外商直接投资对中国高技术产业技术创新作用的经验分析.doc

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1、 外商直接投资对中国高技术产业 技术创新作用的经验分析 蒋殿春 夏良科 * 内容提要 本文运用面板数据模型分析了外商直接投资对国内高技术行业企业技术创新能力 的影响及其作用的途径 。 主要结论是 : FD I 的竞争 效应不利于国内企业创新能力的成长 , 但会通过 示范效应和科技人员的流动等促进国内企业的研发活动 ; 在国内企业中 , 国有企业和其他所有制企 业的技术创新模式有所不同 , 受 FD I 的影响也不尽相同 ; 国内企业的科技活动会对外商投资企业产 生 挤牙膏 效应 , 激发其更强的创新动力 ; 国内企业在与外资的技术创新竞争中很难占据上风 。 关 键 词 FD I 高技术产业 技

2、术创新 一 前言 近年来 , 中国的高技术产业发展十分迅速 , 已在工业生产和出口中占据相当重要的地位。 2003 年 , 中国高技术产业产值占工业总产值的比重达 21. 4% , 出口 1101. 6 亿美元 , 占全部外贸出口额的 1 / 4。同 时 , 高技术产业也是外商在华投资非常密集的领域。据中国国家统计局第二次全国基本单位普查显示 , 截至 2001 年底 , 中国高技术产业中 三资 企业数量超过 1 万家 , 从业人员 196 万人 , 营业收入 6462 亿 元 ; 外商资 本金占全部企 业资 本金的 49% , 占 全部 营业收 入的 47. 7% , 占全部 高技术 产品出

3、 口额 的 81 5% 。技术创新能力是高技术企业的生命。所以 , 一个非常重要的问题便是 : 中国高技术产业内如此 密集的外商直接投资 ( FD I)对国内企业的技术创新能力有什么样的影响 ? 通过什么途径起作用 ? 自 M acD ouga ll( 1960) 第一次明确地提出 FD I 对东道国的技术溢出效应之后 , 许多学者对此进行了大 量的理论和经验分析。通常认为 , FD I 在产业内的外溢效应主要是通过 示范效应、竞争效应以及跨国公 司人员培训和流动等渠道发生作用 ( K okko, 1992)。除此之外 , FD I 还由于产业关联等因素对东道国相关 产业产生跨行业的技术外溢效

4、应 ( K atz, 1969; K ug ler, 2001) 。 在经验分析方面 , 有关 FD I 外溢效应的显著性和作用方向 , 正反两方面的证据都有很多。以国外近 年的研究为例 , 支持 FD I 促进当地产业技术进步或创新能力的研究有 D riffie ld( 2001) 和 D i e lis 与 Louri ( 2002)等 ; 另一方面 A itken 与 H arrison( 1999) 、 D jankov 与 H oekm an ( 2000 ) 和 K on ings( 2001) 等却得 到 * 蒋殿春 : 南开大学跨国公司研究中心 电话 : 022 - 23500

5、697 电子信箱 : jdc nank a.i edu. cn; 夏良科 : 南开大学跨国公司研究中心 电子信箱 : x lk_nk 163. com。 本文得到教育部重大课题 ( 02JAZJD790017)的资助。感谢匿名评审人的建议 , 使得本文的模型估计得到了显著的改善。 世界经济 * 2005 年第 8 期 ! 3! 外商直接投资对中国高技术产业技术创新作用的经验分析 FD I 抑制了东道国产业技术进步的结论。此外 , 也有一些研究发现 FD I 对东道国产业技术发展的作用并 不明显 , 如 H addad 与 H arrison( 1993)、 K athuria( 2000) 和

6、 H arr is 与 R ob inson( 2004) 等。 关于 FD I 对中国企业技术进步的影响 , 现有经验分析与国外类似 , 结果也大致包括以上三类。 L i 与 X ia( 2001) 、何洁与许罗丹 ( 1999) 和徐涛 ( 2003)等都发现 FD I 正的外溢效应存在。但是姚洋 ( 1998) 通过 计量分析认为 , 就特定的行业而言外资企业的外溢效应即使不是负的 , 也不是显著为正的 , 外溢效应只在 省级层面上显著。王飞 ( 2003) 的研究结果表明 , FD I 对中国国内企业的技术进步没有明显的作用。另有 一些学者认为 FD I 作用不明显是由于存在 门槛效应

