2023年外商直接投资对我国技术外溢的实证研究.doc

外商直接投资对我国技术外溢的实证研究 李荣林 曹吉云 〔南开大学经济学院， 天津 300071〕 The Empirical Research on Technology Spillover from Foreign Direct Investment in China Cao Jiyun, Li Ronglin 〔School of Economics, Nankai University, Tianjin 300071, China〕 联系 曹吉云 通信地址：天津市南开区白堤路博士后公寓B座308 ：300192 联系 ：13820638821 E-mail：caojiyun@163 外商直接投资对我国技术外溢的实证研究 [收稿日期] [基金项目] 本文是2023年国家软科学研究方案子课题“我国利用外国直接投资的绩效研究〞的研究成果。 [作者简介] 李荣林〔1957—〕，男，河北人，南开大学经济学院国际经济研究所，教授，博士生导师，博士；曹吉云〔1975—〕，男，福建三明人，南开大学经济学院博士后，博士。 李荣林 曹吉云 〔南开大学经济学院， 天津 300071〕 []　本文在FDI技术外溢效应计量回归模型的构建中，充分考虑了FDI技术外溢的正、负面效应和时滞问题，并区分了影响FDI技术外溢效应的两种因素——FDI比重和FDI项目平均规模。实证研究结果证明：第一，FDI对我国的技术外溢确实存在，并且不容无视；第二，FDI对我国的技术外溢效应受FDI比重和FDI项目的平均规模的影响；而且，这两个因素引起的FDI对我国全要素生产率的影响都存在时滞但长期影响都是正面的。第三，FDI技术外溢对我国全要素生产率的影响在有些年份是负面的。 [关键词]　外商直接投资；技术外溢；全要素生产率 [中图分类号]　F124.3 [文献标识码]　A [文章编号] 一、引言 在理论分析上，学术界已经普遍认可了外商直接投资〔FDI〕技术外溢效应的存在。20世纪90年代，随着FDI在我国资本形成中的比重逐渐加大，国内学者对我国FDI技术外溢问题的研究逐渐盛行。国内学者对此问题所做的计量回归研究不仅实证方法和样本空间不同，而且研究变量的选择也存在很大的差异。在被解释变量的选择上，大量的研究选择实际产出；局部研究选择全要素生产率〔TFP〕〔比方：包群和赖明勇，2023；金祥荣和李有，2023；罗长远，2023；李铁立，2023；张宇，2023；〕；局部研究选择劳动生产率；还有局部研究选择资本产出率 具体情况可参考郑秀君〔2023〕所作的文献综述。 。在解释变量FDI变量的选择上，多数研究选择FDI占GDP的比重〔比方：程惠芳，2023；黄静波和付建，2023；金祥荣和李有，2023；刘宇，2023；罗长远，2023〕；有的研究选择FDI流量〔比方：黄静波和付建，2023〕；有的研究选择FDI存量〔比方：张宇，2023〕；有的研究那么选择外资企业的就业比重〔比方李铁立，2023〕。 大量的研究由于在研究方法、样本空间和变量选择上的缺乏，结论受到了郑秀君〔2023〕的质疑。FDI技术外溢是跨国公司在东道国从事生产或其他经济行为时，无意识地输出技术而引起东道国企业技术的提高，这在宏观上就体现为由此而引起的TFP水平超出没有技术外溢发生时应有的水平。所以，从计量回归方程的被解释变量的选择来看，FDI技术外溢的直接考察对象应当是TFP而不是TFP所影响的实际产出。劳动生产率和资本产出率也不适合用于本课题的研究，原因在于劳动生产率和资本产出率不仅取决于技术水平，还取决于其它要素投入。 