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    安徽省R&D投入溢出效應(yīng)對經(jīng)濟增長的影響研究

    2021-07-09 02:50:22方永勝
    宿州學(xué)院學(xué)報 2021年4期
    關(guān)鍵詞:杜賓周邊地區(qū)存量

    黃 坤,方永勝

    安徽工程大學(xué)管理工程學(xué)院,安徽蕪湖,241000

    1 問題提出與相關(guān)文獻(xiàn)

    R&D活動是科技進步和創(chuàng)新的源泉,對于提高全要素生產(chǎn)率、提高安徽省創(chuàng)新能力,實現(xiàn)對周圍發(fā)達(dá)省份的趕超有著重要的意義。據(jù)安徽省歷年統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)顯示,安徽省R&D投入強度在逐年遞增,R&D活動成果也在不斷增加。但與此同時,安徽省同東部發(fā)達(dá)省份的R&D投入差距仍然很大,并且R&D投入資源在省內(nèi)各市之間的分配不均現(xiàn)象明顯。因此,在安徽省經(jīng)濟發(fā)展水平不高的現(xiàn)實條件的約束下,合理的分配R&D投入資源,充分利用R&D投入在地區(qū)間的溢出效應(yīng),對于提升安徽省創(chuàng)新能力、科技水平,促進經(jīng)濟增長,有著重要的理論意義與現(xiàn)實意義。

    R&D活動溢出效應(yīng)對經(jīng)濟的促進作用很早就得到了學(xué)者們的關(guān)注,Giulio等[1]運用改進的Romer模型研究了西班牙、意大利和法國三國57個地區(qū)的R&D溢出效應(yīng),發(fā)現(xiàn)R&D溢出可以顯著提高區(qū)域經(jīng)濟增長。金瓊[2]在運用甘肅省14個地市的面板數(shù)據(jù)和空間計量方法研究后發(fā)現(xiàn),甘肅省的R&D活動存在著明顯的溢出效應(yīng),相鄰地區(qū)之間的R&D流動能促進地區(qū)間經(jīng)濟又好又快發(fā)展。王帥龍[3]運用SEM和SLM模型分析了我國省域之間的溢出效應(yīng),研究發(fā)現(xiàn)R&D溢出效應(yīng)可以明顯的促進我國各省域之間的經(jīng)濟增長。

    目前,國內(nèi)外學(xué)者大多論證了R&D投入溢出效應(yīng)對經(jīng)濟增長有著重要的促進作用,但從較為微觀角度闡述的文獻(xiàn)不多。本文在借鑒以往學(xué)者的研究基礎(chǔ)之上,運用安徽省16個地級市的面板數(shù)據(jù),研究R&D投入溢出效應(yīng)對安徽經(jīng)濟發(fā)展的影響,從而為制定高效的區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展政策、促進區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量穩(wěn)定發(fā)展提供有價值的理論參考。

    2 數(shù)據(jù)來源及變量處理

    文章選取安徽省16個地級市2009—2019年的面板數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)主要來源于《安徽省統(tǒng)計年鑒》《安徽省統(tǒng)計公報》及各市的統(tǒng)計年鑒,以各市國內(nèi)生產(chǎn)總值為被解釋變量,相關(guān)變量處理如下:

    (1)國內(nèi)生產(chǎn)總值(Y):本文采用國內(nèi)生產(chǎn)總值來衡量經(jīng)濟發(fā)展水平,并以2009年為基期,通過GDP平減指數(shù)折算成不變價格表示的GDP。

    (3)勞動力投入(L):用來表示社會人力資本的投入情況,勞動力投入采用安徽省各市的全社會就業(yè)人口表示。

    (4)R&D資本存量(RDK):用來表示社會R&D資本投入,計算方法也采用永續(xù)盤存法,折舊率選取國際上通用的15%?;赗&D資本存量的確定與基期資本存量確定的方法一致。在R&D價格指數(shù)的選擇上,借鑒王慶喜等[5]學(xué)者的處理方法,以固定資產(chǎn)價格投資指數(shù)代替R&D價格指數(shù)。

    (5)R&D人員投入(RDL):用來表示社會R&D人力資本投入情況,R&D人員投入采用R&D人員全時當(dāng)量來衡量。

    (6)空間復(fù)合權(quán)重矩陣中物質(zhì)資本存量折舊率采用單豪杰[6]估算的10.96%,其他處理方法與資本存量處理方法一致。

    為了消除異方差等因素的影響,本文對所有變量進行了取對數(shù)處理,相關(guān)折算指數(shù)均來源于《安徽統(tǒng)計年鑒》及各市統(tǒng)計年鑒。

