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摘要：文章利用设备工业品与建筑工业品的相对价格指数，构建资本体现式技术进步指数，考察蕴涵在设备投资过程中的资本体现式技术进步动态规律及其与经济增长周期波动关联性。采用小波变换方法分析资本体现式技术进步和经济增长周期波动关联效应，发现短周期资本体现式技术进步与经济增长率的变化特征不同且二者不具有Granger因果关系，中周期资本体现式技术进步与经济增长率变化呈现较强的共变特征且资本体现式技术进步是经济增长的Granger原因，长周期资本体现式技术进步与经济增长率变化呈现完全共变性且存在双向的Granger因果关系，得出二者的周期波动关系显示资本体现式技术进步对经济增长的作用不是体现在短期而是表现为中长期。
关键词：资本体现式技术进步；经济增长；小波变换；关联效应
技术进步是经济增长的重要决定因素，但技术进步对经济增长作用并非完全独立，往往以不同方式与资本或劳动要素相结合，通过提高要素配置效率和要素生产率方式促进经济增长。技术进步和生产要素组合形式不同，对要素生产率和经济增长效率影响差异显著。其中无偏性即中性技术进步能够同比例提高所有生产要素投入效率，以全要素生产率方法就可以有效测算技术进步。但若有偏性技术进步并非单独发挥作用而是依附于资本或劳动投入，并非均等提高资本或劳动质量，仅以全要素生产率方法测算技术进步就存在许多局限，结果可能有悖于现实经济中整体技术进步的作用贡献，也无法刻画经济增长过程中整体技术进步及资本和劳动质量变化的全部。［1］
当前，世界各国普遍出现经济高增长和全要素生产率下降共存的现象，事实表明中性技术进步并非反映经济增长质量的全部。Gordon（1990、 2000、2002），Greenwood and Yorukoglu（1997），Greenwood、Hercowitz、Krusell（1997）和Greenwood、Jovanovic（2001）发现，20世纪90年代后技术进步主要与有形物化的资本品结合，一国经济正是利用内含最新技术的设备投资特别是信息软件业设备，通过资本和技术进步相耦合方式（即资本体现式技术进步）实现快速增长。Gordon［2］和Hulten［3］等测算出机器设备投资中有形的技术进步对美国经济增长的作用贡献，发现1954年到1990年间美国资本体现式技术进步每年以3%的速率增长，占技术进步总贡献率的2/3以上，其中美国战后60%的生产率增长来自资本体现式技术进步。［4］
同样，黄先海等［5］利用中国工业数据分析表明，中国的技术进步也完全可能融合于物化型设备投资中，通过设备更新换代提升技术进步和生产率。赵志耘等［6］构建了一个区分设备投资和建筑资本投资的内生经济增长模型，通过界定设备投资和建设投资相对价格与边际收益与技术进步的关系，依据中国经济改革和发展过程中高投资收益率和设备相对价格下降的经验事实，发现我国以设备进口为主的技术引进方式实现的设备积累速度远高于建筑资本积累速度，判定了中国资本体现式技术进步的存在性。同时，应该强调，生产要素对经济增长作用并非固定不变，在不同的经济发展阶段、不同资源要素禀赋和政治经济制度环境约束下，要素贡献都将呈现出时间性和阶段性的变化趋势，而技术进步作用方式因发展阶段和资源禀赋结构不同而表现迥异，即技术进步作用存在动态阶段性规律。［7］由于国内普遍缺乏对资本体现式技术进步的关注，相关的定量研究也几乎无人涉及，特别是20世纪80年代以来我国中性技术进步贡献与经济增长趋势并不保持一致，真实经济发展过程中的技术进步更多表现出与机器设备投资相融合的趋势。为考察资本体现式技术进步的作用特征，本文利用设备工业品与建筑工业品的相对价格指数，构建资本体现式技术进步指数分析蕴涵在设备中的体现式技术进步变化特征，及其与经济增长率的周期波动关联性。
一、资本体现式技术进步动态变化规律
在资本体现式技术进步的分析中，通常利用设备品的相对价格来反映。国内外相关研究也多数采用此种方法，如陈师、赵磊（2009）就以消费价格指数与设备价格指数之比来衡量投资专有技术进步。在此我们以设备资本与建筑资本的相对价格指数的倒数来表征资本体现式技术进步增长及变化趋势。在此首先利用1980—2007年建筑资本和设备资本的年度相对价格指数来构建资本体现式技术进步指数，如图1所示。
数据显示：资本体现式技术进步在改革开放初期变化幅度不大，但自20世纪80年代中期开始到90年代中期出现快速增长，特别是在1987年资本体现式技术进步的增长率超过了20%，这表明在此期间我国以设备资本品投资方式实现的技术进步增长迅速，也是类似于我国这样的发展中国家实现技术升级、缩小和发达国家技术差距的主要途径。而在90年代中期后资本体现式技术进步的增长速度放缓，基本都在4%均值上下小幅波动。考察资本体现式技术进步在80年代、90年代和21世纪初三个时段的平均增长率，分别为6.7%、4.7%和3.5%，呈现明显递减特征。观察资本体现式技术进步的趋势分量，可以看出资本体现式技术进步呈现出抛物线型的增长趋势，在20世纪80年代中期出现了一个峰，表明该时段是我国资本体现式技术进步的快速增长期，90年代中期后增速逐渐转缓。主要原因可能是，改革开放初期我国与其他发达国家的技术差距形成了模仿和复制的成本优势，因此以先进技术设备引进与投入为载体的物化型技术进步成为我国技术快速升级的主要形式，但随着与发达国家技术差距的缩小和边际收益下降，资本体现式技术进步的增长速度会逐渐减缓。进入21世纪后，资本体现式技术进步增长趋势分量近似于一条水平线。
