新常態背景下國際投資對我國制造業轉型升級的影響

利用拓展的C-H模型，就FDI和OFDI技術外溢的吸收能力對我國異質性制造業部門技術升級的影響進行實證研究，研究發現：我國部分勞動密集型制造業通過FDI提高技術遇到了瓶頸；吸引FDI與學習能力的交叉項對技術和勞動密集型制造業各行業的技術進步出現分化；除基礎設施水平外，戰略資產尋求型OFDI與其他學習能力交叉項對我國技術密集型制造業的TFP提升都起到了顯著的促進作用，且存在“門檻”效應。對比FDI和OFDI對制造業轉型升級的作用可以看出，現階段技術密集型制造企業積極“走出去”獲得國外戰略資產更能有效地促進轉型升級，但“走出去”成功與否關鍵在于自身吸收能力是否能邁過“門檻”。必須針對不同制造業行業作出有針對性的引資政策，采取差異化的“走出去”鼓勵和扶持措施；同時，不斷提升對外開放水平，落實人力資本、研發、金融行業、制度等方面的全面深化改革，才能實現我國制造業的結構優化和轉型升級。

一、引 言

近年來，隨著我國勞動力成本的迅速上升，制造業急需建立新的比較優勢并實現轉型升級。同時，我國經濟發展增速放緩，經濟增長的動力亟須從投資和要素驅動轉換為效率與創新驅動，經濟結構需不斷優化升級。在我國整體經濟發展進入“新常態”的背景下，我國FDI、OFDI和制造業發展也進入了“新常態”，為確保我國經濟的可持續發展，FDI、OFDI的質量和結構急需優化，制造業也迫切需要通過提升效率、深度創新驅動來推動轉型升級。在新形勢下，FDI和OFDI對我國制造業技術進步的影響是否發生了變化？諸多學者從宏觀數據進行研究表明：由于技術差距縮小，外國公司對我國技術防范，我國已很難通過吸引FDI獲得技術進步，但我國制造業各行業與發達國家的技術差距并不一致，部分技術差距較大的制造行業是否還有通過FDI獲得技術進步的可能？同時，隨著我國“走出去”步伐加快，吸引FDI與OFDI對我國異質性制造業行業轉型升級的影響有哪些不同？我們當前的學習吸收能力是否能有效促進我國制造業吸收FDI和OFDI的技術溢出？這些問題值得深入檢驗，厘清這些問題將有利于我國作出正確的引資政策和“走出去”的戰略部署，有利于我國制造業實現創新驅動。因此，本文運用改進的C-H模型，就國際投資技術外溢對我國異質性制造業行業轉型升級的影響進行了比較研究。

理論上，吸引FDI和OFDI都是發展中國家獲取先進技術的重要渠道，但就此問題的經驗分析卻存在爭議。就吸引FDI來看，一部分學者研究認為外資對發展中國家的技術進步和長期增長起到了積極作用［1-4］；而另一部分學者認為FDI并未產生技術外溢效應，甚至呈負相關關系［5-6］。就OFDI而言，有些學者的研究結果表明OFDI能有效促進發展中國家尤其是中國的TFP提升［7-10］；有些學者的研究結果卻顯示中國OFDI積極的逆向溢出效應尚未顯現［11］；也有些學者認為中國OFDI并不存在顯著的雙向技術溢出效應，OFDI甚至對我國TFP的提升有微弱的阻礙作用［12-13］。對于上述兩種相反的結論，許多學者從吸收能力的視角作出了解釋，認為通過國際投資的技術溢出渠道獲得技術進步，不僅與國際投資技術溢出的大小有關，還與發展中國家自身的學習能力有關，只有達到一定“門檻”后，這些溢出與逆向溢出的技術才能有效提升發展中的國家技術水平。前人對于學習FDI技術溢出和OFDI逆向技術溢出的能力因素研究，歸納起來有八項：人力資本水平、對外開放水平、研發投入強度、經濟發展水平、基礎設施水平、金融發展水平、改革意愿和制度。［11］［14-19］

