对外开放、技术差距与全要素生产率<br/>——基于我国制造业行业面板数据的半参数估计

对外开放、技术差距与全要素生产率
——基于我国制造业行业面板数据的半参数估计

2015-04-21司传宁付宏华

东岳论丛 2015年5期

关键词：开放度生产率差距

司传宁，付宏华

(1.山东大学博士后流动站；2.山东英才学院，山东济南 250100)

对外开放、技术差距与全要素生产率
——基于我国制造业行业面板数据的半参数估计

司传宁1,2，付宏华2

(1.山东大学博士后流动站；2.山东英才学院，山东济南 250100)

本文从技术差距的视角研究对外开放对我国全要素生产率的影响。文章选取我国2002-2011年26个制造业行业的面板数据为研究对象，运用半参数估计方法，考察经济开放度和技术差距对全要素生产率的经济效应。实证研究表明对外开放以及合理的技术差距会显著促进我国行业技术水平的提高，加入相关控制变量后，这种促进作用明显加强；人力资本水平与技术差距存在显著的此消彼长的关系；分样本检验结果表明，在人力资本水平较高和研发投入比例较大的行业,对外开放和合理的技术差距两者对行业技术进步的促进效果更明显。

对外开放；技术差距；全要素生产率；半参数估计

一、引言

世界各国的经济发展经验表明，国际贸易与FDI引致的技术外溢是促进企业全要素生产率提高、推动经济长期增长的重要因素。考察对外开放与全要素生产率之间的关系一直是国内外学者研究的热点。研究发现，贸易伙伴国的R&D投入有助于提高本国全要素生产率，并且其影响程度随着本国贸易开放度的提高而加强①；一国的对外开放与全要素生产率存在显著的正相关关系，而且这种正相关不会因为选取开放指标和估计技术的不同而有所区别②。学者尝试从出口与进口视角分别考察贸易对全要素生产率的影响③④，结论是国际贸易确实能够提高生产率水平⑤；除传统的FDI产生的技术溢出外，伴随着我国对外直接投资的增加，学者们开始从考察OFDI对我国要素生产率的逆向溢出作用⑥。

在对外开放促进全要素生产率提高的机制方面，学者们也作了有益的探索，得到许多有启发性的结论。例如，对外开放度的提高有利于中国全要素生产率的提高，其主要影响渠道是通过影响人力资本的积累水平、技术外溢、或者集聚水平而影响全要素生产率⑦⑧⑨。

通过对现有文献的梳理可以看出，研究者们在对外开放(表现为国际贸易和FDI)对全要素生产率的影响效应方面已基本上取得了较为一致的结论，即对外经济开放促进了全要素生产率的提高，国际贸易或FDIOFDI引发的技术外溢是对外开放影响全要素生产率主要渠道，技术外溢程度高低对全要素生产率影响显著。但是，诸多学者的研究也表明，合理的技术差距是保证技术外溢能够顺利实现的关键条件⑩，也就是说，内外资技术差距这一关键变量对生产率提高起到关键作用。已有的研究大多局限于研究国际贸易、FDI，或技术外溢与全要素生产率之间的关系，而鲜有涉及技术差距和全要素生产率关系的分析。本文把对外开放、技术差距与全要素生产率纳入到统一分析框架之中，从技术差距的视角研究对外开放对我国全要素生产率的影响，同时，考虑了人力资本对全要素生产率的复杂影响。

二、计量模型构建与变量描述

(一)计量模型构建

本文研究以新增长理论为基础，借鉴Miller和 Upadhyay(2000)以及赖明勇等(2005)的思想，假定一国技术水平(TFP)由本国经济开放度、内外资技术差距及人力资本水平等决定。据此，将生产函数的形式设定为：

Y=A(open,gap,H,t)f(K,L)

(1)

(1)式中，Y表示产出，表示本国对外经济开放度，gap表示内外资技术差距，H表示人力资本，K、L分别表示生产中投入的资本及劳动数量。A是希克斯中性技术进步函数，它表示除了劳动、资本之外其它因素(如对外开放度、技术水平、人力资本水平等)对经济增长的贡献，用(2)式可以表示为：

A(open,gap,H,t)=Ai,0openδigapφiHγieθi,t

(2)

将(2)式代入(1)式可得：

Y=Ai,0openδigapφiHγieθi,tf(K,L)

(3)

(3)式中，Ai,0表示地区的初始生产率水平，δi、φi及θi分别表示地区对外经济开放度、内外资技术差距及人力资本对技术水平的贡献参数。(3)式两边同时除以f(K,L)，然后取自然对数可得：

lnTFP=lnAi,0+δilnopen+φilngap+γilnH+θit

(4)

以式(4)为基础，本文设立的初始计量经济模型如下：

lnTFPi,t=α+β1lnopeni,t+β2lngapi,t+β3lnH+β4lnTFPi,t-1

(5)

