金融发展对FDI流入的影响研究——基于门限回归模型

董树功，王亚玲

（天津职业技术师范大学 经济与管理学院，天津 300222）

一、引言与文献综述

改革开放以来，我国实施了一系列外商投资的优惠政策。通过吸引外商直接投资（FDI），为我国企业带来新的融资渠道及先进的技术与管理经验。在“一带一路”倡议和扩大对外开放的双重宏观经济政策背景下，FDI已成为区域以至国家经济发展的重要推动力，其经济与技术的溢出效应明显。综合国际、区域及省际层面来看，基础设施投资、劳动力成本、税收优惠、劳动力成本、经济发展水平及其增长率等宏观因素是决定FDI区位选择的关键因素[1-3]，其中东道国的公共政策、信息及通信基础设施建设、聚集效应、双边汇率、贸易开放度、资源配置等因素将影响FDI流入的区位选择[4-6]，区域及省份的国际知名度、创新政策环境、市场一体化程度、产学研合作交互效应、地方经济增长目标等因素对FDI流入具有“引力作用”[7-10]。已有文献基于不同的角度揭示了FDI流入的影响因素，投资者在东道国金融市场上的融资约束是国际投资的重要决策条件。地区金融发展水平理应是FDI流入区位选择的影响因素之一。一方面，金融发展水平的提升有利于优化资源配置、提高资本使用效率，从而释放出更多的土地、人力、资本、技术创新等要素，营造良好的营商环境，高质量的金融服务对外商投资区位选择决策具有正向作用[11-12]，促进FDI的流入与利用，进一步促进产业结构升级，触发经济增长[13]；另一方面，金融发展直接增加外部融资渠道和间接支持整体经济活动，一个监管充分、运转稳定的金融体系将最大限度地吸引与提高FDI的金融发展净效益[14]。

近年来，国内外学者开始关注地区金融发展与FDI流入之间的关系，但在理论研究中对于金融发展如何影响FDI流入的研究结论尚未明确。杨尚君（2014）[15]指出东道国的金融发展对FDI产生挤出效应，随着金融体制的健全、金融市场的完善，减缓了私人部门融资困境，从而导致FDI流出；Soumaré & Tchana（2015）[16]利用面板数据的分析，揭示了FDI与金融市场发展的关系，证券市场的发展对FDI流入表现为显著的积极作用。然而，另外一些学者持有不同的结论：FDI与金融发展的因果关系是双向的，一国的金融机构的发展将吸引更多的外国直接投资[17]。此外有学者提出金融发展水平与对外开放水平越高，FDI的正作用越大，有利于减小融资约束的负作用[18]。对于科学技术与经济发展相对落后的地区和省份来说，可通过吸引FDI的流入缓解资金缺口，促进科学技术与管理方式的创新，有助于区域产业结构的优化升级。

上述文献基于不同的视角及方法分析了FDI流入的影响因素，丰富了金融发展与FDI的理论研究，然而已有的文献均未考察金融发展与FDI之间的门限效应与非线性关系。地区的FDI额对于不同程度的金融发展水平是否会呈现非线性变化，地区金融发展水平对FDI的吸引受哪些因素控制等也是值得深入探讨的问题。本文基于面板数据，通过建立门限回归模型研究金融发展对FDI流入的影响效应及地区差异，为寻找金融发展水平的最优区间范围、提高FDI利用率、缓解区域发展不平衡提供理论依据和实践指导。

二、研究设计

（一）门限回归模型

1.门限回归方法

门限回归法可克服传统的非线性回归中缺少稳定性检验的不足，实现对经济产生突变或跃升的临界点（临界区域）的分析，广泛用于研究宏观经济现象中非线性特征。在此以单一面板门限回归模型为例，其模型方程为：

其中，I()· 为示性函数，当符合括号内的条件时，I()· =1，否则I()· =0；qit为门限变量，γ为待估计的门限值，二者将观察值分割为两个不同的阶段；β1、β2为不同阶段的回归斜率；εit为残差项；β0为个体效应。

