我國工業行業技術分解測度與技術溢出渠道分析

尹今格，宗毅君，劉曼琴，孫萌慧

（1.上海立信會計金融學院 國際經貿學院，上海210209；2.上海大學 經濟學院，上海200444；3.廣東金融學院 經濟貿易學院，廣州510521；4.山西財經大學 華商學院，太原030032）

一個國家的技術發展程度不僅受國內本行業和其他行業研發投入的影響，而且通過各種渠道受國外技術發展程度的影響，這就使得度量行業內研發及不同渠道溢出對行業技術發展的影響程度有必要。潘文卿等［1］利用我國投入產出表的數據衡量了產業間技術溢出，發現產業間技術溢出對我國工業各部門勞動生產率有著顯著的正面影響。黃漓江和桑百川［2］利用我國制造業企業微觀數據檢驗進口溢出，發現盡管進口溢出對企業生產率的影響顯著為正，但當技術差距較大時進口溢出反而抑制了企業生產率。朱福林等［3］考察了我國服務貿易進口渠道的R&D 溢出，發現國內R&D 投入及國際R&D 溢出與全要素生產率具有較穩固的協整均衡關系。陳啟斐和劉志彪［4］利用47 個國家的雙邊服務貿易考察了進口服務貿易所產生的技術溢出。盡管現有文獻考察了國內外各種技術溢出渠道，但將這些渠道放在一個框架之內且利用我國工業行業數據進行分析的還很鮮見，為此，本文將國內外多種渠道的技術溢出放在同一框架內進行分析。

Fare 等［5］提出的基于數據包絡分析法（date envelope analysis，DEA）的Malquist 指數法是目前度量技術的廣泛使用的方法之一，該方法的優點在于不需要對生產函數的形式進行具體設定。Malquist 指數由效率指數和技術進步指數相乘得到，效率指數反映了和上一期相比，該生產單位距離生產最佳前沿面的變化程度，技術進步指數反映了和上一期相比，生產最佳前沿面本身的變化程度。呂忠偉和李峻浩［6］使用該方法對我國國內區域間的技術溢出進行了研究。李小平和朱鐘棣［7］使用該方法對我國工業行業1999—2003 年的國內及進口溢出進行了研究。本文將以1991—2010 年我國工業行業為研究對象考察國內本行業研發資本變動、國內其他行業研發溢出、進口貿易渠道的研發溢出和出口貿易渠道的研發溢出對技術效率的提高、技術進步和全要素生產率變動的貢獻。本文使用20 年的時間段，且不僅考慮了進口渠道的溢出而且考慮了出口渠道的溢出，使得結果更全面，更客觀。

一、理論及計量模型的建立

首先，設定以下柯布-道格拉斯生產函數：

其中：i 表示行業；t 表示時間；Y 表示產出；A 表示技術水平或全要素生產率（TFP）；L 表示生產過程中的勞動投入；K 表示生產過程中的資本投入。按照以Romer 和Paul［8］、Lucas 和Robert［9］等為代表的內生增長理論，技術是由追求利潤最大化的廠商進行研發投資的結果；按照Romer 和Paul［10］及Grossman 和Helpman［11］等的研究，一國的技術不僅受其本身研發投入的影響，而且通過各種渠道受到其他國家研發投入的影響，即產生技術溢出。即使在一個國家內部行業之間的研發投入也會產生技術溢出，即一個行業的技術水平不僅會受到本行業的研發投入的影響，而且受到其他行業的研發投入的影響，即行業之間的技術溢出。按照以上分析，對全要素生產率作出以下規定：

其中：g 表示不受任何因素影響的技術的自然增長率；β 表示彈性，即解釋變量變動1 個百分點時，會引起被解釋變量變動幾個百分點；RDit表示i 行業本身的研發資本存量；IMit表示i 行業通過進口獲得的研發溢出；EXit表示i 行業通過出口獲得的研發溢出；ORDit表示i 行業從其他行業獲得的研發溢出。對式（2）兩邊進行全微分并將兩邊同除以TFPit可得：

式（3）衡量了影響全要素生產率的各種因素的增長率對全要素生產率的增長率的影響。在式（3）的基礎上加入隨機擾動項即可得到本文使用的計量模型：

實際上，全要素生產率的增長率可以進一步被分解為技術效率（EFF）的增長率和技術進步（TECH）的增長率，前者衡量了在既定的技術水平下，生產效率的改進程度，后者衡量了技術進步程度。假設影響技術效率增長率和技術進步增長率的因素相同，可以建立以下兩個計量模型：

