FDI對我國零售業溢出效應的影響*
——基于省際面板數據的實證研究

宋永輝， 程 曉

(沈陽工業大學 經濟學院， 沈陽 110870)

FDI對我國零售業溢出效應的影響*
——基于省際面板數據的實證研究

宋永輝， 程 曉

(沈陽工業大學 經濟學院， 沈陽 110870)

以我國零售業2005—2011年相關統計數據為基礎，利用省際面板數據對零售業FDI溢出效應進行實證分析。研究結果表明，FDI的進入確實對我國零售業產生了正向的溢出效應，其影響力的大小為中部gt;東部gt;西部；資本密集度對我國零售業產生了較小的負面效應，職工平均工資水平是影響我國零售業勞動生產率的重要因素，零售企業規模在西部的影響力比在東中部地區更顯著。

對外直接投資； 零售業； 溢出效應； 面板數據； 協整檢驗； 實證分析

近年來，隨著我國國民經濟的迅猛發展，作為連接生產和銷售的終端環節的零售業呈現出良好的發展勢頭。零售業增加值占第三產業增加值從2004年的19.3%上升到2011年的21.2%，其占GDP的比重也由2004年的7.8%增加到2011年的9.2%。我國零售業的快速發展吸引了外資的大規模進入，2009年東部地區零售批發業新增外商投資企業4 724家、實際使用外資金額503 778萬美元，分別占全國同期吸收外資總量的92.63%和93.47%；中部地區零售批發業新設外商投資企業191家、實際使用外資金額10 828萬美元，分別占全國新設外商投資企業和實際使用外資金額的3.75%和2.01%；西部地區零售批發業新設外商投資企業185家、實際使用外資金額24 374萬美元，分別占全國新設外商投資企業和實際使用外資金額的3.63%和4.52%。

一方面，外資零售企業憑借其高于內資企業的勞動生產率、跨國學習效應等對解決我國就業、改善社會福利、增加政府財政收入等具有積極的作用；另一方面，外資零售業進入不僅帶來了激烈的市場競爭，而且通過跨國并購我國本土零售超市壯大其市場份額，對我國零售業形成了較大的沖擊。從整體上來看，FDI的進入對我國零售業到底產生了正的溢出效應還是負的溢出效應?這種效應在我國東、中、西部又有怎樣的表現?是否還有其他因素影響著我國零售業的技術進步?對這些問題的探討，有助于客觀評價FDI進入零售業市場產生的作用，對我國合理適度有方向性地引資具有積極作用。

一、文獻回顧

二、模型構建與數據處理

1.模型構建

本文以哈佛大學Caves教授(1974)提出的用于檢驗行業內溢出效應的經驗研究模型LPd=f(FDI，X1，X2，…)為基礎，利用2005—2011年省際面板數據來判斷我國零售業勞動生產率與外商直接投資在行業中參與程度的相關關系，進而得出FDI對我國零售業的溢出效應。因此，本文以零售業勞動生產率LP作為被解釋變量，用各地區零售業的人均商品銷售額來表示；以FDI作為解釋變量1說明FDI的參與程度，用各地區外資零售業年末從業人數除以各地區零售業年末從業人數來表示；以資本密集度KI作為解釋變量2來說明零售業提供的產品及技術是否有資本密集的傾向，用各地區固定資產除以各地區年末從業人數來表示。以職工平均工資SALA作為解釋變量3，效率工資理論認為，企業員工的工資報酬越高，就越能吸引高素質員工和激勵員工努力工作，從而有利于提高企業的勞動生產率。由于在統計年鑒中涉及職工工資的數據沒有將零售業和批發業分開，因此本文用限額以上批發零售業城鎮職工人均工資來表示SALA。由于企業規模越大其獲得的規模報酬越大，而規模報酬能夠促進勞動生產率的增長，因此，本文將企業規模SC作為解釋變量4，用各地區限額以上零售業主營業務收入除以各地區零售業法人數量來表示。由于內蒙古、西藏、甘肅、青海、寧夏5個省在這7年里外資進入零售業較少(均小于10個)，本文據此認為剔除這5個省份的數據不會影響實證分析的結果。因此，最終的樣本回歸數為189個，建立FDI溢出效應面板數據模型為

ln LPit=αi+β1iln FDI1it+β2iln KI2it+β3iln SC3it+

β4iln SALA4it+ε

(1)

