知識產權保護是否影響了中國OFDI逆向創新溢出效應？

李勃昕，韓先鋒，李 寧

(1.西安財經大學 公共管理學院，陜西 西安 710061；2. 西安交通大學 經濟與金融學院，陜西 西安 710061；3. 西安理工大學 經濟與管理學院，陜西 西安 710054；4.肯塔基大學 統計學院，美國 肯塔基 萊克星頓 40536)

一、引言與問題

新時代下，中國“走出去”戰略取得了世界矚目的成就，特別是在“一帶一路”驅動下，中國企業明顯加大了對外直接投資(OFDI)力度，追求海外優質資產和對外投資回報。據統計，2005年中國OFDI資本流量首次超過百億美元，之后長期保持高速增長，2016年中國OFDI跨國公司數量超過3萬家，與此相應的OFDI資本流量接近2000億美元，中國已成為全球第二大OFDI 單一主體。從中國OFDI結構變化來看，早期依靠國家政治地緣影響，OFDI主要投向亞非拉等發展中國家或能源聚集區。而近年來中國OFDI流向OECD等發達國家和地區的增長趨勢明顯，吉利并購沃爾沃成為中國企業投資并購發達國家企業的成功典范。這一現象的深層次原因可能是，國內產業結構存在一定的技術局限，而一些發達國家長期保持對中國的技術封鎖，中國企業為了尋求技術突破和創新提升，通過投資發達國家地區建廠拓業，雇傭當地優秀研發人員，購買高端設備，植入先進創新管理體系，實現海外創新提升，同時引致國外向國內的技術回流和創新虹吸，反哺企業國內研發能力。

由此出現了一個值得關注的問題，更早建立OFDI逆向創新優勢的企業，受益于發達地區的創新制度保護，在海外市場培育了技術創新競爭力，反過來寄希望于提高國內知識產權保護(IPR)強度，將OFDI逆向創新溢出轉化為國內技術壁壘優勢；而國內更多的上下游企業和技術跟進企業出于技術學習和創新模仿需要，希望能夠保持相對寬松的知識產權保護環境，有利于加快OFDI逆向創新溢出的吸收擴散。這一矛盾引發的思考是，中國對外投資發展過程中，知識產權保護是否會影響OFDI逆向創新溢出效應？如果有影響，進一步試問這種影響具有何種內在特征和外部規律，在什么樣的知識產權保護強度下更有利于激發中國OFDI逆向創新溢出效應？深入剖析這些問題，有助于設計科學合理的知識產權制度體系，鼓勵中國企業大膽“走出去”爭取技術進步，促進國內企業吸收轉化OFDI逆向創新溢出，加快推動形成全面開放新格局和創新型國家建設。

二、文獻綜述

目前，涉及知識產權保護對OFDI逆向創新溢出影響的相關研究文獻較少，我們按照研究問題的邏輯演變關系，從OFDI逆向創新溢出衍生——中國OFDI逆向創新溢出檢驗——知識產權保護對OFDI的影響三個遞進層次對文獻進行梳理和歸納，啟發研究思考。

(一)OFDI逆向創新溢出衍生

二戰后全球貿易增長和產業擴張加快了資本流動，按照歷史演化特征，可分為兩個不同階段。第一個階段源于戰后世界經濟恢復期，先進國家企業為了擴張海外市場，依靠自身競爭優勢，在落后國家投資建廠，有效降低生產成本，提高利潤水平和市場競爭力[1]。Mello和Luiz[2]進一步提出，先進國家向落后國家OFDI過程中，會帶來先進生產經驗和成熟加工設備，幫助落后國家提高產業技術水平。Cheung和Lin[3]以中國改革開放初期的市場換技術驗證了這一點。在第二個階段，落后國家通過吸收發達國家投資，促進技術學習和創新模仿，加之第三次科技革命蔓延，不斷提升自身產業技術水平，建立本國工業基礎，由原來的資本吸收國逐漸向資本輸出國轉變，通過OFDI競爭全球市場份額和資源，在與先進國家技術競爭中加快提升自身創新能力[4]。Kogut和Chang[5]研究發現，日本20世紀末的制造業OFDI流向既包括印度、中國等發展中國家新興市場，同時也包括美國等發達地區。Yamawaki[6]揭示日本企業向美國投資并非僅出于市場銷售考慮，更深層次目的在于通過OFDI學習吸收美國先進技術，反補自身創新水平。葛順奇、羅偉[7]認為中國制造業OFDI具有類似特征。由此來看，落后國家向先進國家的OFDI過程中，內外技術勢差會引致先進技術、研發人員和創新經驗向落后國家傾斜，通過虹吸轉化激發OFDI逆向創新溢出效應，提高落后國家技術創新競爭力。

