FDI区位选择中的异质性人力资本因素

王领 苟晓敏 王珊

摘 要：随着中国国力不断增加，国外企业大量涌入中国，对FDI区位选择影响因素的研究成为热点。但以往文献大多是从人力资本的质量层面分析研究，而以人力资本离散程度为中心的研究相对较少，故分析人力资本异质性对FDI区位选择的影响有较重要的现实意义。通过构造离散度衡量的人力资本异质性为切入点，在利用面板数据分析的基础上，通过设置地区差异性虚拟变量，研究了中、东、西部地区空间人力资本离散度对FDI区位选择的影响，得出了人力资本的离散度与FDI集聚呈负相关关系这一结论，且不同的地区影响程度也有差异性。从东部地区到中部地区再到西部地区，人力资本离散程度弹性系数逐渐递减。结果表明：外商直接投资在中国东、中、西部分布的产业结构不同。产业结构不同导致各地区人力资本离散程度对FDI的影响差别较大。其中东部地区人力资本的离散程度对FDI的影响最弱，西部地区最为敏感，中部地区的影响介于东西部地区之间。最后，根据文章结论有针对性地提出了相关对策建议。

关键词：FDI区位选择；人力资本；面板分析；区域差异性

中图分类号：F 740 文献标识码：A 文章编号：1672-7312（2018）03-0288-05

Abstract：With Chinas national strength increasing，foreign companies have poured into China.The study of affecting factors of FDI become a hotspot，but most of the literature analysis and research are from the quality of the human capital level，research centered on the discrete degree of human capital is relatively little.Therefore，the analysis of the heterogeneity of human capital is of great significance to the effect of FDI location choice.By constructing discrete degree to measure the human capital heterogeneity as the breakthrough point，introducing the regional difference dummy variable in the panel data model，this paper analyzed the influence of human capita discrete degree on FDI location choice.It is concluded that human capital of discrete degree is negatively related to FDI agglomeration and this influence also has differences in different areas.The elastic coefficient of the discrete degree of human capital gradually diminishes from the eastern to the central region and the western region.The results show that the industrial structure of FDI is different in the east，middle and west of China，which caused the different influences on FDI in different regions.The influence of human capita discrete degree in the eastern region is the weakest.The western region is the most sensitive.The influence of the central region is between the eastern and western regions.Finally，relative countermeasures and suggestions are put forward.

Key words：FDI location selection；human capital；panel data analysis；regional differences

0 引 言

隨着全球经济一体化和知识经济的发展，人力资本越来越成为各国之间竞争的筹码。对于跨国公司而言，区域的人力资本是吸引其投资的主要因素之一。中国在改革开放以后，吸引了大量的外商来中国投资，这对于中国产业结构升级有着极大的促进作用，同时也对国民经济增长有着积极的推动作用。但是从分布情况来看，在中国的各个地区FDI的分布并不均匀，相关数据显示在人力资本水平较高的地区，FDI的投入相对较多；而人力资本水平较低的地区，FDI的投入相对较少。因此，探究人力资本的异质性对FDI区位选择的影响路径有重要意义。有关学者在研究相关课题时，大多是从人力资本水平这一单一层面来分析，而未考虑各地区人力资本的离散程度对FDI可能造成的影响，忽视了不同地区人力资本可能对FDI的作用也有差别的事实。鉴于此，文中以1999年至2012年全国29个省市的相关数据，以人力资本离散系数为自变量较为深入探究人力资本异质性对FDI区位选择的影响。

1 国内外相关研究

自20世纪80年代人力资本理论与经济理论开始融合以来，很多学者开始研究人力资本的差异性与外商投资之间的关系。总体来看，国内外学者大多关注的是人力资本水平对FDI的吸引作用以及对FDI产生技术外溢作用的探讨。

