區域差異對中國對外投資逆向技術溢出的影響

陳曼露

摘 要：本文收集2003—2015年間中國30個省市的面板數據，通過構建計量模型實證分析檢驗了區域差異對中國對外直接投資逆向技術溢出效應的影響。研究結果顯示，由對外直接投資帶來的逆向技術溢出效應沒有非常顯著的區域差別，并且較落后的中西部區域有正向的逆向溢出效應產生。以此作為基礎，進一步回歸分析了對外直接投資、人力資本、經濟發展、研發強度、對外開放度等對我國各區域的全要素生產率、技術效率變化等的影響。結果表明，對外直接投資確實給國家帶來了逆向技術溢出，并對生產效率產生了一定的影響，但也隨之帶來了規模效率和資源配置效率的降低。

關鍵詞：對外直接投資 技術溢出 全要素生產率

中圖分類號：F121.3 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2018）10（c）-056-04

對外直接投資（OFDI，Outward Foreign Direct Investment）已經被許多海外學者證實為一條必不可少的技術溢出渠道。不單發達國家能夠利用對外直接投資得到跨國公司業務擴展地所在國家的技術溢出，發展中國家亦能夠利用該方式來得到國外的先進技術從而提升公司原注冊地及公司主體所在國家的生產率。根據聯合國貿易和發展組織（UNCTAD）在《世界投資報告2018》的數據顯示，中國仍是發展中國家最大的吸收外資國和對外投資國。2017年的全球跨國投資呈現低迷態勢，但中國的吸收外資情況仍在世界排名第二，僅位居美國之后。與此同時，2017年的中國對外投資排名世界第三，位居美國和日本之后。發展中國家的對外投資總體下降了6%，其中中國對外投資減少了36%，降至1250億美元，這是近年來中國對外投資的第一次下降。但是對外直接投資能否獲得來自跨國公司業務擴展地所在國家的逆向技術溢出？能否促進我國的技術進步？另外，因為中國各個省市在對外開放度、人力資本、研發吸收能力、經濟發展水平等方面有不同程度的差異，對外投資對其技術進步的影響也可能存在差異。由此，通過探討對外直接投資逆向技術溢出效應的地域差異，探討形成該差異的緣由，從而采用具有針對性的措施，對促進和提升30個省市的技術進步和經濟發展有著重要的理論意義和實際意義。

1 文獻綜述

“逆向技術溢出效應”指通過對外投資手段獲得來自于海外的先進技術。Mac Dougall在1960年提出了通過引進外資而產生的技術溢出效應[1]。Kogut和Chang在1991年提出一個假象—通過獲取跨國公司業務擴展地所在國家的逆向技術溢出是跨國公司對外投資的主要動因[2]。Fosfuri和Motta在1999年創立了一個稱之為國際投資決策的古諾競爭博弈模型，它的模型成果顯示若本國企業的技術較落后，那么可以向技術較先進的國家進行投資，從而獲得技術的提高。公司原注冊地及公司主體所在國家企業可以通過對外直接投資借助產業關聯效應、職員培訓效應等達到提高公司技術水平和生產效率的目的[3]。Coe和Helpman在1995年提出論點，運用國際研發強度溢出模型來檢驗技術獲取型對外直接投資的逆向溢出效應，Lichtenberg和Potterie在2001年以前者為基礎，初次把對外直接投資作為溢出的渠道引入他們的研究表明，對研發強度密集國家的投資能夠顯著提高公司原注冊地及公司主體所在國家的生產率[4]。Driffield等在2009年把對外直接投資區分為對高R&D密集、高勞動力成本的跨國公司業務擴展地所在國家投資，以及對低R&D密集、低勞動力成本的跨國公司業務擴展地所在國家投資，最后研究發現以上兩類對外投資均能夠促進生產率的增長[5]。

朱彤與崔昊（2011，2012）通過構建理論模型作出系列研究，分別使用OECD跨國數據和我國數據驗證了OFDI可以通過逆向的技術溢出效應帶來公司原注冊地及公司主體所在國家技術進步效應[6～7]；李永等（2013）通過勞動生產率視角進行研究，發現了我國對外直接投資并沒有對勞動生產率產生逆向的技術溢出，并不存在技術創新效應[8]。此外，國內學者在對外直接投資技術獲取方面的實證研究較少，如趙偉在2006年分析了中國對外直接投資與中國技術進步機理，并且試圖探查對外直接投資與中國技術進步的關系，最后發現，我國對研發強度高的國家和地域的進行投資出現了較明顯的逆向技術溢出效應[9]。劉晴、徐蕾（2013）發現貿易自由化對發達國家和發展中國家的福利水平影響機制大相徑庭，盡管加工貿易會降低行業的平均生產率水平，但仍可能通過吸收二元經濟結構中的剩余勞動力改善社會福利水平[10]。杜金濤，滕飛（2015）借鑒LP模型，選取1985—2013年我國對外直接投資數據，以全要素生產率為技術進步衡量指標，考察了我國對外投資逆向技術溢出的影響水平，結果表明，我國對外投資確實會產生顯著的逆向技術溢出效應，并且受到人力資本水平和研發強度等方面的影響[11]。

