姚雪松,向 軍

(1.廣東機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院 經(jīng)濟(jì)貿(mào)易學(xué)院，廣東 廣州 510515；2.銅仁市萬(wàn)山區(qū)教育局 教學(xué)研究室，貴州 銅仁 554200)

資本形成、教育發(fā)展對(duì)科技創(chuàng)新的影響
——基于中國(guó)省際面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究

姚雪松1,向 軍2

(1.廣東機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院 經(jīng)濟(jì)貿(mào)易學(xué)院，廣東 廣州 510515；2.銅仁市萬(wàn)山區(qū)教育局 教學(xué)研究室，貴州 銅仁 554200)

科技創(chuàng)新是解決當(dāng)前全球及我國(guó)面臨的經(jīng)濟(jì)增速放緩問(wèn)題的重要突破點(diǎn)，通過(guò)理論和實(shí)證分析表明，資本形成和教育發(fā)展對(duì)科技創(chuàng)新具有顯著的正向影響，我國(guó)資本形成每增加1%，科技創(chuàng)新增長(zhǎng)0.370%，教育發(fā)展每增長(zhǎng)1%，科技創(chuàng)新增長(zhǎng)0.584%?；诖?，我國(guó)應(yīng)盡量消除資本形成和教育發(fā)展的障礙，增加教育經(jīng)費(fèi)的投入，鼓勵(lì)和促使金融等手段對(duì)資本形成和教育發(fā)展的支持。

資本形成； 教育發(fā)展； 科技創(chuàng)新；固定效應(yīng)模型估計(jì)

一、引言

當(dāng)前全球經(jīng)濟(jì)面臨深度調(diào)整，后危機(jī)時(shí)代的影響和陰影一直沒(méi)有完全消除，各國(guó)經(jīng)濟(jì)都面臨著速度放緩的困境。從歷史來(lái)看，每一次全球性的大危機(jī)完全擺脫并實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)再次騰飛都依賴(lài)于科技創(chuàng)新方面取得的巨大的進(jìn)步，新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)也一直強(qiáng)調(diào)，科技進(jìn)步才是人類(lèi)經(jīng)濟(jì)能夠保持長(zhǎng)期增長(zhǎng)的根本原因和動(dòng)力。在全球經(jīng)濟(jì)危機(jī)沒(méi)有根本上的褪去，很多國(guó)家都陷入政策困境不知所措的時(shí)代，科技創(chuàng)新更是顯得尤為的重要。在眾多影響科技創(chuàng)新的因素中，資本形成和教育發(fā)展一直被認(rèn)為是最主要的影響因素。Romer(1986)認(rèn)為科技創(chuàng)新是經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期增長(zhǎng)的根本動(dòng)力，科技創(chuàng)新主要來(lái)源于企業(yè)科研投入，而企業(yè)科研投入又依賴(lài)于當(dāng)?shù)睾推髽I(yè)本身的資本形成情況。King(1993)認(rèn)為資本形成是固定資產(chǎn)不斷增長(zhǎng)的過(guò)程，只有當(dāng)資本形成達(dá)到一定程度后才會(huì)刺激其他方面的投資和發(fā)展，包括科技創(chuàng)新的投資和發(fā)展，科技創(chuàng)新是資本形成的基礎(chǔ)上才會(huì)得到迅速的進(jìn)步。Levine(1997)認(rèn)為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)需要大量的科技創(chuàng)新，而科技創(chuàng)新需要大量的資本形成，首先科技創(chuàng)新本身需要一定的固定資產(chǎn)投資，其次資本形成的規(guī)模代表了企業(yè)的發(fā)展規(guī)模，只有企業(yè)發(fā)展達(dá)到一定規(guī)模后才會(huì)進(jìn)行大規(guī)模的科技創(chuàng)新投入和追求從而推進(jìn)科技創(chuàng)新。Audretsch(1996)，Kim(1997)認(rèn)為科技創(chuàng)新需要大量的具有較高素質(zhì)和特殊技能的優(yōu)秀人才，教育發(fā)展最大的作用就在于培養(yǎng)各領(lǐng)域的優(yōu)秀人才，因此教育發(fā)展對(duì)一地區(qū)的科技創(chuàng)新具有重要的意義和作用。Grossman(2001)認(rèn)為教育發(fā)展可以為科技創(chuàng)新提供技術(shù)支持、專(zhuān)家、技術(shù)人員以及技術(shù)設(shè)備等，高等教育可以為科技創(chuàng)新提供基礎(chǔ)性研究。傅利平、王向華(2012)認(rèn)為科技創(chuàng)新需要知識(shí)的積累和傳遞，當(dāng)知識(shí)積累和傳遞達(dá)到一定階段后，科技創(chuàng)新才能得到實(shí)現(xiàn)、接受和發(fā)展，教育發(fā)展最大的作用和功能就是對(duì)知識(shí)的積累和傳遞，從而對(duì)科技創(chuàng)新具有重要的基礎(chǔ)性作用。李林、傅慶(2014)認(rèn)為勞動(dòng)力的素質(zhì)對(duì)科技創(chuàng)新的效率具有重要的積極作用，而提高一國(guó)或一地區(qū)勞動(dòng)力素質(zhì)最直接最有效的手段為教育發(fā)展，因此教育發(fā)展對(duì)科技創(chuàng)新具有重要的促進(jìn)作用，這種促進(jìn)作用在越貧困的地區(qū)越為明顯。凌江懷、姚雪松(2015)認(rèn)為經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)的地區(qū)科技創(chuàng)新越發(fā)達(dá)，而經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的基礎(chǔ)又主要來(lái)源于資本形成，因此資本形成是科技創(chuàng)新的主要基礎(chǔ)條件。

