对外直接投资逆向技术溢出对中国技术创新的影响研究

王雪莉 安同信

摘   要：本文基于2006—2018年长江经济带的省际面板数据，在利用基准回归模型检验OFDI逆向技术溢出对技术创新促进作用的基础上，构建了门槛面板模型，检验不同经济开放度下OFDI逆向技术溢出对我国技术创新的影响。实证结果表明，衡量经济开放度的三个指标中，研发强度和技术差距均存在单一门槛作用，并且对OFDI逆向技术溢出起到明显地促进作用;而市场开放度则存在双重门槛，呈现出先促进再阻碍而后又促进的过程。最后，结合长江经济带地区的发展实际，提出了利用OFDI促进技术创新的措施建议，以期为我国经济高质量发展提供参考。

关键词：OFDI;逆向技术溢出;技术创新;门槛效应;经济开放度

中图分类号：F830  文献标识码：A  文章编号：1674-2265（2021）03-0030-07

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2021.03.005

一、引言

转变经济发展方式、推进集约型经济发展是经济发展的根本，而集约型经济转换的关键是技术的创新。如今，技术创新水平的高低已经成为衡量国家综合实力强弱的重要标准。技术进步与创新不仅能促进国家经济水平的不断提高，而且极大地提高了劳动生产率。近年来，我国积极推行创新驱动发展战略，研发经费由2006年的567.3亿元增长到2018年的19677.9亿元，12年内支出增加33.7倍。与此同时，随着商务部简化对外直接投资（OFDI），我国的对外直接投资流量从2003年的28.5亿美元增长至2018年的1430.4亿美元，年增长率高达30.09%。2018年底，我国OFDI存量为19822.7亿美元，位居全球第三。那么OFDI活动是否存在逆向技术溢出效应？是否显著促进了我国的技术进步？通过哪些机制提高了我国的技术创新水平？长江经济带作为我国经济发展的重要区域，其对外直接投资是否有效促进了技术创新？实证分析长江经济带OFDI的技术溢出状况，不仅能为当地提供相应的措施建议，也为其他地区发展OFDI提供有益的参考，对我国经济实现高质量发展具有重要意义。

二、文献综述

通过对既有研究文献进行整理发现，目前学术界对OFDI活动能否促进母国的技术创新的观点主要有三个方面。

（一）OFDI逆向技术溢出显著提高了母国的技术创新水平

部分学者发现OFDI逆向技术溢出显著促进母国的技术创新水平，如国外学者Kogut 和 Chang（1991）[1]、Annma等（2005）[2]、Baldwin和Henrik（2005）[3]研究本国对单一发达国家的对外直接投资，发现其OFDI逆向技术溢出显著提高了本国的劳动生产率，进而促进了技术创新;谭赛（2019）[4]对“一带一路”沿线国家进行实证检验，结果表明OFDI逆向技术溢出对我国的技术创新有显著促进作用。部分学者研究OFDI逆向技术溢出影响的区域异质性，如国内学者阚大学（2010）[5]、符磊（2015）[6]和沙文兵（2012）[7]利用省级面板数据进行实证研究发现，逆向技术溢出是存在的，东中西部在吸收能力上存在明显差异。另外，贾妮莎等（2020）[8]從企业层面研究发现不同投资动机的逆向技术溢出有明显差异，其中技术寻求型的对外直接投资会显著提高国内技术创新水平;李娟等（2017）[9]采集2003—2012年数据研究发现OFDI逆向技术溢出整体对我国的技术进步有促进作用，并且往期OFDI和新增OFDI获得的国外研发资本均对我国的技术创新能力有提升作用。

（二）OFDI逆向技术溢出没有促进母国的技术创新，甚至出现明显负向作用

部分学者研究发现OFDI逆向技术溢出的促进作用十分微弱，如Love（2003）[10]对OECD国家的研究表明，OFDI并未对国内技术进步产生作用;国内学者白洁（2009）[11]、刘美玲和黄文军（2015）[12]运用L-P模型对省级数据研究发现，逆向技术溢出能够对全要素生产率产生积极影响，但不显著;刘伟全（2011）[13]从技术创新的视角研究发现对外直接投资对我国的技术进步效应并不明显。此外，Bitzer和Kerekes（2008）[14]利用国家面板数据研究表明OFDI逆向技术溢出对于非G7国家甚至存在抑制作用;杨浩和孙建（2019）[15]从技术进步角度分析发现，我国存在OFDI的逆向技术溢出效应，但随着经济发展水平的提高，相关作用效果不断减弱。

