集聚经济对我国吸引FDI的影响

摘　要：在经济全球化不断深化的过程中，集聚经济已逐步成为外商直接投资区位选择的重要影响因素。本文运用Panel Data模型进行对比分析，最终发现，提升一个地区吸引外商直接投资的能力很大程度上取决于该地区的集聚经济环境。我国需要全面致力于集聚经济的发展，积累集聚经济优势，在维持东部地区的引资优势的同时，更要发展西部的引资优势，使其成为我国吸引外资的一个新的增长点。

关键词：集聚经济；外商直接投资；Panel Data模型

中图分类号：F830.59　文献标识码：A　文章编号：1005－0892(2007)08－0109－04

一、集聚经济在我国的表现

我国的FDI已经表现出了明显的地域性差别，如图1所示，从1994年到2001年，我国吸引的FDI绝大部分都集中到了东部地区，每年所占比例都高达80％以上。在东部地区，这些FDI又集中在少数几个城市，例如，广东省每年吸引的FDI几乎占到了全国的四分之一，特别是在广东的东莞市形成了台湾省目前在中国内地的重要加工制造产业集群，已经有125家投资额超过200万元的电脑相关产品生产企业，并且形成了一系列上游和下游企业，带动了一大批生产配套性企业。其他，如江苏、山东、上海和福建等沿海省市都吸引了大量的FDI，形成许多产业的集群(白亮2003)。专业化、细致的分工，有效的劳动力供给提高了生产效率。通过专业化分工和全面合作，集群内的企业充分享受到了报酬递增带来的效益(胡振鹏，2006)。从交通密度看，2000年我国西部12个省市的交通密度的平均值为1689.941公里／万平方公里。中国大陆除西部以外的其他省市的交通密度为4781.068公里／万平方公里，是西部的2.8倍。从部分第三产业与GDP的比重看，2000年西部的平均比重为23.17％，除西部外的其余省市的平均比重为26.87，相差近4个百分点。从绝对值看，西部地区和其余地区的第三产业的差距就更大了。从企业数来看，2000年西部地区企业平均数为1937.333家，而其余省市的平均企业数为7349.316家，约为西部平均值的3.8倍。由这些指标可以看出，西部在产业集群的发展程度方面远逊于其他省市。和东部的差距则更大(莽丽2003)。

二、集聚经济影响我国吸引FDI的实证分析

1．样本、变量的选取和数据

样本范围：选择我国大陆30个省、直辖市和自治区。

集聚经济对FDI的影响程度可以看成是区域特性的函数。我们假设集聚经济决定FDI的区位选择。基于上述理论和分析，我们选择下列变量来解释集聚经济对我国吸引FDI的影响。

因变量：上述30个样本的外商直接投资额。

自变量：选取工业企业数、本科毕业生数、第三产业比重、交通密度和人均GDP作为模型中的自变量。

(1)工业企业数：集聚经济的重要表现就是产业集群，而产业集群的一个特点就是众多工业企业在地理上的集中，这就意味着丰富的劳动力供给和相关基础设施的完善，使这些工业企业必然或多或少地形成上下游企业，在产品的价值链上构成联系，便于货物供应商和产品销售商的业务往来，大大降低了商家的制造、运输等成本。

(2)本科毕业生数：一个地区本科毕业生数多，可以提高劳动力的整体水平。根据大概率原则，选取本科毕业生数作为一个地区劳动力素质水平的表现。

(3)第三产业比重：第三产业包括交通运输、仓储及邮电通信业、批发和零售贸易餐饮业、金融、保险业、房地产业、社会服务业、卫生体育和社会福利业等行业。第三产业的发达程度反映一个地区为商家提供服务的能力大小。得天独厚的客观条件会使跨国公司倾向于投资这些地区。

(4)交通密度：本文中交通密度是指由各地区的运输线路长度与该地区面积的比值。其中，运输线路长度是国家铁路营业里程、内河航道里程和公路里程的加总值。发达的交通条件可以使外商快捷方便地运输货物以及产品，并为其销售提供良好的渠道，大大降低外商的运输成本。

(5)人均GDP：一个地区的人均产出水平高，意味着这个城市可以投资建设更加完善的各种基础设施，因而可以增强该地区的投资吸引力；另外，人均GDP水平高，说明地区的经济发达程度高，有很好的货物销售渠道和销售人群。

根据前面的分析，我们把跨国公司的直接投资看成是上述五个变量的函数。各变量的定义和预期见表1。

注：预期影响中的正号表示该变量和FDI正相关。

数据来源：因变量和自变量的统计数据均来自《中国统计年鉴》(2001－2004)。为防止年际波动带来的误差，因变量和自变量的值取2001年到2003年三年的数据。

2．模型的建立与计算结果

一般的线性合成数据模型可表示为：

其中，参数αi与βi都是个体时期恒量(IndividualTime-invariant Variablc)，其取值只受到截面单元不同的影响。在参数不随时间变化的情况下，截距和斜率参数可以有如下两种假设：

H01：回归斜率系数相同(奇性)但截距不同，即有：

β1=β2=…=βN模型为：

yit=αi+β′Xit+Uit

(3)

