外商直接投资从上海向苏南扩散吗？

巫 强，徐子明，黄 南

（1.南京大学 经济学院，江苏 南京 210093；2.南京市社会科学院，江苏 南京 210018）

●华东经济

外商直接投资从上海向苏南扩散吗？

巫 强1，徐子明1，黄 南2

（1.南京大学 经济学院，江苏 南京 210093；2.南京市社会科学院，江苏 南京 210018）

上海具备历史、区位和政策等多方面对外开放的优势条件，外商直接投资在进入长三角的过程中是以上海为中心，逐步向苏南扩散。这种扩散可能导致距离上海越远的苏南城市吸引外商直接投资规模发生衰减。文章构建2002-2015年苏南的面板数据，综合运用静态和动态面板的估计方法，发现苏南城市与上海之间的经济距离变远导致前者全行业外商直接投资减少，这种效应在静态面板估计中不显著，但在动态面板估计中显著。由于制造业外资价值链内部环节空间分离所产生的协调成本，制造业外资从上海向苏南的衰减特征更为显著；而服务业外资从上海向苏南扩散特征不明显，与上海的经济距离变远并未减少苏南的服务业外资流入规模。

外商直接投资；长三角；上海；苏南

一、引 言

吸引外商直接投资，积极加入全球价值链是长三角经济高速发展的重要经验［1］，外商直接投资在长三角经济起飞过程中扮演了不可替代的重要作用。一直以来，外商直接投资在长三角经济发展中所产生的各类影响就是理论研究的热点。外商直接投资促进长三角区域创新能力［2］、促进长三角制造业结构高级化［3］、带动国内投资［4］、促进人力资本形成［5］、显著推动地区外贸发展［6］。外商直接投资所产生的这些影响汇总起来，最终促进长三角经济增长［7］。当然，外商直接投资在长三角经济发展中也不是都起到积极的推动作用，也有其负面影响［8］。例如，各地区招商引资的无序竞争导致产业结构趋同［9］、技术关联性不强、区位投资环境不完善等问题［10］。在中观层面上，部分行业的外商直接投资存在挤出效应，导致国内投资不足，并且外资也倾向于投资那些挤出效应较大的行业［11］，形成行业垄断地位。

也有少数文献研究外商直接投资在长三角的选址决策，蒋伟、刘牧鑫（2011）认为劳动力成本、人力资本、市场规模、产业结构以及集聚等因素决定外资在长三角城市的区位选择［12］。王方、全伟（2004）则提出长三角各城市距离上海的远近和经济实力的强弱是影响外资在长三角分布的主要因素［13］。这类文献大多是从静态视角来分析长三角内部外资的分布取决于哪些因素，本文研究主题与它们相关，但本文进一步提出，外商直接投资在长三角内部的分布经历一个动态演变的过程，即外资以上海为中心，向苏南外围扩散。这一过程分为两步。第一步是上海成为外资进入长三角，进行产业布局的第一站。这主要是由于上海独特的历史文化、地理位置和政策优势。第二步是外资以上海为基地，向周边地区逐步扩散，完善其产业布局。这种扩散尤其体现为向苏南的扩散，主要是制造业外资价值链环节在长三角内空间分离；但由于空间分离带来的协调成本，这种扩散呈现衰减特征。综合起来，外资先进入上海，然后向苏南扩散，这不仅是历史演变的事实，而且背后蕴含了经济演变的逻辑。

二、外资以上海为中心，向苏南扩散的机理阐释

（一）上海是外资进入长三角第一站的必然选择

从历史发展角度分析，在中国近代史上，上海一直是中国对外开放的前沿城市。最早是1842年《南京条约》签订后，上海就成为中国开放对外通商口岸之一，并很快因此成为东西方贸易交流的中心。到20世纪30年代，上海已经成为跨国公司在华开展贸易和商务的枢纽，是亚太地区最繁华的商业中心，被誉为“东方巴黎”。虽然在新中国建立后的一段时间内，上海失去了在全球经济中的核心城市地位，但是改革开放后，随着浦东开发等国家经济重大战略的实施，上海又开始成为中国对外开放的最前沿阵地，成为外资进入中国的第一站，成为目前中国最大的经济中心和全球最大的贸易港口。

