数量经济与技术经济范文

数量经济与技术经济篇1

关键词：技术进步 经济增长 门槛效应

问题的提出

改革开放以来，我国经济高速增长，据国家统计局资料显示，1990-2012年我国的GDP增长率为270%。如此快的经济增长速度不禁引发人们的思考，是何种因素导致了我国经济奇迹的出现。早期的理论和经验虽然已经意识到诸如劳动分工和劳动娴熟等技术进步因素对经济增长的作用，但是更多的将经济增长的主要原因归结于物质资本和劳动力等要素的投入（宋承先，2002）。然而从长期来看，随着资本边际收益的递减，仅依靠要素投入的增加，经济增长不可能具有持续性。由此，能够长期持久推动经济增长的技术进步引起了越来越多学者的关注，尤其是在20世纪80年代中期出现的内生增长理论，为人们分析技术进步如何影响经济增长提供了理论基础，它是在Solow为代表的新古典增长理论的基础上，进一步将技术进步内生化（朱勇，1999）。目前，国内大多数学者认为，技术进步为经济增长做出了很大贡献，已经成为经济增长的重要推动力。同时，也有少数学者提出了相反的观点，技术进步对经济增长的影响很小，对经济增长的贡献甚至呈现负效应。但是，这种观点并未得到后来学者们的认可。而后，部分学者开始思考，当地区经济发展水平出现差异时，技术进步与经济增长的关系可能呈现出不同的特点，通过将这种思想用于实证研究，发现在经济发展水平不高的改革开放初期，技术进步对经济增长的贡献不大，甚至出了反向作用，随着经济的不断发展，技术进步对经济增长才开始出现正效应，这一结论在我国经济发展水平不高的地区也得到验证。

通过上述分析可以发现，虽然已经有学者意识到当经济发展处于不同水平时，技术进步对经济增长的影响也不同。但是受制于研究方法，以往在研究技术进步与经济增长的关系时，大多忽略两者关系中的“门槛效应”，并没有对两者的非线性关系进行分析。基于此，本文以经济发展水平为门槛变量，结合1990-2011年我国省级面板数据构建面板门槛模型，考察技术进步对经济增长的门槛效应。

模型构建与数据说明

（一）模型构建与估计检验

1.模型的构建。柯布-道格拉斯生产函数得到大多数学者的认可，被广泛用于经济发展状况的研究中，本文亦借鉴其思想，将技术进步、资本、劳动及能源作为解释变量，总产出作为被解释变量构建柯布-道格拉斯生产函数：

Y=AθKαLβEγ （1）

其中，Y为总产出，A为综合技术进步水平，K为资本投入，L为劳动投入，E为能源投入，θ 、α 、β 、γ 分别表示技术进步、资本、劳动及能源的产出弹性。对式（1）两边取对数，可得：

LnY=θLnA+αLnK+βLnL+γ*LnE+μi+εi （2）

其中，μi 为个体效应，εi 为误差项。

模型（2）为不考虑“门槛效应”的模型，为全面考察技术进步与经济增长之间的门槛效应，根据Hansen（1999）的非动态面板门槛回归方法，在此假设存在“单门槛效应”，在模型（2）的基础上构建单门槛模型（3），多门槛模型可由单门槛模型扩展得到。

LnY=θ1LnAI（thr≤η）+θ2LnAI（thr>η）+αLnK+βLnL+γLnE+μi+εi（3）

其中，thr为门槛变量，本文中为经济发展水平（GDP）；η为待估门槛值；I（・）为指示函数。

2.模型的估计与检验。运用门槛模型进行分析，需要解决两个问题：一是门槛值η和斜率θ1、θ2的估计，二是门槛模型的相关检验。

任意赋一个初始值η0给η，用OLS对回归系数进行估计，可求得残差平方和S1（η）。在η取值范围内从小到大选择η0，使得残差平方和S1（η）最小的便是门槛值η*，即η*=argminS1（η） 。

估计完门槛值及斜率后，下面是对门槛模型的显著性进行检验。首先进行门槛效应的显著性检验，原假设为：H0：θ1=θ2，检验统计量为：F1=（S0-S1（η*））/σ2 。其中，S0为原假设下得到的残差平方和，σ2为门槛估计下的残差的方差。检验方法为通过“自抽样”模拟其渐进分布，并构造其P值。然后进行门槛效应的真实性检验，原假设为：H0：η*=η0 。相应的似然比统计量为：LR1（η）=（S1（η）-S1（η*））/σ2 。根据Hansen提供的公式，当时，即可拒绝原假设，α为显著性水平。

（二）数据选取与来源

由模型（3）可知，本文涉及的变量为总产出、资本存量、劳动力数量、能源消费量及综合技术进步水平。各变量的数据为1990-2011年间我国29个省、市及自治区的面板数据（不包括港澳台地区；因1996年以前重庆市没有统计数据，故将其并入四川；能源投入数据难以获取，故将其剔除）。数据来源于《新中国60年统计资料汇编》、《中国统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》及各地区的统计年鉴。数据处理原则是，2008年及以前的数据取自《新中国60年统计资料汇编》，缺失的数据参考其他统计年鉴补齐。

总产出（亿元）。本文以各地区国内生产总值（GDP）作为总产出的指标，2008年及以前的数据均可由《新中国60年统计资料汇编》获得，此后的数据来源于其他统计年鉴，所有数据均以1990年不变价格对名义GDP进行平减。

资本存量（亿元）。资本存量采用永续盘存法进行估算，具体为：Kt=It+（1-δ）*Kt-1。其中，Kt是第t年的资本存量，It是第t年的投资，δ是固定资产折旧率。基础数据参考单豪杰（2008）的研究数据，并按照其方法将资本存量扩展到2011年。

劳动投入（万人）。核算劳动投入的理想指标是劳动力素质和劳动时间，但由于该数据无法获取，故本文采用就业人员数量作为替代指标。2008年及以前的数据均可由《新中国60年统计资料汇编》获得，此后的数据取自其他统计年鉴。

能源投入（万吨标准煤）。本文使用能源消费总量作为能源投入指标，2008年及以前的数据均可由《新中国60年统计资料汇编》获得，此后的数据取自其他统计年鉴。

综合技术进步水平。通过对相关研究的归纳。本文采用Malmquist指数法，具体如下：

（4）

其中，（xt，yt） 和（xt+1，yt+1） 分别为第t期和t+1期的投入产出，Dt0和Dt+10分别为以第t期和t+1期的技术为参照的距离函数。对式（4）进行分解，可得：

（5）

其中，EHCH为技术效率变化指数，TECHCH为技术进步指数。需要指出的是，技术进步指数（TECHCH）只是描述了从t到t+1时刻技术边界的移动，即技术变化的相对程度，则第t期综合技术进步水平为第1到t期的技术进步指数的乘积，可以表示为 。

实证结果及分析

（一）实证结果

根据上文的模型及检验方法，本文使用stata12.0统计软件进行分析。首先进行门槛效应的检验，以确定门槛个数，结果如表1所示。从表1可以看出：在1%显著性水平下，单门槛效应和双门槛效应都是显著的，而三门槛效应在1%、5%及10%显著性水平下均不显著，故本文选择双门槛模型进行分析。

检验完门槛效应后，要进一步估计双门槛模型的门槛值，估计结果如表2所示。从表2可以看出：当门槛值1和门槛值2分别为803.255和2012.578时，似然比值接近于0，且此时门槛1估计值位于[660.517，984.68]区间内和门槛2估计值位于[1980.949，2358.64]区间内时，似然比值小于5%显著性水平下的临界值，接受原假设，即两个门槛值都与实际门槛值相等（η1=η2）；表2是双门槛模型的门槛估计值及门槛值的95%置信区间。估计完门槛值后，就可以对双门槛模型进行参数估计，结果如表3所示。

（二）结果分析

从表3中的双门槛模型参数估计结果可以看出：

1.三个控制变量对经济的增长都有显著的促进作用。从表3可以看出，无论是能源、资本还是劳动力，对经济的发展都有显著的正向影响，且影响程度都超过了技术进步。说明我国高速的经济增长主要得益于要素投入的高增长，20世纪90年代以后，我国加快了改革发展的步伐，在一系列优惠政策的背景下，大量外资涌入，为我国加工贸易的发展提供了坚实的资金基础。因此，我国居民收入急剧增加，而且随着资本市场的完善及融资方式的多样化，资金已经不再是稀缺资源；能源作为人类社会生存和发展的物质基础，其对经济的推动作用贯穿于经济发展的各个环节，据国家统计局资料显示，1990-2011年我国GDP增长了 6.89倍，能源消费相应的增长了2.53倍，我国的经济增长已经对能源产生了极大地依赖性；在三个控制变量中，劳动对产出的弹性最大，劳动投入每增加1%，产出就相应的增加0.318%，这与我国拥有庞大的劳动力市场及相对廉价的劳动力这一现实情况较为吻合（李建平、谢树玉，2007）。

2.技术进步对经济增长的影响存在显著的“双门槛效应”。从表3可以看出，当经济发展水平低于门槛803.255时，技术进步对经济增长的弹性为-0.907，即技术进步对经济增长的影响表现为负效应；随着经济发展水平的提高，处于门槛803.255和门槛2012.578之间时，技术进步对经济增长的弹性增大为-0.375，但对经济增长的影响仍表现为负效应；直到经济发展水平跨越门槛2012.578时，技术进步对经济增长才开始产生促进作用。很显然，技术进步不同于其他投入要素，其对经济增长的驱动效应不仅表现为一个渐变的过程，而且受到经济发展水平的影响。一方面，技术本身需要巨大的资源投入才能不断发展和完善，这无疑会给当地的经济发展增加巨大的负担；另一方面，将先进的技术运用到实际中，使其转变为生产力需要相对成熟的条件，如与之相匹配的设备、高科技人才和充足的资金储备。当经济发展水平较低时，地区虽然也在不断的投入资源来进行技术的引进及创新，但是由于其经济发展水平较为落后而无法为技术的应用创造成熟的条件，使得技术无法有效的转化为生产力，不能很好地为经济发展服务，这时技术进步对经济发展的效应表现为负的。只有当经济发展水平跨越第二个门槛（2012.578）后，较高的经济发展水平才能够为技术的应用创造成熟的条件和环境，比如高素质的劳动者、充足的资本以及相对齐全的基础设施等，这时技术进步对经济增长的推动作用才会逐渐显现出来。

3.我国技术进步对经济发展的正向影响首先在东部显现，然后不断向中西部扩散。由于只有经济发展水平跨越第二个门槛值（2012.578）时，技术进步才会对经济增长显示出正效应，因此，对本文研究期内跨越第二个门槛值的省份进行筛选，结果如表4所示。1992-2000年期间，共有11个省份的经济发展水平跨越了第二个门槛值，分别为广东、山东、江苏、浙江、河北、辽宁、上海、福建、四川、河南、湖北，除了四川、河南、湖北三个省份外，其余8个省份均来自东部；从2001年开始，新增了12个省份，除了北京和天津，其余10个省份来自中西部。之所以出现这种现象，原因在于我国的改革开放是从优先发展东部沿海地区开始的，得益于国家的宏观发展战略，东部省份的经济获得了快速发展，资本及人才不断涌入，各种高新设备不断被引进，为技术的发展和应用奠定了成熟的基础，技术进步对经济的正效应开始显现。而随着地区间的差距越来越大，国家开始调整发展战略，不断将发展重心向中西部转移，从2001年开始，以“西部大开发”为标志，国家制定了一系列方针来大力扶持中西部发展，如加强东部地区与中西部地区的经济合作，将东部地区的高新技术和人才不断引入中西部地区，更好地发挥东部地区对中西部地区的辐射作用，采取优惠政策吸引外资更多的投向西部地区。这些不但使中西部省份的经济得到了较快的发展，也为中西部地区的技术进步和应用提供了较为成熟的条件，中西部地区中经济发展水平跨越第二个门槛值的省份不断增多，技术进步对中西部地区经济发展的推动作用越来越大。值得注意的是，直到2011年，仍然有海南、贵州、甘肃、青海、宁夏、新疆6个省份的经济发展水平没有跨域第二个门槛值，说明在这几个地区，技术进步对经济增长仍然产生负面影响，因此应加大对这几个地区的扶持力度，为其技术与经济的协调发展创造成熟的条件。

结论与建议

本文运用门槛回归方法，结合我国29个省级单位的面板数据，以经济发展水平为门槛变量，系统研究了技术进步对经济增长的影响。研究结果表明，能源投入、资本及劳动投入对经济增长的拉动作用均超过了技术进步。而技术进步对经济增长的影响存在基于经济发展水平的“双门槛效应”，只有当经济发展水平跨越第二个门槛（2012.578）时，技术进步才会对经济增长产生积极影响。虽然不同省际之间存在较大差异，但是目前技术进步对我国大部分省份经济发展都产生了积极影响。

基于上述分析，要想实现我国技术进步与经济增长的协调发展，需要做到以下几点：继续深化经济体制改革，优化产业结构，加快经济增长方式的转变，取消资源流动限制，为经济的快速增长提供更好的条件和环境；促进产业转移，加强东部地区与中西部地区的经济合作，将东部地区的资金、人才、技术等优势引入中西部地区，促进中西部地区经济的快速发展；完善科技服务公共设施建设，加强科技人才培养力度，增强我国企业对先进技术的吸收能力，加快科技成果向现实生产力的转化速度。

