一、引言

近年来，全球范围内多边投资协定、区域投资协定、双边投资协定等出现了被取消的现象，加之美国税制改革、英国“脱欧”等事件的影响，全球对外直接投资(OFDI)呈波动下降趋势。尽管2019年温和回升，但依然是近10年的低值。2020年受新冠肺炎疫情的影响，全球OFDI流量再次下降，仅达到0.78万亿美元；发达国家为3470亿美元，同比下降56%；发展中国家为3870亿美元，同比下降7%。2021年OFDI恢复至新冠肺炎疫情前的水平，全球OFDI流量为1.71万亿美元，发达国家为1.27万亿美元，发展中国家为4384亿美元^①。2020年中国OFDI达到1329.4亿美元，同比增长3.3%，位居全球第一；2021年中国OFDI为1451.9亿美元，同比增长9.2%^②。新冠肺炎疫情在供给、需求、政策等方面冲击着跨国投资，影响企业的投资信心与决策，许多跨国投资项目或延迟或取消^③。据美国和欧洲监管机构报告，包括亚马逊(Amazon)收购英国Deliveroo和波音(Boeing)收购巴西航空工业公司(Embraer)在内的世界上最大的并购计划审批程序出现延误。

① 数据来源：联合国贸发会议(UNCTAD)及其发布的《世界投资报告(2021和2022年度)》。

② 数据来源：商务部发布的《2019年度中国对外直接投资统计公报》《2020年我国对外全行业直接投资简明统计》《2021年我国对外全行业直接投资简明统计》。

③ 2020年2月6日，中国香港新濠博亚娱乐有限公司(Melco Resorts & Entertainment Limitecl)宣布将放弃对澳大利亚皇冠度假酒店(Crown Resorts)的投资计划，交易价值6亿美元。2020年4月24日，美国Alphatec Holdings撤回了对法国EOS Imaging略高于1亿美元股份的收购要约。

OFDI尽管面临着诸多不确定性，依然是企业获取先进技术、资源与管理经验的重要途经，而这些资源能否转化成竞争优势，并加快先进技术在行业内、行业间的吸收与扩散，成为理论研究的热点。当前，OFDI影响母国技术进步的相关研究结论不尽相同。一种观点认为OFDI促进母国技术进步。OFDI在国际市场中获取新知识与互补性资源，并与母国的研发相结合，实现资源重组，进而提升生产率。这一观点得到中国制造业跨国企业(Huang and Zhang, 2017)、长三角地区的跨国企业(Cheng and Yang, 2017)以及高科技上市企业(Piperopoulos et al., 2018)数据的支持。Bertrand and Capron(2015)基于法国数据的经验研究发现，OFDI受益于东道国相关供应商、客户以及其他利益相关者，增加了学习机会，提升了母国企业的生产效率。然而，另一种观点认为OFDI对母国技术进步的影响并不显著，甚至产生一定的抵消作用。Bitzer and Kerekes(2008)使用1973—2000年17个OECD国家的数据证实了此观点。OFDI还可能对国内投资产生挤出效应(Al-Sadig，2013；Dasgupta，2014)。刘海云、聂飞(2015)指出企业大规模OFDI后，国内资本存量缩减，实际利率上升，融资成本提高，导致技术研发投入下降。Chen et al.(2019)基于中国对“一带一路”地区的投资数据研究发现，OFDI在短期内不利于企业的研发投资。还有一些研究表明，OFDI与母国技术进步的关系具有异质性特征。在投资模式上，跨国并购比绿地投资更能促进母国技术进步(Cozza et al.，2015)。在投资区位上，Piperopoulos et al.(2018)发现中国OFDI流向发达国家而非新兴国家时，更利于技术进步。Liu et al.(2015)认为OFDI流向低收入国家对产业竞争力产生负向影响。在吸收能力上，Li et al.(2017)指出相对于国有企业，民营企业(尤其是吸收能力强的民营企业)OFDI对生产率具有显著的促进作用。

营商环境从制度环境和制度安排对一个国家的交易成本产生系统性影响，进而影响新技术的使用与扩散，便利的营商环境也成为一个国家重要的竞争力(黄凯南、乔元波，2018)。母国营商环境能否对OFDI与母国技术进步的关系产生影响呢？什么样的营商环境更利于OFDI对母国技术进步的促进作用呢？这种影响是否存在异质性呢？涉及营商环境与OFDI的既有研究集中在OFDI的区位选择领域(Stoian and Mohr, 2016)，鲜有从营商环境视角去考察OFDI与技术进步的关联，上述问题还有待深入研究。本文尝试推动该领域的研究进展，在既有研究的基础上，构建了一个基于企业利润最大化的理论模型，从母国营商环境的视角提供一个新的解释，厘清OFDI与母国技术进步之间的非线性关系，并运用门槛回归模型，检验理论分析的研究假设，分析异质性影响，为各国优化营商环境进而提高OFDI对技术进步的贡献提供理论依据，最后进一步展望本研究对推动我国更深层次的改革和更高水平的开放、加快构建新发展格局的理论启示。

文章的结构安排如下：第二部分是理论机制与研究假设；第三部分是研究方法与数据；第四部分是门槛回归结果及其解释；第五部分是相关稳健性检验；第六部分是结论及其对我国构建新发展格局的启示。

