OFDI影响全要素生产率传导路径的实证研究

摘要：现阶段，中国ofdi对国内技术或全要素生产率的提升是否存在一定的正面效应，这些正面效应通过哪些途径进行传导，正成为中国积极推动“走出去”战略过程中的重要论题。利用1994―2008年统计数据实证检验中国OFDI对全要素生产率（TFP）的影响及影响传导途径。实证的结果表明：中国OFDI主要通过进口规模、出口结构和就业结构三种路径对TFP的提升起到正面的促进作用，其中作用最大的是国内就业结构；而出口规模则对全要素生产率的提升起到了抑制作用。

关键词：对外直接投资（OFDI）；全要素生产率（TFP）；传导路径

中图分类号：F27 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2011）13-0049-02

引言

中国对外直接投资开始于改革开放初期，并在随后的三十年多年中稳步发展。近年来，中国OFDI增长明显提速，根据国家商务部统计，2008年中国非金融类OFDI达到418.6亿美元，同比增长68.5%；截至2009年底，中国累计非金融类OFDI已经超过2 200亿美元。中国OFDI快速增长是否对国内技术进步或全要素生产率是否有促进作用？如果有，其在多大程度上促进了TFP的提高？OFDI通过哪些传导途径对TFP的提升产生影响？这些问题对正处于经济发展方式转型、产业结构优化升级的中国而言，无疑具有重大的理论和现实意义。

一、研究综述

前期的国内研究主要基于两个视角进行：一是把中国OFDI作为一个整体进行研究，来分析OFDI对中国TFP或产业结构调整是否存在影响。赵伟等（2006）在对中国OFDI逆向技术溢出所作的尝试性检验中，用国内R&D占GDP的比例、OFDI流出量或OFDI流出渠道的外国R&D资本存量作为解释变量，利用1985―2004年的时间序列回归，结果显示，FDI流出对国内全要素生产率增长有微弱的促进作用[1]。王英、刘思峰（2008）把OFDI看成是几种溢出渠道中的一种，并用同赵伟（2006）一样的时间序列数据测度各种渠道的溢出效应，却得出与赵伟完全相反的结论[2]。二是以省级或地区数据为对象展开研究，旨在寻找中国OFDI的反响技术溢出效应和吸收能力的大小及地区性差异。刘明霞、王学军（2009）考虑到人力资本对吸收能力的影响，将人力资本、国内的R&D以及OFDI作为影响全要素生产率的解释变量，利用2003―2007年30个省市区的面板数据回归，证实OFDI对中国的逆向技术溢出存在地区性差异，东部地区的OFDI更倾向于获取国外的最新技术，而中西部地区的OFDI获取的不是世界先进的技术，而是低于国内前沿水平的技术，故而没有推动技术进步，同时在此基础上证实了OFDI反向技术溢出的“门槛效应”的存在[3]。

综上所述，现有研究文献已就OFDI可以通过不同的传导机制，影响投资国技术进步和产业经济结构的现象做出了较为系统的描述。但就中国OFDI影响TFP的传导途径及影响大小尚缺乏实证性分析，这也就成为本文研究的重点。

二、实证分析

1.分析思路。首先界定TFP及各传导变量的衡量指标；其次运用E-views 软件确定OFDI对各传导变量的影响系数；再次确定各传导变量对全要素生产率的影响系数；最后综合两种影响系数以确定最终的OFDI通过各传导变量对全要素生产率的影响力。

2.数据选择。根据联合国贸发会议（UNCTAD）统计数据，中国的OFDI始于1982年，当年实现投资额为0.44亿美元，至1991年中国OFDI流量提高到10亿美元，但存量也仅为53.68亿美元。1991年中国OFDI流量占国内生产总值的比重为1.3%，OFDI对国内经济发展以及技术进步的影响十分微小。自1992年开始，中国OFDI规模开始有较大幅度的攀升。考虑到滞后期及相关数据的可得性和完整性，本文将选取1994―2008年十五年期间的OFDI及相关数据作为分析变量。

3.传导变量的选取和度量。OFDI会通过一系列的传导途径对投资国TFP产生影响。在已有研究文献的基础上，本文筛选出出口规模、进口规模、出口结构、进口结构、就业规模、就业结构和固定资本形成等七个变量作为介于OFDI和AFP的中间传导变量。

进口规模（IM）、出口规模(EX)以中国进出口额占世界总的进出口额的比重来表示；出口结构（SX）、进口结构（SM）分别用工业制成品、初级产品进出口额占中国总进出口额的比重来表示；就业规模（LABOR）以就业人数来表示；就业结构（COE）以非农就业人口占总就业人口的比重表示；固定资本形成（GFCF）以固定资本形成额占GDP的比重来表示。

