益总额(CGSR)承接服务外包项目收益(WB⁃SY)服务外包政策服务外包项目总值(WBZZ)技术中心与其他机构组织合办开发机构数(HBJG)对外合作完成项目数量(DWHZ)

3.1 ADF单位根检验

基于序列数据的时间趋势对数据进行对数运算,在相应变量前加“L”,创新科技政策变量以及政策效果变量ADF单位根检验结果如表2所示。

各个变量的原始序列ADF检验值均大于5%的临界值,可见呈现的原始序列不具备平稳性,需要对所有变量的原始序列进行一阶差分后得到新的序列。一阶差分序列ADF检验值小于5%的临界值,表明序列平稳,变量之间存在协整关系。反之,则继续进行二阶差分,最后得到所有变量通过平稳性检验。

表2创新科技政策变量与政策效果变量ADF单位根检验结果

创新科技政策变量ADF临界值检验类型检验值-5%(C,T,P)LKJHDRY(一阶)-2.9882-1.006(C,T,0)LYJSY(一阶)-2.3549-2.1251(N,N,0)LYJSY(一阶)-1.4595-1.2879(C,T,1)人才激励政策LGJJS(一阶)-9.6864-5.0019(C,N,0)LYJS(二阶)-9.1612-7.7798(C,N,1)LWBZJ(一阶)-2.1548-2.0412(C,N,1)LRYSR(一阶)-4.6096-3.595(N,N,1)LRYPX(一阶)-8.0012-2.9187(C,T,0)LYFBZZE(一阶)-7.6871-4.5641(C,N,0)LBTSY(一阶)-2.0039-1.5984(N,N,0)研发补贴政策LJFZC(一阶)-1.92171.8828(C,N,0)LXMSL(一阶)-6.0964-3.5017(N,T,1)LYFZQ(二阶)-3.5548-2.3964(C,T,0)LWCXX(二阶)-4.9059-2.8047(C,N,0)LSS(一阶)-3.215-3.0026(C,N,0)税收优惠政策LLRZE(一阶)-4.6964-4.4332(N,N,0)LYYSR(一阶)-2.2021-1.9962(N,N,1)LXSSR(一阶)-5.4391-3.7951(C,N,0)LCGZZ(一阶)-3.9185-2.3184(C,N,1)政府采购政策LCGSL(一阶)-9.9704-7.1257(C,N,0)LCGSR(一阶)-9.0117-4.1351(C,N,0)LWBZZ(一阶)-3.0396-2.1348(N,N,0)服务外包政策LWBSY(一阶)-7.2458-5.2822(N,N0,1)LHBJG(二阶)-3.1077-3.0004(C,T,0)LDWHZ(一阶)-3.2184-2.9317(C,N,0)

注: (一阶)、(二阶)分别表示一阶、二阶差分序列;序列是在5%的显著性水平下拒绝原假设;检验类型(C,T,P)中的C、T、P分别指常数项、时间趋势(N为不包含)和滞后阶数

3.2 格兰杰非因果性检验

对表 2 中的政策变量及效果变量作格兰杰非因果性检验(显著性水平取5%),结果如表3所示(只显示存在格兰杰因果关系的变量)。

由表3可知,所有拒绝零假设条件的变量之间存在单项格兰杰因果关系。研究与实验发展人员数量、技术中心人员数、科技活动人员工作收入、技术中心人员培训费与科技活动人员引进数量存在单向格兰杰因果关系。研发补贴收益率、研发补贴经费支出额、企业研发项目数量与研发补助总额存在单向格兰杰因果关系。企业利润总额与税收存在单向格兰杰因果关系。承接政府采购项目数量、承接政府采购项目收益总额与政府采购总值存在单向格兰杰因果关系。承接服务外包项目收益与服务外包项目总值存在单向格兰杰因果关系。

3.3 时差相关系数分析

设定滞后期数为0~10年,比较各个变量在各滞后期的时差相关系数并取最大值。

由表4可知,设定创新科技政策滞后期为0~10年。其中,当研究与实验发展人员数量、技术中心人员数、研发补贴经费支出额、企业利润总额的滞后期为1年时,时差相关系数最大,政策效应时滞最短。当技术中心人员培训费滞后期为3年时,时差相关系数最大。当科技活动人员工作收入、研发补贴收益率、企业研发项目数量、承接政府采购项目收益总额及承接服务外包项目收益的滞后期为4年时,时差相关系数最大,政策效应时滞次之。承接政府采购项目数量在滞后期为5年时,时差相关系数最大,政策效应时滞最长。

