服務進口與我國全要素生產率的增長

金俐　陳群鋒

摘 要：服務進口貿易對我國全要素生產率的增長有多大的促進作用事關我國經濟增長方式的轉變。實證研究結果表明，1985-2010年，服務進口貿易與我國全要素生產率的變化之間有顯著的正相關關系，服務進口增長1%， 全要素生產率就有0.12%的提升。基于VAR模型的脈沖響應函數分析和預測方差分解分析結果，盡管國內R&D資本存量對全要素生產率的長期拉動效應更為顯著，但服務進口的積極作用也不可忽視。

關鍵詞：服務進口；全要素生產率；VAR模型

中圖分類號：F740 文獻標識碼：A 文章編號：1003-3890（2014）04-0073-07

改革開放以來，在貨物貿易快速增長的同時，我國服務貿易也有很大發展。1985—2010年，我國服務貿易進出口總額年均增長18.5%，在世界服務貿易中所占比重從0.66%上升到5.03%。與此同時，中國經濟也以近10%的年均實際增長率高速成長，服務貿易與中國經濟增長的關系也因此成為一個重要的研究課題。如果從凈出口在GDP中所占比重的角度來看，服務貿易對經濟增長的貢獻，從1995年以來，我國服務貿易持續逆差，以負值計入GDP，但顯然這樣的研究思路并未把握經濟增長的本質。根據現代經濟增長理論，一國經濟持續、穩定增長的根本原因在于全要素生產率（TFP）的提高。全要素生產率反映的是一定時間內勞動與資本等全部投入要素的產出效率，全要素生產率的增長是指剔除要素投入導致的產出增長后的那部分產出增加，其來源包括技術進步、管理創新等。因此，服務貿易是否推動了中國經濟的長期增長要看它是否促進了全要素生產率的進步。

本文試圖從服務進口的角度進行分析。從理論上講，服務進口貿易可以通過以下兩個渠道的技術溢出效應影響一國的全要素生產率。一是跨境服務貿易產生的技術溢出效應：直接的技術貿易不僅提高進口國的技術存量水平，也會促使進口國企業對引進技術進行學習和模仿；進口的某些服務品（如計算機和信息服務）常常有較高的知識和技術含量，對進口國具有示范效應；服務貿易中高技術人員的交流也帶來知識和技術的擴散、激發新思想的產生。二是商業存在服務貿易產生的技術溢出效應：當服務業跨國公司提供服務產品時，東道國企業有可能獲得與之相伴的免費技術輔導、信息援助、員工培訓等；服務業跨國公司的進入也產生示范效應和競爭效應，東道國服務企業可以模仿、學習先進的管理技術，同時，激烈的競爭也促進它們加大自身研發投入，從而推動整個行業生產率水平的提高。那么，服務進口貿易是否真的通過以上渠道促進了我國全要素生產率的提高？如是，對全要素生產率的貢獻又有多大呢？本文擬在相關研究文獻的基礎上，通過后面的實證分析對以上問題進行探討。

一、文獻回顧

最早就貿易對全要素生產率的影響進行實證分析的學者是Coe & Helpman（1995），他們利用1971—1990年以色列及21個OECD國家的面板數據，在宏觀層面上分析了國際貿易的國外研發溢出效應對進口國技術進步的影響。結果顯示，國外研發對技術進步的彈性約為12%，而國內研發對技術進步的彈性約為8%[1]。他們的模型建立在Grossman & Helpman（1991）的創新驅動增長理論基礎上，簡稱為C-H模型，其基本設定被后來大多數實證研究沿用。

