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OFDI对中国制造业创新效率影响的实证研究

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徐雪利陈丽珍

摘要：借助GMM分析探究对外直接投资（以下简称OFDI）对于我国制造业创新效率的影响。结果表明在现阶段，全国性的、显著的对外直接投资逆向溢出已体现。进一步检验发现，技术市场水平能够促进地区制造业创新效率的提高;人力资本水平与经济发展水平对OFDI逆向溢出的吸收呈积极影响，金融规模削弱了对逆向溢出的吸收，经济开放程度、基础设施水平和金融效率等的作用效果以及所有变量的作用程度存在明显的地区差异。

关键词：对外直接投资;制造业创新效率;DEA分析;GMM

制造业在我国经济中起着极大的推动作用，是我国参与国际分工的重要方式。而发达经济体纷纷出台“再制造化”战略，将重心又放到制造业上，必将对我国造成极大的威胁和挑战。因此，发展制造业对我国来说仍是必要的，而自主创新对其影响巨大。

2016年，中国OFDI流量达1961.5亿美元，已成世界第二大对外直接投资大国。随其持续增长，OFDI的各种效应开始显现并日益受到学术界关注。与国内用市场换技术相比，OFDI或许能够更直接有效地吸收资源，通过逆向溢出等影响国内的创新。而制造业在其中所占比重近年来稳步提升，2016年度以290.5亿美元、占比14.8%居第二位。大量的OFDI对于制造业创新的是否产生了影响，如何利用OFDI提高其创新效率？本文正是就此进行研究。

一、模型设定及实证工具选择

Coe和Helpman（1995）提出的C-H模型将国内研发和国外研发作为本国技术进步的决定性因素纳入分析框架;Lichtenberg和Pottelsberghe（2001）在此基础上，又将OFDI列入模型来分析其逆向溢出效应;韩玉军，王丽（2016）将OFDI渠道向国内溢出的R&D资本存量作为主解释变量列入模型。

在参考以上模型及其他相关研究的基础上，本文设定OFDI对制造业创新效率的影响分析模型如下：

IPit=c+β1TM+β2lnS■■+lnS■■×N+ui+εit（1）

其中，i为国内各省份，t为样本期2010-2015年度内的年数，Sofdi.it为国内i省份在t年度通过OFDI渠道获得的国外R&D资本存量，N为吸收能力变量集，以lnSofdi.it和N的交乘项来研究各项吸收能力影响因素对于OFDI逆向溢出的作用效果。

根据上文选定的各吸收能力指标，式（1）的模型可分解为以下七个模型：

IPit=c+β1TM+β2lnS■■+ui+εit（a）

IPit=c+β1TM+β2lnS■■+β3lnS■■×Hit+ui+εit（b）

IPit=c+β1TM+β2lnS■■+β3lnS■■×EDit+ui+εit（c）

IPit=c+β1TM+β2lnS■■+β3lnS■■×EOit+ui+εit（d）

IPit=c+β1TM+β2lnS■■+β3lnS■■×INFit+ui+εit（e）

IPit=c+β1TM+β2lnS■■+β3lnS■■×FSit+ui+εit（f）

IPit=c+β1TM+β2lnS■■+β3lnS■■×FEit+ui+εit（g）

式（a）～（g）中都包含有lnSofdi和TM，分别用于检验OFDI对制造业创新效率的逆向溢出作用以及技术市场水平对创新效率的影响;各交乘项分别用于检验人力资本水平、经济发展水平、经济开发程度、基础设施水平、金融规模及金融效率等因素对于OFDI逆向溢出的作用效果。

从变量实际含义的角度考虑，模型很可能存在内生性，因此本文主要选择GMM工具变量法来解决这个问题。经检验后，确定技术市场水平（TM）为内生变量，以地区的技术进口（TI）及年末外资企业投资总额（FI）为工具变量，并依据数据本身的特性，调整分析方法，关于上文中各项变量对制造业创新效率的影响进行研究。

二、变量选取、数据处理及数据处理

1. 制造业创新效率

借鉴智瑞芝、杨善奇等的做法，参考李廉水（2015）使用的评价指标，从投入产出角度，采用DEA分析法，选择投入导向、规模报酬可变的BC2模型，借助MaxDEA6.4软件进行制造业创新效率的测算。投入指标包括人力（R&D人员折合全时当量、R&D研究人员折合全时当量）、财力（R&D内部经费、新产品开发经费）和项目及机构数（R&D项目数、科研机构数）;产出指标分别为创新收入（新产品销售收入）和创新成果（专利申请数、发明专利申请数）。