参考文献：

1.宋承先.西方经济学名著提要[M].江西人民出版社，2002

2.朱勇.新增长理论[M].商务印书馆，1999

3.李建平，谢树玉.基于技术进步的经济增长因素分析[J].经济数学，2007（3）

4.何国民.技术进步对湖北经济增长贡献的测算与分析[J].统计与决策，2008（7）

5.刘媛媛，梁晓勇，郝晓燕.技术进步对内蒙古经济增长的作用分析[J].科技管理研究，2011（12）

6.李晓宁.经济增长的技术进步效率研究：1978-2010[J].科技进步与对策，2012（4）

7.陈岩，李兴绪.经济增长中技术进步贡献的测算[J].统计与决策，2010（2）

8.周绍森，胡德龙.科技进步对经济增长贡献率研究[J].中国软科学，2010（2）

9.范秋芳，孙旭杰.基于主成分回归的中国经济增长影响因素的实证研究[J].统计与决策，2012（17）

10.张雄辉，范爱军.基于全要素生产率的中国经济增长因素分析[J].科技管理研究，2009（10）

11.仇怡.技术进步对我国经济增长作用的实证分析[J].沈阳工业大学学报，2010（7）

12.牛永泽，孙茂辉.欠发达地区技术进步与经济增长的实证研究―以甘肃省为例[J].江西农业大学学报，2013（9）

13.Hansen B E. Threshold effects in non-dynamic panels： estimation，testing，and inference[J]. Journal of Econometrics，1999（ 2）

14.单豪杰.中国资本存量的再估算：1952-2006[J].数量经济技术经济研究，2008（10）

15.孙广生.全要素生产率、投入替代与地区间的能源效率[J].经济研究，2012（9）

16.孙久文，年猛.中国服务业全要素生产率测度与空间差异分析―基于非参数Malmquist指数方法的研究[J].山西大学学报，2011（6）

数量经济与技术经济篇2

摘要：在经济高速增长的今天，我们不仅关注经济增长的速度，更关注经济增长的质量和效率，而全要素生产率作为测量经济增长质量和效率的最为流行的指标，在测算过程中，存在着一些不足。本文在借鉴相应学者关于全要生产率研究的基础上，总结了全要素生产率的不足，并提出了相应改进方法。

关键词：全要素生产率；经济增长；测算方法

时至今日，我们关于经济发展的认识，已不再局限于过去单纯依托经济发展的规模与数量作为衡量经济增长成果的标准的状况，而逐渐关注经济增长的效率、质量等。我们不仅希望经济能够在数量上增长，更希望通过经济增长能够提高民众的福利，改善民众的生活。自从改革开放以来，中国的经济取得了突飞猛进的发展。但是随着我国经济几十年的飞速增长，随之而来的却是越来越多的问题的产生。为此，我们不禁反思，经济增长真的只是从GDP增长总量数据就可以判断经济增长的效率与质量吗？对于衡量经济增长质量与效率的迫切需要，客观上也促进了利用全要素生产率，即TFP（Total Factor Productivity）衡量与评价经济增长质量与效率的发展，如今，利用TFP衡量经济增长已成为国内最为流行的一种测算方法之一。

1. TFP内涵

自索洛提出了规模报酬不变的生产函数以及由此推导出来的增长方程，通过将产出增长率中超出资本与劳动力生产要素投入增长率的扣除（索洛余值）形成了全要素生产率的概念，并将全要素生产率来源定义为由技术进步引起的产出增长。由索洛余值的求解可以看出，全要素生产率除了包括技术进步引起的产出增长，还包括没有识别的经济增长因素以及由此产生的误差。

它的一般含义是指一定时间内生产活动的开发利用的效率，等同于一定时间内各种生产要素与总产量之间的比值，可以衡量一个国家在一定时间经济增长的质量与效率，也是关于技术进步对经济发展作用的综合反映，但是因为TFP还包括未识别的经济增长因素以及测量误差，因此，TFP对技术进步的衡量只是一种近似测量。TFP的来源除了包括技术进步，还包括效率提升与规模效应，比如组织创新、专业化以及生产创新等。但是，在索洛模型中，假定技术进步是外生变量，并没有考虑知识进步以及人力资本提升对于经济增长的溢出效应，在没有考虑技术进步的外部性情况下，因为边际产量递减规律，最终技术进步带来的产出效应会为零。这显然与现实生活中，通过改进技术水平，从而带来边际产量递增的现象不符，这也使全要素生产率的解释能力与借鉴意义大打折扣，即全要素成产率成为“黑箱”。[1]

2. TFP测算方法的缺陷

TFP的测算方法虽然简单可行，但是其中也存在着一些问题，这些问题影响着TFP作为衡量一国经济增长质量与效率指标的有效性与代表性。

2.1 用于测算TFP的要素投入数据为存量数据

在对TFP进行测算时，必须考虑要素投入与产出之间的关系。而根据新古典生产理论，一定时期的投入带来一定时期的产出，换言之，我们所要考虑的要素投入只是某段时期的投入量，即该段时期的流量数据，而不是某一时点上的存量数据。但是，从目前关于资本的指标统计口径来看，我们将资本分为固定资本和流动资本。用固定资本的存量数据代替资本的流量数据，其中隐含了固定资本某一时点上的存量与其在此段时期内的资本流量成正比的关系，但是，在现实生活中，这种假设显然是不一定成立的。综上所述，因为，用于衡量相应变量的指标，尤其是资本，在统计口径以上存在局限，造成计算结果投入与产出的不一致，从而使TFP的测量值偏离真实结果。

2.2 TFP自身的“黑箱”使其内涵含混，需要进一步分解

TFP既包括劳动生产率，又包括资本生产率，那么如果求接触TFP，如何看出其中到底是劳动生产率的作用比较显著，还是资本生产率的作用比较显著呢？显然，并不能一概而论，并且TFP自身的“黑箱”特点还使其包括不能识别的经济增长因素与由此带来的误差，所以对TFP进一步分解，将其分解为其中影响较大的影响因素的综合作用，可以进一步分析技术进步的外部性的如何作用。技术进步自身也可以分为三种类型：中性技术进步、资本扩张型技术进步以及劳动扩张型技术进步。例如，管理方式的改进，可以促进资本生产率和劳动生产率的提高，属于中性技术进步；而机器设备的投资可以提高劳动生产率，属于资本扩张型技术进步；劳动者人力资本的提升，可以促进投资利用率的提升，属于劳动扩张型技术进步。针对不同类型的技术进步，TFP作为衡量技术进步的最佳指标，也有必要进一步分解，从而判断技术进步的类型。

2.3 TFP测算弱化一国阶段性经济增长方式特点

一个国家的经济增长必然会经历一个从粗放型经济增长再到集约型经济增长方式的过程，在经济增长的初期，由于对于资源的利用率不高，投入一单位的资源，带来的边际产出较大，因此，必然会带来要素累积，例如资本累积，当要素累积到一定阶段，就可以进行更大规模的生产，而随着要素投入的逐渐增长，要素投入的技术系数即各种生产要素的配合比例会接近一个最佳技术系数。当资源配合比例达到最佳系数，如果继续增加要素投入量，就会带来边际产出递减的结果，这个时候开始从粗放型经济增长逐渐步入集约型经济增长，边际产出会逐渐递减为零，此时达到总产出的最大值。为了发挥生产的规模效应，在集约型经济增长阶段，我们可以通过改良生产技术，提升人力资本，遏制边际产出递减的趋势，甚至到达边际产出递增的结果。因此，如果一国处于粗放型经济增长阶段，那么用于要素累积的部分必然较大，而TFP是扣除要素投入对产出影响的这一部分，所以粗放型经济增长阶段的TFP较集约型经济增长阶段TFP低。而发展中国家大部分是属于粗放型经济增长阶段，如果盲目将发展中国家的TFP与发达国家的TFP进行对比，所得出的结论必然欠妥。[4]

另外，上文中提到TFP既包括劳动生产率，又包括资本生产率，且三种不同类型的技术进步所带来的劳动生产率与资本生产率的变化是不一致，除此之外，三种不同类型的技术进步一般也在不同的经济增长阶段处于主导地位。例如，在一开始的工业经济阶段，通过增加物质的投资带来的边际产出是递增的，但是随着物质投资的增大，最终，物质投资带来的边际产出会趋于零。因此，随着知识经济的发展，对人力资本的提升将会成为主导力量，且人力资本的提升是没有上限的。而TFP的测算，显然没有考虑技术进步的类型，以及其在不同发展阶段上的特点，这也使得TFP的计算结果过于模糊。（作者单位：贵州大学经济学院）

参考文献：

[1]易纲等.关于中国经济增长与全要素生产率的理论思考[J].经济研究，2003（8）：13-20.

[2]莫志宏等.全要素生产率单要素生产率与经济增长[J].北京工业大学学报（社会科学版），2005（4）：29-32.

数量经济与技术经济篇3

经济增长的影响因素众多，金融发展和技术进步是其中经常被提及的因素，相关的研究成果也十分丰富。关于金融发展与经济增长关系的研究具有悠久的传统，比较有代表性的有Goldsmith(1969)、Levine(1997)、谈儒勇(1999)、冉光和等(2006)等，研究结果大多支持金融发展有助于经济增长。对于技术进步与经济增长的关系，更多学者是从产业结构变迁、二元结构、人力资本等角度阐述。还有的研究则从不同层面讨论了技术进步与经济增长关系中的金融因素。CalderonCeasar和LiuLin(2003)用实证的方法说明金融发展有利于促进技术进步从而推动经济增长。杨文举(2006)的经验研究结果表明，20世纪90年代以来，技术效率的变化、技术进步和资本深化都促进了中国各省劳动生产率的提高，而且资本深化的贡献最大。关于金融发展与海洋经济的关系，武靖州(2012)认为，沿海地区是我国相对发达的区域，民间资本充裕，通过金融政策安排与创新，凝聚社会资本力量投入海洋开发领域，是促进我国海洋经济发展的必由之路。在经验研究方面，俞立平(2013)的研究结果表明，金融对海洋经济发展的支持不够，两者的互动效应不够明显，我国海洋经济发展中存在着“金融抑制”现象。余文珍，梁显富(2013)基于沿海11个省市的面板数据的经验研究表明:我国金融结构对海洋经济的促进作用仍处在规模扩张阶段，为促进海洋产业的提高，应转向集约式的效率提高模式。综上所述，目前直接关于金融发展、技术进步与海洋经济发展三者关系的研究，尤其是经验研究较少。本文就从这三者的关系入手，主要从经验研究层面探讨金融发展和技术进步对海洋经济发展的作用。

二、模型构建

(一)分析框架目前关于海洋经济增长与陆地经济增长的比较研究十分少见。从我国的情况看，一方面海洋经济增速明显较快。2002－2011年大多数年份，海洋经济的增长速度要高于整体GDP增速，两者的平均值分别为13．4%和10．6%，海洋经济增长率高出2．8个百分点。但另一方面，海洋经济增长速度的波动性也较大，2002－2011年，海洋经济增长率最大和最小增速分别为19．8%和4．2%，远大于整体GDP的波动范围。由于难以定量分析这种差异性产生的原因，我们暂且借鉴一般生产函数的分析框架，并假设金融发展和技术进步也是影响海洋经济发展的重要因素，则反映海洋经济产出关系的生产函数为:Y=f(L，F，K)(1)其中，Y代表海洋经济总产出，L是劳动力投入，F代表金融发展水平，K代表总的智力资本投入，则可构建如下计量模型:其中Y代表海洋经济总产出，X为自变量的集合，包含劳动、金融发展、技术进步等因素。μi为不可观测的地区效应，表示各省份之间不同但不随时间变化的一些不可观测因素。λt为不可观测的时间效应，是一个不随省份不同而变化的变量，α表示所有没有被包括在回归模型中和时间有关的效应。εit为随机扰动项，其服从均值为0、方差为δ2的正态分布。

(二)影响因素与指标选取海洋经济总产出用海洋生产总值表示，是海洋经济生产总值的简称，指按市场价格计算的沿海地区①常住单位在一定时期内海洋经济活动的最终成果，是海洋产业②和海洋相关产业③增加值之和。我们把影响海洋经济发展的因素到归纳为以下几个方面:1．要素投入(1)劳动要素。一般以就业人数衡量，具体指标是海洋经济就业人数，用ML表示。(2)金融要素。资金的投入是推动海洋经济增长的重要因素，通常用金融相关率指标FIR衡量，计算方式为存贷款余额/GDP。也有部分研究认为，考虑到存款是贷款的来源，因此采用贷款余额/GDP表示金融发展(FD)，如俞立平(2013)对我国金融发展与海洋经济关系的研究。本文采用后一种方式。2．技术进步技术进步的常见指标包括科研经费投入、在校学生数等多种。但是，科研经费投入对技术进步具有滞后性，在校学生数则具有流动性，因此，单个指标难以反映技术进步整体的状况。对于海洋经济而言，本文选取海洋经济的产业细分与统计中的海洋科研教育管理服务业④(以下简称为海洋科研教育)增长值作为技术进步的指标，并假设海洋经济的技术进步依赖于对海洋科研教育投入的增加，因此预期符号为正。技术进步指标具体又可以从相对指标和绝对指标两个角度进行测度。(1)相对指标。海洋科研教育管理服务业占沿海地区海洋经济的比重(RMR)，以此衡量相对技术进步对海洋经济的影响。(2)绝对指标。选取海洋科研教育增加值(MR)作为绝对技术进步指标。之所以要做此区分，是要比较在当前阶段，海洋教育科研绝对规模的增长与相对比例的提高对海洋经济的作用。3．控制变量影响海洋经济的其他影响因素很多，我们还选取结构因素作为控制变量，反映海洋经济在当地经济总量中的相对重要性对海洋经济发展的影响。具体指标是沿海地区海洋经济占地区GDP的比例(RM)。我们把海洋经济影响因素即各自变量列表汇总如下:

(三)计量方程与数据处理根据上文的分析，本文的计量模型确定为:除各地区贷款余额与地区GDP数据从历年《中国金融统计年鉴》取得外，本文中的所有原始数据均来自历年《中国海洋统计年鉴》。我们进行面板数据计量分析的样本范围是2006年到2011年沿海11个地区的年度数据。我们对于属于水平数值的变量取对数，在变量名称上用在指标名称前加一个字母L表示，各主要变量的统计性描述汇总如下:

三、计量分析

从海洋经济发展与各自变量的散点图看，大致都存在着正相关关系，但是相对而言，劳动要素与海洋科研教育投入与海洋经济发展的线性关系更加显著。在做计量分析前，首先对各面板序列的平稳性进行检验。PanelData单位根检验表明，均在5%置信水平上均拒绝接受存在单位根的原假设，PanelData是平稳序列。然后建立混合模型，并检验模型的冗余性(RedundantFixedEffectsTests)。检验结果拒绝冗余原假设，则选择固定效应模型。Hausman检验在5%的置信水平上拒绝原假设，因此固定效应模型成立。我们采用逐步回归法依次检验各因素对海洋经济发展的影响。首先采用海洋科研教育占海洋经济的比例指标(RMR)来表明相对技术进步，根据式(3)，得到模型1，结果表明相对技术进步对海洋经济增长并不显著作用。去掉这个变量后，得到模型2，各个变量均在5%显著性水平下显著。劳动和金融要素的投入对海洋经济发展有推动作用。海洋经济劳动就业人数增长率每提高1个百分点，就可以拉动海洋经济增长率提高3．64个百分点，说明劳动对海洋经济的拉动作用富有弹性，比较显著。而金融发展本身就是比例指标，每提高1，将使海洋经济增长率提高0．38个百分点，弹性较低。此外，在两个模型中，海洋经济占海洋地区整体GDP比重的提高也都有利于海洋经济的增长，表明海洋经济增长可能存在一种正向的反馈机制。我们再采用海洋科研教育增加值指标(LMR)来表明绝对技术进步，根据式(4)，得到模型3。与模型2相比，劳动和金融要素的系数仍然显著，但是系数有所变小，而技术进步对海洋经济的拉动作用显著而且系数提高。根据AdjustedR2、DW值等指标的综合判断，其拟合程度要优于模型2。模型3表明，金融发展对海洋经济的增长有较大的支持作用，金融发展指标每增加1，就可以使海洋经济GDP增长率增加0．2个百分点。海洋教育研发投入的增长率每增加1%，海洋经济GDP增长率就增加0．7%，表明当前海洋教育研发投入的弹性小于1，仍显不足。从上述的经验研究中，我们发现，金融支持与技术进步对海洋经济发展的作用似乎存在内部的关联，为此，我们引入两者的交互项，得到模型4，此时一个较大的变化时金融发展变量的系数由正变负，而且统计上不显著。移去该变量，得到模型5，此时金融发展与技术进步的交互项显著为正，但系数较小。劳动投入、技术进步、海洋经济占比等变量的系数和显著性大致保持不变，模型拟合优度和稳健性良好。从模型2、模型3和模型5的比较中，我们看到了金融发展、技术进步与海洋经济发展之间复杂的内在关联，这样的复杂性表明:第一，海洋经济本身的复杂性。海洋经济本身是一个覆盖面很广的概念，既涉及到传统产业，也包含战略性新兴产业，同时涵盖了三次产业，因此要对海洋经济发展做具体分析。第二，金融发展和技术进步对海洋经济的影响机制复杂。既有各自独立影响，也有两者之间相互影响。第三，当前金融支持对海洋经济的推动作用并不显著，原因至少有以下几点:一是经验研究中所用的指标只涵盖了银行信贷，并不包括其他形式的金融产品和服务，因此不够全面。二是对于海洋经济而言，目前仍然存在着金融排斥现象，尤其是海洋渔业等客户规模较小的传统行业。因此，通过金融创新，增加涉海金融产品和服务的可得性和丰富度，就成为进一步发挥金融因素对海洋经济发展作用的必然之选。

四、结论与政策建议

本文在对沿海地区海洋经济发展影响因素进行梳理的基础上，以面板数据进行经验研究，结果表明:(1)劳动对海洋经济的拉动作用仍然比较显著;(2)金融发展和技术进步对海洋经济的作用相对较弱;(3)金融发展通过与技术进步相互作用，推动海洋经济发展。金融对海洋经济的支持表现为两个层面:一是通过增长海洋地区的金融总量，整体上带动沿海地区海洋经济发展;二是通过支持海洋科研教育，间接推动海洋经济发展。从经验研究看，第一种作用的效果并不稳定和显著。因此，我们认为，要进一步发展海洋经济，一方面仍需立足各地实际情况，提高各投入要素的生产效率。另一方面，需要在深入研究各种推动因素的基础上，更加注重它们之间的相互作用对海洋经济的拉动作用。从金融发展的角度看，一是要通过金融创新，构建适应海洋经济发展需要的金融产品与服务体系，形成政策性金融、商业性金融与合作性金融三维一体的现代金融服务体系。二是要不断提高风险管理水平。海洋经济增长的波动率较大，在金融创新时更加需要先进的风险管理技术作为坚强后盾。三是加大对技术进步的金融支持。技术进步需要大量的科研教育投入，这同样离不开大量资金的支持。各类金融机构，包括小额贷款公司等类金融机构要在明确自身金融价值链定位的基础上，树立各自特色，形成良性竞争，共同构建良好金融生态，从而有效推动技术进步和海洋经济增长。

数量经济与技术经济篇4

关键词：技术进步；经济发展；贡献率；经济模型；实证研究

中图分类号：F224.9 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2014）23-0052-04

引言

新中国成立之后，黑龙江省拥有耕地、石油、森林和粮食等4个第一大省的地位，曾创造过经济位次全国前5名（到1978年仍位居全国第8名）的辉煌成绩；从改革开放至2008年，黑龙江省几乎每4年后退一步，已滑到第16位；2008―2012年情况有所好转，黑龙江省GDP增幅年均达到12 %以上，高于全国同期的平均增幅（约为9.8%），排在全国中游水平（约第16位）。经济的持续增长是一个国家或地区综合实力提高的重要保障，而技术进步是使经济得以持续增长的内在动力，也是影响和决定经济效率的最关键和核心的因素。黑龙江省近几年经济迅速增长，综合实力得到较大提高，这与技术进步是密不可分的。本文旨在对黑龙江省经济增长中的技术进步贡献率进行测定，思考经济发展过程中存在的问题，寻找实现产业结构优化、经济持续健康发展的技术手段和方法，对促进技术进步、全面推动黑龙江省经济发展具有重要的现实意义。

一、经济模型的选择及设定

劳动、资本和技术进步被称为经济增长的三要素。1921年，美籍著名经济学家熊彼特最早提出了技术创新的理论。近百年来，随着科技与经济的深度融合，技术进步逐渐成为刺激经济增长的第一位要素。为了测度技术进步对经济增长的作用，1928年道格拉斯提出总量生产函数；1957年索洛提出一个可以用来把技术进步对经济增长的贡献进行定量估计的经济计量模型，被称之为索洛余值法的研究方法，即把总产出看做是资本、劳动两种投入要素的函数，从总产出增长中扣除资本、劳动力带来的产出增长，所得到的余值作为技术进步对产出的贡献。

（一）基于柯布―道格拉斯生产函数的经济增长模型

柯布-道格拉斯生产函数（C―D生产函数）最初是美国数学家柯布和经济学家保罗・道格拉斯共同探讨投入和产出的关系时创造的生产函数。此函数在一般函数的基础上作出了改进，引入了技术资源这一因素，是经济学中使用最广泛的一种生产函数形式。其表达式为：

上式中，Y、A、K、L分别代表产出、技术进步、资本投入和劳动投入，其中A表示综合技术水平，包括经营管理水平、劳动力素质、引进先进技术等；K为资本投入，包括对机器、工具、设备和工人建筑的投资；L为劳动投入，这一要素的度量选用的是制造业的雇佣工人数；α、β分别为资本和劳动的产出弹性系数。从这一模型中可以看出，决定经济发展水平的主要因素是投入的劳动力数、固定资本和综合技术水平。根据α和β的组合情况，有3种类型，即：α+β>1表示规模报酬递增；α+β

利用历年的总产出量、劳动投入量和资本投入量，通过eviews6.0采用最小二乘法进行估算，进而得到lnA、α和β值。

（二）基于索洛余值法计算的贡献率模型

1957年，索洛认为，经济增长中扣除劳动力、资本投入数量增长因素之后，所有产生作用的其他因素的总和就都应该是由技术进步带来的。基于这样的思路，他提出了可以定量地揭示广义科技进步对经济增长作用的模型。

其中EA表示技术进步对经济增长的贡献份额；EK表示资本投入对经济增长的贡献份额；EL表示劳动投入对经济增长的贡献份额。

根据上面建立的模型，利用数据就可以测算技术进步对经济增长的影响。

二、数据处理和结果分析

（一）数据处理与计算

根据现有统计年鉴查询的结果，本文选取黑龙江省1992―2011年的国内生产总值（GDP）作为衡量产出量Y的基本指标，选取每一年度当年固定资产投资额作为衡量资本投入量K的基本指标，选取当年就业人员数作为衡量劳动投入量L的基本指标。在应用数据进行具体测算之前，首先对产出量、资本量和劳动量等经济指标做统一规定是非常有必要的，否则会得出不同的结果。为消除价格变化的影响，保证统计数据口径的一致性和结果的可比性，笔者对直接查得的以当年价格计算的各年度GDP和固定资产投资额用价格指数进行处理，换算成以1992年为基期不变价的指标数据。

根据软件输出结果，该回归方程的判定系数R2=0.975338，调整后的判定系数R2=0.973968，说明回归方程对样本数据拟合得较好，各自变量与应变量之间是高度线性相关；经过F检验该回归方程显著成立；但是DW值为0.412，对样本为20、一个解释变量的模型、5%显著水平，查DW统计表可知，dL=1.20，dU=1.41，明显的，DW=0.412

为解决自相关问题，选用科克伦―奥克特迭代法。在Eviews6.0中得到残差序列e，对e进行滞后一期的自回归分析，由此对原方程进行广义差分方程进行回归，得到回归结果：

由于使用了广义差分数据，样本容量减少了 1 个，为 19 个。查 5%显著水平的 DW 统计表可知dL= 1.18，dU= 1.40，模型中 DW = 1.404432> dU，说明广义分模型中已无自相关，不必再进行迭代。同时可见，可决系数 R2、t、F统计也均达到理想水平。

由回归结果可知，ln的系数即α取值为0.5465，表示资本产出弹性，说明黑龙江省资本投入每增加1%，能够带动地区国内生产总值增长0.5465%。根据α+β=1，则β=0.4544，表示劳动产出弹性，说明劳动投入每增加1%，能够带来地区国内生产总值增长0.4544%。根据公式，计算出黑龙江省1993―2011年 GDP增长率y、固定资产投资额增长率k以及就业人数增长率l的数据，将α=0.5465、β=0.4544代入，得到黑龙江省技术进步对经济增长的贡献率。

将资本、劳动与技术对经济增长的贡献率EK、EL、EA用柱状图表示，如图1所示。

（二）数据结果分析

由图表可知，在1993―2011年期间，黑龙江省生产总值的年平均增长为10.2%；资本年平均增长率为15.1%，资本投入每增长1%，可使经济增长0.5465%，对经济增长的贡献率为77.5%；劳动投入每增长1%，可使经济增长0.4544%，但期间劳动年平均增长只有 1.5%，对经济增长的贡献率也只有6.2%；技术进步对经济增长的贡献率为16.3%。综上分析可知，1993―2011年期间，资本投入对黑龙江省经济增长贡献率最大，远远高于技术进步对经济增长的贡献，更高于劳动投入的贡献率。

1.表格数据显示，在1993―2011年的19个年份中，有16年资本投入对经济增长的贡献率超过50%，只要投入增长较多，对经济增长的贡献率就越高，资本要素仍然是推动黑龙江省经济增长的首位要素。事实也印证了这一点。2008年，黑龙江省实施建设“经济区”、“十大工程”的总体战略，之后的连续四年黑龙江省固定资产投资总额增幅均高于全国平均水平，不仅增长幅度跃居全国第4位，而且投资总额在全国的位次也由2007年的第22位，提前到了第17位。

2.黑龙江省劳动投入增长一直非常缓慢，甚至在1999―2001的连续3年中出现了不同程度的负增长，之后也一度几乎停滞浮动。这反映了从1998年之后黑龙江省在保持经济高增长的同时，还伴随着大量的工人下岗、失业的现象。这一问题在经济数据表现为，就算劳动力变动对经济增长的影响较大（弹性系数为0.4544），但是劳动力资源的稀缺致使这种资源对经济增长的贡献显得很微薄（年均贡献率为6.2%）。

3.从数据与图表均可以看出，技术进步对经济增长的贡献率数值忽高忽低，甚至有6个年头呈现负作用，可以推知技术进步对黑龙江省经济增长的影响还比较有限，没有呈现出规律性的增长态势。就一般经济规律而言，在经济增长的初期，由于资本边际生产率相对于劳动生产率较高，因此，经济增长可以主要依靠大量资本的投入。但是随着资本边际生产率逐步下降，资本对经济增长的拉动力量也将下降，技术进步的作用将越来越突出，逐渐成为经济增长的主导因素。黑龙江省目前的经济增长还处在经济发展的初期阶段，推动经济发展方式转变为主要依靠技术进步支撑的集约型经济增长方式势在必行。

需要说明的是，本文只是在一般性假设条件下将技术因素的影响从资本投入和劳动力投入的影响中分离出来，观测技术进步对经济增长的效果有多大；而现实经济环境中技术进步的作用在某一段时间内应该是具有确定性的，但从长时间看可能并不存在着某种确定性。另外，所选用的模型对于现实经济发展的解释能力也是一个重要的因素，包括模型中数据的选择和处理都会对最终结果有重要的影响。总之，诸多因素可能造成分析结果与实际存在着一定的误差。

