周靜（聊城大學政治與公共管理學院)

一、引言

黨的十九屆五中全會指出，我國已經(jīng)進入高質(zhì)量發(fā)展階段，但在高質(zhì)量發(fā)展的過程中，創(chuàng)新能力仍然不能適應高質(zhì)量發(fā)展的客觀要求。創(chuàng)新作為經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展主要驅(qū)動力，既決定著經(jīng)濟發(fā)展的速度，又決定著經(jīng)濟發(fā)展的質(zhì)量。隨著我國創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略的實施，科技創(chuàng)新推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的作用日益增強?？茖W技術的創(chuàng)新與發(fā)展離不開政府財政的資金支持與政策引導，財政科技投入與教育支出作為政府扶持科技創(chuàng)新的主要手段，能否有效地提升創(chuàng)新能力、推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展？為此，本文運用2007～2019年我國30個省（西藏除外）的省級面板數(shù)據(jù)，探究財政科技投入、教育支出對經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量的影響。

2007～2019年，我國財政科技投入總額由858.44億元增長到5954.61億元，教育支出由6727.06億元增長到32961.06億元，財政科技投入和教育支出在規(guī)模和比重上穩(wěn)步提升。從地方投入上來看，各省在財政科技投入和教育支出上也逐年增加，但存在較大的地區(qū)差異。2019年廣東省財政科技投入1168.79億元，占地方政府總投入的6.8%，教育支出3210.51億元，占地方總投入的18.6%；青海省財政科技投入僅10.37億元，占地方總投入的0.5%，教育支出僅221.37億元，占地方總投入的11.88%。針對當前財政科技投入與教育支出的現(xiàn)狀，如何實施有效的政策提高財政科技投入與教育支出的效率，推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，對創(chuàng)新型國家建設具有重要的現(xiàn)實意義。

二、文獻綜述

目前，國內(nèi)學者研究主要集中在財政科技投入或教育支出對經(jīng)濟增長、就業(yè)、企業(yè)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級等方面的影響。在財政科技投入方面，吳非等（2017）認為財政科技創(chuàng)新產(chǎn)出效果存在明顯的地區(qū)異質(zhì)性。楊磊等（2020）認為財政科技投入對科技創(chuàng)新存在顯著的、滯后的促進作用。沈肇章等（2020）認為財政科技支出對全要素生產(chǎn)率有顯著的正向影響，可以通過調(diào)整支出結(jié)構(gòu)和方式，促進廣東區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。在教育支出方面，景維民等（2019）認為教育人力資本結(jié)構(gòu)高級化，通過促進技術轉(zhuǎn)型升級實現(xiàn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。張同功等（2020）認為公共教育支出、人力資本積累和經(jīng)濟增長方面存在明顯的空間異質(zhì)性。張鳳涼等（2020）認為促進均衡發(fā)展，應樹立科技和教育區(qū)域均衡發(fā)展的理念，強化中央政府對科技和教育資源均衡配置的責任，給予欠發(fā)達地區(qū)更大的政策傾斜力度。張波等（2021）認為財政教育支出能夠促進經(jīng)濟增長，但對經(jīng)濟增長的沖擊存在滯后性。

綜上所述，現(xiàn)有研究大多基于財政科技投入或教育支出對經(jīng)濟的單方面影響，很少有文獻探究財政科技投入、教育支出與經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展三者之間的關系?；诖?，本文將利用2007～2019年我國30個?。ㄎ鞑爻猓┑氖〖壝姘鍞?shù)據(jù)，運用固定效應模型分析，以全要素生產(chǎn)率（TFP）作為衡量經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的指標，探究財政科技投入、教育支出對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響。

三、理論分析

（一）財政科技投入對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的作用機制

經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展離不開科技創(chuàng)新的驅(qū)動作用，科技創(chuàng)新在創(chuàng)造高收益的同時，也面臨著投資成本較大、投資風險較高、研究周期較長等問題，財政科技投入作為政府扶持科技創(chuàng)新的重要手段，能夠在一定程度上減少研發(fā)成本、降低投資風險，同時財政科技投入還能為科技研發(fā)創(chuàng)造良好的外部環(huán)境，通過各種創(chuàng)新獎勵和財政補助等手段，促進人才、信息等資源的流動?？萍紕?chuàng)新水平的提高能夠優(yōu)化生產(chǎn)要素的組合方式，減少資源的過度消耗，提高資源利用效率，提升全要素生產(chǎn)率（TFP）水平，使經(jīng)濟增長方式由過去的粗放型增長向創(chuàng)新型增長轉(zhuǎn)變，從而提高經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量。

假設1：財政科技投入能夠促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

（二）教育支出對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的作用機制

假設2：教育支出能夠助力經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

四、模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)說明

（一）模型構(gòu)建

基于財政科技投入、教育支出對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的作用機制，本文選用全要素生產(chǎn)率（TFP）來衡量經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，根據(jù)柯布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)建立如下計量經(jīng)濟模型。

其中，TFPit表示地區(qū)i在第t時期的全要素生產(chǎn)率（TFP），sciit表示地區(qū)i在第t時期的財政科技投入，eduit表示地區(qū)i在第t時期的教育支出，X表示影響TFP的控制變量表示隨機擾動項。

