OFDI逆向技术溢出、知识产权保护与省域自主创新

章志华，李雨佳，孙 林

(1. 广东财经大学 经济学院，广东 广州 510320；2. 厦门大学 经济学院，福建 厦门 361005；3. 中国人民银行 济南分行， 山东 济南 250021)

一、 引言

改革开放四十多年来，中国经济高速发展取得了举世瞩目的成就，成为仅次于美国的世界第二大经济体。然而，随着中国经济发展由高速增长进入到高质量发展阶段，传统的依赖生产要素驱动的粗放型经济增长模式已不适应经济高质量发展的现实需求，因此，亟须转变经济发展方式、优化产业结构，实现经济高质量发展。习近平总书记在多个场合强调自主创新对促进经济高质量发展的重要性。正如内生增长理论强调的，技术创新才是经济可持续发展的动力源泉，中国政府也意识到创新驱动的重要性，在党的十九大报告明确指出“中国争取到2035年跻身到全球创新型国家的前列”。通常来说，技术创新的渠道包括国内技术积累与国际技术溢出，随着经济全球化加速推进，对外直接投资(Outward Foreign Direct Investment，OFDI)已成为各国获取国际技术溢出的重要途径之一。

进入21世纪后，为适应经济全球化和国民经济发展的内在需求，中国对外开放政策逐步由“引进来”为主向“引进来”和“走出去”并举过渡，积极实施“走出去”战略，鼓励和支持本国企业开展OFDI。尤其在“一带一路”倡议的驱动下，中国跨国企业加快了“走出去”的步伐，无论是OFDI规模还是设立境外企业数量均增长迅速。据国家商务部统计数据显示，2015年中国OFDI流量高达1456.7亿美元，是2003年28.5亿美元的近6倍，OFDI企业数量呈现几何级数增长，2015年OFDI企业数量高达2.44万家，比2003年增长近7倍。中国迅速增长的OFDI能否通过逆向技术溢出提升国内自主创新能力？ 是否会通过地区间的空间外部效应，在提升本地区自主创新能力的同时也提升周边地区的自主创新能力呢？考虑到OFDI逆向技术溢出效应不会自动产生，除了提高技术吸收能力外，知识产权保护等制度因素也是影响OFDI逆向技术溢出吸收的重要因素，李勃昕等[1]认为知识产权保护在一定程度上会影响到OFDI逆向技术溢出效应的获取和吸收。当前，中国正处在向知识产权创造大国转变的过程中，知识产权质量得到显著提高。站在新的历史起点上，全面加强知识产权保护是激励科技创新与深化对外开放的必要选择，为推动经济高质量发展提供有力的保障。因此研究知识产权保护与OFDI逆向技术溢出效应的关系，对中国进一步加强知识产权保护、获取更高质量的OFDI逆向技术溢出效应、促进经济高质量发展有重要的现实意义。

二、 文献综述

OFDI逆向技术溢出对母国自主创新的影响是当前经济学研究的热点之一，大多数学者主要从OFDI逆向技术溢出效应的视角进行研究。其中在实证研究方面成果较为丰富，比如Kogut and Chang[2]通过对1976—1987年日本制造业在美国的投资研究，证明了OFDI逆向技术溢出效应的存在。Lichtenberg and Potterie[3]首次在C-H模型(Coe and Helpman)[4]中引入OFDI作为重要的技术溢出路径，并采用13个OECD国家1971—1990年的OFDI数据进行分析，结论证实了OFDI逆向技术溢出效应的存在。Branstetter[5]分析了日本对美国的投资，发现OFDI逆向技术溢出效应存在的同时，还发现存在外商直接投资技术溢出效应。Pradham and Singh[6]采用1988—2008年印度汽车产业的OFDI数据进行实证分析，结果表明印度汽车行业的逆梯度OFDI更容易获取逆向技术溢出效应。赵伟等[7]首先从微观的视角分析了中国OFDI逆向技术溢出效应的作用机制，并基于修改的L-P模型实证研究了OFDI逆向技术溢出效应对母国自主创新能力的影响，结果表明OFDI逆向技术溢出显著地提升了母国自主创新能力。毛其淋和许家云[8]采用倾向得分匹配方法对中国企业2004—2009年的对外投资行为进行研究，结论表明OFDI显著地促进了企业自主创新能力的提升。陈强等[9]通过对不同类型OFDI数据进行研究，发现了技术型OFDI更容易获取积极的逆向技术溢出效应。Seyoumetal.[10]在研究中发现，中国对发展中国家的顺梯度投资也能够获取逆向技术溢出效应。李娟等[11]研究发现OFDI逆向技术溢出效应在东部、中部、西部表现出逐渐递减的变化趋势。

