生态经济发展与外资研发嵌入的关系研究:梧桐树与金凤凰吗?

马淑娟 吉生保 崔新健

一、引言

改革开放30年,是中国大规模利用外资、特别是研发类外资的30年,更是中国生态经济发展受到挑战的30年。自1994年研发类外资落户中国以来,发展势头迅猛,到2013年已经达到2 015.1亿元人民币 (中国科技统计资料汇编),规模可观；同时,随着“中国制造”逐步走向世界,越来越多的生态经济问题不断暴露出来 (例如:水体污染、雾霾、沙尘暴以及极端天气),加重了人们对于“中国制造”以及作为其背后主要推手之一的外资的质疑和诟病。实际上,除“中国制造”以及传统的制造类外资以外,利用研发类外资及其相关问题对东道国生态经济造成的影响也是一个持久、热点的跨学科研究话 题(Abate 等, 2000［1］； Amigun 等, 2011［2］；Jarosz,2012［3］；Dukic,2014［4］)。一个典型的例子是,长期以来,欧洲一些国家对于世界农业跨国公司巨头孟山都开发和使用转基因玉米和有机磷农药的批评铺天盖地,认为转基因玉米涉嫌导致本土和移民妇女生育率的降低,甚至认为有机磷农药与生化武器不无联系 (Charles,2001［5］)。虽然这些质疑目前尚缺乏直接有力的科学证据,有的仅仅源自某些直觉(比如,动物一般不食用含有转基因成分的饲料),甚至不排除某些有意无意的牵强附会 (比如,个别儿童对转基因食品产生过敏反应、转基因相关产品的消费会导致基因垄断甚至基因污染等),但是此类事件如此高频率、大规模地爆发已经超出任何意义上“偶发性”概念范畴,单纯地依赖危机管理和公共关系的应急思路恐难满足实践需要,亟需从理论上厘清东道国利用研发类外资与自身生态经济发展的关系。

理论上,研发类外资不同于传统意义上的外资,属于外资当中技术含量较高的部分,是中国这样的发展中国家最为需要和最受欢迎的外资部分；相比传统意义上的外资,特别是制造类外资对于东道国生态经济发展影响的较多研究 (李惠茹和杨丽,2010［6］；吕雄鹰,2014［7］),研发类外资对东道国生态经济发展影响的关注明显偏少。另外,伴随东道国经济的普遍进步,东道国原住民发展生态经济的意识普遍增强,每单位传统类外资所能产生的拉动就业和GDP增长的边际效应递减,在东道国民族情结的影响下,对于那些可能对生态经济发展产生明显负面影响的传统类外资,已经不再是东道国“众星捧月”的香饽饽；相比之下,发展中东道国吸引研发类外资虽然不一定能够在原始创新能力的提升上获得技术溢出,却可以在消化吸收创新能力方面得到研发类外资的启示和溢出 (吉生保和王晓珍,2016［8］),这是传统的制造类外资所不具有的。

现实当中,从对地方官员行政量化考核的视角来看,东道国利用研发类外资,主要是用来弥补国内相关专业化资本缺乏的短板,为拉动经济乃至完善国家创新体系做贡献,属于东道国的刚性目标范畴 (孙瑶,2009［9］；崔新健,2011［10］)；相比之下, 以生态经济发展为代表的可持续发展能力属于东道国的软性目标范畴。在此基础上,我们所期望的一个自然思路是,能否在不断实现刚性目标的过程中,不断培育和营造实现软性目标的条件和氛围,进一步完善国家创新体系和增强可持续性。我们感兴趣的是,上述逻辑只是一个理论假想还是一种现实可行方案?设置软性目标是否有助于实现刚性目标?我们对于刚性目标的追求是否会影响软性目标的实现?两者可以兼顾吗?对于不同的省份和区域,两者的关系是否不同?

既有研究当中,李惠茹和杨丽 (2010)［6］、张煊等 (2014)［11］在研究选题和研究方法上与本文最为接近。李惠茹和杨丽 (2010)［6］是国内较早地辩证看待东道国外资利用与自身生态经济发展的实证研究,作者在得到外资利用规模与中国工业污染规模同向变化结论的基础上,承认外资利用的技术效应可以对东道国生态经济产生正效应,但是作者的研究明显粗糙。一方面,鉴于研发类外资与传统类外资的本质不同,相比专门的外资研发嵌入 (研发类外资利用强度),用东道国社会固定资产中的传统类外资份额 (外资利用强度)来衡量所谓外资技术效应不够确切；另一方面,东道国利用外资与自身生态经济发展存在的复杂的互动关系,特别是东道国利用研发类外资的水平和态度完全可能影响自身生态经济的发展状况,需重视其中的内生性问题。对此,本文在研究选题上聚焦外商直接投资 (FDI)当中的研发类外资,重点研究研发类外资和中国生态经济发展之间的相互影响,使FDI与生态经济发展的关系研究处于更加前沿的位置。在研究内容和方法上,张煊等 (2014)［11］梳理了自 Schaltegger和 Sturm(1990)［12］确立关于生态经济效率研究的“增加值的比值”的思路以及国内外相关成果,对比并肯定了世界可持续发展工商理事会(WBCSD)和经合组织 (OECD)给出的生态经济效率理念,即在保障人类生活水平的同时兼顾生态环境承载力［13］；另外,鉴于生态经济效率与循环经济测度之间的密切联系 (诸大建和邱寿丰,2006［14］),在生态经济效率模型构建上,作者摒弃单纯使用因子分析法和标准化等单维度加总的思路 (Maenpaa和Manty,2004［15］),转而采用循环网络的思路,以体现生态、社会和经济三者之间的循环、互动与耦合。遗憾的是,作者将过多的笔墨放在研究方法的来源和特点介绍上,在实证研究当中就生态经济而谈生态经济,限制了文章的思想性。对此,本文在研究方法上对张煊等 (2014)［11］进行改进与拓展,进一步使用计量经济学方法量化考察中国生态经济发展对吸引研发类外资的影响。

