一 引 言

對(duì)外直接投資逆向技術(shù)溢出效應(yīng)是指在開(kāi)放經(jīng)濟(jì)條件下，投資國(guó)主動(dòng)向被投資國(guó)進(jìn)行直接投資以獲取國(guó)外先進(jìn)技術(shù)和知識(shí)并傳遞回投資國(guó)，從而促進(jìn)投資國(guó)技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)升級(jí)。世界銀行認(rèn)為：發(fā)展中國(guó)家技術(shù)進(jìn)步既取決于獲取技術(shù)的途徑，也取決于其對(duì)技術(shù)的吸收能力。自加入WTO以來(lái)，我國(guó)對(duì)外直接投資快速增長(zhǎng)，2014年中國(guó)對(duì)外直接投資(OFDI)超過(guò)外商對(duì)華直接投資(FDI)，成為“凈資本輸出國(guó)”。美國(guó)是我國(guó)技術(shù)尋求型對(duì)外直接投資的主要目標(biāo)國(guó)，中國(guó)對(duì)美直接投資近年持續(xù)增加。據(jù)商務(wù)部統(tǒng)計(jì)，2015年美國(guó)成為中國(guó)對(duì)外直接投資存量最高的單一國(guó)家，對(duì)美直接投資存量高達(dá)605.8億美元。從流量趨勢(shì)上來(lái)看，2008年開(kāi)始，我國(guó)對(duì)美直接投資流量大幅度、波動(dòng)性上漲；但2017年特朗普上臺(tái)后對(duì)中國(guó)企業(yè)在美直接投資實(shí)施嚴(yán)格的監(jiān)管政策，尤其是中國(guó)企業(yè)并購(gòu)美國(guó)高新技術(shù)企業(yè)。據(jù)美國(guó)政府部門(mén)初步統(tǒng)計(jì)，2017年中國(guó)對(duì)美OFDI大幅降低，僅為64.3億美元(如圖1)。同時(shí)期我國(guó)第三產(chǎn)業(yè)增加值迅速增加，并于2012年開(kāi)始超過(guò)第二產(chǎn)業(yè)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷調(diào)整優(yōu)化。

雖然中國(guó)對(duì)美直接投資發(fā)展迅速，但是也不可避免地面臨美國(guó)越來(lái)越嚴(yán)格的審查。那么，在美國(guó)嚴(yán)格的監(jiān)管措施下，中國(guó)對(duì)美大規(guī)模直接投資活動(dòng)中，中國(guó)企業(yè)是否吸收了來(lái)自美國(guó)的逆向技術(shù)溢出，是否推動(dòng)了國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)升級(jí)？此外，我國(guó)各省(1)各省是指我國(guó)31個(gè)省、直轄市、自治區(qū)，東部地區(qū)：北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南；中部地區(qū)：山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部地區(qū)：四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、廣西、內(nèi)蒙古。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、金融發(fā)展水平等方面具有不平衡性，對(duì)美直接投資逆向技術(shù)溢出對(duì)各省產(chǎn)業(yè)升級(jí)的影響是否不同？又有哪些因素影響了我國(guó)對(duì)美直接投資逆向技術(shù)溢出作用于國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)升級(jí)？現(xiàn)階段，國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)升級(jí)處于攻堅(jiān)期，研究我國(guó)對(duì)美直接投資逆向技術(shù)溢出效應(yīng)異質(zhì)性以及吸收能力的影響，對(duì)于我國(guó)及時(shí)調(diào)整對(duì)外直接投資方向、各省創(chuàng)造良好的吸收環(huán)境、利用對(duì)外直接投資逆向技術(shù)溢出，從而推動(dòng)當(dāng)?shù)丶夹g(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)升級(jí)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

圖1 產(chǎn)業(yè)增加值和我國(guó)對(duì)美直接投資變動(dòng)趨勢(shì)資料來(lái)源：Wind數(shù)據(jù)庫(kù)。

