浦小松

（中國教育科學研究院德育與學校黨建研究所，北京 100088）

一、引言

新中國成立七十多年來，我國經(jīng)濟總量已經(jīng)躍居世界第二位，科技實力也隨著經(jīng)濟發(fā)展同步壯大，而且“已經(jīng)成為具有重要影響力的科技大國，科技創(chuàng)新對經(jīng)濟社會發(fā)展的支撐和引領作用日益增強”［1］。黨的二十大報告強調，“堅持創(chuàng)新在我國現(xiàn)代化建設全局中的核心地位”［2］。

為了使科學技術更好地促進生產(chǎn)力的發(fā)展，設計有效的科技創(chuàng)新政策是政府和學術界關注的重要問題。黨中央、國務院一直高度重視科技創(chuàng)新工作，2016 年5 月，中共中央、國務院印發(fā)《國家創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略綱要》，強調科技創(chuàng)新是提高社會生產(chǎn)力和綜合國力的戰(zhàn)略支撐，必須擺在國家發(fā)展全局的核心位置。明確我國科技事業(yè)發(fā)展的目標是，到2020 年我國進入創(chuàng)新型國家行列，到2030 年我國進入創(chuàng)新型國家前列，到新中國成立100 年我國成為世界科技強國。

建設世界科技強國，科研投入是根本保障。今天的科研投入，就是對未來國家競爭力的投資。在財政支出中，科研投入支出多少，怎樣合理安排科研投入占財政支出的比重——需要嚴謹?shù)卦u估科研投入總量和占比在地方經(jīng)濟發(fā)展中的作用，究竟是促進還是抑制。尤其需要精準把握科研支出對經(jīng)濟發(fā)展影響的邊界，測量抑制作用、促進作用轉化的閾值。借此，才能為加快創(chuàng)新驅動發(fā)展、建設世界科技強國提供必要的政策啟示和新思路，把好鋼用在刀刃上。

現(xiàn)階段結合中國實際經(jīng)濟條件，對科研投入驅動經(jīng)濟發(fā)展的問題展開深入研究，具有重要的學術價值和現(xiàn)實意義。它不僅有助于發(fā)現(xiàn)科研投入對經(jīng)濟發(fā)展的作用，而且有助于進一步完善我國財政支出的分配機制，提高宏觀調控的科學性、系統(tǒng)性、預見性、精準性。本文從科研投入的總量及占比兩個視角出發(fā)，利用我國2007-2016 年283 個地級城市的面板數(shù)據(jù)，并且考慮地區(qū)間不同的技術進步效應、不同政府財政規(guī)模的門檻效應，識別科研投入對地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的作用效果，得出富有啟發(fā)意義的結論與政策建議。從而為客觀評價科研投入的驅動作用提供依據(jù)，為政府在不同財政規(guī)模下科學制定政策，根據(jù)地區(qū)實際情況變化及時調整政策提供參考。

本文結構安排為：第一部分介紹研究背景，第二部分為相關文獻的回顧與評論，第三部分為模型的構建和變量、數(shù)據(jù)的選擇，第四部分為樣本的描述性統(tǒng)計，第五部分報告實證分析結果及穩(wěn)健性檢驗、內生性檢驗，第六部分為門檻效應的研究，第七部分為結論與啟示。

二、文獻回顧與評論

社會經(jīng)濟系統(tǒng)是一個龐大而復雜的系統(tǒng)，影響它運行的因素很多。進入新時代，知識在經(jīng)濟社會中的作用日益凸顯?？萍家呀?jīng)成為知識創(chuàng)新的核心，而對科研的投入是科技進步的物質基礎和前提，本文把研究重點放在科研投入與經(jīng)濟發(fā)展的協(xié)調關系上。

國內外很多學者對科學研究與試驗發(fā)展（Research and Development，R＆D）投入與經(jīng)濟發(fā)展之間的關系進行了理論分析與實證研究?，F(xiàn)有的文獻分析表明，科研投入與經(jīng)濟發(fā)展大體存在著兩種不同的驅動關系。

