出口贸易对我国全要素生产率的影响——基于技术溢出视角

杨 春，李 箐，杨秀萍

(1.沈阳师范大学 国际商学院，辽宁 沈阳 110034；2.辽宁大学 亚澳商学院，辽宁 沈阳 110136)

一、引言

2018年9月18日，美国宣布从9月24日起，对中国出口到美国的价值2000亿美元的商品加收10%的关税；2019年1月1日起，把加收的关税10%提高到25%。这是美国继2018年3月对我国出口美国600亿美元商品已经加收25%关税以后的又一举措。我国政府也同时宣布将对美国出口到中国的600亿美元商品加收5%～10%的关税。在前所未有的中美贸易大战的背景下，有些国内学者认为，2017年我国出口依存度 (出口占我国GDP的比重)只有17.18%，并且在过去十几年一直呈下降趋势。因此，对美国将会导致我国出口快速下降的措施不必太在意。甚至还认为，可以忽略出口贸易量缩减对我国经济增长的负面影响和可能带来的技术溢出效应，通过自主创新途径提升全要素生产率。

现有的经济学理论和研究已经表明，一国不应单纯地只是通过加大本国对技术研发的资本投入来提高全要素生产率。在全球化的背景下，还应通过国际经济和技术合作带来的技术溢出效应利用他国对技术研发的资本投入来提高全要素生产率。发达国家技术领先企业通过研发投入获得的技术可能会通过各种途径(进口贸易、出口贸易、FDI和OFDI等)溢出到其他国家的企业，并提升了这些企业的全要素生产率。这种现象就是国际经济中的技术溢出效应。因技术溢出效应而技术获得提升的企业不需要向发达国家企业缴纳任何费用，从而减少了这些企业本应用于研发该项技术的大量资金和时间成本。

学者们通常把通过进口贸易和FDI途径获得的技术溢出称作正向技术溢出(简称为技术溢出)，而把出口贸易和对外投资(OFDI)视为逆向技术溢出。所谓逆向技术溢出指的是欠发达国家跨国公司在对其他国家技术领先企业进行投资(兼并、收购、合作等活动)和出口商品与服务时而与之进行密切的联系，通过吸收和学习，可以反向地获取先进的科学技术知识。直接从事出口贸易的出口部门最先通过逆向技术溢出效应获得较高的劳动生产率，从而在国内市场中优先获得竞争优势。非出口部门为重获竞争优势和避免在竞争中被淘汰，就会主动地通过模仿和学习出口部门，横向地获取先进的技术来提高自身的劳动生产率。这种先进技术从出口部门传导到非出口部门的效应被称为水平技术溢出效应。

从进口贸易和FDI角度研究技术溢出效应提升本国全要素生产率的国内外学者很多，但基于对外投资(OFDI)和出口贸易视角分析逆向技术溢出效应促进全要素生产率提高的研究却并不多见。Feder(1982)在研究中发现出口贸易使出口部门拥有比非出口部门更高的技术和管理水平[1]。Lichtenberg和Poterie(2001)利用经合组织(OECD)国家的对外投资数据对逆向技术溢出效应进行了实证检验。他们发现，对外投资(OFDI)能够有效地提升母国全要素生产率水平[2]。Victor Zitian Chen(2012)运用2000—2008年493个新兴市场跨国公司的面板数据分析对外投资(OFDI)与母国母公司全要素生产率水平的关系。研究显示，逆向技术溢出效应有效地促进了母国母公司技术水平的提升[3]。白洁(2009)就对外投资通过逆向技术溢出渠道对全要素生产率的影响进行了实证检验。结果显示，对外投资(OFDI)与全要素生产率提高之间的关系不显著[4]。叶明确、方莹(2013)利用2002—2010年中国各省区的面板数据对出口贸易是否提升全要素生产率进行了实证研究。研究发现，出口没有显著地影响本地区全要素生产率，但促进了其他地区全要素生产率的提高[5]。叶娇、赵云鹏(2016)采用PSM方法研究了OFDI通过技术逆向溢出效应对中国企业劳动生产率的影响。结果表明，有些地区受影响较大，有些地区几乎没有影响。甚至在不同的行业中，影响也是有差异的[6]。

