财政科技投入、科研人力资本与科技创新研究

曹毅君

摘 要：基于2003—2019年数据，运用VAR模型分析了财政科技投入、科研人力资本对科技创新的影响效果。结果显示，财政科技投入、科研人力资本与科技创新存在显著的协整关系，国家财政科技投入对科技创新有长期的稳定正向影响，科研人力资本对科技创新的影响随时间的变化处于不稳定状态，并显现出明显的边际效应。因此，应当强化科技创新在新基建中的地位，保证财政科技投入向重点领域倾斜;营造为科技创新服务的社会环境;做好科技创新体制改革，不断提升科技创新水平和服务能力。

关键词：财政投入;人力资本;科技创新;VAR模型

中图法分类号：F812.45             文献标志码：A              DOI：10.19679/j.cnki.cjjsjj.2021.0513

2020年3月，科技部颁布了《关于推进国家技术创新中心建设的总体方案》，并指出要形成若干具有广泛辐射带动作用的区域创新高地，为构建现代化产业体系、实现高质量发展、加快建设创新型国家与世界科技强国提供强有力支撑。如何用好有限的科研经费投入，激发科研人员的积极性，提升科技创新在新基建中的作用成为重要议题。已有研究证明，财政补贴对企业创新绩效具有激励作用，而且可以激励民营企业创造更高的创新绩效[1]。特别是对高新技术企业，财政补贴的创新绩效影响更加显著[2]。科技创新的绩效可以直接反映到生产经营中，提升企业的经济效益。探究财政科技投入对经济发展的具体影响，其促进作用体现在全要素生产率的提升[3]。并且随着时间的推移，科技创新对于经济增长的促进作用更加明显[4]。然而，随着国家间竞争的加剧，发达国家借助其综合优势，在全球范围争夺创新人才[5]。加上我国科技管理组织模式、科技项目的评审机制和科技成果的评审标准等方面存在明显问题[6]，从而影响了科技创新成果的产出质量和数量。因此，通过研究财政科技投入、科研人力资本对科技创新的影响，以检验财政投入、科研人力资本投入的实际效果，为国家改进科研经费管理、科研人力资本投入水平，促进财政投入和科研人力资本投入效益的提升提供依据。

1  理论分析与假设

假设1：财政科技投入对科技创新有显著正向影响。科技创新是一个国家科技实力的综合表现，从量化指标上一般表现为国家受理专利的数量，包括发明创造、实用新型和外观设计三类。我国专利的创造主来源于三方，即国家科研院所、大专院校和企业科研机构。由于科技创新活动具有准公共物品属性，具有外部性，财政资金的投入起到了弥补市场失灵缺口的重要作用[7]。因此，财政科技投入对科技创新发挥了重要的支撑作用。

假设2：科技人力资本投入对科技创新有正向显著影响。科技创新成果需要靠科研人员来具体完成，其成果的大小、多少关键取决于直接从事科技创新的人员，可以说科技人员发挥着决定性作用。从这种意义上讲，科技人力资本的投入应当对科技创新产生正向影响。但科技创新靠的是科技人员智慧的发挥，并非科技人员投入数量越多创造的成果就一定越多。有时候，科技人员的增加反而抑制科技创新成果的产生[8]。同时，科技人员投入的增加需要相应的科研经费的投入，更需要相应的政策和环境激发应有的作用。

2  数据说明与模型建立

2.1  数据选取与变量说明

（1）数据来源

研究所用数据为2003—2019年统计数据。为了保证数据的准确性和权威性，从国家统计局官方网站获得并加以整理。

（2）变量说明

解释变量有两个，即财政科技投入和科研人力资本。由于地方财政科技投入数据难以获取，本研究所指科技投入为国家财政科学技术支出;科研人力资本有多种衡量方法，借鉴刘晔[9]的研究，选取研究与试验发展人员全时当量作为衡量指标。被解释变量为科技创新。国内关于科技创新的度量方法很多，相互差异很大。基于数据的可得性和研究需要，本文借鉴张汝飞[10]的研究成果，以国家专利受理数量表示科技创新水平。

（3）数据处理

VAR宏观模型在经济学中的应用中，要求平稳的经济序列，尤其是时序数据。由于时间经济序列的量纲问题，往往容易产生异方差问题，因此首先对数据进行对数化处理，避免异方差的产生。为了便于分析，将财政科技投入、科研人力资本与科技创新分别用记为x1、x2和y，对数处理后分别标记为lnx1、lnx2和lny。为了掌握几个变量的特点，先运用计量软件Eviews8.0对原始数据进行统计性描述（见表1）。