三、结论与建议

本文基于样本数据的处理分析得出，黑龙江省经济发展中资本的作用最大，且近年来其作用有加强的趋势。为保持经济的持续健康发展，必须改变目前的资本驱动模式，提高技术进步在经济增长中的作用，转变粗放型经济增长为集约型经济增长。技术进步对经济增长的贡献集中体现在结构变动、人力资本效率和制度变迁等因素的共同作用，要实现科技进步，必须加大教育投入力度，不断提高劳动者素质，人力资本积累效应不断加强；必须调整产业结构，使生产要素从效率低的部门流向效率高的部门，降低第一产业从业人员的比例，提高第二产业和第三产业的产值和从业人员的比例；必须加强制度创新和技术创新，提升技术效率，从而促进经济增长方式转变，提高效率型经济增长。

今后黑龙江省经济发展需注意以下几个问题。（1）农村劳动力资源过剩与城镇劳动力结构性短缺同时并存。黑龙江省产业结构优势在于资本密集型的重工业而非劳动密集型的轻工业，农村劳动力不能在农业内部解决就业，乡镇企业也没有太大的消化吸收能力，在这种情况下想要拥有一个高质量的人才资源结构，规范的人才运行机制和宽松的人才成长环境是必要也是必须的。针对区域发展的现状，改变对人才评价的标准，并非只有高学历、高职称的人才叫人才，一部分拥有很好的潜质和才能的人，只要经过相关的培训就可以发挥他们的作用。同时，要给人才培养创造有意的环境，不仅要留住本地人才防止外流，还要吸引外地的优秀人才来到黑龙江，尊重他们的劳动，挖掘其内在价值，给予劳动力相应的报酬，充分的把劳动者和生产要素结合起来。（2）黑龙江省的产业结构中第一产业发展对国家、对全省都有着战略性地位，但从结构上来看，产业并没有向好的方向发展，产品倾向于以资源开发型与低附加值型产品为主，且相对于第二、第三产业的飞速发展来看，第一产业的发展仍旧缓慢。黑龙江第二产业在绝对值上发展非常快，但产业内部结构没有发生变化，工业一直以石油化工、石油机械制造等资源开发型与低附加值型产品为主。黑龙江省第三产业呈不断增长趋势，所占产业比例不断扩大，这种情况是符合产业结构调整需求，有利于我国经济的发展，但产业内部结构不合理的状况与从业人员素质有待提高。（3）黑龙江省经济发展运行在很大程度上还是依靠行政规划，强有力的政府推动是实现经济发展最有效的方式。这种经济发展方式即便可以实现短时期的增长与技术进步，但是也不利于形成长期的技术进步机制与科学技术在全社会的扩展。在经济社会发展过程中如何处理好政府与市场的关系问题也是实现可持续发展的共性问题。因此，充分发挥市场规律的作用，必将进一步推动技术进步与创新。

参考文献：

[1] 张军.资本形成、投资效率与中国的经济增长――实证研究[M].北京：清华大学出版社，2005.

[2] 刘伟，张辉.中国经济增长中的产业结构变迁和技术进步[J].经济研究，2008，（11）.

[3] 孙辉，支大林，李宏瑾.对中国各省资本存量的估计及典型性事实：1978―2008[J].广东金融学院学报，2010，（3）.

[4] 夏青.技术创新对城市经济增长贡献的实证研究[J].湛江师范学院学报，2012，（6）.

[5] 梁大鹏，邢新朋，王志刚，等.哈尔滨技术进步与经济增长的实证研究[J].科学决策，2010，（6）.

数量经济与技术经济篇5

关键词：CAFTA；FDI；内生增长；技术溢出

中图分类号：F742

文献标识码：A

文章编号：1006―1894(2010)01―0048―07

一、引言

近年来世界范围内的区域贸易自由化进程明显加快，区域贸易自由化已经成为世界贸易环境的重要组成部分。同时，全球的外国直接投资(FDI)的数量也在迅速增加。发展中国家参与区域贸易自由化的主要目标之一是吸引更多的FDI，并以此促进本国的经济增长。但是区域贸易协定是否能促进FDI流入?经验研究结果并不一致，如Pain and Landsbury(1996)的经验研究显示，区域贸易协定并不一定会促进FDI的流入。但MacDmott(2007)对北美自由贸易区(NAFTA)的实证研究显示，NAFTA的建立促进了该区域的FDI流入。内生增长理论认为，一国的经济增长不但与其资本和劳动力的投入相关，也与其技术进步有密切的联系。封闭经济中，一国自身的技术创新与其研发投入正相关。而在开放经济中则与知识和技术的跨国扩散紧密相关。在开放经济中，国际资本能以资本形态和技术形态在国际间流动配置。作为资本形态的FDI通常在国际生产投资领域与技术、信息、管理制度、人力资本的溢出效应及“干中学”效应相伴随，并产生东道国因技术创新和模仿创新所导致的经济增长效应(Lucas，1988；Young，1991；Grossman and Helpman，1991；Coe and Helpman，1995；Rivera-Batis and Romer，1991)。作为技术形态的FDI在国际生产投资领域中，通过直接的技术转移增加东道国的知识资本存量，促进东道国自身的创新能力和新技术的吸收能力，促进东道国的经济增长(Romer，1993)。但是，FDI对东道国的经济增长效应是否能够实现以及实现程度如何则与东道国的政治、经济制度和人力资本水平有关(Keller，1998)。同样，部分经验研究支持FDI在促进东道国经济增长方面的积极效应(如Bende-Nabende and Ford，1998；Borensztein et al.，1995等)，而部分经验研究结果则显示FDI的增长效应并不显著甚至为负(如UNCTAD，1999)。

中国―东盟FTA(CAFTA)是中国参与的第一个自由贸易协定，这对中国在政治、经济方面都有重要的意义。同时，东亚地区尤其是中国和东盟是近年来FDI流入的热点地区。那么CAFTA的建立是否促进了该区域整体的FDI流入?FDI的流入是否促进了该区域整体的经济增长?促进FDI的流入效应和FDI的增长效应在区域内不同成员间相同吗?本文主要关注以上几个问题，并通过实证分析方法予以研究。

二、实证分析

(一)模型设定与变量说明

我们以UNTCMD(1992)的模型为基础并进行扩展，该模型以内生增长理论为基础，假定经济增长是FDI、就业人数、人力资本、技术扩散、国际贸易和“干中学”等变量的函数，其线性形式为：

Grt=α0+α1FDIt+α2HCt+α3LFt+α4TTt+α5ITt+α6LDt+μt　(1)

其中，Gr为GDP增长率；FDI为外国直接投资；HC为人力资本；LF为劳动力；TT为技术转移；IT为国际贸易；LD为“千中学”；μ为随机误差项。

在此基础上，我们新引入一个外生的虚拟变量FTA(取值为0或1)，并将式(1)中的所有解释变量都视为内生变量，构造了由6个方程组成的联立方程回归模型。我们在表1总结了解释变量对被解释变量之间预期的影响方向，回归模型中的变量说明如表2所示：

(二)数据来源与估计方法

本文中所使用的数据全部来自于世界银行WDI数据库及亚洲发展银行数据库(ADB)。其中，外国直接投资、年度机械设备进口额、年度货物与服务出口额、年度制造业增加值、年度GDP、政府在经济服务方面的开支、年度政府在教育上的开支等变量值均换算成2000年不变价格美元表示。为防止序列存在单位根而导致的伪回归问题，我们首先对各数据序列进行单位根检验，ADF检验结果显示，除Gr外，其他变量序列大部分为I(1)过程，我们将各I(1)过程的序列进行一阶差分以消除序列单位根问题。我们首先使用所归结的数据构造一个面板数据集合，利用面板数据回归方法对CAFTA的经济增长效应和FDI吸引效应进行实证分析。然后，我们考虑了CAFTA成员间在经济发展水平、经济制度及要素禀赋等方面的差异，选择使用CAFTA各成员的数据分别进行回归，分析CAFTA对不同成员的经济增长及FDI流入的效应。在回归方法上，我们首先对结构方程进行OLS回归和3SLS回归，并利用Wald检验将不显著的解释变量剔除以简化结构方程中的变量数目，克服结构方程自由度过小的缺陷。

三、实证结果与分析

(一)面板数据回归结果与分析

面板数据回归结果见表3。增长方程中各变量的回归系数与我们预期的符号一致，其中FDI、HC、IT、TT、LF及LD对经济增长具有正的影响，即它们均是促进经济增长的因素。但它们的显著性存在差异：其中技术转移(TT)对GDP的增长具有正向作用，但缺乏显著性；外国直接投资(FDI)对GDP的增长具有显著的(5％显著性水平)正向促进作用；人力资本(HC)对经济增长具有促进作用，但仅通过了10％显著性水平的检验；对外贸易(IT)和“干中学(LD)”对经济增长的促进作用显著(通过了1％显著性水平检验)。因此，在我们的研究期间(1991―2006)，CAFTA成员(中国―东盟5国)的经济增长得益于外国直接投资的流入、自身人力资本的积累、就业人数的增加、对外贸易的扩大以及“干中学”等因素所发挥的积极作用；技术转移的回归系数虽然为正，但缺乏显著性，这可能与发达国家对技术的保护及对先进技术控制措施的实施存在一定的关系。

从FDI流入回归方程的回归结果看，决定CAFTA成员吸引FDI流入的因素中，成员的

经济增长率、人力资本数量、国内市场规模大小、基础设施情况、自由化程度以及区域贸易协定的签订等变量的回归系数符号均为正。但是，成员的人力资本数量和区域贸易协定(CAFTA)对成员吸引FDI流入的作用缺乏显著性。这一回归结果表明，FDI更倾向于流入经济迅速成长的国家(地区)，同时东道国的市场规模大小、开放程度以及基础设施完善程度对跨国公司的FDI投资选择具有显著的影响。区域贸易协定的签订(CAFTA)对该区域成员FDI的吸引具有正效应，但回归结果显示，这一效应不具有显著性。这表明，吸引FDI的决定因素中，成员的经济增长情况、开放程度、国内市场规模以及基础设施的完善程度仍是吸引FDI流入主要因素，而FTA则不是主要的影响因素。

从FDI产生溢出效应的渠道看，我们发现：FDI对CAFTA成员的人力资本积累具有显著的正向影响；同时，FDI对成员的劳动力就业增长、出口贸易和“干中学”等具有显著的正向影响；但我们也发现，CAFTA成员并未从FDI的流入中获得显著的技术转移效应，这与我们的增长方程回归结果相似，即CAFTA成员的经济增长中技术转移因素并不具有显著的效应，同时FDI也未给成员国带来显著的技术转移效应。这也与前期的实证研究具有一定的一致性，即我们研究的样本成员的经济增长中FDI的技术转移效应不显著。

由于CAFTA成员在各自的政治环境、经济环境上的差别较大，经济增长和吸引FDI流入的决定因素上具有不同的特征。以下，我们就CAFTA各成员分国别进行分析，以进一步研究其在经济增长与吸引FDI流入的决定因素的具体特征。

(二)分国别回归结果与分析

分国别增长方程回归结果如表4所示。技术转移(TT)对中国、马来西亚和新加坡的经济增长具有显著的效应，这表明相对稳定的政治、经济环境能够使得这些国家发展其促进技术进步的资源基础，进而提高其对新技术的吸收能力与新技术的扩散速度。相反，技术转移在印尼、菲律宾和泰国的经济增长方程中缺乏显著性，部分说明了其政治、经济环境不稳定所导致的新技术吸收能力较为低下以及新技术扩散缓慢的现实。同时，我们发现越是经济发展水平高的国家从技术转移中所获得的利益越大，这与其对新技术的吸收能力强以及新技术扩散速度快具有明显的关系。

增长回归方程中中国、马来西亚和新加坡的劳动力(LF)变量的回归系数具有显著性，这与这3个国家具有大量受过比较良好训练的熟练劳动力有关。同样，印尼的增长回归方程中劳动力变量的回归系数也具有一定的显著性(10％显著性水平)，这与其具有较多的半熟练劳动力要素相联系。相反，菲律宾和泰国的增长回归方程中劳动力变量不具有显著性，这与其在教育上的投资较少以及劳动力数量与质量的缺乏有关。因此，劳动力的数量与质量在一国的生产率提高进而在其长期经济增长中具有重要的影响。同时，我们可以从增长方程的回归系数中看到，劳动力要素对经济增长的影响在经济发展水平越高的国家其作用越弱，这意味着劳动力质量提高的回报具有下降的趋势。

中国、菲律宾和印尼的增长方程中学习效应回归系数缺乏显著性，这可能与这3个国家大量生产行为集中于简单装配生产相联系。因为这些简单装配型生产活动很难获得技术、知识溢出的外部效应所带来的利益。相反，其他国家，特别是新加坡，已经采取措施以提升自身的产业结构水平。同时，其丰富的、受过良好训练的劳动力要素使得其能够更快地吸收新的技术与知识。因此，其劳动力在工作的过程中获得了较多的知识、技术溢出的利益，提高了其生产效率并进一步促进了其经济增长。

回归方程中FDI变量对各国(除泰国外)的经济增长具有显著的促进效应，但各国的经济增长方程中FDI的效应大小具有相当的区别。经济发展水平越高的国家，FDI对经济增长的促进效应越大，相反，经济发展水平较低的国家FDI对其经济增长的效应要弱得多。值得注意的是，泰国的增长回归方程中，FDI对其经济增长虽然具有正的效应，但其不具有显著性。这可能与90年代进入泰国的FDI投向的领域有关。大量的FDI投向了泰国的不动产领域而没有进入到制造业领域，并没有产生积极的技术、知识溢出，这可能是FDI对泰国经济增长效应不明显的原因所在。

