1、1中国外商直接投资的空间配置效率：基于四大区域的面板数据分析米运生 内容摘要：本文利用四大区域层面的面板数据对 FDI 的配置效率进行了实证分析。我们发现，四大地区 FDI 配置效率存在显著差异，区域特征非常明显。时间动态模型分析显示，东部地位有所下降，中部综合优势较为显著，西部和东北面临较大困难。一、引言：外商直接投资与中国区域经济差距（一） 、中国FDI的区域非均衡。改革开放以来，外商直接投资（ FDI）大规模进入中国。地理位置、区域差异改革等因素导致了各地区FDI的巨大差异。在19932003年间，在总量上，东部、中部和东北都有不同程度的增加：东部从217.1亿美元增加到449.68亿美
2、元；东北从17.87亿美元增加到33.36亿美元，中部从18.35亿美元增加到55.47亿美元；但西部从19.93亿美元减少到14.6亿美元。FDI区域差异是非常大的，大部分都流向了东部地区（见下表）：表1：中国四大区域FDI相对地位比较（19932003）年份 东部 东北 中部 西部 1993 79.46 6.54 6.71 7.291994 80.99 6.10 5.96 6.951995 82.07 6.31 6.57 5.031996 83.79 6.70 5.23 4.271997 79.82 7.62 7.93 4.631998 81.35 7.15 7.39 4.101999 8
3、4.43 4.08 7.61 3.882000 82.43 6.42 7.29 3.852001 82.27 6.65 7.61 3.472002 89.31 4.10 4.73 1.852003 81.29 6.03 10.0 2.64注：总量数据为地区汇总数据，不包括部门数据。上表显示，在19932003年间，中部比重提高了3.3个百分点，东部也提高了近2个百分点，东北略有下降，但西部下降了4.65个百分点。（二） 、FDI 增长效应与区域经济差距。 FDI 的增长效应之机理也同样作用于区域经济，它是拉大区域经济差距的基本因素。我们将以实证分析给予总体认识。假设规模报酬不变，生产函数是希克
4、斯中性技术进步的，FDI 是独立要素，以 Y 表示产出，Kd,Kf 和 L 分别表示内资、外资和劳动，At 是技术水平，设定一双对数回归模型：ttfdtt LKAY )ln(1()ln)l()ln( ）我们分析的是FDI产出弹性和产出贡献的区域差异，故忽略其它变量。对时间序列数据，也不需要常数项。以92年不变价格计算全国及各地区GDP（单位：亿元） ，以FDI表示外商直接投资（包括其它直接投资，单位：万美元） ，运用OLS分别进行五2次回归，结果如下（括号内是t值，以下同）：表2：FID增长效应的区域差异 中国 东部 东北 中部 西部系数 0.71(169.74)0.68(143.77)0.6
5、9（114.45）0.7423（112.10）0.81（2.05）R2 0.6104 0.5757 0.4086 0.4218 0.3182注：1，除西北之外，各个模型显著性水平都低于 1；2，西部地区还包括川、藏、云、贵、桂五地区。FDI 对各区域经济增长的重要性按照大小，依次是东部、中部、东北和西部。这充分表明，FDI 是引发区域经济差距的重要因素。FDI 产出弹性从大到小依次是西部、中部、东北和东部，西北在引进 FDI 从而促进增长方面具有较大潜力。模型分析显示，促进 FDI 区域配置对促进区域经济增长、协调区域发展都是非常重要的。本文对 FDI 区域配置效率给出一个实证分析，并就改善区
6、域配置问题提出相应建议。二、相关文献80 年代以来，外商直接投资（FDI）对中国长期增长的内生性不断提高。然而，相关 FDI 区域配置效率的研究非常稀少。我们只能从资本配置效率和 FDI 两方面开展文献综述。对资本配置效应，学者们从金融和实体部门两视角进行分析。金融发展理论及其实证分析（King and Levine，1993a，1993b；Levine，1998）通过对金融体系的增长效应间接回答资本配置效率问题，它回避了资本配置效率的度量问题。资本配置效率的理论分析另一个视角是指资本在实体部门之间的优化配置，相关实证分析也有两种方向。一种方向是从比较静态方法，从行业（Rajan and Zi
