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我国技术变化的偏向性测度—基于非参数的分解法 摘要：采用基于距离函数的非参数方法，该文将1985-2009 年期间我国的技术变化分解为技 术变化的数量和技术变化的偏向。结果表明，研究期间，全国平均水平上存在技术进步，但 主要来自于东部地区的贡献。技术变化的主要来源在三大地区不同，在东部地区为技术变化 的数量，而在中西部地区为技术变化的偏向。绝大部分省份的技术变化体现出非中性特征， 10 主要表现为劳动节约、资本增用的偏向，这可能源于发达国家的技术扩散和国内过早和过度 的资本深化。 关键词：技术变化；要素偏向；距离函数 Measuring Bias of Technical Change in China: A Nonparametric Decomposition Approach Abstract: IBased on distance function, this paper uses a nonparametric approach to decompose technical change of China into the magnitude and the bias in the period of 1985 to 2009. The results show that there is technical progress on the average level, mainly due to the contribution form the eastern area. The main sources of technical change are different in the three areas that the main source in the east is the magnitude of technical change, while in the middle and the west is 25 the bias of technical change. The technical change in the vast majority of provinces is non-neutral, mainly the bias of labor-saving and capital-using, maybe deriving from technology diffusion of developed country, and premature and excessive capital deepening. Keywords: Technical Change; Factor Bias; Distance Function 30 0 引言 在新古典增长理论中，技术变化一般被设定为中性，即不偏向于任何要素。然而， Acemoglu, Zilibotti 发现，要素中性技术变化的假设是有问题的，因为技术的有效性通常取 决于一个国家的要素禀赋的相对丰裕度，技术变化对不同要素的需求和生产率的影响具有差 异[1]。对于技术进步存在偏向的原因，Hicks 认为要素相对价格的变化将刺激创新，即导致 35 技术进步偏向于节约相对昂贵的要素[2]。Hicks 的观点被Kennedy、Samuelson 等学者进一步 发展为诱致性创新理论[3]。更进一步地，Acemoglu 提出了有向性技术变化理论，在微观层 面上阐释了技术进步的偏向性如何产生，受何影响等机制，以及技术进步偏向对收入差距、 地区差异的经济效应[4, 5]。 除理论研究外，国外许多学者还对技术进步的偏向性进行了测度。较早的研究为Sato， 40 他采用不同类型的生产函数来构造增长模型，考察了 1909-1960 年美国的技术变化方向， 发现技术变化表现为劳动节约型[6]。此后，一些学者采用超越对数或者CES 型的成本函数， 构造成本份额系统方程对技术进步的偏向性进行测度，近期文献主要有Pattnayak，et al[7]、 van der Werf[8]、Honma , Hu[9]等。不同于参数型的成本份额系统方程，还有一些学者采用基 于距离函数的非参数型的技术变化分解法，考察了技术变化的要素偏向[10, 11]。以上文献主 45 要是针对发达国家技术变化偏向的研究，结果表明，发达国家的技术变化表现为资本增用和 劳动节约的特点，但还缺乏针对发展中国家的研究。 近年来，对我国技术变化偏向性的研究逐渐增多，但多数主要是从理论上分析技术变化 偏向对收入分配的影响，且通常只考虑了技能偏向的技术变化，而对技术变化偏向性进行实 证测度的研究却较少[12-14]。较早地，宋江华以生产函数理论为基础，在固定规模报酬和固定 50 实际工资率的假定下，给出了技术进步偏向的测定方法，对我国国营工业和乡镇工业的技术 进步偏向进行了测定和分析，得出了我国工业的技术进步一直偏向资本增用[15]。近期，戴 天仕，徐现祥考察了我国1978～2005 年的技术进步方向。结果发现，样本期内我国的技术 进步大体上是偏向资本的，而且技术进步偏向资本的速度越来越快[16]。以上文献采用的都 是参数方法，因此需要获得生产要素的价格数据。然而，由于我国的生产要素市场的市场化 55 程度还较低，资本和劳动的准确价格通常难以获得，这将影响估计结果的准确性。本文将采 用非参数方法来测度我国技术进步的偏向性，只需要生产要素的数量，而不需要其价格，可 以有效避免参数方法的这一不足。 本文后续行文如下，第二部分介绍了技术变化的分解方法，第三部分为数据的来源与处 理，第四部分为分解结果的分析，最后为本文结论。 60 1 技术变化的分解 基于距离函数，Fare et al.[17]将投入导向型Malmquist 生产率指数分解为技术效率变化指 数和技术变化指数： 1/2 1/2 ( , ) ( , ) ( , ) ( , ) ( , ) ( , ) ( , ) ( , ) ( , ) ( , ) s s s t s s s t t t t t s s s t t t t s s t t t s t t s s s M D Y X D Y X D Y X D Y X D Y X D Y X D Y X D Y X D Y X D Y X TECH TPCH ⎡ ⎤ =⎢ ⎥ ⎣ ⎦ ⎡ ⎤ = ×⎢ × ⎥ ⎣ ⎦ = × (1) 在式（1）中，TECH 表示技术效率变化指数，测度了时期s 到t 观察对象到生产前沿的 65 追赶程度。