刘丹丹，周跃进

（南京大学 工程管理学院，江苏 南京210009）

一、引言

改革开放之后的40年中，我国经济高速发展，目前国家经济总量位居世界第二。然而市场空间的有限性使得这种快速增长的发展模式难以持续，国家经济的增速面临较大的下行压力。党的十九大提出，我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，要推动经济发展质量变革、效率变革、动力变革①。中国的经济发展进入新的阶段，着力提升经济发展质量要关注到经济中的各个方面，利用外资是其中重要的一环。利用外资是我国对外开放的基本国策和构建开放型经济新体制的重要内容，在新的经济发展阶段，我国利用外资也面临新形势、新挑战②③。为此，国务院积极制定相关措施，要求促进外资提质增效，推动外资高质量发展。为此，江苏省政府发布相关文件，提倡加大招商选资力度，提升创新能力，并明确提出建立外资发展评价体系，以引导外资高质量发展④。

外资高质量评价的研究能更好地评价和引导外资的发展方向。因此，本文综合国内外研究现状，结合江苏省实际情况提出一套科学合理切实可行的评价指标体系十分必要。国内外已有学者对外资评价做出相关研究。国外的Kumar最早较为系统地提出外资质量评价构成要素，主要采用了知识溢出程度、产业特性、出口导向程度和研发强度这四项指标来衡量外国直接投资流入质量⑤。这对外商投资的评价研究有着开创性意义，随后Buckley从外资的项目规模、产业结构及关联和区域分布等方面考察了中国利用外资质量⑥。韩刚从外资的质量效应出发对外资发展进行评价，主要考虑了经济增长、技术改进、产业结构、外贸扩张和就业等方面指标⑦。张振华从外资引进和利用两个角度采用经济规模、结构、利用方式、研发投入等多个指标分别进行评价⑧。

不足的是，国内外对外资发展的评价研究大多集中在某一方面，如外商投资的科技创新水平或产业结构水平，也有少量评价研究能考虑到科技创新、产业结构、经济增长和社会效益几个方面，但在评价中各部分依然是相互独立，或者处于平等地位，忽略了几个指标间可能存在的相互影响，如经济的增长可能受到科技创新水平提高的影响，两者有一定的相互影响关系；若在评价中依然假设二者独立，则评价有失合理性。据此，本文基于已有的研究，在多维度综合评价外资高质量的同时，考虑各个维度之间的相互作用，尝试运用PLS结构方程模型的方法探索几个维度之间的关系及各个维度对外资高质量的重要程度，为外资评价研究提供一些参考。

二、评价维度的选取和概念模型的建立

（一）评价维度的选取

在选取外资评价维度时国外Kumar和国内韩刚的研究都有涉及经济增长、知识溢出或技术进步、研发强度、产业结构、就业、税收及外贸扩张等内容⑤⑦。Buckley在评价中国外资质量的维度时选取了外资的项目规模、产业结构及关联和区域分布等方面⑥。陈自芳基于外资的溢出效应提出了从直接效应和间接效应两个方面来评价外资质量标准。其中，直接效应包含产业结构、技术水平、国际贸易、人力资源、竞争力和资源环境等方面；间接效应包含溢出效应、产业关联前后向溢出效应和就业质量等方面⑨。张沫针对招商选资问题，采用多属性决策理论，从经济效益、社会效益、环境效益和企业评级等四个方面确立了评价外资引进质量的指标体系⑩。张振华对中国FDI的利用质量进行了分析，他主要从外资的资本效应、经济增长质量效应、技术进步效应、产业结构效应、出口贸易效应、就业效应、环境效应和税收效应等角度进行了分析和评价⑧。贾长久研究了甘肃省利用外资的质量，结合甘肃省的实际情况，从引进和利用两个方面对甘肃省利用外资质量进行研究。在引进外资质量方面，从外资的规模、来源结构、投资方式和产业结构几个方面来展开分析。而在利用外资的质量方面，主要分析利用外资的各种经济效应，即外资的资本效应、经济增长效应、贸易效应、产业结构效应和就业效应⑪。

国内外学者对外资评价维度的选取虽不是完全一致，但涉及的内容大多类似。为了方便研究，本文基于国内外已有的研究将外资高质量发展的评价维度选定为四个方面：科技创新、产业结构、社会效益和经济效益，其中科技创新综合考虑了研发强度和技术进步，社会效益综合考虑了就业和政府税收。