除了各國吸收能力的差別外，筆者認為已有研究得出截然相反結論的原因還有：異質性制造業各自具有自身行業的特征，具有不同的對外直接投資動機。首先，發展中國家的異質性制造業產業自身的吸收能力和生產產品的要素密集度不同；其次，發達國家對不同要素密集度的產品的投資政策存在差異。同時，經濟新常態下，國內引資政策和引資產業結構有差異，導致技術溢出效果和后發國家異質性制造業的吸收能力不同；再次，異質性制造業行業“走出去”的主要動機也不同，例如我國技術密集型企業OFDI的目的是戰略資產尋求型，這種動機的OFDI無疑能產生很好的逆向技術溢出，但勞動密集型企業走出去的目的是成本尋求型，OFDI技術溢出的效果就不同。基于此，本文從異質性制造業的角度出發，將中國制造業分為勞動密集型制造業和技術密集型制造業兩大部分，14個行業分別進行研究。另外，本文選取G7作為樣本國家，中國對這些發達國家的投資具有強烈的戰略資產尋求目的，能更好地考察我國制造業通過OFDI學習外溢技術成效。同時，由于選擇的樣本國家為G7國家，所以不存在對此類國家進行勞動密集型產業的直接投資。基于此，本文在計量分析中不考慮勞動密集型產業通過OFDI提高技術的效應。

二、模型設定

最早研究技術溢出對一國技術進步影響的學者是Coe和Helpman，他們利用C-H模型分析了進口貿易技術溢出對進口國技術進步的影響［20］，C-H模型爾后得到廣泛應用，成為后人研究此類問題的基礎模型。

根據上述理論分析，本文從四個方面對C-H模型進行了拓展。一是本文同時考慮吸引外資的技術溢出和對外直接投資的逆向技術溢出對一國技術進步的影響，所以在模型中納入了吸引FDI和OFDI獲得的技術溢出及逆向技術溢出（即公式2中的）。二是為研究一國學習吸收能力（即公式2中的u）對該國吸收外溢技術的影響，并緩解模型內生性問題，本文借鑒以往學者的做法，以吸收能力uj與交互項的形式將uj引入該模型中，本文的學習吸收能力包含了前文列明的八項因素。三是發展中國家學習吸收發達國家的技術溢出，存在“門檻效應”和“天花板效應”。一方面，只有當發展中國家的學習能力達到一定程度后才能有效地吸收發達國家的溢出技術，即所謂的“門檻效應”；另一方面，當發展中國家與發達國家技術差距越來越小時，發達國家為確保自身的技術壟斷地位，對發展中國家的技術防范趨嚴，導致發展中國家將難以從發達國家獲得技術溢出，只能依靠自主創新，即所謂的“天花板效應”。C-H模型為線性模型，無法考察我國制造業各行業的“門檻效應”和“天花板效應”，如用原模型進行回歸則無法了解各行業的兩種效應現狀，進而無法提出合理的政策建議。因此，本文參考蔡冬青和周經的做法，對吸收能力作方處理（即公式2中的），這一方面解決了原模型中的線性問題，另一方面也使得技術進步和學習能力呈“U”型結構或倒“U”型結構。即當的符號為正時呈“U”型結構，說明東道國只有學習能力積累到一定程度（“門檻”）才能邁過“U”型結構的底部，學習吸收到通過國際投資帶來的技術溢出；而八項學習能力因素還很弱時（未邁過“門檻”），盡管有技術外溢，東道國也很難學習吸收。相反，當的符號為負時呈現倒“U”型結構，即當學習吸收能力達到倒“U”型結構頂端時，將存在通過國際投資渠道來獲得技術提升的瓶頸（“天花板”）。四是由于制造業各行業與國外技術差距不同，其吸引FDI和OFDI的目的也有所區別。因此，從勞動密集型和技術密集型兩個角度對制造業進行分類，對14個制造業細分行業（公式2中i表示制造業各細分行業）分別來考察國際投資技術溢出對它們技術進步的影響。這既有利于辨析以往學者關于此問題的研究結論截然相反的原因；也有利于從勞動密集型和技術密集型兩個角度，更有針對性地提出促進我國制造業轉型升級的政策建議。

