智力水平約束下科技創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長的影響
——基于省級面板數(shù)據(jù)的門檻模型實(shí)證分析

張 博， 者貴昌， 李金晶

(云南師范大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院， 昆明 650500)

科技創(chuàng)新是建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的戰(zhàn)略支撐，高科技技術(shù)人才是提高經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出效率的重要資源。黨的十九大報(bào)告指出，創(chuàng)新是經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的重要手段，是經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的戰(zhàn)略支持。但是，科技創(chuàng)新離不開智力資源的支持，人才是經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的重要智力資本，同時(shí)也是衡量地區(qū)科技創(chuàng)新能力的重要指標(biāo)，人才是科技創(chuàng)新的重要?jiǎng)恿?。因此，研究科技?chuàng)新在智力水平的約束下對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)作用，具有重要的現(xiàn)實(shí)和理論意義。故本文在以前學(xué)者的研究基礎(chǔ)上，以智力水平作為門檻變量，通過門檻模型研究科技創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)增長之間的非線性關(guān)系，以31個(gè)省區(qū)市的數(shù)據(jù)，探索不同的智力水平下，科技創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長的影響。

1 文獻(xiàn)回顧

1980年楊曉航首次提出科技創(chuàng)新是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的客觀需求[1]，認(rèn)為科學(xué)技術(shù)是“知識形態(tài)”式的生產(chǎn)力，是先進(jìn)生產(chǎn)力的必然保證。此后，學(xué)者們對科學(xué)技術(shù)、科技創(chuàng)新的探討越來越多，其中關(guān)于科技創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長的探討更是從未止步。

關(guān)于科技創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長的研究主要從科技創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的關(guān)系展開。科技創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的關(guān)系主要有：①科技創(chuàng)新能提高經(jīng)濟(jì)競爭力，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長[2]。表現(xiàn)科技創(chuàng)新能顯著促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展，科技創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)競爭力提升具有較強(qiáng)的直接和間接效應(yīng)，存在全要素生產(chǎn)率和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化路徑[3-4]；此外，科技創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長的影響存在空間溢出效應(yīng)，對本地經(jīng)濟(jì)起到促進(jìn)作用，通過虹吸效應(yīng)對鄰近地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到負(fù)向作用[5]?？萍紕?chuàng)新能夠矯正產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的負(fù)向效應(yīng)，從而間接促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，科技創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響存在雙重路徑[6]?？萍紕?chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長具有顯著的正向效應(yīng)，科技創(chuàng)新對促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長具有顯著的地區(qū)差異性和階段性[7]。②科技創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長具有雙向影響關(guān)系。關(guān)于地區(qū)競爭力和經(jīng)濟(jì)開放程度的關(guān)系的研究認(rèn)為技術(shù)和知識能夠促進(jìn)資本的形成和地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展[8]，從而提高經(jīng)濟(jì)的競爭力，同時(shí)經(jīng)濟(jì)發(fā)展又能反哺科技創(chuàng)新水平的提高，即二者之間存在雙向影響關(guān)系。

通過回顧已有的研究發(fā)現(xiàn)：現(xiàn)有研究主要考慮了單純的科技創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長的影響關(guān)系，沒有考慮在其他因素的制約下科技創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長的影響。在人力資本、智力資本日趨重要的今天，把智力資本作為科技創(chuàng)新的約束從而考慮科技創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長的影響具有極其重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文的邊際貢獻(xiàn)在于：首次在智力水平約束下考慮科技創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長的影響，并測度出了智力水平作為門檻變量的門檻值。

2 模型設(shè)定、指標(biāo)的選擇及數(shù)據(jù)的說明

2.1 面板門檻回歸模型

通常討論變量之間非線性關(guān)系，主要是通過構(gòu)建高次項(xiàng)或者交互項(xiàng)，但是容易出現(xiàn)共線性且不能夠表現(xiàn)出結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)，導(dǎo)致回歸結(jié)果出現(xiàn)偏誤。為研究科技創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長的非線性模型，本文使用面板門檻回歸模型進(jìn)行檢驗(yàn)。門限模型的優(yōu)點(diǎn)在于能夠從樣本值中尋找到其門檻值，并通過合理的門限值劃分合理的區(qū)間，然后對建立的模型進(jìn)行回歸，從而判斷門檻回歸模型下自變量對被解釋變量的非線性關(guān)系。面板門檻模型為

GDPi,t=αi+β1TIi,t×1(qi,t≤IL)+β2TIi,t×

1(qi,t>γ=IL)+β3Controli,t+εi,t

(1)

式中：qi,t為門檻值；IL為待估計(jì)的門檻變量；GDPi,t為被解釋變量；TIi,t為核心解釋變量的系數(shù)矩陣；εi,t為殘差項(xiàng)；αi為個(gè)體截距項(xiàng)。

