區(qū)域市場整合與對(duì)外直接投資的逆向溢出效應(yīng)
——來自中國省級(jí)行政區(qū)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)

顧雪松，韓立巖

(北京航空航天大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 100191)

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區(qū)域市場整合與對(duì)外直接投資的逆向溢出效應(yīng)
——來自中國省級(jí)行政區(qū)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)

顧雪松，韓立巖

(北京航空航天大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 100191)

本文在區(qū)域市場整合的制度背景下探討對(duì)外直接投資(ODI)對(duì)母國經(jīng)濟(jì)增長的逆向溢出效應(yīng)。首先，以新增長理論為基礎(chǔ)，建立全要素生產(chǎn)率(TFP)內(nèi)生于ODI和市場整合程度的理論模型；其次，利用中國2003-2012年的省際面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析；最后，通過DEA-Malmquist指數(shù)將TFP分解為技術(shù)水平變化、資源配置效率變化和規(guī)模效率變化三部分，揭示溢出效應(yīng)的傳導(dǎo)途徑。研究表明：區(qū)域市場整合與ODI在促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步方面具有顯著的替代效應(yīng)、在優(yōu)化資源配置方面具有顯著的互補(bǔ)效應(yīng)、在實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)方面不存在顯著作用，三方面合成之后二者對(duì)TFP的影響表現(xiàn)出顯著的替代效應(yīng)。為了保證結(jié)論的可靠性，本文考慮了ODI的內(nèi)生性，對(duì)結(jié)果進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)，比較了不同類別樣本中ODI的邊際效應(yīng)。

對(duì)外直接投資；區(qū)域市場整合；溢出效應(yīng)；新增長理論

1 引言

隨著中資企業(yè)“走出去”跨國投資的步伐日益加快，我國對(duì)外直接投資(Overseas Direct Investment，ODI)迅猛增長。根據(jù)國家商務(wù)部發(fā)布的最新數(shù)據(jù)，2012年我國ODI流量達(dá)到878億美元，在全球ODI大幅下挫的環(huán)境下實(shí)現(xiàn)了17.6%的年增長率，首次成為世界三大對(duì)外投資國之一。在這樣的背景下，一個(gè)問題引起了理論界和實(shí)務(wù)界的關(guān)注：ODI的迅速擴(kuò)張對(duì)中國宏觀層面的經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生了怎樣的影響？這個(gè)問題就是ODI對(duì)母國經(jīng)濟(jì)的逆向溢出效應(yīng)。研究這一問題，首先需要確定用哪個(gè)指標(biāo)衡量經(jīng)濟(jì)增長。鑒于新古典增長理論與新增長理論都強(qiáng)調(diào)技術(shù)進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)長期增長的決定作用，本文用反映廣義技術(shù)進(jìn)步的全要素生產(chǎn)率(Total Factor Productivity，TFP)作為ODI逆向溢出的作用對(duì)象。

中國長期以來是接受外資(FDI)的大國，當(dāng)前ODI的迅速發(fā)展是前所未有的現(xiàn)象，因此受到普遍關(guān)注。國際學(xué)術(shù)文獻(xiàn)已經(jīng)注意到，作為世界最大的發(fā)展中國家和轉(zhuǎn)軌經(jīng)濟(jì)體，中國的ODI受到制度性因素的影響[1]。但現(xiàn)有研究普遍是從全國整體視角反映制度轉(zhuǎn)型過程中ODI的特點(diǎn)，側(cè)重于考察所有制及資本市場缺陷等制度性因素對(duì)ODI動(dòng)機(jī)和實(shí)施效果的作用[2-3]；而沒有考慮由市場分割導(dǎo)致的不同區(qū)域之間的經(jīng)濟(jì)差異。國內(nèi)關(guān)于ODI逆向技術(shù)溢出的研究相對(duì)較少，并且以定性分析為主，缺乏堅(jiān)實(shí)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，更沒有考慮中國的特殊國情。

由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展不均衡和地方保護(hù)主義，我國長期存在區(qū)域市場分割的狀況[4-5]。市場分割導(dǎo)致各地區(qū)形成一個(gè)個(gè)相對(duì)獨(dú)立的經(jīng)濟(jì)體，商品和生產(chǎn)要素的國內(nèi)轉(zhuǎn)移受到抑制，打破這種區(qū)域經(jīng)濟(jì)的分割狀態(tài)就是實(shí)現(xiàn)市場整合的過程。區(qū)域市場整合使得技術(shù)更容易地在國內(nèi)不同地區(qū)之間流轉(zhuǎn)和交易，這樣少數(shù)企業(yè)從國外引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)后會(huì)迅速在國內(nèi)市場擴(kuò)散，大多數(shù)企業(yè)受惠于這種技術(shù)擴(kuò)散會(huì)削弱通過ODI獲取外部技術(shù)的動(dòng)力。而另一方面，市場整合又促進(jìn)了國內(nèi)不同地區(qū)之間商品和生產(chǎn)要素的流動(dòng)，使得區(qū)域間商品和生產(chǎn)要素的價(jià)格差異變小，這導(dǎo)致企業(yè)難以利用不同地區(qū)的價(jià)格差異優(yōu)化資源配置，從而有更強(qiáng)的動(dòng)力通過ODI去配置資源，進(jìn)而提升效率。由此可見，區(qū)域市場整合會(huì)對(duì)技術(shù)尋求型的ODI產(chǎn)生替代效應(yīng)，對(duì)效率尋求型的ODI產(chǎn)生互補(bǔ)效應(yīng)。而技術(shù)獲取和優(yōu)化資源配置正是提升TFP的重要途徑。

綜上，區(qū)域市場整合會(huì)對(duì)ODI的逆向溢出效應(yīng)產(chǎn)生影響，并且這種影響具有不確定性，而對(duì)這一問題的研究目前尚未見諸國內(nèi)外文獻(xiàn)。本文通過中國省際面板數(shù)據(jù)考察這一問題，對(duì)現(xiàn)有研究的貢獻(xiàn)主要有三：第一，在新增長理論的框架下，建立TFP內(nèi)生于ODI和市場整合程度的模型，為研究ODI的逆向溢出效應(yīng)提供理論基礎(chǔ)；第二，通過中國省際面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究，既反映了時(shí)間維度上的市場整合進(jìn)程，又反映了空間維度上不同地區(qū)市場整合程度的差異，為揭示區(qū)域市場整合背景下ODI的逆向溢出效應(yīng)提供了相對(duì)堅(jiān)實(shí)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)；第三，利用DEA-Malmquist方法將TFP分解為技術(shù)水平變化、資源配置效率變化和規(guī)模效率變化三部分，從而揭示ODI逆向溢出效應(yīng)的發(fā)生途徑和機(jī)制。

