区域差异对中国对外投资逆向技术溢出的影响

陈曼露

摘 要：本文收集2003—2015年间中国30个省市的面板数据，通过构建计量模型实证分析检验了区域差异对中国对外直接投资逆向技术溢出效应的影响。研究结果显示，由对外直接投资带来的逆向技术溢出效应没有非常显著的区域差别，并且较落后的中西部区域有正向的逆向溢出效应产生。以此作为基础，进一步回归分析了对外直接投资、人力资本、经济发展、研发强度、对外开放度等对我国各区域的全要素生产率、技术效率变化等的影响。结果表明，对外直接投资确实给国家带来了逆向技术溢出，并对生产效率产生了一定的影响，但也随之带来了规模效率和资源配置效率的降低。

关键词：对外直接投资 技术溢出 全要素生产率

中图分类号：F121.3 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2018）10（c）-056-04

对外直接投资（OFDI，Outward Foreign Direct Investment）已经被许多海外学者证实为一条必不可少的技术溢出渠道。不单发达国家能够利用对外直接投资得到跨国公司业务扩展地所在国家的技术溢出，发展中国家亦能够利用该方式来得到国外的先进技术从而提升公司原注册地及公司主体所在国家的生产率。根据联合国贸易和发展组织（UNCTAD）在《世界投资报告2018》的数据显示，中国仍是发展中国家最大的吸收外资国和对外投资国。2017年的全球跨国投资呈现低迷态势，但中国的吸收外资情况仍在世界排名第二，仅位居美国之后。与此同时，2017年的中国对外投资排名世界第三，位居美国和日本之后。发展中国家的对外投资总体下降了6%，其中中国对外投资减少了36%，降至1250亿美元，这是近年来中国对外投资的第一次下降。但是对外直接投资能否获得来自跨国公司业务扩展地所在国家的逆向技术溢出？能否促进我国的技术进步？另外，因为中国各个省市在对外开放度、人力资本、研发吸收能力、经济发展水平等方面有不同程度的差异，对外投资对其技术进步的影响也可能存在差异。由此，通过探讨对外直接投资逆向技术溢出效应的地域差异，探讨形成该差异的缘由，从而采用具有针对性的措施，对促进和提升30个省市的技术进步和经济发展有着重要的理论意义和实际意义。

1 文献综述

“逆向技术溢出效应”指通过对外投资手段获得来自于海外的先进技术。Mac Dougall在1960年提出了通过引进外资而产生的技术溢出效应[1]。Kogut和Chang在1991年提出一个假象—通过获取跨国公司业务扩展地所在国家的逆向技术溢出是跨国公司对外投资的主要动因[2]。Fosfuri和Motta在1999年创立了一个称之为国际投资决策的古诺竞争博弈模型，它的模型成果显示若本国企业的技术较落后，那么可以向技术较先进的国家进行投资，从而获得技术的提高。公司原注册地及公司主体所在国家企业可以通过对外直接投资借助产业关联效应、职员培训效应等达到提高公司技术水平和生产效率的目的[3]。Coe和Helpman在1995年提出论点，运用国际研发强度溢出模型来检验技术获取型对外直接投资的逆向溢出效应，Lichtenberg和Potterie在2001年以前者为基础，初次把对外直接投资作为溢出的渠道引入他们的研究表明，对研发强度密集国家的投资能够显著提高公司原注册地及公司主体所在国家的生产率[4]。Driffield等在2009年把對外直接投资区分为对高R&D密集、高劳动力成本的跨国公司业务扩展地所在国家投资，以及对低R&D密集、低劳动力成本的跨国公司业务扩展地所在国家投资，最后研究发现以上两类对外投资均能够促进生产率的增长[5]。

