国际知识资本溢出对全要素生产率的影响

田文达 余文文 洪晨翔

摘 要：国际知识资本溢出是推动全要素生产率的重要引擎。基于中国30个省份2000—2018年面板数据，利用双向固定效应模型研究进口溢出的知识资本和FDI溢出的知识资本对全要素生产率的影响。研究结果表明：两类国际知识资本均对全要素生产率有显著促进作用，进口溢出的知识资本促进弹性大于FDI溢出的知识资本，但在加入交叉项后两者存在显著的抑制效应，这主要是由于跨国公司内部贸易的技术封锁导致;国际知识资本对全要素生产率的影响具有区域异质性，对东部的促进效应明显优于中西部。这一发现为我国更高效地利用国际知识资本进行区域间协调高质量发展提供了理论依据。

关键词：全要素生产率;知识资本溢出;进口;外商直接投资

中图分类号：F 124.3

文献标志码：A

文章编号：1005-9679（2021）02-0007-08

Abstract：International knowledge capital spillover is an important engine to promote total factor productivity. Based on the panel data of 30 provinces and cities in China from 2000 to 2018， this paper uses the two-way fixed effect model to study the impact of knowledge capital of import spillover and FDI Spillover on total factor productivity. The results show that：the two types of international knowledge capital have a significant role in promoting total factor productivity， the promotion elasticity of knowledge capital of import spillover is greater than that of FDI spillover. But there is a significant inhibitory effect after the cross item is added， which is mainly caused by the technical blockade of the internal trade of multinational companies. The influence of international knowledge capital on total factor productivity has regional heterogeneity and the promotion effect of the eastern region is better than that of the central and western regions. This finding provides a theoretical basis for China to make more efficient use of international knowledge capital for coordinated and high-quality development among regions.

Key words：total factor productivity; intellectual capital spillover; import; foreign direct investment

1 文獻综述

全要素生产率是一国经济持续发展、产业与贸易结构转型升级的重要推动力量（蔡昉，2013）。新时期的中国经济已进入结构调整的攻坚期，传统的依靠土地、劳动、资本投入的发展模式越来越难以满足生产率发展的需要。习近平总书记在改革开放40周年讲话中指出“创新发展、新旧动能转换，要坚持把发展基点放在创新上，大力培育创新优势企业，塑造更多依靠创新驱动、更多发挥先发优势的引领型发展”。另一方面，自2001年加入WTO以来，中国依靠自身比较优势积极参与国际分工体系并深度嵌入全球价值链中，开放经济水平得到显著提升，进口额从2001年的2435.5亿美元增至2018年的21357.3亿美元，年均增长达10.89%，外商直接投资额同期由468.78亿美元增至1349.66亿美元，年均增长达5.82%。经济全球化趋势不可逆转，中国在开放经济下要实现创新发展和全要素生产率的提高不仅与国内知识资本的投入有关，还与国际知识资本的溢出效应密切相关。因此，研究进口和外商直接投资渠道的知识资本溢出是否能有效促进中国各省市全要素生产率的提高对中国区域经济发展平衡、提高技术创新能力及转变经济发展模式具有重要的理论借鉴和实践价值。

学术界对进口贸易和FDI的知识资本溢出效应与全要素生产率的理论关系进行了大量系统研究。Grossman 和 Helpman（1991）较早通过研究表明，一国可以进口种类更具多样化或质量更高的中间品和资本品，模仿和学习国外更加先进的生产方法和管理经验，进而拉动一国全要素生产率水平的提升。Goldberg和Pavcnik（2007）进一步研究进口对于生产率的影响，发现进口关税的下降使得企业有能力购买先进设备、核心零部件的中间品，促进技术转移，进而通过对中间品进行模仿、技术的消化吸收、技术创新，提高本国生产效率。Findlay（1978）认为通过FDI渠道进入东道国的跨国公司具有先进的技术、管理经验，其进入会对东道国企业产生一种“传染效应”使东道国受益。与其观点相似，Gerg和Greenaway（2004）通过示范模仿、市场竞争、垂直联系和人员流动等效应，证实国外知识资本可以借助FDI渠道实现对东道国技术水平的提升。韩旺红和马瑞超（2013）则认为FDI可以缓解融资约束，为我国企业提供资金支持，同时FDI 的流入会大大增强银行对该行业的放贷信心，使得该行业的企业研发资金投入加大，从而促进企业自主研发和创新。

