基于面板数据模型的FDI对云南产业结构影响实证分析

内容摘要：十会议中，旗帜鲜明地提出了要加快完善社会主义市场经济体制和加快转变经济发展方式。一般而言，外商直接投资在一国的经济发展中会产生溢出效应，促进我国产业升级和经济发展。本文首先分析了云南的产业构成和FDI的产业结构特征，并以云南的三产业为研究对象，选取各产业实际利用外资额和各产业增加值为变量，建立面板数据模型，分析实际利用外资额对产业增加值的贡献，进而分析外商直接投资对云南产业结构的影响。为云南进一步引进外商直接投资，优化产业结构提供理论依据。

关键词：云南 FDI 产业结构 面板数据

改革开放以来，我国的经济持续稳定增长，投资环境日趋完善，对外商直接投资采取了一系列的税收等方面的优惠政策，外商直接投资的规模不断增大。一般学者认为，对发展中国家而言，外商直接投资在一国的经济发展中会产生溢出效应，促进我国产业升级和经济发展。从发达国家的经济发展轨迹中可以看到，产业结构中从第一产业向第二、三产业占优势比重的过程，产业的转型和升级，是一个符合经济发展历史和逻辑的过程。

十会议中，旗帜鲜明地提出了要加快完善社会主义市场经济体制和加快转变经济发展方式，在转变经济发展方式领域的主攻方向就是推进经济结构战略性调整。云南地处我国欠发达地区，自1998年以来，云南吸引的外商直接投资呈上升趋势。本文首先分析了云南的产业构成和FDI的产业结构特征，并以云南的三产业为研究对象，选取各产业实际利用外资额和各产业增加值为变量，建立面板数据模型，分析实际利用外资额对产业增加值的贡献，进而分析外商直接投资对云南产业结构的影响。为云南进一步引进外商直接投资，优化产业结构提供理论依据。

云南GDP的产业构成和产业发展的特征

（一）云南GDP的产业构成（1998-2010）

由表1的统计，可以看出1998-2010年间，云南第一产业在GDP中所占的比重呈下降趋势，从1998年的22.03%，下降到2010年的15.34%。第二产业在GDP中所占的比重1998年为44.68%，之后缓慢下降，2002年比例为40.42%，之后又缓慢上升，2010年达到44.62%，第二产业在GDP中，一直处于主导地位。第三产业占GDP的比重，从1998年的33.29%，一直处于上升趋势，到2010年，已经达40.04%，与第二产业的差距相差4.58个百分点，差距最大的是1998年，差距为11.39个百分点，最小的是2002年，差距仅为0.88个百分点。

产业结构调整的规律一般为：第一产业的比重持续下降后趋于稳定，第二产业是大幅上升后趋于稳定，然后略有下降，第三产业的比重会持续上升。全国发达地区的第三产业，已经在GDP产业构成中占据主导地位，和这些地区相比，云南的第三产业在GDP中所占的比重严重偏低，加大云南第三产业在GDP中所占的比重，是云南产业结构调整的发展方向。

（二）云南各产业发展的特征

云南的产业结构具有明显的“资源导向”特点。产业的发展主要建立在自然资源开发的比较优势上，导致产业层次低、产品附加值低、产业竞争力不强，企业对科技的有效需求不足。R&D经费投入低，科技向现实生产力转化的能力薄弱。高新技术产业化程度低，技术创新没有成为产业利润的主要来源。吸引投资的产业配套能力弱，在一定程度上制约了特色产业的集聚和特色产业链的迅速形成。缺乏具有影响力的龙头企业和名牌产品，产业分工地位较低，整体上仍处于产业价值链的中低端。具体表现为：

1.农业发展的特征。现代农业是资本、技术密集型产业。在发展特色农业过程中，云南还没有摆脱传统农业思维定式的束缚，大部分特色产业没有形成核心竞争力。涉农企业的产业化程度低，生产经营组织形式不健全。大部分特色产品都以原料产品形式进入市场，虽有一定的市场竞争力，但产业链条短，附加值效益低，规模化、市场化开发程度不高。农业经营组织规模小，风险承受能力低，对科技化投入的积极性和能力都很弱。这种生产形式对新技术的推广应用、提高产品质量和市场竞争力十分不利。特色农产品的科技含量不高，市场竞争力弱。新产品、新品种科研开发不力和科技推广不到位，带来产品质量难以提高。特色农产品市场营销网络不健全，产品流通困难。既缺乏有效的促销手段，也缺乏功能齐全的专业市场。

