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2024 , Vol. 44 >Issue 4: 22 - 32

DOI: https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2024.04.003

区域经济与理论方法

外资企业、多维关联互动与中国区域产业路径升级

  • 任卓然 , 1 ,
  • 贺灿飞 , 2, 3, ※ ,
  • 张培风 2, 3
展开
  • 1.河海大学 公共管理学院，中国江苏 南京 211100
  • 2.北京大学 城市与环境学院，中国 北京 100871
  • 3.北京大学—林肯研究院城市发展与土地政策研究中心，中国 北京 100871
※贺灿飞（1972—），男，博士，教授，研究方向为经济地理与产业发展。E-mail：

任卓然（1996—），女，博士，讲师，研究方向为演化经济地理学、产业发展与区域经济。E-mail：

收稿日期: 2023-10-10

  修回日期: 2024-12-20

  网络出版日期: 2024-09-12

基金资助

国家自然科学基金面上项目(42171169)

收起

Foreign-owned Enterprises，Multidimensional Relatedness Interactions，and the Path Upgrade of China's Regional Industries

  • REN Zhuoran , 1 ,
  • HE Canfei , 2, 3, ※ ,
  • ZHANG Peifeng 2, 3
Expand
  • 1. School of Public Administration，Hohai University，Nanjing 211100，Jiangsu，China
  • 2. College of Urban and Environmental Sciences，Peking University，Beijing 100871，China
  • 3. Peking University-Lincoln Institute Center for Urban Development and Land Policy，Beijing 100871，China

Received date: 2023-10-10

  Revised date: 2024-12-20

  Online published: 2024-09-12

Fold

摘要

文章构建了外资企业与本地多渠道互动框架，定量测算了多维关联指标，展示了外资企业与中国区域产业演化路径，探讨了外资企业与多维关联互动关系如何共同影响区域产业路径升级。研究发现：①中国区域产业演化经历了路径升级过程，且东部地区路径升级趋势更强。②外资企业可以通过打破技术和资本关联，推动中国区域产业路径升级。③良好的制度环境有助于强化外资企业技术和资本渠道对于推动区域产业路径升级的积极作用。④外资企业的技术和资本关联渠道的作用存在互补和强化关系，多种渠道互动共同推动了中国区域产业路径升级。研究成果对于理解外资企业与本地互动的复杂动态关系以及开展演化经济地理视角下的多维关联研究具有理论价值，定量指标构建有助于打开产业关联的“黑箱”，使相关研究的政策含义更明朗。

关键词： 外资企业; 技术关联; 资本关联; 多维关联; 路径升级

本文引用格式

任卓然 , 贺灿飞 , 张培风 . 外资企业、多维关联互动与中国区域产业路径升级[J]. 经济地理, 2024 , 44(4) : 22 -32 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2024.04.003

Abstract

This paper constructs a framework to analyze the interactive relationship between foreign-owned enterprises (FOEs) and local multi-channel interactions. It quantitatively measures multidimensional relatedness indicators and demonstrates the evolutionary paths of FOEs and Chinese regional industries. The study investigates how the interactive relationship between FOEs and multidimensional relatedness jointly influences the upgrading of regional industrial paths. The main conclusions are as follows: 1) The evolutionary process of Chinese regional industries involves path upgrading,with stronger trends observed in the eastern regions. 2) FOEs can promote the upgrading of China's regional industrial paths by breaking through technological and capital relatedness. 3) A favorable institutional environment helps strengthen the positive role of FOEs' technological and capital channels in promoting the upgrading of regional industrial paths. 4) The roles of FOEs' technological and capital relatedness exhibit complementary and reinforcing effects,thus achieving multiple interactive channels that jointly drive the upgrading of regional industrial paths. The research findings have theoretical value in understanding the complex dynamic relationship between FOEs and local interactions,and conducting multidimensional relatedness research from an evolutionary economic geography perspective. The construction of quantitative indicators helps uncover the "black box" of industrial relatedness,making the policy implications of evolutionary economic geography research more evident.

Key words： foreign-owned enterprises; technological relatedness; capital relatedness; multidimensional relatedness; path upgrading

