國際資本流動、金融發(fā)展與技術溢出效應關系研究
——對1991-2013年全球73個國家和地區(qū)的實證檢驗

陳創(chuàng)練 張年華 陳經緯

國際資本流動、金融發(fā)展與技術溢出效應關系研究
——對1991-2013年全球73個國家和地區(qū)的實證檢驗

陳創(chuàng)練 張年華 陳經緯

隨著資本賬戶的逐步開放，境外資本流入流出等外部效應對國內生產效率的影響變得日益突出。國際資本的進出流動是否有利于本土技術進步？抑或只是改進東道國的技術效率？有待深入研究。以隨機前沿函數和無效率效應模型為基礎構造隨機邊界模型，利用1991-2013年全球73個國家和地區(qū)的數據，實證分析資本賬戶開放下，國際資本流動以及金融發(fā)展水平對技術效率和全要素生產率的影響效應。結果表明：直接投資和證券投資降低了生產無效率，提高了技術效率；其中，直接投資流入對東道國技術效率改進的影響并不顯著，但直接投資流出則對本國技術效率改進有顯著的逆向溢出效應。同時證券投資流入和流出分別對本國技術效率改進具有顯著的正向溢出效應和逆向溢出效應。特別是，資本賬戶開放下跨境資本流動有助于促進本國的技術效率改進。此外，提高國內金融發(fā)展水平不僅拓展了國內資本要素來源，而且推動資本要素流動，并最終有效降低技術無效率和改進本國技術效率。進一步研究還發(fā)現，受教育水平對技術效率和全要素生產率均存在正效應；儲蓄率對技術效率改進卻存在負效應，但對全要素生產率有正向影響；人均GDP，即初始稟賦對技術效率改進和全要素生產率都存在正效應；人口增長率對技術效率具有促進作用，但高人口增長率對全要素生產率具有負面的影響。初始稟賦和人力資本積累對于提升技術效率具有重要意義。

資本賬戶開放； 隨機前沿模型； 國際資本流動； 技術效率

一 引 言

20世紀90年代以來，我國外商直接投資逐年增加，特別是近年來隨著資本賬戶開放的穩(wěn)步推進和“一路一帶”戰(zhàn)略的進一步落實，我國外商直接投資和對外直接投資迅速增長，表現為跨境資本雙向流動波幅加劇。統(tǒng)計顯示(見圖1和圖2)，我國跨境資本流入和流出總體上呈增長態(tài)勢，特別是對外直接投資，從2004年的527.04億美元增長至2013年的6090.95億美元，增幅高達1055.69%；而外商直接投資則從2004年的3689.7億美元增長至2013年的23474.7億美元，增幅高達536.22%。理論上，資本是企業(yè)從事生產和經營活動的基本要素，跨境資本流入和流出能為企業(yè)在資本配置上增添選擇空間，即既可以選擇國內資本也可以選擇國外資本，并最終影響企業(yè)生產的技術效率和經營效率。特別是，隨著國際資本流動越發(fā)頻繁，跨境資本對東道國企業(yè)生產經營活動和技術效應的影響越來越明顯。那么，國際資本流動究竟是提高還是降低東道國技術效率？這是我國在實施資本賬戶開放時需要回答的一個重要話題。更重要的是，跨境直接投資、證券投資、債券投資和股票投資對企業(yè)生產經營活動和技術效率的影響有何不同？也是事關我國資本賬戶開放次序策略制定、安排和實施的重要依據。

圖1 我國跨境資本流出

資料來源：CEIC數據庫，單位：百萬美元。

圖2 我國跨境資本流入

資料來源：CEIC數據庫，單位：百萬美元。

國外研究表明，國際金融市場整合對生產效率的影響遠大于其對經濟增長的貢獻(Gourinchas和Jeanne，2006[1]；Bekaert et al.，2010[2])，而且，資本賬戶開放能夠通過促進金融發(fā)展、改善公司治理結構以及釋放更強政府質量信號等機制直接提高全要素生產率(Borensztein et al., 1998[3]；Rajan和Zingales，2003[4])。同時，也有研究表明，外商投資者保護制度有助于改善公司治理結構，因此資本賬戶開放能夠有效提升股票市場效率和制度效率。資本賬戶開放后，由于投資者可以在國內外兩個市場選擇投資配置和分散風險，國際資本流入對東道國生產效率最為直接的影響渠道是通過國內資本配置(Obstfeld，1994)[5]。由此，國內金融市場自由化和資本賬戶開放均能有效地改善投資配置效率，并提高生產水平(Fisman和Love，2004[6]；Wurgler，1999[7]；Galindo et al.，2007[8]；Laura et al.，2009[9]；Bekaert et al.，2010[2])。

國內相關研究也表明，國外資本流入對我國生產效率、資本產出率以及全要素生產率均有顯著的正效應，代表性研究如包群和賴明勇(2002)[10]、潘文卿(2003)[11]以及陳濤濤(2003)[12]等。而且，我國外商直接投資對內資企業(yè)生產效率均存在外溢的比鄰效應(羅雨澤和朱善利，2008)[13]。就技術溢出效應渠道而言，蔣殿春和夏良科(2005)[14]的研究表明，雖然外商直接投資的競爭效應對東道國企業(yè)的創(chuàng)新能力成長不利，但示范效應和技術人員流動等依然能夠提高本國企業(yè)的研發(fā)能力。特別是，國際資本流入是新型經濟體技術溢出的重要渠道，而金融深化起到進一步促進和充當媒介的作用(殷書爐等，2011)[15]。此外，尹忠明和李東坤(2014)[16]研究認為我國對外直接投資存在逆向溢出效應，即我國對外直接投資增長還會反向促進省際全要素生產率增長。柏玲等(2013)[17]、胡杰和劉思婧(2015)[18]的研究更是表明金融發(fā)展有助于提高省際和制造業(yè)等的技術創(chuàng)新水平和技術效率。

