出口贸易、人力资本与中国全要素生产率

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摘 要 ：通过构建出口贸易、人力资本对全要素生产率影响的模型,利用动态面板数据的GMM回归方法进行实证检验,发现中国出口行业存在要素配置效应,其中制成品出口的要素配置效应大于初级产品出口的要素配置效应.中国出口产业技术水平高于非出口行业,对非出口行业产生了技术外溢,人力资本对中国全要素生产率增长具有正向作用,但因其与出口产业发展不相匹配,出口行业不能通过人力资本水平的提升促进全要素生产率的增长.

关 键 词 ：出口贸易；技术外溢；全要素生产率；人力资本

文章编号：2095-5960（2013）06-0017-05；中图分类号：F015；文献标识码：A

一、引言

出口拉动经济增长的途径可以分为两条：一条为需求拉动,即通过出口需求带动产出增长.传统的关于经济增长贡献率的分析中,消费和投资的贡献度大于净出口的贡献度,但由于净出口与消费、投资之间存在相关关系,传统的分解模型存在局限性,林毅夫等（2003）[1]从需求角度分析,我国净出口每增长10%,能拉动经济增长1%.另一条为供给拉动,即通过提高资本存量或技术进步来提高经济增长.从一国经济长期可持续增长而言,是否取得技术进步是关键的因素,尤其我国经济高速增长是建立在粗放和低成本基础之上,技术进步的重要性不言而喻,我国出口多年来持续增长,其对技术进步的贡献如何,对长期经济增长有何帮助,是需要认真考虑的问题.

技术进步一方面靠自主创新,一方面靠吸收引进,而出口可以通过多种途径推动技术进步,如Feder（1982）[2]通过构建出口部门与非出口部门的两部门模型,探讨了出口贸易对经济增长的影响机制,为出口作用于经济增长的机制探索了道路.Levin和 Raut （1999）[3] 以Feder（1982）[2]模型为基础,通过建立内生增长模型,将出口贸易依存度、出口额和人力资本引入模型,认为如果出口部门的生产效率高于非出口部门,能够吸引资源向出口部门流动,起到优化资源配置,提高技术水平的作用,同时出口部门先进管理、先进技术等通过正外部性传导到非出口企业,将提高非出口企业的技术水平.Raberto Alvarez and Ricardo Lopez（2006）[4]认为出口通过技术外溢与前后产业来提高相关产业技术进步水平.

很多学者对出口和技术进步的关系进行实证检验,出口促进技术进步的假设并未获得一致支持,如Rodrik（1999）[5]和Panagariya（2000）[6]认为出口的技术外溢效应不显著.包群等（2003）[7]认为出口额占GDP比重对全要素生产率的作用为负,意味着出口部门并没有使用比非出口部门更先进的技术,对长期经济增长不利.另外无论是制成品出口部门还是初级品出口部门,均没有通过自身相对要素生产率的提高,从而对经济增长产生正向促进作用.Claire Economidou and Antu Panini Murshid（2007）[8]通过分析12个经合组织国家1978—1997年期间的贸易量与TFP增长的关系,认为总体而言贸易对生产率增长有一个积极的影响,但是这种效应是相当小的.关兵（2009）[9]利用Levin和 Raut （1999） 提出的模型,对出口额、出口依存度、人力资本是否影响地区全要素生产率进行检验.发现出口额未能影响全要素生产率,出口依存度影响全要素生产率,人力资本对全要素生产率的影响也比较明显.

有的文章比较关注出口影响技术进步的传导变量,许和连等（2006）[10]认为贸易开放度主要通过影响人力资本水平影响全要素生产率.刘正良和刘厚俊（2008）[11]认为外溢效应的获得主要不是依靠出口部门的高要素生产率效应,而是通过出口贸易对相关产业带来的外部经济效应.王庆石等（2009）[12]利用Feder的两部门模型,将出口的外部经济效应和要素生产率差别效应作为技术外溢效应,认为我国只有东部的出口产生了正的技术外溢效应,中西部的出口部门生产了负的技术外溢效应,造成出口在东中西部差别的原因是各地区的吸收能力不同.叶明确和方莹（2013）[13]运用面板数据分位数回归方法进行实证检验,发现只有当全要素生产率大小与出口贸易方式相匹配时,出口贸易才会对全要素生产率增长产生显著的促进作用.

现有文献在研究出口通过人力资本对全要素生产率的影响时,主要是在回归模型中设置出口结构（或贸易开发度）与人力资本的交互项来分析,这种做法只能分析出口的要素配置效应,不能分析出口的技术效应如人力资本结合的效果,而且出口的要素配置效应主要体现在非出口行业向出口行业转变上,这个过程中人力资本的作用不大,而出口的技术外溢效应主要体现在出口行业较先进的技术通过某种渠道传导给非出口行业,这个过程中人力资本发挥的作用比较大,因此本文将人力资本与技术外溢效应相结合,采用GMM方法进行回归,提高了回归结果的可靠性.[14]

二、理论模型

三、样本说明与变量选取

(一)样本说明

本文以除西藏、青海和海南的27个内地省份（含直辖市和自治区,以下简称省份）为样本,由于重庆市成立时间较短,故将重庆数据并入四川.时间段选取1992年至2010年（1992年为中国市场化改革的代表性年份）.由于模型（4）是一个动态面板模型,要求面板数据是短面板,即数据属于大N小T类型,本文将1992—2010年的18年分为6个阶段,每3年为一个阶段,每个解释变量为三年的平均值.样本描述统计量见表1.

