FDI区位选择_产业聚集与产业异质_以江苏为例的研究

1、经济科学2005年第4期FD I区位选择、产业聚集与产业异质以江苏为例的研究王剑徐康宁(东南大学经济管理学院南京210096摘要:本文构建了一个FDI区位选择的理论模型,探讨产业聚集对外资企业定位决策的作用机制,结合产业特性将FDI的聚集问题向深层次延伸,提出若干理论假说。在此基础上,以江苏省制造业外资企业的数据资料对外商直接投资(FDI在江苏的分布情况进行实证研究,着重分析产业聚集对FDI区位选择的影响,对聚集效应的产业异质性作了详细的检验。关键词:FDI区位选择产业聚集产业异质性一、理论述评外商直接投资(FDI的区位选择问题历来为经济学家所关注,并因观点不同而形成不同的流派。要素禀赋理论认

2、为,东道国廉价的劳动力和丰富的自然资源决定了FDI的区位选择,而新贸易理论则强调,规模经济和聚集效应对FDI的空间定位具有足够的影响力。跨国公司投资模式的转变推动了理论视角和政策重点的更新,新贸易理论特别是聚集经济对FDI 起决定性作用的思想逐渐为学者和政府部门所重视,能否形成有效的聚集经济往往在很大程度上决定了一国或一地区的引资能力。正如联合国贸发会议所言:“各种机构日益增强的竞争迫使各公司使其核心能力更加专门化,并且比过去更加依靠与外部伙伴、供方、买方甚至是竞争者的联系,这些网络化的可能性常常诱使跨国公司将业务设在合适的相关公司群集的地点”(WIR2001。相关的实证研究提供了较为充分的依

3、据,Head、Ries和Svenson(1999对日本制造业企业在美国各州的区位分布进行了深入的研究,发现聚集经济是日本投资者定位决策最为关注的因素之一;Barrell和Pain(1999的实证结果表明美国企业在欧洲的直接投资也显示了很强的聚集倾向。聚集经济主要表现为产业层面的经济现象,即由于同类产业或上下游关联产业在特定地点高度集中所形成的产业聚集。Marshall(1920研究了英国的产业聚集现象,发现企业追求外部规模经济的动机导致产业聚集的形成,专业化劳动力、中间产品投入和技术外溢是最主要的聚集利益。Hoover(1937将聚集经济系统地分为规模经济、地方化经济和城市化经济三类,规模经济

4、是指企业从事专业化生产所形成的单位成本随产出递减的利益;地方化经济是指在一个特定公司之外、一个特定产业之内的集中化经营的经济,企业在特定地区集中产生的熟练劳动力聚集、投入和产出品的低运费以及信息溢出的利益;城市化经济则是指在个体厂商和产业外部实现的规模经济,它们反映一定地区内私人和公共投资总额以及劳力、资本、金融、法律和公共服务的集中,定位地点的高度城市化提供给企业在公共产品、交通运输、基础设施以及专业化服务等方面的利益。最近的理论研究集中于递增规模报酬对产业聚集的影响。Krugman(1991认为产业聚集是企业间需求联系的结果,运输成本和固定生产成本的折衷考虑促使企业定位呈现聚集的特征。一方

5、面固定生产成本要求企业在同一地区集中生产,另一方面运输成本要求企业将生产地点定位于接近目标市场的地区。因此,企业便会在目标市场的周边形成特定产业的聚集区。Venables(1996的理论模型也得出了类似的结果,产业间的垂直联系要求投入-产出的紧密衔接,因此加深了上下游产业定位决策的相互依赖。上游产业的聚集扩展了中间投入品的数量和种类,下游产业以较低的运输成本获得专业化的中间投入,产业间成本和需求的联系深化了聚集的利益。不过,无论是创建聚集经济思想基础的Marshall,还是以最严格经济学范式研究聚集效应而著称的Krugman,都没有把行业的异质性纳入到FDI区位选择的研究领域内来分析考察。事实

