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    服務(wù)貿(mào)易進(jìn)口國(guó)際R&D溢出動(dòng)態(tài)檢驗(yàn)

    2017-05-12 09:53:46朱福林楊圣明趙紹全
    商業(yè)研究 2017年4期
    關(guān)鍵詞:協(xié)整

    朱福林+楊圣明+趙紹全

    內(nèi)容提要:國(guó)際R&D溢出是發(fā)展中國(guó)家獲得技術(shù)進(jìn)步的重要路徑之一,本文采用影響經(jīng)濟(jì)變量之間關(guān)系時(shí)序變動(dòng)情況的空間技術(shù)模型,測(cè)算基于中國(guó)服務(wù)貿(mào)易進(jìn)口渠道產(chǎn)生的國(guó)際R&D直接溢出與間接溢出存量,并運(yùn)用協(xié)整與狀態(tài)空間模型檢驗(yàn)中外R&D存量對(duì)中國(guó)全要素生產(chǎn)率的影響。實(shí)證結(jié)果表明:就長(zhǎng)期而言,國(guó)內(nèi)R&D投入及國(guó)際R&D溢出與全要素生產(chǎn)率處于較穩(wěn)固的協(xié)整均衡關(guān)系,但國(guó)際R&D的間接溢出大于直接溢出,該協(xié)整關(guān)系因受到政治和經(jīng)濟(jì)等環(huán)境因素的沖擊而表現(xiàn)出較大的波動(dòng)幅度。

    關(guān)鍵詞:服務(wù)進(jìn)口;國(guó)際溢出;協(xié)整;狀態(tài)空間模型

    中圖分類號(hào):F74618文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1001-148X(2017)04-0082-07

    各國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的差異在本質(zhì)上是創(chuàng)新能力的差異,而創(chuàng)新能力又取決于各國(guó)R&D投入及各種科技活動(dòng)的開(kāi)展,以及與R&D休戚相關(guān)的環(huán)境因素,R&D存量的大小在很大程度上決定著國(guó)民經(jīng)濟(jì)能否持續(xù)發(fā)展及產(chǎn)品是否具有國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力。國(guó)際投資與貿(mào)易活動(dòng)以及網(wǎng)絡(luò)、通訊等技術(shù)的發(fā)展致使國(guó)際貿(mào)易的障礙大大消除,各國(guó)的創(chuàng)新活動(dòng)不再局限于本國(guó)R&D存量的產(chǎn)出,其他國(guó)家、尤其是發(fā)達(dá)國(guó)家的R&D活動(dòng)可通過(guò)多種渠道外溢至本國(guó),從而對(duì)本國(guó)R&D活動(dòng)及技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生影響。長(zhǎng)期以來(lái),中國(guó)服務(wù)貿(mào)易表現(xiàn)出逆差態(tài)勢(shì),這說(shuō)明我國(guó)對(duì)中高端生產(chǎn)性服務(wù)及高層次生活服務(wù)的需求不斷加大,服務(wù)貿(mào)易進(jìn)口的國(guó)際溢出對(duì)我國(guó)全要素生產(chǎn)率的影響成為值得關(guān)注的問(wèn)題。由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、開(kāi)放度、政治等外部因素處于不斷變化之中,國(guó)際溢出效應(yīng)在一定期間內(nèi)很可能存在年份波動(dòng)趨勢(shì),不可能恒定不變。因此,本文試圖運(yùn)用影響經(jīng)濟(jì)變量之間關(guān)系時(shí)序變動(dòng)情況的空間技術(shù)模型對(duì)服務(wù)貿(mào)易進(jìn)口國(guó)際R&D溢出動(dòng)態(tài)進(jìn)行檢驗(yàn)。

    一、數(shù)據(jù)整理與模型設(shè)計(jì)

    本文所有數(shù)據(jù)在計(jì)算過(guò)程中均經(jīng)過(guò)指數(shù)化(初始數(shù)據(jù)均為100)后再取自然對(duì)數(shù),以消除量綱影響及異方差。

    (一)全要素生產(chǎn)率的估算

    由于不存在生產(chǎn)前沿比較,一般對(duì)于單一國(guó)家時(shí)間序列下的全要素生產(chǎn)率的估計(jì)主要采用經(jīng)典Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行推導(dǎo),而無(wú)法采用無(wú)任何函數(shù)形式的非參數(shù)Manqusit方法進(jìn)行衡量,具體過(guò)程如下:

