呂寧

摘 要：采用我國(guó)31個(gè)省份（未包括臺(tái)灣省）的2006—2012年的面板數(shù)據(jù)，對(duì)OFDI、FDI、自主研發(fā)、出口和進(jìn)口對(duì)于各省的技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證，技術(shù)進(jìn)步使用國(guó)內(nèi)專利授權(quán)量來(lái)衡量。在實(shí)證方法上進(jìn)行一些新的嘗試，比如沒(méi)有對(duì)各變量進(jìn)行價(jià)格處理，也沒(méi)進(jìn)行獲得的外國(guó)研發(fā)資本存量的計(jì)算，而采用OFDI存量來(lái)計(jì)算獲得的技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)，并給出充分、合理的理由。實(shí)證結(jié)果表明，20個(gè)省份能夠從OFDI中獲得技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)，17個(gè)省份能從FDI中獲得技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)，23個(gè)省份的自主研發(fā)對(duì)技術(shù)進(jìn)步有正面效應(yīng)，僅有4個(gè)省份能從出口中獲得技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)，21個(gè)省份能夠從進(jìn)口中獲得技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)，18個(gè)省份的截距項(xiàng)（研發(fā)環(huán)境）為正。另外，還對(duì)各種方式對(duì)于中國(guó)整體的技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)進(jìn)行分析。最后，提出相應(yīng)的政策建議。

關(guān)鍵詞：各??；各技術(shù)進(jìn)步方式；技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)

中圖分類號(hào)：F74 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1673-291X（2016）06-0136-04

引言

2013年，中國(guó)貨物進(jìn)出口總額為4.16萬(wàn)億美元，增長(zhǎng)7.6%，一舉成為世界第一貨物貿(mào)易大國(guó)。同年中國(guó)吸引外資達(dá)1 239億美元，較上年增長(zhǎng)2.3%，居全球第二位。同年中國(guó)對(duì)外直接投資流量創(chuàng)下1 078.4億美元的歷史新高，同比增長(zhǎng)22.8%，連續(xù)二年位列全球三大對(duì)外投資國(guó)。通過(guò)貨物進(jìn)出口、FDI、OFDI都能夠增加生產(chǎn)、改善經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步，在國(guó)家之間的競(jìng)爭(zhēng)越來(lái)越以科技為終極競(jìng)爭(zhēng)時(shí)，上述方式的技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)越來(lái)越引人關(guān)注。此外，其他技術(shù)進(jìn)步方式還包括自主研發(fā)和國(guó)際技術(shù)貿(mào)易。這些方式對(duì)于技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)的研究日益受到理論界的重視。這些問(wèn)題的關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)，往往會(huì)被放在一起進(jìn)行比較研究。

一、文獻(xiàn)綜述

（一）國(guó)外研究

Macdougall（1960）在分析FDI的福利效應(yīng)時(shí)，首次提出FDI的技術(shù)溢出也是重要的福利效應(yīng)之一，這是較早的關(guān)于技術(shù)溢出的觀點(diǎn)。

羅默（1986）在羅默模型中認(rèn)為，除了資本和勞動(dòng)這兩個(gè)要素以外，還包括另外兩個(gè)要素，它們是人力資本、技術(shù)水平（人力資本和技術(shù)水平是知識(shí)的轉(zhuǎn)化和具體表現(xiàn)形式），能夠帶來(lái)正的外部性。知識(shí)要通過(guò)投資才能促進(jìn)積累，這種積累又刺激投資，從而投資的持續(xù)增長(zhǎng)能永久性提高經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率。羅默還暗示，到外國(guó)直接投資能夠給東道國(guó)帶來(lái)技術(shù)溢出效應(yīng)。

Kogut 和Chang（1991），首次用實(shí)證方法檢驗(yàn)了TSFDI（技術(shù)尋求型對(duì)外直接投資）的存在和作用。他們發(fā)現(xiàn)日本企業(yè)對(duì)美國(guó)的直接投資集中分布在R&D密集型產(chǎn)業(yè)，并傾向于采取合資方式。他們據(jù)此推測(cè)，獲取東道國(guó)逆向技術(shù)溢出是日本企業(yè)對(duì)美國(guó)進(jìn)行直接投資的重要?jiǎng)右颉?/p>

