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东道国行业规模和子公司历史收益对跨国公司技术转移的驱动作用

2020-11-02薛军申喆良

对外经贸 2020年9期
关键词:技术转移跨国公司

薛军 申喆良

[摘 要]在现有文献对跨国公司国际技术转移的影响因素研究的基础上发现了两个新的因素:东道国行业规模和子公司历史收益能够驱动更多的跨国公司技术转移。利用1997—2005年美国跨国公司对30个东道国、8个行业的授权许可费数据,用Stata软件分别检验了随机效应模型、Tobit模型和混合OLS模型,验证了这两个因素与技术转移有显著的正相关关系,且该结果具有一定的稳健性。提出以一种比较新颖的多方程模型方法减弱模型内生性。实证结果支持了提出的机制。在世界经济技术一体化的大格局之下,各国之间技术转移越加频繁,通过补充现有的文献,为跨国公司国际技术转移问题提供了新的研究视角。

[关键词]行业总增加值(GVA);子公司历史收益;跨国公司(MNEs);技术转移

[中图分类号] F276.7             [文献标识码] A             [文章编号] 2095-3283(2020)09-0020-11

Abstract: Based on factors that influence international technology transfer in MNEs proposed in  existing essays, this article propose new factors: Benefit of affiliates and industrial value creation ability in host country could attract more international technology transfer in MNEs. Using U.S. MNEs royalty and licensing fees data to 30 host countries and 8 sectors from 1997 to 2005, the empirical analysis in this article has got significant and robust result. Besides, different effects in different industries are also discussed here.

Key Words: Gross Value Added(GVA); Historical Earning of Subsidiaries; Multinational Enterprises(Mnes); Technology Transfer

一、引言

跨国公司进入外国市场的国际活动一直是经济学家研究的重要课题之一。自从1994年世界贸易组织(WTO)乌拉圭回合谈判的《与贸易相关的知识产权保护协议》(TRIPs)签订以来,世界各国提高了知识产权保护强度,大量学者专注于研究知识产权保护程度提高后的跨国公司无形资产交易活动(e.g. Branstetter,Fisman & Foley 2006;Kanwar 2012)[1,2]。

在多种形式的跨国公司无形资产交易活动中,其中长期占据世界技术领先者位置的美国尤其值得关注。根据美国经济分析局(BEA)网站数据,美国跨国公司从全球各国子公司收到的无形资产授权许可费增长迅速,在1982年为35.9亿美元,1992年增长为141.8亿美元,2005年增长为421.9亿美元(BEA,2019)[3]。而在无形资产交易活动中有近90%是跨国公司技术转移(Branstetter,Fisman & Foley 2006)[1],足以看出跨国公司技术转移的重要性。

大量学者对跨国公司技术转移现象进行了理论和实证研究,并提出了一系列机制,分析和检验了知识产权保护强度和其他多方面的影响因素,包括经济、政治、文化、地理、公司特征等因素。

一个显而易见的逻辑是,跨国公司技术转移能够帮助子公司提取租金(Caves, Crookell 和Killing 1983)[4],提高子公司的经营绩效。已有大量研究表明,转移到东道国子公司的技术不仅可以改善子公司本身的表现(Caves, Crookell 和Killing 1983;Day 2011;Kaufmann和Lafontaine 1994)[4-6],还可能溢出到其他公司(Fosfuri, Motta 和Ronde 2001; Newman, Rand, Tabolt和Tarp, 2015)[7,8],从而给整个东道国,尤其是缺乏先进科技的欠发达国家的整个行业带来经济效益(Falvey, Foster和Greenaway 2006)[9]。从这种意义上说,技术转移是原因,而经营收益是相应的结果。

但是另一方面,潜在利润也是促进企业追求新技术的一种激励(Chumpeter 1990)[10],从而使得技术转移成为预期经营效益的结果。那么预期经营效益是否能够成为技术转移的原因,并因此驱动跨国公司技术转移呢?

