文化包容、地理集聚对FDI区位选择的影响分析——基于动态面板数据模型的实证分析＊

一 引 言

我国在完成由计划经济向市场经济的转型后吸引了大量的FDI，这些FDI对我国的经济发展产生了重要的作用。与此同时，我国东、中、西部地区的FDI却呈现出了极不平衡的状态，“十二五”规划明确提出要缩小区域经济发展差距，研究影响FDI区位选择的因素对缩小我国区域间经济差距具有重要意义。表1为我国东、中、西部地区FDI分布情况，中、西部地区与东部地区的FDI投资量长期存在差距并呈现出相对差距逐渐减小、绝对差距逐渐增大的态势。

表1 我国1998－2010年FDI分布情况

以往的研究认为，影响FDI区位选择的因素主要有技术创新、内需、市场规模、市场开放程度、市场成熟度、基础设施完善程度、劳动力成本、产业结构、政策优惠程度、教育发达程度、财政分权程度、政府消费、宏观赋税、开放度、国有投资占GDP的比重、经 济 增 长 速 度 等 （孙 霄 仲 （2006）［4］；杨 海 生（2010）［7］；王文剑、仉建涛、覃成林（2007）［6］；廖上胜、樊瑞鹏、王选华（2012）［2］等）。但很多学者的研究并不基于一个统一的框架。

美国学者Krugman（1991）从地理禀赋差异的角度通过中心——外围理论研究了企业集聚，他将最初的产业集聚归结为历史的偶然，初始的优势因“路径依赖”而逐渐扩大，产生“锁定”效应［9］。集聚带来的是企业经济效应的增强，李君华（2009）等研究了集聚效应对企业经济效应的作用后认为，随着企业集聚的增加，企业间通过人与人的交流、交换信息而产生的技术外部性会更大，从而能获得更大的经济效应［3］。集聚效应增强企业经济效应的功能使得集聚效应影响FDI的区位选择，余珮、孙永平（2011）等学者研究了集聚效应对FDI的吸引作用，他们认为集聚效应在吸收外资时具有积极效应［8］。

以新经济地理学为基础的分析固然基于一个统一的框架，但文化因素对FDI的区位选择也有着重要的影响。孙焱林（2004）等以国家为单位研究了文化因素对我国外商投资的影响，研究中使用了Gravity模型进行分析得出结论，认为我国之所以能吸引大量FDI，与我国和新加坡、日本、韩国及我国台湾、香港之间的文化关系有很大联系［5］，而陈继勇（2010）等发现，文化因素对外商直接投资具有正向影响［1］。

二 文化、地理因素对FDI的影响分析

（一）文化因素

文化包容性的强弱关系到FDI投资者的企业文化能否很好应用于在东道国的经营活动中。作为企业核心竞争力之一的企业文化是企业的核心理念以及组织、生产、管理和研发等方面的综合软实力，与企业的竞争力水平以及盈利能力紧密相关。

FDI东道国内部不同地区的文化包容性由于历史、环境等客观因素存在差异，但不同地区之间的文化交流可以改善文化包容性：地区间的文化交流使得不同地区的文化得以相互吸收、融合从而提高本地区文化的包容性。

（二）地理因素

地理因素可以分为交通运输因素以及地理位置因素。

交通运输是企业生产过程中的必要组成以及拓展市场的重要工具。企业通过交通运输加强对周边市场的辐射能力以扩展市场。交通运输发达地区的运输方式选择种类多、运输能力强，产品、原料运输周转速度快，企业可以结合自身产品特点合理选择费用低、耗时短的运输方式，避免产品积压以及原材料供应不及时，降低成本，提高盈利能力。

FDI投资者在经营过程中的各环节对于市场规模、信息获取、基础设施以及金融体系具有很高的依赖度。地理位置作为企业开展经营活动的空间场所反映地区在经济体系中的重要性以及地区的经济活动与其它地区经济活动之间的关联程度，地理位置靠近经济中心的地区市场规模大、信息获取迅速，基础设施、金融体系完善。

（三）集聚效应

由于历史原因或在贸易成本较高的情况下，大量企业倾向于把厂址向运输成本较低的地区集中进而产生了集聚，集聚所产生的集聚效应又进一步推动企业的集中，使得这些地区的企业数量以及人口数量大幅增加。这种规模的增加一方面使得企业个体能够从外部获得“福利”，通过共享市场、原料以及人力资本等方式降低生产成本，即集聚效应的外部性。另一方面，知识的非竞争性和非完全专用性所引起的周边企业在生产过程中的研发技术以及生产工艺的扩散以及企业之间企业家、设计者、技术人员和工程师等人员的相互流动将促进企业的研发技术、生产工艺等的改进，提高企业的生产效率以及盈利能力，即集聚效应的技术外溢效应。

