开放因素对中国制造业部门的技术溢出效应研究(上)

内容提要：利用2004～2008年间的动态面板数据模型，对开放因素为中国制造业部门所带来的技术溢出效应进行了实证分析。结果表明：(1)开放因素对制造业部门的总体技术溢出效应存在很大差异，出口贸易对中国制造业部门具有显著的正向技术溢出效应，而外商投资对制造业部门的技术进步则存在负面影响；(2)分部门看，外商投资的技术溢出效应主要体现在高技术制造业和中高技术制造业部门，而出口贸易对所有制造业部门都具有显著的正向技术溢出效应。

关键词：出口贸易，外商投资，技术溢出，动态面板数据模型

作者简介：齐伟(1983—)，男，山东临沂人，北京大学经济学院博士研究生，研究方向为产业经济。

一、文献回顾及评述

对于开放因素技术溢出效应的研究始于内生增长理论的产生及发展。在开放条件下，作为内生变量的一国技术进步不仅取决于国内的研发投入，而且还会受到其他国家研发活动的影响，后者即为开放因素所带来的技术溢出效应。开放因素会通过外商直接投资、国际贸易、劳务输出以及信息交流等多种方式影响一国的技术水平，其中外商直接投资和国际贸易是国际技术溢出效应传播的最重要的两大渠道。把握外商直接投资和国际贸易对中国产业部门的技术溢出效应及其作用特点，有利于主动利用开放因素促进各产业部门技术水平的提升。

综合现有关于外商直接投资、国际贸易技术溢出效应的实证研究看，至少在两个方面仍有进一步拓展的必要：(1)现有文献大多是针对其中一种渠道的技术溢出效应进行研究，而将两者同时纳入到经验模型中加以综合分析的文献较少(黄先海、张云帆，2005；李小平、朱钟棣，2004)。事实上，外商直接投资与国际贸易之间存在着长期稳定的共生互补关系，单独考察一种渠道的技术溢出效应难免存在高估的问题(黄先海、张云帆，2005；邵军、徐康宁，2007)。(2)由于数据所限，现有实证文献都集中在考察全国、工业部门或制造业部门整体的技术溢出效应上，而没有涉及外商直接投资、国际贸易对不同产业部门技术溢出效应的考察，这样就体现不出开放因素的技术溢出效应在工业或制造业内部的作用特点，从而无法提出有针对性的政策建议。

基于上述分析，本文对现有文献的扩展和贡献主要体现在以下两点：(1)将外商直接投资、国际贸易同时纳入到计量模型中加以综合分析，从而更准确地考察两者对中国制造业部门的技术溢出效应。(2)采用国家统计局《工业统计年报(行业册)》数据，综合考察外商直接投资、国际贸易对中国制造业部门的总体技术溢出效应及分行业技术溢出效应，以期体现开放因素促进制造业技术进步的总体特征和结构性特征。

二、模型设定及变量说明

假设中国制造业各产业部门的生产函数为经典的柯布—道格拉斯生产函数，为：

Y_it=A_itK_it^αL_it^β (1)

其中，Y_it、K_it和L_it分别为行业i在第t期的总产量、资本投入和劳动投入，A_it为行业i在第t期的技术水平，α、β分别为资本和劳动的产出弹性。将式(1)化为生产函数的密集形式并取自然对数，可以得到：

lny_it=αlnk_it+lnA_it (2)

其中，y_it为行业i在第t期的全员劳动生产率，k_it为行业在i第期t的人均资本量。根据CH模型(Coe&Helpman，1995)的假定，一个国家的技术进步A_it不仅与本国的R&D投入有关，而且还受到国外R&D投入的影响。本文用国内R&D经费支出(RDCAP_it)和国内R&D人员全时当量(RDLAB_it)衡量国内的R&D投入，并认为国外R&D投入主要来自于外商直接投资(FDI_it)和出口贸易(EXP_it)两种渠道。在此情况下一国的技术水平A_it可以表示为：

A_it=(RDCAP_it)^γ1(RDLAB_it)^γ2(FDI_it)^γ3(EXP_it)^γ4 (3)

将式(3)两边取自然对数并带入式(2)，可以得到如下方程：

lny_it=δ+αlnk_it+γ₁lnRDCAP_it+γ₂lnRDLAB_it+γ₃lnFDI_it+γ₄lnEXP_it (4)

