ODI逆向技术溢出的母国区域吸收能力分析与评价

2014-08-19仇怡吴友

中国石油大学学报(社会科学版) 2014年2期

仇怡　吴友

[摘要] 基于ODI逆向技术溢出的视角，构建母国吸收能力综合评价模型，运用中国2003—2011年的区域面板数据，从获取能力、同化能力、再创新能力三个分能力细分而成的21个指标测度各区域吸收能力，并分区域考察吸收能力对中国ODI逆向技术溢出的影响程度。研究表明：影响地区吸收能力的主要因素为市场对外开放度和发展水平、产出集聚效应、对外直接投资规模和现有技术能力；东部沿海地区吸收能力最强，西部地区（四川除外）最弱；地区吸收能力是影响ODI逆向技术溢出效应的重要因素，中部地区吸收能力的促进作用显著于东西部地区。

[关键词] ODI；逆向技术溢出；母国；吸收能力；评价体系

[中图分类号]F831. 7[文献标识码]A[文章编号] 1673-5595（2014）02-0021-06

一、引言及文献综述

近年来中国经济发展正从以往的吸引外资为主转为对外投资与吸引外资并重阶段，对外直接投资（ODI）流量逐年增长。据2012年发布的《对外直接投资统计公报》显示，2011年中国对外直接投资流量为7465亿美元，跃居全球第6位；截至2011年底，中国对外直接投资存量达42478亿美元，位居全球第13位。可见，国际资本的双向流动已成为中国经济发展过程中的重要形式。已有的大量理论与实证研究论证了国际资本流动会带来技术外溢效应。尽管关于对外直接投资的研究滞后于吸引外商直接投资，但作为一种重要的技术扩散渠道，ODI的技术外溢效应已逐步为学界重视。Kogut和Chang以日本在美国投资的企业为研究对象，最先考察且实证模拟了逆向技术外溢的存在。[1]随后Teece、Fosfuri等也从企业投资动机角度论证了对外直接投资逆向技术溢出的存在。[23]为更加准确地测度逆向技术溢出效应，学者们分别从不同的层面进行分析，如Pottelsberghe和Lichtenberg基于国家层面，Braconier、Driffield 等人基于产业层面，Branstetter基于企业层面的研究。[47]国内讨论对外直接投资逆向技术溢出的主要有：马亚明、赵伟、刘凯敏、王英、白洁、何一鸣、沙文兵等。[814]

随着技术外溢问题研究的进一步深化，学者们开始考虑影响技术溢出效应的相关因素。已有研究也充分表明，一国能否通过各种国际技术外溢渠道促进本国技术进步，关键在于本国的技术消化与吸收能力。Cohen和Levinthal将企业R&D成果对技术进步的贡献表现在增强企业获取、学习和运用外部新知识的能力称之为企业吸收能力。[15]Head等分析发现日本企业投资在美国集聚关联度越高的区域，对日本技术进步的促进作用就越大。[16]Olfsdotter认为基础设施状况、经济开放度、人口增长率、政府政策乃至行政效率对母国ODI逆向技术溢出效应的吸收能力起着重要作用。①Borensztein等分析验证了ODI与人力资本共同作用能提高生产率。[17]也有学者从技术扩散的角度，验证了国内研发投入和人力资本水平、知识产权保护和贸易开放政策是影响国内技术扩散效应的重要因素。[1819]国内学者基于母国吸收能力视角对技术溢出的影响因素也展开了一些探讨，主要有：白洁、周春应、刘明霞、刘伟全、欧阳艳艳、陈岩、李梅等。[2025]

可见，目前国内外学者对ODI逆向技术溢出效应及其影响因素的研究已取得了一些成果，但对ODI逆向技术溢出的母国吸收能力分析还有待进一步完善：第一，尽管实证研究已经表明ODI逆向技术溢出存在区域差异，但关于ODI逆向技术溢出母国吸收能力的研究大都基于国家层面展开，这种对整体数据的分析可能会掩盖省际差异；第二，吸收能力的测度一直处于动态、整合的发展过程中，已有研究大多孤立地考察某一个或某几个因素各自对吸收能力的影响，在实证分析中也大多只建立单一回归模型，但实际上影响吸收能力的因素相互影响、共同作用于区域吸收能力；第三，从已有关于ODI逆向技术溢出母国吸收能力影响因素研究结果来看，学者们选择了大量的指标来测度吸收能力，但实证检验显示一些指标的统计结果并不显著，如金融水平发展等指标。因此，本文基于ODI逆向技术溢出的视角，在已有文献的基础上，剔除统计结果不显著的指标，从获取能力、同化能力、再创新能力三个维度选择21个指标来测度吸收能力，构建母国吸收能力综合评价模型。然后运用中国2003—2011年的区域面板数据，测度全国层面、东中西各区域层面的吸收能力大小，并进一步分区域测度吸收能力对中国ODI逆向技术溢出的影响。