（二）概念模型的建立

针对前述选取的评价维度提出以下假设：

H1：科技创新对产业结构具有正向影响关系

随着科技的发展，一些先进的设备取代了一部分劳动力，促进劳动力再分工，改变了产业的劳动生产率，从而影响了不同产业的发展，促进产业结构的高级化。外商投资的流入会带来很多先进的技术，这些技术能有效地促进产业结构的优化升级⑫⑬。

H2：科技创新对社会效益具有正向影响关系

如前所述，科技水平的提高能促进劳动力再分工，影响了就业状况。此外科技促进经济的发展也增加了政府税收，两方面同时增进社会效益。

H3：科技创新对经济效益具有正向影响关系

科技创新是经济发展的核心驱动力，技术的进步能大大降低生产成本，提高生产效率，直接促进经济发展。因此，外商直接投资的科技创新水平能促进经济的发展⑭⑮。

H4：产业结构对社会效益具有正向影响关系

产业结构的升级转换代表着第二产业和第三产业的快速发展，相对于传统农业，它们属于劳动密集型和资本密集型的产业，劳动密集的性质使得市场有更多的就业机会，吸收更多的劳动力；资本密集的性质潜在地影响了社会效益的其他方面，如增加政府税收等。

H5：经济效益对社会效益具有正向影响关系

一方面，经济的发展能增加劳动者的就业岗位；另一方面，经济效益的提高会增加政府税收，因此本文假设经济效益能增进社会效益。

H6：四个评价维度对外资高质量具有正向影响关系

四个维度共同构成外资高质量评价体系，因此本文假设四个评价维度正向影响外资高质量。据此建立江苏外资高质量评价概念模型。

图1 江苏外资高质量评价概念模型

三、结构方程模型

（一）结构方程模型理论

结构方程模型 （Structrual equation modeling，SEM）起源于20世纪80年代，常用于社会科学以及市场、经济及管理等领域。涉及这些领域内某些问题的时候可能会需要分析多自变量和多因变量之间的相互影响关系，甚至有一些变量运用其他模型无法直接测得，这些都是传统的统计学方法不能很好解决的问题，而SEM恰恰可以弥补这个不足。

从变量的角度来说，SEM有两对变量，即潜变量和显变量、内生变量和外生变量。潜变量是指无法直接测得数据的变量，显变量是可以直接观察测量的变量。如要测量一个学生的学习积极性，这个指标是一个不易测量到的潜变量，但我们可以定义作业完成度，与老师沟通频率，考试成绩进步情况等一些易测量的指标来综合反映潜变量学习积极性的情况。而外生变量在结构方程模型中，只会影响其他变量，内生变量受到解释变量的影响。

结构方程模型从模型构造来看，主要包括测量模型和结构模型。其中，测量模型分析的是潜变量和对应显变量之间的因果关系；结构模型分析的是潜变量之间的相互作用。

测量模型的表达式为：

其中，x：生显变量；y：内生显变量；ΛxΛx：外生显变量与外生潜变量之间的关系；ΛyΛy：内生显变量和内生潜变量之间的关系；δ：外生显变量的误差项；ε：内生显变量的误差项。

结构模型的表达式为：

其中，η：内生潜变量；ξ：外生潜变量；B：内生潜变量之间的关系；Γ：外生潜变量对内生潜变量的影响；ζ：结构方程的残差项。

结构方程模型常用的求解方法有两种，LISREL方法（基于协方差矩阵）和PLS方法（Partial Least Squares，偏最小二乘法）。前者基于变量协方差矩阵的计算，对数据分布，样本容量（一般要大于100）、测量水平（一般为等距或等比数据）有限制性要求，此外数据应服从多元正态分布。而PLS算法恰恰能弥补这些局限。

PLS算法的基本思路是：设有p个因变量y，表示为(y1，y2，…，yp)T，q 个自变量 x，表示为（x1，x2，…，xq）T，在结构方程模型里分别对应内生显变量和外生显变量，共观测n个样本点。分别在变量(y1，y2，…，yp)T与（x1，x2，…，xq）T中提取出成分 η1和 ξ1，这两个提取出来的成分是对应变量组的线性组合，这两个成分满足以下两个条件：尽可能包含更多的变异信息；两个成分的相关程度达到最大。在提取出第一个成分η1和ξ1的时候，分别进行X对ξ1的回归分析和Y对η1的回归分析。最终得到X的m个成分，通过Y对m个ξ的回归计算出Y关于X的回归。

