江浙沪FDI与入境商务旅游关系研究

内容提要：在构建fdi与入境商务旅游关系假设模型的基础上，本文以1994-2014年江、浙、沪外企数量、外商投资和入境商务旅游时间序列数据为研究对象，采用协整分析、格兰杰因果检验和弹性系数等方法，实证分析FDI与江、浙、沪入境商务旅游的互动关系及其差异性。研究表明：FDI和入境商务旅游存在长期稳定均衡关系和短期动态调整关系；江苏、浙江的外企数量与IBT互为因果关系，外商投资是IBT的单项格兰杰原因；上海外商投资与IBT互为因果关系，IBT是外企数量的单项格兰杰原因；IBT对外企数量的带动作用小于外商投资对IBT的带动作用；FDI与IBT的相互带动作用呈现出沪>江>浙的发展态势，这与地区本身的投资环境和发展模式密切相关。

关键词：FDI；IBT；Granger因果检验；弹性系数分析法

中图分类号：F590 文献标识码：A 文章编号：1001-148X（2017）02-0088-08

随着经济全球化与贸易自由化的快速融合，各地之间的文化交流与商业合作越来越频繁，来华外商投资总额和入境商务游客总数已经呈现出同步增长的趋势，它们在拉动经济增长、增加就业岗位、完善基础设施、科学技术发展等方面发挥着重要作用。本文选取1995-2014年江、浙、沪FDI和IBT的统计数据，选取外企数量、外企投资和入境商务旅游三个指标，采用协整分析、格兰杰因果检验和弹性系数等方法，对FDI和IBT之间的互动关系进行分析，以探讨FDI与入境商务旅游的关系。

一、假设模型、研究方法与案例选择

（一）模型假设

外商直接投资与入境商务旅游是促进经济增长、市场发展的两种方式，二者有着密不可分的联系。就流动方式而言，通过外商直接投资，境内的外企数量和境外的投资力度逐渐增加，致使资金流动更加频繁，流动的资金加速了贸易发展[1]，贸易的发展直接带动了商务人员对酒店、交通等与旅游相关产业的消费，促进了IBT发展。从市场作用来看，FDI扩大了产品的市场份额，直接带来贸易机会的增长，促进了商务人员的跨国活动，并刺激IBT的发展；IBT的发展提升了市场的活跃度，促进了商务人员充分认识产品市场，不仅有助于发现贸易和投资机会，也促进了贸易往来和外商投资的发展，即IBT引发的贸易增长能促进FDI的发展[2]。因此，本文提出以下假设：

H1：FDI带动IBT的发展。

H2：IBT也促进FDI的发展。

（二）研究方法

采用协整分析、格兰杰因果检验和弹性系数等方法，通过五个步骤对江、浙、沪FDI与IBT之间的关系进行分析。第一步，平稳性检验。通过ADF分别检验外企数量、外商投资和入境商务旅游的ADF值是否小于各自的5%临界值，若小于5%临界值则为平稳性序列，下一步可进行变量间的协整关系分析；第二步，采用E-G两步法建立协整回归方程，估计协整参数，并得到相应的残差序列，再检验残差序列的平稳性，若残差序列平稳，说明变量序列之间存在协整关系[3]。第三步，利用误差修正模型对外企数量、外商投资和入境商务旅游之间短期均衡关系进行分析，将残差看做一个解释变量，将其他变量看做一个被解释变量进行关系分析。第四步，进行格兰杰因果分析，检验FDI与IBT之间是否存在因果关系。第五步，利用弹性系数法分析FDI与IBT的相互带动作用。

（三）案例选择

x择江、浙、沪地区作为案例研究的原因：第一，作为长三角经济圈的三个典型省区代表，江、浙、沪FDI和IBT的发展较为发达，这为研究二者的关系提供了较好的事实和材料支撑；第二，江（苏南模式）、浙（浙江模式）、沪（上海模式）的发展模式不同，利用FDI与IBT两者的能力和效果也不同，对比研究三个地区之间FDI与IBT的互动关系能更好地解释二者之间的互动和作用规律。

