贸易开放与经济增长：只是线性关系吗，本文主要内容关键词为：经济增长论文,线性论文,关系论文,贸易论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一 问题提出
从以斯密、李嘉图为代表的古典经济学家，到20世纪80年代中后期兴起的新增长理论学派(Grossman and Helpman，1991)，贸易开放与经济增长的关系始终是吸引经济学家关注、然而又难以给出明确答案的问题。①类似地，贸易开放对经济增长的现实影响也存在较大争议：东亚新兴工业化国家的增长奇迹能否由其长期遵循的出口导向型贸易(export-led growth)所解释？欠发达地区的经济增长缓慢甚至停滞是否又可以归结为其贸易保护主义或者是贸易开放不足？
众多学者采用各国横截面、时序或是面板数据对贸易开放与经济增长的关系进行了经验分析，其结论大多支持贸易开放对经济增长的促进效应，如Dollar(1992)、Edwards(1992)、Sachs和Warner(1995)以及Edwards(1998)等（见表1）。然而，Harrison和Hanson(1999)、Rodriguez和Rodrik(2000)等对贸易开放的增长效应提出了质疑，其理由大致包括以下两方面：首先是贸易开放的度量问题，②正如Rodriguez和Rodrik(2000)所强调的，在很多经验文献中所采用的贸易开放指标事实上与贸易开放变化本身并没有内在关系；其次是经验分析方法的缺陷将影响估计结果的无偏性与稳健性，主要包括变量缺省问题(omitted variables)、变量内生性问题(endogeneity problem)等。
与上述文献不同，一些文献强调贸易开放促进经济增长的局限条件，即只有在特定情形下贸易开放才可能促进长期经济增长。Michaely(1977)、Kavoussi(1984)以及Kohli和Singh(1989)等已注意到贸易开放促进经济增长的临界效应。基于1970～1989年83个国家的面板数据，Girma等(2003)考察了制度质量与地理位置对贸易开放与经济增长关系的影响，结果显示贸易开放的临界效应依赖于以运输成本度量的地理位置因素，但与制度质量高低无关。类似地，Papageorgiou(2002)对96个国家数据的回归发现，对于高收入、低收入样本国家而言，贸易开放并不是经济增长绩效的决定因素，然而对于中等收入国家样本，贸易开放度是其经济增长的决定因素，而且贸易开放比受教育程度、初始GDP值等变量更适宜作为区分不同增长率样本国的临界变量(threshold variables)。
本文集中考察贸易开放与经济增长的非线性关系。理论研究方面，本文在一个中间产品种类扩张型的内生增长模型(Romer，1990)中考虑贸易开放的两类影响：首先是贸易开放的产出效应(output effect)，即贸易开放能够为本国最终产品部门的生产活动提供更多种类的中间投入品（通过中间品进口或者是由外商直接投资企业提供），而且更为开放的国家能够更为有效地利用外来中间投入品；其次是贸易开放的技术外溢效应(technology spillover effect)，即在开放经济情形中本国研发部门能够通过获取外部技术信息、模仿与学习外界先进技术来提高自身研发能力与研发效率。通过同时考虑贸易开放对经济增长的产出效应与技术外溢效应，本文论证了贸易开放与经济增长之间存在着非线性关系，而非大多数经验文献假定的线性关系。本文模型与Honkapohja和Turunen-Red(2002)以及Lai等(2006)的分析框架有类似之处。尽管Lai等指出了贸易开放对经济增长可能存在的非线性影响，然而并未考察非线性关系的产生原因；同时，其模型也忽略了国内中间投入品与外来中间投入品之间的替代弹性，而本文数值模拟结果表明不同中间投入品的替代弹性是影响贸易开放增长效应的重要参数，因而Lai等是本文模型的特例。类似地，Honkapohja和Turunen-Red模型虽然强调了中间投入品替代弹性的重要性，但并没有考虑技术外溢的影响。
本文利用数值模拟进一步对贸易开放的增长效应进行了分析。通过对模型主要参数进行赋值，模拟结果表明贸易开放与经济增长之间可能存在一种“倒U型”曲线关系：在经济开放初始阶段对外贸易的开展将促进本国经济增长，然而在超越特定临界值水平(threshold value)之后贸易开放度的进一步提高反而会降低经济增长率。采用中国29个省市在1990～2003年期间的面板数据，本文同时考察了中国区域经济增长过程中是否存在贸易开放与经济增长的非线性关系。③我们不仅检验了全国总体样本数据，而且还检验了不同经济区域（东、中、西部地区）的贸易开放对其经济增长的影响是否存在差异。此外，为了消除贸易开放的变量内生性问题对估计结果的影响，本文采用了Low等(1998)方法对区域贸易开放度进行了修正。估计结果表明，对于全国总体样本与中部地区而言，存在贸易开放与经济增长的倒U型曲线关系；东部与西部地区的贸易开放对其经济增长的影响显著为正。