二、理论机制与研究假设 (一) OFDI对母国技术进步的影响

当企业以OFDI的方式进入国际市场，陌生的、复杂的国际市场环境能够激励企业加大技术研发投入，降低因市场环境差异而引致的额外成本，提升国际竞争力。在国际市场中，跨国企业技术研发的方式有两种：一是，“研发学习”。在接近技术研发源头的区域，跨国企业一方面建立研发中心，或者直接雇佣当地熟练的技术工人，或者对成熟产品进行逆向设计(Anderson and Sutherland, 2015；Yang et al.，2013)。另一方面，跨国企业积极地观察竞争者的研发动态，主动模仿和学习先进的技术与成熟的知识体系，并将其转移到自身的运营中(Piperopoulos et al.，2018)。其二，“研发合作”。随着经济全球化的发展，跨国企业与东道国企业呈现竞争与合作并存的关系。在合作中，跨国企业既可以实现研发成本的分摊，又能获取东道国政府的政策支持，进而加快研发进程，提高技术水平。而后，通过企业内部互动，如劳动力流动、经验分享、研发成果反馈等，实现跨国企业到母国企业的转移(Zhou et al.，2019)。

类似于外商直接投资(FDI)以“竞争效应”和“示范效应”将先进技术在东道国扩散的路径(Iwasaki and Tokunaga, 2016)，承接OFDI的母国企业将先进技术引入国内市场后，也通过这两种效应实现行业内和行业间的技术转移与扩散。其一，行业内的技术扩散。同行业企业之间具有较强的竞争关系，技术扩散以“竞争效应”为主、“示范效应”为辅。其中，“竞争效应”是指同行业企业面对跨国企业的竞争压力，为了维持市场份额，不断增加研发投入(李磊等，2018)；“示范效应”是指同行业的企业可以直接观察、学习和模仿跨国企业的先进技术与管理经验，降低自主研发成本(Dasgupta，2012)。随着行业规模不断地扩大，OFDI有利于提高专业化协作水平，激励整个行业进一步提升技术效率(Bertrand and Capron, 2015)。其二，行业间的技术转移。跨国企业与其供应商和客户间的技术转移由“示范效应”主导。一方面，跨国企业需要更持续、更有效的中间投入，有意愿对供应商进行技术指导和管理培训，驱动先进技术在上游供应链上的扩散(Liang，2017)。另一方面，跨国企业为客户提供高效、先进的产品与设备，促成了一个技术更先进的下游行业(Newman et al.，2015)。由此，OFDI引致的技术进步在行业间转移，逐步提升整个经济体的技术水平(Piperopoulos et al.，2018)。此外，OFDI还可以转移边缘技术和过剩产能，开拓产品销售市场，提升资源配置效率，进而促进母国技术进步。

除上述正向的影响机制外，还存在负向的影响机制。其一，OFDI将部分资本与生产活动转移至国际市场，国内市场面临资源的重新分配，可能威胁到国内投资。OFDI如果将部分资本转移至国际市场，那么在金融市场不完善或金融资源相对匮乏的情况下，可用于新投资的金融资本减少，流动性降低，利率随之上升，国内企业融资困难(Al-Sadig，2013)。如果OFDI取代了出口，或者将生产设施转移到东道国，那么将直接挤出国内投资。其二，OFDI伴随着不同价值链之间的融合问题，产生新的组织成本和协调成本(Yang et al.，2017)，如果两国技术的相容性较低，将会导致效率损失，不利于母国技术进步。其三，OFDI不可避免地面临外来者劣势，包括差异化的制度环境和陌生的经营环境引起的冲突。鉴于各国在经济基础、法律法规、社会文化、制度环境等方面的不同，OFDI承担着由合法性和合规性障碍而引致的制度成本(Tang，2019；Cheng and Yang, 2017)，以及由不确定的客户需求和不可预测的竞争行为引致的生产、经营和管理上的不确定性(Wang et al.，2013)。

(二) 母国营商环境的门槛效应：一个简单的理论模型

在上述理论分析的基础上，我们构建了一个基于企业利润最大化的简单模型，以解释母国营商环境对OFDI与母国技术进步关系的影响。企业通过改进技术来获得更多的利润，企业选择改进技术的幅度为λ(λ＞0)，技术改进成功的概率为p(p∈（0, 1）为常数)，若企业成功改进技术，则单位技术改进幅度的预期收益为v，假设预期收益由国内外投资决定，母国收入水平和人口结构对国内投资的贡献具有加成效应。简化起见，对外直接投资对预期收益的贡献不受母国收入水平和人口结构的影响，但受到母国营商环境的制约。具体而言，这里假设：

$ v=\delta_m l_m y_m I_m+\left(e_m-\delta_n\right) I_n $

(1)

其中，δ_m和δ_n为常数(δ_m＞0，δ_n＞0)；l_m和y_m分别为母国的人口结构和收入水平；I_m为国内投资，包括国内资本与流入国内的资本(外商直接投资)，简化起见，假设国内投资对预期收益的贡献不受营商环境的影响；I_n为对外直接投资；e_m表示母国营商环境，营商环境越便利，技术改进的预期收益越高。主要基于以下几点考虑：

