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福建省地方财政科技投入对科技产出影响的实证研究
福建省地方财政科技投入对科技产出影响的实证研究
------基于VEC模型分析
刘昕叶阿忠
(福州大学管理学院福建福州350002)
摘要:
现代经济增长理论认为技术进步是经济增长的一个重要源泉,而财政科技投入是技术进步的物质保障和动力。
本文利用1987-2007年度经济数据,运用协整理论和VEC模型,对福建省科技投入与产出的关系进行实证分析。
实证结果表明,福建省财政科技投入对于科技产出有较为积极的拉动作用,但作用不是很强,特别地专利申请数是促进财政科技支出数变化的重要原因。
这一结论为福建省财政科技投入政策提供了一定的参考标准。
关键词:
科技投入;科技产出;VEC模型
TheimpactoflocalfinancialinputinS&TonS&ToutputsinFujianProvince
LiuXinYeAzhong
(ManagementCollegeofFuzhouUniversity,Fuzhou350002,China)
Abstract:
Moderneconomicgrowththeorysuggeststhattechnologicaladvancesareanimportantsourceofeconomicgrowth,financialinvestmentinscienceandtechnologyaretechnologicaladvancestoprotectthematerialandpower.Inthispaper,usingtheannualeconomicdata1987-2007,cointegrationtheoryandVECmodel,toanalyzetherelationshipbetweeninputandoutputofs&tinFujianProvincial.Empiricalresultsshowthatthefinancialinvestmentins&tinFujianProvincehasamorepositiveroleinstimulatings&toutput,buttheroleisnotverystrong,inparticularthenumberofpatentapplicationsisanimportantfactortopromotethenumberofchangesinfinancialtechnologyspending.Thisconclusionprovidesacertainamountofreferencestandardforthefinancialinvestmentins&tpolicyinFujianProvince.
Keywords:
S&Tinput;S&Toutput;VECmodel
一、引言
科学技术是第一生产力,对经济增长有着积极的促进作用。
科技投入是科技进步的动力和能源,科学技术对经济的贡献必须有科技投入作保障,科技投入的数量和使用效果直接影响科技水平和科技竞争能力,同时也影响经济发展和社会进步。
因此,研究科技投人与科技产出的相关问题对提高科技投入的认识,增加科技投入的数量,优化科技投入的结构,建立科学的科技投入机制,提高科技投入资金的使用效率,加速经济发展具有重要的意义。
科学技术是对历史起推动作用的革命力量。
马克思曾经指出,随着工业的发展,现实财富的创造较少地取决于时间和所耗费的劳动量,而主要取决于一般的科学技术和技术进步,或者说取决于科学在生产上的应用。
关于科技进步对于经济增长贡献的研究,在柯布——道格拉斯生产函数中,开始考虑技术进步对产量的影响,但它无法解释科技进步的意义。
在哈罗德——多马模型中,技术水平假设不变,而索洛——斯旺模型则将技术进步作为经济增长的外生因素。
此后,以罗默和卢卡斯为代表的一批经济学家在对新古典经济增长理论重新思考的基础上,提出了新经济增长理论,突破性地将技术进步内生化,从生产率和技术进步方面研究经济增长,把当今世界的经济增长归结为来自知识和人力资本的增长,认为技术因素成为经济增长的决定因素。
