外資集聚、技術創新與地區經濟增長——基于省級面板數據的空間計量分析

張文武，熊 俊

（1.南京財經大學 國際經貿學院，江蘇 南京 210046；2.南京大學 商學院，江蘇 南京 210093；3.江蘇經貿職業技術學院 貿易金融學院，江蘇 南京 211168）

一、引 言

二、文獻綜述

自內生增長理論產生以來，技術創新和知識溢出一直被認為是經濟增長動力的源泉。在開放條件下，國際資本的轉移和流動是獲得這一源泉的重要途徑，對于東道國而言，FDI及其產生的技術創新和知識溢出效應將對該國經濟發展的諸多方面產生重要的影響，收入分配和地區差距便是其中之一。

關于FDI作用于收入分配和地區差距影響導致的結果，學術界一直存在爭議，從現有的研究成果看，主要分為兩種認識。一種觀點認為FDI流入最終將導致地區差距的縮小，主要以現代化學派的庫茲涅茨“倒U形曲線”假說和Rodrik（1997）[2]的“供求論”為代表。前者認為無論是內資還是外資，都有促進經濟增長并最終讓整個社會受益的作用。因此，即使外商直接投資最初只會促進某些最主要或者享受其利益程度比較高的部門的增長，最終它還是會推動更加平衡的收入分配；后者則從供求的角度出發，認為FDI增加了東道國的資本供給，會導致東道國資本所有者收入降低，同時與資本供給配套的勞動力的需求增加會提高勞動力的工資收入。因此，最終的結果是勞動者和資本所有者之間的收入差距會減小，尤其是對發展中國家而言，資本的最初所有者往往是富人階層，這種使收入不平等程度下降的影響就更加明顯。不過遺憾的是，后續的實證研究并沒有太多的觀點支持上述理論，更多的研究指向了另外一種認識。

Aitken，Harrison和Lipsey（1996）對美國、墨西哥和委內瑞拉的實證分析表明，外商直接投資提升了東道國人均工資基尼系數[3]；Feenstra和Hanson（1997）提出了外部采購理論，并利用墨西哥的數據證明FDI流入會引起東道國熟練勞動力需求的增加，從而導致熟練勞動力和非熟練勞動力之間收入差距的擴大，兩者的研究均證明了FDI導致收入分配惡化的負面影響[4]。其他的學者利用不同區域的發展數據也得到了相似的結論，比如Sun（1998）利用中國的區域發展數據[5]，Haddad和Harrison（1993）針對摩洛哥制造業[6]，Aitken和Harrison（1999）選用委內瑞拉制造業[7]，Choi Changkyu（2004）[8]采取119個國家的面板數據等分別采用不同的數據對FDI影響收入差距的結果進行了研究，均證明FDI存在不利的影響。

近年來，針對我國地區收入差距不斷擴大的現實問題，國內的學者也對FDI的收入分配效應進行了大量研究，其中部分文獻從FDI地區分布及其技術溢出效應差異的角度論證了其對地區差距的影響，得到了富有啟發性的結論。魏后凱（2002）從中國區域經濟增長的二元性結構出發，研究了外商直接投資的影響，認為這種二元結構的形成與外商投資分布的不平衡密切相關，并得出東西部差距地區之間GDP增長率的差異大約有90%是由外商投資引起的結論[9]。范言慧、段軍山（2003）同樣證明了外商直接投資對地區收入差距的拉大作用，FDI投資活躍的地區會通過外資部門溢出、產業鏈擴張、資金吸引和貿易帶動等一系列效應加快經濟增長，拉大與外資稀少地區的差距，能夠較好地解釋東、中、西部地區和全國收入差距的擴大[10]。武劍（2002）得到的結論則增加了對投資利用率的考察，他認為，雖然FDI的區域分布能夠有效解釋各地區經濟的不平衡狀況，但國內投資的區域差距，特別是在投資效率上的顯著差別，也是造成區域經濟差距長期存在的主要因素[11]。宣燁、趙曙東（2005）利用要素價格函數模型和江蘇相關經濟數據，分別對江蘇全省以及蘇南、蘇中和蘇北地區進行主成分回歸分析，結果顯示，FDI區域分布不均衡是地區工資率差距擴大的重要原因[12]。陳繼勇、盛楊懌（2008）在研究我國30個省份FDI知識溢出效應時發現，FDI對東部地區技術溢出效應要遠高于中西部地區，可以部分解釋我國地區差距的形成。戴楓（2009，2010）[13-14]分別從生產服務業，要素稟賦的角度研究了FDI和地區收入差距的關系，在論證的過程中同樣發現FDI在不同區域作用的差異性，其中在東部地區貢獻最大，西部地區最小，中部地區存在不確定性。

