環渤海地區FDI分布演變特征、成因與結構變化分析

段志民

〔摘要〕本文基于新經濟地理學理論框架，首先分析1985—2012年環渤海地區FDI區位分布的動態演變特征，隨后運用理論模型和實證數據檢驗傳統經濟地理、新經濟地理、政府政策與空間因素對FDI區位分布的影響。研究結果表明，早期環渤海地區FDI以集聚垂直復合型居多，后期以水平型為主；市場規模是FDI選擇流入的重要影響因素，也是持續影響因素；后期穩態集聚過程中，區域化經濟對FDI的流入產生至關重要的作用；地方政府出臺的優惠政策對FDI的流入有顯著影響，但政策出臺需因地制宜。本文結論為地區發展及地區間差距的縮小提供了有價值的參考。

〔關鍵詞〕外商直接投資；空間效應；新經濟地理

中圖分類號：F830.59文獻標識碼：A文章編號：10084096（2013）06002408

一、引言

外商直接投資（FDI）業已成為發展中國家發展經濟、提高生產力的主要推動力之一＼[1＼]。作為一攬子特定資產的組合，FDI可以通過促進流入地的就業狀況、提高當地的人力資本并引發技術外溢等多種途徑優化發展中國家的資源配置效率，促進其經濟增長。因此，近年來各國與一國內部各地方政府均競相出臺各項優惠政策以吸引外國資本流入。環渤海地區作為我國北部沿海對外開放的最大區域，吸引FDI的力度和步伐同樣有增無減。1985年以來環渤海地區對外貿易和利用外商直接投資總量增長迅速，FDI流入量逐年穩步上升，從最初的0.5億美元升至2012年的680多億美元，年均增速達40.49%。然而，環渤海地區FDI總體區位分布來看，不同省市及不同時期FDI流入量存在顯著差異。由于具有天然的地理位置優勢與較完備的基礎設施，1990年前北京率先實現了FDI的快速增長，并在樣本期內一直保持領先地位。1990年后財政分權體制改革導致地方政府有充分的財政自主權，山東、遼寧、河北與天津四省市出臺一系列引進外資的優惠政策，加快了吸引外資的步伐，FDI總量快速上升，自此環渤海地區五省市FDI流入量均有顯著增加，但河北省依然處于較低的位置。1998年亞洲金融危機對全球經濟產生強烈沖擊，投資環境急劇惡化，環渤海地區FDI的流入步伐放緩。各地政府為緩解經濟危機帶來的不利影響，加大了對FDI引入的激勵措施，造成FDI的“潮涌”現象，FDI流入量迅速攀升，但分布卻存在明顯的非對稱性和不均衡性。

研究環渤海地區FDI的區位分布問題，要從各省市的實際情況和比較優勢出發，如不同的地理位置、基礎設施狀況和經濟發展水平之間存在很大差異，人口及勞動力成本、質量等也必然不同。既有研究僅將焦點集中在檢驗部分因素對FDI流入的影響，如王劍和徐康寧[1]僅考察了城市化水平、勞動力成本與土地成本對FDI區位分布的影響。由于在全球一體化的背景下，FDI在不同地區之間的分布并非獨立，因而地區之間的空間交互性（具體表現為吸引FDI方面的相互影響（溢出效應）以及FDI流入的空間集聚效應）也成為了應作為重要的考慮因素 FDI空間交互性的存在主要源于：（1）FDI聚集可能導致一國或者地區高水平的FDI流入溢出到相鄰的國家或地區，即使一個國家或者地區的FDI聚集性不產生溢出效應，它也可能對相鄰地區的FDI的流入產生負向的影響，體現為FDI空間負相關性；（2）隨著一個國家或者地區資源成本的上升，跨國公司可能傾向于在相鄰地區進行FDI的區位選擇；（3）由于實證分析中使用的是基于行政區劃分的數據，而行政區邊界與實際功能區邊界往往并不一致，這就有可能使得相鄰行政區的測量誤差發生聯系。。Blonigen等＼[2＼]最先對FDI的空間交互性進行研究，模型中的市場潛力變量和空間滯后變量分別解釋周邊地區的市場條件和資本流入量對當地FDI流入的影響，發現FDI的流入存在顯著的空間交互性。 Blonigen et al.（2007）認為存在兩類FDI可用于解釋FDI流入的空間交互性：（1）出口平臺型FDI，也即基于地理優勢，跨國企業選擇在某地生產并將產品出口到第三方。這種情況下周邊地區市場潛力對當地FDI的引入具有正向影響，而不同地區對FDI的競爭則會導致空間滯后變量呈現負向影響；（2）垂直型FDI，又可分為純垂直型FDI和復合垂直型FDI?？鐕具M行純垂直型FDI投資時，為獲得較低廉的要素成本，選擇向要素充裕的地區投資，并將生產的產品運回母國服務母國市場，導致FDI流入當地而非周邊地區，因此空間滯后效應為負；跨國公司在進行復合垂直型FDI投資時，往往在周邊地區設置不同的生產行為，以從空間集聚效應中獲益，因此空間滯后效應具有正向影響。但這一研究對樣本的選擇異常敏感。自此我國部分學者也開始關注FDI區位分布的空間因素，如蔣偉和賴明勇＼[3＼]通過對我國244個地級市分析發現，空間相關性是影響FDI區位分布的重要因素。何興強和王利霞＼[4＼]基于“第三國效應”理論考察了我國154個地級市FDI區位分布的空間效應，也發現存在顯著的空間效應。冼國明和楊長志＼[5＼]發現我國各省市周邊市場潛力的影響不顯著，證實了國內市場的分割性。安虎森＼[6＼]將新經濟地理學系統性地引入到我國以后，從新經濟地理學的角度考察FDI的區位分布引起學者的關注。黃肖琦和柴敏＼[7＼]在新經濟地理學的框架下重新審視我國FDI的區位決策行為，發現新經濟地理學所揭示的貿易成本、技術外溢和市場規模等能較好地解釋FDI的區位分布。安虎森和顏銀根＼[8＼]通過拓展的新經濟地理學非對稱模型研究表明工業化和貿易自由化程度是影響FDI流入我國的重要因素。盡管研究FDI區位分布的成果頗豐，但鮮有學者在統一的理論框架下結合經濟地理因素、政府政策因素與空間因素深入研究我國FDI區位分布特征，尤其政策因素已被證明在增長理論和區域經濟理論的實證檢驗中非常重要，因而也應作為研究FDI區位選擇問題必須考慮的因素之一。地方政府為促進經濟增長，競相出臺大量優惠政策，在這種狀況下FDI往往被不合理地引入，給當地乃至全國經濟帶來了巨大危害，影響了經濟持續協調健康發展。

