FDI对我国城镇化的影响

李凯伦 刘梦月 朱天龙

中图分类号：F224 文献标识码：A

内容摘要：本文基于我国1990-2015年的省际面板数据，把经济发展方式转变程度作为门槛变量实证检验了FDI对我国城镇化的影响，得出结论：FDI的流入对我国的城镇化具有门槛效应。当经济发展方式转变程度处在低门槛值之下时，FDI的流入对我国的城镇化具有促进作用；当经济发展方式转变程度处在低门槛值和高门槛值之间时，FDI的流入对我国的城镇化具有抑制作用；当其在高门槛值以上时，FDI的流入对我国的城镇化又具有了促进作用。基于我国东、中、西部地区经济发展方式转变程度的不同，FDI对东部地区的城镇化具有促进作用，而对中西部地区具有阻碍作用，因此中西部地区要加快经济发展方式的转变，从而使FDI成为促进我国中、西部地区城镇化的强大动力。

关键词：FDI 城镇化 门槛效应 经济发展方式转变

引言及文献综述

改革开放以来，伴随着我国经济的快速发展，我国的城镇化水平也显著提高。我国在1978年时城镇化率仅为17.92%，而2016年城镇化率达到了57.35%，近五年城镇化率平均每年提高1.2%。但是我国城镇化与工业化的发展程度很不匹配，城镇化发展滞后于工业化。从横向看，例如2010年我国的城镇化率为51.3%，工业化指数为46.8%，城市化率/工业化率的比值是1.09，同期美国为4.1、日本为2.48、印度为1.19，相对于工业化水平来说我国的城镇化发展程度不高；从纵向看，当一国人均GDP超过4500美元时，则它的城镇化率会超过70%，而我国2011年人均GDP为5447美元，城镇化率却为51.27%，低于世界平均水平，我国的城镇化水平还有很大的提升空间。面对该问题，习近平总书记在党的十九大报告中明确指出：“以城市群为主体构建大中小城市和小城镇协调发展的城镇格局，加快农业转移人口市民化”，这为我国城镇化的进一步发展指明了方向，在此基礎上还需要探寻促进城镇化水平提高的动力。

随着经济全球化的浪潮愈来愈大，生产要素在世界范围内进行配置，以跨国公司为主体的外商直接投资（FDI）在经济全球化中的地位越来越突出。我国近年来的外商直接投资额总体呈现不断增长趋势，尤其是在我国加入世界贸易组织（WTO）后，FDI增长幅度进一步提高。从单个年份看，2002年我国的外商直接投资额达到527.43亿美元，成为FDI流入量最多的发展中国家；2014年我国的FDI达到1290亿美元，首次超过美国成为全球最大的外资流入国。外商直接投资的大量涌入，一方面为我国经济发展带来了资金、先进的科技和管理技术，并通过资本积累效应和技术外溢效应促进我国经济发展；另一方面大量外资的涌入会加剧我国市场的竞争程度，出现过度竞争和资源浪费现象，同时还会产生“挤出效应”，影响我国民族企业发展。

有关FDI和城镇化之间的关系一直是国内外学术界研究的热点问题，并且产生了一些代表性的观点。John Friedman（1986）认为一国的城镇化会对流入的FDI产生依附作用；Muhammad（2008）认为FDI对城市和乡村的影响具有差异性，这种差异性会影响城镇化率； Mehdi Behname（2013）认为发展中国家城镇化的快速发展得益于发达国家的投资。宛群超、邓峰（2017）采用空间杜宾模型对FDI、科技创新和城镇化的关系进行空间分解，发现我国省域FDI和科技创新对城镇化具有正向空间关联性和空间溢出效应；程开明、段存章（2010）运用动态计量方法进行实证分析发现FDI是城镇化水平提高的格兰杰原因，对城镇化产生较大的正向冲击。随着非线性计量模型的发展，采用非线性计量方法分析FDI和城镇化之间关系的文献不断涌现，如袁冬梅等（2017）以金融发展水平为门槛，运用Hansen（1999）面板门槛回归模型进行实证分析，发现FDI的流入对城镇化发展速度的影响具有门槛效应。本文通过对以上文献进行研究提出假设：FDI对城镇化率存在非线性影响，并且这种影响可以用经济发展方式转变的程度作为门槛变量。以下部分为笔者对提出的假设进行实证分析。

