王林輝,楊 博,董懿萱
(1華東師范大學 經(jīng)濟與管理學部,上海 200241;2上海交通大學 安泰經(jīng)濟與管理學院,上海 200240)
?
技術進步偏向性的跨國傳遞效應
——來自中美制造業(yè)的經(jīng)驗證據(jù)
王林輝1,楊 博1,董懿萱2
(1華東師范大學 經(jīng)濟與管理學部,上海 200241;2上海交通大學 安泰經(jīng)濟與管理學院,上海 200240)
依據(jù)Hicks和Acemoglu的技術進步方向定義,將生產(chǎn)函數(shù)設定為CES形式,使用三方程標準化系統(tǒng)方法測定并對比中美制造業(yè)22個細分行業(yè)技術進步偏向性指數(shù),通過面板數(shù)據(jù)實證檢驗中美制造業(yè)技術進步偏向性的跨國傳遞效應。研究發(fā)現(xiàn),中國制造業(yè)技術進步整體為資本偏向性,呈逆要素稟賦發(fā)展趨勢,且與美國制造業(yè)技術進步偏向性指數(shù)走勢基本一致。面板數(shù)據(jù)的實證檢驗結(jié)果顯示,美國制造業(yè)技術進步偏向性對中國存在跨國傳遞效應,中國制造業(yè)技術進步資本偏向性主要受美國影響,但存在1-2年的時滯,而要素稟賦結(jié)構(gòu)和自主創(chuàng)新并未使技術進步轉(zhuǎn)向資本。
技術進步;跨國傳遞;要素稟賦;制造業(yè);偏向性
Solow[1]的新古典經(jīng)濟增長模型假設只存在資本和勞動力兩種類型的生產(chǎn)要素,技術具有無偏性,技術進步將同比例地作用于勞動力和資本這兩種要素,兩種要素在總產(chǎn)出中的份額保持固定比例。然而,無偏中性技術假設不能解釋廣泛存在的要素使用效率差異和要素投入比的變化問題。實際上,技術進步對生產(chǎn)要素的作用效果并不總是相等,在很多時候表現(xiàn)出有偏特征。Acemoglu[2]對技術進步的偏向性做出了定義:有偏性技術進步是指技術有偏地提高某一要素的邊際產(chǎn)出,如技術進步使得要素Z的邊際產(chǎn)出高于其他要素,則為偏向Z的技術進步。近年來,中國技術進步方向一直有偏向資本的趨勢。戴天仕和徐現(xiàn)祥[3]根據(jù)Acemoglu的定義推導出技術進步偏向性指數(shù)計算方法,并測算了中國1978—2005年技術進步偏向性指數(shù),結(jié)果表明,中國技術進步方向在1983年之后開始由偏向勞動轉(zhuǎn)為偏向資本,并且偏向資本的速度越來越快。筆者[4]測算發(fā)現(xiàn)自1998年起,八大行業(yè)中除金融和房地產(chǎn)業(yè)以外的六大產(chǎn)業(yè)技術進步都呈現(xiàn)資本偏向性,在2004年達到峰值。董直慶等[5]以省際和行業(yè)視角測算了技術進步偏向性,發(fā)現(xiàn)1979—2010年中國29個省份技術進步偏向資本程度越來越強,三次產(chǎn)業(yè)的技術進步整體也呈資本偏向性。
那么技術進步方向取決于何種因素?筆者認為,技術進步與要素稟賦結(jié)構(gòu)的依賴關系明顯,且技術與要素稟賦的適宜程度也會影響技術效率的發(fā)揮[6]。國勝鐵[7]認為,要素稟賦與技術進步之間呈現(xiàn)出“相依性”關系,人力資本、物質(zhì)資本等要素稟賦及其要素稟賦組合是技術進步的重要影響因素,要素稟賦結(jié)構(gòu)變化是技術進步路徑調(diào)整的前提,企業(yè)的生產(chǎn)技術選擇要符合“合適性”原則。Acemoglu[2]提出,價格效應和市場規(guī)模效應會通過要素間替代彈性對技術進步的方向產(chǎn)生影響。要素替代彈性小于1時,由于價格效應的作用,生產(chǎn)者更傾向于使用提高產(chǎn)品價格的技術,作用的結(jié)果使技術研發(fā)傾向于使用更多的稀缺要素;而當要素替代彈性大于1時,由于市場規(guī)模效應的作用,生產(chǎn)者更樂于使用擴大產(chǎn)品市場規(guī)模的技術,結(jié)果使得技術研發(fā)傾向于使用更多的豐裕要素。
然而,技術進步方向并非內(nèi)生于本國自身要素稟賦。李卓和李智娟[8]認為在開放經(jīng)濟條件下,受到國際貿(mào)易和趕超戰(zhàn)略等因素的影響,中國的技術進步方向可能呈現(xiàn)逆要素稟賦的特征。發(fā)達國家和發(fā)展中國家的要素稟賦具有很大差異,因而技術進步偏向性和強度也大相徑庭。一般而言,發(fā)達國家技術進步路徑更多采取自主創(chuàng)新的形式,而發(fā)展中國家技術引進較多[9]。Basu和Weil[10]、Acemoglu[2,11]認為,每種技術都有與之相匹配的要素投入結(jié)構(gòu),發(fā)達國家資本深化程度通常超過發(fā)展中國家,因此在研發(fā)中會衍生出與經(jīng)濟中較豐裕的資本要素相結(jié)合的技術及技術組合,呈現(xiàn)出資本偏向特征。相對于發(fā)達國家而言,發(fā)展中國家往往勞動要素豐裕,故多使用勞動偏向型技術,而引進發(fā)達國家技術后,技術進步方向會發(fā)生轉(zhuǎn)變。貿(mào)易自由化引發(fā)的市場競爭效應、產(chǎn)品價格競爭效應和市場規(guī)模效應,都是引發(fā)技術進步偏向性在傳遞中發(fā)生變化的原因[12]。董直慶等[12]建立了技術進步方向的跨國傳遞模型,研究了技術進步偏向性跨國傳遞的內(nèi)在機理,認為發(fā)展中國家會根據(jù)本國要素稟賦結(jié)構(gòu)選擇相近的技術或?qū)λM的技術進行改良,改變技術使用過程中的要素配置結(jié)構(gòu),使之更適宜本國國情。
