呂 品,潘沈仁
(浙江理工大學(xué)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究所,杭州 310018)
FDl、進(jìn)出口貿(mào)易對全要素生產(chǎn)率的影響
——基于省市數(shù)據(jù)的空間計(jì)量分析
呂 品,潘沈仁
(浙江理工大學(xué)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究所,杭州 310018)
考慮全要素生產(chǎn)率在空間上的溢出效應(yīng),采用空間計(jì)量方法,實(shí)證分析2000—2010年中國30省市FDI、進(jìn)出口貿(mào)易這兩種主要的技術(shù)引進(jìn)方式對全要素生產(chǎn)率的影響。結(jié)果表明:我國各省市全要素生產(chǎn)率表現(xiàn)出明顯的空間集聚特征;進(jìn)口促進(jìn)了全要素生產(chǎn)率的增長,而出口對全要素生產(chǎn)率的增長影響不顯著;FDI一定程度上對全要素生產(chǎn)率有促進(jìn)作用;研發(fā)投入與全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)。
全要素生產(chǎn)率;進(jìn)出口貿(mào)易;FDI;空間計(jì)量模型
對于FDI與全要素生產(chǎn)率的關(guān)系的實(shí)證研究主要分為兩類:第一類研究結(jié)果支持了FDI的引進(jìn)促進(jìn)了全要素生產(chǎn)率的提高這一結(jié)論。Blomstrom等[8]利用墨西哥1970年的行業(yè)數(shù)據(jù),實(shí)證得出了墨西哥FDI對全要素生產(chǎn)率有促進(jìn)作用。Haskel等[9]研究表明:從企業(yè)和行業(yè)視角看,相關(guān)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率與它所在行業(yè)的外商直接投資額存在較為顯著的正相關(guān)關(guān)系。在國內(nèi),潘文卿[10]通過對1995—2000年面板數(shù)據(jù)的FDI的外溢效應(yīng)進(jìn)行分析,得出FDI對內(nèi)資部門的增長起到積極作用,還有其他一些學(xué)者的研究結(jié)果也都表明了FDI有助于全要素生產(chǎn)率的提高[11]。另一類則說明FDI對全要素生產(chǎn)率沒有促進(jìn)作用。Haddad[12]以摩洛哥的制造業(yè)為樣本研究發(fā)現(xiàn),外商直接投資越多的行業(yè),全要素生產(chǎn)率的增長速度反而較慢。Grether[13]通過對墨西哥制造業(yè)的研究,發(fā)現(xiàn)FDI的所謂外溢效應(yīng)在墨西哥制造業(yè)內(nèi)沒有顯著存在。
遺憾的是,目前關(guān)注全要素生產(chǎn)率的影響因素大都是從進(jìn)出口或FDI單一視角展開,鮮有文獻(xiàn)考察進(jìn)出口和FDI兩者對全要素生產(chǎn)率的影響。少數(shù)文獻(xiàn)研究了對外開放(包括進(jìn)出口和FDI)對全要素生產(chǎn)率增長的影響,國外學(xué)者Edward[14]考察了1960-1990年間92個(gè)國家的對外開放對全要素生產(chǎn)率的影響,結(jié)果發(fā)現(xiàn)對外開放促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的增長;Cameron等[15]的研究也得出相同結(jié)論:對外開放與全要素生產(chǎn)的增長呈現(xiàn)正相關(guān);國內(nèi)學(xué)者何元慶16]和許培源[17]利用省際面板數(shù)據(jù)分析對外開放對我國TFP增長的影響,結(jié)果發(fā)現(xiàn)進(jìn)口貿(mào)易和FDI均對全要素生產(chǎn)率的增長產(chǎn)生了正向技術(shù)溢出作用,而出口貿(mào)易對全要素生產(chǎn)率的增長有輕微的負(fù)向影響;劉舜佳[18]則認(rèn)為在短期內(nèi)FDI有助于全要素生產(chǎn)率的提高,但長期來看進(jìn)出口貿(mào)易和FDI都無助于我國全要素生產(chǎn)率的提高和非物化的技術(shù)進(jìn)步。