二 模型设定与竞争性市场均衡
类似Rivera-Batiz和Romer(1991)、Lai等(2006)开放经济内生增长模型，本文模型包括最终产品部门、中间投入品部门与研发部门。最终部门与研发部门都需雇佣人力资本，分别为
，其中人力资本总量H给定。
（一）最终产品部门
在经济开放情形下国内最终产品部门的产出水平取决于国内中间投入品与外来中间投入品的共同作用，④且有如下扩展D-S函数形式：
参数γ决定了每两种中间投入品之间的技术替代弹性：如果γ＞1，则意味中间投入品在最终产品生产中是互补的；如果0＜γ＜1，则意味不同中间投入品在最终产品生产过程中是相互替代的；γ=1则意味不同中间投入品在最终产品部门的使用是相互独立的。Lai等(2006)仅仅考虑了γ=1即不同中间投入品在生产中完全替代的特殊情形。通过引入中间投入品的替代弹性参数，我们不仅论证了Lai等的研究是本文的特例，而且表明γ对贸易开放的增长效应具有重要影响。
(1)式中参数λ定义为本国贸易开放度，且有λ≤1，因而
表示投入到本国最终产品生产的实际中间品投入量。我们注意到
，意味着国内最终产品部门对外来中间投入品的有效利用程度取决于贸易开放度的高低。首先，
可以反映本国在进口外来中间投入品的关税水平与贸易壁垒，且贸易开放程度越高，由于国内资本品进口贸易壁垒导致的损失越小(Honkapohja and Turunen-Red，2002)；其次，由于外来中间投入品与国内生产条件、要素禀赋、市场环境等都存在一定差异，即存在x*与国内最终产品部门的磨合程度，这也决定了最终产品部门获得的有效外来中间产品数量必然小于其购买量(Lai et al.,2006)。当贸易开放度λ=1时，此时本国最终产品部门的有效中间产品数为x*，意味着对于一个完全自由开放的经济体而言，购买国内中间投入品或是引进外来中间投入品并没有差异。
命题1：较高的贸易开放度通过提高外来中间投入品的有效利用，从而使得本国最终产品部门的产出水平上升。
（三）研发部门
在经济开放情形中，研发部门产出并不单单取决于国内已有知识存量与研发部门人力资本投入，同时还依赖于对国外（外资）企业技术模仿、学习和吸收所获得的技术外溢(Keller，2004)。因此，研发部门的生产函数有如下形式：
式中，
为知识增量，N和N[*]分别表示本国与国外的已有技术知识存量，δ为研发部门的生产率参数，H[,n]为投入的人力资本量。(8)式强调了两点涵义：首先，国际技术外溢将使得本国研发产出率得到提高；其次，国际技术外溢并非免费产品，有效的技术模仿要求本国具备一定的技术吸收能力。贸易开放对技术模仿的影响体现在以下两方面（赖明勇等，2005）：一方面，经济越开放意味着可供国内企业进行技术模仿的机会越多(pull effect)；另一方面，经济开放也意味着国内企业在国际市场竞争压力下不得不加快技术革新与升级步伐(push effect)，即贸易开放的竞争效应强迫国内企业在国际竞争压力下增强技术创新与吸收能力。⑤(8)式假定一国贸易开放度越高，对外部技术的吸收效果越为明显：
上式表明，与封闭经济情形相比，在经济开放情形下，由于贸易开放带来的技术外溢提高了研发人员的研发效率，因而其工资报酬率也相应上升。
（四）竞争性市场均衡分析
命题2：稳态经济增长率取决于贸易开放度（λ）、本国人力资本存量(H)、技术差距（μ）以及技术参数（δ，α，γ）与偏好参数（σ，ρ）。
三 贸易开放的增长效应分析
（一）贸易开放与经济增长的非线性关系
图1首先刻画了封闭经济情形下的稳态增长率决定过程，其中横、纵坐标分别代表长期经济增长率与利率。PC表示由消费者跨期消费最优决策Ramsey规则给出的偏好曲线(preference curve)，TC表示由竞争性市场均衡条件给出的利率—经济增长率关系，其表达式分别为：
由图1可见，偏好曲线与技术曲线的相交点共同决定了稳态增长率与均衡利率r[s]。在图1基础上我们来分析贸易开放的长期增长效应。首先，由于贸易开放没有影响消费者的偏好参数，即偏好参数σ、ρ仍然保持不变，因此贸易开放并没有改变偏好曲线PC的位置。正如理论模型所假设的，贸易开放对长期经济增长的影响体现在两方面：一是贸易开放提高了本国对国外进口或者是外资企业提供的中间投入品的利用能力（产出效应）；二是贸易开放使得本国能够更为有效地对外来技术进行模仿与吸收（技术外溢效应）。由前述模型推导可知，贸易开放情形下的新技术曲线
