信息通信技術(shù)對(duì)中國(guó)工業(yè)行業(yè)的技術(shù)外溢效應(yīng)研究

蔣仁愛 賈維晗

(西安交通大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與金融學(xué)院，陜西 西安 710061)

一、引言

21世紀(jì)以來，人類社會(huì)迅速進(jìn)入了信息網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，各個(gè)國(guó)家的技術(shù)進(jìn)步與信息技術(shù)的發(fā)展緊密地聯(lián)系在一起。正如蒸汽機(jī)、電力的發(fā)明給人類生產(chǎn)和生活方式帶來根本性變革一樣，信息通信技術(shù)(Information and Communication Technology,ICT)也在深刻改變著人們的生產(chǎn)生活，對(duì)國(guó)際政治、經(jīng)濟(jì)、文化、社會(huì)等領(lǐng)域發(fā)展產(chǎn)生全方位的影響(Liao et al.,2016)。伴隨著信息通信技術(shù)發(fā)展，信息通信技術(shù)和產(chǎn)品迅速地在中國(guó)擴(kuò)散和普及。2017年互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶為3.49億戶，互聯(lián)網(wǎng)普及率達(dá)到55.8%注數(shù)據(jù)來源于2018年第3期《中國(guó)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)快報(bào)》以及2018年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)摘要》。。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展速度更為引人注目，根據(jù)工信部最新發(fā)布的數(shù)據(jù)，僅2016年中國(guó)新增4G用戶數(shù)3.4億，總數(shù)達(dá)7.7億戶。同時(shí)，信息通信技術(shù)還被廣泛應(yīng)用于企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)當(dāng)中，企業(yè)平均每百人使用25臺(tái)計(jì)算機(jī)，每百家企業(yè)中有56家企業(yè)擁有網(wǎng)站，10.9%的企業(yè)參與電子商務(wù)交易活動(dòng)注數(shù)據(jù)來源于2017年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。。2002—2013年中國(guó)35個(gè)工業(yè)行業(yè)中，信息通信技術(shù)行業(yè)R&D投入占總R&D投入的平均比重達(dá)到20%注本文以R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出代表R&D流量，通過永續(xù)盤存法計(jì)算R&D存量作為R&D投入指標(biāo)。其中，2002—2013年中國(guó)各個(gè)工業(yè)行業(yè)的R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出來自于《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》。。為了搶占未來信息技術(shù)發(fā)展的戰(zhàn)略要地，《中國(guó)制造 2025》明確將新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)列為優(yōu)先突破發(fā)展的十大重點(diǎn)領(lǐng)域之首，《國(guó)家十三五規(guī)劃綱要》已確立實(shí)施網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略、國(guó)家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略、“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)計(jì)劃，以拓展網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)空間，促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)和經(jīng)濟(jì)社會(huì)融合發(fā)展。為搶抓人工智能發(fā)展的重大戰(zhàn)略機(jī)遇，構(gòu)筑中國(guó)人工智能發(fā)展的先發(fā)優(yōu)勢(shì)，國(guó)務(wù)院在2017年頒布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，以加快人工智能與經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、國(guó)防深度融合，提升新一代人工智能科技創(chuàng)新能力。由此可以預(yù)見，中國(guó)的信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)在引領(lǐng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和技術(shù)進(jìn)步方面將會(huì)發(fā)揮越來越重要的作用。

信息通信技術(shù)在全球的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用是不爭(zhēng)的事實(shí)，但信息通信技術(shù)能否必然帶來技術(shù)進(jìn)步則存在很大的爭(zhēng)議。盡管大量文獻(xiàn)研究信息通信技術(shù)資本深化對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率，但是對(duì)于信息通信技術(shù)影響全要素生產(chǎn)率的研究尚不充分，基于中國(guó)情景的研究更為缺乏。在此背景下，研究信息通信技術(shù)能否促進(jìn)中國(guó)工業(yè)行業(yè)的生產(chǎn)效率這一問題不僅具有理論價(jià)值，也具有重大現(xiàn)實(shí)意義。

二、文獻(xiàn)綜述

信息通信技術(shù)[注]本文所討論的“信息技術(shù)產(chǎn)品”對(duì)應(yīng)于國(guó)外文獻(xiàn)中出現(xiàn)的ICT(Information and Communications Technology)。在《中國(guó)電子信息產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》中，對(duì)電子信息產(chǎn)業(yè)有如下的定義：電子信息產(chǎn)業(yè)是研制和生產(chǎn)電子設(shè)備及各種電子元件、器件、儀器、儀表的工業(yè)，是軍民結(jié)合型工業(yè)。由廣播電視設(shè)備、通信導(dǎo)航設(shè)備、雷達(dá)設(shè)備、電子計(jì)算機(jī)、電子元器件、電子儀器儀表和其他電子專用設(shè)備等生產(chǎn)行業(yè)組成。而根據(jù)其收錄的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可見，“電子信息產(chǎn)品”涵蓋的范圍包括：通信設(shè)備產(chǎn)品、廣播電視設(shè)備產(chǎn)品、電子計(jì)算機(jī)產(chǎn)品、家用電子電器產(chǎn)品、電子元器件產(chǎn)品、電子專用設(shè)備產(chǎn)品。而《國(guó)際信息技術(shù)產(chǎn)品協(xié)議》中，對(duì)信息技術(shù)產(chǎn)品的權(quán)威定義則涵蓋了以下五大類別產(chǎn)品：計(jì)算機(jī)及軟件、電訊產(chǎn)品、半導(dǎo)體及半導(dǎo)體生產(chǎn)設(shè)備、科學(xué)儀器、其他產(chǎn)品。從其內(nèi)涵分類看，《中國(guó)電子信息產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》中對(duì)電子信息產(chǎn)品的定義與國(guó)際上定義的信息技術(shù)產(chǎn)品基本吻合。因此，考慮到數(shù)據(jù)的可得性，本文所討論的信息技術(shù)產(chǎn)品選擇《中國(guó)電子信息產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》中對(duì)電子信息產(chǎn)品的定義并采用相關(guān)數(shù)據(jù)。具體而言，本文的信息通信技術(shù)產(chǎn)業(yè)對(duì)應(yīng)于中國(guó)35個(gè)工業(yè)行業(yè)中的“通信設(shè)備、計(jì)算機(jī)及其他電子設(shè)備制造業(yè)”。的生產(chǎn)率效應(yīng)研究最早始于Solow(1987)提出的“生產(chǎn)率悖論”，即生產(chǎn)率增長(zhǎng)與信息通信技術(shù)投資之間存在不匹配。信息通信技術(shù)主要通過資本深化和技術(shù)進(jìn)步兩種途徑促進(jìn)生產(chǎn)率增長(zhǎng)(Cardona et al.,2013;Bashir et al.,2014;Venturini,2015)。

早期學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，信息通信技術(shù)產(chǎn)品價(jià)格下降會(huì)引發(fā)信息通信技術(shù)投資浪潮，這使得信息通信技術(shù)資本可以替代其它投入要素而被廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)過程中，從而直接促進(jìn)生產(chǎn)率增長(zhǎng)，因此基于增長(zhǎng)核算框架來分析信息通信技術(shù)資本深化對(duì)生產(chǎn)率的影響(Jorgenson,2001;Siegel et al.,1992)。大量此類文獻(xiàn)證實(shí)了信息通信技術(shù)資本深化對(duì)生產(chǎn)率增長(zhǎng)的正向效應(yīng)(Siegel et al.,1992;Oulton,2002;Oulton,2010;Martínez et al.,2010;Tambe et al.,2011;Cette et al.,2015;Kumar et al.,2016)，而信息通信技術(shù)投資也被看作是1995年以來歐美之間存在生產(chǎn)率差異的主要原因(Jorgenson,2001;Inklaar et al.,2005)。然而，這些研究的特點(diǎn)是：基于新古典增長(zhǎng)理論，在完全競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)和規(guī)模報(bào)酬不變等嚴(yán)格的假設(shè)前提框架下，進(jìn)而分析信息通信技術(shù)資本對(duì)生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)，并未考慮到信息通信技術(shù)的溢出效應(yīng)以及使用部門生產(chǎn)函數(shù)的轉(zhuǎn)變(Cardona et al.,2013)。伴隨企業(yè)R&D投入的不斷增大，其對(duì)技術(shù)進(jìn)步的推動(dòng)作用越來越明顯，Romer(1986,1990)和Lucas(1988)建立了內(nèi)生增長(zhǎng)理論模型，將技術(shù)進(jìn)步內(nèi)生化，成功解釋了技術(shù)進(jìn)步是經(jīng)濟(jì)活動(dòng)主體主觀努力的結(jié)果。

