国际贸易、FDI对我国技术效率变迁的影响

　　一、引言

　　发展循环经济是当今世界各国推进生态文明建设、实现可持续发展的重要途径，其主要目标是转变经济增长方式，促进经济增长与人口、资源和环境的协调发展。这就意味着在不增加任何资源投入的情况下，要想促进经济增长，必须提高技术效率水平。因此，有关技术效率的研究引起了学术界的广泛关注。

　　国内外学者分别从政治制度、创新能力、吸引人才和技术引进等方面对技术效率的影响因素进行了深入的理论和实证分析，得出了不同的结论（Fare etal.，1994；Ray ＆ Desli，1997；Chang ＆ Luh，1999；颜鹏飞、王兵，2004；Kneller ＆ Stevens，2006；李小平、朱钟棣，2006；Daouia ＆ Simar，2007；Mastromarco ＆Ghosh，2009；Probowo ＆ Cabanda，2011；Badin et al.，2012）。

　　但是，仅有少数学者考察了经济开放条件下国际贸易、外商直接投资（FDI）与技术效率变迁的关系。

　　Parameswaran（2002）以20世纪90年代初印度工业和贸易改革为背景，使用 1990~1998 年全国4大行业640家公司的面板数据，建立了随机前沿超越对数（Translog）生产函数模型，测算了公司技术效率水平及其影响因素，得出参与国际贸易的公司技术效率水平较高，进出口贸易均能有效提升公司技术效率水平的结论。袁鹏等（2005）以 1991~2003年中国 29 个省级面板数据为研究样本，建立了随机前沿C-D（Cobb-Douglas）生产函数模型，测算了国际贸易对技术效率的影响程度，发现外商直接投资对技术效率的提高贡献最大，进口贸易次之，出口贸易最小。Yao和 Yang（2006）基于 1994~2005 年中国29 个省份的面板数据，建立了随机前沿 C-D 生产函数模型，测算了国际贸易、FDI 对技术效率的影响程度，认为国际贸易、FDI 均能有效提升技术效率水平，而国际贸易对技术效率的影响程度不及FDI。

　　Henry 等（2009）使用 1970~1998 年全球 57 个发展中国家的面板数据，建立了随机前沿超越对数生产函数，测算了各国（地区）间技术效率水平及其影响因素，得出各国（地区）间技术效率水平存在显著差异，国际贸易及其政策能够显著提高各国（地区）技术效率水平的结论。Wang 和 Liu（2009）以 1992~2006 年中国 29 个省份的服务业面板数据为研究样本，建立了随机前沿C-D 生产函数模型，测算了各省服务业技术效率水平及其影响因素，发现全国技术效率水平呈上升趋势，但各省间技术效率有很大的不同，东部地区省份的技术效率水平要高于中部和西部地区，外商直接投资和进出口贸易均对服务业技术效率水平具有促进作用。黄凌云和鲍怡（2009） 基于 1999~2007 年中国 26 个制造行业的面板数据，建立了随机前沿 C-D 生产函数模型，测算了制造行业技术效率水平及其影响因素，发现制造业整体及各制造行业的技术效率均在逐年提高，外商直接投资对提升制造行业技术效率水平具有显著的正效应。Arazuradov 等（2014）以 1995~2008 年前苏联 15 个联盟成员国的面板数据为研究样本，建立了随机前沿超越对数生产函数模型，测算了各联盟成员国技术效率水平及其影响因素，发现各联盟成员国的技术效率存在显著差异，外商直接投资能够提高国家间的技术效率水平。Kravtsova（2008）使用 1998 年 5 个转型经济体国家的制造业截面数据，运用数据包络分析方法（DEA），分析得出外商直接投资对转型经济体国家制造业技术效率的提升具有显著正效应的结论。

