我國各地區FDI吸收能力測度的指標體系

宋 平

1 指標體系建立及SEM模型

1.1 吸收能力測評體系

對吸收的準確理解是：接受并消化，所以僅僅以地區FDI接受量作為考評指標是不恰當的。對于吸收指標體系，已有不少理論成果，如尹華（2008）分別建立了接受和消化兩個不同的FDI指標體系，即兩個二級指標。筆者認為這樣做有助于對體系的準確理解，但在實際計算過程中并不需要進行明確分類，只要指標間無顯著相關性即可以進行結構方程處理。李杏（2007）利用pooldata模型測算了29個地區的FDI吸收能力與影響因素之間的關系，主要因素包括人力資本、經濟開放度、基礎設施建設等。實際上接受與消化的影響因素之間存在一定的交叉關系，例如經濟協同化水平的高低直接決定了外商投資量的大小，也決定了在接受投資后能否順利將投資轉化為實際運作，所以按照接受和消化能力進行體系劃分缺少一定的科學性。根據對相關研究文獻的總結，本文將評價體系分為三個層次，3個二級指標和15個三級指標，并且為了簡潔敘述，按照科技吸收能力、經濟及政策支撐能力和基礎設施支持力將指標確定為15個：區域人均學歷層次（K11）、受高等教育人口比重(K12)、試驗及研究經費強度(K13)、科研機構數量（K14)、專利發明量 (K15)、經濟協同度(K21)、居民可支配收入增速(K22)、投資增長速度(K23)、經濟增速(K24)、基礎設施建設投資占GDP比重(K31)、公路網密度（公里/萬平方公里）（K32）、第三產業增加值占GDP比重(K33)、貨物周轉量(K34)。高新技術企業占工業企業數比例(K35)、出口總額占GDP比重(K36)，具體如表1。

數據來源于2001～2010年間的《中國統計年鑒》《中國高新技術統計年鑒》及《新中國五十年統計資料匯編》中的31個省、市、自治區的相關數據。為了使得數據分析更接近于統計標準，克服不同指標之間的量綱差異，在進行具體數量處理時需要進行0-1化無量綱處理，運用（1）式進行處理，在式中j表示樣本對象，kij即代表j地區在i指標上的數值：

表1 我國區域FDI吸收能力評價指標體系

為了驗證上述指標體系的合理性，將原始數據代入SPSS13.0進行主成分、因子分析后發現，巴特萊特球體檢驗顯著為零，表示因子分析有效，前3個主成分解釋率為75.4%，說明3個二級指標具有一定的合理性，適合為結構性方程計算做基礎。

1.2 SEM模型

結構型方程顧名思義，即由不同的組成結構構成，一組為可觀測的可測變量，另一組為不可直接觀測的潛在變量，一般使用如圖1般的Lisrel結構模型圖進行標示。這樣做的前提是確定兩組變量直接具有一定的邏輯關系和推導可能性存在。在表2中，主成分列就是考察我國區域FDI吸收能力的不可觀測變量，而第三列中的三級指標均是可以測量的可測變量。具體包括以下兩個模型。

1.2.1 測量模型

可測變量與潛在變量之間的關系，可由（2）式可進行表達：

其中，X為外源潛變量向量組；y為內生潛在變量向量組；Λx為觀察變量與潛變量（外源）映射矩陣所代表的負荷矩陣；Λy為觀察變量與潛變量（內源）映射矩陣所代表的負荷矩陣；ε為內源隨機擾動觀測白噪聲；δ為外源隨機擾動觀測白噪聲。η和ξ均為潛變量。

1.2.2 結構模型

潛在變量間關系，表達為：

其中，B為內生潛變量系數矩陣；Γ是外源（自變量）對內生（因變量）的作用系數矩陣；?為SEM殘差項，反映了η的無解釋構成。

2 我國省際FDI吸收能力的估算與檢驗

2.1 SEM參數估計

本文采用2001～2010年31個省份的310個數據進行實證檢驗，軟件選用SPSS Amos 20.0，具體運行結果如圖1。K1和K2對A的貢獻達到了0.89和0.85，這說明科技吸收能力和經濟及政策支撐能力是決定我國FDI吸收能力的關鍵因素；在K1中K14貢獻系數比較大達到了0.92，而K33指標僅為0.43，說明當前FDI吸收能力影響因素中科研機構數量有著巨大的作用；而第三產業比重對吸收外商投資的能力影響不大，說明當前我國第三產業中現代化服務進程緩慢，成為FDI流入的障礙。受高等教育人口比例對FDI吸收能力影響不大，主要是因為當前“孔雀東南飛”的現象仍然比較普遍，全國各地的大多數具有高學歷的人才普遍集中在東部發達地區，即使高學歷人口增多給中西部地區帶來的貢獻效應也相當有限。經濟增速也具有同樣的作用瓶頸，近年來我國中西部地區經濟增速高于東部，但很多地區特別是西部貧困地區因此所引入的FDI總量規模仍偏小，根本原因在于西部地區經濟總量基礎薄弱，即使經濟增速較快也難以在短時間內快速形成相當大的經濟水平以對FDI吸收形成支撐作用。上述只是針對具體數值作出的簡單分析，實際上可以進行貢獻值排序，以分析哪些因素對特定二級指標具有較強的促進或阻礙作用，當前學術界普遍認為SEM能夠替代多重回歸、通徑分析、因子分析、協方差分析等方法，清晰分析單項指標對總體的作用和單項指標間的相互關系。

