本文關(guān)鍵詞：自然資源開發(fā)、內(nèi)生技術(shù)進(jìn)步與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

自然資源開發(fā)、內(nèi)生技術(shù)進(jìn)步與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)(3)

人氣指數(shù):點(diǎn) 發(fā)布時(shí)間:2015-12-31 14:25  來(lái)源：  作者：邵帥，楊莉莉

　　三、計(jì)量實(shí)證

　　本節(jié)就資源開發(fā)活動(dòng)能否對(duì)區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)生擠出效應(yīng)主要取決于生產(chǎn)要素配置效率的大小這一核心命題展開實(shí)證檢驗(yàn)。在現(xiàn)有研究中，在我國(guó)整體省際層面上對(duì)資源開發(fā)與創(chuàng)新行為的關(guān)系進(jìn)行專門的實(shí)證考察，并將生產(chǎn)要素配置效率考慮其中的文獻(xiàn)尚未見報(bào)道。

　　1．計(jì)量模型與指標(biāo)數(shù)據(jù)

　　根據(jù)前文的理論分析，本文建立如下基本面板數(shù)據(jù)回歸模型:Zit=α0+α1EDit+α2Xit+α3MIit+εit(22)其中，被解釋變量Z為技術(shù)創(chuàng)新變量，ED為能源依賴度變量，MI為市場(chǎng)化程度，X為其他控制變量，i對(duì)應(yīng)于各個(gè)省份截面單位，t代表年份，α0－α3為待估參數(shù)，ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

　　考慮到能源作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的最基本驅(qū)動(dòng)力，往往可以產(chǎn)生相對(duì)較高的經(jīng)濟(jì)租，其在工業(yè)化進(jìn)程和區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展中具有特別突出和重要的戰(zhàn)略性地位，因此，本文以能源依賴度作為代理指標(biāo)來(lái)度量區(qū)域經(jīng)濟(jì)對(duì)自然資源的依賴程度。參照邵帥和齊中英(2008)的做法，對(duì)煤炭采選業(yè)、石油和天然氣開采業(yè)、石油加工及煉焦業(yè)、電力和熱力生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)、燃?xì)馍a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)等五大能源工業(yè)的工業(yè)產(chǎn)值進(jìn)行加總，得到能源工業(yè)總產(chǎn)值，再算出其占工業(yè)總產(chǎn)值的比重，即可借此反映出各省區(qū)的能源依賴度。

　　對(duì)于創(chuàng)新活動(dòng)的度量，大多數(shù)文獻(xiàn)僅對(duì)創(chuàng)新投入或創(chuàng)新產(chǎn)出進(jìn)行了單一角度的考察。但根據(jù)前文的理論分析，資源開發(fā)活動(dòng)會(huì)通過影響研發(fā)部門人員的投入水平而影響技術(shù)知識(shí)的產(chǎn)出水平，即資源開發(fā)活動(dòng)對(duì)創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出均會(huì)產(chǎn)生影響。因此，本文分別選取投入型指標(biāo)———平均每千人口中從事科技活動(dòng)人員數(shù)(表示為RD)和產(chǎn)出型指標(biāo)———平均每百名科技活動(dòng)人員擁有被授權(quán)的專利數(shù)量(表示為PA)，分別從創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出兩個(gè)方面進(jìn)行更為全面的考察。

