1、PAGE PAGE - 11 -中西部省份科教支出與經濟增長關系實證分析摘要：本文研究中西部地區科教支出對經濟增長的影響。構建了一個用于實證分析的計量模型，就科教支出與經濟增長關系進行實證分析，發現中西部19個省市的科技和教育支出都對國民產出有微弱的積極影響，但這種影響都不是很顯著。相對于教育支出，科技支出對經濟增長的作用更為明顯，檢驗的顯著水平相對更高。同時，科技支出和教育支出都對資本和勞動的產出彈性有正向影響，但教育支出對資本和勞動的產出彈性的影響幅度都高于科技支出對資本和勞動的產出彈性的影響。一、引言與文獻綜述20世紀80年代中期以來，隨著新經濟增長理論的興起，一些研究者試圖建立有關政府

2、公共支出與長期經濟增長率之間關系的內生增長模式。如Barro分析結果顯示財政支出占GDP的比例會顯著影響經濟增長1。隨后，Barro在前者研究的基礎上區分了公共支出的不同類型2。進一步地，Devarajan等提出在理論上把公共支出分解為生產性的和非生產性的，指出在最優狀態下，生產性公共支出與非生產性公共支出的比值應該取決于這兩項支出對生產的貢獻度（產出彈性）之比3。國外學者除了在理論上進行積極探索外，還在實證方面做了大量研究。一方面，許多經驗分析得出公共支出對經濟增長有負面影響的結論4-8。另一方面，一些經驗分析又得出了公共支出對經濟增長具有正效應的結論9-10。總之，關于政府支出對經濟增長的

3、作用，西方學者的觀點可以歸納為兩點：一方面，公共支出需要以公共收入為基礎，因此降低私人儲蓄來源，從而降低經濟增長；另一方面，也提高了私人生產力，又刺激了私人儲蓄，兩者作用的強弱要看公共支出對私人支出的補充和替代作用的大小。如果補充程度越低，替代程度越高，對私人儲蓄的沖擊就越小，公共支出水平和經濟增長的關系并非單調的，在給定的補充或替代水平下，公共支出首先提高增長率至某一點，然后二者將是負相關的。這些理論研究與經驗分析對我們分析我國的政府支出與經濟增長非常有益，從中可以發現，政府公共支出不是一個簡單的外生變量，籠統的討論政府支出對經濟增長的影響，其結論并不確定，但是我們可以嘗試先將政府支出分為生

4、產性與非生產性的支出，然后考察各個單項政府支出與經濟增長的關系。本文試圖從生產性的政府支出科教支出入手，去分析政府支出對經濟增長的影響。對于我國的科教支出與經濟增長的關系，近年來國內學者也進行了一些探索。如駱永民采用19532022年的時序數據對我國科教支出和經濟增長的關系進行實證分析后發現，我國對教育和科研的財政支出和GDP變化有著長期均衡關系，并且教育支出在長期中受經濟增長的影響較大，科研支出卻在短期中受經濟增長的影響較大11；而科研支出在長期中對經濟增長的貢獻卻比教育支出更為顯著。得到類似結論的還有祝接金，他通過Granger因果關系檢驗結果顯示，政府科技總支出波動是引起TFP波動的原因

5、12。郭玉清、劉紅和郭慶旺則構建以資本、知識和產出為研究對象的動態理論模型，在此基礎上進一步構建了動態計量模型，得到實證結論是中國財政科教支出對其資本形成、產出增長及全要素生產率的提高均有積極影響，但作用力度和影響方式存在區別13。其中，有一些學者已經注意到由于我國區域經濟發展水平存在較大差異，不同區域的科教支出對于經濟增長的影響不一樣14。他們通過對我國東、中、西三大區域的分析發現，經濟發展水平不同的地區，其政府科技支出的生產率改進作用不同。在東部地區，政府科技支出改進效應主要體現在全要素生產率方面，對資本生產率和勞動生產率基本上沒有改進作用；在中部地區，政府科技支出僅對資本生產率有微弱的改

