国际贸易与全要素生产率

1、国际贸易与全要素生产率一、引言 国际贸易和经济增长之间的关系一直是理论界研究的热点 问题之一。自亚当 ?斯密的动态生产率理论和“剩余产品出口” 模型开始， 对于两者之间的关系， 学者们纷纷提出自己的理论与 见解，绝对利益论、比较利益论、要素禀赋论和“经济增长发动 机”学说等众多的研究都认为对外贸易对经济增长具有促进作 用；但以普雷维什和辛格为代表的一些拉美经济学家提出了“中 心外围”论， 认为当今的国际经济体制是以发达资本主义国家 为中心的，而广大的发展中国家处于外围地带，中心控制外围， 发展中国家只能依附于中心国家， 因此发展中国家的对外贸易不 仅不能促进经济增长，反而成为发展中国家经济不发

2、达的原因。Maddison (1995) 1发现18701913年和二战后世界经济 出现过两次高速增长， 伴之出现的是贸易全球化的浪潮； 而在上 世纪 60 年代后，日本和亚洲“四小龙”通过实施出口导向型战 略实现了经济的持续快速增长，并且先后迈入新兴工业化阶段。 这些都为对外贸易促进经济增长提供了有力的证据。 80 年代中 期以来，以 Romer、 Lucas 为代表的新增长理论，把创新作为生 产率增长的核心因素， 创新活动与对外贸易之间有较为密切的联 系(熊贤良， 1993) 2 。建立在新增长理论基础上的新贸易理 论认为， 长期的经济增长只能来源于技术进步， 贸易影响增长的 关键在于贸易

3、的动态收益，即国际贸易存在技术溢出效应 （Grossman and Helpman ， 1990）3 。根据新经济增长理论， 技术进步既来自本国的研发投入， 也来自国外研发对本国产生的 直接或间接的技术溢出，这种溢出实现的途径是包括国际贸易、 国际直接投资、 国际技术交流和国际劳动力迁移等一系列国际经 济活动， 使全要素生产率的增长突破单一国家的限制， 国际贸易 与经济增长呈现出同步增长的现象， 或者说国际贸易促进了经济 增长。国内外许多学者从实证角度检验了国际贸易、 国际直接投 资对全要素生产率的影响，这一类研究的经典性文献为 Coe and Helpman（1995）4 、 Coe，Hel

4、pman and Hoffmaister （1997） 5 、Bayoumi，Coe and Helpman（1999） 6 ，后续的相关研究 绝大多数沿用了其模型与框架。改革开放以来，中国的对外贸易取得了举世瞩目的成就，19782013年，我国对外贸易总额从 206亿美元增加到4.16万 亿美元（ 2013 年首次超过美国，成为世界第一货物贸易大国）， 年均增长 16.4%，几乎每四年翻一番；近年来对外贸易对经济增 长的贡献率达到17%-20%直接和间接带动了国内1.8亿人就 业，创造了 18%的全国税收。中国对外贸易奇迹般的增长为研究 国际贸易与全要素生产率的关系提供了广阔的舞台， 国内学

5、者纷 纷对我国贸易的技术溢出效应进行了检验， 绝大多数研究得出存 在正向技术溢出的结论，比较有代表性的有：方希桦、包群、赖 明勇（2004）7 ，喻美辞、喻春娇（ 2006）8 ，冯会娟（ 20 1 2） 9 ；但也有学者在研究后得到了不一样的结论，例如刘和东 （2012） 10 研究得到国际贸易技术溢出效应短期不显著为负、 中期显著为正、长期显著为负。无论从国内研究，还是国外研究；无论从理论分析，还是从 实证检验，国际贸易与全要素生产率之间关系的结论是不一致 的，因此我们认为二者之间的关系可能因经济发展水平而异， 或 者说国际贸易对全要素生产率的影响存在“门槛效应”。李小 平、朱钟棣（ 20

6、04）11 用中国各地区的面板数据对国际贸易技 术溢出效应进行了检验， 发现出口存在“正门槛效应”、 进口存 在“负门槛效应”，但他们只是按东、中、西部进行分组回归。 本文则采用 Hansen（ 1999）12 的门槛面板模型对这一问题进 行再检验， 一方面可以用统计推断方法确定与检验门槛值， 避免 人为分组的主观性； 另一方面本文采用更长的样本， 结论更加可AR,靠。二、研究设计 检验国际贸易对全要素生产率影响的门槛效应， 主要涉及到 三方面的问题： 一是全要素生产率的估计， 二是门槛面板模型的 设定，三是样本和变量的确定。（一）全要素生产率的计算全要素生产率（TFP）的计算方法有多种，但大

