財(cái)政科技投入、全要素生產(chǎn)率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡
——基于廣東省21個(gè)地級(jí)市面板數(shù)據(jù)分析

沈肇章，陳酉晨

（暨南大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，廣東廣州 510632）

1 研究背景

黨的十九大報(bào)告中明確指出，我國(guó)社會(huì)主要矛盾已經(jīng)轉(zhuǎn)化為人民日益增長(zhǎng)的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾，區(qū)域發(fā)展不平衡問(wèn)題已成為我國(guó)社會(huì)主要矛盾的一個(gè)方面。廣東省作為全國(guó)生產(chǎn)總值（GDP）排名第一的經(jīng)濟(jì)大省，經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡問(wèn)題較為突出，且有不斷擴(kuò)大的趨勢(shì)（見圖1）：2010—2017年珠三角與粵東西北地區(qū)人均GDP的絕對(duì)差由48 366元增長(zhǎng)到85 703元，且2014—2017年此絕對(duì)差的增長(zhǎng)速度保持在每年6.5%左右；二者的相對(duì)差也較大，2010—2017年珠三角地區(qū)的人均GDP是粵東西北地區(qū)的3.3倍。廣東省地區(qū)經(jīng)濟(jì)差異在逐年擴(kuò)大。

圖1 珠三角地區(qū)與粵東西北地區(qū)的經(jīng)濟(jì)差距

黨的十九大將實(shí)施區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略作為我國(guó)七大發(fā)展戰(zhàn)略之一。2019年7月，廣東省委、省政府印發(fā)《關(guān)于構(gòu)建“一核一帶一區(qū)”區(qū)域發(fā)展新格局促進(jìn)全省區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的意見》（以下簡(jiǎn)稱《意見》），意在解決廣東省區(qū)域發(fā)展不平衡的問(wèn)題?！兑庖姟窂?qiáng)調(diào)，廣東省旨在2020至2022年扭轉(zhuǎn)并縮小區(qū)域發(fā)展差距，到2025年區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展水平明顯提升。因此，如何扭轉(zhuǎn)并縮小廣東省區(qū)域發(fā)展差距是本文研究的問(wèn)題。

有諸多因素影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展，其中科技創(chuàng)新發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。習(xí)近平總書記在黨的十九大報(bào)告中指出，我國(guó)經(jīng)濟(jì)已由高速增長(zhǎng)階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段。我國(guó)現(xiàn)階段迫切需要轉(zhuǎn)換經(jīng)濟(jì)發(fā)展動(dòng)力，原本靠要素驅(qū)動(dòng)、投資驅(qū)動(dòng)、外需驅(qū)動(dòng)的增長(zhǎng)方式受到了限制，而作為轉(zhuǎn)換經(jīng)濟(jì)發(fā)展的內(nèi)在動(dòng)力、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在要求，科技創(chuàng)新對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。但廣東省科技創(chuàng)新投入也存在區(qū)域差異。如表1所示，2017年廣東省科學(xué)技術(shù)支出中，珠三角9市科學(xué)技術(shù)支出占廣東省科學(xué)技術(shù)支出比重為89.69%，而粵東西北占比為11%?；洊|西北地區(qū)科技創(chuàng)新投入不足會(huì)導(dǎo)致地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展動(dòng)力不足，進(jìn)而影響全要素生產(chǎn)率的提升，使得其與珠三角地區(qū)發(fā)展差距大的局面無(wú)法得到扭轉(zhuǎn)。政府可以通過(guò)加大對(duì)粵東西北地區(qū)財(cái)政科技投入力度來(lái)解決R&D投入的區(qū)域差異，一是通過(guò)增加R&D中的政府支出，使得R&D投入總量增加；二是通過(guò)科技投入刺激社會(huì)資本對(duì)科技創(chuàng)新的投入，來(lái)提高粵東西北地區(qū)的科技創(chuàng)新能力。本文通過(guò)面板數(shù)據(jù)實(shí)證，來(lái)分析加大財(cái)政科技投入是否能夠提高全要素生產(chǎn)率，以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)落后地區(qū)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展，并進(jìn)一步促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。

