陳　強，劉海峰，汪冬華，徐　馳

(1.同濟大學　經(jīng)濟管理學院，上?！?00092； 2. 華東理工大學　商學院，上?！?00237)

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中國對外直接投資能否產(chǎn)生逆向技術(shù)溢出效應？

陳強1，劉海峰1，汪冬華2，徐馳2

(1.同濟大學經(jīng)濟管理學院，上海200092； 2. 華東理工大學商學院，上海200237)

摘要：在以往對中國對外直接投資的逆向技術(shù)溢出效應的研究中，通常使用的是籠統(tǒng)的宏觀統(tǒng)計數(shù)據(jù)，沒有對技術(shù)尋求型對外直接投資進行區(qū)分，因而一定程度影響了研究結(jié)論的精確性。本文采用拓展的LP模型，將中國技術(shù)尋求型對外直接投資作為獨立的變量，利用主成分回歸方法進行分析。研究結(jié)果表明：國內(nèi)研發(fā)投入、商品進口、外商來華投資、技術(shù)尋求型對外直接投資和其它對外直接投資均對我國全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生顯著的正面影響，其中外商來華投資的影響顯著高于其它因素，國內(nèi)研發(fā)投入和商品進口的影響居中，技術(shù)尋求型對外直接投資和其它類型對外直接投資也都對國內(nèi)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生了顯著的正面影響，但程度均較低。

關(guān)鍵詞：對外直接投資；逆向；技術(shù)溢出；主成分分析

一、引言

2014年，中國對外直接投資(以下簡稱ODI)流量達到約1231億美元，首次超過外商來華投資(以下簡稱FDI)的1012億美元流量，標志著中國對外經(jīng)濟合作乃至總體經(jīng)濟的發(fā)展水平進入了一個新的階段。學術(shù)界認為投資母國進行ODI時，可以通過示范效應、競爭效應、產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)效應和交流培訓效應等獲取國外的技術(shù)溢出，但這類結(jié)論主要出自針對發(fā)達國家所進行的研究，而中國現(xiàn)階段經(jīng)濟和科技發(fā)展水平相對落后，ODI存量尚小，技術(shù)尋求型投資的比重低，學習、吸收和再創(chuàng)新的能力有限。在這種情況下，中國獲取逆向技術(shù)溢出的效果究竟如何，亟待深入研究。對此問題的解答關(guān)系到企業(yè)發(fā)展策略和國家大政方針，是學術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界以及政府所關(guān)注的問題。

國外學者關(guān)于ODI的研究始于20世紀60年代，但針對其逆向技術(shù)溢出效應的實證研究是在20世紀90年代才興起的。Kogut等(1991)[1]發(fā)現(xiàn)日本針對美國的ODI對日本產(chǎn)生了技術(shù)溢出。Neven 等(1996)[2]發(fā)現(xiàn)美、日對法、德、英、意等國的ODI產(chǎn)生了逆向技術(shù)溢出。Head等(1999)[3]發(fā)現(xiàn)日本在美國的ODI促進了日本的技術(shù)進步。Lichtenberg等(2001)[4]對美、日、歐盟等的ODI研究也發(fā)揭示了顯著的逆向技術(shù)溢出效應。Branstetter(2006)[5]針對日本對美國的ODI研究發(fā)現(xiàn)了雙向的技術(shù)溢出。Pradhan等 (2009)[6]發(fā)現(xiàn)印度汽車產(chǎn)業(yè)的ODI產(chǎn)生了明顯的逆向技術(shù)溢出。Nigel Driffield等(2009)[7]在英國的ODI中也發(fā)現(xiàn)了逆向溢出效應。不過，也有少量實證研究的結(jié)論是逆向溢出效應不存在或不顯著。如，Braconier等 (2001)[8]對瑞典ODI的研究沒能檢測出其對瑞典國內(nèi)生產(chǎn)率有促進作用。Gwanghoon Lee等(2006)[9]對OECD國家ODI的研究得出了技術(shù)溢出效應不顯著的結(jié)論。Bitzer等(2008)[10]對OECD國家的研究發(fā)現(xiàn)，不同國家的ODI在獲取逆向技術(shù)溢出效應方面差異較大，法、英、日等產(chǎn)生了顯著的正面作用，而加、德、韓等卻沒有。Dierk Herzer(2010)[11]針對一批發(fā)展中國家ODI的實證研究也得出逆向溢出效應因國家而不同的結(jié)論。可以看到，研究結(jié)論以發(fā)現(xiàn)顯著的逆向溢出效應為多，但也有少量認為此效應不顯著或不存在的判斷。國外學者在此方面的研究主要是針對發(fā)達國家，很少針對發(fā)展中國家，有關(guān)中國的情況更是鮮有反映。