通过提出本文的创新点,论述了本文的计量模型和数据。用随机效应模型对本文的面板数据做了基础回归,用多种方法对结果进行了稳健性检验,讨论了内生性问题。

二、文献综述

现有文献对跨国公司技术转移做了大量的研究。理论方面,现有文献已经对跨国公司技术转移的起因和影响因素作了较为详尽的研究。跨国公司技术转移的动因主要有技术和市场两个方面(吴晓波,窦伟,李璨琰 ,2010)[11]。一些学者具体探讨了技术转移的动因,比如行业技术水平差异(Hedge和Hicks,2008)或者预期经济效益(Gee 1981)[12,13]。Caves,Crookell和Killing(1983)指出技術本身的特征能够影响被授权者可获得的利益[4]。技术转移不仅有助于提高跨国公司的全球竞争优势(Hansen and L?v?s 2004)[14],还可以产生技术溢出效应(聂亚利,付丽娜,2017)[15],有助于缺乏先进科技的国家提高经济效益(Falvey, Foster和Greenaway 2006)[9]。

实证方面的文献大概可以分为两种,一种研究跨国公司技术转移的动因和影响因素,另一种研究跨国公司技术转移的结果。国外有大量文献实证研究东道国的各种环境因素对跨国公司技术转移的影响东道国市场大小(Branstetter,Fisman 和Foley 2006;Jayachandran,Kaufman,Kumar和 Hewett 2013;Kanwar 2010;Papageorgiadis,Cross和Alexiou 2013;Yang和Maskus 2001)[1,2,16-18]。同时国外学者还研究了公司个體特征的影响。Branstetter, Fisman and Foley(2006)检验母公司密集使用专利的程度对母子公司之间技术转移有促进作用[1]。Jayachandran,Kaufman,Kumar 和Hewett(2013)的研究则表明更可靠的被授权者可能获取低成本的授权[16]。Hua,ONeill,Nusair,Singh和DeFranco(2017)则进一步指出[20],在极端情况下,个体经营者可能因为自身原因主动避免获取授权。除此之外,母公司和子公司之间的组织结构Tsai(2001)或者合约特征(Jayachandran,Kaufman,Kumar & Hewett,2013)也对技术转移造成影响[16,21]。

国内学者实证研究的主要是技术转移造成的多方面的影响。毕克新,杨朝均,隋俊(2015),构建了跨国公司技术转移对绿色创新绩效影响效果的评价指标体系[22],并使用2005—2011年中国28个制造业行业的数据,评估了跨国公司技术转移提升绿色创新绩效的作用。赵云辉,崔新健(2016)对在华跨国公司的子公司发放问卷[23],实证分析了跨国公司的内、外部网络嵌入对其知识转移绩效的影响,结果表明双重网络嵌入对跨国公司的知识转移绩效具有正向影响,且知识来源起中介作用。另外一些国内学者研究了跨国公司技术转移的影响因素。徐二明,杨慧(2013)使用问卷调查的方式统计了2007—2012年期间2000家跨国公司的数据[24],实证研究了各方面的制度距离与跨国技术转移成功率的相关关系,结论指出各方面的制度距离与跨国技术转移的失败概率呈显著的正相关关系。范建亭,汪立(2015)通过对日本在华制造业企业的问卷调查数据[25],从微观层面上分析了出口、研发水平等因素对两类技术转移的影响。

上述文献较为详尽地分析了技术转移的影响因素和效果,但是仍然值得拓展。虽然大量文献讨论了各种环境因素、公司个体因素、合约因素的影响,但是没有文献从实证讨论行业规模和子公司历史收益是否对跨国公司技术转移产生影响。在理论方面有学者提到了预期经济利益或者预期经济效益(Gee 1981)以及行业因素(Hedge和Hicks,2008)[12,13]。实证方面,在跨国技术转移的影响因素的实证研究中有大量关于GDP的研究(Branstetter,Fisman and Foley 2006;Jayachandran,Kaufman,Kumar and Hewett2013;Kanwar 2010;Papageorgiadis, Cross and  Alexiou 2013; Yang & Maskus 2001)和少量关于子公司销售额的研究(Branstetter,Fisman and Foley 2006)[1,6,16-18],但是没有关于总增加值或者子公司净利润的研究。虽然没有文献实证研究技术转移与总增加值的相关性,但是这一相关关系不失合理性。有研究表明,把技术商业化的公司可直接进入其他市场并建立一个全新的价值链(Baldwin and Clark 1997)[26],也可把技术融入一个已经建立起来的价值链中(Gans and Stern 2003)[27]。实际上除了技术以外,在高技术员工、信息、管理、营销等全球流动的背景下,诸多新的资源和工具都更加鼓励增加值的创造(Vyklyuk, Yevdokymenko and Yaskal 2016)[28]。本文将讨论行业规模和子公司历史收益对跨国公司技术转移的驱动作用。

