高技术产业出口对全要素生产率影响的实证研究

逯宇铎, 刘莹莹

(大连理工大学 经济系,辽宁 大连 116024)

高技术产业出口对全要素生产率影响的实证研究

逯宇铎, 刘莹莹

(大连理工大学 经济系,辽宁 大连 116024)

文章以1998～2007年的相关数据为样本,实证分析了出口对全要素生产率的影响。实证结果表明,中国高技术产业出口一方面通过出口企业的生产率优势带动了产业全要素生产率,另一方面也通过非出口企业获得的外部经济效应提升了全要素生产率。但是出口企业相对于非出口企业的生产率优势并不明显,且主要集中在新产品出口,非新产品出口并没有比其他经济部门使用更先进的技术,而对高技术产业全要素生产率产生了一定的负面影响。同时,还考察了融合科技人力资本和金融支持这两个技术吸收指标下出口对高技术产业全要素生产率的影响。结果显示,科技人力资本增强了出口企业对产业全要素生产率的促进作用,金融部门对高技术产业的扶持并没有起到促进吸收出口渠道的技术溢出的作用。

高技术产业;全要素生产率;出口

20世纪90年代以来,中国高技术产品出口加速发展,规模不断扩大。根据《高技术产业统计年鉴》和国家统计局年度统计数据显示,1992年中国高技术产品出口额仅为39.36亿美元,高技术产品出口占出口商品总额的比重为5.1%,而2007年中国高技术产品出口额为3 478.2亿美元,翻了88.37倍,高技术产品出口比重达到28.6%。可见,高技术产品出口已经成为中国发展对外贸易的引擎。然而,中国高技术产品出口贸易方式主要以加工贸易为主导,其所占比重呈现逐年上升的趋势,已经超过全部出口商品的加工贸易比重。2007年,高技术产品出口中加工贸易的比重达到85.4%,而中国整体出口商品中加工贸易比重为50.7%。可见,中国高技术产业还处于低端的加工装配环节,缺少自主知识产权产品出口,缺乏国际竞争力。

1999年以来,中国实施了“科技兴贸”战略,大力扶持高技术产业,促进高技术产品出口,以期实现改善中国出口商品结构,同时提升高技术产业国际竞争力的双重目的。仅从高技术产品的出口数量上看,这一战略卓有成效。然而,高技术产业出口是否真正促进了国内技术进步,提升了高技术产业的国际竞争力是值得商榷的。产业全要素生产率水平是衡量国际竞争力最准确也最具说服力的指标,也是产业可持续发展的核心表现。出口与生产率之间的关系研究属于对外贸易与经济增长下的一个子论题,国内目前对这一方向的研究几乎全部集中在国家总体和区域的宏观层面[1][2][3],而对于产业层面和企业层面的研究显得薄弱。鉴于高技术产业在中国经济发展和商品出口中的重要地位,本文对高技术产业出口与全要素生产率的关系进行了实证研究。

一、中国高技术产业全要素生产率的测算

1.全要素生产率的测算方法及选择

计算全要素生产率的方法基本上可分为参数估计方法和非参数估计方法两种。参数估计方法涉及到生产函数的估计,通过计算生产余值来求得全要素生产率,主要包括计量经济学法、收入份额法、随机边界法等;非参数估计方法不依赖函数的设立,直接应用投入和产出数据来考虑全要素生产率的变动情况,主要包括数据包络分析方法、指数法等。本文运用Malmquist生产率指数方法来对高技术产业全要素生产率进行测算。选用这种方法是基于以下三个方面的考虑:第一,Malmquist生产率指数法作为一种非参数方法,不需要对生产函数形式和分布做出假设,从而避免了较强的理论约束,也避免了由于生产函数形式设立偏差引起的结果上的误差。第二,该方法只需要相关投入与产出的数量数据,不需要各变量的价格信息。通常要素价格等信息的获取比较困难,有时甚至不可能获取到,同样的情形也存在于高技术产业相关数据的统计上,例如,原材料、能源等中间投入品的价格信息。Malmquist生产率指数法的这一优点为实证提供了极大的便利性,避免了由于价格信息缺失而将相关变量排除在外的情况。第三,该方法适用于面板数据,同时可以区分技术效率与技术进步。通过分解可以更具体的分析高技术产业全要素生产率的变动原因。

