中国对外直接投资的非物化型技术空间逆向溢出效应研究

陈柏福，刘舜佳

(1.广东金融学院 经济贸易学院，广东 广州 510521；2.湖南农业大学 商学院，湖南 长沙 410128)

一、问题提出

目前，中国经济已步入以高速增长阶段转向高质量发展阶段为重要特征的新时代。在此时代背景下，国家仍然需要坚定推进以自由贸易为主线的全面开放，以应对经济全球化所带来的新变局。当前，我国正积极推进共建“一带一路”，这正是新时代中国全面深化改革、扩大开放的明证，也是中国切实加强国际合作、完善全球治理的务实行动。伴随“一带一路”倡议的深入推进，我国对外直接投资(Outward Foreign Direct Investment, OFDI)增长迅猛。2017年末，我国对外直接投资存量为18090.4亿美元，占全球外国直接投资流出存量份额的5.9%，存量规模较上年末增加4516.5亿美元，位居全球第二，但与排名第一的美国存量规模差距较大，仅相当于美国的23.2%[注]数据来源于《2017年度中国外对直接投资统计公报》。。从投资领域看，2017年，我国对外直接投资涵盖国民经济18个行业大类，存量规模超过千亿美元的行业有租赁和商务服务业、批发和零售业、信息传输/软件和信息技术服务业、金融业、采矿业和制造业，占到中国对外直接投资存量的86.3%[注]数据来源于《2017年度中国外对直接投资统计公报》。。在“一带一路”倡议扎实推进的同时，我国对相关国家投资也呈现快速增长态势。2017年，我国流向“一带一路”沿线国家投资增长三成，对“一带一路”沿线国家的直接投资流量为201.7亿美元，同比增长31.5%，占同期中国对外直接投资流量的12.7%[注]数据来源于《2017年度中国外对直接投资统计公报》。。

以“一带一路”沿线国家、传统发达国家，以及第三产业为主要投资目标的中国OFDI迅速崛起，其背后动机是什么？从我国改革开放引进外商直接投资(FDI)的实践来看，最初引进FDI是为了填补国内经济建设所面临的资本缺口，FDI可以带来当时经济发展所急需的资本品设备。随着我国储蓄逐步大于投资以及出口逐步大于进口，资本缺口已经不再是经济发展所面临的主要问题，此时技术缺口对我国经济增长方式转型以及产业结构调整所带来的阻碍越发明显，而FDI通过边际产业转移而来的过时技术以及“市场换技术”引资方案的失败，都促成了21世纪以来我国企业加快“走出去”步伐。不少学者指出中国OFDI主要是为了寻求海外先进技术[1]。

OFDI给母国带来的技术进步学界称之为逆向技术溢出(Reverse Technology Spillover)。从目前OFDI逆向技术溢出的已有研究来看，侧重于检验OFDI逆向技术溢出效应的存在性及其影响因素，对于OFDI所获取的技术类型及溢出过程则鲜有涉及。而进一步的研究可通过FDI技术溢出和OFDI逆向技术溢出的对比得到揭示[注]FDI与OFDI都属于国际直接投资，两者区别在于FDI是基于东道国引进国际直接投资的角度定义，而OFDI是基于母国输出国际直接投资的角度定义。：通过FDI引进机器和生产线等实体资本品设备，是物化型技术(Embodied technology)[2]，而OFDI输出机器资本品设备，因此通过OFDI获取的技术外溢在方向上与物化型资本品输出是相反的，那么OFDI逆向溢出的技术类型也与通过实体资本品体现出来的物化型技术有所不同，而这恰恰是已有OFDI逆向技术外溢研究未加以区分的。鉴于此，本文通过区分OFDI与FDI溢出的技术类型差异及其各自溢出维度的特征，对经典的OFDI逆向技术外溢效应检验模型进行扩展研究。

二、文献综述

(一)OFDI动机：获取逆向技术外溢

以所有权垄断优势理论为代表的对外直接投资理论指出，跨国公司对外投资是为了在东道国复制母国企业的所有权优势，因为母国相对于东道国而言具有较大的技术边际优势，因此这一理论也主要是针对类似于美国这样的发达国家提出。但所有权优势的跨国复制又大都遵循边际产业转移顺序，即发达国家通常会将本国已经处于技术边际端的夕阳产业转移到东道国，因此立志于经济增长方式转型的发展中国家难以获取先进技术。

当前，所有权垄断优势理论开始遇到挑战。有研究指出，即使在不具备所有权垄断优势的情况下也可进行对外直接投资，很明显这类国际投资并非受所有权优势驱动，相当一部分是以获取海外先进技术为目的，寄希望于技术从东道国向母国扩散，与传统FDI技术外溢方向相反，被称之为技术获取型对外直接投资，即OFDI逆向技术外溢。这类OFDI最早发现于美国和欧洲投资的日本跨国公司[3-4]，之后对进驻美国硅谷的跨国公司以及瑞典企业在海外投资选址的研究，也证实是为了获取当地特定知识与技术[5-6]。与此同时，相关学者对国际生产折衷理论当中的区位优势进行完善，指出自20世纪90年代以来，获取知识资本的地理扩散已成为跨国公司对外直接投资区位选址的重要动机，出现了“战略性资产寻求型(Strategic Asset-Seeking)”OFDI[7]；此后，个别学者基于纳入了“逆向技术溢出”因素的OFDI决策模型，指出技术落后企业选择OFDI进入国外市场，其动机是通过地理毗邻获取东道国技术领先企业的技术外溢，这种正向外部性可以降低东道国子公司与母国企业生产成本，即使在东道国子公司持续亏损的情况下也可以继续运作下去，因为技术的正向外部性可以扩散到跨国公司所有市场，使得单一市场上的亏损不足为惧[8]。OFDI逆向技术外溢为发展中国家对外直接投资提供了理论依据，相当多的研究指出，通过逆向技术溢出来弥补自身所有权劣势已成为发展中国家OFDI的主要动机[9]。