表达式如下：
我们首先分析贸易开放的技术外溢效应。在新技术曲线中，由于贸易开放提高了本国的技术模仿与吸收能力，因而使得稳态条件下本国技术进步率上升，从而提高了稳态增长率。贸易开放对稳态增长率影响的外溢效应由
度量。由于
，而且μ-1＞0，⑥因而贸易开放的技术外溢效应始终为正。从图2也可以看到，由于贸易开放使得技术模仿与外溢变得更为容易，因此新的技术曲线更为平坦，此时新的稳态经济增长率g[s,2]将大于封闭经济情形下的稳态增长率g[s,1]引，而且贸易开放程度越高，本国获取的技术外溢收益越为明显。
图1 封闭经济的均衡图示
图2 贸易开放的技术外溢效应
贸易开放影响经济增长的另一条渠道是，开放的经济体能够有效地利用外资企业提供的中间投入品，从而可提高本国最终产品的产量（命题1）。由曲线表达式可知，贸易开放的产出效应(output effect)由
度量。此时，我们难以断定贸易开放的产出效应究竟为正还是负。⑦通过
可看到，贸易开放的产出效应取决于[（μ-1）（βλ-1）+μβ]F（λ）-1+β的符号。因此，贸易开放的产出效应到底如何，与本国最终产出部门的生产函数参数值α、β以及稳态技术差距μ相关。在
情形下，贸易开放的产出效应为正，即贸易开放通过提高外来中间投入品有效利用率而促进经济增长；当
时，较高的贸易开放反而会降低本国稳态经济增长率。
因此，贸易开放能否促进经济增长取决于贸易开放的产出效应与技术外溢效应两类影响的综合结果，其中产出效应的影响不确定：(1)当贸易开放的技术外溢效应与产出效应同时为正时，贸易开放促进经济增长；(2)当产出效应为负、但负的产出效应对经济增长率的影响程度相对较小时，贸易开放对经济增长的综合影响仍然为正（图3）；(3)一旦负的产出效应超过贸易开放的技术外溢效应，较高的贸易开放不仅没有促进经济增长，反而会降低稳态增长率（图4）。事实上，我们根据命题2可以发现，贸易开放的增长效应
取决于本国人力资本存量(H)、技术差距（μ）以及技术参数（δ，α，γ）与偏好参数（σ，ρ）等参数。因此，结合上述分析我们得到下述命题。
命题3：贸易开放对经济增长的影响是不确定的，它依赖于本国要素禀赋、生产效率、研发能力以及与技术领先国的技术差距等因素的综合作用。
图3 贸易开放的综合效应(a)
图4 贸易开放的综合效应(b)
理解贸易开放与经济增长的非线性关系的关键在于贸易开放如何改变了人力资本在最终产品部门和研发部门的配置效应。本文模型中存在着贸易开放对研发部门人力资本投入的双重配置影响：一方面，贸易开放通过提高技术吸收能力与技术外溢效应而提高了研发部门人力资本投资的回报率，使得更多的人力资本从最终产品部门转移到研发部门；另一方面，贸易开放也使得本国最终产品部门对外来中间投入品的利用效率得到改善，意味着最终产品部门的人力资本回报率也随之提高，因此又使得人力资本出现从研发部门转移到最终产品部门的趋势。类似Romer(1990)的研究，我们假设总人力资本存量给定不变，⑧因此贸易开放的长期增长效应取决于贸易开放对国内人力资本部门间配置的影响。
（二）数值模拟分析
通过对模型参数进行赋值可进行数值模拟分析。参数α、β分别是人力资本与中间投入品（资本品）在最终产品生产中的产出弹性，在规模报酬不变假设下也度量了要素收入份额。对中国要素报酬的经验研究表明资本报酬的收入份额约为0.6(Wang and Yao，2003)；其他各类参数赋值见表2，⑨其中技术差距参数μ取值为4，即本国与技术领先国的技术差距为3倍。
1.贸易开放与经济增长。表2中数值模拟情形①为基本参数赋值，由图5数值模拟结果可以看到，在其他参数取值保持不变情形下，贸易开放对经济增长的影响轨迹是非线性的：在λ从0.1逐渐增加到0.7的区间内，稳态增长率随着贸易开放度的提高而上升；之后稳态增长率随着贸易开放度的进一步提高反而下降，意味着贸易开放对经济增长的影响符合倒U型曲线轨迹。进一步测算可发现最优贸易开放度λ[*]约为0.745（此时稳态增长率为0.072）。有趣的是，比较倒U型曲线两侧曲线的走势可发现，在初始贸易开放程度较低时（本国处于封闭状态），贸易开放度提高的正边际增长效应很显著；与此相反，贸易开放程度较高时，提高贸易开放度的可能损失却相对较小；因此存在一种贸易开放的“高收益、低损失”效应。这一结果表明，对于那些长期处于封闭的国家而言，贸易开放能够显著地促进经济起飞，这与众多发展中国家尤其是新兴工业化经济体的经济发展实践较为一致。数值模拟情形②、③则分别给出了本国初始人力资本存量H减少1倍、本国消费者时间贴现率ρ提高1倍的情形。由模拟结果可见，人力资本减少与时间贴现率的提高都将使本国经济的稳态增长率下降；同时，贸易开放与经济增长之间的倒U型曲线关系仍然保持不变。
