外商直接投资对房地产业技术进步的影响实证

姜松+王钊

摘要：基于中国省际面板数据，利用DEA-Malmquist方法分解出房地产业的技术进步指数，并建立动态面板数据模型实证FDI对房地产业技术进步的影响效应。研究发现，FDI对中国房地产业技术进步的影响效应显著为负，随着FDI实践不断发展，其不稳定性也不断增加，制约了中国房地产业技术进步。此外，贸易开放、政府支撑力度、人力资本积累对房地产业技术进步具有制约作用，但现行制度、区位条件以及对外商行为的政府规制会对房地产业技术进步产生显著促进作用。

关键词：FDI；房地产业技术进步；DEA-Malmquist；动态面板模型

中图分类号：F293.3;F224文献标识码：A文章编号：1001-8409（2014）07-0053-06

The Empirical Research on the Impact of FDI on

Real Estate Industry Technological Progress

——Based on the Interprovince Data of China

JIANG Song1，2, WANG Zhao1

(1.School of Economics and Management, Southwest University,Chongqing 400715;

2.School of Economics and Trade, Chongqing University of Technology, Chongqing 400054)

Abstract： Based on the Chinese interprovincial panel data and DEAmalmquist decomposition of the technological progress index in real estate industry, this paper analyzes the impact of FDI on technological progress. Empirical results show that the effect of FDI on technological progress of the real estate industry is significant negative, with the continuous development of practice, its instability is increasing and it does not promote the technological progress in real estate industry. Trade openness, government support efforts and human capital accumulation have restraining effect on the technological progress, but the current system factors, geographic conditions and government regulation on foreign investment behavior play a significant role in promoting technological progress in the real estate industry.

Key words： FDI; real estate technology progress; DEAmalmquist; dynamic panel model

1引言

随着经济全球化和区域经济一体化纵深推进，在开放经济大潮中我国对接“两个市场”、利用“两种资源”的能力显著增强，经济发展水平以及综合竞争力显著提升。作为全球化发展重要动力的“外来户”外商直接投资（FDI)在我国经济“蜕变”发展过程中不断增长。据统计资料显示：1983~2011年我国FDI总额的年均增长速度达到1516%①。伴随市场化改革，房地产业在国民经济发展中的地位和作用日益夯实，房地产业也成为“外来户”的重要“涉猎”领域，房地产业FDI也不断增长。据统计资料显示：1997~2011年我国房地产业FDI年均增长速度达1102%，从结构视角来看，其占FDI的比重在2011年已达2284%，年均增长434个百分点。房地产业的稳定、健康发展直接关系着人民生活质量的提高以及城镇化演进。在理论层级，FDI会通过资本形成机制、技术扩散机制、竞争机制等多种形式作用于经济增长［1］，有利于缓解房地产资金需求刚性，对技术进步具有重大“牵引”作用。但在现实层面，房地产业FDI表现同其他产业FDI相比却显著不同，行为“异常”。尤其自2008年金融危机后，房地产业FDI规模“骤然”增加，资金流向动机、稳定性十分可疑［2］，房地产业FDI隐匿的风险性、波动性、不稳定性也可能对房地产业长远发展产生不良影响［3］。而首当其冲的可能会影响到房地产业的技术进步，从这个层面来看，开展此项研究的理论意义和实践运用价值巨大。

国内外学者在关于FDI认知方面进行了大量研究，提供了一个很好的逻辑范式和理论起点。梳理发现已有研究主要集中在三个方面：一是关于FDI正向效应的研究。Mody认为FDI在增强企业全球生产能力和实现企业跨境兼并中发挥了重要作用［4］；Blomstrom等研究了FDI对日本经济转型的影响，认为FDI在维持日本企业国外市场和产业结构升级方面做出了重要贡献［5］；Whalley认为若没有FDI，中国的国内生产总值增长率可能会降低3%~4%［6］；郑玄祖研究发现FDI提高了我国全要素生产率（TFP)水平，加速了我国的技术进步［7］。二是关于FDI风险性识别的研究。傅强、张小波通过实证研究揭示了FDI的风险性，认为以资本与金融账户开放途径“流入”的FDI的风险存在很强的隐蔽性，会威胁一国的经济安全［8］；毛中根则认为FDI会使东道国经常项目“逆差”，引致国际收支危机［9］。三是关于不同FDI效应的差异性的研究。Driffield和Love研究发现唯有“技术导向型”FDI才能导致生产力的溢出效应［10］；姜松等认为我国FDI已经跨越“门槛值”，但其对东中西部房地产业影响存在显著差异［3］；王海军等认为FDI加大了农业与非农业人口的收入差距［11］。

