外商直接投資、技術進步與京津冀經濟協同發展

陳明華，張曉萌，仲崇陽，劉玉鑫

(山東財經大學經濟學院，山東 濟南 250014)

0 引言

外商直接投資(Foreign Direct Investment，FDI)和技術進步都是影響經濟發展的重要因素[1]。目前京津冀協同發展已上升為國家戰略，推動京津冀地區優勢互補、互利共贏已成為當前重要發展方向。然而，綜合來看京津冀地區經濟發展協調程度還比較低，特別是河北與北京、天津的經濟發展差異懸殊。有學者認為技術進步能夠促進京津冀地區經濟協同發展[2]，而FDI作為國際資本流動的主要方式，不僅能夠彌補東道國的資金問題，還能通過知識溢出效應直接或者間接作用于東道國的技術進步，從而緩解京津冀的地區經濟差異。但也有學者對FDI的作用持相反意見[3]。那么FDI和技術進步對于京津冀經濟協同發展究竟具有怎樣的決定力？這一決定力呈現怎樣的演進趨勢？基于以上問題的分析，對于有效識別京津冀經濟發展差異的影響因素及其影響規律、探索京津冀協同發展路徑具有重要的理論與現實意義。

目前，對于經濟發展協同性的研究主要基于以下方面展開：①大多學者從大尺度視角進行分析，如蔡昉等[4]從省域、沿海內陸等多個視角對中國經濟發展進行了分析，結果顯示改革開放以來，中國形成了東、中、西三個地區的俱樂部趨同；韓兆洲等[5]分析了省域經濟差異，并發現我國經濟發展存在顯著的空間自相關。②部分學者從小尺度視角進行分析，如李莉等[6]基于城市視角對中國區域經濟發展差異進行了分析，按照經濟發展水平將其劃分為五類，并發現各省區之間的經濟增長存在顯著差異；伍世代等[7]采用東南沿海55個地市的數據研究了其經濟發展差異，研究表明東南沿海地區的經濟發展存在兩極分化現象，且經濟差異呈現擴大趨勢；此外也有少數學者就京津冀的協同發展研究展開分析，陳明華等[8]基于城市數據采用基尼系數方法分析了五大城市群經濟發展的空間差異，發現京津冀的區域內差異呈現不斷增大的趨勢。

對于FDI與經濟發展的關系，研究分歧較大：①大多數研究表明FDI對經濟發展存在正向影響。如謝建國[9]研究發現，外商直接投資對中國省際技術效率的提高有顯著的溢出效應；張建華等[10]分析了FDI對于廣東省經濟發展的影響，研究表明FDI的技術外溢有力促進了經濟發展。②但也有學者發現FDI不但沒能促進我國經濟發展，反而會對其產生負面影響。馬林等[11]研究發現，外商直接投資對中國經濟發展存在顯著負向溢出作用。③隨著研究的不斷深入，部分學者也意識到，導致FDI產生不同溢出效應的原因可能與本地區的自身條件有關。如蔣殿春等[12]研究發現地區的技術水平和制度，特別是經濟政策因素對FDI作用的發揮具有重要的影響，FDI在經濟發達地區的技術溢出要明顯優于經濟落后的地區。

對于技術進步與經濟發展的關系，研究結論基本一致：①大部分學者認為技術進步作為經濟持續發展的重要動力，對經濟發展具有重要的推動作用。如賴明勇等[13]通過構建一個中間產品的內生技術進步模型，檢驗了人力資本對技術進步的關鍵作用，并表明技術吸收能力的提高對于經濟發展具有正向影響；傅元海等[14]的研究顯示，FDI產生的技術轉移以及本地企業引進先進技術的行為對經濟增長都具有正向影響；宋馬林等[15]分析了環境規制和技術進步對于經濟發展的作用，發現只有以技術進步帶動產業升級才能推動中國環境效率提升實現協調增長。②有學者發現技術進步的效應還沒有得到完全發揮。如苗文龍等[16]分析發現，技術進步還沒有成為促進我國經濟發展的主要因素；林勇等[17]的通過研究發現技術進步雖然已經成為全要素生產率發展的主要動力，但是我國技術進步具有發散性的，技術創新能力有待加強。

