長三角經濟增長與FDI的空間關聯分析*

張 俊, 姜海寧

(浙江師范大學 地理與環境科學學院,浙江 金華 321004)

隨著全球經濟規模的不斷擴大，國家間的資本流動日益頻繁，外商直接投資(foreign direct investment,FDI)作為經濟全球化的重要組成部分發展迅速，是發展中國家利用后發優勢、推動經濟發展的重要外部力量[1].中國也在改革開放初期提出了“以資金和市場換技術”的政策，意在通過補償貿易、合資辦廠等形式從國外引進設備和技術，形成新的經濟發展動力.眾多因素驅使國內外學者對FDI與區域經濟增長的關系進行了深入研究，主要形成3方面結論：FDI促進經濟增長；經濟增長促進FDI流入；FDI與經濟增長互促互進.

在FDI促進經濟增長方面，有研究表明，FDI的邊際效益已成為影響經濟增長的一個重要外在因素[2]，但Mello[3]指出其經濟增長效應取決于FDI與國內投資之間的互補和替代程度;在經濟增長促進FDI流入方面，大部分學者從區位選擇的角度去分析[4-5]，普遍認為經濟水平更高的地區對外資企業的吸引力更大；此外，還有少量學者在對一些地區的研究中發現了FDI與經濟增長的互促關系，如何菊香等[1]在對金磚四國的研究中發現，長期內巴西、印度和俄羅斯的FDI與經濟增長之間存在因果關系，短期內巴西和俄羅斯兩國FDI與經濟增長具有互補性.盡管存在上述結論，但亦有不少研究表明，FDI的經濟增長效應在許多發展中國家并不明確，如王春法[6]認為,FDI的大量引入會對中國本土的科技創新和技術提升造成“擠出”效應；Aitken等[7]的研究結論與其相似，他們發現，FDI促進了委內瑞拉小型合資工廠生產率的提高，但卻抑制了本土工廠生產率的提高，二者相互抵消，總體作用不明顯，而東道主國家人力資本水平過低、制度體系不完備,以及所處惡劣的國際環境[8-10]也是致使FDI與經濟增長沒有太大關聯、甚至相互沖突的重要原因.

上述研究表明,不同的區域經濟發展實際往往對應不同的FDI與經濟增長的互動關系，同時已有研究視角集中于經濟學、管理學等學科，在空間范圍上多集中于宏觀國家尺度，很少有針對小范圍經濟區的研究.2019年國務院發布《長江三角洲區域一體化發展規劃綱要》，將上海、江蘇、浙江和安徽全境納入長三角城市群.2019年長三角經濟總量和外商直接投資額分別占全國的24%和31%，已然成為中國經濟最發達、外商投資最活躍的地區之一，但同時長三角內部的區域發展異質性顯著，目前對長三角FDI與經濟增長關系的研究多從特定視角展開[11-12]，在宏觀數據研究中以整體的時間演變分析為主[13-14]，缺乏對長三角各省(市)的差異進行研究.因此，選擇具有代表性的長三角地區作為研究對象(本文主要選三省一市的數據)，探討長三角各省(市)FDI與經濟增長的空間差異和關聯，希冀為長三角地區FDI與經濟增長良好互動關系的構建提供建議.

1 數據來源和研究方法

1.1 數據來源

安徽的FDI數據統計始于1986年，遲滯于上海、江蘇和浙江，為保證各省(市)數據的一致性，將研究期定為1986—2019年.其中1986—2008年的FDI數據源于《新中國六十年統計資料匯編》，2009—2019年的FDI數據源于2010—2020年《上海統計年鑒》《江蘇統計年鑒》《浙江統計年鑒》《安徽統計年鑒》，同時將GDP作為經濟增長指標，GDP數據源于國家統計局官網.

1.2 研究方法

1.2.1 耦合協調度模型

耦合是指2個或2個以上的系統或要素之間通過各種相互作用彼此影響的現象，它體現了系統間的動態關聯關系.耦合度可以有效地測量各系統間相互作用程度的強弱，計算公式[15]為

C=2{(u1×u2)/[(u1+u2)(u1+u2)]}1/2.

(1)

式(1)中：u1和u2分別代表FDI與GDP標準化后的數值；C為耦合度指數.該值越大,說明二者的相互作用越強，參照文獻[15],以0.3，0.5，0.8為分界點，將C值分為低度耦合、較低耦合、較高耦合和高度耦合4種類型.