7、 。潘文卿 ( 2003) 认为由于 门槛 效应存在 , 西部 地区经济发展水平还未跨过 FD I 起积极作用的 门槛 , 故外资的作用不明显 , 甚至还有负的作用 ; 东部地区 工业部门技术水 平的提 升已 使外 资的正 向外 溢效 应变 小 , 中部地 区当 前 FD I 外 溢效 应最大。何 洁 ( 2000)、王志鹏和李子奈 ( 2004) 等也验证了 门槛效应 的存在。 在这类研究中 , 研究者大都从包含 FD I 变量的扩展生产函数出发 , 以劳动生产率 ( 或全要素生产率 TFP ) 或者人均增加值率等指标作为被解释变量 , 以外资企业产值或销售额在行业中所占的比例等作为 解释变

8、量 , 进行回归 分析。相对说 来 , 进一 步研究 FD I 影 响国内企业技 术创新能力的文 献要少得多。 Cheung 与 L in( 2004) 分析了 FD I 对技术创新的影响 , 发现其效应为正 , 并且发现 FD I 对较低层次的创新 , 尤其是外观设计方面具有较显著的正面作用 ; 刘云等 ( 2003) 发现跨国公司及其母公司在华专利申请对中 国国内技术引进、消化吸收和创新有积极的影响 , 但与国内专利申请之间存在明显的替代和竞争关系 , 其 内在动力是市场竞争和技术独占。此外 , 陈涛涛 ( 2003) 以行业横截面数据分析发现 , 充分竞争是保证 FD I 在中国发挥良好

9、溢出效应的重要条件。 总的来说 , 现有研究大多旨在辨别在华直接投资溢出效应存在与否和作用方向 , 对其作用机制和途 径的探索主要还停留在理论层面 ; 使用数据主要是以全国 ( 或某一区域、省市 )整个工业部门制造业层面 的总量数据 , 利用具体行业数据进行的分析较少。 二 模型设计 鉴于高技术产业目前在中国国民经济中的重要地 位 , 并考虑到不同行业技术动态性差异对企业研发 竞争模式产生的影响 , 本文选取中国高技术产业领域诸行业为研究对象 , 分析其中 FD I 对国内企业技术 创新能力的影响 , 并试图对其影响机制提供经验分析方面的证据。 考虑到国内企业多种所有制并行 , 而不同所有制的

10、企业在技术创新动机和效率上都可能存在差异 , 所以我们将国有企业独立出来 , 并将 其与 其他所有制企业 进行比较。此外 , 当前中国大多数企业 (尤其是中小企业 ) 的专利意识还不强 , 不 善于主动寻 求 专利 保 护 ; 而且 , 国内 企 业 基本 上 还 处于 模 仿 创新 阶 段 , 具 有 自主 专 利 的创 新 较 少 ( Cheung and L in , 2004) 。因此 , 本文不以专利授权的数量来反映国内企业的创新水平 , 而代之以企业的 新产品数量。 由于高技术行业在中国起步较晚 , 官方公布行业统计数据的年度不长 , 本文为保证样本的数量 , 采用 面板数据模型

11、( panel data m odel)进行分析。面板数据模型是依据不同个体的时间序列数据来构造和检 验的行为方程模型 , 比简单的截面数据或时间序列数据更接近实际。首先 , 它可以增加 可估计的数据量 , # 根据蒋殿春 ( 1998)的理论模型 , 技术周期越短、关键技术创新越频繁的行业 , 东道国企业越有机会在与跨国公司的竞争中获胜。 姚洋 ( 1998)的研究表明非国有企业比国有企业具有 更高的技 术效率 , 非 国有企业 通过竞争 提高了中 国工业企 业整体的 技术水 平 , 并且还在提高自身生产效率和管理技术的传播方面起到了显著的促 进作用。 世界经济 * 2005 年第 8 期

