外商投资对区域经济增长差异性探析　

摘要:近年来，我国区域经济发展呈现出不平衡的结构特征。这种结构特征的形成极大程度上是由于外商直接投资不平衡导致的。文章采用2003－2018年时间序列和横断面数据，分析外商投资对中国区域经济增长的影响。结果表明，外商投资对东部发达地区、发展较快地区、落后地区之间GDP增长率的差异影响显著。

关键词:外商直接投资;三元结构区域经济增长;差异性

一、研究背景和意义

(一)研究背景

外商直接投资在我国经济增长过程中发挥着不可替代的作用。它能够促进当地的资本形成和经济增长，增加总体财政收入，引入先进技术、管理和营销经验，提高生产效率。目前，我国经济增速较快，已经跃居为世界第一制造大国，但经济发展不平衡，对于资金需求以及使用效率上存在差异，东部沿海地区发展规模和发展速度较快，中西部地区发展水平受限。

(二)研究意义

外商直接投资(FDI)对我国的要素配置和经济结构稳定性会产生显著的影响，外资比重是否合理对经济增长的可持续性具有至关重要的作用。通过FDI对经济增长区域差异的影响分析，有针对性地制定有效的外商直接投资政策，缩小外商直接投资区域差异，将有助于我国应对后金融危机时代所面临的国内和国际环境变化，有效利用外商直接投资、促进经济增长、优化经济结构等方面采取相应措施时提供参考。

二、外商投资对中国区域经济增长的影响

(一)区域分类

笔者按全国省份的国内生产总值与实际利用外资情况，剔除不显著的省份，将区域划分为三个梯队:(1)第一梯队(经济高水平地区):北京、天津、上海、江苏、广东、浙江、福建。名义GDP增速较高且从业人员每人每年平均产值较高，外资保持高度集中。(2)第二梯队(外商投资呈现由少到聚集的经济进步较快地区):重庆、四川、河南、河北、陕西、内蒙古等。名义GDP增速较高但从业人员每人每年平均产值不高，外资增长速度较快。(3)第三梯队(外商投资分布持续较少的欠发达地区):甘肃、新疆、西藏、广西、宁夏、贵州、云南等。名义GDP增速较低或从业人员每人每年平均产值较低，外资增长不显著。取各个梯队的国内生产总值和实际利用外资额的自然对数绘制如图1～图3所示:

(二)经济数据

数据来源于国家统计局《中国统计年鉴》(31省市2003－2018年统计年鉴)《2003－2018中国对外经济统计大全》、国家统计局及31省市地方统计局近15年来的数据，同时，外商投资均使用美元，实际利用外商投资与国内实际利用投资对国内生产总值的影响存在偏差。文章将以美元为计算单位转换为以人民币为计算单位的实际利用外资，消除汇率等国际货币市场波动的因素影响。

(三)模型―――外商直接投资与区域三元结构特征

表12003－2018年外商直接投资与外商投资相当于GDP的比重根据表1，可以看出2003－2018年经济发达地区、经济进步较快地区与落后地区外商直接投资额及其相当于GDP的比重存在很大差异，发达地区FDI投资额平均为119．19亿美元，经济发展进步较快地区为61．17亿美元，而落后地区平均只有12．42亿美元。同时在2003－2018年，经济发达地区比重平均为4．35%;经济进步较快地区FDI相当于GDP的比重整体上升，平均占比达到56．62%;落后地区变化趋势不大，平均值为0．85%，保持着FDI投资低水平的特点。说明中国经济高速增长是通过不平衡增长途径来实现的，中国地区经济增长的不平衡和三元结构特征明显。外商投资地区分布不平衡，给各地区经济增长产生了不同的影响。文章从资本形成的角度探讨外商直接投资对区域生产总值增长率差异的影响。假定外商在我国投资的区域差异直接导致了各地区经济增长率的差异，外商投资分布的不平衡性是导致区域经济三元结构加剧的重要原因之一，各地区经济增长具有柯布―道格拉斯生产函数的特性，区域总产出用国内生产总值来衡量，区域投入包括资本和劳动力，资本投入分成国内投资和外商投资两部分。如果以GDP代表区域生产总值(亿元)，DK代表国内投资(亿元)，FDI代表外商投资(亿元)，L代表劳动力就业人数(万人)，那么，区域生产函数可以写为:GDP=f(DK，FDI，L)上式也可以表达为:GDP=ADKαFDIβLγ两边取对数，模型可以写成为:LnGDP=c+αLnDK+βLnFDI+γLnL+ui式中:c为方程估计的截距，ui为统计误差，系数α、β、γ分别是DK、FDI、L、增长对GDP增长的估计弹性。该模型是在Kmenta(1996)模型基础上进行改进的，它是一个横断面和时间序列模型，考虑到了横断面的余值异方差性和时间序列的自相关，适合于横断面和时间序列数据的回归分析。根据表1国内投资、外商投资和劳动力增长对GDP增长有正影响，由此可以假设各种投入对GDP增长的弹性系数值为正，外商直接投资对GDP增长的影响在三大区域具有较大的差异，东部沿海地区比西部落后地区强。我国1991年才开始公布各地区固定资产投资价格指数。因此，在进行时间序列分析时，为了消除物价因素对GDP和国内投资增长的影响，价格指数采用全国GDP缩减指数，各地区劳动力就业采用全部从业人员数，外商投资采用实际利用的外商直接投资及其他投资数据，汇率采用各年度人民币对美元年平均汇价(中间价)进行折算，国内投资采用全社会固定资产投资总额减实际利用外商投资，GDP缩减指数采用按当年价格计算的GDP增长指数除以按可比价格或者不变价格计算的增长指数。

