FDI对中国制造业技术溢出的渠道研究，本文主要内容关键词为：中国论文,制造业论文,渠道论文,技术论文,FDI论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
近年来，我国学术界开始重视对FDI溢出效应的研究。然而，针对不同国家进行的实证研究表明，在不同国家FDI技术溢出效应却有很大区别，在一些国家甚至产生了负面影响。外资在中国的技术溢出效应怎样？不同的溢出渠道表现出什么样的特征？研究这一问题对我们制定恰当的外资政策而言有着重要的指导意义。
1 文献综述
FDI技术溢出效应的存在已经在理论分析上获得了较普遍的认可。FDI技术外溢效应首先来源于技术扩散的观点也得到了经验证据的支持。Findlay构造了一个FDI从发达国家流向发展中国家的动态技术转移模型，利用Gerschenkron的赶超模型，假定技术通过FDI合同而转移[1]。在经验分析方面，Caves研究了FDI对澳大利亚制造业生产率的作用。Caves认为，外资企业对本地企业劳动生产率的促进作用可以体现在三个方面，即分配效率、技术效率的提高和技术转让的加快，而这三方面的作用都与本地市场上的竞争压力有关[2]。Caves根据当时对这一机制的认识首次设计了对FDI溢出效应进行经验研究的基本模型，其基本假设为本地企业人均劳动生产率的提高与外资企业的参与程度呈正相关关系，经验结果表明外商直接投资在澳大利亚有正的技术外溢效应。随后，许多国外学者用不同的数据和不同的模型对FDI的技术外溢效应进行经验研究。
在经验分析方面，有关FDI外溢效应的显著性和作用方向，正反两方面的证据都有很多。以国外近年的研究为例，支持FDI促进当地产业技术进步或创新能力的研究有Driffield[3] 和Dimelis与Louri[4] 等；另一方面，Aitken与Harrison[5]、Djankov、Hoekman[6] 和Konings[7] 等却得出FDI抑制东道国产业技术进步的结论。此外，也有一些研究发现FDI对东道国产业技术发展的作用并不明显，如Kathuria[8] 和Harris与Robinson[9] 等。
国内学者主要利用省际数据、行业数据与企业数据等进行经验研究。沈坤荣和耿强利用1996年29个省市自治区的外商直接投资总量与各省的全要素生产率做横截面的相关分析，得出FDI占GDP的比重每增加1个单位，全要素生产率可以提高0.37个单位的结论[10]。何洁建立内、外资部门的生产函数，使用1993～1997年28个省市自治区的工业部门共140个相关数据进行分析，得出FDI在各省市工业部门中均存在明显的正向外溢效应，并且在经济发展水平越高的地区，外溢效应越明显[11]。包群、赖明勇则基于适应性预期理论，首先，通过年度数据界定了技术外溢的动态测算值，并在此基础上对其影响因素进行分析。潘文卿基于面板数据分析方法，利用中国工业部门的行业统计数据，对外商投资的外溢效应进行系统分析，结果显示，1995—2000年外商直接投资对工业部门的总体外溢效应为正，外商直接投资的资本积累每增加1个百分点，带动国内企业的产出增加0.13个百分点[12]。陈涛涛把企业分为内资企业和外资企业，分别利用中国1995年和2000年制造业的有关统计数据建立计量模型，得出外商对华直接投资存在技术外溢效应的结论[13]。姚洋和章奇利用1995年全国第三次工业普查数据对FDI的外溢效应进行研究，采用了39个行业37769家企业的数据。最后结论认为三资企业的效率要比国内企业高，并且FDI的外溢效应主要体现在一省内部，行业内的外溢效应并不明显[14]。
