对外直接投资促进了中国经济增长方式转型吗?
——基于广义矩估计的实证分析
2021-09-18刘辉群彭传立
刘辉群, 彭传立
(天津商业大学 经济学院, 天津 300134)
一国经济增长通常有两条途径:一是依靠全要素生产率(TFP)提高;二是依靠资本、劳动、土地等要素投入增加。前者称之为集约型经济增长方式,后者称之为粗放型经济增长方式。近年来,我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段,转变经济增长方式,即由粗放型经济增长方式向集约型经济增长方式转变,成为新时代经济发展的主题。我国长期实行的计划生育政策导致人口红利逐渐消失,人口生育率的持续走低也使得依靠劳动要素增长的经济增长模式难以为继。同时,前期经济高速增长为我国积累了较高水平的资本存量,大大提高了企业对外直接投资(OFDI)的能力。商务部等部门联合发布的《2019年度中国对外直接投资统计公报》数据显示,我国对外直接投资流量自2012年以来连续八年稳居全球前三位。按照Dunning的投资发展周期理论,我国国际直接投资正实现从第三阶段向第四阶段的过渡。对外直接投资在经济发展中的作用日益凸显,势必在一定程度上催化我国经济增长方式转变。
从理论上解释对外直接投资对经济增长方式转型的作用机理,并实证评估我国对外直接投资对经济增长集约化水平发挥的作用,成为学术界关注的问题。本文将在理论说明对外直接投资对经济增长方式作用的机理的基础上,构建包括经济增长集约化和对外直接投资在内的计量模型,运用广义矩估计(GMM)方法,实证检验两者之间的内在联系与传导路径,以期从中得出启示。
一、对外直接投资影响经济增长方式的理论机制
从定量角度来看,如果全要素生产率增长率对经济增长的贡献与要素投入增长率对经济增长的贡献之比上升了,或者全要素生产率增长率在经济增长率中的贡献份额增加了,就可以认为经济增长方式趋于集约化或者说经济增长集约化水平提高了。为理论解释对外直接投资对经济增长方式的作用机制,首先假定柯布-道格拉斯生产函数为以下形式:
(1)
式(1)中,Y为总产出,A为全要素生产率,K为资本投入,L为劳动投入,i表示省份,t表示年份,α和β分别为资本和劳动的产出弹性。假定规模报酬不变,即α+β=1,同时在保持希克斯中性技术进步的条件下,对式(1)两端同时取对数并求全微分得到:
(2)
根据式(2),总产出增长率可分解为两部分,一部分是全要素生产率增长率,另一部分是以产出弹性为权重的资本投入增长率与劳动投入增长率的加权平均数,从而从数理角度阐明了经济增长的两条主要路径。本文用经济增长集约化水平的变化反映经济增长方式的变化。厉无畏和王振[1]、唐未兵等[2]将经济增长集约化水平(IEG)定义为全要素生产率增长率对经济增长的贡献与要素投入增长率对经济增长的贡献之比,即
(3)
而赵文军和于津平[3]、刘亮等[4]则直接用全要素生产率增长率与经济增长率之比来测度经济增长集约化水平,即
(4)
由于全要素生产率增长率对经济增长率的贡献与要素投入增长率对经济增长率的贡献此消彼长,故式(3)与式(4)并无本质区别。根据式(3),判断经济增长集约化水平是否提高,要看全要素生产率增长率的增长幅度与要素投入增长率的增长幅度的不同组合情况。只有当全要素生产率增长率的增长幅度超过要素投入增长率的增长幅度时,经济增长才趋向集约化。同时,式(3)和式(4)说明,只要全要素生产率增长率对经济增长率的贡献份额增加,那么经济增长集约化水平也就提高了。全要素生产率提高主要源于生产技术进步和资源配置效率提高[5-6]。因此,分析对外直接投资对经济增长集约化水平的影响,主要是分析对外直接投资是否提高了微观生产效率和资源配置效率,而二者的提高则是通过对外直接投资的逆向技术溢出效应和产业结构升级效应来实现的。
(一)逆向技术溢出效应传导机制
