中间品进口对中国全要素生产率的影响
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时间：2017-08-04
一、 引 言
全要素生产率（TFP）是衡量一国经济增长和经济波动的重要指标。伴随中国供给侧改革的提出，如何提高TFP成为学者更加关注的问题。新贸易理论和内生经济增长理论认为进口贸易作为国际技术溢出的主要渠道之一，对TFP产生极大影响。2015年，中国进口总额为104492亿美元，下降13.2%。尽管进口贸易总额出现大幅下降，进口总额占GDP比重仍达到15.4%，其作用不容忽视数据来自国家统计局2016年1月19日发布统计公报。。
相关学者认为进口贸易促进TFP提升的一个重要途径为中间品进口溢出（李平，2006），且随着全球价值链的升级，作为新知识和技术载体形式的中间品的进口变得尤为重要（Mendoza，2010）。遗憾的是，关于中间品进口溢出对TFP影响的文献有待完善。例如，鉴于数据限制，现有研究局限于工业行业，且鲜有学者解答“面对错综复杂的中间品，中国应如何选择”的问题。而在全球生产网络的背景下，产品价值链由一国延伸至世界，仅研究工业行业已不具代表性，中间品进口溢出对中国各行业TFP的贡献不明确。Jorgenson 和Nishimizu（1978）首次将投入产出表与TFP相结合，为解决上述问题提供思路。相比之下，投入产出表不仅可以解决数据仅限于工业行业的弊端，同时还可以探究不同来源国中间品进口溢出的作用差异。基于此，本文利用世界投入产出表（WIOT），从中间品进口技术溢出视角出发，着重探究两方面问题：一方面，探究中间品进口溢出作用于中国异质性行业的不同效果，并进行人力资本等因素的门槛分析；另一方面，考虑到人力资本吸收能力的差异，探究如何择优选择中间品进口来源国，使其技术溢出对TFP贡献最大。
本文余下部分安排为：第二部分梳理中间品进口溢出对TFP影响的现有文献；第三部分描述中国分行业、分来源国中间品进口的特征性事实；第四部分建立计量模型，说明数据来源和变量选取；第五部分为实证检验与分析；最后是结论与政策建议。
二、 文献综述
早在20世纪80年代便有学者考察进口贸易技术溢出对TFP的作用，认为进口贸易可以通过“水平效应”和“垂直效应”影响一国TFP。随后，Grossman 和Helpman（1991）提出中间品进口可以更好发挥“垂直效应”提升TFP。目前，中国主要通过“引进—模仿—吸收”国际先进技术来提升TFP，技术溢出作为国家间技术扩散的主要路径起到至关重要的作用，基于技术溢出视角检验中间品进口对TFP影响更具有针对性和实践意义。而中间品进口溢出对TFP影响的文献相对较少，现有研究主要集中于进口贸易整体技术溢出对TFP的作用。目前，学者对进口贸易技术溢出作用于TFP的研究主体逐渐细化，由国家层面和地区层面向行业层面和产品层面延伸。在国家层面，Funk（2001）使用22个OECD国家1971—1990年的面板数据得到进口溢出与TFP之间不存在长期协整关系的结论。在地区层面，Schiff等（2002）发现，发展中国家南北贸易的技术溢出强度大于南南贸易。更细化地从行业差异分析的文献较少，Hakura和Jaumotte（1999）分别从产业内和产业间进口的角度研究国外技术溢出，认为产业内进口溢出对TFP影响高于产业间贸易。对于产品层面，高凌云和王洛林（2010）从微观角度进行分析，发现进口贸易对三维码工业行业TFP和技术效率有“负溢出效应”。
众多进口贸易技术溢出的文献为研究中间品进口溢出提供了良好的借鉴。关于中间品进口溢出对TFP的影响，学者主要从人力资本和研发资本两个方面进行分析。对于人力资本而言，Abdoulaye（2012）利用55个发展中国家数据发现，中间品进口可以使拥有更多人力资本的国家获得技术溢出，而不利于人力资本较弱国家TFP的提升，其原因为中间品进口的竞争作用大于激励作用。对于研发资本而言，Augier等（2009）指出企业通过中间品进口溢出学习先进技术时，企业自身条件对先进技术的模仿和吸收能力起到重要作用，而这种能力与研发投入资本水平密切相关。李平和姜丽（2015）提出进口贸易对技术创新能力的提升取決于进口的研发资本效应，认为研发资本效应主要包括激励效应与挤出效应。
综上所述，现有文献存在以下不足：一是多数文献笼统地就进口贸易溢出对TFP的作用进行分析，并未区分中间品与其他进口品，而这种区分对中国贸易政策的制定起到至关重要的作用。二是多数文献在探究中间品进口对TFP影响时，均集中于工业与制造业两个行业。考虑到近年来中国服务行业迅猛发展，探究影响服务业TFP增长的因素迫在眉睫，仅集中于工业与制造业的处理缺陷显而易见。三是在研究进口溢出对TFP影响的文献中，鲜有学者分析进口来源国差异造成的影响，也使得“如何择优选择中间品进口国使其贡献最大化”的问题亟待解决。基于此，本文拟从以下方面进行拓展：一是从中间品进口溢出视角出发，探究中间品进口对中国TFP提升的影响，并进一步分析其作用于技术效率和技术进步率的差异；二是利用世界投入产出表行业代码（NACE）与中国行业进行匹配，得到2004—2011年12个行业的面板数据，以此对行业异质性进行分析；三是将中间品进口来源国按不同标准划分，在考虑到人力资本吸收能力的条件下对进口来源国异质性进行检验。
全要素生产率（TFP）是衡量一国经济增长和经济波动的重要指标。伴随中国供给侧改革的提出，如何提高TFP成为学者更加关注的问题。新贸易理论和内生经济增长理论认为进口贸易作为国际技术溢出的主要渠道之一，对TFP产生极大影响。2015年，中国进口总额为104492亿美元，下降13.2%。尽管进口贸易总额出现大幅下降，进口总额占GDP比重仍达到15.4%，其作用不容忽视数据来自国家统计局2016年1月19日发布统计公报。。
相关学者认为进口贸易促进TFP提升的一个重要途径为中间品进口溢出（李平，2006），且随着全球价值链的升级，作为新知识和技术载体形式的中间品的进口变得尤为重要（Mendoza，2010）。遗憾的是，关于中间品进口溢出对TFP影响的文献有待完善。例如，鉴于数据限制，现有研究局限于工业行业，且鲜有学者解答“面对错综复杂的中间品，中国应如何选择”的问题。而在全球生产网络的背景下，产品价值链由一国延伸至世界，仅研究工业行业已不具代表性，中间品进口溢出对中国各行业TFP的贡献不明确。Jorgenson 和Nishimizu（1978）首次将投入产出表与TFP相结合，为解决上述问题提供思路。相比之下，投入产出表不仅可以解决数据仅限于工业行业的弊端，同时还可以探究不同来源国中间品进口溢出的作用差异。基于此，本文利用世界投入产出表（WIOT），从中间品进口技术溢出视角出发，着重探究两方面问题：一方面，探究中间品进口溢出作用于中国异质性行业的不同效果，并进行人力资本等因素的门槛分析；另一方面，考虑到人力资本吸收能力的差异，探究如何择优选择中间品进口来源国，使其技术溢出对TFP贡献最大。
本文余下部分安排为：第二部分梳理中间品进口溢出对TFP影响的现有文献；第三部分描述中国分行业、分来源国中间品进口的特征性事实；第四部分建立计量模型，说明数据来源和变量选取；第五部分为实证检验与分析；最后是结论与政策建议。