在进口贸易和FDI的知识资本溢出效应与全要素生产率的实证检验上，学者们基于不同样本年限也进行了大量研究。Xu和Chiang（2005）以全球为视角，将发达国家和发展中国家作为研究样本，发现进口贸易R&D溢出效应是东道国实现技术进步的重要因素。李平和钱利（2005）在此基础上实证研究认为进口贸易产生的技术溢出对我国各地区全要素生产率的影响，结果表明其对各地区技术进步的贡献度存在显著差异。Xu（2000）以20个发达国家和20个发展中国家为研究样本，发现美国跨国公司国外资本流入对东道国技术进步产生了显著的促进作用。Bodman和Le（2013）以15个OECD国家为研究样本，发现通过FDI渠道溢出的国外R&D资本有助于带动发达国家生产率水平的提升。程惠芳和陈超（2017）把国内知识资本分为研发资本、人力资本、创新设施资本和技术资本，以及把国外知识资本分为进口和FDI溢出知识资本，以130个经济体1981—2010年的面板数据得到结论：国内知识资本和国外知识资本的溢出都是影响全要素生产率的重要因素，但是不同知识资本要素对不同创新经济体全要素生产率的影响存在明显差异。

2 模型设定及数据处理

2.1 模型设定

2.1.1 基准模型

本文将知识资本分为五类：研发资本（RC）、人力资本（HC）、专利资本（PC）以及通过进口溢出的知识资本KCim和FDI溢出的知识资本KCfdi。在陈超（2016）研究模型基础上加入政策变量（POLICY）、贸易开放度（TRADE）、城镇化率（URBAN）等控制变量构建方程（1）：

2.1.2 调节变量模型

2.2 数据来源与处理

本文采取了2000—2018年共19年30个省份的数据，原因有：（1）重庆市在1997年之前都归四川省，因此到1997年之后才有重庆市的数据;（2）研发资本的衡量指标R&D支出额数据在1999年以前缺失严重;（3）西藏自治区数据缺失严重。

2.2.1 全要素生产率TFP

2.2.2 国内知识资本RC、HC和PC

2.2.3 国际知识资本KCim与KCfdi

本文研究的知识资本溢出的国家主要有10个国家（地区）：日本、德国、韩国、意大利、加拿大、美国、英国、法国、新加坡以及中国香港，计算其通过进口和FDI渠道溢出到各省份的知识资本指数，选择这10个经济体作为溢出国（地区）的原因有：1.这10个经济体都属于发达经济体，知识资本水平较高。2.中国来自这10个经济体的进口额占比和外商直接投资占比分别达48.79%和82.01%，占相当大的份额。

2.2.4 其他控制变量

控制变量：政府财政支出占比POLICY，用政府财政支出占GDP的比重衡量。TRADE是贸易开放度，用贸易额占GDP比重衡量。URBAN是城镇化率指标，用城镇人口占总人口比重衡量。数据来源于各省统计年鉴。

3 特征性事实

本文将2000—2018年30省份全要素生产率（TFP）与进口溢出知识资本（KCIM）和外商直接投资溢出知识资本（KCFDI）进行stata散点图绘制（见图1），为国际知识资本对全要素生产率的促进作用提供初步证据。从图1中可以看到，全要素生产率与进口溢出知识资本、FDI溢出知识资本均呈现正相关态势，并且分东、中、西样本看，促进效应有所不同。因此本文提出：

假设1：国际知识资本能显著促进全要素生产率的提升。

假设2：国际知识资本对全要素生产率的提升存在地区异质性。

4 计量结果分析

4.1 描述性统计

表3报告了各变量的描述性统计，可以发现各变量不存在异常值。

4.2 共线性检验

本文使用相关系数矩阵来检验模型的多重共线性，并借鉴 Krammer（2010）的方法判断多重共线性的严重程度，即如果变量两两之间的相关系数大于等于0.85，则认为模型存在严重的多重共线性，反之亦然。从表4可以看出，由于专利资本PC与研发资本RC的相关系数大于0.85，故剔除PC变量，其他变量保留。

4.3 基準回归结果分析

本文利用双向固定效应模型并且逐个变量回归检验进口和 FDI 渠道溢出的国际知识资本对全要素生产率的影响。从表5（列7）可以看出，进口溢出知识资本对全要素生产率具有显著促进作用，弹性系数为0.0996。FDI溢出知识资本对全要素生产率同样具有显著促进效应，弹性系数为0.0238，这验证了假设1。从弹性系数大小发现前者的促进效应明显强于后者，这是因为我国FDI具有“规模大、质量低”的特点，跨国公司通过布局全球生产网络，牢牢掌控价值链的技术研发端，而对中国投资的大多是市场寻求型的FDI，因而核心技术和先进管理经验的溢出效应将大打折扣。