2.2 指標(biāo)的選擇及數(shù)據(jù)的說明

大部分文獻(xiàn)一般使用實(shí)際GDP、實(shí)際人均GDP、實(shí)際GDP增長率、實(shí)際人均GDP增長率作為經(jīng)濟(jì)增長的指標(biāo)，選擇實(shí)際人均GDP作為被解釋變量衡量經(jīng)濟(jì)增長，并通過GDP指數(shù)，以2005年為基期，把名義人均GDP換算為實(shí)際人均GDP。核心解釋變量為科技創(chuàng)新，以R&D經(jīng)費(fèi)支出占GDP比重作為科技研發(fā)投入變量；以技術(shù)市場成交金額占GDP比重和每萬人專利授權(quán)數(shù)作為科技研發(fā)產(chǎn)出變量。門檻變量為智力水平，以大專及以上學(xué)歷占6歲以上人口比例來衡量?？刂谱兞空С鲆?guī)模以地區(qū)財(cái)政支出占GDP比重衡量，控制政府對經(jīng)濟(jì)的干預(yù)程度；外商直接投資以地區(qū)外商直接投資總額占GDP比重衡量，控制外商直接投資對經(jīng)濟(jì)的影響；以年末常住人口控制人口對經(jīng)濟(jì)增長的影響。

鑒于數(shù)據(jù)的可得性，剔除了缺失數(shù)據(jù)的樣本，本文所用樣本包含了2005—2018年31個(gè)省區(qū)市共434組數(shù)據(jù)(由于西藏地區(qū)技術(shù)市場成交金額缺失，故以技術(shù)市場成交金額為研究變量時(shí)，剔除個(gè)體西藏共14年樣本；港澳臺地區(qū)因數(shù)據(jù)缺失，亦不在樣本之內(nèi))。本文所有數(shù)據(jù)來自Wind和《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《國家統(tǒng)計(jì)局》網(wǎng)站。數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)見表1。

表1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

3 門檻回歸及結(jié)果分析

3.1 基本回歸結(jié)果

首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)回歸，回歸結(jié)果見表2。表2中，豪斯曼檢驗(yàn)結(jié)果表明，3個(gè)模型均適合固定效應(yīng)模型。從回歸結(jié)果來看，科技創(chuàng)新投入R&D和科技創(chuàng)新產(chǎn)出PCP回歸系數(shù)均為正，且分別在5%和1%的水平下顯著，說明R&D和PCP均對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生了顯著的促進(jìn)作用；TIM系數(shù)為正，但不顯著，表明科技創(chuàng)新產(chǎn)出TIM對經(jīng)濟(jì)增長沒有明顯的促進(jìn)作用；同時(shí)3個(gè)模型的智力水平IL回歸系數(shù)為正，且都在1%的水平下顯著，說明智力水平IL同樣對經(jīng)濟(jì)增長有正向的拉動(dòng)作用。

3.2 門檻回歸結(jié)果

3.2.1 門檻效應(yīng)檢驗(yàn)及門檻估計(jì)值檢驗(yàn)結(jié)果分析

使用Stata15對數(shù)據(jù)進(jìn)行門檻回歸。通過門檻自抽樣檢驗(yàn)是否存在門檻效應(yīng)，抽樣次數(shù)為500。首先進(jìn)行三重門檻檢驗(yàn)，沒有通過，再次進(jìn)行雙重門檻檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果見表3，從表3中可知，以智力水平IL作為門檻變量，科技創(chuàng)新投入R&D通過了三重門檻檢驗(yàn)，認(rèn)為R&D對經(jīng)濟(jì)增長存在顯著的三重門檻效應(yīng)；科技創(chuàng)新產(chǎn)出TIM通過三重門檻檢驗(yàn)，認(rèn)為TIM對經(jīng)濟(jì)增長存在顯著的三重門檻效應(yīng)；科技創(chuàng)新產(chǎn)出PCP通過了雙重門檻檢驗(yàn)，認(rèn)為PCP對經(jīng)濟(jì)增長存在顯著的雙重門檻效應(yīng)。

表2 基本回歸結(jié)果

表3 門檻效應(yīng)檢驗(yàn)和門檻估計(jì)值檢驗(yàn)結(jié)果

在門檻模型通過雙重門檻檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，確定門檻估計(jì)值及其置信區(qū)間，結(jié)果見表3。從表3中看到，R&D模型有3個(gè)門檻估計(jì)值14.145 4、23.656 1、31.499；TIM模型有3個(gè)門檻估計(jì)值17.742 5、22.661 7、23.656 1；PCP模型有2個(gè)門檻值22.661 7、23.656 1。3個(gè)模型的門檻估計(jì)值均處于95%的置信區(qū)間，認(rèn)為所有門檻值是有效的。

