基于非物化型知识空间的服务贸易论文范文

一、Coe-Helpman-Durbin空间模型

（一）Coe-Helpman-Durbin空间模型建立根据前文分析可知，传统Coe-Helpman模型不足有二：一是仅考虑了货物贸易为国际研发知识溢出的渠道，忽略了以服务贸易为渠道的国际研发知识溢出；二是仅考虑了贸易对进口地所带来的物化型知识溢出效应，忽略了非物化型知识的空间属性。为了对比研究两种贸易形式的非物化型知识溢出效应，本文对传统线性结构的Coe-Helpman模型作出如下扩展，考虑到开放经济环境中两种贸易形式的知识溢出效应，则东道国生产函数形式设定如下：根据前文分析可知，贸易所带来的非物化型知识具有缄默属性，是无法进行观测和统计的，因此（4）式中代表非物化型知识的变量θ´Ln(Sun)在回归过程中实际上是作为遗漏变量进入了回归模型的残差项之中。由于进入到回归模型残差项当中的非物化型知识是伴随服务贸易和货物贸易的发生而出现，因此，回归模型当中的非物化型知识变量（Sun）与货物贸易额（Gf）和服务贸易额（Sf）有着显著的相关性，并且也没有理由否认非物化型知识的国际溢出对国内研发知识资本存量（Sd）积累的影响。由此可见，如果不对进入回归模型残差项当中的非物化型知识变量进行控制，则传统线性Coe-Helpman模型的OLS估计结果就会产生模型内生性偏误。由于前文分析已经表明非物化型知识具有空间相关属性，因此在放宽传统Coe-Helpman模型的线性假定之后，参照LeSageandPace（2008）的做法，用一个空间自回归式（spatialautoregressiveprocess）将其从回归模型的残差项当中解出，从而解决这一具有空间属性的遗漏变量招致的模型内生性问题，空间自回归式定义如下：另外，相当多的文献已指出制度变迁因素与经济绩效之间的内在关联（方颖和赵扬，2011），同时也有文献认为进口国制度因素对服务贸易知识溢出效应的影响（唐保庆等，2011），因此，需要再一次对模型残差项（θε）当中可能引致内生性偏误的非观测因素——制度变量进行控制，而对这一不具有空间相关属性的遗漏变量可以采用经典的计量回归式进行解决。

（二）非物化型知识空间溢出效应的参数释义Coe-Helpman-Durbin模型引入了代表区域相关性的空间权重矩阵，同时涵盖非物化型知识对进口地的首次溢出效应以及对进口地以外其他地区的二次溢出效应。由于具有非线性结构特征，因此不能按传统线性模型的参数理解方式，将空间模型当中自变量的参数当作非物化型知识对进口地的首次溢出效应，也不能将自变量空间滞后项的参数当作非物化型知识对进口地以外其他地区的二次溢出效应。LeSageandPace（2009）基于偏导矩阵法对空间模型参数重新进行释义，之后Ehlorst（2012）将该偏导矩阵法沿用到空间面板模型。据此，可对（8）式中包含的空间溢出效应作出如下区分：一是非物化型知识对服务进口地的首次溢出效应（first），代表对进口所在地全要素生产率的溢出影响；二是非物化型知识对服务进口地以外其他地区的二次溢出效应（second），代表对进口所在地以外其他地区全要素生产率的溢出影响；三是非物化型知识的空间溢出总效应（total），为首次溢出效应与二次溢出效应之和。①

（三）Coe-Helpman-Durbin模型空间结构的稳健性检验Coe-Helpman-Durbin模型是考虑到非物化型知识具有空间属性的前提下，在放宽传统Coe-Helpman模型严格线性假定基础上建立起来的，但空间模型的非线性结构是否吻合于实际样本数据生成方式（DGP）是考量空间模型稳健性的关键。需要就空间模型是否有别于传统线性模型更适合描述实际样本数据生成方式进行检验。而在使用面板数据样本的情况下，还需要综合考虑空间面板模型截面、时期二维性以及固定效应、随机效应等方面的特异性。Ehlorst（2012）提出了较为完善的模型检验步骤，将以往文献当中使用频率高的另外两种空间模型——空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM）纳入进来，在一个更大范围的面板模型簇当中分别作出如下步骤的考察：一是线性面板模型与空间面板模型的选择性检验；二是不同空间面板模型（SDM分别与SLM、SEM之间嵌套关系）的选择性检验；三是固定效应与随机效应的选择性检验。力求找出对实际面板样本数据的最适拟合。②

