知识的空间溢出效应与区域劳动生产率——基于距离指数与投入产出空间权矩阵Knowledge Spatial Spillover and Regional Productivity in China
潘文卿
摘要(Abstract):
本文通过引入知识资本的空间溢出效应指标,探讨了开放经济条件下知识资本、人力资本,以及国内、国外知识外溢对中国地区劳动生产率的影响,并从人力资本视角考察了吸收能力可能影响着国内、国外知识溢出效应的发挥。实证分析发现:(1)区域内知识资本对地区生产效率有显著的正向影响,但人力资本的影响并不显著;(2)国内知识的地区间溢出效应要大于来自国外不同渠道的知识溢出效应;(3)而人力资本水平的提高既有利于来自国内不同地区间知识溢出效应的有效发挥,也有利于吸收来自国外FDI与高新技术进口的知识溢出,进而促进地区劳动生产率的提升,但目前的人力资本水平对普通技术进口的知识溢出效果没有实质的影响。文章依据分析结果提出了若干政策建议。
关键词(KeyWords): 知识资本;知识溢出;人力资本;吸收能力;劳动生产率
基金项目(Foundation): 国家自然科学基金项目(71573150)资助
作者(Author): 潘文卿
DOI: 10.16513/j.cnki.cje.2018.03.002
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- (1)2011年日本GDP约为5.87万亿美元,占世界GDP的比重约8.42%。
- (2)美国经济学家Paul·Krugman(1994)在对东亚20世纪七八十年代的经济增长研究中指出,这一时期东亚经济的增长完全可以用要素投入的增加来解释,生产率几乎没有贡献,因此不存在所谓的“东亚奇迹”,这种靠要素投入驱动的增长模式也是不可持续的。
- (1)采用劳动者的教育水平作为衡量人力资本的指标更能反映一个地区真正的人力资本水平,它并不受各地区大、中专以上院校数量这一历史原因的影响。参见钱晓烨等(2010)。
- (1)吴玉鸣(2007)在对中国长三角城市群创新绩效的实证研究中发现,邻近城市的创新行为不存在正的地理邻近效应。
- (2)Wolff and Nadiri(1993)在研究产业间的技术溢出效应时,利用投入产出表的信息,将直接消耗矩阵用作不同产业间技术溢出的权矩阵。考虑到产业间技术溢出大都是通过产业间的投入与消耗来进行的这一基本特征,采用直接消耗系数矩阵刻画产业间技术溢出的权矩阵不失为一个较好的方法。参见Wolff and Nadiri(1993)的讨论。
- (1)由于西藏的数据有缺失,我们在数据的收集中没有包含这一地区。另外,2008年全球金融危机后,中国经济也逐渐进入了一个新的发展阶段(“新常态”阶段),本文未考察这一阶段的情况。
- (2)详见李善同(2010)、刘卫东等(2012)的图书。
- (3)这里每个地区只有一个“产业部门”,因此地区间的贸易流量矩阵就是一张30×30的矩阵表。
- (4)空间权矩阵已按行进行了标准化,即空间权矩阵具有行和为1的特征。
- (1)如McMahon(1998),Ito and Krueger(1995)等对亚洲“四小龙”的研究发现,这些地区的经济增长奇迹与它们增加人力资本投资,提高从业人员的教育水平有正相关关系。
- (1)Hausman检验表明,采用固定效应估计仍然比随机效应估计更优,因此表2中只列出固定效应估计的结果。
- (1)过去的研究更多地关注了来自国外技术溢出渠道对中国内资企业效率变化的影响。参见路江涌(2008)。
- (1)计量经济理论表明,包含更多变量的“一般”模型,更不会产生“遗漏相关变量的偏误”。参见Greene(2003)。
- (1)该两变量的相关系数高达-0.932。