中国OFDI逆向技术溢出效应的影响因素分析

杨小花，徐英杰,聂名华

（1.中南财经政法大学 金融学院，武汉 430073；2.武汉学院，武汉 430212；3.济南大学 商学院，济南 250000）

0 引言

中国自2001年提出“走出去”发展战略以来，中国OFDI额呈逐年增长态势，进口、FDI、OFDI是国际技术溢出的三大重要路径，技术的溢出效应已得到大量国内外学者的研究证实，OFDI对投资母国的逆向技术溢出效应受到了国内学者的广泛关注。学者们从不同角度意图探究中国的OFDI是否对本国的技术进步、经济增长产生了促进作用；由于中国区域发展的差异性，OFDI对各地区技术进步的逆向技术溢出效应也可能存在地区差异。现有的研究还在探索阶段，对于逆向技术溢出效应是否存在还未形成统一的观点，随着中国技术寻求型OFDI规模的扩大和增长速度的加快，进一步探究中国OFDI逆向技术溢出效应及影响因素具有重要的理论和现实意义。

纵观国内外文献发现，关于OFDI逆向技术溢出的研究已经形成了丰富的研究成果，学者们主要从逆向技术溢出的存在性和溢出机理两方面进行阐述。现有的研究多探讨OFDI逆向技术溢出效应的存在性，对衡量逆向技术溢出效应程度没有统一的标准，对影响逆向技术溢出的因素方面的研究也涉及较少。因此，本文从影响OFDI逆向溢出影响因素的角度出发，利用省际面板门槛模型，通过DEA方法测算技术进步的Malmquist指标，并全面考虑国际溢出模型的进口贸易、FDI和OFDI路径，对影响中国OFDI逆向技术溢出效应的因素进行了实证检验。

1 模型构建与数据处理

1.1 模型构建

Coe和Helpman（1995）是国际上最早给出R&D溢出模型的，他们认为R&D投入和进口贸易所产生的国际R&D溢出显著地促进了这些国家全要素生产率的增长，也被称为经典的国际溢出模型。Lichtenberg和Van Pottelsberghe（2001）在C-H模型的基础上，首次将OFDI作为国际技术溢出路径纳入到模型中，提出了L-P模型如式（1）所示：

其中，i表示省份，t表示时期，TFPit表示t时期省份i的全要素生产率，SRDdit表示t时期省份i的研发资本存量，SRDiimtp、SRDiftdi和SRDoitfdi分别表示t时期省份i通过进口贸易、FDI和OFDI渠道溢出的国外研发资本存量。

L-P模型比C-H模型更能全面系统地解释国际技术溢出效应、实现机制以及对投资母国的影响。但仍未考虑“门槛效应”，因此，在借鉴L-P模型的基础上，本文构建的模型同时借鉴了Hansen（1999）面板门槛回归技术，并采用建立包含交互项的模型，考察变量之间的相互作用，构建计量模型如式（2）所示：

其中，交互项LnSRDoitfdi*I，I为指示函数，Qit为门槛变量，分别代表人力资本、研发强度、技术差距、经济发展水平、贸易开放度。交互项LnSRDofdiit*I表示各因素对OFDI逆向技术溢出的影响程度。

1.2 数据处理

由于我国官方从2003年才开始统计各省区的OFDI数据，本文使用全国31个省份2003—2015年的面板数据，充分考虑我国OFDI、FDI和贸易规模大小，并结合各国研发资本存量及数据的可能性，本文选取15个主要的国家和地区①日本、英国、德国、法国、美国、意大利、瑞典、俄罗斯、加拿大、巴西、中国香港、中国澳门、印度、新加坡、韩国。为样本，数据来源及处理情况如表1所示。

表1 变量名称、含义、数据来源及处理方法一览表

目前，对TFP的测算主要采用索洛残差法和基于数据包络分析的DEA的Malmquist指数法。其中，索洛残差法不适合指数数据的技术，且蕴含很强的假设前提，因此，本文采用现在广泛使用的DEA的Malmquist指数法，采用DEAP2.1软件测算出各省2003—2015年间的全要素生产率，DEA的Malmquist指数算得的全要素生产率（MI）、技术变化（TC）及效率变化（EC）指数的结果如下页表2所示。