FDI地區分布影響收入分配的研究思路越來越被學者們所重視，Krugman（1991）[15]將空間因素納入到主流經濟分析框架創立的空間經濟理論更是為未來的研究提供了理論基礎。Krugman（1999）證實了地區間產業分布差異（即產業集聚）源于要素流動、制造業規模經濟、收益遞增、廠商和消費者的需求關聯效應等特性而產生的循環累積效應，其中FDI便是國際流動要素的典型代表[16]。Ottaviano（2001）把內生經濟增長引入到空間經濟理論，在他們的模型（主要是全域溢出模型，簡稱GS模型）中，資本存量產生的溢出效應影響新資本的形成，從而促進未來經濟的增長[17]；Forslid和Ottaviano（2003）建立了資本存量溢出效應的LS模型（也稱為局部溢出模型）進一步把資本的溢出效應和空間結合起來，分析了溢出效應對經濟活動空間分布的影響及對內生經濟增長率的影響[18]。在投資溢出影響地區增長的研究方面，空間經濟理論實際上考慮了貿易和投資的綜合，為對外直接投資區位分布和影響機制等研究開辟了更廣闊的思路。

以上述研究為基礎，筆者借鑒FDI區位分布及其空間效應影響地區收入差距的分析思路，采用我國1995-2011年30個省市的面板數據，從外資集聚、技術創新的角度研究中國地區收入差距的變化。相對以往的文獻，本文從以下幾個方面進行了嘗試：①采用空間經濟學的計量分析方法，考察FDI集聚效應、技術創新集聚效應，并結合其他因素進行實證研究；②將FDI的空間效應和知識溢出效應同時納入經驗分析的框架，有利于研究FDI影響區域經濟增長的傳導途徑。

三、模型設定、變量與數據處理

FDI對地區經濟增長影響的主要機制主要依賴于資本積累的內生效應，在內生增長模型中，包括FDI在內的資本投入具有規模收益遞增的特征，隨著資本的增加，溢出效應加強，生產者更易于創造新的知識和技術。無論是短期還是長期的外來資本投入，其相應的知識溢出或外部性都將改變地區經濟的內生增長率。知識和技術的溢出強度會隨著距離逐漸衰減，因此溢出效應具有部分的本地化特征，而這種本地化的外部性將產生地區經濟的集聚力。也即是當地區資本存量具有較大差異時，導致的直接結果便是經濟收入的地區差距。所以在本文的實證研究主要從兩個方面展開，首先我們分析FDI和技術創新的空間效應，主要關注FDI和技術創新的空間依賴性和空間集聚性，以考察我國FDI和技術創新的外部性和溢出效應；其次，利用中國發展過程對外開放與經濟增長的相關數據，估計分析FDI、技術創新對地區收入的貢獻，以解釋地區經濟增長和收入差距。

在任課老師的指導下，進行小組討論，討論的話題是《日語和中文哪個語言更有可能成為世界性語言》。同學們從各個不同角度發表了自己的看法。比如有人認為日語學習相對簡單，而中文比較難。從這個來看會影響中文的普及。還有同學認為日本的經濟比較發達，屬于發達國家，這也有利于日語在國外的普及。還有人認為日本這個民族不僅善于學習，還很會進行文化輸出，比如日本的漫畫等在世界上很受歡迎，也有利于日語的學習和普及。同學們還在此基礎上，分析認為中國文化和中文要更好地走出去，還需要好好探討文化輸出的問題，也就是說如何更好地輸出中國文化，有人認為孔子學院是一個很好的舉措，也有人認為可以學習借鑒日本和美國的做法。