盡管諸多學者對我國FDI的區位分布做了大量有益的工作，依然存在以下不足。第一，缺乏整體理論分析框架，影響因素分析不全面，容易導致模型估計結果因為遺漏重要變量而有偏，所得結論可信性不足。第二，已有研究大多基于傳統的FDI區位理論，檢驗FDI區位分布的影響因素，缺乏從演化角度進行動態分析，忽視了FDI地區分布的階段性特征。不同的發展階段，外商投資的重點會有所變動，因而FDI的區位分布模式也相應發生變化，對不同時期的演化過程進行綜合分析才能對FDI的地區分布做出較為完整的解釋。第三，國內已有研究基于截面數據，所得結果不僅無法反映FDI區位選擇的動態演變進程，而且也沒有控制地區之間存在的異質性。為了能夠更加正確地認識環渤海地區FDI區位分布的動態演變歷程以及內部各省市間FDI的地理溢出程度，本文基于新經濟地理學理論框架，結合演化經濟學和FDI區位選擇理論，采用空間面板模型實證分析環渤海地區五省市之間FDI的空間效應，揭示FDI流入的影響因素，討論環渤海地區FDI的主要類型，并。另外，1998年亞洲金融危機導致環渤海經濟圈FDI的區位分布與類型存在明顯的結構性變化，因此進一步分時段檢驗1998年前后FDI區位分布的空間效應變化情況具有重要的理論意義和實際價值，通過對變化的及形成原因進行深入細致的分析，為環渤海地區有效吸引FDI、促進經濟協調健康發展提供參考。

另外，目前尚無對環渤海經濟圈FDI區位選擇模式的相關研究，本文采用歷年面板數據對環渤海地區的研究既能彌補上述不足又能為新經濟地理學的理論提供地區證據。

本文余下部分結構安排：第二部分是對環渤海經濟圈FDI區位分布的動態演變特征的考察與解釋；第三部分基于新經濟地理學理論，構建了一個囊括傳統經濟地理、新經濟地理和經濟政策的理論框架，并建立理論模型討論各因素對外商投資決策的綜合影響；第四部分為變量選取、數據說明與模型設計；第五部分為實證結果與分析；第六部分給出本文的結論與政策建議。

二、FDI區位分布的動態演變特征與解釋

由于對地理位置和運輸成本的依賴程度相對較高，FDI的空間分布容易形成集聚，同時規模經濟效應和前后向聯系的正反饋作用往往使得這一集聚現象更加明顯。為了刻畫FDI在環渤海地區的空間分布和演化模式，本文利用變異系數反映FDI的地區分布狀況，研究1985—2012年FDI在環渤海地區五省市的動態演變特征。由于1985—1986年北京的FDI數據缺失，圖1僅繪制了1987—2012年間變異系數的時序線。觀察環渤海地區FDI在五省市間的地區分布可以發現，FDI的空間分布具有兩個階段的動態演化過程：第一階段是1988—1998年的擴散過程， 變異系數的值越小，表明FDI的空間分布越具有擴散的趨勢；變異系數的值越大，表明FDI的空間分布越集聚。，表明FDI在環渤海地區的區位選擇具有較大的隨機性，主要是通過試探性投資檢驗當地的投資環境。1988年北京的FDI為5 027.84萬美元，與此同時其余四省市的FDI均在1 000萬美元以下，隨后逐漸向遼寧和山東擴散，至1998年環渤海地區五省市的FDI基本持平。第二階段是1999—2012年的集聚過程，變異系數由1998年的0.16升至2005年的0.60，盡管2005年以后略有下降，但2012年的變異系數依然達0.59。遼寧的FDI顯著增加，由1998年的3.59億美元升至2012年的26.79億美元，年均增幅達22.30%。與此同時，北京、天津、山東和河北四省市的FDI增幅分別為7.86%、1.04%、7.34%和4.29%。路徑依賴作用使FDI在遼寧不斷集中，而河北則進一步被邊緣化。

