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会员注册摘要：本文采用面板数据的变系数模型和非线性面板平滑转换回归模型对1998～2008年我国高技术产业13个细分行业中FDI的创新溢出和门槛效应进行检验和测算，结果显示：FDI创新溢出效应在我国高技术产业各细分行业中存在明显差异；行业技术水平、人力资本、市场竞争程度对高技术产业FDI创新溢出效应皆存在门槛效应，具体而言，当内资企业行业技术水平超过0.756的门槛值后，FDI创新溢出提升的速度明显加快；当内资企业的人力资本跨过的7.79门槛值后，FDI创新溢出效应出现显著的跃升；FDI创新溢出效应只有在市场竞争程度较激烈(赫芬达指数＜638.0)的行业才更为明显；与人力资本、市场竞争程度相比，行业技术水平对FDI创新溢出的影响最为显著。
关键词：创新溢出效应，门槛效应，面板平滑转换回归模型
一、引言
在全球经济一体化步伐不断加快和国际市场竞争日趋激烈的情况下，如何有效提高企业的技术创新能力，已成为各国政府、企业与学术界高度关注的一个焦点问题。大多数学者的研究显示，FDI研发活动的溢出效应是企业技术创新的重要来源之一。我国作为吸收FDI最多的发展中国家，FDI的大量流入及其在华研发投资力度不断加大是否促进了我国内资企业技术创新能力的提升？FDI的创新溢出在不同的行业是否存在差异性和门槛效应？本文拟采用我国高技术产业行业水平的面板数据，在研究FDI创新溢出效应行业差异的基础上，运用非线性面板平滑转换回归(PSTR)模型对我国高技术产业FDI创新溢出的门槛效应做进一步的检验，以揭示FDI创新溢出效应与若干影响因素之间的非线性关系，并对各影响因素的门槛水平进行测度。
关于FDI外部性的研究是从研究FDI的技术溢出效应开始的，学者们进行了大量的理论和经验研究。在这类研究中，研究者大多从整体上分析FDI对东道国整体技术进步的影响，较少涉及FDI对东道国技术创新能力的影响。而关于FDI创新溢出效应的研究则起步较晚，研究文献相对薄弱，研究结论也不尽相同。Hu & Jefferson[1]采用大中型企业的数据研究了FDI对我国技术创新能力的影响，得出了正向溢出的结论；Cheung & Lin[2]采用1995～2000年地区层面的面板数据分析了FDI对我国专利申请量的影响，结果表明滞后一期FDI对专利申请量存在显著影响；侯润秀和官建成[3]运用我国1998～2002年大中型工业企业省际面板数据分析FDI对企业技术创新能力的影响时发现，FDI的流入对区域创新能力产生了显著的溢出效应；冼国明和严兵[4]采用我国1998～2003年的省际面板数据分析了FDI对专利申请量的影响，结果显示在经济发展水平相对落后的中、西部地区，FDI的创新溢出效应并不明显，而在溢出效应较为显著的东部地区，FDI创新溢出效应则主要表现在一些技术水平相对较低的创新项目中；蒋殿春和夏良科[5]认为FDI的竞争效应不利于国内企业创新能力的成长，但通过示范效应和人员流动效应促进国内企业的研发活动。
现有的研究表明，FDI的溢出效应多发生在发达国家或那些经济发展水平较高、基础设施较为完善的发展中国家，这说明FDI的溢出效应并不是自动发生的，而要受到相关因素的制约。Perez[6]认为只有当东道国具备一定的技术水平，FDI的技术溢出效应才能得到充分利用，这一现象被Borensztein et al.[7]称为“门槛效应”。FDI创新溢出的存在也存在类似的门槛效应。Liu & Trevor [8]运用我国1997～2002年的面板数据的研究发现，只有当国内企业具备一定的消化吸收能力时，FDI才会对国内企业的创新活动产生正的溢出效应。这里“一定的消化吸收能力”其实就是门槛水平。除技术差距、吸收能力之外，还有其他一些影响FDI创新溢出效应发生的因素。
目前国内关于FDI创新溢出门槛效应的研究文献较少。薄文广等[9]运用我国1995～2003年省际面板数据分析了FDI创新溢出效应，结果发现FDI对国内企业技术创新会发挥积极的影响，但前提是必须跨越一定的人力资本门槛；李梅和谭力文[10]运用我国1998～2006年的省际面板数据对FDI在不同地区引发的创新溢出效应进行检验，证实FDI对创新能力的溢出存在较大的地区差异，并进一步从地区经济发展水平、人力资本状况、金融发展程度和经济结构四个方面对能够引发积极的创新溢出效应的各因素的“门槛”水平进行了测算。史星际[11]从人力资本、经济发展水平、金融发展水平、对外开放度、经济结构五个方面分析FDI对省域创新能力溢出效应的门限特征，结果显示除人力资本及人均GDP外，其他三因素与FDI创新溢出效应之间都存在显著的门槛效应。
