江浙滬地區(qū)FDI與城市化關系初探

摘要：2009年江浙滬地區(qū)城市化率與FDI、人均GDP、第三產業(yè)比重等變量的橫截面數據，顯示了外商直接投資與城市化的運行軌跡。據此對 FDI和其他因素與城市化的關系作了線性回歸分析，并實際測算了FDI對該區(qū)域城市化的貢獻。結果表明，外商直接投資對江浙滬地區(qū)城市化的貢獻是顯著的，但其顯著程度不及第三產業(yè)比重和人均GDP對城市化的影響。

關鍵詞：外商直接投資（FDI）城市化 江浙滬地區(qū) 回歸分析

中圖分類號：F291.4 文獻標志碼：A文章編號：1673-291X（2011）30-0159-04

一、問題的提出

隨著經濟全球化進程的不斷深化，資本、勞動力、技術等生產要素在全球大規(guī)模高速流動，外商直接投資在世界經濟中扮演著日益重要的角色。中國作為一個發(fā)展中大國，其經濟開放程度也在不斷提高，尤其是從2001年正式加入WTO以來，在吸收外商直接投資方面有了飛速的發(fā)展，并且已經連續(xù)多年成為世界上最大的FDI東道國。吸收和利用FDI有效地彌補了中國建設資金的不足，促進了國內技術進步和管理水平的提高，推動了產業(yè)結構調整和升級，對促進中國經濟增長、進而提高城市化水平發(fā)揮著關鍵的推動作用。地處長三角的上海、江蘇、浙江二省一市地區(qū)一直受到FDI的青睞，同時也是中國城市化水平最高的地區(qū)之一。作為中國對外開放的窗口，外商直接投資已成為該地區(qū)經濟增長、推進城市化的重要貢獻力量。

關于外商直接投資對發(fā)展中國家城市化的關系，國際上有不少學者給予了關注。Pizarro 等（2004）認為，跨國資本、人口、信息、文化、自由流動的政治和自然障礙的移除對第三世界城市有影響，主要表現(xiàn)在第三世界城市的空間結構、城市形態(tài)和城市化上。Alfaro等人（2001）探討了國家是否有更好的金融體系來更好地利用外國直接投資，并通過實證分析證實了FDI對城市經濟增長的促進作用。Sit（2003）指出，出口導向和勞動密集型制造業(yè)為主導的FDI 導致中國珠江三角洲高速的經濟增長率、與全球經濟的強烈融合和快速外向城市化進程。

國內也有許多學者結合中國發(fā)展現(xiàn)狀經過研究之后認為FDI對中國的城市化有著重要的促進作用。羅茜（2008）利用層次分析法對FDI與城市綜合實力的相關性進行了實證分析，結果表明，在FDI投資穩(wěn)定且規(guī)模較大時，城市化水平受到FDI的推動作用顯著。石憶邵、顧萌菁（2003）明確提出外資是長三角16地市城市化的新動力。吳莉婭、顧朝林（2005）構建數學模型對江蘇新的城市化動力機制進行檢驗，證明外資通過對江蘇經濟增長的顯著影響加快江蘇城市化進程。蔣偉、曹榮林（2010）對江蘇省13個地級市FDI與城市發(fā)展的相關數據進行相關性分析處理，發(fā)現(xiàn)存量上的FDI對于城市發(fā)展的促進作用要大于增量上的FDI對城市發(fā)展的促進作用。王常雄（2003）在對2001年中國22個超大城市和特大城市的若干指標進行相關性分析后發(fā)現(xiàn)，人均GDP水平、第三產業(yè)比率、外商直接投資對城市化影響顯著。

總之，諸多理論和研究都認為FDI對城市化進程有著積極的促進作用，并且已經有一些研究成果涉及到了江浙滬部分地區(qū)。而今，該區(qū)域內部的經濟聯(lián)系愈加緊密，“大長三角”的概念業(yè)已形成，國家發(fā)改委、國務院更是在2010年5月24日的《長江三角洲地區(qū)區(qū)域規(guī)劃》中明確了規(guī)劃范圍，即江浙滬全境。為了聯(lián)系最新發(fā)展動態(tài)，本文選取江浙滬二省一市的全部25個地市作為對象，試圖探究FDI與城市化的關系在大長三角地區(qū)的表現(xiàn)。

