導(dǎo)語：小議FDI與中國企業(yè)的實證研究一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

摘要：外國直接投資(fdi)對東道國提高生產(chǎn)率、增強國內(nèi)產(chǎn)業(yè)的競爭力具有重要貢獻。FDI在對中國經(jīng)濟增長做出貢獻的同時，是否也促進了中國技術(shù)創(chuàng)新能力的提高}文章運用協(xié)整與格蘭杰因果檢驗方法考察了1990—2005年流入中國的FDI和專利授權(quán)量之間的關(guān)系。研究結(jié)果表明，F(xiàn)DI流量與專利授權(quán)量存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，但FDI流量對專利授權(quán)量的貢獻在短期內(nèi)是不明顯的。FDI流入類型、中國企業(yè)的吸收能力以及FDI與中國企業(yè)的互動關(guān)系是造成這一現(xiàn)象的主要原因。

關(guān)鍵詞：外國直接投資；技術(shù)創(chuàng)新能力：協(xié)整；格蘭杰因果檢驗

一、研究背景

中國改革開放30年來，F(xiàn)DI對中國經(jīng)濟發(fā)展起到了十分重要的推動作用。FDI給東道國帶來的最大利益就是技術(shù)轉(zhuǎn)移與技術(shù)擴散。研究表明，外國投資者會給東道國企業(yè)帶來新的或者經(jīng)過改善的管理技(Allard&Lundborg，1998：45)。眾多廣泛進行國際投資的國家，比那些很少進行國際投資的國家擁有更多的向技術(shù)發(fā)達國家學(xué)習(xí)的機會。

一些實證研究表明，流人發(fā)達國家(如澳大利亞、英國和美國)的FDI都存在正向的技術(shù)擴散效應(yīng)(Caves，1974；Haskelefa1．，2002；KellerandYeaple，2003)。對于流入發(fā)展中國家的FDI技術(shù)擴散效應(yīng)卻很難得到～致的結(jié)論。Haddad和Ha耐son(1993)、Aitken和Harrison(1999)、Djankov和Hoekman(2000)以及Konings(2001)等人的研究表明，F(xiàn)DI在摩洛哥、委內(nèi)瑞拉、捷克、保加利亞、羅馬尼亞和波蘭等發(fā)展中國家不存在技術(shù)溢出效應(yīng)。而Blomstrom&Persson(1983)、Kokko&Zeian(1994)和Kokko(1996)等人的研究發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)DI的技術(shù)擴散效應(yīng)假設(shè)在烏拉圭、印度尼西亞、墨西哥等國成立。

國內(nèi)學(xué)者對于FDI技術(shù)溢出效應(yīng)的研究，已經(jīng)有大量的文獻。蔣殿春(2004)通過比較靜態(tài)分析，認為FDI帶來的競爭效應(yīng)往往會惡化國內(nèi)企業(yè)研發(fā)融資能力，其總體結(jié)論是，在大多數(shù)情況下，跨國公司帶來的競爭沖擊將會弱化我國企業(yè)的研發(fā)動機和能力。王曉紅和胡景巖(2006)認為．FDI的技術(shù)溢出效應(yīng)是發(fā)展中國家利用跨國公司投資增強自主創(chuàng)新能力，實現(xiàn)產(chǎn)：業(yè)快速升級，經(jīng)濟跨越式發(fā)展所產(chǎn)生的一個最重要的效應(yīng)。冼國明和薄文廣‘(2006)的研究表明，F(xiàn)DI對于中國各地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新會發(fā)揮積極的影響，但這種影響受到人力資本、各地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施、市場經(jīng)濟得以順利運行的制度環(huán)境、法制環(huán)境等“門檻”效應(yīng)的影響。陳柳(2007)通過1987—2003年長三角地區(qū)的面板數(shù)據(jù)分析了本土技術(shù)創(chuàng)新能力和FDI技術(shù)溢出對該區(qū)域經(jīng)濟增長的作用，其結(jié)論認為，考慮到本土創(chuàng)新因素之后，F(xiàn)DI技術(shù)溢出不再表現(xiàn)出對經(jīng)濟增長的顯著正面作用；而本土創(chuàng)新能力對該地區(qū)的經(jīng)濟增長卻存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。

