辽宁财政科技支出的经济增长效应研究

闫婷　王嘉　王风

[摘  要]梳理近十年辽宁财政科技支出数据发现，与我国大多数省市不同的是，辽宁近年来逐渐将财政资源向非科技领域倾斜。通过构建数据模型并对辽宁财政科技支出与经济增长关系进行分析，发现辽宁财政科技支出对地区经济增长作用有限，但财政科技支出的边际产量处于递增区间。

[关键词]辽宁;财政科技支出;经济增长;边际产量

[中图分类号]F061.5  [文献标识码]A  [文章编号]1672-2426（2020）08-0055-08

一、引言

改革开放以来，我国相继提出“科教兴国战略”“科技强国战略”“创新驱动发展战略”等一系列强化科技驱动发展的战略规划，加大科技经费投入力度，持续增加研究与试验发展（R&D）经费，不断加快财政科技支出增速，各地方政府纷纷加强对科技领域的扶持。

在学界，“技术进步是经济增长的重要驱动力”已达成共识。例如，20世纪60年代在原有经济增长模型中引入技术进步的新古典增长理论以及80年代将技术进步作为经济增长内生变量的内生增长理论，均认为经济增长与技术进步密不可分。特别是内生增长理论对我国实施积极财政科技政策具有指导意义，为政府直接或间接介入人力资本的培育、推动科技进步起到重要作用。目前，世界各国政府早已视科技为“第一生产力”，并把科技看作是增强国家实力的关键和大国竞争的制高点，对科技发展进行全方位支持。但是科技进步促进经济增长的作用大小仍是人们关注的焦点，学者们难以形成统一答案。

企业和政府是科技投入的两大主体，企业科技投入所带来的显著的正面效应，已被企业的发展历程和学者们的跟踪研究所证明[1]，但政府对科技领域的扶持所产生的经济增长效应还处于争议之中。争议主要表现为财政科技支出促进经济增长效应“强弱”上：持“强”经济效应观点的学者认为加大财政科技支出能够显著促进经济增长，而且财政科技支出是我国经济增长的主要原因之一。例如，史季青[2]采用1996-2005年全国30个省、市财政科技支出与GDP数据建立面板数据固定效应模型，得出财政科技支出对经济发展的效应是明显的。李永刚[3]提出财政科技支出对经济增长有明显的正向作用，尤其是基础研究投入的影响最为显著。梁长来[4]采用1980-2012年全国数据建立VAR模型，得出增加的财政科技支出是我国经济增长的主要原因。主张财政科技支出具有较弱经济增长效应的学者认为财政科技支出对经济增长促进作用有限，如胡欣然、雷良海[5]选择1980-2011年全国相关数据建立内生增长模型，得出财政科技支出并不是经济增长的主要原因，财政科技支出对经济增长的贡献度远低于劳动和资本对经济增长的贡献度。其他大部分学者是以地方数据为研究样本，例如，赵雯[6]对1995-2012年云南省财政科技支出与经济增长之间关系进行实证分析，得出财政科技支出的弹性系数较小，对经济增长的促进作用有限。王晓芳[7]研究1990-2013年广东省财政科技支出和经济增长之间关系，发现虽然二者间存在长期稳定的协整关系，但财政科技支出对经济增长的正向作用不显著。铁卫等[8]以1986-2009年陕西省财政科技支出数据为样本，采用协整检验等方法，得出财政科技支出对经济增长的促进作用较小。张伟霖[9]使用协整检验对福建省近36年的财政科技支出数据进行定量分析，得出财政科技支出对经济增长的贡献率较低。赵敏[10]对江苏省财政科技支出与经济增长进行协整检验和格兰杰因果检验，结果表明财政科技支出与经济增长间存在长期稳定均衡关系，但财政科技支出对经济增长的影响并不明显。这些学者选取各地方财政科技支出数据，依据不同理论建立各自模型，但得出的结论基本一致——地方财政科技支出的经济增长效应较弱。

伴随国家“创新驱动战略”的不断推进，各级地方政府对科技领域的投入理应加强，但近些年辽宁财政对科技领域的支持力度却下降。为此，本文选择相关数据，从实证层面对辽宁财政科技支出与经济增长的关系进行研究。

二、辽宁财政科技支出情况统计性描述

为推进地区科技进步、激励经济主体进行科技创新与研发，地方政府一般采取“直接投入”（如资助拨款）和“政策激励”（如税收优惠）两种扶持形式[1]，但由于地方政府“政策激励”的直接统计数据难以获取，所以在衡量地方政府科技投入方面，唯有采用地方政府直接用于科技支出的相关数据，即按照2007年后政府收支目录，选择科技支出作为辽宁财政科技投入的数据指标，且所选数据来自历年辽宁统计年鉴。为获得当前辽宁财政科技支出的基本情况，选择2009—2018年相关数据进行统计性整理与分析。

