经济增长目标设置对科技创新投入的影响——基于静态和动态面板数据模型的研究

赵志华，陈子韬

1.山东大学政治学与公共管理学院，山东 青岛 266237；2.上海交通大学媒体与传播学院，上海 200240)

0 问题的提出

目标设置是政府绩效管理的起点和关键环节[1-3]，是解释政府行为的关键变量，其在中国至关重要，一定意义上说中国采取的是 “目标治国”[4]。自1978年中共十一届三中全会以来，党和国家的工作重心转向经济建设，经济增长目标是衡量政府绩效、进行干部考核的关键[5]。经济增长目标为中国改革开放以来的经济快速增长提供了解释[6]，但也 “侵蚀”经济发展质量[7]。目前，国家提出 “实施创新驱动发展战略”以及 “创新发展”居首位的五大发展理念，科技创新成为中国经济发展的战略支撑，重视科技创新投入是科技创新在中国经济发展实践中的表现之一[8]，科技创新投入也是衡量科技创新的核心指标[9-10]。经济增长目标设置对科技创新投入的影响有待探讨。

以往研究多关注经济增长目标设置在经济领域的影响[6-7，11-14]，缺乏经济增长目标设置在科技领域的效果研究。然而，目前科技创新成为中国经济发展的战略支撑，经济增长目标设置在科技领域的效果值得关注。再者，以往科技创新投入研究多以企业或产业为论述视角，比如企业结构、市场引导等微观因素影响[15-16]，以及技术体制、产权制度等宏观因素制约[17-18]。中国政府在科技创新投入的实践中发挥了重要作用[19]，目标设置是解释政府行为的关键变量[4-5]，但从目标设置角度对科技创新投入的研究尚未得到关注。

本文选取省级面板数据，运用静态和动态面板数据模型这一实证分析方法，探讨经济增长目标设置对5类科技创新投入的影响。一方面，有助于理解经济增长目标设置如何影响科技创新投入，揭示经济增长目标设置在科技创新领域的非预设结果，弥补以往研究着重考察经济增长目标设置在经济领域效果的局限。另一方面，揭示经济增长目标设置对内部研发、外部研发、新产品开发、技术引进吸收、技术购买改造等科技创新投入的影响，弥补以往研究忽视目标设置对不同类型科技创新投入异质性效果的局限。

1 理论基础与研究假设

1.1 目标设置效果分类

目标设置是政府绩效管理的核心内容之一[2，5]，各级政府通过签订目标责任合同书将目标按照行政层级进行分解，上级政府根据合同书中的目标对下级政府进行考核，并以此评判下级政府的工作情况[4，20-21]。通过目标逐级分解，实现政府内部管理和控制的目的[20]，同时强化了上下级政府间的委托代理关系[21]。有学者[22-23]把以目标责任考核为基础构建的政府治理模式称之为 “行政发包制”，即中央政府通过逐级分解和传递的方式，将政策目标 “发包”，这使核心权力集中在中央政府，也使地方政府可以因地制宜地落实目标。

目标设置能够引导地方政府行为，是影响经济增长的重要因素[24-25]。一方面，上级政府有对下级政府目标完成情况的检查验收权[22]，在官员考核等相关因素的共同作用下，目标设置能够为地方政府提供强力激励，促使其更好地完成设置的目标[5]；另一方面，目标责任考核以目标设置的完成情况为标准，而不是目标实现的具体过程[4，20]。虽然上级政府在设置目标后，会通过检查监督和激励分配来促使下级政府完成目标，但是目标实施的实际控制权很大程度归属于下级政府[22]。由于下级政府在分解上级政府传达的目标时通常会综合地方的实际情况[2]，地方政府的目标执行行为往往存在差异。

按照行为和结果之间的因果对应关系，目标设置效果可分为4类[26-27]，如图1所示。由于政府目标常需要以目标责任合同书等规范性文件形式进行明确[4，21]，所能够包含的具体内容有限，而在实际执行中往往会超出预设内容。同时，目标设置的合理性和科学性会影响目标设置的效果[24-25]，导致目标设置效果可能出现不符合目标设置初衷的情况。以环境目标为例，4个现象分别对应预设的环境指标改善、数据造假、环境经济共同发展、其他环境指标恶化[27]。

资料来源：根据参考文献[26][27]整理。图1 目标设置效果的分类

有学者[6，11-12]发现目标设置对实现满足期望的预设结果有积极作用，如经济增长目标设置实现中国经济可控式高速增长，对应图中第1象限。有学者发现目标设置会引致非期望结果，如既定绩效管理体系之下的数据造假行为[28]、经济增长目标设置对经济发展质量的 “侵蚀”[7]等，分别对应第2和4象限。目标设置常需要与地方现实情况相结合[2]，这有助于地方完成目标，却也导致目标设置的实际完成情况与目标设置的初衷不一致。目前，科技创新投入与经济增长关系密切，但经济增长目标设置不能反映是通过科技创新投入来完成经济增长目标设置，还是通过投资等方式完成经济增长目标设置。因此，科技创新投入是探讨经济增长目标设置非预设结果的合适对象。

