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    ICT投資、裝備制造業(yè)全要素生產(chǎn)率
    ——基于技術(shù)吸收能力異質(zhì)性的量化研究

    2022-05-18 02:49:36
    關(guān)鍵詞:模型

    董 景 榮 蘇 美 文

    (重慶師范大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,重慶 401331)

    一、引言

    現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論的索羅模型認(rèn)為,一個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)最終可歸因于要素增長(zhǎng)和全要素生產(chǎn)率(total factor productivity,TFP)的增長(zhǎng),中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展歷程正是如此。隨著“人口紅利”優(yōu)勢(shì)和有利的金融投資周期逐步消失,想要依靠要素投入拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)持續(xù)高速增長(zhǎng)的模式已成為過去式,中國(guó)經(jīng)濟(jì)有沒有可能再創(chuàng)造一個(gè)奇跡?劉俏(2020)認(rèn)為繼續(xù)保持全要素生產(chǎn)率的增速并非易事,必須要找到中國(guó)全要素生產(chǎn)率增速的源泉:中國(guó)經(jīng)濟(jì)的“再工業(yè)化”及其所需的基礎(chǔ)設(shè)施“新基建”。這提醒我們:工業(yè)產(chǎn)業(yè)需要利用互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)、人工智能等信息與通訊技術(shù)(information and communication technology,ICT)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)變革。

    從資本角度出發(fā),已有研究發(fā)現(xiàn)ICT投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有上升趨勢(shì)的貢獻(xiàn)(Cardona et al,2013年;Inani & Tripathi,2017;郭美晨和杜傳忠,2019),其影響可以分解為替代效應(yīng)和滲透效應(yīng)(蔡躍洲和張鈞南,2015)。那么,ICT與全要素生產(chǎn)率之間是否也存在積極關(guān)系?“生產(chǎn)率悖論”認(rèn)為計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)并不能提高生產(chǎn)率(Jorgenson et al,2008),同時(shí),Kettinger & Grover(1994)、張之光和蔡建峰(2012)和Carr(2003)的結(jié)論也證實(shí)了悖論的存在。但是,隨著技術(shù)的不斷創(chuàng)新,信息技術(shù)更加廣泛深入地融合產(chǎn)業(yè)發(fā)展,也有越來越多的研究發(fā)現(xiàn):ICT對(duì)生產(chǎn)率存在積極顯著的影響(Acharya,2016),其中不乏對(duì)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響(Mitra et al.,2016;肖利平,2018;黃群惠等,2019)。

    從技術(shù)效能出發(fā),ICT以智能制造為突破口,加快信息技術(shù)與制造技術(shù)、產(chǎn)品、裝備融合創(chuàng)新,推廣智能工廠和智能制造模式,全面提升企業(yè)研發(fā)、生產(chǎn)、管理和服務(wù)的智能化水平。而我國(guó)各地區(qū)能多大程度地吸收、運(yùn)用ICT技術(shù)實(shí)現(xiàn)裝備制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展,歸根結(jié)底還取決于自身的吸收能力。因此,僅討論ICT投資對(duì)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生的影響缺乏現(xiàn)實(shí)意義,應(yīng)充分考慮各省技術(shù)吸收能力,明晰充分釋放ICT效能的適配條件。目前已有眾多研究關(guān)注到吸收能力在技術(shù)外溢效能中的作用,如技術(shù)吸收能力對(duì)FDI技術(shù)外溢效果有著決定性作用(賴明勇等,2005),能積極促進(jìn)OFDI逆向技術(shù)溢出(李梅和柳士昌,2012;尹東東和張建清,2016)。但除了韋影(2007)在分析企業(yè)社會(huì)資本影響技術(shù)創(chuàng)新的同時(shí),考慮吸收能力的作用外,很少有研究從資本的角度出發(fā),考慮吸收能力在其中的作用。事實(shí)上,由于各地區(qū)的技術(shù)吸收能力差異,對(duì)ICT投資所帶來的先進(jìn)技術(shù)進(jìn)行有效的學(xué)習(xí)吸收和模仿程度也會(huì)不同,進(jìn)而ICT投資對(duì)各地區(qū)全要素生產(chǎn)率的影響可能也不盡相同。而作為提供技術(shù)裝備的裝備制造業(yè),其生產(chǎn)率水平是各行業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)、技術(shù)進(jìn)步的重要保障(任曙明和呂鐲,2014)。所以,本文將從資本存量的角度,利用門檻模型進(jìn)一步檢驗(yàn)影響ICT對(duì)全要素生產(chǎn)率提升作用的各吸收能力因素的門檻特征,并從人力資本和技術(shù)差距兩個(gè)方面測(cè)算引發(fā)積極提升作用的門檻水平。