表2 贸易开放影响经济增长的数值模拟
情形α βγ ρσ
δH μ
① 0.40.6 10.02
20.284
② 0.40.6 10.02
20.144
③ 0.40.6 10.04
20.284
④ 0.40.75 0.80.02
20.284
⑤ 0.40.4
1.50.02
20.284
鉴于国内中间投入品与外来中间投入品的替代弹性参数γ的重要影响，模拟情形④、⑤分别考虑了改变参数γ值的模拟结果。情形④中γ=0.8，意味着不同中间投入品在最终部门生产过程中是相互替代的（ε＞0）；情形⑤则给出了γ=1.5的情况，表明此时不同中间投入品是互补的（ε＜0）。观察图5可得到如下结论：首先，模拟情形⑤的稳态经济增长率普遍低于情形④，在贸易开放度较低时更是如此。例如，当λ=0.1，模拟情形④中的经济增长率(=0.032)显著高于情形⑤(=0.01)。然而，随着贸易开放度的逐渐提高，两类情形下的经济增长率差异在不断缩小。例如，在λ=0.95时，情形⑤中的稳态增长率已上升至0.031，与情形④中的经济增长率0.036较为接近。其次，资本品的替代弹性γ对贸易开放的增长效应具有重要影响。在情形④中，贸易开放与经济增长之间仍然存在倒U型的非线性关系，但此时最优贸易开放度（约为0.5）明显低于基准情形①。在情形⑤的模拟结果中，贸易开放与经济增长只是一种线性关系：贸易开放度越高，稳态经济增长率则越大。同时，随着贸易开放度的持续提高，贸易开放所带来的边际增长效应则显著下降。
为了检验模拟结果的稳健性，我们通过改变γ的赋值考察了不同情形下的模拟差异，进一步证实了中间投入品替代弹性对贸易开放—经济增长关系的影响：(1)在中间投入品具有替代关系时（ε＞0），贸易开放与经济增长之间具有倒U型曲线关系，随着中间投入品替代弹性的增加（γ变大），贸易开放对经济增长的促进作用更为显著，在中间投入品为完全替代时（γ=1），贸易开放对国内经济增长的推动效应最明显。(2)在中间投入品具有互补关系时（ε＜0），贸易开放对经济增长具有线性的促进作用，并且随着贸易开放度的提高，贸易开放所带来的边际增长效应将下降。同时，随着中间投入品替代弹性的增加（γ变大），贸易开放对经济增长的促进作用将下降，甚至在一些参数区间内贸易开放对经济增长的影响为负，即引入外来资本品可能使得国内经济增长滞退。例如，当γ=2时，在贸易开放度水平较低时（λ＜0.6），贸易开放将导致国内经济增长率为负。⑩
因此，考虑到外来中间投入品与资本设备引进、零配件贸易在各国最终产品部门生产过程中扮演的重要作用，本文模拟结果表明了不同中间投入品之间的替代弹性差异将使得贸易开放与经济增长的关系更为复杂。
图5 贸易开放影响经济增长的倒U型曲线
2.技术差距的影响。既然贸易开放通过技术外溢影响了经济增长，那么技术差距变化对贸易开放的增长效应有何影响呢？换言之，当本国与技术领先国的技术水平差距越大，是否意味着本国越有可能从贸易开放中获益。
表3给出了不同技术差距弘的数值模拟，基准情形中μ=4。综合图6各类技术差距赋值的模拟结果我们得到如下结论：首先，无论是何种技术差距参数取值，贸易开放与长期经济增长之间保持倒U型曲线关系；对于不同技术差距而言，倒U型曲线的位置与转折点（最优贸易开放度）均存在明显差异。其次，观察技术差距μ的取值对稳态增长率曲线的影响可以发现，技术差距对经济增长的影响取决于本国贸易开放程度的高低。具体而言，在本国贸易开放程度较低的情形下，技术差距的扩大将导致经济增长率下降；在贸易开放度较高时，较大的技术差距能够增加稳态增长率。这一模拟结果的现实启示是，发展中国家在引进技术时，要结合自身贸易开放水平选择适宜性技术，因为技术模仿、引进往往与贸易开放结合在一起共同影响经济增长。尤其对于贸易开放度很低的国家而言（意味此时国内技术吸收能力较弱），模仿与引进的技术水平差距越大，越不利于本国经济增长，原因在于本国缺乏足够的吸收能力去有效利用外部先进技术。
表3 技术差距变化的影响效应数值模拟
情形αβ
γρ
σ
δH
μ
① 0.4
0.6
1
0.02
2
0.284
② 0.4
0.6
1
0.02
2
0.282
③ 0.4
0.6
1
0.02
2
0.288
④ 0.4
0.6
1
0.02
2
0.28
16
