财政科技支出和科技创新对经济高质量发展的影响研究

周泽炯，余越

（1.安徽财经大学经济学院，蚌埠 233030；2.安徽财经大学金融学院，蚌埠 233030）

1 引言

经济增长仍旧是当今社会的热点话题。自改革开放以来，我国经济得到高速发展，但同时也造成了环境污染、资源紧缺等后果。为了解决这一问题，党的十八大首次提出了经济高质量发展的重要结论，强调在经济发展的同时注重质的提升。二十大报告强调继承和弘扬创造精神、创新精神、科学家精神、企业家精神和斗争精神等，坚持发展科技创新，不断提升物质技术基础，完善科技创新体系，深化科技体制改革，以提升科技创新能力，并强调高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务和主题。这表明高质量发展已成为现代化发展的必然选择，科技创新成为实现高质量发展的重要推动力量。

近年来，国家实施了创新驱动发展等战略措施，为科技创新活动增加活力。全国专利授权量由2012年的21.7105 万件增长到2022 年的79.8 万件，创新成果十分显著。但目前国内仍存在自主创新能力不强且难以提高、技术难点难以突破等问题，企业凭借自身力量难以得到突破。为了继续推动科技创新发展、改善科技创新环境，我国不断增加财政科技支出。2022 年全国科学技术支出10023 亿元，比2012 年的5600.1 亿元增长约78.99%。财政科技支出对促进科技创新有着重要的推动作用，能够为科技创新活动提供资金和人才支持，为实现技术攻关、解决技术难题做出重要贡献。

基于以上分析，我国经济高质量发展已经被推向新高度，但科技创新在推动经济高质量发展过程中仍存在自主创新能力不高、技术痛点难以攻关等问题。为了解决相关问题，提高科技创新能力，继续助力科技创新发展，政府应通过增加财政支出以支持科技创新发展，提高科技创新发展水平，进而促进经济高质量发展。

本文在相关理论基础上探讨财政科技支出与科技创新影响经济高质量发展的理论机制，并提出研究假设。根据我国三十个省份（西藏、港澳台除外）2012-2021 年的相关数据，构建相应的指标体系，并采用多元线性逐步回归模型探究财政科技支出与科技创新对经济高质量发展的影响。

国内外大多数相关研究表明财政科技支出对科技创新有相应的促进作用。Guan 和Yam 通过对多家制造业企业进行分析，认为政府对企业直接拨款会对创新成果产生负面效果[1]；Bronzini和Piselli以意大利的服务业企业为研究对象，通过断点回归的方法研究发现政府对企业进行科技资助对企业的创新产出有显著的正向作用[2]。王会龙和李仁宇认为地方财政科技支出会对科技创新起着引导、激励和支持等作用[3]；吴芸发现财政科技投入能够促进科技创新但其资金使用效率仍需改进[4]；林小玲基于地区金融发展的角度，研究发现财政科技支出促进了技术创新，并呈现出“倒U”的关系[5]；车德欣等利用2007-2017 年中国沪深A 股上市公司数据研究发现，财政科技支出对企业的科技创新活动能够产生正向促进的影响[6]；柴进哲等基于2010-2020 年全国283 个地级市的面板数据，探究发现财政科技支出强度在一定范围内会对科技创新水平有明显的促进作用[7]。

多数文献认为财政科技支出对经济高质量发展存在正向的促进作用。Menyah 和Rufael 研究表明政府支出的增加是经济增长的重要原因[8]；与此相似，Beyene 和Kotosz 通过约翰森协整检验，考察1981-2008年间财政政策对埃塞俄比亚经济增长的影响，研究表明扩大财政支出能够显著促进经济增长[9]。李光龙和范贤贤认为财政科技支出对长江经济带经济高质量发展不具有显著的促进作用[10]；周静研究发现财政科技投入对全要素生产率的影响系数均为正，认为财政科技投入能够有效地助力经济高质量发展[11]；范雨寒认为财政科技投入对于经济高质量发展有正向的促进作用，但同时也会带来一定的滞后效应[12]。