    與現(xiàn)有文獻(xiàn)相比,本文的邊際貢獻(xiàn)存在以下幾點(diǎn):(1)研究角度。將裝備制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的分解指標(biāo)和ICT投資進(jìn)行更加細(xì)致地研究,從技術(shù)進(jìn)步、技術(shù)效率兩個(gè)維度揭示ICT投資發(fā)揮作用的路徑和條件;(2)ICT投資的度量。近期文獻(xiàn)有測(cè)算省級(jí)行業(yè)層面的ICT資本投入,其方法是采用各地區(qū)投入產(chǎn)出表中分行業(yè)ICT中間投入占行業(yè)投入之和的比值作為分行業(yè)ICT資本投入強(qiáng)度(謝莉娟等,2020),而本研究基于各地區(qū)投入產(chǎn)出表采用永續(xù)盤存法(PIM)分別從ICT硬件和ICT軟件兩方面對(duì)省級(jí)層面的生產(chǎn)性ICT資本存量進(jìn)行估算,增加估算結(jié)果的合理性;(3)關(guān)于全要素生產(chǎn)率的非線性研究中,已有學(xué)者用網(wǎng)民人口比例、手機(jī)普及率及互聯(lián)網(wǎng)普及率作為門限變量探索以互聯(lián)網(wǎng)或ICT作為核心解釋變量對(duì)全要素生產(chǎn)率的非線性效應(yīng)(郭家堂和駱品亮,2016;Asongu & Acha-Anyi,2020)。但鮮有學(xué)者考慮到ICT促進(jìn)裝備制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展還受其自身技術(shù)吸收能力的影響。本研究從人力資本和技術(shù)差距兩個(gè)維度考慮不同區(qū)域間技術(shù)吸收能力的差異,利用面板門限回歸模型進(jìn)一步考察ICT投資對(duì)裝備制造業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)存在的非線性效應(yīng)。

    二、影響機(jī)制分析

    (一)ICT與全要素生產(chǎn)率

    現(xiàn)有研究基本上證實(shí)了ICT投資能推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。但是,關(guān)于ICT投資對(duì)裝備制造業(yè)全要素生產(chǎn)率提升的研究還缺乏足夠的實(shí)證證據(jù)。理論上講,ICT投資可以通過以下兩個(gè)途徑影響裝備制造業(yè)全要素生產(chǎn)率:第一,ICT投資可以推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步,進(jìn)而提升全要素生產(chǎn)率。ICT技術(shù)除自身具備的普遍適用性、創(chuàng)新互補(bǔ)性及溢出效應(yīng)外,還可以通過提供信息通信技術(shù)交流平臺(tái),突破時(shí)空限制,縮小地域差異。在此過程中,ICT可以不斷促進(jìn)全社會(huì)的人力資本積累和加速要素流動(dòng)速度,減少要素市場(chǎng)扭曲和研發(fā)投入與人力資本錯(cuò)配。實(shí)現(xiàn)人力資本與研發(fā)投入的有效配置推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步(李靜等,2017)。此外,ICT與裝備制造業(yè)的相互融合,使創(chuàng)新互補(bǔ)性和技術(shù)溢出效應(yīng)發(fā)揮作用;存在ICT創(chuàng)新推動(dòng)互補(bǔ)性生產(chǎn)條件優(yōu)化升級(jí)的可能性,并與其他共同投資通過在企業(yè)之間產(chǎn)生互補(bǔ)創(chuàng)新進(jìn)一步改變生產(chǎn)過程,使得生產(chǎn)前沿面向外移動(dòng)(Brynjolfsson,2000;樊茂清等,2012)。第二,ICT可以提高技術(shù)效率,進(jìn)一步提升全要素生產(chǎn)率。ICT與市場(chǎng)深入融合,為市場(chǎng)提供更加對(duì)稱性的信息,加快勞動(dòng)和資本的配置效率。企業(yè)利用ICT技術(shù),能更精確及時(shí)地獲取、傳遞信息,使得決策效率顯著提升。此外,積極運(yùn)用智能制造系統(tǒng),在技術(shù)、產(chǎn)品、模式、業(yè)態(tài)和組織等方面開展全方位的創(chuàng)新,逐步實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)方式的智能化、定制化、柔性化、綠色化和網(wǎng)絡(luò)化,提升裝備制造業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)新優(yōu)勢(shì)。我國(guó)裝備制造業(yè)與ICT技術(shù)融合步伐不斷加快,在激發(fā)“雙創(chuàng)”活力、培育新模式新業(yè)態(tài)、推進(jìn)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革等方面也已初顯成效?;诖?,本文提出:

    假說1:ICT對(duì)裝備制造業(yè)全要素生產(chǎn)率有著不可忽視的正向作用,主要通過技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率兩個(gè)路徑發(fā)揮其作用。