　　尹希果和陈刚（2008）以 1986~2003年中国28个省级面板数据为研究样本，运用数据包络分析方法进行了分析，认为外商直接投资和国际贸易对中国生产率增长的促进作用不是体现在技术效率的改善上，而是体现在技术进步的提升上。Lin等（2011）使用 2005~2006 年中国 31 个省级面板数据，运用数据包络分析方法进行了分析，发现FDI对技术进步和技术效率均有促进作用，但其对技术进步的影响程度不及技术效率。罗良文和阚大学（2012）基于 1987~2010 年中国 29 个省、自治区、直辖市的面板数据，运用数据包络分析方法，测算了东、中、西三大地区的技术效率指数和技术进步指数，发现东部地区的进出口贸易、FDI 均对技术效率和技术进步具有显著的正效应，但对技术效率的影响要小于技术进步，而中、西部地区的进出口贸易、FDI 则提升了技术效率，抑制了技术进步。

　　不难看出，以上学者对于国际贸易、外商直接投资与技术效率关系的研究主要集中在两个方面：一是使用随机前沿生产函数（SFA） 进行技术效率分析，二是使用数据包络分析方法（DEA）进行非参数前沿模型的构建和应用。然而，学者们在分析的过程中忽视了以下两点内容：（1）在使用随机前沿生产函数进行分析时，对于生产函数是否存在技术进步存在分歧，一般都是在使用C-D生产函数时假设不存在技术进步，而在使用超越对数生产函数时又假设存在技术进步，很少有人针对生产函数是否存在技术进步进行假设检验，从而导致估计结果与现实存在偏差；（2）在使用数据包络分析方法进行非参数模型的构建和应用时，假设生产前沿面是固定的，这就忽略了样本之间的差异性，没能考虑统计噪声的影响，而且不得不放弃一些样本观测值，从而导致观察结果的不稳定性。

　　本文使用 1987~2012 年我国 29 个省（自治区、直辖市）的面板数据，深入分析了国际贸易、外商直接投资对技术效率变迁的影响程度。

　　（1）鉴于目前对中国经济增长是否存在技术进步未达成一致意见，我们采用不考虑技术进步以及考虑技术进步因素的随机前沿C-D 生产函数进行分析，进而选择最优的测算方法。随机前沿生产函数法允许技术无效率的存在，并将全要素生产率的变化分解为生产可能性边界的移动和技术效率的变化，这种方法比传统的生产函数法更接近于生产和经济增长的实际情况。

　　（2）采用随机前沿分析法（SFA），通过构建计量模型，实证分析国际贸易、外商直接投资对技术效率变迁的动态影响。

　　与指数方法、DEA分析方法相比，SFA分析方法具有统计特性，可以对模型本身和参数进行检验；还可以建立随机前沿生产函数模型，而生产前沿面本身是随机的，这对于跨时期的面板数据而言，其研究结论比指数方法、DEA分析方法更接近于现实。

　　（3）在测算国际贸易、外商直接投资对全国技术效率变迁影响的同时，我们比较了它们在各地区技术效率变迁中的贡献大小。

　　国内外学者尚未采用不考虑技术进步以及考虑技术进步因素的随机前沿C-D生产函数，实证分析国际贸易、外商直接投资对技术效率变迁的影响，而通过本文的实证分析不仅可以了解经济开放条件下技术进步在经济增长中是否得到有效转化，以及国际贸易、外商直接投资在全国及各地区技术效率变迁中的贡献大小，而且可以为我国提高技术效率水平，制定相应的政策措施提供参考依据。

　　本文其余部分的内容安排如下：第二部分介绍了本文使用的数据和变量；第三部分简单介绍了随机前沿分析方法，构建了不考虑技术进步及考虑技术进步因素的随机前沿C-D 生产函数模型；第四部分给出了实证估计结果，并进行了详细分析；第五部分给出了研究结论，并提出了政策建议。

