我國財政科技投入對經(jīng)濟增長貢獻的測度

張明喜

(科學技術部中國科學技術發(fā)展戰(zhàn)略研究院,北京 100038)

一、引 言

科學技術是第一生產(chǎn)力,是經(jīng)濟增長的動力和源泉。科技投入是科學技術發(fā)展的重要保證,科技投入對經(jīng)濟發(fā)展的貢獻程度如何,二者存在怎樣的滯后影響,很多學者對這一問題進行了大量的研究。美國數(shù)學家Cobb和經(jīng)濟學家Douglas用Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)計算出某一時刻的技術進步對新增產(chǎn)值的貢獻,但不能直接計算出技術進步對產(chǎn)值增長速度的貢獻[1]。Solow(1956)在中性生產(chǎn)函數(shù)假設下推導出增長速度方程,分離出技術進步,揭示了經(jīng)濟增長過程背后的技術進步作用,把生產(chǎn)函數(shù)的研究大大推進了一步[2]。Solow(1975)使用增長速度方程對美國技術進步進行了實證研究[3],但他將技術進步作為經(jīng)濟增長的外生變量。20世紀80年代,以Romer(1986)和Lucas(1988)為代表一批新經(jīng)濟增長理論經(jīng)濟學家在對新古典經(jīng)濟增長理論重新思考的基礎上,突破性地將技術進步作為系統(tǒng)的內(nèi)生變量,提出了在技術進步條件下,資本邊際效益遞減規(guī)律可以避免,經(jīng)濟增長的持續(xù)性也可以保持的觀點[4][5]。內(nèi)生經(jīng)濟增長理論把知識增長 (或技術進步)看作是長期經(jīng)濟增長的真正動因,同時把財政科技投入看作是知識增長的核心因素。為了證實內(nèi)生經(jīng)濟增長理論的合理性,經(jīng)濟學家通過建立各種計量模型來檢驗科技投入是經(jīng)濟增長的核心因素。Griliches(1986)分析了1957—1977年間1000家美國最大制造企業(yè)數(shù)據(jù),表明財政科技投入對生產(chǎn)力的提高有著重要的作用,其中R&D投入起著尤為重要的作用[6]。Coe D,Helpman(1995)在22個國家的樣本中研究發(fā)現(xiàn),本國和貿(mào)易伙伴的R&D支出幾乎可以解釋50%的OECD國家的生產(chǎn)力增長[7]。Charles(1998)利用10個主要OECD國家數(shù)據(jù),得出R&D是全要素生產(chǎn)率增長重要來源的結論[8]。

目前國內(nèi)對科技投入與經(jīng)濟增長關系從不同的角度以定量方法進行研究,主要通過回歸分析、因果關系檢驗、協(xié)整分析和誤差修正模型等方法,建立計量經(jīng)濟模型來分析二者相互依賴和相互作用的規(guī)律。單紅梅等 (2006)利用不同方法、從不同角度研究了中國科技投入與經(jīng)濟增長之間的關系[9],唐五湘 (2006)研究科技投入省市與經(jīng)濟增長之間的關系[10],呂忠偉、袁衛(wèi) (2006)則通過對經(jīng)濟模型的Granger檢驗實證了我國財政科技投入與經(jīng)濟增長之間的相互關系及傳導機制[11];朱春奎 (2004)利用時間序列動態(tài)均衡分析方法,考察我國財政科技投入與GDP的關系[12]。已有文獻存在一定的不足:一是假定歷史經(jīng)濟數(shù)據(jù)平穩(wěn),但實際上這些宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)通常具有時間趨勢,顯示出非平穩(wěn)的特征,如果直接回歸,可能導致 “偽回歸”問題;二是在回歸分析后沒有進一步對數(shù)據(jù)進行彈性分析,來研究科技投入對經(jīng)濟增長的貢獻程度以及二者的滯后效應;三是缺乏對兩者的互動關系研究。本文在前人研究的基礎上,探討財政科技支出對經(jīng)濟增長貢獻的測度。

二、我國財政科技投入的現(xiàn)狀

多年來,各級財政部門積極籌措資金,使科技經(jīng)費有了較大幅度的增長,并加大對重點領域、重點項目的支持力度,優(yōu)化了支出結構。改革開放至今,財政科技投入總量不斷增長。中國財政科技撥款自1978年至2008年經(jīng)歷了巨大的變化。從1978年到2008年的30年里,中國財政科技投入總量從52.89億元增加到2581.8億元,增加了40倍之多。