一種認為兩者之間存在正向作用關系，科研投入促進了經(jīng)濟發(fā)展。Griliches（1986）使用美國1957—1977 年大約1000 家大型制造企業(yè)的數(shù)據(jù)集，構建包含R＆D 生產(chǎn)函數(shù)模型，結果表明研發(fā)有助于提高生產(chǎn)率［3］。Grossman 和Helpman（1990）構建了一個動態(tài)的兩國貿易和增長模型，研究認為R＆D 投入將提高未來生產(chǎn)力，有利于經(jīng)濟長期增長［4］。Coe 和Helpman（1995）研究發(fā)現(xiàn)R＆D 投入對一個國家的全要素生產(chǎn)率具有顯著的正向作用［5］。Romer（1990）［6］、Rivera-Batiz 和Romer（1991）［7］、Aghion 和Howitt（1992）［8］、Jones（1995）［9］將創(chuàng)新、研發(fā)與內生經(jīng)濟增長聯(lián)系起來，建立了內生增長模型，認為研發(fā)投入是技術進步的源泉，垂直創(chuàng)新構成了經(jīng)濟增長的潛在來源，R＆D 投入已成為衡量一個國家創(chuàng)新能力高低的標準之一。經(jīng)濟學家一直試圖量化知識溢出的程度和影響，即一方的知識創(chuàng)造投資通過促進其他方的創(chuàng)新來產(chǎn)生外部利益（Jaffe，等，2000）［10］。Los 和Verspagen（2000）應用美國制造業(yè)微觀數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)R＆D 溢出效應對生產(chǎn)力具有顯著的正向影響［11］。Zachariadis（2004）使用1971—1995 年10 個經(jīng)合組織國家的總體和制造業(yè)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)了研發(fā)強度對生產(chǎn)率產(chǎn)生積極影響的證據(jù)［12］。Falk（2007）基于1970—2004 年經(jīng)合組織國家的面板數(shù)據(jù)，使用廣義矩估計方法估算了一個動態(tài)的經(jīng)濟增長模型，研究發(fā)現(xiàn)高科技領域的R＆D 投入對長期經(jīng)濟增長具有正向的沖擊［13］。吳延兵（2006）通過對我國制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)考察發(fā)現(xiàn)，R＆D 投入是促進中國經(jīng)濟增長的重要因素［14］。夏良科（2010）使用2000—2007 年中國大中型工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)，基于數(shù)據(jù)包絡分析方法計算得出各行業(yè)的Malmquist 生產(chǎn)率指數(shù)，發(fā)現(xiàn)R＆D投入對全要素生產(chǎn)率的增長和技術進步具有顯著的促進作用［15］。盧方元和靳丹丹（2011）利用2000—2009 年我國30 個省（區(qū)、市）的R＆D 投入和經(jīng)濟增長的數(shù)據(jù)，通過面板數(shù)據(jù)模型研究表明，R＆D投入對經(jīng)濟發(fā)展具有明顯的促進作用［16］。白俊紅等（2017）以我國30 個省級行政區(qū)域為研究樣本，使用空間計量經(jīng)濟模型分析發(fā)現(xiàn)，研發(fā)要素（R＆D 人員、R＆D 資本等）的區(qū)際間流動具有十分明顯的空間溢出效應，而且該溢出效應對中國經(jīng)濟增長呈現(xiàn)出顯著的正向作用［17］。

另一種認為科研投入并未顯著促進經(jīng)濟發(fā)展，甚至出現(xiàn)抑制作用。Samimi 和Alerasoul（2009）使用2000—2006 年30 個發(fā)展中國家的面板數(shù)據(jù)，回歸結果表明，R＆D 對經(jīng)濟增長沒有顯著的積極影響［18］。張海洋（2005）運用1999—2002 年我國工業(yè)部門34 個行業(yè)的面板數(shù)據(jù)，基于數(shù)據(jù)包絡分析方法測算顯示，R＆D 投入對技術效率的作用顯著為負［19］。李小平和朱鐘棣（2006）使用1998—2003 年我國32 個工業(yè)行業(yè)面板數(shù)據(jù)，計算發(fā)現(xiàn)在大部分情況下國內本行業(yè)R＆D 與其他行業(yè)R＆D 對行業(yè)技術進步、技術效率和全要素生產(chǎn)率的增長起阻礙作用［20］。陳剛（2010）采用1998—2007 年中國省級層面的數(shù)據(jù)，基于面板協(xié)整技術檢驗R＆D 溢出方程，模型回歸結果發(fā)現(xiàn)，本地R＆D 資本對全要素生產(chǎn)率增長具有顯著的阻礙效應；本國其他地區(qū)的R＆D 溢出資本對全要素生產(chǎn)率增長具有顯著的促進影響，但并不是十分穩(wěn)定［21］。嚴成樑和龔六堂（2013）運用1998—2009 年我國31 個省份的面板數(shù)據(jù)，實證模型檢驗發(fā)現(xiàn)，R＆D 規(guī)模對我國經(jīng)濟增長具有抑制作用［22］。