本文对现有文献从两方面进行拓展：一是研究我国高技术行业FDI创新溢出的行业差异和门槛效应。目前国内关于FDI创新溢出的研究主要分析了FDI创新溢出效应的地区差异，尚没有学者研究FDI创新溢出的行业差异和门槛效应。二是运用PSTR模型检验和测度FDI创新溢出的门槛效应。以往研究的检验手段基本上以构造连乘模型或简单的分组检验为主，这种分析方法无法精确探查引发FDI创新溢出效应变动的各种因素的具体门槛水平，而且对引起FDI创新溢出效应非单调变化的因素无法进行准确的估计。少数文献虽采用面板门限回归(PTR)模型分析FDI技术溢出的门槛效应[12]，但PTR模型在分析门槛效应也存在缺陷，即其假定FDI溢出在某门槛前后发生突变，这一假定在某种程度上与客观事实不符。FDI的创新溢出在不同的影响状态之间进行转换可能很剧烈，也可能比较缓慢平滑。而PSTR模型作为非线性关系模型分析的典型工具之一，具有允许参数逐步、缓慢发生变化的显著优势，PTR模型实际上是PSTR模型的特例。
二、FDI创新溢出的行业差异
(一)模型设定
我们借鉴吴玉鸣[13]的做法，从Griliches[14]和Jaffe[15]提出的基本知识生产函数(KPF)出发，根据Romer [16]内生增长模型的思路，逐渐引进人力资本和FDI变量，构建本文研究的计量模型。Griliches-Jaffe知识生产函数具有如下形式：INN=ARDα。其中，INN为创新产出，A表示研发活动的技术水平，RD表示自主研发资本投入。
根据传统的内生增长模型，在封闭经济系统中，研发活动的技术水平主要取决于进行科学研究和发明创造的高技术人力资本总量(HK)，即：A=HKβ；FDI是国际技术溢出和创新溢出的重要渠道。在一个内部没有科学研究与发明创造而依赖FDI引进技术的经济中，FDI在东道国研发活动的规模越大，对内资企业研发技术水平的影响就越大，即：A=FDIλ。
因此，当既有国内科学研究和发明创造、又有FDI流入存在时，内资企业研发的技术水平由其高技术人力资本总量与FDI的研发规模共同决定，则有：A=ηHKβFDIλ。其中，η衡量了人力资本和FDI研发活动之外的其他因素对研发技术水平的影响。
将A=ηHKβFDI代入Griliches-Jaffe知识生产函数，可得创新生产函数为：
INN=ηHKβFDIλRDα (1)
(1)式两边取对数，同时在解释变量中加入因变量的滞后项以控制行业技术创新水平的滞后效应，获得如下的面板数据变系数模型：
lnINNit=C+ρlnINNit－1+αlnRDit+βlnHKit+λilnFDIit+εit (2)
(2)式中，C为常数项，i、t分别表示行业和时间；NNNit为高技术产业的技术创新水平，基于本文的研究目的和数据的可得性，我们选择内资企业发明专利授权数作为技术创新的衡量指标；RDit为高技术产业自身的研发投入，用各行业中内资企业的R&D经费内部支出来表示(单位：亿元)；HKit为人力资本，用各行业中内资企业的研发活动人员折合全时当量来表示(单位：人年)；FDIit为FDI对内资企业的创新溢出变量，用各行业中三资企业的R&D经费内部支出来表示(单位：亿元)；λi为FDI创新溢出的弹性系数①；εit为误差项，代表其他未观测到的影响高技术产业创新的因素。(2)式表明，我国高技术产业的技术创新主要依赖于内资企业自主研发投入、人力资本和FDI在华的研发规模。
(二)回归结果
考虑到数据的可得性和平稳性，本文选用1998～2008年我国高技术产业13个细分行业规模以上企业的面板数据②进行估计。样本数据来自《中国高技术产业统计年鉴》(1999～2009年)。RD、FDI采用以1998年为基期的R&D价格指数③进行折减；为消除变量取对数造成的极端值的影响，本文对INN中的零值按1处理(这样的观测值共有7个)。使用软件Eviews6.0、采用固定影响的变系数模型④对(2)式进行估计，回归结果见表1。
表1显示，调整后的R2可决系数达到0.815，模型取得了较好的拟合效果。13个行业中，中药材及中成药加工、电子器件制造、电子元件制造、家用视听设备制造、其他电子设备制造、电子计算机整机制造和通信设备制造7个行业中的创新溢出效应显著为正；化学药品制造、生物药品制造和仪器仪表制造3个行业FDI的创新溢出效应为正，电子计算机外部设备制造、办公设备制造、医疗设备及器械制造3个行业FDI的创新溢出效应为负，但统计上皆不显著。创新溢出效应最大的是其他电子设备制造业(0.667)，最小的是办公设备制造业(-0.047)。可见，我国高技术产业中FDI创新溢出效应呈现出明显的行业差异性。