Park的模型,认为非竞争性和非排他性的政府研究也可以导致经济增长。
Griliches、Coe和Moghadam的经验Griliches、Coe和Moghadam的经验证据显示,国内R&D积累是生产率的重要决定因素。
Coe和Helpman利用以色列和21个OECD国家197~1990年的数据,发现国内和国外R&D资本对全要素生产率具有重要影响,国外R&D资本在进口比重大的国家对全要素生产率影响更大,而国内R&D资本存量在工业7国集团比较重要。
Sakurai、Papaconstantinou和Ioannidis利用10个主要OECD国家数据,也得出R&D是全要素生产率增长重要来源的结论。
90年代以来,关于政府资助政策能否有效促进企业R&D(研究与发展)投入,国外的学术界也着手对政府资助的绩效和作用进行研究。
早期的实证研究中,Capron(1997)支持了这种政策的有效性,即政府科技投入对企业R&D存在“杠杆作用”,能促进企业的R&D投入。
后期的实证研究中,Nadri和Mamuneas(1996)的研究说明了政府资助企业R&D投入会对行业R&D投入产生“替代效应”,以及David(2000)研究政府科技资助对企业产生的“挤出效应”。
近年来,学界研究中国科技投入与经济增长关系的,不论是从定性角度还是从定量角度的文献比较多。
研究财政科技投入与经济增长关系的文献相对较少。
如田俊刚(2003)用数据和协整分析表明我国科技投入对经济增长具有显著作用;单红梅(2006)等利用不同方法、从不同角度研究了中国科技投入与经济增长之间的关系;唐五湘(2006)等研究了有关省市科技投入与经济增长之间的关系;罗佳明,王卫红(2004)研究了中国科技投入对经济增长的贡献率。
胡日东等(2006)运用协整理论和VAR模型,利用经济数据对科技投入与经济增长的关系进行实证分析,测算了中国的科技投入对经济增长的长期和短期弹性。
吕忠伟(2006)等通过对经济模型的Granger检验实证了我国财政科技投入与经济增长之间的相互关系及传导机制;朱春奎(2004)利用时间序列动态均衡分析方法,考察了我国财政科技投入与GDP的关系。
而研究地方财政科技投入与地方经济增长关系的文献则比较少见。
陈义华,董玉成(2003)采用实证分析的方法进行东西部科技投入与经济增长关联关系比较。
吴成亮,林方杉(2007)基于索洛余值法对福建省1991~2005年的林业科技进步贡献率进行了测算。
曲昭仲,吴文兴(2007)对地方财政科技投入进行了理论分析。
吕利栋等(2007)利用历史数据分析了吉林省科技投入对经济增长的贡献。
曹圆圆(2006)对山东省1978~2002年科学事业费、科技三项经费及经济增长的有关数据变量进行了协整分析,揭示了山东科技投入与GDP之间的长期的动态均衡关系。
祝云,毕正操(2007)运用平行面板数据模型,对1996~2005年我国30个省市区的地方财政科技投入与地方经济增长关系进行实证分析表明,地方财政科技投入对不同省市区地方经济发展的促进作用存在很大差异。
上述研究由于研究角度、研究方法、研究对象和研究样本的不同,得出的结论也不尽相同,因此本文拟在已有研究成果的基础上,以福建省1987-2007年度经济数据为依据,运用向量误差修正(VEC)模型,对福建省公共财政科技投入和产出的关系进行实证分析。
二、福建省财政科技投入状况分析
我国长期以来科技事业以国家办为主,财政资金是科技支出的重要来源。
20世纪90年代,我国的科技经费筹集总额中,财政资金约占30%,财政是我国科研和科技发展的基础力量。
资料显示,1987-2007年福建财政科技支出金额呈逐年增加趋势,但福建省财政科技拨款占省财政支出的比重远小于国家财政科技拨款占国家财政支出的比重(除2000年比较接近),如图1、图2所示。
图1福建省财政科技支出
图2财政科技拨款对比图
随着我国经济的增长和对科技投入重视程度的提高,科技投入的数量大幅度提高。
据福建省统计年鉴的数据显示,福建省科技活动人员总数逐年递增,从1987年1.79万人,增加到2007年的11.28万人,增加了9.49万人,年平均增长11.18%;科技活动经费内部支出由1987年的1.30亿元,增加到2007年的17.28亿元,年均增长30.41%,且科技活动经费支出数每年均远高于财政科技支出数。