2 理論模型的建立

以新增長理論的技術(shù)內(nèi)生化模型為起點(diǎn)，在梳理國內(nèi)外研究文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，引入ODI和市場整合程度兩個(gè)變量擴(kuò)展模型，奠定研究的理論基礎(chǔ)。

2.1 新增長理論的技術(shù)內(nèi)生化模型

新增長理論認(rèn)為：技術(shù)進(jìn)步是內(nèi)生的，人力資本的積累可以提升技術(shù)水平。Levin和Raut[6]、Miller和Upadhyay[7]進(jìn)一步指出技術(shù)水平還受到對(duì)外開放程度的影響。對(duì)外開放一方面為獲取國外先進(jìn)技術(shù)和管理經(jīng)驗(yàn)提供了渠道，另一方面也通過外部壓力促使企業(yè)加大研發(fā)投入、提升技術(shù)水平和效率。據(jù)此，新增長理論的生產(chǎn)函數(shù)可以表示為：

Y=A(H,Open,t)·F(K,L)

(1)

在式(1)中，Y表示國內(nèi)生產(chǎn)總值，H表示人力資本，Open表示對(duì)外開放程度(用進(jìn)出口貿(mào)易和FDI來衡量)，K表示物質(zhì)資本投入量，L表示勞動(dòng)投入量，t表示時(shí)間。F(·)表示K和L兩種生產(chǎn)要素的組合，A(·)表示?？怂怪行?Hicks-neutral)技術(shù)進(jìn)步的效率函數(shù)，它能夠使得整個(gè)生產(chǎn)函數(shù)向外移動(dòng)(規(guī)模報(bào)酬遞增)或向內(nèi)移動(dòng)(規(guī)模報(bào)酬遞減)。

2.2 ODI的逆向技術(shù)溢出效應(yīng)

對(duì)外開放作為技術(shù)溢出的一個(gè)重要渠道得到了廣泛研究，但現(xiàn)有研究普遍考察的是進(jìn)出口貿(mào)易和FDI[8-10]，而對(duì)ODI對(duì)母國的逆向技術(shù)溢出則探討較少。

Kogut和Chang[11]開創(chuàng)性地實(shí)證考察了ODI對(duì)母國的逆向技術(shù)溢出效應(yīng)，他們利用1976-1987年日本對(duì)美國直接投資的數(shù)據(jù)證實(shí)了ODI具有技術(shù)尋求的動(dòng)機(jī)。此后，學(xué)者們利用不同地區(qū)的數(shù)據(jù)驗(yàn)證了ODI對(duì)母國逆向技術(shù)溢出的存在性[12-15]。Sun Ling等[16]利用臺(tái)灣15個(gè)產(chǎn)業(yè)1991-2001年的面板數(shù)據(jù)研究了ODI對(duì)臺(tái)灣產(chǎn)業(yè)競爭力的影響，他們將TFP分解為技術(shù)水平變化和技術(shù)效率變化，實(shí)證結(jié)果表明“防衛(wèi)型ODI”對(duì)技術(shù)水平變化有顯著的負(fù)向影響、對(duì)技術(shù)效率變化有顯著的正向影響、對(duì)TFP總的影響為負(fù)。由此可見，國際學(xué)術(shù)界普遍認(rèn)為ODI會(huì)對(duì)母國產(chǎn)生技術(shù)溢出效應(yīng)，但對(duì)這種效應(yīng)的方向、程度及作用機(jī)理尚未達(dá)成共識(shí)。

國內(nèi)學(xué)者對(duì)ODI逆向溢出的研究尚處于起步階段，這主要是因?yàn)槲覈鳲DI起步較晚，國家商務(wù)部2003年才開始公布統(tǒng)計(jì)信息較為全面的《中國對(duì)外直接投資統(tǒng)計(jì)公報(bào)》，歷史數(shù)據(jù)較少，以下三篇文獻(xiàn)是具有代表性的實(shí)證研究。趙偉等[17]通過梳理國內(nèi)外研究文獻(xiàn)提出了ODI促進(jìn)母國技術(shù)進(jìn)步的三個(gè)機(jī)制：R&D費(fèi)用分?jǐn)倷C(jī)制、研發(fā)成果反饋機(jī)制、逆向技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)制，并通過初步的經(jīng)驗(yàn)性分析證明ODI對(duì)我國技術(shù)進(jìn)步的影響已經(jīng)初步顯現(xiàn)。汪斌等[18]從海外研發(fā)技術(shù)反饋機(jī)制、并購適用技術(shù)企業(yè)機(jī)制、利潤反饋機(jī)制和投資的外部效應(yīng)等方面提出了ODI逆向技術(shù)溢出的機(jī)理，并利用1991-2006年的省際面板數(shù)據(jù)證實(shí)ODI對(duì)我國自主創(chuàng)新存在顯著正面的溢出效應(yīng)；他們?cè)谘芯恐袨榭朔﨩DI數(shù)據(jù)的缺失，使用對(duì)外承包工程量作為替代，難以直接反映ODI的信息。陳巖[19]利用我國2003-2008年的省際面板數(shù)據(jù)也證實(shí)了ODI逆向溢出的存在，并發(fā)現(xiàn)溢出效應(yīng)受到跨國公司所在省市吸收能力的影響；他采用的是固定效應(yīng)估計(jì)法，沒有考慮ODI的內(nèi)生性。

綜上，國內(nèi)外的理論和實(shí)證研究均表明，ODI是可能影響一個(gè)經(jīng)濟(jì)體技術(shù)水平的重要因素。因此在式(1)的效率函數(shù)中引入ODI，對(duì)新增長模型進(jìn)行擴(kuò)展，得到式(2)：

Y=A(H,Open,ODI,t)·F(K,L)

(2)

2.3 區(qū)域市場整合對(duì)生產(chǎn)率的雙向影響

區(qū)域市場整合對(duì)生產(chǎn)率的影響具有兩面性：一方面，市場整合促進(jìn)了商品和生產(chǎn)要素的跨區(qū)自由流動(dòng)，這有助于企業(yè)按照價(jià)格等市場信號(hào)的引導(dǎo)將生產(chǎn)要素配置到邊際產(chǎn)出最高的區(qū)域，從而提高生產(chǎn)率[20]；另一方面，市場整合擴(kuò)大了商品的銷售市場，企業(yè)更容易通過擴(kuò)大規(guī)模和產(chǎn)能的方式提高利潤，這會(huì)損害技術(shù)創(chuàng)新的動(dòng)力，因此會(huì)對(duì)生產(chǎn)率產(chǎn)生負(fù)面影響，而這種負(fù)向影響在現(xiàn)有研究中幾乎沒有被考慮。在式(2)的基礎(chǔ)上引入?yún)^(qū)域市場整合程度(Minteg)這一影響因素，得到進(jìn)一步擴(kuò)展的模型，如式(3)所示。