根據(jù)空間經(jīng)濟(jì)學(xué)理論,空間地理位置相鄰近的地區(qū),地區(qū)間的技術(shù)交流、生產(chǎn)要素流動(dòng)和經(jīng)濟(jì)合作較便利且頻次高,因此,在研究我國各省市FDI、進(jìn)出口貿(mào)易對TFP增長的影響時(shí),引入空間因素是非常有必要的?;谝陨戏治?,本文將采用空間計(jì)量方法來分析我國各省市FDI、進(jìn)出口貿(mào)易對TFP增長的影響,以期能更全面客觀的反映經(jīng)濟(jì)事實(shí)。
(一)基于DEA的Malmquist生產(chǎn)指數(shù)法
Malmquist生產(chǎn)指數(shù)法源于Malmquist(1963)中提出的縮放因子的概念,后來Charnes等[19]將該指數(shù)與DEA理論結(jié)合起來,利用馬奎斯特投入—產(chǎn)出距離來定義TFP指數(shù)。此后馬奎斯特TFP指數(shù)在關(guān)于生產(chǎn)率測算的研究中得到了廣泛的應(yīng)用?;谠摲椒ǖ膬?yōu)點(diǎn),本文運(yùn)用基于DEA的Malmquist生產(chǎn)指數(shù)法來測算全要素生產(chǎn)率,并對全要素生產(chǎn)率進(jìn)行分解。
(二)相關(guān)變量選取以及相應(yīng)的處理方法
鑒于面板數(shù)據(jù)的可獲得性,本文選取除西藏自治區(qū)、臺灣、香港和澳門之外的30個(gè)省市為樣本,樣本期為2000—2010年。測算TFP涉及到的相關(guān)變量有:總產(chǎn)出、資本投入和勞動(dòng)投入。
a)總產(chǎn)出。以全國30個(gè)省市2000年到2010年的實(shí)際GDP作為總產(chǎn)出??梢杂?jì)算以2000年為基期價(jià)格計(jì)算的GDP序列。
b)勞動(dòng)投入量。選取全國30省市總就業(yè)人員作為勞動(dòng)投入量,用L表示。
c)資本存量。采用“永續(xù)盤存法”,參考張軍等[20]的計(jì)算法。為減小誤差,把2000年作為基年的資本存量確定,把各省2000年的資本存量由1952年為基期轉(zhuǎn)換為以2000年為基期,采用固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù),各省市固定資本形成總額的折舊率確定為9.6%。
(三)測算結(jié)果分解
根據(jù)Malmquist生產(chǎn)指數(shù)法,利用2000—2010年的30個(gè)決策單位,一個(gè)產(chǎn)出變量和兩個(gè)投入變量,通過DEAP2.1軟件可以測算出各年各省市的全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)、技術(shù)效率變化指數(shù)、技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)。
1.各省市全要素生產(chǎn)率增長率及其分解
表1是經(jīng)過處理并整理而得到的各省市2000—2010年期間各生產(chǎn)指數(shù)的年度平均值。表1的數(shù)據(jù)顯示,以Malmquist指數(shù)所計(jì)算的我國全要素生產(chǎn)率在2000—2010年間年均下降了1.4個(gè)百分點(diǎn)。并且,在所有30個(gè)省市中,只有天津、黑龍江、上海、江蘇、浙江、廣東、海南和新疆8個(gè)省市的TFP指數(shù)是大于1的,意味著這8省市的全要素生產(chǎn)率在2000—2010年之間是增長的,其中上海的TFP指數(shù)最高,為1.048;在TFP指數(shù)小于1的22省市中,北京、河北、遼寧、福建、山東、四川、云南和青海這8省市是高于全國水平的。
從表1的計(jì)算結(jié)果看,以Malmquist指數(shù)所計(jì)算的我國技術(shù)進(jìn)步指數(shù)和技術(shù)效率指數(shù)都是小于1的,表明2000—2010年我國沒有發(fā)生明顯的技術(shù)進(jìn)步,技術(shù)效率也沒有明顯提升。就技術(shù)進(jìn)步來看,雖然全國均值沒有發(fā)生明顯技術(shù)進(jìn)步,但是,北京、天津、遼寧、吉林、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、云南和新疆12個(gè)省市技術(shù)進(jìn)步指數(shù)都大于1,表明這12省市在2000—2010年之間技術(shù)是有發(fā)生進(jìn)步的。其中,上海市的技術(shù)進(jìn)步率最大,為4.8%。而就技術(shù)效率變化來看,在不變規(guī)模收益下的效率在2000—2010年間有輕微的下降,下降了0.2個(gè)百分點(diǎn)。除去三個(gè)保持不變的省份(河北、上海和廣東),還有黑龍江、安徽、江西、湖南、海南、四川、貴州、陜西和甘肅的技術(shù)效率有所提高,其中四川提升幅度最大,為4.2個(gè)百分點(diǎn)。
