■劉慧娟，楊?lèi)疴x，褚天威

空間交互效應(yīng)下金融發(fā)展、外商直接投資及技術(shù)創(chuàng)新
——基于省際面板數(shù)據(jù)的計(jì)量分析

■劉慧娟，楊?lèi)疴x，褚天威

本文基于2006～2014年省際面板數(shù)據(jù)，對(duì)金融發(fā)展、FDI與技術(shù)創(chuàng)新之間的影響機(jī)理進(jìn)行分析。首先通過(guò)對(duì)金融發(fā)展、FDI變量的空間自相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)，判斷出兩個(gè)核心解釋變量的空間分布是非均質(zhì)的，隨后又利用LM檢驗(yàn)與穩(wěn)健的LM檢驗(yàn)得出變量間存在顯著的空間交互效應(yīng)。最后采用空間滯后模型（SLM）對(duì)模型估計(jì)中的變量系數(shù)進(jìn)行溢出效應(yīng)分解，發(fā)現(xiàn)金融規(guī)模顯著抑制了本地及周邊地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新，而金融結(jié)構(gòu)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響為正，但不顯著；FDI通過(guò)技術(shù)溢出效應(yīng)顯著促進(jìn)了我國(guó)的技術(shù)創(chuàng)新。

金融發(fā)展；FDI；技術(shù)創(chuàng)新；SLM模型

劉慧娟（1990-），江蘇連云港人，河海大學(xué)商學(xué)院，碩士研究生，研究方向?yàn)閲?guó)際貿(mào)易學(xué)；楊?lèi)疴x（1975-），河北秦皇島人，河海大學(xué)商學(xué)院，江蘇省“世界水谷”與水生態(tài)文明協(xié)同創(chuàng)新中心，副教授，博士，研究方向?yàn)榻?jīng)濟(jì)學(xué)；褚天威（1990-），吉林長(zhǎng)春人，河海大學(xué)商學(xué)院，碩士研究生，研究方向?yàn)榻?jīng)濟(jì)學(xué)。（江蘇南京211100）

一、文獻(xiàn)綜述

2015年10月，習(xí)近平總書(shū)記于十八屆五中全會(huì)上著重提出“必須把創(chuàng)新擺在國(guó)家發(fā)展全局的核心位置”，并明確了時(shí)下經(jīng)濟(jì)全球化與金融信息化交叉發(fā)展是推動(dòng)“創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略”的最好機(jī)遇。Jian（2015）、Kim（2015）研究發(fā)現(xiàn)，高效的金融發(fā)展可帶動(dòng)資本積累，協(xié)助企業(yè)實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新，進(jìn)而促進(jìn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。有些學(xué)者則持截然不同的看法，Mcnally等（2010）指出創(chuàng)新可獨(dú)立為三個(gè)維度，其中產(chǎn)品創(chuàng)新受不連續(xù)市場(chǎng)的影響較大，但金融發(fā)展對(duì)產(chǎn)品創(chuàng)新的作用則是消極的。這一結(jié)論與姜承武（2010）的觀點(diǎn)較為一致，其認(rèn)為金融發(fā)展對(duì)技術(shù)創(chuàng)新水平存在抑制作用。

