本文關(guān)鍵詞：自然資源開發(fā)、內(nèi)生技術(shù)進步與區(qū)域經(jīng)濟增長，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)進步與區(qū)域經(jīng)濟增長(3)

人氣指數(shù):點 發(fā)布時間:2015-12-31 14:25  來源：  作者：邵帥，楊莉莉

　　三、計量實證

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

　　1．計量模型與指標數(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為市場化程度，X為其他控制變量，i對應于各個省份截面單位，t代表年份，α0－α3為待估參數(shù)，ε為隨機擾動項。

　　考慮到能源作為國民經(jīng)濟生產(chǎn)和經(jīng)濟增長的最基本驅(qū)動力，往往可以產(chǎn)生相對較高的經(jīng)濟租，其在工業(yè)化進程和區(qū)域經(jīng)濟發(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來度量區(qū)域經(jīng)濟對自然資源的依賴程度。參照邵帥和齊中英(2008)的做法，對煤炭采選業(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)和供應業(yè)、燃氣生產(chǎn)和供應業(yè)等五大能源工業(yè)的工業(yè)產(chǎn)值進行加總，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。

　　對于創(chuàng)新活動的度量，大多數(shù)文獻僅對創(chuàng)新投入或創(chuàng)新產(chǎn)出進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)活動會通過影響研發(fā)部門人員的投入水平而影響技術(shù)知識的產(chǎn)出水平，即資源開發(fā)活動對創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出均會產(chǎn)生影響。因此，本文分別選取投入型指標———平均每千人口中從事科技活動人員數(shù)(表示為RD)和產(chǎn)出型指標———平均每百名科技活動人員擁有被授權(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)出兩個方面進行更為全面的考察。

　　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)活動對區(qū)域技術(shù)進步和經(jīng)濟增長產(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，以通過觀察其對分析結(jié)果的影響從而對理論命題進行較為穩(wěn)健的驗證。然而生產(chǎn)要素配置效率是一個較為抽象的概念，度量起來存在一定的困難。但經(jīng)濟學理論告訴我們，市場機制是推動生產(chǎn)要素流動和促進資源配置的基本機制，而生產(chǎn)要素替代彈性往往反映在市場機制對要素配置作用的深度上，也就是說，當一個地區(qū)的市場機制較為完善、市場化程度較高時，生產(chǎn)要素的市場流動性就比較強，生產(chǎn)要素的配置效率也比較高。因而，利用市場化程度作為一個替代性變量來反映生產(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，將非國有單位職工占職工總數(shù)比重作為度量市場化程度的近似替代指標。我們還選取了以下三個對區(qū)域技術(shù)進步水平可能產(chǎn)生重要影響的因素作為控制變量引入回歸模型。首先，人力資本無疑是實現(xiàn)創(chuàng)新和技術(shù)進步的一個必不可少的因素。我們選取大專學歷以上人口占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，表示為HC。其次，研發(fā)資本投入也是影響創(chuàng)新和技術(shù)進步的一個重要因素。在我國，政府財政科技投入是區(qū)域科技資源配置的一種重要手段，很多時候甚至會成為區(qū)域科技經(jīng)費投入的主要來源。因此，我們選取科學事業(yè)費占財政總支出的比重作為區(qū)域研發(fā)投入的度量指標，用來反映地方政府對創(chuàng)新活動的投入強度，表示為SE。最后，在經(jīng)濟全球化和我國大力實行對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)新的一個不可忽視的影響因素而被廣泛關(guān)注。使用按人民幣對美元年平均匯率(中間價)折算成人民幣表示的實際利用外資占GDP比重來對其進行度量，表示為FDI。

　　本文選擇1997—2007年11年間全國30個省市區(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)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國工業(yè)經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》、《中國科技統(tǒng)計年鑒》、《中國經(jīng)濟普查年鑒》、《中國人口統(tǒng)計年鑒》及各省市區(qū)統(tǒng)計年鑒。

