《表3 2008—2017年滞后期确定的结果》

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《成都市风险投资、R&D投入与技术创新——基于VAR模型的实证研究》

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3个序列均为稳定序列，因此直接进行VAR模型估计，本文采用的估计类型为非限制性向量自回归。滞后期的确定见表2、表3。本文选择AIC、SC、HQ三种滞后长度准则确定模型的滞后期。第一组全样本2003—2017年，在3种准则下最优的滞后期长度均为2，因此选择对VAR（2）进行模型估计。第二组对比样本2008—2017年，最优的滞后期长度也为2，因此以VAR（2）进行模型估计。在估计的基础上，对估计的VAR系统稳定性进行检验，以保证VAR系统的稳定性，保证回归结果的可靠性，进一步格兰杰因果关系和方差分解分析的准确性。