關(guān)鍵詞:地方財(cái)政;財(cái)政科技投入;經(jīng)濟(jì)增長;平行面板數(shù)據(jù)
摘 要: 運(yùn)用平行面板數(shù)據(jù)(panel-data)的基本理論,對1996~2005年我國30個省市區(qū)的地方財(cái)政科技投入與地方經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析的結(jié)果表明:地方財(cái)政科技投入對不同省市區(qū)地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)作用存在很大差異,在時間上表現(xiàn)為影響彈性逐年降低,在地域上表現(xiàn)為不均衡。因此,地方財(cái)政應(yīng)保持科技投入的適度增長,不應(yīng)一味強(qiáng)調(diào)超過實(shí)際能力的投入,也可以通過中央財(cái)政投入傾斜來彌補(bǔ)地方財(cái)政的不足,以提高地方財(cái)政科技投入的效率。
中圖分類號: F127
文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A
文章編號: 1009—4474(2007)05—0022—06
科學(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力,對經(jīng)濟(jì)增長有著積極的促進(jìn)作用??萍纪度胧强萍歼M(jìn)步的動力和能源,科學(xué)技術(shù)對經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)必須有科技投入作保障,科技投入的數(shù)量和使用效果直接影響科技水平和科技競爭能力,同時也影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會進(jìn)步。因此,研究科技投入與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系,對于建立科學(xué)的科技投入機(jī)制,提高科技投入資金的使用效率具有重要意義。
一、文獻(xiàn)綜述
目前學(xué)界研究中國科技投入與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的文獻(xiàn)比較多,研究財(cái)政科技投入與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的文獻(xiàn)相對較少。如單紅梅等利用不同方法、從不同角度研究了中國科技投入與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系,唐五湘等研究了有關(guān)省市科技投入與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系;呂忠偉等通過對經(jīng)濟(jì)模型的Granger檢驗(yàn)實(shí)證了我國財(cái)政科技投入與經(jīng)濟(jì)增長之間的相互關(guān)系及傳導(dǎo)機(jī)制,朱春奎利用時間序列動態(tài)均衡分析方法,考察了我國財(cái)政科技投入與GDP的關(guān)系。而研究全國地方財(cái)政科技投入與地方經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的文獻(xiàn)則比較少見。
本文則運(yùn)用平行面板數(shù)據(jù)的基本理論研究地方財(cái)政科技投入與地方經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系,說明我國各個地區(qū)財(cái)政科技投入對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響彈性不一致,可通過政策傾斜提高我國科技資源的使用效率,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,并在一定程度上縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)的差異。
二、數(shù)據(jù)選取
本文研究地方財(cái)政科技投入對該地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn),首先是通過檢驗(yàn)來確定面板數(shù)據(jù)模型的形式,然后對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行橫向和縱向的擬合回歸分析與彈性分析。利用1996~2005年度全國30個省市區(qū)(港、澳、臺地區(qū)除外,重慶與四川合并為“川渝”)的有關(guān)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù),對地方財(cái)政科技投入與地方經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析,計(jì)算相關(guān)度和彈性系數(shù),考察該時段內(nèi)我國地方財(cái)政科技投入與該地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的相互影響。1996~2005年全國各個地區(qū)(30個省市區(qū))國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒2006》,1996~2005年全國各個地區(qū)地方財(cái)政科技投入總額(SCI)數(shù)據(jù)來自《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒2006》及國家科技部網(wǎng)站。