近年来，全球政治经济形势正处于百年未有之大变局[1]，全球价值链整体规模性萎缩[2]。作为全球价值链分工的主导者，外资企业在各国的投资和生产行为也经历着深刻变化。改革开放初期，中国以源源不断的廉价劳动力和庞大的市场潜力换取外资企业的产能、进出口和生产技术[3]，推动了经济腾飞。然而，这种模式随着中国面临人口红利消退、产业链低端锁定和成为污染避难所等困境而难以为继，外资企业对中国区域产业的影响过程和结果也将变得更加复杂。
传统经济学较多从微观企业尺度探讨了外资企业技术转移、技术溢出[4]和市场竞争效应[5]等，强调外资企业与本地企业之间的知识交换和竞争过程。演化经济地理学允许将企业置于更广泛的区域产业结构中考量，强调区域已有生产结构对未来产业发展路径的影响[6]，得到了路径依赖式产业演化的基本结论[7]。但这一基于西方国家内生发展模式下得到的结论对于后发国家而言是悲观的，于是学者开始关注引入外部资源帮助后发国家实现路径突破[8-9]。在中国，外资企业是对区域经济和产业发展影响最大的外部资源之一。演化经济地理学者已经发现，外资企业可以通过打破产业关联从而改变区域产业路径。通常认为，外资企业拥有更先进的生产技术和管理经验，可以带来技术复杂度更高的新产业[10]，还可以通过生产力溢出、市场准入溢出和竞争效应等，促进本地企业生产更加复杂的产品[11-12]。但也有学者持相反观点，认为外资企业虽然可以促进中国产业路径突破，但带来的突破型产业的技术复杂性大多低于城市平均水平[13]，并没有推动中国向产品空间核心位置演进[14]。因此，演化视角下外资企业与区域产业路径升级的关系仍需进一步讨论。
产业关联是造成区域产业路径依赖的基本原因，其含义是两个产业在技术、基础设施、制度支持、自然资源等生产要素方面的相似性[15]。由于产业关联概念的整体性和计算方法的后验性，导致产业关联成为一个“黑箱”，政策意义大打折扣。随后，研究发展出了多维关联概念[16]，根据产业间需求的生产要素不同，产业关联可以被进一步区分为技术关联、知识关联、资本关联、制度关联和资源关联等多维关联[17-18]，这些关联可以通过一个或多个同时作用对区域产业路径造成影响。技术关联是指在生产过程中产业所需的知识和技术的关联性，研究发现技术关联在区域突破型创新中扮演重要角色[19]。资本关联是指两个产业间各种形式的资本联系，研究发现具有董事会连锁关系的企业在选择企业战略时具有更高的相似性[20]。Punt等发现企业组织形式这一非正式制度关联对德国可再生能源企业的建立有重要影响[16]。当前多维关联的实证研究仍处于起步阶段，这一方面是由于产业关联包含的不同维度之间概念交叉、相互影响，不能被完全拆分，只有在实证研究中才能够尝试控制其他关联的影响[17]；另一方面是由于多维关联量化困难，常见的量化手段存在尺度较为粗糙或与地理要素存在严重内生性等问题[18,21]。此外，已有研究均将外部资源影响上述子关联的机制分别讨论，并未探讨其相互作用关系，忽视了多维关联之间的复杂互动关系。
本文将从演化经济地理视角出发，引入多维关联概念，对关联指标进行更合理的量化尝试，并探讨外资企业如何与区域多维关联互动，共同影响产业路径升级。在中国，技术、资本和制度等生产要素受外资企业影响非常深刻，本文将主要关注外资企业与技术关联、资本关联和本地制度环境的互动关系对产业升级的影响。本文将外资企业影响中国区域产业路径的机制从产业关联拓展为技术关联、资本关联等多维尺度，探讨其互动关系；采用计量模型方法的同时，结合案例分析辅助理解，为研究多尺度产业演化提供新的思路。

1 研究假设与分析框架

作为外来力量，外资企业与本地企业知识结构存在差异[22]，并且可以通过人员流动、示范效应、学习模仿等多种溢出效应促进所在地技术创新和知识总量增长[23⇓-25]。Cheung等研究表明FDI溢出效应对国内三种类型的专利申请数量具有正面影响[26]。还有研究发现外资企业的本地化创新活动通过垂直溢出和水平溢出效应对本土企业产品创新有显著积极影响，且本土企业创新也会逆向加速FDI的知识溢出[27]。这表明外资企业可以改变本地技术和知识结构，使技术向更复杂、知识总量更丰富的方向演进。
外资企业除了为本地带来知识溢出，其最直接的影响是带来资本流入。一方面，外资企业本身就是资本的载体，其投资过程中涉及固定资本、人力资本和其他流动资本流入。另一方面，外资进入还可以带动上下游有竞争力的企业进入或落后资本撤出，从而改变本地资本关联结构，推动产业路径升级。由此，本文提出假设1。
假设1：外资企业有助于打破本地产业技术关联和资本关联，帮助区域产业实现路径升级。
与资本和技术这两种直接的生产要素不同，制度是一种环境信息，其发挥的作用通常是较为间接的。对外资企业而言，制度是其进入本地的前提和保障。外资企业之所以愿意进入本地并与本地其他企业交流信息、形成合作，是由于本地具有适宜的正式和非正式制度。完善的知识产权保护制度、中外合资法等法律法规不仅可以吸引外资进入，也会保障外资企业与本地建立信任，对本地企业转移技术或追加投资。此外，本地公平竞争的市场环境、优美的自然景色、能够与外资企业人员沟通的语言文化环境等非正式制度，也可以促进外资企业与本地企业产生更多缄默知识交换，强化技术溢出和资本联系过程。由此，本文提出假设2。
假设2：良好的制度环境有助于外资企业发挥技术关联和资本关联渠道的积极作用。
本文拟讨论外资企业技术关联和资本关联渠道间的互动关系。一方面，外资企业更加擅长的渠道将对本地企业的影响更大。当外资企业对某种技术掌握熟练时，则不需要投入过多资金和设备用于研发，此时，外资企业对本地的影响更多的是知识和技术溢出；与之对应，若外资企业在某区域大量引进人力资本、投资设备用于研发，这类外资企业可能暂时并不擅长相关技术，或生产涉及的技术复杂度并不高于本地企业。此时，外资企业的技术关联和资本关联渠道之间存在互补效应。另一方面，外资企业的技术关联和资本关联渠道通常是同时存在的，在企业开发新产品时，技术是关键要素，而资本投入则可以起到锦上添花的强化作用。例如，企业研发新技术时，若能够提供充足资金用于购买更加先进的生产设备，则更有可能研发出更为复杂的产品。反之，当使用相同生产和测试设备时，拥有更丰富的研发和生产经验的企业能够更高效地开发设备潜能。此时，资本和技术强化了彼此的作用。由此，本文提出假设3，并绘制本文分析框架（图1）。
图1 外资企业与多维关联互动关系分析框架