后續(xù)學(xué)者開始將注意力轉(zhuǎn)移到技術(shù)進(jìn)步，關(guān)注信息通信技術(shù)對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響，具體主要表現(xiàn)在兩種觀點(diǎn)。一種觀點(diǎn)認(rèn)為，信息通信技術(shù)行業(yè)通過自主R&D投資促進(jìn)生產(chǎn)率的增長(zhǎng)。Venturini(2015)利用15個(gè)OECD國(guó)家1980—2003年的數(shù)據(jù)，將商業(yè)部門R&D資本區(qū)分為信息通信技術(shù)行業(yè)和非信息通信技術(shù)行業(yè)研究發(fā)現(xiàn)，信息通信技術(shù)生產(chǎn)行業(yè)的自主R&D投資對(duì)TFP增長(zhǎng)存在顯著的正向效應(yīng)。另一種觀點(diǎn)認(rèn)為，信息通信技術(shù)能夠通過R&D知識(shí)溢出對(duì)生產(chǎn)率產(chǎn)生影響(Chou et al.,2014;Venturini,2015;Acharya,2016)。Venturini(2015)指出，不僅信息通信技術(shù)生產(chǎn)部門的技術(shù)知識(shí)會(huì)溢出到信息通信技術(shù)使用部門，促進(jìn)信息通信技術(shù)使用部門TFP乃至總TFP的增長(zhǎng)，而且信息通信技術(shù)具備數(shù)字化的內(nèi)在特征(Bashir et al.,2014)，為技術(shù)知識(shí)在不同國(guó)家之間轉(zhuǎn)移提供便利化途徑；同時(shí)基于15個(gè)OECD國(guó)家的樣本實(shí)證分析了信息通信技術(shù)相關(guān)的R&D支出對(duì)總量TFP 增長(zhǎng)的作用，結(jié)果發(fā)現(xiàn)信息通信技術(shù)生產(chǎn)行業(yè)以1%～3%商業(yè)部門就業(yè)或增加值的較小規(guī)模，這有效解釋了20%的私有部門研究和1/4的知識(shí)創(chuàng)造活動(dòng)產(chǎn)生的總量生產(chǎn)率溢出。

有別于傳統(tǒng)技術(shù)，信息通信技術(shù)由于具有通用技術(shù)特性而引起學(xué)者們的廣泛關(guān)注。具體而言，信息通信技術(shù)具有以下三方面的通用技術(shù)特性：首先，信息通信技術(shù)具備擴(kuò)散性。信息通信技術(shù)在不同家庭、企業(yè)、行業(yè)和國(guó)家之間的普遍采用已成為基本共識(shí)。Cette et al.(2015)測(cè)算發(fā)現(xiàn)，2013年美國(guó)、英國(guó)、加拿大和歐元區(qū)的信息通信技術(shù)資本系數(shù)(即信息通信技術(shù)資本存量占當(dāng)前價(jià)GDP的比重)占到8%～11%之間。與此同時(shí)，由于信息通信技術(shù)擴(kuò)散程度的差異性，其所產(chǎn)生的“數(shù)據(jù)鴻溝”問題日益凸顯(Weber et al.,2011;Cardona et al.,2013;Savage et al.,2009)。其次，是信息通信技術(shù)具有互補(bǔ)性創(chuàng)新特征。已有文獻(xiàn)的研究思路主要分為兩種，一種是將信息通信技術(shù)資本、互補(bǔ)性創(chuàng)新與行業(yè)生產(chǎn)率增長(zhǎng)三個(gè)關(guān)鍵變量歸于統(tǒng)一的理論框架(Basu et al.,2003;Basu et al.,2007;Acharya,2016)。另一種研究思路則考慮信息通信技術(shù)與特定互補(bǔ)性資產(chǎn)之間的關(guān)系，包括與人力資本(Falk et al.,2017)、新產(chǎn)品和流程的引入(Becchetti et al.,2003)、工作場(chǎng)所組織(Rasel,2016;Arvanitis et al.,2016)、創(chuàng)新活動(dòng)或績(jī)效(Reeson et al.,2016;Paunov et al.,2016)等之間的關(guān)系。第三，信息通信技術(shù)的技術(shù)平臺(tái)特征。信息通信技術(shù)作為一種技術(shù)平臺(tái)，具有網(wǎng)絡(luò)外部性特征，即網(wǎng)絡(luò)中的用戶數(shù)量越多，網(wǎng)絡(luò)所創(chuàng)造的使用價(jià)值越大(Chou et al.,2014)。值得注意的是，網(wǎng)絡(luò)外部性意味著信息通信技術(shù)對(duì)使用者生產(chǎn)率增長(zhǎng)的作用并不是線性的，而是存在某一個(gè)門檻值，類似于信息通信技術(shù)產(chǎn)品的通用服務(wù)水平，此時(shí)信息通信技術(shù)投資將會(huì)出現(xiàn)遞增報(bào)酬(R?ller et al.,2001;Koutroumpis,2009)。

盡管上述文獻(xiàn)從不同視角詳盡闡述了信息通信技術(shù)的資本和通用技術(shù)特性，但是在信息通信技術(shù)對(duì)技術(shù)進(jìn)步的影響效果這一問題仍存在較大爭(zhēng)議。部分文獻(xiàn)驗(yàn)證了信息通信技術(shù)對(duì)技術(shù)進(jìn)步具有顯著的正向作用。Chou et al.(2014)利用30個(gè)OECD國(guó)家2000—2009年的數(shù)據(jù)研究表明，信息通信技術(shù)對(duì)技術(shù)進(jìn)步存在正向效應(yīng)。蔡躍洲等(2015)基于格蘭杰因果檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，信息通信技術(shù)資本增長(zhǎng)與生產(chǎn)率增長(zhǎng)之間總體上存在顯著的雙向因果關(guān)系。然而，另一些文獻(xiàn)并不支持這一結(jié)論。Liao et al.(2016)認(rèn)為，由于具有GPT特征，信息通信技術(shù)通過知識(shí)溢出效應(yīng)促進(jìn)了生產(chǎn)率增長(zhǎng)，但是這一效應(yīng)具有滯后性，并基于美國(guó)1977—2005年24個(gè)信息通信技術(shù)使用行業(yè)的數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，信息通信技術(shù)對(duì)技術(shù)進(jìn)步具有滯后的正向效應(yīng)。孫琳琳等(2012)用倍差法和生產(chǎn)函數(shù)估算方法對(duì)1981—2005年產(chǎn)業(yè)層面數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，2000年以后信息通信技術(shù)密集使用行業(yè)并沒有出現(xiàn)明顯的TFP改進(jìn)，即中國(guó)的信息通信技術(shù)資本使用并未顯著促進(jìn)行業(yè)的TFP增長(zhǎng)。

基于以上研究，本文轉(zhuǎn)變已有的研究視角，從信息通信技術(shù)的知識(shí)資本特性出發(fā)，以信息通信技術(shù)行業(yè)R&D投入作為信息通信技術(shù)知識(shí)存量的代理指標(biāo)，結(jié)合投入產(chǎn)出系數(shù)來估算中國(guó)行業(yè)層面的信息通信技術(shù)和非信息通信技術(shù)外溢存量，利用擴(kuò)展的Los et al.(2000)生產(chǎn)函數(shù)框架，對(duì)比分析了信息通信技術(shù)和非信息通信技術(shù)外溢對(duì)中國(guó)35個(gè)工業(yè)行業(yè)生產(chǎn)率的影響。本文的創(chuàng)新之處體現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：一是研究指標(biāo)的新穎性，從信息通信技術(shù)的知識(shí)資本特性出發(fā)，以信息通信技術(shù)行業(yè)R&D存量作為信息通信技術(shù)知識(shí)存量的代理指標(biāo)；二是研究?jī)?nèi)容的多樣化，不僅考察信息通信技術(shù)外溢對(duì)中國(guó)工業(yè)行業(yè)生產(chǎn)效率的影響效果，分析其隨時(shí)間的變化特征，檢驗(yàn)不同行業(yè)特征所形成的異質(zhì)性效應(yīng)，而且運(yùn)用分位數(shù)回歸法比較其在不同生產(chǎn)率水平的行業(yè)間的差異性表現(xiàn)。通過將信息通信技術(shù)外溢內(nèi)生化，分析其對(duì)中國(guó)生產(chǎn)率的增長(zhǎng)效應(yīng)，豐富和完善了信息通信技術(shù)外溢驅(qū)動(dòng)機(jī)理研究。同時(shí)，對(duì)比分析創(chuàng)新能力、人力資本和所有制結(jié)構(gòu)等行業(yè)特性對(duì)信息通信技術(shù)外溢的重要影響，為中國(guó)基于信息通信技術(shù)整合創(chuàng)新資源促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步提供了科學(xué)依據(jù)，因而具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