三、模型分析
(一)pand-data模型 panel-data模型也稱TS/CS(Time Series/CI'OSS Series)模型,panel-data常被譯成“平行面板數(shù)據(jù)”,是指調(diào)查經(jīng)歷一段時間相同的橫截面數(shù)據(jù),包含了時間序列與橫截面的具有個體、時間、指標(biāo)等三維信息的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。簡單地理解是:在時間序列上取多個截面,在這些截面上同時選取由樣本觀測值所構(gòu)成的樣本數(shù)據(jù)以建立模型。與單純的時間序列或截面數(shù)據(jù)相比,panel—data數(shù)據(jù)為研究人員提供了更大的樣本點(diǎn),從而有利于改善參數(shù)估計(jì)的有效性和更深入地分析問題。
設(shè)有因變量yit與1×k維解釋變量向量Xit,滿足線性關(guān)系:
yit=αit+βyitXyit+μyit
(1)
其中i=1,2,…,N;t=1,2,…T。模型考慮了k個經(jīng)濟(jì)指標(biāo)在n個個體及T個時間點(diǎn)上的變動關(guān)系,N表示個體截面單元的個數(shù),T表示每個截面單元的觀測時期總數(shù),參數(shù)α表示模型的常數(shù)項(xiàng),βit=(β1t,β2t…βkt)表示對應(yīng)于解釋變量向量Xit=(x1t,x2t,…,xkt的k×l維系數(shù)向量,k表示解釋變量個數(shù),隨機(jī)誤差項(xiàng)μit,相互獨(dú)立,且滿足零均值、等方差為σ2μ的假設(shè)。
相對于只利用截面數(shù)據(jù)或只利用時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)分析而言,平行面板數(shù)據(jù)模型具有許多優(yōu)點(diǎn)。首先,它通常提供給研究者大量的數(shù)據(jù)點(diǎn),這樣就增加了自由度并減少了解釋變量之間的共線性,從而增進(jìn)了計(jì)量經(jīng)濟(jì)估計(jì)的有效性。其次,也是比較重要的一點(diǎn),就是利用平行面板數(shù)據(jù)模型可以多層面分析經(jīng)濟(jì)問題。再次,截面變量和時間變量的結(jié)合信息能夠顯著地減少缺省變量所帶來的問題。
模型常有如下三種情形:(1)αi=αj,βi=βj,稱為等截距等系數(shù)模型,在橫截面上無個體影響,無結(jié)構(gòu)變化,則普通最小二乘法給出α和β的一致有效估計(jì),相當(dāng)于多個截面數(shù)據(jù)放在一起作為樣本數(shù)據(jù)。(2)αi≠αj,βi=βj,稱為變截距模型,在橫截面上個體影響不同,表現(xiàn)為模型中被忽略的反映個體差異的變量影響,又分為固定影響和隨機(jī)影響兩種情況。(3)αi=αj,βi≠βj,稱為變系數(shù)模型,除了存在個體影響之外,在橫截面上還存在變化的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu),因而結(jié)構(gòu)參數(shù)在不同橫截面單位上是不同的。
變截距模型是應(yīng)用最廣泛的一種平行面板數(shù)據(jù)模型,當(dāng)橫截面的單位是總體的所有單位時,固定影響模型是一個合理的模型。但是我們要研究全國各個地區(qū)上述兩個變量的影響差異,就需要通過變系數(shù)模型來描述,因此具體模型設(shè)定為哪一種情形,需要通過簡單的檢驗(yàn)。
(二)檢驗(yàn)
平行面板數(shù)據(jù)由兩維的數(shù)據(jù)構(gòu)成,如果模型設(shè)定不正確會造成較大的偏差,估計(jì)結(jié)果與實(shí)際情況將相差甚遠(yuǎn)。因此,利用平行面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行經(jīng)濟(jì)分析時應(yīng)首先設(shè)定模型。根據(jù)橫截面單位與整體所有單位的關(guān)系,平行面板數(shù)據(jù)模型分為固定效應(yīng)模型與隨機(jī)效應(yīng)模型。由于兩種模型的誤差項(xiàng)結(jié)構(gòu)不同,導(dǎo)致模型設(shè)定方法不同。通常使用的檢驗(yàn)是協(xié)方差分析檢驗(yàn),主要檢驗(yàn)如下兩個假設(shè):
H1:β1=β2=…βk
H2:α1=α2=…αk
β1=β2=…βk
可見,如果接受假設(shè)H2,則可以認(rèn)為樣本數(shù)據(jù)符合的模型屬于無個體影響不變系數(shù)的單方程模型,就無須進(jìn)一步檢驗(yàn)。如果拒絕假設(shè)H2,則需要檢驗(yàn)假設(shè)H1;如果拒絕假設(shè)H1,則認(rèn)為樣本數(shù)據(jù)符合變系數(shù)的單方程模型,反之則認(rèn)為樣本數(shù)據(jù)符合變截距的單方程模型。
