崔友洋

（南京中醫(yī)藥大學(xué)經(jīng)貿(mào)管理學(xué)院，江蘇南京 210002）

0 引言

內(nèi)生增長理論認(rèn)為，國家要實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的長期增長，必須要有快速的技術(shù)進(jìn)步作為支撐，以技術(shù)進(jìn)步提高資本利用率和人力資本水平（Aghion and Howitt，1992）。因而，內(nèi)生增長理論比較注重一國自主研發(fā)的投入，強(qiáng)調(diào)自發(fā)的研發(fā)行為對(duì)技術(shù)進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)（張鵬飛和路乾，2008）。然而，根據(jù)“后發(fā)優(yōu)勢(shì)”理論（林毅夫，2000），對(duì)于發(fā)展中國家來說，可以通過引進(jìn)西方發(fā)達(dá)國家的現(xiàn)有先進(jìn)技術(shù)，在學(xué)習(xí)效應(yīng)和競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)的作用下，實(shí)現(xiàn)發(fā)展中國家最快速和最有效的技術(shù)進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)增長，甚至是趕超戰(zhàn)略?？梢哉f，現(xiàn)有的經(jīng)濟(jì)理論為我們提供了實(shí)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步的兩條主要道路，即內(nèi)源性的自主研發(fā)和外源性的對(duì)外引進(jìn)。

改革開放以來，我國經(jīng)濟(jì)總體上保持了快速的增長，經(jīng)濟(jì)發(fā)展所依托的技術(shù)也實(shí)現(xiàn)了較快進(jìn)步和蛻變，在許多領(lǐng)域都實(shí)現(xiàn)了令世界矚目的成就。在推動(dòng)我國技術(shù)進(jìn)步的背后，一方面離不開自主研發(fā)的投入，另一方面也需要對(duì)外引進(jìn)，尤其是對(duì)外商直接投資（FDI）的吸引。在研發(fā)投入方面，與現(xiàn)有大部分發(fā)達(dá)國家相比來說，在投入強(qiáng)度，即研發(fā)支出占GDP 的比重方面，存在著較大的差距。如據(jù)世界銀行統(tǒng)計(jì)，2009 年我國研發(fā)投入強(qiáng)度為1.70，而美國為2.90，日本為3.36，最高的國家以色列為4.46，但是我國的這一投入水平在所有發(fā)展國家中基本上處于領(lǐng)先地位，如巴西為1.17，俄羅斯為1.25，甚至還超過了部分OECD 國家，如意大利（1.26）、盧森堡（1.66）等，而且從自我發(fā)展的歷史視角來看，我國在研發(fā)投入方面也實(shí)現(xiàn)了較大的增長，如我國1996 年的研發(fā)投入強(qiáng)度只有0.57，到2009 年就基本增長了2 倍多。

從實(shí)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步的另一源泉，即吸引外商直接投資來看，我國在此方面也獲得了長足發(fā)展。據(jù)世界銀行（WDI）數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計(jì)，在1982 年，我國引進(jìn)外商直接投資的規(guī)模為4.3 億美元，只有約美國的3.45%左右，到2012 年，我國的引資規(guī)模達(dá)到2500 多億美元，超過美國，是美國的1.23 倍，成為全球最大的外商直接投資引進(jìn)國家。這一方面反映出我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境的巨大改善和經(jīng)濟(jì)增長具有強(qiáng)大的內(nèi)在潛力，能夠吸引眾多跨國公司來華投資，另一方面也體現(xiàn)出我國對(duì)外商直接投資的重視和關(guān)注，希冀通過引資來激活國內(nèi)生產(chǎn)經(jīng)營和技術(shù)進(jìn)步。

綜上，不論是從內(nèi)源性的研發(fā)投入，還是從外源性的外商直接投資，我國都加大了投入力度和吸引程度。本文重點(diǎn)研究了我國經(jīng)濟(jì)增長過程中的研發(fā)投入、外商直接投資和生產(chǎn)率增長這三者之間的作用關(guān)系，藉此希望能夠明確我國當(dāng)前生產(chǎn)率增長的主要特點(diǎn)及其內(nèi)外源性的結(jié)構(gòu)特征，為今后的引資、研發(fā)投入和經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型等提供借鑒和啟示。

