摘 要：根據(jù)內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長理論，采用廣東省1978—2007年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，通過建立VAR模型、協(xié)整分析及格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)對廣東省財(cái)政科技投入與經(jīng)濟(jì)增長的相互關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析。結(jié)果表明，研發(fā)投入對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生長期穩(wěn)定的均衡作用，并且研發(fā)人員和研發(fā)投入兩個(gè)變量之間存在相互促進(jìn)作用?；谶@一結(jié)論，提出了相關(guān)政策和建議，從而使財(cái)政科技投入更好地發(fā)揮其作用，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)、健康、快速發(fā)展。

關(guān)鍵詞：經(jīng)濟(jì)增長；財(cái)政科技投入；VAR模型；協(xié)整分析

中圖分類號：F290文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1002-2589（2011）15-0135-06

引言

科技是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的主要推動力量，而科技投資是科學(xué)創(chuàng)新和技術(shù)進(jìn)步的基本前提和必要條件，因此科技投資對經(jīng)濟(jì)增長發(fā)揮著重要作用。目前很多國家和地區(qū)都把加大科技投入作為促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，提高綜合競爭力的主要手段。我國財(cái)政科技投入占GDP的比重太少，平均僅為0.164%，與世界平均水平2.10%的比重及發(fā)達(dá)國家2.15%的比重均有較大差距。盡管我國RD經(jīng)費(fèi)投入量及其占GDP的比重不斷增加，平均僅為0.188%，日本為3.10%，美國為2.17%，韓國為2.16%，芬蘭為2.19%，瑞典為3.19%?？萍纪度胧菑氖驴萍蓟顒拥幕疽睾椭匾A(chǔ)，也是反映一個(gè)國家或地區(qū)科技進(jìn)步和科技實(shí)力的重要指標(biāo)。如何發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，優(yōu)化經(jīng)濟(jì)增長方式，是廣東省的核心任務(wù)。

通過系統(tǒng)梳理國內(nèi)外文獻(xiàn)的研究脈絡(luò)，財(cái)政科技投入與經(jīng)濟(jì)增長的實(shí)證分析有：以盧卡斯為代表的經(jīng)濟(jì)學(xué)家提出了新經(jīng)濟(jì)增長理論，將技術(shù)進(jìn)步作為系統(tǒng)的內(nèi)生變量，認(rèn)為科學(xué)技術(shù)因素是經(jīng)濟(jì)增長的決定因素。因此，政府對科技的支持力度是影響經(jīng)濟(jì)增長的間接因素之一；肖利（2002）通過對美國企業(yè)界20世紀(jì)90年代RD投入的分析表明，RD投入的高速增長是推進(jìn)美國技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)增長的主要動力；嚴(yán)四容等（2008）從科技投入總量、科技投入經(jīng)費(fèi)來源、科技投入結(jié)構(gòu)三方面具體闡述我國科技投入的現(xiàn)狀，并和其他一些國家進(jìn)行比較分析；張紹佩（2009）根據(jù)江西省2000—2006年RD經(jīng)費(fèi)支出、從事科技活動的人員數(shù)和GDP的數(shù)據(jù)，運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)度分析方法對江西省科技投入與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究。得出江西省科技投入與經(jīng)濟(jì)增長有很強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系。并且，從事科技活動的人員數(shù)對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響更為顯著；阮敏（2008）運(yùn)用傳統(tǒng)增長理論和內(nèi)生增長理論對上海近十多年來經(jīng)濟(jì)增長進(jìn)行實(shí)證分析，得出技術(shù)進(jìn)步對上海經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)較低，在現(xiàn)階段還沒有出現(xiàn)內(nèi)涵式經(jīng)濟(jì)增長的拐點(diǎn)；朱春奎（2006）通過對中國1978—2000年財(cái)政科技投入與經(jīng)濟(jì)增長的有關(guān)數(shù)據(jù)變量進(jìn)行因果關(guān)系檢驗(yàn)，揭示了財(cái)政科技投入與經(jīng)濟(jì)增長的動態(tài)關(guān)系，從總體上看，改革開放以來，中國財(cái)政科技投入是經(jīng)濟(jì)增長的充分而非必要條件，即財(cái)政科技投入是國民經(jīng)濟(jì)增長的原因，而經(jīng)濟(jì)增長對財(cái)政科技投入的貢獻(xiàn)作用并不顯著，僅在滯后期為兩年時(shí)，經(jīng)濟(jì)增長構(gòu)成財(cái)政科技投入變化的Granger原因。

