陳曼露

摘 要：本文收集2003—2015年間中國30個省市的面板數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建計量模型實證分析檢驗了區(qū)域差異對中國對外直接投資逆向技術(shù)溢出效應的影響。研究結(jié)果顯示，由對外直接投資帶來的逆向技術(shù)溢出效應沒有非常顯著的區(qū)域差別，并且較落后的中西部區(qū)域有正向的逆向溢出效應產(chǎn)生。以此作為基礎(chǔ)，進一步回歸分析了對外直接投資、人力資本、經(jīng)濟發(fā)展、研發(fā)強度、對外開放度等對我國各區(qū)域的全要素生產(chǎn)率、技術(shù)效率變化等的影響。結(jié)果表明，對外直接投資確實給國家?guī)砹四嫦蚣夹g(shù)溢出，并對生產(chǎn)效率產(chǎn)生了一定的影響，但也隨之帶來了規(guī)模效率和資源配置效率的降低。

關(guān)鍵詞：對外直接投資 技術(shù)溢出 全要素生產(chǎn)率

中圖分類號：F121.3 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2018）10（c）-056-04

對外直接投資（OFDI，Outward Foreign Direct Investment）已經(jīng)被許多海外學者證實為一條必不可少的技術(shù)溢出渠道。不單發(fā)達國家能夠利用對外直接投資得到跨國公司業(yè)務(wù)擴展地所在國家的技術(shù)溢出，發(fā)展中國家亦能夠利用該方式來得到國外的先進技術(shù)從而提升公司原注冊地及公司主體所在國家的生產(chǎn)率。根據(jù)聯(lián)合國貿(mào)易和發(fā)展組織（UNCTAD）在《世界投資報告2018》的數(shù)據(jù)顯示，中國仍是發(fā)展中國家最大的吸收外資國和對外投資國。2017年的全球跨國投資呈現(xiàn)低迷態(tài)勢，但中國的吸收外資情況仍在世界排名第二，僅位居美國之后。與此同時，2017年的中國對外投資排名世界第三，位居美國和日本之后。發(fā)展中國家的對外投資總體下降了6%，其中中國對外投資減少了36%，降至1250億美元，這是近年來中國對外投資的第一次下降。但是對外直接投資能否獲得來自跨國公司業(yè)務(wù)擴展地所在國家的逆向技術(shù)溢出？能否促進我國的技術(shù)進步？另外，因為中國各個省市在對外開放度、人力資本、研發(fā)吸收能力、經(jīng)濟發(fā)展水平等方面有不同程度的差異，對外投資對其技術(shù)進步的影響也可能存在差異。由此，通過探討對外直接投資逆向技術(shù)溢出效應的地域差異，探討形成該差異的緣由，從而采用具有針對性的措施，對促進和提升30個省市的技術(shù)進步和經(jīng)濟發(fā)展有著重要的理論意義和實際意義。

1 文獻綜述

“逆向技術(shù)溢出效應”指通過對外投資手段獲得來自于海外的先進技術(shù)。Mac Dougall在1960年提出了通過引進外資而產(chǎn)生的技術(shù)溢出效應[1]。Kogut和Chang在1991年提出一個假象—通過獲取跨國公司業(yè)務(wù)擴展地所在國家的逆向技術(shù)溢出是跨國公司對外投資的主要動因[2]。Fosfuri和Motta在1999年創(chuàng)立了一個稱之為國際投資決策的古諾競爭博弈模型，它的模型成果顯示若本國企業(yè)的技術(shù)較落后，那么可以向技術(shù)較先進的國家進行投資，從而獲得技術(shù)的提高。公司原注冊地及公司主體所在國家企業(yè)可以通過對外直接投資借助產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)效應、職員培訓效應等達到提高公司技術(shù)水平和生產(chǎn)效率的目的[3]。Coe和Helpman在1995年提出論點，運用國際研發(fā)強度溢出模型來檢驗技術(shù)獲取型對外直接投資的逆向溢出效應，Lichtenberg和Potterie在2001年以前者為基礎(chǔ)，初次把對外直接投資作為溢出的渠道引入他們的研究表明，對研發(fā)強度密集國家的投資能夠顯著提高公司原注冊地及公司主體所在國家的生產(chǎn)率[4]。Driffield等在2009年把對外直接投資區(qū)分為對高R&D密集、高勞動力成本的跨國公司業(yè)務(wù)擴展地所在國家投資，以及對低R&D密集、低勞動力成本的跨國公司業(yè)務(wù)擴展地所在國家投資，最后研究發(fā)現(xiàn)以上兩類對外投資均能夠促進生產(chǎn)率的增長[5]。