2.数据选取与门限回归模型的设定

地区的金融发展指该地区金融产业在整体体量及效率的连续增长，其主要外部表现为金融规模的增大、金融结构的优化及金融风险的控制，提升金融市场的稳定性和金融机构的服务水平，达到区域经济协调增长的目标。本文所指的金融发展围绕其基本概念，从以下三个方面量化衡量金融发展程度：一是金融规模，金融相关比率（FIR）指全部金融资产价值与全部实物资产价值之比，是衡量金融发展最广义的指标。在实际运用中，考虑到指标信息的可获得性与有效性，国内外学者一般将其简化为金融资产总值与经济活动总量的比例关系。基于此，本文将金融规模定义为金融机构年末各项存贷款余额之和与地区生产总值之比。二是金融结构，其定义为固定资产投资总额与地区生产总值之比，即占投比，可反映地区的经济发展水平。地区占投比越低，说明投资的效率越高，占投比越高则反映出经济处于基础的建设状态。投资效率越低，经济发展水平较低。三是金融风险，其定义为年末金融机构贷款余额与年末存款余额，即存贷比。存贷比通过银行业的信贷业务间接影响货币供应量，进而影响宏观经济与金融环境[19]。

本文选取我国2005—2019年30个省份的面板数据作为研究样本（港澳台地区及西藏因数据不可得性，故未包含），数据来源为《中国统计年鉴》《中国金融年鉴》《中国贸易外经统计年鉴》《中国科技统计年签》、Wind数据库及对各省份统计年鉴的整理。选取FDI为被解释变量，金融规模、金融结构、金融风险作为门限变量分别构建门限回归模型进行估计检验，研究金融发展水平对FDI流入区位选择的非线性特征。

其中，被解释变量：FDIit为第i省在第t年的实际利用FDI额。核心解释变量：FIRit为金融规模，FSTit为金融结构，FRit为金融风险。CONTit为一组控制变量，分别为反映区域经济发展现状的地区人均生产总值（PGDP）、反映物价水平的居民消费价格指数（CPI）、研究与开发机构研究与试验发展经费内部支出总额（R & D）、美元兑人民币的年均汇率（ER）。μit为各省份个体效应。

（二）金融发展水平对FDI区位选择的门限效应分析

1.数据处理

所选取的变量数据描述性统计结果如表1所示。为减少数据中可能存在的异方差及时间趋势影响，将离散程度或者量纲较高的数据进行对数处理。本文将实际利用外商投资额（FDI）、金融规模（FIR）、地区人均生产总值（PGDP）、消费价格指数（CPI）、各地区研究与开发机构研究与实验发展经费内部支出（R & D）五个变量进行对数化处理。

表1 各变量数据统计特征描述

2.单位根检验

为确保模型的可信度，保证模型估计结果的准确性，对变量面板数据做平稳性检验。本文对每个变量分别采用四种不同的单位根检验方法，其中IPS检验和Fisher-ADF检验属于异根检验方法；LLC属于同根检验，检验原假设是所有个体都是单位根过程，即都是非平稳的。面板数据相关变量的单位根结果如表2所示，从检验结果中可得变量的原始数据均表现出非平稳，但经过一阶差分后的各变量均表现平稳趋势（表3）。

表2 各变量面板单位根检验结果

表3 不平稳变量一阶差分后面板单位根检验结果

三、实证结果分析

（一）门限效应检验

基于构建的门限模型，进行门限回归并对门限效应加以检验。以金融规模、金融结构、金融风险为门限变量，依次以是否存在门限值及存在多重门限或单一门限的假设下进行估计检验，得到F值及基于Bootstrap方法估算的P 值，结果见表4。门限模型1 以金融规模（FSC）作为门限变量，存在单一门限的F 统计量为101.09，通过了1%的显著性检验；存在多重门限的F统计量分别为9.35、4.52，均未通过检验。门限模型2以金融结构（FST）作为门限变量，存在单一门限的F统计量为61.28，通过了1%的显著性检验；存在双重门限和三重门限的假设均通过显著性检验。模型3 以金融风险（FR）为门限变量，存在单一门限的F 统计量为43.32，通过了5%的显著性检验；存在多重门限的F统计量均未通过检验。由此可得到结论：金融发展水平的三个维度对FDI的区位选择均具有单一门限效应。因此，在进行门限回归的估计及结果探析中，采用单一门限模型研究金融规模、金融结构、金融风险对FDI流入的影响。