但是部分研究却发现OFDI逆向技术溢出效应不明显。比如Lee[12]的实证分析结果表明OFDI逆向技术溢出效应不明显。Bitzer and Kerekes[13]基于17个OECD国家的OFDI数据,实证研究表明OFDI逆向技术溢出效应不存在。Herzer[14]研究发现33个发展中国家在OFDI过程中也不能获取OFDI逆向技术溢出效应。至于国内学者，白洁[15]基于修改的L-P模型，研究发现OFDI的逆向技术溢出效应不明显。尹东东和张建清[16]选取中国2003—2012年的省级层面的面板数据，实证研究发现OFDI逆向技术溢出效应不明显。李思慧和于津平[17]研究表明OFDI对母国企业的技术创新产出有“挤出效应”，进而抑制了母国企业技术创新能力的提升。

上述文献表明，有关OFDI逆向技术溢出效应的研究结论并不一致，表明OFDI逆向技术溢出效应在不同的母国表现出明显的差异，母国的技术吸收能力可能是影响OFDI逆向技术溢出的重要因素。为此李梅和柳士昌[18]从经济发展水平、人力资本和对外开放度等技术吸收能力视角进行分析。在全面推进依法治国的背景下，本文重点讨论母国知识产权保护制度在OFDI逆向技术溢出效应中的重要作用，Yang and Maskus[19]在研究新兴经济体时，发现知识产权保护与OFDI逆向技术溢出不是线性关系，而是呈现“倒U型”的非线性关系。国内学者对此也进行了研究，比如苏为华和孔伟杰[20]认为中国当前的知识产权保护水平能够提升OFDI逆向自主创新能力。李平和史亚茹[21]的研究结果也支持了知识产权保护与OFDI逆向技术溢出的非线性关系。高艳伟和申俊喜[22]在研究中发现知识产权保护对OFDI逆向技术溢出的影响不存在。李勃昕等[1]认为OFDI逆向技术溢出对母国自主创新的影响存在知识产权保护的门槛作用。

综上所述，OFDI逆向技术溢出效应的研究，有两方面内容值得做进一步改善：一方面是大多数学者认为OFDI逆向技术溢出效应可能受到母国的经济发展、技术差距、人力资本等技术吸收因素的影响，较少从母国的知识产权保护等制度因素来分析。另一方面是由于技术创新活动在地区间存在较强的空间相关性，其能力的提升不仅依赖于本地区内部的创新要素，还依赖于其他地区创新要素的流动[23]。因此，本文选取了2003—2015年中国30个省份的面板数据，构建了一个包含门槛变量知识产权保护的空间计量模型进行实证研究，以探讨不同知识产权保护下OFDI逆向技术溢出对母国自主创新的影响。

三、 理论模型构建

本文纳入OFDI对经典的内生增长模型进行了改进，用于分析知识产权保护与OFDI逆向技术溢出效应的非线性作用机理。假设一个包括最终产品部门、中间产品部门与R&D部门的开放经济体，并假设OFDI是国际技术溢出的唯一途径。

(一) 生产

1. 最终产品部门

设最终产品的生产函数表示为：

(1)

(2)

(3)

2. 中间产品部门

同时使用最终产品Y来生产耐用资本品xj，再出租给最终产品部门可获单位租金Pxj， 此外，在生产过程中的融资利息为r，则中间产品部门的利润函数为：

maxπm=(Pxj-1)HY(Aα/Pxj)1/(1-α)

(4)

在均衡条件下，中间产品的价格和需求量为：

Pxj=P=1/α>1,xj=x=(1-2α)2/αHY

(5)

3. R&D部门

本文借鉴Benhabib and Spiegel[24]对知识生产函数的设定，构建如下的R&D知识生产函数:

(6)

假定R&D部门的人力资本HN的单位工资率为WHN，生产的中间知识产品的售价为PN，则其利润最大化方程为:

maxπN=PNN-WHNHN

(7)

