全球生產網絡下產業間技術溢出效應研究

張 鵬，李悅明

(華南理工大學工商管理學院，廣東 廣州 510640)

全球生產網絡下產業間技術溢出效應研究

張 鵬，李悅明

(華南理工大學工商管理學院，廣東 廣州 510640)

本文在全球生產網絡背景下，以產業相似度矩陣為權數構建產業間技術溢出指標，運用2005－2011年中國15個工業產業面板數據，從整體和不同技術產業兩個層面分別考察產業間的技術溢出對中國工業勞動生產率的影響。研究表明:產業間技術溢出對我國工業部門的勞動生產率有顯著促進作用；但在考慮全球生產網絡因素后，產業間技術溢出作用程度降低，勞動生產率的提高更多依靠資本和研發投入拉動；從不同技術產業來看，控制全球生產網絡因素前后，低技術產業獲得的技術溢出效應相對較大。

全球生產網絡；技術溢出；產業相似度；勞動生產率

1 引言

關于技術溢出研究主要集中于探討FDI技術溢出效應，把全球生產網絡因素納入同一框架內分析的研究文獻還不多見，已有關于全球生產網絡視角下的文獻[1－2]，在考察產業間技術溢出基于海外直接投資，忽略了其他方式的技術溢出效應。現有文獻對深化技術溢出認識有重要意義，但仍有進一步深化，突出表現在:①較少文獻在全球生產網絡視角下直接研究產業間技術溢出對工業生產率影響。②已有文獻研究大多考慮市場性溢出效應，忽略關聯性溢出效應和知識性溢出效應，本文采用以產業相似度矩陣為權數構建產業間的技術溢出指標反映這三大溢出效應。

2 變量選取與模型說明

2.1 計量模型的設定

本文基本模型借鑒柯布—道格拉斯生產函數，根據知識技術外溢性理論，產業部門的產出除了受到傳統的資本、勞動力、直接技術投入等的影響外，產業間的技術溢出程度和作用大小也影響產業部門的產出:

其中，Yi表示產業i的產出，Ai表示技術能力，Ki表示資本存量，Li表示勞動力，RDi表示直接研發投入，假定工業產業通過技術溢出影響其他工業產業的技術能力為:

其中，IRDi表示產業i通過其他產業技術溢出獲得創新投入，屬于間接的R＆D投入。為了簡單起見，把式 (2)代入式 (1)，并對上述生產函數以C－D函數形式進行改寫:

其中，C0表示影響產業i產出的其他因素，η、α、β、γ分別表示產業i獲得的技術溢出、資本、勞動、研發投入的待估參數。為了使生產函數具有更強的適用性，用Y/L表示上式的Y，K/L表示上式的K，RD/L表示上式的RD，上式可以等價地變形為:

對上面的式子兩邊取對數，由于本文基于國際分工背景下，考慮全球生產網絡對間接R＆D投入的影響，加入全球生產網絡與間接R＆D投入的交叉項，并引入時間維度得到最終估計模型為:

式 (5)中，VST表示度量產業i在全球生產網絡參與度，ln(VST)it·ln(IRD)it表示在考慮全球生產網絡條件下產業i在t時期獲得的產業間技術溢出，εit為隨機誤差項。

2.2 變量的設定及數據來源

(1)產業間的技術溢出IRD:IRDi含義是除產業i以外其他產業對產業i的技術溢出，即其他產業R＆D投入的加權總和，屬于 “間接的R＆D”。

其中，wij是權重，RDj表示產業j的R＆D投入。

權重的確定是一個重要的問題。Jaffe將產業間技術溢出的形成機制歸納為三個方面:知識性溢出、產業關聯性溢出、市場性溢出[3]。以往大多數文獻直接用投入產出表的分配系數、直接消耗系數或Leontief逆系數來確定權數，但這些方法只考慮了產業關聯性溢出。為了更為全面反映產業間溢出效應三大機制，本文采用潘文卿等[4]提出的方法，構造相似度確定權重來涵蓋產業間技術溢出的三種機制。定義產業i和產業j的相似度為兩產業的直接消耗系數構成的向量角余弦:

其中，aki、akj分別表示產業i和產業j直接消耗系數結構列向量的第k個元素，產業i與產業j之間相似度越高就越接近1。式子的直接消耗系數來源于投入產出表的直接消耗系數矩陣，由于分行業的R＆D投入沒有直接的數據，本文借鑒王瑾[5]的方法采用科技活動經費內部支出與其他技術活動經費支出相加得到，其中其他技術活動經費包括技術改造經費、技術引進經費、消化吸收經費和購買國內技術經費。由于需要動態反映15個工業產業R＆D的變動，我們對R＆D進行價格指數平減，用朱平芳等的方法，以45%權重的固定資產投資價格指數和55%權重的居民消費價格指數的加權指數作為R＆D的價格平減指數[6]。需要說明的是，國家統計局每5年公布一次投入產出表，一般文獻假定各產業間的結構在短期內不會發生改變，這個假定普遍存在[7－8]，本文用2007年的投入產出表的直接消耗系數矩陣計算產業的相似度。

