马永俊, 李巧宏
(1.浙江师范大学旅游与资源管理学院,浙江金华 321004;2.南京大学城市与区域规划系,江苏南京 210093)
随着经济全球化趋势的日益加强,资本向外拓展的速度加快,加上中国改革开放的政策支撑,我国最具活力的地区之一——长江三角洲已成为吸引外资的“兵家必争之地”.资本的扩张同时也带来了技术、管理经验、知识的扩张.长三角不仅具有区位优势,更有优越的自然资源、土地资源、廉价的劳动力市场以及较高的经济发展阶段,因此,港澳台、亚洲国家 (日本、韩国、新加坡等)、北美洲地区 (美国、加拿大为主)、欧洲国家纷纷青睐于长三角,外商、跨国公司以直接投资或合作投资的方式源源涌入长三角.
外资引进对于中国来说是极其必要的,它不仅给中国带来了原始资本,更为中国提供了较优的管理、较新的技术及知识.但是,目前长三角的“外向型”经济已经进入了一个“路径依赖”的模式,只是关注不断吸引外资的“量”的提高,但实质上本地政府的收益 (财政收入)、人民的收益(工资、可支配收入)并没有得到相应规模的增长,这可以从最近有关长三角地区与浙南地区相关指标的比较中找到明确的答案.在这种“路径依赖”发展模式的作用下,为了保证对外资的持续吸引力,只有不断降低门槛 (地价、税收等)[1],这就造成了长三角的土地资源日趋稀缺、环境不断恶化,很有可能重蹈珠三角的覆辙.而最近两年的资源将尽和地产熄火使长三角经济出现整体疲软现象,也说明了长三角吸引外资方面存在的不足.
有学者总结,外资为长三角的经济发展带来了许多问题:引进外资重量轻质、招商乱局滋生“候鸟企业”、低成本引资开始显出增长滞重、引资大战已成为恶性竞争[2].本文在对“招商引资过度”的概念进行定位的基础上,基于 SPSS的因子分析及聚类分析,对长三角 16市的招商引资进行总体评价.
本文所说的“招商引资过度”并非排斥引进外资,它只是一种对引进外资方式的优劣鉴定.要鉴定引资的优与劣,主要是看政府在招商引资过程中的举措及由此带来的一些效益优劣.
招商引资过度的状况一般出现在经济开放度较高的城市,但并不意味着经济开放度高的城市就会出现招商引资过度的现象.在经济开放度很高的城市中,如果其软环境的控制力不足,例如实行“超国民待遇”,以免税或少税或以低价出让土地等政策赢得外商投资,并且引进的企业是重污染型或重自然资源型企业,那么城市就有可能存在着招商引资过度.另外,从本地效益看,如果本地政府的真正收益 (财政收入)、人民的收益 (工资、可支配收入)没有随着实际利用外资的增长而相应规模的增长时,也说明城市招商引资过度.
因此,“招商引资过度”城市同时具备 3个特点:(1)经济开放度高;(2)软环境控制力不足——主要从政府政策来衡量;(3)效益不优——主要从政府收益和人民收益来衡量.
这一概念的提出是有意义的.由于珠三角是典型的“东亚式的资源消耗型经济增长”模式,最近几年资源的耗竭使该地区经济陷入困境.2003年初,随着外资大规模投入长三角,到最近两年,长三角出现的经济增长幅度下降,如今也是典型的“东亚式的资源消耗型经济增长”模式.这都说明了中国经济发展中的一个严重问题:经济发展过于急功近利,过于注重表面繁华,而没有深入思考经济快速增长背后隐藏的危机.
SPSS(statistical package for the social sciences)为社会学统计软件包,主要是为社会科学应用而设计的,但实际上它在我国社会科学、自然科学的各个领域中都发挥了巨大的作用.该软件还可以应用于经济学、生物学、心理学、医疗卫生、体育、农业、林业、商业、金融等各个领域.
