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外商直接投资地区间溢出效应研究1
钟昌标:
外商直接投资地区间溢出效应研究
外商直接投资地区间溢出效应研究
钟昌标*
内容提要:
本文利用中国各省区1986)2008年的面板数据和通过建立空间动态计量
模型,本文试图实证分析跨国公司投资的地区影响效果。
本文主要发现,外资不仅产生地区内溢出,也产生地区间溢出,表明外资在某一地区的投资不仅刺激和提升了本地区生产率绩效,同时也间接带动了其它地区生产率的改进。
本文同时发现,地区经济增长中/干中学0的重要性及各地区之间产出的相互依存性。
文章讨论了主要结果赋予的政策含义。
关键词:
外商直接投资地区内溢出地区间溢出面板数据
一、引言
自20世纪70年代特别是近二十年来,各国政府尤其是发展中国家和转型经济国家政府对接受外商直接投资(FDI)转向持更加开放的态度。
据联合国贸发大会的一份报告显示(UNCTAD,2003),在1991年至2002年间各国政府对FDI所作的政策调整中,超过1500项对外资更加开放,而只有少于100项更加限制外资。
这种政策的调整是与各国发展机构对FDI所带来的好处的认识相一致的。
外资被广泛认为不仅可以给东道国带来资本,还会通过溢出效应渠道把先进技术和管理技巧转移到内资企业从而带动整个经济的发展。
这些认识和政府政策调整使跨国公司投资近年来在世界范围内急剧增长,从而成为许多国家经济增长的主要推动力。
自改革开放以来,中国政府的一个政策目标是通过吸引外资来促进地区经济发展。
外资不仅可以给欠发达地区带来资本和就业,还可以通过产生溢出效应间接刺激这些地区内资企业的发展,所以外资在中国区域经济发展战略中占有极其重要的地位。
众所周知,外资溢出效应的研究已经成为近年来跨国公司研究领域中最重要和最活跃的研究主题之一。
现有文献对FDI影响经济增长的研究可以大致分为宏观和微观两个层次。
宏观层次的研究,多以一个或若干个国家的宏观数据为样本,主要从投资角度分析FDI对经济增长的直接影响。
微观层次的研究,多以一个或若干个国家的企业或行业数据为样本,探讨FDI对经济增长的间接影响,特别是对技术进步的作用,并研究如何利用技术溢出效应来促进经济增长。
目前已有的理论发展和实证研究对外资溢出的实质和方向提供了许多重要的洞察,但是由于有关研究主要以行业或厂商为单位,溢出效应的空间维度完全被忽略了。
Haskeletal(2002)指出,外资溢出沿行业路径也按地区路径发生。
某一地区的外资企业的生产经营活动不仅会影响本地区的生产率,也可能会影响周边以至地理距离更远的其它地区的生产率。
研究地区间的外资溢出对于中国这样一个国家具有特殊重要性。
第一,早在1993年,中国已经是仅次于美国的世界第二大外资东道国(UNCTAD,1994)。
这期间外资被广泛认为是推动中国经济高速增长的一个重要引擎。
外资与中国经济增长的密切相关性实际上表明了外资部门对生产率*钟昌标,宁波大学商学院,邮政编码:
315211,电子信箱:
zhongchangbiao@。
本文系国家自然科学基金项目(批准号:
70673048;70810107006)、宁波市人民政府与中国社会科学院合作组织/现代国际贸易战略研究中心0课题的阶段性成果。
作者对有关资助和匿名专家的宝贵意见表示感谢。
文责自负。
2010年第1期
增长的重要性。
第二,在中国的经济发展蓝图中,区域经济发展一直被赋予特别的优先性。
中国政府在改革开放以来所制定的几个五年计划中,区域发展战略一直是政策的一个核心。
/六五0计划以来/沿海与内地0,/东、中、西0,和/七大经济区域0的划分就是这种战略的具体体现。
中国的地理面积、地区差异和经济的多样性决定了在经济发展战略中必须突出区域经济的作用。
第三,中国特别适合作为研究对象的一点是其外资和经济增长在地区间的巨大不平衡。
改革开放以来,沿海地区吸引了约占全国百分之八十的外资,导致经济增长远远快于其它地区。
