利用外资对我国区域技术创新溢出效应的动态面板研究

郭平+潘郭钦

收稿日期： 2013-12-12

基金项目： 国家社科基金重大项目（11&ZD012）、国家自然科学基金项目（71373073）、湖南省社科基金重点项目（12&ZDB37）

作者简介： 郭 平（1963—），男，湖南株洲人，湖南大学经济与贸易学院教授，博士生导师，研究方向：财税理论与政策。

摘 要：采用2000～2010年相关数据，运用动态面板数据模型进行实证分析，发现利用外资对我国东、中、西三大区域都产生了正向技术创新溢出效应，且西部地区溢出效应最明显，其次是东部地区，而中部地区最小。考察不同区域研发机构内生增长机制后发现，东部地区的动态效应最显著，其次是中部地区东、中、西最小。研究同时发现，经济发展水平、贸易开放度、科研投入水平和人力资本水平对技术创新的影响也存在区域效应。

关键词： 利用外资；溢出效应；动态面板数据模型；GMM估计

中图分类号：F830.59 文献标识码： A 文章编号：1003-7217（2014）05-0029-05

一、文献述评

自1960年Macdonald提出外商直接投资（FDI）的技术溢出效应问题以来，国内外学者便开始广泛考察利用外资的技术创新溢出效应。Caves发现加拿大当地企业的利润率与行业内的外资份额正相关[1]。Globerman则指出澳大利亚当地企业的劳动生产率与行业内的外资份额呈正相关[2]。Blomstrom等实证分析发现墨西哥FDI具有正向溢出效应[3]。陈涛涛等指出，FDI对东道国有“行业内溢出效应”，且内资企业与外资企业的充分竞争是产生溢出效应的有效机制。同时，FDI对我国行业内部有较高的效率性溢出效应，而集聚性溢出效应呈现明显减弱趋势[4-6]。

利用外资的技术溢出效应还在中国存在地区差异。赖明勇等发现人力资本投资的相对滞后制约了我国东部地区的技术吸收能力，同时提高技术吸收能力是中西部地区增强经济开放度的关键[8]。潘文卿认为外商投资在总体上对内资部门产出增长起促进作用，但东中西部外溢效应差距较大[9]。钟昌标研究跨国公司投资的地区溢出效应后发现，某一地区的FDI不仅提升了该区域的生产力，也对相邻其他地区的生产力存在改进效应[7]。

尽管国内外学者对利用外资的技术溢出效应研究取得了大量成果，但忽略了一个潜在现象，即：在没有外资的诱导下，区域的劳动生产率也会有所变化，这就表明内资企业生产效率的提高并非完全取决于外商投资的作用，其自身的生产环境和技术条件改善也会促使企业进步。为保证模型参数估计的可靠性和一致性，以及工具变量和控制变量选择的合理性，对模型的估计就不能采用常规方法。钟昌标考虑了因变量的滞后项[7]，但重点关注的是地区间的溢出效应，且没有考虑利用工具变量来消除不确定性因素的影响，在模型设定方法上可以进一步改进。本文通过考虑企业内生增长机制，选择合理的工具变量和控制变量，研究利用外资在我国究竟存在多大程度的技术创新溢出效应。

二、利用外资溢出效应的影响途径分析

1. 竞争路径。

外资企业与东道国企业展开竞争，可能影响东道国企业技术创新。适度的市场竞争会促使东道国企业努力改善生产技术、提高生产效率。但过度竞争也会使东道国企业市场份额减少、利润降低、甚至濒临破产或被吞并。因此，竞争路径对东道国企业技术创新溢出效应的影响主要取决于市场竞争关系的强弱。

2. 示范与模仿路径。

具备先进技术水平和管理能力的外资企业涌入东道国以后，东道国企业可以通过学习和模仿实现技术创新。外资企业先进的生产、运营和管理模式对东道国企业无疑具有良好的示范效应，东道国企业通过深入学习和研究外资企业生产运作机制，进行消化再创新，可以提高自身的技术水平和生产效率。

3. 产业关联路径。

东道国企业与外资企业可以通过进行市场合作而实现技术创新。一是东道国企业作为客户商而外资企业作为销售商。东道国企业可以获得质量好、技术高并且价格低廉的中间投入品，从而降低生产成本，提高生产效率和技术水平；二是东道国企业作为销售商而外资企业作为客户商。外资企业为满足产品需求，会对东道国企业的产品和服务进行革新，对人员进行技术培训。

4. 人员培训流动路径。

内外资企业之间进行的技术和人才流动，也可以提升东道国企业技术创新能力。首先，内资企业可能会派出人员前往外资企业进行学习。其次，外资企业也会考虑雇佣本地技术工人并提供技术培训。同时，掌握高技术的外资企业研发人员也可能流向内资企业，并带来先进技术。

三、利用外资溢出效应的实证研究

（一）模型估计的理论基础

基于动态面板数据模型，将被解释变量的滞后项引入到模型中，其形式为：

yi，t=α1yi，t-1+∑ni=2αixi，t+μi+εi，t（1）

式（1）中，yi，t-1是动态项，xi，t是其他自变量，αi是自变量的系数，μi为个体效应，εi，t为随机误差项。

由于引入了因变量滞后项，解释变量会与随机扰动项相关。同时模型存在一定程度的横截面相依性，在估计参数时会产生有偏性和非一致性，因此采用基于动态面板数据模型的GMM估计。