圖1環渤海各省市FDI變異系數時序圖最近的研究表明，FDI的區位選擇由其自身的聚集和擴散特征共同決定，國際投資者進行權衡比較后確定最終投資地。FDI的空間聚集特征可由城市化經濟（urbanization economies）和區域化經濟（localization economies）解釋。城市化經濟是指源于共享城市基礎設施和經濟集聚產生的大量外部性，使FDI的投資效益隨著城市規模的增大而上升；區域化經濟是指為了共享熟練勞動力、投入與產出品的低運輸成本以及知識溢出等主要利益，在某一地區形成的企業集合體。 Hoover（1937）＼[15＼]最早提出城市化經濟和區域化經濟的概念。在探討聚集經濟時，將聚集經濟分為三類：內部規模經濟；對企業是外部的，但對產業部門是內部經濟的區域化經濟；對企業和產業部門都是外部的，但因為產業聚集在某一個城市而發生的城市化經濟。城市化經濟和區域化經濟產生的外部性能夠促進信息和技術的傳播，使FDI產生聚集。然而，當聚集的FDI達到一定程度時，勞動力價格的上漲、相互之間的競爭加劇，擴散特征逐漸凸顯，FDI可能會選擇聚集的外圍地區實施再定位。

從動態角度來看，在一個行業的空間演化過程中，城市化經濟和區域化經濟的作用并不相同。相對而言，區域化經濟的外部性對企業的吸引力更大，但這種聚集效應只有當地企業已經形成一定的集中度之后才能產生作用；而城市化經濟則根據區位優勢吸引第一批投資者在此定位，隨著當地運作的企業數量逐漸增多，達到一定規模之后，區域化經濟的利益便占據主導地位，對潛在投資者的定位決策產生積極影響，促使地區聚集形態的最終形成。1988年前北京依托城市化經濟吸引了大量FDI，外商投資企業年底登記戶數為426家，但區域化經濟的效果尚未顯現，原因在于：第一，企業戶數還未形成集聚效應發生作用時所需的集中度。第二，沿海港口的建設使北京的比較優勢逐漸弱化。20世紀80年代后期，環渤海灣加大了沿海港口的建設，青島港、天津港、大連港和營口港發展迅速，優越的地理位置和規模化的港口經營逐漸使FDI向沿海地區轉移。1999年，遼寧的外商投資企業年底登記戶數為14 204家“外商投資企業年底登記戶數”數據來自中經網統計數據庫。，反映FDI區位分布的變異系數也由1998年的0.16驟升至1999年的0.51。1998年可看做是外資企業空間演化的臨界點。1999—2012年，遼寧FDI的流入量顯著增加，外商投資企業年底登記戶數比累計增幅達159.00%，同期北京、天津、山東和河北的累計增幅分別為71.03%、61.35%、62.49%和45.83%。1998年遼寧累積的外資企業數形成了必要的聚集規模，累積外資企業數占環渤海地區外資企業總數的27.43%，在越過最低集中度的門檻之后，具有明顯的區位優勢，并在隨后的十余年時間里不斷得到強化。自此環渤海地區FDI流入量的穩態聚集過程得以形成。

三、新經濟地理學理論模型構建

盡管已有學者將經濟地理學與新經濟地理學對FDI區位分布的影響因素加以綜合，但都忽略了對經濟政策的考察。本文將在此基礎上構建一個囊括經濟地理學、新經濟地理學和經濟政策的理論框架，據此建立基本理論模型，推導各因素對FDI區位分布的影響方向。

（一）一個新的新經濟地理學理論框架

在傳統的經濟地理理論中，地理位置、勞動力成本和基礎設施狀況是最重要的影響因素。FDI集聚的主要原因是不同區域之間經濟地理因素的差異，例如沿海港口附近通常會成為FDI集聚的中心地區。在環渤海地區，遼寧省就是由于自然條件較好而導致的FDI集聚的生動例子。但是，遼寧和山東同為環渤海地區和海洋交接較廣闊的省份，甚至山東的青島港與遼寧的大連港和營口港兩大港相比更有優勢，為什么兩個在自然條件方面如此相近的地方卻在FDI集聚問題上有非常不同的表現？這是傳統的經濟地理學不能解釋的現象。

超越簡單的經濟地理因素尋找FDI集聚的原因促成了新經濟地理學的崛起。新經濟地理學理論認為形成FDI集聚的深層次原因為收益遞增效應，即使兩個地區在自然條件方面非常接近，也可能由于一些偶然因素導致產業開始在其中一個地方集聚，由于經濟力量的收益遞增作用，在地區間的交易成本沒有大到足以分割市場的前提下，FDI集聚現象就可能形成。可見，新經濟地理學是對傳統經濟地理因素的影響，事實上，一些傳統的經濟地理因素在新經濟地理學的理論中變成了間接的影響，甚至可以將兩個地區間的經濟地理的差異也看做是一種偶然因素，這種純經濟地理因素可以導致初始的FDI集聚，然后再通過新經濟地理因素的收益遞增效應而對FDI集聚產生作用。在新經濟地理學中，被認為是影響FDI集聚的重要因素有經濟發展狀況、勞動力質量與累計FDI存量新經濟地理學的產生和發展引起了一些學者的關注，并有學者實證檢驗經濟地理和新經濟地理因素對于FDI區位選擇的影響＼[7＼]。然而已有的實證研究卻忽視了經濟政策的作用。本文認為，經濟政策既可能通過經濟地理因素間接影響FDI流入，也可能直接產生作用。在環渤海地區FDI流入的過程中，經濟政策的調整顯然也是導致地區間FDI區位布局變化的重要因素。例如，1998年加快沿海港口建設就是導致北京的比較優勢逐漸減弱，從而使FDI逐漸向沿海省市聚集的重要原因。但是，經濟政策并不必然通過經濟地理或新經濟地理的中間變量對FDI產生作用，一些經濟政策對于FDI集聚具有直接的影響，而且經濟政策無法任意調整，一旦實施即具有自我增強效應。經濟政策直接導致FDI集聚的例子也是存在的，遼寧的FDI集聚現象在一定程度上與其出臺一系列招商引資的優惠政策有關。

