基于元回归分析的外商直接投资对中国生产率溢出效应的实证研究，本文主要内容关键词为：生产率论文,中国论文,外商论文,直接投资论文,效应论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
最早提出外商直接投资（FDI）技术溢出（technology spillover）问题的是MacDougall（1960），而Hymer（1976）通过对跨国公司行为的分析研究，提出了垄断优势理论，从而成为FDI理论探索的先行者。FDI无论在发展中国家、转型国家还是经济发达国家，均表现出高速增长的态势（近年因金融危机出现了回落，2009年达到谷底），从而引起国内外学者对FDI溢出问题的极大关注和兴趣。学者们围绕FDI是否对东道国有正溢出、是否与国家性质有关、是行业内溢出还是垂直溢出等问题开展了大量的实证研究，目前主要存在两个方面的争论。
争论一：是否存在溢出？溢出发生在发展中国家还是经济发达国家？随着发展中国家与转型经济体开放步伐加快，国际上关于FDI在东道国产生溢出效应的研究成果十分丰富，涉及国家多达几十个，大体可分为经济发达国家和发展中国家或转型经济体。Caves（1974）率先开展了FDI溢出的实证研究，其研究对象为两个经济发达国家——澳大利亚和加拿大，结论是这两个国家的制造业FDI行业内溢出均表现为正。Blomstr
m和Persson（1983）对墨西哥、Kokko和Tansini（1996）对乌拉圭的截面数据研究的结果是FDI溢出效应不显著。Grg和Strobl（2001）对21篇FDI溢出的代表性论文进行了元分析，其中正溢出为13篇（62%），负溢出为4篇（19%），统计不显著有4篇（19%）。一些学者认为经济发达国家FDI溢出正效应是显著的，而怀疑FDI在发展中国家与转型经济体存在正溢出。这一观点的代表应推Aitken，他于1999年在《American Economic Review》上发表的高被引论文“Do Domestic Firms Benefit from Direct Foreign Investment?”（Aitken，1999）对委内瑞拉1976—1989年FDI溢出效应的研究结论为负。时隔5年，Javorcik（2004）在同一期刊上发表论文，证明了转型经济体立陶宛制造业FDI的向后关联对生产率有较显著的正溢出。一个世界级的顶级经济类期刊先后发表了不同结论的两篇高被引论文，表明这一争论还将继续。一些学者提出了技术差距论（Kokko，1996；Castellani和Zanfei，2003）、本地企业的技术吸收能力（Castellani和Zanfei，2003）等来解释为什么技术溢出在不同国家会有不同的结论。
争论二：溢出是水平溢出还是垂直溢出？Hirschman（1958）最早在其名著《The Strategy of Economic Development》中提出了后向关联（backward linkages）概念，此后，这一概念常被用来度量FDI对经济发展的影响。Javorcik（2004）验证了转型经济体立陶宛制造业FDI的后向关联对生产率有较显著的正溢出，前向关联和行业内溢出不显著，并由此分析了Aitken（1999）的负溢出结论在于关联问题。Hanousek（2010）的研究表明，后向关联对于发展中国家来说，确实是获得经济发达国家技术外溢的一种重要的途径。
从文献分析可知，争论的主要源头是数据、模型与研究方法等的不同。Grg和Strobl（2001）认为研究设计、方法和数据以及不同的FDI测度指标是导致当前FDI研究结果不一致的原因。FDI研究的初期数据多为时间序列或截面（cross-sector）数据（如Caves，1974）。到了20世纪90年代，随着研究方法的改进（如STATA、EVIEW等统计软件的出现与升级），面板数据（panel data）已成为主流。Grg和Strobl（2001）认为面板数据适合于长期跟踪研究东道国生产率溢出，而截面数据则适合于时点的情况。国内目前仍以行业数据研究为主（如陈涛涛、陈娇，2006）。在研究方法上，一些学者将TFP理论与FDI理论相结合，Javorcik（2004）运用Olley-Pakes回归（半参数）和OLS（Ordinary Least Squares）回归模型来考察立陶宛的制造业FDI对TFP的影响。国内学者大多是借鉴Feder（1982）方法，将整个经济划分为外资和内资两个部门，然后运用Caves（1974）的处理方法，在一个扩展的生产函数框架内对FDI的溢出效应进行测算。
