楊玉忠 王瑾

(1.中國石油吐哈油田公司 物資管理部,新疆 吐魯番 838202;2.北京金茂綠建科技有限公司,北京 100012)

我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài)，需要從要素驅(qū)動(dòng)、投資驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)。[1]而科技研發(fā)是創(chuàng)新的源泉，是創(chuàng)新的堅(jiān)定支撐。我國各級(jí)政府長期重視科技研發(fā)工作，注重科技研發(fā)人員的培養(yǎng)，加大科技研發(fā)經(jīng)費(fèi)的投入，為促進(jìn)經(jīng)濟(jì)建設(shè)的發(fā)展發(fā)揮了巨大作用。面對(duì)經(jīng)濟(jì)新常態(tài)，實(shí)現(xiàn)供給側(cè)結(jié)構(gòu)改革，既要力足國內(nèi)市場，更要拓展國際市場。泛珠三角地區(qū)地處我國華南、東南和西南地區(qū)，對(duì)全國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展具有重要帶動(dòng)作用。因此，研究泛珠三角地區(qū)科研經(jīng)費(fèi)和科研人力投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響，對(duì)于改進(jìn)和完善科技研發(fā)投入政策，發(fā)揮科技研發(fā)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)作用具有重要意義。

研究和試驗(yàn)經(jīng)費(fèi)(R&D)投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響中外學(xué)者都很關(guān)注。早在1773年市場經(jīng)濟(jì)的鼻祖亞當(dāng)·斯密就研究指出，一個(gè)國家財(cái)富的來源主要依靠社會(huì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高，而社會(huì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高主要依靠技術(shù)進(jìn)步和創(chuàng)新。[2]已有研究證明，R&D投入在不同發(fā)展階段對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響也不相同。阿根替諾(Argentino)研究發(fā)現(xiàn)，不同國家的R&D投入與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系存在差異性。[3]當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展到產(chǎn)能過剩階段時(shí)，科研的投入可能更多地影響到企業(yè)的銷售。麥克萊恩(Mclean)等以制造業(yè)為例，研究了R&D投入與新產(chǎn)品銷售之間的關(guān)系，認(rèn)為R&D投入與銷售之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。[4]國內(nèi)關(guān)于R&D投入對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響研究較早的要數(shù)李雪峰(2005)，他研究認(rèn)為中國人力資本投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)有顯著性，而R&D投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)不顯著，主要是我國的技術(shù)進(jìn)步源自對(duì)國外先進(jìn)技術(shù)的引進(jìn)和吸收。[5]同年，范鄉(xiāng)等(2005)的研究，也得出了類似的結(jié)論，科研投入對(duì)GDP增長的貢獻(xiàn)影響不顯著，反而是GDP的增長對(duì)科研投入產(chǎn)生了正向影響。[6]當(dāng)然，隨著我國經(jīng)濟(jì)逐步從勞動(dòng)密集型向技術(shù)密集型轉(zhuǎn)變，R&D投入對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用也越來越明顯。程龍(2016)研究認(rèn)為，增加R&D投入不僅能夠持續(xù)性地促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，而且還有利于提高資本利用率和資本使用效率。[7]但并不是投入到所有領(lǐng)域?qū)?jīng)濟(jì)增長的影響都一樣，李燕萍等(2011)研究認(rèn)為，科研活動(dòng)中科技人員投入當(dāng)量、基礎(chǔ)研究經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度、科技發(fā)展的市場化程度、產(chǎn)學(xué)研結(jié)合程度對(duì)科研投入產(chǎn)出效率都有顯著的正向影響，其中科技人員是關(guān)鍵要素。[8]當(dāng)然，R&D投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響在不同產(chǎn)業(yè)表現(xiàn)結(jié)果也有很大差異。李濤等(2008)研究認(rèn)為，科研投入對(duì)信息業(yè)與制造業(yè)的成長能力影響顯著，但對(duì)企業(yè)盈利影響不顯著。[9]科研投入并不是簡單地影響經(jīng)濟(jì)增長，關(guān)鍵是直接促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化。王海濤等(2014)以中美科研投入為例進(jìn)行研究，結(jié)果顯示研發(fā)強(qiáng)度的加大可以促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的高級(jí)化。[10]而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的高級(jí)化正是提升經(jīng)濟(jì)質(zhì)量的關(guān)鍵。為此，馬宇等(2015)研究認(rèn)為增加科研投入是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量提升的重要路徑。[11]

