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数据报告范文精选

数据报告

数据报告范文第1篇

为全面贯彻和落实全国统计工作会议精神,确保源头统计数据质量,**县统计局严格按国家统计局国统字[20**]84号文件和湖北省统计局鄂统办文[20**]13号文件的决定,组织专人对农村统计基础工作和农村统计调查数据质量认真开展了自查。现将自查结情况汇报如下。

一、查基础工作20**年,是国家统计基础工作年,为适应乡镇综合配套改革的要求,尽快使全县农村基层统计工作走上制度化、规范化轨道,以适应农村经济和社会事业发展的需要,各乡镇均按照《恩施州乡、镇、街道办事处统计基础工作规范化建设考核实施方案》要求大力开展农村统计基础工作规范化建设,到目前为止,全县8个乡镇均成立了统计工作领导小组,合理设置了统计岗位,确定了统计人员,有办公场所,配备了统计专用微机,并成功实现国家、省、州、县、乡镇五级计算机联网。各乡镇制定了有关统计工作制度、岗位职责制度、报表报送制度、报表审核制度、考核评比制度,等五个制度。全县所有乡镇农村统计调查核实数据均以村级上报,所有乡镇的20**年报实行了计算机处理。有6个乡镇建有《畜特水产蔬菜季度台账》、《夏收作物播种面积核实台账》、《夏收作物产量核实台账》、《春夏播种面积核实台账》、《农村统计年报台账》、《乡镇基本情况台账》,有2个乡镇建有部分台账。同时各乡镇统计人员还经常深入基层开展调研活动,加强与其他部门之间的联系,还积极开展统计数据质量评估。因此,我们认为现行农村统计调查方法是比较科学的,数据来源较为真实可靠,基本上能够反映客观实际。

二、查数据质量此次,我们重点抽查了翔凤镇、漫水乡2个乡镇,采取上级数据与下级数据对比检查,报表数据与实际数据评估检查,报表数据与现场数据核对检查等办法先后抽查了农林牧渔产值和消耗指标558个、农林牧渔生产情况指标1**个、农产品价格指标124个、乡、建制镇基本情况指标200个、村基本情况指标58个,同时还检查了县基本情况指标的195个,抽查指标合计共1241个。抽查结果表明,抽查的1241个统计指标中仅发现计算错误1笔,指标含义不清1笔,其他类型错误2笔。查出数据错误总数4笔,差错率为3.2‰。由于我县高度重视统计基础工作规范化建设,重视统计数据的科学评估,因此农村统计数据质量较高。

数据报告范文第2篇

据权威调查机构CTR最新的《**主要报纸数据分析报告(2008年9月—2009年2月)》显示,《都市快报》的平均每期阅读率(AIR)为54.5%(比第2名多出14.4%),平均每期读者人口数超过113万(比第2名多出30多万)。

在读者构成上,《都市快报》的25-44岁的读者比例达到55.8%,高等教育程度的读者达到37.3%,全职工作的读者达到78.8%,白领读者的比例为60.6%。另外,《都市快报》的读者个人月均收入为2793元,家庭月均总收入为6362元,家庭月均总支出达到2709元。

在阅读行为方面,几乎每期都读得读者比例到达89.1%,忠实读者占89.6%;23.3%的读者会阅读大部分以上的版面(几乎所有版面+大部分版面)。《都市快报》的单位订购和个人订阅读者比例分别是3.8%和92.2%,周五《都市快报》的阅读率达到57.1%。《都市快报》在**市的报纸首选率达到48.7%,远高于同城其它主要报纸(比第2名多出近20%)。

在阅读内容方面,从新闻区域来看,《都市快报》的读者中分别有99.3%、99.5%和98.7%的人对于本市、本省和国内新闻较为关注,从新闻内容来看,97.9%的《都市快报》读者会关注社会新闻,93.2%的会关注经济新闻,88.2%的会关注教育新闻。从读者经常阅读的报纸内容来看,75.9%的《都市快报》读者经常阅读自然/地理内容,66.7%的《都市快报》读者经常阅读电视广播节目介绍,66%经常阅读体育内容。

