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金融集聚视角下FDI对国际贸易影响的门槛效应分析
——以长江经济带为例

2016-09-22何宜庆

金融与经济 2016年8期
关键词:省市门槛经济带

■何宜庆,杨 琼

金融集聚视角下FDI对国际贸易影响的门槛效应分析
——以长江经济带为例

■何宜庆,杨琼

基于2000~2014年长江经济带11个省市的数据,在构建面板门槛回归的基础上,以用熵值法构建的金融集聚指数为门槛变量,实证研究FDI(外商直接投资)对国际贸易发展的影响。研究表明,FDI对国际贸易的影响存在显著的金融集聚“双门槛效应”。当金融集聚指数跨越了第一道门槛时,FDI对国际贸易发展影响的变化并不大,但是当跨越第二道门槛后,其促进作用有了显著的提高。而长江经济带较多省市的金融集聚处于未达到第二道门槛的水平,FDI对国际贸易发展的促进作用未能很好的发挥,但是存在较大的潜力。同时各地区金融集聚发展的整体差异在减小,各地区应进一步加强合作、因地制宜,推动金融发展进程以促进国际贸易发展的进一步跃升。

金融集聚;国际贸易;门槛效应;长江经济带;熵值法

何宜庆(1961-),江西进贤县人,南昌大学经济管理学院,南昌大学金融证券研究所,教授,博士生导师,研究方向为公司金融、金融工程;杨琼(1992-),江西大余县人,南昌大学经济管理学院,硕士生,研究方向为金融与贸易。(江西南昌330031)

长江经济带覆盖上海、江苏、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重庆、四川、云南、贵州11省市,面积约205万平方公里,人口和生产总值均超过全国的40%,长江经济带横跨我国东中西三大区域,具有独特优势和巨大发展潜力①2014年9月25日,国务院发布关于依托黄金水道推动长江经济带发展的指导意见中所提。。如何促进长江经济带国际贸易的发展进而带动该地区经济整体协调发展成为一个值得探究的问题。外商直接投资(FDI)作为国际资本流动的重要手段和国际投资的基本形式,在促进国际贸易发展从而带动该国经济增长中发挥着无可比拟的作用。截止到2015年年末,中国的FDI流入量达1262.7亿美元,连续多年超越美国成为全球最大的外商直接投资流入国。金融集聚水平的高低直接影响到一国或地区对FDI溢出效应的吸收。长江经济带内部各省市之间的金融集聚水平有着较为显著的差异,经济发展水平也存在着非均衡性。从金融集聚的角度来看,FDI对长江经济带内部不同省市的国际贸易的影响是否存在差距?国际贸易水平作为衡量区域内部经济发展差距的关键性指标是否受FDI的影响?二者究竟是线性还是非线性的关系?在已有的文献中,很少有从金融集聚的视角来研究FDI与国际贸易关系的文献。随着经济全球化不断扩展和深入,国际贸易在长江经济带的增长引擎中占据着越来越重要的地位,受到包括学术界在内的社会成员的关注和重视。因此,从金融集聚视角研究长江经济带FDI的国际贸易效应具有重要的理论和现实意义。

一、文献回顾

国内外学者对于FDI与国际贸易之间的关系都做了较多研究。国外学者中,Mundell(1957)认为在自由贸易及要素均等化条件下,FDI与国际贸易具有完全替代的关系,并且资本流动越自由,替代国际贸易的作用也就越大。Markusen(1984)提出了跨国企业的概念,他认为由于跨国企业在全世界范围内的水平分工,满足了当地的产品需求,减少了商品贸易,因而得出FDI与国际贸易是替代关系的结论。然而,更多的研究成果证实,FDI与国际贸易存在互补关系。Helpman(1984)提出了垂直跨国企业的概念,他认为由于跨国企业在全世界范围内的垂直分工而产生的中间品贸易,导致了FDI与国际贸易的互补关系。小岛清(1987)结合日本的实践经验,得出FDI与国际贸易是互补关系。最近几年,国外学者又从其他角度探究了二者之间的关系,如Lee(2009)研究了29个国家的动态面板数据,发现国际贸易与FDI的关系具有不确定性。Medvedev (2012)利用国家层面的面板数据进行研究,发现优惠贸易协定比FDI更能推动国际贸易发展。

