国际R_D溢出的技术进步效应_基于吸收能力的实证研究[1]

© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net 国际 R &D 溢出的技术进步效应 ———基于吸收能力的实证研究 葛小寒　陈　凌 (浙江大学经济学院) 【摘要】本文利用国际 R &D 溢出与吸收模型 , 使用依据 35 个国家和地区相关 数据计算的外国 R &D 溢出变量和数据包络分析方法 (D EA) , 实证考察了技术差 距、制度因素、国内 R &D 强度、人力资本以及这四个因素构成的综合变量对进口 贸易关联 R &D 溢出效应的影响。 关键词 　国际 R &D 溢出 　吸收能力 　技术进步 中图分类号 　F06214 　　文献标识码 　A The Technological Progress Effect of International R &D Spillovers 　　Abstract : By applying international R &D spillovers and absorp tive capability model , t his paper uses t he foreign R &D data of t he 35 count ries and D EA met hod to inspect t he effect on t he import related technological p rogress of the technology gap , instit ution , domestic R &D intensity , human capital and a sort of composi2 tive variable const ructed by t hese four factors1 Key words : International R &D Spillovers ; Absorptive Capability ; Technologi2 cal Progress 引 　　言 大量的理论和实证研究已经证实 , 起源于一个国家的知识能够越过国界对其他国家的生 产率增长和技术进步作出贡献。按照这种观点 , FDI 和贸易被视为技术溢出 (即通过体现技 术进步的不同经济活动而发生的技术知识的间接转移) 的主要渠道。然而 , 由于嵌入或物化 于可贸易商品和服务中的知识或技术往往是相对复杂和“默会的” (tacit) , 进口贸易中的物 化型或体现型 R &D 溢出 (embodied R &D spillovers) , 并非是一个被动和自动的过程 , 其 溢出效应的大小取决于由本国因素决定的吸收能力的大小。 对此 , Nelson 和 Phelp s (1966) 、Benhabib 和 Spiegel (1994) 、Keller (1996) 等认为 , 人力资本除了直接影响本国的自主创新外 , 还可以影响从国外吸收、学习新技术的速度 , 它 对低生产率国家的技术赶超具有正效应。Xu (2000) 进一步使用聚类回归方法 , 发现在国 ·68· 《数量经济技术经济研究》2009 年第 7 期 © 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net 际 R &D 溢出中存在人力资本 (人均受教育年限) 的门槛效应 , 其门槛值为 214 年。 Gerschenkron (1962) 、Kang (2002) 、Falvey 等 (2007) 等对技术差距因素给予了关 注 , 认为在与技术边界距离最近的国家中 , 溢出的效应最小。原因是模仿成本与可供模仿的 知识选择集成反比关系 , 较大的技术差距意味着较大的知识选择集 , 因而最终会出现所谓的 “技术趋同效应”。然而 , Haddad 和 Harrison (1993) 对摩洛哥的研究、Kokko (1996) 对 乌拉圭的研究则发现与技术边界的距离越近 , 越容易获得外国技术。Blomst rom 和 Sjoholm (1999) 在熊彼特、阿罗等的启发下也指出 , 技术生产具有很强的自我积累、反馈和路径依 赖特点 , 技术差距与技术溢出效应之间可能是非线性关系 , 存在一个称之为“发展门槛” (develop ment t hreshold) 的转折点 , 这会导致“条件收敛”而非“绝对收敛”的结果。总 的说来 , 关于技术差距与技术溢出效应的关系目前还没有一致的结论。 Abramovitz (1986) 、Cohen 和 Levint hal (1989) 等将关注的焦点指向国内 R &D 投资 的存量和强度。他们通过理论模型和实证研究 , 证实或发现 R &D 的作用同人力资本一样具 有“两面性”, 既影响自身的创新能力 , 也对吸收消化别人 R &D 投资成果具有重要影响。 其中 , Cohen 和 Levint hal (1989) 在分析企业研发作用时 , 首次提出了“吸收能力” (ab2 sorptive capability) 的概念。Abramovitz ( 1986) 则以“社会能力说”对此进行刻画和 解释。 还有部分研究者从金融市场效率、产业关联效应、知识产权保护、经济开放度等以往研 究关注较少的其他视角 , 对东道国经济的吸收能力进行了深入研究 , 大大丰富了吸收能力的 内涵。