一 引言

依据技术进步偏向性理论，技术进步对不同的生产要素所发挥的作用往往存在差异，可能更有利于提升某类生产要素的生产率。Acemoglu(2002)利用CES生产函数构建技术进步方向的数理模型，并研究发现技术进步偏向性取决于价格效应和规模效应，这两种效应的作用方向通常相反，且资本与劳动要素的替代弹性不同时，价格效应和规模效应相对强弱不同，价格效应往往使技术进步偏向于稀缺要素，而规模效应会使技术进步转向丰裕要素。戴天仕和徐现祥(2010)、董直庆等(2016)和王林辉等(2017)在Acemoglu(2002)模型基础上，设计技术进步偏向性指数测算我国技术进步方向和偏向强度，普遍发现我国技术进步在样本期间内偏向于资本，且其偏向强度不断增加。沈健(2013)测算了我国1978-2010年技术进步偏向性，发现我国资本与劳动要素间替代弹性小于1，技术进步方向具有资本偏向性。张意翔等(2017)研究了我国不同区域技术进步偏向性，发现山西、新疆和内蒙古技术进步偏向于劳动，其他地区技术进步偏向于资本且自东向西偏向程度不断增强。可知，我国技术进步整体上表现为资本偏向性。改革开放以来我国劳动力相对丰裕但资本较为稀缺，技术进步偏向性何以出现逆要素禀赋结构特征，即技术进步方向与要素禀赋结构呈现非匹配性？根据Hicks(1932)技术进步偏向性内涵，发达国家经过长时间的资本积累，资本要素丰富而劳动力相对匮乏且劳动成本较高，发达国家的技术创新往往朝节约资本和有利于提升资本边际产出的方向发展；而发展中国家与之相反，为充分利用劳动成本优势应更多利用劳动偏向型技术进步。但随着改革开放的深入推进，美国等发达国家的技术通过FDI、商品贸易、技术贸易和人员往来等方式向中国溢出与扩散，技术进步偏向性也随之传递，进而使我国技术进步出现与技术创新国类似的特征，即技术进步出现逆要素禀赋结构的资本偏向特征。

外商直接投资一直被认为是实现技术跨国扩散的重要途径，根据商务部外资司发布的“2017年中国外资统计资料”显示，2016年我国实际利用外资金额达到1337.11亿美元，仅次于美国和英国，其中实际利用美国对华直接投资额为798.56亿美元。从外资进入的行业看，制造业实际利用外资金额为354.92亿美元，所占比重为26.54%，在所有行业中占比第一。沈荣坤和耿强(2001)、包群和赖明勇(2003)、朱平芳和李磊(2006)等通过经验研究证实，外商直接投资是发达国家向发展中国家技术外溢的重要渠道，有助于后发国家技术升级和经济增长。Kokko(1992)认为，FDI技术溢出可分为行业内的水平溢出和行业间的垂直溢出，水平溢出主要通过竞争效应、示范效应、模仿效应以及技术人员流动效应来实现，垂直溢出主要通过行业关联效应来实现。Markusen和Venables(1999)将FDI垂直技术溢出效应细化为外资企业与供应商的后向溢出以及与客户的前向溢出，跨国公司基于产品质量的考虑会对提供中间产品的上游企业提出较高质量要求与建议，也会通过产品质量和价格与下游企业产生关联，在上下游行业间实现技术溢出。战明华(2004)、范黎波和王肃(2011)也发现外商直接投资除具有增加就业和推动经济增长的直接效应外，还可以通过多种途径产生技术溢出效应。姚树洁等(2006)利用1979-2003年我国29个省份面板数据，分析外商直接投资对东道国经济增长的影响机制，其检验结果显示外商直接投资在减少国内技术非效率的同时，能够推进国内技术向前沿移动，这两种作用力可缩小与发达国家的技术差距。类似地，孔帅等(2015)利用2000-2012年我国31个工业行业相关数据，基于动态广义矩估计和内生门限估计方法，探究了外商直接投资对我国技术进步的影响，发现外商直接投资存在显著的技术溢出效应。

与上述观点不同，包群和赖明勇(2003)认为外商直接投资可以提升外资企业要素生产率，但对国内企业的技术外溢效果并不明显。这在于外商直接投资技术外溢效应的发挥还依赖于技术引进国的资源禀赋条件以及与发达国家的技术差距等因素。何兴强等(2014)采用非参数DEA方法测算生产率，结合门槛回归模型分析FDI的技术溢出效应，发现在一定经济发展水平、基础设施条件、人力资本水平下FDI技术溢出显著，且FDI技术溢出效应与外贸依存度也密切相关。倪晓觎(2008)认为跨国公司所转移的技术只是其掌握的技术，技术传递效应有限。范建亭和汪立(2015)认为跨国公司在企业内部对海外子公司的投资动因，可分为垄断优势理论和内部化理论，而跨国公司对子公司的技术转移是有差异的，技术特性、企业外部因素和内部因素会对跨国技术转移内容和程度产生影响。张茂元和邱泽奇(2009)研究了1860-1936年长三角与珠三角地区机器缫丝业的发展历程，间接考察技术在传递过程发生变化的原因，发现近代长三角地区使用了最先进的缫丝机器，但是其生产效率远不及使用相对落后机器的珠三角地区，认为技术引进成功的关键不在于技术先进与否，而在于引进的技术是否较好地耦合当地要素禀赋条件和是否惠及相关的利益团体。Gupta和Govindarajan(2000)认为技术差距是技术引进效率的重要影响因素，会正向影响跨国公司对东道国子公司的技术转移。可见，并不是引进最先进的技术就一定能提高生产效率，关键是引进的技术应当适应东道国要素禀赋条件。