2.工业发展的特征。以采掘和原材料重化工业为主导的云南省工业发展对资源和能源的依赖程度较高，轻重比例不协调，面临的资源环境压力日益突出。工业结构层次偏低，资源优势得不到高效与合理的利用，生物、水能、矿产资源优势尚未充分转化为经济优势。工业经济整体效益偏低，工业化整体水平难以得到快速提高，必须加快工业结构调整和转变工业发展方式。

3.服务业发展的特征。现代服务业的发展相对缓慢，主要表现在两个方面，第一，用现代化的新技术、新业态和新服务方式对传统服务业的改造并不明显，云南的传统服务业仍然停留在传统方式上。因采用新技术获得竞争优势而导致的服务业的集中现象并没有出现。传统服务业的市场竞争仍停留在小、散和竞争不充分的状态。第二，生产业的发展不充分。20世纪90年代以来，云南省从事科学研究与综合技术服务业的人员数量减少，从事社会服务业的人员数量则维持在一个比较低的水平上。现代服务业发展的滞后在很大程度上影响了云南的产业向集约化、信息化和市场化的发展。

云南FDI的产业结构特征

历年各产业利用FDI比例（1998-2010）。由表2的统计可以看出，1998-2010年间，云南第一产业利用FDI的比重偏小，只有2004年，超过了10%，其余年份都低于10%，其中，2010年，第一产业利用FDI的比重，只有1.25%。在利用FDI方面，第二产业和第三产业占绝对主导地位。其中，只有1999年、2000年、2002年和2008年，第三产业利用FDI超过了第二产业，其他年份，第二产业利用FDI都超过第三产业。1998-2010年，三次产业平均利用FDI的比例分别为：5.42%、52.19%和42.39%。云南在利用FDI方面，总体处于“二三一”的状态。

2008-2010年第二产业利用FDI的内部比例分析。从表3可以看出，在第二产业内部，2008-2010年间，制造业实际利用FDI的比重呈下降趋势，平均比重为49.3%，接近一半。建筑业实际利用FDI的比重，增长迅速，从2008年的2.33%，增长到2010年的37.26%。

2008-2010年第三产业利用FDI的内部比例分析。

从表4的统计中，可以看出，云南第三产业利用FDI，部门分布的极不平衡。从3年的平均值来看，云南的第三产业利用FDI主要集中在社会服务业、房地产业、批发和零售贸易餐饮业。交通运输、仓储及邮电通信业占2%，科学研究和综合技术服务业占3.27%，比例非常低。其他部门，如地质勘查、水利管理业，卫生体育和社会福利业，教育、文化艺术和广播电影电视业，利用FDI的数量都为0。这种情况非常不利于云南产业结构的调整和优化。

理论模型与方法的选择

面板数据是调查经历一段时间的同样的横截面数据，具有空间和时间的两种特性。它还有其他一些名称，诸如混合数据，纵列数据，平行数据等，这些名字都包含了横截面单元在一段时期的活动。面板数据的优点在于：提供了更有价值的数据，变量之间增加了多变性并减少了共线性，而且提高了自由度和有效性。能够更好地检测和度量单纯使用横截面数据或时间序列数据无法观测到的影响。能够对更复杂的行为模型进行研究。

（一）面板数据回归模型的类型

对于面板数据模型，其中，i表示第i个横截面单元，用t表示时间标识符。可能的情形主要有下列几种：

一是变系数模型。这种情形除了存在个体影响以外，在横截面上还存在着变化的经济结构，因此结构参数在不同的横截面单位是不相同的。

二是变截距模型。这种情形在横截面上个体影响是不同的，个体影响表现为在模型中被忽略的反映个体差异的影响，又分为固定效应及随机效应两种。

三是不变参数模型。所有系数都不随时间和个体而变化。在横截面上没有个体影响、没有结构变化，也就是，。则普通最小二乘估计给出了和的一致有效估计。相当于把多个时期的截面数据放在一起作为样本数据。