国际贸易对印尼和马来西亚的经济增长效应为负(但缺乏显著性)，这与这两个国家主要出口石油等资源产品，并将出口收入大量投入到低效率的公共部门有关(world Bank，1995)。菲律宾的出口贸易对其经济增长虽然具有正效应，但缺乏显著性。而中国、新加坡和泰国则表现出其出口贸易对经济增长的显著促进作用。这意味着中国、新加坡和泰国通过国际贸易实现了其国内资源重新配置、专业化生产以及规模经济等所带来的利益。

我们注意到，人力资本(HC)对样本中所有国家的经济增长均具有促进效应，但其中只有马来西亚的增长回归方程中HC的系数具有显著性。这可能与我们度量人力资本的指标设定有一定的关系(我们以接受中等教育的人数作为人力资本的替代，但这一指标忽略了工人的技能培训以及全职教育课程等方面的作用)。

FDI流入的决定因素回归结果如表5所示。自由化程度对样本中所有国家(除马来西亚和泰国外)的FDI流入都具有显著的促进效应。

基础设施的完善程度也是一国吸引FDI流入的决定因素之一。从回归结果看，样本中所有国家的FDI回归方程的基础设施(IF)变量系数在统计上都具有显著性。从国内市场规模来看，回归结果显示中国与印尼的国内市场规模对其吸引FDI流入具有显著的效应，而其他东盟4国则具有正的效应，但在统计意义上不具有显著性。这可能与衡量一国国内市场规模的指标设定有一定的关系，如在使用GDP作为国内市场规模指标时，同时也应该考虑其人口规模，不同的指标衡量结果之间可能会存在差别。

印尼的FDI流入回归方程中人力资本(Hc)回归系数缺乏统计上的显著性，这与印尼相对落后的经济发展水平、缺乏受过良好教育的熟练劳动力以及其产出大多为非技术密集型产品有关。中国、马来西亚、新加坡和泰国的人力资本则对其FDI的吸引具有显著的正向影响。菲律宾在人力资本变量回归系数上缺乏显著性则可能与其投资环境缺乏稳定性具有间接的联系。

与我们的预期一致，样本中所有国家的经济增长率对FDI的流入具有显著的正向影响，这与Rodrik(1999)的结论一致，即FDI倾向于流向经济增长速度较快的国家和地区。

虚拟变量CAFTA的回归系数显示，CAFTA的建立对中国、马来西亚、新加坡和泰国的FDI流入具有显著的正向影响。而对印尼和菲律宾具有显著的负面影响，即CAFTA的建立使得更多的FDI流入中国、马来西亚、新加坡和泰国等经济发展水平相对较高的国家的同时，在CAFTA区域成员间具有明显的争夺效应。发展水平较低的成员会因FDI的争夺而失去吸引更多FDI的机会。

FDI的溢出渠道回归结果如表6所示。从回归结果看，FDI对CAFTA成员的溢出效应较为显著。但是，印尼和菲律宾并没有从FDI的学习效应中获得显著的利益，印尼生产活动主要集中于劳动密集的装配型的生产之上，从而难以获得较强的学习效应有关，但其劳动力就业效应显著。中国、马来西亚、新加坡和泰国则在人力资本、劳动力、技术扩散、国际贸易及干中学等效应均具有显著性。

具体而言，FDI的劳动力的就业效应在中国和印尼具有显著性；通过人力资本渠道的溢出在中国和马来西亚具有显著性；FDI通过技术转移渠道的溢出效应在中国和新加坡具有显著性；而学习效应在中国、新加坡和泰国具有显著性。回归结果表明，FDI的溢出效应在CAFTA区域内主要通过技术转移、人力资本积累以及“干中学”3个渠道得以实现。

四、结语

数量经济与技术经济篇6

关键词：技术进步路径 技术溢出 吸收能力 内涵经济增长 系统GMM估计

引言

国内外学者对R&D努力、FDI溢出效应进行了广泛的讨论，但有关如何选择技术进步路径的问题尚未得到关注。很多研究将FDI溢出效应进行分解（傅元海，2010；沈坤容，2010），但没有结合企业自身R&D创新努力来完备地表达出企业所有的技术进步路径。没有文献检验企业不同的技术进步路径下对内涵经济增长的影响，也没有文献将企业吸收能力与技术进步路径相联系。因此，如何选择技术进步路径、提升FDI对我国高技术产业发展的贡献程度，积极吸收FDI先进技术，是我国高技术产业及其政策制定者需要认真思考的问题。

本文的主要贡献有三点：一是从理论上将吸收能力与溢出效应相联系，并构造出技术进步路径（技术转移与扩散，技术合作转让与援助）的变量；二是采用Malmquist-DEA方法下的全要素生产率TFP指数代表内涵经济绩效，并利用2005-2011年我国高技术产业的面板数据，检验了不同技术进步路径对内含经济增长的影响；三是采用分组检验，检验不同性质的行业技术进步路径影响内涵经济绩效的差异，这对引进FDI政策的制定和提高企业的吸收能力有着重要意义。

文献综述

技术进步理论是20世纪前叶由熊彼特提出的，他认为技术进步对于经济发展具有重要作用。在众多的研究文献中，对技术进步的定义主要有两类：一是技术进步一般是指技术在实现一定目标方面所取得的进化和革命。二是指在科学研究不断取得新成就的基础上，技术满足社会需要的作用不断提高，组织和管理不断完善，社会生产力不断发展的过程。

企业获得技术进步的主要途径有两个：一方面是自主创新，另一方面是依靠技术的外部性，即技术溢出效应。20世纪70年代，很多学者开始关注FDI能够促进本国技术进步和经济增长的特征事实（Globerman，1979），并认为FDI能够提高本国的生产效率。而罗默、卢卡斯等经济学家提出的内生增长理论假设技术以资本为载体，研究资本投资带来的知识外部性对经济增长的影响，这为FDI的溢出效应理论提供良好的微观基础。

学术界将FDI溢出效应分为水平型和垂直型两大类别，然后再予以细分。国内外学者根据从不同角度对溢出效应有不同的分类，较早的经典文献将FDI溢出效应分为示范效应、竞争效应、关联效应和培训效应（Kinoshita，1998）。Xu Bin（2000）研究了美国在40个国家中的跨国公司，发现技术转移导致了发展中国家的生产率上升，但在欠发达国家中则没有，如果一个国家想要从FDI中获益，需要进入一个最低的人力资本门槛，改革开放以来，我国经济飞速发展，劳动力无论数量、素质还是成本，都符合外资企业进入的要求，这也为我国引入外资提供了良好的理论基础。

企业想要获得更大的技术溢出效应，需要获得“一种评价、同化及运用外部新知识，最终形成商业的能力”，即吸收能力。因此，在跨国代工中，技术溢出对代工企业的技术进步有促进作用，而促进作用的大小则取决于吸收能力，吸收能力促进了技术溢出对创新绩效的提升。企业的技术水平是吸收能力的因素，Cohen和Levinthal（1989）在分析企业研发作用时指出，企业研发投入不仅直接驱动了技术进步，而且增强了企业对外来技术的吸收、学习和模仿能力，使企业拥有更强的吸收技术溢出的能力。Kim（1998）认为，吸收能力包括学习能力和解决问题的技能。Lane和Lubatkin（1998）扩展了吸收能力的概念，强调吸收能力同时受到自身相关知识存量与“师范”企业的相关程度。Narula（2004）认为吸收不仅仅是简单模仿，吸收能力应包含吸收和消化两个过程，即吸收能力也包括了产生新知识的能力。

在研究技术进步路径时，现有文献往往只将其与技术溢出相联系，并未考虑到企业吸收能力；在研究吸收能力的文献中，大多数学者只是研究了吸收能力的结构维度、过程维度和产生原因，而没有经验研究将吸收能力与不同的技术溢出效应相结合。因此，本文无论对技术溢出效应的理论、技术进步理论的发展，还是对我国利用FDI进行产业转型的产业政策探索，都有积极意义。

模型与指标选取

本文创新点之一是引入了吸收能力，学术界对吸收能力指标的构造方法有很多，Escribano等（2002）使用三个虚拟变量衡量企业的吸收能力：企业拥有研发部门、企业是否开展R&D人员培训活动、R&D人员占比超过行业平均水平；Mowery和Oxley（1995）、Lee（2001）则使用R&D经费投入、R&D人员教育程度来度量企业吸收能力；Grimpe和Sofka（2009）用R&D支出占销售额比重来表示吸收能力。本文所研究吸收能力的研究载体是内资高技术行业，因此，本文采用内资行业研发投入与R&D人员全时当量之比作为内资企业吸收能力（Absorb）的变量，吸收能力的载体是溢出效应，采用两者的连乘项作为技术进步路径，因此本文构建带有连乘变量的方程进行检验：

（1）

在指标选取过程中，考虑到数据是否可以获得，本文将R&D经费投入作为技术研发的变量；根据傅元海等（2010）采用外资企业研发本地化程度（LOR）作为技术转移与扩散效应的变量，其计算方法为外资企业R&D投入与总产出之比；采用外资参与程度（FSHA）作为技术转让、合作与援助效应的变量。本文选择lnKL和Agg作为控制变量，lnKL为人均投入资本的对数值，是经济增长模型中的重要组成部分，Agg为某行业在某一年的集聚程度，本文采用Ellison-Glaeser（E-G）空间集聚指数，并按照省际面板数据计算，其计算公式如式（2）所示，下标t、k和j分别表示年份、地理区域和行业。Aggi，t为i行业在t年的E-G空间集聚指数，pkt为t年时k区域内该行业的就业人数占整个经济体同一行业就业人数的比值，qkt为k区域内所有行业的就业总人数占整个经济体所有行业就业总人数的比值，Xt为该行业整体的工业总产值，Xjt为j企业的工业总产值。本文采用Malmquist-DEA下的TFP指数作为内涵经济增长绩效指标。

（2）

在动态面板模型的估计中，通过差分来消除个体效应，但进行滞后一期的差分项与差分的当期随机误差项仍存在相关性。另外，由于模型存在严重内生性，最小二乘估计量不再是一致估计量。因此本文采用系统GMM估计方法解决模型估计中存在的内生性问题。

系统GMM估计方法可以利用内生变量的水平值和差分值的滞后项作为工具变量来解决内生性问题，从而不需要寻求其他工具变量。Arellano和Bond（1991）提出了一阶差分GMM估计方法，这种估计方法是将方程做差分处理，然后把滞后两期或两期以上的内生变量作为其自身的工具变量，从而克服内生性的问题。但一阶差分GMM估计方法可能存在工具变量不足进而导致弱工具变量问题，系统GMM估计方法克服弱工具变量的问题，其方法是将内生变量的差分滞后项作为水平方程中内生变量的工具变量，Arellano和Bover（1995）证明内生变量差分滞后项与内生变量相关，而与随机误差项不相关，Blundell和Bond（1998）证明了系统GMM可以降低一阶差分GMM估计的偏误。

大多数文献在研究技术研发和技术溢出效应时，都把解释变量作为外生变量处理，但在FDI技术溢出与本土产业的技术进步之间，本土产业的研发与产出之间，都可能存在内生性。因此，为消除内生性问题，本文采用系统GMM估计方法解决模型估计中存在的内生性问题。

在估计模型中，本文将LnRD、LOC、FSHA、LOC*Absorb、FSHA*Absorb作为内生变量，采用其滞后变量作为工具变量。Agg与LnKL则作为外生变量。

数据来源：本文实证研究中的数据均来自于2006-2012年的《中国高技术产业统计年鉴》，其中内资行业数据通过大中型企业生产经营数据与三资的企业数据之差获得。本文以五种高技术产业的子类行业为分析对象。

实证结果及分析

（一）模型的初步估计

本文采用stata12.0软件进行估计，首先给出方程（1）的估计，如表1所示。

根据模型（1）的回归结果，可以得到以下主要结论：

三种技术进步路径均对TFP具有正向作用，但时滞性有所不同，技术引进与研发、技术的转让合作与援助对TFP的影响体现出滞后性的特征，当期系数不显著，而以研发本地化系数代表的技术转移与扩散，其当期值对TFP有正向作用。

另外，变量Agg的系数为负，说明高技术产业的集聚并没有带来TFP的增长。无论是Krugman的新地理经济学，还是传统经济学理论，都认为集聚能够促进经济发展，也能促进行业的经济增长。本文的研究结果却没有支持这些理论，结合我国的基本国情以及高技术产业固有的特点，本文认为：高技术产业作为我国的新兴战略产业，短期受到政策扶持力度大，因此，其产业布局与我国产业布局政策高度相关，缺乏市场机制的作用；我国对外资高技术产业的引进也具有集聚的特点，对内资企业造成了挤出现象，因而集聚程度对高技术产业TFP的增长没有正向作用。

（二）模型的分组估计

为研究不同行业因素与技术进步的关系和研究我国不同高技术产业引进FDI带来经济绩效的不同，需要对模型进行分组估计。本文按照技术差异、集聚程度和市场竞争强度将高技术产业进行分组。

技术差异表现为内资企业与外资企业的技术差距，本文用内资企业人均产出能力与外资之比衡量，技术差距越大，比值越小；集聚程度由上文计算的E-G空间集聚指数表示；关于市场竞争度指标，绝对集中度（CRn）、相对集中度和赫芬达尔指数（HHI）从现有数据库数据无法获得，但根据新产业组织理论，超额利润率越高意味着该行业的竞争程度越低，反之，利润率越低，竞争程度越高。模型（1）的分组估计如表2所示。

