吸收能力、中国对美国OFDI逆向技术溢出与产业升级

一 引 言

对外直接投资逆向技术溢出效应是指在开放经济条件下，投资国主动向被投资国进行直接投资以获取国外先进技术和知识并传递回投资国，从而促进投资国技术进步和产业升级。世界银行认为：发展中国家技术进步既取决于获取技术的途径，也取决于其对技术的吸收能力。自加入WTO以来，我国对外直接投资快速增长，2014年中国对外直接投资(OFDI)超过外商对华直接投资(FDI)，成为“净资本输出国”。美国是我国技术寻求型对外直接投资的主要目标国，中国对美直接投资近年持续增加。据商务部统计，2015年美国成为中国对外直接投资存量最高的单一国家，对美直接投资存量高达605.8亿美元。从流量趋势上来看，2008年开始，我国对美直接投资流量大幅度、波动性上涨；但2017年特朗普上台后对中国企业在美直接投资实施严格的监管政策，尤其是中国企业并购美国高新技术企业。据美国政府部门初步统计，2017年中国对美OFDI大幅降低，仅为64.3亿美元(如图1)。同时期我国第三产业增加值迅速增加，并于2012年开始超过第二产业，产业结构不断调整优化。

虽然中国对美直接投资发展迅速，但是也不可避免地面临美国越来越严格的审查。那么，在美国严格的监管措施下，中国对美大规模直接投资活动中，中国企业是否吸收了来自美国的逆向技术溢出，是否推动了国内产业升级？此外，我国各省(1)各省是指我国31个省、直辖市、自治区，东部地区：北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南；中部地区：山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部地区：四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、广西、内蒙古。经济发展水平、金融发展水平等方面具有不平衡性，对美直接投资逆向技术溢出对各省产业升级的影响是否不同？又有哪些因素影响了我国对美直接投资逆向技术溢出作用于国内产业升级？现阶段，国内产业升级处于攻坚期，研究我国对美直接投资逆向技术溢出效应异质性以及吸收能力的影响，对于我国及时调整对外直接投资方向、各省创造良好的吸收环境、利用对外直接投资逆向技术溢出，从而推动当地技术进步和产业升级具有重要的现实意义。

图1 产业增加值和我国对美直接投资变动趋势资料来源：Wind数据库。

二 国内外相关研究现状及评述

(一)OFDI逆向技术溢出效应存在性和地区差异性研究

对外直接投资逆向技术溢出对技术进步影响的研究，始于Kogut 和 Chang(1991)[1]，他们研究发现日本对美国的OFDI集中于技术密集型产业。之后Fosfuri和Motta(1999)[2]构建古诺竞争模型，证明两个有技术差异但同质的企业可通过对外直接投资来促进母国公司的生产效率和技术进步。Herzer(2011)[3]、付海燕(2014)[4]、Xiao和Liu(2014)[5]利用发展中国家对外直接投资数据进行实证检验，证明对外直接投资逆向技术溢出效应显著存在。Bitzer和Kerekes(2008)[6]研究发现OECD国家的OFDI逆向技术溢出效应并不明显，且在国家之间存在显著差异。李梅和柳士昌(2012)[7]利用省级面板数据进行回归分析，证明总体上积极的OFDI逆向技术溢出效应并不存在，但是OFDI逆向技术溢出存在显著的地区差异性，东部地区有积极的逆向技术溢出效应产生。叶建平等(2014)[8]、衣长军等(2015)[9]也认为OFDI逆向技术溢出对母国各地区技术进步影响不尽相同，东部地区逆向技术溢出效应显著。

部分学者研究OFDI逆向技术溢出对创新能力的影响。宋跃刚和杜江(2015)[10]运用GMM模型，实证检验了OFDI逆向技术溢出对区域技术创新能力的提升作用，结果表明，在总体上OFDI逆向技术溢出能显著提高区域技术创新能力。毛其淋和许家云(2014)[11]、Li et al.(2016)[12]、李娟等(2017)[13]也认为对外直接投资逆向技术溢出能够显著地提高国内创新能力。