PLS算法在结构方程模型中基于降低因变量残差的方差来进行参数估计。是一种基于多元回归和主成分分析的迭代估计算法，它对数据的正态性、样本容量（30—100）以及模型的识别条件没有严格要求，被称为“软建模”方法⑯。本文根据收集到的样本量大小以及数据特征选用PLS方法。

（二）结构方程模型变量设定

根据前述研究假设，我们选定科技创新、经济效益、社会效益、产业结构以及外资高质量为潜变量（其中，科技创新为外生潜变量，其他为内生潜变量）；对应显变量的选取参考国外学者Chenery、Kumar等人对外资评价的研究以及国内区域创新能力报告中创新指标的选取、国家统计局服务业调查中心课题组对服务业发展水平的评价指标、韩刚所著《中国利用外商投资质量研究》一书⑦中提出的评价指标体系等多方面内容，并考虑数据可得性，最终的显变量设置如表1。

表1 模型变量设定

四、实证分析

根据前述选取的显变量进行江苏省外资数据（1978—2017年）的收集和整理，40组数据来自中国、江苏的统计年鉴和高新技术年鉴、税务年鉴。

（一）信度检验

本研究中所用到的4个潜变量的信度检验系数值均在0.7之上（＞=0.6）。合成信度检验一般采用指标CR（Composite Reliability），一般要求CR值大于0.7。表2中可以看到本研究的CR值均大于0.7。

其中，λjh和θjh分别代表第j个潜变量对应的第h个显变量的载荷系数和测量误差。本研究潜变量的信度检验通过，具体数值见表2。

（二）效度检验

效度检验衡量评价的有效性，包括判别效度和内敛效度。判别效度需要比较AVE的平方根（表中对角线上的数字）与其他潜变量相关系数的绝对值，如果AVE的平方根较大，则表明判别效度存在，即变量之间差异明显⑯。研究的数值如表3所示，可以看出，对角线上4个AVE平方根的值均大于所在列各个潜变量之间的相关系数，说明本研究中概念之间的判别效度较好。

表2 变量的信度分析结果

表3 判别效度检验

根据AVE值来判断，内敛效度临界值为0.5，PLS可直接给出各变量的AVE值。

根据表4可以看出，AVE值均大于0.5，内敛效度检验通过。

表4 内敛效度检验

（三）模型解释力验证

本研究采用SmartPLS3软件进行计算分析，通过Bootstrap方法，根据R2值来验证模型的解释力，评价内生潜变量被解释的程度，衡量模型的预测能力。具体数值如表5，从中可以看出全部R2都比较高，最小的R2也达到了0.865，这代表了本研究中模型的解释能力很强（其中不含科技创新维度的原因是其为外生潜变量，不被其他潜变量解释）。

表5 模型解释力指标R2

（四）假设检验与结果分析

图2测量模型显示了潜变量与对应显变量的载荷系数和对应p值，结构模型显示了路径系数和T值，各潜变量间的影响效应整理后见表6。需要根据路径系数是否为正和T值代表的显著性是否通过检验来判断假设是否成立。

根据图2中结构模型计算结果中的路径系数可以看出，各潜变量之间的相关关系均为正相关，这一点与假设一致。接下来根据T值做显著性检验，一般情况下，T值大于1.96的时候，说明在0.05的显著性水平下是显著的，可以认为通过显著性检验，否则不显著，假设不能得到支持。从图2中数据可知，科技创新对产业结构、科技创新对社会效益、科技创新对经济效益，产业结构对社会效益，经济效益对社会效益以及四个维度对外资高质量的T值均大于1.96，因此本文的假设均得到了支持。也就是说，在外资高质量评价研究中，科技创新对产业结构（0.930）、社会效益（0.310）和经济效益（0.972）均有显著的正向影响作用。产业结构（0.533）和经济效益（0.168）也能显著地增进社会效益。科技创新（0.309）、 产 业 结 构 （0.298）、 社 会 效 益（0.158）和经济效益（0.254）四个维度均显著影响外资的高质量水平。

图2 结构方程模型计算结果

五、相关建议

根据模型的计算结果可知，四个评价维度对外资高质量均会产生直接影响，也可以通过各维度之间的相互影响间接地产生作用。其中，对外资高质量影响效应最大的是科技创新，对外资高质量产生最大直接影响效应的也是科技创新，由此可见，科技创新水平的提高对外资高质量发展有着最有效的促进作用。

