中國區域FDI、經濟增長與異質性
—— 基于1989—2011 省際面板數據分析

湖南人文科技學院 劉詩海

外商直接投資的快速增長一直是推動世界經濟急速發展的主要因素。2012年我國外商直接投資達到1117億美元，并從1993年起連續保持世界第二大外商直接投資吸收國的地位。外資對拉動我國經濟增長起著舉足輕重的作用，但與此同時， FDI投資的區域分布差異對我國區域經濟的平衡發展也帶來了較大的影響。FDI差異主要體現在：從區位特征來看，我國外商直接投資呈現“東高西低”的格局，同時在產業分布上也呈現較大的差異，第二產業外商投資比重大。從各地區外商投資的累計變化來看，東部地區要明顯高于中西部地區，并且波動幅度差異很大。此外，從外商投資規模來看，各省市的差異更為明顯。這種差異不僅是絕對量上的差異，還包括相對規模、增長速度上的差異。同時由于我國各區域的自然環境、資源稟賦以及經濟結構和基礎存在很大的差異，各區域之間存在較明顯的經濟非同質性特征。這些特征無疑會導致FDI對經濟增長產生異質性效應。這種異質性產生的效應在長期將會進一步加大區域間的已有差距，不利于我國經濟的區域協調發展。

1 文獻綜述

目前，關于區域FDI、經濟增長和異質性的研究較多，大多是針對FDI與經濟增長的內在機制分析、FDI與區域經濟增長的關系、我國FDI的區域分布影響因素分析。國內外對FDI與地區經濟的增長關系主要存在以下觀點：索羅等人提出的新古典增長理論，認為FDI對我國經濟增長起了很大的推動作用，主要通過注入資本帶動我國經濟的增長。Aitken和Harrison[1]通過研究委內瑞拉第二產業的行業面板數據得出FDI具有負的外溢效應。國內潘文卿(2003)[2]和何潔(2000)[3]研究發現FDI對工業有正向的溢出效果。李曉鐘和張小蒂(2007)[4]認為FDI主要是通過技術溢出來傳遞知識。易明，王騰(2013)[5]分析出外商投資不利于我國區域創新水平的提高，知識溢出對區域創新的影響也是有限的。武劍(2002)[6]通過建立多維方差分析模型論證了FDI的區域分布差異不能解釋區域經濟發展的不協調問題。然而魏后凱(2004)[7]指出外商投資是中國地區經濟增長不平衡和使東西差異不斷擴大的主要原因之一。賀文華(2009)[8]分析得出FDI對東中西三個區域的經濟增長產生了不同影響。張鵬(2010)[9]分析得出FDI對我國區域經濟增長差異的影響十分顯著。趙瓊(2012)[10]分析得出外資會加大我國區域間經濟的差距，FDI的區域分布差異將這種差距進一步拉大。陳海艷(2012)[11]通過對山東省內各地市數據進行研究，發現外商投資是山東區域經濟差異縮小的主要因素。關于FDI的影響因素的研究在國內外也有很多的說法。Coughlin et al.(1991)[12]認為FDI流入與一國的稅率和基礎設備有關。楊仁發，劉純彬(2012)[13]分析了我國生產性服務業FDI的影響因素，發現工人熟練能力、基礎設施、政府的干預作用和對外開放程度與生產性服務業FDI有顯著關系。田素華，楊燁超(2012)[14]通過道格拉斯生產函數實證分析發現稅收優惠政策對東部地區FDI流入有明顯的作用，勞動工資會對中國FDI流入的規模下降。

基于上述研究結果表明：FDI對我國經濟增長的影響因區域差別而異，同時由于影響FDI的因素也各不相同，如果采取均一化的策略將會導致地區差異進一步加大。本文基于道格拉斯生產函數，選取1989—2011年29個省份的面板數據，通過運用較為完整的動態面板數據模型檢驗方法著重分析影響區域FDI流入規模的決定因素。在選取變量時，本文重點考慮了目前我國FDI的產業動態分布情況選取第三產業比重作為研究變量之一，同時還從基礎設施、教育水平、科技水平等區域異質性因素來解釋FDI流入規模的差異。最后根據實證結論，從區域異質性入手，著眼于我國區域經濟的協調發展，提出針對性措施。

2 FDI、中國經濟增長與異質性關系分析

為了驗證東、中、西部FDI與經濟增長差異的關系，本文搜集了1989—2011年我國東中西部29個省市的數據，利用時間序列方法建立模型檢驗。其中東中西部GDP及FDI數據由各年度《中國統計年鑒》整理計算，為了更好地研究FDI與GDP的關系，本文對兩者進行了自然對數處理，為使FDI和GDP的貨幣單位統一為人民幣，將以美元表示的FDI按照當年美元兌換成人民幣匯率年度平均匯率中間價進行折算，GDP和FDI的計量單位均為億元。

2.1 FDI與經濟增長的格蘭杰因果檢驗

2.1.1 單位根檢驗

從圖1、圖2可以看出我國經濟增長與FDI變動的總體趨勢是一致的，并且還可以看出LnFDI和LnGDP處于非平穩狀態。

圖1 我國FDI與GDP的變動趨勢

圖2 經一階差分后的相關圖

因為我國在1992—1994年政策上進行了較大調整，故FDI與GDP的變動非常劇烈，本文為了更好地研究FDI與GDP之間的關系故選擇1994—2011年的數據進行分析。從圖2可以看出，LnFDI與LnGDP兩個變量經過一階差分后都表現得很平穩，通過進行ADF(由于全國用的是時間序列數據故友臨界值，東中西用的是面板數據沒有臨界值，只有P值)檢驗也發現LnGDP與LnFDI存在一階單整關系，檢驗結果如表1所示。

