江 娟，王 疆

(上海理工大學(xué) 管理學(xué)院，上海 200093)

高科技人才與中國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)在美國直接投資的區(qū)位選擇
——以ICT行業(yè)為例

江 娟，王 疆

(上海理工大學(xué) 管理學(xué)院，上海 200093)

基于2001-2014年中國信息與通訊技術(shù)(ICT)行業(yè)對美國直接投資的微觀數(shù)據(jù)，運用負二項回歸模型考察東道國高科技人才對中國ICT行業(yè)企業(yè)直接投資區(qū)位選擇的影響。實證結(jié)果表明，高科技人才與中國ICT行業(yè)在美國的直接投資呈正相關(guān)，即高科技人才是吸引中國ICT行業(yè)跨國投資的重要因素。研究結(jié)果對中國ICT行業(yè)企業(yè)進入美國直接投資具有較強的指導(dǎo)意義。

高科技人才；美國；區(qū)位選擇；ICT

一、引言

自21世紀初我國實施“走出去”戰(zhàn)略以來，我國企業(yè)的對外投資額有了較大的提升，國際化水平有了跨越式的發(fā)展。2013年中國的對外投資額達到1 078.4億美元，躋身世界三大對外投資國行列，2014年進一步提高到1 231.2億美元。在此背景下，學(xué)術(shù)界也日益關(guān)注中國企業(yè)跨國投資的區(qū)位選擇問題(Buckley& Clegg, 2007; Tokunag&Jin, 2010; Blanc-Brude et al.,2014; 王疆，陳俊甫，2013；Liu&Deng, 2014)，其中，人力資本對區(qū)位選擇的影響作用一直是經(jīng)濟學(xué)家們關(guān)注的問題。如Noorbakhsh和Paloni(2001)在分析影響外商直接投資不同區(qū)域分布的重要因素時，論證了人力資本對區(qū)位選擇的正向促進作用；Kucera(2002)在分析FDI區(qū)位選擇的影響因素時指出，加強人力資本的發(fā)展水平能夠正向影響FDI的區(qū)位選擇；Todo等(2009)在分析外商在華投資的知識溢出效應(yīng)時，闡述了人力資本在高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)中的重要角色；Teixeira和Heyuan(2012)則以77個創(chuàng)新性企業(yè)為樣本，在微觀層面上分析了人力資本對FDI的間接吸引作用。由此可見，高科技人才是吸引高新技術(shù)行業(yè)企業(yè)對外直接投資的一個不可忽視的因素。因此，研究高科技人才對中國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)跨國投資區(qū)位選擇的影響，有助于加深對中國高科技企業(yè)國際化戰(zhàn)略的理解。

近十幾年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)時代的到來，ICT行業(yè)發(fā)生了巨大的變革，同時發(fā)達國家和發(fā)展中國家的ICT發(fā)展水平的差距也逐漸拉大(Chin &Fairlie, 2010)。中國ICT行業(yè)企業(yè)進入美國投資可以學(xué)習(xí)發(fā)達國家先進的技術(shù)與管理模式。然而，極少有學(xué)者將高科技人才與ICT企業(yè)對外直接投資的區(qū)位選擇相結(jié)合。因此，將高科技人才與ICT企業(yè)FDI區(qū)位選擇相結(jié)合，一方面能更好地理解中國ICT行業(yè)的國際投資行為，另一方面，這對中國ICT企業(yè)的后續(xù)投資也有著現(xiàn)實意義與指導(dǎo)作用。

本文通過負二項回歸模型對2001—2014年中國155起ICT行業(yè)在美投資的區(qū)位選擇進行了實證分析。結(jié)合已有相關(guān)研究，除了互聯(lián)網(wǎng)普及率、市場因素、勞動力因素、研發(fā)強度等因素外，我們重點考察了高科技人才對中國企業(yè)在美國直接投資區(qū)位選擇決策的影響。

二、理論分析與研究假設(shè)

近年來，人力資本與區(qū)位選擇間相互關(guān)系的研究廣受經(jīng)濟學(xué)家的關(guān)注(Noorbakhsh&Paloni, 2001; Checchi et al., 2007; Zhuang, 2008, Kar, 2013; Salike,2016)。但是，基于人力資本和ICT企業(yè)的區(qū)位選擇之間的相互關(guān)系的研究仍相對稀缺。Chinn等(2010) 在使用161個國家的面板數(shù)據(jù)分析導(dǎo)致ICT企業(yè)分布不均勻的因素時發(fā)現(xiàn)，低水平的人力資源會減少ICT行業(yè)的需求。