相比之下,中西部省区由于区位条件限制和政策体制等原因,目前大多数处于次发展或后发展阶段。
这些原因使得研究中国地区间外资溢出具有极其重要的意义。
国内有关FDI对经济增长的研究主要集中在技术溢出方面(例如:
赖明勇等,2000;薛漫天、赵曙东,2008)。
这些研究加深了我们对外资在中国所产生的行业水平上的溢出效应的理解,但是我们对外资溢出空间纬度的认识仍然非常有限。
个别研究纳入了外资溢出的地理空间维度,表明外商直接投资外溢效应存在空间差异(李广众、任佳慧,2005,罗雨泽等,2008;符淼,2009)。
例如,罗雨泽等(2008)研究了外商直接投资外溢效应在空间上的分布规律以及对我国企业生产率的影响,发现FDI对内资企业存在外溢的比邻效应,FDI的进入拉大了我国不同区域企业生产率之间的差距。
然而,该文在实证设计上没有考虑地区间外资以及产出之间的相关性,这会导致估计结果上的偏差。
符淼(2009)的研究表明外资在中国的技术进步作用存在空间相关性,但该项研究没有分析和区分外资在地区内和地区间的溢出效应。
本文在这些工作的基础上进一步深入分析FDI溢出效应的空间维度,我们的经济计量分析框架不但考虑地区间的相关性,同时分别测定外资的地区内和地区间溢出效应。
本文结构安排如下:
第二部分给出实证分析的理论框架;第三部分我们描述有关变量和模型;第四部分讨论实证结果;最后一部分结束全文并讨论结果的政策含义。
二、理论框架
溢出(spillovers)产生于非市场性交易,它通常指资源特别是知识在没有合约关系下的非自愿扩散,所以又称外部经济(Meyer,2004)。
GÊrg&Greenaway(2002)提到模仿、技能获取、竞争和出口为发展中国家内资企业通过溢出改进其生产率收益的主要渠道。
-溢出.虽然在理论上已无异议,但因为它无法直接测定(Krugman1991,p.5),所以在实证分析上一直是一个挑战。
所以许多研究间接地把FDI溢出测定为跨国公司在东道国的投资对其内资企业产出变化、劳动生产率和全要素生产率、工资、技术能力和技巧以及出口能力等的影响。
目前大多数在行业水平上对外资溢出方面的研究检验是/行业内溢出0(intra-industryspillovers)。
然而,/行业间溢出0(inter-industryspillovers)同样也是重要的。
如所周知,行业间溢出主要是指外资的存在所导致的不同行业上的内外资企业在价值链的环节之间存在的分工关系,这种分工关系使外资企业对相关内资企业产生间接的技术上、管理上乃至企业文化上的影响,从而间接提升内资企业的绩效。
两种溢出的重要性使得绝大多数外资溢出方面的研究都围绕着行业进行。
然而,沿行业路径的研究最多也只能提供对行业/维0内向外资溢出的洞察。
对外资/行业内0和/行业间0溢出的一个自然扩展是/地区内0和/地区间0溢出。
因为内外资企业处于不同的地理空间区域,所以溢出会有一个空间维,即某一地区的外资可能不但会影响本地区企业的生产率也会影响其它地区企业的生产率。
企业之间的空间依存所产生的成本效果被认为是一种外部经济,因为它有放大(或冲抵)企业内部规模经济的效果(Jeffreyetal,2005),这种外部经济成为影响企业的生产率的一个重要因素。
如前所述,外资溢出有各种机制。
然而,只有当内外资企业地理距离接近时,这些机制才容易
钟昌标:
外商直接投资地区间溢出效应研究
实现和更加有效。
外资溢出事实上可能最先发生在外资企业所处的地区内(Aitken&Harrison,1999),有以下几个原因。
首先,当外资企业展示内资企业所不知的新产品、新工艺或新的营销技巧时,相邻的内资企业可能最先获得相关的溢出好处(BlomstromandKokko,1996)。
第二,内外资企业距离越近,两类企业间员工的流动就越多,外资企业培训过的员工流动到内资企业会带来显著的生产率溢出效果(Haacker,1999)。
第三,地理近距离提升厂商之间的关联关系。