朱彤与崔昊（2011，2012）通过构建理论模型作出系列研究，分别使用OECD跨国数据和我国数据验证了OFDI可以通过逆向的技术溢出效应带来公司原注册地及公司主体所在国家技术进步效应[6～7]；李永等（2013）通过劳动生产率视角进行研究，发现了我国对外直接投资并没有对劳动生产率产生逆向的技术溢出，并不存在技术创新效应[8]。此外，国内学者在对外直接投资技术获取方面的实证研究较少，如赵伟在2006年分析了中国对外直接投资与中国技术进步机理，并且试图探查对外直接投资与中国技术进步的关系，最后发现，我国对研发强度高的国家和地域的进行投资出现了较明显的逆向技术溢出效应[9]。刘晴、徐蕾（2013）发现贸易自由化对发达国家和发展中国家的福利水平影响机制大相径庭，尽管加工贸易会降低行业的平均生产率水平，但仍可能通过吸收二元经济结构中的剩余劳动力改善社会福利水平[10]。杜金涛，滕飞（2015）借鉴LP模型，选取1985—2013年我国对外直接投资数据，以全要素生产率为技术进步衡量指标，考察了我国对外投资逆向技术溢出的影响水平，结果表明，我国对外投资确实会产生显著的逆向技术溢出效应，并且受到人力资本水平和研发强度等方面的影响[11]。

为此，本文将利用2003—2015年中国30个省市的省际面板数据，探究区域差异对中国对外直接投资逆向技术溢出效应的影响，采用Malmquist生产率指数对30个省市的全要素生产率进行测算，同时进一步分解为技术变化率、资源配置效率、纯技术效率变化和规模效率变化四个部分。另外，通过回归分析对外直接投资、对外开放度、经济发展、R&D强度、人力资本对我国各区域全要素生产率、技术变化率、资源配置效率、纯技术效率变化和规模效率变化的影响。

2 实证数据和分析

2.1 数据来源与研究对象

本文的主要分析数据来自于同花顺、知网统计数据库等。因为我国的OFDI统计数据相对从2003年开始较全，是以将本文的样本时间确定为2003—2015年。样本数据包罗全国30个省、自治区和直辖市，西藏因为对外投资数据太少予以删除。

2.1.1 全要素生产率

TFP即因变量，指全要素生产率的变化值，是生产中不能被各种要素投入所解释的那部分产出，衡量的是一种能将投入转化为产出的总的生产效率。由Malmquist指数变动值表示。

当TFP大于1时，效率则提高；反之，则降低。当构成Malmquist指数的TEC、EFF、PEC或SEC大于1时，就说明该因素对效率有促进作用；反之，则是阻碍作用。它由K固定资本存量、L就业人数、Y产值（增加值）通过DEAP2.1软件计算生成，同时生成技术变化率（TEC）、规模效率变化（SEC）、资源配置效率（EFF）和纯技术效率变化（PEC）。

资本存量（K）：由固定资产投资完成额I计算而成，使用永续盘存法：

公式中，Kt表示第t年的固定资本存量；It表示第t年的固定资产投资总额，并将当年数据通过各省市的固定资产投资价格指数折算为2003年的不变价格。δ为资本折旧率，本文的折旧率依照张军等（2004）在研究各省市固定资本存量时所采用的9.6%。

劳动力投入（L）：由年末单位就业人员数表示。

产出变量（Y）：由折算为2003年不变价格的实际GDP表示。

2.1.2 人力资本

人力资本的测算采用了Barro和Lee在1993年提出的劳动力平均受教育年限公式，这是较常用的方法。劳动力的受教育水平可以分为：文盲、半文盲；小学；初中；高中；大专及以上（大学专科；大学本科；研究生）。本文在进行具体计算时，采用劳动力平均接受教育年数=文盲、半文盲的就业人口比重×1.5+接受小学教育的就业人口比重×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+接受大专及以上的就业人口比重×17。

2.1.3 经济发展

我国的OFDI是作为发展中大国的背景下进行的，理论上具有发展中国家OFDI的共性。根据Dunning的OFDI阶段理论，发展中国家的OFDI规模和层次与其经济发展程度密切相关。由人均GDP表示。