（二）理論模型構建

本文在Dixit-Stiglitz模型的基礎上做了適當的變動，以使地方政府為獲得FDI出臺的一系列優惠政策在模型中得以反映。假設一個國家僅由兩個地區（本地和外地）組成，兩個地區在偏好和技術等方面基本相同；僅有兩種生產要素，分別為勞動L和資本K；生產和消費兩種產品，農業品A和工業品I，其中本地消費的農業品均由當地企業自給，本地消費的工業品既有本地外企生產，也有外地外企生產。農業品A完全同質，符合規模報酬不變和完全競爭條件，生產過程中只需投入勞動力，并且每單位勞動生產一單位的產品A。A的單價為1，因而勞動者的工資ω也為1。工業品I由一系列有差異的產品組成，符合規模報酬遞增條件。

本地消費者同時消費農業品A和工業品I，效用函數滿足Cobb-Douglas函數形式，總預算為B，消費者選擇CI與CA以獲得效用最大化，即：

max U=CμIC1-μA

s.t.PCI+CA=B

最終得到CI與CA的間接需求函數為：

CI=μB/P，CA=（1-μ）B

由于工業品I并非同質，消費者在多種工業品中進行選擇，假設消費工業品組合的效用函數滿足CES形式，由CI=μB/P可知消費者消費工業品的預算約束為μB，即：

max CD=[∑n4i=1C（σ-1）/σDi+∑n*4j=1C（σ-1）/σDj]σ/（σ-1）

s.t. ∑N4i=1p（i）c（i）=μB

其中，μ>0，（σ-1/σ）<1，σ>1。CDi為消費者對本地外企生產的工業品消費量，CDj為消費者對外地外企生產的工業品消費量。n為本地外企生產的工業品種類數，n*為外地外企生產的工業品種類數，N為消費者實際消費的工業品種類數。

根據總支出約束下總效用最大化的一階條件，得到每類工業品消費量為：

CDi=μBp-σi/P1-σ，CDj=μB[f（L）pj]-σ/P1-σ

外地企業生產的產品運至本地進行銷售，存在運輸成本，本文直接根據兩地之間的距離L和當地的銷售價格pj決定外地外企產品在本地的價格為f（L）pj，f（L）>1。根據本地外企工業品價格pi和外地外企工業品價格f（L）pj，可知本地總的價格指數P為：

P=[np1-σi+n*（f（L）pj）1-σ]1/（1-σ）

產品I的總消費為：

CI=μB[p-σi+（f（L）pj）-σ]/[np1-σi+n*（f（L）pj）1-σ]

兩個地區生產農業品A和工業品I的技術完全相同。為簡化分析，假設生產工業品I符合規模報酬遞增和壟斷競爭原則，每單位耗費的固定成本為1。地方政府為了促進經濟增長，普遍具有大力引進FDI的強烈沖動，為此不惜出臺多項優惠政策，本文假設FDI流入該國享受的優惠待遇為r。FDI的聚集分布可以產生資本、知識等的溢出效應，表現為FDI的集聚特征，減少企業的生產成本?；诖?，假設企業的成本函數為C=（r-αωβe-Stock·GDP）CD，e-Stock·GDP度量FDI的集聚效應對產品價格下降邊際量的貢獻。邊際成本為r-αωβe-Stock·GDP，其中0<α，β<1。由于工業品I符合壟斷競爭原則，同時考慮到本地的企業數量如果過多，而外地的企業數略顯不足，則企業有外遷的動機，表現為FDI的擴散特征，本文以e-n/n*表示當地工業品的價格變動。因而產品的價格為：

Pi=e-n/n*r-αωβe-Stock·GDPσ/（σ-1）

考慮了FDI集聚效應的國外投資者往往根據其利潤最大化原則選擇最佳的投資地點，設工業品I采用成本加成定價，則利潤函數為：

π=pQ-C=pQ/σ=e-n/n*r-αωβe-Stock·GDP（σ/（σ-1））（μBp-σi4P1-σ+μB[pjf（L）]-σ4P1-σ）/σ=（（σ-1）/σ）σμB（r-αωβe-Stock·GDP）1-σe-n/n*[1+f（L）-σ]/P1-σ（σ-1）

由企業的利潤函數可知：

π/r=（（σ-1）/σ）σσμB（r-αωβe-Stock·GDP）1-σe-n/n*[1+f（L）-σ]rσ（σ-1）-1/P1-σ>0

π/ω=-（（σ-1）/σ）σβμB（r-αωβe-Stock·GDP）1-σe-n/n*[1+f（L）-σ]ωβ（1-σ）-1/P1-σ<0

π/Stock=（（σ-1）/σ）σμB（r-αωβe-Stock·GDP）1-σe-n/n*[1+f（L）-σ]eStock·GDP（σ-1）GDP/P1-σ>0

