江浙滬FDI與入境商務旅游關系研究

包富華 朱美寧 李文正

內容提要：在構建FDI與入境商務旅游關系假設模型的基礎上，本文以1994-2014年江、浙、滬外企數量、外商投資和入境商務旅游時間序列數據為研究對象，采用協整分析、格蘭杰因果檢驗和彈性系數等方法，實證分析FDI與江、浙、滬入境商務旅游的互動關系及其差異性。研究表明：FDI和入境商務旅游存在長期穩定均衡關系和短期動態調整關系；江蘇、浙江的外企數量與IBT互為因果關系，外商投資是IBT的單項格蘭杰原因；上海外商投資與IBT互為因果關系，IBT是外企數量的單項格蘭杰原因；IBT對外企數量的帶動作用小于外商投資對IBT的帶動作用；FDI與IBT的相互帶動作用呈現出滬>江>浙的發展態勢，這與地區本身的投資環境和發展模式密切相關。

關鍵詞：FDI；IBT；Granger因果檢驗；彈性系數分析法

中圖分類號：F590 文獻標識碼：A 文章編號：1001-148X（2017）02-0088-08

隨著經濟全球化與貿易自由化的快速融合，各地之間的文化交流與商業合作越來越頻繁，來華外商投資總額和入境商務游客總數已經呈現出同步增長的趨勢，它們在拉動經濟增長、增加就業崗位、完善基礎設施、科學技術發展等方面發揮著重要作用。本文選取1995-2014年江、浙、滬FDI和IBT的統計數據，選取外企數量、外企投資和入境商務旅游三個指標，采用協整分析、格蘭杰因果檢驗和彈性系數等方法，對FDI和IBT之間的互動關系進行分析，以探討FDI與入境商務旅游的關系。

一、假設模型、研究方法與案例選擇

（一）模型假設

外商直接投資與入境商務旅游是促進經濟增長、市場發展的兩種方式，二者有著密不可分的聯系。就流動方式而言，通過外商直接投資，境內的外企數量和境外的投資力度逐漸增加，致使資金流動更加頻繁，流動的資金加速了貿易發展[1]，貿易的發展直接帶動了商務人員對酒店、交通等與旅游相關產業的消費，促進了IBT發展。從市場作用來看，FDI擴大了產品的市場份額，直接帶來貿易機會的增長，促進了商務人員的跨國活動，并刺激IBT的發展；IBT的發展提升了市場的活躍度，促進了商務人員充分認識產品市場，不僅有助于發現貿易和投資機會，也促進了貿易往來和外商投資的發展，即IBT引發的貿易增長能促進FDI的發展[2]。因此，本文提出以下假設：

H1：FDI帶動IBT的發展。

H2：IBT也促進FDI的發展。

（二）研究方法

采用協整分析、格蘭杰因果檢驗和彈性系數等方法，通過五個步驟對江、浙、滬FDI與IBT之間的關系進行分析。第一步，平穩性檢驗。通過ADF分別檢驗外企數量、外商投資和入境商務旅游的ADF值是否小于各自的5%臨界值，若小于5%臨界值則為平穩性序列，下一步可進行變量間的協整關系分析；第二步，采用E-G兩步法建立協整回歸方程，估計協整參數，并得到相應的殘差序列，再檢驗殘差序列的平穩性，若殘差序列平穩，說明變量序列之間存在協整關系[3]。第三步，利用誤差修正模型對外企數量、外商投資和入境商務旅游之間短期均衡關系進行分析，將殘差看做一個解釋變量，將其他變量看做一個被解釋變量進行關系分析。第四步，進行格蘭杰因果分析，檢驗FDI與IBT之間是否存在因果關系。第五步，利用彈性系數法分析FDI與IBT的相互帶動作用。

（三）案例選擇

選擇江、浙、滬地區作為案例研究的原因：第一，作為長三角經濟圈的三個典型省區代表，江、浙、滬FDI和IBT的發展較為發達，這為研究二者的關系提供了較好的事實和材料支撐；第二，江（蘇南模式）、浙（浙江模式）、滬（上海模式）的發展模式不同，利用FDI與IBT兩者的能力和效果也不同，對比研究三個地區之間FDI與IBT的互動關系能更好地解釋二者之間的互動和作用規律。