12、! 4! # 蒋殿春 夏良科 增大自由度 , 并且减小了解释变量的多重共线性 , 从而提高估计的准确度 ; 其次 , 面板数据的方法能分析 那些仅用截面数据或时间序列数据所分析不了的问题 , 比如那些只是个体间存在差异、但不随时间变化 , 或者只随时间变化、个体之间不存在差异的问题 (比如医药行业的创新周期较长而且风险较高 , 而家用视 听设备制造业创新周期就短 , 费用和风险都较低 )。本文考虑的高技术产业内 13 个行业本身的技术特征 各不相同 , 要同时考虑这些行业技术水平的动态变化 , 仅用截面数据或时间序列数据分析是做不到的 , 面 板数据则综合考虑截面和时间序列数据 , 能对此类问

13、题进行较好的分析。另外 , 面板数据模型还可以减 少因为忽略了的某些相关变量对估计结果产生的影响 , 有利于对问题进行更深入地研究。 影响企业技术创新能力 的因素 很多 , 如 行业特征、市 场条件 和企业 自身已 有的技 术因素 和研 发 ( R& D ) 投入等。本文着重考虑除企业本身的研发投入之外的国内外企业之间相互影响的外溢效应。 这些外溢效应主要通过市场竞争效应、示范效应和科研人员相互流动效应体现。在国内企业中 , 我们区 分了国有企业和其他所有制企业 , 以检验不同所有制企业对创新效率的影响。建立下面的模型 : lnN sit = 0 + 1 lnH sit + 2 lnM sit

14、 + 3 lnN fit + 4 lnN oit + 5 lneit + 6 lnyit + 7 lnFORit + 8 lnOTH it + uit ( 1) lnN oit = 0 + 1 lnH oit + 2 lnM oit + 3 lnN fit + 4 lnN sit + 5 lneit + 6 lnyit + 7 lnFOR it + 8 lnSOEit + uit ( 2) lnN f it = 0 + 1 lnH f it + 2 lnM fit + 3 lnN oit + 4 lnN sit + 5 lneit + 6 lnyit + 7 lnOTH it + 8 lnSO

15、E it + uit ( 3) 其中 , 下标 it 表示第 i 个行业在第 t 年的项目 , N s、 N f 和 N o 分别表示国有企业、外资企业和国内其他 所有制企业新产品开发项目的数量 ; H s、 H f 和 H o 分别为这三类企业的科技活动人数 , 而 M s、 Mf 和 M o 为 它们的科技活动经费 , 这两组变量从人力资本和经费两方面反映了企业在科技活动上的投入水平 ; 变 量 e 是三资企业的产品出口率 , 取第 i 个行业中第 t 年外资企业的出口交货值和销售收入的比值 % % % 外 企产品的出口比率越小 , 说明外企更多的是注重国内市场 , 其产品主要在国内销售

16、, 这对国内企业竞争的 压力也就越大 ; 反之则说明外资看重的是国内丰富、廉价的人力资源 , 其产品主要销往国外市场 , 因此对 国内市场的冲击也就较小 , 这两种不同类型的外企对国内企业创新效率的影响有所不同。另外 , y 表示 行业中 FD I 的进入强度和国内企业的市场地位 , 取当年三资企业的总产值和所在行业总产值之比。根据 构造 , 模型中系数 3 6 刻画了各类企业相互通过竞争激发的对各自创新能力的影响。变量 SOE、 FOR 和 OTH 在随后进行的两步检验中有不同含意 , 分别代 表国有企业、三资企业和其他所有制企业的科技人 员数量和科研活动经费 % % % 将这二者分开处理主

17、要是为了避免多重共线性 , 而这两组变量的系数在特定 的模型中反映了研发活动的示范效应和人员流动效应。 本文的分析数据来源于 &中国高技术产业统计年鉴 ( 2003) ( 中国统计出版社 ) 1998 2002 年 5 年的 行业数据 , 统计口径为独立核算的全部国有及年销售收入在 500 万以上的非国有工业企业 , 其中国有企 业数据口径为国有控股企业 ; 外资企业指的是包括中外合资、中外合作和外商独资在内的三资企业 , 其他 所有制企业的数据由全行业的数据减去上述国有企业和三资企业的数据得到 , 主要包括集体所有制企业 和广大的私营性质的企业。 该年鉴统计的高技术行业共有 5 个两位码行业