高科技人才之所以會對ICT行業(yè)企業(yè)的對外直接投資區(qū)位選擇產(chǎn)生影響，主要表現(xiàn)在以下三個方面：第一，從ICT行業(yè)自身特點的角度來分析。與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)不同，信息與通訊技術(shù)(ICT)產(chǎn)業(yè)作為高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的一員，其對技術(shù)和專業(yè)知識的需求很高，因此，該行業(yè)對勞動力的要求不僅僅局限于勞動力成本方面，更是側(cè)重于勞動力質(zhì)量方面。無論是在管理水平還是業(yè)務(wù)水平上，專業(yè)知識和技能的缺乏都將造成ICT企業(yè)進入新市場的進入壁壘(Martin et al., 2013)。因而，ICT行業(yè)對高科技人才的高度需求使得高科技人才集聚成了ICT企業(yè)的一大吸引因素，并且，相比于資源稟賦、生產(chǎn)成本等傳統(tǒng)影響因素，高科技人才能帶來一定的知識溢出效應(yīng)，這對ICT企業(yè)的投資具有很強的吸引力。第二，從生產(chǎn)成本的角度來分析。高科技人才具有較高的邊際生產(chǎn)力(Fleisher et al., 2010)，因而高科技人才集聚的地區(qū)往往具有更高的經(jīng)濟發(fā)展水平，基礎(chǔ)設(shè)施也相對完善，生產(chǎn)成本大大降低，良好的外部環(huán)境對外國投資者具有較大的吸引力。第三，從知識獲取的角度來分析。人力資本對外商直接投資的知識外溢效應(yīng)有較強的吸收能力，且人力資本門檻越高，吸收能力越強(Fu & Li，2009)。因此，高科技人才能夠很好地吸收其周邊外商直接投資帶來的知識和技術(shù)外溢。也就是說，當ICT行業(yè)企業(yè)選擇高科技人才集聚區(qū)進行投資時，一方面其自身雇傭?qū)ｉT人才獲得了極大的便利，另一方面也為其獲得其他產(chǎn)業(yè)FDI知識外溢提供了便利。

為了實證分析的需要，研究者需要對人力資本進行相應(yīng)的衡量。在前人相關(guān)研究中，人力資本的衡量標準各有不同，如采用受教育年限(Kim et al., 2013)、高等教育(Fleisher et al., 2010)、中等教育(Noorbakhsh&Paloni, 2001)、識字等變量來衡量人力資本。在本文的研究中，由于ICT行業(yè)對專業(yè)人才有著較高的要求，我們使用高科技人才作為研究人力資本對ICT企業(yè)區(qū)位選擇的影響的衡量變量。

因此，基于前人的相關(guān)研究，我們做了如下假設(shè)：中國ICT行業(yè)在美國直接投資的區(qū)位選擇受高科技人才變量的影響，東道國特定州的高科技人才占比越大，中國ICT行業(yè)進入該州的可能性越大。

三、研究設(shè)計與變量設(shè)定

(一)研究樣本

本文采用2001年到2014年間的中國ICT行業(yè)在美直接投資的微觀數(shù)據(jù)作為樣本進行相關(guān)的實證研究，所使用的數(shù)據(jù)來自Rhodium Group的中國投資觀察(China Investment Monitor)數(shù)據(jù)庫，包含了2001年至2014年發(fā)生的155起中國ICT行業(yè)對美國51個州的投資。由于該數(shù)據(jù)庫采用自上而下的方式收集投資數(shù)據(jù)，因而能更加真實地反映中國企業(yè)在美跨國投資的實際情況。

(二)變量測量

被解釋變量是直接投資的起數(shù)，用每年中國ICT行業(yè)在美國特定州的投資次數(shù)來表示，數(shù)據(jù)來源是Rhodium Group的中國投資觀察(China Investment Monitor)數(shù)據(jù)庫。

主要的解釋變量是高科技人才變量。本文用計算機與數(shù)學(xué)科學(xué)職位占比來衡量高科技人才變量，即用某州計算機與數(shù)學(xué)科學(xué)職位除以該州總的工作職位來衡量，比例越大說明該州高科技人才越多。計算機與數(shù)學(xué)科學(xué)職位占比的數(shù)據(jù)來源于美國國家科學(xué)基金會《科學(xué)與工程指標》(National Science Foundation, Science and Engineering Indicators)。

