学文网摘要：本文利用我国2004-2010年省际面板数据，构建双门限模型实证分析对外直接投资（OFDI）逆向技术溢出与区域技术差距的“双门限”效应。研究表明：OFDI逆向技术溢出在我国存在显著的技术差距双门限效应。在低技术差距地区，“退后优势假设”效应更为显著，OFDI溢出效应的充分发挥需要更大的赶超空间；在中等技术差距地区，由于OFDI溢出效应有缩小该区域技术差距的趋势，该地区仍体现了微弱的“退后优势假设”，并且应该注重从吸收模仿到自主创新的转变；在高技术差距地区，“技术积累假设”效应更明显，需提高技术水平才能充分吸收OFDI技术溢出。同时综合三个区域来看，OFDI逆向溢出的边际效应随技术水平的提高先增大后减小，中等技术差距地区溢出效应最显著。
关键词：技术差距；对外直接投资；逆向技术溢出；双门限模型
中***分类号：F830.59 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2013）06-000-02
一、文献综述及假设提出
在技术差距与FDI溢出效应存在非线性关系的研究基础上，少数学者将其拓展到OFDI领域，认为OFDI溢出效应与技术差距之间也应具有某种关系，并进行了少量初步研究。其中，周春应（2009）[32]认为技术差距的扩大对OFDI逆向技术溢出效果具有正向的促进效应，与之相反，李梅和柳士昌（2012）的研究则表明技术差距越大，越不利于OFDI逆向溢出效应的产生。而刘明霞等（2011）[33]利用我国2003-2007年的省际面板数据，利用交叉项检验的方法实证检验了国内外技术差距对逆向技术溢出的影响，结果表明我国与西方国家的技术差距影响对外直接投资逆向技术溢出效应，并指出技术差距与逆向溢出之间非线性关系模型比线性模型拟合得更好，这也从一定程度上证明了Perez（1997）和Lai et al（2009）的理论对研究技术差距影响OFDI溢出效应的行为有参考价值。
然而，以上这些研究存在两点不足：（1）理论上的不足。已有研究仅仅停留在拟合非线性模型的阶段，未能揭示技术差距与OFDI逆向技术溢出效应之间的非线性关系，即未能表明技术差距在不同的临界值（门限水平）区间内，如何影响OFDI逆向溢出效应。由此提出本文假设：
H1：当技术差距小于门限水平γ1时，技术差距的扩大对OFDI逆向技术溢出效应有促进作用。
H2：当技术差距大于门限水平γ1，且小于γ2时（γ1
H3：当技术差距大于门限水平γ2时，技术差距的扩大对OFDI逆向技术溢出效应有抑制作用。
（2）此外，已有研究存在方法上的不足。一方面，认为样本国家或地区是同质性的，忽略了不同样本之间的差异，未按一定方法进行分类，导致研究结果不准确。另一方面，以上研究的检验手段基本以分组检验和构造连乘模型为主。但分组检验法由于难以找到一个客观公认的分组标准，因此无法从数理统计的角度估计出具体的门限值，无法应用于更广的范围。近年来，以“门限回归”模型为代表的非线性计量经济理论为研究OFDI逆向技术溢出效应受到的非单调影响提供一个崭新的工具，它通过样本本身的性质来决定门限水平，并对门限估计值的真实性进行检验。本文将交叉项与门限回归模型相结合，进一步检验中国OFDI逆向溢出效应是否存在技术差距的“双门限效应”。
二、门限回归实证结果及分析
1.双门限实证结果
本文利用Matlab软件及Hansen和Bai于1999年所提供的源程序，对门限水平γ1、γ2进行估计和检验。首先分别在单门限、双门限和三门限的假设下对门限效应进行分析，确定门限估计值和所对应的F统计值，并采用Hansen（2000）所提出的“自举法（Bootstrap）”来模拟得到此时的P值。估计结果如表1所示。从表中可以看出，单一门限模型检验的P值（0.013）和双门限模型检验的P值（0.021）均通过了在5%水平上的显著性检验，而三门限模型的P值未能通过检验，故本文基于双门限模型的分析是合理的。