(二)中國OFDI逆向創新溢出檢驗

已有研究多認為OFDI有利于本國技術創新水平提升，但Bitzer和Kerekes[8]提出OFDI并非在任何國家都會產生正向創新溢出，這取決于本國技術吸收水平和創新轉化能力，由此引發了國內學者的研究熱情。早期一些學者認為OFDI不利于中國創新能力提升。王英和劉思峰[9]的實證研究結果顯示，OFDI對中國全要素生產率的影響低于國內投資的促進作用，并沒有激發創新溢出效應。白潔[10]的相關研究結果也都驗證了這一點，認為 OFDI對中國全要素生產率和技術進步有一定的抑制影響。可能的原因是，上述研究主要集中在2010年之前，中國OFDI增長以中低端市場擴張和能源獲取為主，并且創新吸收能力有限，不具備OFDI逆向創新溢出條件。后來的一些研究證實中國OFDI存在積極的創新溢出影響。潘素昆和袁然[11]通過分析2003年-2012年的制造業數據提出，OFDI有效提升了中國產業技術水平和創新能力。陳巖[12]采用省際面板數據的實證研究有效驗證了這一觀點，隨著中國創新吸收能力提升，OFDI能夠帶動跨國公司加大研發投入，反向提高國內技術水平。陳昊和吳雯[13]認為中國OFDI結構正在發生變化，投向技術密集的發達國家更有利于實現創新溢出效應。而近年來的一些研究顯示，中國OFDI創新溢出影響并非簡單的抑制或促進，呈現出某種復雜特征。邱喆成[14]認為中國的OFDI逆向創新溢出受到經濟結構影響，在國有經濟比重較大的省份，可能抑制了創新進步，而民營經濟OFDI更有利于激發創新溢出效應。王欣等[15]對長三角地區25個城市2007年-2014年的面板數據研究發現，中國OFDI逆向創新溢出效應受到人力資本、金融發展水平、交通基礎設施和對外開放度等因素影響，呈現出某種非線性特征。李洪亞和宮汝凱[16]持類似觀點，認為中國OFDI受到多重因素影響，會產生較為復雜的創新溢出規律。

(三)知識產權保護對OFDI的影響

國外學者更早關注到創新制度與OFDI之間的聯系。Mansfield[17]認為，本國知識產權保護有利于OFDI跨國公司建立技術優勢，從而獲取更高的對外投資回報。Braga和Fink[18]從另外一個角度提出，資本輸出國如果建立了完善的知識產權制度，本國企業則更易于依賴單純的技術優勢，以技術轉讓創造收益，替代對外直接投資，不利于OFDI發展。上述研究立足發達國家自身利益，研究內容集中在發達國家向發展中國家的OFDI，與中國的現實發展差異較大。國內學界關于知識產權保護對OFDI的影響研究較少。李青和鐘祖昌[19]認為參與國際專利合作協定(PCT)將會幫助中國OFDI跨國公司建立技術競爭優勢。劉晶和武娜[20]進一步提出，提高知識產權保護強度，縮小和被投資國家之間的知識產權保護差異，有利于促進中國OFDI發展。其它一些文獻雖然提到OFDI會受到知識產權保護等多重因素影響，但并未更深一步探討知識產權保護是否會影響OFDI的逆向創新溢出效應。

對上述三個層次文獻梳理得到以下研究啟示：一是資本流動過程中，OFDI逆向創新溢出的衍生條件包括內外技術勢差和本國技術創新吸收轉化能力；二是新時代中國以技術進步和創新吸收為訴求的OFDI發展較快，但中國OFDI逆向創新溢出效應具有一定的復雜性，不能片面認定OFDI抑制或促進了技術創新；三是已有文獻雖然發現知識產權保護對OFDI存在一定影響，但尚未涉及知識產權保護約束下的OFDI逆向創新溢出研究。鑒于此，本文基于知識產權保護視角，深入研究中國OFDI逆向創新溢出影響的內在機制和外部規律，以期為科學制定知識產權保護調節策略，進一步提升新時代中國OFDI逆向創新溢出效應，提供參考和依據。

三、機制分析與研究假設

為了深入闡釋知識產權保護對OFDI逆向創新溢出影響的內在機制，本文從OFDI逆向創新溢出機制、知識產權保護調節機制、空間異質性影響機制三個層面展開理論探討，并提出相關研究假設。

(一)OFDI逆向創新溢出機制

根據創新要素流動機理，中國OFDI逆向創新溢出包括兩個漣漪層次(圖1)：一是跨國公司通過OFDI由國外向國內的逆向創新虹吸，二是國內上下游企業和技術跟進企業進一步對OFDI創新溢出的吸收擴散，兩層漣漪交融疊加，促進國內技術創新水平提升。

1.由外向內的逆向創新虹吸

依據Potter的創新競爭理論[21]，技術勢差存在下，先進國家為保持競爭優勢，對落后國家實施技術封鎖和投資限制，造成落后國家企業在國內難以接觸到新興技術和創新經驗。為了突破技術瓶頸和創新局限，落后國家企業通過OFDI在先進國家和地區投資建立研發中心和生產基地，雇傭當地高級研發人員，虹吸先進創新經驗，并將之引入國內母體吸收轉化，從而逆向提升國內技術創新水平。按照陳昊、吳雯[13]的研究解釋，虹吸效應幫助OFDI跨國公司在投資先進國家和爭奪國際市場過程中，培育了更好的技術創新競爭力，體現了中國OFDI逆向創新溢出的積極影響。

圖1 OFDI逆向創新溢出效應

2. 國內創新溢出吸收擴散

中國企業技術水平參差不齊，市場結構較為復雜，跨國公司通過OFDI將新興技術和創新經驗引入國內，加快自身技術進步，在創新活動外延和市場銷售過程中，促進技術創新在國內傳播擴散，替代了先進外資企業在中國的技術模范角色，帶動國內上下游企業和技術跟進企業創新模仿，從而整體提升國內技術創新水平。這個過程中，國內技術創新吸收轉化能力是核心因素[22]，國內創新吸收能力越強，技術轉化條件越好，則OFDI逆向創新溢出吸收擴散更為有效；反之，國內外技術水平差距過大可能會造成技術鴻溝，從而抑制國內創新模仿積極性。Becker[23]以印度為例的研究證實了這一點，塔塔汽車雖然投資并購了英國捷豹路虎汽車公司，但受制于國內產業技術轉化能力有限，并未給印度汽車工業帶來明顯的技術提升。類似的情況在中國OFDI研究文獻中同樣得以驗證，早期OFDI抑制了中國技術創新進步，但通過技術條件提升和創新能力培養，后期中國OFDI逐步釋放出積極的技術創新溢出影響。

