国产日韩欧美一区二区三区三州_亚洲少妇熟女av_久久久久亚洲av国产精品_波多野结衣网站一区二区_亚洲欧美色片在线91_国产亚洲精品精品国产优播av_日本一区二区三区波多野结衣 _久久国产av不卡

?

信息通信技術(shù)對中國工業(yè)行業(yè)的技術(shù)外溢效應(yīng)研究

2019-03-18 01:19:06蔣仁愛賈維晗
財貿(mào)研究 2019年2期
關(guān)鍵詞:生產(chǎn)率效應(yīng)信息

蔣仁愛 賈維晗

(西安交通大學(xué) 經(jīng)濟與金融學(xué)院,陜西 西安 710061)

一、引言

21世紀(jì)以來,人類社會迅速進(jìn)入了信息網(wǎng)絡(luò)時代,各個國家的技術(shù)進(jìn)步與信息技術(shù)的發(fā)展緊密地聯(lián)系在一起。正如蒸汽機、電力的發(fā)明給人類生產(chǎn)和生活方式帶來根本性變革一樣,信息通信技術(shù)(Information and Communication Technology,ICT)也在深刻改變著人們的生產(chǎn)生活,對國際政治、經(jīng)濟、文化、社會等領(lǐng)域發(fā)展產(chǎn)生全方位的影響(Liao et al.,2016)。伴隨著信息通信技術(shù)發(fā)展,信息通信技術(shù)和產(chǎn)品迅速地在中國擴散和普及。2017年互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶為3.49億戶,互聯(lián)網(wǎng)普及率達(dá)到55.8%注數(shù)據(jù)來源于2018年第3期《中國經(jīng)濟統(tǒng)計快報》以及2018年《中國統(tǒng)計摘要》。。移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展速度更為引人注目,根據(jù)工信部最新發(fā)布的數(shù)據(jù),僅2016年中國新增4G用戶數(shù)3.4億,總數(shù)達(dá)7.7億戶。同時,信息通信技術(shù)還被廣泛應(yīng)用于企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營當(dāng)中,企業(yè)平均每百人使用25臺計算機,每百家企業(yè)中有56家企業(yè)擁有網(wǎng)站,10.9%的企業(yè)參與電子商務(wù)交易活動注數(shù)據(jù)來源于2017年《中國統(tǒng)計年鑒》。。2002—2013年中國35個工業(yè)行業(yè)中,信息通信技術(shù)行業(yè)R&D投入占總R&D投入的平均比重達(dá)到20%注本文以R&D經(jīng)費內(nèi)部支出代表R&D流量,通過永續(xù)盤存法計算R&D存量作為R&D投入指標(biāo)。其中,2002—2013年中國各個工業(yè)行業(yè)的R&D經(jīng)費內(nèi)部支出來自于《中國科技統(tǒng)計年鑒》。。為了搶占未來信息技術(shù)發(fā)展的戰(zhàn)略要地,《中國制造 2025》明確將新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)列為優(yōu)先突破發(fā)展的十大重點領(lǐng)域之首,《國家十三五規(guī)劃綱要》已確立實施網(wǎng)絡(luò)強國戰(zhàn)略、國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略、“互聯(lián)網(wǎng)+”行動計劃,以拓展網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟空間,促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)和經(jīng)濟社會融合發(fā)展。為搶抓人工智能發(fā)展的重大戰(zhàn)略機遇,構(gòu)筑中國人工智能發(fā)展的先發(fā)優(yōu)勢,國務(wù)院在2017年頒布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,以加快人工智能與經(jīng)濟、社會、國防深度融合,提升新一代人工智能科技創(chuàng)新能力。由此可以預(yù)見,中國的信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)在引領(lǐng)中國經(jīng)濟發(fā)展和技術(shù)進(jìn)步方面將會發(fā)揮越來越重要的作用。

信息通信技術(shù)在全球的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用是不爭的事實,但信息通信技術(shù)能否必然帶來技術(shù)進(jìn)步則存在很大的爭議。盡管大量文獻(xiàn)研究信息通信技術(shù)資本深化對勞動生產(chǎn)率增長的貢獻(xiàn)率,但是對于信息通信技術(shù)影響全要素生產(chǎn)率的研究尚不充分,基于中國情景的研究更為缺乏。在此背景下,研究信息通信技術(shù)能否促進(jìn)中國工業(yè)行業(yè)的生產(chǎn)效率這一問題不僅具有理論價值,也具有重大現(xiàn)實意義。

二、文獻(xiàn)綜述

信息通信技術(shù)[注]本文所討論的“信息技術(shù)產(chǎn)品”對應(yīng)于國外文獻(xiàn)中出現(xiàn)的ICT(Information and Communications Technology)。在《中國電子信息產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》中,對電子信息產(chǎn)業(yè)有如下的定義:電子信息產(chǎn)業(yè)是研制和生產(chǎn)電子設(shè)備及各種電子元件、器件、儀器、儀表的工業(yè),是軍民結(jié)合型工業(yè)。由廣播電視設(shè)備、通信導(dǎo)航設(shè)備、雷達(dá)設(shè)備、電子計算機、電子元器件、電子儀器儀表和其他電子專用設(shè)備等生產(chǎn)行業(yè)組成。而根據(jù)其收錄的統(tǒng)計數(shù)據(jù)可見,“電子信息產(chǎn)品”涵蓋的范圍包括:通信設(shè)備產(chǎn)品、廣播電視設(shè)備產(chǎn)品、電子計算機產(chǎn)品、家用電子電器產(chǎn)品、電子元器件產(chǎn)品、電子專用設(shè)備產(chǎn)品。而《國際信息技術(shù)產(chǎn)品協(xié)議》中,對信息技術(shù)產(chǎn)品的權(quán)威定義則涵蓋了以下五大類別產(chǎn)品:計算機及軟件、電訊產(chǎn)品、半導(dǎo)體及半導(dǎo)體生產(chǎn)設(shè)備、科學(xué)儀器、其他產(chǎn)品。從其內(nèi)涵分類看,《中國電子信息產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》中對電子信息產(chǎn)品的定義與國際上定義的信息技術(shù)產(chǎn)品基本吻合。因此,考慮到數(shù)據(jù)的可得性,本文所討論的信息技術(shù)產(chǎn)品選擇《中國電子信息產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》中對電子信息產(chǎn)品的定義并采用相關(guān)數(shù)據(jù)。具體而言,本文的信息通信技術(shù)產(chǎn)業(yè)對應(yīng)于中國35個工業(yè)行業(yè)中的“通信設(shè)備、計算機及其他電子設(shè)備制造業(yè)”。的生產(chǎn)率效應(yīng)研究最早始于Solow(1987)提出的“生產(chǎn)率悖論”,即生產(chǎn)率增長與信息通信技術(shù)投資之間存在不匹配。信息通信技術(shù)主要通過資本深化和技術(shù)進(jìn)步兩種途徑促進(jìn)生產(chǎn)率增長(Cardona et al.,2013;Bashir et al.,2014;Venturini,2015)。