二 國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究現(xiàn)狀及評(píng)述

(一)OFDI逆向技術(shù)溢出效應(yīng)存在性和地區(qū)差異性研究

對(duì)外直接投資逆向技術(shù)溢出對(duì)技術(shù)進(jìn)步影響的研究，始于Kogut 和 Chang(1991)[1]，他們研究發(fā)現(xiàn)日本對(duì)美國(guó)的OFDI集中于技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)。之后Fosfuri和Motta(1999)[2]構(gòu)建古諾競(jìng)爭(zhēng)模型，證明兩個(gè)有技術(shù)差異但同質(zhì)的企業(yè)可通過(guò)對(duì)外直接投資來(lái)促進(jìn)母國(guó)公司的生產(chǎn)效率和技術(shù)進(jìn)步。Herzer(2011)[3]、付海燕(2014)[4]、Xiao和Liu(2014)[5]利用發(fā)展中國(guó)家對(duì)外直接投資數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，證明對(duì)外直接投資逆向技術(shù)溢出效應(yīng)顯著存在。Bitzer和Kerekes(2008)[6]研究發(fā)現(xiàn)OECD國(guó)家的OFDI逆向技術(shù)溢出效應(yīng)并不明顯，且在國(guó)家之間存在顯著差異。李梅和柳士昌(2012)[7]利用省級(jí)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，證明總體上積極的OFDI逆向技術(shù)溢出效應(yīng)并不存在，但是OFDI逆向技術(shù)溢出存在顯著的地區(qū)差異性，東部地區(qū)有積極的逆向技術(shù)溢出效應(yīng)產(chǎn)生。葉建平等(2014)[8]、衣長(zhǎng)軍等(2015)[9]也認(rèn)為OFDI逆向技術(shù)溢出對(duì)母國(guó)各地區(qū)技術(shù)進(jìn)步影響不盡相同，東部地區(qū)逆向技術(shù)溢出效應(yīng)顯著。

部分學(xué)者研究OFDI逆向技術(shù)溢出對(duì)創(chuàng)新能力的影響。宋躍剛和杜江(2015)[10]運(yùn)用GMM模型，實(shí)證檢驗(yàn)了OFDI逆向技術(shù)溢出對(duì)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新能力的提升作用，結(jié)果表明，在總體上OFDI逆向技術(shù)溢出能顯著提高區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新能力。毛其淋和許家云(2014)[11]、Li et al.(2016)[12]、李娟等(2017)[13]也認(rèn)為對(duì)外直接投資逆向技術(shù)溢出能夠顯著地提高國(guó)內(nèi)創(chuàng)新能力。

關(guān)于OFDI逆向技術(shù)溢出對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的影響，Cozza et al.(2015)[14]、賈妮莎和申晨(2016)[15]研究表明OFDI有利于國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化。潘素昆和袁然(2014)[16]、卜偉和易倩(2015)[17]研究認(rèn)為OFDI通過(guò)技術(shù)溢出等渠道來(lái)帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)的進(jìn)步與發(fā)展。王麗和韓玉軍(2017)[18]利用省級(jí)面板數(shù)據(jù)構(gòu)建GMM模型，分析OFDI逆向技術(shù)溢出與技術(shù)水平的交互項(xiàng)，實(shí)證結(jié)果表明OFDI逆向技術(shù)溢出通過(guò)促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步進(jìn)而推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)。聶名華等(2017)[19]利用灰色關(guān)聯(lián)分析法研究的結(jié)果表明，OFDI逆向技術(shù)溢出是實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的有效路徑。

