对外直接投资逆向技术溢出对中国产业结构升级的影响

朴英爱，于 鸿

（1.吉林大学 东北亚研究中心，吉林 长春 130012；2.吉林大学 东北亚学院，吉林 长春 130012）

一、引 言

对外直接投资（OFDI）逆向技术溢出是指技术相对落后国家或地区（母国）跨国企业通过将资本投入技术领先国家或地区（东道国）技术密集型行业，获取东道国先进技术、设备、人才等科技资源并转移回母国，利用所得研发成果及其正外部性，促进母公司乃至母国技术进步和创新能力提高。［1］在“走出去”战略与“一带一路”倡议的引导下，中国OFDI规模迅速扩大，OFDI企业数量由2003年的0.3万家增至2020年的2.8万家，存量从2003年的332亿美元升至2020年的25 807亿美元。2017年《关于规范企业海外经营行为的若干意见》《关于进一步引导和规范境外投资方向的指导意见》《民营企业境外投资经营行为规范》等规范企业OFDI行为和方向的政策性文件出台后，中国OFDI的区位与行业分布进一步优化，流入发达经济体技术密集型行业的OFDI规模及其比重持续上升。产业结构升级主要表现在一国或地区经济结构中三次产业增加值所占的比重，由第一产业占优势向第二、第三产业占优势发展。［2］改革开放以来，中国凭借要素资源成本优势，通过承接国际产业转移以及大力发展出口贸易，铸就了经济迅速腾飞的奇迹，产业结构也实现了由“二一三”到“二三一”再到如今“三二一”的升级。但在中国经济步入高质量发展阶段的背景下，技术创新逐渐取代劳动力和资本投入，成为中国产业结构升级的“新引擎”，承接国际产业转移存在的“市场换技术”效率相对低下、转让的技术水平偏低、技术溢出范围有限、挤占国内科技资源、加剧中国产业结构调整路径依赖与出口贸易低水平扩张等弊端日益凸显，导致中国自主创新能力不足，高技术产业领域科技力量薄弱，并长期处于国际产业链、价值链低端位置。当前寻找推动中国产业结构向更合理、更高级阶段演进的新路径已经迫在眉睫。随着中国OFDI的质量与水平逐渐提高，其在国内产生的逆向技术溢出效应不断增强，分析OFDI逆向技术溢出对中国产业结构升级的影响，不仅有利于丰富发展中国家OFDI理论，还能够通过检验OFDI效益，为中国OFDI的高质量发展提供政策启示。

国内外学者关于OFDI的逆向技术溢出效应和母国产业结构升级效应研究已取得较为丰富的成果。例如，Fosfuri和Motta、Siotis、赵伟等从理论层面论证了发展中国家OFDI逆向技术溢出效应的存在；［3-5］Driffield和Love、Gazaniol和Peltrault、李梅和柳士昌分别运用动态面板GMM、PSM、面板门槛回归模型等实证方法验证OFDI逆向技术溢出能够有效促进母国技术进步和创新能力提高；［6-8］Lewis、吴勤学、汪琦分别从边际产业转移、调整国际收支平衡和投资收益反馈等方面分析OFDI的产业结构升级效应；［9-11］赵云鹏和叶娇、金明玉和王大超、李东坤和邓敏分别运用动态面板回归模型、Granger因果检验、空间杜宾模型等实证方法证明OFDI促进了中国产业结构升级。［12-14］但已有文献针对OFDI逆向技术溢出影响母国产业结构升级的研究较少。聂明华等运用灰色关联分析法，检验中国11个行业全要素生产率与产业结构升级之间的关系，发现中国各行业OFDI能够产生逆向技术溢出效应，但效应弱于国内研发投入产生的技术溢出。［15］曾倩等以技术进步作为中介变量，分析中国对“一带一路”沿线国家OFDI逆向技术溢出的产业结构升级效应，得出对沿线发达经济体直接投资的逆向技术溢出促进中国产业结构升级，且技术进步存在中介效应的结论。［16］司增绰等运用面板门槛回归模型检验中国OFDI逆向技术溢出的产业结构升级门限效应，发现OFDI逆向技术溢出对中国产业结构升级产生显著的促进作用。［17］

