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1、2016年第1期双月刊总第214期中南财经政法大学学报JOURNAL OF ZHONGNAN UNIVERSITY OF ECONOMICS AND LAW12016BimonthlySerial No214基础设施投资与中国全要素生产率基于自主研发和技术引进的视角罗良文 潘雅茹 陈 峥(中南财经政法大学经济学院，湖北武汉430073)摘要：本文利用20042013年中国30个省份的面板数据，采用DEAMalmquist指数法测算各省份全要素生产率及其构成，并借助动态面板模型从基础设施投资角度分析自主创新和技术引进对全要素生产率的实际贡献度。研究结果表明：我国基础设施投资能够有效促全要素生产率
2、的提高，且在促进全要素生产率提高的途径方面存在差异性影响。具体来说，基础设施投资在一定程度上对自主研发产生挤出效应，弱化了自主研发对全要素生产率的积极作用；而对技术引进则存在一定的促进作用，能够增强技术引进对全要素生产率的正向效应。关键词：全要素生产率；基础设施投资I自主研发；技术引进中图分类号：F283 文献标识码：A 文章编号：10035230(2016)010030 08一、引言2008年国际金融危机后，为抵御金融危机对我国经济的不利影响，中国政府实施积极的财政政策，制定以基础设施投资为主要内容的4万亿计划，在一定程度上实现了扩内需、保增长的目的。当前我国面临的国内外环境更加复杂，世界经
3、济形势严峻，国内经济增长速度放缓。在结构性问题和周期性问题并存的情况下，基础设施投资在稳定增长、惠及民生以及国际合作等方面发挥着更加重要的作用。大量有关经济增长的研究表明，过去30多年在我国经济实现高速增长的过程中，全要素生产率做出了重要贡献，并认为今后我国高质量的经济增长将更加依靠全要素生产率的提升1。传统研究认为，我国全要素生产率的提升主要依靠技术进步。但现实经济中提升全要素生产率并不是简单地增加自主研发和技术引进，自主研发与技术引进是促进发展中国家技术进步的必要条件，但不是充分条件。基础设施作为一种公共物品，其在参与社会经济的过程中会产生一定的外部性，从而有助于私人部门和公共部门的生产顺
4、利进行。良好的基础设施状况有利于一国科研机构、企业和个人的技30收稿日期：2015-05 27作者简介：罗良文(1965一)，男，河南商城人，中南财经政法大学经济学院教授，博士生导师潘雅茹(1985一)，女，山东青岛人，中南财经政法大学经济学院博士生；陈 峥(1984一)，男，湖北钟祥人，中南财经政法大学经济学院博士生。万方数据术创新和研发，同时也有利于增强对国际技术溢出的吸收能力。简言之，一国基础设施建设关系到自主研发能否顺利实施、技术引进的溢出效应能否有效发挥和吸收。伴随着基础设施投资在我国经济发展中的作用日益增强，在忽略基础设施投资产生外部经济的前提下，研究自主研发和技术引进对全要素生产
5、率的贡献度必然会存在一定偏差。关于提升全要素生产率的研究，大多侧重于自主研发和技术引进两个角度，鲜有文献将基础设施与自主研发和技术引进结合起来，考察基础设施在实现技术进步方面的重要作用。那么基础设施投资对我国全要素生产率到底有怎样的作用?在忽略基础设施对技术进步的影响分析中，自主研发和技术引进对全要素生产率的作用是否被高估?鉴于此，本文试图从自主研发与技术引进两个角度出发，分析基础设施投资对我国全要素生产率的影响，探讨影响全要素生产率的因素及其贡献率。二、文献综述伴随着新增长理论的发展，基础设施投资对全要素生产率的影响成为学术界研究的热点。Aschauer(1989)最早从基础设施投资角度解释