除引言外,本文结构如下:第二部分探讨生态经济发展与外资研发嵌入的理论关系；第三部分介绍了研究方法、工具与数据；第四部分分别测度外资研发嵌入水平与生态经济发展情况 (含各子项的发展情况),重点考察生态经济发展对于外资研发嵌入的影响；最后部分是结论与政策建议。

二、理论分析

关于“东道国发展生态经济如何影响其利用研发类外资以提升外资研发嵌入水平为目标”,我们借助于新古典理论基本框架,在考虑作为研发基本要素投入的内资研发人员和内资研发资本的基础上,重点分析生态经济全要素生产率 (TFP)的系数是否显著为正 (软性目标的实现如何影响刚性目标；崔新健,2011［10］)。对于“生态经济发展与研发类外资利用能否兼顾”的问题,笔者将主要考察生态经济TFP潜在的内生性问题 (刚性目标的追求是否会影响软性目标的实现；周学仁和李东阳,2009［16］)。就本文而言,内生性问题产生的原因可能在于:一方面,就计量方法来看,与微观变量不同,多数宏观经济变量之间本身容易产生复杂的内生性,而且本文研究所聚焦的关键变量,增加了因为遗漏变量引发内生性问题的可能。另一方面,就理论逻辑来看,东道国生态经济TFP进步与外资研发嵌入水平提升存在“互为因果”的可能。首先,寡占反应理论显示,东道国生态经济TFP进步 (软性目标)的实现能够增加其在未来竞争中的国际战略地位,进而增加东道国在与母国谈判中的话语权,从而有助于吸引优质研发类外资落户东道国,最终提升东道国外资研发嵌入水平。其次,新增长理论显示,作为技术水平和技术结构变化的反映,东道国外资研发嵌入水平提升 (刚性目标)的实现可以从根本上提升自身在国际生产分工中的地位,从而对内改变“高能耗、高污染和低技术含量”的形象,对外摆脱处于国际价值链低端的命运,完善以国企研发效率提升为代表的国家创新体系 (吉生保和王晓珍,2016［8］),最终增强以生态经济TFP改进为代表的可持续发展能力。

针对生态经济TFP可能出现的内生性,根据工具变量的选取原则,笔者优先考虑使用社保基金支出。一方面,社保基金支出与生态经济发展具有明显关联。社保基金涉及医疗、养老、生育和失业等诸领域,体现了民众的基本生活、个体发展和基本权益等社会福利状况。显然,社保事业的发展与社会子系统和经济子系统有明显的关联 (樊彩耀,2000［17］；宋马林等,2012［18］),作为工具变量的社保基金支出与生态经济发展有密切关联。另一方面,社保基金支出与回归模型的残差项不相关。本文研究的核心问题可以概括为“生态经济搭台、研发要素唱戏”的模式能否有助于中国吸引研发类外资,按照邓宁的折中理论来看,生态经济发展与研发要素投入都属于“区位优势” 范畴 (Daniels等,2011［19］),本研究的回归残差项中主要包含“所有权优势”以及“内部化优势”信息,该项反映了在华跨国公司和母国的特征,显然,作为东道国主要国民经济特征之一的社保基金支出与其不具有相关性 (Walsh,2011［20］；Goh,2013［21］)。在实证研究当中,鉴于中国对于社保基金的统计刚刚起步,分省层面的数据非常不理想,笔者考虑使用社保基金支出中比例较大、数据相对完善的分省养老金基金支出作为其替代变量；同时,取1～2期滞后以减弱时滞作用可能产生的影响。

图1显示了生态经济TFP与外资研发嵌入之间的理论关系。粗/细实线所示关系分别源自寡占反应理论和新古典理论,长虚线所示关系源自内生增长理论,短虚线所示关系源自新增长理论和折中理论。