6、上,并非所有产业都会形成聚集经济,聚集对企业定位的影响也并非在所有产业都具有同样效果。解释经济活动的空间结构时,必须要考虑到具体的产业特征。Henderson(1974的理论模型显示,不同产业的规模经济差异会影响生产的专业化程度和外部经济性,进而表现出不同的聚集倾向。规模经济越明显、生产阶段越长的产业可以获得更高的聚集利益,也更易于形成聚集。Audret sch和Feldman(1996曾以空间基尼系数度量产业的地理聚集程度,结果发现创新活动频繁的产业或者是强调研发活动的产业在地理分布上更为集中。Steinle和Schiele(2002对聚集和集群的产业异质性作了更为全面和细致的理论分析,认为

7、一个行业如果具有较长的价值链,并且价值链上各个环节的生产工艺差别较大,那么这个行业将更倾向于聚集。同时,创新性也是行业聚集分布的一个充分条件。对于创新要求迫切的行业而言,需要通过大量企业近距离的合作才能提高研发活动的效率,为追求网络创新环境所引起的竞争力提升,该行业中企业的空间分布表现出更明显的聚集形态。然而,现有的研究将FDI的区位选择与产业聚集割裂开来,并未考虑到FDI的产业聚集问题。但事实上,FDI的区位选择行为也具有明显的产业聚集特征,例如东莞IT产业中的台资企业聚集,无锡电子产业中的日资企业聚集等等,产业聚集的外部性利益已成为FDI区位选择中至关重要的影响因素。就我们掌握的文献资料来

8、看,虽然已有一些学者对FDI区位选择中的聚集问题进行了各种角度的研究,Cheng和Kwan(2000在动态面板数据的回归模型中证实,中国各省的FDI聚集存量显著吸引了外商在当地投资;He(2003以Tobit模型验证了FDI在中国聚集的来源国效应(count ry of origin effect s。但是,并没有文献对FDI的产业聚集问题作深入研究,甚至连针对性的理论分析或者实证检验也极少。Crozet、Mayer和Mucchielli(2004曾对法国境内的FDI聚集现象进行过实证研究,发现计算机制造业和汽车制造业等行业中的FDI具有很高的聚集倾向,而石油冶炼业和塑料制品业等行业中的FDI

9、则不具有聚集的特征。但这项研究仅仅对不同行业的FDI聚集效应作简单的比较,并没有揭示产业异质性因素对聚集效应的深层影响。本文将在FDI区位选择的基本分析框架下,纳入产业聚集这一新要素的影响,对传统的FDI理论作必要的补充,同时考虑产业异质性因素在聚集过程中的作用,将FDI的产业聚集研究引向更深层次。二、模型与假说本文建立的理论模型区分了产业间和产业内聚集对FDI定位的影响,同时将聚集经济的产业异质性因素纳入到模型中予以分析,在此基础上提出了理论假说。假设一地区有n家上游产业的同质外资企业和N家下游产业的同质外资企业(生产同质产品并具有相同的技术和成本函数,上游企业投入劳动要素生产中间品供应下游

10、企业,下游企业利用劳动和中间品生产最终产品满足当地消费者需求,忽略内资企业在当地市场的影响。模型着重分析上下游产业的聚集程度n和N如何影响外资企业利润,并最终决定FDI的区位选择。首先考察一代表性下游企业的利润决定问题。该企业在规模报酬不变的科布-道格拉斯技术下运用劳动和中间品生产最终消费品,两种投入要素的份额分别为1-和,即:y d=A(NL1-d I(1 y d为单个厂商的产出,下标d表示下游厂商。A度量生产的技术水平,同类企业聚集产生的知识溢出使得A是N的增函数,令A(N=N(>0,反映企业间溢出效应的大小。一般而言,高科技产业具有更强的溢出效应,对应的值也更大。反映产业间联系的紧

