中國進口貿易技術溢出效應的實證分析

摘要：文章利用時間序列計量檢驗方法實證分析進口貿易技術溢出對中國技術進步的促進作用。協整檢驗結果表明國內研發投入、貿易伙伴國研發投入對于中國全要素生

產率的提高具有顯著的促進作用，然而國內研發投入比外國研發投入對TFP的影響要更加突出；誤差修正模型分析結果表明國內研發投入對中國TFP的促進作用具有一定的滯后效應，而貿易伙伴國研發投入對中國TFP的促進不存在滯后效應；進一步的Granger因果檢驗表明國內與貿易伙伴國的研發投入都是中國TFP變化的Granger原因。關鍵詞：進口貿易；技術溢出；R＆D；技術進步中圖分類號：F74

文獻標志碼：A

文章編號：1008-5831(2010)01-0053-06

一、引言

改革開放以來，中國進口貿易獲得了飛速的發展。2001年中國進口貿易量達到2 436.1億美元，是1990年的4.57倍，1995年的1.84倍。2001年12月中國正式加入世界貿易組織之后，中國對外貿易更進入了迅猛發展的階段。據海關提供的數據顯示，中國與前6大貿易伙伴的雙邊貿易額均超過千億美元規模，與歐盟、美國的雙邊貿易分別突破2 000億美元。自2002年以來，中國對外貿易發

展已經連續4年保持20％以上高速增長，繼2004年首次突破l萬億美元后，2005年更是達到14 221.2億美元，比上年增長(下同)23.2％，相當于“十五”時期初2001年的2.8倍，其中進口6 601.2億美元，增長17.6％。種種數據表明，中國已經成為一個經濟比較開放且經濟增長對國際貿易依賴度較高的國家。在中國技術基礎和創新能力不足而進口規模較大的現階段國情下，充分利用進口貿易的技術溢出效應，促進國內技術進步是中國對外開放政策和技術進步政策的一個重要目標。改革開放以來，中國飛速發展的進口貿易對中國國內的技術溢出程度如何，效果怎樣，又應該如何加以引導和改進呢?在全球化這一大背景下，這些問題對于中國加速技術進步和加快經濟發展都具有重要的現實意義。筆者擬采用Lichtenberg and Potteriet提出的方法對Coe and Helpman模型進行修正，利用時間序列計量檢驗方法實證分析改革開放以來進口貿易技術溢出對中國技術進步的促進作用。

二、實證模型及其數據

(一)進口貿易技術溢出效應的實證模型

在關于進口貿易技術溢出效應的實證研究中，現有兩個主流的研究方法：其一是關注于貿易對經濟運行績效的影響。然而，在估計貿易對經濟運行績效的影響之前，有一個基小問題要解決，那就是進口貿易的內生性，因為一般而言，進口對經濟績效的回歸并不能準確確定這二之間的關系，有些國家由于進口技術溢出以外的原因增長更快，而隨著其經濟實力的增強，這些國家

會內生地擴大進口。所以，單純檢驗收入和進口之間的相關性并不能決定進口在技術溢出中的角色，直接檢驗與貿易相關的技術溢出對本國生產率的影響才是有效的方法。

另一個頗有影響力的方法是以Coe and Help-man為代表，利用國際RD擴散回歸模型來研究國外出R＆D對國內全要素生產率的影響。他們采用一個直接的方法(下文簡稱CH95方法)檢驗進口組成對技術溢出的作用。該方法的假設是：在其他條件相同的情況下，那些大量從

高技術國家進口的國家平均比那些低技術同進口的國家獲得的技術更多更好，即在前一種情形下存在更大的技術溢出效應，相應地，前一類國家較后一類國家應該有著更高的全要素生產率，模型設定如下：

InTFP_it=a_o+a₁lnS_it^it+a₂s_itf-cll+3₁

其中，i代表國家，t代表時間，3_t代表隨機擾動項，S_it^it代表國家i在t時的研發支出存量，S_itf-cll表示用CH95方法計算出來的通過進口貿易渠道擴散的其他國家的研發支出存量，系數a_t表示i國國內研發資本存量對該國全要素生產率的彈性，a₂表示國外研發擴散對該國全要素生產率的彈性。而S_it^f-cll通過下式來計算：

通過檢驗技術溢出是否與從各貿易伙伴的進口份額有關，該模型在一定程度上解決了前面提到的貿易內生問題，因此提供廠一個對貿易是否成為國際技術溢出渠道的更加直接而有利的方法，被廣泛用于進口貿易技術溢出效應的檢驗。但是對于該模型采用進口份額作