事實上,技術進步方向存在跨國傳遞效應,技術輸出國的技術進步方向?qū)夹g引進國具有導向作用,但國內(nèi)外學者對技術進步方向傳遞研究較少?,F(xiàn)有的國內(nèi)外文獻對技術進步方向的研究,大多都集中于研究一國范圍內(nèi)技術進步偏向性及地區(qū)與行業(yè)差異[13-15],對技術進步偏向性形成和跨國傳遞效應研究較少。Andrew[16]和Chen[17]測算了美國部分行業(yè)技術進步偏向性,發(fā)現(xiàn)行業(yè)間技術進步偏向性大小差異很大。國內(nèi)有些學者從地域或省際層面考察了有偏性技術進步[15,18]??讘楙惖萚19]發(fā)現(xiàn)中國33個工業(yè)行業(yè)的技術進步偏向特性有差異,各行業(yè)應加大與要素稟賦相適宜技術的研發(fā)力度。鐘世川和雷欽禮[20]測算了中國工業(yè)1979—2011技術進步偏向性,發(fā)現(xiàn)中國工業(yè)38個行業(yè)大致經(jīng)歷了技術進步從偏向勞動到偏向資本的轉(zhuǎn)變。本文從中美制造業(yè)細分行業(yè)層面入手,分別測算22個制造業(yè)細分行業(yè)的技術進步偏向性及其變化特征,并分析中國受最大貿(mào)易伙伴國美國技術進步偏向性的影響,探究技術進步方向的跨國傳遞效應,解釋中國技術進步方向的逆要素稟賦特征,這也是本文的一個創(chuàng)新之處。
(一)技術進步偏向性指數(shù)構(gòu)建
本文借鑒Hicks[21]和 Acemoglu[22]的研究思路構(gòu)建技術進步偏向性指數(shù)。CES形式的生產(chǎn)函數(shù)能夠體現(xiàn)技術進步的非中性特征,本文與大多數(shù)關于有偏性技術進步的研究類似,參考David和Kludert[23]的研究將生產(chǎn)函數(shù)設定為CES 形式:
(1)
其中,Yit、Kit和Lit分別為i行業(yè)t年的總產(chǎn)出、資本和勞動要素投入,αi和1-αi分別為行業(yè)i中資本與勞動要素在生產(chǎn)中投入的分配參數(shù),Ait和Bit分別為i行業(yè)t年勞動和資本增進型的技術效率,δi為行業(yè)i中勞動與資本的要素替代彈性。
由上述生產(chǎn)函數(shù)可推導出,i行業(yè)t年的資本與勞動邊際產(chǎn)出比為:
(2)
根據(jù)Hicks對技術進步方向的定義[21],對t年和t-1年要素邊際產(chǎn)出差分,得到i行業(yè)離散形式的技術進步偏向性指數(shù)Tbit的測算公式:
(3)
根據(jù)式(1)及資本與勞動邊際產(chǎn)出公式,可以分別計算出i行業(yè)中勞動和資本技術效率Ait和Bit。
(4)
將式(4)代入式(1)可以得出:
(5)
(6)
(6)
(7)
(8)
(二)數(shù)據(jù)來源
1.中國制造業(yè)分行業(yè)指標選取和數(shù)據(jù)來源
本文選取中國制造業(yè)28個兩位數(shù)代碼行業(yè)1985—2014年面板數(shù)據(jù)進行研究。對于行業(yè)選取基本遵循國民經(jīng)濟行業(yè)分類(GB/T 4754—2011)。鑒于本文研究的時間范疇為1985—2014年,筆者對個別行業(yè)進行了合并或舍棄。其中,將汽車制造業(yè)與鐵路、船舶、航空航天和其他運輸設備制造業(yè)按照1994年國民經(jīng)濟行業(yè)分類與代碼(GB/T4754—94)標準合并為交通運輸設備制造業(yè),舍棄了金屬制品、機械和設備修理業(yè)和金屬制品、機械和設備修理業(yè),最終選取了28個制造業(yè)行業(yè)作為中國制造業(yè)研究對象。為便于分析美國制造業(yè)技術進步方向?qū)χ袊挠绊?本文基本遵循1997年北美產(chǎn)業(yè)分類體系(NAICS),將美國制造業(yè)21個行業(yè)按照中國制造業(yè)統(tǒng)計口徑做出調(diào)整,最終確定為22個行業(yè),具體行業(yè)代碼及名稱如表1所示。
表1 中美制造業(yè)代碼與相應的行業(yè)名稱
資料來源:作者參考國民經(jīng)濟行業(yè)分類(GB/T 4754—2011)和1997年北美產(chǎn)業(yè)分類體系(NAICS7)整理得到。
計算行業(yè)技術進步偏向性指數(shù)需要制造業(yè)產(chǎn)出Yit、勞動投入Lit、資本投入Kit、勞動報酬witLit和資本報酬ritKit這五個變量,本文借鑒姚毓春等[25]的指標設計進行變量的數(shù)據(jù)處理:(1)總產(chǎn)出。衡量經(jīng)濟產(chǎn)出的指標有很多,如工業(yè)總產(chǎn)值、工業(yè)銷售產(chǎn)值和工業(yè)增加值等。其中,工業(yè)增加值的生產(chǎn)投入僅包括勞動力和資本要素,不包含中間品、固定資產(chǎn)折舊等費用,與本文研究目的相契合,故選取工業(yè)增加值減掉稅金總額的差值作為衡量行業(yè)總產(chǎn)出的指標?!吨袊I(yè)統(tǒng)計年鑒》中只對各行業(yè)1993—2007年工業(yè)增加值進行了統(tǒng)計,工業(yè)總產(chǎn)值的時間范圍為1985—2011年,工業(yè)凈產(chǎn)值為1985—1992年,工業(yè)銷售產(chǎn)值為2006—2014年。1985—1992年工業(yè)增加值利用與工業(yè)凈產(chǎn)值的固定比例折算[26],2007—2011年通過繪制與工業(yè)總產(chǎn)值的擬合圖獲取[6],2012—2014年通過與工業(yè)銷售產(chǎn)值歷年的平均比例折算。