要素市场化配置改革与FDI引资结构优化

杨 梅,王星媛

(南京大学 商学院,南京 210093)

一、引言

2020年4月中共中央、国务院发布了《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》,旨在深化要素市场化改革,提高要素市场化配置水平,实现生产要素自主有序的流动。过去几十年间,中国商品和服务市场化改革已相对成熟。然而与商品和服务市场相比,要素市场化改革比较落后,市场定价体系发展不充分,存在较为严重的要素错配。要素错配的存在不仅严重影响了现有生产要素的流动与配置效率,也对外部生产要素的流入,特别是对外商直接投资的流入产生了不利影响。

外商直接投资作为包含一揽子资源的复合性投资,不仅能直接缓解东道国的资金约束问题,也能为东道国带来先进的技术和管理经验。因此,各个国家都特别重视外商直接投资的引进(杨红丽和陈钊,2015)[1]。中国在改革开放以后,通过实施积极的外商直接投资政策、创新外资利用方式等途径吸引了大量外资的流入。但是以优惠的税收政策、企业补贴政策等为比较优势所吸引的大量FDI主要集中在低端的劳动密集型行业,技术含量低,FDI整体以劳动密集型FDI为主,外商直接投资结构有待优化。劳动密集型FDI虽然在短期内能促进中国经济的发展,但是长远来看,由于劳动密集型行业的科技创新水平较低,产业结构升级缓慢,过量的FDI投入到劳动密集型行业,可能会不利于中国经济发展质量的整体提升。且在双循环相互促进的新发展格局背景下,外商直接投资结构不仅关乎国际循环的深化和延续,也关乎国内大循环的高质量构建。因此,如何优化外商直接投资结构,吸收更多知识密集型FDI流入,使其更好地促进国内国际双循环新发展格局的形成成为当前迫切亟待解决的问题。

那么该如何优化FDI引资结构水平?在相关的研究中,学者从引资政策(殷华方和鲁明泓,2004)[2]、税收优惠(Tung and Cho,2000)[3]、市场规模(张长春,2002)[4]、基础设施建设(Addison and Heshmati,2003)[5]、环境规制(廖显春和夏恩龙,2015)[6]、营商环境(Piwonski,2010)[7]等多领域、宽角度地对FDI引入的影响因素进行了研究。但鲜有文献涉及对FDI引资结构优化的影响因素研究。特别是从要素市场运行这一视角对FDI引资结构进行分析。而外商直接投资作为一种生产要素,其结构和要素市场发展水平存在密切的联系。一般而言,要素市场市场化水平较高的地区能较好地反映生产要素的价值,跨国公司面临的投资风险也相对较小,因而可以产生较大的投资收益,有助于FDI结构的优化。而由于要素市场化水平较低的地区不能准确地反映生产要素的价值,跨国公司投资收益波动较强,面临的投资风险也相对较大,从而不利于外商直接投资特别是前期投入成本较大的知识密集型外商直接投资的流入,导致FDI结构失衡。就现有关于要素市场发展和FDI两者关系的研究中,有学者认为要素错配是吸引FDI流入的重要影响因素,特别是在中国要素错配背景下廉价的劳动力价格和资本价格成为FDI流入的主要动因。李平和季永宝(2014)[8]研究发现政府扭曲要素市场换取的FDI激励政策降低了外资的进入门槛,吸引了较多的低质量外资流入。朱彤等(2010)[9]从中国资本市场国情出发,研究发现资本市场错配使国内资本供需结构失衡,为FDI大量流入提供了机遇。但也有学者认为只有发达的要素市场体系才能提高东道国对FDI的吸收能力(Niels Hermes and Robert Lensink,2003)[10]。Alfaro等(Alfaro and Rodriguez-Clare,2004;Alfaro et al.,2010)[11～12]指出资本市场发展水平的高低是影响FDI流入的一个重要影响因素。冼国明和徐清(2013)[13]基于劳动力市场扭曲视角,认为劳动力市场扭曲在一定程度上促进了FDI流入,但要素错配也意味着投资风险的提升,从而对FDI流入存在抑制作用。

可见,现有关于要素错配和FDI流入的研究并未得出统一的结论,而要素错配对FDI引资结构影响的研究更是一个亟于探析的领域。本文致力于探析要素错配在影响FDI流入量的同时,是否也会对FDI流入结构产生影响?若是,其关系是怎样的?根据微观经济学理论,要素错配扭曲了要素价格,也降低了要素的生产效率,使得跨国公司无法正确地基于资本的逐利性原则将资本配置到效率最大化的地区,从而加大了投资风险。这不仅不利于劳动密集型FDI的流入,也不利于知识密集型FDI的流入。也就是说,由于要素错配所产生的扭曲的劳动力价格和资本价格不应是其吸引FDI流入的主因。即使廉价的生产要素价格能够节约FDI的投入成本,但使用错配的要素进行生产会降低生产效率,产生较大的生产成本、摩擦成本和管理成本,从而对外商直接投资特别是知识密集型外商直接投资的流入产生抑制作用。