在广告关注方面,《都市快报》关注报纸广告的比例为78.7%,即在**市调查区域内,《都市快报》的读者中,有78.7%的人在看报的同时会看报纸广告;此外,《都市快报》读者中70.9%关注电信服务/产品,67.1%的人会关注旅游方面的广告信息,34%关注食品/饮料,26.9%信息关注日家电信息,23.2%关注常用品信息。

数据报告范文第3篇

**月销量大幅反弹**月份单月销售下乡家电产品高达596.36万台,销售额达11.74亿元,均创下全年月度销售新高,环比增幅超过35%。我们在11月销售数据点评中就预测**月份家电下乡销售将加速,**月份家电下乡销售的高增长较符合我们的预期,但增速之高却超出我们预期。我们认为高增长的主要原因有二,一是近几月销量占比较大的彩电、洗衣机目前处于消费旺季,增长较快;二是元旦节前消费的拉动,其他产品也有较大增长。

彩电增速快,比重持续加大彩电是**月份增幅最大的产品,销量增幅达80.89%,而销售额增幅更高,达90.35%。从全年销售数据看,彩电的销量占比为22.24%,次于冰箱,位居第二;但由于销量增速较大,近两个月彩电已成为销售比例最大的家电产品。彩电销售的均价则呈现逐渐提高的趋势,从2009上半年的**04元提高至**月份的2206元。这也说明随着彩电更新换代的加速,农村居民对中高端彩电的需求正在增加,符合我们对农村彩电消费升级的预期。我们认为更多的LCD电视将通过家电下乡进入农村家庭。

其他产品增长也不可小觑销售处于淡季的两大制冷产品冰箱和空调增长也超出我们的预期,其中冰箱销量环比增长20.96%,空调增幅更大,达39.76%;一改连续四个月下滑的局面,为总销量的增长也贡献了一份力。2010年一季度存在春节因素,家电下乡各类产品销售的快速增长仍然可期。

期待2010年家电下乡的持续高增长2010年财政部将通过以下4条措施加大家电下乡实施力度和效果:一是大幅提高下乡家电产品最高限价;二是进一步完善下乡家电产品补贴标准和办法;三是各省市可根据本地实际增选1个品种纳入补贴范围;四是将国有农场和林场职工纳入补贴对象。目前2010年下乡家电产品限价已经明确,各产品最高限价均有大幅提高。其电限价上调1倍,产品的限价上调幅度均超过50%。限价的提升将使更多高端产品纳入家电下乡的补贴范围,如部分滚筒洗衣机及42寸以上大尺寸液晶电视,这也在一定程度上加速彩电和洗衣机在农村的消费升级。我们认为2010年家电下乡高端产品将有新一轮的需求高峰,我们预计家电下乡2010年整体销售增长有望达30%。

重点公司推荐我们认为政策力度的加大将使2009年在家电下乡中受益较大的公司仍继续受益,产品限价的提高使部分高端产品进入农村市场,利好龙头公司。重点推荐青岛海尔(600690)、海信电器(600060)。

数据报告范文第4篇

应公布能较快反映经济拐点的GDP环比数字,避免决策者被同比增速误导;有关部门应尽快对银行进行窗口指导,控制贷款增速。

防止政策用力过度

国家统计局即将公布一季度GDP增长速度。GDP的同比增速很可能从去年四季度的6.8%继续下降到今年一季度的6.0%左右,因此可能被一些人认作短期内继续加大政策刺激力度的理由。

但笔者认为这种观点相当危险。这是因为,在经济出现拐点的前后,同比数字有很大的误导性。

根据国际经验,环比增速比同比增速一般能提前两个季度体现经济增长的拐点。从政策效果来说,同样要求决策者应该更关注环比。理由是,评估短期经济政策效果应该是看在最近一个季度的基础上总需求和就业情况是否改善,而非是否比十二个月以前有所改善。如果过分强调相对于十二个月以前是否改善(即只看同比),就会掩盖最近一个季度的政策成果。反过来,如果要求当季政策立即扭转过去一年的累计经济下行,就会造成政策过度反应。

可见的是,虽然一季度GDP同比增速预计继续下降到6%,但年度化的(经季节性调整后,下同)环比增速已经从去年四季度的低谷(1.5%)大幅反弹到6.8%。今年二季度,即使同比增长速度仍然可能很低(我们预测为6.3%),但年度化的环比增速预计将继续大幅反弹到12%以上。换句话说,经济拐点事实上已经出现,而不是在几个季度之后。