綜上所述，國內(nèi)外學(xué)者的研究證明了科技投入對經(jīng)濟(jì)增長有著重要的作用。而以廣東省為例來研究二者的關(guān)系比較少，這方面的研究對增強(qiáng)廣東省財(cái)政科技投入對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)具有重要的理論和政策意義。由于地方財(cái)政科技投入對經(jīng)濟(jì)增長的作用期較長，因此本文針對廣東省財(cái)政科技投入與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系展開時(shí)間序列分析，包括單位根檢驗(yàn)、建立VAR模型、協(xié)整檢驗(yàn)、因果關(guān)系檢驗(yàn)、建立誤差修正模型、脈沖響應(yīng)函數(shù)分析和方差分解，試圖得到有價(jià)值的結(jié)論，以期為合理制定廣東省財(cái)政科技投入政策提供參考。

一、模型設(shè)置

本文基于羅默RD理論模型，采用廣東省1978—2007年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，采用擴(kuò)展的C-D生產(chǎn)函數(shù)，定量研究廣東省財(cái)政科技投入對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的影響程度，建立模型如下。

lny=?茁0+?茁1ln1+?茁2lnk+?茁3 ln h+?茁4 ln RD+?茁5 ln h*ln RD+?滋

（3-1）

這里，模型中RD人員和RD投入的交叉項(xiàng)是來檢驗(yàn)它們的共同影響。（3-1）式中k為可比價(jià)固定資產(chǎn)投資總額，l代表全省從業(yè)人員數(shù)，h表示RD人員，RD表示地方財(cái)政科技投入，以人均國民收入y為被解釋變量。

所有數(shù)據(jù)通過1979-2008年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》和《廣東省統(tǒng)計(jì)年鑒》整理得到。其中，1995-2000年的固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)用商品零售價(jià)格指數(shù)代替，1995年以前該指數(shù)變化較小，本文用全國零售價(jià)格指數(shù)代替。RD價(jià)格指數(shù)沒有準(zhǔn)確的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，多數(shù)研究用加權(quán)平均值的估算方法( Jaffe，1972；朱平芳、徐偉民，2003)，而本文直接使用GDP平減指數(shù)作為RD價(jià)格指數(shù)的近似，這是基于對RD內(nèi)部支出的整體考慮。以上數(shù)據(jù)均以1978年為基期進(jìn)行折算。y的單位以元計(jì)，k，RD的單位以億元計(jì)，l，h的單位以萬人計(jì)。

二、實(shí)證結(jié)果分析

（一）協(xié)整檢驗(yàn)和因果關(guān)系檢驗(yàn)

首先進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，以確定變量單整階數(shù)，只有當(dāng)變量的單整階數(shù)都相同時(shí)，才能進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。表1給出了單位根檢驗(yàn)結(jié)果。

本文選擇了ADF檢驗(yàn)和PP檢驗(yàn)兩種檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量來驗(yàn)證時(shí)間序列的單整階數(shù)，結(jié)果都顯示，這幾個(gè)時(shí)間序列的水平值都是非平穩(wěn)的，其一階差分變量的單位根過程都是平穩(wěn)的，因此這些時(shí)間序列都是一階單整I(1)序列?；诒?的研究結(jié)論，可采用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)來對這幾個(gè)變量進(jìn)行協(xié)整分析。Johansen檢驗(yàn)分析的前提為VAR（向量自回歸）模型的殘差項(xiàng)必須是白噪聲序列，而這能夠通過選擇VAR模型適當(dāng)?shù)臏箅A數(shù)（K）來實(shí)現(xiàn)，因此本項(xiàng)研究根據(jù)Johansen協(xié)整檢驗(yàn)來確定協(xié)整向量的個(gè)數(shù)。

得到VAR模型如下：

為了確保VAR模型的殘差項(xiàng)是白噪聲序列，根據(jù)A IC準(zhǔn)則或SC準(zhǔn)則，我們可以確認(rèn)這個(gè)VAR系統(tǒng)的最優(yōu)滯后階數(shù)為2階。在此基礎(chǔ)上我們進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)的目的是探索同階變量間是否存在長期的、穩(wěn)定的動態(tài)關(guān)系。檢驗(yàn)結(jié)果如表2。

