王怡凡

摘要：文章選取2003-2017年我國(guó)29個(gè)省市的面板數(shù)據(jù)，根據(jù)L-P理論模型建立實(shí)證模型。從全國(guó)和省際層面，對(duì)金融規(guī)模和金融效率對(duì)我國(guó)OFDI逆向技術(shù)溢出效應(yīng)的影響進(jìn)行實(shí)證研究。結(jié)果顯示：金融規(guī)模與我國(guó)OFDI逆向技術(shù)溢出效應(yīng)呈“倒U型”關(guān)系;金融效率對(duì)我國(guó)OFDI逆向技術(shù)溢出效應(yīng)的影響十分顯著，但西部地區(qū)金融效率對(duì)該效應(yīng)的影響并不顯著。

關(guān)鍵詞：全要素生產(chǎn)率 對(duì)外直接投資逆向技術(shù)溢出效應(yīng) 金融規(guī)模 金融效率

一、引言

國(guó)際經(jīng)驗(yàn)表明，母國(guó)可通過(guò)對(duì)外直接投資學(xué)習(xí)先進(jìn)知識(shí)，從而提升國(guó)內(nèi)技術(shù)水平。近年來(lái)，我國(guó)對(duì)外直接投資存量出現(xiàn)大幅度增長(zhǎng)，從2003年的332億美元增加到2018年的17643.7億美元，位列全球第三。中國(guó)對(duì)外直接投資的實(shí)力和影響力在不斷擴(kuò)大。隨著我國(guó)激勵(lì)企業(yè)穩(wěn)步“走出去”，對(duì)外直接投資現(xiàn)已成為提升我國(guó)創(chuàng)新能力和國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的主要方式之一。

而OFDI逆向技術(shù)溢出效應(yīng)的發(fā)揮離不開(kāi)金融支持和金融發(fā)展。因?yàn)閷?duì)外直接投資本身就是資本流動(dòng)，離不開(kāi)金融體系支持，金融發(fā)展也會(huì)影響母國(guó)對(duì)技術(shù)溢出的吸收和轉(zhuǎn)化程度。隨著我國(guó)對(duì)外直接投資的增長(zhǎng)與不斷優(yōu)化，對(duì)金融支持的要求也在不斷提高，如提升資金需求量、豐富金融資產(chǎn)、降低資金風(fēng)險(xiǎn)等。

當(dāng)前大多研究仍集中于傳統(tǒng)技術(shù)溢出模式，即通過(guò)進(jìn)口、外商直接投資等產(chǎn)生技術(shù)溢出，而對(duì)OFDI逆向技術(shù)溢出的研究較少;另一方面，在考慮OFDI逆向技術(shù)溢出效應(yīng)的影響因素研究中，對(duì)金融發(fā)展水平因素的關(guān)注度較低。因此探討金融發(fā)展對(duì)中國(guó)OFDI逆向技術(shù)溢出效應(yīng)的影響有著重要的理論意義和現(xiàn)實(shí)意義。

二、實(shí)證模型建立與數(shù)據(jù)處理

（一）實(shí)證模型建立

1.OFDI逆向技術(shù)溢出效應(yīng)存在性實(shí)證模型。在借鑒L-P理論模型的基礎(chǔ)上，考慮到國(guó)內(nèi)研發(fā)資本存量對(duì)一國(guó)技術(shù)創(chuàng)新也會(huì)產(chǎn)生影響，從而確定對(duì)我國(guó)OFDI逆向技術(shù)溢出效應(yīng)存在性研究的基礎(chǔ)實(shí)證模型為：

其中，表示t時(shí)期國(guó)內(nèi)各地區(qū)的全要素生產(chǎn)率;表示t時(shí)期國(guó)內(nèi)各地區(qū)資本研發(fā)存量;表示t時(shí)期國(guó)內(nèi)各地區(qū)通過(guò)對(duì)外直接投資所獲得的技術(shù)溢出;、分別為模型常數(shù)項(xiàng)和誤差項(xiàng)，（i=1，2）代表影響系數(shù)。