总体而言，关于FDI认知较为系统和全面，但大多停留于宏观层面，中观层面的研究十分鲜见，尤其是对于房地产业科技进步影响的研究还处于“空白”。在研究方法上大多局限于定性与静态计量，动态计量方法相对较为缺乏。鉴于此，首先运用DEA-Malmquist分离出房地产业技术进步指数，运用动态面板模型以及GMM估计方法分析FDI对房地产业技术进步的影响及机理，以实证证据系统评估FDI效应，为政府理性决策提供理论支撑与经验参考。

2模型设定、变量说明及数据来源

21模型设定与估计方法

Malmquist指数由Malmquist提出［12］。Charnes等将DEA与Malmquist相结合测算生产率［13］。定义投入x∈Rm+，产出y∈Rn+，生产可能集为St，由所有可行的投入和产出组合构成。按照Shephard所定义的距离函数来进行设定［14］：

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Dto(xt,yt)=inf{ω|(xt,yt/ω∈St)}

=sup{ω|xt,ωyt∈St}－1 (1)

下标o表示距离函数是产出导向型的。当Dto(xt,yt)=1，意味着(xt,yt)位于生产可能集St前沿上，即生产相对于可能集而言是技术有效的。将s→t和t→s的Malmquist指数变化定义为Ms和Mt。

Ms=Ds(xt,yt)Ds(xs,ys)

Mt=Dt(xt,yt)Dt(xs,ys)(2)

式 (2)两个公式在测度单一投入、产出时结果相同。但在规模报酬可变的情况下，结果会产生不一致。Fare等运用几何平均值导出产出导向的生产率指数的变化［15］。

M(xt,yt,xs,ys)=［Ds(xt,yt)Ds(xs,ys)×Dt(xt,yt)Dt(xs,ys)］12 =Dt(xt,yt)Ds(xs,ys)×［Ds(xt,yt)Dt(xt,yt)×Ds(xs,ys)Dt(xs,ys)］12(3)

式(3)中Dt(xt,yt)/Ds(xs,ys)表示s→t的技术效率变化指数(EFFCH)，右边括号内的部分即为技术进步变化指数(TECHCH)。而此时，Malmquist指数可以进一步写成：

Malmquist=EFFCH×TECHCH (4)

我国房地产市场化改革起步较晚，使用时间序列无法获取较大样本容量，也就很难发现有价值的研究结论。面板数据的发展及其获取的便利性弥补了研究样本容量有限的不足，满足了大数据背景下实证研究需求，为研究提供了有效支撑，得到的研究结论也较为可信。为此，基于式(4)分离出的技术进步变化指数(TECHCH)，进一步建立FDI对房地产技术进步影响的面板数据模型。

TECHCHit=θ+αFDIit+CON′itβ+μit(5)

式 (5)中CON′是除FDI外一系列影响房地产业技术进步的控制变量，μit为随机误差项。为了控制被解释变量房地产业技术进步自身滞后的影响，并解决由此所带来的解释变量控制不足所导致的计量估计偏差，进一步将式(5)转变为动态面板模型。

TECHCHit=θ0+θ1TECHCHi,t－1+αFDIit+CON′itβ+μit(6)

式(6)中，TECHCHi,t－1表示TECHCHit的一阶滞后项。对其进行离差变换可得：

TECHCHit－TECHCHi=θ1(TECHCHi,t－1－LTECHCHi)+(CONit－CONit)′β+(μit－μi) (7)

式(7)中，滞后项的平均值LTECHCHi中涵盖{TECHCHi2,…,TECHCHi,t－1}的信息。所以，(μit－μi)中存在自相关。对其进行差分处理可得：

△TECHCHit=θ1△TECHCHi,t－1+△αFDIit+△CON′itβ+△μit (8)

式(8)中△μit与△TECHCHi,t－1依然存在相关关系，但TECHCHi,t－1与△μit不相关。在计量估计中，现阶段一种有效处理方式就是以TECHCHi,t－2为工具变量实施GMM估计(广义矩估计)。但当{TECHCHit}接近布朗运动的理想数学状态“随机游走”时，TECHCHi,t－2与△TECHCHi,t－1之间的相关性较差，会导致工具变量选择失效，存在“弱工具变量”的问题，但系统GMM估计方法系统GMM估计分为一步GMM和两步系统GMM，文中选择最优结果作为分析基础。 则有效化解了这一困境，提高了估计效率和精度。

基于上述分析可知，如何选择工具变量在广义矩估计中起至关重要的作用，直接影响着研究结论的可信度。因而，工具变量的检验就显得十分必要和迫切。本文基于Sargan检验对工具变量的有效性进行检验。其零假设为工具变量和差分方程的随机误差项都是无关的。Sargan统计量为：

Sargan=NJN(φ∧2)=N(1NNi=1Z′i△μ∧i2)′W－1N (1NNi=1Z′i△μ∧i2)~χ2q(9)

