國際生產共享中的技術溢出與空間相關性分析

鄔麗萍，梁 浩

（廣西大學 商學院，南寧 530004）

0 引言

隨著中國綜合實力的提升、“一帶一路”倡議建設的推進、國際產能合作的加快、對外投資政策體系的完善，中國企業“走出去”步伐加快，對外投資進入發展快車道。目前中國對“一帶一路”相關國家的投資，流量前十中有6國、存量前十中有5國為東盟國家。中國-東盟是全球人口最多、合作基礎和發展前景良好的區域，雙方產業合作對接、實現生產共享、積極打造區域生產網絡是實現雙方合作共贏的可行路徑，而技術創新的溢出、傳導及擴散是國際生產共享與國際生產網絡的重要方面。

國際生產共享已成為各國尤其是發展中國家獲取先進技術、提高本國生產率的最主要形式。FDI在東道國的投資經營活動通過示范效應、競爭效應、員工培訓與流動效應在行業內產生技術溢出的水平效應，同時通過中間產品的采購和供應對上游供應商和下游客戶產生后向和前向的垂直溢出效應。東道國的吸收能力對國際生產共享中技術溢出效應有顯著的正向影響，東道國市場環境因素包括人力資源、基礎設施、經濟環境、制度環境、開放政策、金融市場、稅收政策、技術差距等是FDI技術溢出的重要影響因素。由于分析工具限制，已有研究往往因其無法量化而在實際建模過程中忽略空間因素的影響，導致研究結果勢必存在偏誤。研究者們往往關注地理區域的差異，而對于地理空間上密切聯系的區域之間的技術溢出和空間傳導缺乏相應的研究，忽視了地理臨近和經濟臨近區域間技術溢出的空間相關性和空間擴散，而空間效應的存在使得在研究空間維度數據時傳統模型和估計方法存在偏誤。此外，研究對象主要聚焦于一國內部，而對于一體化區域內部國家間創新的空間依賴的研究成果缺乏。本文擬研究國際生產共享中的技術溢出效應、影響因素及空間擴散，以求為區域生產網絡中知識傳導與知識管理提供依據。

1 東盟各國FDI技術溢出及影響因素

1.1 模型設定

本文研究東盟國家分國別的FDI技術溢出效應，并對各國FDI技術溢出的影響因素進行分析。根據對已有研究成果的梳理，考慮東盟國家的實際并結合數據的可得性，設計模型如下：

式（1）中，git為i國第t期的技術水平，RKit為i國第t期的研發資本，HRit為i國第t期的人力資本，GOVit為i國第t期的政府影響力，εit為隨機擾動項。

1.2 數據來源與處理

本文數據來源于世界銀行網站、《國際統計年鑒》、《東盟統計年鑒》以及東盟各國統計年鑒，數據時間跨度為1996—2014年，對不同來源數據進行了統計口徑的調整統一。鑒于世界銀行貨幣型數據多為2005年不變價，以下研究中的貨幣型數據都統一調整為2005年不變價。由于文萊、老撾、緬甸、柬埔寨四國數據缺失較多且該四國相關數據在東盟經濟體占比較少，因此本文實證研究僅對新加坡、馬來西亞、泰國、印度尼西亞、越南和菲律賓六個東盟國家進行。

1.3 變量選取與計算說明

（1）技術進步水平g。以索羅余值法為依據測度各國技術進步率，進而得到技術水平：

測算過程中，總產出Y用GDP，該指標能較好地反映經濟總量、市場規模與市場潛力；勞動投入L由于數據獲得性限制采用勞動力投入數量；資本投入K用資本存量，資本存量指標能較好地反映隨著資本存量增加而通過干中學積累的知識和技術水平。資本存量指標的測算采用永續盤存法，估算公式為Kt=It+(1-δ)Kt-1，其中It為經可比價指數調整后的t年總投資；δ為資產折舊率，采用Hall and Jones（1999）提出的通用折舊率6%，該數值得到相關研究領域的普遍認同和采用。由于數據可得性限制，起始基年定為1996年，在對東盟國家歷年數據全面考察后發現相關指標在1996年之前數值極低且增長緩慢，因此1996年基年的確定應能保證研究結論的可靠性。基年資本存量的確定參照Hall和Jones（1999）的估算方法，估算公式為K0=I0/(r-δ)，其中r為資本形成總額年均增長率，δ仍為資產年折舊率。最后，以基年1996年的技術進步水平為100，其余年份技術水平根據相應的技術進步率推算。