    (二)ICT與人力資本

    眾多學(xué)者從不同角度解釋了技術(shù)吸收能力的構(gòu)成因素,人力資本和技術(shù)差距是目前經(jīng)濟(jì)學(xué)者們公認(rèn)的兩個(gè)決定性因素(劉明霞,2010)。不可忽視的是不同區(qū)域間存在資源稟賦的差異,人力資本作為生產(chǎn)投入要素不僅對(duì)產(chǎn)出有著直接的水平效應(yīng),還可以促進(jìn)各地區(qū)對(duì)ICT技術(shù)的吸收、學(xué)習(xí)、模仿或?qū)嵤3匾曌鳛樾畔⒓夹g(shù)傳播和應(yīng)用主體的人力資本的區(qū)域差異外,尤其重視ICT投資對(duì)裝備制造業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的影響,這可能會(huì)隨著人力資本水平的不同而呈現(xiàn)非線性效應(yīng)。如果某地區(qū)人力資本水平較低,那么該地區(qū)勞動(dòng)力的文化水平和信息素養(yǎng)不高,他們應(yīng)用裝備制造業(yè)信息資源和信息技術(shù)的能力也就越欠缺。受自身文化素質(zhì)低的限制,勞動(dòng)力很難利用網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)發(fā)布和搜集產(chǎn)品信息,更無法實(shí)現(xiàn)對(duì)裝備制造業(yè)信息技術(shù)的深層次應(yīng)用,從而阻礙裝備制造業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)。反之,如果某地區(qū)有較高的人力資本水平,該地區(qū)的勞動(dòng)力能更有效地學(xué)習(xí)信息通信技術(shù),從而促進(jìn)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)?;诖耍疚奶岢觯?/p>

    假說2:ICT投資對(duì)裝備制造業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的影響會(huì)隨著自身技術(shù)吸收能力的不同而呈現(xiàn)非線性效應(yīng),表現(xiàn)為ICT對(duì)全要素生產(chǎn)率的提升作用會(huì)隨著人力資本水平的提高而越來越明顯。

    (三)ICT與技術(shù)差距

    同樣,技術(shù)差距之所以影響ICT對(duì)全要素生產(chǎn)率的提升主要是因?yàn)樗绊慖CT技術(shù)吸收的潛力、效果及應(yīng)用動(dòng)力。一方面技術(shù)差距越大,技術(shù)落后地區(qū)的企業(yè)學(xué)習(xí)、利用ICT技術(shù)的空間就越大,進(jìn)而提升裝備制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率;另一方面技術(shù)差距過大時(shí),落后地區(qū)缺乏消化吸收、學(xué)習(xí)模仿ICT技術(shù)的能力,進(jìn)而ICT投資對(duì)裝備制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升效果有限;此外,ICT投資體現(xiàn)的是ICT產(chǎn)業(yè)的資本投入強(qiáng)度和服務(wù)水平高低,通過構(gòu)建信息平臺(tái),改變企業(yè)融入的競(jìng)爭(zhēng)氛圍。競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境的改變會(huì)對(duì)不同技術(shù)差距地區(qū)企業(yè)的創(chuàng)新動(dòng)力產(chǎn)生不同程度影響,即不同技術(shù)差距地區(qū)的企業(yè)對(duì)ICT的應(yīng)用動(dòng)力有所不同。更少的同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)和供應(yīng)鏈內(nèi)的企業(yè)合作,使得落后地區(qū)企業(yè)更有可能利用ICT模仿和改進(jìn)技術(shù)達(dá)到對(duì)先進(jìn)地區(qū)企業(yè)的趕超,更有動(dòng)力利用ICT更新設(shè)備、管理理念,提高效率。而對(duì)于先進(jìn)地區(qū)企業(yè)來說,由于自身技術(shù)水平較前沿、企業(yè)之間技術(shù)差距不大及落后地區(qū)企業(yè)的追趕,從而加劇先進(jìn)地區(qū)企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度。使得先進(jìn)地區(qū)企業(yè)不得不以更強(qiáng)的動(dòng)力利用ICT技術(shù)創(chuàng)新和研發(fā)新一代的專利技術(shù)以有利競(jìng)爭(zhēng)和追趕,樹立競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)及獲取超額利潤(rùn)。鑒于此,本文提出:

    假說3:由于存在技術(shù)吸收能力差異,ICT投資對(duì)裝備制造業(yè)全要生產(chǎn)率的非線性作用還表現(xiàn)為隨著技術(shù)差距的縮小而越來越明顯。

    三、省級(jí)ICT生產(chǎn)性資本存量估算

    (一)估算框架

    永續(xù)盤存法(PIM)的非傳統(tǒng)途徑應(yīng)用的中間過程有關(guān)于生產(chǎn)性資本存量的測(cè)算,這種測(cè)算方法在國(guó)外得到廣泛使用。首先,資本存量總額Kit公式表達(dá)為:

    (1)

    其中,Kit表示i省在t時(shí)期的資本存量,T表示資產(chǎn)使用年份,Iit表示固定資本形成總額,Rit表示重置需求,Rit=Ki,t-1×δ;δ為折舊率。Siτ表示τ時(shí)期固定資產(chǎn)投資的殘值率,由退役模式確定。考慮到ICT資本品的特性,選擇鐘形退役更加合理。

    (2)

    (3)

    基于以上公式,深入考慮資本在使用過程中的效率損失和磨損,篩選符合資產(chǎn)效率實(shí)際損失情況的“年齡—效率”函數(shù)。將其轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)效率單位的生產(chǎn)性資本存量。參考國(guó)內(nèi)外理論實(shí)踐,本研究考慮雙曲線函數(shù):

    (4)

    其中,d0表示初始年份相對(duì)效率,默認(rèn)為1。β表示斜率,根據(jù)相關(guān)研究和已有假設(shè),將ICT軟件和硬件設(shè)為0.5。通過對(duì)不同役齡階段的投資序列進(jìn)行加總,得出標(biāo)準(zhǔn)效率單位的ICT生產(chǎn)性資本存量:

    (5)

    (二)相關(guān)指標(biāo)構(gòu)建

    1.統(tǒng)計(jì)范圍界定

    OECD將信息通訊技術(shù)(ICT)定義為“旨在通過電子手段(包括傳輸和顯示)實(shí)現(xiàn)或?qū)崿F(xiàn)信息處理和通信功能的產(chǎn)品”,主要由硬件和軟件組合而成。在中國(guó)經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類(GB/T 4754—2017)中,硬件對(duì)應(yīng)于我國(guó)的計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè),軟件對(duì)應(yīng)于我國(guó)服務(wù)業(yè)信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)。

    2.投資序列

    由于全社會(huì)固定資產(chǎn)投資是不包含計(jì)算機(jī)軟件等無形生產(chǎn)資產(chǎn)方面的支出,因此選用固定資本形成總額作為測(cè)算資本存量的投資序列(許憲春,2010)。省級(jí)層面的投資序列,可以通過各省投入產(chǎn)出表得出ICT制造業(yè)和ICT服務(wù)業(yè)的固定資本形成總額數(shù)據(jù)。但投入產(chǎn)出表不是每年編制,需要對(duì)間隔年份的數(shù)據(jù)進(jìn)行估算,借鑒筱崎彰彥(2003)和孫川(2013)的做法。如表1。

    表1 估計(jì)投資序列的方法步驟

    考慮數(shù)據(jù)的可得性,本研究的產(chǎn)值由ICT制造業(yè)和軟件信息服務(wù)業(yè)的業(yè)務(wù)收入衡量,全國(guó)ICT服務(wù)業(yè)的進(jìn)口數(shù)據(jù)由我國(guó)國(guó)際收支平衡表中計(jì)算機(jī)和信息服務(wù)的借方數(shù)據(jù)表示。由于省級(jí)層面沒有更多年份的投入產(chǎn)出延長(zhǎng)表,所以本研究對(duì)投資序列數(shù)據(jù)進(jìn)行外推,通過以上數(shù)據(jù)和方法,估算出2007—2016年我國(guó)各省的ICT制造業(yè)和服務(wù)業(yè)的資本存量。

    3.資產(chǎn)使用年限、折舊率與價(jià)格指數(shù)

    據(jù)相關(guān)學(xué)者研究,將ICT軟件、ICT制造業(yè)的使用年限分別確定為5年和8年。綜合各國(guó)對(duì)硬件和軟件折舊率的衡定,將硬件折舊率確定為0.315,軟件折舊率定為0.369。此外,資本存量的估算,還需要對(duì)每年投資序列進(jìn)行價(jià)格指數(shù)平減使其有可比性。用固定資產(chǎn)價(jià)格指數(shù)進(jìn)行平減,不符合ICT資本品的“摩爾定律”。所以采用美國(guó)BEA官網(wǎng)上公布的ICT硬件和軟件的價(jià)格指數(shù)對(duì)每年投資序列進(jìn)行平減。

    4.基期資本存量

    估算初期資本存量的方法:整體法、倒推法、增長(zhǎng)率法。整體法未考慮資本折舊,導(dǎo)致基期資本存量的高估;倒推法對(duì)早期數(shù)據(jù)的完整性和可獲得性要求高而難以滿足,故這兩種方法都排除而選擇增長(zhǎng)法。增長(zhǎng)法的具體公式如下:

    (8)

    四、變量、數(shù)據(jù)與模型

    (一)變量與數(shù)據(jù)說明

    1.被解釋變量的測(cè)算

    被解釋變量是裝備制造業(yè)各省份全要素生產(chǎn)率(TFP)及其分解項(xiàng)技術(shù)效率(EFF)、技術(shù)進(jìn)步(TECH)。運(yùn)用以產(chǎn)出導(dǎo)向可變規(guī)模報(bào)酬的DEA-Malmquist模型和軟件DEAP2.1測(cè)算以上被解釋變量。

    由于裝備制造業(yè)細(xì)分行業(yè)進(jìn)行了多次微調(diào),所以將2011版“汽車制造業(yè)”和“鐵路、船舶、航天航空和其他運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)”數(shù)據(jù)合并處理。然后將裝備制造業(yè)各細(xì)分行業(yè)對(duì)應(yīng)的投入產(chǎn)出變量對(duì)應(yīng)著省份和年份進(jìn)行加總,最終形成裝備制造業(yè)2007—2016年的分省份的面板數(shù)據(jù)。對(duì)于產(chǎn)出變量的選擇常分為工業(yè)增加值和工業(yè)總產(chǎn)值兩種。由于工業(yè)增加值考慮了中間投入部分,作為產(chǎn)出變量更具代表性。但2008年以后《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》不再公布分行業(yè)增加值數(shù)據(jù),這里參照王衛(wèi)和綦良群(2017)的方法:2000—2007年裝備制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的工業(yè)增加值在工業(yè)總產(chǎn)值占比變化不大,故采用2000—2007年的平均比重估算2008年以后的工業(yè)增加值;自2012年開始,裝備制造業(yè)細(xì)分行業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值不再公布,改為對(duì)工業(yè)銷售產(chǎn)值的統(tǒng)計(jì),這里假定工業(yè)總產(chǎn)值與工業(yè)銷售產(chǎn)值增長(zhǎng)率相同,進(jìn)而估算出2012—2016年的工業(yè)總產(chǎn)值;最終估算出2007—2016年的產(chǎn)出變量工業(yè)增加值。考慮到數(shù)據(jù)可得性,用總資產(chǎn)和裝備制造業(yè)年平均從業(yè)人員衡量資本和勞動(dòng)兩個(gè)投入變量。為了消除價(jià)格因素的影響,分別用出廠價(jià)格指數(shù)、固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)對(duì)工業(yè)增加值及總資產(chǎn)進(jìn)行平減。