关于OFDI逆向技术溢出对产业升级的影响，Cozza et al.(2015)[14]、贾妮莎和申晨(2016)[15]研究表明OFDI有利于国内产业结构优化。潘素昆和袁然(2014)[16]、卜伟和易倩(2015)[17]研究认为OFDI通过技术溢出等渠道来带动产业的进步与发展。王丽和韩玉军(2017)[18]利用省级面板数据构建GMM模型，分析OFDI逆向技术溢出与技术水平的交互项，实证结果表明OFDI逆向技术溢出通过促进技术进步进而推动产业升级。聂名华等(2017)[19]利用灰色关联分析法研究的结果表明，OFDI逆向技术溢出是实现产业结构升级的有效路径。

(二)OFDI逆向技术溢出效应的影响因素研究

尹东东和张建清(2016)[20]以国内研发投入、人力资本、经济发展水平、对外开放程度、基础设施、金融发展规模表示吸收能力，利用GMM方法进行估计，研究表明现阶段积极的逆向技术溢出效应尚未显现，但吸收能力积极地促进了OFDI逆向技术溢出效应的实现。吴书胜和李斌(2015)[21]以人力资本、经济发展水平、对外开放水平、技术差距和技术研发强度表示吸收能力，构建PSTR模型验证了OFDI与TFP的非线性关系，研究认为在吸收能力的阀值转换条件下，中国对外直接投资与全要素生产率之间存在平滑转换机制效应。孔群喜等(2018)[22]以人力资本、研发强度和技术差距表示吸收能力，分析表明吸收能力积极地影响OFDI逆向技术溢出效应，且存在门槛效应。韩慧和赵国浩(2018)[23]则以技术差距为门槛构建了非线性双门槛模型，认为在不同门槛取值区间内OFDI逆向技术溢出对创新能力的促进作用呈倒U型特征。陶爱萍和盛蔚(2018)[24]也考虑了技术差距的影响，构建门槛模型，研究发现在一定程度的技术差距下，OFDI逆向技术溢出促进产业升级，但跨越拐点后，这种效应会变为负向且不显著。

现有文献表明，大部分学者在OFDI逆向技术溢出效应存在性上达成了一致，认为吸收能力是影响该效应的重要因素。但有关吸收能力对OFDI逆向技术溢出效应的影响，一些学者主要从吸收能力视角分析对外直接投资逆向技术溢出对技术进步的影响，而对外直接投资逆向技术溢出对产业升级的影响则研究不足。本文的贡献在于：(1)通过研究中国对美直接投资逆向技术溢出对产业升级的影响来实证分析OFDI逆向技术溢出效应，同时考察吸收能力对中国对美直接投资逆向技术溢出作用于国内产业升级的影响。(2)研究方法上，构建PSTR模型，以技术差距、对外开放程度、经济发展水平、金融发展水平、R&D研发强度、人力资本表示吸收能力，反映我国各省异质性吸收能力在中国对美国直接投资逆向技术溢出作用于产业升级过程中的作用。

三 实证设计

(一)模型构建与指标选取

首先，借鉴Coe和Helpman(1995)[25]构建的国际R&D溢出模型，结合本文研究的问题，将对外直接投资作为重要的技术溢出渠道纳入其中，构建模型如下：

(1)

(2)

基于模型(2)，为了分析在我国对美直接投资逆向技术溢出作用于产业升级的过程中，母国吸收能力的影响，本文以吸收能力为转换变量构建面板平滑转换模型(PSTR)进行相关实证分析。PSTR用一个连续的转换函数代替面板门槛回归模型(PTR)中离散的门槛变量，可以更好地把握面板数据的截面异质性，并且允许模型参数随转换变量的变化而做连续、平滑的非线性转换。基于模型(2)以及Colletaz和Hurlin(2006)[26]关于PSTR模型的构建原理，本文将所使用的PSTR模型表述为：

(3)

式(3)中，r表示转换函数的个数；qit表示转换变量；εit为随机扰动项；h(qit;γ,c)为转换函数，其值介于0～1之间，是一个连续函数，也是转换变量的约束函数。借鉴Gonzalez et al.(2004)[27]的做法，考虑以下转换函数：