　　二、数据说明与统计描述

　　考虑到本文的研究重点是估算全国及区域性技术效率水平，进而分析国际贸易、外商直接投资对技术效率变迁的影响程度，为了科学反映我国不同区域的社会经济发展情况，我们根据2011 年 6 月国家统计局的划分办法，将我国的经济区域划分为东北、东部、中部和西部地区。其中，东北地区包括黑龙江、吉林和辽宁，东部地区包括北京、天津、河北、山东、江苏、上海、浙江、福建、广东、海南、台湾、香港和澳门，中部地区包括山西、河南、湖北、湖南、安徽和江西，西部地区包括内蒙古、宁夏、新疆、甘肃、陕西、重庆、四川、贵州、云南、广西、青海和西藏。由于台湾、香港、澳门、青海和西藏的部分变量数据存在严重缺失，故排除以上 5 个省（地区），保留其余 29 个省（自治区、直辖市）供本文研究使用。研究数据主要来源于《新中国 60 年统计资料汇编》、《中国统计年鉴》、《中国劳动统计年鉴》、《中国人口和就业统计年鉴》以及中经网统计数据库。对于时间区间的选择，我们主要基于以下三点进行判断：一是海南省和重庆市缺失1986 年及以前年份的进出口贸易数据，北京市缺失1986 年及以前年份的外商直接投资数据；二是参考了部分国内学者采用的基本通用区间（袁鹏等，2005；尹希果、陈刚，2008；罗良文、阚大学，2012）；三是由于各省区尚未公布 2013 年的统计数据，故时间跨度选为1987~2012年。

　　基于数据的可获得性以及参考相关研究文献（Parameswaran，2002；袁鹏等，2005；Henry et al.，2009；Arazuradov et al.，2014），我们选取国内生产总值（GDP）作为各省区经济增长的产出指标，选取劳动力人数（L）、物质资本存量（K）、人力资本存量（H）三个生产要素作为投入变量，选取进口总额占国内生产总值的比重（IM/GDP）、出口总额占国内生产总值的比重（EX/GDP）、外商直接投资占全社会固定资产投资总额的比重（FDI/INV）作为测算变量。为了测算准确，我们对数据进行了相应处理。

　　（1）各省区国内生产总值按各年度 GDP 平减指数折算成以 1987 年不变价格计算的实际国内生产总值，以消除价格变动带来的影响。（2） 劳动力人数是指16 周岁及以上从事一定社会劳动并取得经营收入或劳动报酬的人员，此处等价于就业人数。（3）物质资本存量无法直接从现有统计资料中获得，但有部分研究者对物质资本存量进行了合理估算，借鉴前人的研究成果，本文给出了基于永续盘存法的计算物质资本存量的基本公式：Kit=Kit-1×（1-δit）+Iit。

　　其中，Kit、Iit分别表示第i个省份第 t 年的物质资本存量、全社会固定资产投资总额；δit表示各省的经济折旧率，参考张军等（2004）的研究成果，这里将其统一规定为9.6%；对于基年物质资本存量的确定，我们采用了国内外通用的做法 （Hall ＆ Jones，1999；Young，2003；张军、章元，2003），即1987 年各省区的物质资本存量=1987 年各省区的全社会固定资产投资总额（/各省区 1987 年至 1992 年全社会固定资产投资总额增长的几何平均数+经济折旧率），然后根据上述计算公式，将各省区的物质资本存量按GDP 平减指数折算成以 1987 年不变价格计算的实际物质资本存量。（4）人力资本存量无法直接从现有统计资料中获得，而已有研究提供了许多可供借鉴的方法，如受教育年限法、当期价值法、未来收入现值法、成本法等，但这些计量方法都存在一些弊端，故我们采用国内外研究的常用做法，用平均受教育年限表示人力资本存量水平（Henry et al.，2009；王维国、颜敏，2008），将受教育程度分为未上过学、小学、初中、高中、大专及以上五个层次。

　　人力资本

　　hit分别表示第 i 个省份第 t 年的人力资本存量、各受教育层次劳动力人数占总劳动力人数的比重、各受教育层次的平均受教育年限（其取值分别为 1、6、9、12、15.5）。对于部分省份某些年度受教育年限的缺失数据，我们采用潘向东等（2005）的研究方法，用平移的方法获得。（5）进口总额占国内生产总值的比重（IM/GDP）、出口总额占国内生产总值的比重（EX/GDP）、外商直接投资占全社会固定资产投资总额的比重（FDI/INV），均以当年价格计算。各变量及其统计性描述如表 1 所示。

