对外直接投资、外商直接投资与创新绩效

陆杉 曹智航

摘要：本文选取2008-2017年我国30个省的面板数据，加入国际贸易进出口額和研发投入作为控制变量，建立面板固定效应模型，运用Stata15实证检验了对外直接投资和外商直接投资对创新绩效的影响作用。结果表明：对外直接投资对创新绩效具有显著的正向作用，外商直接投资对创新绩效的具有不显著的负向作用，此外，国际贸易出口和研发投入对创新绩效具有显著的正向作用，国际贸易进口对创新绩效具有显著的反向作用。

Abstract： In this paper， panel data of 30 provinces in Chinese from 2008 to 2017 were selected， and the import and export of international trade and R&D investment were added as control variables to establish the panel fixed effect model. Stata15 was used to empirically test the impact of OFDI and FDI on innovation performance. The results show that OFDI has a significant positive effect on innovation performance. FDI has an insignificant negative effect on innovation performance. In addition， international trade exports and R&D investment have a significant positive effect on innovation performance， while international trade imports have a significant negative effect on innovation performance.

关键词：对外直接投资;外商直接投资;创新绩效;固定效应

Key words： OFDI;FDI;innovation performance;fixed effect

中图分类号：F224;F276.44                             文献标识码：A                                  文章编号：1006-4311（2020）31-0252-02

1  文献综述

近年来，在经济全球化趋势和“一带一路”经济政策的不断推动下，我国对外经济迅速发展，2018年我国对外直接投资1430.4亿美元，流量位居全球第2位，实际外商投资1383.1亿美元中，同样位居世界2。目前，中国经济正处于由高速增长阶段转向高质量发展的阶段，提升我国的创新绩效尤为重要。国内外大部分学者都认为对外直接投资和外商直接投资与创新绩效之间存在密切联系，在“走出去”和“引进来”政策并重的战略指导下，研究对外直接投资与外商直接投资对创新绩效的影响具有重要意义。

目前国内外研究对外直接投资对创新绩效的影响较多，不同学者的研究结果具有一定差异[1]，Nuruzzaman等（2017）研究发现跨国公司子公司的分布广度可以为跨国公司获得更多新的要素，增加发现新组合的可能，从而帮助跨国公司提高创新绩效[2]。王保林（2019）对新兴企业的面板数据进行实证研究发现对外直接投资可以促进其技术创新绩效的显著提高，但是仅限于跨国并购和国际合资这两种模式，对绿地投资的影响不显著影响[3]。谢钰敏等（2014）实证研究中国对外直接投资与创新能力的关系发现对外直接投资对技术创新有抑制作用，其原因可能是外来技术溢出对自主创新产生了替代作用[4]。国内外学术界关于外商直接投资对创新的影响也从微观[5]和宏观[6]都进行了广泛的讨论，Neto等（2013）收集了139个国家近40年的面板数据，对FDI的溢出效应进行研究，发现FDI通过技术扩散，可以带动创新，对生产率增长与GDP增长产生积极的影响[7]。魏守华等（2009）利用1997-2006年我国长三角地区的企业面板数据，结合新增长理论进行实证研究，结果显示外商直接投资对长三角地区的高技术产业的技术创新具有微弱的负向影响[8]。通过对文献的梳理可知，对于OFDI和FDI对创新绩效的影响学术界暂时未达成统一认识，且比较研究两者对创新绩效影响的研究较少，因此该问题值得进一步研究，为提升创新绩效提供理论基础。

2  模型构建与变量说明

根据以往的实证研究，本文建立了回归模型来研究对外直接投资、外商直接投资和创新绩效之间的关系。在进行回归估计之前，先对贸易模型两边取自然对数以消除数据的异方差和多重共线性的影响。模型的解释变量为创新绩效，被解释变量为对外直接投资和外商直接投资，引入各省不同年份进口额（IMP）、出口额（EXP）和研发投入（RD）作为控制变量。具体模型形式如下：

LnYit=α1+β1LnOFDIit+β2LnFDIit+β3LnIMPit+β4LnEXPit+β5LnRDit+εit  （1）

其中，Yit为省份i在t年的创新绩效，OFDIit为省份i在t年对外直接投资流量，FDIit为省份i在t年外商直接投资流量，IMPit为省份i在t年国际贸易进口额，EXPit为国际贸易出口额，RDit为研发投入，用研发与试验经费内部支出表示，εit表示随机误差项。

本研究所用数据为中国30个省2008-2017年的面板数据，由于西藏地區数据缺失严重而未纳入研究样本，部分地区2018年统计数据还未发布，所以选择2008-2017年数据。数据主要来自于《各省域统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》、中国科技统计局以及中国国家统计局等，并将所有用人民币衡量的指标使用当年美元平均汇率换算成美元来衡量。