外资企业出于成本考量通常在地理距离较近的地方寻找当地供应商和销售商,内外资企业间的产业关联引致的所谓的中心-边缘设置(core-peripherysetting)使得外资企业的中间产品供应商有可能大多集中在与外资企业相同的区域内(Uwe,1996)。
然而,如果外资企业为了更加优惠的政策刺激而在欠发达的地区投资,外资溢出的程度可能会受到抑制,因为这类地区的内资企业通常不具备较高的技术能力来获取外资带来的溢出好处。
只有通过允许跨国公司根据地区优势而非地区政策刺激差异来决定投资区域,才能使外资溢出效果实现最大化。
我们有理由认为地区内外资溢出在中国可能尤其显著。
改革时期中央经济管理权限的逐渐下放刺激各级地方政府竭尽努力把外资带来的溢出好处留在其管辖的行政区内(Yang,1990)。
通常的做法就是给予外资企业优惠政策以及通过发展本地原材料及零部件配套企业支持外资企业的快速发展。
最终目标是最大化外资带来的好处,从而促进本地区经济的快速增长。
外资地区内溢出固然容易理解,但也有许多文献认为,一个地区外资的溢出可能并不会限于该地区的地理范围,它会逐渐扩散到邻近地区,最后延伸到更远的地区(Aitken&Harrison,1999)。
内外资企业之间的关联会逐渐从某一地区内扩散到邻近地区和更远的地区,这是因为,最初的关联会刺激与其它地区企业的进一步深度关联,而成本考量也会促使一些外资企业在生产要素价格便宜的偏远地区寻找内资企业作为供应商。
另外其它地方政府政策刺激也促使外资企业在这些地方寻找本地供应商。
这些观点与Smarzynska&Mariana(2005)相一致,即外资溢出更多地是纵向溢出而非横向溢出。
新经济地理方面的研究也并不排斥强调地区间溢出的重要性。
Krugman(1991)和Bazoetal(2004)认为没有理由断言一个企业的溢出因为地理或行政边界的原因只会停留在该企业初始投资的地区。
从计量的角度观测,空间依存有两种形式。
第一种形式是空间自相关。
例如,某一地区产出可能受相邻地区产出变化的影响。
这意味着相邻地区产出上的波动通过模型中的误差项向外溢出。
所以如果忽略这种空间自相关,常规的统计推断失去有效性。
第二种形式是由空间滞后模型来体现,这类模型在检验经济增长理论方面具有特别的重要性。
Madariaga&Poncet(2005)使用/空间自回归0(spatialautoregression)一词来描述一种空间滞后模型。
在这一模型中,地区之间的关联和依存被视为影响一个地区增长的重要因素:
甲地区的增长成为解释乙地区增长模型中的一个自变量,如同自回归模型中以滞后的因变量形式出现的解释变量。
忽略这样一个空间自回归变量意味着漏掉了一个重要的解释变量,会导致对影响增长因素估计结果的偏差。
在本文中,引入这样一个空间滞后模型可以使我们估计是否以及在多大程度上某一地区的生产率与其它地区外资存在的水平有关。
上述讨论表明,外资溢出事实上不仅是行业现象,也是一种地理现象。
从经济地理的角度看,以往外资溢出研究的一个重要缺陷是忽略了经济活动地理分布所带来的效果。
由此带来两个问题:
第一,有关实证分析程序有遗漏相关重要变量的问题,由此导致对溢出效果估计的偏差;第二,内外资企业地理距离的远近不仅关系到外资溢出是否发生,而且关系到发生的程度。
所以,只有考虑外资溢出的空间维度,才能更全面和更准确地把握外商直接投资对东道国本土企业影响的本质和机制。
2010年第1期
三、研究方法
(一)计量模型
我们使用扩展的Cobb-Douglas生产函数,通过某一地区自己的FDI和其它地区FDI的总量对该地区产出的影响来分别测定是否存在/地区内0和/地区间0的外资溢出。
按照Aitken&Harrison(1999)和Caballero&Lyons(1989,1990)的思路,本文设计如下简单的对数-线性面板数据模型:
lnQp,t=B0+B1lnQp,t-1+B2WlnQt+B3lnKp,t+B4lnLp,t
+B5lnFDIp,t-1+B6WlnFDIt-1+Gp+Lt+Eit