關(guān)于中國ODI獲取逆向技術(shù)溢出效應的實證研究起步較晚，興起于本世紀初，主要由國內(nèi)學者開展，并且結(jié)論存在較多分歧。趙偉等(2006)[12]、劉凱敏等(2007)[13]、李有(2009)[19]、劉明霞(2009)[15]、周春應(2009)[16]、何一鳴等(2011)[17]、龔艷萍等(2009)[18]、吳先明等(2009)[19]、常玉春(2011)[20]、蔣冠宏等 (2013)[21]的研究認為中國ODI存在顯著的逆向技術(shù)溢出效應。高敏雪等(2004)[22]、劉明霞等(2009)[23]、汪斌等(2010)[24]、屈展(2011)[25]、沙文兵(2012)[26]等的研究認為中國ODI存在逆向技術(shù)溢出效應，但地區(qū)差異較大。不過，也有不少研究沒能得出存在顯著的逆向技術(shù)溢出效應的結(jié)論。如：王英等(2008)[27]、鄒玉娟等(2008)[28]、白潔(2009)[29]、李平等(2009)[30]、闞大學(2010)[31]、劉偉全 (2010)[32]、肖文等(2011)[33]、李梅(2012)[34]、仇怡等(2012)[35]的研究認為中國ODI獲取逆向技術(shù)溢出的效應微弱或不明顯。此外，張宏等(2008)[36]的研究認為中國ODI是否產(chǎn)生了逆向技術(shù)溢出效應還得不出定論。周游(2009)[37]、李梅等(2011)[38]、吳淼淼(2011)[39]則認為中國ODI還沒有產(chǎn)生逆向溢出效應，甚至認為ODI對中國技術(shù)進步的抑制作用反而大于促進作用。

可以看到，許多研究結(jié)論是不顯著甚至是負面的，其原因可能主要有兩方面：一是客觀上，中國ODI尚處于發(fā)展的初級階段，大部分研究的時段在2011年之前，當時ODI的流量與存量與FDI都相去甚遠，而且其中技術(shù)尋求型ODI的比重很小，加之國內(nèi)消化吸收再創(chuàng)新的能力較弱，因而難以產(chǎn)生顯著的逆向技術(shù)溢出效應；二是方法上，以往利用宏觀數(shù)據(jù)的研究所采用的基本都是回歸分析的方法，而ODI、FDI、國內(nèi)研發(fā)投入、進口貿(mào)易等數(shù)據(jù)間往往存在較為嚴重的共線性問題，使用一般的回歸分析方法來處理這些數(shù)據(jù)往往會有問題；三是數(shù)據(jù)上，以往許多研究采用的都是籠統(tǒng)的中國ODI數(shù)據(jù)，沒能區(qū)分技術(shù)尋求型ODI和其它類型的ODI，這種情況下進行的實證分析很可能會影響對逆向技術(shù)溢出效應的有效估計。

上述三個問題中，除第一個是客觀事實外，后兩個則是主觀層面的問題，分別涉及分析方法和數(shù)據(jù)視角兩個方面。本研究嘗試用主成分回歸分析的方法來克服各變量存在共線性問題，用新的數(shù)據(jù)視角來改進對數(shù)據(jù)的加工和使用，以期更為合理地回答關(guān)于中國的ODI能否產(chǎn)生逆向技術(shù)溢出效應這個問題。

