FDI和政府R&D支出对我国技术创新的影响——基于2007-2016年省际面板数据的实证分析

(中央财经大学 北京 100081)

一、选题背景及原因

外国直接投资是指外国企业和经济组织或个人按中国有关政策、法规，用现汇、实物、技术等在中国直接投资的行为。我国“十二五”规划中明确提出，以改革开放为动力，以科技进步和创新为支撑，加快经济发展方式转变是推动科学发展的必由之路，符合我国基本国情和发展特征。这也就表示外国直接投资在未来很长一段时间内仍是推动中国技术进步的重要力量。外国直接投资为中国经济增长做出的贡献我们都是有目共睹的，并且他在技术创新和技术进步方面的也存在一定的影响，但是各位学者之间却对这种影响的程度及范围得不到一个统一的认识，这也就是近几年来争议的焦点问题。

外商直接投资作为集技术、管理、人力资本以及财力资本等资源的集合体对中国技术进步产生重要的影响。中国希望通过FDI的刺激来加强我国的技术创新水平。本文将通过文献和实证分析，来关注FDI等要素对我国技术创新水平产生何种影响以及影响的程度进行分析得出结论。

二、文献综述

外国直接投资是影响技术创新的一个重要的因素，中国学者对外国直接投资对我国技术创新的影响进行了不同方面的研究。冼国明(2005)发现FDI对专利申请数量有显著的正面溢出效应，主要体现在小型创新项目如外观设计专利上。同时发现外资在东部地区产生的溢出效应较强。沈坤荣(2006)将行业按照技术创新强度分类并发现，对于中等创新强度的行业来说，FDI对内资企业技术创新促进作用明显。薄文广(2007)基于1995-2004年的省级面板数据分析认为FDI对我国技术创新水平有促进作用，并且发现FDI对东部地区技术创新的促进作用比其对中部地区的促进作用要大，而对西部地区几乎没有影响。李晓钟等(2008)从地区差异角度比较分析得出FDI对区域技术创新能力提升的促进作用在东部最高，中部中等和西部不明显的结论，这个结论与薄文广(2007)得到的结论相同。吴静芳(2011)发现FDI对地区创新能力的影响领域影响程度存在差异性，且创新层次高的东部地区存在显著的人才门槛效应。靳涛(2011)发现FDI对本地经济增长的带动效应大于政府R&D投入产生的效应。而白俊红(2011)却发现政府R&D资助对提升企业的技术创新效率有显著的正向影响。李武威，曹勇(2012)基于动态模型的实证研究的结论也支持FDI对技术创新带来的显著的正向影响且具有“东高西低”的梯度特征这一结论。李晓钟等(2012)发现FDI对不同高新技术产业的既有促进效果也有抑制效果。叶娇，王桂林(2014)根据江苏省面板数据分析认为外商直接投资对江苏省技术创新存在正溢出效应，同时经济发展水平、基础设施和人力资本这三个因素也对FDI的溢出效应有显著的正向促进作用。范允奇(2014)发现政府R&D投入对技术创新效率的影响不显著，地区市场开放度对技术创新效率具有负面的影响。梁云(2015)发现FDI对东部地区生产率的促进作用有一部分是通过提升其技术创新水平实现的，并形成了FDI到技术创新再到生产率提升的完整作用路径，但是这种机制在中西部地区并不显著。董景荣等(2016)年考察了政府R&D投入和FDI对技术进步效率的影响，发现政府R&D投入与FDI之间存在一定的替代效应。王惠(2016)从行业角度发现，FDI技术溢出效应以及吸收能力在技术密集型行业和劳动密集型行业存在“积聚效应”。燕秀丽(2018)着重研究了FDI和人力资本对技术创新有很大的正向影响，而固定投资则对技术创新没有明显的影响。