从区位优势角度分析，上海成为外资进入长三角的第一站与上海不可替代的区位优势有关。如果跨国公司要将货物运输到日本、韩国、上海、北京、中国台湾和香港中的一个，需要选择其中一个城市，使其到其他城市的中转距离最小，运费最低。这个城市毫无疑问是上海。在跨国公司的全球布局中，上海由于其地理位置优势，必然成为远东业务的中心，是东太平洋上的物流中心。如果将上海和新加坡相比，上海不仅与日本、韩国、朝鲜、中国台湾、俄罗斯远东等距离，而且上海还有新加坡所没有的优势，就是长江和京杭大运河贯通北京、杭州和上海、重庆这四个中国中心城市。上海还有铁路、公路网络，能覆盖到全国所有的内陆地区，跨国公司能通过上海进入中国广大的国内市场。上海提出“四大中心”，即国际经济、国际金融、国际贸易和国际航运中心的建设也正是基于其区位优势。上海正是在这一核心区位优势的保障下，成为全球跨国公司进入中国的最佳选择，也往往被国家赋予了对外开放最前沿的重要角色。

从政策优势角度分析，上海始终具备吸引外资的先发政策优势。上海经历了包括浦东大开发、上海自贸区成立、世博会召开等多个具有历史重大意义的政策机遇，全国对外开放政策的重大改革大多是在上海先试点，然后成熟后再向全国复制推行。与全国其他地区相比，上海不仅在吸引制造业外资方面具备政策优势，而且已经走在吸引服务业外资的开放政策前列。例如2009年国务院颁布《关于推进上海加快发展现代服务业和先进制造业，建设国际金融中心和国际航运中心的意见》，明确提出上海加快发展现代服务业和先进制造业，建设国际金融中心和国际航运中心，不仅是上海又好又快发展的需要，也是更好地服务全国发展的需要；这为上海获得吸引包括金融业、航运业外资提供了更为优越的政策环境。

（二）外资从上海向苏南扩散

改革开放后，上海迅速成为外资登陆长三角，乃至进入中国市场的第一站，其后它就按照产业分工与转移的空间布局规律，逐步向周边地区衰减式扩散。制造业外资是这种衰减式扩散的典型，它进入中国市场的首要目的是在其全球空间布局最优化前提下，寻求成本更为低廉的生产基地，实现国际制造业的产能转移。而上海由于地域有限，土地成本和商务成本高，无法承接一般制造业的国际转移。除了少数高价值的先进制造业外，上海只能作为一般制造业跨国公司的研发中心和区域总部。据统计，跨国公司在沪设立研发中心近370家，占全国约1/4，其中来自世界500强企业的研发中心占比更是达全国1/3左右，上述两比例在全国领先。2013年全年在上海新增跨国公司研发中心15家，平均月增1家以上①。浦东、自贸区也已成为跨国公司地区总部的集聚区，上海从2002年开始认定跨国公司地区总部，到2015年为止，跨国公司地区总部已超过500家，平均每两年增加100家，其中来自欧洲、美国和日本的跨国公司在增多②。

制造业外资将研发中心和区域总部布局在上海后，苏南就成为其布局制造生产和组装基地的理想地区。尽管Baldwin和Venebles（2013）认为信息通讯技术的进步使得制造业的生产组装环节可与总部环节发生空间分离［14］，但是协调成本依然存在，并且该协调成本会随着空间距离增加而增多。在以上海为研发中心和区域总部的前提下，生产组装环节离开上海越远，其区域总部与生产组装基地之间的协调成本就越高。为了节约该协调成本，在长三角的地理空间格局下，苏州就成为跨国公司转移生产组装环节的第一选择。从地理上说，苏州紧邻上海，市区直线距离80公里，甚至昆山就可以看成是上海的一部分。如果跨国公司将生产组装环节布局在苏州，研发中心和区域总部布局在上海，这两者之间的协调成本与两者同在一地的协调成本大致相同。如果跨国公司将生产组装环节布局在无锡、常州，由于这两个城市距离上海更远，那么研发中心、区域总部与生产组装环节间的协调成本更高。这就导致制造业跨国公司在无锡、常州布局生产组装环节的可能性就会下降，从而使得制造业外资向苏州、无锡、常州通过布局生产组装环节而扩散的过程会逐步衰减。而从苏南三市的角度来分析，由于苏州、无锡、常州与上海的距离依次递增，它们能吸引到的制造业外资就逐步递减。

这种衰减式扩散是长三角地区开放经济发展中的重要特征之一，苏南三市历年吸引外商直接投资的现实数据也体现出这一特征。2016年苏州市实际使用外资60亿美元，无锡市为34.13亿美元，常州市为25亿美元。苏南外资布局的空间特征就是，距离上海越远，苏南城市吸引外资规模减小。这背后就是制造业外资从上海向苏南地区衰减式扩散规律在发生作用。制造业外资将其全球价值链环节向中国转移时，将上海作为“桥头堡”，布局研发中心和区域总部；为了节省生产组装环节与研发中心、区域总部之间的协调成本，必然先选择距离上海更近的苏南城市，例如苏州，布局制造生产和组装基地。苏南城市与上海之间的距离成为阻碍制造业外资从上海向苏南扩散的主要因素，距离上海更远的无锡、常州依次成为外资向苏南扩散的第二、第三选择。

