FDI溢出、门槛效应与我国区域技术进步
——基于全国29个省市面板数据的实证研究

李 燕，韩伯棠，张庆普

（1.北京理工大学 管理与经济学院，北京 100081；2.哈尔滨工业大学 管理学院，黑龙江 哈尔滨 150001；3.日本东京大学大学院工学部 技术经营战略学专攻，东京 1138654）

FDI溢出、门槛效应与我国区域技术进步
——基于全国29个省市面板数据的实证研究

李 燕1，3，韩伯棠1，张庆普2

（1.北京理工大学 管理与经济学院，北京 100081；2.哈尔滨工业大学 管理学院，黑龙江 哈尔滨 150001；3.日本东京大学大学院工学部 技术经营战略学专攻，东京 1138654）

运用我国1991—2008年省际面板数据，构建门槛模型实证分析外商直接投资(FDI)技术溢出对我国科技进步的促进作用。揭示研发投入强度、人力资本和基础设施等变量存在单门槛效应，技术差距存在双门槛效应，再用两阶段最小二乘回归说明了这些变量的门槛区间决定着FDI溢出促进各地区技术进步的效果差异，提出政策建议。

吸收能力；FDI溢出；门槛模型；两阶段最小二乘

1 引言

经济合作与发展组织（OECD）报告指出，外商直接投资（FDI）是各国，尤其是发展中国家获取先进技术的最主要形式［1］。然而，FDI的积极效应并不是自动产生的，最显著的影响因素之一是东道国的吸收能力［2］。目前主要有基于R&D投入、人力资本、技术差距以及产业结构四种关于吸收能力的观点。Yao S利用1985—2005年中国的时间序列数据，发现FDI技术溢出对中国技术进步的促进效应受到国内研发等吸收能力因素的制约［3］。Borenztein.E 等对 1966—1994年美国跨国企业在40个国家的技术扩散的实证分析结果表明，一个国家至少需要达到一个最低的人力资本水平才能从跨国企业的技术转移中获得收益［4］。陈涛涛等的经验研究表明，技术差距是影响FDI对我国行业内溢出效应的主要因素［5］。Bao S等认为，只有在东道国具备完善的基础设施和稳定的经济环境的前提下，FDI才可以成为推动经济发展的强有力的工具［6］。

基于已有研究，本文利用Hansen提出的门槛模型［7］，研究我国29个省市FDI知识溢出基于不同吸收能力的“门槛效应”，并对该“门槛效应”及相应门槛值进行实证检验和估计。

2 模型的设定与估计方法

2.1 模型设定

仿照Hansen的做法，构建FDI技术溢出系数的分段函数。在此假设存在基于吸收能力的“单门槛效应”，建立单门槛模型（1）。此处重点介绍单门槛模型，多门槛模型可以由单门槛模型进行扩展得到。

其中，吸收能力Absorp为门槛变量，λ为待估算的门槛值，I（·）为指标函数，Xit为其他没有被用作门槛变量的吸收能力指标，在此作为控制变量。考虑时间和地区的差异，分别加入两者的虚拟变量D_year和D_region。

2.2 模型估计及检验

得到了门槛模型的参数估计后，需要进行门槛效应显著性和真实性的检验。显著性检验的原假设为 H0:η1=η2，检验统计量为：。其中，S0为在原假设下进行参数估计后得到的残差平方和，为备择假设下进行参数估计后得到的残差方差。采用Hansen（1999）提出的“自举法”（Bootstrap）来模拟其渐进分布 ，进而构建其对应的P 值。真实性检验的零假设为，相应的似然比统计量为：，Hansen提供了一个简单的公式，当时，拒绝原假设，其中α为显著性水平。

以上的参数估计及假设检验都是针对存在一个门槛的情况，多门槛模型可以单门槛扩展得到，假设检验虽然更为复杂，但思想与单门槛模型相似，此处不再赘述。

3 数据样本及变量选择

本文采用 1991—2008年我国 29个省份的数据样本进行实证研究。1997年重庆设立直辖市，之前计入四川省，西藏数据由于历史原因存在严重的缺失在此省略，共551个样本。为了增强可比性，对数据及变量进行以下说明。

3.1 TFP的测算

文献中TFP测算主要有索洛剩余法（Solow Residual）、对偶法（Dual Approach）和数据包络法（DEA，Data Envelop Approach）三种，基于 DEA 方法测算的Malmquist全要素生产率指数可以将TFP分离成技术进步和效率变化，不过在此作者认为不论是技术进步还是生产效率的提高都可以看作是FDI溢出的影响结果（Mingyong LAI，2009），故使用最常用的基于索洛剩余的计量模型回归（Yao，2007），由Y=ALαKβ，取对数可得：A=lnY－αlnL－βlnK，其中，Y为GDP水平，根据“全国国内生产总值指数”调整为2000年不变价，单位亿元。L用地区就业人员数表示，单位万人。资本存量采用永续存盘法计算，估算公式为 Kit=Ki，t－1（1－δ）+ii，t，其中 ii，t为当年固定资产投资流量，折旧率δ按国际惯例取15%。