（二）變量的選取與度量

1.被解釋變量

本文以全要素生產(chǎn)率（TFP）作為衡量經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的指標。全要素生產(chǎn)率（TFP）采用數(shù)據(jù)包絡分析（DEA）模型的Malmquist指數(shù)法，運用DEAP2.1軟件來進行測算。計算全要素生產(chǎn)率（TFP）需要產(chǎn)出變量和投入變量兩個指標，本文產(chǎn)出變量（Y）以2007年數(shù)據(jù)為基期進行物價指數(shù)平減后的地區(qū)生產(chǎn)總值來衡量；投入變量包含勞動投入（L）和資本投入（K），其中勞動投入（L）選用城鄉(xiāng)就業(yè)總?cè)藬?shù)來進行衡量；資本投入（K）選用永續(xù)盤存法來進行測算，公式為：，其中Kt為第t年實際資本存量，Kt-1為第t-1年實際資本存量，It為第t年新增實際固定資本，以2007年為基期進行投資價格指數(shù)平減后的固定資本投資額來衡量，為資本折舊率，取值9%，基期資本存量采用計算，其中I0為2007年全社會固定投資，g為2007～2019年固定資本平均增長率。

2.解釋變量

總之，科研工作中如何與團隊中的研究成員進行有效的溝通是一門藝術，通過哈佛管理導師的課程，學到了很多積極有效的溝通手段，也深刻剖析了自己曾經(jīng)所犯的錯誤。相信在未來的工作中，這門課程會幫助我正確化解溝通矛盾，有效說服他人，最后獲得積極的工作成果。

本文的核心解釋變量為財政科技投入與教育支出。

（1）財政科技投入水平（sci）。本文采用各省財政科技支出額占地方一般公共預算支出的比重來衡量。

（2）教育支出水平（edu）。本文采用各省財政教育支出額占地方一般公共預算支出的比重來衡量。

3.控制變量

為了保證模型估計的可靠性，避免遺漏重要影響因素，本文選用的控制變量主要包括以下幾個。

（1）經(jīng)濟發(fā)展水平（pgdp）。本文采用各省人均GDP來衡量。

（2）城鎮(zhèn)化水平（ubr）。本文采用城鎮(zhèn)常住人口占總?cè)丝诘谋戎貋砗饬俊?/p>

（3）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平（is）。本文采用各省第三產(chǎn)業(yè)增加值和第二產(chǎn)業(yè)增加值的比重來衡量。

（4）對外開放水平（open）。本文采用各省貨物進出口總額占GDP的比重來衡量。

（三）數(shù)據(jù)來源及說明

本文選用了2007～2019年我國30個?。ㄎ鞑爻猓┑拿姘鍞?shù)據(jù)來進行分析，數(shù)據(jù)來源2007～2019年《中國統(tǒng)計年鑒》 《各省統(tǒng)計年鑒》等。

五、實證結(jié)果與分析

本文采用stata16.0對2007～2019年我國30個?。ㄎ鞑爻猓┑呢斦萍纪度?、教育支出與經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展之間的關系進行了實證檢驗。

（一）各變量統(tǒng)計性描述

如表1所示。

表1 變量統(tǒng)計性描述

（二）回歸結(jié)果分析

本文選用的是2007～2019年我國30個?。ㄎ鞑爻猓┑氖〖壝姘鍞?shù)據(jù)，屬于短面板結(jié)構(gòu)，為保證數(shù)據(jù)結(jié)果的可靠性，避免“偽回歸”出現(xiàn)，在對模型（1）進行回歸分析之前，進行了如下檢驗。

1.單位根檢驗

為避免變量之間的多重共線性問題，本文采用stata16.0，運用LLC檢驗對變量進行了單位根檢驗，檢驗結(jié)果顯示各變量之間不存在嚴重的多重共線性問題，可以進行回歸分析，具體檢驗結(jié)果如表2所示。

表2 變量單位根檢驗結(jié)果

2.回歸結(jié)果及分析

本文采用個體固定效應模型對變量進行回歸分析，樣本回歸結(jié)果如表3所示。

表3 2007～2019 年財政科技投入、教育支出對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響回歸結(jié)果

根據(jù)豪斯曼檢驗結(jié)果數(shù)據(jù)顯示，采用個體固定效應模型進行回歸是可靠的，由固定效應回歸結(jié)果可以看出：財政科技投入與教育支出對全要素生產(chǎn)率（TFP）的影響系數(shù)都為正，且在10%的水平下都是顯著的，表明財政科技投入與教育支出都能有效地助力高質(zhì)量發(fā)展，但二者對高質(zhì)量發(fā)展的作用效果存在差異，其中財政科技投入每增加1%，全要素生產(chǎn)率（TFP）增加約0.03%；教育支出每增加1%，全要素生產(chǎn)率（TFP）增加約0.16%，表明教育支出對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的推動作用相較于財政科技投入更為顯著。

六、結(jié)論與建議

本文運用2007～2019年我國30個?。ㄎ鞑爻猓┑氖〖壝姘鍞?shù)據(jù)分析了財政科技投入、教育支出對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響，回歸結(jié)果表明，財政科技投入與教育支出都能有效地助力高質(zhì)量發(fā)展，但二者對高質(zhì)量發(fā)展的作用效果存在差異，教育支出對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的推動作用相較于財政科技投入更為顯著。根據(jù)本文研究結(jié)果，提出如下建議：一是為促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，應提高財政科技投入強度，增強科技投入的針對性，有效解決當前科學技術關鍵領域及核心技術不強等問題。二是加大教育支出，當前我國科技創(chuàng)新能力不強的主要原因在于基礎性研究薄弱，教育不能適應科技發(fā)展的要求，因此在教育支出方面應注重教育支出向基礎性教育傾斜，從根本上解決創(chuàng)新不足的問題，為經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展助力。