Hermes 和 Lensink (2000) 对 67 个发展中国家的研究结果显示 , 大多数亚洲、南美 洲国家相对成熟的金融体系促进了技术外溢 , 而非洲国家脆弱的金融体系阻碍了当地企业的 技术模仿。 近年来国内对国际 R &D 溢出的研究 , 主要集中于基于 FDI 渠道的溢出方面 , 基于进口 贸易渠道 R &D 溢出研究的文献相对较少 , 这其中关于吸收能力研究的较有代性的文献主 要有 : 赖明勇等 (2005) 通过构建一个中间产品种类扩张型的内生技术进步模型 , 证明技术 吸收能力的提高、人力资本的积累有利于长期增长 , 这个结论得到了利用 1996～2002 年全 国 30 个省市区数据进行的基于三个吸收能力效应检验方程的实证支持。他们还通过一个整 合了新增长理论和新贸易理论的微观理论模型证明 , 后发地区和发达地区之间的技术差距要 适当合理 , 过大或过小的技术差距都不利于后发地区充分利用发达地区的技术溢出效应实现 技术收敛 , 不过他们并没有就此进一步进行实证检验。许和连等 (2007) 利用中国 1990～ 2004 年的数据 , 运用不同的人力资本指标对进口贸易技术扩散效应进行检验 , 发现在这种 扩散中存在人力资本的门槛效应。黄先海、石东楠 (2005) 发现 , 国内 R &D 资本存量对外 贸外资的技术溢出效应具有重要影响。李小平、朱钟棣 (2004) 借鉴 Krugman (1985) 的 技术差距模型思想 , 构建了一个贸易技术溢出计量模型 , 发现进出口贸易和 FDI 渠道的国 际技术溢出都存在“负门槛效应”, 而与贸易和 FDI 等对外联系活动相比 , 国内人力资本和 制度因素对我国技术进步起着更重要的作用。李平等 (2007) 运用中国 1985～2004 年数据 进行的实证研究发现 , 人力资本降低了国内研发投入和 FDI 溢出的国外研发对自主创新的 贡献度 , 却提升了进口和国外专利申请溢出的国外研发对自主创新的贡献度。王永齐 (2006) 利用一个 VAR 模型分析框架发现 , 贸易通过与人力资本结合而发生的技术溢出对 经济增长会产生持久影响 , 人力资本结构和分布状况也对贸易溢出产生显著影响。赵伟、汪 全立 (2006) 证实 , 国外研发是与人力资本相结合来促进全要素生产率提高的 , 人力资本在 ·78·国际 R &D 溢出的技术进步效应 © 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net 技术溢出中发挥着关键作用。符宁 (2007) 利用中国 1981～2005 年的时间序列数据 , 实证 考察了人力资本和国内研发强度对我国进口贸易技术溢出的吸收效果 , 发现基于进口贸易的 国际技术溢出对中国技术进步的促进效应受到国内人力资本和国内研发等吸收能力因素的制 约。孙宏菊 (2007) 利用 1997～2005 年中国省际面板数据考察了国内研发、人力资本、金 融发展水平等因素对进口外溢效果的影响 , 发现国内研发、人力资本因素的影响系数为正 , 而金融发展水平的促进作用则不明显。 同以往文献相比 , 本文力求在以下几个方面有所创新 : (1) 用 DEA 方法对传统实证模 型进行了改进。以往的研究一般以 TFP 为因变量来研究国际 R &D 溢出效应。由于国际 R &D 溢出首先是对技术进步进而对 TFP 起作用 , 而决定 TFP 变化的除了技术进步因素 , 还有可能是由于技术效率的改善引起的。因此 , 如果能够将 TFP 变化分解为技术效率变化 和纯粹技术进步变化 , 以纯粹技术进步为因变量来研究国际 R &D 溢出效应 , 结果应该更为 科学和可靠。本文使用了近年来逐渐流行的数据包络分析方法 (D EA) 来达成这一目的。 (2) 将技术差距、综合吸收能力等变量纳入模型的分析框架。近年来国内文献对国际 R &D 溢出吸收能力的研究主要聚焦于人力资本之上 , 对国内 R &D 活动、技术差距、制度因素以 及由所有这些因素共同决定的综合因素的影响关注不多。本文除了将已有文献中考虑较多的 人力资本因素纳入分析框架外 , 还检验了国内 R &D 活动、技术差距、制度因素对吸收能力 的影响 , 在此基础上根据这四个因素构建一个综合吸收能力变量 , 检验其对 R &D 溢出的技 术进步效应的影响。(3) 使用更多的样本国家计算外国 R &D 存量。以往的国内研究在计算 外国 R &D 存量时 , 使用的一般是 G7 国家数据 , 也有使用最多不超过 15 个发达国家的数据 的。本文的资料搜集相对更为全面 , 首次使用了 1981～2006 年 30 个 O ECD 国家和俄罗斯、 亚洲“四小龙”共 35 个国家和地区的数据计算外国 R &D 存量。这也许将使研究能够更接 近现实。 一、模型说明 Coe 和 Help man (1995) 给出了国际 R &D 溢出的基本计量模型 : ln T F Pit =β0 it +β1 it ln D R D it +β2 it ln FR D it +εit (1) 式中 , TFP 表示全要素生产率 , DRD 表示东道国国内 R &D 资本存量 , FRD 为通过进 口贸易途径获得的外国 R &D 资本存量。由于本文拟用中国 1981～2006 年的时间序列数据 对相关问题进行分析和研究 , 而在使用时间序列数据进行回归时 , 需要考虑模型中各变量的 非平稳性和协整关系 , 否则如果变量是非平稳的 , 我们对这些变量进行简单回归将会产生伪 回归。