另外,為避免價格波動因素,使用工業(yè)生產(chǎn)者出廠價格指數(shù)進行平減。以上數(shù)據(jù)均來自于歷年《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》和《中國統(tǒng)計年鑒》。(2)勞動投入。本文采用勞動年平均人數(shù)來衡量生產(chǎn)中的勞動力投入。缺失年份用勞動年平均人數(shù)=(當年勞動人數(shù)年末數(shù)+上一年度勞動人數(shù)年末數(shù))/2計算,數(shù)據(jù)來源于歷年《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》和《中國工業(yè)能源交通50年統(tǒng)計資料匯編:1949—1999》。(3)資本投入。選取固定資產(chǎn)凈值作為衡量資本投入的指標,為剔除價格波動影響,使用永續(xù)盤存法測算中國制造業(yè)各行業(yè)資本投入的真實值[27]。計算公式為:
(9)
Pt表示以1990年為基期的固定資產(chǎn)投資價格,1990年后使用固定資產(chǎn)投資價格指數(shù),1985—1989年使用Jefferson等[28]估計的結(jié)果。Kit為根據(jù)《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》統(tǒng)計的相鄰年份固定資產(chǎn)賬面凈值取平均值得到的固定資產(chǎn)凈值年平均余額,新增固定資產(chǎn)△Kit=Kit-Ki,t-1。(4)勞動報酬。勞動報酬=職工工資總額+社會保險基金,數(shù)據(jù)均來源于歷年《中國勞動統(tǒng)計年鑒》,其中各行業(yè)社會保險基金通常與工資水平按比例繳納,使用全國總數(shù)按照行業(yè)工資總額比例進行分配。(5)資本報酬。資本報酬=固定資產(chǎn)折舊+營業(yè)利潤,其中,固定資產(chǎn)折舊通過對相鄰年份固定資產(chǎn)累計折舊差分獲取,1985—2002年固定資產(chǎn)折舊數(shù)據(jù)通過固定資產(chǎn)原值減凈值計算。2002—2014年營業(yè)利潤來自于《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》,1985—2001年營業(yè)利潤根據(jù)與利潤總額的平均比例折算。為避免價格波動因素,本文使用工業(yè)生產(chǎn)者出廠價格指數(shù)對勞動和資本報酬進行平減。
2.美國制造業(yè)分行業(yè)指標選取和數(shù)據(jù)來源
對于美國制造業(yè)行業(yè)數(shù)據(jù),NBER制造業(yè)數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計了1985—2011年462個六位數(shù)NAICS級別細分行業(yè)產(chǎn)出、就業(yè)、工資、資本存量和中間投入的信息,以及價格平減指數(shù),對大量部門進行了精準的統(tǒng)計。本文將六位數(shù)細分行業(yè)按照三位數(shù)行業(yè)類別進行加總得到行業(yè)產(chǎn)出、勞動投入、資本投入和勞動報酬數(shù)據(jù)。對于資本報酬,本文采取資本投入與資本回報率乘積的形式計算得出,資本回報率指標參照Chen[18]的方法,使用PK,t=P1,t(1+πt)-Et[(1-τt)P1,t+1]公式計算。其中,PK,t表示t年的資本回報率,P1,t表示t年的投資價格指數(shù),π表示名義利率,本文使用美國聯(lián)邦儲備銀行的10年期美國國庫券恒定到期率(來自圣路易斯聯(lián)儲統(tǒng)計數(shù)據(jù)),參數(shù)τ是折舊率,可使用經(jīng)典資本積累方程Kt=It+(1-τt)Kt-1計算,本文使用固定值8%,與Chen相同。假設不存在預測誤差,資本回報率估計方程可簡化為PK,t=PI,t(τ+πt)。2012—2014年數(shù)據(jù)來源于美國制造業(yè)年度調(diào)查數(shù)據(jù)庫(ASM)。
(一)中美制造業(yè)及其細分行業(yè)要素替代彈性分析
根據(jù)上文計算方法,測算出CES生產(chǎn)函數(shù)中的各參數(shù),估計結(jié)果如表2所示。結(jié)果顯示,中美制造業(yè)生產(chǎn)函數(shù)的規(guī)模因子ζ估計結(jié)果分別為0.7357和0.6729,均接近于1,與戴天仕等[29]的估計結(jié)果相差不大。中美資本收入份額αk差別明顯,中國為0.5468,美國這一數(shù)值為0.8321,該結(jié)果符合經(jīng)濟事實,美國資本要素較之中國更加豐裕,生產(chǎn)中投入的資本比例較大,相應的資本收入份額也大于中國。中美資本增進型技術曲率λk均大于1且資本增進型技術效率增長參數(shù)γk均大于0,表明中美資本增進型技術效率逐年增強。中國勞動增進型技術效率增長參數(shù)γ1大于0,而勞動增進型技術曲率λl大于1,表明中國制造業(yè)勞動增進型技術效率也逐漸增強。美國勞動增進型技術效率增長參數(shù)γl大于0,而勞動增進型技術曲率λt明顯小于資本,因而呈現(xiàn)資本增進型技術進步。中國制造業(yè)整體要素替代彈性為0.4098,美國這一數(shù)值為0.4150,二者相差不大,都介于0到1之間,表明中美制造業(yè)資本和勞動要素之間呈現(xiàn)互補關系。根據(jù)郝楓和盛衛(wèi)燕[30]對要素替代彈性測算文獻的梳理,替代彈性估計高度依賴技術設定。哈羅德中性技術進步假設下,替代彈性估計值大于1;希克斯中性技術進步假設下,替代彈性估計值稍低,介于0.5—0.7之間;一般要素增強型即以CES生產(chǎn)函數(shù)為生產(chǎn)方程的技術進步假設下,替代彈性估計值介于0.1—0.5之間,本文測算出的中國制造業(yè)替代彈性符合這一結(jié)論。Chirinko[31-32]從長期與短期兩個角度使用企業(yè)數(shù)據(jù)估計出美國替代彈性在0.4—0.6之間,本文測算的美國制造業(yè)替代彈性與其測算結(jié)果基本一致。