笔者的结论是,去年年底以来的宽松宏观政策已经产生了明显的扩大内需的效果,并在二季度将产生更加强劲的作用。我们的企业调研结果也支持上述结论。因此,在近几个月信贷高速增长之后,扩张性政策不应在短期内继续加码。相反,应及时控制信贷增速,以保存政策资源,防止出现信贷投放大起大落。

信贷猛增三大恶果

过去几个月的贷款增速无法持续,也不应允许其持续。

第一,如果对目前贷款增速不加控制,中期通货膨胀压力必然加剧。过去四个月,新增贷款已经达到约5万亿元,超过去年的总额,相当于一年前同期的370%。即使今后三个季度月均新增贷款量维持在一季度的一半(即每月7000亿元),全年信贷增速也将达到36%,广义货币(M2)增速至少25%。根据历史相关经验,25%的广义货币增速意味着在12-18个月后通货膨胀可能达到5%~10%。

第二,要防止近几个月的5万亿元贷款中部分资金进入高风险领域。去年11月份中央推出两年内实施4万亿元刺激内需的大型项目,按规划,这些中央支持的风险较小的项目在今年全年要求信贷提供不到1万亿元的融资。但是,过去四个月银行就贷出了5万亿元。笔者认为,应关注如下风险:1.部分贷款流入股市;2.一些企业将部分贷款转贷给其他企业用于高风险项目;3.开发商利用假按揭获得开发贷款的情况死灰复燃。另外,一些银行为了抢先做大贷款规模,大量使用票据贴现将资金贷出去。一旦资金控制权到了企业手中,而许多企业又没有好项目,资金的流向就面临风险。

第三,如果当前对贷款增速不加控制,等风险大面积暴露之后再采取强硬措施,就可能加剧信贷的大起大落,加大经济出现二次见底的风险。实证分析表明,当季的新增贷款环比增幅在很大程度上决定了下个季度的环比GDP增长。这个结论得到了我们企业调查结果的支持。所以,今年一季度新增贷款环比增速(300%)的飙升,肯定会导致二季度GDP的环比大幅上扬。

但是,二季度的新增贷款环比必须大幅度下降。只有二季度以后月均新增贷款比一季度下降80%,至每月3000亿元,才能将全年新增贷款控制在7万亿元,全年贷款增速控制在23%,以将中期通胀和信贷风险勉强维持在可控范围内。但如果在二季度对贷款增速不加控制,将导致三季度被迫以更大力度砍压贷款,加剧贷款大起大落,加大经济二次见底的风险。

短期内应节约“子弹”

理想的政策刺激应该是将政策资源(包括在通胀和信贷风险可控前提下的贷款扩张、在财政可持续前提下的赤字财政)在两年经济下行期间,进行比较平均的配置,这样才能有效地平滑经济周期。换句话说,不应在短期内将“子弹”全部用光,否则刺激政策的不可持续性可能会导致更多的经济波动。

笔者的具体政策建议是:

一、建议国家统计局公布GDP环比数字,避免决策被同比增速误导。

数据报告范文第5篇

人们通常粗略地把引进外资的战略归纳为“以市场换技术”,即以中国国内市场的潜在价值来吸引外资企业投资,从而使中国企业学到世界先进技术。问题在于,中国市场对外资的开放是否换来了技术溢出?这里涉及到一系列相关的问题:如何度量技术?如何估算技术溢出效果?毫无疑问,中国的技术水平与世界技术的前沿之间至今仍存在相当大的差距,也毫无疑问,中国应当学习国外先进技术。然而,学习国外先进技术可以通过多种渠道:如通过进出口贸易、来料加工契约方式、引进设备、引进人才、购买专利以及共建研发基地等,当然也可以通过FDI。为什么我们要如此强调以FDI的方式来学习国外先进技术?从理论上说(Kinoshita,2001),引进外国直接投资企业的方式,会通过四种渠道对FDI的东道国企业产生正的技术溢出效应:(1)示范—模仿效应;(2)竞争效应;(3)对外联系效应;(4)培训效应,即通过劳动力从跨国公司到本国企业的流动,将外国直接投资企业的先进管理、先进技术转移给本国企业。在中国的FDI是否通过上述渠道对我们传输或溢出了技术呢?

