吳士健，張翼彤，劉新民

（山東科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，山東青島266590）

FDI技術(shù)溢出對(duì)我國(guó)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響研究

吳士健，張翼彤，劉新民

（山東科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，山東青島266590）

基于我國(guó)制造業(yè)1995～2014年間的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用DEA－Malmquist指數(shù)方法，考察全要素生產(chǎn)率的變動(dòng)情況和發(fā)展趨勢(shì)，探究FDI技術(shù)溢出對(duì)制造業(yè)TFP的影響作用，并給出了相應(yīng)的政策建議。研究發(fā)現(xiàn)：我國(guó)制造業(yè)整體TFP指數(shù)呈現(xiàn)較為明顯的周期波動(dòng)性，TFP的增長(zhǎng)主要來(lái)源于技術(shù)效率的改進(jìn)，特別是企業(yè)規(guī)模效率的改進(jìn)，技術(shù)進(jìn)步率在大部分年份都是下降的，導(dǎo)致TFP呈下降趨勢(shì)；格蘭杰檢驗(yàn)和面板數(shù)據(jù)回歸分析發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)DI的行業(yè)間技術(shù)溢出效應(yīng)顯著，而行業(yè)內(nèi)溢出效應(yīng)不顯著；FDI前向技術(shù)溢出每增加一個(gè)單位，TFP增加0.09個(gè)單位；后向技術(shù)溢出每增加1個(gè)單位，TFP相應(yīng)增加0.21個(gè)單位。

制造業(yè)；FDI；技術(shù)溢出；全要素生產(chǎn)率；面板數(shù)據(jù)

一、引言與文獻(xiàn)回顧

長(zhǎng)期以來(lái)，為解決資金不足和技術(shù)落后問(wèn)題，我國(guó)采取了積極引進(jìn)外資的發(fā)展戰(zhàn)略，并取得了明顯成效。自1992年起，我國(guó)成為吸引FDI最多的發(fā)展中國(guó)家；2014年，又超越美國(guó)成為世界上FDI流入最多的國(guó)家。FDI的大規(guī)模使用不僅有助于增加資本投入，而且也是國(guó)際技術(shù)和知識(shí)轉(zhuǎn)移的通道，對(duì)提升技術(shù)水平和管理水平有重要影響。MacDougall（1960）較早提出了技術(shù)溢出理論，把技術(shù)溢出效應(yīng)視為伴隨FDI的一個(gè)重要現(xiàn)象［1］，引起了普遍關(guān)注。Caves（1974）、Kokko（1994）、Kinoshita（2001）等概括了FDI技術(shù)溢出的發(fā)生機(jī)制［2－3］，指出FDI主要通過(guò)示范效應(yīng)、關(guān)聯(lián)效應(yīng)、人員培訓(xùn)效應(yīng)和競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)對(duì)東道國(guó)的技術(shù)狀況產(chǎn)生影響。FDI的技術(shù)溢出渠道可以分為行業(yè)內(nèi)技術(shù)溢出（Intra－industry technology spillovers）和行業(yè)間技術(shù)溢出（Inter－industry technology spillovers）兩種。前者是通過(guò)示范效應(yīng)、競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)及人員培訓(xùn)效應(yīng)對(duì)同行業(yè)企業(yè)技術(shù)進(jìn)步和生產(chǎn)效率的影響；后者是通過(guò)關(guān)聯(lián)效應(yīng)對(duì)上下游企業(yè)的技術(shù)水平的影響，又可分為前向溢出效應(yīng)和后向技術(shù)溢出效應(yīng)。

在實(shí)證研究方面，Globerman（1979）、Blomstrom和Persson（1983）分別利用加拿大和墨西哥的行業(yè)橫截面數(shù)據(jù)，驗(yàn)證了FDI行業(yè)內(nèi)正向溢出效應(yīng)的存在［4－5］；Suyanto和Salim（2013）、L.S.Du（2014）、S.K.Malic（2015）等基于印尼、中國(guó)和印度等國(guó)家企業(yè)層面的數(shù)據(jù)也得到了類似的結(jié)論［6－8］。然而，也有學(xué)者指出，東道國(guó)技術(shù)學(xué)習(xí)的滯后性、跨國(guó)公司對(duì)商業(yè)機(jī)密的保護(hù)以及技術(shù)水平的差距等，導(dǎo)致發(fā)展中國(guó)家FDI的行業(yè)內(nèi)技術(shù)溢出效應(yīng)不顯著（Gorg和Greenaway，2004）［9］，溢出效應(yīng)更可能發(fā)生在行業(yè)間而不是行業(yè)內(nèi)（Javorcik，2004）［10］。Blalock（2001）首次給出了行業(yè)內(nèi)和行業(yè)間技術(shù)溢出的計(jì)算方法，并驗(yàn)證了FDI對(duì)印度尼西亞存在著正的后向溢出效應(yīng)；之后，有關(guān)葡萄牙（Crespo et al.，2010）、越南（Le和Pomfret，2011）、印度尼西亞（Suyanto和Salim，2013）以及中國(guó)（Du et al.，2012）的實(shí)證研究都表明，F(xiàn)DI的行業(yè)間溢出效應(yīng)要顯著強(qiáng)于行業(yè)內(nèi)溢出效應(yīng)［11－12］。

