地區(qū)貧困、創(chuàng)新潛力與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)*——基于中國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)的分析

肖　挺

(江西財(cái)經(jīng)大學(xué) 國(guó)際經(jīng)貿(mào)學(xué)院，江西 南昌 330013)

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地區(qū)貧困、創(chuàng)新潛力與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)*
——基于中國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)的分析

肖挺

(江西財(cái)經(jīng)大學(xué) 國(guó)際經(jīng)貿(mào)學(xué)院，江西 南昌 330013)

摘要：文章分析了我國(guó)省內(nèi)貧困率、創(chuàng)新潛力與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系，在控制跨地區(qū)跨時(shí)間異質(zhì)性及內(nèi)生性問題的基礎(chǔ)上，采用差分GMM方法進(jìn)行了估計(jì)。研究發(fā)現(xiàn)，省內(nèi)貧困率對(duì)其創(chuàng)新潛力具有顯著的負(fù)向影響，而人力資本、中央及地方科教財(cái)政撥付、市場(chǎng)化程度等創(chuàng)新潛力指標(biāo)與省內(nèi)人均GRP正相關(guān)。經(jīng)驗(yàn)證據(jù)表明，省內(nèi)貧困率通過影響創(chuàng)新潛力指標(biāo)對(duì)省內(nèi)人均GRP產(chǎn)生間接影響，但貧困率與就業(yè)率之間存在直接的負(fù)相關(guān)性。從長(zhǎng)期來(lái)看，在創(chuàng)新潛力指標(biāo)中，貧困率的變化對(duì)人力資本的影響最大，而且由此對(duì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生的作用力是最為猛烈的，而對(duì)中央及地方財(cái)政投入以及由此對(duì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生的間接影響則較小，但彼此之間也還是存在細(xì)微的差距。文章研究指出，政府應(yīng)警惕貧困所造成的地區(qū)創(chuàng)新潛力缺失影響經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定增長(zhǎng)的問題。

關(guān)鍵詞：貧困；創(chuàng)新潛力；經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；差分GMM；Koyck幾何分布滯后模型

一、引言

撰寫本文時(shí)筆者正值博士畢業(yè)，同窗好友中除了少數(shù)有家庭原因的大齡同學(xué)之外，年輕人絕大多數(shù)流向了國(guó)內(nèi)一二線城市。大家尋求更好的科研平臺(tái)、工作待遇和發(fā)展空間的心態(tài)是完全可以理解的，不同地區(qū)對(duì)于人才的吸引力不可等量齊觀，但可以想見的是，這種趨勢(shì)的持續(xù)會(huì)加劇區(qū)域之間知識(shí)積累量的差異，影響當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)社會(huì)的創(chuàng)新潛力，進(jìn)而導(dǎo)致區(qū)域之間經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)愈發(fā)不平衡。因此，地區(qū)貧困與社會(huì)創(chuàng)新潛力之間的關(guān)系，應(yīng)當(dāng)是一個(gè)長(zhǎng)期性的研究主題。貧困所導(dǎo)致的惡性循環(huán)究其實(shí)質(zhì)是對(duì)人才缺乏吸引力，導(dǎo)致創(chuàng)新潛力不足，從而影響經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期發(fā)展。改革開放以來(lái)，決策層一直面臨效率與公平之爭(zhēng)，政府躊躇于財(cái)政支出的分配策略，而對(duì)于消除貧困在社會(huì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中的作用，存在理解上的不足。只有對(duì)這個(gè)問題有了清醒的認(rèn)識(shí)，才可能有針對(duì)性地出臺(tái)克服發(fā)展中的桎梏、刺激經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、有效保護(hù)社會(huì)弱勢(shì)群體的相關(guān)政策。

早在上世紀(jì)初，熊彼特就指出創(chuàng)新是一國(guó)或地區(qū)維持經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定持續(xù)增長(zhǎng)的核心動(dòng)力，這一觀點(diǎn)已被諸多研究文獻(xiàn)所證實(shí)。這是因?yàn)閯?chuàng)新超越了傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)所提到的土地、勞動(dòng)以及資本等生產(chǎn)資源，是“新經(jīng)濟(jì)時(shí)代”(Hall，2007)突顯出來(lái)的經(jīng)濟(jì)資源。創(chuàng)新潛力包括人才儲(chǔ)備以及政府為教育乃至研發(fā)所進(jìn)行的投資，這些都為增加產(chǎn)出提供了條件。高度貧困的地區(qū)難以留住人才，因此在一些研究中貧困被視作提升社會(huì)創(chuàng)新潛力的障礙(Weber等，2005)。本文對(duì)于貧困與創(chuàng)新乃至經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的探討歸結(jié)為以下幾個(gè)基本問題：其一，貧困是否會(huì)抑制創(chuàng)新？其二，在既定的創(chuàng)新水平下，貧困是否會(huì)在更深層面對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平產(chǎn)生影響？其三，地區(qū)貧困是如何通過改變創(chuàng)新水平對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生影響的？本文的研究旨在利用我國(guó)1998-2013年的面板數(shù)據(jù)分析上述三組變量之間的關(guān)系。

二、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

現(xiàn)有研究主要從一些較為積極的因素如教育、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、貿(mào)易自由化、FDI等出發(fā)，分析它們對(duì)創(chuàng)新乃至經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響(Porter和Stern，2001；Hall，2007；洪俊杰等，2014)，卻很少?gòu)囊恍┞燥@消極的因素如貧困問題角度來(lái)分析其對(duì)經(jīng)濟(jì)持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展的作用。事實(shí)上，對(duì)于區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)能力，目前主要采用的衡量指標(biāo)包括人類發(fā)展能力(Porter，2002)、創(chuàng)業(yè)能力(Feldman，2001)以及地方財(cái)政能力(胡洪曙和魏福成，2012)。而針對(duì)這些指標(biāo)的研究恰恰不應(yīng)忽視貧困問題，因?yàn)楦叨蓉毨尩胤秸疅o(wú)力考慮這些較高層次的發(fā)展目標(biāo)，而只能先著力解決溫飽問題。由于學(xué)術(shù)界對(duì)于貧困與發(fā)展問題的認(rèn)知盲區(qū)，就更遑論從創(chuàng)新的角度來(lái)分析貧困對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的抑制效應(yīng)。

