我國吸引知識密集型服務FDI的區位因素分析①

中南大學商學院 尹華 曾誠

知識密集型服務業(KIBS)是最具發展潛力的行業之一，已成為拉動我國經濟增長和產業結構轉型的重要力量。我國在依靠自身力量發展知識密集型服務業的同時，也吸引發達國家知識密集型服務業的FDI(外商直接投資)，形成了一定的區位分布格局。知識密集型服務業是以高素質人力資本為主體，根據客戶提供的零散信息進行整理、加工，轉化成有用的知識，并將這些知識運用于客戶個性化需求的高附加值商業服務業；對應我國《國民經濟行業分類》中的信息傳輸、軟件和信息技術服務業，金融業，租賃和商務服務業，科學研究和技術服務業，水利、環境和公共設施管理業，教育，文化、體育和娛樂業七個門類。知識密集型服務業除傳統服務業所具有的消費和生產不可分割性、不可儲存性、產品的異質性[1]之外，還有著自身特征：以軟知識產品的生產和營銷為主要服務范圍，對從業人員的素質要求很高，具有強大的集聚性和輻射性[2]、高度依賴新技術以及高度創新性與交互性。

1 我國吸引知識密集型服務FDI區位選擇的主要影響因素

1.1 地區經濟發展水平

獲取利潤和占有更多的市場份額是FDI最主要的目的之一，地區經濟發展水平決定其市場規模和市場潛力，擁有較大市場規模、市場潛力的地區，無疑對外商直接投資有很大的吸引力[3]。隨著地區經濟發展水平提高，市場規模擴大，服務市場需求增長，跨國服務企業的規模經營優勢得以體現。

1.2 地區城市化水平

城市化水平越高的地區，知識密集型服務業的發展水平也越高，跨國服務企業也更愿意來此進行投資。城市化與服務業的發展是相互促進的，城市化的進程對于拉動社會需求、促進城市消費結構升級具有重要的作用[4]。消費結構升級不斷增加消費者對個性化服務的需求，對差異化服務和服務質量的要求更高。

1.3 高素質人力資本供給

知識密集型服務業服務對象的復雜性和方法的多樣性，要求其人力資本在知識結構上應是互補的，要有各方面的專業人員[2]。知識密集型服務的從業人員必須具備良好的教育背景和較強的學習能力，具備較扎實的知識基礎。知識的創造和獲取的過程需要在高新技術發達、科研機構數量多的地區才能完成，需要大量高素質的人力資源。

1.4 地區信息化水平

信息技術對于知識的交流、運用以及提高行業的效率起著紐帶的作用。地區信息化水平的提高使得各行業之間互動所需的交易成本大大降低。知識密集型服務業中的廣告業、設計業等大都聚集在我國東部沿海省份，其原因在于東部省份互聯網普及率高，信息技術發達，信息渠道暢通，有利于接近顧客和關聯企業，掌握最新的情報和信息[5]。

1.5 地區市場環境

市場化水平的提高能夠促進產業結構的轉型升級與生產的專業化，有助于服務業分工進一步細化，增加知識服務業市場的競爭，提高消費者對知識密集型服務業的需求，促使原本由企業內部提供的服務轉為向市場購買。知識密集型服務業的FDI與地區市場環境存在相互促進的關系。

1.6 產業集聚

知識密集型服務業能夠促進一個地區智力資本的發展，進而提升該區域集聚競爭優勢，推動該地區的總體發展[6]。產業集聚效應能夠降低知識密集型服務業外資企業的運營成本。一個區域特定行業中已有外資企業數量較大程度上會影響潛在的國外企業最終投資地點的選擇。

2 變量的選取與模型的建立

選取適合替代變量對知識密集型服務業FDI區位選擇的六個主要影響因素進行量化。

(1)地區人均GDP，用以衡量地區經濟發展水平。人均GDP能夠體現各地區的市場規模、服務發展水平以及服務需求。用pgdpit表示i地區第t年的人均GDP，數據來自對應年份《中國統計年鑒》。

(2)城鎮人口比重，用以衡量地區城市化水平。城鎮人口比重等于該省的城鎮人口與總人口數量之比。用cpit表示i地區第t年的城鎮人口比重。自各省對應年份的統計年鑒獲得總人口與城鎮人口數據。

