淺析財政科技支出空間效應(yīng)及經(jīng)濟增長范文

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摘要：本文從時間和空間的角度來研究浙江省地級市財政科技支出的空間效應(yīng)和其對經(jīng)濟增長的影響，基于2015、2016年各地級市財政科技支出與經(jīng)濟增長相關(guān)變量，構(gòu)建鄰域、公路距離兩種空間權(quán)重矩陣，建立SAR空間自回歸模型，通過與普通最小二乘法回歸的對比，分析財政科技支出的空間效應(yīng)，并研究其與經(jīng)濟增長的關(guān)系。

關(guān)鍵詞：財政科技支出；經(jīng)濟增長；空間效應(yīng)

1引言及文獻簡述

索羅模型提到技術(shù)進步是經(jīng)濟增長的重要因素，近年來，我國財政科技支出增長迅速，對經(jīng)濟增長起了很大促進作用。浙江省經(jīng)濟發(fā)展程度位于我國前列，民營經(jīng)濟飛速發(fā)展，發(fā)展主體為中小型企業(yè)，由于技術(shù)創(chuàng)新需要較高成本，民營企業(yè)通常傾向于技術(shù)引進。近年來，民營企業(yè)不斷發(fā)展，已經(jīng)開始加強技術(shù)創(chuàng)新。近年來，浙江省財政科技支出逐年增長，2016年財政科技支出已經(jīng)近270億元。我國學(xué)者對財政科技支出與經(jīng)濟增長的關(guān)系做了諸多研究，鐵衛(wèi)等(2012)基于陜西省數(shù)據(jù)，采用Granger因果檢驗研究兩者關(guān)系，存在正相關(guān)關(guān)系，但是影響程度不高。也有學(xué)者從定量的角度分析兩者關(guān)系，胡欣然等(2014)通過建立內(nèi)生增長模型，測度財政科技支出對經(jīng)濟增長的貢獻程度，但是采用空間計量方法的較少。國外通過空間計量研究區(qū)域間財政效應(yīng)的文獻較多并開始較早。Ferraresietal(2017)通過對意大利各城市的基礎(chǔ)設(shè)施支出進行分析，認(rèn)為小城市對財政支出的反映大于大城市。Atella等(2014)基于意大利人均公共衛(wèi)生支出數(shù)據(jù)，運用空間杜賓模型進行實證分析，結(jié)果顯示公共衛(wèi)生支出呈顯著的空間正相關(guān)性。近兩年，學(xué)者也運用各種計量方法研究財政科技支出的地區(qū)差異與空間關(guān)系。王小平、周維(2018)利用1998—2014年省際財政科技支出數(shù)據(jù)，運用空間Markov鏈法以及Kernel密度估計法，對地方財政科技支出省際差異進行了時空動態(tài)分析，認(rèn)為地方財政科技支出是空間非均衡的。李美惠(2018)利用1999—2015年全國省級財政科技支出數(shù)據(jù)，基于空間杜賓模型，研究得出財政科技投入強度和財政分權(quán)對地方財政科技投入效率具有正的溢出效應(yīng)。余英、范心平(2018)運用面板數(shù)據(jù)模型進行分析，研究認(rèn)為財政科技支出呈空間正相關(guān)，距離越近的地區(qū)互動越強。汪輝平、王增濤(2017)運用全國省級面板數(shù)據(jù)深入分析，發(fā)現(xiàn)周邊地區(qū)財政科技支出對區(qū)域創(chuàng)新存在溢出效應(yīng)。綜上所述，目前對財政科技支出與經(jīng)濟增長關(guān)系較少采用空間計量方法，對財政支出的空間溢出效應(yīng)研究也較為欠缺。因此本文構(gòu)建鄰域、公路距離兩種空間權(quán)重矩陣，建立SAR空間自回歸模型，通過與普通最小二乘法對比，分析財政科技支出的空間效應(yīng)，并研究其與經(jīng)濟增長的關(guān)系。