早期學(xué)者研究發(fā)現(xiàn),信息通信技術(shù)產(chǎn)品價格下降會引發(fā)信息通信技術(shù)投資浪潮,這使得信息通信技術(shù)資本可以替代其它投入要素而被廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)過程中,從而直接促進(jìn)生產(chǎn)率增長,因此基于增長核算框架來分析信息通信技術(shù)資本深化對生產(chǎn)率的影響(Jorgenson,2001;Siegel et al.,1992)。大量此類文獻(xiàn)證實了信息通信技術(shù)資本深化對生產(chǎn)率增長的正向效應(yīng)(Siegel et al.,1992;Oulton,2002;Oulton,2010;Martínez et al.,2010;Tambe et al.,2011;Cette et al.,2015;Kumar et al.,2016),而信息通信技術(shù)投資也被看作是1995年以來歐美之間存在生產(chǎn)率差異的主要原因(Jorgenson,2001;Inklaar et al.,2005)。然而,這些研究的特點是:基于新古典增長理論,在完全競爭市場和規(guī)模報酬不變等嚴(yán)格的假設(shè)前提框架下,進(jìn)而分析信息通信技術(shù)資本對生產(chǎn)率的貢獻(xiàn),并未考慮到信息通信技術(shù)的溢出效應(yīng)以及使用部門生產(chǎn)函數(shù)的轉(zhuǎn)變(Cardona et al.,2013)。伴隨企業(yè)R&D投入的不斷增大,其對技術(shù)進(jìn)步的推動作用越來越明顯,Romer(1986,1990)和Lucas(1988)建立了內(nèi)生增長理論模型,將技術(shù)進(jìn)步內(nèi)生化,成功解釋了技術(shù)進(jìn)步是經(jīng)濟活動主體主觀努力的結(jié)果。

后續(xù)學(xué)者開始將注意力轉(zhuǎn)移到技術(shù)進(jìn)步,關(guān)注信息通信技術(shù)對全要素生產(chǎn)率的影響,具體主要表現(xiàn)在兩種觀點。一種觀點認(rèn)為,信息通信技術(shù)行業(yè)通過自主R&D投資促進(jìn)生產(chǎn)率的增長。Venturini(2015)利用15個OECD國家1980—2003年的數(shù)據(jù),將商業(yè)部門R&D資本區(qū)分為信息通信技術(shù)行業(yè)和非信息通信技術(shù)行業(yè)研究發(fā)現(xiàn),信息通信技術(shù)生產(chǎn)行業(yè)的自主R&D投資對TFP增長存在顯著的正向效應(yīng)。另一種觀點認(rèn)為,信息通信技術(shù)能夠通過R&D知識溢出對生產(chǎn)率產(chǎn)生影響(Chou et al.,2014;Venturini,2015;Acharya,2016)。Venturini(2015)指出,不僅信息通信技術(shù)生產(chǎn)部門的技術(shù)知識會溢出到信息通信技術(shù)使用部門,促進(jìn)信息通信技術(shù)使用部門TFP乃至總TFP的增長,而且信息通信技術(shù)具備數(shù)字化的內(nèi)在特征(Bashir et al.,2014),為技術(shù)知識在不同國家之間轉(zhuǎn)移提供便利化途徑;同時基于15個OECD國家的樣本實證分析了信息通信技術(shù)相關(guān)的R&D支出對總量TFP 增長的作用,結(jié)果發(fā)現(xiàn)信息通信技術(shù)生產(chǎn)行業(yè)以1%~3%商業(yè)部門就業(yè)或增加值的較小規(guī)模,這有效解釋了20%的私有部門研究和1/4的知識創(chuàng)造活動產(chǎn)生的總量生產(chǎn)率溢出。

有別于傳統(tǒng)技術(shù),信息通信技術(shù)由于具有通用技術(shù)特性而引起學(xué)者們的廣泛關(guān)注。具體而言,信息通信技術(shù)具有以下三方面的通用技術(shù)特性:首先,信息通信技術(shù)具備擴散性。信息通信技術(shù)在不同家庭、企業(yè)、行業(yè)和國家之間的普遍采用已成為基本共識。Cette et al.(2015)測算發(fā)現(xiàn),2013年美國、英國、加拿大和歐元區(qū)的信息通信技術(shù)資本系數(shù)(即信息通信技術(shù)資本存量占當(dāng)前價GDP的比重)占到8%~11%之間。與此同時,由于信息通信技術(shù)擴散程度的差異性,其所產(chǎn)生的“數(shù)據(jù)鴻溝”問題日益凸顯(Weber et al.,2011;Cardona et al.,2013;Savage et al.,2009)。其次,是信息通信技術(shù)具有互補性創(chuàng)新特征。已有文獻(xiàn)的研究思路主要分為兩種,一種是將信息通信技術(shù)資本、互補性創(chuàng)新與行業(yè)生產(chǎn)率增長三個關(guān)鍵變量歸于統(tǒng)一的理論框架(Basu et al.,2003;Basu et al.,2007;Acharya,2016)。另一種研究思路則考慮信息通信技術(shù)與特定互補性資產(chǎn)之間的關(guān)系,包括與人力資本(Falk et al.,2017)、新產(chǎn)品和流程的引入(Becchetti et al.,2003)、工作場所組織(Rasel,2016;Arvanitis et al.,2016)、創(chuàng)新活動或績效(Reeson et al.,2016;Paunov et al.,2016)等之間的關(guān)系。第三,信息通信技術(shù)的技術(shù)平臺特征。信息通信技術(shù)作為一種技術(shù)平臺,具有網(wǎng)絡(luò)外部性特征,即網(wǎng)絡(luò)中的用戶數(shù)量越多,網(wǎng)絡(luò)所創(chuàng)造的使用價值越大(Chou et al.,2014)。值得注意的是,網(wǎng)絡(luò)外部性意味著信息通信技術(shù)對使用者生產(chǎn)率增長的作用并不是線性的,而是存在某一個門檻值,類似于信息通信技術(shù)產(chǎn)品的通用服務(wù)水平,此時信息通信技術(shù)投資將會出現(xiàn)遞增報酬(R?ller et al.,2001;Koutroumpis,2009)。

盡管上述文獻(xiàn)從不同視角詳盡闡述了信息通信技術(shù)的資本和通用技術(shù)特性,但是在信息通信技術(shù)對技術(shù)進(jìn)步的影響效果這一問題仍存在較大爭議。部分文獻(xiàn)驗證了信息通信技術(shù)對技術(shù)進(jìn)步具有顯著的正向作用。Chou et al.(2014)利用30個OECD國家2000—2009年的數(shù)據(jù)研究表明,信息通信技術(shù)對技術(shù)進(jìn)步存在正向效應(yīng)。蔡躍洲等(2015)基于格蘭杰因果檢驗發(fā)現(xiàn),信息通信技術(shù)資本增長與生產(chǎn)率增長之間總體上存在顯著的雙向因果關(guān)系。然而,另一些文獻(xiàn)并不支持這一結(jié)論。Liao et al.(2016)認(rèn)為,由于具有GPT特征,信息通信技術(shù)通過知識溢出效應(yīng)促進(jìn)了生產(chǎn)率增長,但是這一效應(yīng)具有滯后性,并基于美國1977—2005年24個信息通信技術(shù)使用行業(yè)的數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn),信息通信技術(shù)對技術(shù)進(jìn)步具有滯后的正向效應(yīng)。孫琳琳等(2012)用倍差法和生產(chǎn)函數(shù)估算方法對1981—2005年產(chǎn)業(yè)層面數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn),2000年以后信息通信技術(shù)密集使用行業(yè)并沒有出現(xiàn)明顯的TFP改進(jìn),即中國的信息通信技術(shù)資本使用并未顯著促進(jìn)行業(yè)的TFP增長。