当前中国经济向高质量发展阶段迈进,确立了“国内大循环为主体,国内国际双循环相互促进的新发展格局”。在此背景下,通过具有显著竞争优势的外资项目来弥补本土产业链缺失或相对薄弱的环节,从而利用对外开放促进对内开放,不仅是中国经济高质量发展的需要,也是实现双循环相互促进新发展格局的重要方式。知识密集型行业的FDI附带更多的高新技术,能更好地促进东道国经济发展(Assanie and Singleton,2002)[14]。未来FDI引进趋势必由“数量型”向“质量型”转变。因此,重新审视中国的FDI引资结构,对助力中国经济高质量发展和国内国际双循环构建具有一定的理论和现实指导意义。基于此,本文聚焦于要素错配和外商直接投资结构,尝试为优化FDI结构,构建国内国际双循环发展格局提供新的政策思路与方向。在建立FDI异质性模型细致分析要素错配影响FDI引进结构的基础上,本文基于商务部2005—2016年34809家外商投资企业信息,实证考察了要素错配对外商直接投资结构的影响效应与方向,这不仅拓宽了与FDI结构有关的研究范畴,也为加快形成以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局提供了思路与方向。研究发现,要素错配的存在不利于FDI引资结构的优化,其对第三产业FDI的抑制作用要高于对第一产业和第二产业FDI的抑制作用,即要素错配的存在更不利于知识密集型行业外商直接投资的流入。进一步通过测度政府引资优惠政策指数进行实证发现,引资优惠政策更有利于劳动密集型行业外商直接投资的流入,且对于劳动密集型行业外商直接投资而言,引资优惠政策的正向激励效应要大于负向加剧效应。最后将要素错配分为资本错配和劳动力错配进行实证发现,相较于劳动力错配,资本错配的存在更不利于外商直接投资的流入,且相比于劳动力错配,资本错配对知识密集型行业外商直接投资的抑制作用更大。

本文余下部分安排如下:第二部分理论分析资源错配影响外商直接投资结构的内在机制;第三部分设定计量模型,并介绍相关变量与数据;第四部分对实证结果进行分析和讨论;最后给出结论及相应的政策建议。

二、理论分析

本部分内容结合张振华(2012)[15]异质FDI理论模型,将要素错配引入异质FDI的逻辑框架,理论分析要素错配影响FDI结构的内在机理(本部分为简化模型)。

为便于分析,假设开放的经济系统内有N个地区,每个地区的生产技术相同,地区使用资本要素(τKi(t)Ki(t))和劳动力要素(τLi(t)Li(t))进行生产。其中,τKi(t)和τLi(t)分别表示由于要素市场化配置不完全所导致的要素错配程度。

在开放的经济系统内,i地区在t时期的资本(Ki(t))不仅包含国内资本(KCi(t)),也包含外商直接投资(FDI)带来的国外资本(KFi(t)),即:

Ki(t)=KCi(t)+KFi(t)

(1)

在t时期,地区i中的代表性厂商采用Cobb-Douglas生产技术将资本(τKi(t)Ki(t))和劳动力(τLi(t)Li(t))生产要素转化成最终产出Yi(t)。

Yi(t)=[τi(t)Ai(t)Ki(t)]α[Li(t)]1-α

(2)

其中,τi(t)=τKi(t)τLi(t)(1-α)/α。

i地区在t时期引进的外商直接投资(KFi(t))包含知识密集型资本(KFhi(t))和劳动密集型资本(KFli(t))两部分。在其将引进来的外商直接投资作为生产要素投入生产过程中,由于FDI的异质性,其对产出的作用也是不一致的。因此,假定生产过程中知识密集型FDI的产出乘数效应为E(KFhi(t))=kei(t)(k>1 ),而劳动密集型FDI的产出乘数效应为E(KFli(t))=ei(t)。

由于要素错配的存在,使得异质FDI的流入不存在产出乘数效应。亦或要素错配下知识密集型FDI和劳动密集型FDI的产出乘数效应相等,其乘数效应为δ,且0<δ

此时,若i地区引进的资本为知识密集型的FDI,利润率πhei(t)为:

πhei(t)=Ihei(t)/Chei(t)

(3)

其中,Ihei(t)表示引进知识密集型FDI所带来的收益,Chei(t)表示引进知识密集型FDI所产生的成本。

若i地区引进的资本为劳动密集型FDI,利润率πlei(t)为:

πlei(t)=Ilei(t)/Clei(t)

(4)