通过表2可以得出以下主要结论：

其一，在内外资技术差距小的企业中，研发行为为企业带来的TFP增长大于内外资技术差距大的企业。在内外资企业技术差异大的行业中，外资可以通过申请专利等手段，垄断高技术的成果，而处于弱势的内资企业通过研发所带来的创新远不及外资企业的技术优势，因此在短期内，内外资技术差距过大时企业的研发行为不能带来内涵经济绩效。

其二，在集聚程度高的行业中，技术转移与扩散对TFP的有负面影响；在竞争程度高的行业中，当期技术转移与扩散对TFP的影响显著为正；在内外资技术差距小的行业中，技术转移与扩散滞后项对企业带来的内涵增长绩效显著为负。这可以解释为：技术的转移与扩散是水平型的，竞争程度越高，产品质量差距越小，技术转移与扩散的路径不能给企业带来实质的创新，不能提高内涵式的经济绩效；在竞争程度高的行业里，企业更适宜消化吸收其他生产者的创新；在技术差异小的行业中，商品同样会趋于同质化，产量受到抑制，全要素生产率亦受到抑制。

其三，在积聚程度高的行业中，技术的转让、合作与援助给企业带来的TFP增长显著高于积聚程度低的行业；在竞争程度高的行业中，技术的转让、合作与援助对TFP的影响低于竞争程度低的行业。首先，根据工业区位理论，当产业链上各企业空间距离较近时，交通便捷、合作成本较低，为技术的合作与援助提供了很大的便利，而空间分散的行业则无此优势。其次，垄断型的内资企业对上下游外资企业更有谈判势力，更能够利用此种路径提高生产效率。

结论与政策建议

本文根据技术进步的产生原因，将技术进步路径分为技术研发、技术的转移与扩散、技术的转让合作与援助。在竞争机制下，技术研发是企业的自发行为，为我国高技术产业技术进步的主要动因；在横向的FDI溢出机制作用下，企业可以通过技术的转移与扩散来提高技术水平，在纵向的FDI溢出机制作用下，企业可以通过技术的转让、合作与援助提高技术水平。

经验性研究对于我国高技术产业如何实现技术进步，以及如何引进高技术外资促进经济增长的问题有着重要意义。本文发现，三种技术进步路径均能促进以TFP代表的内涵经济绩效的增长。虽然引进外资可能存在产量上的挤出效应，可以促进内资企业的生产效率，同时，以外资参与程度代表的技术转让合作与援助对TFP的影响为正，说明内资高技术企业在发展时应当在注重自身研发能力提升的同时，积极寻找战略合作伙伴以促进自身的发展。同时本文发现高技术产业集聚程度的提升会导致经济绩效的下降，向产业非集中地区引进此类外资则更将有助于我国高技术产业的进步。

进一步的分组检验则可以找出何种外资企业能够为内资的经济绩效做出更大的贡献，引进内外资技术差距较大的外资企业和产业集聚度较高的外资企业，能促使内资企业TFP的增长，且挤出效应不显著；引进产业内竞争程度高的外资企业，则能促进我国高技术产业链的发展。由此，本文筛选出我国当前更适合引进的外资高技术企业的类型主要为：广播电视设备制造业、化学药品制造业和医疗设备及器械制造业。另外，飞机制造及修理、电子器件制造也是可以加大引进力度的类型。此外，国内高技术产业的研发活动一般集中于大中型国有企业和科研机构，所以应推进其市场化改革，充分利用市场机制，提高企业技术能力，从多方面促进我国产业的内涵经济绩效的发展。

参考文献：

1.陈继勇，盛阳怿.外商直接投资的知识溢出与中国区域经济增长[J].经济研究，2008（12）

2.傅元海，唐未兵，王展祥.FDI溢出机制、技术进步路径与经济增长绩效[J].经济研究，2010（6）

3.潘文卿，李子奈，刘强.中国产业间的技术溢出效应：基于35个工业部门的经验研究[J].经济研究，2011（7）

4.沈坤荣，傅元海.外资技术转移与内资经济增长质量—基于中国区域面板数据的检验[J].中国工业经济，2010（11）

5.夏业良，程磊.外商直接投资对中国工业企业技术效率的溢出效应研究—基于2002-2006年中国工业企业数据的实证分析[J].中国工业经济，2010（7）

数量经济与技术经济篇7

关键词：环境友好；农业技术创新；农业经济增长；VAR模型；

作者简介：姚延婷，博士生，讲师，主要研究方向为农业区域经济与科技政策。

我国2014年中央一号文件连续第十一年聚焦“三农”，农业的国民经济基础地位始终未变。一直以来，科学技术是农业的第一生产力，农业技术创新与推广无疑是促进农业发展和农民增收，进而解决好“三农”问题、促进农业增长方式转型的有效途径。然而，伴随着全球气候变暖、土地污染严重、农业资源枯竭等环境问题的出现，环境因素已经逐渐成为制约农业生产发展的最大瓶颈之一。在现实条件下，农业技术创新不得不把环境因素纳入到考虑范围。基于此，以低投入、绿色、可持续性为目标的环境友好型农业技术逐步成为农业技术创新的发展方向。

历次兴起的科技革命不断证实，经济增长与技术创新之间存在一种互动关系，即相互促进、互为条件的。然而，针对环境友好农业技术创新而言，由于环境友好农业技术创新一方面要克服诸如体制障碍、制度障碍等传统农业技术创新具有的系统失灵问题，另一方面还要解决由于环境恶化、资源短缺、生态失衡等变量引起的诸多新问题，环境友好农业技术创新与经济增长的关系是否和传统观念一致，还需要从理论和实证的角度进一步验证。本文正是基于这样的背景展开研究。

1文献综述

自1992年里约峰会提出“环境友好”(Environmentallyfriendly)理念以来，其内容得到不断的丰富和发展，并已经延伸到了农业技术创新领域。学者们首先肯定了环境友好农业技术的重要性，如Jaffe和Palmer[1]较早通过实证研究发现环境友好技术的扩散确实有利于“减排控污”，从而有利于农业生态环境的改善；BruceD等[2]也毫无疑问地肯定了农业在社会、环境和经济层面的可持续发展不但要求农户的创新，也需要再在商品和价值链其它方面的创新，包括基于环境友好层面的农业新方法、农业新技术等方面的规则和治理；JayShankarSingh、SharonL.Forbes等[3，4]以不同的环境友好农业技术为例，认为该技术可以充分利用环境资源，提供了满足农业需求的所需潜力，有利于农业的可持续发展。

基于对环境友好农业技术创新的认可，国内外许多学者近几年已经展开了对该理论的相关探索，主要集中在技术特性、影响因素、激励政策等方面。国外方面，如SusmitaDasgupta等[5]对孟加拉国稻农使用IPM(综合虫害管理)和常规化学技术耕作的结果进行对比，结果表明IPM稻田养殖的生产力与传统农业显著不同，降低了农药成本，更具备健康效益和生态效益，比传统的水稻种植更有利可图，然而，由于诸如IPM等环境友好农业技术的外部性问题，使得农民很难单独采用这种技术；KathyS.Kremer[6]在环境友好农业技术创新的影响因素方面提出了独到的见解，他的团队研究美国爱荷华州农民采纳新型土壤氮技术的决策过程，结果表明技术创新的复杂性极大地影响农户采纳该项环境友好农业技术的决策，此后，HakiPamuk[7]和Benoit[8]等学者通过实证研究也得出类似的结果；而TravisJ.Lybbert[9]则认为发展中国家有诸多因素制约贫困农民获得和使用新的农业生产技术，提出了10项政策措施促进环境友好农业技术的采纳和扩散，其中包括鼓励公共和私人之间的互补性农业研究、帮助减轻风险、在信息和预测领域有更多的投资等。国内方面，沈宇丹等[10]率先提出了环境友好农业技术创新的概念并分析了我国化肥产业政策对环境友好农业技术创新的影响效应；李学术等[11]从新农村建设目标与当前面临的严峻的生态环境问题等需求的角度提出了我国环境友好技术创新的主要领域；葛继红等[12]以配方施肥技术为例，对农户采用环境友好型农业技术行为研究，研究结果表明科学施肥能力越强、示范户、拿到配方卡、参加培训次数越多及所在乡培训总人数越多的农户越倾向环境友好型农业技术；肖焰恒[13]提出与环境友好农业技术创新概念相似的可持续农业技术创新。

尽管国内外学者已经认识到环境友好农业技术创新能够促进农业资源持续高效利用、改善生态环境、促进农业的可持续发展，并在解决能源问题、气候问题、环境问题等方面发挥了重要的功效，然而，环境友好农业技术创新具有明显的外部性、高风险性与复杂性，如何获取长期、持续的生态与社会、经济效益才是环境友好农业技术创新的根本目标。鉴于此，在推进环境友好农业技术创新的背景下，深入研究环境友好农业技术创新与农业经济增长之间的关系，探讨环境友好农业技术创新保障生态效益的同时如何提升农户、农业企业、区域农业发展的经济效益，具有非常重要的理论和现实意义。

对于技术创新与经济增长的理论研究，早在1912年熊彼特提出创新增长理论之后已经基本成熟，伴随着技术创新理论研究的深入，国内外学者逐步将技术创新理论引入农业领域，探讨农业技术创新对于经济增长的作用。Cochrand在1958年提出了“技术踏车理论”，形象地比喻了商业性农业生产者在农业技术进步背景下的竞争和收益分配；万宝瑞[14]进一步指出推进农业技术创新，对保障国家粮食安全、食品生态安全、农民增收和农业可持续发展、促进农业经济增长有着至关重要的意义。在实证分析方面，赵树宽等[15]采用VAR模型，引入技术标准为中间变量，实证结果表明技术创新对技术标准和经济增长具有长期正向的促进作用，是经济增长的源动力，而经济增长对技术创新的影响不明显；王家庭[16]运用空间计量方法和经济计量方法实证研究了技术创新的空间溢出对我国区域工业经济增长的推动效应；刘红峰[17]建立两型(资源节约与环境友好)农业科技创新评价指标体系，并运用主成份法分析两型农业科技创新评价的因子及其综合水平，结论表明依靠科技创新促进资源节约与环境友好、促进农业生产率增长与经济社会可持续发展，是惟一正确的战略选择。

综上所述，环境友好农业技术创新是一个长期、持续、渐进、连贯的过程，虽然国内外学者已经基本认可环境友好农业技术创新对农业经济增长的推动及促进作用，由于视角和方法主要是对二者局部问题进行探讨，未能充分展示二者的相互关系，一定程度上限制了其学术和政策价值。本文将从理论和实证两个角度充分论证二者的关系，以为环境友好农业技术创新政策的进一步调整与改革提供参考。

2概念界定与理论模型

2.1环境友好农业技术创新与传统农业技术创新比较

农业技术创新体系是以现有工业技术为基础，其本质是农业科研成果研制、开发并在农业中应用的全过程，即农业科技成果转化为现实生产力的全过程。毫无疑问，传统农业技术创新对保障国家粮食安全、农民增收和农业可持续发展有着至关重要的意义。然而，多年来我国传统的农业技术创新追求单一的经济效益，将农业生产经营过程中造成的资源耗竭、环境损失等问题作为一个被忽略的因素，虽然促进了农业发展和经济增长，但也促使传统农业技术创新沿着不断加重环境恶化和资源枯竭的路径发展。

环境友好农业技术创新是在遵循传统农业技术创新的效率、效益和适用性创新原则基础上，以环境、生态、资源的可持续利用和发展为目标，强调环境和资源变量在技术创新中的重要性，通过农业技术研发、推广、转化、应用来配置创新资源以实现价值增值和获取农业经济效益、社会效益及生态效益的过程。

实质上，环境友好农业技术创新与传统农业技术创新的构成主体、创新过程、服务体系等方面是相同的，最重要的区别体现在以下两个方面。

2.1.1两者创新的驱动因素不同

农业生产经营主体在追求生产效率和经济效益的前提下，采用创新的农业生产技术(化肥、农药、机械等)，并通过生产资料的规模投入来实现农业规模化、机械化和集约化。因此，一般创新理论认为，市场需求的拉动力量是农业技术创新的主要驱动因素。然而，在这种因素的驱动下，农业生产经营是以对生态环境和环境资源的掠夺式开发和利用为主要方式，强调经济利益而忽略农业资源与生态环境的自然持续力。

新技术的市场需求显然也是环境友好农业技术创新的出发点之一，但由于环境问题存在负外部性特征，与其他创新活动相比，环境友好农业技术创新的市场驱动性相对较弱，这使得环境规制也成为了环境创新最主要的驱动因素之一[18]。基于环境保护的农业产业政策、法律环境、金融支持和税收政策等方面的环境规制，通过外界刺激迫使农业经营主体意识到环境友好农业技术创新是经济利好的，从而推动环境友好农业技术创新的产生和采纳。与传统的农业技术创新相比，由于正的溢出效应和负的环境效应的内部化，环境规制会引致农业经营主体的创新活动，并导致“双赢”的结果，在减少环境污染的同时给各参与主体(农业企业、农业合作组织、农户等)带来经济利益。因此，环境规制是环境友好农业技术创新的另一个主要驱动因素。

2.1.2两者知识的供给源不同

化学、电气、机械等领域的现代工业技术是传统农业技术创新的知识供给源，农业新技术是以这些现代工业技术为基础展开研发设计。这些农业新技术具有易于引进和模仿创新的技术特性，从而迅速地实现农业技术进步和农业经济增长，但却带来了农业资源耗竭、生态环境的污染破坏和农业生产的弱质性。