首先討論數(shù)據(jù)視角問題。事實上，就投資的目的和性質(zhì)而言，有很多ODI是難以產(chǎn)生逆向技術(shù)溢出效應的，比如對非洲的礦產(chǎn)、油氣等自然資源的投資。因而在研究逆向技術(shù)溢出效應時，如果僅僅采用籠統(tǒng)的數(shù)據(jù)，對投資目的、國別、行業(yè)等不加區(qū)分，那么所得的結(jié)論很可能是粗略、有偏的。為此，需要盡可能合理地剝離出技術(shù)尋求型ODI，并估計其產(chǎn)生的逆向技術(shù)溢出效應。遺憾的是，中國官方公布的統(tǒng)計數(shù)據(jù)沒有給出技術(shù)尋求型ODI的具體信息。在內(nèi)涵上，技術(shù)尋求型ODI是以獲取東道國的技術(shù)信息、管理經(jīng)驗、智力資本、研發(fā)裝備和機構(gòu)等科技資源為目標，以新建、并購或聯(lián)合海外研發(fā)機構(gòu)為手段，以提升企業(yè)技術(shù)競爭力為目的的跨境資本輸出行為[40]。若根據(jù)國家標準的行業(yè)劃分來看，“制造業(yè)”、“科學研究和技術(shù)服務業(yè)”、“信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務業(yè)”這三個行業(yè)最具科技色彩，盡管它們并不能囊括所有的科技型ODI，但其科技色彩顯著高于其它行業(yè)，因而較傳統(tǒng)使用的籠統(tǒng)的數(shù)據(jù)而言，若將此三個行業(yè)的數(shù)據(jù)剝離出來，將能近似地反映科技型ODI的總體情況和變化趨勢。

此外，學術(shù)研究也表明：那些以尋找低成本為目標的ODI不可能發(fā)生大的溢出效應[41]，也就是說，大多數(shù)下行投資(針對相對落后國家和地區(qū)的投資)不太可能產(chǎn)生溢出效應。本研究認為，如果將ODI分為上行投資和下行投資，那么，前述三個行業(yè)中具有技術(shù)尋求特點的投資主要集中在對發(fā)達國家的上行投資中，而在絕大部分下行投資中，中國企業(yè)的投資動機是發(fā)揮技術(shù)優(yōu)勢、利用當?shù)氐牧畠r資源、開拓當?shù)啬酥羾H市場，基本不具有技術(shù)尋求的特點。因此，本研究將中國在制造業(yè)、科學研究和技術(shù)服務業(yè)、信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務業(yè)這三個行業(yè)中的上行投資的數(shù)據(jù)剝離出來，作為中國技術(shù)尋求型ODI的代理變量，用于分析逆向技術(shù)溢出效應。

二、實證模型

在研究技術(shù)溢出效應時，學界廣為認同并采用的經(jīng)典模型是由Coe和Helpman創(chuàng)立的C-H模型，以及由Potterie和Lichtenberg在前者基礎(chǔ)上加以改進后所確立的L-P模型。L-P模型與C-H模型在結(jié)論上并沒有顯著差別[42]，加之L-P模型對數(shù)據(jù)匯總不敏感[43]，使其成為主流的分析模型。該模型把國際貿(mào)易、FDI和ODI作為獲取外國技術(shù)溢出的主要渠道[44]，其基本形式如下:

(1)

一國或地區(qū)獲取外部技術(shù)溢出主要有三個渠道：進口產(chǎn)品和服務、FDI和ODI[45-47]。本研究對L-P模型加以拓展，除了同時囊括上述3個因素外，還將ODI變量一拆為二，拆分為技術(shù)尋求型ODI和其它ODI兩個變量，以便分析這兩種不同性質(zhì)的投資在技術(shù)溢出效果上的差異。此外，在模型中用ODI存量數(shù)據(jù)取代了流量數(shù)據(jù)，更加符合溢出效應的累積性和長期性的特點。本研究設(shè)計模型如下：

(2)