(二)OFDI逆向技术外溢检验：对C-H或P-L模型的扩展

Coe等(1995)开创了以双边贸易份额为权重的国际研发知识溢出模型[10]；经Lichtenberg等(1998)完善溢出权重纳入了FDI技术外溢变量[11]；Pottelsberghe等(2001)在上述基础上囊括了OFDI技术外溢变量来考察对母国的逆向技术外溢效应(下称P-L(2001)模型)[12]。之后大多数研究，都是在此基础上，通过设置其他控制变量、选取不同数据样本以及采取不同回归方法来实证检验OFDI逆向技术外溢效应。表1按实证细节梳理了该领域的代表性文献。从中发现，实证结果略有分歧，但是大多数基于中国省际层面样本数据的回归结果都证实OFDI逆向技术外溢效应的存在，这一结论适用对P-L(2001)模型不同形式的扩展，具有稳健性。

表1 基于扩展的P-L(2001)模型检验OFDI逆向技术外溢的代表性文献

注：+代表实证到逆向技术外溢效应。？代表没有。

(三)评述及本文边际贡献

1.OFDI逆向技术外溢与FDI技术外溢：基于非物化型与物化型技术对比

OFDI逆向技术外溢这一研究主题的提出，为对比分析其与传统FDI技术外溢提供了很好的参照：传统技术外溢与直接投资流向相同，因此FDI技术外溢研究侧重于产业转移所引进的资本品设备等物化型技术，如王英和刘思峰(2008)区分了开放条件下这两种类型的技术，并指出物化型技术溢出研究主要焦聚于FDI和进口贸易[15]，林毅夫和任若恩(2007)在批判克鲁格曼否认“东亚奇迹”时也曾指出中国改革开放以来的技术进步主要得益于物化型技术引进[2]，Smarzynska(2004)基于产业间后向关联视角指出跨国公司会向东道国上游企业转移生产线设备，以获取质优价廉的中间投入品[26]；因此，由于与直接投资流向相反，OFDI逆向技术外溢不可能像传统FDI技术外溢那样是以获得实体资本品设备等物化型技术为主要目的，那么逆向技术外溢所获取的应该是另外一种不能以实体资本品形式体现出来的非物化型技术(Un-embodied technology)，如Anderson等(2015)指出以战略性资产获取为目的的OFDI就是寻求海外品牌、技术和管理等无形资产，弥补母公司所有权优势的欠缺环节[27]。由此可见，FDI技术外溢与OFDI逆向技术外溢之间的区别，除了前者与国际直接投资流向相同而后者相反以外，另外一个本质的区别在于FDI溢出的技术类型与OFDI逆向溢出的技术类型有所差异，前者通过出让本国未成熟市场来引进直接投资以获取物化型资本品设备，后者则是通过资本输出进军他国高端市场以获取非物化型技术的信息反馈。未能就OFDI逆向溢出的技术类型与FDI溢出的技术类型进行区分，这是以往OFDI逆向技术外溢研究有待深化的地方。

2.P-L(2001)模型的空间扩容：基于非物化型技术的空间外溢属性

P-L(2001)纳入了以OFDI份额为权重的东道国研发知识资本存量外溢变量，成为检验OFDI逆向技术外溢效应的统一范式。然而，在考虑到OFDI逆向溢出的技术类型主要是非物化型技术的前提下，上述标准检验范式仍可进一步扩展研究：(1)从技术表现形式看，非物化型技术不像实体资本品设备那样有具体的物理展现形态，它更多的是集经验、意识、设计和管理为一体的总称，是纯粹意义上的知识，具有无形性[28]，知识的无形特性决定其不会像实体资本品那样固定使用于某一特定物理区位，而是可以实现不同区域间的复制，具有空间扩散特性[29]，地理溢出距离无止境[30]；(2)从非物化型技术载体来看，人力资本充当了其空间扩散的唯一载体，现有技术溢出研究文献将人力资本流动看作是这种隐性技术溢出的主要途径，认为人力资本的空间流动可以加快无形技术在不同群体之间的传播[31]；而从人力资本流动性看，其内嵌的教育属性增强了其作为非物化型技术载体的空间流动性，因为现实环境下的劳动力区域迁徙受制于信息搜寻、环境适应以及人际网络重建成本的制约，而教育投资可以增强劳动力的信息搜寻能力以及对异地文化的认同感，可供选择的就业市场范围也越广，降低了人力资本的迁徙成本[32]，相关实证研究也予以证实[33]。综上所述，由于非物化型技术的区域复刻性及其载体的空间流动性，使得用来检验OFDI逆向技术外溢效应的经典P-L(2001)模型仍可在空间结构上进行扩展。