表1 各省市全要素生產(chǎn)率增長率及其分解
2.歷年全要素生產(chǎn)率增長率及其分解
表2顯示2001—2010年我國省際平均的全要素生產(chǎn)率下降了1.4%,其中技術(shù)進(jìn)步年均下降了1.2%,技術(shù)效率年均下降了0.2%,可以看出我國全要素生產(chǎn)率的下降主要是由技術(shù)進(jìn)步下降引起的,而技術(shù)效率的影響比較小。表2還顯示,2001年我國的TFP是增長的,其余年份TFP都是下降的,2009年下降最為嚴(yán)重,下降了4.1個(gè)百分點(diǎn)。
表2 歷年全要素生產(chǎn)率增長率及其分解
圖1 全要素生產(chǎn)率變化、技術(shù)進(jìn)步率變化、技術(shù)效率變化的時(shí)間趨勢
由圖1可知,全要素生產(chǎn)率在2001—2010年整體來說是下降的,2001年全要素生產(chǎn)率最高,2009年下降到最低。2001—2006年全要素生產(chǎn)率平穩(wěn)下降;2007—2010年全要素生產(chǎn)率波動(dòng)幅度較大。總體來看,雖然全要素生產(chǎn)率出現(xiàn)階段性的較大幅度的波動(dòng),但是除2001年外,2002—2010年都是負(fù)增長的。技術(shù)進(jìn)步的變化與TFP的變化趨勢基本一致??傮w上,除2007年技術(shù)進(jìn)步率為正值外,其余各年份的技術(shù)進(jìn)步率為負(fù)值。技術(shù)效率方面,2001年、2002年出現(xiàn)技術(shù)效率提升,其余年份均有所下降。與全要素生產(chǎn)率和技術(shù)進(jìn)步率的變化趨勢不同,技術(shù)效率總體呈現(xiàn)下降的變化趨勢,波動(dòng)幅度也相對較小。
根據(jù)空間經(jīng)濟(jì)學(xué)理論,空間地理位置相鄰近的地區(qū),地區(qū)間的技術(shù)交流、生產(chǎn)要素流動(dòng)和經(jīng)濟(jì)合作便利且頻次高,因此,在研究我國各省市的FDI、進(jìn)出口貿(mào)易對TFP增長的影響時(shí),引入空間因素是必要的。構(gòu)造空間計(jì)量模型有兩個(gè)步驟:一是空間相關(guān)性的檢驗(yàn);二是空間計(jì)量模型類型的選擇。
(一)空間相關(guān)性檢驗(yàn)
首先根據(jù)邊界鄰接法得到空間權(quán)重矩陣,為避免“孤島效應(yīng)”,設(shè)海南與廣東和廣西擁有共同邊界。采用Matlab7.0軟件計(jì)算2001—2010年我國30個(gè)省市全要素生產(chǎn)率的Moran I指數(shù),并根據(jù)Z值來判斷Moran I指數(shù)的顯著性,結(jié)果見表3。
表3 2001—2010年我國全要素生產(chǎn)率的Moran l統(tǒng)計(jì)值
由表3知道,2001—2010年各個(gè)年份中Moran I指數(shù)都通過了顯著性檢驗(yàn),并且Moran I指數(shù)為正值,這說明我國全要素生產(chǎn)率整體表現(xiàn)為正的空間相關(guān)性,即我國全要素生產(chǎn)率的空間分布并不是完全隨機(jī)狀態(tài),而是呈集聚效應(yīng),全要素生產(chǎn)率較高的地區(qū)其周邊地區(qū)全要素生產(chǎn)率也較高,全要素生產(chǎn)率較低的地區(qū)其周邊地區(qū)全要素生產(chǎn)率也較低。
利用GeoDa軟件,得到2001年、2006年和2010年我國全要素生產(chǎn)率的Moran I散點(diǎn)圖(見圖2)。由圖2可知,絕大部分省市聚集在第一象限和第三象限,說明高-高型(H-H型)和低-低型(L-L型)居于主導(dǎo)地位,即較高的TFP增長率的省市相鄰(H-H型),2001年屬于H-H型的省市有浙江、山西、山東、青海、寧夏、內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、北京、天津、海南、福建、上海、江蘇和河北,2010年H-H型省區(qū)有浙江、新疆、青海、江西、北京、天津、福建、上海和江蘇;較低的TFP增長率的省市相鄰(L-L型),2001年屬于L-L型的省市有江西、湖南、湖北、貴州、廣西、安徽和重慶,2010年屬于L-L型的省市有云南、陜西、山西、寧夏、內(nèi)蒙古、吉林、湖南、湖北、河南、海南、貴州、廣西、甘肅和安徽。由此可見,我國全要素生產(chǎn)率在空間上基本表現(xiàn)為“高高集聚”和“低低集聚”兩種特征,形成一種“局部趨同、總體分異”的空間格局。