二、ODI逆向技术溢出吸收能力评价体系设定

（一）研究维度确定

在Cohen和Levinthal提出“吸收能力”概念后，很多学者开始对其进行详细分析。本文借鉴HaroDomínguez等研究吸收能力影响企业绩效时采用的四维度[26]，并根据本文研究需要将其简化为三维度。HaroDomínguez等把吸收能力分为了获取、吸收、转化和再创新四个维度，考虑到吸收能力与转化能力可能存在交叉性，故本文将二者合并为同化能力。获取能力会影响企业储存技术知识，同化能力会影响企业学习新知识，再创新能力则联合吸收、转化能力共同作用于创造企业价值。

中国石油大学学报（社会科学版）2014年4月第30卷第2期仇怡，等：ODI逆向技术溢出的母国区域吸收能力分析与评价（二）评价指标选取与数据说明

ODI逆向技术溢出母国吸收能力分析评价体系是一个集多指标的综合评价体系，本文所构建的体系在已有ODI逆向技术溢出母国吸收能力影响因素研究的基础上，通过系统讨论这些因素对整个技术吸收能力的聚合作用，具体从获取、同化、再创新三个分能力所涉及的21个量化指标来设定吸收能力评价体系，其中每个指标都从不同角度反映ODI逆向技术溢出吸收能力状态，如表1所示。

非国有工业占工业总产值比重注：指标变量选取与归类是根据张斌盛、赵果庆博士论文整理所得。[2728]

考虑到数据的可得性与连续性，本文研究不包括港澳台和西藏地区，只以其余30个省市区作为研究对象。由于中国对外直接投资数据统计始于2003年，故样本数据选取2003—2011年中国30个省市区ODI逆向技术溢出效应吸收能力相关变量的数据，为剔除特殊年份数据波动性的影响，采用各指标均值。所需数据来源于各年的《中国对外直接投资统计公报》、《中国科技统计年鉴》、《中国高技术产业统计年鉴》、《中国统计年鉴》以及各省市区的统计年鉴。

三、模型设定、数据处理与实证结果

在ODI逆向技术溢出吸收能力的综合评价过程中，首先要建立评价模型，本文利用最大元素法对所选取的指标变量进行无量纲化处理，再采用变异系数对变量赋权，然后进一步对计算结果进行评价与分析，以检验模型结果。

（一）模型设定

首先，根据上述ODI逆向技术溢出吸收能力评价体系，本文借鉴赵果庆研究中国西部国际直接投资吸收能力的评价模型[29]，建立相应的综合评价函数

RACit=ACαit ASβit EXγit=f（X1it，X2it，…，Xjit；λ1it，λ2it，…，λjit）（1）

其中，RACit为地区ODI逆向技术溢出吸收能力，ACit为各地区的获取能力，ASit为各地区的同化能力，EXit为各地区的再创新能力。α、β、γ则分别表示三种能力的弹性系数，即各自对ODI逆向技术溢出吸收能力的贡献值，且α+β+γ=1。式（1）中ACit、ASit、EXit值越小，说明i地区t年吸收能力越弱；ACit、ASit、EXit之间差值越大，说明各地区发展不均衡程度越大。X1it，X2it，…，Xjit 为地区ODI逆向技术溢出吸收能力度量指标，λjit 为各指标对应的权重，0<λjit <1，且∑21j=1λjit=1。地区ODI逆向技术溢出吸收能力强弱不仅取决于独立变量的作用，更大程度上取决于各种吸收能力变量的聚合效应。该模型需满足以下条件才能有效评价区域吸收ODI逆向技术溢出的能力：（1）AC、AS、EX需大于0，即技术吸收结构完整是存在技术吸收能力的前提；（2）AC、AS、EX偏导需存在，即AC、AS、EX需共同增长才能带动吸收能力提高；（3）如果给定权重结构条件，则分能力增长速度决定着地区逆向技术溢出吸收能力的增长幅度。

