外商直接投资对江西自主创新溢出效应的实证研究

2011-09-05周红根

统计与决策 2011年15期

周红根，饶华

（1.山东轻工业学院经济管理学院，济南 250353；2.南昌工程学院经贸学院，南昌 330099）

0 引言

外商直接投资能否对东道国产生正的技术溢出效应是衡量外资质量的关键[1]，一些实证研究结果表明FDI与技术进步之间存在正溢出、有限溢出、无明显溢出，甚至负溢出等不同的结论。也有不少研究认为溢出效果受到投资国与东道国技术差距的影响，技术差距越大，东道国从FDI溢出中获益越多，但差距增大到某一水平，以至于东道国厂商无法在现有的经验、教育水平及技术知识基础上对国外先进技术加以吸收时，溢出将与技术差距的变化相背离，即存在所谓的发展门槛。

检索国内相关文献发现，江西省引入FDI对江西经济增长和技术进步没有显著的促进作用。但从内生经济增长的角度看，创新是新经济发展的灵魂，熊彼特认为创新包括五种情况：①创造一种新的产品；②采用一种新的生产方法；③开辟一个新的市场；④取得或控制原材料或半制成品的一种新的供给来源；⑤实现任何一种新的产业组织方式或企业重组。创新能够创造经济价值，外商直接外资（FDI）能否为江西带来创新是考察FDI的一项重要指标。因此，本文利用江西省历年数据实证研究江西省FDI与自主创新溢出效应的相关关系。

1 理论模型的建立

本文从生产函数入手来研究江西省的自主创新投入与产出之间的关系。将自主创新的产出函数定义为[2]：

I表示自主创新的产出。L表示自主创新的劳动力投入，K表示自主创新的资本投入，FDI表示外资的参与程度。在进行参数估计时，将上式改写成以下对数回归模型：

2 变量的选取

2.1 自主创新产出（I）的衡量指标

用什么指标来衡量自主创新的产出目前尚无统一的结论。如黎峰（2006）[3]采用专利授权量，包括发明专利、实用新型专利和外观设计，来衡量一国的自主创新能力。徐全勇（2007）[4]选择发明专利数量、实用新型专利数量和外观设计专利数量来衡量我国企业创新能力。再选择研发过程中的劳动投入、FDI数量、政府和企业的资本投入，FDI的出口数量作为企业创新能力的影响变量。朱有为，张向阳（2006）[5]将外商企业区域技术创新能力评价指标分为技术创新投入和技术创新产出2个一级指标。技术创新投入指标有投入量和投入效率2个二级指标；技术创新产出指标有产出量和产出效率2个二级指标。每个二级指标对应有三级指标，累计共4个二级指标、23个三级指标。该指标体系较为全面的反映外商企业区域技术创新水平。

在实证研究中，由于受到统计指标和数据获取的限制，多采用专利申请（或授权）量、或者新产品销售额、新产品开发项目的数量作为创新能力的评价指标。本文考虑到统计口径的一致性，选用江西省大中型工业企业新产品销售收入（万元）作为衡量江西省企业自主创新能力的产出指标I。

2.2 自主创新的劳动力投入（L）、资本投入（K）和外资参与程度（FDI）的测度

为尽量考虑统计口径的一致性和数据的可收集性，选取江西省大中型工业企业技术开发人员数（人）作为江西自主创新劳动力投入量L；江西省大中型工业企业技术开发经费支出额（万元）作为资本投入量K，采用江西省实际使用外资额（万元）作为江西省外资参与度数值（FDI）。

3 模型求解

3.1 LnL、LnK、LnFDI对LnI的回归计算

根据江西省历年统计年鉴，得到江西省企业自主创新模型的各变量数据，并对变量I、L、K、FDI求对数得LnI、LnL、LnK、LnFDI的值，利用SPSS16.0软件中的线性回归（Linear

表1 总体结果和方差

表2 回归系数和相关参数

表3 共线性诊断时的特征值和状态指标

表4 回归结果与方差

Regression）计算得出回归结果和方差分析如表1所示。

但从表2中可以看到，共线性诊断指标容许度（Tolerance）与方差膨胀因子（Variance inflation factor-VIF）两项的值，LnL、LnK、LnFDI的容许度均小于0.5，而VIF值均大于1。回归结果不理想。

在表3中特征值（Eigenvalue）即方差，及其条件指标（Condition Index），特征值很低，而后三个条件指标的值都很高，所以自变量之间的共线性严重。其中在Dimension4这一行，特征值可横向解释常数项（Constant）99%的方差，还能解释LnL变量的100%方差，因此说明常数项与LnL变量高度相关。