地方财政科技支出的空间非均衡及其分布动态演进

王小平 周维

摘要：利用1998—2014年的中国省际财政科技支出数据，运用基于相对剥夺理论的基尼系数子群分解方法对地方财政科技支出的空间非均衡进行度量和分解，在考虑空间因素前提下，运用Kernel密度估计法和空间Markov链法，对地方财政科技支出省际差异进行了时空动态分析。结果表明：地方财政科技支出具有显著的空间非均衡特征；地方财政科技支出空间分布的总体差异呈现扩大趋势，其中地区间差异是地方财政科技支出差异的主要来源；考虑空间相关性后，从时间动态角度来看，各地区地方财政科技支出演进存在集中趋势，从空间动态角度来看，相邻地区对本地区的地方财政科技支出演进有显著正向或负向影响，特别是不同阶段区域间地方财政科技支出的“俱乐部空间趋同”有显著差异。

关键词：地方财政科技支出；空间非均衡；相对剥夺理论；空间Markov链

作者简介：王小平，宜春学院经济与管理学院副教授，经济学博士，主要研究方向：财税理论与政策（江西 宜春 336000）。周维（通讯作者），武汉大学经济与管理学院硕士研究生，主要研究方向：国际金融（湖北 武汉 430072）。

中图分类号：F812.7 文献标识码：A 文章编号：1006-1398（2018）03-0025-14

一 引 言

随着2015年国务院发布的《国务院关于积极发挥新消费引领作用加快培育形成新供给新动力的指导意见》的出现，全社会掀起大众创业、万众创新的局面，从而使科技创新问题成为全社会关注的焦点之一，而问题背后折射出了中国目前的激励科技创新的财政科技支出体系不完善现象。而区域间财政科技支出非均衡直接影响中国区域科技创新的发展，因此缩小区域间财政科技支出非均衡，对缩小区域科技创新差异，进而提高中国的科技竞争力，具有极其重要的理论与现实意义。

目前国内外学者关于地方财政科技支出空间非均衡的研究较少，主要侧重在R&D;投入非均衡的研究，而地方财政科技支出是各地区R&D;投入资金的重要来源。国外学者主要侧重对R&D;投入空间不均衡的影响因素研究。Teirlinck and Spithoven研究发现比利时43个地区的研发活动存在空间不均衡现象，为了促进区域经济增长，必须从影响研发不均衡的因素入手刺激研发活动Teirlinck P and Spithoven A.Spatial inequality and location of private R&D; activitiesin Belgian districts，Tijdschriftvooreconomischeensociale geografie，2005，96（5），pp.558-572.。Cabrer and Serrano研究發现西班牙研发支出的增长减少了不同地区创新活动的空间不均衡，这种不均衡的减少部分归因于创新过程的知识溢出Cabrer-Borras B and Serrano-Domingo G. Innovation and R&D; spillover effects in Spanish regions：A spatial approach，Research Policy，2007，36（9），pp.1357-1371.。Lee and Rodríguez使用欧盟地区和美国城市的人口调查数据，研究了创新与不平等之间的联系，发现欧盟存在整体上的区域创新不均衡，但在美国城市没有发现这种情况，原因可能是欧盟存在限制高技能人员流动的移民政策Lee N and Rodríguez-Pose A.Innovation and spatial inequality in Europe and USA，Journal of EconomicGeography，2013，13（1），pp.1-22.。国内学者主要侧重对R&D;投入空间不均衡的度量，具体表现在以下方面：一是利用基尼系数、锡尔系数等不平等指标对R&D;投入非均衡进行度量。钟学思运用锡尔系数分解方法，对广西五大经济区域R&D;投入区域差异进行分析。结果表明：广西五大经济区域R&D;投入的地区总差异总体上呈现减小趋势，并且区域间差异是影响R&D;投入总差异的主要因素钟学思：《基于锡尔系数的广西R&D;投入与经济发展的区域差异比较》，《科技管理研究》2015年第9期，第84—89页。。魏章进等运用熵权TOPSIS法、基尼系数和Kernel密度估计我国R&D;资源配置水平。研究发现，我国R&D;资源配置水平存在显著地空间差异，其中东部区域内差异和东西部地区间差异较为明显，地区间差异是导致总体差异的重要原因魏章进、宋时蒙：《我国R&D;资源配置水平的空间差异及其分布的动态演进》，《广东财经大学学报》2017年第3期，第4—15页。；二是利用计量经济模型来检验R&D;投入的差异性。江静利用面板数据模型，研究1998—2004年中国30个省市区R&D;强度，结果表明，中国各区域间R&D;强度存在一定的差异，并且引起R&D;强度差异的决定因素也不尽相同江静：《中国省际R&D;强度差异的决定与比较——基于1998—2004年的实证分析》，《南京大学学报（哲学·人文科学·社会科学版）》2006年第3期，第13—25页。；三是采用马尔可夫链方法测度R&D;投入区域差异及时空格局演变。沈宏婷等采用马尔可夫链方法，分析了2001—2011年间中国31个省市区R&D;投入的区域差异及分布动态演进沈宏婷、陆玉麒：《中国省域R&D;投入的区域差异及时空格局演变》，《长江流域资源与环境》2015年第6期，第917—924页。；四是采用赫芬达尔指数度量创新投入资源的非均衡性。李双杰等运用赫芬达尔指数分析了利用国家重点科技资源进行创新活动的非均衡性。研究发现，2011—2014年大型科研仪器的非均衡程度呈下降趋势，但科技活动人员的非均衡程度有上升趋势李双杰、白玉莹：《国家重点科技资源支撑区域创新经济产出的空间差异研究》，《科技进步与对策》2017年第24 期，第33—41页。。