(二)OFDI逆向技術(shù)溢出效應(yīng)的影響因素研究

尹東東和張建清(2016)[20]以國(guó)內(nèi)研發(fā)投入、人力資本、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、對(duì)外開(kāi)放程度、基礎(chǔ)設(shè)施、金融發(fā)展規(guī)模表示吸收能力，利用GMM方法進(jìn)行估計(jì)，研究表明現(xiàn)階段積極的逆向技術(shù)溢出效應(yīng)尚未顯現(xiàn)，但吸收能力積極地促進(jìn)了OFDI逆向技術(shù)溢出效應(yīng)的實(shí)現(xiàn)。吳書(shū)勝和李斌(2015)[21]以人力資本、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、對(duì)外開(kāi)放水平、技術(shù)差距和技術(shù)研發(fā)強(qiáng)度表示吸收能力，構(gòu)建PSTR模型驗(yàn)證了OFDI與TFP的非線性關(guān)系，研究認(rèn)為在吸收能力的閥值轉(zhuǎn)換條件下，中國(guó)對(duì)外直接投資與全要素生產(chǎn)率之間存在平滑轉(zhuǎn)換機(jī)制效應(yīng)?？兹合驳?2018)[22]以人力資本、研發(fā)強(qiáng)度和技術(shù)差距表示吸收能力，分析表明吸收能力積極地影響OFDI逆向技術(shù)溢出效應(yīng)，且存在門(mén)檻效應(yīng)。韓慧和趙國(guó)浩(2018)[23]則以技術(shù)差距為門(mén)檻構(gòu)建了非線性雙門(mén)檻模型，認(rèn)為在不同門(mén)檻取值區(qū)間內(nèi)OFDI逆向技術(shù)溢出對(duì)創(chuàng)新能力的促進(jìn)作用呈倒U型特征。陶愛(ài)萍和盛蔚(2018)[24]也考慮了技術(shù)差距的影響，構(gòu)建門(mén)檻模型，研究發(fā)現(xiàn)在一定程度的技術(shù)差距下，OFDI逆向技術(shù)溢出促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，但跨越拐點(diǎn)后，這種效應(yīng)會(huì)變?yōu)樨?fù)向且不顯著。

現(xiàn)有文獻(xiàn)表明，大部分學(xué)者在OFDI逆向技術(shù)溢出效應(yīng)存在性上達(dá)成了一致，認(rèn)為吸收能力是影響該效應(yīng)的重要因素。但有關(guān)吸收能力對(duì)OFDI逆向技術(shù)溢出效應(yīng)的影響，一些學(xué)者主要從吸收能力視角分析對(duì)外直接投資逆向技術(shù)溢出對(duì)技術(shù)進(jìn)步的影響，而對(duì)外直接投資逆向技術(shù)溢出對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的影響則研究不足。本文的貢獻(xiàn)在于：(1)通過(guò)研究中國(guó)對(duì)美直接投資逆向技術(shù)溢出對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的影響來(lái)實(shí)證分析OFDI逆向技術(shù)溢出效應(yīng)，同時(shí)考察吸收能力對(duì)中國(guó)對(duì)美直接投資逆向技術(shù)溢出作用于國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的影響。(2)研究方法上，構(gòu)建PSTR模型，以技術(shù)差距、對(duì)外開(kāi)放程度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、金融發(fā)展水平、R&D研發(fā)強(qiáng)度、人力資本表示吸收能力，反映我國(guó)各省異質(zhì)性吸收能力在中國(guó)對(duì)美國(guó)直接投資逆向技術(shù)溢出作用于產(chǎn)業(yè)升級(jí)過(guò)程中的作用。

三 實(shí)證設(shè)計(jì)

(一)模型構(gòu)建與指標(biāo)選取

首先，借鑒Coe和Helpman(1995)[25]構(gòu)建的國(guó)際R&D溢出模型，結(jié)合本文研究的問(wèn)題，將對(duì)外直接投資作為重要的技術(shù)溢出渠道納入其中，構(gòu)建模型如下：

(1)

(2)

基于模型(2)，為了分析在我國(guó)對(duì)美直接投資逆向技術(shù)溢出作用于產(chǎn)業(yè)升級(jí)的過(guò)程中，母國(guó)吸收能力的影響，本文以吸收能力為轉(zhuǎn)換變量構(gòu)建面板平滑轉(zhuǎn)換模型(PSTR)進(jìn)行相關(guān)實(shí)證分析。PSTR用一個(gè)連續(xù)的轉(zhuǎn)換函數(shù)代替面板門(mén)檻回歸模型(PTR)中離散的門(mén)檻變量，可以更好地把握面板數(shù)據(jù)的截面異質(zhì)性，并且允許模型參數(shù)隨轉(zhuǎn)換變量的變化而做連續(xù)、平滑的非線性轉(zhuǎn)換?；谀Ｐ?2)以及Colletaz和Hurlin(2006)[26]關(guān)于PSTR模型的構(gòu)建原理，本文將所使用的PSTR模型表述為：