与传统农业技术创新不同，环境友好农业技术创新把全新的系统工程方法、生态学、可持续发展理论、环境保护学等理论纳入到农业技术创新过程中，对传统农业技术创新进一步的“突破”、“融合”。一方面，在传统农业技术的基础上，环境友好农业技术创新将新理念、新知识引入到传统农业技术创新中，注重农业资源的利用，提高农业资源的利用率，致力于尽可能减少废弃物排放和对环境的污染，使得农业生产方式向“农业环境友好资源投入-环境友好农产品-农业生态环境改善”的循环式生产过程转换，这是对传统农业技术创新的“突破”；而另一方面，推进和实施环境友好农业技术创新需要经济效益、社会效益、生态效益在一个合理的维度内，既能保证粮食安全、提高农民收入，又能保障农业经济稳步增长的同时实现农业可持续发展，因此，环境友好农业技术创新必须“融合”现有的农业技术成果，克服和改善环境友好农业技术创新负外部性的同时利用现有的农业技术优势，这使得环境友好农业技术创新的实现环节和难度进一步增加。

2.2环境友好农业技术创新与经济增长关系的理论模型

传统农业技术创新的出发点和根本动力即是市场需求拉动和技术推动，而环境友好农业技术创新加入环境规制的驱动因素，在对传统农业技术创新“突破”与“融合”的基础上，通过提高农业企业、农业合作组织、农户等的劳动生产率，提升农业生产要素的边际效率，改善与优化农产品的质量、产量，从而带动农业产业优化升级和诸如旅游农业、休闲农业、生物科技等新兴产业的形成，最终直接或间接地促进农业经济增长。相反，农业经济的增长会引起新的市场需求(如居民农业产品消费形式、消费结构的变化，农户生产技术的新需求等)，在新需求引导下可能会进一步促进农业技术水平的提高，并由此展开新一轮的循环过程。

因此，环境友好农业技术创新和农业经济增长之间存在着相互促进和相互制约的关系。其中，环境友好农业技术创新对农业经济增长具有正向促进作用，反过来，农业经济增长为环境友好农业技术创新水平新一轮的提高提供经济基础和物质基础，其理论模型如图1所示。

3变量、数据与方法

3.1变量选择与数据收集

一般来讲，专利申请量和专利授权量等是最常见的衡量技术创新水平的指标，然而，针对环境友好农业技术创新的特殊性以及数据的可获性，本文以1990-2011年的年度数据为样本期，选取“农林牧渔业专利申请量”(PatentApplicationofFarming，Forestry，AnimalHusbandry，andFishery，简写为PA)和“环境友好农业技术推广程度”(Environmentally-FriendlyAgricultureTechnologyExtension，简写为TE)来衡量环境友好农业技术创新水平和推广程度；选取“全国农林牧渔业总产值”(GrossAgriculturalProduct，简写为GAP)作为农业经济增长的衡量指标。其中，“环境友好农业技术创新推广程度”是一个过渡指标，是为了进一步验证和说明环境友好农业技术创新与经济增长的关系。

在这三项指标中，“农林牧渔业专利申请量”和“全国农林牧渔业总产值”的时间序列数据直接来源于《中国科技统计年鉴》、《中国统计年鉴》等年鉴，但“环境友好农业技术推广程度”是一个综合指标，由多项环境友好技术综合决定的，因此该项指标数据较难获取。借鉴国内外学者经验，本文主要选择作物秸秆综合利用技术(以秸秆粉碎还田机拥有量为例)、农用清洁再生能源技术(以沼气技术为例)、节能高效农业机械技术(以节水灌溉类机械为例)和科学施肥技术(以免耕技术覆盖面积为例)等四项技术作为环境友好农业创新技术的代表，通过专家咨询法和主成分分析方法的组合赋权方法算来确定四项技术的权重的大小，并计算得出1990-2011年“环境友好农业技术创新推广度”的综合值，以代表“环境友好农业技术推广程度”的指标，其中四项环境友好农业技术的数据来源于《新中国农业60年统计资料》、《中国农业年鉴》等。

此外，由于本文研究中所采用的数据为时间序列，一般会有异方差的存在，所以对变量进行对数变换，使得数据趋势线性化，变换后分别记作LnGAP、LnTE、LnPA，如表1所示。

3.2研究方法

基于以上分析，本文采用美国著名计量经济学家克里斯托弗·西姆斯(ChristopherSims)提出的VAR模型对环境友好农业技术创新与农业经济增长之间的长期动态关系进行实证研究[19]。首先对原始数据进行平稳性检验以判断变量是否是单整的，如果变量是单整的，进一步进行协整检验考察变量是否存在协整关系，建立协整方程。然后在VAR模型的基础上，运用Granger因果关系检验、脉冲响应函数、方差分析分解分析环境友好农业技术创新与农业经济增长之间的是否存在因果关系和长期的均衡关系，最终探索二者动态的影响过程。

4实证分析

4.1数据的平稳性检验：ADF检验

为避免伪回归现象的发生，应该首先对宏观经济时间序列进行单位根检验，以判断时间序列的平稳性。本文采用Eviews6.0软件，对LnGAP、LnTE、LnPA的单位根进行ADF检验，以判断各时间序列是否符合同阶单整的条件，为随后的协整检验和格兰杰检验奠定基础。

通过表2的ADF检验值的结果可以看出，LnGAP、LnTE、LnPA的原始序列和其一阶差分形式的ADF检验统计量均大于显著性水平1%、5%、10%的临界值，不能拒绝原假设，均存在单位根，为非平稳序列。在二阶差分之后，原始序列二阶差分形式的ADF检验值均小于1%、5%、10%的临界值，说明分别在1%、5%、10%的显著性水平下，三组时间序列都为二阶单整序列，存在长期稳定的关系，满足进行协整检验的前提条件。

4.2Johansen协整检验

为进一步分析环境友好农业技术创新、农业技术推广程度与农业经济增长之间是否存在长期的均衡关系(协整关系)，须进行协整分析。采用Johansen检验法对“环境友好农业技术推广度”、“农林牧渔业专利申请量”与“全国农林牧渔业总产值”3个变量进行协整检验，以检验三者之间是否存在长期的均衡关系，检验结果如表3所示。

由表3可以看出，采用最大特征根迹统计量来评判的Johansen检验结果，第3行7.586>3.841，即在95%置信水平上拒绝的原假设，LnGAP、LnTE、LnPA三个变量之间最多存在两个协整关系，可以认为农林牧渔业专利申请量、环境友好农业技术推广度与农业经济增长之间存在长期的动态均衡关系。

经过标准化后的协整向量为(1.000，-0.375，-0.542)，农林牧渔业专利申请量、环境友好农业技术推广度与农业经济增长之间的协整方程为：

方程(1)表明，环境友好农业技术创新水平、农业技术推广程度与农业经济增长是同向变化的。在长期关系上，环境友好农业技术创新水平(PA)每增加1%，引起农业经济增长(GAP)增加0.375%，而环境友好技术推广程度(TE)每增加1%，则引起农业经济增长(GAP)增加0.542%。显然，与环境友好农业技术创新水平相比，环境友好农业技术创新推广程度对农业经济增长的促进作用效果显著。

4.3建立VAR模型

VAR模型对时间序列变量不作任何先验性假设，实质上是考察多个变量之间的动态互动关系，把系统中每一个内生变量作为所有变量滞后项的函数来构造回归模型。VAR模型的建立不但需要各个变量满足平稳性条件，而且需要确定反映变量彼此之间相互影响的最大可能滞后阶数，从而保证模型估计结果显著。LnGAP、LnTE、LnPA为二阶单整时间序列，满足建立VAR模型的平稳性条件。VAR模型中确定滞后阶数的方法主要有LR检验统计量法、最终预测误差法(FPE)和信息准则法等方法，本文采用信息准则法来确定VAR模型的最佳滞后期，结果如表4所示。

由表4可以看出，在滞后阶数为4的时候，AIC和SC值最小。由此可以建立以“环境友好农业技术推广程度”、“农林牧渔业专利申请量”、“全国农林牧渔业总产值”为因变量，以这些变量的滞后值为自变量，滞后阶数为4的无约束VAR模型，即VAR(4)模型。同时，通过对VAR(4)模型的平稳性检验结果显示，VAR(4)模型所有根模的倒数都小于1(即都在单位圆曲线内)，说明本文基于VAR模型的结论是可靠的。

4.4Ganger因果关系检验

上述分析已经确定环境友好农业技术创新、农业技术推广程度与农业经济增长三个变量之间存在协整关系，因此可以进一步进行Ganger因果关系检验，以探索3个变量之间是否存在因果关系，以及因果关系的方向。检验结果如表5所示。

由表5可知：(1)滞后1期，LnTE和LnGAP互为格兰杰因果关系，LnTE和LnPA互为格兰杰因果关系，而LnPA和LnGAP不存在格兰杰因果关系。这表明在短期内，环境友好农业技术创新的推广程度能促进农业经济的发展，环境友好农业技术创新是技术创新推广程度的来源，即创新是推广的前提，而由于从技术创新到推广应用有一定的滞后性，技术创新对农业经济增长的促进作用在短期内是非常缓慢的。(2)滞后2期与3期，LnPA和LnTE是LnGAP的格兰杰原因，且因果关系是单向的，这表明环境友好农业技术创新诸如新技术的研发等对农业经济增长的促进作用开始逐步显现，环境友好农业技术创新推广与应用持续促进农业经济增长，而农业经济增长在短期内不能反哺技术创新与新技术的推广。(3)滞后4期，LnPA和LnGAP互为格兰杰因果关系、LnTE和LnGAP互为格兰杰因果关系、LnPA和LnTE互为格兰杰因果关系。这表明，在长期内，环境友好农业技术创新、技术创新的推广程度是农业经济增长的源泉，农业经济增长促进新一轮的环境友好农业技术创新与推广，而环境友好农业技术创新是技术推广的基础、技术推广是环境友好技术创新的进一步实现。

4.5脉冲响应函数

Johansen协整检验与Granger因果关系检验表明，环境友好农业技术创新、技术推广度和农业经济增长之间存在协整关系，并且具有因果关系。基于以上的VAR模型，可以用脉冲响应函数、方差分解等工具来详尽地描述变量间的动态特征。脉冲响应函数分析方法用来描述一个内生变量对由误差项所带来冲击的反应，即在随机误差项上施加一个标准大小的冲击后，对内生变量的当期值和未来值所产生的影响程度。运用Eviews6.0软件生成基于VAR模型的脉冲响应函数图，通过分析可以得到以下结果：

(1)环境友好农业技术创新与农业经济增长的动态关系。环境友好农业技术创新对农业经济在最初的1期、2期都几乎没有冲击作用，第3期后开始对农业经济增长起到明显的促进作用，并且逐步增大，说明环境友好农业技术转化成生产力持续促进经济发展；而农业经济增长对环境友好农业技术是正向缓慢促进的，第7期以后趋于缓慢平稳的促进作用，表明农业经济增长对技术创新是缓慢并长期有效的。

(2)环境友好农业技术创新推广程度与农业经济增长的动态关系。环境友好农业技术推广度对农业经济增长的促进作用是前小后大，由于环境友好农业技术的特殊性且受自然环境的影响，技术刚刚开始被农业企业、农户所采纳时是暂时没有经济效益的，在第5期以后，作用才慢慢显现出来，逐步地成为农业经济发展的推动力；而农业经济增长从第1期对技术推广度产生较强的影响，第3期开始下降，第8期以后则趋于稳定，表明通过经济的拉动能够提升农业生产主体采用新技术的积极性。

(3)环境友好农业技术创新与技术推广程度的动态关系。技术推广程度受到环境友好农业技术创新正向冲击之后，从第1期就逐步开始上升，在第3期后速度加快，第12期趋于平稳，这表明环境友好农业技术创新对技术推广程度的有长期的正向影响，环境友好农业技术创新是一切技术推广的基础；而环境友好农业技术创新受到技术推广程度的正向冲击后，除了第1期、第2期上升效果显著，第3期到第7期有低幅度的波动，以后一直保持低速平稳的促进作用，这表明技术推广度长期内对环境友好农业技术创新的促进作用不显著。

4.6方差分解

方差分解方法是Smis在1980年提出的将系统的预测均方误差(MeanSquareError，MSE)按照其成因分解为自身冲击及其他变量冲击所构成的贡献率，从而将变量间的影响关系具体量化，评价不同结构冲击所造成的影响。运用Eviews6.0软件进行方差分解，LnGAP、LnPA、LnTE的方差分解结果如表6所示。

(1)在LnGAP的方差分解中，能够找出环境友好农业技术创新与技术推广度对农业经济增长的影响。在滞后1期，二者对农业经济增长的冲击均为零，但随着预测时期的推进，二者对农业经济增长的冲击持续增长且速度较慢，充分体现了现阶段在我国农业经济发展过程中，从农户、农业企业到农业经济组织的生产活动都以重视经济效益为前提，对环境友好型农业技术创新的研发及其推广较为忽视，致使二者对农业经济的促进作用滞后时间较长。但随着政策引导、观念转变、技术转换和经济支持，预测期时间越长，二者对农业经济增长的促进作用越大。

(2)在LnPA的方差分解中，LnGAP对LnPA的冲击从第2期开始增长，在第14期达到最大，为27.08%，此后逐步减小，农业经济增长对环境友好农业技术创新的影响是缓慢且长期有效的，经济增长为技术创新提供资金支持，为持续的技术创新提供动力。LnTE对LnPA的冲击效果并不明显，仅在第11期达到最大，此后逐步减小，这表明在长期内，环境友好农业技术推广度对技术创新的影响较小，即二者的关系是单向的。

(3)在LnTE的方差分解中，农业经济增长和环境友好农业技术创新都对技术推广度在第1期产生冲击。农业经济增长对其的冲击在第5期达到最大，为71.25%，随后逐渐下降，但冲击都在40%以上。农业经济增长对环境友好农业技术推广度具有长期显著的正向影响。而环境友好农业技术创新对技术推广度也在第1期就产生了影响，最后一期达到最大值，为47.12%。这表明长期内，环境友好农业技术创新是技术推广度的前提，这与之前的格兰杰因果关系检验的结果一致。

