OFDI逆向技术溢出对东北三省区域创新能力的影响

第20卷第6期 辽宁工业大学学报(社会科学版)Vol.20,No.6 2018年12月Journal of Liaoning University of Technology (Social Science Edition)De c.2018收稿日期：2018-09-14基金项目：辽宁省社会科学规划基金项目(L17BJL012)作者简介：殷晓红(1971-)，女，辽宁抚顺人，教授，博士。

本刊核心层次论文 DOI ：10.15916/j.issn1674-327x.2018.06.006OFDI 逆向技术溢出对东北三省区域创新能力的影响殷晓红(辽宁工业大学 经济学院，辽宁 锦州 121001)摘 要：论文首先介绍东北三省OFDI 与区域创新能力的现状，整理影响OFDI 逆向技术溢出的影响因素，采用省级面板数据对相关数据进行平稳性检验和内生性检验，运用面板门槛回归方法实证检验了OFDI 逆向技术溢出对东北三省区域创新能力的影响。

在实证分析结果的基础上提出相应对策建议，进而充分利用OFDI 逆向技术溢出渠道带动东北三省区域创新能力的提高。

关键词：OFDI 逆向技术溢出；东北三省；区域创新能力；面板门槛回归中图分类号：F127 文献标识码：A 文章编号：1674-327X (2018)06-0017-05东北三省提高创新能力的要求日益迫切，在经济建设发展初期劳动密集型占比较优势，处于国际分工的低端，但是随着廉价劳动力的市场增多，更需要提高区域创新能力。

通过外商直接投资可以吸纳和学习国外先进的生产和管理技术，进一步促进创新能力的提高，既可以增加自身的技术生产能力，也可以提高创新能力水平。

一、东北三省OFDI 与区域创新能力现状分析(一)东北三省OFDI 发展现状对外直接投资是促进逆向技术外溢的重要途径，主要从对外直接投资的总量特征、行业分布、流向分布分别介绍东北三省的OFDI 发展的现状。

1. OFDI 流量特征。

从2007—2017共11年间对外直接投资的增长情况分为快速增长和缓慢增长两个阶段，2007—2010年增长速度较缓慢，正在慢慢探索和学习对外投资的发展经验；但自2013年至2014年增长速度较快为58%，这表明东北三省对外投资取得了长远的发展，对外发展趋势十分显著。

从2007年20 745万美元增长至2015年378 306万美元，后者是前者的18倍，这说明东北三省越来越重视对外直接投资的发展，外向型经济投资也越来越受重视。

2. OFDI 存量特征。

东北三省对外直接投资存量数据可以分析出两大特征，第一自2007—2017年东北三省对外直接投资存量数据增长走势呈稳定上升的状态，从2007年的48 838万美元直至增长至2017年的1 866 754万美元，后者是前者的38倍，说明在近10年来，各地的企业重视研发创新和跟进时代的潮流，顺应知识信息时代发展的要求；第二，自2007—2017年对外直接投资存量表明增长的速度较为迅速，这表明东北三省逐渐融入世界发展的大潮流，坚持“走出去”的战略，顺应时代建设的步伐，加速对外投资。

(二)东北三省区域创新能力现状在信息科技的时代，提升技术的创新能力与增强R&D 投入经费以及科研成果尤为重要，并深受研发强度、对外科技依存度、研发人员技术水平等因素影响。

1. 研发经费投入。

从2007—2017年东北三省研发投入经费的情况来看，这11年期间研发投入总量是呈上升趋势，其中辽宁省研发经费投入占较大比重，根据《中国统计年鉴》相关数据计算所得辽宁省研发投入支出的平均强度为1.50%，吉林省研发投入支出的平均强度为0.82%，黑龙江省研发投入支出的平均强度为1.04%。