其中,Ilei(t)表示引进劳动密集型FDI所带来的收益,Clei(t)表示引进劳动密集型FDI所产生的成本。

对于i地区来讲,当存在要素错配时,投入一单位的知识密集型FDI和一单位的劳动密集型FDI所带来的利润率无差异,即:πhei(t)=πlei(t)=Vi(t)

在非要素错配的情况下,若i地区引进的资本为知识密集型的FDI,则利润率πhi(t)为:

πhi(t)=Ihi(t)/Chi(t)

(5)

若i地区引进的资本为劳动密集型的FDI,此时的利润率πli(t)为:

πli(t)=Ili(t)/Cli(t)

(6)

通过对比式(3)和式(5)、式(4)和式(6)可知,i地区要素错配的存在不仅不利于知识密集型外商直接投资的流入,也不利于劳动密集型外商直接投资的流入。由此,可以得到以下命题:

命题1:要素错配和知识密集型FDI与劳动密集型FDI均为负相关关系。

反观跨国公司,他们在作出是否继续进行外商投资以及是投放知识密集型FDI还是劳动密集型FDI决策时,不仅需要考虑当地的要素市场发展水平,同时也要考虑东道国的制度环境特别是招商引资政策。优惠的招商政策对外资的流入有正向激励作用,假设其激励效应为λ,λ≥1且λ>Vi(t),不同的FDI供给可以表示为:

KFhi(t)=KFhi(t-1)·[λ+1+Vi(t)/(πhi(t)+Vi(t))]

(7)

KFli(t)=KFli(t-1)·[λ+1+Vi(t)/(πli(t)+Vi(t))]

(8)

其中,KFhi(t)表示i地区在t期吸引的知识密集型FDI总量,KFli(t)表示i地区在t期吸引的劳动密集型FDI总量。由式(7)和式(8)可知,在t期,FDI的增速为:

(9)

命题2:相比于劳动密集型FDI,要素错配更不利于知识密集型FDI的流入,从而不利于外商直接投资结构的优化。

又因为λ>1,可知知识密集型FDI的流入水平要小于劳动密集型FDI的流入水平。由此,可以得出以下命题:

命题3:劳动密集型FDI的流入水平要高于知识密集型FDI的流入水平。

同理可知非要素错配条件下,知识密集型FDI的流入数量和规模要高于劳动密集型FDI的流入数量和规模。由此,可以得出以下命题:

命题4:完善的要素市场能够促进外商直接投资结构的优化。

三、研究设计

本文研究所采用的样本为2005—2016年中国30个省份的面板数据(不包括西藏和港澳台)。原始数据来源于《商务部外资企业名录》《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》、各地级市《国民经济和社会发展统计公报》以及中国经济与社会发展统计数据库等。

(一)计量模型构建

为了考察要素错配对外商直接投资结构的影响,建立如下的计量模型:

fdihit=α1+β1disit+Xcontrolit+uit

(10)

fdilit=α2+β2disit+Xcontrolit+uit

(11)

其中,fdihit为i地区t期的知识密集型外商直接投资水平,fdilit为i地区t期的劳动密集型外商直接投资水平,disit表示由资本错配和劳动力错配引起的要素市场整体错配。Xcontrolit为其他控制变量,uit为随机干扰项,服从正态分布。

(二)变量选择

外商直接投资结构。根据FDI的引进过程和应用,可以将FDI结构分为FDI引进结构和FDI利用结构。在现有研究中,学者侧重于对FDI利用结构的评估。如白俊红和吕晓红(2015)[16]从外资资产贡献率、外资平均规模、外资技术水平、外资出口拉动这四个方面综合评估了FDI引进后对当地经济的贡献水平。本文侧重于对跨国公司将资金投入到某一东道国动机的考察。若将资本投入到劳动力密集型行业,则看重的是东道国廉价劳动力禀赋的成本优势,试图通过在东道国投资来降低生产成本,此类投资行为,尽管对经济增长具有一定的贡献,但由于其技术输出的可能性较小,因而对经济整体质量的提高贡献较小。若将资本投入到知识密集型行业,则看重的是该行业在东道国的发展前景,其技术输出的可能性较高,从而对经济整体质量的提高贡献较大。相比于第一产业和第二产业,第三产业知识和技术密集度较高。基于此,将投入到第三产业的外商直接投资称为知识密集型FDI,投入到第一产业和第二产业的外商直接投资称之为劳动密集型FDI。具体地,通过python软件对商务部外资企业名录中的原始数据进行按地区和按行业的归纳整理,使用第一产业和第二产业的外商直接投资总额来近似表征劳动密集型外商直接投资,用第三产业的外商投资总额来近似表征知识密集型FDI。后文中,还将使用第一产业和第二产业、第三产业的注册资本和外方认缴额进行稳健性检验。

