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财政科技投入、全要素生产率与经济发展不平衡
——基于广东省21个地级市面板数据分析

2020-04-21沈肇章陈酉晨

科技管理研究 2020年6期
关键词:粤东珠三角生产率

沈肇章,陈酉晨

(暨南大学经济学院,广东广州 510632)

1 研究背景

党的十九大报告中明确指出,我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾,区域发展不平衡问题已成为我国社会主要矛盾的一个方面。广东省作为全国生产总值(GDP)排名第一的经济大省,经济发展不平衡问题较为突出,且有不断扩大的趋势(见图1):2010—2017年珠三角与粤东西北地区人均GDP的绝对差由48 366元增长到85 703元,且2014—2017年此绝对差的增长速度保持在每年6.5%左右;二者的相对差也较大,2010—2017年珠三角地区的人均GDP是粤东西北地区的3.3倍。广东省地区经济差异在逐年扩大。

图1 珠三角地区与粤东西北地区的经济差距

党的十九大将实施区域协调发展战略作为我国七大发展战略之一。2019年7月,广东省委、省政府印发《关于构建“一核一带一区”区域发展新格局促进全省区域协调发展的意见》(以下简称《意见》),意在解决广东省区域发展不平衡的问题。《意见》强调,广东省旨在2020至2022年扭转并缩小区域发展差距,到2025年区域协调发展水平明显提升。因此,如何扭转并缩小广东省区域发展差距是本文研究的问题。

有诸多因素影响经济发展,其中科技创新发挥着越来越重要的作用。习近平总书记在党的十九大报告中指出,我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段。我国现阶段迫切需要转换经济发展动力,原本靠要素驱动、投资驱动、外需驱动的增长方式受到了限制,而作为转换经济发展的内在动力、促进经济高质量发展的内在要求,科技创新对区域经济发展发挥着越来越重要的作用。但广东省科技创新投入也存在区域差异。如表1所示,2017年广东省科学技术支出中,珠三角9市科学技术支出占广东省科学技术支出比重为89.69%,而粤东西北占比为11%。粤东西北地区科技创新投入不足会导致地区经济发展动力不足,进而影响全要素生产率的提升,使得其与珠三角地区发展差距大的局面无法得到扭转。政府可以通过加大对粤东西北地区财政科技投入力度来解决R&D投入的区域差异,一是通过增加R&D中的政府支出,使得R&D投入总量增加;二是通过科技投入刺激社会资本对科技创新的投入,来提高粤东西北地区的科技创新能力。本文通过面板数据实证,来分析加大财政科技投入是否能够提高全要素生产率,以促进经济落后地区实现高质量发展,并进一步促进区域协调发展。

表1 2015—2017年广东省四大区域科学技术支出情况

2 文献回顾

2.1 区域协调发展与经济高质量发展

卡马耶夫[1]指出,经济发展问题是数量增长和质量提升统一的问题。党的十九大报告提出了“高质量发展”的概念,许多学者开始关注高质量发展与区域经济之间的关系。孙久文[2]指出,在追求区域经济高质量发展的大趋势中,区域发展战略应从追求速度转为追求质量。刘国军[3]提出实现湛茂阳城市带高质量发展,对于解决广东省经济发展不平衡问题至关重要。因此,为实现广东省区域协调发展,应提高粤东西北地区经济发展质量。

2.2 经济高质量发展与全要素生产率

提高全要素生产率是经济高质量发展的必要条件。一些学者认为全要素生产率是经济长期增长的重要来源[4-5];另一些学者将经济高质量发展与全要素生产率、技术进步率相联系,如徐现祥等[6]将技术进步率作为度量经济发展质量的指标,向国成等[7]用全要素生产率(TFP)作为经济发展质量的度量指标。本文借鉴贺晓宇等[5]的方法,用全要素生产率来衡量区域经济发展质量。

