外商直接投资对中国高技术产业技术创新作用的经验分析.doc
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1、 外商直接投资对中国高技术产业 技术创新作用的经验分析 蒋殿春 夏良科 * 内容提要 本文运用面板数据模型分析了外商直接投资对国内高技术行业企业技术创新能力 的影响及其作用的途径 。 主要结论是 : FD I 的竞争 效应不利于国内企业创新能力的成长 , 但会通过 示范效应和科技人员的流动等促进国内企业的研发活动 ; 在国内企业中 , 国有企业和其他所有制企 业的技术创新模式有所不同 , 受 FD I 的影响也不尽相同 ; 国内企业的科技活动会对外商投资企业产 生 挤牙膏 效应 , 激发其更强的创新动力 ; 国内企业在与外资的技术创新竞争中很难占据上风 。 关 键 词 FD I 高技术产业 技
2、术创新 一 前言 近年来 , 中国的高技术产业发展十分迅速 , 已在工业生产和出口中占据相当重要的地位。 2003 年 , 中国高技术产业产值占工业总产值的比重达 21. 4% , 出口 1101. 6 亿美元 , 占全部外贸出口额的 1 / 4。同 时 , 高技术产业也是外商在华投资非常密集的领域。据中国国家统计局第二次全国基本单位普查显示 , 截至 2001 年底 , 中国高技术产业中 三资 企业数量超过 1 万家 , 从业人员 196 万人 , 营业收入 6462 亿 元 ; 外商资 本金占全部企 业资 本金的 49% , 占 全部 营业收 入的 47. 7% , 占全部 高技术 产品出
3、 口额 的 81 5% 。技术创新能力是高技术企业的生命。所以 , 一个非常重要的问题便是 : 中国高技术产业内如此 密集的外商直接投资 ( FD I)对国内企业的技术创新能力有什么样的影响 ? 通过什么途径起作用 ? 自 M acD ouga ll( 1960) 第一次明确地提出 FD I 对东道国的技术溢出效应之后 , 许多学者对此进行了大 量的理论和经验分析。通常认为 , FD I 在产业内的外溢效应主要是通过 示范效应、竞争效应以及跨国公 司人员培训和流动等渠道发生作用 ( K okko, 1992)。除此之外 , FD I 还由于产业关联等因素对东道国相关 产业产生跨行业的技术外溢效
4、应 ( K atz, 1969; K ug ler, 2001) 。 在经验分析方面 , 有关 FD I 外溢效应的显著性和作用方向 , 正反两方面的证据都有很多。以国外近 年的研究为例 , 支持 FD I 促进当地产业技术进步或创新能力的研究有 D riffie ld( 2001) 和 D i e lis 与 Louri ( 2002)等 ; 另一方面 A itken 与 H arrison( 1999) 、 D jankov 与 H oekm an ( 2000 ) 和 K on ings( 2001) 等却得 到 * 蒋殿春 : 南开大学跨国公司研究中心 电话 : 022 - 23500
5、697 电子信箱 : jdc nank a.i edu. cn; 夏良科 : 南开大学跨国公司研究中心 电子信箱 : x lk_nk 163. com。 本文得到教育部重大课题 ( 02JAZJD790017)的资助。感谢匿名评审人的建议 , 使得本文的模型估计得到了显著的改善。 世界经济 * 2005 年第 8 期 ! 3! 外商直接投资对中国高技术产业技术创新作用的经验分析 FD I 抑制了东道国产业技术进步的结论。此外 , 也有一些研究发现 FD I 对东道国产业技术发展的作用并 不明显 , 如 H addad 与 H arrison( 1993)、 K athuria( 2000) 和
6、 H arr is 与 R ob inson( 2004) 等。 关于 FD I 对中国企业技术进步的影响 , 现有经验分析与国外类似 , 结果也大致包括以上三类。 L i 与 X ia( 2001) 、何洁与许罗丹 ( 1999) 和徐涛 ( 2003)等都发现 FD I 正的外溢效应存在。但是姚洋 ( 1998) 通过 计量分析认为 , 就特定的行业而言外资企业的外溢效应即使不是负的 , 也不是显著为正的 , 外溢效应只在 省级层面上显著。王飞 ( 2003) 的研究结果表明 , FD I 对中国国内企业的技术进步没有明显的作用。另有 一些学者认为 FD I 作用不明显是由于存在 门槛效应