另一方面，当模型中随机误差项存在序列相关时，广义矩估计结果同样会存在偏误。为此，需进一步对模型实施序列相关检验。应满足如下条件：

E(△μit△μi,t－1)=－σ2μ

E(△μit△μi,t－2)=0(10)

22变量说明

运用DEA-Malmquist分离TECHCH时，一个重要的步骤就是投入产出变量的设置。将房地产业固定资产投资总额和房地产业从业人员总数设为投入变量，房地产业产值设为产出变量。下面着重对其他变量做出说明与介绍。

房地产业FDI(FDI)。作为资本流入的主要形式，FDI会带来先进的设计、技术和设备，会提高房地产业的高科技化和智能化水平，促进房地产业的技术进步。房地产业FDI源自房地产业利用外资中的外商直接投资部分。同时，影响房地产业技术进步的因素很多，不可能穷尽。为此，在核心变量FDI的基础上，进一步添加控制变量CON。文中选取的控制变量包括外贸条件、政府支撑力度、制度因素、人力资本、区位条件以及政府规制等。

外贸条件(COW)。由一般经济原理可知，贸易开放程度往往与区域经济竞争力、资源配置能力及在国际市场中分享分工收益的能力直接挂钩［16］。且一般而言，贸易开放程度越高，外资进入成本和壁垒也就越小［17］，各种优势资源以及卓越的管理经验会涌入房地产业，促进广义技术进步。用外贸依存度作为贸易条件的代理变量。

政府扶持 (FCL)。推动房地产业的技术进步离不开政府的扶持。政府科技政策导向对于强化技术交流与合作，提高房地产业开发企业的综合竞争力具有重要作用。用财政科技支出表示。

制度因素(SYS)。制度设计在降低交易费用、充实动力等方面对技术进步具有重要作用。房地产业科技进步需要制度激励、制度保障、制度诱导。用国有及国有控股企业工业产值占工业总产值的比重来衡量。

人力资本(HUM)。技术进步是实现房地产业发展的核心，起着举足轻重的作用，但人力资本在技术创新和技术扩散中的作用不容“小觑”，是关键中的关键。技术进步作为主体行为与生产过程，对人力资本存量、质量具有较高要求。用平均受教育年限来衡量。平均受教育年限=文盲或半文盲比重×2+小学文化程度比重×6+初中文化程度比重×9+高中文化程度比重×12+大专及以上文化程度人口比重×16。

区位条件(DIS)。我国幅员辽阔，各地区在自然条件、地理区位及经济社会发展等诸多方面均存在显著差异［18］。为体现区位条件对房地产业技术进步的影响差异，引入虚拟变量，东部设置为1，中西部设置为0。

政策规制(POL)。政策规制一般是政府通过制定产业进入、资金流动及信息整合与发布相关政策以实现市场主体行为的规范与良性竞争。而《外商投资产业指导目录》则是政府规制在外商直接投资上的主要体现。《外商投资产业指导目录(2004修订版)》中将房地产业置放于“鼓励投资产业”目录中，《外商投资指导目录(2007修订版)》和《外商投资指导目录(2011修订版)》则将其放置在“限制性产业”目录。为体现政府规制效应，引入虚拟变量，将2007年前设置为1，以后则为0。

23数据来源及说明

实证数据是涵盖中国大陆28个省份1999~2010年的省际面板数据。其中，甘肃、西藏、新疆三省份由于相关指标数据缺失严重，在实证时将其剔除。所有数据来自《中国统计年鉴》、《新中国六十年统计资料汇编》、中宏教研支持系统等。各变量的散点图见图1。

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3实证结果及分析

31面板数据的平稳性检验

计量建模时一般要求实证数据必须是平稳的，否则易出现“伪回归”现象，为避免“伪回归”现象提高建立模型的精度，首先综合运用LLC(Levin，Lin & Chu)、ADF-Fisher和PP-Fisher方法对变量进行面板单位根检验以验证其平稳性。表1给出面板数据平稳性的检验结果。TECHCH、FDI、COW、FCL、SYS、HUM虚拟变量DIS和POL在实施平稳性检验时不包含在内。等变量均在1%显著性水平下拒绝原假设，所有变量均为平稳序列，建模回归时不会存在“伪回归”现象。

32动态面板模型估计

为避免变量间由于存在的精确相关关系或者高度相关关系存在“多重共线性”而使模型整体失真的问题。文中首先构建FDI与TECHCH间的动态面板模型［模型(1)］，并在此基础上逐步引入控制变量COW、FCL、SYS、HUM、DIS、POL［模型(2)~(7)］，以使结果更具信度。表2给出了各模型估计结果通过对比发现两步系统GMM方法明显优于一步系统GMM估计结果。 。由结果可知，各模型均不存在二阶自相关，Sargan检验表明工具变量的选取恰当，Wald表明模型整体显著性较强。