Y=A(H,Open,ODI,Minteg,t)·F(K,L)

(3)

借鑒Hulten等[21]、劉生龍和胡鞍鋼[22]的做法，假設(shè)式(3)中的希克斯效率函數(shù)A(·)是多元組合的，即：

(4)

其中i表示地區(qū)，t表示年份，Ai,0表示初始的生產(chǎn)效率，λi表示外生的技術(shù)變遷，φi、γi、ηi、μi分別表示人力資本、對(duì)外開放程度、ODI、市場整合程度對(duì)技術(shù)水平的影響參數(shù)。

將式(4)代入式(3)得到：

(5)

式(5)的兩端同時(shí)除以F(Ki,t,Li,t)，可以得到TFP的計(jì)算式：

(6)

對(duì)式(6)兩端取對(duì)數(shù)，可以得到線性方程：

lnTFPi,t=lnAi,0+λit+φilnHi,t+γilnOpeni,t+ηilnODIi,t+μilnMintegi,t

(7)

2.4 ODI與區(qū)域市場整合的交互作用機(jī)制

我國是疆域遼闊、人口眾多的大國，不同地區(qū)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和社會(huì)文化背景等方面存在較大差異；加之長期以來存在的地方保護(hù)主義，我國區(qū)域市場之間存在分割狀況[4-5]。近年來，隨著各地區(qū)之間人員流動(dòng)的加強(qiáng)，經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的日益密切，地方保護(hù)主義日益受到限制，以及“長三角”、“珠三角”、“環(huán)渤海”、“西部開發(fā)”、“東北振興”、“中部崛起”等區(qū)域性發(fā)展戰(zhàn)略的實(shí)施，國內(nèi)市場的整合程度逐漸提高，各地區(qū)間的市場分割狀態(tài)逐漸被打破[5, 23]。這為研究市場整合過程中ODI的溢出效應(yīng)提供了現(xiàn)實(shí)依據(jù)。

ODI與區(qū)域市場整合的交互作用效果可能呈現(xiàn)出兩種不同的方向。一方面，較高的市場整合程度降低了技術(shù)在不同地區(qū)之間流轉(zhuǎn)的成本和難度，這樣國內(nèi)企業(yè)就可以利用技術(shù)擴(kuò)散來提高生產(chǎn)率，而不是借助成本高且風(fēng)險(xiǎn)大的ODI，因此區(qū)域市場整合對(duì)技術(shù)尋求型的ODI形成了替代效應(yīng)。另一方面，較高的市場整合程度促進(jìn)了商品和生產(chǎn)要素的流動(dòng)，降低了不同地區(qū)之間商品和生產(chǎn)要素的質(zhì)量差異與價(jià)格差異，這種同質(zhì)化趨勢(shì)使得企業(yè)更難在國內(nèi)利用不同區(qū)域市場的比較優(yōu)勢(shì)選擇最佳經(jīng)營策略，從而有更強(qiáng)的動(dòng)力通過ODI在全球范圍內(nèi)優(yōu)化資源配置，因此區(qū)域市場整合對(duì)效率尋求型的ODI形成互補(bǔ)效應(yīng)。這樣，ODI與區(qū)域市場整合交互作用的結(jié)果就取決于這兩個(gè)方面的相對(duì)強(qiáng)弱。

綜上，市場整合程度與ODI存在交互作用，共同對(duì)TFP產(chǎn)生影響，因此在式(7)的基礎(chǔ)上引入交叉項(xiàng)，得到最終的理論模型，如式(8)所示。如果交叉項(xiàng)系數(shù)ωi為負(fù)，則ODI與區(qū)域市場整合存在替代效應(yīng)，反之則存在互補(bǔ)效應(yīng)。

lnTFPi,t=lnAi,0+λit+φilnHi,t+γilnOpeni,t+ηilnODIi,t+μilnMintegi,t+ωilnODIi,t×lnMintegi,t

(8)

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 計(jì)量模型的建立

在理論模型式(8)的基礎(chǔ)上建立計(jì)量模型。首先，當(dāng)期TFP有可能依賴于過去的生產(chǎn)率水平[9]。為了捕捉這種持續(xù)性特征，將一期滯后項(xiàng)lnTFPi,t-1加入解釋變量。通過引入被解釋變量的滯后項(xiàng)，涵蓋了未考慮到的可能影響TFP的其它因素，從而降低了計(jì)量模型的設(shè)定偏誤。其次，人力資本是立足長遠(yuǎn)發(fā)展的戰(zhàn)略性投資，對(duì)TFP的影響可能具有滯后性，當(dāng)期投入不一定能立刻顯現(xiàn)出效果，因此在解釋變量中加入人力資本項(xiàng)的一期滯后Hi,t-1。最后，將外生技術(shù)進(jìn)步λit和初始生產(chǎn)效率Ai,0歸于隨機(jī)誤差項(xiàng)。于是得到計(jì)量模型：

lnTFPi,t=α+β1lnTFPi,t-1+β2lnHi,t+β3lnHi,t-1+β4lnOpeni,t+β5lnODIi,t+β6lnMintegi,t+β7lnODIi,t×lnMintegi,t+ui+εi,t

(9)

式(9)中的α、β1、……、β7為待估參數(shù)，ui為個(gè)體之間不隨時(shí)間變化的非觀測效應(yīng)，εi,t為隨機(jī)誤差項(xiàng)，i代表中國的各個(gè)省級(jí)行政區(qū)(i=1，2，……，31)，t代表考察期內(nèi)的各個(gè)年份(t=2003，2004，……，2012)。

3.2 TFP的測算及分解

TFP的測算主要有索洛余值和DEA兩種方法。其中DEA是非參數(shù)方法，它不依賴于具體的生產(chǎn)函數(shù)形式，避免了因模型設(shè)定導(dǎo)致的測算偏差[24]，因此本文采用DEA方法。

3.2.1 基于DEA-Malmquist的TFP測算

(10)

(11)

(12)

同理，可以定義在時(shí)期t+1的技術(shù)條件下，從t到t+1期TFP變化的Malmquist指數(shù)為：

(13)

為了避免時(shí)期選擇的隨意性，將式(12)和式(13)的兩個(gè)Malmquist指數(shù)取幾何平均，最終得到從t到t+1期的TFP變化：

(14)

如果TFPi,t+1>1，表明TFP從t到t+1期是提高的；如果TFPi,t+1<1，表明TFP從t到t+1期是降低的；如果TFPi,t+1=1，表明TFP沒有變化。