6、進作用，對勞動生產率和全要素生產率沒有改進作用；西部地區的情況與中部較為類似。教育支出與此類似，相同學歷層次的政府教育支出對全要素生產率改進幅度按東、中、西依次遞減，即東部地區所有學歷層次的政府教育支出對全要素生產率改進作用均是最強的，其次是中部地區、西部地區相對最弱。從現有的研究結果看，我們發現：雖然從全國范圍來看，科技和教育支出對經濟增長率有一定的提升作用，但較為微弱；從大量的統計檢驗來看，只有東部地區在統計上顯著，中、西部地區的影響統計上都不顯著2-4-5-6。出現這種狀況的原因與科學事業費的最終用途有關，由于東部地區級別較高的科研院所集中，國家教育和科學事業費大多向這些院所傾斜，當這些

7、經費被投入到基礎研究之中，就對生產率產生了顯著的積極作用；而在中、西部地區，目前科學和教育經費大量被用于彌補行政管理部門工作經費的不足，真正投入到科研中的比例不足，自然對經濟增長率作用力減弱，但究竟在多大程度上有影響？各項支出分別有多大的影響？以及隨著時間的推移這種相互關系是否穩定？對于這些問題，上述學者則關注較少。綜上所述，我們可以明確的是：東部與中、西部的科教支出對生產率和經濟增長的影響已經呈現出不同的性質，東部的科教支出與經濟增長的關系已經基本得到確認，而中、西部科教支出與經濟增長的關系還需要進一步考察。我們試圖在充分考慮這種差異的基礎上，著重分析中、西部省份科教支出與經濟增長的關系。鑒

8、于此，我們剔除東部發達省份的數據，單獨研究中、西部省份的科教支出與經濟增長率，以期為中、西部省份的科學技術和教育支出政策提供有意義的參考。二、科技與教育支出與經濟增長關系的計量模型的設定在理論上，政府科技和教育支出促進經濟增長的機制包括兩方面：一方面政府科技和教育支出通過改善資本和勞動等單個要素生產率而促進經濟增長，另一方面政府科技和教育支出通過鼓勵和支持技術創新活動以提高全要素生產率（TFP）而轉化為經濟增長的動力。為了進一步分析科教支出與經濟增長之間的理論關系，我們可以構建如下模型：假設總量生產函數為柯布道格拉斯函數形式，則有：YtAtK2tL3t（1）其中，Y表示產出，K表示資本，L表示

9、勞動，A為技術進步，2、3分別代表資本和勞動的產出彈性。對方程（1）兩邊取自然對數并求導，則可構建如下增長模型：git2kit+3lit+ait（2）方程（2）中，g表示產出增長率；k表示資本增長率；l表示勞動增長率；a為索洛殘差代表的全要素生產率TFP；i（i1，2，n）和t（t1，2，T）分別表示各省份和時間。現在，考慮政府科技支出的作用機制，假定政府科技支出是通過提高全要素生產率而提高經濟增長率，則可以如下表示：ait1+4Tit+it（3）其中，Tit表示政府科技支出，具體的含義為政府科技支出總量占GDP的比例。為誤差項，包括企業RD投入等其它因素的影響。聯立方程（3）和方程（2），有

10、：git1+2kit+3lit+4Tit+it（4）利用方程（4）我們則可分析科技指出對經濟增長的影響。進一步地，如果將方程（4）中的政府科技支出變量T替換為政府教育支出變量E（以教育支出占GDP的比例衡量），則可得到方程（5），用以實證分析政府教育支出對經濟增長率的影響。git1+2kit+3lit+4Eit+it（5）另外，考慮到政府科技支出和政府教育支出的經濟增長效應可能存在一定的時滯，故方程中使用政府科技支出和政府教育支出變量的滯后項，這樣方便我們找尋政府科技支出和政府教育支出經濟增長率的滯后影響。那么本文最終用于分析科技支出與教育支出對經濟增長影響的計量模型實際上為：git1+2ki