2.2  VAR模型构建

本研究的自变量、因变量均为时间序列变量，应当采用向量自回归模型（VAR）进行检验分析。因此，本研究采用VAR模型分析财政科技投入、科研人力资本对科技创新的影响，VAR模型表达式如下：

在公式（1）中，Yt是由（n×1）列向量構成的被解释变量，代表历年的科技创新变化，具有同方差且平稳的特征;α代表宏观模型的截距项，是一组列向量;βi是需要计算的（n×n）的方阵，Yt向量的i阶滞后变量用Yt-i进行表示，εt是随机误差项;i的取值范围属于闭区间[1，k]。

3  实证结果与分析

3.1  ADF检验与Johansen检验结果

数据平稳是VAR模型应用的必须条件，为此，运用ADF检验法对lnx1、lnx2及lny进行单位根检验。当内生变量为同阶单整时，则通过平稳性检验。

检验结果显示，由表2可知，lnx1、lnx2和lny的ADF值均大于10%临界值，接受“存在单位根”的原假设，未通过原假设，表明初始的经济序列具有非平稳性特点。而在通过一阶差分处理之后，数据平稳且lnx1、lnx2与lny等同时满足一阶单整的条件，具备进行协整关系检验的条件。为了验证潜在的协整关系，运用最经典的方法Johansen检验法进行检验，结果参见表3。

Johansen检验结果支持原假设：两个解释变量与被解釋变量之间存在稳定的协整关系，即财政科技投入、科研人力资本与科技创新之间存在唯一的协整关系，可以写出具体方程，如下：

lny=2.124466lnx1-2.070890lnx2                     （2）

（0.59288）  （0.89098）

3.2  格兰杰因果关系检验

判别自变量与因变量之间是否存在因果关系，需要通过格兰杰因果关系检验。为此，通过格兰杰因果关系检验，得到表4的结果。由表4可以看出，lnx1不是lny的格兰杰原因对应的P值小于0.1，拒绝原假设，说明财政科技投入是科技创新的格兰杰原因。lnx2不是lny的格兰杰原因，所对应的P值大于0.1，接受原假设，说明科研人力资本投入不是科技创新的格兰杰原因。

3.3  模型滞后阶数的判断

VAR宏观模型的滞后阶数取决于检验指标，通常必须包括logL、LR、FPE、AIC、SC、HQ等经典指标。选取原则是AIC和SC的指标同时最小，且满足6个经典指标中显著的最多时，则为该模型最佳滞后的期数。观察表5可知，应该选取1阶滞后，作为本研究模型的最佳滞后阶数。

3.4  VAR宏观模型的平稳性判别

为了进一步研究，必须进行整个模型的平稳性检验，为开展脉冲响应研究奠定基础。而脉冲响应函数描述的是财政科技投入、科研人力资本对科技创新的冲击响应幅度，即冲击量（解释变量）对被解释变量（科技创新）在未来时期内的动态冲击效果描述。图1可以判断VAR宏观模型的平稳性，所有单位根（蓝色点）均在单位圆内，不存在“溢出点”，这表明本研究所构建的模型稳定，可以建立VAR（1）模型。

3.5  脉冲响应分析

脉冲响应分析是一个变量的冲击对另一个变量的影响，本文选择广义脉冲响应函数以克服各解释变量进入所构建的VAR（1）模型的顺序不同对结果产生的影响。具体检验结果参见图2、3，结果分析如下：

（1）财政科技经费的投入有效地促进了我国的科技创新

图2是lnx1与lny的正交脉冲响应图，描述lny对lnx1的冲击响应。当在第一期给lnx1一个正向冲击后，lny的脉冲响应值为0，随后脉冲响应值开始上升，并在第四期达到最大值。从第四期开始稍有下降趋势，但整体基本保持平稳态势。这说明财政科技投入对科技创新的影响具有滞后性，且财政科技投入对科技创新存在显著的正向冲击。这一结果证明原假设成立，财政科技投入对科技创新确实存在正向的显著影响。

究其原因，因为我国科研机构主要集中在国家主办的科研院所、高等学校和部分实力强的国有企业。这些机构的研究经费除部分来自企业外，主要来自于国家不同部门及各级政府财政资金的支持，一般是以科研项目的形式予以立项，从而为科研人员开展科学研究提供了较为充足的资金保证。项目结题验收时，需要经过严格的鉴定程序，其中获得国家专利是创新成果的重要形式。因此，财政科技经费的投入有效保证了我国科研活动的开展，从而促进了科技创新。