近些年，也有少量文献开始涉及技术进步偏向性的跨国传递问题，杨飞(2014)通过建立寡头技术市场来研究南北贸易对技能偏向性技术进步的影响，并选择1970-2007年欧盟国家数据对模型进行检验，发现南北贸易通过价格效应和进口竞争效应提高了发达国家技能偏向型技术水平。董直庆等(2016)通过建立数理模型研究技术进步偏向性的跨国传递问题，认为在跨国传递的过程中，技术进步偏向性的方向和强度均可能发生变化，而且要素使用结构和技术适配度在其中发挥了重要作用。王林辉等(2017)利用1986-2014年中美22个细分行业数据进行实证检验，发现技术进步偏向性存在由美国向中国的跨国传递效应，这是中国制造业技术进步近年呈资本偏向性的原因之一，且这种传递存在滞后性。可见，前沿文献虽然关注到技术进步偏向性的跨国传递问题，但多数仅进行存在性检验，关于跨国传递的路径和影响因素等方面尚未形成系统化的研究成果。同时，多数文献考察FDI对东道国技术进步和经济增长所产生的直接或间接效应，但普遍忽视技术进步偏向性以外资为载体从发达国家向发展中国家的传递，往往这种有偏型技术进步蕴含技术创新国的要素禀赋结构特征，会改变技术引进国的要素使用偏好和要素需求结构。基于此，本文选择中国最大的贸易伙伴--美国，研究美国对华直接投资对中美技术进步偏向性跨国传递影响问题，并探究技术水平差距对以外资为载体的技术进步偏向性跨国传递效应的影响，以及FDI水平溢出和垂直溢出传递效果差异。

二 测度方法、数据来源和偏向性趋势

本文选用CES生产函数，将模型设定为：

$ {Y_t} = {\left[ {\left({1 - \alpha } \right){{\left({{A_t}{L_t}} \right)}^{\frac{{\varepsilon - 1}}{\varepsilon }}} + \alpha {{\left({{B_t}{K_t}} \right)}^{\frac{{\varepsilon - 1}}{\varepsilon }}}} \right]^{\frac{\varepsilon }{{\varepsilon - 1}}}}, \;\;\;\;\;\;\;0 < \varepsilon < + \infty $

(1)

其中，Y_t代表第t年的总产出、L_t代表第t年的劳动投入、K_t代表第t年的资本投入，1-α和α分别代表劳动和资本的投入份额。A_t和B_t分别代表劳动增进型和资本增进型技术进步。ε表示行业中劳动和资本的要素替代弹性。

根据式(1)，分别对L_t和K_t求偏导，两者之比即为第t年资本劳动边际产出比：

$ \frac{{MP{K_t}}}{{MP{L_t}}} = \frac{{\partial {Y_t}/\partial {K_t}}}{{\partial {Y_t}/\partial {L_t}}} = \frac{\alpha }{{1 - \alpha }}{\left({\frac{{{K_t}}}{{{L_t}}}} \right)^{ - \frac{1}{\varepsilon }}}{\left({\frac{{{B_t}}}{{{A_t}}}} \right)^{\frac{{\varepsilon - 1}}{\varepsilon }}} $

(2)

由资本劳动边际产出比的变化，得到离散型技术进步偏向性指数TB_t：

$ T{B_t} = \frac{{MP{K_t}}}{{MP{L_t}}} - \frac{{MP{K_{t - 1}}}}{{MP{L_{t - 1}}}} = \frac{\alpha }{{1 - \alpha }}{\left({\frac{{{K_0}}}{{{L_0}}}} \right)^{ - \frac{1}{\varepsilon }}}\left[ {{{\left({\frac{{{B_{it}}}}{{{A_{it}}}}} \right)}^{\frac{{\varepsilon - 1}}{\varepsilon }}} - {{\left({\frac{{{B_{t - 1}}}}{{{A_{t - 1}}}}} \right)}^{\frac{{\varepsilon - 1}}{\varepsilon }}}} \right] $

(3)

当要素替代弹性ε大于1时，资本与劳动要素相互替代，如果$\left({\frac{{{B_t}}}{{{A_t}}}} \right) > \left({\frac{{{B_{t - 1}}}}{{{A_{t - 1}}}}} \right)$，则TB_t大于0，该行业技术进步为资本偏向型，反之则为劳动偏向型；当要素替代弹性ε小于1时，要素之间互补，如果$\left({\frac{{{B_t}}}{{{A_t}}}} \right) > \left({\frac{{{B_{t - 1}}}}{{{A_{t - 1}}}}} \right)$，则TB_t小于0，该行业技术进步为劳动偏向型，反之则为资本偏向型；当要素替代弹性ε恰好等于1时，TB_t的值等于0，表示该行业技术进步方向是中性的。

A_t和B_t可以根据资本和劳动的边际产出计算得出。假设劳动和资本的收入份额分别为$S{L_t} = \frac{{{w_t}{L_t}}}{{{Y_t}}}$和$S{K_t} = \frac{{{r_t}{K_t}}}{{{Y_t}}}$，w_t表示行业的工资率，r_t表示资本利润率，可以得出式(4)：

