1模型的設定與數據說明

1.1模型設定

對柯布－道格拉斯生產函數進行拓展，將科技投入作為除勞動和資本外的另一投入品，生產函數為柯布－道格拉斯函數:Y(t)=f(K，L)=A(KFβKT1－β)αL1－α(1)在此模型中，Y表示產出，K表示資本，L表示勞動。資本投入有兩種用途:一是用來生產最終產品，二是提供最終產品的中間投入————科技成果。KF和KT分別表示固定資本的生產總額和科技投入額。對(1)式兩邊分別取對數:lnY(t)=lnA(t)+αβlnlnKF(t)+α(1－β)lnKT(t)+(1－α)lnL(t)(2)由于對各時間序列取對數后不影響變量之間的關系，而且對經濟時間序列取對數后可以避免模型的異方差，因此對指標的原始數據都取其自然對數，建立雙對數模型進行計量檢驗;同時，單純的時間序列分析和橫截面分析沒有控制異質性，估計通常是有偏的，而且，我國沿海地區包括11個省份，為了考慮各地區海洋經濟發展的異質性，我們采用了面板數據模型。因為面板數據包含的信息量更大，降低了變量間共線性的可能性，增加了自由度和估計的有效性。具體的計量模型如下:lnyit=β0+β1lnKit+β2lnLit+β3lnTit+εit(3)其中，lnyit是地區i在第t年海洋經濟總量的自然對數值，是本模型的被解釋變量。lnKit是地區i在第t年固定資產投資的自然對數，代表的是海洋經濟資本投入情況。lnLit是地區i在第t年主要海洋產業從業人員的自然對數。lnTit是地區i在第t年海洋科技投入的自然對數，反映海洋科技資金投入水平。一般而言，海洋科技政策的直接資金投入水平越高，對海洋經濟增長的推動越大，因此，預期的模型回歸系數的符號為正。

1.2海洋科技投入代理變量的說明

在現有的研究文獻中，一般把財政投入或財政投入比例作為科技投入的代理變量，但是，海洋產業是多個產業的復合體，依據國標GB/T20794—2006的解釋，海洋經濟是開發、利用和保護海洋的各類產業活動以及與之相關聯活動的總和，包括海洋產業和海洋相關產業兩大類。其中海洋產業分為22大類，海洋相關產業分為7個大類，共涉及《國民經濟行業分類》中的20個門類，76個大類，183個中類和330個小類。顯然，現有的統計制度不能支持這樣的細分統計數據。政府海洋科技投入分為政府直接財政資金撥付和以科研項目為載體的科技投入。根據現行科研管理體制，海洋科技創新政府投入的資金審批權分散在各涉海行政管理部門。盡管我國科研管理體制改革已進行了多年，涉海科研機構及高校的單位屬性是事業單位，其管理權隸屬于涉海政府部門，即使目前成為獨立核算的法人實體，但是仍與政府部門保持著千絲萬縷的聯系。隨著市場體制改革的深入，涉海的非國有企業日漸增多，由于關系、人情、科技實力等因素，很難受益于來自政府部門直接投入的各類科研資金，他們在科技創新方面收益更多的是公共科技政策領域。基于上述理解，我們可以得知，涉海科研機構獲得科研資助的比例最高，企業受惠科技政策的主要來源是非涉海管理部門的金融支持。非國有企業通過與高校、科研機構的合作，在科研項目資金可以分一杯羹，但是，相比涉海科研機構、高校及國有企業，獲得資金支持的比例低很多。對于這一點，我們在海洋科技投入的直接產出———海洋科技成果的擁有主體的分析中得到驗證。本研究采用國內專利授予數量來衡量科技投入的產出，選擇這個指標的原因主要基于兩點:隨著中國專利保護制度的不斷健全和完善，越來越多的科研人員選擇以申請專利的形式對其研究成果進行保護，因此專利申請數量有著較強的代表性;其次，在各種研發數據中，專利數據較為全面和比較容易取得。分析專利數據得知，2000年以來海洋科技專利的授予單位70%是涉海科研機構及高校。綜上所述，可以把政府科研資金的載體科研項目作為投入品從總投資中分離出來，并用課題數量來衡量科技投入的多寡，將海洋科技投入項目作為科技投入代理變量。

1.3數據來源

本文選取全國11個沿海省、直轄市和自治區2000—2008年的面板數據。本文數據選自歷年《中國統計年鑒》、《中國勞動統計年鑒》、《中國海洋統計年鑒》、《中國海洋經濟公報》、《各地區統計年鑒》，數據跨度為2000—2008年。考慮到估計模型的真實性，需要剔除價格因素對時間序列的影響造成數據的不可比性，模型中的產出及固定資本投入均以2000年為基期進行了換算。