隨著服務貿易的快速發展，對國際貿易技術溢出效應的研究也逐漸向服務貿易領域拓展。Francois（1990）的研究結果表明，生產者服務進口有助于促進整個經濟部門生產率的提高[2]。Rivera & Batiz（1992）發現，以服務業跨國公司提供的服務作為中間投入的產業部門，其專業化分工水平得到提升，這有助于提高下游產業的生產率[3]。Maddan & Savage（2000）的研究發現，信息通信技術是國外研發溢出的一條重要路徑，國外研發溢出與電信和信息通訊設備的進口量之間存在正相關關系[4]。Keller（2001）的分析表明，一國從國外研發溢出中所獲得的效益要比從自身研發中所獲得的效益低，從貿易開放中所獲得的技術溢出效應的大小也與該國自身科研技術能力直接相關[5]。Robinson，Wang & Marin（2002）的跨國研究發現：通過從發達國家進口服務產品，發展中國家可以獲取信息和先進技術來提高全要素生產率[6]。Rajan & Bird（2002）對中國、印尼、韓國、泰國與馬來西亞的研究顯示，適時而有序地開放電信和金融服務市場，不僅能增加本國消費者的福利，也能促進本國經濟結構的調整和技術水平的進步[7]。Xu & Chiang（2005）同時考慮了通過專利流動和資本品貿易這兩種不同路徑的國際技術溢出效應，他們的實證檢驗發現，這兩種路徑的技術溢出效應在不同收入層次的國家很不相同[8]。OECD（2006）的研究表明，服務市場開放是技術溢出的關鍵路徑，這一點對發展中國家尤為重要[9]。Arnold， Javorcik & Mattoo（2006）利用捷克企業層面數據進行的研究發現，東道國國內下游制造業企業的經營績效與服務業跨國直接投資顯著相關[10]。Mattoo， Rathindran & Subramanian（2006）認為，給定影響經濟增長的其他因素，電信或金融部門開放的國家有更高的平均經濟增長率[11]。Amiti & Konings（2007）的研究發現，推進中間投入品服務部門的自由化將有利于國內下游制造業生產率的提升[12]。

國內學者近年來也開始關注服務貿易的技術溢出效應。黃建鋒（2007） 的實證研究是以服務業FDI作為商業存在服務貿易的替代變量進行的，結果表明：1990—2005年我國服務業FDI的技術溢出效應十分顯著[13]。高凌云、王永中（2008）采用178個國家2000—2005年的數據進行研究發現，非物化型溢出是國外研發溢出的一條重要路徑，它對樣本國的全要素生產率均有促進作用[14]。李瑞琴（2009）認為，服務貿易自由化對一國經濟增長有直接和間接影響，而間接影響對一國經濟的長期增長作用更大，服務貿易自由化有利于技術外部效應的實現[15]。唐保慶（2009）利用17個APEC成員國的動態面板數據，從FDI流入、集聚效應和服務進口貿易等方面擴展了C-H模型，發現通過服務貿易渠道帶來的國外研發溢出均能顯著促進全要素生產率的提升。唐保慶、陳志和和楊繼軍（2011）采用90個國家1998—2007年的面板數據，研究了不同要素密集型服務進口貿易的國外研發溢出效應發現，知識與技術密集型服務產品進口對全要素生產率的提升有顯著影響，而勞動與資本密集型服務產品進口的影響并不明顯[16]。方慧（2009）采用1991—2006年中國服務業FDI的數據進行研究發現，服務貿易的技術溢出效應為正，但由于我國服務業的開放時間較晚，溢出效應并不顯著[17]。

以上研究提供了有價值的參考線索，但其中一些文獻分析的是服務貿易與收入增長之間的關系，不涉及其技術溢出效應對經濟增長的源泉——全要素生產率進步——的作用；而在分析服務貿易與我國全要素生產率關系的文獻中，大多數都采用傳統計量模型，這類基于經濟理論設定的模型對變量之間的動態關系并不能提供較為嚴密的解釋。本文采用基于VAR模型的脈沖響應函數法與方差分解法進行，以期對1985—2010年服務進口貿易對我國全要素生產率的影響進行更全面和深入的實證研究。