对国内外相关领域学者们的研究加以梳理，可以看出中外学者们的研究主要集中于对外投资(OFDI)对全要素生产率的影响。针对出口贸易影响全要素生产率方面的研究很少，而从技术溢出角度实证检验出口贸易对我国出口部门和非出口部门要素生产率的具体影响的研究更是罕见。本文基于技术溢出效应视角，把可能影响外来技术吸收的国内人力资本因素和研发资本因素引入原始的出口内生增长模型。运用改造后的计量模型，并选取1990—2017年我国经济发展的相关时间序列数据，利用EViews6.1版本，对出口贸易对我国出口部门和非出口部门全要素生产率的具体影响进行实证研究，并对研究结果给与相应的解释和政策建议。

二、出口带来技术溢出的途径

“索洛剩余”作为新古典增长理论的核心，是1957年由美国麻省理工学院罗伯特·索洛首先提出。它指的是一国经济增长中不能被实物资本、自然资源和劳动力等生产要素投入增加所解释的部分。但新古典增长理论认为“索洛剩余”是外生变量，因此无法解释经济增长的长期性和可持续性。1962年，美国总统经济顾问阿罗认为技术知识(“索洛剩余”)不但是内生的和由投资决定的，而且还具有正向的外部性。通过“干中学”途径，知识的正外部性产生了知识的溢出效应并作用于全要素生产率的提高。斯坦福大学经济学教授罗默在1986年正式提出了知识溢出模型，指出个别企业所掌握的技术知识可以通过溢出效应提升整个行业的全要素生产率。

随着通信和运输等行业出现的技术革命，各国之间的贸易联系日益加强。出口企业在向发达国家出口商品时，发达国家企业经常会要求出口企业提供比出口企业为本国生产的具有更高技术和质量标准的产品。为实现这个目的，发达国家进口企业往往会为出口企业提供相关的技术指导和产品设计帮助等。因此，出口已经成为逆向技术溢出的一种主要路径。

(一)“干中学”效应

在向发达国家出口商品时，出口企业中从事加工贸易的企业占很大比例。加工企业在对进口的中间品进行加工和生产用于出口的成品过程中，可以有机会研究物化在中间品中的技术知识。一旦获得了可能产生某种技术知识的最初想法，就可以通过吸收、学习、消化和模仿生产出这种商品，掌握先进技术，提升全要素生产率。另外，出口商品过程中，出口企业能够直接获得国外市场对商品性能和质量等方面的最新需求。这种需求有效促进了出口企业对技术进步的追求。

(二)演示和培训效应

发达国家企业在与发展中国家企业签订进口合同后，为保证出口企业能够按时和按技术标准生产出令它们满意的商品，往往会派技术人员到现场或邀请出口企业派人员到它们那里进行技术培训。无论是哪一种方式，出口企业相关人员都有可能在演示和培训过程中接触和学习与出口商品相关的先进技术知识，并把新技术知识应用到生产当中，进而通过不断地试错去掌握这种技术，提高自身的全要素生产率。

(三)竞争效应

发达国家的企业，尤其是跨国企业，常常位于商品全球价值链的两端，把持着高科技含量、高附加值的产品研发设计、品牌维护和营销渠道，而把低科技含量、低附加值的生产委托给欠发达国家企业。欠发达国家的企业为获得出口订单不得不处于激烈的竞争中。在技术差距较大的情况下，出口企业是无法按要求生产出符合发达国家企业技术要求的商品的。因此，这些出口企业为抢夺在出口订单的国际市场上的竞争优势，就会竭尽所能投入更多的生产要素来提升自身的全要素生产率。