$ \frac{{{r_t}}}{{{w_t}}} = \frac{{\partial {Y_t}/\partial {K_t}}}{{\partial {Y_t}/\partial {L_t}}} = \frac{\alpha }{{1 - \alpha }}{\left({\frac{{{K_t}}}{{{L_t}}}} \right)^{ - \frac{1}{\varepsilon }}}{\left({\frac{{{B_{it}}}}{{{A_{it}}}}} \right)^{\frac{{\varepsilon - 1}}{\varepsilon }}} $

(4)

将(4)式整理得出：

$ {A_t} = \frac{{{Y_t}}}{{{L_t}}}{\left({\frac{{S{L_t}}}{{1 - \alpha }}} \right)^{\frac{\varepsilon }{{\varepsilon - 1}}}} $

(5)

$ {B_t} = \frac{{{Y_t}}}{{{K_t}}}{\left({\frac{{S{K_t}}}{\alpha }} \right)^{\frac{\varepsilon }{{\varepsilon - 1}}}} $

(6)

由(3)式可知，若求得TB_t还需要素替代弹性ε以及α的值。设定行业劳动和资本技术效率的增长方式满足${A_t} = {{\bar A}_t}\mathit{exp}\left\{ {\frac{{{\gamma _l}}}{{{\lambda _l}}}\bar t\left({{{\left({\frac{t}{{\bar t}}} \right)}^{{\lambda _l}}} - 1} \right)} \right\}$和${B_t} = {{\bar B}_t}\mathit{exp}\left\{ {\frac{{{\gamma _k}}}{{{\lambda _k}}}\bar t\left({{{\left({\frac{t}{{\bar t}}} \right)}^{{\lambda _k}}} - 1} \right)} \right\}$，其中，γ_l代表劳动增进型技术效率的增长参数，λ_l代表劳动增进型技术曲率；同理可知γ_k代表资本增进型技术效率的增长参数，λ_k代表资本增进型技术曲率。利用Klump等(2007)提供的供给面标准化三方程系统方法，可将标准化三方程整理为：

$ \log \left({\frac{{{Y_t}}}{{{{\bar Y}_t}}}} \right) = \log \xi + \frac{\varepsilon }{{\varepsilon - 1}}\log \left[ {\alpha {{\left({\frac{{{B_t}{K_t}}}{{{{\bar B}_t}{{\bar K}_t}}}} \right)}^{\frac{{\varepsilon - 1}}{\varepsilon }}} + \left({1 - \alpha } \right){{\left({\frac{{{A_t}{L_t}}}{{{{\bar A}_t}{{\bar L}_t}}}} \right)}^{\frac{{\varepsilon - 1}}{\varepsilon }}}} \right] $

(7)

$ \log \left({\frac{{{r_t}{K_t}}}{{{Y_t}}}} \right) = \log \left(\alpha \right) + \frac{{\varepsilon - 1}}{\varepsilon }\log \xi + \frac{{\varepsilon - 1}}{\varepsilon }\log \left({\frac{{{B_t}}}{{{{\bar B}_t}}}} \right) + \frac{{1 - \varepsilon }}{\varepsilon }\log \left({\frac{{{Y_t}/{{\bar Y}_t}}}{{{K_t}/{{\bar K}_t}}}} \right) $

(8)

$ \log \left({\frac{{{w_t}{L_t}}}{{{Y_t}}}} \right) = \log \left({1 - \alpha } \right) + \frac{{\varepsilon - 1}}{\varepsilon }\log \xi + \frac{{\varepsilon - 1}}{\varepsilon }\log \left({\frac{{{A_t}}}{{{{\bar A}_t}}}} \right) + \frac{{1 - \varepsilon }}{\varepsilon }\log \left({\frac{{{Y_t}/{{\bar Y}_t}}}{{{L_t}/{{\bar L}_t}}}} \right) $

(9)

其中，ξ代表规模因子，设${{\bar Y}_t} = {Y_0}, {{\bar K}_t} = {K_0}, {{\bar L}_t} = {L_0}, {{\bar A}_t} = {A_0}, {{\bar B}_t} = {B_0}$。在此基础上利用似不相关模型，使用可行广义最小二乘法FGLS，估计要素替代弹性ε和要素分配参数α的值。

本文将利用中国制造业分行业相关数据全面分析1990-2014年美国对华直接投资对我国技术进步偏向性指数的影响，因此需要测算中国制造业六大类行业的技术进步偏向性指数。根据上文式(3)，需要产出、资本存量、劳动投入、资本报酬和劳动报酬等变量指标的数据。制造业分行业的产出指标为行业增加值，资本存量没有现成数据，采用广泛应用的永续盘存法估计，即为：${K_t} = \frac{{{I_t}}}{{{P_t}}} + \left( {1 - {\delta _t}} \right){K_{t - 1}}$，其中，K_t为t期资本存量，I_t为t期新增投资额，P_t为t期资本价格指数，δ_t为t期折旧率。本文将固定资产净值(固定资产原价-累计折旧)用1985年为基年的固定资产价格指数进行平减，消除价格因素影响，即可获得实际固定资产投资数据。劳动投入指标用就业人数来表征，而劳动报酬为职工工资加社会保险基金之和。对于资本报酬，本文选用固定资产折旧与营业利润之和作为衡量指标，其中本年实现的固定资产折旧额为相邻两年固定资产累计折旧额之差。数据来源于《中国工业统计年鉴》《中国劳动统计年鉴》与《中国商务年鉴》等。依据上述方法估算出的中国制造业六大类行业技术进步偏向性参数如表 1所示。

