服務(wù)業(yè)OFDI逆向技術(shù)溢出對服務(wù)貿(mào)易出口增長三元邊際的影響分析

田宗英+高越

內(nèi)容摘要：本文通過建立VAR模型并運用2004-2015年全國時間序列數(shù)據(jù)來驗證我國服務(wù)業(yè)OFDI逆向技術(shù)溢出與服務(wù)貿(mào)易出口增長三元邊際的實證關(guān)系。在此基礎(chǔ)上對不同服務(wù)業(yè)行業(yè)OFDI逆向技術(shù)溢出與服務(wù)貿(mào)易出口增長三元邊際之間進行灰色關(guān)聯(lián)分析。

關(guān)鍵詞：服務(wù)業(yè)OFDI 逆向技術(shù)溢出 服務(wù)貿(mào)易出口增長三元邊際

本文研究我國服務(wù)業(yè)OFDI逆向技術(shù)溢出對服務(wù)貿(mào)易出口增長三元邊際的影響。戴翔（2013）首次將我國服務(wù)貿(mào)易出口增長分解為種類邊際、價格邊際和數(shù)量邊際。逆向技術(shù)溢出效應(yīng)具體是指發(fā)展中國家通過對外直接投資嵌入東道國的創(chuàng)新研發(fā)網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)東道國先進技術(shù)、R&D資源等逆向擴散到母國企業(yè)，從而提高母國技術(shù)創(chuàng)新水平，提升產(chǎn)品技術(shù)含量，進而促進母國貿(mào)易出口質(zhì)量升級和國內(nèi)經(jīng)濟增長。

2.VAR模型估計及分析。

單位根檢驗。首先對時間序列各變量進行穩(wěn)定性檢驗，如表1所示。由表1可知，變量LnEMt、LnPt、LnXt和LnSFt一階差分之后都是平穩(wěn)的，因此所建立的VAR模型是合理的。

VAR模型的脈沖響應(yīng)分析。本文利用LR統(tǒng)計量、FPE、AIC、SC及HQ五個信息準則來選取最優(yōu)滯后階數(shù)，最終確定的VAR模型最優(yōu)滯后期為2期，且VAR模型所有根模的倒數(shù)都位于單位圓以內(nèi)，即所建立的VAR（2）是穩(wěn)定的。本文探究我國服務(wù)業(yè)OFDI逆向技術(shù)溢出（LnSF）對服務(wù)貿(mào)易出口增長三元邊際的種類邊際（LnEM）、價格邊際（LnP）和數(shù)量邊際（LnX）的影響。建立脈沖響應(yīng)函數(shù)時，給予LnSF一個沖擊之后，分別得到關(guān)于LnEM、LnP和LnX的脈沖響應(yīng)圖，見圖1所示。其中，橫軸表示的是脈沖作用的滯后期間數(shù)，本文設(shè)定為15年。從圖1可知：當在本期給LnSF一個正向沖擊后，LnEM的波動非常小甚至沒有波動，這說明我國服務(wù)業(yè)OFDI逆向技術(shù)溢出對服務(wù)貿(mào)易出口增長分解中種類邊際的影響很小甚至不顯著；LnP在短期內(nèi)是向上波動的，但幅度并不大，在第2期達到最大值，隨后一直保持正向平穩(wěn)的態(tài)勢，這說明我國服務(wù)業(yè)OFDI逆向技術(shù)溢出對服務(wù)貿(mào)易出口增長分解中價格邊際產(chǎn)生了積極的影響，但這種影響比較有限；相對于LnSF對LnEM和LnP沖擊的影響，LnSF對LnX的脈沖響應(yīng)卻表現(xiàn)十分地顯著，LnX在前3期增長較快，第3期達到最大后逐漸收斂，第6期之后呈現(xiàn)穩(wěn)定增長趨勢，這說明短期內(nèi)我國服務(wù)業(yè)OFDI逆向技術(shù)溢出可以有效地促進服務(wù)貿(mào)易出口增長分解中數(shù)量邊際的增長。

VAR模型的方差分解。由圖2可知，LnSF對LnEM的貢獻率很小甚至不顯著，原因在于我國對外直接投資起步晚，企業(yè)的技術(shù)優(yōu)勢還存在較大的不足，導致不能有效地對國外先進技術(shù)進行消化吸收，再加上我國企業(yè)在人才待遇方面趕不上外企，從而造成人才的大量流失等問題，創(chuàng)新能力不足；LnSF對LnP的貢獻率在前3期增長較快，之后趨于穩(wěn)定，穩(wěn)定在2.54%左右，這說明我國服務(wù)業(yè)OFDI逆向技術(shù)溢出對服務(wù)貿(mào)易出口增長分解中的價格邊際發(fā)揮著一定的促進作用，但這種作用是有限的，原因在于雖然我國對外直接投資規(guī)模出現(xiàn)大幅度增長，但投資國主要集中于技術(shù)水平落后的發(fā)展中國家，且投資行業(yè)大多流向勞動密集型行業(yè)，導致逆向技術(shù)溢出效應(yīng)有限；LnSF對LnX的貢獻率從最初的0%，迅速增長到第15期的30.83%，且這種影響隨著時間還在逐漸增強，這說明我國服務(wù)行業(yè)OFDI逆向技術(shù)溢出對服務(wù)貿(mào)易出口增長分解中數(shù)量邊際的短期影響較大，遠遠大于對種類邊際和價格邊際的影響，我國服務(wù)業(yè)OFDI逆向技術(shù)溢出在促進服務(wù)貿(mào)易出口增長方面主要表現(xiàn)在促進數(shù)量邊際的增長。

