■ 俞佳根 博士生 葉世康(1、遼寧大學經濟學院 沈陽 110036 、浙江萬里學院商學院 浙江寧波 315100)
關于對外直接投資與產業結構升級的實證研究方面,國內外大量成果已驗證了對外直接投資對于產業結構升級存在著正向的推動作用。如Barrios,Gorg和Strob(2000)、Keith和James(2001)、Robert(2002)、Tuan和Ng(2004)等通過研究認為對外直接投資有助于本國企業生產結構的調整優化和相關產業的升級。我國學者近年來也展開了相關研究,分析了對外直接投資推動產業結構升級的區位和產業選擇(李逢春,2013;李敬子,2012),剖析了對外直接投資的產業結構升級效應(遇芳,2013;楊建清、周志林,2013;李逢春,2012)。現有的研究和理論成果主要集中在對外直接投資與產業結構升級的區位和產業選擇、機理關聯、升級效應等方面,在分析產業結構升級水平的影響因素時大多采用傳統的計量經濟分析理論,得出的結論不盡相同。而我國產業結構升級的演化情況是怎樣的?不同區域之間產業結構升級水平是否存在一定的空間關聯?除了用傳統的計量經濟分析理論,能否從空間的角度來分析我國對外直接投資與產業結構升級水平?現有理論成果還未能很好地回答這些問題。基于此,本研究通過探索性空間數據分析方法,研究我國產業結構升級水平的時空演化格局,運用地理探測器模型來分析對外直接投資與產業結構升級水平的內在聯系。
本文采用產業結構層次系數R作為測度指標。計算公式如下:

式中,Y2it、Y3it分別表示為第i個區域在t內第二、第三產業產值,Yit為第i個區域在t時期內的生產總值。
產業結構升級水平差異受到經濟、社會、自然等多種環境和不同因素的影響,地理探測器模型正是基于這樣的思想最早應用于地方性疾病的致病因子探測(Wang JF和Hu Y,2012),其模型如下:

式中,PD,U為產業結構升級水平影響因素探測力指標;nD,i為次一級區域樣本數;n為整個區域樣本數;m為次級區域個數;整個區域σ2U為產業結構升級水平的方差;σ2UD,i為次一級區域的方差。PD,U取值區間為[0,1],當PD,U為0時,表明對外開放度分布呈隨機分布,PD,U越大,說明影響因子對產業結構升級水平的影響越大。
本文以產業結構層次系數R作為研究對象,利用地理探測器模型對我國對外直接投資與產業結構升級水平進行分析。鑒于海南省的空間鄰居定義具有較強的主觀性,據此予以剔除,選取其余30個省(市、區)作為研究區域。本文對外直接投資數據采用商務部公布的非金融類對外直接投資流量和存量數據,其他數據均來自于2003-2013年《中國統計年鑒》。空間數據的采集處理由Arcview3.2軟件統計完成。
我國區域產業結構升級水平總體呈現“東高西低、北高南低”的特點,華北、華東地區產業結構升級水平高,東北、西北、西南、中南地區產業結構升級水平相對較低。
2002-2012年我國產業結構升級水平變異系數總體趨于下降的態勢,區域間產業結構升級水平趨向均衡。變異系數在2003年下降后又快速上升,幅度較為明顯,主要是我國加入WTO后產業結構調整進入波動磨合期,各省、市、自治區先后出臺了一系列扶持產業結構升級的政策,由于產業結構基礎存在差異,政策扶持力度不同,直接導致了我國區域產業結構升級水平存在較大差異。2004-2012年,變異系數呈緩慢下降態勢,說明我國區域間產業結構升級水平差異逐年降低,產業結構升級水平總體趨向均衡。究其原因,主要是我國各地區充分響應國家關于產業結構調整升級的有關政策,大力引進先進技術,發展高新技術產業,加快由勞動密集型產業向資本、技術密集型產業轉型,特別是隨著西部大開發戰略的進一步深入實施,中原經濟區建設戰略的實施,中西部內陸地區產業結構升級水平有了較大提升,與東部沿海區域產業結構升級水平差距不斷降低。
通過Arcview3.2軟件依次繪制出2002、2007和2012年我國產業結構升級水平的局部空間自相關程度的LISA圖后分析發現,我國產業結構升級水平局部空間自相關關系存在高高空間集聚、高低空間聚集、低高空間集聚和低低空間集聚四種類型。低高空間集聚區域、低低空間集聚區域和高低空間集聚區分布較為穩定,高高集聚區域則變化較大。低低空間集聚區域集中在四川、云南、廣西、貴州、西藏五個地區徘徊,表明這5個地區的產業結構升級水平一直處于較低水平,同時對周邊區域的負輻射程度較強,兩者空間差異較小。河北一直是低高空間集聚區域,表明河北產業結構升級水平較低,而周邊區域如北京、天津等產業結構升級水平較高,兩者空間差異較大。青海一直是高低空間集聚區域,表明青海產業結構升級水平較高,而周邊區域如新疆、西藏、甘肅等產業結構升級水平較低,兩者空間差異較大。2007年,上海、江蘇2個地區成為高高空間集聚區域,表明此時上海、江蘇的產業結構升級水平迅速提升,對周邊省市的正輻射效應較強,浙江、安徽、山東等地區產業結構升級水平也顯著提高。2012年我國產業結構升級水平LISA集聚區域基本保持穩定,上海、江蘇依然是高高空間集聚區,我國產業結構升級水平的高高空間集聚區趨于穩定,可見上海、江蘇2個省份已經成為我國產業結構升級水平的核心區域。

