跨國公司生產性服務業FDI地理集聚因素研究

摘要：信息壁壘的存在及高質量服務購買時的經驗性特征，使跨國公司生產性服務業FDI在最初進入時往往會追隨制造業。實證研究表明：除了制造業FDI，生產性服務業FDI往往和東道國制造業表現出很大的關聯度；一國受教育程度、開放度等都是影響因素之一；東道國生產性服務業種類的上升會降低東道國制造業的生產成本。

關鍵詞：生產性服務業FDI；制造業FDI；地理集聚

中圖分類號：F062.9 文獻標識碼：A 文章編號：1003-3890（2011）10-0076-05

一、前言

全球服務貿易的迅猛發展帶來了貿易結構的轉變，也使得服務業FDI在國際間流動速度加快。Khaled（2005）、Elmaubzini（2005）、Samir（2005）和Saddi（2005）指出，發展中國家由于其企業技術創新能力的瓶頸和人力資本的缺乏，引進FDI對其經濟增長影響并不顯著。Michael Mortimore（2004）探討了拉美市場FDI的進入模式與進入路徑。Horst Raff（2008）指出，本國生產性服務業FDI喜好追逐本國制造業FDI，從而形成兩者在空間上的積聚。另外，東道國的經濟規模是生產性服務業FDI區位選擇的重要因素。Ivar Kolstad（2007）利用57個國家1989—2000年的面板數據進行實證研究，指出服務業FDI表現為市場追隨型，制度、民主因素比一般的投資風險更能影響服務業FDI，而東道國的貿易開放度對其影響甚微。Aehwa Lee（2009）比較了貿易、FDI兩者在長期增長中不同的收斂方式，發現制造業增長率的長期收斂均與貿易、FDI相關；FDI輸出國比FDI輸入國更容易達到長期經濟增長收斂，其中服務業部門收斂的跡象微弱，制造業部門收斂跡象強勁。Aleksandra Riedl（2010）研究發現服務業投入成本低于制造業，因此服務業存量的調整速度快于制造業。由于服務業的不可貿易性與不可儲存性使其比制造業更傾向于追逐消費者市場，就地生產就低消費，短期內比制造業更易加劇經濟的空間聚集；政府政策對服務業FDI和制造業FDI影響方向迥異，短期對服務業FDI更易帶來一定的外部效應，對制造業的影響在長期內才能體現出來。Hiroshi Kurata（2010）主要立足于不可貿易服務業的研究，從福利經濟學的角度論證了不可貿易服務業FDI對于母國生產商影響具有不確定性，對東道國的消費者及東道國整個經濟的影響為正效應。

本文主要研究影響跨國公司生產性服務業FDI在東道國地理集聚的主要因素。由于服務的經驗性購買特征，在跨國公司進入東道國初期，其高質量生產性服務的價值往往會被低估，因此跨國公司生產性服務業FDI首先會趨向于追逐母國制造業FDI，然后才會滿足當地下游產業的需求。即使服務業跨國公司提供的服務質量更高，當地消費者也會選擇從一個熟悉的、易于評估質量的提供者那里購買此類服務。同理，制造業跨國公司也傾向于從它們熟知的母國服務提供者處購買高質量服務，這就是所謂的“信息壁壘”。在信息壁壘下，跨國公司生產性服務業FDI表現出追隨本國制造業FDI的特點。筆者首先利用中國1997—2009年的時間序列數據建立VAR模型進行脈沖響應函數的實證研究，分析得出跨國公司生產性服務業FDI與制造業服務業FDI之間的關系，然后對影響跨國公司生產性服務業FDI空間集聚的其他因素進行分析，建立相關模型進行取舍，最后得出結論。