二、江浙滬地區(qū)FDI與城市化現(xiàn)狀

2009年，江浙滬全境25地市共實際利用外商直接投資458.01億美元，是全國FDI總量的50.87%。其中，上海以105.38億美元高居榜首；蘇州、杭州、無錫、南京、常州、寧波、南通緊隨其后，實際利用FDI均超過20億美元；麗水、衢州兩市排在最末兩位，外商直接投資均未達到1億美元，分別為0.29億美元和0.64億美元。從省區(qū)來看，江蘇省共計253.23億美元，浙江省共計99.74億美元，上海市105.38億美元，大致比例為5∶2∶2。

城市化方面，上海市同樣發(fā)展程度最高，城市化率為88.6%，南京、無錫城市化率分列二三名，都在70%以上，已處于城市化后期階段；杭州、蘇州、寧波、舟山、常州、溫州、鎮(zhèn)江也都超過60%；僅有宿遷城市化率未達到40%，以37.7%的水平排在最末。分省區(qū)看，江蘇省整體為55.6%，浙江省整體為57.9%，上海市為88.6%，均大大高于46.6%的全國平均水平。

顯然，若是按省區(qū)范圍觀察，單憑FDI和城市化率這兩個指標，似乎與當前學界大多數人得到的結果出入很大，因為該地區(qū)實際利用FDI最多的江蘇省，整體城市化率反而是最低的；而外商直接投資額相仿的上海市和浙江省，城市化率卻大相徑庭。當然，這僅僅是非常粗略的判斷，不足以說明問題。自然地，考慮將研究對象定為區(qū)域內25個地市。由圖1可以看出，F(xiàn)DI和城市化率之間應該存在著某種正相關關系，能夠用如圖所示的三次函數形式進行擬合，但相關系數并不是很高。因此，有必要引入其他變量進行計量經濟分析。

三、計量經濟分析

基于前人的研究成果，本文將選取2009年江浙滬25地市的城市化率作為被解釋變量，人均GDP、實際利用FDI和第三產業(yè)比重作為解釋變量建立線性回歸模型，定量地測算各個因素對城市化的影響。

1.線性偏回歸檢驗。這部分主要是觀測引入的解釋變量對被解釋變量的影響顯著程度，以可決系數是否大于0.5為界；同時也是要檢驗各解釋變量在單獨以及共同影響被解釋變量時相關關系是否一致，以偏回歸系數符號是否相同為判斷標準。利用E-Views5軟件，共進行六次線性偏回歸（三次一元偏回歸、三次二元偏回歸），每次可決系數及回歸元系數（見表2）：

可見，引入的三個解釋變量進行偏回歸后，可決系數都大于0.5，說明它們與被解釋變量之間存在中高度相關關系，對城市化的影響是顯著的。此外，所有解釋變量在每一次偏回歸中，偏回歸系數都大于0，且都通過了5%的t-檢驗，說明它們和被解釋變量之間都存在正相關關系。

2.多元回歸分析。我們已經知道，人均GDP、外商直接投資和第三產業(yè)比重與城市化率之間存在中高度的正相關關系，三者都是影響城市化水平的顯著因素。據此，我們可以建立多元回歸模型實際測算每個因素對城市化的貢獻程度。首先，建立多元線性模型：

URBANIZATION =α + β1 * AGDP + β2 * FDI + β3 * SERVICE +μ（1）

其中，α為常數項；β1、β2、β3分別為人均GDP、外商直接投資、第三產業(yè)比重的系數，各自表示人均GDP增加1元、實際利用FDI增加1億美元、第三產業(yè)比重增加1個百分點，城市化率將增加的百分點數；μ為殘差項。回歸結果如下，第二行括號內是對應系數的t-檢驗值：