二、 文献综述
早在20世纪80年代便有学者考察进口贸易技术溢出对TFP的作用，认为进口贸易可以通过“水平效应”和“垂直效应”影响一国TFP。随后，Grossman 和Helpman（1991）提出中间品进口可以更好发挥“垂直效应”提升TFP。目前，中国主要通过“引进—模仿—吸收”国际先进技术来提升TFP，技术溢出作为国家间技术扩散的主要路径起到至关重要的作用，基于技术溢出视角检验中间品进口对TFP影响更具有针对性和实践意义。而中间品进口溢出对TFP影响的文献相对较少，现有研究主要集中于进口贸易整体技术溢出对TFP的作用。目前，学者对进口贸易技术溢出作用于TFP的研究主体逐渐细化，由国家层面和地区层面向行业层面和产品层面延伸。在国家层面，Funk（2001）使用22个OECD国家1971—1990年的面板数据得到进口溢出与TFP之间不存在长期协整关系的结论。在地区层面，Schiff等（2002）发现，发展中国家南北贸易的技术溢出强度大于南南贸易。更细化地从行业差异分析的文献较少，Hakura和Jaumotte（1999）分别从产业内和产业间进口的角度研究国外技术溢出，认为产业内进口溢出对TFP影响高于产业间贸易。对于产品层面，高凌云和王洛林（2010）从微观角度进行分析，发现进口贸易对三维码工业行业TFP和技术效率有“负溢出效应”。
众多进口贸易技术溢出的文献为研究中间品进口溢出提供了良好的借鉴。关于中间品进口溢出对TFP的影响，学者主要从人力资本和研发资本两个方面进行分析。对于人力资本而言，Abdoulaye（2012）利用55个发展中国家数据发现，中间品进口可以使拥有更多人力资本的国家获得技术溢出，而不利于人力资本较弱国家TFP的提升，其原因为中间品进口的竞争作用大于激励作用。对于研发资本而言，Augier等（2009）指出企业通过中间品进口溢出学习先进技术时，企业自身条件对先进技术的模仿和吸收能力起到重要作用，而这种能力与研发投入资本水平密切相关。李平和姜丽（2015）提出进口贸易对技术创新能力的提升取決于进口的研发资本效应，认为研发资本效应主要包括激励效应与挤出效应。
综上所述，现有文献存在以下不足：一是多数文献笼统地就进口贸易溢出对TFP的作用进行分析，并未区分中间品与其他进口品，而这种区分对中国贸易政策的制定起到至关重要的作用。二是多数文献在探究中间品进口对TFP影响时，均集中于工业与制造业两个行业。考虑到近年来中国服务行业迅猛发展，探究影响服务业TFP增长的因素迫在眉睫，仅集中于工业与制造业的处理缺陷显而易见。三是在研究进口溢出对TFP影响的文献中，鲜有学者分析进口来源国差异造成的影响，也使得“如何择优选择中间品进口国使其贡献最大化”的问题亟待解决。基于此，本文拟从以下方面进行拓展：一是从中间品进口溢出视角出发，探究中间品进口对中国TFP提升的影响，并进一步分析其作用于技术效率和技术进步率的差异；二是利用世界投入产出表行业代码（NACE）与中国行业进行匹配，得到2004—2011年12个行业的面板数据，以此对行业异质性进行分析；三是将中间品进口来源国按不同标准划分，在考虑到人力资本吸收能力的条件下对进口来源国异质性进行检验。
三、中间品进口的特征性事实
中国经济增长不仅局限于本国生产要素供给，还依赖于国外的要素供给。进口的中间品作为新技术载体，对TFP的影响倍受学界关注，且在考虑到行业异质性与来源国异质性的情况下，中间品进口对中国TFP产生的影响值得探究。本文不仅利用中间品进口总量与各行业中间品进口比重表明行业间的异质性，同时，整理各行业中间品进口排名前3位的来源国，为本文分析提供依据。
（一）中间品进口现状
一方面，从中间品进口总体情况来看，2004—2011年中间品进口总额上升趋势明显，年均增长率为23.65%。2009年受到金融危机影响，中间品进口增长率相对变缓，该年增长速度降低为8.33%。但随着全球经济复苏，2010年、2011年中间品进口恢复增长，增长率达到23.28%数据来自WIOD数据库测算得到。。逐年增加的进口额使得中间品进口对中国经济增长的贡献不可忽视。
另一方面，从中间品进口比重来看，各行业存在异质性（表1）。制造业中间品进口比重最大，超过中间品进口总额的1/2；建筑业和其他服务业次之，进口中间品比重的平均值大于或接近10%。从进口比重变化趋势看，建筑业、金融业进口比重上升，但其他中间品进口比重基本处于下降通道，存在明显行业异质性。尽管部分行业中间品进口比重下降，但中间品进口数量却持续上升，面对中间品进口比重与数量的差异性，不难想象各行业中间品进口溢出对TFP的影响也可能存在差异。
（二）中间品进口来源国
本文不仅探讨中间品进口溢出作用于异质性行业，还分析来源国异质性对中间品进口溢出的影响。表2利用WIOD数据库列出历年各行业中间品进口来源国进口总额前3位，并列示2004、2008、2011三年的排名结果。显然，各行业中间品进口来源国存在差异。中国中间品进口来源国主要集中在美国、日本、韩国三个国家。其原因在于美国、日本和韩国工业化发展位于世界前列，与各国中间品贸易较为普遍。然而，除了从发达国家进口中间品外，有许多行业会选择从发展中国家进口，如农林牧渔业部分中间品进口来源于巴西；电力、燃气和水的供应业中，很大一部分中间品来源于印度尼西亚。这是因为巴西、印度尼西亚自然资源丰富，价格相对较低。总而言之，中国各行业对中间品进口来源国的选择不是一成不变的，而来源国的异质性可能导致中间品进口溢出影响的差异。
（二）数据来源与处理
1. 数据匹配与样本时期的选择
（1）行业匹配
WIOT行业分类依据的是NACE标准，与我国GB/T4754无法直接匹配。因此，本文采用ISIC作为中间桥梁，按国家统计局《国民经济行业分类注解》提供的GB/T4754-2002与ISICRev.3对照表以及NACE Rev.1与ISIC Rev.3对照表，对NACE Rev.1与GB/T4754-2002进行匹配GB/T4754-2002与ISIC Rev.3匹配参考方宽（2002）处理方法；NACE Rev.1与ISIC Rev.3匹配参考樊茂清和黄薇（2014）的处理方法。。经配比后，本文选取12个行业类型进行分析：农林牧渔业、采矿业、制造业、电力、煤气及水的生产和供应业、建筑业、住宿和餐饮业、金融业、房地产业、租赁和商务服务业、教育业、卫生和社会工作、其他服务业。此外，由于国民经济行业分类在2002年进行调整，2003年部分数据不吻合，因此，本文将研究时期定为2004—2011年。
（2） 来源国分类
本文利用世界银行收入指标将来源国划分为发达与发展中国家。鉴于发达国家一般具有自由度高、竞争力强和治理严格的特点，故参考《2014年世界经济自由度指数》《2014年世界经济自由度指数》代表一国对经济的干涉水平。美国传统基金会的观点是，具有较高经济自由度的国家与那些较低经济自由度的国家相比，会拥有较为长期的经济增长速度。《2016年世界经济竞争力报告》《2016年世界经济竞争力报告》是由瑞士洛桑国际管理学院发表，代表了每个国家相对竞争力情况，用以衡量世界各国和地区管理经济和人力、促进增长繁荣的能力。《2014年全球治理指数》《2014全球治理指数》是世界银行公布的关于一国治理能力的评价标准。的划分结果，将来源国分为自由度高与低、竞争力强与弱、治理严格与非严格三类，以此作为发达与发展中国家的稳健性检验。