二、VAR模型下生產性服務業FDI與制造業FDI之間的關系

（一）數據描述

本文截選中國1997—2009年生產性服務業FDI與制造業FDI的數據進行VAR模型的脈沖響應分析，進而研究兩者的關系。從表1我們發現，從1997到2009年這13年間中國吸收的生產性服務業FDI飛速增長。盡管1997—2003年間略有下降的趨勢，到2004年出現一個跳躍性的增長，達到707 066萬美元，是2003年253 897萬美元的近3倍，至2009年已迅速增長到1 875 983萬美元。

生產性服務業FDI是追隨制造業FDI的，特別是在服務業跨國公司進入東道國的初期，信息壁壘的存在使得吸引本地制造業比較困難，因此更多地表現為追隨制造業FDI。從圖1可以看出，兩者的線性變化趨勢基本相同，均呈不斷遞增上升趨勢，由于政策、文化、統計等原因，服務業FDI波動相對來說更大。為了考察生產性服務業FDI和制造業FDI之間的動態變化與相互影響，本文對兩變量分別取對數為lnFDIpr與lnFDIma，lnFDIpr代表生產性服務業FDI，lnFDIma代表制造業FDI，構建以此為基礎的非約束向量VAR模型。VAR（p）模型的數學表達式是：

yt=?覬1yt-1+…+?覬pyt-p+Hxt+?著t（t=1，2，…，T）

滯后階數的選擇根據AIC準則和SC準則，考慮到滯后項較多會導致模型自由度減少以及自相關的問題，本文選擇VAR（3）模型進行實證分析。首先對數據進行單位根檢驗與協整檢驗，結果見表2。

lnFDIpr和lnFDIma變量經過2階差分已經變成了平穩序列（見表2），其ADF檢驗值-5.504 0和-3.821 3均小于1%的臨界值-2.816 7，拒絕存在單位根的假設。殘差項E經過ADF檢驗后為無截距無常數項的0階單整，因此兩個序列是協整的。依據AIC準則和SC準則我們選擇3期滯后的VAR（3）模型，VAR（3）特征方程所有根的倒數都小于1，位于單位圓內，所以模型是平穩的。在VAR模型中參數是否顯著不為零不是其最關注的問題，我們保留各個滯后變量。模型的R2值分別為0.960 3和0.943 6，調整后R2值分別為0.940 9和0.880 9，AIC值和SC值比較小，LFPR模型擬合度較好，LFMA模型擬合度欠佳，盡管如此，從經濟理論的角度來說，模型的結果是合理的。通過對模型的分析我們得到以下結論：（1）滯后1期的制造業FDI每增加1%，生產性服務業FDI減少0.141%。這是由于投資總量不變，最初制造業FDI增加必然帶來其他投資的減少，經過一段時間后制造業FDI才會帶動生產性服務業FDI的增長。（2）滯后2期的制造業FDI每增長1%，服務業FDI也增長0.035 4%。（3）滯后3期的制造業FDI每增加1%帶來的生產性服務業FDI的增長0.263 5%。筆者認為，制造業FDI帶動生產性服務業FDI增長的原因是由于其發展帶動了母國制造業和東道國制造業對中間產品的需求，從而導致更多的FDI直接流向生產性服務業。

（二）VAR模型下的脈沖響應函數分析

考慮到制造業FDI對生產性服務業FDI的長期影響，我們需要用脈沖響應函數對VAR模型中一個內生變量的沖擊（Shock）或新息（Innovation）給其他變量所帶來的影響進行分析，得出的結論如下：

當制造業FDI受到一個標準差新息的正沖擊后，生產性服務業FDI開始呈現出較為迅速的增長，第2期增長了0.1（a210=1），第3期維持在0.1，到第4期達到最高點0.25（a410=0.25），然后開始慢慢下降，到第9期下降到最低點0.08（a910=0.08），這表明制造業FDI存量受到外部某一條件沖擊后，傳遞給生產性服務業FDI，給其帶來正向的持續增長，維持在0.1左右。制造業FDI對于自身受到外部沖擊的反應是負向的，第1期下降幅度最大，為0.08（a110=0.08），隨著時間增長下降的幅度越來愈小，到第6期基本恢復到最初水平。當生產性服務業FDI受到一個標準差新息的正向沖擊后，其自身和制造業對此的反應是負向與正向交替的，呈起伏狀態。

