外商直接投资与地区经济增长效应分析——基于东北三省面板数据分析

刘降斌，蹇　欢，蔡勉希

(哈尔滨商业大学 金融学院，黑龙江 哈尔滨　150028)



外商直接投资与地区经济增长效应分析
——基于东北三省面板数据分析

刘降斌，蹇欢，蔡勉希

(哈尔滨商业大学 金融学院，黑龙江 哈尔滨150028)

摘要：基于我国东北三省2002-2012年的面板数据，通过构建一个以劳动力、内资和外资为要素的生产模型，在混合回归、固定效应估计和随机效应估计的基础上，运用豪斯曼检验选择了最适合的固定效应估计方法。其研究结果表明：这三要素虽然没有对地区经济的增长产生“挤出效应”，但是它们的弹性都大于0小于1；同时这三要素对东北三省经济增长的固定效应存在明显的差异。

关键词：外商直接投资；经济增长；面板数据

改革开放以来，我国实施了许多吸引外商投资的优惠政策，外商在华的直接投资迅速增长，外商直接投资也成为推动我国经济发展的重要因素，我国成为了世界上吸收外商直接投资规模最大的国家之一。外商直接投资与地区经济的发展也成为众多学者研究的热点。党的十八大提出了创新经济驱动发展方式，实现经济结构的转型，进一步提高对外开放的程度。而提高对外开放的程度一个重要方面就是加大引进外资的力度，提高外资的利用水平，因此我们更加有必要研究外商直接投资与地区经济发展的关系。2012年，东北三省吸收外商直接投资总额为323.4亿美元，而辽宁省吸收外商直接投资为267.9亿美元，约占整个东三省吸收外商投资总额的82.84%；同时期全国的外商直接投资总额为1117.16亿美元，东北三省约占全国外商直接投资总额的28.95%，在全国外商直接投资总额中占有较大的份额。[1]2003年，国务院常务会议提出了振兴东北老工业基地的战略；随后在2009年8月国务院正式批复《中国图们江区域合作开发规划纲要——以长吉图为开发开放先导区》；2012年，国家发改委印发了《中国东北地区面向东北亚区域开放规划纲要》，而这些政策都凸显了东北地区经济工作的重点——开发开放，因此研究东北地区外商直接投资与地区经济的发展之间的关系，有助于进一步认清外商直接投资的作用，提高外资的利用水平，对今后在利用外资政策的制定上也会提供有益的借鉴。

一文献综述

国外的许多学者一直把外商直接投资和经济增长关系问题作为研究的重要内容之一。关于外商直接投资和经济增长之间的关系，许多学者都进行了定性和定量分析，所得出的结论也不尽相同。De Gregorio(1992)[2]在对12个拉美国家36年数据分析的基础上，发现了不但外商直接投资和经济的发展正相关，而且外商直接投资比国内投资的生产效率要高。De Mello(1999)[3]通过利用经济合作与发展组织国家和非经济合作与发展组织国的1970-1990年的数据发现了外商直接投资弥补了东道国资本的不足，促进了东道国经济的发展。Agosin和Mayer(2000)[4]利用亚非拉39个国家1970-1996的面板数据进行检验，发现了外商直接投资对亚洲国家挤入效应显著，而对拉美国家挤出效应显著，但是对非洲国家却没有显著的效应。Corg和Greenaway(2004)[5]认为外商直接投资是通过竞争效应、人员的流动、示范效应和产业的关联这4种途径实现了对技术的溢出效应。Girma(2005)[6]运用门槛回归模型发现外商直接投资在推动经济的发展中，人力资本必须要超过最低门槛的限制，这样才能使得外商直接投资的技术溢出效应得以实现。Ndikumana和Verick(2008)[7]在对非洲38个国家1970-2005年的数据进行实证分析发现，外商直接投资对东道国的私人资本投资会产生挤入效应。Halo和Long(2011)[8]在分析中国企业层面的基础上，发现了外商直接投资对内资企业的溢出效应并不是持续性的。

国内的学者也对外商直接投资与地区经济的发展进行了大量的研究。沈坤荣和耿强(2001)[9]对我国1987-1998年省级面板数据进行了实证分析，指出外国直接投资会促进地区经济的发展。武健(2002)[10]认为外商直接投资虽然会对经济的发展产生促进作用，但是在不同区域之间促进经济增长的增长率却会存在明显的差异。王志鹏(2003)[11]通过对外商直接投资考虑滞后期，在对外商直接投资和社会总投资进行回归分析的基础上，发现外商直接投资在东部地区挤出效应明显，在中部地区挤入效应明显，在西部地区不显著。姚树洁(2006)[12]认为外商直接投资通过减少了国内生产的非效率，提高了生产的技术效应和促进技术进步这两种途径促进了经济的发展。郭志仪和杨曦(2008)[13]通过利用1990-2004年的省际数据，发现外商直接投资在各地区经济增长的作用存在明显的差异。曹裕(2008)[14]通过利用时间序列发现中部地区外商直接投资还没有和地区经济的增长形成一种长期稳定的均衡关系。杨坚和常远(2011)[15]通过利用中部地区1995-2008年的省际面板数据发现虽然外商直接投资对经济增长有拉动作用，但这种拉动作用小且远小于内资对经济的拉动作用。何兴强(2014)[16]通过门槛回归分析，发现外商直接投资通过技术溢出效应会促进经济的发展，但溢出效应受到吸收能力门槛的制约。