如表2所示，中国2003—2015年间全国整体所有省份的全要素生产率、技术进步的变化和效率的变化均表现为下降的态势，分别平均下降了1.6%、0.5%和1.2%。区域方面，中部和西部地区的TFP均表现为3.9%和1.8%的下降，全国仅东部地区获得了0.3%的增长。技术进步变化方面，中部和西部地区均为1.5%和0.6%的下降，也仅有东部地区增长了0.5%。技术效率变化方面则均表现为倒退。

2 实证检验

本文采用2003—2015年间我国省际OFDI、FDI和进口等面板数据，使用Stata14进行处理。逐一检验影响中国OFDI逆向技术溢出效应的因素及门槛值。

2.1 人力资本

人力资本是影响逆向技术溢出效应最重要的因素，拥有较高人力资本的企业和地区更易通过OFDI获取、吸收和转化应用他国先进技术，而拥有低水平人力资本的企业和地区可能无法充分吸收利用知识溢出。然而，当本国人力资本水平提升到一定程度之后，通过OFDI获取他国先进技术的意愿会降低，从而对OFDI存在一定的挤出效应。本文用劳动力平均受教育年限衡量各省的人力资本水平。

下页表3显示，只有单一门槛通过了显著性检验，因此本文建立单一门槛模型分析。因篇幅有限，各变量具体门槛值的检验在此不再赘列，本文对人力资本、研发强度、技术差距、经济发展水平、贸易开放度和金融发展度均建立单一门槛模型分析。

由下页表4可知，人力资本的门槛值为7.724，其对应的最小残差平方和为0.3222。Wald检验结果也表明人力资本对OFDI逆向技术效应有明显的门槛特征。即当各省的劳动力平均受教育年限大于7.724时，人力资本投入对OFDI的逆向技术溢出效应的影响系数由-0.0166变为-0.00968，这说明人力资本对逆向技术溢出的消极作用显著被削弱。

由下页图1所示，人力资本水平的门槛估计值为LR图形最低点对应的参数值，且对应的LR值明显小于5%显著水平上的LR的临界值7.35，因此，再次说明人力资本门槛估计值是真实有效的。截止2015年有北京、天津、上海、河北等28个省份通过了该门槛值，仅有贵州、西藏、青海3个省份没有越过门槛值。

表2 各地区DEA的Malmquist指数计算结果

表3 人力资本门槛值及效果检验

表4 影响OFDI逆向技术溢出效应因素的门槛检验分析

图1 人力资本水平的门槛估计值

2.2 研发强度

研发强度的门槛值为0.036，其对应的最小残差平方和为0.3394。wald检验结果也表明研发强度对OFDI逆向技术效应有明显的门槛特征。即当各省的研发强度大于0.458时，技术差距对OFDI的逆向技术溢出效应的影响系数由-0.0104变为0.0134，这说明研发强度在越过门槛值后，它对逆向技术溢出的消极作用显著转为正向影响。由图2所示，研发强度的门槛估计值对应的LR值明显小于5%显著水平上的LR的临界值7.35，因此，再次说明研发强度门槛估计值是真实有效的。截止2015年有北京、天津、上海、河北等28个省份跨越了该门槛值，仅有海南、西藏、新疆3个省份没有通过门槛值。

图2 研发强度的门槛估计值

2.3 技术差距

由表4可知，技术差距的门槛值为0.458，其对应的最小残差平方和为0.3316。wald检验结果也表明研发强度对OFDI逆向技术效应有明显的门槛特征。即当各省的技术差距大于0.036时，研发强度对OFDI的逆向技术溢出效应的影响系数由-0.00863变为0.0106，这说明0.00863在越过门槛值后，它对逆向技术溢出的消极作用显著转为正向影响。由图3所示，技术差距的门槛估计值对应的LR值明显小于5%显著水平上的LR的临界值7.35，因此，再次说明技术差距门槛估计值是真实有效的。截止2015年有天津、上海、山西、内蒙古、辽宁、黑龙江、江苏、浙江、安徽、山东、广东11个省份跨越了该门槛值。