據此，提出本文的第一個研究假設H1：OFDI對中國技術創新并非簡單抑制或促進，可能具有較為復雜的非線性溢出影響。

(二)知識產權保護調節機制

由于OFDI逆向創新溢出具有雙層漣漪特點，從而造成知識產權保護雙維度影響的復雜性：一是對OFDI跨國公司由外向內逆向創新虹吸的影響，二是對國內上下游企業和技術跟進企業創新溢出吸收擴散的影響。鑒于此，我們通過知識產權保護強度雙向調節模擬，推演兩個不同維度的影響機理。

1. 知識產權保護對逆向創新虹吸的影響

傳統知識產權理論認為，提高知識產權保護強度，有利于維護技術競爭和市場公平，激發企業研發積極性，從而提升創新水平[24]。在這一邏輯解釋下，對于OFDI跨國公司而言，加強區域知識產權保護，提高地方監督執法力度，嚴懲技術盜用和專利侵權，鼓勵技術公平交易，有利于OFDI跨國公司國外研發創新成果回流轉化，在國內申請技術專利，建立技術壁壘優勢，提升OFDI跨國公司持續創新積極性。此外，完善知識產權制度，參與國際專利合作，有利于OFDI跨國公司通過技術創新和專利保護培育國際競爭優勢。由此可見，加強知識產權保護，能夠促進OFDI跨國公司逆向創新虹吸，從而帶動國內技術創新提升。反之，降低區域知識產權保護強度，放松監管約束，可能誘發大規模技術復制和創新惰性，甚至滋生技術盜用，破壞技術市場公平交易，從而抑制OFDI跨國公司逆向創新虹吸和國內技術轉化積極性，不利于技術創新提升。

2. 知識產權保護對國內創新溢出吸收擴散的影響

根據創新溢出理論的外部性解釋[25]，OFDI跨國公司實現逆向創新提升后，會進一步促進國內知識擴散和創新互動，為上下游企業和技術跟進企業塑造創新溢出吸收環境，在這一維度，較為寬松的知識產權保護有助于緩解技術壁壘限制，降低技術交易成本，促進技術學習和創新模仿，從而加快國內創新溢出吸收擴散。反之，提高知識保護強度，則不利于上下游企業和技術跟進企業的技術學習和創新模仿，抑制OFDI逆向創新溢出的國內吸收擴散，陽立高等[26]認為這是中國知識產權保護影響的特殊兩面性。

推演發現，知識產權保護對中國OFDI逆向創新溢出兩個層次的影響方向相反，此消彼長，交匯融合形成知識產權保護對OFDI逆向創新溢出的綜合影響(見表1)，結果難以單向推斷。進而提出本文的第二個研究假設H2：知識產權保護會動態影響中國OFDI逆向創新溢出效應，即在不同的知識產權保護強度調節下，OFDI逆向創新溢出效應可能存在某種差異。

表1 知識產權保護對OFDI創新溢出的影響推演

(三)空間異質性影響機制

基于上述分析，知識產權保護強度會對OFDI逆向創新溢出產生調節影響。事實上，由于中國地方經濟發展水平和技術創新能力參差不齊，東部沿海地區產業布局和技術條件較為成熟，優秀企業數量眾多，具有一定的“走出去”國際競爭力，具備更好的OFDI逆向創新溢出條件；而中西部地區相對而言經濟發展水平不高，跨國公司數量有限，受地方創新條件約束，更多扮演技術學習和創新模仿角色。

同時，各地行政管理水平參差不齊，知識產權保護松緊不一[27]。東部地區知識產權保護意識相對較高，專利申請和審批授權規模較大，技術盜用和專利侵權懲治趨嚴，技術交易更為活躍，有利于OFDI跨國公司逆向創新虹吸，通過專利保護獲取更高創新回報，但不利于上下游企業和技術跟進企業的技術學習和創新模仿。而中西部地區整體知識產權保護強度可能相對較低，有利于上下游企業和技術跟進企業的技術學習和創新模仿，但會抑制OFDI跨國公司逆向創新虹吸和國內技術轉化積極性，容易造成孔雀東南飛。

由此，提出本文的第三個研究假設H3：知識產權保護約束下，中國OFDI逆向創新溢出效應可能存在一定的區域異質性特征。

四、研究設計與變量設定

(一)模型構建

1. 線性估計模型

區域創新溢出是多因素影響下的系統運行表現，本文重點考察OFDI創新溢出效應，同時引入一些相關控制變量：借助城市化水平(urb)評價影響區域技術創新的基礎條件；以市場化經濟程度(mar)考察經濟結構對區域技術創新的制約；通過吸收外資能力(fdi)判斷國外投資對區域技術創新的影響；以人力資本條件(hum)分析區域技術創新的智力影響；以國外技術引進水平(tei)判斷外部技術對區域技術創新的作用。

首先，以區域技術創新水平(inn)作為被解釋變量，采用面板回歸技術，擬合一個線性模型(1)，測試OFDI及其它因素對區域技術創新的影響，具體如下：

innit=αofdiit+θ1urbit+θ2marit+θ3fdiit+θ4humit+θ5teiit+μi+εit

(1)

其中，α是OFDI的影響系數，θn為各控制變量影響系數，i表示各省份，t表示不同年度，μi表示不隨時間變化的各樣本截面個體效應，εit為誤差項，εit～iid(0,σ2)。

其次，為了進一步檢驗知識產權保護對區域技術創新的影響，在線性模型(1)中引入知識產權保護強度(ipr)，得到模型(2)，β是知識產權保護影響系數，具體如下：

innit=αofdiit+βiprit+θ1urbit+θ2marit+θ3fdiit+θ4humit+θ5teiit+μi+εit

(2)