6、生产率变动的原因，发现公共交通、高速公路和机场等主要基础设施对全要素生产率有显著的促进作用2|。Duggal(1999)发现基础设施通过促进全要素生产率的提高而引起经济的长期增长。Fernald(1999)通过研究美国道路条件改善对当地密集使用车辆行业的效应，验证了交通基础设施的改善能够有效促进全要素生产率提高H1。Everaert和Heylen(2001)、Huhen(2006)、Bronzini和Piselli(2009)采用不同的方法检验基础设施与全要素生产率的关系，得到基础设施对区域全要素生产率有积极影响的一致结论56。AlbalaBertrand和Mamatzakis(2004)采用
7、智利19601998年的数据，检验基础设施投资与经济成本结构和生产率变动之间的关系，研究结果表明基础设施投资增加能够降低经济成本，提升劳动生产率J。Fedderke(2009)将基础设施对生产率的影响方式分为直接和间接两种，分析基础设施两种影响方式对生产率的影响差异，结果显示基础设施对劳动生产率有直接影响，对全要素生产率存在间接影响o。Raffaello(2009)研究了基础设施与全要素生产率之间的关系，发现基础设施对全要素生产率存在正向的空间溢出效应1。刘修岩(2010)研究发现，在控制其他因素的条件下，城市的基础设施和就业密度对本地区劳动生产率具有显著正向影响11|。张先锋和丁亚娟等(20
8、10)实证分析得到公共基础设施投资对地区全要素生产率有正向影响，公共基础设施投资每增加1能够带来0204的全要素生产率增长1 2|。张浩然和衣保中(2012)的研究显示在不考虑城市产业结构、经济密度和FDI等因素的情况下，城市的医疗卫生和通讯等基础设施不仅能够提升本地区的全要素生产率，而且在相邻城市间具有明显的溢出效应L1。自主研发和技术引进对全要素生产率的促进作用已经得到国内外学者的普遍认同。Henderson(1998)实证检验了R&D在产业间的溢出效应，发现R&D不仅可以促进本产业生产率提高，还有助于其他产业部门生产率的进步1“。Albert(2001)以及Jefferson等(2006
9、)利用中国企业的实际数据，发现自主研发对企业生产率有显著的促进作用6。夏良科(2010)将行业间R&D溢出分为前向和后向，在控制行业技术特征和所有制结构的前提下，得出行业自身R&D和R&D溢出均是影响全要素生产率及其相关变量的重要因素1 6|。柳剑平和程时雄(2011)将R&D资本分为本国本行业、本国其他行业和外国本行业、外国其他行业四种，研究发现除了外国其他行业R&D资本对全要素生产率没有显著影响，其他三种R&D资本对全要素生产率均有显著正向作用1 7I。孙晓华等(2012)验证了中国制造业产业问R&D溢出对全要素生产率存在显著的正向效应1 8I。万伦来和朱琴(2013)分析了R&D对我国工
10、业绿色全要素生产率的影响，发现企业的自主研发可以显著促进绿色全要素生产率增长1。关于技术引进对全要素生产率影响的研究大多从FDI技术外溢视角出发。Francois(1990)和Markusen(2005)分别从服务业的人力资本和专业分工角度验证了FDI存在正向的技术溢出效应2021|。Sourafel(2005)采用门槛回归技术考察FDI是否对全要素生产率增长存在影响，结果显示3万方数据制造业生产率增长受益于FDI带来的技术外溢口2|。Arnold(2012)利用印度服务业数据验证了FDI流入对东道国的生产率有促进作用2 3I。张宇(2007)建立误差修正模型分析FDI流人对我国全要素生产率的
11、影响效应，发现FDI对全要素生产率的提升作用具有一定的时滞性，在短期内不显著2“。胡朝霞(2010)采用面板数据进行实证检验，得出FDI的技术溢出对中国服务业技术进步与全要素生产率提高有显著的促进作用2 5I。唐未兵等(2014)采用动态面板广义矩模型研究技术创新和技术引进对TFP的影响效应，发现外资技术溢出更易于促进本地企业全要素生产率的提高E 26。综上所述，学术界关于自主研发、技术引进与全要素生产率之间关系的研究已经比较成熟，基础设施对全要素生产率的影响效应也得到有效证实。然而，鲜有文献把基础设施与自主研发和技术引进结合起来分析全要素生产率增长，大多数研究忽略了基础设施对实现技术进步的重