(四)传染效应

国家之间的技术传播如同医学中的疾病传染，与疾病接触的机会越多就越容易受到疾病的传染。同样，一国参与世界经济的程度越高就越容易接触到发达国家先进的技术。出口贸易为出口企业提供了参与世界经济大循环的机会，出口企业通过与生产委托方或商品需求方的广泛接触，就可以迅速地对国外先进的技术加以了解。因此，出口依存度(出口占国内生产总值比值)大的国家要比出口依存度小的国家更有机会通过出口贸易方式得到发达国家的技术溢出。

(五)规模效应

出口贸易为出口企业提供了更大的商品销售的市场空间，出口企业产品的需求者已经从国内市场扩展到世界市场。面对远比国内市场产品需求更多的世界市场，出口企业只能通过扩大生产规模以提高生产能力。而生产规模扩大是需要通过加大实物资本、自然资源、人力资本和技术知识等生产要素的投入来实现的。出口贸易带来的对生产规模扩大的需求会刺激出口企业主动利用贸易渠道尽可能多地获取外来的技术溢出。

三、模型的基本框架和数据选取

(一)模型的基本框架

在新古典增长理论中，经济长期可持续发展的动力来自于索洛剩余(后被称为全要素生产率)，而不是具有边际收益递减效应的劳动和资本。柯布道格拉斯生产函数：

Y=ALαKβ

(1)

其中，Y表示产出，劳动和资本产出的弹性系数分别用α和β表示，全要素生产率为A， 资本要素和劳动要素的投入用K和L表示。

技术进步在内生经济增长理论中被视为内生的,是经济在长期中保持增长的动力来源。假定：一国的全要素生产率是由出口贸易占国内生产总值比率(出口依存度)和出口贸易规模引发的，可得下面模型：

A=B(1 +ηE)Xθ

(2)

在上式中，A代表全要素生产率，B是常数，表示对全要素生产率有影响的其他外部因素，η代表出口贸易占国内生产总值比率(出口依存度)对全要素生产率的弹性系数，E表示出口贸易占国内生产总值比率(出口依存度)，X代表出口贸易规模，θ是出口规模对全要素生产率的弹性系数，表示技术溢出效应。

从式(2)中可以看出，出口贸易对全要素生产率的影响是一个综合效应。一方面，出口贸易有助于提升出口部门企业的全要素生产率，是直接效应。另一方面，通过技术溢出效应，出口部门企业有助于促进非出口部门企业技术水平的提高，是间接效应。菲德尔用下面的模型来衡量出口贸易对全要素生产率的综合影响效应：

δ=(η+θ)/(1 -η-θ)

(3)

其中，δ表示出口贸易对全要素生产率的综合影响效应，η代表出口贸易占国内生产总值比率对全要素生产率的弹性系数，θ是出口规模对全要素生产率的弹性系数，表示技术溢出效应。(2)式经线性化整理得到：

lnTFP= lnB+ln[1 +ηE] +θlnX+λ

(4)

考虑到出口贸易的技术溢出效应是否能够提高企业的全要素生产率还可能受到一国对先进技术吸收能力的影响，因此，在模型中还应加入可以反映吸收能力的国内研发资本C和人力资本H：

lnTFP= lnB+ ln[1 +ηE] +θlnX+αlnH+βlnC+λ

(5)

根据自然对数演算公式，如果Z趋于无穷小,则有log(1+z)≈z,那么式(5)简化之后的方程为:

lnTFP= lnB+ηE+θlnX+αlnH+βlnC+λ

(6)

(二)模型数据选取

1.全要素生产率(TFP)

依据柯布道格拉斯生产函数Y=ALαKβ，TFP=Y/LαKβ。其中产出Y值采用《中国统计年鉴》1990—2017年经换算后的实际国内生产总值，劳动力L用历年就业人数，资本存量K采用Goldsmith(1951)永续盘存法：Kt=It/Pi+(1-δt)Kt-1，其中，It表示t年的名义投资，Kt和Kt-1表示t年和t-1年的实际资本存量，Pi为固定资产投资价格指数, t年的固定资产的折旧率为δt。如果资本存量初始值能够确定以及后续实际净投资量已知，各年的实际资本存量便可用上式计算得出[7]。本文名义投资选用全社会固定资产投资完成额作为替代变量。以1990年为基年，当年全社会固定资产投资完成额为4517亿元。利用《中国统计年鉴》和《中国固定资产投资统计年鉴》1990—2017年相关数据，按5% 折旧率折算出以1990年为基年的资本存量和固定资产价格指数时间序列数据。同时，α和β值采用杜金涛、滕飞(2015)的结果0.4362和0.5638[8]，经计算可得1990—2017年的全要素生产率。

