FDI与西部地区经济增长内生性研究

2016-01-06周雪敏董乃斌

财经问题研究 2015年8期

周雪敏　董乃斌

摘要：西部大开发吹响了外资大规模进入西部的号角，区域经济增长同外商直接投资已成为相互影响的内生化过程，且区域经济发展初始差距已明显引发西部地区间发展差距的“蝴蝶效应”。本文借鉴FDI与经济增长的相关研究成果，构造了基于1997—2013年西部11个省（直辖市）的面板数据内生增长联立方程组，并引入相关循环累积效应度量指标进行研究。经验研究了FDI和西部经济增长的内生性作用机制；发现循环累积因果机制在西部发展中显著存在，但涓流效应正逐渐显现；基础设施、城市化水平以及对外开放度显著影响外商投资热情；政策红利在西部招商引资中的作用十分显著；资本要素对西部经济增长作用重大。

关键词：西部地区经济增长；内生性；FDI；循环累积因果效应

中图分类号：F207 文献标识码：A 文章编号：1000-176X（2015）06-0013-06

一、文献综述

随着西部大开发的推进，西部地区FDI的规模迅速扩大，FDI对促进西部地区经济发展的重要作用也日益显现。如何更有效利用外资，让FDI与区域经济增长间形成“向上循环累积因果”的机制已成为当前西部地区迫切需要研究的问题。虽然已有文献对FDI与经济增长做了深入分析，但多未考虑二者之间的内生增长关系，且结合循环累积因果效应经验分析FDI与经济内生增长的相关文献尚不多见。鉴于此，本文以FDI与西部地区经济内生增长为基础，构建FDI与经济增长的联立方程，结合循环累积因果效应，运用西部11个省面板数据对FDI与西部区域经济增长的内生关系进行实证分析。

已有文献对于FDI与经济增长的研究比较多，研究视角也比较广，研究结果基本上都支持FDI有利于经济增长这一观点。Borensztein等[1]对69个发展中国家的投资数据，Kinoshita和Campos[2]对25个转型中的前苏东国家的FDI和经济增长的数据，均研究得出FDI可以有效促进经济增长的结论；Ghatak和Haligiogluf[3]利用1991—2001年140个国家的数据，通过单方程和联立方程回归检验发现FDI与经济增长之间是显著的正向关系；Shan[4]利用1986—1998年中国的季度数据，采用VAR方法进行实证分析，发现产出和FDI之间存在双向的因果关系；吴林海和陈继海[5]则研究了集聚效应、FDI与我国经济增长的关系，发现FDI的要素投入是经济增长的重要因素，同时FDI通过技术外溢效应、区域创新网络效应对经济增长产生积极影响；王红领等[6]认为 FDI 的进入促进了内资企业的自主研发；王欣和陈丽珍[7]认为FDI既存在显著前向关联溢出效应，又存在显著的后向关联溢出效应；陈得文和苗建军[8]认为对于以出口拉动为主的东部区域，对外开放促进了区域的空间集聚；丁行政和曹灿[9]认为FDI在城市的空间集聚会促进城市的经济增长；孟令岩[10]对全国29个省1986—2010年工业企业数据的检验表明FDI与我国产业集聚之间具有高度相关性。

缪尔达尔提出循环累积因果机制，指出社会经济各因素之间的关系是一种“循环积累因果关系”，某一因素变动或者初始状态的差异必将通过影响系列因素来强化初始变动或者发展差异，经济学对应的现象诸如“蝴蝶效应”、“蹄铁效应”或者“马太效应”。随着理论研究的深入，国内学者也开始关注循环累积因果机制与经济增长之间的关系研究。胡永亮[11]认为分工专业化的程度和产业集聚的程度之间具有一致性，在分工专业化的基础上，产业集聚与区域经济增长具有相关性；于铭[12]从产业集聚与区域经济增长角度出发，发现劳动力集聚和资本集聚均对区域经济增长有影响，但资本集聚的影响要远大于劳动力流动的影响；曹群[13]对FDI与地方产业集群发展的效应进行了理论分析，并认为FDI的大规模进入使地方产业集群系统不断循环更新，提高产业集群的竞争力。