從以上文獻回顧可以發(fā)現(xiàn)，以往的研究側(cè)重于考察是否存在以及存在正向或負向的FDI技術(shù)溢出效應(yīng)。FDI在對中國經(jīng)濟增長做出貢獻的同時，是否也促進了中國技術(shù)創(chuàng)新能力的提高?本文正是基于這一視角，運用實證方法來考察FDI與中國創(chuàng)新能力之間的關(guān)系。

二、變量、數(shù)據(jù)與方法

1．變量與數(shù)據(jù)

本文選取FDI流量和專利授權(quán)數(shù)作為替代指標來研究FDI對創(chuàng)新能力的影響。在此，我們以中華人民共和國國家統(tǒng)計局公布的實際利用的外商直接投資金額作為變量FDI的指標。由于實際外商直接投資額的原始數(shù)據(jù)是以美元標價，因此我們把當年的FDI原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成以人民幣標價的外國直接投資額(RFDI)，然后對該數(shù)值取對數(shù)(LNRFDI)(見表1)，并得到該變量隨時間變化的趨勢圖(見圖1)。，

對于創(chuàng)新能力，我們選用1990一2005年國家知識產(chǎn)權(quán)局授權(quán)的專利數(shù)量作為替代指標。其中，專利數(shù)量包含了發(fā)明(Invention)、實用新型(Utilitymodel)和外觀設(shè)計(Design)。對該指標取對數(shù)后得到的趨勢圖見圖2。本研究之所以不選擇專利申請數(shù)而選擇專利授權(quán)數(shù)，基于以下兩點理由q’：(1)專利申請經(jīng)過審查程序，就進入授權(quán)階段。然而，并非所有的專利申請都能批準為專利。從中人民共和國科技部公布的專利申請數(shù)和授權(quán)數(shù)來看，二：者之問具有較大的差異(見表2)。(2)從專利申請的結(jié)果來看，授權(quán)的專利比申請的專利更具有新穎性。作為創(chuàng)新能力的代替指標也更為恰當。

從圖1和圖2可以看出，在對RFDI和PTN取對數(shù)之后，二者具有隨時問變化的趨勢，因而是非平穩(wěn)時間序列。也就是說，在數(shù)據(jù)中存在單位根。在這種情況下，使用傳統(tǒng)的估計技術(shù)(基于古典假沒的關(guān)于擾動項的性質(zhì))將會導(dǎo)致不正確的推論(Rao，1994)，這潛在的導(dǎo)致了無意義或者偽造的結(jié)果(GrangerandNewbold，1974；Harris，1995)。隨著時間序列分析的發(fā)展，學(xué)者們(EngleandGral，ger，1987；Johansen，1988)提倡把協(xié)整技術(shù)作為估計包括非平穩(wěn)變量模型的適當?shù)姆椒ā?/p>

三、計量分析與結(jié)果說明

1．單位根檢驗

在進行協(xié)整分析之前，必須先檢驗變量是否是平穩(wěn)的。采用Dickey—Fuller的ADF檢驗方法，對前面表l的數(shù)據(jù)LNRFDI和LN盯N及其一階差分變量DLNRFDI和DLNJ；)rrN進行平穩(wěn)性檢驗，結(jié)果見表3。

表1樣本數(shù)據(jù)FDl(1990—2005年)