理論上，如何核算全要素生產率(TFP)是該領域研究的關鍵內容，而且全要素生產率又可分解為相互正交的兩部分，即代表創(chuàng)新能力的技術進步(Technology Change)和代表追趕效應的技術效率改進(Efficiency Change)，前者意味著生產可能性邊界的永久性外移，測度的是對經濟的永久影響效應，而后者僅僅表示在生產可能性邊界內點與點的外移，測度的是對經濟增長的暫時影響效應。由此可見，技術進步和技術效率改進是兩個不同的概念，雖然兩者是生產率增長的不同來源，但效率差異卻解釋了大部分國家間的生產率不同(Prescott, 1998)[19]。目前，大部分文獻關注的是技術進步及其影響因素(Coe和Helpman, 1995)[20]，而關注技術效率改進及其決定因素(Boyle和McQuinn, 2004)[21]的研究較少，這主要是由于近幾十年來，測量生產率增長普遍都選用增長核算框架或傳統(tǒng)指數方法。然而，這些方法屬于確定性方法，并沒有考慮隨機因素對全要素生產率的影響，且隱性地假定生產率增長就是技術進步。在生產函數中引入Malmquist生產指數和Frontier方法，可將全要素生產率分解為技術進步、技術效率改進和規(guī)模效率，為評估技術效率改進是否是公司、行業(yè)乃至國民經濟發(fā)展中的重要決定因素提供了基礎條件(Kneller和Stevens, 2002)[22]。

在宏觀層面上，現有研究很少全面考察國際資本流入流出等外部效應對國內生產效率的影響，或只關注跨境資本流入，或只關注跨境資本流出，可能會導致分析這些因素對經濟增長的影響時出現偏差，抑或是低估了外部沖擊的經濟增長效應(Hejazi和Safarian，1999)[23]。經典經濟增長理論Solow模型認為技術進步是經濟增長的源泉(Solow，1956)[24]，而外商直接投資只能作為資本的形態(tài)加快經濟體向穩(wěn)態(tài)收斂的速度，但是對經濟增長沒有長期持久的影響效應?？梢姡Y本對經濟增長發(fā)揮長期影響效應只有通過研發(fā)渠道。那么，跨境資本的流入和流出是否有利于提升本土技術進步，抑或只是改進了東道國的技術效率呢？這也是區(qū)分和評估國際資本流動對經濟增長是否具有長期影響效應的一個重要證據。而且，全球范圍內國際資本流動越發(fā)頻繁(見圖3和圖4)，1991-2013年，全球跨境資本流量總體呈上升趨勢，受2008年次貸危機影響曾一度下滑，但2010年后隨著全球經濟復蘇而強勁回升。其中，2013年與2010年相比，全球直接投資流入增長了642%，直接投資流出增長了432%，證券投資流入增長了246%，證券投資流出增長了322%，可見評估跨境資本以及不同類型跨境資本對經濟增長的影響效應顯得越來越重要。

圖3 全球跨境資本流出走勢

資料來源：CEIC數據庫。

圖4 全球跨境資本流入走勢

資料來源：CEIC數據庫。

有鑒于此，本文基于隨機前沿模型，運用超越對數生產函數展開實證估計，并將經濟增長的全要素生產率分解為技術效率改進、技術進步和規(guī)模效率三部分。在此基礎上，實證分析全球范圍內73個國家和地區(qū)國際資本流動(包括直接投資流出、直接投資流入、證券投資流出和證券投資流入等四類不同國際資本流動)對外部技術效率、技術進步以及全要素生產率的影響，比較發(fā)達國家和發(fā)展中國家影響的差異，并進一步實證檢驗資本賬戶開放對國際技術溢出影響的門檻效應，這不僅有利于理解資本自由流動機制及其經濟增長效應，同時也能為我國進一步開放資本賬戶，推動金融市場改革，制定金融政策提供重要決策依據。

二 實證方法與數據來源說明

(一)實證方法介紹

技術效率是指在給定技術水平下，要素投資最大可能產出水平的能力。在現有研究中有參數(如隨機前沿模型，SFA)和非參數(如數據包絡分析法，DEA)兩種估計方法。與非參數方法相比，參數估計法同時考慮了模型中隨機因素對產出的影響效應，而且在模型設定上更為靈活，可以避免模型誤設造成的估計偏誤。因此，本文構建隨機前沿模型(SFA)將全要素生產率分解為技術效率改進、技術進步和規(guī)模效率等三部分。

根據Battese和Coelli(1992[25]，1995[26])的假定可得：

uit=exp[-η(t-T)]ui，uit≥0, i=1， …， N, t∈τ(i)

(1)

式(2)給出了無效率效應模型：

mit=δ0+δ1+δzit+wit

(2)

其中，zit為生產技術無效率相關解釋變量組成的一個向量，在本文研究中，包括直接投資流入、直接投資流出、證券投資流入、證券投資流出、資本賬戶開放以及國內金融市場發(fā)展指標等變量。wit是一個隨機變量，服從截尾正態(tài)分布，且均值為零、方差為σ2；δ為待估系數向量矩陣。

式(3)是用半超越對數生產函數形式表示的技術效率前沿實證方程：

lnyit=β0+βtt+βklnKit+βLlnLit+βKttlnKit+βLttlnLit+vit-uit

(3)

上式中yit為GDP；K為資本存量；L為勞動力數；β為待估參數。采用混合誤差分解方法(JLMS)估計得到技術效率為：

TE=exp(-uit)

(4)

在多要素(勞動力和資本)投入產出條件下，全要素生產率則為：

(5)