(2)全球生產網絡參與度VST:本文選取由Hummels、Ishii和Yi[9]提出的垂直專業化貿易作為測量指標，用公式表示為:

其中，M為中間品投入，工業行業總產值與增加值之差，EX為出口交貨值，Y為工業總產值，指標用分行業的工業生產者出廠價格指數平減。該指標越大，表明全球生產網絡所表現的國際分工特征越明顯。

(3)其他變量的設定:勞動生產率 (Y/L):工業總產值與從業人員年平均數的比重來表示，工業總產值用分行業的工業品出廠價格指數進行平減；人均資本 (K/L):用產業的固定資產凈值與產業從業人員年平均數的比值來表示，固定資產凈值采用固定資產投資價格指數進行平減；勞動力 (L):按照一般文獻的慣例，本文用從業人員人數來表示這一變量；人均R＆D投入 (RD/L):用R＆D投入與從業人員年平均數的比值來表示，其中R＆D投入數據的處理方法與技術溢出變量IRD中的R＆D衡量方法一致。

2.3 數據來源

由于投入產出表的產業分類與統計年鑒的分類有所不同，本文通過分類和歸總，最后得到15個產業，具體包括:食品制造及煙草加工業，紡織業，服裝皮革羽絨及其制品業，木材加工及家具制造業，造紙印刷及文教用品制造業，石油加工與煉焦及核原料加工業，化學工業，非金屬礦物制品業，金屬冶煉及壓延加工業，金屬制品業，通用與專用設備制造業，交通運輸設備制造業，電氣機械及器材制造業，通信設備與計算機及其電子設備制造業，儀器儀表及文化與辦公用機械制造業。

本文所用直接消耗系數來源于2007年投入產出表，其他數據來源于 《中國統計年鑒》、 《中國科技統計年鑒》，各類價格指數平減均以2005年作為基期。

3 實證結果及分析

3.1 描述性統計

從相關系數矩陣來看，任意兩個解釋變量之間的相關系數都沒有大于0.8的情況，從理論上認為，模型不存在嚴重的共線性問題 (見表1)。

表1 解釋變量之間的相關系數計算

3.2 15個產業整體回歸分析

采用面板數據計量模型，一般采用固定效應模型估計法或者隨機效應模型估計法來進行回歸。模型1為不考慮全球生產網絡情況，模型2為控制全球生產網絡的因素，基于穩健性，把全部變量納入進行回歸，即模型3。固定效應模型采用虛擬變量最小二乘法 (LSDV)回歸，隨機效應模型采用廣義最小二乘法 (GLS)回歸，結果如表2所示。

從表2的回歸結果來看，模型1中產業間技術溢出與我國工業部門勞動生產率之間有正相關關系，并且在1%的水平下顯著，可見，產業間的技術溢出在一定程度上促進我國工業勞動生產率。

但是在考慮了全球生產網絡這一條件，即模型2，產業間技術溢出與工業部門勞動生產率之間的正相關關系沒有改變，在1%水平下具有顯著性，但系數估計值顯著降低了。說明在全球生產網絡背景下，產業間的技術溢出對工業部門勞動生產率的促進作用反而降低了。一方面，在全球生產網絡分工下，跨國公司充分兌現垂直分工所潛藏利益的同時也會轉移部分技術成果到東道國，東道國產業從中獲得技術能力的提升；另一方面，發達國家希望強化現有分工模式，對于最新的核心性技術采取保護措施，中國企業所獲得的技術溢出非常有限并與前沿技術有較大的差距。從實證結果來看，后一方面作用提高，體現了跨國公司對發展中國家技術進步的結構封鎖，這與劉志彪和張杰[10]的研究結果一致。

表2 中國15個工業產業整體回歸結果

就其他變量而言，人均R＆D的估計系數在表2模型中都為正，并且在1%水平下具有顯著性影響，這表明研發投入是促進工業部門勞動生產率的重要因素。這一結果與現有理論是相吻合的。人均資本 (K/L)的估計系數在考慮全球生產網絡因素前后都在1%檢驗水平下顯著為正，并且與其他估計系數相比，其系數值是最大，這一結果意味著在很大程度上工業勞動生產率的提高主要依靠固定資產投資拉動。

勞動力 (L)變量的估計系數為正且在1%水平下具有顯著性，說明勞動力投入對工業生產率提高有促進作用，而在全球生產網絡條件下，勞動力對工業部門勞動生產率的相關關系沒有改變，但沒有顯著性影響，當然這不能簡單地歸結為在全球生產網絡條件下勞動力投入對于工業部門生產率的提高沒有影響，這應該是我國人口紅利逐漸減少的情況下，嵌入全球生產網絡程度較深的產業尋求生產率提高的途徑已不再主要著眼于勞動力投入的增加，這導致勞動力對工業部門勞動生產率的作用有所弱化。

