管仕平　張曉旭

摘要：本文利用2009—2013年間我國24個制造業(yè)行業(yè)的數據，對FDI后向關聯創(chuàng)新溢出效應進行檢驗，發(fā)現FDI對我國制造業(yè)技術創(chuàng)新能力存在顯著正向影響；同時，通過對模型進行改進，研究發(fā)現FDI后向關聯對我國制造業(yè)技術創(chuàng)新能力影響呈現出了非線性的正“U”型關系。

關鍵詞：FDI后向關聯；制造業(yè)行業(yè)；技術創(chuàng)新能力

在資金短缺，人力資本水平不高等條件的局限下，發(fā)展中國家想通過建立自己的創(chuàng)新體系，完全依靠本國的技術創(chuàng)新來實現技術進步是非常困難的，從而吸引外國投資、引進國外先進技術來帶動本國技術進步就成了發(fā)展中國家在短時間內實現跨越式發(fā)展最直接、成本也最低的方法。因而，在全球范圍內就形成了以跨國公司為主導的浪潮。其中，外商直接投資（foreign direct investment，簡稱FDI）也扮演著越來越重要的角色。自改革開放以來，我國就開始大規(guī)模的吸引FDI，已連續(xù)多年成為吸引FDI最多的發(fā)展中國家，2007年更是超過美國成為全球吸引FDI最多的國家。我國的制造業(yè)一直是外商直接投資青睞的主要領域，外資總量比重較其他行業(yè)也很高。實踐也證明，FDI的進入對國內企業(yè)（尤其是制造業(yè)）競爭力和生產力提高所帶來的效應（即技術外溢）更是不可低估。所以如何充分利用和發(fā)揮FDI溢出的正效應，進而優(yōu)化產業(yè)結構，提高自身技術創(chuàng)新能力一直是值得深入探討的理論和現實問題。

本文選擇我國制造業(yè)行業(yè)為研究對象，利用我國制造業(yè)行業(yè)2009-2013年24個行業(yè)的面板數據，運用計量統計學軟件Eviews6.0，研究FDI后向關聯溢出效應對我國制造業(yè)創(chuàng)新能力的影響。

一、文獻回顧

知識溢出理論起源于學者對知識外部性特征的認識。最早闡述這一思想的是Marshall（1890），而第一個將這一思想運用到FDI領域的是MacDougall（1961）[1]，他給出的定義是指技術供給方在沒有任何利益回報的前提下，非自愿的對技術吸收方以技術支持。隨后學者們運用實證分析方法論證FDI技術溢出效應對東道國的影響卻得到了不一致的結論，他們發(fā)現FDI溢出效應并不都是正向溢出。直到Javorcik（2004）[2]指出以往在研究FDI的溢出效應時，研究者可能找到的是錯誤的研究對象，溢出效應更可能是發(fā)生在行業(yè)間而不是行業(yè)內。這是因為跨國公司為了在同行業(yè)競爭中保持自己的競爭優(yōu)勢，會阻礙技術向東道國企業(yè)水平型溢出，反而會與當地中間品供應商直接聯系，形成垂直型關聯的供求關系。FDI垂直溢出效應可以根據FDI和所影響的內資企業(yè)所處的產業(yè)鏈的位置分為前向關聯效應和后向關聯效應。前向關聯是指FDI通過提供更高質量的產品給東道國下游行業(yè)的內資企業(yè)，來促進其技術升級和競爭力的提升。后向關聯是指跨國企業(yè)為了保證所需中間產品的質量和交貨速度，會主動向上游供應商提供技術支持。所以理論上認為，溢出效應更可能是通過后向關聯渠道在行業(yè)間即垂直方向產生溢出，而不是在行業(yè)內即水平方向溢出。

隨后學者們對FDI溢出效應的研究從行業(yè)內轉向行業(yè)間，得到了與理論基本相一致的結論，Kugler（2001）[3]對哥倫比亞行業(yè)研究發(fā)現，外資與東道國企業(yè)之間存在FDI行業(yè)間溢出效應；Schoors & Vander TOL（2002）[4]對匈牙利工業(yè)部門研究發(fā)現，行業(yè)間溢出效應較行業(yè)內顯著，且后向溢出效應呈顯著正向，前向溢出效應為負；Pavel（2006）[5]對智利和Merlevede & Schoors（2006）[6]對羅馬尼亞的工業(yè)部門進行實證研究均發(fā)現行業(yè)間溢出效應較行業(yè)內溢出效應更顯著。國內學者也在借鑒國外學者研究方法的基礎上對我國FDI溢出效應做了不少的研究。陳羽（2006）[7]運用GMM估計法對我國制造業(yè)行業(yè)進行研究發(fā)現，我國存在顯著的FDI后向溢出效應；王蒼峰（2008）[8]通過對我國制造業(yè)行業(yè)進行研究發(fā)現，后向關聯呈現出比水平溢出和前向關聯溢出更顯著的正效應。但也有少數學者得到了不同的結論，姜瑾和朱桂龍（2007）[9]對我國工業(yè)部門的21個行業(yè)內資企業(yè)勞動生產率受FDI作用影響進行了實證分析，結果表明FDI后向關聯呈現顯著負向。

