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社会资本、国际R&D溢出与全要素生产率

2016-01-07朱福林

西安财经大学学报 2015年3期
关键词:社会资本

社会资本、国际R&D溢出与全要素生产率

朱 福 林

(北京联合大学 管理学院, 北京100101)

摘要:文章在CH国际R&D溢出模型中内生化社会资本积累,研究了社会资本、国际R&D溢出及TFP三者之间的影响机制。实证研究表明:在长期内我国TFP与国际R&D溢出、社会资本均不存在明显的协整关系,然而与施加了社会资本影响的国际R&D溢出呈现出协整。短期内国际R&D溢出与社会资本的交叉对TFP也能产生较显著影响,虽然存在偏离动向,但经济系统以0.755 6的强反向进行修正。另外,在扩展VAR模型基础上,社会资本与国际R&D溢出对TFP存在Granger意义上的影响。

关键词:社会资本;国际R&D溢出;TFP;LA-VAR

中图分类号:F11文献标识码:A

收稿日期:2014-09-20

基金项目:国家社科

作者简介:李巧玲(1974-),女,河北宁晋人,兰州财经大学工商管理学院教授,研究方向为旅游管理。

一、引言

内生增长理论把受经济利益趋动的商业化创新活动作为科技进步及生产率增长的主要引擎(Romer;Grossman和Helpman)[1-2]。基于此观点,创新一方面来源于由R&D积累所形成的各种知识,而且另一方面其增加了知识存量。从而推断一国经济的生产率水平最终由其相互影响的R&D发展水平及其知识资本而决定。因此R&D活动的频繁程度及其产出结果质量应与经济增长效率存在对应关系。实际上,已有非常令人信服的实证研究指出国内R&D资本累积是一个决定生产率的重要因素(Griliches; Coe和Moghadam)[3-4]。

然而,在全球化国际商品与服务贸易、外商直接投资、国际间信息交换频率及知识扩散等交流载体规模空间前提下,一国生产率水平不仅依赖于本国自身R&D投入,而且同样来自于贸易伙伴国的R&D活动。Coe、Helpman和Hoffmaister实证研究结论支持了发展中国家的TFP与其外国R&D资本溢出呈正相关,发达工业国家在机械及装备制造开放程度越大其生产率就越高[5]。国际R&D资本溢出的研究在面板协整计量工具的带动下,不少研究得出TFP与国内外R&D资本具有长期协整均衡关系[6]。

西方学者大都采取国际视角以多国数据或不同发展集团面板数据进行实证考究,所得结论虽具有国际层面上的普适合理性,但全面研究离不开对个案国家发展验证的分析。国内学者在西方研究兴趣的启示下也开展了相当数量的有关国际贸易与TFP增长关系的实证研究。黄先海和石东楠通过实证研究发现经由贸易渠道的国外R&D溢出对我国TFP的提高有利,但效应相比而言要小于国内R&D资本积累[7]。胡兵和乔晶(2006)指出中国出口与全要素生产之间存在正向的相互影响[8]。尹翔硕等研究得出我国的TFP对国外R&D溢出的依赖程度很大,两者弹性达2.603 2[9]。

自20世纪90年代以来,社会资本在解释区域经济增长差异时弥补了传统生产因素存在的一些缺陷。Temple和Keefer指出:“经济学家们在探讨经济增长源泉时忽略了社会方面的一些因素,导致经验预测与现实经济诸多不一致,而合理的社会安排是促进经济增长的重要原因[10]。”福山也认为,新古典经济学在大部分场合还是适用的,但还有百分之二十的经济社会现象需要文化来解释[11]。与此相关的研究成果有Coe、Helpman和Hoffmaister将国际R&D溢出效应与制度变量,如法律及专利保护,结果显示这些制度变量不仅是TFP的决定因素还影响国际R&D溢出效应水平[12]。邓海滨和廖进中以全球60个国家1981-2006年面板数据为研究对象,得出制度对东道国的R&D溢出有重要影响,制度质量高的国家能从国际贸易中获取更多的R&D溢出[13]。但他们的研究视角以制度经济学为焦点,而社会资本强调的是社会信任、规范及社会网络等人文角度。社会资本可以通过增进人们之间的信任指数扩大合作与交流的范围,而且社会资本水平直接影响着信息共享及相互沟通的程度,进而影响知识及技术的扩散效率。因此,社会资本实际上是影响东道国国际R&D溢出效应发挥程度的重要因素。

