物流基礎設施對吸引物流業FDI影響的實證研究

姜海燕,侯淑霞

(1.中央財經大學商學院,北京 100081;2.內蒙古財經學院商務學院,內蒙古 呼和浩特 010070)

一、引 言

隨著中國物流市場的開放,流入中國物流業的外商直接投資數量逐漸增加。根據國家統計局的數據,對運輸、倉儲、郵政和電信業的外商直接投資實際使用額從1999年的15.51億美元增長到2009年的25.27億美元。一些世界著名的物流企業 (如FedEx、UPS、DHL等)都已進入中國市場,并建立其物流網絡。對中國來說,物流業的直接投資一方面可以完善中國本身的物流網絡,有利于創建一個良好的投資硬環境,促進中國制造業的發展;另一方面,先進的技術以及成熟的管理流程有利于帶動中國本土物流企業的發展[1]。而物流基礎設施水平被很多學者 (Cheng&Kwan,2000;Markusen,2005;許羅丹,2003;張紅偉,2007等)認為在吸引外資中具有重要的作用,對物流業FDI的流入是否會產生影響?又會在多大程度上產生影響?本文嘗試對這些問題進行實證分析,揭示物流基礎設施水平對物流業吸收FDI的影響程度,為進一步提升吸引外資水平、促進我國物流業發展提供參考。

二、相關文獻回顧

目前,關于物流基礎設施與外商直接投資關系的研究主要集中在兩個方面。

(一)在影響外商直接投資的因素分析中涉及物流基礎設施的部分

由于使用方法和數據方面的原因,研究結論迥異。一種觀點認為基礎設施有利于FDI流入。Cheng&Kwan(2000)認為區域市場容量、基礎設施狀況以及優惠政策對吸引FDI具有正面作用[2]。Zhang&K.H.J.Markusen(2005)闡述了最不發達國家吸引外資很少的原因在于這些國家缺少各種形式的基礎設施[3]。許羅丹和譚衛紅 (2003)借助鄧寧的區位優勢理論構建局部調整模型,分析了FDI的聚集效應,發現外商直接投資的聚集效應明顯,我國的經濟水平、居民消費水平、基礎設施建設水平、市場容量對吸引FDI的影響顯著,特別是我國的基礎設施建設水平更為明顯[4]。張紅偉和陳偉國 (2007)根據大量統計數據研究后發現,經濟規模、政策優惠、產業結構、開放水平、基礎設施、市場化程度等都對FDI的地區選擇產生了很大的影響[5]。羅妍 (2009)對中國物流業吸引FDI的影響因素進行了實證分析,表明GDP水平、制造業FDI水平及基礎設施水平與物流業FDI的流入不僅存在正向協整關系,而且變量之間的變化也存在因果關系[1]。

另一種觀點認為基礎設施與FDI流入無關。樸商天 (2004)對外商投資選址的影響因素進行探討后發現,對外開放度、市場規模、鼓勵政策與外商投資呈顯著正相關,而基礎設施和集聚化程度與外商投資呈較弱的正相關,這表明外商投資選址時對這兩方面關注較少[6]。吳先華和胡漢輝(2005)研究了交通設施、金融深化、制度變遷及人力資本與FDI之間的關系,認為FDI的流入與基礎設施的改善、金融深化、人力素質的提高等因素關系不大,并與制度的變遷存在著相互的引致關系[7]。

(二)單獨就物流基礎設施建設與FDI流入關系的實證研究

靳濤 (2006)針對基礎設施投資與外國直接投資之間的相關性進行了協整檢驗和格蘭杰檢驗。結果發現,二者之間不僅存在協整關系,還存在單向的格蘭杰因果關系,即FDI是帶動基礎設施投資的格蘭杰原因,而基礎設施投資并不是引致FDI增加的格蘭杰原因[8]。劉鐵勝 (2006)根據我國東南沿海地區與中西部地區吸引外商直接投資的差距,從物流基礎設施的角度解釋了這些差距,認為物流基礎設施對一個地區吸引外商直接投資有著重要的促進作用[9]。

回顧以往的相關文獻我們發現,絕大多數研究都是把物流基礎設施作為一個影響因素來考察其對FDI是否產生影響,而單獨就物流基礎設施與FDI流入關系的研究則很少,至于物流基礎設施對物流業FDI流入影響的研究就更少。基于前人的研究成果,本文試圖利用時間序列數據,運用協整分析、Granger因果關系檢驗和VAR模型分析等方法,針對我國物流基礎設施水平對吸引物流業FDI的影響進行實證分析。