选取1995-2014年江、浙、沪FDI与入境商务旅游的基础数据，采用定量分析法探析FDI与入境商务旅游的互动关系。在FDI方面选取的指标：（1）外企数量，记为n，江、浙、沪分别记为Jn、Zn和Hn；（2）外企投资额，记为i，江、浙、沪分别记为Ji、Zi和Hi；（3）入境商务旅游，记为ibt，江、浙、沪分别记为Jibt、Zibt和Hibt。FDI的数据主要来自于国家统计局数据库，IBT的数据分别来自1995-2014年《入境旅游者抽样调查》中以入境商务、会议和文体科技旅游为目的的比例数据之和，通过该比例数据乘以三地入境过夜游客的基数得到江、浙、沪IBT的数据。由于受2003年SARS疫情影响，导致部分数据缺失，本文采取了内插修正法给予修正。

二、FDI和IBT关系的实证分析

（一）平稳性检验

为了检验时间序列的平稳性，本文利用Eviews 60软件对经过对数处理的江、浙、沪外企数量（Jn、Zn、Hn）、外企投资额（Ji、Zi、Hi）、入境商务旅游（Jibt、Zibt、Hibt）序列进行单位根检验，以判断每个序列是否为单整序列，如果序列不为单整序列则需要进行一阶或者二阶差分，在三个变量都为单整序列的前提下则可以进行协整分析[4]。

利用ADF单位根检验法对上述变量进行平稳性检验，滞后期的选择按照AIC准则进行，得到结果见表1。检验结果表明：在5%的显著水平上，江、浙、沪三组的ADF值均大于各自的5%临界值，为非平稳时间序列；经过一阶差分后，三组变量的ADF值均小于各自的5%临界值，为平稳时间序列。因此，可进行下一步的协整检验。

（二）协整检验

由上述平稳性检验结果可得出，江、浙、沪的变量可以进行协整检验，本文采用EG两步法检验变量之间是否协整：第一步检验非平稳序列xt，yt是否是I（1）；第二步若序列xt，yt都是I（1）的，则用OLS法估计协整回归模型[5]。具体方法是：若序列xt，yt都是I（1）单整的，用一个变量对另一个变量回归，可得：

用和表示回归系数的估计值，则模型残差估计值为：

利用协整回归方程（公式（1））分别估算出江、浙、沪外企数量和IBT之间的回归方程（如表2所示），方程（1）、（3）、（5）分别表示江、浙、沪的外企数量和IBT之间的协整方程。方程调节后R

表2的方程（2）、（4）、（6）分别表示江、浙、沪的外企投资额和IBT之间的协整方程，方程调节后R2分别是09373、08708、08724，表明方程拟合效果较好。各方程的系数表示外企投资额对IBT的弹性，分别是07097、06087和07181，表明江、浙、沪的外企投资额每增加1%，其IBT分别增长07097%、06087%和07181%。

从表3可以看出江、浙、沪ADF值均小于5%临界值，表明江、浙、沪的残差序列是平稳的，说明江、浙、沪的外企数量、外商投资额和IBT序列之间存在协整关系，即江、浙、沪的外企数量、外商投资额和IBT序列之间存在长期均衡关系。

（三）误差修正模型

协整分析表明江、浙、沪的外企数量、外商投资额和IBT之间存在长期稳定的关系，而这种长期稳定的关系需要短期动态地不断调整，需要建立误差修正模型来检验变量的短期动态关系，即以稳定的时间序列为误差修正项，将其引入模型得出江、浙、沪外企数量、外商投资额对IBT的短期影响。本文用EVIEWS60建立误差修正模型，结果如表4。从误差修正模型亦可以看出模型估计结果的F统计量的对应概率P均较小，调整后R2的值均大于09，表明模型整体拟合效果较好。