要素配置扭曲。白俊红和刘宇英(2018)[17]借鉴陈永伟和胡伟民(2011)[18]的研究,使用价格扭曲系数来估计区域的资本和劳动力错配。考虑了区域特性所带来的资本和劳动力产出弹性差异。基于此,本文首先参考白俊红和刘宇英(2018)[17]对资本和劳动力配置扭曲水平进行测算,然后再用两者的方差来表示整体要素错配水平(dis)。

各地区要素配错配的资本错配指数(disk)和劳动力错配指数(disl)表示如下:

(12)

(13)

由式(12)和式(13)可知,计算资本和劳动力错配指数需估计各地区资本产出弹性αKi和劳动产出弹性βLi。本文利用索罗余值法测算。假设生产函数为具有规模报酬不变的C-D生产函数,具体形式如下:

(14)

产出变量(Yit),用各地区实际生产总值来表示。具体地,借鉴白俊红和刘宇英(2018)[17]的方法,以2003年作为基期,其他年份的地区生产总值按照GDP平减指数转化为以2003年不变价格表示的实际地区生产总值。

资本投入量(Kit),基于永续盘存法测算的各地区的资本存量来表示。

Kt=It/Pt+(1-χt)Kt-1

(15)

其中,Kt表示t期资本存量,It表示t期名义固定资本形成总额,Pt表示固定资产投资价格指数,χt表示折旧率,取9.6%(张军等,2004)[19],Kt-1表示t-1期的资本存量。

劳动力投入量(Lit),用各地区的年平均劳动力就业人数来表征。

其他控制变量。人力资本(edu):人力资本作为创新的重要投入要素,其规模的大小会影响该地区的创新能力和创新效率。人力资本较多的地区,其技术水平和创新能力较高,对FDI的吸收和利用能力也就越强,因此,能为母国公司创造出更多的财富。人力资本较低的地区,其技术水平和创新能力较低,对FDI的吸收和利用能力也相对较低。因此,人力资本作为一个地区吸收和进行创新的关键因素,会影响FDI资本投入的产出比,是FDI流入国进行投资考虑的关键因素。本文使用普通高等学校数来表征一个地区的人力资本水平。

交通基础设施 (goods):基础设施状况是外商直接投资的硬件因素,对跨国公司的决策有着十分重要的影响。外商在投资地进行生产活动随时需要利用交通、能源、邮电设施,这些都依赖于投资地的基础设施完善程度。考虑到与外商直接投资有重要联系的是一个地区运送货物的方便和快捷度,本文选用地区货运量来表征交通基础设施水平。

财政支持(gov):财政支持力度较高的地区,其与企业发展需求相配套的基础设施和公共设施建设也相对较完善。较为完善的基础设施软环境和硬环境,可以降低企业的生产成本和经营成本,增强企业的竞争力。由于政府一般预算支出越多,其用于企业公共服务财政支出也就越多。因此,本文选择地区一般财政预算支出来表征财政支持水平。

市场空间(market):一个地区的人流量越大,其消费空间也就越大。从国际生产资本流动趋势来看,东道国的市场规模是影响跨国公司投资地点选择的重要影响因素。人口密度高的地区,其消费空间也就越大,越能带来规模效益。因此,本文选择一个地区的城市人口密度来表征市场空间。

主要变量的描述性统计见表1。

表1 主要变量的描述性统计

在表1中,要素错配的最小值为0.007,最大值为1.133。知识密集型外商直接投资的最大值为20.936,而最小值仅为4.085,最大值和最小值相差16.851,标准差达到2.274,这反映出在样本期间,知识密集型外商直接投资在各地区存在显著的差异。劳动密集型外商直接投资的标准差为1.517。可见相比于知识密集型外商直接投资,劳动密集型外商直接投资的区域差异较小。不同于劳动密集型FDI,知识密集型FDI包含较多的技术、知识与高质量产品,其对一个地区综合经济发展水平也有更多的要求,而中国各地区经济发展存在一定的差距,从而导致各地区知识密集型FDI存在显著差异。

四、结果分析

(一)基准回归结果

本文在实证部分首先遵循最小二乘回归(OLS)模型对样本数据进行了估计。考虑到要素错配不仅会影响外商直接投资结构,反过来,外商直接投资结构也可能影响到要素错配,因此,本文进一步采用工具变量两阶段最小二乘法进行估计,以尽量克服内生性的影响(毛其淋和盛斌,2012)[20]。在工具变量的选择上,使用要素错配的一阶滞后变量作为工具变量。一方面,要素错配与其滞后一阶相关,满足工具变量的相关性假设。另一方面,由于滞后变量已经发生,故作为“前定”,可能与当期的扰动项不相关。满足工具变量的外生性假设。回归结果如表2所示。