三、學習吸收能力、變量選取與數據說明

（一）學習吸收能力

1.制造業從業人員人力資本存量。已有研究慣用的人力資本存量測算方法大多沿用Barro和Lee提出的從業人員平均受教育年限［17］，其計算公式為：

從業人員人力資本存量hc=∑PsYs（3）其中，s表示教育層次（分為大專及以上學歷、高中、初中、小學），Ps表示受s層次教育的從業人員比重，Ys表示s層次的教育年限。本文對制造業從業人員人力資本存量的測算也基于這一傳統方法。根據我國各層次教育年限的規定，本文對各層次教育年限Ys的劃分標準為：大專及以上學歷16年、高中12年、初中9年、小學6年。

2.對外開放度。眾多學者的研究都表明：對外開放的力度與吸收能力的高低及技術溢出多少相互關聯。［21］［22］因此，本文將對外開放度作為一項重要的學習能力因素，并用外貿依存度來表示對外開放度。

3.研發投入強度。借鑒前人的研究，本文采用研發資本占GDP比重來表示研發投入。

4.金融發展水平。金融發展從兩個方面對東道國企業學習吸收溢出技術的能力產生影響：一方面為戰略資產尋求型OFDI動機的企業提供金融服務和金融支持來提供學習技術的機會并提高并購效率；另一方面通過提升企業資源配置效率來促進東道國企業的學習吸收技術的能力。［23］本文用上市公司市場資本總額與GDP之比來測度金融發展水平。

5.基礎設施水平。張宇，Olofsdotter等的研究表明：一國的基礎設施建設越完善，該國獲得的技術溢出越多。借鑒前人的方法，本文采用郵電業務總量與GDP之比衡量基礎設施水平。［24-25］［17］

6.經濟發展水平。一國經濟發展水平越高表示該國技術存量越多、技術基礎越扎實，從而技術的學習吸收能力也就越強。［26-27］本文選取人均GDP來考察我國的經濟發展水平。

7.改革意愿。改革開放后中國經濟取得的成就表明：一國如有強烈改革意愿將會出臺許多政策來擴大對外開放、倡導市場經濟、促進經濟結構的轉型升級和國內企業的技術進步?；诖?，本文將改革意愿作為一項重要的學習吸收能力因素。參照西方一些學者（如Amighini el at.）的做法，選用Economic Freedom Index(全球經濟自由度指數，EFI①)來刻畫我國的改革意愿。②［28-29］

8.制度因素。以往研究認為，一國制度質量越好，該國企業吸收能力越強。全球治理指數包含六個子指標③，能較好地反映一國的制度質量，因此本文用該指數來表示我國的制度因素。

本部分的數據來源：制造業從業人員人力資本存量數據根據各年度《中國勞動統計年鑒》整理而來；對外開放度、基礎設施和經濟發展水平數據來自歷年《中國統計年鑒》；研發投入、金融發展和制度因素數據源自世界銀行網站；改革意愿數據來自美國傳統基金會網站。

（二）變量選取和數據說明

1.細分制造業行業。孫曉華、王昀和鄭輝依照投入產出表中制造業分類標準，重新將制造業分為15類，且測算了2000—2009年我國這15類制造業的TFP及各類制造業從G7通過吸引外資獲得的技術溢出。［30］參考孫曉華等的研究成果，本文進一步測算了2010—2015年，除食品制造業的其他14類制造業從G7通過引資和“走出去”獲得技術溢出。依據SITC5、7、9類，SITC6、8類分別為資本或技術密集型以及勞動密集型制成品的劃分標準，本文對這14類制造業進一步整理，結果如表1所示。