三、實證研究分析

(一)變量的選取和數據來源

考慮到中國物流產業真正得到快速發展是在1996年左右,加上數據收集的可得性,本文選取了1997-2009年的樣本。為更好地反映物流業吸收FDI的實際情況,本文選用物流業外商直接投資實際使用金額 (用LFDI表示)。而對物流基礎設施的衡量,由于沒有準確的物流產業統計數據,考慮到交通運輸基礎設施是物流基礎設施的重要組成部分,其衡量指標又具有可得性,故本文選取能夠反映交通運輸基礎設施水平的典型指標——物流網絡里程數代表我國物流業基礎設施建設水平(用LONG表示)。關于物流網絡里程的度量理論上應該是現存五種運輸方式按實現的價值增加額計算的加權和,但限于數據的可得性和有效性,本文以五種運輸方式的里程數 (鐵路營業里程、公路里程、內河航道里程、民航航線里程、管道輸油/氣里程)簡單加總后的總和來度量。選取的樣本數據均來源于歷年的 《中國統計年鑒》,為避免統計口徑不一致可能產生的問題以及削弱多重共線性、異方差、非穩態性等問題,在檢驗過程中對兩個指標序列均采取自然對數形式 (即LNLFDI、LNLONG)。

(二)單位根檢驗

為避免非平穩時間序列進行傳統最小二乘法回歸分析時產生的 “偽回歸”問題,我們先對時間序列數據的平穩性進行檢驗。借助Eviews5.1軟件,運用ADF檢驗法,通過查驗DF檢驗式中常數項和趨勢項的顯著性水平來確定是否應該包括截距項和趨勢項,基于最小信息準則 (AIC和SC)確定滯后階p(如表1所示)。

表1 單位根檢驗

從表1的檢驗結果可知,原來的時間序列數據在5%的顯著性水平下均無法拒絕原假設。經一階差分后,LNLFDI序列在5%的顯著性水平下接受原假設,LNLONG序列在10%的顯著性水平下接受原假設。兩個序列經一階差分后都變成平穩序列,滿足協整檢驗的前提條件。

(三)協整檢驗

本文采用Engle和Granger在1987年提出的EG兩步法進行檢驗。以LNLFDI為因變量、LNLONG為自變量進行回歸分析,得到殘差序列并對其進行平穩性檢驗 (如表2所示)。

表2 殘差序列的檢驗結果

由表2可以看出,殘差序列的ADF值-2.600小于5%顯著水平下的臨界值-1.982,因此可以認為殘差序列是平穩序列,表明LNLFDI和LNLONG之間存在長期協整關系。

(四)向量自回歸模型

本文對LNLFDI和LNLONG建立向量自回歸模型[10],試圖揭示兩個變量與其滯后變量之間的關系,進而解釋各種沖擊對經濟變量造成的影響。在建立模型之前,首先需要確定模型的最優滯后期。考慮到本文數據規模較小,VAR模型滯后期過大會導致自由度減小,直接影響模型參數估計量的有效性,因而將最大滯后期設定為3。對不同滯后期統計得出AIC和SC等檢驗標準值 (如表3所示)。

表3 VAR最佳滯后階數檢驗結果

觀察表3發現,有四個標準選擇滯后階數為1,有一個標準選擇滯后階數為3。綜合比較后本文確定VAR模型的最佳滯后期為1,由此可得到VAR(1)模型 (如表4所示)。

表4 向量自回歸估計

從VAR模型輸出的結果來看,兩個方程修正后的擬合優度分別達到93.5%和74.4%,擬合效果較好。為進一步檢驗VAR(1)模型的穩定性,我們計算了其差分方程的特征根,結果顯示所有特征根都位于單位圓以內,因而VAR(1)模型是穩定的。

(五)Granger因果關系檢驗

通過協整分析我們發現,物流基礎設施水平與物流業外商直接投資之間存在長期協整關系,但這種關系是否構成因果關系還需要進一步驗證。本文采用Granger因果檢驗的方法進行分析。因VAR模型的最優滯后期為1,故Granger因果關系檢驗時滯后期也選擇1(如表5所示)。

表5 Granger因果關系檢驗結果

由表5可知,當滯后期為1時,在90%的置信水平上可以認為LNLONG是LNLFDI的格蘭杰原因,但LNLFDI不是LNLONG的格蘭杰原因。因此,格蘭杰因果關系檢驗表明,物流業基礎設施建設水平直接影響到物流業FDI的流入,但物流業FDI的流入并不導致我國物流網絡里程的改變。

(六)物流基礎設施對物流業外商直接投資影響的動態分析

為進一步揭示物流基礎設施對物流業吸引FDI影響的動態變化情況,本文利用脈沖響應函數,通過給物流網絡里程一個正的單位大小的沖擊,得到關于物流業FDI流入的脈沖響應函數圖 (如圖1所示)。