年份FDI(億美元)FEXRFDI(億元)LNRFDIP1N(件)LNPTN

199034．87004．7832166．79025．11672258810．0252

199143．66005．3233232．41535．44852461610．1112

1992lIO．07005．5146606．99206．40853147510．3569

1993275．15005．762I)1585．4143736866212711．0369

1994337．67()o8．618729lO．27647．97604329710．6758

1995375．21008．35103133．37878．049945064lO．7158

1996417．26008．31423469．183l8．15174378010．6869

1997452．57008-2898•3751．71488．23005099210．8394

1998454．63008．27913763．92728．23326788911．1256

1999403．19008．27833337．72788．1130lool5611．5145

20004ar7．15008．27843370．55068．122810534511．5650

200l468．78008．27703880．092l8．263611425l11．6462

2002527．43008．27704365．538l83815l3239911．7936

2003535．04678．27704428．58158395818222612．1130

2004606．29988．276850i8．22228．520819023812．1560

2005603．24598．】9174941．6()948．50542l4()oo12．2737

資料來源：中宏數(shù)據(jù)庫?！秶H貿(mào)易問題》2008年第12期

表2專利申請受理與授權(quán)分布情況受理授權(quán)(單位：件)發(fā)明實用新型外觀設(shè)計合計發(fā)明實用新型外觀設(shè)計

lol37276153717225883838169521798

1142333282533524616412217327’3167

14409443698357‘314753966240603449

196674753810071621276528467178882

190674551113157432973883328196L595

2163643741176鹋4506433933047l11200

2851749604246144378029762717113633

3366650129304135099234942733820160

35960513973463267鵲947333390229254

3669457492400531001567637563鹋3615l

517476881550120105345126835474337919

63204797226064711425l162965435943596

802329313979260132399214735748453442

10531810911594054182226371546890676166

1301331128251108491902384936070623702551塑!一!!!!!!二——一二一二型!!!!⋯～二～二一——一：一一

資料來源：《中國科技統(tǒng)計年鑒》。

結(jié)合表3、圖3和圖4，可以看出，雖然時間序列變量LNRFDI和LN辨N是非平穩(wěn)的，但是它們

的一階差分變量DLNRFDI和DLN盯N是平穩(wěn)的。由此可知，時間序列LNRFDI和LNPTN都是一階

表3檢驗變量序列的平穩(wěn)性

變量ADF檢驗檢驗類型(c，t，k)臨界值結(jié)論

LNRFDI一2．175476(c，t，O)．3．3249764非平穩(wěn)

LNPTN一2．577282(c，t，2)．3．362984+非平穩(wěn)

DLNRFDI．2．808438(c．0，5)．2．77l】29+平穩(wěn)

DLNPnq，4．10707l(c，O，2)．3．144920}+平穩(wěn)

注：檢驗類型(c，t，k)分別表示ADF檢驗中是否會有常數(shù)項c、時

問趨勢項t以及滯后期數(shù)為k。一3．144920{+表示該值是5％的顯著水平

下的臨界值：一3．324976*表示該值是10％的硅著水平下的臨界值；、

一86一

單整序列，即I(1)。因此，序列可能存在協(xié)整(Dickevet．a(chǎn)1．，1991)關(guān)系，也就是說，可能存在兩個序列的平穩(wěn)線性聯(lián)合，這意味著它們之問存在長期、穩(wěn)定的關(guān)系。

2．協(xié)整檢驗

根據(jù)Engle和Granger的原始定義，對于雙變量模型．協(xié)整要求兩個變量要具有相同的單整階數(shù)。從前面的單位根檢驗中，我們已經(jīng)得】}1j兩個變量都是一階單整的結(jié)論。運用E—G兩步法，對1990一2()05年FDI流量與中國的專利授權(quán)數(shù)之間的協(xié)整關(guān)系進行檢驗，檢驗結(jié)果如下：

第一步：估計方程。首先用OLS法估計協(xié)整向量，再檢驗殘差是否是單位根過程。用Eviews5．0。得出下面的方程：LN明N=7．149335892+0．52l1164637木LNRFDIR2：0．600896，校正的R2=0．572388，F(xiàn)=21．07857

第二步：對殘差的單位根檢驗。估計的殘差u=LNPTN一0．5211164637木LNRFDI一7．149335892檢驗結(jié)果顯示，ADF值：一1．63020267，小于10％水平的臨界值(見表4)，所以，估計的殘差序列u在10％的水平拒絕原假設(shè)．即接受不存在單位根的結(jié)論。因此，可以確定估計的殘差為零階單整．上述結(jié)果表明：LNPTN和LNRFDI之間存在協(xié)整關(guān)系。協(xié)整向量為：(1，一0．52l“64637，一7．149335892)。從反映FDI流量與創(chuàng)新能力長期關(guān)系的協(xié)整檢驗中的第一步可以看出，從長期來看，F(xiàn)DI流量對創(chuàng)新能力的彈性為0．52ll164637，即FDI流量每增長1％．專利授權(quán)數(shù)約增長

表4對殘差的單位根檢驗

殘差lADF檢驗{檢驗類型(c．t，k)臨界值{結(jié)論

u1．1．63020267(o，o，6)l-1．600140’I平穩(wěn)

注：表4巾的符號含義同襲3。

0．52％．表明了FDI流量對創(chuàng)新能力的拉動作用并不顯著。

3．誤差修正模型

描述創(chuàng)新能力與FDI流量之間隨著FDI流量變化的短期波動向長期均衡調(diào)整的誤差修正模型為：LNIyrN。=C(1)+C(2)母△LNRFDI。+aecm。一1+u。也可以寫成：