综上可知，已有关于OFDI逆向技术溢出影响母国产业结构升级的研究对两者之间的非线性关系重视不足，且在研究过程中未对逆向技术溢出的来源行业和地域进行甄别。基于此，本文的边际贡献在于：以2003～2019年中国大陆对中国香港、美国、欧盟、新加坡、澳大利亚5个发达经济体制造业、科学研究和技术服务业、信息技术传输／软件和信息服务业直接投资存量为研究样本，①截至2020年末，中国大陆对中国香港、新加坡、欧盟、澳大利亚、美国五个发达经济体OFDI合计存量为16 958.9亿美元，约占中国对发达经济体OFDI存量的97%，因而选取中国对以上五个发达经济体OFDI存量作为研究样本，能较好地反映中国技术寻求型OFDI产生的逆向技术溢出。在C-H和L-P模型的基础上，将中国吸收能力层面影响因素作为转换变量，构建面板平滑转换回归（PSTR）模型，分析OFDI逆向技术溢出的母国产业结构升级效应及其影响因素，并提出了相应的政策建议。

二、OFDI逆向技术溢出影响母国产业结构升级的传导机制

通常情况下，由发展中国家跨国企业投向发达国家技术密集型行业的“逆梯度型”直接投资是逆向技术溢出效应的主要来源。［18］

（一）母公司设立境外分支机构吸收当地先进科技资源

母公司通过OFDI吸收东道国先进科技资源的主要方式包括投资新建研发机构以及并购当地企业。母公司在东道国新建研发机构，根据在当地搜集的前沿技术信息与动态，辅以当地优质研发要素和环境，开展独立研发或同其他研发机构、高校进行交流合作，能够有效提高技术创新效率；母公司在东道国并购其他企业，不仅能够掌握其已有研发成果、营销渠道和管理经验，还可以在被并购企业原有研发人员和设备的基础上，直接进行技术研发和生产经营活动，从而大幅缩减技术创新的时间、资金和人力成本。

境外分支机构通过内部渠道将获取的先进科技资源反馈给母公司，母公司根据母国及周边国家市场需求对其加以改造并利用，使自身产品质量与市场竞争力显著提高，并带动国内其他企业扩大技术研发投入与技术寻求型OFDI规模，促进母国企业技术创新能力提升。一方面，行业内其他企业为保持市场占有率和利润水平，将对母公司先进技术和产品进行学习和模仿，同时加快生产工艺与研发设备更新，甚至效仿母公司对境外技术密集型区域开展OFDI以实现技术赶超；另一方面，母公司技术水平提高倒逼处于同一产业链的上下游企业加快技术研发步伐，提高为母公司提供配套服务的质量和效率，从而实现母国企业技术创新能力提升。