表2的第一列CE表示協(xié)整關(guān)系的個(gè)數(shù)，由上表得出模型存在6個(gè)協(xié)整向量，5個(gè)協(xié)整方程。如在5%的臨界水平下，軌跡統(tǒng)計(jì)量418.9＞臨界值117.7，應(yīng)該拒絕沒有協(xié)整關(guān)系（CE=0）的原假設(shè)，對應(yīng)的接受存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系；最大特征值統(tǒng)計(jì)量也是拒絕CE=0，接受CE<=1，即最多存在1個(gè)協(xié)整關(guān)系。同時(shí)，模型的殘差均為零階單整。結(jié)果表明變量間存在一階協(xié)整關(guān)系。

有了一階協(xié)整關(guān)系的成立，就可以測算出協(xié)整方程，即變量間存在長期穩(wěn)定的關(guān)系。模型中解釋變量對經(jīng)濟(jì)增長作用的5個(gè)具體的協(xié)整方程分別為：

ln y=-2.3671 ln l+0.2309lnk-2.6232ln h-1.2348ln RD+

2.5619ln h*ln RD-0.0182@TREND(79)（3-3）

(0.01763) (0.00159) (0.01480) (0.00466)

(0.01108) (0.00024)

ln y=0.1789 ln k-3.5027ln h-1.2158ln RD+

2.8893ln h*ln RD-0.0341@TREND(79)（3-4）

(0.02002)(0.18870) (0.05866)

(0.14240)(0.00230)

ln y=-3.3074 ln h-0.8668ln RD+2.2780ln h*ln RD-

0.0098@TREND(79)（3-5）

(0.30640) (0.08925)(0.22083) (0.00148)

ln y=-1.2754 ln RD-0.6715ln h*ln RD-

0.0914@TREND(79)（3-6）

(1.15033)(1.55888)(0.03155)

ln y=-０．０８０６ ln h*lnRD-0.0240@TREND(79)（3-7）

(0.03485)(0.00152)

其中，括號內(nèi)為t統(tǒng)計(jì)量值。

（3-3）、（3-4）和（3-5）式表明，固定資產(chǎn)投資和交互項(xiàng)ln h*ln RD的交叉項(xiàng)回歸系數(shù)為正，而研發(fā)人員和研發(fā)投入的系數(shù)為負(fù)。表明研發(fā)人員和研發(fā)投入這兩個(gè)變量之間存在相互促進(jìn)的關(guān)系，只是單獨(dú)增加某一項(xiàng)投入的作用是不明顯的。這就說明，當(dāng)使用科技投入政策來促進(jìn)經(jīng)濟(jì)績效的時(shí)候，應(yīng)該首先考慮RD資本存量的提高，然后要考慮到RD人員的引進(jìn)等配套政策。（3-6）和（3-7）中各項(xiàng)變量均為負(fù)，研發(fā)只有在其他投資的基礎(chǔ)上才能發(fā)揮較大作用。另外，從業(yè)人數(shù)對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生反作用，一方面這可能說明了廣東的勞密型產(chǎn)業(yè)比例逐步減少，而低技能勞動力過多，給整個(gè)經(jīng)濟(jì)帶來了負(fù)面影響；另一方面可能是RD投入與發(fā)達(dá)國家相比明顯不足，表現(xiàn)如下：1）研發(fā)投入不足。雖然廣東省經(jīng)濟(jì)快速增長，但研發(fā)投入總量基數(shù)小，還未構(gòu)成對經(jīng)濟(jì)增長的有力支撐；2）經(jīng)濟(jì)增長方式的影響。長期以來廣東經(jīng)濟(jì)主要依靠資源和資本驅(qū)動增長，經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量不高，對于科技進(jìn)步對經(jīng)濟(jì)增長的作用重視不夠；3）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理。廣東省在相當(dāng)長的時(shí)期里，主要以第二產(chǎn)業(yè)為主，第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展緩慢。由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不協(xié)調(diào)導(dǎo)致投資結(jié)構(gòu)不合理，致使財(cái)政支出側(cè)重于第二產(chǎn)業(yè)，而對于科技含量高的第三產(chǎn)業(yè)投資率偏低。