目前，关于FDI投资带来的溢出与国内企业产出关系的经验分析，国内学术界已有充分的研究。但是，在溢出效应的评估方面更多的集中于FDI对国内企业的整体分析，忽视了FDI可能带来的渠道效应。与已有的研究相比，本文在以下几个方面做了改进：其一，本文采用Malmquist指数方法，测算了中国改革以来制造业全要素生产率（TFP）的变动趋势，并把TFP的增长构成分解为技术进步和生产效率变化两个部分，以分别反映FDI对中国制造业技术外溢的渠道及其程度大小，相比于全以全要素生产率或产出水平更精确。其二，已有的实证研究表明，FDI在中国的溢出效应是明显存在的，但并未反映动态的影响程度，为此，笔者采用19年时间序列数据（1985—2003），运用脉冲函数分别动态地刻画FDI对中国技术进步与技术效率的影响程度。最后，大多数文献研究FDI与东道国的经济变量的因果关系采用的是格兰杰检验法，然而格兰杰因果关系检验只能检验两变量间长期的因果关系，而无法度量变量间的即时因果关系，而且该检验无法估计并比较双向因果关系（又称为反馈，feedback）的相对大小。因此，本文首次采用Geweke分解方法度量两者的因果关系。
2 Malmquist生产率指数[15]
2.1 模型介绍
传统的测算TFP的方法是索洛剩余法，这种方法存在如下假设前提：生产函数的形式是已知的；经济主体的生产效率总是处在最佳水平；中性的技术改变；不变的规模报酬等，如果这些假设不成立，TFP测量将是有偏的（Coeli等，1998）。由于该方法的限制，本文采Malmquist生产率指数法。在本文的分析中，我们运用Fare等人（1994）提出的基于DEA的Malmquist指数方法来估计中国制造业全要素生产率的变动状况以及技术变化和技术效率变化。该指数运用Shephard（1953）的距离函数（distance functions）来定义，它用来描述不需要说明具体行为标准（例如成本最小化和利润最大化）的多个输入变量和多个输出变量生产技术。运用定向输出（output-oriented）方法或定向输入（input-oriented）方法能够定义距离函数。给定输入变量矩阵，一个输出距离函数定义为输出变量矩阵的最优比例项；同样，给定输出变量矩阵，输出变量距离函数可以看作是输入变量矩阵的最小比例项。在实证分析中，研究者普遍采用Fare等人（1994）构建的基于DEA的Malmquist指数。
Malmquist生产率指数主要具有三个方面的优点：（1）不需要相关的价格信息和经济均衡假设，从而避免了较强的理论假设约束。这对实证分析特别重要，因为，一般情况下，相关投入和产出的数量数据比较容易得到，而要素价格等信息的获取通常比较困难，有时甚至不可能。（2）适用于多个国家或地区跨时期的样本分析。（3）可以进一步分解为技术效率变化指数和技术进步指数。通过分解，可以更加详细地了解提高综合生产率的源泉，避免对于效率的变化只归因于某一个指数，而忽视另一个指数的作用。
从t时期到t＋1时期，度量全要素生产率增长的Malmquist指数可以表示为：
为避免时期选择的随意性可能导致的差异，仿照Fisher理想指数的构造方法，Caves等人（1982）用式（2）和式（3）的几何平均值即（1）式，作为衡量从t时期到t＋1时期生产率变化的Malmquist指数。该指数大于1时，表明从t到t＋1时期全要素生产率是增长的。
根据上述处理所得到的Malmquist指数具有良好的性质，它可以分解为不变规模报酬假定下技术效率变化指数（EC）和技术进步指数（TP），技术效率指某个经济体实际所处的生产曲线同技术前沿之间的距离，越接近技术前沿，说明效率越高。在实践中，技术效率最主要的表征为X效率和配置效率。技术前沿指在现有技术水平下，所能够实现的最大可能产出。显而易见，技术效率与技术进步是两个不同的概念，前者指向技术前沿的逼近，后者指技术前沿的外移。其分解过程如下：
其中技术效率变化指数还可进一步分解为纯技术效率指数（PC）和规模效率指数（SC）。
2.2 数据来源与处理
众多已有的实证研究表明，数据来源与处理方法的不同是导致研究结果差异的重要原因之一。考虑到中国城市工业改革起始于1984年，因此，本文分析所使用的基本数据主要来源于《新中国五十年统计资料汇编》、《中国固定资产投资统计年鉴1950—1995》和《中国统计年鉴》（1985—2004年）。
