外商直接投資拉動了我國的消費需求嗎？
——基于全國30 個省份面板數據的實證分析

□ 徐雨欣 蘇明 陳佶玲

一、引言

自2014年首次超越美國成為全球最大外資流入國以來，我國一直名列聯合國貿易和發展會議“世界20大吸引外商直接投資經濟體”排行榜前茅。2020年末召開的中央經濟工作會議指出，“加快構建以國內大循環為主體、國內國際雙循環相互促進的新發展格局，要緊緊扭住供給側結構性改革這條主線，注重需求側管理……形成需求牽引供給、供給創造需求的更高水平動態平衡”。在“構建雙循環新發展格局”導向下，研究作為外循環主要因素之一的外商直接投資（后文稱FDI）能否刺激國內消費這一內循環關鍵要素，有利于順暢國際市場與國內市場的銜接，助力實現雙循環的良性互動。在“形成供需更高水平動態平衡”視域下，FDI雖屬需求側，但其形成的生產能力卻是供給側的決定因素，研究FDI對消費的拉動作用，有利于探索供需更高水平動態平衡的實現路徑。

目前，關于FDI對消費直接效應的研究十分有限。尹希果、陳剛、付翔（2005）肯定了FDI是我國居民消費的Granger原因。羅良文、潘雅茹（2015）運用省際面板數據，發現“FDI能在不同時期促進東、中部地區居民消費水平提高，但對西部居民影響不大”。陳金（2022）對雙向FDI展開研究，表明二者協調發展對于城鄉居民消費擴張均有顯著促進作用，且農村地區更為明顯。此外，FDI所指向的經濟全球化與發達國家居民消費結構的演化方向亦趨于一致（范金，2012）。

總體而言，現有研究均認可FDI的消費需求拉動效應，但成果較少，時間較早。適逢我國改革開放向縱深推進，本文運用2008-2019年最新數據，從全國和東、中、西部區域層面展開研究，旨在為解決改革過程中的供需聯動問題和開放發展中的內外聯動問題提供政策建議。

二、作用機制

部分學者指出，FDI并不直接作用于國內消費（隆國強，1995）。其對最終消費的影響，是通過促進經濟增長，進而提升國民收入水平而間接實現（杜江，2002）。現有研究也主要集中于FDI的經濟增長效應而非消費擴張效應。因此，厘清FDI究竟通過何種途徑影響東道國居民消費，對于制定穩外資、促消費政策時，把準政策定位、暢通政策傳導、提升政策效能具有重要的理論和現實意義。

梳理已有成果，本文認為FDI對消費需求拉動效應的作用機制可分解為以下四個方面。

第一，FDI的就業創造效應有助于夯實消費基礎。FDI不僅新增就業崗位（張少為、王晨佳、吳振磊，2012；張婷、高德婷、蔡熙乾等，2021）、提高人力資本水平（陳炎偉、張元釗、黃和亮，2021），還減少了所在行業的性別雇傭偏見（鄭妍妍、李磊，2019）。就業數量、質量和公平的提升能夠增加勞動收入，夯實消費基礎。值得關注的是，FDI除就業創造效應外，還有就業損失效應、就業擠出效應和就業轉移效應（張建勤，2005）。

第二，FDI的產業集聚效應有助于降低消費成本。FDI驅動我國產業集聚（冼國明、文東偉，2006；凌晨、鄭義、劉軍，2013；周材榮，2016）。一方面，理論表明，產業集聚引致的外部和內部規模經濟能夠降低企業的生產經營成本，從而降低消費價格成本；另一方面，產業集聚帶動區域物流協同發展（喬志強，2009；李春艷，2022）能夠提高商品供應效率，從而降低消費過程成本。產業集聚通過促進區域經濟社會發展所推動的市場機制健全和制度環境優化還有助于降低消費中由于信息不對稱等原因而被迫支付的隱性成本。