π/GDP=（（σ-1）/σ）σμB（r-αωβe-Stock·GDP）1-σe-n/n*[1+f（L）-σ]eStock·GDP（σ-1）Stock/P1-σ>0

π/n=（（σ-1）/σ）σμB（r-αωβe-Stock·GDP）1-σe-n/n*[1+f（L）-σ]（-1/n*）/P1-σ（σ-1）>0

π/n*=（（σ-1）/σ）σμB（r-αωβe-Stock·GDP）1-σe-n/n*[1+f（L）-σ]（n/（n*）2）P1-σ（σ-1）>0

π/f（L）=-σ（（σ-1）/σ）σμB（r-αωβe-Stock·GDP）1-σe-n/n*f（L）-σ-1/P1-σ（σ-1）<0

利潤函數的一階條件表明FDI的流入與地方政府的優惠政策、FDI存量、當地的經濟發展水平、相鄰地區的外資企業數量呈正相關關系，而當地的勞動力成本、當地的外資企業數量及運輸成本則不利于FDI的流入。

四、FDI區位分布影響因素分析

在以收益遞增效應和自增強機制作為紐帶綜合分析經濟地理、新經濟地理和經濟政策因素對FDI在環渤海地區區位分布的影響后，測度三大類因素的影響程度對目前FDI區位布局的解釋與未來FDI政策的制定都具有極強的指導意義。首先對所用變量、數據和實證模型進行簡單介紹。

（一）變量選取與數據來源

根據前文的分析，本文按照傳統經濟地理因素、新經濟地理因素和經濟政策因素這三類因素進行變量選取，下面對所選取的解釋變量的理論基礎進行簡要的解釋。

傳統經濟地理因素包括：（1）勞動力成本，用該地區勞動力平均工資的對數（ln_wage）表示。勞動力成本對FDI的流入有正反兩方面的影響：一方面，勞動報酬越高，FDI的投資成本也越高，抑制FDI的流入；另一方面，根據經濟學中的定價理論可知，勞動力報酬由其邊際生產率決定，較高的勞動邊際生產率會促進FDI的流入。因而勞動力成本的具體影響尚不確定。（2）基礎設施狀況，用該地區的交通運輸倉儲及郵電通信業增加值的對數（ln_trans）表示。郵電通信和交通運輸條件的改善有助于降低交易成本，有利于FDI在當地的集聚，因而預期符號為正。

新經濟地理因素包括：（1）經濟發展水平，用該地區GDP的對數（ln_gdp）表示。經濟發展狀況越好，表明市場規模越大，較大的市場規模有利于吸引更多的FDI，尤其是水平型FDI。預期符號為正。但新經濟地理學理論認為，市場規模的作用受貿易成本的影響。貿易成本較高時，企業傾向于在大規模的市場周圍投資設廠以降低運輸成本；隨著貿易成本的降低，市場規模的重要性也會相應下降。因此經濟發展狀況的影響需要分時期和階段而定。（2）勞動力質量，用該地區的在校大學生數與總人口的比例（ln_edu）表示。大學生畢業留在本地工作的可能性較大，因此教育程度能在一定程度上代表該地區的勞動力質量。勞動力質量越高，外商直接投資的預期回報率也越高，有利于FDI的流入，預期符號為正。（3）累計FDI，代表外商直接投資的聚集效應，用該地區FDI存量的對數（ln_sto）表示。前期FDI存量通過“示范效應”和“推動效應”吸引FDI的增加，同時也會促進和原有投資相關的上下游行業及其相關企業的投資，形成FDI的區域聚集現象。因而預期該變量與FDI呈正相關關系。

在經濟政策因素方面，本文主要考察體現經濟政策差異性的三個變量：（1）對外開放程度，用該地區的對外進出口總額占GDP的比重（ln_tra）表示。對外開放程度決定了該地區與國際市場的聯系程度，通過外在壓力促進當地市場環境的完善，最終從而影響FDI對當地的偏好程度。進出口總額越高，說明該地區的開放程度越高，對FDI的吸引力度也會越大，因而預期符號為正。（2）政府干預程度，反映市場化程度，用該地區的政府支出占GDP的比重（ln_gov）表示。政府支出包括政府投資支出與政府轉移支付，占絕大部分的政府投資支出會對國內投資及FDI產生擠出效應，因而預期符號為負。（3）政府優惠政策，以孫俊＼[9＼]的政策優惠指數 孫俊（2002）＼[16＼]針對我國的實際情況作了本土化的計算。根據經濟區域的不同類型，賦予不同的政策級別，其中經濟特區的政策優惠程度最高，將其級別定為4；其次是沿海開放城市，級別為3；國家級經濟技術開發區，級別為2；一般省份和城市則為1。每個省份若擁有上述任一政策級別，就在其政策級別基礎上加上該類型的政策級別。經過累加計算，就得到了各省市歷年的政策優惠指數。同孫?。?002），本文對這些政策優惠指數作了對數化處理。（lnpre）代理。為了吸引FDI，地方政府競相出臺優惠政策，優惠政策對中國吸引FDI的流入具有正面效應，尤其是經濟特區政策。因而預期符號為正。