对外直接投资对母国的逆向技术溢出能够有力地推动母国技术进步。大多数国内学者运用Pottelsberghe和Lichtenberg[7]提出的扩展的国际技术溢出模型来检验我国对外直接投资的逆向技术溢出效应,研究表明我国对外直接投资是实现逆向技术溢出的有效渠道[8-10]。为了更好地解释对外直接投资对经济增长集约化水平发挥作用的技术溢出传导机制,本文根据联合国贸易和发展会议(UNCTAD)针对不同投资动机划分的四种投资类型①进行进一步阐述。
市场寻求型对外直接投资主要有商贸服务型和当地生产型两大类。一方面,在母国劳动力成本优势和东道国高昂新建成本的权衡下,母国生产率水平较低的部分企业会选择在东道国建立营销网络,而非在东道国直接生产。东道国与母国在宗教信仰、风俗习惯等方面的差异导致的两国消费需求差异,会倒逼母国以出口销售为主的企业进行差异性新产品开发或对原有产品进行改良,从而产生提高技术水平的激励。另一方面,根据异质企业投资理论[11],如果母国企业的生产率超过母国对东道国出口所获得的利润与母国对东道国直接投资所获得的利润相等时的生产率临界值②,为绕过贸易壁垒和降低运输成本,母公司在东道国的子公司或分支机构(以下简称“子公司”)可能会放弃从母国进口,而选择在东道国直接投资进行生产经营活动。东道国企业已经发展成熟的产品和生产工艺为子公司在当地的生产经营起到了良好的示范作用,与东道国企业的激烈竞争也会迫使子公司进行技术革新以争夺海外市场份额。此外,中间产品市场的存在也为对外直接投资的逆向技术溢出创造了条件。为保持技术竞争优势并实现生产规模扩张,东道国企业更倾向于将先进技术、生产工艺和管理经验传授给产业链上游或下游的子公司[12],因此母国企业更容易通过东道国关联企业的前向和后向技术溢出实现技术进步。不管是需求倒逼、水平溢出还是垂直溢出,都能在一定程度上推动母国技术进步,进而提高母国经济增长集约化水平。
创新资产寻求型对外直接投资比较典型的投资形式有绿地投资、跨国并购和建立国际战略联盟等。母国企业通过在发达国家建立工业园、研发中心和实验室,可以充分利用当地人才、技术和管理等方面的优势,同时还为母国职工创造了学习和模仿的机会,促进了东道国知识和技术的反向溢出,从而使母国更快实现在尖端技术上的突破。资金实力雄厚的母国企业则可以通过跨国并购直接实现专利和技术内部化,弥补自身技术上的不足。此外,母国企业与东道国企业开展国际经济技术合作,也在很大程度上促进了技术人员和管理人员的国际交流,拓宽了逆向技术溢出的途径。如果战略资产的获取和由此所带来的逆向技术溢出使得母国全要素生产率增长率的增幅超过要素投入增长率的增幅,那么母国的经济增长集约化水平也就提高了。
资源寻求型和效率寻求型对外直接投资属于顺梯度对外直接投资,这两类投资的技术溢出效应可能并没有前两者显著。
基于以上分析,本文提出理论假说1:市场寻求型对外直接投资和创新资产寻求型对外直接投资在我国对外直接投资中占据了较大比重,总体而言,对外直接投资可能通过逆向技术溢出效应推动我国技术进步,进而提高我国的经济增长集约化水平。
(二)产业结构升级效应传导机制
许多研究利用改进的Chenery标准结构模型对我国对外直接投资产业结构升级效应进行检验,结果表明,对外直接投资不仅能够促进本地区产业结构升级,还能够通过空间溢出机制促进邻近地区的产业结构升级[13-14]。产业结构升级是通过提高资源配置效率进而提高全要素生产率来实现经济增长的,具有集约经济增长效应[15]。产业结构升级意味着资源会在各部门之间重新配置。一般而言,资源会从生产率增长率低的部门向生产率增长率高的部门转移,这就导致生产率增长较快部门的产出在总产出中所占的比重增加,而生产率增长较慢部门的产出在总产出中所占的比重降低,从而提高全行业的平均生产率;此外,要素逐利性意味着各部门的投入量也会随产出的增加(或减少)而增加(或减少),这也有助于实现全要素生产率增长率的提高[16]。