在研究經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)問題時(shí)，經(jīng)常會(huì)與貧困現(xiàn)象“捆綁”進(jìn)行討論，西方學(xué)者普遍認(rèn)為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有助于建立脫貧的機(jī)制，但很少有人注意到貧困對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)可能造成的制約問題。這可能還是源自公眾對(duì)于貧困問題的認(rèn)知。有證據(jù)表明，西方的政客并不熱衷于將消除貧困作為政府工作的主要核心目標(biāo)(Hall等，2012)。根據(jù)上世紀(jì)九十年代年美國(guó)政府對(duì)188座城市超過10萬(wàn)名公務(wù)人員的一項(xiàng)調(diào)查，大部分人認(rèn)為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要目標(biāo)是增加就業(yè)從而為政府增加稅基，而并非脫貧，受訪者認(rèn)為貧困的原因在于失業(yè)，而只要不是殘障人士，這不過是暫時(shí)性的(Furdell，1994)。這一觀點(diǎn)從今天我國(guó)的一些表現(xiàn)來(lái)看似乎是有些道理的，我國(guó)各級(jí)政府自改革開放以來(lái)對(duì)于貧困地區(qū)的扶貧資金投入一直都呈加速增長(zhǎng)的趨勢(shì)，但這樣卻似乎造成了“會(huì)哭的孩子有奶吃”的邏輯，使得一些地區(qū)熱衷于“申貧”，出現(xiàn)了明明是富裕地區(qū)卻仍不肯摘掉“貧困縣”帽子的怪現(xiàn)象。一些研究也顯示，政府指向性的扶貧事實(shí)上是一種定向的經(jīng)濟(jì)干預(yù)，而這在很多國(guó)家被證明對(duì)于系統(tǒng)性貧困所能起到的效果是非常有限的(Tomaskovic-Devey和Roscigno，1997)。換言之，扶貧在一些市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)國(guó)家的學(xué)者眼中是一項(xiàng)可以吸引選票、贏得民心卻不符合經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)規(guī)律的行為(Furdell，1994)。但考慮到國(guó)情迥異，而且教育投資本身具有公共物品的特征，我國(guó)政府在教育研發(fā)上的投資還是要更多地考慮社會(huì)效益，而不僅僅是經(jīng)濟(jì)利益。

伴隨全球經(jīng)濟(jì)已從以制造業(yè)為主體開始轉(zhuǎn)向以IT及知識(shí)經(jīng)濟(jì)為主體(Sassen，2006)，發(fā)展中國(guó)家的貧困人群如果希望在這樣的發(fā)展潮流中擁有競(jìng)爭(zhēng)力，需要掌握的是知識(shí)與技能，而不能再僅僅依賴于廉價(jià)的勞動(dòng)力。政府的教育投資對(duì)于貧困人口獲得平等的就業(yè)機(jī)會(huì)可以說(shuō)是不可或缺的途徑，教育是社會(huì)變革的驅(qū)動(dòng)力，可以為貧困人群帶來(lái)文化工具，贏得改變命運(yùn)的機(jī)會(huì)(Duncan，1999)。Jensen等(2003)指出，缺乏優(yōu)質(zhì)的人力資本、社會(huì)資源與財(cái)政投入的地區(qū)難以與其他地區(qū)進(jìn)行平等的競(jìng)爭(zhēng)。李海崢等(2013)也強(qiáng)調(diào)培養(yǎng)、留住并吸引受過良好教育的人才，對(duì)于落后地區(qū)社會(huì)和經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期健康發(fā)展是至關(guān)重要的。上述學(xué)者一致贊同人才儲(chǔ)備、教育研發(fā)投資等因素在提升地區(qū)創(chuàng)新潛力方面的重要性，這一點(diǎn)共同的認(rèn)知?jiǎng)t要求政府在制定創(chuàng)新戰(zhàn)略時(shí)要綜合考量政策的經(jīng)濟(jì)與社會(huì)價(jià)值。貧困與地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)可能表現(xiàn)出負(fù)相關(guān)關(guān)系，但人力資本儲(chǔ)備和教育研發(fā)投資對(duì)上述兩者的關(guān)系存在調(diào)節(jié)作用。在針對(duì)發(fā)展中國(guó)家的相關(guān)研究中，Loayza和Raddatz(2011)的實(shí)證結(jié)果顯示，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的規(guī)模與結(jié)構(gòu)會(huì)對(duì)扶貧的程度造成顯著的影響。扶貧工作的重點(diǎn)其實(shí)是為貧困社區(qū)的人口創(chuàng)造知識(shí)經(jīng)濟(jì)體系下獲得競(jìng)爭(zhēng)能力的機(jī)會(huì)，為個(gè)人的成功創(chuàng)造前提條件，而不僅僅是提供幾個(gè)就業(yè)機(jī)會(huì)，正所謂“授人以魚不如授人以漁”，而其間種種更多地依賴于教育投資，創(chuàng)造強(qiáng)大的社會(huì)創(chuàng)新潛力。

