王 欣

（江蘇大學(xué)財(cái)經(jīng)學(xué)院，江蘇鎮(zhèn)江212013）

對外直接投資提升了區(qū)域創(chuàng)新能力嗎？
——吸收能力視角下基于蘇、浙兩省地級市面板數(shù)據(jù)的比較研究

王 欣

（江蘇大學(xué)財(cái)經(jīng)學(xué)院，江蘇鎮(zhèn)江212013）

文章基于江蘇和浙江兩省2007-2014年地級市層面的面板數(shù)據(jù)，采用全局主成分分析測算兩省各市的區(qū)域創(chuàng)新能力，利用面板數(shù)據(jù)回歸模型測度了對外直接投資對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響。結(jié)果顯示：對于江蘇和浙江兩省而言，對外直接投資對區(qū)域創(chuàng)新能力均未產(chǎn)生直接顯著的促進(jìn)作用；當(dāng)對外直接投資與人力資本、金融發(fā)展水平、交通基礎(chǔ)設(shè)施、對外開放度等表征吸收能力的變量相結(jié)合時(shí)，對區(qū)域創(chuàng)新能力則產(chǎn)生了積極的影響。進(jìn)一步運(yùn)用Hansen面板門檻模型進(jìn)行回歸發(fā)現(xiàn)，兩省的吸收能力變量基本都存在最低作用門檻。兩省可結(jié)合各自吸收能力變量的門檻特征采取相應(yīng)對策。

對外直接投資；吸收能力；區(qū)域創(chuàng)新能力；面板門檻模型

一、引言及文獻(xiàn)綜述

江蘇和浙江對外直接投資（OFDI）水平在全國位居前列，《2014年度中國對外直接投資統(tǒng)計(jì)公報(bào)》顯示，2014年江蘇對外直接投資流量為40.6983億美元，在地方投資流量中排名第五、浙江為38.6170億美元，排名第七。江蘇對外直接投資累計(jì)存量為156.1億美元，在地方投資存量中排名第五、浙江為153.7億美元，排名第六。江蘇境外投資企業(yè)數(shù)量為2 690家，在地方境外投資企業(yè)數(shù)量中排名第三、浙江為3 320家，排名第二。根據(jù)國際投資學(xué)相關(guān)理論，對外直接投資有可能產(chǎn)生逆向技術(shù)溢出，提升母國的技術(shù)創(chuàng)新能力，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步。那么，對于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的江蘇和浙江兩省，對外直接投資是否對區(qū)域創(chuàng)新能力產(chǎn)生顯著的提升作用？這種作用是否受到吸收能力影響和制約？本文將利用江蘇和浙江地級市層面的面板數(shù)據(jù)，就這一問題展開研究。

Kogut和Chang（1991）研究發(fā)現(xiàn)日本國內(nèi)的研發(fā)投入會伴隨日本對美國和歐盟直接投資的增加而增加［1］。Bruno Van Pottelsberghe和Lichtenberg（2001）對13個(gè)工業(yè)化國家OFDI的研究［2］、Driffield和

Love（2003）對英國制造業(yè)行業(yè)的研究［3］、Pradhan和Singh（2009）對印度汽車產(chǎn)業(yè)的研究［4］、Yang等（2013）對我國臺灣制造業(yè)的研究［5］，均基本發(fā)現(xiàn)對外直接投資具有顯著的逆向技術(shù)外溢效應(yīng)。但是，對外直接投資逆向技術(shù)外溢效應(yīng)的實(shí)現(xiàn)需要一定的條件，投資國的吸收能力是重要因素。Siotis（1999）認(rèn)為投資母國的企業(yè)缺少相應(yīng)的技術(shù)吸收能力時(shí)，逆向技術(shù)外溢就不會發(fā)生［6］。Chen等（2012）也認(rèn)為逆向外溢效應(yīng)是否實(shí)現(xiàn)取決于母公司能否有效吸收海外子公司轉(zhuǎn)移回來的國外的先進(jìn)技術(shù)［7］。

國內(nèi)學(xué)者冼國明等（1998）［8］、趙偉等（2006）［9］、王英等（2008）［10］、劉宏等（2013）［11］的研究均發(fā)現(xiàn)我國對外直接投資存在較為顯著的逆向技術(shù)外溢效應(yīng)。周懷峰（2010）分析了對外直接投資對企業(yè)自主創(chuàng)新能力的影響［12］。沙文兵（2012）研究發(fā)現(xiàn)我國OFDI對自主創(chuàng)新能力的逆向外溢效應(yīng)較為顯著［13］。毛其淋等（2014）發(fā)現(xiàn)對外直接投資與企業(yè)創(chuàng)新之間存在顯著的因果效應(yīng)［14］。汪洋等（2015）研究發(fā)現(xiàn)中國企業(yè)可以通過OFDI實(shí)現(xiàn)逆向技術(shù)外溢提高自身自主創(chuàng)新能力［15］。