表4 门限效应检验结果

（二）门限值估计结果

在对三个门限模型进行门限效应检验的基础上，进一步估算出三个门限模型在单一、双重及三重门限下的门限值（见表5）。并绘制金融规模、金融结构、金融风险门限估计的LR 统计量变化图（见图1、图2、图3），进行真实性及一致性检验。图中似然函数的最低点所对应的值即为门限值，验证确定门限模型的检验结果：金融发展水平的三个维度对FDI 的区位选择均存在单一门限效应。金融规模经对数化处理后的单一门限值为3.8336，在95%的置信区间下门限值下限为3.8244，门限值上限为3.8371，其实际门限值及其上下限值分别为46.2287、45.8053、46.3954。金融结构的实际单一门限值为1.2704，95%的置信区间为[1.2621，1.2795]。金融风险的实际单一门限值为0.9415，95%的置信区间为[0.9342，0.9473]。

表5 模型门限值估计结果（95%置信区间）

图1 金融规模的单一门限估计

图2 金融结构的单一门限估计

图3 金融风险的单一门限估计

（三）门限模型估计结果及分析

基于门限效应分析及门限值重数检验，分别以金融规模、金融结构、金融风险为门限变量，分析地区金融发展水平对FDI流入的区位选择的影响效应。表6、表7、表8分别为模型基于不同门限变量下估计的各变量系数及其置信区间。三组门限回归模型均为单一门限模型，其得到的门限回归结果系数联合显著性检验的F统计量分别为66.49、87.78、82.64，其对应的P值均为0.000，可决系数值分别为0.9409、0.9388、0.9133，均在0.9以上，单一门限回归模型均表现为拟合效果好且整体显著。其中，金融发展水平的三个维度在其门限变量下的估计系数在1%及5%的水平下显著；控制变量中地区人均生产总值（PGDP）均在1%的水平下显著，表现为正向促进作用；美元兑人民币的年均汇率（ER）同在5%的水平下显著，表现为负向作用；研究与开发机构研究与试验发展经费内部支出总额（R & D）在金融规模及金融风险单一门限效应中在5%的水平下显著，在金融结构单一门限效应中在1%的水平下显著；常数项及控制变量中地区价格指数（CPI）的系数估计未显著。以下作具体分析。

表8 金融风险门限估计结果

1.金融规模对FDI区位选择门限效应分析

金融规模（FSC）为金融机构年末各项存贷款余额之和与地区生产总值的比率。金融规模的提升对吸引FDI流入具有显著的正向促进作用，但在不同的金融规模下表现出差异性。由表6，在金融机构年末各项存贷款余额之和与地区生产总值的比率小于46.2287时，金融规模每提升1单位，能增加0.3424单位的FDI的流入；当二者比率高于46.2287时，金融规模每增加1单位，将吸引0.0116单位的FDI额。目前，在样本的观察年限范围内仅有北京、上海的金融规模稳定地超过门限值46.2287，进入第二区间范围。由此说明，当金融发展规模处于较低水平时，地区金融规模的扩大将在更大程度上增加外商在该地区的投资意愿，有利于FDI的流入。同时金融规模的扩大将有效降低融资借贷成本，增强地区金融体系的稳定性，为投资者提供金融风险防范，从而加大国外投资的可能。在外资持续投入的利好情况下，金融规模逐渐扩大，对FDI的需求量达到一定阈值后，地区的市场承载力趋于饱和状态，金融发展与FDI 的互动融合趋于稳定后，金融规模对FDI的促进作用将在一定程度上削弱。

表6 金融规模门限估计结果

2.金融结构对FDI区位选择的门限效应分析

金融结构（FST）为固定资产投资总额与地区生产总值之比，即占投比。金融结构在不同的发展水平下，对于FDI 额的效应具有相反的作用。由表7，当金融结构水平低于1.2704 时，金融结构表现为正向促进作用，每增加1单位，FDI的流入量将增加0.5814单位；而当年度固定资产投资总额超过该地区年生产总值的1.2704倍时，金融结构表现为负向效应，比值每增加1单位，将减少0.4256单位的FDI额。在观察的样本时间范围内，甘肃（2015—2016年）、青海（2015—2019年）、内蒙古（2014年）、辽宁（2013年）、吉林（2016年）五省区金融结构的门限效应位于第二区间，对FDI的流入表现出负向作用。其原因在于地区基础设施建设需投入大量资金，而其经济总量不够，经济增速减缓，投资效率有待提高。从固定资产投资的行业分布来看，房地产业的固定资产投资占整个固定资产投资的比重最高，无形中加大了银行金融业的风险。同时过高的占投比将占用地区其他行业的发展投入、产值及利润，对其他行业的发展具有抑制作用。