18、 , 往下又细分为 17 个三位码 行业 (行业编码参照中国国家统计局 &国民经济行业分类与代码 ( GBT4754- 94) )。根据数据齐备性原 G rg 与 S trobel ( 2001 )认为 , 利用企业层面的面板数据是估计跨国公司技术 外 溢效应最适 合的方法。 关于面板 数据模型 更具体 的讨论可参见 Ch eng( 1986 )。 # 人们通常只注意外商投资企业对国内企业的外溢效应 , 但竞争条件变化 和双方科 技人才流 动等 , 也使 外商投资 企业的创 新能力 受到影响。有鉴于此 , 本文特别构造了三个独立的模型 , 检验国有企业、国内其他所有制企业和三资企业间创新活动的

19、相互影响。 考虑到国内企业就业人数多 , 所以我们取科技活动人员的人数和科技活动经费而不是相应的人均 变 量作为解释变量。 这两个变 量综合考虑到了企业取得新技术的四种主要途径 : ( 1)通过企业自身的 R&D 活动 ; ( 2 )通过向其他企 业 (包括国内和国 外 )购买 ; ( 3 )改造 原有技术即消化吸收和技术升级 ; ( 4)通过和外企或科研机构合作研究开发。 ( 三资企业和国有企业的数据间可能有重复的部分 , 但由于得不到具体的数据 , 只能忽略这方面的问题。 世界经济 * 2005 年第 8 期 ! 5! # ( 外商直接投资对中国高技术产业技术创新作用的经验分析 则 , 本

20、文选取了 13 个三位码行业 , 包括 : 医药制造业中的化学药品制造、中药材及中成药加工和生物制品 制造 ; 电子及通信设备制造业中通信设备制造、电子器件制造、电子元件制造、家用视听设备制造和其他 电子设备制造 ; 电子计算机及办公设备制造业中的电子计算机整机制造、电子计算机外部设备制造和办 公设备制造 ; 医疗设备及仪器仪表制 造业中医疗设备及器械制造和仪器仪表制造。 在选取的 13 个行业 中偶有几个数据缺乏 , 在计量分析时直接当作缺省处理。 在运用面板数据分析时 , 主要考虑两种模型 , 即固定效应模型 ( fixed effects m ode ls) 和随机效应模型 ( rand

21、om effects m odels), 前者指被忽略的变量在各个时间段上对被解释变量的影响是固定的 , 即截距项 0i是固定参数 ; 后者则指被忽略的变量在各个时间段上对被解释变量的影响是随机的 , 即截距项 0i是随 机的 , 可以写成 0i = 0 + i, 其中 i 满足零期望和同方差的经典假设。对于究竟是用固定效应还是随机 效应模型 , 我们通过 H ausm an 检验来选择。 H ausm an 检验的基础是在估计方程的残差项与解释变量不 相关的假设下 , 固定效应和随机效应模型是一致的 , 但固定效应不具有效性 ; 反之 , 若残差项与解释变量 相关 , 则随机效应模型不具一致

22、性 , 而应采用固定效应模型。所以 , 在原假设为不存在相关性的假设下 , 这两种估计方法应该没有系统性的差别。构造检验统计量 : W = ( fe - re ) ) Var ( f e ) - Var ( re ) ( f e - re ) 其中 fe和 re分别为固定效应和随机效应估计的系数矩阵 ; Var ( fe )和 Var( re )是各自的方差矩阵 ; W 服从自由度为 K 的卡方分布 (K ), K 是解释变量的个数 ( 不包括常数项 ) 。通过计算 W 的值并和相应 显著性水平的 (K )临界值比较来判断该用固定效应模型还是随机效应模型。具体地 , 当接受原假设 时 , 应该

23、采用随机效应模型 ; 反之则采用固定效应模型。在 下面的分析中 , 我们同时给出固定效应模型和 随机效应模型的估计结果 , 然后通过 H ausm an 检验的值及其显著性来选择使用哪种模型。 三 模型结果 数据处理和模型运算运用 Ev iew s4. 1 软件包进行处理。表 1 是对式 ( 1) 的估计结果 , 分析外资进入 对国有企业技术创新水平的影响。同时 , 根据变量 FOR 和 OTH 选择的侧重点不同 , 表中列出了两组分析 结果 : 组 I 中 FOR 和 OTH 分别取为外企和其他所有制企业的科技活动人员数量 H f 和 H o, 如果两变量的 系数为正且显著 , 则表明培训效