其一，母国营商环境影响企业OFDI动机类型。制度逃离理论指出，在制度约束较强的国家和地区，企业选择OFDI更多地是为了规避本国的制度约束(Luo et al.，2010)。在营商便利度较低的经济体，企业面临的制度约束较强，OFDI主要是为了寻找更为便利的发展环境，规避制度约束(Cuervo-Cazurra et al., 2014)，这种“制度逃离”型OFDI难以在国际市场中充分利用自身的竞争优势(李新春、肖宵，2017)，对母国技术进步的贡献十分有限。与上述“制度逃离”不同，在营商便利度较高的国家或地区，企业立足本土发展的需要，主动寻求对外直接投资，获取战略性资源以实现转型发展，或者借助海外市场消化过剩产能，在国际市场中积极寻求合作机会，逐渐克服路径依赖问题，实现母国企业内部知识重组。

其二，母国营商环境对跨国企业的技术研发活动产生系统影响。制度是一种博弈规则，是企业在一切经营活动中都必须遵守的规则与规范，包括正式制度与非正式制度(North，1990；黄凯南，2016)。在国际市场中，以获取先进知识与技术为目的的跨国企业一般选择逆技术梯度的OFDI^①，而任何跨国企业的经营活动都需符合当地的正式或非正式制度(Stoian，2013)。若母国的营商便利度很低，则跨国企业在高技术水平东道国的经营活动很难符合当地的规章与标准，可能无法获得更多的资金来源，与东道国利益相关者(尤其是供应商、客户、政府与监管部门)的合作也受限(Li and Wu, 2017；Zhou et al.，2019)。

① 逆技术梯度的OFDI是指由低技术梯度国家向高技术梯度国家的对外直接投资。

此外，母国营商环境影响先进技术的转移和扩散。营商便利度较高的国家或地区，具备有效的研发激励机制(马忠新，2021)和良好的技术研发环境，不仅鼓励跨国企业将新产品和新技术转移至国内(Li et al.，2016)，而且推动先进技术向上下游行业扩散，还有利于激励全行业企业逐渐由模仿学习向自主研发转变。反之，若母国营商环境较差，跨国企业由于担心技术产权会流失，而不愿意将先进技术转移至母国(Chen et al.，2014)，导致OFDI引致的技术进步在母国的扩散受阻。

由此，当母国营商环境较便利时，e_m-δ_n＞0，对外直接投资对技术改进成功的预期收益具有正向影响；反之，e_m-δ_n＜0，较差的母国营商环境引致的OFDI，对预期收益产生负面影响。

企业改进技术需要付出的成本为c，简化起见，成本仅由国内外投资和技术改进幅度决定，且技术改进幅度的边际成本是递增的。具体假设：

$ c=\frac{1}{2}\left(k_m I_m+k_n I_n\right) \lambda^2 $

(2)

其中，k_m和k_n为常数(k_m＞0，k_n＞0)。因此，企业追求利润最大化的目标函数为：

$ {\mathop {\max }\limits_\lambda }\varphi = \left[ {{\delta _m}{l_m}{y_m}{I_m} + \left({{e_m} - {\delta _n}} \right){I_n}} \right]p\lambda - \frac{1}{2}\left({{k_m}{I_m} + {k_n}{I_n}} \right){\lambda ^2} $

(3)

由一阶条件解得：

$ \lambda=\frac{\delta_m p l_m y_m I_m+\left(e_m-\delta_n\right) p I_n}{k_m I_m+k_n I_n} $

(4)

(4) 式表明技术改进幅度受国内外投资、母国收入水平、人口结构、营商环境等的影响。基于(4)式求解λ关于I_n的一阶导数，得到：

$ \frac{\partial \lambda}{\partial I_n}=\frac{\left(k_m e_m-k_m \delta_n-k_n \delta_m l_m y_m\right) p I_m}{\left(k_m I_m+k_n I_n\right)^2} $

(5)

(5) 式表示对外直接投资对母国技术进步的影响，令∂λ/∂I_n=0，得到营商环境的临界值：

$ e_m{ }^*=\delta_n+\left(k_n / k_m\right) \delta_m l_m y_m $

(6)

当e_m＜e_m^*，则∂λ/∂I_n＜0，OFDI对母国技术进步产生消极影响；当e_m>e_m^*，则∂λ/∂I_n＞0，OFDI对母国技术进步产生积极影响。因此，受母国营商环境影响，OFDI与母国技术进步之间存在一种非线性关系。基于以上理论推导，我们提出假说1：

假说1a：若母国营商环境较差，则OFDI阻碍母国技术进步；

假说1b：若母国营商环境较便利，则OFDI促进母国技术进步。

传统观点认为，新兴国家OFDI主要为了获取高端技术、知识、管理经验等，并与自身的生产经营相结合，提升技术研发能力(Cuervo-Cazurra et al.，2014)。与之不同，发达国家是先进技术的领导者，占据全球价值链的顶端，OFDI主要转移劳动密集型产业，降低生产成本，以集中资金、技术、资源等开发新技术。然而，随着新兴国家的经济发展与大规模OFDI，全球分工格局开始改变，新兴国家OFDI的目的并不完全是学习先进知识与技术，也在积极寻求合作机遇，获取战略性资源，提升国际竞争力(Benito，2015)。发达国家OFDI除了转移低附加值产业，也在与新兴国家的合作中获取创新动力(Contractor et al.，2016；Kumar et al.，2019)。因此，在相互竞争又相互合作的国际市场中，一方面，发达国家凭借雄厚的技术基础和全球价值链位置，对先进技术的创造、整合与吸收能力均优于新兴国家，技术改进成功的预期收益更多；另一方面，新兴国家的技术寻求动机更强，对外直接投资对技术改进的贡献更多，预期收益也更高。基于以上分析，(1)式调整为：

