中国外商直接投资的区位决定

-1-中国外商直接投资的区位决定——基于地区数据的空间计量分析内容提要本文基于1992－2002年的面板数据，采用空间计量经济学的方法，研究了中国各省市FDI的区位决定。研究的结果表明教育水平、基础设施、省市市场规模、FDI存量和优惠政策对FDI流入是正面影响，而工资水平对FDI流入是负面影响；各省市周边市场潜力的影响不显著，从而进一步证实了中国国内市场的分割性。在进行稳健性检验后，我们还发现各省市FDI的相互影响不能确定，还需要以后进一步研究。关键词中国外商直接投资空间计量一引言随着上个世纪70年代末中国改革开放的进行，中国所吸引的FDI开始逐渐发展，在初期FDI的规模并不大，增长速度也不快。但从上个世纪80年代末开始，FDI有了迅猛的增长，1991年，中国所吸引的实际FDI金额为43.66亿美元，在全球排名十三位，在发展中国家排名第三位。但到了1993年金额已达到了275.15亿美元，成为世界第二大FDI吸收国，仅次于美国。此后，中国所吸引的FDI规模继续扩大，到2004年实际金额已达到了606.3亿美元。但FDI在我国的地区分布是极为不平衡的，主要流向了东部沿海的省份，而中西部的流入相对较少。图1显示了1991－2003年我国东、中、西部的FDI流入占全国的比重。虽然经过这么多年的发展，中部和西部的外资流入在不断增长，但从图中可以看出，中部和西部在全国所占的比例却依然很小。图11991-2003年我国中部、西部、东部外资历年所占比例00.10.20.30.40.50.60.70.80.911991199219931994199519961997199819992000200120022003东部中部西部资料来源：《中国统计年鉴》各年度，中国统计出版社说明：东部包括北京、河北、天津、辽宁、山东、江苏、上海、福建、浙江、广东、海南；中部包括吉林、黑龙江、山西、河南、安徽、湖北、湖南、江西；西部包括内蒙古、新疆、青海、甘肃、西藏、宁夏、陕西、四川(包括重庆)、云南、贵州、广西。对于什么原因导致了外商直接投资在我国投资区位分布上的巨大差异，以往有很多的文献从各省市自身特征的角度入手进行了研究。如ChengandKwan(2000)，用了1985－1995-2-年的29个中国省市①的FDI数据进行研究，结果表明大的市场规模、好的基础设施、政策优惠以及低劳动力成本会促进FDI，而教育水平对FDI的影响不显著；孙俊（2002）用1985－1999年的各省FDI的面板数据进行研究，结果表明政策优惠、开放水平、产业优势和市场化程度对FDI是正面影响。此外还有很多学者对此进行了分析（HeidandRies,1996；Chen,1997；Sun,et.al.2002等）。但大部分对此问题的研究都没有考虑到各省市FDI之间的空间相关性，也就是各省市FDI相互之间的影响。在CoughlinandSegev(2000)的分析中，第一次考虑到了空间相关性对FDI的影响，其采用了空间计量经济学的方法了研究了1990-1997年中国各省份FDI的决定，数据采用的是各年度的平均值；研究结果表明：市场规模、劳动生产力和沿海城市区位正面影响FDI，而工资水平和人口文盲率影响是负面的，中国各省市FDI存在着空间相关性，相互之间是互补的关系。王剑（2004）采用了类似的方法得出了相似的结论。但上述两篇文章的实证分析中存在着三个问题，一是采用的都是类似截面数据的方法（各年度的平均值），而中国省市的数量决定了上述研究中样本量偏少（最多只可能是31省市样本）；二是只考虑了各省市市场规模对其所吸引FDI的影响，没有考虑到周边省市的市场潜力的影响，而若国内各省市市场是一体化的，则FDI所针对的市场也可能包括了周边省市的。三是回归结果没有进行稳健性检验，因为FDI在各省市之间相互影响的机制并不清楚，所以实证分析的结果应该进行稳健性检验（Blonigen,et.al.,2004）。