2. OFDI自變影響門檻估計模型

一些早期研究關注到OFDI 逆向溢出效應具有某種非線性門檻特征，采用的研究方法以分組檢驗和構造連乘估計模型居多，何興強[28]認為這兩種方法均存在一定缺陷：分組檢驗過程中，分組標準往往難以固化，容易造成門檻估計失真，缺乏相應的顯著性檢驗；連乘估計模型雖然可以估計出整體影響門檻值，但交叉項無法有效分解核心解釋變量和門檻變量的向量影響關系，估計結果存在解釋局限。Hansen[29]的面板門檻回歸模型通過構建解釋變量回歸系數的分段函數，有效彌補了上述兩種門檻檢驗方法的技術缺陷，不僅能夠科學估計出門檻閾值，還能夠進一步對門檻閾值的合理性做顯著性檢驗。由此我們借鑒李梅[30]的研究經驗，以Hansen的面板門檻回歸模型為基礎，構建一個OFDI自變影響門檻基本模型，以檢驗OFDI在不同水平時，OFDI逆向創新溢出效應可能存在的非線性特征：

innit=α1ofdiit·I(ofdiit≤γ)+α2ofdiit·I(ofdiit>γ)+μi+εit

(3)

上式中，innit作為被解釋變量，表示i省在t年的技術創新水平，以技術創新水平變化解釋OFDI逆向創新溢出影響；ofdiit是核心解釋變量，表示i省在t年的OFDI水平，同時，ofdiit也作為自身門檻變量，表示OFDI水平在不同門檻區間時，所激發的OFDI逆向創新溢出效應有所不同；γ為OFDI的待估門檻閾值，借助門檻閾值γ能夠將門檻變量劃分成兩個不同區域，各區域的回歸系數有所不同，反映了OFDI逆向創新溢出影響的非線性特征。I(*)表示檢驗假設的指示函數，當括號內條件滿足時，則符合假設取值為1，反之則取值為0。

給定任意γ，在估計各系數時，可求出相應的殘差平方和S1(γ)，若在可行的范圍內依次由大到小選定γ，會得到多個S1(γ)，選擇最小的S1(γ)作為門檻閾值γ*：

(4)

門檻閾值估計得出后，需進一步檢驗門檻效應的存在性，設定門檻效應存在性檢驗原假設是H0：α1=α2，否定假設為H1：α1≠α2，由此構建統計量：

(5)

進一步檢驗門檻估計值的合理性，以LR統計量測定估計值與真實值的似然比：

(6)

模型(3)為單一門檻基本模型，這里進一步將之擴展為多重門檻檢驗模型，并引入各控制變量，從而得到OFDI自變影響門檻估計模型(7)，具體如下：

innit=α1ofdiit·I(ofdiit≤γ1)+α2ofdiit·I(ofdiit>γ1)+…+α2n-1ofdiit·I(ofdiit≤γn)+α2nofdiit·I(ofdiit>γn)+θ1urbit+θ2marit+θ3fdiit+θ4humit+θ5teiit+μi+εit

(7)

3. 知識產權保護影響門檻估計模型

為了進一步考察知識產權保護對OFDI逆向創新溢出效應的調節影響，將知識產權保護強度(iprit)作為門檻變量，引入OFDI逆向創新溢出門檻估計模型，得到知識產權保護影響門檻估計模型(8)：

innit=α1ofdiit·I(iprit≤γ1)+α2ofdiit·I(iprit>γ1)+…+α2n-1ofdiit·I(iprit≤γn)+α2nofdiit·I(iprit>γn)+θ1urbit+θ2marit+θ3fdiit+θ4humit+θ5teiit+μi+εit

(8)

(二)變量設定

1.被解釋變量：區域技術創新水平(inn)。已有研究關于技術創新評價指標選擇不一，各有利弊。以專利評價區域技術創新水平具有一定優勢[31]：首先，專利是研發主體通過創新活動所獲得的技術創新成果，凝結了研發創新過程中的要素投入和研發經驗，能夠有效體現區域技術創新產出水平；其次，專利中包含了大量技術創新原理及其應用說明，是一種廣為市場接受，能夠通過交易流通評價創新價值的產權形式；再者，相對于新產品銷售收入、生產效率進步等其它一些創新評價指標，各區域專利數據統計較為規范統一，便于獲取和對比，同時專利的審查、授權、交易等相關信息也更為詳實。專利統計一般分為專利申請數量和專利授權數量，專利申請數量一定程度能夠反映技術創新積極性，但只有經過審查授權的專利才具有技術創新評價基礎，能夠體現技術創新的市場價值，受到法律保護，因而學界廣泛采用專利授權數量指標來反映區域技術創新水平[32]。具有代表性的相關研究有：肖剛等[33]以專利授權數量作為區域技術創新評價指標，測算中國區域創新差異的時空演變特性；劉和東[34]選擇區域專利授權數量作為技術創新水平測度依據，研究FDI對區域創新的溢出影響；李娟等[35]同樣以專利授權數量作為區域技術創新能力評價指標，研究OFDI創新溢出的地區差異化問題。本文研究關注OFDI對區域創新的直接影響，側重考察區域層面的技術創新成果轉化能力，考慮到知識產權保護影響的研究關聯性，我們借鑒杜龍政和林潤輝[36]的方法，選擇區域專利授權數量作為區域技術創新評價依據，并對專利授權數據做了對數處理，以表征區域技術創新水平。

2.核心解釋變量：對外直接投資水平(ofdi)。根據《中國對外直接投資統計公報》中的省際層面相關統計，選取中國OFDI的存量數據，以降低數據的短期波動影響，效仿劉煥鵬和嚴太華[37]的做法，選擇各省份對外直接投資存量[注]在數據量化處理時，考慮到貨幣差異，首先采用當年平均匯率，將美元計價的非金融類OFDI統計量換算成以人民幣為單位，統一計價單位，FDI指標處理方法下同。與同期該地區GDP的比重衡量該省份的對外直接投資水平，該指標數值越大，說明該地區的OFDI水平也就越高。在OFDI自變影響門檻估計模型中，ofdi不僅作為核心解釋變量，同時也作為門檻變量。

