基于FDI门槛效应的技术创新对经济增长的影响

汪秀婷，罗 艳

(武汉理工大学 管理学院，湖北 武汉 430070)

以科技创新培育经济发展新动能，推动经济增长从“要素驱动、投资驱动向创新驱动”转变，不仅是中国经济适应“新常态”发展的现实需要，还是适应新时代中国经济高质量发展的迫切要求。近年来，中国科技创新能力不断增强，科技进步贡献率逐步上升，为中国经济高质量发展注入了强大动力。党的十八大以来，习近平总书记在国际与国内的不同场合都旗帜鲜明地宣示了改革开放的决心，并在十九大报告中再次强调“中国开放的大门不会关闭，只会越开越大”。随着中国对外开放举措的持续扩大，中国吸引外资的力度将进一步加强。已有研究表明，外商投资所带来的溢出效应对东道国的生产效率、技术创新会有一定的影响，外商投资规模的适度扩张对东道国的经济发展也具有明显的促进作用。在我国外商投资规模不断扩大、外商引资结构不断优化的情况下，外商投资的流入是否会强化技术创新引领经济高质量发展的新动能，外商直接投资数量(FDI数量)和外商直接投资质量(FDI质量)对技术创新和经济增长的效应会有什么样的影响差异，各区域应如何制定合理的外资政策从而有效促进经济高质量增长？基于以上问题，笔者将对此展开深入的探讨。

1 文献综述

关于技术创新、外商直接投资(FDI)与经济增长之间的关系，国内外学者已经做了大量研究，其成果主要集中在以下3个方面：

(1)技术创新与经济增长。虽然技术创新是影响一国经济的重要因素这一论点已被国内外学者所证实，但对于彼此之间的内在关系却有两种不同的观点：其一，技术创新对经济增长具有显著的促进作用，如SOLOW[1]基于新古典增长理论，认为长期经济增长主要是依靠技术的进步、教育和训练水平的提高；ARROW[2]从技术创新的内生性角度探究了技术创新与经济增长之间的关系，认为技术创新是推动经济增长的决定因素；苏治等[3]依托于索洛经济模型框架，测算了技术进步对于经济增长的贡献，认为技术创新是推动中国经济高速增长的主要动力；刘跃等[4-5]认为区域技术创新能力能够对经济增长的结构性、稳定性、成果分配、生态环境等均产生积极的影响作用。其二，技术创新与经济增长的相关性尚不明确，如MORALES[6]认为以政府R&D支出代表的技术创新对经济增长具有明显的促进作用，但与此同时也将会对企业的研发产生挤出效应，从而在一定程度上对经济增长产生负面影响；万勇[7]研究提出技术创新对经济增长的影响会存在较大的区域异质性；宗刚等[8]基于内生增长理论构建了联立模型对经济增长与技术创新之间的关系加以考察，发现技术创新对经济增长具有显著的正向效应，但这一作用呈倒U型。

(2)FDI与经济增长。关于FDI与经济增长的关系，比较有代表性的观点有3种：一是认为FDI能够通过溢出效应提高地区生产率，进而促进地区经济增长，如ALFARO等[9]研究指出，高人力资本密集和高金融依赖部门的FDI对经济增长的促进作用更强；白俊红等[10]采用完全修正最小二乘法(FMOLS)考察了FDI质量对中国经济发展方式的影响，认为FDI质量有利于经济增长。二是认为FDI能够导致资本挤出效应或资本挤入效应，从而阻碍或促进经济增长，如LESSMANN[11]不仅证明了FDI能够促进地区经济增长，还认为FDI扩大了中低收入国家的地区发展差异；许冰[12]通过研究发现，FDI对我国东部和中西部地区分别存在资本挤入效应和资本挤出效应，从而导致两者之间形成明显的经济差异。三是认为FDI具有“污染天堂”效应或“污染光环”效应，从而间接阻碍或促进经济增长，如盛斌等[13]研究发现FDI产生的技术溢出效应远大于负向的结构效应和规模效应；龚梦琪等[14]通过实证分析发现FDI会增加污染排放，FDI在我国会存在“污染天堂”效应进而影响经济的可持续发展。由此可见，目前国内外对FDI与经济增长之间的关系并未形成一致观点。