3.OFDI逆向技术外溢的阶段性：基于非物化型技术空间溢出的局限性

以中国省际层面为样本的实证研究均指出，由于区域经济发展不平衡，OFDI逆向技术溢出效应在中国东、中、西三大区域间存在着差异性，以及获取OFDI逆向技术外溢效应时存在经济发展指标的门槛限制。这实质上暗示了通过OFDI虽然可以在地理上近距离学习东道国技术创新，但这些隐性的非物化型技术在从东道国向母国内陆地区传递过程中却受制于各种阻碍。这可以从非物化型技术的唯一载体——人力资本空间流动所依赖的条件得以印证，虽然无形知识的区域复刻性以及教育投资降低了劳动力区域迁徙成本，使得非物化型技术空间流动理论上无止境，但作为其载体的人力资本空间流动却受制于多重限制：(1)交通通讯等硬件设施，非物化型技术的缄默属性(Tacit)使得其空间扩散依赖于人力资本“面对面(Face to face)”接触[29]，若交通通讯情况无法达到非物化型技术空间扩散所需要的接触条件，那么非物化型技术空间溢出则存在“冰山成本”；(2)社会资本等软件设施，非物化型技术在经由“面对面”的方式传输时既需要对等的人力资本予以理解和接受，也需要地区开放政策确保传输畅通性，对非物化型技术的投资与运用也需要金融发展、知识产权保护的支持，这都是在以往门槛回归研究当中所确认的。考虑到区域差异性对非物化型技术空间扩散所带来的潜在阻尼，那么对OFDI逆向技术外溢效应存在性的检验，也就相应地要在其空间扩散过程当中予以阶段性的分割，而这恰恰是以往研究所忽视的。

4.本文边际贡献

理论上，基于技术分类理论区分OFDI与FDI的技术溢出类型，明确OFDI逆向溢出的技术侧重于非物化型技术，而非FDI通过资本品进口所带来的物化型技术；考虑到非物化型技术因其无形性所带来的区域复刻性及其缄默属性对其地理溢出的局限性，从空间维度两阶段分割OFDI逆向技术外溢效应：从海外技术创新地对OFDI母国的首阶段溢出以及在母国内陆地区的后续二阶段溢出。

实证上，因经典线性P-L(2001)模型未纳入非物化型技术这一具有空间属性的遗漏变量所带来的内生性问题，借鉴新近发展起来的空间建模技术对具有空间属性的遗漏变量招致模型内生性偏误的解决方案，将经典线性P-L(2001)模型予以空间结构扩容，实证检验OFDI非物化型技术两阶段空间逆向外溢效应。

三、实证方案

(一)OFDI非物化型技术两阶段空间逆向溢出效应的检验模型

由于和国际直接投资流向相反，OFDI逆向溢出的技术类型侧重于非物化型技术，但由于非物化型技术具有无形性，本质上无法观测，因此在Pottelsberghe等(2001)所开创的OFDI逆向技术外溢效应检验模型当中是被遗漏掉的[12]；另外，虽然货物进口贸易和FDI主要是带来物化型资本品技术，但不可否认的是伴随进口贸易和FDI而来的还有海外观念、经验和作法等这些无形的非物化型技术[34]，因此这部分源于进口贸易和FDI的非物化型技术在Pottelsberghe等(2001)模型当中也是被遗漏掉的[12]。至此，建模的第一步就是要将上述三种外溢渠道遗漏掉的非物化型技术加总后在P-L(2001)模型当中予以补全：

TFP=β0+β1·SDR&D+β2·SFim+β3·SFfdi+β4·SFofdi+α·SFum

(1)

TFP为母国全要素生产率，是技术外溢作用的靶变量；SDR&D是母国国内研发知识资本存量，是提升TFP的技术自主创新来源；而提升TFP的技术外溢来源有三点，分别是货物进口贸易(SFim)、外商直接投资(SFfdi)以及新进入到模型当中的对外直接投资(SFofdi)；而伴随三种外溢渠道溢出的非物化型技术则为SFum。

由于非物化型技术本质上是无形的，具有非观测性，因此在对(1)式进行回归时，该非观测变量实际上进入到了模型误差项当中，这会给估计结果带来何种潜在风险呢？根据前文理论分析可知，非物化型技术源于OFDI，即以技术寻求型为目的的OFDI会将海外掌握到的非物化型技术逆向溢出给母国，因此非物化型技术与OFDI之间具有不可分割的关联性，同时考虑到进口贸易和FDI在向母国提供物化型资本品的同时，也不可避免地将海外的理念、作法等一些非物化型技术引入，因此进入到(1)式误差项当中的非物化型技术这一模型遗漏变量就与模型当中进口贸易、FDI和OFDI三个观测变量之间均具有较强的相关性，那么此时再对(1)式进行OLS估计就明显违背了OLS所禀持的“零条件均值”这一严格假定[注]确保OLS结果无偏性的关键假定“零条件均值”，即意味着模型误差项当中不应包含与模型自变量具有强相关性的遗漏变量，否则引发模型内生性问题(Endogenous)。，给估计结果带来内生性偏误。至此，建模的第二步就是要解决非物化型技术这一经典模型的遗漏变量所招致的内生性偏误。考虑到前文对非物化型技术空间属性的理论解析，可借鉴新近发展起来的空间建模技术对具有空间属性的模型遗漏变量招致内生性偏误的解决方案。首先，参照Parent等(2008)的做法，用空间向量自回归式(Spatial Autoregressive Process)来表达非物化型技术这一模型遗漏变量所具有的空间属性[35]：

