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自主創(chuàng )新、FDI技術(shù)溢出與全要素生產(chǎn)率互動(dòng)關(guān)系研究論文

時(shí)間:2021-04-12 20:36:39 論文 我要投稿

自主創(chuàng )新、FDI技術(shù)溢出與全要素生產(chǎn)率互動(dòng)關(guān)系研究論文

  摘要:

自主創(chuàng  )新、FDI技術(shù)溢出與全要素生產(chǎn)率互動(dòng)關(guān)系研究論文

  文章基于1978~2008年的時(shí)間序列數據,利用VAR模型研究了自主創(chuàng )新、外商直接投資與全要素生產(chǎn)率的互動(dòng)關(guān)系,結果表明自主創(chuàng )新對我國全要素生產(chǎn)率的提高至關(guān)重要,隨著(zhù)時(shí)間的推移,人力資本水平對自主創(chuàng )新能力的促進(jìn)作用和外商直接投資技術(shù)溢出的吸收作用日趨明顯。

  關(guān)鍵詞:自主創(chuàng )新;FDI技術(shù)溢出;全要素生產(chǎn)率;VAR模型

  引言:

  新增長(cháng)理論認為技術(shù)進(jìn)步是增長(cháng)的最終源泉,技術(shù)進(jìn)步主要有自主創(chuàng )新和技術(shù)擴散兩種方式。在日益開(kāi)放的世界經(jīng)濟體系中,一國的技術(shù)進(jìn)步程度不僅要受到國內因素的影響,同時(shí)也受到國際因素的影響,這種影響在發(fā)展中國家和地區表現得尤為明顯。外商直接投資是技術(shù)擴散的一條重要的途徑。改革開(kāi)放以來(lái),我國實(shí)際利用的FDI總額直線(xiàn)上升,2008年實(shí)際利用FDI金額為924億美元,是1985年的47.24倍,1979~2008年間實(shí)際利用FDI總額已達8526.19億美元。中國經(jīng)濟與世界經(jīng)濟的聯(lián)系在不斷加強,因此研究國際技術(shù)溢出對我國生產(chǎn)率的影響有助于提高我國對國際技術(shù)溢出的吸收能力。

  在研究中國的技術(shù)進(jìn)步問(wèn)題時(shí),僅僅考慮知識溢出因素將會(huì )是片面的,中國的技術(shù)進(jìn)步不僅僅取決于發(fā)達國家對中國的國際知識溢出,中國國內的研發(fā)投入也會(huì )促進(jìn)本國的技術(shù)進(jìn)步。人力資本存量的持續增加也可能是促進(jìn)中國技術(shù)進(jìn)步的一個(gè)因素,而且人力資本存量的增加會(huì )提高中國吸收國際知識溢出的能力。因而在本文的實(shí)證研究中,必須同時(shí)考慮中國國內研發(fā)資本存量與人力資本存量對中國技術(shù)進(jìn)步的影響。

  一、數據來(lái)源與研究方法。

  1、全要素生產(chǎn)率的測算。

  本文采用DEA—Malmquist指數法來(lái)計算全國生產(chǎn)率的變化。DEA—Malmquist指數是通過(guò)Shephard提出的投入產(chǎn)出距離函數來(lái)定義的,若考慮在投入確定的條件下,描述產(chǎn)出可擴展性的產(chǎn)出距離函數。假設向量X表示投入量,X=(X1,X2,…,XN);向量Y表示產(chǎn)出向量,Y=(Y1,Y2,…,YM);產(chǎn)出距離函數在多產(chǎn)出情形下最小值可能無(wú)法得到,較嚴格的定義需要使用“下確界”來(lái)代替最小值,即產(chǎn)出距離函數應該表示為:D0(X,Y)=inf0{θ:(X,Y)|θ∈P(X)}式中:P(X)表示可行產(chǎn)出集,θ可作為產(chǎn)出效率的度量,θ=1時(shí)說(shuō)明資源配置有效,θ<1則說(shuō)明資源配置的非有效性。為導出Malmquist指數,首先考慮單投入單產(chǎn)出的基本情形,同時(shí)假定已有t和t+1兩個(gè)時(shí)期的投入產(chǎn)出數據,用(Xt,Yt)和(Xt+1,Yt+1)分別表示時(shí)期t和時(shí)期t+1的投入產(chǎn)出量。以t時(shí)期技術(shù)Tt為參照的Malmquist數量指數定義為:Mt=Dt(Xt+1,Yt+1)Dt(Xt,Yt)類(lèi)似的以t+1時(shí)期技術(shù)Tt+1為參照構造的Malmquist指數為:Mt+1=Dt+1(Xt+1,Yt+1)Dt+1(Xt,Yt)則t時(shí)期到t+1時(shí)期生產(chǎn)率變化的Malmquist指數Mt,t+1為:Mt,t+1=aKrDt(Xt+1,Yt+1)Dt(Xt,Yt)×Dt+1(Xt+1,Yt+1)Dt+1(Xt,Yt)∈∈1/2其中Dt(Xt+1,Yt+1)代表以t時(shí)期技術(shù)為參照的t+1時(shí)期技術(shù)效率水平,Dt(Xt,Yt)代表以t時(shí)期技術(shù)為參照的當期的技術(shù)效率水平,Dt+1(Xt+1,Yt+1)代表以第t+1時(shí)期的技術(shù)為參照的當期技術(shù)效率水平Dt+1(Xt,Yt),代表以第t+1時(shí)期技術(shù)為參照的第t期的技術(shù)效率水平。