$ v=\left(\delta_m+\theta\right) l_m y_m I_m+\left(e_m-\delta_n+\gamma\right) I_n $

(7)

其中，θ表示发达国家和新兴国家的技术基础和吸收能力，若投资主体为发达国家，则θ＞0；若投资主体为新兴国家，则θ＜0。γ表示发达国家和新兴国家OFDI动机，若投资主体为发达国家，则γ＜0；若投资主体为新兴国家，则γ＞0。

由企业利润最大目标函数的一阶条件，(4)式调整为：

$ \lambda=\frac{\left(\delta_m+\theta\right) p l_m y_m I_m+\left(e_m-\delta_n+\gamma\right) p I_n}{k_m I_m+k_n I_n} $

(8)

由OFDI对技术改进幅度的影响，(5)式调整为：

$ \frac{\partial \lambda}{\partial I_n}=\frac{\left(k_m e_m+k_m \gamma-k_m \delta_n-k_n \delta_m l_m y_m-k_n \theta l_m y_m\right) p I_m}{\left(k_m I_m+k_n I_n\right)^2} $

(9)

营商环境的临界值(6)式调整为：

$ e_m{ }^*=\delta_n-\gamma+\left(k_n / k_m\right)\left(\delta_m+\theta\right) l_m y_m $

(10)

对比(5)式和(9)式，对外直接投资的技术进步效应受到θ和γ的影响；若投资主体为发达国家，即θ＞0，γ＜0，则∂λ/∂I_n变小；若投资主体为新兴国家，即θ＜0，γ＞0，则∂λ/∂I_n变大。对比(6)式和(10)式，营商环境的临界值(e_m^*)因θ和γ的大小而不同，当投资主体为发达国家时，e_m^*更高。鉴于以上推导，发达国家和新兴国家在经济发展水平、技术基础、吸收能力、OFDI动机等方面存在差异，OFDI对母国技术进步的影响也不尽一致。提出理论假说2：

假说2a：受母国营商环境影响，OFDI对母国技术进步的影响存在国家异质性；

假说2b：相对于新兴国家，发达国家OFDI促进母国技术进步的营商环境临界值更高。

除了投资主体的差别外，投资区位选择与投资模式也对OFDI的母国技术进步效应产生系统性影响。在投资区位选择上，OFDI流向经济发展水平和技术实力不同的国家(地区)，面对的利益相关者的竞争实力迥异，接触的消费者信息也存在差异。当OFDI流向创新体系更完善的发达国家时，东道国分布着高端研发中心，在接近技术源头的地方，与处于价值链顶端的企业竞争与合作，跨国企业更容易学习前沿知识与技术(Zhou et al., 2019)，更利于获取互补性资源与完善创新体系(Piperopoulos et al., 2018)。而当OFDI流向发展中国家时，东道国缺乏人力资本禀赋，研发投入较低，跨国企业借助东道国市场实现的技术提升十分有限。由此，OFDI流向技术实力更强的国家，OFDI对技术改进预期收益的贡献更大，(1)式调整为：

$ v=\delta_m l_m y_m I_m+\left(e_m-\delta_n\right) \eta I_n $

(11)

其中，η(η＞0)表示对外直接投资的区位选择对预期收益的加成效应，当OFDI流向技术实力较强的国家时，η较大；反之，η较小。(4)式、(5)式和(6)式依次调整为：

$ \lambda=\frac{\delta_m p l_m y_m I_m+\left(e_m-\delta_n\right) \eta p I_n}{k_m I_m+k_n I_n} $

(12)

$ \frac{\partial \lambda}{\partial I_n}=\frac{\left(\eta k_m e_m-\eta k_m \delta_n-k_n \delta_m l_m y_m\right) p I_m}{\left(k_m I_m+k_n I_n\right)^2} $

(13)

$ e_m{ }^*=\delta_n+\frac{k_n \delta_m l_m y_m}{\eta k_m} $

(14)

由(12)式可知，对外直接投资区位不同，企业选择的技术改进幅度不同，投资于技术实力较强的国家，更利于企业开展技术研发活动。由(13)式和(14)式可知，投资区位选择影响OFDI的母国技术进步效应及营商环境的临界值。

在投资模式上，OFDI以跨国并购和绿地投资两种模式为主。绿地投资以海外扩张为目的(Quer et al., 2012)，一般规模较小，进行市场导向或与贸易相关的投资活动(Cozza et al., 2015)。跨国并购既有利于提升组织效率(Dunlap et al., 2016)、增加产品附加值，又有利于获取战略资产与资源，加快技术改进的步伐(Cozza et al., 2015)。因此，与绿地投资相比，跨国并购技术改进的预期收益更高，获取的资源更多，单位技术改进付出的成本更少。预期收益沿用(11)式，这里η(η＞0)表示对外投资模式对预期收益的加成效应，当采取跨国并购模式时，η较大；当采取绿地投资模式时，η较小。成本函数(2)式调整为：

