基于非物化型知識空間的服務貿易論文范文

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一、Coe-Helpman-Durbin空間模型

（一）Coe-Helpman-Durbin空間模型建立根據前文分析可知，傳統Coe-Helpman模型不足有二：一是僅考慮了貨物貿易為國際研發知識溢出的渠道，忽略了以服務貿易為渠道的國際研發知識溢出；二是僅考慮了貿易對進口地所帶來的物化型知識溢出效應，忽略了非物化型知識的空間屬性。為了對比研究兩種貿易形式的非物化型知識溢出效應，本文對傳統線性結構的Coe-Helpman模型作出如下擴展，考慮到開放經濟環境中兩種貿易形式的知識溢出效應，則東道國生產函數形式設定如下：根據前文分析可知，貿易所帶來的非物化型知識具有緘默屬性，是無法進行觀測和統計的，因此（4）式中代表非物化型知識的變量θ´Ln(Sun)在回歸過程中實際上是作為遺漏變量進入了回歸模型的殘差項之中。由于進入到回歸模型殘差項當中的非物化型知識是伴隨服務貿易和貨物貿易的發生而出現，因此，回歸模型當中的非物化型知識變量（Sun）與貨物貿易額（Gf）和服務貿易額（Sf）有著顯著的相關性，并且也沒有理由否認非物化型知識的國際溢出對國內研發知識資本存量（Sd）積累的影響。由此可見，如果不對進入回歸模型殘差項當中的非物化型知識變量進行控制，則傳統線性Coe-Helpman模型的OLS估計結果就會產生模型內生性偏誤。由于前文分析已經表明非物化型知識具有空間相關屬性，因此在放寬傳統Coe-Helpman模型的線性假定之后，參照LeSageandPace（2008）的做法，用一個空間自回歸式（spatialautoregressiveprocess）將其從回歸模型的殘差項當中解出，從而解決這一具有空間屬性的遺漏變量招致的模型內生性問題，空間自回歸式定義如下：另外，相當多的文獻已指出制度變遷因素與經濟績效之間的內在關聯（方穎和趙揚，2011），同時也有文獻認為進口國制度因素對服務貿易知識溢出效應的影響（唐保慶等，2011），因此，需要再一次對模型殘差項（θε）當中可能引致內生性偏誤的非觀測因素——制度變量進行控制，而對這一不具有空間相關屬性的遺漏變量可以采用經典的計量回歸式進行解決。

（二）非物化型知識空間溢出效應的參數釋義Coe-Helpman-Durbin模型引入了代表區域相關性的空間權重矩陣，同時涵蓋非物化型知識對進口地的首次溢出效應以及對進口地以外其他地區的二次溢出效應。由于具有非線性結構特征，因此不能按傳統線性模型的參數理解方式，將空間模型當中自變量的參數當作非物化型知識對進口地的首次溢出效應，也不能將自變量空間滯后項的參數當作非物化型知識對進口地以外其他地區的二次溢出效應。LeSageandPace（2009）基于偏導矩陣法對空間模型參數重新進行釋義，之后Ehlorst（2012）將該偏導矩陣法沿用到空間面板模型。據此，可對（8）式中包含的空間溢出效應作出如下區分：一是非物化型知識對服務進口地的首次溢出效應（first），代表對進口所在地全要素生產率的溢出影響；二是非物化型知識對服務進口地以外其他地區的二次溢出效應（second），代表對進口所在地以外其他地區全要素生產率的溢出影響；三是非物化型知識的空間溢出總效應（total），為首次溢出效應與二次溢出效應之和。①

