FDI與全要素生產(chǎn)率增長：金融發(fā)展門檻效應檢驗

摘 要：本文基于中國大陸1995—2009年省級面板數(shù)據(jù)，實證檢驗了外商直接投資對全要素生產(chǎn)率增長的促進作用是否依賴于金融發(fā)展水平的問題。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：只有當金融發(fā)展水平越過門檻值之后，外商直接投資才會產(chǎn)生顯著的全要素生產(chǎn)率增長效應；目前中國金融發(fā)展水平尚未進入這一階段，而且本身也不足以對全要素生產(chǎn)率增長產(chǎn)生積極的貢獻。

關(guān)鍵詞：外商直接投資；金融發(fā)展；全要素生產(chǎn)率增長

中圖分類號：F832.1 文獻標識碼：A 文章編號：1674-2265（2013）02-0016-05

一、引言

截至2011年底，在中國的外商直接投資（FDI）累計約1.16萬億美元。巨額的FDI究竟是中國經(jīng)濟增長的成功標志還是中國經(jīng)濟增長的動力？按照永瓦爾等（Ljungwall等，2010）對67篇研究中國FDI溢出效應論文的總結(jié)分析，與其他轉(zhuǎn)型經(jīng)濟國家或者發(fā)展中國家相比，中國從FDI中獲得了更高的溢出效應。FDI是中國經(jīng)濟增長的動力，因為中國經(jīng)濟明顯獲益于FDI的溢出效應。然而此種判斷可能高估了FDI對中國經(jīng)濟增長的貢獻，因為東道國是否獲益于FDI的溢出效應與東道國的吸收能力有關(guān)，而東道國的吸收能力又取決于一系列制度因素。在這些制度因素中，金融發(fā)展極具重要性（高絲等，2006；門多薩等，2007；青木等，2007）。

鑒于全要素生產(chǎn)率（TFP）增長是經(jīng)濟可持續(xù)增長的源泉，本文檢驗了金融發(fā)展對FDI的TFP增長效應的影響。本文的研究思路主要受到阿爾法羅等（Alfaro等，2009）的啟發(fā)，與之不同的是本文并不是基于金融發(fā)展與FDI的交互效應來間接推斷金融發(fā)展的作用，而是直接利用漢森（Hansen，2000）的門檻回歸方法（Threshold Regression）來檢驗金融發(fā)展的門檻效應。與交互效應模型相比，門檻回歸模型的優(yōu)勢在于具有更直觀的經(jīng)濟學含義，而且門檻值也能夠被直接估計并進行相關(guān)的假設檢驗。

二、文獻綜述

理論上，外商直接投資（FDI）能夠通過多種渠道對東道國全要素生產(chǎn)率（TFP）增長產(chǎn)生積極影響。這些渠道包括（格爾克等，2004）：內(nèi)資企業(yè)對外資企業(yè)產(chǎn)品、生產(chǎn)技術(shù)和管理方式的模仿；伴隨著曾經(jīng)在外資企業(yè)培訓或工作過的人員向內(nèi)資企業(yè)的流入，外資企業(yè)生產(chǎn)技術(shù)和管理經(jīng)驗也隨之流入；外資企業(yè)更加熟悉國外市場，而內(nèi)資企業(yè)可以從外資企業(yè)的國際貿(mào)易活動中獲得國際市場的信息；外資企業(yè)搶占大量市場份額，壓縮內(nèi)資企業(yè)的生存空間，逼迫內(nèi)資企業(yè)提高效率。然而經(jīng)驗證據(jù)顯示：在發(fā)展中國家，F(xiàn)DI的生產(chǎn)率溢出效應要么幾乎不存在，要么為負（艾特肯 等，1999）；FDI顯著的正面生產(chǎn)率溢出效應只存在于一些發(fā)達國家里（哈斯克爾等，2002；格爾克等，2002）。其他研究發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)DI對東道國生產(chǎn)率增長的促進作用并不是自動的。只有當東道國對FDI可能的正面生產(chǎn)率溢出效應具有一定吸收能力后，F(xiàn)DI對東道國TFP增長的促進作用才會出現(xiàn)（布洛姆斯特倫等，2003）。否則，F(xiàn)DI對東道國TFP增長不僅毫無益處，甚至具有副作用。這些副作用產(chǎn)生的一個重要原因是外資企業(yè)對內(nèi)資企業(yè)市場空間的侵蝕（蔣殿春等，2005）。