（一）模型設定與變量

基于上述兩方面的考慮和研究目標，本文采用既側重研究截面數據（Cross-section Data）和面板數據（Panel Data），又擅長處理空間相互作用和空間結構問題的空間計量方法（Anselin，1988）[19]進行實證研究。空間計量模型有多種（Anselin，2001）[20]，本文主要建立能夠反映空間相關性和空間差異性的空間常系數模型，主要包括兩種——空間滯后模型（Spatial Lag Model，SLM）和空間誤差模型（Spatial Error Model，SEM）。空間滯后模型主要是探討各變量在某一地區是否存在溢出效應，并研究地區內經濟活動產生的影響，其主要形式為：

其中，y代表因變量，X為自變量矩陣，ρ為空間相關變量，W為空間權值矩陣，一般用n×n的鄰接矩陣表示，Wy則表示空間滯后項，ε代表隨機誤差項。

因此，為了研究FDI、技術創新的空間集聚效應及其對收入差距的影響，分別建立如下SLM模型：

空間誤差模型用以度量鄰接地區關于因變量的誤差沖擊對本地區觀察值的影響程度，也即考察區域經濟因素發生變化對相鄰區域的溢出效應。SEM模型的主要形式為：

λ為空間誤差系數，衡量樣本觀察值中的空間依賴作用，為n×1的矩陣向量，μ為隨機誤差項。

本文的SEM模型如下：

T為技術創新，以年度十萬人專利授權數為指標；FDI代表年度對外直接投資流入額（以萬元計），FDI_S代表對外直接投資存量（以萬元計），T_S為技術創新存量（年末累計總數）；RGDP為年度人均GDP（元），W為空間權值矩陣，基本構成為：

其中，dij代表雙邊距離，dmin代表所有雙邊距離中最小的一個。本文選取區域范圍是全國31個省份，dij采用省會城市間的直線距離（千米）。

（二）數據處理

本文選取變量的年份跨度為1995-2011年，人均收入、技術創新的數據主要來源于歷年《中國統計年鑒》和《中國科技統計年鑒》；各省市FDI數據來源于CEIC中國經濟數據庫，鑒于數據的可得性和完整性，以上各項均取除西藏地區以外的中國內地30個省市作為觀察樣本。為了保證數據的一致性和準確性，我們對統計口徑不一致的數據進行了調整，并與《新中國55年統計資料匯編》和《中國統計年鑒》進行了分析對比，并利用中經網數據庫和wind在線數據庫對缺失數據進行補充修正，盡可能使數據可靠。由于本文研究了各省市之間的空間相關性，需要用到個省會城市的直線距離，雙邊距離dij的數據來源于地理信息系統（GIS）數據庫。以上變量在模型估計階段均采用對數化指標，一方面可以減少數據中的異常點，同時還可以避免數據殘差的非正態分布和異方差現象。

四、模型估計與結果分析

根據空間統計和空間計量經濟學的原理和方法，進行空間計量經濟分析的基本思路應該是，首先進行因變量（被解釋變量）的空間自相關性檢驗，一般采用空間統計分析Moran I指數法，觀察被解釋變量的空間依賴程度和溢出效應；然后空間計量經濟學理論方法支持下進行空間計量模型的參數估計分析（吳玉鳴，2006）[21]。

（一）FDI、技術創新的空間自相關檢驗

區域空間相關性或稱為空間依賴性用以衡量某種經濟行為與區位之間的一致性，當相鄰地區經濟行為變量觀察值在空間上具有集聚傾向時為正的空間相關性，而當地理區域間表現出不同的經濟行為分布時則為負的空間自相關。在經濟學意義上空間相關性就表現為地區之間經濟活動的溢出效應和集聚效應。經濟變量空間自相關檢驗在空間計量經濟學中常用MoranI（1950）［22］提出的MoranI指數，該指數定義為：

