中国高端服务业OFDI逆向技术溢出效应研究

韦倩青，赵小峰

（广西大学经济学院/中国—东盟金融合作学院，广西 南宁 530004）

1 引言

当前，中国经济已经由高速增长阶段转向高质量发展阶段。实现高质量发展，必须坚持以创新为原动力。高端服务业作为创新的主要阵地，对推动中国经济实现高质量发展具有重要意义。依据国际技术溢出理论，可将提高高端服务业创新能力的路径分为4类：一是加大国内研发投入，实现自主创新；二是积极引进发达国家高端服务业外商直接投资；三是促进服务业进出口贸易；四是鼓励高端服务业对外直接投资（OFDI）获取逆向技术溢出。

高端服务业具有高技术性、高知识性的基本特点，其发展所需的人力资本、研发投入等高端要素大多集聚于欧美发达国家。另外，中国目前仍然存在自主创新能力弱、服务贸易处于初级阶段等问题。因此，依赖自主创新、外商直接投资和服务贸易等路径难以有效支撑中国高端服务业快速实现技术创新能力的提升。随着经济实力的提升，中国已经具备了通过向发达国家的对外直接投资，主动获取技术溢出的能力。根据《2020年度中国对外直接投资统计公报》公布的数据可知，中国2020年OFDI流量为1 537.1亿美元，OFDI存量为25 806.6亿美元，在全球排名中分别位居第一和第三。其中，流入金融业、租赁和商务服务业、信息技术服务业等高端服务业的对外直接投资流量占当年流量总额的65.4%。高端服务业规模如此庞大的OFDI活动是否提高了行业整体的技术创新水平？鉴于此，本文以高端服务业为研究对象，理论分析并实证检验高端服务业OFDI逆向技术溢出对行业技术创新的影响，这对当下迫切需要通过技术创新突破实现高质量发展的高端服务业具有重要意义。

2 文献回顾与研究假设

2.1 文献回顾

随着中国OFDI规模的不断扩大，已有大量针对中国OFDI逆向技术溢出效应而展开的研究。在理论机制分析方面，赵伟等［1］在结合国外OFDI逆向技术溢出研究的基础上，首次提出中国通过向发达国家OFDI获取国际技术溢出，从而促进国内技术进步的4个机制，分别是“外围研发剥离机制”“R&D费用分摊机制”“研发成果反馈机制”和“逆向技术转移机制”。周记顺等［2］认为，中国对发展中国家OFDI逆向技术溢出效应影响机制有“竞争优势产业投资”“优势科技创新合作”和“特殊劳动技能分享”3类。郭飞等［3］从全球价值链的角度出发，提出公司层面OFDI逆向技术溢出效应的三角循环传导模型，认为母公司通过绿地投资等方式与东道国企业发生技术互动，并通过“研发要素吸纳机制”“人员流动机制”实现逆向技术在两国间的流动。随后，母公司对逆向技术进行吸收再创新，从而实现母公司技术进步。

对中国OFDI逆向技术溢出效应是否存在的实证分析有不同的结论。一部分学者认为，中国存在显著的OFDI逆向技术溢出效应，但有区域差异。陈浦秋杭等［4］基于2009—2019年江苏省13个地级市的面板数据，实证发现各地区存在显著的OFDI逆向技术溢出效应且有显著的地区差异，即发展水平较高地区的OFDI逆向技术溢出效应更为明显。周经等［5］基于空间杜宾模型，研究发现OFDI逆向技术溢出显著提升了区域创新能力且存在地区差异，即中西部地区OFDI逆向技术溢出提升创新能力的效果更为显著。陈景华等［6］研究发现，中国对“一带一路”沿线国家的OFDI逆向技术溢出效率呈现上升趋势且空间分布不均衡，积极参与“一带一路”倡议的省份具有更高的OFDI逆向技术溢出效率。潘涛等［7］研究发现，中国对“一带一路”沿线国家OFDI逆向技术溢出显著促进了其制造业技术的升级。另一部分学者认为，中国OFDI逆向技术溢出对技术创新的促进作用不显著。白洁［8］基于1985—2006年的国际面板数据，发现中国OFDI逆向技术溢出对全要素生产率产生了积极的影响，但在统计上不显著。尹东东等［9］基于GMM模型和2003—2012年的省级面板数据，发现全国范围内并没有出现积极的逆向技术溢出效应。刘洁等［10］基于2005—2015年的省际面板数据，认为中国总体上没有出现正向的OFDI逆向技术溢出效应，反而呈弱负效应，并得出中国OFDI逆向技术溢出存在门槛条件的结论。王雪莉等［11］基于长江经济带省际面板数据，研究发现经济开放度对中国OFDI逆向技术溢出的影响具有门槛效应。朴英爱等［12］以中国2003—2019年的省际面板数据构建门槛模型，发现在劳动者受教育强度、技术差距以及对外开放水平等门槛变量达到门槛值后，OFDI逆向技术溢出更为显著地提升了中国技术创新水平。