1.2 经济增长目标设置对科技创新投入的影响

经济增长目标设置是中国政府引导和发展经济的重要方式，为中国经济的高速增长提供了强大而持久的推动力[6，11]。科技创新可提升经济动力，能够带来巨大且直接的经济效益。虽然其存在较高的风险，但整体预期收益高于预期成本，并且有可能开辟新市场、形成新的经济增长点。再者，科技创新通过生产能力和生产效率的提升，带来间接的经济效益，尤其在地方生产要素稀缺时，科技创新能够通过提升地方全要素生产率强化经济增长动力[7]。因此，在面对较高的经济增长目标时，地方政府会引导科技创新投入。这对应于前文提到的第3象限。基于上述分析提出如下假设H1：经济增长目标设置与科技创新投入呈显著正相关关系。

虽然目标设置能够引导政府达到预期效果，但其也存在 “阴暗面”[5]，会出现非预设结果[4，24]。科技创新从资源投入到效益转化具有较长的周期，而经济增长目标设置的考核期较短，这使地方政府倾向于追求以要素或投资为驱动的短期经济增长，强化对投资的依赖和对技术进步的轻视[29]。再者，地方政府为了保障经济增长目标的实现，倾向于追求回报收益稳定、投入风险较低的生产活动。由于科技创新具有风险较高的特点，并干预其他生产要素发挥作用，地方政府在完成经济增长目标时往往不倾向促进科技创新投入。

地方政府在面对不同的经济增长目标时，对于科技创新投入的倾向存在差异。当经济增长目标处于较低水平时，地方政府受到经济增长目标的约束有限，不需要过度关注经济增长，能够较多关注经济发展质量和创新驱动转型，较多引导和加强在科技创新领域的投入。随着经济增长目标设置水平提升，地方政府经济增长压力增大，倾向要素或投资为驱动的短期经济增长，而不倾向科技创新这种高风险的投入。直至特定经济增长目标水平后，要素驱动和投资驱动的增长模式难以对经济增长形成足够的推动力，地方政府会更多地考虑科技创新可带来较高的收益，较少顾及科技创新的高风险，会重视科技创新投入。因此，随着经济增长目标设置水平不断提升，地方政府对科技创新投入的关注呈先负后正的U形曲线变化形态，即对应于前文提到的第3象限到第4象限，再回归第3象限的过程。基于上述分析提出如下假设H2：经济增长目标设置与科技创新投入呈U形曲线关系。

2 研究设计

2.1 模型构建

本文构建经济增长目标设置ET与科技创新投入Input的计量模型，并以省级面板数据对研究假设进行验证。首先，在不考虑科技创新投入自身动态趋势的情况下，采用静态面板数据模型对数据结果进行验证，模型为：

式中，i和t分别表示地区和年份，β为相应变量的回归系数，Z表示控制变量，μ和ε分别表示个体效应和随机效应。若β2>0，则经济增长目标设置与科技创新投入之间为U形曲线关系，其拐点为-β1/2β2。

其次，考虑科技创新投入自身可能存在动态趋势，采用动态面板数据模型对数据结果进行验证，以增强数据结果的稳健性，公式为：

式中，L.lnputit表示t-1期的科技创新投入，β3表示科技创新投入的动态趋势。

2.2 变量测量

学者[30]结合中国实践，将科技创新划分为知识创新、科研创新、产品创新3个类型。也有学者[31]将中国现阶段国家创新体系的特点总结为原始创新、协同创新、集成创新、二次创新4类并举，为中国科技创新规模持续提升提供可靠保障。基于此，本文把科技创新投入分为内部研发投入lnput1、外部研发投入lnput2、新产品开发投入lnput3、技术引进吸收投入lnput4、技术购买改造投入lnput5，分别使用R&D内部支出占主营业务成本比重、R&D外部支出占主营业务成本比重、新产品开发支出占主营业务成本比重、技术引进和消化吸收支出占主营业务比重、境内技术购买和改造支出占主营业务比重测量。其中，前两者对应自主创新和协同创新，中间者对应集成创新，后两者对应二次创新，即国外技术和国内技术的引进、消化、吸收、再创新。