國內(nèi)學(xué)者也發(fā)現(xiàn)吸收能力是影響對外直接投資逆向外溢的重要因素。李梅等（2011）研究發(fā)現(xiàn)人力資本是影響對外直接投資逆向外溢主要的吸收能力因素［16］。闞大學(xué)（2010）研究發(fā)現(xiàn)人力資本制約我國東部對外直接投資逆向技術(shù)外溢，經(jīng)濟(jì)開放度和金融發(fā)展水平制約了中西部對外直接投資逆向技術(shù)外溢［17］。尹東東和張建清（2016）認(rèn)為表征吸收能力的一系列變量對于OFDI逆向技術(shù)外溢效應(yīng)的實(shí)現(xiàn)起到了積極的促進(jìn)作用［18］。

本文在現(xiàn)有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上進(jìn)行以下拓展：第一，采用多種指標(biāo)綜合衡量區(qū)域創(chuàng)新能力，并采用全局主成分分析（Global Principal Components Analysis，GPCA）將多指標(biāo)進(jìn)行綜合，作為反映區(qū)域創(chuàng)新能力的變量。第二，綜合運(yùn)用交互項(xiàng)模型和面板門檻模型測度吸收能力約束下對外直接投資對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響。第三，借鑒Barro和Lee（2000）以及Wang和Yao（2003）［19-20］的人力資本存量估算法對地級市層面的人力資本進(jìn)行估算，作為衡量吸收能力的重要變量之一。

二、理論分析和研究假設(shè)

Cohen and Levinthal（1989）在研究企業(yè)研發(fā)作用時(shí)最早提出了企業(yè)層面的“吸收能力”的概念［21］。賴明勇和包群（2003）將吸收能力劃分為基于技術(shù)能力的吸收能力、基于人力資本的吸收能力和拓展的吸收能力［22］。Tu Qiang等（2006）認(rèn)為基于不同視角的吸收能力具有不同的內(nèi)涵［23］。本文根據(jù)研究的需要，將吸收能力界定為拓展的吸收能力，并將吸收能力劃分為人力資本、金融發(fā)展水平、交通基礎(chǔ)設(shè)施、對外開放度等四個(gè)維度。以下將分析吸收能力變量在對外直接投資影響區(qū)域創(chuàng)新能力過程中的調(diào)節(jié)作用機(jī)制，并提出研究假設(shè)。

（一）人力資本

人力資本在對外直接投資對母國區(qū)域創(chuàng)新能力的影響中發(fā)揮重要的作用。一方面，母國跨國公司將通過對外直接投資獲取的東道國較為先進(jìn)的技術(shù)轉(zhuǎn)移至國內(nèi)，在國內(nèi)市場競爭中占據(jù)了有利地位。這會對同產(chǎn)業(yè)的其他公司產(chǎn)生巨大的示范作用，上下游關(guān)聯(lián)企業(yè)將對該公司的先進(jìn)技術(shù)進(jìn)行模仿、跟蹤和學(xué)習(xí)，具有較高人力資本水平的企業(yè)無疑會加快這一進(jìn)程。另一方面，這會對其他公司產(chǎn)生一定的市場競爭壓力，使其主動提高自身研發(fā)能力以保持特有的競爭優(yōu)勢。如果企業(yè)人力資本水平較高，同樣能夠快速地提高自身的研發(fā)水平。在學(xué)習(xí)模仿和競爭壓力的雙重作用下，母國企業(yè)的創(chuàng)新能力得以提升。通過產(chǎn)業(yè)間的技術(shù)擴(kuò)散，最終促進(jìn)母國整體區(qū)域創(chuàng)新能力的提升。因此本文提出假設(shè)1。

H1：人力資本在對外直接投資影響區(qū)域創(chuàng)新能力過程中發(fā)揮正向調(diào)節(jié)作用。

（二）金融發(fā)展水平

一個(gè)地區(qū)金融發(fā)展規(guī)模越大、發(fā)展水平越高，就越能為企業(yè)對外直接投資提供資金支持。同時(shí)，企業(yè)利用對外直接投資帶來的先進(jìn)技術(shù)進(jìn)行生產(chǎn)時(shí)需要購買與之相適應(yīng)的機(jī)器設(shè)備并對機(jī)器設(shè)備進(jìn)行維修和更換，需要雇傭具有一定技能的熟練工人，需要進(jìn)行生產(chǎn)流程和管理結(jié)構(gòu)的重組等。這些都需要大量的資金。較高的金融發(fā)展水平能為對外投資企業(yè)的融資提供有效的保障，也更有利于區(qū)域創(chuàng)新能力的提升。因此本文提出假設(shè)2。

H2：金融發(fā)展水平在對外直接投資影響區(qū)域創(chuàng)新能力過程中發(fā)揮正向調(diào)節(jié)作用。

（三）交通基礎(chǔ)設(shè)施

一個(gè)地區(qū)的交通基礎(chǔ)設(shè)施條件為企業(yè)開展投資活動提供了重要的連接和支撐作用。交通基礎(chǔ)設(shè)施條件越健全，企業(yè)物資的運(yùn)送就越為便捷快速，先進(jìn)技術(shù)擴(kuò)散和傳播的渠道也越為通暢，也越有利于區(qū)域創(chuàng)新能力的提升。因此本文提出假設(shè)3。

