楊旭丹等

摘要：基于DEA-Tobit模型和2000-2010年面板數(shù)據(jù)，測(cè)度了17個(gè)國(guó)家研發(fā)類FDI的績(jī)效，并對(duì)其影響因素進(jìn)行了實(shí)證研究，結(jié)論顯示：各國(guó)吸收利用研發(fā)類FDI的能力得到了提升，其中技術(shù)水平進(jìn)步是促進(jìn)TFP增長(zhǎng)的主要?jiǎng)恿Γ恢袊?guó)利用研發(fā)類FDI績(jī)效在17個(gè)國(guó)家中排在第3位，但考察期內(nèi)的TFP均值僅為0.998，低于1.022的平均水平，其TFP呈下降趨勢(shì)主要由規(guī)模效率變化呈現(xiàn)年均0.2%的下降引致；市場(chǎng)開(kāi)放程度與利用研發(fā)類FDI績(jī)效之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，是影響各國(guó)利用研發(fā)類FDI績(jī)效的關(guān)鍵因素。

關(guān)鍵詞：研發(fā)類FDI；績(jī)效評(píng)價(jià)；國(guó)際差異；影響因素

中圖分類號(hào)：F733/737

An Analysis on International Differences and Influencing Factors of Using Research and Development of FDI performance

YANG Xu-dan1， JI Sheng-bao1，ZHOU Xiao-ke2

（1.School of Management，China University of Mining and Technology，Xuzhou 221116； 2.School of Public Policy and Management， Tsinghua University，Beijing 100084）

Abstract ： Based on DEA-Tobit model and the 2000-2010 panel data， measure the 17 national R & D category FDI performance， and conducted empirical research on its influencing factors，it has concluded that ： each countrys ability for absorption and utilization of research and development of FDI has been improved， technical level which is the main driving force to promote the progress of TFP growth； China uses research and development of FDI performance in 17 countries ranked No. 3， but the average study period TFP is only 0.998， lower than the average level of 1.022， the TFP was average annual decline of 0.2% decline mainly caused by scale efficiency change presents； there was a significant positive correlation between the degree of market openness and FDI performance category using R & D is a key factor affecting developed countries in the use of class FDI performance.

Key words ： research and development of FDI； performance evaluation； international differences； influence factors

0引言

研發(fā)類外國(guó)直接投資（FDI）是衡量一個(gè)地區(qū)科技進(jìn)步和創(chuàng)新水平的重要指標(biāo)，能否有效利用研發(fā)類FDI直接影響該地區(qū)整體科技實(shí)力的提升[1] 。對(duì)影響各國(guó)研發(fā)類FDI績(jī)效的因素進(jìn)行評(píng)價(jià)，對(duì)于我國(guó)合理利用R&D投資，提高研發(fā)投資使用效率具有重要意義。目前在已有的國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)中，關(guān)于研發(fā)類FDI績(jī)效及其影響因素的理論研究較少，且多集中在行業(yè)間利用效率的比較框架下進(jìn)行[2-3]，盡管也有文獻(xiàn)對(duì)研發(fā)類FDI的主要影響因素進(jìn)行了多方面探討[4-5]，遺憾的是鮮有從國(guó)際層面對(duì)利用R&D投資效率的深度理論分析與定量研究。但已有文獻(xiàn)為推進(jìn)研究奠定了基礎(chǔ)，為本文選擇模型變量和建立模型提供了方向。針對(duì)各國(guó)在利用研發(fā)類FDI績(jī)效方面的問(wèn)題，本文基于可獲取的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，對(duì)外商R&D投資的影響因素進(jìn)行實(shí)證研究，提出相應(yīng)對(duì)策建議，有利于我國(guó)通過(guò)國(guó)際研發(fā)資本流動(dòng)獲取高水平的技術(shù)溢出效應(yīng)，增強(qiáng)我國(guó)創(chuàng)新技術(shù)產(chǎn)業(yè)實(shí)力。

