教育支出、吸收能力与区域经济增长——基于国际技术扩散视角的实证分析

刘青海

教育支出、吸收能力与区域经济增长
——基于国际技术扩散视角的实证分析

刘青海

教育支出是影响进口效果的重要因素,进口和国内人力资本的相互影响对于区域经济增长率的的高低起着重要的作用。当吸收能力包括在 FD I的估计中时,FD I的作用系数变为负,并由在 1%的水平上显著也变为即使在 10%的水平上也不显著,这表明单单 FD I的高水平并不能对东道国产生较大的扩散效果,甚至有可能产生负向影响。只有当国内的吸收能力达到门槛水平时,FD I才是一个有效的溢出渠道。而在中国,由于教育支出力度还不够,国内各省能否获得 FD I的溢出仍然依赖于吸收能力。

教育支出;吸收能力;国际技术扩散;区域经济增长;人力资本

新增长理论表明,技术进步是一国经济增长的主要动力。对一个国家或地区来讲,技术进步的来源主要有两种:国内自主创新和国际技术扩散。国际技术扩散研究的文献表明,对于绝大多数国家来说,通过广泛的国际技术扩散获取创新的机会和潜力才是经济增长真正的推动力。实践表明,各国的国际技术扩散效果有很大的差别,这与一个国家的吸收能力有关,而一个国家的吸收能力又主要受其国内教育支出的影响。教育支出可以通过两个途径影响区域的经济增长:一是作为一种独立的生产要素 (人力资本)直接影响经济的增长;二是通过影响吸收能力进而影响国际技术扩散的效果间接影响经济增长。也正因为此,近年来,教育支出已成为教育、国际技术扩散与区域差距研究的焦点。

我国的教育支出长期不足,不仅使我国的人力资本处于一个较低的水平,也导致了我国对于国际先进技术的吸收能力处于一个较低的水平,而这一点常常为许多研究教育支出与经济增长关系的实证研究所忽视,从而低估了教育支出的影响。下面,本文将同时考虑教育支出的这两方面作用,以中国为例,利用面板数据 (它能有效地减少省略变量问题及简单时间序列的单位根问题)对教育支出与区域经济增长的关系进行实证分析。

一、方法和数据

1、方法

一个国家的经济增长率是外国先进技术、本国吸收能力、本国教育支出、R&D支出等的函数。其中,吸收能力以教育支出代表。外国先进技术向本国扩散的渠道主要有进口、出口和外商直接投资 (FD I),这三个渠道的系数则分别表示这三个国际技术扩散渠道带来的技术扩散效果的大小。基于此,模型设定如下:其中,git、DRDit、Hit分别为 i省 t年 GDP的增长率、R&D支出和教育支出。省份和年份作为虚拟变量:provincei为截面个体效果,yeart为时间个体效果。各省教育支出情况 Hit以各省财政性教育经费投入的大小来衡量。考虑到国际技术扩散的三个主要渠道, IMit、EXit和 FD Iit被包括进去作为解释变量,其中, IMit度量外国先进技术经由进口这个渠道对 i省 t年的扩散效果,同理,EXit度量出口这个渠道的扩散效果,FD Iit度量外商直接投资这个渠道的扩散效果,预期这三种渠道的影响为正。除了虚拟变量以外,所有的变量在估计中取自然对数的形式。

对于模型的估计,我们采用了这样的步骤:首先,估计不存在吸收能力的情况,在方程 (1)中利用带固定效应的面板 EGLS法和 TSLS法估计并加以比较,确定应该采用何种模型;然后,引入吸收能力,以进口变量和教育支出(代表吸收能力)的交叉项、FD I变量和教育支出的交叉项代替方程 (1)的进口变量及 FD I变量进行估计。①一般来说,在国际技术扩散研究领域,吸收能力是相对于进口 (包括进口先进技术及先进设备)和 FD I而言,并不包括出口。这样,我们就能检验吸收能力、国际技术扩散和经济增长率三者之间的关系。