(3)技术创新、FDI与经济增长。关于三者之间的内在关系，现有研究主要集中在两个方面：一是将FDI作为单个前因变量，探究FDI、技术创新和经济增长3个变量之间的相互影响关系，如VENABLES[15]研究认为FDI可以促进技术进步和经济增长，尤其是发展中国家的经济增长；宦梅丽等[16]基于1979—2013年的中国省际面板数据，针对FDI、技术进步对中国地区经济增长的影响及其机理进行了分析，认为FDI在长期内对经济增长发挥积极作用，技术进步推动国内经济增长；唐宜红等[17]认为FDI对市场开放程度高、资本密集型及出口导向型的非国有企业有较强的技术溢出效应，FDI推动了企业技术创新与产业结构调整，进而促进了经济增长。二是以FDI作为联立变量，探究FDI和某个变量的联合效应对经济增长的影响，如GLASS等[18]认为FDI是否能够为东道国带来先进技术，这主要取决于FDI的母国和东道国之间经济发展和技术水平的差距，当两个国家的技术差异较小时，FDI所带来的技术可能并非先进技术，不一定会促进经济增长；张文武等[19]采用了30个省域的面板数据，通过空间计量分析发现外商直接投资与创新驱动均存在明显的累积效应与集聚效应，两者的空间集聚效应均能促进区域经济增长；叶文显等[20]认为各省域的创新驱动与FDI均能促进本地区的经济增长，创新驱动与FDI每变动1%，经济总量的变动弹性分别为0.055%和0.061%。

总体来看，已有文献在研究技术创新、FDI与经济增长的关系时仍有以下不足：其一，现有研究大多集中于两个变量之间的关系分析，较少将三者纳入一个系统性分析框架进行研究，对三者之间的作用关系还有待深入探究；其二，现有研究大多将FDI作为单个前因变量或联立变量，且更多的是采用FDI数量，而忽略了对FDI质量的考量，较少探究不同数量和质量的FDI对技术创新与经济增长之间的作用关系是否存在差异；其三，现有研究虽然认同技术创新对经济增长的作用，但较少考虑不同区域FDI的差异性及其对技术创新和经济增长的影响。

基于以上不足，笔者试图将技术创新、FDI和经济增长同时纳入一个系统性模型，以2006—2016年我国30个省市自治区的面板数据为样本，以FDI为门槛变量，探究FDI对技术创新与经济增长之间关系的影响。笔者研究的创新之处体现在：①将FDI引入技术创新与经济增长的非线性系统模型中，探究FDI对技术创新与经济增长关系造成的非线性“门槛”特征，从而为我国实施创新驱动引领经济发展提供一个新思路；②从FDI数量和FDI质量双重视角，比较FDI对技术创新与经济增长的作用效应，从而为有效引进和利用FDI提供参考；③选取3个横截面时间节点，从纵向角度来对我国东、中、西部地区的FDI数量和FDI质量水平相对门限值分布及发展态势进行比较分析，以期为各区域实现经济的高质量增长提供相关决策借鉴。

2 模型设定与变量说明

2.1 门限回归方法及模型设定

为了避免人为划分FDI区间所带来的偏差，并有效判断门槛值的显著性，笔者采用HANSEN[21]的非线性面板门槛回归模型，以此来验证技术创新对经济增长的影响是否存在非线性门槛效应，分别以FDI数量和FDI质量为门槛变量来构建分段函数。HANSEN门槛模型的基本形式为：

(1)

式中：qi表示门槛变量；γ表示待估计的门限值。引入示性函数I(·)后，则可将该模型表示为：

yi=β1xi·I(qi≤γ)+β2xi·I(qi>γ)+εi

(2)

其中,I(·)表示示性函数，即当括号中的条件被满足时，则取值为1；反之，取值为0。

ecit=ui+β1creit·I(fdiit≤γ)+

β2creit·I(fdiit>γ)+βcontrolit+εit

(3)

式中：ec(经济增长)为被解释变量；cre(技术创新)为受门槛变量影响的解释变量；fdi为门槛变量，分为FDI数量number和FDI质量performance；I(·)为示性函数；γ为门槛值；control为一组影响区域经济增长的控制变量集，主要包括固定资产投入(fi)、对外贸易(ft)、政府调控(gov)、人口抚养比(pfe)；ui为个体的特定效应；εit为随机干扰项；i表示省份；t表示年份。