大量文獻發(fā)現(xiàn)，東道國對FDI正面溢出效應的吸收能力與東道國一系列制度因素有關(guān)，在這些制度因素中，金融發(fā)展極具重要性。如阿爾法羅等（Alfaro等，2004）系統(tǒng)闡述了東道國對FDI正面溢出效應的吸收能力是如何與東道國金融發(fā)展相聯(lián)系的：首先，面對FDI的技術(shù)外溢，盡管東道國部分企業(yè)可以通過內(nèi)部融資來獲得重新組織企業(yè)結(jié)構(gòu)、購置新機器設備與雇傭新的經(jīng)理和技能工人等所需要的資金，但如果企業(yè)現(xiàn)有技術(shù)與新技術(shù)差距較大，那么僅依靠內(nèi)部融資是不夠的，企業(yè)對外部融資的需求就會很大。然而在大部分情況下，企業(yè)外部融資受限于國內(nèi)金融資源。其次，金融發(fā)展滯后抑制了潛在企業(yè)家的出現(xiàn)，因為即使?jié)撛谄髽I(yè)家掌握了一項嶄新的技術(shù)，但完全可能因啟動資金缺乏而無法利用新技術(shù)開辦新企業(yè)。再次，盡管FDI有創(chuàng)造后向聯(lián)系的潛力，但如果沒有外部融資支持，這些本地新企業(yè)的創(chuàng)建就不太可能，從而FDI潛在的后向聯(lián)系就很難實現(xiàn)；最后，當FDI通過兼并與收購方式進入東道國時，金融發(fā)展程度對這些業(yè)務的順利實施十分重要。阿爾法羅等（2004）利用1975—1995年跨國數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)：如果不考慮金融發(fā)展與 FDI的交互效應，F(xiàn)DI對經(jīng)濟增長的貢獻是模糊的；當考慮金融發(fā)展與 FDI的交互效應時，金融發(fā)展水平高的國家顯著地從FDI獲得益處。該結(jié)論的成立不依賴于金融發(fā)展水平的測度方法，而且其他控制變量的引入及解釋變量的內(nèi)生性問題也并不會對結(jié)論的穩(wěn)健性帶來影響。阿爾法羅等（2009）進一步分析了FDI影響經(jīng)濟增長的渠道，他們研究發(fā)現(xiàn)：東道國經(jīng)濟增長從FDI獲益的主渠道是TFP提升而非物質(zhì)資本或者人力資本積累；金融發(fā)展水平越高，則FDI對東道國TFP的提升作用越大。

就中國文獻而言，王永齊（2006）基于時間序列數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，金融市場在FDI通過技術(shù)溢出效應而促進經(jīng)濟增長過程中起著重要的聯(lián)結(jié)作用。陽小曉等（2006）基于兩階段世代交疊模型考察了外資企業(yè)技術(shù)外溢效應是如何依賴于國內(nèi)金融發(fā)展水平的，實證表明我國金融體系效率的相對低下不利于企業(yè)充分吸收外資企業(yè)的技術(shù)外溢。趙奇?zhèn)サ龋?007）發(fā)現(xiàn)中國金融深化程度滯后是造成FDI溢出效應為負的原因之一。孫力軍（2008）基于省級面板數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，金融環(huán)境是吸引外資流入、發(fā)揮外資資本積累效應和技術(shù)溢出效應的關(guān)鍵所在。李金昌等（2009）發(fā)現(xiàn)，受金融發(fā)展限制，F(xiàn)DI的外溢效應不明顯；由金融發(fā)展所決定的FDI經(jīng)濟增長效應存在著明顯的階段性差異與區(qū)域性差異；金融發(fā)展對FDI經(jīng)濟增長效應的影響存在明顯的門檻效應。曾慧（2010）發(fā)現(xiàn)，盡管在東部地區(qū)金融發(fā)展對FDI的經(jīng)濟增長效應產(chǎn)生了顯著的促進作用，然而整體而言，中國金融發(fā)展還未達到FDI產(chǎn)生經(jīng)濟增長效應所要求的門檻值。王琰等（2011）發(fā)現(xiàn)，在金融發(fā)展程度較高的東部沿海和中部地區(qū)，F(xiàn)DI對經(jīng)濟增長的促進作用顯著，而金融發(fā)展程度較低的西部地區(qū)，F(xiàn)DI對經(jīng)濟增長的促進作用尚未顯現(xiàn)。