（2）科研人力资本投入对科技创新的影响具有先正后负的变化

图3是lnx2与lny的正交脉冲响应图，描述lny对lnx2的冲击响应。当在第一期给lnx2一个正向冲击后，lny的脉冲响应值为0，随后脉冲响应值开始上升，并在第二期达到最大值。第二期后开始持续下降，并在第四期达到0，第四期以后，lny的脉冲响应显示为负。这说明科研人力资本投入对科技创新的影响同样具有滞后性，先是表现出一定的正向冲击，随着时间的推移冲击效果很快下降并转变为负向冲击。

科研人力资本投入对科技创新的冲出效果反映出了科研特有的规律和特点。科研工作是一项高强度的脑力劳动，其创新成果的取得主要靠科研人员高水平的科研能力，而不是靠增加科研人员数量。相反，在增加科研人员的同时，需要有相应的激励约束机制。如果缺乏科学的考核办法，必然会形成人浮于事甚至内讧掣肘的状况，反而对科技创新活动产生负面影响，不利于科技创新成果的产生。

究其深层次的原因，随着科技创新人员的增加，有限的科研经费就必然会被摊薄，难以集中到关键性研究的项目或环节上，从而影响到科技创新的效果。同时，在扩大科研人员队伍的过程中，一些没有科研能力的人员可能会被扩充到科技创新队伍中，比如一些科研院所、地方高校，虽然大量引进博士等科研人才，但真正能出成果的人非常有限。而人员的增多进一步增加了科研人员之间的相互掣肘，给科技创新造成障碍。这正是随着时间的推移，科技创新人员数量上的增加，对科技创新造成成果由正向冲出转为负向冲出的实质原因。

3.6  方差分解

方差分解通常是用于两个及多个以上样本均数差别的显著性检验。事实上，科技创新除了受到本文选取的两个重要解释变量的影响以外，还受到多种因素的影响，分解出的结果数据会出现波动。而造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素（包含在干扰项里面），另一类是研究中施加的对结果形成影响的可控因素，即本文的两个解释变量。方差分解的结果参见表6。

从方差分解的结果可以析得，科技创新在初始期，完全可以由本身进行解释，而社会进步、经济发展等，期数增加的结果是其自身的解释程度逐渐下降，到第10期时，仅仅为47.04%。这说明科技创新本身对自身的发展有相当大的正向冲出，科技创新成果是带动科技创新的发展的重要力量;财政科技投入和科研人力资本最初对lny的解释程度为0，随着期数的增加，财政科技投入对lny的解释程度逐渐增加，到第10期为51.99%，而科研人力资本对科技创新的最大解释程度仅为0.98%。

财政科技投入、科研人力资本对科技创新影响的方差分解结果揭示，科技创新有很强的自身规律，需要循序渐进地发展。在现有条件下，财政科技投入对科技创新成果的冲击具有稳定的正向效果，而科技创新人员的投入增加对科技创新产出的影响很小，基本上到了忽略不计的程度。这进一步说明科技创新活动不能依靠人海战术，需要集中高水平的人员，而不能靠增加人员投入提高科技创新水平和成果数量。

4  结论与政策建议

4.1  基本结论

（1）财政科技投入、科研人力资本与科技创新存在长期显著协整关系，即二者与科技创新存在长期稳定关系

改革开放以来，党和政府高度重视科技创新工作，国家形成了财政对科技创新投入逐年增加的稳定政策，对我国科技创新产生了积极的支持推动作用。随着对外开放的深入，以及国内高等教育的快速发展，我国科技创新队伍逐年增加，财政科技投入、科研人力资本投入与科技创新成果之间形成了稳定的协整关系。

（2）财政科技投入对科技创新有长期的稳定正向冲击作用

脉冲响应函数显示，财政科技投入对科技创新的脉冲响应值始终处于X轴上方，对科技创新有显著的正向冲击作用。同时，方差分解的结果也验证了这一结论。我国科技创新体系仍然以国家研究机构、公办高校研究机构为主，主要依靠国家的科研经费作支撑。同时，大型企业也设立了一些研究机构，这些研究机构的经费仍然主要来源于国家及各级政府财政投入。改革开放以来，我国取得了举世瞩目的科技创新成果，而这些创新成果主要源于国家科研机构、高校科研究团队和少数企业研究机构，这些机构的研究成果都得益于国家财政科研投入。

