刘胜题 杨扬
摘要：本文运用2003-2012年我国10个东部沿海各省、直辖市面板数据，对我国三种技术引进方式的技术溢出效应、引进技术吸收能力进行实证分析发现，现阶段进口贸易技术引进方式对我国TFP的作用最大，其后是OFDI方式；在吸收能力上，只有IFDI方式吸收国外R&D能力较强，OFDI进口贸易技术吸收能力不佳。
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关键词 ：OFDI；IFDI；进口贸易；技术溢出效应；TFP
目前技术引进方式，一是我国对外直接投资（OFDI），即通过国内企业在国外并购企业，吸收先进技术的方式提高国内技术水平。二是通过外商直接投资（IF?DI）带动我国技术进步，即通过中外合资合作引进外商直接投资随之而来的先进生产管理技术的扩散示范效应，促进国内技术进步。三是通过进口贸易引进先进国家研发技术，即从技术先进国家直接购买技术图纸设备、引进人才，提高国内技术水平。
一、三种技术引进方式技术溢出效应对TFP 作用机理及文献综述
1.OFDI 逆向技术溢出效应
为提升竞争力，通过收购国外高技术企业、子公司或海外绿地投资，成立海外R&D 分支机构，既能得到国外高新技术资源，又能避开国际技术贸易壁垒，将高新技术带入国内市场，通过模仿或合作，带动整个相关产业链中的技术提高和吸收。国内研究对此有所研究。李梅、袁小艺等（2014）在研究制度环境与对外直接投资逆向溢出时，间接得到OFDI的反向技术溢出效应对全要素生产率TFP有很好促进作用[1]；赵伟、古广东等(2006)在研究外向FDI与中国技术进步中提到OFDI的反向技术溢出作用与全要素生产率有显著正相关，但其促进作用较小。[2]
2.IFDI 正向技术溢出效应
IFDI的技术溢出效应是由国外跨国公司直接投资，通过员工培训，教授技术经验，中国合资或合作企业技术水平会有很大提高，产品更具有竞争力。产业链上游下游企业需要通过与合资或合作企业合作吸收技术，实现技术进步，技术人员流动也会促使整个行业及产业链技术提高。IFDI的技术示范效应因此可辐射到周边地区。一些研究成果表明，IFDI对我国全要素生产率是显著正相关的。聂爱云、陆长平(2014)对中国省级面板数据实证表明，FDI在东道国经济绩效十分显著[3]；李杏、Chan（2009）在运用面板数据基础上比较外商直接投资与对外贸易技术溢出效应时得到IFDI对技术进步有因果关系[4]。但也有研究显示，IFDI对我国技术进步是显著负相关的。金成晓、王猛(2009)在研究外商直接投资对我国制造业企业的技术溢出效应时，得出IFDI技术溢出效应呈倒U型。[5]
3.进口贸易技术溢出效应
进口贸易技术溢出效应是通过直接购进技术图纸、机械设备，聘请国外技术人才等，对我国TFP起作用。对此，国内外有很多学者研究。国外学者主要研究国际中北北经济合作、南北经济合作、南南经济合作进口贸易带来的技术溢出效应。Coe，Helpman 等（1995）在开放经济条件下、内生增长模型上研究发达国家之间贸易中的技术溢出效应，以进口占进口国GDP 比率作为引入国外R&D 资本权重，得出进口贸易对该国TFP有显著的正相关，从研发水平愈高国家进口，受其影响也愈大。[6]Schiff,Wang等（2002）在产业水平上研究进口贸易带来的技术溢出效应对生产率的影响。发展中国家的R&D资本受发达国家影响，并对发展中国家与发达国家直接进口贸易带来的技术溢出的直接效应是对TFP 有正作用。国内也有学者也有相关研究。[7]李小平等（2008）在研究国际贸易、技术进步和中国工业行业的生产率增长中证实，进口贸易方式能促进中国TFP 的增长。[8]于燕、杨致远（2014）利用Schiff,Wang方法得出，进口贸易带进技术溢出效应能显著提高我国技术能力。[9]
二、变量选择、计量模型及数据处理
1.计量模型
目前很少有学者将这三种方式放在一个模型中研究对TFP的作用。本文尝试运用2003-2012年我国东部沿海10省、直辖市的面板数据模型，分析我国三种技术引进方式的技术溢出效应对国内TFP的作用。
计量模型选取上按Coe，Helpman 国际研发支出溢出计量模型构建计量模型1如下：
其中，i表示某个省市，t表示某段期间。TFPit 表示某地区某段期间全要素生产率，