H3：交通基礎(chǔ)設(shè)施在對外直接投資影響區(qū)域創(chuàng)新能力過程中發(fā)揮正向調(diào)節(jié)作用。

（四）對外開放度

在對外開放度高、貿(mào)易和投資成本較低的環(huán)境中，本土企業(yè)更易于開展對外直接投資，也更易于將

所獲得的國外的先進(jìn)的經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)通過貿(mào)易或投資的方式轉(zhuǎn)移到母國，提升母國的技術(shù)創(chuàng)新能力。同時(shí)，國外先進(jìn)的技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)在對外開放度高的地區(qū)更易于傳播擴(kuò)散，這也有助于提升母國技術(shù)創(chuàng)新能力。因此本文提出假設(shè)4。

H4：對外開放度在對外直接投資影響區(qū)域創(chuàng)新能力過程中發(fā)揮正向調(diào)節(jié)作用。

三、模型建立和數(shù)據(jù)來源

（一）計(jì)量模型

本文首先設(shè)定基本模型如下：

其中，CREATE表示區(qū)域創(chuàng)新能力；OFDI表示對外直接投資變量，為模型的核心解釋變量；CONTROL為一系列控制變量。下標(biāo)i、t分別代表城市和年份、ui為不隨時(shí)間而變化的個(gè)體效應(yīng)，εit為隨機(jī)擾動項(xiàng)。

為了反映吸收能力的調(diào)節(jié)作用，在模型（1）的基礎(chǔ)上，加上吸收能力和對外直接投資的交互項(xiàng)，得到以下模型：

其中，ABSORB為一系列吸收能力變量。用人力資本HUM、金融發(fā)展水平FIN、交通基礎(chǔ)設(shè)施INFRA、對外開放度OPEN等變量分別代替ABSORB，模型（2）可以拓展為模型（3）-（6）。

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)吸收能力變量是否具有門檻效應(yīng)，本文根據(jù)Hansen（1999）提出的非動態(tài)面板門檻模型的思路［24］，構(gòu)建面板門檻模型如下：

在（7）式中，I（·）為指示函數(shù)，當(dāng)括號內(nèi)條件為真時(shí)，取值為1，反之則為0、λ1，λ2，…，λn為待估算的門檻值。

（二）變量選取和數(shù)據(jù)來源

由于江蘇分地級市的對外直接數(shù)據(jù)最早統(tǒng)計(jì)年份為2007年，因此本文將樣本區(qū)間設(shè)定為2007-2014年。

1.區(qū)域創(chuàng)新能力CREATE

本文選取16個(gè)指標(biāo)測算江蘇13個(gè)城市和浙江11個(gè)城市歷年的區(qū)域創(chuàng)新能力：X1為R&D經(jīng)費(fèi)投入（億元）、X2為R&D經(jīng)費(fèi)占GDP比重（%）、X3為R&D人員全時(shí)當(dāng)量（萬人年）、X4為專利發(fā)明申請量（件）、X5為專利實(shí)用新型申請量（件）、X6為專利外觀設(shè)計(jì)申請量（件）、X7為專利發(fā)明授權(quán)量（件）、X8為專利實(shí)用新型授權(quán)量（件）、X9為專利外觀設(shè)計(jì)授權(quán)量（件）、X10為教育財(cái)政支出（億元）、X11為教育財(cái)政支出占財(cái)政支出比重（%）、X12為科技財(cái)政支出（億元）、X13為科技財(cái)政支出占財(cái)政支出比重（%）、X14為高等院校數(shù)（個(gè)）、X15為公共圖書館數(shù)（個(gè)）、X16為圖書館藏書量（萬冊）。

其中，X1-X3為區(qū)域創(chuàng)新投入指標(biāo)、X4-X9為區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出指標(biāo)、X10-X16為區(qū)域創(chuàng)新支撐環(huán)境指標(biāo)。數(shù)據(jù)來源于江蘇13個(gè)地級市和浙江11個(gè)地級市2008-2015年各市的《統(tǒng)計(jì)年鑒》、江蘇省和浙江省第二次全國R&D資源清查主要數(shù)據(jù)公報(bào)、浙江省各年度市、縣（市、區(qū)）科技進(jìn)步統(tǒng)計(jì)監(jiān)測評價(jià)報(bào)告、江蘇省和浙江省知識產(chǎn)權(quán)局網(wǎng)站。對于X3缺失的數(shù)據(jù)，假設(shè)其年增長率與R&D經(jīng)費(fèi)投入年增長率相同，用R&D經(jīng)費(fèi)投入年增長率估算獲得。為了消除價(jià)格因素的影響，對上述絕對量貨幣單位數(shù)據(jù)采用以2007年為基期的GDP平減指數(shù)進(jìn)行平減。

2.對外直接投資OFDI

對外直接投資具有資本屬性，因此本文首先計(jì)算各市對外直接投資存量，折舊率設(shè)定為10%、其次將對外直接投資存量數(shù)據(jù)除以各市歷年實(shí)際GDP，以消除不同城市規(guī)模的影響。