Stanley和Jarrell（1989）于1989年创立了元分析在经济学中的应用分支——元回归分析（Meta Regression Analysis—MRA），并建立了自己的专业网站，即时发布该领域的进展（作者还就有关元回归分析的问题通过Email与Stanley进行了探讨）。较早将元回归分析用于FDI溢出效应研究的是Grg和Strobl（2001），他们选择了不同国别样本的21篇论文（其中18篇为正式发表论文，3篇为工作论文），设定了7个哑元变量，以考察国家性质、数据的类型、样本的自由度、FDI的不同代理变量形式等对回归参数t值的影响，同时还分析了出版偏好问题。随着元回归分析的发展，近年有关FDI元回归分析的研究正逐步成为热点，Meyer和Sinani（2008）考察了66篇FDI论文，将之分为发展中国家、转型国家和经济发达国家，指出FDI对东道国的溢出效应与该国的经济发展水平、国民收入、人力资本、制度因素都显著相关，并考虑了时问趋势变量等，提出了东道国发展水平与FDI溢出呈U型的假设。Wooster和Diebel（2010）选择了研究发展中国家FDI溢出效应的32篇实证论文进行元回归分析，结论表明当实证研究考虑FDI对产出的影响时，结果倾向于溢出效应为正；相对于其他国家而言，亚洲国家FDI的溢出效应则更倾向于显著为正。运用Meta Analysis方法分析中国FDI溢出效应的研究较少。Ljungwall和Tingvall（2008）收集了67篇论文（其中涉及中国FDI的论文有17篇）的125份结论，研究表明相对于其他转型经济国家或发展中国家、中国比其他国家FDI有更高的溢出效应。王万珺（2010）收集了32篇国内作者的73份结论进行了元回归分析，考察了8个哑元变量对FDI溢出效应的影响，为国内首次将元回归分析应用于FDI溢出效应的研究。
自FDI溢出问题提出以来，国内外关于中国FDI溢出的实证研究十分丰富，但由于数据来源、地区差异、行业、模型、时间、研究方法的不同，导致研究结果没有呈现趋同或收敛的趋势，这也反映出上述所分析的两大争论。本文试图运用Meta回归方法，选择具有代表性的相互独立的31篇国内外研究论文，定量分析具有共同研究问题——FDI溢出——而溢出结果不一致的不同研究之间的共性，通过整合这些相互独立的研究，以期形成有关中国FDI溢出趋势性、规律性的研究结论，从定量的角度对FDI溢出的两大争论起因进行分析，并对研究结果的差异性做出解释。本文的结构安排如下：第一部分为引言，提出FDI溢出问题的两大争论，并对国内外相关文献进行综述；第二部介绍样本和变量的选取原则与说明，对Meta回归方法作简要描述；第三部分对Meta回归结果进行分析，得出一些规律性的结论，解释现有研究差异产生的原因；第四部分是结论。
二、样本数据与研究方法
（一）样本选取
元回归分析方法要求收集所有的相关文献——包括发表的和未发表的，从而降低由于任何非随机的文献选择所导致的潜在偏差。一个好的元回归分析需要提供有关诸如搜索的细节问题，包括涉及的年份、文献入选标准等，以便于其他学者进行“复制”研究。
根据元回归分析这一要求，本研究样本论文选择的具体原则：一是选择重要期刊，如《经济研究》、《管理世界》等国内经济管理类权威期刊，以保证研究数据的权威性、有效性和可靠性；二是标题中同时含“FDI”、“溢出效应”或“生产率”等关键词，由于有关FDI的论文多达几千篇，必须选择适合的论文进行元回归分析；三是样本论文已提供FDI溢出回归参数的t值；四是为考察发表于国外与国内论文结果的差异，选择了8篇以英文发表的关于中国FDI溢出效应的论文数据①。
从这31篇实证论文中提取相应的信息，包括作者、发表刊物（国外与国内）、发表时间，回归方程FDI代理变量系数的t值，所使用样本数据涉及的年限，样本大小、数据的类型（截面数据、时间序列数据或面板数据），样本数据的层面（省际数据、行业数据或企业层面的微观数据）等18项变量（详见下页表1、第89页表2）。
本文从31篇实证论文中确定了适用于元回归分析的75份结论，选择的标准为，当同一篇论文出现多个模型和实证结论时，选择该文作者认为最优的估计结果（如采用了固定、随机模型或GMM模型等）；如果论文作者没有指出其所偏好的实证结论，而且多个估计结果之间的符号或显著差异较小时，拟合优度最高（R2）的将被选取；当论文替换不同的被解释变量（如使用产出值GDP或全要素生产率），或包含不同的衡量FDI的代理变量（如FDI水平值与外资股权比例，外资雇员比例等），或观察值不同时，在没有采取一定的检验方法指出多个估计结果中的最优时，同一篇论文的多个结论可能均被选入样本集。
（二）元回归分析模型