假设R&D部门是完全竞争的，又可得到下式：

(8)

(二) 一般均衡分析

假设在生产过程中人力资本可以在不同的部门之间自由流动，所以在达到均衡状态下，可得WHY=WHN，则可得到：

(9)

令M=N/N*表示发展中国家相对于发达国家的技术水平，M越大则技术差距越小。由此，式(9) 可以化简为:

(10)

当经济达到一般均衡时，可得发展中国家的技术进步率:

(11)

本文关注知识产权保护下OFDI逆向技术溢出对自主创新的影响，由上式(11)可得:

(12)

四、 实证研究

(一) 变量选择

1. 自主创新(INO)

通常来说，新产品产出和专利数量是衡量自主创新能力的两个重要指标，然而对省级层面的新产品产出统计仍然面临许多困难，而专利数量的获取相对容易。考虑到专利申请量的主观性，本文借鉴杜龙政和林润辉[25]的做法，选取发明专利、实用专利和外观专利三大专利的授权量来衡量自主创新。同时，自主创新的资本投入指标(R&D)采用R&D经费内部支出来衡量；自主创新的人员投入指标(HR)采用R&D科技人员全时当量来衡量。

2. 知识产权保护强度(IPR)

已有的研究文献对知识产权保护强度的测算方法并不一样。Ginarte and Park[26]提出GP指数来衡量知识产权保护强度，但赖敏和韩守习[27]认为GP指数在时间跨度上是不连续性的，容易导致测算结果产生偏差。由于知识产权保护的主要作用是通过市场监督和法律惩治，防范技术侵权和专利盗用，激励创新型企业加大研发投入，产出更多高质量的创新成果。为此，本文参照李勃昕等[1]的做法，选择技术市场交易额与GDP之比表示知识产权保护强度，该指标值越大，表明知识产权保护越有效，技术市场交易越活跃。进一步借鉴史宇鹏和顾全林[28]的做法，以专利侵权纠纷的累计结案数量与立案累计数量之比作为知识产权保护的替代变量做了稳健性检验。数据来源于《国家知识产权局统计年报》。

计算如下：

(13)

4. 贸易依存度(TRA)

采用各省对外贸易额与GDP的比值来衡量贸易依存度，并按美元对人民币的年平均汇率把对外贸易额换算成人民币。

5. 对外开放度(OPEN)

采用各省利用实际外商直接投资额与GDP的比值来衡量对外开放度。并按美元对人民币的年平均汇率把实际利用外商直接投资额换成人民币。数据来源于《中国统计年鉴》。

(二) 空间相关性检验

1. 空间邻接矩阵

考虑到中国30个省份(除西藏外)几乎都有共同的陆地边界，因此空间权重矩阵可采用二进制的空间邻接矩阵来表示。鉴于海南省是一个与广西、广东隔海相望的海岛，因此本文设定其与广西、广东相邻。

2. 空间经济地理矩阵

随着经济的不断发展，各省份之间的经济融合度不断深化，不能仅仅考虑它们的空间相邻关系。因此，本文参照章志华和唐礼智[29]的做法，采用W*=W×E来构造空间经济距离权重矩阵，W*的优点在于同时兼顾了各地区之间的经济与地理上的空间相关性。其中，E代表经济权重矩阵，W代表空间邻接矩阵。

(14)

其中，Yit代表第i个省份在t年的人均GDP。

3. 空间距离矩阵

由于空间邻接矩阵不能充分反映区域之间的空间关联性，根据地理学第一定律，所有事物之间都存在相关性，但邻近事物之间比较远事物之间的联系更为紧密。参照孙学涛等[30]的做法，定义第i省与j省之间的空间距离权重矩阵为：

(15)

表1 空间相关性检验结果

其中，d(i,j)表示采用各省会城市经纬度计算的第i省与第j省之间的欧氏距离。

空间相关性的检验方法包括Moran 指数、Geary’s C与Getis-Ord G指数。通常情况下，当不同观察对象的同一个属性在空间上表现出某种规律性时，可以用全局域Moran指数来描述这种整体的空间关联性与显著性。为此采用全局域Moran 指数来检验各地区自主创新能力的空间自相关，检验结果如表1所示。