表2 CES生產(chǎn)函數(shù)參數(shù)估計結(jié)果
中美制造業(yè)細分行業(yè)要素替代彈性估計結(jié)果如表3所示:
表3 中美制造業(yè)細分行業(yè)要素替代彈性
資料來源:作者利用stata軟件計算得到。
根據(jù)表3顯示結(jié)果,中美制造業(yè)細分行業(yè)要素替代彈性估計值均介于0到1之間,要素間呈互補關系。對于所劃分的22個行業(yè),有14個行業(yè)美國要素替代彈性大于中國,8個行業(yè)小于中國。這是由于美國與中國相比,要素市場更發(fā)達,勞動要素和資本要素間的替代彈性對于大部分行業(yè)來說也往往更高。其中,也有個別行業(yè)中美要素替代彈性相差懸殊,4煙草制品業(yè)和13石油加工、煉焦和核燃料加工業(yè)中國要素替代彈性遠大于美國。究其原因,這兩個行業(yè)均是中國壟斷行業(yè),在資源和信息等方面具有天然的優(yōu)勢,更便于配置生產(chǎn)資源,所以要素間替代彈性也較大。8木材加工和木、竹、藤、棕、草制品業(yè),18非金屬礦物制品業(yè),25電氣機械和器材制造業(yè)中國要素替代彈性遠小于美國,中國數(shù)值均小于0.4而美國這一數(shù)值均大于0.9。而制造業(yè)其他行業(yè)中美兩國的要素替代彈性相差不多。
(二)中美制造業(yè)整體技術進步偏向性分析
如上文所示,根據(jù)公式(3),可以算出中國和美國制造業(yè)及其細分行業(yè)歷年技術進步偏向性指數(shù),美國和中國制造業(yè)1986—2014年技術進步偏向性指數(shù)變化趨勢如圖1所示。
從圖1我們發(fā)現(xiàn),中美制造業(yè)技術進步偏向性指數(shù)數(shù)量級差異很大,原因在于美國初始資本存量遠高于中國。值得關注的是,中美制造業(yè)技術進步偏向性指數(shù)1986—2014年走勢基本一致,中國制造業(yè)指數(shù)的變化趨勢比美國要晚2年左右,這充分表明隨著中國對外開放程度加強,中國制造業(yè)技術進步方向與發(fā)達國家步調(diào)一致且緊隨其后,這也間接顯示技術進步方向存在跨國傳遞性。為準確分析中美技術進步方向的時差關系,我們做出中美制造業(yè)技術進步偏向性指數(shù)的時差相關系數(shù)表,如表4所示。從結(jié)果可以看出,中國制造業(yè)技術進步偏向性指數(shù)滯后美國2年時,二者相關關系最大為0.8998,表明中國制造業(yè)技術進步方向滯后美國制造業(yè)技術進步方向2年。
圖1 中美1986—2014年制造業(yè)技術進步指數(shù)
年數(shù)012345678910滯后-0.23700.00920.8998-0.16120.1037-0.0041-0.0284-0.0401-0.0604-0.00930.0090超前-0.23700.0471-0.0571-0.0967-0.0485-0.0125-0.0044-0.08380.02470.0057-0.1405
從圖1可以看出,無論是中國制造業(yè)還是美國制造業(yè),在1986—2014年間大部分年份的技術進步偏向性指數(shù)都為正,即技術進步呈現(xiàn)資本偏向性,與以往文獻結(jié)論相一致。分階段觀察發(fā)現(xiàn),改革開放初期,中國制造業(yè)技術進步偏向性指數(shù)方向為負,呈現(xiàn)出勞動偏向特征。但自1990年代中期開始中國制造業(yè)技術進步方向明顯具有資本偏向特征,但略有波動,與美國技術進步偏向性指數(shù)平穩(wěn)變化不同。圖中值得關注的是,中國制造業(yè)技術進步偏向性指數(shù)2011年出現(xiàn)一個大幅度下降,即由2011年的4.61驟降到2012年的-27.61,技術進步方向從偏向資本迅速轉(zhuǎn)變?yōu)槠騽趧?但在2013和2014年又恢復平穩(wěn)。而美國技術進步偏向性指數(shù)也出現(xiàn)類似的驟變在2009年從資本偏向迅速轉(zhuǎn)為勞動偏向,原因可能在于2008年世界范圍的金融危機及其連鎖反應,從美國迅速波及其他國家,這次金融危機也傳遞到中國實體經(jīng)濟,社會總需求迅速下跌,制造業(yè)行業(yè)資本大量閑置,技術進步方向發(fā)生快速逆轉(zhuǎn)。
表5 中美制造業(yè)具有傳遞性11個行業(yè)技術進步偏向性指數(shù)時差相關系數(shù)
(三)中美制造業(yè)細分行業(yè)技術進步偏向性相關性分析