圖2 2001和2010年我國全要素生產(chǎn)率的Moran I散點(diǎn)圖
(二)模型的設(shè)定
通過Moran I值空間相關(guān)性檢驗(yàn),表明我國30省市全要素生產(chǎn)率存在顯著的空間相關(guān)性。因此,如果忽略這種空間相關(guān)性,將導(dǎo)致相關(guān)的研究結(jié)論出現(xiàn)偏誤。結(jié)合前面的分析,將待估計(jì)的計(jì)量模型設(shè)定為:
其中yi為被解釋變量,Zi為影響TFP的控制變量,Xi為解釋變量,Wij為空間權(quán)重矩陣,相鄰省市的TFP對該省市的TFP影響反映在系數(shù)ρ上。將空間滯后模型(SLM)設(shè)定如下:
不難看出,假定省市j的全要素生產(chǎn)率對省市i的全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響。系數(shù)ρ綜合反映了相鄰省市解釋變量的影響力。如果空間相關(guān)性由模型以外的因素決定,則將空間誤差模型(SEM)設(shè)定為:其中,i代表省市個(gè)體,t代表時(shí)間,tfpit代表省市TFP增長率,exit、imit、fdiit為各省市的出口總額、進(jìn)口總額、FDI占GDP的百分比,rdit為各省的R&D投資占GPD的比重,ρ和λ分別表示空間滯后回歸系數(shù)和空間誤差回歸系數(shù),Wit是權(quán)重矩陣,εit和μit是隨機(jī)誤差向量。
(三)變量的選取
a)外商直接投資變量(fdi)。FDI對一個(gè)國家(或地區(qū))的影響不僅在于增加資本投入,還包括FDI技術(shù)溢出效應(yīng),即FDI流入所帶來的先進(jìn)的技術(shù)和管理經(jīng)驗(yàn)。首先把以美元計(jì)量的FDI轉(zhuǎn)換成以人民幣為單位的FDI;然后以各省市外商直接投資額占GDP的百分比fdiit衡量FDI對全要素生產(chǎn)率的影響。
b)進(jìn)出口變量(im和ex)。選取進(jìn)口額和出口額作為解釋變量,首先對中國統(tǒng)計(jì)年鑒的相關(guān)指標(biāo)用當(dāng)年的人民幣兌美元匯率換算成人民幣,然后以各省市的進(jìn)口額、出口額占GDP的百分比——exit、imit衡量出口和進(jìn)口對全要素生產(chǎn)率的影響。
c)R&D投入變量(rd)。由新增長理論可知:R&D投入可能是影響TFP增長的關(guān)鍵因素。將各省市的R&D投入強(qiáng)度占GDP比重rdit作為影響全要素生產(chǎn)率的控制變量。
使用2001—2010年我國30個(gè)省市的面板數(shù)據(jù)作為樣本,共300個(gè)觀測值,相關(guān)研究變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表4。
表4 研究變量描述性統(tǒng)計(jì)
依照2001—2010年我國30個(gè)省市樣本數(shù)據(jù),采用空間經(jīng)濟(jì)面板計(jì)量方法,用Matlab 7.0軟件估計(jì)了空間滯后模型和空間誤差模型,為了便于比較,同時(shí)給出通過普通面板數(shù)據(jù)的加權(quán)最小二乘法(WLS)進(jìn)行估計(jì),整理結(jié)果如表5。
表5 全國層面的回歸結(jié)果
從WLS回歸結(jié)果可知,模型的擬合優(yōu)度達(dá)到19.58%,且整體上比較顯著,DW值為1.805 7,表明解釋變量之間的多重共線性問題得到良好解決。觀察各解釋變量的系數(shù)可知,出口變量ex的系數(shù)為0.049 6,并通過了1%的顯著性水平,說明出口對我國全要素生產(chǎn)率的增長具有顯著的正向效應(yīng)。進(jìn)口變量im和研發(fā)投入變量rd的系數(shù)分別為0.043 8和-0.694 1,并且都通過了10%的顯著性檢驗(yàn),表明進(jìn)口對我國TFP的正向效應(yīng)比較顯著,科研投入對我國TFP的負(fù)向效應(yīng)顯著。外商直接投資變量fdi的系數(shù)為0.058 5,可見外商直接投資對我國全要素生產(chǎn)率具有明顯的正效應(yīng),但不顯著,出現(xiàn)這種情況的原因可能有以下兩個(gè):a)FDI本身對全要素生產(chǎn)率沒有顯著的正向效應(yīng);b)WLS模型的設(shè)定存在問題,例如未考慮到全要素生產(chǎn)率在地理上的空間關(guān)聯(lián)等。
