杨　阳　姚利民

摘要：本文通过中国31个省2003-2007年的数据采用Nansen的门槛回归技术分析了技术差距对FDI溢出效应的影响，并得出结论，技术差距对FDI的技术溢出效应存在门槛效应，当技术差距小于一定值的时候，会促进FDI的技术溢出效应，当技术差距大于一定值的时候则不会促进FDI的技术溢出效应。我国一些省份已经跨过了这个门槛值，而一些并没有跨过，当地政府需要根据自己的具体情况采取措施减少自身的技术差距，促进FDI的技术溢出效应，发展本地经济。

关键词：门槛回归技术技术差距FDI溢出效应

一、理论文献回顾

我国改革开放20多年以来，随着投资环境的不断改善，市场经济运行机制的不断完善，吸引了越来越多的外商来我国投资，我国已经成为目前世界上吸引外商直接投资最多的国家之一。据《2007中国外商投资报告》，2006年，中国吸收外商直接投资继续增长，按可比口径(不含银行保险证券)为630.21亿美元，增长4.47％。截至2007年7月底，中国累计批准设立外商投资企业61万多家，实际使用外资金额7200亿美元。据联合国贸发会议统计，中国吸收外资已连续10多年居发展中国家首位,2006年居全球第4位。目前，全球500强企业中已有480多家在中国投资设立了企业，跨国公司在中国设立的研发中心近1000家，地区总部近40家。由此可见，外国直接投资对我国的经济发展起着非常重要的作用。

那么FDI是不是有利地促进了东道国的经济发展呢?有些研究者不这么认为，Glass和Saggi(1998)研究发现FDI带来的技术转移取决于南北双方的技术差异水平，而并不是绝对的。如果南方国家(经济发展落后的国家)与北方国家(经济比较发达的国家)的技术水平相差不大，那么北方国家对南方国家的FDI就会给南方国家带来先进的技术；而如果南方国家与北方国家的技术水平相差太大，东道国国内无足够的人力资本积累和中学的技术知识获得外资企业技术溢出那么北方国家对南方国家的FDI，只能给南方国家带来落后和过时的技术，而不是先进的技术。Kokko(1994)通过对墨西哥1970年的行业横截面数据进行分析，研究了技术条件对产生溢出效应的影响。他发现只有在跨国公司所采用的技术不是很复杂的时候，也就是当跨国公司与当地企业之间的技术差距较小时，技术溢出效应才会变得比较明显。Kokko根据这个研究结果得出，当跨国公司与东道国企业技术差距过大时，后者会因为差距过大而难以消化吸收。因此Kokko认为，跨国公司与东道国企业的生产力水平是由双方相互作用决定的，只有在满足一定条件的时候，跨国公司能对当地企业的生产力水平产生正面影响。Im-briani等(1997)对意大利进行的FDI研究分析发现，技术溢出同技术差距负相关，即东道国企业技术能力较强，与跨国公司子公司技术差距不大时，FDI的技术溢出效应显著。我国的一些学者也得出了类似的结论，潘文卿(2003)分析FDI对我国不同地区溢出效应，认为FDI的技术溢出效应存在着一种门槛效应，而西部未跨过门槛，FDI的技术溢出作用不明显，甚至为负，东部技术水平提升，溢出作用变小，中部最大。陈涛涛(2003)认为企业规模差距，资本密集度差距，技术差距是FDI行业溢出效应的关键，表明内外资企业竞争力差距较小的行业，溢出效应相对较易产生。

二、门槛回归模型的介绍

由上面的文献我们看到，技术差距是影响FDI技术溢出效应的重要因素，而这种影响又是非线性的，因此运用Hansen的门槛回归技术来分析技术差距对FDI技术溢出效应的影响，可以揭示出他们之间的非线性关系。

首先简单介绍一下Hansen的门槛回归模型：规模上急剧扩大，而且在各个投资领域也是更迅猛的

Ln T_it=BLnX_it-1γ₁LnFDI_it-1I(q_it-1＜=α)+γ₂LnFDI_it-1I(q_it-1＞α)+ε_it(1)