以上相关学者对FDI，包括循环累积因素（集聚因素）与我国经济增长的关系做了深入分析，但仍存在两个值得深入研究的问题：一是对 FDI 与经济增长的研究中二者间相互影响性方面考虑不足，由于FDI和经济增长是一个相互影响的内生化过程，仅从二者的单向影响研究很难准确揭露FDI和经济增长之间的内在联系。二是结合循环累积因果效应视角研究FDI与区域经济内生性增长的相关文献尚不多见，且主要是通过理论分析，缺乏实证分析。因此，本文依据新增长理论和新经济地理学的相关知识，运用联立方程模型分析西部省域FDI与经济内生增长关系，并引入度量循环累积因果效应的指标，为FDI同西部经济增长内生关系研究提供新的视角。

二、模型设定和变量描述

西部大开发，掀起了西部快速发展的浪潮，1997年西部11省FDI额为213亿元，但1999年起，亚洲金融危机的冲击，让外资流入速度减缓，连续4年不足200亿元，2003年起形势逐步好转。2009年，外商在西部的投资突破千亿，2012年突破2 000亿元，西部对外资的吸引力不断加强。

从西部地区FDI和GDP的关系图可以发现，当FDI总规模在200亿元以下时，并未表现出对GDP增长的同步变化趋势，说明该阶段FDI对西部地区的经济增长拉动能力仍有限。但当规模超过250亿元后，二者表现除了较好的同步增长趋势，但FDI对GDP的边际效用却缓慢下降。当FDI接近并超过2 000亿元后，其边际效用显著提升，该阶段FDI在西部经济增长中开始发挥显著的拉动作用。

为进一步了解西部地区FDI与经济增长的关系，本文将从二者互为内生性角度出发，建立相关模型。

Alfaro和Charlton[14]通过模型得出了FDI与区域经济增长存在双向互动关系的结论，其简约表达式为：

g=F（Xg，FDI）FDI=G（XFDI，g）（1）

其中，g表示经济发展增速，Xg表示影响经济增长的相关因素，FDI表示外商直接投资，XFDI表示影响FDI的相关因素。

借鉴Islam[15]的基本经济模型作为研究区域经济增长模型基础，结合CD函数，确定经济增长的基本模型形式如下：

log（GDPi，t）=α+βlog（GDPi，t-1）+ΦXi，t+ΘZi+εi，t（2）

其中，GDPi，t表示区域i在第t年的可比价生产总值；GDPi，t-1表示区域i在上一期的经济总量，用以描述区域发展初始差距；Xi，t表示区域i在第t年决定经济增长的系列变量；Zi表示影响经济增长的系列控制变量；εi，t为随机误差项。

影响经济增长的因素很多，陈得文和苗建军[8]总结了影响经济增长的显著性变量主要包括以下三类：第一类是生产要素，如劳动力、人力资本水平、固定资产投资、政府消费支出等；第二类是经济增长中的空间因素，如人口密度、地区虚拟变量等；第三类是经济增长制度因素，如对外开放度等。结合现有研究，本文选取循环累积因素GDP（-1）、劳动力要素（L）、资本要素（K）和外商直接投资（FDI）作为影响经济增长的解释变量，选择人口密度（Dop）、对外开放度（Open）等指标作为控制变量。

在 FDI 区位决定因素方面，国内外已经有了不少研究。肖政和盖斯特勒格（2001）、郭慧（2003）、李具恒（2004）和岳书敬（2008）等从不同角度、不同方法研究，得出不同影响 FDI区位选择的因素，概括来说可以分为：宏观经济要素，包括市场规模、经济发展水平、经济开放度、地理位置；投资硬环境要素，包括交通设施、通讯设施、金融环境；投资软环境要素，包括市场化水平、人力资源、吸引外资优惠政策。根据可量化的标准，我们选择了区域产业结构（Str）、对外开放度（Open）、人力资本（Hum）、城市化水平（Ru）、基础设施（Inf）、循环累积经济因素（GDP（-1））和区域实际经济总量（GDP）作为影响FDI的相关变量，并且引入政策虚拟变量（Dum）。

其中，GDPi，t以区域定期可比价增速（1997=100）调整后的实际GDP表示；Stri，t以第二产业、第三产业增加值占比表示；Openi，t以折算成人民币口径的进出口总额与名义GDP比重表示；Humi，t以万人普通高等教育在校生数表示；Rui，t以常住人口城镇化率表示；Dopi，t以每平方千米常住人口数表示；Infi，t反映区域道路基础设施水平，以旅客和货物综合周转量表示；GDP（-1）表示区域经济发展的初始累积因素（循环累积经济因素），以滞后一期名义GDP总量表示；Li，t以区域第二产业、第三产业就业人口总数表示；Ki，t以经固定资产投资价格指数（1997=100）调整后的不变价区域固定资产投资额表示；Dumi，t为政策虚拟变量，将甘肃2012年（兰州新区获批）及其之后定义为1，将重庆2010年（两江新区获批）及其之后定义为1，其他均为0。