11、t+3lit+4Tit1+it（6）git1+2kit+3lit+4Eit1+it（7）三、變量選取與數據來源由于地區資本存量沒有對應的統計資料，現有文獻所使用的資本存量都是經過一定間接計算獲得的，但是這些計算的資本存量之間存在較大差異，尚沒有一個比較權威的計算標準。另外，由于增長率指標更能反映投資活動的波動性，本文采用資本形成增長率代替資本存量的增長率。一般來說，資本形成包括固定資本形成和存貨，存貨一般逆經濟周期增長變化，因而只有固定資本形成可對經濟增長產生影響，所以我們采用固定資本形成增長率表示變量。同時，我們用單個行業就業人員增長率表示勞動增長率，各省市實際GDP（扣除物價因素）增長率代

12、表其經濟增長率。用各地區科技支出占其GDP的比例表示政府科技支出規模變量（T）。基于各地區政府科技支出數據的可得性考慮，本文實證分析的時間段為19962022年，實際數據均為1990年不變價格表示的可比數據。具體地講，我們用政府財政支出項目中與科技相關性較大的項目支出總和作為地區政府科技支出，主要包括政府挖潛改造革新支出、政府科技三項費支出和政府科學事業費支出。用各地區教育支出占其GDP的比例表示政府教育支出規模變量（E）。具體的，用政府小學、初中、高中和高等教育的政府支出之和與GDP的比例代表政府各級教育支出總規模變量。同樣，基于對政府教育支出數據可得性的考慮，本文實證分析的時間段為1996

13、2022年，實際數據均為1990年不變價格表示的可比數據。本文選取19962022年19個中、西部份省份（不含西藏）科技和教育投入規模、資本和勞動增長率以及經濟增長率的面板數據。具體的劃分如下：中部地區包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南等8個省市；西部地區包括重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、廣西、內蒙古等11個省市來劃分。以上數據均來自歷年中國統計年鑒、中國科技統計年鑒和中國教育經費統計年鑒。下面我們將根據方程（6）和方程（7），用Eviews6.0軟件對各地區面板數據進行實證分析，分別揭示政府科技支出和政府教育支出對資本和勞動投入的產出彈性和經濟增長率

14、的影響。四、實證分析1.固定效應模型與隨機效應模型的選擇由于本文所使用的數據為面板數據，這便需要考慮各省市間所存在的地區性差異。在面板數據的分析中，考慮個體差異的兩種主要方法為固定效應模型與隨機效應模型。我們需要在這兩種模型中進行選擇。具體而言，對方程（6）其固定效應模型的表達式為：git1i+2kit+3lit+4Tit1+it（8）而其隨機效應模型的表達為：git1+2kit+3lit+4Tit1+i+it（9）利用Hausman檢驗，我們可以在模型（8）和模型（9）之間進行選擇。Hausman檢驗的原假設：隨機效應模型優于固定效應模型。Hausman檢驗統計量的P值為0.39。這意味著我

15、們在10%的水平下不能拒絕原假設。這意味著隨機效應模型優于固定效應模型，因此關于科技支出對經濟增長的影響我們選擇模型（9）進行參數估計。根據同樣的思路，對方程（7）其固定效應模型的表達式為：git1i+2kit+3lit+4Eit1+it（10）而其隨機效應模型的表達為：git1+2kit+3lit+4Eit1+i+it（11）同樣可得Hausman檢驗統計量的P值為0.29。這同樣意味著我們在10%的水平下不能拒絕原假設。這意味著隨機效應模型優于固定效應模型，因此我們選擇模型（11）對參數進行估計。2.參數估計的結果對模型（9）進行估計的相關參數如表1所示：表1模型（9）的相關參數估計結果從