根據(jù)中國商務部統(tǒng)計數(shù)據(jù),2016年美國向中國出口運輸設備256.57億美元,電氣設備74.1億美元,2億美元金屬設備等。中國從美國引進技術設備最多的行業(yè)有24交通運輸設備制造業(yè),25電氣機械和器材制造業(yè),14化學原料和化學制品制造業(yè),17橡膠和塑料制品業(yè),19黑色金屬冶煉和壓延加工業(yè),10造紙和紙制品業(yè),8木材加工和木,竹,藤,棕,草制品業(yè),6紡織服裝,服飾業(yè),18非金屬礦物制品業(yè),21 金屬制品業(yè),22 通用設備制造業(yè)。通過分析中國從美國引進技術設備較多的11個行業(yè)發(fā)現(xiàn),在1986—2014年期間,這11個行業(yè)中美技術進步方向變化趨勢基本一致,但中國這些行業(yè)技術進步變化趨勢一般都滯后于美國,此處因為篇幅限制沒有列出。為驗證這一點,我們進一步測算這11個行業(yè)技術進步偏向性的時差相關系數(shù),最大系數(shù)出現(xiàn)的時差為二者的時差關系,結(jié)果如表5所示。結(jié)果顯示,上述11個行業(yè)中,中國技術進步偏向性均滯后于美國,其中有7個行業(yè)的滯后期為2年,3個行業(yè)的滯后期為1年,說明中美制造業(yè)技術進步方向確實存在跨國傳遞效應,但存在1—2年左右的滯后期。
進一步考察制造業(yè)中其余11個行業(yè)技術進步偏向性指數(shù)變化,包括2食品制造業(yè),3酒,飲料和精制茶制造業(yè),4煙草制品業(yè),5紡織業(yè),7皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋業(yè),9家具制造業(yè),11印刷和記錄媒介復制業(yè),13石油加工、煉焦和核燃料加工業(yè),15醫(yī)藥制造業(yè),26計算機、通信和其他電子設備制造業(yè)和28 其他制造業(yè),發(fā)現(xiàn)中美制造業(yè)以上11個行業(yè)技術進步偏向性指數(shù)在1986—2014年期間的變化走勢和方向沒有明顯關聯(lián)效應。
(一)基本模型設定及計量方法
為了檢驗美國制造業(yè)技術進步偏向性對中國制造業(yè)技術進步偏向性的跨國傳遞作用,以及考察其他因素對中國制造業(yè)技術進步方向的影響,本文根據(jù)時差相關系數(shù)結(jié)果,中美制造業(yè)技術進步方向跨國傳遞的滯后期為1年和2年,將美國滯后1年和2年技術進步偏向性指數(shù)作為基本變量,設定如下面板數(shù)據(jù)基本回歸模型:
ctbit=α0+α1mtb2it+α2mtblit+α3ktlit+α4yit+α5rdit+εit
i=1,2,...,nt=1,...,T
其中,i為對應的制造業(yè)各行業(yè)編號;t表示年份;被解釋變量ctbit表示中國制造業(yè)t年i行業(yè)的技術進步偏向性指數(shù);αi表示待估參數(shù);εit為隨機擾動項。mtb1和mtb2分別為美國滯后1年和2年的技術進步偏向性指數(shù),ktl反映中國要素稟賦結(jié)構(gòu),y表示制造業(yè)行業(yè)發(fā)展水平,rd反映行業(yè)自主研發(fā)能力,包含5個指標。本文選取的解釋變量描述性說明如表6所示。
表6 解釋變量描述
在模型中我們引入要素稟賦結(jié)構(gòu),意在分析中國制造業(yè)技術進步方向是否受要素稟賦的影響以及影響程度,該值通過資本存量與勞動力人數(shù)比計算所得。同時,制造業(yè)各行業(yè)發(fā)展水平也會影響該行業(yè)技術進步方向,因此引入工業(yè)增加值表征行業(yè)發(fā)展水平作為解釋變量。此外,國內(nèi)自主研發(fā)也是技術進步方向的重要影響因素,故我們引入rdexp、rdper、equip、sci和pa等國內(nèi)自主研發(fā)的相關指標,rdexp表示R&D研究經(jīng)費,rdper表示R&D研發(fā)人員數(shù),sci表示科學家與工程師人數(shù),equip表示儀器與設備支出,pa表示發(fā)明專利授權(quán)數(shù)。其中rdper和sci反映自主研發(fā)的人力資本投入水平,rdexp和equip反映自主研發(fā)的物質(zhì)資本投入水平,而pa表征自主研發(fā)產(chǎn)出。
(二)回歸結(jié)果
本文首先對中美制造業(yè)所對應的22個細分行業(yè)整體進行回歸,鑒于數(shù)據(jù)的可得性,時間跨度為1990—2013年24年,考察美國制造業(yè)技術進步方向?qū)χ袊圃鞓I(yè)整體影響,回歸結(jié)果如表7所示。為逐步觀察各控制變量對被解釋變量的作用效果,以及控制變量間的關聯(lián)效應,本文采取逐步添加解釋變量的方法進行回歸,為排除自相關和異方差的影響,使用面板數(shù)據(jù)FGLS方法。
表7 制造業(yè) 22個行業(yè)回歸結(jié)果
注:系數(shù)下方括號內(nèi)為對應的標準誤,*、**和***分別表示10%、5%和1%水平下的顯著性。
由表7中模型1回歸結(jié)果可以看出,美國制造業(yè)滯后2年技術進步偏向性對中國制造業(yè)具有顯著的正向作用,和我們在時差相關系數(shù)中的分析相一致。模型2至模型9是我們將模型中1中R&D研究經(jīng)費換成其他表征自主研發(fā)的指標,mtb2系數(shù)的方向沒有發(fā)生變化,只是系數(shù)的大小有所變化,這表明美國制造業(yè)的技術進步偏向性能夠傳遞到中國。由于美國資本要素豐裕的天然優(yōu)勢,自主研發(fā)出的設備和衍生出的技術多使用資本要素,技術進步方向偏向于資本。而中國從美國通過國家貿(mào)易的方式購買專利、技術和進口設備等資本品,美國技術進步資本偏向性傳遞過來,使中國制造業(yè)技術進步方向也偏向于資本要素??梢?技術進步方向會發(fā)生跨國傳遞,使中國技術進步方向受到美國的指引。模型1結(jié)果顯示,滯后1年的美國技術進步偏向指數(shù)對中國制造業(yè)技術進步方向在1%水平下也具有顯著的正向作用,使中國技術進步方向偏向于資本。這充分顯示,美國技術進步方向?qū)χ袊淖饔貌皇峭趯崿F(xiàn),這是因為中國制造業(yè)對國外先進技術和設備的選擇、引進、模仿、消化吸收和適配性改良到最終為我所用需要一定的時間,因而制造業(yè)整體技術進步方向跨國傳遞的滯后期為1—2年。