7、 。潘文卿 ( 2003) 认为由于 门槛 效应存在 , 西部 地区经济发展水平还未跨过 FD I 起积极作用的 门槛 , 故外资的作用不明显 , 甚至还有负的作用 ; 东部地区 工业部门技术水 平的提 升已 使外 资的正 向外 溢效 应变 小 , 中部地 区当 前 FD I 外 溢效 应最大。何 洁 ( 2000)、王志鹏和李子奈 ( 2004) 等也验证了 门槛效应 的存在。 在这类研究中 , 研究者大都从包含 FD I 变量的扩展生产函数出发 , 以劳动生产率 ( 或全要素生产率 TFP ) 或者人均增加值率等指标作为被解释变量 , 以外资企业产值或销售额在行业中所占的比例等作为 解释变
8、量 , 进行回归 分析。相对说 来 , 进一 步研究 FD I 影 响国内企业技 术创新能力的文 献要少得多。 Cheung 与 L in( 2004) 分析了 FD I 对技术创新的影响 , 发现其效应为正 , 并且发现 FD I 对较低层次的创新 , 尤其是外观设计方面具有较显著的正面作用 ; 刘云等 ( 2003) 发现跨国公司及其母公司在华专利申请对中 国国内技术引进、消化吸收和创新有积极的影响 , 但与国内专利申请之间存在明显的替代和竞争关系 , 其 内在动力是市场竞争和技术独占。此外 , 陈涛涛 ( 2003) 以行业横截面数据分析发现 , 充分竞争是保证 FD I 在中国发挥良好
9、溢出效应的重要条件。 总的来说 , 现有研究大多旨在辨别在华直接投资溢出效应存在与否和作用方向 , 对其作用机制和途 径的探索主要还停留在理论层面 ; 使用数据主要是以全国 ( 或某一区域、省市 )整个工业部门制造业层面 的总量数据 , 利用具体行业数据进行的分析较少。 二 模型设计 鉴于高技术产业目前在中国国民经济中的重要地 位 , 并考虑到不同行业技术动态性差异对企业研发 竞争模式产生的影响 , 本文选取中国高技术产业领域诸行业为研究对象 , 分析其中 FD I 对国内企业技术 创新能力的影响 , 并试图对其影响机制提供经验分析方面的证据。 考虑到国内企业多种所有制并行 , 而不同所有制的
10、企业在技术创新动机和效率上都可能存在差异 , 所以我们将国有企业独立出来 , 并将 其与 其他所有制企业 进行比较。此外 , 当前中国大多数企业 (尤其是中小企业 ) 的专利意识还不强 , 不 善于主动寻 求 专利 保 护 ; 而且 , 国内 企 业 基本 上 还 处于 模 仿 创新 阶 段 , 具 有 自主 专 利 的创 新 较 少 ( Cheung and L in , 2004) 。因此 , 本文不以专利授权的数量来反映国内企业的创新水平 , 而代之以企业的 新产品数量。 由于高技术行业在中国起步较晚 , 官方公布行业统计数据的年度不长 , 本文为保证样本的数量 , 采用 面板数据模型
11、( panel data m odel)进行分析。面板数据模型是依据不同个体的时间序列数据来构造和检 验的行为方程模型 , 比简单的截面数据或时间序列数据更接近实际。首先 , 它可以增加 可估计的数据量 , # 根据蒋殿春 ( 1998)的理论模型 , 技术周期越短、关键技术创新越频繁的行业 , 东道国企业越有机会在与跨国公司的竞争中获胜。 姚洋 ( 1998)的研究表明非国有企业比国有企业具有 更高的技 术效率 , 非 国有企业 通过竞争 提高了中 国工业企 业整体的 技术水 平 , 并且还在提高自身生产效率和管理技术的传播方面起到了显著的促 进作用。 世界经济 * 2005 年第 8 期
12、! 4! # 蒋殿春 夏良科 增大自由度 , 并且减小了解释变量的多重共线性 , 从而提高估计的准确度 ; 其次 , 面板数据的方法能分析 那些仅用截面数据或时间序列数据所分析不了的问题 , 比如那些只是个体间存在差异、但不随时间变化 , 或者只随时间变化、个体之间不存在差异的问题 (比如医药行业的创新周期较长而且风险较高 , 而家用视 听设备制造业创新周期就短 , 费用和风险都较低 )。本文考虑的高技术产业内 13 个行业本身的技术特征 各不相同 , 要同时考虑这些行业技术水平的动态变化 , 仅用截面数据或时间序列数据分析是做不到的 , 面 板数据则综合考虑截面和时间序列数据 , 能对此类问