根据表 1，制造业分行业的规模因子ξ基本处于0.6-0.8之间，估计结果较为稳定。从表 1中我们可知中国制造业六大类行业劳动与资本的要素替代弹性均小于1，且大部分小于0.5，即在这六大类行业中劳动与资本要素之间是一种互补关系。表 2给出了1990-2014年中国制造业分行业技术进步偏向性水平。

从表 2来看，1990-2014年我国制造业六大类行业的技术进步偏向性指数总体上大于0，只有个别行业的个别年份技术进步偏向性指数小于0。这说明，我国制造业技术进步方向整体上偏向于资本，即资本要素的边际产出提高幅度更大，这与其他文献测算的技术进步偏向性的结果基本一致。在2011年及以前，六大类行业的技术进步偏向性指数基本上都大于0，即偏向于资本，但在2011年后均出现了不同程度的下降趋势，下降幅度最大的两个行业是通信设备、计算机及其他电子设备制造业与交通运输设备制造业，分别下降了180%和153%，故这两个行业转而偏向劳动。六大行业中食品及其加工制造业技术进步方向在这二十多年的时间里波动最为明显，在2011年以前食品及其加工制造业技术进步偏向性指数基本大于0，技术进步方向总体上是偏向于资本的，但在2012年其技术进步方向发生了逆转，技术进步偏向性指数快速下降至零值以下，技术进步转向劳动，即更有利于提高劳动的边际产出。其次是电气机械和器材制造业，相较于其他4个行业波动幅度也较大，1993年其技术进步偏向性指数下降到负值，技术进步偏向劳动，但在其后十余年中都偏向于资本，在2004年出现短时回落而转向劳动，其后7年间技术进步稳定偏向于资本，但在2012年和2014年技术进步偏向性指数发生大幅度下降，偏向于劳动。从均值来看，1990-2014年的25年间，六大行业技术进步偏向性指数均大于0，技术进步偏向于资本，食品及其加工制造业与电气机械和器材制造业的技术进步资本偏向性较强。依据Hicks(1932)和Acemoglu(2002)的研究思想，一个国家应该偏向发展相对丰裕要素的技术，但中国事实与之相悖。改革开放以来，我国劳动力资源相对资本丰裕，且劳动力价格相对偏低，但上述结果显示我国制造业六大类行业技术进步偏向性指数是逆要素禀赋结构的。

三 技术进步偏向性跨国传递效应检验 (一) 美国技术进步偏向性对中国的影响

为检验美国制造业分行业技术进步偏向性指数对中国制造业分行业技术进步偏向性指数的跨国传递效应，本文设计如下模型：

$ T{B_{it}} = \alpha + \beta \cdot at{b_{it}} + \gamma \cdot {X_{it}} + {\varepsilon _{it}} $

其中，TB_it表示中国制造业i行业t期技术进步偏向性指数；atb_it为美国制造业i行业t期技术进步偏向性指数；ε_it表示随机误差项。X_it为控制变量，包括：(1)行业产出增加值iav_it，一般而言行业发展水平不同，技术进步方向和偏向强度会存在差异；(2)资本劳动比kl_it，Acemoglu(2002)和王林辉等(2017)研究均显示，要素禀赋结构是技术进步偏向性的重要影响因素，故我们在模型中引入资本劳动比kl，同时也引入kl的二次项，以考察要素禀赋结构的非线性影响；(3)国内自主研发投入r & d_it，反映国内自主研发资金投入对技术进步偏向性的影响；(4)高技能人力资本的投入量skill_it，技术进步偏向性不仅受到研发资金投入的影响，也与人力资本投入密切相关；(5)技术水平差距tfpg_it，用美国制造业分行业全要素生产率减去中国制造业分行业全要素生产率的差值表示。本文使用固定效应方法、随机效应方法、GLS(广义最小二乘法)方法、PCSE(面板校正标准误)方法、全面FGLS方法、MLE(极大似然)方法和以滞后一期美国技术进步偏向性指数为工具变量的2SLS方法分别进行回归。回归结果如表 3所示。

表 3列出了不同回归方法下美国制造业分行业技术进步偏向性指数对中国技术进步偏向性指数影响的结果。方程1中，美国技术进步偏向性指数atb不显著。观察方程2-7的估计结果，我们发现不同模型下美国技术进步偏向性指数的系数值虽有所不同，但均显著大于0。这表明中国制造业技术进步偏向性受美国影响，即美国制造业技术进步方向会引致中国制造业技术进步偏向于资本，中美技术进步偏向性存在跨国传递效应，这是中国制造业技术进步呈逆要素禀赋的资本偏向特征的一个重要原因。可见，中国引进美国等发达国家先进技术的同时，蕴含在技术中的资本偏向特征也随之传递过来。