    對(duì)C-D生產(chǎn)函數(shù)取對(duì)數(shù)并轉(zhuǎn)換,TFP可表示為:

    其中Yt、Lt和Kt為產(chǎn)出、勞動(dòng)與資本,分別用中國(guó)各年實(shí)際GDP,全社會(huì)就業(yè)總?cè)藬?shù)和固定資本投資存量來(lái)代替。資本存量計(jì)算可采用通用的永續(xù)盤存法,公式為 代表當(dāng)期投資流量。Pt固定資產(chǎn)投資指數(shù),該值1990之后的數(shù)據(jù)可直接從統(tǒng)計(jì)年鑒中獲得。δ是折舊率,一般取5%。

    本文運(yùn)用Griliches(1980)初始化公式 計(jì)算出期始投資額[1],g為期間平均增長(zhǎng)率的對(duì)數(shù)值。 α、β分別代表勞動(dòng)與資本的產(chǎn)出彈性,可運(yùn)用經(jīng)典OLS模型并由Eviews軟件估計(jì)得出,α=05082、β=04918。國(guó)內(nèi)有關(guān)全要素生產(chǎn)率估算的文獻(xiàn)有關(guān)α、β的具體計(jì)算結(jié)果不統(tǒng)一,在資本邊際報(bào)酬遞減規(guī)律作用下,資本(K)的產(chǎn)出彈性表現(xiàn)出下滑趨勢(shì),而勞動(dòng)(L)的貢獻(xiàn)率加大(如圖1所示),這與李賓和曾志雄的研究結(jié)果相似[2]

    注:計(jì)算過(guò)程是先將處理好的實(shí)際GDP,資本及勞動(dòng)變量指數(shù)化后再取對(duì)數(shù),再將它們和α、β一并代入本文TFP公式得到。

    (二)國(guó)際R&D溢出的估算

    最初的Coe等(1995)模型采用雙邊貿(mào)易額作為權(quán)重來(lái)衡量國(guó)外R&D的溢出存量[3],但Lichtenberg等人認(rèn)為CH做法存在缺陷[4],他們提出關(guān)鍵問(wèn)題是外國(guó)資本的溢出強(qiáng)度,即出口國(guó)R&D投入的出口部分與進(jìn)口國(guó)GDP的比重。Luintel和Khan指出G10國(guó)家的R&D動(dòng)態(tài)國(guó)際溢出存在非常強(qiáng)的異質(zhì)性[5],Lumenga-Neso等人提出即使沒(méi)有雙邊貿(mào)易,國(guó)際R&D溢出也有可能發(fā)生,即進(jìn)口國(guó)可通過(guò)與發(fā)達(dá)R&D國(guó)家的貿(mào)易伙伴國(guó)之間的國(guó)際貿(mào)易而獲得間接性溢出[6],該思路的提出拓展了國(guó)際R&D溢出的途徑。另外,由于技術(shù)差距存在階梯性,鑒于發(fā)達(dá)國(guó)家的R&D成分并不一定能被技術(shù)落后國(guó)所吸收,通過(guò)中間技術(shù)國(guó)的過(guò)渡與傳遞,技術(shù)落后國(guó)也能受益于發(fā)達(dá)國(guó)家的部分R&D投入。因此,對(duì)于正常貿(mào)易國(guó)家來(lái)說(shuō),國(guó)際R&D溢出效應(yīng)存在直接與間接兩種生成路徑。

    根據(jù)LP方法(權(quán)重公式中分母為出口國(guó)GDP),可測(cè)算出經(jīng)中國(guó)服務(wù)貿(mào)易進(jìn)口渠道溢出的直接外國(guó)R&D資本存量:

    其中Rfd、Sf代表國(guó)外R&D直接溢出和國(guó)外本土R&D投入總量,TXf、GDPf和TMc分別指國(guó)外服務(wù)出口、國(guó)外GDP、中國(guó)服務(wù)貿(mào)易進(jìn)口。 表示OECD成員國(guó)通過(guò)服務(wù)出口的R&D溢出部分,其余被本國(guó)自己利用。表示中國(guó)從服務(wù)貿(mào)易進(jìn)口獲得其R&D出口部分的份額。

