利用外资对我国区域技术创新溢出效应的动态面板研究

收稿日期： 2013-12-12

基金项目： 国家社科基金重大项目（11&ZD012）、国家自然科学基金项目（71373073）、湖南省社科基金重点项目（12&ZDB37）

作者简介： 郭 平（1963―），男，湖南株洲人，湖南大学经济与贸易学院教授，博士生导师，研究方向：财税理论与政策。

摘 要：采用2000～2010年相关数据，运用动态面板数据模型进行实证分析，发现利用外资对我国东、中、西三大区域都产生了正向技术创新溢出效应，且西部地区溢出效应最明显，其次是东部地区，而中部地区最小。考察不同区域研发机构内生增长机制后发现，东部地区的动态效应最显著，其次是中部地区东、中、西最小。研究同时发现，经济发展水平、贸易开放度、科研投入水平和人力资本水平对技术创新的影响也存在区域效应。

关键词： 利用外资；溢出效应；动态面板数据模型；GMM估计

中图分类号：F830.59 文献标识码： A 文章编号：1003-7217（2014）05-0029-05

一、文献述评

自1960年Macdonald提出外商直接投资（FDI）的技术溢出效应问题以来，国内外学者便开始广泛考察利用外资的技术创新溢出效应。Caves发现加拿大当地企业的利润率与行业内的外资份额正相关[1]。Globerman则指出澳大利亚当地企业的劳动生产率与行业内的外资份额呈正相关[2]。Blomstrom等实证分析发现墨西哥FDI具有正向溢出效应[3]。陈涛涛等指出，FDI对东道国有“行业内溢出效应”，且内资企业与外资企业的充分竞争是产生溢出效应的有效机制。同时，FDI对我国行业内部有较高的效率性溢出效应，而集聚性溢出效应呈现明显减弱趋势[4-6]。

利用外资的技术溢出效应还在中国存在地区差异。赖明勇等发现人力资本投资的相对滞后制约了我国东部地区的技术吸收能力，同时提高技术吸收能力是中西部地区增强经济开放度的关键[8]。潘文卿认为外商投资在总体上对内资部门产出增长起促进作用，但东中西部外溢效应差距较大[9]。钟昌标研究跨国公司投资的地区溢出效应后发现，某一地区的FDI不仅提升了该区域的生产力，也对相邻其他地区的生产力存在改进效应[7]。

尽管国内外学者对利用外资的技术溢出效应研究取得了大量成果，但忽略了一个潜在现象，即：在没有外资的诱导下，区域的劳动生产率也会有所变化，这就表明内资企业生产效率的提高并非完全取决于外商投资的作用，其自身的生产环境和技术条件改善也会促使企业进步。为保证模型参数估计的可靠性和一致性，以及工具变量和控制变量选择的合理性，对模型的估计就不能采用常规方法。钟昌标考虑了因变量的滞后项[7]，但重点关注的是地区间的溢出效应，且没有考虑利用工具变量来消除不确定性因素的影响，在模型设定方法上可以进一步改进。本文通过考虑企业内生增长机制，选择合理的工具变量和控制变量，研究利用外资在我国究竟存在多大程度的技术创新溢出效应。

二、利用外资溢出效应的影响途径分析

1. 竞争路径。

外资企业与东道国企业展开竞争，可能影响东道国企业技术创新。适度的市场竞争会促使东道国企业努力改善生产技术、提高生产效率。但过度竞争也会使东道国企业市场份额减少、利润降低、甚至濒临破产或被吞并。因此，竞争路径对东道国企业技术创新溢出效应的影响主要取决于市场竞争关系的强弱。

2. 示范与模仿路径。

具备先进技术水平和管理能力的外资企业涌入东道国以后，东道国企业可以通过学习和模仿实现技术创新。外资企业先进的生产、运营和管理模式对东道国企业无疑具有良好的示范效应，东道国企业通过深入学习和研究外资企业生产运作机制，进行消化再创新，可以提高自身的技术水平和生产效率。

