我国财政科技投入对经济增长贡献的测度

张明喜

(科学技术部中国科学技术发展战略研究院,北京 100038)

一、引 言

科学技术是第一生产力,是经济增长的动力和源泉。科技投入是科学技术发展的重要保证,科技投入对经济发展的贡献程度如何,二者存在怎样的滞后影响,很多学者对这一问题进行了大量的研究。美国数学家Cobb和经济学家Douglas用Cobb-Douglas生产函数计算出某一时刻的技术进步对新增产值的贡献,但不能直接计算出技术进步对产值增长速度的贡献[1]。Solow(1956)在中性生产函数假设下推导出增长速度方程,分离出技术进步,揭示了经济增长过程背后的技术进步作用,把生产函数的研究大大推进了一步[2]。Solow(1975)使用增长速度方程对美国技术进步进行了实证研究[3],但他将技术进步作为经济增长的外生变量。20世纪80年代,以Romer(1986)和Lucas(1988)为代表一批新经济增长理论经济学家在对新古典经济增长理论重新思考的基础上,突破性地将技术进步作为系统的内生变量,提出了在技术进步条件下,资本边际效益递减规律可以避免,经济增长的持续性也可以保持的观点[4][5]。内生经济增长理论把知识增长 (或技术进步)看作是长期经济增长的真正动因,同时把财政科技投入看作是知识增长的核心因素。为了证实内生经济增长理论的合理性,经济学家通过建立各种计量模型来检验科技投入是经济增长的核心因素。Griliches(1986)分析了1957—1977年间1000家美国最大制造企业数据,表明财政科技投入对生产力的提高有着重要的作用,其中R&D投入起着尤为重要的作用[6]。Coe D,Helpman(1995)在22个国家的样本中研究发现,本国和贸易伙伴的R&D支出几乎可以解释50%的OECD国家的生产力增长[7]。Charles(1998)利用10个主要OECD国家数据,得出R&D是全要素生产率增长重要来源的结论[8]。

目前国内对科技投入与经济增长关系从不同的角度以定量方法进行研究,主要通过回归分析、因果关系检验、协整分析和误差修正模型等方法,建立计量经济模型来分析二者相互依赖和相互作用的规律。单红梅等 (2006)利用不同方法、从不同角度研究了中国科技投入与经济增长之间的关系[9],唐五湘 (2006)研究科技投入省市与经济增长之间的关系[10],吕忠伟、袁卫 (2006)则通过对经济模型的Granger检验实证了我国财政科技投入与经济增长之间的相互关系及传导机制[11];朱春奎 (2004)利用时间序列动态均衡分析方法,考察我国财政科技投入与GDP的关系[12]。已有文献存在一定的不足:一是假定历史经济数据平稳,但实际上这些宏观经济数据通常具有时间趋势,显示出非平稳的特征,如果直接回归,可能导致 “伪回归”问题;二是在回归分析后没有进一步对数据进行弹性分析,来研究科技投入对经济增长的贡献程度以及二者的滞后效应;三是缺乏对两者的互动关系研究。本文在前人研究的基础上,探讨财政科技支出对经济增长贡献的测度。

二、我国财政科技投入的现状

多年来,各级财政部门积极筹措资金,使科技经费有了较大幅度的增长,并加大对重点领域、重点项目的支持力度,优化了支出结构。改革开放至今,财政科技投入总量不断增长。中国财政科技拨款自1978年至2008年经历了巨大的变化。从1978年到2008年的30年里,中国财政科技投入总量从52.89亿元增加到2581.8亿元,增加了40倍之多。

但是财政科技拨款占财政支出的比重呈现波动特征,但是总体呈下降趋势。从 1978年到 80年代末,财政科技拨款占财政支出比例在5%左右徘徊,变化不大,主要是由于这段时间还处于科技工作的恢复期,财政投入主要起保障和支撑作用,投入力度较大。从90年代开始,我国财政科技支出相对指标迅速下滑,尤其是2000年财政科技投入占财政支出的比重降到了3.28%,创历史新低。这既有宏观经济方面的原因,也有科技投入体制方面的原因。由于我国财政支出压力较大,急切需要解决的问题很多,而科技投入的效果一般要经过较长时间才能体现,因此,极易形成科技投入 “非刚性”的观念,这是财政科技投入增长比例不足的最主要原因。同时这段时期,随着市场经济认识的不断加深,政府对科技工作的管理更多运用指导性计划进行宏观引导,而不是用指令性计划进行直接管理,且逐步减拨事业费、转变为以项目为主的支持方式,并主要实施跟踪、模仿的科技发展战略,与之相对应,科技投入占财政支出的比重有所下降,力度有所减弱。进入21世纪以后,随着我国科技战略的调整,对自主创新的进一步强调,在有关政策的推动下,我国财政科技投入开始进入新的增长期,财政科技投入占财政支出的比重也有所回升,2008财政科技投入占国家财政支出的比重为4.12%。