表3创新科技政策变量与效果变量的格兰杰因果关系检验结果

创新科技政策滞后期零假设F统计值P值决策1KJHDRY不是YJSY的格兰杰原因12.15140.0162拒绝零假设人才激励政策1JSZX不是KJHDRY的格兰杰原因42.11870.0298拒绝零假设3KJHDRY不是RYPX的格兰杰原因214.08780.0135拒绝零假设4KJHDRY不是RYSR的格兰杰原因65.17190.0036拒绝零假设4YFBZZE不是BTSY的格兰杰原因22.32080.1012拒绝零假设研发补贴政策1YFBZZE不是JFZC的格兰杰原因6.31580.0904拒绝零假设4YFBZZE不是XMSL的格兰杰原因51.02780.0124拒绝零假设税收优惠政策1SS不是LRZE的格兰杰原因10.13510.08841拒绝零假设政府采购政策4CGSR不是CGZZ的格兰杰原因98.1180.1399拒绝零假设5CGZZ不是CGSL的格兰杰原因15.21870.0513拒绝零假设服务外包政策4WBZZ不是WBSY的格兰杰原因9.20370.0314拒绝零假设

3.4 脉冲响应与方差分解

分析创新科技政策的时滞,需要判断解释变量在对被解释变量的冲击后被解释变量的反应程度。脉冲响应函数分析系统变量对冲击扰动的动态反应,同时明确各个内生变量的时滞期。方差分解可以使这项步骤顺利进行,并具体描述了这种动态变化,将各变量在受到新生扰动时的贡献进行具体量化。通过上述分析,建立VAR模型得到相关变量之间的脉冲响应函数和方差分解。

(1) 对人才激励政策的脉冲响应与方差分解。如图1-图4所示,对本期科技活动人员引进数量变量引入一个冲击,可以得到研究与实验发展人员数量、技术中心人员数、科技活动人员工作收入、技术中心人员培训费4个变量的脉冲响应曲线。在科技活动人员引进数量变化1年后,研究与实验发展人员数量、技术中心人员数的脉冲响应达到最大值,此后振幅逐渐收窄,持续时间较长并且逐渐趋于稳定。在科技活动人员引进数量变化3年后,科技活动人员工作收入的脉冲响应达到最大值并且逐渐趋于稳定。在科技活动人员引进数量变化4年后,技术中心人员培训费的脉冲响应达到最大值并且逐渐趋于稳定。通过时差相关系数、脉冲响应和方差分解结果可知,对于科技活动人员引进数量变化的影响,研究与实验发展人员数量的时滞期为1年,技术中心人员数量的时滞期为1年,科技活动人员工作收入的时滞期为3年,技术中心人员培训费的时滞期为4年。

表4创新科技政策变量与政策效果变量的时差相关系数

创新科技政策政策时滞时差相关系数最大值所对应的滞后期数(年)时差相关系数 YJSY滞后于KJHDRY10.8107人才激励政策JSZX滞后于KJHDRY10.6331RYPX滞后于KJHDRY30.7001RYSR滞后于KJHDRY40.2493BTSY滞后于YFBZZE40.2479研发补贴政策JFZC滞后于YFBZZE10.6427XMSL滞后于YFBZZE40.4681税收优惠政策LRZE滞后于SS10.4359政府采购政策CGSR滞后于CGZZ40.2978CGSL滞后于CGZZ50.2718服务外包政策WBSY滞后于WBZZ40.6589

图1 科技活动人员引进数量对研究与实验发展人员数量的脉冲响应曲线

图2 科技活动人员引进数量对技术中心人员数的脉冲响应曲线

(2) 对研发补贴政策的脉冲响应与方差分解。由图5-图7可知,当本期研发补助总额变量受到一个冲击后,可以得到研发补贴收益率、研发补贴经费支出额、企业研发项目数量3个变量的脉冲响应曲线。在研发补助总额发生变化1年后,研发补贴经费支出额的脉冲响应达到最大值,此后虽略有波动但是振幅较小且趋于稳定。研发补贴收益率和企业研发项目数量是在研发补助总额变化4年后才达到脉冲响应波峰,之后逐渐趋于平稳。由此可知,研发补贴收益率的时滞期为4年,研发补贴经费支出额的时滞期为1年,企业研发项目数量的时滞期为4年。