朱彤與崔昊（2011，2012）通過構(gòu)建理論模型作出系列研究，分別使用OECD跨國數(shù)據(jù)和我國數(shù)據(jù)驗證了OFDI可以通過逆向的技術(shù)溢出效應帶來公司原注冊地及公司主體所在國家技術(shù)進步效應[6～7]；李永等（2013）通過勞動生產(chǎn)率視角進行研究，發(fā)現(xiàn)了我國對外直接投資并沒有對勞動生產(chǎn)率產(chǎn)生逆向的技術(shù)溢出，并不存在技術(shù)創(chuàng)新效應[8]。此外，國內(nèi)學者在對外直接投資技術(shù)獲取方面的實證研究較少，如趙偉在2006年分析了中國對外直接投資與中國技術(shù)進步機理，并且試圖探查對外直接投資與中國技術(shù)進步的關(guān)系，最后發(fā)現(xiàn)，我國對研發(fā)強度高的國家和地域的進行投資出現(xiàn)了較明顯的逆向技術(shù)溢出效應[9]。劉晴、徐蕾（2013）發(fā)現(xiàn)貿(mào)易自由化對發(fā)達國家和發(fā)展中國家的福利水平影響機制大相徑庭，盡管加工貿(mào)易會降低行業(yè)的平均生產(chǎn)率水平，但仍可能通過吸收二元經(jīng)濟結(jié)構(gòu)中的剩余勞動力改善社會福利水平[10]。杜金濤，滕飛（2015）借鑒LP模型，選取1985—2013年我國對外直接投資數(shù)據(jù)，以全要素生產(chǎn)率為技術(shù)進步衡量指標，考察了我國對外投資逆向技術(shù)溢出的影響水平，結(jié)果表明，我國對外投資確實會產(chǎn)生顯著的逆向技術(shù)溢出效應，并且受到人力資本水平和研發(fā)強度等方面的影響[11]。

為此，本文將利用2003—2015年中國30個省市的省際面板數(shù)據(jù)，探究區(qū)域差異對中國對外直接投資逆向技術(shù)溢出效應的影響，采用Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)對30個省市的全要素生產(chǎn)率進行測算，同時進一步分解為技術(shù)變化率、資源配置效率、純技術(shù)效率變化和規(guī)模效率變化四個部分。另外，通過回歸分析對外直接投資、對外開放度、經(jīng)濟發(fā)展、R&D強度、人力資本對我國各區(qū)域全要素生產(chǎn)率、技術(shù)變化率、資源配置效率、純技術(shù)效率變化和規(guī)模效率變化的影響。

2 實證數(shù)據(jù)和分析

2.1 數(shù)據(jù)來源與研究對象

本文的主要分析數(shù)據(jù)來自于同花順、知網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫等。因為我國的OFDI統(tǒng)計數(shù)據(jù)相對從2003年開始較全，是以將本文的樣本時間確定為2003—2015年。樣本數(shù)據(jù)包羅全國30個省、自治區(qū)和直轄市，西藏因為對外投資數(shù)據(jù)太少予以刪除。

2.1.1 全要素生產(chǎn)率

TFP即因變量，指全要素生產(chǎn)率的變化值，是生產(chǎn)中不能被各種要素投入所解釋的那部分產(chǎn)出，衡量的是一種能將投入轉(zhuǎn)化為產(chǎn)出的總的生產(chǎn)效率。由Malmquist指數(shù)變動值表示。

當TFP大于1時，效率則提高；反之，則降低。當構(gòu)成Malmquist指數(shù)的TEC、EFF、PEC或SEC大于1時，就說明該因素對效率有促進作用；反之，則是阻礙作用。它由K固定資本存量、L就業(yè)人數(shù)、Y產(chǎn)值（增加值）通過DEAP2.1軟件計算生成，同時生成技術(shù)變化率（TEC）、規(guī)模效率變化（SEC）、資源配置效率（EFF）和純技術(shù)效率變化（PEC）。

資本存量（K）：由固定資產(chǎn)投資完成額I計算而成，使用永續(xù)盤存法：

公式中，Kt表示第t年的固定資本存量；It表示第t年的固定資產(chǎn)投資總額，并將當年數(shù)據(jù)通過各省市的固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)折算為2003年的不變價格。δ為資本折舊率，本文的折舊率依照張軍等（2004）在研究各省市固定資本存量時所采用的9.6%。

