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我国生产性服务业FDI与生产率增长关系的实证研究2
我国生产性服务业FDI与生产率增长关系的实证研究
徐望春中国地质大学(武汉)经管学院430070
摘要:
本文采用中国2003-2014年生产性服务业分行业的投入产出数据,用DEA-Malmquist指数法对中国生产性服务业全要素生产率指数及其构成进行了测度,并就生产性服务业FDI对生产率增长的关系进行了实证分析。
结果发现,生产性服务业全要素生产率年均增长率为正,各行业全要素生产率的增长主要来自于技术进步的提高而非技术效率。
生产性服务业FDI显著地促进了服务行业的全要素生产率增长和技术进步的增长,但对技术效率的影响则为负。
关键词:
生产性服务业;FDI;全要素生产率
EmpiricalStudyontheRelationshipbetweenFDIandProductivityGrowthofChineseProducerServiceIndustry
Abstract:
BasedontheinputandoutputdataofproducerserviceindustryinChinafrom2003to2014,thepapercalculatedthetotalfactorproductivityanditsdecompositionvalueofallthesub-sectorsoftheproducerserviceindustrybyDEA-Malmquistindex.Theresultsshowthatallthesub-sectorsofproducerserviceindustryhaveapositivetotalfactorproductivityaveragegrowthrateperannum.Thegrowthoftotalfactorproductivitymainlystemsfromtheimprovementoftechnologicalchangesratherthantechnicalefficiency.AndtheresearchfindsthatFDIinflowsofproducerserviceindustryhaveasignificantpositiveeffectontotalfactorproductivityandtechnologicalchanges,butshowinganegativeeffectontheirtechnologicalefficiency.
KeyWords:
producerserviceindustry;FDI;totalfactorproductivity
1引言
联合国贸发组织(UNCTAD)发表的《2004年世界投资报告—转向服务业》中指出,从2003年开始,尽管全球范围内外国直接投资(FDI)依然下滑,但是从整体上已表现出明显的复苏趋势,而随着服务业经济地位的提高,各国对服务业FDI政策体制逐渐放宽,全球各个区域FDI开始逐步转向服务业[1]。
我国服务业外商直接投资也是持续增长,2011年服务业利用外资金额占整体比重首次超过了制造业。
2013年上海自贸区建立,这也为外商直接投资带来了新的契机。
2014年,服务业利用外资金额占总投资的比重达到64.62%。
服务业在国民经济中的作用日益突出,服务投资环境不断改善,中国吸收服务业FDI的优势也逐渐形成。
截至2014年,中国吸收外资最多的是制造业(31.08%),其次是房地产业(26.95%),但是制造业利用外资金额的年增长率逐年下降,而房地产业租赁和商务服务业、信息传输、计算机服务和软件业以及科学研究、技术服务和地质勘查业等生产性服务行业的FDI流入迅速增加[2]。
总的来说,我国生产性服务业正逐渐成为外商直接投资的主要领域。
近几年,我国吸收利用外商直接投资目标也在发生着变化,逐步从弥补资金缺口向弥补技术缺口转型。
而对于市场化程度不高、服务市场发展落后、效率低下、整体服务质量较差的中国服务业来说,引进外资主要是利用服务业FDI的技术溢出获取服务业跨国公司先进技术、品牌、专利等大量优势,从而提高我国服务业生产效率。
因此,系统研究生产性服务业外商直接投资对生产性服务业生产率增长的影响具有重要的理论和现实意义。
国外就服务业FDI对生产率增长的影响也进行了一定的研究,这些研究可以分为三类:
第一类是宏观层面的研究,这类研究大都发现包括服务业FDI在内的服务自由化改革和放松管制对于发展中国家和经济转型国家的经济增长和技术进步具有促进作用。
