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会员注册摘要：本文选取广东工业行业数据运用曼奎斯特（Malmquist）生产率指数对广东内资工业部门和国有内资工业部门的生产率及其分解变量进行测算。在控制R&D情况下，明确区分和分别测定FDI技术溢出的行业内溢出和行业间溢出，并从FDI企业所有制类型和市场导向性两个细分层面进行更深入研究。结果发现：FDI通过前、后向关联对当地企业的生产率有正向作用，但仅限于国内市场导向型FDI，作用对象仅是非国有内资企业，传导途径主要是技术进步；FDI通过水平方向对内资企业产生了“挤压效应”，“挤压效应”主要存在于内资非国有企业。
关键词：FDI行业间技术溢出，曼奎斯特指数，后向关联，前向关联，挤压效应
一 引言
改革开放以来我国经济取得举世瞩目的成绩，外商直接投资（以下简称FDI）是改革开放以来拉动我国经济增长不可忽视的一股力量，在我国经济发展中扮演着重要角色。FDI涵盖资本、技术、知识、管理技能等要素的综合体，可以通过溢出效应使东道国企业的技术水平、组织效率等得到不断提高。很多国家非常看重FDI，希望通过引进FDI而带来资本、技术等要素的流入，同时通过溢出效应使本国企业获得技术外溢的收益，进而提高本国企业的生产效率。
伴随着我国经济的不断发展，国内储蓄和外汇储备已经达到相当可观的规模，资本不再成为经济发展的桎梏，但技术缺口成为影响我国经济发展质量的重要因素之一。我国为更好利用外资，提升外资企业的技术含量，采取“以市场换技术”的引资战略，即通过开放国内部分市场以吸引外商直接投资，进而获取我国产业发展所需的技术。如今，外资企业已经成为中国经济的重要组成部分。但引进外资的同时，是否实现了“以市场换技术”的初衷？因此，如何有效利用FDI，促进技术溢出，从而推动企业的技术进步和国家经济的持续增长，成为我国当前经济研究的一个现实问题。
改革开放以来，广东省作为中国开放型经济发展最快，最有成效的区域之一，外资经济更是具有代表性。本文选取广东工业为研究对象，对FDI的前、后向关联和水平方向的技术溢出与内资工业部门、国有内资工业部门的生产率及其分解变量进行系统研究，期望能对FDI行业间技术溢出理论提供实证参考。
二 相关文献回顾
目前，关于FDI技术溢出的实证研究主要有三种类型：一是特定案例研究，二是基于行业层面的研究，三是基于企业层面的研究。不少国外实证研究结果对FDI能否产生技术溢出提出各自观点。如，Haddad和Harrison对摩洛哥，Aitken和Harrison对委内瑞拉，还有Konings对保加利亚、罗马尼亚和波兰等，在这些研究中都难以找到FDI产生显著的正向效应。相反，在发达国家，FDI更有可能产生正向技术溢出，如Haskel、Pereira和Slaushter以及Keller和Yeapleu分别提供了在英国和美国的FDI产生正向技术溢出的证据。
为何在发展中国家的实证结果会与理论预期不相符？学者们提出不同解释，主要分为以下三种。第一种为条件说。该观点认为FDI技术溢出并不是无条件、自动发生的，而是有内外条件客观要求的，现有实证结果只能说明研究对象确实没有满足FDI溢出发生的必要条件。第二种是方法说。该观点强调计量估计过程的严谨性，例如，是否选取了微观层面的面板数据，是否遗漏了不可观测的变量，是否考虑了内生性的解释变量等问题。显然，这些计量方法上的问题也会直接影响到估计结果的客观性。第三种是方向说。该观点认为以往的研究是在一个错误的方向上寻找FDI溢出，如Javorcik认为由于技术溢出会提高当地竞争者的竞争力，所以外商投资企业存在着阻止技术溢出的倾向，但它们却有可能从对当地的供应商或客户的技术溢出中获益，FDI技术溢出更可能发生在垂直方向而不是水平方向。所以，在研究FDI技术溢出时，更应关注FDI的行业间技术溢出。那么，在中国，外商投资企业通过前、后向关联对当地企业是否存在技术溢出？这种溢出效应的状况和传导途径是怎样的？这些问题都是相关理论研究者和实践者的重要课题。