（三）OFDI逆向技术溢出存在非线性关系

部分学者发现，当吸收能力过低时，OFDI逆向技术溢出没有促进技术创新水平的提高，如许晓芹等（2019）[16]、孔群喜等（2020）[17]、高潇博等（2018）[18]、沙文兵和李莹（2018）[19]、殷朝华等（2017）[20]利用省级面板数据发现，只有吸收能力达到一定的门槛值，OFDI逆向技术溢出才会表现出积极促进。部分学者研究了OFDI逆向技术溢出的阶段性影响，如邱丽萍和叶阿忠（2019）[21]以及杜龙政和林润辉（2018）[22]实证分析结果显示，OFDI逆向技术溢出在我国存在显著的创新能力“双门槛效应”，在创新前、创新启动和创新加速三个阶段，对技术创新有不同的提升效果。秦放鸣和张宇（2020）[23]研究发现OFDI逆向技术溢出和金融集聚均对区域创新具有显著促进作用，并用交互项证实非线性影响的存在。

从既有研究看，国内外研究学者的实证分析基本局限在R&D溢出的理论框架，OFDI逆向技术溢出的影响因素也存在于特定模型检验和分组检验，或者构造交互项变量进行实证分析。交互项检验带有很强的主观判断，变量的处理具有局限性;除此之外，技术创新的指标选取模糊，大多以吸收能力作为门槛研究。本文利用2006—2018年长三角经济带省际面板数据，探究OFDI逆向溢出效应及检验逆向溢出中各变量的门槛值。相较既往文献，本文可能有以下边际贡献：第一，避开全要素生产率的切入点，选取创新活动来衡量技术创新，相较于全要素生产率衡量的技术创新变化幅度，能更直观地反映当期技术创新水平。第二，本文选取经济开放度作为门槛变量，较吸收能力指标更加全面。经济开放度是逆向技术外溢的基础，也是外溢深化的有利条件。以往文献采用吸收能力来衡量技术能否产生逆向外溢，且已证明我国具有吸收能力，在此基础上，选取经济开放度作为促进逆向技术溢出效用最大化的重要条件。

三、OFDI逆向技术溢出促进母国技术创新的作用机制

OFDI逆向技术溢出对母国经济发展至关重要，如何影响母国的技术创新是当今的研究焦点。本文主要从企业、产业两个层面分析OFDI逆向技术溢出的作用机制（赵宸宇和李雪松，2017;姚战琪，2017;杨志明，2020;汪丽娟，2019;乔敏健和马文秀，2020;葛尧，2019）[24-29]。

（一）企业层面逆向技术溢出的作用机制

一是研发费用分摊机制，一国企业以合资、联盟、并购等方式进入东道国，整合国外资源或共建研发中心，降低的研发费用可用于国内技术开发;二是外围研发剥离机制和收益反馈机制，母国通过转移非核心技术产品的生产，将人力、财力和物力集中用于核心技术的研发，同时将国外市场上获得的收益汇回母国，直接支持母国的技术研发;三是人才流动机制，母國通过国际人才流动获得短期内无法积累的人力资本。

（二）产业层面逆向技术溢出的作用机制

一是模仿与竞争机制，通过对非核心技术产品贸易方式的模仿来加大产品的生产，同时通过竞争机制来促进核心技术创新;二是上下游企业关联机制，中间产品的技术外溢和下游企业的反馈能不断促进技术创新;三是终端消费者反馈机制，东道国消费者的反馈能促进投资国不断改进消费品的性能，从而取得技术进步。