此外，本文選取兩個空間變量：（1）周邊市場潛力變量，用周圍其他省市的GDP 加權和表示。通過考察該變量的系數來檢驗周圍省市的市場潛力對FDI的吸引能力，檢驗鄰近較大的第三方市場是否能增加該地區的FDI。 （2）空間滯后變量，用周圍其他省市的FDI加權和表示?？臻g滯后變量W×fdi 的系數ρ則度量了地理上鄰近的其他城市FDI加權和對當地FDI流入的影響程度，也可以認為是度量了一種集聚效應。與FDI存量變量不同之處在于，FDI存量衡量各省市內部FDI的集聚效應，而空間滯后變量則度量環渤海地區整體FDI的集聚效應。

環渤海地區五省市1985—2012年的面板數據來自《新中國60年統計資料匯編》、《中國統計年鑒》以及各省市統計年鑒。其中，北京1985年和1986年的FDI缺失；人均GDP數據經過當年各地居民消費價格指數消脹；FDI存量、當年FDI和進出口總額數據根據當年人民幣與美元比價的中間價折算為人民幣，折算時所用的各年匯率取自相應年份的《中國統計年鑒》。

（二）實證模型

1.基本模型

本文先從基本的Panel Data模型入手，分析在沒有空間效應的前提下FDI的決定過程。根據面板數據的特征和需要檢驗的三類影響因素，構建基本模型如下：

fdiit=α+α1ContrVariablesit+α2SpatialVariablesit+ε（1）

其中，t=1985，1986，…，2008，i=1，2，…，5，ContrVariables包含上面提到的傳統經濟地理因素、新經濟地理因素以及經濟政策因素，SpatialVariables表示空間變量，市場潛力變量的系數反映地區的市場潛力即周邊地區的GDP地理加權和對當地FDI的吸引能力。

2.空間線性模型

Anselin＼[10＼]給出了空間計量經濟分析中空間線性模型的通用形式如下：

y=ρW1y+Xβ+ε，ε=λW2ε+μ（2）

其中，μ～N（0，Ω），β是與外生（解釋）變量X（n×k）相關的參數向量k×1，ρ是空間滯后W1y的系數，λ是干擾項ε的空間自回歸結構W2ε的系數，W1（n×n）、W2（n×n）分別與因變量的空間自回歸過程和干擾項ε的空間自回歸過程相關，可以是行標準化的矩陣，也可以是二元矩陣或其他非標準化矩陣。為更準確地分析周圍省市的影響，本文建立空間經濟權重矩陣作為空間權重矩陣，元素形式如下：

wij=1/diji-j（3）

其中，i=1，2，…，n，j=1，2，…，n，n為地區總數，dij為i、j兩省省會城市間的直線距離，i為i省的人均GDP，i-j用以測度兩省的經濟相似程度，當距離一定時，該值越小，表明經濟相似度越高，空間相關性越強。

從空間線性模型的通用形式（2）可以看出，空間計量經濟的基本思想是將地區間的相互關系引入模型，對基本線性回歸模型通過空間權數矩陣W進行修正。根據模型設定時對“空間”的體現方法不同，空間計量模型主要分成兩種：一種是空間滯后模型（SAR），主要是用于研究區域的行為對整個系統內其他區域行為存在的影響，適合估計是否存在空間相互作用以及空間相互作用的強度，以反映可能存在的實質性的空間影響；另一種是空間誤差模型（SEM），在這種模型中區域間的相互關系通過誤差項來體現，回歸干擾項的空間相關相當于多余（干擾）相關。

五、實證分析

本文主要借鑒Elhorst（2003）中的極大似然法，同時參考LeSages網站www.spatial-econometrics.上的Matlab Panel SEM和Panel SAR的程序模塊，在此基礎上根據樣本數據作適當改動，對空間面板模型進行估計，本文采用的計量軟件為Matlab7.0。

（一）基于環渤海地區數據的兩模型比較

在進行空間計量模型估計之前，為證明環渤海地區省市間FDI流入量存在空間相關性，需要計算MoranI指數。經計算，MoranI指數統計量為0.842，相應的P值為0.000，顯著拒絕空間不相關的原假設，空間效應顯著。進一步進行拉格朗日乘數檢驗，選用空間誤差模型（SEM）較為合適。Hausman檢驗結果表明，選擇采用隨機效應模型對Panel Data模型進行估計。估計結果如表1所示。

全樣本的隨機效應模型總體擬合程度較高，F值達177.720，模型估計結果穩健。空間計量模型2為0.974，高于隨機效應模型，模型的極大似然估計值達到了60.446，表明空間誤差模型在分析環渤海地區FDI分布狀況時較隨機效應模型具更強的解釋力。一系列證據均表明，環渤海地區FDI的流入具有顯著的空間相關性，為我國FDI的空間效應檢驗進一步提供了有力的地區證據。

估計結果表明，無論是經濟地理因素、新經濟地理因素還是經濟政策因素對FDI的集聚都具有較好的解釋力，FDI的流入確受多種因素的復雜影響，忽略任一因素都可能影響實證結果的可信度。