在人力资本水平对FDI的吸引作用方面，罗百克什（Noorbakhsh）等（2001）通过运用发展中国家的大样本数据进行回归分析，发现人力资本对于吸引外资上是有决定作用的，跨国公司更愿意把复杂的、技能密集型的子公司放在人力资本水平较高的国家[1]；赖明勇，包群等（2003）分别用中等教育入学率、高等教育入学率和教育的地方财政投入量来衡量各省的人力资本水平，研究证明人力资本存量水平对于影响FDI的因素中影响最显著[2]；沈亚芳（2007）以我国1992—2004年各省的相关数据分析了人力资本水平对外商直接投资区位选择的作用，认为人力资本水平对FDI的区位选择有正的影响，并且影响程度正在增强[3]。刘厚俊和刘正良（2006）通过研究2000—2003年中国各地区的相关数据考察人力资本水平对FDI效应吸收的影响，得出中国存在吸收FDI效应的最低人力资本门槛，高于此门槛的地区才能吸收到FDI效应的结论[4]。颜敏（2009）利用中国1990—2006时间序列数据分析人力资本存量，人力资本结构对我国FDI的直接与间接影响，结果表明人力资本及其结构不仅直接影响FDI，还间接通过GDP和在岗职工平均工资的交互作用对FDI产生影响[5]。

在人力资本对FDI的溢出作用方面，人力资本可以通过直接和间接2种方式促进FDI产生技术外溢；布罗斯多姆.梅（Blomstrom.M）和戈戈（Kokko）（2003）认为FDI的流入可以为当地带来知识外溢的潜力，而且人力资本水平决定了东道国能够吸收外商直接投资的多少，进而决定了当地企业是否能够从中获得技术外溢效应[7]；王志鹏、李子奈（2004）利用 1982—2001年 29个省份的数据研究发现FDI对中国各区域经济增长的技术溢出效应具有鲜明的人力资本特征[8]；杨蓉、赵署东、刘正良（2006）通过分析中国各地区人力资本的分布结构来研究人力资水平对FDI技术外溢的影响，证明了人力资本水平在企业层面上对FDI溢出效应有显著的影响[9]；王艳丽和刘传哲（2006）以中国1983—2003年时间序列数据为样本构建理论模型，证明人力资本的丰裕程度决定了FDI技术溢出的大小[10-13]。

综上所述，关于人力资本对FDI影响的研究几乎都是从人力资本的质量层面进行的，即考虑的是不同层次人力资本的影响差异性，较少考虑人力资本自身的离散程度对FDI的影响。因此，文中下面通过构建相关模型，采取逐个添加变量的方式进行回归，并引入地区差异，从空间上重点研究人力资本的离散程度对FDI的影响。

2 模型构建和数据来源

文中主要从人力资本离散程度的视角来分析，构建人力资本离散系数，并将之与地区工资水平和GDP水平等作为自变量，把FDI作为因变量来确定函数关系。

2.1 模型选择

为了呈现FDI与解释变量间可能存在的非线性关系，文中构建如下对数模型。

其中，下标i表示各个省地区；βi为误差值；αi为待估参数；FDI为各地区年外商投资总额（单位：亿美元）。

上式中各解释变量的含义和预期符号见表1.

表1中各解释变量具体解释如下。

1）HCDD：各地区人力资本的离散程度，离散程度越大说明该地区的人力资本水平越分散，离散程度越小，说明人力资本水平越集中。标准差与均值的比例就是离散系数，用下式衡量

其中，μ为各地区平均教育年限值代表各地区人力资本存量，计算如下。

式中，P1=0.5是文盲教育年限，因为如果用零表示就沒有数学上的意义了，因此取0.5代替；P2=6是小学文凭的教育年限；P3=9是初中文凭的教育年限；P4=12是高中（包括中专，职高）的教育年限；P5=16是大专及以上文凭的教育年限。N1，N2，N3，N4，N5分别对应各个学历的人数；N为各地区总人数。

δ为各地区人力资本存量的标准差

2）WAGE：各地区平均工资水平（单位：元），工资水平反映了一个地区的劳动力资源禀赋和供给水平，工资越高，劳动力成本就越高，外商直接投资之前可能会考虑到这一因素。

3）GDP：各地区人均国内生产总值（单位：元），反映的是各地区的经济发展水平，外商投资可能会倾向于经济发展水平高的地区投资。

2.2 数据来源

文中使用的各省、自治区的数据均根据《中国统计年鉴》相关数据计算而来。因为西藏和青海历年吸引的FDI非常少，因此文中剔除掉这2个城市，利用剩下29个省的13年的377个数据进行相关分析。

3 FDI区位选择中的异质性人力资本因素

3.1 人力资本离散程度对FDI影响的面板数据分析 为了更直观显示各个解释变量对FDI的影响程度，文中采取逐个添加变量的方式来进行回归，结果见表2.