图3 技术差距的门槛估计值

2.4 经济发展水平

由上文表4可知，经济发展水平的门槛值为14000，其对应的最小残差平方和为0.3222。wald检验结果也表明经济发展水平对OFDI逆向技术效应有明显的门槛特征。即当各省的经济发展水平大于14000时，经济发展水平对OFDI的逆向技术溢出效应的影响系数由-0.0183变为-0.00955，这说明研发强度在越过门槛值后，它对逆向技术溢出的消极作用显著被削弱。由图4所示，经济发展水平的门槛估计值为LR图形最低点对应的参数值，且对应的LR值明显小于5%显著水平上的LR的临界值7.35，因此，再次说明经济发展水平门槛估计值是真实有效的。截止2015年有北京、天津、上海、河北等28个省份通过了该门槛值，仅有贵州、云南、甘肃3个省份没有通过门槛值。

图4 经济发展水平的门槛估计值

2.5 贸易开放度

由上文表4可知，贸易开放度的门槛值为0.114，其对应的最小残差平方和为0.3358。wald检验结果也表明贸易开放度对OFDI逆向技术效应有明显的门槛特征。即当各省的贸易开放度大于0.114时，贸易开放度对OFDI的逆向技术溢出效应的影响系数由-0.0118变为0.00338，这说明贸易开放度在越过门槛值后，它对逆向技术溢出的消极作用显著转为正向影响。由图5所示，贸易开放度的门槛估计值对应的LR值明显小于5%显著水平上的LR的临界值7.35，因此，再次说明贸易开放度门槛估计值是真实有效的。截止2015年有30个省份跨越了门槛值，仅青海省没有通过门槛值。

图5 贸易开放度的门槛估计值

综上，各省受到不同门槛的限制，但大部分省份能够在各方面都越过门槛值，只有少数几个省份均没有跨越门槛值，但西部地区受人力资本、研发强度、技术差距、经济发展水平及贸易开放度的限制尤为严重。其中，技术差距门槛限制了西部地区除内蒙古之外的所有省份，同时，也限制了除山西、黑龙江和安徽外的所有中部省份，而东部地区大部分省份跨越了技术差距限制。西部地区的贵州省在人力资本和经济发展水平上均未跨越门槛；青海在人力资本、技术差距、贸易开放度方面均没有越过门槛值；西藏在人力资本、研发强度、技术差距也均没越过门槛值；新疆在研发强度、技术差距也均为越过门槛值。

3 结论与建议

（1）2003—2015年间全国所有省份的全要素生产率、技术进步的变化和效率的变化均表现为下降的态势，但存在显著的区域效应。从区域来看，全国仅东部地区的全要素生产率表现为0.3%的增长，中部和西部地区均表现为下降。技术进步的变化方面，也仅有东部地区表现为增长，中部和西部地区均为下降。技术效率变化方面则均表现为倒退。

（2）从国际技术溢出渠道来看，进口贸易渠道的逆向技术溢出能显著提高中国全要素生产率的增长，而FDI和OFDI渠道并未显著提升中国全要素生产率的增长；中国OFDI逆向技术溢出符号为负，说明中国的OFDI并未产生显著的正向促进作用，即OFDI并未显著的促进投资母国的技术进步。因此，应注重对提升技术进步有利的进口贸易渠道的优化，同时加快FDI和OFDI渠道的前进步伐。

（3）中国OFDI逆向技术溢出受人力资本、研发强度、技术差距、经济发展水平以及贸易开放度等多种因素的影响，且表现出显著的门槛效应，当跨越各影响因素的门槛值之后，中国OFDI逆向技术溢出能显著地促进技术进步。因此，应提高研发投入，加强对外贸易，使其达到OFDI逆向技术溢出的门槛值。

（4）中国各省受到不同门槛的限制，但大部分省份能够在各方面都越过门槛值，但中西部地区受技术差距门槛限制严重，且西部地区受人力资本、研发强度、技术差距、经济发展水平及贸易开放度的限制尤为严重。政府有必要采取差异化的对外直接投资政策，对经济发展程度较高、高技术差距的东部地区，应加大研发资本投入强度，注重做好所获得国外先进技术与自身技术的对接，循序渐进逐步消化。而对低技术差距的中西部地区，应加大人力资本的教育投入，提升地区吸收能力。