3. 产业关联路径。

东道国企业与外资企业可以通过进行市场合作而实现技术创新。一是东道国企业作为客户商而外资企业作为销售商。东道国企业可以获得质量好、技术高并且价格低廉的中间投入品，从而降低生产成本，提高生产效率和技术水平；二是东道国企业作为销售商而外资企业作为客户商。外资企业为满足产品需求，会对东道国企业的产品和服务进行革新，对人员进行技术培训。

4. 人员培训流动路径。

内外资企业之间进行的技术和人才流动，也可以提升东道国企业技术创新能力。首先，内资企业可能会派出人员前往外资企业进行学习。其次，外资企业也会考虑雇佣本地技术工人并提供技术培训。同时，掌握高技术的外资企业研发人员也可能流向内资企业，并带来先进技术。

三、利用外资溢出效应的实证研究

（一）模型估计的理论基础

基于动态面板数据模型，将被解释变量的滞后项引入到模型中，其形式为：

yi，t=α1yi，t-1+∑ni=2αixi，t+μi+εi，t（1）

式（1）中，yi，t-1是动态项，xi，t是其他自变量，αi是自变量的系数，μi为个体效应，εi，t为随机误差项。

由于引入了因变量滞后项，解释变量会与随机扰动项相关。同时模型存在一定程度的横截面相依性，在估计参数时会产生有偏性和非一致性，因此采用基于动态面板数据模型的GMM估计。

为了消除个体效应的影响，首先对式（1）进行差分处理：

Δyi，t=α1Δyi，t-1+∑ni=2αiΔxi，t+Δεi，t （2）

式（2）中一阶差分滞后项和一阶差分残差项之间依然存在相关性，因此，可采用残差项的一阶差分项和t-2时期及其之前时期的被解释变量和解释变量作为一阶差分滞后项的工具变量，运用GMM估计得到有效估计量。同时，选择汉森J检验和Sargan检验对模型进行过度识别检验。

（二）模型构建

大部分学者以扩展的道格拉斯生产函数作为模型基础，本文从另一角度出发，将各变量进行对数处理，构建包含一阶滞后因变量的动态面板模型。经验研究表明，动态面板模型中宏观经济序列的一阶动态效应最为显著，因此构建如式（3）的模型：

ln patenti，t=α1ln patenti，t-1+α2ln foreigni，t+

∑ni=3αiln Xi，t+μi+εi，t（3）

式（3）中，i代表地区，t代表时期，patenti，t表示i地区t时期的技术创新水平，patenti，t-1表示i地区t-1时期的技术创新水平，foreigni，t表示i地区t时期的利用外资水平，Xi，t表示i地区t时期的其他影响因素，μi为各截面单元的个体差异，εi，t为随机扰动项。

以技术创新作为被解释变量，技术创新的一阶滞后项和利用外资水平作为解释变量，选取技术创新的二阶滞后项为工具变量。同时加入控制变量，最终构建的模型如式（4）：

ln patenti，t=α1ln patenti，t-1+α2ln foreigni，t+

α3ln gdpi，t+α4ln openi，t+α5ln invi，t+

α6ln asseti，t+μi+εi，t （4）

式（4）中，gdpi，t表示i地区t时期的经济发展水平，openi，t表示i地区t时期的贸易开放度，invi，t表示i地区t时期的科研投入力度，asseti，t表示i地区t时期的人力资本水平，其他变量与式（3）相同。

（三）变量选取与说明

变量的数据均来源于2000～2011年历年的《中国统计年鉴》以及《中国科技统计年鉴》，具体包括以下六个方面：

1.技术创新水平。技术创新表现在多个方面，如新产品销售收入、申请专利授权量等。但新产品销售收入难以反映企业生产过程中的创新，且企业的技术创新成果向新产品转化可能需要一段较长时间。考虑到企业主要以专利的形式对科技创新成果予以保护，且专利不仅可以反映产品创新，还可以反映过程创新，因此采用申请专利授权量除以R&D人员全时当量来表示各地区的技术创新产出水平。

