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    FDI知識溢出測度研究

    2013-06-04 07:09:12VUTRANMINHNGOC
    關(guān)鍵詞:上海

    VU TRAN MINH NGOC

    【摘 要】本文在總結(jié)分析各影響FDI知識溢出因素的基礎上,構(gòu)建了FDI知識溢出水平測度模型及其影響因素判定的定量模型,基于上海FDI的現(xiàn)實狀況,對其FDI知識溢出水平進行測定,再對其影響因素進行判定。結(jié)果表明:上海FDI具有較高的溢出水平,且其最關(guān)鍵影響因素是當?shù)氐慕?jīng)濟發(fā)展水平、經(jīng)濟開放程度和人力資本。最后,在上述研究的基礎上,進一步提出了提升FDI知識溢出效果的系列對策。

    【關(guān)鍵詞】FDI;知識溢出;上海

    0.引言

    20世紀80年代以來,外商直接投資(Foreign Direct Investment,簡稱 FDI)逐漸成為推動世界經(jīng)濟發(fā)展的主導力量。大量理論和實證研究表明,F(xiàn)DI作為國際資本流動的一種主導方式,對東道國和母國的經(jīng)濟發(fā)展都起到了重要的作用,在其流動過程中也給東道國企業(yè)帶來知識和技術(shù)溢出。改革開放以來,中國吸引了大量FDI。FDI的進入,不僅增加了國內(nèi)的資本存量,還通過知識和技術(shù)溢出促使中國經(jīng)濟發(fā)展和科技進步得到極大提升。為了更好地發(fā)揮出FDI知識溢出所帶來的正能量,通過實證方法來衡量FDI知識溢出效應和判定其關(guān)鍵的影響因素成為一個重要的課題。上海作為FDI集聚的代表地區(qū),分析其FDI知識溢出水平和判定影響其溢出水平的關(guān)鍵因素具有重要意義。

    1.因素分析

    眾多研究表明,影響FDI知識溢出的因素有很多。Alfaro等人(2004-2005)的研究指出,當?shù)仄髽I(yè)的技術(shù)水平影響知識溢出效果,當兩國技術(shù)差距越大,東道國學習能力下降,知識溢出減少[1-2]。Girma(2005)認為,知識溢出并不是一個自動發(fā)生的過程,吸收能力是影響其效果的關(guān)鍵因素[3]。Gilbert等(2008)指出,位于行業(yè)集聚區(qū)的企業(yè)能夠從當?shù)孬@得更多的知識溢出,其發(fā)展速度更快,創(chuàng)新績效更高[4]。

    依據(jù)上述對FDI知識溢出影響因素的分析,考慮上?,F(xiàn)狀及可操作性,在對前人研究成果進行合理歸納的基礎上,將FDI知識溢出的影響因素歸納為以下幾方面:

    1.1經(jīng)濟發(fā)展水平

    FDI知識溢出效應的大小與該地區(qū)是否達到一定經(jīng)濟發(fā)展水平有密切的關(guān)系,經(jīng)濟發(fā)展水平高的地區(qū)有利于FDI知識溢出。例如人均收入高,居民消費能力強,消費者對產(chǎn)品的質(zhì)量要求增加,可吸引高層次外企進入,進一步對當?shù)仄髽I(yè)產(chǎn)生更大的溢出效應。

    1.2人力資本

    作為知識產(chǎn)品的主要載體,人力資本在新增長理論中被視為衡量技術(shù)進步的重要指標之一。技術(shù)必須要由人來推動,高科技就更需要有高素質(zhì)的人才來吸收、研究和創(chuàng)新。人力資本水平越高,學習能力越強,人力資本積累越多,本國才能吸收更多的FDI 知識溢出[5]。

    1.3當?shù)鼗A設施

    當?shù)鼗A設施不僅是吸引FDI進入的一個重要影響因素,還會對FDI知識溢出效應的發(fā)揮程度造成影響。FDI知識溢出強烈的地方往往是交通便利、通信設備先進,公共服務完備的地區(qū)。

    1.4東道國經(jīng)濟開放程度

    以行業(yè)的外資依存度代表經(jīng)濟開放程度來考察FDI知識外溢的影響效應發(fā)現(xiàn)行業(yè)的對外開放程度與FDI知識外溢效應存在正向相關(guān)關(guān)系[6]。進一步表明,東道國經(jīng)濟開放程度對外商直接投資的知識溢出效應產(chǎn)生重要影響。

    1.5研發(fā)投入

    研發(fā)作用不僅直接帶來新的技術(shù)成果,更重要的是增強了本土企業(yè)對外來技術(shù)的模仿、學習和吸收能力。通過研發(fā)投入,可以推進人力資本的積累和知識存量的增加,為吸收能力的后續(xù)累積提供支持。

    1.6當?shù)丶夹g(shù)水平

    FDI知識溢出取決于發(fā)達國家與發(fā)展中國家的技術(shù)差距,知識溢出在技術(shù)差距很大的產(chǎn)業(yè)很少出現(xiàn)[7]。因此,F(xiàn)DI吸收國自身技術(shù)水平的提高,對外資帶來的先進技術(shù)的吸收消化和創(chuàng)新能力增強,獲得正的技術(shù)外溢效應可能性變大。

