【導(dǎo)讀】onMalaysia. 原文：。Abstract. 1.Introduction. 2. fl

　　

【正文】 i（ 2020 8 年）采用國際技術(shù)擴(kuò)散的概念納入資本流動的拉姆齊框架，并討論了在經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型方面對該模型的影響。 在這些理論思考的基礎(chǔ)上，我們可以相對于發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體的相對生產(chǎn)力水平和人力資本為主要解釋變量，利用外商直接投資建立簡單的生產(chǎn)率增長的追趕型經(jīng)濟(jì)模型。該模型的精確規(guī)范可以采取不同的形式（見第 4 節(jié)）。 不過，雖然外商直接投資被普遍認(rèn)為是經(jīng)濟(jì)重組和國際技術(shù)擴(kuò)散的主要渠道，外商直接投資流入可能無法足以保證生產(chǎn)力的提高。在某種程度上這些流量轉(zhuǎn)化為技術(shù)進(jìn)步和生產(chǎn)力增長取決于該部門和國家的吸收能力。反 過來，基本的技術(shù)知識的水平取決于更先進(jìn)的技能東道國或部門（如見世界銀行， 2020 年）。 吸收能力的概念可以通過擴(kuò)展簡單的實證模型勾勒出上述包括解釋變量主體間的相互作用。例如，通過與外商直接投資的相對生產(chǎn)力水平的互動，利用計量科學(xué)的技術(shù)，我們可以檢測到外國資本的流入對吸收能力的依賴及其獲得的收益程度。特別是，通過 Glass 和 Saggi（ 1998 年）的假說，我們可以測試到，較大的發(fā)展差距和國內(nèi)企業(yè)較為有限的能力意味著通過外商直接投資獲得的低質(zhì)量的技術(shù)轉(zhuǎn)移受益于外商潛在的溢出效應(yīng)（這意味著長期互動的負(fù)面影響）。另 一方面， Findlay（ 1978 年）提出的另一種積極替代假說，在相對落后的經(jīng)濟(jì)中，強調(diào)抓住大型技術(shù)變革的機(jī)遇和改變巨大壓力。 吸收能力也可以考慮到同時與人力資本和相對生產(chǎn)力水平（作為潛在的技術(shù)轉(zhuǎn)移的代理）和外商直接投資流入之間的互動。 Nelson 和 Phelps（ 1966 年）提出的一個經(jīng)典的參考作用是強調(diào)在技術(shù)擴(kuò)散的人力資本，在他們相對的的成長技術(shù)前沿回歸中，人力資本質(zhì)量的措施與生產(chǎn)力差距的影響互動。 Borensztein（ 1998 年）和 Balasubramanyan（ 1999 年 ）確認(rèn)外商直接投資和人力資本的 質(zhì)量之間的聯(lián)系。 必須指出的是，在文獻(xiàn)中，人力資本和相對生產(chǎn)力不是唯一的吸收能力的代理。特別是地方企業(yè)吸收國外的知識的能力，可以依賴他們自身的創(chuàng)新工作（見 Cohen 和Levinthal， 1989 年）。同時，一系列廣泛的其他特點，如競爭壓力、金融市場的發(fā)展、法規(guī)等，在外商直接投資的作用下，可以影響趕超進(jìn)程的速度和規(guī)模的潛在溢出效應(yīng)。 4．計量經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略 在一個潛在的解釋變量的定義下，一個適當(dāng)?shù)挠嬃拷?jīng)濟(jì)戰(zhàn)略的選擇是不簡單的。一般來說，在經(jīng)驗增長文獻(xiàn)中，最受歡迎的方法是分為兩個組，我們將稱之為截面和 9 時間序列研究。 利用大量文獻(xiàn)得到，第一組包括主要是跨國家或（少量）跨產(chǎn)業(yè)的關(guān)聯(lián)經(jīng)濟(jì)增長和廣泛的解釋變量。在回歸中使用的是在相對平均長的時間跨度變量，涵蓋整個樣本（如 Barro， 1991 年 。 Mankiw， Romer 和 Weil， 1992 年）或非重疊的平均數(shù)形式（如Borensztein， 1998 年。 Schadler， 2020 年）。 對截面研究的主要優(yōu)勢是，他們的結(jié)果是不太可能出現(xiàn)驅(qū)動的周期性變動。此外，通過利用截面信息，他們可以更好的解決不同國家或行業(yè)之間的表現(xiàn)差異的相關(guān)問題。然而在實踐中，后者的優(yōu)勢可能會破壞遺漏變量問題和 內(nèi)生性，導(dǎo)致在利益系數(shù)的估計中產(chǎn)生潛在的嚴(yán)重偏差。 第二組的方法是時間序列研究，旨在測試?yán)鎯?nèi)部關(guān)系而不是國家或行業(yè)之間。每年這種類型的研究主要是依靠觀察，并使用面板數(shù)據(jù)的方法（例如，見 Islam， 1995年 。 Griffith， 2020 年 。Carkovic 和 Levine， 2020 年）。 該時間序列方法的最大優(yōu)點是，它不存在可能影響純截面回歸的較偏見的資源。這是因為在面板固定效應(yīng)包含的內(nèi)容有助于控制各個考慮對象之間的異質(zhì)性，使其沒有遺漏嚴(yán)重的偏差問題。此外，盡管在一個相當(dāng)機(jī)械的方式，但是更先進(jìn)的面板數(shù)據(jù)的技 術(shù)，主要依賴于矩（ GMM）的一般方法，以試圖解決內(nèi)生性問題。該時間序列方法的主要弱點是，它不能利用截面數(shù)據(jù)的變化和通過使用相對較高的頻率數(shù)據(jù)，它可能無法充分考慮中期和長期的關(guān)系。