为了消除个体效应的影响，首先对式（1）进行差分处理：

Δyi，t=α1Δyi，t-1+∑ni=2αiΔxi，t+Δεi，t （2）

式（2）中一阶差分滞后项和一阶差分残差项之间依然存在相关性，因此，可采用残差项的一阶差分项和t-2时期及其之前时期的被解释变量和解释变量作为一阶差分滞后项的工具变量，运用GMM估计得到有效估计量。同时，选择汉森J检验和Sargan检验对模型进行过度识别检验。

（二）模型构建

大部分学者以扩展的道格拉斯生产函数作为模型基础，本文从另一角度出发，将各变量进行对数处理，构建包含一阶滞后因变量的动态面板模型。经验研究表明，动态面板模型中宏观经济序列的一阶动态效应最为显著，因此构建如式（3）的模型：

ln patenti，t=α1ln patenti，t-1+α2ln foreigni，t+

∑ni=3αiln Xi，t+μi+εi，t（3）

式（3）中，i代表地区，t代表时期，patenti，t表示i地区t时期的技术创新水平，patenti，t-1表示i地区t-1时期的技术创新水平，foreigni，t表示i地区t时期的利用外资水平，Xi，t表示i地区t时期的其他影响因素，μi为各截面单元的个体差异，εi，t为随机扰动项。

以技术创新作为被解释变量，技术创新的一阶滞后项和利用外资水平作为解释变量，选取技术创新的二阶滞后项为工具变量。同时加入控制变量，最终构建的模型如式（4）：

ln patenti，t=α1ln patenti，t-1+α2ln foreigni，t+

α3ln gdpi，t+α4ln openi，t+α5ln invi，t+

α6ln asseti，t+μi+εi，t （4）

式（4）中，gdpi，t表示i地区t时期的经济发展水平，openi，t表示i地区t时期的贸易开放度，invi，t表示i地区t时期的科研投入力度，asseti，t表示i地区t时期的人力资本水平，其他变量与式（3）相同。

（三）变量选取与说明

变量的数据均来源于2000～2011年历年的《中国统计年鉴》以及《中国科技统计年鉴》，具体包括以下六个方面：

1.技术创新水平。技术创新表现在多个方面，如新产品销售收入、申请专利授权量等。但新产品销售收入难以反映企业生产过程中的创新，且企业的技术创新成果向新产品转化可能需要一段较长时间。考虑到企业主要以专利的形式对科技创新成果予以保护，且专利不仅可以反映产品创新，还可以反映过程创新，因此采用申请专利授权量除以R&D人员全时当量来表示各地区的技术创新产出水平。

2.利用外资水平。国家统计局从2005年才开始公布各地区全社会固定资产投资中的利用外资数额，因此本文改为选取各地区外商投资企业年底注册登记的投资总额作为利用外资水平的代理指标。该指标对应的数据以美元为计量单位，按照外汇平均汇率将其折算成人民币。

3.经济发展水平。一般采用人均GDP作为代理变量，但外商投资更多考虑的是地区经济总量，只有总量规模指标才能体现地区经济的整体实力。因此选用地区GDP作为地区经济发展水平的代理变量。

4.贸易开放度。内外资企业适度的市场竞争有利于技术创新，贸易开放度可以在一定程度上体现地区的市场竞争水平。用进口额与出口额之和再比上地区生产总值来衡量贸易开放度，按照外汇的平均汇率将以美元为计量单位的进出口总额折算成人民币。

5.科研投入力度。科研资金内部支出是被调查单位用于内部开展研究与开发（R&D）活动的实际支出；而外部支出是被调查单位委托外单位或与外单位合作进行R&D活动而拨给对方的经费，并不能直接产生科研创新效果。因此，选用R&D经费内部支出作为各地区科研投入的代理指标。

6.人力资本水平。考虑到高校在校学生即期可能无法转化为生产力，且高校毕业生统计数据没有排除继续深造、面临失业或专业不对口的毕业生人数，存在高估人力资本的可能性。因此采用R&D人员全时当量作为衡量人力资本的代理变量，它是国际上通用的用于比较科技人力投入的指标，可以较好地衡量从事技术创新活动的人员规模。

（四）实证分析

运用传统面板数据处理方法进行分析，将我国30个省区市（不包括西藏和台湾）划分为东、中、西三大区域。其中，东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南共11个省市；中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北和湖南共8个省份；西部地区包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆共11个省区市。

利用协方差分析的检验方法以及Hausman检验对三大区域的面板模型进行选择，确定三大区域均适于采用随机影响的变截距模型①。模型估计结果分别表示为式（5）、式（6）、式（7）：

东部地区：

ln patent=αi+4.164+0.362×ln foreign （5）

（8.259） （6.524）

中部地区：

ln patent=αi+3.663+0.426×ln foreign （6）

（8.610） （6.815）

西部地区：

ln patent=αi+5.294+0.239×ln foreign （7）

（11.815） （3.451）

式（5）、（6）、（7）括号中显示了对应系数的t统计量，其P值远小于0.01，系数估计值显著②。外资变量的估计系数符号都为正，且均在0.01的水平下显著，表明各区域引进的外资确实促进了企业发展。其中，最高的中部地区外资溢出效应为0.426，说明外资利用水平每高出一个百分点，该区域企业创新水平将提升0.426%；其次是东部地区，这一比例为0.362%，西部地区为0.239%。

处于初级发展阶段的企业，自我促进机制尚未形成，其研发能力受外部因素影响较大，随着时间的积累，企业将更多依靠自身良性循环发展。本文以被解释变量的滞后项作为技术部门自身发展水平的替代变量，对传统模型进行修正。

将样本按三大区域分组进行GMM估计，得到剔除常数项的模型估计结果如表1所示：