3  实证分析

3.1 单位根与协整检验

面板数据中包含时间序列，故可能会因为存在单位根而导致“伪回归”，为避免“伪回归”的现象，确保数据的平稳性和预测结果的有效性，在对原始数据进行拟合回归之前，本文对模型中的各变量进行单位根检验：使用Stata15软件进行HT检验结果显示在原数据水平上，多个变量存在单位根，是非平稳的数据，因此要进行一阶差分检验。一阶差分后，所有变量单位根检验都拒绝原假设，均为一阶单整，满足进行协整检验的条件。根据Pedroni协整检验的结果，各统计量在5%的显著水平下均原假设，得出变量之间存在长期稳定协整关系的结论，故可以进行回归分析。

3.2 实证模型回归结果

首先，通过F检验来选择使用固定效应还是混合效应模型，检验结果为F（29，265）=14.64，Prob>F=0.0000，P值在5%显著水平下拒绝混合回归模型的原假设，所以选择固定效应模型。在固定效应模型和随机效应模型选择时，对数据进行Hausman检验来判定。Hausman检验结果显示的统计量为11.42，概率为0.0436，因此在5%水平下拒绝“随机效应模型更有效率”的原假设，所以应该选择使用固定效应模型进行估计。使用Stata15对模型进行整体回归，结果显示，组内R2为0.8615，说明估计的模型和样本观测值有86.15%的拟合程度，模型拟合度较高。具体变量回归结果如表1所示。

从表1回归结果可以看出，在显著性5%的水平下，外商直接投资对创新绩效的影响不显著，其他的变量均对我国创新绩效影响显著，具体来看，对外直接投资、国际贸易出口额、研发投入对创新绩效具有正向影响作用，且研发投入对创新绩效的影响程度最大，外商直接投资和国际贸易出额对创新绩效有反向影响作用。这可能归因于我国相关对外开放政策的大力实施，目前，我国是发展中国家中最大的资本输出国，很多企业通过对外直接投资的方式，在技术领先的发达国家建立子公司和开展技术型并购来学习和吸收外国先进的技术，再反馈到国内，使我国的创新绩效得到提升。但是，在我国科技水平和经济实力的不断提升下，外商直接投资其实给我国带来的大部分是先进的管理经验和资金，外商投资的企业也将其重要的技术研发在母国进行，主要看重的是我国的劳动力资源和广阔的市场，其对我国人力资源的占用可能反而会影响我国自己的创新绩效。

4  结论及建议

本文使用2008-2017年我国30个省的面板数据，建立面板数据固定效应模型来研究对外直接投资和外商直接投资对创新绩效的影响作用，实证结果表明对外直接投资对创新绩效具有显著的正向影响，而外商直接投资对创新绩效具有不显著的负向影响。

对此，为提升我国创新绩效提出以下几点对策建议：第一、政府要积极鼓励本国企业开展对外直接投资，不断加强政策引导，鼓励企业进行技术获取型对外直接投资。第二、政府要积极鼓励外商投资企业在我国的研发行为，推动其在我国国内建立高科技研发中心，从而引进更先进的技术。第三、企业要提高技术吸收能力，积极开展二次创新，带动我国创新绩效的提升。

参考文献：

[1]陈晔婷，朱锐.中国对外直接投资与创新绩效的关系研究——基于Meta分析[J].当代经济管理，2020，42：1-10.

[2]Nuruzzaman N.，Gaura S.，Sambharyar B..A micro foundations approach to studying innovation in multinational subsidiaries[J].Global Strategy Journal，2017.

[3]王保林，蒋建勋.新兴市场企业对外直接投资模式与企业创新绩效——内部研发是协同还是替代[J].科学学与科学技术管理，2019，40（07）：61-74.

[4]谢钰敏，周开拓，魏晓平.对外直接投资对中国创新能力的逆向溢出效应研究[J].经济经纬，2014，31（03）：42-47.

[5]Crescenzi R.，GagliardiL，Iammarino S..Foreign multinationals and domestic Innovation：Intra-Industry effects and firm heterogeneity[J].Research Policy.

[6]张骞，梁曙霞，李艳芹.外商直接投资对我国创新能力的影响——基于省际面板数据的实证研究[J].科学与管理，2019，39（06）：10-15.

[7]Neto D G.，Veiga F J..Financial globalization，convergence and growth：The role of foreign direct investment[J].Journal of International Money & Finance，2013.

[8]魏守华，姜宁，吴贵生.内生创新努力、本土技术溢出与长三角高技术产业创新绩效[J].中国工业经济，2009，2：25-34.