2.出口总额和出口占GDP的比率(X和E)

利用《中国统计年鉴》可得1990—2017年出口总额和国内生产总值，同时通过将出口总额与国内生产总值相除可得出口占GDP的比率。

3.人力资本(H)

本文采用我国1990—2017年普通大专院校本科毕业生人数占我国总人口的比率作为人力资本的指标。数据来自1990—2017年《中国统计年鉴》。

4. 国内R&D资本存量(C)

1990—2000年的R&D资本存量采用黄先海、石东楠(2005)的数据[9]并依据中国科学技术进步网2001—2017年我国的R&D投入，设5%为折价率，运用永续盘存法计算得出2001—2017年数据。

为了消除异方差可能存在于时间序列数据中带来的影响，用自然对数对上述数据进行了转换。

四、实证检验

(一)相关性检验

1990—2017年我国TFP、X、H和C原始样本数据在线状图中都显示出步调较为一致的连续上升趋势，相关性可能存在于变量之间。对自然对数转换后LNTFP、LNX、LNH和LNC进行一阶差分，各组数据在图中表现为水平方向。可以看出，经自然对数转换并一阶差分后显示为具有平稳的性质，这说明各组数据间可能有长期稳定关系。对数据进行进一步相关性检验，得出表1。

表1相关系数

在表1中，我国TFP、X、H和C自然对数值与E的相关系数中，LNC与LNH的相关系数最低为82%，LNTFP与LNX的相关系数最高为98%，说明各组数据相关性强。

由于我国TFP、X、H和C原始时间序列样本数据具有连续上升的趋势，显示出不平稳特征，因此不能简单地通过用普通最小二乘法进行回归分析。为避免通过普通最小二乘法对不平稳数据进行回归分析而导致伪回归现象,本文采用ADF检验方法。

(二)ADF检验

时间序列数据的平稳性要求数据不随时间变化而出现连续上升或下降，即各组数据应呈现出同阶单整过程。从直观上看，对1990—2017年我国TFP、X、H和C原始样本数据进行自然对数转换后进行一阶差分，各组数据表现出直观的平稳性；但为了给后期对数据进行协整检验奠定基础，我们必须对数据的平稳性进行实证检验。

在计量经济学中有三种检验模式可以对ADF单位根进行检验，分别是带截距模式、带截距和趋势项模式、既无截距亦无趋势项模式。采用ADF单位根方法对这三种检验模式进行检验时,三个模式表达式分别是:

(1)

(2)

(3)

零假设为，H0∶ρ=1。实际检验时,按照从方程(3)到方程(2)再到方程(1)的顺序进行。当零假设被拒绝时，则检验停止。

如表2显示，1990—2017年我国TFP、X、H和C值的自然对数值与E之间，在5%的显著性水平下有一个单位根存在于水平序列数据中并是一阶单整过程。由于经改造的各组时间序列数据一阶差分在5%的显著性水平下是平稳序列，因此，可以据此推断协整关系可能存在于变量TFP、X、H和C值的自然对数值与E之间。

表2 ADF单位根检验的结果

(三)协整检验经过平稳性检验，可以确定一阶差分后的TFP、X、H和C的自然对数值与E是平稳的水平序列。在多变量系统中进行协整检验时，基于向量自回归的Johansen多变量系统极大似然估计法是当在多变量系统中数据具有较强相关性时进行协整关系检验的好方法[10]。但这种向量自回归模型检验方法使用的前提是先要确定向量自回归模型的结构，才能在多变量系统中对数据进行协整关系检验。因此,先通过施瓦茨准则和赤池信息准则来选择该向量自回归模型的滞后期。经过从第5阶到第1阶的仔细检验，发现赤池信息准则和施瓦茨准则的值达到最小时，滞后期显示为3，这说明向量自回归(3)模型是最理想的计量模型[11]。最终确定协整检验以序列有线性趋势且协整方程有截距形式进行，如表3所示。