總體而言，目前針對(duì)貧困與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)問題的研究較多地將消除貧困視作經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效應(yīng)可能出現(xiàn)的一種“副產(chǎn)品”(Hall等，2012)，對(duì)此學(xué)者普遍將研究的落腳點(diǎn)放在創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會(huì)這個(gè)問題上，但卻沒能對(duì)就業(yè)與貧困問題做出清晰的剖析。理論上，貧困與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間可能存在雙向影響，不能簡(jiǎn)單地認(rèn)為經(jīng)濟(jì)落后導(dǎo)致地區(qū)貧困，事實(shí)上當(dāng)成員能夠?yàn)樯鐣?huì)做出的貢獻(xiàn)較少時(shí)，經(jīng)濟(jì)自然也是落后的。當(dāng)然，學(xué)者對(duì)于消除貧困的看法是基本一致的，即應(yīng)當(dāng)重視人力資本和教育研發(fā)投資乃至市場(chǎng)機(jī)制在扶貧工作中的重要性。

本文研究的首要問題是，貧困是否會(huì)制約經(jīng)濟(jì)發(fā)展？是貧困直接影響了經(jīng)濟(jì)發(fā)展，還是貧困在知識(shí)經(jīng)濟(jì)環(huán)境中限制了地區(qū)的創(chuàng)新潛力，從而間接導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)放緩？學(xué)者普遍認(rèn)為貧困限制了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，而創(chuàng)新潛力對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有促進(jìn)作用，從而呼吁政府乃至社會(huì)各界力量加大對(duì)貧困地區(qū)教育及福利的投入力度，讓這些地區(qū)擺脫貧困的惡性循環(huán)陷阱。但現(xiàn)有相關(guān)研究并沒有對(duì)上述的直接與間接效應(yīng)進(jìn)行系統(tǒng)性的實(shí)證檢驗(yàn)。對(duì)此，本文提出了以下3個(gè)待檢驗(yàn)的假設(shè)，將貧困、創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)三個(gè)問題納入同一模型中進(jìn)行分析。

假設(shè)1：貧困對(duì)地方社會(huì)的總體創(chuàng)新潛力具有消極的影響。

假設(shè)2：從科教投資角度看，地方社會(huì)貧困問題對(duì)不同來(lái)源投資的影響程度存在明顯的差異。

假設(shè)3：地方社會(huì)的創(chuàng)新潛力能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，而貧困卻是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的桎梏，兩種因素對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈現(xiàn)出相反的作用。

圖1　地區(qū)貧困、創(chuàng)新潛力與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系

本文首先檢驗(yàn)貧困對(duì)創(chuàng)新潛力的影響，繼而探究地區(qū)貧困與創(chuàng)新潛力對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的復(fù)合影響。需要指出的是，上述三者之間的關(guān)系是比較復(fù)雜的，更多地表現(xiàn)為互為因果的特征，圖1展示了這三者之間的關(guān)系特征。從中可以看到，地區(qū)的貧困程度與創(chuàng)新潛力之間存在相關(guān)性，但沒有證據(jù)表明創(chuàng)新潛力能夠直接作用于貧困率，因此我們?cè)谶@兩個(gè)變量之間只繪制了單向的箭頭。本文認(rèn)為地區(qū)的貧困率和創(chuàng)新潛力與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)應(yīng)是高度相關(guān)的，而且地方經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)能夠促進(jìn)當(dāng)?shù)乜蒲薪逃教嵘?，從而提高?chuàng)新潛力，因此創(chuàng)新潛力與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在雙向影響。另外，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)自然會(huì)提供更多的就業(yè)機(jī)會(huì)，從而部分實(shí)現(xiàn)脫貧的目標(biāo)。依據(jù)上述邏輯，創(chuàng)新潛力通過影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)會(huì)間接影響地區(qū)貧困水平。

三、數(shù)據(jù)與變量

本文的計(jì)量模型包括創(chuàng)新潛力、貧困率、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平以及一些控制變量。目前我國(guó)有關(guān)創(chuàng)新問題的詳細(xì)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑在省級(jí)層面，因此本文采用我國(guó)大陸地區(qū)1998-2013年30個(gè)省份(西藏因數(shù)據(jù)缺失較為嚴(yán)重而被剔除)作為樣本。之所以選擇1998年作為研究的起點(diǎn)，是因?yàn)橹貞c從1997年開始單列為直轄市。由于計(jì)量模型中包含變量滯后項(xiàng)，本文的實(shí)際觀測(cè)值為450個(gè)。本文的主要變量定義如下：

1.貧困率(PR)：這是本文的核心變量之一，貧困所導(dǎo)致的最根本的問題就是社會(huì)資源的重新調(diào)整，政府的主要工作會(huì)從強(qiáng)調(diào)發(fā)展轉(zhuǎn)向促進(jìn)公平。對(duì)于貧困率，本文采用民政部財(cái)政司公布的歷年各省低保人口數(shù)與各地總?cè)丝跀?shù)的比值來(lái)衡量。*由于公布的是月度數(shù)據(jù)，本文采用每年12個(gè)月的算術(shù)平均值。