  我們可以用四個(gè)線(xiàn)性規劃問(wèn)題計算出Malmquist指數中的四個(gè)組成部分的值,由此得出技術(shù)效率變化與技術(shù)進(jìn)步變化。以產(chǎn)出為導向的CRS(規模報酬不變)模型分別為:[D0t(xt,yt)]-1=maxθ,λθ[D0t+1(xt+1,yt+1)]-1=maxθ,λθs.t.-θyi,t+Ytλ≥0 s.t.-θyi,t+1+Yt+1λ≥0xi,t-Xtλ≥0 xi,t+1-Xt+1λ≥0λ≥0λ≥0[D0t(xt+1,yt+1)]-1=maxθ,λθ[D0t+1(xt,yt)]-1=maxθ,λθs.t.-θyi,t+1+Ytλ≥0 s.t.-θyi,t+Yt+1λ≥0xi,t+1-Xtλ≥0 xi,t-Xt+1λ≥0λ≥0λ≥0其中X為投入向量,Y為產(chǎn)出向量,θ為一標量,它表示固定規模下第i個(gè)地區的技術(shù)效率,滿(mǎn)足0<θ<1。λ是常數向量,i=1,2,…,N表示有N個(gè)決策單元。

  2、數據處理。

 。1)人力資本對中國人力資本(HR)的研究文獻比較多,普遍被采用的是受教育年限法,將某一年齡及其以上人口按照學(xué)歷分類(lèi),然后用各種學(xué)歷相對應的教育年限對各種學(xué)歷相對應的人口數量進(jìn)行加權求和,再將求和的結果除以這一年齡及其以上人口總量,所得到的比值就是某一年齡及其以上的全體人口的平均受教育年限,以此來(lái)度量一個(gè)國家的人力資本存量。該方法的測算公式如下所示:H=ni=1Σpihi/p上式中,H為某一年齡及其以上人口的平均受教育年限,i為受教育程度,pi為該年齡及其以上人口中第i層次受教育程度的人口數,hi為第i層次受教育程度的受教育年限,p為該年齡及其以上人口的總數。筆者用各個(gè)區域6歲及其以上人口的平均受教育年限來(lái)表示人力資本存量,各種不同受教育層次的受教育年限依然被設定為2年、6年、9年、12年和16年。

 。2)資本存量。

  資本存量(K)用永續盤(pán)存法計算。永續盤(pán)存法(Perpetu-al Inventory Method)的實(shí)質(zhì)是將不同時(shí)期的'資本流量通過(guò)折算,累加起來(lái)以形成每個(gè)時(shí)期的資本存量,可以用如下的公式來(lái)表示:Kt=(1-δ)Kt-1+It/Pt上式中,Kt和Kt-1分別表示本期和上一期的資本存量,δ是折舊率,It表示本期的資本形成數量,Pt則為本期的投資價(jià)格指數。數據來(lái)自張軍(2004),并按其方法進(jìn)行補充。

 。3)其他數據。

  產(chǎn)出(Y)用以1978年為基期的GDP平減指數調整得到,由于中國統計年鑒上沒(méi)有GDP平減指數的統計,本文采用司春林(2002)關(guān)于GDP平減指數的計算方法:GDP折算指數=第t年名義GDP第t年GDP指數/1978年名義GDP1978年GDP指數(100)FDI為1978~2008年我國實(shí)際使用外資額,R&D為1978~2008各年研究與實(shí)驗發(fā)展經(jīng)費支出。