總的來說，現(xiàn)代經(jīng)濟學理論普遍支持經(jīng)濟長期增長的驅動力在于內生化的技術知識或人力資本存量的積累，而技術進步是導致資本邊際生產(chǎn)力不會一直下降的重要原因，也是保持人均產(chǎn)出持續(xù)增長的必要條件。對此，地方政府能夠通過直接增加科研投入、對科技企業(yè)提供稅收激勵等財稅政策有效解決人力資本積累外部性、技術外部性和知識外部性等問題，進而推動經(jīng)濟增長。但結合現(xiàn)有實證文獻來看，由于樣本選擇、模型設定等方面的不同，針對科研投入與經(jīng)濟增長的實證檢驗結果仍存在較大差異。實際上，財政性科研投入與經(jīng)濟發(fā)展并不是簡單地表現(xiàn)為“輸入—輸出”的線性關系。因此，使用描述性統(tǒng)計或者線性回歸模型分析這種非線性關系，可能存在一定程度的估計結果偏誤。有鑒于此，本文以更廣闊的樣本量，考慮不同地區(qū)的差異建立面板門檻模型，洞悉科研投入影響經(jīng)濟發(fā)展的內在非線性特征。

與現(xiàn)有研究不同，本文的邊際貢獻在以下三個方面。第一，選取我國2007—2016 年283 個地級城市的面板數(shù)據(jù)，樣本數(shù)據(jù)量廣，承載信息量大。在中國的行政區(qū)劃和治理結構中，市級政府是一個重要的層次，起著承上啟下的作用。市地財政處于中央、省、市、縣、鄉(xiāng)五級財政的中間環(huán)節(jié)，是財稅集中比例較高的一級政府。第二，考慮技術進步的異質性，考察了在控制技術進步條件下科研投入對經(jīng)濟發(fā)展的影響。第三，考慮地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平差異。依據(jù)門檻模型，識別了在不同政府財政規(guī)模下科研投入對經(jīng)濟發(fā)展的非線性作用。

三、模型、變量與數(shù)據(jù)

（一）模型構建

借鑒Barro（1991）［23］關于經(jīng)濟增長實證分析通常的設定，本文構建基準回歸模型（1）來考察科研投入對地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的影響。

模型（1）中，下標t 表示年份，i 表示城市；ε表示誤差項；j 和n 分別表示控制變量的次序和總數(shù)；α 表示截距項?？紤]到部分不可觀測因素可能對某一年份中各個城市的影響是相同的，但在各年間的影響又表現(xiàn)出差異，模型中控制時間固定效應vt；考慮到每個城市可能存在的不隨時間變動的因素，模型中控制城市固定效應μi，這里μi可以表示不同城市間同質的技術進步或其他不可觀測因素。此外，控制變量的選取主要考慮了投入與消費兩方面的因素，而投入則進一步分為資本投入與勞動力投入，具體的控制變量選取與定義見下文。

在探究科研投入對地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的影響時，更多地是將科研投入視為一種特殊的投資，考察它對經(jīng)濟發(fā)展的作用。然而，根據(jù)內生增長理論，一個地區(qū)的經(jīng)濟能夠不依賴外力推動實現(xiàn)持續(xù)增長，內生的技術進步是保證經(jīng)濟持續(xù)增長的關鍵因素。因此，在識別科研投入本身對經(jīng)濟發(fā)展的作用時，有必要對地區(qū)的技術進步進行控制。目前，由于技術進步?jīng)]有很好的衡量指標，以往的研究一般用年份的啞變量或者共同的時間趨勢變量來代表。但是，這樣做法的前提假設是不同地區(qū)間技術進步的程度與性質是相同的，而這顯然與現(xiàn)實中各地區(qū)表現(xiàn)出的差異化的技術水平不相符?；诖?，為了準確識別科研投入對經(jīng)濟發(fā)展的直接影響，借鑒王敏和黃瀅（2015）［24］的做法，本文在模型（1）的基礎上進一步引入各個城市的隨機趨勢，從而在一定程度上控制不同城市技術進步的異質性。

模型（2）中，λit是城市i所特有的時間趨勢項，其含義是城市i在不斷加大科研投入過程中所出現(xiàn)的包括技術進步在內的各種隨時間變化的變量，因而λi在一定程度上代表了城市i所特有的平均技術進步率。根據(jù)Wooldridge（2010）［25］，模型（2）中的λi無法被直接估計。對此，首先對數(shù)據(jù)進行一階差分得到模型（3）：

在模型（3）的基礎上，參考Stern 和Common（2001）［26］的研究，使用面板數(shù)據(jù)固定效應方法即可估計出各個變量的系數(shù)值。相較于模型（1），模型（3）中所估計出的變量系數(shù)值進一步考慮了技術進步的異質性，因而其估計系數(shù)值能夠在一定程度上反映在去除技術效應本身的影響外，科研投入對經(jīng)濟發(fā)展的貢獻情況。

