改革开放以来,伴随着经济的快速增长,我国国际贸易总额日益增加,从1978年的206.4亿美元增加到2008年的25616亿美元,平均每年大概以16.8%的速度递增;流入我国的外商直接投资(FDI)也日益增多,1979-2008年,我国实际利用FDI累计达8526亿美元,平均每年以大概30%的速度递增,1993年开始,我国FDI流入量就在发展中国家位居第一,2002年更是超过美国位居世界第一;在这样的背景下,国内学者对国际贸易和FDI促进技术进步的渠道和效应进行了较为详细的研究。关于国际贸易促进技术进步的渠道,多数学者认为,技术落后国一方面通过国际贸易可以从技术先进国进口产品,设备以及仪器,给本国带来了更多的技术模仿与学习机会;另一方面国际贸易的竞争效应将迫使技术落后国政府和企业增加研发投入以提高技术水平增强国际竞争力。绝大部分实证文献支持此观点,但Grossman和Helpman(1991)也认为技术落后国通过国际贸易促进技术进步可能受到一定的限制,主要由于技术落后国的比较优势集中在技术含量低的非熟练劳动力从事的传统生产部门,技术落后国可能因为国际贸易而专门从事传统产品生产,产生锁定效应[1]。此外,国际贸易促进技术进步效应的大小受到技术落后国的研发强度、人力资本水平、知识产权保护水平等因素的制约(KellerandPisu,2005;李小平和朱钟棣,2004;许和连、王艳和邹武鹰,2007;王孝成和于津平,2010)[2-5]。关于FDI促进技术进步的渠道,多数学者认为有以下几点:

　　(1)跨国公司的培训效应,示范效应,竞争效应和联系效应促进了技术落后国的技术进步(JonathanMichie,2002)[6];

　　(2)跨国公司能提供稳定的收入流,有利于技术落后国研发投入增加,且FDI提供了稳定的资本投资,减少了技术落后国的人才外流,有利于技术落后国技术研发(Slaughter,2002)[7];

　　(3)FDI导致技术落后国的技能劳动力相对需求上升,由于短期内技能劳动力的供给刚性,技能劳动力的相对工资上升,使得更多的劳动者作出接受教育的选择,且FDI流入标志着未来更快的经济增长,人们将预计这会提高受教育的预期收益,从而提高教育需求,增加人力资本积累,这有助于本国技术研发和有助于吸收FDI的技术溢出(DexterGittens,2006)[8]。

　　但技术落后国通过FDI促进技术进步也受到一定的限制,主要由于大量FDI的投资动机可能仅仅是利用技术落后国廉价的劳动力要素来进行低技术特性的生产以及占领其广阔的市场,可能仅仅是寻求低工资,这可能使得技术落后国陷入低技术水平的均衡陷进,此外,FDI促进技术进步效应的大小受到技术落后国的经济发展水平、研发强度、金融发展水平、人力资本水平、知识产权保护水平等因素的制约(Branststter,2006;赖明勇、包群、彭水军和张新,2005;蒋殿春和张宇,2008;崔喜君和欧志斌,2009;苏为华和孔伟杰,2010)[9-13]。上述文献均没有对国际贸易和FDI与技术效率和技术进步的关系进行实证研究。国内仅有的文献有李小平和朱钟棣(2006)利用我国1998-2003年32个工业行业的面板数据,对贸易渠道技术外溢进行分析,得出国际R&D通过贸易渠道促进了我国工业行业的技术效率、技术进步和全要素生产率的增长[14];李景睿(2009)运用1990-2007年珠江三角洲9个城市的面板数据实证研究FDI的技术溢出效应,发现FDI显着地提高了前沿技术进步,扩大了技术效率提升的空间[15];王滨(2010)则利用1999-2007年我国制造业27个行业的面板数据,检验了FDI的技术溢出效应,发现前向关联促进了技术效率和技术进步,后向关联仅促进技术进步,横向溢出效应对技术进步影响不显着[16]。本文在上述研究文献基础上,基于DEA的非参数方法测算了全要素生产率指数,并通过对其分解,计算出了东部、中部和西部地区的技术效率指数和技术进步指数,然后将国际贸易和FDI对技术效率和技术进步的影响分别纳入一个实证模型,并考虑到变量的内生性问题,利用1987-2008年省级动态面板数据,运用广义矩估计方法(GMM)对国际贸易和FDI与技术效率和技术进步的关系进行实证研究。

