高投资率、制度环境质量与创新驱动发展_投资率论文

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      中图分类号:F061.3 文献标志码:A 文章编号:1008-2506(2016)03-0015-11

      在当前中国经济步入新常态的现实背景下,创新驱动发展战略的实施直接关系到中国经济发展方式的转变和宏观经济的持续健康发展。为此,中共中央、国务院于2015年3月13日颁布了《中共中央国务院关于深化体制机制改革加快实施创新驱动发展战略的若干意见》,明确提出“必须深化体制机制改革,加快实施创新驱动发展战略”;同年8月18日,中央财经领导小组第七次会议开始研究如何实施创新驱动发展战略。我国近年来固定资产投资率一直在40%的高位持续运行,固定资产投资的实际增速一直远高于GDP增速(孙焱林和温湖炜,2014)[1]。据财政部官员初步估计,截至2015年12月,我国的PPP(政府和社会资本合作)项目达6650个,计划投资额达8.7万亿元人民币,项目涵盖了道路交通、环境保护、城市公共事业等多个领域①。这表明,以“铁、公、基”建设拉动经济增长的旧模式仍在我国发挥重要作用。那么这一情形是否会影响创新驱动发展战略的实施,影响机制和影响程度又如何?对此,目前文献少见研究,至于制度环境在投资率影响创新驱动发展中的门槛效应则更鲜有研究。

      鉴此,本文将立足于既有研究,探讨固定资产投资率高位运行对经济创新驱动发展的影响效应,并基于中国省级层面的面板数据、以门槛模型实证检验高固定资产投资率对经济创新驱动发展的门槛影响效应。本文中的投资率是指固定资产投资在GDP中的占比,高投资率即指高的固定资产投资率。本文的理论分析表明,高固定资产投资率对经济创新驱动发展产生了不利影响,这是因为固定资产投资具有挤出效应、更易获得贷款,其短期收益率更高且更易于被保护,并且地方政府官员也偏好固定资产投资。本文研究还发现,制度环境不仅会直接影响地区经济创新驱动发展水平,而且还会影响固定资产投资率与创新驱动发展的关系,即固定资产投资率对地区经济创新驱动发展的影响程度依赖于地区制度环境质量的高低。

      本文的可能创新之处主要体现在以下三个方面:第一,从中国高固定资产投资率的视角实证研究创新驱动发展的制度性影响因素。第二,从理论和实证两个方面考察制度环境在高固定资产投资率影响经济创新驱动发展中的门槛效应。第三,检验知识产权保护、金融发展、教育发展等制度性因素在高固定资产投资率影响经济创新驱动发展时是否存在门槛效应。

      二、文献回顾与理论假说

      (一)文献回顾

      创新驱动发展是经济管理学界的热点议题之一,中国经济进入新常态发展阶段之后,该议题更是备受国内学者关注。首先,相关研究大多集中于创新驱动发展的必要性、动力机制、着力点、路径、制约因素、对策等方面。如,刘爱文(2015)[2]从生态系统超载的角度考察了创新驱动发展的现实依据;杨多贵和周志田(2014)[3]将绿色能源、数字制造和智慧地球视为创新驱动发展的动力之源;王君(2014)[4]从自主创新成果产业化和创业创新的角度分析了创新驱动发展的路径选择问题;邵传林(2015)[5]考察了政府能力对创新驱动发展的影响问题;马一德(2013)[6]研究了知识产权保护对创新驱动发展的重要决定作用;陈曦(2013)[7]认为搭建产业集群创新平台、公共服务创新平台及科技创新投融资平台是创新驱动发展的重要支撑;洪银兴(2013)[8]指出创新驱动发展应以政产学研协同创新为突破口;吕薇(2014)[9]探讨了典型城市和创新开发区实施创新驱动发展战略的体制机制和政策;黄宁燕与王培德(2013)[10]建议从改变制度设计入手创造有利于科技创新的文化,并以此促进创新驱动发展。