1研究方法、變量選取及數(shù)據(jù)介紹

1.1 研究方法的確立

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）由Charnes等人于1978年提出，其原理主要是通過(guò)保持決策單元（DMU）的輸入或輸出不變，借助數(shù)學(xué)規(guī)劃和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)確定相對(duì)有效的生產(chǎn)前沿面，將各個(gè)決策單元投影到DEA的生產(chǎn)前沿面上，最后通過(guò)比較決策單元偏離DEA前沿面的程度來(lái)評(píng)價(jià)它們的相對(duì)有效性。由于此種方法排除了許多主觀因素的影響，最終結(jié)果有很強(qiáng)的客觀性，這一系列特征正適合分析復(fù)雜投入與產(chǎn)出的研發(fā)類FDI[6]?？紤]到DEA- Malmquist生產(chǎn)力指數(shù)方法在理論及應(yīng)用上都比較成熟，吉生保等（2011）對(duì)該方法也有詳細(xì)介紹，本文不再贅述[7]。

效率研究包括效率測(cè)度與影響效率的環(huán)境因素分析，利用DEA方法可得出各國(guó)研發(fā)類FDI績(jī)效，但績(jī)效受哪些環(huán)境因素影響及其影響程度還需進(jìn)一步驗(yàn)證。在當(dāng)前研究中，國(guó)內(nèi)外學(xué)者普遍認(rèn)為T(mén)obit模型適合解決效率分布問(wèn)題[8-9]。為進(jìn)一步研究環(huán)境因素對(duì)效率值的影響程度，本文將通過(guò)“兩階段法”（two-stage method）[10]進(jìn)行研究：第一步，通過(guò)DEA模型得出決策單元的效率值；第二步，以得到的效率值為因變量，以影響研發(fā)類FDI績(jī)效的環(huán)境因素為自變量利用Tobit模型進(jìn)行分析。由于效率值的取值范圍為（0，1]，因此當(dāng)效率值大于0時(shí)，若使用普通最小二乘法對(duì)模型直接回歸，則參數(shù)的估計(jì)值會(huì)是有偏且不一致的[11]。Tobin于1958年提出了解決這類問(wèn)題的Tobit模型，其基本結(jié)構(gòu)如下：

其中，β是未知參數(shù)向量，xi為解釋變量向量，α服從正態(tài)分布N（0，σ2）。在被解釋變量 yi *觀測(cè)值受限的情況下，用最大似然估計(jì)法對(duì)Tobit模型中的β和σ進(jìn)行估計(jì)，能得到一致的估計(jì)量。

1.2變量選取及數(shù)據(jù)介紹

考慮國(guó)內(nèi)學(xué)者在研究研發(fā)類FDI的指標(biāo)選取情況并結(jié)合數(shù)據(jù)的可得性，選取兩個(gè)最重要的產(chǎn)出要素：各國(guó)研發(fā)類FDI流量和各國(guó)研發(fā)類FDI相對(duì)規(guī)模，其中各國(guó)研發(fā)類FDI相對(duì)規(guī)模用各國(guó)研發(fā)類FDI流量比上各國(guó)GDP表示。地區(qū)自身研發(fā)投入和研發(fā)能力是決定其吸納研發(fā)類FDI的關(guān)鍵[12]，故可將代表一個(gè)地區(qū)研發(fā)投入和研發(fā)能力的變量作為投入指標(biāo)。研發(fā)投入包括研發(fā)人員投入和研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入，而研發(fā)能力的測(cè)度相對(duì)困難，目前普遍的做法是用專利申請(qǐng)數(shù)表示研發(fā)能力[13]。研發(fā)人員投入用各國(guó)所有R&D人員和各國(guó)R&D人員質(zhì)量代表，其中各國(guó)R&D人員質(zhì)量用每百萬(wàn)人中研究人員數(shù)表示；以各國(guó)R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出、各國(guó)科技人員平均工資、各國(guó)R&D投入強(qiáng)度代表研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入，其中各國(guó)R&D投入強(qiáng)度用各國(guó)研發(fā)支出占GDP比重表示。為剔除價(jià)格因素影響，本文對(duì)原始數(shù)據(jù)以2000年為基期進(jìn)行GDP平減處理。

鑒于我國(guó)在研發(fā)類FDI領(lǐng)域中與發(fā)達(dá)國(guó)家仍存在較大差距，為了更好的向發(fā)達(dá)國(guó)家學(xué)習(xí)借鑒，因此選取美國(guó)、加拿大、法國(guó)、德國(guó)、日本、英國(guó)、新西蘭為研究對(duì)象，以尋求影響發(fā)達(dá)國(guó)家利用研發(fā)類FDI績(jī)效的主要因素。同時(shí)，考慮中國(guó)所處地理位置以及部分發(fā)展中國(guó)家經(jīng)濟(jì)實(shí)力和科研實(shí)力的增強(qiáng)，本文又選取韓國(guó)、馬來(lái)西亞、印度、墨西哥、新加坡、俄羅斯聯(lián)邦、泰國(guó)、土耳其、巴西與中國(guó)進(jìn)行比較。以2000～2010年為研究時(shí)間跨度，數(shù)據(jù)來(lái)自《國(guó)際統(tǒng)計(jì)年鑒（2001～2011）》，《國(guó)際貿(mào)易統(tǒng)計(jì)年鑒（2001～2011）》， UNCTAD世界投資報(bào)告（2005～2011）及各國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒。

