類 驍

(北京信息科技大學(xué) 信息管理學(xué)院，北京 100192)

0 引言

開放經(jīng)濟(jì)條件下資本的跨地區(qū)流動(dòng)與配置以及知識(shí)的非排他性為地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步和創(chuàng)新提供了潛在發(fā)展動(dòng)力，學(xué)界稱此類知識(shí)的非自愿流出現(xiàn)象為“技術(shù)溢出”[1]。大量國內(nèi)外研究證實(shí)了“技術(shù)溢出”正向效應(yīng)的存在，但也有少數(shù)研究持不同看法[2-4]。隨著全球化進(jìn)程的不斷加快，雙向FDI(外商直接投資FDI, foreign direct investment;對(duì)外直接投資OFDI, outward foreign direct investment)已成為東道國獲取跨國資本“技術(shù)溢出”的重要渠道，特別是對(duì)于發(fā)展中國家而言，利用并發(fā)揮雙向FDI的溢出正效應(yīng)是實(shí)現(xiàn)“技術(shù)追趕”的關(guān)鍵[5]。

國際上最早研究雙向FDI溢出效應(yīng)的是Lichtenberg(1998)，他首次將國際研發(fā)溢出劃歸為貿(mào)易進(jìn)出口、FDI和OFDI三個(gè)渠道，并給出了溢出權(quán)重測算公式，為研究跨國資本溢出提供了基礎(chǔ)理論框架，后文簡稱LP模型[6]。國內(nèi)對(duì)雙向FDI溢出效應(yīng)的研究起步較晚，研究思路大致可歸納為兩條：一是溢出作用對(duì)象的擴(kuò)展，林進(jìn)智[7]實(shí)證發(fā)現(xiàn)FDI溢出促進(jìn)了我國的制度創(chuàng)新，賈妮莎等[8]研究發(fā)現(xiàn)FDI和OFDI溢出對(duì)我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)均有促進(jìn)作用，且后者作用更明顯；二是樣本的分組實(shí)證，由于我國發(fā)展不平衡性問題依舊突出，很多研究關(guān)注于區(qū)域差異性問題，何興強(qiáng)等[9]等發(fā)現(xiàn)FDI溢出存在明顯的地區(qū)差異性，東部地區(qū)因人力資本水平高能有效的吸收FDI溢出，尹東東等[10]研究了研發(fā)投入、人力資本、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等因素對(duì)OFDI逆向技術(shù)溢出的影響，實(shí)證發(fā)現(xiàn)東中西部溢出表現(xiàn)和促進(jìn)因素差異明顯。

總體來看，現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)雙向FDI溢出的研究對(duì)象十分發(fā)散，絕大多數(shù)研究均采用線性的靜態(tài)面板模型進(jìn)行回歸分析，未考慮變量之間作用的非線性關(guān)系，因此估計(jì)結(jié)果存在較大偏誤?；诖耍疚淖裱延械难芯棵}絡(luò)，構(gòu)建雙向FDI溢出面板門檻模型，分析雙向FDI溢出的門檻限制因素及其對(duì)我國區(qū)域技術(shù)進(jìn)步的非線性門檻作用。

1 門檻模型構(gòu)建與變量說明

1.1 方法與模型構(gòu)建

Hansen[11-12]提出了面板數(shù)據(jù)的門檻自回歸模型，重點(diǎn)研究非線性門檻問題，不需要給定非線性方程的形式，門檻值數(shù)目由樣本數(shù)據(jù)內(nèi)生決定，同時(shí)基于漸進(jìn)分布理論建立待估參數(shù)置信區(qū)間。門檻自回歸模型思想是將門檻值作為未知變量引入模型，構(gòu)建變量系數(shù)的分段函數(shù)，對(duì)門檻值及門檻效應(yīng)進(jìn)行估計(jì)檢驗(yàn)。設(shè)x1,i為自變量，對(duì)樣本進(jìn)行劃分的門檻變量設(shè)為qi，門檻模型方程為

yi=θ0+θ1,qi≤γx1,iI(qi≤γ)+

θ1,qi>γx1,iI(qi>γ)+Xjiθj+εi

(1)

第一步，在門檻變量的取值范圍任選q1代入方程，對(duì)實(shí)證模型進(jìn)行系數(shù)估計(jì)，計(jì)算出殘差平方和S1(q1)；第二步，任選另一q2代入方程，求得新系數(shù)及殘差平方和S1(q2)；第三步，比較2個(gè)殘差平方和，取較小的S1對(duì)應(yīng)的門檻變量值，作為門檻值qmin的初始值；第四步，再任選一q3，方法同第一步，得到新系數(shù)及殘差平方和S1(q3)，與qmin所對(duì)應(yīng)的殘差平方和比較，取較小的S1作為新的門檻值γ；第五步，重復(fù)上述步驟，直到找到qn，其所對(duì)應(yīng)的殘差平方和為最小為止，此時(shí)qn為門檻值γ的最終取值。同時(shí)，Hansen還提出了利用Bootstrap法模擬漸進(jìn)分布，并給出了變量系數(shù)檢驗(yàn)的具體方法和門檻真實(shí)性的檢驗(yàn)思路。