(3)人力資本存量，用以衡量高素質人力資本供給。原本設想以本科學歷及以上勞動人口占勞動總人口比例來衡量人力資本存量，但部分省份年度數據缺失，因而改用各地區每一萬人口中大學生數量來衡量人力資本存量。用hrit表示i地區第t年人力資本存量，數據來自對應年份各省統計年鑒。

(4)互聯網普及率，用以衡量地區信息化水平。我國2008年以后才有互聯網普及率的統計數據，此前的互聯網普及率由各省的互聯網上網人數與總人口之比計算得出。用itit表示i地區第t年的互聯網普及率。互聯網上網人數數據來自對應年份《中國第三產業統計年鑒》。

(5)對外開放度，用以衡量地區市場環境。對外開放度等于各省進出口總額除以該省GDP。用openit表示i地區第t年的對外開放度。根據各年度匯率中間價進行美元與人民幣轉換，數據來自國家外匯管理局網站；各省進出口總額以及各省GDP數據來自對應年份《中國統計年鑒》。

(6)固定資產投資率，用以衡量產業集聚。固定資產投資率等于各省固定資產投資額除以該省GDP。一個地區的固定資產投資率較高，意味著該地區的基礎設施相對完善，企業之間的相互聯系會增加，制造業和服務業發展程度高，容易形成產業集聚。用finvestit表示i地區第t年的固定資產投資率，數據來自對應年份《中國統計年鑒》。

選取因變量KFDIit表示i地區第t年的知識密集型服務業FDI實際利用金額，理論上與上述六個自變量呈正相關關系，數據來自對應年份各省統計年鑒，根據各年度匯率中間價調整為人民幣進行計量。

我國部分省份的FDI金額沒有分行業進行統計，因此只能選取數據齊全的14個省份來實證分析區位因素對知識密集型服務業FDI實際利用額的影響。國家統計局2005年將我國劃分為東部、中部、西部和東北地區。我國各省區經濟發展程度和知識密集型服務業FDI流入量都呈現非常大的差別；考慮到實證分析的有效性和針對性，將東北地區和東部地區合稱為東部區域，包括北京、遼寧、廣東、江蘇、山東、河北、黑龍江；將中部地區和西部地區合稱為中西部區域，包括安徽、河南、江西、貴州、陜西、新疆、內蒙古。

面板數據模型包括混合估計模型、固定效應模型和隨機效應模型三種。第一步通過F檢驗判別是建立混合估計模型還是固定效應模型。利用Eviews6.0軟件，輸入上述各個變量的2005至2011年年鑒數據，得到F檢驗的概率值Problnkfdi=0.0000，小于0.05，因此，在顯著性水平為5%的前提下拒絕原假設(混合估計模型)，認為建立固定效應模型更合理。第二步通過Hausman檢驗判定是采用固定效應模型還是隨機效應模型。在顯著性水平為5%的前提下拒絕原假設(隨機效應模型)，應建立固定效應模型。為降低異方差，將模型中除對外開放度openit(部分數據小于1)之外的所有變量取對數，建立面板數據模型：

cit為模型的隨機擾動項；a為常數項，b1、b2、b3、b4、b5、b6表示各回歸變量的系數；t=1,2……7，代表2004至2010年；i=1,2,……14，代表我國東中西部14個省份。

3 實證檢驗結果

3.1 東部區域

將我國東部區域七省區的數據輸入Eviews6.0軟件，采用截面加權回歸法，分析得出自變量Lncp、Lnit和open的Prob值均大于0.1，均未通過t檢驗，說明城鎮人口比重、互聯網普及率和對外開放度對東部區域各省市吸引知識密集型服務FDI的作用不顯著。可能主要是因為知識密集型服務業的地區強輻射性，FDI集中在東部區域少數大城市，其他中心城市雖然城鎮化率高但是知識密集型服務FDI很少，其知識服務可以由鄰近的大城市來提供，例如北京的知識密集型服務業外資企業對周邊地區具有強輻射作用，能為周邊省份提供服務，這使得河北的知識密集型服務FDI數量相對較少；東部區域七省區的互聯網普及率和對外開放度都比較高，對知識密集型服務吸引FDI的影響沒有明顯差別。

將Lncp、Lnit和open這三個變量剔除，模型修正之后，再進行回歸分析，地區人均GDP在5%的顯著性水平下通過了t檢驗，人力資本存量在10%的顯著性水平下通過了t檢驗，固定資產投資率在1%的顯著性水平下通過了t檢驗；模型的DW值接近2，沒有自相關；R2值及調整后的R2值在0.93以上，模型的擬合度很高。實證分析結果表明，地區經濟發展水平、高素質人力資本供給及產業集聚是我國東部區域吸引知識密集型服務FDI區位選擇的顯著影響因素。