制造業(yè)是我國(guó)的基礎(chǔ)和支柱產(chǎn)業(yè)，也是吸引外資較多的產(chǎn)業(yè)。學(xué)者們圍繞我國(guó)制造業(yè)FDI的技術(shù)溢出狀況進(jìn)行了實(shí)證研究，并得出了不同的結(jié)論。姜瑾、朱桂龍（2007）認(rèn)為FDI產(chǎn)生了顯著的行業(yè)內(nèi)溢出和前向溢出，但后向溢出為負(fù)［13］；邱斌、楊帥等（2008）發(fā)現(xiàn)FDI對(duì)制造業(yè)產(chǎn)生了正的技術(shù)溢出效應(yīng)，且后向溢出效應(yīng)是技術(shù)溢出最主要的渠道［14］；王濱（2010）檢驗(yàn)了FDI對(duì)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，發(fā)現(xiàn)FDI的行業(yè)內(nèi)和行業(yè)間溢出效應(yīng)都比較顯著，前向和后向溢出效應(yīng)對(duì)技術(shù)進(jìn)步有正向影響，而行業(yè)內(nèi)溢出效應(yīng)對(duì)技術(shù)進(jìn)步影響不顯著［15］；張明龍（2015）通過(guò)分析我國(guó)2006～2012年30個(gè)省份的全要素生產(chǎn)率，認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步是效率提升的主要原因［16］，而王惠（2016）構(gòu)建了江蘇省制造業(yè)的面板數(shù)據(jù)模型，得出TFP的增長(zhǎng)主要源于技術(shù)效率貢獻(xiàn)，技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)相對(duì)較?。?7］。蔣樟生（2017）對(duì)2005～2014年26個(gè)制造業(yè)行業(yè)進(jìn)行研究，得出后向溢出效應(yīng)能夠顯著促進(jìn)內(nèi)資制造業(yè)TFP和技術(shù)效率的提升，而前向關(guān)聯(lián)效應(yīng)則對(duì)其有微弱的抑制作用［18］。可以看出，與國(guó)外研究不同的是，國(guó)內(nèi)學(xué)者普遍認(rèn)為FDI對(duì)我國(guó)制造業(yè)存在著顯著的行業(yè)內(nèi)和行業(yè)間溢出效應(yīng)，但前向和后向溢出效應(yīng)的影響不同。

伴隨著新工業(yè)革命的興起，各大國(guó)都把發(fā)展現(xiàn)代制造業(yè)作為國(guó)家戰(zhàn)略的重要內(nèi)容，努力推動(dòng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。如美國(guó)政府大張旗鼓地實(shí)施了“再工業(yè)化”和“制造業(yè)回歸”戰(zhàn)略，德國(guó)出臺(tái)了工業(yè)4.0戰(zhàn)略，法國(guó)提出了“新工業(yè)法國(guó)”計(jì)劃，我國(guó)政府也制定了《中國(guó)制造2025》，力爭(zhēng)實(shí)現(xiàn)從“中國(guó)制造”向“中國(guó)創(chuàng)造”的轉(zhuǎn)變。制造業(yè)的激烈競(jìng)爭(zhēng)可能會(huì)帶來(lái)發(fā)達(dá)國(guó)家資本和技術(shù)的“逆轉(zhuǎn)移”，影響我國(guó)制造業(yè)的外資流入和技術(shù)引進(jìn)。如根據(jù)中國(guó)商務(wù)部《中國(guó)外資統(tǒng)計(jì)》資料，2008年以來(lái)，我國(guó)制造業(yè)吸引外資項(xiàng)目數(shù)和實(shí)際金額都呈明顯下降趨勢(shì)，而發(fā)達(dá)國(guó)家的技術(shù)輸出控制卻不斷強(qiáng)化?；诖?，本文在對(duì)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行分解的基礎(chǔ)上，通過(guò)構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型，實(shí)證檢驗(yàn)FDI的技術(shù)溢出效應(yīng)及對(duì)我國(guó)制造業(yè)TFP的影響，為新常態(tài)下制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)和FDI政策的制定提供依據(jù)。

二、研究方法與數(shù)據(jù)處理

（一）研究方法

考慮到FDI的技術(shù)溢出效應(yīng)是全要素變化的，不僅包含技術(shù)變化，也包含生產(chǎn)效率的變化，因此選用DEA－Malmquist指數(shù)方法計(jì)算中國(guó)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率。F?re等（1992）學(xué)者最早將Malmquist指數(shù)的計(jì)算引入數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法，在不必假定生產(chǎn)函數(shù)模型的前提下，將指數(shù)分解為技術(shù)效率變化（Technical Efficiency Change，EC）和生產(chǎn)技術(shù)的變化（Technological Change，TC），減少了因?yàn)轭A(yù)先假定模型所造成的誤差。

使用E參考集表示DEA模型得出的效率值，上標(biāo)t表示參考集為t時(shí)期的DMU，在Malmquist指數(shù)中，兩個(gè)時(shí)期的技術(shù)效率變化為：