SFum=γ·W·SFum+v

(2)

W是空间权重矩阵，用来联结截面单元之间的空间相关性，根据本文对OFDI非物化型技术两阶段空间逆向溢出的区分，此处空间权重矩阵是以中国大陆30个省的地理坐标来进行定义，据此可根据实证模型测度出OFDI非物化型技术在中国内陆区域间的后续溢出效应；γ则是衡量空间相关性强度的参数；v是空间自相关回归式当中的随机扰动项。其次，对(2)式解出非物化型技术变量，有SFun=(I-γ·W)-1×v，将其回代至(1)式则有：

TFP=β0+β1·SDR&D+β2·SFim+β3·SFfdi+β4·SFofdi+(I-γ·W)-1·(αv)

(3)

借助空间建模技术解决完具有空间属性的模型遗漏变量所招致的内生性偏误之后，接下来还需对模型当中经典遗漏变量所可能招致的潜在内生性偏误进行审查。至此，建模的第三步就是通过文献梳理方式，查找出(3)式当中经典遗漏变量所可能带来的内生性问题。相当多的研究已经指出，制度因素在获取技术外溢以及技术自主创新方面所起到的积极作用：一是母国在教育、科技、金融、对外开放和知识产权保护等方面的制度设计有助于发展中国家获取OFDI逆向技术外溢[19]，以至于只有越过制度门槛，OFDI的逆向技术外溢效应才会变得显著，而东道国制度对于技术获取型OFDI的区位选择同样重要[18]；二是东道国金融市场、知识产权制度对于获取FDI以及国际贸易技术外溢也起到了融资支持，并确保了无形资产运用的安全性[36]；三是制度与本国知识资本存量积累和技术扩散也紧密关联[37]。由此可见，隐没于(3)式复合误码项当中的另一非观测因素——制度变量，同样也与模型当中的诸多观测变量具有相关性，若不将其引发的内生性问题予以解决，也会给估计结果带来偏误。解决方案就是参照经典计量处理方法，用线性回归式控制制度这一非观测变量与模型当中自变量之间的相关性：

αv=η1·SDR&D+η2·SFim+η3·SFfdi+η4·SFofdi+ε

(4)

参数η1、η2、η3、η4分别用来控制隐没于复合误差项当中的制度这一非观测因素与模型当中自变量之间的潜在相关性，至此可假定原复合误差项当中的剩余成分(ε)服从独立正态同分布。将控制了经典内生性偏误的(4)式回代至(3)式并予以整理有：

TFP=θ0+γ·W·TFP+θ1·SDR&D+θ2·SFim+θ3·SFfdi+θ4·SFofdi+ψ1·W·SDR&D+ψ2·W·SFim+ψ3·W·SFfdi+ψ4·W·SFofdi+ε

(5)

其中，有θ0=β0(I-γ·W)；θ1=(β1+η1)，θ2=(β2+η2)，θ3=(β3+η3)，θ4=(β4+η4)；ψ1=-γβ1，ψ2=-γβ2，ψ3=-γβ3，ψ4=-γβ4。上式依据非物化型技术空间属性对P-L(2001)模型赋予了空间结构，不仅包含了因变量的空间滞后项，而且还包含每一个自变量的空间滞后项，其空间设定结构吻合空间杜宾模型(SDM)，下文将其简称为空间P-L模型。

(二)OFDI非物化型技术两阶段空间逆向溢出效应的模型界定

对P-L(2001)模型的空间扩容，空间滞后项的引入、加之空间权重矩阵当中元素值是以中国大陆30个省(因外向型经济数据缺失，西藏除外，下同)地理坐标予以定义，这就使得空间模型不仅保留了原有经典模型所能测度的母国通过OFDI从东道国获取的首阶段技术外溢效应，而且还可以测度首阶段逆向溢出的技术在母国内陆地区的后续二次溢出效应。

但由于空间权重矩阵引入，使得空间建模就打破了经典线性模型OLS无偏估计所禀持的“截面单元观测值彼此不相关”的严格假定，使得空间模型参数并不能准确代表自变量对因变量的作用力度[38]。因此空间模型当中OFDI自变量(SFofdi)及其空间滞后项(W·SFofdi)的参数估计值均无法准确代表母国通过OFDI从东道国所获得的首阶段技术外溢效应及其对母国内陆地区的后续二阶段技术外溢效应。本文借鉴LeSage and Pace(2009)提出的偏导矩阵法，将上述两阶段非物化型技术外溢效应分别定义为E(SFofdi)和E(W·SFofdi)[38]；正如前文所述，进口贸易和FDI在带来物化型资本品技术的同时，也会伴随非物化型技术的引进，因此进口贸易和FDI的首阶段技术外溢效应是杂糅了物化型和非物化型两种技术，分别定义为E(SFim)和E(SFfdi)，由于物化型资本品只能固定使用于特定地理区位，因此进口贸易和FDI的二阶段技术外溢效应就只有纯粹的非物化型技术，分别定义为E(W·SFim)和E(W·SFfdi)；而母国知识资本存量对所在地区的局域技术溢出效应E(SDR&D)及对所在地区以外其他地区的广域技术溢出效应E(W·SDR&D)也参照相同方案予以界定[注]虽然进口贸易与FDI给东道国带来物化型资本品设备，但也会给东道国引进意识和经验等非物化型技术，因此进口贸易与FDI的技术外溢也不会仅局限于贸易和投资所在地，也会产生区域间溢出效应，刘舜佳(2013)、刘舜佳和生延超(2014)在Coe and Helpman(1995)、Pottelsberghe and Lichtenberg(1998)经典模型上的扩展研究就证实了这一点，也包括对本国知识资本存量局域和广域溢出效应的测度[34,39]。。