從空間計(jì)量模型SLM和SEM的回歸結(jié)果可以看出,相對WLS的回歸結(jié)果,引入空間因素后模型整體的擬合優(yōu)度和Log L值都得到提高,而且空間自回歸系數(shù)ρ和空間誤差回歸系數(shù)λ都達(dá)到1%的顯著水平,說明引入空間因素是有實(shí)際意義的,如果忽略經(jīng)濟(jì)體之間潛在的空間相關(guān)性,基于OLS的回歸模型是有偏誤的。對比SLM模型和SEM模型的回歸結(jié)果,我們發(fā)現(xiàn)兩者比較接近,但為了區(qū)分是內(nèi)生的空間自回歸還是空間誤差自相關(guān),還需借助Anselin和Florax(1995)的準(zhǔn)則進(jìn)行判定:注意到LM(sar)的值大于LM(error),R-LM(sar)的值也大于R-LM(error),而且LM(sar)和R-LM(sar)的顯著性分別都大于LM(error)和R-LM(error),因此認(rèn)為空間滯后模型比空間誤差模型優(yōu)勢明顯。
對比WLS回歸結(jié)果與SLM回歸結(jié)果,可以得到以下結(jié)論:
a)引入空間變量對解釋全要素生產(chǎn)率空間溢出效應(yīng)的作用顯著,這里空間自回歸系數(shù)ρ值為0.499 9,并通過1%的顯著性檢驗(yàn),說明我國全要素生產(chǎn)率在地理空間的鄰接上客觀表現(xiàn)出較明顯的空間依賴性,而這種空間依賴性主要通過溢出沖擊的空間傳遞來實(shí)現(xiàn)。從統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度看,ρ度量了相鄰地區(qū)觀測值的變化對本地區(qū)觀測值的影響方向程度,于是當(dāng)相鄰省市的全要素生產(chǎn)率變動(dòng)1%時(shí),將促使本省市全要素生產(chǎn)率同向變動(dòng)0.499 9%,這個(gè)經(jīng)驗(yàn)結(jié)論與前文證實(shí)的我國全要素生產(chǎn)率存在空間自相關(guān)性是相呼應(yīng)的。尤其表現(xiàn)在L-L型和H-H型集聚帶的全要素生產(chǎn)率空間集聚效應(yīng)非常突出。
b)SLM回歸結(jié)果中,ex的系數(shù)為0.019 9,顯示了出口對全要素生產(chǎn)率的增長有正影響,但不顯著。其原因是我國進(jìn)、出口的商品結(jié)構(gòu)不合理所致。根據(jù)相關(guān)統(tǒng)計(jì),我國出口產(chǎn)品中,技術(shù)含量低的勞動(dòng)密集型產(chǎn)品占比較大;另外我國主要是外資企業(yè)的出口,這一部分出口對TFP增長的影響可能被FDI所替代。im的系數(shù)為0.049 4,且通過5%的顯著性檢驗(yàn),進(jìn)一步顯示了進(jìn)口對全要素生產(chǎn)率的增長有顯著的正影響。因?yàn)檫M(jìn)口可以獲得大量國外先進(jìn)的機(jī)器設(shè)備和零部件。這些先進(jìn)的機(jī)器設(shè)備和零部件投入生產(chǎn)導(dǎo)致了本地區(qū)TFP的增長,而且這些先進(jìn)中間產(chǎn)品可以被國內(nèi)企業(yè)所仿制,這樣,外國的一些較為先進(jìn)制造技術(shù)就會(huì)擴(kuò)散到國內(nèi)相關(guān)企業(yè),從而促進(jìn)TFP的增長。
c)SLM回歸結(jié)果中,fdi的系數(shù)為0.141 9,且通過了1%顯著性檢驗(yàn),說明FDI對TFP的增長有較明顯的促進(jìn)作用。這主要是由于隨著外商直接投資帶來的一些額外資源,諸如企業(yè)的管理經(jīng)驗(yàn)、工作流程、營銷技術(shù)和國際分銷網(wǎng)絡(luò)渠道、技術(shù)創(chuàng)新和研發(fā)能力等的貢獻(xiàn)。這些額外資源具有較強(qiáng)的溢出效應(yīng),而且溢出的路徑也是多維的,從管理和技術(shù)層面提高TFP。此外,隨著FDI引進(jìn)也會(huì)引入國際競爭的規(guī)則幫助建立國內(nèi)市場競爭機(jī)制,提高和改善國內(nèi)市場資源配置效率。
d)研發(fā)投入rd的系數(shù)為-0.92,并通過了5%的顯著性檢驗(yàn),表明研發(fā)投入與TFP的增長呈負(fù)相關(guān)。這是由于我國目前研發(fā)投入的使用效率和投入結(jié)構(gòu)等存在一定的問題,中國的R&D投資主要集中于大型國有企業(yè),而國有企業(yè)存在嚴(yán)重的預(yù)算軟約束和委托代理問題。R&D投資強(qiáng)度太大導(dǎo)致投資效率低下。