由模型(1)可知， TECHCHt-1、TECHCHt-2对TECHCH表1实证面板数据平稳性的检验结果

变量检验类型LLCADFPP结论TECHCH(C,0,0)-22487(0000)***325661(0000)***467584(0000)***平稳FDI(C,0,0)-4258(0000)***88184（0004)***86001(0006)***平稳COW(C,0,0)-5505(0000)--平稳FCL(C,T,0)-4914(0000)***--平稳SYS(C,0,0)-7739(0000)***68992(0004)***173177(0000)***平稳HUM(C,0,0)-41256(0000)***501074(0000)***515779(0000)***平稳注：()内为P值，***表示在1%的显著性水平下显著

①此散点图矩阵中并不涵盖虚拟变量。影响显著为负且弹性递减，说明房地产业技术进步并不存在“路径依赖”。FDI对TECHCH的影响显著为负。随着金融创新深化，长期与短期投资界限也愈显模糊，按传统划分标准应列入长期投资的FDI的不稳定性也不断提高［2］，受短期利润诱使、投资收益“汇回”所导致的经常性项目赤字压力，FDI并没有推动房地产业技术进步，反而具有制约作用。由模型(2)可知， COW对TECHCH的影响为负，这说明贸易开放并没有起到促进房地产业技术进步的作用。由模型(3)可知，FCL与TECHCH之间存在显著负向效应，政府财政科技投入对房地产业的技术进步并没有产生显著的促进作用。由模型(4)可知，SYS对TECHCH影响为正，这说明现行的制度安排能有效促进房地产业的技术进步。由模型(5)可知， HUM对TECHCH影响显著为负，这也在另一个侧面说明房地产业从业人员素质低、专业能力不强、人员流动性大已成为房地产业技术进步的“桎梏”。模型(6)和模型(7)的结果说明我国东部显著的区位条件有利于房地产业技术进步，《外商投资产业指导目录(2007修订版)》和《外商投资产业指导目录(2011修订版)》中将FDI放置于限制性投资目录中对房地产业技术进步的影响为负。

进一步参照Chang和Kaltani的做法［19］，分别检验FDI与一个控制变量的交互作用。模型(8)至模型(13)分别报告了引入交互项FDI×COW、FDI×FCL、FDI×SYS、FDI×HUM、FDI×DIS、FDI×POL的结果。AR(2)检验、Sargan检验以及Wald表明模型不存在二阶自相关，工具变量选择合适，模型整体显著性较强。引入交互项后，FDI对TECHCH的影响系数的符号变得不稳定，这主要是因为弹性变化所致。表2实证模型的系统广义矩估计结果

变量模型(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)常数项TECHCHt-1TECHCHt-2FDICOWFCLSYSHUMDISPOLAR(1)AR(2)SarganWald0.7930.6070.0590.1590.044-0.0490.642(15.74)***(9.83)***(0.95)(2.28)*(0.55)(-0.52)(5.38)***-0.761-0.715-0.899-0.917-0.996-0.985-1.071(-72.28)***(-24.32)***(-127.95)***(-66.50)***(-52.39)***(-37.52)***(-37.61)***-0.0030.051-0.309-0.322-0.569-0.549-0.726(-2.25)*(1.68)*(-27.15)***(-19.34)***(-22.05)***(-14.36)***(-17.04)***-0.181-0.167-0.017-0.017-0.017-0.029-0.029(-18.34)***(-14.12)***(-1.66)*(-1.26)(-1.30)(-3.13)***(-1.88)*-0.190-0.242-0.1810.009-0.122-0.029(-5.70)***(-11.72)***(-6.70)***(0.25)(-2.29)**(-2.60)**-0.207-0.186-0.213-0.152-0.678(-29.11)***(-27.46)***(-21.37)**(-13.53)***(-8.99)***[4]0.1790.2130.6120.201[4](3.15)***(2.39)***(4.34)***(1.01)***[5]-0.139-0.136-0.117[5](-48.13)***(-22.99)***(-29.61)***[6]0.5490.394[6](3.84)***(2.30)**[7]-0.441[7](-8.64)***-4.309-4.353-5.026-5.025-5.139-5.051-4.697-0.578-0.7331.6571.3451.0910.9101.63927.53927.66027.80327.65827.44227.37927.6425763.4206572.62063777.11040547.20071555.27027008.23013943.370注：()内为Z值，*、**、***代表变量在10%、5%、1%显著水平下显著，无标记则代表变量不显著(下同)