    根據(jù)Lumenga-Neso等人的研究[6],國(guó)際R&D有可能不依賴于雙邊貿(mào)易而轉(zhuǎn)向間接性,而間接溢出就是一國(guó)總R&D存量除去直接溢出后的存量:,Rfi表示間接R&D溢出。需指出的是,由于世界范圍內(nèi)R&D的支出與有效使用主要集中于發(fā)達(dá)工業(yè)國(guó)家,本文選取OECD成員國(guó)作為國(guó)際R&D溢出的國(guó)外來(lái)源國(guó);與此相對(duì)應(yīng),公式中的中國(guó)服務(wù)貿(mào)易進(jìn)口是指中國(guó)從OECD成員國(guó)進(jìn)口的服務(wù)份額,由于該時(shí)間序列數(shù)據(jù)不好獲得而采取了折算處理。鑒于OECD成員國(guó)服務(wù)出口額占世界服務(wù)出口總額的70%以上,這意味著中國(guó)每進(jìn)口1個(gè)單位的國(guó)外服務(wù),就有70%的可能來(lái)自于OECD成員國(guó)。因此,中國(guó)從OECD成員國(guó)來(lái)的服務(wù)進(jìn)口額,等于中國(guó)服務(wù)貿(mào)易進(jìn)口總額乘以O(shè)ECD成員國(guó)服務(wù)出口占世界的比重,具體測(cè)算結(jié)果如表1。

    注:國(guó)際R&D溢出分直接與間接,按本文公式處理得到的原數(shù)據(jù),單位為當(dāng)年百萬(wàn)美元。國(guó)內(nèi)R&D數(shù)據(jù)直接來(lái)源于中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒有關(guān)研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)支出原數(shù)據(jù),包括基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究、試驗(yàn)發(fā)展,單位當(dāng)年億元人民幣。

    (三)模型與方法

    正如Coe等人的設(shè)計(jì)[3],在其他因素不變的情況下,全要素生產(chǎn)率的變化取決于國(guó)內(nèi)R&D及國(guó)外R&D溢出存量的變化。國(guó)內(nèi)R&D支出被認(rèn)為是該國(guó)技術(shù)進(jìn)步、創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要來(lái)源。在經(jīng)濟(jì)全球化背景下,國(guó)外R&D支出可通過(guò)各種國(guó)際行為而滲透至國(guó)內(nèi),而發(fā)展中國(guó)家獲取國(guó)際技術(shù)溢出是其技術(shù)進(jìn)步的重要來(lái)源。因此,基本模型可表示為:

    其中Rh 、Rft分別代表國(guó)內(nèi)和國(guó)外R&D存量,εt為誤差項(xiàng),在時(shí)間序列內(nèi)滿足獨(dú)立分布的白噪聲過(guò)程??紤]到國(guó)際R&D溢出具有直接與間接兩種途徑,模型可擴(kuò)展為:

    其中Rht代表國(guó)內(nèi)R&D資本存量,Rfdt和Rfit分別代表國(guó)際R&D通過(guò)直接與間接途徑而溢出的存量。

    為了考察中外R&D存量對(duì)全要素生產(chǎn)率影響的時(shí)序變動(dòng)趨勢(shì),本文運(yùn)用狀態(tài)空間模型進(jìn)行修正來(lái)構(gòu)造時(shí)變參數(shù)模型[7-8]:它是動(dòng)態(tài)模型的一般形式,包括經(jīng)典的OLS模型及ARIMA模型均能作為特例寫(xiě)成狀態(tài)空間模型形式。狀態(tài)空間模型的大量應(yīng)用得益于它能將不可觀測(cè)的變量(狀態(tài)變量)并入可觀測(cè)模型并與其一起估計(jì),以及利用強(qiáng)有力的迭代算法——卡爾曼濾波(Kalman filter)來(lái)估計(jì)。卡爾曼濾波可以用來(lái)估計(jì)單變量和多變量的ARMA模型、馬爾可夫轉(zhuǎn)換模型和變參數(shù)模型,狀態(tài)空間模型主要是運(yùn)用到其變參數(shù)功能,具體模型形式為:

    本文的狀態(tài)空間模型由量測(cè)(信號(hào))方程(3)和狀態(tài)(轉(zhuǎn)移)方程(4)-(5)組成,其中時(shí)變參數(shù)σt、γt和ηt為不可觀測(cè)的狀態(tài)變量,必須用可觀測(cè)變量TFP和R來(lái)估計(jì),表示各解釋變量在各個(gè)時(shí)間上對(duì)解釋變量的敏感程度,以c(1)、c(2)、c(3)和c(4)為常數(shù)項(xiàng)。狀態(tài)方程描述了狀態(tài)變量的生成過(guò)程,這里假定其服從AR(1)過(guò)程。εt和μt為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng),相互獨(dú)立且服從均值為0,方程分別為常數(shù)且協(xié)方向差矩陣固定的正態(tài)分布。此后,可通過(guò)Karlman濾波算法得到時(shí)變參數(shù)估計(jì)值,具體推導(dǎo)過(guò)程可參考相關(guān)計(jì)量文獻(xiàn)。

    二、協(xié)整與誤差修正模型

    大多數(shù)時(shí)間序列在實(shí)際應(yīng)用中是非平穩(wěn)的,如果直接運(yùn)用經(jīng)典回歸模型可能出現(xiàn)偽回歸現(xiàn)象。由Engle和Granger提出的協(xié)整理論與方法,為非平穩(wěn)序列的建模提供了另一個(gè)途徑[9]。雖然討論的經(jīng)濟(jì)變量是非平穩(wěn)序列,但它們的線性組合有可能是平穩(wěn)的,這種平穩(wěn)的線性組合可稱為協(xié)整方程,也可解釋為變量之間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。因?yàn)榧竟?jié)、政策及隨機(jī)干擾等因素,變量值在短期內(nèi)有可能偏離均值范圍,但這種偏離是暫時(shí)的,會(huì)隨著時(shí)間的推移逐步回到均衡狀態(tài)。為了檢驗(yàn)長(zhǎng)期平穩(wěn)當(dāng)中的短期偏離,可運(yùn)用誤差修正模型中的調(diào)整系數(shù)來(lái)觀察,以表示t-1期因變量與協(xié)整方程之間偏差的調(diào)整速度。對(duì)系統(tǒng)中的變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn),ADF檢驗(yàn)結(jié)果顯示本文的各變量均非水平單整序列,但它們的一階差分是平穩(wěn)的,其中LnTFP和LnRfi在10%顯著性水平下拒絕原假設(shè),而LnRh和LnRfd在1%顯著性水平接受一階差分平整。根據(jù)AIC及SC等滯后階數(shù)選擇準(zhǔn)則,確定向量誤差修正模型中的滯后階數(shù)P=2(限于篇幅,具體ADF檢驗(yàn)及滯后階數(shù)確定過(guò)程未列出,若需要可向作者索?。?/p>