根据已有文献，可将影响OFDI逆向技术溢出的因素分为3类。首先，母国的吸收能力将会影响OFDI逆向技术溢出。王峰等［13］研究发现，经济发展水平、人力资本、国内研发投入以及贸易依存度等吸收能力指标在一定程度上促进了中国OFDI逆向技术溢出。雷红［14］研究发现，金融发展水平与OFDI逆向技术溢出的交互作用显著促进了全要素生产率的提升。荣枢等［15］基于2005—2014年中国省际面板数据，发现中国OFDI逆向技术溢出存在政府扶持政策的门槛特征。陈晓林等［16］基于南北产品周期模型，识别出母国知识产权保护增强了中国OFDI逆向技术溢出效应，促进了国家整体技术水平的提高。其次，从东道国特征出发，沙文兵［17］基于跨国面板数据，研究发现东道国经济发展水平、创新水平对中国OFDI逆向技术溢出有显著的正面影响。叶红雨等［18］利用分位数回归法识别了东道国技术创新水平、人力资本水平、文化差异、制度质量等因素对中国OFDI逆向技术溢出的影响。最后，从两国间的技术差距出发，一般情况下，母国获得的OFDI逆向技术溢出效应水平与两国间技术差距大小成正比；但当技术差距过大时，由于吸收能力的限制，二者将成反比［19-21］。

综上，中国OFDI逆向技术溢出效应的已有研究集中于全国范围的实证分析，研究制造业的较少，对高端服务业OFDI逆向技术溢出的研究更是缺乏。本文以高端服务业为研究对象，依据高端服务业自身的行业特点，分析高端服务业OFDI逆向技术溢出效应的作用机制，并考察中国高端服务业OFDI逆向技术溢出效应是否存在及吸收能力对它的影响。

2.2 研究假设

2.2.1 高端服务业OFDI逆向技术溢出效应的作用机制。跨国子公司经过一系列经营活动获得东道国的技术溢出，并通过内部传递和外部溢出向母国传递已获得的技术溢出，从而先后带动母国产业层面和国家层面的技术进步［22］。母国获得OFDI逆向技术溢出的过程具体可细分为技术互动、技术传递、技术吸收以及技术扩散等4个阶段。在技术互动阶段，海外子公司在发达东道国市场开展经济活动的过程中直接或间接地获得东道国的先进技术、知识和智力等研发要素，而高端服务业又具有知识密集和技术密集的特点［23］。因此，高端服务业OFDI能获得相比其他行业更加明显的逆向技术溢出。在技术传递阶段，高端服务业国际化程度高，加之技术知识等要素由于数字化的原因也具有极强的流动性，高端服务业的海外子公司更易将获得的逆向技术溢出传递回母公司。在技术吸收阶段，母公司对获得的OFDI逆向技术溢出进行吸收、消化和再创新，以提高自身技术创新水平。一般而言，知识密集型的服务业具有较强的科技创新吸收能力［24］。在技术扩散阶段，高端服务业是知识经济时代为满足其他企业对技术、资金、管理等核心价值要素的需求发展起来的，这种提供高附加值服务的特点决定了高端服务业具有显著的产业带动效应。孟卫军等［25］认为，由于高技术服务业具有技术密集、辐射性强的特征，其与制造业的融合会为制造业带来大量的资本、人力等要素，从而提升制造业技术创新水平。故高端服务业某一跨国公司实现技术创新突破后，能够带动其他行业整体技术创新水平的提高。