由此可見，全要素生產率包括三個部分：技術效率(TE)、技術進步(βt+βKtlnKit+βLtlnLit)和規(guī)模報酬((βK+βKtt)Δk/k+(βL+βLtt)Δl/l)，而這三部分的比重大小決定了其在全要素生產率中的貢獻程度 。

(二)數據來源說明

為了考察國際資本流動、金融發(fā)展與技術溢出效應關系，本文先采用隨機前沿模型分解了全要素生產率，再利用動態(tài)面板回歸模型對全要素生產率與資本賬戶開放和金融發(fā)展的關系展開實證分析?；跀祿目色@得性，樣本選擇包括中國、德國、法國、日本、俄羅斯、瑞士、南非、韓國、墨西哥以及美國等73個國家和地區(qū)，時間跨度為1991-2013年。數據來源于世界銀行發(fā)展指標、CEIC數據庫、國際貨幣基金組織以及世界銀行等，其中國家和地區(qū)分布見表1。此外，本文選取各變量定義和統(tǒng)計描述如下：

(1)資本存量(K)，是指經濟社會在某一時點上的資本總量。由于在世界銀行無法直接獲取資本存量數據，與已有相關文獻相一致，采用永續(xù)盤存法對其展開估計。首先，從世界銀行直接下載得到各國家和地區(qū)以2005年不變價格計算的資本形成總額占GDP比重，用各國家和地區(qū)GDP乘以該數值可得到不變價格(2005=100)的投資序列數據，資本存量計算公式如下：

Kt=It+(1+δt)Kt-1

(6)

其中Kt為資本存量，It表示投資額，δt表示折舊率。與已有研究相一致，假定折舊率為5%。且初設1991年的資本存量為K1991=I1991/(g+δ)，其中，g為23年的資本形成(即投資)的平均增長率(g=ln(I2013/I1991)/23)。

表1 73個國家和地區(qū)的分布

(2)國際資本流動。包括直接投資流入、直接投資流出、證券投資流入和證券投資流出等四類國際資本流動指標。

(3)金融發(fā)展水平。為了考察不同金融發(fā)展水平下資本賬戶開放的國際資本流動效應，需要構建金融發(fā)展指標。具體而言，遵循現有的研究慣例，采用廣義貨幣與GDP比率來衡量國內的金融深化程度，通常該指標的數值越大，反映該經濟體的貨幣化程度越高。然而，在實際應用中，采用M2/GDP來測度各國金融深化程度并未得到一致的認可。因為M2/GDP畸高可能是國內金融市場不發(fā)達的一個訊號，而許多發(fā)達經濟體，如美國和英國等，由于其國內金融市場發(fā)達，可通過證券市場或債券市場募集資金，從而降低了這些國家對M2的需求。而且，現有文獻也認為，證券市場是分散風險和實現資金融通的重要場所，一個穩(wěn)定證券市場也是一國或地區(qū)金融發(fā)展和成熟的重要標志，同時也有較多研究把股票市值/GDP用于測度一國或地區(qū)證券化程度(Levine和Zervos, 1998[27]；Kunt 和Maksimovic, 1999[28])。鑒于此，采用(M2/GDP+股票市值/GDP)來構建金融發(fā)展指標，以刻畫一個國家或地區(qū)的金融發(fā)展狀況，該指標越大表明地區(qū)金融發(fā)展水平越高。

(4)資本賬戶開放指標。關于資本賬戶開放程度，可劃分為規(guī)則指標和定量指標(Edison et al.，2002)[29]，其中，前者一般采用二元變量進行識別，具有較好的可行性，但也存在明顯的局限性：首先它只能測度一國或地區(qū)要么資本賬戶開放要么完全封閉；其次，該指標只反映居民資本流出的限制，卻沒有考慮非居民資本交易的限制，因此不能全面反映一國或地區(qū)資本開放的實際情況(Eichengreen et al.，1998)[30]*有關資本賬戶指標測定的相關文獻述評，詳見Edison et al.(2002)[29]。。

為解決這一缺陷，Chinn和Ito(2008)[31]在Mody和Murshid(2005)[32]研究基礎上，提出了測度資本賬戶開放的新方法。該方法選取四個指標，即多重匯率制度(k1)、經常賬戶交易限制(k2)、資本賬戶交易限制(k3)和出口收益上繳要求(k4)，并對資本賬戶交易限制指標做5年的滾動時間處理*五年滾動處理的計算公式為：SHARKE3, t=(k3, t+k3, t-1+k3, t-2+k3, t-3+k3, t-4)/5。，在此基礎上，通過提取第一標準主成分的方式來構造金融開放指標(Calit)，Calit數值越大說明該國或地區(qū)跨境資本交易和資本流動的開放程度越高，反之越低。該指標在近期研究中被廣泛應用(例如Panchenko et al.，2009[33]；Joyce, 2011[34])，并取得良好的效果。因此，本文采用Chinn和Ito(2008)[31]指標來衡量資本賬戶的開放程度。

表2 變量說明和數據來源

(5)其他變量，如實際GDP(Y)、勞動力總數(L)、受教育水平、人口增長率、人均GDP、儲蓄率、開放程度(進出口總額/GDP)等指標的數據和描述詳見世界銀行。

隨機前沿模型(SFA)涉及變量的介紹和預期符號詳見表2。SFA由前沿函數和一個無效率效應模型組成，相應地，解釋變量被分別列為要素投入和技術效率決定因素。其中，要素投入包括經濟增長模型中的資本、勞動和時間。產出、資本和勞動力都是標準測量并用對數來表示。無效率效應模型包含一組衡量經濟外部效應的變量，包括對內對外的直接投資、對內對外的證券投資、資本賬戶開放、金融發(fā)展指標等。外商資本外流對技術效率影響的預期符號無法界定，這主要是因為，一方面資本供給的減少可能會迫使國內企業(yè)更有效地利用要素投入，而另一方面資本外流可能會導致工業(yè)基地空心化和資本市場消耗，從而降低經濟效率。與此同時，無效率模型包含了交互方面——資本賬戶開放指標作為衡量國內經濟特征的一個指標，包括外商直接投資、對外直接投資、對外證券投資、對內證券投資。這些變量都將用來衡量國內的吸收能力，而外商投資的外部效應也可能依賴于這些變量的水平。