此外，本文根據(jù)已有文獻對中國在美國區(qū)位選擇的研究，選取了以下控制變量。其中，互聯(lián)網(wǎng)普及率：用各個州的互聯(lián)網(wǎng)使用率來衡量該州的互聯(lián)網(wǎng)普及程度。具體而言，就是用某特定州使用互聯(lián)網(wǎng)的家庭數(shù)除以該州總的家庭數(shù)來衡量，比例越大說明該州的互聯(lián)網(wǎng)普及程度越高，互聯(lián)網(wǎng)使用率的數(shù)據(jù)來源于美國人口普查局(US Census Bureau)。市場吸引力：用GDP增長率來衡量，數(shù)據(jù)來源于美國經(jīng)濟分析局(U.S. Bureau of Economic Analysis)；勞動力市場狀況，用失業(yè)率來衡量，數(shù)據(jù)來源于美國勞工統(tǒng)計局(U.S. Bureau of Labor Statistics)；東道國當?shù)禺a(chǎn)業(yè)專業(yè)化：用美國各個州ICT行業(yè)的區(qū)位熵來衡量，數(shù)據(jù)由美國經(jīng)濟分析局整理而得；母國集聚：用某特定州上一年中國ICT行業(yè)的投資次數(shù)來衡量，數(shù)據(jù)來源于Rhodium Group的中國投資觀察數(shù)據(jù)庫；研發(fā)強度：用研究開發(fā)經(jīng)費支出占GDP的比例來衡量，數(shù)據(jù)來源于美國國家科學(xué)基金會《科學(xué)與工程指標》。由于企業(yè)進入新市場投資主要是受該市場前期因素的影響，因而本文對所有的解釋變量和控制變量均采取滯后一期值。

(三)模型選取

本文的被解釋變量是中國ICT行業(yè)企業(yè)進入美國某特定州的投資起數(shù)，根據(jù)研究樣本為非負整數(shù)的特點，本文選擇負二項回歸模型進行回歸分析。以往此類數(shù)據(jù)的研究常使用泊松回歸和負二項等模型進行相應(yīng)的實證分析。但泊松回歸假設(shè)計數(shù)變量的方差和均值是相等的。因而，如果出現(xiàn)了方差和均值不相等，且方差明顯大于均值時，就會出現(xiàn)過度分散的情況。而負二項回歸作為廣義的泊松回歸，允許過度分散的存在，因而該模型在處理數(shù)據(jù)時更加適宜。

四、實證結(jié)果分析

下表1顯示了主要變量的描述性統(tǒng)計，下表2顯示了主要變量的相關(guān)系數(shù),由相關(guān)性系數(shù)表可以看出，自變量的相關(guān)系數(shù)最大值為0.579，因此本文不存在嚴重的多重共線性問題。

下表3給出了負二項回歸模型的估計結(jié)果。假設(shè)指出，中國ICT行業(yè)對美投資的區(qū)位決策受高科技人才的正向影響。模型1和模型2檢驗了這一假設(shè)，結(jié)果表明某州高科技人才占比越高，中國ICT企業(yè)在該州進行投資的可能性越大，因此，假設(shè)成立。同時，模型還表明：互聯(lián)網(wǎng)普及率與ICT行業(yè)企業(yè)區(qū)位選擇無相關(guān)性；母國集聚對ICT行業(yè)企業(yè)在美國直接投資的區(qū)位選擇有著正向刺激作用，先前進入美國某州的ICT投資次數(shù)越多，后期ICT行業(yè)再投資的可能性越大；東道國某州ICT產(chǎn)業(yè)專業(yè)化水平越高，中國ICT行業(yè)企業(yè)選擇該州進行投資的可能性越大；勞動力市場情況與ICT企業(yè)的區(qū)位選擇呈正相關(guān)；而市場吸引力則與ICT企業(yè)投資的區(qū)位選擇無相關(guān)性；在不考慮高科技人才的條件下，研發(fā)強度對ICT企業(yè)區(qū)位選擇有著一定的促進作用，當加入高科技人才這一變量時，研發(fā)強度與ICT企業(yè)投資的區(qū)位選擇無相關(guān)性。

表1 描述性統(tǒng)計

表2 主要變量的相關(guān)系數(shù)

表3 負二項回歸模型的估計結(jié)果

注：*p<0.1,**p<0.05,***p<0.01，括號內(nèi)為Z值

研究結(jié)果表明，在中國ICT企業(yè)的跨國投資行為決策中，在美各州的高科技人才是吸引中國企業(yè)對美各州進行投資的重要因素。高科技人才可以為ICT行業(yè)進入市場提供充足的人力資源，以克服專業(yè)人才缺失而形成的技術(shù)壁壘，從而提高中國ICT企業(yè)在某特定州投資的可能性。這與前人對中國(Todo et al., 2009)和印度(Kar, 2013)等發(fā)展中國家的研究結(jié)果相一致。

五、結(jié)論

本文以2001—2014年中國對美國的155起ICT行業(yè)直接投資為研究對象，考察了高科技人才對中國ICT行業(yè)跨國投資區(qū)位選擇的影響，得出了如下結(jié)論：中國ICT行業(yè)對美投資的區(qū)位選擇受高科技人才變量的影響，某州高科技人才占比越高，中國ICT企業(yè)在該州進行投資的可能性越大。

本文的貢獻在于：首先，本文將高科技人才與中國ICT行業(yè)企業(yè)跨國投資區(qū)位選擇相結(jié)合，是對已有相關(guān)研究的有益補充，加深了對我國高科技企業(yè)區(qū)位選擇影響因素的理解；其次，本文的投資區(qū)位選擇精確到了美國的各個州，且以ICT為例進行分析，在更細的層次上為我國的特定行業(yè)跨國投資提供了理論依據(jù)。

[1] 王 疆，陳俊甫.國際投資決策中的組織間模仿行為研究述評[J].外國經(jīng)濟與管理，2013,(3):37-46.