表2 基准回归估计结果

从表2可知,无论是OLS最小二乘估计还是工具变量两阶段最小二乘估计,结果均显示要素错配对知识密集型外商直接投资的影响显著为负,对劳动密集型外商直接投资的影响也显著为负,即要素错配是不利于外商直接投资流入的。如前文所述,要素错配的存在不仅扭曲了要素市场价格,也降低了要素的资源配置效率,增加了跨国公司在东道国进行投资的生产成本、摩擦成本和管理成本,从而提高了跨国公司的投资风险,抑制FDI的流入。进一步观察可知,要素错配对知识密集型外商投资的抑制效应(-3.579)要高于对劳动密集型外商投资的抑制效应(-1.744),即要素错配不利于外商直接投资结构的优化。也就是说尽管要素错配的存在均不利于知识密集型和劳动密集型外商直接投资的流入,但其对知识密集型外商直接投资的不利影响更大。这也证实了理论模型的推论,相比于劳动密集型外商直接投资,知识密集型外商直接投资包含更多的技术、专业知识和高质量的品牌与产品,一旦将其投入在要素错配的地区,其产生的损失也就越大。

(二)稳健性检验

1.不同外商直接投资结构表征指标

前文使用第一产业和第二产业的外商直接投资总额来近似表征劳动密集型外商直接投资,用第三产业的外商直接投资总额来近似表征知识密集型FDI。在这里,本文选择第一产业和第二产业的注册资本和外方认缴额来分别表征劳动密集型外商直接投资,选择第三产业的注册资本和外方认缴额来分别表征知识密集型外商直接投资,以检验结果是否稳健。回归结果如表3所示。

表3 不同外商直接投资结构表征指标回归估计结果

从表3来看,与前文估计结果相比,尽管要素错配的估计系数大小有所变化,但显著性和方向并没有发生根本改变,即要素错配对知识密集型外商直接投资的抑制作用要高于对劳动密集型外商直接投资的抑制作用。此结果与前文基本一致,具有稳健性。

2.不同要素错配表征指标

前文借鉴白俊红和刘宇英(2018)[17]的方法,用资本错配和劳动力错配的方差来综合表征要素错配的整体情况。在这里本文借鉴樊纲(2011)[21]的要素市场发育程度的倒数表征要素错配程度,以检验结果是否稳健。回归结果如表4所示。

表4 不同要素错配表征指标回归估计结果

从表4的估计结果来看,替换配置错配衡量方法以后,与上文一致,要素错配不利于外商直接投资的流入,且其对知识密集型外商直接投资的不利影响要高于对劳动密集型外商直接投资的不利影响。本文结果具有稳健性。

3.变更控制变量

前文分析中,主要选取了人力资本、交通基础设施、财政支持和市场空间4个控制变量。由于FDI流入的影响因素较多,而在计量模型设定中无法将全部的影响因素纳入考虑。本文主要根据已有研究,选取具有代表性的控制变量纳入模型进行回归。这种做法可能使得要素错配与外商直接投资流入两者关系会因控制变量选择的差异而有所不同。为进一步检验本文回归结果的稳健性,本部分将在4个控制变量的基础上,增加公共基础设施水平(pub)和环境清洁度(gre)两个控制变量代入模型进行回归,并从6个控制变量中随机选取4个控制变量,以检验结果是否稳健。回归结果如表5所示。

表5 变更控制变量回归估计结果

从表5的回归结果来看,在增加公共基础设施水平和环境清洁度两个控制变量重新进行回归和在6个控制变量里随机选择4个控制变量进行回归的回归结果均显示,要素错配不利于外商直接投资的流入,且其对知识密集型外商直接投资的不利影响要高于对劳动密集型外商直接投资的不利影响。与表2回归结果相比,尽管回归系数大小发生了改变,但方向和显著性没有发生根本改变,本文结果具有稳健性。

4.更换工具变量

前文中主要使用自变量滞后一期作为工具变量来克服可能存在的内生性问题,本部分将选取上一年度要素市场发育欠缺度的滞后一期作为要素错配的工具变量以更进一步地缓解内生性问题对研究结论的不利影响。具体地,本部分同样选取要素市场发育程度的倒数作为要素市场发育欠缺度的表征变量。回归结果如表6所示。

表6 更换工具变量回归估计结果

从表6的回归结果可以看出,在将表征工具变量的自变量的滞后一期替换为上一年度要素市场发育欠缺度的滞后一期代入模型进行回归以后,可以发现,要素错配不利于外商直接投资的流入,且其对知识密集型外商直接投资的不利影响要高于对劳动密集型外商直接投资的不利影响。该结果与基准回归结果一致,表明本文回归结果具有稳健性。

