全要素生產率視角下財政科技投入績效分析
——基于河北省11地市面板數據

郭麗華，馬蘊菲，王 勇

(河北農業大學，河北 保定 071000)

經濟高質量發展背景下，科學技術對于充分發揮引導資本流動、優化資源配置和促進經濟協調發展等方面扮演著重要角色，決定一個地區競爭力的強弱[2-3]。各省市都在不斷加大財政科技投入量和強度，旨在推進經濟建設和經濟發展。河北省正處于發展關鍵的戰略機遇期，新一輪的科技革命與變革正在進行，在重大機會與挑戰并存的形勢下，河北省頒布了《深化科技改革創新推動高質量發展意見》重要文件，指出優化并改革財政科技資金的投入方式，提高資源配置的利用效率，促進科技成果向資本化與產業化轉變，是推動河北省經濟高質量發展的重大舉措。

但如何規范更加有效的財政科技投入績效管理，推動科技資源充分轉換為生產力，提高河北省財政科技投入績效水平，充分發揮科技進步推動經濟發展，是當前河北省經濟建設亟待解決的問題。全要素生產率是指在生產要素投入量既定的前提下，產出量比投入量多增加的部分，作為技術進步的指標[4]。本文用全要素生產率衡量區域財政科技投入經濟轉化力度，分析財政科技投入產出結構是否合理，財政科技投入是否充分利用，進而提出有利于提高財政科技投入產出效率、推進預算績效管理的建議。

一、文獻綜述

(一) 經濟高質量發展與全要素生產率

提高全要素生產率是經濟高質量發展的先決條件。有學者認為，全要素生產率(TFP)是經濟增長重要源泉；還有學者將二者和技術進步率聯系在一起[12-13]。徐現祥和向國成分別用技術進步率和TFP作為衡量經濟發展質量的指標[6,19]。本文用全要素生產率來衡量區域財政科技投入經濟轉化力度[5]。

(二)財政科技投入與全要素生產率

在我國，財政科技投入研究分兩大類。一類是財政科技投入的效率，學者通常以省為研究對象，并發現我國的財政科技投入是具有規模效率的，但技術效率層面存在較大差異性。另一類是研究其與經濟增長之間的關系，如富望龍和陳實認為財政科技投入對經濟增長具有積極作用，且在短期、長期均有影響[7-8]，而俞立平認為二者的彈性呈正負波動，影響非常有限[9]。

本文查閱現有關財政科技投入的文獻，發現研究財政科技投入與全要素生產率關系的文獻較少。魏偉對我國31個省、自治區、直轄市的二者進行實證研究，發現其關系呈正相關[10]。宋麗穎等人用定量回歸分析西北9省的二者關系，發現前者可拉動后者增長[11]。但以上研究都是采用省級數據而非地市級數據，且忽略對不同水平地區的差異。本文分析河北省11地市2011—2018年面板數據，在研究二者之間關系的基礎之上，提出政府為優化地區間資源配置，促進其經濟轉化，提高財政資金績效水平的相關政策建議。

二、河北省11地市財政科技支出現狀

河北省11地市在2016—2018年財政科技支出占各市一般預算支出的占比情況(見表1)；各地市在這3年中科技產出占當地一般預算支出的比重增幅不大，且個別地市有下降態勢，這說明河北省財政科技產出不足；2018年河北省科學技術支出中，石家莊市科學技術支出占比為15%，而承德市占比3%，承德地區科技投入力度不足，導致經濟轉化動力不足，進而影響全要素生產率的提升，使得無法扭轉其落后于石家莊等地區經濟發展的局面。