表3給出了各變量的描述性統(tǒng)計。從表中均值可以看出，直接投資流入和直接投資流出占GDP比重的均值分別為47.96%和30.84%，而證券投資流入和證券投資流出占GDP比重的均值則分別為46.96%和40.96%，可見在全球范圍內證券投資流動也相當活躍，不亞于直接投資，同時也說明企業(yè)跨境投資和資本配置不容小覷；總體上，直接投資和證券投資都處于凈流入的狀態(tài)。

表3 各變量的描述性統(tǒng)計

資料來源：世界銀行、國際金融統(tǒng)計(IFS)和CEIC數據庫。

三 技術效率和全要素生產率實證估計結果及分析

(一)模型設定檢驗和分析

隨機前沿模型設定是否正確直接影響技術效率估計的有效性，本文基于生產函數和超越對數生產函數，采用廣義似然比方法對模型設定展開實證檢驗，統(tǒng)計量LR=-2ln[L(H0)/L(H1)]～χ2(q)，其中，L(H0)為受約束模型的對數似然值，L(H1)表示無約束模型的對數似然值，q為受約束自由度。如表4所示，原假設1為不存在技術非效率，如無法拒絕原假設，則模型估計采用OLS估計；原假設2為不存在技術進步，如無法拒絕原假設，則模型估計不應包含時間相關變量；原假設3為技術進步為Hicks中性，如無法拒絕原假設，則模型估計不應包含資本、勞動力與時間的交互項；原假設4是技術效率為常數，如無法拒絕原假設，則模型估計技術效率是不變的。

表4 不同隨機前沿模型假設檢驗結果

由表4檢驗結果可知，所有原假設均被拒絕，表明技術效率是時變的，即呈現遞增或遞減變化趨勢；同時，存在技術進步，而且技術進步隨時間變化呈現時變走勢。故此，本文采用包含無效率項和非Hicks中性的半超越C-D生產函數的隨機前沿模型展開實證估計。

表5 隨機前沿模型診斷檢驗結果

由表5隨機前沿模型診斷檢驗結果可知，技術效率在1%水平上顯著統(tǒng)計為正，平均技術效率為84.6%，可見在同等技術和同樣投入條件下，平均利潤要比理論最大可能利潤低15.4%，這同時也表明技術效率與全要素生產率具有顯著正相關性，可見模型估計結果是穩(wěn)健的，采用隨機前沿模型是合適的。此外，γ為0.829，接近于1表明無效率項是造成生產函數偏離的主要原因，而與隨機誤差項vi無關，即vt對全要素生產率的測算結果影響不大。

(二)隨機前沿模型估計結果

在以上分析基礎上，本文接著采用合理的隨機前沿模型對方程(3)展開實證估計。由表6可知，系數βK為0.947，接近于1且高度顯著，可見資本對產出有較大的積極影響(彈性高達0.95)；而系數βL為0.071接近于0，但依然在1%顯著性水平上拒絕為零的原假設，這表明勞動力對產出有貢獻，但相對不是很明顯。同時，βKt和βLt一正一負的系數表明了隨著時間的推移，需要投入更多的資本才可以有相同的產出；反之，較少的勞動力投入也可維持同樣的生產力水平。

表6 隨機前沿模型系數估計結果

(續(xù)上表)

ln(yit)估計系數z統(tǒng)計量P值95%置信區(qū)間下界上界βL0071???326000100280114βKt-0003??-2480013-0005-0001βLt0003??1960050257e-060006方差估計λ4844???3846000045975091σ2u0821???659000006091104σ2v0169???1667000001510191

注：*、**和***分別表示在10%、5%和1%顯著水平上通過檢驗。

(三)分地區(qū)技術效率和全要素生產率估計結果

基于以上實證模型，估計得出全球73個國家和地區(qū)技術效率和全要素生產率在1991-2013年間的平均值。如果一個國家擁有充分的技術效率，那么它的值應當在0～1之間并且充分地接近1。結果顯示，不論是技術效率還是全要素生產率，發(fā)達國家和地區(qū)遠高于發(fā)展中國家和地區(qū)，其中73個國家和地區(qū)的平均技術效率水平為0.853，發(fā)達國家和發(fā)展中國家分別為0.903和0.803；而發(fā)達國家和發(fā)展中國家的全要素生產率分別為1.052和0.954。從估計結果看，還發(fā)現技術效率高的國家，全要素生產率也較高；而技術效率低的國家，則全要素生產率也相對較低。

圖5 技術效率走勢

從圖5中進一步觀察發(fā)現，1991-2013年期間，發(fā)達國家的技術效率水平都維持在0.9～0.93之間，變化并不是很大，其中在1993年達到了頂峰。而發(fā)展中國家則在這23年間有著曲折的變化。1991-1998年，發(fā)展中國家的技術效率呈波浪式的發(fā)展形態(tài)，在1992年達到頂峰，約為0.84，而又在1997年下滑到最低點，約為0.77。然而，在1999年達到另一個頂峰——約為0.85后，之后的7年均呈平穩(wěn)下降趨勢，在2007年跌落到0.77。2008年開始有所回升，此后依舊是呈波浪式發(fā)展形態(tài)。而全球的技術效率水平受到發(fā)展中國家的曲折發(fā)展影響，也呈現出不穩(wěn)定的發(fā)展形態(tài)。此外，可以發(fā)現圖6中無論是發(fā)展中國家還是發(fā)達國家的全要率生產率走勢都與圖5中的技術效率走勢有著一定的相似之處，而且技術效率對全要素生產率有較大的影響，對經濟增長的貢獻較大。