2.利用外资水平。国家统计局从2005年才开始公布各地区全社会固定资产投资中的利用外资数额，因此本文改为选取各地区外商投资企业年底注册登记的投资总额作为利用外资水平的指标。该指标对应的数据以美元为计量单位，按照外汇平均汇率将其折算成人民币。

3.经济发展水平。一般采用人均GDP作为变量，但外商投资更多考虑的是地区经济总量，只有总量规模指标才能体现地区经济的整体实力。因此选用地区GDP作为地区经济发展水平的变量。

4.贸易开放度。内外资企业适度的市场竞争有利于技术创新，贸易开放度可以在一定程度上体现地区的市场竞争水平。用进口额与出口额之和再比上地区生产总值来衡量贸易开放度，按照外汇的平均汇率将以美元为计量单位的进出口总额折算成人民币。

5.科研投入力度。科研资金内部支出是被调查单位用于内部开展研究与开发（R&D）活动的实际支出；而外部支出是被调查单位委托外单位或与外单位合作进行R&D活动而拨给对方的经费，并不能直接产生科研创新效果。因此，选用R&D经费内部支出作为各地区科研投入的指标。

6.人力资本水平。考虑到高校在校学生即期可能无法转化为生产力，且高校毕业生统计数据没有排除继续深造、面临失业或专业不对口的毕业生人数，存在高估人力资本的可能性。因此采用R&D人员全时当量作为衡量人力资本的变量，它是国际上通用的用于比较科技人力投入的指标，可以较好地衡量从事技术创新活动的人员规模。

（四）实证分析

运用传统面板数据处理方法进行分析，将我国30个省区市（不包括和台湾）划分为东、中、西三大区域。其中，东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南共11个省市；中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北和湖南共8个省份；西部地区包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆共11个省区市。

利用协方差分析的检验方法以及Hausman检验对三大区域的面板模型进行选择，确定三大区域均适于采用随机影响的变截距模型①。模型估计结果分别表示为式（5）、式（6）、式（7）：

东部地区：

ln patent=αi+4.164+0.362×ln foreign （5）

（8.259） （6.524）

中部地区：

ln patent=αi+3.663+0.426×ln foreign （6）

（8.610） （6.815）

西部地区：

ln patent=αi+5.294+0.239×ln foreign （7）

（11.815） （3.451）

式（5）、（6）、（7）括号中显示了对应系数的t统计量，其P值远小于0.01，系数估计值显著②。外资变量的估计系数符号都为正，且均在0.01的水平下显著，表明各区域引进的外资确实促进了企业发展。其中，最高的中部地区外资溢出效应为0.426，说明外资利用水平每高出一个百分点，该区域企业创新水平将提升0.426%；其次是东部地区，这一比例为0.362%，西部地区为0.239%。

处于初级发展阶段的企业，自我促进机制尚未形成，其研发能力受外部因素影响较大，随着时间的积累，企业将更多依靠自身良性循环发展。本文以被解释变量的滞后项作为技术部门自身发展水平的替代变量，对传统模型进行修正。

将样本按三大区域分组进行GMM估计，得到剔除常数项的模型估计结果如表1所示：

表1中各个截面Wald统计量的P值均远小于0.01，Sargan检验结果显示，除了中部地区低于0.1的显著性水平以外，东部地区和西部地区均要高于0.1的显著性水平。中部地区Sargan检验的P值也高于0.05，不能排除所有截面的工具变量存在过度识别的可能性。对三大区域进行二阶自相关检验，其P值均大于0.1，总体来看截面模型的拟合结果较理想。

由表1可知，因变量滞后项系数值在三大区域均显著为正。具体来说，上一期的技术创新对东部地区的促进效应最明显，作用力度高达0.782，意味着上一期的技术创新水平每提高1%，本期技术创新水平可提高0.782%，中部地区的这一比例为0.747%，西部地区为0.652%。且因变量滞后项的系数值最大，说明区域技术水平提高很大程度上受前期技术创新发展的影响，也表明针对传统模型的修正是合理的。

