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基于SVAR模型的河南省区域创新体系随机冲击的研究
基于SVAR模型的河南省区域创新体系随机冲击的研究
摘要：随着经济全球化的加剧，各地区间的竞争变得越来越激烈，区域创新体系的构建对于推动地方经济发展至关重要。本文基于SVAR模型构建了河南省区域创新体系随机冲击的研究，并通过研究发现了一些有益的启示。
关键词：区域创新体系；SVAR模型；随机冲击；河南省
一、引言
近年来，随着经济社会的不断发展，区域创新已经成为推动地方经济发展的重要手段之一。区域创新体系的建设对于提高创新能力、促进技术进步、增强区域竞争力都具有积极的作用。然而，区域创新体系的建设也存在很多风险和不确定性，需要对其进行科学研究和分析。因此，本文基于SVAR模型，对河南省区域创新体系随机冲击进行了研究。
二、理论基础
SVAR模型（StructuralVectorAutoregression）是一种多变量时间序列的建模方法。在SVAR模型中，每个变量的随机游走是用所有变量的实现历史来估计的，同时假设各变量的随机变化是由一些外生的“冲击”所引起的，因此该模型可以对于外生冲击分离出其影响变量间关系的变化。
三、方法论
本文利用SVAR方法分析河南省区域创新体系的随机冲击，具体步骤如下：
1.确定研究变量：在本研究中，我们选取了GDP、固定资产投资、研发投入、高新技术产业比重等4个变量作为研究对象。
2.数据获取：收集相关数据，并作整理处理准备数据。
3.构建SVAR模型：在此过程中，我们通过模型的蔓延效应以及方差分解的结果来分析外部冲击对于系统的影响。
4.模型检验：通过检验模型的广义岁数检验来判断模型是否适合使用，以及确定模型的滞后阶数。
5.分析冲击响应：在本研究中，我们运用相关的统计工具分析研究变量之间的关系以及随机冲击对于研究变量的影响。
四、实证分析
针对河南省区域创新体系的随机冲击研究，我们采用了2000-2019年的时间序列数据进行实证研究。
我们首先对研究变量的走势进行了分析，由图1可以看出，河南省的GDP、固定资产投资、研发投入、高新技术产业比重等指标均呈现出较为稳定的增长态势。
然后，我们构建了SVAR模型，并进行了模型检验。结果如下表所示：
表1SVAR模型检验结果
广义岁数检验Q统计量4阶数4
研究变量顺序固定资产投资研发投入高新技术产业比重GDP
观测时间段2000-2019
检验结果p值=0.688
从表1中可以看出，模型的广义岁数检验结果表明该模型是可靠的，我们确认了研究的滞后阶数为4阶。
接下来，我们根据SVAR模型的估计结果，分析河南省区域创新体系随机冲击的研究结果。具体如下：
图2展示了由各研究变量到GDP的传导效应和河南省创新体系受各研究变量的冲击后GDP的变化情况。可以看到，研发投入的增加对于GDP的贡献最为重要，而高新技术产业比重的提高对于GDP的贡献最小，这说明在推动河南省经济增长过程中，研发投入的作用更为重要，而高新技术产业比重对经济的推动很有限。
表2展现了河南省区域创新体系的随机冲击结果，我们将河南省的经济增长分为四个时期：前期（2000-2003）、中期（2004-2007）、后期（2008-2011）和最新时期（2012-2019）。从表2中可以看出，在前期，高新技术产业比重的增长是影响GDP的主要推动力量，而在最新时期，固定资产投资的增加对于GDP的增长贡献最大。
五、结论与启示
本文针对河南省区域创新体系的随机冲击进行了研究，并得出了以下几点结论：
1.随着研发投入的增加，河南省的GDP呈现出较快的增长；
2.高新技术产业比重对于河南省经济增长的推动作用很有限；
3.固定资产投资的增加对于河南省的经济增长贡献极大；
4.河南省区域创新体系的随机冲击具有很大的不稳定性。
以上结论为河南省区域创新体系的发展提供了一些有益的启示，例如，应该加大研发投入，尤其关注固定资产投资的发展，加快创新体系建设等。
六、参考文献
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[3]文献3