柴慶春 張楠楠

一、引言

近年來中國(guó)的對(duì)外直接投資(ODI)金額迅速增長(zhǎng)，于2014年首度超過吸引外商投資的金額，成為資本凈流出國(guó)。在對(duì)外直接投資額快速增長(zhǎng)的背景下，投資的質(zhì)量和效率成為必須重視的問題。多項(xiàng)針對(duì)中國(guó)投資者的海外投資動(dòng)機(jī)調(diào)查研究顯示，開拓海外市場(chǎng)和獲得國(guó)外的先進(jìn)技術(shù)與管理經(jīng)驗(yàn)是中國(guó)對(duì)外直接投資的主要?jiǎng)訖C(jī)。本文將就中國(guó)的對(duì)外直接投資是否幫助中國(guó)投資者獲得了技術(shù)進(jìn)步展開研究，即中國(guó)的對(duì)外直接投資是否存在逆向技術(shù)溢出效應(yīng)，并檢驗(yàn)分析投資者所在不同行業(yè)是否存在溢出效應(yīng)的差異。

2006年3月商務(wù)部研究院和商務(wù)部合作司共同對(duì)我國(guó)對(duì)外之間投資企業(yè)進(jìn)行了一次大范圍的問卷調(diào)查，結(jié)果顯示，擴(kuò)大市場(chǎng)銷售份額是我國(guó)企業(yè)開展海外投資的首要?jiǎng)訖C(jī)，其次是學(xué)習(xí)和引進(jìn)國(guó)外的先進(jìn)技術(shù)等。2008年世界銀行發(fā)布《全球經(jīng)濟(jì)展望：發(fā)展中國(guó)家的技術(shù)擴(kuò)散》研究報(bào)告，指出中國(guó)試圖通過ODI獲得逆向技術(shù)溢出。更早些時(shí)候，魯桐(1998)[1]對(duì)中國(guó)對(duì)外直接投資企業(yè)的問卷研究顯示，中國(guó)企業(yè)對(duì)外直接投資的動(dòng)機(jī)主要是擴(kuò)大海外市場(chǎng)和尋求先進(jìn)技術(shù)。

然而，現(xiàn)有的對(duì)外直接投資的理論并沒有有效支持通過對(duì)外投資可獲得先進(jìn)技術(shù)的理論。國(guó)外學(xué)者針對(duì)日本對(duì)美國(guó)的直接投資可能帶來了日本的技術(shù)進(jìn)步的研究，為我們的研究提供了示范，我國(guó)學(xué)者對(duì)我國(guó)的直接投資與技術(shù)進(jìn)步的關(guān)系也進(jìn)行了一些探索性研究。但這些探索性研究還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，需要進(jìn)一步將對(duì)外直接投資進(jìn)行精細(xì)的區(qū)分，比如投資者的行業(yè)、東道國(guó)的要素稟賦、投資的形式(合資、獨(dú)資或是并購(gòu))、投資的類型(水平和垂直)等，來細(xì)致地考察投資的逆向技術(shù)溢出效益存在與否以及作用機(jī)理如何。通過大量的經(jīng)驗(yàn)性檢驗(yàn)來驗(yàn)證對(duì)外直接投資與投資母國(guó)技術(shù)進(jìn)步之間的相關(guān)關(guān)系，并進(jìn)而檢驗(yàn)因果關(guān)系，是探索逆向技術(shù)溢出理論的有效途徑。

二、文獻(xiàn)綜述

首先提出對(duì)外直接投資的逆向技術(shù)溢出效應(yīng)這一論題的學(xué)者是Kogut和Chang，他們于1991年在《技術(shù)能力與日本在美國(guó)的對(duì)外直接投資》[2]一文中，以日本企業(yè)海外投資為實(shí)證對(duì)象的研究揭示，日本公司在美國(guó)的直接投資，集中在研發(fā)密集型的產(chǎn)業(yè)。把直接投資劃分為綠地投資與并購(gòu)、合資與獨(dú)資等形式之后，他們發(fā)現(xiàn)日本公司在美國(guó)的投資以合資形式為主，這有利于通過合資企業(yè)向母國(guó)公司轉(zhuǎn)移在美國(guó)獲得的技術(shù)。Neven和Siotis(1996)[3]以及Branstetter(2006)[4]等學(xué)者以實(shí)證檢驗(yàn)的方法驗(yàn)證了日本企業(yè)通過對(duì)美國(guó)的直接投資提升了這些公司的技術(shù)水平，即日本對(duì)美國(guó)的ODI存在逆向技術(shù)溢出效應(yīng)。 另一個(gè)對(duì)逆向技術(shù)溢出效應(yīng)的研究做出突破性貢獻(xiàn)的是Lichtenberg和Pottelsberghe(1996，2001)[5-6]，他們考察了ODI溢出的海外研發(fā)投入存量與全要素生產(chǎn)率(TFP)之間的關(guān)系。提出進(jìn)口規(guī)模、對(duì)外直接投資和外商直接投資都會(huì)產(chǎn)生國(guó)際研發(fā)的溢出。他們將對(duì)外直接投資溢出渠道引入模型，即L-P模型。之后，相繼有學(xué)者利用L-P模型以日本、德國(guó)等國(guó)家的數(shù)據(jù)對(duì)利用3種不同渠道(FDI、進(jìn)口和對(duì)外直接投資)而溢出的國(guó)外研發(fā)資本存量進(jìn)行了研究，研究結(jié)果顯示，對(duì)外直接投資可以獲取東道國(guó)的技術(shù)溢出，對(duì)國(guó)內(nèi)的技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生促進(jìn)作用，這些研究證實(shí)了逆向技術(shù)溢出效應(yīng)是存在的。