Fig.1 Framework for analyzing the interaction between foreign-owned enterprises and multidimensional relatedness

假设3：外资企业的技术关联和资本关联渠道具有互补和强化效应。

2 数据与方法

2.1 数据来源、处理与研究方法

本文测算产业路径所需的主要数据来源于2000—2016年《中国海关数据库》，方法是先将数据库中企业性质为“中外合资”和“外商独资”的两类企业定义为外资企业；再将所有产品编码统一为2007年版的4位数HS编码，并剔除了数据中不从事生产活动的贸易中介公司。衡量制度环境的数据来源于王小鲁等的研究[28]。测算资本关联所需的企业注册资本数据来源于《中国工商企业注册数据库》，方法是先基于企业经营范围使用机器学习方法将企业识别到国民经济4位数行业，再将其与海关HS编码进行匹配，得到国民经济行业4位数与海关6位数编码的4565条匹配关系；同时将注册资本统一为人民币单位。采用《中国知识产权局专利授权数据库》测算技术关联，将专利数据中的IPC分类与HS分类进行了匹配处理，最终获得5557种6位数HS编码对应的7457种IPC分类关系。其他控制变量数据来自《中国城市统计年鉴》和《中国开发区目录（2018年）》。
本文采用计量经济模型验证本文假设，指标测算和模型设定见下文。由于涉及的变量较多，变量间的关系较为复杂，为了帮助读者理解理论在现实中的发生过程，本文引入了案例分析。作者于2022年12年至2023年3月对苏州某上市企业A相关负责人进行了多次半结构化访谈。企业A是当地纺织业龙头企业，也是当地和外资企业合作时间最长、合作客户最多、涉及产品最丰富的企业之一。其主要客户均为外资企业，与H&M、ZARA、迪卡侬和苹果等外资企业已经形成了稳定合作关系，正在与通用汽车洽谈合作业务。企业A与其外资企业客户以及当地政府、其他企业等主体形成的本地互动模式有助于理解外资企业对本地企业的多渠道影响以及外资企业与地方政府的互动关系。

2.2 指标测算模型

2.2.1 因变量测算

城市经济复杂度可以反映城市整体的知识总量和质量，相较于产业技术复杂度，城市经济复杂度不会随技术发展带来的知识“遍在性”提升[29]而普遍下降。因此，本文将城市经济复杂度提升作为城市整体路径升级（Upgrade）的代理，并采用Tacchella等的方法[30]衡量城市经济复杂度，该方法计算的城市经济复杂度随时间变化趋势最稳定，在不同年份之间具有可比性。具体计算方法如下：
F ˜ c 0 = ∑ p M c p Q p n - 1 Q ˜ p 0 = 1 ∑ c M c p 1 F c n - 1 → F c n = F ˜ c n F ˜ c n c Q p n = Q ˜ p n Q ˜ p n p
式中：c代表城市；p代表产品； F c n和 Q p n分别是指n次迭代后城市经济复杂度和产品技术复杂度。当 R C A c p>1时， M c p取1，否则取0。取迭代前的 F ˜ c 0 = 1， Q ˜ p 0 = 1，每次迭代后，都将 F ˜ c 0和 Q ˜ p 0进行标准化，得到 F c n和 Q p n。本文取迭代次数n为30。

2.2.2 自变量测算

①制度环境。本文参考王瑶等[31]的方法用市场化指数衡量区域正式和非正式制度环境。该指数涵盖了政府与市场关系、非国有经济发展、产品市场发育程度、要素市场发育程度、市场中介组织的发育和法律制度环境5个维度，综合评价了企业经营面临的制度环境，给出了31个省份的制度环境的总体得分，并以此来衡量省份内城市的制度环境。
②技术关联。基于专利共现思想计算技术关联是当前公认较为合理的方法[19,32]。本文采用IPC技术专利共现衡量技术关联，具体计算方法如下：
R e l a t m , n = c m , n s m s n
式中： c m , n是IPC技术m和n同时出现在同一个专利中的次数； s m和 s n分别是技术m和技术n出现的次数。
为了得到HS4位数产业间技术关联，本文通过多次匹配获得了6位数HS行业与4位数IPC技术的对应关系，随后通过加权计算得到了4位数HS行业i和j技术关联度（ T r e l a t i , j）。在此基础上，计算某一产业与城市所有现有产业的技术关联密度：
T d e n s i t y c , i , t = ∑ j x c , j , t T r e l a t i , j , t ∑ j T r e l a t i , j , t
式中： x c , j , t表示t年产业j在城市c是否具有比较优势，若有比较优势则 x c , j , t取值为1，反之则取0。 T d e n s i t y c , i , t表示产业i与城市c所有产业的技术关联程度，值越大表示产业i与城市c的产业结构的技术关联性越强。
③资本关联。产业间资本关联是指两个产业具有资本联系，这种联系可以是同时被一个股东投资或母公司对子公司的控制等。本文在Hidalgo等“共存分析”思想[29]基础上，参考郭琪等的方法[33]，认为如果两个产业高概率地被同一企业投资，则产业间的资本关联较强。由于企业投资的市场逐利性，从企业尺度而非产业尺度进行测度可以较大程度上反映产业间的资本联系而非生产或技术联系。本文采用注册资本数据先计算出国民经济4位数行业之间的资本关联（ C r e l a t i , j , t），首先计算企业出口产品的显性比较优势：
R C A c , i , t = e x p c , i , t / ∑ i , t e x p c , i , t ∑ c , t e x p c , i , t / ∑ c , i , t e x p c , i , t
式中：c表示企业；i表示国民经济4位数行业；t表示年份； e x p c , i , t表示c企业i产业在t年的出口额； R C A c , i , t即为c企业i产业在t年的显性比较优势。
然后计算产业间的资本关联度：
C r e l a t i , j , t = m i n P R C A i , c , t > 1 | R C A j , c , t > 1 , P R C A j , c , t > 1 | R C A i , c , t > 1
式中：i、j表示国民经济4位数行业； C r e l a t i , j , t是资本关联，它是产业i和产业j在企业c同时具有比较优势的最小条件概率。
再将国民经济4位数行业与HS编码匹配，加权计算得到HS行业之间的资本关联度，最后参考公式（3），得到某一产业与城市现有产业集合的资本关联密度 C d e n s i t y c , i , t。需要注意的是，本文在构建技术关联和资本关联时并未区分企业性质，而是基于所有产业构建。这是由于基于已有研究[34-35]，本文认为外资企业对技术关联和资本关联的影响在内外资企业上均有效。