三、模型估计与检验

对联立方程组的两个内生变量以及10个前定变量进行平稳性检验，除变量Inf为一阶单整外，其他均为零阶单整，在建立联立方程时，对变量Inf进行取对数后带入。

本文所建立的两方程内生联立模型的被斥变量系数矩阵的秩均为1，进一步对方程（3）和方程（4）识别的阶条件检验，K-ki均大于1，说明方程均为过度识别。过度识别的联立方程模型，3SLS 估计量比2SLS 估计量更有效，同时考虑到误差项间可能存在异方差和相关性，本文采用三阶段最小二乘法（3SLS）来估计联立方程模型。

选取常数C、Str、Hum、Ru、Dop、lnInf、lnGDP（-1）、Open、lnL、lnK和Dum为工具变量。考虑到1998年亚洲金融危机以及2008年美国次贷危机的影响，将1997—2013年又分为三个时期，即时期1（1997—2002年），亚洲金融危机的影响及初步消化；时期2（2003—2009年），经济恢复快速增长，伴随美国的次贷危机冲击；时期3（2010—2013年），逐步恢复危机前水平。1997—2013年整个阶段联立方程模型参数估计如下：

外商投资方程：

lnFDI=-250447+166860×lnGDP+155023×lnGDP（-1）-00009×Str+00117×Open-00026×Hum+00275×Ru+01870×lnInf+01779×Dum

R2=07300 2=07179

经济增长方程：

lnGDP=00527+09715×lnGDP（-1）+00042×lnL+00200×lnK+00115×lnFDI+00003×Open-00000×Dop

R2=09997 2=09997

外商投资方程和经济增长方程拟合优度都在07300以上，其中经济增长方程达到09997，联立方程整体拟合结果较好，西部地区FDI和经济增长相互促进的作用机制得到进一步验证，循环累积因果机制在西部发展中显著存在。从三段时期分别实证（见表2所示），得到以下结论：

第一，地区经济增长和FDI有显著的双向促进关系。实证结果表明，至少在10%的显著水平下，FDI对西部地区GDP增长有显著的促进作用。同样，经济发展基础也成为决定FDI的一个重要方面。1997—2013年间，西部地区经济每增长1个点，将拉动FDI增长16.6860个点，同时，FDI每增长1个点，又将拉动西部经济增长0.0115个点。分时段看，随着西部大开发进程的深入推进，西部地区在利用外资拉动区域增长方面正逐渐走上良性循环轨道。1997—2002年，西部大开发初始，由于同东部地区的巨大差距，加之金融危机的影响，西部地区在吸引外资方面取得的效果并不理想，经济的增长并未形成对外资的直接吸引力（FDI方程时期1，系数3.8758）。由于FDI体量还普遍偏小，在拉动区域经济增长方面的作用也并不突出（经济增长方程时期1，系数0.0070）。同时，相比较于其他两个阶段，该阶段西部地区的初始经济条件差异在决定FDI区域时起到了决定性作用，其弹性系数达到22.2118；2003—2009年，西部大开发逐渐推进，金融危机影响逐步消化，FDI整体处于平稳上升阶段，西部经济对外资的带动力有所上升（16.9583），但FDI推动经济增长的作用并未加强，弹性系数仅为0.0063；2010—2013年，西部大开发走过第十个年头，随着东部产业向中西部转移，西部经济快速增长，发展活力和发展优势显现，外商也都敏锐跟进，积极投身西部制造业、房地产业等行业。该阶段西部经济增长对外商直接投资的促进作用进一步加强，弹性系数达到23.3752，外商在参与西部开发建设同时也积极带动了西部地区经济增长（经济增长方程时期3，系数0.0089），其促进作用创1997年以来新高，FDI和西部经济增长走入良性发展轨道。