綜上可見，廣東省研發(fā)投入對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生長期穩(wěn)定的均衡作用，但協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)并不能確定兩者是否具備統(tǒng)計(jì)意義上的因果關(guān)系，只能說ln y與ln RD具備了存在格蘭杰因果關(guān)系的可能性，尚需進(jìn)一步驗(yàn)證。下面來考察這兩個(gè)變量之間的因果關(guān)系，根據(jù)AIC準(zhǔn)則和SC準(zhǔn)則滯后期取2，檢驗(yàn)結(jié)果如表3。

因果關(guān)系檢驗(yàn)的結(jié)果表明，在1%顯著性水平下，1978-2007年廣東省RD投入與經(jīng)濟(jì)增長之間存在單向的因果關(guān)系，即經(jīng)濟(jì)增長是研發(fā)投入的Granger原因，而廣東省研發(fā)投入增加不是經(jīng)濟(jì)增長的Granger原因。意味著經(jīng)濟(jì)增長越快誘發(fā)研發(fā)投入規(guī)模的增大，而廣東省的經(jīng)濟(jì)增長主要誘因不是研發(fā)投入，短期研發(fā)投入的增加或減少未引起經(jīng)濟(jì)增長的變化。但協(xié)整關(guān)系反映的是變量之間的長期穩(wěn)定關(guān)系，而研發(fā)投入又顯著地進(jìn)入這一關(guān)系，這就意味著研發(fā)投入是經(jīng)濟(jì)增長的長期驅(qū)動因素。

（二）向量誤差修正模型

誤差修正模型反映了被解釋變量的短期波動和長期均衡。同時(shí)，Engel和Granger(1987)證明了將協(xié)整關(guān)系引入模型后，可以用有限階的VAR過程來描述一階差分構(gòu)成過程，即進(jìn)行向量誤差修正。在得到了由?駐ln yt、?駐ln lt、?駐ln kt、?駐ln ht、?駐ln RDt和?駐（ln h*ln RD）t這四個(gè)I（0）過程組成的VAR（2）后，將得出的協(xié)整方程引入模型，就得到了在無約束差分形式下人均GDP及其滯后項(xiàng)、固定資產(chǎn)投資及其滯后項(xiàng)、從業(yè)人員數(shù)及其滯后項(xiàng)、RD人員及其滯后項(xiàng)、RD投入及其滯后項(xiàng)組成的VECM。估計(jì)時(shí)，采用的Johnson極大似然估計(jì)法，與協(xié)整分析一致，選取L＝2，含截距和不含時(shí)間項(xiàng)的線性趨勢假設(shè)。下表顯示的是在5%水平下VECM的參數(shù)估計(jì)結(jié)果。

從表4可以得出模型VECM的其中一個(gè)具體形式如下：

ECM不僅能反映時(shí)間序列之間的長期均衡關(guān)系，而且能反映短期偏離長期均衡的修正機(jī)制。（3-8）式的誤差修正項(xiàng)系數(shù)為正，符合正向修正機(jī)制。誤差修正系數(shù)為0.1912，各變量均通過長期均衡關(guān)系來影響人均GDP的增長，每年ln y的實(shí)際值與長期值或均衡值的偏差大約有19%被糾正，表明對人均GDP修正幅度較大。

表4的VECM估計(jì)結(jié)果說明了研發(fā)人員和研發(fā)投入對經(jīng)濟(jì)增長的短期影響較大，彈性分別為（0.923764，

1.079386）和（0.429840，0.484673），但是不顯著，因此，主要通過協(xié)整的的長期均衡來影響人均GDP的增加。所以廣東對研發(fā)投入要具有長期性和連續(xù)性。其原因在于，科技投入的生產(chǎn)力作用主要是通過提高物質(zhì)資本和人力資本的效率來實(shí)現(xiàn)的，而這兩者的效率在短時(shí)間內(nèi)無法迅速提高，科技投入效果的顯現(xiàn)自然也就需要一定的過程。

（三）脈沖反應(yīng)函數(shù)

脈沖反應(yīng)函數(shù)刻畫的是在VECM擾動項(xiàng)上加一個(gè)單位標(biāo)準(zhǔn)差大小的信息沖擊對內(nèi)生變量的當(dāng)前值和未來值的影響。圖1是基于VECM（2）和Monte Carlo模擬的累積脈沖響應(yīng)函數(shù)曲線，橫軸代表滯后階數(shù)，共有十期；縱軸代表廣東省某一變量對其他解釋變量單位信息沖擊的響應(yīng)程度。