三、驱动技术转移的机制

(一)增加值激励企业追求新技术

技术创新能给企业带来市场势力(Clark 1940)[29]。技术创新分为两类:第一类是垄断前景推动的创新,即垄断利润诱使企业采取的创新;第二类是竞争前景推动的创新,即迫于竞争压力促使企业采取的创新(Kamien和Schwartz 1976)[30]。企业通过技术研发获得市场势力,但是面临一定的风险,如果研发失败可能有巨大损失(Mankiw, Romer和Weil 1990)[32]。

市场势力往往能够提高企业的经营表现,一个重要原因是较大的市场份额,但是市场份额这一个单独的机制在复杂的情况下缺乏解释力(e.g Whelan 2003;Tilton 2018)[19,31]。虽然大的市场份额往往伴随着更佳的经营表现(Buzzell和Gale 1987)[33],但是差异产品条件下,占据市场份额较大或较小的企业进行成本加成定价的程度可以相当(Whelan 2003)[19],所以具有市场势力但市场份额较小的企业也可以有好的经营表现。即使是边缘化的小微企业也可以运用市场势力,通过各种手段使得定价有利可图,且特定的社会经济条件能够影响企业的定价能力(Ramírez,Mungaray,Aguilar和Inzunza 2016)[34]。

用比较静态分析的观点来看,如果整个市场创造新价值的能力保持不变,则单个企业就能通过新的技术从市场中多抽取一个价值增量,增加到该企业的增加值中,并把这一个增加值的增量分配到企业利润、与技术相关的报酬等等。更进一步放宽约束条件,使市场总增加值可以变化,如果整个市场创造的新价值总量更多,则单个企业有可能通过新的技术抽取一个更多的价值增量,使得公司利润、与技术相关的报酬等等可以增加更多。

虽然受到诸如市场整体情况的多方面因素影响,子公司在获取新技术后未必能够成功抽取一个更大的价值,但是这一潜在可能性足以激励跨国公司进行技术转移,因为对于企业追求新技术的激励是获得潜在利润(Chumpeter 1990)[10]。由此可见,市场创造新价值能力的增加是追求新技术的一个激励。

(二)对跨国公司技术转移的驱动

在跨国公司国际技术转移的背景下,大量的技术转移通过跨国公司在国家之间进行,并产生相应的授权许可费(e.g Mahmood 1978)[35]。所以跨国公司技术转移就关系到两个方面的利益,一是母公司的利益,二是子公司的利益。這些利益虽然包括诸多方面,但是最直接的利益是母公司获取的技术授权许可费和子公司通过获取技术得到的额外报酬。上述两个直接利益的共同来源是子公司创造新价值的增加值,即子公司获取技术后创造的新价值越多,母公司和子公司越有利可图。

一个显而易见的问题是,母公司和子公司无法在技术转移完成以前知道该技术将实际创造多少新价值。为了保证技术转移有利可图,必须事先进行充分的利益分析,避免授权不足或过度授权的问题(Reddy 1982)[36]。从增加值的角度来说,就是创造新价值的能力是否充足,使得技术转移对于授权者和被授权者都有利可图。