TPCH 是技术变化指数，这个指数测度时期s 到t 生产前沿的移动。TECH、TPCH 的计算涉及到四个距离函数( , ) t t t D Y X 、( , ) s s s D Y X 、( , ) s t t D Y X 、( , ) t s s D Y X ，其中前两 个分别为第t 期和第s 期的距离函数，而后两个则为混合距离函数。在规模报酬不变的假设 下， ( , ) t t t D Y X 、( , ) s t t D Y X 可采用线性规划（2）和（3）来求解： 1 1 1 ( , ) min . . 0, 1... . t t t N k k j t t k K k k j t t k k D Y X s t z Y Y z X X z k N θ θ − = = = ≥ ≤ ≥ = Σ Σ ； ； (2) 1 1 1 ( , ) min . . 0, 1... . s t t N k k j s t k K k k j s t k k D Y X s t z Y Y z X X z k N θ θ − = = = ≥ ≤ ≥ = Σ Σ ； ； (3) 类似地，计算( , ) s s s 70 D Y X 、Dt(Ys ,Xs)只需要分别在式(2)和式(3)改变时间下标即可。 进一步地，Fare et al.[18]将技术变化分解为技术变化的数量以及技术变化的偏向，而技 术变化的偏向又进一步分解为产出偏向和投入偏向： 1/2 1/2 ( , ) ( , ) ( , ) ( , ) ( , ) ( , ) ( , ) ( , ) ( , ) ( , ) t t t t s s t s s t t t s s s s t t s s s s s s s t t t s s TPCH D Y X D Y X D Y X D Y X D Y X D Y X D Y X D Y X D Y X D Y X MACH BACH ⎡ ⎤ ⎡ ⎤ =⎢ × ⎥ = ×⎢ ⎥ ⎣ ⎦ ⎣ ⎦ = × （4） MACH 与BACH 分别为技术变化的数量和偏向。BACH 可以进一步分解如下： 1/2 1/2 1/2 ( , ) ( , ) ( , ) ( , ) [( , ) ( , )] [ ( , ) ( , )] ( , ) ( , ) ( , ) ( , ) t t t s s s s t t t s s t t t s s t s s s t s t s t t t s t t s s s s t BACH D Y X D Y X D Y X D Y X D Y X D Y X D Y X D Y X D Y X D Y X D Y X D Y X OBCH IBCH ⎡ ⎤ =⎢ ⎥ ⎣ ⎦ = × = × 75 （5） IBCH 为技术变化的投入偏向，OBCH 为技术变化的产出偏向。至此，TPCH 被分解 为MACH 、IBCH 、OBCH 等三项。需要注意的是，在产出只有一种的情况下，例如本 文的情形， OBCH 等于1[19]，因此，技术变化由技术变化的数量和投入偏向决定，即 TPCH=MACH×IBCH 。（5）中涉及一些两个新的混合距离函数( , ) t s t D Y X 、( , ) s s t D Y X ， 80 其计算也只需要在（3）中改变相应下标即可。 关于技术变化的投入偏向的判断依据为：按照希克斯的定义，在保持两种要素的比率 x2/x1 不变的情况下，当边际技术替代率保持不变的时候，技术变化为中性（无偏向）；当 边际技术替代率增加，则为x2 节约，x1 增用；当边际技术替代率下降，则为x1 节约，x2 增用[19]。参照Färe 等人的方法，表1 给出技术进步方向的判断标准[19]。 85 表1 技术变化的方向 Tab. 1 Direction of Technical Change IBCH>1 IBCH<1 IBCH=1 2 1 2 1 ( / ) 1 ( / ) t s x x x x > x1 节约, x2 增用 x2节约, x1 增用 中性 2 1 2 1 ( / ) 1 ( / ) t s x x x x < x2 节约, x1 增用 x1节约, x2 增用 中性 需要注意的是，如果x2/x1 的比率在期末相对期初没有发生变化，并且IBCH =1，那么 90 技术变化的投入偏向无法判断[19]。不过，这种情况很罕见，因为要素投入比率通常不会保 持不变。 2 数据来源与处理 本文采用的是1985-2009 期间中国29 个省域地区（直辖市、省和自治区）的数据1。原 1 没有包括港澳台地区。由于西藏的大量数据缺失，亦没有包含在内。虽然重庆在1997 年从四 川分离出来成为直辖市，但由于1997 年的数据难以获得，本文将重庆与四川的数据进行合并处 始数据的主要来源为相应年份的中国统计年鉴，以及新中国55 年统计资料汇编。产出（Y） 95 为地区总产出（1985 年不变价格）。投入包含了劳动（L）和资本（K）。对于劳动投入， 由于劳动时间和劳动质量的不可获得，我们直接采用了各地区年平均从业人员来衡量。资本 存量采用永续盘存法进行核算： ( ) it it it it K = K − + I − 1 δ 1 （6） 下标i 代表第i 地区，下标t 代表第t 年。（6）显示，资本存量的估计涉及到3 个变量， 即各年的投资it I （1985 年不变价格）、折旧率it δ 和基年（1985 年）资本存量i0 K 。对于it I 100 ， 我们采用的是固定资本形成额的时间序列，并用固定资产投资价格指数换算为1985 年的不 变价格2。折旧率许多文献中均有不同的选取值。Perkins [20]假定折旧率为5%，而Wu (2004) 假定为6%[21]。Zhang 对中国所有省份采用的折旧率为9.6%[22]，而Bai et al.在计算1978-2005 年期间中国的资本回报率时假设的年折旧率在10.47%-12.06%之间[23]。借鉴张军等(2004)， 本文也在研究期间对所有省份采用相同的折旧率，即9.6%。i0 K 105 采用Hall and Jones [24]的方 法估计： 0 0 i i i it K I λ δ = + （7） 其中， i0 I 为基年的投资数量， i λ 为地区i 在研究期间内投资的年平均增长率。 110 表2 变量的描述性统计 Tab. 2 Descriptive Statistics of Variables 变量 最大值 最小值 均值 标准差 学术论文网Tag： |