基于以上三点，上述两篇文章的实证分析结果可能是有偏或者是不稳健的，因此结论还有待进一步证实。鉴于此，本文进一步采用空间经济计量学的方法研究中国各省市FDI的区位决定因素，针对上述三个问题对实证分析进行改进。首先在回归中采用了面板数据，以扩大样本；其次加入了周边市场潜力变量；再次对模型的结果进行稳健性检验。分析的结果表明教育水平、基础设施、省市市场规模、FDI存量和优惠政策对FDI是正面影响，而工资成本对FDI是负面影响；周边市场潜力的影响不显著，说明中国国内市场是分割的；各省市FDI之间的相互影响不确定，还需要进一步进行研究。本文分为四个部分，接下来的第二部分介绍回归模型和数据来源，第三部分报告回归估计的结果，第四部分总结全文。二回归模型以及数据来源空间计量经济学自从上个世纪七十年代被提出之后，很多人对其进行了研究，早期的研究中以Anselin(1988)最为系统。随着理论的不断完善，很多研究者把其应用于分析实际的经济问题，空间相关性是空间计量经济学研究的一个重要内容。中国各省市FDI之间如果是相互影响的，例如相互之间是竞争的关系，一省市的FDI的增加是以其他省市的FDI减少为代价的，或者是互补关系，一省市FDI的增加会促进其他省市FDI的增加，就存在着的空间相关性（SpatialDependence）。空间相关具体是指在样本观测中，位于位置i的观测值与位置j≠i的观测值有关，即(),1,ijYfYinji(1)以往FDI决定的实证分析中，回归往往采用的是最小二乘法(OLS)，但在空间相关存在①本文中“省市”均指的是“省、直辖市和自治区”-3-的情况下，最小二乘估计是有偏的也不具有一致性(LeSage,1999)。为了避免这个问题，要进行空间计量分析，其常采用的方法是极大似然估计法（ML）或两阶段最小二乘法（2SOLS）。在分析中最常用模型有两个：空间滞后模型（Spatiallagmodel）和空间误差模型(Spatialerrormodel)。为了研究的方便，本文只采用了空间滞后模型。在以往对中国FDI的分析文献中，最常用的模型是弹性模型，将这两者相结合，我们得出了本文分析所需的模型。,01,,()()jtjtjtLnFDILnXWLnFDI(2),jtX是影响各省市FDI流入的各种因素，在分析总结以往的文献基础上（HeidandRies,1996；Chen,1997；ChengandKwan，2000；孙俊，2002；Sun,et.al.2002等），本文采用了劳动力素质、市场规模、劳动力成本、基础设施、集聚因素和优惠政策性等变量；此外还加入了本文想要进行验证的周边市场潜力变量。被解释变量FDI的数据来源于中经网统计数据库①，该数据库提供了改革开放以来各省历年吸引的以美元为衡量单位的外商直接投资额，考虑到中国从20世纪90年代初FDI流入才得以迅速增加，以及其他一些数据的可得性。最终选择的是1992－2002年的面板数据。样本选择中，由于西藏的FDI规模较少，和以往大多数文献中所做处理一样，本文将其舍去。海南省由于其是个海岛，不和任何省份相邻，在空间上不好处理，因此也舍去。重庆市在1997年从四川省分离出来成为直辖市，在本文中，对于1997年后的数据，把重庆市和四川省进行加总处理。为了消除物价变动的影响，本文用国际货币基金组织的GDP缩减指数对FDI值进行了价格处理②。因为有些省份的有些年份FDI的值是零，无法进对数化处理，实际中采用的是(1)LnFDI的形式。数据详细说明和来源如下：1、劳动力素质(Education)。劳动力素质的衡量主要有三种方法，一是某个年龄段受教育的平均年限，二是取得某种学历的人群在总人口的比例，三是总人口中文盲比率。本文采用的是6岁以上的人群的平均受教育年限。劳动力素质越高，则应对FDI的吸引力越强，所以此项系数预计为正。数据来源，相应年份的《中国人口统计年鉴》。2、各省市场规模（GDP）。