(3)

式(3)中，r表示轉(zhuǎn)換函數(shù)的個(gè)數(shù)；qit表示轉(zhuǎn)換變量；εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)；h(qit;γ,c)為轉(zhuǎn)換函數(shù)，其值介于0～1之間，是一個(gè)連續(xù)函數(shù)，也是轉(zhuǎn)換變量的約束函數(shù)。借鑒Gonzalez et al.(2004)[27]的做法，考慮以下轉(zhuǎn)換函數(shù)：

(4)

其中c=(c1, …，cm)′，c為轉(zhuǎn)換變量的位置參數(shù)，即門(mén)檻水平；γ為平滑參數(shù)，即斜率系數(shù)，決定轉(zhuǎn)換速度；m為轉(zhuǎn)換變量位置參數(shù)的個(gè)數(shù)。為從吸收能力角度考察我國(guó)對(duì)美直接投資逆向技術(shù)溢出對(duì)國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的影響，本文選取技術(shù)差距(GAP)、對(duì)外開(kāi)放程度(open)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(rgdp)、金融發(fā)展水平(Fin)、R&D研發(fā)強(qiáng)度(STR)、人力資本(L)表示的吸收能力作為轉(zhuǎn)換變量，構(gòu)建如下計(jì)量模型：

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

(二)變量解釋與數(shù)據(jù)說(shuō)明

2008年開(kāi)始，我國(guó)對(duì)美國(guó)直接投資流量大幅度上升，與此同時(shí)，隨著參與全球價(jià)值鏈分工的深入，我國(guó)逐步推進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，而受到美國(guó)政策因素的影響，2017年我國(guó)對(duì)美OFDI下降明顯，因此本文以2008-2016年31個(gè)省級(jí)行政區(qū)域數(shù)據(jù)為樣本進(jìn)行實(shí)證分析，考察我國(guó)對(duì)美直接投資逆向技術(shù)溢出對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的影響。各變量數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)金融年鑒》、國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)、中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)、世界銀行等。

1.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次

現(xiàn)有研究認(rèn)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)從不合理到合理的過(guò)程，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)從低級(jí)到高級(jí)的過(guò)程。目前，衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的方法大致可分為三類：(1)根據(jù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不同階段用不同指標(biāo)衡量，克拉克定律認(rèn)為在發(fā)展初期可用非農(nóng)產(chǎn)業(yè)比重作為產(chǎn)業(yè)升級(jí)指標(biāo)，霍夫曼定律認(rèn)為在重工業(yè)化階段可用輕工業(yè)與重工業(yè)產(chǎn)出之比作為產(chǎn)業(yè)升級(jí)指標(biāo)，錢(qián)納里的標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)理論認(rèn)為在服務(wù)化階段可用第三產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出比作為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指標(biāo)；(2)以三次產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP比與對(duì)應(yīng)權(quán)重的乘積度量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化；(3)利用夾角余弦法測(cè)度產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的相似程度，從而反映產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化程度。考慮到我國(guó)第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，本文用以下三種方法衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次。

(1)錢(qián)納里標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)理論：

(11)

(2)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次系數(shù)：

(12)

(3)夾角余弦法：首先以各產(chǎn)業(yè)產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重形成三維向量(x1，x2，x3)，然后計(jì)算該向量與三個(gè)由低層次向高層次排列的向量(1，0，0)、(0，1，0)、(0，0，1)的夾角θ1、θ2、θ3，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次：

(13)

其中Y1, it、Y2, it、Y3, it分別表示我國(guó)t年i省第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與地區(qū)生產(chǎn)總值(GDP)之比。

2.國(guó)內(nèi)R&D資本存量

3.中國(guó)對(duì)美國(guó)直接投資逆向技術(shù)溢出

OFDI逆向技術(shù)溢出的計(jì)算如下：

(14)

