财政科技投入影响创新产出的区域差异及人才集聚门槛效应研究

刘成杰 苏 虹 冯 婷

内容提要：本文利用2009-2020年中国31个省级面板数据，运用基准回归模型分析财政科技投入影响创新产出的区域差异，随后以人才集聚为门槛变量构建面板门槛模型揭示财政科技投入影响区域创新产出的非线性机制。结论表明：财政科技投入能够显著促进以发明专利授权数、实用新型专利授权数以及外观设计专利授权数为表征的区域创新提升，并通过一系列稳健性检验后依然成立。基于不同地区存在人才集聚等因素差异，财政科技投入对区域创新的影响呈现出显著区域差异，东部地区的财政科技投入对区域创新的促进作用远大于中西部地区；财政科技投入作用于区域创新发展时存在基于人才集聚的双重门槛效应，在跨过相应的双门槛的过程中，即随着人才集聚程度的扩大，财政科技投入在一定程度上能够显著地提升区域创新。因此，深化财政科技投入结构、充分释放政策综合效应以及科学把握人才集聚合理区间，对于助力区域创新发展、建设科技强国具有重要意义。

一、引言与文献综述

近年来，受复杂严峻的国际环境、国内疫情多点散发等超预期因素冲击，我国经济下行压力不断加大，正面临着消费动力不足，外贸出口因国内外疫情形势反复而增速放缓，制造业投资疲软的发展现状，这意味着我国经济发展正处于一个低谷期，而经济发展周期本质上是由技术周期决定的。伴随着一系列根本性技术创新，引起多个技术系统的变更与创新，形成新的技术-经济范式下的一系列产品系统，影响到经济的各个部门，新技术新产品在不同部门和国别间的扩散，形成分工地位和经济增长基本态势，导致新经济周期的产生。为保障我国经济发展稳中求进，在创新的孕育阶段把握住经济复苏的机会，我们必须在现有的内外经济环境和经济周期阶段里聚焦于新科技革命，在本轮新科技革命的竞争中抢占先机，才能掌握未来新一轮经济发展周期的主动权、主导权。2021年，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》指出，“坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位，把科技自立自强作为国家发展的战略支撑”，这再次印证，努力推动区域创新是打破僵局的关键出路。区域创新对于优化区域资源配置，推动区域经济结构转型具有重要意义，增强区域创新能力能够有效促进知识、技术、人才等创新要素的集聚，增强国家经济发展实力，进一步提升国家综合实力和国际竞争力，巩固国内经济回升向好趋势。财政科技投入是政府实施创新驱动战略的一大助力，通过合理分配财政科技投入资金，加快科技创新和成果转化，增强区域创新能力。2009-2020年间，我国财政科技支出力度不断加大，为我国各个地区的科技事业和区域创新提供了有力保障。另一方面，为早日实现我国由科技大国向科技强国转变的战略目标，研究财政科技投入在区域创新方面的实际效果，对于合理规划区域科技投入、提升创新资源配置效率、提升财政资金管理机制效能以及提高协调区域创新能力具有重要的现实意义。

