论文：FDI的竞争效应及关联效应与中国的技术进步

目录/提纲：……
（一）技术进步的测度方法
（二）数据
（三）各省Malmquist生产率分解结果
（一）FDI内生技术进步的理论模型
（二）数据
（三）模型估计方法的选择以及估计结果
（三）本文的实证研究表明，FDI的竞争效应对中国技术进步的抑制作用比较小
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研究领域：国际经济学
论文：FDI的竞争效应及关联效应与中国的技术进步
——一项基于中国省区面板数据的研究
摘要：本文采用数据包络技术（DEA），利用中国29个省区的经济数据构造了中国生产前沿边界，对各省区1998-2005年间的Malmquist生产率指数进行了分解，并求得了各省的技术进步指数、资本积累指数以及技术效率指数。通过扩展Levin & Raut(1997)的模型，本文对FDI的竞争效应和关联效应与中国的技术进步进行了计量分析。计量分析表明，FDI的竞争效应对技术进步有负向影响，而关联效应对技术进步有积极的促进作用，并且各区域具有较大的差异性。
关键词：FDI；技术进步；DEA；竞争效应；关联效应
The Competitive Effect and Linkage Effect of FDI and Technical Progress in China
——A Study Based on Provinces Panel Data
Abstract: Using Data-Envelopment Analysis (DEA), a ‘China-technology frontier’ is constructed based on 29 provinces panel data for the period 1998-2005.The 29 provinces’ economic growth during the period 1998-2005 and its decomposition into capital accumulation, efficiency improvement and technical progress are analyzed in this paper. By imp
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。Griffith (1999)以及Haskel et al (2001)对英国制造业的研究也发现，FDI对本地企业的生产率有积极的作用。而另一方面，又有大量的研究表明，FDI并没有对东道国的技术进步起到促进作用，甚至有些研究认为FDI对东道国的技术进步有阻碍作用。Haddad & Harrison (1993)通过对摩洛哥工厂水平的外资企业与本地企业的比较研究，认为没有显著的证据表明FDI对本地企业有技术外溢效应。Kathuria (2001)对印度以及Aitken & Harrison (1999)对委内瑞拉的研究表明，由于存在外资企业对本地企业的市场侵蚀作用，从而导致FDI存在负向的技术溢出效应。Kinoshita (2001)以及Konings (2001)采用panel data数据集对欧洲的转型经济的FDI研究发现FDI没有显著促进甚至是阻碍了东道国的技术进步。
国内学者对FDI与技术进步也有相应的研究。陈柳和刘志彪(2006)认为在把本土的技术创新作为控制变量以后，FDI的外溢效应并不显著。沈坤荣、耿强(2001)的实证分析认为，中国的FDI与经济增长之间存在单向的因果关系。王志鹏和李子奈(2004)采用2000年500个行业企业数据的实证研究发现，外资有助于国内企业提高生产效率。徐涛(2003)通过建立一个资本非同质的内生增长模型来探讨FDI与中国技术进步的关系，他的研究表明，FDI对中国的技术进步起到了明显的促进作用。陈涛涛(2006)基于中国行业水平的数据的研究发现，FDI的溢出效应主要受到中国各个行业的增长特征的影响。张海洋(2005)通过运用DEA技术测度了内资部门的生产率，进而对外资活动对内资部门生产率的影响进行了实证研究。他的结果发现，外资活动没有对内资部门的生产率提高有显著的影响。谢建国（2006）采用随机生产前沿模型对中国29个省区的FDI与技术进步进行了检验，他认为FDI对中国技术进步有显著的溢出效应，并且这种溢出效应表现出一定的区域差异性。
与以往文献相比，本文主要有两点改进：其一，采用前沿生产边界法来测算技术进步，这样有效的解决了以往采用生产函数模型的诸多局限；其二，本文引入一个FDI内生技术进步模型，区分了FDI的竞争效应和关联效应对技术进步的不同影响，从而可以更加清晰的揭示了FDI对技术进步的作用机制。
三 中国各省区技术进步的测度及其对比分析
（一）技术进步的测度方法
本文主要是基于中国29个省区的数据，运用DEA方法来构造一个全国前沿生产边界，然后利用Malmquist生产率指数法来测定和分解各省的全要素劳动生产率，从而得到各省的技术进步指数。本文的DEA模型主要包括三个变量：产出(Y)、物质资本(K)和劳动(L)。因而各个省区的数据集可以表示为(Yti, Kti,Lti)，t=1998,...,2005，i=1,…,29，为了能够对Malmquist生产率指数法进行简单而直观的的介绍，我们可以把该生产集进一步表达为，其中，；则此时分别代表有效劳均产出和有效劳均资本。对于多期的panel data 数据集我们可以在效率指数的基础上把生产率分解为效率指数和技术进步指数。这里技术进步主要指生产前沿边界本身的移动，而技术效率与前面的效率指数是同一概念。和分别代表t+1和t期，在投入资本分别为kt+1和kt情况下的潜在最大产出；而和分别代表t和t+1期，在投入资本为kt+1和kt的情况下的潜在最大产出。并且实际产出与潜在产出存在以下关系：
，
其中et和et+1分别代表t期和t+1期的效率指数。经过整理有以下关系：
（2）
进一步对（2）变形可以得到以下分解：
（3）
（4）
式（3）和（4）都将劳均产出分解为三项，即技术效率（EC）、技术进步（TC）以及资本深化（KC）。两式分别是以t+1期和t期为基准进行分解的。本文采用Caves et al.(1982)和Färe al.（1994）的做法，将式子（3）和（4）的分解结果进行几何平均，从而获得最终的技术进步指数和资本积累指数。
(5)
（二）数据
本文研究所使用的样本为全国除去西藏、重庆外的29个省。本文使用的三个经济变量为产出、物质资本存量和劳动。其中产出是以经过各省零售价格指数(1998年为基期)进行了调整的GDP为表征变量。本文29个省区的物质资本存量数据主要是采用来自Zhang Jun等(2007)对省区的物质资本的测算成果，并利用各省的固定资产投资价格指数(1998年为基期)进行了调整。各省的GDP和劳动力数据来自历年的《中国统计年鉴》。
（三）各省Malmquist生产率分解结果
利用以上数据，本文对29个省 1998-2005年的panel data数据集以1998年为参照（1998年为1），逐年进行了分解，从而得到了29省区1998-2005年的技术进步指数、技术效率指数以及资本积累指数。由于篇幅所限，笔者给出2005年各省区三个指数的计算结果。
表1 2005年各省区的技术进步指数（TC）、资本积累指数（KC）和技术效率指数（EC）
省份 TC KC EC 省份 TC KC EC 省份 TC KC EC
北京 1.98 1.08 1.16 浙江 1.78 1.38 0.99 海南 1.62 1.16 0.95
天津 1.73 1.53 1.15 安徽 1.36 1.39 0.98 四川 1.52 1.38 0.95
河北 1.58 1.40 1.05 福建 1.48 1.41 0.88 贵州 1.35 1.70 1.02
山西 1.67 1.40 1.21 江西 1.40 1.61 0.93 云南 1.29 1.36 1.00
内蒙古 1.63 1.54 1.24 山东 1.68 1.36 1.04 陕西 1.52 1.34 1.29
辽宁 1.56 1.32 1.00 河南 1.41 1.38 1.08 甘肃 1.60 1.32 0.94
吉林 1.56 1.39 1.10 湖北 1.44 1.68 0.73 青海 1.55 1.41 ……（未完，全文共14533字，当前仅显示3457字，请阅读下面提示信息。收藏《论文：FDI的竞争效应及关联效应与中国的技术进步》）