通過(guò)對(duì)文獻(xiàn)的整理和總結(jié)，我們發(fā)現(xiàn)資本形成和教育發(fā)展對(duì)科技創(chuàng)新具有重要影響已經(jīng)達(dá)成一定的共識(shí)，但影響的方面各自有不同的看法和意見(jiàn)，本文試圖結(jié)合當(dāng)前我國(guó)實(shí)際背景，從理論上梳理一下資本形成和教育發(fā)展對(duì)科技創(chuàng)新的主要影響路徑，然后運(yùn)用我國(guó)各省、直轄市的面板數(shù)據(jù)實(shí)證檢驗(yàn)我國(guó)資本形成、教育發(fā)展對(duì)科技創(chuàng)新的實(shí)際影響，為當(dāng)前我國(guó)更有效的促進(jìn)科技創(chuàng)新提供相應(yīng)的啟示。

二、資本形成、教育發(fā)展對(duì)科技創(chuàng)新的主要影響路徑

(一)資本形成對(duì)科技創(chuàng)新的主要影響路徑

圖1 資本形成對(duì)科技創(chuàng)新的主要影響路徑

資本形成對(duì)科技創(chuàng)新的影響路徑主要為兩個(gè)方面：第一，科技創(chuàng)新往往需要一定的科技設(shè)備、基礎(chǔ)設(shè)施等固定資產(chǎn)，資本形成正是這些固定資產(chǎn)的形成過(guò)程，為科技創(chuàng)新提供硬件的基礎(chǔ)條件。第二，現(xiàn)代社會(huì)的科技創(chuàng)新很多來(lái)源于企業(yè)的科研投入，而愿意進(jìn)行科研投入的企業(yè)往往是規(guī)模達(dá)到一定程度的企業(yè)，企業(yè)規(guī)模大小的判斷主要依據(jù)之一為該企業(yè)的資本形成狀況，只有資本形成達(dá)到一定程度后，企業(yè)才會(huì)進(jìn)行科研投入或者才愿意進(jìn)行較大規(guī)模的科研投入，因此資本形成是科技創(chuàng)新的前提條件。