對于要素稟賦結(jié)構(gòu)這一變量,結(jié)果顯示,國內(nèi)制造業(yè)要素稟賦結(jié)構(gòu)對技術進步偏向性指數(shù)的作用系數(shù)顯著為負,說明制造業(yè)資本要素相對于勞動越豐裕,技術進步方向就越偏向于勞動,而勞動要素相對于資本越豐裕,技術進步方向就越偏向于資本,即中國制造業(yè)技術進步方向呈逆要素稟賦發(fā)展趨勢。一般而言,技術進步偏向性應主要由本國要素稟賦結(jié)構(gòu)決定,并受技術引進國的技術進步偏向性影響,而中國制造業(yè)技術進步方向受美國影響較大,本國要素稟賦發(fā)揮作用過小,這也間接反映了中國自主創(chuàng)新能力較弱。行業(yè)發(fā)展水平變量的系數(shù)為正且在1%水平下顯著,這表明制造業(yè)發(fā)展水平越高,技術進步的資本偏向性越強,資本邊際產(chǎn)出越大。這一實證結(jié)果與當前經(jīng)濟發(fā)展事實相符。雖然近年來中國資本邊際收益率有下降趨勢,但仍遠遠高于勞動邊際收益率。一般來說,行業(yè)發(fā)展水平越高,該行業(yè)擁有更多可用資金,更傾向于研發(fā)和購買包含科技含量更高的技術和設備,使技術進步偏向于資本,即行業(yè)發(fā)展水平的提升促進了物化形態(tài)的技術投資,進而引致行業(yè)技術進步方向偏向于資本。
模型1至模型4依次加入R&D研究經(jīng)費、R&D研發(fā)人員數(shù)、科學家與工程師人數(shù)和儀器與設備購置費用這4個代表行業(yè)自主研發(fā)能力的指標。結(jié)果顯示,4個自主研發(fā)指標的回歸系數(shù)均為負值,且均在1%置信水平下顯著。這從一個側(cè)面反映出中國制造業(yè)的自主研發(fā)符合適宜性創(chuàng)新模式,使技術進步偏向于多使用勞動而節(jié)約資本,適合中國勞動力豐裕的要素稟賦結(jié)構(gòu)。從中國制造業(yè)技術進步的資本偏向性可以看出,其對制造業(yè)技術進步方向的影響低于技術引進的作用。我們認為主要原因在于:一方面,自主研發(fā)的風險大而收益小,企業(yè)在利潤最大化的動力驅(qū)使下,更愿意把技術引進作為提升技術水平的主要路徑;另一方面,雖然2013年以后中國已成為僅次于美國的第二大研發(fā)經(jīng)費投入國家,在發(fā)展中國家中名列前茅,創(chuàng)新資本加速積累,制造業(yè)各行業(yè)R&D經(jīng)費支出和儀器與設備支出大幅增長,但創(chuàng)新資本的效率不高,其邊際報酬呈遞減趨勢,對技術進步方向的作用不大??梢?中國制造業(yè)技術進步方向主要取決于引進技術的作用,從而使中美制造業(yè)技術進步方向趨同,呈現(xiàn)資本偏向特征。
為考察自主研發(fā)中人力資本與物質(zhì)資本的共同作用效果,模型5同時加入人力資本投入指標R&D研發(fā)人數(shù)rdper與物質(zhì)資本投入指標儀器與設備支出equip兩個變量,發(fā)現(xiàn)以上變量的作用系數(shù)均未發(fā)生較大變化,對制造業(yè)技術進步方向起負向作用,即使技術進步更偏向于勞動要素。模型6同時加入科學家與工程師sci和儀器與設備支出equip,也得到同樣結(jié)果。模型7—9選取行業(yè)發(fā)明專利授權(quán)數(shù)作為自主研發(fā)產(chǎn)出側(cè)指標,并分別與R&D研發(fā)人員數(shù)rdper、科學家與工程師人數(shù)sci和儀器與設備支出equip共同進入模型中,結(jié)果顯示專利授權(quán)數(shù)對制造業(yè)技術進步方向具有反向拉動作用,與其他反映自主研發(fā)能力的變量作用相同。同時,加入該變量后,自主研發(fā)投入側(cè)變量和其他解釋變量作用系數(shù)的符號與顯著性均未發(fā)生明顯變化,表明模型具有穩(wěn)健性。表7底端也給出了Wald統(tǒng)計量和相伴概率,其結(jié)果也顯示各個模型估計效果較好。
其次,選擇中國從美國引進技術設備最多的11個行業(yè)進行回歸,以期有針對性地考察美國制造業(yè)行業(yè)技術進步方向?qū)χ袊膫鬟f效應,回歸結(jié)果見表8。表8中模型1至模型9美國滯后2年技術進步偏向性指數(shù)mtb2的作用系數(shù)為正,并在1%水平下顯著。對比表7中mtb2系數(shù)可以發(fā)現(xiàn),制造業(yè)11個行業(yè)中美技術進步偏向性的跨國傳遞效應大于22個行業(yè)。這與我們之前的預期相符。以制造業(yè)整體作為研究樣本其跨國傳遞效果,不及從美國引進技術設備最多的11個行業(yè),這也表明中美技術進步偏向性的傳遞依賴國際貿(mào)易渠道。對于滯后1年的美國技術進步偏向指數(shù)mtb1,與表7中結(jié)果不同的是,其作用系數(shù)不顯著,我們在檢驗過程中將其舍去。