圖6 全要素生產率走勢

四 技術效率和全要素生產率影響因素分析

(一)無效率效應分析

進一步對無效率效應模型的估計結果展開分析，以更好地理解效率外部性的決定因素。由于模型中的解釋變量是無效率的，若解釋變量的估計系數符號為負，就代表著解釋變量所對應的指標降低了無效率，提高了效率。

從表7中估計結果可知，FDI的估計系數是-0.610，檢驗結果不顯著。而對外直接投資的估計系數為2.207，且高度顯著，依據?u/?OFDI=2.207-3.05Cal=-0.523，這意味著對外直接投資降低了生產的無效率，提高了生產效率，其主要原因可能在于OFDI的技術效率外部性取決于國家與世界平均技術效率水平之間的差距，具體來說，相同數量的對外直接投資可能會產生更高的效率或使得資本賬戶開放對經濟具有更深遠影響?？梢姡瑢ν庵苯油顿Y對本國技術效率改進具有顯著的逆向溢出效應。同理，證券投資流入和流出的估計系數都為負，其中證券投資流出的系數值為-12.479，檢驗結果也較為顯著，說明對內和對外的證券投資都降低了無效率，提高了技術效率。而IPI和Cal以及OPI和Cal的交互項系數估計結果分別為2.709和4.873，系數為正，為此，對表格中的交互項求一階導?u/?IPI=-4.157+2.709Cal=-1.732以及?u/?IPI=-12.479+4.873Cal=-8.118，可以得出解釋變量估計系數的符號都為負?？梢?，證券投資流入對東道國技術效率改進具有正向溢出效應，而且，證券投資流出對本國技術效率改進也具有逆向溢出效應。此外，資本賬戶開放有助于降低模型估計的無效率項，并提高技術效率項。特別是，資本賬戶開放通過國際資本流動正向作用于技術效率，如對外直接投資增加、對外和對內證券投資增加，可以降低無效率，從而提高跨境技術效率；同時，提高國內金融發(fā)展水平也可以降低無效率，從而增強跨境資本對東道國技術效率改進的溢出效應。

表7 無效率效應模型：基于SFA模型估計結果

注：*、**、***分別表示在10%、5%和1%顯著水平上通過檢驗。

(二)技術效率和全要素生產率影響因素的實證分析

在以上技術效率和全要素生產率估計基礎上，接下來對它們的影響因素展開實證分析?，F有研究表明，資本賬戶開放對金融市場存在短期和長期截然不同的影響效應，其中，短期內，可能會造成金融泡沫和金融風險，但長期上，則有利于優(yōu)化東道國的金融市場結構和功能(Kaminsky和Schmukler, 2002)[35]，特別是，對于金融市場越發(fā)達的國家和地區(qū)，資本賬戶開放對經濟波動的影響較小，反之，對于金融市場發(fā)展程度相對較低的國家和地區(qū)，則可能引發(fā)較大的經濟波動(Mukerji 和 Tallon，2003)[36]。近年來，依托非線性計量經濟學展開的研究表明，隨著金融市場水平的不斷提高，東道國資本賬戶開放的經濟增長效應越顯著；但是，當金融發(fā)展水平(私人信貸規(guī)模/GDP)突破門檻值時，資本賬戶開放的經濟增長效應相對較弱?？傮w上說明資本賬戶開放通過技術效率改進對經濟增長的影響存在較為顯著的非線性效應和門檻效應(Kose et al.，2009)[37]。

借鑒已有研究(Kose et al.，2009[37]；陳創(chuàng)練和黃楚光，2015[38])，本文采用銀行信貸/GDP作為國內信貸規(guī)模的替代變量，而采用(M2/GDP+股票市值/GDP)作為國內金融發(fā)展水平的替代變量，以實證檢驗資本賬戶開放對技術效率和全要素生產率影響的門檻效應。考慮技術效率和全要素生產率具有滯后一階過程，采用動態(tài)面板估計回歸模型，但由此也可能導致自變量與隨機擾動項相關和橫截面存在相依性。為了消除相依性對模型估計有效性的影響，運用工具變量法消除內生性問題，把水平因變量作為一階差分方程的工具變量；而采用差分因變量作為水平方程的工具，并導出矩條件，對一階差分方程的估計可以消除動態(tài)面板模型的固定效應，從而避免特定誤差項的序列相關。此外，運用m1和m2分別檢驗擾動項是否存在滯后一階和滯后兩階的序列自相關性，其原假設均為不存在序列自相關；同時通過Sargan統(tǒng)計量檢驗工具變量選擇的有效性，其原假設為工具變量的選取是恰當合理的，若無法拒絕原假設，說明模型估計有效。

注：***、**、*分別表示在1%、5%、10%的統(tǒng)計水平上顯著，圓括號內為t值，中括號內為P值。

針對技術效率改進影響因素分析，本文采用一步系統(tǒng)廣義矩法和兩步系統(tǒng)廣義矩法進行動態(tài)面板數據模型估計。首先，模型的參數估計是否有效依賴于工具變量的選擇是否有效，從表8的估計結果可以發(fā)現，分別以國內信貸規(guī)模和金融發(fā)展水平為門檻變量，在兩部系統(tǒng)廣義矩法中，差分后的殘差項都不存在二階序列相關，其中模型估計的AR(2)值分別為-1.00和-1.10，其對應P值為0.319和0.271，因此無法拒絕原假設，即擾動項不存在序列自相關，模型工具變量的選擇有效。同時，兩步系統(tǒng)廣義矩法中，Sargant檢驗的P值為1，接受原假設，即過度識別檢驗是有效的，工具變量設定恰當*選擇所有解釋變量的一階差分項作為一階差分方程的工具變量，而采用常數項作為水平方程的工具變量，Sargent檢驗用于分析工具變量選取的合理性。。