图1 生态经济TFP与外资研发嵌入的理论关系

三、研究方法、工具与数据来源

(一)外资研发嵌入——主成分分析法

不同于单维度/绝对指标的外商研发投资,外资研发嵌入具有多维度/相对指标特征,强调外资在华研发机构的创新活动对东道国国家创新体系产生的系列影响 (陈学光等,2010［22］；崔新健,2011［10］；吉生保和王晓珍,2016［8］)。一方面,外资研发嵌入是经济社会活动的产物,另一方面外资研发嵌入也对经济社会产生反馈,甚至对经济社会的未来走向产生深刻影响 (Johns和Demarche,1951［23］；Granovetter,1985［24］；崔新健,2011［10］；吉生保和王晓珍,2016［8］)。

综合考虑“关系嵌入”和“结构嵌入”(Granovetter,1985［24］；吉生保和王晓珍,2016［8］),就产业链而言,整个研发过程可分为利用技术开发与成果转化两大部分,由此出发,外资研发嵌入指标体系包括研发资本、研发人员、专利申请、开发改造资本、研发机构、新产品开发项目、新产品产值、新产品销售收入8项嵌入指标,见图2。

图2 外资研发流程图

随着统计学在理论和实践上的发展,目前流行的数据降维方法大致可以分为以熵权法为代表的“主观”数据降维方法和以主成分分析法为代表的“客观”数据降维方法两种。顾名思义,前者可以按照研究人员的主观意愿对任意维度的数据进行降维,甚至降低到一维,而无需考虑数据的各维度之间是否具备使用数据降维的条件；后者则完全从数据各维度之间的关系出发,在使用数据降维方法的同时给出相关统计量,供研究人员参考判断。不难发现,前者适用于相关理论发展较为成熟、相关研究较为丰富的情况；后者多针对相关领域成果偏少的探索性研究。鉴于外资研发嵌入的相关理论和实证研究尚不多见,出于谨慎考虑,本文选择主成分分析法对上述8项外资研发相关细分指标进行数据降维。

本文用比值法测度外资研发嵌入程度,例如,申请专利嵌入指标设定为规模以上外资工业企业申请专利数与全国规模以上工业企业申请专利数之比,见公式 (1),其他指标构建类似。

比值介于 ［0,1］,嵌入程度与比值为正比例关系。其中,关于各省份内外资研发资本需要先用永续盘算法计算资本存量,再进行嵌入比值计算,即先利用“研发价格指数”对研发内部经费支出及开发改造支出进行平减 (朱有为和徐康宁,2006［25］),基期年为1997年,再用当年投资额除以10%作为基年资本存量, 其中, 年折旧率为9.6%(张军,2004［26］)。

考虑到数据的完整性,本文在研究时将利用研发类外资较少的西藏、青海、海南、新疆4个省份从研究样本中剔除,选取中国内地27个省份的样本。同时考虑到1994—1997年中国吸引研发类外资尚属起步阶段、波动较大的状况,本文选取1998—2014年为研究样本,考察吸引研发类外资最为明显的工业企业,涵盖了亚洲金融危机、中国入世及2008年全球经济危机等重要时点,研究样本代表性较强。数据来源包括 《中国统计年鉴 (1998—2015)》、《中国科技统计年鉴 (1998—2015)》、《工业企业科技活动统计年鉴 (2006—2015)》和各地统计年鉴 (1999—2015)。

(二)生态经济TFP——循环网络DEA方法

考虑n个决策元 (Decision Making Unit,DMU)的情况,表示第k(k∈［1,n］) 个决策单元子系统l(l∈［1,3］) 的外部投入,表示第k个决策单元子系统l的外部产出；表示第k个决策单元子系统j对决策单元l的内部投入,考虑到本文研究所指的“内外部”是针对生态、经济和社会这三个子系统而言,定义gjlk＝0(if j＝l),类似地,表示第k个决策单元子系统l对决策单元j的内部产出,且这样,决策单元DMUk的任意子系统l的外部投入、内部投入、外部产出和内部产出可以表示为；不失一般性,令,且,其中I/O分别表示投入/产出,下同。此外,在生态经济系统内部,基于投入产出平衡性,定义

正式地,基于循环网络DEA的生态经济TFP计算分两步进行。第一步,利用公式 (2)计算生态经济各子系统的 BCC 静态效率θl［11］:

第三步,利用Malmquist指数计算生态经济TFP［28］。首先,利用第二步计算得到的生态经济效率θ计算出公式 (4)定义的Shephard距离函数:

按照Färe等 (1992)［28］给出的解释, 公式 (5)右边三项分别反映技术水平、纯技术效率和规模效率的变化。

(三) 生态经济网络结构——张煊等 (2014)［11］的一个完善

本文生态经济网络的构建是基于张煊等 (2014)［11］进行的,主要的修正内容有两部分,为便于对比,参见图3、图4中的虚线方框所示。具体而言,一方面,张煊等 (2014)［11］将“就业人数”作为社会子系统向经济子系统的投入虽然有合理之处,但是略显粗糙,将其替换成包含从业人员受教育水平在内的、同时反映从业人员“数量与质量”概念的“人力资本”更为妥当。相应地,在人力资本的计算方法上,采用就业人数与人均受教育年限的乘积来衡量。考虑到从业人员的稳定性,本文选取年初从业人员数量与年末从业人员数量的平均值进行表征,而不是单纯选取年末从业人员数量；对于人均受教育年限,先根据中国统计口径将人口按照上学年限划分为以下5组:0年、6年、9年、12年和16年,然后按照各组在总人口中的占比进行加权平均得到。另一方面,用“第三产业增加值”和GDP分别反映经济发展质量和水平在逻辑上是合理的,但是就国民经济统计而言,前者是后者的组成部分,如果同时将两者作为经济子系统的产出是不合适的,此外,从系统循环视角,相比经济发展的质量和水平,将经济发展按照“内在维度”(国内贡献)与“外在维度” (国外表现)进行区别考察会更加合理。