1.基本情况。如表1所示，本文选取财政各项支出规模与财政各项支出占财政总支出的比重两个指标对2009-2018年辽宁主要财政支出项目（其中，民生支出包括教育、文化、社会保障、医疗卫生等支出项目之和）进行比较，十年间辽宁财政科技支出（除国防外）规模始终最小、占比最低。从统计数据看，在辽宁财政支出中，用于科技领域的投入年均绝对规模仅为80.5亿元，年均占比不足2%，上述两个指标均远低于其他支出项目。同时，在上述指标的变化趋势上，存在明显的“上升区间”与“下降区间”特征，从而将整个时间序列分为两个区间：第一个区间为2009-2013年，辽宁财政科技支出无论是规模还是占比总体上呈现上升趋势，但上升幅度较小;第二个区间为2014-2018年，指标开始发生转变，大部分年份呈下降趋势，下降幅度较小。基于上述分析，可以发现2009-2018年辽宁财政科技支出基本情况：（1）辽宁财政科技支出始终是财政支出中规模最小和占比最低的项目;（2）相对于第一区间，在第二区间中辽宁对科技领域的财政支出在减少。

2.比较分析。为了探究辽宁财政科技支出这种变化特征是否具有普遍性，本文选取我国东部地区、东北地区（除辽宁外）及中部地区的18个省、市（按照国家统计局的东、中、西部和东北地区划分方法，东部地区包括广东、江苏、山东、浙江、福建、上海、北京、海南、天津和河北，东北地区包括黑龙江、吉林，中部地区包括江西、河南、安徽、山西、湖北和湖南）财政科技支出数据与辽宁数据作以比较。为便于比较，选择上述地方在两个时间区间内的财政科技支出规模及占比的变化情况进行观察。在表2中可见，在规模方面，选取的18个省、市中绝大多数省、市地方财政科技支出额高于辽宁财政科技支出额，只有黑龙江、吉林和山西3个省份小于辽宁。在占比方面，18个省市中只有河北、黑龙江、吉林、山西4个省份的支出占比在二个区间内的变化趋势与辽宁相似，而其他省、市则呈现与辽宁特征相反的变化，即在第二个区间财政科技支出占比明显上升，增加了财政对科技领域的支出份额。因此，可得出如下结论：相对于全国大部分省市来说，辽宁在2013年后减少对科技领域的财政支出不具有普遍性。众所周知，辽宁在2013年后经济增长下行压力較大，在此背景下减少财政科技支出，这一做法对经济增长的影响值得我们进一步研究。

三、辽宁财政科技支出的经济增长效应的实证分析

1.模型设定和数据选择。为了保证测定结果的可靠性和误差的最小化，我们选择学者常用的柯布—道格拉斯函数（简称C-D生产函数）建立模型。一般来说，采用C-D生产函数的实证分析会引入新的变量，例如罗伯特·巴罗所提出的以财政支出为中心的AK生产函数（YI=AKαIL1-αIG1-αI，其中Y代表实际产出，K代表私人资本，L代表劳动力，G代表政府支出）。2005年，学者马树才、孙长清[11]在分析我国政府财政支出与经济增长关系时拓展了AK生产函数，将政府支出分为“政府投资支出”与“政府消费支出”，同时依据我国国情剔除了劳动力因素，建立了更适合我国实际情况的AK生产函数。在此，我们借鉴学者马树才、孙长清所拓展的AK生产函数，将其生产函数变量“政府投资支出”与“政府消费支出”替换为“财政科技支出”和“财政非科技支出”，重新構造财政科技支出与经济增长间关系模型。

YI=AKαIGSβIGFγI                                                    （1）

在（1）式中，Y代表辽宁实际生产总值，K代表辽宁私人资本，GS代表辽宁财政科技支出，GF代表辽宁财政非科技支出。

为避免伪回归，预先克服可能存在的异方差现象，我们对变量取自然对数，得到辽宁财政民生支出与经济增长关系的模型公式：

LnGDPT=α0+α1LnKT+α2LnGST+α3LnGFT+μT                （2）

在（2）式中，LnGDPT代表辽宁生产总值，LnKT代表辽宁私人资本，LnGST代表辽宁财政科技支出，LnGFT代表辽宁财政非科技支出，μT为随机干扰项。

在样本数据的选择上，以历年辽宁统计年鉴为数据源，选取1980-2018年辽宁相关数据，其中GDP为支出法国内生产总值，私人资本K为国内生产总值构成中资本形成总额减去预算内固定资产投资的部分。关于科技支出GS的数据选取，鉴于2007年财政科目改革，所以2006年前的数据使用的是科技三项支出，2006年之后的数据为科技支出。财政非科技支出GF为预算内财政支出总额减去财政科技支出的部分。同时，为剔除价格因素影响需将全部原始数据变为真实数据，所以对全部数据进行了GDP平减指数变换。

2.变量检验。按照经典计量经济学理论，用非平稳变量进行回归分析将导致虚假回归（伪回归）。所以，在对时间序列数据进行回归分析时，有必要对其进行单位根检验和协整检验。表3和表4分别为单位根检验和约翰森协整检验的结果。