交通运输因素与集聚效应的外部性影响FDI区位选择的方式有着一定的相似性，即通过扩大市场、降低成本来影响FDI的区位选择；同时，集聚效应的增强将使得地区人口流动内部化从而减少地区之间的文化交流，这将不利于地区文化包容性的增强。因此我们假设，地理因素中的交通运输因素主要通过集聚效应来影响FDI区位选择；集聚效应的增强将降低地区的文化包容性，即集聚效应的文化包容效应为负。

图1 作用机理

三 实证检验

（一）模型设定

根据以上分析我们将本文所使用的实证模型设置如下：

本文对旧混凝土路面共振碎石化技术进行了介绍，对路面的弯沉进行了分析，对碎石化的级配进行比较，得出了相应的结论。同时还对碎石化路面的加铺沥青路面的类型进行不同情况的分析，介绍了可参考的方案。旧混凝土路面共振碎石化技术是一种多面技术的综合体，包含旧水泥混凝土破碎效果、路面的弯沉、回弹模量、地基的强度、投资的成本等众多因素，必须依靠当地的基础资料，全面、合理、科学地确定方案，才能丰富完善旧混凝土路面共振碎石化技术。

模型中，FDI、En、Fr、CI、Pa、Cap分别表示外商投资额、企业数量、年货运量、中心指数、年客运量、外商资本总量。加入Pa与Cap的乘积项是为了衡量集聚效应的文化包容效应，即验证集聚效应的增强是否将降低地区的文化包容性从而影响FDI的区位选择。此处加入的Fr是为了验证交通运输因素是否直接影响FDI的区位选择。

（二）变量的说明

年客运量。为了衡量文化包容性，我们假设，地区不是完全封闭的（包容性为正），并且各地区人口总数不发生改变，不同个体之间的文化包容性可以相加，则我们在此基础上可以建立如下模型：

其中，

（2）式中，Cj表示地区j的文化包容性，Mj表示地区j的人口，αj表示地区j个体的文化包容程度，αjMj表示人口未流动前地区j的文化包容性。Mji表示流出j地区、流向i地区的人口；t表示时间，ω为t的系数。表示一个地区流出的人口随着时间的推移不断返回本地区，这里（1＋k（k＞0））表示流出的人口经过与其它地区的交流将具有更强的文化包容性。为地区j流出的人口，在这里我们使用年客运量来衡量。

中心指数。CI是由keeble（1992）［10］等提出的中心指数（Centre Index），能很好衡量地区在经济意义上的中心边缘程度即地理位置的优劣程度。中心指数由GDP以及地区之间的距离计算得出，其计算公式如下：

Dij表示地区i与地区j之间的距离，在这里我们近似地采用两省份省会之间的直线距离进行计算，公式中当i＝j时Dij代表“区域内距离”，在这里我们近似地采用区域i等面积圆半径的三分之一来计算。我们分别使用上海、湖北、四川的中心指数代表东部、中部和西部的中心指数。东、中、西部地区1998～2010年的中心指数如下：

表2 我国东、中、西部地区1998～2010中心指数

年货运量。对于交通运输的发达程度，在这里我们选用年货运量作为衡量指标，与企业生产活动紧密相关的是生产性的交通运输情况，年货运量能很好地反映交通运输的生产属性。

外商资本总量、企业数量。地区历史投资所产生的资本积累以及地区企业的数量能很好地反映集聚效应的强弱。

（三）实证分析

在进行回归分析之前，首先需要对数据进行平稳性检验。我们对数据作对数处理后进行LLC、IPS单位根检验，这两种检验分别假设数列存在同质单位根和异质单位根，若两者结果不一致则拒绝原假设：数列不存在单位根。通过检验我们发现，各变量数列均不存在单位根，即各变量数列在滞后一阶的情况下均为单整数列。

在此基础上，我们对各数列之间是否存在协整关系进行检验，协整检验的方法主要有E－G两步法以及Johansen检验法，此处我们使用建立在EG两步法基础上的Kao检验检验变量之间是否存在协整关系。Kao检验结果显示，各变量的数列间存在协整关系，可以进行回归分析。

表3 数据平稳性检验

在回归阶段，我们首先对模型是否存在个体效应进行检验，我们得到F＝11.51＊＊＊，拒绝 H0：不同个体的截距相同，模型存在个体效应。进一步我们对模型个体效应是随机效应还是固定效应进行检验，Hausman检验结果显示随机效应模型优于固定效应模型。