注：P值和临界值均为自举法（Bootstrap）抽样300次得到的结果。Hansen（1999）指出，如果只需要估计量的一般统计量，则50-200次的抽样足够了，且自举次数过多也不推荐，因为如果统计量是有偏的，那么过多自举会增大偏误。故本文选择300次自举。
其次利用上述提到的三步法确定两个门限值（γ1，γ2）。每一步所得到的门限估计值、标准差和95%显著性水平下的置信区间结果如下表所示。双门限将我国29个省市、自治区分为了三个区域：低技术差距区域（GAP≤2.756）、中等技术差距区域（2.7562.828）。
在确定门限值后，根据我国29个省市区的技术差距大小对其进行分类，由于各省市区每年的技术差距水平略有不同，参照李燕等（2011）的做法，利用2004-2010年的平均值来判断属于哪个区域。其中低技术差距区域包括北京等在内10个地区，可以认为该区域内样本的技术相对发达；中等技术差距区域包括山西在内等10个地区，可以认为该区域内样本处于中等技术水平；高技术差距区域包括安徽在内9个地区，可以认为该区域内样本的技术水平相对较低。
在完成对样本地区技术差距的分组后，接下来考察在不同门限水平内，技术差距对OFDI逆向技术溢出效应的影响。
2.双门限回归结果分析
2.括号中为标准差。
门限效应的检验和回归结果显示，在我国，OFDI作为技术溢出的另一重要途径，其溢出效应受到地区吸收能力特征中技术差距的影响，并且两者之间的关系是非线性的，即存在着显著的双门限效应：
（1）当地区的技术差距小于2.756时，即在技术较为发达地区，技术差距与OFDI逆向溢出效应间存在互补关系，技术差距越大，OFDI溢出效应越明显。该结果验证了假设1，即在技术差距小的地区，“退后优势假设”的效应更为明显，对于此类地区，技术差距过小意味着技术进步的空间狭窄，通过对外投资渠道流入的知识和技术对国内的技术进步和效率提高无法产生显著的帮助，所以此时，扩大技术差距能使得OFDI溢出效应更为明显。
（2）当地区的技术差距处于两个门限值2.756和2.828之间时，该地区既有足够的吸收能力去吸收和模仿外资的技术，又有进一步学习的空间和动力，因此OFDI溢出效应最为明显，共同项系数仍为正，说明两者之间存在互补关系，即此时增大技术差距可以提高OFDI逆向溢出效应。
（3）当地区的技术差距水平大于2.828时，即在技术相对落后地区，共同项系数为负值，且绝对值较中等技术水平和技术发达地区来说更大，说明缩小技术差距能够显著提高该地区OFDI溢出效应，且影响程度比其他地区更强。
综上，门限回归的实证结果验证了前文所提出的假设1及假设3，不支持假设2，同时也说明和比较了三个门限区间内技术差距与OFDI逆向溢出效应之间的关系。
三、结论与建议
综合上述分析，本文可以得出以下结论：
（1）我国OFDI逆向溢出效应受到地区吸收能力的影响，其中技术差距对溢出效应的影响不是线性的，而是存在一种双门限效应，使得技术水平处在不同门限区间时，技术差距与OFDI溢出效应之间存在不同的关系。
（2）在技术差距较小的技术发达地区，“退后优势假设”的效应较为显著，技术差距的增大能使OFDI逆向溢出效应增强。该区域内OFDI逆向溢出效应并不十分明显，这说明技术差距过小使得进步空间较小，一定程度上阻碍了逆向溢出效应发挥作用。由于OFDI溢出着重于学习与模仿，可以推测促进技术发达地区经济增长的核心动力已经从学习模仿国外先进技术逐渐向自主创新转移。
（3）中等技术水平区域也体现出了“退后优势假设”效应，且OFDI在该地区内溢出效应最为明显，这说明该地区的企业具有较为理想的条件，能够充分消化吸收国外先进技术。但值得注意的是，当该地区的技术水平逐渐上升并不断向第一个门限值靠近时，OFDI溢出效应将会逐渐减弱，届时此类地区将不能仅仅依靠学习与模仿来提高自身经济水平，而是应有意识地向进行自主创新转型，以获得长期的技术进步和生产效率的提高。
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