三、變量說明及數(shù)據(jù)處理

由于數(shù)據(jù)的可獲得性，研究中只能選取有限的樣本國家和地區(qū)進行測算。選取條件如下：一是在研發(fā)投入、對華出口、對華投資和接受中國ODI方面占據(jù)主要份額；二是屬發(fā)達國家或地區(qū)，處于科技水平領(lǐng)先的地位；三是可以獲得相關(guān)的官方統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

據(jù)此，本研究選取了美國、歐盟*截至2014年9月，歐盟成員國共28個，即法國、德國、意大利、荷蘭、比利時、盧森堡、英國、丹麥、愛爾蘭、希臘、葡萄牙、西班牙、奧地利、瑞典、芬蘭、馬耳他、塞浦路斯、波蘭、匈牙利、捷克、斯洛伐克、斯洛文尼亞、愛沙尼亞、拉脫維亞、立陶宛、羅馬尼亞、保加利亞、克羅地亞。2003年以后歐盟雖數(shù)次新增成員國，但鑒于中國對這些新增成員的對外直接投資金額相對很小，即使忽略這些變化也影響不大，同時考慮到統(tǒng)計數(shù)據(jù)的一致性和可獲得性，本文在提及歐盟時均按上述28個成員國來確定數(shù)據(jù)。、香港、加拿大、澳大利亞、新加坡、日本、韓國、俄羅斯等9個經(jīng)濟體(共包括36個發(fā)達國家和地區(qū))。雖然中國大陸地區(qū)對開曼群島、英屬維爾京群島的ODI數(shù)量和比例都比較大，但其中避稅或中轉(zhuǎn)性質(zhì)的投資居多，而且這些地區(qū)的科技發(fā)展水平相對來說并不發(fā)達，以它們?yōu)槟康牡氐腛DI基本不是以獲取逆向技術(shù)溢出為目標的，因此，在測算ODI和外商直接投資存量時未納入這兩個地區(qū)。大陸投向香港的ODI也有部分相似情形，但不同之處在于香港是國際公認的發(fā)達地區(qū)，擁有多所世界著名的大學，是全球金融和資訊中心之一。此外，在中國ODI中，香港占據(jù)了絕大多數(shù)的份額，中國ODI中的主要并購項目也大多通過香港再投資完成，因此本研究沒有剔除中國大陸對香港的直接投資。截至2014年年底，以前述9個經(jīng)濟體為目的地的ODI的存量占中國在全球ODI總存量的75.8%*根據(jù)歷年中國對外直接投資統(tǒng)計公報數(shù)據(jù)測算。。同時，在來華FDI的總存量中，他們占85.3%*根據(jù)國家統(tǒng)計局公布的外商直接投資數(shù)據(jù)和世界銀行公布的美元GDP平減指數(shù)測算。。2014年度中國從他們進口的商品額占中國全球總進口額的64.3%*根據(jù)聯(lián)合國貿(mào)發(fā)會議公布的出口數(shù)據(jù)和世界銀行公布的美元GDP平減指數(shù)測算。。此外，2014年他們的研發(fā)投入占世界總量的81.6%*根據(jù)世界銀行公布的各國家、地區(qū)GDP數(shù)據(jù)和研發(fā)投入占GDP的比重測算(個別年度、國家、地區(qū)數(shù)據(jù)不全)。?？梢姡鲜?個國家和地區(qū)總體上能較好地滿足前述三個選取條件。下面，對相關(guān)數(shù)據(jù)進行測算。

(一)測算中國歷年的全要素生產(chǎn)率TFPt

本研究使用中國2003-2014年時間序列數(shù)據(jù)，采用基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型的Malmquist 指數(shù)方法，利用DEAP2.1對中國相關(guān)年份的全要素生產(chǎn)率進行測算。計算中，產(chǎn)出指標用GDP代表，投入指標則為全國就業(yè)人數(shù)和資本存量。后者采用Griliches永續(xù)盤存法[48]來估算。為規(guī)避價格波動因素，各年研發(fā)支出和GDP數(shù)據(jù)均處理為2005年不變價格。相關(guān)數(shù)據(jù)均源自國家統(tǒng)計局的網(wǎng)站。測算結(jié)果如附錄A1所示。