变量选择、数据来源和计量模型

变量选取。关于被解释变量的选取，本文以各省的城镇常住人口与当年该省年末总人口的比值即城镇化率作为被解释变量，符号为urban。核心解释变量与门槛变量：外商直接投资，采用每年各省份实际利用外资额与该省当年GDP的比值来衡量，作为核心解释变量，符号为fdi；把经济发展方式转变程度作为门槛变量，在借鉴魏秀华等（2017）的研究方法后，用产业结构升级水平（edm）作为衡量经济发展方式转变程度的代理变量，其计算公式为，其中inpi为第i产业占GDP的比重。控制变量。为提高模型的解释力，本文选择金融发展规模（fs）、金融发展效率（fe）、人均GDP的对数（lpgdp）、人口自然增长率（pgr）和大学生毕业人数的对数（lgra）作为控制变量加入模型中，其中金融规模用各省份的年末金融机构的各项存、贷款总额之和与该省国民生产总值之比表示，金融发展效率用各省年末金融机构的各项贷款与存款之比表示。

数据来源。鉴于数据的可得性及代表性，本文以我国除港澳台、西藏、重庆外的29个省（市、区）1990—2015年的省际面板数据为样本，数据来源于《2016年中国统计年鉴》、《新中国60年统计资料汇编》、各省经济年鉴以及国民经济和社会发展统计公报。

模型设定。在经济发展方式转变的不同程度上，FDI影响城镇化的机制会有所不同，因此FDI与城镇化率之间存在着非线性关系。在已有的文献中经常运用分组和交叉项的方法来检验FDI对城镇化率的非线性影响，但这两种方法无法对门槛值进行检验，很多情况下门槛值都是人为划定的。Hansen（1999）提出的门槛面板模型在不用考虑非线性模型具体形式的基础上，采用自抽样（bootstrap）法对依靠数据生成的门槛值进行检验。本文依据Hansen（1999）提出的门槛回归模型研究方法，将模型表示为以经济发展方式转变程度为门槛变量的多重门槛面板回归模型：

其中， lnurbanit为被解释变量，fdiit为门槛依赖变量，I（·）为示性函数， lnedmit为门槛变量，Controlit为控制变量簇，包括金融发展规模、金融发展效率、人均GDP、人口自然增长率和大学生毕业人数；θ代表门槛值向量，α和π代表待估参数向量，μ代表不随时间改变的个体效应，εit为随机扰动项。

实证检验

（一）模型估计与分析

本文采用面板门槛回归方法对模型进行检验估计，实证结果见表1和表2。由表1可知，单门槛模型在5%的显著性水平下通过了检验，拒绝了线性模型的原假设；双门槛模型在10%的显著性水平下通过了检验，拒绝了单门槛模型的原假设；三重门槛检验在10%的显著性水平下无法通过，所以接受双重门槛的原假设，本文采用双门槛模型进行实证分析。对门槛条件进行检验之后，还需要对门槛估计值进行检验。经检验0.737和0.898两个门槛估计值均位于对应的置信区间内，LR值均小于5%显著性水平的临界值，说明这两个门槛估计值等同于实际门槛值。

由表2可知，在不同的以经济发展方式转变程度为门槛值的区间，FDI对我国城镇化所起的作用显著不同。当经济发展方式转变程度在低门槛值（0.737）以下时，Lnfdi的系数为0.023，并且在1%的显著性水平下显著，说明FDI的流入对我国的城镇化具有促进作用。因为当我国经济发展方式转变程度较低时，农业占国民经济比重较大，广大农村劳动力束缚在土地上，工业建设缺乏资金。而FDI的大量流入，一方面带来了我国经济发展所需的资金，另一方面也带来了先进的科技和管理经验，其通过资本积累效应和技术外溢效应影响我国经济，带动城镇化。首先FDI为了降低劳动成本广泛吸收农村剩余劳动力，这导致了农村大量人口进入城市；其次FDI为了节约建厂成本和经营成本，以产业集聚的形式存在于城镇周边，使得城镇的用地规模扩大；再次FDI通过技术外溢效应促进我国企业生产水平的提高，推动产业结构升级，使得第二、三产业吸纳更多的劳动人口。