基于Hansen門檻回歸思想，本文將模型被解釋變量選取為區(qū)域技術(shù)水平；除核心解釋變量FDI和OFDI溢出量外，根據(jù)Griliches-Jaffe知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)并結(jié)合文獻(xiàn)對(duì)技術(shù)驅(qū)動(dòng)因素及滯后性分析，選取區(qū)域研發(fā)能力、人力資本、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平為控制變量；近年來高技術(shù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模成為我國跨國投資業(yè)務(wù)的重點(diǎn)領(lǐng)域，是經(jīng)濟(jì)增長和科技創(chuàng)新的核心競爭優(yōu)勢所在，但較低的研發(fā)強(qiáng)度可能會(huì)對(duì)跨國資本的溢出效應(yīng)產(chǎn)生影響，因此選取高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)強(qiáng)度為門檻變量。

綜上，以FDI溢出為例構(gòu)建面板門檻模型如下：

β4lnRi,t-1+β5lnGi,t+ξi,t+ui,t

(2)

式中：i為地區(qū)；t為年份；TTFP為區(qū)域技術(shù)水平；Sfdi、Sfdi為FDI、OFDI溢出量；H為區(qū)域人力資本；R為區(qū)域研發(fā)能力；G為區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；δ為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)強(qiáng)度；γ為門檻值；α0為截距項(xiàng)；β為彈性系數(shù)；ξ為截面固定效應(yīng)；u為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

1.2 指標(biāo)測度

近年對(duì)G20國家綜合效應(yīng)的研究成為熱點(diǎn)，但多關(guān)注于G20國家的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，鮮有對(duì)其技術(shù)效應(yīng)的研究，因此本文選取除中國外的G20國家為技術(shù)溢出方(因個(gè)體差異帶來的偏誤，樣本不包括歐盟)，截取2008-2017年我國30個(gè)省份(因數(shù)據(jù)可得性原因，不包括西藏、港澳臺(tái)地區(qū))面板數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。

(3)

(4)

式中：OOFDIi,t為i地區(qū)當(dāng)年對(duì)外直接投資額；OOFDIt為我國對(duì)外直接投資總額；OOFDIj,t為我國對(duì)j的對(duì)外直接投資額。

區(qū)域技術(shù)水平本文采用DEA-Malmquist方法的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測度，投入產(chǎn)出要素分別為各地區(qū)產(chǎn)出、勞動(dòng)力和資本存量[13]。人力資本采用受教育年限方法測算[14]；研發(fā)能力采用基于永續(xù)盤存法的研發(fā)資本存量衡量，取折舊率15%；經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平考慮到技術(shù)水平與人口密度存在一定關(guān)聯(lián)，選取人均GDP指標(biāo)測度；為反映區(qū)域間高新技術(shù)研發(fā)的投資差異，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)強(qiáng)度采用各地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)R&D經(jīng)費(fèi)支出占總研發(fā)投入比重測算。

本文使用的數(shù)據(jù)來自對(duì)應(yīng)年份的《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國對(duì)外直接投資統(tǒng)計(jì)公報(bào)》和世界銀行統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫WDI。

2 模型實(shí)證

2.1 平穩(wěn)性檢驗(yàn)

對(duì)變量數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，結(jié)果顯示變量值或差分值在通常顯著性水平上(1%或5%)通過了檢驗(yàn)，證明面板數(shù)據(jù)序列平穩(wěn)或一階差分平穩(wěn)；對(duì)變量協(xié)整關(guān)系進(jìn)行Pedroni檢驗(yàn)，結(jié)果如表1所示，Panel ADF及其他檢驗(yàn)均在顯著性水平1%下拒絕“不存在協(xié)整關(guān)系”的原假設(shè)，說明變量間存在協(xié)整關(guān)系。

表1 Pedroni檢驗(yàn)結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)為P值。

2.2 模型回歸

為檢驗(yàn)雙向FDI溢出是否存在國別異質(zhì)性，將樣本國家分為發(fā)達(dá)國家和發(fā)展中國家兩組分別估計(jì)。使用Stata12.0編寫Hansen門檻檢驗(yàn)和回歸程序，對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果見表2和表3，其中檢驗(yàn)“自抽樣”次數(shù)設(shè)為500。