△LNlyI''''N產(chǎn)C(1)+C(2)豐△LNRFDI．+aLNPTN¨一0．5211164637木LNRFDI【_l一7．149335892)+u。

根據(jù)HENDRY一般到特殊的建模方法。我們首先選定4階的滯后變量，然后逐步排除一些不顯

著的變量，得到估計后的ECM如下：’DLNPTN=0．3527167266t0．3238169423半DLN胛N(一2)一0．3063303412豐DLNPI’N(一3)一O．4534072436木DLNRFDl(一4)一0．2435227024水ecm?！?R氈O．789770，’校正的R2=0．“9617，D．W；2．576238

以上分析結(jié)果表明：(1)在1990—2005年間，F(xiàn)DI流量和專利授權(quán)數(shù)之間存在著長期動態(tài)均衡關(guān)系。．(2)在短期內(nèi)，專利授權(quán)數(shù)的變動受到自身和FDI流量的變動因素的影響。其中，滯后2、3國際投資與跨國經(jīng)營《國際貿(mào)易問題》2008年第12期年的專利授權(quán)數(shù)增長變動、滯后4年的FDI流量的變動對專利授權(quán)數(shù)的變動影響在5％的顯著水平下是顯著的，再沒有其他滯后期的因素影響專利授權(quán)數(shù)的變動。(3)ecm是誤差修正項，該項系數(shù)反映了誤差修正模型自身修正偏離均衡誤差的作用機制。當修正系數(shù)為l時，專利授權(quán)數(shù)和FDI流量的當年均衡誤差在下一年就可以調(diào)整到均衡狀態(tài)。此模型中的系數(shù)為0．2435227024，說明專利授權(quán)數(shù)和FDI流量的短期變動偏離它們長期均衡關(guān)系的程度并不大。FDI流量和專利授權(quán)數(shù)之間的均衡關(guān)系對當期非均衡誤差調(diào)整的自身修正能力不強。

4．格蘭杰(G啪ger)因果關(guān)系檢驗

協(xié)整檢驗結(jié)果表明，F(xiàn)DI流量與中國的專利授權(quán)數(shù)之間存在長期的均衡關(guān)系。但是這種均衡關(guān)系恐否構(gòu)成因果關(guān)系，即是由FDI流量的增加提高了創(chuàng)新能力，還是由創(chuàng)新能力的提高吸引了FDI流入?前面的回歸并不能夠回答這個問題，所以還需要進一步的驗證。格蘭杰(Granger)因果關(guān)系檢驗只適用于平穩(wěn)變量，所以我們使用、1990—2005年FDI流量與中國的專利授權(quán)年度數(shù)據(jù)一階差分后的數(shù)據(jù)，對其進行格蘭杰(Granger)因果關(guān)系檢驗，結(jié)果如表5所示。

表5中的第一列是滯后期數(shù)，第二列、

第三列是格蘭杰(Granger)因果關(guān)系檢驗的零假設(shè)，每一行中第一個數(shù)據(jù)是F統(tǒng)計量數(shù)值，括號中的值是F統(tǒng)計量在零假設(shè)成立時的概率顯著水平。通過檢驗結(jié)果，得出的結(jié)論為：(1)在滯后期為2、3年的時候，F(xiàn)DI流量的變表51990—2005年研發(fā)投入與經(jīng)濟增長的因果檢驗FDI流入量的變動不是專利專利授權(quán)數(shù)變動不是FDI滯后期授權(quán)數(shù)變動的格蘭杰原因流入量的變動的格蘭杰原因

1年0．00910(O．92573)O．36622(O．55735)

2年4．536】8(O．04822)2．32429(O．16003)

3年9．16370(0．01785)3．68306(O．09723)

4年1．18580(O．50522)0．33242(O．84052)

動是專利授權(quán)數(shù)變動的格蘭杰原因，因為從F統(tǒng)計量數(shù)值的概率水平可以看出是拒絕原假設(shè)的。這表明FDI流量對專利授權(quán)數(shù)的增加有預(yù)測作用，滯后期為1年、大于等于4年時，F(xiàn)DI流量的變動不是專利授權(quán)數(shù)變動的格蘭杰原因，因為此時F統(tǒng)計量數(shù)值的概率水平說明只能接受原假設(shè)。(2)滯后期為l、2、4年時。專利授權(quán)數(shù)變動不是FDI流量的變動的格蘭杰原因，因為從F統(tǒng)計量數(shù)值的概率水平可以看出是接受原假設(shè)的。滯后期為2年時，專利授權(quán)數(shù)變動是FDI流量的變動的格蘭杰原因。