2.金融發(fā)展對(duì)OFDI逆向技術(shù)溢出效應(yīng)的影響實(shí)證模型。研究金融發(fā)展水平對(duì)OFDI逆向技術(shù)溢出效應(yīng)的影響，即探討金融規(guī)模（Fsize）、金融效率（Feffi）分別與前系數(shù)即之間的關(guān)系。本文借鑒魏程程（2017）中的做法，設(shè)立金融指標(biāo)與此效應(yīng)的二次函數(shù)關(guān)系式，以探討二者關(guān)系。即設(shè)：

其中，表示OFDI逆向技術(shù)溢出對(duì)母國(guó)全要素生產(chǎn)率的影響系數(shù)，F(xiàn)為上述金融指標(biāo)統(tǒng)稱(chēng)。當(dāng)=0時(shí)，金融發(fā)展對(duì)一國(guó)OFDI逆向技術(shù)溢出效應(yīng)沒(méi)有影響，即為基本模型;當(dāng)≠0，代入模型中，得到回歸模型為：

（二）指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)處理

1.指標(biāo)選取。（1）全要素生產(chǎn)率。全要素生產(chǎn)率用來(lái)衡量國(guó)家技術(shù)創(chuàng)新水平，根據(jù)科布道格拉斯函數(shù)，其中Y、K、L分別表示一國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、資本存量、勞動(dòng)力人數(shù)，和分別表示資本和勞動(dòng)力對(duì)總產(chǎn)出的貢獻(xiàn)程度，用A來(lái)衡量技術(shù)因素。通常假設(shè)規(guī)模報(bào)酬不變，即。其中，固定資本存量K需要根據(jù)永續(xù)盤(pán)存法計(jì)算得出，公式為：

其中表示t時(shí)期的全社會(huì)固定資產(chǎn)投資額，為折舊系數(shù)。

借鑒張軍（2004）所計(jì)算的以2000年為基期的省際物質(zhì)資本存量估計(jì)值，代入公式①計(jì)算得2003-2017年所有固定資本存量后，再根據(jù)固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)（P）將2003-2017年的固定資本存量數(shù)據(jù)調(diào)整為以2003年為基期;勞動(dòng)力人數(shù)L用全社會(huì)從業(yè)人員總數(shù)表示。進(jìn)行最小二乘回歸，得到國(guó)內(nèi)研發(fā)存量為0.69，為0.31，帶回科布道格拉斯函數(shù)公式即可得各省市2003-2017年的全要素生產(chǎn)率。

（2）國(guó)內(nèi)研發(fā)資本存量。該指標(biāo)計(jì)算需要通過(guò)永續(xù)盤(pán)存法，公式為：

其中、分別表示t時(shí)期、t前一期的國(guó)內(nèi)研發(fā)資本存量，RDt表示國(guó)內(nèi)研發(fā)投入，選擇用R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出衡量?；谘邪l(fā)資本存量則用及其研發(fā)投入除以樣本期內(nèi)研發(fā)投入平均增長(zhǎng)率與資本折舊率（取5%）的和而得到。

（3） OFDI逆向技術(shù)溢出。根據(jù)Potterie和Lichtenberg（2001）的研究，技術(shù)溢出主要由投資國(guó)依照一定比例獲取東道國(guó)R&D資本存量來(lái)衡量。因此，借鑒孔群喜（2019）等學(xué)者的計(jì)算方法，具體計(jì)算OFDI逆向技術(shù)溢出的公式如下：

其中表示母國(guó)t時(shí)期的OFDI逆向技術(shù)溢出額;表示t時(shí)期母國(guó)向海外投資目標(biāo)國(guó)j國(guó)投入的投資額，即對(duì)外直接投資額;表示t期j國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值;表示r時(shí)期j國(guó)國(guó)內(nèi)研發(fā)資本存量;m表示選取的母國(guó)對(duì)外投資目標(biāo)國(guó)家個(gè)數(shù)。

論文在選取海外投資國(guó)家方面，鑒于數(shù)據(jù)可獲取性和代表性，確定選擇以下15個(gè)國(guó)家（地區(qū)），包括美國(guó)、加拿大、英國(guó)、法國(guó)、意大利、德國(guó)、瑞典、荷蘭、波蘭、韓國(guó)、日本、俄羅斯、哈薩克斯坦、巴西、中國(guó)澳門(mén)特別行政區(qū)。