解决这个问题的方法是通过子公司相应行业的总增加值和子公司历史收益进行预判。行业总增加值能够帮助判断东道国行业整体规模情况,而子公司历史收益反映了子公司的历史表现。从行业规模角度来说,行业规模越大,技术转移能给子公司带来的利益就越大。具体而言,原因有“利润诱使效应”和“竞争压力效应”两个方面。如果某个跨国公司把新技术转移到东道国子公司,假设东道国同行业其他公司的技术水平保持不变,则该子公司就能通过技术转移获取一定的垄断势力,并从整个行业抽取一定比例的垄断利益,这一垄断利益随着行业规模的增加而增加。即使放松假设条件,假设东道国同行业其他公司的技术水平也在增加,对东道国子公司的技术转移仍然是有好处的,因为这有助于东道国子公司在全行业保持相对竞争力,在激烈的技术竞争中生存下去。如果东道国某行业有大量企业同时追求技术进步,则技术相对落后的企业将失去垄断势力和竞争优势,面临利益损失甚至淘汰。行业规模越大,技术落后导致的潜在利益损失越大,子公司迫于竞争压力获取新技术的必要性就越大。从子公司收益角度来说,子公司历史收益越大,技术转移能给子公司带来的利益就越大。因为子公司的个体因素影响跨国公司技术转移(Rushmore 2004;Hua, ONeill,Nusair,Singh和DeFranco 2017)[20,37],而子公司历史收益是子公司利用各种资源的经营结果,直观地表现了子公司已经创造的收益,综合反映了子公司有效利用资源、发挥个体优势、高效运营管理并创造收益的个体能力特征。子公司的历史收益水平越高,说明子公司创造高收益的能力越强,则越可能充分利用跨国公司技术转移,在转移同等技术的条件下创造更大的收益,使整个跨国公司在相同的技术转移的过程中获得更多利益。综上所述可以合理地假设,为了避免授权不足或过度授权的问题(Reddy 1982)[36],子公司所在行业总增加值和子公司历史收益都是技术转移潜在利益的判别依据,跨国公司应该保持技术转移与这两个指标一致,所以跨国公司技术转移与这两个指标正相关。

四、模型和数据

(一)模型

经验回归可以简单表示为以下形式:

其中i表示行业,j表示接受技术转移的东道国,t表示技术转移的年份。TT是用授权许可费衡量的技术转移量,Xijt是包含行业、东道国和时间三个特征的被解释变量,包括东道国行业总增加值GVA和该行业的跨国公司子公司净收入ANI,其中GVA是本文的核心解释变量。模型还包括了一系列控制变量,有随时间变化的国家控制变量Yjt,其中包括东道国人口总数POP;由Ginarte和Park统计的知识产权法定保护程度指数(Ginarte和Park 1997; Park 2008)[38,39];经济开放程度指数EOI;东道国货币的汇率ER的波动性ERV,用当期汇率相对于上一期汇率的变化比率衡量;东道国腐败认知指数CPI; 经济自由度指数EF。另外还有随时间变化的行业控制变量Zit,包括某国某行业跨国公司的所有母公司的研发投入经费PRD。最后还加入了一些不随时间变化的国家固定变量,包括某国与东道国之间的地理距离GD以及风险回避文化距离UACD。这些固定变量虽然没有写入上述计量模型之中,但是在回归分析中作为解释变量。模型也可以表示为以下形式:

(二)度量和数据来源

被解释变量是1997—2005年间,8个行业的美国母公司从全球30个国家和地区相应行业收取到的授权许可费用,数据来源是美国经济分析局(BEA)网站[3]。虽然该授权使用费包括了特许经营权费、商标使用费等其他无形资产使用费,但是其中科技授权费为主,所以可作为科技授权费的合理指标(Branstetter,Fisman & Foley 2006)[1]。单位为百万美元。

