FDI溢出与区域创新产出

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　　摘 要：目前，关于外商直接投资（FDI）与创新产出之间的关系并未得到定论，研究FDI与创新产出的关系对于我们这样一个大国来说尤为重要。针对该问题，采用2007—2016年我国30个省级行政地区（不含港澳台地区）的面板数据，运用固定效应函数模型分析FDI对区域创新产出的影响。结果表明，FDI外部溢出对区域创新产出产生了显著的积极影响。所以，我国各区域应该结合自身情况，有选择地并且适量地对更多高质量的FDI进行引进，从而促进自身的经济增长。
　　关键词：FDI;区域创新产出;外部溢出;固定效应函数模型
　　中图分类号：F832.48      文献标志码：A      文章编号：1673-291X（2020）20-0144-04
　　引言
　　随着全球化竞争的加剧、我国对外开放程度的逐步加深，外商直接投资（FDI）的流入大幅度上升，大量涌入的 FDI 在一定程度上增强了中国的自主创新能力，并提升了区域创新产出。FDI 可以通过技术转移、技术扩散以及技术外溢等方式提高我国区域的生产率，从而推动相应区域的技术进步和技术创新能力的提升[1]。作为吸引外商直接投资（FDI）最大的发展中国家，中国积极引进外资的实际效果是否符合政策预期，必然成为全国关注的焦点。因此，研究外商直接投资在中国区域创新能力提升过程中的溢出效应问题无疑具有重要的理论和实践意义。而为了迎接经济全球化，我国各区域也都制定了新的开放开发与自主创新战略，从而吸引更多的FDI参与区域经济协调以促进区域发展也成为重中之重。但是，如何发挥FDI对我国区域整体自主创新能力的效应，成为一个具有现实意义的命题。为此，本文利用 2007—2016年我国30个省级行政地区（不含港澳台地区）的面板数据，针对不同区域进行了实证分析，探讨了FDI技术溢出对不同区域的创新产出的作用。
　　一、文献回顾
　　根据国内外学者的研究结论，FDI与区域创新产出的关系可分为如下几类：一类是FDI能够显著提高区域的创新产出。例如，Cheung等利用我国30个省市面板数据进行实证分析，结果表明，FDI溢出效应对我国专利申请量有着显著正向影响[2];范如国和蔡海霞采用2004—2008年中国30个省市自治区的面板数据，通过实证分析揭示了FDI对中国企业创新产出产生正面的溢出效应[3];Vahter等也有类似结论[4]。二是FDI对区域创新产生消极影响。例如，Elmawazini利用非洲各国面板数据，研究FDI溢出效应与撒哈拉沙漠以南国家技术差距之间的关系，结果表明，FDI溢出效应扩大了区域创新产出之间的差距[5];曾诗鸿、姜雪和蔡明明采用1993—2012年的全国时间序列数据，运用改善的柯布-道格拉斯生产函数模型分析外商直接投资对中国多维度创新产出的影响，结果表明，FDI对技术市场成交额有负面影响，FDI每增加1%，技术市场成交额反而减少0.650%[6];Romer也有类似结论[7]。三是FDI对区域创新能力的提升作用不显著。例如，李健、付军明和卫平利用1998—2012年中国30个省际平衡面板数据，通过实证分析表明，无论是从全国层面还是从区域层面分析，FDI并没有直接地促进创新能力的提升[8];王鹏和张剑波以2001—2010年我国13省市的经济数据为基础，实证研究结果表明，FDI对专利产出的影响并不显著[9];陈丽珍和刘金焕等也有类似结论[10]。
　　通过以上的分析可以看出，国内对于FDI与区域创新产出的研究较多，但尚未达成一致意见，并且国内学者研究的时效性都太弱，并不能及时且精确反映两者之间的关系。由此，本文选择了2007—2016年我国30个省级行政地区（不含港澳台地区）的面板数据进行FDI对区域创新产出的影响的实证研究，由此提出假设：FDI外部溢出能显著促进区域创新产出。
　　二、计量模型、数据来源及变量构建
　　（一）计量模型
　　为了检验FDI与区域创新产出的影响关系，本文借鉴Griliches提出的知识生产函数为理论基础[11]，建立广义的生产函数模型（1），基于全国层面，验证FDI对区域创新产出是否有影响。
　　（二）数据来源
　　本文的数据全部来自EPS数据库，包括中国内地30个省级行政地区（不含港澳台地区）2007—2016年的数据。由于西藏地区统计数据的缺乏，不利于面板数据的分析，所以本文的研究样本中暂不包括西藏。
　　（三）变量构建
