跨国公司生产业FDI地理集聚因素研究

摘要：信息壁垒的存在及高质量服务购买时的经验性特征，使跨国公司生产业fdi在最初进入时往往会追随制造业。实证研究表明：除了制造业FDI，生产业FDI往往和东道国制造业表现出很大的关联度；一国受教育程度、开放度等都是影响因素之一；东道国生产业种类的上升会降低东道国制造业的生产成本。

关键词：生产业FDI；制造业FDI；地理集聚

中图分类号：F062.9 文献标识码：A 文章编号：1003-3890（2011）10-0076-05

一、前言

全球服务贸易的迅猛发展带来了贸易结构的转变，也使得服务业FDI在国际间流动速度加快。Khaled（2005）、Elmaubzini（2005）、Samir（2005）和Saddi（2005）指出，发展中国家由于其企业技术创新能力的瓶颈和人力资本的缺乏，引进FDI对其经济增长影响并不显著。Michael Mortimore（2004）探讨了拉美市场FDI的进入模式与进入路径。Horst Raff（2008）指出，本国生产业FDI喜好追逐本国制造业FDI，从而形成两者在空间上的积聚。另外，东道国的经济规模是生产业FDI区位选择的重要因素。Ivar Kolstad（2007）利用57个国家1989―2000年的面板数据进行实证研究，指出服务业FDI表现为市场追随型，制度、民主因素比一般的投资风险更能影响服务业FDI，而东道国的贸易开放度对其影响甚微。Aehwa Lee（2009）比较了贸易、FDI两者在长期增长中不同的收敛方式，发现制造业增长率的长期收敛均与贸易、FDI相关；FDI输出国比FDI输入国更容易达到长期经济增长收敛，其中服务业部门收敛的迹象微弱，制造业部门收敛迹象强劲。Aleksandra Riedl（2010）研究发现服务业投入成本低于制造业，因此服务业存量的调整速度快于制造业。由于服务业的不可贸易性与不可储存性使其比制造业更倾向于追逐消费者市场，就地生产就低消费，短期内比制造业更易加剧经济的空间聚集；政府政策对服务业FDI和制造业FDI影响方向迥异，短期对服务业FDI更易带来一定的外部效应，对制造业的影响在长期内才能体现出来。Hiroshi Kurata（2010）主要立足于不可贸易服务业的研究，从福利经济学的角度论证了不可贸易服务业FDI对于母国生产商影响具有不确定性，对东道国的消费者及东道国整个经济的影响为正效应。

本文主要研究影响跨国公司生产业FDI在东道国地理集聚的主要因素。由于服务的经验性购买特征，在跨国公司进入东道国初期，其高质量生产的价值往往会被低估，因此跨国公司生产业FDI首先会趋向于追逐母国制造业FDI，然后才会满足当地下游产业的需求。即使服务业跨国公司提供的服务质量更高，当地消费者也会选择从一个熟悉的、易于评估质量的提供者那里购买此类服务。同理，制造业跨国公司也倾向于从它们熟知的母国服务提供者处购买高质量服务，这就是所谓的“信息壁垒”。在信息壁垒下，跨国公司生产业FDI表现出追随本国制造业FDI的特点。笔者首先利用中国1997―2009年的时间序列数据建立VAR模型进行脉冲响应函数的实证研究，分析得出跨国公司生产业FDI与制造业服务业FDI之间的关系，然后对影响跨国公司生产业FDI空间集聚的其他因素进行分析，建立相关模型进行取舍，最后得出结论。

二、VAR模型下生产业FDI与制造业FDI之间的关系

（一）数据描述

本文截选中国1997―2009年生产业FDI与制造业FDI的数据进行VAR模型的脉冲响应分析，进而研究两者的关系。从表1我们发现，从1997到2009年这13年间中国吸收的生产业FDI飞速增长。尽管1997―2003年间略有下降的趋势，到2004年出现一个跳跃性的增长，达到707 066万美元，是2003年253 897万美元的近3倍，至2009年已迅速增长到1 875 983万美元。

生产业FDI是追随制造业FDI的，特别是在服务业跨国公司进入东道国的初期，信息壁垒的存在使得吸引本地制造业比较困难，因此更多地表现为追随制造业FDI。从图1可以看出，两者的线性变化趋势基本相同，均呈不断递增上升趋势，由于政策、文化、统计等原因，服务业FDI波动相对来说更大。为了考察生产业FDI和制造业FDI之间的动态变化与相互影响，本文对两变量分别取对数为lnFDIpr与lnFDIma，lnFDIpr代表生产业FDI，lnFDIma代表制造业FDI，构建以此为基础的非约束向量VAR模型。VAR（p）模型的数学表达式是：

yt=?1yt-1+…+?pyt-p+Hxt+?着t（t=1，2，…，T）

滞后阶数的选择根据AIC准则和SC准则，考虑到滞后项较多会导致模型自由度减少以及自相关的问题，本文选择VAR（3）模型进行实证分析。首先对数据进行单位根检验与协整检验，结果见表2。