解释变量有很多,其中核心解释变量是东道国特定行业的总增加值以及子公司净利润。前者以当地货币衡量的行业增加值的数据来源是美国BEA网站[3]、经济合作与发展组织(OECD)网站和万德(Wind)数据库,并利用OECD的汇率数据统一换算成以十亿美元为单位。后者来自BEA网站。美国跨国公司某个行业的所有子公司净收入之和来自美国BEA网站,单位是百万美元。东道国人口总数来自世界银行数据库,以百万人为单位。知识产权法定保护程度指数由Ginarte和Park统计(Ginarte & Park 1997; ;Park 2008)[38,39]。经济开放程度指数选取Gwartney, Lawson and Norton (2008)对世界经济自由程度的2008年度报告中的未调整总指数[40],该指数每五年统计一次,在本文的计量分析中每五年使用同一个统计年份的指数数值。东道国货币的汇率来自OECD网站。东道国腐败认知指数来自一个名为“透明国际”的国际非政府组织官方网站,经济自由度指数来自美国传统基金会官方网站。美国某行业跨国公司的所有母公司的研发投入经费来自美国BEA网站,单位是百万美元。美国与东道国之间的地理距离使用两国首都距离衡量,以英里为单位,来自Geobyte网站。美国与东道国之间的风险回避文化距离来自Hofstede,Neuijen,Ohayv和Sanders(1990)的著作[41]。

(三)描述性统计

BEA网站的授权使用费数据能够提供1982年开始的东道国和行业层面的上万条数据,但是由于解释变量的数据限制,主要是核心解释变量数据的不完整性,最后剩下1997—2005年间的8个行业、30个国家的一千多个样本可以用于回归分析。8个行业包括:制造业、食品、化学、信息、机械和交通设备、金融、服务、专业科学和技术服务。而这8个行业中,制造业的覆盖范围又比较广,包括了食品、化学、机械和交通设备行业,不宜和其他行业同时进行回归分析,所以把制造业去掉,只剩7个行业。1997—1998两年只有食品、机械和交通设备、服务三个行业,1999—2005年有食品、化学、信息、机械和交通设备、金融、专业科学和技术服务六个行业。30个东道国包括:阿根廷、澳大利亚、奥地利、比利时、巴西、瑞士、智利、哥伦比亚、哥斯达黎加、德国、丹麦、西班牙、芬兰、法国、希腊、印度尼西亚、印度、爱尔兰、以色列、意大利、日本、韩国、墨西哥、荷兰、挪威、新西兰、秘鲁、波图加尔、瑞典、南非。除了1997年因为BEA数据原因没有包括秘鲁,其他年份都包括了所有30个国家。表1是被解释变量和解释变量的描述性统计。

五、经验结果

(一)多重共线性的检验

在进行基础回归前,首先检验是否存在严重的多重共线性。表2是本文的基础回归的解释变量的相关系数矩阵,可以看出没有任何两个解释变量之间的相关系数大于0.8,可以认为不存在严重的多重共线性。

(二)基础回归

使用随机效应模型估计(2)式,逐步加入解释变量,回归结果如表3所示。东道国行业增加值与美国母公司对该国该行业的技术转移有非常显著的正相关关系,且在逐步加入解释变量的过程中始终保持在5%的水平上显著。行业总增加值反映了行业创造新价值的能力(李伟 2016)[1],计量结果显示东道国某个行业的总增加值每增加10亿美元,美国跨国公司子公司支付给母公司的无形资产授权许可费就增加大约3800美元。子公司的净收入反映了子公司的竞争力,而竞争力强的子公司对于母公司而言更可靠(Jayachandran, Kaufman, Kumar 和 Hewett 2013; Hua, ONeill, Nusair, Singh和DeFranco 2017)[16,20]。计量结果显示东道国某行业所有美国跨国公司子公司净收入每增加100万美元,授权许可费就增加大约12万美元。东道国人口与技术转移相关关系不显著,而且符号发生变化,这和已有的主流文献的经验结果不同(Branstetter,Fisman 和 Foley 2006;Jayachandran,Kaufman,Kumar 和 Hewett 2013;Kanwar 2012;Papageorgiadis, Cross 和 Alexiou 2013)[1,2 ,16,17],但是仍然具有合理解释,因为可能意味着东道国市场的不完全性和母子公司之间较为宽松的技术关联度(Caves, Crookell 和 Killing 1983)[4]。母公司科研经费与技术授权有正相关关系,在10%水平上显著,符合已有文献(Branstetter,Fisman 和 Foley 2006)[1],说明母公司更大的研发投入增加了更多可转移的技术。计量结果显示在东道国某个行业设立了子公司的所有母公司的研发投入每增加100万美元,授权许可费就增加大约900美元。东道国知识产权法定保护程度与跨国公司技术转移有显著的正相关关系,符合已有文献(Branstetter, Fisman 和 Foley 2006;Park 和 Lippoldt 2004; Kanwar 2010;Papageorgiadis, Cross 和 Alexiou 2013)[1,2,17,43]。