表示某地区某段期间OFDI带来的国外R&D资本量，
表示某地区某段期间IFDI 带来的国外R&D 资本量，
表示某地区某段期间进口贸易带来的国外R&D 资本量，α1 、α2 、α3 分别表示三个解释变量的系数，即对1nTFPit 的作用程度。
引进的技术只有吸收才能更好促进我国技术进步。本文利用人力资本与三种技术引进方式的交叉项作为衡量对三种技术引进方式带来的技术吸收能力。技术吸收的能力愈强，说明对1nTFPit 的作用就愈强。计量模型2为：
2.变量介绍和数据处理
本文选取2003年至2012年北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东以及广东为样本。
（1）全要素生产率TFP。本文借鉴Caves等在1982年的研究[10]，章祥荪、贵斌威(2008)在《中国全要素生产率分析：Malmquist指数法评述与应用》中的阐述，TFP 基于数据包络分析法（DEA）Malmquist生产率指数模型得到的[11]，各省TFP 可用DEAP2.1 软件测算。各省产出用各省每年GDP表示，劳动力投入用各省每年年末就业人数表示，资本投入采用永续盘存法估计的资本存量，Kit =Iit +(1-δ)Ki,t -1 ，其中δ 为资本存量的折旧率，本文取10%的资本折旧率（张军等(2004)取9.6%[11])。数据来自历年《中国统计年鉴》。
（2）OFDI 的反向技术溢出效应。根据Coe，Helpman 等（1995）用进口占进口国的GDP比率作为引入国外R&D资本权重衡量进口技术溢出效应方法[12]，Potterie等（2001）年的方法[13]，本文计算
如下：
其中
代表需要计算的某时期所有对外投资带来的国外R&D 资本，OFDIit指某时期某省的OFDI存量，OFDIAt 是某时期全国OFDI存量，比值作为一个整体，成为计算各省OFDI的反向技术溢出效应的权重。
的获取由如下计算得到：
其中，OFDImt 是我国某时期对某国对外投资额，GDPmt 是该国这一时期的GDP，
是该时期该国的R&D资本。同样，其他两种技术溢出方式，采取同样计算方式。外商直接投资流出额和流入额、进口贸易额的目标国，本文选取美国、日本、德国、法国、英国、意大利、加拿大、荷兰、瑞典、挪威、比利时、奥地利、新加坡、韩国、香港、卢森堡、芬兰、丹麦、爱尔兰、以色列以及捷克22个全球经济发达或技术先进国家。这些国家在我国OFDI、IF?DI、进口贸易额中占较大份额，时间段是2003年至2012年。
这些目标国的R&D资本运用永续盘存法计算而得。本文通过OECD 数据库中有关R&D投入量占各国GDP比率与历年各国名义GDP总值计算得到。我国各省、全国总体对外直接投资额（OFDI）数据来自2011以及2012年度《中国对外直接投资统计公报》，我国各省外商直接投资额（IFDI）数据来自各省历年统计年鉴、各省历年国民经济和社会发展统计公报，全国外商直接投资额是所有省市加总计算得到的，全国及各省进口贸易额来自历年中国统计年鉴。
（3）人力资本Hit 。人力资本采用Barro、Lee1993年提出的劳动力平均受教育年限法计算。[14]把小学、初中、高中以及大专以上的受教育年限设为6年、9年、12年、16年，各省市小学、初中、高中、大专以上教育人口比例作为教育年限权重，公式为：小学比重*6+初中比重*9+高中比重*12+大专及以上*16。各教育层级人数来自于《中国统计年鉴》，其比重是根据各省市教育层级人数与受教育总人数之比得到的。
3.计量模型检验过程、分析及结果本文采用Eviews7.0软件检验建立实证计量模型，对建立模型1和模型2中每个解释变量、被解释变量进行平稳性检验。面板数据单位根检验结果如下：
对变量1nTFPit 来说，只有PP-F 检验是不平稳的，三种方法表明平稳，才能说明1nTFPit 变量序列是平稳的。剩余变量都是平稳的，且都是同阶单整（0阶单整），若模型1和模型2中的变量分别都存在协整关系，即可继续进行回归分析。本文运用Pedroni协整检验、Kao检验，结果如下：