根据现有文献的研究，不少学者认为两国之间的技术水平差距是影响技术跨国传递的重要因素。故我们将中美全要素生产率之差(美国全要素生产率-中国全要素生产率)引入模型，方程1-7均显示技术水平差距tfpg对中国技术进步偏向性呈正向影响，但只有方程2和方程7中技术水平差距tfpg在10%水平上显著，其他方程不显著。同时，也发现不同模型中国内自主研发的系数除方程4外也不显著。这说明在当前经济发展阶段，中国制造业自主研发水平对技术进步偏向性的影响甚微，制造业分行业的技术进步偏向性受制于外部引进技术。而高技能人力资本投入在方程2-7中显著，说明高技能劳动力投入的增加将会使制造业技术进步偏向性指数下降。高技能劳动力的投入增加，一方面会使技术研发方向偏向于劳动，技术创新侧重于充分提升高技能劳动的边际产出；另一方面高技能劳动力在生产过程中可能会对现有技术进行改良，使技术与技能相匹配，更符合我国劳动要素丰裕的要素禀赋结构，引起技术进步偏向性指数下降。行业发展水平与技术进步偏向性指数呈正向关系，表明随着行业发展水平的提升，技术进步偏向性指数会上升，即越发偏向于资本。要素禀赋结构与技术进步偏向性指数之间的关系是非线性的倒U形关系，即当劳均资本存量较低时，随着劳均资本存量的增加，技术进步偏向性指数也会增大，技术进步表现为提高资本的边际产出从而促进经济的整体发展。但是当劳均资本积累达到一定程度时，由于我国制造业分行业资本与劳动的要素替代弹性小于1，资本与劳动互补，所以继续增加劳均资本存量就需增加劳动投入与之相匹配，导致技术进步偏向性指数会随之下降。

(二) FDI的技术进步偏向性跨国传递效应

那么，技术进步偏向性如何实现跨国传递？除了商品贸易和技术贸易外，外商直接投资可能是技术进步偏向性跨国传递的重要渠道。一般而言，跨国公司进入东道国后，可以通过同行业间的竞争效应、示范效应和人员流动效应实现技术进步偏向性的传递，也会通过与上下游企业的前后关联实现技术进步方向在行业间的传递，所以外商直接投资是技术进步方向跨国传递的重要渠道和载体。因此，本文认为在美国对华直接投资的过程中，美国技术进步偏向性产生了跨国传递效应，成为中国制造业技术进步资本偏向性的重要影响因素。据此，下文将分析外商直接投资在技术进步偏向性跨国传递中发挥的作用。

为考察中国制造业六大类行业技术进步偏向性的影响因素，并探究美国对华直接投资对中国制造业技术进步方向的作用，本文设定如下模型：

$ T{B_{it}} = \alpha + \beta \cdot \ln fd{i_{it}} + \gamma \cdot {X_{it}} + {\varepsilon _{it}} $

其中，lnfdi_it为i行业t期美国对华直接投资额的自然对数，其余变量与上文相同。本文采用固定效应方法、随机效应方法、GLS(广义最小二乘)方法、PCSE(面板校正标准误)方法、全面FGLS方法、MLE(极大似然)方法和以滞后一期美国技术进步偏向性指数为工具变量的2SLS方法分别进行回归，回归结果如表 4所示。

表 4给出了在不同方法下的回归结果。我们发现，美国对华直接投资(FDI)对中国制造业技术进步偏向性有显著的正向影响，即随着美国对华投资的增加，中国制造业技术进步偏向性指数会增大，使中国技术进步呈逆要素禀赋结构的偏向特征。我们认为，外商直接投资作为重要的国际技术转移途径之一，能够把技术创新国如美国研发的适应自身要素禀赋结构的资本偏向性技术传递过来，使得技术引进国如中国的技术进步也偏向于资本。可见，FDI不仅是国际技术溢出和技术扩散的载体，也是技术进步偏向性跨国传递的渠道。其他控制变量的作用和表 3的结果基本一致，其中，技术水平差距对技术进步偏向性的作用仍不显著；自主研发投入r & d只在方程4中呈显著的正向作用，在其他方程中的作用都不显著；高技能人力资本投入在方程2-7中呈显著的负向作用，即随着高技能人力资本投入的增加，技术进步会朝劳动方向偏向；而行业发展水平与高技能人力资本的作用相反；要素禀赋结构与技术进步偏向性仍呈倒U形关系，即随着劳均资本存量的增加，它对技术进步偏向性的作用呈先增后减的变化。

(三) 美国对华直接投资与技术水平差距耦合作用检验

根据表 4的回归结果，技术水平差距对技术进步偏向性的作用不显著，我们猜想技术水平差距可能并非单独发挥作用，而是与外商直接投资相互耦合进而作用于技术进步偏向性。因此，我们在模型中引入两者的交互项进行检验，其结果列于表 5中。

表 5的大部分方程中美国对华直接投资对中国制造业技术进步偏向性指数存在正向显著的作用，美国对华直接投资每提高1%，将使中国制造业分行业技术进步偏向性指数提高0.03左右。自从改革开放以来，美国对华直接投资额不断增加，虽近年来投资增速放缓，但总量仍在增加，美国等发达国家的技术进步偏向性以外资为载体传递到中国，引致中国技术进步向资本方向偏转。方程1-7显示，研发资金投入r & d、高技能劳动力skill、产业发展水平iav、要素禀赋结构等指标对技术进步偏向性指数作用方向、作用大小与表 4的结果基本一致。表 5的方程中加入了美国对华直接投资自然对数与中美技术水平差距的交互项，通过观察变量的系数显著性，我们发现此交互项对中国制造业分行业技术进步偏向性指数有着重要影响。可以初步判断，美国对华直接投资对中国技术进步偏向性的影响，受两国技术水平差距的限制。因此，我们将进一步研究技术水平差距是否是FDI传递技术进步偏向性的关键因素。