為了更好地反映GDP與FDI間是在高水平上相互促進還是低水平上相互制約，構建二者的耦合協調度模型，公式如下：

D=(C×T)1/2,T=au1+au2;

(2)

E=u1/u2.

(3)

式(2)中：D為協調度指數，以0.3，0.4，0.5，0.7和0.8為分界點，將協調度分為嚴重失調、中度失調、輕度失調、勉強協調、中度協調和高度協調6個等級;T為雙方的綜合調和指數；a，b為待定系數，本文取值為0.5.式(3)中，E為相對發展度指數，參考劉浩等[16]的研究，將FDI相對發展度分為3種類型：當E≥1.2時為FDI超前型;當0.8

1.2.2 動態計量經濟學模型

本文主要應用 ADF檢驗(augmented dickey-fuller test)、Johansen協整檢驗、Granger因果檢驗和脈沖響應函數計量檢驗模型對長三角經濟增長與FDI之間的動態關系進行定量研究.

在實證檢驗和計量建模之前先對序列數據進行對數處理以消除異方差影響，記為ln(xGDP)(對GDP的值取對數)和ln(xFDI)(對FDI的值取對數),進而應用ADF檢驗法進行序列的平穩性檢驗，以防止“偽回歸”現象的出現，具體模型見文獻[17].為確定經濟增長與FDI之間是否存在長期均衡關系，應用基于回歸系數的Johansen極大似然法進行協整檢驗，具體模型見文獻[18].為深入分析經濟增長與FDI之間相互作用關系的方向，分別構建ln(xGDP)和ln(xFDI)序列的 Granger 因果檢驗模型，具體模型參見文獻[19].最后利用脈沖響應函數定量分析經濟增長與FDI互動沖擊效應的動態變化，建模過程參見文獻[20].

2 長三角FDI和GDP空間耦合特征

1986—2019年，長三角各省(市)GDP呈現出相似的穩步增長趨勢，而FDI則表現出不同的波動增長態勢(見圖1)，各省(市)的要素變化差異亦主要體現在FDI之上.

圖1 長三角各省(市)FDI和GDP演變

本文根據二者的擬合程度將長三角各省(市)分為2種類型：1種是FDI與GDP演變過程擬合較差的江蘇和浙江，二省的GDP增長較為穩定，但FDI波動幅度較大.江蘇FDI第1次快速增長出現在1991年南方談話后，1997年金融危機爆發，FDI出現小幅波動;第2次顯著增長出現在2001年中國加入WTO之后，SARS事件使FDI在2004年顯著下跌，之后FDI表現出更明顯的增長趨勢，2008年金融危機后增速放緩，而后再度恢復了高增長趨勢，2013—2015年又表現出斷崖式下降，這一階段江蘇省傳統制造業優勢逐步喪失，加快服務業和高端制造業利用外資的任務十分緊迫，到2016年轉型后，江蘇FDI總量登頂全國，而后FDI維持了較為穩定的慢增長趨勢.浙江FDI的第1次快速增長出現在2001年后，2008年、2009年受金融危機影響，FDI出現了負增長，而后再度保持迅猛增長的勢頭，到2019年中美貿易摩擦，大量外商對海外投資持觀望態度，FDI因此顯著下降.第2種是FDI與GDP擬合程度較高的上海和安徽.上海的FDI受金融危機影響,在1998年和1999年呈下降態勢，而后FDI保持長期穩定增長，至2017年受房地產和金融服務行業的控制措施沖擊再度下降.安徽FDI快速增長出現的時間相對滯后，這是東部各省(市)早期相對優勢所產生的虹吸效應所致，2006年皖江城市帶成為中部崛起戰略重點發展區域后，經濟狀況加速改善，東部產業流入加速，促使安徽FDI呈現快速發展趨勢，在近些年逆全球化的背景下，安徽FDI依舊保持迅猛增長的勢頭，這同樣與東部穩定的FDI轉移有關.

