技术创新与经济发展的关系

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摘要：我国经济的快速增长与外商直接投资（FDI）和技术创新有着密不可分的联系。本文选用2005—2018年中国31个省份的面板数据，首先建立双向固定效应模型和面板分位数回归模型，探究外资的引入会对当地经济发展产生怎样的影响；然后建立中介效应模型，检验技术创新投入在FDI影响当地经济发展过程中的传导作用机制；最后建立交互效应模型，验证在考虑整个经济系统可能存在内生性的情况下，当地经济增长是否会对外资的引入产生反向影响。结果表明：当地吸引外资会显著改善其地区经济发展状况；技术创新投入具有一定的传导作用；外商投资规模和经济发展水平存在显著的交互影响。在上述背景下，系统把握外商投资规模、技术创新和经济发展水平三者之间的关系具有重大的现实意义。

关键词：FDI；技术创新；经济发展；面板分位数回归；中介效应模型；面板联立方程模型

本文的研究思路没有考虑FDI与技术创新、技术创新与经济发展之间的相互影响，在尽可能控制这两种影响下，重点研究了FDI通过技术创新影响地区经济发展的传导机制和FDI与经济增长的交互影响。

1指标与数据来源

本文选用经济发展水平（EG）为被解释变量，外商直接投资规模（AFDI）为核心解释变量，技术创新投入（RD）为中介变量，政府支出（GOV）、信息化水平（INFO）、居民消费水平（EXP）、城镇化率（URB）、产业结构（IS）、对外贸易规模（AFT）为控制变量。为了统一量纲，对总量型变量进行对数化处理，对比率型变量取其原始数据。本文所用数据主要来源于《中国统计年鉴》和《中国科技统计年鉴》。上述指标选取的方式经过整理见表1。

2计量模型的设定

2.1FDI推动我国经济发展的模型

要识别FDI对经济发展的影响需要处理两类问题：一是反向因果问题；二是其他与FDI无关的因素带来的影响。针对问题一，首先考察FDI是如何影响我国经济发展的，模型设定如下：α0为常数项，ui代表一些不可观测的因素，λt用来描述时间效应，εi,t为随机误差项。为了将2018年的数据加入面板模型，增大样本量，同时反应出条件分布的全貌，对模型做如下转换：其中ui，λt不随分位数变化而变化，α1(τ)，α2(τ)随分位数条件变化而变化。针对问题二，我们使用固定效应模型来控制地区文化等与FDI无关的、不随时间发生变化的因素对我国经济发展造成的影响，这缓解了遗漏变量的干扰，进一步减弱了模型中的内生性。

2.2中介效应模型

为了检验FDI通过技术创新影响我国经济发展的传导机制，本文在模型（1）基础上，首先采用回归系数逐步检验法检验所设定的中介效应是否显著，再根据回归模型的系数估计值测度中介效应的大小，所涉及到的具体模型如下：其中，ln_RD作为中介变量用来反映技术创新水平，系数α1，β1，γ1，γ2是分析问题二的主要观察对象。若技术创新的中介效应显著，必须同时满足上述模型中的系数α1、β1和γ2显著不为0。

2.3交互效应模型

为了解决经济增长对FDI的反向影响引起的内生性问题，本文采用联立方程模型和三阶段最小二乘法来进行研究。为了验证FDI与经济增长可能存在的双向内生关系，构建如下的经济增长方程（6）和外商投资规模方程（7），具体模型设定如下：

