出口与我国全要素生产率增长的关系——基于空间杜宾模型

出口与我国全要素生产率增长的关系——基于空间杜宾模型《国际贸易问题》7><2013年第5期经贸论坛出口与我国全要素生产率增长的关系——基于空间杜宾模型叶明确方莹摘要：本文基于出口内生增长模型，考虑技术和知识的空间依赖性以及出口的溢出效应，构建了空间杜宾模型，对出口与我国全要素生产率增长的关系进行了研究。

结果发现，出口额对本地区的全要素生产率增长没有显著的影响，但对其他地区的全要素生产率增长产生了促进作用，对所有地区的全要素生产率增长也有促进作用。

为了更加精确地分析出口与我国全要素生产率增长的关系，本文运用面板数据分位数回归方法。

结果发现，当全要素生产率较低时，由于吸收能力较弱，出口贸易带来的各种效应没有产生显著的影响；当全要素生产率较高时，由于我国的出口贸易方式还是“粗放型”，对全要素生产率的影响也不显著；只有当全要素生产率大小与出口贸易方式相匹配时，出口贸易才会对全要素生产率增长产生显著的促进作用。

关键词：出口贸易；全要素生产率；空间杜宾模型；分位数回归一、引言自改革开放以来，我国的对外贸易取得了快速的发展。

从出口贸易的绝对量来看，1978年的出口总额为167.6亿元，到<2010年达到了1070<2<2.8亿元，年均增长率为<23.53%；从出口贸易的相对量来看，1978年出口总额占GDP的比值（即外贸依存度）为4.60%，到<2010年达到了<23.74%，外贸依存度提高了4倍以上。

对外贸易的迅猛发展在很大程度上拉动了我国经济的增长，1978年GDP为3645.<2亿元，到<2010年上升到401<20<2.0亿元，年均增长率为10.06%。

对外贸易与经济增长的关系一直以来是国际贸易中的核心问题。

自古典贸易理论产生以来，强调了国际贸易能使分工专业化，最终将促使一国的财富增加。

因此，国内外学者开始从理论转向实证，对出口与经济增长的关系进行了大量的实证研究，如Balassa（1978），Falvey（<2004），林毅夫、李勇军（<2001），吕惠娟、许小平（<2003）等。

随着<20世纪80年代内生经济增长理论的兴起，把技术进步考虑[基金项目]国家教育部人文社会科学青年基金项目（1<2YJC790<23）；上海市自然科学基金面上项目（编号：1<2ZR1411300）。

叶明确：上海大学经济学院；方莹：上海大学经济学院。

-19-经贸论坛《国际贸易问题》<2013年第5期在内，认为技术创新是经济增长的源泉，之后以克鲁格曼为代表的新贸易理论将贸易理论与内生经济增长理论相结合，认为贸易通过出口规模经济效应和技术溢出效应对经济增长和生产率产生了影响。

因此，对出口与经济增长关系的关注开始集中于出口与全要素生产率增长的研究，如Feder（198<2），AndrewLevin、Raut（1997），李春顶、唐丁祥（<2010），关兵（<2010b）等。

学者们通过大量的理论和实证研究表明，出口贸易将通过出口学习效应、出口溢出效应、出口规模效应和出口竞争效应促进全要素生产率的增长。

Grossman和Helpman（1991），Pack和Page（1994），Evenson和Westphal （1995）等的研究认为出口企业一方面会在国际市场上学习到国外企业更为先进的技术和管理方法，以及在国外市场上接触到技术含量更高的产品和品质更为优良的服务，另一方面会在与国外客户打交道的过程中了解到客户更为新颖的想法和更高的产品及服务要求，这些都将迫使企业不断进行技术创新和服务改良，从而提高出口企业的全要素生产率。

Feder（198<2），Funk（<2001），RabertoAlvarez 和RicardoLopez（<2005）等的研究表明出口企业学习到的技术会通过示范、竞争等效应溢出到非出口企业，使得这些非出口企业的全要素生产率得到提高，从而提高整体的全要素生产率水平。

Helpman和Krugman（1985），Rivera和Romer （1991）等的研究指出国际贸易一方面使分工深化，使企业的生产更加专业化，扩大了企业的生产规模，从而提高了生产率；另一方面使出口企业面对更为广阔的消费者市场，企业将会通过扩大其生产规模以满足市场更大的需求，从而提高了企业的生产率。

Melitz（<2003）认为当企业进入国外市场需要支付一定的沉没成本，由于每个企业的生产效率存在异质性，只有效率较高的企业可以从出口市场获得较高的市场份额和利润，而效率较低企业的市场份额和利润将缩小甚至会导致这些低效率企业退出市场，竞争就使得资源逐渐转移到效率较高的企业，从而使得整个行业的生产率得到提高。

我国作为最大的发展中国家，自改革开放以来对外贸易实现了快速发展，特别是在加入WTO以后发展更为迅猛。

全要素生产率作为决定经济持续增长的关键因素，出口是否通过以上四个效应促进了我国全要素生产率的发展？为了探讨这一问题，本文以出口内生增长模型为基础，对我国出口与全要素生产率增长进行实证研究。

由于技术和知识的空间依赖性以及出口的溢出效应，本文将运用空间杜宾模型（SDM）进行分析，使得模型构建和实证结果更加符合实际，从而为我国经济持续健康地发展提供一定的理论指导。

