财政科技支出强度与科技创新水平研究.pdf

实证分析72023.3摘要：创新水平是我国现阶段构建新发展格局和实现高质量发展的关键。基于 2 0 1 0 2 0 2 0 年全国 2 8 3 个地级市的面板数据，使用面板门限回归分析财政科技支出对科技创新水平的影响。结果显示：财政科技支出强度低于第一门槛值时，对技术创新水平存在显著抑制作用；财政科技支出强度位于第一门槛值和第二门槛值之间时，对技术创新水平存在较强的促进作用，高于第二门槛值时，财政科技支出对技术创新水平的促进作用虽依然存在，但有所降低。相关部门应完善财政科技支出相关机制，促进资源合理配置。关键词：财政科技支出；技术创新水平；面板门限回归DOI:10.19456/ki.tjyzx.2023.03.002一、引言党的二十大报告中，习近平总书记强调“实施科教兴国战略，强化现代化建设人才支撑”。在中国在迈向社会主义现代化国家新征程的关键时期，科技创新水平的提升对于中国式现代化建设意义重大，特别是目前我国面临经济下行压力和人口红利消弭的挑战下，创新驱动发展成为了实现产业结构转型升级和高质量发展的关键一招（车德欣等，2021）。为此，各级政府从政策、预算等方面向科技创新倾斜。例如，湖北省完善财政科技投入机制，致力于在科技自立自强上取得更大进展，全省财政科技支出从2012 年的 54.39 亿元增加到 2021 年的 314.57 亿元，增幅远高于同期财政支出增幅；绍兴市通过落实科技惠企政策，加大对科研平台的支持，打造科技龙头企业，2022 年全市科技政策资金兑现 6.73 亿元，在加大财政科技投入的同时还扩宽了资金渠道；广东省在新发展格局的大背景下，认识到基础研究的重要性，2019 年，全省财政科技拨款额高达 1168.79 亿元，占当年全省财政支出的 6.76%。各地区通过一系列举措，旨在通过增加本地区财政科技支出，提升技术创新水平。从现有研究来看，增加财政科技支出对技术创新水平的作用尚未得到一致的结论。林小玲（2019）从地区金融发展的角度出发，认为财政科技支出促进了技术创新；刘胜强和常丹丹（2014）使用协整分析和Granger 因果检验讨论了重庆市财政科技投入与技术创新的关系，认为二者具有长期均衡的协整关系，重庆市财政科技投入对技术创新存在极大的促进作用。还有学者提出了不同观点，Guan&Yam（2015）根据对财政科技支出强度与科技创新水平研究柴进哲1李庆国2徐丽娜1实证分析82023.31000 多家制造业企业的实证结果，认为政府的直接拨款会对创新绩效产生负面影响；王斌等（2023）认为普惠化的财政科技支出对不同地区存在不同的影响，具体来说，中部地区受益，东部地区影响较小，而对西部地区会产生一定负面影响。那么，财政科技支出对技术创新水平的影响究竟如何？基于此问题，本文基于 2010 年到 2020 年全国 283 个地级市的面板数据，利用面板门限回归模型估计了地级市财政科技支出强度对技术创新水平的影响效果，为后续选择合适的科技补贴力度，完善财政科技投入机制提供一定的客观依据和参考价值。二、数据来源、变量说明与模型构建（一）数据来源考虑到数据可得性及其他因素，本文选取 20102020 年全国 30 个省份（西藏地区由于数据确实严重，故不包含在内）的 284 个地级市作为研究区域，选取相关指标，使用面板门限回归分析地方财政科技指出强度对技术创新水平的影响，讨论财政科技支出强度对地方的技术创新水平是否存在门限效应。相关指标数据来源于中国城市统计年鉴。（二）变量说明1.技术创新水平（ti）本文借鉴程叶青等（2014）关于中国区域创新的相关研究以及梁政骥和吕拉昌（2012）关于广东省创新能力差异的研究，选取全国地级市专利申请数来衡量城市的技术创新水平，并取对数处理，将其作为被解释变量。2.财政科技支出强度（fse）本文以财政科技支出强度作为核心解释变量和门槛变量。财政科技支出是一个地区科技活动的直观体现，选取财政科技支出在一般公共预算支出中的占比作为衡量财政科技支出强度的指标，能够反映出一个地区对科技活动的重视程度和支持力度。3.控制变量模型选取的控制变量包括人均 GDP（pgdp）、年末金融机构存贷款余额（dfi）、城镇化率（ur）、人口密度（pd）以及产业结构（ind）作为模型的控制变量。其中，人均 GDP 和年末金融机构存贷款余额表示一个城市的经济发展水平；以城镇常住人口与全市常住人口的比值表示地级市的城镇化率，表示一个地区的城市化进程；以地级市常住人口数与行政区域土地面积之比来衡量人口密度，表示地区人口分布状况；考虑到科技创新以第三产业为主，因此以第三产业增加值与GDP 之比表示地区的产业结构。（三）模型设定为检验财政科技支出强度对技术创新水平是否具有门限效应，构建以下双门槛计量模型tiit=0+1fseitI(fse 1)+2fseitI(1fse 2)+3fseitI(fse2)+Control+i+t+其中，变量下标 i 表示不同地级市，t 代表年份，tiit为被解释变量，表示 i 市 t 年的技术创新水平，fse为门槛变量，即 i 市 t 年的财政科技支出强度，1、2为待估计门槛值，I（）为指示函数，当门槛变量处于指示范围时取 1，否则取 0，control 表示控制变量集，i和 t分别为地区固定效应和时间固定效应，表示随机误差项。在回归过程中，考虑到异方差性的影响，对部分变量取对数处理。三、实证分析进行门槛回归前，需要判断财政科技支出强度对技术创新水平是否存在门槛效应，以及存在的门槛数量。借鉴 Hansen 的方法，以地方财政支出强度为门槛变量，使用 Bootstrap 法抽样 500 次，相应的门槛检验结果如表 1 所示。