11、密程度,产业的规模经济越明显、产业链越长,对中间品的需求就越高,对应的值也越大。劳动和中间投入品的价格各自为W和P u,那么厂商的边际成本MC d=KA-1(NW1-pu(2对中间品的需求I=KA-1(NW1-p-1u y d(3其中k=-(1-1,K为大于0的常数。设消费者对最终产品的需求函数Q d=Pd M(4 (4式中Q d为最终产品的需求,P d为产品价格,M为消费者收入,为常数,、分别为需求的价格弹性和收入弹性,>0、<0、>0。N家下游厂商进行古诺竞争,由生产者均衡可得:P d(1+1N=MC d(5Q d=N y d(6d=(P d-MC dy d(7由于下游厂

12、商的利润d间接依赖于中间品价格P u,因此,我们需要考察生产中间投入品的上游企业的利润决定过程。假设一代表性上游厂商在线性技术下投入劳动要素生产中间品,其生产函数为:y u=A(nL u(8为简化起见,假定上下游企业具有同等程度的溢出效应,即A(n=n,并且上下游企业具有相同的单位劳动成本W。由(8式易得上游厂商的边际成本MC u=A-1(nW(9上游企业的产品需求是基于下游企业的引致需求,由(2、(3、(4、(5、(6可得上游产品的总需求Q u =N I =k 1+(N 1+N A -(1+(N W (1-(1+M P -1+(10由(10可知,上游企业产品需求的价格弹性为常数-1+。假设n

13、 家上游厂商同样进行古诺竞争,均衡结果为:P u (1+1n =MC u (11Q u =ny u(12u =(P u -MC u y u(13模型中外生变量包括N 、n 、W 、M 、。由消费者和上下游生产者的一般均衡不难解出d 和u 的值:d =-M N 2K 1+(N N +11+(n n +1(1+N -(1+n -(1+W 1+(14u =-q M n 2K 1+(N N +1(n n +1(1+N -(1+n -(1+W 1+(15为得出明确的结果,我们进一步假设<-1,当N 和n 足够大时,N N +11,n n+11,(14和(15便可简化为d =K 1+M W 1+N

14、-(1+-2n -(1+(16u =K 1+M W 1+N -(1+n -(1+-2(17由简单的偏导运算可知,9d /9M >0、9d /9W <0、9u /9M >0、9u /9W <0。由于企业以利润最大化原则作为定位决策的依据,因此,上下游企业会选择市场需求高、劳动力成本低的地区进行投资。我们再来考察产业间聚集对企业定位的影响。9d /9n >0和9u /9N >0说明厂商利润是产业间聚集的增函数,上游企业的聚集降低了中间品的价格,下游厂商可以享受低成本投入的利益,而下游企业聚集所产生的需求扩张也为上游厂商提供了必要的市场,产业间的投入产出联系使得上

15、下游厂商共享聚集利益,从而加深了企业定位决策的相互依赖,存在需求联系的关联企业在区位选择上的共同作用导致产业聚集的形成。并且这种产业间聚集效应受到产业特性的制约,由于9d /9n 和9u /9N 均为参数的增函数,专业化程度和规模经济要求越高(越大的产业,其产业间聚集的利益也越高,FDI 的空间分布更多地呈现出聚集的形态。产业内聚集对企业利润的影响则是不确定的。一方面,同类企业聚集所产生的知识外溢提高了厂商的技术水平和生产效率,从而提升厂商利润;另一方面,聚集产生的竞争压力导致市场份额减少,企业利润也随之下降。我们以下游企业的产业内聚集为例进行说明,由(16式可得9d /9N =d -(1+-

