高校科研投入、人力资本与经济增长——基于面板VAR模型的动态检验

王树乔，王　惠

(1.淮阴工学院 教务处，江苏 淮安 223003;2.河海大学 商学院，南京 2110098)



高校科研投入、人力资本与经济增长
——基于面板VAR模型的动态检验

王树乔1，王惠2

(1.淮阴工学院 教务处，江苏 淮安 223003;2.河海大学 商学院，南京 2110098)

摘要：收集2000年～2013年中国30个省、市、自治区的面板数据，通过面板VAR模型考察人力资本、高校科研经费投入与经济增长三者之间的长期影响机制和短期动态变化。结果表明：经济增长与高校科研经费投入相互促进；人力资本对经济增长的正向影响并未显现，存在一定的滞后性；通过脉冲响应和方差分解可以看出，高校科研与经济增长之间的互动关系要弱于人力资本与经济增长的关系，人力资本对经济增长的影响更为显著，且贡献率持续增大。

关键词:高校科研经费；面板向量自回归模型；经济增长；人力资本

0引言

经济增长不单纯依靠有形资产、物质资本，人力资本和科技已经成为国家的核心竞争力[1]。孙丽姗[2](2015)指出人力资本流量在短期内抑制经济增长，人力资本存量在长期内显著促进经济增长。梁润等[3](2015)测算中国1983年～2011年期间人力资本、物质资本积累对经济增长的贡献率，研究发现人力资本总量的贡献低于物质资本的贡献，劳动力质量的贡献在人力资本总量贡献中比重较大。刘蓉晖等[4](2014)运用卢卡斯人力资本模型、C-D生产函数分析人力资本教育水平对GDP的影响，结果显示人力资本教育投资对GDP有促进作用。景跃军、刘晓红[5](2013)实证研究创新性人力资本、一般性人力资本与经济增长的关系，分析表明资本拉动为主的粗放型增长依旧是中国经济增长的主要方式，知识成果转化率和创新型人力资本不足是抑制中国建立创新型国家的重要原因。

关于高校科研与经济增长的关系，国外学者较早涉入这一领域的研究，如Audretsch和Feldman[6](1996)、Anselin[7](1997)等利用知识生产函数模型实证研究高校在研发方面的投入活动同区域创新及区域经济增长之间的关系，发现高校的科研活动能够显著促进两者的增长。学者们立足不同方法和角度讨论人力资本或科研支出对中国GDP增长的影响，尽管结论不径相同，但均表明经济增长、人力资本与科研支出三者之间是相互关联的，单独研究任何两者之间的关系可能会发生遗漏变量问题。此外，已有文献的样本数据大多为时间序列，截面数据因为数据量不充足容易产生自相关和多重共线性问题。据此，本研究基于面板VAR模型，着重考察人力资本、高校科研投入对经济增长产生的影响，通过协整检验、脉冲响应分析和方差分解，从动态角度去定量分析三个变量之间的相互关系。

1模型构建与变量说明

本研究基于面板VAR方法对中国高校科研经费、人力资本与经济增长的关系进行实证分析。[8]：

(1)

上式中，t代表年份，i代表中国30个省、市、自治区，yi,t=[LNG、LNH、LNR]是基于3×1的内生变量，LNR表示高校科研经费投入、LNH表示人力资本、LNG表示经济增长，βj代表各变量滞后方阵，εi,t表示随机冲击， γt代表时间效应向量， φi为各省固定效应向量。

人力资本变量(H)选用平均受教育程度指标来表征；各省份的年度GDP作为反映经济增长(G)的指标；高校科研经费(R)投入采用高等院校研究与发展当年拨入经费总额来衡量，其中包括基础研究、应用研究和实验发展费用。为了消除异方差的影响以及使其趋线性化，本研究数据均经过对数变换处理；同时，避免物价波动的影响，以2000年为基期，对各年度的经济增长、高校科研经费进行不变价调整。样本区间设定为2000年～2013年，根据数据的可获取性，样本中剔除港、澳、台和西藏，包含30个省、市和自治区，本研究涉及的数据来自于相应年份的《中国统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》和《高等学校科技统计资料汇编》。

2实证分析

2.1面板单位根检验

在正式分析之前，需要对数据的平稳性进行检验。选择Harris-Tzavalis test检验、Breitung test检验、Levin-Lin-Chu检验等三种方法来检验，具体检验结果见表1。