因此 , 我们借鉴 Wang 和 Xu (2000) 、李小平和朱钟棣 (2006) 的做法 , 在回归时将 取上述方程中各变量的一阶差分来进行分析 , 以消除各变量数据可能存在的非平稳性。这样 我们采用的模型为 : Δln T F Pt =α0 +α1Δln D R D t +α2Δln FR D t +Δγt (2) 如果以纯粹技术进步变量代替 TFP , 同时为了检验各吸收变量的技术进步效应 , 我们 沿用常见的通过交叉项检验吸收变量效应的做法 , 这样上式可进一步扩展为 : ΔlnA t = T ECC H t =α0 +α1Δln D R D t +α2 Gt 3Δln FR D t +Δγt (3) 此式即为模型的最终设定形式。其中 , ΔlnA t 表示纯粹技术水平的相对变化 ( TEC2 ·88· 《数量经济技术经济研究》2009 年第 7 期 © 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net CH t ) , Gt 表示历年相关吸收变量。本文中考虑的吸收变量共有五个 : 人力资本、国内 R &D 强度、技术差距、制度因素 , 以及根据这四个变量构建的一个综合变量。 二、纯粹技术进步的估测 11 估测方法 如上文所述 , 本文使用 DEA 方法对 TFP 进行分解以得到纯粹技术变化的度量。DEA 是近年来出现的用于估测 TFP 的一种新方法 , 其基本思想是通过与前沿技术水平的对比来 确定经济的效率或技术水平。作为一种非参数估计方法 , 它不像要素份额法、生产函数回归 法等通常使用的 TFP 估测方法那样 , 要依赖于较强的理论假设和具体的生产函数设定形式 , 因而可以避免由此导致的估计结果偏差。除此之外更重要的是 , 由于本文试图以一个纯粹技 术进步增长回归而非常用的 TFP 增长回归来考察国际 R &D 溢出的技术进步效应 , 因此如 何测定纯粹技术进步是本文首先要解决的一个问题。而 DEA 方法正好满足我们的这一需 要。因为这一方法相对于其他方法的一个独特之处 , 就在于它能够将 TFP 变化 ( TFPCH) 分解为技术效率变化 ( EFFCH) 和“纯粹”技术进步变化 ( TECCH) , 即 : T F PC H = E F FC H 3 T ECC H (4) 其中 : T F PC H = d t ( x t + 1 , y t + 1 ) dt ( x t , y t ) 3 dt + 1 ( x t + 1 , y t + 1 )dt + 1 ( x t , y t ) 1/ 2 (5) T ECC H = d t ( x t + 1 , y t + 1 ) dt + 1 ( x t + 1 , y t + 1 ) 3 dt ( x t , y t )dt + 1 ( x t , y t ) 1/ 2 (6) E F FC H = d t + 1 ( x t + 1 , y t + 1 ) dt ( x t , y t ) (7) 式 (5) ～式 (7) 中 , x 表示投入 , y 表示产出 , t 表示时期 , d ( ·) 为距离函数。dt ( x t + 1 , y t + 1 ) 、dt ( x t , y t ) 分别代表以第 t 期技术水平表示的 t + 1 期、当期技术效率水平 ; dt + 1 ( x t + 1 , y t + 1 ) 、dt + 1 ( x t , y t ) 分别代表以第 t + 1 期技术水平表示的当期、t 期技术效 率水平。 实践中 , 对 TFP 进行分解、估测的工具 , 运用较多的是不同版本的 Onf ront 软件和 DEA P 软件 , 本文运用的是 DEA P211。 21 数据来源 计算上述变量需要用到的数据是 1978～2006 年间的历年 GDP、从业人员数、固定资本 存量、固定资产价格指数、CPI 数据和固定资本折旧率数据 (尽管本文在回归时所用的样本 为 1981～2006 年数据 , 但在计算纯粹技术变化时 , 我们仍然使用 1978～2006 年间数据 , 这 当然会使得 1979 年、1980 年数据成为多余) 。其中 , 固定资本存量根据永续盘存法计算 , 计算公式为 : Kt = I t + (1 - δ) Kt - 1 (8) 其中 , K 表示资本存量 ; I 表示投资流量 , 用固定资产投资额度量 ; t 表示时期 ; δ为 折旧率 , 取 10 %。初始年份即 1978 年固定资本存量数据使用张军等 (2004) 的研究结果。 计算中 , GDP 用 CPI 指数平减 , 固定资产投资额使用固定资产价格指数平减。由于我 ·98·国际 R &D 溢出的技术进步效应 © 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net 国没有统计 1991 年前的固定资产价格指数 , 无法直接得到 1978～1990 年间有关数据。这里 我们使用的是 Hsuch 和 Li (1999) 的研究结果。由于他们得到的数据是跟国家统计局紧密 合作进行研究的成果 , 因而是迄今为止较为完整的国家核算数据 , 其可信度在我们来看也是 最高的。其余有关数据均可从历年《中国统计年鉴》、《新中国 55 年统计资料汇编》等获得。 计算结果如表 1 所示。 