2.創(chuàng)新潛力(IC)：現(xiàn)有研究較多地關(guān)注創(chuàng)新的結(jié)果，對(duì)于創(chuàng)新結(jié)果，主要采用專利數(shù)或論文發(fā)表數(shù)來(lái)衡量，而創(chuàng)新潛力不同于創(chuàng)新結(jié)果，其描述的更多的是某一地區(qū)待開發(fā)的創(chuàng)新研發(fā)能力，目前較多地采用研發(fā)資金投入來(lái)衡量。Hall(2007)采用的是地區(qū)人力資源、聯(lián)邦及州的教育科研財(cái)政投入三項(xiàng)指標(biāo)，通過專業(yè)人員(一般是經(jīng)過培訓(xùn)的EMBA學(xué)員)打分的方式來(lái)計(jì)量。這種做法的有效性依賴于填報(bào)人員的專業(yè)能力，目前還很難保證問卷填報(bào)結(jié)果的效度和信度，因此本文放棄了這種做法，轉(zhuǎn)而尋求二手?jǐn)?shù)據(jù)對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行度量。本文采用各省平均受教育年限來(lái)衡量地區(qū)人力資本(HC)，原始數(shù)據(jù)來(lái)自歷年《中國(guó)教育統(tǒng)計(jì)年鑒》，參照陳釗等(2004)以及彭國(guó)華(2007)的分段線性函數(shù)方法進(jìn)行計(jì)算。此外，本文參考賈俊雪和郭慶旺(2008)的技術(shù)手段，依據(jù)《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》及各省統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)，計(jì)算了各省人均財(cái)政科教支出及各省中央財(cái)政人均科教支出(包含年鑒中科學(xué)技術(shù)與教育兩方面的投資總額)，并以此設(shè)置了地方政府科教資金支出(LGI)和中央政府科教資金支出(CGI)兩項(xiàng)指標(biāo)，*某省的創(chuàng)新潛力可能與地區(qū)人力資本、人均財(cái)政科教支出和中央財(cái)政人均科教支出相關(guān)，對(duì)此我們使用SPSS17.0軟件計(jì)算了各省專利數(shù)量(數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》)與上述幾個(gè)指標(biāo)之間的相關(guān)性，結(jié)果顯示它們之間顯著正相關(guān)。感謝匿名評(píng)審專家對(duì)此問題提出的寶貴意見。我們將各年數(shù)據(jù)換算為1998年的不變價(jià)，并取自然對(duì)數(shù)。這樣，各指標(biāo)與創(chuàng)新潛力之間的相互影響就轉(zhuǎn)變成了人力資本及教育投入水平之間的相關(guān)性問題。我們認(rèn)為某一地區(qū)的人力資本存量及教育投入是創(chuàng)新的基礎(chǔ)與原動(dòng)力，可以較好地衡量創(chuàng)新潛力。在傳統(tǒng)意義上，某一地區(qū)的人力資源(如平均受教育年限)及地方政府的教育投資乃至市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等被認(rèn)為與地方經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平(當(dāng)然也涉及貧困率)是高度相關(guān)的，而在一些國(guó)外學(xué)者看來(lái)，中央(或聯(lián)邦)政府的投資對(duì)地方經(jīng)濟(jì)而言則略顯外生性(Hall，2007)。從國(guó)內(nèi)的情況來(lái)看，似乎也有這種特征，中央政府對(duì)教育的投資一般與當(dāng)?shù)氐拇髮W(xué)數(shù)量及檔次高度相關(guān)。如前一段時(shí)間有媒體報(bào)道西部某高校教授對(duì)教育資源分配政策表示過一些不解，新中國(guó)成立以來(lái)中央政府對(duì)該高校的投資總額甚至趕不上某些頂級(jí)院校所獲得的中央財(cái)政撥付。這一說(shuō)法當(dāng)然不能完全相信，但目前我國(guó)大學(xué)最為密集的城市大多在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的省份，這些地區(qū)在中央教育資金撥付上占有較大優(yōu)勢(shì)是不爭(zhēng)的事實(shí)，中央政府的教育投資理念還是應(yīng)站在地區(qū)均衡發(fā)展的戰(zhàn)略高度上來(lái)通盤考慮。需要注意的是，高校科研水平與地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)狀況雖然有關(guān)，但可能并非絕對(duì)正相關(guān)。例如，筆者讀博的學(xué)校位于江城武漢，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)稱該市的高校在校生人數(shù)領(lǐng)跑全國(guó)，但客觀而言武漢還不是中國(guó)經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)的城市。這樣的情況在我國(guó)并非只有武漢一個(gè)孤例，如重慶、西安等，諸多國(guó)內(nèi)知名高校也不在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的省份或城市，而這些高校每年在國(guó)家基金項(xiàng)目的申報(bào)上成績(jī)斐然。因此，假設(shè)2需要驗(yàn)證。需要補(bǔ)充的一個(gè)問題是，人力資本與貧困率之間是否存在顯著的負(fù)相關(guān)性？我們不能想當(dāng)然地認(rèn)為一個(gè)地區(qū)高學(xué)歷者或者專家學(xué)者比較多，這個(gè)地區(qū)就一定富裕，事實(shí)上我國(guó)很多著名的“才子之鄉(xiāng)”在經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的地區(qū)，一些中部省份的高招錄取分?jǐn)?shù)線普遍高于一線大城市，這也是被媒體和大眾詬病多年的老問題。因此，假設(shè)1也有待驗(yàn)證。另外，現(xiàn)實(shí)中一個(gè)地區(qū)的制度、文化、歷史、習(xí)慣、經(jīng)濟(jì)等都會(huì)影響該地區(qū)的創(chuàng)新潛力，我們?cè)僖胧袌?chǎng)化程度(MKT)指標(biāo)來(lái)分析創(chuàng)新潛力與貧困和經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的相互影響。如果某一地區(qū)擁有較為健全的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)制度，那么社會(huì)資源可能得到較為有效的配置，該地區(qū)對(duì)人才的吸引力較大，從而有利于提升當(dāng)?shù)氐目萍佳邪l(fā)創(chuàng)新能力。從這個(gè)邏輯出發(fā)，市場(chǎng)化也是衡量地區(qū)創(chuàng)新潛力的優(yōu)質(zhì)指標(biāo)。本文采用樊綱和王小魯編制的中國(guó)各地區(qū)市場(chǎng)化相對(duì)進(jìn)程指數(shù)，該指數(shù)涵蓋了政府與市場(chǎng)的關(guān)系、非國(guó)有經(jīng)濟(jì)的發(fā)展、產(chǎn)品市場(chǎng)發(fā)育、要素市場(chǎng)發(fā)育以及中介組織發(fā)育和法律制度環(huán)境等五個(gè)方面，涉及金融信貸、勞動(dòng)力、科技成果以及法律法規(guī)等多方面影響因素。我們利用主成分分析法對(duì)五個(gè)方面賦予不同的權(quán)重，根據(jù)不同地區(qū)和不同年份的情況進(jìn)行打分，繼而加權(quán)計(jì)算出各地區(qū)的市場(chǎng)化總指數(shù)。由于兩位學(xué)者編制的市場(chǎng)化指數(shù)只截至2009年，本文實(shí)證分析中該指標(biāo)值及估計(jì)模型對(duì)應(yīng)的是1998-2009年的數(shù)據(jù)。