(1)
(1)式中p和t分别表示省份和年份,Q为以GDP表示的总产出,K为资本,L为劳动力¹,FDI为外资存量。
W为空间权数矩阵,因为它把空间的影响纳入模型,所以它对模型
(1)具有特殊的重要性。
B2表示由W捕捉的各地区产出空间关系的强度和方向。
这样,WlnQt和WlnFDIt-1概括来说是反映整个中国经济中各地区之间空间依存程度的变量,具体来说分别用来测定其它地区的产出及外资存量对/本地区0产出的影响。
G和L分别表示经济计量学家所不知的地区和时间特别的因素,这些因素可能影响FDI与Q之间的关系。
例如,某一地区较高水平的产出可能是由于该地区具有较好的基础设施和享受中央政府更加优惠的发展政策,模型中包括G就是为了控制这一类变量的影响。
在
(1)式中,W定义为-本地区.省会与其它地区省会地理距离的函数:
Wij=1Pdij2
(2)
其中dij为省会i与省会j之间的绝对地理距离。
Keller(2002)认为引入的加权矩阵必须是外生的,以免使模型成为高度非线性的。
显然,这里引入的空间权数矩阵满足这一条件,因为地理距离的外生性是毋庸置疑的。
这样,
(1)式中lnFDIp,t-1测定/地区内0外资溢出,而WlnFDIp,t-1,则测定来自其它省份的外资溢出,即-地区间.溢出。
这两个变量的定义都是用FDI存量而非每年流入量,因为各省FDI存量较其流量在数据上更加稳定。
我们用永久存量方法(perpetualinventorymethod)并假定年10%的折损率来计算各省的FDI存量。
在有关生产率增长和外溢的研究中考虑干中学(learningbydoing)以及连续生产的累积效应是至关重要的。
Islam(1995)认为合适的模型必须反映当期的全要素生产率与前期的产出水平之间的联系。
基于这一考虑,我们在模型的左边加入因变量的滞后变量(lnFDIp,t-1),用于反映在生产过程中过去投入水平的重要性º。
Oulton(1997)指出,许多外资溢出方面的研究均有模型设定方面的偏差。
例如,Basu&Fernald(1995)认为,如果模型中包括有产出变量,可能导致发现外资溢出的虚假证据,这是因为
(1)式中的误差项与总产出有相关关系。
虚假溢出效应的问题可以通过对外资溢出变量更准确的定义来得到缓解。
出于理论和实证考虑,本文模型中的溢出变量采用的是滞后/外部0投资(对于我们的模型及研究对象/地区0而言),这样处理后溢出变量与误差项便不再相关»。
对FDI变量采用一年时滞结构大体上可以反映跨国公司从初始投资到对地区产出产生影响平均所需的时间,这样处理还可¹
º因为无法得到相关数据,我们按照Buckleyetal.(2006)和Driffield(2001)的做法,并没有在数据上区分内资和外资,所以Qp,t-1事实上反映所有其它变量(Q,K,和L)的滞后值。
因为Qp,t-1可以表示为Qp,t-2,Qp,t-3,,,Qp,t-n的函数,所以这里的产出、资本和劳动力变量均为地区总量。
如果把这三个变量定义为内资企业范围,有可能更准确地反映外资溢出。
可以捕捉经验效果。
利用当年的产出还可以反映以往投资在时间上的递减效果,而总产出无法反应这种效果。
关于这一类计量模型的详细讨论,读者可参见Leeetal(1998)和Pesaran&Smith(1995)。
关于这方面更充分的讨论,见Oulton(1996)。
从实证角度,这可以通过标准的异方差检验或模型设置(specification)检验来进行检验。
»
钟昌标:
外商直接投资地区间溢出效应研究
以进一步缓解有关所谓FDI与产出互为因果关系的问题(Haskeletal,2002),使我们可以有更大
¹的把握确认模型中FDI与产出因变量的关系的方向是FDI引致产出而非产出引致FDI。
(二)估计方法
模型
(1)带给我们若干经济计量学方面的问题需要考虑。
首先,模型
(1)的右边包括因变量的滞后变量lnQp,t-1产生方程联立性问题。
