外商直接投资对中国技术进步影响的门限效应

孔 帅，张 玉，李 平

（1.中国社会科学院研究生院，北京102488；2.南开大学经济学院，天津300071；3.山东理工大学商学院，山东淄博，255000）

外商直接投资对中国技术进步影响的门限效应

孔 帅1，张 玉2，李 平3

（1.中国社会科学院研究生院，北京102488；2.南开大学经济学院，天津300071；3.山东理工大学商学院，山东淄博，255000）

采用动态广义矩估计和内生门限估计方法，从外商直接投资对中国的市场竞争效应和行业内技术溢出效应视角，就外商直接投资对我国技术进步影响进行实证检验，分析结果表明，外商直接投资的流入对中国技术进步具有正向促进作用，其中影响技术进步的技术溢出效应较为显著，而市场竞争效应不显著。进一步的门限效应检验发现，这两种效应均具有非线性的双门槛特征。

外商直接投资；技术进步；Maimquist指数；门限效应

一、引 言

随着经济技术全球化的发展，一国的技术进步不仅仅来自于本国的技术创新，还能来自于国外先进技术的溢出。外商直接投资（FDI）所产生的国际技术溢出效应，已成为各国技术进步的重要外部来源之一，这在技术创新能力薄弱的发展中国家和地区表现得尤为突出。［1］Blomstrom和Sjoholm［2］用生产函数模型，考察了印度尼西亚8000多个制造企业在1980～1991年间的溢出效应，研究发现，外商直接投资显著影响东道国生产率的增长。近期研究中，Branstetter［3］、Bitzer和Kerekes［4］等研究都支持FDI对东道国技术溢出的存在性。近年来，FDI流入对我国技术进步的影响也日益引起国内学者的关注。对于像中国这样经济还不够发达、科研经费比较稀缺的发展中国家而言，科技投入相对不足，仅仅依靠本国的R&D投入来提升其自主创新能力，显然不能满足本国“提高自主创新能力，建设创新型国家”的迫切需求。作为国际技术扩散的重要渠道，FDI还可以弥补国内R&D投入的不足，促进一国自主创新能力的提升。江小涓、李蕊［5］研究发现，FDI的增长不仅推动中国工业的规模扩大，而且提升了中国工业技术增长的质量。王红领等［6］利用1998～2003年中国37个工业行业的数据，就FDI对我国民族企业自主创新能力的影响进行回归分析，结果证明了FDI对内资企业的研发能力有显著的促进作用。

FDI进入还会导致行业和市场竞争加剧。外资的竞争可能激励内资企业加大自主研发投入力度，改善企业内部的创新研发环境。本土企业则会试图通过大量投入研发所需的资本和人力，来提高企业的技术创新能力和企业现有资源的使用效率，进而提高内资企业的生产效率和企业竞争力。

就中国市场而言，FDI的进入已对中国的技术进步产生了一定程度的促进作用。FDI的进入促使内资企业加大自主研发投入力度，来提高企业市场竞争力和企业生产效率，以应对日益激励的市场竞争。但是，随着全球跨国公司的迅猛发展，流入中国的外商直接投资规模逐渐加大，导致国内的市场竞争程度日益加剧。我国许多内资企业面临强大的外部压力，由于技术水平较低，市场竞争力较弱，而被迫退出市场。大量本土企业的退出，在一定程度上提高了外资企业的市场垄断地位，抑制了我国企业的发展动力，从而产生了一定的市场攫取效应。

根据已有文献，多数的研究学者都相信，FDI的进入必然会对东道国产生一定的技术溢出效应。技术适度领先的外商直接投资进入东道国，的确能给东道国带来先进的技术和管理等资源，从而有利于本土企业进行学习、模仿以及吸收创新，以增强内资企业的劳动生产率和技术创新能力。然而，在外资的技术水平远远高于内资企业的情况下，外资的技术可能并不适用于内资企业，或者国内的企业根本无法达到模仿和学习的能力临界值，这样，不仅无法较好地获得外商直接投资的技术溢出效应，而对于那些技术差距较大的内资企业，由于面临更大的市场竞争压力，它们则可能被迫在竞争中退出市场。因此，技术的溢出还存在一定的限制。

现有大多数研究文献虽已经注意到FDI通过国际技术溢出效应影响中国技术进步的事实，但是，鲜有文献严谨深入地分析FDI的技术溢出特征。鉴于此，本文尝试利用我国2000～2012年的行业层面面板数据，采用动态广义矩估计的方法来考察FDI对我国内资企业技术进步的影响，并且进一步采用内生门限检验的方法来检验FDI技术进步的门槛效应特征。