四、模型构建与变量选取

（一）基准回归模型

L-P模型是国际公认的衡量逆向技术溢出效应的模型。本文在其基础上设定基准回归模型，来验证OFDI的逆向技术溢出效应是否存在。

其中Inno代表技术创新能力，Sofdi代表对外直接投资逆向技术溢出量，gdp代表经济发展水平，hr代表人力资本，ms代表市场化程度，ε代表随机扰动项，i代表省份，t代表年份。

（二）门槛面板回归模型

对外直接投资逆向技术溢出可能对技术创新产生非线性的影响，为了更好地描述上述关系，本文借鉴Hansen的静态门槛面板模型，加入经济开放程度为门槛变量，构建如下门槛面板模型。

上式中q代表门槛变量（市场开放程度、技术差距存量、研发强度）。I（·）代表具体的门槛条件，c和c'为具体的门槛值，当门槛条件满足时，I为1，否则I为0。其中门槛值的搜索用Bootstrap的网格搜索法进行。

（三）变量选取与测算

1. 被解释变量（技术创新能力）。发明专利受理量代表新技术的产生量，是衡量创新能力的重要指标，本文用长江经济带地区历年发明专利申请受理量代表技术创新能力。

2. 核心解释变量。本文用通过OFDI获得的国外R&D资本来衡量OFDI逆向技术溢出量，计算公式如下：

其中，[OFDIit]为i省t时期对外直接投资存量;[Yjt]为j国t时期的GDP;[Sjt]为j国家t时期的R&D资本存量，其计算公式为[Sjt=（1-δ）Sjt-1+RDjt]，[Sjt-1]为j省t-1时期的R&D资本存量，[RDjt]为以2006年为基期用消费者价格指数折算的数据，[Sj2006=RDj2006/（g+δ）]，

其中[δ]取5%，g为2006—2018年j国的研发支出平均增长率。

3. 门槛变量。本文的门槛变量是经济开放度，用市场开放程度、技术差距、研发强度三个指标来衡量。（1）市场开放程度。采用外贸依存度来衡量，即国内进出口总额与GDP的比值。（2）技术差距。采用国内i省t时期的劳动生产率与国外t时期平均劳动生产率的比值来衡量，其中劳动生产率=GDP/就业总人数。（3）研发强度。采用i省t时期研发经费支出在GDP中所占的比重衡量。

4. 控制变量。（1）经济发展水平。采用i省t时期GDP衡量。（2）人力资本。采用平均受教育年限衡量，其计算公式为hr=小学[×]6+初中[×]9+高中[×]12+大专及以上[×]16，其中“小学”指该省当年最高学历为小学学历人数，其他类似。（3）市场化程度。市场经济的活跃度是市场化程度的重要衡量指标，本文用国有控股企业产值在GDP中所占比重来衡量市场化程度。

（四）数据来源及描述

本文的样本区间为2006—2018年长江经济带的九省二市，分别为重庆、四川、云南、贵州、湖北、湖南、江西、安徽、浙江、江苏、上海。根据《中国对外直接投资公报》公布的我国对外直接投资主要流向，选取G7国家，即英国、美国、法国、意大利、加拿大、德国、日本七个发达国家为研究对象。样本数据主要来自《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国对外直接投资公报》《中国商务年鉴》《国际统计年鉴》《中国国有资产监督管理年鉴》、世界银行数据库、IMF数据库及中国统计信息网。样本的描述性统计见表1。

五、实证分析

（一）单位根检验

为了更好地分析长江经济带各省市OFDI逆向技术溢出对其技术创新的影响状况，本文采用面板数据进行实证分析。先用单位根检验各个变量是否平稳，以判断模型设定的准确性，表2是单位根检验的结果。单位根检验显示，选取的变量都是平稳的。进而使用Kao检验验证模型是否存在伪回归，Kao检验的p值为0.00，显著拒绝了不存在协整关系的原假设，说明各个变量之间具有长期稳定的均衡关系。