表1 2016—2018年河北省11地市科學技術支出情況

三、實證研究設計

(一)研究方法選擇

科技創新活動是經過科技投入、直接產出、成果轉化的過程，最后依靠科技成果向產業化商業化的轉變來推動地區經濟增長。為了測算市級層面財政科技投入經濟轉化力度、對財政科技投入的資源配置和資源利用是否合理，本文選取全要素生產率這一指標。所謂全要素生產率(TFP)是指在生產要素投入量既定的前提下，產出量比投入量多增加的部分，它可以反映出國家或地區在一定時期內經濟發展的努力程度，所以用全要素生產率來衡量區域財政科技投入經濟轉化強度。首先，運用DEA-Malmquist指數模型，在測算河北省11地市2011—2018年全要素生產率動態變化的基礎上，研究各地市財政科技投入的經濟轉化力度及差異；其次，采用廣義估計模型(GMM)，選取恰當的外界控制變量，評估河北省11地市財政科技投入對全要素生產率區域差異的影響。

(二)變量選擇

1 被解釋變量：全要素生產率(TFP)。本文選取DEA-Malmquist指數法測算全要素生產率。DEA是一種廣泛熟知的一種測算方法，它是把運籌學知識運用到檢驗經濟產生邊界。DEA-Malmquist指數的原理是計算從t期到t+1期馬氏距離變化，從而得出決策單元效率值。本文的計算工具是DEAP2.1。

投入產出指標的選取如表2所示：一是產出指標選取2010—2018年河北省11地市地區生產總值；二是投入指標選擇資本和勞動。其中選取固定資產投資額作為衡量資本存量指標，選取從業人員人數來作為勞動力指標[16]。此外因為DEA-Malmquist方法測量的是相對效率，價格對結果影響不大，所以數據選取當年價格。

表2 河北省11地市全要素生產率投入產出指標的選取

2.解釋變量：財政科技投入強度(G)。財政科技投入是指政府及其相關部門為支持科技活動而進行的經費支出。解釋變量選取財政科技投入強度(G)表示，并用一般公共預算支出中的科學技術支出與一般公共預算支出的比值表示。選擇財政科技投入強度的原因是：全社會研發投入強度影響經濟增長、研發成功的概率與研發生產效率，能夠剔除價格波動的影響。

3.控制變量。為控制內生性問題，本文選取了如下控制變量：

(1)對外開放程度(Open)。改革開放是對貿易、資金、技術等的全方位的開放，為經濟轉化提供了動力，促進全要素生產率的提高，進而反映經濟發展水平。本文用進出口總額與GDP之比表示[1]。

(2)地方政府綜合財力(GFC)。政府對于經濟發展有著引導作用，而財政支出正是發揮作用的重要途徑之一。一個地方政府的綜合財力，可以保障當地政府對于財政科技投入的支持力度。本文用以每萬人公共財政預算收入來表示[18]。

(3)外商直接投資(FDI)。外商通過加大對資本、管理和技術等生產要素的投入，會推動經濟轉化力度，促進經濟發展。本文用外商直接投資實際利用額與GDP之比表示。

(4)產業結構(Industry)。產業結構在一定程度上反映出地方經濟發展結構是否合理。第三產業和第二產業GDP比值用來表示產業結構[14]。

基于上述指標，對2011—2018年河北省11個地級市的面板數據實證分析，樣本數據共88個。以上原始數據均來自《河北統計年鑒》，并經過整理、計算所得。各變量說明如表3所示。

表3 研究變量的定義及描述性統計

(三)模型設計

1.DEA-Malmquist模型構建。Malmquist指數法被廣泛用于測算生產率變化，其表達式為：

M(xt+1,yt+1,xt,yt)=

(1)

(2)

(3)

Tfpch=Effch×Tech=(Pech×Sech)×Tech

(4)

其中，(xt,yt)和(xt+1,yt+1)表示t時期和t+1時期的投入產出向量，若M指數>1，表示效率提高；若M指數<1，表示效率降低。

2.廣義估計模型(GMM)構建。本文假設H1：財政科技投入對全要素生產率有促進作用。

針對假設H1，本文構建廣義估計模型(GMM)如下：

lnTFP=β0+β1L(lnTFP)+β2lnG+β3lnOpen+β4lnFDI+β5lnIndustry+β6lnGFC+εit

(5)