　　2．分析結(jié)果及討論

　　(1)靜態(tài)面板估計。本文首先采用靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型進行實證分析。靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的參數(shù)估計形式主要有混合最小二乘法、固定效應和隨機效應三種，在進行參數(shù)估計前，需要先通過F檢驗、BP拉格朗日乘數(shù)檢驗和Hausman檢驗來對其進行篩選，確定出每個模型適用的參數(shù)估計形式，然后再利用Driscoll-Kraay標準誤估計法和可行的廣義最小二乘法(FGLS)分別對固定效應模型和隨機效應模型進行穩(wěn)健型估計，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行實證考察，結(jié)果見表2。可以看出，能源依賴度對創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出均表現(xiàn)為非常顯著的負相關(guān)，說明資源(能源)開發(fā)具有對創(chuàng)新活動產(chǎn)生擠出效應的可能性。但在加入反映要素配置效率的市場化程度變量后，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)出的負相關(guān)系數(shù)不但變得不再顯著，其絕對數(shù)值也明顯變小，說明市場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的趨勢。

　　下面進一步在加入控制變量的條件下進行穩(wěn)健性估計。由表3報告的結(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還有非國有企業(yè)工業(yè)產(chǎn)值比重和非國有經(jīng)濟固定資產(chǎn)投資比重，但經(jīng)檢驗我們發(fā)現(xiàn)這兩個指標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。

　　我們對數(shù)據(jù)進行了一些初步的統(tǒng)計分析，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)估計時無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)值變動不大，說明資源(能源)開發(fā)活動確實對我國的區(qū)域創(chuàng)新活動具有擠出效應。而在加入市場化程度變量后，能源依賴度與創(chuàng)新投入的相關(guān)系數(shù)變?yōu)橐粋�顯著水平較低的正值，與創(chuàng)新產(chǎn)出的負相關(guān)性變得不再顯著，其系數(shù)絕對值也有所減小。這與報告的結(jié)果一致，說明市場化程度及其所反映的生產(chǎn)要素配置效率的改善，確實可以在一定程度上避免或緩解資源開發(fā)活動對區(qū)域創(chuàng)新活動所可能產(chǎn)生的擠出效應。

　　可以看出，市場化程度與創(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，說明市場化程度和要素配置效率的提高對區(qū)域創(chuàng)新活動具有明顯的促進作用。其他三個控制變量對創(chuàng)新活動也均表現(xiàn)出了積極影響，其中研發(fā)投入對創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出均表現(xiàn)出明顯的促進作用;相比之下，人力資本對創(chuàng)新投入的貢獻更為顯著，而FDI對創(chuàng)新活動的積極影響并不顯著。

　　模型設定隨機效應固定效應隨機效應固定效應隨機效應固定效應固定效應隨機效應(2)動態(tài)面板估計。相關(guān)研究基本均采用靜態(tài)面板模型進行實證分析，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)系而導致其與隨機擾動項相關(guān)，這時無論使用最小二乘法，還是固定效應或隨機效應得到的估計結(jié)果均是有偏的。因此，為了得到更加穩(wěn)健的分析結(jié)果，本文進一步在(22)式中加入被解釋變量的滯后項作為解釋變量，建立如下動態(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(SYS-GMM)方法進行參數(shù)估計。

　　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檢驗結(jié)果則說明各模型均不存在工具變量過度識別的問題，因此，工具變量的構(gòu)造總體上均是合理有效的。

　　動態(tài)面板與靜態(tài)面板的估計結(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。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)的絕對數(shù)值呈逐漸下降趨勢，說明上述變量也可能會在一定程度上緩沖資源開發(fā)對創(chuàng)新活動所產(chǎn)生的擠出效應。而最關(guān)鍵的影響因素還在于反映要素配置效率的市場化程度，無論是否考慮控制變量，只要將市場化程度變量加入模型，能源依賴度對創(chuàng)新的負效應都會明顯被削弱(如模型(4))或消除(如模型(4))，甚至還會表現(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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