理论模型方面，Rodriguez-Clare论证了跨国公司和东道国企业的联系效应具有提高东道国企业生产率的可能性，其模型表明，当跨国公司产品更为复杂、跨国公司总部和东道国工厂之间交通成本更高、东道国和跨国公司母国在中间变体生产上更为相似时，跨国公司更可能对东道国上游行业产生正的后向关联效应。Markusen和Venables通过建立数学模型，认为跨国公司的进入一方面会通过竞争效应代替本地企业，降低最终产品的价格指数，另一方面会通过联系效应引起中间投入品的国内企业生产的扩张，提高上游企业的产品质量及降低价格，产生后向关联效应。Lin和Saggi建立了需求和竞争模型，论证了跨国公司与国内企业后向关联的程度取决于跨国公司与当地竞争对手在技术上的不对称性。当跨国公司相对国内企业的技术优势适中时，跨国公司的进入会增加后向关联的程度和当地供应商的利润。
经验证据方面，相比行业内技术溢出的实证研究的丰硕成果，FDI行业间技术溢出的实证研究则相对单薄，早期的研究以案例研究为主，主要利用当地化采购水平来判断技术溢出效应大小，直到Kusler才开始用计量方法检验FDI行业间技术溢出。国外学者Blalock和Gertler、Javorcik、Liu，国内学者杨亚平、王苍峰、邱斌等等的研究均提供了FDI产生正的后向关联溢出的经验证据。王耀中和刘舜佳、严兵、姜瑾和朱桂龙等的研究则提供了后向关联溢出不显著或前向关联和水平方向更为重要的经验证据。研究结论虽然不一致，但都肯定了行业间溢出的存在。
然而，这些研究一方面没有考虑内资工业部门R&D（研究与开发）对生产率的影响。R&D和技术扩散是实现技术进步的两个基本途径，没有考虑R&D投资对生产率和技术进步的影响，有可能高估外资溢出效应。另一方面这些研究忽略了技术效率变化对生产率增长的影响，将生产率的增长等同于技术进步。实际上，生产率增长可以进一步拆分为技术效率提高（如管理效率的提高和生产规模的扩大）和技术进步（如新技术的采用和新产品的采用）。针对以上研究现状，本文试图从以下几个方面进行拓展：（1）本文采用基于DEA的Malmquist生产率指数对广东内资工业部门和国有内资工业部门的生产率进行测算，并将其分解为技术效率与技术进步两个因素；（2）在控制R&D情况下，考察了FDI对内资工业部门生产率增长的影响，使FDI技术溢出的分析结果更加准确；（3）深入到细分层面，分析FDI对不同所有制类型内资企业的溢出情况和不同市场导向的FDI对内资企业的溢出情况。
三 数据、模型与变量
（一）数据描述
本文数据取自《广东工业统计年鉴》以及《广东统计年鉴》。为保持数据的统一口径和连续性，“木材及竹材采运业”、“其他矿采选业”和“石油和天然气开采业”没有包括在原始数据中。在对应《2007年中国投入产出表》的统计口径后，将这36个部门进行归口，数据加总到22个部门。
工业企业数据选自“广东省工业企业主要经济指标”，指全部国有工业和年销售收入在500万元以上的非国有工业；国有企业数据选自“广东省国有及国有控股企业主要经济指标”；外商投资企业数据选自“广东省外商投资和港澳台投资工业企业主要经济指标”；内资企业数据由工业企业和外商投资企业相应指标数值相减得来。在计算FDI的前、后向关联效应时要用到的关键数据“直接消耗系数”取白广东投入产出表（投入产出表都是每5年修订一次，所以本文假定研究期内各行业的直接消耗系数不变）。