為權數的做法，許多學者提出了爭議和改造。

Lichtenberg and Potterie指出，Coe and Help-man 的估計建立在未適當指數化的數據之上，這種加權方法存在著“總量偏差”。例如，如果將兩個國家合并成一個國家，按照CH95方法進行加權就會得出一個荒謬的結論，即合并后擴散的研發資本遠大于合并前兩國分別擴散的研發資本存量之和，針對此，Lichtenberg and Potterie提出新的加權方法(簡稱為IAX)6方法)對CH95模型進行了修正。

他們采用貿易伙伴的GDP將進口份額標準化，使用來源國的出口占來源國的比例作為權數進行檢驗，即：本密度。國內部分研究也使用這種加權方法。

經過LP96方法修正后的CH95模型為：

lnTFP_it=a_o+a₁lnS_itd+a₂lnS_itf-lp(1)

筆者采用LP96方法計算國外研發存量的加權，以(1)式為基本檢驗模型，來考察國外研發擴散對中國全要素生產率的影響，此時所考察的三國(進口國)均為中國

，因此在下文的分析中，(1)式中的下標i予以省略。

(二)數據處理與來源

1 全要素生產率(TFP)的確定

假設生產數符合科布一道格托斯形式，H『J，

Y_t=A_tK_t^oL_tb

對兩邊取對數形式，得到：

lnY_t=lnA_t+alnK_t+blnL_t

從而全要素生產率(TFP)的對數形式由下式得到：

lnTFP_t=lnY_t-alnK_t-blnL_t

其中Y_t、K_t、L_t分別代表t年的同內生產總值、資本存量和勞動者人數，a和b分表為資本和勞動力的產出彈性。對于資本存量(K)，論文參照Yan Wangand Yudong Yaot的做法，1952年的資本存量為6 118.04億元(1995年不變價格)，再依據每年的固定資產投資額，運用永續盤存法來計算中國每年的資本存量(1995年不變價格)：K_t=(1-δ)K_t-t+t₁其中δ為資本折舊率，收值為5％，l₁為每年的實際同定資產投資額(1995年不變價格)。，通過對Y_t、K_t、L_t的相關時序數據進行回歸可以估計出平均資本產出份額和平均勞動力產出份額，即a和b 約為0.7和0.3。各年同定資產投資額、勞動者人數和國內生產總值的原始數據來自于《中國統計年鑒》有關各期，其中各年實際固定資產投資額和實際國內生產總值按Yah Wang and Yudong Yao論文中的價格指數(1995年不變價格)進行平減。

2 國內研發資本存量的確定

中國對研發支出進行統計是從1987年開始的，因此論文分析所用的1987～2005年度國內研發數據取自中華人民共和國科技統計網站(http：／／WWW.sts.org.cn)，并利用國際貨幣基金組織(IMF)數據庫(World Economic Outlook Database)中的價格平減指數轉化為用1985年購買力平價衡量的研發投入金額。而論文分析中所用的1981～1986年度國內研發投入取自趙偉、汪全立通過自回歸趨勢模型外推所得數據。

3 國外研發存量S_it^f-2p的確定

由于OECD國家的RD支出占全球RD支出的大部分份額，而OECD國家的RD活動又相對集中在G-7國家，同時，從中國的對外貿易國別結構可以看到，中國歷年的前十位進口來源地中，發達國家是主要部分，因此，筆者的實證分析主要選取G-7國家為樣本點，來考察中國從G-7國家的進口所產生的技術溢出效應。

論文中所使用的數據來源于各年的《中國統計年鑒》、《中國對外經濟統計年鑒》、OECD網站(http：／／www.oecd.org)中Main Science and Tech，nology Indicators，Paris，2004，2006和NationalScience Foundation，Division 0f Science Resources，National Patterns 0f RD Resources，annual seri’es。其中各國的RD投入均按照OECDl995年為基期的購買力平價換算；1991年以前的德國進口數據僅指原聯邦德國；由于英國1982與1984年的RD數據無法獲得，故用其上下兩年的均值代替。

三、進口貿易技術溢出效應的計量分析

(一)單位根檢驗

傳統的時間序列分析在對經濟變量進行研究時，通常都是假設所分析的時序數據滿足平穩性要求，并在此基礎上對經濟計量模型中的參數作估計和假設檢驗，而一系列的分析表明，許多的宏觀經濟時間序列數據并不滿足平穩性要求，即數據是非平穩的。對非平穩時間序列使用傳統的估計方法來估計變量間的關系可能會導致錯誤的判斷。因此，論文要做的第一件事，就是對有關的數據進行單位根檢驗，考察其平穩性。