科技创新是经济高质量发展的助力器，在一定程度上能够促进经济的高质量发展，国内外许多文献均对其有所研究。Preciado 等通过对区域经济进行分析，发现科技创新对区域经济增长有重大影响[13]；Feki和Mnif以发展中国家作为研究对象，研究发现科技创新对经济增长的影响在长期是正向的，在短期是负向的[14]。肖滢和马静以长江中游城市群为研究对象，发现该区域科技创新与城市发展质量之间存在长期的相互促进作用[15]；华坚和胡金昕研究发现我国区域科技创新与经济高质量发展总体上已初步实现良好协调发展,但与优质协调发展仍有差距[16]；肖仁桥等研究发现，经济高质量发展与科技创新指数呈“U 型”的曲线关系,即创新能力的提高有利于经济高质量发展水平提升[17]；李春彦认为科技创新是推动经济高质量发展的重要因素之一[18]。

综合以上文献，可以发现经济高质量、财政科技支出与科技创新三者之间的关系十分密切。多数文献的研究结果都表明财政科技支出与科技创新对经济高质量发展有促进作用，且财政科技支出对科技创新也有相应的促进作用。同时，现有文献大多将三者分开进行研究，仅研究了三者中的两者关系，并未将经济高质量发展、财政科技支出与科技创新纳入同一个系统进行分析，因而未能很好地得出三者的共同影响关系。因此，现有理论文献存在以下不足：（1）关于财政科技支出对经济高质量发展的研究较少，多数研究对象倾向于财政支出，导致分析内容过于宽泛，没有将财政支持内容与科技创新很好地联系起来；（2）缺乏针对财政科技支出与科技创新两者对经济高质量发展的共同影响的研究，且多数研究未对财政科技支出与科技创新之间的关系进行具体的分析。

基于以上分析，本文探讨财政科技支出、科技创新影响经济高质量发展的理论机制并提出研究假设，采用主成分分析法测度经济高质量发展综合得分，利用多元线性逐步回归模型展开实证分析，探究财政科技支出与科技创新对经济高质量发展的影响，以及财政科技支出与科技创新之间的内在联系。

2 研究假设

财政科技支出作为政府支持社会科技活动和推动科技发展的政策手段，可以为经济高质量发展提供以下几个方面的帮助：一是，推动科技创新发展。政府可以为企业和科研机构提供资金支持，推动科技创新，发展出新的技术和知识用于提高生产力。二是，培养科技人才资源。财政科技支出可用于培养和吸引高素质科技人才，增加科技领域的从业人员数量和质量，提升国家的科技水平和创新能力，为经济的高质量发展提供强有力的支持。三是，加速技术融合与应用。财政科技支出能够加速推动不同领域之间的技术融合与应用。通过技术融合与应用，可以优化产业结构，提升经济结构的效率和适应性。四是，降低经济增长集约化水平。财政科技支出能够通过影响各种要素的流动方向和发展规模来间接影响科技创新活动的开展，从而对经济增长集约化水平产生作用[19]；财政科技支出能够显著推动我国经济高质量发展，在产生独立影响的同时，与数字经济产生的关联效应能够进一步强化财政科技支出对经济高质量发展的影响效应[20]。基于以上分析，提出假设1。

H1：财政科技支出促进经济高质量发展。

科技创新是经济高质量发展的重要推动力量。科技创新水平的提高能够提升社会生产力，推动传统产业向高附加值、知识密集型产业转型升级。科技创新能够推动经济结构的优化升级。随着科技不断进步，新兴产业和新经济形态不断涌现，新兴产业具有较高的增长潜力和新的发展空间，对经济的发展带来了新活力。科技创新在一定程度上能够增强企业或国家的创新能力。科技创新能够通过资本、人力、科技等外溢渠道对经济、社会和生态系统发生外溢效应，促进经济高质量发展[21]；从高校科技创新的角度出发，高校是创新体系中的重要支撑力量，且高校科技创新对我国经济高质量发展有显著的正向促进作用[22]；科技创新对全国以及各区域层面的经济高质量发展均具有显著影响，且各区域的促进效果不同[23]。基于以上分析，提出假设2。