對外直接投資數(shù)據(jù)來源于《江蘇統(tǒng)計(jì)年鑒2015》、2008-2013年《浙江商務(wù)年鑒》和各市2013-2014年《國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》。為了保持貨幣統(tǒng)計(jì)口徑一致，本文采用國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站公布的歷年人民幣對美元中間匯率將對外直接投資原始美元數(shù)據(jù)換算成人民幣（億元），并利用GDP平減指數(shù)進(jìn)行平減。

3.吸收能力ABSORB

（1）人力資本HUM。本文以Barro和Lee（2000）以及Wang和Yao（2003）的方法為基礎(chǔ)，采用人均受教育年限法測算各市的人力資本水平。計(jì)算公式為：

其中，用Pt、Jt、St、Ct分別表示每年小學(xué)、初中、高中、大專以上畢業(yè)生人數(shù)；Hit為t年人口中各級教育程度存量，i=1，2，3，4；其中1表示小學(xué)，2表示初中，3表示高中，4表示大專以上、δt為人力資本折舊率，用人口死亡率表示；假設(shè)小學(xué)、初中、高中、大專以上的教育年限分別為6、9、12、16年，則HUMt為第t年人力資本，TPt為各級受教育存量總和。

本文首先根據(jù)各市《2010年全國第六次人口普查主要數(shù)據(jù)公報(bào)》，以2010年人力資本存量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，再利用公式（8）-（12）計(jì)算各市2007-2014年人力資本，單位為年。所有基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源于各市歷年的《統(tǒng)計(jì)年鑒》。

（2）金融發(fā)展水平FIN。本文采用“戈式指標(biāo)”，即金融機(jī)構(gòu)貸款總額占GDP比重衡量金融發(fā)展水平。其中金融機(jī)構(gòu)貸款總額源于各市歷年《統(tǒng)計(jì)年鑒》和《國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》。

（3）交通基礎(chǔ)設(shè)施INFRA。采用江蘇和浙江各城市水路、公路、鐵路和航空等各種運(yùn)輸方式貨物運(yùn)輸總量表示交通基礎(chǔ)設(shè)施狀況。該數(shù)據(jù)全部來源于各市歷年的《統(tǒng)計(jì)年鑒》，單位為億噸。

（4）對外開放度OPEN。本文將對外開放度定義為進(jìn)出口占GDP比重。其中進(jìn)出口貿(mào)易額和GDP均來源于各市歷年《統(tǒng)計(jì)年鑒》，并且進(jìn)出口貿(mào)易額用匯率折算與GDP統(tǒng)一為人民幣單位。

4.控制變量CONTROL

本文將以下4個(gè)變量設(shè)定為控制變量：

（1）經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平PGDP。采用人均實(shí)際GDP表示經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。該指標(biāo)采用各市2007年為基期的實(shí)際GDP/戶籍人口數(shù)計(jì)算獲得，最終單位為萬元/人。其中各市年末戶籍人口數(shù)源于各市歷年《統(tǒng)計(jì)年鑒》和《國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》。

（2）城市化水平CITI。采用城鎮(zhèn)化率衡量城市化水平。江蘇各城市歷年城鎮(zhèn)化率數(shù)據(jù)直接從2008-2015年《江蘇統(tǒng)計(jì)年鑒》獲得、浙江各市歷年城鎮(zhèn)化率水平采用非農(nóng)業(yè)人口占總?cè)丝诒戎赜?jì)算獲得，數(shù)據(jù)全部來源于2008-2015年《浙江統(tǒng)計(jì)年鑒》。

（3）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)INDS。采用產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化指標(biāo)，即第三產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)增加值之比表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平。數(shù)據(jù)全部來源于2008-2015年各市的《統(tǒng)計(jì)年鑒》。

（4）利用外商直接投資FDI。江蘇和浙江各市利用外商直接投資數(shù)據(jù)來源于各市歷年的《統(tǒng)計(jì)年鑒》和《國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》。與對外直接投資類似，F(xiàn)DI指標(biāo)采用存量計(jì)算并除以GDP以消除經(jīng)濟(jì)規(guī)模的影響，假設(shè)折舊率為10%。

對于上述所有變量中少量缺失的數(shù)據(jù)，采用線性插值法或構(gòu)建自回歸模型估計(jì)獲得。

四、實(shí)證分析

（一）區(qū)域創(chuàng)新能力CREATE測算

采用全局主成分分析方法（GPCA）測算江蘇和浙江各市歷年的區(qū)域創(chuàng)新能力。本文將兩省2007-2014年24個(gè)城市X1-X16等16個(gè)指標(biāo)共3 072個(gè)基本數(shù)據(jù)單元合并成一個(gè)面板數(shù)據(jù)。將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后計(jì)算特征值和特征向量，得到三個(gè)特征值大于1的主成分的表達(dá)式。再以三個(gè)主成分各自特征值占三個(gè)特征值之和的比例作為三個(gè)主成分各自權(quán)重進(jìn)行加權(quán)求和，最終得到區(qū)域創(chuàng)新能力的表達(dá)式。表1列出了江蘇和浙江各城市歷年區(qū)域創(chuàng)新能力測算結(jié)果的均值水平。從表1可以看出，江蘇和浙江歷年的區(qū)域創(chuàng)新能力均呈現(xiàn)出穩(wěn)定的上升趨勢。與浙江相比，江蘇區(qū)域創(chuàng)新能力上升速度更快，并且近年來區(qū)域創(chuàng)新能力均要高于浙江。