16、表1可以發現，經濟增長對科技支出的回歸系數僅為0.03。這意味著科技支出對經濟增長僅有微弱的積極影響。另外，其4的t統計量的P值為0.08，這意味著經濟增長對科技支出的回歸系數僅在10%的顯著水平下顯著，而在5%的顯著水平下不顯著。對模型（11）進行估計的相關參數如表2所示：表2模型（11）的相關參數估計結果從表2可以發現，經濟增長對教育支出的回歸系數僅為0.01。這意味著教育支出對經濟增長僅有微弱的積極影響。另外，其4的t統計量的P值為0.11，這意味著經濟增長對教育支出的回歸系數在10%的顯著水平下也不顯著。將表1和表2的估計結果進行對比，我們可以發現：中、西部19個省市的科技和教育支出都

17、對國民產出有微弱的積極影響，但這種影響都不是很顯著。另外相對于教育支出，科技支出對經濟增長的作用更為明顯，檢驗的顯著水平相對更高。3.科技與教育支出對資本和勞動的產出彈性的影響為了分析科技支出對資本和勞動的產出彈性的影響，我們有意將模型（9）和（11）中的科技與教育支出項暫時忽略，從而得到：git1+2kit+3lit+i+it（12）對模型（12）進行估計的相關參數如表3所示：表3模型（12）的相關參數估計結果將表3同表1相比，我們可以發現科技支出對資本和勞動產出彈性的影響。通過模型（9）我們估計出的資本和勞動的產出彈性分別為0.37與0.42。通過模型（12）我們估計出的資本和勞動的產出彈

18、性分別為0.52與0.61。由此可見，科技支出對資本和勞動的產出彈性均有正的影響，影響幅度分別為0.15和0.19。將表3同表2相比，我們可以發現教育支出對資本和勞動產出彈性的影響。通過模型（11）我們估計出的資本和勞動的產出彈性分別為0.32與0.28。通過模型（12）我們估計出的資本和勞動的產出彈性分別為0.52與0.61。由此可見，教育支出對資本和勞動的產出彈性均有正的影響，影響幅度分別為0.2和0.33，這高于科技支出對資本和勞動的產出彈性的影響。五、結論及政策含義本文基于柯布道格拉斯生產函數建立了一個用于實證分析的計量模型，就我國中、西部省份的科教支出與經濟增長關系進行實證分析。文章

19、選取19962022年19個中、西部份省份科技和教育投入規模、資本和勞動增長率以及經濟增長率的面板數據。通過Hausman檢驗，選擇了隨機效應模型進行參數估計。實證分析的結果顯示：第一，就科教支出與國民產出的關系看，經濟增長對科技支出的回歸系數僅為0.03，意味著科技支出對經濟增長僅有微弱的積極影響。同時經濟增長對教育支出的回歸系數僅在10%的顯著水平下顯著，而在5%的顯著水平下不顯著。由此可見，中、西部19個省市的科技和教育支出都對國民產出有積極的影響，但這種影響很不顯著。相對于教育支出，科技支出對經濟增長的作用更為明顯，實證檢驗的顯著水平相對更高。第二，就科教支出與要素投入的產出彈性看，科

20、技支出對資本和勞動的產出彈性均有正的影響，影響幅度分別為0.15和0.19。教育支出對資本和勞動的產出彈性也都有正的影響，影響幅度分別為0.2和0.33，高于科技支出對資本和勞動的產出彈性的影響。以上結論表明中、西部省份的科教支出對經濟增長具有積極的作用，但是這種作用很不明顯，科教支出的效率還有很大的提高空間。另外，長期來看，中、西部省份科教支出對生產要素投入具有不同的作用機制，教育支出對要素產出彈性的提高幅度更大。這些結論所蘊含的政策含義也是較為明顯的，針對中、西部省份的政府相關部門，本文提出以下政策建議：第一，繼續加強對科技的財政投入。許多研究者已經發現，中、西部地區政府對科技投入的比重明顯低于東部，這是中、