技術(shù)變化則表示為：

由于MI＝EC×TC

進(jìn)而得到：

（二）數(shù)據(jù)來(lái)源與指標(biāo)選取

本研究數(shù)據(jù)主要來(lái)源于1996～2014年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，由于期間國(guó)家統(tǒng)計(jì)局對(duì)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方式進(jìn)行了調(diào)整，為保證統(tǒng)計(jì)口徑的一致性，使用《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)作相應(yīng)補(bǔ)充。同時(shí)，按照《國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類》國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)（GB／T 4754—2011）的規(guī)定，我國(guó)制造業(yè)細(xì)分為31個(gè)行業(yè)，但由于2003年之前的統(tǒng)計(jì)年鑒沒有工藝品及其他制造業(yè)、廢棄資源綜合利用業(yè)和金屬制品、機(jī)械和設(shè)備修理業(yè)這三個(gè)行業(yè)，故將其舍棄，選取制造業(yè)中的28個(gè)行業(yè)進(jìn)行研究。同時(shí)根據(jù)《2012年中國(guó)42部門投入產(chǎn)出表》對(duì)部分行業(yè)進(jìn)行合并分類，最終得到15個(gè)制造業(yè)行業(yè)作為本研究的對(duì)象。

在指標(biāo)選取方面，學(xué)者們通常采用“工業(yè)增加值”作為經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出指標(biāo)，但此指標(biāo)會(huì)改變?nèi)厣a(chǎn)率的指標(biāo)功能（楊廷干，1994）［19］，而工業(yè)總產(chǎn)值則能更好地反映規(guī)模節(jié)約和資源配置效率的經(jīng)濟(jì)功能（王欣，2010）［20］，因此選用經(jīng)工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)平減后的制造業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值用作本研究的產(chǎn)出指標(biāo)。將資本投入和勞動(dòng)投入作為投入變量，其中資本投入數(shù)據(jù)用經(jīng)固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)平減后的制造業(yè)每年固定資產(chǎn)總額來(lái)衡量；勞動(dòng)投入數(shù)據(jù)用行業(yè)就業(yè)人員年初、年末平均值來(lái)衡量。根據(jù)研究需要，所有數(shù)據(jù)均以1995年為基期進(jìn)行平減。

FDI的技術(shù)溢出效應(yīng)包括行業(yè)內(nèi)技術(shù)溢出效應(yīng)和行業(yè)間技術(shù)溢出效應(yīng)。本研究選用制造業(yè)三資企業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值與制造業(yè)全行業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值之間的比值反映FDI的行業(yè)內(nèi)技術(shù)溢出效應(yīng)；行業(yè)間技術(shù)溢出效應(yīng)包括前向溢出效應(yīng)和后向溢出效應(yīng)。首先參照2012年我國(guó)139個(gè)部門投入產(chǎn)出直接消耗系數(shù)表對(duì)制造業(yè)主要上下游企業(yè)進(jìn)行篩選，用制造業(yè)上下游產(chǎn)業(yè)直耗系數(shù)和上下游產(chǎn)業(yè)對(duì)外開放度兩個(gè)指標(biāo)來(lái)反映FDI的前向和后向溢出效應(yīng)。行業(yè)間技術(shù)溢出總效應(yīng)等于各行業(yè)技術(shù)溢出效應(yīng)的加總，具體公式為：

其中FS代表前向溢出效應(yīng)，BS代表后向溢出效應(yīng)，αmi和αki代表投入產(chǎn)出直耗系數(shù)，和代表制造業(yè)上、下游行業(yè)三資企業(yè)總資產(chǎn)，Ym和Yk代表制造業(yè)上、下游企業(yè)總資產(chǎn)。

三、制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的測(cè)算

（一）制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的行業(yè)分析

在動(dòng)態(tài)生產(chǎn)前沿面下，選取1995～2014年間制造業(yè)15個(gè)行業(yè)的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，應(yīng)用Deap2.1軟件測(cè)算TFP指數(shù)，具體如表1所示（為節(jié)約篇幅，表1僅列示了偶數(shù)年份的TFP指數(shù)）。