(5)式为动态计量模型，其中，i表示地区，t表示年份，TFP表示全要素生产率，CONTROL为控制变量，μi,t为随机误差项。(5)式的解释变量中包含了被解释变量的滞后项，主要是因为技术进步在时间上是一个持续的过程，本期的技术水平应该受前期技术积累的影响，加入滞后项能够有效刻画技术进步随时间变化。为了得到更为稳健的估计结果，(5)式中包括了一些控制变量，包括人均资本占有率、政府支出水平及制度质量。Ⅰ

Ⅰ 本文控制变量的选取参考了毛其淋等(2011)的做法。

Ⅱ 一般学者在计算对外经济开放度时往往忽视了对外直接投资这一项，考虑到我国近几年对外直接投资力度及规模都发展很快，本文在计算时包括了对外直接投资这一项。

(二)变量说明及数据来源

1.全要素生产率(TFP)

本文使用Olley和Pakes(1996)提出的非参数估计方法来计算全要素生产率，该方法的优点是它可以有效避免传统生产率估计方法可能带来的同时性偏差和选择性偏误。该方法的思路是：假设C-D生产函数的形式为Y=ALαKβ，方程两边取自然对数可得y=α1nl+β1nk+μi。显然取对数后的方程存在内生性问题。令则其中为隐性生产率。不失一般性越高，企业越会追加对当期的投资。设投资额为则(i,k)，于是，y=α1nl+β1nk+h(i,k)+ei。令φ(k,i)=β1nk+h(i,k)，y=α1nl+φ(k,i)+ei+ei。估计上式即可得到α的估计值定义该式中，v(·)是一个包含φ和k滞后值的函数，可以通过非线性最小二乘法估计出来。所有系数被成功估计后，就可得到TFP的对数值。

上述计算中用到的产出值用各地区的国内生产总值来代替，该数据来自于各地区的《统计年鉴》，本文用GDP平减指数对各年份的GDP数据进行了平减得到其实际值。劳动投入采用各地区全社会年底从业人员总数来表示，其数据来自于《中国劳动统计年鉴》及各年份的《中国制造业统计年鉴》。资本存量数据利用永续盘存法计算得出，其中，投资额包括地区全社会固定资产投资额与外商直接投资额之和，各年份的外商直接投资额根据当年人民币兑美元的平均汇率折算为人民币。

2.经济开放度(OPEN)

一国经济开放度应该包括出口水平、进口水平、吸引外资水平及对外直接投资水平四个方面Ⅱ。若单一地用某一个指标来衡量，则难以全面、准确地衡量本地区真正的经济开放水平。鉴于此，本文借鉴杨永恒等(2005)主成分分析法思想并进行适当修正，即用外贸依存度指标与外资依存度指标进行加权平均。其中，外贸依存度是用本年度的进出口总额与GDP的比值表示，外资依存度是用某段时期吸引外商直接投资额与对外直接投资额之和与GDP的比值表示。为消除价格波动的干扰，以上数据均作了平减处理。其中，对外贸易额、吸引外资额及GDP数值来自于各年份的《中国统计年鉴》，对外直接投资额来自于相应年份的《国际收支平衡表》。

3.技术差距(TGAP)

Ⅰ 关于技术差距的测算方法并不统一，方法一是基于数据包络分析(DEA)的技术差距测算方法；方法二是基于全要素生产率的测算法；方法三是基于人均收入指数的测算。本文采用第二种方法。

4.人力资本(HUM)

本文采用人均受教育年限法计算人力资本水平。首先需要计算人力资本存量，人力资本存量=∑制造业部门接受不同级教育的人数×权数，即：H=∑Hi×hi。其中H为年人力资本存量，Hi为第i学历层次制造业劳动力人数，hi为第i学历平均受教育年限。本文把劳动力的学历层次分为4组：小学文化程度的平均教育年限定为6年；初中文化程度9年；高中文化程度12年；大专以上(包括大学专科、本科、各种成人教育以及研究生)16年。因此，制造业部门人力资本存量：H=6H1+9H2+12H3+16H4。其次，根据人力资本总存量，除以接受不同级教育的人数，就得到劳动者平均受教育年限。所用到的数据来自于历年《中国统计年鉴》、《中国人口统计年鉴》以及中国教育网，并经过整理所得。

5.控制变量(CONTROL)