[2]Blanc-Brude F, Cookson G, Piesse J, Strange R. The FDI Location Decision: Distance and the Effects of Spatial Dependence. International Business Review, 2014, 23(4): 797-810.

[3]Buckley P J, Clegg L J, Cross A R, Liu X, Voss H, and Zheng P. The Determinants of Chinese Outward Foreign Direct Investment[J]. Journal of International Business Studies, 2007, 38(4): 499-518.

[4]Chin M D, Fairlie R W. ICT Use in the Developing World: An Analysis of Differences in Computer and Internet Penetration. Review of International Economics, 2010, 18(1): 153-167.

[5]Fleisher B, Li H, Zhao M Q. Human Capital,Economic Growth, and Regional Inequality in China[J]. Journal of Development Economics, 2010, 92(2): 215 231.

[6]Fu M, Li T. Human Capital as a Determinant of FDI Technology Spillovers and its Threshold Effects in China: An Analysis Based on Multiple Productivity Estimates. Research and Statistics Branch Working Paper, 21/2009[R]. United Nations Industrial Development Organization.

[7]KarS. Exploring the Causal Link Between FDI and Human Capital Development in India[J]. Decision, 2013, 40(1 2):3-13.

[8]Kim D H, Lin S C, Suen Y B. Investment, Trade Openness and Foreign Direct Investment: Social Capability Matters[J].International Review of Economics and Finance, 2013, 26: 56 69.

[9]Kucera D. Core labour Standards and Foreign Direct Investment[J]. International Labour Review, 2002，141(1-2): 31-69.

[10]Liu Y P, Deng P. Chinese cross-border M & A: Past Achievements, Contemporary Debates and Future Directions[J]. Advances in Mergers and Acquisitions, 2014, 13:85-107.

[11]Martin F M, Ciovica L, Cristescu M P. Implication of Human Capital in the Development of SMEs through the ICT Adoption[J]. Procedia Economics and Finance, 2013, (6): 748-753.

[12]Noorbakhsh F, Paloni A. Human Capital and FDI Inflows to Developing Countries:New Empirical Evidence[J]. World Development, 2001, 29(9):1593-161.

[13]Salike N. Role of Human Capital on Regional Distribution of FDI in China: New Evidences[J]. China Economic Review, 2016, (37): 66-84.

[14]Teixeira A C, Heyuan W. Is Human Capital Relevant in Attracting Innovative Foreign Direct Nvestment to China?[J]. Asian Journal of Technology Innovation, 2012, 20(1): 83-96.

[15]Todo Y, Zhang W, Zhou L A. Knowledge Spillovers from FDI in China: The Role of Educated Labor in Multinational Enterprises[J]. Journal of Asian Economics, 2009, 20(6); 626-639.

[16]Tokunaga S, Jin S S. Market Potential,Agglomeration and Location of Japanese Manufacturers in China[J]. Letters in Spatial and Resource Sciences, 2010, 4(1): 9-19.

[17]Zhuang H. Foreign Direct Investment and Human Capital Accumulation in China[J].Int Res J Finance Econ. 2008, (19):205-21.

[責任編輯：趙春江]

High-tech Talent and Location Choice of Chinese ICT Investment in the United States

JIANG Juan, WANG Jiang

(Business School, University of Shanghai for Science and Technology,Shanghai 200093,China)

Employing the micro data on China's FDI in the United States in the Information and Communications Technology (ICT) industry from 2001 to 2014, a negative binomial regression model is performed to examine the effects of high-tech talent on ICT firms’ location choice. Findings indicate that high-tech talent in USA and Chinese ICT investment in the U.S is positively related, namely high-tech talent is an important factor in attracting Chinese cross-border investment in ICT industry. Also, the result has a strong guiding significance for direct investment of Chinese ICT firms in the United States.

high-tech talent; USA; location choice; ICT

2016-11-08

國家自然科學(xué)基金項目(71071093,71471110)；陜西省社會科學(xué)基金項目(2015D060)

江 娟(1991-)，女，安徽安慶人，碩士研究生，主要從事企業(yè)戰(zhàn)略管理研究;王 疆(1983-)，男，講師，管理學(xué)博士，主要從事戰(zhàn)略管理、國際商務(wù)等方面研究。

F830.5；F740.27

A

1671-7112(2017)02-0013-06