基于广义矩估计法分析FDI在中部地区的技术溢出效应

摘要：随着改革开放的不断深入，中部地区吸引的外商直接投资（FDI）不断增加，引进外商直接投资的目的之一就是希望能通过市场来换取技术。因此，FDI是否促进了我国的技术进步是值得研究的。通过选取1994～2012年的数据，本文建立动态面板数据模型并运用广义矩估计方法（GMM）进行实证分析。得到的结果显示：外商直接投资在中部地区并不具有明显的正溢出效应。

关键词：外商直接投资；全要素生产率；广义矩估计

一、引言

中部地区虽然吸引的外商直接投资（fdi）在整个中国范围而言并不多，但是却呈现出不断增长的态势。在不断强调产业升级和技术升级的今天，中部地区不断增加的外商直接投资是否有助于技术进步，是否会产生正面的技术溢出效应，本文将通过实证分析来加以论证。

国内外有相当多关于外商直接投资的技术溢出效应的文献资料，但是由于研究方法和研究对象不同，得到的结果也是不统一的。从研究方法上来说，在以时间序列方法分析FDI的东道国技术效应时，得到的结果一般都是正面的，即FDI对东道国的技术进步有促进作用，如如Caves（1974）、Blomstrom和Persson（1983）、Haddad和Harrison（1993）等。但是这种分析方法只是考虑了整体效应而忽视了不同个体之间的异质性，得到的结果不够准确。有很多文献是用面板数据模型方法来分析的，得到的结果一般都是FDI对东道国的技术进步没有积极作用，或者作用不明显，如Kokko（1996）、Harrison（1999）Barry（2001）等。虽然面板数据模型分析得出的结论考虑了个体之间的异质性，但是这些研究基本上都不是以中国为研究对象的。国内学者也对此进行了一些分析，有的以时间序列方法进行研究，有的则是用静态面板进行分析，用动态面板分析的较少，以中部地区为研究对象的则更少。

二、模型的建立和估计

（一）变量设定和模型

由于中国地域广阔，各个地区的情况不尽相同，要准确得到FDI在中部地区的技术溢出效应，必须要考虑到个体的差异性和时间的动态效应。在实证分析中，动态面板数据模型是一个很好的选择，它以各个地区为横截面，加上时间序列组成一个数据库，可以较为准确的衡量个体间的差异。本文主要是分析FDI在中部地区的技术溢出效应，因此根据国家统计局的分类方法，以中部地区的8个省（黑龙江、吉林、山西、河南、湖北、湖南、江西、安徽）为动态面板数据的横截面，以1994～2012年为时间序列建立动态面板数据模型。

事实上，FDI的真实技术溢出效应是很难用变量去测量的，大都是通过变量的方式去衡量，比较通用的做法是用全要素生产率（TFP）作为变量放到模型中去进行分析，本文也将采用这一通用做法。由于全要素生产率的方法有很多种，本文采用一种比较简便而常用的方法――索洛残差法来进行估算。

为了较好的反映出各个地区（即各个横截面）之间的差异性，以及在不同时间段FDI的技术溢出效应，本文将采用较为合理的动态面板数据模型进行分析：

LNAi，t=α1LNAi，t-1+α2LNFDIi，t+α3LNFDIi，t-1+α4LNFDIi，t-2+ηi+μi，t

在上面的模型中：i=1，2，3，…，表示的是中部地区8个省份，t=1，2，3，…T，代表所引用的时间序列（即1994～2012），μi，t为随机扰动项，ηi表示的是8个省份之间的差异。Ait表示8个省份在我们引用的时间序列内的全要素生产率，LNAit表示的是8个省份全要素生产率的对数；FDIi，t表示8个省份在各个年度的外商直接投资，LNFDIi，t为8个省份外商直接投资的对数；FDIi，t-1表示8个省份滞后1期的外商直接投资， FDIi，t-2表示滞后2期到的外商直接投资。α1表示上一期全要素生产率对当期全要素生产率的影响， α2度量了本期外商直接投资对当期全要素生产率的影响， α3，α4别度量了前1期和前2期外商直接投资对当期全要素生产率的影响。

（二）估计结果

由于动态面板数据模型考虑到了时间的之后效应，也就是说在该模型的解释变量之一就是因变量的滞后项，这样就会导致模型中的干扰项和解释变量之间不是不相关的，违反了估计的基本定理。因此，如果运用原来的基本估计方法就会出现估计上的偏误，从而导致结果上的偏差。国外学者Arellano 和 Bond（1991）， Arellano和Bover（1995），Blundell和 Bond（1998）提出的广义广义矩估计方法可以较好的解决这种变量内生性问题，使得结果较为可靠。本文运用这种估计方法对上面的模型进行估计，得到以下结果。

在上面的模型中，1的值0.5988，且t检验统计量是4.6940，结果是显著的，表明在中部地区，前一年的全要素生产率对当年度的全要素生产率有积极显著的正面溢出效应。

在上面模型中，2的值为0.0711，且t检验统计量是1.244，统计量的结果是不显著的，这就说明：虽然本年度的外商直接投资每增加1%，当年度全要素生产率将增加约0.0711%。由于2的t检验统计量的结果是不显著的，表明FDI对中部地区的技术溢出效应虽然有正面效应，但是这种结果不显著或者说是不明显的。

在上面模型中，α3的值为-0.1902，且t检验统计量的绝对值为3.5020。这就说明滞后1期FDI对于本年度的全要素生产率没有积极的溢出效应，反而有负面的阻碍作用，因为滞后1期FDI每增加1%，本年度全要素生产率将减少约0.1902%。由于t的检验统计量是显著的，我们可以得出结论，认为之后1期的FDI对于中部地区的技术溢出效应具有负面影响，会阻碍中部地区的技术进步。

在上面模型中，4的值为0.0494，且t检验统计量为1.3872。这个结果说明滞后2期FDI每增加1%，本年度全要素生产率将增加0.0494%，表明滞后2期的FDI对于技术溢出有促进作用。但由于t检验统计量是不显著的，说明这种技术溢出的促进作用是不显著的。换句话说，就是滞后2期FDI对技术进步有作用，但是作用不大。

三、结论

基于以上分析，可以认为中部地区的外商直接投资产生的技术溢出效应从整体上来说是负面的，即使有积极的促进作用，但是这种促进作用是不明显的，不能抵消它产生的显著的负面效应。

分析认为以下几点原因导致了外商直接投资在中部地区的技术溢出效应是负面的。首先，中部地区虽然具有充足的廉价劳动力，但是大部分都是非技术熟练劳动力者，企业需要的技术熟练者数量不够。要充分吸收FDI的技术溢出，就需要本地企业有较强的吸收能力，而这就要求本地企业的劳动力素质要高。显然，中部地区高素质的劳动力数量明显不足，无法充分有效地吸收这种技术溢出，进而推动中部地区的技术进步，因此也就无法获取FDI的技术溢出效应。其次，由于历史发展原因等，中部地区更多的是承接东部地区的产业转移，市场之间的竞争不够强烈，企业之间的技术依懒性也不够大。因此外资企业在进入中部地区时能够较为轻松的维持自己的优势地位，对于引进先进技术的意愿不强烈，因此本地企业通过市场竞争获得技术溢出的空间就大大缩减了，获得技术溢出的可能性也大大减少。

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（作者单位：武汉科技大学）