为深入分析近年来资本体现式技术进步的变化特征，我们选择月度数据进行细化分析。首先采用分类资产价格指数构建资本体现式技术进步指数，在机械工业品中选择具有较高投资价值且质量发生明显变化的四类工业品，分别为通信设备、计算机及其他电子设备，通用设备，电气机械及器材，仪器仪表及文化办公机械，进行加权平均构建设备品价格指数PPIE，以反映机械设备质量变化的综合趋势。其权重为该行业工业总产值的比重， 即:
之所以选择通信设备、计算机及其他电子设备等四类制造业工业品出厂价格指数，原因在于通信设备、计算机及电子等设备技术含量和其他设备相比投资价值更高，技术水平高且技术更新也快于其他设备品，对资本体现式技术进步的表征更直接、更敏感。将设备品价格指数与建筑材料工业品出厂价格指数的比值的倒数作为综合设备中的资本体现式技术进步指数ETC，同时还将通信设备、计算机及其他电子设备指数与建筑材料工业品出厂价格指数的比值的倒数ETCCE，以分析蕴涵在前沿设备中的体现式技术进步，如图2所示，数据来源于国家统计局，样本区间为1999年1月到2010年3月。 #p#分页标题#e#
图2显示，综合设备中的资本体现式技术进步指数ETC与前沿设备投资品中的体现式技术进步指数ETCCE具有相似的变化特征，在2003年和2008年都出现快速增长，这与依据年度数据构建资本体现式技术进步指数的结论相一致。其中综合设备中的体现式技术进步指数ETC在2003年12月阶段最大值为7.5%，2008年8月的阶段最大值为9.02%，而前沿设备中的体现式技术进步指数ETCCE比综合设备中的体现式技术进步增长更快，在各个阶段都高于综合设备中的体现式技术进步增长率，2004年3月的阶段最大值为11.6%，2008年8月的阶段最大值为12.8%。在整个样本区间内综合设备中的体现式技术进步年均增长率为3.22%，而前沿设备中的体现式技术进步年均增长率为5.86%。
二、资本体现式技术进步和经济增长周期波动关联效应
利用月度数据考察资本体现式技术进步和经济增长率的动态变化规律。综合设备中的资本体现式技术进步ETC和经济增长率GDPR的月度变化路径如图3所示，经济增长率GDPR的月度数据是将季度数据采用频率转换获得。
图3显示的是自20世纪90年代中期以来，我国资本体现式技术进步与经济增长率的变化特征有所不同，经济增长率在90年代末期出现下落特征，但在21世纪初期开始平稳上升，在2007年达到的最大值为13%。受世界经济危机的影响在2008年初开始快速下降，但2009年初又出现明显回升。资本体现式技术进步ETC没有出现明显的增速平稳上升特征，与经济增长率相比其波动幅度较小，只是在2003年和2008年出现大幅增长，其变化特征显示其增长并没有受世界金融危机和经济危机的影响。下面，进一步采用小波变换方法分析资本体现式技术进步ETC和经济增长率GDPR各层分量的变化特征。
从小波变换系数WTf(m,n)中可以得到f(t)在时间窗[mt+n-mΔt,mt+n+mΔt]的部分信息，同时可以得到f(t)在频率窗[θ/m-Δθ/m,θ/m+Δθ/m]的部分信息。因此，当m值小时，mt+n-mΔt和mt+n+mΔt很小，时间窗很小。而在频域上θ/m-Δθ/m和θ/m+Δθ/m很大，频率窗很大，相当于在短周期内用高频小波作高分辨率分析。当m值大时，时间窗很大，而频率窗小，相当于在长周期内用低频小波作低分辨分析。［9］
本文采用DB4小波变换将资本体现式技术进步ETC和经济增长率GDPR进行分层，根据我国经济周期波动的特点和周期的划分，将小波变换的最大尺度α取为27=128个月。通过小波变换，将时间序列分解就可以得到不同尺度下的分量谱图。小波分解后的前三层尺度为21～23，是周期1～8个月的分量，即频率为0.125～1的分量，包含了序列中的随机因素和不规则因素。第四层尺度为24，是周期9～16个月的分量，即频率为0.063～0.125的分量，称为短周期分量，记为ETCS和GDPRS，如图4所示。第五层尺度为25，是周期17～32个月的分量，即频率为0.031～0.063的分量，第六层尺度为26，是周期33～64个月的分量，即频率为0.016～0.031分量，我们将小波分解后的第五层和第六层分量合并，将其称为中周期分量，记为ETCM和GDPRM，如图5所示。第七层尺度为27，是周期65～128个月的分量，即频率为0.008～0.016的分量，我们将其称为长周期分量，记为ETCL和GDPRL，如图6所示。
