外资集聚、技术创新与地区经济增长——基于省级面板数据的空间计量分析<br/>

外资集聚、技术创新与地区经济增长——基于省级面板数据的空间计量分析

2013-11-21张文武

华东经济管理 2013年7期

张文武，熊俊

（1.南京财经大学国际经贸学院，江苏南京 210046；2.南京大学商学院，江苏南京 210093；3.江苏经贸职业技术学院贸易金融学院，江苏南京 211168）

一、引言

二、文献综述

自内生增长理论产生以来，技术创新和知识溢出一直被认为是经济增长动力的源泉。在开放条件下，国际资本的转移和流动是获得这一源泉的重要途径，对于东道国而言，FDI及其产生的技术创新和知识溢出效应将对该国经济发展的诸多方面产生重要的影响，收入分配和地区差距便是其中之一。

关于FDI作用于收入分配和地区差距影响导致的结果，学术界一直存在争议，从现有的研究成果看，主要分为两种认识。一种观点认为FDI流入最终将导致地区差距的缩小，主要以现代化学派的库兹涅茨“倒U形曲线”假说和Rodrik（1997）[2]的“供求论”为代表。前者认为无论是内资还是外资，都有促进经济增长并最终让整个社会受益的作用。因此，即使外商直接投资最初只会促进某些最主要或者享受其利益程度比较高的部门的增长，最终它还是会推动更加平衡的收入分配；后者则从供求的角度出发，认为FDI增加了东道国的资本供给，会导致东道国资本所有者收入降低，同时与资本供给配套的劳动力的需求增加会提高劳动力的工资收入。因此，最终的结果是劳动者和资本所有者之间的收入差距会减小，尤其是对发展中国家而言，资本的最初所有者往往是富人阶层，这种使收入不平等程度下降的影响就更加明显。不过遗憾的是，后续的实证研究并没有太多的观点支持上述理论，更多的研究指向了另外一种认识。

Aitken，Harrison和Lipsey（1996）对美国、墨西哥和委内瑞拉的实证分析表明，外商直接投资提升了东道国人均工资基尼系数[3]；Feenstra和Hanson（1997）提出了外部采购理论，并利用墨西哥的数据证明FDI流入会引起东道国熟练劳动力需求的增加，从而导致熟练劳动力和非熟练劳动力之间收入差距的扩大，两者的研究均证明了FDI导致收入分配恶化的负面影响[4]。其他的学者利用不同区域的发展数据也得到了相似的结论，比如Sun（1998）利用中国的区域发展数据[5]，Haddad和Harrison（1993）针对摩洛哥制造业[6]，Aitken和Harrison（1999）选用委内瑞拉制造业[7]，Choi Changkyu（2004）[8]采取119个国家的面板数据等分别采用不同的数据对FDI影响收入差距的结果进行了研究，均证明FDI存在不利的影响。

近年来，针对我国地区收入差距不断扩大的现实问题，国内的学者也对FDI的收入分配效应进行了大量研究，其中部分文献从FDI地区分布及其技术溢出效应差异的角度论证了其对地区差距的影响，得到了富有启发性的结论。魏后凯（2002）从中国区域经济增长的二元性结构出发，研究了外商直接投资的影响，认为这种二元结构的形成与外商投资分布的不平衡密切相关，并得出东西部差距地区之间GDP增长率的差异大约有90%是由外商投资引起的结论[9]。范言慧、段军山（2003）同样证明了外商直接投资对地区收入差距的拉大作用，FDI投资活跃的地区会通过外资部门溢出、产业链扩张、资金吸引和贸易带动等一系列效应加快经济增长，拉大与外资稀少地区的差距，能够较好地解释东、中、西部地区和全国收入差距的扩大[10]。武剑（2002）得到的结论则增加了对投资利用率的考察，他认为，虽然FDI的区域分布能够有效解释各地区经济的不平衡状况，但国内投资的区域差距，特别是在投资效率上的显著差别，也是造成区域经济差距长期存在的主要因素[11]。宣烨、赵曙东（2005）利用要素价格函数模型和江苏相关经济数据，分别对江苏全省以及苏南、苏中和苏北地区进行主成分回归分析，结果显示，FDI区域分布不均衡是地区工资率差距扩大的重要原因[12]。陈继勇、盛杨怿（2008）在研究我国30个省份FDI知识溢出效应时发现，FDI对东部地区技术溢出效应要远高于中西部地区，可以部分解释我国地区差距的形成。戴枫（2009，2010）[13-14]分别从生产服务业，要素禀赋的角度研究了FDI和地区收入差距的关系，在论证的过程中同样发现FDI在不同区域作用的差异性，其中在东部地区贡献最大，西部地区最小，中部地区存在不确定性。