多重门槛面板模型(以双门槛为例)为：

ecit=ui+β1creit·I(fdiit≤γ1)+

β2creit·I(γ1

β3creit·I(fdiit>γ2)+βcontrolit+εit

(4)

其中，γ1、γ2表示双重门槛，其他符号同单门槛面板模型。

2.2 变量选取及数据说明

(1)被解释变量：经济增长(ec)。由于地区GDP能够较为准确地衡量一个区域的经济增长状况，因此笔者以地区GDP作为经济增长的代理变量，并且对样本数据进行了对数处理，以便于消除时间序列异方差的影响[22]。

(2)解释变量：技术创新(cre)。对于技术创新的评价指标，目前已有较多的文献进行了相关讨论，笔者借鉴李美娟等[23]的研究，用创新投入、技术转移、创新产出、创新支撑4个一级指标、15个二级指标来综合衡量技术创新水平，具体指标如表1所示。通过建立综合指标的方法来衡量技术创新水平，避免了使用单一指标而不能全面解释目标变量的缺陷，从而有利于降低解释偏误。

表1 技术创新水平评价关键指标

(3)门槛变量。①FDI数量(number)。FDI数量主要是指我国利用的外资数量规模，笔者采用各地区实际利用外商直接投资额作为FDI数量的代理变量。②FDI质量(performance)。FDI质量主要指的是FDI的生产力和技术溢出效果，如FDI管理水平、技术水平、东道国技术转移意愿等。鉴于数据的可获得性、可比性及可操作性，笔者选择外资业绩指数作为FDI质量的代理变量。外资业绩指数越高，表明各地区FDI利用效果越好，即FDI有效发挥了其所含技术水平，也表明FDI管理水平以及东道国技术转移意愿较高，FDI质量较好[24]。

(5)

式中：FDI表示实际利用外商直接投资额；Y表示GDP总额；i表示地区；t表示年份。

(4)控制变量。笔者选取固定资产投入(fi)、对外贸易(ft)、政府调控(gov)、人口抚养比(pfe)等可能会对经济增长产生影响作用的变量作为控制变量，以降低误差和干扰项。其中，采用各地区历年固定资产投资总额占同期该地区GDP的比值作为固定资产投入的代理变量；采用各地区历年进出口总额占同期该地区GDP的比值作为对外贸易的代理变量；采用各地区财政支出占同期该地区GDP的比值作为政府调控的代理变量；采用各地区总人口数中非劳动人口数占劳动力人口数的比值作为人口抚养比的代理变量。

笔者采用的数据为2006—2016年全国30个省市自治区的面板数据(由于西藏自治区的数据缺乏故未被纳入)，数据均来源于2007—2017年《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》和各省市自治区统计年鉴。此外，为了消除时间序列异方差的影响，并且使数据趋势线性化，笔者对各变量进行了自然对数转换。

3 计量结果与分析

为了判断数据模型是否适用于固定效应模型，笔者对所选用数据进行了Hausman检验，结果显示P值为0.000 0，在1%的显著性水平下拒绝了原假设，即数据适用于固定效应模型。因此，笔者选择固定效应面板门槛模型来进行估算，其中P值和临界值均为Bootstrap法模拟500次后的结果。

3.1 FDI数量门槛效应检验

以FDI数量(number)为门槛变量的门槛效应显著性检验、门槛值估计及95%置信区间如表2所示。由表2可知，单一门槛模型、双重门槛模型所对应的自抽样P值分别为0.032、0.000，均通过了门槛效应显著性检验，而三重门槛模型未通过显著性水平检验。由此，根据HANSEN门槛理论可知技术创新与经济增长之间可以认为存在着FDI数量双重门槛效应，技术创新与经济增长为非线性关系。

表2 number门槛效应自抽样检验

注：***表示P<0.01；**表示P<0.05；*表示P<0.1；下同

图1 门槛变量number LR图(第1轮)

图2 门槛变量number LR图(第2轮)

