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        基于Geoda的我國財政科技支出空間效應研究

        2022-11-12 23:20:15楊金淑朱琪
        中國集體經濟 2022年32期
        關鍵詞:空間效應

        楊金淑 朱琪

        摘要:文章以各省財政科技支出為研究對象,通過空間計量學軟件Geoda進行定量分析,對2017~2020年我國31個地區(qū)財政科技經費支出差異的空間聯系以及空間變化的相互作用機制進行了研究。研究結果表明,經濟發(fā)展具有相似水平的地區(qū)對于財政科技經費的支出存在明顯的聚集效應,呈現出高高、低低、低高的聚集形式?;谝陨涎芯亢头治鰧ξ覈慕洕l(fā)展提出相關建議,并促進我國財政投入方面對于科學技術的資源配置發(fā)揮更理想的效果。

        關鍵詞:空間效應;科技支出;莫蘭指數;Geoda

        改革開放四十多年來,科技全球化不斷深入,國家的科技創(chuàng)新能力對國家的經濟發(fā)展起到了重要作用,而財政科學技術投入是科技投入的主要組成部分。因此,研究我國各省財政科技投入的空間效應對于地區(qū)經濟的創(chuàng)新驅動是非常有意義的。目前,中國的經濟發(fā)展已經進入新常態(tài),過去以資本要素投入為中心的大規(guī)模、外向型增長已難以持續(xù),迫切需要向以創(chuàng)新為引擎的發(fā)展模式轉變。

        一、數據來源與整理

        我國包括23個省、4個直轄市及5個自治區(qū)和2個特別行政區(qū)。由于臺灣、澳門、香港采用不同的制度,不存在可比性,因此本文選擇31個地區(qū)作為研究對象。通過國家統(tǒng)計局的官方網站,分別找到2018、2019、2020、2021年的統(tǒng)計年鑒,即可獲取2017、2018、2019、2020年我國財政的相關數據。由于本文以財政科技支出作為變量來研究空間集群效應,所以需要找到分地區(qū)財政支出的數據。經過查找在統(tǒng)計年鑒的第七項中,在財政的第6小項中是《分地區(qū)一般公共預算支出》。單位以億元計量。

        二、研究方法

        空間自相關。全局空間自相關性通過統(tǒng)計量莫蘭指數描述。全局莫蘭指數計算公式為:

        其中,Yi代表地區(qū)i的觀測值,n代表地區(qū)數,Wij代表空間權重矩陣。莫蘭指數為有理數,它經過方差歸一化之后,數值會被歸一化到-1.0~1.0之間。Moran’s I>0表示空間正相關性,它的值越大,空間相關性越明顯。Moran’s I<0表示空間負相關性,它的值越小,空間差異越大。空間上面的正相關,就是指隨著空間分布位置(距離)的聚集,相關性就也就越發(fā)顯著;空間上的負相關就正好相反了,隨著空間分布位置的離散,反而相關性變得顯著了。局部莫蘭指數的計算公式為:

        三、Geoda實現空間效應分析

        GeoDa空間計量學軟件是一款軟件與工具相結合的展示成果的空間軟件,擁有十分強大的地理可視化功能和多種數據分類功能,聚類地圖、直方圖、散點圖、氣泡圖等,為非GIS專業(yè)人士進行空間分析提供了方便。應用這個軟件可以方便地完成創(chuàng)建SHAPEF工程文件。

        (一)創(chuàng)建各年度財政科技支出數據表及權重文件

        將2017、2018、2019、2020四年的數據表格導入到空間計量學軟件當中,以2020年為例(如圖1)。TW是2020年各省財政科技支出量,NI是2019年各省財政科技支出量,EI是2018年各省財政科技支出量,SE是2018年各省財政科技支出量。