三、研究框架與變量測(cè)算

(一)實(shí)證框架

本文通過生產(chǎn)函數(shù)方法檢驗(yàn)信息通信技術(shù)外溢對(duì)中國(guó)工業(yè)行業(yè)生產(chǎn)效率的影響效果。我們借鑒Los et al.(2000)以及潘文卿等(2011)的方法，構(gòu)建LV模型。首先考慮內(nèi)生增長(zhǎng)理論中所假定的生產(chǎn)函數(shù)形式：

Y=Af(K,L,RD)

(1)

其中，Y表示產(chǎn)出；K、L分別表示資本要素投入、勞動(dòng)要素投入；RD為知識(shí)資本的替代變量，即R&D投入；A代表除生產(chǎn)要素以外能夠改變生產(chǎn)要素投入比例的其它因素，比如技術(shù)進(jìn)步、制度創(chuàng)新等。由于信息通信技術(shù)對(duì)其它行業(yè)具有技術(shù)溢出效應(yīng)，全要素生產(chǎn)率進(jìn)一步可以表示為信息通信技術(shù)外溢變量Rict的函數(shù)A(Rict)。

借鑒Los et al.(2000)的研究辦法，我們將生產(chǎn)函數(shù)設(shè)定為C-D生產(chǎn)函數(shù)形式，函數(shù)A(Rict)以冪函數(shù)的形式出現(xiàn)，在生產(chǎn)函數(shù)等式兩邊同時(shí)除以勞動(dòng)要素投入L，取對(duì)數(shù)后得到基本的LV模型：

(2)

其中，i表示行業(yè)；t表示年份；y為勞動(dòng)生產(chǎn)率，通過Y/L計(jì)算得到；k為人均資本，即資本投入要素與勞動(dòng)投入要素之比；rd為人均R&D投入，即R&D投入與勞動(dòng)投入之比；Rict為信息通信技術(shù)外溢，通過信息通信技術(shù)行業(yè)的R&D存量(即信息通信技術(shù)存量)與溢出權(quán)重相乘得到；βk+βl+βrd=δ，βk、βl和βrd分別為資本、勞動(dòng)力和R&D投入的產(chǎn)出彈性，當(dāng)δ=1時(shí)，即假定規(guī)模報(bào)酬不變，當(dāng)δ≠1時(shí)，放松規(guī)模報(bào)酬不變假設(shè)，使生產(chǎn)函數(shù)設(shè)定更具有一般性。

本文在LV模型基礎(chǔ)上進(jìn)行適當(dāng)擴(kuò)展，同時(shí)將信息通信技術(shù)行業(yè)和非信息通信技術(shù)行業(yè)基于R&D投入的技術(shù)外溢納入模型之中，以實(shí)證比較它們對(duì)生產(chǎn)率的作用效果。擴(kuò)展后的模型表示如下[注]為了簡(jiǎn)化，此后表述規(guī)模報(bào)酬不變下的模型形式。：

(3)

其中，Rnict表示非信息通信技術(shù)外溢；βk和βrd分別表示資本和R&D投入的產(chǎn)出彈性；εit為隨機(jī)干擾項(xiàng)；βict和βnict分別表示信息通信技術(shù)和非信息通信技術(shù)對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響系數(shù)，預(yù)期符號(hào)為正，即信息通信技術(shù)和非信息通信技術(shù)外溢對(duì)中國(guó)工業(yè)行業(yè)的生產(chǎn)率產(chǎn)生正效應(yīng)。

本文運(yùn)用分位數(shù)回歸法，進(jìn)一步分析隨著各行業(yè)生產(chǎn)率的變化，信息通信技術(shù)外溢對(duì)生產(chǎn)率貢獻(xiàn)的相應(yīng)變化。借鑒Koenker et al.(1978)以及Koenker(2005)研究辦法，分位數(shù)回歸模型設(shè)定如下：

(4)

min{

∑ln y≥Xβτ|

ln y-Xβ|

+∑ln y

ln y-Xβ|

}

(5)

Armstrong et al.(1979)和Koenker(2005)先后指出，上述最小化問題可以用線性規(guī)劃技巧求解。

(二)變量及數(shù)據(jù)

本文采用2002—2013年中國(guó)35個(gè)工業(yè)行業(yè)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的年度數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)?；趯?shí)證模型的設(shè)定，本文所運(yùn)用的變量主要包括產(chǎn)出Y、資本投入K、勞動(dòng)投入L、R&D資本存量RD、信息通信技術(shù)外溢Rict以及非信息通信技術(shù)外溢Rnict。

(1)產(chǎn)出。產(chǎn)出用規(guī)模以上企業(yè)工業(yè)增加值表示，數(shù)據(jù)主要來自于《中國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》。2002年和2005—2007年的數(shù)據(jù)直接可得，而其他年份的數(shù)據(jù)則存在不同程度的缺失問題。對(duì)此，本文主要采用三種調(diào)整方法。方法一是對(duì)于僅有大中型企業(yè)工業(yè)增加值數(shù)據(jù)的年份，即2003年和2011年，主要通過前一年規(guī)模以上企業(yè)與大中型企業(yè)工業(yè)增加值的比值估算得到。方法二是對(duì)于僅有規(guī)模以上企業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值數(shù)據(jù)的年份，可以通過前后年份規(guī)模以上企業(yè)工業(yè)增加值與工業(yè)總產(chǎn)值的比值估算得到。具體而言，2004年利用2003年和2005年比值的平均值計(jì)算，2008—2010年則運(yùn)用前5年比值的平均值估算。以2008年為例，具體公式為：

(6)

(2)資本和勞動(dòng)投入。固定資產(chǎn)存量K是在各行業(yè)規(guī)模以上固定資產(chǎn)原值數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，通過永續(xù)盤存法計(jì)算得到。規(guī)模以上企業(yè)固定資產(chǎn)原值數(shù)據(jù)來自于《中國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》。永續(xù)盤存法的計(jì)算公式如下：

Kt=Kt-1×(1-δ)+It

(7)

K2002=I2002/(g+δ)

(8)

其中，It為第t年的固定資產(chǎn)流量，通過當(dāng)年固定資產(chǎn)原值減去上一年固定資產(chǎn)原值計(jì)算得到；g表示2003—2013年間固定資產(chǎn)投資流量的年平均增長(zhǎng)率；δ表示固定資產(chǎn)折舊率，本文中沿用潘文卿等(2011)的方法，按建筑資產(chǎn)和設(shè)備資產(chǎn)的加權(quán)折舊率(7.5%)計(jì)算而得；勞動(dòng)力投入用規(guī)模以上企業(yè)從業(yè)人員年平均數(shù)表示，數(shù)據(jù)來自于《中國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》，2005—2011年的數(shù)據(jù)直接可得，其他年份的數(shù)據(jù)則主要通過兩種方法進(jìn)行估算：一是對(duì)于僅有全部工業(yè)企業(yè)從業(yè)人員年平均數(shù)指標(biāo)的年份(即2004年)，按照規(guī)模以上企業(yè)占全部工業(yè)企業(yè)從業(yè)人員年平均數(shù)的比重計(jì)算得到，這一比重為75%，二是對(duì)于僅有規(guī)模以上企業(yè)從業(yè)人員年末數(shù)的年份，通過對(duì)5年規(guī)模以上企業(yè)從業(yè)人員年平均數(shù)增長(zhǎng)率的平均值進(jìn)行估算。以2013年為例，可用如下公式估算：