Coe和Helpman（1995）（簡(jiǎn)稱C-H）用21個(gè)OECD國(guó)家和以色列1971—1990年的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證，結(jié)果表明，對(duì)于大國(guó)而言，國(guó)內(nèi)R&D資本存量的彈性要大于外國(guó)R&D資本存量的TFP彈性；對(duì)于小國(guó)而言，國(guó)內(nèi)R&D資本存量的TFP彈性要小于外國(guó)R&D資本存量的TFP彈性；進(jìn)口占GDP比重越大的國(guó)家，從外國(guó)中獲得的技術(shù)溢出效應(yīng)越大。

Lichtenberg F.和B.van Pottelsberghe de la Potterie（簡(jiǎn)稱LP，2000）采用了1971—1990年間美國(guó)、日本和德國(guó)等13個(gè)國(guó)家的數(shù)據(jù)，對(duì)進(jìn)口、利用外資與對(duì)外投資三種途徑所導(dǎo)致的國(guó)外R&D外溢效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)。結(jié)果證實(shí)了進(jìn)口和ODI（即OFDI）均是國(guó)際技術(shù)溢出的重要渠道，而FDI卻沒(méi)有對(duì)東道國(guó)的技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生推動(dòng)作用。

Bitzer和Kerekes（2008）采用17個(gè)OECD國(guó)家1973—2000年的產(chǎn)業(yè)層面數(shù)據(jù)，檢驗(yàn)了OFDI的逆向技術(shù)溢出效應(yīng)，卻得出與Potterie和Lichtenberg（2001）完全相反的結(jié)論：FDI流入對(duì)國(guó)內(nèi)技術(shù)進(jìn)步具有顯著的溢出效應(yīng)，而OFDI則并未產(chǎn)生顯著的逆向技術(shù)溢出效應(yīng)。

（二）國(guó)內(nèi)研究

趙偉、古廣東、何元慶（2006）對(duì)于Lichtenberg和Potterie（1996）模型進(jìn)行了修正，采用我國(guó)十大外向FDI國(guó)1985—2004年間的對(duì)外直接投資存量數(shù)據(jù)，通過(guò)實(shí)證證明了外向FDI能夠促進(jìn)我國(guó)的TFP的增長(zhǎng)。

王英和劉思峰（2008）測(cè)算了中國(guó)1985—2005年間通過(guò)外國(guó)直接投資、對(duì)外直接投資、出口貿(mào)易和進(jìn)口貿(mào)易四種渠道獲得的技術(shù)外溢對(duì)于中國(guó)全要素生產(chǎn)率的影響。結(jié)果表明，國(guó)內(nèi)的研發(fā)支出是最重要因素，外國(guó)直接投資和出口貿(mào)易是重要源泉，而對(duì)外直接投資和進(jìn)口貿(mào)易起微弱的阻礙作用。

劉宏、秦蕾（2013）利用1990—2010年OFDI存量數(shù)據(jù)，參照CH模型構(gòu)建國(guó)際R&D溢出回歸模型，分析了OFDI逆向技術(shù)溢出效應(yīng)對(duì)國(guó)內(nèi)技術(shù)進(jìn)步的推動(dòng)作用。實(shí)證結(jié)果表明，OFDI對(duì)國(guó)內(nèi)技術(shù)進(jìn)步具有積極的促進(jìn)作用，在假定其他變量不變的情況下，對(duì)外直接投資存量每增加10%，全要素生產(chǎn)率就會(huì)增長(zhǎng)1‰，但存在時(shí)間上的滯后效應(yīng)。

國(guó)外的研究較為成熟，為國(guó)內(nèi)的研究提供了一些理論和方法。關(guān)于中國(guó)的對(duì)外直接投資能不能夠獲得技術(shù)進(jìn)步的實(shí)證研究結(jié)果不同。但通過(guò)對(duì)外直接投資獲得技術(shù)溢出確實(shí)很重要，中國(guó)最高層多次表示獲得技術(shù)是中國(guó)企業(yè)走出去的戰(zhàn)略目標(biāo)之一。因此，本文對(duì)這一問(wèn)題進(jìn)行了不同于先前學(xué)者的研究。

二、研究的主要思路和創(chuàng)新點(diǎn)