以上研究處在不同的科技創(chuàng)新時(shí)期，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的特點(diǎn)、動(dòng)力、方式都有差異，也就得出了不同的結(jié)果，但R&D投入與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間確實(shí)存在著復(fù)雜的關(guān)系，泛珠三角地區(qū)具有特殊的地理位置，對(duì)全國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展意義重大。研究泛珠三角地區(qū)R&D投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響，對(duì)于制定相應(yīng)的科研投入和管理政策，促進(jìn)供給側(cè)結(jié)構(gòu)改革具有重要意義。

一、理論分析、模型構(gòu)建與假設(shè)

(一)理論分析

亞當(dāng)·斯密認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)增長的影響因素很多，社會(huì)生產(chǎn)的專業(yè)化和技術(shù)的積累是經(jīng)濟(jì)增長的持續(xù)動(dòng)力，生產(chǎn)勞動(dòng)是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的源泉，資本積累推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，對(duì)外貿(mào)易對(duì)經(jīng)濟(jì)增長有促進(jìn)作用。[12]亞當(dāng)·斯密的思想里模糊地包含了R&D投入對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。熊彼特從技術(shù)創(chuàng)新的角度分析經(jīng)濟(jì)增長，認(rèn)為科技創(chuàng)新使經(jīng)濟(jì)從原有的均衡向新的均衡移動(dòng)，建立新的經(jīng)濟(jì)增長函數(shù)。羅伯特·索羅認(rèn)為，在經(jīng)濟(jì)增長模型中，應(yīng)當(dāng)包含技術(shù)進(jìn)步和規(guī)模經(jīng)濟(jì)。早在改革開放初期，鄧小平同志曾經(jīng)指出，科學(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力。世界經(jīng)濟(jì)的發(fā)展史也證明，科技投入對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用越來越巨大。黨的十八大以來，國家更加重視R&D對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，并要求把創(chuàng)新擺在國家發(fā)展全局的核心位置，不斷推進(jìn)理論創(chuàng)新、制度創(chuàng)新、科技創(chuàng)新、文化創(chuàng)新等各方面創(chuàng)新。中央要求在大力推動(dòng)科技創(chuàng)新的同時(shí)，必須豐富對(duì)外開放內(nèi)涵，提高對(duì)外開放水平，協(xié)同推進(jìn)戰(zhàn)略互信、經(jīng)貿(mào)合作、人文交流，努力形成深度融合的互利合作格局。[13]以上充分說明R&D投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長具有重要的影響。

(二)變量說明及模型構(gòu)建

第一，變量說明。R&D即研究與試驗(yàn)發(fā)展，是指在科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，為增加知識(shí)總量以及運(yùn)用這些知識(shí)去創(chuàng)造新的應(yīng)用進(jìn)行系統(tǒng)的創(chuàng)造性活動(dòng)，包括基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究、試驗(yàn)發(fā)展三類活動(dòng)。國際上通常采用R&D活動(dòng)的規(guī)模和強(qiáng)度指標(biāo)反映一國的科技實(shí)力和核心競爭力。本研究以R&D經(jīng)費(fèi)投入(inf)和研究與試驗(yàn)人員全時(shí)當(dāng)量投入(inp)[注]研究與試驗(yàn)人員全時(shí)當(dāng)量是指全時(shí)人員數(shù)加非全時(shí)人員按工作量折算為全時(shí)人員數(shù)的總和，文中用inp表示。作為自變量，以經(jīng)濟(jì)增長(gdp)作為因變量，以泛珠三角地區(qū)福建、江西、湖南、廣東、廣西、海南、四川、貴州、云南等9省作為研究范圍。

第二，模型構(gòu)建。模型設(shè)定的目的是為了研究R&D投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的作用，根據(jù)本文的研究內(nèi)容，建立面板數(shù)據(jù)模型如下。

yit=αi+β1ixit+β2iwit+μit

(1)

式(1)中，y為經(jīng)濟(jì)增長，用gdp表示；x為R&D經(jīng)費(fèi)投入變量，用inf表示；w表示R&D研究與試驗(yàn)人員全時(shí)當(dāng)量變量，用inp表示；i表示省別，t表示時(shí)間。

面板數(shù)據(jù)參數(shù)估計(jì)的有效性依賴于正確的模型設(shè)定形式，面板數(shù)據(jù)模型設(shè)定形式主要有：

yit=α+β1xit+β2wit+μit

(2)

yit=αi+β1xit+β2wit+μit

(3)

yit=αi+β1ixit+β2iwit+μit

(4)