2實證分析

2.1模型

為測度浙江省11個地級市之間財政科技支出的空間效應(yīng)及其與區(qū)域經(jīng)濟增長之間的關(guān)系，本文采用以下空間自回歸模型：其中，y是n×1階向量；是空間相關(guān)系數(shù)，若根據(jù)t值判斷出顯著不為0，說明地級市之間的空間效應(yīng)是存在的，當(dāng)＞0時，空間效應(yīng)為正；當(dāng)＜0時，空間效應(yīng)為負(fù)；當(dāng)=0時，則y不存在空間效應(yīng)，為n×n階的空間權(quán)重矩陣，X為n×r階解釋變量矩陣，為估計參數(shù)，為隨機誤差項，并且～。基于解釋變量矩陣X的模型作出的參數(shù)估計，采用以下形式：此處的，表示矩陣中的第ii個元素，表示矩陣中的第ij個元素。這里采用Pace和LeSage(2006)測量總效應(yīng)、直接效應(yīng)和間接(空間)效應(yīng)的方法，估計財政科技支出的空間效應(yīng)。

2.2指標(biāo)及說明

本文主要考察財政科技支出的空間效應(yīng)及其與經(jīng)濟增長的影響，除了財政科技支出外還有很多指標(biāo)因素可能影響經(jīng)濟增長，因此選取2015年、2016年各地級市的人均GDP值作為被解釋變量，選取以下7個指標(biāo)作為被解釋變量：人均財政科技支出(元)、百人均圖書藏量(冊)、人均固定資產(chǎn)投資(元)、人均社會消費品零售額(元)、萬人均專利申請授權(quán)量(項)、人均進出口總額(美元)、全社會就業(yè)人員年末數(shù)(萬人)。人均量均以常住人口作為除數(shù)，以上數(shù)據(jù)均進行對數(shù)化處理，數(shù)據(jù)主要來源于浙江省統(tǒng)計年鑒、各地級市統(tǒng)計年鑒。此外，本文基于公路、鄰域距離構(gòu)建兩個空間權(quán)重矩陣，分別為W1，W2。