图3 科技活动人员引进数量对科技活动人员工作收入的脉冲响应曲线

图4 科技活动人员引进数量对技术中心人员培训费的脉冲响应曲线

图5 研发补助总额对研发补贴收益率的脉冲响应曲线

(3) 对税收政策的脉冲响应与方差分解。图8为当本期税收变量受到一个冲击后得到的企业利润总额变量脉冲响应曲线,在企业税收发生变化1年后,企业利润总额达到波谷,脉冲响应最显著,此后振幅逐渐收窄,持续时间较长并且逐渐趋于稳定。由此可知,利润总额的时滞期为1年。

(4) 对政府采购政策的脉冲响应与方差分解。图9-图10为当本期政府采购总值变量受到一个冲击后得到的承接政府采购项目数量、承接政府采购项目收益总额这两个变量的脉冲响应曲线。在政府采购总值变化4年后,承接政府采购项目数量脉冲响应达到最大值,此后振幅逐渐减小,持续时间较长并且逐渐趋于稳定。因此,承接政府采购项目数量的时滞期为4年。而承接政府采购项目收益总额是在政府采购总值变化5年后才达到最大脉冲响应,可知承接政府采购项目收益总额的时滞期为5年。

图6 研发补助总额对研发补贴经费支出额的脉冲响应曲线

图7 研发补助总额对企业研发项目数量的脉冲响应曲线

图8 税收对企业利润总额的脉冲响应曲线

(5) 对服务外包政策的脉冲响应与方差分解。图11为当本期服务外包项目总值变量受到一个冲击后得到的承接服务外包项目收益变量脉冲响应曲线。在服务外包项目总值发生变化后的第4年,承接服务外包项目收益脉冲函数曲线达到波峰,之后逐渐趋于平缓。因此,承接服务外包项目收益的时滞期为4年。

图9 政府采购总值对承接政府采购项目数量的脉冲响应曲线

图10 政府采购总值对承接政府采购项目收益总额的脉冲响应曲线

图11 服务外包项目总值对承接服务外包项目收益的脉冲响应曲线

4 创新科技政策时滞分析

综上所述,创新科技政策作用时滞结果具体如表5所示。

(1)通过实证分析可知,不同的创新科技政策工具会产生不同的政策效果时滞。若要在短期内使创新科技政策产生显著效果,由于人才激励政策和税收优惠政策的传导链条较短,响应敏感度较高,可适当加大人才激励政策和税收优惠政策的力度,鼓励企业增加创新产出。服务外包政策和政府采购政策虽然传导链条较长,但不能忽视其政策作用。重视政策的连续性和完整性,采用多种政策工具组合方式,可以更好地达到创新科技政策预期目标。

表5创新科技政策时滞分析结论

创新科技政策政策作用效果作用时滞(年)引进科技活动人员数量对企业研究与实验发展人员数量的影响1人才激励政策引进科技活动人员数量对企业技术中心人员数的影响1引进科技活动人员数量对企业技术中心人员培训费的影响3引进科技活动人员数量对企业科技活动人员工作收入的影响4研发补助总额对企业研发补贴收益率的影响4研发补贴政策研发补助总额对企业研发补贴经费支出额的影响1研发补助总额对企业研发项目数量的影响4税收优惠政策税收对企业利润总额的影响1政府采购政策政府采购总值对承接政府采购项目数量的影响4政府采购总值对承接政府采购项目收益总额的影响5服务外包政策服务外包项目总值对承接服务外包项目收益的影响4

(2)企业响应创新科技政策不可能同步进行,政策效应时滞发生在从经济主体判断政策、确认政策、吸收政策、执行政策到创新产出的过程中。政策产生较明显的效果最初并非在经济主体的整体范围,而是在局部范围,这体现出政策宏观调控影响的滞后性。倘若无法识别政策的滞后性便对政策数量、力度进行盲目加码,虽然在一定程度上能够缩短政策响应的滞后期,但是会给某些企业带来不良影响,并不能达到预期政策效果。

(3)创新科技政策在传导过程中存在一定的时滞性,从而导致政策效果无法充分、及时的显现。创新科技政策在颁布之后,短期内没有产生预期政策效果,并不能说明该项政策失效。政府相关部门应该掌握政策时滞性规律,谨慎出台创新科技政策,防止因盲目地为同一个政策发展目标而频繁出台相同或者相似的扶持政策而带来的累积效应。