H2：科技创新促进经济高质量发展。

根据内生经济理论，科技创新具有公共产品的性质，受益者是社会群体，因此需要政府对其进行干预，财政科技支出是政府对科技创新发展的直接干预手段，为科技创新活动提供各种支持，进而推动经济高质量发展。具体表现在以下几个方面：一是，建立各项资源支持机制。财政科技支出能够为企业和国家提供充足的资金和各项资源支持，有效促进科技创新活动的开展，为科技创新活动创造良好的条件。二是，提升科技创新能力。政府通过给予财政科技支出支持，组织和引导科研机构、高校和企业进行交流和合作，从而提升创新能力，进而使得科技创新能够带动产业升级与转型，推动经济高质量发展。三是，完善生产要素优化配置。政府通过调节和配置财政科技支出，引导资金和资源的流向，优化生产要素的配置，进而定向促进科研活动的开展，科技创新能够提高经济的全要素生产率，提高经济增长的质量和效益，最终实现经济的高质量发展。因此，财政科技支出通过影响科技创新，进而影响经济高质量发展，可能存在中介效应。财政科技投入能够促进企业研发和社会资金的投入,特别是在企业研发投入与科技创新之间的中介效应显著[24]；财政科技支出可以通过中介变量技术创新对全要素生产率产生部分促进作用[25]。基于以上分析，提出假设3。

H3：财政科技支出与科技创新存在中介效应，并能够促进经济高质量发展。

财政科技支出、科技创新和经济高质量发展三者之间的理论模型框架如图1所示：

图1 财政科技支出、科技创新和经济高质量发展的理论模型框架

3 指标构建和发展水平测度

3.1 经济高质量发展指标体系构建和测度

为了测度经济高质量发展水平，本文借鉴程晶晶和夏永祥[26]、马兆良和张玉芹[27]的研究方法，从创新、协调、绿色、开放、共享五个方面构建经济高质量发展指标评价体系，包括12 个二级指标。具体指标内容见表1。

表1 经济高质量发展体系

针对经济高质量发展水平的测度，借鉴许振乾[28]、王涛等[29]和刘大倩[30]的测度方法，引入主成分分析法进行测度，减少人为赋权引起的误差。

通过MATLAB 软件进行主成分分析，计算出全国30 个省份（西藏、港澳台除外）2012-2021 年10 年的经济高质量发展综合指标值。这里的综合指标值为绝对数，综合反映了各省在2012-2021 年间的经济高质量发展水平。计算结果如表2。

表2 2012-2021年各省经济高质量发展水平综合指数得分

由表2 可知，有17 个省份经济高质量发展水平得到了提高，有13 个省份经济高质量发展水平有所下降。若某省份经济高质量发展水平综合指数10 年的增值处于0-0.5 之间，表明该省份经济高质量发展有一定成果，发展速度比较快；超过0.5，表明该省份经济高质量发展成果显著。天津、安徽、江西、湖南、湖北、重庆和四川的经济高质量发展水平综合指数增值处于0-0.5，表明这部分省份的经济高质量发展速度较快，状况良好，得到了一定的成果；北京、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、河南和广东的经济高质量发展水平增速迅猛，增值均达到0.5 以上。若某省份10 年的经济高质量发展水平综合指数下降不超过0.8，则视为一般下降；若超过0.8，则视为有较大程度的下降。山西、内蒙古、吉林、黑龙江、广西、云南、甘肃和新疆的经济高质量发展水平综合指数下降幅度处在0-0.8 之间，属于一般下降，表明这部分省份的经济高质量发展速度迟缓；海南、贵州、陕西、青海和宁夏的经济高质量发展水平综合指数下降超过0.8，有较大程度的下降，表明这部分省份的经济高质量发展成果不显著。以上数据表明2012 年至2021 年，我国多数省份经济高质量发展实现上升发展趋势。

3.2 财政科技支出的测度

本文借鉴张伟霖[31]和冯潇[32]的研究方法，以科学技术支出作为衡量财政科技支出水平的指标。查阅《中国统计年鉴》，收集得到2012-2021年各省的科学技术支出数据，并以此作为各年份各省的财政科技支出水平。2012-2021年各省财政科技支出水平如表3所示。