Malmquist指数最初由Malmquist提出,主要用于消费分析[4]。后来其他学者开始用Malmquist指数来研究生产率变化[5]。Fare等构建的结合DEA的Malmquist指数在实证分析中被广为采用[6]。该方法是基于距离函数定义Malmquist生产率指数的,利用线性优化方法给出每个决策单元的边界生产函数的估算,从而对效率变化和技术进步进行测度,Malmquist生产率指数变动值即为全要素生产率(total factor productivity,简称 TFP)变动值[7]。

基于产出的Malmquist生产率指数可以用下面的式子表示:

公式1是以t时期为技术参照的,测度了t时期到(t+1)时期全要素生产率的变化。其中,Dt0为基于产出的距离函数,x和y分别表示投入和产出。

类似地,可以定义(t+1)时期的技术条件下,t时期到(t+1)时期全要素生产率的变化。

为了避免时期t和(t+1)生产技术的差异导致的测算结果的不同,也为避免时期选择的随意性可能导致的差异,可用(1)和(2)的几何平均值来衡量从t时期到(t+1)时期生产率的变化。该指数大于1时,表明从t时期到(t+1)时期全要素生产率是增长的。

2.变量选择及数据处理

目前,中国还没有关于高技术产业明确的界定标准,本文按照学者们通常采取的划分方法,即把产业的技术密集度和复杂程度作为衡量标准来界定高技术产业。根据国家统计局2002年颁布的《高技术产业统计分类目录》,中国高技术产业的统计范围包括医药制造业、航天航空器制造业、电子及通信设备制造业、电子计算机及办公设备制造业和医疗设备及仪器仪表制造业等行业。所采集到的各项费用指标单位为亿元,人员指标单位为人。本文的统计数据主要来自《中国高技术产业统计年鉴》、《中国统计年鉴》等公开出版物数据,各项数据均以1990年为基年的不变价格指数进行平减。本文构造了1996～2007年各省市的面板数据,对高技术产业总体和5个子产业进行全要素生产率的测算。在总体高技术产业的面板数据中,由于数据缺失剔除了重庆地区,剩余30个省市。然后对各个子产业的面板数据均做相同处理,并对缺失数据的省份予以剔除。

(1)产出变量

本文选取各地区高技术产业的总产值来衡量总产出,并用工业品出厂价格指数进行折算。在以往的研究中,部分学者选择总产值作为产出变量,部分学者选择增加值作为变量。在只将资本和劳动作为投入变量的情况下,无论是选择总产值还是增加值都不妥当。选择总产值将造成全要素生产率的高估,选择增加值则缺少中间产品的价值流转,实际上改变了全要素生产率的指标功能。本文区别于国内一般研究中只采用资本和劳动两种投入要素对全要素生产率进行测算的方法,将中间品作为投入变量加入实证分析中,对应地选择总产值作为产出变量。

(2)投入变量

①资本投入。各省市高技术产业的资本投入用资本存量来表示,采用国际通用的永续盘存法对资本存量数据进行推算。其中,折旧率的值选取高技术产业核算和相关研究中经常使用的15%,基期资本存量的计算采用 Hall和Jones的方法[8],1996年的资本存量即为当期的投资额除以折旧率与1996～2007年投资增长的几何平均数之和。由于《中国高技术产业统计年鉴》中并没有统计出1997年和1998年固定资产的投资额,本文将更新改造投资额和基本建设投资额之和近似作为这两年的投资额。投资额数据均采用不变价格的固定资产投资价格指数进行处理。

②劳动投入。严格意义上来讲,劳动投入用工作时间来衡量更为合理和准确,但考虑到数据的可得性,本文用各省市高技术产业企业从业人员年平均人数来表示。

③中间品投入。中间品投入是指工业企业在生产活动中所消耗的外购原材料、燃料、动力及其它实物产品和对外支付的服务费用,是工业总产值与工业增加值之间的差额部分。本文将高技术产业中间品投入定义为总产值与增加值的差额,同时采用原材料、燃料、动力购进价格指数进行折算。

3.测算结果及分析

(1)高技术产业 TFP变化率及其时间趋势分析

1996～2007年,全国高技术产业总体全要素生产率变动率平均值为1.032,技术效率指标为0.988,技术进步指标为1.044,全要素生产率的增长主要是靠技术进步推动的。本文得出的结论与其他相关研究保持了一致。图1表示的是1996～2007年高技术产业总体TFP的变动情况。从变化趋势来看,高技术产业TFP呈现振荡上扬的发散趋势。除2000～2001年和2002～2003年的TFP有所下降外,其他期间均增长。最近两个期间2005～2006年和2006～2007年更是增长创出新高,分别为5.2%和6.3%。