3.2.2TFP的分解

放松規(guī)模報(bào)酬不變的假設(shè)，將TFP變化率的計(jì)算式(14)做進(jìn)一步變形得到：

(15)

其中，下標(biāo)CRS表示規(guī)模報(bào)酬不變、VRS表示規(guī)模報(bào)酬可變。式(15)將t到t+1期TFP的變化分成三部分：技術(shù)水平變化TC、純技術(shù)效率變化PE、規(guī)模效率變化SE[26]：

TFPi,t+1=TCi,t+1×PEi,t+1×SEi,t+1

(16)

(17)

(18)

(19)

其中，技術(shù)水平變化TC反映了技術(shù)前沿面的平移，是國內(nèi)自主創(chuàng)新或從國外引進(jìn)新技術(shù)的結(jié)果；純技術(shù)效率PE的經(jīng)濟(jì)學(xué)含義是在給定技術(shù)和產(chǎn)出水平不變的情況下，第i個(gè)決策單元的實(shí)際要素投入與相同產(chǎn)出下的最小投入之比，它反映了在技術(shù)水平不變時(shí)對(duì)經(jīng)濟(jì)資源的使用效率如何；規(guī)模效率SE是指在規(guī)模報(bào)酬可變的條件下，第i個(gè)決策單元的實(shí)際經(jīng)濟(jì)規(guī)模與現(xiàn)有技術(shù)下最優(yōu)規(guī)模之間的距離，反映了實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)的程度。PE與SE的乘積被稱為綜合技術(shù)效率，反映了技術(shù)水平以外影響TFP的綜合性因素[16, 26]。為了凸顯經(jīng)濟(jì)學(xué)含義，本文將純技術(shù)效率PE稱為“資源配置效率”。

3.2.3 投入與產(chǎn)出要素的測算

為測算各省份2003-2012年的TFP，需要2002-2012年投入與產(chǎn)出要素的數(shù)據(jù)。其中，產(chǎn)出用實(shí)際GDP來表示，利用GDP平減指數(shù)以2002年為基期進(jìn)行折算以消除價(jià)格的影響。勞動(dòng)投入用各省年底從業(yè)人員數(shù)作為代理變量，資本投入用“永續(xù)盤存法”計(jì)算，公式為：

Kt=It/Pt+(1-δ)Kt-1

(20)

其中，Kt和Kt-1分別為t和t-1期的實(shí)際資本存量，Pt為固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)，It為固定資產(chǎn)形成總額，δ為資產(chǎn)年折舊率(取值為9.6%)。期初(2002年)的資本存量根據(jù)張軍[27]提供的2000年數(shù)據(jù)(1952年不變價(jià))按式(20)推算得到。實(shí)際GDP、勞動(dòng)投入、資本投入等所有變量計(jì)算所需的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)均來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。

在樣本數(shù)據(jù)整理過程中，發(fā)現(xiàn)西藏缺失固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)數(shù)據(jù)，為保持樣本的完整性，本文利用這一指標(biāo)的全國平均值替代西藏的數(shù)據(jù)。另外，由于重慶直轄的時(shí)間較晚，早期數(shù)據(jù)缺乏，因此張軍[27]在研究中將重慶市的數(shù)據(jù)并入了四川省。為保持樣本的完整性，本文將兩地分開處理，具體做法為：計(jì)算自1997年重慶直轄以來到2000年之間四川和重慶兩地各自固定資產(chǎn)形成總額的年平均值，按平均值之比對(duì)四川省2000年資本存量進(jìn)行拆分，將得到的結(jié)果近似作為2000年四川和重慶的資本存量。為了避免上述近似可能導(dǎo)致的誤差，后文實(shí)證部分通過剔除異常樣本進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

3.3 市場整合程度的測算

本文以Parsley和Wei Shangjin[28]構(gòu)建的市場分割指數(shù)為基礎(chǔ)來測算市場整合程度。這種方法認(rèn)為市場環(huán)境的變化體現(xiàn)在價(jià)格信號(hào)中，用相對(duì)價(jià)格來反映市場間的分割程度。如果某一市場與周邊市場間的相對(duì)價(jià)格趨近于1或者在某一穩(wěn)定區(qū)間波動(dòng)，則該市場的環(huán)境與周邊市場差別不大，即市場割裂程度低、市場整合程度高；反之則市場割裂程度高，市場整合程度低。

現(xiàn)有的關(guān)于市場整合程度的測算普遍局限于商品市場，通常是用若干類商品的價(jià)格指數(shù)來測算市場的一體化程度[5, 23]。但事實(shí)上，不同地區(qū)在生產(chǎn)要素市場上也存在著的分割，而且這種分割程度更大，這突出表現(xiàn)在不同地區(qū)在投資品價(jià)格和勞動(dòng)力價(jià)格上的差異通常不低于商品價(jià)格的差異[29]。因此，本文考慮三大市場：消費(fèi)品市場、資本品市場和勞動(dòng)力市場，分別用《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》中2003-2012年的居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)和平均實(shí)際工資指數(shù)來反映這三大市場的價(jià)格信息，然后得到各省份的市場分割指數(shù)和市場整合程度。首先構(gòu)造三維的(t×m×k)面板數(shù)據(jù)集，其中t為年份，m為地區(qū)，k為市場，然后再按照后文的三個(gè)步驟操作。

3.3.1 計(jì)算相對(duì)價(jià)格

(21)

需要指出，Parsley和Wei Shangjin[28]使用某一地區(qū)與周邊地區(qū)的相對(duì)價(jià)格來計(jì)算市場分割指數(shù)。但本文認(rèn)為：現(xiàn)代科技的發(fā)展已經(jīng)使得地理障礙在國內(nèi)商品和要素流動(dòng)中的影響越來越小，計(jì)算某一地區(qū)的市場分割程度不應(yīng)局限在周邊區(qū)域，而應(yīng)該考慮國內(nèi)所有其他地區(qū)。所以本文采用的處理辦法是將每一省份與所有其它省份進(jìn)行配對(duì)。

3.3.2 去均值消除固定效應(yīng)

(22)

3.3.3 計(jì)算市場分割指數(shù)和市場整合程度

(23)

其中N代表省份組合的數(shù)目，N=465。由于市場分割指數(shù)Mseg與市場整合程度Minteg之間存在反向關(guān)系，因此：

(24)