12、要作用。因此，本文立足于基础设施投资对全要素生产率的影响效应，从自主研发和技术引进两个角度分析基础设施投资在全要素生产率增长中的作用，探讨基础设施投资、自主研发和技术引进在技术进步中的贡献度。三、全要素生产率的测算(一)基于DEA的Malmquist生产指数法通常测算全要素生产率的方法有两种：一种是基于“索洛余值”的参数估计法，通过构建特定的生产函数对全要素生产率进行测算。由于生产函数本身具有不确定性，该方法需要严密的理论假设，不同的模型假设会导致不同的检验结果。第二种是基于DEA的Malmquist非参数估计法，该方法的估计过程不需要构造具体的生产函数，因而能够避免不同理论假设导致的估计结果
13、偏差，而且可以把全要素生产率分解为技术进步变动和技术效率变动两部分，能够更全面的进行分析。因此，本文采用基于DEA的Malmquist生产指数法对全要素生产率进行测算。(二)相关变量及处理方法1产出指标。本文选取20042013年全国各省市实际GDP增加值作为总产出，以2003年为基期使用GDP平减指数消除物价波动因素，数据来源于各省市统计年鉴。2投入指标。生产要素的投入包括资本投人和劳动投入。劳动投入采用各省年末就业总人数进行测算，用L表示。资本投入量采用固定资产投资表示，由于现行统计年鉴中没有固定资产投资存量数据，因而采用学术界常用的永续盘存法核算实际资本存量，具体测算公式如下：K。一(1
14、6。)K。1+I。其中，K。表示t年的资本存量，K。一。表示t一1年的资本存量，8。表示t年的固定资产折旧率。对于固定资产折旧率国内没有统一标准，参考孙晓华等(2010)的计算方法。2 7I，假定折旧率为5。I。表示第t年的实际固定资产投资额，采用固定资产投资指数对名义固定资产投资进行平减得到。3测算结果。依据Malmquist生产指数法，使用20042013年全国30个省市(西藏相关数据缺失严重，故剔除)的投入和产出变量，运用DEA21软件测算出各省市的全要素生产率及其组成部分。由于测算得到的信息结果较多，仅列出20042013年30个省市技术效率变化、技术进步变化和全要素生产率综合指数(表
15、1)。根据表1的测算结果，20042013年我国全要素生产率指数都小于1，说明这几年我国全要素生产率进步不显著。从技术效率变化指数与技术进步变化指数来看，仅有上海、浙江、广东、贵州、青海和宁夏6个省市的技术效率得到提升，其他各省份技术效率和技术进步都没有明显提升，由此可知全要素生产率增长主要来自于技术效率进步，技术进步效率贡献较小。这说明我国吸收消化现有技术知识的能力有所提高，但技术进步速度较慢，应加快自主创新和技术引进步伐。四、模型、指标和数据说明(一)模型构建假定全国各省市生产函数遵循柯布一道格拉斯函数形式，且满足希克斯中性技术进步，即技术进32万方数据步会使得资本和劳动两种要素的效率同步
16、提高，设定生产函数如下：YA(t)F(K，L) (1) 表2 20042013年30个省市全要素其中，Y表示经济产出水平；A(t)表示技术进步系数；K表示资本要素投入数量；L表示劳动投人数量。对于一个开放经济体来说，技术进步主要来源于自主研发(R&D)和技术引进(FDI溢出)，因此将自主研发与技术引进变量引入上述生产函数，得到如下拓展函数：A(R&D，FDI)一A，。R&Di，FDII。 (2)将公式(1)和公式(2)合并，得到下列新的生产函数：Y。一A。R&Di。FDI!,。F(K。，L。) (3)其中，i表示省份，t表示年份，a、B分别表示自主研发与技术引进对技术进步的影响系数。根据全要素
17、生产率的定义，其应采用总产出与全要素投入量的比值来表示。因此，对上述生产函数进行转换，两边同时除以F(K。，L。)，得到全要素生产率(TFP)函数如下：TFP。一Y。F(K。，L。)一A。，。R&Di。FDI,。(4)对(4)两端取对数，可以得到：LnTFP。一LnA+aLnR&D。+pLnFDI。 (5)考虑到当前我国正处于大力发展城镇化、推行产业结构调整、依靠科技进步推动经济增长的新时期，各省份的技术进步会受到人力资本水平、城镇化建设水平、产业结构调整状况等因素的制约。因而，选取各省份人力资本(HU)、城镇化率(UR)、二三产业产值结构(IS)作为控制变量X纳入全要素生产率函数，其中。为随