5结论及启示

本文运用基于VAR模型的动态经济计量分析方法，对环境友好农业技术创新与农业经济增长之间的长期动态关系进行实证研究。可以发现：

(1)环境友好农业技术创新、技术创新推广度与农业经济增长之间存在长期的动态均衡关系，在长期关系上，环境友好农业技术创新(PA)每增加1%，引起农业经济增长(GAP)增加0.375%，而环境友好技术推广程度(TE)每增加1%，则引起农业经济增长(GAP)增加0.542%。

(2)短期内，技术创新推广度在滞后1期即能促进农业经济发展，且环境友好技术创新是推广的前提；在滞后2期与3期，环境友好农业技术创新对农业经济增长的促进作用才开始逐步显现；在滞后4期，环境友好农业技术创新、技术创新的推广程度是农业经济增长的源泉。

(3)长期内，环境友好技术创新和技术创新推广程度对经济增长的推进作用是缓慢且长期有效的，农业经济增长为技术创新提供资金支持，为持续的技术创新提供动力，对技术创新的推广起到先强后弱的促进作用；但环境友好农业技术推广度对技术创新的影响较小，二者的关系是单向的。

根据研究结论，并结合我国农业经济发展现状，给出以下政策启示：

(1)促进环境友好农业技术创新成果转化。既然环境友好农业技术创新对农业经济增长具有长期正向的促进作用，那么把环境友好农业科技创新成果转化成为现实的农业生产力则是促进农业经济增长的主要动力。因此，首先应该解决环境友好农业技术创新中技术供给者与技术需求者的信息不对称和能力不对称问题，然后进一步通过改善政府、环境治理部门、技术研发部门等组织关系和构建配套的合作协调机制为环境友好农业技术创新成果的转化创造良好的氛围，同时引入农业科技产业化组织方式，使主体之间通过合同契约关系形成利益均沾、共担风险的利益共同体，加快农业科技成果的推广与应用。

(2)完善环境友好农业技术创新政策机制。显然，如果缺乏有效地环境政策，农业企业、农业协会、农户等很少有激励去使用环境友好农业技术或者去研发未来更好使用的技术[20]。因此，环境友好农业技术创新一方面要克服环境和生态变量外部性引起的农业环境治理和农业资源利用等问题，另一方面要突破旧的体制障碍，适应新的知识创新需求，这些都在一定程度上要求农业技术创新政策在政策手段上不断完善。通过各种行政手段、经济手段、市场激励等配套实施，健全农业技术创新的保障机制、激励机制、约束机制、监督反馈机制，进而促进环境友好农业技术创新系统内部各主体要素之间、功能要素之间互动、合作和促进农业生产方式尽快向环境友好方向转化。

数量经济与技术经济篇8

关键词:环境规制;技术创新;波特假说;低碳经济;经济与环境协调发展

1　“波特假说”及相关研究

传统的新古典经济学家认为,环境保护所产生的社会效益必然会以增加厂商的私人成本、降低其竞争力为代价,其中隐含的抵消关系会对一国的经济发展带来负面的影响,造成经济上过高的成本,严重妨碍了厂商生产力的增长和在国际市场上的竞争力。波特(Michael Porter)教授1991年提出了捍卫环保的主张,他认为严格的环境保护政策能够引发创新,抵消成本,不但不会造成厂商成本增加,反而可能产生净收益,使厂商在国际市场上更具竞争优势,这被称为波特假说(Porter hypothesis)。波特假说挑战了传统新古典经济学关于环境保护问题的理论框架,为我们重新认识环境保护与经济发展的关系提供了全新的视角。1995年,他与范德林德(Class Van der Linde)教授进一步详细解释了环境保护经由创新而提升竞争力的过程,并对此假说进行完善。国内外学者围绕环境规制对产业绩效和技术创新的影响进行了一系列的实证研究,在不同的实证研究中,主要有三种不同的结果:一是环境规制导致了产业绩效在一定程度上的下降,从而产生负面效应,传统观点得到部分证实。二是环境规制与企业技术创新之间存在“波特假说”的正相关关系。三是环境规制对产业绩效的不确定性影响。

2　实证研究对象选择与模型建立

2.1　研究对象

对于环境规制和产业绩效及技术创新的关系,理论界并未有统一的共识。而在国内相关的研究中,多数是以全国的省际面板数据建立计量模型进行大范围的实证研究。但是,随着我国近些年来的经济发展,东中西部地区问的经济和社会发展差异已经凸显,所以为了进一步分析该问题,本文在理论分析的基础上,利用1999～2007年的东部省份面板数据对环境规制与企业技术创新的关系进行区域性的实证研究。本文研究的东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东10个省份和直辖市。

2.2　研究模型的建立

技术创新过程的生产函数用下面式子表示:

I=f(P,M,A)

式中,I代表技术创新产出;P代表技术创新过程中的人力资源投入;M代表技术创新过程中的资金投入;A表示影响技术创新的其他因素。文章将环境规制这一因素纳入到我国区域的技术创新产出函数中。同时各地区不同的经济发展水平会对区域的科技创新能力产生不同的影响。因此,各地区的技术创新产出函数具体表示如下:

I=f(ERI,Size,GDP)

技术创新可以被视为一种相对特殊的生产,假设各地区的技术创新产出函数与传统的物质生产领域的产出函数具有相似的形式,设定其c―D函数扩展形式如下:

式中,I代表技术创新产出采用固定效应的面板数据模型考察环境规制对企业技术创新的影响。企业技术创新是被解释变量,分别使用R&D支出和专利申请数量作为技术创新的衡量指标;环境规制强度(ERI)是解释变量;控制变量包括地区经济发展水平(GDP)和地区产业规模(Size)。采用对数形式对其进行估计,基本计量方程为:

其中,变量下标i代表不同地区,下标t代表不同的年份;a、B1、B2、B3均为待估参数,s表示其它没有观测到的影响各地区技术创新产出的因素。

2.3　数据与变量选择

文章选取的是东部地区1999到2007年共9年的省际面板数据,数据主要来源于《中国统计年鉴》(各年)、《中国环境统计年鉴》(各年)。下面对实证研究所涉及的变量作简要说明。

①文章采用专利申请数量(Patent)和研究与开发经费支出(R&D)来衡量技术创新水平。专利数量是技术创新产出的重要衡量指标,专利申请数量是企业创新对外部干预的最直接的反映,可以反映出企业技术创新的能力和水平。R&D支出反映了企业在研究与开发上的投入,能够在很大程度上反映技术创新的水平。②对于环境规制强度(Envi―ronmental Regulation Intensity)的衡量,对于不同生产规模的企业,相同污染治理成本的意义不同从而成本负担也不同。所以,衡量环境规制强度必须考虑企业规模的差异,将污染治理成本除以企业总产值以消除这种差异,即以每千元工业产值的污染治理成本作为环境规制强度的衡量指标。计算公式为:环境规制强度=(污染治理成本÷工业产值)×1000。而工业污染治理项目本年完成投资合计可以体现一个地区在环境管理上付出的努力和决心,从而代表该地区实际环境规制的强度,同时也考虑到数据的可选取性和完整性,所以选择该指标作为企业污染治理的成本和支出指标。③产业的生产规模会影响到产业的技术创新能力和水平,国内外学者多数认为企业规模会在一定程度上影响到企业的技术创新能力和水平。④本文采用人均GDP衡量地区经济发展水平。

3　数据处理及实证检验

各变量的描述性统计见表1。

3.1　实证检验

各变量的描述性统计符合要求,模型通过H检验后采用固定效应面板数据模型进行分析。本文采用Eviews6.0计量经济学软件对其进行回归分析。由于技术创新对环境规制强度的反应可能有滞后期,所以我们分别考察环境规制强度对R&D支出、专利申请数量即期和滞后1、2、3期的影响。由于我们使用的是面板数据,既包含了截面数据也包含了时间数据,在进行模型估计时,发现被估参数均通过显著性检验,回归方程拟和的效果也较好,但DW值太低,说明模型存在序列相关的问题。为此,可以在混合模型中加入AR项或者采用Coehrance―Orcutt迭代法修正模型存在的序列相关,根据文章研究对象和数据模型的特点,在混合模型中加入AR项,参数通过显著性检验,AR项的回归参数显著的不为零,DW的值说明模型已消除了自相关。估计结果如表2、表3所示。

3.2模型检验结果

3.2.1　模型整体拟合度较高,R2和调整后的R。都在0.96以上

由于我们采用了固定效应的面板数据模型进行估计,一些没有包含在模型当中可能对R&D支出和专利申请数量有影响的因素,通过固定效应截距反映,因此,模型的整体拟合度较高并且整体解释

力较强。

3.2.2　环境规制无论是在即期还是在滞后各期来看,对R&D支出有显著的正的影响,环境规制强度每提高1%,R&D支出分别增加0.026%、0.035%、0.055%和0.103%

而地区工业企业规模在即期和滞后2期、3期对R&D支出有显著的正的影响。地区经济发展水平在即期和滞后各期均对R&D支出有显著的正的影响。

3.2.3　环境规制对即期和滞后2期、3期的专利申请数量有显著的正的影响,环境规制强度每提高1%,专利申请数量分别增加0.029%、0.047%和0.095%

而地区企业规模在即期与环境规制呈现负相关关系。从动态发展过程来看,地区经济发展水平对滞后期的专利申请数量有显著的正的影响。

4　研究结论及建议

文章利用我国东部地区1999～2007年共9年间的面板数据,采用计量经济的方法,实证分析了环境规制对企业技术创新的影响。结果显示,环境规制强度每提高1%,R&D支出分别增0.026%、0.035%、0.055%和0.103%;环境规制强度每提高1%,专利申请数量分别增加0.029%、0.047%和0.095%;整体上,环境规制对东部地区企业的技术创新存在有显著的正效应。在理论上,一定程度支持了“波特假说”。从实证研究结果明显看出,地区经济发展水平仍然是影响企业技术创新能力的重要因素和基础保证。但在加快经济发展的同时更要注意经济发展的速度与质量的关系,应进一步调整优化经济结构,要注意经济发展和环境保护的协调性,转变经济增长方式,增强自主创新能力,走低碳经济发展道路。

根据胡志伟,刘勇整理出的典型高碳战略产业及其高碳链认为:煤炭、石油是各省域主要碳源。火电、钢铁、有色金属(如电解铝、锌冶炼)、建材(如水泥、玻璃等)、化工(如汽油、烧碱、纯碱、黄磷、轮胎、电石等)是中间体,碳足迹通过它们传到汽车、房地产业等高碳产业,最后进入用户消费。而钢铁、有色金属、建材、化工、汽车产业低碳经济竞争性较强,而火电由于价格体制约束,它们较难转嫁低碳成本,因此受影响较大。下游高碳战略产业(火电、汽车、钢铁、有色金属、化工、建材、房地产)低碳压力较大。可选取相应典型产品为代表来研究,统计2008年下游高碳战略产业典型产品排名,列出排名前5位的省域依次为:江苏(7次),山东(7次),浙江(6次),广东(6次),河南(4次),天津、河北(各2次),上海、重庆、辽宁、吉林、内蒙古(各1次)。其中,东部地区占据绝大比例,可见它们仍需付出相当大的低碳努力。根据上述的研究分析,提出以下政策建议。

4.1　经济发展过程中杜绝碳泄漏

碳泄露,指部分发达国家企业向没有强制减排目标的发展中国家转移高碳生产。东部地区对外开放程度较高,若招商引资中对碳泄露敞开大门,就会产生庞大的高碳增量资产,将高昂的低碳成本遗留到不久的将来,危及省域可持续发展。因此,招商引资应选择低碳企业或已采用先进低碳技术的高碳战略企业。

4.2　培育低碳生产要素,增强企业核心竞争力

低碳竞争优势主要依赖高级生产要素的获得和培育,要建立以市场为导向、以企业为主体的产学研结合的技术创新体系,着力培育有自主知识产权的低碳主导产品与核心技术;实施低碳人才战略,加大低碳知识产权保护力度,加大低碳科技投入;构建完善的低碳融资体系:健全政策性投资基金、建立低碳政策性金融机构。

4.3　建立可持续发展的社会经济低碳体系

强大竞争力的低碳企业是低碳经济发展的根本动力,也是环境与经济协调发展的最佳途径。要促进低碳企业竞争力,打造低碳集群,培育新能源与节能产业集群,缔结高碳经济产业,使它们与低碳金融业和低碳城政府结成低碳网以获得规模经济和范围经济,从而催生新一轮的产业轮动,完善和延伸低碳产业链。持续改善与提升以企业科技创新优势,从而使区域低碳优势转化为产业核心竞争力。

参考文献

[1]Porter ME.America's Green Strategy[J]Scientific American,1991(4)・168.

[2]Porter ME,and Linde c.Toward a New Conception Df lhe Envi―roment-Competitiveness Relationship[J].Joumal 0f Eeonomic Perspectives,1995,9(4):97一118.

[3]许庆瑞.吕燕,王伟强.中国企业环境技术创新研究[J].中国软科学,1995(5):16―20

[4]　黄德春,刘志彪.环境规制与企业自主创新――基于波特假设的企业竞争优势构建[J].中国工业经济,2006(3):100―106.

[5]赵红.环境规制对产业技术创新的影响――基于中国省际面板数据的实证分析[J]产业经济研究.2008(3):35―39.

[6]李强,聂锐.环境规制与区域技术创新――基于中国省际面板数据的实证分析[J]中南财经政法大学学报,2009(4):18―22.