表1 2015—2017年廣東省四大區(qū)域科學(xué)技術(shù)支出情況

2 文獻(xiàn)回顧

2.1 區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展

卡馬耶夫［1］指出，經(jīng)濟(jì)發(fā)展問(wèn)題是數(shù)量增長(zhǎng)和質(zhì)量提升統(tǒng)一的問(wèn)題。黨的十九大報(bào)告提出了“高質(zhì)量發(fā)展”的概念，許多學(xué)者開始關(guān)注高質(zhì)量發(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系。孫久文［2］指出，在追求區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的大趨勢(shì)中，區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略應(yīng)從追求速度轉(zhuǎn)為追求質(zhì)量。劉國(guó)軍［3］提出實(shí)現(xiàn)湛茂陽(yáng)城市帶高質(zhì)量發(fā)展，對(duì)于解決廣東省經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡問(wèn)題至關(guān)重要。因此，為實(shí)現(xiàn)廣東省區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展，應(yīng)提高粵東西北地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量。

2.2 經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展與全要素生產(chǎn)率

提高全要素生產(chǎn)率是經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的必要條件。一些學(xué)者認(rèn)為全要素生產(chǎn)率是經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期增長(zhǎng)的重要來(lái)源［4-5］；另一些學(xué)者將經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展與全要素生產(chǎn)率、技術(shù)進(jìn)步率相聯(lián)系，如徐現(xiàn)祥等［6］將技術(shù)進(jìn)步率作為度量經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的指標(biāo)，向國(guó)成等［7］用全要素生產(chǎn)率（TFP）作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的度量指標(biāo)。本文借鑒賀曉宇等［5］的方法，用全要素生產(chǎn)率來(lái)衡量區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量。

2.3 研發(fā)投入與全要素生產(chǎn)率

研究表明，研發(fā)投入能夠提高技術(shù)進(jìn)步水平，進(jìn)而促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的提高。Solow［8］認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步是實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)的動(dòng)力，Romer［9］和 Lucas［10］認(rèn)為經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)的決定因素是技術(shù)進(jìn)步，技術(shù)進(jìn)步的來(lái)源是研發(fā)投入（R&D）。國(guó)內(nèi)學(xué)者通過(guò)實(shí)證研究表明，我國(guó)研發(fā)投入對(duì)全要素生產(chǎn)率有正向影響，這種影響一般存在2年～3年的滯后期［11-13］。此外，有些學(xué)者將研發(fā)投入分為政府投入和企業(yè)投入，分別分析二者對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響。熊琛［14］認(rèn)為政府資助和企業(yè)研發(fā)投入對(duì)全要素生產(chǎn)率都有正面影響，且政府資助效率更高，此論點(diǎn)引出本文重點(diǎn)研究的問(wèn)題，即政府如何通過(guò)財(cái)政科技投入促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的提高，進(jìn)而促進(jìn)區(qū)域高質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展。

2.4 財(cái)政科技投入與全要素生產(chǎn)率

我國(guó)對(duì)財(cái)政科技投入的研究大致可分為兩類，一類是財(cái)政科技投入效率，這類研究通常以省份為單位，認(rèn)為我國(guó)財(cái)政科技投入是有規(guī)模效率的，但在技術(shù)效率上有很大差異［15-16］；第二類是研究財(cái)政科技投入與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，如富望龍［17］、陳實(shí)等［18］認(rèn)為財(cái)政科技投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有正向促進(jìn)作用，且在短、長(zhǎng)期均有影響，而俞立平等［19］認(rèn)為財(cái)政科技投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的彈性是呈正負(fù)波動(dòng)的，且影響作用非常有限。

通過(guò)對(duì)財(cái)政科技投入相關(guān)文獻(xiàn)的歸納總結(jié)，本文發(fā)現(xiàn)研究財(cái)政科技投入對(duì)全要素生產(chǎn)率的文獻(xiàn)較少。魏偉［20］通過(guò)實(shí)證，得出我國(guó)31個(gè)省、自治區(qū)、直轄市的財(cái)政科技投入與全要素生產(chǎn)率呈顯著的正相關(guān)關(guān)系；宋麗穎等［21］對(duì)我國(guó)西北9省份的財(cái)政科技投入和全要素生產(chǎn)率進(jìn)行分位數(shù)回歸分析，認(rèn)為財(cái)政科技投入對(duì)全要素生產(chǎn)率有促進(jìn)作用。但以上分析都是基于省級(jí)數(shù)據(jù)而非地市級(jí)數(shù)據(jù)，且在研究中忽略了對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同的區(qū)域進(jìn)行差異化分析。本文通過(guò)分析廣東省21個(gè)地級(jí)市2001—2017年的面板數(shù)據(jù)，在研究財(cái)政科技投入對(duì)全要素生產(chǎn)率影響的基礎(chǔ)上，分析政府如何通過(guò)財(cái)政科技投入縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異。