2. 各省份通过OFDI渠道获得的R&D资本存量Sofdi

参考韩玉军、王丽（2016），该指标计算方式如下：

S■■=■×S■■（2）

OFDI.it—t年i省份的OFDI存量，OFDI.ct为t年我国的OFDI存量，Sofdi.t

为t年中国通过OFDI获得的R&D资本存量。

S■■=■■S■■（3）

其中Srd.jt为t年我国OFDI目标国j国的R&D存量，OFDI.jt为t年我国对j国的OFDI存量，GDP.jt为t年j国GDP。

S■■=（1-δ）S■■+REjt（4）

其中，δ为折旧率。参考相关文献，本文选取δ为5%，RE.jt表示j国t年的R&D经费支出。本文样本研究基期为2010年，2010年度j国R&D存量为S■■=REj2009/（g+δ），g為各国2010-2015年R&D经费支出占各国GDP比例的年平均值。由数据可获得性，REjt=■×GDPjt，即R&D经费支出占GDP的比例与GDP相乘获得;2011～2015年度各国R&D经费支出均以消费者物价指数（CPI，以2010年为基期）折算为2010年不变价格的经费支出。由于数据统计的限制以及样本统一口径的需要，选取非金融类OFDI存量作为OFDI存量。

3. 技术市场水平TM.it

选取各地区高技术产业利润额以及各地区技术输出额作为子指标，经处理得综合数据以表示地区技术市场成熟度。

4. 吸收能力变量

（1）人力资本水平H.it。采用地区平均受教育年限来表示人力资本水平，将小学、初中、高中、大专及以上分别记为6年、9年、12年和16年，以各自在地区人口中所占比例作为权重，对其加权求和来表示地区平均受教育年限。

（2）经济发展水平ED.it。选择规模以上工业企业人均利润率、单位工业增加值能源消耗量、工业三废排放量作为子指标，借助熵权法处理获取最终数据。

（3）经济开放程度EO.it。选择地区进出口贸易总额占地区GDP的比例、实际利用外商直接投资额占GDP的比例，以熵权法进行处理获得用以衡量地区经济开放程度的数据。

（4）基础设施水平INF.it。将交通、通讯、运输作为子指标，交通以各地区每万人的公路运营车辆数表示，通讯以各地区邮电业务总量占地区GDP的比例表示，运输则以各地区铁路及公路里程之和表示，通过熵权法综合得到最终数据。

（5）金融发展水平FD.it。本文分别从金融规模和金融效率两个角度考察金融发展水平的影响效果。金融发展规模FS.it—各地区金融机构年底贷款余额与地区GDP的比值，金融发展效率FE.it—各地区金融机构年底贷款余额与存款余额的比值，分别用以衡量地区金融发展水平的总体规模和金融中介将储蓄转化为投资的效率。

我国本身及对各国的OFDI流量和存量、各省份OFDI流量和存量均来自《中国对外直接投资统计公报》，各国2010～2015年度GDP、R&D经费支出占本国GDP的比例、消费者物价指数均收集于世界银行数据库、联合国贸发会议数据库（UNCTAD）以及OECD数据库，跨国并购及绿地投资数额来自Wind数据库。其他数据来源于《中国统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》、《中国工业统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》及各省份地方统计年鉴和网站。本文所有数据涉及29个省份，内蒙古及西藏由于重要数据缺失，不在分析范围内。

三、OFDI对我国制造业创新效率影响的实证分析

基于模型有别以及数据本身特性，经检验后，对全国及东部地区均采用GMM工具变量法进行分析;中部地区除模型（f）、西部地区除模型（e）和（g）采用GMM工具变量法外，其他模型均采用固定效应静态面板回归进行分析。借助Stata14.0软件分析得到具体结果见表1～4。

