李國璋，劉津汝

（蘭州大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，蘭州730000）

自主創(chuàng)新、FDI技術(shù)溢出與全要素生產(chǎn)率互動(dòng)關(guān)系研究

李國璋，劉津汝

（蘭州大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，蘭州730000）

文章基于1978～2008年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，利用VAR模型研究了自主創(chuàng)新、外商直接投資與全要素生產(chǎn)率的互動(dòng)關(guān)系，結(jié)果表明自主創(chuàng)新對(duì)我國全要素生產(chǎn)率的提高至關(guān)重要，隨著時(shí)間的推移，人力資本水平對(duì)自主創(chuàng)新能力的促進(jìn)作用和外商直接投資技術(shù)溢出的吸收作用日趨明顯。

自主創(chuàng)新；FDI技術(shù)溢出；全要素生產(chǎn)率；VAR模型

0 引言

新增長理論認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步是增長的最終源泉，技術(shù)進(jìn)步主要有自主創(chuàng)新和技術(shù)擴(kuò)散兩種方式。在日益開放的世界經(jīng)濟(jì)體系中，一國的技術(shù)進(jìn)步程度不僅要受到國內(nèi)因素的影響，同時(shí)也受到國際因素的影響，這種影響在發(fā)展中國家和地區(qū)表現(xiàn)得尤為明顯。外商直接投資是技術(shù)擴(kuò)散的一條重要的途徑。改革開放以來，我國實(shí)際利用的FDI總額直線上升，2008年實(shí)際利用FDI金額為924億美元，是1985年的47.24倍，1979～2008年間實(shí)際利用FDI總額已達(dá)8526.19億美元。中國經(jīng)濟(jì)與世界經(jīng)濟(jì)的聯(lián)系在不斷加強(qiáng)，因此研究國際技術(shù)溢出對(duì)我國生產(chǎn)率的影響有助于提高我國對(duì)國際技術(shù)溢出的吸收能力。

在研究中國的技術(shù)進(jìn)步問題時(shí)，僅僅考慮知識(shí)溢出因素將會(huì)是片面的，中國的技術(shù)進(jìn)步不僅僅取決于發(fā)達(dá)國家對(duì)中國的國際知識(shí)溢出，中國國內(nèi)的研發(fā)投入也會(huì)促進(jìn)本國的技術(shù)進(jìn)步。人力資本存量的持續(xù)增加也可能是促進(jìn)中國技術(shù)進(jìn)步的一個(gè)因素，而且人力資本存量的增加會(huì)提高中國吸收國際知識(shí)溢出的能力。因而在本文的實(shí)證研究中，必須同時(shí)考慮中國國內(nèi)研發(fā)資本存量與人力資本存量對(duì)中國技術(shù)進(jìn)步的影響。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 全要素生產(chǎn)率的測算

本文采用DEA—Malmquist指數(shù)法來計(jì)算全國生產(chǎn)率的變化。DEA—Malmquist指數(shù)是通過Shephard提出的投入產(chǎn)出距離函數(shù)來定義的，若考慮在投入確定的條件下，描述產(chǎn)出可擴(kuò)展性的產(chǎn)出距離函數(shù)。假設(shè)向量X表示投入量，X= (X1,X2,…,XN)；向量Y表示產(chǎn)出向量，Y=(Y1,Y2,…,YM)；產(chǎn)出距離函數(shù)在多產(chǎn)出情形下最小值可能無法得到，較嚴(yán)格的定義需要使用“下確界”來代替最小值，即產(chǎn)出距離函數(shù)應(yīng)該表示為：

式中：P(X)表示可行產(chǎn)出集，θ可作為產(chǎn)出效率的度量，θ=1時(shí)說明資源配置有效，θ<1則說明資源配置的非有效性。

為導(dǎo)出Malmquist指數(shù)，首先考慮單投入單產(chǎn)出的基本情形，同時(shí)假定已有t和t+1兩個(gè)時(shí)期的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，用(Xt,Yt)和(Xt+1,Yt+1)分別表示時(shí)期t和時(shí)期t+1的投入產(chǎn)出量。以t時(shí)期技術(shù)Tt為參照的Malmquist數(shù)量指數(shù)定義為：