考虑到国外技术对我国的扩散效果,常见的衡量外国技术对本国的扩散的方法是基于 Coe,Helpman(1995) (以下简称 CH)提出的:以每个省的进口占全国的份额作为外国 R&D投入的权重,而则以 G-5(或 G-7国家)的 R&D投入来计算。然而,CH(1995)的测度方法存在较大的设定偏差,按照这种方法,若将两国合并成一国,则得出的溢出研发资本将远远大于合并前两国的溢出研发资本之和,从而很难对这一结果做出合理的解释。Keller(1998)使用随机产生的比例来代替实际进口比例以构建与事实并不相符的外国知识存量,也产生了相似的结果。这证明了在构建 R&D变量 Sf时使用的进口比例对得到他们的结论并非是必要的。而且,仅以 G-5国家的 R&D投入来作为外国R&D投入的衡量而无视其它国家和地区 (如香港、澳门和台湾等)②非 G-5国家在世界R&D的份额已从 1996年的 11.75%上升到 2007年的 31.7%,OECD《主要科学技术指标》2008/2对我国的技术扩散,也低估了国际技术对我国扩散的效果。鉴于此,本文参考Liu,Buck(2007)的方法,以进口、出口和 FD I三个主要的国际技术扩散的渠道作为解释变量,来全面地衡量国外技术对我国的扩散效果。由于 FD I一般会促进发达国家的技术转让和先进管理技术的转移,预期 FD I对经济增长的作用为正值。一国通常也从先进技术及设备的进口中获益,因此,预期进口的影响也为正。

关于出口和区域经济增长率的关系,从理论来看,有两个假设。一个是自选择过程假设,这意味着只有那些生产率高的创新能力强的地区才会更多进入国际市场。(Bernard and Jensen,1999;Castellani,2002;Roper and Love, 2002;Greenaway and Kneller,2004)另一个是边出口边学习假设,认为出口能通过国际市场的技术扩散增强区域的创新能力,进而提高经济增长率。(Blalock and Gertler,2004; Salmon and Shaver,2005)如果存在从经济增长到出口的逆向因果关系,对经济增长率的单个方程用LS方法来估计会导致不一致的结果。例如,在 (1)中,β4可能会包含过去创新能力的效果,这会导致高估出口的学习效应的结果。一种处理这个内生性问题的方法是利用 TSLS法 (两阶段最小二乘法)来估计方程 (1),因为这个方法在出现内生性问题和一阶自回归误差项问题时都能适用。

2、数据

本研究包括中国 30个省、市、自治区 (西藏因 FD I数据不全除外)2000-2006年期间的数据,有 210个观测值。原始数据的大部分,教育支出情况 (以各省财政性教育经费投入代表)来自于“国家统计数据库”,FD I数据来自于各省统计年鉴 (各年),各省每年的 GDP增长率、R&D支出、进口、出口数据均来自于“中国科技指标数据库”。个别缺失的数据采用插值法补足。为了解决异方差问题以及缩小不同变量间度量衡的差异,所有的变量在估计中取自然对数的形式,因此,各解释变量的系数可解释为弹性系数。我们选择样本期为 2000-2006年,是基于两个理由:第一,为使经济向技术密集型和资本密集型升级,中国自2000年开始加大了 R&D投入的力度,这意味着 R&D活动自 2000年起发挥日益重要的作用。因此,利用此期间的数据来测量国际技术扩散的效果会更加相关。 (见表 1)第二、每个省财政性教育经费投入的资料仅限于 2000年到2006年,其它年份的数据并不可得。各变量的描述性统计情况如表2。

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对于固定效应模型还是随机效应模型的选择,根据Hausman检验的结果:chi2(5) =5,Prob＞chi2(5) = 0.000,可知在 5%显著水平上应拒绝原假设,所以应选择固定效应模型,并采用截面权重以消除组间异方差。

二、实证结果

1、面板 EGLS模型和面板 TSLS模型 (未考虑吸收能力)

由相关系数矩阵可知,几个主要变量之间不存在多重共线性。为了判断出口和经济增长率之间是否存在内生性,我们首先用带固定效应的面板非线性广义最小二乘估计法(简称面板 EGLS) (见表 3第二列,Model I)和面板 TSLS模型 (见表 3第三列,Model II)来估计方程 (1)。结果表明,面板 EGLS估计中出口变量的系数小于模型 II中面板TSLS估计的系数,意味着出口和 GDP增长率之间并不存在内生性问题,因而,我们将放弃面板 TSLS法,而采用面板EGLS法。