5 结语

本文采用脉冲响应函数和方差分析法对创新科技政策效应外部时滞进行分析,弥补了以往文献只是在理论层面对其进行研究的不足。对政策时滞效应进行量化分析,基于创新科技政策的新视角,可以明确某项具体政策工具的滞后期,为政府政策制定提供参考。然而,政策时滞分为外部时滞和内部时滞,由于内部时滞受限于数据获取的难度和不同政府部门工作效率的影响,本文只对创新科技政策的外部时滞进行研究。笔者希望,在今后的学习中对创新科技政策的内部时滞进行系统的探索。

参考文献:

[1] 张永安,耿喆,王燕妮.区域科技创新政策分类与政策工具挖掘——基于中关村数据的研究[J].科技进步与对策,2015,32(9):116-122.

[2] 马克·塞特菲尔德.制度滞后模型[J].经济译文,1995(4):3.

[3] 道格拉斯·诺思.制度、制度变迁与经济效绩[M].上海:上海三联书店,1994.

[4] 高峰.科技创新政策滞后概念模型研究[J].科技进步与对策,2014,31(10):101-105.

[5] 周月秋.宏观政策的选择与时滞[J].中国金融,2016(10):55-57.

[6] 王玥,佟仁城,刘轶芳.基于有向加权网络的价格传导时滞模型[J].数学的实践与认识,2011,41(24):61-68.

[7] 苗杨.我国货币政策传导机制的效率与时滞[J].财经问题研究,2015(37):46-52.

[8] 傅正强.矿产价格时滞效应分析——基于矿产资源企业OFDI的实证研究[J].云南财经大学学报,2016(182):150-160.

[9] 杨福霞,聂华林,杨冕.中国经济发展的环境效应分析——基于广义脉冲响应函数的实证检验[J].财经研究,2010,36(5):133-143.

[10] 宋翠玲,乔桂明.国际短期资本流动对货币政策有效性的影响分析——基于VAR模型和脉冲响应函数的研究[J].审计与经济研究,2014(5):97-104.

[11] 孔刘柳,谢乔昕.物价稳定目标下我国货币政策外部时滞的实证分析[J].上海经济研究2011(1):16-22.

[12] 张大维.Eviews数据统计与分析教程[M].北京:清华大学出版社,2010.

[13] 于振英,段亚敏.我国矿产资源政策参与宏观调控外部时滞研究[J].统计与决策,2015 (23):140-143.

[14] BS BLOOM,DR KRATHWOHL,BB MASIA,et al. Taxonomies of education objectives:the classification of educational goals[M].New York:Longman Inc,1956.

AnalysisonTimeDelayofInnovationScienceandTechnologyPolicy——Based on the Data of Zhongguancun National Independent Innovation Demonstration Zone

Zhang Yongan1, Song Chenchen1, Wang Yanni2

(1.School of Economics and Management,Beijing University of Technology,Beijing 100124,China;2.School of Public Administration,Tsinghua University,Beijing 100083,China)

Abstract:The time delay in the transmission process of innovation science and technology policy is an important problem. Through the clear up data, using impulse response function and variance analysis to analyze the external delay of innovation science and technology policy (talent incentive, R&D subsidy, tax preference, government procurement, service outsourcing),the results show that: policy effectiveness cannot be fully and timely play. Different innovation science and technology policy tools will produce different policy effects. The policy time delay occurs in the process of judgment policy-validation policy-absorption policy-implementation policy-innovation output.

Key Words:Innovation Science and Technology Policy; Time Delay; Zhongguancun; Impulse Response; Variance Analysis

收稿日期:2017-05-04

基金项目:国家自然科学基金项目(70972115);国家部委项目(3A011212200901);北京市教委社会科学重点项目(SZ201510005001)

作者简介:张永安(1957-),男,陕西咸阳人,博士,北京工业大学经济与管理学院教授、博士生导师,研究方向为经济与管理系统复杂性、政策管理与仿真;宋晨晨(1987-),女,河北涿州人,北京工业大学经济与管理学院博士研究生,研究方向为管理理论与方法、政策仿真;王燕妮(1984-),女,山西运城人,博士,清华大学公共管理学院博士后,研究方向为公共政策、政策仿真。

DOI:10.6049/kjjbydc.2017030215

中图分类号:F204

文献标识码:A

文章编号:1001-7348(2018)01-0109-07

(责任编辑:张 悦)