2模型的估計與檢驗

2.1面板變量的平穩性檢驗

板單位根檢驗特殊的困難是既要考慮橫截面的異質性，又要形成一個具有較高“勢”(power)的檢驗統計量。自Levin與Lin［22－23］和Quah［24］等人開創性的研究之后，有關面板單位根檢驗方法的研究得到了迅速的發展。為使結論具有穩健性，本文面板框架下采用了Breitung檢驗［25］、LLC檢驗［26］、Fisher類型檢驗［27］進行協整檢驗。檢驗的結果表明，所有的檢驗統計量在5%的顯著性水平下拒絕“不存在協整關系”的原假設，這就充分地表明非平穩時間序列Y、KF、L、KT之間存在著協整關系。

2.2數據分析結果

對于靜態的面板數據估計方法，主要有固定效應和隨機效應模型。本文對模型(3)式分別采用兩種不同的估計模型，估計結果見表1所示。兩個模型的估計系數均在5%的水平下顯著，固定效應模型和隨機效應模型的擬合度均超過0.9。進行Hausman檢驗，以了解固定效應和隨機效應兩種方法所得的系數是否存在顯著性差異。零假設是不存在顯著性差異，經驗分析結果拒絕零假設，并且在1%的顯著水平下接受固定效應模型估計結果。進一步地，我們消除時間趨勢因素的影響，采用廣義最小二乘法(GLS)進行了固定效應模型，并進行了截面異方差、序列相關的檢驗。勞動力的彈性系數均為正數，與最初的預計符號相符，并且均在1%的顯著水平下顯著，其中:固定資產投資的彈性最大，為0.658，其次是科技投入的彈性系數，為0.171;彈性系數最小的是勞動力，小于0.1。

3結論及討論

進入新世紀以來，海洋經濟在國民經濟中的比重逐漸增加，沿海地區均把發展海洋經濟作為地區經濟發展的重要舉措。本文實證分析了2000—2008年我國沿海地區海洋經濟科技投入對海洋經濟增長的貢獻，結論如下:固定資產投資對沿海地區海洋經濟增長具有顯著的正向推動作用，固定資產存量投資每增長1%，可以促進經濟增長0.65%;勞動力增長與海洋經濟增長之間呈現出弱正相關關系，勞動投入每增長1%，可以促進海洋經濟增長0.097%。這說明，我國海洋經濟增長主要是依賴于投資驅動。在此研究關注的中心問題是科技投入對海洋經濟增長的影響作用，分析結果顯示，海洋科技投入每增長1%，可促進海洋經濟增長0.17%，是勞動力投入要素貢獻率的2倍。具體分析，海洋科技投入對海洋經濟增長產生影響不高的主要原因有以下三個方面:

第一，從我國海洋經濟所涵蓋的產業組成來看，勞動密集型產業產值如海洋漁業、海洋船舶業占的份額比較大，這些產業對就業的吸納力很強但是增長率較低，對科技投入的敏感度不高，而現有的海洋科技投入主要集中在這些產業，因此海洋科技投入對整個海洋經濟增長的貢獻率不高。

第二，海洋經濟的增長主要依賴于固定資產投資拉動，說明我國海洋經濟增長方式仍是粗放型增長。粗放型增長模式的主要特點是重復性低水平建設，這意味著產業的技術結構趨同，科技投入難以徹底改造傳統產業。而且，我國海洋經濟中海洋產業的前后向聯系關系較弱，傳統產業與新興產業的關聯度不高，占海洋經濟份額較少的海洋高新技術產業對相關聯動產業的帶動力不強。

第三，我國海洋科技政策投入對象主要是高校及科研機構，雖然提升了海洋科技成果的層次和海洋科技成果的數量，但是，海洋科技成果轉化為生產力的機制并不是很暢通，持有海洋科技成果的是科研機構，需求方是海洋企業，由于成果交易的市場機制不完善，因此，海洋科技成果的轉化率不高。也就是說，海洋科技成果只是潛在的生產力，成為現實的生產力會有時滯效應。

促進海洋經濟可持續增長、海洋社會發展是海洋科技投入的根本目標。政府應加大海洋科技投入力度，考慮海洋科技政策的重點領域和海洋經濟發展的實際，將政府海洋科技投入與海洋產業結構升級優化結合起來，引導多渠道、多元化投資增加海洋科技成果產出，促進海洋科技成果轉化，使海洋科技投入對海洋經濟增長發揮更多的正面效應，為海洋經濟可持續發展提供智力支持。