(4)

其中c=(c1, …，cm)′，c为转换变量的位置参数，即门槛水平；γ为平滑参数，即斜率系数，决定转换速度；m为转换变量位置参数的个数。为从吸收能力角度考察我国对美直接投资逆向技术溢出对国内产业升级的影响，本文选取技术差距(GAP)、对外开放程度(open)、经济发展水平(rgdp)、金融发展水平(Fin)、R&D研发强度(STR)、人力资本(L)表示的吸收能力作为转换变量，构建如下计量模型：

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

(二)变量解释与数据说明

2008年开始，我国对美国直接投资流量大幅度上升，与此同时，随着参与全球价值链分工的深入，我国逐步推进产业转型升级，而受到美国政策因素的影响，2017年我国对美OFDI下降明显，因此本文以2008-2016年31个省级行政区域数据为样本进行实证分析，考察我国对美直接投资逆向技术溢出对产业升级的影响。各变量数据来自《中国统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》、《中国金融年鉴》、国泰安数据库、中经网数据库、世界银行等。

1.产业结构层次

现有研究认为产业结构的优化是产业结构从不合理到合理的过程，产业结构升级是产业结构从低级到高级的过程。目前，衡量产业结构升级的方法大致可分为三类：(1)根据经济发展的不同阶段用不同指标衡量，克拉克定律认为在发展初期可用非农产业比重作为产业升级指标，霍夫曼定律认为在重工业化阶段可用轻工业与重工业产出之比作为产业升级指标，钱纳里的标准结构理论认为在服务化阶段可用第三产业与第二产业产出比作为产业结构指标；(2)以三次产业产值占GDP比与对应权重的乘积度量产业结构高级化；(3)利用夹角余弦法测度产业结构的相似程度，从而反映产业结构高级化程度。考虑到我国第三产业发展现状，本文用以下三种方法衡量产业结构层次。

(1)钱纳里标准结构理论：

(11)

(2)产业结构层次系数：

(12)

(3)夹角余弦法：首先以各产业产业增加值占GDP比重形成三维向量(x1，x2，x3)，然后计算该向量与三个由低层次向高层次排列的向量(1，0，0)、(0，1，0)、(0，0，1)的夹角θ1、θ2、θ3，产业结构层次：

(13)

其中Y1, it、Y2, it、Y3, it分别表示我国t年i省第一产业产值、第二产业产值、第三产业产值与地区生产总值(GDP)之比。

2.国内R&D资本存量

3.中国对美国直接投资逆向技术溢出

OFDI逆向技术溢出的计算如下：

(14)

4.人均国内生产总值

控制变量人均国内生产总值用各省人均GDP表示。

5.吸收能力

(1)技术差距(GAP)用国内各省份劳动生产率和美国劳动生产率的比值表示，该值越小，说明技术差距越大，劳动生产率利用GDP/就业人数进行计算。(2)对外开放程度(open)利用历年各省进出口总额占GDP的比重表示，即openit=IMit/GDPit。(3)经济发展水平(rgdp)用各地区历年人均GDP表示。(4)金融发展水平(Fin)以各省金融机构贷款与GDP之比表示。(5)R&D研发强度(STR)用各省当年R&D支出与当年GDP比值表示，即STRit=RDit/GDPit。(6)人力资本(L)用平均受教育年限表示，计算公式为：平均受教育年限=小学教育人数比重×6+初中教育人数比重×9+高中教育人数比重×12+大学教育人数比重×16。

四 实证结果分析

(一)单位根检验与最优滞后阶数确定

为了避免数据波动性带来的伪回归问题，本文对各变量进行LLC和ADF-Fisher单位根检验。检验结果表明，部分变量的水平序列并不平稳，但是在5%的显著性水平下，各变量的一阶差分序列是平稳的，即不存在单位根，所有变量均为一阶单整。然后根据BIC最小化准则确定各变量最优滞后阶数，金融发展水平(Fin)的最优滞后阶数为4，人力资本(L)的最优滞后阶数为2，技术差距(GAP)、对外开放水平(open)和研发强度(STR)的最优滞后阶数为1，其他变量最优滞后阶数为0。