Eschenbach和
Hoekman(2006)对1990-2004年经济转型国家的研究发现,服务自由化的改革与1990年以
后转型经济体的经济增长和技术进步存在显著的正相关关系[3]。
第二类是产业层面的研究,发现包括服务业FDI在内的服务自由化改革和放松管制有利于促进东道国相关产业部门尤其是下游制造业部门的生产率增长。
Fernandes(2007)研究了1994一2004年东欧经济转型国家服务部门的绩效,发现金融、通信等基础服务部门的自由化对于东欧国家下游制造业行业的生产率具有显著正向的促进作用[4]。
第三类是微观企业层面的研究,发现服务业FDI与东道国相关产业尤其是下游制造业企业的生产率增长正相关。
Arnold,Javorcik和Mattoo(2006,2008)分别用捷克和印度的企业层面数据对服务业改革与下游制造业生产率之间的关系进行实证分析,发现服务业改革与国内下游制造业的全要素生产率(TFP)之间存在正相关关系,其中允许外资进入服务业是服务自由化改善下游制造业效率的最主要渠道[5-6]。
近年来,国内学者也越来越关注服务业FDI的经济影响,但国内学者更多地是关注服务业FDI对于经济增长的影响(贺梅英,2005;马元和刘靖,2008;黄卫平和方石玉,2008等)[7-9],对于服务业FDI的技术溢出效应甚少研究,尚处于初步阶段。
刘艳(2012)计算了2004-2008年服务业全要素生产率,发现TFP增长主要来自于技术进步而不是技术效率,同时实证分析了服务业整体利用FDI显著的对促进了TFP,TC,EC的增长[10]。
但是由于截面数据时间较短,因此该结果只具有一定的参考价值。
黄繁华和王晶晶(2014)运用41个国家2005-2011年的面板数据,基于东道国吸收能力的视角,测算并考察了服务业FDI的技术溢出效应,结果显示:
服务业FDI技术溢出会对东道国全要素生产率产生显著的促进作用,但在分样本研究中发现,OECD国家服务业FDI技术溢出效应显著,而非OECD国家这一效应并没有通过显著性检验[11]。
王恕立、滕泽伟(2015)通过对2004-2012年服务业TFP的测算,发现资本、劳动力要素在配置贡献率偏低,实证分析后发现FDI劳动力在配置效应不显著,原因是因为劳动力在要素部门配置扭曲所造成[12]。
综上所述,可以发现目前专门针对生产性服务业外商直接投资的研究很少,特别是缺乏FDI影响我国生产性服务业发展的实证检验和理论解释,这不仅制约了我们对FDI与生产性服务业发展之间关系的的观察和认知,而且也使得政府通过创业与创新环境的改善来吸引资本和先进投资理念、促进产业结构向中高端迈进的政策取向缺乏必要的学术借鉴。
有鉴于此,本文对FDI对生产性服务业生产率影响的研究在以下三个方面做了一定的改进:
第一、由于生产性服务业的构成庞杂,性质差异和目标多元等复杂性特征,使我们有必要采用分行业面板数据,以控制行业特征等差异对生产率的影响。
因此从行业层面对生产性服务业全要素生产率进行分析,能够更加准确地把握中国生产性服务业TFP增长的特点;第二、考虑到了其他影响生产性服务业生产率增长的因素,并对生产性服务业利用FDI技术溢出对TFP影响进行实证检验;第三、本文研究跨度时间相对较长,数据较新,较好地反映了当前我国生产性服务业FDI对生产率的影响。
2概念界定与理论基础
2.1生产性服务业的界定
生产性服务业最早由Greenfield(1966)系统提出,Greenfield将生产性服务业的定义为企业、非营利组织和政府向生产而不是消费提供的服务,主要是生产企业外购的服务,而不是企业自己提供的服务,例如交通运输、数据处理、设备租赁、金融服务等[13]。
之后,许多学者从服务功能、服务对象、服务提供者等不同的角度提出生产性服务业的涵义。
Browning和Singelman(1975)将为农业、工业以及其它服务业提供中间投入的行业认为是生产性服务业,主要由向产品生产者或与各种资产形式相关的个人提供服务的行业构成[14]。
Grubel和Walker(1989)认为生产性服务业是指生产者通过市场购买的,且用于进一步的产品生产或服务提供的服务[15]。
Shearmur和Doloreux(2008)认为生产性服务业实质上是中间服务部门,生产性服务业的服务对象是其它企业,而不是个人[16]。
从上述的定义中可以看出,学术界对生产性服务业的“中间投入”这一重要特征达成共识。
因此,本文概述生产性服务业的涵义,即在产品生产和服务提供过程中,作为中间投入的服务的部门和行业。