2.1.4 研发吸收能力

本国的研发水平越高，就越有能力接受来自国外的先进技术，也就能够产生更多的逆向技术溢出效应。由研发支出占GDP的比重表示。

2.1.5 對外开放度

一个省市的经济开放程度直接关乎到该省市的企业是否能得到来自于技术发达国家的投资，从而也能影响到逆向技术溢出效果。由进出口总额和GDP的比值表示。

为更大程度地利用人力资本、经济发展、研发吸收能力和对外开放度的数据，本文将根据以上分析建立面板数据模型并对该模型进行实证。由此，面板数据模型为：

代指全要素生产率（TFP）、技术变化率（TEC）、规模效率变化（SEC）、资源配置效率（EFF）和纯技术效率变化（PEC），在该面板数据模型实证过程中，对上述五个指标分别进行回归分析；代表对外直接投资；代表人力资本；代表经济发展；代表R&D强度；代表对外开放度。

2.2 对外直接投资逆向技术溢出的区域差异

从不同地域的结果比较来看，在2003—2015年全国的全要素生产率都获得了增长，其中包含8个省市的中部区域尤为显著，增长率达到了11.86%，包含11个省市的西部区域略低于中部，增长率为10.24%，东部区域也由11个省市组成，其增长率为5.83%。纯技术效率情况，同资源配置效率情况相差无几，也是只有东部区域下降，而中部和西部区域均呈现增长态势。最终研究表明，我国的TFP经过时间的累积，正逐渐提高，并且技术变化率、资源配置效率、纯技术效率变化对TFP的变化有正向促进作用，而规模效率对TFP的变化有反向阻碍效果。

从省市对比来看，北京和上海的全要素生产率呈下降趋势，而安徽、吉林、广西的都有超过14%的提升。其次，东部区域的浙江，有9.95%的提升。规模效率变化中，中部区域上升和下降趋势的省市比例是4：4；而在西部的11个省市中，仅仅只有内蒙古、四川和宁夏的规模效率呈下降趋势，其他省市尤其是广西逐渐缓慢提升。在资源配置效率上，东部区域有7个省市出现相对技术效率有所下降、资源配置效率不高的情况；而在中西部区域，仅宁夏出现下降情况；河南及广西的纯技术效率变化均超过5%，北京的数值降得最多，高达8.07%。

对比李梅（2012）基于中国省际面板2003—2009年的数据[12]，现阶段我国的全要素生产率已经从下降状态发展到了全面提升状态，从只有东部区域增长到东中西三个区域都存在增长，并且中西部区域的增长势头已经超过东部区域；反观规模效率，东部区域仍旧保持下降态势，中西部区域则开始出现缓慢增长态势；我国的TFP水平能够得到不断地提升，主要归功于技术效率的不断增长。

2.3 影响因素分析

模型估计过程中，分别对全要素生产率（TFP）、技术变化率（TEC）、规模效率（SEC）、资源配置效率（EFF）和纯技术效率变化（PEC）进行了回归。回归结果如表2所示。

从回归结果上来看，OFDI对技术变化率有显著的正影响，每增加1%，技术变化率增加0.01112；OFDI对规模效率存在着显著的负影响，规模效率下降得并不明显；OFDI对纯技术效率和全要素生产率都有较显著的正影响，但后者的影响稍显弱一些。经济发展水平对技术变化率、资源配置效率、纯技术效率都有显著的正影响，但对技术变化率是正影响，对纯技术效率、资源配置效率存在较显著的负影响，对规模效率存在略微显著的负影响。对外开放度对全要素生产率、技术变化率以及纯技术效率都有显著的负影响，但后者也是稍显弱一些。

结果显示，OFDI确实给本国带来了逆向的技术溢出效应，并对生产效率产生了一定的影响，但随之带来了规模效率和资源配置效率的降低；经济发展能够让区域的技术更加进步，而人力资本和研发强度的不同并不会带来影响；对外开放度的提高带来了技术水平和生产效率的下降。