2. 度量指标
（1） 全要素生产率
希克斯中性生产率与中间品进口数量有关，而中间品进口数量与进口总额有关，如果使用OLS方法进行估计，生产函数可能会因内生性导致投入要素估计系数有偏差，因此为避免内生性和人为设定生产函数带来的估计误差，本文采用Malmquist指数进行测算。
产出指标：本文利用各行业增加值作为产出变量，其中工业增加值按照工业品出厂价格指数平减为以2004年为基期的可比价；服务业参考Mahadevan（2000）的研究，按照第三产业增加值指数进行平减。农林牧渔业按赵春雨（2011）做法，利用以2004年为基期的商品价格指数进行平减，以上数据均来自《中国统计年鉴》。
投入指标：劳动投入指标利用各行业全部从业人员（万人）代替，数据来自于《中国统计年鉴》；中间品投入总量使用WIOD数据库数据，并利用2004—2011年人民币兑美元年度汇率均值将其换算为人民币计价金额，按照产出指标的平减方式平减为以2004年为基期，数据来自于WIOD数据库和世界银行；资本盘存主要分为工业资本盘存和其他行业资本盘存，工业资本盘存利用固定资产价值，通过永续盘存的方法转化为资本存量，数据来自《中国工业经济统计年鉴》。其他行业的资本盘存由于数据不可得性，我们借鉴杨勇（2008）处理方法，利用固定资产投资额来衡量，且各行业的名义固定资产投资均使用全社会固定资产投资价格指数换算。另外，因折旧率的选取没有统一结论，我们遵循现有文献，将中国服务业分行业折旧率统一选取为4%。值得注意的是，在除工业行业的行业中，不仅包括服务业，还包括农林牧渔业，该行业同样存在数据缺失问题。結合王恕立和胡宗彪（2012）做法：八大部门的资本投入均采用固定资产投资额，本文按照服务行业固定资本盘存的方法对农林牧渔业进行盘存。
中国经济增长不仅局限于本国生产要素供给，还依赖于国外的要素供给。进口的中间品作为新技术载体，对TFP的影响倍受学界关注，且在考虑到行业异质性与来源国异质性的情况下，中间品进口对中国TFP产生的影响值得探究。本文不仅利用中间品进口总量与各行业中间品进口比重表明行业间的异质性，同时，整理各行业中间品进口排名前3位的来源国，为本文分析提供依据。
（一）中间品进口现状
一方面，从中间品进口总体情况来看，2004—2011年中间品进口总额上升趋势明显，年均增长率为23.65%。2009年受到金融危机影响，中间品进口增长率相对变缓，该年增长速度降低为8.33%。但随着全球经济复苏，2010年、2011年中间品进口恢复增长，增长率达到23.28%数据来自WIOD数据库测算得到。。逐年增加的进口额使得中间品进口对中国经济增长的贡献不可忽视。
另一方面，从中间品进口比重来看，各行业存在异质性（表1）。制造业中间品进口比重最大，超过中间品进口总额的1/2；建筑业和其他服务业次之，进口中间品比重的平均值大于或接近10%。从进口比重变化趋势看，建筑业、金融业进口比重上升，但其他中间品进口比重基本处于下降通道，存在明显行业异质性。尽管部分行业中间品进口比重下降，但中间品进口数量却持续上升，面对中间品进口比重与数量的差异性，不难想象各行业中间品进口溢出对TFP的影响也可能存在差异。
（二）中间品进口来源国
本文不仅探讨中间品进口溢出作用于异质性行业，还分析来源国异质性对中间品进口溢出的影响。表2利用WIOD数据库列出历年各行业中间品进口来源国进口总额前3位，并列示2004、2008、2011三年的排名结果。显然，各行业中间品进口来源国存在差异。中国中间品进口来源国主要集中在美国、日本、韩国三个国家。其原因在于美国、日本和韩国工业化发展位于世界前列，与各国中间品贸易较为普遍。然而，除了从发达国家进口中间品外，有许多行业会选择从发展中国家进口，如农林牧渔业部分中间品进口来源于巴西；电力、燃气和水的供应业中，很大一部分中间品来源于印度尼西亚。这是因为巴西、印度尼西亚自然资源丰富，价格相对较低。总而言之，中国各行业对中间品进口来源国的选择不是一成不变的，而来源国的异质性可能导致中间品进口溢出影响的差异。
（二）数据来源与处理
1. 数据匹配与样本时期的选择
（1）行业匹配
WIOT行业分类依据的是NACE标准，与我国GB/T4754无法直接匹配。因此，本文采用ISIC作为中间桥梁，按国家统计局《国民经济行业分类注解》提供的GB/T4754-2002与ISICRev.3对照表以及NACE Rev.1与ISIC Rev.3对照表，对NACE Rev.1与GB/T4754-2002进行匹配GB/T4754-2002与ISIC Rev.3匹配参考方宽（2002）处理方法；NACE Rev.1与ISIC Rev.3匹配参考樊茂清和黄薇（2014）的处理方法。。经配比后，本文选取12个行业类型进行分析：农林牧渔业、采矿业、制造业、电力、煤气及水的生产和供应业、建筑业、住宿和餐饮业、金融业、房地产业、租赁和商务服务业、教育业、卫生和社会工作、其他服务业。此外，由于国民经济行业分类在2002年进行调整，2003年部分数据不吻合，因此，本文将研究时期定为2004—2011年。
（2） 来源国分类
本文利用世界银行收入指标将来源国划分为发达与发展中国家。鉴于发达国家一般具有自由度高、竞争力强和治理严格的特点，故参考《2014年世界经济自由度指数》《2014年世界经济自由度指数》代表一国对经济的干涉水平。美国传统基金会的观点是，具有较高经济自由度的国家与那些较低经济自由度的国家相比，会拥有较为长期的经济增长速度。《2016年世界经济竞争力报告》《2016年世界经济竞争力报告》是由瑞士洛桑国际管理学院发表，代表了每个国家相对竞争力情况，用以衡量世界各国和地区管理经济和人力、促进增长繁荣的能力。《2014年全球治理指数》《2014全球治理指数》是世界银行公布的关于一国治理能力的评价标准。的划分结果，将来源国分为自由度高与低、竞争力强与弱、治理严格与非严格三类，以此作为发达与发展中国家的稳健性检验。
2. 度量指标
（1） 全要素生产率
希克斯中性生产率与中间品进口数量有关，而中间品进口数量与进口总额有关，如果使用OLS方法进行估计，生产函数可能会因内生性导致投入要素估计系数有偏差，因此为避免内生性和人为设定生产函数带来的估计误差，本文采用Malmquist指数进行测算。
产出指标：本文利用各行业增加值作为产出变量，其中工业增加值按照工业品出厂价格指数平减为以2004年为基期的可比价；服务业参考Mahadevan（2000）的研究，按照第三产业增加值指数进行平减。农林牧渔业按赵春雨（2011）做法，利用以2004年为基期的商品价格指数进行平减，以上数据均来自《中国统计年鉴》。
