小议FDI与中国企业的实证研究

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摘要：外国直接投资(fdi)对东道国提高生产率、增强国内产业的竞争力具有重要贡献。FDI在对中国经济增长做出贡献的同时，是否也促进了中国技术创新能力的提高}文章运用协整与格兰杰因果检验方法考察了1990—2005年流入中国的FDI和专利授权量之间的关系。研究结果表明，FDI流量与专利授权量存在长期稳定的均衡关系，但FDI流量对专利授权量的贡献在短期内是不明显的。FDI流入类型、中国企业的吸收能力以及FDI与中国企业的互动关系是造成这一现象的主要原因。

关键词：外国直接投资；技术创新能力：协整；格兰杰因果检验

一、研究背景

中国改革开放30年来，FDI对中国经济发展起到了十分重要的推动作用。FDI给东道国带来的最大利益就是技术转移与技术扩散。研究表明，外国投资者会给东道国企业带来新的或者经过改善的管理技(Allard&Lundborg，1998：45)。众多广泛进行国际投资的国家，比那些很少进行国际投资的国家拥有更多的向技术发达国家学习的机会。

一些实证研究表明，流人发达国家(如澳大利亚、英国和美国)的FDI都存在正向的技术扩散效应(Caves，1974；Haskelefa1．，2002；KellerandYeaple，2003)。对于流入发展中国家的FDI技术扩散效应却很难得到～致的结论。Haddad和Ha耐son(1993)、Aitken和Harrison(1999)、Djankov和Hoekman(2000)以及Konings(2001)等人的研究表明，FDI在摩洛哥、委内瑞拉、捷克、保加利亚、罗马尼亚和波兰等发展中国家不存在技术溢出效应。而Blomstrom&Persson(1983)、Kokko&Zeian(1994)和Kokko(1996)等人的研究发现，FDI的技术扩散效应假设在乌拉圭、印度尼西亚、墨西哥等国成立。

国内学者对于FDI技术溢出效应的研究，已经有大量的文献。蒋殿春(2004)通过比较静态分析，认为FDI带来的竞争效应往往会恶化国内企业研发融资能力，其总体结论是，在大多数情况下，跨国公司带来的竞争冲击将会弱化我国企业的研发动机和能力。王晓红和胡景岩(2006)认为．FDI的技术溢出效应是发展中国家利用跨国公司投资增强自主创新能力，实现产：业快速升级，经济跨越式发展所产生的一个最重要的效应。冼国明和薄文广‘(2006)的研究表明，FDI对于中国各地区的技术创新会发挥积极的影响，但这种影响受到人力资本、各地区的基础设施、市场经济得以顺利运行的制度环境、法制环境等“门槛”效应的影响。陈柳(2007)通过1987—2003年长三角地区的面板数据分析了本土技术创新能力和FDI技术溢出对该区域经济增长的作用，其结论认为，考虑到本土创新因素之后，FDI技术溢出不再表现出对经济增长的显著正面作用；而本土创新能力对该地区的经济增长却存在显著的正相关关系。

从以上文献回顾可以发现，以往的研究侧重于考察是否存在以及存在正向或负向的FDI技术溢出效应。FDI在对中国经济增长做出贡献的同时，是否也促进了中国技术创新能力的提高?本文正是基于这一视角，运用实证方法来考察FDI与中国创新能力之间的关系。

二、变量、数据与方法

1．变量与数据

本文选取FDI流量和专利授权数作为替代指标来研究FDI对创新能力的影响。在此，我们以中华人民共和国国家统计局公布的实际利用的外商直接投资金额作为变量FDI的指标。由于实际外商直接投资额的原始数据是以美元标价，因此我们把当年的FDI原始数据转换成以人民币标价的外国直接投资额(RFDI)，然后对该数值取对数(LNRFDI)(见表1)，并得到该变量随时间变化的趋势图(见图1)。，

对于创新能力，我们选用1990一2005年国家知识产权局授权的专利数量作为替代指标。其中，专利数量包含了发明(Invention)、实用新型(Utilitymodel)和外观设计(Design)。对该指标取对数后得到的趋势图见图2。本研究之所以不选择专利申请数而选择专利授权数，基于以下两点理由q’：(1)专利申请经过审查程序，就进入授权阶段。然而，并非所有的专利申请都能批准为专利。从中人民共和国科技部公布的专利申请数和授权数来看，二：者之问具有较大的差异(见表2)。(2)从专利申请的结果来看，授权的专利比申请的专利更具有新颖性。作为创新能力的代替指标也更为恰当。