總體來看，F(xiàn)DI及FDI對東道國生產(chǎn)率的促進作用到底與金融發(fā)展具有什么樣的聯(lián)系仍屬于一個開放性問題。對中國這樣外資依賴度較高的發(fā)展中國家而言，此問題的解決具有非常重要的政策意義，本文試圖對此加以研究。

三、模型與變量

基于漢森（Hansen，2000）的研究方法，本文設定一個單門檻面板數(shù)據(jù)模型來分析FDI的TFP增長效應是否依賴于金融發(fā)展水平：

其中，[αi（i=1，2，3）]及其行向量是待估計的系數(shù)與系數(shù)向量；[η]是非觀測地區(qū)效應；[v]是誤差項，下標[i]與[t]各自代表地區(qū)與時間；[I]是一標示函數(shù)。當條件為真時其值取1，否則取0；[θ]是待估計的金融發(fā)展水平FD的門檻值。根據(jù)阿爾法羅等（2004）的研究，本文預期當金融發(fā)展水平FD小于或者等于門檻值[θ]時，外商直接投資（FDI）對TFP增長率（TFP）的邊際效應（即[α2]的估計值）小于或者等于0；當金融發(fā)展水平FD大于門檻值[θ]時，外商直接投資（FDI）對TFP增長率（TFP）的邊際效應（即[α3]的估計值）大于0。下面對相關(guān)變量的測度進一步說明。

TFP增長率（TFP）。單豪杰（2008）估算了1952—2006年中國各省實際資本數(shù)據(jù)，并隨后將其更新至2009年。本文基于該數(shù)據(jù)集計算了人均實際資本增長率指標值，然后再利用公式“TFP增長率=人均實際GDP增長率-1/3×人均實際資本增長率”（阿齊茲，2002）計算了TFP增長率的指標值。

金融發(fā)展水平（FD）。由于中國銀行業(yè)的發(fā)展主導了金融發(fā)展進程，因此很多文獻用“銀行貸款占GDP比重”來衡量中國金融發(fā)展（如盧峰等，2004；梁等，2005）。然而，由于銀行貸款很大一部分流入了國有企業(yè)，因此用上述指標來衡量中國金融發(fā)展水平很可能與金融發(fā)展的理論內(nèi)涵背道而馳。一些經(jīng)驗文獻對“銀行貸款占GDP比重”這個指標進行了校正，采用“非國有企業(yè)貸款占GDP比重”來衡量金融發(fā)展水平（張軍等，2005；趙勇等，2010）。本文采用趙勇等（2010）的方法，重新估算了“非國有企業(yè)貸款占GDP比重”的指標值，并以之來衡量中國各省金融發(fā)展水平①。

外商直接投資水平（[FDI]），用剔除了匯率因素的“外商直接投資實際利用額占GDP比重”來衡量。本文用列向量X來表示其他控制變量，這些變量包括：（1）民營化比率（NSOE），用“國有企業(yè)從業(yè)人員數(shù)占從業(yè)人員總數(shù)的比重”來衡量（陳等，2000）；（2）人均受教育年限（EDU）。在計算該指標時，本文首先假定接受小學、普通中學、中等學校、高等學校及以上教育程度的居民的教育年數(shù)分別為6、9、12和16年，然后以受教育人口比例為權(quán)重進行加權(quán)算術(shù)平均；（3）對外開放度（OPEN），用剔除了匯率因素的“進出口總額占GDP的比重”來衡量；（4）政府干預力度（GOV），用“地方財政支出（扣除了文教、科學與衛(wèi)生支出）占GDP比重”來衡量（張軍等，2005）；（5）城市化水平（CITY），用“非農(nóng)業(yè)人口占總?cè)丝诘谋戎亍眮砗饬浚戙懙龋?004）。

四、數(shù)據(jù)處理

本文樣本的時間跨度為1995—2009年。之所以未考慮以前的時段，是因為在鄧小平同志1992年“南巡”講話之后，中國經(jīng)濟體制在后續(xù)幾年發(fā)生了巨大的結(jié)構(gòu)性變化，中國經(jīng)濟從1995年開始進入了新的發(fā)展階段。本文樣本涵蓋了中國三個“五年計劃”。為了消除經(jīng)濟周期的影響，本文參照巴羅（Barro，1991）的方法對所有變量每五年進行一次簡單算術(shù)平均，因此本文最終的樣本只跨越三個連續(xù)時期。限于數(shù)據(jù)的可獲取性，樣本不含西藏自治區(qū)。另外，本文對四川省和重慶直轄市的數(shù)據(jù)進行了和并處理，故本文樣本容量為87個。盡管這是一個較小的樣本，但由于橫截面單元個數(shù)遠大于時間維度，因此本文的樣本仍屬于一個典型的面板數(shù)據(jù)集。除了TFP與FD指標乃估算所得外，其余指標皆據(jù)歷年《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》與《中國金融年鑒》整理而來（見表1）。

