賈勇

[摘要]將全國31個(gè)省級行政區(qū)作為橫截面單元，利用1998—2010年的相關(guān)數(shù)據(jù)，建立動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型，運(yùn)用廣義矩估計(jì)方法來分析科技研發(fā)投入對經(jīng)濟(jì)增長的動態(tài)效應(yīng)。結(jié)果表明，科技研發(fā)投入對經(jīng)濟(jì)增長具有較長期的促進(jìn)作用，并且作用明顯。

[關(guān)鍵詞]科技研發(fā)投入經(jīng)濟(jì)增長動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型

一、引言

科技投入是推動科技進(jìn)步的基本動力, 是衡量一個(gè)國家科技水平的重要指標(biāo), 也是保障科技水平的先決條件。研究與發(fā)展（R&D）活動作為科技活動中最具創(chuàng)新性的部分,其資金投入高低直接影響著一國創(chuàng)新能力的高低。因此,研究科技研發(fā)投入與經(jīng)濟(jì)增長的相關(guān)問題對進(jìn)一步提高對科技研發(fā)投入的認(rèn)識, 對加速經(jīng)濟(jì)發(fā)展有重要的意義。

從之前學(xué)者的研究方法來看，研究科技投入對經(jīng)濟(jì)增長影響的定量方法有生產(chǎn)函數(shù)、回歸分析、方差分析和灰色關(guān)聯(lián)分析等方法。但是上述研究在研究方法上忽視了科技研發(fā)投入對經(jīng)濟(jì)增長的作用具有時(shí)滯性、間接性和長期性，這些都無法通過靜態(tài)方程量化表述，尤其是時(shí)滯性和長期性。因此，本文試圖采用動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型探討和量化科技研發(fā)投入對經(jīng)濟(jì)增長的時(shí)滯性和長期性。

二、變量選取和數(shù)據(jù)來源

筆者選用研究與試驗(yàn)發(fā)展（R&D)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出這一指標(biāo)作為科技研發(fā)投入來源數(shù)據(jù)。研究與試驗(yàn)發(fā)展（R&D）經(jīng)費(fèi)支出指統(tǒng)計(jì)年度內(nèi)全社會實(shí)際用于基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究和試驗(yàn)發(fā)展的經(jīng)費(fèi)支出。包括實(shí)際用于研究與試驗(yàn)發(fā)展活動的人員勞務(wù)費(fèi)、原材料費(fèi)、固定資產(chǎn)購建費(fèi)、管理費(fèi)及其他費(fèi)用支出，而內(nèi)部支出是研究與開發(fā)機(jī)構(gòu)當(dāng)年用于本機(jī)構(gòu)內(nèi)部的實(shí)際支出，是經(jīng)費(fèi)支出的主要部分。經(jīng)濟(jì)增長的變量選用各地區(qū)的GDP。為了消除異方差，本文對兩項(xiàng)數(shù)據(jù)先進(jìn)行了對數(shù)化處理。筆者選用中國31個(gè)省級行政區(qū)1998年到2010年的面板數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)取自歷年的《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。

三、計(jì)量模型設(shè)定和估計(jì)、檢驗(yàn)方法

1.模型設(shè)定

筆者利用1998年～2010年各省級行政區(qū)的相關(guān)數(shù)據(jù)，建立全國面板進(jìn)行分析?？萍佳邪l(fā)投入本身就是一種消費(fèi)行為，它對當(dāng)年的經(jīng)濟(jì)增長會有影響，又由于科技研發(fā)投入的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)具有時(shí)滯性、間接性和長期性，其對經(jīng)濟(jì)增長的影響是一個(gè)動態(tài)過程，有時(shí)間上的滯后作用?；谝陨舷敕?，可以將靜態(tài)的面板數(shù)據(jù)模型擴(kuò)展為動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型，引入科技研發(fā)投入變量和經(jīng)濟(jì)增長變量的若干滯后期作為解釋變量。

模型可以設(shè)定為：

LnGDPi, t = α1 LnGDPi, t-1 + α2 LnRDi, t+ α3 LnRDi, t-1+...+ αmLnRDi,

t-m+2+λi+υi,t （1）

在模型（1）中，i=1，2，3，...N分別代表不同的省級行政區(qū)，t=1，2，3，....T代表樣本年度。λi代表各截面單元的個(gè)體差異，υi,t 為隨機(jī)擾動項(xiàng)，表示各幾面單元在不同時(shí)期所受到的擾動。α1 度量前期GDP對本期GDP的影響，α2度量本期科技研發(fā)投入對本期GDP的影響，α3，...αm度量前若干期科技研發(fā)投入對本期GDP的影響。如果α2，α3，... αm均為正數(shù)，則表明科技研發(fā)投入促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長，并且有滯后效應(yīng)，系數(shù)越大，作用越大，系數(shù)越小，則作用越小。模型（1）能反映前若干期科技研發(fā)投入對經(jīng)濟(jì)增長的作用不盡相同，同時(shí)也能反映科技研發(fā)投入在較長期對經(jīng)濟(jì)增長的影響程度。

2.估計(jì)方法

在上述動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型中， 由于因變量的滯后期作為解釋變量， 從而導(dǎo)致了解釋變量與隨機(jī)擾動項(xiàng)相關(guān)， 且模型具有橫截面相關(guān)性， 因此如果應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)的隨機(jī)效應(yīng)模型或固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)， 必將導(dǎo)致參數(shù)估計(jì)的非一致性。為了解決這一問題， Arellano 和Bond等建議采用廣義矩估計(jì)（GMM） 的方法。

