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科技“双向”分权的创新效应研究

廖直东 姚凤民

廖直东, 姚凤民. 科技“双向”分权的创新效应研究[J]. 广东财经大学学报, 2019, 34(3): 54-66, 77.
引用本文: 廖直东, 姚凤民. 科技“双向”分权的创新效应研究[J]. 广东财经大学学报, 2019, 34(3): 54-66, 77.
LIAO Zhi-dong, YAO Feng-min. The Influence of 'Two-way' Decentralization in Science and Technology on Innovation Performance[J]. Journal of Guangdong University of Finance & Economics, 2019, 34(3): 54-66, 77.
Citation: LIAO Zhi-dong, YAO Feng-min. The Influence of "Two-way" Decentralization in Science and Technology on Innovation Performance[J]. Journal of Guangdong University of Finance & Economics, 2019, 34(3): 54-66, 77.

科技“双向”分权的创新效应研究

基金项目: 

广东省教育厅青年创新人才项目 2017WQNCX052

详细信息
    作者简介:

    廖直东(1986-),男,江西赣州人,广东财经大学财政税务学院讲师,博士

    姚凤民(1964-),男,内蒙古赤峰人,广东财经大学广东地方公共财政研究中心教授

  • 中图分类号: F812.2

The Influence of "Two-way" Decentralization in Science and Technology on Innovation Performance

  • 摘要: 从分权的视角剖析1984年以来我国科技体制的特征,并在创新系统框架下研究中央政府、地方政府和市场在促进创新方面的协同作用机制,进而揭示科技“双向”分权对创新绩效的交互作用机理。理论和经验分析均表明,为充分发挥中央政府、地方政府和市场在促进创新方面的协同作用,在科技事务上,政府有必要向市场分权,同时,中央政府有必要向地方政府分权。但是,由于科技“双向”分权对创新绩效的作用是相互依赖和相互影响的,科技“双向”分权的程度并不是越高越好。因而要促进科技创新,加快创新型国家建设,应该适当强化政府尤其是中央政府在科技领域的作用。
  • 图  1  科技经费中资金来源对比

    注:图 1图 2中的数据来自于《中国科技统计年鉴》

    图  2  政府财政科技拨款中地方财政科技拨款和中央财政科技拨款的对比

    图  3  科技“双向”分权对创新绩效的交互作用机理

    表  1  主要变量统计性描述

    变量 变量释义 样本量 平均值 标准差 最小值 最大值
    Inn 创新产出数量 341 8.310 2 1.598 0 2.302 6 12.068 7
    Quality1 创新质量 341 0.232 5 0.0933 0.055 9 0.652 6
    Quality2 创新质量 341 0.243 8 0.095 7 0.067 1 0.652 6
    Quality3 创新质量 341 6.822 7 1.616 8 0.693 1 10.381 2
    Gd 科技领域央地分权程度 341 0.825 4 1.119 7 0.152 1 7.808 7
    Mar 科技领域政府向市场分权程度 341 3.558 2 2.288 2 0.039 0 11.124 3
    K 研发资本性投入 341 12.446 2 1.566 4 7.694 0 15.303 0
    L 研发劳动投入 341 9.932 7 1.341 0 5.318 1 12.382 9
    For 对外开放程度 341 0.311 9 0.405 2 0.032 1 1.722 2
    Humcap 人力资本水平 341 7.719 0 1.241 2 2.057 2 11.084 5
    Ind 产业结构 341 0.403 2 0.069 4 0.286 3 0.735 0
    Infr 基础设施水平 341 0.054 0 0.019 5 0.018 0 0.106 8
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    表  2  估计结果

    被解释变量:专利申请受理数量
    固定效应 一步差分法 两步差分法
    (1) (2) (3) (4) (5) (6)
    Inn(-1) 0.571 2*** 0.563 2*** 0.501 7*** 0.509 0***
    (11.147 8) (11.213 0) (12.557 5) (7.510 5)
    Gd 0.078 8 0.040 3 0.051 0** 0.096 4*** 0.121 1*** 0.113 3***
    (1.381 3) (0.576 9) (1.994 6) (2.651 5) (4.151 1) (3.637 8)
    Mar 0.047 1 0.032 8 0.000 2 0.015 2 -0.005 3 0.019 9***
    (1.490 5) (0.865 2) (0.010 8) (0.758 2) (-1.109 4) (2.621 7)
    Gd*Mar 0.015 7 -0.015 8* -0.018 0**
    (0.722 1) (-1.516 7) (-2.406 2)
    控制变量 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制
    N 341 341 279 279 279 279
    AR(1) -3.207 3 -3.193 5 -2.271 7 -2.295 1
    检验值[P]a [0.001 3] [0.001 4] [0.023 1] [0.021 7]
    AR(2) -0.674 5 -0.611 5 -0.478 2 -0.499 6
    检验值[P]b [0.500 0] [0.540 9] [0.632 5] [0.617 4]
    Sargan 173.497 181.423 6 21.119 1 24.813 0
    检验值[P]c [0.000 0] [0.000 0] [1.000 0] [1.000 0]
    注:******分别表示p < 0.10、p < 0.05、p < 0.01。下表同
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    表  3  科技“双向”分权与创新质量

    被解释变量:创新质量
    (1) (2) (3) (4) (5) (6)
    Quality1(-1) 0.324 6*** 0.386 9***
    (7.777 0) (5.009 2)
    Quality2(-1) 0.166 4*** 0.185 5***
    (4.078 6) (2.934 4)
    Quality3(-1) 0.477 7*** 0.472 5***
    (14.837 8) (11.632 1)
    Gd 0.015 0* 0.022 8*** 0.005 3 0.033 0*** 0.058 0 0.097 6***
    (1.842 6) (5.290 8) (1.484 2) (5.778 8) (1.638 0) (3.136 2)
    Mar 0.005 5*** 0.012 5*** 0.001 2 0.008 5*** -0.017 5 0.014 2
    (5.386 4) (5.495 3) (0.760 2) (4.232 0) (-1.512 9) (1.043 0)
    Gd*Mar -0.007 5*** -0.009 6*** -0.027 7***
    (-5.834 4) (-8.171 3) (-3.756 8)
    控制变量 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制
    N 279 279 279 279 279 279
    AR(1) -2.128 5 -2.136 2 -1.647 2 -1.639 7 -2.785 6 -2.881 6
    检验值[P]a [0.033 3] [0.032 7] [0.099 5] [0.101 1] [0.005 3] [0.004 0]
    AR(2) 0.670 1 0.111 3 -0.599 6 0.050 1 1.757 4 1.970 4
    检验值[P]b [0.502 8] [0.911 4] [0.548 8] [0.960 0] [0.078 8] [0.048 8]
    Sargan 19.665 6 23.194 2 21.541 9 18.314 6 27.487 6 28.159 0
    检验值[P]c [1.000 0] [1.000 0] [1.000 0] [1.000 0] [1.000 0] [1.000 0]
    注:控制变量与表 2中一致
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出版历程
  • 收稿日期:  2018-11-16
  • 网络出版日期:  2021-05-27
  • 刊出日期:  2019-05-28

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