由表1可以看出，制造業(yè)15個(gè)行業(yè)的全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)較大的波動(dòng)性，且波動(dòng)趨勢(shì)大體一致，在1995～2000年、2005～2006年以及2010～2011年三個(gè)時(shí)間段內(nèi)TFP指數(shù)大于1，2001～2004年、2007～2009年以及2012～2014年年份則出現(xiàn)下降態(tài)勢(shì)，TFP指數(shù)小于1。對(duì)中國(guó)制造業(yè)TFP指數(shù)的變化，雖然不同研究者基于不同的數(shù)據(jù)資料、采用不同的研究方法，得出的研究結(jié)論往往不具有可比性，但本研究得到的TFP指數(shù)變動(dòng)趨勢(shì)與主流研究基本相同（李勝文，2008；路世昌，2012；楊汝岱，2015）［21～23］，并與中國(guó)總體經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的變動(dòng)大體一致。20世紀(jì)90年代以來(lái)，我國(guó)逐步確立了社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制，改革開放逐漸深化，企業(yè)活力進(jìn)一步增強(qiáng)，作為工業(yè)經(jīng)濟(jì)主體的制造企業(yè)迎來(lái)了快速增長(zhǎng)時(shí)期，不僅行業(yè)規(guī)?？焖贁U(kuò)張，質(zhì)量效益也穩(wěn)步提升，制造業(yè)的TFP指數(shù)普遍保持較快增長(zhǎng)；1999年之后，受東南亞金融危機(jī)和國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整的影響，F(xiàn)DI下降、出口下滑，制造業(yè)TFP指數(shù)下滑；2003年我國(guó)正式加入WTO，進(jìn)出口關(guān)稅降低的同時(shí)也刺激了外資企業(yè)的涌入，高端技術(shù)制造業(yè)和資本密集型制造業(yè)如電子通信設(shè)備制造業(yè)、裝備制造業(yè)、汽車制造業(yè)、精密儀器制造業(yè)以及化工業(yè)、鋼鐵行業(yè)等快速增長(zhǎng)，TFP指數(shù)總體增長(zhǎng)較快；進(jìn)入2007年，先是原油、鐵礦石、煤炭、農(nóng)產(chǎn)品等國(guó)際大宗商品價(jià)格飆升，繼而是國(guó)際金融危機(jī)的影響，再是我國(guó)新勞動(dòng)法頒布實(shí)施帶來(lái)勞動(dòng)用工成本的上升，制造業(yè)受到較大的沖擊，TFP指數(shù)普遍嚴(yán)重下滑；2009年之后，受經(jīng)濟(jì)刺激方案的影響，產(chǎn)能迅速擴(kuò)張，制造業(yè)TFP指數(shù)隨之上升；2012年以來(lái)，產(chǎn)能過(guò)剩進(jìn)一步加劇，并由局部過(guò)剩轉(zhuǎn)為全局性過(guò)剩，不僅鋼鐵、水泥、煤化工、有色金屬等傳統(tǒng)制造業(yè)過(guò)剩，汽車、造船、機(jī)械制造、風(fēng)電設(shè)備、多晶硅等新興產(chǎn)業(yè)也產(chǎn)能過(guò)剩，經(jīng)濟(jì)發(fā)展開始進(jìn)入新常態(tài)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的壓力越來(lái)越大，制造業(yè)TFP出現(xiàn)了嚴(yán)重下滑。

表1 制造業(yè)各年TFP指數(shù)（1995～2014年）

表2是制造業(yè)各個(gè)行業(yè)TFP指數(shù)分解情況。其中，全要素增長(zhǎng)率TFP指數(shù)被分解為技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步兩部分。在DEA－M指數(shù)中，技術(shù)效率又可分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率兩部分，用以描述決策期內(nèi)每個(gè)決策單元到最優(yōu)前沿面的追趕程度；同時(shí)技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)則用來(lái)表示決策期內(nèi)技術(shù)邊界的位移情況。由表3可以看出，在不考慮產(chǎn)業(yè)比重情況下，自1995年以來(lái)，我國(guó)制造業(yè)的TFP指數(shù)平均呈下降趨勢(shì)，年均下降0.8%。其中，技術(shù)效率略有提高，年均增長(zhǎng)0.9%，純技術(shù)效率和規(guī)模效率均呈上升趨勢(shì)，年均增長(zhǎng)0.4%和0.5%；技術(shù)進(jìn)步指數(shù)呈下降趨勢(shì)，年均下降1.7%，遠(yuǎn)超技術(shù)效率的增長(zhǎng)水平，導(dǎo)致了全行業(yè)TFP下降。分行業(yè)看，除紡織業(yè)和非金屬礦物制造業(yè)的TFP均值大于1外，其他行業(yè)的TFP指數(shù)均值都小于1，說(shuō)明與1995年相比，全要素增長(zhǎng)率平均呈下降趨勢(shì)。其中下降最顯著的是通信設(shè)備、計(jì)算機(jī)及其他電子設(shè)備制造業(yè)，年均下降3%。1995～2014年，除個(gè)別行業(yè)外，各行業(yè)的純技術(shù)效率變化都不大，規(guī)模效率略有上升，導(dǎo)致制造業(yè)各細(xì)分行業(yè)的技術(shù)效率小幅上升，但各行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)普遍呈較大幅度的下降，連帶總體TFP指數(shù)降低。

表2 制造業(yè)各行業(yè)TFP指數(shù)及分解

（二）制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的區(qū)域分析

由表3各省制造業(yè)TFP指數(shù)及分解匯總情況可以看出，TFP增長(zhǎng)最高的是黑龍江、西藏和海南，這與該地區(qū)基礎(chǔ)薄弱、制造業(yè)規(guī)模擴(kuò)張較快有關(guān)。而傳統(tǒng)制造業(yè)大省，如山東、江蘇、浙江、廣東等13個(gè)省市都出現(xiàn)了TFP均值小于1的情況，表明這20年間的TFP相比1995年在一定程度上是退步的；北京、天津、上海等16個(gè)省市TFP均值大于1，技術(shù)水平有所提升，主要原因在于技術(shù)進(jìn)步的變化要好于其他省份。