1.上海。由模型（7）的变量系数可以看出ECM系数为-02011，说明上海的外企数量和IBT之间的均衡关系，对当期非均衡误差调整的自身修正能力较强，符合反向修正机制，具有一定的调节力度。其中，外企数量对IBT的前一期和前两期弹性分别为01973和01089，即外企数量每增加1%，前一期和前两期的IBT将增加01973%和01089%，均远远小于长期弹性。IBT的前一期和前二期对本期具有一定的惯性推动，贡献幅度分别为05579%和02613%。由模型（8）可见ECM系数为-00257，说明上海的外企投资和IBT之间的均衡关系对当期非均衡误差调整的自身修正能力较弱，符合反向修正机制，调整力度不大。外企投资对IBT的前一期和前两期弹性分别是01760和00956，即外企投资每增加1%，前一期和前两期的IBT将增加04424%和03942%，均远小于长期弹性。IBT的前一期和前二期对本期具有一定的惯性推动，贡献幅度分别为04424%和03942%。

2.江苏。由模型（9）的变量系数可以看出ECM系数为-03409，说明江苏的外企数量和IBT之间的均衡关系，对当期非均衡误差调整的自身修正能力较强，符合反向修正机制，调整力度很大。外企数量对IBT的前一期和前两期弹性分别是01789和00038，即外企数量每增加1%，前一期和前两期的IBT将增加01789%和00038%，均小于长期弹性。IBT的前一期和前二期对本期具有一定的惯性推动，贡献幅度分别为08205%和03271%。由模型（10）可见ECM系数为-01503，说明江苏的外企投资和IBT之间的均衡关系，对当期非均衡误差调整的自身修正能力较弱，符合反向修正机制，具有一定的调整力度。外企投资对IBT的前一期和前两期弹性分别是01468和01763，即外企投资每增加1%，前一期和前两期的IBT将增加01468%和01763%，均远小于长期弹性。IBT的前一期和前二期对本期具有一定的惯性推动，贡献幅度分别为04190%和05455%。

3.浙江。由模型（11）可见ECM系数为-02418，说明浙江的外企数量和IBT之g的均衡关系，对当期非均衡误差调整的自身修正能力较强，符合反向修正机制，具有一定的调整力度。外企数量对IBT的前一期和前两期弹性分别是01572和00409，即外企数量每增加1%，前一期和前两期的IBT将增加01572%和00409%，均远小于长期弹性。IBT的前一期和前二期对本期具有一定的惯性推动，贡献幅度分别为07368%和02536%。由模型（12）可见ECM系数为-01006，说明浙江的外企投资和IBT之间的均衡关系，对当期非均衡误差调整的自身修正能力较强，符合反向修正机制，具有一定的调节力度。外企投资对IBT的前一期和前两期弹性分别是01723和00738，即外企投资每增加1%，前一期和前两期的IBT将增加01723%和00738%，均远小于长期弹性。IBT的前一期和前二期对本期具有一定的惯性推动，贡献幅度分别为05483%和07706%。

（四）格兰杰因果检验

协整和误差修正模型表明了外企数量和外商投资额对IBT之间存在长期均衡关系和短期均衡关系，但是是否构成因果关系，还需要对其进行Granger关系检验，检验结果见表5。从表5的检验结果可以看出FDI（外企数量、外商投资）与IBT之间存在因果关系，但地区与地区之间也有一定的差异，根据格兰杰因果检验结果具体分为以下三种情况。

就上海而言，在10%的显著水平下IBT与外企数量拒绝了原假设，说明IBT是外企数量的单项Granger原因。外商投资与IBT、IBT和外企投资在10%的显著水平下，拒绝了原假设，说明外商投资与IBT互为因果关系。由此可见IBT的发展促进了外企数量的增多，对外商投资具有带动作用，外商投资也促进了IBT的发展。主要原因是上海现处于我国金融中心和贸易中心，在吸引外商投资方面具有先天优势，而投资者入境次数越多越能带动酒店、交通等旅游相关产业的发展，使上海IBT与外商投资互为因果关系；上海在IBT发达的基础上，交通便利、基础设施完善和广阔的消费市场等优势更吸引着外企不断入驻，IBT成为外企数量的单项格兰杰。

