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摘要：本文利用2003-2017年中国各省份数据，通过实证检验的方式研究中国对欧盟直接投资的逆向技术溢出效应。实证结果表明，中国对欧盟直接投资存在显著地正逆向技术溢出效应。
关键词：对外直接投资（OFDI） 逆向技术溢出效应 吸收能力
一、引言
随着中国“吸引外资”和“走出去”双重政策的不断推进，中国对欧盟直接投资规模不断扩大。与此同时，中国对欧盟直接投资是否存在逆向技术溢出效应的问题引起许多学者的关注和研究，但目前针对该问题的研究结果尚没有统一结论，也没有统一的实证检验结果。因此本文利用省际时间序列数据实证研究：一是中国对欧盟直接投资是否存在逆向技术溢出效应。二是吸收能力如何影响逆向技术溢出效应。
二、文献综述
关于逆向技术溢出效应，国外学者研究较早。Kogut和Chang（1991）利用1976-1987年的时间序列数据第一次实证研究逆向技术溢出效应，表明美国的资本研发密度对日本企业进入美国市场的数量存在显著而积极的影响，并在此基础上产生了逆向技术逆向溢出的猜想。Bitzer和Kerekes（2008）利用17个OECD国家1973-2000年产业层面的数据，运用柯布-道格拉斯生产函数，分析得出了OFDI的逆向技术进步效应并不显著。然而Xia、Ortiz和Wang（2016）利用2003-2012年中国省级面板数据，通过面板门限回归模型实证检验分析中国对外直接投资逆向技术溢出效应对技术进步（全要素生产率）的影响，实证结果表明当市场程度超过相应程度的阈值水平时将促进逆向技术溢出效应发生积极的作用。
国内学者研究起步稍晚，但研究成果丰富。李梅、柳士昌（2012）利用我国2003-2009年的省际面板数据，通过GMM方法实证检验了对外直接投资的逆向技术溢出效应。研究结果说明目前对外直接投资没有给我国的技术进步（全要素生产率）带来显著的逆向溢出效应。梁锶、谢吉惠、苑生龙（2018）利用2007-2017年省级面板数据，在通过系统广义矩估计方法克服内生性问题的基础上，从东中西地区分别实证研究了我国对外直接投资逆向技术溢出对全要素生产率的影响，虽然该溢出效应目前显示尚小。
以上文献表明，OFDI逆向技术溢出效应的存在性还无法得到一致结论，其主要原因与FDI技术溢出效应的原因类似。根据现有研究FDI技术溢出效应的文献表明，当东道国自身经济发展水平达到一定程度后，才可能有效学习和吸收从投资国带来的先进技术，这种现象被称为“门槛效应”。简言之，当推动FDI技术溢出效应发挥作用的影响因素达到某一特定水平，且该特定水平在门槛水平之上，FDI技术溢出效应才会显著。因此同理可得，当影响OFDI逆向技术溢出效应的因素超过某一门槛水平，OFDI才能促进东道国技术进步。
而影响OFDI逆向技术溢出效应的因素有很多，梁文化、刘宏（2017）在对外直接投资驱动投资母国技术进步机理的基础上，选择自主研发、对外直接投资、外商投资和进口贸易这四种指标进行衡量，实证检验得出结论：这四种要素对中国技术进步的影响均存在显著作用。胡亚楠（2017）在建立静态面板门槛回归模型的基础上，选择人力资本、研发强度、对外开放程度和经济发展水平这四个要素作为门槛变量进行实证分析，实证检验得出结论：吸收能力影响逆向技术溢出的效果具有“门槛效应”，且吸收能力越高，逆向技术溢出效应越显著。
因此本文以吸收能力视角，选取人力资本、R&D研发强度和经济开放度为吸收能力指标探究OFDI逆向技术溢出效应。
三、计量模型与数据说明
（一）模型构建
本文借鉴C-H的基本模型和L-P的研究思路，假设当一国经济对外开放时，中国的技术进步不仅来源于于国内的研发资本存量，也来源于国际直接投资渠道获得的外国研发资本存量，构建以下回归模型：
其中，i表示地区;t表示年份;TFP表示全要素生产率，本文依据柯布-道格拉斯生产函数：进行计算;表示国内研发资本存量，本文根据“永续盘存法”进行计算;表示中国对欧盟直接投资所获取的国外研发资本存量，本文采用L-P公式进行计算，在衡量各地区OFDI的国外研发存量时，加入各地区权重。方法为：。为误差项。
（二）吸收能力指标的衡量与计算
关于人力资本的衡量，由于高素质人员能够高效掌握技术知识，并将知识精确传播，本文设定计算公式为：
=研发科研人员/总人口数
关于R&D研发强度的衡量，本文研发强度用各省份研发经费支出占各省GDP总量的比例衡量，计算公式为：
