小议FDI与中国企业的实证研究摘要：外国直接投资(FDI)对东道国提高生产率、增强国内产业的竞争力具有重要贡献FDI在对中国经济增长做出贡献的同时，是否也促进了中国技术创新能力的提高}文章运用协整与格兰杰因果检验方法考察了1990—2005年流入中国的FDI和专利授权量之间的关系研究结果表明，FDI流量与专利授权量存在长期稳定的均衡关系，但FDI流量对专利授权量的贡献在短期内是不明显的FDI流入类型、中国企业的吸收能力以及FDI与中国企业的互动关系是造成这一现象的主要原因关键词：外国直接投资；技术创新能力：协整；格兰杰因果检验一、研究背景中国改革开放30年来，FDI对中国经济发展起到了十分重要的推动作用FDI给东道国带来的最大利益就是技术转移与技术扩散研究表明，外国投资者会给东道国企业带来新的或者经过改善的管理技(Allard&Lundborg，1998：45)众多广泛进行国际投资的国家，比那些很少进行国际投资的国家拥有更多的向技术发达国家学习的机会一些实证研究表明，流人发达国家(如澳大利亚、英国和美国)的FDI都存在正向的技术扩散效应(Caves，1974；Haskelefa1．，2002；KellerandYeaple，2003)。
对于流入发展中国家的FDI技术扩散效应却很难得到～致的结论Haddad和Ha耐son(1993)、Aitken和Harrison(1999)、Djankov和Hoekman(2000)以及Konings(2001)等人的研究表明，FDI在摩洛哥、委内瑞拉、捷克、保加利亚、罗马尼亚和波兰等发展中国家不存在技术溢出效应而Blomstrom&Persson(1983)、Kokko&Zeian(1994)和Kokko(1996)等人的研究发现，FDI的技术扩散效应假设在乌拉圭、印度尼西亚、墨西哥等国成立国内学者对于FDI技术溢出效应的研究，已经有大量的文献蒋殿春(2004)通过比较静态分析，认为FDI带来的竞争效应往往会恶化国内企业研发融资能力，其总体结论是，在大多数情况下，跨国公司带来的竞争冲击将会弱化我国企业的研发动机和能力王晓红和胡景岩(2006)认为．FDI的技术溢出效应是发展中国家利用跨国公司投资增强自主创新能力，实现产：业快速升级，经济跨越式发展所产生的一个最重要的效应冼国明和薄文广‘(2006)的研究表明，FDI对于中国各地区的技术创新会发挥积极的影响，但这种影响受到人力资本、各地区的基础设施、市场经济得以顺利运行的制度环境、法制环境等“门槛”效应的影响。
陈柳(2007)通过1987—2003年长三角地区的面板数据分析了本土技术创新能力和FDI技术溢出对该区域经济增长的作用，其结论认为，考虑到本土创新因素之后，FDI技术溢出不再表现出对经济增长的显著正面作用；而本土创新能力对该地区的经济增长却存在显著的正相关关系从以上文献回顾可以发现，以往的研究侧重于考察是否存在以及存在正向或负向的FDI技术溢出效应FDI在对中国经济增长做出贡献的同时，是否也促进了中国技术创新能力的提高?本文正是基于这一视角，运用实证方法来考察FDI与中国创新能力之间的关系二、变量、数据与方法1．变量与数据本文选取FDI流量和专利授权数作为替代指标来研究FDI对创新能力的影响在此，我们以中华人民共和国国家统计局公布的实际利用的外商直接投资金额作为变量FDI的指标由于实际外商直接投资额的原始数据是以美元标价，因此我们把当年的FDI原始数据转换成以人民币标价的外国直接投资额(RFDI)，然后对该数值取对数(LNRFDI)(见表1)，并得到该变量随时间变化的趋势图(见图1)对于创新能力，我们选用1990一2005年国家知识产权局授权的专利数量作为替代指标其中，专利数量包含了发明(Invention)、实用新型(Utilitymodel)和外观设计(Design)。
对该指标取对数后得到的趋势图见图2本研究之所以不选择专利申请数而选择专利授权数，基于以下两点理由q’：(1)专利申请经过审查程序，就进入授权阶段然而，并非所有的专利申请都能批准为专利从中人民共和国科技部公布的专利申请数和授权数来看，二：者之问具有较大的差异(见表2)2)从专利申请的结果来看，授权的专利比申请的专利更具有新颖性作为创新能力的代替指标也更为恰当从图1和图2可以看出，在对RFDI和PTN取对数之后，二者具有随时问变化的趋势，因而是非平稳时间序列也就是说，在数据中存在单位根在这种情况下，使用传统的估计技术(基于古典假没的关于扰动项的性质)将会导致不正确的推论(Rao，1994)，这潜在的导致了无意义或者伪造的结果(GrangerandNewbold，1974；Harris，1995)随着时间序列分析的发展，学者们(EngleandGral，ger，1987；Johansen，1988)提倡把协整技术作为估计包括非平稳变量模型的适当的方法三、计量分析与结果说明1．单位根检验在进行协整分析之前，必须先检验变量是否是平稳的采用Dickey—Fuller的ADF检验方法，对前面表l的数据LNRFDI和LN盯N及其一阶差分变量DLNRFDI和DLNJ；)rrN进行平稳性检验，结果见表3。