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 變量設(shè)計(jì)

3.1.1 被解釋變量：全要素生產(chǎn)率（TFP）

考慮到城市固定資產(chǎn)投資的價(jià)格指數(shù)很難獲取，并且為了得到全要素生產(chǎn)率的動(dòng)態(tài)變化，本文運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）模型的Malmquist 指數(shù)法（DEA-Malmquist）測(cè)算廣東省21個(gè)地級(jí)市的全要素生產(chǎn)率。DEA是一種運(yùn)用運(yùn)籌學(xué)知識(shí)研究經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)邊界的方法；Malmquist 指數(shù)是基于DEA模型提出的，通過(guò)計(jì)算t時(shí)期到t+1時(shí)期馬氏距離的變化，以測(cè)算出決策單元的投入產(chǎn)出效率。本文選取DEAP2.1工具進(jìn)行測(cè)算。

全要素生產(chǎn)率投入產(chǎn)出指標(biāo)選取方法如下（如表2）：第一，產(chǎn)出指標(biāo)選取2000—2017年城市生產(chǎn)總值。第二，投入指標(biāo)包括資本和勞動(dòng)。學(xué)者普遍用永續(xù)盤存法計(jì)算資本存量［22］，但由于城市基期資本存量的測(cè)算方法未達(dá)成共識(shí)，因此使用該方法會(huì)存在較大偏差，本文借鑒劉秉鐮等［23］的研究思路，用2000—2017年城市固定資產(chǎn)投資額作為資本存量替代指標(biāo)；選取2000—2017年城市年末從業(yè)人員數(shù)作為勞動(dòng)力指標(biāo)。由于DEA-Malmquist方法測(cè)算的是相對(duì)效率，即價(jià)格因素對(duì)結(jié)果影響不大，因此以上數(shù)據(jù)均選擇當(dāng)年價(jià)格。

表2 廣東省21個(gè)地級(jí)市全要素生產(chǎn)率投入產(chǎn)出指標(biāo)的選取

3.1.2 解釋變量

本文選擇財(cái)政科技投入強(qiáng)度（G）作為解釋變量。財(cái)政科技投入強(qiáng)度等于財(cái)政科技投入與一般公共預(yù)算支出之比。選擇科技投入強(qiáng)度而非絕對(duì)值的原因是，全社會(huì)研發(fā)投入強(qiáng)度會(huì)影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、研發(fā)成功的概率與研發(fā)生產(chǎn)效率，能夠剔除價(jià)格波動(dòng)的影響［23］。用一般公共預(yù)算支出中的科學(xué)技術(shù)支出表示財(cái)政科技投入，數(shù)據(jù)來(lái)源于2001—2018年《廣東統(tǒng)計(jì)年鑒》。

3.1.3 控制變量

為控制內(nèi)生性問(wèn)題，本文選取了如下控制變量：

（1）對(duì)外開放程度（Open）。李國(guó)璋等［24］認(rèn)為對(duì)外開放促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和全要素生產(chǎn)率的提升。本文用進(jìn)出口總額（按當(dāng)年匯率折算成人民幣）與GDP之比表示。

（2）外商直接投資（FDI）。陳曉［25］認(rèn)為外商投資通過(guò)帶來(lái)資本、管理和技術(shù)上的進(jìn)步促進(jìn)TFP的提高。本文用外商直接投資實(shí)際利用額（按當(dāng)年匯率折算成人民幣）與GDP之比表示。

（3）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（Industry）。鄧曉蘭等［26］指出，產(chǎn)業(yè)升級(jí)對(duì)全要素生產(chǎn)率有積極影響。本文用第三產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)GDP的比值代表產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。