3.省實(shí)際人均生產(chǎn)總值(GRPPC)：用地區(qū)人均生產(chǎn)總值來(lái)衡量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平是一種較為常見的方法(Hall等，2012；匡遠(yuǎn)鳳和彭代彥，2012)，該指標(biāo)可以綜合反映某省在產(chǎn)品生產(chǎn)數(shù)量與生產(chǎn)效率上的變化，本文以1998年為基期對(duì)其進(jìn)行了價(jià)格調(diào)整。此外，眾多學(xué)者指出就業(yè)是地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的首要目標(biāo)之一(Partridge和Rickman，2003；Hall等，2012)，因此本文還加入地區(qū)就業(yè)水平(EMP)作為因變量，用各省歷年的就業(yè)人口數(shù)來(lái)衡量，并取自然對(duì)數(shù)。

4.控制變量：本文引入各省的人口規(guī)模(POP)和人口密度(PD)作為控制變量，并取自然對(duì)數(shù)。人口大省的人力資源相對(duì)豐富，貧困人口可能較多，而創(chuàng)新所需的人力資本也較為豐富。另外，人口稀疏的農(nóng)業(yè)化省份與人口密集的城市化省份在創(chuàng)新及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式上的差異是顯而易見的。表1報(bào)告了本文變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

表1　變量描述性統(tǒng)計(jì)

四、計(jì)量模型與估計(jì)方法

本文的實(shí)證研究設(shè)計(jì)主要解決以下三個(gè)問題：

1.控制難以觀測(cè)的一些(如省份及不同年份之間的)異質(zhì)性因素。本文構(gòu)建的標(biāo)準(zhǔn)固定效應(yīng)模型中包括因變量的滯后項(xiàng)(yit-1)、可觀測(cè)的自變量(xit)、未觀測(cè)到的異質(zhì)性(ci)以及隨機(jī)誤差項(xiàng)(uit)，具體表達(dá)式如下：

yit=αyit-1+βxit+ci+uit

(1)

固定效應(yīng)模型最大的優(yōu)點(diǎn)在于可以較好地控制難以觀測(cè)而又不隨時(shí)間變化的省份間異質(zhì)性(以ci表示)，有效減弱遺漏變量所導(dǎo)致的系數(shù)估計(jì)有偏問題。本文包含兩組回歸模型，第一組的因變量是創(chuàng)新潛力，我們控制了創(chuàng)新潛力的滯后項(xiàng)、地區(qū)貧困率以及其他控制變量，具體模型如下：

ICit=αICit-1+χPRit+βxit+ci+uit

(2)

第二組模型針對(duì)省區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平，因變量包括人均GRP和就業(yè)水平，我們控制了因變量的滯后項(xiàng)、創(chuàng)新潛力、貧困率以及其他控制變量，具體模型如下：

GRPPCit=αGRPPCit-1+χPRit+δICit+βxit+ci+uit

(3)

需要指出的是，使用固定效應(yīng)模型對(duì)本文數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)也存在一些不足，為了消除省份間的異質(zhì)性，模型中引入了因變量的滯后項(xiàng)，使得滯后項(xiàng)與隨機(jī)誤差項(xiàng)(uit)之間可能存在相關(guān)性，從而造成系數(shù)估計(jì)有偏(Arellano和Bond，1991)，因此簡(jiǎn)單的固定效應(yīng)模型估計(jì)并非上選之策。

2.遵循嚴(yán)格的外生性條件。簡(jiǎn)單的固定效應(yīng)模型估計(jì)有一些前提條件：在任何時(shí)點(diǎn)上殘差項(xiàng)與x都不相關(guān)，同時(shí)因變量的滯后項(xiàng)不會(huì)對(duì)自變量的當(dāng)期與未來(lái)值產(chǎn)生任何影響，該假設(shè)被稱為“嚴(yán)格的外生性”。但從圖1中可以發(fā)現(xiàn)，三組變量之間存在直接或互為因果的關(guān)聯(lián)，這就意味著本文變量存在內(nèi)生性。對(duì)于這一問題，選取工具變量是較好的解決方法之一。而合適的工具變量大多時(shí)候是可遇不可求的，選擇不當(dāng)會(huì)導(dǎo)致模型估計(jì)結(jié)果不一致。Arellano和Bond(1991)提出了廣義矩方法(GMM)，通過差分來(lái)處理模型中的異質(zhì)性問題。我們對(duì)式(1)進(jìn)行一階差分可得：

Δyit=αΔyit-1+βΔxit+Δuit

(4)

式(4)消除了式(1)中的省份間異質(zhì)性ci，但沒能解決因變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)之間的相關(guān)性所導(dǎo)致的估計(jì)結(jié)果不一致問題；此外，根據(jù)圖1，x也并不滿足嚴(yán)格外生性的要求，從而本文的估計(jì)結(jié)果可能是有偏的。差分GMM(DIF-GMM)是比較好的解決方法，其基本思想是繞開工具變量選擇是否合理的邏輯判斷，完全從計(jì)量角度出發(fā)，利用誤差項(xiàng)獨(dú)立同分布的條件，對(duì)模型進(jìn)行一階差分，然后以內(nèi)生變量的滯后項(xiàng)(可能不止一階)作為工具變量進(jìn)行估計(jì)。差分GMM估計(jì)之后，采用Sargan檢驗(yàn)來(lái)判斷差分項(xiàng)作為工具變量的有效性，利用Arellano-Bond檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量來(lái)判斷隨機(jī)誤差項(xiàng)是否存在二階或者更高階的自相關(guān)性。