用各省市的GDP来表示，把各省市名义GDP用各省市国内生产总值指数进行价格调整为实际GDP。对于市场寻求型的FDI来说，市场规模越大，则越有可能进行FDI。所以此项系数预计为正。数据来源，《新中国五十年统计资料汇编》③和相应年份的《中国统计年鉴》。3、劳动力成本（Wage）。本文用实际工资率来衡量劳动力成本，对各省名义工资率用居民消费价格指数进行调整得出实际工资率。高劳动力成本会阻碍FDI的流入，所以此项系数预计为负。数据来源，工资水平来自于相应年份的《中国劳动统计年鉴》，居民消费价格指数来源《新中国五十年统计资料汇编》以及相应年份的《中国统计年鉴》。4、基础设施(Infrastructure)。基础设施包括许多方面，如机场、港口、交通网络、通信设施、供水供电等，研究中经常用到的代替变量是单位面积上的公路或铁路等交通运输线路长度，或者是每户的电话数等。本文采用了单位面积上的公路里长来进行衡量。好的基①②GDP缩减指数来自InternationalMonetaryFund,WorldEconomicOutlookDatabase,September2004③国家统计局国民经济综合统计司，《新中国五十年统计资料汇编》，北京：中国统计出版社，1999年-4-础设施可以降低生产和交易成本，FDI通常倾向于基础设施完善的地区，所以此项系数预计为正。数据来源，《新中国五十年统计资料汇编》和相应年份的《中国统计年鉴》。5、周边市场潜力（Marketpotential）。以往的分析中常常只用各省市的GDP来表示FDI所面对的整个市场规模，这种做法前提假设是中国省际之间的市场是完全分割的。对中国市场的分割状况的研究主要有Young(2000),Poncet(2005)等，基本的结论是中国市场在省际间是分割的。在以往的各省市FDI决定的研究中，往往把这个作为既定的前提条件。在本文中对此项假设进行了验证。如果市场是分割的，那么周边市场潜力的系数就应该是不显著的。但如果市场是一体化的，市场为导向FDI所关注的可能包括了周边省市的市场，周边市场潜力变量的系数就应为正，以往的一些研究结果就可能是有偏的。周边市场潜力的计算采用了Harris（1954）的定义：某一地区所面临的潜在的市场容量是一个空间加权平均值，该指标与本地区及其他地区的收入呈正比，与其他地区到该地区的距离呈反比。本文已单独列出了本省市的市场规模变量，因此计算时将其省略，则第i省区的周边市场潜能iDMP可表示为：ijijjiDMPGDPD（3）其中jGDP为第j省的国内生产总值，各省实际GDP来源同上；ijD为i、j两省省会城市间的公路距离，本文取两地之间最短的公路距离而非直线距离，这样可以间接考虑各地地形地貌（比如山地、高原和沙漠等）的差异性，两省会之间的公路距离从电子地图上直接读取。5、集聚因素(FDIS)。本文采用各省FDI存量来衡量集聚，FDI在某省市集聚越多，在“示范效应”和外部经济等的影响下，FDI就倾向流入该省市，因此此项系数预计为正。本文FDI存量数据也来自于中经网统计数据库，把改革开放后各省历年吸引的FDI量进行价格处理后（处理方法同FDI流量），进行加总得出各年的FDI存量。6、政策性因素(Policy)。是衡量各种优惠政策对FDI的影响，在研究省际FDI区位决定时主要用各种有着不同优惠政策的特殊区域来衡量。这种特殊经济区域主要有三类，一是经济特区，我国现有五个经济特区，分别是1980年设立的深圳、珠海、汕头和厦门经济特区，以及1988年设立的海南经济特区。二是沿海开放城市数，1984年我国进一步开放沿海14个港口城市：大连、秦皇岛、天津、烟台、青岛、连云港、南通、上海、宁波、温州、福州、广州、湛江、北海。三是国家级经济开发区，从1984年我国开始设立第一批国家级经济开发区至今，我国已经设立了49个国家级经济开放区以及5个享受国家级经济技术开发区政策的区域①。本文采用了孙俊（2002）的方法，根据不同类型开放地区的政策特点，赋予不同的政策等