空間誤差模型中λ值為0.333，在1%顯著性水平下顯著，說明環渤海地區FDI的區位分布存在空間溢出效應，λ值度量那些未加入模型中的經濟變量對當地FDI流入的影響，這些潛在的經濟變量可能包括地區之間的勞動力流動與貿易等。在環渤海地區，北京作為我國的首都城市，工作機會多，勞動報酬較高，對勞動力的吸引力較大，導致河北等其他四省市的勞動力大量流入北京。勞動力的遷移引起諸如勞動力成本、公共服務等一系列經濟變量發生變化，從而總體上影響北京FDI的流入。盡管周邊地區的FDI總量對當地FDI的流入綜合影響不甚明顯，但其他不可測因素影響顯著，因此地方政府在制定引資戰略的過程中需基于整體宏觀經濟形勢而非孤立地考慮自身的引資戰略。

經濟發展狀況較好、基礎設施較為完善及FDI存量較高的地區吸引更多的FDI流入，這和我們的預期是一致的。北京正是依靠其較強的經濟實力與較為完備的基礎設施條件，在樣本期間吸引了大量的FDI。在后期，遼寧也依賴于其強勁的經濟發展勢頭成為FDI新的聚集地。勞動力成本的影響與預期相反，較高的勞動力成本促進FDI的流入。有兩點需要說明：第一，我國勞動力市場工資報酬機制嚴重扭曲，較高的勞動力成本并不必然反映較高的勞動邊際生產率，低工資也無法根據邊際生產率的定價原理解釋。第二，勞動力成本與FDI流入之間影響的前后向關系需要在我國特殊的市場體制下重新認識。環渤海、長三角與珠三角等吸引FDI較多的地區，盡管擁有大量廉價勞動力，但是經濟狀況的不斷改善也導致生活成本逐漸上升，工資報酬的增加僅為維持正常的生活開支，因此勞動力成本與FDI流入量之間的關系能否按照經典的國際貿易理論得出結論還需根據環渤海地區的實際情況而定。

事實上，目前已有的貿易理論要么假設地區的要素數量不變，要么假設要素在地區之間的流動無摩擦。但我國尚處于二元經濟向一元經濟轉變的階段，農村存在大量的勞動力，使得勞動力從農村流向城市，甚至跨區域流動，使較為發達地區的勞動力供給量持續上升。另外，目前在我國勞動力的流動成本非常高，戶籍制度的存在及其引起的醫療、保險、教育等方面的不平等已成為勞動力在地區間流動的巨大障礙。這也為環渤海地區在制定FDI的長期策略時提供了重要啟示。

政府干預程度越高的地區，FDI流入的阻礙越大，越不利于FDI的引入，反映了市場化程度對FDI流入的正向影響，表明環渤海地區的市場機制作為實現和調節資源配置的一種經濟機制與手段，能夠反映產品與要素的價格信號是否符合市場的供求狀況，因而能為資源的有效配置和企業的有序競爭提供有利環境＼[11＼]。

周邊地區市場潛力在不同的模型中系數始終顯著，表明環渤海地區FDI投資主導類型為集聚垂直復合型，即跨國公司FDI傾向于投資周邊地區市場潛力大的地區。但空間誤差模型的估計結果較Panel Data模型小，這可能是由于環渤海地區FDI類型由集聚垂直復合型向水平型轉變所致。根據環渤海地區FDI區位分布的動態演變特征來看，1998年前北京依托城市化經濟吸引了一批FDI，但遠未實現區域化經濟，國際投資者有動力尋求周邊地區的最佳投資地點。為檢驗這一結論的正確性，本文將總樣本分為兩個子階段，分別考察空間變量系數的變化情況。

（二）基于環渤海地區空間計量模型的兩階段估計

1998年前環渤海地區FDI的流入呈現量少、穩定兩大特點。與之相對應，1998年后各地區FDI流入量迅速增加，波動較為劇烈。為探究變化的深層次原因，本文以1998年為分界點，分1985—1998年和1999—2012年兩個時間段進行考察。

1985—1998年，MoranI值為0.872，p值為0.009，FDI分布的空間效應顯著。進一步計算LM-lag和LM-err統計量，檢驗結果顯示LM-lag值為1.028 （p值為0.311），LM-err值為5.101 （p值為0.024），后者統計顯著，使用SEM進行估計。1999—2012年，MoranI值為0.740，p值為0.000，空間效應同樣顯著。進一步計算LM-lag和LM-err統計量，檢驗結果顯示LM-lag值為2.442（p值為0.018），LM-err值為1.289 （p值為0.256），前者統計顯著，使用SAR進行估計。

兩階段模型參數估計值變化明顯，環渤海地區FDI的區位分布出現較大變化。

估計結果表明，早期環渤海地區FDI類型以集聚垂直復合型居多，后期向水平型轉變。1985—1998年空間效應正向顯著影響FDI的流入，說明環渤海地區FDI投資的主導類型為集聚垂直復合型。1999—2012年空間變量系數在5%的顯著性水平上均不顯著，人口狀況、勞動力質量、勞動力成本也不存在顯著影響，這一階段環渤海地區的市場和資源成為國際投資者的重要考慮因素，FDI的主導投資類型為水平型。另外，不同階段周邊市場潛力對FDI流入的影響由顯著變為不顯著，表明FDI投資的主導類型由集聚垂直復合型尋求資源的水平型轉變。1985—1998年λ值為0.245，并且高度顯著，表明環渤海各地區FDI的流入量也受到周邊地區FDI不可測因素的影響。在第二階段的模型估計結果中，反映空間相關性的ρ系數盡管為正，但顯著性水平有所下降，說明近年來環渤海各地區的FDI流入受相鄰地區的影響逐漸變弱，跨國公司投資環渤海某地區考慮的重要因素不是其周邊地區的基本情況，而是該地區自身的市場和資源。