投入指标：劳动投入指标利用各行业全部从业人员（万人）代替，数据来自于《中国统计年鉴》；中间品投入总量使用WIOD数据库数据，并利用2004—2011年人民币兑美元年度汇率均值将其换算为人民币计价金额，按照产出指标的平减方式平减为以2004年为基期，数据来自于WIOD数据库和世界银行；资本盘存主要分为工业资本盘存和其他行业资本盘存，工业资本盘存利用固定资产价值，通过永续盘存的方法转化为资本存量，数据来自《中国工业经济统计年鉴》。其他行业的资本盘存由于数据不可得性，我们借鉴杨勇（2008）处理方法，利用固定资产投资额来衡量，且各行业的名义固定资产投资均使用全社会固定资产投资价格指数换算。另外，因折旧率的选取没有统一结论，我们遵循现有文献，将中国服务业分行业折旧率统一选取为4%。值得注意的是，在除工业行业的行业中，不仅包括服务业，还包括农林牧渔业，该行业同样存在数据缺失问题。結合王恕立和胡宗彪（2012）做法：八大部门的资本投入均采用固定资产投资额，本文按照服务行业固定资本盘存的方法对农林牧渔业进行盘存。
（2）研发资本存量
与固定资本存量盘存方法类似，国内与国外研发资本存量均按照永续盘存法进行盘存：
（3） 门槛变量
本文采用规模水平、绩效水平和人力资本作为门槛变量，检验中间品进口溢出对TFP的门槛效应。对于规模水平，Stigler（1983）认为，每个行业都应当具有一个最佳规模水平。企业规模越大，获得收益的可能性增加，对市场压力的承受能力也随之增加。由此我们采用行业层面的人均增加值作为行业规模的替代指标行业规模的表示方法一般有以下三种：一是利用行业就业人数表示；二是利用行业增加值表示；三是利用行业销售收入表示。由于行业规模变动较大，仅用就业人数、行业增加值或销售收入具有一定偏差，因此本文采用人均增加值代替。；对于绩效水平，绩效水平表明一个行业的生产结构和生产能力，企业绩效水平的提升，在一定程度上表明企业生产结构得以优化，有助于吸收更多先进的技术。我们参考宋文飞等（2014）的指标构建方法，绩效水平采用各个行业总资产贡献率表示。由于《中国统计年鉴》中细分行业的资产贡献率并未统计，我们根据其公布的方法进行核算各产业贡献率=产业增加值增量/GDP。。人力资本作为影响技术溢出的主要变量之一不容忽视，人力资本水平提升，有助于提升“引进—消化—吸收”模式对行业TFP的影响。人力资本水平人力资本计算通常有两种方法，一种是按照受教育的程度将劳动力分类，每一类劳动力数目变动的权重由这类劳动力的边际产出衡量。另一种是用教育获得作为人力资本的水平指标，人力资本存量是劳动力数量与人力资本水平的乘积。考虑到中国各行业异质性较大，本文采用第一种方法进行计算。利用各行业就业人员受教育程度衡量，以上指标均来自《中国统计年鉴》和《中国教育统计年鉴》。
（4）其他控制变量
本文选用的其他控制变量有：中国研发投入人员、外商直接投资、对外直接投资、中间品进口总额、人均资本，数据分别来源于WIOD数据库和《中国统计年鉴》。
（三） 描述性统计
为减少异方差对回归结果的影响，本文将除TFP以外的所有解释变量取自然对数，各变量的描述性统计结果见表3。
五、实证结果分析
（一）基本回归结果
本文利用2004—2011年中国12个行业面板数据进行分析，运用DEA方法求得中国各行业全要素生产率、技术效率和技术进步率。考虑到所选样本行业并不是随机抽取的，为控制个体效应可能带来的估计偏误，本文采用固定效应对方程（1）进行参数估计，并进行Hauseman检验；同时为避免异方差，采用WLS进行处理；最后，为解决内生性问题，利用2SLS和GMM方法进行克服，结果见表4。中间品进口溢出对中国TFP影响呈显著正相关，说明中间品进口技术溢出可以促进中国TFP提升，该结论与方希桦（2004）的研究结果一致。检验发现国内研发资本对TFP的提升不显著，可能由于中国基础研究强度过低，造成了研发在促进国内技术进步率提高方面作用不显著甚至为负的影响（朱钟棣和李小平，2006；张海洋，2005）。中间品进口数量对TFP影响在GMM检验中表现为显著负向，说明中间品进口数量增加并不利于TFP提升。原因在于中间品进口可能挤占中国市场份额，不利于中国TFP提升。另外，由于中国分行业数据不可得，控制变量选取受限制，导致影响效果不显著。
为进一步探究中间品进口溢出对TFP影响，本文将TFP分解为技术效率（EC）和技术进步率（TC），对模型（2）和（3）进行检验。如表5所示，中间品进口溢出对技术效率、技术进步率的提升均呈正相关关系，说明中间品进口溢出有利于提升中国技术效率和技术进步率。中间品进口溢出对技术效率的影响通過1%的显著性检验，而对于技术进步率的影响仅通过10%的显著性检验，且中间品进口溢出对技术效率的影响为0.0844，对技术进步率的影响为0.0642，说明中间品进口溢出更大程度影响的是技术效率。原因在于中国部分厂商进口中间品主要是基于其高质量和低成本，而不是为了获取技术，所以一般情况下不会产生强烈的学习动机，从而降低进口溢出的可能性（李平，2006）。
（二） 变系数回归结果
虽然以上回归提供了中间品进口溢出对TFP、技术效率以及技术进步率的总体影响，但是作为一个（对数）线性模型而言，（1）（2）（3）式只能展示各变量对TFP、技术效率和技术进步率在全样本期间内的平均影响程度。通过表4和表5回归结果，我们发现上述两表中F值均偏小，且考虑到不同行业的异质性，本文利用变系数模型将行业分为第二产业和第三产业由于变系数模型要求面板数据，而第一产业仅包括农林牧渔业，因此不对其进行变系数回归。进行分析。由表6得，除采矿业、房地产和其他服务业外，中间品进口溢出对TFP影响呈正向作用，表明多数行业的中间品进口溢出有利于TFP提升。具体来看，对技术效率而言，中间品进口溢出对技术效率的影响与对TFP影响具有一致性，大多呈显著正向影响；而对技术进步率而言，中间品进口溢出对多数第二产业技术进步率表现为显著正相关，对多数第三产业表现为不显著负相关，进一步印证了TFP提升主要来自于技术效率这一结论。原因是尽管中间品进口技术溢出有利于缩短企业生产时间，提高技术效率，但企业真正投入到研发、技术创新的阶段是比较困难的（许培源，2010）。相反，中间品依赖进口会挤占国内厂商市场，从而减少企业研发投入，不利于企业技术进步率的提升。再加上中国服务业市场准入门槛普遍高于工业与制造业，以及不健全的制度环境，阻碍中间品进口技术溢出效果，导致服务业创新能力不足（唐保庆，2011）。
（三） 门槛回归
通过梳理进口贸易技术溢出对TFP影响的相关研究，可以得知进口贸易对TFP存在显著的门槛效应，那么，中间品进口溢出对TFP影响是否存在门槛效应呢？由于中间品进口溢出作用于TFP的一个重要途径是人力资本，同时考虑到行业因规模和绩效水平存在差异，故将人力资本、规模和绩效水平一并纳入门槛分析，以此探究中间品进口技术溢出对TFP的影响。
与固定资本存量盘存方法类似，国内与国外研发资本存量均按照永续盘存法进行盘存：
（3） 门槛变量