圖2反映了長三角各省(市)FDI與GDP之間耦合度與協調度的演變過程.不難看出，長三角各省(市)FDI與GDP的耦合度和協調度變化趨勢相似，研究期各省(市)的耦合度均呈現明顯好轉，1986年上海、江蘇、浙江和安徽的耦合等級分別為高度耦合、較低耦合、較高耦合和較低耦合，而后各省(市)對應的耦合等級均為高度耦合，到2019年各省(市)的耦合度值均接近1.這說明各省(市)的FDI與GDP相互作用強度較高.與之相比，各省(市)對應兩要素的協調度指數一直維持在較低水平，雖有上升但增幅較小，1986年、1997年、2008年各省(市)的協調度等級均為嚴重失調，到2019年只有安徽的協調度等級轉為中度失調，而上海、江蘇和浙江仍維持在嚴重失調狀態.這說明FDI與經濟增長之間存在較為嚴重的偏離現象，良性互動水平并未隨著互動強度的增加而增加.在大部分時間點上各省(市)呈現的是“高度耦合→嚴重失調”狀態.主要原因是，雖然FDI和GDP均存在明顯的發展趨勢，但FDI在快速推進過程中仍缺乏良好的經濟發展環境支撐，FDI的區域溢出效應也亟待加強，以加大它對經濟增長的驅動作用.

注：基于自然資源部標準地圖服務網站審圖號為GS(2020)3189號的標準地圖制作，底圖無修改

圖3反映了長三角各省(市)FDI相對發展程度的演變過程.1986年各省(市)相對發展度均為FDI滯后型，改革開放初期，中國市場的準入門檻較高，各省(市)FDI引入規模較小，落后于經濟發展水平.隨著改革開放進程的加深，東部各省(市)利用政策和區位優勢率先大規模引入FDI，到1997年上海和江蘇轉變為FDI超前型，浙江FDI在21世紀前發展遜于上海和江蘇，轉變為FDI同步型，安徽則由于經濟基礎較差加上東部省(市)的虹吸效應使其FDI沒有取得較快發展，仍維持在FDI滯后的狀態.隨著東部地區生產成本的上升，產業轉移規模逐步擴大，2008年處于產業轉移初期，此時上海的經濟發展水平最高，勞動密集型和低附加值產業向外轉移的需求較大，首先轉變為同步發展型，而江蘇依托地理鄰近承接了大量來自上海的產業轉移，FDI總量依然很大，維持了FDI超前型的發展狀態，這一階段浙江則通過引入一定數量外資對民營、個體經濟的發展進行補充，FDI水平有了進一步提升，轉變為FDI超前型，相應地，安徽在2005年后抓住了中部崛起和東部產業轉移的機遇帶動FDI顯著提升，逐步趕上了經濟發展水平，到2008年表現為同步發展型.近些年伴隨著世界反全球化和再工業化浪潮的掀起，上海、江蘇、浙江通過產業升級化解高成本壓力，產業轉移趨勢顯著加強，對FDI的依賴度有所減弱，在2019年均表現為FDI滯后型，而安徽則進一步加大了承接產業轉移的力度，相對發展度由2008年的0.82上升到了2019年的1.09，FDI發展水平進一步提升.

注：基于自然資源部標準地圖服務網站審圖號為GS(2020)3189號的標準地圖制作，底圖無修改

3 長三角FDI與經濟增長關聯機制分析

3.1 單位根檢驗

本文根據ADF檢驗結果，運用赤池信息量準則確定具體的檢驗類型(見表1).

表1 ADF檢驗結果

由表1可知，除江蘇的ln(xFDI)序列的ADF檢驗值小于1%水平下的臨界值外(為平穩序列)，上海、浙江、安徽的ln(xFDI)序列的ADF檢驗值均大于5%或10%水平下的臨界值(為不平穩序列).而各省(市)的ln(xGDP)序列的ADF檢驗值均大于1%或10%水平下的臨界值(為不平穩序列).一階差分后各省(市)的ln(xFDI)和ln(xGDP)序列ADF檢驗值均小于1%,5%或10%水平下的臨界值，為平穩序列.因此，可以認為各省(市)的ln(xFDI)和ln(xGDP)序列為一階單整序列，但二者之間是否存在長期均衡關系，還需通過協整檢驗判斷.

3.2 協整檢驗

通過跡統計量和臨界值的比較及P值大小可知(見表2)，在沒有協整關系的假定條件下，江浙滬的跡統計量均大于5%水平下的臨界值，而安徽的概率統計P值小于10%，通過了10%水平下的檢驗，可以認為各省(市)均拒絕了沒有協整關系的原假設，即各省(市)對應變量均存在協整關系.因此，各省(市)的ln(xFDI)與ln(xGDP)序列的變化具有長期的一致性和同步性，接下來可繼續進行Granger因果檢驗.