2.全要素生產率。本文用全要素生產率來表示技術水平。通常采用兩種方法來測算TFP：一種是非參數法，這種方法以數據包絡分析法和指數法為主，不用估計參數函數；另一種是參數方法，這種方法以索羅余值法、隱性變量法和隨機邊界法為主，需估計參數函數。兩種方法的區別一是是否需要估計參數函數，二是非參數法無法解釋隨機噪音，但參數方法可對此進行解釋［26］。通常，學者在估算全要素生產率時采用參數方法中的索羅余值法，新古典增長理論分析框架是其思想源頭。［31］

本文也采用這種方法來測算我國制造業的全要素生產率，即：

表1 本文制造業分類標準對應表

公式4中Y為制造業的工業總產值；K表示制造業物質資本存量，用永續存盤法來計算，見公式5；L為各年末制造業就業人數；a和b分別表示資本和勞動的產出彈性。不同機構和學者對中國資本和勞動的產出彈性設定了不同的值，世界銀行在分析中國經濟增長時，將資本的產出彈性a設定為0.6，勞動的產出彈性b設定為0.4；我國學者張軍擴對此提出異議，認為世界銀行高估了我國勞動的產出彈性，他將勞動的產出彈性降低到0.3。［32］其后，國內許多學者的研究結論支持了張軍擴的觀點(例如：蔣仁愛等，2012，b=0.27；趙志耘等，2006，b=0.308)。［26］［33］基于此，本文對a和b的設定與張軍擴保持了一致。

公式5中，t為年份，υ為資產折舊率，k為實際資本存量，I和p分別代表名義固定資產投資及固定資產投資價格指數。借鑒孫曉華的研究，本文將資產折舊率設定為5%。［30］本文制造業細分行業的固定資產投資價格指數計算方法如公式6所示。

公式（6）中，t為年份，i為某制造業行業，p代表固定資產投資價格指數，w′代表建筑安裝工程費用占固定資產總值比重，w″代表設備費用占固定資產總值比重，w?代表其他費用占固定資產總值比重，p′為安裝價格指數，p″為設備價格指數，p?為其他價格指數。

參考夏良科［34］對實際資本存量的做法，本文在估算其他年份實際資本存量時，選用1999年固定資產凈值的年平均余額作為基年。文中TFP計算的各項數據來自《中國統計年鑒》《中國工業經濟統計年鑒》和《中國勞動統計年鑒》。

3.國外技術溢出效應及國內研發資本。借鑒L-P的計算方法，本文將FDI技術外溢效應表示為公式7：

式中，t為年份，j為外國某國，i為某制造業行業，FDIj為吸引j國的外資存量，RDj為j國研發存量。Yj為j國總產值。對OFDI的逆向技術溢出效應采用相同的辦法，見公式8。值得注意的是：G7國家為發達國家，技術水平先進，我國制造業對這些國家的投資大多以戰略資產尋求型為主，所以研究結論能很好地反映我國技術密集型制造業通過OFDI獲得的逆向技術溢出。

其中，t為年份，i為某制造業行業，Sk為研發資本存量④，Γ為研發資本存量折舊率⑤，RD為研發支出。同理，對國外制造業研發資本存量的測算也采用此公式。

國外技術溢出效應及國內研發資本所需數據源自 《中國統計年鑒》、《中國科技統計年鑒》、《中國貿易外經統計年鑒》、《中國對外直接投資統計公報》和聯合國COMTRADE數據庫。

四、回歸結果及分析

模型一：FDI和OFDI對我國技術和勞動密集型制造業TFP影響。

模型二：各項學習能力與FDI和OFDI交叉項。

（一）數據分析

本文的估計方法為最小二乘估計法，利用stata12.0軟件對面板數據回歸。模型一的回歸中使用的數據為2004—2015年14個制造業行業。通過對變量間的相關性進行檢驗發現：模型一中各解釋變量之間均不存在明顯的共線性。模型二中8項學習能力因素中，hc、open、rdi、inf、led等因素之間有顯著的相關關系，把這些變量放到一個模型中，會造成估計的結果有偏，因此本文對不同學習能力分別進行檢驗來緩解多重共線性⑥。