表6 潜变量间的影响效应

（一）注重提升科技创新水平

科技创新在四个维度中对外资高质量的直接效应（0.309）和总效应（0.986）均为最大，这说明科技创新水平对外资高质量发展有着决定性作用。科技创新是引领发展的第一动力，应当着力提升科技创新水平。企业可以增加研发投入，培养更多更优秀的创新人才，更积极地设立研发机构，加强与高校、科研机构的战略合作。政府可以完善推动科技创新的政策体系和工作措施，引导企业提升自身科技创新水平。

（二）推动产业结构优化升级

产业结构在四个维度中对外资高质量的直接效应（0.298）和总效应（0.383）仅次于科技创新，产业结构的优化升级有利于外资的高质量发展。产业结构优化是指通过产业调整，使各产业实现协调发展，与整体经济发展相适应。政府要遵循产业结构演化规律，实现市场资源的优化配置，推进产业结构优化发展。

（三）促进经济良性发展

经济效益对外资高质量的路径系数是0.254，总效应系数是0.280，说明经济效益的提升有利于外资的高质量发展。经济水平是一个地区实力和人民生活水平的最直接保障，要大力促进经济发展，但是也不可盲目发展，不能只注重数量而忽视高质量发展的其他方面，政府和企业要结合实际情况做好发展规划，保障经济健康、良性地稳步发展。

（四）增进社会效益

社会效益是外资高质量评价中不可缺少一个维度，对外资高质量（0.158）也有显著的正向促进作用。要增进社会效益，其中的就业问题需要引起重视，经济发展与产业结构转换虽然能在一定程度上促进就业，但是对就业者的要求也越来越高。除了多元发展创造更多就业机会外还要重视对就业者的教育和培训，帮助他们提高自己的业务素质，更好地适应当前社会的发展。

外资高质量评价考虑了科技创新、产业结构、社会效益和经济效益四个维度，在考虑各维度之间相互作用的同时评价各维度对外资高质量的贡献，本文得出结论，外资高质量发展首先要注重提升科技创新水平，同时也要推动产业结构的优化、经济的良性发展和社会效益的增进。多方面的综合提升，才能更好地保障外资的高质量发展。

注释：

①国家信息中心宏观经济课题组,牛犁,闫敏.中国经济开启高质量发展新时代[J].政策瞭望,2018,182(02):45-48.

②国务院.国务院关于扩大对外开放积极利用外资若干措施的通知[A].2017-1-12.

③国务院.关于积极有效利用外资推动经济高质量发展若干措施的通知[A].2018-6-15.

④江苏省人民政府.江苏省政府关于促进外资提质增效的若干意见[A].2018-5-23.

⑤Nagesh Kumar.Globalization and the Quality of Foreign Direct Investment[M].New Delhi:Oxford University Press,2002.

⑥Buckley PJ,Clegg J,Wang C.The Relationship Between Inward FDIand the Performance of Domestically-owned Chinese Manufacturing Industry[J].The Multinational Business Review,2004,12(3):23-40.

⑦韩刚.中国利用外商直接投资质量研究[M].北京:经济科学出版社,2007.

⑧张振华.中国FDI的质量研究[D].天津:南开大学,2012.

⑨陈自芳.提升FDI外溢效应及引进外资质量的定量化探索[J].学术研究,2005,(10):50-56.

⑩张沫.招商引资项目遴选的多属性决策方法[D]大连理工大学,2009.

⑪贾长久.甘肃省利用外商直接投资质量研究[D].兰州财经大学,2016.

⑫R Vernon.International Investment and International Trade in the Product Cycle[J].Quarterly Journal of Economics,1996,8(4):190-207.

⑬曹鑫璐,王丹蕾.FDI对江苏省产业结构升级的效果评价研究[J].产业经济,2018,(05):162-164.

⑭江锦凡.外国直接投资在中国经济增长中的作用机制[J].世界经济,2004,(01):3-10.

⑮姚树洁,冯根福,韦开蕾.外商直接投资和经济增长的关系研究[J].经济研究,2006,(12):35-46.

⑯刘炳胜,王雪青,李冰.中国建筑产业竞争力形成机理分析[J].数理统计与管理,2011,30(1):12-22.