為此，本文將利用2003—2015年中國30個省市的省際面板數據，探究區域差異對中國對外直接投資逆向技術溢出效應的影響，采用Malmquist生產率指數對30個省市的全要素生產率進行測算，同時進一步分解為技術變化率、資源配置效率、純技術效率變化和規模效率變化四個部分。另外，通過回歸分析對外直接投資、對外開放度、經濟發展、R&D強度、人力資本對我國各區域全要素生產率、技術變化率、資源配置效率、純技術效率變化和規模效率變化的影響。

2 實證數據和分析

2.1 數據來源與研究對象

本文的主要分析數據來自于同花順、知網統計數據庫等。因為我國的OFDI統計數據相對從2003年開始較全，是以將本文的樣本時間確定為2003—2015年。樣本數據包羅全國30個省、自治區和直轄市，西藏因為對外投資數據太少予以刪除。

2.1.1 全要素生產率

TFP即因變量，指全要素生產率的變化值，是生產中不能被各種要素投入所解釋的那部分產出，衡量的是一種能將投入轉化為產出的總的生產效率。由Malmquist指數變動值表示。

當TFP大于1時，效率則提高；反之，則降低。當構成Malmquist指數的TEC、EFF、PEC或SEC大于1時，就說明該因素對效率有促進作用；反之，則是阻礙作用。它由K固定資本存量、L就業人數、Y產值（增加值）通過DEAP2.1軟件計算生成，同時生成技術變化率（TEC）、規模效率變化（SEC）、資源配置效率（EFF）和純技術效率變化（PEC）。

資本存量（K）：由固定資產投資完成額I計算而成，使用永續盤存法：

公式中，Kt表示第t年的固定資本存量；It表示第t年的固定資產投資總額，并將當年數據通過各省市的固定資產投資價格指數折算為2003年的不變價格。δ為資本折舊率，本文的折舊率依照張軍等（2004）在研究各省市固定資本存量時所采用的9.6%。

勞動力投入（L）：由年末單位就業人員數表示。

產出變量（Y）：由折算為2003年不變價格的實際GDP表示。

2.1.2 人力資本

人力資本的測算采用了Barro和Lee在1993年提出的勞動力平均受教育年限公式，這是較常用的方法。勞動力的受教育水平可以分為：文盲、半文盲；小學；初中；高中；大專及以上（大學專科；大學本科；研究生）。本文在進行具體計算時，采用勞動力平均接受教育年數=文盲、半文盲的就業人口比重×1.5+接受小學教育的就業人口比重×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+接受大專及以上的就業人口比重×17。

2.1.3 經濟發展

我國的OFDI是作為發展中大國的背景下進行的，理論上具有發展中國家OFDI的共性。根據Dunning的OFDI階段理論，發展中國家的OFDI規模和層次與其經濟發展程度密切相關。由人均GDP表示。

2.1.4 研發吸收能力

本國的研發水平越高，就越有能力接受來自國外的先進技術，也就能夠產生更多的逆向技術溢出效應。由研發支出占GDP的比重表示。

2.1.5 對外開放度

一個省市的經濟開放程度直接關乎到該省市的企業是否能得到來自于技術發達國家的投資，從而也能影響到逆向技術溢出效果。由進出口總額和GDP的比值表示。

為更大程度地利用人力資本、經濟發展、研發吸收能力和對外開放度的數據，本文將根據以上分析建立面板數據模型并對該模型進行實證。由此，面板數據模型為：

代指全要素生產率（TFP）、技術變化率（TEC）、規模效率變化（SEC）、資源配置效率（EFF）和純技術效率變化（PEC），在該面板數據模型實證過程中，對上述五個指標分別進行回歸分析；代表對外直接投資；代表人力資本；代表經濟發展；代表R&D強度；代表對外開放度。

2.2 對外直接投資逆向技術溢出的區域差異

從不同地域的結果比較來看，在2003—2015年全國的全要素生產率都獲得了增長，其中包含8個省市的中部區域尤為顯著，增長率達到了11.86%，包含11個省市的西部區域略低于中部，增長率為10.24%，東部區域也由11個省市組成，其增長率為5.83%。純技術效率情況，同資源配置效率情況相差無幾，也是只有東部區域下降，而中部和西部區域均呈現增長態勢。最終研究表明，我國的TFP經過時間的累積，正逐漸提高，并且技術變化率、資源配置效率、純技術效率變化對TFP的變化有正向促進作用，而規模效率對TFP的變化有反向阻礙效果。

從省市對比來看，北京和上海的全要素生產率呈下降趨勢，而安徽、吉林、廣西的都有超過14%的提升。其次，東部區域的浙江，有9.95%的提升。規模效率變化中，中部區域上升和下降趨勢的省市比例是4：4；而在西部的11個省市中，僅僅只有內蒙古、四川和寧夏的規模效率呈下降趨勢，其他省市尤其是廣西逐漸緩慢提升。在資源配置效率上，東部區域有7個省市出現相對技術效率有所下降、資源配置效率不高的情況；而在中西部區域，僅寧夏出現下降情況；河南及廣西的純技術效率變化均超過5%，北京的數值降得最多，高達8.07%。