2實(shí)證結(jié)果及分析

2.1 對(duì)各國(guó)利用研發(fā)類FDI績(jī)效的測(cè)度及對(duì)比分析

DEA 方法將決策單元的產(chǎn)出與投入作為衡量要素，因此產(chǎn)出與投入指標(biāo)的選擇是DEA 測(cè)算的關(guān)鍵。由于我國(guó)在研發(fā)投資領(lǐng)域主要考慮的是在產(chǎn)出不變的情況下如何減少投入，因此選擇投入導(dǎo)向型BCC 模型。利用已確立的指標(biāo)和樣本進(jìn)行DEA 測(cè)算獲得的各年結(jié)果，見(jiàn)表1。

數(shù)據(jù)來(lái)源：本文研究整理

表1前3列為各國(guó) 2000～2010年平均靜態(tài)效率值， 4～8列為各國(guó) 2000～2010年平均動(dòng)態(tài)效率值。從綜合效率來(lái)看，這11年中印度和新加坡兩國(guó)利用研發(fā)類FDI績(jī)效為DEA有效，構(gòu)成了世界利用研發(fā)類FDI績(jī)效的前沿面?？傮w而言，各國(guó)純技術(shù)效率與規(guī)模效率對(duì)綜合效率影響的差距不大，如此接近的效率值不利于為各國(guó)提供明確的政策建議，因此需進(jìn)一步分析各國(guó)平均動(dòng)態(tài)指數(shù)。從4～8列可以看到17個(gè)國(guó)家中有15個(gè)，也就是88.2%的國(guó)家TFP獲得了進(jìn)步，其中德國(guó)進(jìn)步最大，為12.3%。所有國(guó)家的平均水平達(dá)到1.022，這表明17個(gè)國(guó)家總體吸收利用研發(fā)類FDI的水平得到改善，且年均增速2.1%的技術(shù)進(jìn)步是引致TFP增長(zhǎng)的強(qiáng)勁動(dòng)力。進(jìn)一步觀察中國(guó)的綜合效率發(fā)現(xiàn)，中國(guó)利用研發(fā)類FDI績(jī)效在17個(gè)國(guó)家中排在第3位，但TFP值不容樂(lè)觀，為0.998低于平均值。對(duì)中國(guó)平均動(dòng)態(tài)指數(shù)觀察發(fā)現(xiàn)，TFP呈下降趨勢(shì)，主要是規(guī)模效率變化呈現(xiàn)年均0.2%的下降趨勢(shì)，拖累中國(guó)TFP的增長(zhǎng)。與此同時(shí)，技術(shù)水平變化和純技術(shù)效率變化年均增長(zhǎng)不明顯，為了更準(zhǔn)確驗(yàn)證以上結(jié)論，下面從時(shí)間維度對(duì)各國(guó)利用研發(fā)類FDI績(jī)效做進(jìn)一步研究，結(jié)果見(jiàn)表2。