二、服务贸易与货物贸易非物化型知识空间溢出的实证检验

（一）指标量化与数据样本1.贸易非物化型知识溢出指标设计参照LichtenbergandPottelsberghe（1998）对货物贸易研发知识溢出指标的设计，用研发知识溢出国对中国的服务或货物贸易出口额占研发知识溢出国国内生产总值的比重来描述国际研发知识资本存量对中国的非物化型知识溢出。2.Malmquist全要素生产率指数和资本存量计算空间模型的因变量以Fare（1994）提出的Malmquist全要素生产率指数为依据进行测算，同时将Malmquist全要素生产率分解为两大成分指数——技术效率和技术进步率。产出数据用1952年不变价格衡量的地区GDP来表示；投入数据中的物质（或知识）资本存量数据和劳动力存量数据分别采用单豪杰（2008）、岳书敬和刘朝明（2006）的测算方案。3.空间权重矩阵构建综合地理毗邻原则，按某一区域的k个最近邻域数来设定空间权重矩阵中的元素值。那么该如何从30个省份当中挑选其中k个省份来充当某省的k个最近邻域呢？选取31个省会城市的地理坐标，分别计算30省与该省的地理距离，按从小到大排序，挑选排名最靠前的k个省会来充当该省的k个最近邻域，然后在空间权重矩阵当中相应的k个位置上设定元素值为1，以表明该省与其余30省份中的这k个省份具有毗邻关系，剩余位置上则设定元素值为0，表明该省与30省份当中剩余的30-k个省份不具有毗邻关系，另外还要将空间权重矩阵当中主对角线上的所有元素值设定为1，以排除某省与自已毗邻的这种情况。由于中国绝大多数省份的地理毗邻区域介于5-7个，因此k个最近邻域数取平均值6。4.数据样本来源国际研发知识溢出国为美、英、德、法、意、日、加拿大、奥地利、澳大利亚、芬兰、荷兰、韩国、葡萄牙、西班牙、希腊这15国，其研发投资占据了全球研发投资的绝大部分，且服务贸易额也占据全球主导。所用OECD数据均取自OECD统计网站的数据库。中国各省所用数据分别来自于《新中国六十年统计资料汇编》、《中国科技统计年鉴》和《中国统计年鉴》。

（二）非物化型知识空间相关性检验就非物化型知识是否具有空间相关性进行检验，是Coe-Helpman-Durbin模型是否有别于传统线性模型诊断的第一步。以包含不同固定效应的Coe-Helpman线性面板模型估计所得残差为依据，就进口贸易样本数据当中是否应包含非物化型知识的空间交互效应（空间滞后项和空间误差自相关）进行（稳健）LM检验。表1以Malmquist全要素生产率为因变量给出了检验结果。从表1对Coe-Helpman线性面板模型估计结果来看，虽然聚合模型和截面固定效应两种设定形式下的估计结果显示服务贸易带来了显著的知识溢出效应，但时期固定以及双向固定效应两种设定形式下的估计结果却表明服务贸易并没有产生显著的知识溢出效应，估计值未能通过置信度检验。由于针对截面单元和时期单元固定效应的联合检验结果（统计值分别为846.5197和36.3101）可以在1%的置信度水平上拒绝Coe-Helpman线性面板模型“不存在截面和时间固定效应”的原假设，因此，仅考虑线性面板模型的话，同时包含了截面和时期双向固定效应的设定形式较之聚合模型、截面固定效应和时期固定效应这三种设定形式更为合理，由此得到如下结论，即服务贸易和货物贸易均未能对我国产生明显的知识溢出效应，这与以往文献当中仅针对聚合模型和截面固定效应的检验结果是相违背的。但上述结论的得出是基于模型线性结构，若考虑到非物化型知识空间相关性的非线性结构，则所得结论有可能改变。为了探究传统Coe-Helpman模型当中是否应包含非物化型知识的空间相关属性，在上述四种不同固定效应设定形式下给出了两种空间交互效应的检验结果。从表1来看，无论哪种固定效应的设定形式，（稳健）LM检验结果均表明可在1%的置信度水平上拒绝“不包含空间滞后项（SLM）和空间误差自相关项（SEM）”的原假设，由此应当对传统Coe-Helpman模型嵌入代表非物化型知识空间相关属性的空间交互项。这也可以从传统线性Coe-Helpman模型较低的拟合优度得以印证，尤其是在双向固定效应设定形式下，线性Coe-Helpman模型的拟合优度仅为0.0925，这就提示在用线性面板模型拟合国际研发知识溢出效应时，可能遗漏掉了强解释力的空间交互项。另外，分别以技术进步率和技术效率为因变量，重复表1检验步骤，也得到相同结论。