在我國(guó)的對(duì)外直接投資與技術(shù)進(jìn)步的關(guān)系的研究方面。冼國(guó)明和楊銳(1998)[7]從技術(shù)積累、競(jìng)爭(zhēng)策略方面對(duì)發(fā)展中國(guó)家外向FDI進(jìn)行了研究，認(rèn)為發(fā)展中國(guó)家的對(duì)外直接投資是學(xué)習(xí)型的，并構(gòu)建了發(fā)展中國(guó)家對(duì)發(fā)達(dá)國(guó)家投資的“學(xué)習(xí)型FDI”模型。馬亞明和張巖貴(2003)[8]引入技術(shù)單向擴(kuò)散與雙向擴(kuò)散模型，證明發(fā)展中國(guó)家的公司可以通過對(duì)發(fā)達(dá)國(guó)家的直接投資產(chǎn)生雙向技術(shù)擴(kuò)散效應(yīng)，從而實(shí)現(xiàn)技術(shù)升級(jí)。方希樺等(2004)[9]利用物化型技術(shù)溢出(即商品貿(mào)易和ODI)的概念，運(yùn)用Coe和Helpman(1995)[10]、Coe等(1997)[11]提出的C-H模型，證明貿(mào)易伙伴國(guó) R &D 投入通過物化的進(jìn)口品(中間投入品、 機(jī)器設(shè)備等)間接地推動(dòng)了我國(guó)的技術(shù)進(jìn)步，從而證明物化型技術(shù)溢出效益是存在的。趙偉等(2006)[12]以L-P模型為基礎(chǔ)開展研究，結(jié)果認(rèn)為，我國(guó)對(duì)外直接投資對(duì)我國(guó)生產(chǎn)率增長(zhǎng)有促進(jìn)作用，其作用機(jī)理是通過國(guó)外的研發(fā)活動(dòng)向母國(guó)產(chǎn)生溢出效應(yīng)來完成的。其后，又有一些學(xué)者利用L-P模型，改變和調(diào)整不同變量來驗(yàn)證中國(guó)對(duì)外投資與技術(shù)進(jìn)步的關(guān)系。陳巖(2011)[13]參照基于C-H模型改造后的L-P模型構(gòu)建逆向技術(shù)溢出回歸模型，不僅計(jì)算了各省的TFP和研發(fā)存量，還引入技術(shù)差距、人力資本、經(jīng)濟(jì)開放程度、金融發(fā)展水平等變量，其研究結(jié)論是：對(duì)外投資的逆向溢出效應(yīng)并非普遍和一致的，而是取決于投資者所在的地區(qū)在經(jīng)濟(jì)與技術(shù)各方面的特點(diǎn)。 即投資者所在地區(qū)的異質(zhì)性特別是在吸收能力方面的差異影響逆向溢出效應(yīng)的程度。

針對(duì)影響逆向技術(shù)溢出的因素的研究，也有一些成果。歐陽(yáng)艷艷(2010)[14]考察了中國(guó)的創(chuàng)新能力和消化吸收能力等因素，得出了10個(gè)影響對(duì)外直接投資逆向技術(shù)溢出的因素，指出不僅東道國(guó)R&D能夠影響到中國(guó)對(duì)外直接投資技術(shù)溢出，而且人均國(guó)民收入和中國(guó)GDP也有著十分明顯的影響作用。沙文兵(2014)[15]的研究發(fā)現(xiàn)，相關(guān)的促進(jìn)影響因素主要表現(xiàn)在兩方面：一方面是創(chuàng)新水平，其主要表征為R&D 經(jīng)費(fèi)投入和居民專利申請(qǐng)數(shù)量；另一方面為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，其主要表征為人均GDP。除此之外，對(duì)于東道國(guó)而言，其知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度越是完善，則中國(guó)企業(yè)就越容易借助于對(duì)外直接投資實(shí)現(xiàn)逆向技術(shù)溢出。