類似的以t+1時(shí)期技術(shù)Tt+1為參照構(gòu)造的Malmquist指數(shù)為：

則t時(shí)期到t+1時(shí)期生產(chǎn)率變化的Malmquist指數(shù)Mt,t+1為：

其中Dt(Xt+1,Yt+1)代表以t時(shí)期技術(shù)為參照的t+1時(shí)期技術(shù)效率水平，Dt(Xt,Yt)代表以t時(shí)期技術(shù)為參照的當(dāng)期的技術(shù)效率水平，Dt+1(Xt+1,Yt+1)代表以第t+1時(shí)期的技術(shù)為參照的當(dāng)期技術(shù)效率水平Dt+1(Xt,Yt)，代表以第t+1時(shí)期技術(shù)為參照的第t期的技術(shù)效率水平。我們可以用四個(gè)線性規(guī)劃問題計(jì)算出Malmquist指數(shù)中的四個(gè)組成部分的值，由此得出技術(shù)效率變化與技術(shù)進(jìn)步變化。以產(chǎn)出為導(dǎo)向的CRS（規(guī)模報(bào)酬不變）模型分別為：

其中X為投入向量，Y為產(chǎn)出向量，θ為一標(biāo)量，它表示固定規(guī)模下第i個(gè)地區(qū)的技術(shù)效率，滿足0<θ<1。λ是常數(shù)向量，i=1,2,…,N表示有N個(gè)決策單元。

1.2 數(shù)據(jù)處理

1.2.1 人力資本

對(duì)中國人力資本（HR）的研究文獻(xiàn)比較多，普遍被采用的是受教育年限法，將某一年齡及其以上人口按照學(xué)歷分類，然后用各種學(xué)歷相對(duì)應(yīng)的教育年限對(duì)各種學(xué)歷相對(duì)應(yīng)的人口數(shù)量進(jìn)行加權(quán)求和，再將求和的結(jié)果除以這一年齡及其以上人口總量，所得到的比值就是某一年齡及其以上的全體人口的平均受教育年限，以此來度量一個(gè)國家的人力資本存量。該方法的測算公式如下所示：

上式中，H為某一年齡及其以上人口的平均受教育年限，i為受教育程度，pi為該年齡及其以上人口中第i層次受教育程度的人口數(shù)，hi為第i層次受教育程度的受教育年限，p為該年齡及其以上人口的總數(shù)。筆者用各個(gè)區(qū)域6歲及其以上人口的平均受教育年限來表示人力資本存量，各種不同受教育層次的受教育年限依然被設(shè)定為2年、6年、9年、12年和16年。

1.2.2 資本存量

資本存量（K）用永續(xù)盤存法計(jì)算。永續(xù)盤存法（Perpetual Inventory Method）的實(shí)質(zhì)是將不同時(shí)期的資本流量通過折算，累加起來以形成每個(gè)時(shí)期的資本存量，可以用如下的公式來表示：

上式中，Kt和Kt-1分別表示本期和上一期的資本存量，δ是折舊率，It表示本期的資本形成數(shù)量，Pt則為本期的投資價(jià)格指數(shù)。數(shù)據(jù)來自張軍（2004），并按其方法進(jìn)行補(bǔ)充。

1.2.3 其他數(shù)據(jù)

產(chǎn)出（Y）用以1978年為基期的GDP平減指數(shù)調(diào)整得到，由于中國統(tǒng)計(jì)年鑒上沒有GDP平減指數(shù)的統(tǒng)計(jì)，本文采用司春林（2002）關(guān)于GDP平減指數(shù)的計(jì)算方法：

FDI為1978～2008年我國實(shí)際使用外資額，R&D為1978～2008各年研究與實(shí)驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)支出。

2 實(shí)證分析

2.1 數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)

在進(jìn)行時(shí)間序列分析之前首先要對(duì)各個(gè)變量進(jìn)行單位根（ADF）檢驗(yàn)，以檢查變量的平穩(wěn)性，檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。其中，檢驗(yàn)類型中的C表示檢驗(yàn)平穩(wěn)性時(shí)估計(jì)方程中的常數(shù)項(xiàng)，數(shù)值為0則表示不含常數(shù)項(xiàng)；T表示時(shí)間趨勢項(xiàng)，數(shù)值為0則表示不含時(shí)間趨勢項(xiàng)；P表示自回歸滯后的階數(shù)，數(shù)值為0則表示沒有滯后。檢驗(yàn)結(jié)果顯示以上變量均為一階單整I（1）序列，所以可以對(duì)lnTFP、lnFDI、lnRD、lnHR四個(gè)變量建立VAR模型。