表 3第二列模型 I表明,教育支出与区域的经济增长率正向相关,且在 1%的水平上显著,教育支出每增加 10%,便会使区域的经济增长率提高 1.15%,影响非常大。这充分说明了教育支出对经济增长的重要性。而国内 R&D对经济增长率的作用系数仅为 0.002,十分微弱,而且,即使在10%的水平上也不显著,这与很多强调 R&D作用的研究并不一致。这可能是因为中国的人均 R&D经费还比较低(2007年约为 37美元),与 OECD国家 (为 1229美元)甚至许多发展中国家还相差甚远的原因。

进口变量的系数为 0.074,且在 5%的水平上显著。这表明,在中国各省的进口和经济增长之间存在一个较强的正向联系。这为一些强调进口这个渠道的文献 (如 Coe and Helpman,1995)提供了一个较强的证据。出口这个扩散渠道的系数为 0.022,在其它条件不变的条件下,出口 10%的增加会使得经济增长率提高 0.22%,且在 10%的显著水平上显著,意味着中国企业进入国际市场的程度确实会通过与国外购买方的互相作用,促使企业向国外学习 (作为对出口市场激烈竞争的一种回应),从而增强创新能力,进而提高经济的增长率。这证实了出口是一个国际技术扩散的有效渠道。FD I的系数为 0.146,而且在 1%的显著水平上显著,这表明 FD I对我国来说确实是一个有效的国际技术扩散渠道,这与很多研究的结果是一致的,这些研究发现了中国的经济增长率与境内的 FD I存在正向的、直接的联系 (Buckley et al.,2002;Liu&Wang,2003)。

2、动态面板 EGLS模型 (考虑了吸收能力)

模型 III(见表 4第四列)考虑了吸收能力 (以教育支出代表)和两个扩散渠道 (进口及 FD I)的交叉项,考虑到五个变量对 GDP增长率的影响存在时间上的滞后,我们采用了动态面板 EGLS模型 (把经济增长率一期滞后)。模型的修正决定系数达到了 0.75以上,说明拟合效果还是比较理想的。实证结果表明,省份的吸收能力在测度扩散效果时是一个关键的前提。

对于进口这个扩散渠道,我们发现,在考虑了吸收能力后,对 GDP增长率的影响由弹性 0.074减为 0.004,且由原来的在 5%的水平上显著变为即使在 10%的水平上也不显著,表明教育支出是影响进口效果的重要因素,进口和国内人力资本的相互影响对于区域经济增长率的的高低起着重要的作用。

我们还可以发现,当吸收能力包括在 FD I的估计中时, FD I的作用系数变为负,并由在 1%的水平上显著也变为即使在 10%的水平上也不显著,这表明单单 FD I的高水平并不能对东道国产生较大的扩散效果,甚至有可能产生负向影响。只有当国内的吸收能力达到门槛水平时,FD I才是一个有效的溢出渠道。这说明,吸收能力也是影响 FD I扩散效果的重要因素这个结果对 Fur man&Hayes(2004)的研究是一个补充,他们强调了教育支出在提高国内创新能力和经济增长率方面的重要作用。然而,我们的研究结果与 Castellani&Zanfei(2003)的结果不同,他们发现吸收能力变量是不显著的。一个可能的原因是他们研究的样本是发达国家,如法国、西班牙和意大利,这些国家相对接近于技术前沿,可能已经达到了能够获取 FD I溢出效应的最低吸收能力门槛。因此,吸收能力在他们的研究中并不显著。而在中国,由于教育支出力度还不够,国内各省能否获得 FD I的溢出仍然依赖于吸收能力。