2.3 研发投入与全要素生产率

研究表明,研发投入能够提高技术进步水平,进而促进全要素生产率的提高。Solow[8]认为技术进步是实现经济持续增长的动力,Romer[9]和 Lucas[10]认为经济持续增长的决定因素是技术进步,技术进步的来源是研发投入(R&D)。国内学者通过实证研究表明,我国研发投入对全要素生产率有正向影响,这种影响一般存在2年~3年的滞后期[11-13]。此外,有些学者将研发投入分为政府投入和企业投入,分别分析二者对全要素生产率的影响。熊琛[14]认为政府资助和企业研发投入对全要素生产率都有正面影响,且政府资助效率更高,此论点引出本文重点研究的问题,即政府如何通过财政科技投入促进全要素生产率的提高,进而促进区域高质量协调发展。

2.4 财政科技投入与全要素生产率

我国对财政科技投入的研究大致可分为两类,一类是财政科技投入效率,这类研究通常以省份为单位,认为我国财政科技投入是有规模效率的,但在技术效率上有很大差异[15-16];第二类是研究财政科技投入与经济增长的关系,如富望龙[17]、陈实等[18]认为财政科技投入对经济增长有正向促进作用,且在短、长期均有影响,而俞立平等[19]认为财政科技投入对经济增长的弹性是呈正负波动的,且影响作用非常有限。

通过对财政科技投入相关文献的归纳总结,本文发现研究财政科技投入对全要素生产率的文献较少。魏伟[20]通过实证,得出我国31个省、自治区、直辖市的财政科技投入与全要素生产率呈显著的正相关关系;宋丽颖等[21]对我国西北9省份的财政科技投入和全要素生产率进行分位数回归分析,认为财政科技投入对全要素生产率有促进作用。但以上分析都是基于省级数据而非地市级数据,且在研究中忽略了对经济发展水平不同的区域进行差异化分析。本文通过分析广东省21个地级市2001—2017年的面板数据,在研究财政科技投入对全要素生产率影响的基础上,分析政府如何通过财政科技投入缩小区域经济差异。

3 研究设计

3.1 变量设计

3.1.1 被解释变量:全要素生产率(TFP)

考虑到城市固定资产投资的价格指数很难获取,并且为了得到全要素生产率的动态变化,本文运用数据包络分析(DEA)模型的Malmquist 指数法(DEA-Malmquist)测算广东省21个地级市的全要素生产率。DEA是一种运用运筹学知识研究经济生产边界的方法;Malmquist 指数是基于DEA模型提出的,通过计算t时期到t+1时期马氏距离的变化,以测算出决策单元的投入产出效率。本文选取DEAP2.1工具进行测算。

全要素生产率投入产出指标选取方法如下(如表2):第一,产出指标选取2000—2017年城市生产总值。第二,投入指标包括资本和劳动。学者普遍用永续盘存法计算资本存量[22],但由于城市基期资本存量的测算方法未达成共识,因此使用该方法会存在较大偏差,本文借鉴刘秉镰等[23]的研究思路,用2000—2017年城市固定资产投资额作为资本存量替代指标;选取2000—2017年城市年末从业人员数作为劳动力指标。由于DEA-Malmquist方法测算的是相对效率,即价格因素对结果影响不大,因此以上数据均选择当年价格。

表2 广东省21个地级市全要素生产率投入产出指标的选取

3.1.2 解释变量

本文选择财政科技投入强度(G)作为解释变量。财政科技投入强度等于财政科技投入与一般公共预算支出之比。选择科技投入强度而非绝对值的原因是,全社会研发投入强度会影响经济增长、研发成功的概率与研发生产效率,能够剔除价格波动的影响[23]。用一般公共预算支出中的科学技术支出表示财政科技投入,数据来源于2001—2018年《广东统计年鉴》。

3.1.3 控制变量

为控制内生性问题,本文选取了如下控制变量:

(1)对外开放程度(Open)。李国璋等[24]认为对外开放促进经济增长和全要素生产率的提升。本文用进出口总额(按当年汇率折算成人民币)与GDP之比表示。

(2)外商直接投资(FDI)。陈晓[25]认为外商投资通过带来资本、管理和技术上的进步促进TFP的提高。本文用外商直接投资实际利用额(按当年汇率折算成人民币)与GDP之比表示。