(二)线性检验与剩余非线性检验

运用PSTR模型进行估计之前， 首先检验模型是否存在非线性效应，原假设为H0：γ=0或H0：β1=β2=β3=0，即原假设为模型不存在非线性效应。若“线性检验”拒绝原假设，则进一步进行“剩余非线性检验”，检验转换函数的个数(H0：r=1，H1：r=2)。检验方法与“线性检验”类似，检验直至不再拒绝原假设即停止。本文对模型(5)-模型(10)中我国对美直接投资逆向技术溢出与国内产业结构的关系进行线性检验与剩余非线性检验，然后根据AIC和BIC最小化准则来确定位置参数个数，检验结果如表1所示。

表1 转换函数个数、位置参数个数的确定

“线性检验”结果表明，以吸收能力为转换变量，所有模型拒绝了我国对美直接投资逆向技术溢出与国内产业升级为线性关系的原假设，二者存在显著的非线性关系。通过进一步的剩余非线性检验，确定在m取不同值的情况下，各模型的最优转换函数个数r；最后根据AIC和BIC最小化准则确定模型(5)-模型(10)参数m和r的取值，各模型的最优形式如表3所示。

(三)我国对美直接投资逆向技术溢出效应

表2 我国对美国直接投资逆向技术溢出效应全样本回归结果

注：***、**、*分别表示在0.1%、1%、5%的水平下显著。

(四)PSTR模型的参数估计结果与分析

1.技术差距、我国对美直接投资逆向技术溢出与产业升级

以技术差距为转换变量，模型存在一个转换函数。表3中模型(5)的估计结果表明，线性部分我国对美直接投资逆向技术溢出对产业升级有负向影响，而非线性部分则是正向影响，两部分系数都显著，技术差距存在单一门槛，门槛值为0.485。随着我国各地区与美国技术差距的缩小，当技术差距跨过门槛值，我国对美直接投资逆向技术溢出对产业升级表现出显著的正向影响。中美技术差距在一定程度内，我国企业才既有学习美国先进技术的空间也有吸收消化其先进技术的能力。在本文选取的样本区间内，约三分之一的观测值跨过了门槛，与美国技术差距较小；2016年，有19个省级区域与美国的技术差距跨过门槛值，这些省份与美国技术差距有效提升了当地对美直接投资逆向技术溢出的吸收，推动了当地产业升级。

表3 PSTR模型估计结果

注：***、**、*分别表示在0.1%、1%、5%的水平下显著。

2.对外开放程度、我国对美直接投资逆向技术溢出与产业升级

由表3的估计结果可知，模型(6)存在两个转换函数，系数均为正，但只有第二个转换函数的系数在统计意义上显著。即对外开放程度存在单一门槛，门槛值为0.831。当对外开放程度跨过门槛值时，我国对美直接投资逆向技术溢出对产业升级有积极的推动作用。对外开放程度越大，各地与美国的联系越密切，也更有机会吸收对美直接投资带来的逆向技术溢出。在本文样本区间内， 2016年，仅上海和广东跨过了门槛，对外开放积极促进了两地区对美直接投资逆向技术溢出效应的实现，促进两地区产业升级。这表明目前对外开放程度未能显著提升我国对美直接投资逆向技术溢出效应。

3.经济发展水平、我国对美直接投资逆向技术溢出与产业升级

从表3的估计结果来看，当e>0时，我国对美直接投资逆向技术溢出对产业升级有推动作用，经济发展水平存在单一门槛，门槛值为7110元。当各省人均GDP超过门槛值时，经济发展积极促进了各省对美直接投资逆向技术溢出效应的实现，对产业升级有显著的推动作用。地区经济发展水平越高，就越有能力支持技术进步和产业升级。2016年，我国所有省份经济发展水平均跨过门槛值。目前经济发展水平对我国吸收对美直接投资逆向技术溢出有积极的促进作用，有效推动了产业升级。