基于以上研究,本文轉(zhuǎn)變已有的研究視角,從信息通信技術(shù)的知識資本特性出發(fā),以信息通信技術(shù)行業(yè)R&D投入作為信息通信技術(shù)知識存量的代理指標(biāo),結(jié)合投入產(chǎn)出系數(shù)來估算中國行業(yè)層面的信息通信技術(shù)和非信息通信技術(shù)外溢存量,利用擴展的Los et al.(2000)生產(chǎn)函數(shù)框架,對比分析了信息通信技術(shù)和非信息通信技術(shù)外溢對中國35個工業(yè)行業(yè)生產(chǎn)率的影響。本文的創(chuàng)新之處體現(xiàn)在以下兩個方面:一是研究指標(biāo)的新穎性,從信息通信技術(shù)的知識資本特性出發(fā),以信息通信技術(shù)行業(yè)R&D存量作為信息通信技術(shù)知識存量的代理指標(biāo);二是研究內(nèi)容的多樣化,不僅考察信息通信技術(shù)外溢對中國工業(yè)行業(yè)生產(chǎn)效率的影響效果,分析其隨時間的變化特征,檢驗不同行業(yè)特征所形成的異質(zhì)性效應(yīng),而且運用分位數(shù)回歸法比較其在不同生產(chǎn)率水平的行業(yè)間的差異性表現(xiàn)。通過將信息通信技術(shù)外溢內(nèi)生化,分析其對中國生產(chǎn)率的增長效應(yīng),豐富和完善了信息通信技術(shù)外溢驅(qū)動機理研究。同時,對比分析創(chuàng)新能力、人力資本和所有制結(jié)構(gòu)等行業(yè)特性對信息通信技術(shù)外溢的重要影響,為中國基于信息通信技術(shù)整合創(chuàng)新資源促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步提供了科學(xué)依據(jù),因而具有重要的現(xiàn)實意義。

三、研究框架與變量測算

(一)實證框架

本文通過生產(chǎn)函數(shù)方法檢驗信息通信技術(shù)外溢對中國工業(yè)行業(yè)生產(chǎn)效率的影響效果。我們借鑒Los et al.(2000)以及潘文卿等(2011)的方法,構(gòu)建LV模型。首先考慮內(nèi)生增長理論中所假定的生產(chǎn)函數(shù)形式:

Y=Af(K,L,RD)

(1)

其中,Y表示產(chǎn)出;K、L分別表示資本要素投入、勞動要素投入;RD為知識資本的替代變量,即R&D投入;A代表除生產(chǎn)要素以外能夠改變生產(chǎn)要素投入比例的其它因素,比如技術(shù)進(jìn)步、制度創(chuàng)新等。由于信息通信技術(shù)對其它行業(yè)具有技術(shù)溢出效應(yīng),全要素生產(chǎn)率進(jìn)一步可以表示為信息通信技術(shù)外溢變量Rict的函數(shù)A(Rict)。

借鑒Los et al.(2000)的研究辦法,我們將生產(chǎn)函數(shù)設(shè)定為C-D生產(chǎn)函數(shù)形式,函數(shù)A(Rict)以冪函數(shù)的形式出現(xiàn),在生產(chǎn)函數(shù)等式兩邊同時除以勞動要素投入L,取對數(shù)后得到基本的LV模型:

(2)

其中,i表示行業(yè);t表示年份;y為勞動生產(chǎn)率,通過Y/L計算得到;k為人均資本,即資本投入要素與勞動投入要素之比;rd為人均R&D投入,即R&D投入與勞動投入之比;Rict為信息通信技術(shù)外溢,通過信息通信技術(shù)行業(yè)的R&D存量(即信息通信技術(shù)存量)與溢出權(quán)重相乘得到;βk+βl+βrd=δ,βk、βl和βrd分別為資本、勞動力和R&D投入的產(chǎn)出彈性,當(dāng)δ=1時,即假定規(guī)模報酬不變,當(dāng)δ≠1時,放松規(guī)模報酬不變假設(shè),使生產(chǎn)函數(shù)設(shè)定更具有一般性。

本文在LV模型基礎(chǔ)上進(jìn)行適當(dāng)擴展,同時將信息通信技術(shù)行業(yè)和非信息通信技術(shù)行業(yè)基于R&D投入的技術(shù)外溢納入模型之中,以實證比較它們對生產(chǎn)率的作用效果。擴展后的模型表示如下[注]為了簡化,此后表述規(guī)模報酬不變下的模型形式。:

(3)

其中,Rnict表示非信息通信技術(shù)外溢;βk和βrd分別表示資本和R&D投入的產(chǎn)出彈性;εit為隨機干擾項;βict和βnict分別表示信息通信技術(shù)和非信息通信技術(shù)對全要素生產(chǎn)率的影響系數(shù),預(yù)期符號為正,即信息通信技術(shù)和非信息通信技術(shù)外溢對中國工業(yè)行業(yè)的生產(chǎn)率產(chǎn)生正效應(yīng)。

本文運用分位數(shù)回歸法,進(jìn)一步分析隨著各行業(yè)生產(chǎn)率的變化,信息通信技術(shù)外溢對生產(chǎn)率貢獻(xiàn)的相應(yīng)變化。借鑒Koenker et al.(1978)以及Koenker(2005)研究辦法,分位數(shù)回歸模型設(shè)定如下:

(4)

min{

∑ln y≥Xβτ|

ln y-Xβ|

+∑ln y

ln y-Xβ|

}

(5)

Armstrong et al.(1979)和Koenker(2005)先后指出,上述最小化問題可以用線性規(guī)劃技巧求解。

(二)變量及數(shù)據(jù)

本文采用2002—2013年中國35個工業(yè)行業(yè)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的年度數(shù)據(jù)進(jìn)行估計?;趯嵶C模型的設(shè)定,本文所運用的變量主要包括產(chǎn)出Y、資本投入K、勞動投入L、R&D資本存量RD、信息通信技術(shù)外溢Rict以及非信息通信技術(shù)外溢Rnict。

(1)產(chǎn)出。產(chǎn)出用規(guī)模以上企業(yè)工業(yè)增加值表示,數(shù)據(jù)主要來自于《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》。2002年和2005—2007年的數(shù)據(jù)直接可得,而其他年份的數(shù)據(jù)則存在不同程度的缺失問題。對此,本文主要采用三種調(diào)整方法。方法一是對于僅有大中型企業(yè)工業(yè)增加值數(shù)據(jù)的年份,即2003年和2011年,主要通過前一年規(guī)模以上企業(yè)與大中型企業(yè)工業(yè)增加值的比值估算得到。方法二是對于僅有規(guī)模以上企業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值數(shù)據(jù)的年份,可以通過前后年份規(guī)模以上企業(yè)工業(yè)增加值與工業(yè)總產(chǎn)值的比值估算得到。具體而言,2004年利用2003年和2005年比值的平均值計算,2008—2010年則運用前5年比值的平均值估算。以2008年為例,具體公式為:

(6)

(2)資本和勞動投入。固定資產(chǎn)存量K是在各行業(yè)規(guī)模以上固定資產(chǎn)原值數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,通過永續(xù)盤存法計算得到。規(guī)模以上企業(yè)固定資產(chǎn)原值數(shù)據(jù)來自于《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》。永續(xù)盤存法的計算公式如下:

Kt=Kt-1×(1-δ)+It

(7)

K2002=I2002/(g+δ)

(8)

其中,It為第t年的固定資產(chǎn)流量,通過當(dāng)年固定資產(chǎn)原值減去上一年固定資產(chǎn)原值計算得到;g表示2003—2013年間固定資產(chǎn)投資流量的年平均增長率;δ表示固定資產(chǎn)折舊率,本文中沿用潘文卿等(2011)的方法,按建筑資產(chǎn)和設(shè)備資產(chǎn)的加權(quán)折舊率(7.5%)計算而得;勞動力投入用規(guī)模以上企業(yè)從業(yè)人員年平均數(shù)表示,數(shù)據(jù)來自于《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》,2005—2011年的數(shù)據(jù)直接可得,其他年份的數(shù)據(jù)則主要通過兩種方法進(jìn)行估算:一是對于僅有全部工業(yè)企業(yè)從業(yè)人員年平均數(shù)指標(biāo)的年份(即2004年),按照規(guī)模以上企業(yè)占全部工業(yè)企業(yè)從業(yè)人員年平均數(shù)的比重計算得到,這一比重為75%,二是對于僅有規(guī)模以上企業(yè)從業(yè)人員年末數(shù)的年份,通過對5年規(guī)模以上企業(yè)從業(yè)人員年平均數(shù)增長率的平均值進(jìn)行估算。以2013年為例,可用如下公式估算:

(9)

(3)R&D資本存量。R&D資本存量[注]本文采用R&D資本存量數(shù)據(jù)的原因在于:其一,Griliches(1980)指出,與R&D流量相比,R&D資本存量(即過去年份R&D投資的累積量)是產(chǎn)出增長更為關(guān)鍵的影響因素;其二,經(jīng)檢驗發(fā)現(xiàn),R&D流量指標(biāo)存在明顯的內(nèi)生性問題。使用永續(xù)盤存法估算價格縮減后的R&D流量數(shù)據(jù)得到。R&D流量指標(biāo)用中國35個工業(yè)行業(yè)規(guī)模以上企業(yè)R&D經(jīng)費內(nèi)部支出表示,數(shù)據(jù)來自于《中國科技統(tǒng)計年鑒》。R&D支出有多個組成部分,部分用于購買固定資產(chǎn),部分用于購買實驗材料,也有部分用于研發(fā)過程中的各種人員費用,而后兩者以對貨物和服務(wù)的消費為最終支出對象。借鑒朱平芳等(2003)的方法,R&D價格縮減指數(shù)由固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)和居民消費價格指數(shù)按45%和55%的比例加權(quán)合成。在得到不變價的R&D流量以后,我們通過永續(xù)盤存法將其轉(zhuǎn)變?yōu)镽&D資本存量數(shù)據(jù)。資本折舊率沿用蔣仁愛等(2012)的做法,選取為10%。

(4)信息通信技術(shù)外溢。本文從信息通信技術(shù)的知識資本特性出發(fā),利用信息通信技術(shù)行業(yè)R&D存量作為信息通信技術(shù)知識存量的替代指標(biāo),并在此基礎(chǔ)上測度信息通信技術(shù)對各個工業(yè)行業(yè)的技術(shù)溢出效應(yīng)。信息通信技術(shù)外溢指標(biāo)Rict通過信息通信技術(shù)行業(yè)的R&D資本存量與溢出權(quán)重相乘得到。從已有文獻(xiàn)可知,溢出權(quán)重的測度從兩個維度展開,多數(shù)研究基于貿(mào)易維度的權(quán)重,例如投入產(chǎn)出系數(shù),里昂惕夫逆系數(shù),后向關(guān)聯(lián)測度等(Terleckyj,1980;Sveikauskas,1981;Odagiri,1985;Goto et al.,1989;Wolff et al.,1993;Wolff,1997)。Los(2000)則提出了一種技術(shù)維度的產(chǎn)業(yè)相似度方法,即利用投入產(chǎn)出表中的直接消耗系數(shù)所表征出的技術(shù)特征相似度來度量權(quán)重。由于直接消耗系數(shù)(或投入產(chǎn)出系數(shù))不僅能較為充分的反映投入產(chǎn)出表中信息通信技術(shù)產(chǎn)業(yè)與其他產(chǎn)業(yè)之間聯(lián)系,以及信息通信技術(shù)產(chǎn)品與其他行業(yè)產(chǎn)品之間直接的技術(shù)經(jīng)濟聯(lián)系,而且可操作性強,因而本文選取直接消耗系數(shù)作為溢出權(quán)重。信息通信技術(shù)外溢指標(biāo)的具體計算公式為:

(10)

ωij,t=(1-(t-2002)/5)ωij,2002+((t-2002)/5)ωij,2007t=2003,…,2006

(11)

ωij,t=(1-(t-2007)/5)ωij,2007+((t-2007)/5)ωij,2012t=2008,…,2011

(12)

(5)非信息通信技術(shù)外溢。非信息通信技術(shù)外溢指的是除信息通信技術(shù)行業(yè)以外的34個工業(yè)行業(yè)基于R&D資本存量而對其它行業(yè)產(chǎn)生的加總的技術(shù)溢出效應(yīng)。非信息通信技術(shù)外溢指標(biāo)Rnict采用與信息通信技術(shù)外溢相同的思路,其計算公式如下所示:

(13)

(6)測算結(jié)果的描述性統(tǒng)計。從表1的第一列可以看出,2002—2013年間中國35個工業(yè)行業(yè)的勞動生產(chǎn)率均表現(xiàn)出增長趨勢。其中,黑色金屬礦采選業(yè)的勞動生產(chǎn)率增長幅度最大,達(dá)到22倍之多。非金屬礦采選業(yè)及其它采選業(yè)、文教體育用品制造業(yè)這兩個行業(yè)2013年的勞動生產(chǎn)率分別為該行業(yè)2002年勞動生產(chǎn)率的18.6倍和12.9倍。勞動生產(chǎn)率上升最為緩慢的行業(yè)是煙草制品業(yè),其次分別是石油和天然氣開采業(yè),通信設(shè)備、計算機、其它電子設(shè)備制造業(yè),分別增加了130.3%、73.6%、23%。由此可見,伴隨著整體經(jīng)濟的迅猛增長,中國各工業(yè)行業(yè)的勞動生產(chǎn)率都得到了明顯的提高,同時存在顯著的行業(yè)差異。

表1 描述性統(tǒng)計分析

注:y為勞動生產(chǎn)率,通過Y/L計算得到;rd為人均R&D投入,即R&D投入與勞動投入之比;Rict為信息通信技術(shù)外溢存量;Rnict表示非信息通信技術(shù)外溢存量。

表1的第二列給出了各行業(yè)人均R&D投入的波動情況。整體上看,2002—2013年各行業(yè)在不同程度上加大了自主研發(fā)的投入力度。在此期間,家具制造業(yè)的人均R&D增長尤為強勁,期末值達(dá)到期初值的108.9倍;金屬制品業(yè)次之,為101.6倍。在此期間,通信設(shè)備、計算機及其它電子設(shè)備制造業(yè)的人均R&D投入上升幅度最小,為145.8%。這種增長幅度的行業(yè)差異性與各行業(yè)人均R&D投入水平有關(guān)。2002年家具制造業(yè)的人均R&D投入為0.004萬元/人,通信設(shè)備、計算機及其他電子設(shè)備制造業(yè)則高達(dá)1.7萬元/人;盡管家具制造業(yè)的增速居于最高水平,2013年其人均R&D投入(0.4萬元/人)仍只是通信設(shè)備、計算機及其它電子設(shè)備制造業(yè)(4.1萬元/人)的大約1/10。

表1的第三列顯示,2002—2013年各行業(yè)的信息通信技術(shù)外溢水平有不同幅度的提高。值得注意的是,燃?xì)馍a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)的信息通信技術(shù)外溢在此期間增長了329.4倍。交通運輸設(shè)備制造業(yè),電力、熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)這兩個行業(yè)的信息通信技術(shù)外溢增速也頗為可觀,分別達(dá)到69.8倍和49.5倍。信息通信技術(shù)外溢增長速度較慢的行業(yè)有儀器儀表及文化辦公用品機械制造業(yè)、造紙及紙制品業(yè)、印刷業(yè)和記錄媒介的復(fù)制業(yè),分別增加了2.4倍、1.8倍、1.6倍。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn),在2002年時,上述行業(yè)的信息通信技術(shù)外溢水平普遍較低,行業(yè)之間的差距總體上并不明顯;然而,2002年以后這些行業(yè)的信息通信技術(shù)外溢經(jīng)歷了截然不同的增長模式。究其原因主要在于:伴隨著中國城市化進(jìn)程的加快,與造紙、印刷等行業(yè)相比,燃?xì)狻⒔煌ㄔO(shè)施、電力等行業(yè)所面對的消費者群體規(guī)模快速擴大,市場競爭更加激烈,使得這些行業(yè)擁有更加雄厚的資本基礎(chǔ)以及更加強烈的創(chuàng)新動機采用新的信息技術(shù),因而其信息通信技術(shù)外溢存量增長迅猛。