（4）市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度（COM）。孫曉華等［27］認(rèn)為市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度對(duì)全要素生產(chǎn)率可能有正面或負(fù)面影響。適度的競(jìng)爭(zhēng)能倒逼企業(yè)創(chuàng)新改革，提高企業(yè)創(chuàng)新能力并提高全要素生產(chǎn)率；過(guò)度競(jìng)爭(zhēng)會(huì)阻礙企業(yè)改革動(dòng)力，進(jìn)而降低全要素生產(chǎn)率。本文借鑒趙建吉等［28］的測(cè)算方法，用單位產(chǎn)出的企業(yè)個(gè)數(shù)（城市企業(yè)數(shù)與生產(chǎn)總值之比）與單位產(chǎn)出的企業(yè)個(gè)數(shù)平均值之比表示市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度。公式如式（1）所示：

基于上述指標(biāo)，本文選取2001—2017年廣東省21個(gè)地級(jí)市的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，17年的樣本面板數(shù)據(jù)共357個(gè)。原始數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《廣東統(tǒng)計(jì)年鑒》，數(shù)據(jù)均由作者整理、計(jì)算所得。各變量說(shuō)明和描述性統(tǒng)計(jì)見表3所示。

表3 研究變量的定義及描述性統(tǒng)計(jì)

3.2 模型設(shè)計(jì)

本文假設(shè)H1:財(cái)政科技支出對(duì)全要素生產(chǎn)率有正向的影響。

針對(duì)假設(shè)H1，本文構(gòu)建系統(tǒng)廣義矩估計(jì)（GMM）模型如下：

為消除單位差異及自相關(guān)、異方差對(duì)實(shí)證結(jié)果的影響，本文對(duì)所有變量取了對(duì)數(shù)。由于地級(jí)市的數(shù)據(jù)可得性問(wèn)題，模型會(huì)存在遺漏變量，可能導(dǎo)致解釋變量與隨機(jī)干擾項(xiàng)之間存在相關(guān)性，而傳統(tǒng)回歸無(wú)法克服該問(wèn)題。為解決內(nèi)生性問(wèn)題并提高模型估計(jì)效率，本文選取系統(tǒng)GMM（SYS-GMM）方法進(jìn)行估計(jì)。

4 實(shí)證分析

4.1 全要素生產(chǎn)率的測(cè)算及區(qū)域差異

本文運(yùn)用DEAP2.1軟件的Malmquist指數(shù)方法測(cè)算廣東省21個(gè)地級(jí)市2000—2017年的全要素生產(chǎn)率指數(shù)，如圖2所示，總體來(lái)看， 21個(gè)地級(jí)市2001—2017年全要素生產(chǎn)率平均值為1.006，平均每年增長(zhǎng)0.6%。這說(shuō)明廣東省21個(gè)地級(jí)市全要素生產(chǎn)率呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，但增長(zhǎng)緩慢。

圖2 2001—2017廣東省21個(gè)地級(jí)市全要素生產(chǎn)率指數(shù)值

為分析全要素生產(chǎn)率的區(qū)域差異，將21個(gè)地級(jí)市2001—2017年全要素生產(chǎn)率及其分解指數(shù)的均值分區(qū)域列式，如表4所示，其中EFFCH代表技術(shù)效率，TECHCH代表技術(shù)進(jìn)步，PECH代表純技術(shù)效率，SECH代表規(guī)模效率，TFPCH代表全要素生產(chǎn)率指數(shù)。全省只有珠三角地區(qū)的全要素生產(chǎn)率是呈增長(zhǎng)趨勢(shì)（1.035），且平均每年增長(zhǎng)3.5%，高于全省平均值；有11個(gè)地級(jí)市的全要素生產(chǎn)率大于1，其中珠三角地區(qū)的地級(jí)市占9個(gè)?？梢姀V東省全要素生產(chǎn)率的上升是由珠三角城市群拉動(dòng)的，而粵東西北地區(qū)地級(jí)市的全要素生產(chǎn)率均下降，說(shuō)明存在明顯的區(qū)域差異。因此，為提高區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量、縮小地區(qū)差距，需提高粵東西北地區(qū)全要素生產(chǎn)率。