3实证结果分析

3.1FDI对我国经济发展的影响分析

本文采用双向固定效应模型来研究FDI对经济发展的影响。结果发现，在该模型中，实际利用外商投资额每提高一个百分点，我国实际人均GDP平均提高0.01个百分点。这说明在现阶段，我国应继续合理引入FDI，推进经济发展的进程。从控制变量来看，政府支出和城镇化率都通过显著性检验且对地区经济发展均有正向影响。其他控制变量则有显著的负向作用。由于我国经济发展极不平衡，接下来在上文基础上建立面板分位数回归模型进一步研究在不同经济发展水平下，FDI对经济发展的影响情况。结果见表2。回归模型，通过观察核心解释变量的系数值可以发现，在每个分位点下，FDI对不同经济发展水平的地区都具有显著的促进作用。并且随着分位数的增加，其回归系数呈现出先升后降最后缓慢上升的过程，也就是说，对于经济状况中等偏上（50%分位点到90%分位点）的地区而言，外商投资的引入对于经济发展水平（地区人均GDP）的促进作用有一个稳定上升的趋势，因此如果一个地区本身发展较好，那么引进外资带来的经济促进作用就越强；而对于经济状况中等偏下的地区（10%分位点到50%分位点），实际利用外资额的增加对这部分地区两端的经济刺激作用要小于对其中间部分（30%分位点）的影响，看似最大受益者为30%分位点对应的样本，其标准误却最大，这说明对于该分位点的回归系数的估计较不准确。

3.2FDI推动经济增长的中介传导效应分析

本文根据所设定的模型，首先采用回归系数逐步检验法来初步考察技术创新投入在外商直接投资推动经济增长的过程中是否具有中介作用以及该作用的方向和大小。中介效应模型的回归结果显示，系数α1，β1，γ2均显著为正，说明技术创新投入的中介效应存在，且表现为一种正向传导作用，又因为γ1显著为正，该效应为部分中介效应。也就是说，引入外资不仅对地区经济增长有直接影响，还通过增加技术创新投入间接促进了各地区的经济发展。根据中介效应的测度方法，总效应为α1=0.0650，直接效应为γ1=0.0212，间接效应为β1γ2=0.0438。上述结论充分反映出各省在发展经济时借助对外投资和支持技术进步的重要性。3.3FDI与经济发展的交互效应分析本文采用三阶段最小二乘法来考察地区经济发展和外商投资规模之间可能存在的双向内生关系，并将OLS和2SLS的估计结果作为对比。估计结果显示，FDI的估计系数为正且在5%的统计水平上显著，这说明在考虑了经济系统内生性的情况下，各省份引入外商投资显著改善了当地的经济状况，实际利用外商投资额每增加1个百分点，当地的人均GDP平均增加0.0199个百分点。与前两列的估计结果对比可知，如果不将外商直接投资和经济发展放在一个经济系统内部考虑，这种促进作用可能会被低估。由外商投资规模估计模型可知，经济发展水平的估计系数为正且均在1%的统计水平上显著，这表明当地经济增长可以显著的促进外商投资的增加，以3SLS法得到的估计系数为例，当地实际人均GDP每增加1个百分点，其实际利用外商投资额平均就会增加8.848个百分点。这也验证了外商投资规模和经济发展水平两者之间的反向因果关系。总体而言，上述结果在一定程度上揭示了外商投资与经济发展之间的内在规律，并指出了因投资扩大所形成的投入与消费将通过整个国民经济的产业链带动其他部分的投入扩大,进而对整个国民经济发展形成倍加影响效应。反过来,伴随着国民经济发展,市场的对外开放力量也将逐渐增强,而外国投资规模也将实现突破性地扩大。

4结论与建议

本文利用2005-2018年我国31个省市的面板数据，通过建模分析得出以下结论：第一，FDI对经济发展水平不同的地区影响不同，具体表现为都具有显著的促进作用，但促进程度有所区别，地区发展的越好，那么引进外资带来的经济促进作用就越强；第二，引入外资不仅对地区经济增长有直接影响，还通过增加技术创新投入间接促进了各地区的经济发展；第三，外商投资规模和经济发展水平两者之间存在反向因果关系，引入外商投资可以改善当地的经济状况，当地经济增长可以显著促进外商投资的增加。根据上述结论，结合我国当前的发展痛点，我们提出以下建议：首先加大招商引资力度，大力推进外商直接投资。其次政府应提高对创新的研发投入，促进创新能力提升。针对经济发展不同水平的地区制定不同侧重点的外资引进策略。最后，应该优化贸易结构，积极拓展对外开放。采取多元化的外贸战略，寻求更多的贸易伙伴和加强多边贸易往来。

参考文献

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作者：周 琦 单位： 安徽大学