選取1995-2014年江、浙、滬FDI與入境商務旅游的基礎數據，采用定量分析法探析FDI與入境商務旅游的互動關系。在FDI方面選取的指標：（1）外企數量，記為n，江、浙、滬分別記為Jn、Zn和Hn；（2）外企投資額，記為i，江、浙、滬分別記為Ji、Zi和Hi；（3）入境商務旅游，記為ibt，江、浙、滬分別記為Jibt、Zibt和Hibt。FDI的數據主要來自于國家統計局數據庫，IBT的數據分別來自1995-2014年《入境旅游者抽樣調查》中以入境商務、會議和文體科技旅游為目的的比例數據之和，通過該比例數據乘以三地入境過夜游客的基數得到江、浙、滬IBT的數據。由于受2003年SARS疫情影響，導致部分數據缺失，本文采取了內插修正法給予修正。

二、FDI和IBT關系的實證分析

（一）平穩性檢驗

為了檢驗時間序列的平穩性，本文利用Eviews 60軟件對經過對數處理的江、浙、滬外企數量（Jn、Zn、Hn）、外企投資額（Ji、Zi、Hi）、入境商務旅游（Jibt、Zibt、Hibt）序列進行單位根檢驗，以判斷每個序列是否為單整序列，如果序列不為單整序列則需要進行一階或者二階差分，在三個變量都為單整序列的前提下則可以進行協整分析[4]。

利用ADF單位根檢驗法對上述變量進行平穩性檢驗，滯后期的選擇按照AIC準則進行，得到結果見表1。檢驗結果表明：在5%的顯著水平上，江、浙、滬三組的ADF值均大于各自的5%臨界值，為非平穩時間序列；經過一階差分后，三組變量的ADF值均小于各自的5%臨界值，為平穩時間序列。因此，可進行下一步的協整檢驗。

（二）協整檢驗

由上述平穩性檢驗結果可得出，江、浙、滬的變量可以進行協整檢驗，本文采用EG兩步法檢驗變量之間是否協整：第一步檢驗非平穩序列xt，yt是否是I（1）；第二步若序列xt，yt都是I（1）的，則用OLS法估計協整回歸模型[5]。具體方法是：若序列xt，yt都是I（1）單整的，用一個變量對另一個變量回歸，可得：

用和表示回歸系數的估計值，則模型殘差估計值為：

利用協整回歸方程（公式（1））分別估算出江、浙、滬外企數量和IBT之間的回歸方程（如表2所示），方程（1）、（3）、（5）分別表示江、浙、滬的外企數量和IBT之間的協整方程。方程調節后R

表2的方程（2）、（4）、（6）分別表示江、浙、滬的外企投資額和IBT之間的協整方程，方程調節后R2分別是09373、08708、08724，表明方程擬合效果較好。各方程的系數表示外企投資額對IBT的彈性，分別是07097、06087和07181，表明江、浙、滬的外企投資額每增加1%，其IBT分別增長07097%、06087%和07181%。

從表3可以看出江、浙、滬ADF值均小于5%臨界值，表明江、浙、滬的殘差序列是平穩的，說明江、浙、滬的外企數量、外商投資額和IBT序列之間存在協整關系，即江、浙、滬的外企數量、外商投資額和IBT序列之間存在長期均衡關系。

（三）誤差修正模型

協整分析表明江、浙、滬的外企數量、外商投資額和IBT之間存在長期穩定的關系，而這種長期穩定的關系需要短期動態地不斷調整，需要建立誤差修正模型來檢驗變量的短期動態關系，即以穩定的時間序列為誤差修正項，將其引入模型得出江、浙、滬外企數量、外商投資額對IBT的短期影響。本文用EVIEWS60建立誤差修正模型，結果如表4。從誤差修正模型亦可以看出模型估計結果的F統計量的對應概率P均較小，調整后R2的值均大于09，表明模型整體擬合效果較好。

