在经济全球化和国家城镇化战略的推动下,外商直接投资与地区新型城镇化发展之间的关系日益紧密。本文利用熵值法从人口、经济、社会和环境四个方面测算了我国2000年到2010年30个省(市、区)的新型城镇化水平,采用面板格兰杰因果关系检验等方法对我国省(市、区)级地区的FDI与新型城镇化发展的互动状况进行了实证研究。研究表明,总体上我国各地区的FDI与新型城镇化水平间存在显著的互动关系;东中西部两者的互动状态存在差异。 Under the globalization background, the relationship between China’s development of new urba-nization and FDI becomes more and more closely. The paper uses the entropy method to calculate new urbanization index through four dimensions including people, economic, society and envi-ronment, and further studies the relationship between FDI and regional urbanization development by Grainger Granger causality test. The research shows that there is a significant interaction between the FDI and the new urbanization level, but the interaction of the eastern, central and western is different.
—基于中国省级面板数据的分析
臧新,李 阳
东南大学经济管理学院,江苏 南京
收稿日期:2016年3月11日;录用日期:2016年3月31日;发布日期:2016年4月7日
在经济全球化和国家城镇化战略的推动下,外商直接投资与地区新型城镇化发展之间的关系日益紧密。本文利用熵值法从人口、经济、社会和环境四个方面测算了我国2000年到2010年30个省(市、区)的新型城镇化水平,采用面板格兰杰因果关系检验等方法对我国省(市、区)级地区的FDI与新型城镇化发展的互动状况进行了实证研究。研究表明,总体上我国各地区的FDI与新型城镇化水平间存在显著的互动关系;东中西部两者的互动状态存在差异。
关键词 :外商直接投资,新型城镇化,熵值法,互动
城镇化是一个复杂的社会、经济和文化因素交织渐进演变的过程,走中国特色新型城镇化道路正是上述因素的综合体现;在由外商直接投资和跨国公司推动的经济全球化大背景下,城镇化愈加显示出开放性的特点(王新娜,2010)。改革开放使外资进入中国,促进了我国经济的发展,FDI以集聚的方式从多方面带动了地区的城镇化水平的综合发展。
城镇化的内涵颇具复杂性(简新华,2010) [
西方经典城市化动力机制理论将工业化作为城市化的基本动力。早期的依附学派认为外资会造成发展中国家依附性城市化;90年代后认为FDI对发展中国家城市化产生正向影响的研究逐渐增多。Tommy Firman等(2007) [
因为要从人口、经济、社会和环境的角度考察外商直接投资与我国新型城镇化发展的互动关系,本文首先从我国利用外资的总体状况、行业分布、就业效应和环境影响四方面来分析我国外商直接投资的状况。
1979~1991年为我国利用外商直接投资的萌芽阶段,投资规模较小,呈现渐进型低速增长。1992~1997年为我国利用外商直接投资的高速发展阶段。尤其是1992~1993年期间,1992年实际利用外商直接投资金额为110.07亿美元,增幅152%,1993年为275.15亿美元,增幅149%。这两年年实际利用外商直接投资金额为1979年~1991年实际利用外商直接投资金额的1.62倍。1997~2000年为我国利用外商直接投资的盘整阶段。这期间我国实际利用外商直接投资额稍有回落,变化幅度较小。2001年至今为我国利用外商直接投资的新一轮发展期。这期间我国实际利用外商直接投资额在波动中逐步上升。尽管受2008年金融危机的影响,2009年我国实际利用外商直接投资金额有所下降,但在2010~2013年很快恢复上升态势。