    3 空間權(quán)重矩陣與計量模型

    3.1 空間權(quán)重矩陣

    隨著當(dāng)前各地區(qū)之間的交流更為簡便與頻繁,單一的以地理位置衡量地區(qū)間聯(lián)系的權(quán)重矩陣已不能很好地反應(yīng)地區(qū)間關(guān)聯(lián)強度[7]。因此,本文采用空間距離和經(jīng)濟距離權(quán)重的復(fù)合矩陣來反映各地區(qū)間的聯(lián)系。其中,空間距離權(quán)重矩陣以兩地距離的倒數(shù)表示,經(jīng)濟距離權(quán)重矩陣借鑒李靖等[8]采用的新經(jīng)濟距離空間權(quán)重矩陣,構(gòu)建本文的空間復(fù)合權(quán)重矩陣:

    同時,為了消除量綱的影響,本文對空間權(quán)重矩陣進行了標(biāo)準(zhǔn)化處理。

    3.2 模型構(gòu)建

    在模型構(gòu)建方面,基于劉滿鳳等[9]的研究,將傳統(tǒng)的柯布-道格拉斯函數(shù)進行了擴展并對模型兩邊取對數(shù),建立了以下生產(chǎn)函數(shù):

    lnYit=β1lnKit+β2lnLit+β3lnRDKit+β4lnRDLit+εit

    其中,Yit表示國內(nèi)生產(chǎn)總值;Kit表示資本存量;Lit表示勞動力投入;RDKit表示R&D資本存量;RDLit表示R&D人員投入;β1、β2、β3、β4為變量系數(shù);εit表示隨機擾動項;i為第i個城市,t為第t個年度。

    在模型選擇方面,鑒于空間杜賓模型相較于空間滯后和空間誤差模型的優(yōu)越性,選擇建立以下空間計量模型:

    其中,βi0表示個體效應(yīng);ρ表示空間自回歸系數(shù);wij表示空間復(fù)合權(quán)重矩陣W中的元素;δ為空間解釋變量的系數(shù),表示鄰近區(qū)域自變量對本地經(jīng)濟增長的影響;μi為個體效應(yīng),γt為時間效應(yīng)。

    靜態(tài)模型只考慮了長期效應(yīng),但R&D投入溢出效應(yīng)在短期內(nèi)的影響也是不可忽視的一方面,動態(tài)模型對短期效應(yīng)和長期效應(yīng)進行了區(qū)分,對于全面分析R&D投入溢出效應(yīng)具有很大的幫助。同時,R&D投入成果轉(zhuǎn)化存在滯后性,當(dāng)年的R&D投入往往在以后幾年內(nèi)才會發(fā)生作用。在滯后期數(shù)的選擇上,結(jié)合安徽省經(jīng)濟科技發(fā)展現(xiàn)狀,成果轉(zhuǎn)化能力的綜合考量基礎(chǔ)上,選擇兩年為滯后期,建立以下動態(tài)杜賓模型:

    4 實證結(jié)果與分析

    4.1 空間自相關(guān)檢驗

    運用空間計量方法進行分析的前提是數(shù)據(jù)之間存在空間依賴性,否則用傳統(tǒng)計量方法即可。因此采用Moran′s I指數(shù)對安徽省2009—2019年16個地級市國內(nèi)生產(chǎn)總值的對數(shù)進行全局Moran′s I指數(shù)檢驗,結(jié)果如表1所示。

    表1 安徽省各市國內(nèi)生產(chǎn)總值對數(shù)的Moran′s I檢驗結(jié)果

    由表1可知,2009—2019年安徽省各市每年的國內(nèi)生產(chǎn)總值對數(shù)的全局Moran′s I指數(shù)均大于0.2,且p值都符合5%顯著性水平下的臨界值,表明安徽省各市之間的經(jīng)濟增長存在空間自相關(guān)性。因此,對于計量模型的設(shè)定,應(yīng)當(dāng)考慮空間相關(guān)性,運用空間計量模型方法進行分析,否則可能會導(dǎo)致模型的設(shè)定存在偏差,分析結(jié)果不準(zhǔn)確。

    4.2 似然比(LR)和Wald檢驗

    為了檢驗空間杜賓模型是否會轉(zhuǎn)化成空間誤差或空間滯后模型,本文進行了LR和Wald檢驗[10]。檢驗結(jié)果見表2。

    表2 空間面板LR和Wald檢驗

    和10%的水平上顯著,下同。

    通過表2可知,SLM和SEM模型分別在1%和5%的顯著性水平上拒絕了原假設(shè),即SDM模型不會退化成SLM或SEM模型,SDM比SLM及SEM模型更為適用。因此,采用SDM模型進行后續(xù)分析。