研发资本对全要素生产率的影响显著为负，原因是我国研发资本的投入规模虽已占据世界第一，但卡脖子核心技术的研发投入仍不高、“产学研用”的体制机制不完善、科技成果转换率低;人力资本作为高级生产要素，是高质量发展的重要引擎，在1%显著性水平下回归系数高达0.8957;政府财政支出占比的系数为负，表明政策扭曲是普遍存在的（Brandt et al，2013），较大的政府规模不利于生产率的提高;贸易开放度的系数为负，表明在全球价值链下跨国公司的技术封锁抑制了国内生产率的发展;城镇化率的系数为正，说明城镇化能提高劳动、资本、技术等生产要素的配置效率，产生“1+1>2”的集聚效应。

4.4 分样本回归结果分析

本文将全样本分成东、中、西三个地区对国际知识资本的溢出效应进行横向比较。从表6可以发现，国际知识资本对全要生产率的促进效应存在区域异质性，验证了假设2。进口贸易溢出的知识资本对我国东部和西部地区的影响显著为正，中部地区不显著，且东部地区的系数明显大于西部地区，主要是因为东部作为全国最先开放的相对发达地区，其创新要素规模及转换机制均远优于内陆地区，因此对进口技术品的吸收、模仿和创新效应相对较大;FDI溢出知识资本仅对东部地区全要素生产率有显著的正向影响， 对中西部的全要素生产率的影响均不显著，这是因为欧美跨国公司在华投资大多采用“集聚”这一战略，其子公司大量集聚在东部（余珮和孙永平，2011），而且东部地区的FDI质量明显高于内陆地区（白俊红和吕晓红，2017）。

研发资本对东部地区显著为正，中部不显著，西部显著为负，这是因为东部无论从研发资本的规模还是技术成果转换率上均优于中西部;人力资本对东部地区显著为正，中部、西部不显著，这主要由于高水平高校大多集中于东部，且东部的教育资源充沛，人才扶持强度大;政府财政支出占比上中部与西部显著为负，东部不显著，进一步反映出政府对市场资源存在错配、误配的扭曲;贸易开放度对东部、西部显著为负，中部不显著，可能原因是中部地区的贸易开放度低，跨国公司引进的FDI规模小;城镇化率对东部、中部、西部三个地区均显著为正。

4.5 调节变量模型回归分析

接着引入KCim和KCfdi两者的交叉项。表7（列8）显示，引入交叉相后，先前的KCim与KCfdi仍然显著为正，但交叉项显著为负，表明进口溢出的国际知识资本抑制了FDI溢出的国际知识资本对全要素生产率的促进作用，两者没有呈现良性的互动发展态势。主要原因是在全球生产网络下，由于母国对东道国的技术封锁，外企进口中间品这一跨国公司内部贸易模式，其技术交流只在内部进行，对外不但没有任何其他正的技术溢出，而且可能会造成不必要的资源浪费;另一方面，也有可能是因为进口溢出的知识资本与FDI溢出的知识资本两者性质差异大，互通互融的机制尚未成熟。

5 稳健性检验

为验证回归结果的稳健性，本文考虑到各经济变量对全要素生产率的提升可能普遍存在滞后性，因此将解释变量进行一阶滞后回归，并且同时控制年份和个体固定效应。从表8可以发现，无论全样本回归，还是东、中、西部的分样本回归以及引入交叉项后的回归，其结果与先前基本一致，证明了回归结果的稳健性。

6 结论与建议

本文基于2000—2018年30省份数据探究通过进口和外商直接投资溢出的知识资本KCim、KCfdi对全要素生产率的影响，研究发现：两类国际知识资本均能有效促进全要素生产率的提升，但进口溢出的国际知识资本促进弹性更大。从区域来看，进口贸易溢出的知识资本对我国东部和西部地区的影响显著为正，中部地区不显著，FDI溢出知识资本仅对东部地区全要素生产率有显著的正向影响， 对中西部全要素生产率的影响均不显著;进口溢出的国际知识资本抑制了FDI溢出的国际知识资本对全要素生产率的促进作用，两者没有呈现良性的互动发展态势。基于此，本文提出以下建议：

（1）开发外商直接投资质量甄别系统，建立雁阵式区域协调发展模式。

我国外商直接投资具有“规模大、质量低、区域发展严重不协调”的典型特征，这需要各级商务部委开发出一套完善且高效的外商直接投资质量甄别系统，最大限度防止低质量的外商直接投资进入本土，避免社会资源和生产要素的浪费。同时，各级政府需针对东、中、西部不同比较优势引入“东部技术寻求型、中部市场寻求型、西部劳动寻求型”等类型各异的外商直接投资，因地制宜，充分发挥各地FDI溢出知识资本的协动性，形成东部带头、中西部跟进的雁阵式协调发展模式。