4.人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值

控制變量人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值用各省人均GDP表示。

5.吸收能力

(1)技術(shù)差距(GAP)用國(guó)內(nèi)各省份勞動(dòng)生產(chǎn)率和美國(guó)勞動(dòng)生產(chǎn)率的比值表示，該值越小，說(shuō)明技術(shù)差距越大，勞動(dòng)生產(chǎn)率利用GDP/就業(yè)人數(shù)進(jìn)行計(jì)算。(2)對(duì)外開(kāi)放程度(open)利用歷年各省進(jìn)出口總額占GDP的比重表示，即openit=IMit/GDPit。(3)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(rgdp)用各地區(qū)歷年人均GDP表示。(4)金融發(fā)展水平(Fin)以各省金融機(jī)構(gòu)貸款與GDP之比表示。(5)R&D研發(fā)強(qiáng)度(STR)用各省當(dāng)年R&D支出與當(dāng)年GDP比值表示，即STRit=RDit/GDPit。(6)人力資本(L)用平均受教育年限表示，計(jì)算公式為：平均受教育年限=小學(xué)教育人數(shù)比重×6+初中教育人數(shù)比重×9+高中教育人數(shù)比重×12+大學(xué)教育人數(shù)比重×16。

四 實(shí)證結(jié)果分析

(一)單位根檢驗(yàn)與最優(yōu)滯后階數(shù)確定

為了避免數(shù)據(jù)波動(dòng)性帶來(lái)的偽回歸問(wèn)題，本文對(duì)各變量進(jìn)行LLC和ADF-Fisher單位根檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果表明，部分變量的水平序列并不平穩(wěn)，但是在5%的顯著性水平下，各變量的一階差分序列是平穩(wěn)的，即不存在單位根，所有變量均為一階單整。然后根據(jù)BIC最小化準(zhǔn)則確定各變量最優(yōu)滯后階數(shù)，金融發(fā)展水平(Fin)的最優(yōu)滯后階數(shù)為4，人力資本(L)的最優(yōu)滯后階數(shù)為2，技術(shù)差距(GAP)、對(duì)外開(kāi)放水平(open)和研發(fā)強(qiáng)度(STR)的最優(yōu)滯后階數(shù)為1，其他變量最優(yōu)滯后階數(shù)為0。

(二)線性檢驗(yàn)與剩余非線性檢驗(yàn)

運(yùn)用PSTR模型進(jìn)行估計(jì)之前， 首先檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠翊嬖诜蔷€性效應(yīng)，原假設(shè)為H0：γ=0或H0：β1=β2=β3=0，即原假設(shè)為模型不存在非線性效應(yīng)。若“線性檢驗(yàn)”拒絕原假設(shè)，則進(jìn)一步進(jìn)行“剩余非線性檢驗(yàn)”，檢驗(yàn)轉(zhuǎn)換函數(shù)的個(gè)數(shù)(H0：r=1，H1：r=2)。檢驗(yàn)方法與“線性檢驗(yàn)”類似，檢驗(yàn)直至不再拒絕原假設(shè)即停止。本文對(duì)模型(5)-模型(10)中我國(guó)對(duì)美直接投資逆向技術(shù)溢出與國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的關(guān)系進(jìn)行線性檢驗(yàn)與剩余非線性檢驗(yàn)，然后根據(jù)AIC和BIC最小化準(zhǔn)則來(lái)確定位置參數(shù)個(gè)數(shù)，檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

表1 轉(zhuǎn)換函數(shù)個(gè)數(shù)、位置參數(shù)個(gè)數(shù)的確定

“線性檢驗(yàn)”結(jié)果表明，以吸收能力為轉(zhuǎn)換變量，所有模型拒絕了我國(guó)對(duì)美直接投資逆向技術(shù)溢出與國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)升級(jí)為線性關(guān)系的原假設(shè)，二者存在顯著的非線性關(guān)系。通過(guò)進(jìn)一步的剩余非線性檢驗(yàn)，確定在m取不同值的情況下，各模型的最優(yōu)轉(zhuǎn)換函數(shù)個(gè)數(shù)r；最后根據(jù)AIC和BIC最小化準(zhǔn)則確定模型(5)-模型(10)參數(shù)m和r的取值，各模型的最優(yōu)形式如表3所示。

(三)我國(guó)對(duì)美直接投資逆向技術(shù)溢出效應(yīng)