表4 2001—2017年廣東省21個(gè)地級(jí)市全要素生產(chǎn)率變化均值

表4 （續(xù)）

4.2 財(cái)政科技投入對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響

本文使用Stata14.0軟件，通過(guò)系統(tǒng)GMM進(jìn)行回歸分析，將廣東省分為珠三角、粵東粵西、粵北三塊進(jìn)行回歸。本研究將粵東粵西合并分析，是因?yàn)閺V東省“一核一帶一區(qū)”發(fā)展戰(zhàn)略對(duì)粵東粵西有相同的戰(zhàn)略定位。如表5所示，AR(1)均小于0.05,AR(2)均大于0.05，拒絕“存在二階誤差序列自相關(guān)”的原假設(shè)，且Hansen Test大于0.1，說(shuō)明工具變量設(shè)置有效；廣東省、珠三角、粵東粵西和粵北4個(gè)地區(qū)的實(shí)證結(jié)果中，指標(biāo)系數(shù)和顯著性基本一致，說(shuō)明模型結(jié)果較為穩(wěn)健，本文的模型設(shè)計(jì)較為合理，可基于此進(jìn)行模型分析。

表5 廣東省財(cái)政科技投入對(duì)地區(qū)全要素生產(chǎn)率的影響

表5 （續(xù)）

（1）財(cái)政科技投入對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響是正向的。在全省面板數(shù)據(jù)分析下，財(cái)政科技投入強(qiáng)度的系數(shù)是0.059，且在1%的水平上顯著，這說(shuō)明廣東省財(cái)政科技投入強(qiáng)度每上升1%，全要素生產(chǎn)率上升0.6%，財(cái)政科技投入對(duì)全要素生產(chǎn)率的提升有明顯的促進(jìn)作用。從技術(shù)進(jìn)步的角度看，財(cái)政科技投入促進(jìn)了基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究的發(fā)展，為技術(shù)進(jìn)步提供了創(chuàng)新基礎(chǔ)和創(chuàng)新環(huán)境，使得技術(shù)創(chuàng)新從消化吸收再創(chuàng)新向原始創(chuàng)新轉(zhuǎn)變；從促進(jìn)政企合作的角度來(lái)說(shuō)，財(cái)政科技投入提高社會(huì)資本對(duì)研發(fā)的投入力度，提高企業(yè)生產(chǎn)和應(yīng)用的技術(shù)水平；從提高資金使用效率的角度來(lái)說(shuō)，政府對(duì)補(bǔ)助資金的監(jiān)管保證了財(cái)政科技投入經(jīng)費(fèi)使用的合理性。

（2）財(cái)政科技投入對(duì)全要素生產(chǎn)率影響的區(qū)域差異。在分區(qū)域數(shù)據(jù)分析下，珠三角、粵東粵西和粵北地區(qū)的財(cái)政科技投入強(qiáng)度系數(shù)均在5%的水平上顯著，可見珠三角地區(qū)的財(cái)政科技投入對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響最顯著。第一，與粵東粵西相比，珠三角地區(qū)有更加健全的創(chuàng)新體制和創(chuàng)新環(huán)境，擁有更多的高校和科研院所以及科技人才，再加上財(cái)政科技投入強(qiáng)度更大，因此珠三角地區(qū)更有可能在企業(yè)較少投入的基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究領(lǐng)域或重大創(chuàng)新項(xiàng)目上取得創(chuàng)新突破，換言之，珠三角地區(qū)財(cái)政科技投入對(duì)科技創(chuàng)新的刺激效應(yīng)更大。第二，粵北山區(qū)的財(cái)政科技投入強(qiáng)度對(duì)全要素生產(chǎn)率的正向作用較弱，原因是粵北地區(qū)自然環(huán)境的局限，不適合制造業(yè)的大規(guī)模發(fā)展?！兑庖姟分兄赋?，廣東省北部建立生態(tài)發(fā)展區(qū)，加強(qiáng)生態(tài)環(huán)境保護(hù)，嚴(yán)格控制高新區(qū)、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移工業(yè)園的建設(shè)。