      其次,还有不少学者从制度层面研究了创新驱动发展问题。企业研发创新是经济创新驱动发展的微观基础,凡是影响企业研发创新行为的制度因素,必将透过企业创新影响到区域经济的创新驱动发展成效。如谢家智等(2014)[11]基于中国上市公司样本的研究发现,制造业的过度金融化会抑制企业的技术创新能力,政府控制会放大制造业过度金融化对企业技术创新的消极影响;汪伟与潘孝挺(2015)[12]的实证研究表明,金融要素扭曲对企业的研发投入和创新成果具有抑制作用,且这种抑制作用对私营企业的影响更大;李后建和张剑(2015)[13]基于世界银行调查数据的研究发现,一定程度的腐败有助于企业创新,但更高程度的腐败会抑制企业创新行为;高洁等(2015)[14]的实证研究发现知识产权保护、市场组织服务显著促进了企业创新,并且企业创新对法律保护的依赖程度在信任程度低的地区更高。此外,Aghion等(2012)[15]、Brown等(2013)[16]、Mclean等(2012)[17]、Xiao(2013)[18]等学者的跨国研究均发现法律制度或产权保护制度对企业创新行为至关重要。管理学大师德鲁克(2009)[19]认为,创新型经济的一个重要特征是企业家创新行为和创业行为的出现。因而一个地区的企业家创新行为越是活跃、频繁,其经济发展由创新驱动的概率越高。制度环境既然能影响企业家创新行为,也必然会影响经济创新驱动发展的最终实现(邵传林和徐立新,2015)[20]。

      尽管既有文献已触及制度与创新驱动发展的关系,探讨了制度性因素对企业创新行为或研发支出的影响等问题,但截止到目前学界尚未考察中国高固定资产投资率对经济创新驱动发展的门槛影响效应;尽管有不少学者考察了制度环境对企业创新行为的影响,但尚未深入考察制度环境在高固定资产投资率影响经济创新驱动发展中的门槛效应。这就为本文更进一步的研究提供了可选方向。本文主要从以下几个方面丰富了该领域的研究:1)首次将高投资率、制度环境和创新驱动发展这三个概念联系在一起,从理论上分析了三者之间的作用机制,并进行了实证检验,这为其他学者研究创新驱动发展的决定因素提供了新的启示。2)不仅从理论上阐释了中国高固定资产投资率对经济创新驱动发展的抑制作用,还基于省际层面的面板数据进行了实证检验,因而不但从理论上为解释中国地区经济创新驱动发展具有区域差异特征提供了新视角,还丰富、补充了既有的实证研究文献。3)不仅实证检验了制度环境对地区经济创新驱动发展的直接影响效应,而且还检验了高固定资产投资率的门槛效应。