在假設(shè)H2下檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量F2與在假設(shè)H1下檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量FH1。都服從相應(yīng)自由度下的F分布,計(jì)算公式如下:

根據(jù)沃爾德定理構(gòu)造的統(tǒng)計(jì)量FH1、FH2,可以確定需要選取的模型形式。利用平行面板數(shù)據(jù)對固定效應(yīng)模型與隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì),得:
S1=29.2,S2=89.8,S3=51.9,F(xiàn)1=7.52,F(xiàn)2=1.88。
查F分布表,給定5%的顯著水平,得到臨界值:F1(9,300)=2.72,F(xiàn)2(29,300)=1.64。由此看出F2遠(yuǎn)大于臨界值,因此可以拒絕原假設(shè)H2,認(rèn)為用全國各個地區(qū)的樣本數(shù)據(jù)不能建立一個統(tǒng)一的計(jì)量模型。接著繼續(xù)檢驗(yàn)H1,可以看出F1也遠(yuǎn)大于臨界值,因此,拒絕H1,認(rèn)為各個地區(qū)模型系數(shù)存在差異,可以采取變系數(shù)模型的單方程回歸來擬合,其形式如下:
yit=αi+βiXit+μit(2)
這表明地方財(cái)政科技投入對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)在各個地區(qū)間及年度時間上都存在著差異。因此,在下面的實(shí)證中分別通過截面和時間來建立模型,說明各個地區(qū)地方財(cái)政科技投入與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系。
四、實(shí)證分析
(一)截面估計(jì)
為消除可能存在的異方差現(xiàn)象,應(yīng)對兩個變量進(jìn)行對數(shù)變換,變換后不改變原序列的內(nèi)在關(guān)系,新的變量為lngdp與lnsci。其變系數(shù)固定效應(yīng)模型為:
lngdpi=αi+α*+βilnscii
運(yùn)用Eviews對模型進(jìn)行擬合,結(jié)果見表1。
表1中,3.608929是各個地區(qū)模型的固定截距,即模型中的,代表地方財(cái)政科技投入以外的經(jīng)濟(jì)因素對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響;Fixed Effects表示模型中的βi,為模型中固定效應(yīng)部分;Coefficient表示模型中的βi,代表的變量的變動系數(shù)。(i分別表示全國各個地區(qū))從表1中可以看出,整個模型擬合較好,說明地方財(cái)政科技投入與經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在著高度相關(guān)性。由于自變量與因變量都是對數(shù)化后的變量,β實(shí)際上就是地方財(cái)政科技投入對地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展的彈性。也就是說地方財(cái)政科技投入每增加一個百分點(diǎn),其經(jīng)濟(jì)規(guī)模就隨著增加βi個百分點(diǎn)。在這里我們重點(diǎn)關(guān)注模型自變量的系數(shù)(coefficient),系數(shù)越大,說明地方財(cái)政科技投入對地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展的彈性越大,地方財(cái)政科技投入對地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)也就越大。
從表l中還可看出,彈性較高(大于O.9)的有河北、山西、內(nèi)蒙古、云南、陜西、甘肅等6個省區(qū),其中甘肅最高,為1.068;彈性較低(小于O,5)的有上海、浙江、湖北、湖南、廣西等省市區(qū)。這表明在全國范圍內(nèi)各個省市區(qū)的地方財(cái)政科技投入對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)存在著很大的差異,因此,可假定在全國各省市區(qū)間重新分配科技資源就會帶來經(jīng)濟(jì)的更大發(fā)展。(吉林省的T值和P值都不能通過檢驗(yàn),查找數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)每一年份地方財(cái)政科技投入并非是增加的,甚至出現(xiàn)極大的波動,這是吉林財(cái)政支出的問題,在這里我們不具體討論。)
(二)時間估計(jì)
從時間角度估計(jì)就是以每一年的30個地區(qū)作為一個序列進(jìn)行估計(jì)。如同上面的估計(jì)一樣,對兩個變量進(jìn)行對數(shù)變換,變換后不改變原序列的內(nèi)在關(guān)系,只是經(jīng)濟(jì)含義解釋發(fā)生變化。其變系數(shù)的固定效應(yīng)模型為:
lngdpi=αi+α*+βilnscii (4)
運(yùn)用Eviews對模型進(jìn)行擬合,結(jié)果見表2。