相較于金融發(fā)展對(duì)技術(shù)創(chuàng)新影響的研究，關(guān)于FDI與技術(shù)創(chuàng)新相互關(guān)系的研究更為具體、完善，現(xiàn)有研究主要集中在FDI對(duì)東道國(guó)的技術(shù)外溢。Wu 和Hua（2013）認(rèn)為FDI在短期內(nèi)可促進(jìn)中國(guó)中部地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步，但在長(zhǎng)期內(nèi)其作用并不顯著。Hahn等（2015）認(rèn)為跨國(guó)公司的技術(shù)水平比東道國(guó)越高，其給東道國(guó)帶來(lái)的技術(shù)外溢就越明顯。國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)FDI與技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展之間的關(guān)系也具有一定的研究，朱承亮等（2011）采用隨機(jī)前沿模型對(duì)中國(guó)區(qū)域的研發(fā)創(chuàng)新效率進(jìn)行了估算，其研究表明FDI可以顯著促進(jìn)研發(fā)創(chuàng)新效率的改善。相反的，也有學(xué)者認(rèn)為FDI在帶來(lái)利好的技術(shù)溢出的同時(shí)也可能會(huì)對(duì)東道國(guó)的技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展產(chǎn)生抑制作用。Garcia等（2013）對(duì)西班牙制造業(yè)的回歸估計(jì)結(jié)果表明FDI與當(dāng)?shù)仄髽I(yè)的自主創(chuàng)新水平之間存在顯著負(fù)相關(guān)，說(shuō)明FDI的外溢效應(yīng)主要表現(xiàn)為競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系。

通過(guò)上述研究可以看出，現(xiàn)有關(guān)于金融發(fā)展、FDI與技術(shù)創(chuàng)新的研究頗為豐富，但大部分的文獻(xiàn)研究集中在三者關(guān)系在區(qū)域內(nèi)的影響效應(yīng)，很少有學(xué)者選擇以空間計(jì)量的視角對(duì)變量在區(qū)域間的交互響應(yīng)進(jìn)行研究，因而本文試圖基于2006～2014年中國(guó)30個(gè)省級(jí)面板數(shù)據(jù)，從空間計(jì)量的視角對(duì)此類(lèi)計(jì)量研究進(jìn)行補(bǔ)充，著重分析區(qū)域內(nèi)以及區(qū)域間三者的影響機(jī)制，利用偏微分方法分解溢出效應(yīng)，更具體地體現(xiàn)變量在區(qū)域內(nèi)與鄰近區(qū)域的關(guān)系，為區(qū)域經(jīng)濟(jì)研究提供新的視角，為地方政府在合作互利的大環(huán)境下從自身與鄰近區(qū)域的雙向角度提供建議與對(duì)策。

二、樣本數(shù)據(jù)與指標(biāo)解釋

（一）被解釋變量

鑒于技術(shù)創(chuàng)新水平受多方面因素影響，本文借鑒張少澤等（2013）的研究方法運(yùn)用主成分分析法（PCA）①主成分分析法：當(dāng)一個(gè)變量受到多個(gè)下級(jí)指標(biāo)的影響，為了全面衡量變量，可以運(yùn)用主成分分析法提取出其主要的影響因素及其貢獻(xiàn)率，利用降低指標(biāo)維度的思想使其計(jì)量問(wèn)題簡(jiǎn)單化。主成分個(gè)數(shù)的提取原則是對(duì)主成分對(duì)應(yīng)的貢獻(xiàn)率進(jìn)行累加，當(dāng)貢獻(xiàn)率累加達(dá)到75%以上時(shí)，則可認(rèn)為新提取的主成分能包含原指標(biāo)的大部分信息。著重從投入和產(chǎn)出兩個(gè)角度來(lái)綜合評(píng)價(jià)各地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新水平（TI）?？紤]到相比于資金的投入，新產(chǎn)品的商業(yè)化會(huì)存在一定的時(shí)滯，所以本文選擇滯后一期的R&D投入強(qiáng)度作為技術(shù)創(chuàng)新水平投入要素的代理指標(biāo)；選取專(zhuān)利授權(quán)量、新產(chǎn)品產(chǎn)值率、技術(shù)市場(chǎng)成交額三個(gè)指標(biāo)作為產(chǎn)出能力的代理指標(biāo)。

（二）解釋變量

考慮到金融發(fā)展與FDI對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響大部分是由資本存量的變化所決定的，因此本文主要是從資本投入量變化的視角建立模型的。本文構(gòu)建了如下面板數(shù)據(jù)模型：