（二）變量選擇

經(jīng)濟發(fā)展水平（Gdp）。借鑒類似的研究，使用地區(qū)國內生產(chǎn)總值（GDP）來表示地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平，單位：萬元。

科研投入（Rd）?？紤]到總量與占比的差異，分別從各城市地方政府科研投入總量與科研投入占比兩方面來度量。具體而言，使用地方政府財政科學技術支出來表示城市的科研投入總量（Rd_total），單位：萬元；使用地方政府財政科學技術支出與地方政府財政總支出的比重來反映各城市科研投入占比（Rd_ratio），單位：1。

控制變量（Controls）。本文主要從投入與消費兩個維度選擇控制變量。進一步地，從資本與勞動力兩方面來反映投入情況。具體而言，選擇固定資產(chǎn)投資（Fixed）和外商直接投資（Fdi）來控制資本投入的影響；選擇教育投入水平（Edu）和城市人口（Popu）來分別控制勞動力素質與勞動力規(guī)模兩方面因素的影響。最后，使用社會消費水平（Cons）來控制城市的消費情況對經(jīng)濟發(fā)展的影響。控制變量具體的變量定義見表1。

表1 變量定義

（三）數(shù)據(jù)來源

本文的研究樣本是覆蓋2007—2016 年地級市的面板數(shù)據(jù)。所有數(shù)據(jù)均來自對應年份的《中國城市統(tǒng)計年鑒》《中國區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》和《中國城市建設統(tǒng)計年鑒》。由于部分地級市數(shù)據(jù)缺失的問題，樣本中一共包含了283 個地級市。此外，樣本變量數(shù)據(jù)存在的個別缺失情況，在回歸分析時采用線性插值法進行補全。

四、描述性統(tǒng)計

表2 是對研究樣本中各個變量的描述性統(tǒng)計。其中，不同城市樣本的科研投入總量差異巨大，最大值是深圳市在2016 年的403.5 億元，最小值是防城港市在2007 年的469 萬元?？蒲型度胝急鹊牟町愅瑯用黠@，最大值為0.207，約為最小值6.77×10-4的306 倍。

表2 變量描述性統(tǒng)計

總體來看，我國地級城市科研投入穩(wěn)步提升，由2007 年的669.50 億元增加到2016 年的3396.65 億元，年均復合增長率為19.78%，明顯高于同期GDP 增長率①。這一結果表明，我國自黨的十七大深入貫徹落實科學發(fā)展觀，再到黨的十八大實施創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略，科研投入明顯加大，國家財稅對科技創(chuàng)新扶持力度顯著增強。國際橫向對比來看，經(jīng)過匯率折算后，我國科研經(jīng)費總投入于2010 年和2013 年分別超過德國和日本，目前已經(jīng)成為僅次于美國的世界第二大研發(fā)經(jīng)費投入國家。

基于城市維度來看，我國不同城市科研投入的差異更加明顯，少數(shù)重點城市的科研投入總量遠高于其他城市。在全國科研投入普遍偏低時，北京、上海等少數(shù)幾個城市就已經(jīng)具有較高的科研投入水平。2007 年，北京、上海和深圳是全國政府科研投入最高的三個城市，其科研投入總額分別為90.74、105.77 和49.90 億元，三個城市的科研投入占當年全國地級市科研投入總額的36.8%。尤其值得關注的是深圳市，科研投入持續(xù)高位增長，2016 年達到403.5 億元，是全國的最高值。從改革開放后快速興起的經(jīng)濟特區(qū)，到建設中國特色社會主義先行示范區(qū)，深圳市科研投入的力度、強度一直走在全國前列，這無疑將為它成為高質量發(fā)展高地提供強有力支撐。2016 年，我國東部沿海地區(qū)的城市科研投入增速明顯，但是東北、西北及西南的大部分地區(qū)的科研投入增長僅限于少數(shù)的區(qū)域中心城市。

從科研投入占當年地方財政支出的比重來看，無論是2007 年還是2016 年，東部地區(qū)的科研投入占比情況普遍高于中西部地區(qū)。從年份變化的情況來看，樣本期間內珠三角、長三角地區(qū)的科研投入占比增長最為顯著，而京津冀地區(qū)、黃河流域則無顯著變化，存在著明顯的地區(qū)不平衡。而這一地區(qū)差異可能源自地理稟賦、工業(yè)基礎以及地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展模式等多個因素的影響。

五、實證分析

（一）基準回歸結果

為了檢驗科研投入對地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的影響，本文使用虛擬變量最小二乘法對模型（1）進行回歸分析，估計結果見表3。