表3引入交叉项的系统广义矩估计结果变量模型(8)(9)(10)(11)(12)(13)常数项TECHCHt-1TECHCHt-2FDIFDI×CONAR(1)AR(2)SarganWald0.7800.1470.2790.8210.7840.262(9.83)***(6.76)***(5.14)***(16.05)***(17.21)***(8.50)***-0.702-0.949-0.914-0.759-0.766-0.889(-24.89)***(-145.94)***(-53.25)***(-59.67)***(-47.03)***(-141.56)***0.066-0.381-0.275-0.074-0.017-0.242(2.11)**(-34.72)***(-15.22)***(-3.40)***(-0.75)(-40.92)***-0.2220.0020.033-0.219-0.187-0.083(-12.77)***(0.39)(2.31)**(-20.73)***(-16.42)***(-14.18)***-0.068-0.0440.251-0.0160.0190.033 (-8.59)***(-44.36)***(13.08)***(-10.80)***(1.85)*(35.34)***-4.389-5.067-4.888-4.287-4.241-5.030-1.0272.397-1.5130.879-0.5152.83527.47727.91427.40627.50727.77927.7965372.4484679.266805.6112345.147465.6841200.57

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FDI×COW对TECHCH的影响显著为负，这说明经济开放度的提升没有为房地产业要素质量提高、先进管理经验引入带来新机遇，成为房地产业技术进步的新契机。FDI×FCL对TECHCH的影响为负，说明政府科技投入总量不足、结构性矛盾问题制约着房地产业技术进步。FDI×SYS对TECHCH的影响显著为正，说明稳健的制度安排和创新是促进房地产业技术进步的重要保证。FDI×HUM与TECHCH间存在显著的负向效应，这说明FDI能否带来技术进步依赖于房地产业人力资本积累［20］。FDI×DIS对TECHCH影响为正，在东部显著的区位条件下FDI的技术进步效应更易发挥。FDI×POL对TECHCH影响显著为正，《外商投资产业指导目录(2007修订版)》和《外商投资产业指导目录(2011修订版)》将FDI放置于限制性投资目录下，有利于将FDI总量限制于“合意”范围内，抑制其投机性动机，促进技术进步。

4研究结论与政策建议

随着体制转轨与经济转型，房地产业利用外资总量不断扩大、结构不断优化。但受人民币升值预期、房地产投资热潮牵引，FDI也已“背离”充足企业资金、激活要素配置、促成公平竞争的原始初衷，投机性、不确定性陡增，不但制约着房地产业技术进步，也为房地产业健康发展埋下隐患。从控制变量以及控制变量与FDI的交互项来看，贸易开放、政府扶持、人力资本积累制约房地产业技术进步，但现行制度、区位条件以及对外商行为的政府规制会促进房地产业技术进步。根据实证结论，提出如下政策建议。

(1)实施系统评估，重新定位FDI角色。实证结论表明，FDI已经成为制约房地产业技术进步的重要“屏障”。且过多的FDI涌入房地产市场还可能进一步“膨化”房地产业发展“泡沫”，引发系统性风险，使房地产业成为引发经济危机的“导火索”。所以，应在系统调研的基础上，在政府部门主导下开展房地产业FDI及其效应系统评估与诊断，重新定位FDI角色及地位，分区域、分时段制定动态性及其差异性发展战略。同时，房地产企业也应“穷则思变”，创新融资模式，避免对FDI的过度依赖。

(2)创新体制，藏富于民。房地产业FDI不断攀升对技术进步所带来的负向效应，实际上是非理性的体制做出的非理性的选择，虽然在以政绩考核为导向的经济增长中发挥了重要作用，但为此所付出的代价则是房地产业技术进步渐入瓶颈、国民福利的流失与净损。这种体制机制下，也容易产生对FDI的过度依赖，不利于房地产业的可持续发展。因此，加快体制机制创新，重塑“大国发展战略”，减少对FDI的过度依赖，不断冲减其负向效应。同时，进一步加快房地产业结构升级步伐，整合产业发展链条，推动房地产业的自主创新，为房地产业可持续发展注入不竭动力。

(3)加强对员工的职业教育与技能培训，实现人力资本积累。FDI促进房地产业技术进步的一个重要前提就是要有人力资本存量积累与质量提升。随着房地产业的快速发展，对人才需求层次、需求质量、需求范围也不断拓展和提高。因此，应不断加强房地产业员工的职业教育和培训，全面提升房地产业员工素质与技能，实现人力资源向人力资本的转化，增强员工岗位适应性与技能匹配性。同时，要不断完善收入分配制度、考核激励制度，明晰人力资本产权，为人力资本积累打下坚实基础，促进房地产业的技术进步。

(4)强化政府规制，规范FDI投资行为。实证揭示《外商投资产业指导目录(2011年修订)》将房地产业置于限制性投资目录中有利于房地产业技术进步的提高。要推动房地产业技术进步，政府规制作用不容忽视。所以，要继续以《外商投资产业指导目录(2011年修订)》规范和指导FDI投资行为，为房地产业可持续发展“保驾护航”。

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［17］罗良文,阚大学.国际贸易、FDI与技术效率和技术进步［J］.科研管理,2012(5):64-69.