通過以上文獻梳理可以發現，已有研究在以下方面可能存在一定局限性：①大多數文獻基于省際、沿海與內陸、東中西部等視角就經濟發展協同性展開了分析，而基于城市視角的分析相對較少;②少數學者就京津冀地區城市經濟發展差異展開了分析[18]，但沒有基于FDI、技術進步等因素對京津冀協同發展的作用展開實證研究;③已有研究大多采用 “屬性數據”進行分析，僅能對數據本身的性質進行刻畫。而 “關系數據”則是通過計算區域內部各地區之間的相互關系來確定的數據，數據大小取決于多個地區的相互關系，因而反映的分析情況更加真實全面；④傳統計量方法無法識別地區經濟發展協同關系的因素，二次指派程序 (Quadratic Assignment Procedure，QAP)方法可以克服這一局限，因而本文采用QAP方法進行分析。

1 模型設定與指標選擇

1.1 模型設定

根據前文分析，本文構建的模型如下：

Yij=?0+?1Xij+μij(i≠j)

(1)

本文構建的是關系數據計量模型，其中Y為被解釋變量，代表京津冀地區經濟發展的地區差異，i和j分別表示兩個不同的城市，因而Yij表示京津冀i城市與j城市的經濟發展差異；X為解釋變量，Xij代表任意一種影響因素在i城市與j城市的差異；μij為隨機擾動項。所有變量均是n×n的矩陣形式，由于對角線上的元素i與j相等即矩陣對角線上均為0，因此回歸過程中的觀測樣本數為n×(n-1) 個，變量的具體形式如下：

(2)

1.2 指標選擇

京津冀地區協調發展的歷史可追溯至20世紀80年代，但直至2014年我國才正式提出了京津冀協同發展的概念。考慮到以2014年為起點的考察期較短，為了能夠動態考察各因素對于京津冀經濟協同發展的影響，同時出于平行數據的考慮，本文將協同發展的考察時間擴展為2003—2016年。本文選取2003—2016年京津冀地區13個城市的年度數據，考察FDI、技術進步等影響因素對于京津冀協同發展的作用。因此在進行QAP回歸時，所有變量均為13×13的矩陣，樣本量為13×(13-1)=156。根據2010年國家發改委發布的 《京津冀都市圈區域規劃》，將京津冀地區界定為如下13個城市：北京、天津、石家莊、唐山、秦皇島、邯鄲、邢臺、保定、張家口、承德、滄州、廊坊、衡水。

1.2.1 被解釋變量

本文以人均地區生產總值(PGDP) (以2003年為基期進行平減處理)的城市間差異表征京津冀經濟協同發展水平，即京津冀PGDP的城市間差異越小，協同發展水平越高；反之，協同發展水平越低。

1.2.2 解釋變量

(1)外商直接投資(FDI)。一方面，外商直接投資為我國經濟發展提供了強大的動力。沈坤榮等[19]研究發現，外商直接投資不僅緩解了東道國資金短缺的問題，還通過技術溢出提高了企業的生產效率；但另一方面，由于各城市外資引進存在差異，從而進一步阻礙了我國經濟協同發展[20]，甚至成為導致地區經濟差異的決定因素。本文選取當年實際利用外資金額占當年地區生產總值的比重來表示外商直接投資，并構建外商直接投資的差異矩陣。

(2)技術進步(TECH)。在內生經濟增長理論中，技術進步被認為是經濟增長的重要源泉，且許多學者指出，經濟增長的持續動力是技術進步的發展而不是資本積累[21]，因此技術進步經常被作為重要影響因素進行研究。在指標的選擇上，張清正[22]將基礎、應用與實驗研究三類活動投入的經費加總作為技術進步指標；張中元等[23]采用各地區R&D經費內部支出作為技術水平指標。本文基于數據獲得的可行性考慮，以復旦大學產業發展研究中心報告的中國城市創新指數作為技術進步的代理變量，該創新指數使用專利這類創新產出數據，并使用專利更新模型估計每類專利的平均價值，在此基礎上計算各城市的創新指數[24]。

