OFDI對中國制造業創新效率影響的實證研究

徐雪利 陳麗珍

摘要：借助GMM分析探究對外直接投資（以下簡稱OFDI）對于我國制造業創新效率的影響。結果表明在現階段，全國性的、顯著的對外直接投資逆向溢出已體現。進一步檢驗發現，技術市場水平能夠促進地區制造業創新效率的提高;人力資本水平與經濟發展水平對OFDI逆向溢出的吸收呈積極影響，金融規模削弱了對逆向溢出的吸收，經濟開放程度、基礎設施水平和金融效率等的作用效果以及所有變量的作用程度存在明顯的地區差異。

關鍵詞：對外直接投資;制造業創新效率;DEA分析;GMM

制造業在我國經濟中起著極大的推動作用，是我國參與國際分工的重要方式。而發達經濟體紛紛出臺“再制造化”戰略，將重心又放到制造業上，必將對我國造成極大的威脅和挑戰。因此，發展制造業對我國來說仍是必要的，而自主創新對其影響巨大。

2016年，中國OFDI流量達1961.5億美元，已成世界第二大對外直接投資大國。隨其持續增長，OFDI的各種效應開始顯現并日益受到學術界關注。與國內用市場換技術相比，OFDI或許能夠更直接有效地吸收資源，通過逆向溢出等影響國內的創新。而制造業在其中所占比重近年來穩步提升，2016年度以290.5億美元、占比14.8%居第二位。大量的OFDI對于制造業創新的是否產生了影響，如何利用OFDI提高其創新效率？本文正是就此進行研究。

一、模型設定及實證工具選擇

Coe和Helpman（1995）提出的C-H模型將國內研發和國外研發作為本國技術進步的決定性因素納入分析框架;Lichtenberg和Pottelsberghe（2001）在此基礎上，又將OFDI列入模型來分析其逆向溢出效應;韓玉軍，王麗（2016）將OFDI渠道向國內溢出的R&D資本存量作為主解釋變量列入模型。

在參考以上模型及其他相關研究的基礎上，本文設定OFDI對制造業創新效率的影響分析模型如下：

IPit=c+β1TM+β2lnS■■+lnS■■×N+ui+εit（1）

其中，i為國內各省份，t為樣本期2010-2015年度內的年數，Sofdi.it為國內i省份在t年度通過OFDI渠道獲得的國外R&D資本存量，N為吸收能力變量集，以lnSofdi.it和N的交乘項來研究各項吸收能力影響因素對于OFDI逆向溢出的作用效果。

根據上文選定的各吸收能力指標，式（1）的模型可分解為以下七個模型：

IPit=c+β1TM+β2lnS■■+ui+εit（a）

IPit=c+β1TM+β2lnS■■+β3lnS■■×Hit+ui+εit（b）

IPit=c+β1TM+β2lnS■■+β3lnS■■×EDit+ui+εit（c）

IPit=c+β1TM+β2lnS■■+β3lnS■■×EOit+ui+εit（d）

IPit=c+β1TM+β2lnS■■+β3lnS■■×INFit+ui+εit（e）

IPit=c+β1TM+β2lnS■■+β3lnS■■×FSit+ui+εit（f）

IPit=c+β1TM+β2lnS■■+β3lnS■■×FEit+ui+εit（g）

式（a）～（g）中都包含有lnSofdi和TM，分別用于檢驗OFDI對制造業創新效率的逆向溢出作用以及技術市場水平對創新效率的影響;各交乘項分別用于檢驗人力資本水平、經濟發展水平、經濟開發程度、基礎設施水平、金融規模及金融效率等因素對于OFDI逆向溢出的作用效果。

從變量實際含義的角度考慮，模型很可能存在內生性，因此本文主要選擇GMM工具變量法來解決這個問題。經檢驗后，確定技術市場水平（TM）為內生變量，以地區的技術進口（TI）及年末外資企業投資總額（FI）為工具變量，并依據數據本身的特性，調整分析方法，關于上文中各項變量對制造業創新效率的影響進行研究。

二、變量選取、數據處理及數據處理

1. 制造業創新效率

借鑒智瑞芝、楊善奇等的做法，參考李廉水（2015）使用的評價指標，從投入產出角度，采用DEA分析法，選擇投入導向、規模報酬可變的BC2模型，借助MaxDEA6.4軟件進行制造業創新效率的測算。投入指標包括人力（R&D人員折合全時當量、R&D研究人員折合全時當量）、財力（R&D內部經費、新產品開發經費）和項目及機構數（R&D項目數、科研機構數）;產出指標分別為創新收入（新產品銷售收入）和創新成果（專利申請數、發明專利申請數）。