2022年政府工作报告提到，“要用好政府投资资金，带动扩大有效投资。”在过去的相关研究中，许多学者研究了政府投资对全要素生产率（郭庆旺和贾俊雪，2005）、经济增长（范柏乃等，2004；罗家明和王卫红，2004；卢金贵和余可，2010）、劳动报酬占比（刘兰娟等，2013）、人才集聚（马嘉楠等，2018）以及高新技术产业（马嘉楠和周振华，2018；马克和和张婷婷，2019）等方面的影响效果，其研究内容已相当广泛。随着创新引领发展的理念持续深入，我国政府逐年加大财政科技投入，吸引了大批学者和企业进入到创新领域进行研究，较多学者基于中国情境研究财政科技投入、财政专项补贴等财政资金对于企业研发创新的影响，例如刘和东（2007）研究发现财政科技投入与企业自主创新存在显著的长期均衡关系。苏娜（2019）选取北京航天城四千余家高端装备制造企业的非线性截面数据，分析得出财政科技专项补贴与企业研发投入呈现出显著的互补效应，其中“区域人才集聚”财政补贴对于企业R&D投入影响最为显著。胡绍雨（2021）分析了我国地方财政投入支持企业自主创新的现状，认为我国地方财政科技投入存在资金结构不合理以及增长机制不健全等问题。部分学者认为，财政科技投入不仅能直接影响到区域创新产出，也能通过其他关键要素影响到创新产出效应。李瑞茜和白俊红（2013）证实政府R&D资助企业研发存在门槛效应，且政府R&D资助强度、企业规模、企业技术水平和产权类型与政府R＆D资助的效果呈现出“倒U型”关系，而企业绩效对政府R＆D资助的效果呈现递增趋势。肖文和林高榜（2014）发现，当存在“远期”技术偏好和资金用途管理缺失时，政府支持会限制工业企业的技术创新效率提升。贾佳（2017）研究发现，若税收优惠配置无效率，则财政支持对工业企业技术创新绩效的提升同样会无效率。吴非等（2018）结合地方政府行为，研究得出财政R&D补贴与企业创新投入产出效应有极强的异质性，并得出地方绩效考核对于财政资金使用效果具有提升作用。李政和杨思莹（2018）研究发现财政分权能够促进区域创新效率的提升，但同时抑制了政府创新偏好，在一定程度上又损耗了区域创新效率。孙青（2022）将财政科技投入与科研人力资本作为同等因素来研究对长江经济带区域创新的影响，得出财政科技投入对区域创新具有明显的促进作用，而科研人力资本的作用还有待挖掘。

综合上述文献可以发现，学界对于财政科技投入与企业或区域创新投入已经进行了较为细致的研究，但大部分学者的讨论集中于政府行为和企业规模等影响因素在财政科技投入与创新投入产出所发挥的作用，较少学者思考人力资本在财政科技投入对区域创新影响的作用机制中究竟扮演了怎样的角色。因此，本文以研究财政科技投入对区域创新产出的作用效应为出发点，深入探讨人才集聚在其中发挥的作用，利用财政科技投入的引领性引导各省地方政府和企业增强对当地创新产出的重视程度，充分发挥人才集聚优势，显著提升区域科技创新能力。

相较于已有研究，本文重点探讨财政科技投入对区域创新的作用路径，其可能的边际贡献在于：首先，选取了发明专利授权数、实用新型专利授权数以及外观设计专利授权数作为区域创新的代理变量，使区域创新的表征更为全面直观，进而为后续更深入地剖析财政科技投入具体对哪方面的科技创新的影响更为显著奠定了基础；其次，分析财政科技投入对区域创新的异质性，这有助于更好地了解其中的影响机理，并给出针对性的对策建议；最后，使用面板门槛回归，以人才集聚为门槛变量，财政科技投入为门槛依赖变量，探究人才集聚在财政科技投入影响区域创新的过程中的合理区间，为今后制定相关的政策提供科学、全面的依据。

二、理论分析与研究假设

区域创新是国家创新资源布局的地域体现和国家创新体系构建的关键环节，需要私人企业和政府共同支持，才能推动其稳定健康实现。财政科技投入作为政府支持创新的重要抓手，最首要的作用在于降低区域创新所需要的初始成本，保证其最基本的资金投入，有效地为区域创新“减负”。其次，财政科技投入对于区域创新发展具有引领性作用。财政科技投入主要包含财政资助与补贴、成果奖励、政府采购和资源共享等涉及财政资金的直接支出，加之我国逐渐注重对知识产权的保护，在这一政策环境下，会吸引较多的私人企业进入创新型行业或者对自身企业进行创新活动。最后，财政科技投入能直接激发和释放科研队伍的创新活力，增强科研人员的获得感，以此来促进区域创新的进行。综上所述，提出以下假设：