式(5)中：β0為常系數；βi是第i個自變量和控制變量的系數；L(lnTFP)是全要素生產率的一階滯后項；εit是地區i在時間t內的殘差值；G是解釋變量財政科技投入強度，對外開放程度(Open)、外商直接投資(FDI)、產業結構(Industry)和地方政府綜合財力(GFC)是控制變量。

四、實證分析

(一)全要素生產率的測算及區域差異

各地區生產效率的動態變化可通過Malmquist指數來反映，運用DEAP2.1軟件分析2010—2018年河北省11地市的面板數據，得出TFP的動態變化[15]。如圖1所示，11個地級市2011—2018年全要素生產率平均值為0.991，平均每年下降0.9%，表明河北省11地市的全要素生產率呈下降態勢。分解來看，技術效率上升1.0%，技術進步均值下降，反映技術水平有待提高，對于提高有效供給仍有較大的空間。分年度看，2010—2011、2013—2014、2016—2017年間的技術進步指數大于技術效率指數，這表明技術進步效率對全要素生產率的提升發揮著主導作用。而在其他時間段內，技術效率起主要作用。

圖1 2010—2018河北省11個地級市全要素生產率指數值

為分析TFP的區域差異，將11地市2010—2018 年全要素生產率及其分解指數的均值如表4列式。從表4可知：2010—2018年除石家莊、唐山、秦皇島、邢臺4個地級市的全要素生產率大于1外，其他地市都小于1，說明河北省只有少部分地區全要素生產率在不斷提升、發展態勢良好。增長動因方面，邯鄲、承德、滄州等地區的全要素生產率有所降低，且其效率的提升主要是源自技術效率的提高。因此，為了能夠提高區域經濟發展質量、縮小地區之間存在的差距，需調整這些城市的投入與產出因素之間的最佳配置狀態，進而提高各個城市的全要素生產率。

表4 2010—2018年河北省11個地級市全要素生產率變化均值

(二)財政科技投入對全要素生產率的影響

為了避免單位差異、自相關和異方差影響最終結果，本文對所有變量均取對數。由于數據的可得性問題，模型中會出現變量缺失，會在解釋變量與隨機干擾項之間產生相關性，傳統回歸方法無法消除這一影響。為提高估計效率和解決內生性問題，本文利用Stata14.0軟件，采用廣義估計模型(GMM)方法。

將河北省分為11地市進行回歸分析。如表5所示，河北省以及11地市的實證結果中，指標系數和顯著性基本一致。說明模型結果較為穩健，本文的模型設計較為合理，可基于此進行模型分析。

表5 河北省財政科技投入對地區全要素生產率的影響

1.財政科技投入對全要素生產率存在正向影響。根據數據分析，基于河北省整體，財政科技投入強度系數為0.899，在10%水平下顯著。由此可見，財政科技投入強度每提高10%，全要素生產率會提高9.0%。所以前者可以帶動后者的增長，而且相對穩定。

2.財政科技投入對全要素生產率影響的區域差異。通過分區域分析，石家莊強度系數在1%的水平上顯著，說明石家莊地區財政科技投入對全要素生產率影響最大。首先，石家莊相比其他城市，創新體系和創新環境更加完善，大學、科研院所和科技人才較多，因此石家莊更多地在涉及基礎研究和應用研究領域實現突破。換言之，對于科技創新方面，石家莊財政科技投入有更大激勵作用。其次，保定、廊坊等地區財政科技投入強度對全要素生產率的正向影響較弱，因為這些地區的科研設施不完善、人才流失嚴重，導致科技發展受到了阻礙。