Pedroni协和Kao检验得出同样结论：在10%的显著性水平下拒绝原假设，他们之间存在协整关系。模型2的协整检验也如此，表3四种统计量在10%的显著性水平上拒绝“不存在协整关系”的原假设，在Kao检验中，残差的ADF检验的t值为-7.784772，所伴随的P 值为0.0000。同样表明被解释变量与解释变量时存在协整关系。
单位根检验协整检验后，就可进行回归分析。但为确保避免横截面的异方差与序列的自相关性，本文运用OLS可能会产生结果失真。为消除影响, 采用不相关回归方法( Seemingly Unrelated Regres?sion, SUR)估计方程对模型1 和模型2 进行回归，结果如下：
表4 对模型1 回归结果发现R2 为0.925379及调整后的R2为0.923047，说明实证计量拟合效果不错，每个解释变量的系数P值为0，说明每个解释变量对被解释变量1nTFPit 的影响非常显著。F统计量值为396.8326，表示残差越小。D-W检验量非常接近2说明该模型无自相关。三个解释变量系数分别为0.045,-0.095,0.522，说明对TFP 影响最大的是进口贸易带来的技术溢出效应，其次是OFDI带来的反向技术溢出效应，而IFDI带来的技术溢出效应确为反向效应。出现OFDI比进口贸易对TFP的影响小的原因是：OFDI是我国近几年才发展起来的，而OFDI反向技术溢出对TFP的影响存在时间滞后，即OFDI是通过跨国公司并购目标国公司获得技术知识，之后将获得的技术从公司内部传入本国市场，再通过产业链提高相关公司技术，需要一定时间才能达到效果。而进口贸易是将技术直接用购买方式解决，我国对外开放相当长时间，进口贸易额相当大，从基数上说比OFDI额大得多，所导致的结果。IFDI对TFP呈负相关原因是：外资企业到我国投资是为了使用低廉劳动力及资源生产产品，再出口到国际市场。国内相关产业链没有得到技术只是节省了成本，外资企业技术很多对外保密，不能带动其他相关企业技术进步。
表5 中对模型2 的回归结果发现,R2为0.948941，调整后的R2 为0.946225，说明模型2 的拟合度也很高，D-W 值为1.939886，非常接近2，说明无自相关。这些解释变量系数的P值都小于0.05，说明它们对被解释变量的影响非常显著。三种技术引进方式和人力资本交叉项系数值分别依次为- 0.019520，0.629912，-0.137776，说明除IFDI能对技术很好吸收外，OFDI及进口贸易都不能很好吸收带来的技术。原因是进入我国的IFDI是国外夕阳产业或扩展市场需要廉价劳动力的外资企业，带来的技术先进程度并不高；合资或合作企业通过技术培训，很容易将技术吸收。而对OFDI及进口贸易带来的技术溢出效应的吸收与1nTFPit 呈负相关，是因为我国和发达国家技术差距较大，并购国外高新技术子公司或投资买进技术都需要技术人员长时间研究才能吸收，吸收难度系数比IFDI大得多。我国技术人才储备不是很充足，也导致所谓的“门槛效应”。
四、结论
1.OFDI 对我国TFP 有促进作用但仅次于进口贸易对TFP的作用，与我国技术型OFDI 规模不够大,处在成长阶段有关。随着OFDI的上升，带来的技术更多，对我国TFP促进作用会更大。当我国对外OFDI 达到顶峰时，对我国TFP的促进作用降低，即我国对外OFDI对我国TFP作用可能呈倒“U”型。这是因为我国经济发展到新高度时，对外投资不再集中在技术引进，而是海外市场占有及劳动力的廉价，就会出现此情况。目前我国对外OFDI带来的技术的吸收能力不理想，可能与发达国家技术、经济发展或人力资本水平等指标差距过大，导致技术获取和吸收能力受限。
2.随着IFDI 的增加，所带来的技术溢出对我国TFP 没有起积极促进作用大量的IFDI的进入是为抢占中国市场，需要廉价劳动力。尽管有一部分带来技术，但技术含量不太高。这类技术通过企业培训等方式吸收，吸收能力相对其他两种技术引进方式最强。
3.三种技术引进方式中，进口贸易对TFP 促进程度最强
这是因为我国进口贸易基数大，时滞效应不大。这种引进方式系数仅5%，促进作用不是很好，可能是因为进口贸易中的技术贸易壁垒导致的。由于与发达国家技术差距大、我国技术人才层次不够高，导致我国对进口贸易带来的技术不能很好吸收。
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（作者单位：上海理工大学管理学院）