　

　　三、计量经济分析方法与模型构建

　　Aigner （1977）、Meeusen 和 Broeck（1977）、Bat－tese 和 Corra（1977）同时提出了随机前沿分析方法（SFA），其模型的基本形式为：Y=（fX；β）exp（V-U） （1）其中，Y 代表经济的产出水平，X 代表一组要素投入变量，β 代表一组待估参数；exp（V-U）为复合误差项，V 为影响生产的随机因素，V≈iidN（0，σ2V）；U（非负）表示仅对某个个体的冲击，为技术无效率项

　　由于技术进步经常会导致经济关系特别是生产函数的变化，要研究一定时期内的生产效率问题，可以在模型中加入时间因素来解释技术进步对生产效率的影响。这样，考虑技术进步因素的随机前沿生产函数就可以写为如下式（3）：

　

　　为了能够准确地测算全国和四大区域的技术效率水平以及国际贸易、外商直接投资对技术效率变迁的影响程度，本文借鉴 Battese 和 Coell（i1995）的模型原理，分别采用不考虑技术进步及考虑技术进步因素的随机前沿 C-D 生产函数模型进行分析和比较，进而选择最优的测算方法。

　　在采用不考虑技术进步因素的随机前沿C-D生产函数时，基于式（2），可以构建如下计量模型：

　

　　式（2a）和式（3a）中的 Yit、Lit、Kit、Hit分别表示第 i个省第 t 年的国内生产总值、劳动力人数、物质资本存量、人力资本存量，T 为反映技术进步效应的时间变量，β0为常数项，θ、β1、β2、β3为一组待估参数，反映各投入要素的产出弹性。式（2b）和式（3b）中的TEit表示第i 个省第 t 年的技术效率水平，其取值介于 0~1 之间。式（2c）和式（3c）中的 Mit表示无效率生产函数，δ0为常数项，δ1、δ2、δ3为一组待估参数，反映进口总额、出口总额及外商直接投资总额对技术效率变迁的影响程度（若 δ1为负值，说明进口数额对技术效率变迁存在正效应；若 δ1为正值，说明进口数额对技术效率变迁存在负效应。δ2和δ3的分析亦是如此）。

　　式（2d）和式（3d）中的γ也是待估参数，反映随机扰动项中技术无效率所占的比重，其取值介于0~1之间。若γ接近于1，说明生产单元的实际产出与前沿产出的差距主要来源于技术无效率引起的损失；若γ接近于0，说明差距主要来源于统计误差等外部因素；如果γ=0，说明无需使用随机前沿分析，直接运用OLS对面板数据进行分析即可。

　　四、模型估计结果与分析

　　（一）模型设定检验

　　在分析全国及四大区域国际贸易、外商直接投资对技术效率变迁的影响程度时，我们首先使用考虑技术进步因素的随机前沿C-D 生产函数。模型的统计结果显示，全国、东部和西部地区最大似然比检验（LR） 统计量均服从混合卡方分布，γ 值分别为0.810、0.873、0.562，且各自的 t 值分别在 5%、10%、10%的显著性水平上通过了统计检验，说明在全国、东部和西部地区国内生产总值中，实际产出与可能的最大产出之间的差距主要来源于技术的非有效性，分别有 81.0%、87.3%、56.2%的因素可以用技术非效率来解释，而随机误差的变异仅占 19.0%、12.7%、43.8%。在对东北和中部地区进行分析时，我们也首先选择了考虑技术进步因素的随机前沿 C-D生产函数。但模型的估计结果显示，东部和中部地区的γ 值分别为 0.325、0.317，其各自的 t 值分别在10%的显著性水平上未通过统计检验，说明考虑技术进步因素的随机前沿C-D 生产函数在统计上是不可靠的。因此，在分析上述两个地区时，我们放弃了考虑技术进步因素的随机前沿C-D 生产函数，而选用不考虑技术进步因素的随机前沿C-D 生产函数进行分析。模型的估计结果显示，东北和中部地区的最大似然比检验（LR）统计量均服从混合卡方分布，γ 值分别为 0.436、0.591，且各自的 t 值在 1%的显著性水平上通过了统计检验，说明东北和中部地区的技术非效率显著存在，未考虑技术进步因素的随机前沿 C-D 生产函数在统计上是可靠的，也是最优的。