2007年至2017年东北三省研发经费投入分别为212.9亿元、662.5亿18 辽宁工业大学学报(社会科学版) 第20卷元，后者是前者的3倍，这说明在现如今经济高速发展的时代，使得东北三省的企业吸收能力、区域创新能力得到大幅度的提升。

2. 申请专利数量。

近年来，东北三省加大了对科研经费投入和科研人员的培养，企业科研成果总数量不断增多，呈稳定上升的趋势，由2007年申请专利的数量不足3万件到2017年增长到九万多件，说明东北三省区域创新能力不断增强，研发经费的注入为推动技术创新及新兴科技成果起到了重要推动作用。

企业在研发投入中取得了大量研发成果。

随着对知识产权的逐渐完善保护，扩大了专利保护的范围以及延长了专利保护的时间，使得各行业全身心投入于区域创新的领域中。

二、OFDI逆向技术溢出对东北三省区域创新能力的影响(一) OFDI逆向技术溢出的影响因素通过查阅相关参考文献，整理相关理论，总结出影响OFDI 逆向技术溢出的因素包括技术水平的差距、知识吸收能力的差异、嵌入外部网络环境的能力强弱以及政府政策等影响因素[1]。

1. 技术水平的差距。

技术水平的差距是影响研究对象的重要因素之一，如果技术水平差距过大，其中假设存在“技术锁定”效应，会阻碍东北三省技术的吸收以及创新发展，“技术锁定”指的是投资国在进行对外投资的时候利用技术垄断的优势以及内部技术的独自占有的优势对于产品的生产加工技术等过程设置保密工作，使得东道国只是一面的技术的接受者，而无法占据主动权进行吸收创新，不利于技术的进步与发展；如果技术水平差距不存在“技术锁定”，则适当的技术水平差距有利于东北三省在消化、吸收、模仿的过程中进行创新；如果技术水平差距过小，则不利于东北三省通过技术外溢获得更高水平的技术。

因此应该保持适当的技术水平差距，才能使其发挥最大的作用[2]。

2. 知识吸收能力。

知识的吸收能力是指在开放经济的时代，企业对于外部信息，能够有效的获取，在获取的基础上吸纳并转化开发出新技术，这一过程我们称之为知识吸收的转变。

其中企业先通过外部信息获取所需要的技术，并且能够有效地吸纳并加以利用，在吸纳的基础上，进行高效的整合并合理运用转化，提高区域创新能力。

东北三省主要通过加强企业的基础知识、学习方法和学习过程、研发投入、学习组织机制等因素提高知识吸收能力。

总而言之，东北三省需要在企业的知识吸收能力上进行创新突破，加大企业的知识研发投入，建立完善人才培养机制，提高学习的强度，增进学习创新的步伐，培育高技术水平的研发人员，建立外围知识交流网络，营造良好的创新氛围。

3. 嵌入外部网络能力。

伴随着知识信息时代的到来，信息逐渐在“互联网+”的背景下共享化，在科技和创新的新形势下由企业、科研机构、高校等组成的外部创新网络逐渐盛行。

各机构之间可以相互沟通，相互借鉴，相互共享，通过信息的共享化逐步提高创新实力。

如果有较强的外部网络环境，则在外商直接投资下会不断地提升创新能力，促进区域创新发展，因此东北三省的企业越深入嵌入外部创新网络，增强信息的共享化，加快信息的交流[3]。

现如今经济发展的趋势，有利于推进企业在利用外商投资的同时，加强企业之间的共享能力，提高全行业的生产率，这更需要加强区域创新能力，不仅仅关注产品的数量更注重提高产品的质量，满足大众的消费需求。

综上所述，加强嵌入外部网络能力有利于提升技术外溢的水平。

4. 政府政策。

一国选择何种贸易政策对技术外溢会产生不同影响。

国际贸易主流理论证明，自由贸易可以使贸易双方乃至世界整体的福利得到增进，由于技术的接受国对于高新技术的吸纳能力的异质性和贸易国家的相关制度不同，则成效会有所差异[4]。