（三）Coe-Helpman-Durbin空间面板模型估计及设定形式检验表1检验结果显示在传统线性Coe-Helpman模型当中忽略非物化型知识的空间相关属性是不吻合实际样本数据生成方式的，因此需在Coe-Helpman模型基础上考虑非物化型知识的空间交互效应，这就从一个侧面有力地支持了Coe-Helpman-Durbin空间模型推导的合理性。但实际应用时，多数文献用的是空间滞后模型和空间误差模型，本文空间扩展所得到的Coe-Helpman-Durbin模型较之这两种空间模型是否更适合于实际样本的数据生成方式？这就需要就扩展后所得模型的稳健性进行第二次检验。由于Coe-Helpman-Durbin模型在设定形式上是具有一般性的，嵌套了设定形式具有特异性的空间滞后模型与空间误差模型，因此，首先给出Coe-Helpman-Durbin模型估计结果，然后就该空间模型是否可退化成另外两种简约模型进行检验，结果见表2。表2上半部给出了全要素生产率、技术进步率和技术效率充当因变量时Coe-Helpman-Durbin模型在固定效应与随机效应设定形式下的估计结果。从结果来看，包含了非物化型知识空间相关属性的Coe-Helpman-Durbin模型在设定形式上优于传统线性Coe-Helpman模型。这主要表现在：（1）空间模型拟合优度高于线性模型拟合优度。以全要素生产率充当因变量在固定效应设定形式下的估计结果来看，Coe-Helpman-Durbin空间模型的拟合优度达0.876，而在双向固定效应设定形式下，Coe-Helpman线性模型的拟合优度仅为0.0925，两者差异甚远，再一次支持模型包含空间交互效应的合理性；（2）从代表空间相关性的参数ρ的估计结果来看，除技术进步率充当因变量在随机效应设定形式下的估计结果不具有统计显著性以外，其余各种设定形式下的空间相关性参数估计值均具有统计显著性，这也再一次支持空间模型设定形式较之线性模型的科学性。既然确定了空间模型优于传统线性模型，那么根据理论扩展得到的Coe-Help-man-Durbin空间模型较之传统空间滞后模型与空间误差模型是否更适宜描绘实际样本的数据生成方式呢？表2下半部给出了Coe-Helpman-Durbin模型与空间滞后模型、空间误差模型的嵌套关系检验结果。可知无论哪一种效率指数充当因变量，也无论是在固定效应还是随机效应设定形式下，更无论是哪一种检验方式，均可在1%的置信度水平上拒绝“空间杜宾模型与空间滞后模型（或空间误差模型）在设定形式上并无本质区别”的原假设，进一步支持Coe-Helpman-Durbin空间模型才是对非物化型知识空间相关属性的最适描述。通过上述两步检验，可得结论：Coe-Helpman-Durbin空间模型的推导不仅得到了非物型知识空间相关属性的理论支持，而且其模型设定形式的稳健性检验结果也表明Coe-Helpman-Durbin空间模型是对实际样本数据生成方式的最适拟合。