7、致可以分为 两类：一类是传统的“索洛余值法” 13 ，由索洛于 1957 年首 次提出，全要素生产率是对 Cobb-Douglas 生产函数进行估计后 的“残差”， 即资本投入与劳动力投入贡献之外的余值， 这种方 法简单易行， 在早期的全要素生产率的研究中被广泛使用， 但假 设条件过于苛刻，实际上难以满足；另一类方法是数量经济法， 即利用各种数量模型对全要素生产率进行估计， 比较有代表性的 是随机前沿分析（SFA和数据包络分析（DEA。其中基于DEA 的 Malmquist 指数法近年来在全要素生产率的研究中被广泛使 用，作为一种非参数方法， 它克服了索洛余值法要求过于苛刻的 缺陷，不用对生产

8、函数的形式和分布做出假设， 而可以对全要素 生产率进行分解，所以本文就采用这种方法来度量全要素生产 率。Malmquist 指数测度的是从 t 时期到 t+1 时期的全要素生产 率增长率，其表达式为：第一部分 effch 反映的是从 t 到 t+1 期技术效率的变化 （如 果放松规模报酬不变假设，在可变规模报酬下技术效率变化 effch 又可以进一步分解为纯技术效率变化 pech 和规模效率变 化 sech 两部分） 。第二部分 techch 反映的是从 t 到 t+1 期技术 进步的变化率。 计算出投入和产出的各种距离函数， 需要通过解 第i个地区DEAF问题来完成（Fare et al.

9、, 1994） 14。 对于基于DEA模型的Malmquist指数的计算，目前已经有很多软 件可以实现，本文采用了 DEAP2.1。（二）门槛面板模型的设定 为了检验国际贸易对全要素生产率的作用机理， 分析这一作用是否受经济发展水平的影响，这里采用Hansen（1999） 12提出的门槛面板模型。单一门槛模型的设定如下： 当然模型可能不止存在一个门槛，可以在第一个门槛基础 上，同样利用残差平方和最小化来估计第二个门槛值， 乃至更多 的门槛值。（三）变量和数据的确定本文采用的样本为19982012年的全国30个省级区域的面 板数据。因为有些数据最早可以找到的年份是 1998年，因此选 择这一年为

10、起始年份， 20 1 2年则是各变量所能获得数据的最新 一个年度； 由于重庆市成立得比较晚， 在测算资本存量的数据中 学者们一直把它和四川省合并在一起， 因此本文也把四川和重庆 当做一个地区来处理。1. 计算 Malmquist 指数的变量和数据。 Malmquist 指数的 计算需要确定投入产出变量。产出变量选用各地区的生产总值（GDP，采用1998年的不变价；投入变量则是资本和劳动力的 投入，一般劳动力投入 L 采用历年的社会从业人员数， 考虑人力 资本的异质性， 本文采用社会从业人员数与平均受教育年限的乘 积；资本投入量K是资本存量，既包括直接构成生产力的部分， 也包括间接构成生产力的部

11、分， 其计算采用“永续盘存法”， 其 表达式为：1 ）被解释变量。利用基于数据包络分析的 Malmquist 指数 tfpch 来测度全要素生产率， 考虑到 Malmquist 指数描述的是 生产率的相对变化（上一年度作为1），因此本文采用其自然对数值 lntfpch 作为被解释变量。 本文还分析了所考察因素对纯技 术效率、 技术进步的影响， 此时被解释变量就替换为这两者的自 然对数 lneffch 和 lntechch 。（ 2）门槛变量和门槛依赖变量。 采用各地区进出口总额占 GDF比重的自然对数In trade作为门槛 变量，进出口总额是把名义美元数据先根据当年官方名义汇率转 换为人民币

12、，再根据GDF平减指数换算为按1998年价格计算的 实际值；门槛依赖变量是经济发展水平， 用人均地区总产值 pgdp 度量，采用的是 1998年不变价。 （3）控制变量。研究对外贸易 的技术溢出效应时，一般还会考虑外商直接投资（FDI），因此在控制变量中我们引入了各地区FDI占GDF比匕重的自然对数。三、实证结果及分析（一） MaImquist 指数的计算结果把中国 30 个省级区域作为决策单元，以资本存量和社会从业人员数量作为投入要素， 地区总产值作为产出，在DEAP2.1下计算出各地区的全要素生产率变化指数， 每一年度 MaImquist 指 数及其分解各项的地区平均值见表 1。由表 1

13、可以看出， 中国各地区的全要素生产率 tfpch 呈现逐 渐下滑的趋势，除了 2007 年之外，其他所有年份的生产率都要 比上一年度低（这与胡兵、张明（ 2011 ） 16 的结论相似），平 均每年下降 4.4%，尤其是在近三年全要素生产率的下降幅度都在 15%。从全要素的各个组成来看，技术效率effch 两头的年份处于增长状态， 而中间的年份是一半以上都是下降的， 但下降幅 度不大；而技术进步的变化率在 1999 年至 2002 年是逐年下降的， 2003年至 2006年是逐年上升的，但自 2007 年以来大幅度下降， 成为全要素生产率下降的主要原因。 表 1 中还给出了纯技术效率 变化和规