综上所述，各位学者分别从各个角度分析了外资直接投资等对我国技术创新的影响，有些学者得到的结论不同甚至相反。同时由于时间的因素，选取不同时间区间的结果也不尽相同。他们大多数都是运用了省级面板数据进行实证分析。本文采用了2007-1016年省级面板数据，参照前人所选的文献进行变量选取，通过实证分析来研究FDI，经济结构和政府R&D支出对我国技术创新产出的影响。

本文的结构安排如下：第一部分说明了选择这个研究题目的意义。第二部分通过阅读大量前人的文献，发现他们在FDI、经济结构和政府R&D支出对我国技术创新的影响的结论上有所差异，进而我们要在这个方面进行深入研究。第三部分引用前人所建立的理论模型和参考他们的参数选取进行计量回归和实证分析。最后一部分是本文的结论。

三、理论与实证分析

(一)模型的设定

本文为了研究FDI等指标对技术创新的影响，构建了关于技术创新产出的生产函数，与其他的产出函数相同，技术创新产出需要劳动力和资本以及技术等资源的投入。本文沿用了科布-道格拉斯(Cobb-Douglas)生产函数：

Y=AKαLβ

其中Y表示技术创新活动的产出，K表示资本投入，L表示劳动投入，A表示技术水平，也就包含了其他影响技术创新产出的因素，α、β分别表示劳动和资本的产出弹性。

然后在科布-道格拉斯(Cobb-Douglas)生产函数的基础上两边取对数得到：

lnYit=αlnKit+βlnLit+lnAit

下面我们就要关注那些除了资本和劳动以外影响技术创新产出的因素，也就是lnAit。我们要研究FDI以及其他一些变量对技术创新活动产出的影响。由于我们既要研究FDI自己对技术创新的影响，也要研究其他因素对FDI溢出效应的效果如何，因此我们要在模型中加入一个交互项：Xt*lnFDIit。据前人的文献，我们依次检验经济发展水平(EG)，经济结构(ES)，人力资本(H)这三个因素对FDI溢出效应的不同影响。由此我们构建了如下两个计量经济模型：

lnYit=αlnKit+βlnLit+γlnFDIit+εit

(1)

lnYit=αlnKit+βlnLit+γXt*lnFDIit+εit

(2)

除了要研究FDI对于技术创新的影响，我们还要进一步考察政府R&D投入(R&D)，经济结构(ES)和外国直接投资(FDI)对技术创新水平的影响，参考董景荣(2016)的文献，我们在(1)式的基础上引入了技术非效率函数，构建了如下计量经济模型：

lnYit=αlnKit+βlnLit+δZit+εit

(3)

其中Zit为我们要研究的包括FDI、ES、R&D等变量。

(二)变量的选取

在变量的选取中，既要考虑到数据对研究对象的代表性，又要考虑数据获取的难易程度本文参考了前人文献中一部分变量的选取。具体的变量的选择如下：

1.被解释变量

技术创新水平(Y)：在前人的研究中，多数学者往往采用专利申请量、专利授权量等来作为衡量技术创新水平的指标，在这里我们选择专利授权量作为衡量技术创新产出的指标。主要原因有两点：一是专利授权量一般来说可以衡量一个地区的创新能力，二是我国知识产权的保护意识越来越强，越来越多的科研人员选择申请专利来保护自己的知识产权，所以专利授权量有着很强的代表作用。

2.解释变量

(1)资本投入(K)：和其他文献一样，本文选用各省及直辖市科技费用支出。

(2)劳动投入(L)：本文选用各省市的科技活动人员。

(3)外国直接投资(FDI)：本文选用各省市的外商直接投资额。

(4)经济发展水平(EG)：经济发展水平是影响一个地区资本吸收能力的主要因素，一个地区经济发展水平越高，吸收的资本就越多，这也就间接影响了技术创新水平，在本文中，我们采用各省市的人均GDP来表示。

(5)经济结构(ES)：参考叶娇和王桂林(2014)的文献的变量选取，我国的外国直接投资主要集中在制造业，所以一个省市的第二产业的发展和外国直接投资的溢出效应有很强的相关性，因此我们用第二产业在GDP中的比值来衡量各省市的经济结构。