图1 中国财政科技拨款 (1978-2008)

三、财政科技投入对经济贡献的测度

(一)单位根检验

定义自然对数的实际GDP和财政科技投入为lnQt和lnFESTt,对lnQt和lnFESTt进行一次差分后得到的序列记为DlnQt和DlnFESTt,对上述四个时间序列进行ADF检验,检验结果列入表1。

表1 各时间序列的单位根检验

从表1可知,原序列lnQt和lnFESTt是非平稳序列,而经过一阶差分后,序列不存在单位根,已经是平稳序列,即序列DlnQt和DlnFESTt都是一阶单整序列。

(二)协整检验与误差修正模型

虽然两个时间序列lnQt和lnFESTt是非平稳的,但是它们之间可能存在某种平稳的线性组合,这种线性组合反映了变量间的长期稳定关系,即协整关系。对系统的协整检验和估计普遍采用的是Johansen(1988,1992)的极大似然迹检验和估计及EG两步法。在只有两个时间序列的情况下,只可能存在一个线性的协整关系;而在两个时间序列存在唯一的协整关系时,EG两步法是非常有效的。在前面对序列进行单整检验已经知道,序列lnQt和lnFESTt都是一阶单整序列,满足协整检验的前提条件,因此可以施行EG两步法。运用最小二乘法估计序列的长期线性均衡关系,得到:

其中,括号中数据为相应估计量t的统计值。通过回归结果分析,方程的拟合优度和修正的拟合优度均比较令人满意,各项检验参数显著不为零,F统计量表明方程显著成立,回归方程统计性质良好。如果序列lnQt和lnFESTt存在协整关系,那么回归后的残差序列εt应具有平稳性。

对序列εt做单位根检验,得:

ADF值为-2.661,小于5%显著性水平的临界值-1.948,所以可以认为残差项不存在单位根,是平稳序列,即1978年-2008年间我国GDP与财政科技投入存在唯一的协整关系。Granger(1987)表示定理证明了协整与误差修正模型 (ECM)的等价性。ECM不但能反映时间序列之间的长期均衡关系,而且能反映短期偏离长期均衡的修正机制。根据Hendry一般到特殊的建模方法,我们首先选定4阶的滞后变量,然后逐步排除一些不显著的变量,得到:

从反映我国GDP与财政科技投入长期均衡关系的模型 (1)可以看出,从长期看,财政科技投入对GDP的弹性为0.658,即财政科技投入每增长1%,GDP将增长0.658%,表明了财政科技投入对GDP的拉动作用非常显著;而从误差修正模型 (3)可以看出,误差修正项系数为-0.317,小于零,符合负反馈修正机制,对偏离长期均衡的调整幅度较大,为31.7%,即上年度的GDP和财政科技投入的非均衡误差以31.7%的比率对本年的GDP增长率做出修正。从 (3)式还可以看出,财政科技投入对GDP的短期弹性为0.212(-0.152+0.364),这说明财政科技投入对GDP的短期弹性远小于长期弹性,即短期的作用并不大。其原因在于财政科技投入的生产力作用主要是通过提高物质资本和人力资本的效率来实现的,而这两者的效率在短时间内无法迅速提高,财政科技投入效果的显现自然也就需要一定的过程;另一方面,财政科技投入对GDP的长期影响比短期影响大隐含的政策意义在于制定长远的财政科技投入战略而不是短期策略成为必然的政策选择。

(三)Granger因果检验

在对财政科技投入和经济增长进行格兰杰因果关系检验前,先采用相关分析的方法,粗略地判断两个变量间的关系。根据1978年—2008年财政科技投入和经济增长的统计数据,测算财政科技投入与经济增长之间相关系数,结果表明两者之间的相关系数高达0.981,滞后一期的相关系数为0.852,显然二者之间存在着密切的关系,但不知道二者之间是否存在明确的单向或双向因果关系,为了进一步研究二者之间的因果关系,本文采用格兰杰因果关系检验法来对这两个变量进行检验。

表2 财政科技投入与经济增长的 Granger检验结果

由于财政科技投入和经济增长序列都具有增长的趋势,是非平稳的时间序列,需要对原序列进行平稳变换,再进行格兰杰因果关系检验。检验结果如表2所示。从上表可以看出,当变量滞后期为1期或超过5期时,二者不存在因果关系,而当变量的滞后期在2—5期时,检验的结果都是相同的,即在第一个原假设下,统计量对应的P值都大于0.05,不能拒绝 “经济增长率不是财政科技投入增长率变化的原因”的原假设;在第二个原假设下,统计量值对应的P值都小于0.05,拒绝 “财政科技投入增长率不是经济增长率的原因”的原假设。从格兰杰因果关系检验可以看出,财政科技投入增长率与经济增长率之间存在着明显的单向因果关系。