四、实证检验

(一)数据指标

1.全要素生产率测度

Fare(1994)提出的Malmquist生产率指数已成为量化全要素生产率的常用方法[40]。该方案用面板数据拟合一个生产前沿面以用作实际生产效率的参照，然后将各截面单元在空间维度和时间维度所处的实际生产点与该生产前沿面进行对比得到Malmquist全要素生产率。

在实际测度该指数时，本文以中国大陆30个省1952年不变价格衡量的GDP数据来代表产出数据。投入数据包含物质资本存量和劳动力投入，其中物质资本存量以单豪杰(2008)提出的测算方法予以衡量[41]；而劳动力投入测算需要消除不同教育程度带来的异质性偏误，参照王少国和潘恩阳(2017)所采用的教育支出法，将中国劳动力在5个教育程度上(文盲、小学、初中、高中和专科以上)的差异予以标准化，然后汇总求和[42]。

2.技术外溢指标量化

国内不少学者对Pottelsberghe等(2001)在国家层面设计的进口贸易、FDI技术外溢量化指标予以扩展，以适用于中国大陆省际层面的检验。本文据此继续拓展OFDI技术外溢量化指标：

(6)

(7)

(8)

国外知识资本存量(SFR&D)和国内知识资本存量(SDR&D)数据都采用永续盘存法予以估算，估算当中所采用的资产折旧率参照大多数文献取5%，样本初始年份的知识资本存量数据参照Griliches(1979)作法，用当年研发支出额除以样本期间R&D支出增长率的几何平均值与5%的折旧率之和得到[43]。

3.空间权重矩阵

空间权重矩阵设定需考虑“地理学第一定律”，即空间溢出效应随着地理距离延伸而趋于衰减，因此要反映非物化型技术在中国内陆地区的后续二次溢出效应，那么区域间的毗邻关系是空间权重矩阵元素值设定的关键。对区域间毗邻关系的设定方案有多种，有考虑地理毗邻，也有考虑经济毗邻，还有同时考虑地理和经济毗邻。为了验证估计结果的稳健性，本文拟采用如下几种空间权重矩阵设定方案：

地理权重矩阵1W。其矩阵元素值设定以两区域间是否共享地理边界为准，若共享地理边界，则矩阵元素值设定为1，反之则为0，设定完后按行和为1进行标准化处理。

经济权重矩阵2W。相当多的研究将区域间的经济关联性视作空间溢出的主要通道，即使两地区间的地理距离也比较遥远。设定经济毗邻参考的指标较多，通常以两地区间是否具有相当的经济体量来加以衡量。参照大多数研究，本文假定两地区间GDP差异越小，则它们之间的经济关联性越强，以两地区GDP之差的绝对值的倒数来衡量这种反向关系：

(9)

复合权重矩阵3W。同时考虑地理毗邻和经济毗邻，将地理权重矩阵右乘经济权重矩阵得到3W=1W×2W。

K阶最近邻域矩阵4W-k。以地理毗邻为基础兼顾经济毗邻，其设定原则是计算出样本当中某一截面地区与其余地区之间的地理距离，然后假定与其中k个地区之间存在毗邻关系，在空间权重矩阵当中相应位置设定元素值为1，其余为0。根据中国省域之间的毗邻关系，本文将k值分别取7-9。

4.数据样本来源

技术溢出国与大多数OFDI逆向技术外溢研究保持一致，挑选OECD国家，因为OECD国家多数为发达国家，技术研发能力强、研发支出经费高，也是传统技术所有权垄断优势国家。本文挑选的OECD国家除了G7国以外，还包括其余10个发达经济体[注]加拿大、法国、德国、意大利、日本、英国、美国、澳大利亚、比利时、芬兰、爱尔兰、以色列、韩国、荷兰、葡萄牙、西班牙和土耳其。。指标核算所用到的研发支出额、国内生产总值、资本形成额来自OECD网站和世界银行网站。

技术外溢的收纳地区为中国大陆30个省。全部指标测算所用到的GDP及其平减指数、物质资本投资额、劳动力人口、教育经费支出、研发支出额、固定资产价格平减指数、进口贸易额、FDI、OFDI取自《中国统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》、《新中国六十年统计资料汇编》、《中国教育统计年鉴》、《中国对外直接投资公报》。样本时期跨度为2002-2015年，个别地区或年份缺失数据用相邻年份平均值予以插补。

(二)检验结果

1.模型稳健性检验

对Pottelsberghe and Lichtenberg(2001)开创的OFDI逆向技术外溢模型进行空间扩容，其空间模型设定形式是否有别于经典线性模型以更适宜拟合实证样本的数据生成方式(DGP)，是需要进行模型稳健性检验的。不少空间计量经济学专家也指出，在放宽OLS严格假定之后发展起来的空间计量模型，需要就其模型设定形式的稳健性进行验证[44]。Elhorst(2012)就空间面板模型设定形式的稳健性检验提出整套方案：线性模型遗漏空间交互效应的稳健性检验以及空间面板模型设定形式的稳健性检验[45]。本文基于上述方案对P-L(2001)模型空间扩容的合理性进行验证。