表1 江蘇和浙江區(qū)域創(chuàng)新能力歷年均值

（二）回歸結(jié)果分析

首先根據(jù)模型（1）和模型（3）-（6）進(jìn)行面板數(shù)據(jù)回歸。本文通過F檢驗(yàn)確定模型采用混合效應(yīng)（OLS）或固定效應(yīng)（FE），通過LM χ2檢驗(yàn)確定模型采用混合效應(yīng)（OLS）或隨機(jī)效應(yīng)（FE），通過Hausman檢驗(yàn)確定模型采用固定效應(yīng)（FE）或隨機(jī)效應(yīng)（RE）。為了避免模型的內(nèi)生性問題，以lnOFDI的一階和二階滯后變量為工具變量，利用Hausman檢驗(yàn)或Davidson-MacKinn檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠窬哂袃?nèi)生性，決定是否采用隨機(jī)效應(yīng)工具變量（REIV）或固定效應(yīng)工具變量（FEIV）。模型選擇檢驗(yàn)結(jié)果見表2所列。

表2 模型選擇檢驗(yàn)結(jié)果

續(xù)表2

從表2結(jié)果可以看出，對江蘇而言，模型（1）和模型（5）采用隨機(jī)效應(yīng)工具變量（REIV），模型（3）、（4）、（6）均采用隨機(jī)效應(yīng)（RE）、對浙江而言，模型（1）采用隨機(jī)效應(yīng)工具變量（REIV），模型（3）和（4）采用固定效應(yīng)（FE），模型（5）和（6）采用隨機(jī)效應(yīng)（RE）。

根據(jù)表2結(jié)果，分別對兩省的模型進(jìn)行回歸檢驗(yàn)，結(jié)果見表3所列。

表3 基準(zhǔn)模型和交互項(xiàng)模型回歸結(jié)果

在不包含吸收能力變量的基準(zhǔn)模型（1）中，兩省的OFDI變量均沒有通過顯著性檢驗(yàn)。這意味著兩省的對外直接投資對于各自區(qū)域創(chuàng)新能力均沒有顯著的影響，或許也表明對外直接投資對區(qū)域創(chuàng)新能力產(chǎn)生積極的影響需要結(jié)合一定的吸收能力。模型（3）-（6）為包含了吸收能力變量的模型。對于江蘇而言，雖然基礎(chǔ)設(shè)施INFRA與OFDI交叉項(xiàng)、對外開放度OPEN與OFDI交互項(xiàng)沒有通過顯著性檢驗(yàn)，但人力資本HUM與OFDI交互項(xiàng)、金融發(fā)展水平FIN與OFDI交互項(xiàng)均通過了顯著性檢驗(yàn)。對于浙江而言，四個(gè)連乘交互項(xiàng)均通過了顯著性檢驗(yàn)。因此，就檢驗(yàn)結(jié)果來看，基本證實(shí)了H1-H4這四個(gè)假設(shè)，即吸收能力在對外直接投資影響區(qū)域創(chuàng)新能力過程中發(fā)揮正向調(diào)節(jié)作用。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平INDS在絕大多數(shù)模型中均為正向顯著，表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化的確有利于區(qū)域創(chuàng)新能力的提高，這一結(jié)果符合理論預(yù)期。城市化水平CITI在江蘇的樣本中多數(shù)為負(fù)向顯著，在浙江的樣本中均沒有通過顯著性檢驗(yàn)。一般而言，城市化有利于促進(jìn)勞動分工、專業(yè)化的形成，有利于加速技術(shù)的傳播與擴(kuò)散，提高區(qū)域創(chuàng)新能力。出現(xiàn)上述結(jié)果，可能的原因在于江蘇和浙江雖然城市化水平相對較高，但更多的是體現(xiàn)為土地的城市化，作為核心要素的人的城市化推進(jìn)速度相對緩慢，導(dǎo)致了城市化質(zhì)量的提升尚不足以提升區(qū)域創(chuàng)新能力。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平PGDP在多數(shù)的模型中都為正向顯著，表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的確對區(qū)域創(chuàng)新能力存在積極影響，這也與理論預(yù)期一致。吸收外商直接投資FDI在多數(shù)的模型

中沒有通過顯著性檢驗(yàn)，表明FDI對區(qū)域創(chuàng)新能力沒有顯著的影響?？赡艿脑蛟谟贔DI與對外直接投資類似，對區(qū)域創(chuàng)新能力發(fā)揮積極的促進(jìn)作用也需要與吸收能力相結(jié)合。

為了進(jìn)一步驗(yàn)證吸收能力變量是否具有門檻特征，利用面板門檻模型對兩省的數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步檢驗(yàn)。首先，根據(jù)Hansen面板門檻模型，依次估計(jì)不同吸收能力門檻變量對應(yīng)的單一門檻、雙重門檻和三重門檻模型，并采用“格點(diǎn)搜索法”（Grid Search）搜尋使得上述模型的殘差平方和最小的門檻估計(jì)值。然后采用“自抽法”（Bootstrap）反復(fù)抽樣500次，檢驗(yàn)結(jié)果見表4所列。