由于模型中加入滞后一阶的FDI作为解释变量将导致自变量存在严重内生性。在这里我们需要对模型加以修正，而如果模型扰动项之间存在自相关或者异方差则GMM模型较球型扰动假设下的两阶段最小二乘法2SLS模型修正更为有效。我们对模型残差项是否存在异方差进行检验，异方差的检验主要有 Breusch－Pagan 检验、Goldfeld－Quandt检验等，在这里我们使用Breusch－Pagan检验，Breusch－Pagan检验是将OLS估计的残差的平方对模型中的解释变量做回归的异方差性检验，我们得到LM＝36.02＊＊＊（0.0000），进而我们拒绝原假设：修正模型与原模型误差序列同方差，即数据存在异方差。因此我们认为，GMM模型更适合以上数据的回归分析。Arellano和Bover（1995）提出并由Blundell和Bond（1998）改进的动态面板系统GMM估计方法可以很好地解决变量的内生性问题。

表4 模型估计结果

在GMM模型中，我们采用Bond（2002）的方法将GMM估计中的被解释变量滞后项系数与固定效应估计系数和混合效应估计系数进行比较（C0＝0.449、C1＝0.382、C2＝ 0.461，C0、C1、C2分别为FDI（－1）项的GMM估计系数、固定效应估计系数和混合效应估计系数），我们发现GMM模型中的FDI（－1）项估计系数介于固定效应模型估计系数和混合效应模型估计系数之间，因此我们认为GMM模型未出现大的偏倚，而检验过度识别的SARGAN检验接受原假设，即工具变量是有效的。

（四）计量结果讨论

通过GMM模型回归结果我们发现，集聚效应的衡量指标Nu企业数量并不显著，原因可能是企业的数量并不能很好地反映企业的规模。地理位置对FDI区位选择的影响显著，中心指数每增加1%，FDI投资额将增加0.39%。地区在经济意义上的地理位置越靠近区域的经济中心，FDI投资者获得的市场越大、生产成本越低，地区对FDI的吸引越强。文化因素对FDI区位选择的影响显著，客运量每增加1%，FDI将增加2.51%，流出的人口越多，地区与其它地区之间文化的交流越多，随着这些流出人口的回归，地区的文化包容性将得到提升，FDI投资者的企业文化、先进理念、管理模式在地区中能更好地被接受，地区对FDI的吸引力将增强。集聚效应对FDI区位选择有显著的影响，外商固定资本总量Cap每增加1%，FDI将增加3.79%，地区的集聚效应越强，其成本越低、市场越大、技术外溢效应越强，地区对FDI的吸引力越大。换而言之，FDI投资者更偏向于以往投资更多的区域，历史FDI投资量较大的东部地区在其它条件不变的情况下将获得更多的FDI。集聚效应与文化因素乘积项的回归系数为负，这与我们的假设相符，集聚效应的增强会使得地区人口流动内部化，不利于地区间的文化交流以及地区文化包容性的增强，这与我国发布的宏观经济数据一致，以地处西部的人口输出大省四川省为例，其内部人口流动随着地区集聚效应增强已超过省际人口流动。另一方面，衡量文化交流的指标客运量越大人口流出越多，虽然文化的交流增强会增强地区文化的包容性，但这种人口流出并不利于本地区集聚效应的增强。

最后，我们使用随机效应模型检验我们的假设：交通运输因素是否直接影响FDI区位选择。加入Fr变量的随机效应模型RE（1）的Fr变量不显著，并且修正后的R2值并未显著提高。这与我们的假设相符：地理因素中的交通运输因素并不直接影响FDI的区位选择。

四 结论及政策建议

通过研究我们发现，文化、地理因素以及集聚效应对FDI区位选择均有显著的正向影响；FDI投资者在区位选择过程中更倾向于以往投资过的地区，并且以往投资量越多，这种倾向也就越明显；交通运输并不直接影响FDI的区位选择；伴随集聚效应增强的地区人口流动内部化将降低地区的文化包容性，不利于地区对FDI的吸引。

为了促进我国区域经济协调发展，根据以上结论我们提出以下几点政策建议：

（一）我国政府应加强东、中、西部地区之间的文化交流，为中、西部地区劳动力的流动提供优惠政策以增加东、中、西部地区特别是中、西部地区的文化包容性。

（二）我国政府应加大对中、西部地区的扶持力度，优化全国经济体系结构，以产业梯度推进为基础大力推动中、西部地区主导产业升级，提升中、西部地区在全国经济体系中的地位，改善中、西部地区在经济意义上的地理位置。

（三）我国政府应加快中、西部地区交通运输基础设施的建设速度，特别是中、西部地区交通运输的薄弱环节，促进中、西部地区产业集群发展，提升其吸引投资的能力。

（四）中、西部地区政府应利用自身有利资源、结合本地区优势产业，合理规划，加速建设成具有一定规模和竞争力的产业集群，增强产业集群的集聚效应。

［1］ 陈继勇，雷欣，黄开琢.知识溢出、自主创新能力与外商直接投资［J］.管理世界，2010，（7）：30－42.

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