表2 我國(guó)對(duì)美國(guó)直接投資逆向技術(shù)溢出效應(yīng)全樣本回歸結(jié)果

注：***、**、*分別表示在0.1%、1%、5%的水平下顯著。

(四)PSTR模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果與分析

1.技術(shù)差距、我國(guó)對(duì)美直接投資逆向技術(shù)溢出與產(chǎn)業(yè)升級(jí)

以技術(shù)差距為轉(zhuǎn)換變量，模型存在一個(gè)轉(zhuǎn)換函數(shù)。表3中模型(5)的估計(jì)結(jié)果表明，線性部分我國(guó)對(duì)美直接投資逆向技術(shù)溢出對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)有負(fù)向影響，而非線性部分則是正向影響，兩部分系數(shù)都顯著，技術(shù)差距存在單一門(mén)檻，門(mén)檻值為0.485。隨著我國(guó)各地區(qū)與美國(guó)技術(shù)差距的縮小，當(dāng)技術(shù)差距跨過(guò)門(mén)檻值，我國(guó)對(duì)美直接投資逆向技術(shù)溢出對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)表現(xiàn)出顯著的正向影響。中美技術(shù)差距在一定程度內(nèi)，我國(guó)企業(yè)才既有學(xué)習(xí)美國(guó)先進(jìn)技術(shù)的空間也有吸收消化其先進(jìn)技術(shù)的能力。在本文選取的樣本區(qū)間內(nèi)，約三分之一的觀測(cè)值跨過(guò)了門(mén)檻，與美國(guó)技術(shù)差距較小；2016年，有19個(gè)省級(jí)區(qū)域與美國(guó)的技術(shù)差距跨過(guò)門(mén)檻值，這些省份與美國(guó)技術(shù)差距有效提升了當(dāng)?shù)貙?duì)美直接投資逆向技術(shù)溢出的吸收，推動(dòng)了當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)升級(jí)。

表3 PSTR模型估計(jì)結(jié)果

注：***、**、*分別表示在0.1%、1%、5%的水平下顯著。

2.對(duì)外開(kāi)放程度、我國(guó)對(duì)美直接投資逆向技術(shù)溢出與產(chǎn)業(yè)升級(jí)

由表3的估計(jì)結(jié)果可知，模型(6)存在兩個(gè)轉(zhuǎn)換函數(shù)，系數(shù)均為正，但只有第二個(gè)轉(zhuǎn)換函數(shù)的系數(shù)在統(tǒng)計(jì)意義上顯著。即對(duì)外開(kāi)放程度存在單一門(mén)檻，門(mén)檻值為0.831。當(dāng)對(duì)外開(kāi)放程度跨過(guò)門(mén)檻值時(shí)，我國(guó)對(duì)美直接投資逆向技術(shù)溢出對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)有積極的推動(dòng)作用。對(duì)外開(kāi)放程度越大，各地與美國(guó)的聯(lián)系越密切，也更有機(jī)會(huì)吸收對(duì)美直接投資帶來(lái)的逆向技術(shù)溢出。在本文樣本區(qū)間內(nèi)， 2016年，僅上海和廣東跨過(guò)了門(mén)檻，對(duì)外開(kāi)放積極促進(jìn)了兩地區(qū)對(duì)美直接投資逆向技術(shù)溢出效應(yīng)的實(shí)現(xiàn)，促進(jìn)兩地區(qū)產(chǎn)業(yè)升級(jí)。這表明目前對(duì)外開(kāi)放程度未能顯著提升我國(guó)對(duì)美直接投資逆向技術(shù)溢出效應(yīng)。

3.經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、我國(guó)對(duì)美直接投資逆向技術(shù)溢出與產(chǎn)業(yè)升級(jí)