根據(jù)表4的結(jié)果，江蘇的吸收能力變量HUM、FIN、INFRA和OPEN分別采用三重、雙重、雙重和三重門檻模型，浙江的吸收能力變量HUM、FIN、INFRA和OPEN分別采用雙重、三重、雙重和三重門檻模型。

表4 門檻效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

在確定了不同門檻變量采用的門檻類型后，可計(jì)算獲得不同門檻值估計(jì)結(jié)果和置信區(qū)間，結(jié)果見表5所列。

表5 門檻值估計(jì)結(jié)果

對兩省各門檻變量進(jìn)行面板門檻回歸，結(jié)果見表6所列。

表6 面板門檻回歸結(jié)果

上述所有模型的組內(nèi)R2在0.77～0.92之間，表明模型的整體擬合度較好。在人力資本HUM作為門檻變量的回歸模型中，當(dāng)江蘇的HUM低于第一個(gè)門檻值λ1（9.617）時(shí)，OFDI前系數(shù)不顯著、當(dāng)HUM高于λ1時(shí)，OFDI前系數(shù)為正，并且在1%水平上通過顯著性檢驗(yàn)，表明OFDI對區(qū)域創(chuàng)新能力產(chǎn)生了積極的促進(jìn)作用。當(dāng)浙江的HUM低于第一個(gè)門檻值λ1（9.363）和第二個(gè)門檻值λ2（9.787）時(shí)，OFDI前系數(shù)不顯著或?yàn)樨?fù)向顯著、當(dāng)HUM高于λ2時(shí)，OFDI前系數(shù)為正向顯著。因此，對于江蘇和浙江而言，人力資本HUM都存在最低作用門檻。

在金融發(fā)展水平FIN作為門檻變量的回歸模型中，當(dāng)江蘇的FIN低于第一個(gè)門檻值λ1（0.773）時(shí)，OFDI前系數(shù)不顯著、當(dāng)FIN高于λ1時(shí)，OFDI前系數(shù)正向顯著。當(dāng)浙江的FIN低于第一個(gè)門檻值λ1（0.973）和第二個(gè)門檻值λ2（1.109）時(shí)，OFDI前系數(shù)雖然為正，但并沒有通過顯著性檢驗(yàn)、當(dāng)FIN高于第二個(gè)門檻值時(shí)，OFDI前系數(shù)為正，并在10%水平上顯著、當(dāng)FIN高于第三個(gè)門檻值（1.264）時(shí)，OFDI前系數(shù)進(jìn)一步擴(kuò)大，并在1%水平上顯著。因此，對于江蘇和浙江而言，金融發(fā)展水平FIN也都存在最低作用門檻。

在交通基礎(chǔ)設(shè)施INFRA作為門檻變量的回歸模型中，當(dāng)江蘇的INFRA低于第一個(gè)門檻值λ1（1.129）時(shí)，OFDI前系數(shù)沒有通過顯著性檢驗(yàn)、當(dāng)INFRA高于第一個(gè)門檻值λ1時(shí)，OFDI前系數(shù)顯著為正。當(dāng)浙江的INFRA低于第一個(gè)門檻值λ1（1.786）和第二個(gè)門檻值λ2（2.233）時(shí)，OFDI前系數(shù)沒有通過顯著性檢驗(yàn)、當(dāng)INFRA高于第二個(gè)門檻值λ2，OFDI前系數(shù)在1%水平上正向顯著。因此，對于江蘇和浙江而言，交通基礎(chǔ)設(shè)施INFRA同樣存在最低作用門檻。

在對外開放度OPEN作為門檻變量的回歸模型中，當(dāng)江蘇的OPEN低于第一個(gè)門檻值λ1（0.239）和第二個(gè)門檻值λ2（0.601）時(shí)，OFDI前系數(shù)不顯著、當(dāng)OPEN高于第二個(gè)門檻值時(shí)，OFDI前系數(shù)正向顯著。浙江OPEN在三個(gè)門檻值下，OFDI前系數(shù)均在1%水平上正向顯著，并且隨著門檻值的提高，OFDI前系數(shù)值逐步增加，表明對外直接投資對區(qū)域創(chuàng)新能力的積極影響逐步提高。對于江蘇而言，對外開放度存在最低作用門檻、對于浙江而言，對外開放度的最低作用門檻不存在。

綜合以上分析可以看出，絕大多數(shù)吸收能力變量都存在門檻效應(yīng)。當(dāng)吸收能力變量低于某一個(gè)特定的門檻值，對外直接投資對區(qū)域創(chuàng)新能力沒有顯著的促進(jìn)作用、當(dāng)吸收能力變量高于某一個(gè)特定的門檻值，對外直接投資則顯著地提升了區(qū)域創(chuàng)新能力。

為了進(jìn)一步比較江蘇和浙江兩省吸收能力變量門檻效應(yīng)的差異，將兩省超過吸收能力變量最低門檻值樣本在各自的總樣本中所占的比例進(jìn)行比較，結(jié)果見表7所列。

