FDI與全要素生產率增長：金融發展門檻效應檢驗

摘 要：本文基于中國大陸1995—2009年省級面板數據，實證檢驗了外商直接投資對全要素生產率增長的促進作用是否依賴于金融發展水平的問題。結果發現：只有當金融發展水平越過門檻值之后，外商直接投資才會產生顯著的全要素生產率增長效應；目前中國金融發展水平尚未進入這一階段，而且本身也不足以對全要素生產率增長產生積極的貢獻。

關鍵詞：外商直接投資；金融發展；全要素生產率增長

中圖分類號：F832.1 文獻標識碼：A 文章編號：1674-2265（2013）02-0016-05

一、引言

截至2011年底，在中國的外商直接投資（FDI）累計約1.16萬億美元。巨額的FDI究竟是中國經濟增長的成功標志還是中國經濟增長的動力？按照永瓦爾等（Ljungwall等，2010）對67篇研究中國FDI溢出效應論文的總結分析，與其他轉型經濟國家或者發展中國家相比，中國從FDI中獲得了更高的溢出效應。FDI是中國經濟增長的動力，因為中國經濟明顯獲益于FDI的溢出效應。然而此種判斷可能高估了FDI對中國經濟增長的貢獻，因為東道國是否獲益于FDI的溢出效應與東道國的吸收能力有關，而東道國的吸收能力又取決于一系列制度因素。在這些制度因素中，金融發展極具重要性（高絲等，2006；門多薩等，2007；青木等，2007）。

鑒于全要素生產率（TFP）增長是經濟可持續增長的源泉，本文檢驗了金融發展對FDI的TFP增長效應的影響。本文的研究思路主要受到阿爾法羅等（Alfaro等，2009）的啟發，與之不同的是本文并不是基于金融發展與FDI的交互效應來間接推斷金融發展的作用，而是直接利用漢森（Hansen，2000）的門檻回歸方法（Threshold Regression）來檢驗金融發展的門檻效應。與交互效應模型相比，門檻回歸模型的優勢在于具有更直觀的經濟學含義，而且門檻值也能夠被直接估計并進行相關的假設檢驗。

二、文獻綜述

理論上，外商直接投資（FDI）能夠通過多種渠道對東道國全要素生產率（TFP）增長產生積極影響。這些渠道包括（格爾克等，2004）：內資企業對外資企業產品、生產技術和管理方式的模仿；伴隨著曾經在外資企業培訓或工作過的人員向內資企業的流入，外資企業生產技術和管理經驗也隨之流入；外資企業更加熟悉國外市場，而內資企業可以從外資企業的國際貿易活動中獲得國際市場的信息；外資企業搶占大量市場份額，壓縮內資企業的生存空間，逼迫內資企業提高效率。然而經驗證據顯示：在發展中國家，FDI的生產率溢出效應要么幾乎不存在，要么為負（艾特肯 等，1999）；FDI顯著的正面生產率溢出效應只存在于一些發達國家里（哈斯克爾等，2002；格爾克等，2002）。其他研究發現，FDI對東道國生產率增長的促進作用并不是自動的。只有當東道國對FDI可能的正面生產率溢出效應具有一定吸收能力后，FDI對東道國TFP增長的促進作用才會出現（布洛姆斯特倫等，2003）。否則，FDI對東道國TFP增長不僅毫無益處，甚至具有副作用。這些副作用產生的一個重要原因是外資企業對內資企業市場空間的侵蝕（蔣殿春等，2005）。

大量文獻發現，東道國對FDI正面溢出效應的吸收能力與東道國一系列制度因素有關，在這些制度因素中，金融發展極具重要性。如阿爾法羅等（Alfaro等，2004）系統闡述了東道國對FDI正面溢出效應的吸收能力是如何與東道國金融發展相聯系的：首先，面對FDI的技術外溢，盡管東道國部分企業可以通過內部融資來獲得重新組織企業結構、購置新機器設備與雇傭新的經理和技能工人等所需要的資金，但如果企業現有技術與新技術差距較大，那么僅依靠內部融資是不夠的，企業對外部融資的需求就會很大。然而在大部分情況下，企業外部融資受限于國內金融資源。其次，金融發展滯后抑制了潛在企業家的出現，因為即使潛在企業家掌握了一項嶄新的技術，但完全可能因啟動資金缺乏而無法利用新技術開辦新企業。再次，盡管FDI有創造后向聯系的潛力，但如果沒有外部融資支持，這些本地新企業的創建就不太可能，從而FDI潛在的后向聯系就很難實現；最后，當FDI通過兼并與收購方式進入東道國時，金融發展程度對這些業務的順利實施十分重要。阿爾法羅等（2004）利用1975—1995年跨國數據發現：如果不考慮金融發展與 FDI的交互效應，FDI對經濟增長的貢獻是模糊的；當考慮金融發展與 FDI的交互效應時，金融發展水平高的國家顯著地從FDI獲得益處。該結論的成立不依賴于金融發展水平的測度方法，而且其他控制變量的引入及解釋變量的內生性問題也并不會對結論的穩健性帶來影響。阿爾法羅等（2009）進一步分析了FDI影響經濟增長的渠道，他們研究發現：東道國經濟增長從FDI獲益的主渠道是TFP提升而非物質資本或者人力資本積累；金融發展水平越高，則FDI對東道國TFP的提升作用越大。