而以TFP为直接考察对象的现有实证研究却存在着以下三方面的某些缺陷。首先，在TFP的测算方面，大多数研究选择索洛余值法进行估算。但是，这些研究在运用索洛余值法进行估算TFP时，总量生产函数的回归分析方法存在曹吉云〔2023〕所指出的缺陷，所以TFP估算结果的可靠性值得质疑。其次，在实证研究方法方面，多数研究在计量模型设定时没有考虑到“即使没有技术外溢，FDI也会促进TFP的提高〞这一事实。正如袁诚和陆挺〔2023〕所指出的那样，“由于FDI的进入与外资引入国本身的要素禀赋、技术水平、劳动力状况以及经济开展水平密切相关，所以人们会在溢出效应并没有发生的情况下，把生产效率的提高归因于FDI的溢出作用，而这样的度量偏差非常可能在单方程的计量经济分析中产生〞。第三，在FDI变量的选择方面，选择FDI存量的研究较少。从FDI技术外溢的现实来看，FDI技术外溢水平不仅仅来自当年的FDI，还来自往年的FDI，所以选择FDI存量更为适宜。此外，FDI技术外溢水平也与FDI项目的投资规模密切相关，合理的情况是：FDI项目平均规模越大，FDI的技术水平越高，从而可能带来的技术外溢就越显著。但现有实证研究对FDI技术外溢的这一因素鲜有探讨。 上述这些缺陷的存在，导致了现有实证研究结果与实际的偏离；同时，采用弥补上述缺乏的研究方法和实证数据也构成了本文研究意义的根底。为此，本文第二局部探讨了FDI技术外溢的实证研究方法，给出了测算FDI技术外溢效应的计量回归模型；第三局部采纳了曹吉云〔2023〕所采用的索洛余值法，根据最新的统计数据估算了1980~2023年我国的全要素生产率；第四局部实证研究了我国FDI的技术外溢效应；最后为本文的主要研究结论。 二、FDI技术外溢的实证研究方法 FDI对东道国TFP的影响有两种：一种是直接影响，即FDI本身应用先进技术就是对东道国TFP的促进；另一种是间接影响，即FDI的技术外溢效应。FDI的技术外溢效应对东道国的TFP有正负两方面的影响。FDI技术外溢的正面效应可分为水平联动效应和垂直联动效应。水平联动效应主要包括三个方面：一是外资的进入在东道国市场引起竞争，迫使东道国同类企业采用先进的生产方式和管理手段；二是东道国本国企业通过仿效外资企业的新工艺、新产品和先进的组织管理技能，提升东道国的产品结构和管理水平；三是外资企业对本地工人和管理者进行培训，逐渐提高东道国本地企业的人力资本素质。纵向联动效应主要包括两个方面：一是东道国国内的中间产品生产企业为了满足外资企业对中间产品的质量要求，主动学习而获得的生产效率的提高；二是行业中的下游企业通过对来自于外资企业优质产品的进一步加工和制造而获得的效率提高。FDI技术外溢的负面效应体现在三个方面：首先，以占领东道国国内市场为主要目的的FDI进入东道国以后，将会压缩东道国本国企业的原有市场份额，使得东道国本国企业的产量下降，生产效率下降；其次，如果东道国本国企业仅仅通过“干中学〞、“看中学〞分享FDI的技术外溢效应，成为单纯的技术模仿者，而无视结合本国的现实积极进行技术创新，也会不利于东道国的技术进步。第三，东道国本国企业在与外资企业的纵向联系中，外资企业可能会直接从国外进口中间产品，导致东道国本国的中间产品生产企业生产能力萎缩，抑制东道国下游企业的技术进步。 如图1所示，1980~2023年期间，我国固定资本形成中的FDI占固定资本投入的比重 根据后文中有关数据计算得到。 在1994年所到达的最大值也才3.69%，所以，FDI流量对我国TFP的直接影响可以忽略不计。那么，FDI对我国TFP的直接影响可视为完全来自于FDI所形成的固定资本存量。