表2中,1.856378是各個年份模型的固定截距,即模型中的α*,代表地方財(cái)政科技投入以外的經(jīng)濟(jì)因素對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響;Fixed Effects表示模型中的αt,為模型中固定效應(yīng)部分;Coefficient表示模型中的βt,代表自變量的變動系數(shù)。(t分別表示各個年份時間上的數(shù)據(jù))從表2中可以看出,整個模型擬合較好,說明地方財(cái)政科技投入與經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在著高度的線性相關(guān)性。由于自變量與因變量都是對數(shù)化后的變量,βt實(shí)際上是地方財(cái)政科技投入對地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展的彈性。也就是說地方財(cái)政科技投入每增加1個百分點(diǎn),其經(jīng)濟(jì)規(guī)模就隨著增加盧,個百分點(diǎn)。在這里我們重點(diǎn)關(guān)注的是模型自變量的系數(shù)(Coefficient),系數(shù)越大,說明這一年地方財(cái)政科技投入對地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展的彈性越大,地方財(cái)政科技投入對地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)也就越大。
從表2中還可看出,彈性(自變量系數(shù))最高的是1996年,最低的是2005年,并且從1996年到2005年彈性逐年降低。說明在所有影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展的因素中,地方財(cái)政科技投入的影響力在逐年遞減。地方財(cái)政科技投入增加1%,地方經(jīng)濟(jì)增加比例就從1996年的1.12%降至2005年的O.845%。這也符合邊際經(jīng)濟(jì)效用遞減規(guī)律。固定效應(yīng)αt+α*中,α*恒定不變,α*隨著時間的推移在逐漸增大,固定效應(yīng)從1996年的1.19(1.856-O668)增加到2005年的2.553(1.856+0.697)。說明經(jīng)過長期的經(jīng)濟(jì)發(fā)展與積淀,在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響因素中其他因素影響力越來越大,或者說經(jīng)濟(jì)發(fā)展的慣性越來越大,也即某一年即使沒有地方財(cái)政科技投入,經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模仍存在一個相當(dāng)于固定效應(yīng)的基數(shù)。

綜上所述,我國地方財(cái)政科技投入對地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響彈性在逐年降低,但截距項(xiàng)是在逐漸增加。說明我國經(jīng)濟(jì)在健康快速發(fā)展的同時,所受到的其他影響逐漸增加,而地方財(cái)政科技投入的影響作用相對降低;并且隨著經(jīng)濟(jì)規(guī)模的擴(kuò)大,其發(fā)展慣性也越來越大,受地方財(cái)政科技投入影響以外因素的作用也越來越大。
五、結(jié)論及建議
通過實(shí)證分析可以看出,地方財(cái)政科技投入對地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響在各個地區(qū)及年份存在著很大的差異,在時間上表現(xiàn)為影響彈性逐年降低,在地域上凸顯了我國長期的先東部后西部、先城市后農(nóng)村的區(qū)域政策帶來的不平衡現(xiàn)象。在全國各個省市區(qū)之間,地方財(cái)政科技投入對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的彈性差異較大,說明我國的財(cái)政科技投入偏向并不能反映市場規(guī)律,不能使資源通過市場配置實(shí)現(xiàn)效率的最大化。例如陜西與甘肅的邊際收益較高卻不能得到更多的財(cái)政科技投入。這種資源配置的不合理現(xiàn)象將會進(jìn)一步加大我國的地區(qū)貧富差距。
根據(jù)以上的實(shí)證分析結(jié)論,特提出如下建議:
1.保持地方財(cái)政對科技投入的適度增長
地方財(cái)政科技投入對經(jīng)濟(jì)發(fā)展有一定的推動作用,因此應(yīng)不斷加大這種投入。但考慮到地方財(cái)政科技投入對地方經(jīng)濟(jì)的影響彈性逐年降低,該投入應(yīng)保持在一個適度增長的規(guī)模內(nèi),不應(yīng)一味強(qiáng)調(diào)超過實(shí)際能力的投入,以免造成不合理投入帶來的其他問題。
2.中央財(cái)政對不同地區(qū)科技投入應(yīng)實(shí)行政策傾斜
中央財(cái)政應(yīng)視各地區(qū)財(cái)政投入對地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不同彈性,重點(diǎn)支持影響彈性較高的地區(qū),使投入有更大的收益,促使各地區(qū)地方財(cái)政科技投入對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響彈性趨于一致,使資源達(dá)到較高的配置,提高總體科技投入使用效率,同時縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的差距。