引入这个变量再加上固定省区效果,使得用最小平法(OLS)会产生有偏的和不一致的估计。
其次,模型
(1)可能会有遗漏重要变量的问题。
容易理解,除了资本、劳动力和外资以外,影响地区间生产率差异的可能还包括许多其它因素,例如基础设施水平、组织机构质量和中央政府优惠政策差异等。
由于这些变量同时作为吸引外资的重要因素与外资变量本身可能密切相关,在这种情况下,如果我们发现外资对产出具有显著作用,那有可能是因为在相当程度上FDI代理了这些变量的影响,从而人为夸大了外资的作用。
最后,模型中的大部分解释变量对于生产率而言都是内生的。
例如,当生产率绩效好的时候,地区政策机构可以选择对外资更加开放和鼓励企业增加资本和劳动投入的政策。
由于上述问题的存在,用标准的GMM方法估计模型
(1)未必完全合适,所以我们采用Driscoll&Kraay(1998)发展的一种空间GMM方法。
从本质上说,该方法实际上是从与标准异方差和相关相一致的协方差矩阵估计方法(Newey&West,1987)变异出来的一种方法。
按照Arellano&Bond(1991)的建议,我们使用lnQp,t-1的滞后数值作为lnQp,t-1的工具变量,并且使用一阶差分来根除
º固定地区效果和全面控制上述这些经济计量学方面的问题的影响(Oliveira&Fortunato,2006)。
如
Arellano&Bover(1995)以及Blundell&Bond(1998)所指出,GMM方法可以有效地控制无法观测到的企业特别的效果以及解释变量的内生性问题。
(1)式的一阶差分形式如下:
$lnQp,t=B0+B1$lnQp,t-1+B2$WlnQt+B3$lnKp,t+B4$lnLi,t+B5$lnFDIp,t-1
+B6$WlnFDIt-1+$L1+$Ep,t(3)
这里$表示一阶差分。
因为$lnQp,t-2与$lnQp,t-1相关,但与$lnQp,t不相关,所以它是一个有效的工具变量。
这种基于一阶差分的GMM方法是一种目前已经得到广泛应用的方法,尤其是在对增长和生产率的研究中(Blundelletal,1992;Easterlyetal,1997)»。
模型所用数据来自于各期5中国统计年鉴6,时间范围为1986)2008年,由于海南和重庆只是分别在1988年和1997年升格为省和直辖市,所以这两个地区的数据并不完善。
为此在我们的样本中,海南被包括在广东省里,而重庆则包括在四川省里。
另外西藏因为基本上没有外资也排除在外。
这样我们的样本一共包括28个省市,而不是31个省市,共有644个观测值(28@23)。
在这样一个样本中,既没有遗失的年份和地区,对各变量而言也没有遗漏的和不完善数据,更重要的是,各地区之间不论在产出水平上还是外资存量水平上都具有相当的统计意义上的变异性,所以该样本为我们提供了研究外商直接投资在中国各地区之间溢出的理想数据。
四、实证结果
在估计模型(3)之前,我们首先需要作两项重要的检验。
首先是数据的平稳性检验。
我们知道,当截面单位数(N)大于时期数(T)时,数据的平稳性可能成为问题(Holtz-Eakinetal,1988)。
如果数据不平稳,则估计结果会有偏差。
所以我们首先需要对各个变量的平稳性进行检验,以便对模¹
º
»由于我们采用GMM估计方法特别是一阶差分,企业特别的效果已经在相当程度上得到有效控制,所以这里对FDI变量如评审人指出,另外一种普遍应用的方法是最大似然估计(ML)。
Bolnigenetal(2007)使用这一方法。
关于GMM方法应用的文献综述,读者可参阅Matyas&Sevestre(1996)。
采用时滞结构的目的在于进一步根除/剩余0的企业特别的效果(如果还有的话),所以一年已经足够。
2010年第1期
型
(1)采用合适的估计方法。
表1显示,因为Levinet表1al(2002)的t-检验以及Imetal(2003)的Wald检验都在1%水平上呈显著性,所有变量既不含有普遍单位根也不含个别单位根。
因为所有变量均具有平稳性,所以变量之间的协整检验以及长期关