    由于DEA-Malmquist指數(shù)法測(cè)算出來的裝備制造業(yè)全要素生產(chǎn)率是以相鄰兩期數(shù)據(jù)作為對(duì)比而來的環(huán)比指數(shù),只能反映短期內(nèi)變化而不能反映長(zhǎng)期變化,若直接代入測(cè)算可能帶來結(jié)果偏差。因此構(gòu)造以基期年份為基準(zhǔn)的累積全要素生產(chǎn)率指數(shù),即將各省年度環(huán)比指數(shù)進(jìn)行累乘,其分解的兩個(gè)指數(shù)(TECH、EFF)也做類似處理。計(jì)算公式如下:

    (9)

    2.解釋變量

    縱觀已有文獻(xiàn),信息通訊技術(shù)(ICT)的度量指標(biāo)包括網(wǎng)站數(shù)目、國(guó)際互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)、人均移動(dòng)電話數(shù)、信息化綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系等。其次就是直接對(duì)ICT資本存量的估計(jì),這種做法的好處在于將ICT資本從總量資本中剝離出來,能進(jìn)行更加準(zhǔn)確地區(qū)分相較于其他生產(chǎn)要素的不同,更好地體現(xiàn)ICT的發(fā)展現(xiàn)狀與未來趨勢(shì)。

    3.門限變量

    一個(gè)地區(qū)的教育投資水平從一定程度上反映該地區(qū)的人力資本水平,故用各地區(qū)財(cái)政教育經(jīng)費(fèi)占GDP比重作為對(duì)人力資本(Human)的衡量。另外技術(shù)差距的度量常以前沿國(guó)的全要素生產(chǎn)率/中國(guó)全要素生產(chǎn)率,一般前沿國(guó)選擇美國(guó)的全要素生產(chǎn)率作為技術(shù)前沿(李蕾蕾等,2018)。但這樣的方法不可避免地存在著依照經(jīng)驗(yàn)選擇前沿面,而忽視數(shù)據(jù)本身的選擇。DEA方法生成一個(gè)非參數(shù)分段曲面,評(píng)估出技術(shù)效率水平,即決策單元到技術(shù)前沿的距離,與技術(shù)差距的含義是一樣的。因此利用數(shù)據(jù)包絡(luò)方法(DEA)測(cè)度投入產(chǎn)出技術(shù)效率衡量技術(shù)差距,這里的投入產(chǎn)出變量的選擇,和上文計(jì)算裝備制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的變量一樣。由于實(shí)際生產(chǎn)條件時(shí)常不符合規(guī)模報(bào)酬不變的假設(shè)條件,因此對(duì)技術(shù)效率(TE)的測(cè)算選擇DEA-BCC模型。為了更加直觀衡量技術(shù)差距(Tgap),其測(cè)算方法為:Tgap=1-TE。

    4.控制變量

    全要素生產(chǎn)率作為國(guó)家和地區(qū)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)增長(zhǎng)和發(fā)展的決定性力量,其增長(zhǎng)因素眾多,包括研發(fā)、貿(mào)易、ICT(Franz et al.;2020)、人力資本、工業(yè)化、國(guó)有企業(yè)比重、投資率(徐盈之和趙豫,2007)、行業(yè)出口值、FDI、制度變量、信息基礎(chǔ)設(shè)施(李春頂,2009)等。綜上,TFP的影響因素考慮以下三類:一、貿(mào)易(EX)和對(duì)外開放(FDI)。以裝備制造業(yè)規(guī)模以上出口交貨值占規(guī)模以上主營(yíng)業(yè)務(wù)收入和實(shí)際外商直接投資占GDP比重作為貿(mào)易和對(duì)外開放的代理變量;二、制度背景(SO)。采用各地區(qū)國(guó)有全社會(huì)固定資產(chǎn)投資在全社會(huì)固定資產(chǎn)投資中所占的比重作為制度背景;三、科技創(chuàng)新(RD)與人力資本(Human),采用各地區(qū)的研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出作為當(dāng)期R&D支出的衡量,并借鑒朱平芳和徐偉民(2003)的方法對(duì)其進(jìn)行處理;教育提高了人力資本,故用各地區(qū)財(cái)政教育經(jīng)費(fèi)占GDP比重作為對(duì)人力資本的衡量。(以上數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》、EPS數(shù)據(jù)庫(kù)、CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù))