以上的研究實證分析發(fā)現FDI的溢出效應對生產率的提升起到了重要影響，隨后有學者發(fā)現FDI溢出效應對企業(yè)的創(chuàng)新能力提升也起到了影響作用。李曉鐘、張小蒂（2008）[10]采用我國省級面板數據，對FDI影響我國區(qū)域創(chuàng)新能力影響進行了實證研究發(fā)現，FDI起到了明顯的促進作用，且我國東部地區(qū)作用更加明顯，中部次之，西部則不明顯；牛澤東、張倩肖（2011）[11]利用我國高新技術產業(yè)13個細分行業(yè)1999～2008年的面板數據對行業(yè)中FDI的創(chuàng)新溢出和門檻效應進行檢驗和測算發(fā)現，行業(yè)技術水平、人力資本、市場競爭程度對高新技術產業(yè)FDI創(chuàng)新溢出效應都存在門檻效應，即當超過一定的門檻值后，FDI創(chuàng)新溢出效應都存在明顯的提升，其中行業(yè)技術水平影響最為顯著。

目前關于FDI溢出效應與技術創(chuàng)新能力的相關研究大多是在行業(yè)內溢出效應水平層面上，那么在行業(yè)間溢出效應中，作為FDI重要溢出渠道的后向關聯溢出效應是否也會對技術創(chuàng)新能力的提升產生影響呢？本文在借鑒國內外相關研究的基礎上，對我國制造業(yè)FDI后向關聯創(chuàng)新溢出效應即FDI后向關聯對我國制造業(yè)技術創(chuàng)新能力的影響進行研究。

二、FDI后向關聯對我國制造業(yè)創(chuàng)新能力影響的檢驗模型建構

（一）模型設定

在估計模型設定上，本文借鑒Blalock（2001）和Javorick（2004）的建模思想，利用拓展的Cobb-Douglas生產函數的對數形式構建存在性檢驗的基本公式。C-D函數的一般形式：

Yit=AitKβ1itLβ2it（1）

其中Yit、Ait、Kβ1it、Lβ2it分別為i行業(yè)第t年的創(chuàng)新能力、技術水平、科研資本投入和科技人員投入。

假設FDI的技術溢出效應是通過改變技術水平A來影響創(chuàng)新能力的增長，且兩者之間存在著指數關系，那么i行業(yè)第t年的技術水平為

Ait=Ceβ3Forwit+β4Backit+β5Horiit（2）

Horiit、Forwit和Backit分別表示FDI的水平溢出、前向關聯溢出和后向關聯溢出；C衡量了除FDI前向關聯溢出、后向關聯溢出和水平溢出以外的其他因素對創(chuàng)新能力的影響作用。將公式（2）帶入公式（1）并對公式兩邊取對數，可得到如下公式（3）所示的計量模型

LnYit=α+β1LnKit+β2LnLit+β3Forwit+β4Backit+β5Horiit+σi+θt+εit（3）

其中，α=LnC；β1～β5是回歸系數，可根據這些系數的值來判斷FDI的水平、前向和后向溢出效應情況；σi表示不可觀測的行業(yè)效應；θt表示不可觀測的時間效應；εit為隨機干擾項，服從正態(tài)分布。

（二）因變量設計

本文的被解釋變量是企業(yè)創(chuàng)新能力，鑒于創(chuàng)新過程性質的特點，對于技術創(chuàng)新的度量都是采用一些替代性的指標來反映，近年來，對技術創(chuàng)新效果評價指標日益完善，從水平層面到效率層面，從產出到投入度量角度的轉變，預示著用更系統的方法來評價技術創(chuàng)新指標是未來的趨勢。本文就想通過采用創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產出相結合的方式度量企業(yè)的創(chuàng)新能力。創(chuàng)新投入方面，就選取消化吸收經費作為評價指標；創(chuàng)新產出方面，大部分學者都采用專利指標來度量，相較于專利指標，新產品銷售收入更能全面、廣泛、系統的包含創(chuàng)新本身和創(chuàng)新成果的商業(yè)化水平，同時考慮到我國目前技術創(chuàng)新大多是引進、消化吸收的二次創(chuàng)新，而這種創(chuàng)新的特征就是新產品的大量涌現。綜合考慮，本文采用新產品銷售收入來測度創(chuàng)新產出技術水平更能符合我國的創(chuàng)新現狀。

