西部地區(qū)財(cái)政科技支出的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)

孫媛媛

(蘭州財(cái)經(jīng)大學(xué) 財(cái)稅與公共管理學(xué)院, 蘭州 730020)

加大全社會(huì)的科技支出投入是促進(jìn)科技進(jìn)步、實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的必然要求。目前,我國科技投入機(jī)制仍不完善,財(cái)政科技支出結(jié)構(gòu)也存在一些問題,特別是西部地區(qū)科技水平整體較低,極大地影響了當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展,也影響了國家的區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略。因此,研究西部地區(qū)科技支出存在的問題,對于從總體上統(tǒng)籌推進(jìn)科技創(chuàng)新工作,深化科技體制改革,縮小區(qū)域發(fā)展差距,更好地解決我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展中遇到的問題與挑戰(zhàn)具有重大意義。

1 文獻(xiàn)綜述

國內(nèi)外有眾多學(xué)者通過實(shí)證模型研究財(cái)政科技支出與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系。有的學(xué)者認(rèn)為政府加大科技支出能夠帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長;Romer[1]認(rèn)為政府科技投入能夠彌補(bǔ)研發(fā)活動(dòng)存在的外部性問題,從而激勵(lì)企業(yè)加大科技投入,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。Sissoko[2]運(yùn)用實(shí)證分析方法,發(fā)現(xiàn)政府通過增加R&D投入經(jīng)費(fèi),能夠促進(jìn)企業(yè)生產(chǎn)率的提高,拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長。有的學(xué)者認(rèn)為加大科技支出不僅不能拉動(dòng)經(jīng)濟(jì),甚至?xí)?dǎo)致經(jīng)濟(jì)下滑;Engen和Skinner[3]使用面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn),得出政府科技投入與經(jīng)濟(jì)增長之間呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)的關(guān)系。Acemoglu等[4]發(fā)現(xiàn)政府加大R&D經(jīng)費(fèi)補(bǔ)貼反而會(huì)降低企業(yè)生產(chǎn)率,抑制經(jīng)濟(jì)增長。

國內(nèi)學(xué)者對科技支出與經(jīng)濟(jì)增長之間持正相關(guān)關(guān)系的看法較多。鐵衛(wèi)和王天恒[5]使用協(xié)整檢驗(yàn)等計(jì)量方法得出陜西省財(cái)政科技支出對經(jīng)濟(jì)增長有促進(jìn)作用;胡欣然和雷良海[6]通過分析財(cái)政科技支出對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)度,證實(shí)了政府加大科技投入能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長;高新雨和王葉軍[7]使用GMM分析方法,得出財(cái)政科技支出對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用存在滯后性,大約在一到兩年之后能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。此外,近年來學(xué)者也從多個(gè)角度出發(fā),分析了我國財(cái)政科技支出存在的問題。周忠民等[8]的研究表明財(cái)政科技支出對全要素增長率具有正向驅(qū)動(dòng)作用,但具有顯著的區(qū)域異質(zhì)性;劉成杰等[9]利用基準(zhǔn)回歸模型分析了財(cái)政科技支出對區(qū)域創(chuàng)新的差異,得出東部地區(qū)科技支出對區(qū)域創(chuàng)新的影響要遠(yuǎn)大于中西部地區(qū),區(qū)域差異顯著;席小瑾和梁勁銳[10]對地方財(cái)政科技投入效率進(jìn)行測度,發(fā)現(xiàn)我國財(cái)政支出效率總體偏低,純技術(shù)進(jìn)步對科技投入效率貢獻(xiàn)度較高。

2 西部地區(qū)財(cái)政科技支出的現(xiàn)狀及問題

近年來,我國實(shí)施了區(qū)域創(chuàng)新戰(zhàn)略,加快了西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,加大了對科技創(chuàng)新的扶持力度,提高了地方政府的科技投入,財(cái)政科技支出規(guī)模逐年增大,但與經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)相比有較大差距,仍需進(jìn)一步加大政府財(cái)政對西部地區(qū)科技創(chuàng)新的支持力度。