四 门槛效应检验

我们建立以技术水平差距为门槛变量的门槛效应模型。根据Hansen门槛面板模型，研究中美技术水平差距对技术进步偏向性跨国传递的影响。将门槛模型设定如下：

$ T{B_{it}} = \alpha + {\beta _1}\ln fd{i_{it}} \times I\left({tfp{g_{it}} \le \theta } \right) + {\beta _1}\ln fd{i_{it}} \times I\left({tfp{g_{it}} > \theta } \right) + \gamma {X_{it}} + {\varepsilon _{it}} $

其中，TB_it表示i行业在第t年的技术进步偏向性指数；lnfdi_it为i行业第t年美国对华直接投资额的自然对数；tfpg_it是中美技术水平差距，为门槛变量；θ为特定的门槛值；X_it为一系列控制变量，包括第t年中国制造业i行业的产出增加值iav_it、资本劳动比kl_it、国内自主研发投入额r & d_it和技能劳动投入额skill_it；此外，ε_it为随机误差项。本文依次检验存在单一门槛、双重门槛和三重门槛的情况，对模型进行估计。门槛效果采用自抽样检验(Bootstrap)方法反复抽样300次得到，结果如表 6所示。

通过表 6我们发现，单一门槛效应在1%水平上显著，双重门槛效应不显著，三重门槛效应仅在10%的水平上显著。单一门槛、双重门槛和三重门槛对应的P值分别为0.000、0.277和0.057。模型的估计值和置信区间如表 7和图 1所示。

表 7给出了在单一门槛模型、双重门槛模型和三重门槛模型下所估计出的门槛估计值和其对应的95%置信度下的置信区间。为了检验是否真的存在门槛值，需要对以上的估计结果进行有效性检验，图 1为不同门槛效应下的似然比函数图，横轴为中美技术水平差距tfpg_it，纵轴为LR值，虚线为LR统计量在95%置信度下的临界值。从图 1的单一门槛模型中可以看出，所估计的单一门槛值和实际门槛值是一致的，但是在双重门槛模型和三重门槛模型所估计出的门槛值与实际门槛值不一致。根据检验结果，我们选用单一门槛估计值进行分析，其门槛值为-0.005。根据门槛值θ₁=-0.005，可以将中美技术水平差距分为tfpg_it≤-0.005和tfpg_it>-0.005两个区间。当tfpg_it≤-0.005时表明中国制造业生产技术水平赶超美国，而当tfpg_it>-0.005时则表明中国制造业生产技术水平与美国之间还存在一定差距。进而，本文分析单一门槛模型的回归结果，见表 8。

从表 8中我们发现，当中美技术水平差距处于不同区间时，美国对华直接投资对中国制造业技术进步偏向性指数的影响系数和显著性均有较大区别。当tfpg_it≤-0.005时，美国对华直接投资增加1%，会使中国该行业的技术进步偏向性指数上升0.00417，但不显著；当tfpg_it>-0.005时，美国对华直接投资增加1%，会使中国该行业的技术进步偏向性指数上升0.0396，且在5%水平上显著。这说明，美国对华直接投资影响中国制造业分行业技术进步偏向性指数，其影响方向和影响程度受中美技术水平差距的影响。当中国制造业分行业技术水平落后于美国时，美国对华直接投资将对中国制造业技术进步偏向性指数产生较大的影响，使得中国技术进步偏向于提高资本的边际产出。可能的原因在于，当中国制造业技术水平与美国存在较大差距时，FDI具有较大的技术示范空间，国内企业为了能快速追赶发达国家的技术水平，往往会积极研究跨国企业的产品特征与效仿跨国企业的生产方式和技术，因而FDI在发挥技术溢出效应的同时也传递发达国家的技术进步偏向性；当该行业通过技术引进或者自主研发等方式努力提升技术水平，使其与美国技术水平差距缩小，甚至超越美国时，美国对华直接投资对中国技术进步方向的影响程度就会下降，中国制造业的技术进步方向将会更加依赖于国内自身的研发投入和要素禀赋。当中国制造业的技术水平达到世界前沿水平，如果想要进一步提升本行业的技术水平，更应依靠自主研发。而自主研发出的新技术往往会与自身要素禀赋结构相匹配，体现本国的要素禀赋结构特征。

进一步我们将中国制造业分成两组，即技术水平差距大于-0.005为一组，小于-0.005为另一组，分别使用固定效应、随机效应、ANOVA方法(Swamy-Arora估计量)和极大似然方法进行非平衡面板回归，作为门限回归的稳健性检验，回归结果如表 9所示。