二、數據與方法

（一）對中國全要素生產率的估算

本文采用柯布-道格拉斯生產函數①，并假設函數為希克斯中性：

Yt=At.Kt？琢.Lt？茁，0<？琢<1，0<？茁<1，？琢+？茁=1（1）

式（1）兩邊取對數，建立如下對數線性回歸計量模型：

LnYt=LnAt+？琢LnKt+？茁LnLt+ut（2）

全要素生產率（TFP）定義為：

TFPt=At=Yt/（Kt？琢.Lt？茁）（3）

其中At代表t年的全要素生產率，α和β分別代表資本和勞動的產出彈性。Yt為t年以1990年不變價格計算的真實國內生產總值，Lt為t年的勞動力投入總量，本文以各年社會總就業人數衡量，這兩項數據均來自《中國統計年鑒》。Kt為t年以1990年不變價格調整后的真實固定資本存量，借鑒張軍和施少華（2003）的方法計算而得[18]。最小二乘回歸結果顯示，常數項為-9.052 237，？琢=0.706 209，？茁=1.010 693。于是我們得到以下回歸方程：

Lny=-9.052 237+0.706 209LnK+1.010 693LnL（4）

正規化得：？琢*=？琢/（？琢+？茁）=0.412，？茁*=？茁/（？琢+？茁）=0.588。建立以下反映全要素生產率的殘差方程，并據此估算出1985—2010年我國的全要素生產率（結果見表1）：

At=exp（LnYt-0.412LnKt-0.588LnLt）（5）

（二）實證檢驗模型與其他相關數據

本文的計量分析采用由西姆斯（Sims）提出的向量自回歸模型（簡稱VAR模型）。VAR模型是基于數據本身的統計性建立的非結構化模型，模型中每個變量都是內生變量，都是系統中所有內生變量的滯后值的函數。有k個內生變量，d個外生變量，滯后階數為p的VAR（p）模型的數學表達式如下：

yt=A1yt-1+…Apyt-p+Hxt+？著t（6）

其中，yt是k維的內生變量，xt是d維的列向量，p是滯后階數，A1…Ap為k×k維的待估計系數矩陣，H是k×d維的待估計系數矩陣，？著t是k維隨機擾動列向量。我們將根據AIC、SC、LR、FPE和HQ等五種判斷準則來綜合選取VAR模型的最佳滯后階數。

本文在變量選取上借鑒C-H模型。在C-H模型中，國內研發（R&D）資本存量與通過貿易渠道溢出的國外研發資本存量是影響一國全要素生產率的主要因素，由于服務進口與國外研發溢出量成正比，我們用服務進口額代替C-H模型中通過貿易渠道溢出的國外研發資本存量。1985—2010年中國服務進口數據從中國服務貿易指南網獲取，按美元對人民幣的年均匯率換算成人民幣值后，再以1990年的價格為基期價格折算成真實水平。

1985—2010年國內R&D資本存量通過以下途徑估算：先計算出1985年R&D資本存量，然后根據永續存盤法計算出其余各年存量。我們借鑒Griliches（1980）的方法來計算我國1985年的R&D資本存量S1985：S1985=R1985/（g+δ），其中R1985是1985年的R&D投資支出，g是1985—2010年R&D投資支出對數形式的年均增長率，δ是R&D資本的折舊率，這里我們參考Coe & Helpman（1995）將其設定為5%。由于我國從1987年才開始有R&D支出的統計數據，因此，1985、1986年的R&D支出根據相鄰三年的平均R&D支出占GDP比重乘以當年GDP計算而得，其余年份數據直接來自《中國科技統計年鑒》。在計算出1985年的R&D資本存量后，其余年份數據依據以下公式計算：St=（1-δ）St-1+ Rt，其中，St與St-1分別是t期和t-1期的R&D資本存量，δ是R&D資本折舊率，仍然設定為5%，Rt是以1990年不變價格表示的t期R&D投資支出。計算結果與相關數據詳見表1。