从表2的结果可以看出，在第一个方程中，以lnHCDD作为唯一解释变量时，发现人力资本的离散程度与FDI呈明显的负相关关系，当人力资本的离散程度每上升1个单位，FDI的值就下降2.446 296个单位。同时R2的值为0.106 158，说明人力资本的离散程度对FDI的影响程度达到了10%左右。随着解释变量的增加，lnδ2的系数一直为负值，均在5%以上水平上与FDI呈负相关关系，说明某地区的人力资本的离散程度与该地区吸引外商的投资量呈明显的负相关关系，人力资本的离散程度大不利于吸引外商的直接投资。人力资本的离散程度大说明劳动力水平很分散，这可能对于一些需求平均水平的劳动力的外商投资不利，因为选择一个地区，人力资本是很重要的因素，大部分的劳动力会在当地选择，所以人力资本的水平离散程度小，说明劳动力素质水平的差异就小，对FDI的吸引力就越大。

同时模型也呈现了人均GDP与FDI的正相关关系。一般说来，一个地区的人均GDP越大，不仅反映了该地区的消费市场大，也反映了该地区的经济基础比较好，这样FDI的进入可以得益于该区域经济增长，从而能更好发展，故而地区人均GDP与FDI有着明显的正相关关系，地区人均GDP越大，吸引的外商直接投资也越多；另外，在模型二和模型三中平均工资水平分别表现出了与FDI的正相关关系和负相关关系。外商在投资之前，成本因素也是首先需要考虑的，成本通常是指生产成本，包括劳动力成本、土地使用成本、原料价格和交通运输成本等，其中最重要的是劳动力工资成本，所以可能工资水平越高，劳动力成本就越高，不利于吸收外商直接投资；但从另一个方面看，高水平的工资能吸引高水平的人才，而高水平的人才对公司的未来发展也有着至关重要的作用。平均工资水平越高，可能说明该地区的优质人才越多，而且人力资本边际效用是递增的，所以外商可能会倾向于平均工工资水平高的地区投资。

从第一个模型到第三个模型，R2的值从0.106 158逐渐增加到0.590 471，说明模型整体拟合的一般，究其原因是影响外商直接投资的因素有很多个，但文中只选择了3个因素作为变量来进行分析，这也是文中的不足之处。

3.2 模型拓展：引入地区差异性的实证研究

虽然以上分析得出人力资本的离散程度与FDI呈现出显著的负相关关系，但是如图1所示，外商投资集中在东部地区，中西部地区相对外商的投资量较少。截至 2012年年底，外商直接投资在东部地区达到82%以上，中部其次，占总投资额的10%左右，西部最少，占比重的 8%左右。这提示我们有必要将人力资本的离散程度对FDI的影响进行分地区的研究。

为了研究不同地区人力资本的离散程度对FDI的影响是否有差异，文中引入3个地区虚拟变量，东部，中部和西部。东部地区分为北京，天津，河北，辽宁，上海，江苏，浙江，福建，山东，广东和海南；中部地区分为山西，吉林，黑龙江，安徽，江西，河南，湖北，湖南；西部地区分为四川，重庆，贵州，云南，陕西，甘肃，宁夏，新疆，广西，内蒙古。以东部为基准，中部为D1，西部为D2，若是东部地区则D1=0，D2=0，中部地区则D1=1，D2=0，西部地区D1=0，D2=1，将D1，D2作为虚拟变量引入模型可得

根据（5）式，运用Eviews 6.0进行回归分析，结果见表3.

从表3的结果可以看出人力资本的离散程度与FDI呈现负相关关系，并且在不同的地区影响程度差异较大，其中中部地区的弹性为D1与lnHCDD系数之和，西部地区为D2与lnHCDD系数之和，计算结果见表4.

