河海大学本科毕业论文
D(X) D(Y) -3.743683 -2.810358 1.701792 2.129188 -3.320969(5%) 平稳 -1.995865 平稳 对模型协整回归得：
Y=0.614620+(2.91E-07)A-0.046546B+(2.09E-07)X t= （4.538966）（-2.186222）（0.046002）
R-squared 0.954344Adjusted R-squared 0.931516 F-statistic 41.80601
从回归结果可以看出，方程的拟合度和修正后的拟合度都非常高，但是X的t统计量0.046显著性极差，所以剔除X变量再进行协整回归得： Y=0.614481+(2.92E-07)A-0.046170B t= (5.053126) (-2.537117)
R-squared 0.954328 Adjusted R-squared 0.941279 F-statistic 73.13349
从回归结果可以看出，剔除变量X后的方程拟合度很高，t统计量和F统计量也都很显著。
对协整后的残差进行单位根检验：
t-Statistic
-3.725397 -2.886101 -1.995865 -1.599088
Prob.* 0.0024
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:
1% level 5% level 10% level
从上面残差单位根检验结果可以看出，残差在1%显著性下平稳。因此它们之间存在协整关系，即存在一种长期均衡关系。
同时为了避免残差的自相关，有必要对残差进行Q检验。具体检验结果如下:
Autocorrelation
. | . | . **| . | . **| . |
Partial Correlation
. | . | . **| . | . **| . |
AC
PAC
Q-Stat
Prob
1 -0.030 -0.030 2 -0.342 -0.343 3 -0.211 -0.267 15
0.0120 1.7659 2.5283
0.913 0.414 0.470
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. *| . | . | . | . |** . | . |* . | . *| . | . | . |
. ***| . | . **| . | . *| . | . *| . | . **| . | . *| . |
4 -0.184 -0.416 5 6 7
0.041 -0.342 0.294 -0.147 0.107 -0.181
3.2060 3.2473 5.8365 6.2912 7.9936 7.9987
0.524 0.662 0.442 0.506 0.434 0.534
8 -0.168 -0.334 9 -0.007 -0.163
通过残差Q检验结果可以看出，P均大于0.05，残差不存在自相关性，所以上面剔除X变量之后的方程成立。由方程可知，江苏省内的风险投资并没有对就业率起到预期中的影响作用，与发达国家或地区相比，江苏省风险投资的就业效应没有得到很好发挥。
4.2 风险投资对技术进步影响的实证分析
(1) 计量模型
风险投资对促进技术进步有着重要的作用，所以在此直接把风险投资当作是技术进步的主要因素。本文釆用风险投资额做解释变量对被解释变量技术进步做时间序列分析。同时，为了消除在回归分析中可能存在的异方差，对变量进行对数处理。用省内专利权授权量代表技术进步，设定为E，风险投资额设定为X。因此，设定的时间序列模型为:
lnEt????lnXt??t (2) 数据来源
其中，省内专利的授权量数据来源于江苏省统计局官方网站中的《江苏省统计年鉴》，省内风险投资资本数据来源于成思危主编的《中国风险投资年检》。详见附录。 (3) 实证分析及结果
由于大多数宏观经济变量都会随时间的变动呈现出一种趋势，表现出一种不平稳性，为了避免产生伪回归，首先对变量进行平稳性检验。本文采取ADF检验变量的平稳性。
通过使用EViews平稳性检验得出如下表: 变量 LnE LnX D(lnE)
ADF检验值 0.915853 1.292601 -2.187414 D.W统计量 1.401280 1.692083 2.300854 16
临界值 结论 -2.771129(10%) 不平稳 -1.599088(10%) 不平稳 -2.801384(10%) 不平稳 河海大学本科毕业论文
D(lnX) D[D(lnE)] -3.913371 -3.633224 1.648672 1.828079 -2.886101(1%) 平稳 -2.937216(1%) 平稳 对模型协整回归得： LnE=5.782603+1.138058lnX t= 5.846723
R-squared 0.810355Adjusted R-squared 0.786650 F-statistic 34.18417
从回归结果可以看出，方程的拟合度和修正后的拟合度都非常高，并且t统计量和F统计量也都很显著。 对协整后的残差进行单位根检验：
t-Statistic
-5.652063 -2.886101 -1.995865 -1.599088
Prob.* 0.0002
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:
1% level 5% level 10% level
从上面残差单位根检验结果可以看出，残差在1%显著性下平稳。因此它们之间存在协整关系，即存在一种长期均衡关系。
同时为了避免残差的自相关，有必要对残差进行Q检验。具体检验结果如下:
Autocorrelation
. *| . | . | . | . **| . | . | . | . |** . | . | . | . | . | . *| . | . *| . |
Partial Correlation
. *| . | . | . | . **| . | . *| . | . |** . | . | . | . *| . | . | . | . *| . |
AC
PAC
Q-Stat
Prob
1 -0.134 -0.134 2
0.061
0.044
3 -0.339 -0.332 4 -0.028 -0.127 5
0.263
0.307
6 -0.008 -0.059 7 -0.061 -0.194 8 -0.178
0.000
9 -0.076 -0.076 17
0.2392 0.2950 2.2670 2.2823 3.9421 3.9440 4.0948 5.9976 6.6888
0.625 0.863 0.519 0.684 0.558 0.684 0.769 0.647 0.669
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通过残差Q检验结果可以看出，P均大于0.05，残差不存在自相关性。由方程可知，江苏省内的风险投资对技术进步有着期望中的促进作用。
4.3 风险投资对产业结构升级影响的实证分析
(1) 计量模型
风险投资对促进高新技术产业的发展具有非常重要的作用。而高新技术产业的发展，直接加快了产业结构的升级与优化。因此考虑到风险投资与产业结构的密切关系，在实证方面就使用两变量之间的时间序列模型。用省内第三产业占GDP比重表示产业结构水平，设定为B，风险投资额设定为X。因此，设定的时间序列模型为:
Bt????Xt??t (2) 数据来源
其中，省内第三产业占GDP的比重数据来源于江苏省统计局官方网站中的《江苏省统计年鉴》，省内风险投资资本数据来源于成思危主编的《中国风险投资年检》。详见附录。 (3) 实证分析及结果
由于大多数宏观经济变量都会随时间的变动呈现出一种趋势，表现出一种不平稳性，为了避免产生伪回归，首先对变量进行平稳性检验。本文采取ADF检验变量的平稳性。
通过使用EViews平稳性检验得出如下表: 变量 B X D(B) D(X) ADF检验值 1.012505 -0.356827 -7.633487 -3.743683 D.W统计量 1.468976 2.605380 2.057089 1.701792 临界值 结论 -2.771128(10%) 不平稳 -2.771128(10%) 不平稳 -4.582648(1%) 平稳 -3.320969(5%) 平稳 对模型协整回归得： Y=0.350441+0.000317X t= （8.217980）
R-squared 0.894089Adjusted R-squared 0.880850
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F-statistic 67.53519
从回归结果可以看出，方程的拟合度和修正后的拟合度都非常高，t统计量和F统计量也都很显著。 对协整后的残差进行单位根检验：
t-Statistic
-5.587635 -2.886101 -1.995865 -1.599088
Prob.* 0.0002
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:
1% level 5% level 10% level
从上面残差单位根检验结果可以看出，残差在1%显著性下平稳。因此它们之间存在协整关系，即存在一种长期均衡关系。
同时为了避免残差的自相关，有必要对残差进行Q检验。具体检验结果如下:
Autocorrelation
. *| . | . | . | . **| . | . | . | . | . | . |* . | . | . | . **| . | . | . |
Partial Correlation
. *| . | . *| . | . **| . | . *| . | . | . | . | . | . | . | . **| . | . | . |
AC
PAC
Q-Stat
Prob
1 -0.200 -0.200 2 -0.027 -0.070 3 -0.301 -0.336 4 5 6
0.015 -0.151 0.046 -0.047 0.172
0.073 0.029
0.5352 0.5463 2.0980 2.1026 2.1533 3.0408 3.0431 5.8529 5.8981
0.464 0.761 0.552 0.717 0.828 0.804 0.881 0.664 0.750
7 -0.008 9
8 -0.216 -0.207
0.019 -0.003
通过残差Q检验结果可以看出， P均大于0.05，残差不存在自相关性，所以上面方程成立。由方程可知，江苏省内的风险投资对产业结构的升级有着微弱的促进作用。
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