FDI促進了中國區域創新的俱樂部收斂嗎?

曹東坡

(南京大學經濟學院，江蘇 南京 210093)

1 引言

關于收斂性的研究是從對經濟增長的研究中開始的。Ramsey最早指出具有相似技術和消費偏好的經濟體經濟發展會最終趨同［1］。其后，新增長理論學者如 Mankiw與 Romer等［2］、Barro與 Sala-i-Martin［3］等指出區域經濟增長存在 α收斂、β收斂，Baumol則提出俱樂部收斂的概念［4］。而中國由于區域發展差距過大，研究俱樂部收斂更具現實意義。根據內生增長理論，技術進步是長期經濟增長的源泉，創新則是促進技術進步的內在動力，因此造成區域經濟增長收斂的因素很可能與創新密切相關，研究區域創新收斂意義更大。國內學者中，陳向東和王磊認為中國三大區域創新不存在顯著的俱樂部收斂［5］，但未檢驗變量的空間相關性，在采用空間計量模型時也未判別其形式。孫建和齊建國的研究未考慮變量的空間相關性［6］;孫建用空間濾波法消除變量的空間相關性，認為中國區域創新存在以人力資本為門檻的三大俱樂部收斂［7］。魏守華和禚金吉等認為中國區域創新能力總體發散，盡管東部和中部收斂，并且FDI促進了東部和中部創新增長率收斂，卻在西部和全國加大了區域技術差距［8］，但該研究忽略了變量的空間相關性。國內學者對區域創新收斂的研究多局限于討論是否收斂，較少考慮收斂的影響因素，或存在實證方法不當的問題，需要進一步改進。

此外，大量文獻注意到了FDI的創新外溢。李平和劉建指出，輸入性FDI促進了各地技術水平提高，但東部的技術溢出明顯高于中部和西部［9］。近期文獻集中指出 FDI對我國創新能力提高和積累存在明顯的正效應［10－11］。也有學者不贊成FDI具有完全正的外溢［12－13］，或至少這種正的外溢是有條件的［14］。許多研究認為FDI的溢出效應對中國區域創新的影響存在明顯區域差異，一般表現為從東部向西部地區溢出效應顯著程度逐漸降低［15－16］。但尚未有學者在考慮變量的空間相關性的條件下將FDI與區域創新的俱樂部收斂聯系起來予以研究。事實上，雖然FDI的創新外溢已得到大量實證驗證，但學者們主要關心的是外溢效應及其影響因素，而FDI對創新的收斂性是否存在影響卻被有意或無意地忽略了。

鑒于以上研究中的問題，本文利用考慮變量空間相關性的空間計量模型，對我國大陸31個省域按東、中、西部分的區域創新俱樂部收斂的存在性進行實證檢驗，同時分析了FDI對區域創新俱樂部收斂的影響，以便為今后研究制定促進區域創新的對策提供參考。

2 中國區域創新俱樂部收斂的空間計量分析

2.1 專利申請量的空間數據分析

由于專利申請量既代表了現階段創新產出，又可代表下一階段創新投入，因此被廣泛用作研究創新的指標，本文將其作為衡量區域創新活動的指標。首先檢驗變量是否存在空間自相關，本文利用探索性空間數據分析法進行研究。常用的空間自相關性檢驗指標是Moran's I指數，指數為正，表示觀測值之間正相關，為負則表示負相關。計算結果見表1。

表1 各省專利申請量的Moran's I指數

表1中各 Moran's I指數均為正，且除了1998—2001年及2004年外，其他年份均通過了5%的顯著性水平檢驗，說明專利申請量存在空間分布正相關 (即空間依賴)。即大部分省域與鄰近省域的專利申請量呈現相似的集聚特征，高專利申請量省份被高專利申請量省份所包圍，低專利申請量省份被低專利申請量省份所包圍。若忽略空間相關性，OLS估計結果將會有偏甚至是錯誤的，故本文采用考慮變量空間相關性的空間計量模型進行估計。

2.2 區域創新的俱樂部收斂檢驗

一般研究經濟收斂的模型是對Barro與Sala-i-Martin提出的經典檢驗方程的簡化。借鑒其他學者的研究思路，若用省域專利申請量替代經典方程中的人均GDP指標并進行簡化，即可檢驗區域創新的收斂性，基本方程為:

為確定采用哪種空間計量模型，需對回歸殘差進行空間自相關檢驗。Moran's I值為0.260(p值為0.002)，說明OLS估計殘差存在空間自相關。模型選取可根據LM檢驗判斷。LM-lag值為10.184(p值為 0.001)，LM-error值為 4.465(p值為0.035)，均通過了顯著性檢驗，需進一步比較Robust LM-lag和 Robust LM-error。Robust LM-lag值為6.074(p值為0.014)，通過了顯著性檢驗;Robust LM-error值為0.355(p值為0.551)，未通過顯著性檢驗，故選用SLM模型。估計結果見表2，為了便于比較，同時給出了OLS估計結果。