(9)

(3)R&D資本存量。R&D資本存量[注]本文采用R&D資本存量數(shù)據(jù)的原因在于：其一，Griliches(1980)指出，與R&D流量相比，R&D資本存量(即過去年份R&D投資的累積量)是產(chǎn)出增長(zhǎng)更為關(guān)鍵的影響因素；其二，經(jīng)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，R&D流量指標(biāo)存在明顯的內(nèi)生性問題。使用永續(xù)盤存法估算價(jià)格縮減后的R&D流量數(shù)據(jù)得到。R&D流量指標(biāo)用中國(guó)35個(gè)工業(yè)行業(yè)規(guī)模以上企業(yè)R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出表示，數(shù)據(jù)來自于《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》。R&D支出有多個(gè)組成部分，部分用于購(gòu)買固定資產(chǎn)，部分用于購(gòu)買實(shí)驗(yàn)材料，也有部分用于研發(fā)過程中的各種人員費(fèi)用，而后兩者以對(duì)貨物和服務(wù)的消費(fèi)為最終支出對(duì)象。借鑒朱平芳等(2003)的方法，R&D價(jià)格縮減指數(shù)由固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)和居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)按45%和55%的比例加權(quán)合成。在得到不變價(jià)的R&D流量以后，我們通過永續(xù)盤存法將其轉(zhuǎn)變?yōu)镽&D資本存量數(shù)據(jù)。資本折舊率沿用蔣仁愛等(2012)的做法，選取為10%。

(4)信息通信技術(shù)外溢。本文從信息通信技術(shù)的知識(shí)資本特性出發(fā)，利用信息通信技術(shù)行業(yè)R&D存量作為信息通信技術(shù)知識(shí)存量的替代指標(biāo)，并在此基礎(chǔ)上測(cè)度信息通信技術(shù)對(duì)各個(gè)工業(yè)行業(yè)的技術(shù)溢出效應(yīng)。信息通信技術(shù)外溢指標(biāo)Rict通過信息通信技術(shù)行業(yè)的R&D資本存量與溢出權(quán)重相乘得到。從已有文獻(xiàn)可知，溢出權(quán)重的測(cè)度從兩個(gè)維度展開，多數(shù)研究基于貿(mào)易維度的權(quán)重，例如投入產(chǎn)出系數(shù)，里昂惕夫逆系數(shù)，后向關(guān)聯(lián)測(cè)度等(Terleckyj,1980;Sveikauskas,1981;Odagiri,1985;Goto et al.,1989;Wolff et al.,1993;Wolff,1997)。Los(2000)則提出了一種技術(shù)維度的產(chǎn)業(yè)相似度方法，即利用投入產(chǎn)出表中的直接消耗系數(shù)所表征出的技術(shù)特征相似度來度量權(quán)重。由于直接消耗系數(shù)(或投入產(chǎn)出系數(shù))不僅能較為充分的反映投入產(chǎn)出表中信息通信技術(shù)產(chǎn)業(yè)與其他產(chǎn)業(yè)之間聯(lián)系，以及信息通信技術(shù)產(chǎn)品與其他行業(yè)產(chǎn)品之間直接的技術(shù)經(jīng)濟(jì)聯(lián)系，而且可操作性強(qiáng)，因而本文選取直接消耗系數(shù)作為溢出權(quán)重。信息通信技術(shù)外溢指標(biāo)的具體計(jì)算公式為：

(10)

ωij,t=(1-(t-2002)/5)ωij,2002+((t-2002)/5)ωij,2007t=2003,…,2006

(11)

ωij,t=(1-(t-2007)/5)ωij,2007+((t-2007)/5)ωij,2012t=2008,…,2011

(12)

(5)非信息通信技術(shù)外溢。非信息通信技術(shù)外溢指的是除信息通信技術(shù)行業(yè)以外的34個(gè)工業(yè)行業(yè)基于R&D資本存量而對(duì)其它行業(yè)產(chǎn)生的加總的技術(shù)溢出效應(yīng)。非信息通信技術(shù)外溢指標(biāo)Rnict采用與信息通信技術(shù)外溢相同的思路，其計(jì)算公式如下所示：

(13)

(6)測(cè)算結(jié)果的描述性統(tǒng)計(jì)。從表1的第一列可以看出，2002—2013年間中國(guó)35個(gè)工業(yè)行業(yè)的勞動(dòng)生產(chǎn)率均表現(xiàn)出增長(zhǎng)趨勢(shì)。其中，黑色金屬礦采選業(yè)的勞動(dòng)生產(chǎn)率增長(zhǎng)幅度最大，達(dá)到22倍之多。非金屬礦采選業(yè)及其它采選業(yè)、文教體育用品制造業(yè)這兩個(gè)行業(yè)2013年的勞動(dòng)生產(chǎn)率分別為該行業(yè)2002年勞動(dòng)生產(chǎn)率的18.6倍和12.9倍。勞動(dòng)生產(chǎn)率上升最為緩慢的行業(yè)是煙草制品業(yè)，其次分別是石油和天然氣開采業(yè)，通信設(shè)備、計(jì)算機(jī)、其它電子設(shè)備制造業(yè)，分別增加了130.3%、73.6%、23%。由此可見，伴隨著整體經(jīng)濟(jì)的迅猛增長(zhǎng)，中國(guó)各工業(yè)行業(yè)的勞動(dòng)生產(chǎn)率都得到了明顯的提高，同時(shí)存在顯著的行業(yè)差異。

表1 描述性統(tǒng)計(jì)分析

注：y為勞動(dòng)生產(chǎn)率，通過Y/L計(jì)算得到；rd為人均R&D投入，即R&D投入與勞動(dòng)投入之比；Rict為信息通信技術(shù)外溢存量；Rnict表示非信息通信技術(shù)外溢存量。

表1的第二列給出了各行業(yè)人均R&D投入的波動(dòng)情況。整體上看，2002—2013年各行業(yè)在不同程度上加大了自主研發(fā)的投入力度。在此期間，家具制造業(yè)的人均R&D增長(zhǎng)尤為強(qiáng)勁，期末值達(dá)到期初值的108.9倍；金屬制品業(yè)次之，為101.6倍。在此期間，通信設(shè)備、計(jì)算機(jī)及其它電子設(shè)備制造業(yè)的人均R&D投入上升幅度最小，為145.8%。這種增長(zhǎng)幅度的行業(yè)差異性與各行業(yè)人均R&D投入水平有關(guān)。2002年家具制造業(yè)的人均R&D投入為0.004萬元/人，通信設(shè)備、計(jì)算機(jī)及其他電子設(shè)備制造業(yè)則高達(dá)1.7萬元/人；盡管家具制造業(yè)的增速居于最高水平，2013年其人均R&D投入(0.4萬元/人)仍只是通信設(shè)備、計(jì)算機(jī)及其它電子設(shè)備制造業(yè)(4.1萬元/人)的大約1/10。

表1的第三列顯示，2002—2013年各行業(yè)的信息通信技術(shù)外溢水平有不同幅度的提高。值得注意的是，燃?xì)馍a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)的信息通信技術(shù)外溢在此期間增長(zhǎng)了329.4倍。交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)，電力、熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)這兩個(gè)行業(yè)的信息通信技術(shù)外溢增速也頗為可觀，分別達(dá)到69.8倍和49.5倍。信息通信技術(shù)外溢增長(zhǎng)速度較慢的行業(yè)有儀器儀表及文化辦公用品機(jī)械制造業(yè)、造紙及紙制品業(yè)、印刷業(yè)和記錄媒介的復(fù)制業(yè)，分別增加了2.4倍、1.8倍、1.6倍。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，在2002年時(shí)，上述行業(yè)的信息通信技術(shù)外溢水平普遍較低，行業(yè)之間的差距總體上并不明顯；然而，2002年以后這些行業(yè)的信息通信技術(shù)外溢經(jīng)歷了截然不同的增長(zhǎng)模式。究其原因主要在于：伴隨著中國(guó)城市化進(jìn)程的加快，與造紙、印刷等行業(yè)相比，燃?xì)狻⒔煌ㄔO(shè)施、電力等行業(yè)所面對(duì)的消費(fèi)者群體規(guī)模快速擴(kuò)大，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)更加激烈，使得這些行業(yè)擁有更加雄厚的資本基礎(chǔ)以及更加強(qiáng)烈的創(chuàng)新動(dòng)機(jī)采用新的信息技術(shù)，因而其信息通信技術(shù)外溢存量增長(zhǎng)迅猛。