但自从2006年以后,有的省份在个别年份未公布初级产品和制成品的出口额,其中北京、云南2006—2010年数据缺失,内蒙古2008—2010年数据缺失,山东2009年数据缺失,湖北2009年数据缺失,广西2007—2010年数据缺失,四川2006年数据缺失,贵州2008年数据缺失,甘肃2007—2010年数据缺失,宁夏2005—2010年数据缺失.对于缺失的数据,本文根据联合国《国际贸易标准》的五大类分类法,即初级产品分为食品、饮料、农矿原料、动植物油脂和燃料,在缺失数据省份的统计年鉴中出口贸易中的相关明细数据汇总进行近似替代,如用活动物及动物产品、植物产品、动、植物油脂及分解产品、精制的食用、食品、饮料、酒及醋、烟草及烟草代品的制品和矿产品的出口额相加,经过对比公布相关年份的数据,该方法的误差较小.对于在公开的数据中找不到明细数据的,用插值法填充,相应的制成品出口额用当年出口额减去初级产品出口额获得. 四、经验分析与解释

模型（4）中存在内生性问题,不适合采用混合最小二乘法（Pooled OLS）,由于存在动态面板偏差（dynamic panel bias）,组内估计量（FE）也是不一致的,一阶差分估计量也存在内生性,因此需要采用某种方法解决模型内生性的问题.解决模型内生性可以采用两阶段最小二乘法（TSLS）、三阶段最小二乘法（3SLS）、广义矩估计方法（GMM）.由于两阶段最小二乘法、三阶段最小二乘法分析的局限性,如要求扰动项的准确分布信息等,而GMM估计是一个稳健估计量,不要求扰动项的准确分布信息,允许随机误差项存在异方差和序列相关,所得到的参数估计量比其他参数估计方法更合乎实际,即GMM估计能够解决传统的计量经济模型估计方法中的问题（高铁梅,2009）[20].鉴于此,本文系统GMM估计方法进行实证分析,并采用Bond等（2001）[21]的方法对估计结果进行检验,即根据GMM、混合最小二乘法和固定效应三种方法中滞后项系数的大小来判断,一般认为混合最小二乘法估计会高估滞后项系数,而固定效应估计会低估滞后项系数,当GMM估计的滞后项系数介于二者之间时,认为GMM估计的结果比较准确.本文所有估计均采用Stata12.0软件进行,选取被解释变量二阶以后的所有可能的滞后值为工具变量.估计结果见表3.

人力资本对数值的系数在1%水平下显著为正,说明在控制其他因素不变条件下,中国人力资本水平的提高促进了全要素生产率的进步.但本文发现人力资本与出口的交互项在1%水平下显著为负,这与理论预期不符,通常认为人力资本水平影响非出口部门的学习能力,当出口部门技术水平高于非出口部门时,出口部门的先进技术通过产业关联被非出口部门了解、学习和模仿,如果非出口部门的人力资本水平较高,则对出口部门的这种技术外溢将较充分的学习和吸收,有利于提高整体经济的全要素生产率.造成这一结果的可能原因是中国人力资本（本文用高等教育表示）发展与出口行业不匹配,中国自改革开放以来,对外贸易长足发展,不过以劳动密集型产品为主,处于价值链低端,而中国高等教育培养的人才无法与劳动密集型产业有效融合,一方面是拥有较高学历的人才不愿意到劳动密集型产业工作,另一方面是到劳动密集型产业工作的高校毕业人员动手能力不强.

五、结论与建议

本文重点分析了吸收能力与出口技术外溢效应对中国全要素生产率的影响,为了能够保证分析结果的相对准确性,使用了GMM回归方法进行检验.实证结果表明中国出口行业的发展有利于中国全要素生产率的增长,中国出口行业存在要素配置效应和技术外溢效应.制成品出口对中国全要素生产率提升作用大于初级产品出口,符合理论预期.人力资本对中国全要素生产率增长具有正向作用,但其与出口产业发展不相匹配,出口行业不能通过人力资本的提升促进全要素生产率的增长.

因此本文建议中国进一步提升制成品行业在出口行业中的比重,同时出台相关政策鼓励和引导出口行业加快转型升级,制造并出口附加值高的商品,这样一方面可以提高出口行业自身的技术水平,进而促进整个经济的全要素生产率提高,同时还能与人力资本的发展阶段相匹配,提高出口行业的技术外溢范围与深度.但出口行业的转型升级可能需要经过相当长的时间,如何发挥现有人力资本的作用迫在眉睫,因此中国高等学校在培养“研究型人才”的同时,也要重视培养“应用型人才”,使人力资本能够适应现阶段的产业发展.

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[20]高铁梅.计量经济分析方法与建模[M].清华大学出版社,2009：111.

[21]Bond S, Hoeffler A, Jonathan R. W. Temple.GMM estimation of empirical growth models[R].CEPR Discussion Papers 3048,2001.