表1　面板单位根检验

注：***、**、*分别表示在10%、5%和1%的水平下统计检验显著。

由于检验原理存在差异，以三种方法的结果一致为准。LNR、LNG、LNH经过一阶差分均显著拒绝“存在单位根”的原假设，由此认为都是平稳的。

2.2面板协整检验

本研究采用Westerlund(2007)提出的面板协整检验方法对变量数据进行协整检验，即两个组统计量Gt和Ga，两个面板统计量Pt和Pa；组统计量说明在允许面板异质性的条件下存在协整关系，面板统计量Pt和Pa是在考虑面板同质性的条件下检验是否存在协整关系，该检验方法并不需要假定短期动态系数与长期误差修正系数相同[9]，检验结果见表2。

结果显示，面板统计量Pt和组统计量Gt、Ga拒绝“不存在面板协整”的原假设，而组统计量Pa接受“不存在面板协整”的原假设，表明LNG、LNR、LNH三个变量存在一个长期稳定的均衡关系。接下来，将结合面板VAR估计进一步分析三者相互影响的短期动态变化。

表2　面板协整检验结果

2.3面板VAR估计

面板VAR主要由三部分组成：第一，面板矩估计(GMM)，反映变量之间的回归关系；第二是脉冲响应分析，观察变量对冲击的回馈情况；第三是方差分解，指出误差项的影响因素强度[10]。此部分重点是把握人力资本、高校科研和经济增长的相互关系。

(1)面板矩估计。面板矩估计系数有效性要求去掉面板VAR模型中时间效应和固定效应。本研究采用前向均值差分法除去地区固定效应，横截面上的均值差分法去掉时间效应[11]，估计结果见表3。

表3　 PVAR(1)模型估算结果

从以上回归结果可知，滞后一期的人力资本和高校科研均通过1%的显著性检验，说明人力资本和高校科研对经济增长都有显著的影响。高校科研增加，可以带动经济增长，但人力资本并没有表现出对经济增长的促进作用，这表明中国人力资本对经济增长贡献的作用较为微弱。对于第二个方程(LNH)，滞后一期的人力资本对自身的影响很大，系数达到0.5803，且通过1%的显著性水平检验，说明人力资本存在一定的“积聚效应”，经济增长对人力资本的回归系数显著为正，表明经济增长有助于人力资本提高。从第三个方程(LNR)可以看到，滞后一期的经济增长正向促进高校科研经费投入，且受自身的影响较大。整个PVAR(1)系数的大多数参数是显著的，且参数估计结果都可以用经济理论进行解释，模型整体模拟良好。

(2)脉冲响应函数。脉冲响应是分析当给予随机扰动项一个标准误差的冲击，其他变量在未来期和当期的变化轨迹，描绘变量间的实滞关系和交互作用[12]，结果如图1所示。

第一行第二列的图显示LNR对LNGDP的总体影响为正，这种正向作用在第六年达到最大，并缓慢减弱，表示高校科研投入增加，可以提升高校基础性生产应用研究和创新能力，促进高校产学研有机结合，引导高校科研更好的为经济发展服务。第一行第三列图显示LNGDP对LNH的响应，从长期来看，LNH对LNGDP的负向作用逐渐减缩，反映人力资本对经济增长的促进作用有可能存在一定的滞后性。 从第二行的三个图来看，经济增长的冲击对高校科研影响较为平稳，呈现先增后减、在第2期达到最大、随后3～10期内维持较小的正响应值、最后趋于平稳的趋势；高校科研冲击对其本身的影响当期迅速反应，之后这种冲击的正向影响缓慢减弱；而人力资本的冲击对高校科研的影响为负，在第二期达到最大，随后负向影响逐渐减弱。从第三行第一列的图可知，经济增长对人力资本的影响为先负后正的波动情形，正向影响在第六期达到最大，紧接着缓慢下降；高校科研对人力资本的负向影响在第一期达到最大，随后影响逐渐减弱，在第六期表现出正向影响；人力资本投入对其自身的标准差新息立即做出响，对其本身的影响逐渐减弱。从脉冲响应图来看，总体结果和前面分析具有较好的一致性，高校科研与经济增长变量之间总体呈现相互促进作用，而人力资本在一定程度上存在不连续性和中介作用，并没有表现出对经济增长的溢出效应。

图1　基于PVAR系统的各变量的之间的脉冲响应图

注：纵轴表示LNGDPLNHLNR,横轴表示冲击作用的滞后期间数(单位：年度);上下线表示正负两倍的标准差偏离带;中间实线表示标准差新息的脉冲响应。

(3)面板方差分解。为了更清晰地度量和刻画高校科研、人力资本与经济增长的相关影响程度，可通过方差分解的方法分析每一个结构冲击对内生变量变化的贡献度，评价不同结构冲击的重要性[13]。基于面板VAR模型的方差分解结果见表4。