表1的第四列表明，與信息通信技術(shù)外溢相比，2002—2013年非信息通信技術(shù)外溢的增長(zhǎng)表現(xiàn)出較小的行業(yè)差異性。其中，文教體育用品制造業(yè)的非信息通信技術(shù)外溢指標(biāo)波動(dòng)最大，在此期間增長(zhǎng)了38倍。通信設(shè)備、計(jì)算機(jī)及其它電子設(shè)備制造業(yè)緊隨其后，上升了35倍之多。非信息通信技術(shù)外溢變化最為緩慢的三個(gè)行業(yè)是有色金屬礦采選業(yè)，石油加工、煉焦及核燃料加工業(yè)，電力、熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)，分別增長(zhǎng)了8.2倍、6.5倍、6.4倍。

四、實(shí)證結(jié)果分析

(一)固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果

在運(yùn)用面板數(shù)據(jù)分析時(shí)，主要考慮兩種模型：固定效應(yīng)(FE)模型和隨機(jī)效應(yīng)(RE)模型。前者假設(shè)各行業(yè)的市場(chǎng)集中度、進(jìn)入壁壘和產(chǎn)品差異化等異質(zhì)性對(duì)被解釋變量的影響不隨時(shí)間而變化，即截距項(xiàng)是固定參數(shù)；后者則假定各行業(yè)的異質(zhì)性對(duì)生產(chǎn)率的影響會(huì)隨著時(shí)間而變動(dòng)，即截距項(xiàng)是隨機(jī)的。Wooldridge(2003)指出，假定誤差項(xiàng)中被忽略的變量與模型中的所有解釋變量都不相關(guān)時(shí)才使用任意效應(yīng)模型，否則使用固定效應(yīng)模型。事實(shí)上，由于被忽略的變量包含眾多的行業(yè)特性，以致被忽略的變量與模型中的所有解釋變量都不相關(guān)這一假設(shè)是難以成立的。因此，本文使用FE模型分析信息通信技術(shù)外溢對(duì)中國(guó)工業(yè)行業(yè)生產(chǎn)效率的影響效果。我們分析后發(fā)現(xiàn)，無論是施加規(guī)模報(bào)酬不變這一假設(shè)，還是放松這一假設(shè)，基本模型的回歸結(jié)果都是一致的，因而這里只給出受約束條件下的結(jié)果。

表2是基本模型的回歸結(jié)果。基于中國(guó)35個(gè)工業(yè)行業(yè)2002—2013年的面板數(shù)據(jù)，在控制行業(yè)人均資本投入的基礎(chǔ)上，模型1—3分別考察了人均R&D資本存量、信息通信技術(shù)外溢和非信息通信技術(shù)外溢對(duì)生產(chǎn)率的影響，模型4同時(shí)比較了這三個(gè)變量與生產(chǎn)率之間的關(guān)系。表2中的4組模型均采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行分析，擬合優(yōu)度均大于0.8，具有較好的擬合效果。

信息通信技術(shù)外溢顯著促進(jìn)了各行業(yè)的生產(chǎn)率增長(zhǎng)。模型2表示，信息通信技術(shù)外溢指標(biāo)每增長(zhǎng)1%，各行業(yè)的生產(chǎn)率將提高0.126%；模型4表明，在同時(shí)控制了信息通信技術(shù)和非信息通信技術(shù)外溢后，該彈性數(shù)值略微有所下降，低于人均R&D資本存量對(duì)生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)，且與非信息通信技術(shù)外溢對(duì)生產(chǎn)率的作用效果相差不大。與Oulton(2002)、Dahl et al.(2011)、Shahiduzzaman et al.(2014)、Mamun et al.(2014)、Cette et al.(2015)、Bertschek et al.(2016)研究結(jié)論相吻合，驗(yàn)證了信息通信技術(shù)是生產(chǎn)率增長(zhǎng)的重要推動(dòng)力量。

非信息通信技術(shù)外溢是生產(chǎn)率增長(zhǎng)的重要來源。模型3表明，非信息通信技術(shù)外溢對(duì)行業(yè)生產(chǎn)率的彈性系數(shù)為0.137。模型4同時(shí)考慮了信息通信技術(shù)外溢和非信息通信技術(shù)外溢的影響發(fā)現(xiàn)，信息通信技術(shù)外溢和非信息通信技術(shù)外溢對(duì)生產(chǎn)率的影響程度基本相當(dāng)。現(xiàn)有研究總體支持信息通信技術(shù)和非信息通信技術(shù)對(duì)生產(chǎn)率存在正向作用(Inklaar et al.,2005；Seo et al.,2009；Martínez et al.,2010；Hanclova et al.,2015)，而對(duì)這兩種影響力量的相對(duì)大小存在不同。Inklaar et al.(2005)對(duì)比分析了1979—2000年歐盟4國(guó)以及美國(guó)生產(chǎn)率的增長(zhǎng)源泉發(fā)現(xiàn)，美國(guó)信息通信技術(shù)對(duì)生產(chǎn)率增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)始終大于非信息通信技術(shù)，而歐盟4國(guó)前一時(shí)期(1979—1995年)非信息通信技術(shù)的貢獻(xiàn)更大，后一時(shí)期(1995—2000年)則恰好相反。Hanclova et al.(2015)利用歐盟7國(guó)和歐盟14國(guó)1994—2008年的數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，信息通信技術(shù)和非信息通信技術(shù)均有助于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，但是非信息通信技術(shù)的作用效果始終優(yōu)于信息通信技術(shù)。這表明，信息通信技術(shù)和非信息通信技術(shù)外溢對(duì)生產(chǎn)率增長(zhǎng)的影響效果與各個(gè)國(guó)家所處的發(fā)展階段具有明顯的關(guān)聯(lián)性。

人均R&D資本存量對(duì)生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)要大于信息通信技術(shù)和非信息通信技術(shù)外溢的貢獻(xiàn)。在4個(gè)模型中，人均R&D資本存量的彈性系數(shù)均在1%下顯著，介于0.339～0.364之間，表明自主R&D投資是促進(jìn)各行業(yè)生產(chǎn)率增長(zhǎng)的主要推動(dòng)力。這一結(jié)果符合預(yù)期，與大量國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究結(jié)論一致(Hu,2001;Jefferson et al.,2006;吳延兵,2006;蔣仁愛 等,2012；蔣殿春 等，2015)。

表2 中國(guó)信息通信技術(shù)和非信息通信技術(shù)外溢對(duì)35個(gè)工業(yè)行業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響

注：*、**、***分別表示相關(guān)系數(shù)在0.1、0.05、0.01水平下顯著；括號(hào)中的數(shù)值為標(biāo)準(zhǔn)差；各模型均采用受約束模型進(jìn)行分析。下同。

接下來，我們考慮信息通信技術(shù)外溢對(duì)生產(chǎn)率的影響效果是否以及如何隨時(shí)間而改變。進(jìn)入21世紀(jì)以后，隨著信息通信技術(shù)在全球范圍內(nèi)的擴(kuò)散，信息通信技術(shù)逐漸成為中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不可忽視的重要促進(jìn)力量。ITU(國(guó)際電信聯(lián)盟)構(gòu)建了包含信息通信技術(shù)連接、信息通信技術(shù)使用、信息通信技術(shù)技能等11個(gè)指標(biāo)在內(nèi)的信息通信技術(shù)發(fā)展指數(shù)(IDI)，用以測(cè)度世界各國(guó)的信息通信技術(shù)發(fā)展程度。早在2002年，中國(guó)的IDI指數(shù)為1.95，在154個(gè)國(guó)家中居于第90位，顯著低于當(dāng)時(shí)世界平均水平(2.48)。而到了2015年，中國(guó)IDI指數(shù)(4.80)大幅提高，與世界平均水平(4.74)大致相當(dāng)。為了使子樣本有足夠的觀察值，以滿足系數(shù)估計(jì)的效率，我們將觀測(cè)樣本平均分為2002—2007年和2008—2013年兩個(gè)階段，對(duì)表2的模型2—4進(jìn)行分階段回歸，以分析信息通信技術(shù)生產(chǎn)率效應(yīng)隨時(shí)間的動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)。