2. 各省份通過OFDI渠道獲得的R&D資本存量Sofdi

參考韓玉軍、王麗（2016），該指標計算方式如下：

S■■=■×S■■（2）

OFDI.it—t年i省份的OFDI存量，OFDI.ct為t年我國的OFDI存量，Sofdi.t

為t年中國通過OFDI獲得的R&D資本存量。

S■■=■■S■■（3）

其中Srd.jt為t年我國OFDI目標國j國的R&D存量，OFDI.jt為t年我國對j國的OFDI存量，GDP.jt為t年j國GDP。

S■■=（1-δ）S■■+REjt（4）

其中，δ為折舊率。參考相關文獻，本文選取δ為5%，RE.jt表示j國t年的R&D經費支出。本文樣本研究基期為2010年，2010年度j國R&D存量為S■■=REj2009/（g+δ），g為各國2010-2015年R&D經費支出占各國GDP比例的年平均值。由數據可獲得性，REjt=■×GDPjt，即R&D經費支出占GDP的比例與GDP相乘獲得;2011～2015年度各國R&D經費支出均以消費者物價指數（CPI，以2010年為基期）折算為2010年不變價格的經費支出。由于數據統計的限制以及樣本統一口徑的需要，選取非金融類OFDI存量作為OFDI存量。

3. 技術市場水平TM.it

選取各地區高技術產業利潤額以及各地區技術輸出額作為子指標，經處理得綜合數據以表示地區技術市場成熟度。

4. 吸收能力變量

（1）人力資本水平H.it。采用地區平均受教育年限來表示人力資本水平，將小學、初中、高中、大專及以上分別記為6年、9年、12年和16年，以各自在地區人口中所占比例作為權重，對其加權求和來表示地區平均受教育年限。

（2）經濟發展水平ED.it。選擇規模以上工業企業人均利潤率、單位工業增加值能源消耗量、工業三廢排放量作為子指標，借助熵權法處理獲取最終數據。

（3）經濟開放程度EO.it。選擇地區進出口貿易總額占地區GDP的比例、實際利用外商直接投資額占GDP的比例，以熵權法進行處理獲得用以衡量地區經濟開放程度的數據。

（4）基礎設施水平INF.it。將交通、通訊、運輸作為子指標，交通以各地區每萬人的公路運營車輛數表示，通訊以各地區郵電業務總量占地區GDP的比例表示，運輸則以各地區鐵路及公路里程之和表示，通過熵權法綜合得到最終數據。

（5）金融發展水平FD.it。本文分別從金融規模和金融效率兩個角度考察金融發展水平的影響效果。金融發展規模FS.it—各地區金融機構年底貸款余額與地區GDP的比值，金融發展效率FE.it—各地區金融機構年底貸款余額與存款余額的比值，分別用以衡量地區金融發展水平的總體規模和金融中介將儲蓄轉化為投資的效率。

我國本身及對各國的OFDI流量和存量、各省份OFDI流量和存量均來自《中國對外直接投資統計公報》，各國2010～2015年度GDP、R&D經費支出占本國GDP的比例、消費者物價指數均收集于世界銀行數據庫、聯合國貿發會議數據庫（UNCTAD）以及OECD數據庫，跨國并購及綠地投資數額來自Wind數據庫。其他數據來源于《中國統計年鑒》、《中國科技統計年鑒》、《中國工業統計年鑒》、《中國能源統計年鑒》、《中國環境統計年鑒》及各省份地方統計年鑒和網站。本文所有數據涉及29個省份，內蒙古及西藏由于重要數據缺失，不在分析范圍內。

三、OFDI對我國制造業創新效率影響的實證分析

基于模型有別以及數據本身特性，經檢驗后，對全國及東部地區均采用GMM工具變量法進行分析;中部地區除模型（f）、西部地區除模型（e）和（g）采用GMM工具變量法外，其他模型均采用固定效應靜態面板回歸進行分析。借助Stata14.0軟件分析得到具體結果見表1～4。