许多国内学者也对FDI与国际贸易关系进行了有益探索。江小娟(1999)发现,FDI改变了我国进口产品贸易的结构,即由原来的消费型转变为生产型。邱斌、唐保庆等(2006)利用江苏及全国的相关数据重新检验了国际贸易与FDI之间的长期相互关系,实证结果表明FDI对国际贸易的影响存在显著的地区差异。而邵军、徐康宁(2007)利用面板单位根及面板协整时间序列方法,对外资与中国外贸之间的关系进行了实证检验,得出外资与中国外贸之间存在着较为明显的互补关系的结论。

近年来,“门槛模型”的提出为进一步研究FDI提出了新的思路。李子豪、刘辉煌(2012)利用门槛面板回归方法,从收入门槛和人力资本门槛两个角度,检验了FDI对环境影响的门槛效应。刘敏、曹衷阳(2011)通过建立基于外商直接投资对经济发展影响的居民相对消费水平双门槛模型,证实了当居民相对消费水平位于第一与第二门槛之间时,FDI对经济的推动作用最明显。冉光和,鲁钊阳(2011)采用Hansen提出的门槛回归方法构建面板门槛模型,以金融发展水平为门槛变量,实证外商直接投资(FDI)对城乡收入差距的影响。已有的研究广泛证实了FDI“门槛效应”的存在性,为进一步的研究提供了基础。而对FDI的贸易效应则很少涉及。为了反映FDI与国际贸易的关系的非线性特征,本文以长江经济带为例,采用Hansen(2000)的面板门槛模型,以金融集聚指数为门槛变量来分析FDI对国际贸易的影响,并提出有利于推动国际贸易发展的少许建议。

二、模型设定与检验方法

通常情况下,不同宏观经济变量之间的关系具有非线性特征,而常规的线性模型不适用于研究具有这种特征的变量。学者们广泛运用计量经济学中的门槛回归理论捕捉宏观经济变量间关系的这种非线性特征。为了更好地度量FDI对国际贸易的影响,本文主要借鉴Hansen提出的门槛回归思想,通过建立、估计和检验门槛回归模型来定量分析FDI对国际贸易的影响。首先要弄清楚金融集聚、FDI与国际贸易发展的关系。金融发展的一大特征便是金融资源的集聚化。一国的金融发展程度很大程度上通过以下两个方面决定和影响FDI溢出效应。一是本国金融发展制约着外部融资的需要,而本国企业融资的难易程度决定了其采用新技术的积极性,直接影响了FDI的技术溢出效应;二是不完善的金融市场不利于关联市场潜力的提升,影响了跨国企业的后向溢出效应。而FDI对东道国贸易结构影响主要表现在FDI的流入能促使东道国优化贸易结构,跨国企业以出口结构的多元化的方式对东道国经济产生影响,FDI输入时,成立外资企业成为突破贸易壁垒进行直接投资的形式,并且对改善东道国产业与贸易结构发挥正面积极作用。此外,受我国不同地区经济发展水平的影响,我国各区域的金融发展水平、人力资本水平、固定资本存量状况、人均收入水平、研发投入水平等方面也存在明显差异,这些因素也从不同方面影响着地区的国际贸易发展。综上,本文以金融集聚指数为门槛变量,以人力资本水平、人均收入水平、固定资本投资、研发投入为控制变量,建立如下模型描述FDI对国际贸易发展的影响:

式(1)中,Open表示i省t时期的国际贸易水平;Fa表示金融集聚指数;FDI表示外商实际直接投资额;Agdp表示人均GDP,用来衡量人均收入水平;Hr表示i省t时期的人力资本水平;Gd表示固定资本存量;本文在模型中加入地区虚拟变量PI,用来衡量政策因素。μi为虚拟变量;εit为随机扰动项。

为研究金融集聚水平、FDI和国际贸易的关系,本文以金融集聚指数作为FDI对国际贸易影响的门槛变量,考察长江经济带各地区金融集聚水平是否达到FDI溢出效应的门槛水平,以促进国际贸易的显著提高,并进一步检验是否存在多个门槛变量。考虑到Hansen(2000)的非动态面板门槛模型不仅能够估计出门槛值,而且能够对门槛值的正确性及内生“门槛效应”进行显著性检验。本文将采用Hansen(1999)的面板门槛回归方法构建了如下门槛模型:

式中γ是门槛值,Fdiit×I为指示函数,式(2)是单门槛模型,式(3)是双门槛模型,多门槛可扩展而得。

三、数据样本及变量选取

(一)解释变量、被解释变量与变量说明

本文采用2000~2014年长江经济带11个省市的面板数据进行研究分析。通过各年各省市的CPI指数对于涉及到价格因素的变量进行了处理。数据来源于《中国统计年鉴》、《新中国60年统计资料》以及各省市的统计年鉴。

门槛模型式(2)、(3)中,Open表示i省t时期的国际贸易水平。考虑到数据的可获取性,本文采用地区对外贸易进出口总额来衡量国际贸易水平;Fa表示金融集聚指数,通过熵值法计算得出;Agdp表示人均GDP,用来衡量人均收入水平;Gd表示固定资本存量;Hr表示i省t时期的人力资本水平。Romer指出,人力资本的规模效应使得其对区域贸易发展具有正向推动作用。本文采用6岁以上人口平均受教育年数来衡量人力资本水平,即设文盲半文盲、小学、初中、高中、大专以上教育程度的居民的平均受教育年数分别为0年、6年、9年、12年和16年,然后计算加权平均值。样本的描述性统计变量如表1。

(二)门槛变量金融集聚指数的计算

1.金融集聚指数测度方法

表1 描述性统计变量

利用改进的熵值法求得2000~2014年长江经济带11省市各指标的权重,再综合得到各省市金融集聚程度的指标。熵值法是利用信息熵来测算指标值的变异程度对多指标系统进行综合评价的方法。在利用熵值法进行综合发展水平评价时,常会遇到区域间各项指标单位不一致和同一指标值差异过大等情况,为克服这些情况引起测度结果的偏差,应对各指标值进行无量纲化和非负化处理。得到各项指标的权重再与各省市的具体指标分别相乘再进行求和,即得到2000~2014年长江经济带11个省市的金融集聚指数。

表2 金融集聚指标体系

2.指标的选取与数据的收集

借鉴以往研究成果,文中从银行业、证券业、保险业和金融密度4个方面衡量金融集聚水平。所有数据均来自于《中国金融统计年鉴》、《新中国60年统计资料汇编》、各省统计年鉴和各省市相关统计信息网站。具体选取的指标见表2。

依据表2的指标数据,用改进的熵值法计算的2000~2014年长江经济带11个省市的金融集聚指数如表3。

表3 金融集聚指数数据

四、实证检验及分析

在使用时间序列数据进行最小二乘回归分析时,要求数据平稳以避免伪回归。本文使用的是长江经济带2000~2014年11个省市的数据,而门槛回归模型主要对门槛变量的平稳性要求较为严格,因此本文先对各变量数据进行对数化处理,之后选取了LLC检验和Fisher-ADF检验对门槛变量即金融集聚指数进行平稳性检验。通过eviews7.0检验得出数据是平稳的,可因而继续进行门槛回归分析。

(一)门槛模型的显著性检验及置信区间估计

以金融集聚指数作为门槛变量,为确定门槛的个数,分别利用stata14.0在单门槛、双门槛和三门槛假设下对FDI的门槛效应进行分析。表4显示了金融集聚指数门槛的显著性检验、门槛估计值及其置信区间,可见,在5%的显著性水平上存在单门槛,在1%的显著性水平下存在双重门槛效应,而三门槛检验并不显著。因此,FDI与国际贸易发展之间存在着双门槛效应,两个门槛值(Fa)分别为0.210和0.563。同时,门槛1估计值处于[0.026,0.938]区间内且门槛2估计值处于[0.563,0.563]区间内时,似然比值小于1%显著性水平下的临界值,在原假设接受域内,即两个门槛值都与实际门槛值相等。