就江苏而言，在10%的显著水平下IBT与外企数量、外企数量和IBT之间均拒绝了原假设，说明IBT与外企数量之间互为因果关系，即IBT带动了外企数量的发展，外企数量也促进了IBT的进步。在10%的显著水平下外商投资与IBT拒绝了原假设，说明外商投资是IBT的单项Granger原因。江苏以国家优先发展工业的政策为先导，利用资源和产业的相对优势出台了一系列关于招商引资的政策，使外企与江苏建立了长期合作关系，形成了企业集聚效应，对IBT具有较强带动作用；而IBT的发展使更多的外国商务人员利用江苏企业集聚效应的优势，让企业纷纷入驻本土以降低成本，从而带动了外企数量的增加。

就浙江而言，在10%的显著水平下IBT与外企数量、外企数量与IBT之间均拒绝了原假设，说明IBT与外企数量之间互为因果关系，即IBT带动了外企数量的发展，外企数量也促进了IBT的进步。在10%的显著水平下外商投资与IBT拒绝了原假设，说明外商投资是IBT的单项Granger原因。浙江的外企投资集中程度较高，既拉动了入境商务客流量增长，也不断带动了外企数量的增加；浙江企业“走出去”的能力较强，造成了一定程度的贸易顺差，使得IBT外商投资的作用不明显。

（四）FDI与IBT相互带动作用分析

由格兰杰因果检验结果可以得出FDI与IBT之间存在着密不可分的关系，FDI拉动IBT的增长，IBT促进了FDI的发展。但是，两者之间的相互带动作用也存在着一定的差异性。本文利用OLS回归系数法算出IBT和外企数量、外商投资和IBT的两组数据弹性系数，以判断三地FDI与IBT的相互带动关系。从表6可见方程R2值均在08以上，表明方程拟合度较好。

1.IBT拉动了企业数量的增长。从弹性系数可以看出IBT对江、浙、沪企业数量的弹性系数分别是04273、03164、06515，即IBT每增长1%，江、浙、沪的企业数量分别增长04273%、03164%、06515%，可以看出IBT对江、浙、沪企业数量增长有一定的带动作用，说明企业数量的增长加速了企业人员间的流动，入境频次的增多为IBT带来了稳定的客源市场；IBT越发达越会吸引更多的入境商务游客，而入境商务人员旅游的过程也是其间接考察市场发展前景和预估投资风险和收益的过程，在一定程度上提高了入境商务人员对投资者的转化率，进一步促进了企业数量的增长。

2.外商投资带动了IBT的发展。从弹性系数可以看出外商投资对江、浙、沪IBT的弹性系数分别是07316、05532、08622，即IBT每增长1%，江、浙、沪的外商投资分别增长07316%、05532%、08622%，可以看出外商投资对江、浙、沪IBT的带动作用明显，说明外商投资力度越大，跨国企业建设越多，越能带来更多先进的科学技术和经营理念；而通过借鉴外商一些切实可行的技术和理念，既弥补了硬件设施发展的不足，也为IBT的发展提供了全方位的保障。从技术层面而言，完善入境商务旅游的设施和接待能力，不仅促进了入境商务旅游深层次的消费，也增强了外商投资对入境商务旅游的带动作用。

对比江、浙、沪IBT对外企数量和外商投资对IBT的弹性系数，可知IBT对外企数量的弹性系数小于外商投资对IBT的弹性系数，说明IBT对外企数量的拉动作用均小于外商投资对IBT的拉动作用。江、浙、沪经济一体化已具雏形，依赖其规模性的工业基地，过硬的科学技术水平，尤其是发挥杭州湾大桥等重点交通设施的疏散枢纽作用，对外商投资的吸引力不断增强，政府对外商投资拉动经济增长的重视程度不断得到深化，招商引资的政策不断优化，从而促进了外商投资的增长，在很大程度上直接带动了IBT的发展；沪宁杭对引进资本数量的重视使该地区对外商投资产生了一定的依赖性，从而在发展IBT的过程中也过度关注吸引外商投资，致使IBT对外企数量的拉动作用小于外商投资对IBT的拉动作用。