表1的第四列表明,與信息通信技術(shù)外溢相比,2002—2013年非信息通信技術(shù)外溢的增長表現(xiàn)出較小的行業(yè)差異性。其中,文教體育用品制造業(yè)的非信息通信技術(shù)外溢指標(biāo)波動最大,在此期間增長了38倍。通信設(shè)備、計算機及其它電子設(shè)備制造業(yè)緊隨其后,上升了35倍之多。非信息通信技術(shù)外溢變化最為緩慢的三個行業(yè)是有色金屬礦采選業(yè),石油加工、煉焦及核燃料加工業(yè),電力、熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè),分別增長了8.2倍、6.5倍、6.4倍。

四、實證結(jié)果分析

(一)固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果

在運用面板數(shù)據(jù)分析時,主要考慮兩種模型:固定效應(yīng)(FE)模型和隨機效應(yīng)(RE)模型。前者假設(shè)各行業(yè)的市場集中度、進(jìn)入壁壘和產(chǎn)品差異化等異質(zhì)性對被解釋變量的影響不隨時間而變化,即截距項是固定參數(shù);后者則假定各行業(yè)的異質(zhì)性對生產(chǎn)率的影響會隨著時間而變動,即截距項是隨機的。Wooldridge(2003)指出,假定誤差項中被忽略的變量與模型中的所有解釋變量都不相關(guān)時才使用任意效應(yīng)模型,否則使用固定效應(yīng)模型。事實上,由于被忽略的變量包含眾多的行業(yè)特性,以致被忽略的變量與模型中的所有解釋變量都不相關(guān)這一假設(shè)是難以成立的。因此,本文使用FE模型分析信息通信技術(shù)外溢對中國工業(yè)行業(yè)生產(chǎn)效率的影響效果。我們分析后發(fā)現(xiàn),無論是施加規(guī)模報酬不變這一假設(shè),還是放松這一假設(shè),基本模型的回歸結(jié)果都是一致的,因而這里只給出受約束條件下的結(jié)果。

表2是基本模型的回歸結(jié)果?;谥袊?5個工業(yè)行業(yè)2002—2013年的面板數(shù)據(jù),在控制行業(yè)人均資本投入的基礎(chǔ)上,模型1—3分別考察了人均R&D資本存量、信息通信技術(shù)外溢和非信息通信技術(shù)外溢對生產(chǎn)率的影響,模型4同時比較了這三個變量與生產(chǎn)率之間的關(guān)系。表2中的4組模型均采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行分析,擬合優(yōu)度均大于0.8,具有較好的擬合效果。

信息通信技術(shù)外溢顯著促進(jìn)了各行業(yè)的生產(chǎn)率增長。模型2表示,信息通信技術(shù)外溢指標(biāo)每增長1%,各行業(yè)的生產(chǎn)率將提高0.126%;模型4表明,在同時控制了信息通信技術(shù)和非信息通信技術(shù)外溢后,該彈性數(shù)值略微有所下降,低于人均R&D資本存量對生產(chǎn)率的貢獻(xiàn),且與非信息通信技術(shù)外溢對生產(chǎn)率的作用效果相差不大。與Oulton(2002)、Dahl et al.(2011)、Shahiduzzaman et al.(2014)、Mamun et al.(2014)、Cette et al.(2015)、Bertschek et al.(2016)研究結(jié)論相吻合,驗證了信息通信技術(shù)是生產(chǎn)率增長的重要推動力量。

非信息通信技術(shù)外溢是生產(chǎn)率增長的重要來源。模型3表明,非信息通信技術(shù)外溢對行業(yè)生產(chǎn)率的彈性系數(shù)為0.137。模型4同時考慮了信息通信技術(shù)外溢和非信息通信技術(shù)外溢的影響發(fā)現(xiàn),信息通信技術(shù)外溢和非信息通信技術(shù)外溢對生產(chǎn)率的影響程度基本相當(dāng)。現(xiàn)有研究總體支持信息通信技術(shù)和非信息通信技術(shù)對生產(chǎn)率存在正向作用(Inklaar et al.,2005;Seo et al.,2009;Martínez et al.,2010;Hanclova et al.,2015),而對這兩種影響力量的相對大小存在不同。Inklaar et al.(2005)對比分析了1979—2000年歐盟4國以及美國生產(chǎn)率的增長源泉發(fā)現(xiàn),美國信息通信技術(shù)對生產(chǎn)率增長的貢獻(xiàn)始終大于非信息通信技術(shù),而歐盟4國前一時期(1979—1995年)非信息通信技術(shù)的貢獻(xiàn)更大,后一時期(1995—2000年)則恰好相反。Hanclova et al.(2015)利用歐盟7國和歐盟14國1994—2008年的數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn),信息通信技術(shù)和非信息通信技術(shù)均有助于經(jīng)濟增長,但是非信息通信技術(shù)的作用效果始終優(yōu)于信息通信技術(shù)。這表明,信息通信技術(shù)和非信息通信技術(shù)外溢對生產(chǎn)率增長的影響效果與各個國家所處的發(fā)展階段具有明顯的關(guān)聯(lián)性。

人均R&D資本存量對生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)要大于信息通信技術(shù)和非信息通信技術(shù)外溢的貢獻(xiàn)。在4個模型中,人均R&D資本存量的彈性系數(shù)均在1%下顯著,介于0.339~0.364之間,表明自主R&D投資是促進(jìn)各行業(yè)生產(chǎn)率增長的主要推動力。這一結(jié)果符合預(yù)期,與大量國內(nèi)外學(xué)者的研究結(jié)論一致(Hu,2001;Jefferson et al.,2006;吳延兵,2006;蔣仁愛 等,2012;蔣殿春 等,2015)。

表2 中國信息通信技術(shù)和非信息通信技術(shù)外溢對35個工業(yè)行業(yè)勞動生產(chǎn)率的影響

注:*、**、***分別表示相關(guān)系數(shù)在0.1、0.05、0.01水平下顯著;括號中的數(shù)值為標(biāo)準(zhǔn)差;各模型均采用受約束模型進(jìn)行分析。下同。

接下來,我們考慮信息通信技術(shù)外溢對生產(chǎn)率的影響效果是否以及如何隨時間而改變。進(jìn)入21世紀(jì)以后,隨著信息通信技術(shù)在全球范圍內(nèi)的擴散,信息通信技術(shù)逐漸成為中國經(jīng)濟發(fā)展不可忽視的重要促進(jìn)力量。ITU(國際電信聯(lián)盟)構(gòu)建了包含信息通信技術(shù)連接、信息通信技術(shù)使用、信息通信技術(shù)技能等11個指標(biāo)在內(nèi)的信息通信技術(shù)發(fā)展指數(shù)(IDI),用以測度世界各國的信息通信技術(shù)發(fā)展程度。早在2002年,中國的IDI指數(shù)為1.95,在154個國家中居于第90位,顯著低于當(dāng)時世界平均水平(2.48)。而到了2015年,中國IDI指數(shù)(4.80)大幅提高,與世界平均水平(4.74)大致相當(dāng)。為了使子樣本有足夠的觀察值,以滿足系數(shù)估計的效率,我們將觀測樣本平均分為2002—2007年和2008—2013年兩個階段,對表2的模型2—4進(jìn)行分階段回歸,以分析信息通信技術(shù)生產(chǎn)率效應(yīng)隨時間的動態(tài)變化趨勢。