    2.模型構(gòu)建

    2.1 FDI知識溢出水平測度模型

    本文在綜合分析知識流動法、成本函數(shù)方法等基礎上,考慮上海FDI知識溢出現(xiàn)狀,決定選用柯布——道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)和索洛余值法計算上海技術(shù)進步率,然后用回歸方程定量其知識溢出水平。

    2.1.1當?shù)刭Y本產(chǎn)出彈性和勞動產(chǎn)出彈性計算

    柯布——道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)基本形式為:

    Y=AKL (2.1)

    其中,Y表示總產(chǎn)出;A表示技術(shù)指數(shù),即總生產(chǎn)率指數(shù);K表示資本存量指數(shù),即資本服務的指數(shù);L表示勞動投入指數(shù);α表示資本的產(chǎn)出彈性;β表示勞動的產(chǎn)出彈性。利用估算法可知,α=0.3;β=0.7[8]。

    2.1.2當?shù)丶夹g(shù)水平計算

    本文利用索洛余值法計算上海每年的技術(shù)進步率,再以某年為基準可計算出上海歷年的技術(shù)水平。

    設生產(chǎn)函數(shù)為:

    Y=A(t)f(L,K)

    對變量t求導數(shù),并兩端同除以Y,并設dt≈Δt=1,可得:

    =dA·+·+·

    或=+·+·

    式中dY/Y,dA/A,dL/L,dK/K 分別為產(chǎn)出、技術(shù)進步、勞動和資本的增長率,分別計成 y,m,l,k,而α和β分別是產(chǎn)出的資本彈性和勞動彈性,則有如下索洛增長速度方程:

    y=m+αl+βk

    由此可得:

    m=y-αl-βk (2.2)

    α,β代入方程(2.2)便可找出技術(shù)進步率m,進一步可計算出歷年當?shù)丶夹g(shù)水平。

    2.1.3 FDI知識溢出系數(shù)計算

    設At為當?shù)氐趖年的技術(shù)水平系數(shù),At由上文的計算得出;FDI為當?shù)氐絫年為止實際利用FDI的累積額,建立如下計量模型:

    lnA=b+blnFDI+ε (2.3)

    b1是FDI對當?shù)氐闹R溢出系數(shù):每當FDI累計總額增加1%,當?shù)丶夹g(shù)水平將會增加b1%。

    2.2 FDI知識溢出影響因素判定模型

    根據(jù)上文中對FDI知識溢出影響因素的分析,可建立如下所示的回歸模型:

    lnY=b+blnGDP+blnH+blnINF+blnOPEN+blnRD+blnTECH+ε........(2.4)

    其中,Y表示FDI知識溢出,GDP表示經(jīng)濟發(fā)展水平,H表示人力資本,INF表示基礎設施,OPEN表示經(jīng)濟開放程度,RD表示研發(fā)投入,TECH表示當?shù)丶夹g(shù)水平。通過此方程,我們可計算出各個變量的系數(shù),從而發(fā)現(xiàn)影響FDI知識溢出的主要因素。

    3.實證分析

    3.1上海FDI知識溢出水平測度研究

    上海歷年GDP、固定資產(chǎn)投資總額等的系統(tǒng)統(tǒng)計多始于1985年,故本文將樣本區(qū)間確定為1985-2011年。將歷年樣本數(shù)據(jù)代入方程(2.2)中可計算出上海每年的技術(shù)進步率m。以1985年上海技術(shù)水平為基準(A=100),可得出上海歷年技術(shù)進步率和技術(shù)水平。由結(jié)果可知,上海的技術(shù)水平快速成長,2011年的技術(shù)水平(340.711)是1985年的3倍多。

    基于上文計算出的上海歷年技術(shù)水平參數(shù),收集上海1985-2011年實際利用FDI累積額,利用計量模型(2.3),使用Eviews軟件進行回歸得出如表1所示結(jié)果:

    表1 上海FDI知識溢出系數(shù)計量結(jié)果

    結(jié)果表明,外商直接投資對上海技術(shù)水平有顯著的影響:每當實際利用FDI的累積額增加1%,上海技術(shù)水平增加0.16%。

    3.2上海FDI知識溢出影響因素實證研究

    在綜合考慮模型準確和樣本數(shù)據(jù)可獲得性的基礎上,本文選用上海人均收入來衡量上海GDP、用上海高等在校人數(shù)來代表H、用上海公路長度代表INF、用FDI與全社會固定資產(chǎn)投資比例代表OPEN、用研發(fā)經(jīng)費代表RD、用專利數(shù)量代表TECH,而上海歷年FDI知識溢出(Y)則用溢出系數(shù)(0.16)和歷年技術(shù)水平系數(shù)(A)的乘積表示,即Y=0.16A。