中國(guó)各個(gè)省份的之間發(fā)展很不平衡，因此，本文嘗試將中國(guó)各省市區(qū)的對(duì)外直接投資等方式獲得的技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)分別實(shí)證，而以前的研究是從中國(guó)整體上或者按照東部、中部、西部的劃分來(lái)實(shí)證的，這樣會(huì)籠統(tǒng)一些。

本文在方法上也做了一些嘗試。第一，在技術(shù)進(jìn)步衡量指標(biāo)的選取上沒(méi)有選用此類研究經(jīng)常選用的指標(biāo)——全要素生產(chǎn)率，而是選用了中國(guó)國(guó)內(nèi)專利授權(quán)量，主要原因是全要素生產(chǎn)率的測(cè)算方法不同，結(jié)果也會(huì)不同，而國(guó)內(nèi)專利授權(quán)量較為客觀。第二，沒(méi)有進(jìn)行中國(guó)對(duì)外直接投資獲取的研發(fā)資本存量的測(cè)算，而是采用了中國(guó)對(duì)外直接投資存量來(lái)計(jì)算獲得的技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)。主要理由如下：首先，國(guó)外研發(fā)資本存量要通過(guò)中國(guó)的對(duì)外直接投資來(lái)發(fā)生作用，國(guó)外研發(fā)資本存量對(duì)于中國(guó)來(lái)說(shuō)是一個(gè)外生變量，是不可直接控制的。其次，決定中國(guó)對(duì)外直接投資獲得技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)的因素不僅只有研發(fā)資本存量，還有人力資本和文化制度等因素，單純計(jì)算研發(fā)資本存量，模糊了對(duì)外直接投資獲得技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)其他方面影響因素的作用。再次，不同學(xué)者在測(cè)算研發(fā)資本存量時(shí)所用的折舊率不同，測(cè)算出來(lái)的研發(fā)資本存量就會(huì)不一樣。

在方法上的嘗試還包括未對(duì)國(guó)內(nèi)研發(fā)資本存量消除價(jià)格上漲的影響，即只計(jì)算了國(guó)內(nèi)名義研發(fā)資本存量。這樣做的原因是：研發(fā)資本存量主要是依據(jù)研發(fā)支出來(lái)進(jìn)行計(jì)算的，研發(fā)支出和當(dāng)年的專利授權(quán)量是在國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)環(huán)境作用下發(fā)生的，其中包括價(jià)格上漲，如果對(duì)研發(fā)支出和研發(fā)存量消除了價(jià)格上漲因素的影響，那么對(duì)于其他變量如何做類似的處理呢？有的變量實(shí)際上無(wú)法進(jìn)行價(jià)格處理。如果對(duì)各變量沒(méi)有做統(tǒng)一的價(jià)格處理就有可能扭曲各種經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象之間的聯(lián)系。

三、數(shù)據(jù)、方法和模型建立

本文選取了我國(guó)31個(gè)省區(qū)市的2006—2012年的數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)對(duì)外直接投資統(tǒng)計(jì)公報(bào)》《中國(guó)商務(wù)年鑒》以及各省統(tǒng)計(jì)年鑒對(duì)應(yīng)年份）。

由于沒(méi)有直接的各省研發(fā)資本存量的數(shù)據(jù)，對(duì)這一數(shù)據(jù)采用根據(jù)研發(fā)支出估算的方法，具體方法是永續(xù)盤(pán)存法。

RDt=（1-δ）RDt-1+It （1）

其中，RDt為第t期的研發(fā)資本存量，RDt-1為第t-1期的研發(fā)資本存量，It為第t期的研發(fā)支出總額，δ為資本的折舊率，本文按照慣例取其為5%。