4.金融发展水平、我国对美直接投资逆向技术溢出与产业升级

以金融发展水平为转换变量的模型有两个转换函数，并且转换函数的形式为对称模式。从表3估计结果来看，随着金融发展水平的提高，我国对美直接投资逆向技术溢出对国内产业升级的影响既有积极作用又有消极作用。从各系数的显著性检验结果来看，我国对美直接投资逆向技术溢出对产业升级的负效应并不显著。此外，由于位置参数c1取值为负，因此金融发展水平存在单门槛效应，门槛值为1.609，当各省金融发展水平跨过门槛，我国对美直接投资逆向技术溢出对国内产业升级有正向推动作用。这表明较高的金融发展水平能够给企业带来更多的融资机会，给予企业“走出去”更多的资金支持，有利于企业吸收对美直接投资逆向技术溢出，从而推动国内产业升级。本文观测区间内，2016年北京、上海和浙江跨过了门槛。这表明目前我国金融发展水平未能显著提升我国对美OFDI逆向技术溢出效应。

5.研发强度、我国对美直接投资逆向技术溢出与产业升级

根据表3估计结果，模型(9)两个转换函数的系数均显著为正。当国内研发强度在0.0066～0.0275之间时，我国对美直接投资逆向技术溢出对国内产业升级有积极影响，研发强度促进了OFDI逆向技术溢出效应的实现，推动了国内产业升级。随着研发强度的提升，国内研发资本存量随之增加，也越能推动我国对OFDI逆向技术溢出的吸收，推动国内产业升级；但是过度的研发投入可能造成资源浪费，并不会促进我国对美OFDI逆向技术溢出效应的实现。在观测区间内，72%的数据在0.0066～0.0275之间；2016年，广东、江苏、浙江等22个地区研发强度在该区间内，北京、上海、天津三地区研发强度超过了门槛值0.0275。综合来看，研发强度促进了我国对美直接投资逆向技术溢出效应的实现，推动了产业升级。

6.人力资本、我国对美直接投资逆向技术溢出与产业升级

以人力资本为转换变量，模型(10)存在两个转换函数。从表3的估计结果来看，β21的值为负，β22的值为正，在统计意义上均显著。当人力资本水平在7.65～9.51之间时，我国对美直接投资逆向技术溢出促进了国内产业升级，人力资本促进了逆向技术溢出效应的实现。人力资本达到一定的水平，我国企业才能更好地学习美国的先进技术，从而推动国内产业升级；但是当人力资本过剩时，这也是一种资源浪费，不利于我国对美直接投资逆向技术溢出效应的实现。在本文样本区间内，75%的数据在7.65～9.51之间；2016年，广州、江苏、浙江等26个地区人力资本在该范围内，只有云南省人力资本水平低于7.65。总的来说，人力资本促进了我国对美直接投资逆向技术溢出效应的实现，推动了产业升级。

五 研究结论与政策建议

本文采用多种方式测度产业结构来反映产业升级，在深入分析我国对美OFDI逆向技术溢出对产业升级影响的基础上，利用2008-2016年省级面板数据，通过构建PSTR模型，研究吸收能力在我国对美国直接投资逆向技术溢出作用于国内产业升级过程中的影响。研究结论是：(1)现阶段我国对美直接投资逆向技术溢出没有显著推动我国产业升级。(2)技术差距、经济发展水平、研发强度、人力资本显著促进了我国对美直接投资逆向技术溢出对国内产业升级的影响。(3)对外开放程度和金融发展水平没有促进我国对美直接投资逆向技术溢出对国内产业升级的影响。(4)由于各省吸收能力存在差异，各省对美直接投资逆向技术溢出对产业升级的影响不同。

基于以上研究的建议是：第一，适当调整我国对外直接投资布局，充分发挥我国对外直接投资逆向技术溢出对技术进步与产业升级的作用。第二，对于吸收能力强的省份，当地政府应在继续增强吸收能力和保持对外直接投资规模的前提下，提高对国外直接投资质量，有针对性地在技术含量较高的行业进行投资，充分吸收国外领先技术。第三，对于吸收能力较弱的地区，当地政府应该积极提高对外开放程度和金融发展水平、增加技术研发比例、鼓励创新，提高自身对国外先进技术的吸收能力。