已有的关于地方财政科技支出空间非均衡的研究已经取得不少成果，但是这些研究结论也存在一定的局限性。首先，在对地方财政科技支出空间非均衡进行度量和分解时，主要采用Mookherjee和Shorrocks、Dagum提出的基尼系数分解方法，这些分解方法在分解过程中不能将引起地方财政科技支出空间非均衡分解彻底，从而分解结果中包含无法解释项目Mookherjee D and Shorrocks A F. A Decomposition Analysis of the Trend in UK Income Inequality，Economic Journal，1982，92（368），pp.886-902.Dagum C. A new approach to the decomposition of the Gini income inequality ratio，Empirical Economics，1997，22（4），pp.515-531.；其次，在对地方财政科技支出空间非均衡的动态演进态势进行分析时，大多采用参数估计法来进行分析，而实际上地方财政科技支出分布函数往往是非线性的，因此采用参数估计法对地方财政科技支出进行分析，得出的结果不能真实的反映动态演进态势；最后，在分析相邻地区对地方财政科技支出的影响时，大部分学者都是考虑整个时期的影响，而没有考虑不同时间段相邻地区对地方财政科技支出的影响是否有显著差异，从而不能得出不同时期相邻地区对地方财政科技支出的影响差异。

本文在已有研究的基础上，首先利用基于相对剥夺理论的基尼系数子群分解方法按照三区域分组来测度地方财政科技支出的空间非均衡，得出引起空间非均衡的主要原因；其次利用Kernel密度估计方法按照三大区域分组，通过核密度图来揭示地方财政科技支出分布的总体形态和区域内极化程度；最后利用引入空间滞后的空间Markov链方法构造了不同等级地方财政科技支出地区转移的空间Markov转移概率矩阵，将研究时期划分为两个时间段，检验不同时间段区域间地方财政科技支出的“俱乐部空间趋同”是否有显著差异，并在此基础上对整个研究时期地方财政科技支出的演进态势做出判断。

二 样本数据与研究方法

（一） 样本数据

本文利用1998—2014年中国30个省市区为研究样本（由于西藏自治区的财政科技支出相关数据缺失，因此剔除西藏自治区后选取其余30个省市区），共510个观测值，数据来源于相关年份的《中国统计年鉴》。选取地方财政科技支出（亿元）为研究对象，各省市区财政科技支出以1978年为基期用GDP平减指数做了平减。