采用空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)方法,以我國30個(gè)省市2001—2010年的面板數(shù)據(jù)為樣本,考察進(jìn)出口貿(mào)易、FDI對全要素生產(chǎn)率的影響。通過普通面板回歸(WLS)和空間面板回歸(SLM)結(jié)果的對比,可以得出的主要結(jié)論如下:a)我國各省市的全要素生產(chǎn)率表現(xiàn)出明顯的空間集聚特征,且絕大部分省市屬于高-高(H-H)和低-低(L-L)型;b)FDI對TFP的增長有顯著的促進(jìn)作用,并且其促進(jìn)作用大于進(jìn)出口貿(mào)易產(chǎn)生的技術(shù)溢出;c)進(jìn)口貿(mào)易對全要素生產(chǎn)率的增長有顯著的正向效應(yīng),而出口貿(mào)易對全要素生產(chǎn)率的增長有正向影響但不顯著;d)就控制變量而言,R&D的符號顯著為負(fù),說明研發(fā)投入與TFP的增長呈負(fù)相關(guān);e)我國全要素生產(chǎn)率在地理空間的鄰接上客觀表現(xiàn)出較明顯的空間依賴性,而這種空間依賴性是通過內(nèi)生的空間滯后來實(shí)現(xiàn)?;谝陨系慕Y(jié)論,提出如下政策建議:a)應(yīng)該擴(kuò)大我國的FDI和進(jìn)口,作為促進(jìn)我國全要素生產(chǎn)率增長的兩個(gè)主要手段,我國應(yīng)充分利用FDI和進(jìn)口帶來的國際技術(shù)溢出,提升我國的技術(shù)發(fā)展水平;b)提高我國企業(yè)出口產(chǎn)品的技術(shù)含量,降低對外資企業(yè)出口的依賴;c)政府應(yīng)該要多方面多層次地加大我國國內(nèi)的R&D投入,對現(xiàn)有的研發(fā)部門進(jìn)行有效地干預(yù);d)在對全要素生產(chǎn)率的分析與政策制定過程中,應(yīng)該將省市之間的空間相互依賴納入其中,充分利用周邊省市對該省市的影響來促進(jìn)我國全要素生產(chǎn)率的增長。
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(責(zé)任編輯:陳和榜)
lnfluence of FDl and lmport and Export Trade on Total Factor Productivity——Spatial Econometric Analysis Based on Provincial and Municipal Data
LüPin,PAN Shen-ren
(Research Institute of Industrial Economy,Zhejiang Sci-Tech University,Hangzhou 310018,China)
Considering the overflow effect of total factor productivity in space,this paper conducts empirical analysis on the influence of two main ways of technical import-FDI and import and export trade in 30 provinces and cities of China in 2000-2010 on total factor productivity with spatial econometric method.The result shows that total factor productivity in provinces and cities of China shows an obvious spatial agglomeration feature;import promotes the growth of total factor productivity,while export does not have significant influence on the growth of total factor productivity;FDI promotes total factor productivity to a certain extent;research input and total factor productivity have negative correlation.