可见，技术差距μ对稳态增长率的影响也是不确定的，这一结果与通常的“Veblen and Gerschenkron”假说有所区别。后者认为初始技术差距越大，意味可供本国选择的模仿技术集也越大，因此本国能够以较低的技术模仿成本获得快速技术进步。技术差距与国内技术进步率呈正比的这一假设也被大量文献所沿用，如Barro和Sala-I-Martin(1997)等。但本文模型表明，开放经济中技术差距对技术进步、经济增长的影响要比“Veblen and Gerschenkron”假说复杂。由稳态增长率表达式(15)可知，
符号事实上取决于本国技术参数（δ，α，γ）、偏好参数（σ，ρ）、人力资本H以及贸易开放度λ的取值，意味着发展中国家在选择适宜性技术的同时要考虑到消费者偏好、要素禀赋以及自身技术能力等因素的综合影响。(11)
图6 技术差距对贸易开放增长效应的影响
与贸易开放的增长效应类似，技术差距μ对经济增长的影响同样存在非线性效应，并且适宜的技术引进水平取决于本国贸易开放程度。
命题4：较大的技术差距并不必然带来较高的技术模仿收益，技术差距对经济增长的影响取决于本国贸易开放度。贸易开放度较高时技术引进水平越先进则国内经济增长率越高，但在贸易开放度较低时技术差距过大反而导致国内经济增长率下降。
四 中国省际面板数据的经验分析
（一）指标选取与数据来源
我们现在基于中国各地区面板数据，对贸易开放与经济增长之间的非线性关系进行经验分析，样本数据为1990～2003年期间29个省份（直辖市）的面板数据。基本估计方程如下：
上式中
代表样本期间第t年i地区的GDP增长率，
为第t年i地区的贸易开放度，与已有经验文献类似，本文采用进、出口贸易总额与GDP比值来度量贸易开放程度。遵循理论模型结论，本文不仅考虑了影响经济增长的线性关系，而且还将
包括在估计方程式中，以考察是否存在贸易开放影响经济增长的非线性关系。(12)此外，
分别代表与截面、时期相关的特定效应(specific effects)，
为误差项。CV[,it]则表示影响经济增长的其他控制变量(control variables)。与大多数经济增长经验研究文献(Barro，1991；Frankel et al.,1996)类似，(13)本文选取的控制变量包括：①投资率(inv[,it])，即当年新增投资与GDP之比。②人力资本积累(H[,it])，在计算中国各地区人力资本丰裕度时，文章采用了国际通行的Barro和Lee(2001)方法，即以人均受教育年限(educational attainment)来度量人力资本丰裕度，其中小学毕业教育年限设为6年，初中毕业教育年限设为9年，高中毕业教育年限为12年，大学毕业设为16年，单位为教育年／人。③劳动投入增长率(gl[,it])。④政府财政支出在GDP所占比重(gex[,it])，反映政府规模、政府支出活动对国民经济的影响。本文样本数据根据《中国统计年鉴》、《中国对外经济与贸易统计年鉴》1991～2004年各期经整理、计算而得，各变量基本信息见表4。
我们采用Hausman检验来选择固定效应模型(fixed effect model)与随机效应模型(random effect model)。同时，考虑到面板数据模型中的残差相关性，本文采用可行广义最小二乘估计方法(feasible GLS)进行修正。此外，我们还使用了White稳健性标准误(White-type robust standard errors)来得到估计系数的t统计值。
针对变量内生性问题对估计结果的影响，即贸易开放度本身可能与经济发展水平存在较高的相关性(Rodriguez and Rodrik，2000)，本文同时采用工具变量法(instrumental variable)对贸易开放度进行修正：
类似于引力模型(gravity model)，考虑到基础设施、交通状况对区域贸易流量的影响，实际测算时在Low等(1998)模型上引入了两个表示区域交通状况的变量：地区公路里程(ROAD[,it])，单位为公里；铁路里程(RAILWAY[,it])，单位为公里。在实际回归中剔除了回归系数不显著的变量项而得到了各地区修正后的贸易开放数据，原始数据均来源于1991～2004年各期《中国统计年鉴》。
表5给出了全国及分区域样本的初步估计结果，表6则是基于工具变量法的估计结果。
（二）全国样本估计结果
就要素投入对经济增长的影响而言，估计结果表明样本期间投资率inv[,it]与劳动力投入增长率gl[,it]均对中国区域经济增长起着显著推动作用，与已有跨国数据的经验研究结论较为一致(Levine and Renelt,1992；Temple，1999)。(14)劳动投入增长率对区域经济增长的推动效应表明，劳动投入在中国区域经济发展中同样起重要作用。