3.2 吸收能力

RD为R&D密度，是当年R&D投资占地区GDP的比重；人力资本水平由在校大学生数与本地区的总职工人数的比例来刻画； 仿照 Kang 的研究［8］，技术差距用计算，其中，max y（t）和yi（t）是最发达地区（本文取上海直辖市）和当地i的人均GDP；基础设施用每1000平方公里土地上的铁路、公路及水路的里程加权和表示，其中三者权重比为4.27:1:1.06［9］。

同时，我们考虑市场化这个制定因素对因变量的影响，市场化指标用1减去国有化指标获得。其中国有化指标等于国有化企业职工人数与总职工人数的比值。另外，为了避免内生性问题，FDI取当年外商直接投资与GDP的比值，FDI首先用美国CPI指数进行平减。数据来自历年《中国区域统计年鉴》和《中国统计年鉴》。

4 实证结果及分析

首先，利用Stata 10.0统计软件检验是否存在非线性的门槛效应。由于LM检验量具有非标准分布，用“自抽样法”计算 P值，次数为1000次。结果列在表1中。

可以看到，以R&D密度、人力资本、基础设施为门槛变量时，存在一个门槛值，以技术差距为变量时，有两个门槛值。四个变量可以分别在5%、5%、1%、5%的显著性水平上拒绝不存在门槛的零假设。接下来考察处于不同区间的地区吸收能力对FDI溢出的影响差异。为了避免内生性等问题，采用最小二乘回归方法，结果见表2。

由表2可知，以R&D密度为门槛变量分开的2区间中，在R&D密度低于0.048的区间，FDI溢出对科技进步有正向作用，回归系数为0.0243，但结果不显著。在0.048以上的空间，FDI的促进作用提高到0.143个百分点，而且在1%的显著性水平上显著。这个结果说明了自主创新能力在促使FDI对技术进步的促进作用中发挥着重要的影响；

以人力资本为门槛变量时的两个区间，FDI对技术进步始终起着积极的作用。当然，在人力资本水平较低，即受过高等教育的劳动者比例低于0.064时，结果虽然也为正，但只在10%的水平上显著，且系数仅为0.0429。比人力资本水平高时的在1%显著性水平上显著的系数0.125差距较大；

与以上两者不同，技术差距将地区分为3个区间。当两者技术差距低于门槛1.11时，FDI与GAP相乘项的系数为正，即随着GAP的增大，FDI的溢出作用增强；当技术差距处于门槛1.11和门槛2.07之间时，两者的共同系数仍为正，但值减小；当技术差距跨越了门槛2.07之后，FDI的技术溢出效应会随着GAP的进一步增大而减小。之所以出现这样的结果，其原因在于知识的外部性使得技术溢出成为可能，然而在我国这种溢出效应是有条件的，若一个地区技术水平过低（技术差距过大，超过第二门槛），即使可供其进行技术模仿、学习的机会很多，由于自身没有足够的吸收能力在吸收与模仿外资企业技术基础上进行二次创新进而转化为自身的技术，导致最后技术溢出效果不显著。但如果一个地区本身已经具有了相当的技术水平（技术差距很小，低于第一门槛），则FDI可以带给当地企业的技术空间较小，即使有很高的吸收能力，获得的溢出也不大，因此此时随着技术差距的扩大，FDI的溢出作用增强；当一个地区与发达地区存在一定的技术差距（跨越了最低门槛），而技术差距又不十分巨大时（没有超过第二门槛），则该地区既有足够的吸收能力去吸收与模仿外资企业的技术，又有进一步学习的动力，则可获得显著的溢出效应。不过此时FDI的边际溢出效应不如技术落后时大，可以考虑抛物线在接近顶点的阶段，斜率并不如开始阶段大时的状态。

当以基础设施为门槛变量时，存在单门槛效应，在每1000平方公里的铁路、公路和水路加权和超过 420.65公里时，FDI的作用得到进一步加强。

最后，市场化在所有模型中都对技术进步有显著正向作用，且系数较大，说明我们在关注技术因素的同时，还应考虑制度因素对科技进步的影响。

那么我国目前的各个省市的具体情况如何呢？以2008年为例，根据各个门槛值将我国29个省份进行分类，结果如图1-4所示。

可以发现，R&D密度和技术差距是我国目前吸收FDI溢出的主要桎梏，高于门槛值的省份较少；交通基础设施是西部省份需要重点解决的问题，而目前我国的人力资本已经具有了一定基础，能较好地吸收FDI溢出。