從圖1中可知，LTFP、LSD和LSF均呈上升趨勢，變量數據具有明顯隨時間遞增的特征，因此應選取包含常數項和線性時間趨勢項的檢驗方程，檢驗結果見表1。可以看到，LTFP、LSD和LSF的ADF檢驗統計量均大于5％時的臨界值，即在5％的顯著水平下，所有變量序列都是非平穩的。

對非平穩的時間序列進行普通最小二乘法(OLS)分析會產生“偽回歸”問題，為使同歸有意義，可對其進行平穩化，然后對差分序列進行回歸。但是這樣又會忽略了原時間序列包含的有用信息，而這些信息對分析問題來說往往是必需的。因此，對這樣的數據論文采用協整的分析方法。

對非平穩序列進行協整檢驗有一個前提條件，即要求這些非平穩序列是同階單整的。通過進一步對各變量的一階差分序列進行單位根檢驗，發現檢驗結果均已平穩，即它們都是一階單整序列l(1)。因此，接下來可以進行協整分析，來檢驗各經濟變量之間的長期關系。

(二)協整檢驗

正如前面所提到的，很多時間序列是非穩定的數據生成過程，那么由這些非穩定變量組成的系統是否存在一種長期的穩定關系?要研究這一問題，就必須借助以均衡分析為背景的協整理論。由于多數經濟變量的時間序列都是一個I(1)的過程(即其本身是非平穩的，但經過一階差分后是平穩的)，因此可將協整關系定義如下：

假定x₁，和y_t是兩個非平穩的序列，且它們都是I(1)的過程，若存在一個非零的系數a，使y₁+ax₁=，是I(0)的，就說變量x_t和y_t之間存在協整關系，(1，a)稱為協整向量。這里是以兩個變量為例來進行說明，以此類推，滿足協整關系的序列個數可推廣到多個。由上述定義可以看到，協整關系所隱含的實質含義是經濟系統的長期穩定關系，而要描述這一關系，就必須求出協整向量。下面將借助Johansen所提出的極大似然法來解決上述問題。

在做LTFP與LSD、LSF的Johansen協整檢驗之前，先做協整方程中的內生變量對外生變量的VAR回歸，由AIC、SC信息準則可知VAR模型的最優滯后階數為2，并且根據圖l所示的數據特征，協整方程包含有截距項和確定性趨勢，檢驗結果如下表所示。

在Johansen協整檢驗中，原假設為最多存在r個協整關系，備選假設是模型有r+1個協整關系。從表2所示結果可以看出：首先，在不存在協整關系的零假設下，似然比統計量為47.044 6，大于1％臨界值35.65，因而拒絕不存在協整關系的零假設，即表明變量之間存在至少一個協整關系。其次，在最多存在一個協整關系的零假設下，似然比統計量為12.647 8，小于1％的臨界值20.04，不能拒絕零假設。從而論文可以確定，變量之間存在唯一的協整關系，對應的協整方程為：LTFP=-1.671 9+0.269 0 LSD+0.195 2 LSF

(2)

(O.049 9)

(0.066 9)

其中，括號內的數字表示系數的標準差。

上式表明國內RD資本存量和國外RD資本存量對中國全要素生產率的提高都具有正向的促進作用。周內RD資本存量每增長1個百分點，可帶動中國全要素生產率提高約0.269 O個百分點。通過進口貿易渠道擴散的國外RD資本存量每增長1個百分點，可促進中國全要素生產率提高約0.195 2個百分點。因此通過基于進口貿易的技術溢出，國外研發活動有效的促進了中國全要素生產率的增長，這與Coe and Helpman和Lichtenberg and Potterie等的分析結論是一致的。同時論文也注意到，LSF的系數小于LSD的系數，說明中國全要素生產率對于國內研發的彈性大于國外研發擴散的彈性，這說明對于中國全要素生產率的提升，本國研發活動的影響大于國外研發活動的影響，

這是因為國內研發的增加不僅對中國全要素生產率的提升有直接貢獻，而且有助于促進國外先進技術的吸收和利用。

(三)誤差修正模型

根據Engle定理，如果一組變量之間存在協整關系，則協整回歸方程總是能被轉換為誤差修正模型(ECM：Error Con'ection Model)。協整關系只是反映了變量之間的長期均衡關系，誤差修正模型的使用就是為了建立短期的動態模型以彌補長期靜態模型的不足，它既能反映不同的時間序列問的長期均衡關系，又能反映短期偏離項長期均衡修正的機制。接下來論文用誤差修正模型來研究變量之間的短期動態特征。

首先將協整關系式(2)寫成數學表達式，并令其為EC，得到：EC=LTFP-0.269 O LSD-O.195 2 LSF+1.671 9

(3)