      (二)理论分析与研究假说

      中国固定资产投资率长期居高不下对创新驱动发展产生抑制作用,究其原因主要有以下几个方面:第一,经济创新驱动发展程度与企业研发创新投资密切相关。企业研发创新投资支出越高,则企业所属地区经济创新驱动发展程度越高。在一定时期内,社会的总投资量是有限的,若用于房地产、“铁、公、基”建设等方面的固定资产投资支出偏高,则用于企业研发创新的投资必然不足,这对经济创新驱动发展将产生不利影响。第二,在短期内,中国固定资产投资收益率要高于研发创新投资的收益率。有证据表明,在投资率长期居高不下的背景下,中国固定资产投资的回报率却持续在高位徘徊(孙焱林和温湖炜,2014)[1]。自1978年以来固定资产投资收益率一直维持在20%~25%的高水平而未呈现走低的迹象(Bai等,2006)[21]。尽管在长期内研发创新投资有助于企业获得垄断性的创新收益,但企业研发投资却难以在短期内全部收回,再加上企业研发投资面临较强的外部性问题和较高的市场风险,这就促使企业偏好固定资产投资,同时尽可能地减少研发投资支出。但这会导致投资结构发生变化,即固定资产投资在总投资中的占比会偏高,研发创新投资支出在总投资中的占比会偏低,进而对经济创新驱动发展产生不利影响。第三,在中国产权保护制度并不完善的现实背景下,固定资产投资所形成的物质资产比较容易进行产权界定和保护,或者说企业用于固定资产投资的收益更明确、更不容易被他人“侵占”或“攫取”。但企业研发创新投资所形成的知识产权成果往往因产权保护不力而容易被同类企业恶意模仿、盗版、侵权及抄袭,这会对研发创新投资产生替代效应(邵传林和裴志强,2015)[22]。第四,官员的激励机制问题。在中国实施财政体制分税制改革后,具有一定资源调控能力和配置权力的地方政府官员为追求“政绩”,有动机也有能力偏好固定资产投资。显然,相对于研发投资,固定资产投资更容易打造形象工程,也就更容易彰显政绩。大量的经验研究表明,地方政府为了在政绩竞争中胜出,必然有动力通过其控制或控股的城市商业银行,向更能凸显其政绩的项目发放贷款,地方金融机构的贷款投向倾向于建筑业、房地产业、基础设施投资等固定资产投资密集型行业(邵传林和窦维国,2014)[23]。另一方面,尽管研发创新投资的长期收益较高,但地方政府用于支持企业研发创新投资的财税优惠政策却难以在短期内形成明显的政绩,再加上中国地方官员的任期比较短,因而地方政府官员难以形成长期激励去改善企业研发创新的政策环境。这在一定程度上致使高的固定资产投资率对创新驱动发展形成挤出效应。第五,在当前中国金融发展比较滞后的背景下,固定资产投资多来源于商业银行贷款,且固定资产投资所形成的物质资产可以用来抵押,因此,相对于研发投资项目,固定资产投资项目更容易获得银行贷款。与固定资产投资支出相比,企业研究与开发(R&D)投资不仅面临较高的技术风险和市场风险,往往还需要巨额资金,且要求连续追加高额的投资资金(Brown等,2012)[24],再加上企业研发投资活动具有较高的信息不对称程度,商业银行等金融中介机构一般不具备有关研发活动的专业性知识,很难准确评价研发项目的潜在价值,这导致研发活动具有较低的抵押价值(鞠晓生等,2013)[25]。在信贷规模既定的前提下,固定资产投资更容易获得贷款,研发投资更不容易获得银行贷款,因而高的固定资产投资率会对研发创新行为产生挤出效应。基于以上分析,本文提出如下假说:

      假说1:固定资产投资率居高不下对经济创新驱动发展产生抑制效应。

      不仅如此,投资率对经济创新驱动发展的影响还会随地区制度环境的优化而变化。首先,当地区制度环境质量从较低的程度逐渐发展到较高的层次时,投资于固定资产的机会成本会变得越来越高,而投资于研发创新的机会成本却在不断下降,这在一定程度上有助于提高企业研发创新投资支出在总投资中的占比,进而对经济创新驱动发展产生正向促进作用(高洁等,2015)[14]。依据制度经济学理论可知,产权保护程度是制度环境质量的重要方面(La Porta等,1999)[26]。伴随着中国各地区制度环境质量的不断优化和改进,产权保护水平也在不断改善和提高,企业投资于研发创新所形成的知识产权更易于被保护,在这种情境下研发投资收益会逐渐提高,而投资于固定资产所获得的产权保护优势就不再那么明显了。无疑,若仍然保持高的固定资产投资率,则必然会对研发创新产生比较严重的挤出效应。其次,对地方政府官员而言,更多的固定资产投资可能意味着更多的“设租”机会和腐败行为,但是当制度环境质量改善到较高的水平之后,法律制度对“攫取之手”和“掠夺之手”的约束作用会变强,地方官员因投资而腐败的成本和风险会大幅上升,此时,继续维持高的固定资产投资率会面临较高的机会成本,而将人、财、物等资源用于引导企业从事研发创新活动的机会成本却在不断下降。在这种情境下,继续维持高的固定资产投资率必然会对研发创新产生较大的损害(李后建和张剑,2015)[13]。最后,制度环境质量是金融发展的重要保障和前提条件(La Porta等,1998)[27]。在中国各地区制度环境质量不断优化和改进后,一方面债权人向债务人讨债的成本会大幅下降,另一方面伴随着金融业的快速发展,各种新型金融中介机构“异军突起”。金融机构对企业研发创新投资发放贷款后,就不再像以前那样面临难以抵押、难以评估创新项目价值等问题,再加上各种资产评估公司、资产管理公司及项目评估机构的兴起,极大地促进了研发创新项目贷款的转让和处置,此时投资于固定资产所具有的易抵押优势和易讨债优势就不再那么明显了。若信贷资金再像以前那样支持固定资产投资必然面临较高的机会成本,于是,同样的高固定资产投资率必定会对研发创新投资产生较大的抑制作用。与制度环境质量较差的地区相比,高固定资产投资率在制度环境质量较高的地区对经济创新驱动发展的抑制作用更大(顾晓燕,2014;吴建军和刘进,2014)[28-29]。基于以上分析,本文提出如下假说:

      假说2:随着中国各地区制度环境质量的不断优化和改进,固定资产投资率居高不下对创新驱动发展的抑制作用会愈发严重。

      三、方法与数据

      为了检验高固定资产投资率对地区经济创新驱动发展的影响是否会因为地区制度环境的不同而呈现出非线性关系,即当制度环境质量低于某一门槛值时,固定资产投资率对地区经济创新驱动发展的影响程度不同于制度环境质量高于这一门槛值时的影响程度(简称门槛效应)。本文将基于Hansen(1999)[30]的门槛面板模型,研究不同制度环境质量下高固定资产投资率与地区经济创新驱动发展之间的关系。Hansen门槛面板模型的优点在于可以根据数据自身的特点来内生地划分区间,这既有助于避免主观划分地区制度环境质量区间所带来的偏误,也有助于保证实证结果的稳健性[31-32]。由于门槛个数及其形式无法事先确定,本文将设定单一门槛模型和双重门槛模型这两种具体形式,其他多门槛方程可据此类推。

      单一门槛面板数据模型设定如下:

      

      双重门槛面板数据模型设定如下:

      

      其中,

代表不同的门槛值;I(·)为指示函数,目的在于按门槛值进行样本分段;

为模型待估计参数;

为时间固定效应;

为地区固定效应;

为残差项;

为被解释变量。本文借鉴徐彪等(2013)[33]、顾晓燕(2014)[28]、邵传林(2015)[5]等学者的前期研究,使用三种专利申请授权的人均量衡量中国各地区经济创新驱动发展水平,该值越大,表示地区经济创新驱动发展程度越高。在(1)式和(2)式中,核心解释变量为

。本文借鉴朱汉清(2011)[34]、孙焱林和温湖炜(2014)[1]、吴建军和刘进(2014)[29]等人的研究,以一定时期内资本形成总额占GDP的比重来衡量投资率。根据门槛模型的设定可知,固定资产投资率

对地区经济创新驱动发展的影响取决于地区制度环境变量

的取值范围,即指示函数I(·)的变化范围。需要特别说明的是,鉴于前期研究多采用樊纲等(2011)[35]编著的《中国市场化指数(2011)》一书中“市场中介组织的发育与法律制度环境”指数来衡量地区制度环境变量,本文也使用该指标衡量地区制度环境变量。根据法金融学的研究可知,地区制度环境的差异不仅表现在各地区具有不同的司法制度效率,而且各地区法律中介机构的数量也存在明显的不同。在这一意义上,樊纲等(2011)发展的“市场中介组织的发育与法律制度环境”指数不仅包括对生产者合法权益的保护、知识产权保护、消费者权益保护等反映地区法律执行效率的指标,还包括律师、会计师、行业协会等反映市场中介组织发育的指标,故该指标和法金融学理论对“制度环境”的界定更为一致和接近。近年来有许多国内经济学文献使用该指标来衡量中国制度环境对投资者产权的保护程度,如万良勇(2013)[36]、刘慧龙和吴联生(2014)[37]等。