表8的11個行業(yè)回歸結(jié)果顯示,要素稟賦結(jié)構(gòu)對中國制造業(yè)技術進步偏向性指數(shù)的作用系數(shù)在1%水平顯著為負,與前面的結(jié)果相同,要素稟賦結(jié)構(gòu)與技術進步方向相反,或者說技術進步呈逆要素稟賦發(fā)展趨勢。Acemoglu[33]的研究認為,要素稟賦結(jié)構(gòu)會通過價格效應和市場規(guī)模效應影響技術進步方向,可見在中國制造業(yè)中體現(xiàn)出的是價格效應強于規(guī)模效應,誘使技術進步偏向于稀缺的資本要素。行業(yè)發(fā)展水平這一變量,在1%水平下顯著,表示行業(yè)發(fā)展水平越高,技術進步方向越偏向于資本。模型1至模型4中我們依次加入R&D研究經(jīng)費、R&D研發(fā)人員數(shù)、科學家與工程師人數(shù)和儀器與設備支出4個代表行業(yè)自主研發(fā)能力的平行指標,以從不同角度考察自主研發(fā)對行業(yè)技術進步偏向性的影響。4個自主研發(fā)指標的回歸系數(shù)均為負值,數(shù)值大小與表7結(jié)果相差不大,且在1%置信水平下顯著,反映出11個行業(yè)的自主研發(fā)投入越多,越拉動技術進步偏向勞動要素,傾向于多使用豐裕的勞動要素。模型5至模型6考察了自主研發(fā)物質(zhì)資本投入和人力資本投入對技術進步方向的作用,發(fā)現(xiàn)自主研發(fā)的物質(zhì)資本投入和人力資本投入都拉動技術進步偏向勞動要素。模型7至模型9同時考察了投入側(cè)與產(chǎn)出側(cè)自主研發(fā)變量對技術進步方向的作用,與表7結(jié)果類似,專利授權(quán)數(shù)系數(shù)為負,與其他自主研發(fā)變量結(jié)果一致。綜合而言,表8中制造業(yè)11個行業(yè)的回歸結(jié)果,各變量系數(shù)大小和方向均變化不大,Wald統(tǒng)計量和相伴概率也顯示模型估計效果較好,再次證明了模型的穩(wěn)健性。
表8 制造業(yè)11個行業(yè)回歸結(jié)果
注:系數(shù)下方括號內(nèi)為對應的標準誤,*、**和***分別表示10%、5%和1%水平下的顯著性。
本文依據(jù)Hicks和Acemoglu的技術進步方向定義,將生產(chǎn)函數(shù)設定為CES形式,使用三方程標準化系統(tǒng)方法測定并對比了中美制造業(yè)22個細分行業(yè)的技術進步偏向性指數(shù),通過面板數(shù)據(jù)實證研究了中美制造業(yè)技術進步偏向性的跨國傳遞效應,得到以下主要結(jié)論:(1)中國制造業(yè)技術進步整體呈現(xiàn)資本偏向特征,且與美國制造業(yè)技術進步偏向性指數(shù)走勢基本一致,但其變化趨勢比美國要晚2年左右。美國制造業(yè)技術進步偏向性指數(shù)對中國制造業(yè)技術進步偏向性具有明顯的正向作用,表明技術進步具有跨國傳遞效應,但存在1—2年的時滯,主要源于對美國制造業(yè)先進技術和設備的選擇、引進、模仿、消化吸收和適配性改良到最終為我所用需要一定的時間。(2)中國制造業(yè)技術進步資本偏向性主要受美國影響,要素稟賦結(jié)構(gòu)和自主創(chuàng)新并未使技術進步轉(zhuǎn)向資本。制造業(yè)要素稟賦結(jié)構(gòu)對技術進步偏向性指數(shù)的作用系數(shù)為負,適合中國要素稟賦結(jié)構(gòu)的自主研發(fā)技術也偏向于多使用勞動而節(jié)約資本,可見中國制造業(yè)技術進步方向呈逆要素稟賦發(fā)展趨勢,受美國技術進步資本偏向性影響較大,要素稟賦發(fā)揮作用較小,自主創(chuàng)新能力也較弱。
依據(jù)上述研究筆者提出以下政策建議:首先,制造業(yè)對于引進技術的選擇要盡量考慮本土要素稟賦結(jié)構(gòu)與國外技術的匹配度,提升技術引進效率。中國制造業(yè)技術進步路徑仍主要以技術引進為主,如果制造業(yè)技術的選擇與要素稟賦匹配度較低,會造成資源和效率的浪費,在選擇時應綜合考慮技術引進成本和技術應用成本,權(quán)衡利弊,以選出最適宜的技術進行引進。其次,在技術模仿的同時應注重自主研發(fā)能力的提升。改革開放以來,中國制造業(yè)技術升級主要靠引進、模仿和再創(chuàng)新的方式實現(xiàn),缺乏核心技術和競爭力。政府應加大自主研發(fā)方面的投入,提高原創(chuàng)性研發(fā)能力,縮小與發(fā)達國家的技術差距,完成從中國制造向中國創(chuàng)造的躍遷。最后,應注重加強人力資本積累和提升人力資本水平。技術外溢效果難以在技術引進國有效發(fā)揮的關鍵在于,人力資本水平不能與引進的技術相適應;同時,人力資本水平也是影響一國自主創(chuàng)新能力的最重要因素。因此,政府應建立良好的人才引進和培育機制,提升人力資本水平以適應引進技術而提高技術應用效率;并注重完善薪酬工資等激勵制度,激發(fā)人力資本的創(chuàng)新能力,推動制造業(yè)技術升級。
[1] Solow R M. A Contribution to the Theory of Economic Growth[J]. The Quarterly Journal of Economics, 1956, 70(1): 65-94.
[2] Acemoglu, Daron. Directed Technical Change[J]. Review of Economic Studies, 2002 (69):781-809.
[3] 戴天仕,徐現(xiàn)祥. 中國的技術進步方向[J]. 世界經(jīng)濟,2010(10):54-70.
[4] 王林輝,袁禮. 要素結(jié)構(gòu)變遷對要素生產(chǎn)率的影響:技術進步偏態(tài)的視角[J]. 財經(jīng)研究,2012(11):38-47.
[5] 董直慶,宋偉,趙景. 技術差距與經(jīng)濟增長收斂性:來自省際面板數(shù)據(jù)的實證檢驗[J]. 華東師范大學學報:哲學社會科學版,2015(06):129.
