中西部省份科教支出与经济增长关系实证分析

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1、中西部省份科教支出与经济增长关系实证分析中西部省份科教支出与经济增长关系实证分析　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。　.L.　　

2、作者简介：薛宇峰（1964-），男，江苏江阴人，教授，博士生导师，主要从事马克思主义政治经济学、中国经济与三农问题研究。E-mail:xuey602yahoo..　　一、引言与　现在，考虑政府科技支出的作用机制，.L.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RD投入等其它因素的影响。　　联立方程（3）和

3、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

4、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

5、的统计资料，现有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.L.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

6、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

7、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

8、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