　　被解释变量：区域创新产出。大部分研究者[12，13]是通过新产品的销售收入和专利授权数量来表示区域的创新产出的。新产品的销售收入显示了区域技术创新能力要素组合的效果，是评价技术创新能力最现实的指标。创新产出主要包括中间产出和最终產出。中间产出一般通过专利来反映，最终产出表现为收益性产出、技术性产出和竞争性产出三个方面[14]，而最终产出的最好统计指标之一就是新产品的销售收入。对于专利授权量，在我国，专利又分为发明专利、实用新型专利和外观设计专利，其中，发明专利的技术含量和体现的创新水平最高[15]。因此，为了更加全面的衡量区域创新产出，本文同时使用新产品的销售收入（newpreduct）和发明专利的授权量（patent）两个指标。
　　解释变量：FDI外部溢出（FDI）。FDI即外商直接投资。根据前人研究[16]，外商投资总额的存量能作为一个对FDI外部溢出很好的衡量指标;与此同时，外商投资总额的存量在各种统计年鉴中较为全面，也容易获取。因此，本文也采用外商投资总额存量来表示FDI的外部溢出作用。由于原始数据单位为美元，文中使用当年汇率换算成为了人民币。
　　控制变量：研发投入（K）。已有研究[17，18]大多均从研发经费投入及研发人员投入来衡量研发投入，然而由于研发人员全时当量和研发经费内部支出这两个变量之间的相关性较高，因此本文仅仅使用研发人员全时当量作为研发投入的衡量指标[19]。 　　经济规模（GDP）的区别可能也会影响区域创新产出，所以本文采用各省的人均国内总产值来衡量该省的经济规模。
　　本文采用stata15软件进行实证分析。表1给出了各变量的描述性统计结果。
　　三、实证分析
　　（一）各变量的相关性分析
　　表2给出了模型中涉及到的主要变量之间的相关性分析结果，可以看到，fdi与newproduct之间的相关系数为0.790 1，fdi与patent之间的相关系数为0.837 0，所以fdi与newproduct、patent之间都存在正相关关系，且两个控制变量与newproduct、patent之间也都存在正相关关系。
　　（二）回归结果分析
　　本文研究个体为30个，时间为10年，对于“个体数多、时间短”的数据类型是典型的短面板。所以，首先对全国30个地区2007—2016年的年平衡面板数据进行了固定效应模型（FE）和随机效应模型（RE）的选择，采用的方法是Hausman检验。模型1表示的是以新产品的销售收入（newproduct）为被解释变量，Hausman结果是P=0.0006<0.05，从而拒绝原假设，采用固定效应模型;模型2表示的是以发明专利授权量（patent）为被解释变量，Hausman结果统计值为负值，根据连玉君、王闻达和叶汝财的结果分析，应该采用固定效应模型[20]。基于固定效应模型做回归分析，表2为相应的回归结果。
　　从表3可以看出，在模型1中，lnfdi的系数为正，在10%水平上显著，说明FDI外部溢出对新产品销售收入是起到积极的影响。在模型2中，lnfdi的系数为正，在1%水平上高度显著，说明FDI外部溢出对发明专利的授权量也起到积极的作用。从而，在中国现阶段，FDI外部溢出能促进区域创新产出。所以，本地的创新主体应该尽可能通过各种各样的方式与外商企业进行交流和合作，从而提升自己的创新产出，促进区域创新体系的建设。对其他的控制变量的研究发现，该地研发投入对发明专利授权量具有显著的积极影响，从而当地政府加大对研发资金和人员的投入也将对该区域创新环境进行改善。
　　四、结论和启示
　　本文通过使用2007—2016年中国30个省级行政地区（不含港澳台地区、西藏地区）的面板数据，考察了FDI外部溢出对区域创新产出的影响。研究结果表明，外商的投资总额存量对区域的新产品销售收入和区域的发明专利授权量都起到了促进作用，从而说明FDI外部溢出对区域的创新产出具有显著的积极影响。
　　为了更好利用外商投资来提升区域创新产出，通过本文研究，得到了如下启示和政策建议：（1）在引进外资投入的时候，应该更加注重FDI的质量而不是数量;应该积极吸引更多高质量的FDI进入，严格限制低质量的FDI进入。（2）区域应该根据自身情况，有选择地对FDI进行引进，应将提升自己的创新产出作为首要目标。（3）区域应该加大对研发资金和人员的投入，帮助该区域的创新主体对创新体系的建设。（4）政府也应该实施相应的政策和提供相应的环境保障，来促进区域创新主体和外商的交流与合作。
　　参考文献：
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　　[8]  李健，付军明，卫平.FDI溢出、人力资本门槛与区域创新能力——基于中国省际面板数据的实证研究[J].贵州财经大学学报，2016，（1）：10-18.
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　　[20]  连玉君，王闻达，叶汝财.Hausman检验统计量有效性的Monte Carlo模拟分析[J].数理统计与管理，2014，33（5）：830-841.
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