但从相对指标上看,国家财政科技拨款占国家财政支出的比重不断下降,从1987年的5%下降至2007年的4%;福建省财政科技拨款占财政总支出的比重在1987-1998年期间有升有降,而从1999年开始不但没有提高,相反却呈下降趋势,占财政总支出的比重由1999年的2.67%下降到2006年的2.04%,虽然在2007年有1个百分点的提高,但仍远小于国家财政科技拨款占国家财政支出的比重。
三、样本数据与变量选择
在变量的选取过程中,考虑到数据的可得性因素,最终选择1987年-2007年的福建统计年鉴年度数据。
原始数据包括:
居民消费价格指数(环比,年度数据)、专利申请数(项)、科技活动内部支出(万)、财政科技支出(万)、从事科技活动人员(人)。
变量选择为专利(
)、科技活动经费内部支出(
)、财政科技支出(
)、科技活动人员(
)。
其中:
科技活动经费内部支出(
)、财政科技支出(
)、科技活动人员(
)反映了地方财政科技投入;专利(
)反映了地方科技产出的成果。
在年鉴中各个经济总量指标用当年价格表示,为避免因通货膨胀或其他导致价格变化的因素带来的影响,首先对科技活动经费内部支出(
)、财政科技支出(
)指标用居民消费价格指数(以1986年为基年)调整为实际值。
本文的实证结果主要由Eviews5.0实现,在数据预处理时兼用了Excel软件。
四、实证分析
(一)变量平稳性检验
在进行实证分析的之前,对数据进行了自然对数化处理,这样处理首先是为了避免数据的剧烈波动,其次可以消除异方差的影响,且这种变换不会影响变量之间的长期稳定关系。
在下面的分析中,分别用
、
、
、
代表自然对数化以后的福建省专利申请数、科技活动经费内部支出、财政科技支出、从事科技活动人员。
在现实中,许多看起来明显无关的变量,对其回归却可能出现相关性显著的结论,这种现象就是我们通常所说的虚假回归。
经典计量回归模型是建立在稳定数据变量基础上的,对于非稳定变量,对其使用经典回归模型,可能会出现虚假回归问题。
由于许多经济变量是非稳定的,这就给经典的回归分析方法带来了很大限制。
但是,如果变量之间有着长期的稳定关系,即它们之间是协整的,则是可以使用经典回归模型方法建立回归模型的。
为此,本文首先对有关变量进行了ADF单位根检验具体结果见表1。
检验结果可以看出
、
、
、
都是I
(1)。
根据四变量量的单整阶数关系,由协整理论知可能存在协整。
表1有关变量的单位根检验
变量
检验类型(e,T,d)
t-统计值
10%临界值
Prob.
LZL
(e,0,1)
-3.919876
-2.655194
0.0083
LCZ
(e,0,1)
-2.798517
-2.655194
0.0772
LJF
(e,0,1)
-4.212223
-2.655194
0.0045
LRY
(e,0,1)
-4.089166
-2.655194
0.0058
注:
e和T分别表示带有常数项和趋势项,d表示采用的差分阶数
(二)协整检验
虽然时间序列
、
、
、
都是非平稳的,但是它们之间可能存在某种平稳的线性组合,这种线性组合反映了变量间的长期稳定关系,也即协整关系。
协整的意义就在于它揭示了一种长期稳定的均衡关系,满足协整的经济变量之间不能相互分离太远,一次冲击只能使它们短时间内偏离均衡位置,在长期中会自动回复到均衡位置。
协整分析的经济意义在于,对于两个具有各自长期波动规律的变量,如果它们之间是协整的,则它们之间存在一个长期的均衡关系。
反之,如果这两个变量不是协整的,则它们之间不存在一个长期的均衡关系。
关于协整关系的检验与估计,目前有许多具体的技术模型,如Engle-Granger两步法、Johansen和Juselius的极大似然法等。
Engle-Granger的两步法通常用于检验两变量之间的协整关系,对于多变量之间的协整关系,通常采用JJ检验。
它的原假设是:
至多存在r个协整向量。
由于本文涉及了总共四个变量,所以我们在用EVIEWS进行协整检验时选择Johansen协整检验法。
Johansenn协整检验法能判定协整方程的个数,该数被称为协整秩。