表 1 我国技术变化、人力资本、研发存量测算结果 年份 TFP 变化 ( TFPCH) 技术效率变化 ( EFFCH) 纯粹技术变化 ( TECCH) 国内 RD 存量 (亿元) 人力资本 (年) 外国 RD 存量 (亿元) 1979 01055 01095 - 01036 1980 - 01016 01020 - 01034 1981 01114 01140 - 01022 1331941 41382 511039 1982 01028 01060 - 01031 1521902 41515 421473 1983 01053 01061 - 01007 1731141 41589 611800 1984 01107 01076 01029 1971611 41640 661364 1985 01058 01075 - 01016 2251668 41689 1131629 1986 - 01010 01036 - 01044 2541271 41779 1241776 1987 01011 01042 - 01030 2841238 41879 1231943 1988 - 01025 01026 - 01050 3121210 41970 1471025 1989 - 01082 01013 - 01094 3401957 51048 1541189 1990 - 01039 - 01057 01019 3711811 51117 1381884 1991 01090 01061 01028 4141525 51202 1711052 1992 01109 01020 01087 4661287 51280 2311998 1993 01073 - 01046 01124 5211448 51352 3581089 1994 01033 - 01017 01051 5701608 51413 4401683 1995 01018 - 01002 01020 6121034 51473 4961590 1996 01019 - 01018 01038 6561322 51550 5161423 1997 01021 - 01028 01051 7191869 51641 5211515 1998 01017 01007 01010 7881818 51751 5471847 1999 01011 01007 01004 8861021 51862 6501183 2000 01035 - 01038 01075 10281809 51972 8131429 2001 01021 - 01039 01062 11931369 61067 9131149 2002 01028 - 01040 01071 14071015 61156 10951437 ·09· 《数量经济技术经济研究》2009 年第 7 期 © 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net (续) 年份 TFP 变化 ( TFPCH) 技术效率变化 ( EFFCH) 纯粹技术变化 ( TECCH) 国内 RD 存量 (亿元) 人力资本 (年) 外国 RD 存量 (亿元) 2003 01019 - 01047 01069 16591744 61251 15241238 2004 01025 - 01032 01059 19771379 61423 20041588 2005 01024 - 01020 01045 23711561 61597 22431655 2006 01039 - 01012 01051 28491231 61757 25821562 　　说明 : 表中 TFP 变化 ( TFPCH) 、技术效率变化 ( EFFCH) 、纯粹技术变化 ( TECCH) 指的是相邻两 年的相对变化比例值 (若换算成百分数 , 则需要乘以 100) 。 31 估测结果及对实证模型设定的进一步讨论 表 1 的结果表明 , 1979～1990 年这 12 年中 , 我国 TFP 有 5 个年份的变化是负值 , 但这 一期间 TFP 总的趋势是增加的 , 增长了 911 %。期间技术效率的变化除 1990 年外 , 均为正 值 , 共计增长了 3716 % , 呈明显上升趋势。这主要是由于改革开放后中央计划的过度管制 逐渐放松之后带来的技术效率的恢复性释放和增长。纯粹技术变化这一期间则有 10 个年度 为负值。显然这一时期 TFP 的增长主要是由于效率的改善引起的 , 纯粹技术进步所起的作 用有限。这一时期 TFP 变化和纯粹技术变化并不同步。 我们还可以看看 1991～2006 年间的情况。这一时期 TFP 的变化在所有年份均为正值 , 增长非常明显 , 共计增长了 6115 %。技术效率的变化有 12 个年份为负值 , 呈明显负增长趋 势 , 这主要是由于进入 20 世纪 90 年代以后 , 体制改革的效率推进效应开始减弱 , 从而使得 技术效率的增长不像上一时期那么明显。纯粹技术变化这一时期全部为正值 , 共计增长了 12615 %。显然这一时期的 TFP 增长应该主要是由于纯粹技术进步的结果 , 二者在这一时期 的变化是同向的。但是由于纯粹技术变化是 TFP 增长的两倍还多 , 二者增长的幅度显然存 在着较大差异。TFP 变化跟“纯粹”技术变化间仍然存在明显区别。 这个结论对进行国际 R &D 溢出研究具有重要意义。由于从理论上讲 , 一般认为国际 R &D 溢出首先是作用于技术进步和创新 , 然后才由此带动 TFP 和经济实现增长。