表2 門檻效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)為P值。

表3 面板門檻模型估計(jì)結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)為t值。

3 結(jié)果分析及建議

第一，研發(fā)能力、人力資本是區(qū)域技術(shù)水平提升的重要驅(qū)動(dòng)力。前者系數(shù)在0.48～0.56之間，后者系數(shù)在0.27左右，再次證實(shí)了兩者對(duì)技術(shù)發(fā)展的正向推動(dòng)作用[15]。未來須繼續(xù)深度挖掘內(nèi)部動(dòng)力，引導(dǎo)全社會(huì)加大對(duì)研發(fā)的投入力度，優(yōu)化研發(fā)資源有效配置，重視高技術(shù)人才培養(yǎng)及人才體系的建設(shè)。

第二，F(xiàn)DI溢出和OFDI溢出存在顯著的以高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)強(qiáng)度為門檻的單門檻效應(yīng)，門檻值分別為0.251和0.427，且至少通過了5%的顯著性檢驗(yàn)。FDI溢出和OFDI溢出與區(qū)域技術(shù)進(jìn)步呈“U”型關(guān)系，即只有當(dāng)?shù)貐^(qū)的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)強(qiáng)度跨過門檻“拐點(diǎn)”時(shí)，溢出才表現(xiàn)為正效應(yīng)，系數(shù)分別為0.177和0.045。為此要積極開展與技術(shù)領(lǐng)先國家在高技術(shù)產(chǎn)業(yè)更大范圍、更寬領(lǐng)域、更高層次的合作；統(tǒng)籌和優(yōu)化國內(nèi)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)布局，合理引導(dǎo)人才、科研機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)向中西部地區(qū)，激發(fā)當(dāng)?shù)乜鐕Y本的溢出正效應(yīng)。

第三，整體來看，F(xiàn)DI溢出與區(qū)域技術(shù)進(jìn)步表現(xiàn)為顯著的正向關(guān)系，系數(shù)為0.124，說明外商投資以“示范效應(yīng)”和“培訓(xùn)效應(yīng)”為主[16]；OFDI溢出表現(xiàn)為微弱的負(fù)向關(guān)系，系數(shù)為-0.028，原因是目前我國高質(zhì)量和技術(shù)獲取型海外投資比重過低，投資多以利用當(dāng)?shù)貎?yōu)惠的稅收政策和補(bǔ)貼為主，OFDI反向溢出無法有效為技術(shù)提升賦能。

雙向FDI溢出的國別異質(zhì)性明顯，發(fā)達(dá)國家FDI溢出促進(jìn)作用十分顯著，系數(shù)為0.197，遠(yuǎn)高于發(fā)展中國家和平均水平，但OFDI溢出作用不明顯且不穩(wěn)健；發(fā)展中國家FDI溢出和OFDI溢出均呈顯著的負(fù)效應(yīng)，無法推動(dòng)本地的技術(shù)提升。

基于此，要進(jìn)一步改善產(chǎn)業(yè)投資環(huán)境，引導(dǎo)外資投向，深化與發(fā)達(dá)國家的合作往來，鼓勵(lì)并扶持技術(shù)獲取型投資項(xiàng)目，優(yōu)化海外投資產(chǎn)業(yè)構(gòu)成，加大對(duì)信息技術(shù)、交通運(yùn)輸、能源等高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)性投資。

4 結(jié)束語

本文選取G20國家為技術(shù)溢出方，既具備熱點(diǎn)性，又補(bǔ)充了對(duì)G20國家技術(shù)效應(yīng)研究的相對(duì)不足；在模型和方法上一是提出了中觀層面FDI和OFDI的溢出權(quán)重計(jì)算公式，二是通過構(gòu)建門檻模型糾正了傳統(tǒng)面板數(shù)據(jù)模型在估計(jì)上的偏差，刻畫了溢出對(duì)技術(shù)進(jìn)步的非線性作用機(jī)理，并從國別異質(zhì)性等多個(gè)角度開展分析。研究發(fā)現(xiàn)雙向FDI溢出均顯著的存在基于高技術(shù)研發(fā)強(qiáng)度的單門檻效應(yīng)，證實(shí)了溢出對(duì)區(qū)域技術(shù)進(jìn)步的分區(qū)間、非線性影響，只有當(dāng)跨過“高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)強(qiáng)度”門檻拐點(diǎn)時(shí)，F(xiàn)DI溢出和OFDI溢出才表現(xiàn)為正效應(yīng)。本研究為我國今后的外商投資與對(duì)外投資發(fā)展提供了參考和建議，為區(qū)域技術(shù)提升的驅(qū)動(dòng)因素研究提供了模型基礎(chǔ)，今后可將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法與Hansen門檻面板模型相結(jié)合，進(jìn)一步提升擬合方法的完備性。