第三，FDI的區域協調效應有助于擴大消費市場。“中國特色社會主義進入新時代，我國社會主要矛盾已經轉化為人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發展之間的矛盾”。合理引導外資流向，有利于縮小區域間經濟水平差距（羅余才、李功網，2000）、外貿水平差距（周玲、毛劍瑋，2021）和城鄉收入差距（鄭磊、汪旭暉，2018；戴楓、呂曉一，2018）。區域協調發展所帶來的民生福祉增進有利于將美好生活需要切實轉化為現實需求，發揮我國超大規模市場優勢，培育消費新動能，打造消費新增長點。

第四，FDI的技術溢出效應有助于推動消費升級。產業層面，FDI引入的生產、經營和管理技術溢出，能夠促進產業結構升級（謝婷婷、李玉梅、潘宇，2018），改良商品和服務品質；企業層面，FDI技術溢出的競爭示范效應能夠有效推動企業創新（陳波、張程程，2022），打造商品和服務差異化優勢。商品和服務的品質化、差異化發展既可以激發傳統消費活力，又能夠催生消費新業態，引領消費升級。

盡管各項作用機制并不互為前提，但其之間卻也存在相互影響的關系。FDI驅動的產業集聚常與技術溢出效應伴生，而技術溢出效應不僅包含國際向國內溢出，也發生于國內發達地區向發展中地區的溢出，其又成為區域協調效應發生的動因。不僅如此，各項效應也存在時空異質性。如由于邊際效用遞減，FDI在沿海地區的就業創造效應越來越弱，甚至出現“逆轉”（郭東杰、王曉慶，2013）；門檻特征使FDI對縮小城鄉收入差距的影響在各地區間存在明顯差異（周超、劉夏、黃顯敏，2017）；經濟增長效應也受到當地資本存量和人力資本的制約（雷俐、李敬、劉洋，2020）。因此，研究FDI是否存在消費需求拉動效應及其地區差異十分必要。

三、模型構建與變量說明

（一）模型構建

結合前人關于FDI對當地消費影響及其作用機制的研究，本文提出兩點理論假設。

假設一：FDI會對當地消費起到推動作用。

假設二：不同地區的FDI對當地消費的拉動作用具有差異。

為驗證上述假設，構建如下計量模型:

其中，i為省份；t為年份；Lnconsumei,t為被解釋變量，是全社會消費品零售總額的對數化處理。LnFDIi,t為核心解釋變量，是外商企業投資總額的對數化處理；Controli,t為本文選取的一系列控制變量，增加εi為控制不隨時間變化的個體異質性，δ為控制時間變化不隨個體變化的時間干擾項，μi,t為隨機擾動項。

式（1）缺少對內生性和地區異質性的考慮，因此在對上述（1）估計時，結果是有偏且非一致的。本文將在固定效應模型中進行地區異質性分組；同時使用工具變量法進行估計，解決內生性問題。

（二）變量說明

由于西藏自治區以及港澳臺地區數據缺失嚴重，本文采用我國30個省份、自治區和直轄市2008-2019年的面板數據，變量及其來源如下。

1.被解釋變量

社會消費品零售總額（億元）consume。社會消費品零售總額表示國內企業直接將商品銷售給個人、社會集團的消費品的總額，是國內消費需求的最直觀的表現指標。為避免偽回歸，消除異方差，對consume進行取對數處理，使數據更平穩。

2.核心解釋變量

選擇外商企業投資總額（百萬美元）FDI。外商企業投資總額是衡量外商投入的重要指標，其為發展跨國公司的重要投資額。同樣對FDI取對數。

3.控制變量

物價水平：居民消費價格指數（CPI）。傳統理論表明，物價水平對消費量具有顯著負向影響。

經濟發展水平：失業率（unemployed）。經濟下行往往伴隨較高的失業率，影響人們對未來的預期，導致居民減少消費。

城市化程度：每萬人擁有公廁情況（ln_toilet）、市容環衛專用車輛設備使用量（ln_san）。環衛設施通常隨著城市化水平的不斷推薦而逐步完善，居民消費水平通常也隨著城市化的提升而提升。

交通基礎設施：每萬人擁有公共汽車量數（ln_bus）。該指標不僅是區域經濟發展水平差異化的重要體現，也是衡量各個不同區域居民消費模式、規模以及產業生產方式、成本等的重要內在驅動原因。

