安徽省財政科技投入與經濟增長關系的實證分析

房玲秀

（安徽三聯學院，安徽合肥 230601）

1 相關文獻回顧

學界對財政科技投入與經濟增長關系有著一定的研究，也取得了相關的研究成果。從研究方法來看，國內學者目前主要采用時間序列分析、面板數據分析、灰色關聯分析法等定量分析法，通過構建相關模型來分析財政科技投入與經濟增長之間的關系。從研究范圍來看，學者們對財政科技投入與經濟增長關系的研究主要分為全國性的和地區性的。凌江懷、李成、李熙利用我國1991-2010年的時間序列數據，建立計量經濟模型，分析了財政科技投入對經濟增長的短期彈性和長期彈性，發現提高財政科技投入效率，能夠在長期內有效推動經濟內生增長。李龍、張志超則運用SVAR模型研究我國財政科技投入、地方財政收入、經濟增長三者之間的關系，發現財政科技投入比經濟增長更能有效帶動地方財政收入的增長，但這種帶動作用在短期內具有滯后性。張優智通過運用協整的方法分析了我國財政科技投入與經濟增長的關系，結果表明兩者之間存在長期均衡關系，并且具有雙向因果關系。張瑋依據廣東省2001年-2012年相關數據，通過灰色關聯分析法研究R&D經費支出、R&D人員數量、地方財政投入三者與經濟增長的關聯度，結果表明財政科技投入對經濟增長有著一定的推動力。紀杰利用重慶市1999-2010年數據并基于VAR模型分析重慶市財政科技撥款和地區生產總值的關系，研究結果表明，重慶市財政科技投入與經濟增長之間存在著長期動態均衡關系。吳松強、陳雅雯、鄭垂勇基于江蘇省1995-2013年的數據，分析了財政科技撥款、科技活動經費內部支出與經濟增長之間的關系，結果表明政府財政科技投入對經濟增長有著顯著的影響。

現有的文獻關于中國以及各省市財政科技投入與經濟增長之間關系的研究，由于數據采集、研究方法、研究對象的不同，所得出的相關結論也不同。文章運用1999-2015年的數據，研究安徽省財政科技投入與經濟增長之間的關系，為安徽省優化財政資源配置，提高財政科技投入效率提出相關建議。

2 指標選取及數據來源

考慮數據的可得性和連續性，文章選取安徽省1999-2015年的數據，將安徽省生產總值（GDP）作為衡量經濟增長的被解釋變量，同時選取安徽省財政科技投入（KJ）作為解釋變量，為了避免數據的波動性和消除異方差的影響，對實際的生產總值（GDP）和財政科技投入（KJ）取自然對數，得到LNGDP和LNKJ。所有的數據均來自于2000-2016年間的《安徽省統計年鑒》。

3 模型及實證分析

3.1 單位根檢驗

為了避免模型的偽回歸，在進行協整檢驗之前，首先要對數據的平穩性進行檢驗，即單位根檢驗。文章運用Eviews 8.0軟件，對安徽省生產總值（LNGDP）和安徽省財政科技投入（LNKJ）進行ADF檢驗，得出ADF統計量，再將其與給定顯著水平下的值相比較。若所得ADF值小于給定的顯著性水平下的值，則該序列為平穩性序列，若大于給定的顯著性水平下的值，則該序列為非平穩性序列。對于非平穩性序列，需要對其進行一階差分、二階差分甚至更高階的差分，n階差分后的序列通過ADF檢驗后就稱為n階單整序列。只有選取的變量的階數相同時，才可以進行協整檢驗。文章單位根檢驗結果如表1所示。

表1 ADF單位根檢驗結果

表1中，DLNGDP表示LNGDP的一階差分，DLNKJ表示LNKJ的一階差分，△2LNGDP表示LNGDP的二階差分，△2LNKJ表示LNKJ的二階差分，檢驗結果表明，時間序列LNGDP和LNKJ的ADF值大于5%顯著性水平下的臨界值，所以是非平穩性序列，一階差分后仍然是非平穩性序列。但是經過二階差分后，序列△2LNKJ和△2LNGDP通過了5%顯著性水平下單位根檢驗，可以認為LNGDP和LNKJ都是二階單整序列。