3.門檻變量：知識產權保護強度(ipr)。已有研究對知識產權保護強度衡量指標選擇方法不同，史宇鵬和顧全林[38]以專利侵權糾紛立案數量與結案數量比值測度地區知識產權保護強度，這一方法更多關注知識產權侵權事發后的法律懲治強度，難以反映知識產權保護的積極影響。一些學者以Ginarte和Park提出的GP指數衡量知識產權保護強度，但賴敏和韓守習[39]認為GP指數以五年為時間跨度，缺乏連續性，檢驗結果具有一定的局限。按照市場交易理論的相關解釋[40]，知識產權保護最重要的作用是通過市場監督和法律懲治，促進創新主體加強研發投入，激勵高質量的創新產出，控制技術侵權和專利盜用，維護技術交易市場公平活躍。基于此，本文參照胡凱等[41]的方法，選擇技術市場交易額與GDP的比值來表示區域知識產權保護綜合強度，指標數值越大，說明該地區知識產權保護越有效，技術市場交易也更為活躍，單位GDP的知識產權價值含量也就越高。

4.控制變量：為了力求獲取無偏的檢驗結果，本文借鑒韓先鋒等[42]的研究經驗，控制一些其它相關變量的影響，具體包括：(1)城市化水平(urb)，以該地區年末城鎮人口在總人口中所占的比例測度；(2)市場化經濟程度(mar)，選擇區域非國有經濟主體在全社會固定資產投資的比重來反映；(3)吸收外資能力(fdi)，選擇該地區吸收外資投資額與GDP的比值表征；(4)人力資本條件(hum)，采用該地區平均受教育年限量化衡量；(5)國外技術引進水平(tei)，選取區域國外技術引進合同金額與GDP的比值來體現。

(三)數據來源

本文研究選擇的數據樣本區間為2006年-2016年，出于相關統計口徑的一致性和數據的可獲性，我們剔除了西藏、港、澳、臺等省區數據，最終實際選取的研究樣本共30個省份。本文研究數據主要來自《中國統計年鑒》、《中國科技統計年鑒》、《中國對外直接投資統計公報》、各省統計年鑒、Wind經濟數據庫等，表2對各變量做了描述性統計。

表2 主要變量描述性統計

五、實證檢驗與結果分析

(一)數據檢驗

1.平穩性檢驗

盡管本文研究所選的面板數據時間跨度不算太長，但為了有效避免宏觀經濟數據可能存在時間趨勢干擾，我們對變量做了數據平穩性檢驗。在具體檢驗技術上，本文選用假設存在同質面板單位根的LLC方法和Breitung t-stat方法，以及假設存在異質面板單位根的IPS方法、ADF-Fisher方法和PP-Fisher方法。五種檢驗結果顯示(見表3)，所有變量的LCC方法、ADF-Fisher方法和PP-Fisher方法均通過了5%或1%顯著性水平檢驗，Breitung t-stat方法和IPS方法存在個別變量未通過檢驗的情況，但多數變量通過了1%顯著性水平檢驗，整體判斷來看，本文研究選取的變量面板數據一階平穩。

2. 協整檢驗

為了避免出現偽回歸現象，我們進一步選擇Pedroni[43]的殘差協整檢驗工具，通過七個協整統計量檢驗面板數據的協整關系，這一方法的優點在于允許面板數據的截面個體所對應的長期協整向量和短期動態調整參數存在異質性，適用性較為廣泛，具體檢驗結果見下表4：

表3 面板單位根檢驗結果

注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%的顯著水平拒絕原假設。

表4 協整檢驗結果

注：()中檢驗結果表示該統計量的伴隨概率值；*、**、***分別表示在10%、5%、1%的顯著水平拒絕不存在協整關系的原假設。

檢驗結果顯示，Panel v-stat、Panel PP-stat、Group PP-stat和Group ADF-stat四個統計量均通過了1%的顯著性水平檢驗，Panel ADF-stat通過了5%的顯著性水平檢驗。根據Pedroni的研究經驗，在面板時間跨度較短的情形下，以Panel ADF-stat與Group ADF-stat兩種統計量的檢驗判斷為有效，由此可認為本文選取的各變量之間存在長期穩定均衡關系。

(二)全國層面估計結果及分析

1. 線性模型估計結果

為了便于系統分析，這里首先對比兩個線性模型1和2，經Hausman檢驗后，采用固定效應的估計結果見表5。線性模型1中，OFDI的估計系數為2.464，且通過了1%顯著性水平檢驗，說明當前中國OFDI具有顯著的正向創新溢出效應，OFDI已成為新時代下驅動國內技術創新提升的重要動力。城市化水平(urb)的影響系數在各控制變量中取值最大，說明城市化是區域技術創新的基礎支撐，對區域技術創新有重要影響。市場化經濟水平(mar)對區域技術創新的影響不顯著，說明國有經濟和民營經濟對區域創新的貢獻并無明顯差異。外資引進(fdi)對區域技術創新的影響同樣不顯著，改革開放初期的“市場換技術”紅利逐漸褪去，而OFDI跨國企業有機會替代過去的外資企業，成為中國創新發展的技術模范。人力資本條件(hum)對區域技術創新的影響較弱，說明現階段中國人力資本對區域技術創新的積極影響較為有限。值得關注的是，技術引進(tei)顯著抑制了區域技術創新，說明中國創新發展已經跨過了“外來技術皆宜”階段，國外技術引進雖然短期加快了產業技術進步，但抑制了自主創新轉化積極性，不利于長期創新進步。