从表1～4中模型（a）的检验结果来看，全国、中部及西部的显著正向的OFDI逆向溢出效应已经出现，但OFDI逆向溢出对于东部地区制造业创新效率的促进作用并未实现。

（一）全国实证结果分析

据表1，技术市场水平大体呈促进作用，但在模型（b）中系数为-0.012，说明人力资本水平对于技术市场水平的影响较其他几个吸收能力变量大，且人力资本对于创新效率的影响较大程度地高于技术市场水平，这一点在TM与交乘项lnSofdi_H的系数显著性上也可以得出。模型（b）至（e）、模型（g）中，人力资本水平、经济发展水平、经济开放度、基础设施水平以及金融效率系数均为正，说明这五个因素的水平越高，对于逆向溢出的吸收能力越强。金融规模的系数为-0.0097，表明其对于制造业创新效率的影响呈负向。

（二）东、中、西部地区实证结果比较分析

表2～4中的模型（b）、（c）的结果表明，人力资本水平、经济发展水平对OFDI逆向溢出效应起促进作用，东、中、西部地区该项系数分别依次为0.018、0.0071、0.0067和0.0598、0.0790、0.0295，表明人力资本水平对逆向技术溢出的促进作用在东部地区更为突出，经济发展水平对中部地区的逆向技术溢出产生相对最大程度的积极影响，而西部地区在这两个因素上相对均弱于其他地区。

由模型（d）结果可知，经济开放程度能够促进东、中部地区的逆向技术溢出吸收，而对西部地区产生消极影响。模型（e）结果体现了基础设施水平对于OFDI逆向溢出效应的影响。该项东部、中部、西部地区的系数分别为0.0713、-0.0971和0.210，表明基础设施促进了东部及西部地区逆向技术溢出的吸收，而对中部地区产生负向作用。模型（f）的检驗结果显示，东中西部的金融规模变量的系数分别为-0.0177、-0.0110、-0.0084，说明金融发展规模对于东中西部的OFDI逆向技术溢出均为产生正向作用。

由表2～4中模型（g）的结果可得，金融效率促进了东中部的逆向溢出吸收，而对西部地区产生较弱的消极影响。西部的金融效率、金融机构及市场活跃度较东中部低，这可能导致了金融效率对西部地区逆向溢出吸收的削弱。

四、启示与建议

根据检验及分析结果，结合实际，关于通过OFDI提高地区制造业创新效率提出以下建议：

（一）积极鼓励OFDI，并提高OFDI质量

企业自主地、更大规模地进行高质OFDI的同时，政府也应利用各类优惠政策，对企业OFDI行为进行激励和扶助。

（二）加强人力资本投入，完善技术市场，发展金融规模，提升吸收能力

企业需要通过优化薪资福利待遇、人文关怀等等，吸引优秀人才。政府可以通过补助政策，引导更多人才流入;与高校联合，利用其影响力促成国内外学习交流，提高地区整体人力资本水平;以资金或项目的形式帮助和鼓励高校及科研机构的理论研究与技术实践;利用优惠政策等鼓励市场中科技中介服务机构的活动;并完善知识产权保护的相关法律法规，与企业共同监督知识产权保护的实施情况以保证技术创造的权益和技术交易的健康。

同时，中央政府需适当放宽对地方政府融资及地方融资平台的限制，以使地方政府有更多的资金用于经济发展和创新投资及各项激励补助，提高地方金融规模水平，但地方政府及融资平台需做好监督与自我监督。

（三）结合实际，实施东、中、西地区差异化政策

首先，东部地区政府或可以采取补贴特定行业或地区OFDI的方式，激励和引导东部地区向高技术地区及行业的OFDI。中部地方政府可以适当增加资金投入、政策优惠和补助补贴在经济开放上，在保障规模的基础上再追求质量;同时提供满足量与质需要的基础设施配备。对于西部地区，着重进行基础设施建设;政府可以自身或通过招标分利的方式借助企业，增加对地区交通、运输和通讯建设的投资。

注：测算各地区制造业创新效率时，考虑到地区统计口径、指标的差异，又因某些省份和制造业指标存在重大缺失，部分指标以规模以上工业代替制造业;因文章篇幅限制，综述及部分中间测算结果均未列出。

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*基金项目：教育部人文社会科学规划项目“贸易限制措施对我国战略性新兴产业的冲击效应及其演化机理与防范研究”（项目编号：15YJA79006）;江苏大学科研立项资助项目“OFDI对中国制造业创新效率影响的实证研究”（项目编号：16C106）。

（作者单位：江苏大学财经学院）

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