线性模型遗漏空间交互效应的稳健性检验。该步检验遵循“从特异到一般(From Specific to General)”的思路，即分别将线性模型和空间模型的设定结构视作特异性和一般性，估计线性模型后，就其残差是否遗漏两种空间交互效应(空间滞后项和空间误差项)进行(稳健)LM检验。检验结果见表2。

表2 经典线性P-L(2001)模型遗漏空间 交互效应的稳健性检验

注：省略线性面板模型参数估计值以节省版面。***代表在1%的置信度水平；[]为p值。

表2在面板数据的各种固定效应设定下，就线性模型是否遗漏空间交互效应进行检验，从检验结果可知，经典P-L(2001)模型不应遗漏空间交互效应：①首先，从遗漏空间交互效应的检验看，无论采用哪种固定效应设定形式，LM值都可以在1%的置信度水平上拒绝“P-L(2001)模型没有遗漏空间滞后项(Spatial Lag)或空间误差项(Spatial Error)”的原假设，稳健LM值所得结论亦是如此。这就直接拒绝了线性模型是对数据样本的最适拟合。②其次，从线性模型的拟合优度看，四种固定效应设定形式下的拟合优度均较低，截面固定效应设定形式下的拟合优度最高，但也仅为0.4519，结合拟合优度的定义，这就提示线性模型可能遗漏了比较重要的解释变量。另外，针对截面、时期固定效应联合检验结果均表明在1%的置信度水平上无法拒绝“截面或时期固定效应联合不显著”的原假设，说明空间面板模型应同时采用截面和时期双向固定效应。

空间面板模型设定形式的稳健性检验。该步检验遵循“从一般到特异(From General to Specific)”的思路，因为本文空间扩展所得模型是空间杜宾模型(SDM)，较之空间滞后模型(SLM)和空间误差模型(SEM)，其模型设定形式具有一般性，本质上SDM嵌套(Nest)SLM和SEM[45]，因此该步检验就是对设定形式具有一般性的SDM进行参数约束性检验，验证其能否退化成设定形式具有特异性的SLM或SEM，以提高估计效率。检验结果见表3。

采用6种空间权重矩阵来估计空间P-L模型(5)式，估计结果报告于表3上半部分；然后对模型设定参数约束性检验，检验结果报告于表3下半部分。从空间P-L模型的估计结果来看，验证了之前对经典线性P-L模型遗漏了空间交互效应的推测：①首先，从空间模型拟合优度看，6种空间权重矩阵设定形式下的拟合优度均达到了90%以上，较之经典线性P-L模型的拟合优度有了较大幅度提升，这说明经典线性P-L模型遗漏了具有重要解释力的空间交互变量，而空间模型在纳入这些空间交互效应之后，增强了模型解释力度，比经典线性P-L模型设定更为合理。②其次，从代表空间相关性的参数γ估计值看，6种空间权重矩阵设定形式下均为正，且均至少在5%的置信度水平上具有显著性，这也从侧面说明空间模型建立的合理性；其经济释义说明在扣除掉资本和劳

表3 空间P-L模型设定形式的稳健性检验

注：空间P-L模型的参数估计没有经济意义，故未报告以节省版面；随机效应估计值未予以报告。()和[]中分别为t值和p值。

动力这两种有形要素投入之后，无形生产要素对经济产出的贡献在区域间是具有较强相关性的，这也暗示非物化型技术这种无形生产要素存在空间溢出效应。

从空间模型参数约束性检验结果看，无论采用哪种空间权重矩阵，Wald和LM值均可在1%的置信度水平上拒绝“SDM可退化成SLM或SEM”的原假设，这说明本文理论上依据非物化型技术空间溢出属性对经典P-L(2001)模型扩容得到的空间设定结构，在对实证样本的数据生成方式进行拟合时，与SLM和SEM模型存在本质区别，SDM才是对样本数据的最适拟合。另外，空间面板模型的Hausman检验值可在1%的置信度水平上拒绝“随机效应估计与固定效应估计不存在系统性偏差”的原假设，故此处仅报告SDM的固定效应估计结果，随机效应估计结果予以省略，后文经济释义参照固定效应估计结果。