本文采用规模水平、绩效水平和人力资本作为门槛变量，检验中间品进口溢出对TFP的门槛效应。对于规模水平，Stigler（1983）认为，每个行业都应当具有一个最佳规模水平。企业规模越大，获得收益的可能性增加，对市场压力的承受能力也随之增加。由此我们采用行业层面的人均增加值作为行业规模的替代指标行业规模的表示方法一般有以下三种：一是利用行业就业人数表示；二是利用行业增加值表示；三是利用行业销售收入表示。由于行业规模变动较大，仅用就业人数、行业增加值或销售收入具有一定偏差，因此本文采用人均增加值代替。；对于绩效水平，绩效水平表明一个行业的生产结构和生产能力，企业绩效水平的提升，在一定程度上表明企业生产结构得以优化，有助于吸收更多先进的技术。我们参考宋文飞等（2014）的指标构建方法，绩效水平采用各个行业总资产贡献率表示。由于《中国统计年鉴》中细分行业的资产贡献率并未统计，我们根据其公布的方法进行核算各产业贡献率=产业增加值增量/GDP。。人力资本作为影响技术溢出的主要变量之一不容忽视，人力资本水平提升，有助于提升“引进—消化—吸收”模式对行业TFP的影响。人力资本水平人力资本计算通常有两种方法，一种是按照受教育的程度将劳动力分类，每一类劳动力数目变动的权重由这类劳动力的边际产出衡量。另一种是用教育获得作为人力资本的水平指标，人力资本存量是劳动力数量与人力资本水平的乘积。考虑到中国各行业异质性较大，本文采用第一种方法进行计算。利用各行业就业人员受教育程度衡量，以上指标均来自《中国统计年鉴》和《中国教育统计年鉴》。
（4）其他控制变量
本文选用的其他控制变量有：中国研发投入人员、外商直接投资、对外直接投资、中间品进口总额、人均资本，数据分别来源于WIOD数据库和《中国统计年鉴》。
（三） 描述性统计
为减少异方差对回归结果的影响，本文将除TFP以外的所有解释变量取自然对数，各变量的描述性统计结果见表3。
五、实证结果分析
（一）基本回归结果
本文利用2004—2011年中国12个行业面板数据进行分析，运用DEA方法求得中国各行业全要素生产率、技术效率和技术进步率。考虑到所选样本行业并不是随机抽取的，为控制个体效应可能带来的估计偏误，本文采用固定效应对方程（1）进行参数估计，并进行Hauseman检验；同时为避免异方差，采用WLS进行处理；最后，为解决内生性问题，利用2SLS和GMM方法进行克服，结果见表4。中间品进口溢出对中国TFP影响呈显著正相关，说明中间品进口技术溢出可以促进中国TFP提升，该结论与方希桦（2004）的研究结果一致。检验发现国内研发资本对TFP的提升不显著，可能由于中国基础研究强度过低，造成了研发在促进国内技术进步率提高方面作用不显著甚至为负的影响（朱钟棣和李小平，2006；张海洋，2005）。中间品进口数量对TFP影响在GMM检验中表现为显著负向，说明中间品进口数量增加并不利于TFP提升。原因在于中间品进口可能挤占中国市场份额，不利于中国TFP提升。另外，由于中国分行业数据不可得，控制变量选取受限制，导致影响效果不显著。
为进一步探究中间品进口溢出对TFP影响，本文将TFP分解为技术效率（EC）和技术进步率（TC），对模型（2）和（3）进行检验。如表5所示，中间品进口溢出对技术效率、技术进步率的提升均呈正相关关系，说明中间品进口溢出有利于提升中国技术效率和技术进步率。中间品进口溢出对技术效率的影响通過1%的显著性检验，而对于技术进步率的影响仅通过10%的显著性检验，且中间品进口溢出对技术效率的影响为0.0844，对技术进步率的影响为0.0642，说明中间品进口溢出更大程度影响的是技术效率。原因在于中国部分厂商进口中间品主要是基于其高质量和低成本，而不是为了获取技术，所以一般情况下不会产生强烈的学习动机，从而降低进口溢出的可能性（李平，2006）。
（二） 变系数回归结果
虽然以上回归提供了中间品进口溢出对TFP、技术效率以及技术进步率的总体影响，但是作为一个（对数）线性模型而言，（1）（2）（3）式只能展示各变量对TFP、技术效率和技术进步率在全样本期间内的平均影响程度。通过表4和表5回归结果，我们发现上述两表中F值均偏小，且考虑到不同行业的异质性，本文利用变系数模型将行业分为第二产业和第三产业由于变系数模型要求面板数据，而第一产业仅包括农林牧渔业，因此不对其进行变系数回归。进行分析。由表6得，除采矿业、房地产和其他服务业外，中间品进口溢出对TFP影响呈正向作用，表明多数行业的中间品进口溢出有利于TFP提升。具体来看，对技术效率而言，中间品进口溢出对技术效率的影响与对TFP影响具有一致性，大多呈显著正向影响；而对技术进步率而言，中间品进口溢出对多数第二产业技术进步率表现为显著正相关，对多数第三产业表现为不显著负相关，进一步印证了TFP提升主要来自于技术效率这一结论。原因是尽管中间品进口技术溢出有利于缩短企业生产时间，提高技术效率，但企业真正投入到研发、技术创新的阶段是比较困难的（许培源，2010）。相反，中间品依赖进口会挤占国内厂商市场，从而减少企业研发投入，不利于企业技术进步率的提升。再加上中国服务业市场准入门槛普遍高于工业与制造业，以及不健全的制度环境，阻碍中间品进口技术溢出效果，导致服务业创新能力不足（唐保庆，2011）。
（三） 门槛回归
通过梳理进口贸易技术溢出对TFP影响的相关研究，可以得知进口贸易对TFP存在显著的门槛效应，那么，中间品进口溢出对TFP影响是否存在门槛效应呢？由于中间品进口溢出作用于TFP的一个重要途径是人力资本，同时考虑到行业因规模和绩效水平存在差异，故将人力资本、规模和绩效水平一并纳入门槛分析，以此探究中间品进口技术溢出对TFP的影响。
首先，人力资本对TFP表现为单一门槛，且呈显著正相关，表明人力资本的提升有利于提升TFP。这是因为中间品进口溢出程度取决于企业人力资本的吸收消化能力，人力资本水平越高，企业吸收的技术外溢越多。而单一门槛的存在，说明中间品进口溢出需要东道国人力资本水平至少达到一个最低门槛，这同Xu（2000）和Girma（2005）的门槛检验结果相吻合。具体地，当人力资本水平低于2.281时，该行业无法充分学习来自国外中间品进口技术的外溢，不利于企业TFP提升；相反，当人力资本水平高于2.281时，行业可以较好地学习国外先进技术从而提高TFP。
其次，绩效水平表明一个行业的生产能力和重要程度，存在三重门槛，且呈显著正相关。这说明行业发展过程存在两个阶段，这两个阶段表现出绩效水平的提升对TFP正向影响的相对减弱，即过渡阶段（0.012<绩效水平<0.214）和发展阶段（绩效水平>0.289）。在过渡阶段，中间品进口溢出对TFP的影响下降，原因在于企业为扩大绩效水平，盲目进口低质量中间品，导致中间品进口溢出效果不显著。而在发展阶段，企业可能因为绩效水平发展到一定程度，开始从事研发创新，此时弱化了中间品进口溢出对TFP提升的作用。
再次，规模水平体现了行业的抗风险能力和行业实力，存在双重门槛。一方面，规模水平对行业TFP提升具有正向作用，说明企业规模扩大到一定程度有利于TFP提升。另一方面，规模水平的双重门槛效应说明行业可能存在以下行为：当行业规模处于0.01—0.011区间内时，行业为扩大规模可能对TFP产生一定抑制作用。例如，企业在扩大自身规模的同时，可能会出现企业经营管理和研发创新相分离状态，导致大量资源利用效率偏低。但是当行业规模达到一定程度，在抗风险能力和实力水平上升的前提下，行业将发展重点转向研发创新，从而有利于中间品进口溢出对企业TFP的提升。
最后，中间品进口溢出对TFP作用存在最优区间：当人力资本水平高于2.281时能明显提高中间品进口溢出对TFP的影响；行业绩效水平和规模水平同时小于0.01时，中间品进口溢出对TFP影响作用最大。因此，中国应当重视人力资本投入，并引导人力资本流向那些真正可以发挥其作用的企业中，使中间品进口溢出对TFP贡献达到最优。