以FDI数量(number)为门槛变量的技术创新与经济增长的门槛回归结果如表3所示。由表3可知，技术创新与经济增长之间存在非线性关系，在不同的FDI数量下技术创新会对经济增长产生不同的影响。当FDI数量低于33 485时，技术创新对经济增长的影响系数为0.988，呈正向作用效应，在1%的显著性水平下显著；当FDI数量介于33 485与947 321之间时，技术创新仍然显著正向促进了经济增长，其影响系数为0.780，促进作用有所下降；当FDI数量高于947 321时，技术创新对经济增长的影响系数为0.620，正向影响作用进一步减弱。由此可知，FDI数量在不同区间时，技术创新对经济增长均具有显著促进作用，但是对经济增长的影响系数随着FDI数量的增加而逐步下降，表明随着FDI数量的增加，其促进作用呈现出下降的趋势。

表3 number门槛回归估计结果

在控制变量方面，固定资产投入(fi)能够显著促进经济增长；对外贸易(ft)也有利于经济增长，但是影响系数并不高；政府调控(gov)对经济增长呈正向影响，且在1%显著性水平下显著；人口抚养比(pfe)不利于经济增长，非劳动人口的增加加重了地区经济负担。

3.2 FDI质量门槛效应检验

以FDI质量(performance)为门槛变量的门槛值估计及门槛效应显著性检验结果如表4所示。由表4可知，单一门槛模型和三重门槛模型均未通过显著性检验，双重门槛模型对应的自抽样P值为0.000，在1%的显著性水平下通过了门槛效应显著性检验，说明技术创新与经济增长之间存在着FDI质量双重门槛效应。

表4 performance门槛效应自抽样检验

图3 门槛变量performance LR图(第1轮)

同样地，利用似然比统计量对FDI质量双重门槛的门槛真实值与门槛估计值的一致性进行检验，相应结果见表4，FDI质量的两个门槛估计值γ1、γ2所对应的LR图分别如图3和图4所示，当LR(γ)等于0时，FDI质量双重门槛模型中所得到的两个门槛估计值分别为0.150和1.240，门槛估计值0.150位于95%置信区间[0.970，1.260]内，门槛估计值1.240也位于95%置信区间[0.060，2.940]内，两个门槛估计值均处于门槛估计值等于真实值的原假设的接受域内，即LR≤7.352 3，说明两个FDI质量门槛估计值通过了真实性检验。

图4 门槛变量performance LR图(第2轮)

以FDI质量(performance)为门槛变量的技术创新与经济增长之间的门槛回归结果如表5所示。由表5可知，在不同的FDI质量水平下技术创新与经济增长之间呈现出显著的门槛特征，两者为非线性关系。当FDI质量小于0.150时，技术创新对经济增长呈正向影响关系，其影响系数为0.819，在1%的显著性水平下显著；当FDI质量介于0.150和1.240之间时，技术创新仍然显著正向影响经济增长，而且影响系数增大，为0.888，说明技术创新对经济增长的促进作用增强；当FDI质量大于1.240时，技术创新对经济增长的促进作用进一步增强，在1%的显著性水平下显著。由此可知，无论FDI质量是在最优区间、次优区间还是较差区间，技术创新始终能够显著促进经济增长，并且影响系数随着FDI质量水平的提高一直处于上升的状态，说明随着FDI质量水平的增强，技术创新对经济增长的促进作用也进一步上升。

表5 performance门槛回归估计结果

在控制变量方面，固定资产投入(fi)有利于促进经济增长；对外贸易(ft)对经济增长呈正向影响作用；政府调控(gov)显著促进了经济增长；人口抚养比(pfe)不利于经济水平的提升。

由此可见，FDI数量(number)和FDI质量(performance)对技术创新与经济增长关系的影响存在以下特征：在FDI数量和FDI质量的影响下，技术创新始终都能显著促进经济增长，但两者之间的促进作用会呈现出不同的影响态势。①在FDI“同质化”假设的情况下，技术创新对经济增长的作用会随着FDI数量的增加而呈现出下降的趋势。分析其可能的原因是，虽然流入的FDI规模逐步扩大，但FDI质量并不高，FDI的技术外溢效应无法有效发挥，使得技术创新对经济增长的促进作用降低。②在FDI质量的影响下，技术创新对经济增长的促进作用会随着FDI质量水平的提高而呈现上升的态势。分析其可能的原因是，外资业绩指数越高，各地区外资中所含技术水平越能得到充分应用，技术创新能力得以提升，FDI技术外溢效应明显，从而有利于促进经济增长。③FDI质量对技术创新和经济增长的影响效应强于FDI数量，FDI质量的最优、次优及较差区间的影响系数均高于FDI数量的影响系数，表明我国各地区在引进外资时，外资质量和数量的差异会影响技术创新对经济增长的作用效应。