人力资本H[,it]的估计系数显著为负，与已有经济增长经验文献的一般结论存在差异(Mankiw et al.,1992)。其原因可能在于以下两方面：首先是人力资本指标的度量问题。尽管人力资本积累与受教育年限长短呈正比，然而受教育年限并不能准确反映真实人力资本存量。例如，同样是接受了12年教育的高中毕业生，其人力资本积累并不完全相等，因为其教育质量与接受教育效果可能存在较大差异。此外，受教育年限这一指标也忽略了在职培训以及在健康、卫生方面的人力资本投入。其次是如何衡量人力资本在经济增长中的作用。本文遵循了Nelson-Phelps观点，即认为人力资本的存量高低影响了经济增长率(Benhabib and Spiegel，2005)。另外，Lucas(1988)等认为影响经济增长率的关键是人力资本积累速度的快慢。定义
，本文也用各地区人力资本积累gH[,it]来替代H[,it]，并重新进行了估计，但结果表明gH[,it]的估计系数统计意义不显著。与H[,it]类似，政府财政支出占GDP比重gex[,it]的估计系数也显著为负。
本文重点分析贸易开放在经济增长中的作用。我们首先估计了对经济增长的线性影响，结果表明贸易开放度的提高促进了经济增长，平均而言贸易开放度每提高1个百分点，经济增长率将上升0.0725个百分点，这与国内已有文献的结论基本一致（包群等，2003）。(15)然而，是否存在贸易开放对经济增长的非线性影响呢？进一步估计证实了本文理论模型结论，并且贸易开放度与经济增长之间存在倒U型关系，其转折点大约为open*=1.1。其现实涵义为：对于贸易开放度低于1.1的省份而言，贸易开放度的提高将促进经济增长；对于贸易开放度高于1.1的地区而言，贸易开放度的进一步提高将导致其经济增长率下降。此处估计结果与图5、6中模拟结果较为类似，即存在贸易开放影响经济增长的倒U型曲线关系。表6中基于工具变量法的面板数据估计结果也证实了贸易开放与经济增长的非线性关系，表明这一结果较为稳健。经过计算可知，根据IV法估计的倒U型曲线临界值约为open[*]=0.923，略低于未经修正的贸易开放变量估计的倒U型曲线转折点。
需要指出的是，尽管我们估计出的贸易开放与经济增长存在倒U型曲线关系，然而结合中国各省份现实贸易开放程度来看，大部分省市仍然位于该倒U型曲线的左端部分。以2003年为例，仅有广东(1.7455)、上海(1.4878)两省市实际贸易开放度高于估计的倒U型曲线临界值，此外天津(1.0184)较为接近曲线转折点，对于中国大部分省市而言，贸易开放与经济增长之间仍然位于曲线的正相关段，即贸易开放的提高仍有利于推动经济增长。
（三）分区域估计结果(16)
由于中国经济发展存在着明显的区域失衡，我们探讨了贸易开放与经济增长的关系是否也相应地存在区域性差异，并同时估计了东、中、西部地区贸易开放对经济增长的影响。首先，与全国总体样本相似，表5分区域估计结果表明投资率的上升、劳动力投入增长仍然是推动区域经济增长的重要因素，同时人力资本积累对经济增长的影响显著为负，而且政府财政支出的影响不显著。其次，比较不同经济发展区域各要素投入的增长效应可以发现，尽管各变量的估计符号较为相似，然而各要素投入对经济增长的影响效应存在较大差异。以投资率inv[,it]为例，东部地区投资率对经济增长的拉动效应(0.6951)要高于全国样本估计结果(0.5174)，同时西部地区(0.3442)又显著低于全国样本估计系数，反映出中国资本形成方面存在区域分布失衡状况。表5显示，中部地区inv[,it]估计系数明显偏低(0.0676)，而且未通过显著性检验。中部地区投资率与贸易开放存在着显著的正相关，两者偏相关系数值高达0.9759。因此，就这一估计结果而言，中部地区投资率波动的绝大部分可以被贸易开放度的变化所解释。(17)中部地区投资率与贸易开放的这一正相关性类似于一些学者对东亚新兴工业化国家(NIEs)经济增长的解释(Rodrik，1999)：虽然贸易开放对经济增长的直接效应较小，但贸易开放通过提高资本回报率而刺激了这些国家国内资本积累，而后者正是持续经济增长的推动力。(17)