        (二)計算莫蘭指數

        在計算莫蘭指數之前,要先創(chuàng)建權重矩陣來表示區(qū)域之間的相鄰關系,這里選擇以queen連接,即可以出現空間權重管理。之后開始計算每年各個地區(qū)財政科技支出的莫蘭指數。點擊軟件的空間分析,做單變量莫蘭指數,這里以2020年財政科技支出為例,選擇生成莫蘭散點(如圖2)。之后可以驗證空間效應是否具有顯著性,在莫蘭散點圖內作顯著性分析,以2020年財政科技支出為例選擇做999次顯著性分析(如圖3)。

        通過以上方法,同理可以得出2017年、2018年、2019年三年各省財政科技支出的數據,并進行記錄,保存。

        四、數據結果分析

        (一)各省財政科技支出的全局自相關分析

        總結以上的數據得出空間效應:因為莫蘭指數均為正值且小于1,說明近四年的各省財政科技支出是有一個空間正自相關性的,所以可見各個省份的財政科技支出是具有空間聚集效應的。然后再通過顯著性分析,得知p小于α,所以說在統(tǒng)計學的角度上是具有顯著性的。

        從莫蘭指數的變化趨勢來看,近四年該指標比較平穩(wěn),說明近四年各省份的空間聚集程度十分穩(wěn)定。2017~2020年莫蘭指數的變化可以分成兩個階段,第一個階段是2017~2018年,莫蘭指數不斷下降,第二個階段是2019~2020年,莫蘭指數持續(xù)上升。2017~2018年莫蘭指數呈下降趨勢,這體現出各個省份的財政科技投入空間自相關逐漸降低,也就是說,相鄰地區(qū)財政科技投入的差異不斷增大。2018~2020年,莫蘭指數整體表現出上升的趨勢,體現了空間自相關性在逐漸增強,相鄰地區(qū)的投入量差異不斷變小。即近三年,我國各個省份在科學技術方面的投入呈現出了相似性,這可能是鄰近地區(qū)的經濟發(fā)展水平相似導致的,周邊地區(qū)在財政科技投入方面的不均衡逐漸有所改善。

        (二)各省財政科技支出的局部自相關分析

        根據表2可以看出,2017~2020年,中國的31各省份財政科技支出均不存在高低的聚類關系。在2017~2019年,地區(qū)財政科技支出均不存在高高聚集的省份,一直到2020年,我國出現了五個處于高高區(qū)的省份,分別是上海、安徽、江蘇、江西和浙江。這可能是由于這些地區(qū)的經濟水平以及GDP水平較高,高收入的省份GDP相對于其他省份較高,財政科技投入的增長速度相對于其他省份要快,因此財政科技經費的投入也相對較大。

        除此之外,整體來看,東部沿海地區(qū)由于地理位置占優(yōu)勢,科技水平也優(yōu)于中部地區(qū)和西部地區(qū)。2017~2020年,吉林、四川、新疆、甘肅、內蒙古這五個省份均處于低低區(qū),2018年,低低區(qū)新增了寧夏和黑龍江,2018~2020年,西藏已經不在低低區(qū)行列。這表示不僅這些地區(qū)財政科技投入水平低,相鄰的地區(qū)經費投入也很低。這些省份大多分布在我國的西部,人口分布不均勻,環(huán)境條件相對較差,因此科技水平也處在一個較弱的狀態(tài)。這也和地區(qū)的產業(yè)結構有關,由于強烈依賴外省帶來的資源,沒有進行產業(yè)結構的升級,省內高新企業(yè)數量較少,因此科技水平增長十分緩慢,即便投入大量的財政科技經費,帶來的也是與成本不相符的科技進步。

        在2020年,江西省由低高區(qū)轉變到了高高區(qū),這個省份相鄰的省份一個是低高區(qū)的福建,另一個是處于高高區(qū)的安徽。按照低高區(qū)的福建省的性質,其相鄰省江西省應該是一個高水平經濟的區(qū)域,但是由表2可知,江西省在2017~2019年的發(fā)展水平確實相比鄰省落后一些,由于相鄰省份的影響和帶動,在經過三年穩(wěn)定的發(fā)展后,江西省經濟水平逐漸增高,成為了與相鄰省份一樣的高高聚集的關系,也進入了高高區(qū)的行列。