传统文献综述的局限是只能进行定性描述和总结，而元回归分析则通过计量经济学方法具有了以下新的功能：一是解决各研究结果之间的分歧，通过异质性检查揭示研究变量间的真实关系，提高统计分析的功效。二是扩大了样本容量，解决了小样本研究所存在的一些问题。元回归分析提供了某一个相关主题在一段时期内比较系统、全面的研究整合，克服了单项研究中存在的一些局限，如个体研究者的学科局限、信息不完全等。同时，还在一定程度上回避了原始文献中存在的选择性偏误和模型设定偏误等问题。三是对新的研究问题起到了启发作用。四是代替大规模的调查研究，可以节约大量的研究费用及时间，从而提高研究的层次与水平。
为解释样本论文关于FDI溢出结果的差异，本研究采用了Stanley和Jarrell（1989）的Meta回归分析计量模型：
其中，Meta回归分析的被解释变量
一般为相关参数估计量的t值，t值来源于实证论文中的N份结论，N为Meta回归分析的样本容量。Meta回归分析的K个解释变量
(k=1，2，…，K)是反映所有买证研究设计特征的代理变量，用以描述各项研究在样本数据选择、模型设计、估计方法等方面的差异。
如前所述，由于各实证研究的数据不同，有的解释变量采用FDI水平值（如蒋殿春等，2008），而有的则采用比值——FDI/资本（如沈坤荣，2001）。由于不同的解释变量对FDI溢出的估计参数大小影响十分不同，而采用估计参数的t值则能进行横向比较，因此为Stanley和Jarrell（1989）所推荐。
（三）变量说明
根据（1）式所构建的模型，需要进行有关解释变量的选择，进而分析样本论文的异质性。本文的Meta回归分析的被解释变量为FDI溢出效应参数估计量的t值，而如何选择元回归分析中的解释变量，目前还没有可支持的经济理论作指导。为此，本研究在借鉴国内外已有研究的基础上，根据样本论文所提供的参数特征进行解释变量的选择，将解释变量划分为五类（如表2所示）。第一类为生产率溢出测度变量，包含产出（GDP）与生产率两个变量。在所选择的31篇论文（75个样本）中，回归方程多用产出（GDP）作为被解释变量（占65%），其他则采用全要素生产率（TFP）或技术生产率TP（合计占35%）等作为被解释变量，笔者将后者统一为生产率变量。第二类为FDI代理变量。不同论文的FDI代理变量差异较大，有的选择了外资资产值或比重（如何洁，2000），有的则选择雇员人数或比重（如Tian，2004），这对溢出结果将产生不同的影响。第三类为数据特征变量。由于样本采集多为20世纪90年代后，大多数样本采用的是面板数据，占到样本的85%；另外，由于多数论文数据采集自《中国统计年鉴》，国内以省际数据（41%）为主来构造面板数据，而国外论文则以企业数据为主，这是国内外有关FDI溢出研究主要的不同方面之一。第四类为特定解释变量。Javorcik（2004）的实证研究结论为垂直溢出比水平溢出更显著，而Caves（1974）的结论是水平溢出为正且显著，为此将这一争论作为哑元变量纳入本模型中；在样本论文中将研发（R&D）、人力资源质量（LQ）以及技术差距（GAP）作为溢出影响因素的分别占到了25%、33%和20%，因此有必要纳入到哑元变量中考察。第五类为其他变量，主要包括了样本观察数的对数平方根、研究的平均年、论文语言以及行业等。Grg和Strobl（2001）认为样本观察数的对数平方根是一个重要的影响因素，例如本研究的样本数由28（辛永容等，2009）到188（Sun，2011）不等，而样本数的大小是t值的函数，其影响显而易见。由于不同论文发表年份及研究时间跨度不同，也将会影响t值，在本研究中将考虑研究年的因素。我们初步判断国内外在研究方法上存在一定的差异，可能会对溢出结果产生影响，因而将其选为哑元变量。
三、Meta回归分析结果讨论
元回归分析采用了Stata11.0，运行结果如表3所示，回归采用的是普通最小二乘法（OIS）。正如Stanley和Jarrell（1989）所指出，由于样本来自不同的数据，采用截然不同的研究方法，元回归分析的误差项可能存在异方差。表3中的模型（1）—（4）采用普通最小二乘法（OLS），包含异常值（全部75个观察值），而模型（5）—（8）则采用了稳健标准误回归（Robust SE），剔除了1个异常值（赖明勇，2005）。考虑到多重共线性问题，对变量进行了简单相关分析，部分变量间存在相关性，如y_output和y_productivity、GAP间存在相关性，尽管呈相关性（0.05水平），但大多相关系数均较小，为排除多重线性的影响，在模型设定中剔除了相关变量影响（如模型（2）和模型（6））。为考察多变量综合作用，仍采用了两个全模型（4）与模型（8）。