二、指標構建及數據來源

（一）指標構建

本文利用式（4）～式（6）所表示的計量模型考察國內本行業研發、國內其他行業研發、與14 個發達經濟體①14 個發達經濟體分別是美國、日本、英國、法國、德國、澳大利亞、加拿大、意大利、比利時、丹麥、芬蘭、愛爾蘭、荷蘭、西班牙。的進口和出口貿易對我國全要素生產率、技術效率提高和技術進步的作用。用到的被解釋變量指標有全要素生產率增長率、技術效率增長率、技術進步增長率。解釋變量指標有國內本行業研發資本增長率、國內其他行業研發資本增長率、通過進口獲得的研發資本增長率和通過出口獲得的研發資本增長率4 個變量。被解釋變量指標的構建在下一部分給出。本節主要說明4 個解釋變量指標的構建。

假定一個行業的技術不僅受國內本行業研發投入的影響，而且通過投入產出等渠道受國內其他行業研發投入的影響，則國內其他行業研發資本存量數據由該行業之外的其他行業的研發資本存量簡單加總得到。

Grossman 和Helpman［12］（以下簡稱CH［12］）首次構建了通過進口貿易渠道的研發資本存量指標，用表示，構建方法如下：

其中：mijt為i 行業t 年從j 國的進口量；mit為i 行業t 年從這14 個國家的進口總量為j 國t 年的國內研發資本存量，該指標受到眾多學者 的研究 與評價（Lichtenberg 和Potterie［13］，Keller［14］，Funk［15］），其中Lichtenberg 和Potterie［13］（以下簡稱LP［13］）指出該指標存在潛在的加總偏誤，即假設一個國家的貿易伙伴國合并時，其國外R&D 資本存量會大量增加，即使與貿易伙伴國的貿易流量及貿易伙伴國國內的R&D 存量都沒有發生變動。在此基礎上LP［13］構建了如下進口渠道的研發資本存量指標，用表示：

其中：yjt為j 國t 年的研發資本存量。該構建方法修正了CH［12］潛在的加總偏誤。

Funk［15］則通過與CH［12］類似的方法構建了通過出口貿易獲得的國外研發溢出，用表示，構建方法如下：

其中：exijt為i 行業t 年從j 國的出口量；exit為i 行業t 年從這14 個國家的出口總量。類似于LP［13］的觀點，本文認為該方法同樣存在潛在的加總偏誤，即如果兩個貿易伙伴國合并會導致通過出口獲得的國外研發資本存量的增加，即使貿易總量、結構與貿易伙伴國的研發資本存量都沒變，類似于LP［13］，本文提出如下方法修正潛在的加總偏誤：

本文計量模型用到的是各指標的增長率，所以需要對以上構建的各指標取時間差分并除以上一年度的值得到其增長率。

（二）數據來源

本文用到的數據有1990—2010 年各個行業的GDP、工業分行業職工人數、固定資產投資數據、分行業國內研發內部支出數據、分別從14 個主要經濟合作與發展組織（Organization for Economic Co-operation and Development，OECD）國家的行業進出口數據、各行業總的進出口數據、上述14 個國家的GDP 與研發投入數據。GDP 數據和固定資產投資數據來源于《中國統計年鑒》（2002—2011），工業分行業資本存量和從業人數的數據均直接使用陳詩一［16］附表2 和附表3 所提供的數據并使用《中國統計年鑒》（2010—2011）將其擴充到2010年，國內研發投入的數據來自《中國科技統計年鑒》（2002—2011），進出口數據來源于聯合國COMTRADE 數據庫并借鑒盛斌［17］將數據轉換到《國民經濟行業分類》（GB/T 4754—2002）二位碼的數據，由于能夠獲得的數據有限，OECD 國家的GDP 數據與研發投入數據均為國家總值，數據來源是國研網OECD 數據庫。