3.2 協整檢驗

對于非平穩性時間序列而言，只有當他們是同階單整序列，才能進行協整檢驗。LNGDP和LNKJ為二階單整序列，滿足協整檢驗的前提，因此可以進行協整檢驗。文章選用EG兩步法進行檢驗，這種檢驗方法的思想是對回歸方程的殘差項進行單位根檢驗，若回歸方程的殘差是平穩序列，則因變量和自變量之間是存在著長期均衡穩定的關系，反之，因變量和解釋變量之間不存在協整關系。檢驗步驟如下：

首先，對LNGDP和LNKJ兩個變量做普通最小二乘法OLS回歸方程：

R2為0.989，調整過后的R2值為0.988，F統計量的值為1395.911，括號里的值為相應的t統計量的值。通過回歸方程的結果可以看出，模型的擬合優度比較高，F統計量的值比較大。假設ecm為模型的殘差，對殘差進行估計：

ecm=LNGDP-7.444-0.159LNKJ

其次，對殘差ecm進行平穩性檢驗，判斷殘差是否平穩。檢驗結果如表2所示。

表2 殘差序列單位根檢驗結果

由檢驗結果可知，殘差ADF值為-2.725，小于1%顯著性水平下的臨界值-2.717，因此拒絕存在單位根的原假設，表示殘差ecm通過了單位根檢驗，是平穩序列。所以，安徽省財政科技投入與經濟增長之間存在著長期均衡關系。由模型結果可以得出，安徽省財政科技投入對生產總值的彈性系數為0.159，意味著財政科技投入每增加1%，生產總值將增加0.159%。

3.3 因果關系檢驗

根據以上協整檢驗結果可以看出安徽省財政科技投入與經濟增長之間存在長期均衡關系，但是二者之間的因果關系還需要進一步驗證。即是否是因為財政科技投入增加導致的經濟增長，或者經濟增長導致的財政科技投入增加還不明確。為此，文章進一步采用格蘭杰因果檢驗方法，來檢驗財政科技投入與經濟增長之間的因果關系。根據AIC和SC最小化準則，選取滯后期為2，檢驗結果如表4所示。

表3 Granger因果關系檢驗結果

由表3的檢驗結果可知，在滯后期為2時且在5%的顯著性水平下，說明安徽省財政科技投入是引起經濟增長的原因，加大財政科技投入比重，能促進經濟發展方式轉變，提高生產總值。

3.4 脈沖響應分析

文章以上的分析中，協整檢驗表明了變量之間的相關性，Granger因果檢驗解釋了變量之間的因果關系，在實際應用中，若分析變量間動態的影響關系，還需要在VAR模型的基礎上進行脈沖響應函數分析。脈沖響應函數的基本思想為當模型的誤差項發生變化時，或者模型受到新的沖擊對內生變量的當前值和未來的數值產生的影響?；贚NGDP和LNKJ的VAR（2）模型，對安徽省財政科技投入和GDP進行脈沖響應函數分析，如圖1所示。其中，縱軸表示被解釋變量對自變量的響應程度，橫軸表示該響應函數的追蹤器，文章的追蹤器設為10年。圖中虛線表示響應函數的數值加上或者減去兩倍標準差的置信區間。

圖1 脈沖響應函數圖像

由圖1可以看出，安徽省財政科技投入信息在短期內受到一個擾動項對GDP的沖擊處于較低的水平，但是這種沖擊是一直處于上升的趨勢，在第4年后拉動作用非常明顯并且趨于平穩，這說明財政科技投入對經濟增長有著正向的影響作用。同時，給安徽省生產總值一個正的沖擊，財政科技投入也是上升最終趨于穩定。

4 結論與建議

文章通過對安徽省財政科技投入與經濟增長關系的實證研究，發現安徽省財政科技投入與經濟增長之間存在長期均衡關系，且科技投入是經濟增長的重要推動力。安徽省位處中國中部地區，經濟發展仍然不足，需要依靠科技實現經濟持續快速發展，政府應該加大科技投入，創新科技投入方式，制定相關稅收政策激勵企業增加科技投入，構建科研平臺，提高財政科技支出效率。