數(shù)據(jù)來(lái)源：本文研究整理

由表2可以看出， 2000～2010年間這17個(gè)國(guó)家TFP整體呈現(xiàn)年均2%的增長(zhǎng)趨勢(shì)。其中，年均1.9%的技術(shù)水平進(jìn)步是引致TFP增長(zhǎng)的主要?jiǎng)恿?，同時(shí)規(guī)模效率變化也取得0.2%的進(jìn)步，說(shuō)明各個(gè)國(guó)家在加大技術(shù)研發(fā)和提高產(chǎn)業(yè)集中度方面取得了不錯(cuò)的效果。從各國(guó)利用研發(fā)類FDI績(jī)效的時(shí)序演進(jìn)情況來(lái)看，2009～2010年TFP衰退的最厲害，考慮到2007年下半年美國(guó)爆發(fā)次貸危機(jī)，2008年開(kāi)始波及全球，又研發(fā)類FDI具有一定的滯后期（一般為1年）[14]，與全球外商直接投資受到?jīng)_擊在時(shí)間上具有一致性。就中國(guó)而言，規(guī)模效率下降仍是拖累中國(guó)TFP增長(zhǎng)的主要原因，因此中國(guó)在今后的發(fā)展中除了要提高技術(shù)水平，更要加強(qiáng)企業(yè)產(chǎn)業(yè)集中度增加規(guī)模效率。結(jié)合各國(guó)利用研發(fā)類FDI績(jī)效分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，靜態(tài)績(jī)效表現(xiàn)較好的國(guó)家同時(shí)擁有較高的動(dòng)態(tài)績(jī)效，表明各國(guó)除了整體績(jī)效有待提高、發(fā)展存在較大差異外，還表現(xiàn)出強(qiáng)者愈強(qiáng)、弱者愈弱的“馬太效應(yīng)”。如中國(guó)將來(lái)仍然缺乏協(xié)調(diào)發(fā)展的長(zhǎng)效機(jī)制，則中國(guó)吸收利用研發(fā)類FDI的發(fā)展前景令人擔(dān)憂。

2.2 各國(guó)利用研發(fā)類FDI績(jī)效的影響因素分析

為了進(jìn)一步研究吸收利用研發(fā)類FDI的影響因素，本文以 SORM-BCC 模型得出的各國(guó)研發(fā)類FDI技術(shù)效率值作為因變量，以吸收利用研發(fā)類FDI的各種影響因素作為自變量，構(gòu)建Tobit回歸模型。

2.2.1模型設(shè)定與數(shù)據(jù)說(shuō)明。

假設(shè)一： 各國(guó)市場(chǎng)開(kāi)放程度越高，吸收利用研發(fā)類FDI績(jī)效越高。市場(chǎng)開(kāi)放度程度決定了一個(gè)地區(qū)對(duì)外資的接受程度、有無(wú)通暢的外銷渠道、能否與國(guó)際接軌。本文選取進(jìn)出口總額占GDP比重為指標(biāo)分析市場(chǎng)開(kāi)放程度與吸收外資的關(guān)系，記為OPEN。

假設(shè)二： 各國(guó)每千人互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)越高，吸收利用研發(fā)類FDI績(jī)效越高。良好的通信設(shè)施對(duì)于研發(fā)活動(dòng)而言是獲取信息和降低成本的重要條件[15]。本文選用每千人互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)來(lái)表征各地的基礎(chǔ)設(shè)施水平，以本地互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量為指標(biāo)分析通訊設(shè)施與R&D的關(guān)系，記為INT。

假設(shè)三： 各國(guó)稅收激勵(lì)越高，吸收利用研發(fā)類FDI績(jī)效越高。稅收激勵(lì)是進(jìn)入門(mén)檻較低的政策措施，各地區(qū)可以很容易地通過(guò)這一手段向跨國(guó)公司傳遞減輕其稅負(fù)的信號(hào)，因而稅收激勵(lì)便成為地方政府使用最為廣泛的競(jìng)爭(zhēng)工具。本文記稅收激勵(lì)為SSJL用以分析政策環(huán)境與外資研發(fā)投入的關(guān)系。在上述假設(shè)的基礎(chǔ)上，得出如下 Tobit 回歸模型方程：

其中，α0為截距項(xiàng)，α1、α2、α3為各自變量的回歸系數(shù)，i 為國(guó)家數(shù)（ i =1，2，…，n； n = 17） ，t 代表時(shí)期（ t =1，2，…，m； m =10） ，ε 為殘差項(xiàng)。

2.2.2計(jì)量實(shí)證結(jié)果分析。

本文采用Stata10.0軟件對(duì)各國(guó)利用研發(fā)類FDI績(jī)效進(jìn)行Tobit回歸，并以一年為滯后期建立了滯后期模型，結(jié)果見(jiàn)