從圖1來看，研發(fā)投入對人均GDP的響應(yīng)雖然歷經(jīng)四期的微調(diào)階段，但是其正向響應(yīng)逐步加大并趨向于長期穩(wěn)定；人均GDP對研發(fā)投入一直處于負(fù)向響應(yīng)，但在第八期之后有減小的趨勢；研發(fā)人員投入對人均GDP開始處于負(fù)響應(yīng)，但在第六期后轉(zhuǎn)變?yōu)檎憫?yīng)，但其響應(yīng)程度逐步減?。蝗司鵊DP對研發(fā)人員投入也有個(gè)四期的微調(diào)階段，從第四期后，其正向響應(yīng)程度逐步加大，并于第七期達(dá)到最大，又逐步減小。這表明了人均GDP與科技投入兩者之間有著緊密的長期聯(lián)系，人均GDP增長的同時(shí)也促進(jìn)了科技投入的增長。因此，在政策措施上應(yīng)采取長期而非短期的政策，以保證人均GDP增長對科技投入長期正向的拉動作用。另外，交叉項(xiàng)對人均GDP的響應(yīng)由負(fù)向轉(zhuǎn)為正向，后趨于長期穩(wěn)定；而人均GDP對交叉項(xiàng)的響應(yīng)一直處于負(fù)向，波動幅度較小，較為穩(wěn)定。說明了這兩個(gè)科技政策的改善并不總是可以提高經(jīng)濟(jì)增長。這不僅需要一個(gè)政策的改變，還需要兩者的配合使用，既不能只提高RD資本存量，也不能只提高RD人員全時(shí)當(dāng)量，需要在以提高RD資本存量為主的同時(shí)，適度增加RD人員全時(shí)當(dāng)量，這樣才可以更好地促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。

（四）方差分解

由于變量之間存在長期協(xié)整關(guān)系，同時(shí)由VECM的動態(tài)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)，可以進(jìn)一步把握人均GDP增加受到，，，，的影響程度。表5是基于前述VECM和Monte Carlo模擬的方差分解結(jié)果（下表給出了10期的數(shù)據(jù)）。

從表5可以看出，在人均GDP走勢的波動中，從方差分解的短期趨勢看，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是最主要的貢獻(xiàn)因素，2、4、6期對應(yīng)的比率分別為96.25%、74.73%、59.72%，各期貢獻(xiàn)率均在44%以上；從方差分解的中長期趨勢（8期以后）看，從業(yè)人員、資本存量和人力資本對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)最大，在第10期其方差貢獻(xiàn)分別達(dá)到17.09%、21.45%和9.927%，這說明廣東省的經(jīng)濟(jì)增長目前主要來源于要素投入的增長，經(jīng)濟(jì)增長類型屬于弱內(nèi)生型。研發(fā)投入對人均GDP增長的貢獻(xiàn)整體偏小，但其上升速度最快，由第2期的0.052%上升到第10期的2.92%，這表明地方研發(fā)投入的增加對經(jīng)濟(jì)增長的影響程度最敏感。因此，目前進(jìn)一步增加研發(fā)投入相對于其他經(jīng)濟(jì)要素投入來說對于長期經(jīng)濟(jì)增長的影響最直接有效。

結(jié)束語

本文通過構(gòu)建一個(gè)內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長模型，采用廣東省三十年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，針對廣東省財(cái)政科技投入與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系展開時(shí)間序列分析。研究結(jié)果顯示，研發(fā)投入對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生長期穩(wěn)定的均衡作用，并且研發(fā)人員和研發(fā)投入兩個(gè)變量之間存在相互促進(jìn)的關(guān)系。基于實(shí)證研究結(jié)論，政策含義是：首先，要加大廣東省財(cái)政科技投入和引進(jìn)科技人才。既不能只提高RD資本存量，也不能只提高RD人員全時(shí)當(dāng)量，需要兩者的配合使用，這樣才可以更好地促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。其次，科技投入對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的長期影響比短期影響大，因此，要制定長遠(yuǎn)的科技投入戰(zhàn)略而不是短期策略。最后，在重視科技投入數(shù)量的同時(shí)，對科技投入的結(jié)構(gòu)、科技資源的優(yōu)化配置和使用效率上也應(yīng)給予足夠的重視，最大限度提高科技投入在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長中的作用。

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