    4.3 固定效應(yīng)和隨機效應(yīng)選擇

    為了在固定效應(yīng)和隨機效應(yīng)兩種效應(yīng)中進行選擇,本文采用Hausman檢驗進行檢驗,結(jié)果如表3。

    表3 Hausman檢驗結(jié)果

    由表3檢驗結(jié)果可知,p檢驗值為正,且在1%的水平下顯著,拒絕了原假設(shè),應(yīng)選擇固定效應(yīng)模型。此外,固定效應(yīng)下的模型比隨機效應(yīng)下的能更好地體現(xiàn)區(qū)域內(nèi)部各個個體之間的差異,能更深入地從個體層面了解溢出效應(yīng)的結(jié)果。綜上所述,本文選取固定效應(yīng)模型。

    4.4 模型估計與分析

    在以上檢驗和模型選擇的基礎(chǔ)上,運用Stata 14.0軟件進行了實證分析。估計結(jié)果如表4。

    表4 空間杜賓模型估計結(jié)果

    由表4可知,個體固定效應(yīng)下的模型擬合程度最高。因此,本文使用個體固定效應(yīng)下模型的估計結(jié)果進行后續(xù)分析。從表中結(jié)果可知,R&D資本存量、R&D人員投入和資本存量對安徽省經(jīng)濟增長的促進作用是顯著的。勞動力投入的系數(shù)雖然為正,但并不顯著,這表明其對安徽省經(jīng)濟增長有著正向的促進作用但影響程度不高,安徽省經(jīng)濟目前還處于資本驅(qū)動階段。

    為了更準(zhǔn)確度量R&D投入在安徽省內(nèi)的溢出效應(yīng),以個體固定效應(yīng)下的杜賓模型為例,對各解釋變量的直接和間接效應(yīng)進行分析,效應(yīng)分析表(表5)如下。

    表5 空間杜賓模型效應(yīng)分析表

    分析發(fā)現(xiàn):本地區(qū)R&D資本存量和資本存量每增加1%,一方面會使本地區(qū)的國內(nèi)生產(chǎn)總值分別約增加0.042%、9.315%,另一方面還會使周邊地區(qū)國內(nèi)生產(chǎn)總值分別增加約0.38%和減少約7.93%,并且其系數(shù)都通過了5%的顯著性水平檢驗,溢出效應(yīng)明顯。同時,本地區(qū)R&D人員投入每增加1%,使本地區(qū)國內(nèi)生產(chǎn)總值增加約0.047%,另一方面還會使周邊地區(qū)國內(nèi)生產(chǎn)總值減少0.067%。而勞動力投入對本地區(qū)經(jīng)濟增長有著消極的作用,勞動力投入每增加1%,會使本地區(qū)國內(nèi)生產(chǎn)總值減少0.002 6%,但并不顯著且會使周邊地區(qū)國內(nèi)生產(chǎn)總值增長0.136%。勞動力投入系數(shù)在間接效應(yīng)方面通過了1%的顯著性水平檢驗,這表明勞動力投入存在顯著的溢出效應(yīng)。在總效應(yīng)方面,R&D資本存量、資本存量、勞動力投入對經(jīng)濟增長都有正向積極的作用。R&D人員投入對經(jīng)濟增長存在消極作用,但并不明顯且在統(tǒng)計上并不顯著。

    為了更全面地分析R&D投入溢出對經(jīng)濟增長的影響,運用動態(tài)杜賓模型對R&D投入溢出效應(yīng)進行了分析,結(jié)果如表6所示。

    表6 動態(tài)空間杜賓模型估計結(jié)果

    由表6可知,動態(tài)模型擬合優(yōu)度上較靜態(tài)模型更好。在考慮動態(tài)效應(yīng)的情況下,可以看到R&D資本存量、R&D人員投入、勞動力投入對經(jīng)濟增長的影響更加顯著,進一步凸顯了R&D投入對本身及周邊地區(qū)經(jīng)濟增長的重要性。與此同時,資本存量的作用被稀釋,但是仍然占據(jù)主要地位,對經(jīng)濟增長的促進作用大。勞動力投入在動態(tài)模型下仍不顯著,但是對周邊地區(qū)的溢出效應(yīng)顯著,表現(xiàn)出對周邊地區(qū)很強的溢出效應(yīng)并且對經(jīng)濟增長的影響較大。

    分析完動態(tài)杜賓模型估計結(jié)果,進一步對動態(tài)杜賓模型的效應(yīng)估計結(jié)果進行分析。結(jié)果見表7。

    表7 動態(tài)空間杜賓模型效應(yīng)估計結(jié)果

    由表7可知,短期總效應(yīng)方面,R&D資本存量、資本存量、勞動力投入對經(jīng)濟增長的促進作用明顯;短期間接效應(yīng)方面,R&D資本存量、資本存量和勞動力投入對周邊地區(qū)的經(jīng)濟增長有著顯著的促進作用,而R&D人員投入?yún)s對周邊地區(qū)有著消極的影響,這可以理解為是一種擠出效應(yīng),本地區(qū)的R&D人員投入的增加,會搶占周邊地區(qū)的相應(yīng)資源,產(chǎn)生一種擠出效應(yīng)。從長期總效應(yīng)角度看,R&D資本存量、勞動力投入對經(jīng)濟增長都有著正向的促進作用。在長期間接效應(yīng)方面,R&D資本存量和勞動力投入對周邊地區(qū)經(jīng)濟增長有著積極的促進作用,而R&D人員投入和資本存量卻有著消極的影響。