(三)异质性分析

1.要素错配对行业的异质性影响

前文中,根据产业特性,将第一产业和第二产业的外商直接投资归为劳动密集型外商直接投资,将第三产业的外商直接投资归为知识密集型外商直接投资。实际上,三大产业中各个行业的知识和技术密度也存在一定的差异,从而要素错配对各个行业的影响也存在一定的差异。基于此,本部分挑选了劳动密集度较高的制造业和知识密集度较高的信息传输、软件和信息技术服务业以及金融业、科学研究和技术服务业作为行业异质性研究对象。考虑到生产性服务业在促进技术进步、产业转型升级以及经济发展等方面的作用逐渐增强,本部分还增加了要素错配对生产性服务业FDI和非生产性服务业FDI的行业异质性分析。回归结果见表7。

表7 行业异质性回归估计结果

从表7的回归结果可以看出,要素错配的存在对科学研究和技术服务业FDI的不利影响最大,对制造业FDI的抑制作用最小。这和前文的研究结论相一致,即知识和技术密集度越高的行业,其外商直接投资水平受要素错配的不利影响越大。科学研究和技术服务业、信息传输、软件和信息服务业属于推动中国经济高质量发展的重要行业,需要外商直接投资来增加资本供给以满足其发展的资金需求。要素错配的存在抑制了FDI流入的积极性,使得该行业无法获取充足的投入要素来促进其发展。进一步观察可以发现,要素错配对生产性服务业FDI的不利影响要高于对非生产性服务业FDI的影响。其原因可能是生产性服务业是以人力资本和知识资本作为主要投入品的行业,属于知识和技术密集的高附加值行业。要素错配在扭曲其生产要素价格、降低要素生产效率的同时也带来了较高的知识和技术损失。反观非生产性服务业,由于其所包含的知识和技术较少,要素错配所带来的知识和技术损失也较少。因此,相对于非生产性服务业,要素错配对生产性服务业的抑制效应更大。

2.要素错配对FDI结构影响的区域异质性

不同地区的经济发展水平不同,其要素错配程度也存在一定的差异,从而使得要素错配对外商直接投资结构的影响可能存在区域异质性。基于此,根据地区生产总值,将总样本分为经济发展水平较高地区和经济发展水平较低地区两个子样本。由于广东、江苏、上海、浙江、河南、四川、福建、湖北、湖南、山东这10个省份的GDP连续4年位于全国前10,因此,将这10个地区归为经济发展水平较高的地区,其余省份归为经济发展水平较低的地区。回归结果见表8。

表8 要素错配对FDI结构影响的区域异质性回归估计结果

从表8的回归结果可以看出,无论是经济发展水平较高地区还是经济发展水平较低地区,要素错配对知识密集型外商直接投资的流入存在不利影响,且其对经济发展水平较高地区的不利影响更大。从表8的回归结果还可以看出,在经济发展水平较高地区,要素错配对劳动密集型外商直接投资流入存在不利影响,在经济发展水平较低地区,要素错配和劳动密集型外商直接投资的流入也存在负向相关关系,但回归系数不显著。这说明低水平外商直接投资对经济发展欠发达地区的要素错配的敏感性较弱。在要素错配的前提条件下,由于经济发展水平较低地区的生产要素价格和生产成本都要低于经济发达地区,价格优势和成本优势的存在使得低水平外商直接投资对该区域的要素错配敏感性较弱。

3.要素错配对FDI结构影响的时间异质性

要素错配水平在不同的时间段内可能存在一定的差异,从而导致其对外商直接投资结构的影响可能存在时间异质性。基于此,本部分将样本数据平均分成2005—2010年和2011——2016年两个子样本以考察要素错配对FDI结构的时间异质性影响。回归结果见表9。

表9 要素错配对FDI结构影响的时间异质性回归估计结果

从表9的回归结果可以看出,无论是2005—2010年,还是2011—2016年,要素错配的存在均不利于知识密集型外商直接投资和劳动密集型外商直接投资的流入,且其对知识密集型外商直接投资的不利影响要大于对劳动密集型外商直接投资的影响。进一步观察可知,相比于2005—2010年,在2011—2016年,要素错配对知识密集型外商直接投资的抑制效应降低了,但对劳动密集型外商直接投资的抑制效应增加了。可能的原因是中国不断进行的要素市场化改革,相比于2005—2010年,在2011—2016年降低了要素错配程度,从而弱化了要素错配对知识密集型外商直接投资的不利影响,一定程度上吸引了知识密集型外商直接投资的流入。

4.要素错配对不同组织形式FDI结构影响的异质性

FDI组织形式不同,其受要素错配的影响也可能存在一定的差异。合资企业是由跨国公司与当地企业共同出资建立的企业,跨国公司可以借助东道国企业的“本地优势”弱化外来者劣势,从而降低所面临的市场不确定性。而对于独资企业而言,由于企业对东道国当地要素市场缺乏一定的基础性认知,其面临的市场不确定性和风险也相对较大。也就是说,合资企业和独资企业所面临市场不确定性和风险的差异,可能会导致要素错配对其FDI影响的异质性。基于此,本部分将外商投资企业分为合资企业和独资企业两个子样本实证检验要素错配对不同组织形式FDI结构的异质性影响。回归结果见表10。