上式中，i代表省份，t代表時(shí)間，ε代表隨機(jī)誤差項(xiàng)。TI表示技術(shù)創(chuàng)新，F(xiàn)S表示金融發(fā)展規(guī)模，STR表示金融發(fā)展結(jié)構(gòu)，F(xiàn)DI表示外商直接投資。借鑒孫立梅和高碩（2015）的研究結(jié)論，本文以金融規(guī)模FS與金融結(jié)構(gòu)STR兩個(gè)指標(biāo)來(lái)衡量我國(guó)的金融發(fā)展水平。其中金融發(fā)展規(guī)模（FSit）用金融機(jī)構(gòu)存貸款與保費(fèi)額的總和來(lái)衡量，金融結(jié)構(gòu)（STR）用金融機(jī)構(gòu)當(dāng)年年末貸款余額與存款余額的比重來(lái)表示。FDI則用各省市的外商直接投資額來(lái)衡量。

此外，考慮到模型估計(jì)的有效性，本文另選取了科技活動(dòng)人力結(jié)構(gòu)（HUMit）和國(guó)際貿(mào)易水平（EXPit）作為控制變量，其回歸模型為：

其中科技活動(dòng)人力結(jié)構(gòu)（HUMit）用各省市的R&D活動(dòng)從業(yè)人員與總從業(yè)人員的比值來(lái)衡量，國(guó)際貿(mào)易水平（EXPit）指標(biāo)則選取各省按境內(nèi)目的地和貨源地劃分的進(jìn)出口總額。

（三）數(shù)據(jù)來(lái)源

基于空間計(jì)量模型的區(qū)域性要求，同時(shí)兼顧數(shù)據(jù)的可得性，本文采用2006～2014年中國(guó)30個(gè)?。▍^(qū)、市）的省級(jí)面板數(shù)據(jù)，其中不包含港澳臺(tái)及西藏地區(qū)。金融發(fā)展的數(shù)據(jù)來(lái)源于wind數(shù)據(jù)庫(kù)，技術(shù)創(chuàng)新數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》，其他數(shù)據(jù)則均來(lái)源于歷年各省市的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。由于本文的回歸模型設(shè)定為線性自然對(duì)數(shù)形式，所以對(duì)單位為百分比以外的變量均取其自然對(duì)數(shù)。

三、計(jì)量結(jié)果分析

（一）金融發(fā)展、FDI的空間自相關(guān)性檢驗(yàn)

本文通過(guò)Geoda軟件，利用2006～2014年我國(guó)30個(gè)省市自治區(qū)的金融發(fā)展規(guī)模與FDI的指標(biāo)數(shù)據(jù)，由金融結(jié)構(gòu)指標(biāo)測(cè)算出的Moran's I指數(shù)表明其空間相關(guān)性并不顯著，所以本文對(duì)其結(jié)果不做說(shuō)明。經(jīng)檢驗(yàn)，金融發(fā)展規(guī)模與FDI的空間相關(guān)性較為顯著，其檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表1和表2。

表1　我國(guó)30省市金融發(fā)展規(guī)模的Moran's I指數(shù)

表2　我國(guó)30省市FDI的Moran's I指數(shù)

從表中我們不難發(fā)現(xiàn)，無(wú)論是金融發(fā)展規(guī)模還是FDI的Moran's I指數(shù)值均是顯著大于零的，由此說(shuō)明金融發(fā)展規(guī)模和FDI指標(biāo)具有顯著的空間正相關(guān)性，即我國(guó)金融發(fā)展規(guī)模和FDI的空間分布是非均質(zhì)的。同時(shí)，根據(jù)Moran's I指數(shù)值的計(jì)算結(jié)果，可得：從總體水平來(lái)看，金融發(fā)展規(guī)模的Moran's I指數(shù)值大于FDI，說(shuō)明我國(guó)金融發(fā)展規(guī)模的集聚現(xiàn)象更為明顯；從長(zhǎng)期發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，金融發(fā)展規(guī)模的Moran's I指數(shù)值沒(méi)有顯著的變化趨勢(shì)，說(shuō)明我國(guó)金融發(fā)展規(guī)模的集聚效應(yīng)始終保持在一個(gè)穩(wěn)定的狀態(tài)；FDI的Moran's I指數(shù)值有下降趨勢(shì)，說(shuō)明FDI的空間分布越來(lái)越均衡，這一規(guī)律也與我國(guó)西部開(kāi)發(fā)、扶貧引資等重大政策的要求不謀而合。