2.3參數(shù)估計結(jié)果及分析

在進行回歸之前，首先進行MoranI檢驗，采用兩種矩陣的MoranI統(tǒng)計量均小于1.96，說明誤差項中不存在空間自相關(guān)性，如表1所示。本文也進行了普通最小二乘法回歸，從修正后的擬合優(yōu)度來看，SAR模型的擬合優(yōu)度均大于普通最小二乘法下的擬合優(yōu)度，這從一定程度上說明財政科技支出存在空間效應(yīng)。普通最小二乘法的參數(shù)估計符號與SAR模型大致相同，但是SAR模型的t統(tǒng)計量均高于普通最小二乘法下的t統(tǒng)計量，說明解釋變量存在顯著的空間效應(yīng)。從SAR模型的擬合優(yōu)度來看，兩年修正后擬合優(yōu)度為99%與94%，說明模型非常貼合實際，2015年擬合優(yōu)度整體大于2016年。無論是2015年還是2016年，基于公路距離矩陣的擬合優(yōu)度均高于鄰域，說明公路距離矩陣對于經(jīng)濟增長的解釋比簡單的鄰域關(guān)系說服力更強。從空間相關(guān)系數(shù)來看，2015年與2016年在兩種空間權(quán)重矩陣下的空間相關(guān)系數(shù)均為正，這說明各地級市的人均GDP變化較穩(wěn)定，在公路距離矩陣下，2016年其他地級市的人均GDP增加或減少1%，觀測地級市的人均GDP將增加或減少0.0689%，2015年其他地級市的人均GDP增加或減少1%，觀測地級市的人均GDP將增加或減少0.0719%。作為模型的主要解釋變量，人均財政科技支出的參數(shù)估計均為正數(shù)，且t統(tǒng)計值均顯著，說明人均財政科技支出與人均GDP呈正相關(guān)關(guān)系，在基于公路距離的空間權(quán)重矩陣下，2015年人均財政科技支出增加或減少1%，將使觀測地級市的人均GDP增加或減少0.0274%，2016年財政科技支出增加或減少1%，將使觀測地級市的人均GDP增加或減少0.1431%，2016年這種影響程度更深。對于模型的其他解釋變量，在公路距離矩陣下，2015年人均固定資產(chǎn)投資t值為24.5835、人均專利數(shù)為31.7623、人均進出口總額為40.4816，說明2015年這些變量對人均GDP的影響非常顯著。此外，全社會就業(yè)人員年末數(shù)系數(shù)在2015年和2016年符號不同，2015年為顯著正相關(guān)，而2016年為負(fù)相關(guān)，這可能是由于兩年經(jīng)濟就業(yè)環(huán)境政策差異，但從t值判斷這種影響并不顯著。從各解釋變量的系數(shù)來看，人均固定資產(chǎn)投資額、人均社會消費品零售額對于經(jīng)濟增長的影響程度最高，且這種影響非常穩(wěn)定顯著。表2展示的是基于公路距離矩陣下，SAR模型中各解釋變量引起的總效應(yīng)、直接效應(yīng)和間接效應(yīng)分解。根據(jù)t值判斷，2015年，所有變量的三種效應(yīng)均顯著不為零。2016年，百人均圖書藏量、人均進出口總額的三種效應(yīng)均為正，全社會就業(yè)人員年末數(shù)的三種效應(yīng)均為負(fù)，但從t值判斷，這些效應(yīng)并不顯著。對比2015年及2016年其他解釋變量和財政科技支出的空間溢出效應(yīng)，人均社會固定投資、人均社會消費品零售額、萬人均專利申請授權(quán)量在效應(yīng)絕對值上均大于財政科技支出的空間溢出效應(yīng)，反映出政府的經(jīng)濟建設(shè)支出、社會消費水平、社會發(fā)明創(chuàng)造水平的空間外溢性大于財政科技支出。2015年，在公路距離矩陣下，財政科技支出對于人均GDP具有正向的總效應(yīng)，為0.0297，對觀測地級市的直接效應(yīng)為0.0275，對其他地級市的空間溢出效應(yīng)為0.0021，可以看出觀測地級市的財政科技支出既會導(dǎo)致本市人均GDP的增長，也會促進其他地級市經(jīng)濟增長，公路距離越近，這種間接影響越明顯。2016年，財政科技支出對于人均GDP也具有正向的總效應(yīng)、直接效應(yīng)與間接效應(yīng)，說明財政科技支出對于人均GDP的總效應(yīng)與空間溢出效應(yīng)具有一定程度上的穩(wěn)定性。

3結(jié)語

本文基于浙江省11個地級市的數(shù)據(jù)，構(gòu)建SAR模型，研究財政科技支出的空間溢出效應(yīng)及其對經(jīng)濟增長的影響。通過以上研究，得出以下結(jié)論。財政科技支出對人均GDP具有空間溢出效應(yīng)。模型中所有變量均存在空間溢出效應(yīng)，且與經(jīng)濟增長都呈正相關(guān)性。從效應(yīng)絕對值和t統(tǒng)計量來看，財政科技支出的空間溢出效應(yīng)是顯著且穩(wěn)定的，觀測地級市的財政科技支出增加會直接對本市的人均GDP值產(chǎn)生正向影響，也能在一定程度上對臨近地級市的人均GDP產(chǎn)生影響。財政科技支出的溢出效應(yīng)存在年度差異性和距離矩陣差異性。由于存在年度經(jīng)濟環(huán)境、政策的差別，2015年的空間溢出效應(yīng)解釋力度相對更強。公路距離矩陣相對于鄰域關(guān)系解釋力度更強，地級市之間公路距離越接近，空間溢出效應(yīng)越明顯。

參考文獻

[1]汪輝平,王增濤.財政支出、空間溢出與區(qū)域創(chuàng)新[J].經(jīng)濟問題探索,2017(9).

[2]余英,范心平.地方政府科技支出策略互動及對科技進步影響——以廣東為例[J].地方財政研究,2018(2).

[3]鐵衛(wèi).王天恒財政科技支出與經(jīng)濟增長的實證分析——以陜西省為例[J].統(tǒng)計與信息論壇,2012(2).

[4]胡欣然,雷良海.我國財政科技支出對經(jīng)濟增長貢獻度分析[J].統(tǒng)計與決策,2014(5).

作者：徐賽雁 單位：中央財經(jīng)大學(xué)