二、外商直接投资对中国技术进步影响的线性检验

行业层面对FDI溢出的研究分为行业内溢出与行业间溢出。鉴于本文研究目的，此处只考察行业内溢出。FDI主要通过市场竞争效应和技术溢出效应来影响东道国同行业内企业的技术水平及生产效率。以往涉及FDI溢出的实证研究多采用FDI“量”的指标，指标的这种量化方法，虽较充分地反映了引资数量的影响，［7］但却忽略了FDI“质”的差异。可见，单一指标检验无法测度FDI的特征对技术进步的差异化影响，本文则选取合适的指标对这两种效应加以区分，将其同时纳入FDI溢出效应的研究框架。

1.模型的建立

Aghion等在检验FDI对英国企业的影响时，以FDI资本的行业比重；表示企业进入带来的“市场竞争效应”；并以英国企业与代表技术前沿的美国企业之间的全要素生产率差距，表示FDI的技术溢出空间，以反映“技术溢出效应”。［8］本文运用Aghion的方法，将基准模型设定为：

其中，i表示行业，t表示时间；被解释变量Tit表示内资行业的技术进步率；外资市场份额的自然对数lnFDIit表示外资进入的“市场竞争效应”；内外资企业的技术差距Gapit，表示外资的“技术溢出效应”，该指标由于使用DEA方法计算，已经是历年的变化值，因此不取自然对数而采用原值；Xit为控制变量，如行业个体差异等因素；uit为模型的扰动项，且假定服从N（0，σ2）。

东道国各行业技术进步不仅受自身研发努力的影响，相对于FDI的技术溢出效应方面而言，而且还受自身消化吸收能力影响，因此，实证选取能够同时反映行业研发努力与消化吸收能力的内资研发作为控制变量。本文选择内资行业全要素生产率为被解释变量，在模型中加入被解释变量的滞后一期，以尽可能消除多重共线性问题。因此，基础模型可进一步表示为：

其中，TFPit表示内资行业包括技术变动和效率变动的全要素生产率，其余含义不变。

2.技术进步和技术差距的测算

我们首先根据Malmquist生产率指数，对中国技术进步以及外资与内资企业技术差距进行测算。本文采用基于Fare等模型的Malmquist指数分解法，［9］即：

其中，a/b、c/d分别表示决策单元在t和t+1期的技术效率。这里，以不同时期决策单元相对于生产前沿的距离的不同所显示的差距，反映技术效率变动。决策单元不断向生产前沿推进的情形也被称为追赶效应。假定投入n在t和t+1期的前沿产出分别为d和e，那么，T△=d/e。通过比较不同时期生产前沿的产出情况，可以观测被考察对象的技术进步。b/f、e/g分别表示t期生产前沿在投入为m和n时的规模效率，S△=ef/bg。通过比较不同时期投入在同一生产前沿上的规模效率，可以观测规模报酬变动情形。S△＞1说明规模报酬呈现递增性质，S△＜1说明规模报酬呈现递减性质。

在使用DEA方法计算上述指标时，使用的投入是行业i在时间t的固定资本存量k和劳动投入L，产出是对应的工业增加值Y。固定资本存量的计算方法为国际上通常使用的永续盘存法。全行业固定资本存量的永续盘存法计算公式为：Kit=Ki，t-1+△Kit。其中，Kit表示行业i在时间t的固定资本存量净值；△Kit表示行业i在时间t的固定资产投资。该数值以相邻两年的固定资产净值之差表示，并将其用1991年为基期的固定投资价格指数进行平减。由于三资企业固定资产净值的统计数据时间段较短，实证中内资企业各年份的固定资本存量，以相应年份的行业固定资本存量与内资企业固定资本净值余额行业占比的乘积来计算。

3.数据说明

内资企业相对时间t行业i的全要素生产率TFPit使用DEA-Malmquist方法计算得出；市场份额FDIit以外资产品销售收入占整个行业的销售收入的比例表示（本文认为相对外资的资产比重，销售收入比例更能体现市场竞争效应）；Gapit为时间t行业i中内外资企业的技术差距；控制变量RDit表示在时间t的内资企业所在行业的研发投入强度，以内资大中型工业行业的科技经费总支出占内资行业销售收入的比重来表示。此处，假设行业的研发力量主要集中于大中型企业，小企业的研发没有计算在内。