  二、實(shí)證分析。

  1、數據平穩性檢驗。

  在進(jìn)行時(shí)間序列分析之前首先要對各個(gè)變量進(jìn)行單位根(ADF)檢驗,以檢查變量的平穩性,檢驗結果如表1所示。其中,檢驗類(lèi)型中的C表示檢驗平穩性時(shí)估計方程中的常數項,數值為0則表示不含常數項;T表示時(shí)間趨勢項,數值為0則表示不含時(shí)間趨勢項;P表示自回歸滯后的階數,數值為0則表示沒(méi)有滯后。檢驗結果顯示以上變量均為一階單整I(1)序列,所以可以對lnTFP、lnFDI、lnRD、lnHR四個(gè)變量建立VAR模型。

  2、VAR模型的建立。

  在建立VAR模型之前,首先要確認其滯后階數,滯后階數過(guò)大將導致自由度減少,影響參數估計的有效性;滯后階數太小將導致誤差的自相關(guān),影響模型參數估計的一致性。

  根據表2的結果顯示,根據LR、FPE、AIC、SC準則均顯示選擇2階滯后VAR模型。接著(zhù),我們對VAR(2)模型進(jìn)行系統的平穩性檢驗。研究表明如果被估計的VAR模型所有根的模的倒數小于1,即位于單位圓內,則其是穩定的。如果模型不穩定,某些結果將不是有效的。系統的平穩性檢驗結果如圖1所示,可以看出VAR模型中不存在大于1的單位根,回歸殘差序列滿(mǎn)足正態(tài)性,不存在自相關(guān)和異方差,是一個(gè)平穩系統。接著(zhù),我們基于VAR的Johansen協(xié)整檢驗方法,對四個(gè)變量進(jìn)行協(xié)整檢驗。如果一組非平穩時(shí)間序列存在一個(gè)穩定的線(xiàn)性組合,這個(gè)線(xiàn)性組合就被稱(chēng)為協(xié)整方程,表明變量之間存在一種長(cháng)期的均衡關(guān)系。協(xié)整檢驗的結果表明,基于跡協(xié)整方程檢驗方法和最大特征根協(xié)整檢驗方法,四個(gè)變量通過(guò)了Johansen協(xié)整檢驗,可以對其進(jìn)行回歸分析。

  三個(gè)方程估計的結果,包括各個(gè)系數估計的t統計量、方程的調整擬合優(yōu)度和F統計量?梢钥闯鋈齻(gè)估計方程的調整擬合優(yōu)度都很高,可信度很高。從估計1來(lái)看,通過(guò)自主創(chuàng )新投入每增加1個(gè)百分點(diǎn),可以拉動(dòng)全要素生產(chǎn)率增長(cháng)0.515個(gè)百分點(diǎn);在估計2中我們加入了人力資本水平作為控制變量,可以看出人力資本水平每提1%,對全要素生產(chǎn)率的提升作用為0.266%,高于自主創(chuàng )新對全要素生產(chǎn)率增長(cháng)的促進(jìn)作用;在估計3中我們進(jìn)一步加入了外商直接投入變量來(lái)考察自主創(chuàng )新、外商直接投資和人力資本對全要素生產(chǎn)率增長(cháng)的促進(jìn)作用,可以看出自主創(chuàng )新投入每增加1%對全要素生產(chǎn)率增長(cháng)0.13%,而外商直接投入每增加1%對全要素生產(chǎn)率的提升僅為0.01%,遠低于自主創(chuàng )新投入對全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用。同時(shí)估計3的調整擬合優(yōu)度高于估計1,這就證明自主創(chuàng )新較之FDI渠道的國際知識溢出對我國全要素生產(chǎn)率的影響較大?梢(jiàn)自主創(chuàng )新是技術(shù)進(jìn)步的最重要途徑。

  3、脈沖響應函數。

  脈沖響應函數是用來(lái)描述模型中的內生變量對沖擊的反應,即在擾動(dòng)項上加一個(gè)標準差大小的新息沖擊對內生變量當前值和未來(lái)值的影響。對VAR(2)模型的脈沖響應函數曲線(xiàn),橫軸代表響應函數的追蹤期數,縱軸代表被解釋變量對解釋變量的響應程度。圖中實(shí)線(xiàn)為內生變量對沖擊的相應曲線(xiàn),虛線(xiàn)為通過(guò)漸進(jìn)分析公式計算得到的正負兩倍標準差的置信帶(沖擊響應期為20期)。