本文利用中国第一次全国经济普查数据估算FDI对中国制造业的技术溢出效应。中国第一次全国经济普查是将原计划在2005年开展的第四次全国工业普查与2006年开展的第三次全国基本单位普查合并,在2005年完成的对中国境内从事第二产业和第三产业的全部法人单位、产业活动单位和个体工商业户的普查。普查的标准时间是2004年12月31日,时期资料为2004年度。由于资料的可得性限制,我们只获得加总后按地区(共410个市级单位)与按3位数分类的制造业产业(共190个3位数产业)数据的子样本。该样本只加总规模以上的内资企业、港澳台资企业与外资企业的财务数据与科技活动数据。这里所谓的“规模以上”是指产品销售收入在500万元以上的企业。样本中的中国“内资企业”包括国有企业、集体企业、股份合作企业、国有联营企业、集体联营企业、国有与集体联营企业、其他联营企业、国有独资公司、其他有限责任公司、股份有限公司、私营独资企业、私营合伙企业、私营有限责任公司、私营股份有限公司、其他内资企业等15类企业;“港澳台企业”包括与港澳台合资经营企业、与港澳台合作经营企业、港澳台商独资经营企业、港澳台商投资股份有限公司等4类企业;“外资企业”包括中外合资经营企业、中外合作经营企业、外资企业、外商投资股份有限公司等4类企业。因此,这里的“内资企业”、“港澳台资企业”与“外资企业”的划分是粗略的,无论是港澳台资企业类中,还是外资企业类中都含有内资的成分。由于数据是时点数据,我们只能做横截面数据分析。不过,由于该数据包含了迄今最新、最全面的中国境内企业R&D的活动信息,这为我们分析FDI的技术溢出效应提供了最新的第一手资料。

在以下的三节里,第一节讨论研究方法,并给出我们的三个估算模型。第二节通过横截面数据的回归分析,检验FDI对中国制造业的技术溢出效应,我们分地区(410个地级市)与分行业(190个3位数制造业产业)作了OLS分析,以便分析FDI在地区内的技术溢出与在行业内的技术溢出。第三节给出了研究的结论。

一方法与度量

在研究FDI对其东道国经济的技术溢出的文献里,最为常用的方法是在生产函数的估算中将FDI列入解释变量集,考察FDI变量对东道国GDP的影响是否显著为正。我们在这里不打算综述关于FDI技术溢出的全部经验研究文献,只就近年来与我们的研究直接有关的三种方法作简单回顾。

一是Aitken与Harrison(1999)的生产函数估算法。Aitken与Harrison运用委内瑞拉1976~1989年企业普查数据,估算了FDI对其经济的技术溢出效应。Aitken与Harrison(1997)指出,FDI对东道国企业的生产率可能会带来两种效果:一是由于FDI进入后挤占了东道国企业的市场份额,称为“偷窃市场效应”(stealmarketeffect),这会使内资企业减少产量,内资企业的固定成本分摊到比原来更小的产出规模上,从而最终降低内资企业的生产率;二是由于FDI的技术溢出(通过人员在外资企业到内资企业的流动;通过新产品的示范;通过FDI企业在下游产业对上游的内资企业的订货,会对内资企业提供技术支持;通过FDI的出口导向,内资企业可以学到生产技术和营销技术等等)会使内资企业的平均成本曲线下移从而提高内资企业的生产率。至于这两种效应哪一种占上风?不同的国家可能会有不同的结果,甚至同一个接受FDI的国家在不同的发展时期也会呈现不同的结果。Aitken和Harrison的论文特别指出,通常关于FDI技术溢出的效果估算存在“识别”问题:FDI往往会投资于东道国内生产率较高的区域与产业,因此,即使在计量上发现FDI与东道国的生产率之间存在正相关关系,也难以说明因果关系。为此,借助于面板数据的优势,他们控制了地区、时间与产业哑变量,分别考察了FDI在区域内和在产业内的溢出效应。他们的回归模型中的被解释变量是取对数的企业产出(lny),解释变量除了生产函数中常见的资本(K)与劳动(L)之外,加进了企业i所在的行业t中的FDI份额,与企业i所在的区域j中的FDI份额,FDI份额的变量是用FDI企业就业占全部就业的比重来定义的。这个回归方法对于企业数据的计量分析是十分贴切的,其好处是可以区分出FDI在产业内的技术溢出与地区内的技术溢出。