24、应的存在 , 说明外商投资企业通过人员流动促进了国有企业技术创新水 平的提升 , 反之则说明存在抑制作用 ; 组 II 相应的解释变量改为外企和其他所有制企业的科技活动经费 Mf 和 M o, 同样 , 对变量系数的分析可以验证外资企业和其他所有制企业投资的示范效应对国有企业技 术创新影响方向及影响程度。 从表 1 可以看出 , 组 I 和组 II 的 W 值都通过了显著性水平为 1% 的 H ausm an 检验 , 所以 , 应采用固定 效应模型进行分析。组 I 和组 II 中的固定效应模型都显示 , 科技人员投入的弹性为正且显著 , 弹性系数 相差不大 , 分别是 0. 24 和 0.

25、25; 而科技经费投入的弹性小于科技活动人员投入的弹性 , 而且均不显著 , 这 可能是由于所投入经费的效率较低 , 也可能是因为经费投入 的作用是由科技人员的活动间接表现出来 的。总的来说 , 国有企业技术创新能力的提高主要来源于对自身技术的投入 , 尤其是科技队伍规模 , 而科 研经费投入的效率不明显。 # 航空航天器制造业等几个行业的数据较少并多属于敏感部门 , 对外资进入有较严格的限制 , 没有纳入我们的分析。 H ausm an 检验最初由 H ausm an 在 1978 年提出 , 本文的检验过程是参考 Greene( 2000)进行的。 世界经济 * 2005 年第 8 期 !

26、 6! # - 1 2 2 表 1 外资对国有企业技术创新水平的影响 ( 模型 1) : 被解释变量 组 I lnN s 组 II 蒋殿春 夏良科 固定 随机 固定 随机 常数项 ln N f - 0. 26( - 2. 53) * * - 1. 90( - 2. 01) 0. 07( 0. 69) * - 0. 21( - 2. 71) * * - 1. 06( - 1. 12) - 0. 03( - 0. 43) ln N o lnH s lnM s ln e ln y lnH f lnH o lnM f lnM o 调整后的 R s. e D. W. 2 - 0. 28( - 2. 74

27、) 0. 24( 1. 85) 0. 09( 0. 91) 0. 06( 0. 30) - 0. 58( - 1. 41) 0. 24( 1. 80) - 0. 06( - 0. 58) 0. 956 0. 28 2. 3 - 0. 18( - 1. 54) 0. 63( 5. 45) 0. 11( 0. 96) 0. 10( 0. 55) - 0. 31( - 0. 92) 0. 005( 0. 035) 0. 18( 1. 54) 0. 949 0. 32 2. 07 - 0. 24( - 1. 96) 0. 25( 2. 02) 0. 12( 1. 16) 0. 07( 0. 36) -

28、 0. 48( - 1. 32) 0. 18( 2. 02) - 0. 06( - 0. 74) 0. 957 0. 28 2. 49 0. 06( 0. 54) 0. 50( 4. 27) 0. 26( 2. 50) 0. 09( 0. 51) - 0. 38( - 1. 23) 0. 12( 1. 19) - 0. 19( - 2. 39) * 0. 946 0. 31 2. 20 F 值 188( ) 192( + ) W 值 37. 49 ( ) 30. 69 ( + ) 的 说明 : ( 1)因为有几个数据缺失 , 表 1 和下面的表 2、表 3 估计的样本 数均为 61 个 ; (

29、 2) 表中括号内的数字 为对应系数 t 统计值 , 、 、 分别表示在 10% 、 5% 和 1% 的水平上显著 ; 表示通过显著性水平为 1% 的 H ausm an 检验。下表同。 在影响国有企业技术创新的其他因素中 , 国有企业和其他企业的竞争并没有推动创新水平的提升 , 相反还抑制了国企创新水平的提高 (N f 和 N o ), 外商的进入缩小了国内厂商的市场空间并进而降低后者 创新活动的边际价值 , 从竞争效应角度看不利于后者创新能力的提高 ( 蒋殿春 , 2004)。与我们预计的不 同 , 国内中小企业对国有企业的影响越来越大 , 给国有企业带来的竞争压力甚至超过了外资企业。高技