变量的统计性描述见表1。

（二） 空间非均衡程度的衡量及其分解

1.基尼系数

洪兴建和任国强等提出了基于相对剥夺理论的基尼系数子群分解方法洪兴建：《一个新的基尼系数子群分解公式——兼论中国总体基尼系数的城乡分解》，《经济学（季刊）》2009年第1期，第307—324页。任国强、尚金艳：《基于相对剥夺理论的基尼系数子群分解方法研究》，《数量经济技术经济研究》2011年第8期，第103—114页。。本文采用基于相对剥夺理论的基尼系数子群分解方法来测度财政科技支出空间非均衡程度，并且将基尼系数按照三个子群进行分解。基尼系数的计算公式如下所示：

三 地方财政科技支出分布的空间非均衡程度

（一） 地方财政科技支出的可视化描述

本文利用Stata13.0软件分别绘制了1998年、2004年、2009年、2014年30个省市区财政科技支出空间四分位图，如图1—图4所示。从图中我们可以直观地发现，1998—2014年间，财政科技支出的空间四分位图有共同集聚区域，呈现高值集聚的是东部地区（北京、天津、上海、辽宁、广东、福建、浙江和江苏等），低值集聚的是中西部地区（山西、江西、安徽、贵州、重庆、云南、甘肃、宁夏、青海和新疆等）。这进一步说明在1998—2014年间财政科技支出在三大区域的空间集聚效应十分显著。

（二） 地方财政科技支出的空间非均衡度量

按照式（1）、式（4）和式（7）的空间非均衡度量方法，我们利用matlab7.0软件，分别计算了地方财政科技支出差异的基尼系数、泰尔指数和平均对数离差，结果如图5所示。

由图5可以看出，通过计算1998—2014年我国地方财政科技支出差异的基尼系数、泰尔指数和平均对数离差，可以得到以下结论：反映地方财政科技支出差异的基尼系数、泰尔指数和平均对数离差的走势基本一致，呈现出先上升后下降再上升最后下降的基本走势，但地方财政科技支出整体差异还是出现一定程度的扩大。意味着虽然近年来各地区对科技投入的不斷加大，但由于地区经济的差异，导致各地方政府对科技投入存在显著差异，从而扩大了区域间财政科技支出差异。

（三） 地方财政科技支出差异的基尼系数分解

同理，按照式（1）的基于相对剥夺理论的基尼系数分解方法我们计算了地方财政科技支出的基尼系数，并对基尼系数进行三大区域分解，结果如表2所示。

由表2可以看出，地方财政科技支出总体差异的基尼系数由1998年的0.4257上升到2014年的0.4870，上升了14.40%，这说明1998—2014年间按照三个子群分组的地方财政科技支出总体差异呈现出逐渐上升趋势。

由图6可以看出，1998—2014年间中部和西部地区财政科技支出总体基尼系数整体上呈现一致趋势，即中部和西部地区财政科技支出总体基尼系数整体上呈现出下降趋势，反映出中部和西部地区内部财政科技支出差异在逐渐缩小，东部地区财政科技支出总体基尼系数整体上呈现出上升趋势，反映出东部地区内部财政科技支出差异在逐渐扩大。

为了反映三个子群间（中部、东部和西部）的财政科技支出相对剥夺程度，本文分别计算了东部对中部、东部对西部、中部对东部、中部对西部、西部对东部、西部对中部的相对剥夺，如表3所示。

进一步，通过基尼系数的计算公式（4）可知，100×（相对剥夺×人口份额×收入份额）/总体基尼系数=子群间的相对剥夺对财政科技支出差异的贡献，具体计算结果如表4所示。

通过对知识创新、科研创新和成果转化创新的空间非均衡的分解，本文可以得出以下几个结论：一是子群间相对剥夺在一定程度上可以反映子群间财政科技支出水平差距，其中处于“高水平”财政科技支出地区对“低水平”财政科技支出地区的相对剥夺大于“低水平”财政科技支出地区对“高水平”财政科技支出地区相对剥夺，反映“高水平”财政科技支出地区比“低水平”财政科技支出地区平均财政科技支出差距大。二是1998—2014年间子群间差异对财政科技支出整体差异的平均贡献程度排序前三位分别为：东部对西部、东部对中部、中部对西部；不同子群内部差异对财政科技支出整体差异的平均贡献程度排序前三位分别为：东部、西部、中部。表明东部和西部地区是财政科技支出差异比较严重的地区，国家应该从缩小东部和西部地区财政科技支出差异入手来缩小中国财政科技支出总体差异。