2.3 计量模型设定

为了验证假设1，本文引入外资企业与技术关联密度、资本关联密度的交互项，构建以下回归模型：
U p g r a d e c , t + 2 = F o r e i g n c , i , t + T d e n s i t y c , i , t + F o r e i g n c , i , t · T d e n s i t y c , i , t + X c , t + μ c + ν i + ξ t + ε c , i , t
U p g r a d e c , t + 2 = F o r e i g n c , i , t + C d e n s i t y c , i , t + F o r e i g n c , i , t · C d e n s i t y c , i , t + X c , t + μ c + ν i + ξ t + ε c , i , t
式中：c是城市；i是产业；t是年份； U p g r a d e c , t + 2表示c城市t+2年相对于t年的经济复杂度增加值； F o r e i g n c , i , t表示城市—产业外资出口额占总出口比重； T d e n s i t y c , i , t表示技术关联密度； C d e n s i t y c , i , t表示资本关联密度； X c , t表示控制变量； μ c、 ν i、 ξ t分别表示城市、产业和时间固定效应； ε c , i , t表示残差项。下同。
为了验证假设2，本文在公式（6）和（7）的基础上，引入制度环境变量，构建三重交互项。制度环境对外资企业的技术关联渠道的调节效应回归模型如下：
U p g r a d e c , t + 2 = F o r e i g n c , i , t + I n s t i t u t i o n c , t + T d e n s i t y c , i , t + F o r e i g n c , i , t · I n s t i t u t i o n c , t + F o r e i g n c , i , t · T d e n s i t y c , i , t + I n s t i t u t i o n c , t · T d e n s i t y c , i , t + F o r e i g n c , i , t · T d e n s i t y c , i , t · I n s t i t u t i o n c , t + X c , t + μ c + ν i + ξ t + ε c , i , t
制度环境对外资企业的资本关联渠道的调节效应回归模型如下：
U p g r a d e c , t + 2 = F o r e i g n c , i , t + I n s t i t u t i o n c , t + C d e n s i t y c , i , t + F o r e i g n c , i , t · I n s t i t u t i o n c , t + F o r e i g n c , i , t · C d e n s i t y c , i , t + I n s t i t u t i o n c , t · C d e n s i t y c , i , t + F o r e i g n c , i , t · C d e n s i t y c , i , t · I n s t i t u t i o n c , t + X c , t + μ c + ν i + ξ t + ε c , i , t
最后，为了验证假设3，本文引入外资企业、技术关联密度和资本关联密度三重交互项，构建回归模型如下：
U p g r a d e c , t + 2 = F o r e i g n c , i , t + T d e n s i t y c , i , t + C d e n s i t y c , i , t + F o r e i g n c , i , t · T d e n s i t y c , i , t + F o r e i g n c , i , t · C d e n s i t y c , i , t + T d e n s i t y c , i , t · C d e n s i t y c , i , t + F o r e i g n c , i , t · T d e n s i t y c , i , t · C d e n s i t y c , i , t + X c , t + μ c + ν i + ξ t + ε c , i , t
所有变量设置见表1。
表1 变量设置

Tab.1 Variables explanation

变量类型 变量名 变量符号 变量说明
因变量 路径升级 Upgrade t年到t+2年城市整体复杂度增加值
核心自变量 外资企业 Foreign 城市—产业外资出口额占总出口额比重
制度环境 Institution 城市制度环境优劣
技术关联密度 Tdensity 城市—产业技术关联密度
资本关联密度 Cdensity 城市—产业资本关联密度
控制变量 初始复杂度 Complexity t年城市初始复杂度
城市规模 Pop 城市人口总量（万人）
经济发展水平 Pgdp 城市人均GDP（元/人）
城市产业结构 In_stru 第三产业GDP占比（%）
研发强度 Gov_rd 政府人均科技支出（万元/人）
教育水平 Gov_edu 政府人均教育支出（万元/人）
人力资本 Student 每万人在校大学生数（人/万人）
基础设施 Road 人均城市道路面积（m2/人）
国家政策 Num_zone 国家级高新区和经开区数量（个）