　　2模型构建与数据来源和处理

　　2.1模型构建

　　文章原始模型为柯布-道格拉斯生产函数:Yit=f(Lit,Kit)=AitLαitKβit(1)其中,Yit为第i个省(自治区、直辖市)第t年的产出,用各省GDP表示,Ait表示技术水平,Lit表示劳动力,用各省的从业人员来衡量,Kit为资本存量。这里Ait取决于很多因素,本文借鉴LevinandRaut(1997)的思想,假设:Ait=Cit(1+ηEit)XθitMγit(2)其中,Eit表示进出口额占GDP的比例,Xit表示出口额,Mit表示进口额,Cit则为影响Ait的其它因素,结合上述学者的研究以及本文需要,假设Cit包括FDI、人力资本H和制度变量Z,则:Cit=f(FDIit,Hit,Zit)=CFDIδitHitZφit(3)其中,C为常数项。定义全要素生产率tfpit=Ait=YitLαitKβit,将(3)式代入(2)式,两边取对数得到:lntfpit=lnC+δlnFDIit+lnHit+φlnZit+ln(1+ηEit)+θlnXit+γlnMit(4)当ηEit很小时,ln(1+ηEit)≈ηEit,得到以下计量模型:lntfpit=β0+β1lnFDIit+β2lnHit+β3lnZit+β4Eit+β5lnXit+β6lnMit+εit(5)如果直接利用(5)式进行实证研究,可能会丢掉一些其它影响全要素生产率的因素,因此,笔者加入被解释变量滞后一期,得到以下基本计量模型:lntfpit=β0+β1lntfpit-1+β2lnFDIit+β3lnHit+β4lnZit+β5Eit+β6lnXit+β7lnMit+εit(6)

　　2.2全要素生产率测算

　　全要素生产率的测算主要包括基于柯布-道格拉斯生产函数,通过索洛余值法测算和基于数据包络分析(DEA)的非参数方法两种,前者有诸多前提和假定条件,如完全竞争市场、资本与劳动任意替代、要素充分利用、技术中性等,而我国几乎不具备这些条件,所以通过索洛余值法测算的全要素生产率作为衡量技术水平指标难以说明我国的技术水平;而基于DEA方法测算的非参数Malmquist生产率指数不需要引入较强的假设,能更好的衡量技术水平。本文采用Fare等人在1994年构建的基于DEA测算的Malmquist生产率指数法对Malmquist生产率指数分解,计算出了各省的技术效率指数effch和技术进步指数tech,并分别用这两个变量替代(6)式中的全要素生产率,得到如下最终计量模型:lneffchit=β10+β11lneffchit-1+β12lnFDIit+β13lnHit+β14lnZit+β15Eit+β16lnXit+β17lnMit+ε1it(7)lntechit=β20+β21lntechit-1+β22lnFDIit+β23lnHit+β24lnZit+β25Eit+β26lnXit+β27lnMit+ε2it(8)

　　2.3数据来源和处理

　　本文选择的样本时间是1987-2008年,29个省(西藏和青海数据不全),其中1987-2004年的原始数据来源于《新中国55年统计资料汇编》,2005-2008年的原始数据来源于各年的《中国统计年鉴》。为了保持研究口径的一致,1996年以后的四川省包含重庆市。本文对数据进行了以下处理。为了消除统计数据中价格因素和汇率因素的影响,用各地区GDP指数(以1987年为100)对GDP的数据进行了折算;又由于人民币汇率制度改革导致人民币对美元汇率大幅变动,因此,本文将各年FDI(用实际利用外资金额衡量)和进出口贸易额按当年时间加权平均汇率调整,分别得到了各年度的真实增加值。此外,为了计算Malmquist生产率指数,需要对资本存量计算,这里使用“永续盘存法”计算,具体公式为Kit=Iit/Pit+(1-λ)Kit-1,其中Iit为第i个省第t年的名义固定资产投资额,Pit为固定资产投资价格指数(以1987年为100),λ为资本折旧率,本文采用国际上惯常的做法,将其设定为5%;至于初始年份1987年各省的资本存量,本文借鉴徐现祥(2007)的做法,通过下式求出:Ki,1985=Ii,1985/(0.03+giy),其中,giy为i省1987-2008年的GDP平均增长率。对于计量模型中的人力资本和制度变量,目前理论界还没有一个统一的标准。就人力资本变量,已有的研究主要有三种衡量方法:未来收益法,累计成本法和教育存量法。每种方法均有优缺点,但由于教育存量法直观,易于操作,基本上能反映出一国人力资本水平,数据也较容易获得。因此,笔者这里用各省6岁以上人口的平均受教育程度表示人力资本。首先将6岁以上人口划分为5个层次:文盲或半文盲(部分人受过一些教育)、小学(普小、成人小学)、初中(普通初中、职业初中、初中技工学校、成人初中)、高中(包括普高、普通中专、高中技工学校、成人高中和中专)、大专及以上。并依次将教育年限设定为2年、6年、9年、12年、16年。因此,平均受教育程度=文盲半文盲人口比重×2年+小学文化程度人口比重×6年+初中文化程度人口比重×9年+高中文化程度人口比重×12年+大专及以上文化程度人口比重×16年。就制度变量而言,本文采取各省的国有及国有控股企业工业总产值占全部国有及规模以上非国有工业企业工业总产值的比值来衡量。