综合以上国内外的研究文献，在关于外商直接投资和经济的发展的关系上我们可以归纳为三种：第一，外商直接投资对经济增长存在着“挤入效应”，即会促进经济的发展；第二，外商直接投资对经济增长发展存在着“挤出效应”，即不会促进经济的发展；第三，外商直接投资和经济增长之间的关系不显著，即二者之间的相互关系不明显。而东北三省外商直接投资和经济的发展之间会有着怎样的关系呢？这将会是一个有趣的问题。

二模型选择及变量说明

1.模型的选择。

本文利用柯布—道格拉斯生产函数构建一个内资、外资和劳动力三要素的生产模型：

lngdpit=α0+α1ilnfdiit+α2ilnfiit+α3ilnpeit+μit

(1)

在模型(1)中，对各个变量做了对数化处理，gdp表示地区总产出，fdi表示外商直接投资，fi表示固定资产投资， pe表示劳动力的总投入，α0表示截距项，其中i和t分别表示地区和时期，μit表示随机扰动项。由于第一产业对fdi的利用数量较少，本文中的各变量都是扣除了第一产业后作为研究对象。

2.变量的说明和数据来源。

本文采用东北三省各个省份的省内生产总值(gdp)作为被解释变量。gdp为地区总产出，单位为亿元，因为fdi对第一产业的影响较小，本文中的gdp是扣除了第一产业之后的gdp，同时，为了消除通货膨胀的影响，本文中的gpd是利用消费者物价指数消除通货膨胀因素后的实际gdp。

本文选用外商直接投资(fdi)作为被解释变量，同时选用固定资产投资总额(fi)和劳动力的投入人数(pe)作为控制变量。fdi是外商直接投资总额，单位为亿元，是扣除了第一产业后，利用历年人民币对美元的年实际平均汇率进行换算，并且利用了消费者物价指数消除通货膨胀因素后的fdi。fi是固定资产投资总额，也就是国内投资总额，单位为亿元，它是在扣除了第一产业中投入的fi后，利用固定资产投资额价格指数消除物价因素后的fi。pe为劳动力的投入人数，单位为万人，它是扣除第一产业中劳动力投入人数后的第二三产业就业人数的加总。以上数据出自黑龙江、吉林、辽宁的统计年鉴和中国金融统计年鉴并经整理后获得。本文采用stata 12.0行计量分析。

三计量分析

1.估计模型的选择。

虽然面板数据不仅从截面因素进行了考量，而且也从时间序列的因素进行了考量，因此对模型选择不同的估计模型可能会对模型中的参数产生较大的偏差，因此要对模型所有参数在样本的截面点和时间点是否为相同常数进行检验。面板数据模型的选择通常有三种形式：第一是混合估计模型。在时间序列上，不同的个体之间不存在显著性的差异；从横截面这个层面上来看，不同个体之间也不具有显著性的差异，那么就可将面板数据混合在一起用普通最小二乘法进行估计。第二是固定效应模型。如果随机扰动项与某个解释变量相关，就利用固定效应模型。第三是随机效应模型。如果随机扰动项与所有的解释变量均不相关，就使用随机效应模型。

首先对模型(1)中分别进行混合回归、固定效应估计和随机效应估计，结果如下表所示。

表1　三种估计方式的结果

注：①***、**分别是在1%和5%的置信水平下显著。②括号内的数字表示估计标准误差。③F表示拟合优度，表示模型的整体有效性。

(1)混合估计模型和固定效应估计模型的选择。

就混合估计模型来看，是否有必要建立个体估计模型，我们可以通过模型的F检验来完成。

为此，我们做出如下的假设：

H0：对于不同的横截面模型的截F0.01距项相同，即构建混合回归模型(SSEr)。

H1：对于不同的横截面模型的截距项不同，即构建固定效应模型(SSEu)。

我们定义F统计量为：

F=[(SSEr—SSEu)/(N—1)]/[SSEu/N*T—N—K]] (2)

