VAR模型下的技术进步与经济增长：实证分析与贡献度

本文以"技术进步对经济增长效应影响的实证研究——基于VAR模型的脉冲响应和方差分解分析"为题，深入探讨了技术进步如何通过人力资本、研发(R&D)支出和技术市场成交额这三个关键因素影响中国经济增长。作者采用了一种系统的方法，不同于传统研究中通常单一考虑技术进步变量，而是运用了动态的VAR模型（Vector Autoregression Model）来进行分析。 VAR模型是一种多变量统计模型，它能捕捉到各经济变量间的复杂相互关系，并通过脉冲响应函数（Impulse Response Function, IRF）和方差分解（Variance Decomposition, VD）来揭示技术进步因素对经济增长的短期和长期影响。脉冲响应函数展示了当一个变量突然变化时，其他变量如何随时间变化的反应，而方差分解则提供了各个影响因素对总变异性贡献的量化理解。 实证结果显示，人力资本在短期内可能对经济增长产生负面冲击，但随着时间的推移，它对经济增长的推动作用逐渐显现，同时经济增长也促进了人力资本的积累。研发支出对经济增长的影响并不显著，然而经济扩张对研发投入的激励是长期且积极的。技术市场成交额对于经济增长的影响较小，但经济增长确实能刺激技术市场的活跃程度。 方差分解的结果表明，技术进步对经济增长总体上具有显著的贡献，其中人力资本的贡献率最高，这强调了人力资本在经济发展中的核心地位。这一研究不仅深化了我们对技术进步如何驱动经济增长的理解，也为政策制定者提供了关于如何有效配置资源以最大化经济增长潜力的重要参考依据。通过VAR模型的分析方法，本文的研究为经济学和技术创新管理领域的理论与实践提供了有价值的实证依据。