（二）回歸結果

為提高模型的穩健性，本文利用Robust回歸來減弱樣本異方差性。從下文的回歸結果可知：膨脹方差因子（VIF）都小于10，變量之間沒有嚴重的多重共線性問題。R2及調整后R2都很高，說明擬合效果較好。

1.模型一結果。TFP與吸引FDI關系。表2給出了勞動密集型制造業各行業與吸引FDI關系。從中可看出，吸引FDI對我國第1類紡織業、第2類服裝鞋帽制品業、第5類非金屬礦物制品業和第7類金屬制品業的技術進步都不顯著；而外資對我國第3類木材加工及家具制造業、第4類造紙印刷業和第6類金屬冶煉業非金屬礦物制品業產生了顯著的技術外溢，有效提高了這三類制造業的TFP?？赡艿脑蛟谟冢鹤晕覈尤隬TO后，尤其是2004年以來，紡織、服裝制品等行業技術已經成熟，我國對相關生產技術已經運用得爐火純青，技術改進的空間非常有限，國際引資的競爭主要是勞動力成本，所以現階段這些行業已很難通過外資獲得技術外溢。這也從另一個側面反映出，當前我國急需加速建立新的比較優勢，盡快調整產業結構，大力發展高端制造業。

表3顯示了技術密集型制造業行業TFP和吸引FDI關系。從中可以看出，無論是在技術密集型還是在勞動密集型行業，它們的國內研發資本存量越高越有利于它們的技術水平提升。具體來看，第8類（石油加工業）、第9類（化學工業）、第13類（計算機、通信設備及其他電子設備制造業）和第14類（儀表儀器及文化、辦公用機械制造業）都很難通過吸引FDI獲得技術溢出。究其原因，可能有三：一是這些行業中有些是我國國民經濟的命脈行業，政府限制了外資的進入（例如石油加工業）⑦，所以沒有通過吸引FDI獲得技術的渠道；二是盡管存在技術溢出，但由于國內企業自身學習能力尚未邁過“門檻”，導致無法有效地學習和吸收先進技術，表6的回歸結果將證明這一點；三是在一些高端制造業上，外資對華投資有知識產權保護等方面的顧慮，且出于壟斷的目的，具備高端技術的制造業會留在其國內，而僅僅將技術落后和淘汰的制造業轉移到我國，所以我國相關產業很難從吸引FDI中提升TFP。而在機械設備制造、交通運輸設備制造業和電器機械及器材制造（第10、11、12類）上呈現出另外一番景象，外資對我國這三類制造業產業的技術進步都起到了顯著的促進作用。說明我國可進一步加強上述產業的引資力度，通過人員流動效應、合作效應、競爭效應、關聯效應和示范效應等渠道來促進技術提升。

表2 勞動密集型制造業部門TFP與吸引FDI的關系

表3 技術密集型制造業部門TFP與吸引FDI關系

技術密集型部門TFP與“走出去”關系。表4給出了以戰略資產為目的的對外直接投資在對G7國家投資時，給自身技術提升和轉型升級帶來的影響。從中不難發現，除第8類石油加工業外，其他技術密集型制造業行業的對外直接投資都能顯著提升它們的TFP。這一結果表明：相比引資的被動提升，主動對外直接投資在現階段更能有效促進這些技術密集型制造業轉型升級。例如前文的計量結果指出：化學工業、計算機等電子設備制造業、辦公用機械制造業和儀表儀器及文化產業已經很難通過FDI的技術外溢來推動自身變革；所以這些行業一方面需要加強自主創新，另一方還需加大對發達國家“走出去”的步伐。