表1 主要變量定義及說明

四、實證分析

（一）基于全國層面的實證檢驗

表2采用ols回歸，模型（1）報告基準回歸結果，FDI系數在1%的水平下顯著為正。在模型（2）、（3）、（4）中分別加入個體固定效應、時間固定效應以及控制變量。模型（2）依舊在1%的水平下顯著為正，模型（3）、（4）系數出現顯著下降，說明遺漏變量使得系數被高估。雖然在模型（3）中核心解釋變量不顯著的情況，但是在陸續加入控制變量后，核心解釋變量依然在10%的水平下顯著為正，依舊證實了外商投資對居民消費的促進作用。同時本文注意到模型（4）中CPI與失業率的系數為負，與預期基本相符，且失業率在10%的水平下顯著，以及城市化的衡量指標在1%的水平下顯著，說明經濟發展與城市化對居民消費也存在顯著影響。

表2 基于全國層面的實證檢驗

（二）內生性問題及工具變量估計

理論上，某地區依托大市場優勢可能更具有FDI吸引力。即可能存在雙向因果，則ols-fe的估計結果有偏。隨后本文進一步采用工具變量法進一步估計。

1.工具變量選取

2SLS估計中，工具變量分為兩類：其一，尋找一個外部工具變量，參考傅元海，林建威（2021），基于各省1995年的外資投入情況構造工具變量；其二，以滯后一期的核心解釋變量作為當期值的工具變量，在時間序列和面板數據中，這是一種很常見的選取工具變量的方法。

1995年FDI占GDP的比重。參考工具變量的選取規則，要求工具變量嚴格外生、與內生變量高度相關并且具有排他性。本文借鑒傅元海，林建威（2020）的做法，將1995年外商投資占當年地區GDP的比重作為外商投資的工具變量。1995年，我國初步形成對外開放區域，《外商投資產業指導目錄》也在同一年發布，為吸引外資帶來蓬勃動力。因此，1995年外商投資占GDP比重對未來外商投資的吸引有相關影響。考慮到當年外商投資占GDP比重為不隨時間變化的量，本文參考大多數文獻的做法，引入各年人民幣對美元的平均匯率進行調整，將外商投資占GDP比重乘以每年人民幣對美元的平均匯率，作為最后的工具變量。匯率是國際投資的影響因素之一，但是一國匯率往往并非一個省份可以控制，對各個省份來說可以視為外生。

FDI的滯后一期。在現有文獻基礎上，采用滯后一期的FDI作為當期的工具變量。滯后期的外商企業投資與當期值有較強的相關性，通過當期值對居民消費產生影響，而當期的消費增長對前一期的外商企業投資則沒有影響。這可以解決反向因果關系。但是，這種工具變量策略并不能有效地解決測量誤差和遺漏變量問題。

2.回歸結果

引入工具變量后，回歸結果如表3模型（1）對回歸進行工具變量相關檢驗，在模型（1）的過度識別檢驗中，p值為0.5177，不拒絕“所有工具變量都是外生的”原假設；在弱工具變量的檢驗中，F統計量為24.908，遠大于10，拒絕“存在弱工具變量”的原假設。模型（1）系數比表2中模型（3）大，考慮到存在的遺漏變量偏誤，在表3的模型（2）中加入控制變量使用兩階段最小二乘法，過度識別檢驗p值為0.4231，F統計量為24.6518。外商投資在5%的水平下顯著為正，并且城市化水平與用失業率表示的經濟發展水平與居民消費均顯著相關，系數符號均符合預期。失業率越高，伴隨居民消費的下降；城市化水平的提升，居民消費水平隨之上漲。