1.上海。由模型（7）的變量系數可以看出ECM系數為-02011，說明上海的外企數量和IBT之間的均衡關系，對當期非均衡誤差調整的自身修正能力較強，符合反向修正機制，具有一定的調節力度。其中，外企數量對IBT的前一期和前兩期彈性分別為01973和01089，即外企數量每增加1%，前一期和前兩期的IBT將增加01973%和01089%，均遠遠小于長期彈性。IBT的前一期和前二期對本期具有一定的慣性推動，貢獻幅度分別為05579%和02613%。由模型（8）可見ECM系數為-00257，說明上海的外企投資和IBT之間的均衡關系對當期非均衡誤差調整的自身修正能力較弱，符合反向修正機制，調整力度不大。外企投資對IBT的前一期和前兩期彈性分別是01760和00956，即外企投資每增加1%，前一期和前兩期的IBT將增加04424%和03942%，均遠小于長期彈性。IBT的前一期和前二期對本期具有一定的慣性推動，貢獻幅度分別為04424%和03942%。

2.江蘇。由模型（9）的變量系數可以看出ECM系數為-03409，說明江蘇的外企數量和IBT之間的均衡關系，對當期非均衡誤差調整的自身修正能力較強，符合反向修正機制，調整力度很大。外企數量對IBT的前一期和前兩期彈性分別是01789和00038，即外企數量每增加1%，前一期和前兩期的IBT將增加01789%和00038%，均小于長期彈性。IBT的前一期和前二期對本期具有一定的慣性推動，貢獻幅度分別為08205%和03271%。由模型（10）可見ECM系數為-01503，說明江蘇的外企投資和IBT之間的均衡關系，對當期非均衡誤差調整的自身修正能力較弱，符合反向修正機制，具有一定的調整力度。外企投資對IBT的前一期和前兩期彈性分別是01468和01763，即外企投資每增加1%，前一期和前兩期的IBT將增加01468%和01763%，均遠小于長期彈性。IBT的前一期和前二期對本期具有一定的慣性推動，貢獻幅度分別為04190%和05455%。

3.浙江。由模型（11）可見ECM系數為-02418，說明浙江的外企數量和IBT之間的均衡關系，對當期非均衡誤差調整的自身修正能力較強，符合反向修正機制，具有一定的調整力度。外企數量對IBT的前一期和前兩期彈性分別是01572和00409，即外企數量每增加1%，前一期和前兩期的IBT將增加01572%和00409%，均遠小于長期彈性。IBT的前一期和前二期對本期具有一定的慣性推動，貢獻幅度分別為07368%和02536%。由模型（12）可見ECM系數為-01006，說明浙江的外企投資和IBT之間的均衡關系，對當期非均衡誤差調整的自身修正能力較強，符合反向修正機制，具有一定的調節力度。外企投資對IBT的前一期和前兩期彈性分別是01723和00738，即外企投資每增加1%，前一期和前兩期的IBT將增加01723%和00738%，均遠小于長期彈性。IBT的前一期和前二期對本期具有一定的慣性推動，貢獻幅度分別為05483%和07706%。

（四）格蘭杰因果檢驗

協整和誤差修正模型表明了外企數量和外商投資額對IBT之間存在長期均衡關系和短期均衡關系，但是是否構成因果關系，還需要對其進行Granger關系檢驗，檢驗結果見表5。從表5的檢驗結果可以看出FDI（外企數量、外商投資）與IBT之間存在因果關系，但地區與地區之間也有一定的差異，根據格蘭杰因果檢驗結果具體分為以下三種情況。

就上海而言，在10%的顯著水平下IBT與外企數量拒絕了原假設，說明IBT是外企數量的單項Granger原因。外商投資與IBT、IBT和外企投資在10%的顯著水平下，拒絕了原假設，說明外商投資與IBT互為因果關系。由此可見IBT的發展促進了外企數量的增多，對外商投資具有帶動作用，外商投資也促進了IBT的發展。主要原因是上?，F處于我國金融中心和貿易中心，在吸引外商投資方面具有先天優勢，而投資者入境次數越多越能帶動酒店、交通等旅游相關產業的發展，使上海IBT與外商投資互為因果關系；上海在IBT發達的基礎上，交通便利、基礎設施完善和廣闊的消費市場等優勢更吸引著外企不斷入駐，IBT成為外企數量的單項格蘭杰。