$ c=\frac{1}{2}\left(k_m I_m+\tau k_n I_n\right) \lambda^2 $

(15)

其中，τ(τ＞0)表示对外投资模式对技术改进成本的影响，当投资模式为跨国并购时，τ较小；当投资模式为绿地投资时，τ较大。对应(12)式、(13)式和(14)式依次调整为：

$ \lambda=\frac{\delta_m p l_m y_m I_m+\left(e_m-\delta_n\right) \eta p I_n}{k_m I_m+\tau k_n I_n} $

(16)

$ \frac{\partial \lambda}{\partial I_n}=\frac{\left(\eta k_m e_m-\eta k_m \delta_n-\tau k_n \delta_m l_m y_m\right) p I_m}{\left(k_m I_m+\tau k_n I_n\right)^2} $

(17)

$ e_m{ }^*=\delta_n+\frac{\tau k_n \delta_m l_m y_m}{\eta k_m} $

(18)

由(16)式可知，在不同的投资模式下，企业选择的技术改进幅度不同，跨国并购更利于获取互补性资源，加快技术改进步伐；由(17)式和(18)式可知，OFDI的母国技术进步效应及营商环境的临界值受投资模式的影响。

三、研究方法与数据 (一) 研究方法

在母国营商环境的调节下，OFDI与母国技术进步之间存在非线性关系，简单的线性模型并不能阐释这种非线性关系。常用的方法包括构建自变量与调节变量的交互项或者构建二次项模型，但必须满足单调性，或者假设具体的非线性函数。这两种方法不能合理地拟合在营商环境处于不同水平时，OFDI对母国技术进步的差异化影响。因此，本文借鉴Hansen(1999)提出的门槛回归模型，检验门槛效应是否存在，并估计门槛值。构建单一门槛的面板回归模型如下：

$ \begin{aligned} T E C H_{i, t} &=\beta_0+\beta_1 O F D I_{i, t} I\left(D B U_{i, t} \leq \gamma\right)+\beta_2 O F D I_{i, t} I\left(D B U_{i, t}>\gamma\right) \\ &+\lambda^{\prime} X_{i, t}+\mu_i+\nu_t+\varepsilon_{i, t} \end{aligned} $

(19)

其中，DBU表示门槛变量(营商环境)；γ为待估门槛值；I(·) 为示性函数，若满足括号内的不等式条件，则取值为1，否则取值为0；X为表示所有控制变量的向量；下标i表示国家，t表示年份；μ_i为个体固定效应；ν_t为年份固定效应；ε为随机扰动项。

然而，可能存在不止一个门槛值，因而建立多门槛面板回归模型如下(以双重门槛为例)：

$ \begin{aligned} { TECH }_{i, t} &=\beta_0+\beta_1 O F D I_{i, t} I\left(D B U_{i, t} \leq \gamma_1\right)+\beta_2 O F D I_{i, t} I\left(\gamma_1<D B U_{i, t} \leq \gamma_2\right) \\ &+\beta_3 O F D I_{i, t} I\left(D B U_{i, t}>\gamma_2\right)+\lambda^{\prime} X_{i, t}+\mu_i+\nu_t+\varepsilon_{i, t} \end{aligned} $

(20)

其中γ₁和γ₂为待估门槛值。三重门槛面板回归模型类似，这里不再赘述。

(二) 变量与数据

文章关注的是母国营商环境对OFDI与母国技术进步关系的影响，选取全球开展对外直接投资的各个经济体为研究对象，更具普适性。文章以联合国贸发会议(UNCTAD)统计的OFDI数据样本为基础，与技术进步、营商环境等数据匹配后，剔除了数据严重缺失的国家，又因面板门槛回归模型要求平衡面板数据，故而采用插值法补充个别缺失样本，最终取得的研究样本为2004—2020年的115个经济体。

因变量为技术进步(TECH)，采用世界银行世界发展指标数据库统计的各国每年新增的专利申请量(PAT)来衡量(Li et al.，2016)。其中，专利申请量为居民与非居民专利申请量的总和(单位：件)。在稳健性检验中，另用科技期刊文章和高科技出口产品。

自变量为对外直接投资(OFDI)，采用联合国贸发会议(UNCTAD)统计的OFDI流量(折算为2010年不变价格，单位：百万美元)加以衡量，由于因变量采用的时期数据，为保持一致性，基准回归中选用OFDI流量作为代理指标。在稳健性检验中另用OFDI存量。

门槛变量为母国营商环境(DBU)，用《全球营商环境报告》发布的营商环境指标来衡量(Corcoran and Gillanders, 2015)，该指标表示企业的营商便利度，取值范围为0到100分，分数越高表示营商环境越便利。总指标为10个子指标(开办企业、申请建筑许可、获得电力供应、登记财产、获得信贷、投资者保护、缴纳税款、跨境贸易、合同执行和办理破产)的综合得分。

此外，本文还控制了其他可能影响技术进步的因素，由前文理论模型中(4)式可知，除对外直接投资和营商环境外，母国技术进步还受到国内资本、外商直接投资、收入水平、人口结构等因素的影响。具体变量及构造方式如下：