外商直接投资在我国分布呈现出“东高西低”的基本格局。20世纪90年代初,流入我国的外商直接投资的分布表现出的东西部差距极为突出,东部地区吸收FDI的比例高达94%,而中西部分别只占据我国FDI流入的4%和2%。而90年代中期,随着我国经济的发展以及国家制定的一系列政策的鼓励,我国FDI开始有由东部向西部转移的趋势。2010年,东部FDI进一步下滑到71.83%,中部FDI所占比例明显提升,由2000年的9%,上升到19%,而西部所占比例略微上升,由5%上升到9%。
从行业分布来看,外商直接投资比重由第二产业向第三产业转移。2000年,我国外商直接投资流入第二产业的比重为80.01%,流入第三产业的比重为18.16%;2011年,第三产业吸收外商直接投资比重为50.2%,超越第二产业,成为吸收FDI的主要产业。2000年,我国外商直接投资分布在10个行业之中,主要流入行业为传统的工业产业部门,如水电供应业和制造业,而2013年,我国外商直接投资分布在19个行业之中,主要流入行业不仅包括传统的制造业,也包括第三产业中的房地产行业,交通运输业,批发零售业,租赁和商务服务业,形成了以制造业为主体,房地产,交通,商贸为辅的外商直接投资局面。
从外商直接投资的就业效应来看,2000年,外资企业吸纳就业人数为642万人,占总就业人数比例的2.77%,而到2012年,外资企业吸纳就业人数为2215万人,占总就业人数比例的5.97%,有了大幅度的提升。整体来看,2000~2012年,城乡就业人口平均增长率为4%,而外资企业就业人口平均增长率为11%,远高于城乡整体水平,这表明外商直接投资的流入,为解决我国劳动力就业问题做出了贡献。
根据《国家新型城镇化规划(2014~2020年)》,我国的新型城镇化是以“以人为本、四化同步、优化布局、生态文明、文化传承”为基本原则。因此,本文在对城镇化的综合衡量方面,将“以人的城镇化为核心,合理引导人口流动”、“促进城镇发展与产业支撑、就业转移和人口集聚相统一”和“把生态文明理念全面融入城镇化进程”等理念融入指标的设计和考量;指标设计主要包括了人口发展、经济发展、社会建设、公共设施和服务建设、人民居住环境建设和资源利用等方面。不同于通常的非农业人口比例等单一指标对城镇化的衡量,本文将从人口、经济、社会和环境四个维度来综合衡量我国新型城镇化的发展水平,具体的指标体系如表1所示。
通常多指标综合评价的方法分为主观赋权评价法和客观赋权评价法两大类,为了避免权重确定过程中的主观因素的局限,本文采用熵值法对各指标进行客观赋权。熵反映系统的混乱程度,最初源于物理学中的热力学概念。信息系统中,在由m个样本、n个评价指标所构成的指标数据矩阵
目标层 | 准则层 | 指标层 | 指向性 |
---|---|---|---|
新型化城镇水平 | 人口发展 | 城镇人口比率(%) | 正向 |
城市人口密度(人/平方公里) | 正向 | ||
第二产业从业人口比值(%) | 正向 | ||
第三产业从业人口比值(%) | 正向 | ||
经济发展 | 人均GDP (元/人) | 正向 | |
第二产业占GDP比重(%) | 正向 | ||
第三产业占GDP比重(%) | 正向 | ||
竣工房屋价值(万元) | 正向 | ||
人均财政支出(万元) | 正向 | ||
城镇固定资产投资额(万元) | 正向 | ||
城镇居民家庭人均年可支配收入(万元) | 正向 | ||
社会发展 | 城镇与农村居民收入比(农村 = 1) | 逆向 | |
人均受教育年限(年) | 正向 | ||
互联网上网使用人数(人) | 正向 | ||
交通密度(辆/km/车道) | 正向 | ||
人均医疗卫生机构床位数(床/人) | 正向 | ||
环境发展 | 工业废水排放量(万吨) | 逆向 | |
工业废气排放总量(万吨) | 逆向 | ||
工业固体废物排放量(万吨) | 逆向 | ||
环境污染治理投资总额(万元) | 正向 |
表1. 新型城镇化水平综合测度指标体系
假设有m个样本,n个评价指标,则aij表示第i个样本的第j项指标值,具体测算步骤如下:首先对原始数据进行标准化处理。正向指标表示指标对系统有着正向的效应,标准化处理方法如(1)式;逆向指标表示指标对系统有着负面的作用,标准化处理方法如(2)式。其次,计算第i个指标值在第j项指标下所占的比重pij,见(3)式;第三,计算第j个指标值的熵值ej,见(4)式;第四,计算第j个指标的差异性系数gj,见(5)式;第五,计算第j个指标的权重wj,见(6)式;第六,计算各综合侧度指标得分Hi,见(7)式。
其中,wj是通过组合赋权法确定的指标权重,aij为各项指标的原始数据值,为了消除逆向的指标对新型城镇化水平测度的负面影响,在计算各项指标的综合得分的时候,对逆向指标的原始数据取倒数。本文中m = 30,n = 20,i代表各个指标,j代表相应地区。