（二）基准回归结果分析

本文利用stata15.0进行F检验时，F统计量下的P值为0.0000，拒绝原假设，而Hausman检验的P值为0.0748，接受原假设，故使用随机效应模型进行基准回归。表3是基准回归结果，从R2的值和Wald检验值可以看出基准回归的结果是可靠的，随机效应回归结果中对外直接投资技术溢出的估计系数均为正，基本上都显著，说明对外直接投资逆向技术溢出对我国的技术创新有着明显的促进作用。这与国内学者阚大学（ 2010）[7] 、沙文兵（2012）[8] 等的研究结论相同。此外，这也与我国的创新驱动发展战略相吻合，在此驱动下，我国近年来的投资大多是以技术寻求为目的。

（三）门槛效应检验

表4的门槛效应检验结果显示，在10%的显著性水平下，技术差距及研发强度均存在单一门槛，市场开放度存在双重门槛。具体的门槛值和置信区间见表5。

（四）面板门槛回归结果

面板门限回归结果见表6，分区域的门槛特征值的比较结果见表7。回归结果显示，OFDI逆向技术溢出对于技术创新的促进作用显著，当特征变量跨越门槛值时，促进作用更加明显。

表6的第（1）列表示技术差距门槛变量在OFDI逆向技术溢出中所起的作用。当技术差距未跨越门槛值时，OFDI逆向技术溢出的估计系数为0.0697，并且显著;随着技术差距的提高，超过门槛值1.2022时，OFDI逆向技术溢出的估计系数提高为0.110且在10%的水平上显著，说明超过门槛值时，技术差距更好地促进了技术创新。其原因在于，技术水平處于低端时，主要依靠模仿效应;随着技术差距的不断缩小，通过竞争效应可更好地吸收先进技术。由表7可知，直到2018年，只有上海跨越了技术差距的门槛值，其原因在于，上海是我国重要的经济中心和高新技术创新基地，原始资本积累丰富，劳动生产率提高较快。

表6的第（2）列代表研发强度门槛变量在OFDI逆向技术溢出中所起的作用。当研发强度未跨越门槛值时，OFDI逆向技术溢出的估计系数为0.0477，并不显著，此时技术进步并没有获益于OFDI逆向技术溢出;当研发强度超过门槛值2.0900时，估计系数提高为0.143，并且在5%的水平上显著。核心技术主要由国内自主研发，因此研发强度在新技术产生中起到至关重要的作用。近年来我国十分重视科技创新，实质上加强了竞争效应，较快地提高了技术创新水平。表7的比较结果显示，2006年，长江下游的浙江、江苏、上海三个发达省市，长江上游的四川以及长江中游的湖北跨越第一门槛值，其余省市的研发强度均没有达到2.09;经过6年的发展，到2012年，重庆和湖南的研发强度也快速提高，跨越了第一门槛值;到2018年，长三角经济带有9个省市超过2.09这一门槛，分别是重庆、四川、湖北、湖南、江西、安徽、浙江、江苏和上海。研发强度高的地区集中在长江中下游，这与该地区丰厚的资本积累以及良好的发展条件是分不开的。

表6的第（3）列表示市场开放度门槛变量在OFDI逆向技术溢出中所起的作用。当市场开放度逐渐超过第一门槛值时，估计系数从0.113降低到0.0502，并且显著，原因可能在于市场开放度的不断提高虽然使经济开放度不断提升，促进了国际间的交流与合作，但是，在一定范围内加强了国际竞争和国际贸易摩擦，各国在短期内实行技术封锁，阻碍了OFDI逆向技术溢出;当市场开放度超过0.50时，估计系数提高为0.152且在5%的水平上显著，这是因为随着市场开放度的不断提高，高新技术产品的进出口以及先进人才的流动使OFDI逆向技术溢出的作用更加明显。表7的区域分析情况显示，2006年长江经济带所有省份的市场开放度均处在0.4344之下，说明当时我国的对外贸易发展相对落后;2012年，浙江、江苏和上海的市场开放度不断提高，并且超过第二门槛值;2018年，重庆、湖北和江西发展较为迅速，均超过第一门槛值，其中重庆、湖北两地也都跨越第二门槛值。

（五）稳健性检验

本文参考冉启英等（2019）[30]的研究，将主解释变量与门槛变量的交互项（tg[×]lnSofdi、rdp[×]lnSofdi、open[×]lnofdi）引入模型进行稳健性检验。其中F检验结果显著拒绝了原假设，tg[×]lnSofdi、rdp[×]lnSofdi的Hausman检验P值为0.8612、0.3412，采用随机效应模型;open[×]lnSofdi的Hausman检验P值是0.0431，采用固定效应模型。

