澳伦多兰,初恋这件小事男主角叫什么,风叶林
跨国公司通过实验室、子公司以及战略联盟来分配其R&D资源,其主要目的是获得最佳的成本效应和知识创新资源。为此,跨国公司会选择具有适当知识产权(IPR)保护的国家和区域来进行其R&D活动,这将会提高公司在各个国家进行R&D投资的专用性,这也增加了知识的溢出效应。鉴于上述两个方面的影响,本文提出了第三个假设:假设3:跨国公司子公司R&D投资随着一个国家知识产权保护强度增强而增加。制度框架通过定义政治、社会和法律制度建立“游戏规则”,监管实体之间的交流和经济交易,这些规则可以是正式的也可以是非正式的,是建立在文化认知、规范以及监管因素的基础上的,具有稳定性和现实意义。制度框架的正式和非正式部分都可以引导和规范个体公司的行为。方便、稳定和可靠的经济、法律和政治制度的存在是外来 R&D资源流入的先决条件,并影响外来R&D的支出,在这些制度和政治环境中,包含着跨国公司在一个东道国是否投资的关键因素,也包含着所要进行投资的类型。同样,政府的政策和激励措施促进企业进行创新,行业和区域层面对于吸引这类投资也起着重要的作用。政治稳定性被定义为暴力威胁或者改变政府可能性的下降,政治稳定有利于一个社会更好地分配资源。由于各种原因,外国投资者特别喜欢在政治上民主的国家进行投资。首先,政治上稳定不会出现对外国投资者出现反复无常的行为;其次,政治开放的社会出现腐败的可能性低;第三,政治上稳定的国家其经济可能具有更大的市场潜力;第四,政治上稳定的国家其社会是健康具有活力的,对改变和创新持欢迎态度。相关研究表明政治稳定与对外直接投资(FDI)流入呈正向关系。基于这些观点,本文提出了第四个假设: 假设4:跨国公司子公司R&D投资与一个国家政治环境稳定性正相关。
3样本与变量
本文研究的样本为25个国家①,包括12个发达国家、2个新兴工业化国家、7个较发达国家、4个欠发达国家,研究的重点是发达国家。研究的时限为 1990~2002年,这一期间被认为是全球化、跨国投资和研发外包最活跃的时期,在这一时期,跨国公司R&D投资由原先的传统国家向非传统国家转移。主要因变量是跨国公司子公司R&D支出,数据来源OECD的科学与技术主数据库(MSTI),用跨国公司分支机构和子公司投资到每个国家的 R&D总量来衡量。为了区分母国基地扩张型(HBA)和母国基地开拓型(HBE)两种类型的R&D投资的总量,本文采用了 Kuemmerle(1999)[22]的推理。根据国内R&D支出总额占国内GDP的比例,本文将样本国家分为高低两个类别。国内 R&D支出总额代表一个国家所有机构R&D支出总和,包括政府、高等教育、科学研究实验室以及企业,该指标是衡量R&D活动相对于经济活动的规模,国内R&D支出总额占国内GDP比例高的国家被认为具有较强的国家创新能力,因此主要吸引的是母国基地扩张型 (HBA)R&D投资,这种较强的创新能力使得企业在投资时能够利用该国目前的外部环境。
另外,国内R&D支出总额占国内GDP比例低的国家被认为主要吸引母国基地开拓型(HBE)R&D投资,这些国家具有较弱的国家创新能力。此外,母国基地开拓型(HBE)R&D投资背后的动机主要是支持当地已建立起来的生产工厂,本地创新能力不是吸引这种类型R&D投资的主导因素。自变量是一个国家的ARCO技术指数及其构成指标、知识产权以及稳定性。Archibugi和Coco(2004)[23]构建了一个国家技术能力指数,该指数包括三个主要的维度:技术创新、技术基础设施和人的技能,八个基本指标:专利数、科学论文数、互联网普及率、电话普及率、用电率、科学与工程高等教育入学率以及平均受教育年限和识字率。