相比于其他地区而言，苏南地区也具备承接从上海扩散出的制造业外资的优越产业基础。众所周知，以华西村为典型代表，苏南农村自20世纪80年代起就走上了工业化道路［15］。其具体做法是通过办社队企业，保存集体经济中的制造业企业，同时借助上海“星期日工程师”的技术辐射，提升自身的技术水平。这就是历史上著名的“苏南模式”，其是制造业外资从上海向苏南扩散的必要前提。在这一过程中，苏南乡镇企业快速奠定了工业化基础。在苏南模式下，苏南地区建立起扎实的制造业基础和生产体系，形成了较为雄厚的技术、人才等方面的积累。这些优越的制造业产业基础使得苏南与上海周边的其他地区相比，成为从上海扩散出来的制造业外资的首选地区③。

另外需要强调的是，服务业外资从上海向苏南扩散不一定体现衰减特征，甚至服务业外资并不需要从上海向外扩散，其在上海集聚的程度反而可能上升［16］。制造业外资从上海向苏南扩散的前提是由于上海地域范围有限，土地成本高，跨国公司生产和组装基地无法布局在上海，需要向周边地区扩散；同时制造业外资价值链空间分离会产生协调成本，所以呈现衰减式扩散。但服务业外资并不符合这种衰减式扩散的前提。这首先是由于服务业虽然也有生产环节，但服务生产环节对用地规模要求低，上海土地资源有限对服务业外资的限制并不大，这无法形成服务业外资向外扩散的动力。其次，服务业价值链的纵向专业化程度远低于制造业。服务业研发中心、区域总部与生产环节往往分离程度不高，而且服务业生产环节与消费环节往往不能空间分离，服务生产地就是其消费地。这些决定服务业外资必须选址并集聚在城市内部。尽管上海商务成本高于苏南地区，但高附加值的现代服务业，包括投行信托、咨询管理、信息服务等生产服务业都集聚上海的核心金融商务区，并不需要向外扩散。长三角内日益变平，其内部完善的交通和通讯设施、便捷而频繁的人员流动都使得上海生产服务业形成对整个长三角制造业的强大辐射力［17］。这些生产服务业不需要通过经营实体的空间布局转移来扩散，而是通过人员流动方式来服务于长三角，甚至全国制造业的发展。零售批发、餐饮娱乐等生活服务业选址也必须在城市内部，邻近城市居民住宅，或集聚在大中型商圈。再次，部分服务业外资会从上海往苏南的扩散，但衰减式扩散的特征不强。从服务业外资获取中国国内市场份额的动机分析，在其进入上海后，的确也会向周边地区扩散，以开设分支机构等方式，寻求更多的市场份额，例如外资商业银行等。但由于其扩散动机不同于制造业外资，内部价值链专业分工和空间分离程度也低于制造业外资，服务业外资从上海向苏南扩散的过程中更关注当地市场经济发展水平、人口规模结构、人均收入与制造业基础等因素。这种扩散后形成的苏南服务业外资与上海服务业外资之间的关系并不是制造业外资生产组装环节与研发中心、区域总部之间的关系，彼此之间不存在制造业价值链不同环节间的高协调成本。所以苏南城市与上海之间的距离也不会成为阻碍部分服务业外资从上海向苏南扩散的因素，服务业外资就不会呈现从上海向苏南的衰减式扩散。

三、计量模型设定、指标选择与统计描述

（一）模型设定

按照上文的论述，外资从上海向苏南扩散，会受到距离因素的影响而呈现衰减式扩散特征。为验证外资从上海向苏南的扩散是否随着距离而衰减，本文构建苏南城市2002-2015年的面板数据模型，基本实证方程设定如式（1）和（2）所示。

其中，i指苏南城市，即苏州、无锡和常州；t为年份。式（1）、（2）分别为静态、动态面板估计模型，式（2）中加入被解释变量的滞后一期项L.fdiit，以捕捉外商直接投资可能存在的路径依赖效应。该两式的因变量fdiit是苏南i市在t年吸引外商直接投资规模。核心解释变量disit是苏南i市在t年与上海的距离变量，由于各市到上海的地理空间距离不随时间变化，这为面板模型的估计带来难题。所以本文构造一个随年份变化的距离变量④。本文用i市到上海地理距离与该市t年客运量在苏南三市当年客运总量占比相乘，得到乘积定义为经济距离变量disit。该变量不仅包括苏南三市到上海的绝对空间距离，而且反映以人员流动来衡量的经济外向程度，所以它能作为衡量苏南三市与上海间经济联系紧密程度距离的替代变量。该变量估计系数β1衡量当i市到上海的经济距离增加一单位时，其吸收外资规模受到的边际影响。如果上文所述外资从上海向苏南衰减式扩散机制成立，那么β1的估计结果预计为负。