=研发经费支出/GDP
关于经济开放度的衡量，本文采用贸易开放度的指标来表示，计算公式为：
=进出口总额/GDP
（三）考虑吸收能力影响的交互模型
从吸收能力角度出发，影响对外直接投资逆向技术溢出效应的因素很多，本文综合考虑后选取人力资本、R&D研发强度、和经济对外开放度3个变量来表示我国的吸收能力，构建如下3个拓展回歸模型：
其中，、、分别表示人力资本、经济发展水平和经济对外开放度;（i=1到3）表示在考虑吸收能力变量后，中国对欧盟直接投资的逆向技术溢出对我国国内全要素生产率的影响。
（四）数据说明
本文依据数据的可获得性，选取全国30个省、自治区和直辖市2003-2017年的面板数据作为实证研究的基础，同时选取英国、荷兰、卢森堡和德国、瑞典、法国、意大利、爱尔兰、奥地利、塞浦路斯、西班牙、比利时、波兰、匈牙利、罗马尼亚、保加利亚、丹麦、芬兰、希腊、马耳他、捷克、葡萄牙共22个国家作为欧盟的代表，主要原因在于以上这些国家直接投资的数额占其对整个欧盟组织的99.8%。
四、实证结果分析 （一）平稳性检验
本文采用LLC检验、IPS检验、ADF检验和PP检验这四种方法进行单位根检验。检验结果显示，、、、、、均是平稳序列，可以直接进行回归。
（二）中国对欧盟OFDI逆向技术溢出效应存在性检验
本文进行中国对欧盟OFDI逆向技术溢出效应存在性检验，如下表所示：
根据回归结果分析，本文可以得出以下几个结论：
结论1：据模型（1）可知，我国国内研发资本投入对技术进步影响不显著，主要原因在于：虽然近年来中国一些大中型企业加大了研发支出，引进先进技术，但我国目前劳动力技术水平较低，无法吸收利用这些先进技术。
结论2：据模型（1）可知，的回归系数为0.031985，系数为正且通过了1%的显著性检验，这说明在没有其他影响因素的情况下，中国对欧盟OFDI所溢出的资本存量显著促进国内技术进步。
结论3：加入交互项后，模型（2）至模型（4）的估计系数均通过了显著性检验。这说明吸收能力会显著影响中国对欧盟OFDI逆向技术溢出效应。
五、政策建议
根据上文实证检验的结果，本文得出的结论为中国对欧盟直接投资存在显著的逆向技术溢出效应。基于此，本文将分别从企业和国家2个层面就如何提高中国对欧盟直接投资逆向技术溢出给予相关的建议。
企业层面主要包括以下几点：一是扩大中国对欧盟OFDI规模，优化投资结构;二是重视高科技人才，增加岗位技能培训，培训内容不仅包含理论知识，还包含实践技能操作的培训;三是重视自主研发，加强自身研发能力。
国家层面主要包括以下几点：一是完善对欧盟OFDI相关政策，不断增强服务能力;二是优化人力资本结构，加大对国内高等院校高素质人才的投资和鼓励;三是继续推进经济开放政策，改善我国的经济开放环境;四是加大研发支出投入力度，鼓励企业提高自主创新能力。
參考文献：
[1]John K，Nachman D C. Risky Debt，Investment incentives，and Reputation in a Squntial Equilibrium[J]. The Journal of Finance，1985：863-878.
[2]Munaria F，Orianib R，Sobreroc M. The Effects of Owner Identity and External Governance Systems on R & D Invstments：A Study of Western Europe an Firm[J]. Research Policy，2010，39（8）：1093-1104.
[3]蔡冬青，刘厚俊.中国OFDI反向技术溢出影响因素研究—基于东道国制环境的视角[J].财经研究，2012，38（5）：59-69.
[4]胡亚楠.中国对外直接投资的逆向技术溢出效应[J].上海金融，2017（11）：61-68.
[5]李梅，柳士昌.对外直接投资逆向技术溢出的地区差异和门槛效应—基于中国省际面板数据的门槛回归分析[J].管理世界，2012（1）：21-32.
[6]梁锶，谢吉惠，苑生龙.中国对中东欧国家OFDI逆向技术溢出效应研究[J].宏观经济研究，2018（8）：78-83.
[7]梁文化，刘宏.对外直接投资驱动中国技术进步的机理与实证研究—基于比较视角的分析[J].经济问题探索，2017（2）：40-46.