［18］姜松,王钊等.粮食生产中科技进步速度及贡献研究［J］.农业技术经济,2012(9):40-51.

［19］Chang R，Kaltani L，Loayza N V. Openness can be Good for Growth: The Role of Policy Complementarities ［J］. Journal of Development Economics，2009(1): 33-49.

［20］代谦,别朝霞.FDI、人力资本积累与经济增长［J］.经济研究,2006(4):15-27.

(责任编辑：何彬)

endprint

FDI×COW对TECHCH的影响显著为负，这说明经济开放度的提升没有为房地产业要素质量提高、先进管理经验引入带来新机遇，成为房地产业技术进步的新契机。FDI×FCL对TECHCH的影响为负，说明政府科技投入总量不足、结构性矛盾问题制约着房地产业技术进步。FDI×SYS对TECHCH的影响显著为正，说明稳健的制度安排和创新是促进房地产业技术进步的重要保证。FDI×HUM与TECHCH间存在显著的负向效应，这说明FDI能否带来技术进步依赖于房地产业人力资本积累［20］。FDI×DIS对TECHCH影响为正，在东部显著的区位条件下FDI的技术进步效应更易发挥。FDI×POL对TECHCH影响显著为正，《外商投资产业指导目录(2007修订版)》和《外商投资产业指导目录(2011修订版)》将FDI放置于限制性投资目录下，有利于将FDI总量限制于“合意”范围内，抑制其投机性动机，促进技术进步。

4研究结论与政策建议

随着体制转轨与经济转型，房地产业利用外资总量不断扩大、结构不断优化。但受人民币升值预期、房地产投资热潮牵引，FDI也已“背离”充足企业资金、激活要素配置、促成公平竞争的原始初衷，投机性、不确定性陡增，不但制约着房地产业技术进步，也为房地产业健康发展埋下隐患。从控制变量以及控制变量与FDI的交互项来看，贸易开放、政府扶持、人力资本积累制约房地产业技术进步，但现行制度、区位条件以及对外商行为的政府规制会促进房地产业技术进步。根据实证结论，提出如下政策建议。

(1)实施系统评估，重新定位FDI角色。实证结论表明，FDI已经成为制约房地产业技术进步的重要“屏障”。且过多的FDI涌入房地产市场还可能进一步“膨化”房地产业发展“泡沫”，引发系统性风险，使房地产业成为引发经济危机的“导火索”。所以，应在系统调研的基础上，在政府部门主导下开展房地产业FDI及其效应系统评估与诊断，重新定位FDI角色及地位，分区域、分时段制定动态性及其差异性发展战略。同时，房地产企业也应“穷则思变”，创新融资模式，避免对FDI的过度依赖。

(2)创新体制，藏富于民。房地产业FDI不断攀升对技术进步所带来的负向效应，实际上是非理性的体制做出的非理性的选择，虽然在以政绩考核为导向的经济增长中发挥了重要作用，但为此所付出的代价则是房地产业技术进步渐入瓶颈、国民福利的流失与净损。这种体制机制下，也容易产生对FDI的过度依赖，不利于房地产业的可持续发展。因此，加快体制机制创新，重塑“大国发展战略”，减少对FDI的过度依赖，不断冲减其负向效应。同时，进一步加快房地产业结构升级步伐，整合产业发展链条，推动房地产业的自主创新，为房地产业可持续发展注入不竭动力。

(3)加强对员工的职业教育与技能培训，实现人力资本积累。FDI促进房地产业技术进步的一个重要前提就是要有人力资本存量积累与质量提升。随着房地产业的快速发展，对人才需求层次、需求质量、需求范围也不断拓展和提高。因此，应不断加强房地产业员工的职业教育和培训，全面提升房地产业员工素质与技能，实现人力资源向人力资本的转化，增强员工岗位适应性与技能匹配性。同时，要不断完善收入分配制度、考核激励制度，明晰人力资本产权，为人力资本积累打下坚实基础，促进房地产业的技术进步。

(4)强化政府规制，规范FDI投资行为。实证揭示《外商投资产业指导目录(2011年修订)》将房地产业置于限制性投资目录中有利于房地产业技术进步的提高。要推动房地产业技术进步，政府规制作用不容忽视。所以，要继续以《外商投资产业指导目录(2011年修订)》规范和指导FDI投资行为，为房地产业可持续发展“保驾护航”。

参考文献：

［1］姚枝仲,何帆.外商投资是否会带来国际收支危机［J］.经济研究,2004(11):37-46.