本文利用熵值法对2000年到2010年我国30个省(市,区)的20个指标进行赋权,数据来源为1999~2011年《中国统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》、《中国人口和就业统计年鉴》,《中国环境统计年鉴》,各省统计局网站以及高校财经数据库。本文中所使用的生产总值指数,城镇固定资产投资额等数据已经排除了通货膨胀因素的影响。计算得出新型城镇化的综合得分,并以此作为后面实证研究的基础数据(因篇幅所限未列出)。
赋权结果表明,在人口,经济,社会,环境四个指标当中,人口指标的平均权重约为17%,经济指标的平均权重约为31%,社会指标的平均权重约为34%,环境指标的平均权重约为18%,从中可以看出经济指标和社会指标对我国新型城镇化水平的影响较为重要。从整体来看(见图1),2000~2010年我国各地区新型城镇化水平一直在上升。从地区城镇化的综合得分来看,我国东部区域城镇化得分明显高于中部和西部,而我国中部城镇化程度要高于西部,其中东部沿海地区城市的新型城镇化综合得分最高。
从城镇化水平增长速度来看,2001年至2006年我国城镇化总体增长速度处于波动状态,2007年开始,我国东部,中部,西部的城镇化增长率在波动中略有上升,并趋于稳定。西部城镇化增长率高于东部和中部,并从08年开始有了明显的提高。
首先,外商直接投资影响人口分布进而影响地区的城镇化发展。外商直接投资大量投资劳动密集型产业,对廉价劳动力的需要导致发展中国家农村人口大量向城市移民,城市人口规模迅速扩张。外商直
图1. 2000~2010年东中西部新型城镇化得分趋势图
接投资产生的就业创造效益、技术外溢、工资溢价等正向效应进而促进城市化水平的提升(孙浦阳等,2010;Karen C. Seto,2011) [
其次,外商直接投资影响经济制度、经济资源和经济结构进而影响地区的城镇化发展。FDI为城市带来了技术的外溢,资金的积累,就业机会的增加,人均可支配收入的增加以及经济的辐射,通过资本积累与技术外溢驱动地区经济结构和产业结构的转变,推动了地区城镇化的发展(Berkoz and Sece Turk,2008;康春鹏等,2013) [
第三,外商直接投资影响社会发展进而影响地区的城镇化发展。由于外资企业对投资环境有更高的要求,也就对城市的发展提出了更高的要求,促使新型城镇化水平有所提升。发展中国家城市的未来将在很大程度上受到外商直接投资政策、区域性和全球性具有竞争力的交通和通信基础设施的影响(Victor F. S. Sit, 2001) [
第四、外商直接投资影响生态环境进而影响地区的城镇化发展。外商直接投资在促进地区城镇化发展的同时带来了碳污染的国际转移,造成了我国城镇化的非良性发展(刘梦琴等,2011) [
首先,城镇化发展影响人口发展进而影响对外直接投资的流入。城市化发展带来的人口分布变化对外商直接投资的投资规模会造成影响,这在波兰等国的实证研究中得到了证实(Ciešlik, 2005) [
其次,城镇化发展影响经济发展进而影响对外商直接投资的流入。完善的制度和高度的城市化,是外商直接投资对一国经济增长有积极影响作用的前提条件,城市化发展带来的经济发展和产业结构升级会增强对外商直接投资的吸引力(M. Behname, 2013) [
第三,城镇化发展影响社会发展进而影响对外直接投资的流入。城市化的发展带来的较高的城市基础设施的建设水平也为我国更好地吸引与利用外商直接投资打下了良好的基础(孙浦阳等,2010) [
第四,城镇化发展影响工资成本进而影响外商直接投资的流入。新型城镇化水平的提高意味着城镇劳动力成本的提升和环保意识,产权意识的提高,这意味着在中国进行投资劳动力成本不如十几年前那样廉价,一些高污染的外资企业想将产业转移到中国来也不再轻而易举。因此在初期,城镇化的发展对FDI的流入有一定的抑制作用。但是随着城镇化的发展,我国能够提供更为安全完善的投资环境,较低的投资风险和大量的人才,虽然劳动力成本上升,但是却由于投资环境的改善有了更低的风险成本和更高的预期回报,也就吸引了更多的FDI流入中国。
基于前文的理论分析和1999~2010年我国30个省(市)的面板数据,本文将对外商直接投资与地区新型城镇化发展的互动关系进行实证检验,主要通过面板格兰杰因果检验来进行研究。