但是財政科技撥款占財政支出的比重呈現(xiàn)波動特征,但是總體呈下降趨勢。從 1978年到 80年代末,財政科技撥款占財政支出比例在5%左右徘徊,變化不大,主要是由于這段時間還處于科技工作的恢復期,財政投入主要起保障和支撐作用,投入力度較大。從90年代開始,我國財政科技支出相對指標迅速下滑,尤其是2000年財政科技投入占財政支出的比重降到了3.28%,創(chuàng)歷史新低。這既有宏觀經(jīng)濟方面的原因,也有科技投入體制方面的原因。由于我國財政支出壓力較大,急切需要解決的問題很多,而科技投入的效果一般要經(jīng)過較長時間才能體現(xiàn),因此,極易形成科技投入 “非剛性”的觀念,這是財政科技投入增長比例不足的最主要原因。同時這段時期,隨著市場經(jīng)濟認識的不斷加深,政府對科技工作的管理更多運用指導性計劃進行宏觀引導,而不是用指令性計劃進行直接管理,且逐步減撥事業(yè)費、轉(zhuǎn)變?yōu)橐皂椖繛橹鞯闹С址绞?并主要實施跟蹤、模仿的科技發(fā)展戰(zhàn)略,與之相對應,科技投入占財政支出的比重有所下降,力度有所減弱。進入21世紀以后,隨著我國科技戰(zhàn)略的調(diào)整,對自主創(chuàng)新的進一步強調(diào),在有關政策的推動下,我國財政科技投入開始進入新的增長期,財政科技投入占財政支出的比重也有所回升,2008財政科技投入占國家財政支出的比重為4.12%。

圖1 中國財政科技撥款 (1978-2008)

三、財政科技投入對經(jīng)濟貢獻的測度

(一)單位根檢驗

定義自然對數(shù)的實際GDP和財政科技投入為lnQt和lnFESTt,對lnQt和lnFESTt進行一次差分后得到的序列記為DlnQt和DlnFESTt,對上述四個時間序列進行ADF檢驗,檢驗結果列入表1。

表1 各時間序列的單位根檢驗

從表1可知,原序列l(wèi)nQt和lnFESTt是非平穩(wěn)序列,而經(jīng)過一階差分后,序列不存在單位根,已經(jīng)是平穩(wěn)序列,即序列DlnQt和DlnFESTt都是一階單整序列。

(二)協(xié)整檢驗與誤差修正模型

雖然兩個時間序列l(wèi)nQt和lnFESTt是非平穩(wěn)的,但是它們之間可能存在某種平穩(wěn)的線性組合,這種線性組合反映了變量間的長期穩(wěn)定關系,即協(xié)整關系。對系統(tǒng)的協(xié)整檢驗和估計普遍采用的是Johansen(1988,1992)的極大似然跡檢驗和估計及EG兩步法。在只有兩個時間序列的情況下,只可能存在一個線性的協(xié)整關系;而在兩個時間序列存在唯一的協(xié)整關系時,EG兩步法是非常有效的。在前面對序列進行單整檢驗已經(jīng)知道,序列l(wèi)nQt和lnFESTt都是一階單整序列,滿足協(xié)整檢驗的前提條件,因此可以施行EG兩步法。運用最小二乘法估計序列的長期線性均衡關系,得到:

其中,括號中數(shù)據(jù)為相應估計量t的統(tǒng)計值。通過回歸結果分析,方程的擬合優(yōu)度和修正的擬合優(yōu)度均比較令人滿意,各項檢驗參數(shù)顯著不為零,F統(tǒng)計量表明方程顯著成立,回歸方程統(tǒng)計性質(zhì)良好。如果序列l(wèi)nQt和lnFESTt存在協(xié)整關系,那么回歸后的殘差序列εt應具有平穩(wěn)性。

對序列εt做單位根檢驗,得:

ADF值為-2.661,小于5%顯著性水平的臨界值-1.948,所以可以認為殘差項不存在單位根,是平穩(wěn)序列,即1978年-2008年間我國GDP與財政科技投入存在唯一的協(xié)整關系。Granger(1987)表示定理證明了協(xié)整與誤差修正模型 (ECM)的等價性。ECM不但能反映時間序列之間的長期均衡關系,而且能反映短期偏離長期均衡的修正機制。根據(jù)Hendry一般到特殊的建模方法,我們首先選定4階的滯后變量,然后逐步排除一些不顯著的變量,得到:

從反映我國GDP與財政科技投入長期均衡關系的模型 (1)可以看出,從長期看,財政科技投入對GDP的彈性為0.658,即財政科技投入每增長1%,GDP將增長0.658%,表明了財政科技投入對GDP的拉動作用非常顯著;而從誤差修正模型 (3)可以看出,誤差修正項系數(shù)為-0.317,小于零,符合負反饋修正機制,對偏離長期均衡的調(diào)整幅度較大,為31.7%,即上年度的GDP和財政科技投入的非均衡誤差以31.7%的比率對本年的GDP增長率做出修正。從 (3)式還可以看出,財政科技投入對GDP的短期彈性為0.212(-0.152+0.364),這說明財政科技投入對GDP的短期彈性遠小于長期彈性,即短期的作用并不大。其原因在于財政科技投入的生產(chǎn)力作用主要是通過提高物質(zhì)資本和人力資本的效率來實現(xiàn)的,而這兩者的效率在短時間內(nèi)無法迅速提高,財政科技投入效果的顯現(xiàn)自然也就需要一定的過程;另一方面,財政科技投入對GDP的長期影響比短期影響大隱含的政策意義在于制定長遠的財政科技投入戰(zhàn)略而不是短期策略成為必然的政策選擇。