二、国际R&D溢出、社会资本与TFP:理论与推断

根据UNESCO报告,虽然科技强国占世界研发成果比重随着东亚等地区的崛起而有所下降,但仍然处于全球R&D的中心位置,2007年达76%。资本的逐利本性在信息网络技术的支持下使得跨国公司的生产组织发生重大变革,发展中国家通过国际贸易、FDI、承接制造转移及服务外包等载体史无前例地融入到当代资本主义世界格局。而根据Grossman和Helpman的研究[2],TFP增长与一国知识或R&D的积累呈正相关。因此,通过国际贸易与FDI渠道所获得的国际R&D溢出在很大程度上扩充了发展中国家的R&D资本存量,可以弥补发展中国家因R&D资本短缺而对技术进步等内生增长源泉所造成的压抑状况。

在发达国家的R&D活动通过国际渠道向发展中国家溢出时,Coe、Helpman和Hoffmaister指出东道国的制度质量会影响国际R&D溢出水平[12]。而在经济系统中除了正式经济制度之外,一些本地区特有的社会文化特性也是影响经济增长的重要因素,甚至还是众多正式制度得以发挥出最大功效的基础性元素。社会资本概念,作为一种独特的非经济因素,主要采取了有别于新古典经济视角转而以文化、信仰程度及社会网络等探究经济社会现象。社会资本的丰富程度往往与一国或地区的营业环境、知识产权及市场化程度等有利于知识性资源扩散的社会条件成正比,而这些软制度的体制状况直接与国际R&D溢出程度相关。

三、计量模型、变量及数据说明

本文在对绝对量使用时均进行指数化处理,从而尽量消除因量纲不同而造成的测算误差。

(一)TFP估算

有关TFP的测算从函数状态来看分为参数、半参数及非参数估计,从估算方法来看,可分为索洛残差法(SR)、隐性变量法(LA)及潜在产业法(PO)等。参数法因函数设置形式不同结果会有差异,而半参数对产出的主要影响因素建立参数关系,而对未知影响因素建立非参数关系,然后将二者共同纳入生产函数再估计。非参数估计不需对生产函数进行事先设定,主要有DEA法,常用于面板数据模型。采取何种估算方式主要以研究目的及实证方法而定,由于本文主要运用协整及扩展VAR模型,因而水平数据比较适用,带有变化特征的数据一大缺点因差分而遗失长期关系内隐含信息(Stock)[14]。因而最终采用柯布—道格拉斯生产函数并以索洛残差法计算出各年TFP水平值。其中,Y为以1978年价格指数进行平减后的实际GDP,K通过永续盘存法计算公式得到考虑到 K积累滞后特征,在计算资本时学术界惯用永续盘存法,公式为 K t=I t/P t+(1-δ)K t-1,此方法对期始投资比较敏感,因此用期始公式K 0=I 0/(g+δ)计算第一年K。I t代表当期流量,P t固定资产投资指数,1990之前以工业品出厂价格指数代替,之后可直接从年鉴中查到,g为平均增长率,δ是折旧率,一般取5%。,L为全社会就业人数,均进行指数处理后运用回归得到劳动与资本的产出弹性分别为α=0.492,β=0.508,然后代入TFP推导公式,具体计算结果如图1所示。

图1 中国全要素生产率水平

(二)国际R&D溢出

鉴于发达工业国家在全球经贸与投资格局中的主导优势地位以及中国技术含量高的进口及国外FDI大都来自于欧美及日本,因此在实际测算中以G-7国家的R&D支出为溢出样本总量。在具体核算国际R&D溢出时涉及到样本总量的权重选择问题。在指出Coe和Helpman[5]权重选取存在一定不合理之后,Lichtenberg和Van Pottelsberghe提出了修正后的测算国外R&D溢出量的方法,即LP法[6]。具体计算公式为:

(1)

况,因此国际R&D溢出最终具体公式确定为:

另外,凡是涉及资本的变量都存在一定程度的滞后效应,因此唐保庆等人[15]在LP方法基础上加入滞后项,认为LP法仅考虑t期进口所带来的R&D国际溢出,而忽略了t-1,t-2,t-3,…,经过若干次折扣后仍发挥作用的支出存量,将公式(1)变形为:

(2)

式中Itd表示R&D当期投入,δ为R&D折旧率。但在当今科技更新速率大为加快的信息化时代,R&D投资的滞后效应不可能无限推后,超过三年以上则t-3期R&D投资就可能已经消耗。因此本文一方面提高R&D的折旧率,并且将滞后项铆定在前三期,而且采取越往前推折旧系数越大的原则,t-1期设为10%,依次类推,t-2期设为20%,t-3期设为30%,未折旧完的被认为转化为固化成态的知识永久保存,从而对国际R&D溢出存量进行重新估算。指数化后的处理见图2。