四、結(jié)論與政策建議

本文利用1990一2005年中國的專利授權(quán)數(shù)和FDI流人量數(shù)據(jù)。采用時間序列數(shù)據(jù)分析方法，首先對時序數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性處理，然后運用協(xié)整、誤差修正模型和格蘭杰因果檢驗，實證分析FDI流量與專利授權(quán)數(shù)之問的長期關(guān)系及短期動態(tài)因果關(guān)系．得出的結(jié)論如下：FDl流量與中國的專利授權(quán)數(shù)之間存在著一定的相關(guān)關(guān)系盡管各自增長是非平穩(wěn)的，但就長期而言，它們之間卻構(gòu)成了長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。在我們所研究期間的短期內(nèi)，滯后3年的專利授權(quán)數(shù)與FDl流量之間互為格蘭杰原因；而滯后2年的專利授權(quán)數(shù)變動是FDI流量變動的格蘭杰原因。在其他情形下。專利授權(quán)數(shù)與FDI流量之間不存在顯著的因果關(guān)系。這種現(xiàn)象表明，F(xiàn)DI流量對專利授權(quán)數(shù)的貢獻在短期內(nèi)是不明顯的。

本文認為，產(chǎn)生這一現(xiàn)象的原因可能包括：(1)從FDI流入的類型來看，早期流人中國的FDI在很大程度上是為了利用中國廉價的勞動力成本．主要是采取來料和進料加工貿(mào)易的方式。把中國當作一個“加工廠”。而處于價值鏈上游的研究與開發(fā)活動則⋯般被分配在母國，甚至僅僅局限于發(fā)達的工業(yè)化國家以及較發(fā)達發(fā)展中國家?？鐕?0世紀90年代末就已經(jīng)在中國設(shè)立研發(fā)機構(gòu)，但只是近年來在華研發(fā)投資才達到新一輪高潮。因此，較高的FDI流人量不能預(yù)期提高專利授權(quán)數(shù)也就在情理之中_『。(2)從微觀層面上講，企業(yè)的吸收能力對創(chuàng)新能力具有直接顯著的正向影響。正如我們在2007的一項研究所表明，企業(yè)的吸收能力是一個企業(yè)成功地開發(fā)利用來自組織外部的技術(shù)能力或知識的一個必要條件。影響企業(yè)吸收能力的主要因素包括先備技術(shù)知識的積累和研發(fā)活動的投資。研發(fā)活動有助于新技術(shù)知識的產(chǎn)生及新技術(shù)能力的積累。

以上分析的政策含義包括兩個方面：(1)政府不僅應(yīng)當繼續(xù)采取政策吸引外資在華建立研發(fā)機構(gòu)．而且要提高外資研發(fā)機構(gòu)的檔次。一是要鼓勵跨國公司整合其在華的多個研發(fā)機構(gòu)，形成在其母公司中地位更高的海外研發(fā)機構(gòu)。二是要鼓勵在華外資研發(fā)機構(gòu)從事水平更高的研發(fā)活動．從目前以針對中國市場的適應(yīng)性、專門性研發(fā)活動為主，變?yōu)楦鄰氖鹿┠腹驹谌蚴袌鰬?yīng)用的創(chuàng)新性研發(fā)活動。：三是要大力加強知識產(chǎn)權(quán)的保護，否則跨國公司不會愿意在華從事高水平的研發(fā)活動。(2)增強中國企業(yè)的技術(shù)吸收能力。一是激勵企業(yè)提高研發(fā)投入占銷售收入的比重。企業(yè)對于研發(fā)的投資越多，越可能產(chǎn)生更多的技術(shù)知識。二是創(chuàng)建吸引人才和保留人才的機制，研發(fā)人員的水平和素質(zhì)對于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的提升具有至關(guān)重要的作用。三是鼓勵中國企業(yè)與跨國公司合資進行研究開發(fā)活動，通過在基礎(chǔ)技術(shù)、技術(shù)信息等方面的交流以及與跨國公司研發(fā)機構(gòu)聯(lián)合承擔研發(fā)課題，提高本土企業(yè)的技術(shù)學(xué)習(xí)和創(chuàng)新能力。

【參考文獻】

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