圖2 教育發(fā)展對(duì)科技創(chuàng)新的主要影響路徑

(二)教育發(fā)展對(duì)科技創(chuàng)新的主要影響路徑

教育發(fā)展對(duì)科技創(chuàng)新的影響路徑主要表現(xiàn)在三個(gè)方面：第一，科技創(chuàng)新需要大量的優(yōu)秀的科研人員及各方面的人才，優(yōu)秀的人才是科技創(chuàng)新的最重要的基礎(chǔ)，教育發(fā)展的主要功能之一就是培養(yǎng)人才，提高勞動(dòng)者的素質(zhì)，因此教育發(fā)展對(duì)科技創(chuàng)新有巨大的基礎(chǔ)作用。第二，科技創(chuàng)新需要大量的知識(shí)積累和傳遞，教育發(fā)展的另一主要功能就是知識(shí)的積累和傳遞，這一功能為科技創(chuàng)新提供了重要條件。第三，教育發(fā)展中形成的一些機(jī)構(gòu)如高校、研究所等本身都有科研的任務(wù)和使命，很多的科技創(chuàng)新也是由這些機(jī)構(gòu)創(chuàng)造或參與而形成。

三、模型設(shè)定、指標(biāo)度量和數(shù)據(jù)說(shuō)明

(一)模型設(shè)定

上文中我們梳理了資本形成、教育發(fā)展對(duì)科技創(chuàng)新的影響途徑，從理論分析中我們發(fā)現(xiàn)資本形成和教育發(fā)展對(duì)促進(jìn)科技創(chuàng)新具有積極正面的作用，下面我們運(yùn)用我國(guó)資本形成、教育發(fā)展和科技創(chuàng)新的省際面板數(shù)據(jù)實(shí)證檢驗(yàn)一下資本形成、教育發(fā)展對(duì)科技創(chuàng)新的實(shí)際影響。為了有效的消除異方差，本文對(duì)模型中所有的變量均采取了取對(duì)數(shù)的處理。設(shè)定的模型為：

lntechonolgyit=αt+βilncapitalit+φilneducationit+ηiY+υit

其中，υit為隨機(jī)誤差項(xiàng)，αt、βi、φi和ηi為參數(shù)；lntechonolgyit、lncapitalit、lneducationit分別為科技創(chuàng)新，資本形成和教育發(fā)展。Y代表了一組控制變量，分別為金融支持、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和政府財(cái)政收支。

(二)指標(biāo)度量

1.科技創(chuàng)新。本文認(rèn)為科技創(chuàng)新主要體現(xiàn)在新技術(shù)、新產(chǎn)品和新成果的出現(xiàn)并在現(xiàn)實(shí)中發(fā)揮一定的作用，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)進(jìn)步的現(xiàn)象和過(guò)程。因此，本文以各地區(qū)各年的發(fā)明專(zhuān)利申請(qǐng)受理數(shù)作為本文中科技創(chuàng)新的代理變量，記為techonolgyit。

2.資本形成。本文中資本的概念主要是指?jìng)鹘y(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)中廠房、機(jī)器設(shè)備、基礎(chǔ)設(shè)施等固定資產(chǎn)，因此本文以各地區(qū)各年的固定資產(chǎn)投資作為本文中資本形成代理變量，記為capitalit。

3.教育發(fā)展。教育發(fā)展包涵了教育規(guī)模的擴(kuò)大、教育質(zhì)量的提高等等，但本文認(rèn)為最能代表一地區(qū)教育發(fā)展的指標(biāo)為教育經(jīng)費(fèi)投入的狀況，因此本文中用各地區(qū)各年教育經(jīng)費(fèi)投入作為教育發(fā)展的代理變量，記為educationit。

4.控制變量?？紤]到各國(guó)各地區(qū)的金融對(duì)企業(yè)及科研的支持等對(duì)科技創(chuàng)新具有重要的影響，而我國(guó)金融支持對(duì)科技創(chuàng)新的影響主要又表現(xiàn)在金融信貸方面，因此本文用我國(guó)各地區(qū)各年的信貸規(guī)模作為本文的中設(shè)定模型的控制變量——金融支持的代理變量，記為financeit。另外，政府對(duì)外的支出增加往往對(duì)企業(yè)投資以及科技創(chuàng)新具有積極的作用，而政府通過(guò)稅收等途徑增加其自身的收入往往對(duì)企業(yè)投資及科技創(chuàng)新具有不利的作用，因此本文將各地區(qū)各年政府財(cái)政支出減去各地區(qū)各年政府財(cái)政收入后得到的值作為本文設(shè)定模型中的控制變量——政府財(cái)政收支，記為govermentit。此外，還考慮到產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的狀況對(duì)科技創(chuàng)新也具有重要的影響，因此本文將我國(guó)各地區(qū)各年的第二、三產(chǎn)業(yè)占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重作為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的代理變量并作為本文設(shè)定模型的控制變量，記為ind-strit。