(四)脉冲响应函数分析

图2是基于VAR模型和渐进解析法模拟的脉冲响应函数曲线,横轴代表响应函数的追踪期,本文设为10年;纵轴代表因变量对解释变量的响应程度。图中的实线为响应函数的计算值,虚线为响应函数值加或者减两倍标准差的置信区间。

图2 财政科技投入对GDP与GDP对财政科技投入的脉冲响应路径

首先,从图2(左)可以看出,财政科技投入对GDP信息的一个标准差扰动的响应始终处于波动之中,但是调整的幅度不大,也呈现出比较稳定的正向响应并且持续时间也比较长。这说明了GDP与财政科技投入之间存在着紧密的联系,GDP增长的同时也促进了财政科技投入的增长,这种联系也具有长期性。

其次,考察GDP对财政科技投入的响应情况和响应路径。从图2(右)可以看到,GDP对财政科技投入信息的一个标准差扰动的响应,短期内GDP对财政科技投入的响应处于很低的水平,但从长期来看,财政科技投入对GDP的正向拉动影响时限更长,也更稳定。这一结论进一步支持了协整的实证结果,也说明了GDP增长与财政科技投入之间存在密切的长期关系。其经济意义在于,强调了政府在制定财政科技投入政策上应采取长期政策而非短期政策,这样才能促进财政科技投入有效地转化为生产力,最终促进实际经济的产出。

(五)方差分解:贡献分析

与脉冲响应分析不同,方差分解分析提供了另一种描述系统动态的方法。方差分解是通过将系统的均方误差 (Mean Square Error)进行分解,分析每一个结构冲击对内生变量变化的贡献度。由于本模型满足平稳性条件,因此,方差分解模型采用近似的相对方差贡献率 (RVC):

下面我们分别给出了各变量对实际GDP和财政科技投入的贡献率的合成图。横轴表示冲击作用的滞后期间数,纵轴表示对应于不同滞后期各变量的贡献率。

从图中可以看出,如果不考虑实际GDP自身的贡献率 (自我累加效应),则财政科技投入对实际GDP的方差贡献率很突出,尤其是经过5年多后,财政科技投入贡献率超过GDP的自我累加效应,而实际GDP的贡献率则较小,这个结果和我们的协整检验结果基本相同,说明财政科技投入的产出效应特别明显。

图3 财政科技投入对实际GDP的贡献率

四、结论与政策建议

(一)GDP和财政科技投入虽然是非平稳序列,但是两者之间存在某种长期稳定的均衡关系,财政科技投入对GDP的长期弹性为0.658。这表明在1978年—2008年之间,财政科技投入对我国GDP的增长具有极大的促进作用。描述财政科技投入与GDP的短期波动关系的ECM则表明财政科技投入对GDP的短期弹性相对于长期弹性而言比较小,其原因可能在于财政科技投入的效果无法在短时间内体现出来,它对GDP的促进作用需要一个中间转化的过程,因此短期内希望增大财政科技投入总量来提高即期GDP的政策可能不会产生预期显著的效果。

(二)财政科技投入对经济增长具有重要的推动作用,而经济增长对财政科技投入的贡献不显著,同时财政科技投入对经济增长的作用存在滞后效应。国家财政科技投入主要用于基础研究、前沿技术研究和重大共性关键技术研究等公共科技活动,转化过程中的周期一般较长,导致了财政科技投入对经济增长的作用存在一定的滞后性,因此,在加大财政科技投入的同时,既要充分意识到财政科技投入的滞后效应,避免急于求成,也要考虑财政科技投入作用的时效性,提高其使用效率。

(三)从脉冲响应函数的分析来看,GDP对财政科技投入的响应虽然历经一个微调的阶段,但是其正向响应趋向于长期稳定。这表明,GDP和财政科技投入两者之间有着紧密的长期联系,因此,在政策措施上应采取长期而非短期的政策,以保证财政科技投入对GDP长期正向拉动影响作用。从方差分解来看,财政科技投入对实际GDP的方差贡献率很突出,尤其是经过5年多后,财政科技投入贡献率超过GDP的自我累加效应。

尽管现阶段我国财政科技投入增长速度较快,但是,财政科技经费投入的使用效率偏低的问题仍然比较突出。科技经费使用效率偏低的原因是多方面的,从科技支出管理的角度看,主要包括几方面:科研经费多部门管理,资金使用效率低;科研专项经费采用项目管理模式,绩效管理定位不准确;预算拨款制度严重脱离科研活动的实际需求。科研经费拨付时间滞后,影响了科技投入产出的效率。科技经费预算要经过人大会批准后才能使用;科研经费使用的制度规定不尽合理;科研经费没有实行全成本核算。因此,应该完善财政科研经费的财务管理制度,构建科研项目评价、后续跟踪和持续支持制度,提高财政科技资金的使用效率。

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