[6] 王林輝,董直慶. 資本體現(xiàn)式技術進步、技術合意結(jié)構(gòu)和我國生產(chǎn)率增長來源[J]. 數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究,2012(05):3-18.
[7] 國勝鐵,王林輝. 技術進步與要素稟賦的適配性分析[J]. 經(jīng)濟縱橫,2012(12):16-19.
[8] 李卓,李智娟. 中國貿(mào)易開放戰(zhàn)略為何不利于勞動增收?——兼論“Stolper-Samuelson”效應未在中國顯現(xiàn)的原因[J]. 經(jīng)濟評論,2014(06):14-26.
[9] 劉小魯. 知識產(chǎn)權(quán)保護、自主研發(fā)比重與后發(fā)國家的技術進步[J]. 管理世界,2011(10):10-19+187.
[10] Basu Susanto, David N Weil. Appropriate Tech nology and Growth[J]. Quarterly Journal of Economics, 1998, 113(4):1025-1054.
[11] Acemoglu Daron. Labor and Capital-Augmenting Technical Change[J]. Journal of European Economic Association, 2003, 1(1):1-37.
[12] 董直慶,焦翠紅,王林輝. 技術進步偏向性跨國傳遞效應:模型演繹與經(jīng)驗證據(jù)[J]. 中國工業(yè)經(jīng)濟,2016(10):74-91.
[13] Thoenig, Matthias, Thierry Verdier. Trade-Induced Technical Bias and Wage Inequalities: A Theory of Defensive Innovations[J]. American Economic Review, 2003 (93): 709-728.
[14] Gancia Gino. Globalization, Divergence and Stagnation[R]. University of Pompeu Fabra, working paper, 2003.
[15] Caselli Francesco, Wilbur John Coleman. The World Technology Frontier[J]. American Economic Review, 2005 (96): 499-522.
[16] Andrew T Young. US Elasticities of Substitution and Factor-Augmentation at the Industry Level[J]. Macroeconomic Dynamics, 2013, 17(4): 861-897.
[17] Xi Chen. Biased Technical Change, Scale, and Factor Substitution in U.S. Manufacturing Industries[J]. Macroeconomic Dynamics, 2016 (1): 1-27.
[18] 王林輝,趙景,李金城. 勞動收入份額”U形”演變規(guī)律的新解釋:要素稟賦結(jié)構(gòu)與技術進步方向的視角[J]. 財經(jīng)研究,2015(10):17-30.
[19] 孔憲麗,米美玲,高鐵梅. 技術進步適宜 性與創(chuàng)新驅(qū)動工業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整——基于技術進步偏向性視角的實證研究[J]. 中國工業(yè)經(jīng)濟,2015(11):62-77.
[20] 鐘世川,雷欽禮. 技術進步偏向?qū)σ厥杖敕蓊~的影響——基于中國工業(yè)行業(yè)數(shù)據(jù)的研究[J]. 產(chǎn)經(jīng)評論,2013(5):16-27.
[21] Hicks J R. The theory of wages[M]. London:Macmillan, 1932.
[22] Acemoglu D. Equilibrium bias of technology[J]. Econometrica, 2007, 75(5): 1371-1409.
[23] David P A, Th. Van de Klundert. Biased Efficiency Growth and Capital-Labor Substitution in the U.S., 1899-1960[J]. The American Economic Review, 1965, 55(3): 357-394.
[24] Klump Rainer, Peter McAda, Alpo Willman. Factor substitution and factor-augmenting technical progress in the United States: A normalized supply-side system approach[J]. Review of Economics and Statistics, 2007, 89: 183-192.
[25] 姚毓春,袁禮,王林輝. 中國工業(yè)部門要素收入分配格局——基于技術進步偏向性視角的分析[J]. 中國工業(yè)經(jīng)濟,2014(08):44-56.
[26] 李小平,盧現(xiàn)祥. 中國制造業(yè)的結(jié)構(gòu)變動和生產(chǎn)率增長[J]. 世界經(jīng)濟,2007(05):52-64.
[27] 陳勇,李小平. 中國工業(yè)行業(yè)的面板數(shù)據(jù)構(gòu)造及資本深化評估:1985-2003[J]. 數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究,2006(10):57-68.
[28] Jefferson, GH, TG. Rawski, Y. Zheng. Chinese Industrial Productivity: Trends, Mesurement Issues, and Recent Developments[J]. Journal of Comparative Economics, 1996, 23(2): 146-180.
[29] 董直慶,安佰珊,張朝輝. 勞動收入占比下降源于技術進步偏向性嗎[J]. 吉林大學社會科學學報,2013(4):65-74.
[30] 郝楓,盛衛(wèi)燕. 中國要素替代彈性估計[J]. 統(tǒng)計研究,2014(07):12-21.
[31] Chirinko R S. Corporate taxation, capital formation, and the substitution elasticity between labor and capital[J]. National Tax Journal, 2002, 55(2): 339-355.
[32] Chirinko R S. The Long And Short of It[J]. Journal of Macroeconomics,2008,30(2):671-686.
[33] Acemoglu D. Labor-and capital-augmenting technical change[R]. NBER Working Paper No. 7544, 2000.
(責任編輯 余 敏)
2017-03-20
國家自然科學基金面上項目“要素與技術耦合視角下技術進步偏向性的形成機理、路徑轉(zhuǎn)換和跨國傳遞機制研究”(71573088);國家社會科學基金一般項目“中等收入階段中國技術進步方向和生產(chǎn)率提升研究”(14BJL031);國家社會科學基金重點項目“新常態(tài)下我國經(jīng)濟增長動力轉(zhuǎn)換和新增長點培育研究”(15AZD002)成果之一。
王林輝(1973—),女,吉林長春人,華東師范大學經(jīng)濟與管理學部教授,博士生導師,研究方向:技術進步和經(jīng)濟增長。
F061.3
A
1671-511X(2017)04-0063-13