在FDI不发生技术外溢的情况下，作为国内企业的一局部，FDI存量对我国TFP的影响与国内其它企业对TFP的影响并无本质上的差异。因此，如果没有FDI技术外溢，不妨假设技术进步率为 这在理论分析和实证研究中被广泛地使用，比方张军〔2023〕。 ，那么，期的TFP水平为： 〔1〕 其中，表示基期的TFP水平。 图１　1980~2023年我国固定资本形成中的FDI占固定资本投入的比重〔%〕 FDI技术外溢的累积结果就是放大或抑制了没有技术外溢时的TFP水平。从我们对FDI技术外溢效应的分析来看，FDI技术外溢的主体显然应当是东道国所有的外资企业，所以，对FDI技术外溢效应的考察应当使用与FDI存量有关的数据。合理的假设是：外资越多，FDI技术外溢的效应就越显著；外资技术水平越先进，FDI技术外溢的效应也越显著。以表示期总固定资本投入中外资所占的比重、表示期外资企业的技术水平，由于FDI技术外溢存在时滞〔张宇，2023；刘琛和卢黎薇，2023；郑秀君，2023〕，所以，在FDI发生技术外溢的情况下，期的TFP水平为： 〔2〕 假设，那么说明期总固定资本投入中外资所占的比重引起FDI对期的TFP有滞后期的正面外溢效应；假设，那么说明期总固定资本投入中外资所占的比重引起FDI对期的TFP不产生技术外溢；，那么说明期总固定资本投入中外资所占的比重引起FDI对期的TFP有滞后期的负面外溢效应。同理，期外资企业的技术水平引起FDI对期TFP的外溢效应是否是正面的，取决于是否大于0。所以，期FDI比重引起的FDI技术外溢累积净效应是否为正，取决于是否大于0；同样的，期FDI技术水平引起的FDI技术外溢累积净效应是否为正，取决于是否大于0；而期FDI技术外溢累积净效应是否为正那么取决于是否大于1，其中：、。那么，根据〔1〕和〔2〕式，期FDI技术外溢的累积净效应为： 〔3〕 由此可知，期FDI技术外溢对TFP的影响就等于。此外，由于TFP的大小受计量单位的影响，所以，期FDI技术外溢累积净效应的大小不具有可比性，为此，令表示期FDI技术外溢累积净效应对TFP的奉献度，即： 〔4〕 对〔2〕进行自然对数变换，建立计量回归分析模型如下： 〔5〕 三、我国全要素生产率的测算 在根据〔5〕式实证分析FDI的技术外溢效应之前，首先需要测算我国各期的全要素生产率水平。根据索洛余值法，假定总量生产函数为柯布—道格拉斯生产函数，其自然对数形式为： 〔6〕 其中，表示期实际GDP，表示期实际固定资本投入，表示期劳动力投入。 曹吉云〔2023〕以第三产业劳动力投入占比作为TFP的替代变量所估计的1979~2023年我国总量生产函数具有规模报酬不变的特征，这与索洛余值法——基于规模报酬不变的柯布—道格拉斯生产函数所提出的TFP测算方法——具有内在的一致性。因此，本文采用曹吉云〔2023〕所使用的实证方法测算1979~2023年我国的TFP。即假设，其中，和为常数，为期第三产业劳动力投入占比，将代入〔6〕式，得到总量生产函数的计量回归模型： 〔7〕 根据曹吉云〔2023〕对估算我国总量生产函数所需数据的处理方法和中国统计年鉴2023对2023年有关数据所作的调整，我们测算了估算1979~2023年我国总量生产函数所需的有关数据，具体数据见表1。那么，1979~2023年我国总量生产函数的回归结果 本文所有回归分析均采用Eview5.0计量软件完成。 如下： 〔8〕 〔11.57〕 〔18.97〕 〔11.98〕 〔6.43〕 〔-4.37〕 =0.9996 =0.015 =1.52 =0.459 =1.838 =0.002 =26〔1981~20