2.OFDI非物化型技术两阶段空间逆向溢出效应

表4按LeSage等(2009)的偏导矩阵法给出了两阶段技术外溢效应估计结果[38]。

表4 基于偏导矩阵法测度的两阶段技术外溢效应

首阶段技术外溢效应。从三种外溢渠道的首阶段技术外溢效应看，可得如下结论：①OFDI产生了显著的逆向技术外溢。6种空间权重矩阵设定形式下的OFDI首阶段逆向技术外溢效应不仅为正，而且均至少在5%的置信度水平上显著。说明中国通过对OECD国家的物化型资本品输出，获得了非物化型技术反馈，有利于本国TFP提升，也证实了在“走出去”的国家大背景下，我国对OECD集团的直接投资属于战略性资产获取型。②进口贸易和FDI产生了显著的技术外溢。6种空间权重矩阵设定形式下的进口贸易和FDI首阶段技术外溢效应均为正，且大都也在5%的置信度水平上显著。说明这两种渠道也产生了技术外溢，这与之前大多数研究所得结论保持一致。由于进口贸易和FDI是将物化型资本品从OECD国家输入到我国，同时也必将伴随国外先进做法和观念的引进，因此进口贸易和FDI的首阶段技术外溢实质上是混合了物化型技术和非物化型技术。③进口贸易与FDI的首阶段技术外溢效应强于OFDI的首阶段非物化型技术外溢效应。以采用复合权重矩阵为例(2W)，进口贸易与FDI的首阶段技术外溢效应分别为0.0521和0.0654，表明进口贸易和FDI的技术外溢强度每提高1%，给TFP分别带来5.21%和6.54%的提升[注]模型估计时仅自变量均采用自然对数形式。，强于OFDI非物化型技术逆向溢出给TFP带来的2.78%提升。这一对比结论在使用其他空间权重矩阵的情况下同样具有稳健性。之所以进口贸易与FDI的首阶段物化型技术外溢效应，要强于OFDI的首阶段非物化型逆向技术外溢效应，原因可能与当前中国产业结构处于转型期有关。众所周知，改革开放以来国内经济发展最缺的就是工业建设所需的各种资本品设备，而此时进口贸易以及通过外商直接投资引进的资本品设备很好地弥补了国内对物化型技术的巨大需求缺口，而以管理经验、品牌意识等为代表的非物化型技术还不是进口和招商引资所在地区在此时经济发展的优先考虑，这就直接表现为进口贸易和FDI在首阶段表现出来的物化型技术外溢效应强于OFDI在首阶段的非物化型技术逆向外溢效应。④国内研发知识资本存量局域外溢效应显著。6种空间权重矩阵设定形式下的国内研发知识资本存量局域外溢效应，不仅为正且大都也在5%的置信度水平上显著。表明国内技术自主创新促进了TFP进步，复合权重矩阵的估计结果显示国内研发知识资本存量的局域溢出给TFP带来2.87%的提升，这一系数与OFDI逆向技术外溢效应估计值相当，但低于进口贸易和FDI技术外溢效应估计值。

二阶段技术外溢效应。从三种外溢渠道的二阶段技术外溢效应看，可得如下结论：①OFDI逆向溢出的非物化型技术在中国内陆区域间产生了显著的后续二次溢出。分别采用6种空间权重矩阵的估计结果显示，OFDI在第二阶段的非物化型技术外溢效应不仅全为正，而且大都也在5%的置信度水平上具有统计显著性。这说明中国企业通过OFDI在OECD国家获取的非物化型技术不会仅用于海外市场，也会用于母国国内市场，对中国内陆区域产生了空间溢出效应，这就验证了Fosfuri等(2010)纳入“逆向技术溢出”因素的OFDI决策模型的理论预测[8]。②伴随进口贸易和FDI引进的非物化型技术产生了显著的后续二次溢出。分别采用6种空间权重矩阵的估计结果显示，进口贸易和FDI于第二阶段的技术外溢效应不仅均为正，而且大都也在10%的置信度水平上具有统计显著性，仅在地理权重矩阵(1W)设定形式下，进口贸易第二阶段技术外溢效应没有通过显著性检验。表明进口贸易和FDI在将物化型资本品引进到贸易所在地及投资发生地之后，伴随而来的非物化型技术不会仅停留于物化型资本品所在的局域地区，而是之后还会对中国内陆区域形成后续二次溢出。③OFDI第二阶段的非物化型技术溢出效应强于进口贸易和FDI第二阶段的非物化型技术溢出效应。以复合权重矩阵为例，OFDI第二阶段的技术外溢效应估计值为0.0488，分别高于第二阶段进口贸易技术外溢效应0.0061和FDI技术外溢效应0.0034。这说明相对于进口贸易与FDI所侧重溢出的物化型资本品技术，OFDI溢出的非物化型技术还会在后续第二阶段持续提供强大推助力给TFP。OFDI第二阶段技术外溢给TFP带来4.88%的提升，与其第一阶段技术外溢给TFP带来2.78%的提升相比，前后相差2.1%，增幅非常明显；而与此形成强烈反差的是，进口贸易与FDI在第一阶段的技术外溢给TFP分别带来5.21%和6.54%的提升，但到了第二阶段，两外溢渠道对TFP的提升效果就分别降至0.61%和0.34%，降幅非常明显，这说明进口贸易与FDI主要给中国带来物化型资本品技术，伴随两者的非物化型技术外溢效应并不如OFDI那样强烈。④国内技术自主创新的广域外溢效应不显著。分别采用6种空间权重矩阵的估计结果显示，国内研发知识资本存量的广域外溢效应估计值虽然为正，但均未通过显著性水平检验，表明国内自主创新技术还未能形成空间扩散。