图3 生态经济网络结构 (张煊等，2014［6］)

图4 生态经济网络结构 (本文)

具体指标选取及说明:第一,经济子系统。投入类别包括物质资本、人力资本、科技和资源。其中,物质资本投入指标为采用永续盘存法计算的各地资本存量,取2002年为基期,用当年投资额除以10%作为基期资本存量,折旧率为 9.6%(张军,2004［26］)；人力资本投入的指标选取和处理参见上文；各地区年末专利授权数 (万件)代表科技投入；资源投入分为各地区能源消费总量 (万吨标准煤)和工业固体废物综合利用量 (万吨),分别考察系统外部和内部的资源供应情况。产出包括GDP(亿元)、出口 (万美元)和工业污染物排放。其中,出口的人民币 (亿元)换算以当年汇率均值为准,工业污染物排放通过各地区工业废气排出量 (亿立方米)、工业废水排放量 (万吨)和工业固体废物产生量 (万吨)三个指标经过熵值法处理得到。各地物质资本存量、人力资本、各地区年末专利授权数、GDP、出口和各类能源消耗的数据来自 《中国统计年鉴》；工业固体废物综合利用量数据来源于 《中国统计年鉴》和 《中国环境年鉴》。

第二,社会子系统。投入包括GDP、教育投入(分地区财政预算内教育经费,亿元)、文化投入(各地区文化事业费,亿元)、医疗投入 (卫生机构总支出,亿元)与环境投入 (环境污染治理投资额,亿元)。其中,涉及的费用和支出项目均用类似计算物质资本的方法进行资本化处理,数据来源于 《中国统计年鉴》、《中国文化文物统计年鉴》和 《中国环境统计年鉴》。产出包括人力资本 (见上文)、教育水平 (各地区高校在校学生人数)、医疗水平 (各地区卫生人员人数)、文化水平 (文化机构从业人数)和生活污染物排放。其中,生活污染物排放由熵值法将各地区生活废水、生活垃圾清运量、生活二氧化硫和生活烟尘排放量 (万吨)折算得到,数据源于 《中国环境年鉴》、《中国环境统计年鉴》和《中国统计年鉴》。

第三,生态子系统。投入包括工业污染排放、生活污染排放和环境污染治理投资额 (万元),数据源于 《中国环境统计年鉴》和 《中国统计年鉴》；产出包括垃圾处理 (城市生活垃圾无害化处理量,万吨)、废水处理 (城镇生活污水处理量,万吨)、固废综合利用 (工业固体废物综合利用量,万吨)、空气质量 (主要城市空气质量,PM10)和绿化率 (城市绿地面积,公顷),数据源于 《中国环境统计年鉴》。

需要注意的是,相比外资研发嵌入数据只有27个省份的相关统计数据 (1998—2014年),生态经济TFP的相关数据可以找到除西藏以外中国内地30个省份的相关统计数据 (2002—2014年)。为了更加全面地反映两者各自的情况、充分利用样本信息,笔者分别利用各自的全样本对外资研发嵌入和生态经济TFP进行测度,在随后的回归分析当中,为得到平衡面板,统一使用27个省份在2002—2014年的样本。进一步,考虑到中国内部在区域发展和接近海外市场的差异,分别采用国务院发展研究中心的“东中西部”划分和“沿海/内陆”两种方法。具体地,东部10省份包括京、津、冀、沪、苏、浙、闽、鲁、粤、琼；中部11省份包括晋、蒙、辽、吉、黑、皖、赣、豫、鄂、湘、桂；西部9省份包括渝、蜀、贵、滇、陕、陇、青、宁、新。沿海地区12省份有辽、京、津、冀、沪、苏、浙、闽、鲁、粤、琼、桂；内陆地区18省份有晋、蒙、吉、黑、皖、赣、豫、鄂、湘、渝、蜀、贵、滇、陕、陇、青、宁、新。

四、实证结果分析

(一)外资研发嵌入水平

关于外资研发嵌入各指标描述性统计见表1,可以发现,其均值都在0.075～0.243之间,似乎不是很大。然而,均值右侧的各列均显示,中国省际外资研发嵌入存在较大差异。这意味着8个外资研发嵌入因子各自的信息过于分散,无法进行直观判断,有必要采取数据降维法,以有限的信息损失为代价,来使我们关注的外资研发嵌入信息更加明晰化。