四 地方财政科技支出的 Kernel密度估计

本文利用Stata13.0软件，采用Gaussian核函数得出1998年、2004年、2009年和2014年我国30个省市区以及中、东、西部三大区域的地方财政科技支出Kernel密度估计的二维图，如图7—10所示。

由图7可以看出，1998—2014年中国财政科技支出的核密度图在形态上非常接近，整体来看，全国30个省市区财政科技支出差异呈现出先上升后下降的趋势。

从全国财政科技支出的核密度函数曲线的峰度来看，2004年核密度函数曲线波峰峰值在1998年基础上出现下降，一方面说明2004年财政科技支出在不断变大，另一方面说明财政科技支出地区差异变大。2009年密度函数曲线波峰峰值在2004年基础上出现明显下降，一方面说明2009年财政科技支出在不断变大，另一方面说明财政科技支出地区差异变大。2014年密度函数曲线波峰峰值在2009年基础上略有下降，一方面说明2014年财政科技支出在不断变大，另一方面说明财政科技支出地区差异变大。从全国财政科技支出的核密度函数曲线的偏度来看，2004年核密度函数曲线变化区间在1998年基础上向右偏移，这说明2004年财政科技支出地区内两极分化现象出现减弱。2009年密度函数曲线变化区间在2004年基础上显著向右偏移并向后延伸，这说明2009年财政科技支出的地区内两极分化现象进一步减弱。2014年密度函数曲线变化区间在2009年基础上向右偏移并进一步向后延伸，这说明2014年财政科技支出区域内两极分化的现象逐渐消失。

图8—图10分别描述了东、中、西部三大地区财政科技支出在1998—2014年间的分布演变。从三大区域看，东部和西部地区密度函数曲线波峰峰值呈现逐渐下降趋势，而中部地区密度函数曲线波峰峰值呈现先上升后下降趋势。表明东部和西部地区财政科技支出差异都呈现缩小态势，而中部地区财政科技支出差异则呈现先扩大后缩小态势。

从三大区域极化趋势来看，1998—2014年间东部地区财政科技支出波峰由单峰变成多峰，并且波峰峰值变得平缓，即东部地区的区域内部极化程度出现减弱趋势。与此同时，中部和西部地区财政科技支出波峰均是单峰，并且峰值呈现逐渐平缓趋势，即中部和西部地区内部极化程度出现减弱趋势。

五 地方财政科技支出的空间Markov链分析

本文按照财政科技支出水平的高低，将30个省市区的财政科技支出划分为4个等级，分别定为等级Ⅰ（“低水平”财政科技支出地区）、等级Ⅱ（“中低水平”财政科技支出地区）、等级Ⅲ（“中高水平”财政科技支出地区）、等级Ⅳ（“高水平”财政科技支出地区）。

传统Markov链方法假定区域间是相互独立的，忽视了空间因素的影响，因此不能完全揭示区域财政科技支出分布的空间特征。空间Markov链方法是以区域间空间相关性为背景的，因此可以较好的弥补传统Markov链方法的缺点。本文采用二进制邻接空间权重矩阵和地理距离权重矩阵，以往空间Markov方法主要采用二进制邻接空间权重矩阵，得出的结论缺乏可验证性，而采用邻接空间权重矩阵和地理距离权重矩阵同时进行空间Markov分析，得出的结论可以进行一致性检验。通过邻接空间权重矩阵和地理距离权重矩阵可以计算某区域j相邻地区财政科技支出的加权平均值，即∑WijYij。相邻地区的加权平均值（∑WijYij），在文献中被叫做“空间滞后”。其中Wij为空间权重矩阵元素，Yij为各省市区的财政科技支出。本文空间权重矩阵的设置借鉴了王立平的方法王立平：《中国产业结构变迁对区域经济增长影响分析——基于空间动态面板数据模型》，《统计与信息论坛》2010年第7期，第92—98页。。