就中國文獻而言，王永齊（2006）基于時間序列數據發現，金融市場在FDI通過技術溢出效應而促進經濟增長過程中起著重要的聯結作用。陽小曉等（2006）基于兩階段世代交疊模型考察了外資企業技術外溢效應是如何依賴于國內金融發展水平的，實證表明我國金融體系效率的相對低下不利于企業充分吸收外資企業的技術外溢。趙奇偉等（2007）發現中國金融深化程度滯后是造成FDI溢出效應為負的原因之一。孫力軍（2008）基于省級面板數據發現，金融環境是吸引外資流入、發揮外資資本積累效應和技術溢出效應的關鍵所在。李金昌等（2009）發現，受金融發展限制，FDI的外溢效應不明顯；由金融發展所決定的FDI經濟增長效應存在著明顯的階段性差異與區域性差異；金融發展對FDI經濟增長效應的影響存在明顯的門檻效應。曾慧（2010）發現，盡管在東部地區金融發展對FDI的經濟增長效應產生了顯著的促進作用，然而整體而言，中國金融發展還未達到FDI產生經濟增長效應所要求的門檻值。王琰等（2011）發現，在金融發展程度較高的東部沿海和中部地區，FDI對經濟增長的促進作用顯著，而金融發展程度較低的西部地區，FDI對經濟增長的促進作用尚未顯現。

總體來看，FDI及FDI對東道國生產率的促進作用到底與金融發展具有什么樣的聯系仍屬于一個開放性問題。對中國這樣外資依賴度較高的發展中國家而言，此問題的解決具有非常重要的政策意義，本文試圖對此加以研究。

三、模型與變量

基于漢森（Hansen，2000）的研究方法，本文設定一個單門檻面板數據模型來分析FDI的TFP增長效應是否依賴于金融發展水平：

其中，[αi（i=1，2，3）]及其行向量是待估計的系數與系數向量；[η]是非觀測地區效應；[v]是誤差項，下標[i]與[t]各自代表地區與時間；[I]是一標示函數。當條件為真時其值取1，否則取0；[θ]是待估計的金融發展水平FD的門檻值。根據阿爾法羅等（2004）的研究，本文預期當金融發展水平FD小于或者等于門檻值[θ]時，外商直接投資（FDI）對TFP增長率（TFP）的邊際效應（即[α2]的估計值）小于或者等于0；當金融發展水平FD大于門檻值[θ]時，外商直接投資（FDI）對TFP增長率（TFP）的邊際效應（即[α3]的估計值）大于0。下面對相關變量的測度進一步說明。

TFP增長率（TFP）。單豪杰（2008）估算了1952—2006年中國各省實際資本數據，并隨后將其更新至2009年。本文基于該數據集計算了人均實際資本增長率指標值，然后再利用公式“TFP增長率=人均實際GDP增長率-1/3×人均實際資本增長率”（阿齊茲，2002）計算了TFP增長率的指標值。

金融發展水平（FD）。由于中國銀行業的發展主導了金融發展進程，因此很多文獻用“銀行貸款占GDP比重”來衡量中國金融發展（如盧峰等，2004；梁等，2005）。然而，由于銀行貸款很大一部分流入了國有企業，因此用上述指標來衡量中國金融發展水平很可能與金融發展的理論內涵背道而馳。一些經驗文獻對“銀行貸款占GDP比重”這個指標進行了校正，采用“非國有企業貸款占GDP比重”來衡量金融發展水平（張軍等，2005；趙勇等，2010）。本文采用趙勇等（2010）的方法，重新估算了“非國有企業貸款占GDP比重”的指標值，并以之來衡量中國各省金融發展水平①。