二是Sabirianova-Svejnar-Terrell(简称SST模型)(2005)对捷克与俄罗斯内FDI溢出效应的比较研究。SST模型在四个方面对我们的启发:(1)定义了引进FDI的东道国与世界先进水平之间的“技术差距”。这就是假定FDI企业的全要素生产率(TFP[,f])代表国际先进水平,从而用内资企业的全要素生产率(TFP[,d])与TFP[,f]之间的比率(TFP[,f]/TFP[,d])来度量东道国与世界先进水平的差距。(2)SST模型在估算FDI的溢出效应时区分了FDI份额对内资企业生产率的溢出效应与FDI份额对外资企业本身的溢出效应。(3)关于溢出效应的度量仍然是用FDI的份额对取对数后的产出(t)的回归系数来度量。(4)SST模型引进了FDI随时间变化的效应分析,它用FDI存在的时间长度(t)与FDI份额的交叉项系数来度量这一效应。SST模型的经验结果是,无论是在捷克,还是在俄罗斯,FDI对东道主企业的生产率都产生显著的负面效应:从1992~1994年这一阶段到1995~1997年这一阶段,FDI的进入反而使捷克与俄罗斯离世界先进水平更远了;在1995~1997年这一阶段到1998~2000年这一阶段,FDI也没有使这两国缩小与世界先进技术水平之间的差距。

三是Kinoshita(2001)关于FDI与东道国R&D交互作用而产生技术溢出效应的计量分析模型。SST模型(2005)已经指出,FDI之所以对东道国会发生负面效应,可能是由于东道国的R&D没能发挥吸收作用。而关于这一点,Kinoshita早在2001年就已经在计量模型中加以考虑。Kinoshita认为,东道国的研发活动具有两方面的作用:一是研发本身会对企业生产率发生正向作用,这是R&D的“创新”效应;另一方面是R&D对FDI的吸收效应,引进FDI的东道国应该具有与FDI相匹配的技术水平,才能吸收FDI带来的先进技术,而这种吸收FDI技术的技术水平是由R&D活动产生的。于是,在Kinoshita的计量模型里,引入了()这一变量(为研发支出占增加值的比重),以及()这一交叉项(这里,“FDI”是用FDI企业就业占全部就业比重定义的)。Kinoshita尽管也用FDI企业的全要素生产率TFP[,f]与内资企业的全要素生产率TFP[,d]之间的差来定义东道国与FDI企业母国之间的技术差距,并且在文中列出了15个主要产业中的平均值的差,但在估算FDI对东道国的溢出效应时,仍将(即东道国增加值的增长率)作为因变量。Kinoshita运用捷克制造业(1995~1998年)1217家企业的面板数据作回归,结果发现FDI对东道国的并不具有显著的作用(且系数为负),但()这一交叉项的回归系数显著为正,说明,尽管FDI没有对捷克发生直接的技术溢出作用,但东道国企业通过R&D与技术创新仍吸收了FDI的技术。

我们的经验分析借鉴了以上三个计量模型的方法。依次对以下三个估算模型作了OLS回妇:

在上述三个估算模型中,工业总产值记为Y,TY表示总的工业总产值(普查涵盖的2004年底的制造业内全部内资与FDI企业的工业总产值);DY表示内资企业的工业总产值。K与L分别表示企业固定资本量与就业量,同样,TK与TL中的“T”都表示“总”(内资加FDI企业);而DK与DL分别表示内资企业的固定资本量与就业量。“FDI”是用FDI企业就业占全部就业的比重度量的。“TFP”是指全要素生产率,定义如下:

j代表外资企业、港澳台资企业和内资企业三类企业,从而,TFPDIF(内资企业生产技术水平与外资企业生产技术水平的差距)便定义为:

下标d表示内资,下标f表示FDI,f又分“港澳台”与外资。

我们之所以将“TFPDIF”作为中国与世界先进技术水平之间的差距,是基于以下两点理由:(1)一般认为,“TFP”即“索罗余项”实际上代表一国的技术水平或制度因素对生产率的效应;(2)在SST模型、Kinoshita模型中,已经用其来定义东道国与FDI母国之间的技术差距,我们只是在这一定义基础上,把“TFPDIF”作为估算模型的因变量,旨为发现FDI,内资企业的R&D(我们用内资企业的R&D支出/就业量来定义的交叉项对于中国缩小与世界技术水平之间差距的作用,从而以数字来回答:市场是否换来了技术?