作为著名的统计分析软件之一,SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等.其过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类,每类中又分好几个统计过程,比如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、Logistic回归、Probit回归、加权估计、两阶段最小二乘法、非线性回归等多个统计过程,而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数.SPSS也有专门的绘图系统,可以根据数据绘制各种图形[3].
本文应用 SPSS中的因子分析,主要是将 16个城市的 15个经济社会指标进行与城市经济开放度相关性的提取;根据因子分析析出代表城市经济开放度高的几项综合性指标,然后应用聚类分析,将 16个城市按经济开放程度的高低进行归类,最终得出经济开放度最高的城市,招商引资过度城市,即在经济开放度最高的几个城市之中选择.因子分析与聚类分析的详细情况将在第 3部分阐述.
由于 2005年长三角经济已经略显疲态,因此,本文采用的数据为 2003年、2004年的数据.长三角区域范围为上海、南京、苏州、无锡、常州、南通、扬州、镇江、泰州、杭州、宁波、嘉兴、湖州、绍兴、舟山、台州共 16个市,土地面积 10.96万km2,占全国的比重约为 1.14%,区域人口为8 212万人,占全国比重约 6.3%.
3.2.1 因子分析
在较多领域研究中,往往需要对反映事物的多个变量进行大量的数据收集,以便进行分析,寻找规律.多数情况下,许多变量之间存在一定的相关关系.因此,用较少的综合指标分析存在于各变量中的各类信息,而各综合指标之间彼此是不相关的,代表各类信息的综合指标称为因子.因子分析即是用少数几个因子来描述许多指标或因素之间的联系,以较少几个因子反映原资料的大部分信息的统计学方法[3].
本文采用因子分析,将收集到的 16个城市的15项经济社会指标进行因子提取,目的是将经济社会指标数缩减成最少几项互不相关的综合指标.15个指标分别是:人口、总面积、城市居民人均可支配收入、人均 GDP、社会消费品零售总额、地方财政收入、地方财政支出、出口商品总额、进口商品总额、房地产开发投资总额、协议外资金额、外商直接投资 (FD I)、国际旅游外汇收入、工业用电量、城镇居民储蓄存款年末余额等.
因子分析中有多种确定因子变量的方法,如基于主成分模型的主成分分析法和基于因子分析模型的主轴因子法、极大似然法、最小二乘法等.其中基于主成分模型的主成分分析法最为常见.本文以此来构造因子变量,主要步骤如下:
(1)确定 15项指标变量是否适合因子分析
SPSS因子分析中检验是否适合于因子分析的 2种方法:Bartlett Test of Sphericity(巴特利特球度检验)、K MO(Kaiser-Meyer-Olkin统计学家)检验.由于巴特利特球度检验较 K MO检验应用范围更广,因此,本文选用巴特利特球度检验作为是否能适合于因子分析的一个方法.
表 1 K MO和巴特利特球度检验
巴特利特球度检验是以变量的相关系数矩阵为出发点,它的零假设相关系数矩阵是一个单位矩阵,即相关系数矩阵对角线上的所有元素都为1,所有非对角线上的元素都为零.从表 1结果可以看出,巴特利特球度检验给出的相伴概率为0.000,小于规定的显著性水平 0.05,因此拒绝巴特利特球度检验的零假设,认为适合于因子分析.
(2)构造因子变量
表 2主要描述的是 15个指标变量的总体情况 (没有全部列出).第 1列是 15个指标变量 (只列出 6个);第 2列是变量的方差贡献,是衡量因子重要程度的指标;第 3列是各因子变量的方差贡献率,表示该因子描述的方差占原有变量总方差的比例;第 4列是因子变量的累计方差贡献率,表示前N个因子描述的总方差占原有变量的总方差的比例;第 5列到第 7列是从初始解中按照一定标准提取了 3个公共因子后对原变量总体的描述情况.可见提取了 3个公共因子后,它们反映了原变量92.468%的信息.