通過對(duì)文獻(xiàn)的梳理，可以得出四點(diǎn)結(jié)論：一是所有的研究都是探索性的，甚至連逆向技術(shù)溢出效應(yīng)的界定都存在模糊理解。二是實(shí)證分析尚未取得一致的經(jīng)驗(yàn)檢驗(yàn)結(jié)果，更沒有形成權(quán)威的理論。三是關(guān)于中國(guó)實(shí)踐的研究，以實(shí)證分析為主，但方法、指標(biāo)、數(shù)據(jù)都很分散，缺少權(quán)威結(jié)論。四是逆向技術(shù)溢出效應(yīng)的地區(qū)性差異、行業(yè)性差異、投資主體差異值得深入研究。

基于以上文獻(xiàn)研究的結(jié)論，本文確定兩個(gè)研究目標(biāo)：第一，驗(yàn)證中國(guó)ODI存在逆向技術(shù)溢出。依據(jù)L-P模型，使用最新的規(guī)模增長(zhǎng)了的數(shù)據(jù)，并區(qū)分IFDI和ODI對(duì)技術(shù)進(jìn)步的影響，考察技術(shù)溢出的滯后性。第二，檢驗(yàn)ODI的逆向技術(shù)溢出存在行業(yè)差異。分析哪些行業(yè)的對(duì)外直接投資可以獲得更好的逆向技術(shù)溢出。

三、中國(guó)對(duì)外直接投資的逆向技術(shù)溢出效應(yīng)的實(shí)證檢驗(yàn)

(一)模型與變量設(shè)計(jì)

本文借鑒L-P模型，以全要素生產(chǎn)率TFP為被解釋變量，以對(duì)外直接投資溢出的國(guó)外的研發(fā)投入為主解釋變量，同時(shí)考慮外商直接投資、國(guó)內(nèi)研發(fā)和人力資本的影響，建立模型如下：

LnTFPit=cons+αLnSODIit+βLnSFDIit+γRDit

+δHCit+it

(1)

其中，TFPit是各個(gè)行業(yè)在t時(shí)的全要素生產(chǎn)率，SODIit是通過對(duì)外直接投資逆向溢出的國(guó)外的R&D投入，SFDIit是通過外商直接投資溢出的國(guó)外的R&D投入，RDit是國(guó)內(nèi)的R&D投入，HCit是各行業(yè)在t時(shí)的人力資本。

這個(gè)模型的特點(diǎn)是以對(duì)外直接投資產(chǎn)生的研發(fā)溢出為解釋變量，而不是以簡(jiǎn)單的ODI流量作為解釋變量，這樣更能精確地驗(yàn)證技術(shù)溢出與全要素生產(chǎn)率所代表的技術(shù)進(jìn)步之間的關(guān)系。

(二)數(shù)據(jù)采集和初步整理

模型(1)中被解釋變量TFP和解釋變量SODI、SFDI、RD和HC都需要利用原始數(shù)據(jù)經(jīng)過計(jì)算獲得。為了考察行業(yè)差異，本文選取三大產(chǎn)業(yè)十一個(gè)最有代表性的行業(yè)作為研究對(duì)象，包括：農(nóng)林牧漁業(yè)(AGR)；采礦業(yè)(MIN)；制造業(yè)(MAN)；電力熱力燃?xì)饧八纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)(ELE)；建筑業(yè)(CON)；交通運(yùn)輸，倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)(TRA)；信息運(yùn)輸，軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)(INF)；金融業(yè)(FIN)；租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)(LEA)；科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)(SCI)；居民服務(wù)、修理和其他服務(wù)業(yè)業(yè)(SER)。本文利用的原始數(shù)據(jù)主要來自于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》、中國(guó)對(duì)外直接投資統(tǒng)計(jì)公報(bào)和世界銀行數(shù)據(jù)庫(kù)，考慮到數(shù)據(jù)可獲得性，數(shù)據(jù)采集區(qū)間為2006—2012年。

1.計(jì)算全要素生產(chǎn)率TFP。

全要素生產(chǎn)率是一段時(shí)間的總產(chǎn)出與各項(xiàng)投入要素之比，即代表一段時(shí)間內(nèi)進(jìn)行生產(chǎn)活動(dòng)的效率，因此全要素生產(chǎn)率是衡量技術(shù)進(jìn)步的重要指標(biāo)。本文選擇行業(yè)增加值作為單一的產(chǎn)出變量，選擇各個(gè)行業(yè)的人力投入和資本存量作為其投入變量。選取各個(gè)行業(yè)的增加值來代表其產(chǎn)出，并以GDP平減指數(shù)進(jìn)行平減折算為以2006年為基期的不變價(jià)格；以各個(gè)行業(yè)的從業(yè)人數(shù)代表各個(gè)行業(yè)的人力投入；固定資本存量按永續(xù)盤存法來進(jìn)行測(cè)算。

本文采用基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)的Malmquist 生產(chǎn)率指數(shù)對(duì)2006—2012年度中國(guó)各行業(yè)的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)算和分解。這是一種非參數(shù)估計(jì)法，理論約束較弱，能夠有效避免因主觀因素選擇不當(dāng)?shù)葘?dǎo)致的測(cè)算結(jié)果的偏差，而且Malmquist生率變化指數(shù)可以被分解為相對(duì)技術(shù)效率的變化(TEC)和技術(shù)進(jìn)步的變化(TC)，能夠從分解的方面更為詳細(xì)地考察全要素生產(chǎn)率TFP的變化及變化原因。計(jì)算公式如下：