六、稳健性检验

(一)更换解释变量

为了检验基础回归结果的稳健性,这里合理地更换解释变量,检验基础回归的结果是否仍然能够保持。首先,除了人口总数以外,人均GDP也是衡量市场大小的衡量指标(Jayachandran,Kaufman,Kumar和Hewett 2013;Kanwar 2010; Asiedu和Esfahani 2001)[2, 16,46],且除了美国传统基金会统计的经济自由度指数以外,Gwartney, Lawson 和 Norton(2008)的经济开放指数也是衡量东道国经济活动自由程度的指标[40]。所以这里以人均GDP替代东道国总人口POP,以经济自由度指数EF替代经济开放指数EOI。其次,考虑到GPI和EOI指数每五年统计一次,无法反映五年之内宏观经济环境的变化,所以把这两个指数调整为五年之内平滑变化,GPI和EOI分别改称GPIS和EOIS。最后,考虑到欧洲地区的经济融合可能带来的影响(Papageorgiadis, Cross和Alexiou,2013)[17],在模型中增加歐元区或欧盟成员国的虚拟变量EA或EU。

回归结果如表4,可以发现行业增加值、母公司科研经费和子公司净收入仍然显著,且符号没有改变。这三个解释变量的系数数值也和基础回归没有太大差异。计量结果显示东道国某个行业的总增加值每增加10亿美元,授权许可费就增加大约3600美元;东道国某行业所有美国跨国公司子公司净收入每增加100万美元,授权许可费就增加大约12万美元;在东道国某个行业设立了子公司的所有母公司的研发投入每增加100万美元,授权许可费就增加大约900美元。但是另外一些变量的计量结果略有变化。加入欧元区或欧盟成员国的虚拟变量后,市场大小虽然仍然不显著,但是符号发生了改变。经济自由度指数更换成经济开放指数后,每五年变化一次的知识产权法定保护程度不再显著,但是平滑化的知识产权法定保护程度在5%水平显著。后者更加符合主流文献的理论和实证(Branstetter,Fisman 和 Foley 2006;Kanwar 2012;Papageorgiadis, Cross 和 Alexiou 2013;Par和 Lippoldt 2005;Smith 2001)[1,2,17,44,45],这可能意味着平滑化的指数能更好地反映知识产权法定保护程度的变化。另一个变得显著的变量是东道国的腐败程度,且东道国越腐败,越难以获取外国母公司的技术转移。这在某种程度上证实了跨国公司对东道国政治环境有所反应(Buckley, Clegg,Cross, Voss 和 Zheng 2007;Papageorgiadis, Cross 和 Alexiou 2013;Pfister 和 Deffains 2005)[17,47,48]。

(二)更换计量模型

技术转移是一种典型的受限因变量,因为其下限为零。所以如果把跨国公司技术转移作为被解释变量,使用Tobit模型应该是比较合理的选择。但之前的很多研究跨国公司技术转移,并把它作为被解释变量的文献的经验研究都没有使用Tobit模型(Branstetter,Fisman 和 Foley 2006;Kanwar 2010;Papageorgiadis, Cross 和 Alexiou 2013;Park 和 Lippoldt 2004)[1,2 ,17,43]。少数文章使用了Tobit模型,但是个别重要解释变量并不显著(Fosfuri 2004)[50]。

文中使用的计量模型是Tobit模型,得到了较好的结果。计量结果显示东道国某个行业的总增加值每增加10亿美元,授权许可费就增加大约3400美元;东道国某行业所有美国跨国公司子公司净收入每增加100万美元,授权许可费就增加大约15万美元;在东道国某个行业设立了子公司的所有母公司的研发投入每增加100万美元,授权许可费就增加大约1400美元。