    協(xié)整檢驗(yàn)的方法有兩種,一是基于回歸殘差的平穩(wěn)性檢驗(yàn),若回歸殘差為平穩(wěn)序列則認(rèn)為變量間存在協(xié)整關(guān)系;二是基于回歸系數(shù)的Johansen和Juselius檢驗(yàn)(簡(jiǎn)稱JJ檢驗(yàn)),是一種建立在高斯誤差的VAR模型的誤差修正式,然后利用極大似然法估計(jì)參數(shù),再由參數(shù)矩陣的鐵確定協(xié)整方程的個(gè)數(shù)。本文選擇第二種檢驗(yàn)方法,即JJ檢驗(yàn),具體結(jié)果如表2,由此得到的協(xié)整方程見(jiàn)式(5)。根據(jù)協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果,TFP與國(guó)內(nèi)R&D投入、國(guó)際R&D溢出存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系,且均呈正向影響關(guān)系:在長(zhǎng)期內(nèi),國(guó)內(nèi)R&D投入變動(dòng)對(duì)TFP的正向促進(jìn)最大,穩(wěn)態(tài)的國(guó)內(nèi)R&D投入增加1%,則TFP將增加06699%。通過(guò)服務(wù)進(jìn)口渠道產(chǎn)生的國(guó)際R&D對(duì)TFP產(chǎn)生正向影響,但間接溢出效應(yīng)(02358)明顯大于直接溢出效應(yīng)(01237)。該結(jié)果說(shuō)明中國(guó)經(jīng)由服務(wù)進(jìn)口渠道從OECD貿(mào)易伙伴國(guó)的國(guó)際R&D溢出效應(yīng)大于直接從OECD獲得的溢出效應(yīng),可能是因?yàn)閺腛ECD成員國(guó)直接進(jìn)口服務(wù)并不一定符合我國(guó)服務(wù)生產(chǎn)條件,而將通過(guò)第三方技術(shù)過(guò)渡之后反而更加有利于國(guó)內(nèi)吸收。另外,協(xié)整系數(shù)表明服務(wù)進(jìn)口的國(guó)際R&D直接與間接溢出效應(yīng)小于國(guó)內(nèi)R&D,說(shuō)明國(guó)內(nèi)R&D自主投入相對(duì)于服務(wù)進(jìn)口而言對(duì)國(guó)內(nèi)全要素生產(chǎn)率的影響更大。雖然服務(wù)進(jìn)口的國(guó)際R&D溢出效應(yīng)不及國(guó)內(nèi)R&D活動(dòng),但若算上全部對(duì)外貿(mào)易渠道,包括貨物進(jìn)口、FDI凈流入等,通過(guò)全口徑對(duì)外貿(mào)易進(jìn)項(xiàng)而產(chǎn)生的R&D溢出效應(yīng)還是十分可觀的。通過(guò)協(xié)整關(guān)系反映出來(lái)的系統(tǒng)中變量在長(zhǎng)期內(nèi)的變化響應(yīng)具有重要參考價(jià)值,本文中全要素生產(chǎn)率的變化率依次由國(guó)內(nèi)R&D活動(dòng)、國(guó)際直接溢出、國(guó)際間接溢出存量,說(shuō)明在長(zhǎng)期內(nèi)一國(guó)技術(shù)進(jìn)步仍主要由國(guó)內(nèi)R&D投資來(lái)推動(dòng),但通過(guò)服務(wù)進(jìn)口的國(guó)際R&D溢出也是一個(gè)重要的促進(jìn)力量。

    注:*表示在5%顯著性水平下拒絕原假設(shè),跡統(tǒng)計(jì)量和最大特征值統(tǒng)計(jì)量均指明系統(tǒng)中存在3個(gè)數(shù)協(xié)整方程,本文選取第一個(gè)協(xié)整方程為研究對(duì)象,如式(5),三個(gè)協(xié)整方程的相伴概率MacKinnon-Haug-Michelis(1999)均小于005。

    其中()內(nèi)數(shù)據(jù)為被估計(jì)系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差,[]為對(duì)應(yīng)的t統(tǒng)計(jì)量。

    在確立了協(xié)整關(guān)系之后就可以將協(xié)整與誤差修正模型結(jié)合起來(lái),建立向量誤差修正模型(VECM或VEC)。由于VAR建模時(shí)每個(gè)方程是一個(gè)自回歸分布滯后模型,也可認(rèn)為VEC模型是含有協(xié)整約束的VAR模型,常用于具有協(xié)整關(guān)系的非平穩(wěn)時(shí)間序列。本文的VEC模型具體結(jié)果如表3,VEC模型的誤差修正項(xiàng)即為協(xié)整方程的另一種表述,通過(guò)前面的負(fù)系數(shù)可反映出短期偏離的修整速度。由于各種干擾在本次模型構(gòu)建的系統(tǒng)中的沖擊,中外R&D變量有可能在短期內(nèi)偏離長(zhǎng)期穩(wěn)定關(guān)系,但系統(tǒng)本身具有非常強(qiáng)的修正功能,以04612的速度使其回到正常的正向影響軌道。這再一次證明包括服務(wù)貿(mào)易進(jìn)口渠道的國(guó)際R&D、本國(guó)R&D及TFP之間的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)具有很強(qiáng)的穩(wěn)定性,說(shuō)明國(guó)內(nèi)R&D及國(guó)際R&D溢出存量都對(duì)中國(guó)全要素生產(chǎn)率具有長(zhǎng)期影響。

    三、狀態(tài)空間模型檢驗(yàn)