由圖1可以看出,LNLONG受到一個正向沖擊后,從第1期開始就會對LNLFDI產生正向沖擊,說明物流基礎設施水平的提高對物流業FDI的流入有著積極的影響,并且這個影響逐漸增大,在第6期時達到最大,之后逐漸減弱并趨于平緩。這說明物流網絡里程受到外部影響發生變化后,會持續對物流業FDI產生同向影響,并且這種影響會隨著時間推移先增后減。圖1中正負兩倍標準差偏離帶比較寬,說明隨著時間的推移,LNLONG受到沖擊所引起LNLFDI的響應誤差也在不斷增大。

(七)物流基礎設施對物流業外商直接投資影響的定量分析

方差分析通過分析每一種沖擊對內生變量變化的貢獻度,進一步評價不同沖擊的重要性 (如表6所示)。

圖1 LNLONG—單位標準差沖擊引起LNLFDI的響應

表6 1-10期LNLFDI的方差分解

從表6可以看出,物流基礎設施水平的沖擊對物流業FDI流入的貢獻比重在第1期為1.986677%,此后呈現快速上升的趨勢,第1-6期上升速度較快,第7-10期上升速度有所放緩,到第10期時達到38.42323%。由此可見,我國物流基礎設施水平的變化將對物流業FDI流入產生較大影響,并且隨著時間的推移,這種影響會不斷增大,但增幅有所放緩。

四、結論與啟示

本文在建立VAR模型的基礎上,通過格蘭杰因果關系檢驗以及脈沖響應和方差分解方法,對物流基礎設施水平與我國物流業吸引FDI的因果、動態以及定量關系進行了深入研究,得到以下重要的結論與啟示:

第一,格蘭杰因果關系檢驗顯示,我國物流基礎設施水平是物流業吸引FDI的格蘭杰原因,但物流業FDI的流入并不是物流基礎設施水平的格蘭杰原因。這表明物流基礎設施水平的變化直接影響物流業FDI流入的變化,但物流業FDI流入的變化并不導致物流基礎設施水平的變化。由此可見,物流業FDI的流入更傾向于物流基礎設施較好的國家或地區,這樣更有助于發揮跨國物流企業的服務優勢。而物流業FDI的流入沒有提高物流基礎設施水平,一方面可能是由于時間序列樣本較少,而物流基礎設施建設是一個長期工程,效果還不明顯導致的;另一方面也說明物流業FDI沒有更多的投資在基礎設施建設領域,而是花費在提高服務質量、購買航線、服務于大型跨國公司之上。

第二,基于VAR動態計量模型的脈沖響應函數分析結果表明,物流基礎設施水平的變化將會對物流業FDI的流入產生持續的同向影響,而且這種影響會隨著時間的推移而增強,中期達到最大后逐漸下降。脈沖響應分析表明,中國物流基礎設施水平的提高與物流業FDI的流入變動有正向關系。由此可見,交通運輸作為現代物流業的重要組成部分,其基礎設施水平的提高有利于吸引物流業FDI的流入。

第三,方差分解結果顯示,物流基礎設施水平的沖擊對物流業吸引FDI波動的貢獻率較大,隨著時間的推移,其貢獻率呈不斷增大的趨勢,第10期物流基礎設施水平對物流業FDI流入的貢獻率已達到38.4%。由此可見,物流業FDI對基礎設施建設水平有較高的要求,如此方可保證物流服務的快捷、安全,提高物流業服務質量。因此,為了吸引更多的外商直接投資流向物流業,我國必須不斷完善物流業配套設施建設,改善投資環境。

[1]羅妍.中國吸引物流業FDI的影響因素分析 [D].山東大學碩士學位論文,2009.27-31.

[2]Lionard K.Cheng,Yum K.Kwan.What Are the Deter minants of the Location of Foreign Direct Investment?The Chinese Experience[J].Journal of International Economies,2000,(51),pp.379-400.

[3]Zhang K.H.J.Markusen.Why DoesSo Much FDI from HongKong and Taiwan Go to MainlandChina?[J].China Economic Review,2005,(16),pp.34-36.

[4]許羅丹,譚衛紅.外商直接投資聚集效應在我國的實證分析[J].管理世界,2003,(7):38-44.

[5]張紅偉,陳偉國.FDI在中國的區位決策因素分析與實證研究 [J].四川大學學報 (哲學社會科學版),2007,(1):46-51.

[6]樸商天.外商對華直接投資地區性差異的決定因素分析[J].國際貿易問題,2004,(6):57-60.

[7]吳先華,胡漢輝.交通設施、金融深化、制度變遷及人力資本與FDI之間關系的實證研究 [J].國際貿易問題,2005,(10):91-96.

[8]靳濤.基礎設施投資與吸引外國直接投資關系的實證研究--基于我國經濟轉型期二者因果關系的檢驗[J].國際貿易問題,2006,(12):69-72.

[9]劉鐵勝.物流基礎設施對我國吸引外商直接投資影響的實證分析 [D].對外經濟貿易大學碩士學位論文,2006.1-4.

[10]潘省初.計量經濟學中級教程 [M].北京:清華大學出版社,2009.166-171.