（2）完善创新要素成果转换机制，构造卡脖子核心技术的产学研用体系。

我国创新要素投入规模大，但成果转换率偏低，尤其是卡脖子核心技术极度缺乏。这迫切需要各地设立重大科技攻关项目，并通过“千人计划”引入海内外高层次研究人才，同时建设一批高规格的创新产业联盟和创新产业园区，建造高级实验室和高等研究院，并与政府、企业、高校进行密切交流与合作，构造产学研用的科技创新体系，最大限度地放大进口溢出知识资本与FDI溢出知识资本的技术溢出效应，破除跨国公司对我国的技术封锁，努力攀升全球价值链的制高点。

（3）防止政策扭曲，发挥市场配置资源的决定作用。

政策扭曲是发展中国家普遍存在的现象，在我国经济结构转型的关键期，更要充分注重发挥市场配置资源的决定作用。中国政府可进行适当的宏观調控，主要创建以市场为主、政策为辅的营商创新环境，具体要积极提倡与鼓励国内中高层次人才去外企学习交流，同时给予外企更宽泛、更优惠的商业条件，最大限度地实现外企与内地创新要素的互通有无。

参考文献：

[1] 蔡昉.中国经济增长如何转向全要素生产率驱动型[J].中国社会科学，2013（1）：56-71，206.

[2] GROSSMAN G M ， HELPMAN E. Innovation and growth in the global economy[M]. Cambridge：MIT Press， 1991.

[3] GOLDBERG P K ， PAVCNIK N. Distributional effects of globalization in developing countries[J]. Journal of Economic Literature， 2007， 45（1）：39-82.

[4] FINDLAY R. Relative backwardness， direct foreign investment， and the transfer of technology：a simple dynamic model[J]. Quarterly Journal of Economics， 1978（92）：1-16.

[5] GERG H， GREENAWAY D. Much ado about nothing？ Do domestic firms really benefit from foreign direct investment？[J]. The World Bank Research Observer， 2004， 19（2）：171-197.

[6] 韩旺红，马瑞超.FDI、融资约束与企业创新[J].中南财经政法大学学报，2013（2）：104-110.

[7] XU B， CHIANG E P. Trade， patents and international technology diffusion[J]. The Journal of International Trade & Economic Development， 2005， 14（1）：115-135.

[8] 李平，钱利.进口贸易与外国直接投资的技术溢出效应——对中国各地区技术进步的实证研究[J].财贸研究，2005（6）：40-45，50.

[9] XU B. Multinational enterprises， technology diffusion， and host country productivity growth[J]. Journal of Development Economics， 2000， 62（2）：477-493.

[10] BODMAN P ， LE T . Assessing the roles that absorptive capacity and economic distance play in the foreign direct investment-productivity growth nexus[J]. Applied Economics， 2013， 45（8）：1027-1039.

[11] 程惠芳，陳超.开放经济下知识资本与全要素生产率——国际经验与中国启示[J].经济研究，2017，52（10）：21-36.

[12] 陈超.进口贸易、FDI与国际知识资本溢出——来自跨国面板数据的经验分析[J].世界经济研究，2016（2）：90-100，137.

[13] 段红玲，祝树金.我国区域间知识资本溢出影响全要素生产率的实证研究[J].生产力研究，2010（10）：129-131.

[14] 陆嘉俊.知识资本、知识溢出与全要素生产率——基于中国省际面板数据的研究[J].经济论坛， 2012（9）：59-63.

[15] KWARK N S ， SHYN Y S . International R&D spillovers revisited：human capital as an absorptive capacity for foreign technology[J]. International Economic Journal， 2006， 20（2）：179-196.

[16] CIRUELOS A ， WANG M . International technology diffusion：effects of trade and FDI[J]. Atlantic Economic Journal， 2005， 33（4）：437-449.

[17] KRAMMER S M S . International R&D spillovers in emerging markets：the impact of trade and foreign direct investment[J]. The Journal of International Trade & Economic Development， 2010， 19（4）：591-623.

[18] BRANT L， TOMBE T， ZHU X . Factor market distortions across time， space and sectors in China[J]. Review of Economic Dynamics， 2013，16（1）：39-58.

[19] 余珮，孙永平.集聚效应对跨国公司在华区位选择的影响[J].经济研究，2011，46（1）：71-82.

[20] 白俊红，吕晓红.FDI质量与中国经济发展方式转变[J].金融研究，2017（5）：47-62.