從表1可以看出對LnGDP進行單位根檢驗，其ADF統計值大于臨界值，故LnGDP非平穩；接下來對LnGDP進行一階差分后進行檢驗，ADF值為-3.083小于臨界值，故一階差分后為平穩序列。同理，LnFDI進行一階差分后也變得平穩。故LnGDP與LnFDI為一階單整。

2.1.2 LnFDI與LnGDP的協整關系檢驗

為了考查LnGDP與LnFDI之間是否存在長期的穩定關系，即二者之間是否存在協整關系，1987年，Engle和Granger首次提出了協整理論，該理論認為，雖然一些經濟變量本身不平穩，但是他們的線性組合可以抵消趨勢項的影響，使其成為平穩序列。故本文通過采用E-G兩步法，對LnFDI與LnGDP之間的協整關系進行檢驗。

首先，對LnGDP和LnFDI進行最小二乘估計得回歸方程如下：

表1 ADF檢驗

然后，分別對殘差進行單位根檢驗，看殘差是否平穩。選擇無截距項和趨勢項的ADF檢驗，殘差序列大致是平穩的，結果如表2所示。

表2 殘差的單位根檢驗

從表2的結果可知，ADF值均小于臨界值，故殘差序列ε是平穩的，即LnGDP與LnFDI之間存在長期穩定的均衡關系。從協整結果來看，全國和東中西部地區的Ln FDI與LnGDP之間都存在長期的均衡關系。從協整系數來看，東部地區為0.6044，中部地區0.5846，西部地區0.5547，由此可見，同樣一個單位的FDI帶來的經濟增長，東部地區要比中部和西部地區高，中部地區比西部地區高出約5個百分比。

2.2 FDI區域異質性影響因素實證研究

2.2.1 變量選擇與數據處理方法

本文研究所需數據是基于省級層面的面板數據，時間跨度從1989—2011年，23年的近30個省份或直轄市的多元數據(由于西藏和新疆兩個地區數據不全，故本文只研究了29個省份)，以FDI占比為因變量，自變量包括企業所得稅占比，用來反映一國的稅收政策方面的相關信息；教育支出占比反映地區的基本教育水平；科技支出占比反映地區的科研能力；通信水平和道路里程均反映一個地區的基礎設施建設；工資水平反映外商投資的人力成本；進出口比重反映一個地區的市場開放程度；第三產業占比反映一地區服務業的發展水平。在數據處理方面為了使結果更加準確，對所有變量均采取了對數處理。

2.2.2 模型的構建和結果分析

通過使用1989—2011年我國東中西部29個省份的面板數據得到如表4所示的模型。

根據表3可以發現從全國數據的計量分析結果看，教育、進出口比重、道路基礎設施對外商直接投資有顯著的推動作用。同時發現第三產業的發展并沒有帶動FDI的流入，說明我國目前FDI仍傾向于投資第一和第二產業。稅收與FDI流入呈負相關關系但結果不顯著，科技和通信水平對FDI流入有正向的推動作用但是結果也不是很顯著，這客觀地反映了進入我國的FDI技術水平不高。此外勞動力工資上漲不利于FDI流入。從中東西三個不同區域分析結果可以看出，影響FDI流入的因素有著顯著的差異，其中企業所得稅及職工平均工資的增長均會使FDI流入減少，通信水平的提高有助于FDI流入。科技投入對中部和東部均有顯著的推動作用，教育支出和道路設施的建設對中部和西部有正向作用，第三產業發展有利于東部更好地吸引外資，而對中部和西部有顯著的負向作用，說明FDI在中部和西部投資過程中更傾向與投資第一和第二產業，因此促進這兩個產業的發展更有利于FDI的流入。

3 結語

本文的實證結果顯示，我國外商投資與經濟增長之間確實存在長期穩定均衡關系，同時，從外資對投資區域經濟的影響來看，相比中部和西部地區FDI對我國東部地區的經濟增長有更大的推動作用。此外我國FDI的分布存在地區間差異，東部地區和中部地區相對于西部地區更能吸引FDI的流入。針對實證分析結果本文提出以下幾方面的建議：(1)對于東部地區可以通過對相關的稅項采取減免或優惠政策以減少外資流入的成本更好地吸引更多的外資。對中部和西部地區，政府更應該提高其基礎設施的建設以及專業技能人才的培養，而不是采取稅收優惠減免的競爭戰略。(2)對外開放度對我國中西部有較大的正向推動，因此政府可以通過減少或降低貿易壁壘等措施，擴大市場開放度將對FDI流入規模起到顯著的作用。(3)低勞動力成本優勢一直是我國各區域引資的重要因素。但是這種低成本勞動力吸引的外資大都是勞動密集型低質量外資。(4)東部地區第三產業比重的提高有利于FDI流入，由于目前我國第三產業的比重逐漸增加，FDI在東部區域產業分布上也有所調整。

表3 各變量名稱

表4