自变量经济增长目标设置ET的测量方面，由于地方政府会考虑前期经济增长情况以设置相应目标[2]，经济增长目标所设置的水平与前期经济增长水平相关，地方政府所感受到的压力主要取决于本期经济增长目标设置与前期经济增长绩效之间的差距。因此，经济增长目标设置ET的测量采用当期经济增长目标中预期地区生产总值指数与前一期地区生产总值指数比值的对数进行测量，公式为：

式中，GRPIit-1为地区i在t-1期时的地区生产总值指数，ET为地区经济增长目标设置百分比所对应的数值；由于年度间经济体的活动变化相对有限，ET的数值越大，则地方政府所需要实现经济增长目标的难度越大；取对数处理保证数据近似正态分布，便于变量间关系的验证。由于经济增长目标通常于第一季度两会期间公布且不会更改，即经济增长目标在当年年度内是固定值，因此本文自变量不会受到因变量的影响，模型不存在由于变量相互影响而导致的内生性问题。

在控制变量方面，选取创新依赖ID、创新基础IC、产业结构IND、国有资产CC1、外商投资CC2共5个变量，分别采用新产品销售收入占主营业务收入比重、区域有效发明专利数量对数、工业增加值占地区生产总值比重、国家资本和集体资本占工业企业实收资本比重、外商资本和港澳台资本占工业企业实收资本比重进行衡量。其中，创新依赖ID和创新基础IC共同反映出区域工业产业的科技创新基本状态，由于两者与因变量之间可能存在相互影响，使用滞后1期数据降低内生性风险；产业结构IND反映区域经济中工业产业的重要程度，国有资产CC1和外商投资CC2分别反映区域工业产业发展中来自国家和外商的控制和影响程度。

2.3 数据说明

考虑到数据的可获得性和口径一致性，本文使用2010—2017年31个省级面板数据进行分析，具体描述性统计结果见表1。经济增长目标设置数据来源于历年各省政府工作报告，其中部分以区间范围表示经济增长目标的，取区间下限，少数表述为 “稳定增长”的，以前1期与后1期的均值进行替代。本文其他变量数据来源为 《中国科技统计年鉴》 《工业企业科技活动统计年鉴》 《中国统计年鉴》、国家统计局网站，为了保证口径的一致性，数据对象均为区域内工业企业。由于控制变量中创新依赖ID和创新基础IC滞后1期，数据所对应的实际年份为2009—2016年。为了避免直接引入自变量及其二次项引起的多重共线风险，对自变量进行中心化后再计算二次项。

表1 描述性统计结果

3 实证结果与分析

3.1 静态面板数据模型结果

静态面板数据模型的拟合结果见表2。在各因变量的回归模型中，模型拟合F检验均在1%的水平下显著且R2整体相对较高，说明模型拟合情况整体相对较好且数据结果整体有效性较高。由于F检验和Hausman检验的结果均在1%的水平下显著，数据回归中使用固定效应模型作为模型设定。由于相关检验结果显示对于5个因变量的模型拟合结果均存在异方差、截面相关、自相关的问题，采用Driscoll-Kraay标准误计算各变量的检验统计量对相关误差进行修正。自变量及其二次项和控制变量的VIF值结果均在10以下，数据结果满足变量独立假定，多重共线性的干预风险较低。

表2 静态面板数据模型数据拟合结果

在线性关系模型数据结果中，科技创新投入模型的R2比未引入自变量时有轻微提升，但是一次项ET的系数均不显著，经济增长目标设置水平与科技创新投入之间并未表现出直接线性关系，但是不排除两者可能存在非线性关系的可能。在U形曲线关系模型中，同时引入一次项ET和二次项ET2，科技创新投入模型的R2较未引入自变量时提升明显，且明显高于线性关系模型结果，说明二次项的引入明显改善模型解释力。其中，二次项系数显著为正，反映出经济增长目标设置水平与科技创新投入之间的U形曲线关系，即伴随经济增长目标设置水平的提升，其对科技创新投入的作用由负向逐渐转变为正向，这支持了假设H2。一次项系数在模型lnput1至lnput4中均未显著，说明其U形曲线的拐点所对应的经济增长目标设置水平与前一期经济增长水平相同；在模型lnput5中显著为负，说明其U形曲线的拐点所对应经济增长目标设置水平高于前一期经济增长水平。

3.2 动态面板数据模型结果

考虑到科技创新投入可能存在固定变化趋势，在模型中引入因变量的一阶滞后项，使用动态面板数据分析技术处理数据，其结果见表3。

表3 动态面板数据模型数据拟合结果

各模型的Wald卡方检验均在1%的水平显著，模型整体拟合情况较好。在模型lnput1至lnput4中，二次项的系数均显著为正，模型lnput4的二次项系数的显著性相对于静态面板数据模型有所降低。在模型lnput2中，二次项系数的方向和显著性未发生明显改变，但一次项ET由不显著变为显著为负，说明在考虑科技创新投入动态趋势情况下，U形曲线拐点对应的经济增长目标设置水平有所提升。在模型lnput5中，一次项和二次项的系数方向均与静态面板数据结果相同，即U形曲线关系未改变，但其显著性削弱，说明对技术购买改造投入lnput5，经济增长目标设置水平与科技创新投入的U形曲线关系被其动态趋势所掩盖，地方政府在引导此类投入过程中未形成主导作用。

