河南制造业FDI对技术创新影响的实证分析

　　摘    要：　经济全球化大背景下，河南省依托自身制造业优势，不断吸收世界各地的外商直接投资，FDI的流入对河南省制造业技术创新的影响究竟如何？选取2006-2020年河南省统计年鉴相关数据，分析各项指标对制造业技术创新的影响，结果发现，FDI的进入对河南省制造业技术创新的影响是负向的，对此做出相关解释，并提出加强外资监管、广纳技术人才、完善创新机制等相关对策，为政府制定吸引外资和鼓励创新的政策以及企业如何合理利用外资提供现实参考。

　　关键词 :      FDI; 河南;制造业;技术创新;挤出效应;

　　一、引言

　　创新是引领发展的第一动力，是建设现代化经济体系的战略支撑。中国是全球第二大外资吸引国，FDI的流入对我国各行业技术创新有着深入的影响。作为FDI流入的主体，工业行业尤其是制造业部门，获得的由跨国公司所带来的技术创新效果最为明显。制造业不仅是技术创新的主要来源,而且是技术扩散和新产品推广应用的重要部门。2019年河南省吸引FDI项目和注册资本与增资总额均创下历史新高，分别为57个项目和8.3亿美元。因此，探讨FDI技术溢出对河南省制造业产业部门实现技术创新的影响并提出相关对策建议，有利于增强河南省制造业竞争力，同时也有助于河南省整体经济发展。

　　关于FDI对技术创新能力影响研究，学者们观点不一：有学者认为FDI对技术创新有促进作用，如SubashSasidharan(2011)[1]选择1843个印度制造业企业数据，研究FDI与试验发展(R&D)之间的联系，最终发现FDI的进入使得印度企业对技术引进的依赖度增加，促进了印度企业的技术创新。但是也有学者认为FDI对东道主国家的技术创新无显着影响，甚至存在着负向溢出作用。Stiebale和Reize(2010)[2]基于调查和所有权数据的实证分析得出，FDI的进入没有促进所投资国家的技术创新，即FDI产生的是负向效果；Hale及Long(2011)[3]运用工具变量估计方法进行的实证分析表明：中国缺乏高素质人才和必要的金融资本，影响了企业对新技术的充分吸收和利用，导致中国直接投资生产力溢出效应不足。国内这方面的研究也不少，同样观点不一。邹小州等(2021)[4]对安徽省16个地级市面板数据分析得出：FDI的进入能够显着提升本区域的科技创新能力。徐亚静和王华(2011)[5]从地域角度出发得出的结果是，FDI对技术创新的影响在地域方面产生了较大差异，影响效果依次是中部>东部>西部，比较意外的是FDI竟然抑制了西部地区的专利申请量。石大千和杨咏文(2018)[6]基于中国1998-2015省级大中型企业数据测算FDI对企业创新的影响效应，发现FDI对企业创新的净效应为负，即FDI挤出效应占主导地位。还有学者分行业探讨FDI对企业的影响，如禄雪焕(2009)[7]认为在重工业行业，FDI对内资企业技术创新能力提升具有显着促进作用，而在轻工业行业作用并不明显。那么FDI对河南省制造业技术创新的影响究竟如何？文章拟通过实证分析得出答案，并基于实证结果提出相应对策建议，希望为河南省制造业技术创新能力的提升助力。

　　二、河南省制造业FDI对技术创新影响的实证分析

　　(一)指标选取与模型设定

　　被解释变量为与制造业工业相关的专利批准量(NPR)。研究FDI对河南省制造业技术创新的影响，核心点在于技术创新，专利能够直接、准确地反映技术创新能力和水平。基于国内外研究成果，选择发明专利和实用新型专利之和，作为相关专利批准量的数据。

　　主要解释变量为制造业FDI总额(FDI)。辅助解释变量在借鉴梳理前人研究基础上，考虑以下方面：一是大中型工业企业研发投入数据：科技活动总人数(RDL)、有科技活动的企业数(EN)、科技活动支出额(RDI)、新产品开发支出(NPE)；二是技术合同签订数(TCN)及技术开发合同签订数(TEN)；三是制造业指标：制造业从业人数(MN)与制造业工业总产(Y)；四是河南省科技进步奖获奖总数(TIN)和省科技进步奖中工业类获奖数(MIN)。

　　表1 变量列表

　　数据主要通过2006-2020年《河南省统计年鉴》数据整理，为解决数据间的单位和量纲差异，采用了对数处理。构建模型如下：

　　其中α为待估参数,ε为随机扰动项。

　　(二)实证分析

　　1. 平稳性检验

　　因为时间序列的趋势性特征，为避免“伪回归”，需对数据进行平稳性检验，采用ADF检验方法得到检验结果如下：

　　表2 各指标的单位根检验结果

　　注：FDI、MI N、TI N、NPR、RDL的结果均在一次差分后取得，其余指标是在二次差分后得出

　　由上表得出，FDI、MIN、TIN、NPR及RDL的样本数据取一阶差分后已不存在单位根现象，是一阶单整序列I(1);RDI、NPE、EN、TCN、TEN、MN和Y样本数据在二次差分后也拒绝单位根的存在，为I(2)序列。