2.1 財(cái)政科技支出規(guī)模較低

財(cái)政科技支出是納入國家預(yù)算安排用來支持科技發(fā)展而進(jìn)行的經(jīng)費(fèi)支出。根據(jù)中國統(tǒng)計(jì)年鑒和各省份的統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù),隨著我國對科技發(fā)展水平重視程度的提高,財(cái)政科技支出也在逐年增加,國家財(cái)政科技支出從2006年的1 688.5億元增長到2020年的9 018.34億元,15年增長了5.34倍。田時(shí)中等[11]的研究表明,區(qū)域創(chuàng)新戰(zhàn)略的實(shí)施以及西部大開發(fā),西部地區(qū)財(cái)政科技投入的規(guī)模也在逐步增大,但總體上與中部和東部地區(qū)相比還是有所差距。2006—2020年,西部地區(qū)財(cái)政科技支出從84.7億元增加到718.57億元,15年增長了8.48倍,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過全國平均增長率,但支出規(guī)模仍然較低。例如,2020年,東部地區(qū)財(cái)政科技投入達(dá) 3 605.78 億元,比西部地區(qū)高5倍;而西部地區(qū)的政府財(cái)政科技投入占財(cái)政總支出中的比例和占地區(qū)GDP中的比例也遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于全國平均水平。財(cái)政科技支出不足,在一定程度上會(huì)制約西部地區(qū)創(chuàng)新能力的提升,甚至?xí)M(jìn)一步拉大與中東部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距。

2.2 財(cái)政科技支出地區(qū)差距大

首先,由于地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平及財(cái)政收入等水平的不同,財(cái)政科技支出規(guī)模也不盡相同,差距較大。根據(jù)中國統(tǒng)計(jì)年鑒和各省份的統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù),2020年,全國各級財(cái)政科技投入的平均水平為187.16億元,西部地區(qū)最高的四川為181.7億元,最低的西藏為8.99億元,均低于全國平均水平。另外,地方財(cái)政科技投入在地方財(cái)政中所占的比例和地區(qū)生產(chǎn)總值的比例也有很大差異;2020年西部各省份財(cái)政科技支出占各地區(qū)財(cái)政支出總量的比例,最高的貴州為1.97%,最低的內(nèi)蒙古僅占0.4%,均未達(dá)到2%。財(cái)政科技支出占當(dāng)?shù)谿DP的比例,寧夏最高,為0.71%,內(nèi)蒙古最低,僅為0.19%,差異很大。

2.3 財(cái)政科技支出結(jié)構(gòu)不合理

研究和實(shí)驗(yàn)開發(fā)資金是指在企業(yè)內(nèi)部進(jìn)行基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究和研究開發(fā)等方面的實(shí)際開支。就西部地區(qū)的科研經(jīng)費(fèi)而言,用于基礎(chǔ)研究方面的投資相對較少。根據(jù)中國統(tǒng)計(jì)年鑒和各省份的統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù),2020年盡管面臨著新冠肺炎疫情的嚴(yán)峻挑戰(zhàn),我國的全社會(huì)研發(fā)經(jīng)費(fèi)依然保持著穩(wěn)定增長的趨勢,全國共投入R&D經(jīng)費(fèi)24 393.1億元。2020年我國R&D經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度(R&D經(jīng)費(fèi)與GDP之比)達(dá)到2.40%,西部省份中,投入強(qiáng)度最大的陜西為2.42%,超過了全國總水平,但最低的內(nèi)蒙古僅為0.32%,地區(qū)間差距仍然很大。2020年,西部地區(qū)R&D經(jīng)費(fèi)支出共3 212.9億元,在基礎(chǔ)科研方面投入了210.9億元,用于應(yīng)用研究的有449.5億元,用于試驗(yàn)發(fā)展的有2 552.5億元,其中西部地區(qū)用于基礎(chǔ)研究的投入占比最高。

3 西部地區(qū)財(cái)政科技支出經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)的實(shí)證分析

根據(jù)數(shù)據(jù)的可獲得性,通過中國西部地區(qū)12個(gè)省份2006—2020年的數(shù)據(jù)來研究財(cái)政科技支出的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng),同時(shí)將影響經(jīng)濟(jì)增長的資本、勞動(dòng)力等其他因素與財(cái)政科技支出因素放在同一框架中進(jìn)行分析。