（2）彈性系數α與β的取值。由于東盟各國經濟發展和技術水平存在較大的差異，因而彈性系數α與β的取值也不同，直接采用統一的經驗值并不合理。本文首先運用回歸的方法進行估算，發現由于數據缺失等原因有些系數回歸結果并不太好，但總體表現出一定的規律，相對發達的國家表現為α較小而β較大，相對落后的國家則相反。進一步參考世界銀行經濟考察團的做法α與β的取值分別為0.4和0.6或者0.6和0.4，大量相關研究也據此進行經驗取值。結合回歸分析和經驗研究，最終確定東盟國家中經濟技術相對發達的新加坡、馬來西亞和泰國的α與β的取值分別為0.4和0.6，而經濟技術相對落后的越南、印度尼西亞和菲律賓的α與β的取值分別為0.6和0.4。

（3）FDI/I自變量。FDI通過技術溢出對東道國技術水平產生影響，是東道國技術進步的重要來源。資本存量反映隨著資本積累通過干中學積累的知識存量，對知識生產有重要作用，但模型擬合發現同時加入資本存量指標和FDI變量作為自變量會產生顯著的多重共線性，因此模型中設計了FDI/I作為自變量，擬合效果較好。

（4）研發資本RK變量。用研發資本存量指標，其估算方法與資本存量的估計方法類似。基年初始值RK0=RDI0/(r-δ)，式中RDI0為基年科技經費支出，r為科技經費支出年平均增長率，δ為研發資本的折舊率，其取值參照Griliches（1990）對專利更新的研究結論取10%。研究的起始基年仍取1996年，對少數缺失數據通過盡可能優選的估算方法進行了補齊。

（5）研發人力資本。決定技術水平的人力資本應為研發人力資本，在此采用高等教育入學率指標。新加坡的大學入學率指標缺失嚴重，以當年大學入學人數除以同年15～24歲大學適齡人數進行估算。

（6）政府影響力GOV變量。該變量綜合考量政府政策、經濟自由度、基礎設施等來自政府的技術進步影響因素，結合數據的可獲得性，該變量采用政府支出占GDP的比重指標進行測度。

1.4 實證檢驗結果分析

運用stata12.0對模型（1）進行回歸，檢驗結果如表1所示。

表1 東盟國家FDI技術溢出及影響因素回歸結果

根據表1的回歸結果可以得到以下主要結論：

（1）從擬合優度判定系數和顯著性檢驗值的表現看，模型整體回歸結果較好，但人力資本和政府影響兩個變量的部分檢驗值不太理想，模型具有較好的解釋能力。東盟國家的技術進步水平可以由投資、FDI、研發資本、研發人力資本和政府影響力變量進行較好地解釋。

（2）東盟主要國家在國際生產共享中獲得顯著為正的技術溢出效應。從反映FDI技術溢出效應的指標FDI/I來看，除泰國和菲律賓兩國外，其余國家的變量系數均顯著為正，表明存在顯著的技術溢出正效應，其中越南的FDI技術溢出正效應最強，FDI/I每上升1個百分點，技術進步水平增長0.073%，其次是新加坡，彈性系數達到0.041，馬來西亞和印度尼西亞在0.03左右。泰國和菲律賓FDI/I彈性系數為微小負數且不顯著，究其可能的原因主要有：一是泰國和菲律賓的研發投入處于較低的水平，研發支出占GDP的比重僅分別為0.4%和0.2%，遠低于新加坡的2.00%和馬來西亞1.13%，導致其對FDI技術溢出的吸收能力較低；二是兩國FDI的較大規模進入尚處初級階段，外資企業進入打破了東道國原有的市場壟斷格局，增強了國內市場競爭壓力，本土企業因創新能力和生產效率低下、邊際成本較高、企業X非效率等而缺乏競爭能力導致整體利潤大幅下降，市場份額減少，產量縮減下生產效率因單位固定成本提高而進一步下降，最終表現為FDI溢出的負效應；三是外資企業進入的領域多為價值鏈低端，無法產生足夠的前向垂直溢出聯系效應，導致FDI整體溢出效應不顯著。此外，菲律賓的模型回歸可決系數較低僅為0.627，可能存在其他影響技術進步水平的因素沒有考慮到模型中，導致該模型對菲律賓的回歸結果解釋能力不甚理想。