但由于这 里的 TFP 变化和纯粹技术变化差异较大 , 因而就使得在实证分析中以 TFP 为因变量研究国 际 R &D 溢出的技术进步效应显得并不十分合理。更加科学的办法也许应该是直接用纯粹技 术进步变量为因变量对其进行分析和研究。它可以使得回归不再受到效率变化的影响 , 结果 更为科学和可靠。因此 , 在下面的实证分析中 , 我们将以纯粹技术变化回归而不是常用的 TFP 增长回归来进行我们的国际 R &D 溢出效应研究。 三、吸收能力及国内、国外 R &D 存量变量的构建及数据处理 11 吸收能力变量 (1) 技术差距变量 ( GA P) 。新增长理论认为 , 国际技术外溢的效果与发展中国家、发 达国家之间的技术差距 , 尤其是初始的技术差距成正比 , 因此技术落后国家完全有可能利用 这一后发优势实现赶超效应 , 最终导致技术趋同现象的发生。然而 , 许多实证研究并不支持 这一观点。在本文中 , 为了检验 GA P 变量的吸收效应 , 我们参照 Benhabib 和 Spiegel (1994) 的做法 , 使用对技术边界的相对距离来度量技术差距。对技术边界的相对距离依赖 于世界技术边界和一个给定国家 (本文中是中国) 之间的技术差距 , 可用下式表示 : ·19·国际 R &D 溢出的技术进步效应 © 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net GA P = max j A j ( t) - A i ( t) A i ( t) (9) 式中 , GA P 表示对技术边界的相对距离 , A i ( t) 是一个给定国家 i 的现有技术水平 , max j A j ( t) 是世界上的技术边界。根据 Engelbrecht (1997) 和 Kang (2002) , 如果假定在 生产函数中资本、人力资本和 TFP 的比例不随时间变化 , 则可用第 i 个国家的人均 GDP 即 Y i ( t) 作为第 i 个国家的不可度量的技术水平 A i ( t) 。另外 , 本文假定技术边界是当今最 发达国家中的现有技术。这时 , 对技术边界的相对距离可被重写为 : max j Y j ( t) - Y i ( t) Y i ( t) (10) 其中 , Y j ( t) 和 Y i ( t) 是最发达国家和国家 i 的人均 GDP。本文的最发达国家选择美 国 , 国家 i 就是中国。这样技术差距就等于是用中国、美国之间的相对人均 GDP 差距来表 示。 (2) 人力资本 ( HUM) 。本文的人力资本变量用 15～64 岁人口平均受教育年限表示 , 具体计算方法参照 Wang 和 Yao (2003) 。虽然同Barro 和 Lee (2000) 一样 , 他们也是使用 人力资本流量构建人力资本存量变量 , 但他们是使用学校毕业生数作为每年添加到人力资本 存量中去的流量 , 而非 Barro 和 Lee (2000) 使用的粗入学率或净入学率。按照他们的方 法 , 总人口中不同教育水平人数的计算公式如下 : H1 , t = (1 - δt ) H1 , t - 1 + ( PR I t - J U N IOR t + 3 ) 　　　　　　 (11) H2 , t = (1 - δt ) H2 , t - 1 + ( J U N IOR t - S EN IOR t + 3 - S P ECI A L t + 2 ) (12) H3 , t = (1 - δt ) H3 , t - 1 + ( S EN IOR t - H I G H t + 315 ) (13) H4 , t = (1 - δt ) H4 , t - 1 + S P ECI A L t (14) H5 , t = (1 - δt ) H5 , t - 1 + H I G H t (15) 式中 , H jt是 t 年最高学历为 j 的毕业生数 , j = 1 , 2 , 3 , 4 , 5 分别对应于 ( PRI) 、 初中 (J UN IOR) 、高中 (SEN IOR) 、中专 (SPECIAL) 和高等教育 ( HIGH) 。δt 是 t 年人 口的死亡率。五种教育水平对应的教育年限分别为 5、8、11、10 和 1415 年。以这五个方程 为基础 , 第 t 年的人力资本存量 ( H t ) 可表示为 : H t = (5 H1 t + 8 H2 t + 11 H3 t + 10 H4 t + 1415 H5 t ) / pop t (16) 式中 , popt 为第 t 年 15～64 岁人口数。根据这几个式子 , 可得到 15～64 岁人口的人均 有效教育年数。然后基于印度 1951 年教育分布计算出中国人力资本存量 , 再采用永久存货 方法 , 就可得到中国 1952～1999 年的人力资本存量系列。鉴于 Wang 和 Yao (2003) 主要 聚焦于 1952～1999 年这一较长时期中国人力资本与经济增长的关系 , 他们通过对改革开放 前后两个时期各级学校教育年数的综合权衡而将其分别设定为 5 年、8 年、11 年、10 年和 1415 年 ; 而本文主要研究的是 1981～2006 年间的人力资本与技术进步 , 这一时期各级学校 教育的学制同改革开放前有所区别 , 因而我们对各级教育的受教育年限数进行了调整 , 小 学、初中、高中、中专、大学的受教育年限数分别取 6 年、8 年、11 年、11 年、1415 年。 