(二)測算中國歷年研發(fā)資本存量Std

中國國內(nèi)研發(fā)資本的存量也通過永續(xù)盤存法來估算。關(guān)于為研發(fā)資本折舊率δ的取值，國內(nèi)外學者多取值為5%，也有部分研究采用了其它數(shù)值，如7.14%、9.6%、10%、13%、15%等，以往的研究表明分析結(jié)果基本不受折舊率取值的影響[48-50]?？紤]到中國的經(jīng)濟增速和物價指數(shù)(CPI)均顯著高于有關(guān)發(fā)達國家和地區(qū)，并且，研發(fā)資本的折舊一般快于普通的固定資本，本研究借鑒王孟欣的研究[51]，將中國的研發(fā)資本折舊率δ取值為15%(本研究對研發(fā)資本折舊率取值7.14%的情況也進行了測算，最后的回歸結(jié)果與取值15%時的結(jié)果間的差別可以忽略不計，因而相關(guān)結(jié)果不另作介紹)。相關(guān)測算結(jié)果見附錄A2。

(三)計算歷年通過FDI溢出的國外研發(fā)資本存量Stfdi

(3)

FDIjt代表t年末中國獲得的來自j國的外商來華投資存量；Yjt代表j國或地區(qū)t年度的GDP，Sjt代表t年末j國或地區(qū)的研發(fā)資本存量。在計算相關(guān)發(fā)達國家和地區(qū)的研發(fā)資本存量時，本研究參照學界普遍采用的做法，取他們的研發(fā)資本折舊率為5%。這是符合發(fā)達國家和地區(qū)的經(jīng)濟增速較慢、資本折舊率相對較低這一實際情況的。測算結(jié)果見附錄A3。

(四)計算通過歷年進口溢出的國外研發(fā)資本存量Stim

(4)

IMjt代表中國t年度從j國或地區(qū)進口的商品流量。鑒于商品不同于投資，其溢出作用的持續(xù)效力相對較短，因而本研究中采用流量數(shù)據(jù)。Yjt和Sjt含義同前。相關(guān)測算結(jié)果見附錄A4。

(五)計算歷年中國通過技術(shù)類ODI獲得溢出的國外研發(fā)資本存量Sttodi：

(5)

TODIjt代表t年末中國對j國或地區(qū)的技術(shù)類ODI的存量，Yjt和Sjt含義同前。

中國政府于2003年開始發(fā)布《對外直接投資統(tǒng)計公報》(以下簡稱《公報》)，但早期(2003-2006年度)存在較多數(shù)據(jù)缺失，且部分數(shù)據(jù)與實際情況出入較大，或自身存在沖突，對此，參考聯(lián)合國貿(mào)發(fā)會議的數(shù)據(jù)進行了修正。此外，本研究對缺失的部分2003年至2006年間數(shù)據(jù)進行了近似估算。相關(guān)測算結(jié)果見附錄A5。

(六)計算歷年中國通過其他ODI獲得溢出的國外研發(fā)資本存量Stnodi

(6)

NODIjt表示t年末中國對j國或地區(qū)的其他類ODI的存量，Yjt和Sjt含義同前。相關(guān)測算結(jié)果見附錄A6。

四、實證分析結(jié)果：

(一)共線性檢驗

首先進行相關(guān)性檢驗，以此確定模型數(shù)據(jù)是否存在多重共線性。相關(guān)性分析結(jié)果見表1所示。

表1　相關(guān)性分析(折舊率取值為15%)

由表1中的數(shù)據(jù)可知，各解釋變量間的相關(guān)性全都達到90%以上，說明存在嚴重的多重共線性問題，如果使用普通最小二乘法可能導致嚴重的偏差。