表4 门槛变量的显著性检验和置信区间

图1 双重门槛模型门槛参数估计图

(二)门槛模型估计结果与分析

1.回归结果与分析

对门槛回归模型进行参数估计的结果见表5。回归结果表明,除了固定资本存量指标之外,各解释变量都在一定程度上促进了国际贸易的发展。其中,人均收入对国际贸易发展有最为显著的促进作用,这与现实情况也是较为相符的。同时,人力资本与研发投入对国际贸易的促进作用也较为明显。不难理解,改革开放初期,我国因较大的人口红利而在加工贸易出口中占有重大份额。而加大对研究与实验发展的投入有利于提高企业创新能力,实现产品结构升级,促进高附加值产品的出口,故而对国际贸易发展有较大的正向作用。通过回归结果也可以发现,FDI对国际贸易的发展也发挥了重要作用,FDI对国际贸易发展的影响存在着金融集聚门槛效应,具体分析如下:FDI对长江经济带国际贸易发展影响的双门槛效应中,门槛(Fa)值分别为0.210和0.563。从表5的参数估计结果可知,当长江经济带的金融集聚指数尚未跨越第一个门槛值0.210时,FDI对其贸易发展的作用一般,其影响系数为0.2708;当跨越第一个门槛值,金融集聚水平有一定的提高,金融集聚指数变大,大于0.210且小于0.563时,FDI对长江经济带各省市国际贸易发展的影响与金融集聚指数小于0.210时相比略微变小,但是变化并不明显,其影响系数为0.2559;当继续跨越第二个门槛值时,即金融集聚指数超过0.563时,这种促进作用变得格外明显,达到0.3483,比前一阶段提高36.11%。门槛估计结果充分说明,长江经济带金融集聚指数对FDI促进国际贸易发展有重要的影响,金融集聚水平高的地区吸收FDI来推动贸易发展的作用更大。这可能是因为金融集聚的不断发展,使得金融市场配置资源、发现价格、提高流动性、降低成本的功能得到更好的发挥,这同时促进了FDI与金融发展的良性互动。

表5 门槛模型的参数估计结果

2.具体分析

(1)整体分析。长江经济带11个省市FDI对国际贸易发展影响的金融集聚门槛分析表明,金融集聚对FDI与国际贸易发展的作用关系的影响有高、中、低三种不同程度。金融集聚水平越高,FDI对国际贸易发展的促进作用越大。将2000~2014年长江经济带各省市的金融集聚指数值与两个门槛值相比,将其分为三类,即金融集聚高等水平区域(Fa≥0.563)、金融集聚中等水平区域(0.210≤Fa<0.563)及金融集聚低等水平区域(Fa>0.210)。2000~2014年各省市的金融集聚指数和门槛值如图2所示。可以发现,2000~2014年各个省市的金融集聚指数值基本呈现出逐年递增的趋势,即金融集聚水平不断提高。金融集聚低等水平区域个数在2000年为5个,2000年到2006年各省市金融集聚水平整体并无变化。但2007年金融集聚水平中等的省市多了一个。上海、江苏、浙江始终处于金融集聚水平较高的状态,这与长三角三个省市的现实情况也是相符合的。而其他省市还是处于金融集聚中等和较低的水平,未能跨过第二道门槛,其FDI对国际贸易发展的影响与上海、江苏和浙江相差比较大。这是因为金融集聚水平的提高有利于吸收FDI以促进国际贸易的发展。我国长三角三个省市金融业发展相对较早,机制相对比较完善,不论是金融规模还是金融效率各方面都远远超过长江经济带上的其他省市。而其他省市的金融业发展仍然处于低级水平,尚不能对国际贸易的发展发挥很大的促进作用。