3.2 中西部區域

將我國中西部區域七省區的數據輸入Eviews6.0軟件，采用截面加權回歸法，分析得出自變量Lncp、Lnhr和open的Prob值均大于0.1，均未通過t檢驗，說明城鎮人口比重、人力資本存量和對外開放度對中西部省份吸引知識密集型服務業FDI的影響不顯著。我國中西部區域城市化進程、高素質人才培養、對外開放度都落后于東部區域，使得吸引知識密集型服務業FDI金額較少，與東部區域相差懸殊，并且中西部省份每年的引資額變動非常大，有的年份能夠達到上千萬美元，而有的年份只有區區幾萬美元。跨國企業在我國中西部投資，可能更加看重的是該區域的經濟發展潛力和國家在實施西部大開發、中部崛起戰略中制定的外商投資優惠政策以及基礎設施的改善等。

將Lncp、Lnhr和open這三個無顯著影響的自變量剔除，模型修正之后，再進行回歸分析。地區人均GDP和固定資產投資率在5%的顯著性水平下通過了t檢驗，互聯網普及率在1%的顯著性水平下通過了t檢驗；模型的DW值非常接近2，沒有自相關；R2值以及調整后的R2值在0.92以上，模型的擬合度很高。實證分析結果表明，地區經濟發展水平、地區信息化水平和產業集聚三大因素對我國中西部區域知識密集型服務業FDI的引入有顯著影響。

4 結論與建議

基于我國2004～2010年數據和實證模型，得到結論：地區經濟發展水平和產業集聚是我國東部區域、中西部區域吸引知識密集型服務業FDI共同的區位選擇顯著影響因素；此外，在東部區域，高素質人力資本供給也是重要影響因素；而在中西部區域，地區信息化水平也成為顯著影響因素。

我國東部區域各省市應充分利用本地區的資源稟賦優勢，加快發展高新技術產業，加大高新技術產業的固定資產投資，降低門檻，讓中小企業也參與其中，形成高新技術產業集群的規模效應。產業集群促使企業之間的知識傳播增多，企業間的互動增強，進而帶動企業技術研發、員工培訓、咨詢、金融業、保險業等一系列知識密集型服務需求的增加，吸引那些具備所有權優勢和內部化優勢的知識密集型服務業跨國企業的進入。東部區域的高校數量多，可適當地調整專業招生規模、培養方案、教學理念和課程內容，培養更多知識密集型服務業后備人才，提供更多的高校畢業生人才資源助力知識密集型服務業發展，實現人才培養與知識密集型服務業發展之間的良性互動。

我國中西部區域的經濟發展水平落后于東部區域，知識密集型服務業的發展尚處于初級階段，應當充分利用國家實施的西部大開發戰略和中部崛起戰略，加快完善基礎設施，抓住東部區域傳統制造業向生產要素成本較低的中西部區域轉移的機遇，優化投資結構，鼓勵產業附加值高和環境友好型的知識密集型服務業的發展。我國中西部區域生態環境相對脆弱，基礎設施建設難度較大，中西部區域可以在水利管理、工程設計、環境監測及治理等方面引進外資。中西部區域要努力提升地區信息化水平，大力發展特色經濟，快速提高人均GDP水平，利用發展環境的改善吸引更多的知識密集型服務業FDI，逐步縮小與東部區域的經濟發展差距。

[1] 張誠,趙奇偉.中國服務業外商直接投資的區位選擇因素分析[J].財經研究,2008(12).

[2] 陳興淋,王巧梁,徐希明.我國知識服務業發展現狀及其對策研究[J].華東經濟管理,2005(5).

[3] 李欣,何艷芬,馬超群,等.中國FDI時空演變及影響因素研究[J].經濟地理,2013(10).

[4] 莊麗娟.中國服務業利用外商直接投資的區位特征與政策建議[J].華南農業大學學報,2006(4).

[5] 吳艷,高汝熹,陳躍剛.知識密集型服務業特征及空間布局研究[J].經濟體制改革,2007(1).

[6] Smedlund A,Toivonen M.The role of KIBS in the IC development of regional clusters[J].Journal of Intellectual Capital,2007(1).