虽然对生产性服务业的涵义达成一定的共识,但是对于生产性服务业的外延统计口径却存在较大的争议,国内外不同的学者使用不同的统计口径,主要原因就是有的行业既提供生产性服务,也提供消费性服务,在分析时就存在不同归类。
在借鉴国内外众多学者、机构组织对生产性服务业分类的基础上,为方便取得统计数据,本文在进行生产性服务业量化分析时,主要参考2003年国家统计局公布的《三次产业划分规定》对生产性服务业的分类,生产性服务业涵盖的内容主要有:
交通运输、仓储和邮政业;金融业;房地产业;租赁和商务服务业;科学研究、技术服务和地质勘查业;信息传输、计算机服务和软件业。
2.2FDI溢出效应理论分析
外商直接投资的流入会影响到资本存量,进而产生对全要素生产率(TFP)的影响,与此同时由于外商直接投资能够带来先进的技术溢出,也将会影响全要素生产率(TFP)。
概况起来可以发现外商直接投资从以下两个方面对TFP产生影响:
第一、生产效率和技术水平都比较先进的外资企业直接带来的技术溢出。
第二、由于外商直接投资的流入从而产生了一系列影响所带来的间接技术进步效应。
综合国内外文献关于外商直接投资(FDI)溢出效应的理论阐述发现,FDI对全要素生产率产生影响主要是通过FDI技术扩散的途径得以实现的。
该途径分别为:
技术转移和技术外溢。
其中技术外溢是促进东道国经济增长的重要因素,是经济外在性的表现形式。
其中FDI外溢效应总结起来主要包括了示范效应、竞争效应以及培训效应。
第一,示范效应。
通过跨国公司先进技术的示范,对其学习模仿从而实现技术的外溢作用。
当东道国企业面临正面竞争的时候,东道国企业需对跨国公司带来的先进技术进行学习和模仿,才能快速有效的提高竞争力。
因此FDI这种示范效应主要发生在同行业或产业内,由于技术差距,所以东道国企业通过学习跨国公司生产技术、管理经验等等,模仿跨国公司的行为来提高自身技术水平。
第二,培训效应,也就是FDI技术外溢中的人力资本效应。
主要是指国外投资企业对东道国企业当地员工尤其是管理人才和研发人才的培训投入所带来的效应。
当跨国公司进入以后,其需要对东道国企业的员工进行培训,跨国公司会定期从国外派专家到国内企业对员工进行培训,从而提高劳动力质量和技术含量。
但是我们也不能忽视这种培训效应带来的负向作用,如当这些优秀人才产生了以后,由于外资企业高额的薪酬和待遇使得很多人才都流入外商投资企业,这样也使得本土企业会失去很重要的人力资本资源。
因此本土企业要重视这种现象,对人才要给予高度重视,采取相应措施充分发挥人力资本带来的技术溢出效用,为企业技术进步和效率提高提供更为有力的保障。
第三,竞争效应。
Aitken和Harrison(1999)认为竞争效应即由于国外投资企业的进入加剧了东道国国内市场的竞争程度,从而使得本国企业被迫加大研发科技投入,加快了生产技术、生产设备的更新和升级[17]。
因此竞争的存在使得本土企业会倍感压力,在竞争作用的促使下,这些企业必须通过学习先进的技术,努力加强研发创新,才能够在竞争中生存和发展。
因此说竞争促进了东道国企业技术的进步,缩小了与跨国公司的差距,而外资企业同样为了维持自己的比较优势,在新一轮的竞争中依然领先,会进一步进行新的技术研发或者从母国引进新的技术,因此由竞争带来的FDI技术溢出就产生了。
但不能忽视的是竞争效应是有其两面性的,在促使东道国企业技术进步的同时,也可能使东道国企业在竞争中失败,因为很多跨国投资企业的技术优势是十分明显的,很多外资企业甚至在占领东道国市场后形成了垄断。
3计量模型、变量选取和计算方法
3.1模型选择和变量选取
本文借鉴Romer(1990)[18]品种增长模型思想以及Fernandes和Paunov(2008)[19]等的实证计量模型,以FDI为解释变量,同时将其他影响服务业生产率增长的因素考虑了进来,构建生产性服务业FDI对生产率增长影响的计量方程如下:
(1)
其中,下标t表示年份,下标i代表行业,
是不可观测的时间效应,
是不可观测的行业效应。
为i行业t时期的生产率增长率,分别用全要素生产率增长指数(TFP)及其分解—技术进步指数(TC)和技术效率指数(EC)表示。
为了降低异方差及时间趋势因素,各变量均取了对数。
FDI表示实际利用外商直接投资额。
在本文用各行业每年实际利用外商直接投资额占该行业每年增加值比重表示。
由于外商直接投资额统计单位是美元,因此按照各年人民币对美元汇率换算为人民币,并按照固定资产投资价格指数换算为2003年不变价。
同样行业增加值也按照GDP平减指数调整为2003年不变价。
K表示资本密集度,本文以行业固定资本存量与劳动人数之比来表示。