图1 高技术产业1996～2007年TFP变化率

(2)高技术产业分行业 TFP分析

表1列出了高技术产业各子产业在各期间 TFP增长率指标及其分解指标,其中T E表示效率指标,主要反映了与前沿技术,即与最佳生产边界的差距;T P表示技术进步指标,表明了前沿生产面的移动,T FP=T E×T P。通过进一步观察从属高技术产业的子产业可以发现,5个子产业的全要素生产率变动平均值全部表现为正向增长。其中,航空航天的全要素生产率增长率最高,平均为3.7%,其次为医疗设备及仪器仪表制造业,平均增长率为3.2%,全要素生产率增长率排在最后的为电子计算机及办公设备制造业,平均为1.4%。通过分解指标可以看出,除了医药制造业的全要素生产率增长变动是技术效率和技术进步共同贡献的之外,其他4个产业的全要素生产率增长全部是由技术进步带动的,技术效率平均值均小于1,表现为负增长。

表1 高技术产业TFP及其分解指标

二、中国高技术产业出口影响全要素生产率的实证分析

1.出口内生技术进步的模型设定

(1)基本模型

Levin和Raut利用新增长模型中处理外部性的方法构建了出口内生技术进步模型[9]。本文借鉴并改进Levin和Raut的模型来研究中国高技术产业出口对全要素生产率的影响,基本模型形式为:

其中,Ait表示全要素生产率,Eit表示出口占产出的比重,Xit表示出口额,Cit为残差项表示影响全要素生产率的其他因素。全要素生产率是由出口和出口占产出的比重内生决定的,θ为出口占产出比重的弹性系数,用来衡量出口企业自身的相对要素生产率,ε用来衡量出口企业对非出口企业的外部效应的大小。设式(4)为模型1。由模型1可以看出,提高全要素生产率有两种途径:一种是提高θ,即出口企业具有较高的要素生产率;另一种是提高ε,即扩大出口企业对非出口企业的外部经济效应。

假设出口企业与非出口企业存在要素边际生产率差异,并且假设非出口企业边际劳动生产率等于平均劳动生产率。用ρ来表示出口企业要素生产率高出非出口企业的倍数,则有:

如果ε＜0,表示出口企业对非出口企业并没有产生正的外部效应。如果θ+ε=0,即ρ=0,则表示出口企业的要素生产率并没有高于非出口企业。

(2)考虑出口产品类型的扩展模型

在《中国高技术产业统计年鉴》中,将高技术产业的出口产品中的新产品出口销售单独列示。从企业和技术的角度对新产品进行定义,新产品是指企业第一次生产销售的产品,在产品的原理、结构、功能和形式等方面发生了改变的产品。新产品通常与专利发明等联系在一起,内涵着技术改善与创新,与非新产品相比具有更高的技术含量。因此,可以将模型1进一步细化扩展,得到:

将式(6)设为模型2。Enit表示新产品出口占高技术产业总产出的比重,Eoit表示非新产品出口占总产出的比重。显然新产品的出口具有更高的科技水平和技术含量,进一步假设要素生产率差异主要集中在新产品出口而不是非新产品出口,将θ1带入公式(5),相应地可求出ρ1,表示新产品出口部门全要素生产率超过其他经济部门的倍数。

(3)考虑技术吸收能力的扩展模型

技术吸收能力是指本国企业对国外先进技术的消化和吸收能力[10]。本文在模型中融合了技术吸收能力的出口对全要素生产率的影响,综合现有研究并结合高技术产业的特点,主要考虑下述两类吸收能力指标:

①科技人力资本。人力资本作为知识产品的载体,是衡量吸收能力的最重要指标之一。根据弗里德曼的分类,人力资本可以分为生产性人力资本和非生产性人力资本。显然,用生产性人力资本来衡量技术扩散的吸收能力更为恰当和准确。高技术产业具有研究开发人员比重大、高度知识技术密集等特点,用科技人力资本来代表生产性人力资本不仅符合高技术产业的特点,而且在一定程度上综合考虑了研发人员投入对技术扩散的吸收能力。

设Hit为科技人力资本,结合模型1和模型2,融入科技人力资本作为技术扩散的吸收能力指标,得到:

设公式(7)为模型3,公式(8)为模型4。

②金融支持水平。高技术产业需要大量的资金来进行技术和产品研发活动,仅凭企业自有资金和政府补助并不能满足研发开支的需求,因此金融部门的支持水平对高技术产业科技创新的作用显得尤为重要。金融部门的支持力度越大,可提供的资金帮助越多,无论是对高技术产业自主研发新技术产品,还是吸收模仿国外技术扩散,都有益处。