（二）計(jì)量結(jié)果分析

借助于Matlab 2012B軟件，本文對(duì)模型選擇以及空間計(jì)量模型的估計(jì)結(jié)果進(jìn)行分析。

從表3中我們可以看出，在空間固定效應(yīng)和雙向固定效應(yīng)（空間和時(shí)間固定效應(yīng)）下，無(wú)論是傳統(tǒng)的LM檢驗(yàn)還是穩(wěn)健的LM檢驗(yàn)，均在1%的水平上，顯著地拒絕了沒(méi)有空間滯后被解釋變量和沒(méi)有空間自相關(guān)誤差項(xiàng)的原假設(shè)；但在聯(lián)合OLS估計(jì)和時(shí)間固定效應(yīng)估計(jì)中，該類(lèi)原假設(shè)并沒(méi)有顯著被拒絕。由此表明，空間固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)的結(jié)論是不一致的，且在雙向固定效應(yīng)下解釋變量與被解釋變量間的交互效應(yīng)顯著，因而本文的空間面板模型更傾向于采用SLM模型。同時(shí)，從非空間面板數(shù)據(jù)模型的似然比（LR）檢驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，無(wú)論是空間效應(yīng)還是時(shí)間固定效應(yīng)均拒絕聯(lián)合非顯著的原假設(shè)（檢驗(yàn)結(jié)果中p＜0.01），說(shuō)明本文應(yīng)將估計(jì)模型擴(kuò)展為雙向效應(yīng)的模型，即空間和時(shí)間固定效應(yīng)模型。

表3　無(wú)空間交互效應(yīng)的面板數(shù)據(jù)模型估計(jì)結(jié)果

為找出更有效的空間估計(jì)模型，本文對(duì)雙向特定效應(yīng)下的SDM模型估計(jì)結(jié)果中的Wald檢驗(yàn)值和LR檢驗(yàn)值進(jìn)行比對(duì)，以判斷SDM模型是否可以簡(jiǎn)化為SLM模型或SEM模型。

從表4中的Wald以及LR檢驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，SDM模型的Wald和LR檢驗(yàn)均拒絕了SDM模型簡(jiǎn)化為SEM模型的原假設(shè)，相反，SEM模型的Wald和LR檢驗(yàn)則接受了SDM模型簡(jiǎn)化為SLM模型的原假設(shè)。該檢驗(yàn)結(jié)果與非空間模型估計(jì)中的檢驗(yàn)結(jié)果所指向的模型基本一致，因此，本文在估算直接效應(yīng)和間接效應(yīng)時(shí)采用SLM模型。同時(shí)，由于空間滯后模型沒(méi)有解釋變量的空間滯后項(xiàng)，對(duì)于效益分解的偏誤影響不大，故在空間滯后模型的效應(yīng)分解中不進(jìn)行偏誤修正，而對(duì)穩(wěn)健性檢驗(yàn)的SDM模型的效應(yīng)分解進(jìn)行偏誤修正。