外商直接投资(FDI)，采用联合国贸发会议(UNCTAD)统计的各国每年实际吸引的外商直接投资流量(折算成2010年不变价格，单位：百万美元)来衡量，外商直接投资对技术提升和产业升级产生影响(臧铖等，2022)，既可以通过引进先进的运营模式、生产技术和管理方法等方式带动国内技术的更新换代(Li and Wu, 2017)；又能够通过水平溢出和垂直溢出提升国内的生产率水平(李磊等，2018)。

资本(GDIF)，用各国每年固定资本形成总额来衡量，并折算成2010年不变价格(单位：百万美元)，有形资本的累积程度是影响技术进步与生产率水平的重要因素(Al-Sadig，2013)。

收入水平(PGDP)以人均GDP(2010年不变价格，单位：美元)来衡量，在经济发展越好的国家，居民购买新产品的意愿越强，企业生产新产品的动机也越强。同时，较高的经济发展程度意味着较好的基础设施建设以及较强的知识产权保护力度，也会引致技术的跃迁(Li et al.，2016)。

制造业发展程度(INDM)，以各国每年制造业增加值占GDP的比例来衡量(单位：千分数)，制造业发展引起劳动力流动与再配置，是提升人力资本的关键(高琳，2021)，体现了资源配置情况。

城镇化水平(URB)，该指标反映了人口结构，用各国每年城镇人口占总人口的比重来衡量(单位：千分数)，城镇化进程意味着人口流动趋势与人才集聚效应，影响技术水平的跃升(鲁桐、党印，2015)。以上控制变量(除外商直接投资外)均取自世界银行世界发展指标数据库。

关键变量的统计性描述如表 1所示。为了避免变量之间可能存在的多重共线性，本文进一步检验了主要变量的方差膨胀因子(VIF)。其中，最大的VIF为2.78，远小于10，故不必担心存在多重共线性问题^①。

① 由于篇幅所限，方差膨胀因子(VIF)检验结果不再列示，备索。

四、门槛回归结果 (一) 基准门槛回归结果

门槛回归模型依据门槛值的显著性水平确定门槛类型，若某一门槛变量的第n个门槛值不显著，而第n-1个门槛值在10%以下的显著性水平上显著，则该门槛变量存在n-1个门槛值(Hansen，1999)。在此基础上，为了提高回归结果的稳健性，界定门槛类型时剔除了显著性水平在5%以上以及与上一门槛值差距小于1的门槛值^②。逐步添加控制变量的门槛效应检验如表 2所示，所有模型门槛变量都通过1%显著性水平下的门槛检验，且存在单一门槛，门槛值也极为接近。这意味着，在此样本中，营商环境处于不同区间内，OFDI对母国技术进步的影响存在差异。

② 若显著性水平在5%以上，经多次抽样后的回归结果显著性水平差别很大，或10%以上或10%以下，故剔除；若两个门槛值之间的差距小于1，处于两个门槛值之间的样本数量极少，故剔除。

表 3报告了基准回归结果，F检验验证了各模型的总体显著性。在模型1至7中OFDI前的系数都在1%的显著性水平下显著，并随着营商环境的逐渐改善，OFDI的系数方向都由负转正，说明在营商环境的影响下，OFDI对母国技术进步的影响呈现“V型”非线性特征(验证了假说1的真实性)。依据此研究样本的门槛效应检验及其回归结果，就回归系数与显著性，对其做经济学解释(以模型7为例)。当一国处于营商便利度的下端(DBU≤82.477)，该国OFDI对母国技术进步产生消极影响。具体而言，在其他变量不变的情况下，一国OFDI流量每增加一百万美元，该国当年专利申请数量平均减少0.186。当营商环境达到一定的便利程度后(DBU＞82.477)，各国OFDI对技术进步产生积极影响。在其他变量不变的情况下，一国OFDI流量每增加一百万美元，该国当年专利申请数量平均增加0.078。可见，在营商环境较差的国家，企业为了追求更为便利的营商环境，减少制度约束，其OFDI动机可能是为了逃离本国制度，对本国技术进步产生抑制作用。当母国营商环境达到一定的便利水平，企业OFDI动机则更倾向于在国际市场中寻求技术研发合作，促进先进技术在母国的扩散。

(二) 国家异质性检验

随着新兴国家在全球价值链上的攀升，发达国家与新兴国家在国际市场中相互竞争又相互合作，二者在吸收能力、投资结构等方面存在差异。国家异质性检验结果如表 4所示，在发达国家样本中，营商环境(DBU)都存在显著单一门槛效应，门槛值也极为相近；在新兴国家样本中，营商环境(DBU)都存在显著双重门槛效应。结合表 5的回归结果可知，无论是发达国家还是新兴国家，营商环境(DBU)超过第一个门槛值后，OFDI对母国技术进步具有正向影响。反之，OFDI或阻碍母国技术进步，或对技术进步的影响不显著。然而，二者的门槛值及OFDI系数的大小存在较大差异。发达国家OFDI对母国技术进步产生积极影响的门槛值(82.520和82.499)分别高于新兴国家(78.772和79.300)，但是，正向影响效应小于新兴国家(0.213＜0.934和0.499、0.138＜0.756和0.380、0.138＜0.749和0.381)。以上差异表明，发达国家对营商环境的要求更高，新兴国家营商环境在OFDI对母国技术进步影响中的正向调节效应更大(验证了假说2的真实性)。