我们重点关注分区域估计结果中贸易开放与经济增长的关系。由表5可见，不同经济区域贸易开放的增长效应存在较大差异，与理论模型的基本结论一致：不同地区的要素禀赋、消费偏好、技术水平等的差异都将导致贸易开放的增长效应显著不同。具体而言，中部地区与经济增长的关系类似全国样本，显示出倒U型曲线关系（转折点为open*=0.2976）。同时，东、西部地区样本没有出现与经济增长的非线性关系，且贸易开放对经济增长的影响都显著为正。我们可以结合理论模型来解释这一结果。理论模型中非线性关系出现的原因在于同时存在技术外溢效应与产出效应。对于东部地区而言，估计系数为正意味着贸易开放对东部沿海省份当地企业带来显著的技术外溢效应。(19)对于西部地区而言，尽管贸易开放的技术外溢效应可能不如东部地区显著，然而由于西部地区经济发展阶段相对落后，贸易开放程度相对较低，因而贸易开放带来的增长收益较为明显，这与图5数值模拟结果中贸易开放的“高收益、低损失”效应较为一致。(20)
将表6基于工具变量法的分区域估计结果与表5比较，可得到下述结论：(1)中、西部地区贸易开放与经济增长的估计曲线关系没有改变，然而曲线位置、转折点发生了变化。中部地区贸易开放与经济增长的倒U型曲线的转折点open[*]=0.4401，显著高于表5估计结果的open[*]=0.2976。(2)东部地区贸易开放—经济增长的关系由线性转变为倒U型曲线，进一步计算可得open[*]=1.1481。将东部地区倒U型曲线与中部地区估计结果比较可以发现，其临界值远高于后者。
五 结论及启示
通过引入贸易开放的产出效应与技术外溢效应，本文理论模型论证了贸易开放与经济增长之间存在着非线性关系，而非大部分经验文献所假设的线性关系，数值模拟结果与基于中国省际面板数据的经验分析也表明两者之间可能是倒U型关系，即在经济开放初始阶段对外贸易促进了本国经济增长，然而在超越特定临界值水平后贸易开放度的进一步提高反而可能降低经济增长率。因此，如果现实经济中贸易开放与经济增长存在着倒U型曲线关系，则大多数经验研究文献预先设定的线性关系则导致了估计结果的偏差，并由此可能得出误导性的结论。
本文结论究竟对贸易政策，尤其是发展中国家贸易政策的制定有何借鉴意义？首先，本文表明贸易开放与经济增长的关系在很大程度上依赖于本国要素禀赋、消费者偏好、生产结构、研发效率以及技术差距等参数取值，这也是非线性关系产生的关键原因。因此，我们不能将贸易政策视为孤立的外生变量，而是应该注重它与其他政策之间形成有效的互补与配套。Rodrik(1999)分析众多国家的贸易开放实践后得出的结论是，重要的并不是贸易开放本身，而是投资率与稳定的宏观经济管理决定了一国能否从贸易开放中获利。类似地，尽管本文模型数值模拟和经验分析结果都表明贸易开放与经济增长存在倒U型曲线关系，然而倒U型曲线位置、尤其是贸易开放的临界水平都严格依赖于参数赋值与样本数据的选择。因此，虽然大多数经验研究表明贸易开放与经济增长两者之间存在高度正相关性，然而这一结论并不支持单纯的贸易开放必将促进经济增长，尤其是将贸易开放从其他互补性政策中单独分隔开来的做法无助于正确评价贸易开放对一国经济增长的作用。
其次，贸易政策的制定核心之一在于权衡国际贸易带来的短期产出效应与长期增长效应。根据传统的比较优势理论，由于拥有相对丰裕而廉价的劳动力，发展中国家通常在劳动力密集型产品的生产上具有比较优势，这也是发展中国家参与国际分工体系的基础所在。随着贸易开放度的提高，本国在劳动力密集型最终产品的生产方面会变得更有效率，工资上升也将驱动更多的人力资本配置到最终产品生产部门。然而，相对于长期经济增长而言，贸易开放带来的这一收益或许只是短期繁荣。大量国内资源被用于最终产品部门生产，意味着研发部门得不到足够投入而使知识生产活动受到抑制，从而出现如图4所示的稳态增长率下降的结果。因此，本文研究对发展中国家经济增长的一个有益启示是，尽管大多数发展中国家在其经济发展初级阶段，通过专业化分工与国际贸易能够迅速获取经济开放所带来的好处，但是从长远来看，如果贸易开放使得发展中国家国内资源被大量地用于产出水平的短期上升，而非诸如研发投入、人力资本积累这类长期增长的推动要素方面，贸易开放反而不利于发展中国家的长期经济增长。
作者感谢第一届青年经济学家研讨会、2008年中国留美经济学年会参会者的意见与讨论。
截稿：2008年5月
注释：
①关于贸易开放、贸易自由化与经济增长的文献综述，参见Rodriguex和Rodrik(2000)、Winters(2004)等。
②例如，Sachs和Warner(1995)文献被经常引用为支持贸易开放促进经济发展的有力经验证据，然而Harrison和Hanson(1999)就明确指出其度量方法并没有真正反映出贸易开放的实际变动；类似地，Rodriguez和Rodrik(2000)也批评了其他贸易开放指标的缺陷。