Johansen协整检验结果见表2,结果表明在5%的显著性水平下,四个序列之间存在一个协整向量。
表2Johansen协整检验
HypothesizedNo.ofCE(s)
Eigenvalue
TraceStatistic
0.05CriticalValue
None *
Atmost1
Atmost2
Atmost3
0.869816
0.639366
0.439568
0.248102
74.53511
35.79779
16.41984
5.417938
63.87610
42.91525
25.87211
12.51798
注:
*表示在1%的显著性水平拒绝原假设。
(三)Granger因果关系检验
协整检验结果告诉我们
、
、
、
之间存在长期的均衡关系,但是这种均衡关系是否构成因果关系,还需要进一步的验证。
根据简化的向量自回归(VAR)模型给出的Granger因果检验的形式,我们利用Eviews6.0软件提供的检验功能对上述VEC模型进行因果检验,详细结果如表3所示。
根据表3的结果,在10%的显著性水平上,专利申请数构成财政科技支出数的Granger原因,而其他变量之间的Granger因果关系不显著。
表3 Granger因果关系检验
零假设:
不存在Granger因果关系
滞后期
F统计量
概率
判断
不是
的格兰杰原因
不是
的格兰杰原因
1
1.30414
0.34621
0.26929
0.56400
接受
接受
不是
的格兰杰原因
不是
的格兰杰原因
1
4.35138
0.00221
0.05236
0.96304
拒绝
接受
不是
的格兰杰原因
不是
的格兰杰原因
1
2.78736
0.22513
0.11332
0.64120
接受
接受
(四)向量误差修正(VEC)模型
Engle和Granger将协整与误差修正模型结合起来,建立了向量误差修正模型。
要应用VEC模型首先要求序列间是可协整的,并通常使用Johanson协整检验方法。
实际上,VAR模型中的每个方程都是一个自回归分布滞后模型,因此,可以认为VEC模型是含有协整约束的VAR模型。
表示为:
(1)
这里,
是向量
的差分,
是滞后算子L的多项式,ECT是向量长期均衡的变异程度。
由于VEC模型的表达式仅仅适用于协整序列,而前面的Johansen协整检验表明四个序列之间存在协整关系,那么可以用所估计的协整关系构造误差修正项,并估计包括误差修正项作为回归的一阶差分形式的VAR模型,也就是建立向量误差修正(VEC)模型。
描述财政科技产出随财政科技投入变化的短期波动向长期均衡调整的误差修正模型为:
D(LZL)t=-0.146982D(LZL(-1))-0.263142D(LJF(-1))+0.078224D(LCZ(-1))+0.283004D(LRY(-1))+0.244760ECMt-1+0.217616
(2)
D(LJF)t=-0.472149D(LZL(-1))-0.357334D(LJF(-1))+0.526481D(LCZ(-1))+0.322546D(LRY(-1))-0.054234ECMt-1+0.267806(3)
D(LCZ)t=-0.456064D(LZL(-1))-0.003044D(LJF(-1))+0.601672D(LCZ(-1))-0.101918D(LRY(-1))+0.031158ECMt-1+0.148042(4)
D(LRY)t=-0.217042D(LZL(-1))-0.175187D(LJF(-1))-0.077009D(LCZ(-1))+0.242657D(LRY(-1))-0.069683ECMt-1+0.154414(5)
以上分析结果表明:
1、福建省在1987-2007年期间,财政科技投入和产出之间存在长期稳定的均衡关系。
2、从
(2)式可以看出,在短期内,专利申请数的变动受到自身、科技活动经费、财政科技支出和科技活动人员等变动的影响。
其中,滞后1年的科技活动经费、科技活动人员对专利申请数变动的影响较显著,在所列影响因素中科技活动人员的对其影响最大,而财政科技支出对专利申请数变动的影响较弱,财政科技支出增加一个单位,专利申请数仅增加7.82%;(3)式表明,在短期内,科技活动经费的变动受到自身、专利申请数、财政科技支出和科技活动人员等变动的影响。