发展中国家在经济高速增长的同时,一般也伴随着产业结构失调、产能过剩、资源开发过度以及环境污染等诸多弊病,而对外直接投资通过主动配置全球资源有效缓解了其中的阵痛。市场寻求型对外直接投资拓宽了海外市场,由此所引致的母公司在东道国的子公司或分支机构对原材料、中间品以及产成品的需求增长,带动了母国出口贸易的发展,消化了母国国内多余的产能。同时,母国企业为了谋求长远发展,还会将对外直接投资所获得的收益再投资于一些战略新兴产业,进而实现母国产业结构的优化升级。创新资产寻求型对外直接投资能够以绿地投资、跨国并购和国际经济技术合作等多种形式,将从东道国获取的先进技术通过示范效应和竞争效应反馈给母国,从而带动母国相关产业向智能化、集约化方向发展。资源寻求型对外直接投资可以吸收东道国丰富且廉价的资源,有效降低生产成本,缓解母国资源紧缺的难题,提高资源利用效率,为母国产业结构升级提供原材料和动力支持。效率寻求型对外直接投资可以直接将母国国内已经或即将丧失比较优势的“边际产业”剥离到具备该种比较优势的其他发展中国家,降低国内的人力资本成本,同时将国内闲暇的生产要素转移到资本密集型和技术密集型行业,从而提高全行业的生产效率。
基于以上分析,本文提出理论假说2:对外直接投资可能通过产业结构升级效应提高资源配置效率,进而提高我国的经济增长集约化水平。
对外直接投资对经济增长集约化水平的影响机制可以用图1来形象表示。
二、研究设计
(一)模型设定
除对外直接投资(OFDI)和产业结构升级(IND)会对全要素生产率产生影响外,市场化进程(MAR)[5]、对外经济开放度(OPEN)[17]和人力资本(HC)[6]也是影响全要素生产率的重要因素,从而全要素生产率与各影响因素的关系可以表述为:
TFP(t)=eOFDI(t)+IND(t)+HC(t)+OPEN(t)+MAR(t)+μ(t)
(5)
式(5)中,μ(t)为随机误差项。对式(5)两端同时取对数并对时间求导后得到:
gTFP=OFDI+IND+HC+OPEN+MAR+μ
(6)
不论采取式(3)还是式(4)的表达形式,经济增长集约化水平IEG都是全要素生产率增长率gTFP的函数,即IEG=F(gTFP)。可见,各影响因素都是通过作用于全要素生产率进而对经济增长集约化水平产生影响的。为克服模型潜在的内生性问题,本文建立以下动态面板计量模型:
IEGit=α+λIEGit-1+β1OFDIit+β2OFDIit-1+β3INDit+β4HCit+β5OPENit+β6MARit+μit
(7)
考虑到对外直接投资逆向技术溢出效应可能与以人力资本为表征的吸收能力相关,本文借鉴Borensztein等[18]关于FDI技术溢出效应的研究,在模型(7)基础上引入对外直接投资与人力资本的交叉项HCit×OFDIit,得到如下模型:
IEGit=γ+ζ1OFDIit+ζ2HCit×OFDIit+ΨXit+μit
(8)
为验证对外直接投资是否通过产业结构升级渠道促进经济增长集约化,本文还在模型(7)的基础上引入了对外直接投资与产业结构升级的交叉项INDit×OFDIit,得到如下模型:
IEGit=λ+ξ1OFDIit+ξ2INDit×OFDIit+ψXit+μit
(9)
在模型(8)和模型(9)中,控制变量组X均为上文提到的产业结构升级(IND)、人力资本(HC)、对外开放度(OPEN)和市场化进程(MAR)。
(二)变量设定
1.被解释变量
本文的被解释变量为经济增长集约化水平(IEG)。为便于计算,选择式(4)作为计算公式。本文采用增长核算方法测算全要素生产率增长率,根据式(2),在规模报酬不变的假设下,只需求得资本产出弹性α即可。首先将式(1)两端同除以就业人数L然后取对数,得到:
lnyit=lnAit+αlnkit
(10)
式(10)中,y=Y/L,k=K/L。按照习惯做法,将Ait=Ai0e代入式(10),得到:
lnyit=lnAi0+t+αlnkit
(11)
式(11)中,Ai0为i地区的期初技术水平,为技术进步率。利用该式便可以估计出资本产出弹性α,为消除自相关影响并且作为对照,对式(11)两端取一阶差分后得到:
Δlnyit=+αΔlnkit
(12)
图1 对外直接投资对经济增长集约化水平的影响机制
同时使用固定效应模型和随机效应模型对式(11)和式(12)进行估计的结果显示,资本产出弹性α数值相差不大。本文基于模型可能存在自相关的考虑,选择式(12),Hausman检验结果选择了随机效应模型,最终取α=0.555。如此,根据式(2)(4)便可求出经济增长集约化水平IEG。
2.核心解释变量
本文的核心解释变量为对外直接投资(OFDI),用各省份每年的对外直接投资流量表示,并且按照国家统计局公布的每年年末人民币兑美元的中间汇率将其折算为人民币计价,对于个别省份或年份的缺失数据采用插值法补充完整。
3.控制变量
(1)产业结构升级(IND)。用第二产业和第三产业产值在总产值中的比重来反映。
(3)对外开放度(OPEN)。首先用进出口总额与GDP之比得出外贸依存度,然后用实际利用外资额与GDP之比得出外资依存度,最后通过熵值法确定两者权重并进行加权计算,得出一个反映对外经济开放的综合指标对外开放度。
(三)数据来源
受数据可获得性的限制,本文样本区间为2003—2017年,汇率数据来自国家统计局,基年资本存量来自张军等[19]的数据,市场化指数来自王小鲁等学者编制的各年度《中国分省份市场化指数报告》。如未加以说明,其他数据主要来自Wind金融终端和EPS知识服务平台。
(四)描述性统计
根据表1,OFDI、HC和MAR的标准差均较大,说明在不同地区、不同年份,对外直接投资、人力资本和市场化程度存在较大差异。尤其是对外直接投资,西部地区的某些省份在早期对外直接投资额较少,与东部地区的对外直接投资额形成了较大反差。此外,解释变量相关系数均未超过0.7,且方差膨胀因子取值范围为[1.54,2.21],远低于10,表明解释变量之间不存在多重共线性。
表1 主要变量的描述性统计结果
三、实证结果与讨论
(一)数据平稳性检验
为避免面板数据不平稳造成的伪回归问题,本文运用HT检验、IPS检验和Hadri检验三种方法对变量进行单位根检验,结果如表2所示。根据表2,IND和MAR存在单位根,但一阶差分通过了平稳性检验,其他变量及其一阶差分也都通过了平稳性检验,表明所有变量数据均为一阶单整序列。
表2 面板数据单位根检验结果
(二)基准模型回归结果
GMM估计为克服模型内生性问题提供了一种解决方案。考虑到系统GMM可能比差分GMM的估计结果更有效率[22],本文同时使用差分GMM和系统GMM分别对模型(7)、模型(8)和模型(9)进行估计,结果分别如表3、表4所示。从检验结果来看,一阶自相关检验拒绝而二阶自相关检验未拒绝“扰动项不存在自相关”的原假设,Sargan检验并未拒绝“所有工具变量均有效”的原假设,从而验证了模型设定的合理性。
表3 基准模型估计结果一
表4 基准模型估计结果二
从表3可以看出,核心解释变量对外直接投资(OFDI)及其一阶滞后项的系数均显著为正,表明不仅当期对外直接投资能够促进经济增长集约化,往期对外直接投资也能推动经济增长方式转型。这可能是由于对外直接投资的逆向技术溢出效应与产业结构升级效应在当期无法完全呈现出来,两种效应发挥存在一定时滞性:一方面,逆向技术溢出效应的发挥有赖于母国的吸收能力,而吸收能力的大小往往同母国与东道国之间初始技术水平以及人力资本水平的差距相关。如果东道国的初始技术水平和人力资本水平远远领先于母国,那么母国可能需要花费更长的时间进行学习、交流和模仿,才能将东道国的先进技术彻底吸收、利用和转化。另一方面,无论是逆梯度对外直接投资对母国资本、技术等的反馈,还是顺梯度对外直接投资对母国“边际产业”的转移,并不都能立即促成母国产业结构升级。例如,市场寻求型对外直接投资利用外部市场积累的资本对新兴产业再投资的过程中,产品研发周期可能比较漫长,成效需要在较长时间内才能显现出来。效率寻求型对外直接投资所引致的国内要素重新配置也需要花费一定的时间,从而对母国产业升级产生渐进式而非突变式的影响。