二、理论模型和数据描述（一）出口内生模型在经济增长理论模型内生化的历程中，新古典增长模型中的那些决定最终产品产量的自变量，在新的经济增长模型中几乎都被内生化了。

基于出口贸易将通过出口学习效应、出口溢出效应、出口规模效应和出口竞争效应促进经济增长，一些学者开始考虑将出口内生化。

AndrewLevin和Raut（1997）提出了出口内生增长模型：-<20-《国际贸易问题》<2013年第5期经贸论坛（1）其中，是i地区t时期的国内生产总值（GDP）；是i地区t时期的劳动力；是i地区t时期的资本存量；是i地区t时期的全要素生产率；是i地区t时期的出口额；是i地区t时期的出口占GDP的比重，即出口依存度；是出口依存度的弹性系数，反映了出口部门的生产率优势；是出口额对全要素生产率的弹性，即出口部门对非出口部门的全要素生产率产生的外部效应；是i地区t时期的其他影响全要素生产率的外部因素。

由于当z较小，，所以，将全要素生产率的表达式取自然对数，我们可以得到如下形式的出口内生增长模型：（<2）为了检验我国出口与全要素生产率增长的关系，本文基于以上AndrewLevin和Raut（1997）提出的出口内生增长模型，并结合现有研究认为全要素生产率的提高基于自主创新和引进技术，建立以下回归方程：（3）其中，代表i省市t时期的全要素生产率，代表i省市t时期的出口额，代表i省市t时期的出口依存度，代表i省市t时期的人力资本，代表i 省市t时期的研发水平，代表i省市t时期的外商直接投资。

（二）空间杜宾模型空间计量经济学是经济学学科的一个新兴分支，研究的是如何在横截面数据和面板数据的回归模型中处理空间相互作用（空间自相关）和空间结构（空间不均匀性）结构分析。

近十几年，空间计量模型应用于社会科学很多领域，尤其是在应用经济领域的运用呈现出爆炸的态势，成为计量经济理论中一大亮点。

比较常见的空间计量模型有空间滞后模型（SAR）、空间误差模型（SEM）、空间杜宾模型（SDM）。

其中，空间杜宾模型不仅考虑了因变量的空间相关性，还考虑了自变量的空间相关性，即因变量不仅受到本地区自变量的影响，还受到其他地区自变量和因变量的影响。

其基本形式为：（4）-<21-经贸论坛《国际贸易问题》<2013年第5期其中，Wy是因变量的空间滞后项，WX是自变量的空间滞后项。

鉴于技术和知识的空间依赖性以及出口的溢出效应，本文将采用空间杜宾模型，具体表述如下：（5）一一一一一一一一一一其中，W 代表空间权重矩阵，代表因变量全要素生产率的空间滞后一一一一一一一项，代表自变量出口额的空间滞后项，代表自变量出口依存度的一一一一一一一一一一空间滞后项，代表自变量人力资本的空间滞后项，代表自变量一一一一一一一研发水平的空间滞后项，代表自变量外商直接投资的空间滞后项。

在不考虑空间滞后项的时候，回归系数可以反映自变量对因变量的影响，但是在存在空间滞后项的情况下，回归系数不再反映自变量对因变量的影响，这种影响的表述将变得非常复杂。

Lesage、Pace（<2008）提出了直接效应、间接效应和总效应等概念，用来反映自变量对因变量的影响。

直接效应表示x对本地区y造成的平均影响，间接效应表示x对其他地区y造成的平均影响，总效应表示x对所有地区造成的平均影响。

将空间杜宾模型用以下形式表示：（6）（7）其中，，写成矩阵形式为：（8）（9），表示x对本地区y造成的平均影响，即直接效应，数值为矩阵中对角线元素的平均值，记为：-<2<2-《国际贸易问题》<2013年第5期经贸论坛，表示x对其他地区y造成的平均影响，即间接效应，数值为矩阵中非对角线元素的平均值，也是总效应减去直接效应的差值，记为：总效应为矩阵中所有元素的平均值，记为：。

（三）数据描述1.国内生产总值Y。

为了摒除价格的影响，采用各省的实际国内生产总值（GDP 指数），<2003-<2010年的GDP指数（上年=100）数据来自《中国统计年鉴》，<200<2年的GDP指数（1978=100）数据来自《中国国内生产总值核算历史资料195<2-<2004》，然后根据环比指数相乘等于同比指数的性质，用<200<2年的GDP 指数（1978=100）依次与<2003-<2010的GDP指数（上年=100）相乘，换算为以1978年不变价的国内生产总值。

<2.劳动力L。

各省<200<2-<2010年的劳动力数据来自《中国统计年鉴》和一些地方统计年鉴的就业人员的数据。

3.资本存量K。

各省<200<2-<2010年的资本存量数据本文根据永续盘存法进行测算，具体的计算公式如下：（10）其中i是第i个省区，t是第t年，和分别是第i个省区第t+1年和第t年的资本存量，是第i个省区第t年资本存量的折旧率，是第i个省区t+1年的名义总投资，是第i个省区t+1年的固定资产投资价格指数（1978年=100），则是第i个省区t+1年的实际总投资。

从公式可以看出，在利用永续存盘法估算资本存量时，需要考虑以下四个方面的内容：（1）初始年份的资本存量的数据；（<2）每一年的名义总投资的数据；（3）经济折旧率的数据；（4）每一年的固定资产投资价格指数的数据。