此外，對(duì)比表4中不同固定效應(yīng)下的估計(jì)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，雙向固定效應(yīng)的R2值最高，且LogL值的絕對(duì)值最大，說(shuō)明雙向固定效應(yīng)下的SDM模型的估計(jì)結(jié)果最優(yōu)。LeSage和Pace提出了如果使用空間計(jì)量模型估計(jì)，得到的彈性系數(shù)是有偏的，因此比較估計(jì)所得的系數(shù)是無(wú)效的。與非空間模型的參數(shù)估計(jì)不同，空間模型的參數(shù)估計(jì)并不能直接反映空間模型的變量間關(guān)系，需要使用效應(yīng)分解的方法。本文對(duì)空間和時(shí)間固定效應(yīng)下的SLM模型進(jìn)行了效應(yīng)分解，效應(yīng)分解的結(jié)果見(jiàn)表5。

表4　基于空間和時(shí)間特定效應(yīng)的SDM模型估計(jì)結(jié)果

表5　空間和時(shí)間固定效應(yīng)下SLM模型的直接和間接效應(yīng)估計(jì)

從表5的效應(yīng)分解結(jié)果顯示，可以發(fā)現(xiàn)以下結(jié)論：

1.相對(duì)于直接效應(yīng)的t值，間接效應(yīng)的t值要相對(duì)小一些，說(shuō)明解釋變量的變動(dòng)對(duì)地區(qū)內(nèi)被解釋變量的影響效果要大于區(qū)域間的影響效果，主要可能是由于地理距離的增加導(dǎo)致影響效果的減弱，這一結(jié)果與現(xiàn)實(shí)經(jīng)驗(yàn)相吻合，即事物作用的直接效果要大于間接效果。

2.在空間和時(shí)間固定效應(yīng)下，金融發(fā)展規(guī)模直接效應(yīng)與間接效應(yīng)均在1%水平下顯著為正，金融發(fā)展結(jié)構(gòu)的效應(yīng)均為正但并不顯著，這說(shuō)明無(wú)論是金融規(guī)模還是金融結(jié)構(gòu)都促進(jìn)了當(dāng)?shù)氐募夹g(shù)創(chuàng)新水平，同時(shí)還會(huì)帶動(dòng)周?chē)貐^(qū)的技術(shù)創(chuàng)新，這符合多數(shù)學(xué)者所研究的結(jié)果，即金融發(fā)展相對(duì)于中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展是有效率的（Fuente，1996；徐玉蓮等，2012）。金融的發(fā)展為技術(shù)創(chuàng)新帶來(lái)了充足的資金，為技術(shù)創(chuàng)新提供了良好的物質(zhì)基礎(chǔ)，同時(shí)金融區(qū)域間的交流也促進(jìn)了技術(shù)上的創(chuàng)新合作。

3.在空間和時(shí)間固定效應(yīng)下，F(xiàn)DI變量的直接效應(yīng)與間接效應(yīng)均顯著為正，F(xiàn)DI的正向間接效應(yīng)則可能是因?yàn)镕DI在空間上的技術(shù)外溢覆蓋面積較大，因此對(duì)周邊鄰近區(qū)域的技術(shù)創(chuàng)新水平也會(huì)產(chǎn)生影響，同時(shí)也解釋了間接效應(yīng)小于直接效應(yīng)，主要是由于技術(shù)外溢的擴(kuò)散可能是隨著距離的增加而逐漸減弱的。正如鄭慕強(qiáng)（2011）所認(rèn)為FDI的引進(jìn)不僅給當(dāng)?shù)氐陌l(fā)展帶來(lái)了技術(shù)外溢效應(yīng)（為了適應(yīng)市場(chǎng)的激烈競(jìng)爭(zhēng)，企業(yè)也會(huì)被迫對(duì)自有的企業(yè)資源、技術(shù)進(jìn)行升級(jí)，形成了良性的循環(huán)），對(duì)周邊鄰近區(qū)域的技術(shù)創(chuàng)新水平也會(huì)產(chǎn)生影響，存在空間上的技術(shù)外溢現(xiàn)象。