本文选取的三个控制变量分别为人均资本占有率(PCAP)、政府教育支出规模(GEXP)及制度质量(SYS)。一般来说，人均资本占有率越高的行业其技术水平也应越高；若政府教育支出比例越高，人力资本质量会越高，因而越有利于行业整体技术水平的提高；一个地区制度越完善，制度执行越有效率，其对专利及知识产权的保护力度会越大，越有利于研发、创新活动的实施，从而会有利于本地区的技术进步。其中，人均资本占有率是用某一行业的内外资本存量总和与所有劳动力数量的比值表示，政府教育支出规模指的是某个年度政府教育支出额占当期GDP的比值，制度质量指标本文参考了蒋殿春、张宇(2008)的做法，从非国有经济发展水平的角度度量某个地区制度的完善程度。在计算时，本文借鉴了毛其淋等(2011)的做法，选取了非国有职工比例和非国有工业增加值比例两个指标，用主成分分析法确定了各自的权重后进行加权得到制度质量指数。

三、实证分析

(一)变量的描述性统计

本文选取2002-2011年中国制造业行业数据为研究对象，我国国民经济行业分类标准(GB/T4754-2002)把制造业分为30个分行业,但考虑到有的制造业行业，如石油、天然气开采业及烟草制品业等，外资进入受到严格管制导致外资所占份额极低，甚至可以忽略不计，需要把这些行业数据剔除。另外，木材及竹材采运业、其它采矿业2大行业由于数据不全也予以剔除，这样实际纳入研究对象的行业共有26个行业。表1给出了各变量的描述性统计特征及相关系数。

由表1可以看出，全要素生产率与技术差距、经济开放度等各解释变量存在较强的正相关性，这与预期一致。但全要素生产率与人力资本的相关系数虽达到了0.267，但没有通过统计上的显著性检验。由表1还发现，人力资本与经济开放度及技术差距两个变量的相关系数分别达到0.313、-0.702，且均通过了显著性检验。这表明人力资本与后两者之间均存在相关性。通过计算各解释变量的方差膨胀因子Ⅰ后发现，人力资本项的方差膨胀因子VIF=10.17，该数值超过了10的上限。这说明人力资本与其他解释变量间确实存在显著的相关性，计量方程(5)存在比较严重的多重共线性问题。这个问题其实也在本文的预期范围之内，因为诸多研究已经证实，人力资本与技术差距间存在较强的此消彼长的关系，即人力资本水平越高，吸收能力会越强，导致技术差距缩小；人力资本水平越低，技术吸收能力越弱，技术差距会变大。人力资本项与多个解释变量存在显著相关性也说明人力资本对技术进步的影响是复杂的，既有直接影响也有间接影响，在这种情况下用参数估计人力资本对全要素生产率的影响是不合理的。但考虑到人力资本是影响全要素生产率的关键要素之一，不能随意删除该项，否则计量模型(5)会出现内生性问题。综合以上分析，本文对计量模型(5)进行修正，建立半参数计量模型，把人力资本项放入半参数模型的非参数部分，这样既解决了模型存在的多重共线性问题，又防止了模型内生性问题的发生。修正后的计量模型为：

(6)

(6)式为修正后的基准计量模型，其中，g(H)为该半参数计量模型的非参数部分，它是一未知函数，用来描述人力资本对技术进步的复杂影响。图1描绘了我国2002-2011年制造业26个分行业对外经济开放水平与全要素生产率的相关状况。由图1的散点图可以看出，对外经济开放水平与全要素生产率之间存在正相关关系。图2则描绘了我国2002-2011年制造业26个分行业技术差距与全要素生产率的相关状况。由图2可以看出，我国制造业普遍存在技术差距与全要素生产率负相关的情况。

(二)实证检验结果及分析

本文实证分析时首先对总体样本进行估计，然后对分样本进行估计。表2是对计量模型(6)的总体样本实证检验结果。

表2的第(1)列是不包含控制变量的检验结果，第(2)-(4)列是逐渐增加一个控制变量后的检验结果。从表中可以看出，加入控制变量后，对外经济开放水平指标的系数显著为正，并且取值均大于没有加入控制变量时的取值。这表明对外开放确实显著地带动了制造业各分行业的技术进步，同时也表明控制变量的选取是合理的。技术差距项前的系数为负值并且均通过了显著性检验(与图2的散点图结果一致)，这表明技术差距会反向推动技术进步。这是因为技术差距越小，吸收外来技术更容易，因此越有利于制造业行业的技术进步；而技术差距越大会导致吸收外来技术变得更加困难，因而技术进步提升越小。被解释变量的滞后项系数显著为正，也表明了技术进步是一个动态连续的过程，它依赖于前期的技术积累水平。人均资本占有率系数在第(2)(3)列的模型中未通过显著性检验，而在第(4)列的模型中却通过了1%的显著性检验。这说明，单纯的人均资本占有量的提高并不必然带来行业的技术进步，在制度质量更高(即非国有职工比例和非国有工业增加值所占比重更高时)以及政府教育支出比例更高时人均资本占有量才会显著地推动行业技术进步。而教育支出及制度质量都能显著地推动行业技术进步。