就江蘇而言，在10%的顯著水平下IBT與外企數量、外企數量和IBT之間均拒絕了原假設，說明IBT與外企數量之間互為因果關系，即IBT帶動了外企數量的發展，外企數量也促進了IBT的進步。在10%的顯著水平下外商投資與IBT拒絕了原假設，說明外商投資是IBT的單項Granger原因。江蘇以國家優先發展工業的政策為先導，利用資源和產業的相對優勢出臺了一系列關于招商引資的政策，使外企與江蘇建立了長期合作關系，形成了企業集聚效應，對IBT具有較強帶動作用；而IBT的發展使更多的外國商務人員利用江蘇企業集聚效應的優勢，讓企業紛紛入駐本土以降低成本，從而帶動了外企數量的增加。

就浙江而言，在10%的顯著水平下IBT與外企數量、外企數量與IBT之間均拒絕了原假設，說明IBT與外企數量之間互為因果關系，即IBT帶動了外企數量的發展，外企數量也促進了IBT的進步。在10%的顯著水平下外商投資與IBT拒絕了原假設，說明外商投資是IBT的單項Granger原因。浙江的外企投資集中程度較高，既拉動了入境商務客流量增長，也不斷帶動了外企數量的增加；浙江企業“走出去”的能力較強，造成了一定程度的貿易順差，使得IBT外商投資的作用不明顯。

（四）FDI與IBT相互帶動作用分析

由格蘭杰因果檢驗結果可以得出FDI與IBT之間存在著密不可分的關系，FDI拉動IBT的增長，IBT促進了FDI的發展。但是，兩者之間的相互帶動作用也存在著一定的差異性。本文利用OLS回歸系數法算出IBT和外企數量、外商投資和IBT的兩組數據彈性系數，以判斷三地FDI與IBT的相互帶動關系。從表6可見方程R2值均在08以上，表明方程擬合度較好。

1.IBT拉動了企業數量的增長。從彈性系數可以看出IBT對江、浙、滬企業數量的彈性系數分別是04273、03164、06515，即IBT每增長1%，江、浙、滬的企業數量分別增長04273%、03164%、06515%，可以看出IBT對江、浙、滬企業數量增長有一定的帶動作用，說明企業數量的增長加速了企業人員間的流動，入境頻次的增多為IBT帶來了穩定的客源市場；IBT越發達越會吸引更多的入境商務游客，而入境商務人員旅游的過程也是其間接考察市場發展前景和預估投資風險和收益的過程，在一定程度上提高了入境商務人員對投資者的轉化率，進一步促進了企業數量的增長。

2.外商投資帶動了IBT的發展。從彈性系數可以看出外商投資對江、浙、滬IBT的彈性系數分別是07316、05532、08622，即IBT每增長1%，江、浙、滬的外商投資分別增長07316%、05532%、08622%，可以看出外商投資對江、浙、滬IBT的帶動作用明顯，說明外商投資力度越大，跨國企業建設越多，越能帶來更多先進的科學技術和經營理念；而通過借鑒外商一些切實可行的技術和理念，既彌補了硬件設施發展的不足，也為IBT的發展提供了全方位的保障。從技術層面而言，完善入境商務旅游的設施和接待能力，不僅促進了入境商務旅游深層次的消費，也增強了外商投資對入境商務旅游的帶動作用。

對比江、浙、滬IBT對外企數量和外商投資對IBT的彈性系數，可知IBT對外企數量的彈性系數小于外商投資對IBT的彈性系數，說明IBT對外企數量的拉動作用均小于外商投資對IBT的拉動作用。江、浙、滬經濟一體化已具雛形，依賴其規模性的工業基地，過硬的科學技術水平，尤其是發揮杭州灣大橋等重點交通設施的疏散樞紐作用，對外商投資的吸引力不斷增強，政府對外商投資拉動經濟增長的重視程度不斷得到深化，招商引資的政策不斷優化，從而促進了外商投資的增長，在很大程度上直接帶動了IBT的發展；滬寧杭對引進資本數量的重視使該地區對外商投資產生了一定的依賴性，從而在發展IBT的過程中也過度關注吸引外商投資，致使IBT對外企數量的拉動作用小于外商投資對IBT的拉動作用。