三、各地FDI和IBT互动关系对比

格兰杰因果分析表明上海的IBT是外企数量的单项格兰杰原因，外商投资与IBT互为因果关系；江苏和浙江的IBT与外企数量互为因果关系，外商投资是IBT的单项格兰杰原因。由弹性系数可以发现IBT对外企数量的弹性是沪>江>浙，外商投资对IBT的弹性是沪>江>浙，即IBT对外企数量和外商投资对IBT均有带动作用，但这种带动作用存在地区差异性。

上海是我国的金融中心和贸易中心，跨国公司比较多，商务人员之间的交流和合作频繁，使得上海IBT发展具有独特优势[6]。也正是因为上海IBT发达，激发了商务人员对市场的敏感度，提高了入境商务游客的转化率，带动了企业数量的增长；相反的，上海的GDP、基础设施、平均工资等综合实力最强，其吸引外资投资企业最多，也促使商务人员入境交流和考察频率最多，对商务设施的依赖程度最高，促进IBT发展的弹性在三个地区也是最高的（见图1、图2、图4）。

江苏在工业基础、科学技术、对外开放程度、交通等方面占据优势[7]，使其在吸引外商投资的能力强于浙江；外商投资企业数量较多，在江苏形成了规模大、a量高的企业集聚现象，造成了商务人员入境的实地考察次数较多，带动了IBT发展，在一定程度上也促使外商投资对IBT的弹性系数比浙江高；而IBT的发展让江苏依赖这些优势，从而吸引更多的外企入驻本土，增加了外企数量，使得IBT对外企数量的弹性较浙江高（见图2至图6）。

浙江的中小企业、尤其是民营企业发展迅速，注重轻工业等消费产品的生产，在本土占有较大的市场，使得对外商投资的依赖程度小，造成外商投资企业数量比上海和江苏少，外商投资对IBT的弹性系数较上海和江苏弱；相反，因为浙江的自主创新和开阔市场的能力强，使其招商引资的能力不足，企业未能达到规模效应，造成IBT的发展对外商投资和企业数量增长的带动作用较上海和江苏弱。

四、结论与讨论

本文以江、浙、沪的FDI和IBT为对象，选取1995-2014年两个时间序列的三个指标数据，运用协整分析、格兰杰因果检验和弹性系数分析等方法，对江、浙、沪FDI与IBT之间的长期均衡关系进行了分析；通过构建各地FDI与IBT之间的误差修正模型，对其互动关系进行了格兰杰因果检验，得出了以下的结论：

1.协整检验说明江、浙、沪的FDI与IBT之间存在长期的均衡关系，格兰杰因果分析说明了各地的FDI与IBT之间存在互动关系，但FDI与IBT的互动关系存在地区差异性：上海的外商投资与IBT互为因果关系，IBT是外企数量的单项格兰杰原因；江苏、浙江的外企数量与IBT互为因果关系，外商投资是IBT的单项格兰杰原因。

2.弹性系数分析表明IBT对江、浙、沪企业数量的弹性系数分别是04273、03164、06515，外商投资对江、浙、沪IBT的弹性系数分别是07316、05532、08622，两者相比较发现外商投资对IBT弹性系数高于IBT对外企数量弹性系数，说明外商投资对IBT的带动作用高于IBT对外企数量的带动作用。

3.对比各地的FDI和IBT的关系，发现上海的IBT是外企数量的单项格兰杰原因，外商投资与IBT互为因果关系。浙江、江苏IBT与外企数量互为因果关系，外商投资是IBT的单项格兰杰原因。江苏、浙江以企业发展为重心，对外“招商引资”的政策出台较多，IBT对吸引外商投资的效果不明显。