表3是分階段回歸結(jié)果。模型1—2和模型3—4分別單獨(dú)考察了信息通信技術(shù)外溢和非信息通信技術(shù)外溢對(duì)生產(chǎn)率增長(zhǎng)的分階段效應(yīng)，模型5—6同時(shí)考慮了信息通信技術(shù)外溢和非信息通信技術(shù)外溢對(duì)生產(chǎn)率的分階段影響。表3中的6組模型采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行分析，擬合優(yōu)度大于0.6，具有較好的擬合結(jié)果。信息通信技術(shù)的生產(chǎn)率效應(yīng)在前一階段并未顯現(xiàn)，后一階段則顯著促進(jìn)各行業(yè)生產(chǎn)率增長(zhǎng)。2002—2007年信息通信技術(shù)外溢的彈性系數(shù)并不顯著，甚至為負(fù)值，然而隨著信息通信技術(shù)滲透到中國(guó)的各行各業(yè)，2008—2013年信息通信技術(shù)已經(jīng)發(fā)展成為生產(chǎn)率增長(zhǎng)的重要來源。與之相反，盡管非信息通信技術(shù)對(duì)生產(chǎn)效率的影響效果在整個(gè)時(shí)期均較為顯著，但是這一作用呈現(xiàn)出隨時(shí)間弱化的趨勢(shì)。這一結(jié)果主要體現(xiàn)了如下兩種含義：第一，信息通信技術(shù)生產(chǎn)率效應(yīng)的這種差異性表現(xiàn)驗(yàn)證了信息通信技術(shù)的通用技術(shù)特征。Koutroumpis(2009)、Liao et al.(2016)研究指出，信息通信技術(shù)作為一種通用技術(shù)平臺(tái)，其對(duì)生產(chǎn)率增長(zhǎng)的作用可能是非線性的，即當(dāng)達(dá)到一定的門檻值以后，信息通信技術(shù)對(duì)生產(chǎn)率的促進(jìn)作用才得以凸顯。第二，信息通信技術(shù)對(duì)生產(chǎn)率增長(zhǎng)的重要性日益提升，而非信息通信技術(shù)對(duì)生產(chǎn)率的影響則有所減弱。Martínez et al.(2010)運(yùn)用動(dòng)態(tài)一般均衡框架分析了美國(guó)1980—2004年的生產(chǎn)率增長(zhǎng)來源發(fā)現(xiàn)，在前一時(shí)期(1980—1994年)，信息通信技術(shù)和非信息通信技術(shù)對(duì)生產(chǎn)率增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)分別為0.62%和0.23%，而到后一時(shí)期(1995—2004年)，非信息通信技術(shù)對(duì)生產(chǎn)率增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)下降到0.02%，信息通信技術(shù)的貢獻(xiàn)則上升到0.93%。這與本文的研究結(jié)論基本符合。值得注意的是，人均R&D投入的彈性系數(shù)不僅在整個(gè)時(shí)期均顯著，而且表現(xiàn)出隨時(shí)間增大的態(tài)勢(shì)，這表明中國(guó)自主創(chuàng)新能力日益增強(qiáng)。

表3 信息通信技術(shù)和非信息通信技術(shù)對(duì)工業(yè)行業(yè)生產(chǎn)效率影響效果的分階段回歸結(jié)果

正如上文所指出的，中國(guó)的信息通信技術(shù)外溢和非信息通信技術(shù)外溢表現(xiàn)出顯著的行業(yè)異質(zhì)性特征。信息通信技術(shù)外溢效應(yīng)與各行業(yè)的技術(shù)吸收能力密切相關(guān)。由于創(chuàng)新水平、管制環(huán)境等行業(yè)特性上的差異，各行業(yè)對(duì)信息通信技術(shù)的吸收能力參差不齊，因而從信息通信技術(shù)外溢中所得到的績(jī)效改進(jìn)程度存在差異(Ren et al.,2015)?？紤]到各行業(yè)的創(chuàng)新水平、人力資本、所有制結(jié)構(gòu)與技術(shù)吸收能力有關(guān)(李梅 等,2012；Liu et al.,2016)，本文進(jìn)一步選取人均發(fā)明專利、R&D人員全時(shí)當(dāng)量和國(guó)有企業(yè)及國(guó)有控股企業(yè)占比作為特征變量，按照特征變量的取值高低將整個(gè)樣本區(qū)分為兩個(gè)部分，并分別檢驗(yàn)信息通信技術(shù)對(duì)生產(chǎn)率的影響效應(yīng)。表4給出信息通信技術(shù)和非信息通信技術(shù)對(duì)中國(guó)工業(yè)行業(yè)生產(chǎn)率的異質(zhì)性效應(yīng)回歸結(jié)果。模型1—2對(duì)比分析人均發(fā)明專利低于和高于平均值時(shí)，信息通信技術(shù)和非信息通信技術(shù)對(duì)中國(guó)工業(yè)行業(yè)的技術(shù)外溢效應(yīng)，模型3—4是針對(duì)不同人力資本水平的回歸結(jié)果，模型5—6則主要關(guān)注所有制結(jié)構(gòu)的影響。表4中的6組模型同時(shí)控制行業(yè)和時(shí)間固定效應(yīng)，擬合優(yōu)度大于0.8，具有良好的擬合效果。

行業(yè)自主創(chuàng)新能力對(duì)信息通信技術(shù)外溢具有“替代效應(yīng)”，而國(guó)有企業(yè)占比過高則對(duì)信息通信技術(shù)外溢產(chǎn)生“擠出效應(yīng)”。模型1和模型2表明，隨著行業(yè)創(chuàng)新水平的上升，自主R&D投入對(duì)生產(chǎn)率的作用效應(yīng)明顯提高，而信息通信技術(shù)的技術(shù)外溢效應(yīng)有所降低。當(dāng)人均發(fā)明專利小于平均值時(shí)，信息通信技術(shù)對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的彈性系數(shù)為0.125；而當(dāng)人均發(fā)明專利小于平均水平時(shí)，彈性系數(shù)減小到0.090。針對(duì)人力資本的分析得到的結(jié)論相似。模型3—4表明，當(dāng)行業(yè)人力資本水平上升到高于平均值時(shí)，自主研發(fā)對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響系數(shù)從0.093上升到0.226，而信息通信技術(shù)外溢對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的彈性系數(shù)則從0.139下降到0.062。模型5—6表明：當(dāng)國(guó)有企業(yè)占比小于平均水平時(shí)，信息通信技術(shù)每增加10%，行業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率將提高1.91%；當(dāng)國(guó)有企業(yè)占比高于平均水平時(shí)，這一比例將降低到1.10%。

表4 信息通信技術(shù)和非信息通信技術(shù)對(duì)中國(guó)工業(yè)行業(yè)生產(chǎn)率的異質(zhì)性效應(yīng)

(二)分位數(shù)回歸結(jié)果

為了進(jìn)一步考察信息通信技術(shù)外溢在不同生產(chǎn)率水平的行業(yè)中的影響，本文運(yùn)用分位數(shù)回歸進(jìn)行計(jì)量分析。針對(duì)回歸模型4(參見式(4))，在控制固定效應(yīng)的基礎(chǔ)上，在5%～95%的分位點(diǎn)上，每隔5%進(jìn)行一次分位數(shù)回歸，從而可以得到相應(yīng)的信息通信技術(shù)外溢變量的估計(jì)系數(shù)。以因變量(勞動(dòng)生產(chǎn)率)的分位點(diǎn)為X軸、以信息通信技術(shù)外溢變量的估計(jì)系數(shù)為Y軸，可以得到估計(jì)系數(shù)的平滑曲線。圖1是在勞動(dòng)生產(chǎn)率5%～95%的分位點(diǎn)上信息通信技術(shù)外溢對(duì)生產(chǎn)率的影響系數(shù)的變化趨勢(shì)。