1 模型構(gòu)建與實(shí)證分析

1.1 變量構(gòu)建與說明

在進(jìn)行實(shí)證分析時(shí)，首先要對(duì)相關(guān)變量予以測(cè)度。本研究涉及3 個(gè)變量，即生產(chǎn)率增長（TFP）、研發(fā)投入（R&D）和外商直接投資（FDI）。

對(duì)于生產(chǎn)率增長的測(cè)算，現(xiàn)有文獻(xiàn)大多采用3 種方式來測(cè)度之，即參數(shù)、半?yún)?shù)和非參數(shù)估計(jì)。參數(shù)法主要包括隨機(jī)前沿函數(shù)分析法（SFA）和索羅余值法等，半?yún)?shù)法主要包括OP和LP 2 種分析法，非參數(shù)法分為數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（DEA）和指數(shù)法。因非參數(shù)法不需要事先對(duì)生產(chǎn)函數(shù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行假定，可直接利用線性優(yōu)化估算出邊界生產(chǎn)函數(shù)與距離函數(shù)，避免了較強(qiáng)的理論約束，因而得到了普遍的應(yīng)用。本文也利用非參數(shù)法中的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）來估算我國的生產(chǎn)率變化情況。

在估算生產(chǎn)率增長之前，需要明確投入和產(chǎn)出兩項(xiàng)指標(biāo)。產(chǎn)出一般來說主要用國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）來測(cè)度；對(duì)于投入而言，根據(jù)新古典生產(chǎn)函數(shù)，主要取決于2 個(gè)因素，即勞動(dòng)力投入和資本投入。勞動(dòng)投入可用每年的就業(yè)量來測(cè)度，該數(shù)據(jù)是在現(xiàn)有的統(tǒng)計(jì)年鑒中可以搜集到的；資本投入，即資本存量，現(xiàn)有的統(tǒng)計(jì)年鑒中沒有現(xiàn)成的指標(biāo)，需要重新構(gòu)建與測(cè)算。根據(jù)單豪杰（2008）的做法，我們采用永續(xù)盤存法來測(cè)度資本存量，其中所涉及到的折舊率，取值為10.96%。為了保持?jǐn)?shù)據(jù)平減的一致性，我們將所有涉及到需要進(jìn)行價(jià)格調(diào)整的變量都平減至1978 年。

在明確了就業(yè)量和資本存量的基礎(chǔ)上，借助DEAP2.0 軟件，基于DEA-Malmquist 模型的規(guī)模報(bào)酬不變法，就可直接測(cè)算出本文研究所需的被解釋變量生產(chǎn)率增長及其分解，具體包括3 個(gè)方面，即：效率改進(jìn)（EFF）、技術(shù)進(jìn)步（TECH）和全要素生產(chǎn)率（TFP）。從測(cè)算的結(jié)果來看，不論是效率改進(jìn)（EFF）、技術(shù)進(jìn)步（TECH），還是全要素生產(chǎn)率（TFP），都存在著較大的異質(zhì)性變化，并非是線性增長，這與我國經(jīng)濟(jì)增長的周期性變化是比較吻合的。

同時(shí)，還需要測(cè)度研發(fā)投入和外商直接投資。對(duì)于研發(fā)投入，用研發(fā)投入量占GDP 的比重來表示。根據(jù)現(xiàn)有能夠搜尋到關(guān)于研發(fā)投入的絕對(duì)量，最早可溯源至1989 年，因而這就限定了本文研究的數(shù)據(jù)范圍為1989-2011 年。對(duì)于外商直接投資，用當(dāng)年實(shí)際利用外商投資與GDP 的比值來表示。根據(jù)現(xiàn)有研究，本文還選取了2 個(gè)典型的控制變量，即人力資本（HR）和基礎(chǔ)設(shè)施（INV）。人力資本用各層次的受教育年限及其人數(shù)占比的加權(quán)乘積來衡量；基礎(chǔ)設(shè)施主要用固定資產(chǎn)占GDP 的比重來表示。所有變量的數(shù)值描述如表1 所示。