16、2,其中d >0且为的增函数。很显然,只有当>-2(1+时,产业内聚集才会产生正的外部性。此时,产业内聚集对下游企业定位便具有一定的吸引力,并且随着增大,产业内聚集对企业利润的贡献越明显,企业的聚集倾向也越高。同理可知,上游企业的产业内聚集也有类似特征。因此,对于技术要求越高的产业而言,产业内聚集的知识溢出效应越明显,高科技产业中的FDI 更易于形成聚集。总之,FDI区位选择过程就是根据当地的市场需求、劳动力成本和产业聚集等因素,遵循利润最大化的基本准则,确定最优投资地点的过程。产业聚集对FDI区位决策的影响包括产业间和产业内聚集两种效应,不同的产业特征决定了聚集效应的作用程度,F

17、DI定位的聚集倾向因而表现出明显的产业异质性。下文将对此作深入的实证检验,从产业异质性角度研究FDI的空间聚集问题。三、变量和数据说明本文的研究对象是江苏省内的制造业外资企业,重点考察这些企业在地级市(南京为副省级城市单元的空间聚集特征,以及产业异质性在其中所起的影响。根据所掌握的数据资料,我们选取两类样本分别进行计量分析。第一类样本是两位数行业代码的外资企业资料,包括28个行业中的外资企业在11个城市(泰州和宿迁两市由于统计口径的差异没有纳入样本之中的分布数据,样本年限为1993-2002年。第二类样本是三位数行业代码的外资企业资料,包括159个行业中的外资企业在3个城市(南京、无锡、苏州的

18、分布数据,样本年限为1993-2002年。两类样本均是包括地区、行业、年份的三维虚拟面板数据集(Pseudo Panel Dataset。除理论模型中展现的区位影响因素之外,还有一些难以在模型中揭示但对于FDI区位选择有重要影响的其他因素。根据数据可得性,我们仅列出两个重要因素:一是上海市的辐射距离(Dis。根据Krugman(1991的核心-外围(core-periphery理论,FDI的定位行为具有动态的空间扩散模式,出于节约土地使用、劳动成本以及其他运营费用的考虑,FDI往往会由核心城市向近郊或外围城市实施再定位,与核心城市距离越近的地区越易于接受FDI的再定位,聚集的空间外溢性也越强。

19、T uan和Ng(2003检验了香港-珠三角之间的核心-外围体系对于FDI聚集的影响,发现来自香港的外资企业偏好定位于距离香港更近的珠三角城市。同理可以推测,上海-江苏也构成了类似的核心-外围体系,上海作为长三角乃至中国的经济中心,对周边城市会产生程度不一的辐射效应,FDI区位选择与辐射距离应当是负相关的联系;二是政策因素(Policy。FDI在江苏聚集的一个重要因素便是政策的作用,特别是各级开发区在税收优惠、土地使用以及基础设施等方面提供的便利条件为外资企业聚集营造了优越的投资环境,忽视政策因素的作用将会夸大聚集效应对FDI定位的影响力。T ung和Cho(2001的实证研究也表明,中国的经

20、济特区、沿海开放城市以及其他开放城市提供的税收激励是影响FDI进行区位决策的重要因素,并且这种影响力在1991年的税法修改之后表现得更为明显。由于行业分类的口径问题,我们难以在实证研究中区分产业内聚集和产业间聚集的影响。本文的产业聚集事实上包含了产业内聚集和产业间聚集的加总效应,根据理论分析的结果建立如下回归方程式对相关假说作实证检验。lnN ijt=a0+a1lnSN ijt-1+a2lnMark it-1+a3lnWage it-1+a4lnLand it-1+a5lnDis it-1+a6Policy it-1+ijt 方程式中ln为自然对数符号,因变量N表示分行业新建外资企业的数量,自