3.控制變量對全要素生產率的影響。(1)對外開放程度對區域TFP有負向影響，這與預期結果不同，可能是因為我國科技創新在近年來發展迅猛，與國外差距逐步縮小，引進消化吸收再創新的成效變窄，無法促進TFP提高。(2)外商直接投資大部分未通過顯著性檢驗且有負向影響。一方面外資引進管理水平促進了全要素生產率的提高，另一方面，引進外資提高了國內企業模仿先進技術的能力，由于現階段模仿創新受到限制，進一步加大引進消化吸收再創新反而導致全要素生產率的降低[16]。(3)產業結構大部分未通過顯著性檢驗，表明產業結構對其影響不顯著，這非本文所期望的。這是由于用第三產業與第二產業GDP比值來衡量產業結構。說明河北省未滿足服務業高質量發展的要求，尤其對于滄州、邯鄲這些以工業為主的城市，導致生產性服務業發展較慢，其生產率低于第二產業全要素生產率。(4)地方政府綜合財力對全要素生產率有負面影響，本文用以每萬人公共財政預算收入來表示地方政府綜合財力，在河北省各地市中，地方政府可支配財力并非以科技投入為主導地位，并不能合理調整科技發展戰略和政策[16]。

五、結論及建議

(一)結論

通過對河北省財政科技投入產出現狀、各地市全要素生產率測算結果的分析，得出以下結論。

1.以河北省助推經濟高質量發展為研究背景，運用DEA-Malmquist指數法測算出河北省11地市的全要素生產率有顯著差異。承德、滄州、保定等地區的全要素生產率顯著落后于石家莊、唐山等其他城市，說明了市級層面經濟轉化力度不足，大量的財政科技投入并沒有得到充分利用，資源的配置與利用未合理合理優化，最終導致投入產出不匹配和造成資源浪費。

2.選取河北省2011—2018年11個地級市面板數據，采用GMM廣義估計模型來研究財政科技投入對TFP的影響及其區域差異。結果表明，財政科技投入對河北省TFP有一定的拉動作用。但因地區而異，其中以石家莊的效果最為顯著。因此，有必要加大其他城市的財政科技投入，調整科技投入的資金投向與細化分配，優化資源配置，提高財政資金績效水平，以縮小全要素生產率的區域差距，進而縮小經濟發展水平差距。

(二)建議

1.引導資本流動，優化資源配置。由于石家莊和唐山等地區經濟發展水平相對較高，財政自給能力較強，有著良好的市場發展前景，從而能夠有效地大規模聚集科技資源和產業。而衡水、承德、張家口等地區經濟轉化力度不足，排在全省末端，主要是由于區位劣勢限制了科技資源的流通。為了有效提高財政科技投入績效水平，省級財政科技投入應該向科技資源相對匱乏的地區傾斜。同時各地區應重視資源分配不均、資源配置效率低下的問題，結合現實情況制定有針對性的差別化政策，完善地區間橫向交流合作機制，將先進技術與管理擴散，促進科技人才和資本在全省范圍內的優化配置，充分發揮資源的最大作用，提高河北省整體財政科技投入績效。

2.調整財政科技投入產出結構，加大經濟轉化。調整財政科技投入產出結構可以從以下兩方面著手：(1)投入方面：為了避免政府科技投入總量過度，發生科技企業資金的擠出效應，政府應在加大投入量的同時，調整科技各細化領域的投入額度。(2)產出方面：立足于當地發展優勢，抓住外部市場及政策機遇，培育地區特色主導產業，促進地方財政科技投入的經濟轉化，充分發揮財政科技投入促進地區經濟發展的杠桿作用。

3.加強對財政科技投入的監管。財政科技投入產出效率的保證需要政府對其合理規劃與監督，否則容易造成資源浪費。對于財政科技投入績效水平較低的地區，建立資金預算控制系統。其中包括財政科技投入的流轉規范、業務運行管控、風險防范機制等環節，并將財政科技投入的管理與監督分離開，進而實現對地方財政科技資金預算的全過程覆蓋監管。