为了检验不同阶段相邻地区对本地区财政科技支出转移的影响，本文将研究的时间段分成两段，分别为1998—2006年和2006—2014年。通过式（10）的似然比统计量，并且在地理距离权重背景下，利用matlab7.0软件得出检验结果，似然比统计量Q为92.16，P值=0.000<0.05，即拒绝原假设，认为在1998—2006年和2006—2014年期间，相邻地區对本地区财政科技支出转移有显著影响。通过比较1998—2006年和2006—2014年期间似然比统计量检验，可以得出，1998—2006年似然比统计量Q1为26.53，P值=0.648>0.05，2006—2014年似然比统计量Q2为77.46，P值=0.000<0.05。似然比统计量检验结果表明：2006—2014年区域间地方财政科技支出的“俱乐部空间趋同”现象比1998—2006年更为显著，即相邻地区对本地区财政科技支出产生了更为深刻的影响。

通过比较表5和表6的1998—2006年和2006—2014年空间Markov链分析结果可以看到，1998—2006年和2006—2014年两个时期的相邻地区对本地区财政科技支出的影响基本一致，具体表现为：当一个地区的相邻地区为落后地区，则相邻地区将对该地区产生负面影响，即相邻地区将降低该区域向上转移的概率；与此同时，当一个地区的相邻地区为发达地区，则相邻地区将对该地区产生正面影响，即相邻地区将提高该区域向上转移的概率。例如1998—2006年间，在邻接空间权重下，如果相邻地区的等级是“低水平”时，“低水平”等级财政科技支出地区上升到“中低水平”等级财政科技支出地区的概率只有0.000。而随着相邻地区的等级由“低水平”逐渐上升到“高水平”时，“低水平”等级财政科技支出地区上升到“中低水平”等级财政科技支出地区的概率也增加到0.063。同理，2006—2014年间，在邻接空间权重下，如果相邻地区的等级是“低水平”时，“低水平”等级财政科技支出地区上升到“中低水平”等级财政科技支出地区的概率只有0.000。而随着相邻地区的等级由“低水平”逐渐上升到“高水平”时，“低水平”等级财政科技支出地区上升到“中低水平”等级财政科技支出地区的概率也增加到0.333。而0.333>0.063，也进一步反映出2006—2014年区域间地方财政科技支出的“俱乐部空间趋同”现象比1998—2006年更为显著。导致这种现象的主要原因有：一方面，地区之间存在着政策溢出效应王美今、林建浩、余壮雄：《中国地方政府财政竞争行为特性识别：“兄弟竞争”与“父子争议”是否并存？》，《管理世界》2010年第3期，第22—31页。。相邻地区政府间存在着资源互补、信息共享、人才交流等合作关系，由于地域相邻，区域联动更为便捷。“高水平”财政科技支出地区的公共供给水平较高，基础设施水平更为发达，知识产权保护力度更大，创新能力更强，会对相邻地区产生正向的溢出效应，而“低水平”财政科技支出地区则会对相邻地区产生负向的溢出效应；另一方面，当前各地区政府均在加大公共服务水平，而企业和人才会用脚投票，选择那些公共服务水平更高的地区投资和居住，各地区政府为了吸引企业和人才而开展公共服务竞争刘彦军：《公共服务、政府竞争与产业集聚》，《贵州财经大学学报》2016年第2期，第1—9页。吴俊培、艾莹莹、龚旻：《地方财政竞争无效率的实证分析》，《财政研究》2017年第7期，第89—101页。，特别是相邻地区，竞争更加激烈，因此相邻地区财政科技支出高会导致本地区政府加大财政投入，而相邻地区财政科技支出低则可能造成本地区政府没有动力提升财政投入力度。