URBANIZATION = -2.5358 + 0.0003 * AGDP +（-0.0019）* FDI + 1.0763 * SERVICE

（-0.4366）（6.5722） （-0.0426）（7.0663）

R2=0.9257Ad-R2=0.9151 F=87.2204 D-W=1.408

在該模型中，F(xiàn)DI的回歸系數沒有通過5%顯著性水平的t-檢驗，并且是負值；但方程的可決系數很高。聯(lián)系之前偏回歸檢驗的結果，這應該是由多重共線性引起的。結合當前學界已有的理論和研究成果，將FDI這個變量去掉是不妥當的。因此，有必要對模型本身作出修改。單從FDI的角度來看，鑒于城市化水平不僅僅受到其規(guī)模的影響，還要受到其穩(wěn)定性的影響，猜想可以采用如下的對數形式修正模型，用來進行彈性分析：

ln URBANIZATION =α + β1 *ln AGDP + β2 * lnFDI + β3 * lnSERVICE +μ （2）

其中，α為常數項；β1、β2、β3分別為人均GDP、外商直接投資、第三產業(yè)比重的彈性系數，各自表示人均GDP、實際利用FDI、第三產業(yè)比重在原有基礎上變動1%，城市化率將變動的幅度；μ為殘差項。回歸結果如下，第二行括號內是對應系數的t-檢驗值：

lnURBANIZATION = -1.2122 + 0.2390 *ln AGDP +

0.0235*lnFDI + 0.7143 *lnSERVICE

（-3.5047）（7.0378） （2.3900）（8.3027）

R2=0.9525Ad-R2=0.9458 F=140.5140 D-W=1.609

該模型的所有解釋變量系數都通過了5%的t-檢驗，調整后的可決系數達到0.9458，比原來更為改善；方程本身也通過了5%的F-檢驗。所以，修正后的模型解決了多重共線性的問題。

3.White異方差檢驗。一是由于樣本采用的是橫截面數據，很有可能產生異方差；二是城市化理論指出，當城市化進程處于中后期（城市化率達到60%~70%）時，既可能出現(xiàn)“郊區(qū)城市化”現(xiàn)象，繼續(xù)擴大城市規(guī)模、進一步提高城市化水平，又可能出現(xiàn)“逆城市化”現(xiàn)象，即環(huán)境污染、資源短缺、生態(tài)破壞等因素使得城市的吸引力下降、城市人口外遷，導致市中心空洞化、城市化水平停滯不前甚至下降；抑或是二者兼而有之。這樣一來，F(xiàn)DI對城市化的影響及其大小就會變得不確定，從而，F(xiàn)DI及其變動幅度越大，城市化水平的方差越大。因此，應該對模型進行異方差檢驗。

假設H0：模型存在異方差。

對（2）式進行White異方差檢驗，F(xiàn)-檢驗值為1.580，在5%的顯著性水平上拒絕原假設，說明該模型通過了White異方差檢驗，不存在異方差。

4.D-W檢驗。顯而易見的是，對數模型在t-檢驗、F-檢驗、擬合度上都優(yōu)于線性模型；D-W值也不例外，達到了1.609，較線性模型的1.408明顯改善。查表得知，在解釋變量個數為3、樣本容量為25時，在0.01顯著性水平上dL 為0.906，dU為1.409，表明將顯著性水平設為1%時，對數模型沒有正的一階序列相關現(xiàn)象，通過了D-W自相關檢驗。

根據以上分析，在研究江浙滬地區(qū)FDI等變量與城市化率之間的關系時，采用（2）式的對數模型較好。通過回歸結果我們得知，人均GDP、外商直接投資和第三產業(yè)比重是影響大長三角地區(qū)城市化水平的顯著因子，它們之間存在較強的正相關關系，調整后的可決系數為0.9458，即三個解釋變量的變動能夠解釋94.58%的城市化率的變動。具體而言，人均GDP增長1%，城市化率將增加現(xiàn)有的0.239%；實際利用FDI增長1%，城市化率將增加現(xiàn)有的0.024%；第三產業(yè)比重增加1%，城市化率將增加現(xiàn)有的0.714%。可見，F(xiàn)DI不如第三產業(yè)比重和人均GDP對城市化的影響顯著。