外资以上海为中心，向苏南扩散时，还可能考虑除了地理因素之外的其他因素。黄肖琦、柴敏（2006）提出，完善的基础设施有利于节约运输成本，促进要素流动和资源配置。这显然对于外资向苏南扩散也同样重要［18］。另外，Fu（2000）认为当地的劳动力供给也是外资在东道国进行投资决策时的重要考虑因素［19］。因此，本文加入infrait和empit两个核心解释变量，其中infrait是苏南i市在t年的基础设施变量；empit是其劳动力供给变量；εit为随机误差项，代表不可观察的各类影响因素；X是控制变量，本文采用面板数据模型，为了控制各市在经济发展水平系统差异对核心解释变量系数估计带来的不利影响，根据 Leung（1990）［20］、Cheng&Kwan（2000）［21］等的研究，本文控制地区产业基础indit/serit和居民人均可支配收入incomeit两个变量。考虑到不同行业外资样本估计的差异，下文全行业外资和制造业外资的估计中，地区产业基础控制变量均为地区工业生产总值indit，在服务业外资的估计中，地区产业基础控制变量为服务业增加值serit⑤。

（二）指标选择、数据来源与统计描述

2002-2015年苏锡常三市的外商直接投资数据指标包括批准外商投资企业合同数、合同外资金额和实际利用外资金额，其中实际利用外资金额的相关数据最能反映地区当年吸引外资的实际规模。因此，本文选定各市历年实际外商直接投资金额来衡量因变量fdiit，数据主要来源于2003-2016年《苏州统计年鉴》、《无锡统计年鉴》和《常州统计年鉴》。

核心解释变量为各市到上海的经济距离变量disit，其构造使用的苏南三市与上海的空间距离是各市市中心到上海市中心的地理距离，来自于百度地图查询。各市客运量数据来自各年苏南三市的统计年鉴。本文选取各市历年公路总里程数来衡量其基础设施变量infrait，当地越重视基础设施建设，越能吸引外商直接投资，因此预期其估计系数为正。下文在全行业外资估计中选择各市总从业人数衡量该地区的劳动力供给变量empit。从业人数越多，该地区劳动力供给越充裕，劳动力成本就相对更低，这有利于吸引外资进入，因此预计该变量的估计系数为正。在制造业外资和服务业外资估计中，为了更准确度量不同行业的就业规模差异，本文分别采用制造业从业人数emp_mnuit和服务业从业人数emp_serit衡量劳动力供给变量empit

控制变量indit、serit、incomeit数据均来自各市历年统计年鉴。indit和serit分别选取各市历年工业总产值和第三产业增加值来衡量。incomeit用居民人均可支配收入来衡量，并根据《中国统计年鉴》中历年CPI进行平减调整。表1是所有指标的描述性统计结果。

表1 指标的描述性统计结果

四、实证结果与经济解释

为更加完善细致地验证外资是否从上海向苏南扩散，且这种扩散是否为衰减式，本文采用三组样本依次进行实证分析，即全行业样本、第二产业样本和第三产业样本。同时考虑到行业特征差异，每组样本分析中控制变量随不同产业特征而略有差异。在估计方法上，本文首先采用静态面板回归方法，按照式（1）的设定，在分别混合回归、固定效应和随机效应估计的基础上，通过F检验和Hausman检验，确定最优的估计方法，并且只汇报最优估计方法的结果。然后，本文进一步采取动态面板估计，将因变量外商直接投资的滞后一期纳入解释变量，即考虑外商直接投资的滞后效应，估计式（2）。在动态面板估计中，本文采用系统GMM方法，这是将差分方程和水平方程作为一个方程系统进行广义矩估计。和差分GMM相比，系统GMM的优点在于可提高估计效率，并且可估计不随时间变化的变量系数，因此应用范围更为广泛。另外，系统GMM估计量满足一致性条件的一个重要前提是：一次差分以后的扰动项不存在二阶序列相关，但允许一阶序列相关。本文以一阶、二阶序列相关检验AR（1）、AR（2）来判断随机扰动项是否存在序列相关，并通过Sargan检验判断工具变量的有效性。