(2)

其中，前半部分為效率的變化(TEC)，后半部分為技術(shù)的變化(TC)。

利用已獲取的計(jì)算全要素生產(chǎn)率TFP所需的全部變量數(shù)據(jù)，通過DEAP2.1軟件計(jì)算Malmquist指數(shù)(表1)。

從表1計(jì)算的全要素生產(chǎn)率中可以看出，不同的行業(yè)生產(chǎn)率的增長(zhǎng)率并不相同，其中，制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)最快，達(dá)到了1.060，其次為科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)，達(dá)到了1.053。全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)均值為19%，超過平均值的行業(yè)有農(nóng)林牧漁業(yè)(AGR)，制造業(yè)(MAN)，交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)(TRA)，租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)(LEA)，科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)(SCI)；而電力熱力燃?xì)饧八纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)(ELE)，信息運(yùn)輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)(INF)以及金融業(yè)(FIN)則相比之前的生產(chǎn)率有所下降，分別為 0.985、0.994和 0.992。

從全要素生產(chǎn)率TFP的分解情況來看，大多數(shù)行業(yè)的技術(shù)效率(TEC)的變化要大于技術(shù)進(jìn)步(TC)的變化，在一定程度上表明了對(duì)于中國(guó)的多數(shù)行業(yè)，其技術(shù)效率(TEC)帶來的貢獻(xiàn)要大于技術(shù)進(jìn)步(TC)，技術(shù)效率(TEC)是推動(dòng)行業(yè)生產(chǎn)率增長(zhǎng)的主要因素。

2.計(jì)算ODI渠道溢出的國(guó)外研發(fā)存量SODI。

根據(jù) L-P模型，計(jì)算t時(shí)期我國(guó)通過對(duì)外直接投資ODI渠道溢出的研發(fā)存量，計(jì)算公式如下：

(3)

其中，ODIjt是t時(shí)期我國(guó)對(duì)j國(guó)進(jìn)行的對(duì)外直接投資，Yjt為其國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值，Sjt為j國(guó)在t時(shí)的國(guó)內(nèi)研發(fā)存量。ODIjt數(shù)據(jù)取自《2012中國(guó)對(duì)外直接投資公報(bào)》，Yjt來自世界銀行數(shù)據(jù)庫(kù)。

各國(guó)t時(shí)期研發(fā)存量的計(jì)算方式如下：首先從世界銀行數(shù)據(jù)庫(kù)中得到各國(guó)R&D支出占其國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比重和各國(guó)的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值，從而算出各國(guó)歷年的研發(fā)支出，并通過消費(fèi)者指數(shù)平減折算為2006年不變價(jià)格的實(shí)際研發(fā)支出，之后則參考我國(guó)國(guó)內(nèi)的研發(fā)存量進(jìn)行計(jì)算可得。

在對(duì)外直接投資的東道國(guó)的選取上，因?yàn)榧夹g(shù)導(dǎo)向型的對(duì)外直接投資大都發(fā)生在發(fā)達(dá)國(guó)家，綜合考慮中國(guó)對(duì)各個(gè)國(guó)家的對(duì)外直接投資流量和對(duì)外直接投資存量數(shù)據(jù)，另外考慮其數(shù)據(jù)可獲得性，選取美國(guó)、加拿大、德國(guó)、法國(guó)、英國(guó)、意大利、韓國(guó)、日本、新加坡、新西蘭和澳大利亞11個(gè)國(guó)家。

在計(jì)算出t時(shí)期我國(guó)通過ODI渠道獲得的總的研發(fā)存量后，根據(jù)各個(gè)行業(yè)的t時(shí)期對(duì)外直接投資流量占全國(guó)對(duì)外直接投資總流量的權(quán)重，計(jì)算出各個(gè)行業(yè)在t時(shí)所獲得的國(guó)外研發(fā)逆向溢出，計(jì)算公式如下：

(4)

其中，SODIt是前文所計(jì)算出的我國(guó)t時(shí)期所獲得的總的逆向技術(shù)溢出，ODIit是i行業(yè)在t時(shí)期的對(duì)外直接投資流量。

3.計(jì)算外商直接投資渠道溢出的國(guó)外研發(fā)SFDI。

與SODI算法相同，首先計(jì)算其t時(shí)期通過外商直接投資渠道溢出的全部國(guó)外研發(fā)存量SFDit，再根據(jù)各個(gè)行業(yè)的t時(shí)期外商直接投資流量占全國(guó)對(duì)外商接投資總流量的權(quán)重，計(jì)算出各個(gè)行業(yè)在t時(shí)通過FDI所獲得的國(guó)外研發(fā)溢出計(jì)算其每年溢出的研發(fā)，數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