外商直接投資水平（[FDI]），用剔除了匯率因素的“外商直接投資實際利用額占GDP比重”來衡量。本文用列向量X來表示其他控制變量，這些變量包括：（1）民營化比率（NSOE），用“國有企業從業人員數占從業人員總數的比重”來衡量（陳等，2000）；（2）人均受教育年限（EDU）。在計算該指標時，本文首先假定接受小學、普通中學、中等學校、高等學校及以上教育程度的居民的教育年數分別為6、9、12和16年，然后以受教育人口比例為權重進行加權算術平均；（3）對外開放度（OPEN），用剔除了匯率因素的“進出口總額占GDP的比重”來衡量；（4）政府干預力度（GOV），用“地方財政支出（扣除了文教、科學與衛生支出）占GDP比重”來衡量（張軍等，2005）；（5）城市化水平（CITY），用“非農業人口占總人口的比重”來衡量（陸銘等，2004）。

四、數據處理

本文樣本的時間跨度為1995—2009年。之所以未考慮以前的時段，是因為在鄧小平同志1992年“南巡”講話之后，中國經濟體制在后續幾年發生了巨大的結構性變化，中國經濟從1995年開始進入了新的發展階段。本文樣本涵蓋了中國三個“五年計劃”。為了消除經濟周期的影響，本文參照巴羅（Barro，1991）的方法對所有變量每五年進行一次簡單算術平均，因此本文最終的樣本只跨越三個連續時期。限于數據的可獲取性，樣本不含西藏自治區。另外，本文對四川省和重慶直轄市的數據進行了和并處理，故本文樣本容量為87個。盡管這是一個較小的樣本，但由于橫截面單元個數遠大于時間維度，因此本文的樣本仍屬于一個典型的面板數據集。除了TFP與FD指標乃估算所得外，其余指標皆據歷年《中國統計年鑒》、《中國人口和就業統計年鑒》與《中國金融年鑒》整理而來（見表1）。

五、實證分析

按照漢森（Hansen，2000）的研究，模型（1）的估計步驟是：（1）利用組內變換（Within Transformation）以清除非觀測地區效應[ηi]；（2）從FD指標取值范圍內選取任意一個值作為門檻值[θ]的初始值[θ1]，并采用OLS法估計組內變換之后的模型，記殘差平方和為[S（θ1）]；（3）重復上述步驟（2），直至獲得一個最小的殘差平方和[S（θ*）]，則以[θ*]為門檻值[θ]的最終估計值。在參數估計完成后，根據Hansen（2000），可以基于自抽樣（Bootstrap）方法利用F統計量與LR統計量來進行相關的假設檢驗②。

為了考察門檻效應對控制變量的敏感性，控制變量被逐步納入估計模型。另外，為了減輕內生性問題，本文把所有的解釋變量滯后一期之后再納入模型（張軍等，2005），并基于軟件Stata12.0，利用xtptm程序獲得估計結果（見表2）。不難發現，在所有的估計結果中，[FDI×I（FD≤θ）]所對應的估計系數符號為負，而[FDI×I（FD>θ）]所對應的估計系數符號為正；就顯著性而言，在估計結果（1）、（2）與（3）中，[FDI×I（FD≤θ）]所對應的估計系數至少在10%顯著水平下顯著，而[FDI×I（FD>θ）]所對應的估計系數在所有估計結果中都至少在10%顯著水平下顯著；在每一種估計結果下，本文都獲得門檻值[θ]的估計。F檢驗表明，所有門檻值估計在1%顯著水平下顯著不為0。上述這些實證結果表明，金融發展對FDI的TFP增長效應具有顯著的門檻效應，并且具有較強的穩健性。由于估計模型（5）在所有的估計模型中包容性最大，而且該模型新增解釋變量在通常的顯著水平下也是顯著的，因此接下來本文將根據估計模型（5）進行相關的討論。

模型（5）得到門檻估計值1.071，然而由于抽樣誤差的存在，顯然真實參數在一定置信水平下應該處于一個置信區間之內而不會恰好等于1.071。為此本文利用LR統計量來計算門檻參數的95%置信區間③（見圖1）。由LR統計量確定的95%置信區間為[1.014，1.071]。經計算，1995—1999年、2000—2004年、2005—2009年與1995—2009年，中國金融發展水平的均值分別為0.922、0.994、0.913與0.943，這些值皆落在區間[1.014，1.071]的左側，因此本文得出的一個重要結論是：整體而言，中國還未越過金融發展的門檻值，以至于FDI對TFP增長并未產生促進作用。