1) 变量与数据。本文选取2000~2010年我国30个省(市)实际利用外商直接投资金额的数据作为衡量FDI的指标,采用前文计算得到的我国30个省(市)新型城镇化的得分UR表示城镇化水平。相关数据来自《中国统计年鉴(1999~2011)》、《中国城市统计年鉴(1999~2011)》、《中国环境年鉴(1999~2011)》、《中国人口和就业统计年鉴(1999~2011)》以及各省(市,区)的统计局网站。为了消除可能存在的异方差,本文对变量取自然对数进行检验。
2) 平稳性检验。本文采用ADF单位根检验对面板数据LNFDI和LNUR的平稳性进行检验。由表3可知,ADF值为2.610,大于1%,5%,10%三个显著性水平下的临界值,从而不能拒绝原假设,说明存在一个单位根,LNFDI与LNUR为非平稳序列;而进一步的检验表明,两序列的一阶差分均为平稳序列,LNFDI和LNUR均为一阶单整序列,说明二者之间存在长期均衡关系,满足了进行协整检验的前提。
3) 面板数据的Westerlund协整检验。本文采用的是面板数据,因此参照Westerlund (2007) [
该方法的基本思想为:1) 以误差修正模型为基础进行面板协整检验;2) 若存在协整关系,则误差修正部分的系数应显著异于零。该方法考量了截面数据的异质性以及截面内的序列相关和截面间的相关性。原假设为不存在协整关系,第一组统计量Gt和Ga表示不同截面的误差修正速度不同,Gt表示在该前提下不考虑序列相关能否拒绝原假设,Ga表示考虑序列相关能否拒绝原假设,第二组统计量Pt和Pa表示各个截面的误差修正速度相同,Pt表示不考虑序列相关,Pa表示考虑序列相关,可利用STATA进行检验。Westerlund检验结果表明在考虑截面数据异质性和序列相关性的情况下,我国FDI利用水平与城镇化水平之间存在协整关系,即FDI利用水平与城镇化之间存在长期的均衡关系,具有长期的一致性。
4) PVAR模型的格兰杰因果关系检验。为了进一步考察FDI和新型城镇化水平的互动状况,本文基于PVAR的面板数据对两变量进行格兰杰因果关系检验。关于滞后期阶数,本文根据AIC,BIC,HQIC信息准则,当AIC,BIC,HQIC检验值达到最小时来确定。研究表明,当滞后项阶数为3时,AIC、BIC及HQIC均达到最小;对应的面板格兰杰因果检验结果如表2所示,双向原假设的相伴概率P值均为0.000,拒绝原假设,证明外商直接投资和新型城镇化发展水平之间存在双向的格兰杰因果关系,二者之间存在显著的互动关系。
我国地域辽阔,不同地区经济发展水平差异较大,为进一步深入探讨我国外商直接投资与地区新型城镇化互动的状况和条件,在前文研究的基础上,本文分别对我国东、中、西部FDI与新型城镇化水平进行格兰杰因果关系检验,进而判断不同地区二者之间的影响程度。
东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南等11个省(市);中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南有8个省级行政区;西部地区包括四川、重庆、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、广西、内蒙古等12个省级行政区(由于西藏地区数据缺失较严重,故将其剔除)。
分别对我国东中西部的PVAR模型的滞后项进行选择,均得出滞后项为3时,AIC、BIC及HQIC均达到最小,因此建立滞后阶数为3的PVAR模型,并对我国东中西部的相关数据进行格兰杰因果关系检验,结果如表3所示。
从我国东部地区的面板数据格兰杰因果检验结果来看,P值分别为0.02和0.000,说明我国东部地区FDI利用水平(LNFDIE)和新型城镇化发展水平(LNURE)之间存在显著的双向格兰杰因果关系,表明外商直接投资与城镇化的互动关系在东部已经形成。
从我国中部地区的面板数据格兰杰因果检验结果来看,P值分别为0.96和0.747,均不能拒绝原假设,证明我国中部地区FDI利用水平(LNFDIM)和新型城镇化发展水平(LNURM)之间无明显的双向格兰杰因
原假设 | 滞后期 | Wald统计值 | P值 |
---|---|---|---|
LNFDI不是LNUR的格兰杰原因 | 3 | 82.661 | 0.000 |
LNUR不是LNFDI的格兰杰原因 | 3 | 44.15 | 0.000 |
表2. 我国东部地区FDI利用与城镇化发展的格兰杰因果关系检验结果
原假设 | 滞后期 | Wald统计值 | P值 |
---|---|---|---|
LNFDIE不是LNURE的格兰杰原因 | 3 | 5.83 | 0.02 |
LNURE不是LNFDIE的格兰杰原因 | 3 | 51.817 | 0.000 |