表3 基準回歸結果

由表3 可知，無論是科研投入總量，還是科研投入占比，在加入控制變量后，R2明顯增大，因此本文的分析基于加入控制變量后的模型估計結果展開。從地方政府科研投入的絕對值來看，科研投入總量（Rd_total）對經(jīng)濟發(fā)展水平（Gdp）的估計系數(shù)為0.119，通過1%水平的顯著性檢驗，即科研投入總量每增加1 個單位將使經(jīng)濟發(fā)展水平提高0.119 個單位，說明科研投入總量的增長能夠顯著促進經(jīng)濟發(fā)展水平的提高。從地方政府科研投入的比重來看，科研投入占比（Rd_ratio）對經(jīng)濟發(fā)展水平（Gdp）的估計系數(shù)為0.025，通過1%水平的顯著性檢驗，即科研投入占比每增加1 個單位將使經(jīng)濟發(fā)展水平提高0.025 個單位，說明地方政府進一步擴大科研投入的比重也會對地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生正向影響。

控制變量的結果也具有一定啟示意義。固定資產(chǎn)投資（Fixed）的估計系數(shù)在1%的水平下顯著為正；外商直接投資（Fdi）的估計系數(shù)在5%的水平下顯著為正。這表明在樣本期間內，資本投入是驅動地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的重要因素。城市人口（Popu）的估計系數(shù)顯著為正；教育投入水平（Edu）與社會消費水平（Cons）的估計系數(shù)不顯著。此處教育投入水平和社會消費水平不顯著的原因可能有三：一是教育投入對經(jīng)濟發(fā)展的促進作用存在累積和滯后效果，具有延遲效應（浦小松，2016）［27］；二是各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展階段不一樣，地區(qū)差異明顯，有些地區(qū)系數(shù)顯著，有些地區(qū)系數(shù)不顯著，各地區(qū)綜合起來總體可能造成系數(shù)不顯著；三是兩個變量的顯著性被技術進步所掩蓋。

（二）考慮技術進步的回歸結果

為了進一步考察在考慮技術進步的異質性時，科研投入對地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的影響，本文基于模型（3），采用固定效應模型進行分析，估計結果見表4。

表4 考慮技術進步異質性的回歸結果

由表4 可知，無論是科研投入總量，還是科研投入占比，在加入控制變量后，R2明顯增大，因此針對加入控制變量后的模型估計結果進行分析。表4 的結果顯示，在考慮了每個城市包括技術進步在內的特定時間趨勢變量后，科研投入總量（Rd_total）與科研投入占比（Rd_ratio）對經(jīng)濟發(fā)展水平（Gdp）的估計系數(shù)仍然為正，并分別通過1%水平及5%水平的顯著性檢驗。這說明在考慮各個城市的技術進步后，地方政府的科研投入對地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平的促進作用是顯著的。當前，我國正在經(jīng)歷從要素驅動、投資驅動向創(chuàng)新驅動經(jīng)濟發(fā)展的轉變，而由政府財政支出主導的科研投入是明確產(chǎn)業(yè)轉型升級方向、引領經(jīng)濟高質量發(fā)展的主要力量。在這一過程中，科研投入對地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展發(fā)揮了顯著促進作用。

由表4 還可發(fā)現(xiàn)，固定資產(chǎn)投資的系數(shù)通過1%水平的顯著性檢驗，而且在所有變量系數(shù)中最大，說明投資拉動經(jīng)濟的作用巨大；外商直接投資的系數(shù)通過1%水平的顯著性檢驗，而且系數(shù)大小僅次于固定資產(chǎn)投資的系數(shù)，說明外商直接投資促進了東道國的經(jīng)濟發(fā)展；城市人口的系數(shù)通過1%水平的顯著性檢驗；在控制了技術進步影響后，社會消費水平的系數(shù)通過1%水平的顯著性檢驗，說明消費拉動經(jīng)濟的效果開始涌現(xiàn)，實際上，由投資拉動轉為消費拉動是經(jīng)濟發(fā)展的必然趨勢；教育投入水平的系數(shù)依然不顯著，說明教育投入促進經(jīng)濟發(fā)展的效果尚未顯現(xiàn)。

（三）穩(wěn)健性檢驗

財政分權制度是影響我國經(jīng)濟社會運行的重要制度背景，其中，行政級別較高的城市往往擁有較大的財政自主程度。在我國，行政級別較高的城市往往也是區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的中心，其經(jīng)濟發(fā)展一方面受到當?shù)馗黜椧赝度氲挠绊?，還可能受到其他諸如政策優(yōu)惠等隱性因素的影響?；诖?，為了進一步檢驗研究結果的穩(wěn)健性，考慮從全樣本中剔除4 個直轄市、15 個副省級城市，然后利用余下的樣本進行回歸分析，觀察其系數(shù)與全樣本情形相比是否有明顯變化。本文分別對基準回歸、考慮技術進步異質性做穩(wěn)健性檢驗，估計結果見表5、表6。