变量(水平)lnQp,tlnKp,tlnLp,tlnFDIp,t
注:
(1)
***
单位根检验结果
Levin,Lin和Chups-ttest(假设普遍单位根过程)
-12167***-23146***-16152***-18132***
Im,Pesaran和ShinpsWald(假设个别单位根过程)
-14122***-25168***-19175***-11129***
***
、和分别代表统计显著性为10%、5%和1%;
(2)检验使用阶差分;(3)零
系并不适用于我们的数据。
其次,我们需要对选择表2何种空间计量模型进行检验。
空间计量经济学模型有
假设:
lnQp,t,lnKp,t,lnLp,t和lnFDIp,t含有单位根。
回归分析结果(1986)2008)(N=644)
变量
不完整模型估计值41362***
t-值10128
完整模型估计值61021***01080***01011*01303***01590***01071**01033
包括
01791V2(6)=91326
01815V2(6)=71381111268-值t8158312611893168510611971159
多种,经常使用的主要是空常数
$lnQp,t-1
间滞后模型(SpatialLegModel,SLM)与空间误差模型$lnKp,t(SpatialErrorModel,SEM)两$lnLp,t
$WlnQt
01348***01570***01050*01019
**
4121316911861198包括
种。
Anselin(1995,2005)提p,t-1出了判别究竟应该使用两种$WlnFDIt-1
(虚拟)
模型的准则,即用Lagrange时间变量
2
Multiplier(LM)测试来观察空
模型适当性检验:
间滞后模型的lagLM值与空间误差模型的errLM的
值到底何者显著,显著的即Sargan检验要采用的空间回归模型。
如
两者都显著,则需要进一步序列相关检验:
利用RobustlagLM与RobusterrLM,观察何者较为显著
来判断两个模型中,那一个空间回归模型较适合使用。
注:
(1)
R
最大似然比率检验工具变量有效性检验:
AR
(1)~V2
(1)
AR
(2)~V2
(1)
*
-31675***-11581
**、和***分别代表统计显著性为10%、5%和1%;
(2)模型适当性检验时基于
检验是否柯布-道格拉斯函数由于更一般化的对数线性模型。
我们的检验结果表明,空间滞后模型优于空间误差模型¹,所以本文使用空间滞后模型。
表2展示估计(3)式的结果。
在使用GMM方法时,在多大程度上滞后变量能够成为有效的工
具变量是确保模型估计产生尽可能小的偏差的关键,所以有必要检验工具变量的有效性。
我们用Sargan方法来检验工具变量的有效性,其结果连同一阶和二阶序列相关检验的结果见表2。
我们首先估计不包括时间滞后因变量($lnQp,t-1)和空间滞后因变量($WlnQt)的/不完整0模型,然后将其结果与包括这两项的/完整模型0的结果相比较。
模型适当性(specification)检验表明柯布-道格拉斯模型优于更为一般形式的对数线性模型,Sargan检验显示工具变量呈统计意义上的有效性,序列相关检验表明我们不能拒绝不存在二阶序列相关的零假设,所以总的来说模型没有显著的经济计量学方面的问题。
¹
***,而errLlagLM的系数估计值为6126M的系数估计值则为0198。
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调整的相关系数值(R)显示包括时间滞后因变量和空间滞后因变量的/完整模型0的拟合程度要好于不包括这两个变量的/不完整模型0,并且前者估计的结果更好,所以我们着重分析/完整模型0的结果。
我们注意到,$l
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