我国吸引知识密集型服务FDI的区位因素分析①

中南大学商学院 尹华 曾诚

知识密集型服务业(KIBS)是最具发展潜力的行业之一，已成为拉动我国经济增长和产业结构转型的重要力量。我国在依靠自身力量发展知识密集型服务业的同时，也吸引发达国家知识密集型服务业的FDI(外商直接投资)，形成了一定的区位分布格局。知识密集型服务业是以高素质人力资本为主体，根据客户提供的零散信息进行整理、加工，转化成有用的知识，并将这些知识运用于客户个性化需求的高附加值商业服务业；对应我国《国民经济行业分类》中的信息传输、软件和信息技术服务业，金融业，租赁和商务服务业，科学研究和技术服务业，水利、环境和公共设施管理业，教育，文化、体育和娱乐业七个门类。知识密集型服务业除传统服务业所具有的消费和生产不可分割性、不可储存性、产品的异质性[1]之外，还有着自身特征：以软知识产品的生产和营销为主要服务范围，对从业人员的素质要求很高，具有强大的集聚性和辐射性[2]、高度依赖新技术以及高度创新性与交互性。

1 我国吸引知识密集型服务FDI区位选择的主要影响因素

1.1 地区经济发展水平

获取利润和占有更多的市场份额是FDI最主要的目的之一，地区经济发展水平决定其市场规模和市场潜力，拥有较大市场规模、市场潜力的地区，无疑对外商直接投资有很大的吸引力[3]。随着地区经济发展水平提高，市场规模扩大，服务市场需求增长，跨国服务企业的规模经营优势得以体现。

1.2 地区城市化水平

城市化水平越高的地区，知识密集型服务业的发展水平也越高，跨国服务企业也更愿意来此进行投资。城市化与服务业的发展是相互促进的，城市化的进程对于拉动社会需求、促进城市消费结构升级具有重要的作用[4]。消费结构升级不断增加消费者对个性化服务的需求，对差异化服务和服务质量的要求更高。

1.3 高素质人力资本供给

知识密集型服务业服务对象的复杂性和方法的多样性，要求其人力资本在知识结构上应是互补的，要有各方面的专业人员[2]。知识密集型服务的从业人员必须具备良好的教育背景和较强的学习能力，具备较扎实的知识基础。知识的创造和获取的过程需要在高新技术发达、科研机构数量多的地区才能完成，需要大量高素质的人力资源。

1.4 地区信息化水平

信息技术对于知识的交流、运用以及提高行业的效率起着纽带的作用。地区信息化水平的提高使得各行业之间互动所需的交易成本大大降低。知识密集型服务业中的广告业、设计业等大都聚集在我国东部沿海省份，其原因在于东部省份互联网普及率高，信息技术发达，信息渠道畅通，有利于接近顾客和关联企业，掌握最新的情报和信息[5]。

1.5 地区市场环境

市场化水平的提高能够促进产业结构的转型升级与生产的专业化，有助于服务业分工进一步细化，增加知识服务业市场的竞争，提高消费者对知识密集型服务业的需求，促使原本由企业内部提供的服务转为向市场购买。知识密集型服务业的FDI与地区市场环境存在相互促进的关系。

1.6 产业集聚

知识密集型服务业能够促进一个地区智力资本的发展，进而提升该区域集聚竞争优势，推动该地区的总体发展[6]。产业集聚效应能够降低知识密集型服务业外资企业的运营成本。一个区域特定行业中已有外资企业数量较大程度上会影响潜在的国外企业最终投资地点的选择。

2 变量的选取与模型的建立

选取适合替代变量对知识密集型服务业FDI区位选择的六个主要影响因素进行量化。

(1)地区人均GDP，用以衡量地区经济发展水平。人均GDP能够体现各地区的市场规模、服务发展水平以及服务需求。用pgdpit表示i地区第t年的人均GDP，数据来自对应年份《中国统计年鉴》。

(2)城镇人口比重，用以衡量地区城市化水平。城镇人口比重等于该省的城镇人口与总人口数量之比。用cpit表示i地区第t年的城镇人口比重。自各省对应年份的统计年鉴获得总人口与城镇人口数据。