具体的估算过程如下:

在对方程(1)的回归中,我们把FDI分为两类,一类是港澳台资企业,另一类是其他的FDI,我们称为“外资”企业。所以,对方程(1)的回归由于变量FDI分为两类,我们实质上作了两个回归。又由于我们的数据分地区(观察规模为410个地级市)与分行业(观察规模为190个3位数制造产业),从而我们对方程(1)的回归便有4个结果。

关于方程(1)的回归结果可能带来Aitken与Harrison指出过的“识别问题”:FDI与ln(TY)之间的正相关系数可能会高估FDI对东道国的溢出作用,因FDI一般会流向经济发达地区。因此,我们在方程(2)专门考察FDI对内资企业生产率ln(TY)的作用,结果也分4种:分地区的港澳台资溢出效应,分行业的港澳台资溢出效应,分地区的外资溢出效应,分行业的外资溢出效应。

对方程(3)的回归基于对内资、港澳台资、外资三类企业的生产函数中的全要素生产率的分别估算,由此我们得到内资与港澳台企业之间全要素生产率之差的数列,以及内资与外资企业之间的全要素生产率之差的数列。因此,对方程(3)的回归又可分为两类:港澳台资的效应。由于对每一类“TFPDIF”估算又可分地区与行业,我们同样得到4个结果。

二FDI对中国制造业的溢出作用

(一)FDI对中国制造业总体的溢出作用

我们将FDI分为两类:除港澳台资以外的“外资”与“港澳台资”。然后分别考察它们对lnTY的效应。

表1给出了“外资”对于中国制造业总体生产率的效应。可以看出,“外资”的直接投资(FDI)在地区内与ln(TY)的系数,在行业内与ln(TY)的系数均在1%水平上显著为正;以就业比率定义的FDI份额,在地区内与ln(TY)的系数(1.115)要大于其在行业内与ln(TY)的系数(0.899);但以资本比率定义的FDI份额在行业内与ln(TY)的系数值(0.871)则高于其在地区内与ln(TY)的系数值(0.841)。无论是分地区回归,还是按行业数据进行回归,我们都发现,按就业比率定义的FDI份额对ln(TY)的系数都要高于按资本比重定义的FDI份额对ln(TY)的系数。这意味着,如果正相关系数代表FDI对中国经济的溢出作用,则在地区内通过就业而传导的溢出作用要远大于在行业内通过就业而传递的溢出作用;在外资行业内通过资本形成而传递的溢出作用要稍大于地区内通过资本形成而传递的溢出作用;外资通过就业(人力资本)传递的溢出作用要大于通过资本形成而传递的溢出作用。

表2给出了港澳台资企业的FDI对中国制造业总生产率的效应分析。与表1相比较,我们发现,无论是分地区看,还是分行业看,港澳台资都与外资一样,在1%的水平上与中国制造业总生产率显著正相关。如果把“正相关系数”看成是溢出的一种度量,则可以从表2看出,按就业比重定义的FDI份额,在地区内对ln(TY)的溢出效应(1.04)要大于在行业内的溢出效应(0.911);但若按资本比重来定义FDI份额,则其在行业内对ln(TY)的溢出效应(1.04)要大于其在地区内的溢出效应(0.886)。表2与表1的不同之处在于,港澳台资通过就业而传递的溢出效应不再对通过资本形成而传递的溢出效应占优。

(二)FDI对中国制造业内资企业的溢出作用

上一分节所显示的结果难以说明“因果性”,显著正相关的系数可能远远高估FDI对中国经济的溢出效应。这一分节我们只观察FDI对内资企业的总生产率的效应。结果如表3与表4所示。

