□ 徐雨欣 蘇明 陳佶玲
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(lián)合國貿(mào)易和發(fā)展會議“世界20大吸引外商直接投資經(jīng)濟體”排行榜前茅。2020年末召開的中央經(jīng)濟工作會議指出,“加快構(gòu)建以國內(nèi)大循環(huán)為主體、國內(nèi)國際雙循環(huán)相互促進的新發(fā)展格局,要緊緊扭住供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革這條主線,注重需求側(cè)管理……形成需求牽引供給、供給創(chuàng)造需求的更高水平動態(tài)平衡”。在“構(gòu)建雙循環(huán)新發(fā)展格局”導(dǎo)向下,研究作為外循環(huán)主要因素之一的外商直接投資(后文稱FDI)能否刺激國內(nèi)消費這一內(nèi)循環(huán)關(guān)鍵要素,有利于順暢國際市場與國內(nèi)市場的銜接,助力實現(xiàn)雙循環(huán)的良性互動。在“形成供需更高水平動態(tài)平衡”視域下,F(xiàn)DI雖屬需求側(cè),但其形成的生產(chǎn)能力卻是供給側(cè)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(tài)平衡的實現(xiàn)路徑。
目前,關(guān)于FDI對消費直接效應(yīng)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(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)“FDI能在不同時期促進東、中部地區(qū)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(xié)調(diào)發(fā)展對于城鄉(xiāng)居民消費擴張均有顯著促進作用,且農(nóng)村地區(qū)更為明顯。此外,F(xiàn)DI所指向的經(jīng)濟全球化與發(fā)達國家居民消費結(jié)構(gòu)的演化方向亦趨于一致(范金,2012)。
總體而言,現(xiàn)有研究均認可FDI的消費需求拉動效應(yīng),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(shù)據(jù),從全國和東、中、西部區(qū)域?qū)用嬲归_研究,旨在為解決改革過程中的供需聯(lián)動問題和開放發(fā)展中的內(nèi)外聯(lián)動問題提供政策建議。
部分學(xué)者指出,F(xiàn)DI并不直接作用于國內(nèi)消費(隆國強,1995)。其對最終消費的影響,是通過促進經(jīng)濟增長,進而提升國民收入水平而間接實現(xiàn)(杜江,2002)。現(xiàn)有研究也主要集中于FDI的經(jīng)濟增長效應(yīng)而非消費擴張效應(yīng)。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(wěn)外資、促消費政策時,把準政策定位、暢通政策傳導(dǎo)、提升政策效能具有重要的理論和現(xiàn)實意義。
梳理已有成果,本文認為FDI對消費需求拉動效應(yīng)的作用機制可分解為以下四個方面。
第一,F(xiàn)DI的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)有助于夯實消費基礎(chǔ)。FDI不僅新增就業(yè)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(yè)的性別雇傭偏見(鄭妍妍、李磊,2019)。就業(yè)數(shù)量、質(zhì)量和公平的提升能夠增加勞動收入,夯實消費基礎(chǔ)。值得關(guān)注的是,F(xiàn)DI除就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)外,還有就業(yè)損失效應(yīng)、就業(yè)擠出效應(yīng)和就業(yè)轉(zhuǎn)移效應(yīng)(張建勤,2005)。
第二,F(xiàn)DI的產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)有助于降低消費成本。FDI驅(qū)動我國產(chǎn)業(yè)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(chǎn)業(yè)集聚引致的外部和內(nèi)部規(guī)模經(jīng)濟能夠降低企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營成本,從而降低消費價格成本;另一方面,產(chǎn)業(yè)集聚帶動區(qū)域物流協(xié)同發(fā)展(喬志強,2009;李春艷,2022)能夠提高商品供應(yīng)效率,從而降低消費過程成本。產(chǎn)業(yè)集聚通過促進區(qū)域經(jīng)濟社會發(fā)展所推動的市場機制健全和制度環(huán)境優(yōu)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,F(xiàn)DI的區(qū)域協(xié)調(diào)效應(yīng)有助于擴大消費市場?!爸袊厣鐣髁x進入新時代,我國社會主要矛盾已經(jīng)轉(zhuǎn)化為人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾”。合理引導(dǎo)外資流向,有利于縮小區(qū)域間經(jīng)濟水平差距(羅余才、李功網(wǎng),2000)、外貿(mào)水平差距(周玲、毛劍瑋,2021)和城鄉(xiāng)收入差距(鄭磊、汪旭暉,2018;戴楓、呂曉一,2018)。區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展所帶來的民生福祉增進有利于將美好生活需要切實轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實需求,發(fā)揮我國超大規(guī)模市場優(yōu)勢,培育消費新動能,打造消費新增長點。
