聂飞+刘海云
摘要:构建包含OFDI因素的制造业集聚决定模型,运用2003~2013年间中国30个省市的面板数据进行参数估计,对中国制造业集聚的影响路径进行了详细分析。研究发现,OFDI的规模经济效应和逆向技术溢出效应对中国制造业产值区位熵和Krugman专业化系数有着显著正向影响。分区位看,东部地区OFDI能带来资本存量和研发投入增加,制造业集聚效应更为明显;分行业看,OFDI能通过增强资本禀赋以及自主创新禀赋对我国技术密集型制造业集聚程度的促进作用较为明显。最后,提出相应对策。
关键词:对外直接投资;制造业;集聚;规模经济;逆向技术溢出
DOI:10.13956/j.ss.1001-8409.2017.03.08
中图分类号:F424.2;F407 文献标识码:A 文章编号:1001-8409(2017)03-0034-04
Abstract: In order to estimate the influence path of Chinese manufacturing regional agglomeration, it is necessary to build a manufacturing agglomeration decision model associated OFDI by using a panel dataset covering 30 provinces from 2003 to 2013. The empirical results show scale effect of capital factors proportion and reverse spillover effect of independent innovation input induced by OFDI have significant positive influence on Chinese manufacturing LQ and KS coefficients. Eastern region can bring a significant boost of capital stock and R&D input through OFDI. Benefiting from capital endowment and dependent innovation inputs strengthening, OFDI can promote rapidly improvement of Chinese technologyintensive manufacturing agglomeration. Finally, the conclusions and countermeasures are drawn.
Key words: OFDI; manufacturing; agglomeration; scale economy; reverse technology spillover
近十年來,随着“走出去”战略的深入实施,我国对外直接投资(Outward Foreign Direct Investment,以下简称OFDI)步伐明显加快。联合国贸发会议(UNCTAD)统计资料显示,截至2013年中国OFDI流量达1078.4亿美元,较2003年的28.5亿美元增长了近38倍,成为世界第三大资本来源国。尤其在我国经济结构调整和全球价值链分工地位升级等新形势下,系统研究OFDI与国内制造业集聚的联动关系显得十分必要。然而,现有文献在对集聚效应动因探讨时,大多未考虑OFDI对母国制造业集聚的反馈作用。因此,本文尝试研究OFDI的母国制造业集聚效应问题具有重要的现实意义。
1 文献综述
产业集聚由何种因素决定,要素禀赋和创新禀赋是决定地区产业规模报酬递增的两个不可或缺的区位因素,学者对其进行了重点关注。如Kim利用1880~1987年间美国二位数制造业数据研究发现,要素禀赋是影响制造业规模报酬递增的重要原因,并决定了区域制造业活动的空间集聚状态[1]。Fan和Scott运用2000年中国省际数据研究发现,省份产业集中度与自主创新水平存在明显的正相关性[2]。OFDI是否会对母国国内要素禀赋产生影响呢?Ramasamy等利用2006~2008年间中国企业层面数据研究发现,通过国有控股企业对资源丰富国家的OFDI,能有效缓解国内资源供给不足,降低要素投入成本[3]。崔日明等认为OFDI有助于中国开拓国际市场和利用国外廉价要素进行生产以提高投资收益,而投资收益汇回将会弥补国内企业的融资短板和促进投资规模增加[4]。此外,OFDI对国内创新禀赋的影响主要体现于逆向技术溢出这一途径。Nair和Hans运用2000~2010年印度企业调查数据研究发现,通过海外子公司的逆向技术溢出效应能有效提升母公司的技术创新能力[5]。
