摘要：本文研究中西部地区科教支出对经济增长的影响。构建了一个用于实证分析的计量模型，就科教支出与经济增长关系进行实证分析，发现中西部19个省市的科技和教育支出都对国民产出有微弱的积极影响，但这种影响都不是很显著。相对于教育支出，科技支出对经济增长的作用更为明显，检验的显著水平相对更高。同时，科技支出和教育支出都对资本和劳动的产出弹性有正向影响，但教育支出对资本和劳动的产出弹性的影响幅度都高于科技支出对资本和劳动的产出弹性的影响。

 

　　一、引言与文献综述 

　　20世纪80年代中期以来，随着新经济增长理论的兴起，一些研究者试图建立有关政府公共支出与长期经济增长率之间关系的内生增长模式。如Barro分析结果显示财政支出占GDP的比例会显著影响经济增长［1］。随后，Barro在前者研究的基础上区分了公共支出的不同类型［2］。进一步地，Devarajan等提出在理论上把公共支出分解为生产性的和非生产性的，指出在最优状态下，生产性公共支出与非生产性公共支出的比值应该取决于这两项支出对生产的贡献度（产出弹性）之比［3］。 

　　国外学者除了在理论上进行积极探索外，还在实证方面做了大量研究。一方面，许多经验分析得出公共支出对经济增长有负面影响的结论［4-8］。另一方面，一些经验分析又得出了公共支出对经济增长具有正效应的结论［9-10］。 

　　总之，关于政府支出对经济增长的作用，西方学者的观点可以归纳为两点：一方面，公共支出需要以公共收入为基础，因此降低私人储蓄来源，从而降低经济增长；另一方面，也提高了私人生产力，又刺激了私人储蓄，两者作用的强弱要看公共支出对私人支出的补充和替代作用的大小。如果补充程度越低，替代程度越高，对私人储蓄的冲击就越小，公共支出水平和经济增长的关系并非单调的，在给定的补充或替代水平下，公共支出首先提高增长率至某一点，然后二者将是负相关的。这些理论研究与经验分析对我们分析我国的政府支出与经济增长非常有益，从中可以发现，政府公共支出不是一个简单的外生变量，笼统的讨论政府支出对经济增长的影响，其结论并不确定，但是我们可以尝试先将政府支出分为生产性与非生产性的支出，然后考察各个单项政府支出与经济增长的关系。本文试图从生产性的政府支出——科教支出入手，去分析政府支出对经济增长的影响。 

　　对于我国的科教支出与经济增长的关系，近年来国内学者也进行了一些探索。如骆永民采用1953—2003年的时序数据对我国科教支出和经济增长的关系进行实证分析后发现，我国对教育和科研的财政支出和GDP变化有着长期均衡关系，并且教育支出在长期中受经济增长的影响较大，科研支出却在短期中受经济增长的影响较大［11］；而科研支出在长期中对经济增长的贡献却比教育支出更为显著。得到类似结论的还有祝接金，他通过Granger因果关系检验结果显示，政府科技总支出波动是引起TFP波动的原因［12］。郭玉清、刘红和郭庆旺则构建以资本、知识和产出为研究对象的动态理论模型，在此基础上进一步构建了动态计量模型，得到实证结论是中国财政科教支出对其资本形成、产出增长及全要素生产率的提高均有积极影响，但作用力度和影响方式存在区别［13］。其中，有一些学者已经注意到由于我国区域经济发展水平存在较大差异，不同区域的科教支出对于经济增长的影响不一样［14］。他们通过对我国东、中、西三大区域的分析发现，经济发展水平不同的地区，其政府科技支出的生产率改进作用不同。在东部地区，政府科技支出改进效应主要体现在全要素生产率方面，对资本生产率和劳动生产率基本上没有改进作用；在中部地区，政府科技支出仅对资本生产率有微弱的改进作用，对劳动生产率和全要素生产率没有改进作用；西部地区的情况与中部较为类似。教育支出与此类似，相同学历层次的政府教育支出对全要素生产率改进幅度按东、中、西依次递减，即东部地区所有学历层次的政府教育支出对全要素生产率改进作用均是最强的，其次是中部地区、西部地区相对最弱。 