假设H1：财政科技投入对于区域创新具有正向的直接影响。

在我国现代化建设过程中，由于中国各区域之间在人口地形、经济基础、交通通信、科技创新以及教育文化等方面都存在着巨大的差距，尤其是东中西部地区差异明显，往往会导致不同的地区政策实施效果不同。在经济比较发达的东部地区，由于经济发展程度高，财政收入水平高，地方政府财政科技投入占比也较高，因而创新产出效率较高；而受自身经济发展水平和财政能力制约的中西部地区经济发展相对滞后，存在财政资金规模小、财政投入效率低、财政支持不具有长期性等问题，因而没有足够的财力在科学技术方面投入更多的资金，使得其研发能力弱、区域科技创新能力薄弱。综上所述，提出如下假设：

假设H2：财政科技投入对区域创新的促进作用因地区发展不一致而存在差异。

财政科技投入作为区域科技进步的基础保障和条件支撑，对于营造良好的科技竞争环境、搭建科技交流平台、促进科技人才集聚具有一定的带动作用。与此同时，随着财政科技投入力度的增大，其对于科技人才的激励效应也在一定程度上得以促进，从而加速人才集聚规模形成、加速人才集聚速度。人才作为科技创新的关键要素之一，其集聚水平在不同程度时所导致的财政科技投入对区域创新所产生的影响也不同，过低的人才聚集会导致“集聚效应”无法充分显现，使财政科技投入所带来的红利得不到充分释放，进而导致科技人才缺乏竞争力、地区创新动力不足、技术创新不能持久；而过高的人才聚集，则会产生“拥挤效应”，从而产生大量的人才积压和浪费，使得财政科技投入供不应求，区域创新发展受到限制。综上所述，提出如下假设：

假设H3：基于不同的人才集聚程度，财政科技投入对区域创新的影响具有门槛效应。

三、模型设计与变量说明

（一）模型设定

1.基准回归模型

基于上述机理分析，为验证研究假设H1和H2，本文通过构建如下模型就财政科技投入对区域创新的影响展开进一步的分析：

公式（1）中，i（i=1，2，…，31）表示省份①省级行政单位是由中华人民共和国中央人民政府管辖的最高一级地方行政区域，包括：23个省、5个自治区、4个直辖市、2个特别行政区。中国现共有34个省级行政单位，本文统一用省份表示省级行政单位。，t（t=2007，2009，…，2020）表示年份；fisti，t表示i省份在t时期的财政科技投入；rei，t表示i省份在t时期的区域创新水平，分别选用发明专利授权数（re_inve）、实用新型专利授权数（re_utmo）以及外观设计专利授权数（re_desi）表示（下同）；为相关控制变量组，包括产业结构（inst）、金融发展（lode）、城镇化率（urba）、人口密度（pode）和对外开放（trad）；α0表示常数截距项；α1和δ为相关系数；μi、λt分别表示个体和时间的固定效应；εi，t为随机扰动项。

针对上述问题，采取如下处理方法：① 发现滤布破损时，及时进行更换，按要求与刮刀间隙保持2～4 mm；② 做好风路维护工作，及时更换损坏的部件，消除跑风现象；③ 针对储浆槽液位存在的虚泡现象，在浮选入料池的上方敷设了两排分散的喷水管，使得水流分散，由于落差高，喷水面积及水流力度有保证，消泡效果极佳；④ 调整入料浓度，及时处理系统中存在的跑粗现象，保证入料指标满足设备运行要求。

2.面板门槛模型

在基准模型分析的基础上，为避免忽视财政科技投入影响区域创新过程中可能存在的非线性特征，验证研究假设H3是否成立，借鉴Hansen（1999）的研究方法，选取人才集聚为门槛变量，构建如下模型：

公式（2）中，tagai，t表示i省份在t时期的人才集聚指数；I（·）为面板门槛模型的示性函数，即括号内为真时，则取值为1，否则取值为0；φ为待检验的门槛值，其余变量含义同公式（1）。