　　根據(jù)本文的理論命題，生產(chǎn)要素的配置效率是決定資源開發(fā)活動(dòng)對(duì)區(qū)域技術(shù)進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生何種影響的關(guān)鍵性因素，因此，必須將其作為基本控制變量引入回歸模型，以通過觀察其對(duì)分析結(jié)果的影響從而對(duì)理論命題進(jìn)行較為穩(wěn)健的驗(yàn)證。然而生產(chǎn)要素配置效率是一個(gè)較為抽象的概念，度量起來(lái)存在一定的困難。但經(jīng)濟(jì)學(xué)理論告訴我們，市場(chǎng)機(jī)制是推動(dòng)生產(chǎn)要素流動(dòng)和促進(jìn)資源配置的基本機(jī)制，而生產(chǎn)要素替代彈性往往反映在市場(chǎng)機(jī)制對(duì)要素配置作用的深度上，也就是說，當(dāng)一個(gè)地區(qū)的市場(chǎng)機(jī)制較為完善、市場(chǎng)化程度較高時(shí)，生產(chǎn)要素的市場(chǎng)流動(dòng)性就比較強(qiáng)，生產(chǎn)要素的配置效率也比較高。因而，利用市場(chǎng)化程度作為一個(gè)替代性變量來(lái)反映生產(chǎn)要素的配置效率情況是一種比較符合邏輯的可行辦法。因此，本文參照王文劍等(2007)的做法，將非國(guó)有單位職工占職工總數(shù)比重作為度量市場(chǎng)化程度的近似替代指標(biāo)。我們還選取了以下三個(gè)對(duì)區(qū)域技術(shù)進(jìn)步水平可能產(chǎn)生重要影響的因素作為控制變量引入回歸模型。首先，人力資本無(wú)疑是實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新和技術(shù)進(jìn)步的一個(gè)必不可少的因素。我們選取大專學(xué)歷以上人口占6歲及6歲以上人口的比重作為區(qū)域人力資本存量水平的度量指標(biāo)，表示為HC。其次，研發(fā)資本投入也是影響創(chuàng)新和技術(shù)進(jìn)步的一個(gè)重要因素。在我國(guó)，政府財(cái)政科技投入是區(qū)域科技資源配置的一種重要手段，很多時(shí)候甚至?xí)蔀閰^(qū)域科技經(jīng)費(fèi)投入的主要來(lái)源。因此，我們選取科學(xué)事業(yè)費(fèi)占財(cái)政總支出的比重作為區(qū)域研發(fā)投入的度量指標(biāo)，用來(lái)反映地方政府對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)的投入強(qiáng)度，表示為SE。最后，在經(jīng)濟(jì)全球化和我國(guó)大力實(shí)行對(duì)外開放政策的背景下，外商直接投資通常也被視為區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新的一個(gè)不可忽視的影響因素而被廣泛關(guān)注。使用按人民幣對(duì)美元年平均匯率(中間價(jià))折算成人民幣表示的實(shí)際利用外資占GDP比重來(lái)對(duì)其進(jìn)行度量，表示為FDI。

　　本文選擇1997—2007年11年間全國(guó)30個(gè)省市區(qū)的面板數(shù)據(jù)作為研究樣本(西藏的數(shù)據(jù)缺失較多，故將其從樣本中剔除)。數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)經(jīng)濟(jì)普查年鑒》、《中國(guó)人口統(tǒng)計(jì)年鑒》及各省市區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒。

　　2．分析結(jié)果及討論

　　(1)靜態(tài)面板估計(jì)。本文首先采用靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行實(shí)證分析。靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的參數(shù)估計(jì)形式主要有混合最小二乘法、固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)三種，在進(jìn)行參數(shù)估計(jì)前，需要先通過F檢驗(yàn)、BP拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)來(lái)對(duì)其進(jìn)行篩選，確定出每個(gè)模型適用的參數(shù)估計(jì)形式，然后再利用Driscoll-Kraay標(biāo)準(zhǔn)誤估計(jì)法和可行的廣義最小二乘法(FGLS)分別對(duì)固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行穩(wěn)健型估計(jì)，以糾正可能出現(xiàn)的殘差異方差和自相關(guān)問題。

　　首先，在不考慮控制變量的條件下進(jìn)行實(shí)證考察，結(jié)果見表2。可以看出，能源依賴度對(duì)創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出均表現(xiàn)為非常顯著的負(fù)相關(guān)，說明資源(能源)開發(fā)具有對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)生擠出效應(yīng)的可能性。但在加入反映要素配置效率的市場(chǎng)化程度變量后，能源依賴度與創(chuàng)新投入的關(guān)系變?yōu)轱@著水平較低的正相關(guān)，而與創(chuàng)新產(chǎn)出的負(fù)相關(guān)系數(shù)不但變得不再顯著，其絕對(duì)數(shù)值也明顯變小，說明市場(chǎng)化程度及其所反映的生產(chǎn)要素配置效率的改善，具有避免或緩解上述擠出效應(yīng)的趨勢(shì)。

　　下面進(jìn)一步在加入控制變量的條件下進(jìn)行穩(wěn)健性估計(jì)。由表3報(bào)告的結(jié)果可知，在依次引入人力資本、研發(fā)投入和FDI三個(gè)控制變量的過程中，能源依賴度與創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出均一直在其他常用的度量指標(biāo)還有非國(guó)有企業(yè)工業(yè)產(chǎn)值比重和非國(guó)有經(jīng)濟(jì)固定資產(chǎn)投資比重，但經(jīng)檢驗(yàn)我們發(fā)現(xiàn)這兩個(gè)指標(biāo)與其他解釋變量的相關(guān)系數(shù)較高，容易引起多重共線性，因此我們將其舍棄。