　　从现有的研究结果看，我们发现：虽然从全国范围来看，科技和教育支出对经济增长率有一定的提升作用，但较为微弱；从大量的统计检验来看，只有东部地区在统计上显著，中、西部地区的影响统计上都不显著［2-4-5-6］。出现这种状况的原因与科学事业费的最终用途有关，由于东部地区级别较高的科研院所集中，国家教育和科学事业费大多向这些院所倾斜，当这些经费被投入到基础研究之中，就对生产率产生了显著的积极作用；而在中、西部地区，目前科学和教育经费大量被用于弥补行政管理部门工作经费的不足，真正投入到科研中的比例不足，自然对经济增长率作用力减弱，但究竟在多大程度上有影响？各项支出分别有多大的影响？以及随着时间的推移这种相互关系是否稳定？对于这些问题，上述学者则关注较少。 

　　综上所述，我们可以明确的是：东部与中、西部的科教支出对生产率和经济增长的影响已经呈现出不同的性质，东部的科教支出与经济增长的关系已经基本得到确认，而中、西部科教支出与经济增长的关系还需要进一步考察。我们试图在充分考虑这种差异的基础上，着重分析中、西部省份科教支出与经济增长的关系。鉴于此，我们剔除东部发达省份的数据，单独研究中、西部省份的科教支出与经济增长率，以期为中、西部省份的科学技术和教育支出政策提供有意义的参考。 

　　二、科技与教育支出与经济增长关系的计量模型的设定 

　　在理论上，政府科技和教育支出促进经济增长的机制包括两方面：一方面政府科技和教育支出通过改善资本和劳动等单个要素生产率而促进经济增长，另一方面政府科技和教育支出通过鼓励和支持技术创新活动以提高全要素生产率（TFP）而转化为经济增长的动力。 

　　为了进一步分析科教支出与经济增长之间的理论关系，我们可以构建如下模型： 

　　假设总量生产函数为柯布—道格拉斯函数形式，则有： 

　　YtAtKβ2tLβ3t（1） 

　　其中，Y表示产出，K表示资本，L表示劳动，A为技术进步，β2、β3分别代表资本和劳动的产出弹性。对方程（1）两边取自然对数并求导，则可构建如下增长模型： 

　　gitβ2kit+β3lit+ait（2） 

　　方程（2）中，g表示产出增长率；k表示资本增长率；l表示劳动增长率；a为索洛残差代表的全要素生产率TFP； i（i1，2，…，n）和t（t1，2，…，T）分别表示各省份和时间。

　现在，考虑政府科技支出的作用机制，假定政府科技支出是通过提高全要素生产率而提高经济增长率，则可以如下表示： 

　　aitβ1+β4Tit+εit（3） 

　　其中，Tit表示政府科技支出，具体的含义为政府科技支出总量占GDP的比例。ε为误差项，包括企业R&D投入等其它因素的影响。 

　　联立方程（3）和方程（2），有： 

　　gitβ1+β2kit+β3lit+β4Tit+εit（4） 

　　利用方程（4）我们则可分析科技指出对经济增长的影响。 

　　进一步地，如果将方程（4）中的政府科技支出变量T替换为政府教育支出变量E（以教育支出占GDP的比例衡量），则可得到方程（5），用以实证分析政府教育支出对经济增长率的影响。 

　　gitβ1+β2kit+β3lit+β4Eit+εit （5） 

　　另外，考虑到政府科技支出和政府教育支出的经济增长效应可能存在一定的时滞，故方程中使用政府科技支出和政府教育支出变量的滞后项，这样方便我们找寻政府科技支出和政府教育支出经济增长率的滞后影响。那么本文最终用于分析科技支出与教育支出对经济增长影响的计量模型实际上为： 

　　gitβ1+β2kit+β3lit+β4Tit－1+εit（6） 

　　gitβ1+β2kit+β3lit+β4Eit－1+εit（7） 

　　三、变量选取与数据来源 

　　 由于地区资本存量没有对应的统计资料，现有文献所使用的资本存量都是经过一定间接计算获得的，但是这些计算的资本存量之间存在较大差异，尚没有一个比较权威的计算标准。另外，由于增长率指标更能反映投资活动的波动性，本文采用资本形成增长率代替资本存量的增长率。一般来说，资本形成包括固定资本形成和存货，存货一般逆经济周期增长变化，因而只有固定资本形成可对经济增长产生影响，所以我们采用固定资本形成增长率表示变量。同时，我们用单个行业就业人员增长率表示劳动增长率，各省市实际GDP（扣除物价因素）增长率代表其经济增长率。 