总溢出效应。总溢出效应是对首阶段、次阶段这两阶段外溢效应的汇总估计。对三种外溢渠道总溢出效应的对比分析可得如下结论：①进口贸易、FDI和OFDI这三种外溢渠道的总溢出效应不仅为正且大都具有统计检验的显著性，仅进口贸易的总溢出效应在使用空间权重矩阵1W时未能通过最低限度(10%)的置信度检验，这表明改革开放以来，无论是进口贸易还是FDI、拟或是OFDI，均在总体上显著提升了我国全要素生产率水平，这一结论与之前大多数类似研究所得结论是相同的。因此，今后需要进一步并深入扩大对外开放领域，让我国经济增长转型升级持续获得来自外部市场的支持。②OFDI的总外溢效应大于进口贸易与FDI的总溢出效应，这一结论无论是采用哪种空间权重矩阵均成立，且这一对比结果与第二阶段三种外溢渠道的外溢效应对比结果保持一致，这说明虽然进口贸易与FDI直接引进的物化型资本品技术在第一阶段对所在地区的经济增长贡献更为明显，但就中国内陆区域之间的技术扩散效应而言，OFDI通过物化型资本品设备输出而从海外市场反馈回来的非物化型技术，对中国内陆其他地区的经济增长贡献则更为明显，其中原因不外乎与三种溢出渠道所外溢的技术类型有关，进口贸易与FDI所溢出的技术类型主要是物化型技术，这些具有实体物理形态的资本品设备只能固定于其所在的局域地区使用，对周边广域地区经济增长的支持则极其有限，而OFDI是将本国的实体资本品技术输出到海外市场，借此反馈回来国际市场较为前沿的非物化型技术，而这种不具有实体物理属性的隐性技术具有明显的空间扩散属性，不仅能在局域空间促进经济增长，而且其所具有的区域间复刻性还能显著促进广域空间范围内其他地区经济增长。故整体来看，OFDI所外溢的非物化型技术对我国经济全要素生产率的提升能够产生更大的影响。

五、结论及政策建议

通过区分FDI和OFDI技术外溢类型，依据非物化型技术空间外溢属性将Pottelsberghe和Lichtenberg(2001)开创的OFDI逆向技术外溢模型予以空间扩容，实证检验2002-2015年间OFDI对中国大陆30省的非物化型技术两阶段空间逆向溢出效应，结果显示：三种外溢渠道均对中国TFP产生了技术外溢效应；其中进口贸易和FDI的首阶段技术溢出效应强于OFDI的首阶段非物化型技术外溢效应，但进口贸易和FDI带来的非物化型技术在中国内陆区域间的第二阶段技术外溢效应却弱于OFDI第二阶段非物化型技术外溢效应；国内技术自主创新仅有利于局域TFP提升，未能产生广域空间溢出效应；上述结论在置换不同空间权重矩阵时具有稳健性。表明进口贸易和FDI侧重溢出的物化型资本品技术有别于OFDI逆向溢出的非物化型技术，OFDI非物化型技术的广域空间外溢更有助于TFP提升。

基于上述结论，我们提出以下几点政策建议：①继续坚持改革开放和“走出去”的方针政策，优先发展对外直接投资。三种外溢渠道都对中国产生了技术外溢效应，说明开放条件下通过吸收国际科技创新，有助于我国经济持续健康发展；但应大力发展对外直接投资，因为实证结果显示OFDI的非物化型技术溢出比进口贸易和FDI更能够在中国内陆广域空间范围内推动TFP提升，同时多年以来“市场换技术”引资策略的失误以及“三来一补”粗加工贸易模式的实践，都说明在目前中国经济转型的关键节点上，更应该主动“走出去”，通过接近世界科技发展的最前沿来弥补国内自主创新环节的薄弱。同时，在当前战略发展期，由于包括经验、技能、信息等在内的非物化型技术形态具有隐性知识和文化的属性，所以在中国企业“走出去”过程中，还要重视知识产权保护和国家文化安全的维护[46]。②甄选对外直接投资的目标国和目标产业，完善国内非物化型技术空间扩散所需的软硬件环境。投资去向国和去向产业决定了逆向溢出的技术先进性和实用性，因此投资的目标国应该选取那些拥有百年市场经验沉积且拥有全球产、学、研网络体系的国家，投资的目标产业也应该是那些已经形成产业集聚且能够吸引全球科技人才的战略性新兴产业，包括集成电路产业、软件产业、云计算产业、物联网产业、移动互联网产业、电子商务产业、生物医药产业、新能源产业和文化创意产业等，加快推进制造与服务的协同发展，促进商业模式创新和业态创新，大力发展与制造业紧密相关的生产性服务业，推动服务功能区和服务平台建设。正如2016年《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》中提出的那样，要开启多业态联动的创意开发模式，提高不同内容形式之间的融合程度和转换效率，努力形成具有世界影响力的数字创意品牌，支持中华文化“走出去”。此外，应进一步完善快捷方便的交通通讯基础设施，为人力资本的空间流动提供硬件条件，同时在区域制度变革以及人力资本积累上狠下功夫，以承接非物化型技术的空间扩散。③结合新时代“一带一路”倡议和高质量发展战略目标，以供给侧结构性改革为主线，激发各类企业主体“走出去”活力，不断提升全要素生产率。以“一带一路”沿线国家为主要投资目标的中国OFDI快速崛起，是与2013年国家提出的“一带一路”倡议分不开的，同时与新时代国家高质量发展战略目标也具有一致性。作为推动高质量发展的主线，供给侧结构性改革客观要求推进要素市场化配置改革，淘汰落后产能，大力培育新动能，强化科技创新，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，真正实现产业结构优化升级[47]。同时，作为推动中国经济高质量发展的微观基础，企业这一市场主体极为重要，我们不仅要深化国有企业改革，不断提升国有企业生产效率和竞争力，而且还需要大力支持民营企业发展，全面落实产权保护政策，消除产权保护的所有制歧视，激发和保护企业家精神，为有实力的中国企业“走出去”争取公平的国际竞争环境。