三、計量分析及結果

（一）全要素生產率的計算

關于全要素生產率的計算方法有多種，對各種方法的介紹及分類參見文獻［18］。本文使用Fare 等［5］所使用的非參數方法中的Malquist 指數法。該方法的特點如下：不需要設定具體的函數形式，允許經濟單位不處于最佳效率狀態，可以用于多投入多產出的情況，不需要投入及產出的價值數據。其基本思想如下：先確定每期所有生產單位（本文是行業）中處于效率最佳的生產單位即最佳前沿面，然后將其他生產單位同最佳前沿面相比，通過比較當期和上一期距離最佳前沿面的距離變化得出效率指數，反映了技術追趕程度，將和上一期相比在各生產單位投入條件下最佳前沿面的相對移動得出技術進步指數，反映了技術變革或創新程度，最后將二者相乘得到全要素生產率指數。技術效率的計算方法有兩種，一種是基于投入的技術效率，即在產出確定的情況下，最小投入與實際投入之比；另一種是基于產出的技術效率，即在投入一定的情況下，實際產出與最大產出之比。這里以基于產出的技術效率為例，規定如下距離函數：

該函數表示，在投入一定的情況下，將生產移動到最佳前沿面時，其產出將擴張倍。注 意 到，因此，當生產處于最佳前沿面時。效率指數測度了和上一期相比距離最佳前沿面的變化程度，其表達式為

技術進步指數測度了和上一期相比，最佳前沿面的移動程度，其表達式為

全要素生產率即Malquist 指數是效率指數和技術進步指數的乘積，即

假設t 時期i = 1，…，I 個生產單位使用n = 1，…，N 種投入xi，tn生產m = 1，…，M 種產出yi，tm。最佳前沿面的技術是基于以下方式確定：

該計算需要滿足的前提條件是具有不變規模報酬和生產要素強可處置（詳細參見文獻［5］）。

以上求出的效率指數、技術進步指數與全要素生產率指數均為本期與上一期的比值，要想得到增長率指標，需要將各指數減1。

（二）計量分析結果

首先需要對各變量進行平穩性檢驗以避免偽回歸的出現。這里使用第一代面板單位根檢驗中的LLC（Levin 等［19］、Breitung［20］、Hadri［21］、Maddala 和Wu［22］的Fisher-ADF）4 種檢驗方法，前兩種屬于同質單位根檢驗，后兩種屬于異質單位根檢驗，第三種的原假設為平穩，其余原假設為存在單位根，檢驗結果見表1。各個指標中為 行 業 內 研 發 資 本 存 量 的 增長率為 按 照CH［12］構 建 的通過進口獲得的國外研發資本存量的增長率

為 按 照LP［13］構 建 的 通 過 進 口 獲 得 的 研 發資 本 存 量 的 增 長 率為 借 鑒CH［12］構建的通過出口獲得的國外研發資本存量的增長率，為 借 鑒LP［13］構 建 的 通 過 出 口 獲 得的國外研發資本存量的增長率為生產效率的增長率為 技術進步的增長率為全要素生 產率增長率。由于所有的變量都是經過差分處理的，所以所有的變量均顯示平穩。為 其 他 行 業 研 發 資 本 存量的增長率

表1 面板單位根檢驗結果

其次，由于本文有4 個解釋變量，所以需考慮多重共線性問題。盡管變量取差分可以減輕多重共線性問題，但經過檢驗，發現變量gordit與grdit及gexCHit存在較強的線性關系，在此，借鑒Kokko［23］做出如下處理：將gordit對grdit及gexCHit做出回歸，也將gordit對grdit做出回歸：

接下來進行計量分析。為了進行穩定性檢驗，同時觀察是否還存在多重共線性問題，本文在回歸時將解釋變量逐次納入。被解釋變量有三個：gtfpit、geffit、，本文首先將geffit對解釋變量做回歸，其次將gtechit對解釋變量做回歸，最后將gtfpit對解釋變量做回歸。回歸方法采用的是面板固定效應模型，geffit對解釋變量的回歸結果見表2。

從表2 可以看出，首先，每個變量在以上各模型中結果非常一致，所以可以推斷，多重共線性已經得到消除。從結果來看，國內本行業的研發和國內其他行業的研發均對技術效率的提高產生了負的效應，且國內其他行業研發資本變動產生的負效應更大一些，應該是由于研發活動會擠占一定的資源。借鑒CH［12］所構造的進口貿易渠道的溢出和出口貿易渠道的溢出均為正，但值都很小而且均不顯著，借鑒LP［13］所構造的進口貿易渠道的溢出為正，出口貿易渠道的溢出為負，絕對值都很小，且均不顯著。所以，總體來看，國內行業內與行業間研發資本的變動對技術效率的提高產生了負向的作用，而進出口渠道的技術溢出對技術效率的提高沒有產生顯著的作用。