3 外资企业与中国区域产业路径时空演化

3.1 外资企业空间格局与行业分布

明晰外资企业在中国的区域分布格局和各区域的产业发展路径有助于理解外资对产业路径的影响。图2展示了外资企业空间格局演变：1990年，外资企业大多分布在最先开放的沿海地区，北京、上海和部分东北城市的外资企业数量也较多。2000年，外资在继续向广东、福建等地投资的同时，开始向沿海地区和少数内陆地区扩散。2010年，外资企业开始向内陆乃至西部地区不断扩散，全国吸收FDI呈现沿海、中部、西部地区的三级分布格局。到2019年，随着东部要素成本变化和先行开放的优势减弱，FDI进一步向中西部深入，河南、四川等地成为外资的新增长点。
图2 1990、2000、2010和2019年中国地级及以上城市实际使用外资金额

注：本图基于自然资源部标准地图服务系统提供的标准地图（审图号：GS（2023）2763号）制作，底图无修改。图6同。

Fig.2 Amount of foreign actual investment in cities at the prefecture level and above in 1990，2000，2010 and 2019

图3是2019年全国东、中、西部地区制造业外资企业从事的行业分布峰峦图。总体来看，东、中、西部外资企业的行业分布格局差异较大。东部地区外资从事行业形成了以通用设备制造业、塑料制品业、纺织服装、鞋、帽制造业为“峰”的3个“山峦”。中部地区外资从事的行业形成了以农副食品加工业、化学原料及化学制品制造业、非金属矿物制品业、通用设备制造业为“峰”的4个“山峦”。西部地区不同省份外资企业行业分布差异较大，主要形成了以农副食品加工业、非金属矿物制品业、通用设备制造业为“峰”的3个“山峦”。可以发现，外资在东部主要从事资本或劳动力密集型行业，而在中西部则主要从事资源密集型行业，且大多为污染型行业。
图3 2019年东、中、西部地区各省份制造业外资企业从事行业分布峰峦

注：制造业国民经济行业分类见国民经济行业分类（https://www.mca.gov.cn/images3/www/file/201711/1509495881341.pdf）。

Fig.3 Foreign-owned manufacturing enterprises in eastern，central and western regions engaged in the industry distribution peak in 2019

3.2 中国区域产业路径升级

本文将海关HS4位数产业在某城市t年出口显性比较优势小于0.5而在t+2年大于1的产业定义为新产业。图4展示了中国城市新产业数量变化整体情况。2002—2016年，中国各城市共产生新出口产业6000~12000个，年均产生新出口产业8000个左右。2008年以前，中国新出口产业数量基本持平，约为每年8000个。2008—2011年，受金融危机影响，新出口产业数量呈明显下降趋势，随后逐年上升，在2015年达到最高。
图4 2002—2016年中国城市新产业数量

Fig.4 Number of new industries in Chinese cities from 2002 to 2016

图5展示了中国城市经济复杂度排名前20位城市的经济复杂度排名变化，反映了城市产业路径升级情况。可以发现，前20位城市几乎全部是对外开放度较高的东部沿海城市。其中，上海在2000—2016年持续保持全国经济复杂度最高；其次是杭州市，其在2006年以后经历了明显产业路径升级过程。苏州也实现了产业升级，这可能与苏州持续引进外资，保持高水平对外开放有关。此外，广东省是中国出口第一大省，出口额常年位居第一，但其城市出口经济复杂度并不及上海、浙江和江苏的部分城市。可以看出，经济复杂度与出口总量没有直接关系。
图5 2000—2016年中国城市经济复杂度排名前20位城市排序变化

Fig.5 Ranking changes of the top 20 cities in China's urban economic complexity from 2000 to 2016

图6展示了中国城市新产业路径升级演化格局，图中绿色越深，表示城市整体路径升级趋势越强。2002—2005年，实现路径升级的城市分布呈现点状分布格局，在东、中、西部均有分布。2006—2008年，路径升级的城市主要分布在浙江、江苏、黑龙江和新疆的部分城市。由此可知，2008年以前，全国各地区均经历了产业升级过程，没有明显的区域分异，但经济复杂度下降的城市主要分布于中西部地区。2008年以后，路径升级的城市数量明显增加，形成由沿海向内陆延伸的产业升级面状分布格局。
图6 2002—2016年中国城市新产业路径升级演变

Fig.6 Upgrading of new industrial paths in Chinese cities from 2002 to 2016

4 计量分析结果

首先，验证假设1，回归结果见表2 ① 。模型（2）和（4）结果显示，技术关联和资本关联有助于产业路径升级。这是由于关联性邻近有助于知识高效溢出，加速企业间相互学习过程，从而实现产业升级。模型（3）和（5）结果显示，外资企业与两种关联的交互项均为显著正，说明假设1成立，即外资企业可以通过改变技术和资本关联结构，从而促进区域产业路径升级。
表2 外资企业、技术关联和资本关联对路径升级的影响

Tab.2 The impact of foreign-owned enterprises, technological relatedness and capital relatedness on path upgrades

外资企业 技术关联 资本关联
（1） （2） （3） （4） （5）
Foreign 2.74E-5***（8.00） -8.79E-5***
（-12.25）		 6.25E-5***（8.77）
Tdensity 9.26E-4***（20.86） 8.63E-4***（19.39）
Cdensity 7.08E-4***（31.41） -6.84E-4***（-30.06）
Foreign·Tdensity 1.10E-3***（17.40）
Foreign·Cdensity 3.70E-4***（8.24）
其他控制变量 Yes Yes Yes Yes Yes
城市、产业、年份固定效应 Yes Yes Yes Yes Yes
N 4773604 4257325 4257325 3612221 3612221
adj.R2 0.372 0.372 0.372 0.375 0.375