表2 模型估計結果

可見SLM模型的Log-likelihood值大于OLS的Log-likelihood值，SLM模型的 AIC、SC值小于OLS的 AIC、SC值，由于 Log-likelihood值越大、AIC和SC值越小擬合效果越好，可知SLM模型擬合效果要好于OLS，故空間計量模型增強了模型的解釋力。但盡管其擬合效果更好，回歸結果并未證實俱樂部收斂。不同于陳向東、王磊的研究結論 (收斂系數為負，但未通過顯著性檢驗)，本文研究中收斂系數為正 (未表現出收斂)，但未通過顯著性檢驗，區域虛擬變量也不顯著，說明并未表現出傳統意義上的俱樂部收斂。值得注意的是，系數λ通過了1%的顯著性水平檢驗，說明區域創新存在顯著的區域溢出。既然區域創新的正外溢如此明顯，那么就有理由期待這種正的外溢使得鄰近落后區域創新水平得到提高，進而區域內部實現俱樂部收斂。實際上，現實中也發現部分區域內創新水平逐漸趨同。那么，為何式 (2)的估計結果沒有表現出俱樂部收斂?有可能是模型僅包括了初始創新水平，模型設定可能太過嚴格，忽略了其他因素的影響，導致模型估計結果有偏。從而有理由認為區域創新在實證中未顯現出俱樂部收斂特征可能是忽略了某些重要因素，如區域政策、創新環境、FDI等因素的影響。因此有待于進一步對模型進行改進，以將重要因素的效應包含進去。

3 FDI對中國區域創新俱樂部收斂影響的空間計量分析

關于FDI的研究已表明中國FDI的空間分布非常不均衡，總體呈現出大量FDI集中于東部沿海、零星FDI散布于西部地區的特征，且FDI的聚集效應也對FDI的區域選擇起到了重要作用，前期FDI水平高的地區在當期能吸引到更多外資［18］。而關于FDI創新外溢的研究表明，FDI對創新的影響可能存在正或負的作用。FDI創新溢出的效果受諸多因素影響，如東道國市場環境、產業結構、政府政策、企業技術吸收能力等。這些因素中，導致FDI創新外溢產生正或負影響的一個重要條件是企業對國外技術的吸收能力，只有這種能力較強，FDI才更易發揮正的溢出效應，從而促進創新。因此，FDI對區域創新俱樂部收斂的影響究竟是起到促進還是抑制的作用也不確定，需通過實證方式加以檢驗。因而，本文選擇FDI作為控制變量進入模型 (2)和 (3)，以確定FDI對我國區域創新俱樂部收斂的影響。

3.1 FDI的空間數據分析

運用探索性空間數據分析，計算考察期內各省FDI的Moran's I指數及其Z值和P值 (各省歷年FDI值均換算成人民幣，并折算為1998年不變價)，表3報告了相關結果。

考察期內Moran's I指數均為正，且都通過了5%顯著性水平檢驗，說明我國各省FDI存在顯著的空間正自相關，即大部分省域與鄰近省域的FDI流入呈現相似的集聚特征，高FDI流入省份被高FDI流入省份所包圍，低FDI流入省份被低FDI流入省份所包圍。

3.2 引入FDI的區域創新俱樂部收斂檢驗及結果分析

將FDI引入區域創新的俱樂部收斂估計式，模型變為:

表3 各省FDI的Moran's I指數

沿襲Barro等研究經濟增長收斂性的思路，引入的FDI變量可采用平均值或平均增長率。本文采用的是各省域歷年FDI的算術平均值，進入估計模型時取對數，其他各變量含義同上。雖然此時的β值與原來意義上的β值不同，但根據金相郁［19］，若此處β顯著為負，仍能說明區域創新的增長率與初始創新水平負相關，從而確認俱樂部收斂假說。式 (4)、(5)分別為SLM、SEM模型。首先進行殘差的空間相關性檢驗。Moran's I指數為0.166(p值為0.031)，表明OLS估計殘差存在明顯的空間自相關。LM-lag值為10.325(p值為0.001)，而LM-error值為1.830(p值為0.176)，故選擇SLM模型。表4報告了模型估計結果。