表4 技術密集型部門TFP與OFDI關系

2.模型二結果。本文就FDI、OFDI與學習能力的交叉項對我國制造業TFP提升作用的研究中，沒有對所有14類制造業行業進行回歸。原因在于：若對所有行業都進行分別研究將需要做224個回歸⑧，這一方面使得篇幅巨大，一篇論文難以容納；另一方面數據處理工作難度加大。本文的處理方法是按照前文中的分類，分別將勞動、技術密集型制造業行業做加權平均處理。在研究FDI時，按照各制造業細分行業吸引外資比重賦予權重；在研究OFDI時，按照對外直接投資比重賦予權重，最后分別加總成技術和勞動密集型兩類制造業。實際上就產生了三組數據：按吸引FDI權重處理的勞動密集型制造業數據；按吸引FDI權重處理的技術密集型制造業數據；按OFDI權重處理技術密集型制造業數據，并分別對這三類數據進行回歸。需要指出的是：由于吸收能力不分FDI或OFDI，也不分勞動或技術密集型制造業，所以不需按權重處理，所有回歸中都直接使用上文中的數據。

表5 勞動密集型部門FDI與學習能力的交叉項

FDI與吸收能力的交叉項。表5給出了FDI與吸收能力的交叉項與勞動密集型制造業轉型升級的關系。吸引FDI與我國對外開放水平、基礎設施和金融發展水平的交叉項對勞動密集型制造業TFP的提升有顯著的積極作用，存在“門檻”效應。本文用的是技術基礎設施，說明我國還可大力促進制造業信息化和互聯網發展，以此帶動我國傳統制造業的轉型升級。吸引FDI與人力資本水平、經濟發展水平和研發投入力度與吸引FDI的交叉項對其產生顯著的負面影響，存在“天花板”效應。反映當前我國勞動密集型制造業通過FDI來提高技術遇到了瓶頸；特別是經濟發展水平越高，收入提高越多將使得我國勞動密集型產業加速向外轉移，從而在國內的勞動密集型產業也就不存在學習技術外溢，這也驗證了模型一的結論。吸引FDI與制度因素和改革意愿兩項學習能力的交叉項對我國勞動密集型制造業轉型升級的作用不明顯?？赡艿脑蛟谟冢何覈半A段的主要政策和制度都是圍繞吸引FDI來大力發展勞動密集型加工制造業而設計，盡管近幾年政府大力提倡改革創新，圍繞促進產業結構升級、促使“大眾創新”出臺了諸多政策措施，但由于新的制度成效顯現和改革風氣的形成有延期性，對經濟社會發展的影響有時間差，所以本文的回歸結果顯示制度因素和改革意愿對我國勞動密集型產業轉型升級影響較小。這也進一步驗證了模型一中的結論，我國當前急需鼓勵經濟結構和產業結構轉型升級，大力積累人力資本和技術資本、釋放改革紅利，形成新的比較優勢。

表6 技術密集型部門FDI與學習能力的交叉項

如表6，吸引FDI與各項吸收能力的交叉項對我國技術密集型制造業TFP的影響也產生了分化。吸引FDI與人力資本水平、對外開放力度、金融發展水平、經濟發展水平、研發投入強度和改革意愿的交叉項都較為顯著地促進了我國技術密集型部門的轉型升級，但存在“門檻”效應，只有這六項學習能力達到一定水準才能有效地通過吸引FDI促進轉型升級，這一結論也呼應了模型一中關于為何有的技術密集型制造業難以通過FDI吸收到先進技術的討論。而吸引FDI與制度因素和基礎設施水平的交叉項對我國技術密集型制造業TFP提升并不顯著。與前文的討論一樣，一方面可能是我國當前制度因素的改革還有待進一步落實，效果尚未顯現；另一方面由于前期制度的慣性和制度改革還在進行中，當前制度仍較適合勞動密集型制造業，制約了我國技術密集型制造業的發展。