從總體估計結果看，在全球生產網絡條件下，雖然技術溢出對人均產出促進作用降低，但是人均研發投入和人均資本作用卻增強了。由于發達國家對技術的嚴格保護，參與全球生產網絡企業未經跨國公司的允許，一般不能對外擴散技術和產品信息，這造成產業間技術溢出的困難，但是企業為完成訂單，引進先進設備、投入研發資金開發產品新技術、研究工藝流程改進等，直接引致固定資產和研發投入的增加，因而全球生產網絡下，人均資本增加對提高勞動生產率的貢獻最大，人均R＆D投入影響次之，技術溢出影響程度反而最低。

3.3 基于產業技術差距的分組檢驗

運用15個工業產業的數據來分析技術溢出對工業勞動生產率的影響，意味著各工業產業具有相同的生產技術，這樣忽略了不同產業間的異質性。

借鑒王瑜[11]的技術產業分組方法，本文用人均研發投入來表示各產業的技術水平，將人均研發投入高于平均水平的產業稱為技術水平相對較高的產業；余下的產業則稱為技術水平相對較低的產業。高技術產業包括:交通運輸設備制造業，通信設備、計算機及其他電子設備制造業，金屬冶煉及壓延加工業，電氣機械及器材制造業，通用、專用設備制造業，化學工業，儀器儀表及文化辦公用機械制造業，石油加工、煉焦及核燃料加工業等產業。低技術產業包括:食品制造及煙草加工業，金屬制品業，造紙印刷及文教體育用品制造業，非金屬礦物制品業，紡織業，木材加工及家具制造業，紡織服裝鞋帽皮革羽絨及其制品業等產業。

從表3的擬合結果來看，主要有以下基本結論:

無論是高技術產業組還是低技術產業組，技術溢出變量的估計系數都為正，且都在1%水平下顯著，說明技術溢出對工業部門勞動生產率呈現正相關關系。對比兩組的估計系數來看，技術溢出對低技術產業組的拉動生產率的作用更大。由于低技術產業的產品所含的技術水平相對較低，少量的技術溢出便能顯著提升產業勞動生產率。

在考慮了全球生產網絡這一因素后，產業間技術溢出變量都在1%水平下具有顯著性，低技術組獲得的技術溢出相對較多。跨國公司對知識產權的保護，尤其是高新技術嚴格保護，造成高技術產業組獲得技術溢出相對較少。

從人均研發投入來看，高、低技術組的估計系數至少在10%水平下具有顯著性，其中高技術組的估計系數較大。在全球生產網絡條件下，相對低技術組，高技術組獲得的技術溢出十分有限，勞動生產率的提高更依賴于研發投入；相比之下，低技術組人均研發投入與獲得技術溢出對勞動生產率的作用幾乎一樣，也就是說低技術產業融入全球生產網絡得到技術溢出與人均研發投入效益差不多，表明低技術產業要繼續深化參與全球分工體系。

從人均資本投入的影響來看，高、低技術組的估計系數在1%水平上顯著，而且在控制了全球生產網絡因素后，人均資本估計系數變大了，這一結果與整體回歸原因類似，不再贅述。值得注意的是，高技術產業的人均資本投入在考慮全球生產網絡條件下估計系數變化相對較大，可能是我國高技術產業在國際分工模式下，技術水平并不占優勢，從前面分析可知，獲得的技術溢出較少，但高技術產業發展依賴于科技創新，這需要大量資本投入作為支撐，比如引進高精尖設備，引致資本投入作用超過低技術組。

低技術組的勞動力變量估計系數在控制全球生產網絡因素前后都至少在10%水平下顯著為正。由于低技術產業大部分屬于勞動密集型產業，勞動力投入增加能對勞動生產率提高有推動作用。高技術產業的勞動力對工業部門勞動生產率影響有正面作用，但沒有顯著性。高技術產業大多屬于資本密集型或技術密集型產業，對勞動力數量要求相對較低，這弱化勞動力對高技術產業勞動生產率的作用，在考慮全球生產網絡條件后，高技術產業的勞動力變量在10%檢驗水平上與勞動生產率存在負相關關系，這可能是參與全球生產網絡，與其他國家展開競爭，高技術產業對高素質的勞動力要求較高，面臨的勞動力結構優化問題比較突出，這一問題在短時間難以解決，導致其對工業勞動生產率有負向作用。