用FINit表示高技术产业中金融部门的支持水平,类似地,将金融支持水平嵌入到模型1和模型2中,可得:

设公式(9)为模型5,公式(10)为模型6。

2.面板数据回归

本文采用面板数据对上述6个模型进行回归。由于高技术产业出口统计从 1998年开始,所以采用1998～2007年做为考察期间,利用省市数据来对模型进行回归。表2列出了基本模型1和考虑出口产品类型的模型2的回归结果,被解释变量由前文采用Malmquist指数法测算出的全要素生产率变动值的累计增加值来表示,Xit为高技术产业出口额,Eit为高技术产业出口额占当年产出的比重,Enit为新产品出口占总产出的比重,Eoit为非新产品出口占总产出的比重,非新产品出口额由总出口额减去新产品出口销售额得出。表3列出了融合技术吸收能力下出口对全要素生产率影响的扩展模型回归结果。Hit变量采用科技活动人员占员工人数比重来衡量,FINit用科技活动经费筹集中金融机构贷款比重来衡量。除了模型4中的HitHoit没有通过显著性检验之外,其他各模型整体和变量均通过显著性检验。

3.回归结果分析

(1)出口对 TFP的影响

从F值和t值来看,6个模型在整体上和大部分变量上都通过了显著性检验,表明高技术产业出口对全要素生差率的变动有着显著的影响。但从拟合优度来看,6个回归模型中,R2值平均在20%左右,在基本模型1下仅为14.294 2%,在考虑了金融支持的技术吸收能力因素后最高值也仅为23.020 6%,说明虽然出口对全要素生产率存在影响,但目前中国高技术产业通过出口渠道对全要素生产率的提升作用还很有限。

根据基本模型1的回归结果,变量Eit、lnXit的系数符号均为正,说明高技术产业出口一方面通过出口企业的要素生产率优势带动了产业的TFP,另一方面同样通过非出口企业获得的正向外部效应提升了TFP。值得注意的是,ρ值为0.165 325,即高技术产业出口企业比非出口企业的要素生产率仅高出16.532 5%,在Levin和Raut对1965～1984年30个工业欠发达国家和地区的研究结果中,出口部门的全要素生产率比非出口部门高出89%,可见我国高技术产业中出口企业相对于非出口企业的要素生产率优势并不明显。

进一步分析模型2的回归结果可知,Enit其系数为0.756 068,计算得出的ρ值5.129 667,即新产品出口部门比其他经济部门全要素生产率高出5.129 667倍。Eoit的系数为-0.660 758,表示非新产品出口占产出的份额与全要素生产率呈现负相关性。结果可以显示,高技术产业出口部门与非出口部门的要素生产率差异主要集中在新产品出口部门,非新产品出口部门并没有比其他经济部门使用更先进的技术,导致产业配置失效,而对高技术产业全要素生产率产生了一定的负面影响。

(2)融合科技人力资本下出口对TFP的影响

模型3和模型4考察了科技人力资本与出口占产出比重相结合的综合变量对全要素生产率的影响。比较模型1和模型3的回归结果可以发现,在融合了科技人力资本这一技术吸收指标之后,模型的两个变量的显著性大幅提高,这意味着高技术产业的科技人力资本增强了出口部门对产业全要素生产率的促进作用。比较模型3和模型4的回归结果可以发现,科技人力资本与非新产品出口的交叉变量并没有通过显著性检验。这也是由我国高技术产业出口主要以加工贸易为主的自身特性决定的。非新产品出口主要为进料加工贸易、来料加工装配贸易,科技含量低,较少地使用科技人力资本,因此二者的结合效果并不理想。而新产品出口与科技人力资本的交叉变量t值显著,且系数为正,表明科技人力资本有利于发挥新产品出口的技术溢出效应。

(3)融合金融支持下出口对 TFP的影响

模型5和模型6考察了金融支持水平与出口占产出比重的交叉变量对全要素生产率的影响。与基本模型1相比,添加了金融支持水平因素之后,其与出口相结合的综合变量与TFP呈现负相关关系。模型6的回归结果显示,这种负相关关系主要存在于非新产品出口与金融支持的交叉变量上。这表明金融部门对高技术产业的扶持并没有真正起到促进吸收企业出口产生的技术溢出的作用。导致这一结果的因素可能是,我国金融结构的不合理与银行“惜贷”造成了融资效率低下,限制了金融部门在投资形成、技术创新等方面作用的发挥。同时,我国高技术产业出口还停留在劳动密集型阶段,并没有充分表现出高技术产业资本和技术密集型的特征。