表7 兩省跨越吸收能力變量最低門檻的樣本所占比例%

從表7可以看出，對于人力資本HUM，江蘇有37.5%的樣本超過最低門檻值，浙江為9.09%、對于金融發(fā)展水平FIN，江蘇有43.27%的樣本超過最低門檻值，浙江為73.86%、對于交通基礎(chǔ)設(shè)施INFRA，江蘇有62.5%的樣本超過最低門檻值，浙江為19.32%、對于開放度水平OPEN，江蘇有16.35%的樣本超過最低門檻，而浙江為100%。江蘇在人力資本和交通基礎(chǔ)設(shè)施方面超過最低門檻的比例優(yōu)于浙江，浙江在金融發(fā)展水平和對外開放度方面超過最低門檻的比例優(yōu)于江蘇。

對于控制變量，模型結(jié)果與交互項(xiàng)模型結(jié)果基本類似。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平INDS前系數(shù)均為正，并有4個(gè)模型中系數(shù)在1%水平上顯著。城市化水平CITI在所有的模型中均為負(fù)向顯著或不顯著。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平PGDP在絕大多數(shù)模型中系數(shù)均為正，并且在6個(gè)模型中系數(shù)通過了顯著性檢驗(yàn)。吸收外商直接投資FDI僅在1個(gè)模型中為正向顯著，其余的模型均未通過顯著性檢驗(yàn)。

五、主要結(jié)論和建議

本文基于2007-2014年江蘇13個(gè)城市和浙江11個(gè)城市的面板數(shù)據(jù)，采用面板數(shù)據(jù)回歸模型測度了吸收能力約束下對外直接投資對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響。主要結(jié)論如下：第一，對于江蘇和浙江兩省而言，對外直接投資均沒有對各自的區(qū)域創(chuàng)新能力直接產(chǎn)生明顯的促進(jìn)作用、當(dāng)對外直接投資與吸收能力相結(jié)合時(shí)，能顯著地提升區(qū)域創(chuàng)新能力。第二，對于江蘇和浙江兩省而言，絕大多數(shù)吸收能力變量均存在門檻效應(yīng)。第三，對比兩省面板門檻模型結(jié)果檢驗(yàn)結(jié)果，江蘇在人力資本和交通基礎(chǔ)設(shè)施方面超過最低門檻的比例優(yōu)于浙江，浙江在金融發(fā)展水平和對外開放度方面超過最低門檻的比例優(yōu)于江蘇。

根據(jù)上述分析結(jié)果，提出以下對策建議：江蘇可考慮進(jìn)一步完善金融市場，提高金融市場效率，加強(qiáng)對金融市場和資本市場的管理，降低企業(yè)的融資成本，保證對外投資企業(yè)運(yùn)用國外吸收的先進(jìn)技術(shù)經(jīng)驗(yàn)在省內(nèi)開展投資生產(chǎn)時(shí)能便捷快速地獲得資金支持。此外，江蘇還應(yīng)進(jìn)一步加大對外開放力度，提高

對外開放質(zhì)量，吸引技術(shù)密集型外資企業(yè)投資，鼓勵(lì)省內(nèi)企業(yè)到技術(shù)含量高的國外區(qū)域投資，增加高技術(shù)產(chǎn)品進(jìn)口。對浙江而言，應(yīng)進(jìn)一步加大教育投入，提高人力資本的投資回報(bào)率，吸引跨國公司的技術(shù)、管理人才回流，不斷提高人力資本水平。同時(shí)，浙江應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，縮小不同區(qū)域內(nèi)交通基礎(chǔ)設(shè)施的差距，降低貨物流通成本，使得物質(zhì)運(yùn)送更為便捷，技術(shù)擴(kuò)散渠道更為通暢。兩省除了采取上述措施以外，還可考慮采取有效措施提高城市化質(zhì)量，推進(jìn)以人為核心的城市化，加快城市功能現(xiàn)代化，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會生活文明化，不斷提高城市化水平對區(qū)域創(chuàng)新能力的積極影響。

［1］Kogut B，Chang S J.Technological capabilities and Japanese foreign direct investment in the United states［J］.Review of Economics and Statistics，1991，73（3）：401-413.

［2］Bruno Van Pottelsberghe La Potterie，F(xiàn)rank Lichtenberg. Does foreign direct investment transfer technology across borders?［J］.The Review of Economics and Statistics，MIT Press，2001，83（3）：490-497.

［3］Driffield N，Love J H.Foreign direct investment，technology sourcing and reverse spillovers［J］.Manchester School，2003，71（6）：659-672.

［4］Pradhan J，Singh N.Outward FDI and knowledge flows：A Study of the Indian Automotive Sector［J］.International Journal of Institutions and Economics，2009，1（1）：156-187.

［5］Yang S，Chen K，Huang，T.Outward foreign direct investment and technical efficiency：evidence from Taiwan's manufacturing firms［J］.Journal of Asian Economics，2013，27：7-17.

［6］Georges Siotis.Foreign direct investment strategies and firms'capabilities［J］.Journal of Economics＆Management Strategy，1999，8（2）：251-270.

［7］Chen V Z，Li J，Shapiro D M.International reverse spillover effects on parent firms：evidences from emerging-market MNEs in developed markets［J］.European Management Journal，2012，30（3）：204-218.