(6)人力资本(H)：人力资本水平可以体现当地企业对技术外溢的吸收能力，一个地区有良好的人力资本将会更好的生产技术产出，在这里我们参考梁云(2015)的文献，选取普通高等院校在校学生总额来表示。

(7)政府R&D投入(R&D)：除了外国直接投资外，我国政府在科技活动中的支出也对技术创新产出有着重要的影响作用，因此我们选择各省市地方在科学技术方面的公共财政支出来表示政府R&D投入。

(三)统计性描述

本文采用了面板数据方法，增加了样本量和自由度，以减少解释变量直接的多重共线性。选取了2007-2016年中国共30个省市自治区(由于台湾、香港、澳门和西藏缺少相关的数据，因此我们不使用这4个地区的数据)的数据，共计300个观测样本。其中专利授权量，科技活动人员数和科技经费支出额来源于《中国科技统计年鉴》(其中上海的统计数据来源于上海统计局)，其中部分地区2010年的数据缺失，我们参考董景荣(2016)的文献，用相邻两年(2009年和2011年)的平均值代替，2014年以后的数据由于统计口径有所变化，我们用高新技术企业的科技活动人员和科技经费支出进行代替；外国直接投资，人均GDP，第二产业增加值，普通高等院校在校学生总额来源于国家统计局《中国统计年鉴》，其中外国直接投资的统计单位是“万美元”，为了让单位统一，我们将此数据乘以当年人民币兑美元的平均汇率进行换算，将单位变为“万元”；地方公共财政支出：科学技术数据来源于wind咨询，其中2016年山西省，福建省，山东省和广东省的数据缺失，同理我们通过将2015年表示为2016年和2014年的平均值来计算出2016年的数据。模型中的所有数据都进行了取对数处理，以方便进行比较。本文所用的数据处理软件是stata14。

表1 变量定义与统计性描述

注：此表中的所有数据都是未经过对数化处理的数量特征，在实证回归中的所有数据均是取对数后的数据。

(四)实证分析

实证结果表明，FDI对技术创新产出有着很显著的正向影响，每增加1%的外国直接投资，技术创新产出会多出0.17%。但是他对技术创新的贡献比科技活动人员以及科技经费支出的贡献要小。同时我们发现第二产业占GDP的比重的改变会增加FDI的吸收，第二产业占GDP的比重每增加1%，技术创新产出的影响会增加0.18%。而人力资本增加1%会增加技术创新产出0.17%，而人均GDP每增加1%，会使技术创新产出增加0.14%。

然后研究外国直接投资(FDI)，经济结构(ES)和政府R&D投入(R&D)对技术创新水平的影响，我们可以得到FDI在1%的显著水平上促进了技术创新水平，除此之外，我们发现经济结构和政府R&D支出也对技术创新产出有显著的正向影响。此外我们还发现经济结构和政府R&D支出两者之间对技术产出的影响有一定的互补作用，同时经济结构改变与FDI对技术创新产出的影响有一定的互补作用，但引入FDI后，政府R&D支出对技术创新产出的贡献与没有引入FDI时的贡献差别不大。

四、结论

本文通过对2007-2016年中国30个省及直辖市的面板数据进行分析，得到了如下几个结论：第一，FDI对当地技术创新产出有着显著的正向影响，同时各省市的经济发展水平，人力资本以及经济结构都对FDI对当地的溢出效应有着显著的促进作用，我们为了达到增加技术创新的目标，可以从增加各地区人均GDP，改善经济结构，增加第二产业在GDP中的占比以及增加人才培训，和人力资本储备这几方面入手。第二，FDI、经济结构和政府R&D支出也与当地技术创新水平显著的正相关，并且经济结构和政府R&D支出两者之间对技术产出的影响有一定的互补作用，同时经济结构改变与FDI对技术创新产出的影响有一定的互补作用，而引入FDI后政府R&D支出对技术创新产出的影响与没有引入FDI时的影响没有太大的区别。