IBT与FDI相互带动作用对地区的经济发展有着非常重要的作用，但由于地区之间地理位置、经济基础、科学技术等因素的影响，IBT与FDI的相互带动作用存在一定的差异性。因此，如何因地制宜地制定IBT和FDI的有效政策是三地FDI和IBT提升的重要路径。

1.加强与周边省区的合作，促进优势互补。江、浙、沪IBT与FDI之间促进作在三地有着不同的效果，江苏、浙江应加强与周边地区更多更深层次的合作，依托上海的依托作用扩大旅游的辐射范围；加强江苏、浙江彼此之间的交流，江苏应学习浙江中小企业灵活多变的自主创新和开阔市场的能力，浙江应该学习江苏企业外向型经济模式和企业规模效应，不断优化投资环境，激发外国商务人员的兴趣和关注，提高入境商务游客对投资者的转化率，从而带动FDI的发展，促进两地FDI与IBT的互惠共赢。

2.加大政府招商引资力度，发挥IBT战略性地位。格兰杰因果检验说明了IBT对FDI（外企数量和外商投资）均有带动作用，但也存在地区差异性，上海IBT对FDI的带动作用相对于江苏和浙江较为明显，江苏、浙江FDI对IBT的带动作用相对于上海较为明显，弹性系数分析表明外商投资对IBT的带动作用大于IBT对外企数量的带动作用。这就要求江苏、浙江加大招商引资的力度，通过外企的投资，跨国企业纷纷建立起来，从而带来先进的理念和技术外溢效应，不断完善入境商务旅游的相关设施，提高其接待能力而带动IBT的发展；通过IBT的发展不断优化投资环境，从而激发入境商务游客的兴趣，刺激其加大投资力度，促进FDI的增长。

3.增强FDI与IBT两者的良性互动。FDI的增多使入境商务人员数量不断增长，旅游目的地应利用这个广阔的商务客源市场，抓住商务人员的需求不断开发新的旅游项目，带动IBT的发展；IBT也可以直接利用外商直接投资这一渠道，着重完善与商务旅游相关的设施设备，提高商务旅游整体的接待能力，提升外商对目的地的印象和感知，优化外商投资环境，从而吸引入境商务游客的投资兴趣，促进其转化为外商投资者。

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Research on the Relationship between FDI and Inbound Business Tourism

in Jiangsu，Zhejiang and Shanghai

BAO Fu-hua1，ZHU Mei-ning2，LI Wen-zheng3

（1. College of Tourism and Environmental Sciences，Xianyang Normal University，Xianyang 712000，China；

2. College of Business，Shaanxi Institute of International Trade and Commerce，Xianyang 712046，China；

3.College of Resources， Environment and History，Xianyang Normal University，Xianyang 712000，China）

Abstract：Based on the hypothetical model of FDI and inbound business tourism， foreign enterprise quantity， foreign direct investment and overseas business tourism time series data in Jiangsu，Zhejiang and Shanghai from 1994 to 2014 are chosen as the research objects to analyze the interaction relationship and difference between FDI and inbound business tourism by using the co-integration analysis， Granger Causality Test and Elastic Coefficient. The research showed that：there is a long-term stable equilibrium relationship and short-term dynamic adjustment relationship between FDI and inbound business tourism； there exists reciprocal causation relationship between the number of foreign enterprises and the IBT in Jiangsu and Zhejiang， and foreign investment is the single Granger reason for IBT； foreign investment and the IBT are reciprocal causation relationship in Shanghai， IBT is the single Granger reason for the number of foreign enterprises；the driving effects of IBT on the number of foreign enterprises are less than those of foreign investment on IBT； the interaction driving effects between FDI and IBT presents the development trend of Shanghai>Jiangsu > Zhejiang，which is closely related to the investment environment and development model of the three regions.

Key words：FDI；IBT；Granger Causality Test；Elasticity Coefficient Analysis