资本密集度也是影响技术进步的重要因素之一。
李小平和朱钟棣(2004)[20],李小平等(2008)[21]发现资本形成正是1998年后中国工业全要素生产率增长的重要原因,刘艳(2012)也认为资本密集度越高,技术含量也就越高,技术进步也就越快[10]。
但是资本深化也有可能延缓技术进步,如张军(2002)认为资本深化是中国生产率增长变缓的重要原因[22]。
SC表示企业规模,将企业规模影响考虑进来是因为通常认为企业规模越大,越有可能产生规模报酬,而规模报酬有利于企业生产率的提高。
本文用平均每个法人单位的增加值来表示这一指标,各服务行业每年的法人单位数据来自《中国第三产业统计年鉴》。
EDU表示人力资本水平。
Narula(2004)指出东道国吸收能力的一个重要组成部分就是人力资本水平[23]。
东道国企业技术吸收能力越强,那么技术效应作用也就越明显。
理论上来说各行业的人力资本水平越高,更能够学习、吸收和创造新的技术,更有利于各行业生产率的提高。
因此本文用各行业就业人员受大专以上教育人数所占比例表示该行业的人力资本水平。
3.2生产率增长的计算
目前测算技术进步率(TFP)的方法主要有3种:
一是传统的索洛余值法,二是随机前沿分析法(StochastioFrontierFunctionApproach,SFA),三是数据包络分析法(DataEnvelopmentApproach,DEA)。
考虑到这三种方法的优缺点,本文决定采用DEA--Malmquist指数法。
该种方法不需要任何具体函数形式或分布假设,对各种形式的投入产出都能适用。
根据Fare等(1994)的分析,Malmquist的生产率指数变化不仅可以度量全要素生产率的逐期变化,而且可以分解为技术变化(TC)与技术效率变化(EC)的乘积[24]。
目前在实证研究中,有两种分解Malmquist指数的思路(Fare等,1997)[25]。
本文在测算中采用的是Fare基于DEA-Malmquist指数方法来测算TFP的变化,主要通过距离函数来测算服务业各分行业的投入产出比。
具体计算公式如下:
;
(2)
式
(2)中和
、
分别表示时期t+1和时期t的投入和产出向量,
,
分别表示以时期t的技术
为参照的时期t和时期t+1的距离函数。
EC代表了不变规模报酬假定下的技术效率变化指数,TC代表了不变规模报酬假定下的技术进步指数。
其中,技术效率变化指数(EC)测度了从时期t到时期t+1每一个决策单元对生产可能性边界的追赶程度,即各行业实际产出与理想最大可能性产出的比率,反映了服务业各服务部门技术效率的提高对每一部门生产率的贡献程度;而技术进步指数(TC)则测度了技术边界在时期t到时期t+1之间的移动情况。
如果TC大于1,就表示技术进步,TC等于1时表示技术无进步,小于1时表示技术退步。
在计算Malmquist生产率指数时,我们用到的主要指标是行业的投入和产出数据,即行业年度产出、资本投入和劳动投入。
实际计算中,我们用年度各行业增加值表示行业产出,本文按照王恕立(2012)的处理方法,各分行业各年增加值统一以第三产业增加值指数换算为以2003年为不变价[28]。
各服务部门资本投入指标应用资本存量来衡量,但是由于我国统计年鉴中没有对资本存量的统计,因此需要对资本衡量进行估算。
采用国际通用的永续盘存法进行估计,定义本期的资本存量为上一期的资本存量加上当年的投资,再减去折旧,即:
(3)
(4)
基于该方法,首先需要确定基期的资本存量即2003年资本存量,本文采用原毅军等(2009)[26]的方法估计资本存量的初始值,即:
其中,
是2003年服务业各行业的资本存量,
是2004年各服务行业的固定资产投资额,
为折旧率,r表示分析期内各服务业固定资产投资的实际增长率。
对于资本折旧率目前还没有统一的标准,按照现有文献的惯例,统一设定中国服务业分行业的资本折旧率为4%(Barro和Lee,2010;Lee和Hong,2012;王恕立和胡宗彪,2012)[27-28,29]。
各行业固定资产可比价投资额用2003年不变价固定资产投资价格指数来折算。
由于没有各服务部门劳动力投入的统计,因此本文劳动投入指标采用2003-2014各服务部门城镇单位就业人数表示。
以上数据均来源于2004-2015年的《中国第三产业统计年鉴》。
4实证分析
4.1生产率增长测算及分析
从表1生产性服务业各部门的生产率变化可以看出,在生产性服务业中,各行业整体上来看都是增长趋势,其中交通运输、仓储和邮政业平均增长率最快,达到7.6个百分点。