六 结论与政策建议

通过本文的研究可以得出以下结论：1.通过绘制中国30个省市区的财政科技支出空间四分位图可知，1998—2014年间财政科技支出在三大区域的空间集聚效应十分显著。并且通过分析地方财政科技支出差异的基尼系数、泰尔指数和平均对数离差可知，地方财政科技支出总体差异出现一定程度的扩大趋势。2.基于相对剥夺理论的基尼系数子群分解结果表明，区域间差异是地方财政科技支出地区差异的最重要原因，而且地区间差异贡献率呈扩大的趋势；而地区内差异的贡献率呈现缩小的趋势。3.Kernel密度估计表明，地方财政科技支出的地区差异在1998—2014年间呈现先上升后下降的趋势。从三大区域看，东部和西部地区地方财政科技支出差异呈现缩小态势，而中部地区地方财政科技支出差异呈现先扩大后缩小态势。从三大区域极化趋势来看，东部、中部和西部地区的区域内部极化程度均出现减弱趋势。4.空间Markov链分析表明，当一个地区的相邻地区为“低水平”财政科技支出地区，则相邻地区将对该地区产生负面影响，即相邻地区将降低该区域向上转移的概率；与此同时，当一个地区的相邻地区为“高水平”财政科技支出地区，则相邻地区将对该地区产生正面影响，即相邻地区将提高该区域向上转移的概率。并且通过比较1998—2006年与2006—2014年区域间地方财政科技支出的“俱乐部空间趋同”，发现2006—2014年的“俱乐部空间趋同”比1998—2006年更为显著。

上面研究结果意味着，现阶段，我们应该建立较为均衡的地方财政科技支出体系，打破现有空间非均衡分布格局，主要从以下两方面着手：一是统筹区域经济发展策略。区域经济发展策略的空间差异是导致地方财政科技支出“俱乐部空间趋同”的主要原因。为了协调各区域财政科技支出，我们应该建立适合各个区域科技创新发展的公平的财政科技投入政策环境；二是探索建立区域间地方财政科技支出转移支付制度。目前中国各区域间财政科技支出差异呈现扩大趋势，特别是东部地区由于经济实力比较强，财政科技支出规模远远大于中部和西部地区，因此通过建立“高水平”财政科技支出地区向“低水平”财政科技支出地区转移制度，使区域间财政科技支出均等化，进而缩小地方财政科技支出差异；三是加大财政支持科技创新的力度，持续提升我国整体科技投入强度，保障科技投入速度高于同期经济增长速度，同时，在配置财政资金过程中，应做到有的放矢、重点突出，向欠发达地区倾斜，保障各地区整体科技水平提升；四是加强财政资源配置的监管。健全财政资金使用绩效评价机制，引入第三方专业机构对财政资金使用实施评价，充分发挥政府审计作用，防范资金使用中的不规范行为，避免资源的浪费和扭曲，让有限的资源发挥出最大的效用，持续提升财政资金使用效率；五是强化区域之间的合作。推动中西部地区与东部地区开展各种形式的科技合作，促进科技人员、研究所、高科技企业等创新资源的交流与共享，积极发挥东部地区创新的溢出效应，运用各种政策引导创新成果的扩散，最终达到区域间创新均衡化发展。

Abstract： In this paper， by using Chinese provincial expenditure data of science & technology from 1998 to2014 and the subgroup analyzed method of the gini coefficient based on the theory of relative deprivation， the spatial inequality of local fiscal expenditure of science & technology has been measured and analyzed.Considered the spetial factors， the provincial differenceof local fiscal expenditure of science & technology has carried onthe dynamic analysis of time and space by using method of theKernel density estimation and spatial markov chain.The results indicate that the local fiscal expenditureof science & technology shows a significant spetial inequality characteristics；The overall difference of the spatial inequalityoflocal fiscal expenditure of science & technology shows an expending trend， and the difference between regions is the main source of local fiscal expenditureof science & technology； There is a concentration trend in the progress of local fiscal expenditure of science and technology from the dynamic perspective of time considering the spatial correlation；From thespetial dynamic perspective， there are a significant positiveor negative effect to the progress of the adjacent areas to the local fiscal expenditure of science & technology， especially the clear difference in the “club spetial convergence” of localfiscal expenditure of science & technology in different stages and areas.

Keywords： local fiscal expenditure of science & technology； spatial inequality； the theory of relative deprivation； spatial markov chain

【責任编辑 吴应望】