(三)Granger因果檢驗

在對財政科技投入和經(jīng)濟增長進行格蘭杰因果關系檢驗前,先采用相關分析的方法,粗略地判斷兩個變量間的關系。根據(jù)1978年—2008年財政科技投入和經(jīng)濟增長的統(tǒng)計數(shù)據(jù),測算財政科技投入與經(jīng)濟增長之間相關系數(shù),結果表明兩者之間的相關系數(shù)高達0.981,滯后一期的相關系數(shù)為0.852,顯然二者之間存在著密切的關系,但不知道二者之間是否存在明確的單向或雙向因果關系,為了進一步研究二者之間的因果關系,本文采用格蘭杰因果關系檢驗法來對這兩個變量進行檢驗。

表2 財政科技投入與經(jīng)濟增長的 Granger檢驗結果

由于財政科技投入和經(jīng)濟增長序列都具有增長的趨勢,是非平穩(wěn)的時間序列,需要對原序列進行平穩(wěn)變換,再進行格蘭杰因果關系檢驗。檢驗結果如表2所示。從上表可以看出,當變量滯后期為1期或超過5期時,二者不存在因果關系,而當變量的滯后期在2—5期時,檢驗的結果都是相同的,即在第一個原假設下,統(tǒng)計量對應的P值都大于0.05,不能拒絕 “經(jīng)濟增長率不是財政科技投入增長率變化的原因”的原假設;在第二個原假設下,統(tǒng)計量值對應的P值都小于0.05,拒絕 “財政科技投入增長率不是經(jīng)濟增長率的原因”的原假設。從格蘭杰因果關系檢驗可以看出,財政科技投入增長率與經(jīng)濟增長率之間存在著明顯的單向因果關系。

(四)脈沖響應函數(shù)分析

圖2是基于VAR模型和漸進解析法模擬的脈沖響應函數(shù)曲線,橫軸代表響應函數(shù)的追蹤期,本文設為10年;縱軸代表因變量對解釋變量的響應程度。圖中的實線為響應函數(shù)的計算值,虛線為響應函數(shù)值加或者減兩倍標準差的置信區(qū)間。

圖2 財政科技投入對GDP與GDP對財政科技投入的脈沖響應路徑

首先,從圖2(左)可以看出,財政科技投入對GDP信息的一個標準差擾動的響應始終處于波動之中,但是調(diào)整的幅度不大,也呈現(xiàn)出比較穩(wěn)定的正向響應并且持續(xù)時間也比較長。這說明了GDP與財政科技投入之間存在著緊密的聯(lián)系,GDP增長的同時也促進了財政科技投入的增長,這種聯(lián)系也具有長期性。

其次,考察GDP對財政科技投入的響應情況和響應路徑。從圖2(右)可以看到,GDP對財政科技投入信息的一個標準差擾動的響應,短期內(nèi)GDP對財政科技投入的響應處于很低的水平,但從長期來看,財政科技投入對GDP的正向拉動影響時限更長,也更穩(wěn)定。這一結論進一步支持了協(xié)整的實證結果,也說明了GDP增長與財政科技投入之間存在密切的長期關系。其經(jīng)濟意義在于,強調(diào)了政府在制定財政科技投入政策上應采取長期政策而非短期政策,這樣才能促進財政科技投入有效地轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力,最終促進實際經(jīng)濟的產(chǎn)出。

(五)方差分解:貢獻分析

與脈沖響應分析不同,方差分解分析提供了另一種描述系統(tǒng)動態(tài)的方法。方差分解是通過將系統(tǒng)的均方誤差 (Mean Square Error)進行分解,分析每一個結構沖擊對內(nèi)生變量變化的貢獻度。由于本模型滿足平穩(wěn)性條件,因此,方差分解模型采用近似的相對方差貢獻率 (RVC):

下面我們分別給出了各變量對實際GDP和財政科技投入的貢獻率的合成圖。橫軸表示沖擊作用的滯后期間數(shù),縱軸表示對應于不同滯后期各變量的貢獻率。

從圖中可以看出,如果不考慮實際GDP自身的貢獻率 (自我累加效應),則財政科技投入對實際GDP的方差貢獻率很突出,尤其是經(jīng)過5年多后,財政科技投入貢獻率超過GDP的自我累加效應,而實際GDP的貢獻率則較小,這個結果和我們的協(xié)整檢驗結果基本相同,說明財政科技投入的產(chǎn)出效應特別明顯。