（1）产出水平
目前，国内学者大都选择工业增加值和工业净产值作为产出的指标，工业增加值与总产出比较，缺少了中间产品转移价值，而正是由于中间产品价值的重复计算，反映了规模节约和资源配置效率的经济效能，所以，用工业增加值代替总产出，改变了全要素生产率的指标功能，是不妥当的（杨延干，1994）。用工业净产值指标代替总产出，有两个方面的不足：一是核算范围不一致，一是价值构成不一致，因而也存在改变TFP指标功能的缺陷，所以本文选择区制造业总产值作为产出的价值指标。
（2）资本投入
关于资本指标，Barro和Sala i Martin（1995）认为，理想意义上可以利用物质资本的服务流量作为资本投入的测量，但是实际可以得到的数据并不进行此类测度，且大量的学者在研究全要素生产率时均选取固定资产净值年均余额和流动资产年均余额作为度量资金投入两个指标，所以本文也同样选用制造业的固定资产净值年均余额（亿元）和流动资产年均余额（亿元）作为两类资金投入或占用的数量指标。
（3）劳动力投入
在经济增长因素分析中，如果严格按照理论的要求，应当是一定时期内要素提供的“服务流量”，它不仅仅取决于要素投入量，而且还与要素的利用效率、要素的质量等因素有关。在市场经济国家，劳动的质量、时间、强度一般是与收入水平相联系的，在市场机制的调节下，劳动报酬能够合理地反映劳动投入量的变化。而在中国，由于正处于由计划经济体制向市场经济体制的过度时期，收入分配体制不尽合理和市场调节机制不够完善，而且我国目前尚缺乏必要的统计资料。因此，本文采用历年制造业从业人员数作为劳动投入量指标。
表1列出了1985—2003年中国制造业全要素生产率的Malmquist指数及其分解结果。从全要素生产率分解因素来看，中国制造业全要素生产率（TFP）主要得益于技术进步水平的提高，其平均增长率为1.9％；而同期技术效率则为负增长，其平均增长率为－0.3％，其中，纯技术效率平均增长率为0.1％，而规模效率平均增长率为－0.6％。从最终的估计结果来看，技术效率的下降在一定程度上抵消了技术进步水平提高的效果，表明中国制造业在技术效率方面是下滑的，且技术进步是推动中国制造业全要素生产率增长的主要动力，TFP对技术进步的依赖性是显而易见的。我们的结果和张海萍（2005）对内资部门测算的结果相比，都发现技术进步增长是全要素生产率增长的主要原因。
3 FDI的渠道效应：基于VAR系统的脉冲反应[16]
本文采用向量自回归（VAR）方法分析FDI的渠道效应，由于序列不是平稳序列，因此，要么采取对数据平稳化后，利用向量自回归方法进行分析，要么采用探讨各序列的协整关系后，利用向量误差修正模型进行分析。根据Bewley等（1994）和Johansen（1990）的观点，这两种方法的优劣在小样本情况下很难区分，然而，由于受到我国数据信息的限制，所以本文的样本期间为1985—2003年，在这个比较短的时间段内进行协整分析难以得到可靠的结果，同时，考虑到目前理论界对于FDI的技术溢出的传导机制分析不很完善，存在很多争议，因此，在没有一个很完善的模型可以用来可靠地分析FDI的技术溢出传导机制前，本文采用了向量自回归方法，利用VAR计算技术进步与技术效率对于FDI冲击的脉冲反应函数，从而说明FDI的各渠道的影响效果。
表1 中国制造业Malmquist生产率指数及其分解（1985—2003）
对于一阶差分平稳向量，我们可以在向量自回归（VAR）的基础上研究它的动态性质，利用VAR中的脉冲响应函数来分析系统中各个变量之间的影响程度。向量自回归实际上是一个方程系统，在这个系统中每一个内生变量都是自己过去值和系统中其它内生变量过去值的函数。考察一个简单的双变量一阶向量自回归模型VAR（1）。
y和x是VAR（1）中内生变量，ξ指扰动项，