傳統經濟地理因素、新經濟地理因素及經濟政策因素方面。兩個不同階段的經濟發展水平均顯著影響FDI的流入，這表明：第一，市場規模是FDI選擇流入我國的重要影響因素，FDI以水平型居多。第二，市場規模也是FDI選擇流入我國的持續影響因素。隨著石油價格的普遍上漲、稅費繁雜、運輸過程中中轉效率低下以及運輸設備落后，貿易成本逐年上升，還不足以低到使FDI不再考慮市場規模的影響。1985—1998年FDI在環渤海地區正處于隨機性的選址階段，市場規模、勞動力成本與素質、FDI存量水平與周邊地區的FDI流入量成為國際投資者主要的考慮因素。1999—2012年FDI步入逐步集聚階段，除市場規模、FDI存量水平與周邊地區的FDI流入量對FDI的流入存在影響之外，對外開放程度與交通運輸狀況也存在顯著影響，表明隨著開放程度的不斷提高以及基礎設施的不斷完善，FDI投資已不再看重于勞動力的優勢，而更多的是將目光轉向于市場和經濟持續的發展潛力。不同階段勞動力成本的影響不同，1999—2012年勞動力成本不顯著但勞動力素質凸顯，勞動力成本對外資定位的影響正逐步減弱，勞動力素質代替勞動力成本成為重要的影響因素，說明區域化經濟對FDI的流入產生了至關重要的作用，而城市化經濟的作用則退居其次。

地方政府出臺的優惠政策對FDI的流入有顯著影響，作用程度也逐步增強。無論是中小企業還是大型跨國公司，除了關注市場的基本因素以外，優惠政策依然具有較強的吸引力。但同時也要看到，優惠政策一方面容易形成虛假合資現象，既沒有達到引進外資的目的，同時也損失大量的財政收入；另一方面容易造成外商投資審核不嚴，盡管對經濟增長有利，卻不利于經濟的持續穩定發展。Wells 和Allen＼[12＼]對印度尼西亞的優惠政策如何影響FDI的流入進行模擬研究表明，稅收假日的優惠政策并沒有影響國際投資者的投資策略。即使沒有這些政策，印度尼西亞的FDI仍能以較快的速度增長。這在一定程度上說明，當前我國地方政府盲目的引資策略有待改善，應緊密結合當地的經濟發展狀況制定引資策略。如可根據各地區建設資金的需要，適當加大FDI的引入，但不能超出自身建設的需要，也不能盲目脫離現有的經濟基礎；也可根據當地出口、就業、技術等因素的要求，引進適量有利于當地的出口，增加就業，還能帶來先進的生產技術，提高整體生產水平的高質量FDI。另外，還可將普惠制向特惠制轉變，對一些特殊行業和地區給予一定的優惠，但其余外資僅給予國內投資的同等待遇。

六、結論與啟示

FDI區位分布的影響因素異常復雜，地理位置、經濟狀況和政府政策都具有不可忽視的影響，忽略其中的任何因素都可能降低結論的可信度。本文首先運用變異系數描述了環渤海地區FDI區位分布的動態演變特征，發現1998年前主要是隨機化的選址階段，此后才逐步進入穩態的集聚過程。隨后構建了一個囊括傳統經濟地理、新經濟地理與經濟政策的理論框架，并運用改進的D-S模型進行推導，進而利用1985—2012年的面板數據實證檢驗了經濟地理、新經濟地理和經濟政策因素對FDI集聚的影響。結果表明：第一，早期環渤海地區FDI類型以集聚垂直復合型居多，后期以水平型為主。第二，市場規模是FDI選擇流入我國的重要影響因素，也是持續影響因素。第三，穩態集聚過程中，區域化經濟對FDI的流入產生了至關重要的作用，而城市化經濟的作用則退居其次。第四，地方政府出臺的優惠政策對FDI的流入有顯著影響，但政策出臺需因地制宜。

隨著新經濟地理學的逐漸興起，所強調的因素之間的正反饋影響與生產的規模報酬遞增性也開始得到越來越多的學者關注。本文的實證檢驗也證實了這些因素對FDI集聚的影響。從我國FDI的整體布局來看，FDI也僅在少數地區聚集，并產生自增強效應。作為一個典型的發展中國家，地區的發展亟需適量的FDI，而FDI不均衡的分布導致了我國地區間差距的加劇。從這一點來說，為縮小我國地區間的發展差距，本文的結論可為政策制定者提供些許參考和啟示。在影響FDI區位分布的四大類影響因素中，傳統經濟地理因素、新經濟地理因素對FDI的影響長久存在，政府可行的做法為：第一，增加教育支出，提高勞動者素質。第二，加強基礎設施建設，降低貿易成本。在政府政策方面，進一步提高改革開放程度可導致FDI的集聚。在空間因素方面，可以肯定的是，地方政府在制定引資戰略的過程中需基于宏觀經濟形勢而非孤立地考慮自身。

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（責任編輯：韓淑麗）