FDI對長三角區域資源錯配的影響效應

崔金寶，王建民

(安徽理工大學 經濟管理學院，安徽 淮南 232001)

1 問題提出

長三角一體化發展已經上升為國家戰略，要求推動更高層次的深化改革和更深層次的對外開放。長三角地區經濟的繁榮與外商直接投資密不可分[1]。外商直接投資一方面推動了長三角地區經濟高速發展，另一方面也影響了資源配置結構和發展質量等問題[2-3]，這顯然與中國供給側改革的初衷相違背，因此，需要以高質量增長模式來提高資源配置效率[4-5]。在這種情況下，如何合理吸引外商投資，改善資源錯配，實現長三角高質量發展成為亟待解決的問題。文中的研究旨在明確長三角地區資源配置效率動態演化特征及區域差異，測算FDI對資源錯配的貢獻方向及程度，探索長三角地區FDI與資源配置的作用關系機理。

2 文獻綜述

外商投資與區域資源配置的作用機理復雜?，F有文獻關于資源錯配的研究主要有：資源配置的內在機理，資源錯配程度如何測度，緩解資源錯配的途徑有哪些。Hsieh和Klenow[]開創性地定義產出扭曲和資本扭曲，以此來測度資源錯配，在Cobb-Douglas模型假設下，由于要素價格的扭曲，行業之間的資源不匹配, 制造業的實際產出降低了15 %～20%[6]。外商直接投資通過減小企業融資難度、提高生產效率和政府干預[7]扭曲等途徑糾正資本市場扭曲來提高要素配置效率[8]。此外，對外直接投資也有助于改善中國的資源錯配[9-10]。楊校美[11]關注到雙向直接投資可以從總體上降低資本和勞動力錯配。政府對企業的干預不利于資源分配，導致資源分配不當，妨礙全要素生產率的提升。韓超等人[12]研究發現約束性污染控制導致資本要素逐漸流向資源配置效率好的企業，改善了資源錯配并提高經濟效益。研究發現在長三角區域資源錯配總體上有所改觀，在資本錯配方面先升后降，而在勞動力方面呈現下降趨勢[13]。以上海為核心的長三角城市群這些年來快速發展，地區間差異進一步縮小，城市間勞動力、資本等交流日益密切，遠離上海的城市在經濟上就相對落后[14]。除了勞動力、資本，能源要素也應考慮在內，2010年，中國首次超過美國成為全球最大的能源消費國，中國經濟的快速增長是基于能源消費的，尤其是煤炭資源的持續增長，能源要素對生產和環境也產生巨大影響。

對于資源錯配的研究處于初始期，尤其是FDI與區域資源配置的作用機理尚不明晰。文中的貢獻在于：1)將能源這一重要要素引入HK模型測算資源錯配程度，進而利用動態面板模型分析外商直接投資對資源錯配的影響，全景式動態探索FDI與區域資源配置的作用機理。2)從區域經濟視角探索資源配置機理，研究長三角區域外商直接投資對資源錯配的影響，以此推動長三角一體化高質量發展。

3 模型、變量與數據

3.1 計量模型構建

根據資源錯配的研究框架，假設長三角區域均使用資本、勞動力、能源作為生產要素進行生產，生產函數相同。為考察中國的環境規制對區域資源錯配的影響，文中在Brandt等[15]學者建模思路的基礎上，建立如下計量模型

τKit=α0+βfdii t+∑γjxijt+μi+λt+εit,

(1)

τLit=α0+βfdii t+∑γjxijt+μi+λt+εit,

(2)

τEit=α0+βfdiivt+∑γjxijt+μi+λt+εit.

(3)

式中:下標i和t分別為長三角各省市、年份;τKit,τLit，τEit分別表示資本、勞動力和能源錯配的指數;fdi為長三角地區外商直接投資，同時也是文中的核心變量;α0表示常數項;控制變量xijt在下文會進行解釋;μi表示地區個體效應是不可觀測變量;λt,εit為時間效應和隨機誤差項，服從正態分布，且μi與εit不相關。

式(1)—(3)為靜態面板模型，考慮到經濟慣性的影響，資源錯配可能存在一定的路徑依賴。因此，文中在式(1)—(3)的基礎上，為控制模型可能存在的動態效應，將資本、勞動力和能源資源錯配指數的一階滯后項加以校正，校正后的動態面板模型為

τKit=α0+α1τKi,t-1+βfdii t+∑γjxijt+

μi+λt+εit,

(4)

τLit=α0+α1τLi,t-1+βfdii t+∑γjxijt+

μi+λt+εit,

(5)

τEit=α0+α1τEi,t-1+βfdii t+∑γjxijt+

μi+λt+εit.