30、 术行业是中小企业比较活跃的领域 , 在一些资金 和技术要求较低的行业更是如此。外企的出口比率对国 企技术创新水平提高的影响不大 , 而外企的规模越大对国企创新能力的抑制作用就越大 ( 但系数在统计 上不显著 ), 这是比较容易理解的。外企经费投入的系数为正且显著 , 表明示范效应的存在 , 同时也支持 我们对国内企业科技活动主要是进行模仿的特征判断。而外企的科技活动人员的系数为正 , 且显著 , 可 以解释为三资企业的科研队伍越庞大 , 人员外流的机会就越多 , 从而国有企业从中受益也越高。 总的来说 , FD I 的进入对国有企业技术创新水平提升的作用并不明确 , 其起积 极作用的途径主要

31、是 通过培训和人员流动效应 , 即通过企业间的人员流动和面对跨国公司的先进技术时购买某些设备、产品 或技术 , 更新改造他们自身的生产方式等产生 ; 但是外资企业的进入所产生的竞争效应却对国有企业的 技术创新起了显著的抑制作用。 表 2 是其他所有制企业技术创新能力的回归结果。 H ausm an 检验的结果同样表明用固定效应模型 估计更为恰当。与表 1 相比较 , 容易发现其他所有制企业的技术创新模式与国有企业有较大差别。首先 是科技经费投入的作用较为明显 , 弹性达到 0. 3 且显著 ; 而其科技人员投入的 弹性较小 , 且显著性不高。 这暗示该类企业的技术创新更多是由科技经费的投入推动

32、、通过引进先进的技术设备或购买技术实现 的。其次在竞争效应中 , 来自三资企业的竞争压力影响是不显著的 , 但来自国有企业的竞争效应为负 , 其 原因应当是这类企业大多规模较小 , 与三资企业在经营领域和产品选择上互补性大于替代性 , 双方直接 竞争对抗的机会较少。它们与国有企业产品的相似性较高 , 竞争更为激烈。在科技人员流动效应方面 , lnH f 和 lnH s 的系数都不显著 , 表明这类企业从中受益甚微 , 但也无自身人员流失的迹象。从示 范效应 世界经济 * 2005 年第 8 期 ! 7! * * * * * * * # # * * * # 外商直接投资对中国高技术产业技术创新作

33、用的经验分析 看 , 其他所有制企业会从三资企业的研发投资中获得一定创新激励 , 但国有企业科技经费的投入对中小 企业的创新存在抑制作用 , 这也可以从双方的竞争效应中得到解释。另外 , 我们注意到三资企业对这类 企业创新能力特殊的影响方式 : 其 他所有制企业的创新水平与三资企业在行业内所占的份额和出口倾向 都呈负相关关系 , 这是难以解释的。 表 2 外资对其他所有制企业技术创新水平的影响 (模型 2): 被解释变量 组 I ln N o 组 II 固定 随机 固定 随机 常数项 ln N f 0. 06( 0. 43) * - 3. 13( - 3. 30) 0. 34( 3. 52)

34、* 0. 07( 0. 60) * - 2. 58( - 2. 47) 0. 31( 3. 57) * ln N s lnH o lnM o e - 0. 41( - 2. 17) 0. 1( 1. 12) 0. 30( 3. 30) - 0. 50( - 2. 07)* * - 0. 12( - 0. 76) 0. 35( 3. 21) 0. 24( 2. 70) 0. 17( 0. 90) - 0. 30( - 1. 72) 0. 22( 1. 98) 0. 30( 3. 69) - 0. 47( - 2. 23) * 0. 12( 0. 89) 0. 36( 3. 40) 0. 27(

35、3. 11) - 0. 18( - 1. 01) y lnH f lnH s lnM f - 0. 87( - 1. 66) 0. 13( 0. 65) - 0. 01( - 0. 07) - 0. 20( - 0. 53) 0. 02( 0. 10) 0. 19( 1. 37) - 1. 15( - 2. 84) 0. 20( 1. 88) * * - 0. 49( - 1. 40) 0. 13( 1. 21) * lnMs 调整后的 R s. e D. W. 2 0. 918 0. 36 2. 17 0. 916 0. 37 2. 41 - 0. 22( - 2. 00) 0. 931 0