图2 2000~2014年各省市的金融集聚指数和门槛值

表6 长江经济带2000~2014年不同金融集聚水平的省市个数

(2)上、中、下游各省市分析。重庆、四川、贵州和云南四个省市处于长江经济带上游地区,湖南、湖北、安徽和江西四个省份处于长江经济带中游地区,而上海、江苏及浙江三个省市则处于长江经济带下游地区。从表6和图4可以清楚看出,长江经济带下游地区始终处于金融集聚水平较高状态,其FDI对国际贸易发展的影响较大。具体而言,上海地区的金融集聚水平有略微下降的,而江苏和浙江两省则处于不断提高的状态。为进一步了解长江经济带上、中、下游金融集聚水平的变化特征及规律,利用σ收敛检验对其金融集聚指数进行简单分析。利用σ值可以测度地区间金融集聚指数的离散程度,来了解地区差异,如果σt+1<σt,则表明发生σ收敛,各地区金融集聚水平差距在不断减少。结果如图3所示,2000~2014年长江经济带11个省市整体金融集聚指数在2007年之前是逐年略有上升的,而2007年之后则是逐年下降的。具体而言,下游地区的差异变化较大,差异不断缩小;而中游地区震荡比较明显,地区差异波动比较大;而上游地区的差异反而越来越大。长江经济带11个省市整体上的金融集聚水平差异是在缩小的,但是趋势变化比较微弱,而且不管是从整体还是从上中下游三个地区来看,σ值都是在波动起伏的,说明各地区金融集聚水平差异是不断变化的。

图3 2000~2014年长江经济带各省市金融集聚指数收敛检验图

五、研究结论与政策建议

本文构建了面板门槛模型,利用我国长江经济带11个省市2000~2014年的面板数据,以金融集聚指数为门槛变量,研究了FDI对国际贸易发展的影响。研究结果表明:地区的金融集聚发展水平、人均收入水平、固定资本存量状况、人力资本水平、研究与发展经费投入对国际贸易的发展都有影响。在控制其他变量的情况下,金融集聚发展水平、人均收入水平、人力资本水平、研究与发展经费投入对国际贸易发展均存在正向影响,而固定资本存量状况对其有轻微的负向作用。同时,FDI对长江经济带国际贸易发展的影响存在基于金融集聚水平的“双门槛效应”,当区域金融集聚水平跨越第一道门槛时,FDI对国际贸易的影响并没有显著变化,但是当继续跨越第二道门槛时,促进作用增强很多。金融集聚水平提升到一定水平时,FDI将会被充分利用吸收,从而进一步促进国际贸易的发展。目前,长江经济带多数省市的金融集聚水平未达到第二道门槛,且地区差异虽然有所减小但仍然较大,FDI吸收能力不足,其FDI对国际贸易发展的促进作用不明显。

本文根据以上结论提出以下几点政策建议:

(一)根据控制变量对地区国际贸易发展的不同影响作用,应对各个因素因势利导,而不能脱离实际盲目跟风。具体来说,各地要立足扩大内需这一战略方针,加快建立扩大消费需求长效机制,释放居民消费潜力,保持投资合理增长;增加研发支出,提高原始创新、集成创新和引进消化吸收再创新能力,更加注重协同创新,完善知识创新体系,强化基础研究、前沿技术研究、社会公益技术研究,提高科研水平和成果转化能力;增加教育投入,提高劳动者的综合素质。

(二)基于各地金融集聚发展水平在推动FDI促进国际贸易发展进程中存在显著的地区差异的事实,本文认为,在当前深化金融体制改革的宏观背景之下,应当根据各地实际情况,实施差异化的金融体制改革战略。具体而言,长江经济带下游地区的改革重点是对现有金融体系的完善与优化,发挥长三角地区的龙头辐射优势,而中、上游地区的改革重点则是金融体系的建构,努力实现地区间的资源优势互补、产业分工协作、城市互动合作。同时,应当提高金融市场的开放程度,优化金融资源配置,并培育全方位对外开放新优势,以在地区内形成金融发展与国际贸易发展之间的良性互动。同时,本文认为FDI的引入应当坚持适度原则,即应与本地区金融、经济发展水平相匹配,FDI的引入并非多多益善,质量往往比数量更加重要。因此,各地区应加强宏观调控,引导FDI在不同地区不同产业间的科学分布和优化配置。同时,应当进一步提升金融市场的开放程度,优化金融资源的合理配置,培育全方位对外开放新优势,要坚持金融服务实体经济这一基本理念,为国际贸易的发展提供有力的金融支持。

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F727

A

1006-169X(2016)08-0015-07

国家自然科学基金项目“金融集聚、要素流动与区域经济空间差异及趋同演化仿真研究:生态效率的视角”(71263039),江西省社会科学(2015)“十二五”规划项目(15YJ18)““昌九新区”金融集聚、经济增长与生态效率提升的对策研究”,南昌大学研究生创新项目“金融集聚、要素流动与对外贸易转型发展研究”(CX2015075)。本项目由南昌大学研究生创新资金资助。

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