1.2 證實(shí)分析

在上述變量構(gòu)建的基礎(chǔ)上，為了消除所用數(shù)據(jù)的不平穩(wěn)性給研究結(jié)果引致的異方差性，本文將所用數(shù)據(jù)都取對(duì)數(shù)。同時(shí)，也為了避免研究樣本的地區(qū)異質(zhì)性影響以及體現(xiàn)研發(fā)投入和外商直接投資的交互作用，本文采用了面板數(shù)據(jù)分析中的固定效應(yīng)法（FE）來回歸，并在回歸方程中加入了研發(fā)投入和外商直接投資的乘積項(xiàng)，即LnR&D* LnFDI。

表1 變量的初步描述

通過上述簡(jiǎn)要處理后，運(yùn)用STATA10.0 軟件，我們可以得到相應(yīng)的回歸結(jié)果（見表2）。從中可以看到，不論是從回歸所得的變量的預(yù)期作用效果，還是從變量的顯著性以及回歸方程的總體顯著程度來看，都不是很理想，都難以說明我們所要研究的問題。

表2 回歸結(jié)果一

針對(duì)上述回歸結(jié)果的不理想以及在回歸過程中可能會(huì)因變量之間所存在的內(nèi)生性問題，我們采用廣義矩估計(jì)法（GMM）對(duì)本文所要研究的變量之間的關(guān)系重新回歸。之所以采取GMM，一方面是由于該方法能夠消除變量的內(nèi)生性問題，體現(xiàn)在本文的回歸方程中，即研發(fā)投入或外商直接可能會(huì)引致生產(chǎn)率增長，但同時(shí)生產(chǎn)率增長也可能會(huì)進(jìn)一步引致研發(fā)投入或外商直接投資的增長；另一方面，GMM 方法較好地體現(xiàn)了被解釋變量的前期引致性作用，也即體現(xiàn)在方程中為滯后一期被解釋變量對(duì)當(dāng)期被解釋變量的作用。

需要說明的是，通常來說GMM 包含2 種方法，即差分GMM（Diff-GMM）和系統(tǒng)GMM（Sys-GMM）。究其估計(jì)效率，一般來說，系統(tǒng)GMM 要優(yōu)于差分GMM。同時(shí)，在運(yùn)用上述2 種方法時(shí)，都需要對(duì)這2 種方法所適用的條件進(jìn)行檢驗(yàn)。檢驗(yàn)包括擾動(dòng)項(xiàng)無自相關(guān)檢驗(yàn)和工具變量的過度識(shí)別檢驗(yàn)。擾動(dòng)項(xiàng)無自相關(guān)檢驗(yàn)需要檢驗(yàn)擾動(dòng)項(xiàng)的差分是否存在二階差分（AR（2）），而對(duì)工具變量的過度識(shí)別檢驗(yàn)，通常是借助Sargan 檢驗(yàn)來完成。

基于上述原理，本文采用GMM 方法再次對(duì)研究樣本予以重新估計(jì)，所得結(jié)果如表3 所示。首先，對(duì)于效率改進(jìn)（LnEFF）回歸的效果來看，盡管通過了Sargan 檢驗(yàn)，也即工具變量不存在過度識(shí)別，但是沒有通過AR（2）檢驗(yàn)，即擾動(dòng)項(xiàng)的差分存在二階差分，說明并不適用差分GMM。其次，分析技術(shù)進(jìn)步（LnTECH），其從所必需的2 項(xiàng)基本檢驗(yàn)來看，與效率改進(jìn)的結(jié)果相類似，雖然通過了Sargan 檢驗(yàn)，但是沒有通過AR（2）檢驗(yàn)，說明并不適宜采用差分GMM。