③众多文献经验考察了贸易开放对中国经济增长的影响，而且其结果大多支持了贸易开放显著促进了中国经济增长这一结论(Lin，1999；Chen and Feng,2000；Jin，2004)。采用1978～1989年中国29个省市的面板数据，Chen和Feng(2000)发现对外贸易与教育水平、企业民营化程度等是解释中国经济快速增长的重要变量。然而，很少有文献强调贸易开放与中国经济增长之间可能存在的非线性关系，这也是本文经验与已有文献的主要区别。
④本文外国企业既包括生产进口中间投入品的外国生产厂商，也包括在本国进行投资生产的外资企业，以下统称为外来中间投入品。
⑤Olofsdotter(1998)、Barrios和Strobl(2002)、Bl
mstrom和Sjholm(1999)经验研究支持了贸易开放有利于提高技术吸收效果，Balasubramanyam等(1996)也发现与遵循进口替代贸易政策的东道国相比，实施出口导向型贸易政策的东道国往往能够获得更为显著的技术外溢收益。但是，Kokko(1994)指出贸易开放对FDI技术外溢效应的影响也可能是不确定的。
⑥μ-1=0意味着此时全部知识创新都来自本国自主创新，因而贸易开放对技术进步率以及稳态增长率并没有影响。
⑦由前述分析可知贸易开放必然使得本国产出水平上升，此处贸易开放的产出效应指贸易开放通过改变本国最终产品产出水平对稳态增长率的影响。
⑧也可采用Lucas(1988)方法对人力资本积累进行内生处理，但这一改进对本文关键结论没有本质影响。
⑨此处参数基本赋值参照了Funke和Strulik(2000)、Perez-Sebastian(2000)等文献。
⑩受篇幅限制，本文未列出不同替代弹性赋值下的模拟结果，感兴趣的读者可联系作者。由(7)式可知，不同中间投入品之间的互补性越强，则产出水平越高：
，因为任一新的中间投入品不仅直接提高了产出，而且也提高了其他中间投入品的产出效率。因此，最终产品部门对中间投入品的需求x、x[*]随着γ而上升，其结果将同时提高最终产品部门与研发部门的人力资本报酬，导致替代弹性参数的变化对经济增长的影响是不确定的。
(11)Driffield和Taylor(2000)为这一结论提供了经验支持，他们分析发现技术外溢效果与技术差距之间存在着非线性关系，并且临界值μ=1.2，即内、外资企业技术差距一旦高于1.2，则技术外溢效果递减。
(12)受样本数据区间限制，本文仅仅考虑了贸易开放影响经济增长的2次非线性关系，而没有考虑更高阶的非线性关系（如N型）。考虑到改革开放以来贸易开放与中国经济增长的实际情况，我们认为这一假设较为合理。
(13)对经济增长经验研究文献的综述文章可见Durlauf和Quah(1999)。
(14)Borensztein和Hong(1996)亦认为高投资率是推动中国经济增长、尤其是东部沿海地区经济快速增长的关键原因。当然，对投资率与经济增长关系的全面考察还需分析投资效率的变化。对资本形成、投资效率与中国经济增长的研究文献可见沈坤荣、孙文杰(2004)。
(15)与表6估计结果中贸易开放的估计系数为0.0583相比，可知未经修正的贸易开放度量指标高估了贸易开放对经济增长的促进作用，其原因可能在于未修正的贸易开放变量包含了其他对经济增长发挥作用的因素。
(16)东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、广西、海南12个省市及自治区；中部地区包括山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖南、湖北9个省份及自治区；西部地区包括四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆8个省份及自治区。由于西藏自治区的统计数据不完整，本文样本没有将其包括在内；由于重庆市从1997年才开始有统计数据，因此将其合并在四川省。
(17)与此对应的是中部地区贸易开放变量的估计系数要明显高于全国样本与东部地区。
(18)对全国总体样本以及东、西部地区样本的分析并没有发现存在类似的资本形成与贸易开放度的高度正相关性。
(19)赖明勇等(2005)基于Coe和Helpman(1995)方法，比较了贸易开放、外商投资对不同经济区域的技术外溢效应差异，结果表明东部地区技术外溢效果要明显强于中、西部地区。
(20)比较贸易开放对经济增长的边际影响，我们发现西部地区贸易开放的估计系数(1.2184)显著高于东部地区(0.0808)，这也说明经济发展阶段相对落后的地区能够迅速获取初始贸易开放带来的好处。
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