金融發展對中國OFDI逆向技術溢出效應的影響

王怡凡

摘要：文章選取2003-2017年我國29個省市的面板數據，根據L-P理論模型建立實證模型。從全國和省際層面，對金融規模和金融效率對我國OFDI逆向技術溢出效應的影響進行實證研究。結果顯示：金融規模與我國OFDI逆向技術溢出效應呈“倒U型”關系;金融效率對我國OFDI逆向技術溢出效應的影響十分顯著，但西部地區金融效率對該效應的影響并不顯著。

關鍵詞：全要素生產率 對外直接投資逆向技術溢出效應 金融規模 金融效率

一、引言

國際經驗表明，母國可通過對外直接投資學習先進知識，從而提升國內技術水平。近年來，我國對外直接投資存量出現大幅度增長，從2003年的332億美元增加到2018年的17643.7億美元，位列全球第三。中國對外直接投資的實力和影響力在不斷擴大。隨著我國激勵企業穩步“走出去”，對外直接投資現已成為提升我國創新能力和國際競爭力的主要方式之一。

而OFDI逆向技術溢出效應的發揮離不開金融支持和金融發展。因為對外直接投資本身就是資本流動，離不開金融體系支持，金融發展也會影響母國對技術溢出的吸收和轉化程度。隨著我國對外直接投資的增長與不斷優化，對金融支持的要求也在不斷提高，如提升資金需求量、豐富金融資產、降低資金風險等。

當前大多研究仍集中于傳統技術溢出模式，即通過進口、外商直接投資等產生技術溢出，而對OFDI逆向技術溢出的研究較少;另一方面，在考慮OFDI逆向技術溢出效應的影響因素研究中，對金融發展水平因素的關注度較低。因此探討金融發展對中國OFDI逆向技術溢出效應的影響有著重要的理論意義和現實意義。

二、實證模型建立與數據處理

（一）實證模型建立

1.OFDI逆向技術溢出效應存在性實證模型。在借鑒L-P理論模型的基礎上，考慮到國內研發資本存量對一國技術創新也會產生影響，從而確定對我國OFDI逆向技術溢出效應存在性研究的基礎實證模型為：

其中，表示t時期國內各地區的全要素生產率;表示t時期國內各地區資本研發存量;表示t時期國內各地區通過對外直接投資所獲得的技術溢出;、分別為模型常數項和誤差項，（i=1，2）代表影響系數。

2.金融發展對OFDI逆向技術溢出效應的影響實證模型。研究金融發展水平對OFDI逆向技術溢出效應的影響，即探討金融規模（Fsize）、金融效率（Feffi）分別與前系數即之間的關系。本文借鑒魏程程（2017）中的做法，設立金融指標與此效應的二次函數關系式，以探討二者關系。即設：

其中，表示OFDI逆向技術溢出對母國全要素生產率的影響系數，F為上述金融指標統稱。當=0時，金融發展對一國OFDI逆向技術溢出效應沒有影響，即為基本模型;當≠0，代入模型中，得到回歸模型為：

（二）指標選取與數據處理

1.指標選取。（1）全要素生產率。全要素生產率用來衡量國家技術創新水平，根據科布道格拉斯函數，其中Y、K、L分別表示一國國內生產總值、資本存量、勞動力人數，和分別表示資本和勞動力對總產出的貢獻程度，用A來衡量技術因素。通常假設規模報酬不變，即。其中，固定資本存量K需要根據永續盤存法計算得出，公式為：

其中表示t時期的全社會固定資產投資額，為折舊系數。

借鑒張軍（2004）所計算的以2000年為基期的省際物質資本存量估計值，代入公式①計算得2003-2017年所有固定資本存量后，再根據固定資產投資價格指數（P）將2003-2017年的固定資本存量數據調整為以2003年為基期;勞動力人數L用全社會從業人員總數表示。進行最小二乘回歸，得到國內研發存量為0.69，為0.31，帶回科布道格拉斯函數公式即可得各省市2003-2017年的全要素生產率。

（2）國內研發資本存量。該指標計算需要通過永續盤存法，公式為：

其中、分別表示t時期、t前一期的國內研發資本存量，RDt表示國內研發投入，選擇用R&D經費內部支出衡量?；谘邪l資本存量則用及其研發投入除以樣本期內研發投入平均增長率與資本折舊率（取5%）的和而得到。

（3） OFDI逆向技術溢出。根據Potterie和Lichtenberg（2001）的研究，技術溢出主要由投資國依照一定比例獲取東道國R&D資本存量來衡量。因此，借鑒孔群喜（2019）等學者的計算方法，具體計算OFDI逆向技術溢出的公式如下：

其中表示母國t時期的OFDI逆向技術溢出額;表示t時期母國向海外投資目標國j國投入的投資額，即對外直接投資額;表示t期j國國內生產總值;表示r時期j國國內研發資本存量;m表示選取的母國對外投資目標國家個數。

論文在選取海外投資國家方面，鑒于數據可獲取性和代表性，確定選擇以下15個國家（地區），包括美國、加拿大、英國、法國、意大利、德國、瑞典、荷蘭、波蘭、韓國、日本、俄羅斯、哈薩克斯坦、巴西、中國澳門特別行政區。

