论文部分内容阅读
摘 要：本文利用DEA-Malmquist指数测算出我国26个省市2003-2012年制造业的全要素生产率，利用面板模型对我国制造业的技术外溢效应及影响因素进行实证分析，研究发现：无论全国还是东、中西地区并没有出现制造业的技术外溢，相反却阻碍全要素生产率提高，但发现制造业的技术外溢需要结合当地的条件。经济发展水平、科研投入等与制造业FDI的技术外溢效应显著正相关，经济开放程度与人力资本水平对技术外溢的促进作用只有在经济发展到一定水平时，其作用才会显著，存在着正的“门槛效应”。
关键词：FDI 技术外溢 全要素生产率 人力资本
改革开放以来，我国政府注重积极引入外资，制造业较早地成为外资引入的重要领域。制造业在我国国民经济中占有重要地位，对经济持续快速发展具有重大意义，而要想提高其发展增强其竞争力，不仅仅需要我国本土制造企业的技术创新以及技术提高，还需要FDI的大量引入以获得技术外溢。
一、全要素生产率的测算
全要素生产率（TFP）是衡量技术进步增长率的重要指标，因此首先计算出制造业TFP来研究技术外溢，采取DEA的Malmquist指数法，此方法是Fare等（1994）提出。我们选取一个产出指标和两个投入指标：
1.产出水平：各省市制造业生产总值，以2003年为基期利用GDP平减指数进行平减，剔除通货膨胀因素。
2.劳动力投入：各省市制造业年底从业人员数来衡量。
.资本投入：采取目前国际上通用的永续盘存法，定义本期的资本存量等于上一期的资本存量加上当年的新增资本投资，再减去折旧。公式为：
（1）
和分别为t和t-1期的资本存量，为t期的实际资本投资额，α为制造业固定投资的折旧率。对于基年资本存量的估计，本文采用Kohli（1982）的方法，即：
（2）
以2003年为基期，其中，折旧率α选取9.6%，γ为分析时期内各地区制造业固定资产投资的实际增长率。
本文采用Win4-DEAP软件，计算出我国各省市2003-2012年间每年制造业全要素生产率的Malquist指数及其分解。限于篇幅有限，在此省去各个省市的具体数据。
二、我国制造业FDI技术外溢效应的计量分析
1.模型設定以及指标说明。首先构造各地区制造业FDI对该地技术进步（以全要素生产率表示）增长率的关系模型，并借鉴Caves等人的做法，在模型基础上引入各影响因素Xit：
（3）
其中t代表各年份，i代表各省市，β0、β1、β2表示各回归系数，εit为随机扰动项；FDI代表各省市的外资投入，用各省市利用制造业FDI实际金额与该省市GDP的比值来表示，由于各省市FDI数据以美元表示，因此需要按照历年人民币对美元的平均汇价换算成人民币；TFP代表全要素生产率，数据利用上文所算；Xit代表各影响因素，选取五个影响因素采用与FDI连乘的交叉项形式：地区经济发展水平作为X1，以各地区人均GDP来衡量；经济开放程度作为X2，以进出口总额占GDP的比重来衡量；人力资本作为X3，以每万人中接受普通中等教育的在校人数来衡量；X4为基础设施水平，以公路和铁路的里程数总和表示；X5为科研投入，以R&D经费支出占GDP的比重表示。
以上数据均换算成以2003年为基期的不变价，数据来源于各省市的历年统计年鉴、《中国教育统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》。
2.回归结果分析。本文采用面板数据模型，在回归前需要确定模型的类型。一般采用F统计量判断模型是否接受混合模型，对于个体固定效应模型和个体随机效应模型，还需要利用Hausman统计量检验。
根据全国26个、东部10个以及中西部16个省市的数据做三个回归模型。通过F值与Hausman值的检验，全国和东部的数据使用固定效应模型，中西部则选择随机效应模型，采用广义最小二乘法（GLS）进行估计。从三个模型的结果中，均发现制造业FDI与TFP存在显著的负相关系，FDI的增加没有使得制造业TFP的提高，反而导致其下降，其中东部表现的最为显著，分析可能有几点原因：（1）我国制造业整体技术水平还不高，处于价值链的低端，整体吸收和消化能力还不高，难以获得技术外溢；（2）FDI进入我国的投资方式仍然以外商独资经营为主，外商独资企业与当地企业关联最小，会刻意对其技术和知识产权进行保护以确保其竞争优势，难以产生技术溢出。（3）东部相比中西部经济发展较快，制造业技术发展水平较高，而流入的制造业FDI更多的是与东部的本土企业相竞争并抢占市场与人才，外资的挤出效应更加明显，相比中西部负效应更显著。