13、题进行较好的分析。另外 , 面板数据模型还可以减 少因为忽略了的某些相关变量对估计结果产生的影响 , 有利于对问题进行更深入地研究。 影响企业技术创新能力 的因素 很多 , 如 行业特征、市 场条件 和企业 自身已 有的技 术因素 和研 发 ( R& D ) 投入等。本文着重考虑除企业本身的研发投入之外的国内外企业之间相互影响的外溢效应。 这些外溢效应主要通过市场竞争效应、示范效应和科研人员相互流动效应体现。在国内企业中 , 我们区 分了国有企业和其他所有制企业 , 以检验不同所有制企业对创新效率的影响。建立下面的模型 : lnN sit = 0 + 1 lnH sit + 2 lnM sit
14、 + 3 lnN fit + 4 lnN oit + 5 lneit + 6 lnyit + 7 lnFORit + 8 lnOTH it + uit ( 1) lnN oit = 0 + 1 lnH oit + 2 lnM oit + 3 lnN fit + 4 lnN sit + 5 lneit + 6 lnyit + 7 lnFOR it + 8 lnSOEit + uit ( 2) lnN f it = 0 + 1 lnH f it + 2 lnM fit + 3 lnN oit + 4 lnN sit + 5 lneit + 6 lnyit + 7 lnOTH it + 8 lnSO
15、E it + uit ( 3) 其中 , 下标 it 表示第 i 个行业在第 t 年的项目 , N s、 N f 和 N o 分别表示国有企业、外资企业和国内其他 所有制企业新产品开发项目的数量 ; H s、 H f 和 H o 分别为这三类企业的科技活动人数 , 而 M s、 Mf 和 M o 为 它们的科技活动经费 , 这两组变量从人力资本和经费两方面反映了企业在科技活动上的投入水平 ; 变 量 e 是三资企业的产品出口率 , 取第 i 个行业中第 t 年外资企业的出口交货值和销售收入的比值 % % % 外 企产品的出口比率越小 , 说明外企更多的是注重国内市场 , 其产品主要在国内销售
16、, 这对国内企业竞争的 压力也就越大 ; 反之则说明外资看重的是国内丰富、廉价的人力资源 , 其产品主要销往国外市场 , 因此对 国内市场的冲击也就较小 , 这两种不同类型的外企对国内企业创新效率的影响有所不同。另外 , y 表示 行业中 FD I 的进入强度和国内企业的市场地位 , 取当年三资企业的总产值和所在行业总产值之比。根据 构造 , 模型中系数 3 6 刻画了各类企业相互通过竞争激发的对各自创新能力的影响。变量 SOE、 FOR 和 OTH 在随后进行的两步检验中有不同含意 , 分别代 表国有企业、三资企业和其他所有制企业的科技人 员数量和科研活动经费 % % % 将这二者分开处理主
17、要是为了避免多重共线性 , 而这两组变量的系数在特定 的模型中反映了研发活动的示范效应和人员流动效应。 本文的分析数据来源于 &中国高技术产业统计年鉴 ( 2003) ( 中国统计出版社 ) 1998 2002 年 5 年的 行业数据 , 统计口径为独立核算的全部国有及年销售收入在 500 万以上的非国有工业企业 , 其中国有企 业数据口径为国有控股企业 ; 外资企业指的是包括中外合资、中外合作和外商独资在内的三资企业 , 其他 所有制企业的数据由全行业的数据减去上述国有企业和三资企业的数据得到 , 主要包括集体所有制企业 和广大的私营性质的企业。 该年鉴统计的高技术行业共有 5 个两位码行业
18、 , 往下又细分为 17 个三位码 行业 (行业编码参照中国国家统计局 &国民经济行业分类与代码 ( GBT4754- 94) )。根据数据齐备性原 G rg 与 S trobel ( 2001 )认为 , 利用企业层面的面板数据是估计跨国公司技术 外 溢效应最适 合的方法。 关于面板 数据模型 更具体 的讨论可参见 Ch eng( 1986 )。 # 人们通常只注意外商投资企业对国内企业的外溢效应 , 但竞争条件变化 和双方科 技人才流 动等 , 也使 外商投资 企业的创 新能力 受到影响。有鉴于此 , 本文特别构造了三个独立的模型 , 检验国有企业、国内其他所有制企业和三资企业间创新活动的