计算中用到的历年各级各类学校毕业生数、人口总数、死亡率数据来自历年《中国统计年 鉴》。计算结果见表 1。 ·29· 《数量经济技术经济研究》2009 年第 7 期 © 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net (3) 制度变量 ( INS) 。本文的制度变量用非国有工业产值占工业总产值的比例来表示 , 可以从历年《中国统计年鉴》中得到有关数据。 (4) 国内研发强度变量 ( R GR) 。本文使用历年国内研发存量资本与实际 GDP 的比值 , 表示影响吸收能力的国内研发因素。 (5) 综合变量 (SYN) 。这个变量根据下式进行计算 : S Y N t = R GR t ×H UM t ×I N S t ×GA Pt (17) 21 国内 R &D 存量 (DRD) 国内 R &D 存量同样根据永续盘存法计算。其中初始年份的国内 R &D 存量根据 Grili2 ches (1980) 给出的公式进行计算。这个公式为 : D R D0 = R D0 / ( g +δ) (18) 式中 , D R D0 表示初始年份的国内 R &D 存量 ; R D0 表示初始年份的 R &D 投资经费 ; g 表示样本期我国 R &D 投资年均对数增长率 ; δ表示折旧率 , 本文参照许和连等 (2007) , 取 10 %。计算这个变量需要得到 1981～2006 年全国 R &D 投资经费数据。其中 , 1987～ 2006 年数据来源于《中国科技统计年鉴》, 1981～1986 年我国没有报告 R &D 投资数据 , 我 们参照黄先海、石东楠 (2005) 的做法 , 利用 1987～1989 年三年平均的 R &D 投资占 GDP 比重来推算 1981～1986 年数据。计算结果见表 1。 31 国外 R &D 存量 ( FRD) 计算国外 R &D 存量时 , 我们从 R &D 存量规模、与我国的贸易强度两个方面综合权 衡 , 共考虑了包括 30 个 O ECD 国家 (计算时将捷克与斯洛伐克、东西德进行了合并) , 加 上俄罗斯、中国香港、韩国、中国台湾、新加坡 , 共计 35 个国家和地区。其中每个国家和 地区 R &D 存量计算方法跟上面中国 R &D 存量计算类似 , 只是折旧率参照 Coe 和 Help man (1995) 的做法 , 取 5 %而不是 10 %。在得到每个国家和地区的国内 R &D 存量数据后 , 接 下来计算这 35 个国家和地区通过进口贸易向中国溢出的 R &D 存量的方法有五种 : 一是 Coe 和 Help man (1995) 方法 (简称 CH 法) , 它在计算中采取的是双边贸易加权法 ; 二是 Lichtenberg 等 (1998) 方法 (简称 L P 法) , 它在计算中采取的是 R &D 经费占 GDP 比重加 权法 ; 三是 Falvey 等 (2002) 中的方法 (简称 FF G法) , 这一方法共提供了六种计算外国 R &D 存量的计算公式 ; 四是 Keller (1998) 的“反事实估计法” (counterfact ual estimation approach) ; 五是 J akob (2005) 中的人均进口加权法。 由于第一种方法通常被认为具有所谓的“总量偏差”局限 , 本文在计算外国 R &D 存量 时 , 采取的是公认更为合理的 L P 法 , 该方法的权数构造通常被认为能够更好地体现国际 R &D 溢出的方向和研发密度的大小。按这种方法计算外国 R &D 存量需要我国 1981～2006 年历年从上述 35 个国家和地区的进口数据以及这些国家和地区的 GDP、R &D 投资数据。 其中进口数据可以从历年《中国统计年鉴》直接得到 , 各国和地区 GDP、R &D 投资数据来 源于 O ECD 官方网站上的 O ECD Fact book 2008 和 WDI 数据库。由于台湾地区的数据很不 完整 , 我们采用韩国历年 R &D 投资经费占 GDP 比重来推算台湾地区缺失年份数据。其他 国家和地区的少数缺失年份数据均采用一般来说比较稳定的邻近年份的 R &D 投资经费占 GDP 比重进行内插或外推。计算结果见表 1。 四、实证结果及分析 为避免到自相关性 , 本文采用 GL S 方法估计模型 , 回归结果如表 2 所示。 ·39·国际 R &D 溢出的技术进步效应 © 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net 11 吸收能力变量的技术进步效应 (1) 国内研发强度的技术进步效应。表 2 中模型 1 的结果表明 , 我国国内研发强度与国 外研发存量的交叉项系数为正 , 并在 5 %的显著性水平上显著。这说明我国国内研发确实存 在 Cohen 和 Levint hal (1989) 所说的两面性 , 即同时存在影响一国技术创新能力和技术吸 收能力的效应 , 而且从本文的实证结果看 , 其中的技术吸收能力的效应更加明显。 (2) 人力资本的技术进步效应。作为知识产品的主要载体 , 人力资本在新增长理论中被 视为衡量技术进步的重要指标之一 , 这种资本的存在放松了对于广义资本而言的报酬递减约 束 , 从而在缺乏技术进步的情况下也会导致长期人均增长。借鉴了新增长理论的这一思想 , 一些学者认为人力资本是影响东道国吸收能力的重要因素。