三、各地FDI和IBT互動關系對比

格蘭杰因果分析表明上海的IBT是外企數量的單項格蘭杰原因，外商投資與IBT互為因果關系；江蘇和浙江的IBT與外企數量互為因果關系，外商投資是IBT的單項格蘭杰原因。由彈性系數可以發現IBT對外企數量的彈性是滬>江>浙，外商投資對IBT的彈性是滬>江>浙，即IBT對外企數量和外商投資對IBT均有帶動作用，但這種帶動作用存在地區差異性。

上海是我國的金融中心和貿易中心，跨國公司比較多，商務人員之間的交流和合作頻繁，使得上海IBT發展具有獨特優勢[6]。也正是因為上海IBT發達，激發了商務人員對市場的敏感度，提高了入境商務游客的轉化率，帶動了企業數量的增長；相反的，上海的GDP、基礎設施、平均工資等綜合實力最強，其吸引外資投資企業最多，也促使商務人員入境交流和考察頻率最多，對商務設施的依賴程度最高，促進IBT發展的彈性在三個地區也是最高的（見圖1、圖2、圖4）。

江蘇在工業基礎、科學技術、對外開放程度、交通等方面占據優勢[7]，使其在吸引外商投資的能力強于浙江；外商投資企業數量較多，在江蘇形成了規模大、產量高的企業集聚現象，造成了商務人員入境的實地考察次數較多，帶動了IBT發展，在一定程度上也促使外商投資對IBT的彈性系數比浙江高；而IBT的發展讓江蘇依賴這些優勢，從而吸引更多的外企入駐本土，增加了外企數量，使得IBT對外企數量的彈性較浙江高（見圖2至圖6）。

浙江的中小企業、尤其是民營企業發展迅速，注重輕工業等消費產品的生產，在本土占有較大的市場，使得對外商投資的依賴程度小，造成外商投資企業數量比上海和江蘇少，外商投資對IBT的彈性系數較上海和江蘇弱；相反，因為浙江的自主創新和開闊市場的能力強，使其招商引資的能力不足，企業未能達到規模效應，造成IBT的發展對外商投資和企業數量增長的帶動作用較上海和江蘇弱。

四、結論與討論

本文以江、浙、滬的FDI和IBT為對象，選取1995-2014年兩個時間序列的三個指標數據，運用協整分析、格蘭杰因果檢驗和彈性系數分析等方法，對江、浙、滬FDI與IBT之間的長期均衡關系進行了分析；通過構建各地FDI與IBT之間的誤差修正模型，對其互動關系進行了格蘭杰因果檢驗，得出了以下的結論：

1.協整檢驗說明江、浙、滬的FDI與IBT之間存在長期的均衡關系，格蘭杰因果分析說明了各地的FDI與IBT之間存在互動關系，但FDI與IBT的互動關系存在地區差異性：上海的外商投資與IBT互為因果關系，IBT是外企數量的單項格蘭杰原因；江蘇、浙江的外企數量與IBT互為因果關系，外商投資是IBT的單項格蘭杰原因。

2.彈性系數分析表明IBT對江、浙、滬企業數量的彈性系數分別是04273、03164、06515，外商投資對江、浙、滬IBT的彈性系數分別是07316、05532、08622，兩者相比較發現外商投資對IBT彈性系數高于IBT對外企數量彈性系數，說明外商投資對IBT的帶動作用高于IBT對外企數量的帶動作用。

3.對比各地的FDI和IBT的關系，發現上海的IBT是外企數量的單項格蘭杰原因，外商投資與IBT互為因果關系。浙江、江蘇IBT與外企數量互為因果關系，外商投資是IBT的單項格蘭杰原因。江蘇、浙江以企業發展為重心，對外“招商引資”的政策出臺較多，IBT對吸引外商投資的效果不明顯。