其中，SSEr为混合回归模型的残差平方和，而SSEu为固定效应回归模型的残差平方和，N为面板数据中个体的个数，T为时间的期数，K为面板数据中解释变量的个数，在给定确定的显著性水平α时，F服从自由度为(N—1，N*T—N—K)的F分布。如果FF0.01(N—1，N*T—N—K)=6.60,所以拒绝原假设，即选择固定效应模型进行分析。

(2)固定效应模型和随机效应模型的选择。

对于固定效应模型和随机效应模型该如何选择时，我们通常采用豪斯曼检验，关于豪斯曼检验的假设为：

H0：随机扰动项和解释变量无关(随机效应模型)

H1：随机扰动项和解释变量相关(固定效应模型)

通过stata得到了豪斯曼检验的结果如下。

表2　豪斯曼检验结果

由豪斯曼检验的结果我们可以看出，P值为0.0000，所以强烈拒绝原假设H0：随机扰动项和解释变量无关(随机效应模型)，认为应该使用固定效应模型。

2.模型回归结果及解释。

利用stata 12.0对模型(1)进行固定效应的回归，估计结果如下。

表3　固定效应估计结果

其中：组内、组间、总体的拟合优度分别为0.9904、0.9520、0.9689，F值为53.22，其概率值为0.0000

从以上解释结果，不论是从组内、组间还是总体的拟合优度上来看，模型的拟合优度都很高，同时我们可以看出，每个变量在概率为0.05条件下都是显著的，从方程的F值来看，模型整体上是显著的。同时，三个省的固定效应的值都不相同。

fdi的回归系数为0.1048，同时通过了概率为0.05的显著性检验，可见fdi对东北三省的经济增长起到了正的促进作用。用边际的概念，我们可以这样解释：即每多投入1单位fdi，东北三省的经济就会增长0.1048，弹性系数不高。虽然fdi并没有对经济的增长产生“挤出效应”，但是对经济增长的配置效率却很低。笔者认为，fdi在东北地区对第一产业的投入很少，这与东北地区农业发达的社会现实有一定的冲突；虽然东北地区一直在加大对fdi的引进力度，但是却忽视了对fdi的利用质量，导致fdi对地区经济的增长的技术进步效应并不显著，fdi对经济的促进作用并不是靠先进的技术和管理经验来实现经济的优质增长，而是充分利用中国的“人口红利”，通过转移一些低端的制造业和一些低端的劳动密集型行业来实现经济的增长，这样就会造成fdi虽然促进了地区经济的增长，但是在促进经济增长的效率方面却十分低下。

fi的回归系数为0.4364，同时也通过了概率为0.05的显著性检验，可见fi也对东北三省的经济增长起到了正的促进作用。用边际的概念，我们可以这样解释：即每多投入1单位fi，东北三省的经济就会增长0.4364，弹性系数较fdi高但是也比较低。fi对经济的增长虽然没有产生“挤出效应”，但是对经济增长的配置效率较低。笔者认为，首先与中国实行的宏观经济政策有关，中国最近十年以来，一直实行宽松的货币政策，导致广义货币M2一路走高，加上2007年的金融危机后，政府为了促进经济的发展，加大了投资力度，这样势必造成产能过剩，导致低水平重复建设的现象屡出不断，就会造成固定资产投资的配置效率低下；同时我国固定资产投资体制不健全，对固定资产投资主体不能明确确定，对固定资产投资的项目缺少有效的监督，地方政府官员为了追求自身的政绩，盲目的加大对固定资产投资，这些原因必然会造成固定资产投资对经济增长的配置效率低下。

pe的回归系数为0.4790，同时也通过了概率为0.05的显著性检验，可见pe对东北三省的经济增长起到了正的促进作用。用边际的概念，我们可以这样理解：即每多投入1单位劳动力，东北三省的经济就会增长0.4790，弹性系数是三者中最大的但仍然比较低。虽然pe没有对经济的增长产生“挤出效应”，但是对经济的增长配置效率却比较低。笔者认为，东北三省的高等教育并不是十分发达，教育对经济的推动作用还没有凸显；东北三省人才外流现象比较严重，特别是高精尖类的人才很多都流入了南方比较发达的城市；东北三省地理位置的区位优势并不显著，导致对优秀人才的吸引力并不够；东北地区城市化的进程比较缓慢，导致了农村富余的劳动力不能有效地向城市转移，这些原因导致了东北三省劳动力对经济的推动作用效率低下。

四结论与建议

本文通过构建一个外资、内资和劳动力三要素为投入量对数化的投入产出模型，利用了2002-2012年东北三省在扣除第一产业后的面板数据，在进行实证分析的基础上，我们得到了外商直接投资对东北三省的经济增长起到了正的推动作用，但是它对经济增长的边际产出却十分低，即对经济增长的配置效率低下。同时，固定资产投资和劳动力都对经济的增长起到了正的促进作用，但是对经济增长的配置效率却十分低。