（一）全行业实际外商投资的实证结果

表2是全行业样本的系数估计结果，被解释变量是包括三次产业在内的全行业实际外商投资总额。（1）-（3）是静态面板模型的估计结果。根据F检验和Hausman检验结果，这三个模型汇报的最优估计方法都是固定效应模型，结果见表2。（4）-（6）考虑被解释变量滞后一期项L.fdiit，是动态面板模型的估计结果。其中，（1）、（4）仅包含距离、基础设施和劳动力供给三个核心解释变量，（2）、（3）和（5）、（6）是分别在（1）、（4）的基础上，依次加入地区工业总产值和人均居民可支配收入两个控制变量。表2中AR（1）和AR（2）的值表明，系统GMM估计结果不能拒绝模型干扰项没有序列二阶相关的原假设，因此该估计量是一致的。另外该表中的Sargan检验不能拒绝原假设，因此工具变量的选择可靠，从而系统GMM估计量有效。

表2 全行业实际外商直接投资的估计结果

注：***、**、*分别代表在1%、5%、10%的水平上显著，下同。

在对全行业实际外商投资的实证分析中，本文最核心的解释变量是经济距离变量disit，它反映了苏锡常三市到上海的经济距离。在所有模型中，该变量的系数均保持为负，符合预期。（1）-（3）静态面板估计中经济距离变量估计系数没有通过显著性检验，但在（4）-（6）的动态面板模型估计中，该变量估计系数显著性要强于（1）-（3）中静态面板估计的结果，（5）、（6）中经济距离变量估计系数均通过5%以上的显著性检验，分别为-1 154.32、-2 914.73。这说明，在考虑经济距离变量的滞后效应后，外资从上海向苏南的衰减式扩散更为明显。虽然（1）-（4）中该变量估计系数均未通过显著性检验，但这也与上文的机理解释并不矛盾，原因在于表2是全行业外资估计，其中包含了制造业和服务业等诸多行业，而上文机理解释中已经提出外资从上海向苏南的衰减式扩散特征主要体现在制造业外资中，对于服务业可能并不明显。当然，为了验证这种衰减式扩散是否在制造业中更加明显，本文还需进一步细分行业后进行验证。

另外，表2中基础设施变量估计系数始终为正，（5）、（6）的估计系数也通过显著性检验。这证实了基础设施改善有助于苏南三市吸收更多的外商直接投资。这也符合田素华、杨烨超（2012）在全国层面上研究FDI进入中国区位决定因素的结论［22］。劳动力供给变量的估计系数也大多为正，并且在动态面板估计的（4）-（6）中均通过显著性检验，这基本证实了劳动力供给增加有利于苏南三市吸收更多的外商直接投资。在动态面板模型（4）-（6）中，被解释变量的滞后一期L.fdiit的系数均为正，且都通过了1%水平上的显著性检验，表明全行业外资的滞后效应存在，苏南三市上年吸收的外商直接投资对其当年吸收外商直接投资具有促进作用。

（二）制造业实际外商投资的实证结果

按照本文的机理分析，制造业外资从上海向苏南扩散应该体现出衰减式特征。本文选取制造业实际利用外资总额作为因变量再次实证分析。但苏南三市直到2008年才都公布制造业实际利用外资总额数据，为了三市统计指标的一致性，这部分实证结果基于2008-2015年苏南三市的制造业实际外商投资额，其中解释变量中劳动力供给的衡量指标调整为制造业从业人数，与因变量保持一致。表3的估计方法选择、估计步骤与表2相同，仍采用混合回归等三种方法进行静态面板回归，并通过F检验和Hausman检验确定最优的估计方法，汇报其估计结果；然后本文采用系统GMM估计方法估计动态面板模型，并通过序列自相关检验和Sargan检验保证估计系数的有效性。

表3 制造业实际外商直接投资的估计结果

从表3可以看出，核心解释变量disit的估计系数都为负，且绝大多数估计系数都通过了10%的显著性检验。与表2中结果相比，表3中经济距离变量估计系数的显著性明显提高，不仅是动态面板估计（4）-（6）中绝大多数估计系数都通过显著性检验，而且静态面板估计（1）-（3）估计系数全部通过显著性检验。这直接证实了，苏南三市吸收制造业的外商直接投资受到其与上海经济距离的显著直接影响，与上海的经济距离越远，它们吸收制造业的外商直接投资就越少。这就说明制造业外资从上海向苏南扩散时，由于价值链内部环节空间分离产生不同环节之间的协调成本，而且该协调成本会随着分离空间距离变远而增大，所以制造业外资的这种扩散呈现衰减式特征。以（3）、（6）为例，与上海的经济距离每增加一单位，制造业实际外商投资额平均减少3 132.03、2 197.26万美元。上海作为长三角的中心城市，其对于制造业外资而言，更多是发挥研发中心和总部经济的作用，跨国公司将生产组装等环节放在其周边城市，并接受上海总部的生产者服务。从地缘优势上说，苏州紧邻上海，毫无疑问其吸引制造业外资受上海制造业外资空间溢出效应的影响更显著。而无锡和常州就会受到与上海的空间距离变远，导致制造业外资价值链内协调成本上升的影响，吸引制造业外资的规模下降。这就是制造业外资从上海向苏南的衰减式扩散。