36、. 33 2. 09 - 0. 20( - 1. 80) 0. 926 0. 34 2. 15 F 值 99. 39( ) 118. 28( + ) W 值 22. 19 ( ) 22. 33 ( + ) 表 3 国内企业对三资企业技术创 新水平的影响 (模型 3): 被解释 变量 lnN f 组 I 组 II 固定 随机 固定 随机 常数项 ln N o 0. 07( 0. 45) * 2. 33( 1. 51) 0. 38( 2. 53) * - 0. 10( - 0. 47) * - 0. 91( - 1. 62) 0. 34( 1. 95) * ln N s lnH f - 0. 47

37、( - 2. 24) 0. 86( 3. 99) 0. 01( 0. 03) 0. 89( 3. 98) * - 0. 72( - 2. 95) 0. 76( 2. 69) - 0. 22( - 1. 14) 0. 84( 3. 08) lnM f ln e ln y lnH s lnH o lnM s lnM o 调整后的 R s. e D. W. 2 - 0. 13( - 0. 78) 0. 30( 1. 11) - 0. 91( - 1. 59) - 0. 04( - 0. 27) - 0. 56( - 4. 94) 0. 907 0. 40 2. 30 - 0. 19( - 1. 10

38、) 0. 27( 1. 15) - 0. 71( - 1. 50) - 0. 02( - 0. 14) - 0. 58( - 4. 76) 0. 91 0. 39 2. 08 0. 11( 0. 56) 0. 39( 1. 19) - 1. 51( - 2. 21) - 0. 06( - 0. 35) - 0. 16( - 1. 09) 0. 857 0. 49 2. 31 0. 03( 0. 14) 0. 43( 1. 63) - 1. 22( - 2. 22) 0. 06( 0. 38) - 0. 28( - 2. 00) 0. 863 0. 48 1. 86 F 值 86. 0( ) 5

39、4. 2( + ) W 值 15. 24( ) 12. 09( + ) 表 3 分析了影响外资企业技术创新的因素 , 和前述结果不同的是 , H ausm an 检验的结果表明这里应 该用随机效应模型进行估计。首先 我们注意到 , 两个随机效应模型中变量 lnH f 的系数都为正且显著性 世界经济 * 2005 年第 8 期 ! 8! * * * * * * * * * * # # * * * * * * * 蒋殿春 夏良科 水平达到 1% , 而 lnMf 的系数不显著。这一结果与外资企业创新活动的区位分工有关。由于新技术研 发在企业发展中的关键地位和技术的拟公共 物品性质 , 核心技术及基

40、础性研发活动往往集中在公司总 部 , 耗费跨国公司研发总经费中相当高的份额 ; 同时跨国公司分散在世界各地的子 ( 分 ) 公司由于接近当 地市场 , 其研发部门在很大程度上只承接生产工艺和产品当地化的技术改良与调整部分 , 相对说来资金 投入较低。 因此 , 对于三资企业来说 , 拥有一支熟悉本地市场、密切关注市场动向的科研队伍对其不断 推出适当的新产品至为重要 , 但 R& D 投资大多发生在其母国 , 在这里就成为次要的了。 在与国内企业的创新竞争和互动中 , 模型估计结果反映出外资企业在同国 内企业的竞争中处于优势 地位 : 变量 N s 和 N o 的系数为正且显著 , 表明国内企业

41、的新产品推出速度越快 , 三资企业的创新速度也越 快。这一结果明确地揭示了三资企业作为技术领先者的创新策略 : 借助母公司强大的技术后盾 , 始终保 持其对当地企业的技术优势 , 但同时又控制其领先幅度不至太大 ( 因为存在创新成本 )。这一 领先一 步 的策略在与当地企业的创新博弈中就产生了一种 挤牙膏现象 : 国内企业一发力 , 三资企业就推出 更多新产品 , 前者激发了后者的创新动力。但是 , 模型同时还显示三资企业受国 内企业科技投入的影响 并不显著 (只有 其他所有制企业 科技人员数量的系数为显著的负值 ) , 一种解释是三资企业 ( 尤其是大 型跨国公司 ) 对自身的技术优势和研发