表3 Johansen协整检验的结果

在表3中, 在5%显著性水平下，迹检验表明有一个协整关系，最大特征根检验表明没有协整关系，因此，变量LNTFP、LNX、LNC、LNH和E之间存在唯一的协整关系，即变量之间存在长期的稳定均衡关系，对应的协整方程为：

LNTFP = 0.4927-0.016E +0.473LNX-0.197LNH+0.306LNC

(0.12749)(0.00586)(0.15033)(0.18594) (0.14136)

Log likelihood 253.1945774206528

协整方程的结果显示：出口的全要素生产率的弹性系数最高，为正数0.473,这表示出口每增加1%，对全要素生产率的贡献为0.473%，出口贸易通过技术溢出效应有力地提升了全要素生产率。国内研发资本存量也为正数，说明随着国内研发资本的要素投入增加，国内与发达国家的技术差距减小，促进了国内企业对国外先进技术溢出的吸收能力，国内对研发增加1%的资本投入可以带来0.306%的全要素生产率的提高。人力资本对于全要素生产率的弹性系数最低，为0.197并且为负数。我国是一个有14亿人口的大国，大学本科毕业生的数量相对于人口总数来说依然很低，而且在高等教育中并没有有效地培养大学生创新的思想。因此，人力资本的增加并没有提升国内对外来先进技术溢出的吸收能力，对全要素生产率的贡献为负。另外，出口总额占国内生产总值比率对全要素生产率的弹性也为负，说明两者之间呈现负相关，这与我国近十年出口总额占国内生产总值比率一直呈下降的趋势，而全要素生产率却始终保持提升势头的事实相符。根据公式：δ=(η+θ)/(1 -η-θ)计算，δ值为正值0.84，表明出口对全要素生产率的综合影响是正向的，再一次说明出口贸易通过技术溢出效应促进了全要素生产率的提高。

五、结论及建议

通过分析出口贸易通过技术溢出效应提升全要素生产率的途径，借鉴出口内生增长模型，采用1990—2017年我国经济增长、出口总额、人力资本和研发资本的相关时间序列数据对出口贸易促进全要素生产率进行了实证检验，得出以下结论并提出相关政策建议。

首先，出口贸易通过技术溢出效应对全要素生产率的提高具有显著作用。出口贸易每增加1%，则对全要素生产率的贡献为0.473%。这符合改革开放四十年来出口总额与全要素生产率同向提高的客观事实。出口部门对非出口部门全要素生产率外溢影响θ值为正，充分表明非出口部门技术水平的提高受益于出口部门的技术溢出。因此，在我国经济发展的现阶段不应忽视出口贸易给我国全要素生产率提高带来的促进作用，政府还应继续坚持出口导向。

其次，国内研发资本存量通过提高对发达国家技术溢出的吸收能力促进了我国全要素生产率的提高。国内对研发增加1%的资本投入就可以带来0.306%的全要素生产率的提高，这说明国内研发资本的增加不但能够直接作用于我国科技水平的提高，而且还可以通过出口带来的技术溢出效应帮助国内企业增加对外来先进技术和知识的吸收能力。政府应发挥顶层设计的作用，鼓励从各种渠道加大研发资本投入。

再次，人力资本目前对通过出口技术溢出效应提高的全要素生产率没有正面影响。一方面，通过学习和培训获得了较高技术和知识水平的人员相对于全国总人口还很低。另一方面，这表明可能存在“门槛效应”，即人力资本没有达到一定规模之前，还不能有效地帮助企业提高对国外先进技术的吸收能力。这里的“门槛效应”是本研究未尽的地方，也为未来的研究指明了方向。政府应更关注人口质量的提升，加大对劳动者教育和培训的投入，而不是单纯强调人口总量的增加。