表1 外资研发嵌入指标的描述统计

根据测算,8个因子值对应的Bartlett球度检验P值为0.000,表明8个关于外资研发嵌入指标间存在高度共线性,为捕捉更多关于外资研发嵌入的信息,需作数据降维处理。进一步我们计算出Cronbach Alpha值为0.96,大于社会科学研究中0.7的要求,拟用主成分分析法改进；表2还给出了KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)和SMC(Squared Multiple Correlation)检验结果,结果显示外资研发嵌入的8项细分指标可以进行主成分分析。鉴于第一主成分对应的特征值是6.622,可以解释所有嵌入信息的82.8%,对应的特征向量是 (0.364 9,0.375 0,0.327 7,0.366 0,0.332 0,0.356 0,0.354 7,0.350 1)T；相比之下,第二特征值只能解释所有嵌入信息的7.27%,对应的特征值为0.541 1。由于结果不甚理想,本文再提取8项外资研发嵌入指标的第一公因子,并进行单位化处理,命名为外资研发嵌入指数,相关描述统计见表2最后一行。

表2 主成分分析的统计检验

图5为全国以及分区域的外资研发嵌入状况,从整体来看,中国外资研发总体嵌入水平不高,平均嵌入程度略高于0.15；然而,外资研发嵌入水平表现出巨大的区域差异,由于东部地区较早实行改革开放,发展外向型经济,尽管随着2005年中国入世承诺的兑现,各大行业关税壁垒打开,随后又经历了2008年金融危机的干扰,东部各省份外资研发嵌入水平近5年呈现略有下降,但仍远高于其他省份；相比之下,中西部地区表现不佳,其省份样本期内外资研发嵌入水平尚未满足全国平均水平。

图5 外资研发嵌入指数全国及各区域均值比较

(二)生态经济TFP

表3给出了利用公式 (1)～(5)计算得到的2003—2014年中国省际生态经济系统的整体TFP值与三个分项指标的TFP值。总体来看,中国生态经济系统TFP值表现出轻微的下行态势,年均退步3个百分点,总体形势严峻,其中,东部地区生态经济TFP年均退步1个百分点,中部地区生态经济TFP年均退步4个百分点,西部地区生态经济TFP年均退步5个百分点；特别地,5个生态经济TFP实现进步的省份全部位于东部沿海地区 (京、粤、浙、沪和苏)。

表3 省际生态经济TFP(总体指标与分项指标)

在生态经济TFP的分项指标当中,生态子系统TFP下降最多 (年均退步约6个百分点),社会子系统TFP基本维持不变；相比之下,经济子系统TFP实现了年均1个百分点的进步,算是生态经济TFP严峻形势当中的一个利好消息。分省份来看,京在生态子系统当中得分最高 (0.997),较小的短板劣势,使得其尽管在经济子系统和社会子系统当中表现并不是非常理想,但是生态经济整体TFP排名仍然高居各省份榜首；相比之下,冀和滇的经济子系统TFP得分较高 (1.09),仅次于沪的得分 (1.12),但是社会子系统TFP和生态子系统TFP得分普遍较低(0.97和0.92),分别低于全国平均水平 (0.99和0.93),抑制了生态经济整体TFP的排名表现 (全国排名分别为第14位和第18位)。上述分析表明,生态经济整体TFP的恶化是一个系统问题,而且往往不单纯是生态子系统自身的问题,与之关系密切的经济活动和社会活动对生态经济整体发展产生的影响不容忽视。换言之,以冀为例,近年来,保定等城市虽然经济增长迅速,但主要依靠要素投入拉动经济增长,加之环渤海地区重工业多数搬迁落户在此,所以常因雾霾频发而遭人垢病,同时,相比环渤海周边地区,该地的文化、医疗和教育等社会事业发展滞后,社会子系统和生态子系统与经济子系统发展不协调,强化了重工业污染带来的不利影响。

(三)面板单位根检验与面板协整检验

出于稳健性考虑,笔者同时采用4种较为成熟的单位根检验方法 (LLC,IPS,Fisher-ADF和Fisher-PP)对诸变量的平稳性进行检验,表4给出了相关结果。

表4 面板数据单位根检验结果

表4显示,在LLC检验中,内资研发资本原序列在1%水平上拒绝原假设,但是在其余三个检验中都不能在10%水平上拒绝原假设,笔者认为内资研发资本非平稳；在LLC、IPS检验和Fisher-ADF检验中,内资研发人员原序列都在1%水平上拒绝原假设,但是在Fisher-PP检验中勉强通过10%的显著性,笔者认为内资研发人员非平稳。养老基金覆盖在4个检验中均无法通过至少10%水平上的显著性,表明养老基金覆盖非平稳。进一步的检验结论显示,内资研发人员、内资研发资本和养老基金覆盖的一阶差分序列平稳。外资研发嵌入和生态经济TFP这两个关键变量的原序列都在1%水平上拒绝原假设 (不存在单位根),但是鉴于其散点图的时间走势明显,为慎重起见,将其认为是I(1)过程。

目前,面板数据协整检验法主要为Pedroni和Kao。由于本文有五个关键变量,不满足Pedroni检验的条件要求,因此利用Kao检验法。结果显示,上述五个变量在5%水平上拒绝原假设,表明上述变量存在面板协整关系。