表2 基本模型和考虑出口产品类型的扩展模型回归结果

表3 融合技术吸收能力的扩展模型回归结果

三、政策建议

1.加大对科技型中小企业的扶持

本文的实证结果显示高技术产业出口企业比非出口企业的要素生产率仅高出16.532 5%,要素生产率优势并不明显,远远低于其他国家同期甚至先期的水平[9]。目前,中国企业仍然把资产规模和利润水平等作为标准进行国际化路径选择,而这些经营指标只是外在的,由于存在垄断利润等因素使之并不能代表企业真实的全要素生产率水平。中小企业由于规模较小本身发展就受到限制,再加上大型企业易于得到政府和其他相关部门的支持,使其面临的竞争环境更加困难。因此,政府和相关部门要重视并加大对科技型中小企业的扶持,给予更多资金和政策上的支持,例如,在政策性银行设立专门机构为中小型高技术企业提供融资服务等。

2.鼓励具有自主知识产权产品出口

虽然中国高技术产业出口企业的全要素生产率并没有大幅度的强于非出口企业,但是实证结果显示,代表着较高科技水平和自主创新的新产品出口部门的要素生产率要远远超过其他经济部门。如果能够扩大新产品出口占总出口额的比重,就可以利用新产品出口部门的要素生产率优势,通过产业利润和资源的重新配置来提高高技术产业整体全要素生产率,实现高技术产业升级。这就需要改进和完善现有的高技术产业科技创新体系,鼓励具有自主知识产权的高技术产品出口,优化高技术产业出口商品结构,从投资驱动型转为自主创新型发展。要实现这一转变,政府需要在其中正确地发挥重要作用,从政策和资金等方面对高技术产业科技创新产品的出口进行扶持。

3.提高技术溢出吸收能力

本文考虑了高技术产业科技人力资本和金融扶持力度两个技术吸收能力指标。实证结果显示科技人力资本有利于吸收出口的技术溢出,尤其是通过新产品出口渠道获得技术溢出。因此,国家应该加大财政对教育的投入,从根源上培育和提高人力资本。培养高素质人才是高等教育的主要任务之一,要增强产学研之间的互动,促进高校人才向企业的输送。另外,我国培养的大量高素质人才选择在国外发展是国内高素质人力资源匮乏的一个重要原因。应当认真研究发达国家吸纳科技人才的经验,制订有效的人才激励制度来吸纳留学人员回国创业。不断完善人才机制,同时加大高技术产业研发投入,改善国内的研发条件,吸引国外人才回流。

本文的实证结果显示,目前金融部门抑制了高技术产业全要素生产率的提高,与理论预期不相符,但真实反映了现状问题。我国还没有完全建立起高效的多渠道的现代金融体系,传统的融资体制和方式并不适合也不能满足高技术产业高风险、高收益的资金需求。完善的金融支持体系是吸收和促进技术创新的重要因素,因此要深化金融体制改革,建立支持科技进步的多渠道的投融资体系。健全中介服务机构,在资金供给方与急需发展资金的高技术企业之间构建起桥梁,创造形式多样的贷款方式,降低融资成本,以适应和满足高技术企业的融资需求。

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Study of the Influences of High-Tech Industries’Export on Total Factor Productivity

LU Yu-duo, LIU Ying-ying
(Department of Economics,Dalian University of Technology,Dalian 116024,China)

With the relevant data from year 1998 to 2007,this paper uses Levin and Raut’s model for reference and makes some improvement by dividing the export products into new products export and non-new products export to empirically analyze the influence of export towards TFP.The result shows that high-tech industries’export promotes TFP through both the productivity advantage of export enterprises and the external economy effect of non-export enterprises.However,the productivity advantage of export enterprises is not so prominent compared with non-export enterprises and mainly focuses on new product export.Non-new export doesn’t use more advanced technology than other departments,therefore has certain negative effects on the TFP of hightech industries.Meanwhile,empirical analysis also considers the technology absorbing indexes of technology human capital and financial support.The result indicates that technology human capital strengthens the promoting effect of export toward TFP,but the support from finance department to high-tech industries doesn’t indeed enhance the technology spillover through export.

high-tech industries;total factor productivity;export

F752.67

A

1008-407X(2010)03-0020-07

2009-10-20

逯宇铎(1956-),男,黑龙江齐齐哈尔人,教授,博士生导师,主用从事产业经济研究;刘莹莹(1983-),女,辽宁盘锦人,大连理工大学经济系硕士研究生,研究方向为国际贸易。