（二）确定选择类型

1.确定影响形式。根据对个体影响处理形式的不同，模型有固定影响模型和随机影响模型两种，因此利用面板数据模型所面临的主要问题便是如何在固定影响模型和随机影响模型中进行选择。在确定固定影响还是随机影响时，一般的做法是：首先建立随机影响的模型，然后做Hausman检验该模型是否是随机效应模型。

2.确定模型形式的F检验。得到面板数据之后，用F检验确定属于哪一种类型。F检验的两个原假设为：

H1：回归斜率系数相同而截距项不相同

H2：回归斜率系数和截距项都相同

构建F统计量：

其中，S1为变参数模型的残差平方和，S2为变截距模型的残差平方和，S3为不变参数模型的残差平方和，N是总个体数，T为总时期数，k为解释变量的个数。

获得S1，S2，S3后手工计算F2，F1，并查找临界值做出判定。判定规则为：

若不能拒绝假设H2，则为不变参数模型，检验结束。

拒绝假设H2，则检验假设H1。如接受H1，则模型为变截距模型。

若拒绝H1，则模型为变参数模型。

云南省FDI的产业结构效应的实证分析

（一）变量的选择与数据预处理

本文采用1998-2010年的年度数据，以各产业的增加值GDPi为被解释变量，以各产业外商直接投资中实际利用外资额FDIi作为解释变量。根据当年的平均汇率，对数据做了统一单位处理。同时，为了减少各时间序列的剧烈波动，消除数据可能存在的异方差，分别对各组指标数据取自然对数处理。计算过程采用软件Eviews 6.0进行处理。

（二） 模型的确定

1.确定影响形式。根据Hausman检验结果显示：应该拒绝原假设。不能将模型设定为随机模型（见表5）。

2.确定模型形式的F检验。

首先，分别计算3种情形的模型形式：变参数模型、变截距模型及不变参数模型，并在每个模型的回归统计量中可以得到相应的残差平方和S1=2.721185、S2=2.837140和S3=3.366232。

其次，分别计算F统计量，其中N=3、k=1、T=13，得到的两个F统计量分别为：

F1=（（S2-S1）/2）/（S1 /33）=0.70

F2=（（S3-S1）/4）/（S1 /33）=1.96

在给定5%的显著性水平下，得到相应的临界值为：

F2（4， 33） =2.66 F1（2， 33） =3.29

由于F2

结论

T检验的P值为0，F值为132.5169，F检验的P值为0，调整后的R-squared为0.775833。可以看出，检验结果均显著，说明模型形式正确。从整体上讲，云南外商直接投资与各产业产值增加的panel-data模型检验总体效果良好。结果表明，云南各产业引入FDI每增加1个百分点，各产业产值增加0.39个百分点，各个产业产值增加受引入FDI的影响没有明显差距。云南虽然有自己的资源优势和国家的政策支持，但是受云南总体经济基础较差，投资环境不尽如人意、基础设施建设滞后、科技投入不足、人力资源素质较低、地理位置偏远等多种因素的影响，加之云南本身的产业结构存在资源性和原料型的特征，而外商直接投资在我国主要集中在劳动密集型和技术密集型产业上。这些都导致云南吸收FDI的总量小，结构不合理，FDI对云南的产业结构调整尚未成为积极因素，这也是导致云南与中国其他发达地区经济差异逐渐拉大的重要原因。虽然一般的研究认为外商直接投资对一个地区的产业结构升级有导向的作用，引领欠发达地区的产业结构发生变革。但是，外商直接投资无法从根本上改变落后地区的产业结构，只有当外商直接投资持续、深入地介入各个产业，才能成为改变该地区产业结构的一个因素。 所以，云南应该全面入手，大幅度改善经济发展（投资）环境，大力改善基础设施条件和提高科技创新能力，才能提高FDI数量，优化FDI结构，最终促进云南经济发展和产业结构的调整。

参考文献：

1.高铁梅.计量经济分析方法与建模[M].清华大学出版社，2009

2.白仲林.面板数据的计量经济分析[M].南开大学出版社，2008

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7.黄志勇等.FDI对上海产业结构影响的实证分析—基于面板数据模型的研究[J].产业经济研究，2008 （4）

作者简介：

李继云（1979-），女，经济学硕士，红河学院商学院副教授，主要从事经济统计与区域经济方向的研究。

孙良涛（1978-），红河学院商学院讲师，硕士，主要从事电子商务物流与区域经济方向的研究。