本文的其他解释变量对个人收入的影响均在统计上显著，但影响趋势和程度却差异很大。其中年龄的系数从1992年的0.0949降低到2010年的0.0135，可能是由于劳动者老龄化弱化了该变量的影响程度。性别的系数从1992年的0.0836提高到2010年的0.1660，且在统计上的显著性增加，这说明劳动力市场上的性别歧视持续扩大。受教育年限仍然是影响个人收入的主要因素，比较三期系数可以发现，随着劳动者受教育水平的普遍提高，其影响程度逐渐增强。地区差异的影响有减缓趋势，可能是西部大开发等政策措施逐渐缩小东部与中西部地区经济发展的差距。最重要的解释变量户籍的系数显著高于其他变量，可见是否是城镇居民确实是影响个人收入的重要因素之一。

2.Oaxaca-Blinder分解的主要结果

通过之前的统计描述和计量分析，我们可以得到以下结论：劳动者的身高与个人收入之间存在一定的关系。通过OLS回归做进一步研究后发现，身高对个人收入具有显著的正向影响，尤其是对城镇居民个人收入的影响更大。接下来，我们需要研究的问题是身高对中国城乡收入差距是否存在影响？如果存在影响，其影响程度是否显著？

运用Oaxaca-Blinder分解方法，我们对城镇居民和农村居民的家庭人均收入的条件均值进行了分解，得到以下结果：1992年城镇居民人均收入系数、农村居民人均收入系数和城乡收入差异系数分别为5.8280、5.3150和0.5130，1999年城镇居民人均收入系数、农村居民人均收入系数和城乡收入差异系数分别为6.4480、5.6620和0.7860，2010年城镇居民人均收入系数、农村居民人均收入系数和城乡收入差异系数分别为7.4900、6.7760和0.7140。具体分解结果如表3所示。

1992年城乡居民收入差距的14.60%（0.0749/0.5130，下文计算方法相同）可由各解释变量进行解释，其中身高对城乡收入差距的贡献率为4.33%。可见其影响效应确实存在，且影响的显著程度仅次于教育因素。影响城乡收入差距的其他重要因素还包括：（1）劳动者的受教育年限对城乡收入差距的贡献率为7.68%，符合一般的研究结论。教育属于人力资本投资中比较重要的组成部分，因为教育回报率直接影响个人收入，而且不同人群之间的教育回报率存在差异也会导致收入差距。（2）劳动者的地区分布对城乡收入差距的贡献率为2.48%，说明地区之间经济发展不平衡导致地区间的收入差距，这也是引起城乡收入差距的一个主要原因。

1999年城乡居民收入差距的19.08%可由各解释变量进行解释，其中身高对城乡收入差距的贡献率为3.74%，较1992年略有下降。受教育程度和地区分布对城乡收入差距的贡献率分别为11.73%和4.10%，对城乡收入差距的影响程度均有所上升。

2010年城乡收入差距的16.67%可由各解释变量进行解释，其中身高对城乡收入差距的贡献率为3.96%。受教育程度对城乡收入差距的贡献率仍最高，且继续上升，为13.99%。但地区分布对城乡收入差距的贡献率锐减至0.25%。结合之前的数据统计和回归分析，可能有两方面的原因：一方面，地区经济发展不平衡已经得到缓解，所以东部地区和中西部地区的分布差异对城乡收入差距的影响程度大大降低。另一方面，三期数据的有效样本中地区分布的比例发生了较大变化，1992年东部地区占36.28%，1999年占34.57%，2010年仅占26.28%，这也可能是导致本文中的人均月收入低于一般统计的原因。

比较三期数据的分解结果可以发现：（1）身高对城乡收入差距的影响确实存在，而且其贡献率较稳定，分别是4.33%、3.74%和3.96%。（2）教育仍是影响城乡收入差距的主要原因，其贡献率分别是7.68%、11.73%和13.99%，且重要程度持续上升。（3）地区分布对城乡收入差距的影响趋势发生变化，其贡献率分别是2.48%、4.10%和0.25%，具体的原因还需要继续讨论。（4）年龄成为缩小城乡收入差距的因素，虽然影响程度较小，但统计上负向显著。