三、VAR模型的建立與實證分析

（一）建模準備

1. ADF單位根檢驗。由于本文使用時間序列數據，因此有必要對數據平穩性進行檢驗。對數據取自然對數能使其趨勢線性化，在消除異方差現象的同時，并不改變原數據的協整關系。因此，我們先對全要素生產率、服務進口以及R&D資本存量取自然對數（分別用Lntfp、Lnsim和Lnyf表示），然后進行ADF單位根檢驗。表2的檢驗結果顯示，盡管原時間序列都不平穩，但它們的一階差分都是平穩的，因此，所有變量都是I（1）一階單整序列[19]。

2. Johansen協整檢驗。由于原時間序列數據是非平穩的，所以我們使用Johansen協整檢驗方法來判斷它們之間是否存在長期穩定的均衡關系。上面的ADF單位根檢驗表明，三個變量都是I（1）一階單整序列，滿足進行協整檢驗的條件。檢驗結果如表3所示：原變量之間在5%的顯著性水平下存在兩個協整關系，這說明盡管原變量為非平穩序列，但它們的線性組合卻是平穩的，即三個變量之間存在著長期穩定的均衡關系。根據檢驗結果，Lntfp、Lnyf和Lnsim之間協整關系的表達式為：

Lntfp=1.812 250+0.147 145Lnyf+0.115 642Lnsim（7）

從（7）式可知，服務進口、國內R&D資本存量與我國的全要素生產率的變化存在顯著的正相關關系，服務進口增長1%，全要素生產率會提升0.12%，國內R&D資本存量每增長1%，全要素生產率將有0.15%的提高。

3. 誤差修正機制。盡管協整檢驗表明三個變量存在著長期穩定的均衡關系，但在短期內，卻有可能偏離長期均衡狀態。我們利用向量誤差修正模型，來反映服務進口、國內R&D資本存量與我國全要素生產率之間短期偏離的修正機制。根據AIC、SC、LR、FPE和HQ等準則來判斷無約束VAR模型的滯后期數，我們選定的最佳滯后期數為3。用VECM表示非均衡誤差，代表協整方程中的殘差序列，我們構造的向量誤差修正模型如下：

D ln tfpD ln ytD ln sim=-0.1420.574 8-5.554VECM（-1）

+0.343 0.487 0.061-0.45 0.421 0.0654.639 3.617 -1.27D ln tfp（-1）D ln yt（-1）D ln sim（-1）

+0.637 0.436 0.0450.485 0.223 0.0760.611 5.023 -0.37D ln tfp（-2）D ln yt（-2）D ln sim（-2）

+0.293 0.682 0.040-0.34 -0.12 0.0390.779 -5.19 0.137D ln tfp（-3）D ln yt（-3）D ln sim（-3）

+-0.0240.083 2-0.232

由模型可知，服務進口、國內R&D資本存量與我國全要素生產率的關系在短期可能偏離長期均衡水平，但會在較短的時間內以較快速度自動向長期均衡回歸。平均而言，上一年度的非均衡誤差以0.142的速度修正全要素生產率增長的偏離，以0.575的速度修正國內R&D資本存量增長的偏離，以5.554的速度修正服務進口的偏離。

4. 格蘭杰因果關系檢驗。下面進行格蘭杰（Granger）因果關系檢驗，以確定變量之間的長期均衡關系是否構成因果關系。表4給出的檢驗結果顯示：yf與sim都是tfp的格蘭杰原因，且兩者的共同作用也是tfp的格蘭杰原因，這說明國內R&D資本存量的增長、服務進口的增加都將拉動全要素生產率上升，并且它們增長的共同作用也將帶動全要素生產率增長；tfp是yf的格蘭杰原因，sim不是yf的格蘭杰原因，但兩者的共同作用是yf的格蘭杰原因，這說明我國全要素生產率的提高有助于拉動國內R&D資本存量的增長，全要素生產率增長和服務進口增加的共同作用也將帶動國內R&D資本存量的增加；tfp是sim的格蘭杰原因，yf不是sim的格蘭杰原因，但兩者的共同作用是sim的格蘭杰原因，這說明全要素生產率的提高將拉動服務貿易進口的增長，全要素生產率增長和國內R&D資本存量增加的共同作用也將帶動服務進口的增加。