表3 制造業(yè)各省份TFP指數(shù)及分解

（三）制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的總體分析

表4和圖1是我國(guó)制造業(yè)總體TFP指數(shù)及其分解情況，從中可以看出，波動(dòng)趨勢(shì)與分行業(yè)情況基本一致，呈現(xiàn)出明顯的周期波動(dòng)性。主要原因在于：一是我國(guó)制造業(yè)在1995～2014年間主要以規(guī)模擴(kuò)張為主，規(guī)模效率明顯，技術(shù)進(jìn)步相對(duì)較弱。以“世界工廠”著稱的中國(guó)產(chǎn)品多以低價(jià)贏取國(guó)際市場(chǎng)，產(chǎn)品科技含量低，企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力比較薄弱，制造業(yè)整體發(fā)展比較粗放。二是制造業(yè)總體上大而不強(qiáng)，主要以勞動(dòng)密集、資本密集型和資源消耗型為主，裝備制造業(yè)、服務(wù)型制造業(yè)和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)等高端制造業(yè)比較落后，技術(shù)進(jìn)步緩慢。三是制造業(yè)雖然吸引了大量的外資，但跨國(guó)公司的技術(shù)轉(zhuǎn)移比較少，核心技術(shù)大都保留在其國(guó)內(nèi)，對(duì)我國(guó)制造業(yè)的技術(shù)溢出影響可能不夠顯著。四是我國(guó)制造業(yè)對(duì)國(guó)際市場(chǎng)的依賴性比較強(qiáng)，受國(guó)際經(jīng)濟(jì)環(huán)境和國(guó)內(nèi)政策的影響比較大，導(dǎo)致制造業(yè)TFP指數(shù)呈現(xiàn)周期性波動(dòng)。

表4 制造業(yè)TFP指數(shù)及分解（1995～2004年）

圖1 我國(guó)制造業(yè)TFP指數(shù)變動(dòng)情況（1995～2014年）

四、FDI技術(shù)溢出對(duì)我國(guó)制造業(yè)TFP的影響

（一）相關(guān)性檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)FDI技術(shù)溢出對(duì)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，本文使用Eviews7.2軟件對(duì)二者關(guān)系進(jìn)行回歸分析。選取全要素生產(chǎn)率（TFP）作為被解釋變量，行業(yè)內(nèi)溢出效應(yīng)（HS）、前向技術(shù)溢出效應(yīng)（FS）和后向技術(shù)溢出效應(yīng)（BS）作為解釋變量。由于本文衡量的是全要素生產(chǎn)率而不是全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)情況，所以需要對(duì)得到的Malmquist指數(shù)進(jìn)行逐年相乘。同時(shí)，為了降低模型中異方差等可能會(huì)帶來(lái)的誤差影響，在模型設(shè)定中所有變量均采用自然對(duì)數(shù)形式來(lái)表示，即對(duì)應(yīng)的LnTFP、LnHS、LnFS、LnBS。

在回歸分析之前，先對(duì)變量進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示?？梢钥闯?，除LnHS和LnTFP的相關(guān)系數(shù)小于0.4，屬于顯著弱相關(guān)以外，LnFS、LnBS和LnTFP的相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值均接近或超過(guò)0.75，有著較強(qiáng)的相關(guān)性，不會(huì)對(duì)回歸模型造成影響。

表5 變量相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果

（二）單位根檢驗(yàn)

由于對(duì)不平穩(wěn)數(shù)據(jù)的回歸有導(dǎo)致虛假回歸的可能，同時(shí)也由于協(xié)整檢驗(yàn)要求變量必須是同階單整的，因此，運(yùn)用ADF檢驗(yàn)方法檢驗(yàn)面板數(shù)據(jù)的同階平穩(wěn)性，結(jié)果如表6所示。

表6 單位根檢驗(yàn)結(jié)果

由表7可以看出，LnHS、LnBS的ADF檢驗(yàn)值大于5%的顯著性水平下的臨界值，接受原假設(shè)。也就是說(shuō)，變量LnHS、LnBS的單位根是不平穩(wěn)的，需要進(jìn)行一階差分處理。一階差分后，除LnHS外，其他變量LnTFP、LnFS和LnBS均平穩(wěn)。二階差分后，所有變量均平穩(wěn)，可以進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。

（三）協(xié)整檢驗(yàn)

單位根檢驗(yàn)說(shuō)明變量數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的，還需要對(duì)其進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)以判斷變量之間是否存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的線性關(guān)系。本文選用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)法，對(duì)各變量進(jìn)行回歸，進(jìn)而對(duì)回歸殘差項(xiàng)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。如果殘差序列是平穩(wěn)的，則表明變量間存在協(xié)整關(guān)系；否則，協(xié)整關(guān)系不存在。又由于協(xié)整檢驗(yàn)的前提是同階單整序列，因此剔除變量LnHS，分別檢驗(yàn)LnBS、LnFS對(duì)LnTFP的協(xié)整關(guān)系，結(jié)果如表8所示。