（二）母国企业技术创新能力提高促进国内产业结构升级

企业技术创新能力提高加快母国技术更新速度，新技术的诞生对本产业发展产生推动效应，新技术在产业间扩散产生乘数效应，各产业在新技术基础上优胜劣汰产生竞争效应，以上三种效应相辅相成，共同作用于母国产业结构升级。具体而言，母国企业技术创新能力提高主要通过以下四种途径促进国内产业结构升级：一是提高生产要素质量与配置效率。技术创新催生新原料、新工艺和新设备，促进企业要素使用效率与生产效率不断提高，有助于其降低生产成本，形成规模经济，同时优化劳动力、原材料、中间产品等在产业链各部分之间的配置，促进产业链整体运行效率提高。二是促进新兴产业发展。企业创新能力提高为新兴产业发展提供技术支持，有助于其突破技术瓶颈。另外，先进技术的产生推动传统产业更新换代，扩大生产规模，为新兴产业发展提供充足的原材料，并将资源损耗严重、生产效率低下的传统产业逐渐淘汰，让渡发展空间、劳动力和资源支持新兴产业发展。三是改善劳动力结构，技术创新使各产业之间的边界逐渐模糊，推动产业融合发展和劳动生产率提升，使更多原本从事传统产业的劳动者向附加值更高的新兴产业转移。四是刺激需求结构优化。企业通过OFDI学习先进技术的同时，将东道国先进产品及消费观念转移回母国，使母国消费者接受并认可新产品，企业技术创新能力提升加快产品更新速度，刺激消费者需求重心转向质量与技术含量较高的先进产品，以需求结构优化带动母国产业结构升级。

三、模型构建、变量选取与数据来源

（一）模型构建

Coe和Helpman以全要素生产率作为衡量一国或地区技术进步的指标，构建C-H模型，用于比较国内研发资本与通过国际贸易渠道获取的国外研发资本对技术进步的影响。［19］Lichtenberg和Potterie对CH模型进行扩展，将通过国际直接投资渠道获取的国外研发资本纳入研究范畴，提出L-P模型。［20］由于OFDI逆向技术溢出与母国产业结构升级之间除存在线性相关关系外，还应存在非线性相关关系。因此，本文在C-H和L-P模型的基础上，借鉴Gonzalez等的研究，构建如下PSTR模型：

在模型（1）中，ISit代表t年i国产业结构升级指数，分别代表t年i国通过OFDI和FDI渠道获取的国外研发资本存量；H代表科技人力投入；α1～α4代表线性部分的系数；εit代表随机扰动项；r代表转换函数的个数；β1rg（qit，γ，c）～ β4rg（qit，γ，c）代表非线性部分的系数；qit代表转换变量；g（qit，γ，c）代表转换函数，是qit的连续函数，取值介于0到1之间；γ代表斜率参数，反映经济关系在两种机制之间的转换效率；c代表qit的位置参数，反映机制转换的位置，即门槛值；m代表g（qit，γ，c）位置参数的个数，取值一般为1或2。［21］为考察中国OFDI逆向技术溢出的产业结构升级效应及其影响因素，本文将表征中国对先进技术吸收能力的各项影响因素作为转换变量，构建如下模型：

（二）变量选取

1.产业结构升级指数（IS）。产业结构升级为被解释变量，用产业结构升级指数表示。本文选用第三产业增加值与第二产业增加值之比反映中国产业结构升级指数，比值越大，说明产业结构越高级。

2.中国通过OFDI渠道获取的国外研发资本存量（Sofdit）。OFDI逆向技术溢出为核心解释变量，本文运用通过OFDI渠道获取的国外研发资本存量反映OFDI逆向技术溢出，其计算公式如下：

公式（9）中，OFDIit代表中国大陆t年对中国香港、美国、欧盟、新加坡、澳大利亚5个东道国（地区）制造业、科学研究和技术服务业、信息技术传输／软件和信息服务业直接投资存量；knt和Snt分别代表东道国t年固定资本存量与国内研发资本存量。

公式（10）中，FDI代表中国大陆从上述各东道国（地区）吸收的FDI存量。

5.科技人力投入（H）。一国或地区技术创新能力的提升不仅受研发资金投入的影响，还依赖于科技人力投入的不断增加。因此，本文将科技人力投入作为控制变量，并用中国R＆D人员全时当量衡量。