五、實證分析

按照漢森（Hansen，2000）的研究，模型（1）的估計步驟是：（1）利用組內(nèi)變換（Within Transformation）以清除非觀測地區(qū)效應[ηi]；（2）從FD指標取值范圍內(nèi)選取任意一個值作為門檻值[θ]的初始值[θ1]，并采用OLS法估計組內(nèi)變換之后的模型，記殘差平方和為[S（θ1）]；（3）重復上述步驟（2），直至獲得一個最小的殘差平方和[S（θ*）]，則以[θ*]為門檻值[θ]的最終估計值。在參數(shù)估計完成后，根據(jù)Hansen（2000），可以基于自抽樣（Bootstrap）方法利用F統(tǒng)計量與LR統(tǒng)計量來進行相關(guān)的假設檢驗②。

為了考察門檻效應對控制變量的敏感性，控制變量被逐步納入估計模型。另外，為了減輕內(nèi)生性問題，本文把所有的解釋變量滯后一期之后再納入模型（張軍等，2005），并基于軟件Stata12.0，利用xtptm程序獲得估計結(jié)果（見表2）。不難發(fā)現(xiàn)，在所有的估計結(jié)果中，[FDI×I（FD≤θ）]所對應的估計系數(shù)符號為負，而[FDI×I（FD>θ）]所對應的估計系數(shù)符號為正；就顯著性而言，在估計結(jié)果（1）、（2）與（3）中，[FDI×I（FD≤θ）]所對應的估計系數(shù)至少在10%顯著水平下顯著，而[FDI×I（FD>θ）]所對應的估計系數(shù)在所有估計結(jié)果中都至少在10%顯著水平下顯著；在每一種估計結(jié)果下，本文都獲得門檻值[θ]的估計。F檢驗表明，所有門檻值估計在1%顯著水平下顯著不為0。上述這些實證結(jié)果表明，金融發(fā)展對FDI的TFP增長效應具有顯著的門檻效應，并且具有較強的穩(wěn)健性。由于估計模型（5）在所有的估計模型中包容性最大，而且該模型新增解釋變量在通常的顯著水平下也是顯著的，因此接下來本文將根據(jù)估計模型（5）進行相關(guān)的討論。

模型（5）得到門檻估計值1.071，然而由于抽樣誤差的存在，顯然真實參數(shù)在一定置信水平下應該處于一個置信區(qū)間之內(nèi)而不會恰好等于1.071。為此本文利用LR統(tǒng)計量來計算門檻參數(shù)的95%置信區(qū)間③（見圖1）。由LR統(tǒng)計量確定的95%置信區(qū)間為[1.014，1.071]。經(jīng)計算，1995—1999年、2000—2004年、2005—2009年與1995—2009年，中國金融發(fā)展水平的均值分別為0.922、0.994、0.913與0.943，這些值皆落在區(qū)間[1.014，1.071]的左側(cè)，因此本文得出的一個重要結(jié)論是：整體而言，中國還未越過金融發(fā)展的門檻值，以至于FDI對TFP增長并未產(chǎn)生促進作用。

為了分析各區(qū)域及其各省的情況，本文計算了一系列金融發(fā)展水平均值，并將其與金融發(fā)展門檻參數(shù)95%置信區(qū)間 [1.014，1.071]進行對照（見表3）。就三大區(qū)域來看，東部和西部地區(qū)在部分時段已進入臨界區(qū)域，其中西部地區(qū)在2000—2004年甚至曾跨過了臨界區(qū)域，然而中部地區(qū)一直處于臨界區(qū)域左側(cè)；就省份來看，北京市、上海市及寧夏自治區(qū)在2000年之后跨過了臨界區(qū)域；天津市在2000年之后在臨界區(qū)域徘徊；浙江省在2005年之后跨過了臨界區(qū)域；海南省曾經(jīng)在1995—1999年跨過臨界區(qū)域，但在后續(xù)年份又出現(xiàn)了倒退；山西與吉林兩省總的來看正進入臨界區(qū)域；云南、陜西、甘肅與青海四省在2000年以后在臨界區(qū)域徘徊。