FDI地区分布影响收入分配的研究思路越来越被学者们所重视，Krugman（1991）[15]将空间因素纳入到主流经济分析框架创立的空间经济理论更是为未来的研究提供了理论基础。Krugman（1999）证实了地区间产业分布差异（即产业集聚）源于要素流动、制造业规模经济、收益递增、厂商和消费者的需求关联效应等特性而产生的循环累积效应，其中FDI便是国际流动要素的典型代表[16]。Ottaviano（2001）把内生经济增长引入到空间经济理论，在他们的模型（主要是全域溢出模型，简称GS模型）中，资本存量产生的溢出效应影响新资本的形成，从而促进未来经济的增长[17]；Forslid和Ottaviano（2003）建立了资本存量溢出效应的LS模型（也称为局部溢出模型）进一步把资本的溢出效应和空间结合起来，分析了溢出效应对经济活动空间分布的影响及对内生经济增长率的影响[18]。在投资溢出影响地区增长的研究方面，空间经济理论实际上考虑了贸易和投资的综合，为对外直接投资区位分布和影响机制等研究开辟了更广阔的思路。

以上述研究为基础，笔者借鉴FDI区位分布及其空间效应影响地区收入差距的分析思路，采用我国1995-2011年30个省市的面板数据，从外资集聚、技术创新的角度研究中国地区收入差距的变化。相对以往的文献，本文从以下几个方面进行了尝试：①采用空间经济学的计量分析方法，考察FDI集聚效应、技术创新集聚效应，并结合其他因素进行实证研究；②将FDI的空间效应和知识溢出效应同时纳入经验分析的框架，有利于研究FDI影响区域经济增长的传导途径。

三、模型设定、变量与数据处理

FDI对地区经济增长影响的主要机制主要依赖于资本积累的内生效应，在内生增长模型中，包括FDI在内的资本投入具有规模收益递增的特征，随着资本的增加，溢出效应加强，生产者更易于创造新的知识和技术。无论是短期还是长期的外来资本投入，其相应的知识溢出或外部性都将改变地区经济的内生增长率。知识和技术的溢出强度会随着距离逐渐衰减，因此溢出效应具有部分的本地化特征，而这种本地化的外部性将产生地区经济的集聚力。也即是当地区资本存量具有较大差异时，导致的直接结果便是经济收入的地区差距。所以在本文的实证研究主要从两个方面展开，首先我们分析FDI和技术创新的空间效应，主要关注FDI和技术创新的空间依赖性和空间集聚性，以考察我国FDI和技术创新的外部性和溢出效应；其次，利用中国发展过程对外开放与经济增长的相关数据，估计分析FDI、技术创新对地区收入的贡献，以解释地区经济增长和收入差距。

在任课老师的指导下，进行小组讨论，讨论的话题是《日语和中文哪个语言更有可能成为世界性语言》。同学们从各个不同角度发表了自己的看法。比如有人认为日语学习相对简单，而中文比较难。从这个来看会影响中文的普及。还有同学认为日本的经济比较发达，属于发达国家，这也有利于日语在国外的普及。还有人认为日本这个民族不仅善于学习，还很会进行文化输出，比如日本的漫画等在世界上很受欢迎，也有利于日语的学习和普及。同学们还在此基础上，分析认为中国文化和中文要更好地走出去，还需要好好探讨文化输出的问题，也就是说如何更好地输出中国文化，有人认为孔子学院是一个很好的举措，也有人认为可以学习借鉴日本和美国的做法。