前两个指标是用来衡量技术创新的,接下来三个指标是衡量技术基础设施的,最后三个指标是衡量人的技能的。知识产权、政治稳定性的计量来自于世界银行提供的数据。控制变量是R&D投资的国际化经验。 Zaheer[24]认为企业决定FDI必须克服外地人责任,因此,进入一个国家的FDI经验以及先前的成功先例将会导致更多的FDI流入,这是外商直接投资优先考虑的问题。R&D投资的国际化经验用FDI流入净值来衡量,该变量可以从世界银行的世界发展指标(WDI)数据库获得,本文取该变量的对数。
4结果分析
本文采用的方法是时间序列回归方法。描述性统计和相关性结果如表1所示。结果表明有些变量之间存在着相关性,然而,没有证据表明变量之间存在多重共线性, 广义最小二乘法回归的结果见表2。模型1显示了FDI流入量对R&D流入量的影响,结果表明先前东道国的国际经验的重要性,即使模型中引入其他自变量,FDI流入依然是显着的。模型2显示FDI和政治稳定性在统计上都是显着的,政治稳定性的回归系数是显着的。
模型3表明,当引入ArCo指数后,政治稳定性在统计上是不显着的,但是ArCo指数是显着的,这表明本文的假设1是成立的。模型4引入了IPR变量(不包括ArCo指数),统计结果是显着的。模型5给出了所有变量的统计结果(包括控制变量),ArCo指数和IPR是显着的,这说明本文的假设1和和假设3 是成立的,政治稳定性在统计上是不显着的,这说明本文假设4的成立缺乏支持。结果表明,即使模型中引入其他自变量,FDI流入在统计上仍然保持显着,这说明其解释力与ArCo指数一样高。总体而言,所有回归模型都是显着的,这证明了变量的解释力以及概念框架的稳定性。以国家分类作为因变量的单因素方差分析如表3所示。本文研究的另外一个问题是国家是否在其发展的不同阶段吸引FDI的能力不同。虽然国家的分类是建立在创新能力基础上的,这也能部分反映经济发展的阶段。表3给出的统计结果显示国家吸引外来R&D投资的能力与它们的发展阶段是一致的,这表明发达国家相对于欠发达国家吸引跨国公司 R&D投资更具有优势,因此,尽管最近有更多的R&D投资流入非传统国家,但跨国公司在发达国家的R&D投资的比例还是相对较多。最发达国家政治稳定性的指标系数最大,其次是新兴工业化国家,欠发达国家为负数,这表明制度环境是其最大的弱点。知识产权也是最发达国家最大,其次是新兴工业化国家,最低的是欠发达国家,欠发达国家薄弱的知识产权保护加上其制度环境的弱点,这可能会阻碍它们吸引跨国公司高附加值的R&D投资。最发达国家吸引外来FDI最成功,其次是新兴工业化国家。
因此,这些国家整体上仍然被认为是外商直接投资最具有吸引力的地方。欠发达国家在增加国际经验的措施方面是落后的,表3显示最不发达国家以绝对美元价值计算吸引FDI相对于发达国家更多。最后,本文还研究了一个国家是否依据东道国创新能力的不同特点来选择不同的R&D投资策略。如前所述,本文根据 R&D支出占GDP的比例对样本国家进行分类,现有的假设是R&D支出占GDP比例高的国家参与研究活动的层次是高的,并且是致力于科学知识的发展,因此,流入这些国家的R&D投资可能是母国基地扩张型。相反,R&D支出占GDP比例低的国家参与研究活动的层次是低的,因此,流入这些国家的R&D投资可能是母国基地开拓型。本文比较了这两种类型国家的技术创新能力、技术基础设施以及人力资源指标。相应的结果如表4 所示。结果显示,吸引母国基地扩张型R&D投资与吸引母国基地开拓型R&D投资在国家创新特征方面存在明显不同,吸引母国基地扩张型 R&D投资国家的技术创新每一个指标都要高于吸引母国基地开拓型R&D投资的国家。
