中国区域创新能力及FDI现状分析
（一）中国FDI现状分析
80年代后期，尤其是改革开放以来，我国的投资环境和市场运行机制日益成熟并优化，逐渐形成了“以市场换技术”的战略导向，目的在于通过向外开放国内市场，进一步吸引外商企业到华投资，从而引导外资企业的先进技术向国内转移，获取国外的先进技术、管理理念和营销策略等，并通过模仿、学习与消化的模式，最终形成我国独立自主研发的新产品，以提高我国创新技术的水平与劳动生产率。在一系列战略的驱动下，大量外商直接投资涌入国内，我国已连续多年成为发展中国家中吸收外商直接投资最多的国家。2020年，新冠疫情给世界经济造成了巨大的影响，但是我国迎难而上，全年吸收外资近10000亿元，同比增长6.2%，平均每天新设外资企业100多家。
近年来服务业异军突起，在新设立外商投资企业中占比第一，共新设立53696家，达到了78.6%的增长速度。相比之下，制造业的热度略减，新设立6152家外资企业，同比增长23.4%。最后是农、林、牧、渔业新设立外商投资企业639家，同比增长10.4%。这种趋势在世界上的其他发展中国家内部也十分常见，并且会随着世界经济的不断发展而更加明显。对于中国而言，这反映了中国从积极吸收外资转变为更加注重技术、人才、管理理念等非资本资源的吸收的态度转变。
（二）中国区域创新能力现状分析
R&D投入强度被世界各国广泛应用于创新能力的衡量，R&D投入强度通常被表示为R&D经费支出与国内生产总值之比。到2016年，中国以2.11%的水平位列世界第14位。已超过欧盟28国1.96%的平均水平，达到了中等发达国家的R&D投入水平。但距离世界上众多发达国家2.5%-4%的水平还相去甚远。但总体上符合中国经济社会发展的基本要求和阶段状况。从R&D经费投入的来源结构来看，2017年度政府拨款的R&D经费为3487.4亿元，企业投入13464.9亿元，在结构方面与前几年的情况一致，企业资金仍占主体，政府资金、国外资金和其他资金所占比重呈现逐年递减的趋势。
FDI技术溢出效应与区域创新能力
（一）参数设定和数据来源
本文选取区域创新能力作为关键性的被解释变量，体现地区的总体技术创新能力。从以往的研究来看，多数学者偏好于构建区域技术创新能力评价体系，从技术创新投入、产出以及可持续能力等多个维度来准确衡量区域的综合创新能力。Pakes和Griliches（1984）的研究结果表明，专利申请数量可衡量难以直接观测的创新能力，并且具有90%以上的决定系数。因此采用中国全年专利申请授权数作为代理变量。
从中国吸引外商直接投资的结构来看，相比第一产业和第三产业，工业制造业是技术创新的聚集地，因此本文将选取工业领域的FDI作为解释变量。目前国内外学者对于“外商直接投资的参与程度”的衡量指标的选择多种多样，有的采用外资企业与全部企业的就业人数之比来衡量，有的采用外资企业的利润总额与全部企业的利润总额来衡量，还有的采用外资企业吸收的外商直接投资金额与国内生产总值之比，考虑到数据收集的准确性和难易程度，本文选取了“三资”工业企业利润总额与国有及国有控股企业利润总额之比来衡量本国经济中外商直接投资的参与程度。
考虑到区域创新能力受诸多因素的影响，本文在选取控制变量时主要从两个方面出发：创新环境和吸收能力。吸收能力，包括R&D投入强度（RDI）、劳动力素质（HQ）。利用R&D经费的投入总额占国内生产总值的比重衡量R&D投入强度，利用当年在校大学生人数占总人口的比重衡量劳动力素质。创新环境，包括金融规模（FS）、对外开放程度（OP）。其中，金融规模用当年金融业生产总值与国内生产总值之比来衡量，对外开放程度采用当年实际利用外资额与国内生产总值之比衡量，实际利用外资总额=外商直接投资额+外商其他投资额。
在计量分析的过程中，本文样本涉及到的跨度为2009-2018年，才采用的样本均来自于相关年份的国家统计局官网的《中国统计年鉴》（中国统计出版社）。
（二）模型构建
分析FDI和区域创新能力的方法有很多，本文根据上述数据建立多元回归模型，具体模型如下：
其中，代表每年的专利申请授权量。表示外商直接投资在中国经济的参与程度，表示对R&D活动的投入强度，表示劳动力素质，表示金融规模，表示对外开放程度。
（三）实证检验
为检验模型的稳健性，在基础模型上对其余各变量进行逐步回归，结果如表1所示。
表1 计量回归结果
表1显示，逐渐加入相关变量后，值逐渐提高，各变量的符号稳定，说明模型的解释力不断提高，稳健性较强。检验结果表示FDI的回归系数为负，说明FDI在一定程度上阻碍了区域创新能力的发展，但是阻碍的程度很小。RDI和HQ的回归系数分别为1.961和1.853，两个系数皆为正数，说明衡量技术吸收与学习能力的R&D投入强度和劳动力素质与区域创新能力成正比，可以通过提高R&D投入强度和劳动力素质来提升区域创新能力。而衡量区域创新环境的OP和FS的回归系数分别为0.440和-0.010，这说明经济开放的程度可以促进区域创新能力，而金融规模会在一定程度上阻碍区域创新能力，但阻碍的程度十分有限。在早些年间学者们研究发现FDI对中国工业技术溢出效果为弱的正溢出效果，从而得出中国工业由于本身技术水平不高，企业规模不大，技术吸收能力弱，因此影响了FDI的技术溢出效应。然而从近十年的数据分析可知，FDI与中国工业的区域创新能力呈现负相关的关系。
结论
本文通过选取2009-2018年《中国统计年鉴》的相关数据进行分析，研究了FDI对中国区域创新能力的影响。样本数据的回归分析结果表明，FDI对中国的区域创新能力的确产生了技术溢出效应，且呈现负相关的关系。综上，本文将针对性地对国家政府制定引进外资计划和实施产业结构相关政策给出切实的理论依据。
参考文献:
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[3] 李政,杨思莹,何彬.FDI抑制还是提升了中国区域创新效率?——基于省际空间面板模型的分析[J].经济管理,2017(04):6-19.