(3)人力资本存量，用以衡量高素质人力资本供给。原本设想以本科学历及以上劳动人口占劳动总人口比例来衡量人力资本存量，但部分省份年度数据缺失，因而改用各地区每一万人口中大学生数量来衡量人力资本存量。用hrit表示i地区第t年人力资本存量，数据来自对应年份各省统计年鉴。

(4)互联网普及率，用以衡量地区信息化水平。我国2008年以后才有互联网普及率的统计数据，此前的互联网普及率由各省的互联网上网人数与总人口之比计算得出。用itit表示i地区第t年的互联网普及率。互联网上网人数数据来自对应年份《中国第三产业统计年鉴》。

(5)对外开放度，用以衡量地区市场环境。对外开放度等于各省进出口总额除以该省GDP。用openit表示i地区第t年的对外开放度。根据各年度汇率中间价进行美元与人民币转换，数据来自国家外汇管理局网站；各省进出口总额以及各省GDP数据来自对应年份《中国统计年鉴》。

(6)固定资产投资率，用以衡量产业集聚。固定资产投资率等于各省固定资产投资额除以该省GDP。一个地区的固定资产投资率较高，意味着该地区的基础设施相对完善，企业之间的相互联系会增加，制造业和服务业发展程度高，容易形成产业集聚。用finvestit表示i地区第t年的固定资产投资率，数据来自对应年份《中国统计年鉴》。

选取因变量KFDIit表示i地区第t年的知识密集型服务业FDI实际利用金额，理论上与上述六个自变量呈正相关关系，数据来自对应年份各省统计年鉴，根据各年度汇率中间价调整为人民币进行计量。

我国部分省份的FDI金额没有分行业进行统计，因此只能选取数据齐全的14个省份来实证分析区位因素对知识密集型服务业FDI实际利用额的影响。国家统计局2005年将我国划分为东部、中部、西部和东北地区。我国各省区经济发展程度和知识密集型服务业FDI流入量都呈现非常大的差别；考虑到实证分析的有效性和针对性，将东北地区和东部地区合称为东部区域，包括北京、辽宁、广东、江苏、山东、河北、黑龙江；将中部地区和西部地区合称为中西部区域，包括安徽、河南、江西、贵州、陕西、新疆、内蒙古。

面板数据模型包括混合估计模型、固定效应模型和随机效应模型三种。第一步通过F检验判别是建立混合估计模型还是固定效应模型。利用Eviews6.0软件，输入上述各个变量的2005至2011年年鉴数据，得到F检验的概率值Problnkfdi=0.0000，小于0.05，因此，在显著性水平为5%的前提下拒绝原假设(混合估计模型)，认为建立固定效应模型更合理。第二步通过Hausman检验判定是采用固定效应模型还是随机效应模型。在显著性水平为5%的前提下拒绝原假设(随机效应模型)，应建立固定效应模型。为降低异方差，将模型中除对外开放度openit(部分数据小于1)之外的所有变量取对数，建立面板数据模型：

cit为模型的随机扰动项；a为常数项，b1、b2、b3、b4、b5、b6表示各回归变量的系数；t=1,2……7，代表2004至2010年；i=1,2,……14，代表我国东中西部14个省份。

3 实证检验结果

3.1 东部区域

将我国东部区域七省区的数据输入Eviews6.0软件，采用截面加权回归法，分析得出自变量Lncp、Lnit和open的Prob值均大于0.1，均未通过t检验，说明城镇人口比重、互联网普及率和对外开放度对东部区域各省市吸引知识密集型服务FDI的作用不显著。可能主要是因为知识密集型服务业的地区强辐射性，FDI集中在东部区域少数大城市，其他中心城市虽然城镇化率高但是知识密集型服务FDI很少，其知识服务可以由邻近的大城市来提供，例如北京的知识密集型服务业外资企业对周边地区具有强辐射作用，能为周边省份提供服务，这使得河北的知识密集型服务FDI数量相对较少；东部区域七省区的互联网普及率和对外开放度都比较高，对知识密集型服务吸引FDI的影响没有明显差别。

将Lncp、Lnit和open这三个变量剔除，模型修正之后，再进行回归分析，地区人均GDP在5%的显著性水平下通过了t检验，人力资本存量在10%的显著性水平下通过了t检验，固定资产投资率在1%的显著性水平下通过了t检验；模型的DW值接近2，没有自相关；R2值及调整后的R2值在0.93以上，模型的拟合度很高。实证分析结果表明，地区经济发展水平、高素质人力资本供给及产业集聚是我国东部区域吸引知识密集型服务FDI区位选择的显著影响因素。