表4　面板误差项方差分解

经济增长方差项的分解中，当期影响全部来自于自身，但是到第5期，自身的解释能力下降至61.9%。高校科研和人力资本的解释能力分别为9.9%和28.2%%，到第10期，经济增长预测方差仅有47.5%部分是由自身扰动所引发的，16.7%的部分是由高校科研扰动引发的，35.8%的部分是由人力资本扰动所引起的，反映经济增长的最主要影响因素是其本身，高校科研和人力资本影响存在一定的滞后性，随着时间推进，两者对经济增长的影响变大。高校科研方差项的分解中，在当期主要有经济增长和高校科研两个因素，经济增长的解释能力有限，其自身的解释能力高达94.3%；但是到第10期，高校科研自身的解释能力下降至58.41%，而经济增长和人力资本的解释能力达到21.7%和20.2%。人力资本方差项的分解中，92.9%的部分是由自身扰动所引发的，5.7%的部分是由经济增长所引致的，仅0.1%的部分是由高校科研引起的，说明经济增长和自身是人力资本的主要因素，受高校科研影响甚微；随后到10期，其自身的解释能力下降至76.1%，高校科研的解释能力上升至12%，超过经济增长的解释能力(11.9%)，折射出高校科研对人力资本短期影响不明显，在长期内作用较大。

3结论

基于面板VAR模型动态分析中国高校科研、人力资本与经济增长关系，研究表明中国高校科研投入、人力资本和经济增长存在长期均衡的协整关系，经济增长与高校科研相互促进，而人力资本对经济增长的溢出效应没有显现，呈现滞后性。从动态影响而言，无论是高校科研还是人力资本，都会将其自身所受外部条件的冲击传递给经济发展，并产生一定的效应。针对以上研究结论，提出如下建议。

转化高校科技成果，优化产学研运行机制和合作模式。中国经济正在向依靠科技进步和自主创新支撑的增长方式转变，而高校科技创新能力提升可带动企业技术创新和产业升级，促进经济增长。高校科技创新要朝着产业知识化和知识产业化方向发展，走产学研道路，支持企业技术创新，提升科技创新成果的转化能力进而推动经济增长[14]。

加大经济欠发达地区的人力资本投入，均衡人力资本积累，缩减区域间差距。经济持续增长的主动因应是人力资本，可惜目前由于中国人力资本结构不合理，对经济增长的促进作用并没有凸显。据此，提升教育水平，引导和鼓励社会力量办学，营造有利于人力资本提升的宽松软环境；财政性教育经费的使用效益要进一步提升，调整公共教育投资分配的结构和方向，特别是农村义务教育的投入，增大落后地区农村的基本教育经费投入，平衡和协调地区间的教育投入非均衡状况。

参考文献：

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[3] 梁润,余静文,冯时.人力资本对中国经济增长的贡献测算[J].南方经济,2015(7):1-14.

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(责任编辑：贺兰)

The Investment of Scientific Research, Human Capital and Economic Growth:Dynamic Test Based on Panel VAR Model

WANG Shu-qiao1，WANG Hui2

(1.Teaching Affairs Dinisions Huaiyin Institute of Technology, Huai'an,Jiangsu 223003,China;2 College of Business, Hohai University, Nanjing 2110098,China)

Abstract:This article collects the panel data of 30 provinces, cities and autonomous regions in China, to examine the long-term effects and short-term dynamic changes with the investment of university scientific research, human capital and economic growth on the PVAR model. The results show that the economic growth and the investment of scientific research have mutual promotion relationship; the positive influence of human capital on economic growth is not apparent, and there exists a certain lag; the interactive relationship of scientific research and economic growth is weaker than that of human capital through the impulse response and variance decomposition; the impact of human capital on economic growth is more obvious, and the contributory rate continues to increase.

Key words:scientific research; Panel Vector Auto Regressive Model; economic growth; human capital

中图分类号：F810.45

文献标识码：A

文章编号：1009-7961(2016)02-0074-05

作者简介：王树乔(1982-)，男，江苏响水人，助理研究员，硕士，主要从事高等教育研究。

基金项目：江苏省社会科学基金青年项目 (15JYC002)；江苏高校哲学社会科学研究项目 (2015SJB716)

收稿日期：2016-02-13