［8］冼國明，楊銳.技術(shù)積累、競爭策略與發(fā)展中國家對外直接投資［J］.經(jīng)濟(jì)研究，1998（11）：65-71.

［9］趙偉，古廣東，何元慶.外向FDI與中國技術(shù)進(jìn)步：機(jī)理分析與嘗試性實(shí)證［J］.管理世界，2006（7）：1-16.

［10］王英，劉思峰.中國OFDI反向技術(shù)溢出效應(yīng)的實(shí)證分析［J］.科學(xué)學(xué)研究，2008（2）：294-298.

［11］劉宏，秦蕾.中國OFDI逆向技術(shù)溢出效應(yīng)對國內(nèi)技術(shù)進(jìn)步影響的實(shí)證研究［J］.中國科技論壇，2013（5）：143-148.

［12］周懷峰，曾曉花.OFDI怎樣影響企業(yè)自主創(chuàng)新能力？——以海爾集團(tuán)為例［J］.科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理，2010（11）：61-65.

［13］沙文兵.對外直接投資、逆向技術(shù)溢出與國內(nèi)創(chuàng)新能力——基于中國省際面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究［J］.世界經(jīng)濟(jì)研究，2012（3）：69-74.

［14］毛其淋，許家云.中國企業(yè)對外直接投資是否促進(jìn)了企業(yè)創(chuàng)新［J］.世界經(jīng)濟(jì)，2014（8）：98-125.

［15］汪洋，嚴(yán)軍，馬春光.中國企業(yè)對外直接投資與區(qū)域自主創(chuàng)新能力［J］.經(jīng)濟(jì)與管理研究，2015（10）：122-129.

［16］李梅.人力資本、研發(fā)投入與對外直接投資的逆向技術(shù)溢出［J］.世界經(jīng)濟(jì)研究，2010（10）：69-75.

［17］闞大學(xué).對外直接投資的反向技術(shù)溢出效應(yīng)——基于吸收能力的實(shí)證研究［J］.商業(yè)經(jīng)濟(jì)與管理，2010（6）：53-58.

［18］尹東東，張建清.我國對外直接投資逆向技術(shù)溢出效應(yīng)研究——基于吸收能力視角的實(shí)證分析［J］.國際貿(mào)易問題，2016（1）：109-120.

［19］Barro R J，Lee J W.International data on educational attainment：updates and implications［R］.CID Working Paper，No.42，2000.

［20］Yan Wang，Yudong Yao.Sources of China's economic growth，1952-1999：incorporating human capital accumulation［J］.China Economic Review，2003，14（1）：32-52.

［21］Cohen W M，Levinthal D A.Absorptive Capability：A New Perspective on leaming and innovation［J］.Administrative Seience Quarterly，1990，35（1）：128-152.

［22］賴明勇，包群.關(guān)于技術(shù)外溢與吸收能力的研究綜述——外商直接投資理論研究新進(jìn)展［J］.經(jīng)濟(jì)學(xué)動態(tài)，2003（8）：75-79.

［23］Tu Qiang，Mark A V，Ragu-Nathan T S，et al.Absorptive capacity：Enhancing the Assimilation of Time-based Manufacturing Practices［J］.Journal of Operations Management，2006，24（5）：692-710.

［24］Hansen B E.Threshold effects in non-dynamic panels：estimation，testing and inference［J］.Journal of Econometrics，1999，93（2）：345-368.

［責(zé)任編輯：余志虎］

Does Outward Foreign Direct Investment Promote Regional Innovation Capacity？—A Comparative Study Based on the Panel Data of Cities at Prefecture-level in Jiangsu and Zhejiang Province from the Perspective of Absorptive Capacity

WANG Xin
（School of Finance and Economics，Jiangsu University，Zhenjiang 212013，China）

Based on the cities data in Jiangsu and Zhejiang province from 2007 to 2014，this paper computes the regional innovation capacity in the two provinces with global principal components analysis method，then estimates the impact of OFDI on regional innovation capability with panel data model.The results show that，for the two provinces，OFDI directly has no significant impact on regional innovation capability，but if OFDI is combined with absorptive capacity variables such as human capital，financial development level，transport infrastructure and openness，it has a significant impact on regional innovation capability.Meanwhile，it is found that most of the absorptive capacity variables have the minimum threshold by using panel threshold model proposed by Hansen.Some effective measures can be taken in the two provinces correspondingly according to the threshold features of absorptive capacity variables.

OFDI；absorptive capacity；regional innovation capacity；panel threshold model

F127；F125

A

1007-5097（2016）09-0026-08

2016-04-08

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（71271103）；江蘇省社會科學(xué)基金項(xiàng)目（14GLD003）；江蘇高校哲學(xué)社會科學(xué)基金項(xiàng)目（2014SJB808）；2013年度江蘇政府留學(xué)獎(jiǎng)學(xué)金項(xiàng)目

王欣（1978-），男，江蘇鎮(zhèn)江人，副教授，管理學(xué)博士，研究方向：國際貿(mào)易與國際投資。

10.3969/j.issn.1007-5097.2016.09.004