        五、結論及建議

        (一)結論

        本文運用GeoDa軟件對2017~2020年的財政科技投入進行了空間分析,得出以下結論。第一,我國各省份財政科技經費支出在近四年具有較強的正自相關性,可以判斷我國地區(qū)的財政科技投入存在明顯的聚集效應。第二,我國財政科技投入較高的省份聚集在上海、江蘇、浙江及其周邊地區(qū);財政科技投入較低的地區(qū)主要集中在吉林、四川、新疆、甘肅、內蒙古及其相鄰地區(qū);自身財政科技投入及較低但相鄰地區(qū)投入較高的省份主要集中在福建。第三,我國財政科技投入具有明顯的固化現象,并且,東部沿海地區(qū)的科技經費投入水平優(yōu)于中部和西部地區(qū),呈現出東強西弱的局勢。

        (二)建議

        1. 突破地區(qū)限制,促進區(qū)域間經濟活動

        中西部這些省份相對落后,地方政府應該對經濟水平較好地區(qū)的科技研發(fā)情況、管理、科技投入方式和制度不斷學習,將產業(yè)和項目作為重點把握。要利用周圍地區(qū)帶動本地區(qū)整體經濟發(fā)展,同時利用科技進步本身的技術流動,引導人力資源的創(chuàng)新,促進科技生產導向的形成。

        我國基金與科技重點圍繞科技創(chuàng)新基地建設、基礎研究、區(qū)域創(chuàng)新體系建設、商業(yè)化等方面展開研究,試圖解決資金投入結構不合理的問題。但根據情況,區(qū)域不平衡問題還不夠重視,技術基礎設施雄厚的地區(qū)仍然是投入重點區(qū)域,在貧困地區(qū)仍沒有得到足夠的資金。與此同時,預算績效改革已經成為當前時期學術界和社會關注的焦點,全面推進預算績效管理是新時代的潮流和趨勢。因此,有必要加強財政科技投與預算績效管理的結合,提高財政科技投入的產出效率。其次要優(yōu)化科技財政支出結構。當前的金融、科技基于實時技術發(fā)展,要做出最有效的利率投入和支出,這迫切需要全球投資,可以在全球范圍內操作。因此,不斷擴大財政總支出的同時,投入利率可以增加。

        2. 加大財政科技投入,優(yōu)化財政科技支出結構

        政府在科學技術經費投入中占有非常重要的位置,目前,政府相關部門的科研經費支出不斷上升,但資金投入總額仍需提高。各地區(qū)要在現行稅率下繼續(xù)加大科技發(fā)展支出,提高科技型支出在財政支出總量中的占比。其次要優(yōu)化科技財政支出結構。當前的金融、科技基于實時技術發(fā)展,要做出最有效的利率投入和支出,這迫切需要全球投資,可以在全球范圍內操作。因此,不斷擴大財政總支出的同時,投入利率可以增加。

        參考文獻:

        [1]周靜.財政科技投入、教育支出與經濟高質量發(fā)展——基于全要素生產率(TFP)的實證研究[J].農場經濟管理,2021(08):52-55.

        [2]齊文燕.我國財政科技投入效率及其影響因素研究[J].財政監(jiān)督,2020(08):85-93.

        [3]王偉華,岳海鷗,白云清.濟南市財政科技投入績效評價模型初探[J].中國科技資源導刊,2020,52(01):84-89.

        [4]史云瑞.我國財政科技投入效率研究[D].武漢:中南財經政法大學,2019.

        [5]劉明.財政科技支出對城市創(chuàng)新的影響[J].社會科學戰(zhàn)線,2021(06):259-264.

        *基金項目:2022年大學生研究計劃科研立項一般項目“各省財政科學技術投入的空間效應”。

        (作者單位:北京印刷學院經濟管理學院)

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