（三）Coe-Helpman-Durbin模型空間結構的穩健性檢驗Coe-Helpman-Durbin模型是考慮到非物化型知識具有空間屬性的前提下，在放寬傳統Coe-Helpman模型嚴格線性假定基礎上建立起來的，但空間模型的非線性結構是否吻合于實際樣本數據生成方式（DGP）是考量空間模型穩健性的關鍵。需要就空間模型是否有別于傳統線性模型更適合描述實際樣本數據生成方式進行檢驗。而在使用面板數據樣本的情況下，還需要綜合考慮空間面板模型截面、時期二維性以及固定效應、隨機效應等方面的特異性。Ehlorst（2012）提出了較為完善的模型檢驗步驟，將以往文獻當中使用頻率高的另外兩種空間模型——空間滯后模型（SLM）和空間誤差模型（SEM）納入進來，在一個更大范圍的面板模型簇當中分別作出如下步驟的考察：一是線性面板模型與空間面板模型的選擇性檢驗；二是不同空間面板模型（SDM分別與SLM、SEM之間嵌套關系）的選擇性檢驗；三是固定效應與隨機效應的選擇性檢驗。力求找出對實際面板樣本數據的最適擬合。②

二、服務貿易與貨物貿易非物化型知識空間溢出的實證檢驗

（一）指標量化與數據樣本1.貿易非物化型知識溢出指標設計參照LichtenbergandPottelsberghe（1998）對貨物貿易研發知識溢出指標的設計，用研發知識溢出國對中國的服務或貨物貿易出口額占研發知識溢出國國內生產總值的比重來描述國際研發知識資本存量對中國的非物化型知識溢出。2.Malmquist全要素生產率指數和資本存量計算空間模型的因變量以Fare（1994）提出的Malmquist全要素生產率指數為依據進行測算，同時將Malmquist全要素生產率分解為兩大成分指數——技術效率和技術進步率。產出數據用1952年不變價格衡量的地區GDP來表示；投入數據中的物質（或知識）資本存量數據和勞動力存量數據分別采用單豪杰（2008）、岳書敬和劉朝明（2006）的測算方案。3.空間權重矩陣構建綜合地理毗鄰原則，按某一區域的k個最近鄰域數來設定空間權重矩陣中的元素值。那么該如何從30個省份當中挑選其中k個省份來充當某省的k個最近鄰域呢？選取31個省會城市的地理坐標，分別計算30省與該省的地理距離，按從小到大排序，挑選排名最靠前的k個省會來充當該省的k個最近鄰域，然后在空間權重矩陣當中相應的k個位置上設定元素值為1，以表明該省與其余30省份中的這k個省份具有毗鄰關系，剩余位置上則設定元素值為0，表明該省與30省份當中剩余的30-k個省份不具有毗鄰關系，另外還要將空間權重矩陣當中主對角線上的所有元素值設定為1，以排除某省與自已毗鄰的這種情況。由于中國絕大多數省份的地理毗鄰區域介于5-7個，因此k個最近鄰域數取平均值6。4.數據樣本來源國際研發知識溢出國為美、英、德、法、意、日、加拿大、奧地利、澳大利亞、芬蘭、荷蘭、韓國、葡萄牙、西班牙、希臘這15國，其研發投資占據了全球研發投資的絕大部分，且服務貿易額也占據全球主導。所用OECD數據均取自OECD統計網站的數據庫。中國各省所用數據分別來自于《新中國六十年統計資料匯編》、《中國科技統計年鑒》和《中國統計年鑒》。