表3 2012-2021年各省财政科技支出水平（单位：百亿元）

从表3 可以看出，绝大多数省份的财政科技支出水平都在稳步提升，这表明我国科技发展强度在不断加强。其中，安徽、江西、河南、湖北、湖南和四川的增长幅度最大，2021年财政科技支出比2012年高出3倍以上，江西省涨幅达到6倍以上，远超其余各省；浙江、福建、广东、海南、重庆、贵州和宁夏各省处于中速发展趋势，10年财政科技支出增幅在2-3倍之间，存在一定的发展空间；北京、河北、山西、江苏、山东、陕西和甘肃处于低速发展阶段，财政科技支出增幅在1-2 倍之间，存在很大的发展空间。少数省份财政科技支出水平的增长速度处于停滞阶段，即增幅处于0-1 倍之间。总体而言，财政科技支出水平发展迅速、增幅迅猛的省份主要集中在中西部地区，而东三省地区的发展速度缓慢，北京、上海和广东等经济发达地区由于发展空间有限，因此科技支出水平增速相对中西部地区而言较为缓慢。

3.3 科技创新发展水平的测度

与财政科技支出水平的测度方法相似，本文借鉴张丽华等[33]和聂开晶[34]的研究思路，以专利授权量作为衡量科技创新发展水平的指标。通过查阅《中国统计年鉴》，得到2012-2021 年各省的专利授权量数据，并以此作为对应的科技创新发展水平（具体数据省略）。

绝大多数省份的专利授权量在10 年内都稳步上升，表明我国科技创新水平在不断提高，人民的生活质量能够得到显著提升。其中，江西、海南、青海和宁夏四省的科技创新发展水平的增长幅度最为显著，达到原基础（即2012 年专利授权量水平）的10 倍以上，这表明我国原有科技创新基础差的地区在近年来科技创新水平得到了有效的提升；多数省份的专利授权量增长幅度处在原基础的1-7 倍之间，仅有黑龙江一省处于1 倍以下，这表明我国整体的科技创新得到了有效的发展，科技创新能力在稳步提升；同时，原有科技创新能力基础薄弱的地区发展的速度和幅度更大，而经济较为发达、科技创新基础强的地区由于发展空间的限制，提升的幅度相较于前者有所局限。

4 实证分析

4.1 变量选取和模型构建

4.1.1 变量选取

（1）被解释变量和解释变量。被解释变量选取经济高质量发展，采用计算得出的各省经济高质量发展水平综合指数得分表示。解释变量选取财政科技支出和科技创新，其中，财政科技支出采用各省科学技术支出表示，科技创新采用各省的专利授权量表示。

（2）控制变量。由于其他因素对经济高质量发展可能存在一定的影响，本文选取如下控制变量：城乡收入差距，采用城镇人均可支配收入与农村人均纯收入之比表示；经济开放程度，采用进出口总额与GDP的比值表示；产业结构，采用第三产业增加值占国内生产总值的比重表示。

（3）数据来源和描述性统计。本文所收集和使用的数据均来源于《中国统计年鉴》和各省市统计局网站数据。通过收集并处理各项数据，得到各变量的描述性统计。

表4 为变量的含义和说明，表5 为各变量的描述性统计结果。

表4 变量的含义和说明

表5 变量的描述性统计结果

4.1.2 模型构建

由前文的作用机制分析和研究假设可知，财政科技支出与科技创新均能促进经济高质量发展，且两者可能存在中介效应，即通过财政科技支出促进科技创新的发展，进而促进经济高质量发展。根据此推测，本文建立四个回归方程，并采用逐步回归的方法来依次对假设进行验证。

首先，为了检验H1，即财政科技支出对经济高质量发展的促进作用，建立财政科技支出与经济高质量发展的回归方程（1）：

其中，变量下标p代表省份，t代表年份，α0,α1,α2均代表变量前的系数。hqdp,t代表经济高质量发展水平，tecp,t代表财政科技支出水平，cvp,t代表所有控制变量，δp,t代表随机扰动项。

其次，为了检验H2，即科技创新对经济高质量发展的促进作用，建立科技创新与经济高质量发展的回归方程（2）：

其中，scip,t代表科技创新水平。

再次，为了检验H3，验证财政科技支出与科技创新之间是否存在中介效应，在回归方程（1）的基础上建立回归方程（3）和（4）。

验证财政科技支出与科技创新之间的中介效应，要先剔除经济高质量发展，以科技创新为被解释变量，财政科技支出为解释变量，保持其余控制变量不变，建立两者之间的回归方程，分析两者是否存在一定的线性回归关系。财政科技支出与科技创新水平的回归方程（3）如下：