总之,现有研究认为要素禀赋和创新禀赋是地区产业集聚形成的必要条件,同时受OFDI的影响。那么人们自然要问,OFDI是否能通过母国资本要素禀赋和创新禀赋的变化进而影响其产业集聚程度呢?虽然已有部分文献认为OFDI是母国比较优势动态转变和产业结构调整的外部动力[6],但对母国产业空间布局影响问题的深入研究仍然较少。所以,本文将从规模经济效应和逆向技术溢出效应两类传导路径探讨OFDI对母国国内制造业集聚的影响,以期深化对该问题的认识。
2 模型设计与数据说明
2.1 实证模型设定
OFDI主要通过影响中国制造业生产过程中的相对资本要素比重和自主创新投入水平来形成对制造业集聚程度的反馈效应,且前者主要表现为“规模效应”传导路径,后者则主要表现为“逆向溢出效应”传导路径。为此,本文将基准研究模型设定为:
核心解释变量方面,OFDI规模使用各省份OFDI流量额代理。制造业资本存量采用永续盘存法计算得到[8]。劳动力投入使用各省份制造业城镇单位在岗职工人数代理。知识投入使用各省份教育经费支出总额代理。研发投入使用各省份规模以上工业企业研究与实验发展(R&D)经费支出额代理。人力资本投入使用高等学校本专科在校学生人数代理。特征变量方面,工资水平使用各省份在岗职工平均工资代理,对数形式表示为LnWage。运输条件使用各省份铁路密度代理,对数形式表示为LnRail。市场潜力能反映各省份制造业的辐射能力,为省内GDP与使用省会城市间距离平减后外省GDP的总和[9],对数形式表示为LnMark。开放程度使用各省份进出口贸易额占GDP比重表示,表示为Open。
本文选取的研究样本为2003~2013年间中国大陆地区30个省市的27个制造行业面板数据,不包含西藏自治区,样本总量为330。本文数据主要来源于历年《中国统计年鉴》《中国工业经济统计年鉴》《对外直接投资统计公报》等。
3 实证结果与分析
3.1 全样本估计结果
表1分别报告了两类集聚程度指标下混合面板(Ols)、固定效应(Fe)和随机效应(Re)面板数据估计结果。在5%显著性水平下,Hausman检验结果表明应选取Re模型和Fe模型估计结果分别作为回归方程Ⅰ和回归方程Ⅱ的参照基准。首先,扼要说明核心解释变量的参数估计。在5%显著性水平下,LnOdi系数均显著为正,说明OFDI构成了我国制造业集群的动力而非阻力。LnKl系数均显著为正,说明资本禀赋相对丰富的地区更容易形成制造业集聚。自主创新投入系数均显著为正,说明知识、研发和人力资本投入增长是构成当前我国制造业集聚程度提升的主要技术溢出途径。
然后,重点考察OFDI通过资本要素比重和自主创新投入對国内制造业集聚程度的影响。观察交互项回归结果发现,LnOdi×LnKl系数在5%显著性水平下均显著为正,说明资本要素比重上升构成了OFDI影响国内制造业集聚程度的规模效应路径。同时,LnOdi×LnTch和LnOdi×LnRd系数在10%显著性水平下均显著为正,说明知识和研发投入增加构成了OFDI影响国内制造业集聚程度的逆向技术溢出效应路径。另外,控制变量方面,在5%显著性水平下,Open系数均显著为正,说明较高的开放程度对制造业集聚程度提升有着积极作用。
3.2 分区位样本估计结果
我国东中西部地区经济发展水平具有显著差异并存在制造业发展梯度,需要对不同区位省份样本分别进行回归。三组地区样本模型的估计结果见表2。显然,在5%显著性水平下,OFDI通过提升资本要素比重对东中部地区制造业KS系数均存在正向作用,说明东中部地区境外投资企业的投资效率和获利能力较强,利润资本汇回对巩固区内制造业专业化分工地位的作用更为明显。与此同时,OFDI通过提升资本要素比重还能实现东部地区制造业LQ的增长。说明OFDI尤其会强化东部地区资本禀赋,降低融资成本并通过投资加速获得更大规模的制造业产出。另外,OFDI通过自主研发投入对各地区制造业集聚程度的影响也存在差异。其中,研发投入和知识投入分别构成东部地区和西部地区OFDI影响区内制造业LQ的主要逆向技术溢出路径。
3.3 分制造业类型样本估计结果