(6)

式中:τKi,t-1,τLi,t-1,τEi,t-1分別表示地區資本錯配指數τKit、勞動力錯配指數τLit、能源錯配指數τEit的一階滯后項。

3.2 變量描述

3.2.1 地區資源錯配程度

文中參考陳詩一和陳登科[16]的方法，采用柯布—道格拉斯生產函數形式測算長三角各地區資本、勞動力和能源等要素的產出彈性。

(7)

對式(7)兩端同時取自然對數，并加入個體效應μi和時間效應λt，整理后可得

ln(Yit)=ln(Ait)+βKitln(Kit)+βLitln(Lit)+

βEitln(Eit)+μi+λt+εit.

(8)

式(7)—(8)中，Yit表示長三角各地區第i省市第ta的產出;βKi,βLi,βEi表示資本、勞動力和能源等投入要素的產出彈性，且βKi+βLi+βEi=1;μi表示個體效應;λt表示時間效應;εit為隨機誤差項。產出和投入要素的數據處理方法如下：

1)產出變量(Yit)。用長三角各地區的GDP表示，以2000年為基期并將其他年的GDP轉化為以2000年不變價格表示的實際GDP，單位為億元人民幣。

2)勞動力投入量(Lit)。用長三角各地區的年均就業人數表示，即年初就業人數和本年年末就業人數的算術平均數，單位為萬人。

3)資本投入量(Kit)。用長三角各地區的固定資本存量表示，單位為億元人民幣?！坝览m盤存法”公式為

Kit=Ki,t-1(1-δ)+Ii t.

式中:Ki t,Ki,t-1分別為第i區域第t、t-1年的資本存量，Ii t為第i區域第t年的資本投資量，δ為投資資本折舊率。借鑒白俊紅[17]的研究方法及成果，Iit用當年該類資本投資額表示，資本折舊率δ取為9.6%。2000年基期的資本存量估算公式為

Ki 0=Ii1/(g+δ).

式中:Ki 0表示第i區域基期的資本存量，Ii1表示第i區域基期該類的資本投資額，g表示研究期內該類資本平均增長率，δ表示折舊率，取9.6%。

文中假設地區i產出Y的最優化問題為

max{piyi-(1-ηKit)pkki t-(1+ηLit)pLli t-

(1+ηEit)pLei t}.

(9)

產出最大化的一階條件為

(10)

(11)

(12)

式中:pi表示i地區價格水平，pK，pL，pE分別為地區、資本、勞動力以及能源價格,ηKi,ηLi和ηEi為資本、勞動力和能源相對于產出的扭曲程度，則由式(10)—(12)可估算出各地區關于資本、勞動力和能源的錯配系數1+ηKi，1+ηLi，1+ηEi,并在下文以τKit,τLit,τEit表示。

4)能源消費量(Eit)。采用長三角各地區的各類能源消費加總數據表示，轉化為噸標準煤，單位為萬t標準煤。

3.2.2 外商直接投資(FDI)

一方面，外國投資帶來了新技術并破壞了最初的市場平衡，由于市場競爭，優勝劣汰的規則有可能將資源分配給效率更高的公司，這改變了資源分配的方式和效率。同時，地方政府為吸引外商投資，給予企業一系列政策優惠，帶來了不公平競爭，扭曲了價格，帶來了資源錯配。文中用長江三角洲各地區的外國直接投資在GDP中所占的比例表示。

3.2.3 控制變量

資源錯配除了受環境規制的影響外，還受其他因素的影響。借鑒相關文獻研究成果，考慮地區資源稟賦特征，文中在計量模型中加入表1中的控制變量，變量的描述性統計如表2所示。

表1 主要變量及定義

表2 變量描述性統計

3.3 數據說明

文中所選取的樣本為2000—2017年長三角各地區的面板數據。數據來自《中國統計年鑒》、長三角各省市統計年鑒和《中國能源統計年鑒》。

4 實證結果與分析

4.1 資源錯配程度及其分析

Eviews10.0對式(10)—(12)進行時間與個體上的雙向固定效應模型的回歸，回歸后的結果如表3所示。面板數據回歸后的調整決定系數為0.997 0，方程擬合度較優，且所有變量的T值都較為顯著，并且都通過了1%水平的顯著性檢驗。另外，該表顯示資本的要素產出彈性的系數最高，而勞動力的要素產出彈性最低，結果表明長三角區域資本在區域生產中的作用比勞動力投入更為重要。能源產出彈性在長三角地區產出中也有著重要的作用。這說明長三角地區的產出與資本、勞動力以及能源的投入密切相關。