当经济发展方式转变程度处在低门槛值（0.737）和高门槛值（0.898）之间时，Lnfdi的系数为-0.019，并且在1%的显著性水平下显著，说明在此阶段FDI的流入对我国的城镇化具有阻碍作用。因为当我国经济发展方式转变程度提高到一定程度时，FDI的资本效应和技术外溢效应的影响会越来越弱化，而我国的企业在此阶段的技术水平和竞争力与FDI的差距不断缩小，FDI的流入只会导致恶性竞争和生产过剩，进而阻碍城镇化率的提高。当经济发展方式转变程度在高门槛值（0.898）以上时，Lnfdi的系數为0.051，并且在1%的显著性水平下显著，说明在此阶段FDI的流入对我国的城镇化具有促进作用。因为在我国产业结构不断优化的情况下，FDI也进行了结构性调整，吸纳具有经验的劳动者，同时FDI也会进行地区调整，把工厂区位建在土地租金低的地方，这些变化有利于对城镇化起到推动作用。

由控制变量的回归结果可知，金融发展规模和金融发展效率的系数为正且都在1%的显著性水平下显著，说明金融的发展能够显著提高我国的城镇化水平。金融可以通过资本积累的路径影响到城镇化，城镇化是城市基础设施建设完善、乡村变城镇的过程，在这个过程中需要有大量的资金支持。而财政资金相对有限，因此在尽量科学安排财政资金投入城镇基础设施建设的基础上，还需要市场化的金融发挥其巨大的资金支持作用。人均GDP的系数为正且在5%的显著性水平下显著，说明经济发展水平对城镇化水平也具有正向作用，经济发展程度越高，城镇化水平就会越高的结论已经历史的验证。人力资本的代理变量大学生毕业人数的系数为正且在1%的显著性水平下显著，说明人力资本的提高可以推动城镇化发展。人口自然增长率的系数为负且在1%的显著性水平下显著，但由于系数值（单位：‰）太小，经济上不显著。

（二）稳健性检验

为验证模型的稳健性，同时考虑到我国东、中、西部地区的经济发展方式转变程度的差异性，本文把样本划分成东、中、西三区分别进行OLS回归，结果发现东部地区的FDI系数为正且在1%的显著性水平下显著、而中部地区FDI的系数为负但是不显著、西部地区的FDI系数为负且在5%的显著性水平下显著。东部地区的经济发展方式转变程度高于中、西部地区并且越过高门槛值（0.898），因此FDI对东部地区城镇化具有正向作用；中、西部地区经济发展方式转变程度处在低门槛值（0.737）和高门槛值（0.898）之间，因此FDI对这两个地区具有负向作用；人均GDP、金融发展效率和金融发展规模的系数仍然为正且显著；人口自然增长率的系数为负；大学生毕业人数所代表人力资本的系数在东部地区为正，中、西部地区为负，主要受到人才流动的影响。通过以上分析，说明回归结果是稳健的。

结论与建议

本文采用我国29个省级地区的1990-2015年面板数据，把经济发展方式转变程度作为门槛变量进行面板门槛模型回归得出结论：FDI的流入对我国的城镇化具有门槛效应。当经济发展方式转变程度处在低门槛值（0.737）之下时，FDI的流入对我国的城镇化具有促进作用；当经济发展方式转变程度处在低门槛值（0.737）和高门槛值（0.898）之间时，FDI的流入对我国的城镇化具有抑制作用；当经济发展方式转变程度在高门槛值（0.898）以上时，FDI的流入对我国的城镇化又具有了促进作用。

由于当前我国东、中、西部地区处在经济发展方式转变的不同阶段，导致了FDI的流入对三个地区具有不同的影响效果。东部地区作为我国经济最发达的地区，其经济发展方式的转变程度要高于中、西部地区，该区经济结构合理，生产高技术含量产品的FDI才能流入此地，因此FDI会促进该区的城镇化；中、西部地区由于经济发展方式转变程度还未越高门槛值，导致FDI的流入和当地的企业形成了恶性的竞争，反而不利于城镇化的发展。因此中、西部必须进一步加快经济发展方式的转变，优化产业结构，从而使得FDI的流入成为该区域城镇化进一步发展的动力。

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