3.1 模型構(gòu)建

為了保證測量結(jié)果的可信度以及最大限度地減小測量誤差,采用柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù),并在此基礎(chǔ)上引入了新變量。為了防止多重共線性的產(chǎn)生,將部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行了對數(shù)化處理,得到實(shí)證模型方程為

ln GDP=β0+β1(Sci-gov)it+β2LnKit+
β3lnLit+β4Czhit+β5Ruit+β6Patit+σit

(1)

式中:i為西部地區(qū)不同的省份;t為2006—2020年期間的不同年份;β1、β2、β3、β4、β5、β6分別為各變量對經(jīng)濟(jì)增長的影響程度;σ為隨機(jī)干擾項(xiàng)。

3.2 數(shù)據(jù)選擇與說明

被解釋變量為經(jīng)濟(jì)增長(ln GDP),經(jīng)濟(jì)增長指標(biāo)采取各地區(qū)的生產(chǎn)總值進(jìn)行刻畫,在回歸中進(jìn)行對數(shù)化處理,為了排除物價(jià)波動(dòng)的影響,用GDP平減指標(biāo)將其轉(zhuǎn)換為2000年的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)。核心解釋變量為財(cái)政科技支出(Sci-gov),也就是當(dāng)年該地區(qū)納入公共預(yù)算當(dāng)中的科學(xué)技術(shù)支出,用財(cái)政科技支出與財(cái)政支出的比值進(jìn)行刻畫。在控制變量的選取上,使用資本投入(lnK)、勞動(dòng)力投入(lnL)、城鎮(zhèn)化水平(Czh)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(Ru)、技術(shù)創(chuàng)新(Pat)5個(gè)控制變量。資本投入情況用各省份的固定資本形成總額來衡量,在回歸中對其進(jìn)行對數(shù)化處理。同時(shí),為了排除價(jià)格因素,對該指標(biāo)以2000年固定資本形成價(jià)格指數(shù)為基礎(chǔ)來處理。勞動(dòng)力投入是由城市單位的就業(yè)人數(shù)的對數(shù)來衡量的;城鎮(zhèn)化水平是以城鎮(zhèn)人口與年底人口比率度量的;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)采用了第三產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)的比率;技術(shù)創(chuàng)新使用專利授權(quán)數(shù)的對數(shù)值衡量。

3.3 數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計(jì)

根據(jù)中國統(tǒng)計(jì)年鑒和各省份的統(tǒng)計(jì)年鑒,并采用相鄰數(shù)據(jù)對個(gè)別遺漏數(shù)據(jù)進(jìn)行了補(bǔ)充。其中西藏的固定資本形成總額數(shù)據(jù)缺乏,因此資本投入里有15個(gè)數(shù)據(jù)缺失。表1顯示了各個(gè)變量的統(tǒng)計(jì)分析,可以看出,2006—2020年,實(shí)際GDP的對數(shù)值最小值為5.477,最大值為10.280,說明15年來GDP的變動(dòng)還是比較大的。

表1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

3.4 單位根檢驗(yàn)

使用含有時(shí)間序列的面板數(shù)據(jù),時(shí)間序列是否平穩(wěn)會(huì)對實(shí)證結(jié)果產(chǎn)生極大影響,盡管通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行對數(shù)化處理能夠增強(qiáng)其平穩(wěn)性,減少出現(xiàn)異方差的情況,但為了防止“偽回歸”影響實(shí)證結(jié)果,仍然需要進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。這里采取費(fèi)雪檢驗(yàn)(ADF檢驗(yàn))和Im、Pesear和Shin 2003年提出的IPS檢驗(yàn),結(jié)果如表2所示。在IPS檢驗(yàn)中,僅lnL和Czh的數(shù)據(jù)是穩(wěn)定的。用一階差分法對所有變量進(jìn)行了單位根檢驗(yàn),各個(gè)變量的一階差分序列對應(yīng)的P均小于0.05,排除了原始的單位根假定,一階差分序列為穩(wěn)定序列。因此,可直接對各變量進(jìn)行回歸分析。