18、机误差项。同时，考虑到经济因素的变化都存在一定的持续性，全要素生产率的提高可能具有滞后地区北京天津河北山西内蒙古辽宁吉林黑龙江上海江苏浙江安徽福建江西山东河南湖北湖南广东广西海南重庆四川I贵州云南陕西甘肃青海宁夏新疆平均值生产率指数及其分解技术效率变化 技术进步变化 生M产alm率q指uis数t094508750853086208590854085608310972090709360797084708410898081008330834,0909079708610884084408530832084308330896091909060866效应。因而，引入变量的滞后项作为工具变量，将静态模型扩
19、展为如下动态模型：LnTFP。一LnA，。+甲LnTFPi一1+aLnR&D。+pLnFDI。+6LnX。+。 (6)基础设施是社会生产、居民生活的物质基础，基础设施投资的不断增加和基础设施建设的日益完善，对国民经济发展产生巨大的外部效应和规模效应，从而提升经济运行的效率。因此，在上述模型中进一步加入基础设施投资(INF)这一变量，将模型扩展为：LnTFP。一LnA，o+q)LnTFP。1+aImR&D。+13LnFDI。+yLnINF。+8LnX。+肛。 (7)为更好地探究基础设施投资在技术进步中的重要作用，分析基础设施投资与自主研发和技术引进的交互作用对提升生产率的贡献度，在模型中加入基础
20、设施与自主研发的交互项、基础设施与技术引进的交互项，将模型扩展为：LnTFP。一LnA。，o+qoLnTFP。一l+aLnR&Di。+13LnFDI。+yLnINF。+0LnR&D。LnINF。+0LnFDI。X LnRD。+艿I。nX。+肛。 (8)(-)变量选取及度量根据前文的面板模型分析，选用20042013年全国30个省份的面板数据，选取以下变量进行定义和度量：33090833472220674O1O6O56OOO5O9795蛇罟昌盯虬虬卯虬睨踮罟8踮踮踮踮曲踮船踮踮踮踮踮宝g昙gOOOOO00O0OOOOOOOO0O00O00OOOOOOO5292157904585233915866
21、349408378叫昭弘弘鸲卯鳃叭吣蚰吣卯卯叫卯OOO00O0O1O1OO00000lOOOO1OOO11OO万方数据1基础设施投资(INF)。本文采用各省份政府对基础设施的投资额来反映，但我国现有统计资料中关于基础设施投资来源的统计缺乏。考虑到基础设施是一种公共物品，其投资额是政府财政支出的重要组成部分，本文采用政府财政支出中用于基础设施建设的支出表示基础设施投资额。2自主研发(R&D)。依据新经济增长理论，自主研发与创新是促进全要素生产率提高的主要因素，学术界通常采用技术创新的经费支出来代表自主研发规模。本文采用各省份R&D支出经费占省份实际GDP的比重作为自主研发的代理变量。3技术引进(
22、FDI)。国际贸易和外商直接投资是发展中国家技术引进的两个主要途径，国际贸易溢出与FDI溢出，能够为东道国带来先进的技术和管理经验，有利于提高东道国的生产率。参考刘舜佳(2008)关于国际贸易、FDI与全要素生产率关系的研究，FDI的技术溢出效应大于国际贸易的技术外溢效应一2 8I。因而，本文主要分析FDI溢出对东道国技术进步的影响，用年均汇率折算得到的各省份实际FDI占当地实际GDP的比重表示技术引进规模。4人力资本(HU)。在影响全要素生产率的诸多因素中，人力资本作为知识传播和技术进步的主要载体，必然会对全要素生产率的提升起到关键作用。通常认为人力资本促进全要素生产率有直接和间接两种途径：