3.2 中西部区域

将我国中西部区域七省区的数据输入Eviews6.0软件，采用截面加权回归法，分析得出自变量Lncp、Lnhr和open的Prob值均大于0.1，均未通过t检验，说明城镇人口比重、人力资本存量和对外开放度对中西部省份吸引知识密集型服务业FDI的影响不显著。我国中西部区域城市化进程、高素质人才培养、对外开放度都落后于东部区域，使得吸引知识密集型服务业FDI金额较少，与东部区域相差悬殊，并且中西部省份每年的引资额变动非常大，有的年份能够达到上千万美元，而有的年份只有区区几万美元。跨国企业在我国中西部投资，可能更加看重的是该区域的经济发展潜力和国家在实施西部大开发、中部崛起战略中制定的外商投资优惠政策以及基础设施的改善等。

将Lncp、Lnhr和open这三个无显著影响的自变量剔除，模型修正之后，再进行回归分析。地区人均GDP和固定资产投资率在5%的显著性水平下通过了t检验，互联网普及率在1%的显著性水平下通过了t检验；模型的DW值非常接近2，没有自相关；R2值以及调整后的R2值在0.92以上，模型的拟合度很高。实证分析结果表明，地区经济发展水平、地区信息化水平和产业集聚三大因素对我国中西部区域知识密集型服务业FDI的引入有显著影响。

4 结论与建议

基于我国2004～2010年数据和实证模型，得到结论：地区经济发展水平和产业集聚是我国东部区域、中西部区域吸引知识密集型服务业FDI共同的区位选择显著影响因素；此外，在东部区域，高素质人力资本供给也是重要影响因素；而在中西部区域，地区信息化水平也成为显著影响因素。

我国东部区域各省市应充分利用本地区的资源禀赋优势，加快发展高新技术产业，加大高新技术产业的固定资产投资，降低门槛，让中小企业也参与其中，形成高新技术产业集群的规模效应。产业集群促使企业之间的知识传播增多，企业间的互动增强，进而带动企业技术研发、员工培训、咨询、金融业、保险业等一系列知识密集型服务需求的增加，吸引那些具备所有权优势和内部化优势的知识密集型服务业跨国企业的进入。东部区域的高校数量多，可适当地调整专业招生规模、培养方案、教学理念和课程内容，培养更多知识密集型服务业后备人才，提供更多的高校毕业生人才资源助力知识密集型服务业发展，实现人才培养与知识密集型服务业发展之间的良性互动。

我国中西部区域的经济发展水平落后于东部区域，知识密集型服务业的发展尚处于初级阶段，应当充分利用国家实施的西部大开发战略和中部崛起战略，加快完善基础设施，抓住东部区域传统制造业向生产要素成本较低的中西部区域转移的机遇，优化投资结构，鼓励产业附加值高和环境友好型的知识密集型服务业的发展。我国中西部区域生态环境相对脆弱，基础设施建设难度较大，中西部区域可以在水利管理、工程设计、环境监测及治理等方面引进外资。中西部区域要努力提升地区信息化水平，大力发展特色经济，快速提高人均GDP水平，利用发展环境的改善吸引更多的知识密集型服务业FDI，逐步缩小与东部区域的经济发展差距。

[1] 张诚,赵奇伟.中国服务业外商直接投资的区位选择因素分析[J].财经研究,2008(12).

[2] 陈兴淋,王巧梁,徐希明.我国知识服务业发展现状及其对策研究[J].华东经济管理,2005(5).

[3] 李欣,何艳芬,马超群,等.中国FDI时空演变及影响因素研究[J].经济地理,2013(10).

[4] 庄丽娟.中国服务业利用外商直接投资的区位特征与政策建议[J].华南农业大学学报,2006(4).

[5] 吴艳,高汝熹,陈跃刚.知识密集型服务业特征及空间布局研究[J].经济体制改革,2007(1).

[6] Smedlund A,Toivonen M.The role of KIBS in the IC development of regional clusters[J].Journal of Intellectual Capital,2007(1).