3 结论与建议

本文收集了我国30个省市2003—2015年间的面板数据，运用模型实证检验了我国对外直接投资的逆向溢出效应，并通过回归分析了不同省市中不同的人力资本、经济发展、R&D强度、对外开放度对我国对外直接投资的全要素生产率、技术变化率、规模效率变化、资源配置效率和纯技术效率变化的影响。

实证结果表明，区域的经济发展、对外开放程度等吸收能力对逆向溢出有显著的影响，积极正向的逆向技术溢出效应已经普及到了经济较落后的区域。虽然中部和西部区域的规模效率正在缓步增长，但是全国总体的规模效应仍呈下降态势，这表明，作为经济发达的东部区域在很大程度上影响了全国态势的规模效率。另外，随着对外投资的不断进行或许会使区域差异不断减小，其逆向技术溢出会逐漸从经济发达区域普及到落后区域，甚至落后区域赶超发达区域直至达到稳定状态。

归纳以上实证研究结论，认为不同省市之间产生的对外直接投资的影响差异将会越来越小，在后进的中西部区域，固然当前的经济发展仍是处于掉队状况，但只要随着对外投资力度的不断提高，后进区域必然能够从掉队的身份中掉换出来，而经济发展稳定上升的东部区域将一直保持这种上升态势，或稳定在某个经济健康值，这都得益于本国与别国通过对外直接投资的技术进步和全国范围内的共同影响，各个省市之间的技术差异逐渐减弱，并在因地制宜的规划发展下百花齐放、百家争鸣。为了能够充分利用和发挥逆向技术溢出的作用，各省政府应该正视本省区域发展的差异，扬长避短：对于经济发展水平较高、吸收能力较强的省市应该继续保持原先的发展态势或进行略微完善，但在规模上还可进一步提高，可以持保守发展的态度，也就是说继续享受这种通过对外投资而获得的由他国影响我国的技术进步；对经济发展水平较落后、吸收能力较差的省市则要继续大力发展经济，提高对外开放度，不能故步自封，在保留原区域的特色外，提高技术水平和生产力。

参考文献

[1] Mac Dougall.The Benefits and Costs of Private Investment from Abroad：a Theoretical Approach[J]. Economic Record，1960（36）.

[2] Kogut B，Chang S.Technological Capabilities and Japanese Foreign Direct Investment in the United States[J].he Review of Economics and Statistics，1991（73）.

[3] Fosfuri A，Motta M.Multinationals without advantages[J]. candinavian Journal of Economics，1999，101（4）.

[4] Lichtenberg F，Potterie P.Does Foreign Direct Investment Transfer Technology across Borders？[J].The Review of Economics and Statistics，2001，22（3）.

[5] Driffield N，Chiang M.The Effects of Off shoring to China：Reallocation，Employment and Productivity in Taiwan[J].International Journal of the Economics of Business，2009，16.

[6] 朱彤，崔昊.对外直接投资、逆向研发溢出与公司原注册地及公司主体所在国家技术进步——数理模型与实证研究[J].世界经济研究，2011（12）.

[7] 朱彤，崔昊.对外直接投资、逆向技术溢出与中国技术进步[J].世界经济研究，2012（10）.

[8] 李永，胡帅，王艳萍.基于劳动投入生产率视角的中国OFDI动因与逆向溢出效果[J].江西财经大学学报，2013（2）.

[9] 赵伟，古广东，何元庆.外向FDI与中国技术进步：机理分析与尝试性实证[J].管理世界，2006（7）.

[10] 刘晴，徐蕾.对加工贸易福利效应和转型升级的反思——基于异质性企业贸易理论的视角[J].经济研究，2013（9）.

[11] 杜金涛，滕飞.基于吸收能力视角的中国OFDI逆向技术溢出对国内技术进步影响研究[J].经济问题探索，2015（11）.

[12] 李梅，柳士昌.对外直接投资逆向技术溢出的区域差异和门槛效应——基于中国省际面板数据的门槛回归分析[J].管理世界，2012（1）.