3.4 ODI與控制變量

ODI是本文主要考察的解釋變量，為了消除各省份經(jīng)濟(jì)規(guī)模和價(jià)格性因素的影響，用GDP對(duì)ODI數(shù)據(jù)進(jìn)行了調(diào)整。具體調(diào)整方法為：根據(jù)年度美元平均匯率將歷年ODI流量數(shù)據(jù)由美元計(jì)價(jià)轉(zhuǎn)化為人民幣計(jì)價(jià)，然后除以當(dāng)年相應(yīng)省份的GDP。各省份ODI的流量數(shù)據(jù)來自2003-2012年《中國對(duì)外直接投資統(tǒng)計(jì)公報(bào)》。根據(jù)前文的理論分析，計(jì)量模型使用人力資本H(包括當(dāng)期和一期滯后)和對(duì)外開放程度Open作為控制變量。這兩個(gè)變量的衡量指標(biāo)很多，為了盡可能地反映不同指標(biāo)的信息，同時(shí)避免引入變量過多導(dǎo)致反映信息重復(fù)和模型的共線性問題，本文采用主成分分析的方法合成控制變量。

Lucas[30]認(rèn)為人力資本可以通過兩種途徑獲得：一是脫離生產(chǎn)活動(dòng)的學(xué)校教育；二是在實(shí)踐中學(xué)習(xí)，即專業(yè)化人力資本。本文的人力資本變量也要反映這兩方面的信息。為了反映學(xué)校教育水平，采用的基礎(chǔ)指標(biāo)包括人均教育經(jīng)費(fèi)、高等學(xué)校在校生人數(shù)占總?cè)丝诘谋戎亍⑵骄芙逃晗?。其中平均受教育年限H的計(jì)算方法為：H=6h1+9h2+12h3+16h4，h1、h2、h3、h4分別代表小學(xué)、初中、高中、大專及以上程度的受教育人口占總?cè)丝诘谋戎兀煌逃潭葘?duì)應(yīng)的受教育年限分別為6年、9年、12年、16年。上述變量的數(shù)據(jù)均來自2003-2012年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》?，F(xiàn)有的實(shí)證研究文獻(xiàn)中，通常沒有考慮專業(yè)化人力資本，主要原因是這種在生產(chǎn)實(shí)踐中形成的人力資本不易量化衡量。本文認(rèn)為，研發(fā)活動(dòng)為專業(yè)技術(shù)人才的培養(yǎng)提供了基本條件和重要平臺(tái)，是通過“干中學(xué)”積累專業(yè)化人力資本進(jìn)而提升自主創(chuàng)新能力的重要環(huán)節(jié)。因此，用“R&D經(jīng)費(fèi)/GDP”和“R&D人員全時(shí)當(dāng)量”這兩個(gè)反映研發(fā)活動(dòng)的指標(biāo)衡量專業(yè)化人力資本，數(shù)據(jù)來自中國科技統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫。對(duì)前面5個(gè)指標(biāo)利用主成分分析進(jìn)行合成就得到了人力資本變量。

對(duì)外開放程度的代理變量通常使用進(jìn)出口貿(mào)易額和FDI，依然通過主成分分析進(jìn)行指標(biāo)合成?；A(chǔ)指標(biāo)有：出口總額/GDP、進(jìn)口總額/GDP、實(shí)際利用外資/GDP，數(shù)據(jù)均來自2003-2012年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。

3.5 內(nèi)生性問題的處理及估計(jì)方法

在選擇面板數(shù)據(jù)模型的估計(jì)方法時(shí)，有兩個(gè)問題需要考慮：一是如何控制體現(xiàn)個(gè)體之間差異的不隨時(shí)間變化的非觀測效應(yīng)ui；二是如何處理變量間雙向因果關(guān)系引起的內(nèi)生性問題。內(nèi)生性將導(dǎo)致參數(shù)估計(jì)的非一致性，進(jìn)而扭曲估計(jì)結(jié)果所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)含義[31]。式(9)產(chǎn)生內(nèi)生性的原因有二：一是引入了被解釋變量的滯后項(xiàng)lnTFPi,t-1，該項(xiàng)極易與回歸誤差項(xiàng)之間存在相關(guān)關(guān)系；二是根據(jù)新-新貿(mào)易理論，較高的生產(chǎn)率會(huì)反過來推動(dòng)ODI[32]。

Arellano和Bond[33]、Arellano和Bove[34]、Blundell和Bond[35]提出廣義矩估計(jì)(GMM)方法來解決上述兩個(gè)問題。這種方法首先對(duì)估計(jì)方程進(jìn)行一階差分以去掉非觀測效應(yīng)ui，然后再用解釋變量的滯后作為差分變量的工具變量，由此不僅可以避免因忽略必要的解釋變量而產(chǎn)生的偏差，還能對(duì)雙向因果關(guān)系引起的內(nèi)生性加以處理。在動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的實(shí)際應(yīng)用中，有差分GMM(DIFF-GMM)和系統(tǒng)GMM(SYS-GMM)兩種方法。Blundell和Bond[35]指出DIFF-GMM中滯后的解釋變量只是一階差分方程較弱的工具變量，而SYS-GMM在差分方程的基礎(chǔ)上加入水平方程組成聯(lián)立方程系統(tǒng)，保留了數(shù)據(jù)的原始水平信息，克服了DIFF-GMM的弊端，是估計(jì)動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型更恰當(dāng)?shù)姆椒?。因此本文采用兩步系統(tǒng)GMM方法(Two Step SYS-GMM)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。

在下文的實(shí)證研究中將lnTFPi,t-1和lnODIi,t作為內(nèi)生解釋變量，將這兩個(gè)內(nèi)生變量的二階滯后項(xiàng)作為差分方程的工具變量，將它們一階差分的滯后項(xiàng)作為水平方程的工具變量，通過聯(lián)立差分方程與水平方程進(jìn)行回歸得到參數(shù)估計(jì)值。對(duì)得到的回歸結(jié)果，通過Sargan檢驗(yàn)判定工具變量的有效性，通過Arellano-BondAR檢驗(yàn)判定模型誤差項(xiàng)的序列相關(guān)性。

4 實(shí)證研究

4.1 描述性分析

選取2003-2012年31個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)作為分析樣本，表1報(bào)告了變量的統(tǒng)計(jì)特征。為了與理論模型保持一致并反映非線性關(guān)系，對(duì)所有變量都進(jìn)行了自然對(duì)數(shù)處理。由于個(gè)別省份某些年份的ODI流量為0，因此將所有的ODI流量/GDP數(shù)據(jù)加上0.001后取自然對(duì)數(shù)。由表1可知，所有解釋變量的相關(guān)系數(shù)均在0.6以下，方差膨脹因子(VIF)均小于10，模型不存在明顯的共線性。