表10 要素错配对不同组织形式FDI结构影响的异质性回归估计结果

从表10的回归结果可以看出,要素错配对独资FDI流入的不利影响要高于对合资FDI流入的不利影响,即要素错配更不利于独资企业的外商直接投资结构的优化。对于独资企业而言,其在东道国设立企业需要投入大量的资金,且作为外来企业对东道国当地要素市场发展的情况掌握不足,面临的由于要素错配带来的风险也相对较大,因而要素错配对其FDI流入的不利影响较大。相比于独资企业,合资企业由两个国家的公司共同出资而建立,跨国公司资金投入相对较少,且由于东道国公司对本地要素市场有一定的了解,从而可以较好地利用东道国的“本地优势”弱化由于要素错配所带来的风险。因而要素错配对其FDI流入的不利影响较小。进一步观察表10可以看出,要素错配对知识密集型独资FDI流入的不利影响要高于对劳动密集型独资FDI流入的不利影响,且要素错配对知识密集型合资FDI流入的不利影响要高于对劳动密集型合资FDI流入的不利影响。即要素错配的存在更不利于知识密集型FDI的流入。

5.要素错配对不同来源地FDI结构影响的异质性

根据商务部2005—2016年34809家外商投资企业信息显示,除中国港澳台地区以外,中国的外商直接投资主要集中于美国、日本、韩国和新加坡。由于美国、日本、韩国和新加坡企业的投资动机、技术水平等均存在一定的差异,因而其对中国要素错配的反应程度也存在一定的差别。基于此,本部分基于来源国的不同,从总样本中分离出美国、日本、韩国和新加坡知识密集型和劳动密集型FDI以考察要素错配对不同来源地FDI结构的异质性影响。回归结果见表11。

表11 要素错配对不同来源地FDI结构影响的异质性回归估计结果

从表11可以看出,要素错配的存在对不同国家知识密集型和劳动密集型FDI的流入均存在不利影响。这和前文研究结论相一致。进一步研究发现,相比于日本、韩国和新加坡,要素错配更不利于来源于美国的外商直接投资结构的优化。这可能是因为,相比于日本、韩国和新加坡,美国企业的知识密集度相对较高,其人力资本投入和科研经费也相对较高。因此,其对东道国要素市场发展水平也有较高的要求。若东道国存在较严重的要素错配,会使其FDI承担较高的的投资风险,因此,在东道国要素错配的情况下,美国企业进行FDI的意愿也相对较低。

(四)引资优惠政策同要素错配的影响效应比较

前文站在东道国视角考察了要素错配对外商直接投资引入结构的影响,研究发现要素错配的存在抑制了外商直接投资特别是知识密集型外商直接投资的流入,从而不利于FDI引入结构的优化。事实上,跨国公司FDI决策是基于对东道国多种软硬环境因素的比较。跨国公司在进行投资决策时,不仅需要考虑东道国本地的要素市场发展水平,也要考虑东道国的制度环境,特别是当地的引资优惠政策。

接下来,借鉴刘渝琳和刘明(2012)[22]的方法,构建了优惠政策指数,以反映各地区在招商引资方面的优惠力度,同时为使其具有动态特征,将其与各省份地区生产总值的乘积来表征政府优惠政策指数(index)。进一步将政府优惠政策指数代入式(10)和式(11)得到式(16)和(17)进行回归,从跨国公司视角来综合考察引资优惠政策和要素错配对东道国外商直接投资结构的影响与方向。

fdihit=α3+β3disit+β4indexit+Xcontrolit+uit

(16)

fdilit=α4+β5disit+β6indexit+Xcontrolit+uit

(17)

在具体的实证过程中,为了使政府优惠政策回归系数同资源错配回归系数具有可比性,本文对这两个指标进行了归一化处理。同时前文所选的一些控制变量同政府优惠政策可能存在一定的相关性,因此,本部分回归中,新增控制变量科研实力(inn)。回归结果如表12所示。

表12 考虑政府优惠政策的要素错配对FDI质量影响回归估计结果

从表12的回归结果可以看出,尽管引资优惠政策有助于促进外商直接投资的流入,但其对劳动密集型外商直接投资流入更具有吸引力,即现有的引资优惠政策也不利于外商直接投资结构的优化。进一步观察可以发现,对于知识密集型外商直接投资而言,要素错配的影响效应为-0.582,引资优惠政策的影响效应为0.323。要素错配的负向影响效应大于引资优惠政策的正向效应。对于劳动密集型外商直接投资而言,要素错配的影响效应为-0.300,引资优惠政策的影响效应为0.336,要素错配的影响效应小于引资优惠政策的影响效应。从表12还可以发现,引资优惠政策对知识密集型FDI的正向激励效应要小于对劳动密集型FDI的正向激励效应。即要不断调整和完善现有的引资优惠政策,优化营商环境,以促进知识密集型FDI的持续性流入。