由表4可以看出，在其他变量保持不变的情况下，西部地区的人力资本离散程度每增加1个单位会使FDI减少2.281 991个单位，中部地区会减少1.587 168个单位，东部地区会减少0.487 849个单位，从东部地区到中部地区再到西部地区，弹性系数逐渐递减，这说明人力资本的离散程度对FDI的影响在西部地区最为敏感，中部地区其次，东部地区最弱，这从一定程度上反映了外商直接投资在中国东、中、西部分布的产业结构的不同。首先，在经济发展水平上，东部地区的经济发展水平高，发展速度快，而中、西部地区经济发展水平低，发展速度相对而言较慢，而且东部地区的工业化水平和城市化水平也比中西部地区高，科技教育水平也明显优于中西部地区。其次，东部地区在20世纪80年代以来，抓住了国家改革开放的机遇，积极对外开放，发展迅猛，开放面大、改革程度深，经济基础较好，而且东部沿海地区毗邻港澳台，具有得天独厚的区位优势，加上国家给予的优惠政策，同时东部地区利用领域宽，投资结构优化，因此可以中和一部分人力资本的离散程度对FDI的不利因素，而中西部地区相对要欠发达一点，虽然随着国家西部大开发战略的实施，中西部地区的经济发展水平有了明显的加快，但是由于中西部地区的市场化程度较低，各项设施不及东部地区，缺少产业投资的配套设施的硬环境和投资的软环境的情况，因此人力资本的离散程度对FDI的负作用就会更大。最后，中西部地区的产业结构也和东部地区的有着较大的区别，在中西部地区，农业经济在国民经济中还占有较大的比重，中部和西部地区外商投资于资本和劳动密集型企业占绝对优势，支柱产业均为交通运输设备制造业，技术密集型产业和高新技术项目较少，第三产业发展较慢，尤其西部地區还是一些重型产业为主，而东部地区则主要是以轻型或轻重混合型产业为主，通信设备、计算机及其他电子设备制造业为支柱产业。实际上，这种效应也导致了人力资本在促进地区经济增长上的差异，必须要有比较快的人力资本积累相配合，离开了人力资本积累配合的对中国经济增长和技术进步的影响微乎其微。

4 结 语

文中通过对全国29个省市地区13年的面板数据进行分析，紧紧围绕人力资本的离散程度这一中心点，实证研究了人力资本离散程度对FDI的影响方向，并且进行了地区间的比较分析，得出如下结论：第一，人力资本离散程度是影响外商直接投资选择的重要因素，对吸引外商直接投资存在明显的负相关关系：人力资本的离散程度的降低会有利于本地区吸引外商直接投资的总量水平；第二，人力资本的离散程度在不同的地区对于FDI的吸引发挥着不一样的作用：在东部地区影响程度最低，中部地区次之，西部地区的影响程度最高；第三，人均GDP与FDI也呈现出正相关关系，说明一个地区的经济发展水平能够有效地吸引外商直接投资，同时，工资水平也在一定程度上影响着FDI.

中国经济的改革开放是伴随着外资的参与和影响发展起来的，FDI是带动和影响我国经济发展的重要力量。近年来，外商直接投资规模不断的扩大，为我国经济发展和产业升级都带来了有利影响。随着科学技术的突飞猛进，人力资本作为知识和技术的载体越来越受到FDI的重视，因此政府应该加大教育的投资，努力提升全社会的劳动者素质，缩小地域间的人力资本差异，以达到吸引更多外资投资的目标。首先，要推广整个国家的高等教育，重视人力资本的投资。虽然充裕的廉价劳动力一直是我国各地区吸引外资的优势，但是随着科学技术的发展，低素质劳动力已经很难再满足现代化的需求，因此基础教育投资是首先应该重视的因素；其次，大力支持和积极培养专业化人才，逐步缩小人力资本的差异性。各地区要充分结合自身特色着重培养需要的人才，普及人才职业技能的教育和培训，从实际出发，创造条件，强化专业人才的培养。因为任何地区不可能拥有所有行业所需要的优势，特别是中西部地区，面对相对落后的基础设施条件更应该根据自身的优势吸引特定类型的FDI，然后根据跨国公司战略的改变和需求的预期培养专业型人才。最后，加强地区的经济建设以提供良好的投资环境。只有自身经济水平不断的发展，外商直接投资规模才有可能不断地扩大，这在一定程度上可以弥补人力资本水平太过分散不利于外商直接投资的不足。

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（责任编辑：张 江）