      此外,为剔除其他宏观经济变量对创新驱动发展的影响,在(1)式和(2)式中加入控制变量集

具体包括经济发展水平(GDP)、宏观税负(burden)、国有经济(soe)、教育水平(edu)、产业结构(struc)、城市化水平(urban)、基础设施建设(lnroad)、市场分割(MFI)、贸易开放(trade)等变量。控制变量集的选择和设定参考了徐彪等(2011)[33]、李平和刘雪燕(2015)[38]、邵传林和徐立新(2015)[20]等人的实证研究。变量的详细界定和说明见表1。

      

      本文基于中国省级层面的面板数据资料进行实证研究。变量数据来源于《新中国六十年统计资料汇编》、《中国统计年鉴》及各省市统计年鉴和统计公报。样本涵盖全国30个省区(直辖市),删除了数据不全的西藏地区,时间范围为1994年-2011年。制度环境变量参考樊纲等(2011)编著的《中国市场化指数(2011)》,时间范围为1997-2009年。此外,本文借鉴范子英和张军(2010)[39]的研究构建了地区市场分割变量(MFI)。

      四、实证研究结果

      (一)对假说1的检验

      本文将制度环境变量作为固定资产投资率影响地区经济创新驱动发展的门槛变量,但根据Xiao(2013)[18]、林洲钰和林汉川(2013)[40]及邵传林和徐立新(2015)[20]的研究,制度环境变量也会影响地区经济创新驱动发展水平。为了能与下文中的门槛模型参数估计结果作比较,有必要先进行基准回归分析,基准回归的计量结果见表2。在表2模型(1)中,固定资产投资率变量(Inv)的估计系数为-16.9279,且在1%的水平上显著,初步表明固定资产投资率变量与地区经济创新驱动发展之间具有显著的负相关关系。模型(2)在模型(1)的基础上进一步加入了制度环境变量(Inst),但此时投资率变量(Inv)的估计系数仍显著小于0,而制度环境变量的估计系数为0.7995,且在1%的水平上显著,表明制度环境变量也会影响地区经济创新驱动发展。模型(3)则在模型(2)的基础上进一步加入了经济发展水平(GDP)、宏观税负(burden)、国有经济(soe)、教育水平(edu)、产业结构(struc)、城市化水平(urban)、基础设施建设(lnroad)、市场分割(MFI)、贸易开放(trade)等变量,此时固定资产投资率变量(Inv)的估计系数为-3.7028,且在1%的水平上显著,再次表明固定资产投资率变量负向影响了地区经济创新驱动发展,从而初步验证了假说1。模型(3)中,制度环境变量的估计系数为0.7488,且在1%的水平上显著,表明制度环境变量自身也会独立地影响地区经济创新驱动发展水平,这进一步印证了邵传林和徐立新(2015)的前期研究,即:在检验高固定资产投资率与地区经济创新驱动发展之间的门槛效应时,有必要将制度环境变量作为解释变量控制在方程中。

      

      (二)门槛效应检验与门槛值估计

      表3反映了门槛效应的自抽样检验情况。从表3可知,单一门槛效应在1%的水平上显著,双重门槛效应也在1%的水平上显著,但三重门槛效应在1%的水平上不显著②。因而本文将基于双重门槛效应进行分析。

      

      对门槛效应进行检验之后,还需对双重门槛模型的门槛值进行估计和检验(见表4)。从表4可知,双重门槛模型的门槛估计值分别为4.67和8.33,其95%置信区间分别为[4.420,5.000]与[8.040,8.590]。此外,本文还进行了似然比检验,发现两个门槛值所对应的LR值均明显小于5%显著水平下的临界值7.35,故上述门槛估计值均真实有效。

      