LNFDIM不是LNURM的格兰杰原因 | 3 | 0.314 | 0.96 |
LNURM不是LNFDIM的格兰杰原因 | 3 | 1.223 | 0.747 |
LNFDIW不是LNURW的格兰杰原因 | 3 | 0.252 | 0.969 |
LNURW不是LNFDIW的格兰杰原因 | 3 | 8.8 | 0.032 |
表3. 我国东部地区FDI利用与城镇化发展的格兰杰因果关系检验结果
果关系,也就是在我国中部地区,FDI利用水平和新型城镇化发展之间尚无显著的格兰杰因果关系,互动关系尚未形成。
从我国西部地区的面板数据格兰杰因果检验结果来看,P值分别为0.969和0.032,说明我国西部地区城镇化的发展(LNURW)对FDI的利用水平(LNFDIW)有显著的正向作用,而FDI的利用水平对西部地区的城镇化发展却没有显著影响。西部地区外商直接投资与城镇化的关系不同于东部的双向互动关系,只存在一种单向的格兰杰因果关系。
因此,东中西部外商直接投资与城镇化的格兰杰因果关系的分地区检验表明,三大地区外商直接投资与新型城镇化的互动关系并不相同,处于三种不同的状态。只有东部地区外商直接投资与城镇化水平之间存在显著的双向互动关系;西部地区两者只存在单向显著影响,中部地区两者均无显著动态影响。由此我们发现,虽然外商直接投资与地区城镇化之间可能存在相互促进作用的理论预期在全国样本中得到验证,但分地区的实证检验揭示了两者互动更深层的内在规律:外商直接投资与地区新型城镇化发展的相互作用是有条件的,需要地区具备较高的社会经济发展水平方能与外商直接投资产生互动。中西部目前在吸引外资和城镇化方面尚不具备形成互动的条件,只有经过长时间的综合努力来提升地区城镇化的综合水平才能与外商直接投资形成互动。这与赵新正(2009) [
本文的统计分析、熵值法测算和计量模型的计算结果表明,总体上我国各地区的外商直接投资与新型城镇化水平都呈现上升状态,两者间存在显著的互动关系,相对而言,新型城镇化的影响更大;但东中西部两者的互动状态存在差异,外商直接投资与新型城镇化的互动依赖于地区社会经济综合水平的提高。上述研究对我国利用外资、促进地区新型城镇化发展富有启示,本文提出以下几点建议。
首先,为形成FDI和新型城镇化发展良性互动创造条件。将新型城镇化的理念系统地贯彻进包括外资引进等社会、经济发展的各项工作中,而不只是以人口的规模衡量城镇化的发展,将吸引外商直接投资与实现新型城镇化发展相关联,努力实现城乡统筹、工农协调、生态宜居、和谐和可持续发展的城镇化。第二,积极推动产业结构升级以进一步吸引外商直接投资的流入。政府应鼓励国外企业对我国第三产业的投资,改善相应金融政策,创造良好的投资环境。第三,限制污染性外资工厂的建立。采取政策监控,避免地方政府因盲目追求城镇化而引进带来重大污染的外资项目。我国中小城镇应重点发展高新技术产业、先进制造业等高附加值、低污染的集约型的产业,最大程度利用外资对城镇化的正面推动作用。第四,因地制宜进行新型城镇化建设,各具特色地形成城镇化与FDI的良性互动。城镇化比较发达的东部地区,应建立适应城镇化资金需求发展的多元化投资与融资机制,创造宽松、有序的投资环境,提高对高附加值的外资流入的吸引力,从而达到城镇化与外商直接投资之间的良性互动。中部地区应大力发展城市交通,建立区域交通网络,为社会经济活动的顺利进行提供保障;着力有发展有潜力的中小型城镇。西部地区应发挥西部的资源优势和沿边优势,加强与东南亚以及靠近西部的境外发达地区的合作,提高承接产业转移的能力,走适用于西部自身的新型城镇化发展道路。
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本文得到教育部人文社会科学研究规划基金项目“外资的区域转移、集聚与城镇化的渐进互动研究”(13YJA790147)、2014江苏省社会科学基地项目“江苏外资区域转移与城镇化发展的相互作用研究”(14JD001)的资助。
臧 新,李 阳. 外商直接投资与新型城镇化发展的互动研究—基于中国省级面板数据的分析Research on the Interactive Relationship between New Urbanization Development and Foreign Direct Investment—An Empirical Analysis Based on Chinese Provincial Data[J]. 商业全球化, 2016, 04(02): 21-30. http://dx.doi.org/10.12677/BGlo.2016.42004