6.吸收能力层面的影响因素。本文将表征中国吸收能力的影响因素作为PSTR模型中的转换变量，其量化方法如下：（1）研发投入强度（RD）用国内研发资本投入占GDP的比重表示；（2）劳动者受教育程度（ED）的计算方法是将小学、初中、高中、大学受教育阶段分别赋值6、9、12、16，将历年各受教育阶段劳动力占比与对应赋值的乘积加总求和；（3）技术差距（GAP）用中国与东道国劳动生产率的比值表示，劳动生产率由各国GDP与就业人数之比计算得出；（4）经济发展水平（AGDP）用人均GDP表示；（5）对外开放水平（AGDP）用进出口贸易总额占GDP的比重表示；（6）金融发展水平（FIN）用金融机构年底存贷款余额占GDP比重表示；（7）政府支持研发力度（GOV）用财政科技拨款占公共财政支出比重表示。

（三）数据说明

本文样本涵盖2003～2019年中国大陆除西藏自治区外，其他30个省（直辖市、自治区）OFDI以及反映其吸收能力的相关数据，样本总量为510个。各省（直辖市、自治区）相关原始数据源于《中国统计年鉴》《中国对外直接投资统计公报》《中国科技统计年鉴》《中国劳动统计年鉴》《中国金融年鉴》、Wind数据库、前瞻数据库以及中经网统计数据；中国香港、欧盟、美国、澳大利亚和新加坡相关原始数据源于《中国对外直接投资统计公报》、世界银行、欧盟统计局、新加坡统计局，个别年份缺失数据利用年均增长率估算法计算补足。对各变量数据取对数以消除量纲影响。

四、实证结果分析

（一）截面异质性检验和剩余异质性检验

运用PSTR模型进行实证检验的前提条件是变量之间存在非线性关系。因此，在运用PSTR模型分析OFDI逆向技术溢出对中国产业结构升级的影响之前，需要判断两者之间是否存在非线性关系。借鉴Gonzalez等（2005）的研究，本文分别运用Wald、Fisher和似然比三种方式对模型（2）～（8）进行截面异质性检验，分别用LM、LMF和LRT代表。其检验方法是当截面异质性检验拒绝原假设h0∶r＝0或β1r＝β2r＝β3r＝0时，表明OFDI逆向技术溢出与中国产业结构升级之间存在非线性关系。由截面异质性和剩余异质性检验结果可知（详见表1），模型（2）～（8）均拒绝原假设，OFDI逆向技术溢出与中国产业结构升级之间存在非线性关系，可以采用PSTR模型进行参数估计。

表1 截面异质性和剩余异质性检验结果

在确定可以使用PSTR模型之后，需要通过剩余异质性检验判断各PSTR模型在不同位置参数（m）维度下转换函数（r）的个数。检验方式与截面异质性检验类似，当检验结果显示不再拒绝原假设（h0∶r＝1，h0∶r＝2，h0∶r＝3）时停止检验，并基于最小信息准则比较AIC和BIC的值，确定最优转换函数与位置参数的数量，检验结果详见表2。根据拟合效果，本文以BIC最小值为基准，确定各模型最优转换函数与位置参数的数量，具体结果详见表3。

表2 模型最优转换函数与位置参数数量的确定

表3 PSTR模型检验结果

（二）PSTR模型参数估计结果与分析

本文应用MATLAB软件对模型（2）～（8）进行检验，检验结果表明劳动者受教育程度和技术差距存在双重门槛，研发投入强度、经济发展水平、金融发展水平、政府支持研发力度以及对外开放水平仅存在单一门槛（详见表3）。具体分析如下：