（二）非物化型知識空間相關性檢驗就非物化型知識是否具有空間相關性進行檢驗，是Coe-Helpman-Durbin模型是否有別于傳統線性模型診斷的第一步。以包含不同固定效應的Coe-Helpman線性面板模型估計所得殘差為依據，就進口貿易樣本數據當中是否應包含非物化型知識的空間交互效應（空間滯后項和空間誤差自相關）進行（穩健）LM檢驗。表1以Malmquist全要素生產率為因變量給出了檢驗結果。從表1對Coe-Helpman線性面板模型估計結果來看，雖然聚合模型和截面固定效應兩種設定形式下的估計結果顯示服務貿易帶來了顯著的知識溢出效應，但時期固定以及雙向固定效應兩種設定形式下的估計結果卻表明服務貿易并沒有產生顯著的知識溢出效應，估計值未能通過置信度檢驗。由于針對截面單元和時期單元固定效應的聯合檢驗結果（統計值分別為846.5197和36.3101）可以在1%的置信度水平上拒絕Coe-Helpman線性面板模型“不存在截面和時間固定效應”的原假設，因此，僅考慮線性面板模型的話，同時包含了截面和時期雙向固定效應的設定形式較之聚合模型、截面固定效應和時期固定效應這三種設定形式更為合理，由此得到如下結論，即服務貿易和貨物貿易均未能對我國產生明顯的知識溢出效應，這與以往文獻當中僅針對聚合模型和截面固定效應的檢驗結果是相違背的。但上述結論的得出是基于模型線性結構，若考慮到非物化型知識空間相關性的非線性結構，則所得結論有可能改變。為了探究傳統Coe-Helpman模型當中是否應包含非物化型知識的空間相關屬性，在上述四種不同固定效應設定形式下給出了兩種空間交互效應的檢驗結果。從表1來看，無論哪種固定效應的設定形式，（穩健）LM檢驗結果均表明可在1%的置信度水平上拒絕“不包含空間滯后項（SLM）和空間誤差自相關項（SEM）”的原假設，由此應當對傳統Coe-Helpman模型嵌入代表非物化型知識空間相關屬性的空間交互項。這也可以從傳統線性Coe-Helpman模型較低的擬合優度得以印證，尤其是在雙向固定效應設定形式下，線性Coe-Helpman模型的擬合優度僅為0.0925，這就提示在用線性面板模型擬合國際研發知識溢出效應時，可能遺漏掉了強解釋力的空間交互項。另外，分別以技術進步率和技術效率為因變量，重復表1檢驗步驟，也得到相同結論。

（三）Coe-Helpman-Durbin空間面板模型估計及設定形式檢驗表1檢驗結果顯示在傳統線性Coe-Helpman模型當中忽略非物化型知識的空間相關屬性是不吻合實際樣本數據生成方式的，因此需在Coe-Helpman模型基礎上考慮非物化型知識的空間交互效應，這就從一個側面有力地支持了Coe-Helpman-Durbin空間模型推導的合理性。但實際應用時，多數文獻用的是空間滯后模型和空間誤差模型，本文空間擴展所得到的Coe-Helpman-Durbin模型較之這兩種空間模型是否更適合于實際樣本的數據生成方式？這就需要就擴展后所得模型的穩健性進行第二次檢驗。由于Coe-Helpman-Durbin模型在設定形式上是具有一般性的，嵌套了設定形式具有特異性的空間滯后模型與空間誤差模型，因此，首先給出Coe-Helpman-Durbin模型估計結果，然后就該空間模型是否可退化成另外兩種簡約模型進行檢驗，結果見表2。表2上半部給出了全要素生產率、技術進步率和技術效率充當因變量時Coe-Helpman-Durbin模型在固定效應與隨機效應設定形式下的估計結果。從結果來看，包含了非物化型知識空間相關屬性的Coe-Helpman-Durbin模型在設定形式上優于傳統線性Coe-Helpman模型。這主要表現在：（1）空間模型擬合優度高于線性模型擬合優度。以全要素生產率充當因變量在固定效應設定形式下的估計結果來看，Coe-Helpman-Durbin空間模型的擬合優度達0.876，而在雙向固定效應設定形式下，Coe-Helpman線性模型的擬合優度僅為0.0925，兩者差異甚遠，再一次支持模型包含空間交互效應的合理性；（2）從代表空間相關性的參數ρ的估計結果來看，除技術進步率充當因變量在隨機效應設定形式下的估計結果不具有統計顯著性以外，其余各種設定形式下的空間相關性參數估計值均具有統計顯著性，這也再一次支持空間模型設定形式較之線性模型的科學性。既然確定了空間模型優于傳統線性模型，那么根據理論擴展得到的Coe-Help-man-Durbin空間模型較之傳統空間滯后模型與空間誤差模型是否更適宜描繪實際樣本的數據生成方式呢？表2下半部給出了Coe-Helpman-Durbin模型與空間滯后模型、空間誤差模型的嵌套關系檢驗結果。可知無論哪一種效率指數充當因變量，也無論是在固定效應還是隨機效應設定形式下，更無論是哪一種檢驗方式，均可在1%的置信度水平上拒絕“空間杜賓模型與空間滯后模型（或空間誤差模型）在設定形式上并無本質區別”的原假設，進一步支持Coe-Helpman-Durbin空間模型才是對非物化型知識空間相關屬性的最適描述。通過上述兩步檢驗，可得結論：Coe-Helpman-Durbin空間模型的推導不僅得到了非物型知識空間相關屬性的理論支持，而且其模型設定形式的穩健性檢驗結果也表明Coe-Helpman-Durbin空間模型是對實際樣本數據生成方式的最適擬合。