圖1 信息通信技術(shù)外溢對(duì)生產(chǎn)率的影響系數(shù)

注：在5%～95%分位數(shù)上，信息通信技術(shù)外溢的彈性系數(shù)均在5%的水平下顯著；圖中虛線表示基于固定效應(yīng)模型得到的信息通信技術(shù)外溢的彈性系數(shù)，表示信息通信技術(shù)外溢對(duì)生產(chǎn)率的平均影響，取值為0.125。

圖1顯示，隨著生產(chǎn)率的分位點(diǎn)的上升，信息通信技術(shù)外溢對(duì)生產(chǎn)率的彈性系數(shù)介于0.073～0.152之間，總體呈現(xiàn)出先下降后上升的趨勢(shì)，表明信息通信技術(shù)外溢對(duì)中國(guó)各行業(yè)生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)具有顯著的行業(yè)差異性，信息通信技術(shù)外溢對(duì)生產(chǎn)率水平較高和較低的行業(yè)生產(chǎn)率促進(jìn)作用更大?？傮w而言，信息通信技術(shù)外溢對(duì)生產(chǎn)水平較高和較低的行業(yè)生產(chǎn)率的彈性系數(shù)均較為顯著，這解釋了固定效應(yīng)模型中該系數(shù)的高度顯著性；而固定效應(yīng)模型中該系數(shù)為0.125，介于分位數(shù)回歸的系數(shù)波動(dòng)區(qū)間。因而，本文的分位數(shù)回歸很好地驗(yàn)證了固定效應(yīng)模型中信息通信技術(shù)外溢的系數(shù)大小以及顯著性。

分位數(shù)回歸結(jié)果再次確認(rèn)了信息通信技術(shù)外溢會(huì)促進(jìn)中國(guó)各行業(yè)生產(chǎn)率的提高，然而，隨著勞動(dòng)生產(chǎn)率的分位點(diǎn)由低變高，信息通信技術(shù)外溢對(duì)生產(chǎn)率的促進(jìn)作用呈現(xiàn)出先下降后上升的態(tài)勢(shì)，存在顯著的非線性關(guān)系。

首先，對(duì)于生產(chǎn)率較低的行業(yè)，如服裝、鞋、帽制造業(yè)，家具制造業(yè)等，其最初的信息通信技術(shù)外溢水平普遍較低；在信息通信技術(shù)滲透水平跨越門檻值之后，信息通信技術(shù)的生產(chǎn)率效應(yīng)得以充分發(fā)揮。2002年，這些行業(yè)信息通信技術(shù)外溢存量的平均值為0.58萬元，僅為各行業(yè)平均水平的6.8%[注]經(jīng)過分析后發(fā)現(xiàn)，2002—2013年生產(chǎn)率較低的行業(yè)主要有非金屬礦采選業(yè)及其他采選業(yè)，紡織業(yè)，服裝、鞋、帽制造業(yè)，皮革、毛皮、羽毛(絨)及其制品業(yè)，木材加工及木、竹、草等制品業(yè)，家具制造業(yè)，文教體育用品制造業(yè)等；而生產(chǎn)率水平較高的行業(yè)則主要包括石油和天然氣開采業(yè)，煙草制品業(yè)，石油加工、煉焦及核燃料加工業(yè)，化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)，黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)，有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)，電力、熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)等。。隨后，此類行業(yè)的信息通信技術(shù)外溢呈現(xiàn)出持續(xù)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，到2013年，信息通信技術(shù)外溢較期初平均上升了9.43倍。信息通信技術(shù)的迅速擴(kuò)散對(duì)這些行業(yè)傳統(tǒng)的生產(chǎn)和營(yíng)銷模式起到了顛覆性作用。隨著信息通信技術(shù)的大量引入，如客戶關(guān)系管理系統(tǒng)(CRM)、供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)(SCM)等，一方面生產(chǎn)者得以更快捷地獲取有關(guān)消費(fèi)者偏好的實(shí)時(shí)信息(Becchetti et al.,2003)；另一方面，位于供應(yīng)鏈上的生產(chǎn)商和交易商更方便地進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)溝通(Chou et al.,2014；Falk et al.,2017)，這兩方面的共同作用使得信息通信技術(shù)的生產(chǎn)率效應(yīng)在這些行業(yè)之中表現(xiàn)得尤為突出。

其次，對(duì)于生產(chǎn)率較高的石油和天然氣開采業(yè)，化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)等行業(yè)，信息通信技術(shù)外溢表現(xiàn)出更高的生產(chǎn)率促進(jìn)效應(yīng)。這可能存在以下兩個(gè)方面原因：一方面，這些資本密集型產(chǎn)業(yè)的利用信息通信技術(shù)水平普遍不高，但由于企業(yè)規(guī)模較大，行業(yè)信息通信技術(shù)的技術(shù)引入成本較低，規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益顯著，因而信息通信技術(shù)外溢具有較高的邊際效應(yīng)。2013年該類行業(yè)的信息通信技術(shù)外溢僅為各行業(yè)平均水平的大約1/5，然而，這些行業(yè)每單位信息通信技術(shù)所創(chuàng)造的產(chǎn)值(單位信息通信技術(shù)產(chǎn)值，即工業(yè)增加值與信息通信技術(shù)外溢之比)卻達(dá)到各行業(yè)平均水平的1.5倍。另一方面，這些行業(yè)規(guī)模龐大或具有壟斷性質(zhì)，資本充裕，由于所面臨的融資約束較小，風(fēng)險(xiǎn)承受能力較強(qiáng)，這些行業(yè)有動(dòng)機(jī)和能力采用最先進(jìn)的信息通信技術(shù)技術(shù)(Haller et al.,2011;Giotopoulos et al.,2017)；信息通信技術(shù)技術(shù)與這些行業(yè)較高的要素稟賦(例如，完善的專業(yè)化基礎(chǔ)設(shè)施以及豐富的信息通信技術(shù)專業(yè)化人才等)之間形成互補(bǔ)性關(guān)系，從而極大地提高了信息通信技術(shù)的技術(shù)利用效率(Liao et al.,2016)。

(三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

信息通信技術(shù)與專業(yè)化的基礎(chǔ)設(shè)施、人力資本、企業(yè)組織等互補(bǔ)性投資相關(guān)，因而容易與生產(chǎn)率互為因果關(guān)系，從而產(chǎn)生內(nèi)生性問題(Bresnahan et al.,2002；Lee et al.,2005；Venturini,2015)。相對(duì)于生產(chǎn)率低的行業(yè)，生產(chǎn)率較高的行業(yè)更有能力同時(shí)在信息通信技術(shù)和互補(bǔ)性資產(chǎn)上進(jìn)行投資，信息通信技術(shù)的生產(chǎn)率效應(yīng)更大。因此，信息通信技術(shù)與生產(chǎn)率之間的雙向因果關(guān)系會(huì)導(dǎo)致信息通信技術(shù)外溢與回歸的殘差項(xiàng)相關(guān)，從而產(chǎn)生內(nèi)生性問題(Chou et al.,2014)。另一類是導(dǎo)致估計(jì)偏誤的是遺漏變量，行業(yè)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)政策、企業(yè)管理能力等變量對(duì)各行業(yè)的生產(chǎn)率水平有重要影響(Majumdar et al.,2009)，同時(shí)，它們也與技術(shù)吸收能力密切相關(guān)，從而影響了信息通信技術(shù)外溢和非信息通信技術(shù)外溢。

為了控制信息通信技術(shù)外溢和非信息通信技術(shù)外溢與生產(chǎn)率之間潛在的雙向因果關(guān)系，以及行業(yè)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)政策、企業(yè)管理能力等遺漏變量可能產(chǎn)生的偏誤，本文采用工具變量法(IVE)重新對(duì)式(2)和式(3)進(jìn)行估計(jì)。工具變量的選取原則是，它必須與內(nèi)生變量高度相關(guān)，而與殘差項(xiàng)不相關(guān)。由于滯后一期人均R&D資本存量、信息通信技術(shù)和非信息通信技術(shù)外溢與當(dāng)期值高度相關(guān)，相關(guān)系數(shù)分別為0.994、0.991和0.998；同時(shí)，各行業(yè)的企業(yè)性質(zhì)構(gòu)成可能與技術(shù)外溢水平高度相關(guān)，因此本文選用滯后一期的人均R&D外溢、信息通信技術(shù)外溢、非信息通信技術(shù)外溢以及各行業(yè)的國(guó)有企業(yè)單位數(shù)占比、外資企業(yè)單位數(shù)占比等作為工具變量。若J-test檢驗(yàn)證明工具變量是有效的，且IVE估計(jì)結(jié)果與固定效應(yīng)模型得到的結(jié)果基本一致，說明該變量的內(nèi)生性問題并不嚴(yán)重，此前固定效應(yīng)模型得到的結(jié)果是穩(wěn)定的。

