外商直接投資對江西自主創新溢出效應的實證研究

周紅根，饒 華

（1.山東輕工業學院經濟管理學院，濟南 250353；2.南昌工程學院經貿學院，南昌 330099）

0 引言

外商直接投資能否對東道國產生正的技術溢出效應是衡量外資質量的關鍵[1]，一些實證研究結果表明FDI與技術進步之間存在正溢出、有限溢出、無明顯溢出，甚至負溢出等不同的結論。也有不少研究認為溢出效果受到投資國與東道國技術差距的影響，技術差距越大，東道國從FDI溢出中獲益越多，但差距增大到某一水平，以至于東道國廠商無法在現有的經驗、教育水平及技術知識基礎上對國外先進技術加以吸收時，溢出將與技術差距的變化相背離，即存在所謂的發展門檻。

檢索國內相關文獻發現，江西省引入FDI對江西經濟增長和技術進步沒有顯著的促進作用。但從內生經濟增長的角度看，創新是新經濟發展的靈魂，熊彼特認為創新包括五種情況：①創造一種新的產品；②采用一種新的生產方法；③開辟一個新的市場；④取得或控制原材料或半制成品的一種新的供給來源；⑤實現任何一種新的產業組織方式或企業重組。創新能夠創造經濟價值，外商直接外資（FDI）能否為江西帶來創新是考察FDI的一項重要指標。因此，本文利用江西省歷年數據實證研究江西省FDI與自主創新溢出效應的相關關系。

1 理論模型的建立

本文從生產函數入手來研究江西省的自主創新投入與產出之間的關系。將自主創新的產出函數定義為[2]：

I表示自主創新的產出。L表示自主創新的勞動力投入，K表示自主創新的資本投入，FDI表示外資的參與程度。在進行參數估計時，將上式改寫成以下對數回歸模型：

2 變量的選取

2.1 自主創新產出（I）的衡量指標

用什么指標來衡量自主創新的產出目前尚無統一的結論。如黎峰（2006）[3]采用專利授權量，包括發明專利、實用新型專利和外觀設計，來衡量一國的自主創新能力。徐全勇（2007）[4]選擇發明專利數量、實用新型專利數量和外觀設計專利數量來衡量我國企業創新能力。再選擇研發過程中的勞動投入、FDI數量、政府和企業的資本投入，FDI的出口數量作為企業創新能力的影響變量。朱有為，張向陽（2006）[5]將外商企業區域技術創新能力評價指標分為技術創新投入和技術創新產出2個一級指標。技術創新投入指標有投入量和投入效率2個二級指標；技術創新產出指標有產出量和產出效率2個二級指標。每個二級指標對應有三級指標，累計共4個二級指標、23個三級指標。該指標體系較為全面的反映外商企業區域技術創新水平。

在實證研究中，由于受到統計指標和數據獲取的限制，多采用專利申請（或授權）量、或者新產品銷售額、新產品開發項目的數量作為創新能力的評價指標。本文考慮到統計口徑的一致性，選用江西省大中型工業企業新產品銷售收入（萬元）作為衡量江西省企業自主創新能力的產出指標I。

2.2 自主創新的勞動力投入（L）、資本投入（K）和外資參與程度（FDI）的測度

為盡量考慮統計口徑的一致性和數據的可收集性，選取江西省大中型工業企業技術開發人員數（人）作為江西自主創新勞動力投入量L；江西省大中型工業企業技術開發經費支出額（萬元）作為資本投入量K，采用江西省實際使用外資額（萬元）作為江西省外資參與度數值（FDI）。

3 模型求解

3.1 LnL、LnK、LnFDI對LnI的回歸計算

根據江西省歷年統計年鑒，得到江西省企業自主創新模型的各變量數據，并對變量I、L、K、FDI求對數得LnI、LnL、LnK、LnFDI的值，利用SPSS16.0軟件中的線性回歸（Linear

表1 總體結果和方差

表2 回歸系數和相關參數

表3 共線性診斷時的特征值和狀態指標

表4 回歸結果與方差

Regression）計算得出回歸結果和方差分析如表1所示。

但從表2中可以看到，共線性診斷指標容許度（Tolerance）與方差膨脹因子（Variance inflation factor-VIF）兩項的值，LnL、LnK、LnFDI的容許度均小于0.5，而VIF值均大于1。回歸結果不理想。

在表3中特征值（Eigenvalue）即方差，及其條件指標（Condition Index），特征值很低，而后三個條件指標的值都很高，所以自變量之間的共線性嚴重。其中在Dimension4這一行，特征值可橫向解釋常數項（Constant）99%的方差，還能解釋LnL變量的100%方差，因此說明常數項與LnL變量高度相關。

3.2 LnK、LnFDI對LnI的回歸計算

去掉LnL變量后，利用SPSS16.0軟件重新回歸，得到結果如表4、5、6所示。

R2=0.983，F=399.845均表明LnI與LnK、LnFDI的多元線性相關關系顯著，LnK與LnFDI之間仍然存在高度相關。

而如果僅用LnFDI對LnI進行回歸，則 R2=0.649，F=27.768， Sig=0.000＜0.05， t=5.270，容 許 度 Tolerance=1，VIF=1，表明LnFDI與LnI之間存在較顯著的相關關系，與多元線性回歸結果不一致。

4 實證結果解釋

因此根據模型實證結果可以認為存在以下可能性：

（2）外商直接投資FDI對新產品銷售收入I的影響很小，或者是因為資本投入K等對新產品銷售收入的影響太大了，因而顯得FDI的影響程度小。

（3）本論文的實證結果表明，如果用新產品銷售收入來代表江西企業的自主創新能力，而用企業科技人員投入、科技經費內部支出和實際使用外資為影響變量，那么外商直接投資對企業自主創新能力的影響力不顯著，或者，因為影響企業自主創新能力的因素太多了，而無法衡量FDI對企業自主創新能力之間是否存在較強的相關關系。

表5 回歸系數和相關參數

表6 共線性診斷時的特征值和狀態指標

[1]張建華,歐陽軼雯. 外商直接投資、技 術外溢與經濟增長——對廣東數據的 實證分析[J].經濟 學，2003，（3）.

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[3]欒飛飛.FDI對江西創新能力的溢出效應[J].財經界，2006，(12).

[4]熊建，王海平.FDI與江西經濟增長關系的實證研究[J].江西社會 科學,2006，（10）.

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[8]徐全勇.外商直接投資對我國自主創新作用的實證分析——基于區域層面的面板數據分析[J].世界經濟研究，2007，（6）.

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