從表3的估計(jì)結(jié)果來(lái)看，當(dāng)e>0時(shí)，我國(guó)對(duì)美直接投資逆向技術(shù)溢出對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)有推動(dòng)作用，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在單一門(mén)檻，門(mén)檻值為7110元。當(dāng)各省人均GDP超過(guò)門(mén)檻值時(shí)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展積極促進(jìn)了各省對(duì)美直接投資逆向技術(shù)溢出效應(yīng)的實(shí)現(xiàn)，對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)有顯著的推動(dòng)作用。地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，就越有能力支持技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)升級(jí)。2016年，我國(guó)所有省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平均跨過(guò)門(mén)檻值。目前經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)我國(guó)吸收對(duì)美直接投資逆向技術(shù)溢出有積極的促進(jìn)作用，有效推動(dòng)了產(chǎn)業(yè)升級(jí)。

4.金融發(fā)展水平、我國(guó)對(duì)美直接投資逆向技術(shù)溢出與產(chǎn)業(yè)升級(jí)

以金融發(fā)展水平為轉(zhuǎn)換變量的模型有兩個(gè)轉(zhuǎn)換函數(shù)，并且轉(zhuǎn)換函數(shù)的形式為對(duì)稱模式。從表3估計(jì)結(jié)果來(lái)看，隨著金融發(fā)展水平的提高，我國(guó)對(duì)美直接投資逆向技術(shù)溢出對(duì)國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的影響既有積極作用又有消極作用。從各系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，我國(guó)對(duì)美直接投資逆向技術(shù)溢出對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的負(fù)效應(yīng)并不顯著。此外，由于位置參數(shù)c1取值為負(fù)，因此金融發(fā)展水平存在單門(mén)檻效應(yīng)，門(mén)檻值為1.609，當(dāng)各省金融發(fā)展水平跨過(guò)門(mén)檻，我國(guó)對(duì)美直接投資逆向技術(shù)溢出對(duì)國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)升級(jí)有正向推動(dòng)作用。這表明較高的金融發(fā)展水平能夠給企業(yè)帶來(lái)更多的融資機(jī)會(huì)，給予企業(yè)“走出去”更多的資金支持，有利于企業(yè)吸收對(duì)美直接投資逆向技術(shù)溢出，從而推動(dòng)國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)升級(jí)。本文觀測(cè)區(qū)間內(nèi)，2016年北京、上海和浙江跨過(guò)了門(mén)檻。這表明目前我國(guó)金融發(fā)展水平未能顯著提升我國(guó)對(duì)美OFDI逆向技術(shù)溢出效應(yīng)。

5.研發(fā)強(qiáng)度、我國(guó)對(duì)美直接投資逆向技術(shù)溢出與產(chǎn)業(yè)升級(jí)

根據(jù)表3估計(jì)結(jié)果，模型(9)兩個(gè)轉(zhuǎn)換函數(shù)的系數(shù)均顯著為正。當(dāng)國(guó)內(nèi)研發(fā)強(qiáng)度在0.0066～0.0275之間時(shí)，我國(guó)對(duì)美直接投資逆向技術(shù)溢出對(duì)國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)升級(jí)有積極影響，研發(fā)強(qiáng)度促進(jìn)了OFDI逆向技術(shù)溢出效應(yīng)的實(shí)現(xiàn)，推動(dòng)了國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)升級(jí)。隨著研發(fā)強(qiáng)度的提升，國(guó)內(nèi)研發(fā)資本存量隨之增加，也越能推動(dòng)我國(guó)對(duì)OFDI逆向技術(shù)溢出的吸收，推動(dòng)國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)升級(jí)；但是過(guò)度的研發(fā)投入可能造成資源浪費(fèi)，并不會(huì)促進(jìn)我國(guó)對(duì)美OFDI逆向技術(shù)溢出效應(yīng)的實(shí)現(xiàn)。在觀測(cè)區(qū)間內(nèi)，72%的數(shù)據(jù)在0.0066～0.0275之間；2016年，廣東、江蘇、浙江等22個(gè)地區(qū)研發(fā)強(qiáng)度在該區(qū)間內(nèi)，北京、上海、天津三地區(qū)研發(fā)強(qiáng)度超過(guò)了門(mén)檻值0.0275。綜合來(lái)看，研發(fā)強(qiáng)度促進(jìn)了我國(guó)對(duì)美直接投資逆向技術(shù)溢出效應(yīng)的實(shí)現(xiàn)，推動(dòng)了產(chǎn)業(yè)升級(jí)。