另外，考虑到技术进步是一个动态变化的过程，上一期的技术积累很有可能会对当期的技术水平产生重要影响，因此，本文借鉴Arellano和Bond(1991)的方法，将被解释变量lny_it的滞后项引入回归方程，最终建立本文研究的动态面板数据模型，表示为：

lny_it=δ+φlny_i，t-1+αlnk_it+γ₁lnRDCAP_it+γ₂lnRDLAB_it+γ₃lnFDI_it+γ₄lnEXP_it+c_i+u_it (5)

其中，被解释变量lny_it为行业i在第t期的人均工业总产值(即全员劳动生产率)的自然对数，用于表示行业i在第t期的技术水平；解释变量lny_i，t-1是被解释变量lny_it的滞后项，用于考察上一期的技术水平对当期技术进步的影响；解释变量lnk_it为行业i在第t期的人均固定资产净值，用于考察人均固定资产投入对技术进步的影响；解释变量lnRDCAP_it和lnRDLAB_it分别为行业i在第t期的R&D经费投入和R&D人员全时当量的自然对数，用于考察国内R&D投入对技术进步的影响；解释变量lnFDI_it为行业i在第t期的实收外商资本(包括港澳台资本)的自然对数，用于考察外资带来的R&D投入对技术进步的影响；解释变量lnEXP_it为行业i在第t期的出口交货值的自然对数，用于考察出口贸易对技术进步的影响；此外，c_i表示不随时间变化的各行业个体差异项，u_it为随机扰动项。面板数据模型变量如表1所示。

本文所采用的计量模型属于动态面板数据模型，解释变量中含有被解释变量的滞后项。由于被解释变量的滞后项与不可观测的行业个体异质项存在相关性，如果该模型用混合OLS方法、固定效应方法或随机效应方法进行估计，将会因为内生性的问题导致估计结果有偏且不一致。因此，本文采用Arellano和Bond(1991)中提出的一阶差分广义矩估计(First Difference GMM)的方法进行实证分析。

表1 面板数据模型变量

三、实证分析及结果解释

1.外商直接投资、国际贸易对中国制造业部门的总体技术溢出效应

本文首先采用2004～2008年间中国制造业29个大类行业^①的面板数据考察外商直接投资和国际贸易对制造业部门的总体技术溢出效应。数据来源如下：(1)制造业各行业工业增加值、全部从业人员年均人数、固定资产净值、实收外商资本(包括港澳台资本)、出口交货值等数据来自于2005～2007年间《工业统计年报(行业册)》和2004、2008年《中国经济普查年鉴》；(2)各行业R&D经费支出和R&D人员全时当量数据来自于2005～2007年间《中国科技统计年鉴》和2004、2008年《中国经济普查年鉴》。相关数据已进行平减，以2004年为基期。

采用式(5)进行回归分析，以被解释变量的滞后项和外生解释变量的一阶差分项作为工具变量，得到的结果如表2所示。

在回归结果(一)中，联合F检验的统计量为161.49，且在1%的显著性水平上显著，拒绝了系数估计量均为零的原假设；Sargan检验统计量为27.58，在10%的显著性水平上不显著，从而不能拒绝模型过度识别的原假设，说明所选择的工具变量是有效的；另外Arellano-Bond AR(2)检验的统计量为-0.45，p值为0.653，不能拒绝残差项不存在二阶序列相关的原假设，说明模型的设定是合理的，能够得到一致的估计量。因此，我们认为回归结果(一)是可以信赖的。

以上结果显示，开放因素对全员劳动生产率的影响存在很大差异。首先，出口贸易对全员劳动生产率影响的系数为正，且在1%的显著性水平上显著，这说明出口贸易对中国制造业的技术进步具有显著的正向效应。具体来看，在其他条件不变的情况下，出口交货值每提高1%，将会带动制造业部门的全员劳动生产率提高0.246%。相比而言，表示外资对全员劳动生产率影响的解释变量系数为负，说明现阶段外商投资对中国制造业的技术进步存在负向效应。具体来看，在其他条件不变的情况下，外商资本每提高1%，将会使制造业部门的全员劳动生产率下降0.167%，但这种负向效应并不显著。

表2 外商直接投资、国际贸易对制造业部门总体技术溢出效应的实证结果

注：(1)括号内为p值，*、**、***分别表示在10%、5%、1%的显著性水平上显著；(2)F检验是系数联合显著性检验，原假设为各解释变量的系数均为零；(3)Sargan检验是工具变量有效性检验，原假设为工具变量过度确认是有效的；(4)Arellano-Bond AR(2)是模型设定性检验，检验原假设为残差项不存在二阶序列相关，此时能够得到一致的估计量。

2.外商直接投资、国际贸易对中国高技术制造业、中高技术制造业、中低技术制造业、低技术制造业的技术溢出效应

（未完待续）

责任编辑：夏雨