表2 協整檢驗結果

3.3 Granger因果檢驗

利用施瓦茨準則確定最優滯后階數，在此基礎上對各省(市)對應的時間序列進行Granger因果檢驗，具體見表3.

表3 Granger因果檢驗結果

由表3可以看到，各省(市)均拒絕了ln(xFDI)不是ln(xGDP)的Granger原因的假設，即FDI流入顯著促進了各省(市)的經濟增長.FDI對經濟增長的推動作用首先表現在增加了地區資本總量，國土面積占比僅為3.73%的長三角地區，近些年外商直接投資額占全國比例一直維持在40%左右，這本身就是重要的資本積累、經濟發展的重要基礎、財政稅收的重要來源；第二，長三角屬于技術密集型地區，而引入的外資企業往往具有較高的技術和管理水平，通過生產技術、管理技術及營銷模式外溢，促進產業結構優化升級，為經濟發展提供持久動力；第三，許多入駐外資企業屬于出口加工型企業，進行的產業活動能夠擴大出口，近些年長三角外商投資企業的出口總額穩定保持在出口總額的一半以上，有些原本需要進口的產品，在本土進行生產后，可以促進進口替代；另外，外資企業進入長三角地區后，會聘用本土化專業人才，對勞動力素質的提高、專業人員的經驗積累同樣起到了重要促進作用.

上海和安徽拒絕了ln(xGDP)不是ln(xFDI)的Granger原因的假設，而江蘇和浙江則接受了此假設，說明上海和安徽經濟增長對FDI有顯著的促進作用，而江蘇和浙江沒有表現出這種關系.改革開放以來，大部分年份浙江FDI占GDP比例在長三角地區均處于末位，FDI雖有一定規模，但相對于經濟總量，體量較小，同時浙江經濟增長主要依賴的是民營和個體經濟，這些經濟形式創造了全省約60%的稅收、70%的地區生產總值、80%的外貿出口、90%的就業崗位，這些與外資可能產生的效益有很大的重合，因此，經濟增長總體上對FDI流入的推動作用并不大.江蘇經濟發展對民營經濟也有一定程度的依賴，其民營經濟對江蘇省生產總體的貢獻率高達81.4%，作為“蘇南模式”發源地的蘇錫常三市在2019年的非國有化比例高達93.15%，并且近些年在主動調整外資結構及國際貿易摩擦背景下，江蘇對外資的依賴程度進一步減弱.相比之下，上海作為區域增長極，其發展環境對外資始終具有強吸引力，而安徽近些年隨著經濟狀況、營商環境的好轉及招商引資力度的加大、一體化程度的加深，對外資吸引力顯著增強.

但上述結果只能說明長三角各省(市)經濟增長與FDI的因果關系，卻不能說明當其中一個變量發生變化后對另一個變量沖擊效應的動態變化，因此，還需進行脈沖響應函數分析.

3.4 脈沖響應函數分析

圖4為長三角各省(市)GDP對FDI的一個標準差新息的沖擊所產生的脈沖響應曲線.

圖4 長三角GDP對FDI的脈沖響應曲線

由圖4可以發現，各省(市)在追蹤期內沖擊均為正值，這與Granger檢驗結果一致，但不同省(市)的響應波動存在差異.上海在初期響應不斷上升到第3期峰值，再不斷下降到第8期低谷后再以微弱態勢上升，這是因為上海FDI積累方面扮演著先行者的角色，但生產成本的增加致使產業升級的需求日益迫切，FDI逐漸由向上海集中進而向周邊省份擴散，上海的發展也逐漸從“要素驅動”和“投資驅動”向“創新驅動”發展模式轉變，這也是上海的總體脈沖響應小于蘇、浙、皖3個省的原因所在.江蘇、浙江和安徽的沖擊變化趨勢相似，均為先上升后下降的態勢.其中江蘇和浙江累計沖擊響應較大，在后期沖擊下降較為平緩，說明對于二省而言，FDI對經濟增長的促進作用顯著且持久.江蘇作為中國外資最集中的地區之一，近些年FDI的區域效益提升顯著，并且逐步由以蘇南為核心，向省內邊緣地區拓展，區域分布趨于均衡，未來對經濟增長仍會維持較大的推動作用.浙江的經濟增長主要依賴民營和個體經濟，通過“以民引外，民外合璧”“北接上海，東引臺資”等策略，促進企業技術進步和組織形式的完善，對經濟增長造成的正向沖擊明顯.安徽的沖擊效應總體上比江蘇、浙江小，這是因為安徽在FDI規模及吸收能力上都遜于江、浙二省，對經濟增長的推動作用也相對較小.