（二）VAR模型的建立與穩健性檢驗

建立VAR模型的關鍵是確定滯后階數p。p值越大，越能完整反映模型的動態特征，但相應地，模型中待估計的參數就越多，自由度也就越少，因此在滯后期和自由度之間需要尋求平衡。根據AIC、SC、LR、FPE和HQ等判斷準則，經過多次測算比較，本模型的最優滯后階數確定為3，因此建立VAR（3）模型。使用Eviews計量軟件得出的結果顯示，模型整體擬合度較高。經檢驗各擾動項不與自己的滯后值相關，White檢驗結果也顯示不存在異方差，模型效果較好。依據計量結果得到的各項參數值，VAR（3）模型方程如下：

ln tfpln ytln sim=0.641 0.33 0.0290.056 1.88 0.007-1.33 6.32 0.374ln tfp（-1）ln yt（-1）ln sim（-1）

+-0.809 0.264 0.037 4-0.167 -1.04 -0.00 3-3.936 -6.63 0.966 7ln tfp（-2）ln yt（-2）ln sim（-2）

+0.187 -0.53 0.0800.307 0.132 -0.020.400 0.739 0.175ln tfp（-3）ln yt（-3）ln sim（-3）2.1514-0.38211.004

■21=0.997 ■22=0.999 ■32=0.991

圖1是對以上所建VAR（3）模型的穩定性檢驗圖，從中可看出，模型的所有特征根都在單位圓內，因此，所建模型是穩定的。

（三）基于VAR模型的脈沖響應分析與預測方差分解分析

1. 脈沖響應分析。為了進一步把握全要素生產率、國內R&D資本、服務進口之間的動態關系，我們對以上建立的VAR（3）模型進行脈沖響應分析，即利用脈沖響應函數來衡量隨機擾動項的一個標準差沖擊對內生變量當前值和未來值所產生的影響。脈沖響應函數的曲線圖見圖2、圖3和圖4。

由圖2可知，Lntfp對來自Lnsim的沖擊產生正響應，并在第四期達到峰值，之后雖逐漸下降，但在第八期后仍然保持較高水平。這說明服務進口對全要素生產率產生長期的積極拉動作用。Lntfp對于當期Lnyf的沖擊響應要強于對Lnsim的沖擊響應，在第五期達到峰值，隨后逐漸降低，這說明國內R&D資本存量對全要素生產率的長期拉動效應更為顯著。Lntfp對于自身的一個標準差擾動，在第一期反應較強烈，但之后逐漸下降，從第三期開始一直為負效應。

從圖3可看出，Lnyf對于自身的一個標準差沖擊，一開始就產生正響應，且呈快速上升趨勢，明顯要強于對Lntfp和Lnsim的沖擊響應。Lnyf對于來自Lntfp的沖擊呈現正響應，在第七期達到峰值后逐漸下降，這說明全要素生產率對研發資本存量的增加具有正效應，但正效應的顯現有一個滯后期。Lnyf對Lnsim的沖擊響應在初始階段為零，之后逐漸下降，在第五期達到最小值，之后較快上升，從第八期才開始表現出較小的正響應。

圖4顯示，Lnsim對于來自Lntfp的一個標準差沖擊一直呈現負響應，但在第三期達到最小值后一路上升。這說明全要素生產率對服務貿易進口的增加具有負效應，但其負效應在后期逐漸減弱。Lnsim對來自Lnyf的沖擊從第一期開始一直呈現正效應，在第四期達到峰值后，逐漸下降。Lnsim對自身的一個標準差擾動的響應存在一定的波動性，但一直呈現正向效應。

4. 預測方差分解分析。在上面的脈沖響應分析中，我們討論了VAR模型中每個內生變量的沖擊如何隨著時間的推移對其他內生變量產生影響。下面我們進一步通過方差分解將內生變量的變化分解為與之相關的組成部分，以評價每個沖擊的重要程度。對已建立的VAR（3）模型進行預測方差分解，結果見表5、表6和表7。