（四）非物化型知識空間溢出效應的估計表3給出了空間溢出效應的估計結果。由于表2中Hausman檢驗結果支持固定效應設定形式，因此也以Coe-Helpman-Durbin模型在固定效應設定形式下的空間溢出效應估計值作為解釋依據。首先來看以全要素生產率為因變量的空間溢出效應估計結果。從首次溢出效應來看，無論是服務貿易還是貨物貿易，所帶來的非物化型知識均沒有對貿易進口地全要素生產率產生顯著的溢出效應；反而是國內研發知識資本促進了所在地全要素生產率提升，其區域內溢出效應為0.0649，且在1%的置信度水平上顯著。從二次溢出效應來看，貨物貿易也未能對進口地以外其他地區產生顯著的知識溢出效應；但服務貿易非物化型知識的二次溢出效應卻非常顯著，其溢出效應值顯示進口地服務進口每增長1%，其非物化型知識會給進口地以外其他地區全要素生產率帶來0.78%的提升，且在1%的置信度水平上顯著，這說明服務貿易對進口地以外其他地區產生了明顯的非物化型知識溢出效應；國內研發知識資本對所在地以外的他地區也發揮著正向的知識溢出效應。就二次溢出效應而言，服務貿易的跨地區知識溢出效應（0.7852）遠高于國內研發知識的跨區域溢出效應（0.1708），這說明在隱性知識的跨區域空間滲透力方面，服務貿易優勢明顯。其次來看以技術進步率為因變量的空間溢出效應估計結果。雖然只有國內研發知識對所在區域技術進步率的提升非常明顯，但服務貿易非物化型知識的二次溢出效應卻是一枝獨秀，國內研發知識與貨物貿易均未能推動所在地以外其他地區技術進步率。估計結果顯示進口地服務進口每增長1%，會給進口地以外其他地區技術進步率帶來0.5%的提升，且在1%的置信度水平上顯著，這一跨區域溢出效應也遠高于國內研發知識對所在地技術進步率的區域內提升作用（約0.06%）。再次來看技術效率為因變量的空間溢出效應估計結果。三種知識來源均未能顯著提升進口所在地的技術效率，但三種知識來源的跨區域溢出效應卻均十分明顯，其中尤以服務貿易非物化型知識的二次溢出力度最大，0.27%的溢出效應排在三種知識二次溢出效應之首，其次則是國內研發知識資本（約1%），跨區域空間溢出力度最小的是貨物貿易所帶來的非物化型知識（約0.04%）。最后從空間溢出總效應來看，服務貿易的非物化型知識對中國全要素生產率、技術進步率和技術效率的推助作用也是最大的，遠高于國內知識資本存量對本國三種效率指數的空間溢出效應，而貨物貿易僅提升了本國技術效率。概括起來，可以得到如下結論：（1）服務貿易并沒有對進口地產生顯著的知識溢出效應，但是卻對服務進口地以外其他地區產生了顯著的跨區域知識溢出效應。服務貿易之所以對進口地及以外地區的影響有著如此強烈反差，原因可能在于不同服務項目的要素密集度差異。從消費性服務與生產性服務的劃分來看，前者的知識要素密集度遠低于后者，因此給進口地所能帶來的知識溢出就非常有限，更勿用說對進口地以外其他地區的跨區域溢出作用。最近十年，隨著我國人均收入水平提高，以旅游、電影音像進口為主的消費性服務進口比重較大，尤其是旅游服務從2002年的154億美元上升到了2012年的1012億美元，約占中國服務進口總額的40%左右。因此，消費性服務上升會在一定程度上擠占用于購買生產性服務的有限資源，抵消掉生產性服務進口對進口所在地經濟效率的正向影響。生產性服務包含較高的非物化型知識，技術含量高、創新能力強，且在經濟主體間有著高度的互動性（Antonelli，1998），雖然其對生產性服務進口地的正向知識溢出效應會受到來自消費性服務進口的“擠出”，但其所固有的隱性知識空間傳遞互動機制可以確保其對進口地以外其他地區的二次知識溢出效應。（2）貨物貿易非物化型知識空間溢出能力弱于服務貿易。本文正是基于貿易非物化型知識空間相關屬性來擴展傳統線性Coe-Helpman模型，同時測度貿易非物化型知識對進口地及其以外地區的溢出作用，但檢驗結果卻顯示貨物貿易的非物化型知識僅提升了進口地以外其他地區的技術效率，遠不如服務貿易非物化型知識的空間滲透能力，其溢出值也遠低于服務貿易。究其原因，還是在于兩者提供的知識類型有所差異，由于產品屬性的差異，貨物貿易進口的多是有實體物理屬性的資本品，是一種外在體現的物化型知識，只能固定在某一特定區位使用，無法比肩服務貿易非物化型知識利用的空間同步性。