模型(2)為混合回歸模型，表示各省因變量的自發(fā)程度和自變量對(duì)因變量的影響程度無明顯的差異。模型(3)為變截距模型，表示各省自變量對(duì)因變量在方向、大小的影響程度上都沒有明顯的差異，但因變量的自發(fā)量存在明顯的差異。模型(4)為變系數(shù)模型，表示各省自變量對(duì)因變量在方向、大小的影響程度上存在明顯的差異。

二、實(shí)證分析

(一)數(shù)據(jù)來源與趨勢分析

為了保證數(shù)據(jù)的權(quán)威性，本研究從國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站、中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒、R&D統(tǒng)計(jì)公報(bào)上獲得了2004 ～2016年泛珠三角地區(qū)R&D投入和gdp的數(shù)據(jù)，gdp數(shù)據(jù)剔除了價(jià)格因素。數(shù)據(jù)基本特征值如表1：

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)分析

為了研究泛珠三角地區(qū)R&D投入對(duì)gdp的影響，先應(yīng)用作圖法進(jìn)行簡單的趨勢分析。從數(shù)據(jù)初步可以判斷2004～2016年泛珠三角地區(qū)九省經(jīng)濟(jì)增長和R&D經(jīng)費(fèi)投入、R&D人員全時(shí)當(dāng)量都有隨時(shí)間增長的趨勢。

(二)研究方法說明

筆者采用eviews6.0軟件，運(yùn)用面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗(yàn)、協(xié)整檢驗(yàn)和誤差修正模型，考察各省gdp增長與R&D投入的長期和短期的因果關(guān)系。若序列之間是平穩(wěn)且協(xié)整的，則將協(xié)整分析產(chǎn)生的長期均衡關(guān)系構(gòu)成誤差修正項(xiàng)，并將其作為一個(gè)解釋變量連同其他影響短期波動(dòng)的解釋變量一起，建立誤差修正模型，提高模型的精度。

根據(jù)以上分析，在協(xié)整關(guān)系成立的前提下，建立如下面板數(shù)據(jù)模型。

1.長期趨勢模型

lngdpit=αi+β1ilninf+β2ilninpit+μit

(5)

式(5)中的β1i、β2i如果顯著異于0，表示R&D經(jīng)費(fèi)投入、R&D人員全時(shí)當(dāng)量是經(jīng)濟(jì)增長的長期原因。

2.短期波動(dòng)模型

(6)

式(6)中的Δ表示采用一階差分運(yùn)算，j表示滯后期，ecm1-it表示長期均衡誤差，系數(shù)γ反映了從非均衡狀態(tài)調(diào)整到長期均衡狀態(tài)的力度。系數(shù)C2i2j、C3i3j如果顯著異于0，表示R&D經(jīng)費(fèi)投入、R&D人員全時(shí)當(dāng)量是經(jīng)濟(jì)增長的短期原因。反之，如果C2i2j、C3i3j顯著等于0，表示R&D經(jīng)費(fèi)投入、R&D人員全時(shí)當(dāng)量不是經(jīng)濟(jì)增長的短期原因。該模型也反映出經(jīng)濟(jì)增長的短期變動(dòng)不僅與R&D經(jīng)費(fèi)投入、R&D人員全時(shí)當(dāng)量有關(guān)，還受到前一期的經(jīng)濟(jì)增長偏離長期均衡關(guān)系的影響。

(三)檢驗(yàn)結(jié)果及分析

1.面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)

對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的對(duì)數(shù)(lngdp)和R&D經(jīng)費(fèi)投入的對(duì)數(shù)(lninf)、R&D人員全時(shí)當(dāng)量的對(duì)數(shù)(lninp)變量的水平值及一階差分值分別進(jìn)行LLC檢驗(yàn)、Breitung檢驗(yàn)、IPS檢驗(yàn)、Fisher-ADF檢驗(yàn)、Fisher-PP檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

表2 面板單位根檢驗(yàn)結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)為估計(jì)量的伴隨概率，***、**、*分別表示在1%、5%、10%的檢驗(yàn)水平下顯著；Δ表示對(duì)變量一階差分值進(jìn)行檢驗(yàn)；水平值檢驗(yàn)時(shí)有截距項(xiàng)和趨勢項(xiàng)，一階差分值檢驗(yàn)時(shí)只有截距項(xiàng)。