3.計(jì)算累積效應(yīng)。我們接下來(lái)關(guān)心的是變量之間的影響存在累積的特征，如某一地區(qū)貧困率的降低理論上會(huì)帶來(lái)創(chuàng)新潛力的提升，但所謂“百年樹人”，教育所帶來(lái)的變革有一個(gè)經(jīng)年累月的長(zhǎng)期過程；同樣，創(chuàng)新潛力的提高對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響也是長(zhǎng)期性的。換言之，自變量對(duì)因變量的影響具有跨期的累積性。本文的估計(jì)模型中包含因變量的滯后項(xiàng)，這種函數(shù)形式類似于Koyck幾何分布滯后模型，該模型可以使我們累積性地計(jì)算自變量的當(dāng)期及前期值對(duì)因變量的影響系數(shù)，該系數(shù)可以通過一個(gè)乘數(shù)式計(jì)算得到。*Koyck幾何分布滯后模型的具體原理及計(jì)算方法可參見Wooldridge(2003)。自變量對(duì)因變量長(zhǎng)期影響的累積系數(shù)計(jì)算公式如下：

(5)

其中，η是累積效應(yīng)系數(shù)，反映初期某自變量的變化在未來(lái)若干年內(nèi)所引起的因變量的變化，β0是初期自變量的系數(shù)值，α則是因變量滯后項(xiàng)的系數(shù)值。

五、實(shí)證結(jié)果分析

(一)地區(qū)貧困與創(chuàng)新潛力

本文首先對(duì)省份貧困率與四組創(chuàng)新潛力指標(biāo)之間的關(guān)系(式(2))進(jìn)行估計(jì)，表2報(bào)告了差分GMM估計(jì)結(jié)果。Sargan值和AR(2)概率值表明，工具變量是有效的，而且擾動(dòng)項(xiàng)不存在二階自相關(guān)。列(1)分析的是地區(qū)貧困率對(duì)人力資本的影響，差分GMM估計(jì)結(jié)果顯示兩者之間呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，表明貧困會(huì)限制當(dāng)?shù)厝丝谙硎芨嗟慕逃ｋm然中國(guó)經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展，義務(wù)教育逐漸普及，但在樣本期內(nèi)人口平均受教育年限未能達(dá)到九年義務(wù)教育的基本線(表1中的統(tǒng)計(jì)結(jié)果為8.662，截至2013年我國(guó)人口平均受教育年限才剛剛超過九年的基本線(9.157年))，我國(guó)三億兒童的失學(xué)率在1%左右(2011年)，在一些經(jīng)濟(jì)發(fā)展落后的地區(qū)，貧困家庭兒童失學(xué)的現(xiàn)象非常普遍。由于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不均衡，2011年中國(guó)兒童少年基金會(huì)對(duì)西部地區(qū)部分省份的抽樣調(diào)查結(jié)果顯示，四川省內(nèi)的失學(xué)兒童達(dá)13.5萬(wàn)人，寧夏僅寧南等8個(gè)縣達(dá)2.7萬(wàn)人，內(nèi)蒙古自治區(qū)達(dá)5萬(wàn)人，這些數(shù)字還是出乎很多人的想象的。列(2)結(jié)果也證實(shí)貧困率對(duì)地區(qū)的科教投資水平具有負(fù)向影響。這與本文的理論預(yù)期基本相符，貧困阻礙了地方政府的科教投入，進(jìn)而限制了創(chuàng)新潛力。列(3)分析的則是貧困對(duì)中央財(cái)政科教撥款規(guī)模的影響，估計(jì)系數(shù)同樣顯著為負(fù)。這與國(guó)外的一些研究結(jié)果相左，說(shuō)明至少在教育與科研上，中央政府的投入主要還是流向了經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的省份，不得不承認(rèn)目前我國(guó)的教育資源分配與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平是息息相關(guān)的，很多時(shí)候科研教育經(jīng)費(fèi)會(huì)自發(fā)地流向科研能力較強(qiáng)的地區(qū)，而落后地區(qū)的確存在競(jìng)爭(zhēng)上的困難。列(4)中人口密度對(duì)市場(chǎng)化程度的影響表現(xiàn)為促進(jìn)效應(yīng)，現(xiàn)實(shí)中我國(guó)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)、相關(guān)制度較完善的地區(qū)確實(shí)是人口較密集的省市。綜合來(lái)看，假設(shè)1得到了證實(shí)，即貧困限制了地區(qū)創(chuàng)新潛力的提升。

表2　地區(qū)貧困與創(chuàng)新潛力

注：***、**和*分別表示1%、5%和10%的顯著性水平，括號(hào)內(nèi)為z統(tǒng)計(jì)值。下表同。

本文根據(jù)式(5)計(jì)算了貧困對(duì)四組創(chuàng)新潛力指標(biāo)長(zhǎng)期影響的累積系數(shù)。計(jì)算結(jié)果顯示，貧困率對(duì)人力資本、地方政府科教文化研發(fā)資金支出、中央政府科教研發(fā)資金支出以及市場(chǎng)化程度的長(zhǎng)期影響值分別為-2.295、-0.259、-0.153和-0.415。*以人力資本為例，計(jì)算公式為η=-0.257/(1-0.888)=-2.295，其他三組系數(shù)可參照計(jì)算。借鑒Aiken和West(1991)的方法，圖2展示了貧困率變化對(duì)人力資本變化的長(zhǎng)期影響，圖3反映的是貧困率水平的變化對(duì)中央及地方財(cái)政的科教投入變化的長(zhǎng)期影響，圖4則繪制了貧困率水平的變化對(duì)市場(chǎng)化程度變化的長(zhǎng)期影響。本文采用的是一階差分GMM估計(jì)方法，從而可以進(jìn)行逐年的比對(duì)。圖3顯示，地方與中央撥款的長(zhǎng)期影響存在明顯的差異，而且隨著脫貧政策的有效落實(shí)，兩者之間的“剪刀口”呈現(xiàn)拉大的趨勢(shì)。這證實(shí)了假設(shè)2，即地方政府的科教投入力度在長(zhǎng)期受到當(dāng)?shù)刎毨У挠绊懗潭雀?。圖4中貧困率對(duì)市場(chǎng)化程度的影響則與圖2中其對(duì)人力資本的影響基本一致。