表3是分階段回歸結(jié)果。模型1—2和模型3—4分別單獨考察了信息通信技術(shù)外溢和非信息通信技術(shù)外溢對生產(chǎn)率增長的分階段效應(yīng),模型5—6同時考慮了信息通信技術(shù)外溢和非信息通信技術(shù)外溢對生產(chǎn)率的分階段影響。表3中的6組模型采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行分析,擬合優(yōu)度大于0.6,具有較好的擬合結(jié)果。信息通信技術(shù)的生產(chǎn)率效應(yīng)在前一階段并未顯現(xiàn),后一階段則顯著促進(jìn)各行業(yè)生產(chǎn)率增長。2002—2007年信息通信技術(shù)外溢的彈性系數(shù)并不顯著,甚至為負(fù)值,然而隨著信息通信技術(shù)滲透到中國的各行各業(yè),2008—2013年信息通信技術(shù)已經(jīng)發(fā)展成為生產(chǎn)率增長的重要來源。與之相反,盡管非信息通信技術(shù)對生產(chǎn)效率的影響效果在整個時期均較為顯著,但是這一作用呈現(xiàn)出隨時間弱化的趨勢。這一結(jié)果主要體現(xiàn)了如下兩種含義:第一,信息通信技術(shù)生產(chǎn)率效應(yīng)的這種差異性表現(xiàn)驗證了信息通信技術(shù)的通用技術(shù)特征。Koutroumpis(2009)、Liao et al.(2016)研究指出,信息通信技術(shù)作為一種通用技術(shù)平臺,其對生產(chǎn)率增長的作用可能是非線性的,即當(dāng)達(dá)到一定的門檻值以后,信息通信技術(shù)對生產(chǎn)率的促進(jìn)作用才得以凸顯。第二,信息通信技術(shù)對生產(chǎn)率增長的重要性日益提升,而非信息通信技術(shù)對生產(chǎn)率的影響則有所減弱。Martínez et al.(2010)運用動態(tài)一般均衡框架分析了美國1980—2004年的生產(chǎn)率增長來源發(fā)現(xiàn),在前一時期(1980—1994年),信息通信技術(shù)和非信息通信技術(shù)對生產(chǎn)率增長的貢獻(xiàn)分別為0.62%和0.23%,而到后一時期(1995—2004年),非信息通信技術(shù)對生產(chǎn)率增長的貢獻(xiàn)下降到0.02%,信息通信技術(shù)的貢獻(xiàn)則上升到0.93%。這與本文的研究結(jié)論基本符合。值得注意的是,人均R&D投入的彈性系數(shù)不僅在整個時期均顯著,而且表現(xiàn)出隨時間增大的態(tài)勢,這表明中國自主創(chuàng)新能力日益增強。

表3 信息通信技術(shù)和非信息通信技術(shù)對工業(yè)行業(yè)生產(chǎn)效率影響效果的分階段回歸結(jié)果

正如上文所指出的,中國的信息通信技術(shù)外溢和非信息通信技術(shù)外溢表現(xiàn)出顯著的行業(yè)異質(zhì)性特征。信息通信技術(shù)外溢效應(yīng)與各行業(yè)的技術(shù)吸收能力密切相關(guān)。由于創(chuàng)新水平、管制環(huán)境等行業(yè)特性上的差異,各行業(yè)對信息通信技術(shù)的吸收能力參差不齊,因而從信息通信技術(shù)外溢中所得到的績效改進(jìn)程度存在差異(Ren et al.,2015)??紤]到各行業(yè)的創(chuàng)新水平、人力資本、所有制結(jié)構(gòu)與技術(shù)吸收能力有關(guān)(李梅 等,2012;Liu et al.,2016),本文進(jìn)一步選取人均發(fā)明專利、R&D人員全時當(dāng)量和國有企業(yè)及國有控股企業(yè)占比作為特征變量,按照特征變量的取值高低將整個樣本區(qū)分為兩個部分,并分別檢驗信息通信技術(shù)對生產(chǎn)率的影響效應(yīng)。表4給出信息通信技術(shù)和非信息通信技術(shù)對中國工業(yè)行業(yè)生產(chǎn)率的異質(zhì)性效應(yīng)回歸結(jié)果。模型1—2對比分析人均發(fā)明專利低于和高于平均值時,信息通信技術(shù)和非信息通信技術(shù)對中國工業(yè)行業(yè)的技術(shù)外溢效應(yīng),模型3—4是針對不同人力資本水平的回歸結(jié)果,模型5—6則主要關(guān)注所有制結(jié)構(gòu)的影響。表4中的6組模型同時控制行業(yè)和時間固定效應(yīng),擬合優(yōu)度大于0.8,具有良好的擬合效果。

行業(yè)自主創(chuàng)新能力對信息通信技術(shù)外溢具有“替代效應(yīng)”,而國有企業(yè)占比過高則對信息通信技術(shù)外溢產(chǎn)生“擠出效應(yīng)”。模型1和模型2表明,隨著行業(yè)創(chuàng)新水平的上升,自主R&D投入對生產(chǎn)率的作用效應(yīng)明顯提高,而信息通信技術(shù)的技術(shù)外溢效應(yīng)有所降低。當(dāng)人均發(fā)明專利小于平均值時,信息通信技術(shù)對勞動生產(chǎn)率的彈性系數(shù)為0.125;而當(dāng)人均發(fā)明專利小于平均水平時,彈性系數(shù)減小到0.090。針對人力資本的分析得到的結(jié)論相似。模型3—4表明,當(dāng)行業(yè)人力資本水平上升到高于平均值時,自主研發(fā)對勞動生產(chǎn)率的影響系數(shù)從0.093上升到0.226,而信息通信技術(shù)外溢對勞動生產(chǎn)率的彈性系數(shù)則從0.139下降到0.062。模型5—6表明:當(dāng)國有企業(yè)占比小于平均水平時,信息通信技術(shù)每增加10%,行業(yè)勞動生產(chǎn)率將提高1.91%;當(dāng)國有企業(yè)占比高于平均水平時,這一比例將降低到1.10%。

表4 信息通信技術(shù)和非信息通信技術(shù)對中國工業(yè)行業(yè)生產(chǎn)率的異質(zhì)性效應(yīng)

(二)分位數(shù)回歸結(jié)果

為了進(jìn)一步考察信息通信技術(shù)外溢在不同生產(chǎn)率水平的行業(yè)中的影響,本文運用分位數(shù)回歸進(jìn)行計量分析。針對回歸模型4(參見式(4)),在控制固定效應(yīng)的基礎(chǔ)上,在5%~95%的分位點上,每隔5%進(jìn)行一次分位數(shù)回歸,從而可以得到相應(yīng)的信息通信技術(shù)外溢變量的估計系數(shù)。以因變量(勞動生產(chǎn)率)的分位點為X軸、以信息通信技術(shù)外溢變量的估計系數(shù)為Y軸,可以得到估計系數(shù)的平滑曲線。圖1是在勞動生產(chǎn)率5%~95%的分位點上信息通信技術(shù)外溢對生產(chǎn)率的影響系數(shù)的變化趨勢。

圖1 信息通信技術(shù)外溢對生產(chǎn)率的影響系數(shù)

注:在5%~95%分位數(shù)上,信息通信技術(shù)外溢的彈性系數(shù)均在5%的水平下顯著;圖中虛線表示基于固定效應(yīng)模型得到的信息通信技術(shù)外溢的彈性系數(shù),表示信息通信技術(shù)外溢對生產(chǎn)率的平均影響,取值為0.125。

圖1顯示,隨著生產(chǎn)率的分位點的上升,信息通信技術(shù)外溢對生產(chǎn)率的彈性系數(shù)介于0.073~0.152之間,總體呈現(xiàn)出先下降后上升的趨勢,表明信息通信技術(shù)外溢對中國各行業(yè)生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)具有顯著的行業(yè)差異性,信息通信技術(shù)外溢對生產(chǎn)率水平較高和較低的行業(yè)生產(chǎn)率促進(jìn)作用更大??傮w而言,信息通信技術(shù)外溢對生產(chǎn)水平較高和較低的行業(yè)生產(chǎn)率的彈性系數(shù)均較為顯著,這解釋了固定效應(yīng)模型中該系數(shù)的高度顯著性;而固定效應(yīng)模型中該系數(shù)為0.125,介于分位數(shù)回歸的系數(shù)波動區(qū)間。因而,本文的分位數(shù)回歸很好地驗證了固定效應(yīng)模型中信息通信技術(shù)外溢的系數(shù)大小以及顯著性。

