市場結構與外商直接投資技術外溢——來自中國制造行業的證據

曾 光，王選華，廖上勝

(1.遼寧工程技術大學工商管理學院，遼寧 葫蘆島 125000；2.北京市委組織部人力資源研究中心，北京 100013；3.交通銀行北京分行，北京 100032)

自新經濟增長理論誕生以來，技術進步在經濟增長中的作用日益引起重視，并成為促進經濟增長的內生性要素之一。對于發展中國家來講，引進FDI (外商直接投資)是促進技術進步的重要途徑，其緣由是進入這些國家的FDI 往往會發生技術外溢效應，可以加速技術積累［1］。部分研究文獻表明，市場結構是影響FDI 技術外溢的重要因素之一，并經實證研究提供不少證據［2］。從實證過程看，學者們從兩個方面選取市場結構變量:一是行業集中度，二是東道國本土企業的規模［3］。其中，大多數學者使用赫芬達指數來表示東道國的行業集中度，并作為影響FDI 技術外溢的主要因素加以解釋。總體上看，國內外學者以專題形式討論市場結構對FDI 技術外溢產生影響的成果較少，僅有部分學者將市場結構作為一個解釋變量，或只是針對某個具體行業對其加以檢驗。本文在借鑒國內外學者已有研究成果基礎上，使用制造業面板數據對其加以驗證，所選取的市場結構變量主要包括:市場規模、市場勢力、行業內外資規模以及行業內國有企業的比重。同時，文章將FDI 的垂直溢出機制納入檢驗范圍，以期從整體上驗證中國的市場結構對FDI 技術外溢產生的影響。

1 文獻研究

Blomstrǒm M.以墨西哥為研究對象，考察了該國引進FDI 與其生產效率提高之間的關系，他使用赫芬達指數來計量行業集中度。結論表明，墨西哥的赫芬達指數與該國勞動生產率呈正相關關系［4］。Sjoholm 使用赫芬達指數論證印度尼西亞的行業集中度與外資技術溢出之間的關系，認為當印度尼西亞的行業集中度較低時，市場的競爭更為激烈，在該國的FDI 將更容易發生技術外溢，且技術外溢的效果更為明顯［5］。Kokko 以技術差距為分組標準進行檢驗，結論認為，技術差距較小的行業，如果行業集中度越高，FDI 的技術溢出效應就越明顯;當技術差距大的時候，集中度過高將阻礙本土企業獲得FDI 的技術外溢效應［6］。Aitken和Harrison 以摩洛哥為研究對象，他們按行業中的企業規模進行分組，發現企業規模較小的那一組，FDI 技術溢出效應更為明顯［7］。此外，Markusen 和Venables 研究了FDI 對東道國產生的聯系效應，結論表明，FDI 可以從兩個相反方向影響東道國經濟:一是外資企業進入東道國后，可能會產生“擠出效應”，就是對東道國企業發生“替代效應”;另外，當外資進入后，可以通過后向聯系效應營造有利于本土企業經營的環境，導致因外資企業進入增加對中間產品的需求，最終會促進中間產品生產廠商的快速發展［8］。

近年來，國內學者將研究FDI 技術溢出效應的重點聚焦在影響因素層面，所形成的研究成果也頗為豐富［9］，比如申嫦娥討論了“兩稅合并”政策變化對FDI 技術溢出水平的影響［10］;而許鴻文研究了FDI 在示范效應、競爭效應以及人員流動等不同渠道下對國內企業發生技術外溢的影響［11］。不過，專門討論市場結構對FDI 技術溢出效應影響的文獻較少。陳濤濤等在研究中國FDI 技術溢出效應所涉及的行業特征因素時，采用Kokko 的方法將赫芬達指數和企業資產總量兩個有關市場結構的因素納入分析框架，他們在采用分組檢驗的同時，對其交互項也進行了檢驗。結果表明，行業集中度對FDI 技術溢出效應并不產生單獨的影響，當將那些反映技術進步的指標相乘，形成交互項時，行業集中度較低且企業之間的技術差距越大，那么FDI 發生技術溢出的概率較大。但是，當行業集中度較高時，而企業之間的技術差距越大，則FDI發生技術溢出效應的概率反而降低。最終，他們得到了與Kokko 一致的結論［12］。陳羽使用中國1996—2003年期間制造業中外資占工業總產值的比重來檢驗技術溢出效應，并使用1997年的投入產出表計算制造業內FDI 的前向和后向聯系效應指數。研究結論表明，中國境內外資對內資的后向聯系效應較為明顯［13］。