众所周知,目前,我国的教育支出还处于一个比较低的水平。这与我国的教育经费投入长期不足有关。1993年中共中央和国务院颁布的《中国教育改革和发展纲要》提出,到 2000年年末,财政性教育经费占 GDP的比例达到4%。不过,到目前为止,这一目标一直没有实现。2009年财政性教育经费占 GDP的比重达到历史最高,但也只占GDP的 3.59%,连发展中国家的平均水平 4.1%都没有达到。这与我国的经济实力是不相称的。而且,有限的教育经费还存在着使用结构不合理、效益不高、浪费严重的弊端。比如,在教育层级结构上,高等教育急剧膨胀,初等基础教育相对萎缩;在城乡结构上,教育投资过多集中于城市,农村教育投资相对匮乏;在学校之间,重点、示范学校投资过剩,普通学校则资金奇缺。此外,非直接教育性的教育投资消耗过大,如各种教育行政管理成本畸高、华而不实的教育政绩工程难以有效遏制等等。这一切,导致了我国吸收能力也处于一个较低的水平。

三、结论与政策建议

综上所述,我们可以得到如下结论:

第一,教育支出与区域经济增长正向相关,且影响非常大。

第二、教育支出越多,吸收能力越高,国际技术扩散的效果越好,区域的经济增长率越高,反之,则越低。

第三、我国教育支出较低,使得我国对 FD I和进口的吸收能力都很低,对 FD I的吸收能力甚至还没有达到门槛水平,国际技术扩散的效果尚不理想。

基于此,我们有如下政策建议:第一、继续坚持对外开放,重视国际技术扩散这个技术的外部源泉对我国经济增长的作用;第二、加大教育投入,提高教育质量,提高教育支出水平,进而提高我国对国际技术的吸收能力;第三、改革我国现行的“衙门化”的教育制度、以 GDP为主的官员政绩评价制度,实现政府功能的转型,由以经济建设为主向提供教育、医疗和社会保障等公共品为主等。

〔1〕刘青海.国际技术扩散的渠道:一个文献综述 〔J〕.经济前沿,2009,(12).

〔2〕Barro,R.,&Sala-i-Martin,X.(1995).Economic growth.New York:McGraw Hill

〔3〕Bernard,A.,Jensen,B.,1999.Exceptional exporter perfor mance:cause,effect or both?Journal of International Economics 133,pp.134-157.

〔4〕Blalock,Garrick and Paul Gertler.2004. Technology Diffusion from Foreign Direct Investment through Supply Chains〔M〕workpap.,Haas SchoolBus.UC Berkeley.

〔5〕Coe,E.Helpman.“International R&D spillovers”.Eur.Econ.Rev.1995,39:pp859-887

〔6〕Eaton,S.Kortum.“International patenting and technology diffusion:theory and measurement”.Int.Econ.Rev.1999,40: pp537-570.

〔7〕Falvey,R.,Foster,N.,Greenaway,D.,2004. Imports,exports,knowledge spillovers and growth.EconomicsLetters 85,209 -213.

〔8〕Furman,J.,Hayes,R.,2004.Catching up or standing still?National innovative productivity among‘follower’countries.Research Policy 33,1329-1354.

〔9〕Keller,Wolfgang.1998.Are International R&D Spillovers Trade Related?Analyzing Spillovers among RandomlyMatched Trade Partners〔J〕.Europ.Econ.Rev.4,2,pp.1469-81

〔10〕Liu,X.,Wang,C.,2003.Does ForeignDirect Investment facilitate technologicalprogress:evidence from Chinese industries. Research Policy 32,945-953.

〔11〕Liu Xiaohui,Trevor Buck.2007. Innovation perfor mance and channels for international technology spillovers:Evidence from Chinese high-tech industries〔J〕.Research Policy,36:pp355-366

〔12〕Roper,S.,Love,J.,2002. Innovation and export perfor mance:evidence from theUKand German manufacturing plant.Research Policy 31,1087-1102.

F061.5

A

1004—0633(2011)02—038—04

①参见刘青海,“国际技术扩散的渠道:一个文献综述”《经济前沿》2009年第 12期

本文系教育部 2009年哲学社会研究重大课题攻关项目《新时期中非合作关系研究》的子课题《新时期中非投资合作研究》(编号:09JZD0039)的阶段性成果。

2011—01—10

刘青海,博士,浙江师范大学非洲研究院讲师。研究方向:非洲经济、区域经济、国际投资。 浙江金华 321004

(本文责任编辑 王云川)