最后将财政科技支出、科技创新和经济高质量发展三个变量纳入同一个模型，以经济高质量发展为被解释变量，财政科技支出、科技创新为解释变量，其余变量为控制变量，通过分析三者之间是否存在一定的线性回归关系，检验财政科技支出和科技创新对经济高质量发展的共同促进作用，建立三者的回归方程。经济高质量发展、财政科技支出和科技创新的回归方程（4）如下：

4.2 实证结果与分析

4.2.1 基准估计结果分析

本文采用逐步回归的方法，首先考察财政科技支出对经济高质量发展的影响，在此基础上逐步添加其他变量，进而能够准确分析出各个解释变量和控制变量对被解释变量的影响程度。模型（a）中只包含一个解释变量财政科技支出，模型（b）在模型（a）的基础上加入了控制变量城乡收入差距，模型（c）在模型（b）的基础上加入了控制变量经济开放程度，模型（d）最终加入了控制变量产业结构。实证回归结果如表6所示。

表6 财政科技支出对经济高质量发展影响的回归结果

由表6 可知，模型（a）和模型（b）中财政科技支出（tec）的系数均为负但极靠近0，且随着控制变量的不断增加，系数逐渐变大，有正向变化的趋势，这表明各省的财政科技支出对经济高质量发展的影响微弱为负，且有正向影响的态势，需要继续增加财政科技支出的投入力度。这在一定程度上验证了H1，说明财政科技支出有一定的可能性能够促进经济增长高质量发展水平，但需要继续增加投入力度。从控制变量看，城乡收入差距（gap）系数显著为负，说明城乡收入差距对于经济高质量发展有明显的抑制作用，政府需要降低城乡收入差距以促进经济高质量发展；经济开放程度（open）的系数不显著或至多在1%的水平上显著为负，表明对外开放在一定程度上可能会抑制地区的经济高质量发展，需要政府严格把控对外开放的强度，适度开展对外开放活动；产业结构（is）对经济高质量发展的影响最大且显著为正，表明第三产业对于促进经济高质量发展有着关键作用，优化产业结构在很大程度上能对经济质量发展带来显著的正面影响。

其次，考察科技创新对经济高质量发展的影响，并逐步添加其他变量，分析出各个解释变量和控制变量对被解释变量的影响程度。模型（e）中只包含科技创新，模型（f）、模型（g）、模型（h）则逐次递加控制变量城乡收入差距、经济开放程度和产业结构。实证回归结果如表7所示。

表7 科技创新对经济高质量发展影响的回归结果

由表7可知，科技创新（sci）的系数趋近于0，但t检验值逐渐变大，这表明科技创新的发展趋势为正，可以推测，继续提高科技创新水平，系数将逐渐转为正数，进而对经济高质量发展有促进作用。因此，针对科技创新，政府要继续加大发展力度，将科技创新对经济高质量发展的正向促进作用显现出来。城乡收入差距（gap）的系数显著为负，这表明城乡收入差距对经济高质量发展有着明显的抑制作用，政府应当完善农村福利政策，实现乡村振兴，缩短城乡收入差距。经济开放程度（open）在1%的显著水平下显著为负，这说明经济开放程度在一定程度上会阻碍经济高质量发展，模型（h）和模型（g）相比较，前者的经济开放程度大于后者，随之对经济高质量发展的阻碍力度加强，这表明现阶段我国的经济开放程度过大，导致负溢出效用，需要调节经济开放程度。产业结构（is）的系数显著为正，这表明产业结构对经济高质量发展有明显的促进作用，产业升级有利于加速经济的高质量发展。

4.2.2 科技创新对财政科技支出的中介效应分析

为了检验科技创新的中介效应，需要联立三个回归模型进行验证，其中模型（d）为财政科技支出与经济高质量发展之间的回归模型，模型（i）为科技创新与财政科技支出之间的回归模型，模型（j）将经济高质量发展、财政科技支出和科技创新纳入同一个模型。实证回归结果如表8所示。