4.對(duì)于控制變量的系數(shù)判斷，科技活動(dòng)人力結(jié)構(gòu)變量（HUM）的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)以及總效應(yīng)的系數(shù)雖然為正，但均不顯著，本文認(rèn)為產(chǎn)生這種結(jié)果可能的原因是科技活動(dòng)人力結(jié)構(gòu)變量主要體現(xiàn)了各省市參加科研活動(dòng)的強(qiáng)度，但地區(qū)之間的R&D活動(dòng)從業(yè)人員的受教育程度、科研能力也有很大的差異，因此科技活動(dòng)人力結(jié)構(gòu)的各項(xiàng)效應(yīng)雖然為正，但并不顯著。而控制變量國(guó)際貿(mào)易程度（EXP）的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)則均顯著為負(fù)，可見(jiàn)我國(guó)各省市的進(jìn)出口總額的增加會(huì)對(duì)地區(qū)內(nèi)及周邊地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新水平產(chǎn)生負(fù)向影響。這可能是由于我國(guó)的出口大部分集中在機(jī)電產(chǎn)品和傳統(tǒng)勞動(dòng)密集型產(chǎn)品，據(jù)海關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，截至2016年第一季度末，我國(guó)機(jī)電產(chǎn)品出口高達(dá)17400億元，占同期出口總額的57.7%，傳統(tǒng)勞動(dòng)密集型產(chǎn)品合計(jì)出口6225.2億元，占到出口總值的20.7%，而這些出口產(chǎn)品對(duì)于技術(shù)更新的要求不高，從而可能導(dǎo)致國(guó)內(nèi)技術(shù)創(chuàng)新的腳步變慢甚至抑制了國(guó)內(nèi)開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品的動(dòng)力。

四、結(jié)論

本文利用中國(guó)30省市2003～2014年的面板數(shù)據(jù)，結(jié)合對(duì)空間模型的變量系數(shù)偏微分分解方法，對(duì)金融發(fā)展與FDI對(duì)我國(guó)技術(shù)創(chuàng)新水平的影響進(jìn)行計(jì)量分析，得出以下結(jié)論：

（一）相比較傳統(tǒng)回歸方法，空間計(jì)量模型估計(jì)結(jié)果解釋力更強(qiáng)。當(dāng)采用傳統(tǒng)的回歸方法對(duì)變量系數(shù)進(jìn)行估計(jì)時(shí)，所得結(jié)果的擬合優(yōu)度很差，尤其是在考慮面板數(shù)據(jù)的空間固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)之下，LM檢驗(yàn)與穩(wěn)健的LM檢驗(yàn)都顯著指向被解釋變量與解釋變量中存在空間滯后交互效應(yīng)和空間誤差交互效應(yīng)。因此說(shuō)明在本文中考量選取指標(biāo)變量的關(guān)系時(shí)，采用傳統(tǒng)的回歸方法會(huì)導(dǎo)致存在較大的偏誤，使用空間計(jì)量模型可以更好地估計(jì)結(jié)果。

（二）從本文的實(shí)證結(jié)果中可以發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展規(guī)模的擴(kuò)大顯著促進(jìn)了區(qū)域內(nèi)及鄰近區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平的提高，金融結(jié)構(gòu)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新也起促進(jìn)作用，但不顯著。我國(guó)的金融發(fā)展還不夠成熟，金融規(guī)模有待進(jìn)一步擴(kuò)大，金融結(jié)構(gòu)則反映了我國(guó)資本市場(chǎng)存在層次性的問(wèn)題，因而金融發(fā)展規(guī)模是不明智的，所以在今后的金融發(fā)展中應(yīng)擴(kuò)大金融規(guī)模，完善金融結(jié)構(gòu)體系，并借助當(dāng)下互聯(lián)網(wǎng)熱點(diǎn)推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)金融的健康良好發(fā)展，給予科技型中小企業(yè)更多的生存空間。此外，考慮到金融發(fā)展對(duì)技術(shù)創(chuàng)新水平的促進(jìn)作用表現(xiàn)在區(qū)域內(nèi)與鄰近區(qū)域，金融各部門(mén)應(yīng)加強(qiáng)區(qū)域間的金融合作，如建立遠(yuǎn)程會(huì)議制度等，促進(jìn)金融監(jiān)管部門(mén)之間的交流；鼓勵(lì)區(qū)域間的銀團(tuán)貸款、融資代理業(yè)務(wù)保持金融機(jī)構(gòu)之間的合作模式多樣化等。