表5 基準回歸穩(wěn)健性檢驗結果

表6 考慮技術進步異質性的回歸穩(wěn)健性檢驗結果

表5 是基準回歸穩(wěn)健性檢驗結果，科研投入總量（Rd_total）與科研投入占比（Rd_ratio）對經(jīng)濟發(fā)展水平（Gdp）的估計系數(shù)仍然顯著為正，而且加入控制變量后的模型R2增大，與表3 的結果一致，表明本文的研究結論具有穩(wěn)健性。

表6 是考慮技術進步異質性的回歸穩(wěn)健性檢驗結果，科研投入總量（Rd_total）與科研投入占比（Rd_ratio）對經(jīng)濟發(fā)展水平（Gdp）的估計系數(shù)仍然顯著為正，而且加入控制變量后的模型R2增大，與表4 的結果一致，同樣表明本文的研究結論具有穩(wěn)健性。

（四）內生性檢驗

經(jīng)驗表明，GDP 高的地區(qū)科研投入也相對更高，二者可能存在互為因果的內生性問題?？紤]到前后期的GDP 增長水平存在高度相關，而滯后一期的GDP 則在邏輯上不會影響前一期的科研投入水平。因此，為降低模型可能存在的內生性問題給估計結果帶來的偏誤，本文考慮使用滯后一期的經(jīng)濟發(fā)展水平（L1.Gdp）作為被解釋變量重新對模型（1）（3）進行估計，結果見表7。估計結果顯示，科研投入總量（Rd_total）與科研投入占比（Rd_ratio）對滯后一期的經(jīng)濟發(fā)展水平（L1.Gdp）的估計系數(shù)仍然顯著為正，與表3、表4的估計結果基本一致，表明本文的研究結論具有穩(wěn)健性。

表7 內生性問題檢驗結果

六、進一步研究

在實際的政策執(zhí)行中，政府一般會依據(jù)不同的財政狀態(tài)作出非平衡性的支出操作，財政支出的動態(tài)調整對經(jīng)濟發(fā)展的作用關系并非是簡單的線性框架。有鑒于此，本節(jié)在現(xiàn)有研究基礎上做有益的拓展和補充，采用非線性框架下的面板數(shù)據(jù)門檻模型，對科研投入與經(jīng)濟發(fā)展的關系展開進一步研究。

（一）門檻模型設定

地方政府作為科研投入的主體，它本身的個體異質性因素是否會影響科研投入對地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平的效果？具體而言，地方政府各項財政支出的選擇通常取決于政府實施某項政策成本與收益的權衡，而地方政府的財政規(guī)模往往是這一選擇的決定性因素。實際上，不同財政規(guī)模的地方政府對于科研投入存在著明顯差異，進而使得其科研投入對經(jīng)濟發(fā)展的作用效果表現(xiàn)不同。對此，有必要根據(jù)不同地區(qū)地方政府的財政規(guī)模展開進一步研究，以探究科研投入對經(jīng)濟發(fā)展水平的實際影響。本文考慮根據(jù)Hansen（1999）［28］提出的面板數(shù)據(jù)門檻模型理論，構建門檻效應模型，該模型的優(yōu)點在于一方面能估計出門檻值，同時也能對內生的門檻效應進行顯著性檢驗。其思路是將某門檻值作為一個未知變量納入回歸模型中，構建分段函數(shù)，并對該門檻效應及相應門檻值進行實證估計和檢驗（沈能、劉鳳朝，2012）［29］。模型（4）如下所示：

模型（4）中，μi表示個體效應，vt表示年份效應，常數(shù)項略去。qi，t為門檻變量，基于上述分析，使用政府財政收入作為門檻變量。θ是需要估計的門檻參數(shù)。ρ1和ρ2分別表示門檻變量在低于、高于門檻參數(shù)θ時，自變量科研投入對因變量經(jīng)濟發(fā)展水平的影響系數(shù)。

（二）門檻效應檢驗

首先，進行門檻效應檢驗以確定門檻的個數(shù)，進而確定模型的形式。本文應用Wang（2015）［30］提出的固定效應面板門檻模型的程序，依次在不存在門檻、一個門檻和兩個門檻的設定下對模型（4）進行估計，得到的F 統(tǒng)計量和經(jīng)過300 次采用自抽樣（Bootstrap）檢驗得出的P值及其他結果見表8。