  對于一個(gè)自主創(chuàng )新投入的標準差新息,TFP對其的響應在前4期內迅速上升,之后沖擊力度趨于平穩。這說(shuō)明通過(guò)自主創(chuàng )新可以有效的促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的提高,并且在長(cháng)期這種促進(jìn)作用很穩定。

  TFP對外商直接投資的一個(gè)標準差新息的響應在前5期處于波動(dòng)的階段,期間正負響應相互更替。5期之后,開(kāi)始呈現穩定的負向響應,并且在15期左右趨于穩定的收斂。這是由于外商直接投資主要投向于初級制造業(yè)等垂直階梯型技術(shù)進(jìn)步模式的行業(yè),在這種技術(shù)

  進(jìn)步模式下,知識溢出對技術(shù)進(jìn)步的作用較小,因而在經(jīng)歷了21世紀初頭幾年的高速增長(cháng)之后,全要素生產(chǎn)率出現了下滑的趨勢,產(chǎn)業(yè)結構也遲遲未能出現較大的提升。這正是目前中國經(jīng)濟增長(cháng)所面臨的最大難題。

  接著(zhù),我們來(lái)考察TFP對人力資本水平的一個(gè)標準差新息的響應情況和響應路徑?梢钥闯鯰FP對產(chǎn)權制度沖擊在第2期達到最大,這是因為人力資本水平一方面影響外商直接投資的知識溢出的吸收,另一方面人力資本水平可以促進(jìn)自主創(chuàng )新效果的提高,但人力資本無(wú)論是通過(guò)與外商直接投資的知識溢出相結合提高全要素生產(chǎn)率還是與自主創(chuàng )新結合提高全要素生產(chǎn)率都有一定的滯后期。從長(cháng)期看來(lái),人力資本對全要素生產(chǎn)率的提高起著(zhù)越來(lái)越重要的作用,人力資本水平不提高,就不能和外商直接投資的知識溢出和本國自主創(chuàng )新結合,這樣兩種提高全要素生產(chǎn)率的渠道都會(huì )受到抑制。

  4、方差分解。

  本節我們利用方差分解是分析對VAR模型中的變量產(chǎn)生影響的每個(gè)隨機擾動(dòng)的重要性。方差分解的結果如圖5所示,可以看出不考慮全要素生產(chǎn)率自身的貢獻率,隨著(zhù)時(shí)間的推移,自主創(chuàng )新對全要素生產(chǎn)率的貢獻率最大達到24.28%,其次是人力資本水平,其對全要素生產(chǎn)率的貢獻率是逐漸增加的,在第20期達到13.9%,外商直接投資的貢獻率較小,僅為1.9%?梢钥闯龇讲罘纸獾慕Y果進(jìn)一步驗證了前面脈沖響應函數的結果,即在長(cháng)期來(lái)看,人力資本水平將決定我國生產(chǎn)率的提高速度和水平。

  三、結論及政策建議。

  本文利用1978~2008年的時(shí)間序列數據,利用VAR模型對自主創(chuàng )新、外商直接投資與全要素生產(chǎn)率的互動(dòng)關(guān)系進(jìn)行了研究,結果表明自主創(chuàng )新對我國全要素生產(chǎn)率的提高至關(guān)重要,其對于全要素生產(chǎn)率的作用遠大于外商直接投資的技術(shù)溢出效應。利用脈沖響應函數和方差分解的方法,我們分析了自主創(chuàng )新、技術(shù)溢出和人力資本對全要素生產(chǎn)率的重要性,可以看出隨著(zhù)時(shí)間的推移,人力資本水平對自主創(chuàng )新和技術(shù)溢出的影響作用日趨明顯。

  根據本文的結論,本文有一些政策建議。首先,加大自主創(chuàng )新投入力度,自主創(chuàng )新水平的提高不但可以增強我國對FDI技術(shù)溢出的吸收能力,而且可以提高我國的技術(shù)水平,提高我國產(chǎn)品在國際市場(chǎng)上的核心競爭力,變中國制造為中國創(chuàng )造;其次,不斷增加人力資本存量,一方面加大對基礎研究的支持力度,另一方面應大力發(fā)展職業(yè)教育,使得我國技術(shù)工人的技術(shù)水平有明顯的提高;最后,進(jìn)一步加大引進(jìn)外商直接投資的力度,促進(jìn)其技術(shù)溢出程度,縮小我國與外資先進(jìn)水平的技術(shù)差距水平。

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