其次，根据世界银行发布的《2008年全球经济展望：发展中国家的技术扩散》，发展中国家的技术扩散不仅取决于其获得外国技术的途径，而且取决于其吸收技术能力。已有研究表明，ODI对国内技术进步产生了积极作用，这说明ODI越多的地区，其逆向技术溢出也越多，因此本文利用计量模型量化这种吸收能力对ODI逆向技术溢出的影响。其函数设定如下：

ODIit=f（RACit）=C+φitRACit （2）

其中，ODIit表示i地区t年的ODI流量，φit为RACit对ODIit的贡献度。

（二）数据处理

在评价模型中，由于ODI逆向技术溢出吸收能力评价指标的含义各不相同，且其统计口径与计算方法也存在差异，如果直接采取原始数据计算，会造成结果误差较大，因此本文对原始数据进行无量纲处理。这里采用最大元素基准法，计算公式为：

Yjit=Xjit÷max1≤i≤30[Xjit]（j=1，2，…，21）（3）

考虑到无量纲化处理后的数据，不会影响指标数列的变异系数，本文在变量赋权中选用变异系数。变异系数等于标准差除以均值，均值与标准差公式记为：

Xj=∑30i=1Xij÷30（j=1，2，…，21）（4）

Vj=130∑30i=1（Xij-Xj）2（j=1，2，…，21）（5）

变量的变异系数与聚变量权重记为：

Sj=Vj÷Xj（6）

λj=Sj÷∑21j=1Sj （7）

将选取的指标数据逐年按照式（3）进行无量纲化处理后，分别依次代入式（4）、（5）、（6）、（7）计算各变量的变异系数和权重，见表2，最后将上述结果分别代入区域ODI逆向技术溢出吸收能力综合评价模型RACi=∏21j=1Yλjij，计算吸收能力值。表2各指标变量权重值排名

获取能力（AC）变量权重同化能力（AS）变量权重再创新能力（EX）变量权重对外直接投资规模00674技术市场发展水平01008技术市场开放度01105 市场对外开放度00562产出集聚效应00932人力资本投入00422 社会流动性00474现有技术能力00657技术制造能力00410 市场规模00364工业市场配套能力00489创新经费投入00366 经济实力00363劳动力集聚效应00484互联网覆盖率00350 经济发展水平00265交通配套能力00236通讯扩散能力00339 劳动力报酬00116企业资金配套能力00093市场自由度00171 总值02818总值03899总值03163 （三）结果分析

1.吸收能力评价体系结果分析

由表2可以看出，技术市场开放度、技术市场发展水平、产出集聚效应和对外直接投资规模权重值均在6%以上，其中技术市场开放度的权重最高，为1105%，这说明区域技术市场的发展、产出集聚效应以及对外直接投资额在很大程度上影响了中国区域吸收能力。而经济发展水平、市场自由度、交通配套能力、劳动力报酬和企业资金配套能力权重值均在3%以下，其中企业资金配套能力的权重最低，仅为096%，反映了这些因素对吸收能力的影响较弱。这里人力资本权重值仅在4%左右，说明在技术吸收能力综合评价体系中，人力资本相对于技术市场开放度和发展水平作用被弱化了，这可能与中国现阶段人口基数大、人力资本结构不合理有关。从吸收能力的研究维度来看，同化能力对吸收能力的贡献最大为3899%，再创新能力排二，获取能力最小。总的来看三个分能力悬殊不大，这体现了中国区域吸收能力的系统性与均衡性。

根据2003—2011年各地区的吸收能力均值可得到中国区域ODI逆向技术溢出吸收能力排名，前三位的是广东、上海、江苏。其中，广东吸收能力均值高达5763%，上海和江苏分别为4926%和4068%。而西部地区（四川除外）的吸收能力十分弱，大多处于5%以下，重庆跟陕西的吸收能力介于5%到10%之间。东部地区的吸收能力明显高于中西部地区，这与经济发展的实际状况相符。东部地区目前技术市场的发展与开放、现有技术水平、对外投资规模、产出集聚效应、工业市场配套能力以及人员物资投入都强于其他省市；西部地区（四川除外）薄弱的吸收能力，与当地技术市场不发达、基础设施不完善、物质与非物质资源不充足、交通配套能力跟不上等情况密切相关；中部地区的吸收能力处于中等水平，这与中部地区发展比较晚，经济结构类型、基础设施、市场配套能力、聚集效应发挥的滞后效应有关。中国区域吸收能力与三个分能力之间走势相同，见图1，这说明吸收能力是获取能力、同化能力、再创新能力共同作用的结果，要提高区域ODI逆向技术溢出的总吸收力，就应重视提高该区域的三个分能力。