通过以上分析，我们发现在科研投入密度超过4.8%，人力资本密度超过6.4%，适当的技术差距和一定基础设施的地区，FDI对技术进步的促进作用更大一些。这个结果说明，在模仿能力和技术创新都比较强的地区，FDI的溢出作用能得到更充分的发挥；技术差距很大的落后地区，增强吸收能力，加强人力资本积累是实现科技追赶的重要手段。

5 结论

通过对省级面板数据进行门槛回归研究，我们得到以下结论。

（1）FDI溢出如何促进技术进步存在多个因素的门槛条件。吸收能力对FDI溢出的作用是积极而显著的。但是，R&D投入、人力资本水平、技术差距以及基础设施对FDI作用产生了非常大的差异。实证研究显示，当研发投入密度超过4.8%时，FDI才开始对技术进步产生促进作用。人力资本和基础设施达到门槛值后，能促使FDI作用进一步加强；而技术差距的影响更为复杂。

（2）当技术差距处在不同水平时，FDI对技术进步的作用会呈现出较大的不同。在技术差距较小的技术水平发达地区，FDI的溢出效果并不十分明显，但相对的自主创新的弹性很高，这说明我国实行的“引进消化吸收再创新”的战略已经取得了阶段性成果，创新能力将成为这些地区科技进步和经济发展的核心动力；随着技术差距的增大，中等科技水平地区正处在由模仿向创新转变的关键时期，如何促进这些地区的科技进步转型是各地政府需要考虑的重要课题；而在技术差距很大的落后地区，加强基础设施建设，增强吸收能力是实现科技追赶的重要手段。

（3）市场化作为重要的制度因素对各地区的科技进步都发挥着显著的促进作用，努力提高市场开放度和竞争程度，对我国技术进步影响深远。

（4）我国目前吸收FDI溢出的主要瓶颈在R&D投入和技术差距上，同时，对西部地区来说，提高交通运输能力也是需要重点考虑的问题。相比来看，人力资本的积累已经达到一定水平，可以很好地吸收FDI溢出。

［1］OECD.The Measurement of Scientific and Technological Activities-Proposed Guidelines for Collecting and Interpreting Technological Innovation Data（Oslo Manual）［M］.European Commission and Euro stat，3rd Edition:25-26.

［2］Cohen W.，D.Levin thal.Innovation and learning:The two faces of R&D ［J］.Economic Journal，1999，（9）:569-596.

［3］Yao S.，Wei K..Economic growth in the presence of FDI:The perspective of newly industrialising economies ［J］.Journal of Comparative Economics 2007，（1）:211-234.

［4］Borenztein E.，De Gregorio J.，Lee J-W.How does foreign direct investment affect economic growth? ［J］.Journal of International Economics ，2000，（5）:115-135.

［5］陈涛涛.影响中国外商直接投资溢出效应的行业特征［J］.中国社会科学，2004，（4）:33-43.

［6］Bao S.，Chang GH，Sachs JD，Woo WT.Geographic factors and China’s regional development under market reforms，1978-1998［J］.China Economic Review 2002，（1）:89-111.

［7］Hansen B.Threshold effects in non-dynamic panels:estimation，testing，and inference” ［J］.Journal of Econometrics，1999，（2）:345-368.

［8］Kang.Estimation of a Change point in multiple regression models ［J］.Review of Economics and Statistics，2002，（9）:551-563.

［9］姚树洁，韦开蕾.中国经济增长、外商直接投资和出口贸易的互动实证分析［J］.经济学，2007，（10）:151-170.

（责任编辑 胡琼静）

FDI Spillover，Threshold Effect and Chinese Reginal Technological Development——based on the Panel Data of 29 Provinces and Cities

Li Yan1,3,Han Botang1,Zhang Qingpu2
（1.School of Management and Economics,Beijing Institute of Technology,Beijing 100081,China;2.School of Management,Harbin Institute of Technology,Harbin 150001,China;3.Faculty of Engineering,the University of Tokyo,Tokyo 1138654,Japan）

A threshold model is constructed to analyze the non-linear relationship between the technology development of China and technology spillovers of FDI from a perspective of absorptive capability,based on the provincial panel data of China during 1991 to 2008.The empirical results support the hypothesis of one threshold for R&D density,human capital as well as infrastructure,two thresholds for technology gap.Then the estimated results of 2SLS regression model indicate the sufficient absorptive capability is the premise for FDI technology spillovers.Moreover,this paper uses graphs to describe the current status of these aspects of absorptive capacity in China’s provinces;lastly it proposes relevant policy recommendations.

absorptive capability;FDI spillovers;threshold model;2SLS

F204；F224.0

A

国家自然科学基金“经济危机下的空间知识溢出与中国区域经济增长”（70973011）和哈尔滨工业大学“技术·政策·管理国家哲学社会科学创新基地”资助。

2010-09-12

李燕（1984-），女，山东泰安人，管理科学与工程博士，日本东京大学技术经营战略专攻特别研究生；研究方向：知识溢出与区域经济发展。