由表1可知，lngdp的水平值經(jīng)5種方法檢驗(yàn)，均說明存在單位根，而其一階差分值經(jīng)4種方法檢驗(yàn)，其中三種結(jié)果說明不存在單位根，即該變量為一階單整I(1)。lninf和lninp經(jīng)5種方法檢驗(yàn)，其中三種結(jié)果說明存在單位根，而其一階差分值經(jīng)4種方法檢驗(yàn)，均說明不存在單位根；因此變量lninf和變量lninp均為一階單整I(1)。

2.面板數(shù)據(jù)協(xié)整檢驗(yàn)

協(xié)整檢驗(yàn)的前提是各變量同階單整，因此筆者研究所選用的變量可以進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。

筆者采用了從推廣Johansen的trace檢驗(yàn)方法方向發(fā)展的面板數(shù)據(jù)協(xié)整檢驗(yàn)方法Fisher(combindJohansen)檢驗(yàn)，檢查變量lngdp、lninf、lninp之間的協(xié)整關(guān)系。協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果見表3。

表3 面板數(shù)據(jù)協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

注：***、**、*分別表示在1%、5%、10%的檢驗(yàn)水平下顯著。檢驗(yàn)時(shí)有截距項(xiàng)。

從表2中可以看出，lngdp、lninf、lninp這3個(gè)統(tǒng)計(jì)量在1%的顯著水平下拒絕了“不存在協(xié)整關(guān)系”的原假設(shè)。跡統(tǒng)計(jì)量結(jié)果表明，在1%的檢驗(yàn)水平上至少存在1個(gè)協(xié)整關(guān)系。最大值統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)結(jié)果也表明，在1%的檢驗(yàn)水平上至少存在1個(gè)協(xié)整關(guān)系。因此這三個(gè)變量之間至少存在1個(gè)協(xié)整關(guān)系。

3.協(xié)整方程估計(jì)

變截距模型是采用隨機(jī)效應(yīng)還是固定效應(yīng)模型通過Hausman檢驗(yàn)決定，Hausman檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值為4.8972，概率為0.1864，拒絕隨機(jī)效應(yīng)模型的原假設(shè)，因此應(yīng)采用固定效應(yīng)模型。再根據(jù)變系數(shù)模型、變截距模型、混合回歸模型回歸所得的殘差平方和進(jìn)行F檢驗(yàn)，得F2=2.4142>F0.01=1.4778，拒絕模型為混合回歸模型的原假設(shè)；繼續(xù)檢驗(yàn)F1，F(xiàn)1=1.9013>F0.01=1.5583，也拒絕模型為變截距模型的原假設(shè)，故應(yīng)建立變系數(shù)模型。因此選擇固定效應(yīng)變系數(shù)模型擬合本樣本。

因截面數(shù)據(jù)容易產(chǎn)生異方差，時(shí)間序列數(shù)據(jù)容易存在自相關(guān)，如果直接運(yùn)用OLS進(jìn)行估計(jì)，可能造成模型估計(jì)結(jié)果的失真。為避免模型的異方差和同期相關(guān)，我們采用截面加權(quán)的SUR方法對(duì)固定效應(yīng)變系數(shù)模型進(jìn)行估計(jì)，估計(jì)結(jié)果如表4所示。

表4 泛珠三角地區(qū)面板協(xié)整回歸的估計(jì)結(jié)果

注：***、**、*分別表示在1%、5%、10%的檢驗(yàn)水平下顯著。

由表4面板數(shù)據(jù)的估計(jì)結(jié)果可以得到如下結(jié)論。

第一，泛珠三角地區(qū)9省R&D經(jīng)費(fèi)投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響。在5%的顯著性水平下，泛珠三角地區(qū)9省的R&D經(jīng)費(fèi)投入彈性都十分顯著，且系數(shù)估計(jì)值都為正。因此從長期來看，泛珠三角地區(qū)9省的R&D經(jīng)費(fèi)投入都顯著地促進(jìn)了當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的發(fā)展，彈性系數(shù)都在0.15以上。其中貴州的彈性系數(shù)最大，說明貴州省R&D經(jīng)費(fèi)投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)程度要大于其他省份；系數(shù)估計(jì)值為0.6551，表明貴州省R&D經(jīng)費(fèi)投入增加1%，該省的gdp將增長約0.66%。這說明在泛珠三角地區(qū)9省中，貴州省處于R&D經(jīng)費(fèi)投入相對(duì)不足的狀況，增加R&D經(jīng)費(fèi)投入，將會(huì)更好地促進(jìn)貴州經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