对比静态面板数据结果，经济增长目标设置水平和科技创新投入在部分投入类型的动态面板数据结果中存在显著性和拐点位置的差异，但是对于5种科技创新投入而言，两者之间的U形曲线关系并未发生显著改变，一定程度上验证了数据结果的稳健性。因此，对比两种面板数据模型结果，均支持了假设H2。

4 讨论和结论

本文选取省级面板数据，运用静态和动态面板数据模型研究经济增长目标设置对科技创新投入的影响，探讨该目标设置对内部研发、外部研发、新产品开发、技术引进吸收、技术购买改造5种不同类型的科技创新投入的差异。本文结论如下：经济增长目标设置对科技创新投入不是单向线性影响，而是呈U形曲线关系，随着目标水平提升，两者关系逐渐由负向转为正向。经济增长目标设置对5类科技创新投入的影响存在差异，主要表现为U形曲线拐点所对应的目标水平。

本文揭示经济增长目标设置在科技创新领域的非预设结果。当经济增长目标设置位于拐点左侧时，地方政府为实现经济增长目标的压力相对较小，追求短期经济增长的倾向不强，对市场倾向培育和扶持，如图2所示。科技创新作为经济增长的推动力，由市场内生力量引导和保证其投入。因此，较低水平的经济增长目标设置会促进科技创新投入。但当经济增长目标逐渐提升，地方政府会逐步重视投资等可以获得短期经济增长的手段，以完成经济增长目标。由于科技创新投入形成经济效益要求较长的转化周期，而经济增长目标设置的考核期较短，因此，地方政府会弱化对科技创新投入的引导。

图2 经济增长目标设置与科技创新投入关系

当经济增长目标设置位于拐点右侧时，地方政府所承担的经济增长压力相对较大，原有的经济活动在预期情况下难以达到经济增长的目标水平。较高的目标设置实现起来比较困难，容易造成非预设结果[32-33]。科技创新虽然有高风险等特征，但其能带来较高的收益，比如新产品、新市场的直接经济效益，还能提升生产能力和生产效率等。在较高的经济增长目标水平下，地方政府更多地考虑科技创新可带来较高的收益，较少顾及科技创新的高风险，会尝试加强科技创新投入，以完成经济增长目标。

由于U形曲线关系的形态特征，科技创新投入会在经济增长目标设置的拐点位置附近处于低位，经济增长目标设置的负向抑制和正向促进作用在此范围内交叠对冲，弱化了整体作用程度。处于拐点水平的经济增长目标设置会影响地方政府对于科技创新特性的感知，致使地方政府对于科技创新投入的态度模糊，既希望通过科技创新获得经济效益并促进生产率提升，又在追求短期经济增长中排斥科技创新的长转化周期和高失败风险。同时，当经济增长目标设置处于拐点附近时，地方政府依然可以延续以往的发展模式，通过投资等手段完成经济增长目标，而不倾向科技创新投入。因而，准确有效地甄别出U形曲线的拐点是优化经济增长目标设置以促进科技创新投入的重点。

经济增长目标设置对不同类型科技创新投入的影响存在差异，主要表现为U形曲线拐点所对应的目标水平。对于内部研发投入lnput1、新产品开发投入lnput3和技术引进吸收投入lnput4，拐点所对应的经济增长目标设置水平大体与前一期经济增长水平保持一致。对于外部研发投入lnput2，拐点所对应的经济增长目标设置水平在不考虑动态趋势的情况下大体与前一期经济增长水平保持一致，在考虑动态趋势后则高于前一期经济增长水平。对于技术购买改造投入lnput5，考虑动态趋势前后U形曲线关系的显著性有所差异，拐点所对应的经济增长目标设置高于前一期经济增长水平。经济增长目标设置对不同类型科技创新投入的影响存在异质性。

本文在实现预期目标的同时也存在局限，未来研究可在本文基础上进行进一步研究。第一，虽然省级政府在五级政府中占有重要地位，但市级等其他政府有各自的特点，有待于进一步探索。第二，尽管面板数据具有一定优势，可较好发现变量之间的关系，进而探究事物的规律，而一些变量的数据较缺乏。未来有待在此基础上结合深度案例、问卷调查等研究方法进行进一步完善。