3.3 地区门槛变量与其门槛估计值比较

我国东、中、西部地区在2006、2011、2016年的FDI数量(number)和FDI质量(performance)相对门槛值分布情况如表6所示。由表6中的数据可知，东部地区的FDI规模相对较大，大部分地区均处于大于947 321的区间内，同时东部地区FDI质量处于相对最优区间(大于1.240)的地区数量也是3个区域中最高的，但是却呈现逐年下降趋势；中部地区的FDI数量大部分处于区间(33 485,947 321]内，FDI规模略低于东部地区，但仍高于西部地区，同时中部地区FDI质量水平也大部分处于次优区间(0.150,1.240]内，质量水平稍逊于东部地区；西部仍有较多地区的FDI数量和FDI质量低于门槛值，FDI规模较小，FDI质量较差。

表6 不同地区number、performance相对门槛值分布情况

3.4 稳健性检验

笔者采用了替换解释变量法来对上述研究结果进行稳健性检验，即将技术创新进行一期滞后处理(crei，t-1)，然后以crei，t-1替代cre进行门槛回归分析，具体检验结果见表3和表5。将t-1期技术创新作为解释变量后，FDI数量和FDI质量的双重门槛效应仍然存在，并且各变量的系数符号和显著性未发生明显变化，表明实证结果具有较好的稳健性。

4 结论及启示

4.1 主要结论

(1)技术创新与经济增长之间呈现非线性关系，其均受到FDI数量和FDI质量的影响，表明外商投资的流入会强化技术创新引领经济高质量发展的新动能。但两者的作用效应呈现出一定的差异性，即当以FDI数量为门槛变量时，技术创新对经济增长的正向促进作用会随着FDI数量的增加而呈现出逐渐下降的态势；而当以FDI质量为门槛变量时，技术创新对经济增长的正向促进作用则会随着FDI质量水平的提升而逐步增强。

(2)固定资产投入、对外贸易和政府调控均有利于促进经济增长，而人口抚养比则加重了区域经济负担，不利于区域经济水平的提高以及经济转型升级。

(3)在FDI数量和FDI质量门槛回归模型中，我国东、中、西部地区的FDI数量和FDI质量处于相对最优区间和次优区间的地区数量都较多，说明FDI对我国各区域技术创新与经济增长的作用关系影响大多处于一种良好的发展态势，但是各地区仍然呈现差距，东部地区整体FDI质量水平较高，FDI数量规模也较大，发展态势较好；中部地区的FDI数量和FDI质量均稍逊于东部地区；西部仍有较多地区的FDI数量和FDI质量低于低门槛值，FDI数量规模较小，FDI质量水平不高。

4.2 研究启示

(1)制定科学合理的外商投资政策，进一步提升吸引外资的能力，促进FDI规模的适度提高和FDI质量水平的提升，将有利于促进区域经济增长。各地区应抢抓国家全面构建开放新格局的重大机遇，借助“一带一路”战略，加快推动不同外资吸引模式，提高外商投资的规模与利用质量，利用开放优势促进经济高质量增长。

(2)在实施创新驱动发展战略，加强科技体制改革，不断提升技术创新能力的同时，不能盲目追求FDI数量的增长，而要控制适度的规模，增强对高质量FDI的引资力度，进一步优化外资结构，引导发达国家的直接投资及其合理流向，从而充分发挥FDI对技术进步、产业结构转型和经济增长的正向促进作用。

(3)各区域经济的增长有其自身的发展规律，应结合各地区经济基础、吸收能力、产业基础等制定适宜的创新驱动发展策略和引资政策。东部地区应在保持适度FDI规模的基础上，注重发挥FDI对技术创新和经济增长的正向强化效应；中西部地区则要加快提升技术创新能力、提高人力资源水平，完善创新基础设施建设，加速FDI技术溢出效应，提升对外资的吸引及利用能力，利用“创新引领”和“开放发展”的双轮驱动促进经济高质量增长。