假设1：高端服务业OFDI逆向技术溢出可显著提升行业整体技术创新水平。

2.2.2 吸收能力对高端服务业OFDI逆向技术溢出效应的影响。母公司获得OFDI逆向技术溢出后，需要对其进行吸收、消化和再创新，如此才能提高企业自身的技术创新水平。吸收能力越强，OFDI逆向技术溢出效果越明显［13，26-27］。相较于其他行业，高端服务业技术知识密集的特点决定了以下3个因素对母公司吸收能力的影响尤为重要。第一，人力资本水平。OFDI逆向技术溢出经过母公司高素质研究和管理人员的充分学习模仿，不断运用与实践，进而转化为母公司自身的技术研发与创新能力。一般而言，人力资本水平越高，母公司对外来技术知识的学习模仿效率越高，从而增强 OFDI逆向技术溢出效应［10，27］。第二，金融发展水平。高端服务业与新技术、新知识有着天然的紧密联系，而一项新技术、新知识无论是生产，还是使用与扩散，均需要金融发展的支持。雷红［14］认为，金融发展为母公司学习模仿外来先进技术提供资金支持，直接促进技术进步；金融发展为母公司创新活动提供低代理成本的风险评估服务，有效促进技术进步；金融发展能够提升母公司筛选创新性活动的能力，避免逆向选择，从而增加母公司自身的创新强度。因此，当一国金融发展程度较高时，OFDI逆向技术溢出效应更为明显。第三，研发投入强度。当高端服务业的研发投入经费较多时，其能够购买更加先进的设备，引进更高素质的人才，从而强化母公司对外来逆向技术溢出的吸收、运用及再创新能力［10］。另外，考虑到东道国与母国间技术差距的因素，高端服务业吸收能力较弱的母公司无法有效吸收转化外来的先进技术知识。因此，只有吸收能力跨越一定门槛，高端服务业OFDI逆向技术溢出才能显著提升行业整体技术创新水平［11-12］。

假设2：在达到某一门槛时，高端服务业人力资本水平、金融发展水平以及研发投入强度等吸收能力因素对OFDI逆向技术溢出具有正向促进作用。

3 模型设定与指标构建

3.1 模型设定

在P-L模型基础上，建立国际R&D溢出回归模型。以全要素生产率代表技术进步，作为被解释变量。以OFDI渠道获得的国际R&D存量代表逆向技术溢出，作为主要解释变量。用二者的关系衡量OFDI逆向技术溢出效应，设定模型（1）。

其中：TFPi,t表示t时期i行业的全要素生产率；表示t时期i行业的国内研发资本存量；表示t时期i行业通过FDI获得的国外研发资本溢出；Sofdii,t表示t时期i行业通过OFDI获得的国外研发资本溢出；α0为截距项；αx（x=1，2，3，4）分别为相关的TFP弹性系数。当α3显著为正时，说明中国高端服务业存在显著的OFDI逆向技术溢出效应。

为了验证吸收能力对高端服务业OFDI逆向技术溢出效应的影响，设立模型（2）。

其中，xi,t表示影响吸收能力的因素，分别为人力资本水平（Hi,t）、金融发展水平（CFi,t）和研发投入强度（SRDi,t）。当α3大于0时，说明影响吸收能力的因素xi,t促进OFDI逆向技术溢出，反之同理。

3.2 样本选择

本文选择的样本范围为中国高端服务业2006—2020年的数据。借鉴王冠凤等［28］的做法，将高端服务业分为9个细分行业，分别是计算机服务和软件业、金融业、租赁和商务服务业、交通运输仓储和邮政业、批发和零售业、科学研究技术服务和地质勘查业、水利环境和公共设施管理业、教育业、文化体育和娱乐业等。

3.3 变量设定与数据说明

3.3.1 被解释变量。被解释变量为全要素生产率。全要素生产率可表示技术创新水平，在要素投入不变的情况下，全要素生产率越高，最终产出越多。本文基于DEA的Malmquist指数法，利用DEAP2.1软件测算中国高端服务业各细分行业的全要素生产率。原始数据均来自历年《中国统计年鉴》。

3.3.2 核心解释变量。核心解释变量为通过OFDI渠道获得的国外研发资本存量。首先按照 Bruno 和 Lichtenberg［29］的方法计算中国通过OFDI渠道获得的国际R&D溢出总和（），再以各行业的OFDI规模比例为权重得到高端服务业9个细分行业的国际R&D溢出，见式（3）和式（4）。