從表8的估計結果可知，以國內信貸規(guī)模和金融發(fā)展水平為門檻變量，開放程度和資本賬戶開放指數對技術效率改進都存在正效應，且資本賬戶開放指數的系數貢獻率比其他影響因素大，說明資本賬戶開放在一定程度上會較明顯地提高技術效率。并且資本賬戶開放指數與國內信貸規(guī)模和金融發(fā)展水平的交互項對技術效率的提高都存在正影響，說明資本賬戶開放加劇國際資本流動，降低無效率，提高技術效率；提高國內金融發(fā)展水平也可以降低無效率，從而提高跨境技術效率。此外，結果顯示受教育水平對技術效率改進存在正影響，而儲蓄率對技術效率改進存在負影響，說明提高勞動力的素質可以提高技術效率，而儲蓄率提高降低了技術效率。最后，估計結果表明，以國內信貸規(guī)模為門檻變量，人口增長率對技術效率改進影響不顯著，人均GDP可以提高技術效率；而以金融發(fā)展水平為門檻變量，人口增長率提高技術效率，人均GDP則降低了技術效率。

同理，針對全要素生產率增速影響因素的分析，本文也采用一步系統(tǒng)廣義矩法和兩步系統(tǒng)廣義矩法進行動態(tài)面板數據模型估計。從表8的模型參數估計結果可以發(fā)現，分別以國內信貸規(guī)模和金融發(fā)展水平為門檻變量，在兩步系統(tǒng)廣義矩法中，差分后的殘差項都不存在一階序列相關，其中模型估計的AR(1)值分別為-0.63和-0.22，其對應P值為0.527和0.822；而AR(2)值分別為-1.78和-1.80，其對應P值為0.075和0.072，表明在5%的顯著性水平上，均無法拒絕原假設，即擾動項不存在序列自相關，模型工具變量的選擇有效。同時，兩步系統(tǒng)廣義矩法中，Sargan檢驗的P值為1，也接受原假設，即過度識別檢驗是有效的，工具變量設定恰當。

表8的估計結果反映出，以國內信貸規(guī)模和金融發(fā)展水平為門檻變量，開放程度和資本賬戶開放指數對全要素生產率增速存在正效應，其中資本賬戶開放指數的系數貢獻率比其他影響因素大，說明資本賬戶開放在一定程度上會較明顯地提高全要素生產率增速。同時，可以發(fā)現資本賬戶開放指數與國內信貸規(guī)模和金融發(fā)展水平的交互項對全要素生產率增速存在正影響，說明資本賬戶開放加劇國際資本流動，擴展了國內資本來源渠道，提高了資本的流動性，對全要素生產率增速具有正效應；提高國內金融發(fā)展水平也可以降低無效率，提升全要素生產率增速。此外，在估計中發(fā)現，受教育水平對全要素生產率增速存在正影響，因為教育能夠提高勞動力的素質，在其他生產因素不變時，相同數量不同質量的勞動投入必然會提高全要素生產率；儲蓄率對全要素生產率增速存在正影響，因為儲蓄率提高人均資本存量。最后，估計結果表明，分別以國內信貸規(guī)模和金融發(fā)展水平為門檻變量，人口增長率降低了人均資本存量，對全要素生產率增速的影響為負，而人均GDP對全要素生產率增速影響不顯著。

五 結論與啟示

本文以隨機前沿函數和無效率效應模型為基礎構造隨機邊界模型，將相應變量分為要素投入和無效率模型因素兩類，其中要素投入包括經濟增長模型中的重要因素，如資本、勞動和時間，而無效率效應模型則包含一組衡量經濟外部效應的變量，包括直接投資流出、直接投資流入、證券投資流出、證券投資流出、資本賬戶開放以及金融發(fā)展指標等，并對全球73個國家和地區(qū)1991-2013年數據展開實證分析，研究結果表明：

第一，資本對產出有較大的促進作用，勞動力對產出有貢獻，但相對不明顯；而且，隨著時間的推移，資本對產出的貢獻呈減弱態(tài)勢，但勞動力對產出的促進效應卻不斷增強。第二，直接投資和證券投資降低了生產的無效率，提高了技術效率。其中，直接投資流入對東道國技術效率改進的影響并不顯著，但直接投資流出則對本國技術效率改進有逆向溢出效應；證券投資流入和流出分別對本國技術效率改進具有正向溢出效應和逆向溢出效應。特別是，資本賬戶開放不僅有利于促進技術效率改進，而且通過跨境資本流動促進本國技術效率改進。第三，資本賬戶開放會在一定程度上提高技術效率和全要素生產率。資本賬戶開放指數與國內信貸規(guī)模和金融發(fā)展水平的交互項對技術效率和全要素生產率的提高都存在正影響，說明資本賬戶開放加劇國際資本流動，降低無效率，提高技術效率；提高國內金融發(fā)展水平同樣也可以降低無效率，從而提高跨境技術效率和全要素生產率。第四，研究還發(fā)現，受教育水平對技術效率改進和全要素生產率增長均存在正效應；儲蓄率對技術效率改進存在負效應，但對全要素生產率增長具有正影響效應。此外，人均GDP，即初始稟賦對技術效率改進和全要素生產率增長都存在正效應；人口增長率對技術效率具有促進作用，但高人口增長率對全要素生產率增長具有負面影響效應?？梢?，初始稟賦和人力資本積累對于提升技術效率具有重要意義。