(三)數(shù)據(jù)說(shuō)明

由于2003年我國(guó)進(jìn)行了銀行股份制的改革和土地拍賣(mài)制度的改革，以及隨后進(jìn)行了一系列的資本市場(chǎng)改革和知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)改革，對(duì)我國(guó)的資本形成和科技創(chuàng)新都具有十分重要的影響。因此本文選取了2003-2015年我國(guó)各省和直轄市的面板數(shù)據(jù)作為本文模型的樣本數(shù)據(jù)。模型中變量所需的原始數(shù)據(jù)的來(lái)源為《各省和直轄市歷年統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)教育統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)》。經(jīng)過(guò)整理，本文設(shè)定模型中所涉及到變量的統(tǒng)計(jì)性描述見(jiàn)表1所示。

表1 本文設(shè)定模型中所涉及變量的統(tǒng)計(jì)性描述

注：①variable、N、mean、sd、p50、min、max分別表示變量名稱(chēng)、樣本數(shù)、平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、中位數(shù)、最小值和最大值;②lntechonolgy、lncapital、lneducation 、lnfinance、lngoverment、lnind_str分別代表了上文中所提及變量取對(duì)數(shù)后的變量.

因?yàn)楸疚闹饕治鲑Y本形成和教育發(fā)展對(duì)科技創(chuàng)新的影響，因此我們先用所處理好后的變量描繪出了資本形成與科技創(chuàng)新以及教育發(fā)展與科技創(chuàng)新之間的散點(diǎn)圖，直觀展示一下它們之間的關(guān)系(見(jiàn)圖3，圖4)。從散點(diǎn)圖中可以看到，資本形成和教育發(fā)展與科技創(chuàng)新之間均表現(xiàn)出正向的關(guān)系。但值得提及的是，它們之間的最終確切的結(jié)論并不能以散點(diǎn)圖的狀況來(lái)確定，而是需要準(zhǔn)確的計(jì)量估計(jì)方法估計(jì)檢驗(yàn)后才能得出。

圖3 資本形成與科技創(chuàng)新之間的散點(diǎn)圖 圖4 教育發(fā)展與科技創(chuàng)新之間的散點(diǎn)圖

四、實(shí)證分析

(一)各自變量相關(guān)性分析

為保證對(duì)本文設(shè)定模型計(jì)量估計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確性，在對(duì)本文設(shè)定模型進(jìn)行計(jì)量估計(jì)前，我們先對(duì)本文設(shè)定模型的各自變量進(jìn)行了多重共線性的檢驗(yàn)。該檢驗(yàn)主要通過(guò)本文設(shè)定模型中各自變量之間的相關(guān)系數(shù)和方差膨脹因子的值來(lái)進(jìn)行。我們首先求出了本文設(shè)定模型中各自變量間的相關(guān)系數(shù)，見(jiàn)表2所示。從表中可以看出，本文設(shè)定的模型中各自變量之間的相關(guān)系數(shù)均不大，最大的是金融支持(lnfinance)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(lnind_str)之間，也僅為0.5255，表明不存在多重共線性問(wèn)題。

表2 本文設(shè)定模型中各自變量間的相關(guān)系數(shù)

然后，我們對(duì)本文設(shè)定模型中各自變量的方差膨脹因子的值進(jìn)行了測(cè)算，見(jiàn)表3所示，從表中顯示可以看出本文設(shè)定模型中各自變量方差膨脹因子的值均小于10，也表明本文設(shè)定模型不存在多重共線性的問(wèn)題。

表3 本文設(shè)定模型中各自變量方差膨脹因子的值

注：VIF表示方差膨脹因子的值.