从图1和图2可以看出，在对RFDI和PTN取对数之后，二者具有随时问变化的趋势，因而是非平稳时间序列。也就是说，在数据中存在单位根。在这种情况下，使用传统的估计技术(基于古典假没的关于扰动项的性质)将会导致不正确的推论(Rao，1994)，这潜在的导致了无意义或者伪造的结果(GrangerandNewbold，1974；Harris，1995)。随着时间序列分析的发展，学者们(EngleandGral，ger，1987；Johansen，1988)提倡把协整技术作为估计包括非平稳变量模型的适当的方法。

三、计量分析与结果说明

1．单位根检验

在进行协整分析之前，必须先检验变量是否是平稳的。采用Dickey—Fuller的ADF检验方法，对前面表l的数据LNRFDI和LN盯N及其一阶差分变量DLNRFDI和DLNJ；)rrN进行平稳性检验，结果见表3。

表1样本数据FDl(1990—2005年)

年份FDI(亿美元)FEXRFDI(亿元)LNRFDIP1N(件)LNPTN

199034．87004．7832166．79025．11672258810．0252

199143．66005．3233232．41535．44852461610．1112

1992lIO．07005．5146606．99206．40853147510．3569

1993275．15005．762I)1585．4143736866212711．0369

1994337．67()o8．618729lO．27647．97604329710．6758

1995375．21008．35103133．37878．049945064lO．7158

1996417．26008．31423469．183l8．15174378010．6869

1997452．57008-2898•3751．71488．23005099210．8394

1998454．63008．27913763．92728．23326788911．1256

1999403．19008．27833337．72788．1130lool5611．5145

20004ar7．15008．27843370．55068．122810534511．5650

200l468．78008．27703880．092l8．263611425l11．6462

2002527．43008．27704365．538l83815l3239911．7936

2003535．04678．27704428．58158395818222612．1130

2004606．29988．276850i8．22228．520819023812．1560

2005603．24598．】9174941．6()948．50542l4()oo12．2737

资料来源：中宏数据库。《国际贸易问题》2008年第12期

表2专利申请受理与授权分布情况受理授权(单位：件)发明实用新型外观设计合计发明实用新型外观设计

lol37276153717225883838169521798

1142333282533524616412217327’3167

14409443698357‘314753966240603449

196674753810071621276528467178882

190674551113157432973883328196L595

2163643741176鹋4506433933047l11200

2851749604246144378029762717113633

3366650129304135099234942733820160

35960513973463267鹊947333390229254

3669457492400531001567637563鹋3615l

517476881550120105345126835474337919

63204797226064711425l162965435943596

802329313979260132399214735748453442

10531810911594054182226371546890676166

1301331128251108491902384936070623702551塑!一!!!!!!二——一二一二型!!!!⋯～二～二一——一：一一

资料来源：《中国科技统计年鉴》。

结合表3、图3和图4，可以看出，虽然时间序列变量LNRFDI和LN辨N是非平稳的，但是它们

的一阶差分变量DLNRFDI和DLN盯N是平稳的。由此可知，时间序列LNRFDI和LNPTN都是一阶

表3检验变量序列的平稳性

变量ADF检验检验类型(c，t，k)临界值结论

LNRFDI一2．175476(c，t，O)．3．3249764非平稳

LNPTN一2．577282(c，t，2)．3．362984+非平稳

DLNRFDI．2．808438(c．0，5)．2．77l】29+平稳

DLNPnq，4．10707l(c，O，2)．3．144920}+平稳

注：检验类型(c，t，k)分别表示ADF检验中是否会有常数项c、时

问趋势项t以及滞后期数为k。一3．144920{+表示该值是5％的显著水平

下的临界值：一3．324976*表示该值是10％的硅著水平下的临界值；、

一86一

单整序列，即I(1)。因此，序列可能存在协整(Dickevet．a1．，1991)关系，也就是说，可能存在两个序列的平稳线性联合，这意味着它们之问存在长期、稳定的关系。