从控制变量的估计结果来看,产业结构升级(IND)的系数显著为正,表明产业结构升级的确能够通过资源配置效率的提高来实现集约型经济增长。对外开放度(OPEN)的系数也显著为正,表明经济对外开放不仅实现了全要素生产率增长,而且提高了全要素生产率增长率在经济增长率中的贡献份额,促进了经济增长集约化。然而,人力资本(HC)和市场化进程(MAR)的系数均显著为负,对此的解释是:即使人力资本和市场化进程促进了全要素生产率和经济增长率提高,也未必促进了经济增长集约化,因为全要素生产率提高仅仅是经济增长集约化水平提高的一个必要条件,而非充分条件[2]。衡量集约型经济增长,要看全要素生产率增长率在经济增长率中的份额是否增加,或者说要看全要素生产率增长率的增加幅度是否超过了要素投入增长率的增加幅度。人力资本对经济增长集约化产生制约作用的主要原因可能是人力资本提高背后投入的要素增长率增幅超过了其带来的全要素生产率增长率的增幅,而市场化进程对经济增长集约化产生制约作用的主要原因可能是非国有企业追求利润最大化的动机使其投入了更多的资本、劳动等生产要素,却忽视了技术进步和效率提升对其经营业绩的贡献。
为验证对外直接投资是否通过上述两种渠道对经济增长方式转型发挥作用,本文还对模型(8)和模型(9)分别进行了检验。如表4所示,列(1)和列(4)分别是用一阶差分GMM和一阶系统GMM估计的未加入OFDI一阶滞后项的结果,各变量系数大小及显著性与表3基本一致。列(2)和列(3)分别为一阶差分GMM估计的模型(8)和模型(9)的结果,列(5)和列(6)分别为一阶系统GMM估计的模型(8)和模型(9)的结果。由结果可知,人力资本与对外直接投资的交叉项(HC×OFDI)以及产业结构升级与对外直接投资的交叉项(IND×OFDI)的系数均显著为正,说明对外直接投资与人力资本之间以及对外直接投资与产业结构升级之间具有互补效应。一方面,以人力资本水平为表征的吸收能力的提高,增强了对外直接投资的逆向技术溢出效应,推动了母国技术进步,进而提高了母国的经济增长集约化水平。另一方面,对外直接投资促进了母国产业结构升级,实现了资源配置效率的提高,进而推动了母国经济增长方式的转型。因此,本文的理论假说得到验证,即对外直接投资通过逆向技术溢出效应和产业结构升级效应两种渠道提高了我国的经济增长集约化水平。
(三)内生性讨论
经济增长集约化水平越高,意味着全要素生产率增长率在经济增长率中的贡献越大,此时企业可能拥有了某种技术或其他方面的垄断优势,从而产生对外直接投资的意愿。这就导致对外直接投资与经济增长集约化水平之间可能存在双向因果关系。此外,遗漏重要的解释变量以及测量误差的存在也可能导致模型的内生性问题。除了在上文中用GMM估计进行补救外,为进一步验证基准模型估计结果的合理性,本文借鉴刘亮等[4]的做法,选用各省份每年的专利授权数(TI)作为工具变量,然后运用差分GMM和系统GMM方法分别对模型(7)、模型(8)和模型(9)进行重新估计,结果分别如表5、表6所示。二阶自相关检验和Sargan检验均未拒绝原假设,说明模型设定具有合理性。
表5的估计结果显示,核心解释变量对外直接投资(OFDI)及其一阶滞后项的系数依旧显著为正。表6的估计结果显示,一阶系统GMM估计的人力资本与对外直接投资交叉项(HC×OFDI)的系数不显著,而一阶系统GMM估计的产业结构升级与对外直接投资交叉项(IND×OFDI)的系数显著为正。一阶差分GMM估计的人力资本与对外直接投资交叉项(HC×OFDI)的系数以及产业结构升级与对外直接投资交叉项(IND×OFDI)的系数均显著为正,这与基准模型回归结果基本保持一致。此外,三个模型中控制变量的系数符号以及显著性也均未发生明显变化,从而说明了基准模型估计结果的合理性。
表5 以TI为工具变量的内生性检验结果一
表6 以TI为工具变量的内生性检验结果二
(四)稳健性检验