（3）、（6）中核心解释变量基础设施infrait的系数显著为正，与表2的结果相一致。这再次证明基础设施越完善，越有利于吸引制造业外资的流入。制造业劳动力供给变量emp_mnuit估计系数的显著性不强，但是通过显著检验的估计结果为正，支撑了劳动力供给丰裕有利于吸收制造业外商直接投资的结论。（4）-（6）中制造业外资滞后一期项L.fdiit的估计系数均显著为正，再次证明制造业外资的滞后效应。

（三）服务业实际外商投资的实证结果

从苏南三市总体来看，服务业实际利用外商投资比重均较低。以2015年为例，苏南服务业实际利用外资仅为制造业实际利用外资总额的2/3。为了进一步验证服务业外资从上海向苏南扩散是否也存在衰减特征，本部分继续实证分析经济距离变量对苏南服务业实际外商直接投资的影响。同样由于苏南三市直到2008年才都公布服务业实际利用外资金额数据，所以本部分依然构建从2008-2015年的面板数据。

表4中因变量为服务业实际利用外资金额，核心解释变量也为经济距离disit、基础设施投资infrait，但劳动力供给变量用服务业从业人数emp_serit来衡量。控制变量中制造业生产总值改为服务业地区增加值serit，人均居民可支配收入incomeit依然纳入控制变量。表4的估计方法和估计步骤与表2、表3相同。（1）-（3）采用静态面板估计，经Hausman检验和F检验确定采用固定效应模型得出的结果最优。（4）-（6）采用系统GMM方法估计动态面板模型，结果表明扰动项不存在序列相关，同时模型中的工具变量有效。

表4 服务业实际外商直接投资的估计结果

在表4中，核心解释变量disit的估计系数均为正，但大部分结果都没有通过显著性检验，说明苏南地区服务业外商直接投资与其到上海的经济距离之间不存在明显的因果关系，离上海更远并不会影响服务业外资到苏南城市的投资。这证实上文对服务业外资的分析。首先，服务业外资不一定是从上海向苏南扩散，反而可能会向上海集聚。其次，即使在部分服务业的外资存在这种扩散，由于服务业外资更多以获取当地市场份额为主要动机，所以服务业外资进入更多考虑是否有足够的当地需求，更看重苏南当地的市场潜力和消费水平，而不是考虑与上海总部之间的协调成本。所以，与表3制造业外资的实证结果不同，苏南服务业实际外商投资与距上海距离的负向关系不成立。表4中emp_serit的估计系数大多数显著为正，充分说明外资向苏南扩散时，受当地服务业从业人员规模影响更为明显。

五、结论与建议

本文系统阐述在长三角范围内，外资以上海为登陆入口，进入中国市场的必然性，同时重点分析外资以上海为中心，向苏南扩散的具体机理。由于上海无法提供足够土地资源用于配置生产组装环节，制造业外资将研发中心和区域布局在上海后，只能向周边地区寻找合适的地点布局生产组装环节。这就产生制造业外资内部价值链不同环节的空间分离，这种空间分离导致制造业外资需要承担协调成本，而且空间分离的距离越远，该协调成本就会提高。为了节省协调成本，制造业外资就会将离上海最近的苏州作为布局其生产组装环节的首选地点，而距离上海更远的无锡和常州就会成为第二和第三选择。这种制造业外资从上海向苏南扩散的过程就呈现出衰减式特征，即苏南城市距离上海越远，其吸引制造业外资越少。但由于服务业外资与制造业外资的行业差异与价值链分工程度差异，服务业外资不一定会从上海向苏南扩散，甚至高附加值的生产服务业会加速集聚在上海。

本文采取苏南2002-2015年的面板数据，分别构建静态和动态面板模型，对静态面板数据采用混合回归、固定效应和随机效应三种估计方法，对动态面板采用系统GMM估计方法，实证检验外资从上海向苏南的扩散机制。本文构造苏南与上海的经济距离，并将其作为实证方程的核心解释变量，估计其系数，判断经济距离变远是否会减少苏南的外资，从而验证外资从上海向苏南是否存在衰减式扩散。结果发现，对于全行业外资而言，经济距离变量估计系数均为负，即经济距离变远会减少相应苏南的外资流入，但静态面板模型中经济距离变量估计系数显著性不强，动态面板估计中该变量估计系数大多数显著为负。这主要是源于全行业外资包括制造业和服务业外资，而后者从上海向苏南扩散的趋势不明显。对制造业外资的实证检验表明，经济距离变远会一致地显著减少苏南的制造业外资流入，这就证实制造业外资从上海向苏南的确体现为衰减式扩散。而对服务业外资的实证检验说明，与上海之间的经济距离变远大多不会显著影响苏南的服务业外资流入，苏南服务业外资流入受到当地服务业从业人员规模影响更大。