第二，泛珠三角地區(qū)9省R&D人員全時(shí)當(dāng)量投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響。在10%的顯著性水平下，泛珠三角地區(qū)九省的R&D人員全時(shí)當(dāng)量彈性系數(shù)只有廣西壯族自治區(qū)、海南省和云南省顯著，除海南省和四川省外，其余省份彈性系數(shù)估計(jì)值都為負(fù)。其中海南省的彈性系數(shù)最大且顯著，說明海南R&D人員全時(shí)當(dāng)量對(duì)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)較大，系數(shù)估計(jì)值為0.2219，表明海南省R&D人員全時(shí)當(dāng)量投入增加1%，該省的gdp將增長約0.22%。廣西壯族自治區(qū)和云南省的系數(shù)分別為-0.0768、-0.0786，表明這兩省R&D人員全時(shí)當(dāng)量投入增加1%，該省的gdp增長為負(fù)，約為0.08%。福建、江西、湖南、廣東、四川、貴州六省的系數(shù)均不顯著，表明R&D人員全時(shí)當(dāng)量不是當(dāng)?shù)豨dp增長的長期原因。

以上結(jié)果說明，泛珠三角地區(qū)9省的R&D人員全時(shí)當(dāng)量除海南省、四川省外，其他省份已經(jīng)飽和，大部分處于人浮于事的相互掣肘狀況，廣西省、云南省已經(jīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長造成負(fù)向影響，其他省份對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響尚不顯著。

4.面板數(shù)據(jù)誤差修正模型

通過面板數(shù)據(jù)的協(xié)整回歸檢驗(yàn)與估計(jì)結(jié)果，說明泛珠三角地區(qū)九省的經(jīng)濟(jì)增長與R&D經(jīng)費(fèi)投入有長期均衡關(guān)系，大部分省份的經(jīng)濟(jì)增長與R&D人員全時(shí)當(dāng)量沒有長期均衡關(guān)系。由于本研究所選擇的樣本時(shí)間跨度不夠長，需要通過短期因果關(guān)系分析來檢驗(yàn)長期均衡關(guān)系的可靠性，確認(rèn)R&D經(jīng)費(fèi)投入、R&D人員全時(shí)當(dāng)量是否是經(jīng)濟(jì)增長的短期原因。作為滿足誤差項(xiàng)經(jīng)典假設(shè)的要求，將滯后項(xiàng)m定為2。誤差修正模型的估計(jì)結(jié)果見表5。

表5 泛珠三角地區(qū)面板數(shù)據(jù)誤差修正模型檢驗(yàn)結(jié)果

注：***、**、*分別表示在1%、5%、10%的檢驗(yàn)水平下顯著。

誤差修正模型的檢驗(yàn)結(jié)果表明，R&D經(jīng)費(fèi)投入的一階滯后變量系數(shù)為正，R&D人員全時(shí)當(dāng)量的一階滯后變量系數(shù)為負(fù)，gdp的二階滯后變量系數(shù)為負(fù)，都沒有通過顯著性檢驗(yàn)，說明它們不是泛珠三角地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的短期原因。R&D經(jīng)費(fèi)投入的二階滯后變量系數(shù)仍然為正(為0.0140，通過10%顯著性水平檢驗(yàn))，R&D人員全時(shí)當(dāng)量的二階滯后變量系數(shù)為正(為0.0222，通過1%顯著性水平檢驗(yàn))，gdp的一階滯后變量系數(shù)為正(為0.3489，通過1%顯著性水平檢驗(yàn))，說明它們是泛珠三角地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的短期原因。這充分說明R&D投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響具有滯后性，在投入的安排上需要提前規(guī)劃，在對(duì)投入效果的考核上具要著眼于未來。

對(duì)泛珠三角地區(qū)而言，ecm的回歸系數(shù)在1%的顯著性水平下通過檢驗(yàn)，且其符號(hào)為負(fù)，符合誤差修正的原理，說明經(jīng)濟(jì)增長與R&D經(jīng)費(fèi)投入、R&D人員全時(shí)當(dāng)量存在長期穩(wěn)定的關(guān)系。誤差修正項(xiàng)ecm反映了R&D經(jīng)費(fèi)投入、R&D人員全時(shí)當(dāng)量與gdp在短期波動(dòng)中偏離其長期均衡關(guān)系的程度，系數(shù)的大小表示了對(duì)其偏離長期均衡狀態(tài)的調(diào)整力度，文中的調(diào)整力度為0.0664，DW統(tǒng)計(jì)量為2.50，說明誤差項(xiàng)不存在自相關(guān)。因此，該模型可取，結(jié)果具有可信度。