7、ngales ，1998)、企业（Demirguc-Kunt and Maksimovic，1998)和国家（Jaramillo, chiantarelli and Weiss，1992；Chari and Henry，2002)证明了资本配置效率存在性。但它们对资本配置效率没有给出一个度量指标。另外一些文献试图克服此缺陷。1998 年，Cho (1988)和 Capoglu（1988）分别以韩国和土耳其为案例，以行业预期资本边际收益率的方差变化来衡量金融自由化资本配置效率的跨时影响。Wurgler (2000)以资本形成对于赢利能力的敏感性（即弹性）来衡量资本配置效率。在中国大陆，借鉴 Wu
8、rgler 的方法，韩立岩（2003；2005）和潘文卿（2003）分别对从工业部门和地区角度对我国的资本配置效率问题进行了研究。“二战”以后日益演进的经济全球化引起了经济学家对 FDI 理论的广泛兴趣。在中国，FDI 区域差距问题也引起了学者的普遍关注。他们从理论和实证分析方面研究了 FDI 的区域选择因素问题。杨开忠（2000）的文献显示，我国 FDI 地域集中度虽然下降但仍然较高，相对从沿海到内陆的流动来说，从大城市向周边地区的流动趋势更为强烈。江小娟（2004 年）系统研究了中国 FDI 梯度转移问题，其结论基本一致：FDI 地区流动的主要趋势是从珠三角向长三角转移，由沿海发达城市向本
9、地区内陆和周边地区转移；中部比重有所上升，对西部的转移速度仍较慢。上述文献的不足是显然的，前者没涉及到 FDI 这一重要的资本形式，后者没有在区域资本配置效率的视角中开展分析。FDI 区域配置效率问题的研究尚属空白领域。三、模型设定、检验与数据来源（一） 、模型设定。按钱纳里两缺口模式对 FDI 的功能定位，假定国内资本和 FDI 非同质性功能互补，规模经济不变，希克斯中性技术进步的新古典生产函数形式是：（1）),(tLKfAYfdt其中，Y 是产出，K d和 Kf 分别是内资和外资（FDI）,L 是劳动投入，A t是技术水平，3t 是时间。上述两端对 t 求全微分，并同时除以 Y,简化整理得
10、：（2）AdtLtdKdtdKYdff /1/ ）（ 、 和 分别表示内资、外资和劳动三要素的产出弹性。对于（1）式，）（基于加速原理，我们可以对自变量与因变量互换位置，则得到以资本等要素为因变量，产出为自变量的数学方程。设内资、劳动力和知识等为常数，从（2）式可得到Wurgler(2000)模型的核心思想：（3）tititi VI,1,1, lnln上式中，I、V 分别为年均固定资产额和增加值，i 和 t 分别为行业和时间， 、分别表示常数项和扰动项，而 表明了资本增长率对于产出（增加值）增长率的敏感性，它就是度量资本配置效率的系数。把 I 看成是 FDI，增加值用 GDP 代替，i 表示地
11、区，对（3）稍做变化得到关于 FDI 区域配置效率的数学模型。 （4）)/log(/log1)1( ttftf YK）（二） 、 回归模型的设定与检验。对面板数据进行实证分析，需要对下列模型形式进行取舍：形式 1：约束模型（或合并模型） TtNi gdptiitifitf ,21.,2 )/lo()/log( 1(,(,； 此时，扰动项之间无时间序列相关，无组间异方差性和横截面相关性。对所有地区来说，常数项和斜率都是相同的。 形式 2：固定影响模型iitiittifitfcTNgdpiK其 中 ， ； 。 ,21.,1 )/lo()/log( 1(,(,在上式，斜率相同但各横截面不同，跨单位的
12、差异可由常数项的差异来表示，扰动项受单位（i）影响。把扰动项的下标变成时间 t,模型则表示扰动项之间存在序列相关性。形式三：随机影响模型 ti ittiittit ucTNi gdpI其 中 ， ； ,21.,21)/lo()/log( 1(,1(此时，模型既存在时间序列相关，也存在组间异方差。我们在进行实证分析时要分别对三种模型形式进行两两检验而进行取舍。我们研究的是 FDI 区域配置问题，感4兴趣的是个体差异。由于样本数据时间范围在 15 年之内，时间序列对扰动项的影响相对较弱，需要在合并模型和固定影响模型之间进行取舍。对于两种模型需要进行F 统计量检验，其计算方法是： )/(1()/),