通过表 9发现，当中美技术水平差距大于门槛值-0.005时，Hausman检验结果显示接受原假设，即随机效应模型对样本数据的拟合效果更好。我们考察随机效应模型，发现美国对华直接投资对中国制造业技术进步偏向性呈现正向显著的影响，美国对华直接投资每提高1%，中国制造业技术进步偏向性指数向资本方向提高0.048左右，表明FDI传递技术进步偏向性的效应较强。ANOVA方法和MLE方法回归结果也验证了这一结论。当技术水平差距小于-0.005时，Hausman检验结果显示拒绝原假设，即固定效应模型对样本数据的拟合效果更好，此时FDI对中国技术进步偏向性呈现负向作用，表明当中美技术水平差距小于门槛值时，随着美国对华直接投资的增大，中国制造业技术进步偏向于劳动。而ANOVA方法和MLE方法结果显示，FDI虽呈现负向作用，但不显著或显著度较低，表明当中国技术水平赶超美国之后，制造业分行业技术进步方向受美国的影响减小。对比两种情况下要素禀赋结构的作用，发现当技术水平差距较大时，要素禀赋结构的一次项并不显著；而随着技术水平差距缩小，要素禀赋结构的作用逐渐增大，显著性也增强。上述门槛效应检验和稳健性检验结果充分表明，中美技术水平差距是FDI传递技术进步偏向性的关键因素，即当中美技术水平差距较大时，中国制造业分行业技术进步偏向性受投资国技术进步方向的影响较大，且与本国要素禀赋结构相悖；而当与发达国家技术水平差距缩小，甚至超过发达国家时，技术进步会朝提升自身优势要素边际产出的方向发展。为此，我国制造业应努力提升自身的技术水平，积极通过自主创新研发技术，并使之与自身要素禀赋结构更具适宜性。

五 进一步讨论 (一) FDI不同技术溢出途径的异质性作用

由上文可知，FDI可以通过技术溢出效应对中国技术进步方向产生影响。外商直接投资的技术溢出效应主要包括行业内水平溢出效应和行业间垂直溢出效应。水平溢出效应是指外资中蕴含着先进技术，如美国对华设立跨国公司，其先进技术会对行业内其他内资企业起到示范效应，引起其他企业的模仿或复制。同时，行业内人员流动也会使技术发生水平扩散。垂直溢出效应则是通过对产业链上游或下游企业的关联效应实现技术溢出。外资企业向下游企业提供产品时，其产品的质量和价格会促进下游企业技术进步，产生前向溢出效应；外资企业向供货商购买原材料或中间品时，会对上游企业提出质量要求，并提供技术指导，产生后向溢出效应。本文借鉴FDI技术溢出效应理论，考察FDI水平溢出、前向溢出和后向溢出3种技术溢出途径的异质性作用。模型设计如下：

$ T{B_{it}} = \alpha + {\beta _1} \cdot \ln hfd{i_{it}} + {\beta _2} \cdot \ln ffd{i_{it}} + {\beta _3} \cdot bfd{i_{it}} + \gamma \cdot {X_{it}} + {\varepsilon _{it}} $

其中，hfdi_it、ffdi_it和bfdi_it分别表示i行业t期美国对华直接投资的水平溢出效应、前向溢出效应和后向溢出效应，其余变量与上文相同。水平溢出效应hfdi使用美国对华直接投资额fdi与内资企业(包括国有企业、集体企业、股份合作制企业、股份制企业和私营企业)总资产比值表示；前向溢出效应ffdi与后向溢出效应bfdi分别使用水平溢出与前向及后向溢出系数的乘积表示。其中，前向溢出系数和后向溢出系数使用投入产出表计算而得，前向溢出系数为i行业向m行业购买产品占i行业的份额，后向溢出系数为i行业向m行业购买产品占m行业的份额。数据来源于中国工业企业数据库和各年投入产出基本流量表(IO表)等，其中，2005-2006年数据使用2005年IO表，2007-2009年数据使用2007年IO表，2010-2011年数据使用2010年IO表，2012-2014年数据使用2012年IO表。鉴于数据的可得性，本文使用2005-2014年面板数据进行回归，回归结果如表 10所示。

由表 10可知，除方程1外，美国对华直接投资水平溢出效应(lnhfdi)和后向溢出效应(lnbfdi)均显著为正，说明美国对华直接投资水平溢出和后向溢出效应可以显著提高中国制造业分行业技术进步偏向性，使中国技术进步方向呈现资本偏向性，而前向溢出效应(lnffdi)的作用除方程4外基本不显著。外资企业在行业内具有技术、研发资源和管理效率等方面的优势，对东道国的内资企业产生竞争效应，倒逼内资企业积极研发技术和提升产品质量；同时，外资企业会在行业内部产生技术示范效应，从而吸引内资企业进行模仿，以较低成本和较短时间掌握外资企业的先进技术，外资企业技术的资本偏向特征也随之在行业内迅速扩散。此外，由于外资企业一般具有完善的员工培养和管理机制，在外资企业受过培训的高技能劳动力在未来可能受各种原因的驱使流入内资企业工作，这使得外资企业的技术优势通过人员流动效应扩散到内资企业。因此，美国对华直接投资的水平溢出效应使中国制造业技术进步朝资本偏向。对于后向溢出效应，由于外资企业在华生产大多使用本国技术，而发达国家制造业技术由于其丰裕的资本要素禀赋呈现出资本偏向性，其生产所需要的中间投入品也蕴含着资本偏向特征，外资企业倾向于向内资供货商购买蕴含资本偏向性的中间产品，为保证产品质量，当外资企业向内资企业购买投入品时，外资企业可能会与内资企业达成协议，即以优惠价格向其供货商提供技术，对内资供货商提供技术支持，使内资供货商生产技术偏向于资本，因此后向技术溢出有利于提高上游行业的技术进步偏向性指数。对于前向溢出效应(lnffdi)，在5个方程中基本不显著，说明前向溢出相对于后向溢出和水平溢出，其传递技术进步偏向性的效应较弱。可能的原因在于，外资企业并不对下游企业提供自身生产使用的技术，或者内资企业使用外资企业生产的中间投入品后，更有利于集中资源投资于多使用本国丰裕要素的行业。综合3种FDI技术溢出效应可知，不同FDI技术溢出方式的传递效应存在异质性，其中水平溢出和后向溢出引发中国制造业技术进步朝资本偏向。