图4显示，在短周期资本体现式技术进步与经济增长率波动不同，部分时期呈现出相反的变化特征，如在2000年初资本体现式技术进步ETCS呈现下降趋势，而经济增长率呈现上升趋势，在2005年中期资本体现式技术进步达到波峰，而此时经济增长率却处于波谷。对比资本体现式技术进步与经济增长率的波动幅度，发现在短周期资本体现式技术进步比经济增长率的波动强烈，波动幅度大。分析短周期资本体现式技术进步与经济增长率Granger的因果关系，我们发现，当滞后的时期取2个月时，原假设为“ETCS不是GDPRS的Granger原因”的F-统计量小于10%的临界值，在1%的显著性水平上接受原假设，表明在短周期资本体现式技术进步不是经济增长的Granger原因。同时，原假设“GDPRS不是ETCS的Granger原因”的检验接受原假设，表明短周期经济增长也不是资本体现式技术进步的Granger原因，因此短周期二者不具Granger因果关系，即资本体现式技术进步不是经济增长的原因，而经济增长也不是资本体现式技术进步变化的原因。
图5显示中周期资本体现式技术进步ETCM与经济增长率GDPRM的变化在2008年之前呈现较强的共变特征，即当资本体现式技术进步达到波峰时，经济增长率也到达波峰；资本体现式技术进步达到波谷时，经济增长率也到达波谷。但在2000年后，二者变化呈现相反的特征。考察中周期二者的Granger因果关系，和短周期二者关系不同，在9%的显著性水平上拒绝“ETCM不是GDPRM的Granger原因”的原假设，表明在中周期资本体现式技术进步是经济增长的Granger原因，但不能拒绝“GDPRM不是ETCM的Granger原因”的假设，即资本体现式技术进步和经济增长在中周期存在单向Granger因果关系。中周期分量时差关系发现资本体现式技术进步与经济增长的最大相关系数为0.9665，但不是在当期，而是在资本体现式技术进步先行1个月时，这再次印证资本体现式技术进步对我国经济增长的促进作用。图6显示的是资本体现式技术进步和经济增长的长周期分量的变化趋势，二者呈现完全的共变特征，在经济增长到达波峰时，资本体现式技术进步也到达波峰，在经济增长到达波谷时，资本体现式技术进步也到达波谷。
表1的Granger因果关系检验显示，资本体现式技术进步和经济增长率的长周期分量的Granger因果关系检验在3%的显著性水平上拒绝原假设，二者具有双向Granger因果关系。利用资本体现式技术进步和经济增长率原序列进行Granger因果关系检验，发现在1%的显著性水平上拒绝原假设“ETC不是GDPR的Granger原因”的原假设，但不能拒绝“GDPR不是ETC的Granger原因”的原假设，表明资本体现式技术进步和经济增长率具有单向Granger因果关系，这表明当前资本体现式技术进步是我国经济增长重要因素。
三、基本结论
本文利用设备工业品与建筑工业品的相对价格指数，构建出资本体现式技术进步指数，分析蕴涵在现代设备投资过程中的资本体现式技术进步，并利用小波变换方法分析体现式技术进步与经济增长率的周期波动关联性。结果显示，我国资本体现式技术进步自20世纪80年代中期到90年代中期出现快速增长，之后增速放缓。体现式技术进步呈现出抛物线型变化趋势，80年代、90年代和21世纪初年均增长率分别为6.7%、4.7%和3.5%。小波变换分层分析资本体现式技术进步和经济增长的关联效应，发现短周期资本体现式技术进步与经济增长率变化特征不同，Granger因果关系检验显示资本体现式技术进步和经济增长率不具有Granger因果关系。中周期资本体现式技术进步与经济增长率变化呈现较强的共变特征，并且存在“资本体现式技术进步是经济增长的Granger原因”的单向因果关系。长周期资本体现式技术进步与经济增长率变化呈现完全的共变特征且存在双向的Granger因果 #p#分页标题#e#
关系。长中短周期关系显示资本体现式技术进步对我国经济增长的作用，不是体现在短期而是中长期，中长期经济增长动力在于技术进步。这表明在工业化的发展进程中资本体现式技术进步在较长时间内还将是我国技术进步的主要方式。
参考文献
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［2］R. J.GORDON. The Measurement of Durable Goods Princes［M］. Chicago: University of Chicago Press, 1990.
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［5］黄先海, 刘毅群. 物化性技术进步与我国工业生产率增长［J］. 数量经济技术经济研究, 2006,(4).
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［8］侯木舟, 袁修贵. 基于MATLAB的小波分析在股市技术分析中的应用［J］. 系统工程, 2001, (5).
［9］刘俊生. 我国经济周期的测定与分析［D］. 长春：吉林大学博士论文, 2007.