（3）科研人力资本投入对科技创新的边际效应已经显现

脉冲响应结果显示，科研人力资本对科技创新先有小幅正向冲击，从第四期开始转变为负向冲击。这说明科研人力资本对科技创新影响的边际效应已经产生，其影响的效果非常有限。同时，方差分解显示出了相同的结果。从第1期的冲击值为0到第10期的冲击值为0.976567，始终没有突破1。这说明科研人力资本对科技创新虽然有影响，但效果非常有限。随着时间的变化，影响值的变化也很小，这说明出现了边际效应现象。这是因为随着高等教育从精英教育进入大众教育以来，研究生教育规模迅速扩大，培养了一大批科研骨干。但随着科研机构和科研人员的快速增长，特别是高校教师队伍的快速膨胀，科技研究人员的素质参差不齐，部分科技人员难以承担起应有的科研职责，表现为对科技创新成果的影响不显著。

4.2  政策建议

基于上述研究结论，提出以下三点政策建议：

（1）强化科技创新在新基建中的地位，保证财政科技投入向重点领域倾斜

创新有其自身的规律，既不能要求在短时间靠投入大量资金得到高质量的科研成果，也不能忽视财政投入对科技创新的重要性。需要根据科技创新的规律，对科研项目进行合理分类，根据项目的重要程度，给予差异性经费投入。在国际局势日益复杂的情况下，新基建已经成为提升国家经济实力的重大战略，应当高度重视科技创新引领和支撑作用，把有限的财力和人力聚集在国家重要支撑产业技术进步的研究和开发上[11]，保证在世界百年未有之大变局中占据主动。特别是对于涉及应对国际局势变化的国防安全项目、突破国际经济循环和促进国内经济循环的新基建项目上，應当集中最优秀的科研人员，组成最合理的科研团队，集中财力和人力开展科技攻坚，保证在逆全球化的大背景下，我国经济能主动适应并突破个别国家“退群断网”所造成的不利影响。

（2）营造服务科技创新的社会氛围，吸引一流人员投入科研工作

在逆全球化背景下，科研人员在哪工作，为谁服务成为一个新的热点话题。改革开放以来，我国培养了大批优秀的科研人员，为国家建议作出了巨大贡献。但同时国内顶尖毕业生，选择出国留学深造，并留在国外工作的人数也在增加。为此，应当完善科技创新相关法律，利用法律规范推动科技创新制度建立与落实[12]，从根本上保证一流科研人员留在国内工作。同时，积极营造全社会更加尊重科学技术、尊重科技人才、服务科学研究的社会氛围，吸引世界一流科研人员回国工作，从而提升我国科研队伍的整体水平。

（3）坚持科技创新体制优化改革，不断提升科技创新水平和服务能力

科技创新体制需要适应经济和社会发展的变化。复杂多变的国际形势既对我国科技体制创新提出了挑战，也给我国科技体制改革提供了机遇。应当构建全社会弘扬科学精神和工匠精神的科学价值观培育体系[13]，做好科技创新体制优化改革。既要尊重科技人才和保护知识产权，又要防止在对待科技人才、科技成果上人为做出一些非理性的限制。既要克服科技创新人浮于事的弊端，又要不断壮大高水平的科技创新队伍，保证科技创新人才良好的科技创新环境，做到集中时间、集中精力，做好科技创新，服务国家经济和社会发展的重大战略。

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[13]朱秋.面向2035 年中国科技创新体制机制变迁[J].中国科技论坛，2020（12）：4-6.

The Impact of Financial Input in S&T and Human Capital of Scientific

Research on S&T Innovation

Chao Yijun   Hou Yuqiao

（Economics and Management School of Yangtze University，Jinzhou 434023，China）

Abstract：Based on data from 2003 to 2019 and using VAR model，this paper analyzes the impact of national financial input in science and technology and human capital of scientific research on technological innovation. The results show that there is a significant co-integration relationship between national financial input in S&T，human capital of scientific research and technological innovation. National financial input in S&T has a long-term stable positive impact on technological innovation. The impact of human capital of scientific research on technological innovation is in an unstable state over time and shows obvious marginal effects. To this end，against the background of great changes unseen in the world in a century，it is necessary to strengthen the position of technological innovation in new infrastructure，ensure that financial input in S&T is tilted towards key areas;create a social environment that serves technological innovation，and attract first-class personnel to commit to national technology innovative work;take the initiative to reform the technological innovation system，and continuously improve the level of technological innovation and service capabilities.

Key Words：Financial Input;Human Capital;Technology Innovation;VAR Matrix