(3)产业结构(Industry)。邓晓兰等[26]指出,产业升级对全要素生产率有积极影响。本文用第三产业与第二产业GDP的比值代表产业结构。

(4)市场竞争强度(COM)。孙晓华等[27]认为市场竞争强度对全要素生产率可能有正面或负面影响。适度的竞争能倒逼企业创新改革,提高企业创新能力并提高全要素生产率;过度竞争会阻碍企业改革动力,进而降低全要素生产率。本文借鉴赵建吉等[28]的测算方法,用单位产出的企业个数(城市企业数与生产总值之比)与单位产出的企业个数平均值之比表示市场竞争强度。公式如式(1)所示:

基于上述指标,本文选取2001—2017年广东省21个地级市的面板数据进行实证分析,17年的样本面板数据共357个。原始数据主要来源于《广东统计年鉴》,数据均由作者整理、计算所得。各变量说明和描述性统计见表3所示。

表3 研究变量的定义及描述性统计

3.2 模型设计

本文假设H1:财政科技支出对全要素生产率有正向的影响。

针对假设H1,本文构建系统广义矩估计(GMM)模型如下:

为消除单位差异及自相关、异方差对实证结果的影响,本文对所有变量取了对数。由于地级市的数据可得性问题,模型会存在遗漏变量,可能导致解释变量与随机干扰项之间存在相关性,而传统回归无法克服该问题。为解决内生性问题并提高模型估计效率,本文选取系统GMM(SYS-GMM)方法进行估计。

4 实证分析

4.1 全要素生产率的测算及区域差异

本文运用DEAP2.1软件的Malmquist指数方法测算广东省21个地级市2000—2017年的全要素生产率指数,如图2所示,总体来看, 21个地级市2001—2017年全要素生产率平均值为1.006,平均每年增长0.6%。这说明广东省21个地级市全要素生产率呈增长趋势,但增长缓慢。

图2 2001—2017广东省21个地级市全要素生产率指数值

为分析全要素生产率的区域差异,将21个地级市2001—2017年全要素生产率及其分解指数的均值分区域列式,如表4所示,其中EFFCH代表技术效率,TECHCH代表技术进步,PECH代表纯技术效率,SECH代表规模效率,TFPCH代表全要素生产率指数。全省只有珠三角地区的全要素生产率是呈增长趋势(1.035),且平均每年增长3.5%,高于全省平均值;有11个地级市的全要素生产率大于1,其中珠三角地区的地级市占9个。可见广东省全要素生产率的上升是由珠三角城市群拉动的,而粤东西北地区地级市的全要素生产率均下降,说明存在明显的区域差异。因此,为提高区域经济发展质量、缩小地区差距,需提高粤东西北地区全要素生产率。

表4 2001—2017年广东省21个地级市全要素生产率变化均值

表4 (续)

4.2 财政科技投入对全要素生产率的影响

本文使用Stata14.0软件,通过系统GMM进行回归分析,将广东省分为珠三角、粤东粤西、粤北三块进行回归。本研究将粤东粤西合并分析,是因为广东省“一核一带一区”发展战略对粤东粤西有相同的战略定位。如表5所示,AR(1)均小于0.05,AR(2)均大于0.05,拒绝“存在二阶误差序列自相关”的原假设,且Hansen Test大于0.1,说明工具变量设置有效;广东省、珠三角、粤东粤西和粤北4个地区的实证结果中,指标系数和显著性基本一致,说明模型结果较为稳健,本文的模型设计较为合理,可基于此进行模型分析。

表5 广东省财政科技投入对地区全要素生产率的影响

表5 (续)

(1)财政科技投入对全要素生产率的影响是正向的。在全省面板数据分析下,财政科技投入强度的系数是0.059,且在1%的水平上显著,这说明广东省财政科技投入强度每上升1%,全要素生产率上升0.6%,财政科技投入对全要素生产率的提升有明显的促进作用。从技术进步的角度看,财政科技投入促进了基础研究和应用研究的发展,为技术进步提供了创新基础和创新环境,使得技术创新从消化吸收再创新向原始创新转变;从促进政企合作的角度来说,财政科技投入提高社会资本对研发的投入力度,提高企业生产和应用的技术水平;从提高资金使用效率的角度来说,政府对补助资金的监管保证了财政科技投入经费使用的合理性。