表8 門檻效應檢驗結果

由表8 可知，科研投入總量（Rd_total）與科研投入占比（Rd_ratio）在單一門檻、雙重門檻均顯著，說明存在雙重門檻效應。這樣的結果表明，無論從科研投入的總量還是占比來看，它們對地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的影響可能隨著當?shù)卣斦?guī)模的增長而變現(xiàn)出不同的效果，即財政規(guī)模不同的地方政府在同樣增加科研投入時可能具有不同的經(jīng)濟效應。

依據(jù)表8 的門檻效應檢驗結果，對于科研投入總量，按照兩個門檻值把地區(qū)財政規(guī)模分為三個檔次，分別是：小于19.648 億元，較低水平；介于19.648 億元到44.348 億元，中等水平；大于44.348 億元，較高水平。對于科研投入占比，按照兩個門檻值把地區(qū)財政規(guī)模分為三個檔次，分別是：小于22.065 億元，較低水平；介于22.065 億元到53.296 億元，中等水平；大于53.296 億元，較高水平。

（三）門檻效應回歸結果

基于門檻效應的檢驗結果，本文使用基于穩(wěn)健標準誤的固定效應模型對模型（4）進行估計分析，同樣，這里對所有變量進行標準化處理，回歸結果見表9。

表9 門檻效應回歸結果

由表9 可知，從科研投入的總量情況來看，在不同政府財政規(guī)模的情形下，科研投入總量（Rd_total）對經(jīng)濟發(fā)展水平（Gdp）的估計系數(shù)均為正，并通過1%水平的顯著性檢驗。而且，科研投入總量的系數(shù)在政府財政規(guī)模的較低水平、中等水平、較高水平時分別為0.066、0.074、0.078，說明隨著政府財政規(guī)模的持續(xù)擴大，科研投入總量的提升對經(jīng)濟發(fā)展水平的正向促進作用在不斷增強。在政府財政規(guī)模較小時，每增加1 單位科研投入總量將使地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平提升0.066 個單位；在政府財政規(guī)模中等時，每增加1 單位科研投入總量將使地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平提升0.074 個單位；在政府財政規(guī)模較大時，每增加1 單位科研投入總量將使地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平提升0.078 個單位，比較低水平時的經(jīng)濟促進作用增強了18.182%?？梢?，科研投入總量是地區(qū)經(jīng)濟保持長期增長的基石，隨著政府財政規(guī)模的不斷提升，它對科研領域的投入是確保實現(xiàn)高質量發(fā)展的關鍵。

從科研投入的占比情況來看，在不同政府財政規(guī)模的情形下，科研投入占比（Rd_ratio）對經(jīng)濟發(fā)展水平（Gdp）的估計系數(shù)表現(xiàn)出明顯的差異。在政府財政規(guī)模較小時，科研投入占比對經(jīng)濟發(fā)展水平的估計系數(shù)顯著為負（-6.438）；而隨著政府財政規(guī)模的增加，在中等水平時，科研投入占比對經(jīng)濟發(fā)展水平的估計系數(shù)轉變?yōu)檎?，并通過了5%水平的顯著性檢驗；在政府財政規(guī)模較大時，科研投入占比對經(jīng)濟發(fā)展水平的估計系數(shù)在1%水平下顯著為正。此外，隨著政府財政規(guī)模的進一步上升，系數(shù)從0.604 增大到2.527，科研投入占比的提升對地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平的促進作用同樣顯著增強。而且，在政府財政規(guī)模較大時，科研投入占比的系數(shù)在所有正的變量系數(shù)里最大，對經(jīng)濟發(fā)展的促進作用最強。這樣的結果表明，對于政府財政規(guī)模較大的地區(qū)而言，進一步提高財政支出中科研投入的比重的確能夠促進經(jīng)濟發(fā)展；對于政府財政規(guī)模較小的地區(qū)而言，增加科研投入占總財政支出的比重可能并不利于地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展。目前，不少實證研究已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，由于制度和政策無法適應科技創(chuàng)新需要等原因的影響，資源配置機制阻礙了效率提升，進一步導致我國中西部地區(qū)的科研產(chǎn)出效率明顯低于東部發(fā)達地區(qū)（蔡翔，等，2013；韓鳳芹、趙偉，2015）［31-32］。對此，有研究甚至指出中西部的經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)傾向于通過提高科研投入占比的方式來彌補科研產(chǎn)出效率的低下（劉任重，等，2016）［33］。顯然，在科研支出投資效率明顯不足的情形下，通過各類產(chǎn)業(yè)發(fā)展項目進一步提高科研投入在財政總支出的比重將明顯加壓財政對其他公共領域的支出，進而對經(jīng)濟增長產(chǎn)生負面影響。在此基礎上，表9 的結果進一步指出，對于政府財政規(guī)模較小、經(jīng)濟發(fā)展水平較低的地區(qū)而言，忽視當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展的現(xiàn)狀，一味地提高科研投入比重可能并不利于經(jīng)濟高質量發(fā)展，甚至可能會帶來一定程度的消極作用。