19、相互影响。 考虑到国内企业就业人数多 , 所以我们取科技活动人员的人数和科技活动经费而不是相应的人均 变 量作为解释变量。 这两个变 量综合考虑到了企业取得新技术的四种主要途径 : ( 1)通过企业自身的 R&D 活动 ; ( 2 )通过向其他企 业 (包括国内和国 外 )购买 ; ( 3 )改造 原有技术即消化吸收和技术升级 ; ( 4)通过和外企或科研机构合作研究开发。 ( 三资企业和国有企业的数据间可能有重复的部分 , 但由于得不到具体的数据 , 只能忽略这方面的问题。 世界经济 * 2005 年第 8 期 ! 5! # ( 外商直接投资对中国高技术产业技术创新作用的经验分析 则 , 本
20、文选取了 13 个三位码行业 , 包括 : 医药制造业中的化学药品制造、中药材及中成药加工和生物制品 制造 ; 电子及通信设备制造业中通信设备制造、电子器件制造、电子元件制造、家用视听设备制造和其他 电子设备制造 ; 电子计算机及办公设备制造业中的电子计算机整机制造、电子计算机外部设备制造和办 公设备制造 ; 医疗设备及仪器仪表制 造业中医疗设备及器械制造和仪器仪表制造。 在选取的 13 个行业 中偶有几个数据缺乏 , 在计量分析时直接当作缺省处理。 在运用面板数据分析时 , 主要考虑两种模型 , 即固定效应模型 ( fixed effects m ode ls) 和随机效应模型 ( rand
21、om effects m odels), 前者指被忽略的变量在各个时间段上对被解释变量的影响是固定的 , 即截距项 0i是固定参数 ; 后者则指被忽略的变量在各个时间段上对被解释变量的影响是随机的 , 即截距项 0i是随 机的 , 可以写成 0i = 0 + i, 其中 i 满足零期望和同方差的经典假设。对于究竟是用固定效应还是随机 效应模型 , 我们通过 H ausm an 检验来选择。 H ausm an 检验的基础是在估计方程的残差项与解释变量不 相关的假设下 , 固定效应和随机效应模型是一致的 , 但固定效应不具有效性 ; 反之 , 若残差项与解释变量 相关 , 则随机效应模型不具一致
22、性 , 而应采用固定效应模型。所以 , 在原假设为不存在相关性的假设下 , 这两种估计方法应该没有系统性的差别。构造检验统计量 : W = ( fe - re ) ) Var ( f e ) - Var ( re ) ( f e - re ) 其中 fe和 re分别为固定效应和随机效应估计的系数矩阵 ; Var ( fe )和 Var( re )是各自的方差矩阵 ; W 服从自由度为 K 的卡方分布 (K ), K 是解释变量的个数 ( 不包括常数项 ) 。通过计算 W 的值并和相应 显著性水平的 (K )临界值比较来判断该用固定效应模型还是随机效应模型。具体地 , 当接受原假设 时 , 应该
23、采用随机效应模型 ; 反之则采用固定效应模型。在 下面的分析中 , 我们同时给出固定效应模型和 随机效应模型的估计结果 , 然后通过 H ausm an 检验的值及其显著性来选择使用哪种模型。 三 模型结果 数据处理和模型运算运用 Ev iew s4. 1 软件包进行处理。表 1 是对式 ( 1) 的估计结果 , 分析外资进入 对国有企业技术创新水平的影响。同时 , 根据变量 FOR 和 OTH 选择的侧重点不同 , 表中列出了两组分析 结果 : 组 I 中 FOR 和 OTH 分别取为外企和其他所有制企业的科技活动人员数量 H f 和 H o, 如果两变量的 系数为正且显著 , 则表明培训效
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- 外商 直接投资 中国 高技术产业 技术创新 作用 经验 分析
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