表3 基于產業技術差距的分組檢驗結果

從總體情況來看，高技術組在全球生產網絡條件下，受知識產權保護等影響，技術溢出對工業部門勞動生產率產生影響相對較低，引致自身人均資本和自身人均R＆D對勞動生產率的影響更為明顯，一定程度上表明高技術組產業技術進步更多是封閉在產業內部。在全球生產網絡條件下，低技術產業獲得的技術溢出相對較多，人均資本和勞動力投入對工業部門勞動生產率產生主要影響，兩者系數相加達0.854。

4 結論與啟示

第一，產業間技術溢出對我國工業部門勞動生產率有促進作用，但在全球生產網絡背景下，產業間技術溢出效應降低，這是由于中國在全球生產網絡中不掌握主動權，處于被控制的地位，跨國公司不斷強化現有分工模式，因此，簡單模仿和技術溢出不足以支撐本部門生產率的改進。

第二，中國在全球生產網絡背景下，與高技術產業相比，低技術產業獲得技術溢出對勞動生產率影響更大。劉志彪和張杰的研究指出，跨國公司控制發展中國家以代工者身份參與全球生產網絡，發展中國家工業產業完成工藝升級和產品創新后，進一步產業升級可能威脅到跨國公司在全球生產網絡的主導地位，發展中國家往高端產業升級受到跨國公司阻擊，本文實證結果也驗證這個結論。因此，在全球生產網絡下，中國更要積極推進自主創新，尤其是在高技術產業領域，爭取掌握國際分工主動權，才能更好地推動工業產業向更高層次發展。

第三，各回歸分析顯示人均資本是決定勞動生產率最重要的因素，這表明中國工業產業生產率提高主要依靠固定資產投資拉動，工業發展具有粗放性和投資驅動型特征，產業發展并未轉向以依靠技術進步、技術創新拉動發展的軌道上來，表明要實現國家提出創新驅動發展仍任重道遠。

[1]孫少勤，邱斌.全球生產網絡條件下FDI的技術溢出渠道研究——基于中國制造業行業面板數據的經驗分析[J].南開經濟研究，2011，(4):50－66.

[2]孫少勤.全球生產網絡下我國制造業FDI技術溢出效應的實證研究[J].東南大學學報(哲學社會科學版)，2013，(01): 50－56.

[3]Jaffe A B.The Importance of Spillovers in the Policy Mission of the Advanced Technology Program[J].Journal of Technology Transfer，1998，(2):11－19.

[4]潘文卿，李子奈，劉強.中國產業間的技術溢出效應:基于35個工業部門的經驗研究[J].經濟研究，2011，(7):18－29.

[5]王瑾.技術引進、自主創新和環境規制——基于中國省際面板數據的實證研究[J].中國科技論壇，2011，(2):15－20.

[6]朱平芳，徐偉民.政府的科技激勵政策對大中型工業企業R＆D投入及其專利產出的影響[J].經濟研究，2003，(6): 45－53.

[7]Yudaeva K，et al.Does Foreign Ownership Matter?Russian Experience[J].Economics of Transition，2003，(11):383－409.

[8]Harris R，Robinson C.Productivity Impacts and Spillovers from Foreign Ownership in the United Kingdom[J].National Institute E-conomic Review，2004，(178):59－75.

[9]Hummels David，Ishii Jun，Yi Kei-Mu.The Nature and Growth of Vertical Specialization in World Trade[J].Journal of International Economics，2001，(54):75－96.

[10]劉志彪，張杰.全球代工體系下發展中國家俘獲型網絡的形成、突破與對策——基于GVC與NVC的比較視角[J].中國工業經濟，2007，(5):39－47.

[11]王瑜.外商直接投資對我國工業技術進步的影響[J].世界經濟研究，2009，(2):66－73.

(責任編輯 譚果林)

Inter-Industry Spillover Effects under Global Production Networks

Zhang Peng，Li Yueming
(School of Business Administration，South China University of Technology，Guangzhou 510640，China)

From the perspective of Global Production Networks(GPN)，this paper calculates the industries'similaritymatrixmeasuring the inter-industry technology spillover.Using a sample of15 industries ranging from 2005 to2011，from two aspects—the whole and the grouping of the industrial technology，we focus on the analysis how inter-industry spillover effects on the productivity of industries.The results illustrate that inter-industry spillover has a significantly positive impacton the productivity of industries.On the condition of GPN，inter-industry spillover's effect decrease.Therefore，the improvement of the productivity of industries relies on the capital and R＆D investment.From the view of the grouping，inter-industry spillover effects of the lower technology group is stronger than thatof the higher one.

Global production networks；Technology spillover；Industries'similarity；Productivity of industries

F426

A

國家社會科學基金項目 “比較優勢動態演化下的戰略性新興產業區域嵌入研究”(12BGL126)。

2014－01－15

張鵬 (1972－)，男，河南鄭州人，華南理工大學碩士生導師；研究方向:技術創新、創新政策。