(二) FDI不同技术溢出途径与技术水平差距耦合作用效应

由上文可知，FDI传递技术进步偏向性与两国技术水平差距直接有关，因而FDI水平溢出、前向溢出、后向溢出会与技术水平差距形成对技术进步方向跨国传递的耦合效应。受FDI 3种溢出途径的数据量限制，笔者无法类似于上文进行门槛回归检验，为探究不同技术水平差距下FDI 3种溢出途径在技术进步方向跨国传递中的异质性，本文使用虚拟变量i.tfpg将样本分为两部分，当技术水平差距tfpg>-0.05时，虚拟变量取值为i.tfpg=1；当技术水平差距tfpg < -0.05时，虚拟变量取值为i.tfpg=0，用虚拟变量与FDI水平溢出lnhfdi、前向溢出lnffdi和后向溢出lnbfdi的交叉项i.tfpg×lnhfdi、i.tfpg×lnffdi和i.tfpg×lnbfdi表征FDI不同技术溢出途径与技术水平差距对技术进步偏向性跨国传递的耦合影响。同样，本文使用不同回归方法进行估计，回归结果见表 11。

表 11中FDI水平溢出与技术水平差距耦合效应系数显著为正，FDI前向溢出与技术水平差距耦合效应系数显著为负，而后向溢出与技术水平差距耦合效应系数在方程3和4中显著为正，即美国FDI水平溢出和后向溢出使中国技术进步方向偏向于资本，而前向溢出使之偏向于劳动，且当技术水平差距大于-0.005的门槛值时，FDI 3种技术溢出途径的跨国传递效应更强。与表 10对比，表 11中变量i.tfpg×lnhfdi、i.tfpg×lnffdi和i.tfpg×lnbfdi系数的正负性与表 10中lnhfdi、lnffdi和lnbfdi保持一致，但3种溢出途径对技术进步方向跨国传递的作用强度发生了变化。当技术水平差距较大时，FDI水平溢出效应除方程3中系数值由表 10中5.493下降为表 11中的3.698外，其余方程的系数大小均未发生明显变化，说明FDI水平溢出效应受技术水平差距大小变化影响不明显。表 11中FDI垂直溢出效应系数与表 10结果相比差距较大，其中，使用不同方法估计出的前向溢出效应系数绝对值在方程1-5中均明显变大，说明当技术水平差距超过-0.005时，美国FDI前向溢出效应对中国技术进步方向的负向拉动作用更明显；与此相同，后向溢出效应系数绝对值在方程1-5中也明显变小，说明与技术水平差距较小时相比，当技术水平差距较大时，美国FDI后向溢出效应对中国技术进步方向的正向拉动作用下降。其他变量作用大小和方向均未产生较大变化。这从侧面反映出FDI的3种溢出途径在跨国传递过程中受到技术水平差距的影响，技术水平差距越大，越有助于FDI通过前向溢出传递技术进步偏向性。

六 基本结论

本文根据Hicks和Acemoglu对技术进步偏向性指数的定义，构建CES生产函数，用三方程标准化系统方法测算技术进步偏向性指数，发现中国制造业分行业技术进步整体是偏向资本的，即呈现逆要素禀赋结构特征。利用中国制造业六大类行业的面板数据进行模型分析，发现美国制造业技术进步偏向性对中国制造业技术进步偏向性指数有着显著的正向影响，技术进步偏向性具有跨国传递效应。FDI不仅是国际技术溢出和技术扩散的载体，也是技术进步偏向性跨国传递的渠道。随着美国对华直接投资的增加，中国制造业技术进步越来越偏向于资本，其原因在于外商直接投资能够把技术创新国如美国研发的适应自身要素禀赋结构的资本偏向性技术传递过来，引致中国技术进步也呈现出资本偏向性，这是中国制造业技术进步方向与自身要素禀赋结构非匹配的原因之一。但外商直接投资在技术进步跨国传递过程中的作用受技术水平差距的影响，当中国技术水平明显落后于发达国家时，外商直接投资对技术进步偏向性的作用更强，会使该行业的技术进步更加偏向资本。而当该行业技术水平超越美国且达到一定程度时，美国对华直接投资对中国技术进步方向的影响程度就会下降，中国制造业的技术进步方向将会更加依赖于国内自身的要素禀赋。进一步分析表明，不同FDI技术溢出方式的传递效应存在异质性，其中水平溢出和后向溢出引发中国制造业技术进步朝资本偏向。由于我国实际国情与美国有所不同，要素禀赋结构也不同，因此在以外资为技术传递载体时，我们要充分考虑我国要素禀赋结构与技术的适配性，以及不同行业与发达国家技术水平差距的差异，这样才能有效提高以外资为载体的技术溢出效率，以及正向引导发达国家技术进步偏向性对中国要素配比结构的影响。同时，我们应努力提升自身技术水平，逐步缩小与发达国家的技术水平差距，通过自主研发来提升技术进步与自身生产要素禀赋结构的适宜性，这样才能更加有效地促进我国经济持续稳定发展。