基于增长核算方法测算的全要素生产率增长率对具体生产函数形式有较强依赖性,并且按照索洛余值法,将资本和劳动以外的其他因素对经济增长的贡献都归为全要素生产率对经济增长的贡献,这可能高估了全要素生产率增长率的绝对数值。为了保证基本模型估计结果的稳健性,本文基于Malmquist生产率指数的非参数方法,运用DEAP 2.1软件对全要素生产率进行了重新测算。在此基础上重新计算出经济增长集约化水平IEG′,然后用IEG′替代基准回归中的IEG,并用差分GMM和系统GMM对模型(7)(8)(9)进行了重新估计,模型(7)估计结果如表7所示,模型(8)(9)估计结果如表8所示。二阶自相关检验和Sargan检验也都未拒绝原假设,说明计量模型设定具有合理性。
表7的估计结果显示,系统GMM估计的对外直接投资(OFDI)的系数不显著,而对外直接投资一阶滞后项的系数显著为正,再次验证了对外直接投资对经济增长集约化水平发挥作用的时滞性。差分GMM估计的对外直接投资(OFDI)及其一阶滞后项的系数显著为正,与基准模型的回归结果一致。表8的估计结果显示,不论采用差分GMM还是系统GMM,人力资本与对外直接投资的交叉项(HC×OFDI)以及产业结构升级与对外直接投资的交叉项(IND×OFDI)的系数显著为正,也与基准模型的回归结果一致。从控制变量来看,模型(7)估计结果中除了市场化进程(MAR)的系数不显著外,其余变量系数均通过了显著性检验且与基准模型估计结果的符号一致;模型(8)(9)估计结果中除了市场化进程(MAR)和对外开放度(OPEN)的系数不显著外,其余变量系数均通过了显著性检验且与基准模型估计结果的符号一致。这均表明基准模型稳健性良好。
表7 稳健性检验结果一
表8 稳健性检验结果二
四、结论与建议
在探究对外直接投资与经济增长方式转型之间的关系时,本文首先通过理论分析提出对外直接投资影响经济增长方式转型的两种渠道,然后为了定量考察其影响并验证这两种影响渠道,构建了经济增长方式的量化指标——经济增长集约化水平,并基于2003—2017年我国省级行政区的面板数据,运用GMM方法进行了实证分析。
(一)结论
研究结果表明:(1)在样本区间内,对外直接投资显著提高了我国经济增长集约化水平,但该作用的发挥存在一定时滞。(2)以人力资本水平为表征的吸收能力的提高能够更好地发挥对外直接投资的逆向技术溢出效应,从而提高经济增长集约化水平。(3)对外直接投资与产业结构升级之间存在良性互动关系,对外直接投资通过产业结构升级渠道实现了集约型经济增长。
(二)建议
第一,对外直接投资是推动我国经济增长集约化的重要因素,应提振企业对外直接投资的信心,减少对外直接投资限制,给予对外投资企业适当激励。在全球疫情大流行的背景下,单边主义和保护主义乘势而起,世界经济面临诸多不确定性。在后疫情时代,我国要深化对外开放,不仅要“稳外资”,同时也要促进企业进行对外直接投资。既要重视向发达国家的逆梯度直接投资,又要重视向发展中国家的顺梯度直接投资,充分发挥对外直接投资对经济增长方式转型的积极作用。
第二,重视发挥人力资本的作用,提升人力资本回报率,提高对国外先进技术的吸收能力。提高人力资本水平,不能单纯注重学历教育,而是要进一步加强产学研深度融合,增强自主创新能力,将知识、技术和发明专利转化为现实生产力。同时,重视从业人员技能培训,通过提高从业人员的学习和模仿能力以更好地吸收国外先进技术。
第三,利用发达国家产业空心化契机,加快实现国内产业结构升级,构筑稳固安全的国内产业链。我国正处于低端制造业向高端制造业转型时期,在许多尖端科技领域仍处于被动地位,要充分利用国外产业空心化所营造的外部市场机遇,努力缩短产品研发周期,加速国内产业结构调整,通过对外直接投资和国内产业结构升级的良性互动进一步推动我国经济增长方式转型。
注释:
① 联合国贸易和发展会议(UNCTAD)针对不同的投资动机,将对外直接投资划分为市场寻求型、效率寻求型、资源寻求型和创新资产寻求型四种类型。