为进一步揭示OFDI对我国不同类型制造业集聚程度的影响情况,借鉴韩燕和钱春海的划分标准[10],将总样本划分为劳动密集型、资本密集型和技术密集型三组子样本,并分别进行回归,结果如表3所示。交互项的回归结果显示,在10%显著性水平下,OFDI通过资本要素比重对技术密集型制造业LQ存在显著正向影响。主要原因在于,通过境外利润资本汇回能够缓解技术密集型制造业投资过程中的资本约束,增强其集聚优势。同时,OFDI的逆向技术溢出效应对各类制造业集聚程度的影响也存在差异,尤其对资本和技术密集型制造业集聚程度的促进作用较为明显。说明通过OFDI对我国知识、研发和人力资本投入的反馈作用,有利于实现资本、技术密集型制造业集聚规模扩张和专业化分工地位强化。
3.4 稳健性检验
为了检验回归结果对内生性问题的敏感程度,本文将所有解释变量均滞后1期和选取合适的工具变量。其中,由于OFDI规模不仅与母国企业数量有关,也会受到国内投资成本的影响,故将OFDI企业数和固定资产价格指数作为OFDI规模的工具变量对外直接投资企业数为存量形式,数据来源于商务部《对外直接投资企业名录》。
滞后1期的回归结果显示,OFDI、自主创新投入变量系数以及交互项系数符号和显著性与前文拓展模型回归结果基本一致。同时,工具变量法回归结果中的Hausman检验基本拒绝了模型中包含内生变量的原假设,F检验值和Partial R2值均表明估计过程中不存在明显的弱工具变量问题,且Sargan统计值分别为0.06和0.08,拒绝存在过度识别的原假设,说明回归结果基本稳健。
4 结论与启示
本文主要探讨了中国OFDI的规模经济效应和逆向技术溢出效应作用于国内制造业集聚程度,以及区位和制造业类型特征的差异会对这两类作用产生怎样的影响等问题。为此,构建了一个包含OFDI因素的制造业集聚程度决定模型,运用我国省级面板数据进行了实证检验。主要结论为:OFDI通过规模经济效应和逆向技术溢出效应能形成对国内制造业集聚程度的正反馈。东部和中部地区通过OFDI的资本要素规模经济效应对区内制造业分工地位巩固均具有显著的促进作用。与此同时,研发投入和知识投入分别构成东部和西部地区OFDI影响区内制造业集聚规模的、较为显著的技术反馈因素。通过OFDI规模扩张作用于资本禀赋和创新禀赋能有效提升我国技术密集型制造业的集聚程度。
结合本文结论,在当前调结构、促发展的大背景下,针对不同区位和行业应推行差异化发展战略。①欠发达的中西部地区应该有条不紊地构建成熟制造业发展的集聚优势,在积极承接东部地区传统制造业的基础上,中西部地区需要不失时机的继续扩大OFDI规模。其中,中部地区应引导境外投资收益资本配置于地区优势制造业的发展,为制造业专业化分工地位的巩固和提升创造有利条件;西部地区需要进一步加强知识投入,尝试打造具有自身特色的新兴制造业集群。②发达的东部地区应该大力提升高附加值的技术密集型现代制造业的集聚程度,应充分利用其庞大的OFDI规模优势,扩大对现代制造业的资本注入强度,并借助于其境外投资企业较强的研发能力实现对外部关键技术的吸收和转化,突破现代制造业发展过程中的技术瓶颈。通过促进制造业结构向现代制造业转型,有利于东部地区加快实现更稳固的高端制造业集群,形成新形势下区域制造业分工的新优势。
参考文献:
[1]Kim S.Regions,Resources,and Economic Geography:Sources of U.S. Regional Comparative Advantage,1880-1987[J].Regional Science & Urban Economics,1999,29(1):1-32.
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[3]Ramasamy B,Yeung M,Laforet S.China's Outward Foreign Direct Investment:Location Choice and Firm Ownership[J].Journal of World Business,2012,47(1):17-25.
[4]崔日明,張婷玉,张志明.中国对外直接投资对国内投资影响的实证研究[J].广东社会科学,2011(1):27-34.
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[9]Harris C D.The Market as A Factor in the Localization of Industry in the United States[J].Annals of the Association of American Geographers,1954,44(4):315-348.
[10]韩燕,钱春海.FDI对我国工业部门经济增长影响的差异性——基于要素密集度的行业分类研究[J].南开经济研究,2008(5):143-152.
(责任编辑:张 勇)