吸收能力與OFDI交叉項。如表7，除了基礎設施，OFDI與其他吸收能力的交叉項能夠顯著地提升我國技術密集型制造業TFP，同時，存在“門檻”效應。說明我國對外開放力度越大、人力資本水平越高、經濟發展水平越高、金融行業越發達、研發投入越多、制度越優越、改革越徹底就越有利于我國技術密集型制造業企業通過戰略資產尋求型OFDI實現轉型升級。同時，只有當這七項因素積累到一定程度邁過“門檻”后，我國對外戰略資產尋求型直接投資才可能實現其目標：學習和吸收國外先進管理經驗及技術。據商務部統計，我國至今超過一半的并購都以失敗告終，說明從當前的實際效果來看，學習能力并不理想，很多學習能力尚未邁過“門檻”。而OFDI與基礎設施水平的交叉項對其影響甚微。可能的原因是：一方面本文使用的是郵電業務總量占GDP比重來表示我國的基礎設施水平，而我國當前郵電業務尤其是互聯網業務發展迅速，規模已然較大，所以影響不顯著；另一方面可能是國內基礎設施水平與我國企業OFDI行為沒有直接關聯。對比FDI和OFDI與技術密集型部門學習吸收能力的交叉項可發現兩者最大的不同在于：經濟發展水平和制度因素與OFDI的交叉項都對我國技術密集型制造業技術進步有顯著正向效應，但它們與FDI的交叉項對技術進步不顯著?？赡艿脑蚺c前文一樣：經濟發展水平越高，我國技術密集型制造業與發達國家的差距越小，出于競爭和防備，發達國家政府和企業會限制高技術行業對我國的投資，導致FDI與經濟發展水平的交叉項對技術密集型制造業影響不顯著；但根據鄧寧的投資發展周期理論，經濟發展水平越高，OFDI量越大，也越有利于我國OFDI的逆向技術溢出。對于制度的解釋與前文一致。

表7 技術密集型部門OFDI與學習能力的交叉項

（三）穩健性檢驗

一國的人力資本水平、對外開放程度、技術基礎設施、制度等都會對國際研發資本流動造成影響。國內研發資本存量和研發投入強度等均可能與該國的經濟發展水平和制度環境產生相互作用；且伴隨著TFP的上升，研發投入的邊際效應將逐步減小，這又可能反向影響研發投入的強度，從而使模型存在內生性風險，即被解釋變量與解釋變量間存在互為因果的關系。為緩解上述問題，本文做了如下工作：首先，為避免多重共線性問題，前文中已將FDI和OFDI與各學習能力變量的交叉項分別進行檢驗；其次，本文利用Robust回歸來減弱樣本異方差性，提高了模型的穩健性；再次，引入吸收能力與國際投資的交叉項，緩解內生性問題，復次采用解釋變量的滯后一期變量對上述模型進行了回歸；最后，利用全要素增長率代替全要素生產率、用技術差距代替國內研發存量對上述結果進行了檢驗。上述檢驗結果均驗證了結論的穩健性。

五、結論與建議

本文通過計量回歸分析，首先檢驗了FDI和OFDI分別對中國技術及勞動密集型制造業技術進步的影響；其次，結合影響機制，實證研究了八項學習吸收能力對中國技術密集型部門和勞動密集型部門的不同“門檻”效應和“天花板”效應，結論和政策建議如下：

第一，國內研發資本存量對我國所有制造業部門TFP提高都有顯著的促進作用，這也提醒在“萬眾創新”的當下，還需進一步加大對研發資本的投入。

第二，外資對我國紡織、服裝鞋帽、非金屬礦物制品和金屬制品等勞動密集型制造業的技術進步沒有起到顯著的作用，說明我國這些行業的技術已達到了高水準，當前這些行業的競爭主要是勞動力成本的競爭，這也提示我們需加快我國經濟結構和產業結構調整的步伐，大力發展技術密集型制造業。