三、研究结果

(一)第一梯队

根据F检验与H检验，最终选择个体固定效应模型。回归结果为:LnGDP=－2．335+0．546LnDK+0．142LnFDI+0．843LnL(－2．29)(18．09)(2．47)(0．84)Ｒ2=0．977T=98模型调整后的Ｒ2为0．977，这说明，模型具有十分显著的统计意义，可以解释GDP变化的97%以上。在这期间，东部沿海地区外商投资对GDP增长具有十分显著的正影响，其弹性系数为0．142。进行t检验的结果表明，FDI对GDP的影响在0．000的水平上具有显著性。通过结论判断，2004－2016年间第一梯队省份的经济增长主要由国内投资与劳动力带动，相比FDI，国内投资和劳动力对GDP的增长贡献更为重要。根据DW值，判断相关系数，发现相关系数较大，存在自相关，通过差分法剔除自相关后，模型不显著。由于加入AＲ1，检验不能通过，危害较大。通过取舍，仍然用固定效应模型。

(二)第二梯队

根据F检验与H检验，最终选择个体固定效应模型。回归结果为:LnGDP=－13．091+0．072LnDK+0．516LnFDI+2．400LnL(－3．73)(1．052)(10．53)(4．84)Ｒ2=0．929T=78模型调整后的多重系数为0．929，模型的拟合效果较好，参数估计整体显著。其中解释变量FDI与L的t值通过检验。该解释变量的参数显著，说明实际利用外资投资和劳动力对第二梯队的国内生产总值有显著影响，且FDI最为显著。国内投资DK对其GDP的影响在α=0．05的置信水平下对GDP没有显著性影响。

(三)第三梯队

根据F检验与H检验，最终选择个体固定效应模型。回归结果为:LnGDP=1．083+0．570LnDK+0．103LnFDI+0．338LnL(0．10)(18．19)(3．53)(1．93)Ｒ2=0．983T=109模型调整后多重确定系数达到0．983，多个解释变量整体影响显著。从各要素投入的标准回归系数来看，对GDP增长影响最大的首先是国内资本，其次是劳动力投入，而外商投资的影响则比较小。国内投资DK与外商直接投资FDI对于第三梯队的经济增长具有显著性的影响，其中GDP对DK的估计弹性明显大于GDP对FDI的弹性。依据2003－2018年中国人口流动与迁徙研究，第三梯队省份是主要的常住人口流出区，经济欠发达、教育水平低等因素导致其在人口流入上不具有吸引力，因此劳动力就业人数L对其GDP的影响在α=0．05的水平下对GDP没有显著性影响，但在α=0．1的水平下具有显著性。因此，2003－2018年间第三梯队省份的经济增长主要由国内投资与外商直接投资带动，相比FDI，国内投资对GDP的增长贡献更为重要。这说明外商直接投资在经济欠发达地区具有总额少、发展水平低、地区分布不密集等特点，FDI对经济的促进影响存在较大潜力发展空间。

(四)结语

从总体来看，三个变量对于区域经济的共同作用，即规模报酬效应是有显著差别的。第一梯队和第二梯队呈规模效应递增，且第二梯队的效果好于第一梯队，第三梯队的规模效应几乎不变。可以看到，东部沿海地区在多年的积累发展中，已慢慢显现出经济增长效应速度减缓，近年来涌入发达地区的劳动力趋于稳定，使第一梯队的规模效应虽然呈现递增但仍小于第二梯队。第二梯队在近年来发展迅速，引入人才，劳动力对规模效应的增长有显著的作用，其次是外来资本的投资。第三梯队由于地理环境等因素处于落后水平，规模报酬基本保持不变。为了逐步缩小区域经济发展的差距，最终实现共同进步是如今进行现代化建设的客观要求，将外资引入中西部和东北地区，改善区域产业以及相关行业的外资使用率，调整经济结构，带动区域经济发展具有重要的意义。

参考文献:

［1］乔晓，刘宏．外商直接投资对经济增长的影响［J］．统计与决策，2020，36(15):124－127．

［2］付华英．外商直接投资、贸易开放与工业经济增长研究［J］．工业技术经济，2019，38(11):123－129．

［3］肖刚．中国外商直接投资区位分布的时空格局演变［J］．当代财经，2015(10):97－107．

田又月 重庆大学

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