（四）不同来源国检验
前文分析中间品进口溢出对TFP作用主要集中在行业层面，但中间品进口是动态双向的选择过程，因此还应当考虑中间品进口来源国问题。又因为来源国异质性影响中间品进口溢出的效果很大程度上取决于人力资本水平，因此本文将人力资本纳入研究框架，分析不同来源国中间品进口技术溢出对中国TFP影响。为了保证回归参数估计量具有良好的统计特性，我们首先对模型进行怀特检验，来验证是否存在异方差。结果显示，该模型并不存在异方差。随后，由于遗漏变量可能是由于不可观测的个体差异或“异质性”所导致，我们选取固定效应模型进行验证。同时，考虑到仅用收入水平代表发达、发展中国家进行实证检验缺乏可信度，本文另选择自由度、竞争力、治理环境三个视角进行稳健性检验。表9展示了模型（5）的检验结果。理论上，中间品进口技术溢出对TFP的影响可正可负，正向原因主要有激励效应（Lu 和 Ng，2002）和学习效应（Mendoza，2010），负向原因取决于中间品进口带来的竞争效应（Schmitz等，2004）。从来源国视角分析，来自发达、自由度高、竞争力强、治理严格的国家中间品进口技术溢出对TFP影响为正，说明上述来源国中间品进口技术溢出对中国TFP的提升主要表现为激励效应和学习效应。而来自非上述国家的中间品进口溢出对TFP产生负向作用，主要是因为中间品进口给中国市场带来激烈竞争，不利于企业提升TFP。从人力资本交互项来看，现阶段中国人力资本水平对来自发达、自由度高、竞争力强、治理严格国家的中间品进口溢出表现为负值，表明中国人力资本水平尚未跨越门槛，无法充分吸收高技术含量的中间品技术溢出（Benhabib和 Spiegel，2003），這与杨俊等（2009）研究结果一致。
六、结论与政策建议
本文采用中国12个行业2004—2011年面板数据，研究中间品进口技术溢出对中国全要素生产率的影响。研究结果表明：（1）中间品进口溢出对中国全要素生产率的提升具有正向促进作用，在解决异方差、内生性等问题后该结论依然成立。（2）在分行业研究中，中间品进口溢出对中国全要素生产率的影响主要来自技术效率，且存在明显异质性，其对第二产业影响主要为技术进步率，对第三产业影响主要为技术效率。（3）在门槛效应检验中，中间品进口溢出对中国全要素生产率的影响存在显著的门槛效应，当人力资本高于2.281，绩效水平和规模水平同时小于0.01时，中间品进口溢出对TFP影响作用最大。（4）在中间品进口来源国研究中，来自发达、自由度高、竞争力强、治理严格国家的中间品进口溢出主要通过激励效应和学习效应促进中国TFP提升。但由于中国人力资本欠缺，未能较好地吸收利用来自于上述国家的高技术中间品。
基于以上研究结果，本文认为中间品进口溢出对中国TFP提升意义重大。中国应当结合自身国情需要，制定相应措施，为中间品进口溢出效应的发挥创造有利条件：
一方面，对于中国产业而言，中国应更多地从积极参与国际分工的角度考虑产业结构调整问题，在充分利用国际分工比较优势的基础上，扬长避短，有选择有重点地发展中国在区域甚至全球中具有竞争优势的产业。具体地，考虑到第二产业属于加工制造业密集行业，人力资本较为丰富，政府应加强引导人力资本对第二产业技术创新能力的提升；而第三产业市场准入门槛较高且环境制度并不完善，在一定程度上阻碍中间品进口及其技术溢出效果。中国政府应当完善第三产业制度体系，促进其全要素生产率提升。
另一方面，对于中国中间品进口来源国而言，中国现阶段人力资本水平无法较好地吸收来自发达、自由度高、竞争力强、治理严格国家的中间品进口溢出，而技术含量较弱的中间品溢出中国有足够的能力加以学习。因此，面对不同中间品来源国，盲目进口技术含量高的产品并一定能够刺激中国全要素生产率的提升。但这并不意味着中国要放弃高技术中间品进口，而是进行“择优选择”，在保证引进过程中激励效应与学习效应高于竞争效应的同时，大力增强中国人力资本的投入，使中间品进口溢出效用最大化。鉴于此，中国应当尽快建立和完善人力资本形成制度，积极探索适合国情的人才流动机制，提高人力资本水平。
其次，绩效水平表明一个行业的生产能力和重要程度，存在三重门槛，且呈显著正相关。这说明行业发展过程存在两个阶段，这两个阶段表现出绩效水平的提升对TFP正向影响的相对减弱，即过渡阶段（0.012<绩效水平<0.214）和发展阶段（绩效水平>0.289）。在过渡阶段，中间品进口溢出对TFP的影响下降，原因在于企业为扩大绩效水平，盲目进口低质量中间品，导致中间品进口溢出效果不显著。而在发展阶段，企业可能因为绩效水平发展到一定程度，开始从事研发创新，此时弱化了中间品进口溢出对TFP提升的作用。
再次，规模水平体现了行业的抗风险能力和行业实力，存在双重门槛。一方面，规模水平对行业TFP提升具有正向作用，说明企业规模扩大到一定程度有利于TFP提升。另一方面，规模水平的双重门槛效应说明行业可能存在以下行为：当行业规模处于0.01—0.011区间内时，行业为扩大规模可能对TFP产生一定抑制作用。例如，企业在扩大自身规模的同时，可能会出现企业经营管理和研发创新相分离状态，导致大量资源利用效率偏低。但是当行业规模达到一定程度，在抗风险能力和实力水平上升的前提下，行业将发展重点转向研发创新，从而有利于中间品进口溢出对企业TFP的提升。
最后，中间品进口溢出对TFP作用存在最优区间：当人力资本水平高于2.281时能明显提高中间品进口溢出对TFP的影响；行业绩效水平和规模水平同时小于0.01时，中间品进口溢出对TFP影响作用最大。因此，中国应当重视人力资本投入，并引导人力资本流向那些真正可以发挥其作用的企业中，使中间品进口溢出对TFP贡献达到最优。
（四）不同来源国检验
前文分析中间品进口溢出对TFP作用主要集中在行业层面，但中间品进口是动态双向的选择过程，因此还应当考虑中间品进口来源国问题。又因为来源国异质性影响中间品进口溢出的效果很大程度上取决于人力资本水平，因此本文将人力资本纳入研究框架，分析不同来源国中间品进口技术溢出对中国TFP影响。为了保证回归参数估计量具有良好的统计特性，我们首先对模型进行怀特检验，来验证是否存在异方差。结果显示，该模型并不存在异方差。随后，由于遗漏变量可能是由于不可观测的个体差异或“异质性”所导致，我们选取固定效应模型进行验证。同时，考虑到仅用收入水平代表发达、发展中国家进行实证检验缺乏可信度，本文另选择自由度、竞争力、治理环境三个视角进行稳健性检验。表9展示了模型（5）的检验结果。理论上，中间品进口技术溢出对TFP的影响可正可负，正向原因主要有激励效应（Lu 和 Ng，2002）和学习效应（Mendoza，2010），负向原因取决于中间品进口带来的竞争效应（Schmitz等，2004）。从来源国视角分析，来自发达、自由度高、竞争力强、治理严格的国家中间品进口技术溢出对TFP影响为正，说明上述来源国中间品进口技术溢出对中国TFP的提升主要表现为激励效应和学习效应。而来自非上述国家的中间品进口溢出对TFP产生负向作用，主要是因为中间品进口给中国市场带来激烈竞争，不利于企业提升TFP。从人力资本交互项来看，现阶段中国人力资本水平对来自发达、自由度高、竞争力强、治理严格国家的中间品进口溢出表现为负值，表明中国人力资本水平尚未跨越门槛，无法充分吸收高技术含量的中间品技术溢出（Benhabib和 Spiegel，2003），這与杨俊等（2009）研究结果一致。