圖3 財政科技投入對實際GDP的貢獻率

四、結論與政策建議

(一)GDP和財政科技投入雖然是非平穩(wěn)序列,但是兩者之間存在某種長期穩(wěn)定的均衡關系,財政科技投入對GDP的長期彈性為0.658。這表明在1978年—2008年之間,財政科技投入對我國GDP的增長具有極大的促進作用。描述財政科技投入與GDP的短期波動關系的ECM則表明財政科技投入對GDP的短期彈性相對于長期彈性而言比較小,其原因可能在于財政科技投入的效果無法在短時間內(nèi)體現(xiàn)出來,它對GDP的促進作用需要一個中間轉(zhuǎn)化的過程,因此短期內(nèi)希望增大財政科技投入總量來提高即期GDP的政策可能不會產(chǎn)生預期顯著的效果。

(二)財政科技投入對經(jīng)濟增長具有重要的推動作用,而經(jīng)濟增長對財政科技投入的貢獻不顯著,同時財政科技投入對經(jīng)濟增長的作用存在滯后效應。國家財政科技投入主要用于基礎研究、前沿技術研究和重大共性關鍵技術研究等公共科技活動,轉(zhuǎn)化過程中的周期一般較長,導致了財政科技投入對經(jīng)濟增長的作用存在一定的滯后性,因此,在加大財政科技投入的同時,既要充分意識到財政科技投入的滯后效應,避免急于求成,也要考慮財政科技投入作用的時效性,提高其使用效率。

(三)從脈沖響應函數(shù)的分析來看,GDP對財政科技投入的響應雖然歷經(jīng)一個微調(diào)的階段,但是其正向響應趨向于長期穩(wěn)定。這表明,GDP和財政科技投入兩者之間有著緊密的長期聯(lián)系,因此,在政策措施上應采取長期而非短期的政策,以保證財政科技投入對GDP長期正向拉動影響作用。從方差分解來看,財政科技投入對實際GDP的方差貢獻率很突出,尤其是經(jīng)過5年多后,財政科技投入貢獻率超過GDP的自我累加效應。

盡管現(xiàn)階段我國財政科技投入增長速度較快,但是,財政科技經(jīng)費投入的使用效率偏低的問題仍然比較突出。科技經(jīng)費使用效率偏低的原因是多方面的,從科技支出管理的角度看,主要包括幾方面:科研經(jīng)費多部門管理,資金使用效率低;科研專項經(jīng)費采用項目管理模式,績效管理定位不準確;預算撥款制度嚴重脫離科研活動的實際需求。科研經(jīng)費撥付時間滯后,影響了科技投入產(chǎn)出的效率。科技經(jīng)費預算要經(jīng)過人大會批準后才能使用;科研經(jīng)費使用的制度規(guī)定不盡合理;科研經(jīng)費沒有實行全成本核算。因此,應該完善財政科研經(jīng)費的財務管理制度,構建科研項目評價、后續(xù)跟蹤和持續(xù)支持制度,提高財政科技資金的使用效率。

[1]張軍.道格拉斯-諾斯的經(jīng)濟增長理論述評 [J].經(jīng)濟學動態(tài),1994,(5):16-19.

[2]Solow RM.A contribution to the theory of economic growth[J].Quarterly Journal of Economics,1956,70:65-94.

[3]Solow RM.Technical:change and the aggregate production[J].Review of Economics and Statictics,1975,(37):38-70.

[4]Romer P M.Increasing return and long-run growth[J].Journal of Political Economy,1986,94:1002-1037.

[5]Lucas,Robert E.Jr.On the mechanism of economic development[J].Journal of Monetary Economics,1986,22:3-22.

[6]Griliches Z.Productivity,R&D and basic research at the firm level in the 1970's[J].American Economic Review,1986,76:142-154.

[7]Coe D,Helpman E.International R&D spillovers[J].European Economic Review,1995,39:859-887.

[8]Jones,Charles I.Growth:with or without scale effect[J].American Economic Review,1998,89:139-144.

[9]單紅梅等.1991-2003年間中國科技投入經(jīng)濟效果的實證分析[J].系統(tǒng)工程,2006,(9):88-92.

[10]唐五湘.北京市科技投入與經(jīng)濟增長的T型關聯(lián)度分析[J].工業(yè)技術經(jīng)濟,2006,25,(6):100-102.

[11]呂忠偉,袁衛(wèi).財政科技投入和經(jīng)濟增長關系的實證研究[J].管理科學與研究,2006,24,(5):105-108.

[12]朱春奎.財政科技投入與經(jīng)濟增長的動態(tài)均衡關系研究[J].科學學與科學技術管理,2004,(3):43-46.