（三）FDI能夠促進(jìn)當(dāng)?shù)丶爸苓厖^(qū)域的技術(shù)創(chuàng)新水平。FDI所表現(xiàn)的技術(shù)外溢效果對(duì)于力求“技術(shù)驅(qū)動(dòng)”的中國(guó)經(jīng)濟(jì)是重要利好，地方政府應(yīng)加強(qiáng)保持外商投資與本土企業(yè)之間的合理競(jìng)爭(zhēng)結(jié)構(gòu)，并對(duì)潛在的FDI進(jìn)行更加嚴(yán)格的甄別把控，不應(yīng)該以犧牲資源、市場(chǎng)的方式吸引FDI的進(jìn)入，而應(yīng)以長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展視角來(lái)考量FDI引進(jìn)的質(zhì)量問(wèn)題。首先政府應(yīng)對(duì)引進(jìn)外商標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行轉(zhuǎn)變。我國(guó)區(qū)域引進(jìn)外商的策略應(yīng)該由“招商引資”轉(zhuǎn)變?yōu)椤罢猩虛褓Y”，對(duì)FDI進(jìn)行科學(xué)合理的選擇。在“新常態(tài)”經(jīng)濟(jì)形勢(shì)下，招商重點(diǎn)應(yīng)更加注重引進(jìn)國(guó)外的先進(jìn)技術(shù)、管理經(jīng)驗(yàn)以及高素質(zhì)人才。

（四）科技活動(dòng)人力結(jié)構(gòu)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)作用并不顯著，而國(guó)際貿(mào)易的增長(zhǎng)卻抑制了技術(shù)創(chuàng)新水平的提高。地方政府應(yīng)加強(qiáng)勞動(dòng)力素質(zhì)培養(yǎng)及進(jìn)出口優(yōu)化工作，確保技術(shù)創(chuàng)新的均衡發(fā)展。在加強(qiáng)勞動(dòng)力素質(zhì)培養(yǎng)方面，我國(guó)應(yīng)繼續(xù)秉承“科教興國(guó)”戰(zhàn)略，加大對(duì)教育、科研及人才素質(zhì)培養(yǎng)方面的經(jīng)濟(jì)投入。此外，鑒于我國(guó)科技成果轉(zhuǎn)化率低，政府部門(mén)定期組織科技創(chuàng)新活動(dòng)，讓廣大的從業(yè)人員和高校學(xué)者參與進(jìn)來(lái)，產(chǎn)學(xué)研結(jié)合，實(shí)現(xiàn)科技成果的高轉(zhuǎn)化率。在貿(mào)易開(kāi)放度方面，我國(guó)應(yīng)加強(qiáng)進(jìn)口商品結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，地方政府要能夠穩(wěn)定并引導(dǎo)大宗商品進(jìn)口，對(duì)于國(guó)外先進(jìn)技術(shù)設(shè)備的引進(jìn)要放在優(yōu)先位置；堅(jiān)持引進(jìn)來(lái)和走出去共同發(fā)展，地方政府應(yīng)鼓勵(lì)開(kāi)展直接貿(mào)易，并支持具備一定條件的國(guó)內(nèi)企業(yè)“走出去”，“一帶一路”政策的提出就是實(shí)現(xiàn)中國(guó)對(duì)外開(kāi)放布局的宏偉藍(lán)圖的重要實(shí)踐。

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1006-169X（2016）08-0022-06

江蘇省決策咨詢研究基地課題（14SSL10）；河海大學(xué)科技處項(xiàng)目（20168042116）。