　　我們對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了一些初步的統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果顯示，各解釋變量的方差膨脹因子值均小于2，且變量間的相關(guān)系數(shù)均未超過0．5，因此在參數(shù)估計(jì)時(shí)無(wú)需考慮多重共線性的問題。

　　1%的顯著水平上保持正相關(guān)，且數(shù)值變動(dòng)不大，說明資源(能源)開發(fā)活動(dòng)確實(shí)對(duì)我國(guó)的區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)具有擠出效應(yīng)。而在加入市場(chǎng)化程度變量后，能源依賴度與創(chuàng)新投入的相關(guān)系數(shù)變?yōu)橐粋�(gè)顯著水平較低的正值，與創(chuàng)新產(chǎn)出的負(fù)相關(guān)性變得不再顯著，其系數(shù)絕對(duì)值也有所減小。這與報(bào)告的結(jié)果一致，說明市場(chǎng)化程度及其所反映的生產(chǎn)要素配置效率的改善，確實(shí)可以在一定程度上避免或緩解資源開發(fā)活動(dòng)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)所可能產(chǎn)生的擠出效應(yīng)。

　　可以看出，市場(chǎng)化程度與創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出的正相關(guān)性一直保持在1%的顯著水平上，說明市場(chǎng)化程度和要素配置效率的提高對(duì)區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)具有明顯的促進(jìn)作用。其他三個(gè)控制變量對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)也均表現(xiàn)出了積極影響，其中研發(fā)投入對(duì)創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出均表現(xiàn)出明顯的促進(jìn)作用;相比之下，人力資本對(duì)創(chuàng)新投入的貢獻(xiàn)更為顯著，而FDI對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)的積極影響并不顯著。

　　模型設(shè)定隨機(jī)效應(yīng)固定效應(yīng)隨機(jī)效應(yīng)固定效應(yīng)隨機(jī)效應(yīng)固定效應(yīng)固定效應(yīng)隨機(jī)效應(yīng)(2)動(dòng)態(tài)面板估計(jì)。相關(guān)研究基本均采用靜態(tài)面板模型進(jìn)行實(shí)證分析，但在很多情況下，，模型中的解釋變量具有潛在的內(nèi)生性問題，即與被解釋變量之間存在雙向因果關(guān)系而導(dǎo)致其與隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)相關(guān)，這時(shí)無(wú)論使用最小二乘法，還是固定效應(yīng)或隨機(jī)效應(yīng)得到的估計(jì)結(jié)果均是有偏的。因此，為了得到更加穩(wěn)健的分析結(jié)果，本文進(jìn)一步在(22)式中加入被解釋變量的滯后項(xiàng)作為解釋變量，建立如下動(dòng)態(tài)面板模型，并采用Blundell＆Bond(1998)提出的被廣泛用于處理內(nèi)生性問題的系統(tǒng)廣義矩估計(jì)(SYS-GMM)方法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。

　　Zit=β0+β1Zit－1+α'Yit+μit(23)其中，Yit為(1)式中所有解釋變量組成的向量集，α為解釋變量的參數(shù)組成的向量集。

　　可以看出，所有模型的殘差均存在一階序列相關(guān)但不存在二階序列相關(guān)，Hansen檢驗(yàn)結(jié)果則說明各模型均不存在工具變量過度識(shí)別的問題，因此，工具變量的構(gòu)造總體上均是合理有效的。

　　動(dòng)態(tài)面板與靜態(tài)面板的估計(jì)結(jié)果基本一致。結(jié)果顯示，在不考慮控制變量的條件下，能源依賴度對(duì)創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出均表現(xiàn)出非常顯著的擠出效應(yīng)。結(jié)果則顯示，在依次加入人力資本、研發(fā)投入和FDI后，這種擠出效應(yīng)依然穩(wěn)健，能源依賴度系數(shù)的相伴概率基本保持在1%(僅表5模型(3)中為5%)的水平，但系數(shù)的絕對(duì)數(shù)值呈逐漸下降趨勢(shì)，說明上述變量也可能會(huì)在一定程度上緩沖資源開發(fā)對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)所產(chǎn)生的擠出效應(yīng)。而最關(guān)鍵的影響因素還在于反映要素配置效率的市場(chǎng)化程度，無(wú)論是否考慮控制變量，只要將市場(chǎng)化程度變量加入模型，能源依賴度對(duì)創(chuàng)新的負(fù)效應(yīng)都會(huì)明顯被削弱(如模型(4))或消除(如模型(4))，甚至還會(huì)表現(xiàn)出顯著的積極影響，如模型(2)的結(jié)果顯示，能源依賴度與創(chuàng)新投入在1%的顯著水平上正相關(guān)。

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