為了分析各區域及其各省的情況，本文計算了一系列金融發展水平均值，并將其與金融發展門檻參數95%置信區間 [1.014，1.071]進行對照（見表3）。就三大區域來看，東部和西部地區在部分時段已進入臨界區域，其中西部地區在2000—2004年甚至曾跨過了臨界區域，然而中部地區一直處于臨界區域左側；就省份來看，北京市、上海市及寧夏自治區在2000年之后跨過了臨界區域；天津市在2000年之后在臨界區域徘徊；浙江省在2005年之后跨過了臨界區域；海南省曾經在1995—1999年跨過臨界區域，但在后續年份又出現了倒退；山西與吉林兩省總的來看正進入臨界區域；云南、陜西、甘肅與青海四省在2000年以后在臨界區域徘徊。

再考察其他控制變量的表現，本文發現存在金融發展對TFP增長具有顯著阻礙作用的證據。本文認為這正是中國金融發展進程大大滯后于整個經濟發展進程的一個真實反映。另外本文發現：民營化水平（NSOE）與對外開放（OPEN）皆對TFP增長有顯著的促進作用，而政府干預（GOV）對TFP增長有顯著的阻礙作用，這些結論完全符合經濟學理論的預期。本文還發現城市化顯著阻礙了TFP的增長，該實證結果與張軍等（2005）的研究結論一致。按照他們的解釋，這是城市化沒有帶來真正可持續的規模效應的證據。

六、結論

通過競爭效應、示范效應、培訓效應和關聯效應，FDI能夠為東道國生產率增長作出貢獻。然而，FDI的益處絕不要高估。這是因為，FDI所有的正面溢出效應都依賴于東道國的吸收能力。在吸收能力有限的情況下，FDI的負面溢出效應完全可能主導FDI對東道國生產率增長的影響。已有文獻表明，金融體系對東道國的FDI吸收能力具有重要影響。金融發展應該在FDI與生產率增長的聯系中扮演重要角色。基于中國大陸1995—2009年省級面板數據，本文檢驗了這個推斷。本文的實證分析結論主要包括：第一，FDI與TFP增長的聯系顯著依賴于金融發展水平，只有當金融發展水平越過門檻值之后，FDI才會產生顯著的TFP增長效應；第二，整體而言，中國金融發展并未跨過使FDI產生TFP增長效應的門檻，但東部和西部地區的金融發展水平開始步入臨界區域。本文的政策涵義是積極的：首先，作為全球最大的FDI流入國之一，中國應該主動吸取拉美地區過度依賴外資的教訓，重新評估對外資的高依賴度問題；第二，推進國內一系列制度建設，以揚FDI之長而避其短。在這些制度建設中，金融制度建設具有非常重要的地位，因為中國金融發展進程已經大大滯后于整個經濟發展進程。

注：

①由于官方統計資料并未按照貸款企業的產權屬性對貸款進行分類，因此“非國有企業貸款占GDP比重”這個指標必須進行估算。張軍等（2005）假設“國有企業貸款占總貸款比重”與“國有企業產值占總產值比重”成固定比例，然后基于固定效應模型估算了“非國有企業貸款占GDP比重”的指標值。基于本文樣本數據，本文發現張軍等（2005）的方法校正力度很低。在該方法下，固定效應估計模型中的國有產出比重變量所對應的估計系數為0.1422，在10%顯著水平下不顯著，僅僅處于10%顯著水平的邊緣。趙勇等（2010）假設“國有企業貸款占總貸款比重”與“國有企業固定資產投資占全社會固定資產總投資比重”成固定比例，然后同樣采用固定效應模型估算了“非國有企業貸款占GDP比重”的指標值。基于本文樣本數據，本文發現趙勇等（2010）的方法校正力度較高，故本文采用了該方法。

②值得指出的是，這里的F統計量與LR統計量并不服從標準的F分布與卡方分布。

③此圖的獲得利用了中山大學嶺南學院連玉君博士開發的xtthres與xttr_graph程序，特以致謝。

參考文獻：

[1]蔣殿春，夏良科.外商直接投資對中國高技術產業技術創新作用的經驗[J].世界經濟，2005，（8）.

[2]Alfaro，L.，S.Kalemli-Ozcan and S. Sayek，2009.FDI， Productivity and Financial Development [J]. World Economy， 1， 111-135.

[3]Aziz，J. and Duenwald，C.，2002，Growth-Financial Intermediation Nexus in China， IMF Working Paper，No.194.

（責任編輯 孫 軍；校對 SJ）