再考察其他控制變量的表現(xiàn)，本文發(fā)現(xiàn)存在金融發(fā)展對TFP增長具有顯著阻礙作用的證據(jù)。本文認為這正是中國金融發(fā)展進程大大滯后于整個經(jīng)濟發(fā)展進程的一個真實反映。另外本文發(fā)現(xiàn)：民營化水平（NSOE）與對外開放（OPEN）皆對TFP增長有顯著的促進作用，而政府干預（GOV）對TFP增長有顯著的阻礙作用，這些結(jié)論完全符合經(jīng)濟學理論的預期。本文還發(fā)現(xiàn)城市化顯著阻礙了TFP的增長，該實證結(jié)果與張軍等（2005）的研究結(jié)論一致。按照他們的解釋，這是城市化沒有帶來真正可持續(xù)的規(guī)模效應的證據(jù)。

六、結(jié)論

通過競爭效應、示范效應、培訓效應和關(guān)聯(lián)效應，F(xiàn)DI能夠為東道國生產(chǎn)率增長作出貢獻。然而，F(xiàn)DI的益處絕不要高估。這是因為，F(xiàn)DI所有的正面溢出效應都依賴于東道國的吸收能力。在吸收能力有限的情況下，F(xiàn)DI的負面溢出效應完全可能主導FDI對東道國生產(chǎn)率增長的影響。已有文獻表明，金融體系對東道國的FDI吸收能力具有重要影響。金融發(fā)展應該在FDI與生產(chǎn)率增長的聯(lián)系中扮演重要角色?；谥袊箨?995—2009年省級面板數(shù)據(jù)，本文檢驗了這個推斷。本文的實證分析結(jié)論主要包括：第一，F(xiàn)DI與TFP增長的聯(lián)系顯著依賴于金融發(fā)展水平，只有當金融發(fā)展水平越過門檻值之后，F(xiàn)DI才會產(chǎn)生顯著的TFP增長效應；第二，整體而言，中國金融發(fā)展并未跨過使FDI產(chǎn)生TFP增長效應的門檻，但東部和西部地區(qū)的金融發(fā)展水平開始步入臨界區(qū)域。本文的政策涵義是積極的：首先，作為全球最大的FDI流入國之一，中國應該主動吸取拉美地區(qū)過度依賴外資的教訓，重新評估對外資的高依賴度問題；第二，推進國內(nèi)一系列制度建設，以揚FDI之長而避其短。在這些制度建設中，金融制度建設具有非常重要的地位，因為中國金融發(fā)展進程已經(jīng)大大滯后于整個經(jīng)濟發(fā)展進程。

注：

①由于官方統(tǒng)計資料并未按照貸款企業(yè)的產(chǎn)權(quán)屬性對貸款進行分類，因此“非國有企業(yè)貸款占GDP比重”這個指標必須進行估算。張軍等（2005）假設“國有企業(yè)貸款占總貸款比重”與“國有企業(yè)產(chǎn)值占總產(chǎn)值比重”成固定比例，然后基于固定效應模型估算了“非國有企業(yè)貸款占GDP比重”的指標值?；诒疚臉颖緮?shù)據(jù)，本文發(fā)現(xiàn)張軍等（2005）的方法校正力度很低。在該方法下，固定效應估計模型中的國有產(chǎn)出比重變量所對應的估計系數(shù)為0.1422，在10%顯著水平下不顯著，僅僅處于10%顯著水平的邊緣。趙勇等（2010）假設“國有企業(yè)貸款占總貸款比重”與“國有企業(yè)固定資產(chǎn)投資占全社會固定資產(chǎn)總投資比重”成固定比例，然后同樣采用固定效應模型估算了“非國有企業(yè)貸款占GDP比重”的指標值。基于本文樣本數(shù)據(jù)，本文發(fā)現(xiàn)趙勇等（2010）的方法校正力度較高，故本文采用了該方法。

②值得指出的是，這里的F統(tǒng)計量與LR統(tǒng)計量并不服從標準的F分布與卡方分布。

③此圖的獲得利用了中山大學嶺南學院連玉君博士開發(fā)的xtthres與xttr_graph程序，特以致謝。

參考文獻：

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[3]Aziz，J. and Duenwald，C.，2002，Growth-Financial Intermediation Nexus in China， IMF Working Paper，No.194.

（責任編輯 孫 軍；校對 SJ）