(四)实证研究I:基准研究

按照前文的理论分析,本文的核心问题包括如下两个层面的内容:其一,生态经济TFP与外资研发嵌入之间的是否存在互动关系；其二,生态经济TFP如何影响外资研发嵌入。本文同时采取普通最小二乘法 (OLS)和工具变量两阶段最小二乘法 (IV-2SLS)对在图1所示的理论关系进行实证研究。在OLS中,F检验和Hausman检验均建议选取固定效应模型,表明可以而不受小样本的影响由样本推断出总体,限于篇幅,相关统计量备索；在IV-2SLS中,选择一阶滞后的生态经济TFP与一阶滞后的养老基金覆盖作为工具变量。具体的回归结果表5。

表5 生态经济发展与外资研发嵌入:基准研究

对于生态经济TFP与外资研发嵌入之间的是否存在互动关系问题,首先,就全国范围来看,D-M和Hausman检验都显示,生态经济TFP与外资研发嵌入之间至少在10%水平上存在以内生性为代表的互动关系；进一步,就东部地区和沿海地区来看,这一互动关系无论在作用力度还是在显著性水平上明显强化 (至少5%水平)。相比之下,就中西部地区以及内陆地区来看,只有Hausman检验在10%的水平上认为生态经济TFP与外资研发嵌入之间存在以内生性为代表的互动关系,D-M检验则无法拒绝外生性的原假设,谨慎起见,我们认为在西部地区以及内陆地区,生态经济TFP与外资研发嵌入之间的互动关系明显弱化。其次,无论对于全国还是各地区,K-P秩LM统计量至少在10%水平上显著,表明模型的工具变量设定不存在无法识别的问题。在全国、东部地区和沿海地区,C-D Wald F统计量明显大于Stock-Yogo给出的10%水平上的临界值19.93,表明模型不存在弱识别问题；对于中西部地区和内陆地区,由于C-D Wald F统计量小于10%水平上的临界值19.93,笔者另外考察了模型关于工具变量设定的有限信息极大似然估计,发现估计结果与表5结果相近,限于篇幅,备索。最后,关于工具变量过度识别的Hansen J统计量都无法在至少10%的水平上拒绝原假设,表明我们选择一阶滞后的生态经济TFP与一阶滞后的养老基金覆盖作为工具变量是合理的,相关的模型设定可靠,估计结果比忽略内生性的OLS更加可信。

对于生态经济TFP如何影响外资研发嵌入问题,不难发现,受内生性问题影响,OLS回归结果与IV-2SLS回归结果之间存在不同程度的差异。特别地,对于全国样本而言,不仅存在正负差异,还存在显著性差异,按照D-M检验和Hausman检验给出的建议,我们认为生态经济TFP对外资研发嵌入在5%的水平上通过显著性检验,而且弹性系数为0.3；进一步,对于东部地区而言,我们认为生态经济TFP对外资研发嵌入在5%的水平上通过显著性检验,而且弹性系数为0.35,明显高于全国平均水平。相比之下,对于中部地区,无论我们认为内生性问题是否存在(Hausman检验/D-M检验),生态经济TFP对外资研发嵌入的弹性系数只有0.1左右,且无法在10%水平上通过显著性检验；对于西部地区,情况更加复杂,我们只能发现无论是否存在内生性问题(Hausman检验/D-M检验),生态经济TFP对外资研发嵌入的影响都无法通过10%水平上的显著性检验,而对于作用方向 (促进/抑制),我们无从判断。类似地,对于沿海地区,生态经济TFP对外资研发嵌入在5%的水平上通过显著性检验,而且弹性系数为0.35,与东部地区持平,明显高于全国的平均水平；而对于内陆地区,无论我们认为内生性问题是否存在(Hausman检验/D-M检验),生态经济TFP对外资研发嵌入的弹性系数只有0.05左右,且无法通过10%水平上的显著性检验。

对于内资研发资本和内资研发人员,如图1的新古典理论所示,两者都正向影响外资研发嵌入,但是前者普遍不显著 (10%水平上),后者仅在全国、东部地区和沿海地区显著 (至少5%水平上)。究其原因,与王晓珍等(2013)［29］、吉生保和王晓珍(2016)［8］的分析类似,目前中国R&D类相关经济活动的政策制定和政策导向基本上仍然由国有企业掌控,虽然以工商联为代表的各类组织在联系和沟通国有企业和民营企业、反馈民营企业呼声方面做出了一定的努力,非市场因素在R&D资源配置中的作用逐渐减弱,但是相比内资研发人员的自由流动,内资研发资本“不仅存在跨区域、跨部门的条块分割合不合理配置,而且不同所有制之间的彼此准入制度有待健全” (王晓珍等,2013［29］；吉生保和王晓珍,2016［8］),表明内资研发资本是造成内资研发人员和内资研发资本“不和谐”的短板。进一步,该观点从生态经济发展和利用研发类外资的角度印证了实施以“管资本”为核心内容的新时期国有资产监管模式和管理体制的迫切性 (黄群慧等,2015［30］)。