　　3实证研究

　　3.1全要素生产率TFP的测算与分析

　　本文基于DEA的Malmquist指数法,利用DEAP2.1软件计算了1987-2008年东部、中部和西部地区的技术效率指数effch、技术进步指数tech和全要素生产率指数tfpch。如表1所示,从中可看出,1987-2008年,东部地区的全要素生产率增长主要是依赖技术进步,技术效率对全要素生产率增长的贡献较小;中西部地区的全要素生产率增长主要是依赖技术效率的提高。本文下面将从国际贸易和FDI的视角来实证解释。

　　3.2国际贸易、FDI对技术效率和技术进步的影响分析

　　对于模型(7)和(8)的一般回归,可能会因解释变量的“内生性”而导致估计偏差。内生性来源于三种因素:一是引入了被解释变量的一阶滞后项作为动态项,该项易和随机误差项存在相关关系;二是进出口贸易额高的地区,技术水平原来就较高;三是FDI倾向于流入我国技术水平原来就较高的地区,即使回归结果表明技术效率和技术进步与进出口贸易和FDI关系显着,也不能断言后者对前者有影响。因此,这里最小二乘法已经不能一致和无偏地估计系数。文章采用广义矩方法估计GMM,在进行GMM估计时,文章运用一阶差分法对原估计方程进行转换,选择二阶滞后的因变量作为滞后因变量一阶差分项的工具变量,并以WhitePeriod方式进行加权。又由于GMM估计的一致性取决于工具变量的有效性,因此,两个识别检验是必要的。首先是Sargan检验,它检验工具变量的有效性;其次是差分误差项序列相关检验,这里利用Arellano-Bond统计量来检验,结果见表2。从表2中可看出,AdjustedR2,Wald检验和Sargan检验等统计量均无异常,Arellano-BondAR(1)值表明残差有一阶自相关性,Arellano-BondAR(2)值表明残差已没有二阶自相关性。从回归结果可知:

　　(1)东部地区出口贸易促进了技术效率和技术进步,对技术进步的影响系数大于对技术效率的影响系数,而中西部地区的出口贸易促进了技术效率,抑制了技术进步。这主要是由于东部地区的出口产品中,高新技术产品出口所占比例较高,2008年,东部地区的高新技术产品出口占出口总额约35.6%,这些产品出口的利润效应使东部地区更注意技术效率提高和技术进步,并且高新技术产品出口面临的市场竞争更为激烈,从而迫使企业改善经营管理,加强研发投入,促进了技术进步。而中西部地区的高新技术产品出口占出口总额约9.9%,中西部地区依然是按照传统的静态比较优势分工,出口的产品主要是技术含量低的劳动密集型和资源密集型产品,附加值低,在国际市场上具有较强的竞争力。因此,国际市场竞争并没有刺激中西部地区的政府和企业提升技术进步进一步增强国际竞争力,反而强化了这种静态比较优势分工,使两地区陷入了低技术水平的传统部门。但由于出口的利润率较低,一方面促使中西部地区的企业提高现有技术的使用效率,另一方面促使中西部地区的企业压低成本,在仅有的投入基础上,发挥规模经济效应,从而提高了技术效率。