　　用各地区科技支出占其GDP的比例表示政府科技支出规模变量（T）。基于各地区政府科技支出数据的可得性考虑，本文实证分析的时间段为1996—2007年，实际数据均为1990年不变价格表示的可比数据。具体地讲，我们用政府财政支出项目中与科技相关性较大的项目支出总和作为地区政府科技支出，主要包括政府挖潜改造革新支出、政府科技三项费支出和政府科学事业费支出。 

　　用各地区教育支出占其GDP的比例表示政府教育支出规模变量（E）。具体的，用政府小学、初中、高中和高等教育的政府支出之和与GDP的比例代表政府各级教育支出总规模变量。同样，基于对政府教育支出数据可得性的考虑，本文实证分析的时间段为1996—2007年，实际数据均为1990年不变价格表示的可比数据。 

　　本文选取1996—2007年19个中、西部份省份（不含西藏）科技和教育投入规模、资本和劳动增长率以及经济增长率的面板数据。具体的划分如下：中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南等8个省市；西部地区包括重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、广西、内蒙古等11个省市来划分。 

　　以上数据均来自历年《中国统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》和《中国教育经费统计年鉴》。下面我们将根据方程（6）和方程（7），用Eviews6.0软件对各地区面板数据进行实证分析，分别揭示政府科技支出和政府教育支出对资本和劳动投入的产出弹性和经济增长率的影响。 

　　四、实证分析 

　　1.固定效应模型与随机效应模型的选择 

　　由于本文所使用的数据为面板数据，这便需要考虑各省市间所存在的地区性差异。在面板数据的分析中，考虑个体差异的两种主要方法为固定效应模型与随机效应模型。我们需要在这两种模型中进行选择。具体而言，对方程（6）其固定效应模型的表达式为： 

　　gitβ1i+β2kit+β3lit+β4Tit－1+εit（8） 

　　而其随机效应模型的表达为： 

　　 gitβ1+β2kit+β3lit+β4Tit－1+νi+εit（9） 

　　利用Hausman检验，我们可以在模型（8）和模型（9）之间进行选择。Hausman检验的原假设：随机效应模型优于固定效应模型。Hausman检验统计量的P值为0.39。这意味着我们在10%的水平下不能拒绝原假设。这意味着随机效应模型优于固定效应模型，因此关于科技支出对经济增长的影响我们选择模型（9）进行参数估计。 

　　根据同样的思路，对方程（7）其固定效应模型的表达式为： 

　　gitβ1i+β2kit+β3lit+β4Eit－1+εit（10） 

　　而其随机效应模型的表达为： 

　　gitβ1+β2kit+β3lit+β4Eit－1+νi+εit （11） 

　　同样可得Hausman检验统计量的P值为0.29。这同样意味着我们在10%的水平下不能拒绝原假设。这意味着

随机效应模型优于固定效应模型，因此我们选择模型（11）对参数进行估计。 

　　2.参数估计的结果 

　　对模型（9）进行估计的相关参数如表1所示： 

　　表1模型（9）的相关参数估计结果 

　　从表1可以发现，经济增长对科技支出的回归系数仅为0.03。这意味着科技支出对经济增长仅有微弱的积极影响。另外，其β4的t统计量的P值为0.08，这意味着经济增长对科技支出的回归系数仅在10%的显著水平下显著，而在5%的显著水平下不显著。

 

　对模型（11）进行估计的相关参数如表2所示： 

　　表2模型（11）的相关参数估计结果 

　　 从表2可以发现，经济增长对教育支出的回归系数仅为0.01。这意味着教育支出对经济增长仅有微弱的积极影响。另外，其β4的t统计量的P值为0.11，这意味着经济增长对教育支出的回归系数在10%的显著水平下也不显著。 

　　将表1和表2的估计结果进行对比，我们可以发现：中、西部19个省市的科技和教育支出都对国民产出有微弱的积极影响，但这种影响都不是很显著。另外相对于教育支出，科技支出对经济增长的作用更为明显，检验的显著水平相对更高。 

　　3.科技与教育支出对资本和劳动的产出弹性的影响 

　　为了分析科技支出对资本和劳动的产出弹性的影响，我们有意将模型（9）和（11）中的科技与教育支出项暂时忽略，从而得到： 

　　gitβ1+β2kit+β3lit+νi+εit（12） 

　　对模型（12）进行估计的相关参数如表3所示： 

　　表3模型（12）的相关参数估计结果 

　　 将表3同表1相比，我们可以发现科技支出对资本和劳动产出弹性的影响。通过模型（9）我们估计出的资本和劳动的产出弹性分别为0.37与0.42。通过模型（12）我们估计出的资本和劳动的产出弹性分别为0.52与0.61。由此可见，科技支出对资本和劳动的产出弹性均有正的影响，影响幅度分别为0.15和0.19。 