四、結語

綜上所述，可以得出如下結論：（1）2009年江浙滬地區(qū)25地市的實際利用外商直接投資額與城市化水平之間存在中等強度的正相關關系，從一定程度上說明FDI對該地區(qū)的城市化進程起到了積極的推動作用。（2）人均GDP、FDI和第三產業(yè)比重是大長三角地區(qū)城市化進程的顯著影響因子，從影響程度來說第三產業(yè)比重對該地區(qū)城市化水平影響最大，人均GDP次之，F(xiàn)DI則是三個因子中對城市化影響程度最小的。（3）通過建立普通線性模型和對數模型的比較發(fā)現(xiàn)，后者在描述以上四個變量之間的關系時效果更好，模型本身也更優(yōu)。根據該對數模型，人均GDP、外商直接投資和第三產業(yè)比重的變動能夠解釋94.58%的城市化率的變動：人均GDP增長1%，城市化率將增加現(xiàn)有的0.239%；實際利用FDI增長1%，城市化率將增加現(xiàn)有的0.024%；第三產業(yè)比重增加1%，城市化率將增加現(xiàn)有的0.714%。

據此，江浙滬地區(qū)在現(xiàn)階段若要提高城鎮(zhèn)化水平，較為有效的方法應該是在經濟發(fā)展的同時進行產業(yè)結構的調整，提高第三產業(yè)的比重。從現(xiàn)有的數據來看，該地區(qū)雖然是中國經濟最為發(fā)達、城市化水平最高的地區(qū)之一，但是25地市的第三產業(yè)比重只有上海、南京和杭州三個中心城市接近或超過了50%，其余均只有40%上下，這和國外發(fā)達國家相似規(guī)模城市第三產業(yè)比重60%以上的標準仍有不少差距；而區(qū)域內部的幾個特大城市相比，蘇州、無錫、杭州的外商直接投資與人均GDP都大大超過南京（三者的人均GDP甚至逼近或超過上海），其城鎮(zhèn)化水平卻落后南京大約9個百分點左右，很大程度上是因為三者的第三產業(yè)比重偏低，仍然處于第二產業(yè)主導城市經濟的階段，使得大城市應有的服務職能不盡完善、輻射效應受到限制而引起的。

相較而言，外商直接投資的規(guī)模及其穩(wěn)定性在本地區(qū)對城市化的影響比其他兩個因素小，筆者猜想可能是該地區(qū)開放程度已經較高，現(xiàn)有FDI存量及流量規(guī)模較大，其投資效應在城市化過程中已經有所下降。不過，F(xiàn)DI作為一種投資形式，對宏觀經濟有著短期效應（需求效應）和長期效應（供給效應），能夠通過FDI—產出—城市化的路徑對城市經濟發(fā)展產生直接或間接的影響，因而本區(qū)在調整產業(yè)結構推進城市化的同時，可以用相應的招商引資政策進行配合，將引資重點逐步轉移至服務業(yè)，完善城市的第三產業(yè)，進而提高第三產業(yè)比重。當然，這僅是一種思路，在實際操作過程中還需視各地的具體情況而定。

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A General Research on the Connection Between FDI and Urbanization of Jiangsu，Zhejiang and Shanghai

——Based on the Statistics of 2009

FENG Fan

（Nanjing University，Business School，Nanjing 210024，China）

Abstract：Statistics of 2009，including urbanization rate，F(xiàn)DI，GDP per Capita and proportion of service industry，were analyzed in order to study the connection between FDI and Urbanization of Jiangsu，Zhejiang and Shanghai.The results showed that FDI has greatly promoted urbanization of the very area，but the connection is not as strong as those between proportion of service industry or GDP per capita and urbanization.

Key words：FDI；Urbanization；Jiangsu，Zhejiang and Shanghai；regression analysis[責任編輯 陳鳳雪]