注：***、**、*分别表示1%、5%和10%的显著性水平。表3、表4同。

外资企业对本地技术关联和资本关联的影响是以对企业的技术溢出、技术转移和资金支持等过程实现的。通过对企业A的调研结果可以帮助理解这一过程。技术方面，迪卡侬是企业A的战略合作客户，长期派驻厂团队在企业A中，为企业A的面料研发和生产提供技术支持，包括纱线选择、每平方米面料的重量和厚度调整、面料生产工艺等。企业A研发主管表示：“这些生产技术和工艺，例如环保处理工艺等后来也用在了我们厂新面料的研发中。”这表明外资企业可以通过技术溢出渠道提升企业新产品生产工艺。此外，企业A与苹果公司的合作说明了外资资本渠道的存在。自2019年起，企业A开始与苹果公司合作，为其新产品头戴式降噪无线耳机AirPods Max提供耳机套所需的面料。这种面料是一种采用拉毛工艺的全新面料，需要付出较高的研发成本，包含设备购买、原料购买、样品生产和测试费用等，高昂的费用是企业A难以负担的，而苹果公司为他们提供了研发和设备费用，帮助企业A完成了新的高端产品研发，即帮助企业A实现了小尺度的路径升级。
其次，使用计量模型验证假设2，回归结果见表3。在模型（1）和（2）中，外资企业、技术关联密度和制度环境的三重交互项回归系数均为正显著，这表明良好的制度环境有助于外资发挥其技术关联渠道的积极效应，促进区域产业路径升级。如果没有相关法律法规和公平的竞争环境保障，外资企业可能面临技术盗用、抄袭等风险。因此，良好的制度环境有助于外资企业发挥其技术关联渠道的积极作用。模型（3）和（4）检验了制度环境对外资企业资本关联渠道的影响，三重交互项也显著为正，这说明良好和适宜的制度环境有助于外资企业发挥资本溢出、资本转移和投资环境优化等积极作用。具体来说，政府与市场关系、非国有经济发展、产品和市场发育程度、市场中介组织的发育和法律制度环境越好，外资企业越有可能对本地企业投资，或通过其他渠道影响区域产业发展路径。上述结果支持了假设2，即良好的制度环境有助于外资企业发挥技术关联和资本关联渠道的积极作用。
表3 制度环境对外资企业技术关联和资本关联渠道的调节作用

Tab.3 The moderating effect of institutional environment on the channels of technological and capital relatedness of foreign-owned enterprises

技术关联渠道 资本关联渠道
（1） （2） （3） （4）
Foreign·Tdensity 0.001100***（17.40）
Foreign·Tdensity·Institution 0.035200***（117.02）
Foreign·Cdensity 0.000370***（8.24）
Foreign·Cdensity·Institution 0.029700***（136.21）
其他控制变量 Yes Yes Yes Yes
城市、产业、年份固定效应 Yes Yes Yes Yes
N 4257325 4257325 3612221 3612221
adj.R2 0.372 0.396 0.375 0.398
对企业A的访谈可以从企业尺度上进一步理解这一结论。近年来，ESG标准已经成为外资企业的共识，即外资企业将更有可能与符合环境（Environmental）、社会（Social）和公司治理（Governance）标准的企业合作或对其投资。例如，2017年发生的长生生物疫苗事件导致该企业退出A股市场，原因就是该企业忽视社会责任，内部治理存在重大缺陷。而企业A之所以能先后与迪卡侬、苹果公司合作，是因为其有条件达到外资企业的“5S”管理标准 ① 和外资要求的环保标准，保证生产车间的清洁、有序，以及给予员工合理的休息时间等。对于符合该管理标准和治理理念的企业，外资企业将会与其建立更稳定的信任关系，从而愿意将技术转移或溢出给它们，并建立紧密的资金联系。
最后，验证假设3，回归结果见表4。本文采用三重交互项验证两种关联渠道的关系，若交互项为正，说明互补和强化作用存在。回归结果显示三重交互项显著为正，说明外资企业的技术关联与资本关联渠道具有互补和强化作用，支持假设3。两者的互补作用表明外资企业对本地溢出过程中技术和资本的作用是相辅相成的，与本地拥有较强技术邻近的企业主要以技术溢出的方式对本地企业产生影响，而资本密集型或在技术方面较弱的外资企业则以资本溢出为主。强化作用成立说明当技术关联和资本关联渠道同时发挥作用时，两者可以强化对方的作用，加强两种渠道对路径升级的积极影响。
表4 外资技术关联与资本关联渠道的互动关系

Tab.4 The interactive relationship between technological relatedness and capital relatedness channels of foreign-owned enterprises