第四,F(xiàn)DI的技術(shù)溢出效應(yīng)有助于推動消費升級。產(chǎn)業(yè)層面,F(xiàn)DI引入的生產(chǎn)、經(jīng)營和管理技術(shù)溢出,能夠促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(謝婷婷、李玉梅、潘宇,2018),改良商品和服務(wù)品質(zhì);企業(yè)層面,F(xiàn)DI技術(shù)溢出的競爭示范效應(yīng)能夠有效推動企業(yè)創(chuàng)新(陳波、張程程,2022),打造商品和服務(wù)差異化優(yōu)勢。商品和服務(wù)的品質(zhì)化、差異化發(fā)展既可以激發(fā)傳統(tǒng)消費活力,又能夠催生消費新業(yè)態(tài),引領(lǐng)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(guān)系。FDI驅(qū)動的產(chǎn)業(yè)集聚常與技術(shù)溢出效應(yīng)伴生,而技術(shù)溢出效應(yīng)不僅包含國際向國內(nèi)溢出,也發(fā)生于國內(nèi)發(fā)達地區(qū)向發(fā)展中地區(qū)的溢出,其又成為區(qū)域協(xié)調(diào)效應(yīng)發(fā)生的動因。不僅如此,各項效應(yīng)也存在時空異質(zhì)性。如由于邊際效用遞減,F(xiàn)DI在沿海地區(qū)的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)越來越弱,甚至出現(xiàn)“逆轉(zhuǎn)”(郭東杰、王曉慶,2013);門檻特征使FDI對縮小城鄉(xiāng)收入差距的影響在各地區(qū)間存在明顯差異(周超、劉夏、黃顯敏,2017);經(jīng)濟增長效應(yīng)也受到當?shù)刭Y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(yīng)及其地區(qū)差異十分必要。
結(jié)合前人關(guān)于FDI對當?shù)叵M影響及其作用機制的研究,本文提出兩點理論假設(shè)。
假設(shè)一:FDI會對當?shù)叵M起到推動作用。
假設(shè)二:不同地區(qū)的FDI對當?shù)叵M的拉動作用具有差異。
為驗證上述假設(shè),構(gòu)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(shù)化處理。LnFDIi,t為核心解釋變量,是外商企業(yè)投資總額的對數(shù)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(zhì)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(nèi)生性和地區(qū)異質(zhì)性的考慮,因此在對上述(1)估計時,結(jié)果是有偏且非一致的。本文將在固定效應(yīng)模型中進行地區(qū)異質(zhì)性分組;同時使用工具變量法進行估計,解決內(nèi)生性問題。
由于西藏自治區(qū)以及港澳臺地區(qū)數(shù)據(jù)缺失嚴重,本文采用我國30個省份、自治區(qū)和直轄市2008-2019年的面板數(shù)據(jù),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(nèi)企業(yè)直接將商品銷售給個人、社會集團的消費品的總額,是國內(nèi)消費需求的最直觀的表現(xiàn)指標。為避免偽回歸,消除異方差,對consume進行取對數(shù)處理,使數(shù)據(jù)更平穩(wěn)。
2.核心解釋變量
選擇外商企業(yè)投資總額(百萬美元)FDI。外商企業(yè)投資總額是衡量外商投入的重要指標,其為發(fā)展跨國公司的重要投資額。同樣對FDI取對數(shù)。
3.控制變量
物價水平:居民消費價格指數(shù)(CPI)。傳統(tǒng)理論表明,物價水平對消費量具有顯著負向影響。
經(jīng)濟發(fā)展水平:失業(yè)率(unemployed)。經(jīng)濟下行往往伴隨較高的失業(yè)率,影響人們對未來的預(yù)期,導(dǎo)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(huán)衛(wèi)專用車輛設(shè)備使用量(ln_san)。環(huán)衛(wèi)設(shè)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(chǔ)設(shè)施:每萬人擁有公共汽車量數(shù)(ln_bus)。該指標不僅是區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平差異化的重要體現(xiàn),也是衡量各個不同區(qū)域居民消費模式、規(guī)模以及產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)方式、成本等的重要內(nèi)在驅(qū)動原因。
表1 主要變量定義及說明
表2采用ols回歸,模型(1)報告基準回歸結(jié)果,F(xiàn)DI系數(shù)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(yīng)、時間固定效應(yīng)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(shù)出現(xiàn)顯著下降,說明遺漏變量使得系數(shù)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(xù)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(yè)率的系數(shù)為負,與預(yù)期基本相符,且失業(yè)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(jīng)濟發(fā)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
理論上,某地區(qū)依托大市場優(yōu)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(jié)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(gòu)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(shù)據(jù)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(guī)則,要求工具變量嚴格外生、與內(nèi)生變量高度相關(guān)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(qū)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(qū)域,《外商投資產(chǎn)業(yè)指導(dǎo)目錄》也在同一年發(fā)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(guān)影響??紤]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(shù)文獻的做法,引入各年人民幣對美元的平均匯率進行調(diào)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(xiàn)有文獻基礎(chǔ)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(yè)投資與當期值有較強的相關(guān)性,通過當期值對居民消費產(chǎn)生影響,而當期的消費增長對前一期的外商企業(yè)投資則沒有影響。這可以解決反向因果關(guān)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(jié)果