(二) 主成分分析

能有效克服多重共線性問題的方法主要有主成分回歸法、偏最小二乘法和嶺回歸法等，其中前兩個更為有效。本研究涉及的變量較少，噪音不復雜，采用主成分分析法較為適合。

下面就將主成分回歸法引入前述模型，以消除多重共線性問題。首先，使用SPSS軟件對解釋變量進行KMO檢驗和Bartlett’s球度檢驗。相關(guān)檢驗結(jié)果如表2所示。

表2　KMO和Bartlett檢驗

由表2結(jié)果可見，KMO的檢驗值為0.830，大于標準0.6；Bartlett’s 球度檢驗的顯著性0.000<0.5，即，在5%的顯著性水平下可以拒絕原假設(shè)，因而本模型可以采用主成分分析的方法。經(jīng)對各變量數(shù)據(jù)進行主成分分析，計算出各主成分特征值及貢獻率。相關(guān)結(jié)果如表3所示。

表3　全部方差貢獻分析表

從表3來看，第一個主成分的方差貢獻率已經(jīng)達到97.418%，說明它已經(jīng)基本包含了所有變量具有的信息。這也進一步說明了本模型各變量間存在的多重共線性，而且通過主成分分析可以很好地解決這個問題。因此，本研究只選擇第一個主成分，各變量的因子載荷矩陣如表4所示。

表4　因子載荷矩陣

從上表可以看出，在主成分上，所有變量都有較高的載荷。將因子載荷除以特征根的平方根，得出主成分系數(shù)。相關(guān)結(jié)果如表5所示。

表5　主成分系數(shù)

在表5中，Z_lnSd表示標準化的lnSd。其他變量同理。由此，主成分可以表示為：

Prin=0.4517Z_lnSd+0.4359Z_lnSfdi+

0.4440Z_lnSim+0.4526Z_lnStodi+

0.4513Z_lnSnodi

(7)

將主成分與標準化的被解釋變量Z_lnTFP進行回歸，相關(guān)結(jié)果如表6所示。

表6　主成分回歸結(jié)果

主成分回歸模型的概率P=0.0001<0.05, 說明回歸結(jié)果是顯著的。變量關(guān)系如式(8)：

Z_lnTFP=0.4028Prin

=0.4028×(0.4517Z_lnSd+0.4359Z_lnSfdi+

0.4440Z_lnSim+0.4526Z_lnStodi+

0.4513Z_lnSnodi)

(8)

將標準化回歸方程結(jié)果還原便得到了最終的回歸方程，如式(9)

(9)

從以上主成分回歸結(jié)果可以看出：

1．國內(nèi)研發(fā)投入、商品進口、FDI、技術(shù)類ODI和其它ODI均對我國全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生顯著的正面影響。這與本研究的預期，與國內(nèi)一些類似研究的結(jié)論是十分一致的[20][38]。

2．FDI對我國全要素生產(chǎn)率的影響最大，顯著高于其它因素。FDI存續(xù)時間長，投資存量規(guī)模巨大，對國內(nèi)技術(shù)進步產(chǎn)生了顯著的促進。商品進口和國內(nèi)研發(fā)投入對我國全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生的影響居中，兩者中商品進口的影響略大。我國進口商品一般質(zhì)量和技術(shù)含量均領(lǐng)先于國內(nèi)產(chǎn)品，其進口產(chǎn)生了示范和競爭效應，促進了國內(nèi)的模仿和創(chuàng)新，從而推動了國內(nèi)的技術(shù)進步。而國內(nèi)研發(fā)投入則是自主創(chuàng)新能力的基礎(chǔ)，是學習模仿能力和創(chuàng)新能力的根本，其對我國全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生的影響尚未充分顯現(xiàn)，這可能與國內(nèi)創(chuàng)新主體的體制機制和結(jié)構(gòu)所導致的投資效率低下有關(guān)。