      (三)对假说2的检验

      表5列出了双重门槛模型的参数估计结果。从表5模型(1)的估计结果可发现:当门槛变量Inst≤4.67时,固定资产投资率变量Inv的估计系数为-3.2312,且在1%的水平上显著;当门槛变量4.67<Inst≤8.33时,固定资产投资率变量Inv的估计系数为-4.8432,且在1%的水平上显著;当门槛变量Inst>8.33时,固定资产投资率变量Inv的估计系数为-10.4528,且在1%的水平上显著,说明固定资产投资率对地区经济创新驱动发展的影响确实存在明显的门槛效应。细言之,随着地区制度环境质量从较小的程度逐步发展到一定的高度,中国高固定资产投资率对地区经济创新驱动发展的影响不仅会存在抑制效应,而且该抑制效应会越来越严重,尤其是当地区制度环境达到一定高度之后,高固定资产投资率对创新驱动发展的抑制效应会越发严重,从而假说2成立。

      

      (四)稳健性检验

      为确保上述研究结论的严谨性和科学性,本文还进行了各种稳健性测试。第一,考虑到Hansen(1999)[30]发展的门槛面板模型没有将门槛变量作为解释变量放在方程的右边,表5模型(2)特地去掉了作为解释变量的制度环境变量(Inst),但模型(2)的估计结果与模型(1)非常接近,再次印证了上文结论。第二,为确保研究结论的稳健性,本文还采用了其他衡量指标来刻画因变量和核心解释变量,如使用人均专利申请数量来衡量创新驱动发展水平,但这并未影响本文结论的稳健性;本文还使用全社会固定资产投资总额占地区GDP的比重来衡量固定资产投资率,也得出了类似结论。第三,采用基于“市场中介组织的发育与法律制度环境”方面的指数来衡量制度环境变量,即采用《中国市场化指数(2011)》的“市场中介组织的发育”“对生产者合法权益保护”“消费者权益保护”三项分指数来衡量地区制度环境变量,结论仍不受影响。第四,依据地区制度环境变量(Inst)将所有样本分为高制度环境地区和低制度环境地区两组分别进行检验,发现固定资产投资率变量在低制度环境样本地区的估计系数要显著大于在高制度环境样本地区的估计系数,即投资率在地区制度环境质量越高的地区,其对经济创新驱动发展的抑制作用越强,再次表明本文结论具有较强的稳健性。第五,本文还考虑了因变量与自变量互为因果性的问题,对方程(1)和方程(2)进行修改,针对方程右边的所有自变量取滞后1期进行回归分析,或者对回归中所有自变量取滞后2期进行分析,发现本文结论仍未受影响。最后,本文将所有样本按照东、西、中划分为三大区域③分别进行回归,发现除中部地区外,本文的结论基本成立。中部地区有可能是因为样本量太小而没有呈现出门槛效应。

      

      (五)进一步探讨

      前文分析发现高固定资产投资率对地区经济创新驱动发展存在门槛效应,但尚不清楚知识产权保护、金融发展、教育发展等制度性因素在其中各自发挥了怎样的作用,以及这些作用是否表现为门槛效应。接下来,根据方程(1)和方程(2)来验证上述制度性因素是否具有门槛效应,相应的估计结果见表6。表6中的模型(1)对门槛效应进行检验的结果表明,当产权保护水平变量作为门槛变量时,模型(1)存在双重门槛估计值④,且伴随着门槛变量的逐渐增大,高固定资产投资率变量Inv对创新驱动发展的抑制作用越来越强。具体来看,当产权保护水平变量小于等于0.91时,投资率变量Inv的估计系数为-0.4419,但不显著;当产权保护水平变量大于0.91且不大于8.08时,投资率变量Inv的估计系数为-1.1567,且在10%的水平上显著;当门槛变量Inst大于8.08时,投资率变量Inv的估计系数为-3.0420,且在5%的水平上显著。由于产权保护水平是地区制度环境的重要反映,上述检验进一步印证了假说2。鉴于地区金融发展水平和地区教育发展水平在一定程度上也是地区制度环境发育程度的某种反映或结果,本文使用地区金融发展水平和地区教育发展水平作为高固定资产投资率影响创新驱动发展的门槛变量也可能会成立。事实上,表6模型(2)和模型(3)的计量结果也确实表明,高固定资产投资率对创新驱动发展的抑制作用还取决于金融发展水平和地区教育水平的高低。伴随着这两个门槛变量的逐渐增大,高固定资产投资率变量Inv对创新驱动发展的抑制作用会越来越强,即存在明显的门槛效应。总之,上述分析再次表明,本文的研究结论具有较强的稳健性和稳定性。