从变量的单位根检验结果可以看出，被解释变量lnGDP的单整阶数等于解释变量的单整阶数且解释变量单整阶数相同，所以需要对变量进行协整检验以避免伪回归。本文选择约翰森协整检验法，检验结果如表4。

从表4中可以看到，原假设“没有协整关系”的迹统计量均大于5%显著水平临界值，表明四个非平稳变量存在协整关系，可以直接用普通最小二乘法进行回归分析。

3.回归结果。经过上述数据统计特征分析后，对上述三个变量使用普通最小二乘法进行回归分析，回归结果为：

LnGDPT=3.32+0.22LnKT+0.09LnGST+0.49LnGFT                         （3）

（11.92） （4.23）    （1.70）       （6.40）

R2=0.993   DW=0.578    S.E=0.087    F=1918.618    T=39

通过回归结果（3）式可以得到：K、GS、GF所对应的产出弹性分别为0.22、0.09和0.49。其中，对经济增长弹性最大的是财政非科技支出，财政非科技支出每增长1%，GDP增长0.49%;次之是私人资本，其每增长1%，GDP增长0.22%;最后是财政科技支出，其每增长1%，GDP增长0.09%。

根据（3）式计算财政科技支出对GDP的边际产量，即增长一单位的财政科技支出所带动GDP的增加值，计算结果如图1所示。

四、结论与建议

以上分析可看出：1980-2018年间，辽宁经济增长与私人资本、财政科技支出和财政非科技支出存在长期均衡关系，即私人资本、财政科技支出和财政非科技支出与经济增长之间均呈正相关关系。其中，财政非科技支出对经济增长的弹性系数为0.49，财政科技支出对经济增长的弹性系数为0.09，私人资本对经济增长的弹性系数为0.22。这说明辽宁一直以来依靠增加财政非科技支出为主要手段的积极财政政策拉动经济增长，财政非科技支出是推动辽宁经济增长的最主要因素，财政科技支出对辽宁经济增长的促进作用最小，私人资本的作用介于二者之间。

值得注意的是，从辽宁财政科技支出的边际产量分析结果（如图1）看，在时间序列期间内，辽宁财政科技支出对GDP的边际产量逐年递增，尤其是2002年后曲线大幅度上扬，虽然在2015年有所回落，但是2016年后回升趋势明显，2018年达到峰值。这说明从2002年开始财政科技支出对经济增长的促进作用开始增强，一单位财政科技支出所产生的GDP增加值持续变大。因此，从资源配置效率的角度看，辽宁在2013年后逐渐减少支持科技领域的财政支出并不利于经济增长。

辽宁应进一步调整财政支出结构，增加对科技领域的投入，以促进辽宁经济高质量发展。一是优化财政支出结构。重点增加财政对基础科技的投入，完善省内科技基础设施，搭建科技交流平台，促进产学研一体化发展。二是强化财政科技支出力度。将增加财政科技支出目标纳入省级、市级政府发展规划中，按实际情况提高财政科技支出规模，确保财政科技支出增长率高于同年财政收入增长率。三是积极推动省内科技事业的发展。在加强各级政府对科技重要性认识的前提下，制定全省统一的科技发展规划和目标，建立省内科技战略性研判机构，明确科技发展方向，同时健全财政科技支出评价指标体系，形成科学合理的财政科技支出绩效评价制度。

参考文献：

[1]胡永平，祝接金，向颖佳.政府科技支出、生产率与区域经济增长实证研究[J].科技进步与对策，2009，（15）：24-29.

[2]史季青.基于Panel-data模型的财政科技支出对经济增长的影响效应分析[J].湖南财经高等专科学校学报，2008，（1）：90-92.

[3]李永刚.财政科技投入对经济增长的影响——基于研发支出的实证分析[J].四川师范大学学报（社会科学版），2011，（6）：53-61.

[4]梁长来.财政科技支出与经济增长的相互关系分析[J].中国财政，2014，（7）：64-65.

[5]胡欣然、雷良海.我国财政科技支出对经济增长贡献度分析[J].统计与决策，2014，（5）：135-137.

[6]赵雯.云南省财政科技支出对经济增长影响的研究[D].昆明：云南财经大学，2014：28.

[7]王晓芳.财政科技支出、技术创新和经济增长的实证研究——以广东省为例[J].兰州文理学院学报（社会科学版），2016，（5）：78-82.

[8]铁卫，王天恒.财政科技支出与经济增长的实证分析——以陕西省为例[J].统计与信息论坛，2012，（2）：43-48.

[9]張伟霖.福建省财政科技支出对经济增长影响的实证分析[J].现代商业，2016，（8）：69-71.

[10]赵敏.江苏省财政科技支出与经济增长的协整关系研究[J].经济研究导刊，2010，（35）：107-109.

[11]马树才，孙长清.我国政府支出对经济增长拉动作用研究[J].财经理论与实践（双月刊），2005，（6）：100-104.

责任编辑  魏亚男