1.2.3 控制變量

除了FDI和技術進步之外，人口密度和要素稟賦也對京津冀經濟協同發展具有重要的影響作用，為此本文將人口密度和要素稟賦作為控制變量一起引入模型進行分析。

(1)人口密度(PD)。在研究經濟發展差異時，人口密度可以作為一個綜合指標進行分析。蔡昉等[4]研究發現人口密度會影響一國的制度、物質資本和勞動力數量以及人力資本的形成。林毅夫等[25]采用人口密度反映一個地區的市場規模，因為市場的本質就是人口和社會的需求，一個地區人口密度越高，則該地區對于產品的需求必然越大，市場規模也會隨之擴張。因而人口密度可能會通過對勞動、資本等方面的影響對地區經濟發展產生重要影響。

(2)要素稟賦(K/L)。要素稟賦指的是生產要素中勞動、資本等要素的構成情況，要素稟賦結構在一定程度上決定了一個地區的產業結構，因為只有當產業與本地的要素稟賦相適應，才能在最大程度上推動地區經濟的發展。我國廉價的勞動力及豐富的自然資源，使得我國產業主要以勞動和資源密集型為主，經濟發展緩慢。隨著城市化的不斷發展，農村勞動力逐漸向城市轉移，然而產業結構升級使得企業對廉價勞動力的需求減少，要素稟賦的重要性逐漸增大。本文采用京津冀資本存量與勞動人數的比值表示要素稟賦。由于各城市資本存量并沒有官方的統計數據，所以本文采用永續盤存法進行估計。以上數據均來自2004—2017 《中國統計年鑒》 《中國城市統計年鑒》，以及2017年 《中國城市和產業創新能力報告》。本文所涉及變量定義如表1所示。

2 京津冀協同發展的基本狀況

在分析FDI、技術進步對京津冀經濟協同發展的影響之前，需要對目前京津冀經濟協同發展現狀提供基本認知和把握，Dagum基尼系數方法可以對各變量的地區差異進行測算，基尼系數越大協同性越差，反之協同性越好。如圖1所示，對于京津冀經濟發展水平，整體來看其基尼系數呈現增大的趨勢，這說明京津冀經濟協同發展水平降低；FDI的基尼系數呈現波動變化，協同發展水平下降；技術進步的基尼系數呈現擴大的趨勢，這說明技術進步的協同發展水平逐步降低。要素稟賦的基尼系數呈現波動下降的趨勢，而人口密度的基尼系數卻出現小幅增加，這說明要素稟賦的協同性增大，而人口密度的協同性減小。根據Dagum基尼系數演變趨勢發現，目前京津冀經濟協同發展水平仍需進一步改善。FDI和技術進步的基尼系數明顯大于人口密度和要素稟賦，因而可能對京津冀經濟協同發展產生較大的影響。為了進一步探究FDI、技術進步與京津冀經濟協同發展的關系，以下采用QAP回歸方法展開分析。

表1 變量定義

資料來源： 《中國城市統計年鑒》。注：右圖次縱坐標用來表示技術進步水平，其他因素由主縱坐標表示。圖1 京津冀經濟發展差異與各解釋變量差異的演變趨勢

3 FDI、技術進步對經濟協同發展的影響作用

二次指派程序是對兩個方陣中各個元素的相關性進行比較，同時對系數進行非參數檢驗的一種方法。QAP分析包括兩部分：①QAP相關分析。QAP 相關分析是通過比較隨機置換后的矩陣的方法，得到相關系數并進行非參數相關性檢驗。②QAP回歸分析。QAP 回歸分析通過研究一個矩陣對多個矩陣的回歸關系，得出可決系數并進行顯著性經驗。由于QAP回歸分析不需要假設變量之間是相互獨立的，因而其檢驗可以避免多重共線性帶來的誤差，使得檢驗結果更加穩定可靠[26]。以下將采用QAP方法分析外商直接投資、技術進步等因素對京津冀經濟協同發展的影響。