    (二)模型

    為了消除異方差影響以及縮小數(shù)量級(jí),將所有變量取自然對(duì)數(shù)。本文構(gòu)建的回歸模型如下所示:

    lnYi,t=β0+β1lnICTi,t+βClnControlsi,t+fi+εi,t

    (10)

    其中,i表示各省份,t表示年份,Y表示被解釋變量,在后文的計(jì)量分析中分別代入全要素生產(chǎn)率變量(TFP)、技術(shù)進(jìn)步變量(TECH)、技術(shù)效率變量(EFF),ICT表示信息通信技術(shù),Controls表示控制變量,fi表示非觀測(cè)的個(gè)體固定效應(yīng),εi,t表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。從人力資本和技術(shù)差距門限效應(yīng)角度,進(jìn)一步檢驗(yàn)ICT投資在不同技術(shù)吸收能力條件下對(duì)全要素生產(chǎn)率的呈現(xiàn)的非線性影響,在(10)式的基礎(chǔ)上構(gòu)建門限模型:

    lnYi,t=β0+β1lnICTi,tI(qi,t≤γ)+β2lnICTi,tI(qi,t>γ)+βClnControlsi,t+εi,t

    (11)

    其中,I(·)為指示函數(shù),括號(hào)內(nèi)的條件滿足時(shí)取值1,反之為0;qi,t為門限變量,在后文的計(jì)量分析中帶入人力資本(Human)和技術(shù)差距(Tgap);γ為特定的門檻值;(11)式為單門限模型,本研究將依據(jù)門限效應(yīng)檢驗(yàn)確定為幾重門限模型。

    五、實(shí)證結(jié)果分析

    (一)基本回歸分析

    表2報(bào)告了模型的基本回歸結(jié)果。其中模型1報(bào)告的是混合回歸面板模型,模型2報(bào)告的是固定效應(yīng)。F統(tǒng)計(jì)量為0,即相較于混合回歸模型研究采用固定效應(yīng)模型效果更佳。以下分析針對(duì)模型2展開。

    根據(jù)我們?cè)?10)式中的規(guī)范,我們研究了ICT投資對(duì)全要素生產(chǎn)率及其分解項(xiàng)的影響。表2顯示,ICT投資對(duì)于裝備制造業(yè)全要素生產(chǎn)率及其分解項(xiàng)技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率的回歸系數(shù)分別為0.108 0、0.066 4、0.041 8,其中全要素生產(chǎn)率及技術(shù)進(jìn)步項(xiàng)均通過了1%水平顯著性檢驗(yàn),技術(shù)效率項(xiàng)通過了10%水平顯著性檢驗(yàn),表明加大ICT投資能夠促進(jìn)裝備制造業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng),假說1得到了驗(yàn)證。從影響程度來看,ICT投資對(duì)技術(shù)進(jìn)步指數(shù)(0.066 4)的影響要大于技術(shù)效率指數(shù)(0.041 8)。表明實(shí)踐過程中,加大ICT投資更有助于ICT產(chǎn)業(yè)與裝備制造業(yè)深入融合,使創(chuàng)新互補(bǔ)性和技術(shù)溢出效應(yīng)發(fā)揮作用,進(jìn)而有效地提高技術(shù)進(jìn)步指數(shù)。也印證了ICT投資能夠激發(fā)裝備制造業(yè)創(chuàng)新主體的積極性,消除個(gè)體之間的信息不對(duì)稱。因受自身主觀管理經(jīng)驗(yàn)、企業(yè)管理能力等因素影響,ICT投資對(duì)技術(shù)效率促進(jìn)作用要稍弱一些。

    表2 ICT投資對(duì)全要素生產(chǎn)率及其分解指標(biāo)的OLS和FE回歸結(jié)果

    (二)技術(shù)吸收能力對(duì)ICT投資效用發(fā)揮的影響

    首先對(duì)(11)式模型進(jìn)行門限效應(yīng)檢驗(yàn),以此來確定門限模型的具體設(shè)定形式。設(shè)定自舉400次迭代,依次搜尋400個(gè)樣本點(diǎn)得到模擬分布。分別以人力資本(Human)和技術(shù)差距(Tgap)為門限變量進(jìn)行回歸。檢驗(yàn)結(jié)果如表3顯示,可以看出Human和Tgap對(duì)應(yīng)的單門限檢驗(yàn)可以在5%顯著性水平下拒絕模型不存在門限值的原假設(shè);雙門限檢驗(yàn)在10%顯著性水平下拒絕模型存在單一門限的原假設(shè)。最終,三門限檢驗(yàn)結(jié)果表明人力資本和技術(shù)差距對(duì)應(yīng)的模型在10%顯著性水平下均存在兩個(gè)門限值。因此,模型設(shè)定為雙門限模型:

    lnYi,t=β0+β1lnICTi,tI(qi,t≤γ1)+β2lnICTi,tI(γ1≤qi,t<γ2)+β3lnICTi,tI(qi,t≥γ2)+βClnControlsi,t+εi,t (12)