[8]沙文兵，李莹.OFDI逆向技术溢出、知识管理与区域创新能力[J].世界经济研究，2018（7）：33-39.
关键词：对外直接投资（OFDI） 逆向技术溢出效应 吸收能力
一、引言
随着中国“吸引外资”和“走出去”双重政策的不断推进，中国对欧盟直接投资规模不断扩大。与此同时，中国对欧盟直接投资是否存在逆向技术溢出效应的问题引起许多学者的关注和研究，但目前针对该问题的研究结果尚没有统一结论，也没有统一的实证检验结果。因此本文利用省际时间序列数据实证研究：一是中国对欧盟直接投资是否存在逆向技术溢出效应。二是吸收能力如何影响逆向技术溢出效应。
二、文献综述
关于逆向技术溢出效应，国外学者研究较早。Kogut和Chang（1991）利用1976-1987年的时间序列数据第一次实证研究逆向技术溢出效应，表明美国的资本研发密度对日本企业进入美国市场的数量存在显著而积极的影响，并在此基础上产生了逆向技术逆向溢出的猜想。Bitzer和Kerekes（2008）利用17个OECD国家1973-2000年产业层面的数据，运用柯布-道格拉斯生产函数，分析得出了OFDI的逆向技术进步效应并不显著。然而Xia、Ortiz和Wang（2016）利用2003-2012年中国省级面板数据，通过面板门限回归模型实证检验分析中国对外直接投资逆向技术溢出效应对技术进步（全要素生产率）的影响，实证结果表明当市场程度超过相应程度的阈值水平时将促进逆向技术溢出效应发生积极的作用。
国内学者研究起步稍晚，但研究成果丰富。李梅、柳士昌（2012）利用我国2003-2009年的省际面板数据，通过GMM方法实证检验了对外直接投资的逆向技术溢出效应。研究结果说明目前对外直接投资没有给我国的技术进步（全要素生产率）带来显著的逆向溢出效应。梁锶、谢吉惠、苑生龙（2018）利用2007-2017年省级面板数据，在通过系统广义矩估计方法克服内生性问题的基础上，从东中西地区分别实证研究了我国对外直接投资逆向技术溢出对全要素生产率的影响，虽然该溢出效应目前显示尚小。
以上文献表明，OFDI逆向技术溢出效应的存在性还无法得到一致结论，其主要原因与FDI技术溢出效应的原因类似。根据现有研究FDI技术溢出效应的文献表明，当东道国自身经济发展水平达到一定程度后，才可能有效学习和吸收从投资国带来的先进技术，这种现象被称为“门槛效应”。简言之，当推动FDI技术溢出效应发挥作用的影响因素达到某一特定水平，且该特定水平在门槛水平之上，FDI技术溢出效应才会显著。因此同理可得，当影响OFDI逆向技术溢出效应的因素超过某一门槛水平，OFDI才能促进东道国技术进步。
而影响OFDI逆向技术溢出效应的因素有很多，梁文化、刘宏（2017）在对外直接投资驱动投资母国技术进步机理的基础上，选择自主研发、对外直接投资、外商投资和进口贸易这四种指标进行衡量，实证检验得出结论：这四种要素对中国技术进步的影响均存在显著作用。胡亚楠（2017）在建立静态面板门槛回归模型的基础上，选择人力资本、研发强度、对外开放程度和经济发展水平这四个要素作为门槛变量进行实证分析，实证检验得出结论：吸收能力影响逆向技术溢出的效果具有“门槛效应”，且吸收能力越高，逆向技术溢出效应越显著。
因此本文以吸收能力视角，选取人力资本、R&D研发强度和经济开放度为吸收能力指标探究OFDI逆向技术溢出效应。
三、计量模型与数据说明
（一）模型构建
本文借鉴C-H的基本模型和L-P的研究思路，假设当一国经济对外开放时，中国的技术进步不仅来源于于国内的研发资本存量，也来源于国际直接投资渠道获得的外国研发资本存量，构建以下回归模型：
其中，i表示地区;t表示年份;TFP表示全要素生产率，本文依据柯布-道格拉斯生产函数：进行计算;表示国内研发资本存量，本文根据“永续盘存法”进行计算;表示中国对欧盟直接投资所获取的国外研发资本存量，本文采用L-P公式进行计算，在衡量各地区OFDI的国外研发存量时，加入各地区权重。方法为：。为误差项。
（二）吸收能力指标的衡量与计算
关于人力资本的衡量，由于高素质人员能够高效掌握技术知识，并将知识精确传播，本文设定计算公式为：
=研发科研人员/总人口数
关于R&D研发强度的衡量，本文研发强度用各省份研发经费支出占各省GDP总量的比例衡量，计算公式为：
=研发经费支出/GDP
关于经济开放度的衡量，本文采用贸易开放度的指标来表示，计算公式为：