(五)实证研究II:稳健性检验

考虑到外资研发嵌入的取值范围限制,Greene(1981)［31］建议采用Tobit模型进行估计,以避免传统OLS估计可能产生的有偏性和不一致性；遗憾的是,目前针对面板数据Tobit模型的工具变量估计在技术上发展尚不成熟。为此,结合表5对于内资研发人员和内资研发资本的相关分析,笔者利用外资研发资本与内资研发资本的比值作为外资研发嵌入的替代变量 (取对数；具体地,为防止0值出现,先把比值加1,然后取对数)。这种处理方法一方面体现了外资研发嵌入研究当中的资本利用短板,使研究问题更加突出；另一方面,相比外商研发资本利用相对强度和外资研发嵌入,前者虽然不像后者一样直观形象,但是在取值范围上突破了后者所受的限制,便于我们直接使用OLS估计进行回归。显然,两者的值越大,表明外资研发的相对力度越大。相关回归结果见表6。

表6 生态经济发展与外资研发嵌入:稳健性检验

续前表

从表6中不难发现,生态经济TFP与外资研发嵌入 (替代变量)在全国整体、东部地区和沿海地区表现出以内生性为代表的互动关系,并且生态经济TFP对外资研发嵌入 (替代变量)产生正向、显著影响 (至少在5%水平上)；对于中部地区,生态经济TFP与外资研发嵌入 (替代变量)存在互动关系,但是生态经济TFP对外资研发嵌入 (替代变量)的促进作用不再显著；对于西部地区和内陆地区,生态经济TFP与外资研发嵌入 (替代变量)尚未形成明确的互动关系,但是在前者,生态经济TFP对外资研发嵌入 (替代变量)呈现不显著的抑制关系,而在后者,生态经济TFP对外资研发嵌入 (替代变量)呈现不显著的促进关系,这一主要结论与表5所示结论类似。此外,相比表5中外资研发嵌入指标的系统性和复杂性,表6中外资研发嵌入指标 (替代变量)不仅内容维度相对单一,更是中国R&D活动的短板,使得内资研发资本和内资研发人员对应的系数以及显著性比表5中的对应情况明显改善。

五、研究结论与政策建议

鉴于发展中东道国在利用研发类外资和实现本土生态经济发展问题上面临的困惑,本文基于寡占反应理论、新古典增长理论,新增长理论和折中理论,构建了生态经济发展与研发类外资利用之间的理论关系框架,分别采用网络DEA方法和主成分分析法,量化考察了以生态经济TFP和外资研发嵌入为代表的生态经济发展与研发类外资利用,综合利用OLS和IV-2SLS方法对上述问题进行了实证研究。研究显示:第一,1998年来,中国研发类外资的平均嵌入水平只有0.16,其中东部地区明显高于中西部地区和全国平均水平。受国际环境的影响,近几年中国外资研发嵌入水平呈现微弱的下滑。第二,2002年以来,除东部沿海地区的京、粤、沪、浙和苏5省份的生态经济TFP实现了不同程度的进步以外 (0.1个百分点到3个百分点不等),中国生态经济TFP总体上呈现轻微的下滑态势,年均退步3个百分点,其中经济子系统TFP年均进步1个百分点,社会子系统TFP基本维持不变,生态子系统TFP年均下滑6个百分点。第三,2002年以来,东道国利用研发类外资不必然以牺牲生态经济发展为代价,相反,在全国范围内,特别是吸引研发类外资较多的东部地区和沿海地区,两者呈现正向互动关系,且这种关系在至少5%的水平上显著,相比之下,在中部和内陆地区,互动关系虽然存在,但是生态经济发展对外资研发嵌入的促进作用不显著,而在西部地区,不仅不存在互动关系,而且表现出生态经济发展对于外资研发嵌入的抑制作用。上述结论对于不同的外资研发嵌入衡量指标具有较好的稳健性。

基于上述研究结论,为了更好地协调中国利用研发类外资和发展生态经济之间的关系,在追求外资研发嵌入 (刚性目标)的同时更好地提升生态经济TFP(软性目标),本研究提出如下建议:第一,继续推进新常态下以“管资本”为突破点的供应侧改革。相比内资研发人员,内资研发资本是吸引外资研发嵌入的“短板”,除了数量上的保障以外,特别要注意发现和总结导致其增减和流动背后的体制因素,及时发现、及时纠正、有则改之、无则加勉,第二,坚持用全面、系统、动态的眼光看待生态经济发展。不能因为经济子系统发展而在思想和行为上放松对生态经济发展的要求,同样,不能因为生态子系统的糟糕表现而一味对相关省份求全责备,更不能因此而形成思维定势和情感好恶,要用动态、发展的思路看问题。第三,无论中央政府还是地方部门,特别是东部地区和沿海地区的地方政府,都没有必要为了吸引研发类外资而牺牲 (或者准备牺牲)生态经济发展,也没有必要单纯为了发展生态经济而抵制研发类外资,即便是亟需研发类外资的西部地区地方政府,如果能够及时拓宽思路,从内陆乃至全国的视角来为自己吸引研发类外资的行为定位,至少可以突破“提升外资研发嵌入”与“发展生态经济”之间的两难境地,为自己赢取主动。

［1］Abate T,Van Huis A,Ampofo J K O.Pest Management Strategies in Traditional Agriculture:An African Perspective ［J］.Annual Review of Entomology,2000,45:631－659.