表3 生產函數的參數分析結果

利用規模報酬不變的柯布—道格拉斯生產函數即式(11)、式(12)算出各要素產出彈性，進而通過式(7)—(10)測算出長三角各城市資本、勞動力和能源錯配指數。如果當τK大于0，說明該地區資本配置效率不足，若τK小于0，說明該地區資本要素相對于整個經濟而言投入過剩，無論錯配指數大于0或小于0都說明地區要素投入存在扭曲，只是扭曲程度大小的問題。τK的絕對值越大，表示該地區資源錯配越嚴重，反之表示資源錯配程度有所改善。同理τL和τE大于0說明該地區勞動力和資源配置效率不足，若τL和τE小于0，說明該地區勞動力和資源配置過剩。圖1—3給出長三角地區資本、勞動力和能源錯配的演變趨勢。

圖1 2001—2017年長三角各省市資本錯配程度變化趨勢

由圖1可知，2001—2017年長三角各省市資本錯配均大于0，表明長三角地區在資本配置方面存在不足，總體上來看資本錯配程度呈現平穩狀態但不顯著。從局部來看，長三角各省市在2009年均出現明顯波動，可能是受2008年金融危機的影響。以金融危機來臨前和來臨后為節點，2001—2008年安徽省資本錯配相比于其他省市較為嚴重，上海市資本錯配不明顯，而江蘇和浙江處于二者之間，原因可能是長三角以上海為核心，其他各省距離上海的輻射范圍越近，經濟越發達資本配置效率越高，反之相反。2009—2017年各省市資本錯配先升后稍有回落并在總體上呈現下降趨勢，表明資本錯配有所改善，可以看到安徽省資本錯配逐步改善，錯配程度處于四省市最低，這與近幾年安徽省經濟發展迅速、市場化進程加快與長三角城市群的經濟交流密不可分。

由圖2可知，2001—2017長三角各省市勞動力錯配均大于0，總體來看長三角各省市勞動力錯配呈現上升趨勢，表明長三角地區勞動力配置效率一直沒得到改善。局部來看，2013—2017年長三角各省市勞動力錯配均呈現上浮趨勢，這可能與長三角近幾年勞動人口劇增、就業政策不完善、產業失衡等有關。

圖2 2001—2017年長三角各省市勞動力錯配程度變化趨勢

圖3 2001—2017年長三角各省市能源錯配程度變化趨勢

由圖3可知，2001—2017年長三角各省市能源錯配均大于0，表明能源要素在長三角地區沒有最優利用，總體上來看長三角各地區能源錯配程度相當，局部來看，2008年金融危機發生后短時間內長三角各省市能源錯配指數波動明顯，這可能與金融危機導致長三角各地區能源供需結構失衡、能源要素流動受阻有關，隨后回落到平均水平，說明長三角在行業不景氣的情況下能夠迅速調整。2015年以來中國深化供給側改革的背景下，長三角地區能源要素逐步實現最優配置，在保證經濟增長的同時又保證經濟增長的質量。

綜合來看，長三角各地區資本、勞動力、能源錯配情況不容樂觀。資本和能源要素除了在2008年波動明顯外，總體上在其他時期保持平穩，表明資本及能源配置效率低的問題一直未得到有效改善。而長三角勞動力錯配呈現惡化趨勢，其原因可能是長三角勞動人口龐大，勞動力成本高，勞動力供給結構不均衡，應當引起足夠的重視。

4.2 面板模型回歸結果與分析

利用修正后的動態模型研究外商直接投資對長三角區域資源錯配指數之間的影響，使用雙向固定效應模型考慮時間與個體所帶來的影響。表4—6分別為外商直接投資對資本錯配、勞動力錯配和能源錯配的回歸結果分析。

表4 FDI與資本錯配的回歸分析

表4為外商直接投資對資本錯配的影響，根據表4可以看出回歸方程調整后的系數為0.951 5，說明模型有較好的擬合度。外商直接投資變量的一次項和二次項的系數符號由正數轉向負數，并且通過了5%水平下的檢驗，說明隨著外商直接投資進入長三角地區，資本配置效率由逐漸降低后開始回升，呈現倒“U”型關系?？刂谱兞糠矫妫茉唇Y構和政府干預的回歸系數為負，說明能源結構和政府干預對于資本錯配有負向影響作用，產業結構通過了5%水平下的顯著性檢驗且回歸系數為正，說明產業結構對資本錯配有正向影響作用。