其中，i表示地区，t表示年份，Ln T_it-1和Ln FDI_it-1分别为被解释变量(技术溢出效应的衡量变量)和解释变量(FDI的水平)，X_it-1为一组对吸收外国技术有显著影响的控制变量，本文通过对以往文献的分析，得到了影响FDI技术溢出效应的最重要的因素：知识产权保护水平，R&D投入、人力资本(表示人力资本的一系列指标建立一个指标体系)作为解释变量，技术差距作为门槛变量(会在以后章节中详细说明)，α为门槛值。I为指示函数，令虚拟变量h(α)=(q_it-1＜=α)，当q_it-1＜=α时，I=1，否则I=0。

方程式把FDI参数根据吸收能力是否大于分离值分成两部分(也许不仅仅分为两部分，或者是三部分甚至更多，关于这种情况计算会在后面的文章中说明)。这样该方程就面临四个问题：1．如何同时估计出门槛值α和参数β₁，β₂；2．如何检验原假设H₀:β₁=β₂；3．如何构建门槛值α的置信区间；4．如何获得参数的渐近分布。

设Sn(β(α)，γ(α))代表式(1)的残差平方和，其中n是样本容量，这样清楚表明参数β、γ取决于门槛α大小。由于β、γ独立于α，Sn(β(α)，γ(α))不是一个线性函数，而是一个随着变量ABC的特定值被划分为几个阶段的阶段性函数。但是对于给定的α值Sn(β(α)，γ(α))是一个关于β、1γ线性函数。我们就可以用最小二乘法获得最小值，从而得到β、δ，我们用S(α)来表示上述残差平方和的函数。由假设可知，我们逐个将门槛变量的所有可能值带α，就可以通过最小化S(α)来获得估计值。

简单了解门槛回归模型以后，下面我们进行实证的检验。

三、门槛回归的实证研究

为了保证检验的科学性、准确性，搜集了中国32个省市2003-2007年(数据来源是中国统计年鉴和各个省市的统计年鉴)的数据，来完成这次门槛回归的检验。

首先确定一下各个变量的衡量指标。

FDI的技术溢出效应用FDI对GDP的贡献率来衡量，也就是FDI/GDP来表示FDI的技术溢出效应。技术差距用Blomstrom(19831、Kokko(1994))提出的人均劳动生产率的指标衡量。知识产权保护水平用专利数量来表示，人力资本则通过层次权重决策分析法建立了一个比较完善的指标体系。(具体数据见附录)

然后将搜集整理好的数据用门槛回归模型进行分析得出表1：

由上述检验结果我们看到，当技术差距比较大，也就是人均劳动生产率低于门槛值的时候，就会抑制FDI产生技术溢出，但是这种抑制作用不是十分明显，可以看作当技术差距大于门槛值的时候对FDI的技术溢出无积极作用，而当技术差距比较小，也就是人均劳动生产率高于门槛值的时候，就会促进FDI的技术溢出。由此可见，技术差距确实对FDI的技术溢出有着门槛效应。

下面我们将以省市为对象来分析，具体到每个省的情况是怎样的，如表2：

由表2可以看到，我国只有福建、河南、四川没有跨过技术差距的门槛，也就是说，在福建、河南、四川、由于劳动生产率低下，不能对FDI的技术溢出起到积极的效应。而其他的省市的技术水平已经达到了门槛值，可以促进到FDI的技术溢出效应。

我们印象中福建是比西藏、青海、宁夏经济发达的，可是为什么会产生这样的结果呢?其实福建虽然企业数量多，但大都是私营的规模以下企业，而且是劳动密集型的企业，因此，人均劳动生产率低于门槛值比较容易理解。而西藏、青海、宁夏看似经济不发达，但是企业的规模一般比较大，很多是国有规模以上的企业，技术就相对先进，人均劳动生产率自然就高了。所以说虽然福建的经济比西藏青海宁夏发达，但是就人均劳动生产率这点来看是没有比上这些地方的。

因此就四川、河南、福建三省的政府来看，应该采取措施，找出自己经济发展的短板，也就是人均劳动生产率比较低这块短板，加强一些培训机制，引进先进的生产技术和管理经验，这样才能尽快跨过这个门槛，不要让技术差距成为限制FDI技术溢出的那个绊脚石。这样我国作为FDI的引入大国才能更好地利用FDI，使得FDI能够更好更快地促进我国经济的发展。