4.2 實(shí)證結(jié)果及分析

4.2.1 ODI對(duì)TFP的溢出效應(yīng)

以TFP為被解釋變量進(jìn)行回歸，得到的結(jié)果如表2第(1)列所示。各檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量表明：聯(lián)合顯著性Wald檢驗(yàn)在1%的顯著性水平下拒絕了解釋變量系數(shù)為零的原假設(shè)，說明模型在整體上非常顯著；Sargan檢驗(yàn)表明不能拒絕工具變量為過度識(shí)別的原假設(shè)(P值大于0.1)，即GMM的工具變量是有效的；殘差序列相關(guān)性的Arrellano-Bond AR檢驗(yàn)表明，差分后的殘差在5%的水平上不存在二階序列相關(guān)，這說明原模型的誤差項(xiàng)不存在序列相關(guān)性，滿足GMM的使用條件?；貧w結(jié)果表明：lnODI對(duì)lnTFP的影響在1%的水平下顯著為正，由于TFP是經(jīng)濟(jì)增長的動(dòng)力之源，因此這一結(jié)果說明發(fā)展ODI有助于實(shí)現(xiàn)我國經(jīng)濟(jì)的長期性和內(nèi)生性增長；而市場整合程度(lnMinteg)和交叉項(xiàng)(lnODI×lnMinteg)的回歸系數(shù)均在1%的水平下顯著為負(fù)，這說明區(qū)域市場整合阻礙了TFP的提升，而且與ODI之間存在顯著的替代關(guān)系。

再看控制變量的情況。TFP的滯后項(xiàng)不顯著，我國TFP變化的持續(xù)性沒有得到充分支持。人力資本(H)的當(dāng)期影響顯著為負(fù)、滯后期影響顯著為正，并且滯后項(xiàng)的顯著性程度更高，這驗(yàn)證了人力資本對(duì)TFP的正向影響具有時(shí)滯。而當(dāng)期人力資本投資由于占用了生產(chǎn)資金反而會(huì)對(duì)TFP產(chǎn)生負(fù)面影響，這與蔣殿春和張宇[9]對(duì)R&D的實(shí)證結(jié)果一致。對(duì)外開放程度(Open)在1%的水平顯著為正，說明以進(jìn)出口和FDI為標(biāo)志的對(duì)外開放顯著提高了中國的省際TFP，這與毛其淋和盛斌[5]的研究結(jié)果一致，進(jìn)一步證明了對(duì)外開放為中國經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長提供了動(dòng)力。

表1 變量的統(tǒng)計(jì)特征

表2 回歸結(jié)果

注：( )內(nèi)數(shù)值為回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤，[ ]內(nèi)數(shù)值為相應(yīng)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的伴隨概率p值，***、**、*分別表示1%、5%、10%的顯著性水平。第(2)列對(duì)lnTC進(jìn)行回歸時(shí)，根據(jù)Arrelano-Bond AR(2)的檢驗(yàn)結(jié)果，同時(shí)控制了lnTC的二階滯后項(xiàng)，發(fā)現(xiàn)其余所有變量回歸系數(shù)的方向和顯著性都沒有發(fā)生變化。

4.2.2 溢出效應(yīng)的作用機(jī)制分析

為了解釋ODI與市場整合程度對(duì)TFP產(chǎn)生影響的內(nèi)在原因，也為了實(shí)證檢驗(yàn)理論分析中提出的作用機(jī)制，利用DEA-Malmquist指數(shù)將TFP分解為技術(shù)水平變化TC、純技術(shù)效率變化PE、規(guī)模效率變化SE等三個(gè)因素。分別用這三個(gè)因素作為被解釋變量進(jìn)行回歸，得到的結(jié)果如表2第(2)-(4)列所示。

由表2第(2)列從技術(shù)變革途徑分析ODI的溢出效應(yīng)：lnODI對(duì)lnTC的影響系數(shù)為正，并且在1%的水平下顯著；而市場整合程度(lnMinteg)和交叉項(xiàng)(lnODI×lnMinteg)的系數(shù)則在1%的水平下顯著為負(fù)。這說明ODI能夠促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步，區(qū)域市場整合會(huì)阻礙技術(shù)進(jìn)步。如前文理論分析所述，lnMinteg影響為負(fù)的原因可能是區(qū)域市場整合為企業(yè)的產(chǎn)品銷售提供了更廣闊的國內(nèi)市場，企業(yè)更容易通過生產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)張的方式獲利，從而削弱了通過技術(shù)創(chuàng)新和引進(jìn)來提高生產(chǎn)率的動(dòng)力。這一發(fā)現(xiàn)是對(duì)毛其淋[5]和趙奇?zhèn)20]研究結(jié)論的補(bǔ)充，他們是從優(yōu)化要素配置的角度證明了市場整合對(duì)生產(chǎn)率的正向影響，與下文從優(yōu)化資源配置角度的分析一致。顯著為負(fù)的交叉項(xiàng)系數(shù)證明了ODI與區(qū)域市場整合對(duì)促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步的替代效應(yīng)：市場整合降低了技術(shù)在國內(nèi)不同地區(qū)轉(zhuǎn)移的成本和難度，使企業(yè)可以利用國內(nèi)市場的技術(shù)擴(kuò)散來獲取先進(jìn)技術(shù)，從而替代了技術(shù)尋求型的ODI。

由表2第(3)列從優(yōu)化資源配置角度分析ODI的溢出效應(yīng)：lnODI對(duì)lnPE的影響在5%的水平下顯著為負(fù)；而市場整合程度(lnMinteg)和交叉項(xiàng)(lnODI×lnMinteg)的系數(shù)在5%的水平下顯著為正。這說明ODI惡化了資源配置，我國企業(yè)跨國配置生產(chǎn)要素和資源的能力還有待提高。而區(qū)域市場整合可以使生產(chǎn)要素在國內(nèi)按照市場規(guī)律自由流動(dòng)，這有助于企業(yè)在境內(nèi)優(yōu)化資源配置。顯著為正的交叉項(xiàng)系數(shù)證明了ODI與區(qū)域市場整合對(duì)優(yōu)化資源配置具有互補(bǔ)效應(yīng)：隨著市場的整合，企業(yè)利用國內(nèi)不同地區(qū)之間商品和生產(chǎn)要素的價(jià)格差異來套利的空間日益縮小。這就迫使企業(yè)去尋找海外市場的比較優(yōu)勢(shì)，通過ODI在全球范圍內(nèi)優(yōu)化資源配置，因此區(qū)域市場整合推動(dòng)了效率尋求型的ODI。