表3是對LFPR和LFMA兩變量進行的方差分解，方差分解是通過分析每一個結構沖擊對內生變量變化（通常用方差來度量）的貢獻度，進一步評價不同結構沖擊的重要性。我們重點關注的是左邊對生產性服務業FDI的方差分解，第一列是預測期，S.E.中數據為各期預測標準誤，后面兩列分別代表以LFPR和LFMA為因變量的方程新息對各期預測誤差的貢獻度，每行結果相加為100。從表3可知，制造業FDI對生產性服務業FDI的貢獻度是逐期遞增的，從第2期開始穩定增長，在第5期達到42.88%，到第9期達到最大貢獻度47.99%。

三、生產性服務業FDI空間集聚因素的分解

除了制造業FDI，還有其他因素影響跨國公司生產性服務業FDI的集聚。

1. 東道國制造業的發展。本文選用制造業總產量作為東道國制造商數量的工具變量，命名為 ownedma。

東道國制造業的發展是影響生產性服務業的重要因素。隨著東道國顧客信息對稱比例的增大，購買跨國公司高質量生產性服務業的經驗性增強，東道國制造業對生產性服務業FDI的影響也會加深。東道國制造業規模越大，發展程度越高，對中間產品的需求越強。圖2說明了中國1978—2009年制造業產值、服務業產值以及GDP增長的總體情況。制造業產值從1978年的1 607億美元上升到2009年的146 630億美元，增長了91.24倍，占GDP的比重基本上保持在0.35~0.45；制造業產值占GDP的比重近10年最低點2002年為39.4%，最高點為2006年42.2%。

2. 東道國服務業發展水平。一個國家的經濟結構如果以服務業尤其是生產性服務業為主的話，對中間產品要素的需求就越大，對生產性服務業FDI吸收的引力就越強。因此筆者預測東道國服務業發展水平與生產性服務業FDI的吸收為正相關。從圖2中可以看出，服務業產值占GDP的比重從1978年到2009年扶搖直上，1978年占GDP的比重僅為23.3%，到2009年上升到43.3%，將近半壁江山。由于中國服務業產值與中國制造業產值ownedma兩變量之間高度相關，出現多重共線性，所以筆者選擇服務業的就業水平作為代理變量，命名為empl。

3. 一國人口的受教育程度。生產性服務業大部分屬于知識密集型產業，因此筆者預測東道國受教育的水平會正向影響生產性服務業FDI。事實上，中國的受教育程度提高得非常快，從1997年的0.067 6%迅速上升到2009年的0.4%。本文選擇1997—2009年中國本科院校每年的畢業生人數與中國總人口數的比例來代表受教育程度，變量命名為re。中國人口受教育程度日益提高，從1997年的0.067 6%上升到2009年的0.4%。

4. 貿易開放度。中國的服務業是逐步開放的，從循序漸進到允許外資部分持股到少數持股，最后才到全面持股。由于中國政府對服務業外資大部分是在2004—2005年做出全面開放的承諾，因此筆者將2004年作為一個轉折點，設立一個虛擬變量openess，1997—2003年賦值為0，而2004—2009年賦值為1。本文中筆者預計貿易開放度正向影響生產性服務業FDI的存量。

5. 東道國的工資水平。從理論上說，中國低廉的勞動力會吸引FDI流入，但這個因素對FDI流入是否具有正向效應還有待驗證。這里我們采取中國城鎮單位就業人員的年平均工資作為解釋變量，命名為wage。