（一）模型设定与变量

基于上述两方面的考虑和研究目标，本文采用既侧重研究截面数据（Cross-section Data）和面板数据（Panel Data），又擅长处理空间相互作用和空间结构问题的空间计量方法（Anselin，1988）[19]进行实证研究。空间计量模型有多种（Anselin，2001）[20]，本文主要建立能够反映空间相关性和空间差异性的空间常系数模型，主要包括两种——空间滞后模型（Spatial Lag Model，SLM）和空间误差模型（Spatial Error Model，SEM）。空间滞后模型主要是探讨各变量在某一地区是否存在溢出效应，并研究地区内经济活动产生的影响，其主要形式为：

其中，y代表因变量，X为自变量矩阵，ρ为空间相关变量，W为空间权值矩阵，一般用n×n的邻接矩阵表示，Wy则表示空间滞后项，ε代表随机误差项。

因此，为了研究FDI、技术创新的空间集聚效应及其对收入差距的影响，分别建立如下SLM模型：

空间误差模型用以度量邻接地区关于因变量的误差冲击对本地区观察值的影响程度，也即考察区域经济因素发生变化对相邻区域的溢出效应。SEM模型的主要形式为：

λ为空间误差系数，衡量样本观察值中的空间依赖作用，为n×1的矩阵向量，μ为随机误差项。

本文的SEM模型如下：

T为技术创新，以年度十万人专利授权数为指标；FDI代表年度对外直接投资流入额（以万元计），FDI_S代表对外直接投资存量（以万元计），T_S为技术创新存量（年末累计总数）；RGDP为年度人均GDP（元），W为空间权值矩阵，基本构成为：

其中，dij代表双边距离，dmin代表所有双边距离中最小的一个。本文选取区域范围是全国31个省份，dij采用省会城市间的直线距离（千米）。

（二）数据处理

本文选取变量的年份跨度为1995-2011年，人均收入、技术创新的数据主要来源于历年《中国统计年鉴》和《中国科技统计年鉴》；各省市FDI数据来源于CEIC中国经济数据库，鉴于数据的可得性和完整性，以上各项均取除西藏地区以外的中国内地30个省市作为观察样本。为了保证数据的一致性和准确性，我们对统计口径不一致的数据进行了调整，并与《新中国55年统计资料汇编》和《中国统计年鉴》进行了分析对比，并利用中经网数据库和wind在线数据库对缺失数据进行补充修正，尽可能使数据可靠。由于本文研究了各省市之间的空间相关性，需要用到个省会城市的直线距离，双边距离dij的数据来源于地理信息系统（GIS）数据库。以上变量在模型估计阶段均采用对数化指标，一方面可以减少数据中的异常点，同时还可以避免数据残差的非正态分布和异方差现象。

四、模型估计与结果分析

根据空间统计和空间计量经济学的原理和方法，进行空间计量经济分析的基本思路应该是，首先进行因变量（被解释变量）的空间自相关性检验，一般采用空间统计分析Moran I指数法，观察被解释变量的空间依赖程度和溢出效应；然后空间计量经济学理论方法支持下进行空间计量模型的参数估计分析（吴玉鸣，2006）[21]。

（一）FDI、技术创新的空间自相关检验

区域空间相关性或称为空间依赖性用以衡量某种经济行为与区位之间的一致性，当相邻地区经济行为变量观察值在空间上具有集聚倾向时为正的空间相关性，而当地理区域间表现出不同的经济行为分布时则为负的空间自相关。在经济学意义上空间相关性就表现为地区之间经济活动的溢出效应和集聚效应。经济变量空间自相关检验在空间计量经济学中常用MoranI（1950）［22］提出的MoranI指数，该指数定义为：