此外，从各交叉项的回归结果看，三个模型中，经济发展水平（X1）对制造业的技术外溢都有着正向的作用；经济开放程度（X2）只有在东部通过了显著性检验，回归系数为正，反映出在市场开放影响下，FDI技术外溢与当地制造业技术进步呈正相关，而中西部经济开放程度相比较低，对该地区的外溢影响还较低，体现出经济开放程度对外溢及当地的技术进步是一种正的“门槛效应”；人力资本（X3）在全国和东部通过了检验，且东部的回归系数大于全国，但在中西部模型中未通过检验，这与该地区受教育水平相比东部偏低，人力资本存量和质量都较低，不足影响当地的技术溢出从而提高全要素生产率；基础设施水平（X4）回归结果不理想，只有东部的系数显著却为负，可能与指标选取有关，未将其他运输方式如空运、海运等考虑进去，也未将邮电通讯等日益重要的基础设施考虑进来；研发投入强度（X5）对中西部地区的技术外溢有着显著正的作用，说明该地区的制造业技术外溢更依赖于R&D的投入。
三、结语
综合以上的结果，没有发现FDI对我国制造业有正的技术外溢效应，但这不意味着制造业外资的引入是毫无作用的，相反需要我们更加积极转变外资利用方式，加强地区的引资环境建设，为外商投资创造良好的条件：
第一，制造业FDI技术外溢并非直接参与其中就可以获取，单独控制FDI变量对我国制造业产生负的技术外溢，因此需要更加严格的外资引入政策及法律：首先，从传统注重规模到注重质量的引资方式转变，并注重与那些愿意与我国制造业企业转移技术、进行合作的外资企业建立有效的长期合作，同时提高自主创新能力；另外，建设相关外资的法制环境，规范当地市场，避免相互恶性竞争等。
第二，研究中FDI技术外溢没有直接体现出来，但其一旦与人力资本相结合，技术外溢效应就得到充分的发挥。中西部由于经济水平较东部落后，人力资本作用还没有充分发挥，因此政府尤其注重对中西部的教育投入，提升教育质量，同时完善人才的培养制度等，构建利于创新人才成长的环境，提升当地人力资本水平，从而增强FDI技术外溢的吸收能力。
第三，中西部由于经济开放时间较晚，开放程度不高，对FDI技术外溢的作用也没有凸显，因此需要继续加强对中西部尤其是西部制造业FDI开放度。
参考文献：
[1]F?re R， Zhang Z. Productivity Growth， Technical Progress， and Efficiency Change in Industrialized Countries.[J]. American Economic Review， 1994， 84（1）：66-83.
[2]目前采用较多的折旧率有4%、5%、 9.6%，考虑到制造业较高的设备损耗，因此采用较高的折旧率9.6%.
[3]海南、吉林、四川、宁夏以及西藏未统计制造业FDI实际利用金额，因此剔除这五个地区.
关键词：FDI 技术外溢 全要素生产率 人力资本
改革开放以来，我国政府注重积极引入外资，制造业较早地成为外资引入的重要领域。制造业在我国国民经济中占有重要地位，对经济持续快速发展具有重大意义，而要想提高其发展增强其竞争力，不仅仅需要我国本土制造企业的技术创新以及技术提高，还需要FDI的大量引入以获得技术外溢。
一、全要素生产率的测算
全要素生产率（TFP）是衡量技术进步增长率的重要指标，因此首先计算出制造业TFP来研究技术外溢，采取DEA的Malmquist指数法，此方法是Fare等（1994）提出。我们选取一个产出指标和两个投入指标：
1.产出水平：各省市制造业生产总值，以2003年为基期利用GDP平减指数进行平减，剔除通货膨胀因素。
2.劳动力投入：各省市制造业年底从业人员数来衡量。
.资本投入：采取目前国际上通用的永续盘存法，定义本期的资本存量等于上一期的资本存量加上当年的新增资本投资，再减去折旧。公式为：
（1）
和分别为t和t-1期的资本存量，为t期的实际资本投资额，α为制造业固定投资的折旧率。对于基年资本存量的估计，本文采用Kohli（1982）的方法，即：
（2）
以2003年为基期，其中，折旧率α选取9.6%，γ为分析时期内各地区制造业固定资产投资的实际增长率。
本文采用Win4-DEAP软件，计算出我国各省市2003-2012年间每年制造业全要素生产率的Malquist指数及其分解。限于篇幅有限，在此省去各个省市的具体数据。
二、我国制造业FDI技术外溢效应的计量分析
1.模型設定以及指标说明。首先构造各地区制造业FDI对该地技术进步（以全要素生产率表示）增长率的关系模型，并借鉴Caves等人的做法，在模型基础上引入各影响因素Xit：
（3）