由表2第(4)列從規(guī)模效率途徑分析ODI的溢出效應(yīng)：lnODI對(duì)lnSE的影響在5%的水平下顯著為負(fù)，市場整合程度(lnMinteg)和交叉項(xiàng)(lnODI×lnMinteg)的系數(shù)均為正，但是不顯著。這一結(jié)果說明我國企業(yè)未能通過ODI實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)，這可能是由于企業(yè)缺乏足夠經(jīng)驗(yàn)解決跨國擴(kuò)張帶來的管理問題，從而長期平均成本隨著生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大而提高，導(dǎo)致規(guī)模不經(jīng)濟(jì)。而國內(nèi)的區(qū)域市場整合，既沒有對(duì)企業(yè)實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生顯著的直接影響，也沒有通過ODI產(chǎn)生交互影響。

綜合來看：ODI推動(dòng)了技術(shù)進(jìn)步，降低了資源配置效率和規(guī)模效率；但對(duì)技術(shù)進(jìn)步的推動(dòng)作用更為明顯，表現(xiàn)為對(duì)TFP的影響顯著為正。區(qū)域市場整合阻礙了技術(shù)進(jìn)步，提高了資源配置效率，對(duì)規(guī)模效率的影響不顯著；而對(duì)技術(shù)進(jìn)步的阻礙作用更為明顯，表現(xiàn)為對(duì)TFP的影響顯著為負(fù)。區(qū)域市場整合與ODI在促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步方面具有顯著的替代效應(yīng)，在優(yōu)化資源配置方面具有顯著的互補(bǔ)效應(yīng)，在實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)方面不存在明顯的交互作用；其中二者的替代效應(yīng)起主導(dǎo)作用，表現(xiàn)為對(duì)TFP的交互影響顯著為正。

4.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了保證結(jié)果的可靠性，從以下三個(gè)方面進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)：

(1)剔除異常樣本。前文在測算資本存量時(shí)，四川、重慶、西藏使用的是近似估計(jì)的數(shù)據(jù)。為了防止數(shù)據(jù)不盡準(zhǔn)確帶來的影響，剔除這三個(gè)異常樣本重新進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果列于表3第(1)列。

(2)重新測算變量。上文TFP及其分解要素的測算都是根據(jù)“產(chǎn)出導(dǎo)向型”的DEA-Malmquist方法，即技術(shù)前沿面是每一給定投入的最大產(chǎn)出集?，F(xiàn)設(shè)定技術(shù)前沿面是每一給定產(chǎn)出的最小投入集，利用“投入導(dǎo)向型”的方法重新測算TFP，然后再進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，結(jié)果列于表3第(2)列。

(3)更改模型設(shè)定。一方面，國內(nèi)區(qū)域市場整合與對(duì)外經(jīng)濟(jì)開放可能具有互補(bǔ)性[5]，因此在計(jì)量模型式(9)的基礎(chǔ)上引入Minteg與Open的交叉項(xiàng)；另一方面，考慮到高水平的人力資本為ODI發(fā)揮溢出效應(yīng)提供了更好的人力資源條件，即人力資本可以刻畫ODI對(duì)TFP溢出效應(yīng)的吸收能力[19]，因此引入H與ODI的交叉項(xiàng)。分為單個(gè)引入和同時(shí)引入共三種情況，分別進(jìn)行回歸分析，結(jié)果列于表3第(3)-(5)列。

由表3可知，在不同的設(shè)定下，解釋變量回歸系數(shù)的符號(hào)和顯著性水平都與上文完全一致；控制變量也沒有發(fā)生實(shí)質(zhì)變化，只是人力資本的當(dāng)期影響在顯著性上有所降低。由第(2)列可知，基于投入導(dǎo)向與上文基于產(chǎn)出導(dǎo)向得到的TFP幾乎相同，因此回歸分析后得到了完全一致的結(jié)果。此外，顯著為正的交叉項(xiàng)lnOpen×lnMintegt證實(shí)了國內(nèi)區(qū)域市場整合與對(duì)外開放的互補(bǔ)性效應(yīng)[5]；不顯著的交叉項(xiàng)lnH×lnODI則說明我國的人力資本還不足以充分支撐ODI發(fā)揮溢出效應(yīng)[19]。

對(duì)TFP三個(gè)構(gòu)成要素的檢驗(yàn)也表明了前文實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性，這里限于篇幅沒有列出，下文將通過樣本分組和邊際效應(yīng)比較來更直觀的展示結(jié)論的穩(wěn)健性。

4.4 穩(wěn)健性的進(jìn)一步討論：樣本分組與邊際效應(yīng)

上文是全樣本下的實(shí)證，這里采用樣本分類的思路重新討論這一問題。具體來說，先對(duì)樣本按市場整合程度的高低分類，然后比較不同類別中ODI的邊際效應(yīng)，這就反映了區(qū)域市場整合對(duì)ODI溢出效應(yīng)的影響。在計(jì)量模型式(9)的基礎(chǔ)上，ODI對(duì)TFP的邊際效應(yīng)為：

(25)

將lnMintegi,t的樣本均值代入式(25)可以得到ODI對(duì)TFP的邊際效應(yīng)，將TFP替換為TC、PE、SE則可以得到ODI對(duì)TFP的各個(gè)構(gòu)成要素的邊際效應(yīng)。

中國不同省份的市場整合程度差別很大(如圖1所示)。為了分析ODI的邊際效應(yīng)在不同類型樣本中的特點(diǎn)，對(duì)31個(gè)省份按照市場整合程度的高低分成兩類。為避免分類后截面樣本數(shù)目過少影響參數(shù)估計(jì)的穩(wěn)健性，我們?cè)试S兩類中存在較多的共同樣本。具體做法是：以市場整合程度值55和65作為分位點(diǎn)，將樣本分成高(>65)、中(55～65)、低(<55)三類；把屬于高、中兩類的省份組成H組，把屬于中、低兩類的省份組成L組。然后在全樣本、H組、L組這三種樣本情況下，分別根據(jù)式(25)計(jì)算ODI對(duì)TFP及其三個(gè)構(gòu)成要素的邊際效應(yīng)。圖2直觀展示了不同樣本下邊際效應(yīng)的差別，表4-表6給出了詳細(xì)的計(jì)算結(jié)果。

表3 對(duì)TFP的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

圖1 各省份2003-2012年平均市場整合程度的比較

圖2 不同樣本類別下ODI邊際效應(yīng)的對(duì)比

表4 ODI對(duì)TFP及其構(gòu)成要素的邊際效應(yīng)(全樣本)

表5 ODI對(duì)TFP及其構(gòu)成要素的邊際效應(yīng)(H組)

表6 ODI對(duì)TFP及其構(gòu)成要素的邊際效應(yīng)(L組)