（3）東盟國家技術水平的提升主要為研發資金驅動。研發資金的增長是東盟國家在國際生產共享中FDI技術溢出吸收能力提升和技術進步水平提升的最主要因素，尤其是新加坡和菲律賓，研發資本的彈性系數分別高達3.652和2.507，其他國家研發資本的彈性系數也遠高于其他變量。所有國家研發資本變量均顯著。

（4）研發人力資本變量除越南外其他國家的顯著性檢驗不太理想，且馬來西亞、越南、菲律賓的人力資本變量彈性系數表現為負值。主要原因在于，東盟國家基本上處于資本存量相對不足、勞動力相對過剩狀態，通過廉價勞動力優勢參與國際分工與國際生產共享，獲取FDI投入，這可能導致以下結果：第一，FDI外資投入主要是價值鏈底端的勞動密集型生產環節，無法發揮技術溢出的前向效應和垂直聯系效應；第二，勞動力資源過剩下的勞動力價格過度競爭對于FDI技術溢出吸收能力和技術進步水平的整體提升有負面影響；第三，內外資技術差距太大，東道國內生性自主研發能力很弱，研發人力資本無法發揮應有的技術進步促進作用；第四，因為模型中研發人力資本變量采用高等教育入學率指標，模型回歸結果的現實意義之一為高等教育培養的人才在轉換為研發人才過程中存在一定的障礙。

（5）政府影響力變量GOV。回歸結果表明，馬來西亞和菲律賓的政府支出占比每上升1個百分點，將推動技術水平分別提升0.827和0.216個百分點，表明政府政策和政府的資金運用能高效地推動技術進步。其余國家該變量系數為負值，表明政府的資金集中使用不僅不能推動技術進步，還會因經濟自由度的下降阻礙技術進步和FDI技術溢出吸收能力的提升。

2 東盟國家間技術創新的空間效應

本文擬引入空間維度，以東盟經濟區整體作為研究對象，進一步研究東盟國家間基于地理臨近的技術創新的空間依賴性，運用空間計量技術，將空間變量納入回歸模型，研究東盟國家技術溢出的空間效應。

2.1 空間相關性檢驗

進行空間計量分析，首先需檢驗空間相關性是否確實存在，了解東盟國家創新的空間相關性和相關程度。在此，通過測度空間相關Moran'I指數檢驗東盟國家技術創新的空間相關性。Moran'I指數揭示區域經濟活動的全局空間相關性，從而反映經濟活動的空間集聚，該指數取值范圍在[-1,1]之間，其值大于0表明存在正的空間相關性，其值為負則表明存在負的空間相關性，其值為0表明不存在空間相關性。Moran'I指數的測算公式為：

其中，Yi和Yj分別為i和j地區觀測值，wij為空間權重矩陣。

關于空間權重矩陣的選取。空間權重矩陣反映空間單元之間的空間關聯與相互依賴，實證研究中通常采用臨近標準或距離標準來定義空間權重矩陣。本文實證研究中空間權重矩陣的構建受限于數據可得性，采用東盟各國首都間的歐式距離構建空間權重矩陣。為進一步深入研究純粹的知識生產和技術創新，選擇專利申請數作為創新產出。運用GeoDa軟件測度Moran'I指數如表2所示。