（三）自變量設計

模型中，K為內資企業(yè)科技活動經費內部支出額，L為內資企業(yè)科技活動人員數，具體計算都是按行業(yè)分組中規(guī)模以上的企業(yè)數據減去行業(yè)分組中的三資企業(yè)數據得到。對于FDI行業(yè)內的水平變量Hori，借鑒國外的研究，以某行業(yè)的外資企業(yè)銷售收入占該行業(yè)總的銷售收入比例來表示

Horii=外資行業(yè)i的銷售收入行業(yè)i的總銷售收入（4）

在模型中，本文主要用到Forwi和Backi兩個變量，來構造FDI行業(yè)間溢出變量即垂直溢出變量，并參照國外學者的做法，主要借助于投入產出表來構造各行業(yè)之間的聯系。對于FDI前向溢出變量Forwi，參照Schoors（2002）的做法，即

Forwi=∑i≠kαikHorik（5）

衡量的是外資企業(yè)通過向東道國下游行業(yè)提供中間產品或服務而產生的創(chuàng)新溢出效應。αik為可直接由投入產出表計算得到的直接消耗系數，表示行業(yè)i消耗行業(yè)k的中間產品或服務占行業(yè)i總產出的比重；Horik是行業(yè)k的水平參與度。

對于FDI后向溢出變量Backi，

Backi=∑i≠mλimHorim（6）

衡量的是外資企業(yè)通過購買東道國上游行業(yè)的中間產品或服務，從而對其創(chuàng)新能力產生的影響。λim為可直接由投入產出表計算得到的直接分配系數，表示的是行業(yè)i向行業(yè)m提供中間產品或服務占行業(yè)i總產出的比例；Horim為行業(yè)m的水平參與度。

（四）數據來源

本文所用到的主要數據來源于2009年—2013年的《中國科技統計年鑒》、《中國工業(yè)統計年鑒》及2007年的《中國投入產出表》，本文研究的對象是中國制造業(yè)的各個行業(yè)，為了保持數據的統一口徑、連續(xù)性和完整性，考慮排除工藝品及其他制造業(yè)、廢棄資源和廢舊材料回收加工業(yè)、其他采礦業(yè)以及沒有產業(yè)關聯的農副食品加工業(yè)、食品制造業(yè)、飲料制造業(yè)、煙草加工業(yè)等行業(yè)，篩選出24個制造業(yè)行業(yè)，然后再與投入產出表行業(yè)進行比對合并成14個行業(yè)。

三、FDI后向關聯對我國制造業(yè)創(chuàng)新能力影響的檢驗

（一）估計方法選擇

當數據中包含的所有個體成員是我們研究總體的所有單位時，也就是說可以將每一個個體單位之間的差異看作是回歸系數的參數變動時，固定效應模型就是一個合理的時間序列/截面數據模型。當個體成員單位是在一個大的總體中隨機抽取時，固定效應模型就只能適用于所抽到的個體成員單位，而不適用于樣本之外的其他單位。對于這種情況，如果只是對樣本自身進行分析，仍然可以使用固定效應模型。如果想用樣本結果對總體進行分析，這時就需選用隨機效應模型，即把反映個體差異的特定常數項看作是跨個體成員的隨機分布。

對于辨別隨機效應模型和固定效應模型最經典的方法是采用Hausman檢驗，但是，在實際應用當中通常會依據我們所要研究問題的性質來選擇。如果只是對樣本本身的個體差異情況進行分析則可以選用固定效應模型，如果是利用樣本來推斷總體的個體差異情況，則需要選用隨機效應模型。本文研究2009～2013所有制造業(yè)行業(yè)的相關數據，是對總體情況的研究，反映總體的效，所以應該選用固定效應模型。由于研究的時間區(qū)間相對于省份個數而言很短，研究對象的差異主要在行業(yè)間而非時間序列上，我們是對個體固定，所以首先用個體固定效應模型進行估計。

（二）估計結果分析

運用Eviews6.0軟件，采用個體固定效應模型，進行統計計算。另外，古典線性回歸模型的一個基本假設是隨機擾動項無序列相關，如果隨機擾動項的協方差不等于零，則稱為序列相關。考慮到面板數據同時包含橫截面的信息數據和時間序列數據上的信息，較容易產生異方差和序列相關性問題，為此我們采用估計的廣義最小二乘法進行回歸分析。估計結果見表1。