图1 中国FDI和技术创新1991-2011年Moran I指数及其变动

图1显示了1995-2011年我国FDI和技术创新MoranI指数及其变化趋势，由FDI和技术创新空间相关性的数据和趋势图，说明我国省域FDI和技术创新均具有明显的空间正相关关系，呈现较强的空间集聚性。由FDI的状况看，从1999年开始，FDI各年MoranI指数均大于0，且都通过了5%水平的显著性检验，表明我国各省份FDI的空间分布并非独立，而是相似地区分布的空间集聚，即FDI分布多的省份和多的省份靠近，FDI少的省份和少的省份相邻。FDI这种空间集聚性间接的反映了我国FDI地区分布的不均衡性。本文MoranI指数的结果和国内外其他学者的研究基本一致（谢杰，刘任余，2011；姚奕，倪勤，2011，等）[23-24]。我国技术创新的空间溢出效应表现得更加明显，从1995年开始，技术创新MoranI指数每年均为正值且逐年增加，反映出我国各省份技术创新之间逐渐增强的知识溢出依赖。将技术创新和FDI的MoranI指数变化趋势进行比较，我们可以发现两者存在一定的相似规律。那么，FDI和技术创新相互影响的作用究竟如何，并对地区收入产生何种影响就需要依据前文设定的空间模型进行实证估计和检验。

（二）空间模型计量策略

各地区之间的FDI和技术创新具有空间依赖性，因此采用已建立的空间模型检验FDI、技术创新和收入差距之间的关系，以此来考察FDI和技术创新的空间集聚对地区收入的贡献，得到收入差距变化的相关结论。在计量策略方面，本文根据所掌握的数据和研究的需要进行了如下设定：

（1）空间模型的估计常用的有最小二乘（OLS）估计和极大似然估计两种方法，由于存在空间效应，普通OLS方法估计空间滞后模型是无偏的，但不具有效性；估计空间滞后模型不仅是有偏的，而且是不一致的。因此OLS方法并不适用，我们选择能够克服上述问题的极大似然方法进行模型估计。

（2）本文选取的样本数据涉及中国30个省市，时间跨度为1995-2011年，需要考虑空间面板模型适用的类型。根据研究的不同，当个体成员单位是随机抽自一个大的总体时，固定效应模型适用于抽到的个体成员。在这种情形下，如果仅对样本自身进行分析，选用固定效应模型是合适的。但想以样本结果对总体进行分析，随机效应合适（Bode，2004）[25]。我们将分别给出样本随机效应模型和固定效应模型，以全面比较和观察样本所显示的回归关系。

（3）由于模型估计过程中采用了相对固定的双边距离作为变量，因此在固定效应模型回归过程中需要把距离变量排除在外，避免模型多重共线性的产生。另外模型中变量的设置只考虑本文研究的主要对象，并非不考虑其他因素的影响，所产生的误差包含在扰动项中。

（三）结果分析

在不包含距离的固定效应SLM模型和SEM中模型中（结果见表1），外商直接投资存量（FDI_S）和技术创新存量（T_S）的系数显著，说明FDI和技术创新存在集聚效应和循环累积效应，地区外商直接投资的规模和技术创新积累对未来的资本流入、技术创新具有决定性的促进作用。技术创新模型中的FDI显著说明外商直接投资越多，技术创新就越多，代表FDI在我国具有明显的知识溢出效应，可以看出FDI对区域技术进步确实存在正向外部性。值得注意的是FDI模型中的技术创新T系数为负，表明当地技术创新对FDI的效应就并非是完全的正向影响，甚至还可能产生逆向效应。主要原因可能在于我国现阶段FDI的流入主要集中于劳动密集型、技术水平较低的相关产业，当“以市场换技术”的进程推进相对顺利，FDI的引入规模和意愿可能会有所降低。另外，我国FDI的技术创新效应主要还是通过贸易扩大引致的进口增加传递的，东道地区技术进步、生产率上升将部分替代FDI的知识溢出效应。FDI的空间滞后系数为负，说明各地区投资仍然存在竞争效应，空间误差系数显著为正也印证了FDI在区域的空间溢出和空间集聚效应。