3.1 QAP相關分析

根據5000次隨機置換得到了京津冀經濟協同發展與各解釋變量的相關分析結果，由表2可知，

(1)FDI、技術進步、人口密度、要素稟賦差異與經濟發展差異均具有較強的相關性，FDI在1%的水平上顯著，技術進步和人口密度在5%的水平上顯著，要素稟賦在10%的水平上顯著。其中技術進步與經濟發展的相關性最大，系數為0.860；其次是FDI與經濟發展，系數為0.753；人口密度與經濟發展也具有顯著的正相關，系數為0.578；要素稟賦與經濟發展為負相關，系數為-0.247。但是相關分析結果并不代表回歸關系，要進一步探究影響因素與京津冀經濟協同發展的關系需要進行QAP回歸分析。

(2)由表2可以發現，解釋變量之間也存在顯著的相關性。如技術進步與FDI的相關系數為0.572，在10%的水平上顯著；技術進步與人口密度的相關性為0.440，在5%的水平上顯著。所以，解釋變量之間可能存在嚴重的多重共線性，采用傳統的計量方法會造成參數的估計值不確定、參數估計值方差增大等問題，影響回歸結果的真實性和可靠性，因而本文采取QAP回歸方法代替傳統計量方法，分析京津冀經濟協同發展的影響因素。

表2 2003—2016年QAP相關分析結果

3.2 QAP回歸分析

為了對京津冀經濟協同發展的影響因素進行研究，本文利用2003—2016年京津冀城市數據，從三個視角進行QAP回歸分析：首先基于2003—2016年整體視角進行QAP回歸分析；其次，基于2014年國家正式提出京津冀協同發展這一契機，分別從2003—2013年、2014—2016年兩個時段進行QAP回歸；最后基于考察期內各年份的數據進行QAP逐年回歸分析。基于以上三個視角的分析，可以對京津冀地區經濟發展影響因素的短期、長期動態變化進行描述。Borgatti等[27]提出，標準化回歸系數是對原差異矩陣進行標準化處理后得到的結果，去除了量綱的影響，因而本文僅對標準化回歸系數進行分析，具體回歸結果見表3。

總體回歸結果：表3報告了2003—2016年經濟發展差異與FDI、技術進步、人口密度和要素稟賦差異的QAP回歸結果。由表3可知，①從作用方向看，FDI、技術進步、人口密度、要素稟賦的標準化回歸系數分別為0.516、0.701、0.111、0.314，其中FDI和技術進步的回歸系數在1%的水平上顯著，要素稟賦在5%的水平上顯著，人口密度在10%的水平上顯著，這表明減小FDI、技術進步、人口密度和要素稟賦的地區差異對京津冀經濟協同發展具有促進作用。②從作用大小看，技術進步的回歸系數最大，FDI次之，要素稟賦和人口密度的回歸系數分別位列第三、第四，這說明FDI和技術進步是影響京津冀經濟協同發展的重要因素。

表3 2003—2016年QAP回歸結果

注：P大表示經過隨機置換后產生的回歸系數大于等于實際回歸系數的概率，P小表示小于等于實際回歸系數的概率，下同。

分段回歸結果：表4報告了2003—2013年和2014—2016年京津冀經濟發展水平差異與FDI差異、技術進步差異、人口密度差異和要素稟賦差異的QAP回歸結果。①2003—2013年，FDI、技術進步、要素稟賦差異的標準化回歸系數分別為0.541、0.603、0.209，FDI和技術進步在1%的水平上顯著，要素稟賦在10%的水平上顯著。這表明FDI、技術進步、要素稟賦對京津冀經濟協同發展均具有正向影響。影響程度最高的是技術進步，其次是FDI，要素稟賦作用處于第三位。人口密度標準化回歸系數為0.062，但在10%水平上不顯著位列第四。②2014—2016年，FDI、技術進步、人口密度和要素稟賦差異的標準化回歸系數分別為0.440、0.769、0.229和0.354，人口密度在5%的水平上顯著，其他三個因素均在1%的水平上顯著。這表明京津冀經濟協同發展與FDI、技術進步、人口密度和要素稟賦均具有同向變化關系。四個影響因素的排名與2003—2013年的結果一致。