14、模效率变化，前者变化无明确的趋势且变化幅度不大， 后者呈逐年下降的趋势。（二）变量的平稳性检验 为了避免“伪回归”的出现， 首先对变量进行面板单位根检 验，考虑到各种检验方法的使用条件和范围，本文采用了 Levin-Lin-Chu （ 2002） 17 检验方法更为合适，检验的结果见 表 2。由表 2 可以看出， 所有有关的变量在 5%的显著性水平下拒 绝了面板含有单位根的假设，即都是平稳的。（三）门槛面板模型的估计结果 利用门槛面板模型进行回归分析， 一方面需要联合估计门槛 值？酌和参数？兹、 ？茁， 另一方面还需要对门槛效应进行相关 检验，估计和检验在STATA11.0下进行。以In tr

15、ade 作为门槛变 量的情况下，估计和检验的结果见表3。由表 3 可以看出， 以 Intrade 作为门槛变量的情况下， 被解 释变量为 Intfpch 时存在 3 个门槛（本文的样本容量最多只能检 测 3 个门槛）；被解释变量为 Ineffch 时存在 1 个门槛；被解释 变量为 Intechch 时存在 3 个门槛。我们首先分析对外贸易总额对全要素生产率的影响。 在人均 GDP（1998 年不变价，下同）低于 11 793.935 6 时，国际贸易 对全要素生产率的影响是负的，且在 1%的显著性水平下显著； 人均GDP在 11 793.935 615 246.762 7 时，国际贸易对全要

16、 素生产率无显著的影响；而在人均 GDR超过15 246.762 7时， 国际贸易对全要素生产率有着显著的正影响， 当然中间还有一个 门槛（门槛值为 40 359.050 8 ），超过这一门槛值后这一影响 就会更大（这一门槛值前后 lntrade 的系数分别为 0.036 0 和 0.113 6 ，有着明显的差异）。由此可见国际贸易的技术溢出存 在门槛效应，在经济不够发达的地区，技术溢出是负的；随着经 济发展越过不同的门槛， 技术溢出负效应变为不明显， 由不明显 变为正效应，正效应也会由小变大。全要素生产率可以分解为技术效率和技术进步。 表 3 的第二 栏给出了国际贸易对技术效率的影响，这种影

17、响也存在门槛效 应，只不过只存在一个较高的门槛，门槛值为70 622.570 3 ，人均GDP氐于这个数值，国际贸易对技术效率无显著影响， 超过 这一数值则会产生正的显著影响。表 3 的第三栏给出了国际贸易对技术进步的影响分析， 这种 影响同样存在门槛效应， 同样是 3个门槛， 门槛值也几乎与全要 素生产率完全相同，结果也类似，在经济不发达的地区，国际贸 易会抑制技术进步， 随着经济发展水平越过不同的门槛， 国际贸 易对技术进步的影响会由负值变为不明显， 由无显著效应变为正 效应，正效应又会在越过新的门槛会由小变大。 在进行 回归时，还考查了外商直接投资（FDI）对全要素生产率的影响， 结果发

18、现 FDI 对全要素生产率和技术进步都存在正的显著性影 响，而对技术效率无影响。我们还分别考查了出口贸易、进口贸易技术溢出的门槛效 应，结果发现两种情形下门槛的存在及对全要素生产率的影响与 对外贸易总体情况完全类似。其实这种门槛效应完全在情理之 中，先从出口来分析，出口贸易技术溢出的原理是“干中学”， 但经济不发达地区出口的产品主要是劳动密集或资源密集型， 技 术含量低， 附加值也低， 这些产品的出口不但没能促进本地产业 结构的升级换代，出现 Grossman、 Helpman（ 1991） 3 所说的 全要素增长率低的传统部门地位与作用更加巩固， 因此技术溢出 效应受到抑制。 随着一个地区经济发展水平的提高， 其出口的产 品技术含量与附加值也就变高， 经济发展到一定的程度， 出口对 全要素生产率的影响就不再是负的， 再发展到一定水平这种影响 就会变为显著的正影响， 最后发展到一定水平， 这种正的影响就 会有个跳跃式的提升。 从进口的角度分析， 一国可能进口高质量 的外国最终制成品， 也可能进口先进的中间产品进行进一步的加 工生产， 前者对进口国的相关产品是一种竞争和压制， 阻碍技术 进步，后者则会推动技术进步。但对于经济不发达地区，由于技 术落后， 引入中间产品进行后续生产的难度太大， 只能引进制成 品，制成品的引入，对于当地的技术创新有着抑制作用；随