（四）非物化型知识空间溢出效应的估计表3给出了空间溢出效应的估计结果。由于表2中Hausman检验结果支持固定效应设定形式，因此也以Coe-Helpman-Durbin模型在固定效应设定形式下的空间溢出效应估计值作为解释依据。首先来看以全要素生产率为因变量的空间溢出效应估计结果。从首次溢出效应来看，无论是服务贸易还是货物贸易，所带来的非物化型知识均没有对贸易进口地全要素生产率产生显著的溢出效应；反而是国内研发知识资本促进了所在地全要素生产率提升，其区域内溢出效应为0.0649，且在1%的置信度水平上显著。从二次溢出效应来看，货物贸易也未能对进口地以外其他地区产生显著的知识溢出效应；但服务贸易非物化型知识的二次溢出效应却非常显著，其溢出效应值显示进口地服务进口每增长1%，其非物化型知识会给进口地以外其他地区全要素生产率带来0.78%的提升，且在1%的置信度水平上显著，这说明服务贸易对进口地以外其他地区产生了明显的非物化型知识溢出效应；国内研发知识资本对所在地以外的他地区也发挥着正向的知识溢出效应。就二次溢出效应而言，服务贸易的跨地区知识溢出效应（0.7852）远高于国内研发知识的跨区域溢出效应（0.1708），这说明在隐性知识的跨区域空间渗透力方面，服务贸易优势明显。其次来看以技术进步率为因变量的空间溢出效应估计结果。虽然只有国内研发知识对所在区域技术进步率的提升非常明显，但服务贸易非物化型知识的二次溢出效应却是一枝独秀，国内研发知识与货物贸易均未能推动所在地以外其他地区技术进步率。估计结果显示进口地服务进口每增长1%，会给进口地以外其他地区技术进步率带来0.5%的提升，且在1%的置信度水平上显著，这一跨区域溢出效应也远高于国内研发知识对所在地技术进步率的区域内提升作用（约0.06%）。再次来看技术效率为因变量的空间溢出效应估计结果。三种知识来源均未能显著提升进口所在地的技术效率，但三种知识来源的跨区域溢出效应却均十分明显，其中尤以服务贸易非物化型知识的二次溢出力度最大，0.27%的溢出效应排在三种知识二次溢出效应之首，其次则是国内研发知识资本（约1%），跨区域空间溢出力度最小的是货物贸易所带来的非物化型知识（约0.04%）。最后从空间溢出总效应来看，服务贸易的非物化型知识对中国全要素生产率、技术进步率和技术效率的推助作用也是最大的，远高于国内知识资本存量对本国三种效率指数的空间溢出效应，而货物贸易仅提升了本国技术效率。概括起来，可以得到如下结论：（1）服务贸易并没有对进口地产生显著的知识溢出效应，但是却对服务进口地以外其他地区产生了显著的跨区域知识溢出效应。服务贸易之所以对进口地及以外地区的影响有着如此强烈反差，原因可能在于不同服务项目的要素密集度差异。从消费性服务与生产性服务的划分来看，前者的知识要素密集度远低于后者，因此给进口地所能带来的知识溢出就非常有限，更勿用说对进口地以外其他地区的跨区域溢出作用。最近十年，随着我国人均收入水平提高，以旅游、电影音像进口为主的消费性服务进口比重较大，尤其是旅游服务从2002年的154亿美元上升到了2012年的1012亿美元，约占中国服务进口总额的40%左右。因此，消费性服务上升会在一定程度上挤占用于购买生产性服务的有限资源，抵消掉生产性服务进口对进口所在地经济效率的正向影响。生产性服务包含较高的非物化型知识，技术含量高、创新能力强，且在经济主体间有着高度的互动性（Antonelli，1998），虽然其对生产性服务进口地的正向知识溢出效应会受到来自消费性服务进口的“挤出”，但其所固有的隐性知识空间传递互动机制可以确保其对进口地以外其他地区的二次知识溢出效应。（2）货物贸易非物化型知识空间溢出能力弱于服务贸易。本文正是基于贸易非物化型知识空间相关属性来扩展传统线性Coe-Helpman模型，同时测度贸易非物化型知识对进口地及其以外地区的溢出作用，但检验结果却显示货物贸易的非物化型知识仅提升了进口地以外其他地区的技术效率，远不如服务贸易非物化型知识的空间渗透能力，其溢出值也远低于服务贸易。究其原因，还是在于两者提供的知识类型有所差异，由于产品属性的差异，货物贸易进口的多是有实体物理属性的资本品，是一种外在体现的物化型知识，只能固定在某一特定区位使用，无法比肩服务贸易非物化型知识利用的空间同步性。

三、结论及政策建议

考虑到进口贸易带来的非物化型知识所具有的空间相关属性，本文基于Coe-Helpman-Durbin空间模型的检验结果显示：（1）进口贸易的非物化型知识并没有提升进口地的全要素生产率、技术进步率以及技术效率；（2）服务贸易非物化型知识具有显著的二次溢出效应，有力地推动了服务进口地以外其他地区的全要素生产率、技术进步率以及技术效率。我国对外贸易主要集中在东部沿海地区以及省会城市，因此为了让中西部偏远地区也能享受对外开放所带来的国际研发知识溢出收益，提出如下对策建议：（1）检验结果提示只有服务贸易非物化型知识具备在中国内陆区域间的二次溢出效应。因此一方面要大力推进我国对外贸易结构优化与升级，今后应将服务贸易作为我国对外开放深化的重点领域，这也符合当前国际发展潮流，提升贸易产品的知识密集度。另一方面，要在中国内陆地区与东部沿海地区之间、省会城市与中小城镇之间建立起具有良好通勤条件的基础设施，为非物化型知识空间扩散所仰仗的“面对面”交流方式提供便利，同时内陆地区和中小城镇还要制订并完善现代产业发展纲要，为高素质劳动力在更广阔的空间范围内流动提供基本导向，而目前中国高技能劳动力流动的局域化现象较为严重（赵伟和李芬，2007）。（2）检验结果提示服务贸易未能对进口地产生显著的知识溢出效应。这有可能是服务进口当中低知识密集度的消费性服务占比过大所导致，从而“挤出”了生产性服务的知识溢出效应。为此，要协调好消费性服务和生产性服务进口的比重，尤其是对我们这样一个技术水平仍比较落后、经济发展质量仍有待提高的大国而言，要适当减少劳动力密集型服务贸易，尤其是要利用好当前国内有利政治形势严把国家机关和企事业单位工作人员以出国考察为名义实施的境外旅游和商业性消费活动，大力发展生产性服务贸易，尤其是生产性服务的反向外包活动，降低生产性服务业的外资准入门槛。

作者：刘舜佳王耀中单位：长沙理工大学经济与管理学院湖南农业大学商学院