圖1 中國FDI和技術創新1991-2011年Moran I指數及其變動

圖1顯示了1995-2011年我國FDI和技術創新MoranI指數及其變化趨勢，由FDI和技術創新空間相關性的數據和趨勢圖，說明我國省域FDI和技術創新均具有明顯的空間正相關關系，呈現較強的空間集聚性。由FDI的狀況看，從1999年開始，FDI各年MoranI指數均大于0，且都通過了5%水平的顯著性檢驗，表明我國各省份FDI的空間分布并非獨立，而是相似地區分布的空間集聚，即FDI分布多的省份和多的省份靠近，FDI少的省份和少的省份相鄰。FDI這種空間集聚性間接的反映了我國FDI地區分布的不均衡性。本文MoranI指數的結果和國內外其他學者的研究基本一致（謝杰，劉任余，2011；姚奕，倪勤，2011，等）[23-24]。我國技術創新的空間溢出效應表現得更加明顯，從1995年開始，技術創新MoranI指數每年均為正值且逐年增加，反映出我國各省份技術創新之間逐漸增強的知識溢出依賴。將技術創新和FDI的MoranI指數變化趨勢進行比較，我們可以發現兩者存在一定的相似規律。那么，FDI和技術創新相互影響的作用究竟如何，并對地區收入產生何種影響就需要依據前文設定的空間模型進行實證估計和檢驗。

（二）空間模型計量策略

各地區之間的FDI和技術創新具有空間依賴性，因此采用已建立的空間模型檢驗FDI、技術創新和收入差距之間的關系，以此來考察FDI和技術創新的空間集聚對地區收入的貢獻，得到收入差距變化的相關結論。在計量策略方面，本文根據所掌握的數據和研究的需要進行了如下設定：

（1）空間模型的估計常用的有最小二乘（OLS）估計和極大似然估計兩種方法，由于存在空間效應，普通OLS方法估計空間滯后模型是無偏的，但不具有效性；估計空間滯后模型不僅是有偏的，而且是不一致的。因此OLS方法并不適用，我們選擇能夠克服上述問題的極大似然方法進行模型估計。

（2）本文選取的樣本數據涉及中國30個省市，時間跨度為1995-2011年，需要考慮空間面板模型適用的類型。根據研究的不同，當個體成員單位是隨機抽自一個大的總體時，固定效應模型適用于抽到的個體成員。在這種情形下，如果僅對樣本自身進行分析，選用固定效應模型是合適的。但想以樣本結果對總體進行分析，隨機效應合適（Bode，2004）[25]。我們將分別給出樣本隨機效應模型和固定效應模型，以全面比較和觀察樣本所顯示的回歸關系。

（3）由于模型估計過程中采用了相對固定的雙邊距離作為變量，因此在固定效應模型回歸過程中需要把距離變量排除在外，避免模型多重共線性的產生。另外模型中變量的設置只考慮本文研究的主要對象，并非不考慮其他因素的影響，所產生的誤差包含在擾動項中。

（三）結果分析

在不包含距離的固定效應SLM模型和SEM中模型中（結果見表1），外商直接投資存量（FDI_S）和技術創新存量（T_S）的系數顯著，說明FDI和技術創新存在集聚效應和循環累積效應，地區外商直接投資的規模和技術創新積累對未來的資本流入、技術創新具有決定性的促進作用。技術創新模型中的FDI顯著說明外商直接投資越多，技術創新就越多，代表FDI在我國具有明顯的知識溢出效應，可以看出FDI對區域技術進步確實存在正向外部性。值得注意的是FDI模型中的技術創新T系數為負，表明當地技術創新對FDI的效應就并非是完全的正向影響，甚至還可能產生逆向效應。主要原因可能在于我國現階段FDI的流入主要集中于勞動密集型、技術水平較低的相關產業，當“以市場換技術”的進程推進相對順利，FDI的引入規模和意愿可能會有所降低。另外，我國FDI的技術創新效應主要還是通過貿易擴大引致的進口增加傳遞的，東道地區技術進步、生產率上升將部分替代FDI的知識溢出效應。FDI的空間滯后系數為負，說明各地區投資仍然存在競爭效應，空間誤差系數顯著為正也印證了FDI在區域的空間溢出和空間集聚效應。