在上述指标构建中，除固定资本存量外，内资企业所在行业的各数值均使用行业总值减去“三资企业”数值得到。其中，用于计算全要素生产率的工业增加值（该指标以1991年为基期的工业品出厂价格平减，2004年数值为估算）和从业人员数以及行业销售收入等数据，均来自历年《中国统计年鉴》；用于计算固定资本存量的固定资产净值余额来自历年《中国工业经济统计年鉴》；用于计算研发强度的科技经费内部支出和其他科技活动经费支出数据均来自历年《中国科技统计年鉴》。

工业行业样本数据选自于2000～2012年《中国统计年鉴》。其中，“石油和天然气开采业”和“其他采矿业”由于外资进入较少不计入内；“工艺品及其他制造业”和“废弃资源和废旧材料回收加工业”是2004年以后新添加的行业，由于数据在时间段上的不统一，我们不予考虑；在计算行业资本存量时，由于选取的基年数据是1985年，为了规范起见，按《中国工业经济统计年鉴》行业的变动情况，将“农副食品加工业”和“食品制造业”的相关数据合并为“食品加工制造”行业，将“石油加工、炼焦及核燃料加工业”和“燃气生产和供应业”合并为“石油、炼焦、煤气”行业，将“通用设备制造业”和“专用设备制造业”合并为“机械加工”行业。因此，我们最后选取的样本为2000～2012年31个中国工业行业的403个观测点。

4.实证结果及分析

运用广义矩估计方法（GMM）对数据进行回归，回归结果显示，衡量外资进入的市场竞争效应（lnFDI）对中国的自主研发创新有促进作用，但其影响并未通过显著性检验。这是因为，如果FDI促进研发的正作用与科技进步所带来的边际回报递减率的负作用互相抵消，那么，行业范围内的FDI进入对内资企业科技研发投入的影响可能是不显著的。FDI总量的增加，可能会使得企业减少其科技研发行为，即产生所谓的“FDI对科技研发的替代效应”。故而随着FDI的增加，企业会产生某些惰性，即只看到眼前的短期经济效益，而看不到自主研发行为的长期效应，其结果是，FDI量的增加不能显著地提高中国内资企业的技术进步率。

回归结果还显示，衡量外资进入的技术溢出效应（GAP）对中国内资企业的技术进步有显著的促进作用，并且其系数0.0231要远大于以FDI衡量的外资进入的市场竞争效应的系数0.0024。这是因为，发达国家R&D资源及先进技术可以通过FDI等渠道扩散到发展中国家，促进这些国家创新能力的提升。具体而言，发达国家溢出的先进技术不仅从静态意义上提高了发展中国家的技术存量水平，缩小了其与发达国家的技术差距，更为重要的是，在动态意义上通过各种渠道和机制促进了发展中国家自主创新能力的提升及创新机制的形成，为发展中国家后续的经济增长与发展提供了动力。

回归结果还表明，用以衡量内资企业研发强度的研发投入（lnRD）在1%的显著性水平上，对内资企业的技术进步起到了促进作用，其系数为0.0364。该结果反映，东道国各行业技术进步率不仅受自身研发努力的影响，也受自身对FDI技术溢出的消化吸收能力的影响。

三、FDI影响中国技术进步的门限效应检验

根据上文线性模型的回归结果可知，FDI的市场竞争效应对中国自主研发创新的正向促进作用未通过显著性检验，而FDI的技术溢出效应则通过了1%的显著性水平检验，但是作用效果仍然比较微弱。这可能是因为外商直接投资与中国自主研发创新之间存在非线性关系，使线性模型回归得到的结论存在一定偏误。此外，由于我国不同行业对外商投资的政策取向等方面存在差异，从而导致外资在不同行业产生差异化影响，因而有必要建立门限模型，利用行业层面数据，来检验FDI对中国自主研发创新影响的非线性特征。

1.门限模型的设定

Hansen［10］的内生门限检验方法为本文的研究提供了借鉴。设定FDI技术溢出的单一和双重门限模型分别为：

其中，i表示个体，t表示时间；lnTit为被解释变量，表示内资企业的全要素生产率；lnFDIit和Gapit表示两个可能存在门限效应的自变量，以分别为外资的市场份额和内外资企业的技术差距；lnRDit为国内研发投入指标；xit为门限变量，τ表示设定的门限值；ω1、ω2和ω3等为不同区间内的自变量作用参数，ωit服从iid（0，σ2）。