由于各地區(qū)對(duì)不同國(guó)家直接投資相關(guān)數(shù)據(jù)難以直接獲取，因此各地區(qū)溢出值通常用各地區(qū)OFDI占我國(guó)OFDI的比重乘以我國(guó)OFDI逆向技術(shù)溢出額而得到。

（4）金融發(fā)展。論文選擇用各地區(qū)年末金融機(jī)構(gòu)人民幣存、貸款余額之和占GDP的比重來(lái)衡量金融規(guī)模（Fsize），用各地區(qū)年末金融機(jī)構(gòu)人民幣貸款余額占存款余額的比重來(lái)衡量金融效率（Feffi）。

2.數(shù)據(jù)處理。樣本區(qū)間為2003-2017年，采用我國(guó)29省面板數(shù)據(jù)（除重慶、西藏和港澳臺(tái)地區(qū)）。數(shù)據(jù)主要來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、世界銀行數(shù)據(jù)庫(kù)、《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)對(duì)外直接投資統(tǒng)計(jì)公報(bào)》和《中國(guó)金融統(tǒng)計(jì)年鑒》。

對(duì)相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，并將研究的29個(gè)省市劃分為：11個(gè)東部省市（北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南）;8個(gè)中部省市（山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南）;10個(gè)西部省市（內(nèi)蒙古、廣西、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆）。

三、金融發(fā)展對(duì)我國(guó)OFDI逆向技術(shù)溢出效應(yīng)的影響實(shí)證研究

利用EVIEWS7.2對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。在進(jìn)行面板數(shù)據(jù)回歸分析前，需要確定具體的面板模型類(lèi)型。針對(duì)涉及的所有模型，檢驗(yàn)結(jié)果表明采用隨機(jī)效應(yīng)變截距模型更優(yōu)?；貧w方程為：

（一）全樣本研究

建立隨機(jī)效應(yīng)變截距模型，得到回歸結(jié)果如表1所示：

由回歸結(jié)果可以看出，解釋變量均通過(guò)5%顯著性水平下的顯著性檢驗(yàn)。一方面，金融規(guī)模對(duì)我國(guó)OFDI逆向技術(shù)溢出存在顯著影響，且一次交叉乘項(xiàng)（=0.0026）和二次交叉乘項(xiàng)（=-0.0001）均不為零，表明二者之間存在非線性關(guān)系。一次交叉乘項(xiàng)系數(shù)為正，二次交叉乘項(xiàng)系數(shù)為負(fù)，表明金融規(guī)模與OFDI逆向技術(shù)溢出之間為倒U型關(guān)系。若將上述方程視為關(guān)于Fsize的函數(shù)方程，那么兩邊對(duì)Fsize求導(dǎo)，即可得到當(dāng)Fsize=13時(shí)，金融規(guī)模對(duì)OFDI逆向技術(shù)溢出效應(yīng)的影響最大。而當(dāng)前我國(guó)大多數(shù)地區(qū)金融規(guī)模指標(biāo)未達(dá)到13。另一方面，金融效率對(duì)我國(guó)OFDI逆向技術(shù)溢出效應(yīng)的影響也顯著。且一次交叉乘項(xiàng)（=0.0058）和二次交叉乘項(xiàng)（=-0.0001）均不為零，表明二者之間存在非線性關(guān)系。具體而言一次交叉乘項(xiàng)系數(shù)為正，二次交叉乘項(xiàng)系數(shù)為負(fù)，表明金融效率與OFDI逆向技術(shù)溢出之間為倒U型關(guān)系。若將上述方程視為關(guān)于Feffi的函數(shù)方程，那么兩邊對(duì)Feffi求導(dǎo)，即可得到當(dāng)Feffi=29時(shí)，金融效率對(duì)OFDI逆向技術(shù)溢出效應(yīng)的影響最大。而當(dāng)前我國(guó)各地區(qū)金融效率指標(biāo)均未達(dá)到29。

（二）分區(qū)域研究

因?yàn)橹胁康貐^(qū)僅有8個(gè)省市，為了保證變量個(gè)數(shù)盡量小于樣本個(gè)數(shù)，在此不考慮研發(fā)存量的影響，僅探究不同金融指標(biāo)對(duì)OFDI逆向技術(shù)溢出效應(yīng)的影響。