對(duì)基期研發(fā)資本存量的估計(jì)運(yùn)用公式：

RD2006=I2006/（ɡ+δ） （2）

其中，RD2006是2006年的研發(fā)資本存量，I2006是2006年的研發(fā)支出總額，ɡ為研發(fā)支出平均增長(zhǎng)率，δ為折舊率。

基本模型為：

LNPA =αn+ β1n*LNOFDI + β2n*LNFDI + β3n*LNRD + β4n*LNEX+

β5n*LNIM （3）

其中，n=1，2，…，31，是代表各省截面的序號(hào)。PA表示各省國(guó)內(nèi)專利授權(quán)量，它是代表技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)的被解釋變量，αn是常數(shù)項(xiàng)，OFDI是各省對(duì)外直接投資存量，F(xiàn)DI是外國(guó)在中國(guó)各省直接投資的存量，EX是各省出口額，IM是各省進(jìn)口額，RD為各省研發(fā)資本存量，β1n、β2n、β3n、β4n、β5n是對(duì)應(yīng)解釋變量的系數(shù)。LN是自然對(duì)數(shù)運(yùn)算符號(hào)。2012年，在專有權(quán)利使用費(fèi)和特許費(fèi)方面中國(guó)支付給國(guó)外出口商177.5億美元，規(guī)模較小，未將技術(shù)貿(mào)易引入模型。時(shí)間變量在回歸時(shí)引入。面對(duì)相同的數(shù)據(jù)可以有多種建立模型的選擇，為了建立合理的模型，進(jìn)行了多次檢驗(yàn)，最終確定應(yīng)該建立個(gè)體固定效應(yīng)變系數(shù)模型（本文首先在混合模型和固定效應(yīng)模型之間進(jìn)行選擇，其次進(jìn)行了Hausman檢驗(yàn)，最后還在建立不變系數(shù)模型、變截距模型、變系數(shù)模型之間進(jìn)行選擇）。

在對(duì)式（3）進(jìn)行回歸之前，本文先對(duì)各變量分別采用LLC、PP、ADF方法進(jìn)行面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果表明，各變量的水平值均通過(guò)了上述各方法1%的顯著性檢驗(yàn)。因此，所有變量不存在單位根，本文的樣本數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的，可以進(jìn)行回歸。

四、實(shí)證及結(jié)果分析

回歸后，得到一些擬合判斷標(biāo)準(zhǔn)如下：

R-squared=0.999971，Adjusted R-squared=0.999795，

F-statistic=5 702.797，Prob（F-statistic）=0.000000

這表明，模型擬合效果較好?；貧w結(jié)果中解釋變量和各解釋變量的關(guān)系以表格形式給出。

實(shí)證結(jié)果表明，全國(guó)31個(gè)省份有20個(gè)能夠從OFDI中獲得技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)，有17個(gè)能從FDI中獲得技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)，23個(gè)省份的自主研發(fā)對(duì)技術(shù)進(jìn)步有正面效應(yīng)，僅有4個(gè)省份能從出口中獲得技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)，21個(gè)省份能夠從進(jìn)口中獲得技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)，18個(gè)省份的截距項(xiàng)為正。

11個(gè)從OFDI中獲得負(fù)的技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)的省份2013年的人均GDP都處于中游或下游，最高排名的為山東，排在第10位，其余的排名為第11位、第18位、第19位、第20位、第23位、第24位、第25位、第27位、第30位、第31位。在這11個(gè)省份中，排名比較靠前的第10位、第11位、第18位、第19位、第20位的省區(qū)市的截距項(xiàng)有4個(gè)為負(fù)，這表明雖然他們的經(jīng)濟(jì)水平和技術(shù)水平不低，但是研發(fā)環(huán)境并不算好。因此，人均GDP水平代表了經(jīng)濟(jì)實(shí)力和現(xiàn)有的技術(shù)水平，這會(huì)影響對(duì)外直接投資的技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)，但是各省份的研發(fā)環(huán)境對(duì)于對(duì)外直接投資技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)的獲得也有很大的影響，即使技術(shù)水平高、人均GDP也高，但是如果研發(fā)環(huán)境不好，那么進(jìn)行OFDI所帶來(lái)的技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)也可能為負(fù)。

人均GDP排名第1位至第8位的省份都從對(duì)外直接投資中獲得了技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)，因此具備一定的國(guó)內(nèi)基礎(chǔ)進(jìn)行對(duì)外直接投資能夠獲得更高的技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)。這些省份擁有一些具有一定國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的企業(yè)，在國(guó)外進(jìn)行直接投資取得了一定收益，并且取得了較多的技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)。

