財(cái)政科技投入、教育支出與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展
——基于全要素生產(chǎn)率（TFP）的實(shí)證研究

周靜（聊城大學(xué)政治與公共管理學(xué)院)

一、引言

黨的十九屆五中全會(huì)指出，我國(guó)已經(jīng)進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展階段，但在高質(zhì)量發(fā)展的過程中，創(chuàng)新能力仍然不能適應(yīng)高質(zhì)量發(fā)展的客觀要求。創(chuàng)新作為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展主要驅(qū)動(dòng)力，既決定著經(jīng)濟(jì)發(fā)展的速度，又決定著經(jīng)濟(jì)發(fā)展的質(zhì)量。隨著我國(guó)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)戰(zhàn)略的實(shí)施，科技創(chuàng)新推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的作用日益增強(qiáng)?？茖W(xué)技術(shù)的創(chuàng)新與發(fā)展離不開政府財(cái)政的資金支持與政策引導(dǎo)，財(cái)政科技投入與教育支出作為政府扶持科技創(chuàng)新的主要手段，能否有效地提升創(chuàng)新能力、推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展？為此，本文運(yùn)用2007～2019年我國(guó)30個(gè)?。ㄎ鞑爻猓┑氖〖?jí)面板數(shù)據(jù)，探究財(cái)政科技投入、教育支出對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的影響。

2007～2019年，我國(guó)財(cái)政科技投入總額由858.44億元增長(zhǎng)到5954.61億元，教育支出由6727.06億元增長(zhǎng)到32961.06億元，財(cái)政科技投入和教育支出在規(guī)模和比重上穩(wěn)步提升。從地方投入上來看，各省在財(cái)政科技投入和教育支出上也逐年增加，但存在較大的地區(qū)差異。2019年廣東省財(cái)政科技投入1168.79億元，占地方政府總投入的6.8%，教育支出3210.51億元，占地方總投入的18.6%；青海省財(cái)政科技投入僅10.37億元，占地方總投入的0.5%，教育支出僅221.37億元，占地方總投入的11.88%。針對(duì)當(dāng)前財(cái)政科技投入與教育支出的現(xiàn)狀，如何實(shí)施有效的政策提高財(cái)政科技投入與教育支出的效率，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，對(duì)創(chuàng)新型國(guó)家建設(shè)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

二、文獻(xiàn)綜述

目前，國(guó)內(nèi)學(xué)者研究主要集中在財(cái)政科技投入或教育支出對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、就業(yè)、企業(yè)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)等方面的影響。在財(cái)政科技投入方面，吳非等（2017）認(rèn)為財(cái)政科技創(chuàng)新產(chǎn)出效果存在明顯的地區(qū)異質(zhì)性。楊磊等（2020）認(rèn)為財(cái)政科技投入對(duì)科技創(chuàng)新存在顯著的、滯后的促進(jìn)作用。沈肇章等（2020）認(rèn)為財(cái)政科技支出對(duì)全要素生產(chǎn)率有顯著的正向影響，可以通過調(diào)整支出結(jié)構(gòu)和方式，促進(jìn)廣東區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。在教育支出方面，景維民等（2019）認(rèn)為教育人力資本結(jié)構(gòu)高級(jí)化，通過促進(jìn)技術(shù)轉(zhuǎn)型升級(jí)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。張同功等（2020）認(rèn)為公共教育支出、人力資本積累和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方面存在明顯的空間異質(zhì)性。張鳳涼等（2020）認(rèn)為促進(jìn)均衡發(fā)展，應(yīng)樹立科技和教育區(qū)域均衡發(fā)展的理念，強(qiáng)化中央政府對(duì)科技和教育資源均衡配置的責(zé)任，給予欠發(fā)達(dá)地區(qū)更大的政策傾斜力度。張波等（2021）認(rèn)為財(cái)政教育支出能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，但對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的沖擊存在滯后性。

綜上所述，現(xiàn)有研究大多基于財(cái)政科技投入或教育支出對(duì)經(jīng)濟(jì)的單方面影響，很少有文獻(xiàn)探究財(cái)政科技投入、教育支出與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展三者之間的關(guān)系?；诖?，本文將利用2007～2019年我國(guó)30個(gè)?。ㄎ鞑爻猓┑氖〖?jí)面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用固定效應(yīng)模型分析，以全要素生產(chǎn)率（TFP）作為衡量經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的指標(biāo)，探究財(cái)政科技投入、教育支出對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響。

