三、研究方法

（一）模型的建立

参考Javorick（2004）和王滨（2010）的研究，我们利用Cobb-Douglas生产函数对行业层面数据进行回归。假设长三角制造业中各行业的生产符合Cobb-Douglas生产函数：

其中，Yit表示t时期i行业的产出；Ait为t时期i行业的技术水平；Lit表示t时期i行业的劳动力；Kit表示t时期i行业的资本存量。

假设外资企业通过水平溢出效应和前、后向关联溢出效应来影响技术水平Ait，那么：

其中，Horiit表示t时期i行业中外资企业在行业内的水平溢出效应；Backit表示t时期外资企业通过向上游i行业购买中间产品或服务而产生的后向关联溢出效应；Forit表示t时期外资企业通过为下游i行业提供中间产品或服务而产生的前向关联溢出效应；Bit则表示影响技术水平的其他因素。

我们如下定义全要素生产率：

（1）～（3）式经过等量代换，然后两边同时取自然对数，得到如下基本计量模型：

其中，γ0=ln Bit, εit是随机干扰项。通过对变量取自然对数，可以减小数据的异方差性，而且得到的系数具有弹性概念，回归模型具有经济学含义。对（4）式进行计量回归，我们可以检验长三角FDI的水平溢出效应和前、后向关联溢出效应对内资企业技术水平的影响。

（二）溢出效应指标的选择

1．水平溢出效应

参考Javorick（2004）和Ping Lin, Zhuomin Liu, Yifan Zhang（2009）的研究，我们用外资企业产出占行业总产出的份额来衡量水平溢出效应：

其中，ForeignYit表示t时期行业i中外资企业的产出，Yit表示t时期行业i的总产出。

2．后向关联溢出效应

后向关联溢出效应指外资企业通过向上游内资企业购买中间产品或服务而产生的溢出效应，指标如（6）式：

其中，θjk为直接消耗系数，表示j行业向k行业提供的中间产品或服务占j 行业总产出的比重，可在国家统计局公布的投入产出表中获得相关数据。

3．前向关联溢出效应

前向关联溢出效应指外资企业通过向下游内资行业提供中间产品或服务而产生的溢出效应，指标如（7）式：

其中，ρjm同样为直接消耗系数，表示j行业消耗m行业的中间产品或服务占j 行业总产出的比重，可在投入产出表中获得相关数据。

（三）全要素生产率TFP的测算

1．基期生产率大小的测算方法

本章以2000年为基期，假设生产函数为Cobb-Douglas形式：

其中，Y为长三角制造业各行业的产出，用增加值表示；K为资本存量，用固定资产净值年平均余额表示；L为劳动人数，用全部从业人员年平均人数表示。于是，j省的基期全要素生产率为：

对（8）式等式两边的变量取自然对数，设定如下计量模型：

其中，c为截距项，u为扰动项。利用2000年长三角各省市的制造业分行业数据，对（10）式进行回归，可得到β1、β2，再利用（9）式即可得到各省市的基期全要素生产率。

2．每年生产率的计算方法

每年的全要素生产率等于基期生产率乘以每年TFP的变动值。本章基于DEA方法测算的Malmquist指数法（见本章后附录），计算每年TFP的变动值。值得说明的是，在测算技术溢出与生产率关系的研究中，已有文献多数是直接将DEA方法测算出的TFP的变动值作为被解释变量，然而，由于测算得到的Malmquist指数是把上年设为1时TFP的相对变化，得到的其实是一系列解释变量对TFP变动速度的影响。

每年TFP的计算公式如下：

其中，为j 省第t期的TFP值，TFPCHm为第m年的TFP变化值，为j 省2000年（基期）的TFP。

（四）样本选择及数据说明

本章选取了江苏、浙江和上海2000—2007年共8年制造业的分行业数据。在中国制造业的30个行业中，由于“三资”企业未进入烟草制造业，故不予考虑，另外，出于统计口径和研究目的的考虑，排除掉工艺品及其他制造业和废气资源和废旧材料回收加工业这两个部门。虽然2003年及以后的国民经济行业分类采用2002年国家标准《国民经济行业分类》（GB/T4754—2002）执行，但从30个制造业行业总体来看变化不大，故样本数据未做行业调整，2003年以后仍用农副食品加工业延续食品加工业，用通用设备制造业延续普通机械制造业。

本章主要数据均来自2001—2008年的《江苏统计年鉴》、《浙江统计年鉴》、《上海统计年鉴》和《中国工业经济统计年鉴》以及中国2007年投入产出表等资料，内资企业的数据取各省市全部国有及规模以上非国有工业企业的数据与三资企业的数据之差。

本章以各行业“工业增加值”作为衡量产出的指标，以“固定资产净值年平均余额”为衡量资本投入的指标，以“全部从业人员年平均人数”为衡量劳动投入的指标。浙江省只提供劳动生产率的指标，根据统计年鉴中的主要统计指标解释，全员劳动生产率（%）=工业增加值/全部就业人员平均人数×100%，因此全部就业人员平均人数用“工业增加值/劳动生产率”计算而来。