表8的稳健性检验结果显示，经济开放度特征指标下的市场开放度、研发强度、技术差距是影响OFDI逆向技术溢出的关键因素，并且对技术创新起到明显地促进作用，这与前文的实证分析结论一致，证明了模型的稳健性。

六、结论与措施建议

（一）主要结论

本文构建L-P静态面板回归模型，对2006—2018年长江经济带的11个省市数据进行实证分析，结果显示，OFDI逆向技术溢出对其技术创新水平有促进作用。门槛回归结果显示，技术差距和研发强度存在单一门槛效应，只有这些门槛变量处于较高水平时，才会对技术创新呈现显著的促进作用;而市场开放度存在双重门槛，对逆向技术外溢的影响呈现“N形”促进。除下游地区外，长江经济带大部分地区OFDI逆向技术外溢对技术创新的促进作用仍存在较大的提升空间。

（二）措施建议

结合前文的实证研究，本文提出以下措施建议：

首先，长江上游是我国经济发展相对落后的地区，劳动生产率较低，发展OFDI的能力相对较弱，应努力发展教育，重视专业技能培训，提升高技能人才比例，建立完善的人才引进制度和人才流动机制，在加速人力资本积累的同时，积极吸收下游地区的技术溢出，不断提高自身技术研发能力。

其次，长江中游省市地处我国的内陆地区，提高对外开放度更易促进其对逆向技术溢出的吸收利用，因此，政府应通过制定贸易优惠政策、优化通关流程来促进本地区的对外贸易发展;通过制定完善的专利产权保护政策，提高专利的创新收益来激励企业进行技术创新;通过完善金融财政政策，为企业营造良好的金融环境，保证对外直接投资的顺利进行，积极发展技术寻求型OFDI来促进本地区的技术创新;完善人才流动机制，提高高素质人口所占比重，避免人力资源的错配，以帮助企业提高研究成果转化。

再次，长江下游省市地处沿海地区，经济发展水平较高，对外开放度、研发强度、技术差距均位居前列，OFDI逆向技术溢出对其技术创新的促进作用较为明显。因此，政府需要减少市场干预，进一步深化市场经济;大力发展技术获取型OFDI，不断促进国际交流与合作，引进国际人才;提高技术需求和供给的衔接度，根据市场变化不断调整对外投资结构，合理配置投资区域，积极接近国际前沿技术;促进产学研融合，加大高新技术领域的研发支出，做到内外联动促进技术创新。

最后，长江上中下游省市贯穿我国的东中西部，也是我国东中西部经济发展的缩影，能为全国经济高质量发展提供参考。其他地区应进一步深化经济体制改革，积极采取差异化发展战略，不断优化市场环境，持续增加教育和科研投资，在努力提高自身技术创新能力的同时，加大对外开放力度，鼓励企业利用OFDI的逆向技术溢出效应提升自身的技术创新水平。

参考文献：

[1]Kogut B，Chang S J. 1991. Technological Capabilities and Japanese Foreign Direct Investment in the United States [J].Review of Economics and Statistics，73（ 3） .

[2]Annma，Falzoni，Marag. 2005. Home Country Effects of Investing Abroad：Evidence from Quantile Regressions [J].CESPRI Working Papers，（4）.

[3]Baldwin R，Henrik B. 2005. Multinationals，Endogenous Growth，and Technological Spillovers：Theory and Evidence [J].Review of International Economics，（5）.

[4]谭赛.对外直接投资、逆向技术溢出与中国创新能力——基于中国与“一带一路”沿线不同类型国家的实证分析 [J].湖南科技大学学报（社会科学版），2019，22（3）.

[5]阚大学.对外直接投资的反向技术溢出效应 [J].商业经济与管理，2010，（1）.

[6]符磊.中国OFDI逆向技术溢出效应显著吗——考虑环境变量的再检验 [J].山西财经大学学报，2015，37（12）.