然而使用混合效应模型进行回归分析时,核心解释变量GVA变得不再显著,见表5和表6。为了判断混合效应模型的估计结果是否有意义,接下来进行Breusch和Pagan拉格朗日乘子(Breusch和Pagan,1980)[49]检验,检验结果是P值为零,不应当使用混合效应模型,而应当使用随机效应模型。所以混合效应模型的计量结果不影响本文的结论。

(三)内生性

虽然本文提出是行业总增加值和子公司净收入驱动了技术转移,但是可能有人提出质疑。具体而言,二者的相关关系很可能是反向因果关系,是技术转移带动了行业总增加值和子公司净收入的增加。提出这一反向因果关系是可以理解和预见的,因为已有大量研究表明,转移到东道国子公司的技术不仅可以改善子公司本身的表现(Caves, Crookell 和Killing 1983;Day 2011;Kaufmann和Lafontaine 1994)[4-6],还可能溢出到其他公司(Fosfuri, Motta 和Ronde 2001; Newman, Rand, Tabolt和Tarp, 2015) [7,8],从而给整个东道国,尤其是缺乏先进科技的欠发达国家的整个行业带来经济效益(Falvey, Foster和Greenaway 2006)[9]。

这里使用两种方法检验上述计量结果的稳健性,第一种是使用一阶滞后项的工具变量法,第二种是引入反向因果的多方程模型法。

这里把反向因果引入原模型,建立多方程模型。在本文第四节模型假设的基础上,把解释变量改写为第五节的变量,并加入两个表示反向因果的方程,考虑技术转移的滞后项对行业总增加值和子公司净利润的影响。为了避免多重共线性问题以及消除异方差的影响,按照常规做法,把除了EA、EU以外的所有变量都分别增加一个常数(比如加一),使之不小于一,并取对数:

方程(5)(6)定义了滞后期为三期,因为有研究表明技术溢出效应大约需要一到三年(Moralles和Rebelatto,2016)[51]。但是模型设定中最多保留多少滞后项并不确定,每个方程最多可以保留一阶、二阶或者三阶滞后项,则兩个方程就有九种可能的组合。

令方程(5)(6)的最高滞后阶数为a和b,则这里提出一个假设:方程(5)的滞后项不多于方程(6),即a≤b。其原因在于,一方面行业总体增加值受到技术转移以外大量其他因素的影响,且对其他因素的反应迅速;另一方面接收技术的子公司相对地较大程度地依赖于跨国公司技术转移,且技术转移有较长期的影响。所以可以合理地假设,行业总增加值方程中技术转移滞后项的最高阶数不多于子公司净收入方程中的技术转移滞后项的最高阶数。除此之外,如果两个方程都滞后一阶,则不满足联立方程模型的阶条件。所以只有以下五种可能:a=1,b=2;a=2,b=2;a=1,b=3;a=2,b=3;a=3,b=3。

使用三阶段最小二乘法的回归结果如表7。此处进行了五种不同的回归。可以看出,本文的两个核心解释变量符号不变,其中有四种结果不显著,但是在a=1,b=3的条件下两个核心解释变量和知识产权保护程度指数仍然保持显著,其中行业总增加值的显著性水平甚至从5%提升到了1%。这可能意味着a=1,b=3的滞后期设定比较合理。在这种模型假定下,计量结果显示东道国某个行业的总增加值的滞后项每增加1%,授权许可费就增加大约3.2%;东道国某行业所有美国跨国公司子公司净收入每增加1%,授权许可费就增加大约10%;东道国某行业所有美国跨国公司子公司净收入每增加1%,授权许可费就增加大约0.44%。

反向因果关系中,技术转移的滞后项与子公司净收入有显著的正相关关系,在五种滞后期设定中,滞后一期的技术转移始终是1%水平上显著的,滞后两期、三期的技术转移也往往是显著的。这证实了某年的技术转移对东道国子公司之后一到三年的净收入有促进作用。

但是滞后期的技术转移对行业总增加值没有显著的促进作用,甚至出现了显著的负相关关系。结果表明,正向的技术转移对行业总增加值的反向因果关系没有得到证明,这里提供以下几点解释:

第一,技术转移发生之前,母公司已经预期到溢出效应的产生,并避免把技术转移到容易产生溢出效应的国家。所以授权者设法使得技术转移后的溢出效应难以产生,至少难以短期、迅速产生。

第二,可以合理地假设子公司应当只是东道国该行业所有公司中的一部分。大量研究跨国公司进入外国市场的文献都暗含一个假设条件:跨国公司进入市场之后必须与当地公司竞争(Wu, Lao, Wan和Li 2019;Wu 和Pangarkar 2006)[52,53]。即使跨国公司进入外国市场前没有任何当地供给者,外国市场的当地供给者终将发展起来,逐步实现自给自足 (Vernon 1966) [54]。因此,跨国公司子公司的增加值相对于行业总增加值而言很可能微乎其微。

第三,虽然溢出效应可以使得子公司获取的技术改善东道国行业其他公司的经营表现,但是溢出效应也有很多阻碍,比如知识产权保护(Papageorgiadis,Cross and Alexiou 2013)[17]。而对于这些国家的当地企业来说,这导致了合法使用跨国公司子公司技术的更高的成本(Layne-Farrar 2011)[55],以及侵犯跨国公司子公司专利权的更多的消极后果(Papageorgiadis,Cross and Alexiou 2013)[17]。这些都使得溢出效应受到阻碍,使得跨国公司子公司获取的技术不能短期、迅速地使得东道国当地企业模仿并改善经营表现,大大减弱了反向因果关系的影响。

七、计量结果讨论

上述计量结果的共同特征是,东道国行业总增加值和子公司净收入两个核心解释变量始终是显著的,而且在大多数情况下母公司科研投入也是显著的。不管是更换解释变量、改变计量模型,还是引入一阶滞后项,两个核心解释变量都是显著的,且方向和系数数值变化不大。东道国某个行业的总增加值每增加10亿美元,美国跨国公司子公司支付给的母公司无形资产授权许可费就增加大約3400—4000美元;东道国某行业所有美国跨国公司子公司净收入每增加100万美元,美国跨国公司子公司支付给的母公司无形资产授权许可费就增加大约12万—15万美元;在东道国某个行业设立了子公司的所有母公司的研发投入每增加100万美元,美国跨国公司子公司支付给的母公司无形资产授权许可费就增加大约900—1400美元。

在构造结构方程模型以后,两个核心解释变量也是显著的。LGVA、L2GVA、LANI和L2ANI每增加1%,美国跨国公司子公司支付给的母公司无形资产授权许可费就分别大约减少0.8%、增加0.8%、增加1.6%和增加0.8%;比起不使用滞后项的计量模型,这一计量结果的显著性水平大为增加,这可能意味着引入滞后项的结构方程模型有更强的解释力。

八、结论

在大量有关跨国公司技术转移的文献的基础上,本文提出了一个新的机制:东道国行业规模和子公司效益能够驱动跨国公司追求更多技术转移,因此对跨国公司技术转移有驱动作用。本文对此机制进行了实证研究,得到了显著且稳健的结果。

基于技术转移能够帮助东道国子公司增强市场势力的作用(Clark,1940;Mankiw, Romer和Weil,1990)[29,32],而这能够帮助母公司和子公司提取租金(Kamien和Schwartz,1976;Kaufmann和Lafontaine, 1994;Mathewson和Winter,1985)[6,30,56],或者说从东道国市场获取更多的价值,这一作用的发挥程度大小与东道国行业总体创造新价值的能力和子公司经营能力有关。如果东道国行业总体创造新价值的能力越大,或者子公司经营能力越好,那么技术转移对母公司和子公司就越有利可图。在利益驱使和竞争压力之下(Kamien和Schwartz 1976)[30],这就会为东道国子公司驱动更多的技术转移。

提出上述机制并使用实证分析检验。该机制首先得到了基础回归的支持,在更换变量和模型后,回归结果仍然稳健。虽然可能有人提出反向因果关系造成的内生性问题,但是建立了相应的多方程模型后,在一定的模型设定条件下结论依然成立。这些实证结果支持了本文提出的机制,补充了现有的文献,为跨国公司国际技术转移问题提供了新的研究视角。

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(責任编辑:郭丽春)

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