lnFDIpr和lnFDIma变量经过2阶差分已经变成了平稳序列（见表2），其ADF检验值-5.504 0和-3.821 3均小于1%的临界值-2.816 7，拒绝存在单位根的假设。残差项E经过ADF检验后为无截距无常数项的0阶单整，因此两个序列是协整的。依据AIC准则和SC准则我们选择3期滞后的VAR（3）模型，VAR（3）特征方程所有根的倒数都小于1，位于单位圆内，所以模型是平稳的。在VAR模型中参数是否显著不为零不是其最关注的问题，我们保留各个滞后变量。模型的R2值分别为0.960 3和0.943 6，调整后R2值分别为0.940 9和0.880 9，AIC值和SC值比较小，LFPR模型拟合度较好，LFMA模型拟合度欠佳，尽管如此，从经济理论的角度来说，模型的结果是合理的。通过对模型的分析我们得到以下结论：（1）滞后1期的制造业FDI每增加1%，生产业FDI减少0.141%。这是由于投资总量不变，最初制造业FDI增加必然带来其他投资的减少，经过一段时间后制造业FDI才会带动生产业FDI的增长。（2）滞后2期的制造业FDI每增长1%，服务业FDI也增长0.035 4%。（3）滞后3期的制造业FDI每增加1%带来的生产业FDI的增长0.263 5%。笔者认为，制造业FDI带动生产业FDI增长的原因是由于其发展带动了母国制造业和东道国制造业对中间产品的需求，从而导致更多的FDI直接流向生产业。

（二）VAR模型下的脉冲响应函数分析

考虑到制造业FDI对生产业FDI的长期影响，我们需要用脉冲响应函数对VAR模型中一个内生变量的冲击（Shock）或新息（Innovation）给其他变量所带来的影响进行分析，得出的结论如下：

当制造业FDI受到一个标准差新息的正冲击后，生产业FDI开始呈现出较为迅速的增长，第2期增长了0.1（a210=1），第3期维持在0.1，到第4期达到最高点0.25（a410=0.25），然后开始慢慢下降，到第9期下降到最低点0.08（a910=0.08），这表明制造业FDI存量受到外部某一条件冲击后，传递给生产业FDI，给其带来正向的持续增长，维持在0.1左右。制造业FDI对于自身受到外部冲击的反应是负向的，第1期下降幅度最大，为0.08（a110=0.08），随着时间增长下降的幅度越来愈小，到第6期基本恢复到最初水平。当生产业FDI受到一个标准差新息的正向冲击后，其自身和制造业对此的反应是负向与正向交替的，呈起伏状态。

表3是对LFPR和LFMA两变量进行的方差分解，方差分解是通过分析每一个结构冲击对内生变量变化（通常用方差来度量）的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性。我们重点关注的是左边对生产业FDI的方差分解，第一列是预测期，S.E.中数据为各期预测标准误，后面两列分别代表以LFPR和LFMA为因变量的方程新息对各期预测误差的贡献度，每行结果相加为100。从表3可知，制造业FDI对生产业FDI的贡献度是逐期递增的，从第2期开始稳定增长，在第5期达到42.88%，到第9期达到最大贡献度47.99%。

三、生产业FDI空间集聚因素的分解

除了制造业FDI，还有其他因素影响跨国公司生产业FDI的集聚。

1. 东道国制造业的发展。本文选用制造业总产量作为东道国制造商数量的工具变量，命名为 ownedma。

东道国制造业的发展是影响生产业的重要因素。随着东道国顾客信息对称比例的增大，购买跨国公司高质量生产业的经验性增强，东道国制造业对生产业FDI的影响也会加深。东道国制造业规模越大，发展程度越高，对中间产品的需求越强。图2说明了中国1978―2009年制造业产值、服务业产值以及GDP增长的总体情况。制造业产值从1978年的1 607亿美元上升到2009年的146 630亿美元，增长了91.24倍，占GDP的比重基本上保持在0.35~0.45；制造业产值占GDP的比重近10年最低点2002年为39.4%，最高点为2006年42.2%。

2. 东道国服务业发展水平。一个国家的经济结构如果以服务业尤其是生产业为主的话，对中间产品要素的需求就越大，对生产业FDI吸收的引力就越强。因此笔者预测东道国服务业发展水平与生产业FDI的吸收为正相关。从图2中可以看出，服务业产值占GDP的比重从1978年到2009年扶摇直上，1978年占GDP的比重仅为23.3%，到2009年上升到43.3%，将近半壁江山。由于中国服务业产值与中国制造业产值ownedma两变量之间高度相关，出现多重共线性，所以笔者选择服务业的就业水平作为变量，命名为empl。