分位數(shù)回歸結(jié)果再次確認(rèn)了信息通信技術(shù)外溢會促進(jìn)中國各行業(yè)生產(chǎn)率的提高,然而,隨著勞動生產(chǎn)率的分位點由低變高,信息通信技術(shù)外溢對生產(chǎn)率的促進(jìn)作用呈現(xiàn)出先下降后上升的態(tài)勢,存在顯著的非線性關(guān)系。

首先,對于生產(chǎn)率較低的行業(yè),如服裝、鞋、帽制造業(yè),家具制造業(yè)等,其最初的信息通信技術(shù)外溢水平普遍較低;在信息通信技術(shù)滲透水平跨越門檻值之后,信息通信技術(shù)的生產(chǎn)率效應(yīng)得以充分發(fā)揮。2002年,這些行業(yè)信息通信技術(shù)外溢存量的平均值為0.58萬元,僅為各行業(yè)平均水平的6.8%[注]經(jīng)過分析后發(fā)現(xiàn),2002—2013年生產(chǎn)率較低的行業(yè)主要有非金屬礦采選業(yè)及其他采選業(yè),紡織業(yè),服裝、鞋、帽制造業(yè),皮革、毛皮、羽毛(絨)及其制品業(yè),木材加工及木、竹、草等制品業(yè),家具制造業(yè),文教體育用品制造業(yè)等;而生產(chǎn)率水平較高的行業(yè)則主要包括石油和天然氣開采業(yè),煙草制品業(yè),石油加工、煉焦及核燃料加工業(yè),化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè),黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè),有色金屬冶煉及壓延加工業(yè),電力、熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)等。。隨后,此類行業(yè)的信息通信技術(shù)外溢呈現(xiàn)出持續(xù)增長態(tài)勢,到2013年,信息通信技術(shù)外溢較期初平均上升了9.43倍。信息通信技術(shù)的迅速擴散對這些行業(yè)傳統(tǒng)的生產(chǎn)和營銷模式起到了顛覆性作用。隨著信息通信技術(shù)的大量引入,如客戶關(guān)系管理系統(tǒng)(CRM)、供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)(SCM)等,一方面生產(chǎn)者得以更快捷地獲取有關(guān)消費者偏好的實時信息(Becchetti et al.,2003);另一方面,位于供應(yīng)鏈上的生產(chǎn)商和交易商更方便地進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)溝通(Chou et al.,2014;Falk et al.,2017),這兩方面的共同作用使得信息通信技術(shù)的生產(chǎn)率效應(yīng)在這些行業(yè)之中表現(xiàn)得尤為突出。

其次,對于生產(chǎn)率較高的石油和天然氣開采業(yè),化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)等行業(yè),信息通信技術(shù)外溢表現(xiàn)出更高的生產(chǎn)率促進(jìn)效應(yīng)。這可能存在以下兩個方面原因:一方面,這些資本密集型產(chǎn)業(yè)的利用信息通信技術(shù)水平普遍不高,但由于企業(yè)規(guī)模較大,行業(yè)信息通信技術(shù)的技術(shù)引入成本較低,規(guī)模經(jīng)濟效益顯著,因而信息通信技術(shù)外溢具有較高的邊際效應(yīng)。2013年該類行業(yè)的信息通信技術(shù)外溢僅為各行業(yè)平均水平的大約1/5,然而,這些行業(yè)每單位信息通信技術(shù)所創(chuàng)造的產(chǎn)值(單位信息通信技術(shù)產(chǎn)值,即工業(yè)增加值與信息通信技術(shù)外溢之比)卻達(dá)到各行業(yè)平均水平的1.5倍。另一方面,這些行業(yè)規(guī)模龐大或具有壟斷性質(zhì),資本充裕,由于所面臨的融資約束較小,風(fēng)險承受能力較強,這些行業(yè)有動機和能力采用最先進(jìn)的信息通信技術(shù)技術(shù)(Haller et al.,2011;Giotopoulos et al.,2017);信息通信技術(shù)技術(shù)與這些行業(yè)較高的要素稟賦(例如,完善的專業(yè)化基礎(chǔ)設(shè)施以及豐富的信息通信技術(shù)專業(yè)化人才等)之間形成互補性關(guān)系,從而極大地提高了信息通信技術(shù)的技術(shù)利用效率(Liao et al.,2016)。

(三)穩(wěn)健性檢驗

信息通信技術(shù)與專業(yè)化的基礎(chǔ)設(shè)施、人力資本、企業(yè)組織等互補性投資相關(guān),因而容易與生產(chǎn)率互為因果關(guān)系,從而產(chǎn)生內(nèi)生性問題(Bresnahan et al.,2002;Lee et al.,2005;Venturini,2015)。相對于生產(chǎn)率低的行業(yè),生產(chǎn)率較高的行業(yè)更有能力同時在信息通信技術(shù)和互補性資產(chǎn)上進(jìn)行投資,信息通信技術(shù)的生產(chǎn)率效應(yīng)更大。因此,信息通信技術(shù)與生產(chǎn)率之間的雙向因果關(guān)系會導(dǎo)致信息通信技術(shù)外溢與回歸的殘差項相關(guān),從而產(chǎn)生內(nèi)生性問題(Chou et al.,2014)。另一類是導(dǎo)致估計偏誤的是遺漏變量,行業(yè)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)政策、企業(yè)管理能力等變量對各行業(yè)的生產(chǎn)率水平有重要影響(Majumdar et al.,2009),同時,它們也與技術(shù)吸收能力密切相關(guān),從而影響了信息通信技術(shù)外溢和非信息通信技術(shù)外溢。

為了控制信息通信技術(shù)外溢和非信息通信技術(shù)外溢與生產(chǎn)率之間潛在的雙向因果關(guān)系,以及行業(yè)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)政策、企業(yè)管理能力等遺漏變量可能產(chǎn)生的偏誤,本文采用工具變量法(IVE)重新對式(2)和式(3)進(jìn)行估計。工具變量的選取原則是,它必須與內(nèi)生變量高度相關(guān),而與殘差項不相關(guān)。由于滯后一期人均R&D資本存量、信息通信技術(shù)和非信息通信技術(shù)外溢與當(dāng)期值高度相關(guān),相關(guān)系數(shù)分別為0.994、0.991和0.998;同時,各行業(yè)的企業(yè)性質(zhì)構(gòu)成可能與技術(shù)外溢水平高度相關(guān),因此本文選用滯后一期的人均R&D外溢、信息通信技術(shù)外溢、非信息通信技術(shù)外溢以及各行業(yè)的國有企業(yè)單位數(shù)占比、外資企業(yè)單位數(shù)占比等作為工具變量。若J-test檢驗證明工具變量是有效的,且IVE估計結(jié)果與固定效應(yīng)模型得到的結(jié)果基本一致,說明該變量的內(nèi)生性問題并不嚴(yán)重,此前固定效應(yīng)模型得到的結(jié)果是穩(wěn)定的。