2．协整检验

根据Engle和Granger的原始定义，对于双变量模型．协整要求两个变量要具有相同的单整阶数。从前面的单位根检验中，我们已经得】}1j两个变量都是一阶单整的结论。运用E—G两步法，对1990一2()05年FDI流量与中国的专利授权数之间的协整关系进行检验，检验结果如下：

第一步：估计方程。首先用OLS法估计协整向量，再检验残差是否是单位根过程。用Eviews5．0。得出下面的方程：LN明N=7．149335892+0．52l1164637木LNRFDIR2：0．600896，校正的R2=0．572388，F=21．07857

第二步：对残差的单位根检验。估计的残差u=LNPTN一0．5211164637木LNRFDI一7．149335892检验结果显示，ADF值：一1．63020267，小于10％水平的临界值(见表4)，所以，估计的残差序列u在10％的水平拒绝原假设．即接受不存在单位根的结论。因此，可以确定估计的残差为零阶单整．上述结果表明：LNPTN和LNRFDI之间存在协整关系。协整向量为：(1，一0．52l“64637，一7．149335892)。从反映FDI流量与创新能力长期关系的协整检验中的第一步可以看出，从长期来看，FDI流量对创新能力的弹性为0．52ll164637，即FDI流量每增长1％．专利授权数约增长

表4对残差的单位根检验

残差lADF检验{检验类型(c．t，k)临界值{结论

u1．1．63020267(o，o，6)l-1．600140’I平稳

注：表4巾的符号含义同袭3。

0．52％．表明了FDI流量对创新能力的拉动作用并不显著。

3．误差修正模型

描述创新能力与FDI流量之间随着FDI流量变化的短期波动向长期均衡调整的误差修正模型为：LNIyrN。=C(1)+C(2)母△LNRFDI。+aecm。一1+u。也可以写成：

△LNlyI''''N产C(1)+C(2)丰△LNRFDI．+aLNPTN¨一0．5211164637木LNRFDI【_l一7．149335892)+u。

根据HENDRY一般到特殊的建模方法。我们首先选定4阶的滞后变量，然后逐步排除一些不显

著的变量，得到估计后的ECM如下：’DLNPTN=0．3527167266t0．3238169423半DLN胛N(一2)一0．3063303412丰DLNPI’N(一3)一O．4534072436木DLNRFDl(一4)一0．2435227024水ecm。～1R毡O．789770，’校正的R2=0．“9617，D．W；2．576238

以上分析结果表明：(1)在1990—2005年间，FDI流量和专利授权数之间存在着长期动态均衡关系。．(2)在短期内，专利授权数的变动受到自身和FDI流量的变动因素的影响。其中，滞后2、3国际投资与跨国经营《国际贸易问题》2008年第12期年的专利授权数增长变动、滞后4年的FDI流量的变动对专利授权数的变动影响在5％的显著水平下是显著的，再没有其他滞后期的因素影响专利授权数的变动。(3)ecm是误差修正项，该项系数反映了误差修正模型自身修正偏离均衡误差的作用机制。当修正系数为l时，专利授权数和FDI流量的当年均衡误差在下一年就可以调整到均衡状态。此模型中的系数为0．2435227024，说明专利授权数和FDI流量的短期变动偏离它们长期均衡关系的程度并不大。FDI流量和专利授权数之间的均衡关系对当期非均衡误差调整的自身修正能力不强。

4．格兰杰(G啪ger)因果关系检验

协整检验结果表明，FDI流量与中国的专利授权数之间存在长期的均衡关系。但是这种均衡关系恐否构成因果关系，即是由FDI流量的增加提高了创新能力，还是由创新能力的提高吸引了FDI流入?前面的回归并不能够回答这个问题，所以还需要进一步的验证。格兰杰(Granger)因果关系检验只适用于平稳变量，所以我们使用、1990—2005年FDI流量与中国的专利授权年度数据一阶差分后的数据，对其进行格兰杰(Granger)因果关系检验，结果如表5所示。

表5中的第一列是滞后期数，第二列、

第三列是格兰杰(Granger)因果关系检验的零假设，每一行中第一个数据是F统计量数值，括号中的值是F统计量在零假设成立时的概率显著水平。通过检验结果，得出的结论为：(1)在滞后期为2、3年的时候，FDI流量的变表51990—2005年研发投入与经济增长的因果检验FDI流入量的变动不是专利专利授权数变动不是FDI滞后期授权数变动的格兰杰原因流入量的变动的格兰杰原因