除了排名前8位的和11個(gè)從OFDI中獲得負(fù)的技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)的省份外，還有另外12個(gè)人均GDP處于中下游水平的省份，它們也獲得了技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)，如何解釋呢？從截距項(xiàng)或許可以找到答案，這12個(gè)省份中，有8個(gè)截距項(xiàng)為正，這表明，即使人均GDP水平不高，技術(shù)水平也不很高，但是如果該省份的研發(fā)環(huán)境較好，也能夠從OFDI中獲得技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)。還有一些省份人均GDP很低，技術(shù)水平也很低，提升的余地比較大，所以易于通過(guò)對(duì)外直接投資提升技術(shù)水平。

從FDI中不能獲得技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)的省份人均GDP總體來(lái)說(shuō)較高，排名第2位、第3位、第4位、第7位的都在此列。排名在第20位以后的僅有5個(gè)，最低排名是第27位。這表明，隨著技術(shù)水平的提高，在這些排名較高的省份，本土企業(yè)和外國(guó)的跨國(guó)公司的技術(shù)差距逐漸縮小，這樣獲得技術(shù)溢出的空間在壓縮。另外，一些發(fā)達(dá)國(guó)家的在華跨國(guó)公司為了維持自己的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)而對(duì)中國(guó)企業(yè)進(jìn)行技術(shù)封鎖，其轉(zhuǎn)移給中國(guó)的是一些標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)和成熟技術(shù)，而核心零部件的生產(chǎn)和核心研發(fā)放在母國(guó)國(guó)內(nèi)。

研發(fā)對(duì)技術(shù)進(jìn)步起負(fù)面作用的省份在人均GDP上排位在第1位、第5位、第6位、第8位、第9位、第10位、第12位、第29位，除了排位在第29位的以外，其他都是經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的省份?？赡艿脑蚴沁@些省份由于經(jīng)濟(jì)上的優(yōu)勢(shì)而產(chǎn)生麻痹，吃老本而忽略了研發(fā)的作用，這些省份的經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)與之前的研發(fā)是有關(guān)系的，原來(lái)研發(fā)能力強(qiáng)、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)好的作用延續(xù)到現(xiàn)在，但是研發(fā)的作用表現(xiàn)為負(fù)，說(shuō)明他們忽視了研發(fā)的作用，如果按照這種趨勢(shì)發(fā)展下去，它們的優(yōu)勢(shì)會(huì)逐漸減弱。

僅有4個(gè)省份能從出口中獲得技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)，這表明中國(guó)現(xiàn)在出口的增長(zhǎng)仍舊是粗放式增長(zhǎng)為主，這種增長(zhǎng)不利于中國(guó)的技術(shù)進(jìn)步，不利于中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式的轉(zhuǎn)型。這種普遍現(xiàn)象表明出口增長(zhǎng)方式的轉(zhuǎn)變和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式的轉(zhuǎn)型應(yīng)該在全國(guó)范圍內(nèi)展開(kāi)，而不僅是個(gè)別省區(qū)市的問(wèn)題。

10個(gè)省份能夠從進(jìn)口中獲得負(fù)的技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)，他們?cè)?013年人均GDP的排名是第2位、第10位、第16位、第20位、第21位、第22位、第25位、第26位、第30位、第31位。排在第2位的北京地位較為特殊，因?yàn)楹芏嗳珖?guó)性的資源類公司總部都在北京，進(jìn)口一些資源和能源類產(chǎn)品以供全國(guó)使用，大宗的商品進(jìn)口不易起到帶動(dòng)技術(shù)進(jìn)步的作用。其余的排在中游的省份進(jìn)口帶動(dòng)作用不強(qiáng)可能源于貨物進(jìn)口選擇不當(dāng)以及消化吸收再創(chuàng)新能力不足或激勵(lì)不夠。

從截距項(xiàng)來(lái)看，北京、上海和江蘇的研發(fā)環(huán)境較好。這與中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和科技發(fā)展的實(shí)際較為符合。

OFDI對(duì)PA作用的系數(shù)平均值為0.177562194，F(xiàn)DI對(duì)PA作用的系數(shù)平均值為1.128703516，RD對(duì)PA作用的系數(shù)平均值為0.804881419，EX對(duì)PA作用的系數(shù)平均值為-1.515509774，IM對(duì)PA作用的系數(shù)平均值為0.782544258，截距項(xiàng)的平均值為-9.193695065。