(二)模型估計(jì)方法

選擇正確的方法對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)才能真正準(zhǔn)確的反映資本形成和教育發(fā)展對(duì)科技創(chuàng)新的實(shí)證影響。本文選擇的數(shù)據(jù)為省際面板數(shù)據(jù)，針對(duì)面板數(shù)據(jù)模型主要有三種基本的估計(jì)方法：普通混合最小二乘法估計(jì)、固定效應(yīng)模型估計(jì)和隨機(jī)效應(yīng)模型估計(jì)。應(yīng)該選擇哪一種估計(jì)方法對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)，主要取決于設(shè)定模型中被解釋變量是否存在嚴(yán)重的個(gè)體效應(yīng)，如果存在嚴(yán)重的個(gè)體效應(yīng)則不適合用普通最小二乘法估計(jì)。是否存在嚴(yán)重的個(gè)體效應(yīng)主要看固定效應(yīng)模型估計(jì)后的F檢驗(yàn)的P值和隨機(jī)效應(yīng)模型估計(jì)后的xttest0檢驗(yàn)的P值是否小于0.05，若小于0.05則表示存在嚴(yán)重的個(gè)體效應(yīng)。若設(shè)定模型存在嚴(yán)重的個(gè)體效應(yīng)的情況下，通常應(yīng)采用固定效應(yīng)模型或隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)，具體采用哪一種取決于兩種模型估計(jì)后再進(jìn)行hausman檢驗(yàn)的結(jié)果，如果hausman檢驗(yàn)的P值小于0.05，則應(yīng)采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)，否則則采用隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)。

在進(jìn)行對(duì)本文設(shè)定模型中被解釋變量(lntechonolgy)是否存在個(gè)體效應(yīng)的檢驗(yàn)前，我們先作出了它的各省和直轄市的變化圖，從圖形上直觀的觀察一下它是否存在嚴(yán)重的個(gè)體效應(yīng)，見(jiàn)圖5所示。從圖中可以看到，各省、直轄市大多數(shù)的變化圖均呈現(xiàn)不同的截距和斜率，表明本文設(shè)定模型的被解釋變量(lntechonolgy)存在較為嚴(yán)重的個(gè)體效應(yīng)，不適合采用普通最小二乘法對(duì)本文設(shè)定的模型進(jìn)行估計(jì)。

圖5 本文設(shè)定模型中被解釋變量lntechonolgy變化圖

當(dāng)然，采用哪種估計(jì)方法必須通過(guò)相應(yīng)的計(jì)量檢驗(yàn)才能確定，被解釋變量(lntechonolgy)的變化圖僅僅只能作為參考使用。因此我們對(duì)本文設(shè)定的模型做了固定效應(yīng)模型估計(jì)和對(duì)應(yīng)的F檢驗(yàn)以及隨機(jī)效應(yīng)模型估計(jì)和對(duì)應(yīng)的xttest0檢驗(yàn)，便于比較，我們也同時(shí)做了普通混合最小二乘法估計(jì)，所有的估計(jì)和檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表4所示。從表中可以看出，F(xiàn)檢驗(yàn)的P值和xttest0檢驗(yàn)的P值均小于0.05，進(jìn)一步表明本文設(shè)定模型中的被解釋變量存在嚴(yán)重的個(gè)體效應(yīng)，應(yīng)采用固定效應(yīng)模型估計(jì)或隨機(jī)效應(yīng)模型估計(jì)。隨后，本文對(duì)固定效應(yīng)模型估計(jì)的結(jié)果和隨機(jī)效應(yīng)模型估計(jì)的結(jié)果進(jìn)行了hausman 檢驗(yàn)，以此來(lái)決定選擇哪一模型的估計(jì)結(jié)果作為本文設(shè)定模型的估計(jì)結(jié)果，hausman檢驗(yàn)結(jié)果一起列在了表4中。從表中可以看出hausman 檢驗(yàn)的卡方值為19.42，hausman 檢驗(yàn)P值為0.0016，小于0.05，這一結(jié)果表明本文設(shè)定模型應(yīng)該使用固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)。

表4 本文設(shè)定模型的估計(jì)結(jié)果

注：①ols、re、fe分別代表了普通混合最小二乘法估計(jì)、隨機(jī)效應(yīng)模型估計(jì)和固定效應(yīng)模型估計(jì)；②估計(jì)系數(shù)下面小括號(hào)里面報(bào)告的是 t 統(tǒng)計(jì)量的值.