　　2. 协整检验

　　由于解释变量过多会导致自由度损失，同时也会因此而影响协整检验的操作结果，因此，先行逐步回归法，剔除了可能的协整回归中不显着的变量，如新产品开发支出(NPE)和科技进步奖中工业类获奖数(MIN)等以克服多重共线性问题。然后利用剩余解释变量做关于LNNPR的协整检验，结果如下：

　　表3 协整检验结果

　　从表中可知，在5%显着性水平下，虽然Tau统计量不显着，但Z统计量非常显着，变量之间存在协整关系。

　　3. 协整回归

　　根据上述分析，做LNNPR关于解释变量的协整回归，根据输出结果得出协整回归方程：

　　根据上述结果，方程可决系数为0.9991，说明模型整体拟合效果很好；同时F统计量为853.8947，该值足够大，说明方程整体上显着。再看各变量的显着性，发现所有解释变量均通过了5%显着性水平的T检验，说明各解释变量对应的结构参数都显着不为零。

　　(三)结果分析

　　河南省制造业实际利用外资(FDI)与专利申请授权量(NPR)呈负向关系，即吸收FDI的制造业企业增多，反而使得专利的授权量减小。导致这种负向关系的原因可能是：其一，现阶段河南省引进的FDI对创新的影响作用甚微，其在技术创新的研究开发方面，投资收益比率低，所以，虽然目前河南省科研经费投入逐年增加，但对创新的影响仍然较小；其二，结合数据分析，近几年河南省吸收的外资中独资企业所占的比重增加，从而造成FDI溢出效应不明显甚至负影响；其三，虽然近几年外商在技术密集型产业中投资增加，但是之前劳动密集型造成的挤出作用更加明显，使得在技术密集型产业中的溢出效应不突出。总的来说，FDI的进入对河南省制造业企业产生的负向技术挤出比所产生的正面溢出更明显，从而抑制了部分企业的创新积极性，最直接的表现可能就是专利申请授权量的减少。

　　制造业从业人数(MN)、有科技活动的企业(EN)、技术开发合同签订数(TEN)、科技活动支出额(RDI)与专利申请批准量(NPR)呈正相关关系，这与我们通常的预期是相符的。但河南省科技进步奖获奖总数(TIN)、技术合同签订总数(TCN)、科技活动总人数(RDL)却对NPR产生反向作用，这与我们通常的预期是不相符的。可能的解释是，随着科技进步奖获奖总数增加，工业类获奖比重却相对减少，从而带来专利申请批准量的下降；技术合同情况复杂，不仅包括技术开发合同，还包括技术服务、研发、咨询等多方面，如果技术合同总量增加，但其他方面合同数量减少，结果就会降低对NPR指标的影响，导致TCN和NPR负相关；对于科技活动总人数而言，如果增加的人数中，与科技活动相关但不直接进行科技活动的辅助人员占比过多，则会反作用于NPR，导致RDL对NPR呈现负相关关系。

　　三、结论及对策建议

　　首先，应转变引资理念，加强外资监管。企业在吸收外资时，不可过分依赖外资企业技术，而忽略自身基础设施、科技研发等方面的努力，应当不断学习，提高将隐性知识转化为显性知识的能力，逐步消除对国外先进技术的依赖，最终提高自身技术水平。同时，随着大部分国家新冠疫情形势趋于稳定，国际市场上资金流动性越来越强，其中难免有“热钱”的影子，因此，应建立相应的外资监管机构，加强外资监管力度，如搜集“外资企业信息信用白名单”相关信息，对进入河南省的外资优劣进行筛选识别，为企业引资提供参考。其次，应广纳技术人员，构建人才梯队。实证结果中，河南省制造业从业人数与专利申请批准量呈现的是正相关，因此，企业应以提升专业技术人员的整体素质为契机，广纳高素质人才；同时也可以根据企业发展以及生产活动需要，制定关键岗位的继任计划，为创新岗位储备人才，做到人才不间断，构建人才梯队。第三，应加强行业交流，完善创新机制。科技活动促进企业的技术创新，挖掘具有潜力的新型技术，但针对技术创新活动中获奖数转化率不高问题，比如可以通过举办行业间技术竞赛或技术创新交流会，促进制造业行业内部形成良好的技术创新氛围，提高制造业企业的技术创新水平。

　　参考文献

　　[1]Subash Sasidharan S,Kathuria V.Foreign Direct Investment and R&D Substitutes or Complements-A Case of Indian Manufacturing after 1991 Reforms[J] World Development,2011,39(7):1226-1239.

　　[2]Stiebale J,Reize F.The impact of FDI through mergers and acquisitions on innovation in target firms[J]. International Journal of Industrial Organiz ation,2011,29(2):155-167.

　　[3]Hale G,Long C .Are there productivity spillovers from foreign direct investment in China?[J].Pacific Economic Review,2011,16(2): 135-153.

　　[4]邹小州,何茜茜刘晨旭,等安徽省FDI对技术创新的影响--基于空间计 量的实证研究[J]现代商业，2021(14):51-54.

　　[5]徐亚静,王华开放条件下的外商直接投资与中国技术创新[J]国际贸易问题, 2011<2):136-146.

　　[6]石大千,杨咏文.FDI企业创新溢出还是挤出?[J]世界经济研究,2018(9):120-134+137.

　　[7]禄雪焕FDI对我国内资企业技术创新能力的影响--基于I 业行业数的实证研究[J]北京I业大学学报. 2009(3):28-32.