为了更清晰地呈现各国营商环境在OFDI与母国技术进步关系中的贡献，并比较发达国家和新兴国家的异同，本文利用二者门槛效应回归结果，对样本数据做进一步的统计分析。在研究样本中，发达国家营商环境指标处于OFDI促进母国技术进步区间的样本数所占比重约为9.2%；新兴国家所占比重约为6.6%。因此，无论是发达国家还是新兴国家，OFDI对母国技术进步具有积极影响的国家还处于少数，优化营商环境对跨国投资与母国技术进步具有重要意义。

五、稳健性检验

以上门槛回归结果表明，当母国营商环境超过一定的临界值后，OFDI促进母国技术进步。为了增强回归结果的稳健性，本文采用多种方法进行稳健性检验。首先，上述结果可能受到潜在的内生性问题的干扰，其中反向因果关系是造成内生性偏误的重要因素，即母国技术水平越高，经济发展程度越好，更容易推动对外直接投资。虽然在基准回归中已加入收入水平的代理变量，从控制变量上对上述问题进行了处理，但为了进一步克服内生性问题，本文既将自变量与门槛变量滞后1至3期进行门槛效应检验，又依据门槛值分样本进行系统GMM估计。

表 6和表 7中模型1至3为自变量滞后1至3期的门槛效应检验结果，营商环境(DBU)都存在显著单一门槛效应。与基准回归结果一致，当营商环境超过门槛值后，三个模型自变量前的系数由显著为负变为显著为正，再次表明当营商环境达到一定便利程度(某一临界值)后，OFDI对母国技术进步产生显著的积极影响。模型4和5为滞后1期的国家异质性检验，比较其门槛值与OFDI系数大小，再次说明发达国家OFDI对母国技术进步产生积极影响的营商环境便利水平高于新兴国家，而新兴国家OFDI对母国技术进步产生的正向影响效应更大。

接下来，本文依据基准回归的门槛值，分样本进行系统GMM估计，同时考虑到母国技术进步存在一定程度上的路径依赖，当期的技术水平受到前期技术水平的影响，为了控制这种可能的动态效应，模型加入技术进步的一阶滞后项。模型6为营商环境低于门槛值样本的回归结果，OFDI前的系数为负但不显著，说明OFDI对母国技术进步的负向影响并不明显；模型7为营商环境高于门槛值样本的回归结果，OFDI前的系数在1%的显著性水平下显著为正，说明OFDI显著促进母国技术进步。以上回归结果表明，OFDI对母国技术进步的影响的确存在门槛效应，且当营商环境超过门槛值后，OFDI产生促进母国技术进步的积极影响^①。

① 尽管模型6中OFDI的系数不显著，但依然可以证实营商环境门槛效应的存在性。

鉴于营商环境包含10个子指标，这里采用子指标替代门槛变量，重新进行检验。营商环境的子指标包括开办企业、申请建筑许可、获得电力供应、登记财产、获得信贷、投资者保护、缴纳税款、跨境贸易、合同执行和办理破产。其中，开办企业和缴纳税款是影响企业对外直接投资动机的重要影响因素，若母国开办企业较难或税负很重，则企业更多地选择规避制度约束的OFDI，这种OFDI难以对技术进步产生积极的影响。合同执行和获得信贷是影响企业跨国合作效率的重要因素，若母国的合同执行效率和信贷法律保护力度较大，则跨国企业在国际市场中更容易取得信任，增加研发合作机会。登记财产和跨境贸易是影响跨国企业的创新成果向母国转移的重要因素，一国跨境贸易越便利、产权保护程度越高，国际研发合作的成果以及在国际市场中获取的资源更容易转移至母国。相较而言，申请建筑许可、获得电力供应、投资者保护和办理破产四个子指标的影响较弱，或无直接关系。因此，这里选取开办企业(SBU)、登记财产(RPR)、获得信贷(GCR)、缴纳税款(PTA)、跨境贸易(TBO)和合同执行(ECO)六个子指标作为营商环境的代理指标，进行稳健性检验。

在表 8和表 9中，开办企业(SBU)、获得信贷(GCR)和跨境贸易(TBO)均存在双重门槛效应，且当营商环境便利度较低(SBU≤90.718、GCR≤87.500和TBO≤88.017)时，OFDI对母国技术进步或产生负向影响，或影响不显著；当营商环境较为便利(SBU>90.718、GCR>87.500和TBO>88.017)时，OFDI对母国技术进步产生正向影响。登记财产(RPR)、缴纳税款(PTA)和合同执行(ECO)均存在单一门槛效应，且超过门槛值时，OFDI有利于促进母国技术进步。依据2004-2020年115个国家营商环境数据，开办企业(SBU)、登记财产(RPR)、获得信贷(GCR)、缴纳税款(PTA)、跨境贸易(TBO)和合同执行(ECO)指标处于OFDI促进母国技术进步区间的样本数所占比重分别约为20.665%、16.164%、10.588%、22.967%、20.921%和28.645%。再次表明，各国积极优化营商环境的必要性，以及在OFDI对母国技术进步影响中的重要性。