6.人力資本、我國(guó)對(duì)美直接投資逆向技術(shù)溢出與產(chǎn)業(yè)升級(jí)

以人力資本為轉(zhuǎn)換變量，模型(10)存在兩個(gè)轉(zhuǎn)換函數(shù)。從表3的估計(jì)結(jié)果來(lái)看，β21的值為負(fù)，β22的值為正，在統(tǒng)計(jì)意義上均顯著。當(dāng)人力資本水平在7.65～9.51之間時(shí)，我國(guó)對(duì)美直接投資逆向技術(shù)溢出促進(jìn)了國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，人力資本促進(jìn)了逆向技術(shù)溢出效應(yīng)的實(shí)現(xiàn)。人力資本達(dá)到一定的水平，我國(guó)企業(yè)才能更好地學(xué)習(xí)美國(guó)的先進(jìn)技術(shù)，從而推動(dòng)國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)升級(jí)；但是當(dāng)人力資本過(guò)剩時(shí)，這也是一種資源浪費(fèi)，不利于我國(guó)對(duì)美直接投資逆向技術(shù)溢出效應(yīng)的實(shí)現(xiàn)。在本文樣本區(qū)間內(nèi)，75%的數(shù)據(jù)在7.65～9.51之間；2016年，廣州、江蘇、浙江等26個(gè)地區(qū)人力資本在該范圍內(nèi)，只有云南省人力資本水平低于7.65。總的來(lái)說(shuō)，人力資本促進(jìn)了我國(guó)對(duì)美直接投資逆向技術(shù)溢出效應(yīng)的實(shí)現(xiàn)，推動(dòng)了產(chǎn)業(yè)升級(jí)。

五 研究結(jié)論與政策建議

本文采用多種方式測(cè)度產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)來(lái)反映產(chǎn)業(yè)升級(jí)，在深入分析我國(guó)對(duì)美OFDI逆向技術(shù)溢出對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)影響的基礎(chǔ)上，利用2008-2016年省級(jí)面板數(shù)據(jù)，通過(guò)構(gòu)建PSTR模型，研究吸收能力在我國(guó)對(duì)美國(guó)直接投資逆向技術(shù)溢出作用于國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)升級(jí)過(guò)程中的影響。研究結(jié)論是：(1)現(xiàn)階段我國(guó)對(duì)美直接投資逆向技術(shù)溢出沒(méi)有顯著推動(dòng)我國(guó)產(chǎn)業(yè)升級(jí)。(2)技術(shù)差距、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、研發(fā)強(qiáng)度、人力資本顯著促進(jìn)了我國(guó)對(duì)美直接投資逆向技術(shù)溢出對(duì)國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的影響。(3)對(duì)外開(kāi)放程度和金融發(fā)展水平?jīng)]有促進(jìn)我國(guó)對(duì)美直接投資逆向技術(shù)溢出對(duì)國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的影響。(4)由于各省吸收能力存在差異，各省對(duì)美直接投資逆向技術(shù)溢出對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的影響不同。

基于以上研究的建議是：第一，適當(dāng)調(diào)整我國(guó)對(duì)外直接投資布局，充分發(fā)揮我國(guó)對(duì)外直接投資逆向技術(shù)溢出對(duì)技術(shù)進(jìn)步與產(chǎn)業(yè)升級(jí)的作用。第二，對(duì)于吸收能力強(qiáng)的省份，當(dāng)?shù)卣畱?yīng)在繼續(xù)增強(qiáng)吸收能力和保持對(duì)外直接投資規(guī)模的前提下，提高對(duì)國(guó)外直接投資質(zhì)量，有針對(duì)性地在技術(shù)含量較高的行業(yè)進(jìn)行投資，充分吸收國(guó)外領(lǐng)先技術(shù)。第三，對(duì)于吸收能力較弱的地區(qū)，當(dāng)?shù)卣畱?yīng)該積極提高對(duì)外開(kāi)放程度和金融發(fā)展水平、增加技術(shù)研發(fā)比例、鼓勵(lì)創(chuàng)新，提高自身對(duì)國(guó)外先進(jìn)技術(shù)的吸收能力。