表4 模型估計結果

加入新變量后，SLM模型各系數顯著性水平有了很大提高。與 OLS模型比較，SLM模型的Log-likelihood值更大，AIC、SC值更小，故 SLM模型擬合結果更好。SLM模型的收斂系數估計值小于0，且通過了5%的顯著性水平檢驗，說明我國區域創新存在俱樂部收斂。但這是在加入新變量后才顯現出來的，說明這是以FDI為條件的收斂，而非傳統意義上的俱樂部收斂。φ值通過了1%顯著性水平檢驗。區域虛擬變量都通過了5%的顯著性水平檢驗，說明FDI對我國三大區域的俱樂部收斂都有顯著的促進作用。系數λ通過了1%的顯著性檢驗，說明創新具有正的空間外溢的結論在新模型里仍然得到了驗證。引入FDI作為控制變量與未引入FDI的模型估計結果相比，收斂系數變小，且通過了5%的顯著性水平檢驗。其原因在于，模型 (2)僅僅將俱樂部收斂歸功于專利申請量的初始水平，忽略了重要變量FDI的影響，故模型 (2)趨向于高估收斂系數，導致未能得出正確結論。

盡管FDI在我國的空間分布并不均衡，西部地區僅獲得了零星的FDI，但實證結果指出，這些流入的FDI依然促進了西部地區區域創新的俱樂部收斂。事實上，區域創新的俱樂部收斂并不能僅僅從所獲FDI總量去衡量，FDI與創新之間存在一種關聯機制，并不完全體現在量上，而是一種匹配能力。以產業創新為例，產業創新類型、創新水平和特征與產業的成長階段密切相關，產業創新遵循從模仿創新到合作創新，再到自主創新的演化路徑。因而，東部地區由于其產業發展水平和創新水平較高，多數在東部地區聚集的企業體現出資本和技術密集型的特征，高創新水平的產業集聚使得其達到俱樂部收斂需要更多的FDI支持;西部地區發展水平和創新水平較低，區內企業的創新能力可能并不體現為資本密集型，因而少量的FDI即可激發其創新能力的發揮，促使區域創新達到俱樂部收斂。結合前面對我國各省專利申請量、FDI的探索性空間數據分析，可以認為，我國區域創新的俱樂部收斂是可以分為不同層次的俱樂部收斂，即東部地區為相對高水平的俱樂部收斂，中部地區次之，西部地區為較低水平的俱樂部收斂。但這種低水平收斂也引出了另一問題，即中西部地區應該如何突破低水平俱樂部收斂的限制，從而提高本地區創新水平，縮小與東部地區差距。從FDI流入角度考慮，由于FDI通常可被視為是新技術轉移和擴散的渠道，這就需要中西部地區進一步改善本地區投資環境，增強本地企業對先進技術的吸收與轉化能力，提高區域經濟的市場化程度，提升人力資本水平，為吸引FDI流入和促進其創新外溢創造良好條件。此外，東部地區也要進一步優化引資結構，提高FDI的利用質量，提升區域自主創新能力進而培育核心技術創新能力，進一步完善區域創新體系。

4 結論

4.1 我國省域專利申請量和FDI存在空間正自相關

通過運用探索性空間數據分析方法，本文發現我國各省域創新水平的空間分布不均衡，鄰近省份創新能力相互影響;FDI和代表區域創新能力的專利申請量指標均存在空間自相關性，且表現出明顯的空間正自相關 (即空間依賴)。多數區域呈現出高指標值 (專利申請量、FDI)省份被高指標值 (專利申請量、FDI)省份所包圍，低指標值省份被低指標值省份所包圍的特征。

4.2 我國三大區域不存在傳統意義的俱樂部收斂

對我國區域創新的俱樂部收斂檢驗表明，我國東、中、西三大區域創新并未表現出傳統意義上的俱樂部收斂特征。空間滯后模型估計結果表明收斂系數β為正 (不收斂)，但統計上并不顯著。因此，若只考慮各省域初始創新水平，模型估計結果表明，我國東、中、西部區域內各省的創新能力外溢并未起到縮小省域創新水平差距，進而達到區域內部各省份創新能力收斂的作用。

4.3 FDI促進了我國三大區域的俱樂部收斂

加入控制變量FDI后，對我國區域創新俱樂部收斂的空間滯后模型估計結果表明，FDI促進了我國區域創新的俱樂部收斂。可見，盡管FDI流入對區域創新可能存在正或負的效應，但本文研究支持了FDI對我國區域創新存在正的外溢的觀點，并且這種正的外溢進而促進了東、中、西部區域的俱樂部收斂。因而，FDI流入對縮小我國三大經濟區域內部創新能力差距，并進而促進區域內部經濟協調發展是有積極作用的。此外，若能獲取更完整的數據，進而運用空間面板計量方法考察FDI對我國區域創新俱樂部收斂時空演變的影響，應該能得到更準確、更為詳細的結果，進一步探尋FDI與區域創新之間的關聯機制也是有實際意義的，這也是本文有待進一步研究的方向。

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