4.計(jì)算國(guó)內(nèi)各行業(yè)研發(fā)存量RD。

利用永續(xù)盤存法計(jì)算國(guó)內(nèi)各行業(yè)的研發(fā)投入，計(jì)算公式如下：

RDit=(1-δ)RDi(t-1)+Rit

(5)

其中：RDit為i行業(yè)t時(shí)的研發(fā)存量；RDi(t-1)為i行業(yè)在t-1時(shí)的研發(fā)存量；Rit為各行業(yè)t時(shí)的通過平減折算為2006年不變價(jià)格的R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出，其平減指數(shù)采用消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)；δ為其折舊率，本文借鑒白潔(2008)的觀點(diǎn)，根據(jù)我國(guó)技術(shù)通常的使用年限大多為14年，所以取其倒數(shù)7.14%作為計(jì)算我國(guó)研發(fā)存量的折舊率。

5.計(jì)算人力資本HC。

通用的人力資本度量方法為勞動(dòng)力平均受教育年限法。各行業(yè)人力資本(HC)的具體計(jì)算公式為：

HCit=小學(xué)比重it×6+初中比重it×9

+高中比重it×12+大專及以上比重it×16

(6)

其中，小學(xué)比重it為i行業(yè)在t時(shí)期時(shí)其從業(yè)人員中屬于小學(xué)學(xué)歷人數(shù)所占比例，其他比重以此類推。各個(gè)時(shí)期各行業(yè)就業(yè)人員受教育程度數(shù)據(jù)來自各年度的《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

(三)逆向技術(shù)溢出效應(yīng)的檢驗(yàn)及分析

本文對(duì)上述模型(1)，采用隨機(jī)效應(yīng)模型GLS進(jìn)行估計(jì)，估計(jì)結(jié)果如表2所示，從回歸結(jié)果可以看出，該模型具有較好的擬合優(yōu)度和Wald值。

表2 回歸結(jié)果

對(duì)回歸結(jié)果進(jìn)行研究可以得出如下結(jié)論：

1.我國(guó)的對(duì)外直接投資產(chǎn)生了較為顯著的逆向技術(shù)溢出效應(yīng)，通過ODI渠道溢出到國(guó)內(nèi)的國(guó)外研發(fā)存量能夠顯著地帶動(dòng)國(guó)內(nèi)全要素生產(chǎn)率的進(jìn)步，通過對(duì)外直接投資溢出的國(guó)外研發(fā)存量每增加1%，能夠給全要素生產(chǎn)率TFP帶來0.206%的增長(zhǎng)。

2.對(duì)外直接投資產(chǎn)生了比國(guó)內(nèi)研發(fā)存量更大的技術(shù)提升作用。國(guó)內(nèi)的研發(fā)存量在5%的水平上顯著促進(jìn)了國(guó)內(nèi)技術(shù)水平的提高，國(guó)內(nèi)R&D存量每增加1%，可以帶動(dòng)TFP產(chǎn)生0.134%的增長(zhǎng)，相比對(duì)外直接投資而言較少。在以前的相關(guān)研究中，多得出的結(jié)論是國(guó)內(nèi)的研發(fā)存量對(duì)全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用比ODI溢出的國(guó)外研發(fā)存量更加顯著。這個(gè)差異的產(chǎn)生可能是由于以下原因：全要素生產(chǎn)率TFP可以分解為技術(shù)進(jìn)步TC和技術(shù)效率TEC，國(guó)內(nèi)企業(yè)在進(jìn)行研發(fā)投入時(shí)可能會(huì)著重于促進(jìn)其技術(shù)進(jìn)步，而忽視了提高技術(shù)效率的重要性，這一現(xiàn)象的一個(gè)突出表現(xiàn)就是由于存在對(duì)資源的浪費(fèi)和對(duì)其配置的不合理，就會(huì)表現(xiàn)出技術(shù)無(wú)效率。在這一方面，由于國(guó)外企業(yè)所處市場(chǎng)市場(chǎng)化成都較高和一些競(jìng)爭(zhēng)激勵(lì)機(jī)制方面的區(qū)別，國(guó)外企業(yè)會(huì)更加注重生產(chǎn)和管理。我國(guó)企業(yè)在進(jìn)行對(duì)外直接投資過程中對(duì)國(guó)外企業(yè)的生產(chǎn)和管理模式進(jìn)行學(xué)習(xí)，可以提高自己的技術(shù)效率。而在前面對(duì)于TFP增長(zhǎng)的分析中可以看出，我國(guó)TFP的增長(zhǎng)大部分來自于技術(shù)效率的提高，由此，對(duì)外直接投資可能產(chǎn)生比國(guó)內(nèi)研發(fā)存量更大的技術(shù)提升作用。