    由于前文只是定性地分析了影響FDI知識溢出的相關(guān)因素,為確保因素選用的正確性,可利用下述方法分析各影響因素與被解釋變量之間的關(guān)系,以及因素之間的相關(guān)程度。即利用SCAT命令觀察lnY與各個變量的相關(guān)圖之后,再用COR命令進行相關(guān)系數(shù)檢驗,輸出相關(guān)關(guān)系矩陣。由結(jié)果可知,除經(jīng)濟開放度外,每個因素都與知識溢出高度相關(guān),而且解釋變量之間也是兩兩高度相關(guān)。

    利用逐步回歸法,進一步分析各影響因素對FDI知識溢出的影響程度。由關(guān)系矩陣可知,GDP對FDI知識溢出關(guān)系系數(shù)最大,所以先引出GDP作為基本模型。在基本模型中分別引入單個其他變量,發(fā)現(xiàn)只有當引入OPEN時,模型Y=f(GDP,OPEN)變量符號正確,擬合度有明顯的提高,且通過t檢驗,所以再將該模型作為基本模型,逐步引入其他變量。引入IFN或RD之后,模型都存在系數(shù)的符號合理,解釋變量的t檢驗不顯著。而引入H則擬合度下降。如果引入H或TECH,則各系數(shù)符號都合理,擬合度都有所提高,但模型中都存在t檢驗較小??紤]到H比TECH與被解釋變量Y有更高的相關(guān)度,且模型中H的系數(shù)比TECH的系數(shù)要大,所以選擇了Y=f(GDP, OPEN, H) 作為新的基礎模型。在此基礎上分別引入INF,RD,TECH,但要么系數(shù)符號不合理,要么不通過t檢驗。所以最終確定上海FDI知識溢出函數(shù)為:

    lnY=b+blnGDP+blnOPEN+blnH+ε

    表2影響上海FDI知識溢出的檢驗結(jié)果

    利用回歸分析得出如表2所示結(jié)果,可知:經(jīng)濟發(fā)展水平、經(jīng)濟開放程度和人力資本分別是影響上海FDI知識溢出的最主要因素。

    4.政策建議

    在對影響FDI知識溢出各種因素詳細分析的基礎上,根據(jù)實證研究結(jié)果,針對上海在吸引FDI及其知識溢出時的問題,提出以下提升FDI知識溢出效果的系列對策。

    4.1大力提高經(jīng)濟發(fā)展水平

    目前,中國只是一個處于中等收入水平的國家,整體經(jīng)濟發(fā)展水平較低,雖然上海是中國經(jīng)濟貿(mào)易的中心,但與發(fā)達國家相比仍然存在巨大的差距。由于我國屬于中低端制造大國,發(fā)達國家的高新技術(shù)并不能快速地被吸收和利用,因此,應大力提高經(jīng)濟發(fā)展水平。

    4.2逐步擴大經(jīng)濟開放程度

    擴大經(jīng)濟開放程度,有利于更大范圍的融入經(jīng)濟全球化,更快更好的參與國際競爭,促進經(jīng)濟發(fā)展;有利于發(fā)展與世界各國的經(jīng)貿(mào)合作與技術(shù)交流,更多的利用外資,拓寬我國接受外商投資的經(jīng)濟、知識正傳遞渠道。

    4.3高度重視人力資本開發(fā)

    影響上海FDI知識溢出的眾多因素中,人力資本存量也起著至關(guān)重要的作用。因此,上海人力資本存量的豐裕度決定了上海對 FDI 的知識溢出效應的吸收程度。上海地區(qū)雖然有豐富的人力資源,但人力資本整體素質(zhì)水平還不高,因此,政府必須高度重視人力資本的開發(fā)。

    【參考文獻】

    [1]Alfaro L,Chanda A,Kalemli-Ozcan S.Sayck SFDI and Economic Growth:The Role of Local Financial Markets[J].Journal of International Economics,2004,64(1):89-112.

    [2]Sohinger J.Growth and Convergences in European Transition:The Impact of Foreign Direct Investment[J].Eastern European Economics,2005,(43):73-94.

    [3]GIRMA S.Absorptive capacity and productivity spillovers from FDI:a threshold regression analysis[J].Oxford Bulletin of Economics and Statistics,2005,67(3):281-306.

    [4]Gilbert,B.A.,McDougall,P.P.,Audretsch,D.B..”Clusters,Knowledge Spillovers and New Venture Performance:An Empirical Examination”[J].Journal of Business Venturing,2008,(23):405-422.

    [5]張國強,張杰飛.從影響因素的視角研究FDI、技術(shù)溢出與技術(shù)進步[J].科技進步與對策,2009,26(4):16-19.

    [6]林三強,蘇芳.我國FDI技術(shù)外溢效應的門檻特征——基于制造行業(yè)面板數(shù)據(jù)的證據(jù)[J].南京工業(yè)大學學報(社會科學版),2011,10(2):75-80.

    [7]ERHAN ASLANOGLU.Spillover Effects of Foreign Direct Investment on Turkish Manufacturing Industry[J].Journal of International Development,2000(12):1111-1130.

    [8]王飛.外國直接投資促進了國內(nèi)工業(yè)企業(yè)技術(shù)進步嗎[J].世界經(jīng)濟研究,2003,(4):39-44.

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