（二）变量说明

1.被解释变量

本文被解释变量为区域创新，是指在特定地域范围内发生的所有创新活动和创新成果。通过梳理文献后发现，学界对于区域创新的测度指标还没有达成共识，但常见的近似指标是专利申请量或专利授权量，考虑到国家知识产权局审批授权的专利项目更能真实反映各个地区的创新产出以及区域创新系统的复合性，依据我国对专利的划分种类，本文选取发明（re_inve）、实用新型（re_utmo）以及外观设计（re_desi）三类专利授权数作为区域创新的代理变量。

2.核心解释变量

党的十八大明确提出“科技创新是提高社会生产力和综合国力的战略支撑”，政府一般通过制定发布创新政策和加大财政科技投入来增强区域创新能力。故本文选取财政科技投入为核心解释变量，具体选用政府及其相关部门为支持科技活动而进行的经费支出来表征。

3.门槛变量

本文选用人才集聚作为门槛变量，具体使用区位熵来计算人才的集聚程度，公式如下：

公式（3）中，tagai，t表示i省份在t时期的人才集聚指数，tai，t表示i省份在t时期的研究与试验发展（R&D）人员数，tat表示全国在t时期的研究与试验发展（R&D）人员数，emi，t表示i省份在t时期的总就业人数，emt表示全国在t时期的总就业人数。

4.控制变量

为了更加全面科学地分析财政科技投入对于区域创新产出的影响，还需要对影响区域创新的其余因素加以控制，即设置合理的控制变量，具体如下：（1）产业结构（inst）：本文借鉴干春晖等（2011）对产业结构的处理方式，采用第三产业产值与第二产业产值的比值作为产业结构的度量指标。（2）金融发展（lode）：用金融机构的年末贷款总额与存款总额之比表示。（3）城镇化率（urba）：即城镇人口占总人口（包括农业与非农业）的比重。（4）人口密度（pode）：用地区人口数比陆地面积表征。（5）对外开放（trad）：用取对数的进出口总额表示。

5.数据来源

本文数据来源于历年的《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》以及各省统计年鉴。剔除数据缺失较为严重的香港、澳门和台湾地区，选取2009-2020年中国31个省份（地区）的数据样本进行实证研究。根据大部分学者的做法，采用均值法补齐部分指标存在的缺失值，相关数据的具体描述见表1。

表1 主要变量描述性统计

四、实证结果分析

（一）基准回归结果

为分析财政科技投入对区域创新的实际影响效果，本文借助stata16软件，运用公式（1）进行基准回归，回归结果如表2所示。

表2 基准回归结果

表2中的（1）（3）（5）列为不加入控制变量时，财政科技投入分别对以发明专利授权数、实用新型专利授权数以及外观设计专利授权数为近似指标的区域创新的基准回归结果。可以看出，在不考虑其他影响因素的条件下，财政科技投入对三类专利授权都具有显著的正向影响。（2）（4）（6）列为在控制各个地区的产业结构、金融机构贷存比、城镇化率、人口密度和对外开放程度等其他影响因素时，财政科技投入对三个被解释变量的回归结果。同样可以发现，引入控制变量后，财政科技投入对三个被解释变量的估计系数的符号和显著性并没有明显变化，只在数值上减小了，因此研究假设H1得以验证。从估计系数的大小来看，加大财政科技投入能够最大程度地促进实用新型专利的授权数量增加，其次是外观设计专利授权数量，最后是发明专利授权数量。这说明财政科技支出的资金投入增加后，研究实用新型专利的研究者受到最大激励，授权数量增长幅度最为明显，其次是外观设计专利，最后是发明专利。可能的原因是发明专利相较于实用新型专利和外观设计专利具有更长申请周期，因此其授权数量具有滞后性，对于财政政策的反馈滞后于其他专利授权。

（二）基准模型的稳健性检验

本文通过替换解释变量和缩尾处理对基准模型回归结果进行稳健性检验。首先，采用滞后一期（L.fist）的财政科技投入作为新的解释变量进行公式（1）的回归，回归结果见表3中（1）-（3）列。结果显示，滞后一期的科技投入对发明专利授权数、实用新型专利授权数以及外观设计专利授权数的回归系数均通过了10%的显著性，且相比原始回归的影响系数（0.482、2.788、0.944）均有所上升，说明随着时间的推移，财政科技投入所发挥的带动效应逐渐落实与增强。其次，将所有样本数据进行双边缩尾5%处理（如表3中列4-6所示），财政科技投入的回归系数均显著为正，证实了基准回归结果的稳健性。