根據(jù)圖2和表4-表6可以從以下幾方面分析ODI的邊際效應(yīng)。(1)在不同樣本情景下，ODI對(duì)TFP和TC的邊際效應(yīng)均為正、對(duì)PE和SE的邊際效應(yīng)均為負(fù)，這與表2中ODI對(duì)各個(gè)被解釋變量的回歸系數(shù)符號(hào)一致。(2)從ODI對(duì)TFP和TC的邊際效應(yīng)看，L組明顯高于H組，說明隨著市場的整合，ODI通過技術(shù)變革途徑提高TFP的能力下降，這與全樣本回歸得到的ODI與區(qū)域市場整合在影響TFP和TC時(shí)的顯著替代效應(yīng)相一致。(3)從ODI對(duì)PE的邊際效應(yīng)看，H組明顯高于L組，說明隨著市場的整合，ODI通過跨國資源配置途徑提高TFP的能力增強(qiáng)，這與全樣本回歸得到的ODI與區(qū)域市場整合在影響PE時(shí)的顯著互補(bǔ)效應(yīng)相一致。(4)從ODI對(duì)SE的邊際效應(yīng)看，H組的數(shù)值明顯高于L組，這說明區(qū)域市場整合有助于ODI更好地發(fā)揮對(duì)SE的溢出效應(yīng)，但是前文的實(shí)證結(jié)果已經(jīng)證明這種效應(yīng)在統(tǒng)計(jì)上并不顯著。綜上，通過測算ODI的邊際效應(yīng)，進(jìn)一步印證了前文的實(shí)證結(jié)果，并且通過實(shí)際數(shù)值的比較使結(jié)論更加精確和鮮明。

5 結(jié)語

本文在我國區(qū)域市場整合的背景下探討了ODI的逆向溢出效應(yīng)。首先，在梳理國內(nèi)外文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上建立了TFP內(nèi)生于ODI和市場整合程度的理論模型；其次，以中國2003-2012年的省際面板數(shù)據(jù)為樣本，利用系統(tǒng)廣義矩估計(jì)(SYS-GMM)方法對(duì)理論模型進(jìn)行了實(shí)證分析；最后，通過DEA-Malmquist指數(shù)將TFP分解為技術(shù)水平變化、資源配置效率變化和規(guī)模效率變化三部分，以揭示ODI溢出效應(yīng)傳導(dǎo)的具體途徑。

實(shí)證結(jié)果表明：(1)從TFP整體看，ODI對(duì)TFP具有顯著正向影響，區(qū)域市場整合對(duì)TFP具有顯著負(fù)向影響；(2)從TFP的構(gòu)成要素看，ODI推動(dòng)了技術(shù)進(jìn)步、降低了資源配置效率和規(guī)模效率，而區(qū)域市場整合阻礙了技術(shù)進(jìn)步、優(yōu)化了資源配置、對(duì)規(guī)模效率的影響不顯著；(3)從ODI與區(qū)域市場整合的交互作用看，二者在促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步方面具有顯著的替代效應(yīng)，在優(yōu)化資源配置方面具有顯著的互補(bǔ)效應(yīng)，在實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)方面不存在明顯的交互作用，三方面合成之后二者對(duì)TFP的影響表現(xiàn)出顯著的替代效應(yīng)。為了保證結(jié)論的可靠性，本文考慮了ODI的內(nèi)生性；從樣本選取、變量度量、模型設(shè)定等方面進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)；并通過對(duì)省份按市場整合程度的高低進(jìn)行分類，測算和比較了不同樣本類別中ODI的邊際效應(yīng)。

本文的研究結(jié)論對(duì)于我國宏觀和微觀兩個(gè)層面都具有啟示意義。(1)從宏觀層面看，由于區(qū)域市場整合與ODI在影響技術(shù)水平方面具有替代性，因此政府在推進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化的過程中需要對(duì)技術(shù)尋求型ODI采取更多地鼓勵(lì)措施，以消除替代效應(yīng)的影響，使ODI更好地服務(wù)于技術(shù)進(jìn)步。而區(qū)域市場整合本身為產(chǎn)品銷售提供了更廣闊的國內(nèi)市場，這會(huì)引導(dǎo)企業(yè)通過擴(kuò)大產(chǎn)能實(shí)現(xiàn)粗放式的利潤擴(kuò)張，從而損害了技術(shù)研發(fā)的內(nèi)在動(dòng)力，因此在政府有必要在市場整合的進(jìn)程中強(qiáng)化對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新和引進(jìn)的激勵(lì)機(jī)制。(2)從微觀層面看，由于區(qū)域市場整合與ODI在影響資源配置方面具有互補(bǔ)性，因此在我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化的趨勢(shì)下，國內(nèi)企業(yè)將越來越難以利用不同地區(qū)之間的市場差異和比較優(yōu)勢(shì)來優(yōu)化資源配置，這時(shí)面向海外市場的ODI策略為企業(yè)配置資源提供了新的選擇。而企業(yè)在ODI的過程中需要不斷提高跨國運(yùn)營能力，避免因生產(chǎn)要素使用失當(dāng)導(dǎo)致資源配置效率下降和規(guī)模不經(jīng)濟(jì)。綜合來看，ODI顯著提升了TFP，這為我國在政策層面鼓勵(lì)企業(yè)通過ODI利用國際市場和資源、從而發(fā)揮ODI的逆向溢出效應(yīng)、進(jìn)而實(shí)現(xiàn)我國的技術(shù)進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)增長提供了證據(jù)支持。

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Regional Market Integration and ODI’s Reverse Spillover Effect: Empirical Evidence from China’s Provinces

GU Xue-song，HAN Li-yan

(School of Economics and Management, Beihang University, Beijing 100191, China)

The reverse spillover effect of Overseas Direct Investment (ODI) on home country’s economic growth is investigated in the institutional background of regional market integration. First of all, based on New Growth Theory, the theoretical model which makes Total Factor Productivity (TFP) determined by ODI and the degree of regional market integration is established. Then, China’s province-level panel data during 2003-2012 to do empirical research is used. Last, DEA-Malmquist index is used to decompose TFP into three parts: technological level change, resource allocation efficiency change and scale efficiency change, which reveals the channels through which ODI impacts TFP. The empirical results show that: regional market integration and ODI have significant substitution effect on promoting technical progress, have significant complementary effect on optimizing resources allocation, and have no significant effect on achieving economies of scale. After synthesizing the three aspects above, regional market integration and ODI demonstrate significant substitution effect on TFP. In order to ensure the reliability of conclusions, the endogeneity of ODI, test the robustness of the model, and compare ODI’s marginal effect in different sample cases are considered.

overseas direct investment; regional market integration; spillover effect; new growth theory

2013-07-15；

2013-12-02

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71173008)

顧雪松(1984-)，男(漢族)，遼寧撫順人，北京航空航天大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院博士生，研究方向：國際投資.

1003-207(2015)03-0001-12

10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2015.03.001

F832.48

A