表3 回歸結(jié)果二

最后，分析全要素生產(chǎn)率（LnTFP）的作用情況。從表3 反映的情況來看，見方程（9），雖然所得結(jié)果都通過了Sargan 和AR（2）檢驗(yàn)，但是從各變量回歸的結(jié)果來看，只有研發(fā)投入和前期TFP 的結(jié)果顯著為正，其余變量均不顯著。該結(jié)果以及上述所得結(jié)果是否具有穩(wěn)健性，還需要進(jìn)一步的檢驗(yàn)。

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)上述結(jié)果的穩(wěn)健性，本文采用系統(tǒng)GMM對(duì)上述過程予以再次回歸，所得結(jié)果如表3 的方程（10）-（12）所示。我們依然首先分析效率改進(jìn)（LnEFF）的回歸結(jié)果，從方程（10）可以看出，在采用Sys-GMM 方法下，雖然通過了Sargan檢驗(yàn)，但是依然沒有通過擾動(dòng)項(xiàng)無自相關(guān)的二階差分檢驗(yàn)，即AR（2）。因而，綜合基于固定效應(yīng)法（FE）和GMM 法回歸所得的結(jié)果，可以說明現(xiàn)階段不論是來自內(nèi)部的研發(fā)投入還是來自外部的外商直接投資，都難以對(duì)效率改進(jìn)產(chǎn)生作用。剖析個(gè)中原因，可能與我國現(xiàn)階段研發(fā)投入資金的利用率低下以及對(duì)所引進(jìn)外資的投資導(dǎo)向性不合理應(yīng)該都不無關(guān)系。同時(shí)，在引進(jìn)外資過程中，我國是否充分利用了外資所隱含的先進(jìn)技術(shù)，是否將外資引導(dǎo)到了最能體現(xiàn)我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的發(fā)展過程中，而不是只是為了引資而引資，也是值得深究和追問的。

其次，從對(duì)技術(shù)進(jìn)步（LnTECH）的系統(tǒng)GMM 回歸結(jié)果來看，通過雙重檢驗(yàn)的方程（11）與沒有通過檢驗(yàn)的方程（8）所得結(jié)果從系數(shù)符號(hào)和顯著性來判斷基本上是一致的，即現(xiàn)有的研發(fā)投入和外商直接投資還難以促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步，這可能在于雖然現(xiàn)階段我國投入了較多的研發(fā)資金，也吸引了大量的外商直接投資，但是對(duì)于投入和投資的有效利用程度不高，還沒有產(chǎn)生或者激活對(duì)于我國技術(shù)進(jìn)步的促進(jìn)效應(yīng)。同時(shí)，如果研發(fā)投入與外商直接投資共同作用于技術(shù)創(chuàng)新過程中，會(huì)呈現(xiàn)出互為替代的作用關(guān)系（交互項(xiàng)系數(shù)顯著為負(fù)），也即這兩者對(duì)技術(shù)進(jìn)步所帶來的作用存在著此消彼長的關(guān)系，并不能對(duì)技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生協(xié)同促進(jìn)效應(yīng)。對(duì)技術(shù)進(jìn)步滯后項(xiàng)的回歸結(jié)果來看，從中可以看出，該變量的系數(shù)顯著為正，說明前期技術(shù)進(jìn)步對(duì)于當(dāng)前技術(shù)進(jìn)步具有促進(jìn)作用，這也意味著技術(shù)進(jìn)步具有循環(huán)累積效應(yīng)。

最后，從對(duì)全要素生產(chǎn)率（LnTFP）的回歸結(jié)果來看，由系統(tǒng)GMM 所得的結(jié)果（方程（12））與由差分GMM 所得的結(jié)果（方程（9））基本沒差異，即除了研發(fā)和前期全要素生產(chǎn)率外，其余變量均不顯著，這說明方程（9）的結(jié)果具有一定的穩(wěn)健性。這也在一定程度上說明了當(dāng)前我國推進(jìn)全要素生產(chǎn)率增長的主要?jiǎng)恿碓从趦?nèi)在的研發(fā)投入和前期全要生產(chǎn)率的循環(huán)累積作用，而對(duì)于外商直接投資，我們所得結(jié)果比較支持劉舜佳和王耀中（2012）等所得出的中性說，即現(xiàn)階段我國所吸引的外商直接投資可能存在著結(jié)構(gòu)不匹配或者技術(shù)外溢阻塞等現(xiàn)象，使得FDI 還沒有真正融入至我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的內(nèi)在過程中，還沒有真正形成推動(dòng)我國生產(chǎn)率提升的有效動(dòng)力。