其中：OFDIj,t是t时期中国对j东道国的OFDI存量；GDPj,t是t时期j东道国的国内生产总值；Sj,t是t时期j东道国的R&D资本存量。根据中国历年对外直接投资的流向分布和数据可得性，本文选择的34个东道国分别是卢森堡、新加坡、美国、加拿大、韩国、德国、英国、挪威、荷兰、瑞典、法国、奥地利、比利时、丹麦、芬兰、以色列、日本、斯洛文尼、捷克、爱莎尼亚、希腊、匈牙利、爱尔兰、意大利、墨西哥、波兰、葡萄牙、斯洛伐克、西班牙、土耳其、南非、俄罗斯、哈萨克斯坦、蒙古。原始数据均来自历年《世界银行数据库》《中国统计年鉴》和《中国对外直接投资公报》。

3.3.3 控制变量。①通过FDI渠道获得的国外研发资本存量。变量计算过程与原始数据来源同核心解释变量一致，见式（5）和式（6）。

②国内研发资本存量。采取永续盘存法对t时期国内研发资本存量总量（）进行估算，考虑到中国技术的实际使用年限通常为14年，故取其倒数7.14%作为研发资本存量的折旧率。然后基于王恕立等［30］的估算方法得到高端服务业各细分行业的研发资本存量（）。原始数据均来自历年《中国统计年鉴》和《中国科技统计年鉴》。

3.3.4 吸收能力指标。基于高端服务业的基本特点，本文选取的吸收能力指标有人力资本水平、金融发展水平以及研发投入强度。其中：采用平均受教育年限度量人力资本水平，即假定小学、初中、高中和大专以上的受教育年限分别为6年、9年、12年和16年，加权求和可得t时期人力资本水平Hi,t；金融发展水平和研发投入强度的度量见式（7）和式（8）。原始数据来自历年《中国劳动统计年鉴》《中国第三产业统计年鉴》《中国科技统计年鉴》和《中国统计年鉴》。CFi,t表示高端服务业t时期的金融发展水平，SRDi,t表示高端服务业t时期的研发投入强度。

具体变量的对应符号如表1所示，各变量的统计性描述如表2所示。

表1 变量名称符号对应表

表2 各变量的描述性统计

4 实证分析

4.1 单位根与协整检验

选取LLC检验和IPS检验两种方法进行单位根检验，结果如表3所示。变量的水平值检验结果显示，只有变量LnSd、H、CF*LnSofdi通过检验，其余变量均未通过。对所有变量进行一阶差分处理，检验结果显示，除LnSd外，其余变量均通过10%的显著性检验，故LnSd为零阶单整，其余所有变量均为一阶单整。采用Pedroni检验对模型（1）和模型（2）进行协整分析，结果如表4所示。由表4可知，模型均可在1%的显著性水平下强烈拒绝原假设，即模型中的各个变量之间均具有长期稳定的均衡关系。综上，本文所涉及的面板数据模型满足进行面板回归分析的条件。

表3 单位根检验

表4 协整检验

4.2 基准回归分析

本文使用Hausman检验确定模型具有选择固定效应还是随机效应。表5显示了基准回归分析的结果：OFDI逆向技术溢出Sofdi在1%的显著性水平上为正，表明中国高端服务业OFDI逆向技术溢出显著提升了行业整体技术创新水平。国内高端服务业的跨国企业通过OFDI活动与东道国先进企业发生技术互动，获得逆向技术溢出并将其传递回母公司，母公司在吸收东道国先进技术知识和管理经验后，在此基础上进行再创新，从而增强自身技术知识创新能力，假设1得到验证。

表5 基准回归分析

从控制变量来看，高端服务业研发资本存量Sd对行业整体技术创新水平的影响为正，且在10%的水平上显著。高端服务业通过FDI渠道获得的技术溢出Sfdi无法促进技术创新水平的提升。这可能是因为国内高端服务业发展处于起步阶段，诸如税收优惠、政策支持等激励措施不到位，加之缺乏技术人才等高端要素，无法吸引技术知识密度较高的外企来华投资，从而导致技术溢出空间不足。

4.3 吸收能力对高端服务业OFDI逆向技术溢出效应的影响

表6显示了吸收能力对高端服务业OFDI逆向技术溢出效应的影响。从交互项的系数可知，金融发展对高端服务业OFDI逆向技术溢出有正向的促进作用，且在5%的水平上显著。人力资本和研发投入均对高端服务业OFDI逆向技术溢出产生正向促进作用，但并不显著。这是因为只有吸收能力跨越一定门槛，高端服务业OFDI逆向技术溢出才能显著提升行业整体技术创新水平。我国高端服务业当前的人力资本水平和研发投入强度可能未达到某一门槛条件，从而无法促进高端服务业OFDI逆向技术溢出。