    表4為以人力資本和技術(shù)差距作為門限變量的回歸結(jié)果。模型3是以人力資本為門限變量,模型4是以技術(shù)差距為門限變量,被解釋變量為lnTFP。從模型3的回歸結(jié)果可以看出,當(dāng)?shù)貐^(qū)處在低人力資本水平區(qū)間(0, 0.046 2)時(shí),我們定義該階段為低技術(shù)吸收能力階段,在該階段,隨著人力資本水平的提升,ICT有效促進(jìn)裝備制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升;當(dāng)進(jìn)入人力資本水平中級(jí)階段(0.046 2, 0.068 2)時(shí),ICT對(duì)裝備制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升效用繼續(xù)發(fā)揮作用,并且提升趨勢(shì)更加明顯;對(duì)于高人力資本水平階段(0.068 2, 1),提升趨勢(shì)更進(jìn)一步的大幅度的上升,假說2得到了驗(yàn)證。從模型4的回歸結(jié)果看,當(dāng)技術(shù)差距較小時(shí)(Tgap<0.003 0),回歸系數(shù)為正,并且在三個(gè)階段中系數(shù)最大,表明先進(jìn)地區(qū)更具有潛力和動(dòng)機(jī)利用吸收、學(xué)習(xí)模仿ICT技術(shù),并且效果更加顯著;當(dāng)技術(shù)差距變大時(shí)(0.003 0≤Tgap<0.438 0),ICT仍然對(duì)全要素生產(chǎn)率有提升作用,但這種提升作用有所減弱;當(dāng)技術(shù)差距擴(kuò)大到一定程度時(shí)(Tgap≥0.438 0),ICT對(duì)全要素生產(chǎn)率的提升作用就更弱,表明落后地區(qū)仍然有動(dòng)機(jī)利用信息通訊技術(shù)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展,但受限于自身技術(shù)能力,其提升效果弱于先進(jìn)地區(qū),假說3得到了驗(yàn)證。

    表4 不同技術(shù)吸收能力下ICT投資的效用發(fā)揮

    (三)穩(wěn)健型檢驗(yàn)與內(nèi)生性

    1.地區(qū)差異分析

    將我國(guó)劃分為東部、中部和西部(香港、澳門、臺(tái)灣地區(qū)不納入本文統(tǒng)計(jì)和分析)。東部地區(qū)包括:北京、福建、廣東、海南、河北、江蘇、遼寧、山東、上海、天津、浙江;中部地區(qū)包括:安徽、河南、黑龍江、湖北、湖南、吉林、江西、內(nèi)蒙古、山西;西部地區(qū)包括:甘肅、廣西、貴州、寧夏、陜西、四川、新疆、云南、重慶。由于寧夏、西藏?cái)?shù)據(jù)缺失嚴(yán)重,故不考慮在內(nèi)。本研究進(jìn)一步探究ICT投資對(duì)全要素生產(chǎn)率及分解項(xiàng)的作用是否存在地區(qū)差異,同時(shí)也驗(yàn)證本研究的研究假設(shè)是否穩(wěn)健。表5為地區(qū)差異的回歸結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn):整體上,ICT投資對(duì)東中西的裝備制造業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)均有提升作用并存在差異性,其中對(duì)東部地區(qū)的提升作用高于中部和西部,除技術(shù)進(jìn)步項(xiàng)外對(duì)西部地區(qū)的提升作用最弱;這樣的結(jié)果和前文研究結(jié)果相差不大,進(jìn)一步證實(shí)了結(jié)論的可靠性。

    表5 地區(qū)差異回歸結(jié)果

    2.穩(wěn)健性分析

    由于考慮到ICT投資估算誤差給實(shí)證結(jié)果帶來的影響,我們?cè)俅螌?duì)時(shí)間段2007—2012年和2013—2016年的樣本數(shù)據(jù)分別進(jìn)行回歸。表6實(shí)證結(jié)果顯示,兩個(gè)時(shí)間段對(duì)應(yīng)的回歸均是顯著且為正的,除回歸系數(shù)有所波動(dòng)外和前文分析得出的結(jié)論相差不大,一定程度上緩解了對(duì)于變量估計(jì)誤差造成的實(shí)驗(yàn)結(jié)果不可信的問題。

    表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)回歸結(jié)果

    3.內(nèi)生性修正

    為了分析因果關(guān)系中的主因,我們采用lnICT的滯后期作為核心解釋變量進(jìn)行回歸分析,其邏輯是當(dāng)期的全要素生產(chǎn)率對(duì)lnICT滯后期的影響幾乎全無,若lnICT的滯后期對(duì)當(dāng)期全要素生產(chǎn)率及其分解項(xiàng)仍然存在著前文所分析的對(duì)應(yīng)關(guān)系,說明在雙向因果關(guān)系中,主因是ICT投資。表7-①對(duì)應(yīng)的固定效應(yīng)模型結(jié)果顯示,滯后期lnICT對(duì)全要素生產(chǎn)率及其分解項(xiàng)依舊顯著,說明ICT投資是主因。