IBT與FDI相互帶動作用對地區的經濟發展有著非常重要的作用，但由于地區之間地理位置、經濟基礎、科學技術等因素的影響，IBT與FDI的相互帶動作用存在一定的差異性。因此，如何因地制宜地制定IBT和FDI的有效政策是三地FDI和IBT提升的重要路徑。

1.加強與周邊省區的合作，促進優勢互補。江、浙、滬IBT與FDI之間促進作在三地有著不同的效果，江蘇、浙江應加強與周邊地區更多更深層次的合作，依托上海的依托作用擴大旅游的輻射范圍；加強江蘇、浙江彼此之間的交流，江蘇應學習浙江中小企業靈活多變的自主創新和開闊市場的能力，浙江應該學習江蘇企業外向型經濟模式和企業規模效應，不斷優化投資環境，激發外國商務人員的興趣和關注，提高入境商務游客對投資者的轉化率，從而帶動FDI的發展，促進兩地FDI與IBT的互惠共贏。

2.加大政府招商引資力度，發揮IBT戰略性地位。格蘭杰因果檢驗說明了IBT對FDI（外企數量和外商投資）均有帶動作用，但也存在地區差異性，上海IBT對FDI的帶動作用相對于江蘇和浙江較為明顯，江蘇、浙江FDI對IBT的帶動作用相對于上海較為明顯，彈性系數分析表明外商投資對IBT的帶動作用大于IBT對外企數量的帶動作用。這就要求江蘇、浙江加大招商引資的力度，通過外企的投資，跨國企業紛紛建立起來，從而帶來先進的理念和技術外溢效應，不斷完善入境商務旅游的相關設施，提高其接待能力而帶動IBT的發展；通過IBT的發展不斷優化投資環境，從而激發入境商務游客的興趣，刺激其加大投資力度，促進FDI的增長。

3.增強FDI與IBT兩者的良性互動。FDI的增多使入境商務人員數量不斷增長，旅游目的地應利用這個廣闊的商務客源市場，抓住商務人員的需求不斷開發新的旅游項目，帶動IBT的發展；IBT也可以直接利用外商直接投資這一渠道，著重完善與商務旅游相關的設施設備，提高商務旅游整體的接待能力，提升外商對目的地的印象和感知，優化外商投資環境，從而吸引入境商務游客的投資興趣，促進其轉化為外商投資者。

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Research on the Relationship between FDI and Inbound Business Tourism

in Jiangsu，Zhejiang and Shanghai

BAO Fu-hua1，ZHU Mei-ning2，LI Wen-zheng3

（1. College of Tourism and Environmental Sciences，Xianyang Normal University，Xianyang 712000，China；

2. College of Business，Shaanxi Institute of International Trade and Commerce，Xianyang 712046，China；

3.College of Resources， Environment and History，Xianyang Normal University，Xianyang 712000，China）

Abstract：Based on the hypothetical model of FDI and inbound business tourism， foreign enterprise quantity， foreign direct investment and overseas business tourism time series data in Jiangsu，Zhejiang and Shanghai from 1994 to 2014 are chosen as the research objects to analyze the interaction relationship and difference between FDI and inbound business tourism by using the co-integration analysis， Granger Causality Test and Elastic Coefficient. The research showed that：there is a long-term stable equilibrium relationship and short-term dynamic adjustment relationship between FDI and inbound business tourism； there exists reciprocal causation relationship between the number of foreign enterprises and the IBT in Jiangsu and Zhejiang， and foreign investment is the single Granger reason for IBT； foreign investment and the IBT are reciprocal causation relationship in Shanghai， IBT is the single Granger reason for the number of foreign enterprises；the driving effects of IBT on the number of foreign enterprises are less than those of foreign investment on IBT； the interaction driving effects between FDI and IBT presents the development trend of Shanghai>Jiangsu > Zhejiang，which is closely related to the investment environment and development model of the three regions.

Key words：FDI；IBT；Granger Causality Test；Elasticity Coefficient Analysis

（責任編輯：關立新）