3. 一国人口的受教育程度。生产业大部分属于知识密集型产业，因此笔者预测东道国受教育的水平会正向影响生产业FDI。事实上，中国的受教育程度提高得非常快，从1997年的0.067 6%迅速上升到2009年的0.4%。本文选择1997―2009年中国本科院校每年的毕业生人数与中国总人口数的比例来代表受教育程度，变量命名为re。中国人口受教育程度日益提高，从1997年的0.067 6%上升到2009年的0.4%。

4. 贸易开放度。中国的服务业是逐步开放的，从循序渐进到允许外资部分持股到少数持股，最后才到全面持股。由于中国政府对服务业外资大部分是在2004―2005年做出全面开放的承诺，因此笔者将2004年作为一个转折点，设立一个虚拟变量openess，1997―2003年赋值为0，而2004―2009年赋值为1。本文中笔者预计贸易开放度正向影响生产业FDI的存量。

5. 东道国的工资水平。从理论上说，中国低廉的劳动力会吸引FDI流入，但这个因素对FDI流入是否具有正向效应还有待验证。这里我们采取中国城镇单位就业人员的年平均工资作为解释变量，命名为wage。

为了消除量纲，除了变量openess，所有的解释变量均取对数，分别命名为lnFDIma，lnownedma，lnre，lnwage。被解释变量命名为lnFDIpr，代表生产业FDI。由于目前中国对服务业FDI的统计数据有限，因变量选择太多会降低其自由度，因此下面笔者将模型分为五种，以此检验各个因变量的显著性以及各个模型的拟合度，从而选择一个最适合的模型（见表4）。

从上述五个模型中笔者选择第三种作为较好的研究结果，尽管模型的拟合程度不是最好的，但系数通过显著性检验的结果是最好的。模型表述如下：

lnFDIpr=-68.3+1.15lnFDIma（-2）+2.67lnownedma-1.51lnre+0.48openess

上述模型选择制造业FDI滞后2期不仅有效消除了多重共线性，而且也具有合理的经济意义。从模型的检验结果我们发现，加入其他变量后，制造业FDI对生产业FDI仍然具有一定积聚作用，制造业FDI每提高1%，生产业FDI即提高1.15%，进一步证明了VAR模型所研究的结果。从实证结果来看，东道国制造业的发展对于服务业FDI的地理积聚具有最积极的作用，四个模型分别通过了显著性检验。研究结果表明，中国制造业产值每提高1%，生产业FDI的存量即提高2.67%。另外，受教育水平（人力资本因素）也以高度的统计显著性通过了检验，但系数与我们的预期恰好相反，为-1.51%，也就是说受教育程度每提高1%，中国生产业FDI存量降低1.51%。笔者是这样理解的：由于中国对外开放的步伐首先是从制造业开始的，服务业尤其是生产业最近几年才逐步开放，随着中国受教育程度的增加，人力资本更多地流入了制造业跨国公司、本国制造业，而流入服务业跨国公司的受教育程度的比例相对来说是下降的。最后一个影响因素是贸易开放度，其实证研究系数的T值以10%的统计显著性通过了检验，也就是说，中国的开放度每提高1%，生产业FDI存量即提高0.48%。

四、结论

本文以中国1997―2009年的数据为研究基础，对跨国公司生产业FDI地理集聚的主要因素进行了分析。高质量服务经验性购买的特性使生产的提供具有道德风险，因为当地消费者最初购买时不能辨认服务质量，这种现状会导致他们偏向于购买本土供应商所提供的低质量服务。这种信息壁垒会随着跨国公司进入的时间而慢慢减弱。如果东道国市场上存在大量的制造业FDI，特别是来自母国制造业FDI会使生产业跨国公司更容易明确服务的质量，能够刺激服务者、提供者提供更多高质量的服务。所以跨国公司生产业在进入初期是追随制造业FDI的。笔者通过对跨国公司1997―2009年对中国生产业FDI与制造业FDI的时间序列进行VAR模型的脉冲响应分析，发现中国生产业FDI的确是追随制造业FDI的。也就是说，影响跨国公司生产业FDI集聚的首要因素就是东道国存在大量的制造业FDI。

影响跨国公司生产业FDI在中国集聚的最重要因素是当地制造业发展的水平。东道国制造业发展是东道国生产业、生产业FDI需求的最主要来源。东道国的市场开放度、受教育的程度、服务业自身的发展都会影响生产业FDI的空间集聚。工资水平对FDI的影响在学术界存在着争议，贺灿飞等（1997）认为工资水平与FDI呈负相关关系，Cheng等（2000）指出工资水平与FDI呈正相关关系。本文的研究结果表明，中国劳动力的工资水平与生产业FDI并不显著相关。与制造业不同，服务业是不可贸易、不能储藏，当地生产当地消费，这些特质使服务部门FDI表现出市场追寻的特征。相反，制造业FDI潜在地暴露在国际价格竞争中，是效率追逐型的，因此制造业FDI相对服务业FDI来说更喜好追随低廉的劳动力要素。

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