表5 信息通信技術(shù)和非信息通信技術(shù)外溢對勞動生產(chǎn)率的IVE估計結(jié)果

注:*、**、***分別表示相關(guān)系數(shù)在0.1、0.05、0.01的水平下顯著;括號中的數(shù)值為標(biāo)準(zhǔn)差;各模型均采用受約束模型進(jìn)行分析;模型1和模型2分別把信息通信技術(shù)外溢和非信息通信技術(shù)外溢作為潛在的內(nèi)生變量,模型3、模型4、模型5分別把人均R&D投資外溢、信息通信技術(shù)外溢、非信息通信技術(shù)外溢看作潛在的內(nèi)生變量,模型6則同時將信息通信技術(shù)外溢和非信息通信技術(shù)外溢當(dāng)作潛在的內(nèi)生變量;Hausman內(nèi)生性檢驗是卡方統(tǒng)計值,括號內(nèi)對應(yīng)的是概率P值,原假設(shè)為工具變量估計與FE估計沒有系統(tǒng)區(qū)別;有效性檢驗J-test是工具變量的聯(lián)合F統(tǒng)計值,括號內(nèi)對應(yīng)的是概率P值,原假設(shè)是工具變量均等于零(與殘差項不相關(guān))。

模型1、模型2分別把信息通信技術(shù)外溢和非信息通信技術(shù)外溢作為潛在的內(nèi)生變量,模型3、模型4、模型5分別把人均R&D資本外溢、信息通信技術(shù)外溢和非信息通信技術(shù)外溢看作潛在的內(nèi)生變量,而模型6同時把信息通信技術(shù)外溢和非信息通信技術(shù)外溢當(dāng)作潛在內(nèi)生變量。從表5的J-test的F統(tǒng)計值可以看出,所選用的工具變量不能拒絕同時為零的原假設(shè),即工具變量與殘差項不相關(guān)。而Hausman內(nèi)生性檢驗結(jié)果表明,信息通信技術(shù)外溢和非信息通信技術(shù)外溢的內(nèi)生性并不嚴(yán)重。表5中的6個模型與此前固定效應(yīng)模型得到的結(jié)果并沒有本質(zhì)的區(qū)別,人均R&D資本存量是各行業(yè)生產(chǎn)率增長的主要推動力,信息通信技術(shù)外溢顯著地促進(jìn)了各行業(yè)的生產(chǎn)率增長。這驗證了此前固定效應(yīng)的結(jié)果是穩(wěn)健的。

五、研究結(jié)論及政策啟示

本文將信息通信技術(shù)作為知識資本,測算了行業(yè)的信息通信技術(shù)外溢存量,并基于Los et al.(2000)的生產(chǎn)函數(shù)框架,結(jié)合2002—2013年中國35個工業(yè)行業(yè)的面板數(shù)據(jù),在控制行業(yè)自主R&D的基礎(chǔ)上,實證分析了信息通信技術(shù)外溢對中國生產(chǎn)率增長的影響效果,得出如下主要研究結(jié)論:(1)信息通信技術(shù)外溢對各行業(yè)的生產(chǎn)率彈性系數(shù)是0.125,表明顯著促進(jìn)了中國的生產(chǎn)率增長;(2)隨著信息通信技術(shù)在中國的廣泛滲透,信息通信技術(shù)外溢對各工業(yè)行業(yè)生產(chǎn)效率的促進(jìn)作用得以凸顯。分階段考察可知,2002—2007年信息通信技術(shù)的生產(chǎn)率效應(yīng)并未顯現(xiàn),后一階段信息通信技術(shù)才顯著促進(jìn)了行業(yè)的生產(chǎn)率;(3)異質(zhì)性效應(yīng)檢驗結(jié)果表明,行業(yè)自主創(chuàng)新能力對信息通信技術(shù)外溢具有“替代效應(yīng)”,而國有企業(yè)占比過高則對信息通信技術(shù)外溢產(chǎn)生“擠出效應(yīng)”;(4)分位數(shù)回歸結(jié)果表明,信息通信技術(shù)外溢確實促進(jìn)了生產(chǎn)率的提高,與此同時,隨著各行業(yè)生產(chǎn)率的提高,信息通信技術(shù)外溢指標(biāo)對各行業(yè)生產(chǎn)率的促進(jìn)作用表現(xiàn)出先下降后上升的趨勢,即信息通信技術(shù)外溢與行業(yè)生產(chǎn)率之間存在顯著的非線性關(guān)系。

根據(jù)本文的研究結(jié)論,得到如下的政策啟示:

一是加大信息化基礎(chǔ)設(shè)施投資,完善信息網(wǎng)絡(luò)建設(shè),制定信息化相關(guān)的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn),為中國各行業(yè)吸收利用信息通信技術(shù)提供更好的平臺和環(huán)境。信息通信技術(shù)外溢是中國工業(yè)行業(yè)生產(chǎn)率增長的重要源泉,因而政府應(yīng)當(dāng)提高對信息通信技術(shù)的重視程度,并為各個工業(yè)行業(yè)吸收利用信息通信技術(shù)提供良好的制度保障。

二是繼續(xù)穩(wěn)步推進(jìn)市場化改革,進(jìn)一步提高各個工業(yè)行業(yè)的競爭水平,從而為各行業(yè)吸收信息通信技術(shù)外溢注入內(nèi)在動力源泉。國有企業(yè)占比過高會對信息通信技術(shù)外溢效應(yīng)產(chǎn)生消極作用,因而適當(dāng)降低國有企業(yè)在各個工業(yè)行業(yè)的控制力度,轉(zhuǎn)而由市場力量主導(dǎo)行業(yè)發(fā)展,這將會對信息通信技術(shù)的擴散具有重要意義。

三是繼續(xù)提高中國各行業(yè)R&D投資的強度,在提升各行業(yè)自主創(chuàng)新能力的同時,要注重對外部創(chuàng)新資源的吸收與利用。當(dāng)行業(yè)的創(chuàng)新水平和人力資本水平較高時,自主創(chuàng)新對生產(chǎn)率的促進(jìn)作用更大。因而政府應(yīng)當(dāng)重視中國創(chuàng)新水平較低的工業(yè)行業(yè)自主研發(fā)投入,并為提高各行業(yè)的創(chuàng)新能力提供配套的相關(guān)政策支撐。與此同時,創(chuàng)新水平較高的行業(yè)往往容易忽視對外部技術(shù)外溢的吸收利用,不論信息通信技術(shù)還是非信息通信技術(shù)外溢的作用效果均明顯低于創(chuàng)新水平較低的行業(yè)。政府和企業(yè)相關(guān)部門應(yīng)該充分重視這個問題,要注重對企業(yè)的信息通信技術(shù)與創(chuàng)新資源的結(jié)合程度進(jìn)行具體分析,密切關(guān)注信息技術(shù)和人工智能的發(fā)展動態(tài),借助信息通信技術(shù)發(fā)展最大化R&D投入的產(chǎn)出效率。

猜你喜歡
生產(chǎn)率效應(yīng)信息
中國城市土地生產(chǎn)率TOP30
決策(2022年7期)2022-08-04 09:24:20
鈾對大型溞的急性毒性效應(yīng)
懶馬效應(yīng)
國外技術(shù)授權(quán)、研發(fā)創(chuàng)新與企業(yè)生產(chǎn)率
訂閱信息
中華手工(2017年2期)2017-06-06 23:00:31
應(yīng)變效應(yīng)及其應(yīng)用
關(guān)于機床生產(chǎn)率設(shè)計的探討
中國市場(2016年45期)2016-05-17 05:15:26
固定成本與中國制造業(yè)生產(chǎn)率分布
展會信息
中外會展(2014年4期)2014-11-27 07:46:46
健康信息
祝您健康(1987年3期)1987-12-30 09:52:32
呼和浩特市| 台山市| 垦利县| 商城县| 鹰潭市| 永宁县| 监利县| 措美县| 五大连池市| 台南市| 彩票| 泰宁县| 仙桃市| 丹凤县| 丰宁| 泾川县| 砚山县| 南召县| 青浦区| 栾城县| 纳雍县| 沈丘县| 城市| 龙川县| 伊金霍洛旗| 陕西省| 信丰县| 庄浪县| 侯马市| 昌邑市| 黑水县| 宝坻区| 宣恩县| 洛南县| 正蓝旗| 绥芬河市| 义马市| 周宁县| 青海省| 永靖县| 盐池县|