表7 金融结构门限估计结果

3.金融风险的门限效应分析

金融风险为年末金融机构贷款余额与年末存款余额，即存贷比。在不同的金融风险区间范围，金融风险的增大对FDI的区位选择具有显著的负向非线性影响。当金融风险低于0.9415时，金融风险存贷比每增大1单位将减少1.1476单位的FDI的流入；当金融风险高于0.9415时，其对FDI流入的负向效应增大，金融风险每增加1单位，将致1.9524单位的FDI的降低。在观察的样本时间范围内，天津（2017—2019年）、内蒙古（2014年、2018—2019年）、福建（2018—2019年）、海南（2019年）、贵州（2019年）、甘肃（2017—2019年）、青海（2015—2019年）、宁夏（2010—2019年）八个省区的金融风险存贷比超过了0.9415，位于第二区间范围内，负向效应更为明显。对于各地区金融机构来说，存贷比的提高意味着其盈利能力的提升，同时也减小了信贷约束，易发生盲目房贷行为，增加商业银行不良贷款，从而造成地区信贷风险的波动与金融环境的不稳定。地区的金融风险将增加外资企业的投融资成本，影响其盈利能力，不利于吸引外商投资。金融风险通过结合金融机构资产与负债两个角度，反映了金融机构资产的流动性，对宏观金融风险调控具有一定作用，合理控制金融风险将有利于FDI流入。

四、结论与建议

金融发展与FDI联系密切，金融市场环境是FDI流入的重要投资决策条件，FDI是缓解地区企业融资约束、引进前沿技术的主要途径。本文在实证研究中，利用面板数据从金融规模、金融结构、金融风险三个维度分别构建了Hansen面板回归模型，讨论了金融发展水平对FDI的门限效应与二者之间的非线性关系。研究发现：地区金融发展水平是FDI流入的一个决定性因素，二者之间的影响存在阶段性和区域性差异；控制变量中地区人均GDP对FDI的流入具有正向影响，汇率与研究与实验发展经费内部支出表现为负向作用，这与以往研究结果相符。同时，本文发现我国地区金融发展与FDI流入二者之间存在非线性关系，金融发展水平的三个维度对地区FDI的流入均存在单一门限值。其中，金融规模的扩大对FDI流入一直表现为正向效应；金融结构值先表现为正向积极影响，超过门限值后在第二区间表现为负向消极影响；金融风险值的增加将在一定程度上加大负向效应，即在第二区间内金融风险对FDI流入的抑制作用更大。

基于以上分析及结论，结合我国各地区金融发展水平实际与国际资本流动现状，主要从以下四个方面提出政策建议：一是扩大金融规模，加快金融体制深化改革，优化金融市场环境，通过积极引导金融资源向非银行金融机构流动，推动金融的市场化与国际化；针对金融发展相对落后的地区，加大金融市场建设，缓解FDI流入的地区不平衡。二是优化金融结构，利用前期已流入的FDI调整社会融资结构，拓展社会融资渠道；鼓励技术型、绿色型FDI的流入，整体提升地区FDI的质量，促进知识密集型产业发展，推动金融服务业发展，以金融发展和FDI的协同效应助推产业结构升级。三是降低金融风险，建立国际资本金融风险的监测与预警机制，实现金融风险的可防可控；政府部门应通过政策顶层设计宏观调控金融风险，为金融科技创新和金融科技服务创造更好的政策环境，为跨国企业创造更好的融资、生产、经营环境，吸引FDI的流入。四是进一步提高人民币汇率、利率同世界经济和实体经济的关联性与利益趋同性，充分融入国际金融体系。五是注重发挥区位优势，关注各个地区的金融发展差异性，提升地区金融发展与FDI流入的契合度，实现金融市场和FDI的协调发展。