航空發(fā)動(dòng)機(jī)的裝配是一個(gè)多角色共同參與的過(guò)程，不同角色的人員完成相應(yīng)節(jié)點(diǎn)的任務(wù)，裝配流程中不同角色對(duì)數(shù)據(jù)的需求不同；作為軍工產(chǎn)品，裝配過(guò)程中必須進(jìn)行嚴(yán)格的質(zhì)量控制，如某些關(guān)鍵工序需執(zhí)行自檢、互檢、專檢、軍檢4級(jí)檢驗(yàn)程序，用戶對(duì)最終交付質(zhì)量進(jìn)行嚴(yán)格把控。在其他角色中，操作工人主要關(guān)注任務(wù)起始與完工時(shí)間以及工裝設(shè)備狀態(tài)、超差和易損傷零件信息、工時(shí)定額與關(guān)鍵工序等；管理者除關(guān)注任務(wù)的起始與完工時(shí)間以及執(zhí)行人外，更關(guān)注重要質(zhì)檢信息、不合格項(xiàng)控制情況和交付質(zhì)量項(xiàng)等。因此，在對(duì)裝配流程中不同角色的數(shù)據(jù)需求進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，建立裝配數(shù)據(jù)需求層次網(wǎng)絡(luò)模型，如圖4所示。

表7 協(xié)整性檢驗(yàn)結(jié)果

在5%的顯著性水平下，t值分別為25.87211和15.49471，拒絕原假設(shè)，即認(rèn)為殘差序列是平穩(wěn)序列，也就是行業(yè)間技術(shù)溢出效應(yīng)與中國(guó)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率有長(zhǎng)期穩(wěn)定的關(guān)系。

（四）格蘭杰檢驗(yàn)

單位根檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，除LnHS為一階單整序列外，其他序列均為平穩(wěn)序列，因此采用格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)，深入探究變量之間的內(nèi)在邏輯關(guān)系。伴隨概率如果大于顯著性水平，則接受原假設(shè)，認(rèn)為兩變量之間不存在格蘭杰因果性關(guān)系；伴隨概率如果小于顯著性水平，則拒絕原假設(shè)，認(rèn)為兩者之間存在格蘭杰意義上的因果關(guān)系。結(jié)果如表8所示。

表8 格蘭杰檢驗(yàn)結(jié)果

由表8可以看出，在滯后2期，LnFS不是LnTFP的格蘭杰原因的概率只有0.0033，遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于臨界值，因此可以拒絕原假設(shè)，認(rèn)為前向技術(shù)溢出效應(yīng)是全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的格蘭杰原因。在滯后3期，LnBS不是LnTFP的格蘭杰原因的概率也很小，因此拒絕原假設(shè)，認(rèn)為后向技術(shù)溢出效應(yīng)對(duì)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生了影響。在滯后4期時(shí)，發(fā)現(xiàn)Ln-BS與LnFS均拒絕原假設(shè)，LnBS和LnFS都是LnTFP的格蘭杰原因?？梢哉J(rèn)為，在5%置信水平下和一定的滯后期內(nèi)，前向溢出效應(yīng)和后向溢出效應(yīng)是全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的格蘭杰原因。所以，F(xiàn)DI的前向和后向技術(shù)溢出效應(yīng)均是中國(guó)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的格蘭杰原因。

（五）面板數(shù)據(jù)模型分析

通過(guò)上述檢驗(yàn)分析，可知變量之間存在較為穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系和格蘭杰因果關(guān)系。為進(jìn)一步了解不同行業(yè)FDI技術(shù)溢出效應(yīng)對(duì)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，本文通過(guò)Eviews9.0軟件，使用面板數(shù)據(jù)對(duì)LnHS、LnFS、LnBS和LnTFP進(jìn)行回歸，并進(jìn)行Huasman檢驗(yàn)，結(jié)果如表9。

表9 Huasman檢驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)Huasman檢驗(yàn)的上半部分結(jié)果，Chi－Sq.值為39.11，伴隨概率是0.0000，所以應(yīng)該拒絕原假設(shè)，建立個(gè)體固定效應(yīng)模型。

表10 個(gè)體固定效應(yīng)模型Cross－sections included：15Total pool（balanced）observations：300

續(xù)表

從回歸結(jié)果來(lái)看，模型的擬合優(yōu)度為67.46%，說(shuō)明模型的擬合程度比較好，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量為34.38，伴隨概率為0.0000，說(shuō)明模型整體較為顯著。T統(tǒng)計(jì)量的值分別為1.300560、2.330912、3.825145，伴隨概率分別為0.1945、0.0205、0.0002，說(shuō)明LnFS、LnBS均通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)。

通過(guò)上述實(shí)證研究，得到總體回歸基本方程：

各行業(yè)的具體回歸方程如下：

其中，虛擬變量

從回歸方程可以看出，F(xiàn)DI前向技術(shù)溢出每增加一個(gè)單位，制造業(yè)全要素生產(chǎn)率增加0.09個(gè)單位；FDI后向技術(shù)溢出效應(yīng)每增加1個(gè)單位，制造業(yè)全要素生產(chǎn)率相應(yīng)增加0.21個(gè)單位。從上述相關(guān)性檢驗(yàn)、格蘭杰檢驗(yàn)以及回歸方程可以看出，行業(yè)內(nèi)技術(shù)溢出效應(yīng)并未對(duì)TFP產(chǎn)生明顯的影響。因此，F(xiàn)DI對(duì)我國(guó)制造業(yè)的技術(shù)溢出渠道主要是通過(guò)行業(yè)間溢出效應(yīng)而不是行業(yè)內(nèi)溢出效應(yīng)實(shí)現(xiàn)的，并且這種溢出主要體現(xiàn)為技術(shù)效率的改善，技術(shù)進(jìn)步的影響不明顯。