（二）模型与变量定义
为考察FDI参与程度对广东工业部门内资企业生产率的影响，本文利用Malmquist生产率指数将生产率分解为技术进步与技术效率，得到更为准确的结果，借鉴Javorick和张海洋等的研究，得出基础方程：
TFP、EC、TP分别代表全要素生产率、技术效率与技术进步，其测算可以假定每个行业为一个决策单位（DMU），使用两种要素投入（劳动和资本）生产单个产出（增加值）。其中，净产出，以工业增加值表示，为消除时间价格指数的影响，用广东分行业工业品出厂价格指数对各年工业增加值进行缩减，基期为2000年。投入的资本，以固定资产净值年平均余额表示，利用广东各年的固定资产投资价格指数对该指标进行缩减，基期同样为2000年。投入的劳动力，以全部从业人员年平均人数表示，劳动投入L其实应该用劳动时间表示，但由于劳动时间数据无法得到，或者即使得到，其准确性和可靠性也不能确定，因而通常用劳动力人数替代，出于数据可获得性的考虑，并且由于从业人员反映了一定时期内全部劳动力资源的实际利用情况，本文假定劳动力总量等于全部从业人员年平均人数。
H为FDI的水平溢出效应，以外商投资企业工业销售产值占全行业销售产值的比重表示。
F为FDI的前向关联效应，以行业i的投入品中由所有上游行业m中外商投资企业所提供的份额表示，即
：式中αim是产出部门i的产品消耗各投入部门m的产品（货物或服务）的数量，该参数从投入产出表中的直接消耗系数表中各列取得（剔除对角线上的元素）。Hmi是i的所有上游行业m中外商投资企业销售产值占全行业销售产值比重。
B为FDI的后向关联效应，由行业i的中间投入占所有下游行业j中外商投资企业产出的份额表示，即
式中αij是投入部门i的产品（货物或服务）提供给产出部门j中间使用的数量，该参数从投入产出表中的直接消耗系数表中各行取得（剔除对角线上的元素）。Hji是i的所有下游行业j中外商投资企业销售产值占全行业销售产值比重。
RD为R&D支出占Y比重，即R&D支出比例，结合数据可获得性，以行业研究开发经费占全部国有以及规模以上的工业企业增加值比例来表示（E／Y）。
λi、υi：计量经济模型使用面板数据产生的不可观测的行业效应项和时间效应项。
εit：计量经济模型的随机误差项。
（三）面板数据模型的设定和回归方法
本文使用Malmquist生产率指数测算的内资工业部门和国有企业工业部门的生产率及其分解变量（技术效率与技术进步）对基础方程进行回归。由于使用的是面板数据，可能产生异方差以及序列相关问题，在实际操作中这些问题可能会导致普通最小二乘法（OIS）失效，因些本文利用Hausman检验后选取固定效应进行回归，同时用横截面加权方法（Cross-Section Weights）对异方差和序列相关性进行纠正。在具体估计时，进行迭代至收敛（Iterate to Convergence），所设定的最大迭代次数为500，收敛至0.0001，同时使用是怀特（White）异方差性纠正。
四 实证结果与解释
（一）工业生产率测算
为研究广东工业生产率的变化，本文运用Onfront2.0软件测算了广东工业分行业的生产率及其分解变量逐年变化的情况。从表1可以发现，无论是生产率，还是技术效率或技术进步，增长率排名靠前的不是高科技行业，而是一般行业，如资源开采和加工业等；从平均水平来看，技术进步是行业生产率提高的主要原因。这说明了广东工业生产率显著增长主要依靠技术进步，相对于大幅度的技术进步，技术效率还有待提高。与本文的结果类似，张海洋、邱斌等通过分析中国工业部门生产率的变动，都验证了技术进步指数高于技术效率指数。