表2 東盟一體化區域內技術創新的空間相關性Moran'I指數

Moran'I指數揭示了東盟一體化區域內技術創新的全局空間自相關性，由表2可見，東盟一體化區域內技術創新存在正向空間自相關，且均通過顯著性檢驗，表明1996—2014年間東盟區域內技術創新活動具有明顯的空間依賴關系，一國技術創新受到區域內與之具有相近空間特征的他國創新行為的影響，東盟國家間的地理臨近對技術創新具有正的外部性，在地理空間上呈現出集聚現象。隨著區域經濟發展對技術創新提出了更高要求，推動區域內部創新能力自發提升，東盟國家一體化程度的提升也促進了內部人力資本和物質資本等創新資源流動，技術創新的空間相關性持續上升，1996—2014年間Moran'I指數年均增長7.15%。

2.2 空間計量模型的構建

Moran'I指數檢驗明確了東盟國家創新活動存在顯著的空間相關性，接下來需構建空間計量經濟模型進行實證分析。在羅默的知識生產函數dA=σHAA中，新知識的生產dA取決于所擁有的知識存量A和投入的研發人力資本HA。羅默認為研發活動具有非競爭性和外部性，知識的存量是共享的，但事實上，研發活動產出并非完全取決于投入，二者之間不存在既定的函數關系，而且由于新知識的生產需要大量的投入并承擔較大風險，因此知識必然是受產權保護而不可能是完全共享的，即使是東盟這樣一體化程度較高的區域。霍思曼對知識投入和產出進行的大量實證研究表明，盡管二者間確定的函數關系式并不存在，但統計上研發產出服從泊松分布。基于此，本文認為東盟各國知識存量不相同、不完全共享，但在各國之間存在外溢和擴散，用Ai表示i國的知識存量，設創新產出服從參數為

其中，β1與β2分別為研發人力資本和知識存量的產出彈性，ηi表示知識外部性。

式（4）兩邊取其期望得：的泊松分布，即：

式（5）兩邊取對數，并加入時間變量和隨機干擾項得到面板數據模型：

其中，Xit變量向量包含人力資本HAit和知識存量Ait，系數向量β包含彈性系數β1和β2，φit向量包含隨機干擾項υit和創新產出的空間效應μi，μi=ln(σi)。

根據空間效應的形成機制不同，設定了以下空間滯后模型和空間誤差模型。

2.2.1 空間滯后模型

為分析技術創新變量在東盟區域是否存在擴散或溢出效應，需設定空間滯后模型（SLM）也叫空間自回歸模型（SAR），該模型的一般表達式為y=ρWy+βX+ε。式中，Y為n×1因變量矩陣，X為n×k解釋變量矩陣，W為n×n空間權重矩陣，WY為空間滯后因變量，ρ為空間回歸系數反映空間地理因素對經濟活動的作用，ε為服從正態分布的隨機誤差項向量。

設 ln(ηit)=ρWdAt，則式（6）轉化為SAR面板模型：

式中，φit=υit+μi（i=1,…,N;t=1,…,T）,At為Ajt（j=1,…,N）的向量形式。

2.2.2 空間誤差模型

為分析模型擾動項的空間相關性，需設定空間誤差模型（SEM）也叫空間自相關模型（SAC），該模型一般表達式為y=βX+ε，ε=λWε+μ。式中，λ為n×1的被解釋變量向量的空間誤差系數，衡量空間依賴即鄰近地區觀測值對本地區觀測值的作用大小和方向；μ為服從正態分布的隨機誤差項量。

將式（6）中 ln(ηit）和干擾項υi合并為新的干擾項εit，則式（6）轉化為SEM空間面板模型：

其中，εit=λWεt+υit（i=1,...,N;t=1,...,T），εt為εjt（j=1,…,N）的向量形式。

2.3 實證分析結果

運用空間計量分析普遍采用的極大似然法作為空間面板模型的估計方法，經Hausman檢驗上述空間計量模型均采用固定效應模型，因變量為專利申請數對數。多次模擬發現，以FDI和資本存量K兩個變量代替FDI/I作為反映技術創新產出影響因素的指標可以得到更好的擬合效果，其余變量同前。擬合結果見表3。