H02：回归斜率系数和截距都相同，即有

α1=α2=…=αN，β1=β2=…=βN，，模型为：

yit=α+β′Xit+Uit

(4)

这里没有斜率系数非齐性而截距齐性的假设，因为当斜率不同时，考虑截距相同没有实际意义。

通常称形如(3)式的Panel Data模型为变截距(Variable Intercept)模型，而(2)式为变系数(Vaffable Coefficient)模型。根据样本数据性质的不同，这两种模型又都有确定效应模型和随机效应模型之分，并分别对应不同的参数估计方法。其中，变截距模型是最常用的合成数据模型形式，这里个体时期恒量αi代表了截面单元的个体特性，反映了模型中被遗漏的体现个体差异变量的影响，而个体时期变量(Individual Time-invariant Variable)uit代表了模型中被遗漏的体现随截面与时序同时变化的因素的影响。

(1)集聚经济对我国吸引外资总量的影响

基于以上分析，建立模型1，其形式见式(1a)。假定所有截面单元具有相同的截距，也就是先从整体来考察集聚经济对我国吸引FDI的影响情况。模型1的估计方法使用可行的广义最小二乘法(c13)估计，目的是减少由于截面数据造成的异方差影响。在对模型1进行拟合时，采取对数形式，即对各变量(因变量和自变量)取对数，在方程中各变量前加“L”标明。原因有两点：一是对数形式的模型拟合，各变量的显著性和拟合优度更高；二是对数形式的拟合模型可反映各自变量的变动对因变量的弹性影响。在模型1中代人相关数据，用Eviews 3.1统计软件得出模型1的计算结果，即式(1b)，具体计算结果见表2。

LFIit=α1+β1LGYQYSit+β2LBKBYSit+β3LDSCYBZit+β4LJIMDit+β5LRJGDPit

(1a)

其中，i代表地区下标，t代表时间下标，αi表示各地区有一个不随时间变化的固定影响因素，Uit为随机扰动项。βi表示各自变量(工业企业数、交通密度等)和因变量(FDI)的相关系数。

LFDI=-9.516821+1.218556LGYOYS-O.30150

LBKBYS+1.808550LDSCYBZ+0.205811LJTMD+0.464022LRJGDP

(1b)

在模型1中，BKBYS这个变量的P值大于0.1，没有通过T检验，而且其相关系数为负值，和表2中的预期结果相反，因此去掉该变量，建立模型2，其形式见式(2a)。

LFDIit =αi+β1LGYQySit+β2LBKBYSit+β4LJTMDit+β5LRJGDPit

(2a)

注：式中各i、t及αi的含义同式(1a)

在模型2中代人相关数据，用Eviews 3.1统计软件得出模型2的计算结果，即式(2b)，具体计算结果见表3。

LFDI=-9.477011+1.172946LGYQYS+1.839246LDSCYBZ+0.220597LJTMD+0.456121LRJDP

(2b)

式(2b)为一个线性回归方程，它表示工业企业数、第三产业比重、交通密度以及人均GDP和这些反映集聚经济的因素和FDI的正相关关系。同时，从式中也可以看出增加一定这些因素的数量所对应的FDI的增加量。

注：表中字母为各个省市名称的简写。C为截距项，表示各个省市的集聚经济程度。

(2)集聚经济对我国吸引外资区位分布的影响

Panel Data模型不仅可以分析各个变量对整体的影响，还可以分析出各个省市的情况。考虑到各省市情况存在差异，这里宜使用变截距模型。由于模型3仅就我国各省市数据资料进行研究，故宜选择确定效应模型，综上，建立模型3，计算结果见表4。表中列出了在确定效应情况下，各个省市能够吸引的FDI数量。这个截距项，即表4中各个省市后面的C字母，在一定程度上显示了各个省市固有的集聚经济的发达程度。

3．模型计算结果分析

首先，在模型1的结果中显示，本科毕业生数这个变量的系数为负值，和上文的变量预期相反，这可能和人口的频繁流动有关。因此，建立模型2，结果显示，调整后的决定系数达0.9943，P值很低，通过F检验，说明工业企业数、交通密度、第三产业比重和人均GDP可以从很大程度上解释FDI的区位选择。模型的拟合优度很高，D.W.检验植为2.32，证明残差无序列相关。而且各个变量的系数全部为正，完全符合上文中的预期。从整体上讲，该模型效果不错。

第二，从模型2计算结果中各自变量的系数可以看出，工业企业数、交通密度、第三产业比重和人均GDP这四个反映集聚程度的变量都对FDI有重要的积极作用。一个地区工业企业数增加10％，该地区将增加11.73％的FDI；第三产业比重增加10％，该地区将增加18.39％的FDI；交通密度增加10％，该地区将增加2.21％的FDI；人均GDP增加10％，该地区将增加4.56％的FDI。容易发现，在增加FDI方面，增加同等单位的第三产业比重将吸引较多的FDI，其次是工业企业数、人均GDP和交通密度。第三产业是一个综合产业，包括交通运输、金融、社会服务业等。所以第三产业的增加能吸引更多的外资，这个指标相对于其它指标来说在吸引外资上显得更加重要，但正因为如此，这个指标的提高较其它指标来说也是相对困难的。总体来讲，通过模型分析，可以看出集聚经济对我国吸引FDI有着积极促进的作用，两者是一种正相关的关系，发展集聚经济对我国吸引外资有着很重要的作用。