3.外商直接投資并沒有顯著帶動(dòng)國(guó)內(nèi)技術(shù)水平的提高。由回歸結(jié)果顯示，外商直接投資對(duì)全要素生產(chǎn)率影響不顯著。這可能是由于外資企業(yè)通過在國(guó)內(nèi)的投資對(duì)本土一些企業(yè)形成了擠出效應(yīng)而抵消了其可能產(chǎn)生的溢出效應(yīng)。一些優(yōu)秀的外資企業(yè)在進(jìn)入我國(guó)市場(chǎng)后，可能會(huì)憑借其優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品、先進(jìn)的技術(shù)或者國(guó)際化的聲譽(yù)等優(yōu)勢(shì)擠占我國(guó)企業(yè)的行業(yè)空間，使其在競(jìng)爭(zhēng)中居于劣勢(shì)，從而對(duì)本土企業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生抑制作用。另外一種解釋是從資源的角度出發(fā)，隨著外商直接投資的流入，外資企業(yè)的進(jìn)入可能會(huì)對(duì)東道國(guó)的本土企業(yè)產(chǎn)生一種負(fù)的外部性，如由于外資企業(yè)往往給予的薪酬較多，一些熟練勞動(dòng)力會(huì)由國(guó)內(nèi)企業(yè)流向外資企業(yè)，從而導(dǎo)致本土企業(yè)隨著人才的流失進(jìn)而導(dǎo)致其生產(chǎn)效率下降等。而且，隨著企業(yè)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)意識(shí)的不斷增強(qiáng)，外資企業(yè)也越加關(guān)注對(duì)其自有技術(shù)特別是高端技術(shù)的保護(hù)，其技術(shù)流出并對(duì)國(guó)內(nèi)企業(yè)產(chǎn)生溢出效應(yīng)的可能性越來越小。

(四)逆向技術(shù)溢出效應(yīng)的行業(yè)差異性分析

接下來，我們采用灰色綜合關(guān)聯(lián)分析法來對(duì)逆向技術(shù)溢出效應(yīng)的行業(yè)差異進(jìn)行分析。灰色綜合關(guān)聯(lián)度分析的原理是根據(jù)序列之間變化的關(guān)系來度量其關(guān)聯(lián)度。若序列之間具有類似的變化趨勢(shì)則其具有一定的聯(lián)系，變化趨勢(shì)越相似，則序列之間就具有越密切的聯(lián)系，即較大的關(guān)聯(lián)度?；疑P(guān)聯(lián)分析方法的優(yōu)點(diǎn)是它不一定需要大量的數(shù)據(jù)，小樣本的數(shù)據(jù)也能夠?qū)ζ溥M(jìn)行度量。

灰色綜合關(guān)聯(lián)度的度量包括以下三個(gè)步驟：

第一步，計(jì)算灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度。

相關(guān)的參考數(shù)據(jù)列為Xi=(xi(1),xi(2),…,xi(n))，而比較的數(shù)據(jù)序列為m個(gè)Yi=(yi(1),yi(2),…,yi(n))。

其中，i=1，2，…，m；k=1，2，…，n。

則絕對(duì)關(guān)聯(lián)度為

灰色絕對(duì)相關(guān)度只與兩個(gè)序列的幾何形狀相關(guān)，與其相對(duì)位置無(wú)關(guān)。

第二步，計(jì)算灰色相關(guān)關(guān)聯(lián)度。

其中，i=1，2，…，m；k=1，2，…，n。

最后相對(duì)關(guān)聯(lián)度則為

相對(duì)關(guān)聯(lián)度體現(xiàn)的序列的相似性在于其變化速度之間的相似性。

最后，計(jì)算灰色綜合關(guān)聯(lián)度。

灰色綜合關(guān)聯(lián)度計(jì)算方法如下：

ρ0i=θε0i+(1-θ)r0i,θ∈[0,1]

灰色綜合關(guān)聯(lián)度將絕對(duì)關(guān)聯(lián)度和相關(guān)關(guān)聯(lián)度結(jié)合起來，能夠更為全面地表示序列之間相關(guān)關(guān)系的強(qiáng)弱。

利用上述的灰色關(guān)聯(lián)分析法，通過灰色系統(tǒng)軟件，我們以 2006—2012年的各行業(yè)的研發(fā)溢出作為原始數(shù)據(jù)序列，以 Malmquist 指數(shù)作為因素序列，測(cè)算出其間的灰色關(guān)聯(lián)度。計(jì)算結(jié)果見表4。

表4 各行業(yè)的灰色關(guān)聯(lián)分析結(jié)果

續(xù)前表

行業(yè)絕對(duì)關(guān)聯(lián)度相對(duì)關(guān)聯(lián)度綜合關(guān)聯(lián)度排名INF0.518 60.537 90.528 211FIN0.562 70.691 00.626 83LEA0.545 10.645 70.595 47SCI0.613 40.674 10.643 82SER0.543 00.595 40.569 28

灰色系統(tǒng)理論認(rèn)為，當(dāng)關(guān)聯(lián)強(qiáng)度0<ρ0i≤0.35時(shí)為弱關(guān)聯(lián)；當(dāng)關(guān)聯(lián)強(qiáng)度0.35<ρ0i≤0.65時(shí)為中度關(guān)聯(lián)；當(dāng)關(guān)聯(lián)強(qiáng)度ρ0i>0.65時(shí)為強(qiáng)關(guān)聯(lián)。