在上述研究結論基礎上，可以得到如下兩點啟示：第一，證券投資和直接投資都有利于改進東道國或本國技術效率，因此，逐步開放資本賬戶有助于提升我國的生產技術效率和全要素生產率。由此可見，跨境資本流動對東道國經濟增長的影響不僅具有暫時效應(對技術效率改進有正效應)，同時也具有長期影響效應(對全要素生產率增長有正面促進作用)。第二，采用國內信貸規(guī)模和金融發(fā)展水平作為門檻變量的估計結果顯示，提高一國或地區(qū)的金融發(fā)展水平能夠有效提升資本賬戶開放對技術效率和全要素生產率的正面促進作用。因此，逐步開放我國資本賬戶，并在此過程中不斷提升我國的金融發(fā)展水平，不僅能夠促進我國融入全球經濟體，提高參加國際競爭的能力，同時也能夠發(fā)揮其通過跨境資本流動帶動本國技術進步和技術效率改進的作用。

[1] Gourinchas, P. O., Jeanne, O.. The Elusive Gains from International Financial Integration[J].ReviewofEconomicStudies, 2006, 73(3): 715-741.

[2] Bekaert, G., Harvey, C. R., Lundblad, C.. Financial Openness and Productivity[J].WorldDevelopment, 2010, 39(1): 1-19.

[3] Borensztein, E., Gregorio, J. D., Lee, J. W.. How Does Foreign Direct Investment Affect Economic Growth?[J].JournalofInternationalEconomics, 1995, 45(1): 115-135.

[4] Rajan, R., Zingales, L.. Saving Capitalism from the Capitalists: Unleashing the Power of Financial Markets to Create Wealth and Spread Opportunity[J].JournalofEconomics, 2003, 52(5): 695-700.

[5] Obstfeld, M.. International Capital Mobility in the 1990s[R]. Cepr Discussion Papers, 1993.

[6] Fisman, R., Love, I.. Financial Development and Inter-sectoral Allocation: A New Approach[J].JournalofFinance, 2004, 59(6): 2785-2807.

[7] Wurgler, J.. Financial Markets and the Allocation of Capital[J].JournalofFinancialEconomics, 1999, 58(1-2): 187-214.

[8] Galindo, A., Schiantarelli, F., Weiss, A.. Does Financial Liberalization Improve the Allocation of Investment? Micro Evidence from Developing Countries[J].JournalofDevelopmentEconomics, 2007, 83(2): 562-587.

[9] Laura, A., Sebnem, K., Selin, S.. FDI, Productivity and Financial Development[J].WorldEconomy, 2009, 32(1): 111-135.

[10] 包群, 賴明勇. 中國外商直接投資與技術進步的實證研究[J]. 經濟評論, 2002, (6): 63-66.

[11] 潘文卿. 外商投資對中國工業(yè)部門的外溢效應: 基于面板數據的分析[J]. 世界經濟, 2003, (6): 3-7.

[12] 陳濤濤. 中國FDI行業(yè)內溢出效應的內在機制研究[J]. 世界經濟, 2003, (9): 23-28.

[13] 羅雨澤, 朱善利. 外商直接投資的空間外溢效應: 對中國區(qū)域企業(yè)生產率影響的經驗檢驗[J]. 經濟學(季刊), 2008, (2): 587-620.

[14] 蔣殿春, 夏良科. 外商直接投資對中國高技術產業(yè)技術創(chuàng)新作用的經驗分析[J]. 世界經濟, 2005, (8): 3-10.

[15] 殷書爐, 張瑜, 邱立成. 國際資本流動、 對外貿易和金融發(fā)展對新興經濟體全要素生產率的影響[J] . 統(tǒng)計與信息論壇, 2011, (5): 45-51.

[16] 尹忠明, 李東坤. 中國對外直接投資與國內全要素生產率提升: 基于全面提高開放型經濟發(fā)展水平的視角[J]. 財經科學, 2014, (7): 21-31.

[17] 柏玲, 姜磊, 趙本福. 金融發(fā)展體系、 技術創(chuàng)新產出能力及轉化[J]. 產經評論, 2013, 4(1): 15-25.

[18] 胡杰, 劉思婧. 金融發(fā)展對制造業(yè)技術創(chuàng)新的影響研究[J]. 產經評論, 2015, 6(2): 28-35.

[19] Prescott, E. C.. Needed: A Theory of Total Factor Productivity[J].InternationalEconomicReview, 1998, 39(3): 525-551.

[20] Coe, D. T., Helpman, E.. International R&D Spillovers[J].EuropeanEconomicReview, 1995, 39(5): 859-887.

[21] Boyle, G. E., McQuinn, K.. Why do Some Countries Produce so Much More Output Per-worker than Others? A Note[R]. Research Technical Paper No. 9/RT/04, Central Bank and Financial Services Authority of Ireland, Dublin, 2004.

[22] Kneller, R., Stevens, P. A.. The Role of Efficiency as an Explanation of International Income Differences[J].DawnHolland, 2002, 30(1): 75-99.

[23] Hejazi, W., Safarian, E.. Trade, Foreign Direct Investment and R&D Spillovers[J].JournalofInternationalBusinessStudies, 1999, 30(3): 491-511.

[24] Solow. A Contribution to the Theory of Economic Growth[J].QuarterlyJournalofEconomics, 1956, 70(1): 65-94.

[25] Battese, G. E., Coelli, T. J.. Frontier Production Functions, Technical Efficiency and Panel Data: With Application to Paddy Farmers in India[J].JournalofProductivityAnalysis, 1992, 3(1): 153-169.

[26] Battese, G. E., Coelli, T. J.. A Model for Technical Inefficiency Effects in a Stochastic Frontier Production Function for Panel Data[J].EmpiricalEconomics, 1995, 20(2): 325-332.

[27] Levine, R., Zervos, S.. Stock Market, Banks, and Economic Growth[J].AmericanEconomicReview, 1998, 24(3): 88-125.