    通過(guò)檢驗(yàn),中外R&D資本存量均與TFP存在協(xié)整關(guān)系,經(jīng)由時(shí)間序列建立的狀態(tài)空間模型(state space model)有意義。根據(jù)前文狀態(tài)空間模型建立思路,可將1991-2012年期間LnTFP和國(guó)內(nèi)R&D、國(guó)際R&D直接與間接溢出數(shù)據(jù)代入式(3)和(4),運(yùn)用Eviews80軟件,以Kalman濾波法得到狀態(tài)空間模型結(jié)果。

    具體來(lái)看,圖2、圖3和圖4分別給出了基于狀態(tài)空間模型下的估計(jì)系數(shù)σt、γt、和ηt的時(shí)序變化趨勢(shì)。

    首先,分析σt的變化。1992-1996期間我國(guó)R&D投入對(duì)TFP的影響呈漸增模式,但此后至2003年明顯減弱,而在2003-2009期間又緩步回升,2009-2010年又出現(xiàn)下降,2010-2012年略有提高。這說(shuō)明我國(guó)由R&D支出在實(shí)際中轉(zhuǎn)化為全要素生產(chǎn)率的過(guò)程中受到世界經(jīng)濟(jì)狀況的影響而表現(xiàn)出較大波動(dòng)幅度,平均變化率大致在013128左右。正是由于這種原因,雖然我國(guó)R&D投入在1991-2012年期間由1508億人民幣發(fā)展到突破萬(wàn)億,達(dá)10 29841,增長(zhǎng)了68倍,但同期全要素生產(chǎn)率和名義勞動(dòng)生產(chǎn)率僅分別提高了20倍和21倍,這說(shuō)明國(guó)內(nèi)R&D投入的產(chǎn)出機(jī)制可能受到了其他控制變量的影響而大大折扣。另外,處于明顯上升期的兩個(gè)階段(1992-1998和2003-2009)都是市場(chǎng)活躍程度大幅提高時(shí)期,分別是“南巡講話”和正式加入WTO之后掀起的改革熱潮。

    其次,γt的總體變化趨勢(shì)與σt大致相似,但與國(guó)內(nèi)R&D變化相比,國(guó)際R&D直接溢出效應(yīng)波動(dòng)過(guò)程中的兩個(gè)下降階段期都出現(xiàn)過(guò)國(guó)際經(jīng)濟(jì)危機(jī)局勢(shì)。第一個(gè)是1995-2000期間,東南亞金融危機(jī)爆發(fā)導(dǎo)致世界經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)低迷,以及2000年左右因“千年蟲(chóng)”等問(wèn)題而引發(fā)的美國(guó)網(wǎng)絡(luò)泡沫危機(jī),也很大程度上影響到服務(wù)貿(mào)易進(jìn)口國(guó)際R&D溢出效應(yīng)的發(fā)揮。第二個(gè)是2009-2010美國(guó)次貸危機(jī)加上歐洲債務(wù)危機(jī)致使世界經(jīng)濟(jì)蒙上陰影,國(guó)際貿(mào)易低落影響到微觀主體的R&D投資意愿,導(dǎo)致國(guó)際溢出效應(yīng)機(jī)制受到較大挫折。

    最后,ηt的長(zhǎng)期變化幅度不大,比σt和γt都具有較大穩(wěn)定性,但處于高水位狀態(tài),平均變化在03371左右。整體運(yùn)行趨勢(shì)與前兩者有很多相似,年度波動(dòng)幅度不大,上升與下降的期間基本相同,但相比緩和??赡苁且?yàn)閲?guó)際間接溢出體量大,且由于受到第三方貿(mào)易國(guó)的緩沖而對(duì)我國(guó)的溢出影響沖擊有所稀釋,不像直接溢出效應(yīng)的傳遞效果那么大。