的变化会立即改变y的当前值，同时也会影响到y和x所有的未来值，因为y的滞后项在两个方程中都是解释变量。脉冲响应函数把内生变量的决定因素分离成由特殊变量标识的振动或修正项，然后追踪使修正项发生一个标准扰动时对内生变量现在值和将来值的影响。该方法不仅将所考虑的变量纳入一个系统，反映了系统的完全信息，而且能够估计出各变量作用效果的时滞区间及作用效果的相对大小。由于VAR模型中所有变量都是内生的，因此各变量之间的相互影响也通过模型的动态结构而传递。本文将FDI增长率、技术进步增长率、技术效率增长率等变量都纳入分析模型中，以此体现了FDI对我国制造业技术的“溢出效应”。
VAR模型的设定包括两个步骤，首先脉冲函数法仅适用VAR模型各变量均是平稳的情形，因此需要检验变量的平稳性，首先进行各变量时间序列的单位根检验。这里运用EVIEWS（3.0版本）软件采用ADF方法[17]。ADF检验的一般形式为：
。原假设成立意味着该时间序列有单位根，序列为非平稳的时间序列。
表2 FDI、TP、EC序列平稳性检验稳定
注：（1）检验类型中的c和t表示带有常数项和趋势项k表示所采用的滞后阶数；（2）表中的临界值是由Mackinnon给出的数据计算出来的。
表2的检验结果表明，在给定显著水平为1％、5％和10％时，各变量原序列都为非平稳序列，一阶差分之后，所有差分序列的t统计量值均小于显著性水平为1％的临界值，表明至少可以在99％的置信水平下拒绝原假设，原序列经过一阶差分平稳，都是一阶单整序列。
在确定了变量的平稳性之后，接下来确定模型的滞后步长k，常用的方法是把Akaike准则值（AIC）和Schwarz准则值（SC）极小化时的k值作为模型的滞后步长。实验表明当k＝1时，FDI与技术进步以及技术效率变量组成的VAR模型的AIC准则值和SC准则值都为最小，因此，令滞后步长k＝1。
利用Eviews5.0分别就技术进步指数与技术效率指数对于FDI冲击的作出脉冲响应分析，如图1、图2所示。
图1 技术进步指数对FDI冲击的反应
图2 技术效率指数对FDI冲击的反应
图1、图2向我们展示了技术进步与技术效率两种渠道对于FDI冲击的脉冲反应。首先分析技术进步对于FDI冲击的脉冲反应。我国技术进步率对于FDI在t＝0年的一个标准差正向冲击在第一年做出积极响应，带动技术进步增长约0.01单位，第二年达到高峰（0.03），随后冲击力度逐渐衰减，在t＝4年溢出效应为零，让我们感到困惑的是，而在接下去的三年却对国内制造业的技术进步产生了负外部性，随后恢复到初始水平。我们认为，FDI对我国制造业技术进步水平的推动作用并没有普遍认为那样显著，从脉冲反应来看，FDI仅仅在初期对我国技术进步略有带动作用，但是随后却对我国制造为的技术进步产生了“挤出”效应，反而抑制了我国技术创新的速度。我们认为有以下几方面原因：首先，当代国际经济竞争主要表现为技术的竞争，技术创新优势是跨国公司所拥有的最重要的优势。为了在竞争中处于优势地位，跨国公司不可能将所拥有的一流先进技术以技术转让或对外直接投资的方式转移出去。而跨国公司在对我国的直接投资中，大部分转移的也是处于标准化阶段的二流技术，而先进技术的转移少之又少。而且，外商在投资过程中实行核心技术锁定。技术锁定是FDI保持其技术优势的重要策略，这同时也就影响了FDI技术的溢出效应。另一方面，我国20年来实施的是“市场换技术”的外资引进战略，在这一政策导向下，我国企业一味注重对技术引进的数量，而忽视了企业自主创新能力的培养，以及引进技术后的消化和吸收，企业的自主创新动力严重不足，我国企业在技术创新过程中已经表现出明显的技术“依外型”特征，陷入了“引进—落后—再引进”的恶性循环。