1年0．00910(O．92573)O．36622(O．55735)

2年4．536】8(O．04822)2．32429(O．16003)

3年9．16370(0．01785)3．68306(O．09723)

4年1．18580(O．50522)0．33242(O．84052)

动是专利授权数变动的格兰杰原因，因为从F统计量数值的概率水平可以看出是拒绝原假设的。这表明FDI流量对专利授权数的增加有预测作用，滞后期为1年、大于等于4年时，FDI流量的变动不是专利授权数变动的格兰杰原因，因为此时F统计量数值的概率水平说明只能接受原假设。(2)滞后期为l、2、4年时。专利授权数变动不是FDI流量的变动的格兰杰原因，因为从F统计量数值的概率水平可以看出是接受原假设的。滞后期为2年时，专利授权数变动是FDI流量的变动的格兰杰原因。

四、结论与政策建议

本文利用1990一2005年中国的专利授权数和FDI流人量数据。采用时间序列数据分析方法，首先对时序数据进行平稳性处理，然后运用协整、误差修正模型和格兰杰因果检验，实证分析FDI流量与专利授权数之问的长期关系及短期动态因果关系．得出的结论如下：FDl流量与中国的专利授权数之间存在着一定的相关关系尽管各自增长是非平稳的，但就长期而言，它们之间却构成了长期稳定的均衡关系。在我们所研究期间的短期内，滞后3年的专利授权数与FDl流量之间互为格兰杰原因；而滞后2年的专利授权数变动是FDI流量变动的格兰杰原因。在其他情形下。专利授权数与FDI流量之间不存在显著的因果关系。这种现象表明，FDI流量对专利授权数的贡献在短期内是不明显的。

本文认为，产生这一现象的原因可能包括：(1)从FDI流入的类型来看，早期流人中国的FDI在很大程度上是为了利用中国廉价的劳动力成本．主要是采取来料和进料加工贸易的方式。把中国当作一个“加工厂”。而处于价值链上游的研究与开发活动则⋯般被分配在母国，甚至仅仅局限于发达的工业化国家以及较发达发展中国家。跨国公司20世纪90年代末就已经在中国设立研发机构，但只是近年来在华研发投资才达到新一轮高潮。因此，较高的FDI流人量不能预期提高专利授权数也就在情理之中_『。(2)从微观层面上讲，企业的吸收能力对创新能力具有直接显著的正向影响。正如我们在2007的一项研究所表明，企业的吸收能力是一个企业成功地开发利用来自组织外部的技术能力或知识的一个必要条件。影响企业吸收能力的主要因素包括先备技术知识的积累和研发活动的投资。研发活动有助于新技术知识的产生及新技术能力的积累。

以上分析的政策含义包括两个方面：(1)政府不仅应当继续采取政策吸引外资在华建立研发机构．而且要提高外资研发机构的档次。一是要鼓励跨国公司整合其在华的多个研发机构，形成在其母公司中地位更高的海外研发机构。二是要鼓励在华外资研发机构从事水平更高的研发活动．从目前以针对中国市场的适应性、专门性研发活动为主，变为更多从事供母公司在全球市场应用的创新性研发活动。：三是要大力加强知识产权的保护，否则跨国公司不会愿意在华从事高水平的研发活动。(2)增强中国企业的技术吸收能力。一是激励企业提高研发投入占销售收入的比重。企业对于研发的投资越多，越可能产生更多的技术知识。二是创建吸引人才和保留人才的机制，研发人员的水平和素质对于企业技术创新能力的提升具有至关重要的作用。三是鼓励中国企业与跨国公司合资进行研究开发活动，通过在基础技术、技术信息等方面的交流以及与跨国公司研发机构联合承担研发课题，提高本土企业的技术学习和创新能力。

【参考文献】

陈柳，(2007)“i{乏i角地区的FDI技术外溢、本土创新能力与经济增长，”《世界经济研究》第l期。

蒋殿春，(2004)“跨国公司对我同企业研发能力的影响：一个模型分析，”《南开经济研究》第4期。

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