      五、研究结论及政策含义

      在当前中国经济步入新常态的现实背景下,创新驱动发展战略的实施直接关系到中国经济发展方式的转变和宏观经济的持续健康发展。但另一方面,近年来中国的投资率一直在40%的高位持续运行,可能会对经济创新驱动发展战略的实施产生不利影响。本文立足于已有研究成果,探讨投资率在高位运行时影响经济创新驱动发展的机制,并基于中国省级层面的面板数据,运用门槛模型实证检验高固定资产投资率对经济创新驱动发展的门槛效应。

      理论分析方面,高固定资产投资率之所以对经济创新驱动发展产生了不利影响,一是因为固定资产投资支出偏高会对企业研发创新投资支出产生挤出效应;二是短期来看固定资产投资的收益率要高于研发创新投资的收益率;三是企业研发创新投资所形成的知识产权成果不容易被保护;四是地方政府官员为求“政绩”,也有动机、有能力偏好固定资产投资;五是因为固定资产投资更易获得银行贷款。

      实证分析方面,本文基于中国省级层面的面板数据,验证了高固定资产投资率对经济创新驱动发展确实存在抑制作用。不仅如此,固定资产投资率对经济创新驱动发展的影响程度还会随地区制度环境的优化而变化。因为地区制度环境质量的优化,既会影响固定资产投资的机会成本变化,还会影响地方政府官员的行为和金融发展水平,进而会影响企业的研发创新投资决策。本文基于门槛面板模型的研究证实了固定资产投资率对地区经济创新驱动发展的影响程度确实依赖于地区制度环境质量的高低,即随着中国各地区制度环境质量的不断优化和改进,固定资产投资率居高不下对创新驱动发展的抑制作用会越发严重,并且当使用知识产权保护、金融发展、教育发展等制度性因素作为门槛变量时,高固定资产投资率对创新驱动发展的抑制效应仍然会随着制度性因素的逐渐增大而愈发严重。

      过去,我国一旦经济增长速度下滑,各级政府就会加大对“铁、公、基”的投资,导致经济增长长期依赖投资驱动的旧模式始终难以打破,创新驱动发展受到严重抑制。本文的研究结论有助于扫除错误思路对国家创新能力的不利影响,对创新驱动发展战略的具体实施具有重要的政策含义。即:既然高固定资产投资率对创新驱动发展产生了抑制作用,就应该及时调整投资结构,降低固定资产投资在总投资中的占比,借助优惠的财税政策引导社会资本增加研发创新投资支出;优化地方官员的考核体系,将地区经济创新水平纳入对官员的绩效考核指标中,引导地方政府利用财政资源激励企业进行研发创新活动;伴随着中国制度环境的不断优化和改善,还应降低各级政府直接对经济进行行政干预的能力,尽量弱化地方政府直接进行固定资产投资激励,以免对民间创新投资支出产生挤出效应。

      ①数据来源于中国新闻网,http://www.chinanews.com/cj/2015/12-18/7678094.shtml。

      ②从表3可知,三重门槛效应在10%的水平上显著,但即使是基于三重门槛面板模型进行实证分析,本文的研究假说仍然成立。

      ③东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南等11省,中部地区包括黑龙江、吉林、山西、河南、湖北、湖南、江西、安徽等8省,西部地区包括陕西、甘肃、宁夏、青海、新疆、四川、重庆、广西、内蒙古、贵州和云南等11省。

      ④限于篇幅,本文未呈现表6模型门槛效应的检验过程和估计结果,备索。

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