单一门槛和双重门槛在 5%置信水平下显著，说明财政科技支出强度对技术创新水平的影响存在非线性关系。因此。本文选择双门槛回归模型分析财政科技支出强度对技术创新水平的影响。表 2 为门槛估计结果。财政科技支出强度的双重门槛估计值分别为 0.0061 和 0.0281，且均在 5%水平下显著，因此，地方财政支出强度对技术创新水平的影响存在三个不同区间，分别为 fse 0.0061、0.0061 fse 0.0281 以及 fse 0.0281。变量门槛数量P值B o o t s t r a p次数不同显著性水平的临界值1 0%5%1%f s e单一门槛0.0 0 0 05 0 01 9.0 4 2 9 2 2.4 3 8 4 3 0.2 0 5 7双重门槛0.0 1 2 05 0 01 8.1 2 0 9 2 1.2 8 5 7 2 7.5 6 0 7三重门槛0.3 0 2 05 0 02 6.7 7 5 0 3 1.0 6 8 8 4 0.6 7 9 6表 1 门槛效应检验实证分析92023.3表 3 为门槛回归结果，可以看出，财政科技支出强度对技术创新水平的影响呈现出双门槛特征。当财政科技支出强度低于 0.0061 时，财政科技支出强度对技术创新在 10%的显著性水平上呈现出显著的抑制作用。一方面可能是因为财政科技支出规模较低，未能保证科支出规模的合理性，对科技创新产业的支持程度不够造成的，另一方面，科技创新的不确定性也是成因之一。当财政科技支出强度处于 0.0061 和0.0281 之间时，其对技术创新水平的促进程度较大，说明地方财政科技支出强度在此期间内，对技术创新水平的提升作用有较强的促进作用。当财政科技支出强度高于 0.0281 时，对技术创新水平的促进程度有所下降，可能是由于过高的财政科技支出水平导致技术创新效率有所降低，资源没有得到合理配置，较高强度的地方财政科技支出水平与目前的研发创新规模不匹配造成的。四、结论与建议本文基于面板门限回归模型，分析了财政科技支出对技术创新水平的影响，结果表明，财政科技支出在不同的区间内对技术创新水平存在不同的影响。结果显示：当财政科技支出水平低于第一门槛值 0.0061时，其对技术创新水平存在抑制作用；当财政科技支出强度处于第一门槛值（0.0061）和第二门槛值（0.0281）之间时，财政科技支出对技术创新水平存在显著的促进作用；当财政支出强度高于第二门槛值（0.0281）时，财政科技支出对技术创新水平的促进作用虽依然存在，但有所降低。根据以上结论，本文提出如下建议：首先，符合发展状况的财政科技支出强度对技术创新水平存在促进作用，但财政科技支出强度不足反而会对地方的技术创新水平存在负面影响。因此，各地在确定财政科技支出水平的相关举措之时要考虑本地的创新水平和相关产业的发展状况，选择合适的财政科技支出规模，从而有效促进区域创新水平提升。其次，地方财政科技支出强度过高，可能会导致有限的支出没能最大化的发挥其作用。因此，各地在增加财政科技支出规模的同时，也要提高相应的资源配置效率，保证财政科技支出得到合理利用，实现效益最大化。另外，在中国式现代化和高质量发展的背景下，各地在重视技术创新水平，扩大财政科技支出规模的同时，在科技投入方面也要通过财政激励措施、税收减免等多样化方式，以确保财政资金的切实作用到技术创新水平提升上。参考文献：1 车德欣,李凤娇,吴非,汤子隆.财政科技支出、企业生命周期与技术创新 J.科技进步与对策,2021,38(03):114-123.2 林小玲.中国财政科技支出与技术创新基于金融发展调节效应视角的研究 J.广西财经学院学报,2019,32(04):68-80.3 刘胜强,常丹丹.重庆市财政科技投入与技术创新关系的实证研究 J.华东经济管理,2014,28(11):42-46.4Guan J C,Yam R C M.Effects of government financial incentives on firms innovation performance in China:Evidences from Beijing in the 1990sJ.Research Policy,2015,44(1):273-282.5王斌,谭清美,王志华.普惠化财政科技支出与企业创新绩效：作用效应与中介机制 J.科技进步与对策,2023,40(05):118-128.6 程叶青,王哲野,马靖.中国区域创新的时空动态分析 J.地理学报,2014,69(12):1779-1789.7 梁政骥,吕拉昌.基于锡尔系数的广东省城市创新能力差异研究 J.地域研究与开发,2012,31(03):73-77+87.（作者单位：吉林财经大学1吉林省统计局2）估计值p 值9 5%置信区间单一门槛值0.0 0 6 10.0 0 0 0 0.0 0 6 1,0.0 0 6 2 双重门槛值0.0 2 8 10.0 1 6 0 0.0 2 7 5,0.0 2 8 4 表 2 门槛估计结果变量系数估计值f s e I（f s e 0.0 0 6 1）-9.1 5 1*(4.7 8 2)f s e I（0.0 0 6 1 f s e 0.0 2 8 1）1 1.3 2*(1.3 9 3)f s e I（f s e 0.0 2 8 1）2.9 6 9*(0.7 0 5)控制变量是地区固定效应是时间固定效应是_ c o n s-0.8 3 8(0.6 9 7)表 3 门槛回归结果注：*、*和*分别代表在 1 0%、5%和 1%水平上显著，括号内为标准误