表1样本数据FDl(1990—2005年)年份FDI(亿美元)FEXRFDI(亿元)LNRFDIP1N(件)LNPTN199143．66005．3233232．41535．44852461610．11121992lIO．07005．5146606．99206．40853147510．35691994337．67()o8．618729lO．27647．97604329710．67581995375．21008．35103133．37878．049945064lO．71581997452．57008-2898·3751．71488．23005099210．83941998454．63008．27913763．92728．23326788911．12561999403．19008．27833337．72788．1130lool5611．5145200l468．78008．27703880．092l8．263611425l11．64622002527．43008．27704365．538l83815l3239911．79362004606．29988．276850i8．22228．520819023812．15602005603．24598．】9174941．6()948．50542l4()oo12．2737资料来源：中宏数据库。
《国际贸易问题》2008年第12期表2专利申请受理与授权分布情况受理授权(单位：件)发明实用新型外观设计合计发明实用新型外观设计资料来源：《中国科技统计年鉴》结合表3、图3和图4，可以看出，虽然时间序列变量LNRFDI和LN辨N是非平稳的，但是它们的一阶差分变量DLNRFDI和DLN盯N是平稳的由此可知，时间序列LNRFDI和LNPTN都是一阶表3检验变量序列的平稳性变量ADF检验检验类型(c，t，k)临界值结论LNRFDI一2．175476(c，t，O)．3．3249764非平稳LNPTN一2．577282(c，t，2)．3．362984+非平稳DLNRFDI．2．808438(c．0，5)．2．77l】29+平稳DLNPnq，4．10707l(c，O，2)．3．144920}+平稳注：检验类型(c，t，k)分别表示ADF检验中是否会有常数项c、时问趋势项t以及滞后期数为k一3．144920{+表示该值是5％的显著水平下的临界值：一3．324976*表示该值是10％的硅著水平下的临界值；、一86一单整序列，即I(1)因此，序列可能存在协整(Dickevet．a1．，1991)关系，也就是说，可能存在两个序列的平稳线性联合，这意味着它们之问存在长期、稳定的关系。
2．协整检验根据Engle和Granger的原始定义，对于双变量模型．协整要求两个变量要具有相同的单整阶数从前面的单位根检验中，我们已经得】}1j两个变量都是一阶单整的结论运用E—G两步法，对1990一2()05年FDI流量与中国的专利授权数之间的协整关系进行检验，检验结果如下：第一步：估计方程首先用OLS法估计协整向量，再检验残差是否是单位根过程用Eviews5．0得出下面的方程：LN明N=7．149335892+0．52l1164637木LNRFDIR2：0．600896，校正的R2=0．572388，F=21．07857第二步：对残差的单位根检验估计的残差u=LNPTN一0．5211164637木LNRFDI一7．149335892检验结果显示，ADF值：一1．63020267，小于10％水平的临界值(见表4)，所以，估计的残差序列u在10％的水平拒绝原假设．即接受不存在单位根的结论因此，可以确定估计的残差为零阶单整．上述结果表明：LNPTN和LNRFDI之间存在协整关系协整向量为：(1，一0．52l“64637，一7．149335892)从反映FDI流量与创新能力长期关系的协整检验中的第一步可以看出，从长期来看，FDI流量对创新能力的弹性为0．52ll164637，即FDI流量每增长1％．专利授权数约增长表4对残差的单位根检验残差lADF检验{检验类型(c．t，k)临界值{结论u1．1．63020267(o，o，6)l-1．600140’I平稳注：表4巾的符号含义同袭3。
0．52％．表明了FDI流量对创新能力的拉动作用并不显著3．误差修正模型描述创新能力与FDI流量之间随着FDI流量变化的短期波动向长期均衡调整的误差修正模型为：LNIyrNC(1)+C(2)母△LNRFDIaecm一1+u也可以写成：△LNlyI''''N产C(1)+C(2)丰△LNRFDI．+aLNPTN¨一0．5211164637木LNRFDI【_l一7．149335892)+u根据HENDRY一般到特殊的建模方法我们首先选定4阶的滞后变量，然后逐步排除一些不显著的变量，得到估计后的ECM如下：’DLNPTN=0．3527167266t0．3238169423半DLN胛N(一2)一0．3063303412丰DLNPI’N(一3)一O．4534072436木DLNRFDl(一4)一0．2435227024水ecm～1R毡O．789770，’校正的R2=0．“9617，D．W；2．576238以上分析结果表明：(1)在1990—2005年间，FDI流量和专利授权数之间存在着长期动态均衡关系．(2)在短期内，专利授权数的变动受到自身和FDI流量的变动因素的影响其中，滞后2、3国际投资与跨国经营《国际贸易问题》2008年第12期年的专利授权数增长变动、滞后4年的FDI流量的变动对专利授权数的变动影响在5％的显著水平下是显著的，再没有其他滞后期的因素影响专利授权数的变动。
3)ecm是误差修正项，该项系数反映了误差修正模型自身修正偏离均衡误差的作用机制当修正系数为l时，专利授权数和FDI流量的当年均衡误差在下一年就可以调整到均衡状态此模型中的系数为0．2435227024，说明专利授权数和FDI流量的短期变动偏离它们长期均衡关系的程度并不大FDI流量和专利授权数之间的均衡关系对当期非均衡误差调整的自身修正能力不强4．格兰杰(G啪ger)因果关系检验协整检验结果表明，FDI流量与中国的专利授权数之间存在长期的均衡关系但是这种均衡关系恐否构成因果关系，即是由FDI。