　

　　（二）生产要素的产出弹性

　　从全国国内生产总值生产要素的产出弹性来看，技术进步 θ 为正值，说明技术进步在 GDP 增长中得到了有效转化，能够提升产出效率。劳动力人数 β1、物质资本存量β2、人力资本存量β3均为正值，说明增加生产要素的投入亦能提升产出效率。

　　但人力资本存量β3要大于物质资本存量 β2和劳动力人数 β1，说明人力资本在我国经济增长中发挥了主要作用。

　　

　　从四大区域国内生产总值生产要素的产出弹性来看，各区域生产要素投入的产出弹性差别显著，说明区域间经济产出存在明显的地域性差别，并非同质性结构体。具体来讲，东部和西部地区的技术进步θ在1%的显著性水平上通过了统计检验，说明技术进步在该地区的GDP增长中得到了有效转化，对提高地区的产出效率具有积极的正向影响作用。

　　由于东北和中部地区考虑技术进步因素的随机前沿C-D生产函数在10%的显著性水平上没有通过统计检验，说明技术进步在该地区的GDP增长中没有得到有效转化，其对地区产出效率的贡献作用不明显。

　　东北、东部、中部和西部地区劳动力人数β1、物质资本存量β2和人力资本存量 β3均在1%的显著性水平上通过了统计检验，说明在这些地区增加劳动力人数、物质资本存量和人力资本存量能够提高产出效率水平。但是，从各区域生产要素投入的产出弹性大小来看，东北和中部地区人力资本存量在经济增长中起了主要作用，而东部和西部地区则是物质资本存量在经济增长中起了主要作用。

　　（三）技术效率变迁

　　从表4 中可以看出，1987~2012 年全国平均技术效率水平仅为 0.770，说明全国技术效率水平不高，仍有很大的上升空间。具体来讲，东北和东部地区的平均技术效率分别为0.775、0.884，均高于全国平均水平；中部和西部地区的平均技术效率分别为0.711、0.710，均低于全国平均水平。其中，东部地区为最高，西部地区为最低，说明技术进步在GDP 增长中得到有效转化的区域，其平均技术效率水平并不一定高，技术进步与技术效率在各地区间的表现并不一致。

　　

　　从全国及四大区域技术效率水平的变动趋势来看，1987~2012 年全国及各地区的技术效率水平大体上呈现上升—下降—再上升—再下降的趋势。具体来讲，1987 ~1994 年的技术效率呈上升趋势，1995~2001年呈下降趋势，2002~2007 年再呈上升趋势，2008~2012 年又呈下降趋势。其中，东部地区的技术效率水平增幅最快，由 1987 年的 0.794 上升到2012年的 0.869，远高于全国同期增幅，而东北、中部和西部地区则低于全国同期增幅。

　　（四）国际贸易、外商直接投资对技术效率变迁的影响

　　基于全国层面的模型测算结果显示，1987~2012年进口总额、出口总额和外商直接投资总额对技术效率损失的参数值δ1、δ2、δ3分别为-0.154、-0.508、-0.783，其 t 值均在 1%的显著性水平上通过了统计检验，说明进口总额、出口总额和外商直接投资总额的增加会提升技术效率水平。从参数值的大小来看，外商直接投资总额对技术效率变迁的影响最大，其次为出口总额，进口总额的影响最小，说明外商直接投资不仅为我国的经济增长提供了资金支持，而且带来了先进的管理和技术，对经济增长和技术效率水平的提升均具有重要作用；相对于进口贸易，出口贸易更有利于本国企业技术和知识创新，对提高技术效率水平的作用更大。