勞動力投入（L）：由年末單位就業(yè)人員數(shù)表示。

產(chǎn)出變量（Y）：由折算為2003年不變價格的實際GDP表示。

2.1.2 人力資本

人力資本的測算采用了Barro和Lee在1993年提出的勞動力平均受教育年限公式，這是較常用的方法。勞動力的受教育水平可以分為：文盲、半文盲；小學；初中；高中；大專及以上（大學?？?；大學本科；研究生）。本文在進行具體計算時，采用勞動力平均接受教育年數(shù)=文盲、半文盲的就業(yè)人口比重×1.5+接受小學教育的就業(yè)人口比重×7.5+接受初中教育的人口比重×10.5+接受高中教育的人口比重×13.5+接受大專及以上的就業(yè)人口比重×17。

2.1.3 經(jīng)濟發(fā)展

我國的OFDI是作為發(fā)展中大國的背景下進行的，理論上具有發(fā)展中國家OFDI的共性。根據(jù)Dunning的OFDI階段理論，發(fā)展中國家的OFDI規(guī)模和層次與其經(jīng)濟發(fā)展程度密切相關(guān)。由人均GDP表示。

2.1.4 研發(fā)吸收能力

本國的研發(fā)水平越高，就越有能力接受來自國外的先進技術(shù)，也就能夠產(chǎn)生更多的逆向技術(shù)溢出效應。由研發(fā)支出占GDP的比重表示。

2.1.5 對外開放度

一個省市的經(jīng)濟開放程度直接關(guān)乎到該省市的企業(yè)是否能得到來自于技術(shù)發(fā)達國家的投資，從而也能影響到逆向技術(shù)溢出效果。由進出口總額和GDP的比值表示。

為更大程度地利用人力資本、經(jīng)濟發(fā)展、研發(fā)吸收能力和對外開放度的數(shù)據(jù)，本文將根據(jù)以上分析建立面板數(shù)據(jù)模型并對該模型進行實證。由此，面板數(shù)據(jù)模型為：

代指全要素生產(chǎn)率（TFP）、技術(shù)變化率（TEC）、規(guī)模效率變化（SEC）、資源配置效率（EFF）和純技術(shù)效率變化（PEC），在該面板數(shù)據(jù)模型實證過程中，對上述五個指標分別進行回歸分析；代表對外直接投資；代表人力資本；代表經(jīng)濟發(fā)展；代表R&D強度；代表對外開放度。

2.2 對外直接投資逆向技術(shù)溢出的區(qū)域差異

從不同地域的結(jié)果比較來看，在2003—2015年全國的全要素生產(chǎn)率都獲得了增長，其中包含8個省市的中部區(qū)域尤為顯著，增長率達到了11.86%，包含11個省市的西部區(qū)域略低于中部，增長率為10.24%，東部區(qū)域也由11個省市組成，其增長率為5.83%。純技術(shù)效率情況，同資源配置效率情況相差無幾，也是只有東部區(qū)域下降，而中部和西部區(qū)域均呈現(xiàn)增長態(tài)勢。最終研究表明，我國的TFP經(jīng)過時間的累積，正逐漸提高，并且技術(shù)變化率、資源配置效率、純技術(shù)效率變化對TFP的變化有正向促進作用，而規(guī)模效率對TFP的變化有反向阻礙效果。

從省市對比來看，北京和上海的全要素生產(chǎn)率呈下降趨勢，而安徽、吉林、廣西的都有超過14%的提升。其次，東部區(qū)域的浙江，有9.95%的提升。規(guī)模效率變化中，中部區(qū)域上升和下降趨勢的省市比例是4：4；而在西部的11個省市中，僅僅只有內(nèi)蒙古、四川和寧夏的規(guī)模效率呈下降趨勢，其他省市尤其是廣西逐漸緩慢提升。在資源配置效率上，東部區(qū)域有7個省市出現(xiàn)相對技術(shù)效率有所下降、資源配置效率不高的情況；而在中西部區(qū)域，僅寧夏出現(xiàn)下降情況；河南及廣西的純技術(shù)效率變化均超過5%，北京的數(shù)值降得最多，高達8.07%。

對比李梅（2012）基于中國省際面板2003—2009年的數(shù)據(jù)[12]，現(xiàn)階段我國的全要素生產(chǎn)率已經(jīng)從下降狀態(tài)發(fā)展到了全面提升狀態(tài)，從只有東部區(qū)域增長到東中西三個區(qū)域都存在增長，并且中西部區(qū)域的增長勢頭已經(jīng)超過東部區(qū)域；反觀規(guī)模效率，東部區(qū)域仍舊保持下降態(tài)勢，中西部區(qū)域則開始出現(xiàn)緩慢增長態(tài)勢；我國的TFP水平能夠得到不斷地提升，主要歸功于技術(shù)效率的不斷增長。