    5 結(jié)論與建議

    研究以2009—2019年安徽省16個地級市的數(shù)據(jù)為依據(jù),在空間復(fù)合權(quán)重矩陣下,通過空間計量方法研究了R&D投入溢出對安徽省經(jīng)濟增長的影響,得出了以下結(jié)論:(1)R&D資本存量、R&D人員投入、資本存量、勞動力投入短期內(nèi)對經(jīng)濟增長都有著正向的促進作用,其中資本存量對經(jīng)濟的促進作用最大,R&D資本存量和R&D人員投入對經(jīng)濟增長有著明顯的促進效果。(2)安徽省內(nèi)各地區(qū)之間存在著顯著的溢出效應(yīng),長期內(nèi),R&D資本存量和勞動力投入對周邊地區(qū)有著正向的溢出效應(yīng),資本存量和R&D人員投入對周邊地區(qū)有著負(fù)向的溢出效應(yīng)且影響程度較大。(3)短期內(nèi),R&D資本存量、資本存量和勞動力投入對周邊地區(qū)的經(jīng)濟增長的促進作用明顯。R&D人員投入則對周邊地區(qū)有著負(fù)向的溢出效應(yīng)。(4)短期內(nèi),本地區(qū)R&D資本存量和勞動力投入對周邊地區(qū)經(jīng)濟增長的影響大于長期內(nèi)的影響,而R&D人員投入和資本存量則情況相反。

    據(jù)上述研究結(jié)果,結(jié)合安徽省R&D投入現(xiàn)狀,提出以下幾點建議:

    (1)加大R&D資本投入。雖然從實證結(jié)果上來看,資本驅(qū)動仍然是安徽省經(jīng)濟發(fā)展的主要動力,但R&D資本存量已成為安徽省經(jīng)濟貢獻(xiàn)程度第二位的要素并且其在各地區(qū)之間的溢出效應(yīng)也較大,這充分說明了科技要素的重要性。因此,安徽省應(yīng)當(dāng)繼續(xù)增加R&D資本投入。與此同時,還應(yīng)注重拓寬R&D資本投入途徑,政府并非R&D資本投入的唯一主體,應(yīng)當(dāng)積極作為宣傳引導(dǎo)社會資本的進入并且提供良好的融資、投資渠道,完善相關(guān)政策法規(guī),充分保障投資者的合法權(quán)益,動員社會力量從而增加R&D資本投入并提高R&D資本投入的使用效率。

    (2)加大R&D人員投入。實證結(jié)果表明,R&D人員投入對本地區(qū)經(jīng)濟增長有著重要促進作用,但同時卻有著負(fù)向的溢出效應(yīng)。因此,加大R&D人員投入,一方面可以促進本地區(qū)的經(jīng)濟增長,另一方面,也可以防止周邊地區(qū)R&D人員投入對本地區(qū)經(jīng)濟增長的消極影響。因此,一方面,安徽應(yīng)當(dāng)出臺R&D人才優(yōu)待政策,在住房保障、子女入學(xué)、配偶就業(yè)等方面給予便利,吸引更多的R&D人才為安徽的發(fā)展貢獻(xiàn)力量。另一方面,也應(yīng)依托省內(nèi)中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)等高校優(yōu)勢,與高校積極合作,開展政校、校企合作,針對性地培養(yǎng)R&D人才,為R&D人員投入建立人才儲備。同時,對在職的R&D人員經(jīng)常性開展培訓(xùn),豐富其專業(yè)知識,增強其科研能力,這也是增加R&D人員投入的一種有效途徑。

    (3)注重R&D投入的連續(xù)性。R&D資本存量和R&D人員投入在短期均能促進安徽省經(jīng)濟增長,但這種影響隨著時間的推移會逐漸弱化。與此同時,R&D人員投入在長期內(nèi)對經(jīng)濟增長有輕微的消極作用,為了防止這種現(xiàn)象的出現(xiàn),同時為保證R&D資本存量的持續(xù)增加,安徽省在R&D資源投入時應(yīng)當(dāng)保持連續(xù)性,及時出臺并積極完善相關(guān)R&D政策,為R&D資源的連續(xù)投入創(chuàng)造良好的政策環(huán)境,從而充分利用R&D投入在短期內(nèi)更高的促進作用及溢出效應(yīng),更好的助力安徽省的經(jīng)濟發(fā)展。

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