五、結(jié)論與對(duì)策建議

本文基于我國(guó)制造業(yè)1995－2014年間的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用DEA－Malmquist指數(shù)方法將TFP指數(shù)進(jìn)一步分解為技術(shù)進(jìn)步指數(shù)和技術(shù)效率指數(shù)，測(cè)度了各指數(shù)的變動(dòng)情況。研究發(fā)現(xiàn)：我國(guó)制造業(yè)整體TFP指數(shù)呈現(xiàn)較為明顯的周期波動(dòng)性，全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)并不理想，與1995年相比甚至略有下降；制造業(yè)TFP的增長(zhǎng)主要來(lái)源于技術(shù)效率的改進(jìn)，特別是企業(yè)規(guī)模效率的增長(zhǎng)，而技術(shù)進(jìn)步率在大部分年份都是下降的，影響了TFP的增長(zhǎng)；從分行業(yè)和分地區(qū)看，TFP的變動(dòng)并不均衡，具有較強(qiáng)的行業(yè)和地區(qū)差異性。格蘭杰檢驗(yàn)和面板數(shù)據(jù)回歸分析發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)DI的行業(yè)間技術(shù)溢出效應(yīng)顯著，而行業(yè)內(nèi)溢出效應(yīng)不顯著；FDI前向技術(shù)溢出每增加一個(gè)單位，TFP增加0.09個(gè)單位；后向技術(shù)溢出每增加1個(gè)單位，TFP相應(yīng)增加0.21個(gè)單位。

根據(jù)上述結(jié)論，結(jié)合我國(guó)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)所面臨的具體情境，為進(jìn)一步優(yōu)化FDI投資結(jié)構(gòu)、提升制造業(yè)技術(shù)水平，可以從以下幾方面進(jìn)行政策設(shè)計(jì)：

（1）積極引導(dǎo)跨國(guó)公司進(jìn)行技術(shù)轉(zhuǎn)移與合作。作為技術(shù)溢出源的跨國(guó)公司，其根本目的在于獲取最大利潤(rùn)，而不是進(jìn)行技術(shù)轉(zhuǎn)移。因此，外商直接投資總量的增加并不意味著技術(shù)溢出水平的提升，還可能由于跨國(guó)公司的技術(shù)封鎖而導(dǎo)致技術(shù)依賴，淪為外資企業(yè)的附庸。為此，一要積極鼓勵(lì)和引導(dǎo)跨國(guó)公司進(jìn)行技術(shù)轉(zhuǎn)移，通過(guò)專利轉(zhuǎn)讓、合作開發(fā)、技術(shù)貿(mào)易、人員培訓(xùn)等方式，提高FDI技術(shù)溢出效果。二要優(yōu)化外資結(jié)構(gòu)，減少資源消耗型和勞動(dòng)密集型外資企業(yè)比重，引導(dǎo)外商投資向新材料、新能源、智能制造、云制造等知識(shí)密集、附加值高、產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)大、帶動(dòng)作用強(qiáng)的高端制造業(yè)聚集，發(fā)揮外資“1＋1＞2”的疊加效應(yīng)（吳士健，2017）［24］，推動(dòng)我國(guó)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。三要鼓勵(lì)跨國(guó)公司在國(guó)內(nèi)設(shè)立研發(fā)中心、服務(wù)中心和地區(qū)總部，加強(qiáng)與內(nèi)資企業(yè)的戰(zhàn)略合作與技術(shù)交流，引導(dǎo)我國(guó)制造業(yè)更好地融入國(guó)際技術(shù)體系，提高技術(shù)水平。

（2）努力提高我國(guó)制造企業(yè)的技術(shù)吸收能力。FDI的技術(shù)溢出并不會(huì)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)，實(shí)際溢出效應(yīng)是否顯著還取決于東道國(guó)的技術(shù)吸收能力（Keller，2002；Damijan et al.，2008）［25－26］，包括東道國(guó)的人力資本水平、研發(fā)投入以及合作方式等。因此，要提高FDI對(duì)我國(guó)制造業(yè)的技術(shù)溢出效果，可以從提高制造企業(yè)的技術(shù)吸收能力入手，采取如下措施：一是積極發(fā)展高等教育、職業(yè)教育和技能培訓(xùn)，推進(jìn)制造業(yè)與各類學(xué)校的合作培養(yǎng)與訂單培養(yǎng)，完善人才培養(yǎng)體系，提升制造業(yè)就業(yè)人員的技能技術(shù)水平。二是營(yíng)造企業(yè)內(nèi)部良好的學(xué)習(xí)氛圍，建立優(yōu)秀人才脫穎而出的評(píng)價(jià)激勵(lì)機(jī)制，鼓勵(lì)知識(shí)交流與合作，通過(guò)“干中學(xué)”提升人力資本水平。三是加大制造企業(yè)的R＆D投入。與發(fā)達(dá)國(guó)家相比，我國(guó)制造業(yè)的R＆D投入嚴(yán)重不足，全社會(huì)R＆D經(jīng)費(fèi)投入占GDP的比重2013年才剛剛突破2%，遠(yuǎn)低于歐美發(fā)達(dá)國(guó)家。R＆D投入不足，不僅影響內(nèi)資企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新水平，也拉大了與跨國(guó)公司的技術(shù)差距，不利于對(duì)跨國(guó)公司知識(shí)溢出的吸收與轉(zhuǎn)化（Griffith et al.，2003）。