廣義矩估計(jì)方法是基于模型實(shí)際參數(shù)滿足的一些矩條件而形成的一種參數(shù)估計(jì)方法， 是矩估計(jì)方法的一般化。GMM 的重要優(yōu)點(diǎn)是:它僅需知道一些矩條件， 而不需要知道隨機(jī)變量的分布密度（如極大似然估計(jì)）。廣義矩估計(jì)方法通過修正回歸方程誤差項(xiàng)的協(xié)方差矩陣來有效地克服解釋變量內(nèi)生性問題以及異方差和序列相關(guān)，從而降低估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生偏誤的可能性，該方法納入了所有的矩條件，因此廣義GMM估計(jì)的結(jié)果將在統(tǒng)計(jì)上更加有效，也更適用于動態(tài)面板數(shù)據(jù)的估計(jì)。

3.檢驗(yàn)方法

對于GMM估計(jì)方法，首先要判定工具變量是否有效，可以構(gòu)筑Sargan過度識別約束檢驗(yàn)來判斷工具變量和殘差項(xiàng)之間的相關(guān)性。若工具變量有效，那么工具變量與殘差項(xiàng)無相關(guān)性。運(yùn)用GMM估計(jì)方法，可以避免模型中異方差和自相關(guān)的干擾，而且不必知道擾動項(xiàng)的分布狀況，所以對模型的檢驗(yàn)集中于檢驗(yàn)是否存在虛回歸，需要對模型回歸的殘差進(jìn)行面板的單位根檢驗(yàn)。如果殘差不是面板單位根過程而是平穩(wěn)過程，那么可以認(rèn)為參數(shù)估計(jì)量不是偽回歸的結(jié)果，滯后階的選擇也是合適的。

四、實(shí)證分析

1.實(shí)證結(jié)果

由于GMM一般不具有經(jīng)典的擬合優(yōu)度和F統(tǒng)計(jì)量，一般采用J統(tǒng)計(jì)量來執(zhí)行假設(shè)檢驗(yàn)。計(jì)算結(jié)果中的Wald檢驗(yàn)用于判斷系數(shù)聯(lián)合顯著性，Sargan檢驗(yàn)用于判斷選用的工具變量是否有效。全國動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型在實(shí)際計(jì)算中發(fā)現(xiàn)，當(dāng)滯后期為3時(shí)，t統(tǒng)計(jì)量就變得不顯著，所以模型最終選取2階滯后期。具體估計(jì)結(jié)果如表1所示：

表1全國動態(tài)面板GMM估計(jì)結(jié)果

從總體來看，GDP滯后一期的系數(shù)達(dá)到了0.475說明前一期的經(jīng)濟(jì)總量的確對本期的經(jīng)濟(jì)增長起到了強(qiáng)勁的促進(jìn)作用，這個(gè)系數(shù)涵蓋了對經(jīng)濟(jì)增長起到促進(jìn)作用的所有因素的共同表現(xiàn)?？萍佳邪l(fā)投入對經(jīng)濟(jì)增長的作用為0.159，滯后一期和滯后二期的科研投入對當(dāng)期的經(jīng)濟(jì)增長也有十分顯著的帶動，分別達(dá)到0.153和0.102，這說明科技研發(fā)投入對經(jīng)濟(jì)增長的作用確實(shí)存在滯后效應(yīng)。而當(dāng)期、滯后一期、滯后二期的作用在依次減小，呈現(xiàn)下降趨勢，這也符合經(jīng)濟(jì)學(xué)直覺和規(guī)律。

2.模型檢驗(yàn)

如前所述，對模型的檢驗(yàn)集中于檢驗(yàn)是否存在虛回歸，即面板殘差的單位根檢驗(yàn)。全國及三大地區(qū)動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的面板殘差單位根檢驗(yàn)結(jié)果如下表：

表2動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的殘差單位根檢驗(yàn)

從殘差的面板單位根檢驗(yàn)結(jié)果來看，所有單位根檢驗(yàn)結(jié)果所有單位根檢驗(yàn)結(jié)果在5%的顯著水平上都拒絕殘差存在單位根的原假設(shè)，即殘差是平穩(wěn)的，這一結(jié)果表明，滯后階的選取是穩(wěn)健的，動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的設(shè)定合適。

五、結(jié)論和建議

筆者利用1998-2010年的相關(guān)數(shù)據(jù)，建立我國動態(tài)面板模型，運(yùn)用GMM估計(jì)方法，發(fā)現(xiàn)科技研發(fā)投入對經(jīng)濟(jì)增長的確具有時(shí)滯性和長期性。從結(jié)果來看，研發(fā)投入對我國經(jīng)濟(jì)增長具有顯著的拉動作用，并且持續(xù)期較長。另外，科研創(chuàng)新具有非常大的外部性，社會效益明顯。但是我國的研發(fā)投入占GDP的比例還遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于發(fā)達(dá)國家，從這些方面來看，我國政府應(yīng)不斷在財(cái)政支出上加大對科技研發(fā)活動的投入，并鼓勵(lì)和引導(dǎo)企業(yè)增加研發(fā)投入，而且要加快基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和市場化發(fā)展，規(guī)范制度運(yùn)行程序，使研發(fā)活動對經(jīng)濟(jì)增長的拉動作用充分釋放出來。

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