2.3 影響因素分析

模型估計過程中，分別對全要素生產(chǎn)率（TFP）、技術(shù)變化率（TEC）、規(guī)模效率（SEC）、資源配置效率（EFF）和純技術(shù)效率變化（PEC）進行了回歸。回歸結(jié)果如表2所示。

從回歸結(jié)果上來看，OFDI對技術(shù)變化率有顯著的正影響，每增加1%，技術(shù)變化率增加0.01112；OFDI對規(guī)模效率存在著顯著的負影響，規(guī)模效率下降得并不明顯；OFDI對純技術(shù)效率和全要素生產(chǎn)率都有較顯著的正影響，但后者的影響稍顯弱一些。經(jīng)濟發(fā)展水平對技術(shù)變化率、資源配置效率、純技術(shù)效率都有顯著的正影響，但對技術(shù)變化率是正影響，對純技術(shù)效率、資源配置效率存在較顯著的負影響，對規(guī)模效率存在略微顯著的負影響。對外開放度對全要素生產(chǎn)率、技術(shù)變化率以及純技術(shù)效率都有顯著的負影響，但后者也是稍顯弱一些。

結(jié)果顯示，OFDI確實給本國帶來了逆向的技術(shù)溢出效應，并對生產(chǎn)效率產(chǎn)生了一定的影響，但隨之帶來了規(guī)模效率和資源配置效率的降低；經(jīng)濟發(fā)展能夠讓區(qū)域的技術(shù)更加進步，而人力資本和研發(fā)強度的不同并不會帶來影響；對外開放度的提高帶來了技術(shù)水平和生產(chǎn)效率的下降。

3 結(jié)論與建議

本文收集了我國30個省市2003—2015年間的面板數(shù)據(jù)，運用模型實證檢驗了我國對外直接投資的逆向溢出效應，并通過回歸分析了不同省市中不同的人力資本、經(jīng)濟發(fā)展、R&D強度、對外開放度對我國對外直接投資的全要素生產(chǎn)率、技術(shù)變化率、規(guī)模效率變化、資源配置效率和純技術(shù)效率變化的影響。

實證結(jié)果表明，區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展、對外開放程度等吸收能力對逆向溢出有顯著的影響，積極正向的逆向技術(shù)溢出效應已經(jīng)普及到了經(jīng)濟較落后的區(qū)域。雖然中部和西部區(qū)域的規(guī)模效率正在緩步增長，但是全國總體的規(guī)模效應仍呈下降態(tài)勢，這表明，作為經(jīng)濟發(fā)達的東部區(qū)域在很大程度上影響了全國態(tài)勢的規(guī)模效率。另外，隨著對外投資的不斷進行或許會使區(qū)域差異不斷減小，其逆向技術(shù)溢出會逐漸從經(jīng)濟發(fā)達區(qū)域普及到落后區(qū)域，甚至落后區(qū)域趕超發(fā)達區(qū)域直至達到穩(wěn)定狀態(tài)。

歸納以上實證研究結(jié)論，認為不同省市之間產(chǎn)生的對外直接投資的影響差異將會越來越小，在后進的中西部區(qū)域，固然當前的經(jīng)濟發(fā)展仍是處于掉隊狀況，但只要隨著對外投資力度的不斷提高，后進區(qū)域必然能夠從掉隊的身份中掉換出來，而經(jīng)濟發(fā)展穩(wěn)定上升的東部區(qū)域?qū)⒁恢北３诌@種上升態(tài)勢，或穩(wěn)定在某個經(jīng)濟健康值，這都得益于本國與別國通過對外直接投資的技術(shù)進步和全國范圍內(nèi)的共同影響，各個省市之間的技術(shù)差異逐漸減弱，并在因地制宜的規(guī)劃發(fā)展下百花齊放、百家爭鳴。為了能夠充分利用和發(fā)揮逆向技術(shù)溢出的作用，各省政府應該正視本省區(qū)域發(fā)展的差異，揚長避短：對于經(jīng)濟發(fā)展水平較高、吸收能力較強的省市應該繼續(xù)保持原先的發(fā)展態(tài)勢或進行略微完善，但在規(guī)模上還可進一步提高，可以持保守發(fā)展的態(tài)度，也就是說繼續(xù)享受這種通過對外投資而獲得的由他國影響我國的技術(shù)進步；對經(jīng)濟發(fā)展水平較落后、吸收能力較差的省市則要繼續(xù)大力發(fā)展經(jīng)濟，提高對外開放度，不能故步自封，在保留原區(qū)域的特色外，提高技術(shù)水平和生產(chǎn)力。

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