OFDI逆向技术溢出对我国全要素生产率的影响研究.docx

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OFDI逆向技术溢出对我国全要素生产率的影响研究

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摘?要：在中国对外直接投资量不断上升的情况下，OFDI是否能对中国全要素生产率的增长产生促进作用，以及对我国贸易结构转型升级能否有正向影响，这些对于我国今后经济的发展有着重要的作用。本文通过以全国30个省作为决策主体截取了2003—2014年的数据，研究认为东道国的创新能力和研发差异对母国进行对外直接投资能否产生逆向技术溢出具有显著的作用，而母国与东道国之间的经济距离和人化差异会对母国OFDI的逆向技术溢出在一定程度上产生阻碍影响。

关键词：对外直接投资;逆向技术溢出效应;研发强度;技术创新水平;全要素生产率

：F830.59：A：1008-4428（2019）06-0139-02

一、引言及文献综述

随着近年来中国OFDI的飞速发展，从中可以看出中国的OFDI越来越注重对于技术的寻求。投资国为了实现了本国的技术提升或者创新技术的增强而对东道国进行直接投资从而达到吸收东道国所拥有的技术的效应被称为OFDI逆向技术溢出效应。因为发达国家的创新水平和技术能力会比发展中国家高，所以OFDI逆向技术溢出效应发生可能性最大的一种就是由发展中国家通过向发达国家进行投资从而获得逆向技术溢出。本文的研究目的主要是在于研究中国OFDI逆向技术溢出效应是怎样对全要素生产率产生影响的。由于我国东部、中部和西部的不同省市在资本存量、经济发展以及研发存量等方面有着比较大的差异，所以难免会造成在对同一东道国进行投资时所产生的技术溢出存在一定的差异性，这一差异对中国各个省市进行OFDI的区位选择无疑有着重大的战略指导意义。

随之而来的一个问题是在对于我国OFDI逆向技术溢出效应进行研究的基础上，分析逆向技术溢出效应是如何产生的，其产生的条件是什么？国内外学者对此进行了如下研究：KogutB.ChangS.（1991）是通过研究在美国投资的日本企业从而最早发现了对外直接投资的逆向技术溢出效应。Coe和Helpman提出的C-H模型第一次提出了研发技术溢出的概念，通过对该模型进行实证分析，结果证明对国内全要素生产率产生重要影响的因素有国内的研发资本和通过国际技术溢出的国外研发资本。Pottelsberghe和Lichtenberg通过对C-H模型的改进进一步构建了L-P模型，研究通过看由OFDI带来的国外逆向技术溢出与由进出口贸易带来的国际技术溢出的比值，小的国家比大的国家比值要低，从而证明了OFDI是产生逆向技术溢出的重要途径。

白洁（2009）运用了L-P模型，针对我国对14个国家的OFDI、RD以及对我国TFP的影响在1985—2006年间的数据并运用国际RD溢出的方法进行了实证回归分析。结果表明，中国OFDI逆向技术溢出与我国的全要素生产率之间的作用即使在统计上不显著，但仍旧是正相關的。赵伟，何元庆，古广东（2006）研究证明了OFDI会对投资国的技术提高产生促进的作用，并进行了基本的检验，证实了OFDI流量与全要素生产率变化之间的关系是正向的。阎志军，陈晨（2016）利用空间杜宾模型以2005—2014年我国28个省（地区）的数据为研究对象，并通过计算回归分析了影响我国TFP的两个重要因素：OFDI和出口贸易，结果表明省份层面的OFDI、出口贸易和全要素生产率都具有空间集聚的特点。

二、模型设定

在进行实证模型的建立时，本文主要利用CoeandHelpman的C-H模型作为构建的模板，构建出如下模型：

三、变量的数据说明及来源

变量Y产出是以2003—2014各省每年的国内GDP来表示，资本存量K采用永续盘存法求得Kt=It+（1-δ）Kt-1，劳动力要素投入L就以每个省份年末的就业人数来表示，以上所有数据来均摘取自《中国统计年鉴》中国向发达国家或部分技术水平较高的新兴和发展中国家的对外投资更容易产生逆向技术溢出效应，再加上数据的可获得性，最终选择了美国、加拿大、法国、德国、英国、意大利、荷兰、瑞典、俄罗斯、奥地利、比利时、西班牙、澳大利亚、新加坡、日本、韩国、土耳其、以色列、阿根廷、南非20个国家作为考察对象。以全国30个省作为决策主体截取了2003—2014年的数据来进行计算。。

对SOFDIit的设定，决定延用L-P模型的做法：

Sjt是我国对外直接投资的东道国j在t时期的RD资本存量，OFDIjt表示我国在t时期对东道国j的对外直接投资，Yjt代表t时期东道国j的国内GDP总值。数据统一折算为2003年的不变价格，摘自年度《中国对外直接投资统计公报》。同理，可以算出各省通过外商直接投资渠道获取的逆向技术溢出SIFDIit。

在对OFDI逆向技术溢出效应进行研究分析时，为了检验回归模型的稳健性引入两个控制变量：技术差距TG和研发强度RDS。