（3）控制變量對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響。從控制變量角度看，廣東省、珠三角、粵東粵西和粵北的估計(jì)結(jié)果基本是一致的。1）對(duì)外開放對(duì)區(qū)域全要素生產(chǎn)率有負(fù)向影響,這與本文預(yù)期結(jié)果不同，可能是因?yàn)榻陙?lái)我國(guó)科技創(chuàng)新迅猛發(fā)展，與國(guó)外技術(shù)創(chuàng)新能力的差距逐步減小，引進(jìn)消化吸收再創(chuàng)新成效收窄，繼續(xù)引進(jìn)消化吸收創(chuàng)新無(wú)法對(duì)全要素生產(chǎn)率起到促進(jìn)作用。2）外商直接投資均未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明引進(jìn)外資對(duì)全要素生產(chǎn)率不存在顯著影響，本文的解釋是，一方面外資帶來(lái)的先進(jìn)管理水平促進(jìn)了全要素生產(chǎn)率提高，另一方面引進(jìn)外資是為了提高本地企業(yè)對(duì)先進(jìn)技術(shù)的模仿能力，但由于模仿創(chuàng)新存在上限，現(xiàn)階段進(jìn)一步加大引進(jìn)消化吸收創(chuàng)新投入反而導(dǎo)致全要素生產(chǎn)率下降。3）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)區(qū)域全要素生產(chǎn)率有負(fù)向影響，這與本文預(yù)期不符，可能的原因是本文用第三產(chǎn)業(yè)占第二產(chǎn)業(yè)比重來(lái)衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，這個(gè)結(jié)果說(shuō)明廣東省還未滿足對(duì)服務(wù)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的需求，技術(shù)水平較高的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展較慢，導(dǎo)致其生產(chǎn)率低于第二產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率。4）市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度對(duì)全要素生產(chǎn)率有負(fù)面影響，可能的原因是廣東省產(chǎn)業(yè)聚集程度較高，過(guò)度競(jìng)爭(zhēng)導(dǎo)致擠占企業(yè)利潤(rùn)空間，阻礙企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新，其中粵北地區(qū)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度對(duì)全要素生產(chǎn)率的負(fù)面影響最顯著，因?yàn)榛洷钡貐^(qū)技術(shù)創(chuàng)新水平有限，企業(yè)間差異化較小，過(guò)度競(jìng)爭(zhēng)現(xiàn)象更為嚴(yán)重。

5 結(jié)論與啟示

5.1 結(jié)論

本文以廣東省經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡為研究背景，通過(guò)DEA-Mamlquist指數(shù)法測(cè)算出廣東省全要素生產(chǎn)率有顯著的區(qū)域差異，珠三角地區(qū)全要素生產(chǎn)率顯著高于粵東西北地區(qū)。本文選擇廣東省2001—2017年21個(gè)地級(jí)市面板數(shù)據(jù)，采用系統(tǒng)GMM方法來(lái)探討財(cái)政科技投入對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響及其區(qū)域差異，結(jié)果表明財(cái)政科技投入對(duì)全要素生產(chǎn)率有顯著的促進(jìn)作用，但區(qū)域間的促進(jìn)效果有所不同，珠三角地區(qū)的促進(jìn)效果最強(qiáng)。因此，通過(guò)加強(qiáng)粵東粵西地區(qū)財(cái)政科技投入，可縮小其與珠三角地區(qū)全要素生產(chǎn)率差距，進(jìn)而縮小經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差距。

5.2 政策啟示

通過(guò)以上結(jié)論本文得出如下政策啟示：一是為促進(jìn)廣東省經(jīng)濟(jì)高水平發(fā)展，應(yīng)提高全省科技投入強(qiáng)度，尤其是粵東西北地區(qū)應(yīng)提高財(cái)政科技投入支出占本級(jí)財(cái)政支出的比重。二是由于珠三角地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平比較高，財(cái)政自給能力高，資本市場(chǎng)發(fā)展也比較好，已具備了較強(qiáng)的科技資源聚集能力，因此，省級(jí)財(cái)政科技投入應(yīng)該向粵東西北傾斜，特別是粵東、粵西兩極，這有利于促進(jìn)廣東省沿海經(jīng)濟(jì)帶的建設(shè)發(fā)展。三是應(yīng)發(fā)揮財(cái)政科技支出對(duì)社會(huì)科技資源流向的引導(dǎo)作用，通過(guò)調(diào)整財(cái)政科技投入的方式，鼓勵(lì)粵東西北地區(qū)的企業(yè)與珠三角地區(qū)高校、科研院所協(xié)作，提高產(chǎn)學(xué)研合作水平，促進(jìn)科技人才、資本在全省的優(yōu)化配置，這樣才能使有限的財(cái)政科技支出起到“四兩撥千斤”的作用，提高財(cái)政資金的使用效果。