(三)估計(jì)結(jié)果分析

通過(guò)上述的檢驗(yàn)和分析，本文應(yīng)選擇固定效應(yīng)模型對(duì)本文設(shè)定模型進(jìn)行估計(jì)，因此我們以表4中固定效應(yīng)模型的估計(jì)結(jié)果進(jìn)行本文設(shè)定模型中各解釋變量對(duì)被解釋變量影響的結(jié)果分析。

從固定效應(yīng)模型估計(jì)(fe)結(jié)果來(lái)看，本文選擇的控制變量金融支持(lnfinance)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(lneducation)對(duì)科技創(chuàng)新的影響均通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，表現(xiàn)出對(duì)科技創(chuàng)新具有顯著的正向影響，這與我們預(yù)期的一致。政府財(cái)政收支(lngoverment)對(duì)科技創(chuàng)新表現(xiàn)出極小的正向影響，但并不顯著，表明政府支出對(duì)科技創(chuàng)新的正向影響已經(jīng)被政府收入對(duì)科技創(chuàng)新的負(fù)向影響沖淡，應(yīng)值得重視。

本文關(guān)注的重點(diǎn)為資本形成和教育發(fā)展對(duì)科技創(chuàng)新的影響，從估計(jì)結(jié)果來(lái)看，資本形成(lncapital)和教育發(fā)展(lneducation)對(duì)科技創(chuàng)新均具有十分顯著的正向影響，資本形成每增加1%，科技創(chuàng)新增加0.370%，教育發(fā)展每增長(zhǎng)1%，科技創(chuàng)新增長(zhǎng)0.584%，表明資本形成和教育發(fā)展對(duì)我國(guó)的科技創(chuàng)新確實(shí)存在顯著的積極作用。

五、結(jié)論與啟示

本文通過(guò)理論梳理和實(shí)證分析表明，資本形成和教育發(fā)展對(duì)科技創(chuàng)新具有重要的促進(jìn)作用，隨著資本形成增長(zhǎng)和教育發(fā)展的進(jìn)步，科技創(chuàng)新將得到顯著的提升?；诖私Y(jié)論，本文得到的啟示為：第一，有效的促進(jìn)科技創(chuàng)新的手段除了增加科研經(jīng)費(fèi)之外，還可以通過(guò)促進(jìn)資本形成和教育發(fā)展來(lái)得以推動(dòng)。第二，為了更好的促進(jìn)科技創(chuàng)新應(yīng)盡量消除資本形成和教育發(fā)展的障礙，增加教育經(jīng)費(fèi)的投入，鼓勵(lì)和促使金融等手段對(duì)資本形成和教育發(fā)展的支持。

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[責(zé)任編輯：郭秀艷]

The Impact of Capital Formation and Education Development on Scientific and Technological Innovation:from an Empirical Study on Chinese Provincial Panel Data

YAO Xue-song1,XIANG Jun2

(1.School of Economics and Trade, Guangdong Mechanical and Electrical College, Guangzhou 510515，China;2.Department of Teaching and Research, Education Department Wanshan District, Tongren 554200, China

The scientific and technological innovation is important breakthrough to solve the current global and China’s economic slowdown problem. Through theoretical and empirical analysis shows that capital formation and education development has a significant positive impact on scientific and technological innovation. China’s capital formation every 1% increase, the scientific and technological innovation will increase 0.370%, each 1% increase in education development, the scientific and technological innovation will increase 0.584%. Based on this, our country should eliminate the barriers in capital formation and education development as far as possible, increase education funds investment; encourage the supports to capital formation and education development through financial means and so on.

capital formation; education development; scientific and technological innovation; fixed effects model estimates

2016-12-28

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(71473090)；廣東省高等職業(yè)技術(shù)教育研究會(huì)項(xiàng)目(GDGZ16Y087)

姚雪松(1983-)，男，貴州銅仁人，廣東機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院經(jīng)貿(mào)學(xué)院講師，博士，從事金融理論與政策研究.

G644

A

2095-5863(2017)03-0066-07