表5 信息通信技術(shù)和非信息通信技術(shù)外溢對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的IVE估計(jì)結(jié)果

注：*、**、***分別表示相關(guān)系數(shù)在0.1、0.05、0.01的水平下顯著；括號(hào)中的數(shù)值為標(biāo)準(zhǔn)差；各模型均采用受約束模型進(jìn)行分析；模型1和模型2分別把信息通信技術(shù)外溢和非信息通信技術(shù)外溢作為潛在的內(nèi)生變量，模型3、模型4、模型5分別把人均R&D投資外溢、信息通信技術(shù)外溢、非信息通信技術(shù)外溢看作潛在的內(nèi)生變量，模型6則同時(shí)將信息通信技術(shù)外溢和非信息通信技術(shù)外溢當(dāng)作潛在的內(nèi)生變量；Hausman內(nèi)生性檢驗(yàn)是卡方統(tǒng)計(jì)值，括號(hào)內(nèi)對(duì)應(yīng)的是概率P值，原假設(shè)為工具變量估計(jì)與FE估計(jì)沒有系統(tǒng)區(qū)別；有效性檢驗(yàn)J-test是工具變量的聯(lián)合F統(tǒng)計(jì)值，括號(hào)內(nèi)對(duì)應(yīng)的是概率P值，原假設(shè)是工具變量均等于零(與殘差項(xiàng)不相關(guān))。

模型1、模型2分別把信息通信技術(shù)外溢和非信息通信技術(shù)外溢作為潛在的內(nèi)生變量，模型3、模型4、模型5分別把人均R&D資本外溢、信息通信技術(shù)外溢和非信息通信技術(shù)外溢看作潛在的內(nèi)生變量，而模型6同時(shí)把信息通信技術(shù)外溢和非信息通信技術(shù)外溢當(dāng)作潛在內(nèi)生變量。從表5的J-test的F統(tǒng)計(jì)值可以看出，所選用的工具變量不能拒絕同時(shí)為零的原假設(shè)，即工具變量與殘差項(xiàng)不相關(guān)。而Hausman內(nèi)生性檢驗(yàn)結(jié)果表明，信息通信技術(shù)外溢和非信息通信技術(shù)外溢的內(nèi)生性并不嚴(yán)重。表5中的6個(gè)模型與此前固定效應(yīng)模型得到的結(jié)果并沒有本質(zhì)的區(qū)別，人均R&D資本存量是各行業(yè)生產(chǎn)率增長(zhǎng)的主要推動(dòng)力，信息通信技術(shù)外溢顯著地促進(jìn)了各行業(yè)的生產(chǎn)率增長(zhǎng)。這驗(yàn)證了此前固定效應(yīng)的結(jié)果是穩(wěn)健的。

五、研究結(jié)論及政策啟示

本文將信息通信技術(shù)作為知識(shí)資本，測(cè)算了行業(yè)的信息通信技術(shù)外溢存量，并基于Los et al.(2000)的生產(chǎn)函數(shù)框架，結(jié)合2002—2013年中國(guó)35個(gè)工業(yè)行業(yè)的面板數(shù)據(jù)，在控制行業(yè)自主R&D的基礎(chǔ)上，實(shí)證分析了信息通信技術(shù)外溢對(duì)中國(guó)生產(chǎn)率增長(zhǎng)的影響效果，得出如下主要研究結(jié)論：(1)信息通信技術(shù)外溢對(duì)各行業(yè)的生產(chǎn)率彈性系數(shù)是0.125，表明顯著促進(jìn)了中國(guó)的生產(chǎn)率增長(zhǎng)；(2)隨著信息通信技術(shù)在中國(guó)的廣泛滲透，信息通信技術(shù)外溢對(duì)各工業(yè)行業(yè)生產(chǎn)效率的促進(jìn)作用得以凸顯。分階段考察可知，2002—2007年信息通信技術(shù)的生產(chǎn)率效應(yīng)并未顯現(xiàn)，后一階段信息通信技術(shù)才顯著促進(jìn)了行業(yè)的生產(chǎn)率；(3)異質(zhì)性效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果表明，行業(yè)自主創(chuàng)新能力對(duì)信息通信技術(shù)外溢具有“替代效應(yīng)”，而國(guó)有企業(yè)占比過高則對(duì)信息通信技術(shù)外溢產(chǎn)生“擠出效應(yīng)”；(4)分位數(shù)回歸結(jié)果表明，信息通信技術(shù)外溢確實(shí)促進(jìn)了生產(chǎn)率的提高，與此同時(shí)，隨著各行業(yè)生產(chǎn)率的提高，信息通信技術(shù)外溢指標(biāo)對(duì)各行業(yè)生產(chǎn)率的促進(jìn)作用表現(xiàn)出先下降后上升的趨勢(shì)，即信息通信技術(shù)外溢與行業(yè)生產(chǎn)率之間存在顯著的非線性關(guān)系。

根據(jù)本文的研究結(jié)論，得到如下的政策啟示：

一是加大信息化基礎(chǔ)設(shè)施投資，完善信息網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，制定信息化相關(guān)的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，為中國(guó)各行業(yè)吸收利用信息通信技術(shù)提供更好的平臺(tái)和環(huán)境。信息通信技術(shù)外溢是中國(guó)工業(yè)行業(yè)生產(chǎn)率增長(zhǎng)的重要源泉，因而政府應(yīng)當(dāng)提高對(duì)信息通信技術(shù)的重視程度，并為各個(gè)工業(yè)行業(yè)吸收利用信息通信技術(shù)提供良好的制度保障。

二是繼續(xù)穩(wěn)步推進(jìn)市場(chǎng)化改革，進(jìn)一步提高各個(gè)工業(yè)行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)水平，從而為各行業(yè)吸收信息通信技術(shù)外溢注入內(nèi)在動(dòng)力源泉。國(guó)有企業(yè)占比過高會(huì)對(duì)信息通信技術(shù)外溢效應(yīng)產(chǎn)生消極作用，因而適當(dāng)降低國(guó)有企業(yè)在各個(gè)工業(yè)行業(yè)的控制力度，轉(zhuǎn)而由市場(chǎng)力量主導(dǎo)行業(yè)發(fā)展，這將會(huì)對(duì)信息通信技術(shù)的擴(kuò)散具有重要意義。

三是繼續(xù)提高中國(guó)各行業(yè)R&D投資的強(qiáng)度，在提升各行業(yè)自主創(chuàng)新能力的同時(shí)，要注重對(duì)外部創(chuàng)新資源的吸收與利用。當(dāng)行業(yè)的創(chuàng)新水平和人力資本水平較高時(shí)，自主創(chuàng)新對(duì)生產(chǎn)率的促進(jìn)作用更大。因而政府應(yīng)當(dāng)重視中國(guó)創(chuàng)新水平較低的工業(yè)行業(yè)自主研發(fā)投入，并為提高各行業(yè)的創(chuàng)新能力提供配套的相關(guān)政策支撐。與此同時(shí)，創(chuàng)新水平較高的行業(yè)往往容易忽視對(duì)外部技術(shù)外溢的吸收利用，不論信息通信技術(shù)還是非信息通信技術(shù)外溢的作用效果均明顯低于創(chuàng)新水平較低的行業(yè)。政府和企業(yè)相關(guān)部門應(yīng)該充分重視這個(gè)問題，要注重對(duì)企業(yè)的信息通信技術(shù)與創(chuàng)新資源的結(jié)合程度進(jìn)行具體分析，密切關(guān)注信息技術(shù)和人工智能的發(fā)展動(dòng)態(tài)，借助信息通信技術(shù)發(fā)展最大化R&D投入的產(chǎn)出效率。