表5 FDI與勞動力錯配的回歸分析

根據表5可以看出,方程調整后的系數為0.826 3，說明模型有較好的擬合度。外商直接投資變量的一次項和二次項的系數符號由正數轉向負數，并通過了5%水平下的顯著性檢驗，說明外商直接投資進入長三角地區使得勞動力配置效率由逐漸降低后開始回升，呈現倒“U”型關系?？刂谱兞糠矫?，能源結構、政府干預以及貿易開放度的回歸系數為負，說明能源結構、政府干預、產業結構以及貿易開放度對于勞動力錯配有負向影響作用，產業結構通過了10%水平下的顯著性檢驗且回歸系數為正，說明產業結構一定程度上可以降低勞動力錯配，而其余變量沒有通過顯著性檢驗。

表6 FDI與能源錯配的回歸分析

根據表6可以看出，回歸方程調整后的系數為0.795 5，說明模型有較好的擬合度。外商直接投資變量的一次項和二次項的系數符號由正數轉向負數，呈現倒“U”型關系，沒有通過顯著性檢驗，但接近于通過顯著性檢驗?？刂谱兞糠矫妫茉唇Y構、環境規制以及貿易開放度的回歸系數為負，且能源結構通過5%顯著性檢驗，環境規制和貿易開放度通過了10%顯著性檢驗，說明能源結構、環境規制以及貿易開放度對于勞動力錯配有負向影響作用，一定程度上可以降低資源錯配系數，而其余變量沒有通過顯著性檢驗。

5 結論與啟示

從上文實證結果可以看出，中國長三角地區存在不同程度的資源錯配問題，資本和能源要素配置效率低的問題一直未得到有效改善，而長三角勞動力錯配呈現惡化趨勢。長三角區域一體化上升為國家戰略，在此背景下如何改善資源錯配、緩解產能過剩成為亟待解決的問題。文中采用 2001—2017年長三角區域的面板數據，測算了長三角各地區資本、勞動力以及能源的錯配程度，在此基礎上構建動態面板模型，實證分析外商直接投資對長三角地區資源錯配的影響。主要研究發現如下：1)長三角地區在資本配置方面存在不足，資本錯配程度總體呈現平穩狀態但不顯著。2001—2008年安徽省資本錯配相比于其他省市較為嚴重，上海市資本錯配不明顯，而江蘇和浙江處于二者之間。2009—2017年各省市資本錯配先升后稍有回落并在總體上呈現下降趨勢。2)考察期內長三角各省市勞動力錯配均大于0，總體來看長三角各省市勞動力錯配呈現上升趨勢，2013—2017年長三角各省市勞動力錯配均呈現上浮趨勢。3)考察期內長三角各省市能源錯配均大于0，能源要素沒有最優利用，2008年金融危機發生后短時間內長三角各省市能源錯配指數波動明顯，隨后回落到平均水平。4)外商直接投資與長三角地區資本錯配、勞動力錯配以及能源錯配之間存在倒“U”型關系，一定程度上說明當前外商直接投資進入長三角地區可以有效地改善地區資本錯配和勞動力錯配，但對能源錯配的影響效果不顯著。

上述結論的政策啟示在于：1)長三角各地區應當堅持吸引外商投資的戰略，政府職能應從發布優惠政策逐步轉變為提供服務為主，以此改善投資環境。2)從長遠來看，吸引外資應通過引進高科技人才提高人力資本質量，比如安徽合肥大力發展人工智能、量子信息等高科技領域。3)吸引外國投資的優勢在于適應當地情況。不同地區根據當地產業基礎選擇目標產業，增加上海第三產業比重，依靠高新技術產業集群效應的影響，以上海為輻射源，協調發展江蘇、浙江和安徽等地區，促進區域經濟一體化的高質量發展。 4)江蘇、浙江和安徽3個省以勞動密集型產業為主，根據不同的區域優勢和產業結構，利用產業鏈吸引外資，發展相應的配套產業和下游產業，從整體上提高外國直接投資的效率，同時加強與長三角中心上海市經濟、金融和商業合作，發揮中心城市的引領作用，讓企業在同一個層次上公平競爭，實現長三角一體化要素資源的合理配置。