引入工具變量后,回歸結(jié)果如表3模型(1)對回歸進行工具變量相關(guān)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(shè);在弱工具變量的檢驗中,F(xiàn)統(tǒng)計量為24.908,遠大于10,拒絕“存在弱工具變量”的原假設(shè)。模型(1)系數(shù)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(xiàn)統(tǒng)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(yè)率表示的經(jīng)濟發(fā)展水平與居民消費均顯著相關(guān),系數(shù)符號均符合預(yù)期。失業(yè)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(jié)果
為探究區(qū)域性差異,本文將我國地區(qū)劃分為東、中、西三個部分。外商投資對當?shù)氐木用裣M的影響會因為地區(qū)不同而存在差異,因此進行地區(qū)層面的實證檢驗,回歸結(jié)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(yīng)東、西、中部地區(qū)。結(jié)果表明,只有西部地區(qū)在5%的水平下顯著為正且系數(shù)值大于東、中部地區(qū)。中部地區(qū)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(xiàn)為優(yōu)于東部次于西部,但中、東部FDI的系數(shù)在10%的水平下均不顯著。可能由于在西部大開發(fā)和“絲綢之路經(jīng)濟帶”建設(shè)下,西部地區(qū)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(jīng)濟發(fā)展加速推進,西部地區(qū)外商投資的技術(shù)溢出效應(yīng)相比其他地區(qū)而言具有顯著優(yōu)勢。東部地區(qū)外商投資系數(shù)低且在10%的水平下不顯著,可能由于東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)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(jīng)濟發(fā)展、擴張居民消費的支柱型產(chǎn)業(yè)。
表5 基于地域?qū)用鎸嵶C檢驗
本文從兩個方面進行穩(wěn)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(shù)據(jù),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(chǎn)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(nèi)消費的影響,結(jié)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(nèi)消費的影響依舊呈正向顯著相關(guān)。
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(nèi)消費的影響存在地區(qū)溢出效應(yīng),即同時對A、C兩地進行外商投資,C地存在的相關(guān)優(yōu)惠政策(例如免稅店等,A地?zé)o),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?shù)兀瑫rC地的消費增加不止來源于本地居民。因此便出現(xiàn),A地的外商投資增加,但是對當?shù)叵M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(nèi)消費的衡量指標為“社會消費品零售總額”將導(dǎo)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(yīng)。
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?shù)叵M的促進作用依舊正向顯著,系數(shù)略小,外商企業(yè)投資對人均消費水平的影響較弱?;居∽C了回歸結(jié)果的穩(wěn)健性,采用兩階段最小二乘法估計后,F(xiàn)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(shè)。最后,最小二乘法的系數(shù)估計與最大似然估計系數(shù)基本不變,進一步論證模型的穩(wěn)健性。
表7 更換因變量衡量指標實證檢驗
本文基于2008-2019年各省份宏觀數(shù)據(jù),深入分析了FDI對于當?shù)叵M需求的影響。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn):
從全國范圍來看,F(xiàn)DI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(lián)動,反映出供給側(cè)與需求側(cè)、外循環(huán)與內(nèi)循環(huán)的聯(lián)動。
從地區(qū)差異來看,F(xiàn)DI對居民消費的影響存在區(qū)域異質(zhì)性。FDI對居民消費的促進作用在西部地區(qū)最為顯著,中部次之,東部最弱??赡艿脑蛟谟冢阂皇沁呺H效用遞減規(guī)律決定了其作用受當?shù)刭Y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(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相對高級,與FDI所代表的產(chǎn)業(yè)更多表現(xiàn)為競爭性而非互補性。
本文在數(shù)據(jù)的搜集與選取上,可能存在數(shù)據(jù)不足等情況影響變量的選擇,以至沒有充分考慮其它內(nèi)生因素的影響,例如某城市貧富差距、國家宏觀政策等,導(dǎo)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(lián)系以及關(guān)聯(lián)性,以至可能存在的空間依賴性將導(dǎo)致結(jié)果的不準確。