表3给出“外资”对内资的溢出效果估算。由于在产出、资本与劳动变量中都减去了FDI企业的对应值,只考察外资的FDI份额对内资企业总生产率ln(DY)的效应,我们将表3与表1相比,便可以发现有以下不同:(1)外资的FDI份额对ln(DY)的作用系数值在4列中都显著变小了。(2)只有在分地区回归的结果中,外资份额才与内资企业的总生产率ln(DY)显著正相关,但其显著性已下降(从99%下降为95%)。(3)若从分行业的回归结果看,外资份额与内资企业的总生产率之间已没有显著的相关性。这说明,即使把正相关系数读成“正溢出效应”,这种溢出效应在行业内部也是不存在的。(4)外资在地区内通过就业对内资企业的正溢出效应(0.419)仍大于通过资本形成的渠道对内资企业发生的正溢出效应(0.328)。

再看港澳台资对制造业内资企业总生产率的效应(见表4)则可以发现:(1)与表2比较,港澳台资份额对ln(DY)的效应在对应的4列中都大大下降了,这说明,无论从地区溢出看,还是从行业溢出看,港澳台资对内资企业的净溢出作用都要比上一分节中显示的效应低许多。(2)表4与表3相比可以发现,港澳台资对内资企业总生产率的净溢出作用要大出2~3倍。(3)外资企业在分行业的回归里对内资企业不再具有显著的正相关关系,而港澳台资企业在分行业的回归中与内资企业的总生产率仍然显著正相关。这说明港澳台资企业对内资企业的正溢出作用要比外资企业对内资企业的正溢出作用强劲。(4)在地区内的溢出中,港澳台资通过就业渠道对内资企业的溢出效应大于其通过资本形成的渠道对内资企业的效应,但在行业内溢出中,港澳台资企业通过资本形成发生的溢出效应要大于其通过就业渠道而发生的溢出效应。

(三)FDI对于中国内资企业缩小与外资企业之间技术差距的作用

这一分节,我们考察内资企业与外资企业在全要素生产率上的差距,然后检验FDI份额是否对于中国企业缩小与国际先进技术水平之间的差距发生了有益的作用?中国内资企业的R&D活动是否具有“创新作用”或“增进吸收能力”的作用?

我们以公式(3)为基础进行分析。为了按公式(3)进行回归,我们首先按地区(410个地区)与按产业(190个3位数制造产业)对内资企业与外资企业、内资企业与港澳台资企业对应作了4次生产函数的估算,由于外资企业与港澳台资企业并未全部进入这410个地区与190个产业,并且中国政府对外资与港澳台资在产业准入上是有区别的,因此,当我们在地区观察值中删去外资为零的观察单位所剩下的观察单位数与删去港资为零的单位后剩下的样本规模是不一样的;同样地,在分产业的回归中,删去外资为零的观察值后的样本规模会不同于删掉港澳资为零的观察值后的样本规模。因此,事实上,我们要对“外资”与“港澳台资”企业各作分地区、分行业的生产函数估算,共获得4个数列的“全要素生产率”。同时,按上面这4个数列,我们再对应构造内资企业的子样本,估算出对应的4个关于内资企业的全要素生产率的数列。

结果与Kinoshita(2001)的发现类似。当我们将按地区、按行业的外资企业的TFP数列、港澳台资企业的TFP数列与对应的内资企业TFP数列比较时,发现:(1)这6个数列(分地区的外资、港澳台资、内资企业的TFP序列、分行业的外资、港澳台资、内资企业的TFP序列)中的每个数列中都各有正、负数;(2)由上述6个数列构成的关于FDI企业与内资企业之间在全要素生产率上面之差的4个序列中的每一个差序列也各由正负数组成;(3)但令我们惊讶的是,无论是简单算术平均数,还是加权平均数,外资企业TFP平均数与内资企业TFP平均数之差都是负的;(4)在两个港澳台资企业TFP与内资企业TFP之差的序列中,按地区求出港澳台资TFP算术平均数和加权平均数与对应的内资企业TFP均值之差都为正;而按行业算出的TFP之差的序列中,按算术平均与加权平均后求得的港澳台资TFP均值和内资企业的TFP均值之差都为负。4个TFP均值之差的平均数的信息如表5所示。