13、1( 22 knTRnRknTupu ）（其中，R 2 为判决系数， 为非约束模型，而 则表示合并，n、K 分别是单位和自变p量的个数。将 F 统计量与 F 临界值进行对比，便可对两个模型进行取舍。如果 F 统计量大于临界值，则拒绝原假设，选择固定影响模型；反之，则选择合并模型。（三） 、数据来源和处理。92 年以来就 FDI 而言，非均衡对外开放政策变量的影响逐渐弱，区域内生因素的影响权重开始上升。以 19922003 年为间范围，可基本保证结构上的一致性，减少了邹氏结构断点检验之麻烦。对历年数据以 92 年不变价格换算得到各地区 GDP。单位样本不含重庆市。所有数据来自中国统计年鉴 。四、
14、FDI 配置效率的实证分析：总体情况与区域差异（一） 、FDI 区域配置效率：总体考察。首先运用合并模型进行分析，假设只有一个全局常数项，结果如下（括号内是 t 值，以下同）： 模型1：LOG(FDI/FDI(-1) = 3.28*LOG(GDP/GDP(-1) - 0.28（2.3513） （1.8536）R2=0.408661，DW=1.6665结果表明，FDI 总体配置效率受到 GDP 的强烈影响。这是全国的情况，FDI 配置效率的区域情形如何？为此，设定最小二乘虚拟变量模型（LSDV） ，并以d1、d2、d3、d4 分别作为东部、东北、中部和西部地区的虚拟变量。为方便起见，估计全局常数
15、和 3 个虚拟变量的模型。以东部地区为参照系数，运用 OLS 方法，非约束回归结果是：模型2：LOG(FDI/FDI(-1) = -0.056 - 0.011*d2 + 0.029*d3 - 0.037*d4 + 1.13*LOG(gdp/gdp(-1)(-0.83) (-0.12) (0.32) 0.39) R2=0.87125 DW=2.1867 从分析结果可计算出四大区域的固定影响系数：-0.056、0.045、0.64 和0.19。根据上述两模型，可计算 F 值：18.5)41*/)8725.01/()4086.7125.0 ） （ F在 1和 5的显著性水平下,F(3,39)临界值分
16、别是 4.31 和 3.23，故而拒绝原假设，接受固定影响模型，即 FDI 区域配置效率的差异特征比较明显。模型显示，就FDI 动态配置效率趋势看，中部最高为 0.354，东北次之，东部为负数但大于西部。之所以出现这种情况，可能原因是：在加入 WTO 的背景下，国家实施 FDI 区域机会均等政策，政策性效应逐渐减弱，故而东部在总量虽然处于优势，但其它地区在增速方面的相对差距呈缩小态势。这是东部地区 FDI 高水平条件下自我调整的结果，也是中国 FDI 域流向趋于理性的表现。西部 FDI 存量较小，配置效率的固定影响虽然与东部地区同为负数，但其内在机理是截然不同的。中部具有综合优势，均衡的FDI
17、 区域政策政策性下，它最可能成为中国下一个吸引 FDI 的热点地区。东北没有5先发优势，潜在优势弱于中部而强于西部，FDI 的配置效率的固定影响系数小于中部。西部在区位等各方面的禀赋都比较差，FDI 大规模流入的时机尚未到来。（二） 、FDI 区域配置效率：具体分析。进而，可对四大区域 FDI 配置效率深入分析，结果如下：表 4：中国 FDI 配置效率的区域差异变量C Log(gdp/gdp(-1) R2东部 -0.24（-1.8367） 2.78（2.4178） 0.42208东北 -0.517(0.6993) 5.773(0.7913) 0.0725中部 -0.017(0.052) 1.2