第三，外資對技術密集型部門的機械設備制造、交通運輸設備制造和電器機械及器材制造的技術提升都起到了顯著的促進作用。說明我國可進一步加強上述產業的引資力度，通過人員流動、合作、競爭和示范等效應來促進技術進步，并進行二次創新；而吸引FDI對石油加工、通信、計算機設備制造業等其他技術密集型部門的轉型升級作用有限，這說明這些高技術制造業行業不能全靠外資的技術溢出，還需加強研發資本投資，進行自主創新。除第8類石油加工業外，其他技術密集型制造業行業的對外直接投資都能顯著地提升了它們的TFP。說明技術密集型制造業當前更加需要主動“走出去”來實現自身的技術進步；而且相比引資的被動提升，主動對外直接投資在我國經濟發展的現階段更能有效促進這些行業的轉型升級。尤其是西方國家尚未完全從2008年金融危機中走出來，這給我國高新技術制造業企業的跨國并購提供了重要機遇。

第四，吸引FDI與對外開放力度、基礎設施和金融發展水平的交叉項對勞動密集型制造業TFP的提升有顯著的積極作用，存在“門檻”效應。吸引FDI與人力資本水平、經濟發展水平和研發投入力度與吸引FDI的交叉項對其產生顯著的負面影響，存在“天花板”效應，反映了這幾項因素發展到現階段后，我國勞動密集型制造業通過FDI來提高技術遇到了瓶頸；吸引FDI與制度因素和改革意愿兩項學習能力的交叉項對我國勞動密集型制造業轉型升級的作用不明顯?？赡艿脑蚴牵?016年以前制度因素仍較為適合加工貿易發展，盡管近幾年政府表現出明顯的改革意愿，也出臺了一系列的政策措施來促進產業結構轉型升級，促使“大眾創新”，但新的制度成效顯現和改革風氣的形成有延期性，對經濟社會發展的影響有時間差。

第五，吸引FDI與人力資本水平、對外開放力度、金融發展水平、經濟發展水平、研發投入強度和改革意愿的交叉項都較為顯著地促進了我國技術密集型部門的轉型升級，但存在“門檻”效應，只有這六項學習能力達到一定水準才能有效地通過吸引FDI促進轉型升級。

第六，除基礎設施水平外，OFDI與其他學習能力的交叉項對我國技術密集型制造業的TFP提升都起到了顯著的促進作用，且存在“門檻”效應。說明只有當這七項因素積累到一定程度邁過“門檻”后，我國對外戰略資產尋求型直接投資才可能實現其目標——學習和吸收先進技術。當前，我國制造業對外并購失敗案例居多，說明我國這些學習吸收能力還有待進一步提高。總體來看，只有針對異質性制造業行業作出有針對性的引資政策，提出差異化的“走出去”鼓勵和扶持措施；同時，不斷提升對外開放水平，落實人力資本、研發、金融行業、制度等方面的全面深化改革，才能實現我國制造業的結構優化和轉型升級，實現從制造業大國走向制造業強國的轉變。

注釋:

①EFI數據來自美國傳統基金會網站，包含了政府對經濟的干預、產權保護、工資及價格、信息市場、資本流動與外國投資、貿易政策六個方面的綜合得分。

②EFI從2006年開始采用新的評分機制，本文結合新舊評分機制及中國2004—2006年的排名和得分趨勢擬合了中國2004年、2005年的綜合得分數據。

③控制腐敗、政治穩定性、政府管制效率、法制環境、民主議政程度和政府管制效率。

④1998年為國內研發存量數據基期。

⑤參考儲貽波的研究，本文設折舊率為7.14%。參見儲貽波、吳蓉《對外直接投資和出口的技術溢出效應分析》（《中國外資》2010年第6期）。

⑥受篇幅所限，模型一和模型二中變量的描述性統計結果，以及變量相關性檢驗結果，不在文章中一一列出，可向作者索取。

⑦我國實施負面清單管理以前，歷年頒布的《外商投資產業指導目錄》限制投資類都有石油加工業。而本文的數據截至2015年，所以在2016年以前外國石油加工業企業都被限制來華投資。

⑧224個回歸=2種國際投資（OFDI、FDI）*8種學習吸收能力*14個制造業行業。