    為了穩(wěn)健起見,選擇工具變量法對(duì)內(nèi)生性問題進(jìn)一步討論,參照眾多學(xué)者的做法,將核心解釋變量lnICT的滯后一期作為當(dāng)期lnICT的工具變量進(jìn)行回歸,考慮到異方差以及內(nèi)生變量與工具變量之間的相關(guān)性比較高的情況下,使用以lnICT的滯后一期作為工具變量的GMM矩陣估計(jì)法存在一定的合理性。估計(jì)結(jié)果見表7-②,在技術(shù)進(jìn)步項(xiàng)lnTECH模型中,相比前文基礎(chǔ)回歸結(jié)果發(fā)現(xiàn)lnICT系數(shù)有所下降,但差別不大。對(duì)其結(jié)果進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn),D-W-H和WaldF統(tǒng)計(jì)量結(jié)果顯示內(nèi)生性不顯著。對(duì)技術(shù)效率lnEFF模型進(jìn)行內(nèi)生檢驗(yàn),同樣內(nèi)生性不顯著。但全要素生產(chǎn)率lnTFP的內(nèi)生性檢驗(yàn)結(jié)果,出現(xiàn)了D-W-H和WaldF統(tǒng)計(jì)量在10%顯著性水平下顯著,說明此模型內(nèi)生性顯著。可見,全要素生產(chǎn)率對(duì)ICT投資也有著一定的影響。對(duì)比①固定模型和②GMM模型結(jié)果,被解釋變量lnTECH和lnTFP的lnICT系數(shù)都有所下降,而lnEFF的系數(shù)卻略有提高,系數(shù)符號(hào)均無改變,依然顯著。由此可見,考慮了內(nèi)生性問題后,得出ICT投資對(duì)全要素生產(chǎn)率及其分解項(xiàng)有著顯著的促進(jìn)作用,這一結(jié)論和上文回歸得出的結(jié)果是一致的。

    表7 內(nèi)生性問題分析回歸結(jié)果

    六、結(jié)論與啟示

    本研究分析了ICT投資對(duì)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的作用機(jī)理。利用2007—2016年中國(guó)裝備制造業(yè)行業(yè)省級(jí)面板數(shù)據(jù),實(shí)證考察了ICT在不同吸收能力下的效用發(fā)揮,得出如下結(jié)論:第一,在樣本期間,ICT投資對(duì)中國(guó)裝備制造業(yè)的技術(shù)進(jìn)步有著顯著促進(jìn)作用,對(duì)裝備制造業(yè)的技術(shù)效率也有著顯著的正向促進(jìn)作用,總體上ICT投資對(duì)技術(shù)進(jìn)步推動(dòng)型的裝備制造業(yè)全要生產(chǎn)率有著顯著促進(jìn)作用。第二,由于存在人力資本和技術(shù)差距門限值,ICT投資對(duì)全要素生產(chǎn)率促進(jìn)作用是非線性的。實(shí)證發(fā)現(xiàn),ICT投資對(duì)全要素生產(chǎn)率促進(jìn)作用在人力資本角度上存在兩個(gè)門限值,分別是0.046 2、0.068 2;在技術(shù)差距角度下也存在兩個(gè)門限值,分別是0.003、0.438。即在不同的吸收能力水平下,ICT投資對(duì)全要素生產(chǎn)率提升存在異質(zhì)性作用,表現(xiàn)為ICT投資回歸系數(shù)在門檻值兩端均顯著且為正。隨著人力資本水平的提升,促進(jìn)作用的提升幅度越來越大;隨著技術(shù)差距的不斷擴(kuò)大,促進(jìn)作用的提升幅度越來越小。

    為此,應(yīng)加快ICT在裝備制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈各個(gè)環(huán)節(jié)的推廣和應(yīng)用力度,宣傳和普及相關(guān)技術(shù)知識(shí)和操作過程,為提高裝備制造業(yè)全要素生產(chǎn)率增勢(shì)賦能。同時(shí),重視裝備制造業(yè)管理知識(shí)、技能的提高與運(yùn)用。注重互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字技術(shù)、人工智能等信息通信技術(shù)的可得性與協(xié)同性。在各省市地區(qū)加快落實(shí)信息與通信基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)以擴(kuò)展裝備制造業(yè)生產(chǎn)的可行性邊界,使ICT以低成本觸達(dá)社會(huì)各階層,為各產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的創(chuàng)新提供基礎(chǔ),促使技術(shù)更好地為裝備制造業(yè)生產(chǎn)服務(wù)。此外,ICT投資與各區(qū)域技術(shù)吸收能力相互耦合之后共同作用于裝備制造業(yè)全要素生產(chǎn)率,即ICT投資是否能夠有效促進(jìn)裝備制造業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng),還受到各省人力資本和技術(shù)差距的制約。因此,為了提高ICT投資對(duì)裝備制造業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的促進(jìn)作用,不能單純依靠盲目加大ICT投資,而應(yīng)該為ICT發(fā)展提供良好的技術(shù)消化吸收和推廣的環(huán)境,重點(diǎn)是加強(qiáng)人力資本水平低和技術(shù)差距大的地區(qū)利用ICT實(shí)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步的應(yīng)用動(dòng)機(jī),推進(jìn)“再工業(yè)化”和“新基建”落地。

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