OFDI逆向技术溢出对安徽省高技术产业TFP的影响研究

程红燕

（首都经济贸易大学经济学院 北京 100071）

在“双循环”新发展格局下，我国各地区都通过加强对外直接投资来获取 OFDI 逆向技术溢出效应，从而进一步提高地区创新能力。但当前，安徽省各地区在高端和关键核心技术方面对国外依赖程度相对较大，自主创新能力和技术创新效率仍然存在不足,故而研究如何充分发挥OFDI 逆向技术溢出效应从而促进企业创新绩效提升十分有必要。基于此，关于高技术产业技术进步和OFDI逆向技术外溢的经济影响更是吸引了很多学者的关注，大量研究表明，外国直接投资的反向技术外溢效应已成为我国学习国外先进知识、实现国内技术创新的重要发展渠道。现有的文献从理论和实证方面都对我国对外直接投资进行了深入的研究，给我们带来了很多的启示。但明显的缺点在于，关于研究对象的选取大多数都是重点关注逆向技术溢出在宏观层面发挥的作用，这些研究几乎没有考虑到对外直接投资在具体行业和企业方面的影响。因此，本文主要去探究高技术产业对外直接投资作为新兴的、主动获取国际技术的路径，是否能够促进安徽省的技术进步，以及研发支出和研发人力资本投资能否提高吸收能力并促进吸收外国直接投资反向技术外溢。

本文接下来的章节内容如下:第二章是安徽省高技术产业对外资直接投资的现状分析。第三章是实证分析和讨论，主要研究安徽省高技术产业的全要素生产率（TFP）。最后是归纳总结，并提出了相关的政策建议。

安徽省高技术产业对外直接投资现状

改革开放四十年，是安徽省积极把握全球化机遇、推进对外开放的四十年，同时也是充分利用国际国内两个市场两种资源加快发展的四十年。根据相关数据显示，2020年进出口总额780.5亿美元，比上年增长13.6%。其中，出口455.8亿美元，增长12.8%；进口324.6亿美元，增长14.6%。从出口商品看，高新技术产品出口的增长率为19.4%。所以对于高技术产业来说，对外直接投资是否能促进安徽省的技术进步值得去探究。图1为2016-2020年安徽省的贸易进出口总额。

图1 2016-2020年安徽省进出口额

2020年，全省规模以上高新技术产业产值、增加值分别同比增长15.9%和16.4%，相对比工业来说，增速高出10.4%；高新技术产业中，电子信息和家用电器产业增加值增长22.8%。截至2020年底，全省共有高新技术企业8559家。据统计，当年高新技术企业实现产值13240.1亿元，营业收入14703.9亿元，申请专利68279项，授权专利43299项。表1为2020年安徽省各地级市高技术产业产值增加值。

表1 2020年安徽省各市高技术产业产值增加值

虽然近些年安徽省对外直接投资的增速较为明显，但其规模相对于全国而言还是存在着较大差距。且安徽省省内 OFDI 区域发展差距较大，其主要由省会合肥等几个较为发达的城市承担，其他城市在对外直接投资方面发挥的作用较为有限。且目前存在政府研发投入增长动力不足、知识获取能力尚有提升空间等问题。

数据描述和实证分析

（一）模型设定

国内外的学者们根据对外直接投资的相关理论，进行了更全面的研究。内生增长模型由罗默（Paul M.Romer）提出，它所表达的主要观点就是一国的经济增长和资本积累、技术进步有着密切的联系。根据这个理论，知识存量的增加使人力资本的生产率得到大大的提高，且这种活动的创新产生的外在效应的确增加了存量，因此持续的经济增长实现也就得到了有效保障，罗默所强调的知识所带来的内源性技术进步，是人们自觉研发的结果。这也说明了人力资本的投入在经济增长方面的作用显得尤其重要；相应地，对于这种技术创新成果的保护也激励制造商进行研究和开发，在一定程度上确实促进了长期的技术进步和经济增长。

其中最为经典的就是1995年Coe 和Helpman首次提出的“国际R&D研发溢出模型”，模型（1）就是我们熟知的C-H模型；其中TFP代表安徽省高技术产业的全要素生产率。

（二）模型变量的测算

1.全要素生产率 （TFP）

首先采用OLS方法的计算结果为基准进行分析，根据柯布-道格拉斯生产函数所示：

本文用全要素生产率 ( TFP) 的变化来表示技术进步，若要求出 TFP 的值，则先计算出 Y、K、L 和 α这几个变量即可，如式（2）所示：

2.R&D资本存量Sitd

为了提高研发存量的准确性,本文可以采取传统的永续盘存法来计算。其中永续盘存法的基期是2003年，则

其他年份资本存量的计算公式如式（3）所示：

3.Stofdi

这部分主要是按照 L -P 模型，然后估计通过 OFDI技术溢出后获取的R&D存量，如式（4）所示：

以上研究选取了安徽省高技术产业在2004-2016年的数据，数据主要来源于《中国高技术产业统计年鉴》《对外投资公报》等。

（三）实证结果分析

基于数据可得性，首先选取安徽省2004-2016 年的面板数据，使用 Stata15.0 进行实证分析；其次根据检验结果建立相应类型的回归模型，结果如表2所示。

表2 省级数据分析对TFP 的影响

如表2所示，实证结果表明：R＆D 人力资源的投入对高技术产业全要素生产率的贡献最大; 研发投入和对外直接投资渠道获取的技术外溢能够促进安徽省高技术产业全要素生产率TFP的提高。

结论和政策建议

（一）结论

在当前新旧动能转换的关键时期，技术创新是高技术产业从大到强的主要推动力，对外直接投资作为迅速崛起的主动获取先进技术的路径，在这方面的发展中发挥着重要作用。研究结果具有包容性和不一致性，特别是在对外直接投资的影响方面，因此我们可以得出以下结论：在高技术产业方面，对外直接投资对安徽省高技术产业的技术进步有显著的影响。

（二）政策建议

第一，调整对外投资产业结构。当前安徽省 OFDI产业结构的一个明显现状就是投资明显集中在附加值较低的劳动密集型产业或资源密集型产业，由此并不能够很好地获取 OFDI 逆向技术溢出效应。因此政府应当鼓励和引导企业加强对技术密集型产业的投资，在海外学习先进的投资经验，从而最大限度地提高对外直接投资的逆向技术溢出效应。

第二，随着区域教育水平的提高，可以加强吸收技术和知识的能力。提高区域教育水平，特别是高校教育水平的政府政策，对于提高人力资本以维持技术竞争力具有重要意义。

第三，政府应该促进企业、大学和科学的发展加强科研机构之间的生产合作。教育和研究鼓励更多的技术投资研发，进一步提高现有的技术水平渠道是使其具备足够技术积累。

第四，进一步加大对高技术产业创新和人力资本方面的投入。提高区域吸收技术的能力，其中对于中西部地区需要特别关注。因为只有创新能力得到改善，才能提高一国的科技水平，才能实现经济长期稳定增长。

（三）未来展望

首先，未来的研究可能会有所不同。对于企业层面的技术溢出机制，考虑企业的异质性，检查现有结论是否适用于这些方面。其次，通过对外直接投资其他几个因素应考虑到可能影响行业竞争的情况。最后，政府一直是我国跨国公司“走出去”战略的积极推动者，所以我国政府在OFDI逆向技术溢出产生的效应方面需要发挥更多的作用。