(2)财政科技投入对全要素生产率影响的区域差异。在分区域数据分析下,珠三角、粤东粤西和粤北地区的财政科技投入强度系数均在5%的水平上显著,可见珠三角地区的财政科技投入对全要素生产率的影响最显著。第一,与粤东粤西相比,珠三角地区有更加健全的创新体制和创新环境,拥有更多的高校和科研院所以及科技人才,再加上财政科技投入强度更大,因此珠三角地区更有可能在企业较少投入的基础研究、应用研究领域或重大创新项目上取得创新突破,换言之,珠三角地区财政科技投入对科技创新的刺激效应更大。第二,粤北山区的财政科技投入强度对全要素生产率的正向作用较弱,原因是粤北地区自然环境的局限,不适合制造业的大规模发展。《意见》中指出,广东省北部建立生态发展区,加强生态环境保护,严格控制高新区、产业转移工业园的建设。

(3)控制变量对全要素生产率的影响。从控制变量角度看,广东省、珠三角、粤东粤西和粤北的估计结果基本是一致的。1)对外开放对区域全要素生产率有负向影响,这与本文预期结果不同,可能是因为近年来我国科技创新迅猛发展,与国外技术创新能力的差距逐步减小,引进消化吸收再创新成效收窄,继续引进消化吸收创新无法对全要素生产率起到促进作用。2)外商直接投资均未通过显著性检验,说明引进外资对全要素生产率不存在显著影响,本文的解释是,一方面外资带来的先进管理水平促进了全要素生产率提高,另一方面引进外资是为了提高本地企业对先进技术的模仿能力,但由于模仿创新存在上限,现阶段进一步加大引进消化吸收创新投入反而导致全要素生产率下降。3)产业结构对区域全要素生产率有负向影响,这与本文预期不符,可能的原因是本文用第三产业占第二产业比重来衡量产业结构,这个结果说明广东省还未满足对服务业高质量发展的需求,技术水平较高的生产性服务业发展较慢,导致其生产率低于第二产业全要素生产率。4)市场竞争强度对全要素生产率有负面影响,可能的原因是广东省产业聚集程度较高,过度竞争导致挤占企业利润空间,阻碍企业进行技术创新,其中粤北地区市场竞争强度对全要素生产率的负面影响最显著,因为粤北地区技术创新水平有限,企业间差异化较小,过度竞争现象更为严重。

5 结论与启示

5.1 结论

本文以广东省经济发展不平衡为研究背景,通过DEA-Mamlquist指数法测算出广东省全要素生产率有显著的区域差异,珠三角地区全要素生产率显著高于粤东西北地区。本文选择广东省2001—2017年21个地级市面板数据,采用系统GMM方法来探讨财政科技投入对全要素生产率的影响及其区域差异,结果表明财政科技投入对全要素生产率有显著的促进作用,但区域间的促进效果有所不同,珠三角地区的促进效果最强。因此,通过加强粤东粤西地区财政科技投入,可缩小其与珠三角地区全要素生产率差距,进而缩小经济发展水平差距。

5.2 政策启示

通过以上结论本文得出如下政策启示:一是为促进广东省经济高水平发展,应提高全省科技投入强度,尤其是粤东西北地区应提高财政科技投入支出占本级财政支出的比重。二是由于珠三角地区经济发展水平比较高,财政自给能力高,资本市场发展也比较好,已具备了较强的科技资源聚集能力,因此,省级财政科技投入应该向粤东西北倾斜,特别是粤东、粤西两极,这有利于促进广东省沿海经济带的建设发展。三是应发挥财政科技支出对社会科技资源流向的引导作用,通过调整财政科技投入的方式,鼓励粤东西北地区的企业与珠三角地区高校、科研院所协作,提高产学研合作水平,促进科技人才、资本在全省的优化配置,这样才能使有限的财政科技支出起到“四两拨千斤”的作用,提高财政资金的使用效果。

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