三、理論分析

（一）財(cái)政科技投入對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的作用機(jī)制

經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展離不開科技創(chuàng)新的驅(qū)動(dòng)作用，科技創(chuàng)新在創(chuàng)造高收益的同時(shí)，也面臨著投資成本較大、投資風(fēng)險(xiǎn)較高、研究周期較長(zhǎng)等問題，財(cái)政科技投入作為政府扶持科技創(chuàng)新的重要手段，能夠在一定程度上減少研發(fā)成本、降低投資風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)財(cái)政科技投入還能為科技研發(fā)創(chuàng)造良好的外部環(huán)境，通過各種創(chuàng)新獎(jiǎng)勵(lì)和財(cái)政補(bǔ)助等手段，促進(jìn)人才、信息等資源的流動(dòng)?？萍紕?chuàng)新水平的提高能夠優(yōu)化生產(chǎn)要素的組合方式，減少資源的過度消耗，提高資源利用效率，提升全要素生產(chǎn)率（TFP）水平，使經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式由過去的粗放型增長(zhǎng)向創(chuàng)新型增長(zhǎng)轉(zhuǎn)變，從而提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量。

假設(shè)1：財(cái)政科技投入能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

（二）教育支出對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的作用機(jī)制

假設(shè)2：教育支出能夠助力經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

四、模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)說明

（一）模型構(gòu)建

基于財(cái)政科技投入、教育支出對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的作用機(jī)制，本文選用全要素生產(chǎn)率（TFP）來衡量經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，根據(jù)柯布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)建立如下計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型。

其中，TFPit表示地區(qū)i在第t時(shí)期的全要素生產(chǎn)率（TFP），sciit表示地區(qū)i在第t時(shí)期的財(cái)政科技投入，eduit表示地區(qū)i在第t時(shí)期的教育支出，X表示影響TFP的控制變量表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

（二）變量的選取與度量

1.被解釋變量

本文以全要素生產(chǎn)率（TFP）作為衡量經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的指標(biāo)。全要素生產(chǎn)率（TFP）采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）模型的Malmquist指數(shù)法，運(yùn)用DEAP2.1軟件來進(jìn)行測(cè)算。計(jì)算全要素生產(chǎn)率（TFP）需要產(chǎn)出變量和投入變量?jī)蓚€(gè)指標(biāo)，本文產(chǎn)出變量（Y）以2007年數(shù)據(jù)為基期進(jìn)行物價(jià)指數(shù)平減后的地區(qū)生產(chǎn)總值來衡量；投入變量包含勞動(dòng)投入（L）和資本投入（K），其中勞動(dòng)投入（L）選用城鄉(xiāng)就業(yè)總?cè)藬?shù)來進(jìn)行衡量；資本投入（K）選用永續(xù)盤存法來進(jìn)行測(cè)算，公式為：，其中Kt為第t年實(shí)際資本存量，Kt-1為第t-1年實(shí)際資本存量，It為第t年新增實(shí)際固定資本，以2007年為基期進(jìn)行投資價(jià)格指數(shù)平減后的固定資本投資額來衡量，為資本折舊率，取值9%，基期資本存量采用計(jì)算，其中I0為2007年全社會(huì)固定投資，g為2007～2019年固定資本平均增長(zhǎng)率。

2.解釋變量

總之，科研工作中如何與團(tuán)隊(duì)中的研究成員進(jìn)行有效的溝通是一門藝術(shù)，通過哈佛管理導(dǎo)師的課程，學(xué)到了很多積極有效的溝通手段，也深刻剖析了自己曾經(jīng)所犯的錯(cuò)誤。相信在未來的工作中，這門課程會(huì)幫助我正確化解溝通矛盾，有效說服他人，最后獲得積極的工作成果。

本文的核心解釋變量為財(cái)政科技投入與教育支出。

（1）財(cái)政科技投入水平（sci）。本文采用各省財(cái)政科技支出額占地方一般公共預(yù)算支出的比重來衡量。

（2）教育支出水平（edu）。本文采用各省財(cái)政教育支出額占地方一般公共預(yù)算支出的比重來衡量。

3.控制變量

為了保證模型估計(jì)的可靠性，避免遺漏重要影響因素，本文選用的控制變量主要包括以下幾個(gè)。

（1）經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（pgdp）。本文采用各省人均GDP來衡量。

（2）城鎮(zhèn)化水平（ubr）。本文采用城鎮(zhèn)常住人口占總?cè)丝诘谋戎貋砗饬俊?/p>

（3）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平（is）。本文采用各省第三產(chǎn)業(yè)增加值和第二產(chǎn)業(yè)增加值的比重來衡量。