表2 單位根檢驗(yàn)

3.5 協(xié)整檢驗(yàn)

通過對所建立的模型進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)來充分地防止偽回歸。采用Pedroni(表3)和Westerlund(表4)的檢驗(yàn)方法,Pedroni檢驗(yàn)P為0.001 3,Westerlund檢驗(yàn)P為0.023,均小于0.05。Pedroni檢驗(yàn)和Westerlund檢驗(yàn)的原假設(shè)均為不存在協(xié)整關(guān)系,P小于0.05,說明了經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、財(cái)政科技支出、資本投入、勞動(dòng)力投入、城鎮(zhèn)化水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及技術(shù)創(chuàng)新之間存在著長期均衡相關(guān)關(guān)系,可以使用該樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析。

表3 Pedroni面板協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

表4 Westerlund面板協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

3.6 模型選擇與回歸

分別使用混合回歸、固定效應(yīng)回歸、隨機(jī)效應(yīng)回歸三種回歸方法來選擇最優(yōu)的實(shí)證模型。如表5所示,首先,F檢驗(yàn)的P為0.000 0,因此拒絕原假設(shè),選擇固定效應(yīng)模型;其次,LM檢驗(yàn)的P為0.000 0,表明隨機(jī)效應(yīng)模型優(yōu)于混合模型;最后,Hausman檢驗(yàn)的P為0.002 6,在5%的顯著性水平上拒絕了隨機(jī)效應(yīng)模型最優(yōu)的原假設(shè),因此選擇固定效應(yīng)模型進(jìn)行實(shí)證回歸,回歸結(jié)果如表6所示。

表5 模型選擇

根據(jù)表6的回歸結(jié)果可以看出,各變量的P均小于0.05,并且西部地區(qū)財(cái)政科技支出水平、資本投入、勞動(dòng)力投入、城鎮(zhèn)化水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化及技術(shù)創(chuàng)新水平對經(jīng)濟(jì)增長的影響是正向的。財(cái)政科技支出指標(biāo)的系數(shù)顯著為正,財(cái)政科技支出水平每增長1%,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平增長0.242%;資本投入每增加1%,經(jīng)濟(jì)增長0.812%;勞動(dòng)力投入每增長1%,經(jīng)濟(jì)增長0.483%;城鎮(zhèn)化水平每增長1%,經(jīng)濟(jì)增長2.786%;此外,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級及技術(shù)創(chuàng)新均對經(jīng)濟(jì)增長有顯著的正影響。同時(shí)可以看出,這5個(gè)變量中,對西部地區(qū)生產(chǎn)總值影響最大的是城鎮(zhèn)化水平,產(chǎn)出彈性高達(dá)2.786;對西部GDP影響最小的是技術(shù)創(chuàng)新。財(cái)政科技支出的產(chǎn)出彈性顯著為正,說明加大財(cái)政科技投入,是可以促進(jìn)西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的。

3.7 格蘭杰因果檢驗(yàn)

在協(xié)整檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上,對財(cái)政科技支出與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn),驗(yàn)證西部地區(qū)財(cái)政科技支出與GDP是否存在短期因果關(guān)系,檢驗(yàn)結(jié)果如表7所示。

表7 格蘭杰因果檢驗(yàn)

財(cái)政政策效應(yīng)一般具有時(shí)滯性,由檢驗(yàn)結(jié)果可知,在滯后期為3年時(shí),財(cái)政科技投入構(gòu)成經(jīng)濟(jì)增長的格蘭杰原因而僅在滯后期為1年時(shí),經(jīng)濟(jì)增長構(gòu)成了財(cái)政科技支出的格蘭杰原因。這表明由于財(cái)政政策的滯后性,使得西部地區(qū)財(cái)政科技支出投入到了第三年才帶動(dòng)了地方經(jīng)濟(jì)增長。