表1 中国1995-2011年固定效应空间面板数据模型估计结果

在对人均收入的空间模型中，FDI和技术创新的空间滞后系数均显著为正，说明FDI和技术创新的空间集聚效应对地区收入具有积极的促进作用，空间误差模型的系数显著为负，表示我国地区收入之间并不存在互补性，而是竞争性的关系，以上结果地说明了我国改革开放以后引入FDI的两方面作用。一方面，对外开放和外资引进对地区经济发展和收入的提高发做出了重要贡献，FDI通过技术创新、贸易拉动和市场扩大等效应为我国经济腾飞提供了巨大的动力；另一方面，FDI的区域分布不均衡性导致了地区收入差距的扩大。FDI空间集聚度在1998年以后一直持续上升，尤其是2001年我国加入WTO以后该趋势更加明显（见图1），FDI的空间分布不均衡加剧了资本和要素的地区差异，逐渐拉大地区之间经济发展的差距。

在引入双边距离的随机效应模型估计结果中（见表2），空间滞后模型的系数均通过了显著性检验，且空间权值矩阵项系数均为正，说明在我国实际经济发展过程中，FDI、技术创新和地区收入之间的相互影响关系仍然受距离的影响，印证了前文对邻近的省份和区域之间具有较强的空间关联性的论述。同时也说明，经济发展的区域化、地方化和集群化特征具有一定的合理性，我国未来的开放格局和发展规划会在相当长的时期内实行重点经济区开发的国家战略。随机效应模型与固定效应模型结果基本相似，投资和技术创新存量（FDI_S、T_S）对地区人均收入具有显著的正向作用，以人均收入为因变量的FDI、技术创新系数也都通过了显著性检验，且对人均收入有正向的促进作用，上述比较的结果说明本文的估计结果具有相当程度的稳健性。不过要说明的是，虽然两种形式模型的结果显示出了相似的经济变量关系，但从Hausman检验统计量和调整R2的比较看，随机效应的结果要优于固定效应。

表2 中国1995-2011年随机效应空间面板数据模型估计结果

五、简要结论和启示

笔者以空间计量模型为基础，对FDI和技术创新的空间集聚效应及其对地区收入的影响进行了实证研究，并以此考察FDI、技术创新与地区经济增长之间的关系。通过中国跨年度的省级数据分析，我们的发现主要是：①我国FDI和技术创新具有明显的空间集聚效应和循环累积效应，地区外商直接投资的规模和技术创新积累对未来的资本流入、技术创新具有决定性的促进作用；②FDI和技术创新的空间集聚效应对地区经济增长具有积极的促进作用，我国地区之间的FDI和技术创新并不存在互补性，而是竞争关系，FDI和技术创新区域分布的空间集聚在一定程度上引起了地区收入差距的扩大；③在我国实际经济发展过程中，FDI、技术创新和地区经济增长之间的相互影响关系仍然受地理距离的影响，临近区域的空间溢出和空间关联效应比较明显，这可以部分的解释我国不同经济区域之间发展差距的形成和扩大。

中央政府一直在进行着投资结构优化、推动技术创新和促进地区协调发展的努力，对FDI、技术创新和地区收入差距关系的研究可以作为政策制定和调整的参考依据。本文的政策启示主要体现为FDI和技术创新的外部性有效利用对产业有序转移和地区协调发展的积极影响方面。在现阶段的经济发展过程中，政府应该充分重视并有效利用FDI、技术创新的空间集聚和空间溢出效应，加强和完善跨区域合作机制，促进要素流动，有利于实现技术创新和产业有序转移。国家应该鼓励外资向中西部地区转移，发挥东部地区对邻近区域的溢出效应和关联效应，不仅有利于中西部地区创新能力和人均收入的提高，而且可以最大限度地缩小其与东部发达地区的收入差距。事实上，近年来，由于东部地区劳动、环境等成本上升，已经开始出现外资和产业向中西部地区转移的现象，中西部地区的政府也积极地制定相应的优惠措施吸引外资和企业的进入。

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