對比李梅（2012）基于中國省際面板2003—2009年的數據[12]，現階段我國的全要素生產率已經從下降狀態發展到了全面提升狀態，從只有東部區域增長到東中西三個區域都存在增長，并且中西部區域的增長勢頭已經超過東部區域；反觀規模效率，東部區域仍舊保持下降態勢，中西部區域則開始出現緩慢增長態勢；我國的TFP水平能夠得到不斷地提升，主要歸功于技術效率的不斷增長。

2.3 影響因素分析

模型估計過程中，分別對全要素生產率（TFP）、技術變化率（TEC）、規模效率（SEC）、資源配置效率（EFF）和純技術效率變化（PEC）進行了回歸。回歸結果如表2所示。

從回歸結果上來看，OFDI對技術變化率有顯著的正影響，每增加1%，技術變化率增加0.01112；OFDI對規模效率存在著顯著的負影響，規模效率下降得并不明顯；OFDI對純技術效率和全要素生產率都有較顯著的正影響，但后者的影響稍顯弱一些。經濟發展水平對技術變化率、資源配置效率、純技術效率都有顯著的正影響，但對技術變化率是正影響，對純技術效率、資源配置效率存在較顯著的負影響，對規模效率存在略微顯著的負影響。對外開放度對全要素生產率、技術變化率以及純技術效率都有顯著的負影響，但后者也是稍顯弱一些。

結果顯示，OFDI確實給本國帶來了逆向的技術溢出效應，并對生產效率產生了一定的影響，但隨之帶來了規模效率和資源配置效率的降低；經濟發展能夠讓區域的技術更加進步，而人力資本和研發強度的不同并不會帶來影響；對外開放度的提高帶來了技術水平和生產效率的下降。

3 結論與建議

本文收集了我國30個省市2003—2015年間的面板數據，運用模型實證檢驗了我國對外直接投資的逆向溢出效應，并通過回歸分析了不同省市中不同的人力資本、經濟發展、R&D強度、對外開放度對我國對外直接投資的全要素生產率、技術變化率、規模效率變化、資源配置效率和純技術效率變化的影響。

實證結果表明，區域的經濟發展、對外開放程度等吸收能力對逆向溢出有顯著的影響，積極正向的逆向技術溢出效應已經普及到了經濟較落后的區域。雖然中部和西部區域的規模效率正在緩步增長，但是全國總體的規模效應仍呈下降態勢，這表明，作為經濟發達的東部區域在很大程度上影響了全國態勢的規模效率。另外，隨著對外投資的不斷進行或許會使區域差異不斷減小，其逆向技術溢出會逐漸從經濟發達區域普及到落后區域，甚至落后區域趕超發達區域直至達到穩定狀態。

歸納以上實證研究結論，認為不同省市之間產生的對外直接投資的影響差異將會越來越小，在后進的中西部區域，固然當前的經濟發展仍是處于掉隊狀況，但只要隨著對外投資力度的不斷提高，后進區域必然能夠從掉隊的身份中掉換出來，而經濟發展穩定上升的東部區域將一直保持這種上升態勢，或穩定在某個經濟健康值，這都得益于本國與別國通過對外直接投資的技術進步和全國范圍內的共同影響，各個省市之間的技術差異逐漸減弱，并在因地制宜的規劃發展下百花齊放、百家爭鳴。為了能夠充分利用和發揮逆向技術溢出的作用，各省政府應該正視本省區域發展的差異，揚長避短：對于經濟發展水平較高、吸收能力較強的省市應該繼續保持原先的發展態勢或進行略微完善，但在規模上還可進一步提高，可以持保守發展的態度，也就是說繼續享受這種通過對外投資而獲得的由他國影響我國的技術進步；對經濟發展水平較落后、吸收能力較差的省市則要繼續大力發展經濟，提高對外開放度，不能故步自封，在保留原區域的特色外，提高技術水平和生產力。

參考文獻

[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.對外直接投資、逆向研發溢出與公司原注冊地及公司主體所在國家技術進步——數理模型與實證研究[J].世界經濟研究，2011（12）.

[7] 朱彤，崔昊.對外直接投資、逆向技術溢出與中國技術進步[J].世界經濟研究，2012（10）.

[8] 李永，胡帥，王艷萍.基于勞動投入生產率視角的中國OFDI動因與逆向溢出效果[J].江西財經大學學報，2013（2）.

[9] 趙偉，古廣東，何元慶.外向FDI與中國技術進步：機理分析與嘗試性實證[J].管理世界，2006（7）.

[10] 劉晴，徐蕾.對加工貿易福利效應和轉型升級的反思——基于異質性企業貿易理論的視角[J].經濟研究，2013（9）.

[11] 杜金濤，滕飛.基于吸收能力視角的中國OFDI逆向技術溢出對國內技術進步影響研究[J].經濟問題探索，2015（11）.

[12] 李梅，柳士昌.對外直接投資逆向技術溢出的區域差異和門檻效應——基于中國省際面板數據的門檻回歸分析[J].管理世界，2012（1）.