引入知識產權保護(ipr)后，線性模型2估計結果顯示(見表5)，知識產權保護對區域技術創新的影響系數為9.040，且通過了1%顯著性水平檢驗，表明知識產權保護對區域技術創新具有顯著的積極影響，反映了當前創新發展階段中內部技術勢差有所減弱，已經形成的技術創新溢出吸收擴散有限，而提高知識產權保護有利于激發更高層次的創新研發和技術進步，從而促進區域創新提升。上述結果證實了OFDI和知識產權保護均對國內技術創新水平具有積極影響，那么，兩者之間是否存在協同作用契合點，知識產權保護是否會調節OFDI逆向創新溢出？我們將在下文予以重點揭示。

表5 全國面板模型估計結果

注：()內數字是經過異方差修正得到的t統計量檢驗值；*、**、***分別表示所對應變量的估計系數通過10%、5%、1%的顯著水平檢驗；ofdi-1至ofdi-4分別為四個不同門檻區間內ofdi的估計系數。

2. OFDI自變影響門檻模型估計結果

首先，以Hansen的面板門檻回歸方法對OFDI自變影響門檻估計檢驗，結果見表6的模型3。借助“自舉法”重疊模擬似然比，以檢驗門檻估計結果的存在性與合理性，對各統計量分別模擬檢驗300次，進而得到門檻存在性檢驗的bootstrap P值，結合F值檢驗結果可知，OFDI自變影響門檻模型分別通過了單一門檻(0.001)、雙重門檻(0.002)和三重門檻(0.008)的1%顯著性水平檢驗，三重門檻的95%置信區間為[0.002, 0.003]，這一結果表明中國OFDI的逆向創新溢出效應存在顯著的三重門檻特征，充分驗證了假設H1的合理性。同時，為了檢驗OFDI自變影響門檻模型的穩健性，借鑒許年行等[44]的研究經驗，去掉數據樣本中技術創新水平最高和最低的兩個省份，以消除異常值的不利影響，檢驗結果見穩健性檢驗模型4。通過結果對比發現，模型4與模型3門檻估計結果一致，且各變量估計系數差異較小，從而有效驗證了OFDI自變影響門檻模型的穩健性。

表6 門檻估計及門檻檢驗

注：*、**、***分別表示門檻檢驗在10%、5%、1%的顯著性水平拒絕原假設。

OFDI自變影響門檻模型3的估計結果顯示(見表5)，OFDI水平低于0.001時，其對區域技術創新的影響系數顯著為負，說明低水平的對外投資明顯抑制了區域技術創新，可能的原因是中國OFDI發展初期階段以中低端市場開拓和能源開發為主要目的，缺乏技術含量，難以轉化創新提升。當OFDI水平提升至[0.001, 0.002]區間時，顯著提升了區域技術創新水平，說明進一步“走出去”過程中，創新學習和技術進步訴求得以實現，OFDI企業能夠將外部技術勢差轉化吸收，實現逆向創新虹吸。當OFDI水平進一步提升至[0.002, 0.008]區間時，對區域技術創新的正向影響強度有所降低，說明OFDI的逆向創新溢出效應出現邊際遞減。當OFDI水平高過0.008時，其正向創新溢出效應繼續遞減。上述檢驗結果反映，中國OFDI逆向創新溢出具有顯著的“U”型非線性特征，低水平OFDI并不利于區域技術創新提升，提高OFDI水平能夠激發正向創新溢出，而適度的OFDI有利于撬動創新溢出最大化。OFDI自變影響門檻模型的相關控制變量估計結果與線性模型相似，這里不再贅述。

3. 知識產權保護影響的門檻模型估計結果

以知識產權保護(IPR)作為門檻影響變量的檢驗結果見表6的模型5，結果可知，知識產權保護對OFDI逆向創新溢出的影響存在顯著三重門檻效應，其單一門檻(0.003)通過了1%顯著性水平檢驗，雙重門檻(0.006)通過了5%顯著性水平檢驗，三重門檻(0.029)通過了1%顯著性水平檢驗，三重門檻的95%置信區間為[0.004, 0.009]。同時，以2007年-2016年為時間段的穩健性檢驗模型6估計結果顯示，知識產權保護影響門檻模型同樣具有較好的穩健性。

模型5估計結果顯示(見表5)，在知識產權保護影響下，OFDI對區域技術創新的影響呈現出“U”型非線性特征。較低的知識產權保護強度約束下(IPR<0.003)，OFDI對區域技術創新的影響并不顯著。當知識產權保護強度處于[0.003, 0.006]區間時，OFDI對區域技術創新產生了顯著的抑制性影響，說明知識產權保護效果依然欠佳，對OFDI跨國企業的逆向創新虹吸和技術轉化造成了負面影響，導致國內創新溢出吸收擴散有限，不利于OFDI逆向創新溢出。當知識產權保護強度提高到[0.006, 0.029]時，OFDI對區域技術創新的影響轉負為正，說明此時提高知識產權保護有效提升了OFDI跨國企業的逆向創新虹吸，從而促進區域技術創新進步。當知識產權保護強度進一步超過0.029時，OFDI的創新溢出影響明顯提升。上述變化規律反映了現階段跨國公司由外向內的逆向創新虹吸可能是OFDI創新溢出的主要貢獻，因此加強知識產權保護有利于擴大國內OFDI逆向創新溢出效應，這在一定程度驗證了假設H2的合理性。