4.计量模型。本文将分两步测算OFDI对TFP的影响：首先测算中国OFDI对个传导变量的影响系数，计量模型为：

LnXit=αi 0+αi1LOFDIt-1+εit （1）

式中，LnXit为各传导变量的对数值，LOFDIt-1为前一年OFDI的存量，αi为待定系数的回归系数，εit 为残差项。

然后，测算各传导变量对TFP的影响系数，计量模型为：

LnTFP=β0+β1LIMt+β2LEXt+β3LSMt+β4LSXt+β5LLABORt+

β6LCOEt+β7LGFCFt+εt （2）

式中，Ln TFP 为全要素生产率的对数值，LIMt、LEXt、LSMt、LLABORt、LCOEt、LGFCFt为各传导变量的对数值；β0为常数项，β1~β7为各传导变量的对全要素生产率的弹性系数；εit为残差项。

5.OFDI对各传导变量的影响。根据计量模型（1）及1994―2008年中国的TFP的数据做最小二乘数估计，以测定OFDI对各传导变量的弹性系数（见表1）。

6.各传导变量对TFP的影响。根据计量模型（2）运用Eviews5.0来具体测算各传导变量对TFP的影响程度。计算结果显示，R2=0.987742，Adjust-R2=0.975484可绝系数很高，F检验值为80.57978，明显显著。但是当α=0.05是tα/2 (n-k)=2.365，很多变量的t检验不显著，这表明各变量间可能存在严重的多重共线性。

在对各传导变量采用逐步回归的方法进行修正，根据Adjust-R2的值的大小判断，回归方程中以此选取COE、SX、EX和IM。而淘汰SM、LABOR和GFCF三个变量，最后便可得各影响系数（见表2）。

表2传导变量对全要素生产率影响的系数

7.各传导途径的综合影响系数。将OFDI对各传导变量的影响系数和各传导变量对TFP的影响系数相乘，便可得到OFDI通过各传导途径对TFP的影响系数（见表3）。

从表3中可以得出，中国OFDI主要通过进口规模、出口结构和就业结构三种途径对TFP的提升起到正面的促进作用，其中作用最大的是国内就业结构，其次分别为进口规模和出口结构；而出口规模则对TFP起到了负面的抑制作用，而且其抑制作用相对于进口规模和出口结构的促进作用更为明显。

三、结果分析与对策建议

通过上文的实证分析可以看出：（1）总体而言，中国现阶段OFDI通过不同传导途径对TFP产生的影响不显著，合计仅为0.1378。这很大程度上与中国OFDI起步晚、存量规模相对较小以及投资主要流向资源开发性行业为主有关。虽然近几年中国OFDI的流量和存量上都有了较大幅度攀升，但由于滞后效应的存在，其对国内TFP的影响在现阶段尚不能充分显现，这可能是导致OFDI对TFP影响不显著主要的原因。（2）中国OFDI主要通过就业结构（COE）来促进TFP的提升。这同中国近年来产业结构调整的政策导向及OFDI的发展阶段有关。伴随经济发展水平的提高，中国国内产业结构开始逐渐升级，劳动密集型产业逐步向资本、技术密集型产业转移，并积极地寻求对外直接投资。将中国已经或即将处于比较劣势的劳动密集型的产业向更具比较优势的国家或地区转移，有利于为资本、技术密集型产业的发展和技术创新，腾出市场空间和要素资源，从而成为促进中国TFP提升的主要途径。（3）进口规模和出口结构对TFP的提升作用有一定程度的显现。这是由于近十几年来，中国OFDI的发展为国内新技术、新产业的发展让出了一定的市场空间，进口部门除了进口国内生产必须的原材料外，还进口了大量产业和产品技术升级所必须的先进技术、设备及中间产品。国内企业通过对进口先进技术、设备的使用、消化、吸收和再创新，在一定程度上提升了TFP水平。同时由于OFDI实施过程中，往往伴随着技术、设备以及中间产品的大量出口，这些产品的出口也必然在一定程度上带动国内产品技术的更新换代，从而促进TFP的提高。

总之，中国OFDI对TFP的促进作用在现阶段尚不明显，在OFDI与TFP之间起传导作用的各个变量尚未发挥应有的传导作用。要进一步增强OFDI对TFP的促进作用，除逐步建立有利于传导变量发挥作用的机制外，中国OFDI在投资行业和地区选择上，也应作出有针对性的战略调整。

参考文献：

[1]赵伟，古广东，何元庆.外向FDI 与中国技术进步：机理分析与尝试性实证[J].管理世界，2006，(7)：53-60.

[2]王英，刘思峰.OFDI对中国产业结构的影响：基于灰关联的分析[J].世界经济研究，2008，(4)：61-65.

[3]刘明霞，王学军.中国对外直接投资的逆向技术溢出效应研究[J].跨国公司与国际投资，2009，(9):57-62.

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