首先，从研发投入强度、政府支持研发力度和对外开放水平三个影响因素上看，三者对中国OFDI逆向技术溢出产业结构升级效应的影响均存在单一门槛，并且在达到门槛值之前，OFDI逆向技术溢出对中国产业结构升级产生显著负面影响；在三者各自越过门槛值之后，负面影响显著增强。其主要原因可能在于：第一，在样本期间内，中国研发投入强度和政府支持研发力度不断增强，是中国企业技术创新能力提升的重要推动力，但两者仍未达到门槛值，难以有效帮助企业突破技术瓶颈，导致通过OFDI渠道获取的先进技术难以被充分利用，造成中国传统产业更新换代受阻；第二，当研发投入强度与政府支持研发力度跨过门槛值后，意味着国内研发投入与财政科技拨款增加，一方面，按当前投入结构趋势发展，中国基础研发领域的资金支持仍然较弱，企业在境外先进技术基础上进行原始创新的能力较差，不利于国内新兴产业成长。另一方面，国内研发投入与财政科技拨款增加，企业研发活动得到充足的资金支持，其自主创新效率逐渐提升，导致企业以寻求先进技术为主要动机的OFDI规模不断下降，造成中国OFDI逆向技术溢出的产业结构升级效应进一步降低；此外，在加入WTO之后，中国深刻融入国际分工体系，对外开放水平迅速提升，但是长期以来主要从事加工贸易，仍处于价值链中低端位置，致使国内劳动密集型制造业占比过高，造成通过OFDI获取的国际前沿技术在国内的利用率较低，对于国内产业链运行效率提高和企业生产成本降低的作用较小，难以促进中国产业结构升级。根据模型（8）的检验结果，lnOPEN的门槛值为-0.103，对应中国对外依存度需达到90.2%，对外依存度过高极易导致贸易摩擦频发，影响国内产业和经济安全，并加剧中国对境外加工贸易领域低端技术引进的路径依赖，造成企业通过OFDI获取先进技术的成本和使用效率进一步降低。

其次，劳动者受教育程度和技术进步皆存在双重门槛。模型（3）以劳动者受教育程度为转换变量，当处于低区制时，模型（3）中的lnSofdi系数为-0.171，在1%水平下通过显著性检验，表明当劳动者受教育程度（lnED）未达到门槛值2.335时，其对中国OFDI逆向技术溢出产业结构升级效应起到显著的抑制作用；当越过第一门槛，但未到达第二门槛值2.453时，其对中国OFDI逆向技术溢出产业结构升级效应的抑制作用不显著；虽然lnSofdi在第二转换函数部分的系数为0.226，但由于三部分系数之和仍为负值，表明当越过第二门槛值时，OFDI逆向技术溢出仍然显著抑制中国产业结构升级。造成这种结果的主要原因在于：劳动力受教育程度与中国先进技术吸收能力呈正相关，当其低于门槛值时，中国无法对来自东道国（地区）的先进技术进行有效吸收并加以利用，当其越过门槛值时，代表中国人力资本水平有所提高，并在一定程度上满足产业技术创新的需要，同时导致国内劳动力成本逐渐升高，对通过OFDI渠道雇佣国外高技术人才产生挤出效应。模型（4）以技术差距为转换变量，lnSofdi在线性和非线性部分的系数值分别为0.1095和-0.880，均在1%水平下通过显著性检验，表明在技术差距（lnGAP）低于第一门槛值-1.733的情况下，随着中国与东道国之间技术差距不断缩小，OFDI逆向技术溢出能够显著促进中国产业结构升级；当技术差距越过第二门槛值0.182后，此时中国劳动生产率和技术水平高于东道国，通过OFDI渠道获取的先进科技资源有限，难以对中国产业结构升级产生积极影响。

再次，当以经济发展水平作为转换变量时，模型（5）存在单一门槛和两个转换函数，由于非线性部分第二转换函数对应lnSofdi的系数不显著，说明lnAGDP的门槛值为1.982。当经济发展水平越过门槛值后，lnSofdi的系数由-0.059降至-0.975，造成这一结果的主要原因在于：经济发展水平能够反映居民生活水平、需求结构及其对先进产品和技术的接受程度。当经济发展水平未达到门槛值时，中国居民消费能力较差，对附有先进技术的新产品的接受程度不高，企业对于先进技术的引进和新产品的开发缺少积极性，OFDI逆向技术溢出对中国产业结构升级的影响不显著；当经济发展水平越过门槛值后，中国居民生活水平大幅提高，需求结构有所改善，但是在当前及未来全球产业链收缩重构的背景下，国内市场较东道国（地区）市场规模大、风险低等优势日益凸显，依托国内市场构建高技术产业集群、形成产业优势是中国产业结构升级的重心，OFDI逆向技术溢出对中国产业结构升级的影响将相对减弱。