觀察表3發(fā)現(xiàn)部分?jǐn)?shù)據(jù)通過(guò)了顯著性回歸且對(duì)數(shù)似然函數(shù)值（LogL）較大，表明空間誤差模型考慮了空間相關(guān)效應(yīng)，模型整體擬合效果較好。綜合分析表3中的回歸結(jié)果，我們可以得出以下結(jié)論：（1）初始模型與滯后期模型的市場(chǎng)開(kāi)放程度系數(shù)均為正，意味著在其他變量不變的情況下，各國(guó)市場(chǎng)開(kāi)放度越高，該國(guó)吸收利用研發(fā)類FDI的條件就越好，這也是大多數(shù)跨國(guó)研發(fā)機(jī)構(gòu)集中于沿海開(kāi)放地區(qū)的主要原因。因此，各國(guó)市場(chǎng)開(kāi)放程度是影響該國(guó)利用研發(fā)類FDI績(jī)效的主要決定因素之一。（2）變量每千人互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)為負(fù)，但數(shù)值很小，對(duì)各國(guó)吸收利用研發(fā)類FDI的影響效果不明顯。這說(shuō)明與每千人互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)相比，市場(chǎng)開(kāi)放程度和稅收激勵(lì)更能提升各國(guó)利用研發(fā)類FDI的績(jī)效。雖然不能明顯提升各國(guó)利用研發(fā)類FDI 績(jī)效，但楊翊之（2008）的研究結(jié)果表明完善的通訊基礎(chǔ)設(shè)施可降低R&D活動(dòng)成本，提高R&D活動(dòng)的效率[16]。（3）變量稅收激勵(lì)的系數(shù)均為正，意味著各國(guó)越重視稅收激勵(lì)，對(duì)該國(guó)吸收利用研發(fā)類FDI越有利，但弱于市場(chǎng)開(kāi)放程度。

3研究結(jié)論與政策建議

本文運(yùn)用DEA-Tobit模型針對(duì)17個(gè)國(guó)家2000～2010年利用研發(fā)類FDI的現(xiàn)狀、問(wèn)題進(jìn)行分析，研究結(jié)果顯示：（1）從各國(guó)利用研發(fā)類FDI的平均績(jī)效來(lái)看各國(guó)吸收利用研發(fā)類FDI的能力普遍得到提升，其中技術(shù)水平進(jìn)步是促進(jìn)TFP增長(zhǎng)的主要?jiǎng)恿?；?）從各國(guó)吸收利用研發(fā)類FDI績(jī)效的Tobit回歸結(jié)果來(lái)看，市場(chǎng)開(kāi)放程度與利用研發(fā)類FDI績(jī)效之間存在顯著正相關(guān)關(guān)系，是影響各國(guó)利用研發(fā)類FDI績(jī)效的關(guān)鍵因素。

基于以上結(jié)論，為進(jìn)一步提高中國(guó)利用研發(fā)類FDI的績(jī)效，保證其協(xié)調(diào)、可持續(xù)發(fā)展，本文提出以下政策建議：（1）提高我國(guó)企業(yè)研發(fā)能力和水平。我國(guó)企業(yè)研發(fā)能力和水平與外商企業(yè)還存在一定差距，若兩者差距過(guò)大，我國(guó)企業(yè)將難以有效吸收利用研發(fā)類FDI，因此只有縮小兩者之間技術(shù)水平差距，為知識(shí)流動(dòng)創(chuàng)造條件，才能有效提升技術(shù)溢出效應(yīng)。（2）進(jìn)一步制定針對(duì)研發(fā)投資的優(yōu)惠政策。政府在中外合作過(guò)程中應(yīng)起到紐帶作用，因此政府可成立專項(xiàng)研發(fā)基金鼓勵(lì)跨國(guó)公司與國(guó)內(nèi)企業(yè)合作設(shè)立研發(fā)機(jī)構(gòu)，并在鞏固外商研發(fā)機(jī)構(gòu)已有業(yè)務(wù)的同時(shí)積極從事更高水平的研發(fā)活動(dòng)。（3）加強(qiáng)我國(guó)市場(chǎng)開(kāi)放程度。本文研究結(jié)論表明，東道國(guó)的市場(chǎng)開(kāi)放程度在很大程度上影響該國(guó)利用研發(fā)類FDI的績(jī)效和未來(lái)發(fā)展?jié)摿?。為提升吸收利用研發(fā)類FDI績(jī)效，我國(guó)要進(jìn)一步提高市場(chǎng)開(kāi)放程度、改善我國(guó)市場(chǎng)環(huán)境。同時(shí)，政府應(yīng)適當(dāng)放寬地區(qū)自主決策權(quán)并允許各地根據(jù)本地實(shí)際情況和發(fā)展需求有選擇地吸引研發(fā)類FDI，制定符合外商需求的地區(qū)政策。

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