接下来分析如何提取出这 3个公共因子.表3是经过方差极大法对因子载荷矩阵旋转后的结果,从第 2列、第 3列、第 4列中分别选出载荷值较高的归入第 1、第 2、第 3个综合因子之中,得出的结论如下:第 1个因子变量包含社会消费品零售总额、地方财政收入、地方财政支出、国际旅游(外汇)收入、城镇居民储蓄存款年末余额;第 2个因子变量包含人均 GDP、工业用电量、城市居民人均可支配收入、房地产开发投资总额;第 3个因子变量包含人口、总面积、出口商品总额、进口商品总额、协议外资金额、外商直接投资 (FD I).本文只需采用第 3个因子变量,出口商品总额、进口商品总额、协议外资金额、外商直接投资基本上 反映了城市的经济开放程度.
表 2 变量总体描述情况
表 3 旋转之后的因子荷载矩阵
3.2.2 聚类分析
聚类分析是统计学中研究“物以类聚”问题的一种有效方法,它属于统计分析的范畴.聚类分析的实质是建立一种分类方法,它能够将一批样本数据按照它们在性质上的亲密程度在没有先验知识的情况下自动进行分类.根据上一节因子分析得出的衡量城市经济开放程度的 4个指标来对长三角 16个城市进行聚类分析.
聚类分析的方法主要有 2种:其一是“快速聚类分析方法”;其二是“层次聚类分析方法”.如果观察值的个数多或文件非常庞大,采用快速聚类分析方法.本次分析观察值并不多,因此采用了层次聚类分析方法.先进行级差标准化,再选欧氏距离平方计算样本距离,选取类间平均链锁法,最后结果如表 4,代表着如果将长三角 16个城市按照出口商品总额、进口商品总额、协议外资金额、外商直接投资 4项指标划分为 4类,其结论是:上海为 1类;苏州为 1类;南京、无锡、杭州、宁波为1类 ;常州、南通、扬州、镇江、泰州、嘉兴、湖州、绍兴、台州、舟山为 1类,可得出经济开放程度序列如表 4所示.上海的经济开放度最高,其次是苏州,再次是南京、无锡、杭州、宁波,最后一个层次是其余 10个城市.经济开放度高的城市分别为上海、苏州、南京、无锡、杭州、宁波 6个城市.
表 4 聚类组成表
对经济开放度较高的城市,笔者采用比较法分析其招商引资过度的情况:这 6个城市的人民生活水平是否随着外资引入而有相应规模的增长;工业用电量的增长是否快于外资引入的速度.采用这 2个指标,主要原因是它们能较好地反映出城市经济发展的综合效益.由于外资是从 2002年开始从珠三角向长三角转移,因此,本文将从2002年开始进行这 2方面的比较.
3.3.1 人民生活水平比较
图 1所示为 2002-2004年 6个经济开放程度较高城市的若干指标增速.分析图 1的 6幅图,采用排除法将南京市剔出招商引资过度城市之列.因为该市 2002-2004年代表着人民生活水平的人均 GDP、城市居民人均可支配收入及社会消费品零售总额 3项指标的增长速度较外资直接投资的速度快,可以总结出随着外资投入的增长,人民生活水平也在快速地提高,其外资利用综合效益较高.因此,南京市经济开放度较高且处于经济可持续发展阶段.
对于另外 5个城市,我们从比较人民生活水平的角度暂且无法明确得出招商引资过度城市,本文将通过“工业用电量”这一指标来确定.
图 1 2002-2004年 6个经济开放度较高城市若干指标增速
3.3.2 工业用电量比较
从图 1各个城市工业用电量与外资投入增速的比较,可以先确定杭州市为招商引资过度城市之一.杭州市工业用电量增长速度之快远远大于外商直接投资的增长速度,说明杭州市相比其他城市而言,在 2003年引进的工业多是耗电量较大的重型工业,这些重型工业的引入不利于杭州市经济的可持续发展.