五、研究结论

通过对中国健康和营养调查1993年、2000年和2011年三次调查的数据进行计量分析，本文得出以下研究结论：（1）健康对劳动者的个人收入有显著的正向影响，而且这种影响长期以来较为稳定且略有增加。（2）健康对中国城乡收入差距的影响是不容忽视的。人力资本不平等，尤其是教育不平等，仍然是引起城乡收入差距的首要原因。近年来，健康不平等仅次于教育不平等，成为另一个影响城乡收入差距的重要原因。（3）健康作为人力资本投资的重要形式之一，不仅仅是个人和家庭追求经济收益的人力资本投资，也是整个社会生产力发展的源泉。充足的健康投资，可以显著提高人口的健康水平，既能够节省医疗保险费用，减轻社会经济发展的负担，又能提高全民劳动生产率水平，促进社会经济的高速发展。同时健康投资也遵循边际报酬递减规律，加强对农村地区，尤其是中西部农村地区的健康投资，将会获得更高的经济回报和社会回报。

城乡整体收入水平大幅度提高，城乡收入差距虽然存在，但1992—2010年这一差距存在先扩大后缩小的变化趋势，和国家统计局的数据有所不同，这可能是由于计算口径不同引起的，但同时可以说明，近年来政府所推行的城市化、西部大开发和“健康中国2020”等各项改革方案与政策，对减缓城乡收入差距持续扩大的趋势是颇有成效的。此外，劳动者老龄化趋势明显，也在一定程度上缓和了城乡收入差距。

参考文献：

[1] 陈玉宇，王志刚，魏众.中国城镇居民20世纪90年代收入不平等及其变化——地区因素、人力资本在其中的作用[J].经济科学，2004，（6）：16-25.

[2] 刘国恩，William H.Dow.，傅正泓，John Akin.中国的健康人力资本与收入增长[J].经济学（季刊），2004，（1）：101-118.

4.采用有差异的引资政策，加强对外商投资的引导

西部地区幅员辽阔，每个省都具有自己的比较优势，应当根据自己的比较优势实施差别化的引资策略，改变过去那些对所有项目都盲目优惠的做法，引导外资流向各个省域的优势产业，比如贵州煤矿、药材等优势产业，云南的旅游产业，陕西的制作、电子产业，新疆的煤炭、石油等优势产业等，这样才能充分发挥FDI对经济增长的外溢作用，促进经济的快速增长。参考文献：

[1] Borensztein， E.， Gregorio，J.D.， Lee， J.W. How does Foreign Direct Investment Affect Economic Growth？＼[J]. Journal of International Economics，1998，45（1）：115-135.

[2] Kinoshita，Y.， Campos，N.F. Why does FDI Go where It Goes？ New Evidence from the Transition Economies＼[R].William Davidson Institute Working Paper，2003.573.

[3] Ghatak， A.， Haligiogluf，F. Foreign Direct Investment and Economic Growth： Some Evidence from Across the World＼[J].Global Business and Economics Review，2007，9（4）： 381-394.

[4] Shan， J.A.VAR Approach to the Economics of FDI in China[J].Applied Economics，2002，34（7）：885-893.

[5] 吴林海，陈继海. 集聚效应、外商直接投资与经济增长[J].管理世界，2003，（8）：136-137.

[6] 王红领，李稻葵，冯俊新. FDI 与自主研发：基于行业数据的经验研究[J].经济研究， 2006，（2）： 44-56.

[7] 王欣，陈丽珍.外商直接投资、前后向关联与技术溢出——基于江苏制造业面板数据的经验研究[J].数量经济技术经济研究，2008，（11）： 85-97.

[8] 陈得文，苗建军.空间集聚与区域经济增长内生性研究——基于1995—2008年中国省域面板数据分析[J]. 数量经济技术经济研究，2010，（9）：82-93.

[9] 丁行政，曹灿.FDI空间集聚视角下的城市经济增长实证研究[J].商业时代，2010，（6）： 126-128.

[10] 孟令岩.FDI与产业集聚的相关性及其对中西部地区产业集群发展的启示[J].价格月刊， 2012，（7）： 34-39.

[11] 胡永亮. 分工、产业集聚与区域经济增长研究[D].西安：西北大学博士学位论文，2006.45-140.

[12] 于铭.中国产业集聚与区域经济增长问题研究[D]. 沈阳：辽宁大学博士学位论文，2007.53-153.

[13] 曹群. FDI与地方产业集群发展的效应分析[J].商业研究， 2006，（6）： 144-146.

[14] Alfaro， L.， Charlton， A. Growth and the Quality of Foreign Direct Investment： Is All FDI Equal[R].Working Paper，2007.

[15] Islam，N. Growth Empirics： A Panel Data Approach[J].The Quarterly Journal of Economics，1995，110（4）： 1127-1170.