路径升级
（1） （2） （3）
Foreign·Tdensity 0.001100***
（17.40）
Foreign·Cdensity 0.000370***
（8.24）
Foreign·Tdensity·Cdensity 0.022500***
（32.25）
其他控制变量 Yes Yes Yes
城市、产业、年份固定效应 Yes Yes Yes
N 4257325 3612221 3612221
adj. R2 0.372 0.375 0.378
企业A的案例可以帮助理解上述效应的发生过程。主营运动服饰装备的迪卡侬十分熟悉面料设计和生产流程，与企业A形成了战略合作关系，因此派出专门团队驻厂为企业A提供技术支持。企业A的技术工程师表示：“我们不能向迪卡侬这种战略客户收取研发费用，可以说我们是靠迪卡侬养活的，大货带来的收益已经可以覆盖我们的研发成本。”可以看出，当外资企业可以为本地企业提供技术支持时，通常不会再为其提供研发资本。与之相对，企业A的另一个主要客户苹果公司专注于电子通讯设备研发，对于面料生产相关技术并不熟悉，但其需要的新型布料需要特殊设备和新工艺，因此，苹果公司为企业A提供了购置德国进口设备和测试研发费用。此时，外资的资本渠道弥补了技术溢出渠道的弱势。
此外，企业A还表示，苹果公司在为其提供资金支持的同时，也提供了技术反馈，且资金支持加强了技术的作用。技术反馈主要体现在与苹果公司合作之前，企业A没有应用于电子产品的面料生产经验，而苹果公司为其提供了关于面料应用于耳机的适用性参数反馈。研发主管表示：“在和苹果合作之前，我们根本不知道电子产品需要的面料需求是什么，什么面料参数是合适的。苹果公司会对面料反复地组装后做验证，然后把数据验证的结果反馈给我们，比如面料的模量太低了，要做高一点，弹性太大了，要做小一点。”此外，研发主管还表示：“如果不用进口的设备，只用我们现有的一些设备，很难在他们要求的周期内完成样品的研发和测试。”上述过程说明了外资的技术和资本支持的相互强化效应。

5 结论与讨论

首先，本文跳出了现有研究只关注外部资源与本地产业互动单一作用机制的局限性，构建了“外资企业—多维关联—区域产业路径升级”多渠道互动框架，有助于深入理解外资企业与本地互动的复杂动态过程；同时，采用计量方法，并以案例辅助理解区域和企业多尺度产业演化过程。主要结论如下：
①外资方面，外资企业在中国区域和行业分布格局差异较大。从产业路径看，东部沿海地区经济复杂度较高，且最先经历产业升级过程，低端锁定过程不明显。这可能与外资企业主要分布在东部沿海且从事的行业较为复杂有关。
②外资可以通过改变技术关联和资本关联结构，促进中国区域产业路径升级。技术和资本邻近会限制区域认知和投资范围，加剧产业路径低端锁定，外资企业拥有的生产知识和组织惯例与本地差异较大，因此进入本地后可以通过技术转移、溢出、投资、合作等多种渠道改变本地技术和资本结构，促进本地产业路径升级。
③良好的制度环境有助于强化上述外资企业技术和资本渠道的积极效应。良好的制度环境不仅可以吸引外资企业进入本地，也保障了外资企业在本地申请专利、投资与合作等过程中的合法性，有助于外资企业与本地建立信任，稳定嵌入本地。
④外资企业技术和资本渠道对本地产业演化的影响具有互补和强化效应。在外资与本地互动的过程中，技术、知识、制度和资本的流动过程是不断发生和相互影响的。同时，外资企业技术和资本的作用互为补充且相互强化，共同促进产业路径升级。这一发现弥补了产业演化研究中机制静态、单一的不足。
其次，本文的政策启示在于：制度环境不仅对于吸引外资进入很重要，而且有助于外资更有效地发挥其积极作用。因此，对于凭借先行开放优势，已经吸引了较多外资企业进入的先发地区而言，应继续优化本地整体制度环境，如促进市场公平、完善专利保护等法律法规、监督企业行为、改善本地自然环境等，这对于外资长期发挥积极作用十分关键。对于外资进入较晚的后发地区而言，应在持续合理引资的基础上，充分发挥已有外资优势，主动搭建技术合作平台，如在产业园区中建立信息交流共享平台、成立合作办公室等，推动园区内和产业链中的内外资企业开展研发和生产合作。在企业层面，内资企业内部管理水平及其与外资企业的合作方式决定了是否可以利用外资企业的技术和资金优势。因此，本地企业需要提升管理水平，并根据外资特征制定研发生产方案，最大限度利用外资企业技术和资本优势。外资企业积极与本地企业互动有助于与本地产业协同演化升级，外资企业可以从技术转移、生产设备与研发投资等方面加强与本地的合作过程。
最后，本文使用企业投资数据构建资本关联，并在涉及资本关联的计量模型中加入技术关联作为控制变量，尽可能避免技术和生产等其他要素对资本关联的影响。但现有数据无法区分生产性投资和资本性投资，因此该指标仍有改进空间；此外，由于数据可得性的限制，本文未能将新冠疫情以来全球分工变革带来的外资新特征考虑在内，若数据允许，未来可以在上述领域深化相关研究。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
杨文龙, 史文天. 中西方地缘经济研究的进展与展望[J]. 世界地理研究, 2022, 31(5):905-918.

[2]
余南平. 新冠疫情下全球价值链结构调整特征与未来挑战[J]. 国际关系研究, 2021(1):3-21,154.

[3]
魏后凯, 贺灿飞, 王新. 外商投资区位研究的理论前沿及最新进展[J]. 上海行政学院学报, 2001(4):42-52.

[4]
傅元海, 唐未兵, 王展祥. FDI溢出机制、技术进步路径与经济增长绩效[J]. 经济研究, 2010, 45(6):92-104.

[5]
潘文泳, 郭南希, 段艳艳. FDI挤出了中国非正规就业吗——来自CHIP数据库的经验证据[J]. 宏观经济研究, 2022(2):42-60,175.