由于各地區對不同國家直接投資相關數據難以直接獲取，因此各地區溢出值通常用各地區OFDI占我國OFDI的比重乘以我國OFDI逆向技術溢出額而得到。

（4）金融發展。論文選擇用各地區年末金融機構人民幣存、貸款余額之和占GDP的比重來衡量金融規模（Fsize），用各地區年末金融機構人民幣貸款余額占存款余額的比重來衡量金融效率（Feffi）。

2.數據處理。樣本區間為2003-2017年，采用我國29省面板數據（除重慶、西藏和港澳臺地區）。數據主要來源于國家統計局、世界銀行數據庫、《中國科技統計年鑒》《中國對外直接投資統計公報》和《中國金融統計年鑒》。

對相關指標進行對數化處理，并將研究的29個省市劃分為：11個東部省市（北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南）;8個中部省市（山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南）;10個西部省市（內蒙古、廣西、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆）。

三、金融發展對我國OFDI逆向技術溢出效應的影響實證研究

利用EVIEWS7.2對面板數據進行處理。在進行面板數據回歸分析前，需要確定具體的面板模型類型。針對涉及的所有模型，檢驗結果表明采用隨機效應變截距模型更優?；貧w方程為：

（一）全樣本研究

建立隨機效應變截距模型，得到回歸結果如表1所示：

由回歸結果可以看出，解釋變量均通過5%顯著性水平下的顯著性檢驗。一方面，金融規模對我國OFDI逆向技術溢出存在顯著影響，且一次交叉乘項（=0.0026）和二次交叉乘項（=-0.0001）均不為零，表明二者之間存在非線性關系。一次交叉乘項系數為正，二次交叉乘項系數為負，表明金融規模與OFDI逆向技術溢出之間為倒U型關系。若將上述方程視為關于Fsize的函數方程，那么兩邊對Fsize求導，即可得到當Fsize=13時，金融規模對OFDI逆向技術溢出效應的影響最大。而當前我國大多數地區金融規模指標未達到13。另一方面，金融效率對我國OFDI逆向技術溢出效應的影響也顯著。且一次交叉乘項（=0.0058）和二次交叉乘項（=-0.0001）均不為零，表明二者之間存在非線性關系。具體而言一次交叉乘項系數為正，二次交叉乘項系數為負，表明金融效率與OFDI逆向技術溢出之間為倒U型關系。若將上述方程視為關于Feffi的函數方程，那么兩邊對Feffi求導，即可得到當Feffi=29時，金融效率對OFDI逆向技術溢出效應的影響最大。而當前我國各地區金融效率指標均未達到29。

（二）分區域研究

因為中部地區僅有8個省市，為了保證變量個數盡量小于樣本個數，在此不考慮研發存量的影響，僅探究不同金融指標對OFDI逆向技術溢出效應的影響。

建立隨機效應變截距模型，得到回歸結果如表2所示如下：

由實證結果可以看出，各區域的OFDI逆向技術溢出對全要素生產率依然都具有顯著正向促進作用。就金融規模指標而言，三個地區的金融規模相關指標均通過顯著性檢驗，且三個地區金融規模都與當地OFDI逆向技術溢出效應存在顯著倒U型關系。就金融效率指標而言，西部地區并未通過顯著性檢驗。結合我國整體金融效率相關指標來看，地區間的差異對金融效率發揮作用有著明顯影響。

五、結論與對策建議

（一）結論

模型中引入金融發展指標后，我國和各地區的OFDI逆向技術溢出效應仍顯著存在。金融規模與OFDI逆向技術溢出效應存在“倒U型”關系，各地區金融規模對該效應也具有顯著促進作用。東部和中部地區金融效率對該效應具有顯著促進作用，并且也呈現“倒U型”關系，但是西部地區仍不顯著。

（二）對策建議

1.不斷擴大對外直接投資。首先，要擴大對外直接投資分布的行業范圍和地區范圍，繼續引導企業向技術密集型行業和地區投資，進而提高我國對外直接投資的逆向技術溢出值，促進母國技術水平提升;其次，協調各地區間的對外直接投資水平，中西部地區對外直接投資的發展起步較晚，在投資規模上相對受限，因而更要注重發展優勢產業、加強與東部企業的交流、總結投資經驗等，來強化對外直接投資質的提升。

2.進一步協調區域金融發展。一方面，繼續擴大各地區金融規模，保證企業融資可獲得性;另一方面，要提升金融效率，即提高金融服務企業的有效性，保證金融服務的便利性和針對性。而西部地區更要注重完善金融服務體系，學習與利用金融科技手段提升服務水平。同時，也要繼續促進金融開放，如完善人民幣境外收付管理、拓展“一帶一路”金融服務布局等，為企業海外投資保駕護航。

3.提升國內研發能力。首先政府要推進知識產權保護體系的建設，鼓勵研發，提升企業的研發積極性;其次政府應加強對科研機構的補貼與扶持，促進企業間相互交流，定期對重點企業員工進行培訓，降低企業試錯成本;企業自身也應認識到掌握核心、前沿技術的重要性，加強研發投入，培養員工創新思維，提升產品質量，培育企業品牌和核心競爭力。國家要重視提供更加優質的教育環境，注重人才培養，尤其是高科技產業人才。

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作者單位：西安歐亞學院