　　将表3同表2相比，我们可以发现教育支出对资本和劳动产出弹性的影响。通过模型（11）我们估计出的资本和劳动的产出弹性分别为0.32与0.28。通过模型（12）我们估计出的资本和劳动的产出弹性分别为0.52与0.61。由此可见，教育支出对资本和劳动的产出弹性均有正的影响，影响幅度分别为0.2和0.33，这高于科技支出对资本和劳动的产出弹性的影响。 

　　五、结论及政策含义 

　　本文基于柯布—道格拉斯生产函数建立了一个用于实证分析的计量模型，就我国中、西部省份的科教支出与经济增长关系进行实证分析。文章选取1996—2007年19个中、西部份省份科技和教育投入规模、资本和劳动增长率以及经济增长率的面板数据。通过Hausman检验，选择了随机效应模型进行参数估计。实证分析的结果显示： 

　　第一，就科教支出与国民产出的关系看，经济增长对科技支出的回归系数仅为0.03，意味着科技支出对经济增长仅有微弱的积极影响。同时经济增长对教育支出的回归系数仅在10%的显著水平下显著，而在5%的显著水平下不显著。由此可见，中、西部19个省市的科技和教育支出都对国民产出有积极的影响，但这种影响很不显著。相对于教育支出，科技支出对经济增长的作用更为明显，实证检验的显著水平相对更高。 

　　第二，就科教支出与要素投入的产出弹性看，科技支出对资本和劳动的产出弹性均有正的影响，影响幅度分别为0.15和0.19。教育支出对资本和劳动的产出弹性也都有正的影响，影响幅度分别为0.2和0.33，高于科技支出对资本和劳动的产出弹性的影响。 

　　以上结论表明中、西部省份的科教支出对经济增长具有积极的作用，但是这种作用很不明显，科教支出的效率还有很大的提高空间。另外，长期来看，中、西部省份科教支出对生产要素投入具有不同的作用机制，教育支出对要素产出弹性的提高幅度更大。这些结论所蕴含的政策含义也是较为明显的，针对中、西部省份的政府相关部门，本文提出以下政策建议： 

　　第一，继续加强对科技的财政投入。许多研究者已经发现，中、西部地区政府对科技投入的比重明显低于东部，这是中、西部地区在科技创新能力弱于东部的直接原因。因此，中、西部地方政府应不断加大这种投入，增强创新能力。考虑到短期内科技投入对产出的影响大于教育支出，因此我们也要合理平衡地方科技支出与教育支出，为了避免简单的单纯追求政绩，对科技的投入应保持在一个适度增长的规模内，不应一味强调超过实际能力的投入，以免造成不合理投入带来的其他问题。 

　　第二，对教育的财政支出应稳步增加。长期来看，教育支出比科技支出对地方经济的影响更大，因此，中、西部地方政府要避免为了追求短期政绩而降低教育支出的比重。一般来说，教育支出对经济增长的影响周期长于科技支出，因为一般情况下科技支出可以迅速地转化成生产技术的提升，而教育支出是通过作用于劳动和资本间接改进经济效率，其对生产的影响需要一段时间才能显现。正所谓“十年树木，百年树人”，要素生产率的提高需要持续不断地长期努力。所以，中、西部省份现阶段应该继续保持对教育的支出，使之在财政支出中的比重稳步上升。特别是在当前经济结构的调整时期，保持教育投人的稳步增加可以带来未来的经济增长，保持长期内的可持续发展。 

　　第三，大力提高科教支出的使用效率。一些研究显示，在中、西部地区，目前科教事业经费经常被挪用，主要是用于弥补行政管理部门工作经费的不足，真正投入到科技和教育中的比例要低于统计数据所显示的。因此，一方面要采取有效措施限制政府挪用科教经费，另一方面，特别是在地方财政用于科教发展的投入还不充裕的情况下，要大力提高科教支出资金的使用效率。可以考虑对地方科教支出项目进行积极而科学的绩效评价，促使地方政府科教投入产出达到最大化。