六、结论与政策建议
本文采用中国12个行业2004—2011年面板数据，研究中间品进口技术溢出对中国全要素生产率的影响。研究结果表明：（1）中间品进口溢出对中国全要素生产率的提升具有正向促进作用，在解决异方差、内生性等问题后该结论依然成立。（2）在分行业研究中，中间品进口溢出对中国全要素生产率的影响主要来自技术效率，且存在明显异质性，其对第二产业影响主要为技术进步率，对第三产业影响主要为技术效率。（3）在门槛效应检验中，中间品进口溢出对中国全要素生产率的影响存在显著的门槛效应，当人力资本高于2.281，绩效水平和规模水平同时小于0.01时，中间品进口溢出对TFP影响作用最大。（4）在中间品进口来源国研究中，来自发达、自由度高、竞争力强、治理严格国家的中间品进口溢出主要通过激励效应和学习效应促进中国TFP提升。但由于中国人力资本欠缺，未能较好地吸收利用来自于上述国家的高技术中间品。
基于以上研究结果，本文认为中间品进口溢出对中国TFP提升意义重大。中国应当结合自身国情需要，制定相应措施，为中间品进口溢出效应的发挥创造有利条件：
一方面，对于中国产业而言，中国应更多地从积极参与国际分工的角度考虑产业结构调整问题，在充分利用国际分工比较优势的基础上，扬长避短，有选择有重点地发展中国在区域甚至全球中具有竞争优势的产业。具体地，考虑到第二产业属于加工制造业密集行业，人力资本较为丰富，政府应加强引导人力资本对第二产业技术创新能力的提升；而第三产业市场准入门槛较高且环境制度并不完善，在一定程度上阻碍中间品进口及其技术溢出效果。中国政府应当完善第三产业制度体系，促进其全要素生产率提升。
另一方面，对于中国中间品进口来源国而言，中国现阶段人力资本水平无法较好地吸收来自发达、自由度高、竞争力强、治理严格国家的中间品进口溢出，而技术含量较弱的中间品溢出中国有足够的能力加以学习。因此，面对不同中间品来源国，盲目进口技术含量高的产品并一定能够刺激中国全要素生产率的提升。但这并不意味着中国要放弃高技术中间品进口，而是进行“择优选择”，在保证引进过程中激励效应与学习效应高于竞争效应的同时，大力增强中国人力资本的投入，使中间品进口溢出效用最大化。鉴于此，中国应当尽快建立和完善人力资本形成制度，积极探索适合国情的人才流动机制，提高人力资本水平。
首先，人力资本对TFP表现为单一门槛，且呈显著正相关，表明人力资本的提升有利于提升TFP。这是因为中间品进口溢出程度取决于企业人力资本的吸收消化能力，人力资本水平越高，企业吸收的技术外溢越多。而单一门槛的存在，说明中间品进口溢出需要东道国人力资本水平至少达到一个最低门槛，这同Xu（2000）和Girma（2005）的门槛检验结果相吻合。具体地，当人力资本水平低于2.281时，该行业无法充分学习来自国外中间品进口技术的外溢，不利于企业TFP提升；相反，当人力资本水平高于2.281时，行业可以较好地学习国外先进技术从而提高TFP。
其次，绩效水平表明一个行业的生产能力和重要程度，存在三重门槛，且呈显著正相关。这说明行业发展过程存在两个阶段，这两个阶段表现出绩效水平的提升对TFP正向影响的相对减弱，即过渡阶段（0.012<绩效水平<0.214）和发展阶段（绩效水平>0.289）。在过渡阶段，中间品进口溢出对TFP的影响下降，原因在于企业为扩大绩效水平，盲目进口低质量中间品，导致中间品进口溢出效果不显著。而在发展阶段，企业可能因为绩效水平发展到一定程度，开始从事研发创新，此时弱化了中间品进口溢出对TFP提升的作用。
再次，规模水平体现了行业的抗风险能力和行业实力，存在双重门槛。一方面，规模水平对行业TFP提升具有正向作用，说明企业规模扩大到一定程度有利于TFP提升。另一方面，规模水平的双重门槛效应说明行业可能存在以下行为：当行业规模处于0.01—0.011区间内时，行业为扩大规模可能对TFP产生一定抑制作用。例如，企业在扩大自身规模的同时，可能会出现企业经营管理和研发创新相分离状态，导致大量资源利用效率偏低。但是当行业规模达到一定程度，在抗风险能力和实力水平上升的前提下，行业将发展重点转向研发创新，从而有利于中间品进口溢出对企业TFP的提升。
最后，中间品进口溢出对TFP作用存在最优区间：当人力资本水平高于2.281时能明显提高中间品进口溢出对TFP的影响；行业绩效水平和规模水平同时小于0.01时，中间品进口溢出对TFP影响作用最大。因此，中国应当重视人力资本投入，并引导人力资本流向那些真正可以发挥其作用的企业中，使中间品进口溢出对TFP贡献达到最优。
（四）不同来源国检验
前文分析中间品进口溢出对TFP作用主要集中在行业层面，但中间品进口是动态双向的选择过程，因此还应当考虑中间品进口来源国问题。又因为来源国异质性影响中间品进口溢出的效果很大程度上取决于人力资本水平，因此本文将人力资本纳入研究框架，分析不同来源国中间品进口技术溢出对中国TFP影响。为了保证回归参数估计量具有良好的统计特性，我们首先对模型进行怀特检验，来验证是否存在异方差。结果显示，该模型并不存在异方差。随后，由于遗漏变量可能是由于不可观测的个体差异或“异质性”所导致，我们选取固定效应模型进行验证。同时，考虑到仅用收入水平代表发达、发展中国家进行实证检验缺乏可信度，本文另选择自由度、竞争力、治理环境三个视角进行稳健性检验。表9展示了模型（5）的检验结果。理论上，中间品进口技术溢出对TFP的影响可正可负，正向原因主要有激励效应（Lu 和 Ng，2002）和学习效应（Mendoza，2010），负向原因取决于中间品进口带来的竞争效应（Schmitz等，2004）。从来源国视角分析，来自发达、自由度高、竞争力强、治理严格的国家中间品进口技术溢出对TFP影响为正，说明上述来源国中间品进口技术溢出对中国TFP的提升主要表现为激励效应和学习效应。而来自非上述国家的中间品进口溢出对TFP产生负向作用，主要是因为中间品进口给中国市场带来激烈竞争，不利于企业提升TFP。从人力资本交互项来看，现阶段中国人力资本水平对来自发达、自由度高、竞争力强、治理严格国家的中间品进口溢出表现为负值，表明中国人力资本水平尚未跨越门槛，无法充分吸收高技术含量的中间品技术溢出（Benhabib和 Spiegel，2003），這与杨俊等（2009）研究结果一致。
六、结论与政策建议
本文采用中国12个行业2004—2011年面板数据，研究中间品进口技术溢出对中国全要素生产率的影响。研究结果表明：（1）中间品进口溢出对中国全要素生产率的提升具有正向促进作用，在解决异方差、内生性等问题后该结论依然成立。（2）在分行业研究中，中间品进口溢出对中国全要素生产率的影响主要来自技术效率，且存在明显异质性，其对第二产业影响主要为技术进步率，对第三产业影响主要为技术效率。（3）在门槛效应检验中，中间品进口溢出对中国全要素生产率的影响存在显著的门槛效应，当人力资本高于2.281，绩效水平和规模水平同时小于0.01时，中间品进口溢出对TFP影响作用最大。（4）在中间品进口来源国研究中，来自发达、自由度高、竞争力强、治理严格国家的中间品进口溢出主要通过激励效应和学习效应促进中国TFP提升。但由于中国人力资本欠缺，未能较好地吸收利用来自于上述国家的高技术中间品。