圖1 指標體系SEM模型標準化估計結果

2.2 結構方程的檢驗

2.2.1 參數適配度

根據上述模型SEM估計結果可以得到15個自變量的方差結果，如表2所示。

表2 方差檢驗結果

根據自變量方差檢驗發現不存在任何負形式的方差形式出現，通過參數適配度檢驗。同時經過標準化的估計可以得到各參數估計結果及信度系數均處于[0,1]之間，說明各項參數檢驗結果通過檢驗。

表3 各參數估計結果及信度系數

2.2.2 模型整體適配度檢驗

結構方程輸出結果的穩定性取決于擬合指數和卡方準則（Hu,Bentler,1998～1999），可以采用SAS軟件進行操作。具體為擬合指數中:卡方/自由度似然比χ2/df=1.72，系數優度GFI=0.89，調整后的擬合系數為AGFI=0.92，并且RMSEA在95%的置信區間為[0.048,0.077],NNFI=0.89。這些數據（見表3）表明SEM方程具有很好的擬合度和穩定性。

3 我國東中西部吸收能力的測算與比較分析

根據上面因子提取及系數估算后，得到了每個自變量對FDI吸收能力的貢獻系數，并且各總成因子對三個因子貢獻率的方差大小為計算權重得到了各地區FDI吸收能力的綜合得分。31個地區的得分情況如圖2所示。

圖2東中西地區FDI吸收能力估算結果

圖2 為各地區FDI吸收能力評估時間序列走勢圖，結論如下：一是各地區的FDI吸收能力整體上均屬于上升通道，東中西各地區在10年間上升幅度分別為0.068,、0.02、0.01，說明當前外商在華投資的基礎設施、市場環境、資源稟賦利用情況得到了很大的提高。二是地區吸收能力差異有擴大趨勢，在2001年東部比西部得分分別高0.112、0.172，而到2010年這個差距變為0.16和0.23。三是從變化趨勢上看中西部地區的變動趨勢為波動狀，如西部地區2001年0.28得分變為2002年的0.265，然后在2003年又升為0.282，而后每年以0.01個百分點進行波動，這種情況主要是因為地方歷史發展水平、資源稟賦、地理優勢、地方傾斜政策較東部地區有較大劣勢。由于中西部地區勞動力素質、資源開發利用效率與發達國家FDI盡力聯系程度較低，極大的阻礙了FDI的吸收能力提升，地區優勢產業所吸收的FDI存在很大的瓶頸制約。這一點體現在中西部地區FDI在工業中的分配結果可以看出，并且由于高新技術產業發展的相對落后，使得FDI順利發揮作用的上下級配置不足，制約了FDI的吸收和擴散。這些不足均導致了各地區經濟增速的差距，進而使得可支配收入差距和貧富差距進一步拉大，并通過基數乘數效應使中西部落后地區FDI吸收能力增長能力進一步下降。近年來，我國政府借用的國際金融組織和外國政府貸款，也繼續向中西部地區傾斜，重點投向農林水、交通、能源、城建環保、教育、衛生等領域，加大對節能減排領域的支持力度，這將有助解決上述地區差異現象。

4 結論

本文通過構建結構方程模型對東中西三地區的FDI吸收能力進行測算，得出以下結論：一是科技吸收能力和經濟及政策支撐能力是決定吸收能力大小的關鍵因素，這與盧曉勇（2011）的研究結果相同，科技與政策成為FDI吸收情況的主要決定力量。二是科研機構數量、投資增速和高新技術企業占工業企業數比例等三級指標對FDI吸收能力有重要作用，而學歷和可支配收入增速等因素目前成為FDI吸收能力提升的瓶頸。三是東部地區的吸收能力呈明顯上升趨勢，而中西部呈現出一定的波動狀，并且東部與中西部地區之間的吸收力差距有拉大趨勢。

[1]傅元海.中國利用FDI質量的評價標準研究[J].統計研究，2008,（10）.

[2]尹華，劉春光.我國省級地區FDI吸收能力的綜合評價[J].系統工程，2008,（10）.

[3]李杏.外商直接投資技術外溢吸收能力影響因素研究—基于中國29個地區面板數據分析[J].國際貿易問題，2007,（12）.

[4]盧曉勇,金艷清.國中部地區FDI吸收能力的因素分析與評價[J].南昌大學學報，2011,（6）.

[5]楊東偉，胡騰，程琛.中國利用FDI地區差異因素分析[J].經濟研究導刊，2009,（19）.

[6]侯杰泰，溫忠麟，成子娟，張雷.結構方程模型及其應用[M].北京：教育科學出版社，2004.