    四、結(jié)論與思考

    本文沿用Coe等人的基本理論模型,并運(yùn)用協(xié)整與狀態(tài)空間計(jì)量模型,對(duì)1991-2012期間時(shí)間序列進(jìn)行實(shí)證分析,研究了經(jīng)由服務(wù)貿(mào)易進(jìn)口渠道的國(guó)際R&D溢出對(duì)中國(guó)全要素生產(chǎn)率的影響;根據(jù)LP和L-O-S的做法將國(guó)際R&D溢出分成直接與間接兩種,并分別構(gòu)建變量進(jìn)行考察。協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果表明在長(zhǎng)期內(nèi)全要素生產(chǎn)率、國(guó)內(nèi)R&D及國(guó)際R&D溢出處于十分穩(wěn)固的均衡關(guān)系,其中協(xié)整關(guān)系矩陣表明國(guó)內(nèi)R&D投入仍然是TFP及技術(shù)進(jìn)步的最主要來(lái)源,達(dá)到06699,說(shuō)明在長(zhǎng)期內(nèi)R&D投入每增加1%則能推動(dòng)067%的TFP增長(zhǎng),遠(yuǎn)高于服務(wù)進(jìn)口國(guó)際R&D資本直接與間接溢出的1237%和2385%。因此,從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看各國(guó)的技術(shù)進(jìn)步還應(yīng)回歸到最終依靠本國(guó)R&D支出上,但也不能忽視國(guó)際R&D溢出效應(yīng)帶來(lái)的研發(fā)紅利。作為國(guó)內(nèi)R&D活動(dòng)的重要補(bǔ)充,通過(guò)進(jìn)口渠道獲得國(guó)外R&D投資活動(dòng)的好處,對(duì)于技術(shù)水平較低的國(guó)家來(lái)說(shuō)更具現(xiàn)實(shí)的價(jià)值意義。

    在各國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展日益密切的今天,各種溢出途徑應(yīng)運(yùn)而生,且發(fā)達(dá)國(guó)家的R&D支出及效率要比發(fā)展中國(guó)家高得多,溢出效應(yīng)具有相當(dāng)大的施展空間,協(xié)整結(jié)果表明服務(wù)進(jìn)口下的國(guó)際R&D溢出效應(yīng)合起來(lái)達(dá)到3622%。但是,間接效應(yīng)大于直接效應(yīng),可能的原因是雖然我國(guó)服務(wù)進(jìn)口來(lái)源國(guó)中美國(guó)和歐盟占比很大,我國(guó)從總量上來(lái)看只進(jìn)口了很少的OECD國(guó)家的服務(wù)出口,2012年中國(guó)服務(wù)進(jìn)口僅占OECD服務(wù)出口僅9%,往年比例更低,或者可能是因?yàn)榉?wù)進(jìn)口中的技術(shù)含量還有待提高,直接溢出的來(lái)源基礎(chǔ)本身偏小且技術(shù)適應(yīng)度不強(qiáng),在很大程度上削弱了國(guó)際R&D直接溢出的效應(yīng)。大部分服務(wù)出口可通過(guò)技術(shù)中等國(guó)的傳遞導(dǎo)入我國(guó),而且經(jīng)調(diào)整后的技術(shù)適應(yīng)性更能在我國(guó)發(fā)揮效應(yīng)。數(shù)據(jù)表明與技術(shù)中等國(guó)家的服務(wù)進(jìn)口占據(jù)重要地位2007年我國(guó)服務(wù)貿(mào)易進(jìn)口來(lái)自韓國(guó)和香港分別占到72%和159%,具有一定體量且技術(shù)適應(yīng)性強(qiáng),可能產(chǎn)生較多的國(guó)際R&D溢出傳遞功能。

    服務(wù)進(jìn)口渠道的國(guó)際R&D溢出得到證實(shí),未來(lái)服務(wù)貿(mào)易仍蘊(yùn)藏著很大的開(kāi)發(fā)空間,而其固有的特性決定了國(guó)際R&D溢出機(jī)制更多,跨境旅游、自然人流動(dòng)及服務(wù)流程的隱秘性等使得國(guó)際服務(wù)貿(mào)易活動(dòng)的溢出效應(yīng)不一定小。因此,我國(guó)應(yīng)加大服務(wù)進(jìn)口開(kāi)放力度,并重視國(guó)際R&D間接溢出通道,大力發(fā)展與技術(shù)中等國(guó)的服務(wù)貿(mào)易。另外,服務(wù)作為中間品直接參與產(chǎn)品的生產(chǎn),這是其對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的最基本作用[10]。