表3 東盟國家技術創新的空間計量分析

回歸結果顯示，SEM模型中空間相關系數高達0.6686且在1%水平顯著，SAR面板模型中空間相關系數不顯著，SEM面板模型中系數的顯著性也明顯優于傳統面板模型。根據Anselin等（2004）以空間相關性、拉格朗日乘數及其穩健形式檢驗結果，選擇SEM空間面板模型進行空間計量實證研究結果分析如下：

（1）在存在顯著的空間效應下，不考慮空間效應的傳統面板模型存在一定的偏誤，運用加入空間變量的空間面板模型進行空間計量分析才能得到更為可靠的結論。

（2）東盟區域內技術創新存在顯著的空間正相關效應，一國技術創新受到區域內其他國家技術創新的正向影響，空間相關系數高達0.6686且在1%水平顯著，技術創新表現出一定的集聚效應。

（3）東盟國家技術創新的最重要驅動因素是資本。SEM空間面板模型回歸結果顯示，資本存量和研發資本存量兩個變量正向顯著，回歸系數分別為0.3816和0.2651，僅次于空間效應，表明資本因素是東盟國家技術創新重要的驅動因素。而且，一般性資本的干中學效應影響甚至超過了研發資本，資本投入對于技術創新具有較高的邊際產出。

（4）外商直接投資是東盟國家技術創新的重要來源。FDI變量系數為0.1074且顯著為正，表明FDI每增長1個百分點，技術創新產出提升0.1074個百分點。不容忽視的是，在一般資本存量和研發資本存量中，也包含了外資的作用，FDI對技術創新的正向影響作用已部分由其他因素體現，因此模型中FDI系數表達的FDI對數創新的作用存在低估。

（5）政府影響力。GOV變量對技術創新產出的影響為輕微的負向顯著，彈性系數為-0.0329，表明政府支出在GDP中比例的增加對技術創新有輕微的阻礙作用，主要源于政府支出占比的增加壓縮了私人部門技術創新的投入，而政府政策對技術創新缺乏足夠的重視及有效的促進，導致全社會R&D投入不足。另一方面，政府政策及政府支出在推進基礎設施、技術創新政策、經濟開放等促進技術創新的影響因素方面也表現為有效性不足。

（6）研發人力資本變量彈性系數為正但數值較低且不顯著。表明東盟國家在資本存量相對不足的情況下，人力資本相對過剩；同時，東盟國家整體上位于全球價值鏈的低端，多為勞動密集型或資源型產業，對創新的要求不是很高，自主創新能力不足，研發人力資本尚不能對技術創新產出發揮有效的推動作用。

3 結論

本文研究國際生產共享中的技術溢出效應、吸納能力影響因素及創新的空間擴散，選擇東盟經濟區作為實證研究對象，對1996—2014年間東盟國家面板數據進行實證分析。對東盟國家進行了分國別研究，發現研發資本是技術進步和FDI吸納能力的最重要影響因素，FDI有顯著的正向溢出效應，人力資本影響的作用不顯著，馬來西亞和菲律賓的政府影響力對技術水平和FDI吸納有顯著的促進作用，其余國家的政府影響力不顯著。考慮到東盟國家技術創新可能存在空間相關性和地理臨近依賴關系，必須把空間變量納入模型進行研究，這也是已有研究在實證分析中欠缺的。本文構建了空間權重矩陣，對東盟國家技術創新進行了空間相關性檢驗。檢驗結果顯示，東盟國家技術創新存在顯著為正的空間相關性，據此需要運用空間計量技術進行深入全面研究。根據空間效應的形成機制不同，設定了空間滯后模型和空間誤差模型進行空間面板數據的實證分析，發現東盟國家技術創新存在顯著正向的空間相關性，一國技術創新顯著依賴于東盟其他國家的創新，使用非空間傳統面板模型會使研究結果存在偏誤；技術創新最重要的驅動因素是資本，反映干中學累積效應的一般性資本的影響作用甚至超過了研發資本，人力資本與政府的影響力作用不顯著。