42、能力较为自信 , 仅根据国内企业已经推出的新产品来调整自己的 新产品战略 , 较少理会后者的科技活动过程。此外 , 如果三资企业认为国内企业的研发投入主要出于模 仿目的 , 出于对自身技术的保护本能 , 它们也会控制新产品推出速度。 四 结论及有待进一步解决 的问题 本文运用面板数据模型分析了中国高科技产业内 FD I 对国内企业技术创新的影响及作用的途径 , 以 及国内企业技术创新活动对三资企业技术创新行为的反作用。主要结论是 : 第一 , FD I 引发的竞争加剧 不仅没有激发国内企业的创新动力 , 反而因吞噬后者的市场空间而打击它们的创新积极性 ; 第二 , FD I 正 的技术外溢效应

43、主要体现为示范效应和科技人员流动效应 , 国内企业作为技术上的追随者的确从外商投 资企业在国内的研发活动中获益匪浅 ; 第三 , 由于体制和本身技术实力等差异 , 国有企业和其他所有制企 业的技术创新模式有所不同 , 国有企业的创新水平更多地依赖于科技队伍规模 , 而其他所有制企业的科 技经费更为重要 , 二者受 FD I 的影响也不尽相同 ; 第四 , 由于有强大的资金实力和雄厚的技术积累 , 外商 投资企业在研发竞争中明显采取 领先一步 的战略 , 而国内企业的科技活动会对对方产生 挤牙膏 效 应 , 激发对方更强的创新动力。因此 , 国内企业在与对方的技术创新竞争中很难占据上风。 值得指

44、出的是 , 本文的分析模型是在行业层面数据上进行的 , 这与我 们对模型结果进行分析时运用 的博弈论思维并不完全吻合 , 因为行业并不是一个独立的行为主体。在无法获得企业层面数据的情况 下 , 某些解释存在偏差在所难免。此外 , 本文没有进一步区分不同性质的 FD I 可能带来的不同影响。 FD I 的类型、规模及进入方式的不同 , 对国内的产业结构和市场竞争模式等的作用也不同 , 从而影响新技术扩 散的深度和广度 , 并影响国内相关企业的技术创新动机 ; 市场进入方式也在相当程度上决定了跨国公司 初始转移的技术结构以及进一步技术投入的动机 , 进而影响对国内企业的创新动力和效率 , 这将 是

45、下一 步有待研究解决的问题。 见 Pearce ( 1989)和 Pearce 与 S ingh ( 1992)对跨国公司研发活动国际化的实证与经验分析。 世界经济 * 2005 年第 8 期 ! 9! 外商直接投资对中国高技术产业 技术创新作用的经验分析 参考文献 : 陈涛涛 ( 2003): &中国 FDI 行业内溢出效应的内在机制研究 , &世界经济 第 9 期。 何洁 ( 2000): &外国直接投资对中国工业部门外溢效应的进一步精确量化 , &世界经济 第 12 期。 何洁、许罗丹 ( 1999): &中国工业部门引进外国直接投资外溢效应的实证研究 , &世界经济文汇 第 2 期。

46、蒋殿春 ( 1998): &跨国公司与市场结构 , 北京 : 商务印书馆。 蒋殿春 ( 2004): &跨国公司对中国企业研发能力的影响 : 一个模型 分析 , &南开经济研究 第 4 期。 刘云、夏明、武晓明 ( 2003): &中国最大 500 家外商投资企业在华专利及影响的计量研究 , &预测 第 6 期。 潘文卿 ( 2003): &外商投资对中国工业部门的外溢效应 : 基于面板数据的分析 , &世界经济 第 6 期。 王飞 ( 2003): &外商直接投资促进了国内工业企业技术进步吗 ? , &世界经济研究 第 4 期。 王志鹏、李子奈 ( 2004): &外商直接投资、技术外溢与内生经济增长 , &世界经济文汇 第 3 期。 徐涛 ( 2003): &引进 FDI 与中国技术进步 , &世界经济 第 10 期。 姚洋 ( 1998): &非国有经济成分对中国工业企业技术效率的影响 , &经济研究 第 12 期。 A itk en, B. J. and H arrison, A. E. Do Domestic Firm s Benefit from D irect Foreign Invest en t Ev idence from V enezuela. Am e