其中i=1，2，3，…，27，表示所選的省市個數，t代表2005，2006，…，2011年。

2.數據處理

本文用于分析的數據分別來自歷年《中國統計年鑒》、《中國對外經濟貿易年鑒》和商務部，樣本數據來自全國2005—2011年度零售業的相關數據。由于數據的自然對數變換不改變原來的協整關系，并能使其趨勢線性化，同時還可以消除數據中可能存在的異方差，所以本文對LP、FDI、SALA、SC、KI進行自然對數變換，變換后的變量分別用ln LP、ln FDI、ln SALA、ln SC、ln KI表示。

三、模型的計量分析

1.面板數據的單位根檢驗

鑒于本文面板數據所選取的樣本研究時間較短，在所有面板數據單位根檢驗的方法中，Im、Pesaran與Shin(1997)所提出的異質面板數據(he-terogenous panel data)單位根檢驗方法(IPS)在此比較適用。表1給出了本文所研究的5個變量的單位根檢驗結果，其中單位根檢驗公式中滯后長度的選擇是根據施瓦池信息準則(SIC)來確定的，最大滯后長度由軟件自動選擇。

由于IPS單位根檢驗是左側檢驗，因此，以上5個變量經過二階差分后都通過了5%臨界值檢驗，由此認為這幾個變量是平穩的。為了確保時間序列的平穩性，故進一步對面板數據模型進行協整檢驗。

2.面板數據的協整檢驗

為了避免“偽回歸”或“虛假回歸”，本文將分兩步對面板數據進行協整檢驗:第一步，建立被解釋變量對解釋變量的面板數據回歸模型；第二步，對各截面回歸方程的殘差進行單位根檢驗，若這些截面殘差序列是平穩的，則表明解釋變量與被解釋變量序列之間存在協整關系。Eviews得出的檢驗結果如表2所示。

表1 面板數據的IPS單位根檢驗

從表2的檢驗結果可以看出，LLC檢驗統計量為-14.140 50，其概率值為0.000 0，IPS檢驗統計量為-4.768 77，其概率值為0.000 0，而且Fish-ADF檢驗和Fish-PP檢驗的統計量也非常顯著，其概率值也非常小。因此，拒絕“所有截面回歸方程的殘差序列都有單位根”的原假設，即這些殘差序列是平穩的，從而表明面板數據序列被解釋變量和解釋變量之間存在協整關系。

3.面板數據的模型檢驗

由于面板數據對截矩項和解釋變量系數的不同有限制，因此將面板數據分為混合回歸模型、變截矩模型和變系數模型3種類型。

表2 各截面方程回歸殘差序列的單位根檢驗

(1)F檢驗

由上文可知，對于面板數據模型，在正式回歸之前需要用F統計量檢驗要采用哪種模型。下面本文作兩個假設:

H0:模型(1)中的解釋變量對于所有的截面成員是相同的，但截矩項不同，即該模型形式為變截矩模型，則有

ln LPit=αi+β1ln FDI1it+β2ln KI2it+

β3lnSC3it+β4lnSALA4it+ε

(2)

H1:模型(1)中的解釋變量系數和截矩項對所有的截面成員都是相同的，即該模型為混合回歸模型，則有

lnLPit=α+β1lnFDI1it+β2lnKI2it+

β3lnSC3it+β4lnSALA4it+ε

(3)

利用F檢驗統計量對以上兩個模型進行檢驗，即有

F[(N-1)(K+1)，NT-N(K+1)]

(4)

F[(N-1)K，NT-N(K+1)]

(5)

式中:N為截面成員個數；T為樣本觀測時期；K為非常數項解釋變量的個數；S1，S2，S3分別為式(1)～(3)的回歸殘差平方和。由Eviews6.0得出:S1=0.867 216，S2=4.502 425，S3=10.663 29。

將以上回歸結果代入式(4)、(5)，其中N=27，T=7，K=4，得

F1=2.176 5 F2=4.692 2

在Eviews中得到5%的檢驗水平下統計量F的臨界值為

F2=(0.95，130，54)=1.486 541

F1=(0.95，104，54)=1.502 511

由于統計量F2大于臨界值，因此在5%的檢驗水平下拒絕原假設H1。繼續檢驗原假設H0，統計量F1也大于臨界值，因此拒絕原假設H0。因此，本研究采取固定效應變系數模型是比較合適的。