表3 稳健性检验

（三）财政科技投入创新产出的区域差异分析

由于我国不同地区的资源禀赋、科技发展以及经济发展程度有很大差别，使得不同地区的财政科技投入力度、扩散程度和带动效能所具有科技成果产出能力均有所不同。因此为探究其所存在的异质性问题，本文按照地理位置①东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南等11个省（市）；中西部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、四川、重庆、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、广西、内蒙古等20个省（市）。将我国划分为东部地区和中西部地区进行异质性检验，结果如表4所示。可以发现，我国的东部和中西部地区在财政科技投入促进区域创新上存在显著的差异，研究假设H2得以验证。具体而言，财政科技投入对东部和中西部地区以发明专利授权数、实用新型专利授权数以及外观设计专利授权数等的三类专利授权数为近似指标的区域创新的回归系数均为正，但东部地区的财政科技投入对区域创新的影响系数均大于中西部地区。究其原因，东部地区的经济基础、基础设施网络、人才集聚、对外开放程度等方面都在很大程度上领先于中西部地区，无论是政府财力还是政策落实等方面都使得财政科技投入能够实现较大程度上的利用。

表4 分地区财政科技投入对区域创新的影响

续表

（四）基于人才集聚的门槛效应分析

为进一步检验财政科技投入对区域创新的非线性影响，以人才集聚为门槛变量，以财政科技投入为门槛依赖变量，根据门槛理论，利用自助法（Bootstrap）重复抽样300次进行门槛效应检验，结果见表5。可以发现，财政科技投入的单一门槛和双重门槛均通过了10%的显著性，而三重门槛未通过显著性检验，说明财政科技投入对发明、实用新型以及外观设计等专利授权数的影响具有双重门槛效应，研究假设H3得以验证。

表5 门槛效应自抽样检验结果

在上述研究的基础上，进一步对门槛值进行估计，具体估计结果如表6和图1所示，财政投入对发明专利授权数的第一、二门槛值为1.7468和2.8347，对实用新型专利授权数的第一、二门槛值为1.7468和1.8975，对外观设计专利授权数的第一、二门槛值为1.6295和1.8434。其中，图1为以人才集聚为门槛变量的似然比函数图，LR统计量最低点（即LR统计量为0时的门槛取值）为双门槛模型的真实门槛值，虚线代表7.35的临界值，门槛估计值的95%置信区间则是所有LR值小于5%显著性水平下小于临界值7.35的门槛值的区间，可见门槛值均位于7.35临界值下方，证实了门槛值的有效性。

表6 门槛估计值及置信区间

图1 门槛估计值及置信区间

依据门槛检验结果，运用公式（2）进行双门槛估计的非线性回归，具体结果见表7。

从表7中（1）列可以发现，当人才集聚指数小于1.7468时，财政科技投入对发明专利授权数的影响系数为0.456，显著为正；当人才集聚指数介于1.7468-2.8347之间时，其影响系数上升为0.827，通过1%的显著性水平；当人才集聚指数大于2.8347时，财政科技投入对发明专利授权数的促进作用进一步扩大，影响系数达到1.155，表明随着财政科技投入的增加，其对发明专利授权数的促进作用呈现出边际递增的特点。

从表7中（2）列可以发现，当人才集聚指数小于1.7468时，财政科技投入与实用新型专利授权数的关系在1%的水平上显著为正，其系数为2.644；当人才集聚指数介于1.7468-1.8975之间时，影响系数为6.758；当人才集聚指数大于1.8975时，对应的系数为4.395，说明财政科技投入对实用新型专利授权数的具有显著促进作用。