18、3(0.407) 0.02029西部 -0.273(-0.6808) 1.623(0.6078) 0.0041上表显示，对东部地区来说，模型解释力达到 42。这说明该地区改革开放以来快速增长的经济成为吸引 FDI 的巨大诱因。而其它地区，FDI 与增长之间的关系还非常模糊。根据模型方程，可得到四地区每年 FDI 配置效率的具体数据，其图形则如下所示：1994 2003各 区 域 FDI配 置 效 率-4-20241994 1996 1998 2000 2002时 间东 部东 北中 部西 部图 1：中国四大区域 FDI 配置效率（19942003）图 1 告诉了各地区 FDI 配置效率的主要特征
19、：按照模型统计特性的优良程度从大到小依次是东部、东北、中部和西部地区。尽管各个模型统计特性并不十分优良，但它至少表明了各地区 FDI 配置效率存在较大差异之事实。五、FDI 区域配置效率影响因素的实证分析FID 区位选择因素的菜单可罗列很多元素，简单设定如下形式的 FDI 函数：),(trlmkfFDI（5）K,m,l,r,t 分别表示知识与技术（knowledge） 、市场（market） 、劳动力（labor ） 、区位(region)和公共资本（t） 。对于上述函数可设立回归模型：(6)TRLMKFI 54321对式（11）各变量的数据我们按照如下方式来处理。虑到数据可获得性，用公路密度
20、和铁路密度来表示基础设施。以各地区职工平均工资水平（万元）作为劳动力的6变量。衡量知识和技术，反映投入之产出水平的相关指标更加重要，故而用专利批准量（项）来表示。用 92 不变价格计算的 GDP 表示市场规模。用外商投资企业出口总量（万美元）表示区位。选取变量之后，我们同样面临一个面板数据，故而需要在固定模型和合并模型之间进行选取。合并体模型的回归结果是：P X= 8.91e-08*EX - 0.027*GL - 5.89*GZ + 5.55e-06*SCH + 2.45*TL - 2.1e-06*ZHL - 7.855（0.5021） （0.4376）（0.4366）（0.03156）（2.
21、1710）（0.0585）（1.0886） R2= 0.77774合并模型解释力为77.8%。对于FDI这样的复杂经济现象来说，实属不易，但也有诸多遗憾。只有铁路密度变量能够通过T检验。FDI配置效率与职工工资水平和知识与技术呈负相关。较强的总体解释力和较弱的单项变量解释力结合在一起的结果表明，FDI动机的许多奥妙尚未人所知。再来看看固定影响模型，模型回归结果是：PX = -4.16*D1 - 5.799*D2 - 4.88*D3 - 0.20*D4 + 3.99e-07*EX + 0.011*GL + 0.33*GZ - 0.00014*SCH + 0.378*TL - 0.000108*Z
22、HL（1.1417） （1.1418） （1.4707） （0.1877） （1.2022）（0.6457） （0.1556） （0.5580） （1.07746） (1.2246)R20.28047928解释力对一个中观模型来说是能接受的。为对上述两模型进行取舍，我们计算F 值： 912.6)410*/()28479.01(/3)74.089.()30.( F 统计量的绝对值是 6.9122,大于 F（3，30）在 1和 5显著性水平下的临界值4.51 和 2.92，接受固定影响模型，即 FDI 区域配置效率的差异性是显著的。各变量对各区域 FDI 增速影响的程度和方向，构建四个方程分别加以
23、计算，结果见下表：表 6：中国 FDI 区域配置效率的影响因素差异Ex Gl Gz Sch Tl Zhl R2东部4.67e-08（0.526）0.0052(1.000)4.177(2.795)-0.00029(-3.523)0.245(2.314)-2.48e-05(-1.321)0.9422东北-3.95e-06(-0.28)0.042(0.134)19.01(1.218)-0.00067(-0.122)-0.0048(-0.0021)-0.0019(-2.098)0.7128中部-1.67e-05(-2.736)-0.0039(-1.666)31.98(3.020)0.245(-1.72