但是在12-13年,除了金融业外,其他行业的全要素生产率都出现了负增长。
表12003-2014生产性服务业各部门TFP增长指数变化情况表
年份
交通运输、仓储和邮政业
金融业
房地产业
租赁和商务服务业
科学研究、技术服务和地质勘查业
信息传输、计算机服务和软件业
平均
2003-2004
0.978
0.64
0.862
0.823
0.911
0.88
0.842
2004-2005
1.166
1.040
1.020
0.927
1.033
1.043
1.036
2005-2006
1.114
1.185
1.076
0.984
1.035
1.015
1.066
2006-2007
1.111
1.254
1.265
1.246
1.284
1.120
1.211
2007-2008
1.146
1.076
1.059
1.066
1.096
1.140
1.097
2008-2009
1.070
1.083
1.209
1.025
1.124
1.011
1.085
2009-2010
1.155
1.018
1.106
1.104
1.079
1.025
1.080
2010-2011
1.116
1.012
1.001
1.154
1.153
0.962
1.064
2011-2012
1.068
1.214
1.076
1.084
1.064
1.165
1.110
2012-2013
0.874
1.014
0.853
0.857
0.992
0.891
0.911
2013-2014
1.077
0.984
0.983
1.023
1.063
1.130
1.042
平均
1.076
1.034
1.040
1.016
1.072
1.030
1.044
数据来源:
根据DEAP2.1计算所得
表22003-2014年生产性服务业Malmquist生产率指数及其分解平均增长变化
行业
TFP
EC
TC
TFP增长率
行业增长率
贡献率
交通运输、仓储和邮政业
1.076
0.986
1.091
7.6%
10.78%
70.49%
金融业
1.034
1
1.034
3.4%
18.75%
18.13%
房地产业
1.040
0.978
1.063
4%
16.32%
24.51%
租赁和商务服务业
1.016
0.961
1.057
1.6%
16.58%
9.65%
科学研究、技术服务和地质勘查业
1.072
0.994
1.079
7.2%
18.25%
39.46%
信息传输、计算机服务和软件业
1.030
0.948
1.086
3%
12.46%
24.07%
数据来源:
根据DEAP2.1计算所得
从表2中可以发现,生产性服务业六个行业2003-2014年全要素生产率平均增长值都为正,说明各行业的生产率都得到了提高。
各行业的技术变化(TC)增长率都大于1,技术进步的步伐很大,是各服务行业全要素生产率TFP得以提高的主要源泉,说明我国服务业的全要素生产率提高主要依赖技术的改进和创新。
技术效率(EC)的增长除金融业保持不变外,其他行业平均增长率都小于1。
可见生产性服务业各行业的全要素生产率增长主要是由各行业的技术进步增长带动的,而技术效率的低速反而延缓了全要素生产率的增长,是全要素生产率降低的根源,这也说明在服务业的实际生产中并没有充分发挥技术和资源的潜力,使得生产没有尽可能地接近其生产可能性边界。
根据各行业增加值计算出了各行业每年的增长率,进而利用几何平均数求得各行业平均年增长率。
因此通过对贡献率的计算可以看出各服务部门增加有多少是来自于全要素生产率的变化。
其中,贡献率超过50%的行业只有交通运输、仓储和邮政业,而其余行业相对较低。
4.2回归分析
在进行面板数据回归分析之前,首先需要对面板数据模型进行选择。
本文对面板模型进行了Hausman检验,检验的目的是为了判断方程采用固定效应还是随机效应模型。
固定效应(FE)模型和随机效应(RE)模型的选取根据Hausman检验值而定,如果H值不显著即P>0.1,则就采用随机效应模型。
若H值显著即P<0.1,则采用固定效应模型。
表3报告了方程
(1)的回归结果。
由于所有回归结果的Hausman值都在1%水平上显著,所有的模型都选择固定效应模型。
表3生产性服务业FDI对生产率影响的实证结果
变量
TFP
EC
TC
FDI
0.8879**
(0.4301)
-0.2279
(0.2635)
1.1329*
(0.4001
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