total factor productivity;import and export trade;FDI;spatial econometric model
1673-3851(2014)02-0029-07
F752
A
在學(xué)術(shù)界,通常以全要素生產(chǎn)率(total factor productivity,TFP)來衡量一個(gè)國家或地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的好壞,因此,要提高我國經(jīng)濟(jì)增長的質(zhì)量,就要研究如何提高全要素生產(chǎn)率。但是,作為提高全要素生產(chǎn)率的有效途徑的技術(shù)進(jìn)步從哪里來呢?一種觀點(diǎn)是通過引進(jìn),如林毅夫等[1]認(rèn)為通過進(jìn)出口貿(mào)易和外商直接投資(FDI)的形式從國外進(jìn)口大量富含先進(jìn)技術(shù)的資本品是我國現(xiàn)階段快速提升技術(shù)水平的主要手段;另一種觀點(diǎn)是通過自主創(chuàng)新。但是,鄭玉歆[2]和易綱等[3]都認(rèn)為自主創(chuàng)新耗時(shí)又耗成本,且自行開發(fā)尖端技術(shù)不僅投入大而且失敗率高,而購買技術(shù)設(shè)備的成本則要低得多。因此,引進(jìn)技術(shù)成為省時(shí)且見效快的方法。目前我國引進(jìn)技術(shù)主要通過兩個(gè)途徑實(shí)現(xiàn),一是進(jìn)出口貿(mào)易,二是通過吸引國際投資即FDI。進(jìn)出口貿(mào)易對TFP的影響主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面:一是進(jìn)口的技術(shù)擴(kuò)散和競爭效應(yīng),通過進(jìn)口技術(shù)含量比較高的資本品或中間品促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步,同時(shí)國外進(jìn)口的高技術(shù)資本品會(huì)迫使國內(nèi)的創(chuàng)新者加快創(chuàng)新速度以生產(chǎn)技術(shù)含量高的產(chǎn)品;二是通過出口的方式與國際接觸,企業(yè)可以獲得新的生產(chǎn)技術(shù)、新的產(chǎn)品設(shè)計(jì)等。類似地,F(xiàn)DI對全要素生產(chǎn)率的影響也體現(xiàn)在兩個(gè)方面:一是技術(shù)水平和生產(chǎn)效率較高的外資企業(yè)本身帶來的直接的技術(shù)進(jìn)步效應(yīng);二是FDI流入產(chǎn)生的所謂競爭效應(yīng)和模仿效應(yīng)以及幫助企業(yè)員工培訓(xùn)所帶來的間接技術(shù)進(jìn)步。
從實(shí)證研究的視角看,Coe等[4]最早證實(shí)了進(jìn)出口貿(mào)易技術(shù)溢出的存在,他們的實(shí)證結(jié)果表明進(jìn)出口貿(mào)易對全要素生產(chǎn)率有顯著的正影響。我國對這方面的研究以宏觀層面為主,方希樺等[5]借鑒CH模型證實(shí)了G7國家的研發(fā)投入通過進(jìn)口貿(mào)易途徑顯著的促進(jìn)了我國全要素生產(chǎn)率的增長;許和連等[6]利用我國省際面板數(shù)據(jù)進(jìn)行的實(shí)證研究,結(jié)果表明,進(jìn)出口貿(mào)易增長對我國全要素生產(chǎn)率的提高存在促進(jìn)作用;李小平等[7]用FFR模型考察國際R&D溢出對中國工業(yè)行業(yè)生產(chǎn)率的影響,發(fā)現(xiàn)進(jìn)出口貿(mào)易的國際R&D溢出促進(jìn)全要素生產(chǎn)率增長。
2013-10-12
國家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目(71003086);浙江省高校人文社會(huì)科學(xué)重點(diǎn)研究基地浙江理工大學(xué)應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)基地資金資助項(xiàng)目(11210031251339)
呂 品(1969-),山西大同人,副教授,研究方向?yàn)閲H投資,產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新。
潘沈仁,E-mail:780190909@qq.com
浙江理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)2014年2期