24、6)0.88(1.810)0.0006(-2.583)0.8755西部-1.99e-05(-0.468)0.15(0.934)4.22(0.508)0000289(0.170)-1.707( -0.499)-0.000956(-1.331)0.5115相对于各区域间来说，上表揭示了一些新信息。在模型解释力方面，从大到小依次是东部、中部、东北和西部。就各变量而言，东部的区位有显著优势；在公共资本方面，中部地区的公路建设滞后但在铁路方面有优势；市场方面，东部和东北的吸引力都开始下降，中部和西部态势良好。知识与技术方面，东部存在相对优势，极有可能在未来时期内成为该地区吸引 FDI 的新优势。六、主要
25、结论（一） 、FDI 区域配置效率方面。GDP 增长率每提高 1，将使 FDI 增长率提高3.28，中国经济增长对 FDI 产生了深刻影响。FDI 配置效应的区域差异非常显著，7从平均水平来说，从东北、东部、中部和西部依次递减。在态势上看，东部 FDI 优势在降低，而其它地区则尤其是中部竞争呈增加态势。（二） 、FDI 区域配置效率的影响因素方面。国家层面上，模型对 FDI 总体配置效率具有较强的解释力；在动态角度看，市场潜力、铁路密度、区位等对 FDI 具有较强的吸引力，但知识与技术的影响比较弱，劳动力优势也在减弱。区域层面上，区位、劳动力成本、公路、知识识与技术的影响更为重要，市场和铁路重
26、要性下级。在各区域间，FDI 配置效率与经济发展水平密切相关。东部经济最发达，模型解释力最大。经济发展水平越低，误差项越大，其它因素影响程度也越大。七、政策含义对国家来说，要使工资水平尽可能反映劳动力市场供求状态，并对此做出灵活而快速的调整；在基础设施方面，加大对公路尤其是高速公路的建设力度，密切跨区域的公路联系；提高技术创新能力，发展自主知识产权有利于增加对 FDI 的吸引力。各地区采取针对性政策。东部的政策效应和劳动力成本优势迅速减弱，需要改善消费环境，增加市场优势，但更重要的是，要在知识积累和技术创新方面，尽快取得突破，成为吸引 FDI 的新优势。中部要充分利用市场、劳动力成本、铁路网络
27、等因素形成的综合优势，并突破技术创新瓶颈，改善公路交通状况，主动迎接 FDI 高潮的到来。东北需要提高区域创新能力，提高铁路的对外沟通联系能力以巩固和加强区位优势。西部需要重视铁路建设、创新、劳动力市场化配置机制。主要参考文献：1.King, R. and Levine, R. (1993a) ，Finance, Entrepreneurship and Growth: Theory and Evidence， Journal of Monetary Economics, 32, pp.513-542.2.King, R. and Levine, R. (1993b), Finance and
28、 Growth: Schumpeter May Be Right, Quarterly Journal of Economics, 108, pp. 717-737.3.R.Levine,1997,Financial development and economic growth:views and agenda,Journal of Economic Literature,1997(June),pp.688-726.4.Jeffrey. Wurgler. 2000, Financial Markets And The Allocation Of Capital Yale ICF Working Paper No. 99-08。5.江小娟：我国外资投资梯度转移问题研究 ， 中国工业经济2004 年第 4 期。6.江小涓、杜玲：国外跨国投资理论研究的最新进展 ， 世界经济 ，2001 年第 6 期。7.王成岐、张建华 ，2002：外商直接投资、地区差异与中国经济增长 ， 世界经济第 4 期。8.中国工业经济研究所课题组：中国外商投资的区位特征及其变迁 ， 经济研究参考2001年第 41 期.作者单位：华南农业大学责任编辑：陈双双