表3 為技術進步指數對各解釋變量的回歸結果。就該組回歸結果來看，行業內和行業間研發資本的變動都對技術進步產生了顯著的正效應，且行業間研發溢出的效應更大一些，幾乎是行業內研發效應的兩倍。借鑒CH［12］所度量的進口貿易的溢出效應和出口貿易的溢出效應均為正且較小，但進口溢出顯著，而出口溢出不顯著。借鑒LP［13］所度量的進口溢出和出口溢出也均為正且值較小，但兩種渠道的溢出均顯著。總體來看，國內研發支出和通過進出口貿易獲得的研發溢出均對技術進步產生了正向的效應，且國內效應要遠大于通過進出口獲得的溢出效應。

表2 固定效應面板估計結果（被解釋變量geffit）

表3 固定效應面板估計結果（被解釋變量gtechit）

表4 為全要素生產率即Malquist 指數對各變量的回歸結果。就該組回歸結果來看，國內本行業研發資本存量的變動對全要素生產率的變動產生的效應為正且顯著，而國內行業間研發溢出對全要素生產率提高產生負的效應但不顯著，可能是由于對技術效率提高產生的負向效應和對技術進步產生的正向效應相互抵消所致。借鑒CH［12］度量的進出口溢出均顯著為正，且出口溢出的絕對值要大一些。借鑒LP［13］度量的進口溢出顯著為正，出口溢出也為正但不顯著，應該是由于出口對技術效率提高作用的不顯著占了主導地位。不管進出口溢出顯著與否，和國內研發效應相比，其絕對值均要小，所以我國還是應該加大國內研發投入。另外，考慮到借鑒CH［12］所構建的出口渠道的研發溢出對技術效率的提高和對技術進步產生的效應均不顯著，而對全要素生產率的提高產生的效應為正且顯著，這種不一致可能是由于LP［13］指出的該指標本身的內在缺陷所致，因此，本文認為借鑒LP［13］所構建的國外研發資本更能夠客觀的反映我國通過國際貿易渠道所獲得的溢出效應。

表4 固定效應面板估計（被解釋變量gtfpit）

四、研究結論

本文分別度量了國內本行業研發效應、國內其他行業研發效應、進口貿易渠道的研發溢出和出口貿易渠道的研發溢出4 種效應對生產效率的提高、技術進步和全要素生產率的提高所產生的作用，使用Fare 等［5］所介紹的方法計算技術效率指數、技術進步指數以及由二者相乘所形成的Malquist 指數即全要素生產率指數。其他行業的研發支出由該行業之外的其他行業的研發支出加總形成，通過進出口貿易渠道獲得的國外研發資本分別借鑒CH［12］和LP［13］兩種方法分別進行構建。結果表明，國內本行業的研發和國內其他行業的研發對生產效率的提高均產生了負向的效應，應該是由于研發要占用一定的資源所致，進出口渠道的研發溢出對生產效率的提高沒有產生顯著的作用。國內本行業的研發支出和國內行業間研發溢出對技術進步均產生了顯著的正向作用，且國內行業間研發溢出的效應更大一些。國際貿易渠道的技術溢出對技術進步也產生了正向的溢出但比國內研發的效應要小，且出口溢出產生的效應更大一些。就對全要素生產率的貢獻來看，行業內研發支出的效應為正，行業間研發溢出效應不顯著，可能是由于對效率提高的負向效應和對技術進步的正向效應相抵消所致。進口溢出對全要素生產率的貢獻為正，而出口溢出對全要素生產率的貢獻不顯著。就回歸結果判斷，借鑒LP［13］所構建的國際貿易溢出指標和借鑒CH［12］所構建的溢出指標相差不大，但前者要稍由于后者?？傮w來看，我國應該進一步加大國內研發投入，而對于進出口貿易則一方面要對國外技術進行更充分的吸收利用，另一方面，要利用出口時機，提高的技術含量，以帶動國內技術進一步提升。