图2 国际R&D溢出

(三)社会资本变量的选取

有关社会资本的含义众说纷纭,由于不好准确定义,经济社会学家们大都采取了一种“曲线救国”策略,从不同角度探讨社会资本的功能和作用以对其本质不断归纳与接近。尽管学者们分析的侧重点不同,但都能与“信任”相牵涉到。信任与正式的经济政治制度不同,它大多数情况下是根源于社会管理的非正式安排。虽为非正式,但却直接影响人们的经济决策和社交活动,一定程度上比正式制度的功能更具有穿透力。从而社会资本不仅与企业交易成本有关,而且直接影响一国或地区内企业的边界或规模。

社会资本成为目前学术界比较有挑战的研究领域,一方面源于其对经济社会现象的解释另辟蹊径,另一方面是关于其实际估算的不确定。Miguel和Crudelia等以社会犯罪率、不良贷款率等显性指标作为社会资本变量,并以其为一种生产性投入包含到产出函数,得出高的社会信用度与公民承诺与较高的经济增长水平相伴随[16-17]。

近年来,国内学者在社会资本的实证研究上做出了诸多有价值探索。边燕杰和丘海雄同样运用问卷法以获取社会资本变量值[18]。他们的研究都采用定序选项题方式让受访者选择,且数据为横截面类别,很难进行时间序列分析。严成樑基于信息共享和相互沟通考虑选取互联网上网人数及经济中总的电话数(包括固定电话与移动电话)与总人口的比值表示社会资本[19]。本文主要基于信任与社会参与的视角,考虑到年度数据的可得性,选取社会团体占经济活动总人口的比值作为社会资本参考指标,分别来源于《中国民政统计年鉴》和《中国统计年鉴》,得到平均每万人中的社会团体个数,如图3。用此代表社会资本变量,在此接近福山和普特南意义层面的解释。

图3 社会资本变量

四、实证研究

考虑一个VAR(L)过程,其中假设VAR模型的最优滞后阶数L,则:

Zt=v+A1Zt-1+A2Zt-2+…+ALZt-L+εt

(3)

其中,Zt、v和εt均为n维向量,Ar为滞后阶数为r时的nn矩阵,误差向量εt为0均值的独立同分布过程。然后,通过在水平VAR(L)模型中加入额外的滞后阶数d(d为各变量的最大单整阶数),运用OLS方法估计VAR(L+d)模型并根据该模型进行因果关系检验,从而不需要模型中各变量的单整性和之间的协整性,在基于水平VAR模型的基础上考虑了额外滞后阶数d对检验结果的影响。则:

(4)

(一)确定水平VAR模型的最佳滞后阶数

在建立VAR模型体系之前,首先需要确定模型各变量的滞后阶数,考虑到样本区间介于1991—2012年,不宜考察过大的滞后阶数,根据综合观察,本文确定水平VAR模型的滞后阶数为2,具体结果见表1。表中显示出直到最大滞后阶数的各种信息标准,在标准值最小的情况下所选的滞后阶数。

表1 水平VAR的最佳滞后阶数检验结果

(二)VAR(3)模型的稳定性检验

根据图4的稳定性检验结果,被估计的VAR(2)模型的全部根模都落在单位圆内,即其倒数都小于1,因此,VAR模型的稳定性条件得以满足,根据其得出的结果是有效的。如果模型不稳定,某些结果将不是有效的(如脉冲响应函数的标准误差)。在此,对LA-VAR要确定变量最大单整阶数d,本文决定取d=1,因为大部分研究显示,绝大多数宏观经济变量都是I(0)或I(1)过程,对于年度序列数据来说,这也是比较合理的假设。四变量系统的VAR(2+1)模型的稳定性检验见图 5,全部根模都落在单位圆内,满足VAR模型稳定性条件,依此所得的VAR模型有效。

图4 VAR(2)模型的稳定性检验

图5 VAR(2+1)模型的稳定性检验

(三)向量误差修正模型:短期调整与长期均衡

Engle和Granger将协整与误差修正模型结合起来,建立了向量误差修正模型(VECM),只要变量之间存在协整关系,可以由自回归分布滞后模型导出误差修正模型。而在VAR模型中的每个方程都是一个自回归分布滞后模型,因此VECM模型是含有协整约束的VAR模型,是研究时间序列中短期波动与长期趋势的优选模型。其中的误差修正项反映变量之间的长期均衡关系,而修正项前的系数反映了变量之间偏离长期均衡状态时,将其调整到均衡的速率。协整方程具体结果显示在长期内TFP与国际R&D溢出未能形成正向关系,而与社会资本及其与国际R&D溢出的交互项存在一个协整关系。表明在长期内单纯依赖国外R&D溢出不足以提高本国TFP,而当国际R&D与国内社会资本结合时能产生正效应。在VECM模型中,误差修正项的调整系数为-0.755 6,说明经济系统具有一种自身反向修正机制。在短期内三变量系统中TFP存在偏离均衡的波动趋势,但社会资本与国际R&D溢出的发展对其进行以速率为0.755 6修正速度进行调整(如表2)。但TFP与国际R&D溢出在短期内的相关系数明显大于长期均衡状态下的估计值,说明国际R&D溢出效应可能在短期内比较显著,而在长期内可能逐渐变小。协整向量方程:

ECMt-1

=TFPt-1+3.290 0Sft-1+(-0.208 8)SCt-1

(0.364 7)(0.019 5)

[9.021 6][-10.722 8]

+(-3.925 0)Sft-1×SCt-1+(-0.139 5)

(0.138 7)

[-28.306 3]

其中,括号内数据为被估计系数的标准误差,方括号内数据为对应的t统计量。

表2 带协整约束的调整方程

(四)基于扩展VAR模型的Granger因果关系检验

根据表3的检验结果,我们可以分析TFP、社会资本与国际R&D溢出之间的因果关系:(1)社会资本与国际R&D溢出构成lnTFP的Granger原因,而且两者联合检验也拒绝原假设。说明从长期均衡发展趋势看,社会资本与国际R&D在Granger意义下影响lnTFP。(2)TFP及社会资本在1%显著性水平下拒绝原假设,说明TFP与社会资本对国际R&D溢出具有显著的Granger影响。意味着TFP水平及社会资本的丰富程度影响国际R&D的溢出资本规模。(3)而TFP和国际R&D溢出在单检验时不能拒绝原假设,即单个变量不构成Granger意义上的影响,但两者的联合检验却表现出非常积极的结果,在10%的显著性水平下拒绝原假设,表明当两者相互作用时,TFP与国际R&D对社会资本存在Granger影响。从而暗含经济增长水平的提高及国际R&D溢出的增多从一定程度上有利于该国契约精神、信任程度和合作意识的增强。

表3 基于VAR(2+1)模型的因果关系检验

五、结论

本文运用VAR模型体系理论分析了TFP与国际R&D溢出的经验关系,其中以社会资本作为影响控制变量,基本结论如下。

1.通过建立VECM模型,可以发现在长期内中国TFP与国际R&D溢出并不存在一种建立长期均衡态势上的协整关系。说明在长期内一国的创新及生产率差异的形成并不能完全依赖外国R&D资本的间接性注入。本国R&D投入仍是生产率提高的重要来源,因此在国际竞争日益加剧的今天鼓励本国R&D投资不仅可以提高“中国制造”的集体品牌形象,还可以促使本国经济增长方式转变。

2.在短期内,TFP与国际R&D溢出呈现出显著波动效果且两者具有偏离倾向,因此,国际R&D溢出的效应具有一定的时限。在一定时期内,通过国际R&D的渗入可使生产率劣势局面得到暂时缓解。也就是说,在短期经济模型中,国际R&D溢出是模型中的显著性变量。

3.当经济系统中加入社会资本考察后,在长期内社会资本影响下的国际R&D溢出展现出较强的协整关系,说明国际R&D溢出成效受到社会资本提高的刺激而更加突出。另外,通过实证结果也可以发现在长期内TFP与社会资本两者之间本身就存在着相当强预期的协整效应。

4.本文为后续研究提供了一个深入探讨的视角,由于相关概念如TFP,社会资本还存在许多概念及度量上的争论,可能对各自领域的衡量未必有很好的包含。从这个意义上说,有关社会资本、国际R&D溢出及TFP之间的影响及作用机制,还需要做更多更深入的探索。

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Social capital International R&D Spillover and TFP

ZHUFu-lin

(School of Management,Beijing Union University, Beijing 100101,China )

Abstract:In this paper, the accumulation of social capital is included into CH international R&D spillover model to study influential mechanisms of the social capital,international R&D spillover and TFP.Our empirical studies show that in long run TFP does not exhibit an obvious cointegration relationship with international R&D spillover and social capital each.However, it has a strong cointegration with international R&D spillovers under the impact of social capital.And the connection of international R&D spillovers and social capital jointly can produce more significant impact on TFP, although there is deviation from the trend.But the economic system are able to adjust with a strong reverse power at 0.755 6 speed.In addition, based on extended VAR model, social capital and international R&D spillovers have an impact on TFP in Granger sense.

Keywords:social capital;international R&D spillover;TFP;LA-VAR

(责任编辑:王晓红)

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