第三，在模型3中，我们看出上海、河北、福建、山东、江苏、浙江、辽宁以及广东这八个省份的截距项都在7和8左右，说明这些地区的集聚程度很高。根据Panel Data模型原理，在这八个省份中，集聚程度(即截距项的数值大)高的地区应该能吸引更多的FDI。这样可以更加说明集聚经济不仅可以促进我国吸引FDI，而且集聚经济程度影响到FDI的区位分布。

三、结论与建议

本文从集聚经济的优势出发，提出我国FDI表现出明显的地域差别，个别地区表现出明显的集聚经济优势。集聚经济对我国吸引FDI有很好的促进作用，而且集聚经济的发达程度影响到外资的区位分布。

现阶段，我国东部地区和其他地区相比在吸收FDI方面有着绝对的优势，形成了大量跨国公司在东部地区集聚的格局。基于这种现状，在保持东部持续吸引外资的同时，我国更应该把发展的眼光转移到广阔的西部地区，使西部地区成为我国吸引FDI的新增长点。下面对我国西部地区吸引跨国FDI提出三点建议。

(1)我国各地方政府要积极转变政策取向。一般说来，发展中国家在引进跨国公司直接投资的招商政策方面主要经历了三个演变阶段：第一代引资政策主要是优惠政策，包括各种财政的、金融的优惠措施，比如减税、免税等等。这一吸引外国直接投资的政策，作为一个量的政策，很容易被各国所竞相仿效。第二代的引资政策就是各国在吸引外国直接投资中间，有

针对性地根据本国的要素条件所形成的产业化政策，以及根据政策所确定的产业化目标，选择外国跨国公司伙伴，然后通过一系列的公关、联络等互动过程吸引这些公司或某一家跨国公司到本国投资。因此对一个国家和地区来说，在采取政策优惠以后，还要提供一个非常优良的基础设施和便利的商业环境。第三代引资政策就是东道国政府通过一套有效的政策促进能够与跨国公司建立长期供货关系的关联企业的形成，然后进一步使这些企业聚集起来形成一种集聚效应。第三代政策的变化是最近几年出现的，它是发展中国家因跨国公司投资目标调整而相应采取的引资对策。而且，我们在前文的数据和实例中都已看出基于国家层面的吸引FDI的集中趋势有所下降，我国更应该注重集聚效应给吸引FDI所带来的重要影响(卓俏青，江红2002)。

(2)优先发展西部地区第三产业，吸引更多的FDI。由于历史和地理的原因，我国西部在投资环境方面和东部等地区有着较大的差距，在短期内明显改善投资环境既不科学也不现实，所以，可以采用“以点带面”的策略，在一些经济较发达地区，如乌鲁木齐、西安等城市优先发展金融、交通等行业。同时，注意先吸引特定国家或地区的FDI，最后，以这些点为中心逐步加强周围地区吸引外资的能力。在东道国，跨国公司比本国厂商面对更大的信息不对称问题和不确定性，因此外商在选择FDI的区位时，经常采取跟进策略以减少风险。经验证明，广东东莞的IT台式电脑产业区，江苏昆山工业园区成为台资的聚集中心，苏州工业园区成为日资集聚点均是特定投资国或地区集聚效应及其示范效应共同作用的结果。由此，西部地区应结合本地已有的和将要拥有的特定国家或地区的FDI，一方面，在这些国家或地区进行针对性招商引资工作；另一方面，在地方着力建设良好的投资环境，逐步形成有特色的工业园区，充分发挥工业园区的示范效应，使跨国公司对此类工业园区的投资产生主动性需求，这样就会逐步进入到一个良性循环。

(3)基于西部的优势条件与特色产业形成产业集群区域，通过强化特定产业和优势的集聚效应吸引FDI的流入。地理位置的优越性和政策的优惠程度等都对东西部引资差别产生重大影响，在这其中集聚经济是不可或缺的因素。但是，我国西部不论是在交通密度还是在第三产业占GDP的比重、工业企业数目等方面都落后于其他地区，所以，西部地区首先要结合自身的优势发展集聚经济。西部地区是我国资源的密集地区，在全国范围内具有资源综合优势、人均自然资源拥有量高等优势。东部地区在产业升级过程中会进行行业的转移，西部地区应该将本地有竞争力的行业以及现有引资合作基础较好的优势产业和在转移过程中发生生产联系的行业吸引到当地的工业园区或科技园区等产业集群区域内，强化各种产业内联系，提高本地整体的集聚效应，发挥集聚经济的优势。

作者简介：马君潞，南开大学教授，博导，主要研究方向为国际金融和商业银行经营管理；郭　威，南开大学硕士研究生，主要研究方向为国际金融与商业银行经营管理。

责任编校：一　诺