21、变量SN为产业聚集变量,以同行业聚集的外资企业数量来衡量,Mark表示市场规模,Wage表示平均由于当地企业与外资企业在技术水平上相差较大,产品质量不能满足外资企业的要求,难以形成理论模型中的产业联系,这种经济协作关系更多地发生在外资企业之间,产业聚集的利益也主要由外资企业的聚集所引起,因此我们仅以外资企业的聚集数量反映产业聚集对外资企业定位的影响。工资水平,Land表示土地价格,Dis表示上海市对样本城市的辐射距离,Policy表示样本城市的引资政策力度。为随机误差成分,a0为常数项,下标i表示所在地区,j表示所属行业,t表示年份,考虑到投资者观察过程与决策过程的时间差异,所有解释变量均取一

22、年滞后期的值。此外,我们加入行业虚拟变量indust ry和年份虚拟变量year,用于控制行业和时间的特定差异,在固定效果模型中作了更为合理的估计。预期各系数符号分别为a1>0、a2>0、a3<0、a4 <0、a5<0、a6>0。各变量的具体取值形式如下:N=新建外资企业数+1,此处加1是保证变量对数值有意义;SN=累计同行业外资企业数+1,原因同上;Mark i=GDP js+100×k=29GDP k/d ik,GDP js为江苏省的GDP总量,GDP k为其他省级地区的GDP总量,d ik为样本城市与其他省会城市的空间距离(重庆市数据并入四川

23、省,100为距离单位调整系数;Wage=名义平均工资;Land=GDP i/Area i,GDP i为城市i的GDP总量,Area i为城市i的面积,即以单位面积的产出水平替代城市的土地价格。Dis=样本城市与上海间的最短路线(公路长度。由于缺乏历年数据,此处仅以2002年的数据资料来反映。考虑到国家级开发区在知名度、优惠力度及软硬件设施上均优于省级开发区,我们对政策变量作适当的技术处理,Policy=国家级开发区数量×2+省级开发区数量。外资企业数据来源于江苏省外经贸厅的外商投资企业数据库,Dis数据来源于中国科学院的地理信息系统,开发区数据来源于江苏省外经贸厅,其余数据均取自于历

24、年的江苏统计年鉴。四、计量结果首先,以两位数行业代码的样本数据进行计量分析,表1的二、三两列给出了基本模型和固定效果模型的估计结果。从中可以看出产业聚集变量在两个模型中均显著为正,只是在纳入行业和年份虚拟变量之后,这种聚集因素对吸引外资的积极作用有所降低,同行业中聚集的外资企业数量每上升10%将会带动新建外资企业数量上升4.93%。同时,市场规模对外资企业定位的影响力有了显著提高,系数符号也与理论预期相符。工资变量的系数符号恢复正常且高度显著,但土地价格变量已不足以影响FDI的区位选择。上海的辐射距离和政策变量的系数符号也与理论预期相符,并且通过了1%的显著性检验。计量模型调整后的R2达到0.

25、 703,说明选取的自变量具有较高的解释能力。产业聚集利益和接近目标市场的动机从根本上决定了FDI在江苏的区位选择,工资水平虽然在一定程度上限制了外商投资,但相比前两者市场规模的衡量存在一定困难,以当地GDP总量反映市场规模的方法并不适用于低层次区域单元的研究。例如,外商在苏州投资更多的考虑是上海乃至整个华东地区的周边市场,苏州一地的GDP总量显然低估了市场规模。Hansen (1959建议以距离调整周边地区的GDP并予以加总来测算市场规模,我们对其度量方法作进一步的修正,得到较为理想的市场规模估计值。的强大吸引力而言,这种负面影响要弱得多。表1两位数行业分类标准的样本数据回归结果分段回归解释

26、变量基本模型固定效果规模异质1993-19971998-2002High0.619333Medium0.593333Low0.598333Mark-1.421333 3.116333-1.307333 2.596333 4.726333Dis0.10433-0.337333-0.1253-0.525333-0.481333industry no yes yes yes noyear no yes no no yes注:no表示没有考虑该虚拟变量,yes表示纳入固定效果的虚拟变量,其中行业固定效果包含27个虚拟变量,年份固定效果包含9个虚拟变量。333、33和3分别表示在1%、5%和10%的水平