4 結(jié)論與建議

西部地區(qū)財(cái)政科技支出與經(jīng)濟(jì)增長具有長期的均衡關(guān)系,就整體而言,財(cái)政科技支出的投入能夠帶動(dòng)西部經(jīng)濟(jì)增長,但短期內(nèi)對促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的作用并不明顯。這主要是由于財(cái)政科技支出的執(zhí)行進(jìn)度慢,財(cái)政資金使用效率低下而造成政策的滯后效應(yīng)。另外,對于西部地區(qū)財(cái)政科技支出方面存在的一些問題,提出以下建議。

4.1 擴(kuò)大財(cái)政科技支出規(guī)模

首先,轉(zhuǎn)變西部地區(qū)發(fā)展觀念。只有從思想上意識到科技對經(jīng)濟(jì)增長的重要性,才能夠促使地方政府增加對科技創(chuàng)新的財(cái)政投入。同中東部地區(qū)相比,西部地區(qū)較多依靠當(dāng)?shù)刎S富的資源來拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,但面對資源枯竭的現(xiàn)狀,西部地區(qū)要轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式,加速產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整,促進(jìn)企業(yè)技術(shù)進(jìn)步,增強(qiáng)創(chuàng)新能力,提升技術(shù)競爭力,做到經(jīng)濟(jì)增長符合“科學(xué)發(fā)展觀”與“以人為本”的要求,從思想上加強(qiáng)對科技的重視,培養(yǎng)創(chuàng)新意識。其次,鼓勵(lì)西部地區(qū)增加財(cái)政科技資金投入,提高財(cái)政科技支出占財(cái)政支出及地區(qū)GDP的比例。最后,加強(qiáng)對財(cái)政資金的監(jiān)管,改善財(cái)政制度,明確各財(cái)政部門的職責(zé),規(guī)范資金管理辦法,落實(shí)財(cái)政資金的全面預(yù)算績效管理,牢牢把握好預(yù)算編制、執(zhí)行、監(jiān)督、考核等關(guān)鍵環(huán)節(jié),切實(shí)提高財(cái)政科技經(jīng)費(fèi)的使用效益,做到不浪費(fèi),爭取將所有的財(cái)政資金都用在“刀刃上”。

4.2 縮小地區(qū)間財(cái)政科技支出差距

我國自改革開放以來,東部沿海地區(qū)實(shí)現(xiàn)了優(yōu)先發(fā)展,區(qū)域經(jīng)濟(jì)迅速飛升,而中西部地區(qū)特別是西部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展依然十分落后。盡管“西部大開發(fā)”戰(zhàn)略的實(shí)施在一定程度上改善了西部地區(qū)的落后狀態(tài),促進(jìn)了當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展,但與中東部地區(qū)相比仍有很大的差距。一些較為落后的西部地區(qū)僅僅依靠當(dāng)?shù)卣呢?cái)政能力,很難實(shí)現(xiàn)對科技事業(yè)的較大投入,因此,應(yīng)當(dāng)通過對口支援及轉(zhuǎn)移支付等方法,幫助西部地區(qū)特別是西部更為落后的地區(qū),增加財(cái)政科技投入與人才輸入,完善基礎(chǔ)設(shè)施,提供技術(shù)支持,擴(kuò)大財(cái)政科技支出規(guī)模,加強(qiáng)科研機(jī)構(gòu)、高校與企業(yè)之間的合作,激發(fā)創(chuàng)新活力。

4.3 優(yōu)化財(cái)政科技支出結(jié)構(gòu)

西部地區(qū)的科研投入比例明顯高于中部和東部地區(qū)?；A(chǔ)科研主要依靠政府的資金支持,更多的依賴于國家扶持,而應(yīng)用研究仍然依賴于企業(yè)及社會(huì)經(jīng)費(fèi)的投入。由于基礎(chǔ)研究更多的是一種理論性質(zhì)的研究,主要以論文及著作的形式表現(xiàn)出來,需要較多的時(shí)間及資金投入,同時(shí)也具有很強(qiáng)的外部性,對推動(dòng)地方科技事業(yè)的發(fā)展和技術(shù)進(jìn)步具有很大的局限性。西部地區(qū)應(yīng)當(dāng)在保證基礎(chǔ)研究的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步提高對經(jīng)濟(jì)效益較高的相關(guān)試驗(yàn)活動(dòng)的投入比例,更有效率地促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。