表3 加入工具變量回歸結果

（三）基于區域層面的實證檢驗

為探究區域性差異，本文將我國地區劃分為東、中、西三個部分。外商投資對當地的居民消費的影響會因為地區不同而存在差異，因此進行地區層面的實證檢驗，回歸結果如表 5。

表4 我國東中西部省份劃分

表5模型（1）、（2）、（3）分別對應東、西、中部地區。結果表明，只有西部地區在5%的水平下顯著為正且系數值大于東、中部地區。中部地區的外商投資在促進居民消費的效益中具有承東啟西的特點，其對居民消費的促進作用表現為優于東部次于西部，但中、東部FDI的系數在10%的水平下均不顯著。可能由于在西部大開發和“絲綢之路經濟帶”建設下，西部地區與周邊及歐洲國家的國際交往不斷深刻，與此同時人力資本快速積累以及經濟發展加速推進，西部地區外商投資的技術溢出效應相比其他地區而言具有顯著優勢。東部地區外商投資系數低且在10%的水平下不顯著，可能由于東部地區經濟發展水平較高，不需僅依靠外商投資招商引資，而是存在其他推動經濟發展、擴張居民消費的支柱型產業。

表5 基于地域層面實證檢驗

（四）穩健性檢驗

本文從兩個方面進行穩健性檢驗：其一，改變樣本容量，刪除具有爭議性的2008年-2009年的數據，以2010-2019年為研究時段重新進行估計；其二，為了克服被解釋變量衡量指標可能存在的誤差，因此更換被解釋變量的衡量指標。

1.改變樣本容量

考慮到2008-2009年金融危機的存在可能會對我國居民消費產生影響，本文重新選取2010-2019年作為新研究樣本期進行回歸，再次檢驗外商投資對國內消費的影響，結果如表6中模型（1）。模型（2）進一步使用工具變量法進行回歸，模型（3）最大似然估計。對比得出，外商投資對國內消費的影響依舊呈正向顯著相關。

表6 更改樣本容量實證檢驗

2.更換因變量衡量指標

考慮到外商投資對國內消費的影響存在地區溢出效應，即同時對A、C兩地進行外商投資，C地存在的相關優惠政策（例如免稅店等，A地無），吸引A、C兩地居民均在C地進行消費，由于A地居民促進C地的社會消費品零售總額上升，但A地居民在本地的消費可能因此減少。即A地的外商投資，對A地居民的消費的增長未落實于當地，同時C地的消費增加不止來源于本地居民。因此便出現，A地的外商投資增加，但是對當地消費的促進作用似乎不夠顯著，但事實上，外商投資對消費的促進依舊是存在效果的。

本文上述模型的被解釋變量——國內消費的衡量指標為“社會消費品零售總額”將導致上述外商投資空間溢出問題的存在，因此重新進行被解釋變量衡量指標的選取，將“人均消費支出（元）”作為被解釋變量的衡量指標，通過人均消費水平的變化，避免上述外商投資的空間溢出效應。

表7中被解釋變量的衡量指標替換為人均消費水平，外商投資對當地消費的促進作用依舊正向顯著，系數略小，外商企業投資對人均消費水平的影響較弱。基本印證了回歸結果的穩健性，采用兩階段最小二乘法估計后，F檢驗值為24.6518，不存在弱工具變量，過度識別檢驗p值為0.423，符合外生性假設。最后，最小二乘法的系數估計與最大似然估計系數基本不變，進一步論證模型的穩健性。

表7 更換因變量衡量指標實證檢驗

五、結論與不足

（一）結論

本文基于2008-2019年各省份宏觀數據，深入分析了FDI對于當地消費需求的影響。研究結果發現：

從全國范圍來看，FDI對居民消費具有顯著促進作用。這在一定程度上論證了FDI與消費的聯動，反映出供給側與需求側、外循環與內循環的聯動。

從地區差異來看，FDI對居民消費的影響存在區域異質性。FDI對居民消費的促進作用在西部地區最為顯著，中部次之，東部最弱。可能的原因在于：一是邊際效用遞減規律決定了其作用受當地資本存量影響，東部資本存量最為充足，西部最少；二是東部地區產業結構相對高級，與FDI所代表的產業更多表現為競爭性而非互補性。

（二）不足

本文在數據的搜集與選取上，可能存在數據不足等情況影響變量的選擇，以至沒有充分考慮其它內生因素的影響，例如某城市貧富差距、國家宏觀政策等，導致控制變量的選取不充分、不全面，衡量指標選取不夠準確；在模型建立上，本文尚未利用空間計量模型進一步討論FDI對消費需求影響的空間聯系以及關聯性，以至可能存在的空間依賴性將導致結果的不準確。