通過對(duì)灰色關(guān)聯(lián)分析的結(jié)果進(jìn)行研究可知，在所有11個(gè)行業(yè)中，只有MAN(制造業(yè))的關(guān)聯(lián)度達(dá)到了強(qiáng)關(guān)聯(lián)，表明其對(duì)外直接投資溢出的國(guó)外R&D與其技術(shù)進(jìn)步有著很強(qiáng)的相關(guān)性?？茖W(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)，金融業(yè)，交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)，租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)等行業(yè)也顯示了相對(duì)較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性。建筑業(yè)和采礦業(yè)的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度較弱，另外技術(shù)含量高的信息運(yùn)輸，軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)關(guān)聯(lián)度則不高。

產(chǎn)生以上結(jié)果的原因可能如下：

1.對(duì)于制造業(yè)而言，存在以下可能原因使其對(duì)外直接投資產(chǎn)生較強(qiáng)的逆向技術(shù)溢出效應(yīng)：一是政府出臺(tái)了各項(xiàng)相關(guān)政策促進(jìn)中國(guó)制造業(yè)走出去，比如自2014年下半年起，國(guó)務(wù)院出臺(tái)了一系列政策鼓勵(lì)鐵路、核電、建材等中國(guó)裝備“走出去”，大力促進(jìn)了中國(guó)制造業(yè)對(duì)外直接投資的發(fā)展。二是中國(guó)制造業(yè)和國(guó)外先進(jìn)制造業(yè)之間存在較為合適的技術(shù)差距，有利于逆向技術(shù)溢出效應(yīng)的產(chǎn)生，它們之間既有一定的距離，又由于中國(guó)制造業(yè)在幾十年間的發(fā)展中也形成了一定的基礎(chǔ)有利于對(duì)先進(jìn)技術(shù)的吸收。三是其他技術(shù)提升渠道的不順暢。在中國(guó)制造業(yè)的發(fā)展歷程中，外商直接投資曾經(jīng)是促進(jìn)其技術(shù)進(jìn)步的有力工具，但隨著外資近期紛紛撤離中國(guó)，其對(duì)中國(guó)制造業(yè)技術(shù)的影響趨小，另外我國(guó)制造業(yè)企業(yè)普遍存在研發(fā)投入不足的情況，這些都導(dǎo)致了對(duì)外直接投資產(chǎn)生的技術(shù)進(jìn)步效果更為凸顯。

2.科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)，金融業(yè)，交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)，租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)等第三產(chǎn)業(yè)都顯示強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性?？茖W(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)的對(duì)外直接投資具有強(qiáng)烈的技術(shù)導(dǎo)向性，目的就是利用國(guó)內(nèi)外的智力資源提升技術(shù)能力，在預(yù)期之內(nèi)獲得較明顯的技術(shù)溢出。技術(shù)溢出理念歸納出3種主要溢出途徑，即競(jìng)爭(zhēng)、模仿和人員的交流。企業(yè)員工在組織間的流動(dòng)、知識(shí)交流或者頭腦風(fēng)暴都是產(chǎn)生智力溢出的途徑，這可以合理解釋為什么人員密集型的服務(wù)業(yè)務(wù)存在這較強(qiáng)關(guān)聯(lián)的原因。

3.建筑業(yè)和采礦業(yè)的全要素生產(chǎn)率與其通過ODI渠道溢出的國(guó)外研發(fā)投入之間的關(guān)聯(lián)較弱，這是因?yàn)榻ㄖI(yè)和采礦業(yè)的對(duì)外直接投資具有明顯的市場(chǎng)導(dǎo)向型和資源導(dǎo)向型的特征。

4.由于我國(guó)信息傳輸，軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)(INF)的對(duì)外直接投資較少(2013年年末，INF行業(yè)的對(duì)外直接投資存量為73.8億美元，僅占我國(guó)ODI存量總額的1.1%)，另外對(duì)于像信息傳輸，軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)(INF)這類技術(shù)含量較高的行業(yè)，東道國(guó)往往嚴(yán)格限制其核心技術(shù)的擴(kuò)散，造成逆向技術(shù)效應(yīng)不顯著。

四、結(jié)論和政策建議

通過對(duì)中國(guó)對(duì)外直接投資的逆向技術(shù)溢出效應(yīng)的實(shí)證檢驗(yàn)，我們得出以下結(jié)論：

第一，我國(guó)的對(duì)外直接投資存在逆向技術(shù)溢出效應(yīng)，即我國(guó)對(duì)外投資促進(jìn)了國(guó)內(nèi)的技術(shù)進(jìn)步。相比較于國(guó)內(nèi)的研發(fā)投入產(chǎn)生的技術(shù)進(jìn)步，對(duì)外直接投資的技術(shù)效率更顯著。