其中t代表各年份，i代表各省市，β0、β1、β2表示各回归系数，εit为随机扰动项；FDI代表各省市的外资投入，用各省市利用制造业FDI实际金额与该省市GDP的比值来表示，由于各省市FDI数据以美元表示，因此需要按照历年人民币对美元的平均汇价换算成人民币；TFP代表全要素生产率，数据利用上文所算；Xit代表各影响因素，选取五个影响因素采用与FDI连乘的交叉项形式：地区经济发展水平作为X1，以各地区人均GDP来衡量；经济开放程度作为X2，以进出口总额占GDP的比重来衡量；人力资本作为X3，以每万人中接受普通中等教育的在校人数来衡量；X4为基础设施水平，以公路和铁路的里程数总和表示；X5为科研投入，以R&D经费支出占GDP的比重表示。
以上数据均换算成以2003年为基期的不变价，数据来源于各省市的历年统计年鉴、《中国教育统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》。
2.回归结果分析。本文采用面板数据模型，在回归前需要确定模型的类型。一般采用F统计量判断模型是否接受混合模型，对于个体固定效应模型和个体随机效应模型，还需要利用Hausman统计量检验。
根据全国26个、东部10个以及中西部16个省市的数据做三个回归模型。通过F值与Hausman值的检验，全国和东部的数据使用固定效应模型，中西部则选择随机效应模型，采用广义最小二乘法（GLS）进行估计。从三个模型的结果中，均发现制造业FDI与TFP存在显著的负相关系，FDI的增加没有使得制造业TFP的提高，反而导致其下降，其中东部表现的最为显著，分析可能有几点原因：（1）我国制造业整体技术水平还不高，处于价值链的低端，整体吸收和消化能力还不高，难以获得技术外溢；（2）FDI进入我国的投资方式仍然以外商独资经营为主，外商独资企业与当地企业关联最小，会刻意对其技术和知识产权进行保护以确保其竞争优势，难以产生技术溢出。（3）东部相比中西部经济发展较快，制造业技术发展水平较高，而流入的制造业FDI更多的是与东部的本土企业相竞争并抢占市场与人才，外资的挤出效应更加明显，相比中西部负效应更显著。
此外，从各交叉项的回归结果看，三个模型中，经济发展水平（X1）对制造业的技术外溢都有着正向的作用；经济开放程度（X2）只有在东部通过了显著性检验，回归系数为正，反映出在市场开放影响下，FDI技术外溢与当地制造业技术进步呈正相关，而中西部经济开放程度相比较低，对该地区的外溢影响还较低，体现出经济开放程度对外溢及当地的技术进步是一种正的“门槛效应”；人力资本（X3）在全国和东部通过了检验，且东部的回归系数大于全国，但在中西部模型中未通过检验，这与该地区受教育水平相比东部偏低，人力资本存量和质量都较低，不足影响当地的技术溢出从而提高全要素生产率；基础设施水平（X4）回归结果不理想，只有东部的系数显著却为负，可能与指标选取有关，未将其他运输方式如空运、海运等考虑进去，也未将邮电通讯等日益重要的基础设施考虑进来；研发投入强度（X5）对中西部地区的技术外溢有着显著正的作用，说明该地区的制造业技术外溢更依赖于R&D的投入。
三、结语
综合以上的结果，没有发现FDI对我国制造业有正的技术外溢效应，但这不意味着制造业外资的引入是毫无作用的，相反需要我们更加积极转变外资利用方式，加强地区的引资环境建设，为外商投资创造良好的条件：
第一，制造业FDI技术外溢并非直接参与其中就可以获取，单独控制FDI变量对我国制造业产生负的技术外溢，因此需要更加严格的外资引入政策及法律：首先，从传统注重规模到注重质量的引资方式转变，并注重与那些愿意与我国制造业企业转移技术、进行合作的外资企业建立有效的长期合作，同时提高自主创新能力；另外，建设相关外资的法制环境，规范当地市场，避免相互恶性竞争等。
第二，研究中FDI技术外溢没有直接体现出来，但其一旦与人力资本相结合，技术外溢效应就得到充分的发挥。中西部由于经济水平较东部落后，人力资本作用还没有充分发挥，因此政府尤其注重对中西部的教育投入，提升教育质量，同时完善人才的培养制度等，构建利于创新人才成长的环境，提升当地人力资本水平，从而增强FDI技术外溢的吸收能力。
第三，中西部由于经济开放时间较晚，开放程度不高，对FDI技术外溢的作用也没有凸显，因此需要继续加强对中西部尤其是西部制造业FDI开放度。
参考文献：
[1]F?re R， Zhang Z. Productivity Growth， Technical Progress， and Efficiency Change in Industrialized Countries.[J]. American Economic Review， 1994， 84（1）：66-83.
[2]目前采用较多的折旧率有4%、5%、 9.6%，考虑到制造业较高的设备损耗，因此采用较高的折旧率9.6%.
[3]海南、吉林、四川、宁夏以及西藏未统计制造业FDI实际利用金额，因此剔除这五个地区.