基于实证分析的结果，本文提出以下两点政策建议：

（1）受到制造业内部价值链空间分离的影响，上海制造业外资对苏南地区有扩散效应。因此，为更好利用外商直接投资，实现其经济增长效应，苏南地区应进一步加强制度建设和政策引导，更好吸引制造业的外商直接投资。一方面，苏南应在提供税收减免等传统优惠政策之外，降低行政性制度成本。在区域竞争愈加激烈的大背景下，苏南三市要通过建立更完善的营商环境，进一步深化“放管服”改革，提高对先进制造业外商直接投资的吸引力。同时，苏南地区应积极采取相应措施打破地方贸易保护主义，不断加强区域开放程度，提高本地区的市场潜力，建立吸引外商投资的长效机制。考虑到无锡、常州距离上海较远，其地方政府要更加注重完善本地区投资环境，降低企业经营成本。另一方面，苏南要进一步加强交通基础设施建设，尽早实现与上海同城化交通，以此更好地承接来自上海的制造业转移。此外，外资从上海向苏南扩散的趋势主要表现在制造业，而服务业外资扩散现象不明显。所以苏南地区不能被动坐等服务业外资从上海扩散出来，而应该积极研究服务业外资布局的影响因素。具体而言，就是要发挥苏南各地区自身经济社会优势，结合自身经济结构转型的需要，积极引进符合本地产业定位的服务业外资，从而提高外资的利用效率。

（2）上海虽然面对制造业外资向外扩散的趋势，但这些扩散的制造业外资以生产制造和组装环节为主，以智能制造、精细制造和自动制造等为特征的先进制造业应该成为上海吸引外商直接投资的重要方向。上海作为长三角经济圈的中心，仍是跨国企业总部最集中的城市，其利用外资结构也在不断优化。尤其是上海自贸区利用外资态势较好，辐射范围不断扩大，改革效应明显。上海应继续依托自贸试验区的优势，建立更加开放的机制体制和市场准入政策，吸引战略性新兴产业和现代服务业等重点领域的外商直接投资，实现更高水平的开放型经济。同时，上海还需要走在全国前列，进一步提高政府服务和管理水平，完善知识产权保护、人才引进与创业就业环境，加大研发投入和科技创新力度，营造全国领先的外商投资环境。

注 释：

①数据来源于“上海离全球科技创新中心有多远”（http://news.focus.cn/sjz/2014-08-18/5409581.html）。

②数据来源于“外资撤离中国另一面：上海今年新增跨国公司总部32家”（http://www.yicai.com/news/4686763.html，2015年9月16日）。

③从现实观察来分析，苏南是承接从上海扩散出的外资的主要地区，本文也主要试图验证这种扩散是否能经受住实证分析的检验，所以本文并没有将长三角地区所有城市纳入下文的实证分析范围。

④本文也尝试将苏南各市与上海的市中心距离作为解释变量，采用截面数据估计模型去估计其系数，结果发现这种“纯”空间意义上的距离变量显著性较弱。

⑤由于下文将根据不同产业范围分别回归检验地理因素对苏南三市吸引外商直接投资的作用，所以不同产业范围中控制变量的选用将按照产业特点而有所差异。

［1］原小能.在第二波经济全球化中实现中国产业升级［J］.世界经济与政治论坛，2016（4）：169-172.

［2］顾冰，幸勇.外商直接投资对于长三角区域创新能力的影响［J］.经济论坛，2008（4）：16-19.

［3］王志华，陈圻，刘彬.外商直接投资对长三角制造业结构高级化的影响［J］.现代经济探讨，2006（3）：80-83.

［4］毛新雅，王桂新.长江三角洲地区外商直接投资的资本形成及经济增长效应：基于面板数据的研究［J］.世界经济研究，2006（1）：65-71.

［5］崔到陵，任志成.外国直接投资与中国人力资本成长的实证分析——以“长三角”为例［J］.国际贸易问题，2006（3）：87-93.

［6］毛新雅，章志刚，王桂新.长江三角洲地区外商直接投资的对外贸易效应［J］.国际贸易问题，2006（3）：73-80.