23、直接途径是指人力资本能够决定一国自主研发能力，从而影响全要素生产率的提高；间接途径是指人力资本能够影响一国对国际技术溢出的吸收能力，从而作用于全要素生产率的提升。个体受教育年限是一个存量概念，其涵盖了个体劳动力接受正规教育的总量，因此本文使用各省市6岁以上人口的平均受教育年限来衡量人力资本水平。5城镇化(UR)。我国正处于新型城镇化建设的战略时期，李实(1999)Ez9、王小鲁和樊纲(2004)等研究发现口，城镇化引起农村人口转移和城镇人口聚集，由此产生的规模效应和集聚效应能够促进地区生产率的提高1 92 9I。本文采用城镇化率指标作为控制变量，使用各省份非农人口数量占当地总人口的比重来衡量。
24、6产业结构(IS)。对于发展中国家来说，全要素生产率的提高主要表现为第二、第三产业的技术进步，第二、第三产业在国民生产总值中所占的比重越高，意味着该国工业化和现代化的水平越高，即全要素生产率水平可能越高313 2|。本文使用各省份第二、三产业生产总值占当地GDP的比重表示当地产业结构。(三)数据来源本文选取20042013年全国30个省份的统计数据为研究样本，数据来源于中国统计年鉴和中国科技统计年鉴，因西藏自治区相关数据缺失严重，故从样本中剔除。采用以2003年为基期的价格指数对数据进行平减，消除价格变动带来的影响。五、检验结果与分析由于基础设施投资与全要素生产率之间可能存在双向因果关系：一方
25、面，合理的基础设施投资有助于促进一国自主研发和技术引进的速度，加快全要素生产率的提高；另一方面，全要素生产率得到提升，可能会提高基础设施投资的效益，从而引致更多投资流向基础设施领域。此外，本文在计量模型中加入被解释变量的滞后项，虽然能够更好地分析模型的动态趋势，但也可能引起变量的内生性。因此，为保证模型回归的准确性，避免因内生性导致回归结果出现偏差，本文采用系统广义矩(SYSGMM)估计方法进行分析。根据模型Wald检验的结果，证实被估计模型整体上是显著的；Sargan检验的结果表明模型工具变量的选择有效，模型不存在过度识别。残差序列的相关性检验显示，模型扰动项存在一阶差分自相关而无二阶差分自
26、相关，说明残差原序列不存在序列相关性，即模型的检验结果有效，具体结果见表2。(一)自主研发效应分析从模型(6)的回归结果来看，在没有加人基础设施投资变量时，自主研发变量对全要素生产率的影响在1的水平上显著为正，自主研发水平每增加1单位，全要素生产率将提高2302单位。这表34万方数据明我国自主研发能力对全要素生产率提高有巨大的推动作用，这也与上文的理论分析相符。表2 各变量对我国全要素生产率影响的估计结果解释变量 模型(6) 模型(7) 模型(8)注：(1)*、*、*分别表不在1、5、10的水平上显著，括号内为t值；(2)二阶序列相关检验的AR(1)、AR(2)和Sargan检验报告的都是对应
27、的系数。在模型中加入基础设施变量之后，模型(7)的回归结果显示国内自主研发与全要素生产率之间呈显著负相关，即在考虑基础设施对全要素生产率影响时，国内自主研发对全要素生产率提高没有贡献。模型(8)中，基础设施投资与自主研发的交叉项对全要素生产率的影响显著为负，表明我国基础设施投资与国内自主研发没有对技术进步产生相互促进的耦合效应，基础设施投资对国内自主研发的溢出效应存在一定的抑制作用。产生抑制作用的原因可能主要有以下两点：一是当前我国基础设施建设不够完善，以政府为主导的基础设施投资资金使用效率较低，在一定程度上对我国自主研发投资产生挤出效应，削减了我国自主研发的资金投入和使用；二是基础设施建设是
28、一个持续性的动态过程，其对经济变量的影响可能需要一定的时间才能显现，具有一定的时滞性。(二)技术引进效应分析从模型(6)的估计结果来看，代表技术引进效应的外商直接投资变量与全要素生产率呈正相关关系，且在1的水平显著。这表明在不考虑基础设施投资变量对全要素生产率的影响时，以FDI技术溢出为代表的技术引进能够促进我国全要素生产率的提高。模型(7)中加入基础设施投资变量后进行回归，结果显示外商直接投资的技术溢出对我国全要素生产率有显著正向作用，且作用系数大于没有考虑基础设施变量之前，这表明我国基础设施建设增强了FDI技术溢出对全要素生产率的促进作用。在对模型(8)的估计中，基础设施投资与FDI交叉项