=进出口总额/GDP
（三）考虑吸收能力影响的交互模型
从吸收能力角度出发，影响对外直接投资逆向技术溢出效应的因素很多，本文综合考虑后选取人力资本、R&D研发强度、和经济对外开放度3个变量来表示我国的吸收能力，构建如下3个拓展回歸模型：
其中，、、分别表示人力资本、经济发展水平和经济对外开放度;（i=1到3）表示在考虑吸收能力变量后，中国对欧盟直接投资的逆向技术溢出对我国国内全要素生产率的影响。
（四）数据说明
本文依据数据的可获得性，选取全国30个省、自治区和直辖市2003-2017年的面板数据作为实证研究的基础，同时选取英国、荷兰、卢森堡和德国、瑞典、法国、意大利、爱尔兰、奥地利、塞浦路斯、西班牙、比利时、波兰、匈牙利、罗马尼亚、保加利亚、丹麦、芬兰、希腊、马耳他、捷克、葡萄牙共22个国家作为欧盟的代表，主要原因在于以上这些国家直接投资的数额占其对整个欧盟组织的99.8%。
四、实证结果分析 （一）平稳性检验
本文采用LLC检验、IPS检验、ADF检验和PP检验这四种方法进行单位根检验。检验结果显示，、、、、、均是平稳序列，可以直接进行回归。
（二）中国对欧盟OFDI逆向技术溢出效应存在性检验
本文进行中国对欧盟OFDI逆向技术溢出效应存在性检验，如下表所示：
根据回归结果分析，本文可以得出以下几个结论：
结论1：据模型（1）可知，我国国内研发资本投入对技术进步影响不显著，主要原因在于：虽然近年来中国一些大中型企业加大了研发支出，引进先进技术，但我国目前劳动力技术水平较低，无法吸收利用这些先进技术。
结论2：据模型（1）可知，的回归系数为0.031985，系数为正且通过了1%的显著性检验，这说明在没有其他影响因素的情况下，中国对欧盟OFDI所溢出的资本存量显著促进国内技术进步。
结论3：加入交互项后，模型（2）至模型（4）的估计系数均通过了显著性检验。这说明吸收能力会显著影响中国对欧盟OFDI逆向技术溢出效应。
五、政策建议
根据上文实证检验的结果，本文得出的结论为中国对欧盟直接投资存在显著的逆向技术溢出效应。基于此，本文将分别从企业和国家2个层面就如何提高中国对欧盟直接投资逆向技术溢出给予相关的建议。
企业层面主要包括以下几点：一是扩大中国对欧盟OFDI规模，优化投资结构;二是重视高科技人才，增加岗位技能培训，培训内容不仅包含理论知识，还包含实践技能操作的培训;三是重视自主研发，加强自身研发能力。
国家层面主要包括以下几点：一是完善对欧盟OFDI相关政策，不断增强服务能力;二是优化人力资本结构，加大对国内高等院校高素质人才的投资和鼓励;三是继续推进经济开放政策，改善我国的经济开放环境;四是加大研发支出投入力度，鼓励企业提高自主创新能力。
參考文献：
[1]John K，Nachman D C. Risky Debt，Investment incentives，and Reputation in a Squntial Equilibrium[J]. The Journal of Finance，1985：863-878.
[2]Munaria F，Orianib R，Sobreroc M. The Effects of Owner Identity and External Governance Systems on R & D Invstments：A Study of Western Europe an Firm[J]. Research Policy，2010，39（8）：1093-1104.
[3]蔡冬青，刘厚俊.中国OFDI反向技术溢出影响因素研究—基于东道国制环境的视角[J].财经研究，2012，38（5）：59-69.
[4]胡亚楠.中国对外直接投资的逆向技术溢出效应[J].上海金融，2017（11）：61-68.
[5]李梅，柳士昌.对外直接投资逆向技术溢出的地区差异和门槛效应—基于中国省际面板数据的门槛回归分析[J].管理世界，2012（1）：21-32.
[6]梁锶，谢吉惠，苑生龙.中国对中东欧国家OFDI逆向技术溢出效应研究[J].宏观经济研究，2018（8）：78-83.
[7]梁文化，刘宏.对外直接投资驱动中国技术进步的机理与实证研究—基于比较视角的分析[J].经济问题探索，2017（2）：40-46.
[8]沙文兵，李莹.OFDI逆向技术溢出、知识管理与区域创新能力[J].世界经济研究，2018（7）：33-39.