(2)Hausman檢驗

Hausman檢驗用于檢驗樣本數據究竟應該建立隨機效應模型還是固定效應模型。用Eviews6.0進行隨機效應Hausman檢驗，得到結果如表3所示。

表3 Hausman檢驗結果

由F檢驗結果可知，選擇變系數模型比較合適。由此綜合可見，根據F檢驗及Hausman檢驗結果，最終面板數據分析模型應該是固定效應變系數模型。

4.面板數據的回歸結果

由上文分析可知，本文將使用變系數的固定效應模型對東、中、西部進行面板數據回歸分析，回歸結果如表4所示。

表4 零售業FDI溢出效應及區域差異分析

四、結論與啟示

由以上實證分析結果得知，FDI進入對我國零售業產生了正的溢出效應，FDI每進入1%就能帶動我國零售業勞動生產率提高0.61%。從我國東、中、西三大區域來看，FDI每進入零售業1個單位，分別會帶來1.112 372、1.225 22、0.169 570個單位的溢出，而中部地區略大于東部地區，且這兩個地區零售業FDI的溢出效應均遠高于全國的水平。

自2004年中國零售業全面對外資開放以來，外資零售企業先進的技術管理水平、企業發展理念對東部地區零售企業的技術進步產生了極大的影響。隨著內資企業吸收能力的增強以及東部市場的飽和，這種溢出作用就會逐漸減小。隨著國家“中部崛起”政策的實施，越來越多的FDI開始進入到中部地區。為了與外資零售企業競爭，中部本土零售企業也有足夠的動力和壓力積極學習外資零售企業先進的管理理念和技術，這導致了中部地區零售業FDI的外溢效應最大。零售業FDI在西部地區的技術溢出效應不明顯，主要是由于西部地區經濟發展落后，而國家“西部大開發”的扶持政策也是最近幾年才提上日程，其正面作用還未顯現出來；FDI進入西部地區的零售業時間相對較晚，數量有限，而且西部地區本土零售企業相對落后，與外資零售企業在技術方面仍然存在較大差距，且吸收能力有限，因此技術溢出效應呈不明顯態勢。

由回歸結果還可以發現，從全國范圍來看，零售業職工平均工資水平(SALA)對零售業的技術進步也產生了正向的影響，但并不顯著。但是從東、中、西部來看，3個區域職工工資每增加1%，就可以帶動勞動生產率分別上升0.688 222%、1.228 509%、0.606 345%，說明職工工資報酬的多少也影響著員工工作的積極性。而在全國，資本密集度(KI)對零售業技術進步的正向影響并不明顯，而且在東、中、西部其影響轉為負，這一結果說明在中國零售業中存在資本利用效率低下的問題。企業規模(SC)對零售業的技術進步有正向影響，但在東部和中部地區這種影響并不顯著。

為了更好地促進FDI的正向溢出效應，應該做好以下工作:第一，繼續引進外資，但東部地區要注重引資的質量而非數量，而在中西部地區更應該對外商實行優惠政策鼓勵其進入。第二，內資零售企業要充分利用國家高校人才資源，注重培養相關專業高素質人才，引進先進的管理理念，鼓勵自主創新，增強對先進技術的吸收能力。第三，充分合理地利用零售業的資本，加快整合步伐，擴大企業規模，平衡區域發展，從而促進本土零售業技術水平的提高和FDI效應的正向溢出。

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InfluenceofspillovereffectofFDIonretailindustryinChina:empiricalresearchbasedonprovincialpaneldata

SONG Yong-hui, CHENG Xiao

(School of Economics, Shenyang University of Technology, Shenyang 110870, China)

Based on related statistic data of retail industry in China from 2005 to 2011, empirical study is produced on spillover effect of FDI on retail industry by applying provincial panel data.The results show that FDI actually has a positive spillover effect on retail industry in China, and the influence of it in central region is greater than that in the east region, and influence in the east region is greater than that in the west region.Capital intensity has a smaller negative effect on retail industry in China, the level of workers’ average wage is an important factor that influences the labor productivity of retail industry in China, and influence of the scale of retail enterprises in the west region is more significant than that in the east and central regions.

foreign direct investment (FDI); retail industry; spillover effect; panel data; cointegration test; empirical study

2013-06-13

遼寧省自然科學基金資助項目(201102168)。

基金項目: 宋永輝(1964-)，男，遼寧沈陽人，教授，主要從事國際融資與投資等方面的研究。

* 本文已于2013-12-20 05∶26在中國知網優先數字出版。 網絡出版地址: http://www.cnki.net/kcms/detail/21.1558.C.20131220.0526.005.html

10.7688/j.issn.1674-0823.2014.04.08

F 752

A

1674-0823(2014)04-0326-05

(責任編輯:吉海濤)