27、上显著。Sample 为样本容量,以下皆同。变量Dis的系数为显著负值,证实FDI的区位分布呈现出明显的核心-外围形态,上海作为中国的经济中心,其市场容量、金融服务、物流设施、科技实力等要素对周边城市产生了强大的辐射力,靠近上海的地区可以充分利用这种辐射效应形成自身的区位优势,外资企业在上海的外围地区(如苏州和无锡定位,既能节约工资支出、房产地价及其他营运费用,也能保持与上海的紧密联系。外资企业往往是将总部、代表处或研发机构设在上海以接近金融、信息、科技等核心资源,同时将生产厂房设在周边地区以降低生产成本。而距离上海较远的地区则难以具备这种天然的区位优势,上海这个核心城市的辐射作用在一定程度上

28、导致了FDI在苏南地区的聚集。政策因素对于FDI聚集也有着相当显著的促进作用,江苏省吸引的外资金额能居于全国前列,这是与当地政府的大力推动分不开的。江苏省吸引外资的一个重要经验就是开发区的设立,为营造良好的引资环境,各级地方政府集中资源建成国家级或省级开发区,对区内外资企业给予税收减免、土地出让等政策优惠,并且花大力气整治开发区的交通、水电等硬件设施,为外资企业聚集提供了有效的载体,这一点在苏州、无锡等苏南地区表现得尤为突出。因此,尽管FDI在江苏的聚集主要是市场机制作用下企业自发的经济行为,但政策引导和政府推动在此过程中的影响力也不容忽视。为揭示产业聚集对FDI定位影响的历史变动趋势,我们放

29、松年份的固定效果,在两段子区间内作分段回归,表1的四、五两列分别为子区间1993-1997和1998-2002年内的回归结果。在第一段时期内,外资定位几乎完全是聚集利益和政策驱动的结果,市场规模和成本要素并没有对FDI的区位决策产生有效的影响。1997年之前,江苏省内各地区的经济发展水平相差不大,土地、工资等要素价格也基本相当。FDI定位更多是基于同行业中先行投资者的“示范效应”,以此降低区位选择的信息成本,产业聚集因此成为影响FDI分布的首要因素。同时,开发区的设立和优惠政策成为区位优势的另一个主要来源,在此期间内,苏州建立了5个国家级开发区,无锡建立了2个国家级开发区,由此吸引了第一批外商

30、在两地投资,为外资聚集的形成提供了必要的企业存量,随着企业在上海的周边地区不断聚集,FDI分布的核心-外围体系渐显雏形。此外,我们对历史数据作了逐年回归以细致地刻画聚集效应的变动趋势,表2列出了历年的聚集变量系数值,图1直观地显示出聚集效应的动态特征。从中可以看出,聚集效应在经历一段时期的下降之后,自1998年开始显现出明显的上升趋势,FDI定位的聚集倾向越来越强,这也与世界投资报告(2001中所描述的全球FDI地理分布趋势相一致。图1聚集系数历史趋势线表2历年聚集变量系数值 年份聚集系数年份聚集系数年份表1的第六列是考虑产业规模经济特征的回归结果。我们以两位数代码制造业企业的平均固定资产反映

31、各行业的规模经济程度,按照江苏省1993-2002年间各行业内单个企业的平均固定资产金额将制造业部门分为三个层次:第一层是高度规模经济产业(High,行业代码包括15、22、25、26、27、28、32、37、40;第二层是中等规模经济产业(Medium,行业代码包括14、17、29、30、31、33、35、39、41;第三层是低等规模经济产业(Low,行业代码包括13、18、19、20、21、23、24、34、36、42。High、Medium和Low分别代表高、中、低级规模经济产业内的外资企业聚集程度。回归结果显示,在各级规模经济水平上,产业聚集对FDI定位均有显著的积极作用,高度规模经济产业中外资企业的聚集倾向最高,但其他