3．中國的技術(shù)類ODI和其它類型ODI都對國內(nèi)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生了顯著的正面影響，但程度均較低，而且兩者十分接近。這一點出乎預期，可能的原因有三：一是國內(nèi)相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)的偏差。在統(tǒng)計口徑上，我國官方統(tǒng)計的是中國企業(yè)申報且獲得批準的初始的ODI金額，而不是其實際ODI金額；在統(tǒng)計數(shù)據(jù)分類上，規(guī)則不統(tǒng)一，隨意性較大。例如，2005 年聯(lián)想以17.5 億美元的代價收購IBM公司的個人電腦業(yè)務，但根據(jù)2007年度國家統(tǒng)計公報上的中國對美直接投資數(shù)據(jù)，制造業(yè)存量為4.6億、信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務業(yè)存量為0.55億，科學研究和技術(shù)服務業(yè)存量為0.1億，可見有關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)可能存在較大偏差。事實上，有許多技術(shù)類ODI被歸入了零售業(yè)、服務業(yè)等非技術(shù)類ODI。這樣勢必導致對技術(shù)類ODI的反向技術(shù)溢出效應的低估。二是我國ODI存量總體偏小，其中對美國、歐盟、日本等先進國家的投資占比很低，因而技術(shù)類ODI總量很小，影響了逆向技術(shù)溢出效應的顯現(xiàn)。官建成等的實證研究也表明中國的ODI還不是技術(shù)主導型的[52]。三是，至2014年，我國ODI存量中約53%由國有企業(yè)貢獻，存在體制機制短板，與此同時，本就占比不多的民營企業(yè)又多集中于下行投資或勞動密集型的低技術(shù)行業(yè)。這也是影響逆向技術(shù)溢出效應的原因。

4．整體上看，回歸結(jié)果表明，中國針對前述九個技術(shù)先進國家和地區(qū)的上行投資，亦即技術(shù)尋求特色的ODI，對國內(nèi)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生了顯著的正面影響，但作用相對較弱。

五、結(jié)論和政策建議

(一)我國ODI同國內(nèi)研發(fā)投入、商品進口和FDI一樣，都對我國科技進步產(chǎn)生了積極的促進，但作用尚不夠突出

ODI與FDI一樣，都能夠通過示范效應、競爭效應、產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)效應和交流培訓效應等途徑獲取外方技術(shù)溢出。由于起步早、規(guī)模大，F(xiàn)DI為中國大陸帶來了包括技術(shù)、資金、管理、渠道等在內(nèi)的多種的資源，使國內(nèi)科技實力取得了長足進步，尤其是積蓄了自主研發(fā)能力。相比之下，中國ODI起步晚、規(guī)模小，并呈現(xiàn)所有制結(jié)構(gòu)不平衡、技術(shù)獲取型投資比例低的特點，雖然取得了逆向技術(shù)溢出效應，但作用仍較弱。隨著國內(nèi)經(jīng)濟和科技實力的上升，國內(nèi)外技術(shù)差距縮小，中國逐步克服技術(shù)溢出的門檻效應。在此新的發(fā)展階段，建議中國政府一方面繼續(xù)鼓勵FDI，但主要應側(cè)重于更加高端和環(huán)保的高科技型投資；另一方面積極鼓勵ODI，尤其是技術(shù)尋求型的ODI，為此類活動提供更為有利的政策支持。

(二)國內(nèi)研發(fā)投入對我國科技進步所產(chǎn)生的推動作用低于預期

國內(nèi)研發(fā)投入是積累原始創(chuàng)新、引進消化吸收再創(chuàng)新和集成創(chuàng)新等自主創(chuàng)新能力的基礎(chǔ)。有關(guān)研究表明，獲取技術(shù)溢出的關(guān)鍵在于學習和消化吸收的能力，只有當這種內(nèi)在的能力突破一定的門檻時，ODI和FDI才能獲取積極的技術(shù)溢出效應。我國研發(fā)投入占GDP的比重于2013年突破了2%，并且仍在持續(xù)上升，但其對國內(nèi)科技進步的促進作用有待進一步提升。建議政府繼續(xù)深化包括研發(fā)管理、成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化、科技投融資等在內(nèi)的體制機制改革，以大力提升國內(nèi)研發(fā)投入的績效。