[7]沙文兵.對外直接投资逆向技术溢出与国内创新能力—— 基于中国省际面板数据的实证研究 [J].世界经济研究，2012（3）.

[8]贾妮莎，韩永辉，雷宏振.中国企业对外直接投资的创新效应研究 [J].科研管理，2020，41（5）.

[9]李娟，唐珮菡，万璐，庞有功.对外直接投资、逆向技术溢出与创新能力： 基于省级面板数据的实证分析 [J].世界经济研究，2017， （ 4） .

[10]Love J H. 2003. Technology Sourcing Versus Technology Exploitation：An Analysis of US Foreign Direct Investment Flows [J].Applied Economics，35（15）.

[11]白洁.对外直接投资的逆向技术溢出效应 [J].世界经济研究，2009，（8）.

[12]刘美玲 ，黄文军.进出口贸易、对外直接投资和国际技术溢出效应_基于我国 1999—2012 年省际面板数据的实证 [J]. 工业技术经济，2015，34（2）.

[13]刘伟全.对外直接投资在全球价值链升级中的作用 [J].国际经济合作，2011，（2）.

[14]Bitzer J，Kerekes M. 2008. Does Foreign Direct Investment Transfer Technology Across Borders？ New evidence [J].Economics Letters，100（3）.

[15]杨浩，孙建.双向投资对技术进步、环境的影响——基于面板门限模型分析 [J].科技管理研究，2019，39（12）.

[16]许晓芹，周雪松，张清正.中国省域视角下对外直接投资、逆向技术溢出与创新能力研究 [J].经济问题探索，2019，（12）.

[17]孔群喜，陈慧，倪晔惠.中国企业OFDI逆向技术溢出如何提升绿色技术创新——基于长江经济带的经验证据 [J].贵州财经大学学报，2019，（4）.

[18]高潇博，王璐雯，孔群喜.OFDI逆向技术溢出是否存在“门槛条件”——基于区域及行业的视角 [J].国际商务（对外经济贸易大学学报），2018，（6）.

[19]沙文兵，李莹.OFDI 逆向技术溢出、知识管理与区域创新能力 [J].世界经济研究，2018，（7） .

[20]殷朝华，郑强，谷继建.对外直接投资促进了中国自主创新吗——基于金融发展视角的实证研究 [J].宏观经济研究，2017，（8）.

[21]邱丽萍，叶阿忠.对外直接投资的逆向技术溢出效应研究——基于半参数面板空间滞后模型 [J].软科学，2019，33（4）.

[22]杜龙政，林润辉.对外直接投资、逆向技术溢出与省域创新能力——基于中国省际面板数据的门槛回归分析 [J].中国软科学，2018，（1）.

[23]秦放鸣，张宇.OFDI 逆向技术溢出、金融集聚与区域创新—— 基于空间计量和门槛回归的双重检验[J]. 工业技术经济，2020，39（1）.

[24]赵宸宇，李雪松.对外直接投资与企业技术创新：基于中国上市公司微观数据的实证研究 [J]. 国际贸易问题，2017，（ 6） .

[25]姚战琪.最大限度发挥中国OFDI逆向溢出效应——推动对“一带一路”沿线国家OFDI逆向溢出的政策取向 [J].国际贸易，2017，（5）.

[26]杨志明.金融发展对"一带一路"沿线国家和地区对外直接投资影响的实证研究 [J].金融发展研究，2020，（5）.

[27]汪丽娟.中国对外直接投资对国内经济高质量发展的影响研究 [J].国际商务（对外经济贸易大学学报），2019，（5）.

[28]乔敏健，马文秀.对外直接投资推进经济高质量发展的效果分析——来自中国省级对外直接投资的经验证据 [J].经济问题探索，2020，（1）.

[29]葛尧.OFDI 逆向技术溢出对企业全要素生产率的影响 [J]. 甘肃社会科学，2019，（5）.

[30]冉启英，任思雨，吴海涛.OFDI逆向技术溢出、制度质量与区域创新能力——基于两步差分GMM门槛面板模型的实证分析 [J].科技进步与对策，2019，36（7）.