图1中国区域吸收能力趋势2.回归模型结果分析

进一步，我们选取30个省市区2003—2011年的面板数据，考察区域吸收能力对ODI逆向技术溢出的影响程度。首先需对选择固定效应模型还是随机效应模型进行检验，本文利用Hausman 随机效应检验，检验结果见表3。

表4中RAC的系数都显著为正，说明吸收能力显著促进了ODI的逆向技术溢出。从全国整体来看，RAC的系数为7379706，说明RAC每增长1%，ODI就增长73797%。从东部、中部、西部各地区的横向比较来看，中部地区RAC的系数最大，说明中部地区具有最大的吸收潜力且吸收能力对ODI逆向技术溢出的促进作用最大；西部地区RAC的系数最小，说明西部地区整体发展较落后，其整个吸收体系发展不完善；东部地区RAC的系数居中，说明其发展空间可能渐趋饱和，吸收能力上升空间不大。检验结果中，虽然R2与Adjust-R2比较小，这主要是横截面单元的多样性造成的，但结合F统计量观察，F统计量都在1%的水平上显著，拒绝回归元对回归子没有影响的原假设，说明该模型合理。通过对各变量及残差进行单位根检验，ODI与RAC的二阶差分检验结果至少都在5%的水平上显著，说明序列二阶差分不存在单位根，是平稳的，满足协整检验的前提。而残差序列在1%的水平上显著，说明区域模型的残差序列也是平稳的，从而表明面板数据序列ODI与RAC之间存在协整关系，说明RAC与ODI存在长期正相关关系。

四、结论与建议

本文运用中国30个省市区2003—2011年相关省际面板数据，在综合已有研究成果的基础上，基于ODI逆向技术溢出的视角，构建母国吸收能力综合评价模型，通过选取区域获取能力、同化能力、再创新能力三个分能力细分而成的21个指标测度各区域吸收能力大小，并进一步分区域测度吸收能力对中国ODI逆向技术溢出的影响。根据实证分析的结果，有如下结论和建议：

第一，在吸收能力影响因素分析中发现，对外直接投资、市场对外开放度、社会流动性对获取能力的影响比较大；技术市场发展水平、产出集聚效益、现有技术能力对同化能力的影响比较大；技术市场开放度、人力资本投入、技术创造能力对再创新能力的影响比较大。因此，笔者认为，一方面各地应进一步加大教育投资力度，注重人力资本积累，通过提高区域创新能力，促进中国区域对外直接投资技术溢出吸收能力；另一方面，应加快对外开放进程，尤其是高技术产品与人才市场的开放，大力加强与跨国公司间的合作，充分获取并吸收国际技术溢出。

第二，东部地区不仅整体吸收能力显著高于中西部地区，且对应的各分能力也显著高于中西部地区。因此，国家应针对中西部地区的落后现状出台相应的发展对策，如根据中西部地区特有的比较优势，加大适合该区域发展的高新技术产业支持力度，继续加大中西部地区基础设施建设的投资力度，健全中西部地区的科技创新体系，加大对中西部地区企业研发与人员培养的投入，从而提高中西部地区ODI逆向技术溢出的吸收能力，改善中西部地区的落后局面，促进各区域经济协调发展。

第三，地区吸收能力是影响ODI逆向技术溢出效应的重要因素，且中部地区吸收能力的促进作用显著高于东西部地区。对比东部地区，中部地区资源较丰裕，发展潜力和发展空间都比较大，因此中部地区更应实施开放型的科技模式，加大技术市场的对外开放，扩大高新技术产品进出口，合理引进国外先进技术。中国应用高新技术改造传统产业，提高自身的技术水平，更好地吸收国外技术溢出。

注释：

① OLFSDOTTER K. Foreign Direct Investment， Country Capabilities and Economic Growth [M]. 1998：3.

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[责任编辑：张岩林]