（3）增強(qiáng)自主創(chuàng)新能力。實(shí)證研究表明，F(xiàn)DI有助于提高我國(guó)制造業(yè)的TFP水平，但我國(guó)制造業(yè)的TFP增長(zhǎng)狀況并不理想，且主要來(lái)自于規(guī)模效率的改進(jìn)，F(xiàn)DI并沒有帶來(lái)技術(shù)進(jìn)步率的大幅度提升。因此，增強(qiáng)我國(guó)制造業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)能力，提升技術(shù)水平的關(guān)鍵還在于培養(yǎng)自主創(chuàng)新能力。一是要深入推進(jìn)供給側(cè)改革，加快淘汰落后產(chǎn)能，以市場(chǎng)機(jī)制倒逼制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和轉(zhuǎn)型升級(jí)。二是要實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，強(qiáng)化科技創(chuàng)新引領(lǐng)作用。通過(guò)體制改革、環(huán)境營(yíng)造、政策扶持、財(cái)稅支持等，加快制造業(yè)從要素驅(qū)動(dòng)、投資規(guī)模驅(qū)動(dòng)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變。三是要完善以企業(yè)為主體、市場(chǎng)為導(dǎo)向、官產(chǎn)學(xué)研用相結(jié)合的制造業(yè)創(chuàng)新體系。采用建設(shè)創(chuàng)新平臺(tái)、密切校企合作、聯(lián)合科技攻關(guān)等措施，提升制造業(yè)創(chuàng)新水平，加快科技成果轉(zhuǎn)化。四是要強(qiáng)化企業(yè)的創(chuàng)新主體地位。深化體制改革、強(qiáng)化政策支持、加強(qiáng)公共服務(wù)、營(yíng)造公平環(huán)境、鼓勵(lì)企業(yè)間聯(lián)盟合作等，引導(dǎo)企業(yè)加大科技投入和成果轉(zhuǎn)化，提升自主創(chuàng)新能力。五是要進(jìn)一步擴(kuò)大制造業(yè)對(duì)外開放，深化國(guó)際交流與合作，鼓勵(lì)優(yōu)勢(shì)企業(yè)走出去，建立全球產(chǎn)業(yè)鏈體系，提高國(guó)際化經(jīng)營(yíng)能力和競(jìng)爭(zhēng)能力，真正實(shí)現(xiàn)由“中國(guó)制造”向“中國(guó)創(chuàng)造”的轉(zhuǎn)化。

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（責(zé)任編輯：周小紅）

Research on Impact of FDI Technology Spillover Effect on TFP of China’s Manufacturing

WU Shi－jian，ZHANG Yi－tong，LIU－Xin－min
（College of Economics and Management，Shandong University of Science and Technology，Qingdao，Shandong 266590）

Based on the panel data about manufacturing from 1995 to 2014，the paper uses Malmquist index to examine the changes and development trend of total factor productivity，explore the impact of FDI technology spillover effect on total factor productivity of China＇s manufacturing，and propose appropriate policy suggestions.Studies find that the TFP index of China’smanufacturing industry as a whole presents an obvious periodical characteristic.The increase of TFP mainly originates from the improvement of the technical efficiency，especially the improvement of the scale efficiency of enterprises.In most years，the technical process rate has been shrinking；as a result TFP is on a downward trend.The results of Granger test and panel data regression analysis indicate that FDI inter－industry has obvious technology spillover effects，while the intra－industry technology spillover hasn’t.For each additional unit to forward technology spillovers，China’s manufacturing TFP will increase0.09 unit.For each additionalunit to backward technology spillover effect，China’s manufacturing TFP will correspondingly increase 0.21 unit.

manufacturing；FDI；technology spillover effect；total factor productivity；panel data

F273.1；F403.7；F424

：A

：2096－4315（2017）01－0025－10

2017－06－02

國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目（71371111），山東省優(yōu)秀中青年科學(xué)家科研獎(jiǎng)勵(lì)基金（BS2013SF019），教育部人文社科規(guī)劃青年項(xiàng)目（12YJC790155），第55批中國(guó)博士后科學(xué)基金面上資助項(xiàng)目（2014M551937）。

吳士健（1977—），男，山東齊河人，博士，山東科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院副教授，碩士生導(dǎo)師，主要研究方向：區(qū)域經(jīng)濟(jì)與創(chuàng)新管理；張翼彤（1994—），女，山東齊河人，山東科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院碩士研究生，主要研究方向：技術(shù)創(chuàng)新管理；劉新民（1965—），男，山東莒南人，山東科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，主要研究方向：組織治理、創(chuàng)新管理。