（4）對(duì)外開放水平（open）。本文采用各省貨物進(jìn)出口總額占GDP的比重來衡量。

（三）數(shù)據(jù)來源及說明

本文選用了2007～2019年我國(guó)30個(gè)?。ㄎ鞑爻猓┑拿姘鍞?shù)據(jù)來進(jìn)行分析，數(shù)據(jù)來源2007～2019年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》 《各省統(tǒng)計(jì)年鑒》等。

五、實(shí)證結(jié)果與分析

本文采用stata16.0對(duì)2007～2019年我國(guó)30個(gè)?。ㄎ鞑爻猓┑呢?cái)政科技投入、教育支出與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展之間的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。

（一）各變量統(tǒng)計(jì)性描述

如表1所示。

表1 變量統(tǒng)計(jì)性描述

（二）回歸結(jié)果分析

本文選用的是2007～2019年我國(guó)30個(gè)?。ㄎ鞑爻猓┑氖〖?jí)面板數(shù)據(jù)，屬于短面板結(jié)構(gòu)，為保證數(shù)據(jù)結(jié)果的可靠性，避免“偽回歸”出現(xiàn)，在對(duì)模型（1）進(jìn)行回歸分析之前，進(jìn)行了如下檢驗(yàn)。

1.單位根檢驗(yàn)

為避免變量之間的多重共線性問題，本文采用stata16.0，運(yùn)用LLC檢驗(yàn)對(duì)變量進(jìn)行了單位根檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果顯示各變量之間不存在嚴(yán)重的多重共線性問題，可以進(jìn)行回歸分析，具體檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

表2 變量單位根檢驗(yàn)結(jié)果

2.回歸結(jié)果及分析

本文采用個(gè)體固定效應(yīng)模型對(duì)變量進(jìn)行回歸分析，樣本回歸結(jié)果如表3所示。

表3 2007～2019 年財(cái)政科技投入、教育支出對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響回歸結(jié)果

根據(jù)豪斯曼檢驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)顯示，采用個(gè)體固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸是可靠的，由固定效應(yīng)回歸結(jié)果可以看出：財(cái)政科技投入與教育支出對(duì)全要素生產(chǎn)率（TFP）的影響系數(shù)都為正，且在10%的水平下都是顯著的，表明財(cái)政科技投入與教育支出都能有效地助力高質(zhì)量發(fā)展，但二者對(duì)高質(zhì)量發(fā)展的作用效果存在差異，其中財(cái)政科技投入每增加1%，全要素生產(chǎn)率（TFP）增加約0.03%；教育支出每增加1%，全要素生產(chǎn)率（TFP）增加約0.16%，表明教育支出對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的推動(dòng)作用相較于財(cái)政科技投入更為顯著。

六、結(jié)論與建議

本文運(yùn)用2007～2019年我國(guó)30個(gè)?。ㄎ鞑爻猓┑氖〖?jí)面板數(shù)據(jù)分析了財(cái)政科技投入、教育支出對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響，回歸結(jié)果表明，財(cái)政科技投入與教育支出都能有效地助力高質(zhì)量發(fā)展，但二者對(duì)高質(zhì)量發(fā)展的作用效果存在差異，教育支出對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的推動(dòng)作用相較于財(cái)政科技投入更為顯著。根據(jù)本文研究結(jié)果，提出如下建議：一是為促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，應(yīng)提高財(cái)政科技投入強(qiáng)度，增強(qiáng)科技投入的針對(duì)性，有效解決當(dāng)前科學(xué)技術(shù)關(guān)鍵領(lǐng)域及核心技術(shù)不強(qiáng)等問題。二是加大教育支出，當(dāng)前我國(guó)科技創(chuàng)新能力不強(qiáng)的主要原因在于基礎(chǔ)性研究薄弱，教育不能適應(yīng)科技發(fā)展的要求，因此在教育支出方面應(yīng)注重教育支出向基礎(chǔ)性教育傾斜，從根本上解決創(chuàng)新不足的問題，為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展助力。