笔者认为，东北地区不仅要加大引进外资的力度，同时更应该重视外商直接投资的效率和质量，要避免将外商直接投资引进到那种高能耗、高污染和重复建设的项目，要逐步将外商直接投资引进到那些高新技术行业，利用外国先进的技术实现产业结构的优化和升级；同时要尽可能地将外商直接投资引入到那些投入周期长、收益见效慢的行业，以弥补国内资本不愿投入这一行业资金不足的问题。另外要重视内资在经济发展中的作用，完善固定资产投资规范性法律文件的建设，提高固定资产的投资效率；重视人才在经济发展中的作用，一方面要加大对高等教育的投入力度，加强人才的培养，同时积极引进人才。只有内资、外资和人才的共同作用，才能更好地促进地区经济的发展。

参考文献

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[2]De Gregorio J.Economic Growth in Latin American[J].Journal of Development Economics,1992(39):59-83.

[3]Lr De Mello Jr.Foreign Driect Invest Led Growth:Evidence from Time Series and panel Data[J].Oxford Economic papers,1999,51(1):133-151.

[4]Agosin,M.R.& Mayer R.“Foreign Investment in Developing Countries:does itCrowd in Domestic Investment.”[J].UNCTAD Discussion papers,2000:146.

[5]Gorg,H. and Greenaway,D.“Much ado about Nothing? Do Domestic Firms Really Benefit from Foreign Direct Investment?”[J].World Bank Research Observer,2004,19(1):171-197.

[6]Girma,S.“Absorptive Capacity and Productivity Spillovers from FDI:A Tbreshold Regression Analysis.”[J].Oxford Bulletin of Economics and statistics,2005,67(5):218-306.

[7]Leonce,Ndikumana & sher,Verick.The Linkages between FDI and Domestic Investment :untravelling the Developmental Impact of Foreign Investment in Sub Saharan Africa[J].IZA working paper,2008:3296.

[8] Hale and Long,“Aer there productivity spillovers from foreign direct in China?”[J].Pacific Economic Review,vol.16,no.2,(May 2011):135-153.

[9]沈坤荣,耿强.外国直接投资、技术外溢与内生经济增长——中国数据的计量检验与实证分析[J].中国社会科学,2001(05):82-94.

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[11]王志鹏,李子奈.外资对中国工业企业生产效率的影响研究[J].管理世界,2003(04):17-25.

[12]姚树洁,冯根福,韦开蕾.外商直接投资和经济增长的关系研究[J].经济研究,2006(12):35-46.

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[14]曹裕,师明,谢良.中部地区FDI与经济增长关系的实证分析[J].统计与决策,2008(16):103-105.

[15]杨坚,常远.外商直接投资与经济增长——基于我国中部地区的实证分析[J].经济问题,2011(06):19-22.

[16]何兴强,欧燕,史卫,刘阳.FDI技术溢出与中国吸收能力门槛研究[J].世界经济,2014(10):52-76.

Class No.:F061.5Document Mark：A

(责任编辑：郑英玲)

马云缠，硕士，安徽财经大学。研究方向：国际贸易学。

袁宏俊，副教授，硕士生导师，安徽财经大学。研究方向：数量经济学。

On Relationship Between Regional Economic Growth and Foreign Direct Investment

Liu Xiangbin,Jian Huan,Cai Mianxi

(School of Economics and Finance, Harbin University of Commerce, Harbin, Heilongjiang 150028，China)

Abstract：Based on the three provinces in northeast China from 2002 to 2012 panel data, we established a production model with the factors of labor, domestic and foreign capital . With the mixed regression and the fixed effects and the random effects estimate, we find out the most suitable method for estimating fixed effects on the basis of Hausman Test . The results showed that although there is no "crowding out" in the regional economic growth, but their elasticity is more than 0 and at the same time less than 1; The three production factors have different impact on the regional economic growth of the three provinces in northeast China.

Key words：foreign direct investment; economic growth; panel data

作者简介：吴庆鹏，硕士，安徽财经大学。研究方向：数量经济学。

中图分类号：F061.5

文献标识码：A

文章编号：1672-6758(2015)12-0061-4

基金项目：教育部人文社会科学研究规划 (编号：10YJA790115)；黑龙江省哲学社会科学研究规划重点项目(编号：13A001)；黑龙江省哲学社会科学研究规划项目(编号：13B024)；黑龙江省经济社会发展重点研究课题(编号：15118)；哈尔滨商业大学博士科研启动项目(编号：13DW019)；2015年哈尔滨商业大学研究生创新科研项目(编号：YJSCX2015-368HSD)。