從模型結果來看，R方達到了0.835，接近于1，并且F統計量較高，說明模型整體擬合效果較好。科技經費、人員投入均在FDI水平參與度在1%概率水平下對創(chuàng)新能力影響顯著。FDI向后垂直參與度在5%概率水平下對創(chuàng)新能力存在較為顯著的影響。而FDI的前向垂直參與度對于創(chuàng)新能力影響則并不顯著。

從擬合系數來看，科技經費投入和人員投入的系數為正，說明隨著科技經費和人員投入的增加會促進創(chuàng)新能力的發(fā)展，這和大多數學者研究也是一致的。FDI水平參與度為顯著的正向，即行業(yè)內外資的比例對本行業(yè)所有企業(yè)的創(chuàng)新能力起到了顯著的正向外部效應，即存在水平型的創(chuàng)新溢出。FDI的后向垂直參與度為顯著的正向，表明外資企業(yè)通過購買東道國上游行業(yè)的中間產品或服務，從而促進了其創(chuàng)新能力的提升，即產生了正向的后向垂直創(chuàng)新溢出。FDI的前向垂直參與度的影響系數為正但是并不顯著，說明外商直接投資企業(yè)通過提供高質量的產品或示范效應對東道國下游行業(yè)的國內廠商的創(chuàng)新能力影響并不明顯。

在現有研究結論中，普遍存在FDI對東道國創(chuàng)新能力的影響研究結論不一致的現象。Damijan等（2003）年曾指出外資比重與水平溢出呈現了倒U型關系。而何潔（2000）[12]、潘文卿（2003）等學者通過對中國研究發(fā)現部分地區(qū)存在正U型影響，即投資存在正向的溢出效應。對于以上兩種相反的研究結論，我們可以知道，溢出效應并不會因為外資比重增加而一直增強。對此，本文有理由相信FDI后向關聯與創(chuàng)新能力溢出的影響之間也可能存在著非線性關系。因此，考慮加入后向垂直參與度的平方項和后向垂直參與度一起反映后向關聯創(chuàng)新效應，如果后向關聯與創(chuàng)新溢出是線性關系，則只有Back顯著；如果前文分析的倒u型關系成立，則后向垂直參與度的平方項符號為負，后向垂直參與度的符號為正；如果正u型假說成立，則反之。改進后的模型如下公式（7），估計結果見表2。

從模型結果來看，各回歸系數除科技人員投入影響由顯著變?yōu)椴伙@著外，其余參數系數都存在顯著變化，并且均在1%概率水平下對創(chuàng)新能力存在顯著影響。從BACK和BACK2系數來看，兩者均在1%概率水平上對創(chuàng)新能力影響顯著。而系數來看，后向垂直參與度的影響系數為負，而后向垂直參與度的平方項的影響系數為正。說明通過本文實證分析來看，正U型假說成立。說明初始競爭較低時，隨著外商投資的進入，由于存在壟斷等環(huán)境的影響，其創(chuàng)新能力并未得到顯著提升；但是隨著外資的不斷涌入，一方面，外資帶來的新技術也會逐漸滲透進入東道國，隨著利潤的提升、學習能力的加強，其創(chuàng)新能力得到顯著提升；另一方面，外資的比重的增加，致使壟斷利潤不斷降低，也就迫使當地企業(yè)更大的投入創(chuàng)新來應對競爭，從而提升了后向關聯創(chuàng)新溢出效應。

四、政策建議

（一）增強外資企業(yè)與內資企業(yè)產業(yè)關聯

由于國際文化傳統差異、法律規(guī)范差異以及商業(yè)慣例等方面原因，需要雙方加強溝通交流，加強了解，增強互信和信息的雙向流動。這就需要加強交通、通訊等基礎設施建設，在外商和內資企業(yè)之間建立起信息流通中心，實現生產和采購信息共享，促使內外資企業(yè)相互間提供中間產品，設定行業(yè)標準，提高中間產品國產化率，從而促進行業(yè)間溢出效應的發(fā)生。

（二）加大教育科研投入力度，提高人力資本水平

科研經費投入和科技人員投入，在后向關聯創(chuàng)新溢出效應中存在顯著正相關關系，這就需要我國內資企業(yè)重視研發(fā)投入和人才培養(yǎng)引進，從而促進溢出效應。

一方面，政府需要對一些企業(yè)研發(fā)機構提供適當稅收財政優(yōu)惠激勵政策，適度提供技術支持；另一方面，企業(yè)自身應加大科研投入力度，重視高素質人才引進，可以通過與高校建立合作模式，吸引專業(yè)技術人才和對在職員工進行專業(yè)培訓和再教育，培養(yǎng)專業(yè)技術人才。（作者單位：廣西科技大學管理學院）

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