考虑了因变量滞后项的影响后，利用外资的区域技术创新溢出效应与传统模型得出的结果相比出现较大差异。整体来看，利用外资对三大区域均存在显著的正向溢出效应，说明外资对我国各区域技术创新的发展具有正向促进作用。从区域间差异来看，这一正向的溢出效应在西部地区最明显，达到0.042，东部地区次之，为0.035，最后是中部地区，为0.031。出现这一结果可能的原因是，从外部条件来看，我国西部地区丰富的自然资源以及相对廉价的劳动力吸引了大量外资企业涌入，雄厚的国外资本和外资企业先进的生产技术为当地企业进行技术创新提供了优良条件；从内部条件来看，得益于西部大开发战略，在国家资金和技术的双重支撑下，西部地区企业可以更好地通过学习和模仿国外先进技术进行自主创新。

相比于西部地区，首先，我国东部地区整体经济实力和技术水平较高，与国外的技术水平相比差距较小，利用外资的技术创新溢出效果也相对不明显。其次，虽然东部地区贸易开放程度较高，但当地大量加工制造企业的发展依然受制于外资企业核心技术。低附加值外源型企业的涌入虽然促进了当地经济的繁荣，却也使技术创新溢出效应的发挥受到限制。再次，东部地区的部分外资企业将其母公司、子公司和关联公司整体迁入，阻断了与东道国供应商之间的直接联系，示范效应难以发挥，也未能较好地通过产业关联途径对内资企业产生溢出效应。最后，我国东部的部分企业呈现“二层结构”，即虽然很多行业以本土的内源型经济为基础，但其运作模式又表现出明显的外源型经济特征，这种双重结构的经济模式割裂了技术、资金和市场对企业发展的整体支撑作用，难以实现内外资源的有机渗透，不利于技术创新溢出效应的发挥。

中部地区整体经济和技术发展水平要弱于东部，国家扶持力度又小于西部，因而技术创新溢出效应也最不明显。此外，中部地区还存在产业投资结构偏差问题，外商投资过度集中于第二产业，第一、三产业的投资力度薄弱，利用外资对一、三产业的溢出效应受到限制，因而难以整体带动中部地区企业技术创新发展。同时，部分外商投资以出口导向型为主，外资企业主要依靠当地充裕的自然资源和廉价劳动力获取发展优势，对本地区东道国企业进行技术改造和升级的帮助有限。

除了利用外资存在技术创新溢出效应外，地区GDP的估计系数为正，说明地区经济发展能提高区域的技术创新水平。具体来看，东部地区GDP每提高1%，技术创新水平则会提高0.189%，中部地区的这一比例为0.237%，西部地区为0.192%。相对而言中部地区和西部地区的人力资本贡献力度更大。东部地区人力资本水平每提升1%，区域技术创新的提升力度只有0.141 %，而中部地区和西部地区则均达到0.166%。西部地区科研投入的贡献最高，其每提升1%，技术创新水平提升0.165%，东部和中部地区则比较接近，分别为0.071%和0.100%。西部地区贸易开放度每提高1%，将促进区域技术创新提高0.117%，而东部和中部地区分别为0.074%和0.018%，除中部地区外，西部和东部地区的贸易开放度系数通过0.1的显著性水平检验，说明现阶段中部地区技术创新发展可能受贸易开放程度的影响较小。

（五）模型的稳健性检验

考虑到数据的适应性和模型估计的准确性，参考徐建炜等的做法，本文选择将式（4）一阶差分后再利用动态面板进行GMM估计，只要原来的被解释变量和解释变量均服从I（1）过程，则差分后的所有变量具有稳健性[10]。检验结果如表2所示。

由表2可知，各地区滞后项系数均在0.01的显著性水平下显著，前一期技术创新水平对当期技术创新的影响通过了稳健性检验。利用外资水平、经济发展水平、科研投入力度以及人力资本水平的估计系数也通过了显著性检验，而贸易开放度估计系数除中部地区外，东部和西部地区的结果均为稳健。Wald、AR（2）以及Sargan检验结果也较为理想。上述结果再次表明基于动态面板数据模型的GMM估计结果是稳健的，三大地区的外资涌入在我国确实存在技术创新的溢出效应。