（二）服務(wù)業(yè)各行業(yè)OFDI逆向技術(shù)溢出與貿(mào)易出口增長三元邊際的灰色關(guān)聯(lián)分析

灰色關(guān)聯(lián)測算結(jié)果及分析。本文選取服務(wù)行業(yè)出口增長及其分解指數(shù)為參考序列，選取租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)，金融業(yè)，信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)，科學研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)，批發(fā)零售業(yè)，交通運輸、倉儲和郵政業(yè)，房地產(chǎn)業(yè)，居民服務(wù)、修理和其他服務(wù)業(yè)這8個行業(yè)的OFDI逆向技術(shù)溢出為比較序列，這8個行業(yè)的占比75%左右。采用GTMS3.0軟件，其分辨系數(shù)取0.5，結(jié)果見表2所示。

由表2可知：第一，信息傳輸服務(wù)業(yè)和科學技術(shù)服務(wù)業(yè)與服務(wù)貿(mào)易的出口份額及其三元邊際分解的關(guān)聯(lián)度的排名位于前兩位。這兩個服務(wù)行業(yè)是以技術(shù)導向的對外直接投資，逆向技術(shù)溢出明顯，從而提高母國的技術(shù)水平和創(chuàng)新能力，促進出口產(chǎn)量增加及質(zhì)量的提升，同時隨著世界經(jīng)濟的不斷發(fā)展，服務(wù)貿(mào)易的可貿(mào)易性增強，顯著促進出口的增長。第二，交通運輸、倉儲業(yè)和批發(fā)零售業(yè)排名分別是第三、第四。交通運輸、倉儲業(yè)是市場導向型OFDI，雖然逆向技術(shù)溢出不強，但我國海外的直接投資健全了交通運輸網(wǎng)絡(luò)，其四通八達的渠道便利了國內(nèi)貿(mào)易的往來，促進了出口。我國批發(fā)和零售業(yè)OFDI規(guī)模占比多于交通運輸業(yè)，但排名靠后，原因在于批發(fā)零售業(yè)屬于勞動密集型行業(yè)，而我國勞動密集型行業(yè)發(fā)展已經(jīng)飽和，隨著勞動力價格的提升，我國將該行業(yè)逐漸向東南亞轉(zhuǎn)移來獲取相對廉價的勞動力，且批發(fā)零售業(yè)主要考慮的是降低成本，對服務(wù)貿(mào)易的出口帶動作用并不顯著。第三，作為技術(shù)密集行業(yè)且OFDI存量較大的金融業(yè)和租賃、商業(yè)服務(wù)業(yè)對于服務(wù)貿(mào)易出口促進作用較弱。原因在于金融業(yè)、租賃與商業(yè)服務(wù)業(yè)屬于技術(shù)密集型行業(yè)，但技術(shù)水平相對較低，其發(fā)展不健全，在投資渠道、管理等方面仍然存在很多的問題，導致逆向技術(shù)溢出有限。第四，房地產(chǎn)業(yè)、居民服務(wù)、修理和其他服務(wù)業(yè)與服務(wù)貿(mào)易的出口關(guān)聯(lián)度最弱，排名最靠后。由于這兩個行業(yè)屬于非技術(shù)密集型OFDI投資，逆向技術(shù)溢出效果不顯著且OFDI的存量占比較少，這兩方面的原因?qū)е屡c我國服務(wù)貿(mào)易出口的關(guān)聯(lián)度不高。

從關(guān)聯(lián)分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)：服務(wù)業(yè)各行業(yè)的OFDI逆向技術(shù)溢出與貿(mào)易出口增長關(guān)系都是中度關(guān)聯(lián)，且OFDI逆向技術(shù)溢出對出口增長的數(shù)量邊際貢獻最大，其次是價格邊際對種類邊際的貢獻最小。主要原因在于：我國80%的投資都集中于技術(shù)相對落后的發(fā)展中國家，且在投資行業(yè)方面，我國服務(wù)業(yè)OFDI大多流向租賃及商業(yè)服務(wù)業(yè)、金融業(yè)等技術(shù)含量低或批發(fā)零售等勞動密集型行業(yè)，而對于技術(shù)含量高的科學研究、軟件等行業(yè)的總投資低于10%，從而導致我國服務(wù)業(yè)OFDI逆向技術(shù)溢出與貿(mào)易出口的關(guān)聯(lián)度不高，主要是通過影響服務(wù)貿(mào)易出口增長分解中的數(shù)量邊際來促進出口的增長。

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