2 模型構建

文章所涉及的模型主要包括兩部分:即基礎模型與經驗模型。其中，經驗模型是經過改進基礎模型而得到。因此，首先需要將基礎模型推導出來，再根據實際需要對其加以改造，形成用于實證檢驗的經驗模型，具體過程如下。

2.1 基礎模型推導

將總產出作為被解釋變量，設該變量為Y，并使用固定資本存量K、技術存量T 以及從業人員數量L 等作為解釋變量，除了這三種要素以外，假定其他要素不變，從而建立一般生產函數模型。

模型(1)中，Yj表示第j 行業產出規模，一般情況下，使用該行業的總產值來表示;Kj、Tj和Lj分別表示第j 行業的資本存量、技術存量和勞動力數量。將模型(1)的兩邊進行全微分處理，得到模型(2)。

將模型(2)的兩邊同時除以Yj，并進一步變形，結果為:

模型(3)中，α1表示固定資本產出彈性系數;α2表示技術產出彈性系數;α3表示勞動力產出彈性系數。這些彈性系數的方向和大小反映了資本、技術以及勞動力對產出成果的影響方向和程度。將模型(3)進行線性化處理，對兩邊分別進行積分，結果為:

模型(4)中，α0是常數項，α1、α2、α3是產出彈性系數，ε 是隨機干擾項。

2.2 經驗模型

在模型(4)基礎上，外加一個中間投入變量(M)，從而構成用于實證檢驗的經驗模型。一般來講，在生產函數中所有用于解釋的變量都屬于投入要素，在前面模型中主要將投入分為固定資本、技術資本和人力資本，這里將中間產品同樣作為投入要素之一，其目的是保證投入要素的完整性。同時，按照西方學者的觀點，人力資本投資主要包括四個方面:即各個階段的教育投入、各種層次的培訓費用、科研經費以及衛生經費。因為這四個因素在促進人力資本積累方面發揮關鍵作用。其中，教育經費的投入、培訓經費的支出以及科研經費的使用，其主要目的是增加人力資本的技術水平，而衛生經費的投入主要是維持人力資本的可持續性。因此，將模型(4)中的技術資本投入要素合并到人力資本要素中，統一使用人力資本作為投入要素，經驗模型演變為:

模型(5)中，a 表示全要素生產率(TFP)。文章將市場結構視為對全要素產生影響的因素。為了檢驗市場結構對FDI 技術外溢的影響，將解釋變量設置為:固定資本存量、勞動力存量、行業外資的比重、國內企業的研發投入資金規模和人員規模、內外資企業的后向和前向聯系。其中，外資企業的比重主要用于測度外資企業的水平溢出效應，而前向和后向效應主要用于反映外資企業的垂直溢出效應。同時，無論是測度水平溢出還是垂直溢出，除了單項解釋變量以外，還需要使用各自的平方項來共同檢驗。這種處理方法在在國內外的相關研究中已有先例，如Aghion 和陳羽等。因此，文章借鑒陳羽的方法，建立反映市場結構與FDI 技術外溢效應之間關系的經驗模型，模型如下:

模型(6)中，VA 表示行業增加值，K 和L 表示存在外資企業的固定資本存量和勞動力投入，Wz 表示行業中外資所占的比重，并將其平方項Wz2作為變量加入，外資比重Wz 及其平方項Wz2共同反映外資的水平溢出效應;Rdin 表示國內企業用于研發投入的規模，而Rdrs 表示從事研發活動的人力資本。已有研究表明，當企業增加研發投入時，將促進其技術進步，這樣就有理由預期這兩個變量對企業的技術進步發生正向作用。而變量Back 和Forw 表示外資企業對內資企業所發生的后向和前向聯系效應，分別將其平方項作為變量加入，前后向聯系效應主要用于檢驗外資企業的垂直聯系效應。

此外，國內外學者通常使用市場集中度和企業規模來對市場結構進行測度。結合中國市場結構特點，使用Lena 指數衡量市場結構較為客觀。所以，在模型(6)基礎上，將用于實證檢驗的模型修正如下:

除Lena 外，該模型變量的含義與模型(6)一致。

3 數據來源及有關說明

數據主要來源于中國制造行業，其原因為:第一，相對其他行業，中國制造業比重一直較大，大型企業主要分布在制造行業，選制造業作為研究對象具有代表性;第二，大多數外資廠商最初進入中國，首選的投資領域就是制造業。因此，中國制造業的外資歷史相對悠久，加之外資數據相對齊全，時間序列較長，基本能滿足用于模型檢驗的數據要求;第三，從改革開放以來，中國的技術進步不斷得到提升，而技術進步較快的企業主要分布在制造業領域，這些行業的外資企業，無論是企業數量、企業規模還是技術水平，相對其他行業來講均處于領先地位。因此，首選制造業來研究市場結構與FDI 技術外溢之間的關系，具有典型意義。同時，從國內學者研究情況看，大多數文獻在討論外資的技術溢出效應時都是以國內制造業為例。

在制造業的細分行業選取方面，需要剔除部分行業。一是在中國的制造業中，一開始并不是所有細分行業都對外資開放，尤其是關系國家安全和國民經濟命脈的行業。這樣，部分細分行業長期并無外資進入;二是隨著改革開放進一步深入，雖然部分行業放松了外資管制，但是外資進入這些行業的時間較晚，其比重也不大，在時間序列數據方面無法滿足模型檢驗的需要;三是即使部分制造業細分行業沒有對外資進行管制，但是這些行業的盈利空間較小，外資不愿進入，從而導致外資規模較小;四是有部分制造業并沒有外資統計數據。因此，文章選擇1996—2012年期間28 個制造行業的面板數據來對模型進行檢驗。

數據處理過程為，在制造行業中，國內企業的相關變量，如“增加值ΔV”、“固定資本存量K”和“就業人員數量L”等均使用全國數值減去外資企業相應的指標值。對于從業人員L 的計算，使用行業增加值與對應的全員勞動生產率來進行計算。此外，對于國內企業來講，其研發人數與研發投入數據主要使用全國的總數減去外資企業對應的指標而得到。其中，研發人數包括兩部分:即企業技術開發人數和技術開發機構人員數;而研發投入主要由技術開發、技術改造、技術引進、消化吸收、購買國內技術等相關經費共同構成。從數據來源看，前半部分數據，如增加值、固定資本存量、就業人員數等均來自歷年的《中國統計年鑒》，而有關科學技術的數據主要來自歷年的《中國科技統計年鑒》。

4 實證結果與分析

4.1 使用交互項檢驗法的實證結果

表1 中列出了使用交互項檢驗法的估計結果。為檢驗偏效應對FDI 技術外溢的影響程度，這里將解釋變量對被解釋變量的全部影響納入交互項。步驟是:

第一，檢驗“外資比重”項。對模型(7)的兩邊求導數，得到外資比重對被解釋變量增加值的偏重效應，結果如下:

許多學者按照伍德里奇的辦法來計算外資比重對增加值的偏重效應，這里需要知道四個數值，即增加值、外資比重、Lena 指數以及模型中的α數值。通過計算，外資比重的均值為0.3247，Lena 指數的均值為0.2748，并將α 的估計值一并帶入模型(8)，可得到外資的偏重效應，以方程Ⅰ計算的偏重效應為-0.8742，以方程Ⅱ計算的偏重效應為-0.7783，這兩個偏重效應的內涵是，每當外資的比重提高1%以后，國內企業的增加值將分別下降0.8742%和0.7783%。

第二，對后向聯系項的檢驗。首先，要弄清楚后向聯系項的偏效應計算模型，其計算方法與計算外資比重偏效應一樣，即為:將方程Ⅰ和方程Ⅱ得到的α 值、Lena 指數、后向聯系效應系數均值分別帶入方程(9)，最終得到后向聯系偏效應系數分別為 1.2746和0.5756。

第三，對平均產值組的檢驗。在檢驗了外資比重項和后向聯系效應以后，將轉向對平均產值組做進一步檢驗，檢驗方法與前面方程Ⅰ和方程Ⅱ一致。從表1 檢驗結果看，方程Ⅲ更為理想，因為在Wz 和back 項的偏效應檢驗中均具有高顯著度，而這個結果與Lena 指數模型的效果一樣。

表1 交互項檢驗法驗證市場結構對FDI 技術溢出效應的影響結果

據表1 可知，Lena 指數與外資比重相乘的項目中，該指數的平方項為負，表明Lena 指數同FDI 水平技術溢出效應之間存在一種倒U 關系，而從U 曲線的位置來看，因為C ＞0，其截距在橫軸上方，表明在一定時期內，市場結構對FDI 技術溢出產生正向的促進作用，就是說當市場勢力較大的時候，市場結構將對FDI 產生技術溢出效應。在Lena 指數同后向聯系效應的乘積中，其檢驗結果為負數，說明當市場勢力較大時，反而會削弱FDI的技術溢出效應。