接下来我们分析技术效率对FDI脉冲反应，我国技术效率对于FDI在t＝0年的一个标准差冲击在第一年做出积极的正面响应，带动了技术效率增长近0.05个单位，随后几年中虽然逐渐衰减，但仍然保持了积极影响。总体上看，相对于技术进步而言，FDI冲击对技术效率的提升比较明显，FDI对我国制造业生产率的技术外溢的促进作用主要体现在对制造业技术效率的提升上，而且FDI对技术效率的积极影响不仅仅表现当期间，而是一个动态的长期过程。市场竞争程度的提高、企业规模经济效应以及企业并购重组由此带来的产权变革和管理效率的提升是FDI对内资企业技术效率促进作用的主要渠道。首先，目前，我国制造业内部，特别是国有企业存在比较明显的X非效率，表现为我国制造业企业内部的资源配置的低效率，X非效率产生的原因是企业基本决策单位各自之间的不协调，跨国子公司的进入和存在，在我国市场引进竞争机制，加剧了国内市场的竞争程度，增强当地企业的危机感与竞争意识，极大调动了基本决策单位，而迫使内资企业更有效地利用现有资源，从而有利于我国企业资源使用效率的改善。其次，竞争机制的引入，迫于生存与发展的威胁，我国企业加快了技术进步的革新，提高了技术创新的内在动力，努力通过创新来寻求新的生存空间。同时，由于外资企业的进入造成对内资企业国内市场份额的挤压，面临生存压力的内资企业明显加快了行业内部以及行业间的并购重组的步伐，行业的资源配置效率得到显著提升，规模经济得到有效发挥。
4 FDI与技术进步、技术效率的Geweke分解检验
对于变量间的因果关系研究，大多数经验研究都采用格兰杰因果关系（Granger,1969）检验。它主要用于考察两变量之间在时间上的先导—滞后关系，Granger因果关系检验因其简单明了而得到广泛的应用，然而Granger因果关系检验只能检验两变量间长期的因果关系，而无法度量变量间的即时因果关系，而且对于存在双向因果关系的两变量，Granger因果关系检验无法估计并比较双向因果关系（又称为反馈，feedback）的相对大小。为此，Geweke（1982）提出所谓的Geweke分解检验（Geweke decomposition test）来度量因果关系，他把变量x和y的因果关系（记为）分解为x对y的因果关系（记为
）、y对x的因果关系
有关模型的推导请参阅文献[18]。
根据Geweke分解检验的原理，利用经济计量学软件Eviews5.0，我们对FDI与技术进步以及FDI与技术效率变化的因果关系进行实证研究，研究结果详见表3。
表3 FDI与技术进步指数以及技术效率指数因果关系检验表（Y＝FDI）
根据表3的实证结果，我们可以发现我FDI与我国制造业技术进步与技术效率有如下关系：
（1）从反馈分解值及其相伴概率来看，我国FDI与技术进步呈现显著的单向因果关系。表现为技术进步对FDI增长的因果关系，而FDI的增长并不是我国制造业技术进步提升的原因。
（2）从反馈分解值及其相伴概率来看，我国FDI与技术效率呈现显著的双向因果关系。反馈关系更多表现为FDI对技术效率的因果关系。从即时因果关系看，FDI与技术效率的即时因果关系很显著。由此可见，FDI不仅从长期看与技术效率差异相互影响，而且在其短期变动上与技术效率差异也显著相互影响。
（3）与以往的研究结论不同的是，我们发现制造业生产率的提高，包括技术进步与技术效率的提升同样是外商投资企业来中国投资的诱因之一。
6 结语
本文在充分借鉴国际上关于FDI对东道国行业内溢出效应的作用机制研究成果的基础上，利用中国1985～2003年相关数据将制造业全要素生产率分解为技术进步指标与技术效率指标，以此分别考察FDI技术溢出的渠道效应，并在此基础上对外商直接投资在内资企业技术溢出效应、传导渠道及其有效性等方面进行了经验研究，得出如下基本结论。
首先，在外商直接投资技术溢出的两大影响途径（技术进步的影响与技术效率的影响）对比中，外资本企业对内资企业技术效率的影响传导力度大于来自外资企业对内资企业技术进步的影响。这一结果表明，在对内资企业技术溢出的影响方面，技术效率始终占据主导地位。从作用途径角度分析，竞争程度的提高、规模经济的实现以及配置效率的改善是主要传导因素。
其次，FDI对我国企业技术水平的影响力不太明显，甚至会抑制我国企业的技术进步的速度，表明我国企业仍然没有摆脱对国外技术引进的依赖，忽视了自身技术创新能力的培养，今后如何充分利用国内国外两种资源，提高我国企业的自主创新能力，走内涵式的企业发展道路，是摆在我国科技界、企业界首要解决的问题。