Grg和Strobl（2001）认为FDI代理变量不同对研究结果有重要影响，其结论是采用产出水平值（或比例）的FDI代理变量较其他形式代理变量（如资本或雇员）有较低的溢出效应。本研究的结论与Grg和Strobl（2001）相反，FDI代理变量为产出值的样本表现出溢出统计显著，而大多样本采用的是FDI水平值，溢出效应不显著。这表明，如何恰当地定义FDI溢出变量是正确测度FDI溢出的关键。早期的研究主要集中在水平溢出（如Aitken，1999；陈涛涛、陈娇，2006），而Javorcik（2004）指出，由于跨国公司有阻止泄露先进技术给东道国行业内竞争者的激励，导致行业内溢出效应不显著或为负。本研究结论表明垂直溢出效应显著，即垂直溢出（前向与后向溢出）高于水平溢出，从而解释了挤出效应。FDI的资本与劳动代理变量的溢出效应不显著。
从数据特性变量分析，模型（4）和模型（8）表明，R&D、垂直关联（vertical）对溢出有显著影响，并呈现正效应。由此可见，研究设计的不同会对FDI溢出效应的t值产生显著的影响。关于数据特征的影响，模型（1）采用面板数据的样本的t值较高，表现出较高的溢出效应，而模型（5）则表现为采用行业数据有明显的正溢出（显著水平达0.01）。样本数量的影响似乎与我们预期不符，即8个模型均未通过显著性检验，表明样本数的大小对溢出影响不大，这与Grg和Strobl（2001）的研究结论一致。技术差距（GAP）变量在两个模型（5）和（8）中均呈现负值，且通过显著性检验，说明技术差距过大并不利于FDI的吸收与消化。
从研究时间的跨度看，数据的平均值均为负值，模型（5）和（8）均通过显著性检验，表明早期的FDI溢出效应更为显著。时间跨度的均值为2000.05，这意味着2000年后的FDI溢出效应呈下降趋势，这与Wooster和Diebel（2010）的结论相反，这可能是因为本研究仅涉及中国的数据，未考虑各国间吸引FDI的竞争因素。目前国内外有关FDI效应的研究大多集中在制造业，对服务业的研究相对较少，而服务业通过显著性检验（0.05水平），表明服务业FDI有显著的正溢出效应。从表3还可以看出，发表在国外与国内论文的溢出效应不存在差异性，与笔者研究设计之初的预测相反，其原因可能是所采用的数据均来自国内的统计年鉴，运用的方法没有大的差异。
总之，关于中国FDI溢出的研究结果差异，除上述数据类型、代理变量、时间等因素外，还有可能是部分研究存在一定的模型设定错误。
四、结束语
自改革开放以来，随着国家投资政策及环境不断改善，我国吸引外资由1979—1984年的41亿美元上升到2009年的900亿美元，增长约22倍，吸引外资总额仅位居美国之后，居世界第二位。在改革开放三十多年的经济飞跃发展中，FDI无疑是起到了重要的作用。正如Ljungwall（2008）的研究结论一样，中国相对于其他发展中国家或转型国家有着更高的FDI溢出效应。
如前所述，在过去几十年有关FDI溢出效应的实证研究留下了两大争论，而源头则为数据、模型、研究方法等。本研究运用Meta回归分析方法，采集了31篇论文（中文23篇、英文8篇）中的75个观察值，从FDI生产率溢出测度变量、FDI代理变量、特定解释变量、数据特征值变量及其他变量等五个方面，选取了18个变量进行了多元OLS回归和稳健标准误回归，得出了有一定政策含义的结论。一是FDI的代理变量对FDI溢出效应测度有着重要的影响。随着FDI研究的进一步深入，选择合适的FDI代理变量是十分重要的，这一结论与Grg和Strobl（2001）相一致。二是R&D有着显著的正溢出效应，这意味着中国政府与企业应进一步加大研发的投入，以提高FDI的溢出效应。三是垂直溢出和服务业FDI有着更高的溢出效应，这也验证了Javorcik（2004）的研究结论：后向关联对生产率有较显著的正溢出，而水平溢出不显著。这一结论的启示是，政府应进一步加大对FDI重点制造业上下游行业发展的引导政策力度，并应加快现代服务业和新兴服务产业，如金融业、物流业、信息技术等行业的发展，从而有力地推动相关制造业的进一步增长。四是我国FDI溢出效应十年来呈现下降趋势。从时间跨度变量考量，由于其回归参数呈现负值，并在0.01水平上为统计显著，表明随着世界范围对外资吸引政策力度的不断加大，竞争日趋激烈。根据最新统计数据，2011年11月中国实际利用外资（FDI）出现28个月以来的首度负增长，本研究结果揭示了国内的FDI溢出效应呈逐年下降趋势，这一点应引起国家政策制定者的高度重视。五是全模型结果表明技术差距与FDI溢出呈负相关性。随着改革开放不断深入，国内技术创新水平的提高，技术差距的不断缩小有利于吸引FDI，并获得较高的溢出效应，因此全模型在一定程度上与实际情况相符。
①根据Chung Ming和Bruton（2008）对国际上15家重要期刊的不完全统计，1993—2006年发表的有关中国FDI的研究论文达到172篇之多。
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