四、结论与建议

运用动态面板数据模型的GMM估计，对利用外资的技术溢出效应进行实证分析，结果表明，利用外资对我国三大区域均具有正向的技术创新溢出效应，且溢出效应以西部地区最明显，其次是东部地区，中部地区最弱。企业内生技术更新机制对技术创新水平的提升也具有重要作用，通过在模型中引入技术创新水平的滞后项，本文发现东部地区企业的技术创新动态效应最显著，其次是中部地区，而西部地区最弱。此外，经济发展水平、贸易开放度、科研投入水平和人力资本水平对技术创新的影响存在区域效应。本文研究的政策含义包括：第一，营造良好的市场竞争环境，通过适度竞争实现内外资企业的技术双赢。第二，加大专利保护力度，维护技术市场秩序，提高东道国企业技术创新意识，促使本国企业技术发展模式由模仿跟随转向自主创新。第三，重视创新人才培养，激发科研人员创新热情，提升企业内在技术创新能力。第四，加强区域间技术交流与合作，使各区域利用外资的技术创新溢出效应都能得到充分发挥。

注释：

①限于篇幅，本文不再详述模型形式的选择过程。

②三大区域各自截面单元的系数估计值已省略。

参考文献：

[1]Caves， R.E. Multinational firms， competition and productivity in host-country markets[J]. Economics，1974， 41（162）：176-193.

[2]Globerman， S. Foreign direct investment and spillover efficiency benefits in Canadian manufacturing industries[J].Canadian Journal of Economics， 1979， 12（1）：42-56.

[3]Blomstrom， M.， Persson， H. Foreign investment and spillover efficiency in an underdeveloped economy： evidence from the mexican manufacturing industry[J].World Development，1983， 11（6）： 493-501.

[4]陈涛涛.中国FDI行业内溢出效应的内在机制研究[J].世界经济，2003， （9）：23-28.

[5]陈涛涛，陈娇.行业增长因素与我国FDI行业内溢出效应[J].经济研究，2006， （6）：39-47.

[6]陈涛涛，狄瑞鹏.我国FDI行业内溢出效应阶段性特征的实证研究[J].金融研究， 2008， （6）：169-182.

[7]钟昌标.外商直接投资地区间溢出效应研究[J].经济研究，2010， （1）：80-89.

[8]赖明勇，包群，彭水军等.外商直接投资与技术外溢：基于吸收能力的研究[J].经济研究，2005， （8）：95-105.

[9]潘文卿.外商直接投资对中国工业部门的外溢效应：基于面板数据的分析[J].世界经济，2003， （6）：3-7.

[10]徐建炜，姚洋.国际分工新形态、金融市场发展与全球失衡[J].世界经济，2010， （3）：3-30.

Dynamic Panel Research of the Spillover Effect of the Utilization

of Foreign Capital on China's Regional Technology Innovation

GUO Ping1，PAN Guo qin2

（1. College of Economics and Trade， Hunan University， Changsha， Hunan 410006，China；

2. College of Finance and Statistics， Hunan University， Changsha， Hunan 410006，China）

Abstract：We divide 30 provinces of China into eastern， central and western regions， and make an empirical analysis by using dynamic panel data model based on relevant data from 2000 to 2010. The results show that the spillover effects of the utilization of foreign investment on technology innovation is positive in China's three regions. The western region has the most significant positive spillover effect， which is followed by the central region and the eastern region. The eastern region has the most significant dynamic effect when examining the endogenous growth mechanism of research institutes， while the central region comes second and the dynamic effect in the western region reaches the minimum. We also find that the level of economic development， trade openness， the level of investment in scientific research and human capital have regional effects on technological innovation.

Key words：Utilization of foreign investment；Spillover effect；Dynamic panel data model；GMM estimation