(三)中國ODI中技術(shù)尋求型ODI的比重還很低

中國對前述九國(地區(qū))在三個技術(shù)類行業(yè)所開展的直接投資呈現(xiàn)長期增長的態(tài)勢，但其占ODI總存量的比重依然很低，據(jù)筆者估算應在6%以內(nèi)。此外，中國ODI的主體仍是國有企業(yè)，其在2014年末中國非金融類ODI存量中占比約53%。國企在研發(fā)效能上的短板自然會影響到對外投資的績效。上述投資結(jié)構(gòu)上的兩個問題均在一定程度上影響了逆向技術(shù)溢出效應的獲取。建議政府進一步落實對于民營企業(yè)的普惠政策，在融資、外匯、對外投資審批、行業(yè)和市場準入等方面給予他們平等待遇，同時在國有企業(yè)體制機制改革上有所突破，實現(xiàn)提質(zhì)增效，促進他們在獲取逆向技術(shù)溢出方面發(fā)揮更大的作用。

附錄

附錄A1:2004—2014年中國的全要素生產(chǎn)率(TFP)

數(shù)據(jù)來源：作者根據(jù)國家統(tǒng)計局網(wǎng)站數(shù)據(jù)計算。

附錄A2：中國歷年研發(fā)資本存量　單位：美元，2005年不變美元價格

數(shù)據(jù)來源：作者根據(jù)世界銀行網(wǎng)站的GDP數(shù)據(jù)和OECD網(wǎng)站的美國GDP平減指數(shù)測算。

附錄A3：從9國(地區(qū))FDI獲得的外方研發(fā)資本存量　單位：美元，2005年不變美元價格

數(shù)據(jù)來源：根據(jù)前述數(shù)據(jù)計算。

附錄A4：從9國(地區(qū))進口商品獲得的外方研發(fā)資本存量　單位：美元，2005年不變美元價格

數(shù)據(jù)來源：根據(jù)前述數(shù)據(jù)計算。

附錄A5：對9國(地區(qū))進行技術(shù)類ODI獲得的外方研發(fā)資本存量　單位：美元，2005年不變美元價格

數(shù)據(jù)來源：根據(jù)前述數(shù)據(jù)計算。

附錄A6：對9國(地區(qū))進行其他ODI獲得的外方研發(fā)資本存量　單位：美元，2005年不變美元價格

數(shù)據(jù)來源：根據(jù)前述數(shù)據(jù)計算。

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(本文責編：海洋)

收稿日期：2015-12-19修回日期：2016-05-27

基金項目：科技部國際合作項目(自主創(chuàng)新與擴大開放的若干關(guān)鍵問題研究)

作者簡介：陳強(1969-)，男，浙江余姚人，管理學博士，同濟大學經(jīng)濟與管理學院教授、博士生導師，研究方向：科技發(fā)展與管理。

中圖分類號：F062.4

文獻標識碼：A

文章編號：1002-9753(2016)07-0134-10

Has China’s ODI Induced Reverse Technology Spillover?

CHEN Qiang1, LIU Hai-feng1, WANG Dong-hua2, XU Chi2

(1.Schoolofeconomicsandmanagement,TongjiUniversity,Shanghai200092,China;2.SchoolofBusiness,EastChinaUniversityofScienceandTechnology,Shanghai200237，China)

Abstract：In past literature on China’s overseas direct investment, it is general macro statistical data that were usually used. Technology-sourcing overseas direct investment (ODI) was not indentified and singled out, thus might have biased the conclusion of those researches. This paper uses an expanded L-P model, and takes China’s technology-sourcing ODI as a separate variable when conducting a principal components regression analysis of the technology spillover effect. The study shows that domestic R&D, commodity import, foreign direct investment (FDI), technology-sourcing ODI and other types of ODI all brought about significant positive effect upon TFP. In terms of intensity of the effects, FDI is on the top and far beyond all other factors, domestic R&D and commodity import are in the middle level, while technology-sourcing ODI and other types of ODI are close and both in the lowest level.

Key words:overseas foreign direct investment; reverse; technology spillover; principal components analysis