表1 2003-2012年非金融類投資流量和存量影響P值

表2 各要素對產業結構升級水平的P值
為了動態分析對外直接投資與產業結構升級水平的內在聯系,本文將2003-2012年我國30個省(市、區)非金融類對外直接投資流量和存量數據標準化后在ArcGIS軟件中進行自然聚類分級,共分為三級三個區域,同時將30個省(市、區)的產業結構層次系數 標準化,根據地理探測器模型,分別計算出2003-2012年非金融類對外直接投資流量和存量對產業結構升級水平的P值,結果如表1所示。
由表1可知,2003-2012年,對外直接投資存量對產業結構升級水平的影響P值介于0.89至0.96之間,表明對外直接投資存量是產業結構升級水平的主要因素之一,兩者存在高度的相關性。對外直接投資流量對產業結構升級水平的影響P值除2009年異常較低外,其余年份在0.83以上,表明2003-2008年和2010-2012年這兩個階段,對外直接投資流量對產業結構升級水平有很高的影響力。2009年對外直接投資流量對產業結構升級水平有一定的影響力,但影響不大。究其原因,可能與當年我國各省份對外直接投資流量在全國范圍內較為均衡有關。
為了全面分析我國產業結構升級水平差異的影響因素,同時考慮到數據獲取的一致性、連續性、可比性,本研究嘗試從經濟發展水平(GDP)、能源(電力消費量)、資本(全社會固定資產投資、外商投資總額)、勞動力(私營企業和個體就業人數)、消費水平(最終消費支出、城鎮居民人均可支配收入)、技術進步(專利申請授權數、技術市場成交額)、國際貿易(進出口總額)等7個方面選取10個代表變量來進行產業結構升級水平影響因素分析。將相關指標標準化,在ArcGIS中進行自然聚類分級,根據地理探測器模型,利用公式(2)分別計算出2003年、2007年和2012年各要素對產業結構升級水平的P值,結果如表2所示。
由表2可知,2003-1012年我國產業結構升級水平受到能源、資本、勞動力、消費水平、技術進步、國際貿易、經濟發展水平等多要素的影響,P值均在0.6以上,表明這些因素都是影響我國產業結構升級水平的主要因素。除外商投資總額變量外,其他影響因素的P值均呈現先降后升的態勢,表明不同時間不同要素對產業結構升級水平的影響力存在差異。
第一,我國不同區域產業結構升級水平差異趨于均衡。我國區域產業結構升級水平總體呈現“東高西低、北高南低”的特點,2002-2012年我國產業結構升級水平變異系數總體趨于下降的態勢,西部內陸地區和東部沿海地區產業結構升級水平差距不斷降低,區域間產業結構升級水平趨向均衡。
第二,我國產業結構升級水平核心區域逐漸顯現。四川、云南、廣西、貴州、西藏等地區的產業結構升級水平一直處于較低水平,對周邊區域的負輻射程度較強。2007年,上海、江蘇2個省份成為我國產業結構升級水平的高值正相關區域,表明此時我國產業結構升級水平集聚區域已經顯現。2012年,上海、江蘇2個省份依然是我國產業結構升級水平的高值正相關區域,表明此時我國產業結構升級水平的集聚區域已經趨于穩定,上海、江蘇2個省份已經成為我國產業結構升級水平的核心區域。
第三,對外直接投資是影響我國產業結構升級水平的主要因素之一,兩者具有高度的相關性。此外,我國產業結構升級水平還主要受能源、資本、勞動力、消費水平、技術進步、國際貿易、經濟發展水平等多種因素的影響,且不同時期不同要素對產業結構升級水平的影響力存在差異。
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