圖5所示為上海和安徽FDI對GDP的一個標準差新息的沖擊所產生的脈沖響應曲線圖.上海全程表現為正響應，到第3期正峰值后迅速下降，第8期谷值后再以微弱趨勢上升.上海早期強大的經濟基礎給外商營造了良好的發展環境，經濟的高速增長也是上海吸引FDI流入的有利區位優勢，因此,初期經濟增長對FDI流入的促進作用明顯，但隨著產業競爭的加劇，低附加值產業生存難以為繼，高端產業的流入和經濟溢出效應亟待加強，這一階段具體表現為經濟增長對FDI的促進作用下降顯著.安徽省的沖擊則表現出了先負后正的態勢，即初期表現為明顯的負響應并于第4期達到負峰值，隨后快速上升至第6期的第1個正峰值，隨后再度波動到第9期至第2個正峰值，最后再以較明顯的趨勢下降.這是因為安徽在改革開放初期的經濟狀況較差，由此引發營商環境對外資的吸引能力弱，到后期隨著經濟的加速發展，自然對FDI產生了更多的需求，同時本地相對低廉的生產成本、產業發展環境的完善加之對東部省份大規模產業轉移和相關政策傾斜的積極呼應，推動大量外商流入安徽，造成了后期的顯著促進作用.

圖5 上海和安徽FDI對GDP的脈沖響應曲線

4 結論與討論

本文在對長三角各省(市)FDI和GDP演變過程分析的基礎上，運用耦合協調度模型和動態計量經濟學模型對長三角各省(市)FDI與GDP之間的互動機制進行測度，結果表明：1)長三角各省(市)的FDI與GDP增長趨勢相似，且各省(市)FDI與GDP的耦合度和協調度變化趨勢相似，耦合度顯著上升且水平較高，協調度水平較低且沒有明顯變化，上海、江蘇和浙江的FDI相對發展度呈先上升后下降的態勢，安徽的FDI相對發展度呈穩步上升態勢.協整檢驗結果表明,各省(市)FDI與經濟增長均存在穩定的動態均衡關系.2)上海和安徽的FDI與GDP之間存在雙向因果關系，浙江和江蘇只存在FDI到GDP的單向因果關系.3)各省(市)FDI對GDP具有正向波動式的沖擊效應：上海表現為先上升后下降再微弱上升的沖擊，總體沖擊效應低于江浙皖3??；江浙皖3省的沖擊均表現為先上升后下降的態勢，江浙的沖擊效應比安徽更明顯.上海GDP對FDI的沖擊全程保持了正效應，表現出先上升后下降再微弱上升的態勢，安徽GDP對FDI則表現出了“先負后正”的沖擊，而后表現出明顯下降的態勢.

綜合上述結論，對長三角各省(市)FDI政策的制定和實施提出以下建議：1)著力構筑經濟增長與FDI的良性互動關系.江浙滬在民營經濟蓬勃發展和產業轉型升級的背景下，應通過制度和軟環境的改善保障FDI的穩定發展，針對性引入更高技術水平的FDI企業作為產業發展的有效補充.上海FDI對經濟增長的累計沖擊最小，尤其要注重外資的質量和效益，在吸收外商投資的同時,統籌吸收外省(市)企業投資，從注重“引進來”向 “引進來”與“走出去”相結合轉變，切實增強FDI區域效應.安徽FDI吸收能力較差，應繼續加大FDI的引進力度，加強本地企業的技術吸收能力和競爭力，同時也要提升區域發展環境質量，促進FDI發展環境的持續優化.2)進一步完善跨區域協作發展機制，包括各省(市)之間和省(市)內部的跨區域協作發展機制.一方面，各省(市)可按照自身比較優勢有序融入價值鏈，使得本地優勢產業得到延伸和補充，提升產業競爭力，實現生產效率最大化；另一方面，在宏觀層面上,對長三角各省(市)進行適當的FDI產業分工：推動上海世界級金融中心建設，發揮浙江軟件、服務業優勢，建設蘇皖成為高科技制造業高地;同時應繼續加大對安徽的政策傾斜，注重皖北與皖南、蘇北與蘇南、浙東北與浙西南的協同發展，在發達地區實現產業升級的過程中，促進FDI向欠發達地區流動，實現FDI與經濟的協同并進發展.