表1 中國1995-2011年固定效應空間面板數據模型估計結果

在對人均收入的空間模型中，FDI和技術創新的空間滯后系數均顯著為正，說明FDI和技術創新的空間集聚效應對地區收入具有積極的促進作用，空間誤差模型的系數顯著為負，表示我國地區收入之間并不存在互補性，而是競爭性的關系，以上結果地說明了我國改革開放以后引入FDI的兩方面作用。一方面，對外開放和外資引進對地區經濟發展和收入的提高發做出了重要貢獻，FDI通過技術創新、貿易拉動和市場擴大等效應為我國經濟騰飛提供了巨大的動力；另一方面，FDI的區域分布不均衡性導致了地區收入差距的擴大。FDI空間集聚度在1998年以后一直持續上升，尤其是2001年我國加入WTO以后該趨勢更加明顯（見圖1），FDI的空間分布不均衡加劇了資本和要素的地區差異，逐漸拉大地區之間經濟發展的差距。

在引入雙邊距離的隨機效應模型估計結果中（見表2），空間滯后模型的系數均通過了顯著性檢驗，且空間權值矩陣項系數均為正，說明在我國實際經濟發展過程中，FDI、技術創新和地區收入之間的相互影響關系仍然受距離的影響，印證了前文對鄰近的省份和區域之間具有較強的空間關聯性的論述。同時也說明，經濟發展的區域化、地方化和集群化特征具有一定的合理性，我國未來的開放格局和發展規劃會在相當長的時期內實行重點經濟區開發的國家戰略。隨機效應模型與固定效應模型結果基本相似，投資和技術創新存量（FDI_S、T_S）對地區人均收入具有顯著的正向作用，以人均收入為因變量的FDI、技術創新系數也都通過了顯著性檢驗，且對人均收入有正向的促進作用，上述比較的結果說明本文的估計結果具有相當程度的穩健性。不過要說明的是，雖然兩種形式模型的結果顯示出了相似的經濟變量關系，但從Hausman檢驗統計量和調整R2的比較看，隨機效應的結果要優于固定效應。

表2 中國1995-2011年隨機效應空間面板數據模型估計結果

五、簡要結論和啟示

筆者以空間計量模型為基礎，對FDI和技術創新的空間集聚效應及其對地區收入的影響進行了實證研究，并以此考察FDI、技術創新與地區經濟增長之間的關系。通過中國跨年度的省級數據分析，我們的發現主要是：①我國FDI和技術創新具有明顯的空間集聚效應和循環累積效應，地區外商直接投資的規模和技術創新積累對未來的資本流入、技術創新具有決定性的促進作用；②FDI和技術創新的空間集聚效應對地區經濟增長具有積極的促進作用，我國地區之間的FDI和技術創新并不存在互補性，而是競爭關系，FDI和技術創新區域分布的空間集聚在一定程度上引起了地區收入差距的擴大；③在我國實際經濟發展過程中，FDI、技術創新和地區經濟增長之間的相互影響關系仍然受地理距離的影響，臨近區域的空間溢出和空間關聯效應比較明顯，這可以部分的解釋我國不同經濟區域之間發展差距的形成和擴大。

中央政府一直在進行著投資結構優化、推動技術創新和促進地區協調發展的努力，對FDI、技術創新和地區收入差距關系的研究可以作為政策制定和調整的參考依據。本文的政策啟示主要體現為FDI和技術創新的外部性有效利用對產業有序轉移和地區協調發展的積極影響方面。在現階段的經濟發展過程中，政府應該充分重視并有效利用FDI、技術創新的空間集聚和空間溢出效應，加強和完善跨區域合作機制，促進要素流動，有利于實現技術創新和產業有序轉移。國家應該鼓勵外資向中西部地區轉移，發揮東部地區對鄰近區域的溢出效應和關聯效應，不僅有利于中西部地區創新能力和人均收入的提高，而且可以最大限度地縮小其與東部發達地區的收入差距。事實上，近年來，由于東部地區勞動、環境等成本上升，已經開始出現外資和產業向中西部地區轉移的現象，中西部地區的政府也積極地制定相應的優惠措施吸引外資和企業的進入。

[1]陳繼勇，盛楊懌.外商直接投資的知識溢出與中國區域經濟增長[J].經濟研究，2008（2）：39-49.