4.2 使用分組法的實證結果

為進一步論證市場結構同FDI 技術溢出之間的關系，再采用分組法對模型進行檢驗，以比較兩種方法檢驗結果的異同。在采用分組法檢驗時，同樣將檢驗分為兩組，其分組標準同交互項一樣，使用Lena 指數和平均產值。檢驗方法使用普通的面板數據檢驗法，結果見表2。

從表2 看，在Lena 指數模型中，外資比重項目在按大規模企業分組中的相關系數為2.43，而顯著度在5%以內，說明每當外資比重提高1%，企業增加值將上升1.73%，這種可能性在95%以上;同理，在小規模企業組中，外資比重的相關系數為-0.36，但是并不顯著，說明外資比重在規模較小的企業并沒有對FDI 技術溢出產生顯著的影響，或者這種影響并不明顯。從市場勢力角度考察，說明市場勢力較強的企業，將對外資技術溢出產生顯著的影響，而那些勢力較弱的企業并不會產生明顯的負效應。從平均產值分組檢驗結果看，外資比重系數分別為0.28 和0.22，顯著程度均在5%以內，說明無論企業的規模大小，產值增加都將明顯地對FDI 技術溢出效應產生影響，而且這種影響是正向的。從垂直技術溢出效應看，在兩類分組中，后向聯系效應的系數分別為正，且顯著度較高，均在1%以內，說明無論企業的規模大小如何，都將獲得較大的垂直技術溢出效應。

表2 分組檢驗法驗證市場結構對FDI 技術溢出效應的影響結果

4.3 行業特征與FDI 技術外溢

改革開放以來，外資對中國制造業發展的貢獻無須置疑［14］。我們使用外資參與度來測度制造業內各個行業的外資分布，并測度制造業的Lena 指數變化，以此為依據，判斷各行業的變化特征，以考察FDI 技術外溢與行業特征的聯系。通過計算外資參與度排前3 位和后3 位的細分行業，發現“通信設備、計算機及其他電子設備制造業”、“文教體育用品制造業”、“儀器儀表及文化、辦公用機械制造業”的外資參與度排在前3 位，而“有色金屬冶煉及壓延加工業”、“黑色金屬冶煉及壓延加工業”、“煙草制品業”排在后3 位(前3 位行業外資參與度分別為68.8%、51.6%、49.3%;后3 位行業外資參與度分別為11.7%、9.7%、2.1%)。考察Lena 指數變化后發現，在1996年時，制造業Lena 指數約為0.67，到2012年時下降到0.56 左右，說明制造業壟斷程度大幅降低，競爭力得到提升。從細分行業看，外資參與度位于前3 的行業，其Lena 指數下降幅度更大，從1996年的0.58 下降到2012年的0.32，位于后3 位的行業從0.84 下降到0.71 左右。從Lena 指數變化與FDI 技術外溢關系看，外資參與度較高的行業，內資更容易獲得FDI 技術外溢。同時，無論按Lena 指數還是企業規模分組檢驗，均表明壟斷程度下降更快的行業，FDI 更容易發生技術外溢。此外，行業Lena 指數下降對后向聯系效應具有顯著影響，且系數為正，說明制造業因壟斷程度下降可以獲得明顯的垂直溢出效應，且垂直溢出效應與企業規模關系不大。行業特征變化與FDI 技術外溢的關系，進一步驗證了交互項和分組檢驗得到結論的正確性。

5 結語

文章以Lena 指數與平均規模為標準，重點考察了中國制造業市場結構對FDI 技術外溢產生的影響，且這種影響是多維度的，就是說不但從整體上影響FDI 的技術溢出，而且前后項聯系同樣產生影響。但是，這種影響因企業規模和市場勢力不同而發生變化:對于規模較大、市場勢力較強的細分行業，促進FDI 發生技術外溢的概率更大;另一方面，對于垂直技術溢出來講，主要發生在競爭更為激烈、企業規模較小且市場勢力偏弱的行業。結論的政策含義在于:基于集中度高、企業規模較大的制造行業，在做引進外資決策時應重點考慮技術基礎好、創新能力強的大型跨國公司，引入這些企業可以獲取技術外溢的好處，明顯促進行業的技術進步，且這種技術進步的代價較低［15］。此外，對于那些分散程度較高、企業規模較小的行業，通過政策引導促進本土企業與跨國公司開展垂直聯系，本土企業可以較為便捷的獲取外資的技術溢出效應，從整體上提升行業的技術水平。

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