在表5中,所谓加权平均数中的权数W[,ih]为h类资本(h等于外资、港澳台资、内资三类)中在地区(或行业)i中投入的比率,即。

表5TFP的平均数之差(TFP按含截距的生产函数估算)

我们对TFP估算值所基于的生产函数估算采取了不含截距的方法,以此获得关于外资、港澳台资与内资分地区、分行业的6个TFP序列,按表5的方法重新计算FDI类企业的TFP与内资企业的TFP之差,结果如表6所示。

我们可以看到,由于对生产函数采取无截距估算,使TFP序列发生一些变化,结果使外资企业的TFP加权平均数与内资企业的TFP加权平均数之差,无论是从地区的角度看,还是按行业的角度看都为正;然而,若取算术平均数,则内资的TFP仍要高于外资的TFP(见表6板块A)。港澳台资的TFP,若按地区平均(无论是加权平均,还是算术平均),高于内资的TFP均值;而按行业看,则加权后港澳台资TFP均值会高于内资TFP的加权平均数,从算术平均数意义上的TFP来说,港澳台资并不胜于内资企业。

所以,若以无截距的生产函数作为估算基础,若对加权平均后的TFP值进行比较,则内资与FDI企业之间是存在一定的技术差距的。

那么,FDI的进入是否有助于内资企业缩小与外资企业或港澳台资企业的技术差距呢?我们按公式(3)对此作了OLS回归,回归结果如表7与表8。

表6TFP的平均数之差(TFP按无截距的生产函数估算)

从表7中我们可以看到:(1)外资的FDI对TFPDIF的作用大都为负(的4个估算值中有3个为负)说明外资份额提高后对于内资企业缩小与外资技术差距是有正面作用的,但作用并不显著,并且,无论是按有截距项的生产函数估算TFP,还是按无截距项的生产函数估算TFP,外资份额对TFPDIF的作用都不显著。

(2)中国内资企业本身的研发(人均R&D支出)则对缩小内资企业与国际先进技术水平之间的差距有正面作用(的估算值在按地区估算的模型中显著为负,且显著水平为1%);在按行业估算的模型中,人均研发支出对缩小内资企业与国外技术水平之间差距的作用不显著。

(3)外资的直接投资与内资研发的交叉项系数的估算值在分地区回归模型中为正,且在10%水平上显著,说明外资进入与内资研发之间的交互作用不利于内资企业缩小与国际先进技术水平的差距,意味着外资进入后可能由于“市场偷窃”效应而使内资企业降低了对研发投入的动力。也说明国内研发在增加“吸收能力”方面尚有差距。

(4)尽管估算TFP的值与生产函数中含不含截距项有关系,但表7显示,在估算FDI份额、研发以及FDI与研发交叉项对TFPDIF的效应时,生产函数中含不含截距项基本上是无影响的。因此,我们可以得出结论:外资进入的份额对于内资企业缩小与国际先进水平之间的距离方面,即使存在正面效应,效应也不显著,倒是内资企业的研发即自主创新会显著地缩小中国企业与国际先进技术水平之间的距离。

我们再看港澳台资(HFDI)份额对TFPDIF的作用。表8显示:(1)在分行业回归的模型中,在10%或5%水平上显著为负,说明港澳台资的进入倒是会显著地缩小内资企业与港澳台资企业在技术上的差距,即内资企业在学习技术上可能更易于与港澳台资企业融合;(2)人均研发支出对于内资企业缩小与港澳台资企业的技术差距并无显著作用,尽管人均R&D投资的作用方向正确。这说明内资企业的研发可能更侧重于对付外资企业的竞争压力,而不太重视将R&D投向缩小与港澳台企业之间的技术差距。(3)港澳台资份额与内资企业R&D的交互项作用在分地区、分行业的4个估算模型中都不显著,不过在按地区回归的模型中的作用方向正确,说明港澳台资进入对内资企业的R&D不存在像外资企业那种对内资企业R&D的不利作用。

因此,与表7相比,我们发现,第一,港澳台资进入会使内资企业在技术上显著缩小与港澳台资企业的距离,而外资企业进入没有这方面的显著作用;第二,外资进入会不利于内资企业通过研发而缩小与国际先进技术水平之间的距离,但港澳台资进入则没有这种显著的负面作用。

三结论