[2]Dani Rodrik.Has globalization gone too far?[M].Washington DC：Peterson Institute Press，1997.

[3]Aitken，Harrison，Lipsey.Wages and foreign ownership A comparative study of Mexico，Venezuela，and the United States[J].Journal of International Economics，1996，40（3/4）：345-371.

[4]Robert C?Feenstra，Gordon Hanson.Foreign direct investment and relative wages：Evidence from Mexico′s maquiladoras[J].Journal of International Economics，1997，42（3/4）：371-393.

[5]H Sun.Macroeconomic impact of direct foreign investment in China：1979-96[J].The World Economy，1998，21（5）：675-694.

[6]Mona?Haddad，Ann?Harrison.Are there positive spillovers from direct foreign investment?Evidence from panel data for Morocco[J].Journal of Development Economics，1993，42（1）：51-74.

[7]Brian J Aitken，Ann E Harrison.Do domestic firms benefit from direct foreign investment?Evidence from Venezuela[J].The American Economic Review，1999，89（3）：605-618.

[8]Choi Changkyu.Foreingn direct investment and income convergence[J].Applied Economics，2004，36（10）：1045-1049.

[9]魏后凱.外商直接投資對中國區域經濟增長的影響[J].經濟研究，2002（4）：19-26，92-93.

[10]范言慧，段軍山.外商直接投資與中國居民的收入分配[J].財經科學，2003（2）：102-106.

[11]武劍.外國直接投資的區域分布及其經濟效應[J].經濟研究，2002（4）：27-35，93.

[12]宣燁，趙曙東.外商直接投資的工資效應分析——以江蘇為對象的實證研究[J].南開經濟研究，2005（1）：72-78.

[13]戴楓，趙曙東.生產者服務業FDI與東道國工資差距：理論與實證[J].世界經濟研究，2009（4）：57-62.

[14]戴楓.要素稟賦框架下的FDI與我國地區收入差距分析——基于動態面板模型的GMM檢驗[J].國際貿易問題，2010（5）：79-87.

[15]Krugman.Geography and Trade[M].Cambridge Ma：MIT Press，1991.

[16]M Fujita，P Krugman，A J Venables.The Spatial Economy：Cities，Regions，and International Trade[M].Cambridge：The MIT Press，1999.

[17]Ottaviano G I P.Monopolistic competition，trade and endogenous spatial fluctuations[J].Regional science&Urban Economics，2001，31（1）：51-57.

[18]Forslid R，G Ottaviano.An Analytically Solvable Core-periphery Model[J].Journal of Economic Geography，2003，3（3）：229-240.

[19]L Anselin.Spatial Econometrics：Methods and Models[M].Dordrecht（Netherlands）：Kluwer Academic Publishers，1988.

[20]L Anselin.Rao′s score test in spatial econometrics[J].Journal of Statistical Planning and Inference，2001，97（1）：113-139.

[21]吳玉鳴.空間計量經濟模型在省域研發與創新中的應用研究[J].數量經濟與技術經濟研究，2006（5）：74-85，130.

[22]Moran.Notes on continuous stochastic phenomena[J].Biometrika，1950，37（1/2）：17-23.

[23]謝杰，劉任余.基于空間視角的中國對外直接投資的影響因素與貿易效應研究[J].國際貿易問題，2011（6）：66-74.

[24]姚奕，倪勤.中國地區碳強度與FDI的空間計量分析——基于空間面板模型的實證研究[J].經濟地理，2011（9）：1432-1438.

[25]Bode E.The spatial pattern of localized R&D spillovers：an empirical investigation for Germany[J].Journal of Economic Geography，2004（4）：43-64.