2.数据说明及检验结果

内生门限模型研究的时间范围仍然为2000～2012年，样本为行业层面的403个观测值，各统计变量的数据来源于历年的《中国统计年鉴》。基于前文分析，我们选取外资的市场份额和内外资企业的技术差距作为门限变量，分别反映外资进入的“市场竞争效应”和外资的“技术溢出效应”，进一步采用内生门限模型中的（4）至（7）式对不同区间内FDI的影响效果进行计量检验和深入分析。

（1）门限效应检验及门槛值估计

首先，我们确认是否存在门限效应，以及门槛值的数量，进而决定采用的门限模型的形式。通过运用“自助（Bootstrap）”的方法反复抽样，分别在单一门槛、双重门槛和三重门槛的情形下进行检验，所得的统计结果列于表2。

根据门限效应检验的结果我们发现，就外资市场份额的门限效应而言，三重门槛未通过10%的显著性水平检验，从而确定最终门限模型的形式为具有两个门槛值的双重门限模型。内外资企业技术差距的单一与双重门限模型分别通过了1%和10%的显著性水平检验，然而三重门槛下并未通过显著性水平检验，因此，我们认为内外资企业技术差距的影响具有双重门槛的特征。

其次，在门限效应检验的基础上对门槛值进行估计，表3详细地统计了各个门槛值的估计结果。

（2）模型的参数估计结果分析

从表4模型参数估计结果可以看出：

第一，外资市场份额反映外商直接投资的市场竞争效应，其对中国本土企业自主研发的影响呈现出正向的双门槛特征。当外资市场份额低于0.132时，流入的FDI对中国工业企业的技术进步效应为正，但较为微弱；当外资市场份额高于0.132时，FDI对本土企业技术进步的影响系数显著增加到0.9994；当外资市场份额进一步超过0.424时，流入的FDI对内资企业技术进步率的影响弹性则下降至0.2724。这一检验结果验证了东道国内资企业的技术进步率与外资流入引致的市场竞争效应之间的正向关系，而且强调了其非线性的双门槛特征。

从现实情况来看，通过比较分析发现，仅有仪器仪表及文化、办公用机械制造业、文教体育用品制造业、皮革、皮毛、羽毛（绒）及其制品业、通信设备、计算机及其他电子设备制造业和交通运输设备制造业这6类行业的外资市场份额越过最高门槛值。对于未跨过最高门槛值的行业，FDI通过市场竞争效应将会促进本土企业改进现有技术，并提高技术创新能力，采用更有效率的生产和管理手段，以增强企业的市场竞争力。但是，对于外资市场份额已经超过最高门槛值的行业，外资的正向市场竞争效应已经逐渐衰减，负向竞争效应逐渐显现。因此，政府在引资的过程中需要适当控制部分行业的外资比重，在协调全行业发展的过程中提高外资的正向竞争效应，减少负向竞争效应。

第二，门限模型的检验结果还发现，内外资之间的技术差距致使FDI的技术溢出效应表现出非线性的特征，表明FDI对我国的技术进步效应可能存在一定的“发展门槛”。固然具有先进技术水平的FDI有利于我国企业的技术进步，但FDI的技术溢出存在一定的门槛效应特征。当内外资企业的技术差距低于0.834时，FDI流入对东道国技术进步的影响系数为0.0392；当内外资企业的技术差距高于0.834，且低于1.184时，这一影响系数增加为0.1704，这一范围内的技术差距仍然有利于FDI对东道国的技术溢出效应；但随着技术差距进一步增加，超过1.184门槛值时，FDI的技术溢出效应系数下降为0.1198。这说明内外资的技术差距并非越大越好，如果技术差距过大，本土企业相对而言愈发缺乏自主研发的动力与能力，内资企业最终将无法模仿外资企业的先进生产技术，甚至无法吸收FDI的技术溢出。

具体地，从行业层面就FDI对东道国的技术溢出效应进行分析可以发现，整体上，这一技术溢出效应显著为正，但由于不同行业的技术水平存在差异，因此FDI的技术溢出效应在不同技术水平的行业表现出差异化的特征。低技术水平行业所产生的外资技术溢出效应比较微弱，而高技术水平行业则相对较强。也就是说，基于我国目前各行业的技术发展水平，外商直接投资的技术外溢效应更易发生于技术水平较高的行业。当前这些行业内外资之间的技术差距依然比较显著，更不用说那些技术水平较低的行业。因此，我国的引资政策应重视外商直接投资与国内技术水平之间的适度差距。只有当内、外资的技术水平达到适当差距的情形下，本土企业才能更好地通过示范效应、模仿效应以及干中学等技术溢出途径获得FDI对东道国的技术溢出效应，从而提高自身的技术创新能力。目前，我国仅有烟草制造业、黑色金属矿采选业、电力、热力的生产和供应、有色金属矿采选业和煤炭开采及选洗业等五类行业跨过了内外资企业技术差距的第二个门槛，因此，在这些行业引进外资更应重视所引进外资的适度技术水平。