从理论上讲，人力资本水平及研发力度都与行业技术进步存在很密切的关系，但刚才的总体样本回归却没有充分考虑这一点。因此，有必要分别按照人力资本水平及R&D投入比例两个标准对大样本进行细分，人力资本水平的高低以表1中统计出的人力资本的均值为标准划分，人力资本水平高于0.8710的放在较高组，其余的放在较低组。研发投入比例是用研发费用占销售收入的比例来表示，本文在此参考陈仲常等(2007)的做法，以4%作为划分行业研发投入比例高低的标准。表3是按照此标准进行的分样本检验结果。

表3第1、2列是根据人力资本水平划分的分样本检验结果；第3、4列是根据研发投入高低划分的分样本检验结果。由表3可以看出，在人力资本水平较高的行业，经济开放度及技术差距两项对行业技术进步的贡献率较高(分别达到35.06%及-39.27%)，而在人力资本水平较低的行业，经济开放度及技术差距两项对行业技术进步的贡献率较低(分别达到32.42%及-28.66%)并且后者没有通过显著性检验。这表明人力资本水平确实会通过影响经济开放度及技术差距来间接影响全要素生产率。这与本文第三部分的分析结论是一致的，即人力资本质量提高有助于行业的技术进步，但有时是通过影响其他因素而最终实现的。表3第3、4列是根据R&D投入比例高低分组检验的结果。可以比较明显的看出，在研发投入较高组，无论是对外经济开放水平项还是技术差距项对技术进步的贡献要高于研发投入较低组。这是因为东道国研发水平的提升会更加容易地消化、吸收外来技术，增强技术的外溢效果。这一结论与Coe和 Helpman(1995)及Keller(2000)等的研究结论一致。

四、结论

本文以Miller 和 Upadhyay(2000)的模型为基础，通过加入技术差距项进行适当修正，构建了关于经济开放度、内外资技术差距、人力资本与全要素生产率的动态半参数计量模型，运用2002-2011年26个制造业行业的数据进行了实证研究。研究结果表明，我国的对外经济开放水平及合理的技术差距都会显著地促进行业技术水平的提高，通过逐步加入一系列控制变量后发现，这种促进作用得到了明显的加强。这说明我国制造业行业整体的技术进步不单纯依赖于经济开放的力度、合理的技术差距，还受行业人均资本占有率水平、教育支出比例高低及制度质量等的影响。分样本检验结果表明，更高的人力资本水平及更大的研发投入比例都会显著地帮助促进行业的技术进步。

同时，本文的分析还表明，人力资本水平与技术差距存在显著地此消彼长的关系，因此两者不应放入同一计量模型中，否则会产生严重的多重共线性问题。此外，人力资本水平对全要素生产率的影响是复杂的，它本身可以对全要素生产率起到直接促进作用，但更多情况下是通过影响其他因素(如对外经济开放的质量、技术差距)而间接推动行业的技术进步。而这正是本文建立半参数计量模型的原因所在。

因此，要提高我国制造业行业的整体技术水平，必需注重对诸多因素的培育与发展。在继续保持较高层次的经济开放水平基础上，引进适宜的先进技术、加强对研发的投入力度至关重要；除此之外，注重培育高质量人力资本，改善行业制度质量等也是提高我国全要素生产率不可或缺的因素。

[注释]

①Coe, David T. & Helpman, Elhanan, 1995. "International R&D spillovers," European Economic Review, vol. 39(5), pages 859-887.

②Edwards, Sebastian, 1998. "Openness, Productivity and Growth: What Do We Really Know?," Economic Journal, vol. 108(447), pages 383-98.

③陈媛媛，王海宁：《出口贸易、后向关联与全要素生产率》，《财贸研究》，2011年第1期。

④钱学锋，王胜，黄云湖，王菊蓉：《进口种类与中国制造业全要素生产率》，《世界经济》， 2011年第5期。

⑤Keller, Wolfgang, 2000. "Do Trade Patterns and Technology Flows Affect Productivity Growth?," World Bank Economic Review, vol. 14(1), pages 17-4.

⑥刘宏，张磊：《中国ODI逆向技术溢出对全要素生产率的影响程度研究》，《财贸经济》，2012年第1期。

⑦魏下海：《贸易开放、人力资本中国全要素生产率》，《经济研究》，2009年第7期。

⑧黄凌云，吴维琼：《FDI 技术外溢与技术差距的门槛效应》，《财经科学》，2013年第3期。

⑨王丽丽：《集聚、贸易开放与全要素生产率增长-基于中国制造业行业的门槛效应检验》，《产业经济研究》，2012年第1期。

⑩赖明勇，包群，彭水军，张新：《外商直接投资与技术外溢：基于吸收能力的研究》，《经济研究》，2005年第8期。