雖然似乎有一種傾向，在實證發(fā)展文獻(xiàn)中常使用時間序列的方法，但人們必須牢記，它是有缺陷的。 因此，作為一個穩(wěn)健性的問題，使用另一種方法檢查是否獲得結(jié)果可能是有用的，至少也是十分相似的。任何時間序列和橫截面的數(shù)據(jù)之間顯著的差異將被謹(jǐn)慎的用作解釋結(jié)果。鑒于上述考慮，我們實證研究將依靠這兩種方法，其中的細(xì)節(jié)摘要如下。 在時間序列方法，我們采 用 Arellano 和 Bond（ 1991 年）開發(fā)的系統(tǒng)的 GMM 估計框架，然后由 Arellano 和 Bover（ 1995）和 Blundell 和 Bond（ 1998 年）進(jìn)行擴(kuò)展。更具體地說，在勞動生產(chǎn)率年均增長對解釋變量設(shè)定的速度滯后時期，我們利用虛擬變量建立回歸方程。 該系統(tǒng) GMM 方法使用的原因，是由于我們的規(guī)范可以被改寫，使中部和東部歐洲成員國表示為它自身生產(chǎn)力水平的滯后和在歐元區(qū)生產(chǎn)力的滯后水平。如果在不同時期，且樣本數(shù)較小時，對存在的滯后因變量意味著使用估算面板數(shù)據(jù)模型的標(biāo)準(zhǔn)方法產(chǎn)生偏見的結(jié)果，如固定效應(yīng)估計 （見 Nickell， 1981 年）。其他滯后型解釋變量，特別 10 是外商直接投資，在不同國家和普遍行業(yè)間，預(yù)計虛擬變量之間的生產(chǎn)率增長和右邊的周期性變動的可能變量，旨在避免同時性的偏見。 截面數(shù)據(jù)的方法是在表面的兩個方程中，把樣本分裂成兩個五年樣本期間的技術(shù)應(yīng)用。所有在方程中的變量被表示為五年平均水平，除了在一年初期測得的相對生產(chǎn)力水平。必須指出的是，我們的樣本是來自不同標(biāo)準(zhǔn)的跨行業(yè)研究，因為它既有國家和行業(yè)層面，這使得它可以作為國家和行業(yè)的虛擬變量進(jìn)行估計。當(dāng)然，這并不等于可以完全控制在對象的不可觀測異質(zhì)性的具體 影響（如全套國家行業(yè)的時間序列方法）。但是，它是合理的預(yù)期，這一戰(zhàn)略可能減少困擾截面估計的傳統(tǒng)偏見。替代品實證增長文獻(xiàn)（質(zhì)量機(jī)構(gòu)，政府規(guī)模，宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定，金融市場的發(fā)展等），表明國家虛擬變量的另一好處是可以視為全國范圍指標(biāo)（不完善）。 5．?dāng)?shù)據(jù)來源和變量定義 本文的主要數(shù)據(jù)來源，來自新的歐盟 KLEMS 數(shù)據(jù)庫。在歐洲委員會資下，研究機(jī)構(gòu)和財團(tuán)研究得出了該項目的結(jié)果，在歐盟的行業(yè)層面分析了生產(chǎn)力的促進(jìn)作用（見Timmer， 2020 年）。以數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行的官方統(tǒng)計資料來源得到，主要調(diào)整涉及的行業(yè)水平將填補空白的水平 數(shù)據(jù)（使用行業(yè)統(tǒng)計），并隨著時間的推移產(chǎn)生聯(lián)系。 歐盟 KLEMS 數(shù)據(jù)庫的主要優(yōu)勢在于在國際可比性的方式下與官方統(tǒng)計的主要變量中，它涵蓋行業(yè)的范圍廣泛（每個國家最多 72 個，包括細(xì)分的服務(wù)）。該數(shù)據(jù)庫涵蓋了從 1995 年起歐洲中部和東部的歐盟成員國。此外，它還包括大量的變量，為了解生產(chǎn)力發(fā)展的潛在利益。這些特點使得該數(shù)據(jù)庫可能是國家最先進(jìn)的跨國家和跨行業(yè)比較的數(shù)據(jù)來源。 盡管有上述優(yōu)點，但也應(yīng)強調(diào)，歐盟 KLEMS 數(shù)據(jù)庫仍然在發(fā)展。在歐洲中部和東部的歐盟成員國中各不相同的國家，行業(yè)和變量的詳細(xì)水平（見表 1）。此外， 數(shù)據(jù)的質(zhì)量仍由有關(guān)的國家統(tǒng)計機(jī)構(gòu)統(tǒng)計。由各種經(jīng)驗告知，服務(wù)生產(chǎn)力只是一個數(shù)量概念。這表明行業(yè)的數(shù)據(jù)在某種程度上應(yīng)謹(jǐn)慎使用（這不僅適用于歐盟 KLEMS 數(shù)據(jù)庫）。 另一個數(shù)據(jù)資源采用的是對歐洲中部，東部和東南部的外商直接投資 WIIW 數(shù)據(jù)庫（見 Hunya 和 Schwarzhappel， 2020 年）。它包含由該地區(qū)的國家中央銀行公布的行業(yè)水平的外商直接投資數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)庫的主要優(yōu)點是，行業(yè)細(xì)分和在歐盟 KLEMS 數(shù)據(jù)庫中是一致的。此外，數(shù)據(jù)統(tǒng)計均符合國際貨幣基金組織標(biāo)準(zhǔn)的定義和方法指南（雖然有些方法隨時間已經(jīng)發(fā)生變化）。 本文的外商直接投資數(shù)據(jù)來自 2020 年 5 月發(fā)布的 11 WIIW 數(shù)據(jù)庫。