[28] Demirgü?-Kunt, A., Maksimovic, V.. Institutions, Financial Markets and Firms’ Choice of Debt Maturity[J].JournalofFinancialEconomics, 1999, 54(3): 295-336.

[29] Edison, H., Klein, M., Ricci, L., et al.. Capital Account Liberalization and Economic Performance: A Review of the Literature[R]. IMF Working Paper, No.120, 2002.

[30] Eichengreen, B., Mussa, M., Dell’ Ariccia, G., et al.. Capital Account Liberalization: Theoretical and Practical Aspects[R]. IMF Occasional Paper, No.172, 1998.

[31] Chinn, M. D., Ito, H.. Global Current Account Imbalances: American Fiscal Policy versus East Asian Savings[J].ReviewofInternationalEconomics, 2008, 16(3): 479-498.

[32] Mody, A., Murshid, A. P.. Growing Up with Capital Flows[J].JournalofInternationalEconomics, 2005, 65(1): 249-266.

[33] Panchenko, V., Wu, E.. Time-varying Market Integration and Stock and Bond Return Concordance in Emerging Markets[J].JournalofBankingandFinance, 2009, 33(6): 1014-1021.

[34] Joyce, J. P.. Financial Globalization and Banking Crises in Emerging Markets[J].OpenEconomiesReview, 2011, 22(5): 875-895.

[35] Kaminsky, G. L., Schmukler, S. L.. Emerging Markets Instability: Do Sovereign Ratings Affect Country Risk and Stock Returns?[J].WorldBankEconomicReview, 2002, 16(2): 171-195.

[36] Mukerji, S., Tallon, J. M.. An Overview of Economic Applications of David Schemidler’s Models of Decision Making under Uncertainty[R]. Economic Series Working Papers, No.172, University of Oxford, Department of Economics, 2003.

[37] Kose, M. A., Prasad, E. S., Taylor, A. D.. Thresholds in the Process of International Financial Integration[J].JournalofInternationalMoney&Finance, 2009, 30(1): 147-179.

[38] 陳創(chuàng)練, 黃楚光. 資本賬戶開放、 金融風險與外匯儲備的非線性關系研究[J]. 財經研究, 2015, (10): 64-78.

[引用方式]陳創(chuàng)練, 張年華, 陳經緯. 國際資本流動、 金融發(fā)展與技術溢出效應關系研究——對1991-2013年全球73個國家和地區(qū)的實證檢驗[J]. 產經評論, 2016, 7(6): 116-132.

Research on the Relationship among International Capital Flow, Financial Development and Technology Spillover Effect: Based on the Empirical Study of Seventy-three Countries and Regions from 1991-2013

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Under the background of capital account liberalization, the external effects of capital inflows and outflows on the domestic production efficiency has become increasingly prominent. Is the international capital flows in and out promoting the local technical progress? Or just improving the technical efficiency of the host country? This paper uses stochastic frontier model to study the technology spillover effect of seventy-three countries and regions during 1991 to 2013. The estimated results show that direct investment and portfolio investment reduce the inefficiency of production, and improve the efficiency of technology. The effect of direct investment inflow on technology efficiency is not significant, whilst there is a backward spillover effect of direct investment outflow on technology efficiency, and portfolio investment inflow and outflow respectively have forward and backward spillover effect on technology efficiency. In particular, capital account liberalization also presents an effective improvement to the technology efficiency. In addition, the development of financial market also expands the resource of domestic capital, and then improves the technology efficiency through promoting capital flows. The estimated results also show that education has a positive effect on technical efficiency and total factor productivity. Savings rate has a negative effect on the technical efficiency, whilst positive effect on TFP. Per- capita GDP and population growth rate both have positive effect on technical efficiency, but high rate of population growth would be has a negative impact on total factor productivity, indicating that the initial endowment and the accumulation of human capital act as two important factors to improve the technical efficiency. At last this paper puts forward some policy enlightenments.

capital account liberalization; stochastic frontier analysis; international capital flow; technology efficiency

2016-05-26

國家自然科學基金“不同基礎條件下資本賬戶開放的金融風險及管理研究”(項目編號：71303081，項目主持人：陳創(chuàng)練)；全國統(tǒng)計科研計劃項目“非線性動態(tài)面板平滑轉換回歸模型：理論建模與金融應用”(項目編號：2013LY084，項目主持人：陳創(chuàng)練)；中國博士后基金面上項目“資本賬戶開放的金融風險及管理研究”(項目編號：2013M540669，項目主持人：陳創(chuàng)練)；教育部人文社會科學研究青年基金項目“匯率調整之謎和我國經常賬戶失衡研究：微觀基礎與動態(tài)效應”(項目編號：12YJC790006，項目主持人：陳創(chuàng)練)；廣東省軟科學研究計劃項目“廣東省區(qū)域資本配置效率驅動高科技產業(yè)轉型升級的動力和路徑研究”(項目編號：2016A070705046，項目主持人：陳創(chuàng)練)；廣東省軟科學研究計劃項目“廣東省高科技制造業(yè)產融結合效率及轉型升級方向研究”(項目編號：2014A070704011，項目主持人：陳創(chuàng)練)；華南師范大學哲學社會科學決策研究項目“國家一路一帶戰(zhàn)略中港澳的地位與作用研究”(項目編號：JCYJ1507，項目主持人：陳創(chuàng)練)。

陳創(chuàng)練，博士，華南師范大學經濟與管理學院、(香江)國際金融研究中心副教授，研究方向：國際金融、金融計量；張年華，華南師范大學經濟與管理學院碩士研究生，研究方向：國際金融；陳經緯，瑞士酒店管理學院碩士，澳門新濠天地(澳門新濠博亞娛樂有限公司)經理，研究方向：國際金融。

F831.6

A

1674-8298(2016)06-0116-17

[責任編輯：戴天仕]

10.14007/j.cnki.cjpl.2016.06.010