由表5可知，在第一期全要素生產率只受其自身波動的影響，服務進口、研發資本的影響（即對預測方差的貢獻度）在第二期才顯現出來，且沖擊影響的強度很小，分別為2.517%和3.287%，但隨后影響逐漸加強；在第四期，服務進口和研發資本的預測方差分解值分別為19.326%和31.138%，二者之和達到50.464%；從第四期到末期，服務進口和研發資本對全要素生產率的貢獻一直維持在一個比較高的水平。結合上面的脈沖響應函數值可知，服務進口和國內研發對全要素生產率的提升有很大程度的促進作用，從影響程度來看，國內研發的促進作用要大于服務進口的促進作用。

從表6可以看出，對國內研發資本存量波動貢獻最大的是其自身，一直維持在87%以上。服務進口的貢獻很小，基本維持在1%以下。Lntfp對Lnyf的預測方差影響相對較小，在第六期之前一直維持在較低水平，之后才逐漸增強，到第八期達到12%以上，結合脈沖響應函數值，這說明全要素生產率的提升對國內研發的促進作用具有一定的滯后性。

表7顯示，服務進口最初受其自身和全要素生產率的影響較大，但隨著時間的推移，其自身的影響逐漸降低，從最初的74.657%降低到期末的33.973%，而全要素生產率的貢獻則增長較快，從第三期開始一直維持在34.505%以上。研發資本存量對服務進口波動的貢獻最初較小，僅為7.909%，但后來基本上呈逐漸上升態勢，到末期為31.521%。表7還顯示，全要素生產率對服務進口波動的貢獻一直要大于國內研發資本存量的貢獻，這表明全要素生產率增進帶來的增長質量的改善，將對我國服務進口貿易的發展產生積極影響。

四、結論與政策含義

以上實證分析表明，過去25年中，服務進口、國內R&D資本存量與我國全要素生產率的變化存在顯著的正相關關系，服務進口每增長1%，我國全要素生產率就提升0.12%，國內R&D資本存量每增長1%，我國全要素生產率就將提高0.15%。盡管在短期內服務進口、國內R&D資本存量與我國全要素生產率的關系可能偏離長期均衡水平，但其回歸的速度較快，平均而言，上一年度的非均衡誤差以0.142的速度修正全要素生產率增長的偏離。格蘭杰因果關系檢驗結果表明，服務進口、國內R&D資本存量的增長都將促進全要素生產率的提高。基于VAR模型的脈沖響應函數分析與方差分解分析結果顯示，服務進口對全要素生產率在長期內產生積極的拉動作用，國內R&D資本存量的長期拉動效應則更為顯著；服務進口、國內R&D資本積累對解釋全要素生產率的預測方差起著重要作用，而全要素生產率對服務進口、R&D資本存量預測方差的貢獻則相對較小。

以上實證研究結果表明，除加強國內自身的研發投入外，我們應當重視服務進口貿易的技術溢出效應，通過分享其他先進國家的研發成果來推動我國全要素生產率的增長。從政策角度來看，以下幾方面意義重大：進一步完善服務貿易的法律法規，為服務貿易的發展創造良好的制度環境；加大人力資本投資，這不僅有助于提高我國自身的技術創新能力，也有助于提高對國外研發技術溢出效應的吸收能力；擴大知識和技術密集度高的服務產品進口，尤其是高知識、高技術含量的生產性服務品的進口，以此來學習、消化和吸收新技術；提高服務貿易開放度、鼓勵FDI進入知識和技術密集型服務業，從而更大程度地獲取商業存在服務貿易的技術溢出效應。

注釋：

①生產函數法是目前測算全要素生產率的常用方法，且多采用柯布—道格拉斯生產函數，如彭國華（2005）、張軍和施少華（2003）等。

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責任編輯、校對：曹華青

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責任編輯、校對：曹華青

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責任編輯、校對：曹華青