圖2　貧困率變化對(duì)人力資本變化的長(zhǎng)期影響　　圖3　貧困率變化對(duì)財(cái)政科教研發(fā)投入變化的長(zhǎng)期影響

圖4　貧困率變化對(duì)市場(chǎng)化程度變化的長(zhǎng)期影響

(二)地區(qū)貧困、創(chuàng)新潛力與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)

表3報(bào)告了式(3)的估計(jì)結(jié)果，其中列(1)以各省人均GRP作為因變量，估計(jì)結(jié)果表明，其滯后項(xiàng)系數(shù)顯著為正，貧困率與人均產(chǎn)值之間不存在顯著的相關(guān)性，但四組創(chuàng)新潛力指標(biāo)對(duì)人均產(chǎn)值的影響顯著為正，這與本文的理論預(yù)期相符。列(2)以就業(yè)人口的自然對(duì)數(shù)為因變量，其滯后項(xiàng)系數(shù)接近1，說(shuō)明就業(yè)人口受過去的沖擊非常大；此外，貧困率與就業(yè)人口顯著正相關(guān)，但四組創(chuàng)新潛力指標(biāo)不顯著。這一結(jié)果沒有印證上文的理論分析，也說(shuō)明將就業(yè)作為地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平的衡量指標(biāo)是值得商榷的。

表3　地區(qū)貧困、創(chuàng)新潛力與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)

本文進(jìn)一步以各省人均GRP作為因變量，對(duì)四組創(chuàng)新潛力指標(biāo)重新進(jìn)行了估計(jì)，結(jié)果見列(3)。從中可以看到，貧困率與各省人均GRP之間顯著負(fù)相關(guān)。結(jié)合列(1)的結(jié)果，可以認(rèn)為貧困率通過影響各省創(chuàng)新潛力而對(duì)人均GRP產(chǎn)生影響，*當(dāng)然，創(chuàng)新潛力與貧困率指標(biāo)之間可能存在嚴(yán)重的多重共線性問題，方差膨脹因子(VIF)計(jì)算結(jié)果排除了這一可能。這些經(jīng)驗(yàn)證據(jù)基本證實(shí)了假設(shè)3。我們進(jìn)一步計(jì)算了這種遞進(jìn)式影響的長(zhǎng)期累積系數(shù)，基本方法是貧困率對(duì)創(chuàng)新潛力影響的長(zhǎng)期累積系數(shù)與創(chuàng)新潛力對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)(人均GRP)影響的長(zhǎng)期累積系數(shù)的乘積。計(jì)算結(jié)果顯示，貧困率通過人力資本、地方政府科教文化研發(fā)資金支出、中央政府科教研發(fā)資金支出以及市場(chǎng)化指數(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的長(zhǎng)期影響值分別為-3.206、-0.153、0.025和-0.055。*以人力資本為例，計(jì)算公式為η=[-0.257/(1-0.888)][0.313/(1-0.776)]=-3.206，另外三組系數(shù)可參照計(jì)算。據(jù)此，圖5繪制了貧困率通過人力資本對(duì)人均GRP的長(zhǎng)期影響，圖6分析的則是貧困率通過中央及地方財(cái)政科教支出對(duì)人均GRP的長(zhǎng)期影響。圖5顯示，地區(qū)貧困通過人力資本的作用對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響是非常顯著的，結(jié)合圖2的結(jié)果，地區(qū)貧困對(duì)當(dāng)?shù)亟逃降挠绊懢薮?，而這在很長(zhǎng)時(shí)期內(nèi)會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展產(chǎn)生難以估量的影響。從圖6中對(duì)中央與地方財(cái)政科教研發(fā)投入的比較可以發(fā)現(xiàn)，盡管貧困率對(duì)地方政府科教支出的長(zhǎng)期影響稍大，但對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)而言，貧困率通過中央財(cái)政支出對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響更大?？傮w上，無(wú)論是對(duì)于創(chuàng)新潛力還是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，人力資本在其中的作用都要遠(yuǎn)大于財(cái)政支持。這表明提升地區(qū)教育水平是消除貧困、帶動(dòng)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的高效動(dòng)力。圖7則展示了貧困率通過市場(chǎng)化程度對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的長(zhǎng)期影響，與圖5的結(jié)果類似，即市場(chǎng)化程度在貧困率與人均GRP的關(guān)系中存在顯著的中介效應(yīng)。

圖5　貧困率變化對(duì)人均GRP變化的長(zhǎng)期影響(以人力資本為中介變量)　　　圖6　貧困率變化對(duì)人均GRP變化的長(zhǎng)期影響(以財(cái)政支持為中介變量)

圖7　貧困率變化對(duì)人均GRP變化的長(zhǎng)期影響(以市場(chǎng)化程度為中介變量)