四、结论及启示性建议

在开放经济条件下，利用外商直接投资促进国内生产率增长，是诸多发展中国家培育经济增长动力、促进经济可持续发展的重要途径之一。本文基于FDI的市场竞争效应和技术溢出效应视角，研究了FDI对中国自主研发创新的影响。初步的线性回归分析表明：FDI的市场竞争效应为正，但未能通过显著性检验；而外商直接投资正向的技术溢出效应则较为明显。进一步的门限检验显示，FDI的市场竞争效应和技术溢出效应均具有非线性的双门槛特征。当FDI市场份额保持在一定范围内，其正向市场竞争效应得以显现；但FDI的市场份额超过最大门槛值，将可能产生“市场攫取效应”等不利影响，阻碍其对自主研发创新的促进作用。

此外，内外资技术差距过大或过小都不利于外资的技术溢出以及东道国的技术吸收。在外资的技术水平远远高于内资企业的情况下，外资的技术可能并不适用于内资企业，或者国内的企业根本无法达到模仿和学习的能力临界值，不仅无法较好地获得外商直接投资的技术溢出效应，甚至导致技术差距较大的内资企业，在市场竞争中逐渐退出市场。因而，“发展门槛”的存在，说明注重“适宜技术”的引进是十分必要的。

综上所述，中国政府在制定和实施外商直接投资的引资政策时，需要注意控制外商投资的规模，在充分发挥FDI正向市场竞争效应的同时，避免过大规模的外商投资对本土企业造成抑制性的负向效应。在引进外资的过程中，不仅要重视外资数量，而且也要重视外资的适度技术水平，即需引进适宜技术。

［1］Damijan J P，Knell M，Maicen B，et al.The Role of FDI，R&D Accumulation and Trade in Transferring Technology to Transition Countries：Evidence from Firm Panel Data for Eight Transition Countries［J］.Economic Systems，2003，27（2）.

［2］Blomstrom M，Sjoholm F.Technology Transfer and Spillovers：Does Local Participation with Multinationals Matter？［J］.European Economic Review，1999，43（4）.

［3］Branstetter L.Is Foreign Direct Investment a Channel of Knowledge Spillovers？Evidence from Japan＇s FDI in the United States［J］.Journal of International Economics，2006，68（2）.

［4］Bitzer J，Kerekes M.Does Foreign Direct Investment Transfer Technology across Borders？New Evidence［J］.Economics Letters，2008，100（3）.

［5］江小涓，李蕊.FDI对中国工业增长和技术进步的贡献［J］.中国工业经济，2002，（7）.

［6］王红领，李稻葵，冯俊新.FDI与自主研发：基于行业数据的经验研究［J］.经济研究，2006，（2）.

［7］Kokko A.Technology，Market Characteristics and Spillovers［J］.Journal of Development Economics，1994，43（2）.

［8］Aghion P，Blundell R，Griffith R，et al.The Effects of Entry in Incumbent Innovation and Productivity［J］.The Review of Economics and Statistics，2006，91（1）.

［9］Fare R S，Grosskopf S，Norris M，et al.Productivity Growth，Technical Progress and Efficiency Change in Industrialized Countries［J］.American Economic Review，1994，84（1）.

［10］Hansen B E.Threshold Effects in Non-Dynamic Panels：Estimation，Testing and Inference［J］.Journal of Economics，1999，93（2）.

责任编辑：黎贵才

F124.6

A

1005-2674（2015）06-074-07

2015-03-27

定稿日期：2015-05-10

国家软科学项目（2010GXS5D226）；山东省自然科学基金项目（2009ZRB02140）

孔帅（1988-），男，山东济宁人，中国社会科学院研究生院博士研究生，主要从事世界经济研究；张玉（1987-），女，山东威海人，南开大学经济学院博士研究生，主要从事国际贸易理论与政策研究；李平（1969-），男，浙江宁波人，山东理工大学商学院教授，主要从事技术扩散与技术创新研究。