为消除价格变动的影响，以2000年为基年，我们运用统计年鉴中公布的各种价格指数进行平减。工业增加值用GDP平减指数进行调整，固定资产年净值余额用固定资产投资价格指数进行平减，从业人数未做调整。

（五）对被解释变量和解释变量的数据说明

1．被解释变量：TFP

为更好地观察各年份间TFP的关系（即TFP的变动），本章列出了江苏、浙江和上海2000—2007年制造业27个细分行业的Malmquist指数均值（见附表6—1）, Malmquist指数的计算采用软件DEAP2.1完成。当Malmquist指数大于1时，表明从时期t到t+1全要素生产率TFP是增长的；小于1时表明TFP是下降的；等于1时表明不变。本章将27个制造业大致分为高技术、中技术和低技术三类，以更好地观察具有不同技术特征的行业的TFP。总体说来，整个长三角的全要素生产率大部分在下降，27个制造业中，上升的只有8个行业，且均为中技术或低技术产业；上海的全要素生产率大部分在上升，江苏其次，而浙江的基本在下降；两省一市全要素生产率上升的行业均集中于中技术产业。

（1）由附表6—1可以看到，从高技术产业来看，长三角、江苏和浙江的全要素生产率变化（TFPCH）都小于1，上海的高技术产业中，两个大于1，两个小于1。说明长三角、江苏和浙江的高技术产业在样本期间的全要素生产率均在下降，上海的医药制造业和通信设备、计算机及其他电子设备制造业也在下降，只有电气机械及器材制造业和仪器仪表及文化、办公用机械制造业在上升。

（2）从中技术产业来看，江苏和上海的TFPCH大部分大于1，长三角和浙江的大部分小于1。说明，江苏和上海的中技术产业的全要素生产率上升得较多，长三角和浙江的上升得较少，尤其是浙江，只有三个行业在上升。中技术产业中，上升最快的分别是江苏的石油加工、炼焦及核燃料加工业，浙江和上海的黑色金属冶炼及压延加工业；下降最快的分别是江苏的塑料制品业，浙江和上海的交通运输设备制造业；从长三角来看，上升最快的是黑色金属冶炼及压延加工业，下降最快的是交通运输设备制造业，这与浙江和上海的结论是一致的。

（3）从低技术产业来看，长三角和江苏的TFPCH绝大部分小于1，浙江的全部小于1，上海的一半大于1，一半小于1。说明长三角、江苏和浙江的低技术产业的全要素生产率基本都在下降，上海的一半在上升，一半在下降。其中，江苏的农副食品加工业和造纸及纸制品业在上升，家具制造业下降最快；浙江的文教体育用品制造业下降最快；上海的农副食品加工业上升最快，造纸及纸制品业下降最快；从长三角来看，上升最快的是农副食品加工业，下降最快的是家具制造业。

2．解释变量：水平溢出、后向溢出和前向溢出

总体来说，长三角两省一市的水平、后向和前向溢出基本呈上升趋势；两省一市中，江苏的水平、后向和前向溢出高于浙江和上海。详细数据见附表6—2。

（1）从水平溢出看，江苏的通信设备、计算机及其他电子设备制造业最高（高技术），木材加工及木、竹、藤、棕、草制造业最低（低技术）；浙江的饮料制造业最高（低技术），有色金属冶炼及压延加工业最低（中技术）；上海的通信设备、计算机及其他电子设备制造业最高（高技术），黑色金属冶炼及压延加工业最低（中技术）。

（2）从后向溢出看，江苏、浙江和上海最高的均是化学原料及化学品制造业（中技术），最低的均有文教体育用品制造业（低技术）；浙江和上海最低的还有医药制造业（高技术），接近于0。

（3）从前向溢出看，江苏、浙江和上海最低的均是医药制造业（高技术），最高的均是塑料制品业（中技术）；浙江最高的还有化学纤维制造业（中技术），上海最低的还有交通运输设备制造业（中技术）和文教体育用品制造业（低技术）。

（4）从整个长三角看，水平溢出最高的是通信设备、计算机及其他电子设备制造业（高技术），最低的是石油加工、炼焦及核燃料加工业（中技术）；后向溢出最高的是化学原料及化学品制造业（中技术），最低的是文教体育用品制造业（低技术）；前向溢出最高的是塑料制品业（中技术），最低的是文教体育用品制造业（低技术）。

可以看到，两省一市的水平溢出最高的为高技术产业，最低的为中低技术产业；垂直溢出最高的为中技术产业，最低的为高技术产业。说明高技术产业的总产值中外资企业的份额高于中低技术产业，而在上下游行业出售的商品和服务产值中，中技术产业的外资企业份额高于高技术产业。