2 結(jié)語

在本文的研究樣本期內(nèi)，研發(fā)投入與外商直接投資對(duì)于效率改進(jìn)并不存在著顯著的促進(jìn)作用；對(duì)于技術(shù)進(jìn)步來說，研發(fā)投入與外商直接投資還均難以體現(xiàn)出對(duì)于技術(shù)進(jìn)步的推進(jìn)作用，而前期技術(shù)進(jìn)步對(duì)當(dāng)期技術(shù)進(jìn)步具有循環(huán)累積效應(yīng)；最后，對(duì)全要素生產(chǎn)率的回歸結(jié)果來看，其主要?jiǎng)恿碓从趦?nèi)在的研發(fā)投入和前期全要生產(chǎn)率的循環(huán)累積作用。

針對(duì)上述結(jié)論，本文提出以下幾點(diǎn)政策建議。首先，對(duì)于研發(fā)投入，一方面還應(yīng)繼續(xù)加大投入力度，尤其是加大對(duì)那些具有技術(shù)引導(dǎo)性和創(chuàng)新引領(lǐng)性行業(yè)的投入，破解“巧婦難為無米之炊”的資金瓶頸；另一方面還要改善研發(fā)投入結(jié)構(gòu)和質(zhì)量，將研發(fā)資金投入到生產(chǎn)效能高、生產(chǎn)潛力大的產(chǎn)業(yè)中去，主要是對(duì)高精尖技術(shù)和戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的投入與支持。其次，對(duì)于外商直接投資，要改變過去那種單純?yōu)榱恕耙Y而引資”的傳統(tǒng)發(fā)展思路和政績觀，要結(jié)合當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)律和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)特征來引資，避免淪落為跨國公司的“代工廠”或是“污染天堂”。第三，對(duì)于各企事業(yè)相關(guān)部門來說，要注重前期生產(chǎn)率增長的積累，要從政策宣傳、氛圍營造、資金扶持等方面予以支持，特別是對(duì)于政府來說，更要從頂層設(shè)計(jì)層面，通過戰(zhàn)略規(guī)劃、路徑設(shè)計(jì)、產(chǎn)業(yè)布局等來積極引導(dǎo)和扶持技術(shù)創(chuàng)新以及經(jīng)濟(jì)增長內(nèi)生化的發(fā)展思路與理念。

［1］Arellano，M.and O.Bover.Another look at the instrumental-variable estimation of error-components models［J］.Journal of Econometrics，1995（1）：29-52.

［2］Smith，V.R&D and productivity in Danish firms：some empirical evidence［J］.Applied Economics，2004（16）：1797-1806.

［3］Kim，Linsu and Richard R.Nelson.Technology，Learning and Innovation：Experiences of Newly Industrializing Economics［M］.Cambridge：Cambridge University Press，2000.

［4］陳強(qiáng).高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)及Stata 應(yīng)用［M］.北京：高等教育出版社，2010.

［5］李杏，M.W.Luke Chan.外商直接投資與對(duì)外貿(mào)易技術(shù)溢出效應(yīng)的比較［J］.國際貿(mào)易問題，2009（2）：70-77.

［6］毛鳳德，李靜，彭飛，等.研發(fā)投入與企業(yè)全要素生產(chǎn)率:基于PSM 和GPS 的檢驗(yàn)［J］.財(cái)經(jīng)研究，2013（4）：134-144.

［7］邵軍，徐康寧.轉(zhuǎn)型時(shí)期經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)我國生產(chǎn)率增長的影響研究［J］.經(jīng)濟(jì)研究，2011（12）：97-110.