模型 2 中 , 交叉项的系数为正 , 并在 10 %的显著性水平上显著 , 说明人力资本的提高有利于提升国际 R &D 溢出的技术进步 效应 , 它是充分吸收和利用发达国家技术溢出的一个重要条件。这个结果跟符宁 (2007) 的 结果类似。 表 2 回归结果 (因变量为纯粹技术变化ΔlnA t 或 TECCH t ) 变量 模型 1 模型 2 模型 3 模型 4 模型 5 Δln D RD t 0. 251257 (0. 833055) 0. 326118 (11113849) 0. 271344(1. 040011) 0. 493073(1. 706710) 0. 342632(1. 352140) R GRt ×Δln FRD t 3. 46723233 (1. 971157) HUMt ×Δln FR D t 010216873 (11811632) INSt ×Δln FRD t 0. 320390333 (21977942) GAPt ×Δln FRD t 0. 001040 (01929594) SYN t ×Δln FRD t 0. 033171333 (3. 016796) F 统计量 3. 739077 31395475 61576193 21018753 6. 708816 Prob ( F) 0. 040008 01051860 01005770 0. 156695 0. 005312 R2 0. 253685 01235871 01374153 0. 155065 0. 378840 D1 W1 21020592 21026872 21092830 11964519 21060160 　　注 :3表示在 10 %的显著性水平上显著 ,33表示在5 %的显著性水平上显著 ,333表示在 1 %的显著性水平上 显著。括号内为 t 统计量值 , 常数项没有报告。 (3) 制度变量的技术进步效应。模型 3 中 , 交叉项的系数为正 , 并在 1 %的显著性水平 上显著 , 说明制度变量是影响国际 R &D 溢出的技术进步效应的又一个重要变量。这个结论 跟李小平、朱钟棣 (2004) 的结果一致。 (4) 技术差距的技术进步效应。模型 4 中 , 交叉项的系数为正 , 但未能通过显著性检 验 , 技术差距对国际 R &D 溢出的技术进步效应的促进作用似乎不太明显。理论上一般认 为 , 对一给定国家来说 , 技术差距越大 , 可以利用的国外 R &D 存量也越多 , 因而溢出效应 也越大 , 但这一推论在本文中没有得到实证结果的支持和证实。“后发优势”假说的成立通 常需要添加一些限制条件 , 那就是后发国家必须具有一定水平的吸收能力。吸收能力不强是 ·49· 《数量经济技术经济研究》2009 年第 7 期 © 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net 这个交叉项不显著的一个可能原因。除此之外 , 前面提到的“发展门槛”的存在也许是另一 个可能的原因。这里的结论也提示我们 , 对于发展中国家来说 , 在注意引进那些处于生产前 沿的最高端技术的同时 , 也要注意选择适宜的技术水平差距 , 积极引进那些最能够发挥本国 生产潜力 , 与本国现有生产水平、吸收能力相匹配的技术 , 以最大限度地从开放经济环境下 的国际 R &D 溢出中获益。 (5) 综合变量的技术进步效应。模型 5 中 , 交叉项的系数为正 , 并在 1 %的显著性水平 上显著 , 说明由上述四个因素构建的综合变量对国际 R &D 溢出的技术进步效应具有显著促 进作用。而且 , 四个因素的技术进步效应存在一种相互增强机制。 综合来看 , 还可发现上述五个吸收变量系数的大小顺序为 : R GR t > I N S t > S Y N t > H UM t > GA Pt , 这说明各变量对国际 R &D 溢出的吸收作用各不相同。其中国内研发强度 因素同外国 R &D 存量交叉项的系数绝对值最大。 21 国内 R &D 存量的技术进步效应 表 2 中五个模型还有一个共同特点 : 单独的国内研发存量的影响系数都不显著。这似乎 表明 , 就国内研发的提高自身创新水平、增强对技术溢出的吸收这两个作用而言 , 后一个作 用表现得更为显著和突出。这个结果跟 Eaton 和 Kort um (1999) 的结论类似。他们的研究 表明 , 在 O ECD 国家 , 导致生产率增长的主要源泉不是来自国内的研发活动 , 而是来自国 外的研发活动 , 即使像法国这样的经济发达国家 , 国外研发也可以解释其生产率增长的 87 %。Kinoshita (2000) 对捷克制造业的研究也表明 : 国内研发的学习、增进吸收能力的 作用要远远大于其创新作用。Connolly (2003) 在一个“为学习而学习”概念基础上建立的 南北贸易质量阶梯模型的分析结果也表明 , 来自发达国家的技术溢出对于发展中国家人均 GDP 增长的贡献比国内创新大。赖明勇等 (2005) 的研究结果也不支持国内研发对经济增 长的促进作用。李小平 (2007) 在一项自主 R &D、技术引进和生产率增长的研究中 , 甚至 发现国内自主 R &D 的产出回报率为负值。 国内 R &D 存量对技术进步的推动效应不明显 , 可能的原因有以下几个 : (1) 投资强度 过大。