由表1的Moran检验结果可知，2003—2015年中国自主创新能力的Moran指数均大于0，且在总体上有较好的显著性。表明中国各省份的区域创新能力在空间上并不是完全的随机分布，而是呈现出一定程度的正向空间趋势效应，即自主创新能力高的省份与自主创新能力高的省份相邻；而自主创新能力低的省份与自主创新能力低的省份相邻的空间集聚状态。具有明显的“局部俱乐部”特征。

(三) 门槛效应检验

在对门槛回归模型进行估计的时候，门槛估计值γ一旦确定，就能够对其参数进行估计并得到残差平方和SSR(γ)，若在估计中得到门槛估计值γ与真实的门槛值越靠近，那么模型估计得到的SSR(γ)应该越小。为此可采用格栅搜索法给出门槛模型的备选门槛值γ，首先，以0.0025作为格点化水平对备选门槛值范围进行格点化处理；以得到的所有格点视为备选门槛值γ，SSR(γ)的最小值即为求解的门槛估计值。

表2 门槛效应检验

表3 门槛值估计结果及其置信区间

由于Hansen[31]门槛模型能够对门槛值进行估计和检验，为此本文参照Hansen[31]的做法，借助Stata13.0实证检验了OFDI逆向技术溢出对自主创新影响中知识产权保护的门槛效应。检验结果如表2所示。

图1 单一门槛与双门槛的估计值及其95%的置信区间

表2的检验结果显示，知识产权保护的单门槛效应和双重门槛效应均通过了5%的显著性水平检验，表明OFDI逆向技术溢出对自主创新的影响存在知识产权保护的双重门槛效应。进一步对此双重门槛效应进行检验，检验结果及其95%的置信区间如表3所示。

进一步采用Stata13.0软件画出了似然比值与门槛值的关系图(见图1)，图中虚线为在5%显著性水平下的似然比临界值7.35。图1的结果显示，知识产权保护的单一门槛效应与双重门槛效应所对应的LR值均小于临界值7.35，因此充分说明设定的知识产权保护的双重门槛估计值是合理的。

(四) 空间门槛计量模型的实证分析

根据上述自主创新的空间相关性检验结果以及知识产权保护的门槛效应检验结果，本文构建了如下的空间门槛模型进行分析：

(16)

表4 空间门槛回归模型的估计结果

最后，Hausman检验结果表明选择固定效应模型更好。同时由于空间与时间双固定效应模型能够有效解决因个体和时间变化而产生遗漏变量问题，因此本文采用MATLAB 7.0对空间门槛模型(16)的时间与空间双固定效应进行估计，结果如表4所示。

至于其他的控制变量，国内R&D经费支出的回归系数为正，且通过1%的显著性检验，表明国内研发资本投入是促进国内自主创新能力提升的关键因素，这进一步验证了Romer的内生增长理论强调国内技术积累是经济可持续发展的内生动力。贸易依存度的回归系数为正且通过1%的显著性检验，可能是通过OFDI获取的中间技术产品以对外贸易方式反馈到国内，有助于提升母国自主创新能力。而外商直接投资的回归系数为负，但不显著，表明外商直接投资对自主创新能力提升的抑制作用不明显。一方面可能是随着“市场换技术”带来的红利在减弱；另一面是国内企业长期依赖外商直接投资带来的先进技术，削弱了其自主创新能力。R&D人力资本的回归系数通过1%的显著性检验，表明人力资本显著地促进了自主创新能力提升。可能是人力资本水平的提高有利于吸收OFDI逆向技术溢出效应，而且高素质人才是自主创新能力提升的重要推动力。