［2］蔡浩仪,韩会师.FDI稳定性下降与宏观经济风险防范［J］.国际金融研究.2012(3):77-84.

［3］姜松,黄庆华,王钊.FDI、门槛效应与房地产业发展［J］.软科学,2013(7):7-12.

［4］Ashoka Mody. Is FDI Integrating the World Economy?［J］. The World Economy，2004(8):1195-1222.

［5］Magnus Blomstrom，Denise Konan，Robert E. Lipsey. FDI in the Restructuring of the Japanese Economy［R］. Oxford and New York: Oxford University Press，2001.

［6］John Whalley. China's FDI and Non-FDI Economies and the Sustainability of Future High Chinese Growth ［J］.China Economic Review，2010(1):123-135.

［7］郑玄祖.外汇政策、FDI与经济增长［J］.财经研究,2007(7):48-57.

［8］傅强,张小波.金融开放外援性风险对中国经济金融稳定与安全的影响分析［J］.南开经济研究.2011(3):30-44.

［9］毛中根,段军山.FDI收益汇出与潜在国际收支危机的理论及经验分析［J］.国际金融研究,2005(3):45-51.

［10］Nigel Driffield，James H Love. Linking FDI Motivation and Host Economy Productivity Effects: Conceptual and Empirical Analysis ［J］. Journal of International Business Studies，2007(3): 460-473.

［11］王海军,李愿宏.FDI对城乡收入不均等的影响［J］.软科学,2011(1):14-18.

［12］Malmquist S. Index Numbers and Indifference Surfaces［J］. Trabajos de Estadistica，1953，4: 09-242.

［13］Charnes A，Cooper E Rhodes. Measuring the Efficiency of Decision Making Units［J］. European Journal of Operational Research，1978，2:429-444.

［14］Shephard R W. Theory of Cost and Product ion Functions ［M］.Princeton: Princeton University Press，1970.

［15］Fare R，S Gross Kopf，M Norris. Productivity Growth，Technical Progress，and Efficiency Change in Industrialized Countries: Reply［J］. American Economic Review，1997，87:1040-1043.

［16］姜松,王钊.贸易开放、FDI与房地产业发展［J］.上海经济研究,2013(5):27-36.

［17］罗良文,阚大学.国际贸易、FDI与技术效率和技术进步［J］.科研管理,2012(5):64-69.

［18］姜松,王钊等.粮食生产中科技进步速度及贡献研究［J］.农业技术经济,2012(9):40-51.

［19］Chang R，Kaltani L，Loayza N V. Openness can be Good for Growth: The Role of Policy Complementarities ［J］. Journal of Development Economics，2009(1): 33-49.

［20］代谦,别朝霞.FDI、人力资本积累与经济增长［J］.经济研究,2006(4):15-27.

(责任编辑：何彬)

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FDI×COW对TECHCH的影响显著为负，这说明经济开放度的提升没有为房地产业要素质量提高、先进管理经验引入带来新机遇，成为房地产业技术进步的新契机。FDI×FCL对TECHCH的影响为负，说明政府科技投入总量不足、结构性矛盾问题制约着房地产业技术进步。FDI×SYS对TECHCH的影响显著为正，说明稳健的制度安排和创新是促进房地产业技术进步的重要保证。FDI×HUM与TECHCH间存在显著的负向效应，这说明FDI能否带来技术进步依赖于房地产业人力资本积累［20］。FDI×DIS对TECHCH影响为正，在东部显著的区位条件下FDI的技术进步效应更易发挥。FDI×POL对TECHCH影响显著为正，《外商投资产业指导目录(2007修订版)》和《外商投资产业指导目录(2011修订版)》将FDI放置于限制性投资目录下，有利于将FDI总量限制于“合意”范围内，抑制其投机性动机，促进技术进步。

4研究结论与政策建议

随着体制转轨与经济转型，房地产业利用外资总量不断扩大、结构不断优化。但受人民币升值预期、房地产投资热潮牵引，FDI也已“背离”充足企业资金、激活要素配置、促成公平竞争的原始初衷，投机性、不确定性陡增，不但制约着房地产业技术进步，也为房地产业健康发展埋下隐患。从控制变量以及控制变量与FDI的交互项来看，贸易开放、政府扶持、人力资本积累制约房地产业技术进步，但现行制度、区位条件以及对外商行为的政府规制会促进房地产业技术进步。根据实证结论，提出如下政策建议。

(1)实施系统评估，重新定位FDI角色。实证结论表明，FDI已经成为制约房地产业技术进步的重要“屏障”。且过多的FDI涌入房地产市场还可能进一步“膨化”房地产业发展“泡沫”，引发系统性风险，使房地产业成为引发经济危机的“导火索”。所以，应在系统调研的基础上，在政府部门主导下开展房地产业FDI及其效应系统评估与诊断，重新定位FDI角色及地位，分区域、分时段制定动态性及其差异性发展战略。同时，房地产企业也应“穷则思变”，创新融资模式，避免对FDI的过度依赖。