3.2.2 門檻模型回歸結(jié)果

以智力水平作為門檻變量，進(jìn)行門檻回歸，回歸結(jié)果見表4。

首先從R&D模型看，R&D對經(jīng)濟(jì)增長的作用隨著智力水平的提高而增強(qiáng)。當(dāng)智力水平小于14.145 1時(shí)，R&D回歸系數(shù)為0.626 6；當(dāng)智力水平位于區(qū)間[14.145 4,23.656 1]時(shí)，R&D回歸系數(shù)為0.867 1；智力水平位于區(qū)間[23.656 1,31.499]時(shí)，R&D回歸系數(shù)為1.310 4，智力水平高于31.499時(shí)，R&D回歸系數(shù)為1.488；且R&D回歸系數(shù)均在1%的水平下顯著。說明科技創(chuàng)新投入R&D隨著智力水平的不斷提高，對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用不斷加強(qiáng)，當(dāng)智力水平超過31.499時(shí)，R%D對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)作用達(dá)到最大。其次從TIM模型來看，TIM對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用只有智力水平達(dá)到一定程度才會產(chǎn)生顯著作用。當(dāng)智力水平低于23.656 1時(shí)，TIM回歸系數(shù)分別為0.068 3、-0.323 2和-0.154 8，且沒通過顯著性水平檢驗(yàn)，說明智力水平低于23.656 1時(shí)，TIM不會對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生促進(jìn)作用；當(dāng)智力水平超過23.656 1時(shí)，TIM回歸系數(shù)為0.287 6，在1%的水平下顯著，說明當(dāng)智力水平超過23.656 1時(shí)，科技創(chuàng)新產(chǎn)出TIM對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生顯著的正向促進(jìn)作用。最后從PCP模型來看，PCP對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用只存在雙重門檻效應(yīng)，且PCP對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用隨著智力水平的提高呈現(xiàn)先增強(qiáng)后減弱的特點(diǎn)。當(dāng)智力水平小于22.661 7時(shí)，PCP回歸系數(shù)為0.043 2，當(dāng)智力水平位于區(qū)間[22.661 7,23.656 1]時(shí)，PCP回歸系數(shù)為0.115，當(dāng)智力水平超過23.656 1時(shí)，PCP回歸系數(shù)為0.076 5，說明隨著智力水平的提高，PCP對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用先增強(qiáng)后減弱，智力水平處于區(qū)間[22.661 7,23.656 1]時(shí)，PCP對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用達(dá)到最大。

從總體來看，R&D對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用表現(xiàn)為隨智力水平的提高而不斷增強(qiáng)，智力水平超過31.499時(shí)，促進(jìn)作用最大；TIM對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用只有智力水平超過23.656 1，才會產(chǎn)生顯著的促進(jìn)作用。PCP對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用隨智力水平的提高先增強(qiáng)后減速。但是通過對比3個(gè)模型可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)智力水平超過23.656 1，3個(gè)模型對經(jīng)濟(jì)增長均產(chǎn)生了顯著的促進(jìn)作用，即只有智力水平達(dá)到23.656 1，科技創(chuàng)新才能對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生顯著的正向促進(jìn)作用。

表4 門檻模型回歸結(jié)果

4 結(jié)論

本文選取了2005—2018年的省際面板數(shù)據(jù)，以智力水平作為門檻變量及核心變量，通過門檻模型實(shí)證研究科技創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長的非線性關(guān)系。研究結(jié)果表明：①科技創(chuàng)新、智力水平均對經(jīng)濟(jì)增長有顯著的促進(jìn)作用，加強(qiáng)高等教育建設(shè)，提升高質(zhì)量人才規(guī)模，致力于高質(zhì)量人才和科技創(chuàng)新的協(xié)調(diào)發(fā)展，能有效推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。②科技創(chuàng)新投入R&D隨智力水平提高對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用不斷增強(qiáng)；科技創(chuàng)新產(chǎn)出TIM，只有當(dāng)智力水平超過23.656 1，才會對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生顯著的促進(jìn)作用；科技創(chuàng)新產(chǎn)出PCP對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用隨智力水平的提高呈現(xiàn)先增強(qiáng)后減弱的特點(diǎn)。③當(dāng)智力水平超過23.656 1時(shí)，R&D、TIM和PCP均對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生顯著的正向促進(jìn)作用。即當(dāng)智力水平超過23.656 1，科技創(chuàng)新能有效地促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。

上述結(jié)論對發(fā)揮科技創(chuàng)新在經(jīng)濟(jì)增長中積極作用的啟示在于：首先，政府應(yīng)該加大創(chuàng)新投入，提高科研經(jīng)費(fèi)的支出，鼓勵(lì)創(chuàng)新，提高自主創(chuàng)新能力，以科技創(chuàng)新作為經(jīng)濟(jì)增長的主要?jiǎng)恿?。其次，?yīng)該進(jìn)一步重視智力對創(chuàng)新的重要作用，在實(shí)施創(chuàng)新激勵(lì)政策同時(shí)，應(yīng)該堅(jiān)持實(shí)施高等教育擴(kuò)張政策，繼續(xù)深化高等教育制度改革。提高高等教育人口在總?cè)丝谥械恼急?，以智力推?dòng)創(chuàng)新，通過智力和科技創(chuàng)新協(xié)調(diào)發(fā)展，共同促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。最后，應(yīng)加強(qiáng)智力、科技創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)增長三者之間的良性互動(dòng)作用，通過提高智力水平推動(dòng)創(chuàng)新的發(fā)展，以創(chuàng)新作為經(jīng)濟(jì)增長的主要?jiǎng)恿?，以智力水平為?chuàng)新源泉，共同推動(dòng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，同時(shí)又以經(jīng)濟(jì)發(fā)展推動(dòng)高等教育和科技創(chuàng)新的發(fā)展。