表8 财政科技支出对经济高质量发展影响的中介效应回归结果

由表8 可知，从中介效应的结果可以看出，模型（i）中的财政科技支出系数显著且符号为正，这表明财政科技支出对科技创新存在正向显著的促进作用。模型（j）中财政科技支出的系数与模型（d）相比正向增加，这表明科技创新对财政科技支出存在一定程度的中介效应。虽然表8中模型（d）和模型（j）中财政科技支出对经济高质量发展的系数均不为正，但其系数极其靠近0，对经济高质量发展的负向作用几乎可忽略不计，且随着科技创新的加入，中介效应使得财政科技支出的系数变大，向正向显著的趋势发展。因此，随着财政科技支出的投入力度不断加大，财政科技支出能够通过科技创新这个中介变量对经济高质量发展起到正向的促进作用。

4.2.3 稳健性检验

本文将财政科技支出的指标重新调整为各省科学技术支出与各省GDP 之比（符号为teg），并将科技创新指标即各省的专利授权量取对数（符号为Insci），进行稳健性检验。实证回归结果如表9所示。

表9 财政科技支出对经济高质量发展的稳健性检验

由表9 的回归结果可知，用科学技术支出占GDP的比重替代科学技术支出来衡量财政科技支出，财政科技支出对经济高质量发展水平的影响转为显著为正，同时科技创新对财政科技支出的中介效应也存在，因此回归结果是稳健可靠的。

5 结论与建议

本文在相关文献的基础上分析了财政科技支出与科技创新对经济高质量发展的作用机制，以2012-2021年30个省份相关数据为样本，采用多元线性逐步回归的方法分析了财政科技支出与科技创新对经济高质量发展的影响以及科技创新对财政科技支出的中介效应。研究结果表明：我国财政科技支出与科技创新有能够促进经济高质量发展的正向趋势，但目前我国财政科技支出和科技创新发展的力度不足，需要继续增加两者的投入；科技创新对财政科技支出有一定的中介效应，且科技创新有利于财政科技支出对经济高质量发展起促进作用；城乡收入差距对经济高质量发展有一定的抑制作用，产业结构对经济高质量发展有显著的促进作用。针对上述结论，本文给出以下建议：

（1）增加财政科技支出和科技创新发展的投入力度。本文研究结果表明，我国当前财政科技支出和科技创新对经济高质量发展的促进作用尚未完全显现，但随着两者投入数量的增加，对经济高质量发展的影响逐渐转为正向趋势。因此，为了进一步推动财政科技支出和科技创新对经济高质量发展的促进作用，应当继续加大对两者的投入力度：①增加科学技术拨款。政府应当适度增加财政科技支出，为科研活动提供充足的资金支持。②完善科技项目申报和评审制度。通过完善科技项目申报的具体流程和评审的制度安排，提高财政科技资金使用的透明度，鼓励更多企业和个人参与科技创新。③提高科研企业和个人的社会待遇。通过提高相关科研企业或个人的社会待遇，激励开展更多的科研创新活动。

（2）缩小城乡收入差距，降低对经济高质量发展的抑制作用。由本文的研究结果可知，城乡收入差距对经济高质量发展有一定的抑制作用。因此，需要采取以下措施尽可能缩小城乡收入差距：①加强农村经济发展。为农村提供更多的就业机会和创业机会，发展农村产业，提高农民经济收入水平。②实现城乡公共服务均等化。提升农民生活水平质量，缩小城乡居民的福利差距。

（3）优化产业结构，促进第三产业发展。本文的研究结果表明，产业结构对经济高质量发展有显著的正向促进作用。因此，优化产业结构并实现产业升级对经济高质量发展有促进作用：①制定产业政策。政府应出台一系列支持第三产业发展的政策和措施，以激发第三产业的活力，推动实现产业升级。②加强产业规划。根据国家和地区的经济实际情况，制定符合经济情况的对口产业规划，明确第三产业的发展方向和目标，并建立产业政策和规划的评估机制，及时跟踪评估实施效果，并进行必要的调整。③培育新兴产业。重点培育具有发展潜力、高增长性和较高附加值的新兴产业，通过鼓励创新和引导投资，加大对这些产业的支持力度，推动第三产业的结构优化。