表4 QAP分段回歸結果

根據逐年QAP的標準化回歸系數繪制圖2進行分析：①從作用方向來看，2003年FDI、技術進步和人口密度的差異對經濟差異都具有正向影響，且一直到2016年三者均保持同樣的作用方向，2003年要素稟賦回歸系數為負，之后其系數逐漸轉為正數，且到2010年要素稟賦的系數在1%的水平上顯著，這表明要素稟賦對促進京津冀經濟協同發展的作用呈現逐年增大的趨勢。②從作用大小來看，FDI在前期一直發揮著較為重要的作用，但后期的影響程度略有下降，但2014年之后有回升的趨勢；技術進步的作用呈現出明顯的逐年增大態勢，且最終成為最重要的影響因素；人口密度的回歸系數在前期較大，但其作用隨著時間呈現遞減趨勢，并最終成為影響力最小的因素；要素稟賦的系數雖然在前期一直排名末尾，但其系數表現出逐年增大的良好態勢，且超越了人口密度成為僅次于FDI的重要影響因素。

經過整體、分段和逐年的回歸分析后可以發現：①整體來看，FDI、技術進步、人口密度、要素稟賦對京津冀經濟協同發展具有正向影響，其中技術進步的影響力最大，FDI次之，要素稟賦作用排名第三，人口密度的作用最小。②分段來看，2014年之后，技術進步、要素稟賦和人口密度的回歸系數都有了明顯的增大，FDI的系數略有下降，但逐年回歸的結果顯示在2015和2016年FDI系數又呈現上升的趨勢。2014年，習總書記首次提出推動京津冀協同發展，并指出 “推動各種要素按照市場規律在區域內自由流動和優化配置”，這說明京津冀協同發展戰略在一定程度上確實會促進各個影響因素對作用的發揮，但對于個別因素(如FDI)的影響可能會存在滯后的情況。③逐年來看，技術進步的回歸系數快速上升的，FDI和人口密度系數逐年下降，但二者系數均在2015和2016年出現增大的特點，要素稟賦的影響力在初始年份較小，但后期呈現較大的上升趨勢。此外技術進步和FDI的基尼系數較大，且技術進步和FDI對經濟協同發展均具有較大的正向影響作用，因此推動技術進步和FDI差異的減小，對促進京津冀經濟協同發展具有十分重要的意義。

注：圖中實心表示在10%的水平上顯著，空心表示在10%的水平上不顯著。圖2 逐年QAP回歸系數

技術進步超越FDI，成為影響京津冀經濟協同發展決定因素的原因可能是：外商直接投資被認為是發展中國家產業發展的催化劑，在發展初期，大量外商直接投資 (FDI)流入京津冀地區。FDI的進入為京津冀的發展提供了資金支持，從而直接有效地促進了經濟快速發展，這在一定程度上導致FDI的差異對京津冀經濟發展差異具有重要的影響。近年來京津冀地區加大了科技研發的力度，特別是京津冀地區眾多的科研院所和高校，為技術進步提供了充足的保證。但是科學技術轉化為實際生產力需要一定的時間，技術進步對于經濟發展的影響可能存在一定的滯后性，于是在樣本考察的后期，技術進步的作用才逐步顯現。技術進步通過提升勞動、資本等投入要素的利用效率，從本質上改善了生產要素的質量，促使技術進步對經濟發展的貢獻超過了FDI的貢獻，因而技術進步也就較大程度上決定了京津冀經濟協同發展的水平。

根據圖2逐年回歸的結果發現，人口密度和要素稟賦的演變趨勢具有基本對稱的特征，即人口密度差異對經濟發展差異的影響力減小，要素稟賦差異的影響力增大，這可能是因為隨著經濟的不斷發展，京津冀地區的第三產業占比提高，勞動密集型產業逐漸減少，資本和技術密集型產業逐漸增加。對于資本密集型產業發展的需要，使得人口對經濟發展的作用減小，受此影響，在行政區劃面積不變的情況下，人口密度對京津冀經濟協同發展的作用也會減弱。同時，京津冀協同發展戰略的實施優化了北京的產業結構，其他城市在承接了北京轉移產業的基礎上，對傳統產業進行了改造升級，京津冀地區整體的資本和技術密集型產業占比增加，人均資本即要素稟賦的影響增大，從而進一步促進了要素稟賦對京津冀經濟協同發展作用力的提升。