三、結(jié)論與建議

在泛珠三角地區(qū)九省，R&D經(jīng)費(fèi)投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長有顯著的正向影響，從長期來看，泛珠三角地區(qū)九省的R&D經(jīng)費(fèi)投入都顯著地促進(jìn)了當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的發(fā)展，特別是貴州省R&D經(jīng)費(fèi)投入相對(duì)不足；從R&D人員全時(shí)當(dāng)量投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響來看，海南、四川是正向影響，海南正向影響在1%的水平上顯著，四川雖然也是正向影響但尚不顯著；云南R&D人員全時(shí)當(dāng)量投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長具有負(fù)向影響，在10%的水平上顯著。福建、江西、湖南、廣東、貴州R&D人員全時(shí)當(dāng)量投入顯示為負(fù)向影響但不顯著。誤差修正模型結(jié)果顯示，R&D投入對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長而言，具有滯后性，且在不同滯后期經(jīng)費(fèi)和人員投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響不一樣。這進(jìn)一步證明科研資金要素和人員要素投入存在時(shí)空差異。[14]為此，提出以下三點(diǎn)建議。

第一，加強(qiáng)R&D經(jīng)費(fèi)投入規(guī)劃，注重R&D的長期效果。泛珠三角地區(qū)具有經(jīng)濟(jì)發(fā)展的區(qū)位優(yōu)勢，需要不斷提高合作水平，形成合作協(xié)調(diào)、互利共贏的良好格局。為了泛珠三角地區(qū)經(jīng)濟(jì)的長期穩(wěn)定發(fā)展，應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)R&D經(jīng)費(fèi)投入規(guī)劃，加強(qiáng)R&D經(jīng)費(fèi)投入對(duì)出口企業(yè)及其產(chǎn)品研發(fā)的支持，注重產(chǎn)品的市場前景和生命力。對(duì)于國際市場前景廣闊，能支持國家“一帶一路”戰(zhàn)略的外貿(mào)企業(yè)，無論在經(jīng)費(fèi)支持力度上還是研發(fā)人員的配置上，都應(yīng)當(dāng)給予高度重視和加強(qiáng)。

第二，加強(qiáng)R&D人員投入優(yōu)化，注重R&D的人員質(zhì)量。改革開放以來，國家加強(qiáng)了對(duì)科研工作的重視，R&D經(jīng)費(fèi)投入不斷增加，科研隊(duì)伍不斷壯大，有力地促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。但隨著R&D人員投入的不斷增加，R&D人員全時(shí)當(dāng)量投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響基本上處于不顯著的狀況。雖然海南、四川、云南，R&D人員投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長影響顯著，但影響的方向各不相同。因此，應(yīng)當(dāng)根據(jù)各省情況，分別采取不同措施，優(yōu)化R&D人員投入，注重R&D人員質(zhì)量。

第三，加強(qiáng)R&D管理機(jī)制創(chuàng)新，注重R&D的績效管理。鑒于泛珠三角地區(qū)中福建、江西、湖南、廣東、貴州R&D人員全時(shí)當(dāng)量投入顯示為負(fù)向影響但不顯著，而廣西、云南R&D人員全時(shí)當(dāng)量投入已經(jīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長造成負(fù)向影響，說明這些地區(qū)R&D系統(tǒng)已經(jīng)出現(xiàn)相互掣肘問題，應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)R&D管理機(jī)制創(chuàng)新，注重R&D系統(tǒng)人員的績效管理，實(shí)行R&D系統(tǒng)人員的優(yōu)勝劣汰。特別是要加強(qiáng)R&D投入知識(shí)產(chǎn)權(quán)的轉(zhuǎn)化和保護(hù)，[15]加強(qiáng)成果轉(zhuǎn)化服務(wù)工作，發(fā)揮科技成果轉(zhuǎn)化服務(wù)中介機(jī)構(gòu)的作用[16]注重R&D投入的產(chǎn)出效應(yīng)，提升技術(shù)創(chuàng)新投入要素配置效率[17]，促進(jìn)對(duì)R&D投入創(chuàng)新成果的轉(zhuǎn)化考核。