基于以上研究结果，本文认为中间品进口溢出对中国TFP提升意义重大。中国应当结合自身国情需要，制定相应措施，为中间品进口溢出效应的发挥创造有利条件：
一方面，对于中国产业而言，中国应更多地从积极参与国际分工的角度考虑产业结构调整问题，在充分利用国际分工比较优势的基础上，扬长避短，有选择有重点地发展中国在区域甚至全球中具有竞争优势的产业。具体地，考虑到第二产业属于加工制造业密集行业，人力资本较为丰富，政府应加强引导人力资本对第二产业技术创新能力的提升；而第三产业市场准入门槛较高且环境制度并不完善，在一定程度上阻碍中间品进口及其技术溢出效果。中国政府应当完善第三产业制度体系，促进其全要素生产率提升。
另一方面，对于中国中间品进口来源国而言，中国现阶段人力资本水平无法较好地吸收来自发达、自由度高、竞争力强、治理严格国家的中间品进口溢出，而技术含量较弱的中间品溢出中国有足够的能力加以学习。因此，面对不同中间品来源国，盲目进口技术含量高的产品并一定能够刺激中国全要素生产率的提升。但这并不意味着中国要放弃高技术中间品进口，而是进行“择优选择”，在保证引进过程中激励效应与学习效应高于竞争效应的同时，大力增强中国人力资本的投入，使中间品进口溢出效用最大化。鉴于此，中国应当尽快建立和完善人力资本形成制度，积极探索适合国情的人才流动机制，提高人力资本水平。
其次，绩效水平表明一个行业的生产能力和重要程度，存在三重门槛，且呈显著正相关。这说明行业发展过程存在两个阶段，这两个阶段表现出绩效水平的提升对TFP正向影响的相对减弱，即过渡阶段（0.012<绩效水平<0.214）和发展阶段（绩效水平>0.289）。在过渡阶段，中间品进口溢出对TFP的影响下降，原因在于企业为扩大绩效水平，盲目进口低质量中间品，导致中间品进口溢出效果不显著。而在发展阶段，企业可能因为绩效水平发展到一定程度，开始从事研发创新，此时弱化了中间品进口溢出对TFP提升的作用。
再次，规模水平体现了行业的抗风险能力和行业实力，存在双重门槛。一方面，规模水平对行业TFP提升具有正向作用，说明企业规模扩大到一定程度有利于TFP提升。另一方面，规模水平的双重门槛效应说明行业可能存在以下行为：当行业规模处于0.01—0.011区间内时，行业为扩大规模可能对TFP产生一定抑制作用。例如，企业在扩大自身规模的同时，可能会出现企业经营管理和研发创新相分离状态，导致大量资源利用效率偏低。但是当行业规模达到一定程度，在抗风险能力和实力水平上升的前提下，行业将发展重点转向研发创新，从而有利于中间品进口溢出对企业TFP的提升。
最后，中间品进口溢出对TFP作用存在最优区间：当人力资本水平高于2.281时能明显提高中间品进口溢出对TFP的影响；行业绩效水平和规模水平同时小于0.01时，中间品进口溢出对TFP影响作用最大。因此，中国应当重视人力资本投入，并引导人力资本流向那些真正可以发挥其作用的企业中，使中间品进口溢出对TFP贡献达到最优。
（四）不同来源国检验
前文分析中间品进口溢出对TFP作用主要集中在行业层面，但中间品进口是动态双向的选择过程，因此还应当考虑中间品进口来源国问题。又因为来源国异质性影响中间品进口溢出的效果很大程度上取决于人力资本水平，因此本文将人力资本纳入研究框架，分析不同来源国中间品进口技术溢出对中国TFP影响。为了保证回归参数估计量具有良好的统计特性，我们首先对模型进行怀特检验，来验证是否存在异方差。结果显示，该模型并不存在异方差。随后，由于遗漏变量可能是由于不可观测的个体差异或“异质性”所导致，我们选取固定效应模型进行验证。同时，考虑到仅用收入水平代表发达、发展中国家进行实证检验缺乏可信度，本文另选择自由度、竞争力、治理环境三个视角进行稳健性检验。表9展示了模型（5）的检验结果。理论上，中间品进口技术溢出对TFP的影响可正可负，正向原因主要有激励效应（Lu 和 Ng，2002）和学习效应（Mendoza，2010），负向原因取决于中间品进口带来的竞争效应（Schmitz等，2004）。从来源国视角分析，来自发达、自由度高、竞争力强、治理严格的国家中间品进口技术溢出对TFP影响为正，说明上述来源国中间品进口技术溢出对中国TFP的提升主要表现为激励效应和学习效应。而来自非上述国家的中间品进口溢出对TFP产生负向作用，主要是因为中间品进口给中国市场带来激烈竞争，不利于企业提升TFP。从人力资本交互项来看，现阶段中国人力资本水平对来自发达、自由度高、竞争力强、治理严格国家的中间品进口溢出表现为负值，表明中国人力资本水平尚未跨越门槛，无法充分吸收高技术含量的中间品技术溢出（Benhabib和 Spiegel，2003），這与杨俊等（2009）研究结果一致。
六、结论与政策建议
本文采用中国12个行业2004—2011年面板数据，研究中间品进口技术溢出对中国全要素生产率的影响。研究结果表明：（1）中间品进口溢出对中国全要素生产率的提升具有正向促进作用，在解决异方差、内生性等问题后该结论依然成立。（2）在分行业研究中，中间品进口溢出对中国全要素生产率的影响主要来自技术效率，且存在明显异质性，其对第二产业影响主要为技术进步率，对第三产业影响主要为技术效率。（3）在门槛效应检验中，中间品进口溢出对中国全要素生产率的影响存在显著的门槛效应，当人力资本高于2.281，绩效水平和规模水平同时小于0.01时，中间品进口溢出对TFP影响作用最大。（4）在中间品进口来源国研究中，来自发达、自由度高、竞争力强、治理严格国家的中间品进口溢出主要通过激励效应和学习效应促进中国TFP提升。但由于中国人力资本欠缺，未能较好地吸收利用来自于上述国家的高技术中间品。
基于以上研究结果，本文认为中间品进口溢出对中国TFP提升意义重大。中国应当结合自身国情需要，制定相应措施，为中间品进口溢出效应的发挥创造有利条件：
一方面，对于中国产业而言，中国应更多地从积极参与国际分工的角度考虑产业结构调整问题，在充分利用国际分工比较优势的基础上，扬长避短，有选择有重点地发展中国在区域甚至全球中具有竞争优势的产业。具体地，考虑到第二产业属于加工制造业密集行业，人力资本较为丰富，政府应加强引导人力资本对第二产业技术创新能力的提升；而第三产业市场准入门槛较高且环境制度并不完善，在一定程度上阻碍中间品进口及其技术溢出效果。中国政府应当完善第三产业制度体系，促进其全要素生产率提升。
另一方面，对于中国中间品进口来源国而言，中国现阶段人力资本水平无法较好地吸收来自发达、自由度高、竞争力强、治理严格国家的中间品进口溢出，而技术含量较弱的中间品溢出中国有足够的能力加以学习。因此，面对不同中间品来源国，盲目进口技术含量高的产品并一定能够刺激中国全要素生产率的提升。但这并不意味着中国要放弃高技术中间品进口，而是进行“择优选择”，在保证引进过程中激励效应与学习效应高于竞争效应的同时，大力增强中国人力资本的投入，使中间品进口溢出效用最大化。鉴于此，中国应当尽快建立和完善人力资本形成制度，积极探索适合国情的人才流动机制，提高人力资本水平。
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