一国的技术进步不仅体现在专利领域的跃迁，而且表现在新产品领域的突破，二者共同构成实践层面的技术进步；在理论层面，科技论文数量是技术进步的主要表征(刘亚雪等，2020)。本文选用高科技出口产品(HTECH)和科技期刊文章(JRN)来替代专利申请。其中，科技期刊文章(JRN)为一国每年出版的科学和工程类文章数量(单位：篇)，取自世界银行世界发展指标数据库；高科技出口产品(HTECH)是指具有高研发强度的产品，单位为百万美元(折算为2010年的不变价格)，取自联合国商品贸易统计数据库^①。在自变量方面，考虑到OFDI对母国技术进步的影响具有累积效应，本文将OFDI的代理指标替换为OFDI存量(OFDS)和OFDI存量取对数(LNOFDS)^②。此外，由于专利申请数量是一种断尾的计数数据，门槛回归并没有解决受限因变量问题的选项，本文将专利申请数据取对数(LNPAT)来替代因变量，对应的自变量替换为OFDI存量取对数(LNOFDS)。以上替换因变量与自变量后的实证结果与基准回归一致^③。

① 科技期刊文章统计数据截止到2018年；17个国家的高科技出口产品统计数据缺失。

② OFDS的单位为百万美元(折算为2010年不变价格)，LNOFDS取对数前的单位为美元(折算为2010年不变价格)。

③ 由于篇幅所限，替换因变量与自变量的门槛效应检验和门槛回归估计结果不再列示，备索。

构建OFDI与营商环境的交互项(OFDI×DBU)也是证实营商环境具有调节效应的方法之一，面板固定效应和Tobit模型的回归结果显示，交互项的系数显著为正，OFDI的系数显著为负，说明营商环境对OFDI与母国技术进步的关系具有显著的调节效应。另外，受新冠肺炎疫情的冲击，2020年OFDI、全球货物贸易与经济都呈现萎缩趋势^①，为了排除2020年数据带来的估计偏差，本文剔除了2020年数据，重新进行门槛效应检验，依然支持基准回归结果^②。

① 商务部：《2020年度中国对外直接投资统计公报》。

② 由于篇幅所限，面板固定效应、Tobit模型及排除新冠疫情影响的估计结果不再列示，备索。

六、结论及其对我国构建新发展格局的启示

依据以往研究，OFDI与母国技术进步的关联存在不确定性，既存在促进效应也存在抑制效应。在此基础上，本文尝试构建了一个基于企业利润最大化的简单模型，通过引入母国营商环境更为准确地解释OFDI与母国技术进步的非线性关系，并使用2004—2020年全球115个国家的面板数据进行门槛回归检验。得出如下主要结论：受母国营商环境影响，OFDI对母国技术进步的影响呈现“V型”非线性变化特征。当一国处于营商便利度的下端，该国OFDI对母国技术进步产生消极影响；当营商环境达到一定的便利程度后，各国OFDI对母国技术进步产生积极影响。OFDI对母国技术进步的非线性影响具有显著的国家异质性。发达国家OFDI对母国技术进步产生积极影响要求更便利的营商环境，即发达国家营商环境门槛值远高于新兴国家；新兴国家OFDI对母国技术进步的正向影响效应大于发达国家。

当前，我国正在加快构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局。新发展格局要求对内进行更深层次的改革，对外进行更高水平的开放。本文对于我国构建新发展格局有如下的理论启示：一是，必须持续优化营商环境，降低国内市场的交易成本，促进国内大循环，增强OFDI对母国技术进步的促进效应，提升国内市场与国际市场的高水平互动。由上述研究可知，当营商环境达到一定便利度后，无论是发达国家还是新兴国家，OFDI对母国技术进步都具有促进作用。从2015年的“放管服”改革到2019年《优化营商环境条例》的出台，我国不断优化营商环境，以进一步激发企业活力与社会创造力。据《2020年全球营商环境报告》统计，中国的营商环境在全球190个经济体中排名第31位，较2019年上升15位。由于营商环境指标是依据我国第一和第二大商业城市的数据指标计算的，该指标通常代表一个国家营商便利度的上限。北京和上海的营商便利度较高，并不意味着国内其他地区的营商环境也一样好。在新发展阶段，必须继续深化改革，完善市场准入、市场运行和市场退出机制，打破市场分割和地方保护，加快形成国内统一大市场，不断健全市场准入“负面清单”制度，实施“全国一张清单”的管理模式，加快提升全国的营商环境便利度。通过提高营商环境质量，增强OFDI对我国技术进步的促进作用，以深层次的改革促进高水平的开放。二是，必须鼓励和支持我国企业更高水平的“走出去”，提高OFDI的质量，增强OFDI对我国技术进步的促进作用，提升对外开放的水平。包括鼓励和支持我国企业沿着全球产业链、供应链和价值链攀升的方向进行对外直接投资，尤其重视以技术提升为导向的国际并购和国际合作研发，深度参与国际技术分工与合作，提升我国跨国企业的技术水平，构建更高水平的国际循环。同时，以更高水平的开放进一步促进国内更深层次的改革，加大力度优化营商环境，促使跨国企业的技术进步通过“竞争效应”和“示范效应”转移和扩散到国内，促进我国技术进步。