李小平 (2007) 指出 , 在我国 , 集中了国内大部分 R &D 投资的大中型企业的 R &D 投资存在过高趋向 , 会产生投资回报率递减 , 投资效率低下 ; (2) 占有相当比重的国有企业 作为一类重要 R &D 投资主体 , 存在治理结构不完善、严重投资软约束和委托代理问题 ; (3) 我国现阶段技术总体还比较落后 , R &D 活动主要跟踪国际先进技术 , 对其进行吸收、 学习和模仿阶段 ; (4) 回归结果也可能对所使用的数据和方法比较敏感。许多情况下 , 采用 截面数据方法一般能够得到 R &D 投资对生产率增长有较大正向影响的结论 , 而采用时间序 列数据却往往得到 R &D 投资对生产率增长影响不显著的结论 , 本文所用数据恰恰是时间序 列数据 ; (5) 我国科技成果转化率不高。 当然 , 近年来也有一些文献得出与此相反的结论 , 如许和连等 (2007) 、符宁 (2007) 等。出现这种结论不一致的原因 , 与本文所用因变量、计算外国 R &D 存量所用国家样本跟 这些文献不一致等因素应有一定关系。比如 , 本文根据 35 个国家和地区样本计算的外国 R &D 存量 2006 年为 25821562 亿元 , 而如果像一些文献那样仅仅选择 G7 国家作为计算样 本 , 测算的这一数据仅为 1482129 亿元 , 二者相差巨大。一般来讲 , 对外国 R &D 存量的低 估应有可能使国内 R &D 存量系数的估计出现向上偏误 , 提高其统计上的显著性。这显然从 一个侧面提醒我们 , 研究国际 R &D 溢出的技术进步效应 , 更加科学、准确选择因变量和相 关国家样本是很重要的。 ·59·国际 R &D 溢出的技术进步效应 © 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net 无论如何 , 正如模型 1 所表明的 , 作为吸收能力变量的国内研发强度与溢出的外国研发 存量交叉项系数是显著的 , 并且在全部五个交叉项系数中最大 , 即便跟第二大的制度变量系 数相比 , 也是后者的 10 倍以上。国内研发的技术进步效应在这里似乎更多地集中于其作为 吸收能力影响因素而起到的作用之上。 五、结论及建议 本文使用 1981～2006 年来自 35 个国家和地区的 R &D 溢出和基于 D EA 方法得到的纯 粹技术进步变量数据 , 实证考察了技术差距、制度因素、国内 R &D、人力资本和由这四个 因素构成的综合变量的技术进步效应 , 发现后面四个变量均对国际 R &D 溢出的技术进步效 应具有重要影响 , 而技术差距则并不能单独决定国际 R &D 溢出效应的大小 , 它的影响是不 显著的。这似乎提示我们 , 这里存在一种进口贸易 →吸收能力 →技术进步的传导机制 , 国际 R &D 溢出是与吸收能力相结合来促进技术进步的 , 本国技术吸收能力是决定最终的技术外 溢效果、技术进步率以及稳态经济增长率的关键变量 , 我国“后发优势”的发挥要注意以一 定的吸收能力为基础和前提。 虽然“知识无国界”, 似乎每个国家特别是发展中国家都可以不付费地进入同样的“世 界技术之池”, 从而也完全有可能通过国际贸易等渠道实现技术赶超 , 但是这种机制实现的 必要条件是技术相对落后国家要具有较强的对技术外溢的吸收和“二次创新”的意识与能 力。这一结论能够解释为什么同样是实行贸易开放、吸引外资的政策导向 , 不同东道国的技 术进步和经济增长却会有截然不同的表现。因此 , 我们一方面固然要继续重视借助对外贸 易、吸收外资等渠道通过模仿、学习获得技术外溢 , 但另一方面也要特别重视对自身吸收能 力的培育 , 提高本国人力资本存量、深化经济体制改革、加大国内研发力度、提高研发效 率等。 另外 , 几个模型中以不同变量度量的技术吸收能力的技术进步效应各不相同 , 并导致回 归结果出现一些差异 , 说明在吸收国际 R &D 溢出的能力方面 , 我国不同吸收能力因素需要 改进的程度也各不相同。 最后 , 由于本文所考察的四个因素的技术进步效应存在着一种相互增强机制 , 因此一个 国家如果同时对教育、制度、R &D 和贸易政策进行改革与完善 , 要比它单独关注某一项政 策获益更多。 参 考 文 献 [ 1 ] Abramovitz , Moses , 1986 , Catching U p , Forging A head and Fal ling B ehind [J ] , Journal of E2 conomic History , 42 (2) , 385～4061 [2 ] Barro , R1and Lee , J1 W1 , 2000 , I nternational Data on Educational A ttainment : U p dates and A p plication [ R] , CID Working Paper No142 , Center for International Development at Harvard University , Cambridge , MA1 [3 ] Blomstrom M1 and Sjoholm F1 , 1999 , Technolog y T rans f er and S pi l lovers : Does L ocal Partici2 pation w ith M ultinationals M atter ? 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