　　从四大区域国际贸易、外商直接投资对技术效率变迁的影响来看，各区域国际贸易、外商直接投资对技术效率变迁的影响各不相同。（1）东北地区进口总额对技术效率损失的参数值δ1为-0.046，其 t 值在10%的显著性水平上没有通过统计检验，说明进口总额的增加对技术效率的促进作用不明显；出口总额对技术效率损失的参数值 δ2为0.855，其 t 值在1%的显著性水平上通过了统计检验，说明出口总额的增加对技术效率具有显著的负效应；外商直接投资总额对技术效率损失的参数值 δ3为-0.803，其 t值在 1%的显著性水平上通过了统计检验，说明外商直接投资总额的增加对技术效率具有促进作用。（2）东部地区进口总额对技术效率损失的参数值 δ1为-0.179，其 t 值在 10%的显著性水平上没有通过统计检验，说明进口总额的增加对技术效率的促进作用不明显；出口总额、外商直接投资总额对技术效率损失的参数值 δ2、δ3分别为-0.597、-0.380，其 t 值在5%的显著性水平上通过了统计检验，说明出口总额、外商直接投资总额的增加均能提高技术效率水平。（3）中部地区进口总额、外商直接投资总额对技术效率损失的参数值δ1、δ3分别为-5.427、-5.119，其t 值在 1%的显著性水平上通过了统计检验，说明进口总额、外商直接投资总额的增加对技术效率具有显著的正效应；出口总额对技术效率损失的参数值δ2为 1.141，其 t 值在 10%的显著性水平上没有通过统计检验，说明出口总额对技术效率的影响不明显。（4） 西部地区进口总额对技术效率损失的参数值 δ1为-8.791，其 t 值在 5%的显著性水平上通过了统计检验，说明进口总额的增加对技术效率具有促进作用；出口总额、外商直接投资总额对技术效率损失的参数值 δ2、δ3分别为-0.346、-0.096，其 t 值在 10%的显著性水平上没有通过统计检验，说明出口总额、外商直接投资总额的增加对技术效率的促进作用不明显。

　　五、主要结论与政策建议

　　本文使用 1987~2012 年我国 29 个省（自治区、直辖市）的面板数据，采用不考虑技术进步及考虑技术进步因素的随机前沿 C-D 生产函数模型，测算了全国及四大区域的技术效率水平以及国际贸易、外商直接投资对技术效率变迁的影响程度。研究发现，全国、东部和西部地区的经济增长中存在技术进步效应，对经济产出效率具有促进作用，而在东北和中部地区的经济增长中，技术进步没有得到有效转化；劳动力人数、物质资本存量和人力资本存量的增加均能提高全国及四大区域的产出效率水平；全国平均技术效率仅为0.770，仍有很大的上升空间，其中，东北和东部地区均高于全国平均水平，而中部和西部地区均低于全国平均水平；进口总额、出口总额和外商直接投资总额的增加均能提升国家技术效率水平，但各区域国际贸易、外商直接投资对技术效率的影响程度各不相同。

　　基于以上研究结论，本文提出四点政策建议。

　　（1） 为了提高东北和中部地区经济增长中技术进步的促进作用，政府应全面推进教育、科技以及经济体制等各项改革，把自主开发与技术引进和消化吸收结合起来，不断提高技术进步对地区经济增长的贡献。

　　（2）政府应在继续发展劳动密集型产业的同时，加大产业调整力度，向知识和资本密集型产业转变；继续改善投融资环境，加大招商引资和投资力度，提高物质资本存量；提高教育质量、在职培训水平，努力提升人力资本存量。

　　（3）为了提高中部和西部地区的技术效率水平，政府应采取有效措施，推动技术进步和科技创新，促进科技成果有效转化，提高技术效率水平。

　　（4）由于各区域国际贸易、外商直接投资对技术效率的影响程度不同，各地区应根据自身的实际情况，优化国际贸易、外商直接投资的结构、渠道和质量，而不是一味地从数量上增加国际贸易和外商直接投资的金额。