［7］潘爱民.外商直接投资与区域经济增长的关系研究——基于长三角数据的经验实证［J］.财经理论与实践，2006，27（3）：91-95.

［8］张立.外商直接投资对长三角经济发展的影响研究［J］.贵州社会科学，2012（1）：52-57.

［9］谢浩，张明之.长三角地区产业同构合意性研究——基于产业中类制造业数据的分析［J］.世界经济与政治论坛，2016（4）：156-168.

［10］朱向红，王丽娜.长三角地区外商直接投资存在的问题与对策［J］.经济纵横，2011（1）：66-69.

［11］司言武，万军.外商直接投资与国内资本形成关系研究——以长三角地区为例［J］.经济问题探索，2007（2）：119-122.

［12］蒋伟，刘牧鑫.外商直接投资在长三角城市的区位决定：基于地理加权回归模型的实证分析［J］.华东经济管理，2011，25（8）：12-17.

［13］王方，全伟.“长三角”地区外商直接投资的区域分布及产业结构分析［J］.华东经济管理，2004，18（1）：7-10.

［14］Baldwin R，Venables A J.Spiders and Snakes：Offshoring and Agglomeration in the Global Economy［J］.Journal of International Economics，2013，90（2）：245-254.

［15］张震.苏南经济发展的历史考察［J］.现代经济探讨，2005（11）：19-22.

［16］顾卫平，冯彦，苏巧勤.上海服务业利用外商直接投资分析［J］.上海经济研究，2008（3）：59-63.

［17］巫强，刘志彪，江静.扩大内需条件下长三角提高对外开放水平的新战略选择［J］.上海经济研究，2011（10）：21-28.

［18］黄肖琦，柴敏.新经济地理学视角下的FDI区位选择——基于中国省级面板数据的实证分析［J］.管理世界，2006（10）：7-13.

［19］Fu J.Institution and Investment：Foreign Direct Invest⁃ment in China during an Era of Reforms［M］.Ann Arbor：The University of Michigan Press，2000：503-505.

［20］Leung C K.Locational Characteristics of Foreign Equity Joint Venture Investment in China，1979-1985［J］.Profes⁃sional Geographer，1990，42（4）：403-421.

［21］Cheng L K，Kwan Y K.What Are the Determinants of the Location of Foreign Direct Investment？ The Chinese Expe⁃rience［J］.Journal of International Economics，2000：51（2）：379-400.

［22］田素华，杨烨超.FDI进入中国区位变动的决定因素：基于D-G模型的经验研究［J］.世界经济，2012（11）：59-87.

Abstract：Shanghai has prominent advantages of history,location,policy and many other aspects in opening outward.In the process of FDI entering the Yangtze River Delta,FDI takes Shanghai as the center,and gradually extends to southern Jiangsu province.The spread could lead to a decline in foreign direct investment in cities of southern Jiangsu province,which are farther away from Shanghai.This pa⁃per constructs the panel data of southern Jiangsu from 2002 to 2015,applies the static and dynamic panel estimation methods,and finds that as the economic distance between southern Jiangsu province and Shanghai increases,the scale of FDI tends to decline in the whole in⁃dustry.This effect is not significant in the static panel estimation,but is significant in the dynamic panel estimation.Due to the coordina⁃tion costs resulting from the spatial separation of internal parts of the FDI value chain of manufacturing industry,the decline of FDI from Shanghai to southern Jiangsu province is more significant in manufacturing industry.But it is not obvious in service industry,as the dis⁃tance between southern Jiangsu province and Shanghai increases,the FDI inflow in the service sector does not reduce in scale.

Keywords:FDI;the Yangtze River Delta;Shanghai;southern Jiangsu province

［责任编辑：余志虎］

Does Foreign Direct Investment Spread from Shanghai to Southern Jiangsu Province?

WU Qiang1,XU Zi-ming1,HUANG Nan2

(1.School of Economics,Nanjing University,Nanjing 210093,China;2.Nanjing Academy of Social Sciences,Nanjing,210018,China)

F127

A

1007-5097（2017）09-0014-09

10.3969/j.issn.1007-5097.2017.09.002

2017-06-15

国家自然科学基金项目（71673129）；江苏省社会科学基金项目（17WTA003）；国家社会科学基金项目（14BGL006；15ZDA060）；教育部人文社会科学重点研究基地重大项目（16JJD790023）

巫 强（1979-），男，江苏丹阳人，副教授，经济学博士，研究方向：产业经济；徐子明（1993-），女，河南周口人，硕士研究生，研究方向：产业经济；黄 南（1972-），女，江苏泗洪人，研究员，经济学博士，研究方向：城市经济。