从表7中（3）列可以发现，当人才集聚指数小于1.6295时，其对外观设计专利授权数的关系在1%的水平上显著为正，其系数为0.654；当人才集聚指数介于1.6295-1.8434之间时，影响系数为1.270；当人才集聚指数大于1.8434时，财政科技投入对外观设计专利授权数的影响由正转负，其系数为-0.266，表明过高的人才集聚指数会抑制财政科技投入对外观设计专利授权数的提升作用。

表7 财政科技投入影响区域创新的门槛估计结果

五、结论与启示

（一）主要结论

自党的十八大提出创新驱动发展战略后，我国始终把坚持区域创新（尤其是科技创新）作为我国现代化建设进程中的发展核心。为加速我国科技强国的建设，本文立足于财政科技投入对区域创新具有显著引领作用的现实，首先从理论层面分析了财政科技投入影响区域创新的理论机制，其次基于2009-2020年中国31个省的相关数据构建基准回归模型和面板门槛模型，实证分析了财政科技投入对区域创新的作用及可能存在的非线性影响。研究结果显示：第一，在样本期间内，财政科技投入能够显著提升区域创新，主要体现在申请周期较短的实用新型专利和外观设计专利，对发明专利的影响虽然同样显著，但其影响力度与其他两类专利相比较弱，以上均在经过替换解释变量、缩尾处理等一系列稳健性检验后依然成立，即研究假设H1成立。第二，分地区研究发现，财政科技投入影响区域创新的过程中呈现出显著的地区差异，东部地区的财政科技投入对以发明、实用新型以及外观设计等三种专利授权数为近似指标的区域创新的促进作用远大于中西部地区，即研究假设H2成立。第三，财政科技投入作用于区域创新发展时存在基于人才集聚的双重门槛效应，在跨过相应的双门槛的过程中，即随着人才集聚程度的扩大，财政科技投入能够显著地促进发明和实用新型专利授权数的提升，而其在影响外观设计专利授权数时则呈现出一定的抑制作用。总体上，人才集聚程度的提高一定程度上对财政科技投入影响区域创新的过程发挥着积极的作用，即研究假设H3成立。

（二）政策启示

基于以上研究结论，本文得出如下政策启示。

第一，充分发挥财政科技投入对区域创新的强大驱动作用，优化财政科技投入的支出结构，注重提高财政科技投入的有效性。一方面，充分发挥财政科技投入的示范性、引导性作用，在保证我国中央及地方财政科技投入只增不减的前提下，还需要创新完善政策机制，改革完善中央财政科研经费管理，扩大科研领域项目经费管理自主权，提升财政科技投入效率。另一方面，加大财政科技投入力度，特别是要加大基础研究投入力度，激发科研人员和企业创新创造活力，推动科技强国建设迈出坚实步伐。

第二，实施差异化的区域创新发展策略，充分释放政策综合效应，促进地区协同发展。首先，在提升地区创新水平时，要综合考虑到各省在人口密度、产业结构、金融发展水平、对外发展水平等因素的差异，因地制宜地制定财政科技投入政策，防止盲目加大财政科技投入。其次，统筹国家和地区间支持科技创新的相关政策，实现政策合力，并充分发挥东部和中西部地区各自科技资源的比较优势，促进不同地区科技创新协同发展，对于发展较为缓慢的中西部地区，则应加强对中西部地区科技创新的政策扶持，加大中西部地区的财政科技投入力度。

第三，拓展和优化人才集聚在财政科技投入提升区域创新发展过程中的作用路径，科学把握人才集聚合理区间。一方面，配合财政科技投入政策出台相应人才政策，通过完善奖励、知识产权保护等激励机制，提升自主创新能力和积极性，营造良好的科技创新环境，同时加大创新人才培养力度，积极集聚创新人才，以此破除财政科技投入障碍，促进区域创新发展。另一方面，发挥财政科技投入对科技人才集聚的带动作用，实现财力转化为科技创新动力，吸引科技人才流入，并通过提升地区公共服务水平和质量，为科技人才提供宜居的环境，使得人才聚集效应得以充分发挥。