三、結論及政策建議

考慮到進口貿易帶來的非物化型知識所具有的空間相關屬性，本文基于Coe-Helpman-Durbin空間模型的檢驗結果顯示：（1）進口貿易的非物化型知識并沒有提升進口地的全要素生產率、技術進步率以及技術效率；（2）服務貿易非物化型知識具有顯著的二次溢出效應，有力地推動了服務進口地以外其他地區的全要素生產率、技術進步率以及技術效率。我國對外貿易主要集中在東部沿海地區以及省會城市，因此為了讓中西部偏遠地區也能享受對外開放所帶來的國際研發知識溢出收益，提出如下對策建議：（1）檢驗結果提示只有服務貿易非物化型知識具備在中國內陸區域間的二次溢出效應。因此一方面要大力推進我國對外貿易結構優化與升級，今后應將服務貿易作為我國對外開放深化的重點領域，這也符合當前國際發展潮流，提升貿易產品的知識密集度。另一方面，要在中國內陸地區與東部沿海地區之間、省會城市與中小城鎮之間建立起具有良好通勤條件的基礎設施，為非物化型知識空間擴散所仰仗的“面對面”交流方式提供便利，同時內陸地區和中小城鎮還要制訂并完善現代產業發展綱要，為高素質勞動力在更廣闊的空間范圍內流動提供基本導向，而目前中國高技能勞動力流動的局域化現象較為嚴重（趙偉和李芬，2007）。（2）檢驗結果提示服務貿易未能對進口地產生顯著的知識溢出效應。這有可能是服務進口當中低知識密集度的消費性服務占比過大所導致，從而“擠出”了生產性服務的知識溢出效應。為此，要協調好消費性服務和生產性服務進口的比重，尤其是對我們這樣一個技術水平仍比較落后、經濟發展質量仍有待提高的大國而言，要適當減少勞動力密集型服務貿易，尤其是要利用好當前國內有利政治形勢嚴把國家機關和企事業單位工作人員以出國考察為名義實施的境外旅游和商業性消費活動，大力發展生產性服務貿易，尤其是生產性服務的反向外包活動，降低生產性服務業的外資準入門檻。

作者：劉舜佳王耀中單位：長沙理工大學經濟與管理學院湖南農業大學商學院