(五) 知识产权保护的地区异质性分析

表5 知识产权保护强度的省份划分

由表5的分析结果可知，在2003—2015年间中国知识产权保护强度的地区分布总体上波动较小。具体体现为：知识产权保护强度小于第一门槛值的省份最少，而且处在第一门槛值与第二门槛值的省份数也较少。尤其需要指出的是，目前中国大多数省份的知识产权保护强度跨过了第二门槛值，表明从整体来看，各省份的知识产权保护意识得到加强。截至2015年，中国知识产权保护水平的地区差异性较大，知识产权保护水平较高的省份主要分布在东部地区，而知识产权保护水平较低的省份主要集中在中西部地区。具体表现为：内蒙古、广西、海南、新疆的知识产权保护强度小于第一门槛值，河北、吉林、河南、广东、宁夏的知识产权保护强度处于第一门槛值与第二门槛值之间，北京、天津、山西、辽宁、黑龙江、上海、江苏、浙江、安徽、福建、山东、江西、湖北、湖南、四川、重庆、云南、贵州、陕西、青海、甘肃21个省(直辖市)的知识产权保护强度跨过了第二门槛值，进入到知识产权保护强度的较高水平。整体来看，中国大多数省份处于的知识产权保护强度的较高区域，即在当前的知识产权保护下OFDI逆向技术溢出显著地促进了自主创新。在国际社会以及OFDI企业对加强知识产权保护诉求强烈背景下，同时从提高自主创新能力的角度来看，各地区还可以进一步合理提高知识产权保护强度，以更大程度地获取OFDI逆向技术创新效应。

(六) 稳健性检验

1. 更换知识产权保护的替代变量进行稳健性检验

借鉴史宇鹏和顾全林[28]的做法，知识产权保护采用专利侵权纠纷累计结案数除以专利侵权纠纷累计立案数衡量。

表6 门槛效应检验

表7 稳健性检验结果

表8 稳健性检验结果(二)

由表7的估计结果可知，核心变量与表4的估计结果基本一致，表明在不同的知识产权保护水平下OFDI逆向技术溢出对自主创新能力影响的实证结果稳健。

2. 更换空间计量模型进行稳健性检验

考虑到随机误差项也可能会存在空间溢出效应，为此进一步对三种空间权重矩阵下空间误差模型(SEM)进行估计。

由表8的估计结果来看，三种不同空间权重矩阵下的空间滞后模型估计结果与表5的估计结果基本一致，说明基准模型表5的实证结果是稳健的。

五、 结论与政策建议

本文基于修改的内生增长模型，分析了OFDI逆向技术溢出与自主创新的非线性作用机制，并采用2003—2015年中国30个省份的面板数据，在实证检验了自主创新的空间相关性与知识产权保护的门槛效应后，进一步构建空间门槛计量模型分析了不同知识产权保护水平下OFDI逆向技术溢出对自主创新能力的影响。

(一) 结论

由于空间邻接矩阵、经济地理矩阵与地理距离矩阵下自主创新空间自相关检验的Moran 指数均大于0，而且总体上显著，表明中国自主创新存在正向的空间趋同效应，同时检验到知识产权保护的双重门槛效应。为此构建空间门槛模型研究OFDI逆向技术溢出对自主创新的影响，研究结论表明：在不同知识产权保护水平下OFDI逆向技术溢出对区域自主创新的影响存在双重门槛效应，当知识产权保护强度小于第一门槛值时，OFDI逆向技术溢出对自主创新能力有一定的抑制作用，当知识产权保护强度处在第一门槛值与第二门槛值之间时，OFDI逆向技术溢出对自主创新能力有促进作用，但是促进效果并不明显；只有当知识产权保护强度跨过第二门槛值时，OFDI逆向技术溢出对自主创新有明显的促进作用。进一步研究表明东部沿海省份的知识产权保护水平整体较高。最后采用专利侵权累计的结案数与立案数之比作为知识产权保护的替代变量做了稳健性检验，结果表明OFDI逆向技术溢出对区域创新能力影响的估计结果稳健。

(二) 政策建议

1. 要紧紧抓住“一带一路”倡议深入推进的黄金机遇期。积极鼓励、引导国际竞争力较强的企业开展对外直接投资活动，在扩大对外直接投资规模的同时，更要注重改善对外直接投资结构，重点支持技术寻求型对外直接投资，尤其要加大对欧美技术发达国家(地区)的投资力度，获取更高质量的OFDI逆向技术溢出效应，促进本地区的自主创新能力提升。

2. 在现有的知识产权保护约束下，对外直接投资显著地促进自主创新能力提升。因此，从提升自主创新能力来看，要适时动态调整知识产权保护强度，尤其要努力提高中西部省份的知识产权保护强度，在促进知识产权保护区域协调发展的同时，更大程度地通过对外直接投资提升区域自主创新能力。

3. 针对我国知识产品保护强度存在较大的区域差异，要发挥好知识产权保护的空间正向外部效应，在促进本地区创新能力提升的同时，使其在更深层次、更大的空间上对邻近省份的自主创新能力也有促进作用，推进我国知识产权保护强度协调发展。