從表1～4中模型（a）的檢驗結果來看，全國、中部及西部的顯著正向的OFDI逆向溢出效應已經出現，但OFDI逆向溢出對于東部地區制造業創新效率的促進作用并未實現。

（一）全國實證結果分析

據表1，技術市場水平大體呈促進作用，但在模型（b）中系數為-0.012，說明人力資本水平對于技術市場水平的影響較其他幾個吸收能力變量大，且人力資本對于創新效率的影響較大程度地高于技術市場水平，這一點在TM與交乘項lnSofdi_H的系數顯著性上也可以得出。模型（b）至（e）、模型（g）中，人力資本水平、經濟發展水平、經濟開放度、基礎設施水平以及金融效率系數均為正，說明這五個因素的水平越高，對于逆向溢出的吸收能力越強。金融規模的系數為-0.0097，表明其對于制造業創新效率的影響呈負向。

（二）東、中、西部地區實證結果比較分析

表2～4中的模型（b）、（c）的結果表明，人力資本水平、經濟發展水平對OFDI逆向溢出效應起促進作用，東、中、西部地區該項系數分別依次為0.018、0.0071、0.0067和0.0598、0.0790、0.0295，表明人力資本水平對逆向技術溢出的促進作用在東部地區更為突出，經濟發展水平對中部地區的逆向技術溢出產生相對最大程度的積極影響，而西部地區在這兩個因素上相對均弱于其他地區。

由模型（d）結果可知，經濟開放程度能夠促進東、中部地區的逆向技術溢出吸收，而對西部地區產生消極影響。模型（e）結果體現了基礎設施水平對于OFDI逆向溢出效應的影響。該項東部、中部、西部地區的系數分別為0.0713、-0.0971和0.210，表明基礎設施促進了東部及西部地區逆向技術溢出的吸收，而對中部地區產生負向作用。模型（f）的檢驗結果顯示，東中西部的金融規模變量的系數分別為-0.0177、-0.0110、-0.0084，說明金融發展規模對于東中西部的OFDI逆向技術溢出均為產生正向作用。

由表2～4中模型（g）的結果可得，金融效率促進了東中部的逆向溢出吸收，而對西部地區產生較弱的消極影響。西部的金融效率、金融機構及市場活躍度較東中部低，這可能導致了金融效率對西部地區逆向溢出吸收的削弱。

四、啟示與建議

根據檢驗及分析結果，結合實際，關于通過OFDI提高地區制造業創新效率提出以下建議：

（一）積極鼓勵OFDI，并提高OFDI質量

企業自主地、更大規模地進行高質OFDI的同時，政府也應利用各類優惠政策，對企業OFDI行為進行激勵和扶助。

（二）加強人力資本投入，完善技術市場，發展金融規模，提升吸收能力

企業需要通過優化薪資福利待遇、人文關懷等等，吸引優秀人才。政府可以通過補助政策，引導更多人才流入;與高校聯合，利用其影響力促成國內外學習交流，提高地區整體人力資本水平;以資金或項目的形式幫助和鼓勵高校及科研機構的理論研究與技術實踐;利用優惠政策等鼓勵市場中科技中介服務機構的活動;并完善知識產權保護的相關法律法規，與企業共同監督知識產權保護的實施情況以保證技術創造的權益和技術交易的健康。

同時，中央政府需適當放寬對地方政府融資及地方融資平臺的限制，以使地方政府有更多的資金用于經濟發展和創新投資及各項激勵補助，提高地方金融規模水平，但地方政府及融資平臺需做好監督與自我監督。

（三）結合實際，實施東、中、西地區差異化政策

首先，東部地區政府或可以采取補貼特定行業或地區OFDI的方式，激勵和引導東部地區向高技術地區及行業的OFDI。中部地方政府可以適當增加資金投入、政策優惠和補助補貼在經濟開放上，在保障規模的基礎上再追求質量;同時提供滿足量與質需要的基礎設施配備。對于西部地區，著重進行基礎設施建設;政府可以自身或通過招標分利的方式借助企業，增加對地區交通、運輸和通訊建設的投資。

注：測算各地區制造業創新效率時，考慮到地區統計口徑、指標的差異，又因某些省份和制造業指標存在重大缺失，部分指標以規模以上工業代替制造業;因文章篇幅限制，綜述及部分中間測算結果均未列出。

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*基金項目：教育部人文社會科學規劃項目“貿易限制措施對我國戰略性新興產業的沖擊效應及其演化機理與防范研究”（項目編號：15YJA79006）;江蘇大學科研立項資助項目“OFDI對中國制造業創新效率影響的實證研究”（項目編號：16C106）。

（作者單位：江蘇大學財經學院）