第二，對(duì)外直接投資的逆向技術(shù)溢出效應(yīng)存在明顯的行業(yè)差異。制造業(yè)的對(duì)外直接投資產(chǎn)生了較強(qiáng)的逆向技術(shù)溢出效應(yīng)；科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)的對(duì)外直接投資也產(chǎn)生了比較明顯的逆向技術(shù)溢出效應(yīng)；采礦業(yè)和建筑業(yè)的對(duì)外投資則沒有帶來明顯的逆向技術(shù)溢出。

根據(jù)研究結(jié)論，我們可以就中國(guó)對(duì)外直接投資的政策提出一些建議。

(一)鼓勵(lì)制造業(yè)的對(duì)外直接投資

截至2014年，中國(guó)對(duì)外直接投資累計(jì)存量為8 826.24億美元，其中36.5%流向了商業(yè)服務(wù)業(yè)，14%流向采礦業(yè)，而投向制造業(yè)資本僅占6%。本文的研究表明，商業(yè)服務(wù)業(yè)和采礦業(yè)，特別是采礦業(yè)的逆向技術(shù)溢出效益并不顯著，而制造業(yè)的逆向技術(shù)溢出效應(yīng)卻是最顯著。因此，如果以獲取海外先進(jìn)技術(shù)為目的而進(jìn)行海外投資，前文述及這正是中國(guó)投資者的主要?jiǎng)訖C(jī)之一，那么應(yīng)該鼓勵(lì)制造業(yè)的對(duì)外直接投資。

(二)扶持技術(shù)導(dǎo)向型對(duì)外直接投資

本文研究結(jié)論顯示，科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)的對(duì)外直接投資也產(chǎn)生了比較明顯的逆向技術(shù)溢出效應(yīng)，其獲得的國(guó)內(nèi)技術(shù)進(jìn)步甚至超過國(guó)內(nèi)的研發(fā)投入。其中的原因之一是科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)的對(duì)外投資更注重技術(shù)效率，原因之二可能是國(guó)內(nèi)研發(fā)投入總量較小，且更注重技術(shù)升級(jí)。因此，我國(guó)鼓勵(lì)技術(shù)創(chuàng)新的政策既要重視內(nèi)生性技術(shù)進(jìn)步，更不可忽視對(duì)外投資(同樣包括對(duì)外貿(mào)易)所帶來的溢出效應(yīng)，也就是學(xué)習(xí)效果。發(fā)展經(jīng)濟(jì)學(xué)也提供了同樣的理論基礎(chǔ)，即發(fā)展中國(guó)家的后發(fā)優(yōu)勢(shì)便是可以通過學(xué)習(xí)發(fā)達(dá)國(guó)家的經(jīng)驗(yàn)獲得進(jìn)步和發(fā)展。

(三)注重引進(jìn)外資的質(zhì)量和其可能的影響

盡管不少學(xué)者的研究表明吸引外商投資在一定程度上帶來了我國(guó)的技術(shù)進(jìn)步，但是，本文的研究表明，外商直接投資FDI并沒有對(duì)我國(guó)的全要素生產(chǎn)率起到顯著的促進(jìn)作用。事實(shí)上，我國(guó)“市場(chǎng)換技術(shù)”等實(shí)踐也證明我國(guó)并沒有通過吸引外資讓出市場(chǎng)而換來應(yīng)有的技術(shù)進(jìn)步。近年來，我國(guó)吸引外資的規(guī)模仍然保持適度的增長(zhǎng)速度，從2010年起一直保持在1 000億美元以上的規(guī)模，2014年實(shí)際利用外資1 196億美元，再創(chuàng)新高。在今后的政策考量方面，應(yīng)該從注重規(guī)模轉(zhuǎn)向注重質(zhì)量，鼓勵(lì)高新技術(shù)領(lǐng)域的外商投資，以促進(jìn)外商投資對(duì)我國(guó)技術(shù)進(jìn)步以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)改善方面的積極作用。

(四)改善不同行業(yè)的投資結(jié)構(gòu)

由于各個(gè)行業(yè)對(duì)外投資的逆向技術(shù)溢出效應(yīng)存在差異，相關(guān)政策制定應(yīng)該鼓勵(lì)裝備制造業(yè)的對(duì)外直接投資，鼓勵(lì)交通運(yùn)輸?shù)任锪髌髽I(yè)的對(duì)外直接投資，鼓勵(lì)在海外設(shè)立研發(fā)中心，這都是能夠明顯獲得逆向技術(shù)溢出的行業(yè)類型。對(duì)于信息運(yùn)輸、軟件和信息服務(wù)業(yè)這類逆向技術(shù)溢出效果非常不明顯的行業(yè)，鼓勵(lì)企業(yè)從單純承接外包轉(zhuǎn)向研發(fā)投入，增強(qiáng)自身的技術(shù)吸收能力以備將來能夠產(chǎn)生較強(qiáng)的逆向技術(shù)溢出效應(yīng)。

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