［2］Amigun B,Musango J K,Stafford W.Biofuels and Sustainability in Africa［J］.Renewable&Sustainable Energy Reviews,2011,15(2):1360－1372.

［3］Jarosz L.Growing Inequality:Agricultural Revolutions and the Political Ecology of Rural Development［J］.International Journal of Agricultural Sustainability,2012,10(2):192－199.

［4］Dukic P M.Possibilities for Recovery and Prospects of the Serbian Chemical Industry in the Light of Sustainable Development［J］.Hemijska Industrija,2014,68(3):267－278.

［5］Charles D.Lords of Harvest:Biotech,Big Money and the Future of Food ［M］.Massachusetts,USA:Perseus Books Group,2001.

［6］李惠茹,杨丽.基于提高引资质量的FDI生态环境效应分析［J］.国际商务,2010(2):71－76.

［7］吕雄鹰.外商直接投资与生态环境关系研究综述［J］.财经问题研究,2014(5):7－10.

［8］吉生保,王晓珍.外资研发嵌入与国企研发效率——价值链视角的高技术产业为例［J］.国际贸易问题,2016(1):93－108.

［9］孙瑶.中国创新系统受益于外资研发的政策支持体系研究［J］.科学·经济·社会,2009(1):48－57.

［10］崔新健.外资研发中心的现状及政策建议:基于国家创新体系框架的研究［M］.北京:人民出版社,2011.

［11］张煊,王国顺,王一苇.生态经济效率评价及时空差异研究［J］.经济地理,2014(12),153－160.

［12］Schaltegger S,Sturm A.Okologische Rationalitat［J］.Die Unterehmung,1990(4):273 －290.

［13］Markus L.Eco-efficiency:Creating More Value with Less Impact［R］.World Business Council for Sustainability Development(WBCSD),2000:1－36.

［14］诸大建,邱寿丰.生态效率是循环经济的合适测度［J］.中国人口·资源与环境,2006(5):1－6.

［15］Maenpaa I,Manty E.Report 2:Economic and Material Flow Indicators for the Kymenlaakso Region［R］.ECORGE,2004:34－37.

［16］周学仁,李东阳.FDI与东道国可持续发展相互作用的研究综述［J］.世界经济,2009(8):29－37.

［17］樊彩耀.完善社会保障体系,促进居民消费增长［J］.宏观经济研究,2000(7):52－56.

［18］宋马林,杨杰,杨彤.社会保障体系完善与社会经济可持续发展——基于城乡差异和区域差距视角的统计分析［J］.公共管理学报,2012(2):28－39.

［19］Daniels J D,Radebaugh L H,Sullivan D P.International Business:Environments and Operations(13th Edition) ［M］.London,UK:Pearson Education Press,2011.

［20］Walsh P R.Creating a“Values” Chain for Sustainable Development in Developing Nations:Where Maslow Meets Porter［J］.Environment,Development and Sustainability,2011,13(4):789－805.

［21］Goh E.The Struggle for Order:Hegemony,Hierarchy and Transition in Post-Cold War East Asia［M］.Oxford:Oxford University Press,2013.

［22］陈学光,俞红,樊利均.研发团队海外嵌入特征、知识搜寻与创新绩效——基于浙江高新技术企业的实证研究［J］.科学学研究,2010(1):151－160.

［23］Johns R E,Demarche D F.Community Organization and Agency Responsibility:A Study of the Process of Community Organization［M］.Association Press,1951.

［24］Granovetter M.Economic Action and Social Structure:The Problem of Embeddedness ［J］.American Journal of Sociology,1985,91(3):481－510.

［25］朱有为,徐康宁.中国高技术产业研发效率的实证研究［J］.中国工业经济,2006(11):38－45.

［26］张军.中国省际物质资本存量估算:1952—2000［J］.经济研究,2004(10):35－44.

［27］程昀,杨印生.矩阵型网络DEA模型及其实证检验［J］.中国管理科学,2013,21(5):104－109.

［28］Färe R,Grosskopf S,Lindgren B.Productivity Change in Swedish Pharmacies in 19801989:A Non Parametric Malmquist Approach ［J］.Journal of Productivity Analysis,1992(3):85－101.

［29］王晓珍,吉生保,党建民.基于改进网络DEA的战略性新兴产业再审视——以医疗器械产业和医药产业为例［J］.山西财经大学学报,2013(5):69－80.

［30］黄群慧,余菁,贺俊.新时期国有经济管理新体制初探［J］.天津社会科学,2015(1):114－121.

［31］Greene W H.On the Asymptotic Bias of the Ordinary Least Squares Estimator of the Tobit Model［J］.Econometrica,1981,49:505 －513.