其次,确定苏州市与无锡市也为招商引资过度城市.两大城市在外商直接投资下降时,工业用电量却在增长,原因在于这 2个城市为了保持吸引外资的势头而降低了对外资的限制要求,引进了一些可能造成环境污染的重工业、初级加工工业、原材料工业等.
相对而言,上海与宁波的工业用电量与外资投入之间的增长速度适度.因此得出结论:招商引资过度城市为杭州、苏州、无锡.
当前这 3个招商引资过度城市所存在的问题主要包括:
(1)城市经济过分依赖外资,城市发展面临着风险;
(2)外资企业获得的“超国民待遇”,使得本来就十分脆弱的民营经济举步维艰,不公平的竞争环境造成了城市缺少本土内生的强大企业,城市经济的发展缺乏可持续性;
(3)3个城市的“外向型”经济已经进入了一个“路径依赖”的模式,只是关注不断吸引外资的“量”的提高,但实质上本地政府的真正收益 (财政收入)、人民的收益 (工资、可支配收入)并没有得到相应规模的增长.
(4)国际资本的转移是周期性的,但是目前 3个城市为了吸引外资而对行业不加筛选甚至大量引进基础能源、化工、造纸等行业,过多的土地被制造业占据,生态环境恶化,其产生的边际成本是对未来更高层次经济发展模式的放弃,从而最终会削弱这个地区的竞争力.
(5)目前政府的干预方式存在着某些问题:干预过多地集中在招商引资、提供“优惠条件”、重复进行基础设施建设等方面,而对扶持内资企业、高科技企业发展等方面却关注不够,而这些恰恰都是西方国家政府干预中最主要的方面.
对策参考如下:
(1)大力营造与国际接轨的优良投资环境.想要在引进外资中有较强的吸引力,就需要在今后的发展中十分注重营造与国际接轨的投资环境.这 3个城市必须着力营造“亲商、安商、富商”的良好氛围,形成开明开放的政策环境、优质高效的服务环境、严明规范的法制环境、健康文明的人文环境.
(2)把引进外资与产业结构调整和升级有机结合起来.在参与全球经济一体化进程中,要不失时机地积极实施外力推动型产业升级战略.通过大力引进外来资金、技术和先进管理手段,快速形成战略产业的规模优势和竞争力优势.
(3)以产业链为主线,实现民资和外资的深度融合,形成产业集群效应.长三角各城市在工业化初期,民营企业发挥了很大的作用,自身也有了很快的发展,但是随着要素成本竞争优势的逐渐减弱,不少企业面临着严峻考验,因此,迫切需要引进外资来提高自己.
(4)转变政府职能,进一步提高政府办公的透明度.地方政府在吸引外资中应扮演正确的角色,在产业政策制订、执行和优化投资环境上做更多的工作.政府行政手段只能推动,而不可代替市场运作.招商引资应突出企业的主体地位.政府应向服务型靠拢,而不能再对企业特别是外资企业进行干预.同时,政府还应提高办事的透明度.
城市的经济发展由于资源、区位、政策等等内外部因素的不同,都有不同的模式,并且无一例外地都需要在摸索中发展,在总结经验基础上前进,为未来经济可持续发展做好铺垫.“招商引资过度”是在长三角外向型经济发展了 6 a的基础上对各城市的发展状况进行分析和探求,长三角的3个招商引资过度城市应在此基础上吸取教训,纠正错误,朝正确的外向型经济发展.
[1]张京祥.全球化视野中长江三角洲区域发展的博弈与再思考[J].规划师,2005,21(4):14-16.
[2]金峰.长三角地区引进外资水平现状与对策分析[J].经济研究导刊,2006(4):114-117.
[3]余建英,何旭宏.数据统计分析与 SPSS应用[M].北京:人民邮电出版社,2005.