滞后1年的专利申请数、财政科技支出、科技活动经费和科技活动人员对其影响都比较显著,对科技活动经费的变动的影响率均在32%以上;(4)式表明,在短期内,财政科技支出的变动受到自身、专利申请数、科技活动经费和科技活动人员等变动的影响。
滞后1年的专利申请数和财政科技支出的变动对其影响较显著,影响率分别为45.61%和60.17%,科技活动人员对其影响率为10.2%,而科技活动经费的影响率仅为1.3%;从(5)式可以看出,科技活动人员变动受滞后1年的专利申请数、科技活动经费和自身的影响不是特别显著显著,影响率均在25%以下,财政科技支出对其影响率仅为7.7%。
3、ECM是误差修正项,该项系数反映了误差修正模型自身修正偏离均衡误差的作用机制。
当修正系数为1时,专利申请数和各类科技投入的当年均衡误差在下一年就可调整到均衡状态。
此模型中
(2)式的修正系数仅为0.244760,说明专利申请数的增长率变动受到多种因素的影响,专利申请数和科技活动经费、财政科技支出、科技活动人员之间的均衡关系对当期非均衡误差调整的自身修正能力不是很强。
而(3)、(4)和(5)式误差修正项的系数分别为-0.054234、0.031158和-0.069683,表明非均衡误差调整的自身修正能力都较弱。
五、结论
鉴于学界研究中国科技投入与经济增长关系的文献比较多,而对地方财政科技投入与产出关系的研究比较少见,且已有的研究由于研究角度、研究方法、研究对象和研究样本的不同,得出的结论也不尽相同,因此本文在已有研究成果的基础上,利用福建省相关数据,运用向量误差修正(VEC)模型,对福建省公共财政科技投入与产出的关系进行实证分析,得出如下结论:
1、福建省在1987-2007年期间,专利申请数、技活动经费、财政科技支出、和科技活动人员均为一阶单整序列,它们之间存在着较强的相关关系,尽管各自的增长是非稳定的,但通过协整检验从长期而言,它们之间却构成了长期稳定的均衡关系。
2、专利申请数的变动受到自身、科技活动经费、财政科技支出和科技活动人员等变动的影响。
其中科技活动人员的对其影响最大,而财政科技支出对专利申请数变动的影响最弱,财政科技支出增加一个单位,专利申请数仅增加7.82%;
3、但四个变量之间的均衡关系对长期非均衡误差调整的自身修正能力不是很强,这也正说明了科技投入对科技产出的贡献具有迟效性和长期性的特点,相比其他影响因素它的收效期要短一些。
4、基于ECM模型的Granger因果检验表明,专利申请数构成财政科技支出数的Granger原因,而其他变量之间的Granger因果关系不显著。
从上述研究中可以看出表明福建省财政科技投入对于科技产出有较为积极的拉动作用,但是可能由于科技投入转化为产出是个复杂的过程,这种拉动作用也有待进一步提高。
长期以来,人们对科技投入问题的关注焦点是科技投入的总量,却忽视了科技投入的结构和科技资源的优化配置,对科技资源的使用效率未给予足够的重视。
我们认为,增加科技投入的总量只是为科学研究和技术创新提供了物质基础和可能性,并不等于科学研究和技术创新本身,更不等于带来了更多的科技产出,实现了经济增长。
只有保持合理的科技投入结构,实现科技资源的优化配置,保证科技资源流向富有活力和最有效率的科学研究和技术创新领域,不断提高科技资源的使用效率,科技投入才能有效地促进科学研究和技术创新的发展,才能真正成为促进经济增长的重要手段。
因此,为了充分发挥福建科技投入在促进经济增长中的积极作用,在高度重视科技投入总量增加的同时,必须对科技投入的结构、科技资源的优化配置和使用效率问题给予更高程度的关注。
根据以上的实证分析结论,特提出如下建议:
1、在经济增长的基础上,积极调整科技政策,强化财政科技投入,适度提高科技投入比重。
2、建立政府、企业等多元的科技投入体系。
3、进一步深化科研院、所的改革。
4、完善科技投入的政策法规,优化财政科技投入的结构,提高科技投入的使用效率。
5、建立一套完整的地方财政科技投入绩效评价体系。
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