變量LTFP與LSD、LSF之間誤差修正模型的一般形式為：

其中，誤差修正項ecm_t-l為協整方程的一階滯后殘差，其系數的大小表明了系統在短期內從非均衡狀態向長期均衡狀態調整的速度。一階差分的滯后期與協整檢驗相同，取滯后2階。

論文根據一般到特殊的建模方法，從滯后2期開始逐漸排除不顯著的變量，以對誤差修正模型進行估計，估計結果如下：ALTFP=0. 2728ALTFP_t-1+0.1924A~D_t-1-0.181ecm_t-1

(4)

(3.5886)

(-2.2753)

(-5.3885)

R₂=0.870 1，D.w.=1.953 7，括號中的數值是系數的t統計值。

上述檢驗結果中誤差修正項系數ecm_t-1，的符號為負，符合反向修正機制，表示滯后一期的非均衡誤差以0.181 9的速度從非均衡狀態向長期均衡狀態調整。變量LSF差分項的各階滯后項系數不顯著(已在誤差修正模型中被排除)，說明通過中國進口貿易渠道擴散的國外研發存量對中國全要素生產率的滯后效應不明顯。TFP差分項具有一階滯后效應。且系數為正，表明全要素生產率的提高存在一定的狀態依賴和反饋現象。國內研發存量差分項也有一階滯后效應，且系數為正，說明國內研發投入存量的增加值存在一定的時滯作用。

(四)Granger因果關系檢驗

協整檢驗結果可知變量之間是否存在長期的均衡關系，但這種關系是否構成因果關系還需要進一步驗證。Granger和Sims提出的因果關系檢驗可解決此類問題，該檢驗是為了確定一個變量能否有助于預測另一個變量。Granger因果關系檢驗的基本思想如下：如果變量x有助于預測變量y，即根據y的過去值對y進行自回歸時，如果再加上X的過去值，能顯著的增強回歸的解釋能力，則稱x是Y的Granger原因(記為“x＝y”)；否則，稱為非Granger原因(記為“x＋y，”)。

下面，借助Eviews軟件進行Granger因果關系檢驗，以考察存在協整關系的變量之間是否存在因果關系，檢驗中涉及到滯后階的選取，在對殘差進行正態獨立同分布診斷的基礎上，經過反復試驗，確定最優滯后階為2。

在滯后2階的條件下，Granger因果關系檢驗結果如表3所示。可知，ALTFP“不是ALSF的Granger原因”和“ALTFP不是ALSD的Granger原因”這兩條零假設不能被拒絕，而其他零假設都被拒絕，結合前面的協整檢驗結果，說明本國研發存量和外國研發存量增加分別是促進一國全要素生產率的提高的原因，而全要素生產率的提高分別不是本國與外國的研發存量增加的Granger原因。

四、結論

筆者采用Lichtenberg and Potterie(1996)提出的方法對Coe and Helpman(1995)模型進行修正，用從進口來源國的進口量占來源國GDP的比例作為權重對進口來源國的RD存量進行加權，結合時間序列計量檢驗方法對中國進口貿易技術溢出對技術進步的影響進行實證研究，得出以下結論。

其一，國內及貿易伙伴國的研發投入對中國技術進步都有顯著的促進作用，而且國內研發投入對技術的促進作用更為突出。Johansen協整檢驗顯示：中國RD、外國RD與中國TFP之間存在唯一的協整關系，即他們之間存在長期的穩定動態均衡關系；國內與貿易伙伴國的研發投入對于一國全要素生產率的提高具有顯著的促進作用，而且本國研發投入比外國研發投入對TFP的影響要更突出一些，這其中的原因可能是國外先進技術能否被中國吸收利用以提高本國全要素生產率在一定程度上取決于中國的技術需求與吸收能力；而國內研發投入的增加不僅對中國全要素生產率的提升有直接貢獻，而且有助于促進國外先進技術的吸收和利用。

其二，國內研發投入對中國TFP的促進作用具有一定的滯后效應，而貿易伙伴國研發投入對中國TFP的促進不存在滯后效應，且國內及貿易伙伴國的研發投入都是中國TFP變化的Granger原因。誤差修正模型的檢驗結果顯示：中國全要素生產率和國內研發存量的差分項對中周的TFP有著正的一階滯后效應，而國外研發存量差分項對中國TFP作用不顯著，這說明進口貿易技術溢出對技術進步的促進很可能是只是即期的效應；中國自身的自主研發對技術進步的促進不僅存在即期效應還存在滯后效應 Granger果關系檢驗結果顯示，國內及貿易伙伴圍的研發投入都是本國TFP變化的Granger原因。