(五)资本错配和劳动力错配对外商直接投资结构的影响

要素市场一般由资本要素和劳动力要素组成。那么不同的要素市场的错配是否对外商直接投资结构的影响存在一定的异质性?基于此,本部分基于前文测算的资本错配指数和劳动力错配指数考察资本错配和劳动力错配对外商直接投资结构的异质性影响。回归结果见表13。

表13 资本和劳动力错配对外商直接投资结构的异质性影响回归估计结果

从表13可以看出,劳动力错配对外资流入的负向影响较小,而资本错配对外商直接投资流入的负向影响较大。可见,尽管资本错配和劳动力错配的存在均不利于外商直接投资的流入,但资本错配的不利影响更大。FDI作为一种资本要素,相比于劳动力市场,其受资本市场的直接影响更大,因此,资本市场资本错配对其产生的影响也就越大。进一步观察可以发现,相比于劳动力错配,资本错配对两种外商直接投资影响存在显著差异。正如前文所讲,知识密集型FDI包含较多的知识、技术以及高质量的品牌和产品,而劳动密集型FDI所包含的知识、技术以及高质量品牌和产品都要少于知识密集型FDI。两者所包含的知识、技术等的差异导致了资本错配对其影响的显著差异。

五、结论与政策建议

本文通过建立异质性FDI模型,在理论分析要素错配影响外商直接投资结构的基础上,基于商务部2005—2016年34809家外商投资企业信息,实证考察了要素错配对外商直接投资结构的影响效应与方向。

研究发现,要素错配的存在对知识密集型FDI和劳动密集型FDI的流入均存在抑制影响,但其对知识密集型FDI的抑制作用要高于对劳动密集型FDI的抑制作用,即要素错配的存在不利于外商直接投资结构的优化,且由于行业异质性、区域异质性、时间异质性、FDI组织形式异质性以及FDI来源地异质性,使得要素错配对外商直接投资结构的影响也存在一定的异质性。进一步测度引资优惠政策指数,并进行实证发现,现有的引资优惠政策尽管有利于外商直接投资的流入,但同样不利于外商直接投资结构的优化。最后将要素错配分为资本错配和劳动力错配进行实证发现,相较于劳动力错配,资本错配的存在更不利于外商直接投资的流入,且相比于劳动力错配,资本错配对外商直接投资的影响存在显著差异。

基于上述结论,从政策层面来讲,首先要持续深化要素市场化配置改革,优化生产要素配置水平,提高跨国公司在中国继续投资的自信心。要素错配的存在对外商直接投资特别是知识密集型外商直接投资的流入存在显著的抑制作用,这不仅不利于缓解各个地区的预算约束,也不利于东道国学习跨国公司先进的技术与管理经验,从而制约东道国经济增长和技术创新水平的提高。因此,要继续深化要素市场化配置改革,特别是与外资直接相关的资本市场化改革的进一步深化,使各类生产要素在遵循市场规则的基础上进行充分有效的自由流动,降低跨国公司面临的不确定性风险,提高知识密集型外商直接投资流入意愿,从而优化外商直接投资结构。其次,以双循环新发展格局构建为契机,落实外商直接投资法,为内外资企业公平竞争提供法律保障,从而消除对外资企业的歧视性待遇,营造有利于外商直接投资结构优化的更加透明、可预期的法治化营商环境,提高对外开放质量。现有的制度环境尽管在一定程度上促进了外商直接投资的流入,但其主要对劳动密集型外商直接投资流入产生了较大的促进作用,对知识密集型外商直接投资的激励效应有限,因而整体上不利于外商直接投资引入结构优化。因此,要进一步扩大市场开放进程,特别是科技、互联网信息、教育、专业服务等知识密集型行业领域的市场开放力度,逐步减少对该领域外资企业的业务开展限制,探索性开放之前未开放的行业,拓宽知识密集型FDI的投资空间。最后,由于要素错配对FDI流入结构的影响存在时间、地区、组织形式以及来源地异质性,这就要求各地方政府基于各地区的地域特征和比较优势的基础上,针对不同的外商直接投资形式以及外商直接投资来源地发展水平的差异有针对性地制定要素市场化改革、营商环境优化等措施,形成极具特色的招商优势,并根据经济和社会发展需要及时调整该政策,使其能更好地为优化外商直接投资结构服务。