為了消除量綱，除了變量openess，所有的解釋變量均取對數，分別命名為lnFDIma，lnownedma，lnre，lnwage。被解釋變量命名為lnFDIpr，代表生產性服務業FDI。由于目前中國對服務業FDI的統計數據有限，因變量選擇太多會降低其自由度，因此下面筆者將模型分為五種，以此檢驗各個因變量的顯著性以及各個模型的擬合度，從而選擇一個最適合的模型（見表4）。

從上述五個模型中筆者選擇第三種作為較好的研究結果，盡管模型的擬合程度不是最好的，但系數通過顯著性檢驗的結果是最好的。模型表述如下：

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

上述模型選擇制造業FDI滯后2期不僅有效消除了多重共線性，而且也具有合理的經濟意義。從模型的檢驗結果我們發現，加入其他變量后，制造業FDI對生產性服務業FDI仍然具有一定積聚作用，制造業FDI每提高1%，生產性服務業FDI即提高1.15%，進一步證明了VAR模型所研究的結果。從實證結果來看，東道國制造業的發展對于服務業FDI的地理積聚具有最積極的作用，四個模型分別通過了顯著性檢驗。研究結果表明，中國制造業產值每提高1%，生產性服務業FDI的存量即提高2.67%。另外，受教育水平（人力資本因素）也以高度的統計顯著性通過了檢驗，但系數與我們的預期恰好相反，為-1.51%，也就是說受教育程度每提高1%，中國生產性服務業FDI存量降低1.51%。筆者是這樣理解的：由于中國對外開放的步伐首先是從制造業開始的，服務業尤其是生產性服務業最近幾年才逐步開放，隨著中國受教育程度的增加，人力資本更多地流入了制造業跨國公司、本國制造業，而流入服務業跨國公司的受教育程度的比例相對來說是下降的。最后一個影響因素是貿易開放度，其實證研究系數的T值以10%的統計顯著性通過了檢驗，也就是說，中國的開放度每提高1%，生產性服務業FDI存量即提高0.48%。

四、結論

本文以中國1997—2009年的數據為研究基礎，對跨國公司生產性服務業FDI地理集聚的主要因素進行了分析。高質量服務經驗性購買的特性使生產性服務的提供具有道德風險，因為當地消費者最初購買時不能辨認服務質量，這種現狀會導致他們偏向于購買本土供應商所提供的低質量服務。這種信息壁壘會隨著跨國公司進入的時間而慢慢減弱。如果東道國市場上存在大量的制造業FDI，特別是來自母國制造業FDI會使生產性服務業跨國公司更容易明確服務的質量，能夠刺激服務者、提供者提供更多高質量的服務。所以跨國公司生產性服務業在進入初期是追隨制造業FDI的。筆者通過對跨國公司1997—2009年對中國生產性服務業FDI與制造業FDI的時間序列進行VAR模型的脈沖響應分析，發現中國生產性服務業FDI的確是追隨制造業FDI的。也就是說，影響跨國公司生產性服務業FDI集聚的首要因素就是東道國存在大量的制造業FDI。

影響跨國公司生產性服務業FDI在中國集聚的最重要因素是當地制造業發展的水平。東道國制造業發展是東道國生產性服務業、生產性服務業FDI需求的最主要來源。東道國的市場開放度、受教育的程度、服務業自身的發展都會影響生產性服務業FDI的空間集聚。工資水平對FDI的影響在學術界存在著爭議，賀燦飛等（1997）認為工資水平與FDI呈負相關關系，Cheng等（2000）指出工資水平與FDI呈正相關關系。本文的研究結果表明，中國勞動力的工資水平與生產性服務業FDI并不顯著相關。與制造業不同，服務業是不可貿易、不能儲藏，當地生產當地消費，這些特質使服務部門FDI表現出市場追尋的特征。相反，制造業FDI潛在地暴露在國際價格競爭中，是效率追逐型的，因此制造業FDI相對服務業FDI來說更喜好追隨低廉的勞動力要素。

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責任編輯、校對：王巖云