控制變量的回歸結果也具有一定啟示意義。固定資產(chǎn)投資、外商直接投資、社會消費水平、教育投入水平、城市人口的系數(shù)均顯著為正，說明它們均在一定程度上推動了地區(qū)經(jīng)濟的增長，這與相關研究領域的結論保持了一致。值得一提的是，教育投入提高了勞動者素質，提升了人力資本水平，促進了地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展，這與嚴成樑和龔六堂（2013）［22］得出的結論是一致的。同時，教育是實現(xiàn)我國經(jīng)濟轉型的基礎，正如習近平總書記在全國教育大會上指出的“教育是國之大計、黨之大計”。

七、結論與啟示

本文基于2007—2016 年我國283 個地級城市的面板數(shù)據(jù)，對政府財政支出的科研投入與地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平的關系展開研究，在模型構建中考慮了地區(qū)間不同的技術進步效應、不同政府財政規(guī)模的門檻效應，以考察不同情況下政府財政支出的非對稱性調整對經(jīng)濟發(fā)展的非線性影響。實證研究結果表明科研投入總量的增長能夠顯著促進經(jīng)濟發(fā)展水平的提高，而且地方政府進一步擴大科研投入的比重也會對地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生正向影響。在考慮不同城市技術進步異質性的影響后，發(fā)現(xiàn)地方政府的科研投入對地區(qū)經(jīng)濟水平的促進作用依然是顯著的。應當指出的是，科研投入保障了科技水平提升，為創(chuàng)新發(fā)展提供了智力支撐，拓展了地區(qū)的生產(chǎn)力邊界。科研投入是我國實現(xiàn)從要素驅動、投資驅動向創(chuàng)新驅動經(jīng)濟發(fā)展轉變的必要條件，也是引領經(jīng)濟高質量發(fā)展關鍵一招。無論是發(fā)展動力轉換，還是經(jīng)濟結構調整，最根本的環(huán)節(jié)還是創(chuàng)新。因此，要著重突出科技創(chuàng)新引領，不斷做大經(jīng)濟總量、增加財政存量、優(yōu)化支出增量，推動地區(qū)經(jīng)濟持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展。

以地方政府財政收入規(guī)模作為門檻變量分析科研投入對地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的門檻效應顯示，科研投入總量的提升對經(jīng)濟發(fā)展水平的正向促進作用不斷增強。而在政府財政規(guī)模較小時，科研投入占比對經(jīng)濟發(fā)展水平的估計系數(shù)顯著為負。當財政規(guī)模超過門檻值時，科研投入占比對經(jīng)濟發(fā)展水平的估計系數(shù)顯著為正，即科研投入占比對經(jīng)濟發(fā)展的影響由抑制效應轉為促進效應。地方政府的科研支出策略必須結合當?shù)匕l(fā)展實際，特別是對于政府財政規(guī)模較小的地區(qū)，忽視當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展的實際，一味地提高科研投入比重可能并不利于經(jīng)濟高質量增長，甚至可能會帶來一定程度的負面影響，揠苗助長則欲速不達。此時的財政支出應統(tǒng)籌兼顧、全面安排。增加固定資產(chǎn)投資，搞好基礎設施建設，以利產(chǎn)業(yè)結構調整，促進社會生產(chǎn)力的發(fā)展。民生領域是財政保障的重中之重，要保住基本、補齊短板，財政支出不能缺位，不斷增強人民群眾的獲得感。科研投入的比重并非多多益善，而是要因地制宜，實事求是，既盡力而為，又量力而行。

總體而言，在政府財政規(guī)模不斷擴大的過程中，地方政府要合理安排財政支出領域，既做大蛋糕，又分好蛋糕，形成兼顧各個領域、高中低不同階層的合理的梯級支出結構，提高支出的有效性和精準度，使它能夠與經(jīng)濟發(fā)展的需要相匹配。地方政府在逐步增加科研投入的過程中，要把握好財政規(guī)模的門檻值，充分考慮科研投入對經(jīng)濟發(fā)展負向、正向效應的轉化條件，避免負向作用、激發(fā)正向作用，使科研投入總量和占比與當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展水平相契合，提高科研投入與經(jīng)濟發(fā)展的耦合度，平衡好政府收益和社會效益，這對于加快創(chuàng)新驅動發(fā)展、建設世界科技強國具有重要的戰(zhàn)略意義。

注釋：

① 根據(jù)國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)，2006—2016 年我國GDP 年均復合增長率為11.96%。