(2)创新体制，藏富于民。房地产业FDI不断攀升对技术进步所带来的负向效应，实际上是非理性的体制做出的非理性的选择，虽然在以政绩考核为导向的经济增长中发挥了重要作用，但为此所付出的代价则是房地产业技术进步渐入瓶颈、国民福利的流失与净损。这种体制机制下，也容易产生对FDI的过度依赖，不利于房地产业的可持续发展。因此，加快体制机制创新，重塑“大国发展战略”，减少对FDI的过度依赖，不断冲减其负向效应。同时，进一步加快房地产业结构升级步伐，整合产业发展链条，推动房地产业的自主创新，为房地产业可持续发展注入不竭动力。

(3)加强对员工的职业教育与技能培训，实现人力资本积累。FDI促进房地产业技术进步的一个重要前提就是要有人力资本存量积累与质量提升。随着房地产业的快速发展，对人才需求层次、需求质量、需求范围也不断拓展和提高。因此，应不断加强房地产业员工的职业教育和培训，全面提升房地产业员工素质与技能，实现人力资源向人力资本的转化，增强员工岗位适应性与技能匹配性。同时，要不断完善收入分配制度、考核激励制度，明晰人力资本产权，为人力资本积累打下坚实基础，促进房地产业的技术进步。

(4)强化政府规制，规范FDI投资行为。实证揭示《外商投资产业指导目录(2011年修订)》将房地产业置于限制性投资目录中有利于房地产业技术进步的提高。要推动房地产业技术进步，政府规制作用不容忽视。所以，要继续以《外商投资产业指导目录(2011年修订)》规范和指导FDI投资行为，为房地产业可持续发展“保驾护航”。

参考文献：

［1］姚枝仲,何帆.外商投资是否会带来国际收支危机［J］.经济研究,2004(11):37-46.

［2］蔡浩仪,韩会师.FDI稳定性下降与宏观经济风险防范［J］.国际金融研究.2012(3):77-84.

［3］姜松,黄庆华,王钊.FDI、门槛效应与房地产业发展［J］.软科学,2013(7):7-12.

［4］Ashoka Mody. Is FDI Integrating the World Economy?［J］. The World Economy，2004(8):1195-1222.

［5］Magnus Blomstrom，Denise Konan，Robert E. Lipsey. FDI in the Restructuring of the Japanese Economy［R］. Oxford and New York: Oxford University Press，2001.

［6］John Whalley. China's FDI and Non-FDI Economies and the Sustainability of Future High Chinese Growth ［J］.China Economic Review，2010(1):123-135.

［7］郑玄祖.外汇政策、FDI与经济增长［J］.财经研究,2007(7):48-57.

［8］傅强,张小波.金融开放外援性风险对中国经济金融稳定与安全的影响分析［J］.南开经济研究.2011(3):30-44.

［9］毛中根,段军山.FDI收益汇出与潜在国际收支危机的理论及经验分析［J］.国际金融研究,2005(3):45-51.

［10］Nigel Driffield，James H Love. Linking FDI Motivation and Host Economy Productivity Effects: Conceptual and Empirical Analysis ［J］. Journal of International Business Studies，2007(3): 460-473.

［11］王海军,李愿宏.FDI对城乡收入不均等的影响［J］.软科学,2011(1):14-18.

［12］Malmquist S. Index Numbers and Indifference Surfaces［J］. Trabajos de Estadistica，1953，4: 09-242.

［13］Charnes A，Cooper E Rhodes. Measuring the Efficiency of Decision Making Units［J］. European Journal of Operational Research，1978，2:429-444.

［14］Shephard R W. Theory of Cost and Product ion Functions ［M］.Princeton: Princeton University Press，1970.

［15］Fare R，S Gross Kopf，M Norris. Productivity Growth，Technical Progress，and Efficiency Change in Industrialized Countries: Reply［J］. American Economic Review，1997，87:1040-1043.

［16］姜松,王钊.贸易开放、FDI与房地产业发展［J］.上海经济研究,2013(5):27-36.

［17］罗良文,阚大学.国际贸易、FDI与技术效率和技术进步［J］.科研管理,2012(5):64-69.

［18］姜松,王钊等.粮食生产中科技进步速度及贡献研究［J］.农业技术经济,2012(9):40-51.

［19］Chang R，Kaltani L，Loayza N V. Openness can be Good for Growth: The Role of Policy Complementarities ［J］. Journal of Development Economics，2009(1): 33-49.

［20］代谦,别朝霞.FDI、人力资本积累与经济增长［J］.经济研究,2006(4):15-27.

(责任编辑：何彬)

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