可以看出，雖然中國(guó)從OFDI中獲得了正向技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)的省份比從FDI中獲得正向技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)的省份多，但是從FDI中獲得的總體技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)要更大。另外，中國(guó)整體從OFDI所獲取的技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)也小于從進(jìn)口所取得的技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)。出口的平均影響和出口對(duì)各省的影響相似。截距項(xiàng)平均值表明，中國(guó)整體的研發(fā)環(huán)境不佳。

總結(jié)和政策建議

本文通過(guò)構(gòu)建面板模型，實(shí)證了技術(shù)進(jìn)步的各個(gè)渠道對(duì)于中國(guó)各省份技術(shù)進(jìn)步的作用。OFDI雖然在多數(shù)省份技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)為正，但是作用較小，應(yīng)大幅提升。FDI雖然對(duì)技術(shù)進(jìn)步的作用在較多的省份為負(fù)，但是整體作用較強(qiáng)，應(yīng)該繼續(xù)發(fā)揮其作用。研發(fā)資本存量對(duì)于技術(shù)進(jìn)步的作用在很多省份為負(fù)，這可能與一些省份經(jīng)濟(jì)較強(qiáng)帶來(lái)的自負(fù)有關(guān)，發(fā)達(dá)省份不應(yīng)該忽視研發(fā)投入的作用。出口對(duì)于技術(shù)進(jìn)步的作用無(wú)論從各個(gè)省份看，還是從平均水平看，都表明現(xiàn)有的出口增長(zhǎng)方式及其背后的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式已到了必須轉(zhuǎn)型的時(shí)候。進(jìn)口帶給中國(guó)的技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)也較強(qiáng)，應(yīng)該繼續(xù)更好地發(fā)揮其作用。最主要的問(wèn)題是中國(guó)技術(shù)進(jìn)步的整體環(huán)境較差，提升一個(gè)國(guó)家創(chuàng)新水平不單單是研發(fā)支出的增加問(wèn)題，還要有更完善的文化和制度建設(shè)。

根據(jù)上述研究結(jié)論提出以下建議：企業(yè)在對(duì)外直接投資方面，首先，要選擇科技水平高、投資環(huán)境好的國(guó)家和地區(qū)為投資目的地；其次，企業(yè)要加強(qiáng)自主研發(fā)，提高其對(duì)獲得的技術(shù)溢出的吸收能力；再次，要充分運(yùn)用東道國(guó)的本土化戰(zhàn)略，并很好地履行在當(dāng)?shù)氐纳鐣?huì)責(zé)任。政府要從財(cái)政、金融上對(duì)OFDI尤其是技術(shù)導(dǎo)向的OFDI進(jìn)行支持，要給予審批和備案方面的更多便利，還要建立好服務(wù)機(jī)制。

在利用外資提高技術(shù)水平方面要考慮以下一些內(nèi)容：首先要加強(qiáng)對(duì)外國(guó)直接投資的產(chǎn)業(yè)引導(dǎo)。要將技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)作為地方政府引資工作評(píng)價(jià)的重要指標(biāo)。

如果使出口對(duì)于技術(shù)進(jìn)步的作用轉(zhuǎn)為正向，要和引進(jìn)外資相結(jié)合，也必須和國(guó)內(nèi)的經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型相配合，轉(zhuǎn)型支持的產(chǎn)業(yè)就應(yīng)該是出口支持的產(chǎn)業(yè)。

在進(jìn)口方面，對(duì)于一些技術(shù)含量高的中間產(chǎn)品和機(jī)器設(shè)備進(jìn)口采取更加優(yōu)惠的政策，減少一些非必需品的進(jìn)口。

為了進(jìn)一步發(fā)揮自主研發(fā)的作用，改善整個(gè)國(guó)家的技術(shù)進(jìn)步環(huán)境，應(yīng)該進(jìn)一步深化科技體制改革，加快國(guó)家創(chuàng)新體系建設(shè)。需要打造一個(gè)真正包容創(chuàng)新、尊重創(chuàng)新、激勵(lì)創(chuàng)新的軟環(huán)境，這也許是創(chuàng)新型國(guó)家建設(shè)的重中之重。

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[責(zé)任編輯 吳 迪]