4.2 模型构建.......................... 27
5 实证结果分析........................ 29
5.1 主要变量描述性统计.................... 29
5.2 估计结果与回归分析...................... 31
5 实证结果分析
5.1 主要变量描述性统计
从描述性统计结果来看，在 29 个样本省市中，科学研究投入占 GDP 比重平均数较高的省市为北京、上海、四川，较低的省市为内蒙古、河南、宁夏。从方差来看，各年份之间差距的大小其实反映的是随着时间的变化科学研究支出占比的增长情况，与平均数相对应，方差最大的三个省份依旧是北京、上海和四川，这在一定程度上表明上述三个省市在目前科学研究支出方面走在全国前列。
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6 结论与启示
本文使用省际面板数据实证检验发现：（1）从整体层面上看，在短期内，试验发展会促进全要素生产率发展，而科学研究的影响效应则不显著；在长期，试验发展会负向影响全要素生产率发展，科学研究正向影响全要素生产率发展。（2）异质性研发对全要素生产率的作用存在地区差异。门槛回归结果显示，高地区经济发展水平下试验发展投入对地区全要素生产率的正向效应弱于地区经济发展水平低的地区。（3）经济政策不确定性提升对发挥 R&D 支出对全要素生产率的作用存在消极影响。两步系统 GMM 回归结果显示，经济政策不确定性会削弱试验发展经费支出对全要素生产率的正向作用，其对科学研究的消极作用也会随着不确定的持续而不断加强。
本文研究具有多重启示：第一，科学研究作为基础性的研发活动，必须加以大力支持发展。特别是在中美经贸摩擦背景下，面对美国的技术封锁威胁，中国必须加大科学研究投入力度，加快核心技术研发，掌握在前沿技术领域的话语权，以技术能力保障国家安全。同时科学研究的基础性作用还体现在对试验发展的驱动上，只有在掌握核心技术的基础上才能进行“二次创新”、“微创新”，进而助推生产技术升级，实现创新驱动。
第二，创新活动投入要因地制宜、因时施策。内陆各省目前的产业结构不成熟，还处于承接沿海地区产业转移阶段，试验发展所形成的技术成果尚可满足其产业结构转型和技术水平升级需求。同时，科学研究活动对与资金投入、技术基础等要素的要求较高，中国内陆各省目前还未形成相应的发展基础。因此，中国内陆地区目前可将试验发展投入放在 R&D 投资活动首位，在具备了适宜的发展条件后再进行深入创新。
第三，稳定的经济政策环境至关重要。虽然适度的不确定性会刺激市场主体的积极性，但在中国目前的政策背景下，研发主体出于成本和收益角度考虑，对政府政策的关注度较高，经济政策不确定性的上升意味着环境变化不稳定、较难预测，上述主体的投资决策和技术创新路线可能会受到影响，政策环境中的不确定性因素会传导到创新环境中，并对社会创新氛围产生消极影响。因此，政府在决策时要将政策的长期性和稳定性纳入考虑范围，避免朝令夕改事件的发生，提高政府公信力。
参考文献（略）