(三)分區層面估計結果及分析

中國傳統地理經濟影響下，東部、中部、西部三大地區經濟水平、對外投資能力、知識保護強度差異較大，可能造成各地區OFDI逆向創新溢出效應有所不同，為了深入揭示這種現象，我們進一步研究東部、中部、西部三大地區在不同強度知識產權保護約束下，OFDI逆向創新溢出效應的空間異質性。同時，“一帶一路”建設加快了中國企業“走出去”步伐[45]，對中國OFDI逆向創新溢出可能產生積極影響，由此我們劃分“一帶一路”和非“一帶一路”兩大地區[注]根據國家發改委、外交部、商務部聯合發布的《推動共建絲綢之路經濟帶和21世紀海上絲綢之路的愿景與行動》正式確定“一帶一路”沿線省份有18個，分別是新疆、陜西、甘肅、寧夏、青海、內蒙古、黑龍江、吉林、遼寧、廣西、云南、西藏、上海、福建、廣東、浙江、海南和重慶。，檢驗“一帶一路”建設下，知識產權保護對區域OFDI逆向創新溢出的調節影響。

各區域門檻估計及門檻檢驗結果(見表7)顯示，知識產權保護約束下，東部、中部、西部地區的OFDI逆向創新溢出效應在不同顯著性水平均通過了三重門檻檢驗，而“一帶一路”地區的OFDI逆向創新溢出效應并未通過單一門檻檢驗，非“一帶一路”地區的OFDI逆向創新溢出效應則通過了三重門檻檢驗。上述結果表明，東部、中部、西部三大地區以及非“一帶一路”地區采用三重門檻模型研究較為合理，而“一帶一路”地區考慮采用線性模型檢驗更為科學。同時，各區域的門檻模型估計結果(見表8)存在一定差異，從而驗證了知識產權保護對中國OFDI逆向創新溢出影響的空間異質性假設(H3)。

表7 分區門檻估計及門檻檢驗結果

注：*、**、***分別表示門檻檢驗在10%、5%、1%的顯著性水平拒絕原假設。

東部、中部、西部地區分組門檻模型估計結果(見表8)顯示，在知識產權保護約束下，東部地區OFDI逆向創新溢出效應與全國層面類似，呈現出先負后正的“U”型門檻特征(第一門檻區間和第三門檻區間影響不顯著)，低強度的知識產權保護明顯抑制了OFDI創新溢出，只有高強度的知識產權保護(IPR>0.030)才能激發OFDI正向創新溢出，說明東部地區本身知識產權保護門檻較高，OFDI創新溢出以跨國企業由外向內的逆向創新虹吸為主，進一步強化知識產權保護則有利于提高跨國企業逆向創新虹吸和技術轉化積極性，加快區域技術創新升級。中部地區知識產權保護調節下，OFDI逆向創新溢出呈現出正向非線性特征(第一門檻區間影響不顯著)，知識產權保護強度處于[0.005, 0.008]的最佳門檻區間時，OFDI的創新溢出影響系數最大，然而當知識產權保護強度降低或提升時，OFDI的創新溢出影響出現了正向邊際遞減，由此來看，中部地區OFDI外部技術勢差驅動明顯，逆向創新溢出提升空間更高，要合理借助知識產權保護的最佳正向調節優勢，加快區域技術創新追趕。西部地區的知識產權保護對OFDI逆向創新溢出的影響呈現出“N”型非線性特征(第二門檻區間影響不顯著)，知識產權保護在較低強度(IPR<0.003)有利于激發OFDI逆向創新溢出效應，而進一步提高知識產權保護強度至[0.004, 0.006]區間時，則會抑制OFDI逆向創新溢出效應，當知識產權保護強度超過0.006時，OFDI又會產生積極的正向創新溢出，說明現階段西部地區的OFDI創新溢出以上下游企業和技術跟進企業的創新溢出吸收擴散為主，低強度的知識產權保護有利于促進技術擴散和創新溢出吸收，提高知識產權保護則會抑制上下游企業和技術跟進企業的技術學習和創新模仿，只有當知識產權保護強度高過一定程度時，才會激發OFDI跨國企業的逆向創新虹吸和技術轉化積極性，這反映了知識產權保護調節影響下，OFDI逆向創新虹吸和創新溢出吸收擴散兩者之間此消彼長的關聯性。各區域的多數控制變量估計結果與全國相似，差別在于東部地區和中部地區的市場化經濟水平(mar)對區域技術創新影響并不顯著，而西部地區市場化經濟水平卻抑制了區域技術創新，原因可能是西部地區的民營經濟發展水平相對較低，而國有經濟發展對區域創新提升更為有效；同時技術引進(tei)顯著抑制了東部地區和中部地區的技術創新，但對西部地區影響并不顯著。

表8 分區面板門檻模型估計結果

注：()內數字是經過異方差修正得到的t統計量檢驗值；*、**、***分別表示所對應變量的估計系數通過10%、5%、1%的顯著水平檢驗；ofdi-1至ofdi-4分別為四個不同門檻區間內ofdi的估計系數。

“一帶一路”地區線性模型估計結果顯示，OFDI影響系數顯著為正，表明知識產權保護始終正向調節該地區的OFDI逆向創新溢出，這一現象值得重視，作為我國實施“一帶一路”建設的前沿陣地，“一帶一路”地區要注重發揮知識產權保護對OFDI逆向創新的“助推器”作用，加快創新制度建設，協調促進區域OFDI發展和創新進步。而非“一帶一路”地區的知識產權保護對OFDI創新溢出影響與西部地區類似，具有“N”型非線性特征，知識產權保護在較低強度(IPR<0.001)和較高強度(IPR>0.018)均有利于促進OFDI逆向創新溢出，當知識產權保護強度處于[0.001, 0.009]和[0.009, 0.018]區間時，不同程度抑制了OFDI逆向創新溢出，說明非“一帶一路”地區空間跨度較大，OFDI逆向創新溢出結構較為復雜，寬松的知識產權保護環境更有利于一些西部省份通過內部創新溢出吸收擴散帶動創新進步，但在那些東部省份和中部省份，提高知識產權保護強度則有利于借助OFDI逆向創新虹吸驅動技術創新提升。