4 結論及建議

本文采用2003—2016年京津冀城市數據，運用關系數據計量建模技術和二次指派程序(QAP)方法實證研究了FDI與技術進步對于京津冀協同發展的影響，研究發現：第一，Dagum基尼系數測算結果表明，京津冀地區經濟發展差異呈現逐年擴大的趨勢，且技術進步和FDI的基尼系數較大，因而技術進步和FDI較大的地區差異，可能對于京津冀經濟協調發展具有較大的阻礙。第二，由整體、分段、逐年視角的QAP回歸結果可知，FDI、技術進步、人口密度和要素稟賦對京津冀地區經濟協同發展均具有正向影響。從演變趨勢看，FDI和人口密度對促進京津冀經濟協同發展的作用正在不斷減小，而技術進步的作用卻在逐年增強，且從2008年開始已經超越FDI成為最重要的影響因素；結合基尼系數的分析結果可以預判，未來技術進步差異會成為京津冀城市群經濟差異的決定要素，且FDI是僅次于技術進步的重要影響因素。

本文提出以下建議：第一，提高科技創新能力，加快科技成果轉化。技術進步是轉變經濟發展方式的重要環節，實現科技創新是重要前提。首先應發揮以北京中關村等為代表的科技園區對周邊城市自主創新能力的輻射帶動作用，加大科技成果的貢獻和優秀人才交流，推動技術進步；其次，要建立科技成果的轉化服務體系，加快科研成果向先進生產技術的轉化過程，以技術進步彌合京津冀的發展差異。第二，完善基礎設施，提高外資利用效率。政府應針對京津冀三地不同的經濟發展現狀，分別制定吸引和利用外資的經濟政策，發展水平較高的地區應提高外資引進的水平和外企的科技含量標準，同時增加外資企業產品的本地化含量，避免FDI對本國企業產生擠出效應；而發展水平較低的地區可以適當降低外資進入的門檻，在防止 “污染天堂假說”的前提下最大限度發揮外資的積極作用，從而加快外資在不同地區的流動及利用效率，緩解FDI的地區經濟差異；其次要完善本地區的基礎設施建設，在利用外資的同時能夠有效承接FDI的技術溢出，提高京津冀城市群的生產和管理效率，縮小地區差異。第三，調控人口規模，改善勞動力結構。北京、天津過高的人口密度一方面為其提供了豐富的勞動力，但另一方面是人力資本與當地產業結構不相匹配的矛盾，以及人口密度過大帶來的 “大城市病”問題。與城市規模的擴張相比，選取適宜的城市人口密度具有更大的意義[28]。 《京津冀協同發展規劃綱要》(后文中簡稱 《綱要》)提出， “至2020年，北京的常住人口最好不要超過2300萬”。目前，北京正按照 《綱要》提出的目標疏解其非首都功能，調控人口規模。同時應該積極引領河北省的產業結構轉型，引導京津冀中部的密集人口區向周圍擴散，并改善各地區的勞動力結構，從而逐步緩解京津冀地區的經濟發展差異。第四，提高人均資本配置，增強經濟增長動力。要素稟賦對于京津冀經濟協同發展的影響力呈現逐年迅速增長的趨勢，但京津冀地區的要素稟賦差異較大，且中、東部地區主要以資源密集型產業為主，而周邊地區勞動力密集型產業占據較大規模，因此京津冀地區要根據本地區產業、技術水平調整其要素稟賦結構，只有技術進步與要素稟賦相匹配，才能使兩者的作用得到充分發揮。此外，在完成了前期調整后，還需不斷推動初級要素稟賦向高級要素稟賦發展，實現各城市經濟增長動力的轉換[29]，從而促進京津冀經濟的協同發展。