最后，从金融发展水平上看，其对中国OFDI逆向技术溢出产业结构升级效应的影响存在单一门槛，模型（6）存在两个转换函数。当模型（6）处于低区制时，lnSofdi的系数为0.002，但在统计意义上不显著，表明当lnFIN低于门槛值1.160时，OFDI逆向技术溢出对中国产业结构升级的促进作用不明显；当模型（6）处于高区制时，线性部分与非线性部分lnSofdi系数之和为正值，在1%水平下通过显著性检验，表明当ln FIN高于门槛值时，OFDI逆向技术溢出显著促进中国产业结构升级。其主要原因在于：金融发展水平的提高体现在金融体系健全、融资效率提升、金融服务质量改善等方面，直接影响企业OFDI及其效益，同时有助于国内企业引进先进设备和人才、在技术研发和OFDI过程中得到充足的资金支持以及先进技术在全国范围内的扩散和吸收。截至2019年末，中国金融发展水平已越过门槛值，并且本文样本涉及的中国大陆30个省（直辖市、自治区）中，有17个省份金融发展水平也已越过门槛值，说明金融发展水平显著促进中国OFDI逆向技术溢出产业结构升级效应的显现。

五、结论与政策建议

本文以中国2003～2019年间省际面板数据为样本，基于OFDI逆向技术溢出对母国产业结构升级的影响机制，选取表征国内先进技术吸收能力的各项影响因素作为转换变量，构建PSTR模型，实证检验OFDI逆向技术溢出影响中国产业结构升级的门槛效应，得出以下结论。第一，研发投入强度、政府支持研发力度、对外开放水平在达到门槛值后，OFDI逆向技术溢出对中国产业结构升级的负向影响显著增强；第二，劳动者受教育程度在越过第二门槛值后，OFDI逆向技术溢出仍显著抑制中国产业结构升级，但抑制作用有所减弱；第三，当中国与东道国（地区）技术差距较大时，OFDI逆向技术溢出显著促进中国产业结构升级，随着中国技术水平不断提高，甚至超过东道国，从境外获取的技术难以对中国产业结构升级产生积极影响；第四，经济发展水平在未达到门槛值时，OFDI逆向技术溢出对中国产业结构升级的抑制作用不明显，达到门槛值后，抑制作用显著增强；第五，金融发展水平具有单一门槛，跨过门槛值后，OFDI逆向技术溢出显著促进中国产业结构升级，当前中国金融发展水平已高于门槛值，金融发展水平显著促进中国OFDI逆向技术溢出产业结构升级效应的显现。

基于以上研究结论，本文提出如下政策建议：第一，持续优化OFDI的产业和区域分布。引导和鼓励企业对技术领先国家高技术产业直接投资，提高技术寻求型OFDI比重，并充分利用从境外获取的先进科技资源助力国内传统产业更新换代和新兴产业快速发展；第二，全面提高先进技术吸收能力。在保障表征吸收能力各指标的数量不断提升的基础上，重视国内研发投入与财政科技拨款结构的改善，加大在集成电路、新能源汽车等领域基础研究的资金投入力度，重视科研人才培养，激发企业和人才技术创新活力；第三，推动中国金融业高质量发展。一方面，应进一步完善并优化中国金融机构体系、市场体系和产品体系，为企业技术寻求型OFDI和研发活动提供更高质量、更有效率的金融服务；另一方面，应尊重资本市场规律，针对符合国家产业发展方向、技术前沿领域、产品需求度高的企业进行精准支持，为企业“走出去”寻求先进科技资源提供充足的资金支持。