然而在现实中，各国政府都采取了不同程度的保护贸易政策，便于保护国内产业和市场，促进本国产品出口的目的。

如果采取自由贸易政策，则会有力推进逆向技术外溢，进而增强区域创新能力。

在保护贸易政策下，例如知识产权保护可能会阻碍知识外溢，现如今各国都专注于对知识产权的保护，阻碍了信息共享的进程，但是若我国对知识产权进行有效地保护则有利于在获取国外技术的同时提升研发创新的积极性，促进东北三省区域创新能力的提高。

因此，各国应该根据自身情况采取适当的对外贸易政策和鼓励企业完善创新机制。

(二)OFDI逆向技术溢出对东北三省区域创新能力的影响机制通过探究各因素对OFDI逆向技术溢出产生的影响，探究研究对象两者之间的影响因素，挖掘门槛变量，假设在门槛变量下的不同门槛效应，选择最优的门槛区间。

门槛变量选择的标准以企业吸收能力为准，企业的吸收能力是最关键的影响因素，其中包括企业的基础知识和组织学习能力以及研发投入能力，用研发强度、人力资本、金融发展水平等指标表示，在进行实证验证时主要以研发强度第6期 殷晓红：OFDI 逆向技术溢出对东北三省区域创新能力的影响 19指标为例，研发强度用研发投入金额与地区生产总值之比来表示。

选择企业吸收能力为门槛变量的主要原因在于通过外商投资来探究企业的对外开放水平，若企业存在较强的吸收能力，则有助于消化和吸收国外先机技术，并进一步加大创新研发投入的步伐，有利于促进区域创新能力的提高。

如果企业知识的吸收能力越强，则产生出口技术复杂度赶超的可能性越大，越有可能进一步促进区域创新能力的提高，反之则相反。

接下来将进一步通过实证进行检验说明。

三、 OFDI 逆向技术溢出对东北三省区域创新能力影响的实证分析(一)实证分析方法的选取本文从理论上分析了OFDI 逆向技术溢出可以促进区域创新能力的提高，但是在实证方面还需要通过数据说明。

采用面板门槛回归方法实证检验OFDI 逆向技术溢出影响东北三省区域创新的能力，分别选取解释变量、被解释变量、控制变量以及门槛变量，分别引入模型，进行实证分析。

利用面板门槛回归分析，构建模型，提供更多个体动态行为的信息，其优点在于门槛值由样本数据内生决定，来设立待估参数的置信区间，能够准确分析不同样本区间和不同门槛数值对应的变量间影响程度的变化，可以确认最优化的门槛区间，进而体现变量的动态属性，最终从门槛区间范围数值和置信区间的数值完整展示变量对变量影响的全貌。

(二)数据收集通过历年的统计年鉴和对外直接投资统计公报获取所需要的数据，将数据按照省份进行统计和累加。

所有是数据均用人民币来计算，若存在以美元计算的，均乘以历年的平均汇率转化成人民币。

解释变量、被解释变量、控制变量及门限变量的数据来源于2005年-2017年的历年《中国统计年鉴》、《中国对外直接投资统计公报》等。

(三)计量经济学模型的建立参考和借鉴相关文献，建立东北三省的OFDI 逆向技术溢出效应对区域创新能力影响基本模型，如下所示：itit it it Sf I εβα++=* (1)其中，Iit 为被解释变量，表示i 省t 年的区域创新能力；Sfit 为解释变量，表示i 省第t 年的OFDI 逆向技术溢出效应的大小；αit 、β和εit 分别为常数项，被估计参数和误差项。

区域创新能力也受到经济开放度和研发投入的影响，因此，加入两个控制变量，将修正模型为：itit it it it it T RDK Sf I εβββα++++=321 (2)其中，RDKit 用各省市历年的研发资本存量表示，代表为i 年t 省的研发收入；Tit 表示各省市经济开放度，是控制变量。