29、的回归结果在1的水平上显著为正，表明我国的基础设施投资有利于吸收和利用外商直接投资的技术溢出。其原因可能是随着我国劳动力成本逐渐增加，传统的要素低成本优势和外商优惠政策对外资的吸引力逐渐下降，外商来华投资更看重的是我国基础设施配套和软环境的建设。(三)基础设施及控制变量分析根据模型(8)的估计结果，基础设施变量对全要素生产率的影响为正，且在1的水平显著，其影响系数小于自主研发大于外商直接投资。这表明基础设施投资是提高全要素生产率不可或缺的重要因素，它对提升全要素生产率的贡献介于自主创新和技术引进之间。因而，将提高全要素生产率的动力归因于自主研发和技术引进，忽略基础设施对技术进步的作用，显然是片
30、面的、不合理的。控制变量中城镇化率、产业结构和人力资本在三个模型中的回归结果都显著为正，表明三者均能有效地推动全要素生产率的提高，且城镇化水平对全要素生产率的影响效果是三者中最大的。这说明在我国大力推行城镇化建设的进程中，相对于人力资本和产业结构调整，城镇化建设对技术进步的3511o堋瞅_墓哪幂怒黑崧岩蒜蚴nnnnnnnnnnnn文JJ篇蕊ll烹li=羔一万方数据贡献比较突出。六、结论及政策建议传统研究认为自主研发和技术引进是发展中国家提高全要素生产率的主要途径，而基础设施是自主创新和技术引进顺利运行的必要保障，基础设施建设不完善、基础设施投资效率低下会削弱自主创新和技术引进的效率，从而降低全
31、要素生产率。本文从自主创新和技术引进的双重视角出发，分析我国基础设施投资对全要素生产率的影响，探究自主创新和技术引进对技术进步的贡献率是否被扩大，主要结论如下：120042013年我国30个省市全要素生产率没有明显增长，全要素生产率构成要素中技术效率指数大于技术进步指数，即当前我国全要素生产率得到改善主要依靠技术效率提高，技术进步对全要素生产率的作用没有得到发挥。2我国基础设施投资对全要素生产率具有重要的推动作用，其效应大于技术引进对全要素生产率的影响。同时，基础设施投资对提升全要素生产率的两个重要动力存在差异性影响：基础设施投资对自主研发具有一定的挤出效应，其资金使用效率低下抑制了我国自主创
32、新对全要素生产率的促进效应；基础设施投资对技术引进具有一定的挤人效应，能够有效增强FDI技术溢出对我国全要素生产率的促进作用。3作为控制变量的城镇化水平对促进全要素生产率提高具有显著的推动作用，而且加入基础设施投资变量后，城镇化对提高全要素生产率的积极作用更加显著。基于上述研究结论，得出以下政策启示：第一，针对我国全要素生产率增长缓慢的现状，应在保持技术效率对全要素生产率贡献度的同时提高技术进步效率，增强技术进步对全要素生产率的促进作用；第二，基础设施投资对全要素生产率的推动作用逐渐增强，面对基础设施投资规模大，社会资本参与程度低，政府投资资金利用效率不高的困境，应优化政府投资使用方向和使用方
33、式，鼓励社会资本进入投资领域，降低基础设施投资对自主研发投资的挤出效应，增强基础设施投资对技术引进的促进作用；第三，我国正处于城镇化建设的加速期，在利用基础设施、自主创新和技术引进提升全要素生产率的同时，抓住城镇化建设的良好机遇，发挥城镇化对全要素生产率的积极效应，实现全要素生产率的快速持续增长。参考文献：E1刘世锦，刘培林，等我国未来生产率提升潜力与经济增长前景J管理世界，2015，(3)：1 52Aschauer，DAIs Public Expenditure Productive?JJournal of Monetary Economics，1989，23(2)：1772003Dugga
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