表1 平穩(wěn)性檢驗(yàn)表

2.2 VAR模型的建立

在建立VAR模型之前，首先要確認(rèn)其滯后階數(shù)，滯后階數(shù)過大將導(dǎo)致自由度減少，影響參數(shù)估計(jì)的有效性；滯后階數(shù)太小將導(dǎo)致誤差的自相關(guān)，影響模型參數(shù)估計(jì)的一致性。根據(jù)表2的結(jié)果顯示，根據(jù)LR、FPE、AIC、SC準(zhǔn)則均顯示選擇2階滯后VAR模型。接著，我們對(duì)VAR（2）模型進(jìn)行系統(tǒng)的平穩(wěn)性檢驗(yàn)。研究表明如果被估計(jì)的VAR模型所有根的模的倒數(shù)小于1，即位于單位圓內(nèi)，則其是穩(wěn)定的。如果模型不穩(wěn)定，某些結(jié)果將不是有效的。系統(tǒng)的平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果如圖1所示，可以看出VAR模型中不存在大于1的單位根，回歸殘差序列滿足正態(tài)性，不存在自相關(guān)和異方差，是一個(gè)平穩(wěn)系統(tǒng)。

表2 選擇VAR模型的之后階數(shù)表

表3 協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果表

接著，我們基于VAR的Johansen協(xié)整檢驗(yàn)方法，對(duì)四個(gè)變量進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。如果一組非平穩(wěn)時(shí)間序列存在一個(gè)穩(wěn)定的線性組合，這個(gè)線性組合就被稱為協(xié)整方程，表明變量之間存在一種長期的均衡關(guān)系。協(xié)整檢驗(yàn)的結(jié)果表明，基于跡協(xié)整方程檢驗(yàn)方法和最大特征根協(xié)整檢驗(yàn)方法，四個(gè)變量通過了Johansen協(xié)整檢驗(yàn)，可以對(duì)其進(jìn)行回歸分析。

表4 模型估計(jì)結(jié)果

表4給出了三個(gè)方程估計(jì)的結(jié)果，包括各個(gè)系數(shù)估計(jì)的t統(tǒng)計(jì)量、方程的調(diào)整擬合優(yōu)度和F統(tǒng)計(jì)量?？梢钥闯鋈齻€(gè)估計(jì)方程的調(diào)整擬合優(yōu)度都很高，可信度很高。

從估計(jì)1來看，通過自主創(chuàng)新投入每增加1個(gè)百分點(diǎn)，可以拉動(dòng)全要素生產(chǎn)率增長0.515個(gè)百分點(diǎn)；在估計(jì)2中我們加入了人力資本水平作為控制變量，可以看出人力資本水平每提1%，對(duì)全要素生產(chǎn)率的提升作用為0.266%，高于自主創(chuàng)新對(duì)全要素生產(chǎn)率增長的促進(jìn)作用；在估計(jì)3中我們進(jìn)一步加入了外商直接投入變量來考察自主創(chuàng)新、外商直接投資和人力資本對(duì)全要素生產(chǎn)率增長的促進(jìn)作用，可以看出自主創(chuàng)新投入每增加1%對(duì)全要素生產(chǎn)率增長0.13%，而外商直接投入每增加1%對(duì)全要素生產(chǎn)率的提升僅為0.01%，遠(yuǎn)低于自主創(chuàng)新投入對(duì)全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用。同時(shí)估計(jì)3的調(diào)整擬合優(yōu)度高于估計(jì)1，這就證明自主創(chuàng)新較之FDI渠道的國際知識(shí)溢出對(duì)我國全要素生產(chǎn)率的影響較大。可見自主創(chuàng)新是技術(shù)進(jìn)步的最重要途徑。

2.3 脈沖響應(yīng)函數(shù)

脈沖響應(yīng)函數(shù)是用來描述模型中的內(nèi)生變量對(duì)沖擊的反應(yīng)，即在擾動(dòng)項(xiàng)上加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差大小的新息沖擊對(duì)內(nèi)生變量當(dāng)前值和未來值的影響。圖2～4是對(duì)VAR(2)模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)曲線，橫軸代表響應(yīng)函數(shù)的追蹤期數(shù)，縱軸代表被解釋變量對(duì)解釋變量的響應(yīng)程度。圖中實(shí)線為內(nèi)生變量對(duì)沖擊的相應(yīng)曲線，虛線為通過漸進(jìn)分析公式計(jì)算得到的正負(fù)兩倍標(biāo)準(zhǔn)差的置信帶（沖擊響應(yīng)期為20期）。

從圖2可以看出，對(duì)于一個(gè)自主創(chuàng)新投入的標(biāo)準(zhǔn)差新息，TFP對(duì)其的響應(yīng)在前4期內(nèi)迅速上升，之后沖擊力度趨于平穩(wěn)。這說明通過自主創(chuàng)新可以有效的促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的提高，并且在長期這種促進(jìn)作用很穩(wěn)定。