表6 吸收能力对高端服务业OFDI逆向技术溢出效应的影响

4.4 异质性分析

中国OFDI流向技术知识经验越丰富的国家，其逆向技术溢出空间越大。因此，为了考察中国高端服务业OFDI逆向技术溢出效应在不同东道国的差异，以《世界银行数据库》2020年公布的研发资本密集度为划分标准，将34个东道国分两组。研发资本密度大于1.45%为高技术密度国家，小于1.45%为低技术密度国家。回归结果如表7所示。由表7可知：中国高端服务业在高技术密度国家存在显著的OFDI逆向技术溢出效应，且在5%的水平上显著；而在低技术密度国家获得的OFDI逆向技术溢出效应不显著，且明显弱于高技术密度国家。这是因为以中国高端服务业目前的发展水平，流向高技术密度国家的OFDI获得技术溢出的空间较大；而对于一些低技术密度国家，国内高端服务业企业的技术知识和管理经验水平可能已经超过了这些国家，从而难以表现出显著的OFDI逆向技术溢出效应。

表7 基于东道国特征的异质性分析

5 结论与建议

本文以高端服务业为研究对象，围绕其高技术性的特征，对高端服务业OFDI逆向技术溢出效应进行了机制和实证层面上的分析，主要结论如下：

①高端服务业跨国公司通过OFDI与东道国先进企业发生技术互动，获得逆向技术溢出并将其传递回国内的母公司，母公司吸收外来技术知识，并在此基础上进行再创新，从而获得新的技术知识，自身创新能力得到提高。高端服务业企业提供附加值服务，辐射性强的特征使其将新技术知识扩散到整个行业，从而显著提升行业整体技术创新水平。②中国高端服务业存在显著的OFDI逆向技术溢出效应。③由金融发展水平表示的吸收能力因素显著地促进了中国高端服务业OFDI逆向技术溢出效应。由人力资本水平、研发投入强度表示的吸收能力因素尚未达到某一门槛条件，所以对中国高端服务业OFDI逆向技术溢出效应的促进作用不显著。④较于低技术密度国家，中国高端服务业流向高技术密度国家的OFDI具有较大的技术溢出空间，从而对行业整体技术创新水平的提升作用更加明显。

基于上述研究结论，本文就中国高端服务业如何提高创新水平、实现高质量发展提出了以下建议：

①从基准回归和异质性分析结果可以看出，中国高端服务业存在显著的OFDI逆向技术溢出效应且在高技术密度国家更加明显。一方面，政府应鼓励国内高端服务业中有实力的企业“走出去”，积极融入全球生产网络，继续扩大高端服务业对外直接投资规模；另一方面，优化对外直接投资结构和区位分布，尤其要重视引导高端服务业OFDI在高技术密度国家中技术含量较高行业的布局。通过在高技术密度国家设立海外研发机构、技术交易、海外并购、资产转移等方式，利用高技术密度国家的研发资本、人力资本等创新资源，从而充分发挥OFDI逆向技术溢出对技术创新的促进作用。

②持续强化对外来技术知识的吸收能力，更大程度地发挥OFDI逆向技术溢出对高端服务业高质量发展的积极作用。首先，深化金融市场化改革，推动金融机构数字化转型，创新融资方式，降低融资成本，保证效率和公平，加大对高端服务业的金融投资，为高端服务业企业吸收消化外来技术知识创造良好的金融条件。其次，加大对高校、科研院所、高新技术企业等科研创新主体的政策扶持力度，增加高端服务业的研发投入。例如，增加对高校、科研院所的财政支出和补贴，减免高新技术企业的税收，提高研发费用加计扣除的比例等。最后，政府应继续加大教育投入，加强高素质人才储备。既要鼓励国内优秀人才出国深造，接受新知识，也要加强对海外高层次人才的引进。深入推动产学研融合发展，促使高端服务业的研发投入水平、人力资本水平早日突破“门槛”，强化行业内OFDI逆向技术溢出效应，实现技术创新突破，推动高端服务业高质量发展。