六、結(jié)論與建議

本文在總結(jié)已有研究的基礎(chǔ)上，創(chuàng)新性地將地區(qū)貧困、創(chuàng)新潛力與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)三個(gè)社會(huì)熱點(diǎn)問題納入同一分析框架中，在控制跨地區(qū)跨時(shí)間異質(zhì)性及內(nèi)生性問題的基礎(chǔ)上，采用1998-2013年我國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)和差分GMM方法進(jìn)行了實(shí)證分析。研究發(fā)現(xiàn)，省內(nèi)貧困率對(duì)地區(qū)創(chuàng)新潛力具有顯著的負(fù)向影響，而四組創(chuàng)新潛力指標(biāo)與省內(nèi)人均GRP正相關(guān)。經(jīng)驗(yàn)證據(jù)表明，地區(qū)貧困率通過四組創(chuàng)新潛力指標(biāo)對(duì)省內(nèi)人均GRP產(chǎn)生間接影響。本文采用幾何分布滯后模型來(lái)估算幾個(gè)指標(biāo)之間的長(zhǎng)期相關(guān)性，有效消除了指標(biāo)的內(nèi)生性問題，這是本文在技術(shù)手段上最大的創(chuàng)新。本文研究的核心啟示是：政府在制定經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策時(shí)應(yīng)同時(shí)考慮社會(huì)福利政策，以便在實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)持續(xù)穩(wěn)定增長(zhǎng)的同時(shí)切實(shí)提高人民的生活水平，只有在地區(qū)貧困率降低的情況下，提升地區(qū)創(chuàng)新潛力的政策才會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)帶來(lái)實(shí)質(zhì)性的幫助。

本文實(shí)證研究還指出，貧困會(huì)抑制中央及地方財(cái)政的科教文化資金投入，地方財(cái)政出現(xiàn)這種狀況尚可理解為有心無(wú)力，中央財(cái)政分配的這種“馬太效應(yīng)”的出現(xiàn)則值得警惕。一些西方學(xué)者指出，聯(lián)邦財(cái)政的投入規(guī)模不應(yīng)與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在任何的相關(guān)性(Hall等，2012)，而且貧困通過影響中央財(cái)政撥付對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響比地方財(cái)政更加明顯。而對(duì)我國(guó)而言，中央財(cái)政投入的地區(qū)間均衡化還存在一定的困難，由于基礎(chǔ)教育的普及與義務(wù)化，上述問題的主要根源在于我國(guó)高?？蒲性核目蒲泻徒逃α颗c經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高度相關(guān)，這些機(jī)構(gòu)成為了中央政府科研教育資金撥付的受益大戶，這是正常規(guī)則體制下的必然結(jié)果。此外，本文發(fā)現(xiàn)人力資本存量在消除貧困、鼓勵(lì)創(chuàng)新以及穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)等方面具有重要的作用。因此，要消除貧困，應(yīng)在經(jīng)濟(jì)落后地區(qū)鼓勵(lì)辦學(xué)，完善這些地區(qū)的教育基礎(chǔ)設(shè)施，中央的教育科研投資可以獨(dú)立于地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，在適當(dāng)條件下甚至應(yīng)當(dāng)有所傾斜。當(dāng)然，教育水平對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展雖具有較好的外溢性，但在這方面進(jìn)行宏觀調(diào)控的效果還是難以預(yù)估的，畢竟“十年樹木，百年樹人”，提高地區(qū)教育質(zhì)量，增強(qiáng)創(chuàng)新潛力，帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展，從而對(duì)人才產(chǎn)生吸引力，形成良性循環(huán)的發(fā)展模式，這本身也需要一個(gè)相對(duì)較長(zhǎng)的時(shí)期。無(wú)論是中央政府還是地方政府，在“以科教興國(guó)，打造創(chuàng)新型社會(huì)”的主旨戰(zhàn)略環(huán)境下，更加需要的是耐心與堅(jiān)持，而且應(yīng)意識(shí)到在制定經(jīng)濟(jì)發(fā)展大政方針時(shí)需考慮社會(huì)弱勢(shì)群體可能對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展帶來(lái)的負(fù)向影響。另外，進(jìn)一步推進(jìn)我國(guó)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)建設(shè)、完善市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)相關(guān)制度，是推進(jìn)創(chuàng)新戰(zhàn)略、改善民生、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要環(huán)節(jié)。

*本文還得到江西省教育廳科技項(xiàng)目青年項(xiàng)目“江西省科技服務(wù)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略”的資助。

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(責(zé)任編輯康健)

Regional Poverty, Innovation Potential and Economic

Growth: Analysis Based on Chinese Provincial Panel Data

Xiao Ting

(SchoolofInternationalEconomicsandTrade,JiangxiUniversity

ofFinanceandEconomics,Nanchang330013,China)

Abstract：This paper analyzes the relationship between provincial incidence of poverty, innovation potential and economic growth, and employs difference GMM to estimate it based on the control of heterogeneity and endogeneity across regions and over time. It arrives at the conclusions that the incidence of poverty in a province has the significantly negative effect on regional innovation potential and such innovation potential indexes as

human capital, central & local transfer payments of science & education and the degree of marketization are positively correlated with GDP per capita in a province. Evidence shows that the incidence of poverty in a province has the indirect effect on GDP per capita by affecting innovation potential indexes, but there is a direct negative relationship between the incidence of poverty and employment rate. In a long run, as for innovation potential indexes, the changes in the incidence of poverty have the greatest effect on human capital, and resulting role in the economy is the most serious; and the changes in the incidence of poverty have weaker effect on central and local fiscal input and resulting indirect role in the economy, but there are still small differences as for the effects. It points out that governments should pay attention to the effect of the shortage of regional innovation potential resulting from poverty on stable economic growth.

Key words:poverty; innovation potential; economic growth; difference GMM; Koyck geometric distributed lag model

作者簡(jiǎn)介：肖挺(1981-)，男，江西九江人，江西財(cái)經(jīng)大學(xué)國(guó)際經(jīng)貿(mào)學(xué)院講師，應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)博士后。

基金項(xiàng)目：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金重大項(xiàng)目“構(gòu)建基于生態(tài)文明建設(shè)的公共財(cái)政體制研究”(15ZDB159)

收稿日期：2015-10-09

DOI：10.16538/j.cnki.jfe.2016.02.002

中圖分類號(hào)：F424.0

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1001-9952(2016)02-0016-12