從圖3可以看出，TFP對(duì)外商直接投資的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息的響應(yīng)在前5期處于波動(dòng)的階段，期間正負(fù)響應(yīng)相互更替。5期之后，開始呈現(xiàn)穩(wěn)定的負(fù)向響應(yīng)，并且在15期左右趨于穩(wěn)定的收斂。這是由于外商直接投資主要投向于初級(jí)制造業(yè)等垂直階梯型技術(shù)進(jìn)步模式的行業(yè)，在這種技術(shù)進(jìn)步模式下，知識(shí)溢出對(duì)技術(shù)進(jìn)步的作用較小，因而在經(jīng)歷了21世紀(jì)初頭幾年的高速增長之后，全要素生產(chǎn)率出現(xiàn)了下滑的趨勢，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也遲遲未能出現(xiàn)較大的提升。這正是目前中國經(jīng)濟(jì)增長所面臨的最大難題。

接著，我們來考察TFP對(duì)人力資本水平的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息的響應(yīng)情況和響應(yīng)路徑。從圖4可以看出TFP對(duì)產(chǎn)權(quán)制度沖擊在第2期達(dá)到最大，這是因?yàn)槿肆Y本水平一方面影響外商直接投資的知識(shí)溢出的吸收，另一方面人力資本水平可以促進(jìn)自主創(chuàng)新效果的提高，但人力資本無論是通過與外商直接投資的知識(shí)溢出相結(jié)合提高全要素生產(chǎn)率還是與自主創(chuàng)新結(jié)合提高全要素生產(chǎn)率都有一定的滯后期。從長期看來，人力資本對(duì)全要素生產(chǎn)率的提高起著越來越重要的作用，人力資本水平不提高，就不能和外商直接投資的知識(shí)溢出和本國自主創(chuàng)新結(jié)合，這樣兩種提高全要素生產(chǎn)率的渠道都會(huì)受到抑制。

2.4 方差分解

本節(jié)我們利用方差分解是分析對(duì)VAR模型中的變量產(chǎn)生影響的每個(gè)隨機(jī)擾動(dòng)的重要性。方差分解的結(jié)果如圖5所示，可以看出不考慮全要素生產(chǎn)率自身的貢獻(xiàn)率，隨著時(shí)間的推移，自主創(chuàng)新對(duì)全要素生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)率最大達(dá)到24.28%，其次是人力資本水平，其對(duì)全要素生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)率是逐漸增加的，在第20期達(dá)到13.9%，外商直接投資的貢獻(xiàn)率較小，僅為1.9%?？梢钥闯龇讲罘纸獾慕Y(jié)果進(jìn)一步驗(yàn)證了前面脈沖響應(yīng)函數(shù)的結(jié)果，即在長期來看，人力資本水平將決定我國生產(chǎn)率的提高速度和水平。

3 結(jié)論及政策建議

本文利用1978～2008年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，利用VAR模型對(duì)自主創(chuàng)新、外商直接投資與全要素生產(chǎn)率的互動(dòng)關(guān)系進(jìn)行了研究，結(jié)果表明自主創(chuàng)新對(duì)我國全要素生產(chǎn)率的提高至關(guān)重要，其對(duì)于全要素生產(chǎn)率的作用遠(yuǎn)大于外商直接投資的技術(shù)溢出效應(yīng)。利用脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解的方法，我們分析了自主創(chuàng)新、技術(shù)溢出和人力資本對(duì)全要素生產(chǎn)率的重要性，可以看出隨著時(shí)間的推移，人力資本水平對(duì)自主創(chuàng)新和技術(shù)溢出的影響作用日趨明顯。

根據(jù)本文的結(jié)論，本文有一些政策建議。首先，加大自主創(chuàng)新投入力度，自主創(chuàng)新水平的提高不但可以增強(qiáng)我國對(duì)FDI技術(shù)溢出的吸收能力，而且可以提高我國的技術(shù)水平，提高我國產(chǎn)品在國際市場上的核心競爭力，變中國制造為中國創(chuàng)造；其次，不斷增加人力資本存量，一方面加大對(duì)基礎(chǔ)研究的支持力度，另一方面應(yīng)大力發(fā)展職業(yè)教育，使得我國技術(shù)工人的技術(shù)水平有明顯的提高；最后，進(jìn)一步加大引進(jìn)外商直接投資的力度，促進(jìn)其技術(shù)溢出程度，縮小我國與外資先進(jìn)水平的技術(shù)差距水平。

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（責(zé)任編輯/浩天）

F242，F(xiàn)741，F(xiàn)735

A

1002－6487（2011）06－0089-03

李國璋（1944-），男，北京人，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：軟投入與經(jīng)濟(jì)增長。

劉津汝（1983-），女，四川人，博士研究生，研究方向：區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)。