    在協(xié)整關(guān)系成立的基礎(chǔ)上,本文通過(guò)狀態(tài)空間模型檢驗(yàn)了時(shí)序參數(shù)的動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì):在1991-2012年期間,R&D的國(guó)內(nèi)投入及國(guó)際溢出均表現(xiàn)出大致相似的演化軌跡。其中國(guó)內(nèi)R&D投入與國(guó)際R&D直接溢出的波動(dòng)幅度較大,正是由于這兩個(gè)自變量與TFP之間的作用關(guān)系比較直接,當(dāng)外部力量(諸如中外政治與政策、匯率、大宗商品價(jià)格等)發(fā)生結(jié)構(gòu)性變化時(shí),極易造成R&D的隔年差異性增大,進(jìn)而通過(guò)對(duì)自變量的沖擊直接地傳遞至對(duì)TFP的影響,而且這些外部勢(shì)力的波動(dòng)可能導(dǎo)致由R&D在向至TFP轉(zhuǎn)化時(shí)的效率在不同時(shí)間波動(dòng)較大。

    國(guó)際R&D間接溢出的時(shí)序參數(shù)軌跡波動(dòng)幅度較小,有可能是因?yàn)楸疚臏y(cè)算出的間接R&D溢出存量足夠龐大,并且由于通過(guò)這部分進(jìn)口的服務(wù)存在需求剛性不容易受突發(fā)、不規(guī)律事件的影響;或者可能是因?yàn)槲覈?guó)與間接溢出的技術(shù)中等來(lái)源區(qū)域(香港、韓國(guó))聯(lián)系密切,保證了R&D溢出效率在國(guó)際間傳遞比較順暢。實(shí)際上,我國(guó)有大量服務(wù)進(jìn)口是來(lái)自韓國(guó)、新加坡等技術(shù)中等國(guó),它們自身的技術(shù)水平比較高,對(duì)發(fā)達(dá)國(guó)家的服務(wù)技術(shù)吸收沒(méi)有太大障礙,通過(guò)它們對(duì)技術(shù)的內(nèi)部分解并將一部分服務(wù)引致需求轉(zhuǎn)移至我國(guó)。長(zhǎng)期以來(lái),我國(guó)與這些國(guó)家和地區(qū)的國(guó)際合作基礎(chǔ)比較堅(jiān)固,從其獲取國(guó)際R&D溢出具有較大的保障??偠灾?,在國(guó)際交流日益頻繁的當(dāng)今,我國(guó)應(yīng)注重國(guó)際R&D溢出效應(yīng),擴(kuò)大與發(fā)達(dá)國(guó)家服務(wù)貿(mào)易的交換范圍與水平,并且創(chuàng)造有利于提高吸收能力的基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境,以獲得更多地、更高水平的國(guó)際R&D溢出,從而促進(jìn)國(guó)內(nèi)技術(shù)進(jìn)步。

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    (責(zé)任編輯:厲新)

    收稿日期:2016-11-18

    作者簡(jiǎn)介: 朱福林(1979-),男,安徽馬鞍山人,北京聯(lián)合大學(xué)管理學(xué)院副教授,中國(guó)社科院金融所特華博士后科研工作站博士后,經(jīng)濟(jì)學(xué)博士,研究方向:國(guó)際經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易;楊圣明(1939-),男,山東金鄉(xiāng)人,中國(guó)社會(huì)科學(xué)院財(cái)經(jīng)戰(zhàn)略研究院教授,研究方向:馬克思主義政治經(jīng)濟(jì)學(xué);趙紹全(1976-),男,四川通江人,北京聯(lián)合大學(xué)商務(wù)學(xué)院講師,經(jīng)濟(jì)學(xué)博士,研究方向:國(guó)際貿(mào)易、國(guó)際市場(chǎng)營(yíng)銷。

    基金項(xiàng)目:國(guó)家社科基金重大項(xiàng)目,項(xiàng)目編號(hào):14ZDA041;國(guó)家社科基金重大項(xiàng)目,項(xiàng)目編號(hào):2015YZD03;國(guó)家社科基金項(xiàng)目,項(xiàng)目編號(hào):16BGL037;國(guó)家社會(huì)基金青年項(xiàng)目,項(xiàng)目編號(hào):13CJL060;北京聯(lián)合大學(xué)新起點(diǎn)項(xiàng)目,項(xiàng)目編號(hào):42213591112/006。

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