[6]
Tan J, Hu X, Hassink R, et al. Industrial structure or agency:What affects regional economic resilience? Evidence from resource-based cities in China[J]. Cities, 2020,https://doi.org/10.1016/j.cities.2020.102906.

[7]
贺灿飞, 朱晟君. 中国产业发展与布局的关联法则[J]. 地理学报, 2020, 75(12):2684-2698.

DOI

[8]
贺灿飞. 区域产业发展演化:路径依赖还是路径创造?[J]. 地理研究, 2018, 37(7):1253-1267.

DOI

[9]
Hu X, Yang C. Institutional change and divergent economic resilience:Path development of two resource-depleted cities in China[J]. Urban Studies, 2019, 56(16):3466-3485.

[10]
韩超, 朱鹏洲. 改革开放以来外资准入政策演进及对制造业产品质量的影响[J]. 管理世界, 2018, 34(10):43-62.

[11]
Iammarino S, Mccann P. Multinationals and Economic Geography:Location, Technology and Innovation[M]. Northampton: Edward Elgar Publishing, 2013.

[12]
Lo Turco A, Maggioni D. On firms’ product space evolution:The role of firm and local product relatedness[J]. Journal of Economic Geography, 2016, 16(5):975-1006.

[13]
李伟, 贺灿飞. 企业所有制结构与中国区域产业演化路径[J]. 地理研究, 2021, 40(5):1295-1319.

DOI

[14]
李珊, 冯攀, 宋雨儒, 等. 2000—2011年产品空间网络视角下中国出口演化及其机制[J]. 热带地理, 2020, 40(1):40-50.

DOI

[15]
郭琪, 贺灿飞. 演化经济地理视角下的技术关联研究进展[J]. 地理科学进展, 2018, 37(2):229-238.

DOI

[16]
Punt M B, Bauwens T, Frenken K, et al. Institutional relatedness and the emergence of renewable energy cooperatives in German districts[J]. Regional Studies, 2022, 56(4):548-562.

[17]
Boschma R. Proximity and innovation:A critical assessment[J]. Regional Studies, 2005, 39(1):61-74.

[18]
Balland P-A, Boschma R, Frenken K. Proximity and innovation:From statics to dynamics[J]. Regional Studies, 2014, 49(6):907-920.

[19]
Boschma R, Miguelez E, Moreno R, et al. The role of relatedness and unrelatedness for the geography of technological breakthroughs in Europe[J]. Economic Geography, 2022, 99(2):1-23.

[20]
Geletkanycz M A, Hambrick D C. The external ties of top executives:Implications for strategic choice and performance[J]. Administrative Science Quarterly, 1997, 42(4):654-681.

[21]
Hoekman J, Frenken K, Tijssen R J. Research collaboration at a distance:Changing spatial patterns of scientific collaboration within Europe[J]. Research Policy, 2010, 39(5):662-673.

[22]
Blalock G, Gertler P J. Welfare gains from foreign direct investment through technology transfer to local suppliers[J]. Journal of international Economics, 2008, 74(2):402-421.

[23]
Pavlínek P. Global production networks,foreign direct investment,and supplier linkages in the integrated peripheries of the automotive industry[J]. Economic Geography, 2018, 94(2):141-165.

[24]
Stojčić N, Orlić E. Spatial dependence,foreign investment and productivity spillovers in new EU member states[J]. Regional Studies, 2020, 54(8):1057-1068.

[25]
季颖颖, 郭琪, 贺灿飞. 外商直接投资技术溢出空间效应及其变化——基于中国地级市的实证研究[J]. 地理科学进展, 2014, 33(12):1614-1623.

DOI

[26]
Cheung K-Y, Ping L. Spillover effects of FDI on innovation in China:Evidence from the provincial data[J]. China Economic Review, 2004, 15(1):25-44.

[27]
Wang C C, Wu A. Geographical FDI knowledge spillover and innovation of indigenous firms in China[J]. International Business Review, 2016, 25(4):895-906.

[28]
王小鲁, 樊纲, 胡李鹏. 中国分省企业经营环境指数2020年报告[M]. 北京: 社会科学文献出版社, 2020.

[29]
Hidalgo C A, Klinger B, Barabási A L, et al. The product space conditions the development of nations[J]. Science, 2007, 317(5837):482-487.

PMID

[30]
Tacchella A, Cristelli M, Caldarelli G, et al. A new metrics for countries ‘fitness and products’ complexity[J]. Scientific Reports, 2012,2:723.

[31]
王瑶, 侯德帅, 徐道胜. 非国有股东参与治理发挥了“鲶鱼效应”吗?——基于国企战略定位视角[J]. 财经论丛, 2023, 296(3):70-81.

[32]
Balland P-A, Rigby D. The geography of complex knowledge[J]. Economic Geography, 2017, 93(1):1-23.

[33]
郭琪, 周沂, 贺灿飞. 出口集聚、 企业相关生产能力与企业出口扩展[J]. 中国工业经济, 2020(5):137-155.

[34]
Zhu S, He C, Zhou Y. How to jump further and catch up? Path-breaking in an uneven industry space[J]. Journal of Economic Geography, 2017, 17(3):521-545.

[35]
Elekes Z, Boschma R, Lengyel B. Foreign-owned firms as agents of structural change in regions[J]. Regional Studies, 2019, 53(11):1603-1613.

DOI

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