六、研究結論與政策啟示

本文通過系統解析知識產權保護對OFDI逆向創新溢出的內在影響機制，從而進一步推演知識產權保護對OFDI逆向創新溢出的雙維度調節影響，并基于2006年-2016年中國30個省份數據，采用面板門檻回歸技術實證檢驗知識產權保護對中國OFDI逆向創新溢出的影響，得到以下主要研究結論：一是中國的OFDI具有顯著的逆向創新溢出效應，同時知識產權保護對技術創新具有積極的正向調節作用。二是當前中國OFDI逆向創新溢出效應具有顯著的三重門檻特征，呈現出“U”型非線性規律，低水平的OFDI(<0.001)抑制了區域技術創新，提高OFDI水平則有利于驅動區域技術創新提升。三是知識產權保護具有雙向調節中國OFDI逆向創新溢出的作用，呈現出“U”型非線性特征，低強度的知識產權保護(IPR<0.006)會抑制OFDI創新溢出，加強知識產權保護則有利于激發OFDI正向創新溢出，當知識產權保護強度超過0.029時，OFDI的正向創新溢出效果最為明顯。四是知識產權保護影響下，中國OFDI創新溢出效應具有顯著的空間異質性，東部地區呈現出“U”型非線性特征，中部地區呈現出正向非線性特征，西部地區呈現出“N”型非線性特征，“一帶一路”地區和非“一帶一路”地區則分別呈現了正向線性調節效應和“N”型非線性影響。基于上述研究結論，得到以下政策啟示：

第一，要進一步鼓勵中國企業大膽“走出去”，借助OFDI外部技術勢差加快由外向內的逆向創新虹吸，將外部技術領先優勢回流轉化，驅動國內技術創新發展。同時，改革開放初期較為寬松的知識產權保護環境難以繼續釋放創新模仿紅利，要加快健全知識產權保護制度，進一步規范技術創新競爭，反向激勵自主創新積極性。

第二，理想化的OFDI創新溢出首先來自于跨國公司由外向內的逆向創新虹吸，將外部技術勢差吸收轉化為國內技術領先，并驅動上下游企業和技術跟進企業的技術學習和創新模仿，促進OFDI創新溢出擴散。新時代下中國OFDI發展要強調質量為先，通過對外投資學習國外先進技術和創新經驗，逐步擺脫過去中低端市場擴張和基礎資源開發的投資模式，強化對發達國家和技術先進地區的投資拓業，主動尋求外部技術勢差，提高技術創新競爭力，進一步引領國內企業技術學習和創新進步，系統提升區域技術創新水平。

第三，逆向創新虹吸和創新溢出吸收擴散并存下，知識產權保護對中國OFDI創新溢出具有復雜的調節影響，寬松的知識產權保護雖然理論上有利于上下游企業和技術跟進企業的技術學習和創新模仿，但嚴重抑制了OFDI跨國企業的逆向創新虹吸和技術轉化積極性，從而造成OFDI創新溢出的負效應。當前國內創新溢出吸收擴散有限，一方面要利用知識產權保護的正向調節作用，規范技術競爭，鼓勵OFDI跨國企業借助對外投資加快逆向創新虹吸，將國外先進技術和創新經驗轉化引入國內，樹立技術高塔和創新模范，另一方面注重實施動態優化的知識產權保護策略，保持OFDI跨國企業逆向創新虹吸和技術轉化積極性的同時，逐步脈沖釋放創新溢出紅利，惠及國內上下游企業和技術跟進企業吸收擴散，雙向螺旋促進區域創新發展。

第四，考慮到中國OFDI創新溢出的空間異質性，要實施有針對性的知識產權保護策略，最大化提升區域OFDI創新溢出效應。東部地區知識產權保護雙向調節的臨界門檻明顯高于其它地區，說明東部地區創新基礎和技術條件相對更好，本身技術市場較為規范度，由外向內的逆向創新虹吸和內部創新溢出吸收擴散在較高水平相互制衡，需要借助更高強度的知識產權保護才能進一步激發OFDI逆向創新虹吸，帶動區域技術創新升級。中部地區知識產權保護對OFDI逆向創新溢出的正向影響遠遠超過其它地區，OFDI所釋放的創新溢出空間更高，可借助知識產權保護強度調節優化，鼓勵企業大膽“走出去”，建立逆向創新虹吸優勢，逐步帶動內部創新溢出吸收擴散。西部地區創新條件和對外投資能力相對薄弱，創新進步以內部溢出吸收擴散為主，短期內依靠較為寬松的知識產權保護環境有利于實現技術學習和創新模仿，但長期如此則會造成自主創新惰性，阻礙區域創新發展，可循序漸進適度提升知識產權保護強度，長效促進OFDI驅動區域技術創新提升。

第五，“一帶一路”建設下，要繼續加大“一帶一路”地區對外投資力度，注重外部技術吸收和創新學習，加強區域間協同聯動，動態優化“一帶一路”沿線省份對外投資結構，并發揮知識產權保護對OFDI逆向創新溢出的均衡正向調節優勢，加快知識產權制度建設，整體提升OFDI逆向創新溢出效應。而在非“一帶一路”地區，知識產權保護不能簡單“一刀切”，要充分利用知識產權保護對OFDI創新溢出的調節規律，因地制宜實施差異化的知識產權保護策略，對外投資能力有限的地區可以考慮以低強度的知識產權保護促進內部創新溢出吸收擴散，而具備對外投資能力的省份應提高知識產權保護強度，通過擴大OFDI逆向創新虹吸加快區域技術創新進步，促進經濟內生增長。