建立隨機(jī)效應(yīng)變截距模型，得到回歸結(jié)果如表2所示如下：

由實(shí)證結(jié)果可以看出，各區(qū)域的OFDI逆向技術(shù)溢出對(duì)全要素生產(chǎn)率依然都具有顯著正向促進(jìn)作用。就金融規(guī)模指標(biāo)而言，三個(gè)地區(qū)的金融規(guī)模相關(guān)指標(biāo)均通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，且三個(gè)地區(qū)金融規(guī)模都與當(dāng)?shù)豋FDI逆向技術(shù)溢出效應(yīng)存在顯著倒U型關(guān)系。就金融效率指標(biāo)而言，西部地區(qū)并未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。結(jié)合我國(guó)整體金融效率相關(guān)指標(biāo)來(lái)看，地區(qū)間的差異對(duì)金融效率發(fā)揮作用有著明顯影響。

五、結(jié)論與對(duì)策建議

（一）結(jié)論

模型中引入金融發(fā)展指標(biāo)后，我國(guó)和各地區(qū)的OFDI逆向技術(shù)溢出效應(yīng)仍顯著存在。金融規(guī)模與OFDI逆向技術(shù)溢出效應(yīng)存在“倒U型”關(guān)系，各地區(qū)金融規(guī)模對(duì)該效應(yīng)也具有顯著促進(jìn)作用。東部和中部地區(qū)金融效率對(duì)該效應(yīng)具有顯著促進(jìn)作用，并且也呈現(xiàn)“倒U型”關(guān)系，但是西部地區(qū)仍不顯著。

（二）對(duì)策建議

1.不斷擴(kuò)大對(duì)外直接投資。首先，要擴(kuò)大對(duì)外直接投資分布的行業(yè)范圍和地區(qū)范圍，繼續(xù)引導(dǎo)企業(yè)向技術(shù)密集型行業(yè)和地區(qū)投資，進(jìn)而提高我國(guó)對(duì)外直接投資的逆向技術(shù)溢出值，促進(jìn)母國(guó)技術(shù)水平提升;其次，協(xié)調(diào)各地區(qū)間的對(duì)外直接投資水平，中西部地區(qū)對(duì)外直接投資的發(fā)展起步較晚，在投資規(guī)模上相對(duì)受限，因而更要注重發(fā)展優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)、加強(qiáng)與東部企業(yè)的交流、總結(jié)投資經(jīng)驗(yàn)等，來(lái)強(qiáng)化對(duì)外直接投資質(zhì)的提升。

2.進(jìn)一步協(xié)調(diào)區(qū)域金融發(fā)展。一方面，繼續(xù)擴(kuò)大各地區(qū)金融規(guī)模，保證企業(yè)融資可獲得性;另一方面，要提升金融效率，即提高金融服務(wù)企業(yè)的有效性，保證金融服務(wù)的便利性和針對(duì)性。而西部地區(qū)更要注重完善金融服務(wù)體系，學(xué)習(xí)與利用金融科技手段提升服務(wù)水平。同時(shí)，也要繼續(xù)促進(jìn)金融開(kāi)放，如完善人民幣境外收付管理、拓展“一帶一路”金融服務(wù)布局等，為企業(yè)海外投資保駕護(hù)航。

3.提升國(guó)內(nèi)研發(fā)能力。首先政府要推進(jìn)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)體系的建設(shè)，鼓勵(lì)研發(fā)，提升企業(yè)的研發(fā)積極性;其次政府應(yīng)加強(qiáng)對(duì)科研機(jī)構(gòu)的補(bǔ)貼與扶持，促進(jìn)企業(yè)間相互交流，定期對(duì)重點(diǎn)企業(yè)員工進(jìn)行培訓(xùn)，降低企業(yè)試錯(cuò)成本;企業(yè)自身也應(yīng)認(rèn)識(shí)到掌握核心、前沿技術(shù)的重要性，加強(qiáng)研發(fā)投入，培養(yǎng)員工創(chuàng)新思維，提升產(chǎn)品質(zhì)量，培育企業(yè)品牌和核心競(jìng)爭(zhēng)力。國(guó)家要重視提供更加優(yōu)質(zhì)的教育環(huán)境，注重人才培養(yǎng)，尤其是高科技產(chǎn)業(yè)人才。

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作者單位：西安歐亞學(xué)院