羅丹程， 秦 浩， 王 偉

(沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院， 沈陽(yáng) 110870)

隨著經(jīng)濟(jì)全球化的進(jìn)程不斷加快，我國(guó)利用外商直接投資(FDI)總額呈現(xiàn)出增長(zhǎng)趨勢(shì)，該變化對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要作用。FDI具有廣泛的外部正效應(yīng)，為東道國(guó)發(fā)展提供資本，帶動(dòng)了新知識(shí)的產(chǎn)生和技術(shù)擴(kuò)散。同時(shí)，勞動(dòng)者掌握了更加專業(yè)的技能，產(chǎn)生了放大效應(yīng)，即三大產(chǎn)業(yè)利用跨國(guó)投資額不斷增加。近些年我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)逐步調(diào)整，更加合理的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)帶動(dòng)了經(jīng)濟(jì)進(jìn)步。

東北三省憑借自身的優(yōu)勢(shì)成為FDI的主要分布地區(qū)，表現(xiàn)在完善的基礎(chǔ)設(shè)施、雄厚的重工業(yè)基礎(chǔ)、豐富的資源優(yōu)勢(shì)及較大的市場(chǎng)潛力方面。東北三省積極引進(jìn)FDI，承接產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)移，推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，利用FDI的規(guī)模和質(zhì)量都有很大提升。目前，東北三省利用FDI的數(shù)額占全國(guó)總數(shù)的比重較小，落后于東部沿海地區(qū)，產(chǎn)業(yè)分布也欠合理。本文使用東北三省省際面板數(shù)據(jù)，實(shí)證分析FDI對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的影響及其特征，并基于分析結(jié)果提出加快東北三省引進(jìn)FDI、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的政策建議，以為東北三省經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供借鑒。

一、文獻(xiàn)綜述

20世紀(jì)90年代，國(guó)內(nèi)學(xué)者開(kāi)始對(duì)FDI與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的關(guān)系進(jìn)行理論研究，分析的視角主要有產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)、FDI對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的作用機(jī)制及利用外資促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的政策建議。2003年，我國(guó)學(xué)者開(kāi)始對(duì)FDI與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析，但產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整研究目前還沒(méi)有統(tǒng)一的指標(biāo)，學(xué)者們通常根據(jù)研究目的構(gòu)建相應(yīng)變量。

由上述可知，國(guó)內(nèi)學(xué)者還未就FDI與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的關(guān)系得出統(tǒng)一結(jié)論，研究的對(duì)象通常是全國(guó)層面，很少對(duì)具體地區(qū)進(jìn)行研究。實(shí)證分析方面，國(guó)內(nèi)學(xué)者使用的經(jīng)濟(jì)變量較為簡(jiǎn)單，未引入控制變量，通常選擇時(shí)間序列數(shù)據(jù)和面板數(shù)據(jù)，但較少考慮設(shè)定模型中擾動(dòng)項(xiàng)存在異方差的情況。本文在上述文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，以東北三省為研究對(duì)象，引入人力資本控制變量，通過(guò)豪斯曼(Hausman)檢驗(yàn)判斷模型是否存在擾動(dòng)項(xiàng)，從而使用固定效應(yīng)模型實(shí)證檢驗(yàn)FDI對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的影響。

二、模型設(shè)定

根據(jù)現(xiàn)有關(guān)于FDI與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整關(guān)系的文獻(xiàn)，結(jié)合本文的需要，以產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(pcy)為被解釋變量、實(shí)際利用外商投資額(pfa)為解釋變量、人力資本(peo)為控制變量，其中FDI、人力資本數(shù)據(jù)來(lái)源于東北三省1999—2018年統(tǒng)計(jì)年鑒，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局，模型設(shè)定為

pcyi，t=a1pfai，t+a2peoi，t+b+u

(1)

式中：i為個(gè)體標(biāo)度，取值范圍為1，2，3，分別代表遼寧省、吉林省、黑龍江?。籺為時(shí)間序列標(biāo)度，取值范圍為1998—2017年；a1為變量pfa的系數(shù)，a2為變量peo的系數(shù)；b為常數(shù)；u為殘差項(xiàng)。

國(guó)家統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)中FDI數(shù)據(jù)的單位是美元，產(chǎn)業(yè)增加值及GDP數(shù)據(jù)的單位是人民幣。為消除數(shù)量單位不同帶來(lái)的影響，本文在實(shí)證分析中將三個(gè)省份的FDI數(shù)據(jù)以同年美元兌人民幣平均匯率轉(zhuǎn)換為人民幣單位。故解釋變量為東北三省實(shí)際利用FDI程度，其選取的是同年FDI數(shù)額占全社會(huì)固定資產(chǎn)投資的比重，記為pfai，t。因此，該變量不用進(jìn)行價(jià)格指數(shù)調(diào)整處理。

本文以三個(gè)省份第二、三產(chǎn)業(yè)增加值之和占各省當(dāng)年GDP的比重pcyi，t表示被解釋變量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整離不開(kāi)現(xiàn)實(shí)的生產(chǎn)力，人力資本是現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力得以實(shí)現(xiàn)的重要紐帶，尤其是高素質(zhì)人才對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化起到至關(guān)重要的作用，因此將人力資本作為控制變量引入模型來(lái)考察其對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的影響。人力資本peoi，t數(shù)據(jù)的計(jì)算方法采用了教育年限法，即計(jì)算各個(gè)省份每年加權(quán)受教育總時(shí)間與總?cè)丝诘谋戎?。本文主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

三、實(shí)證分析

1. 固定效應(yīng)分析

實(shí)證分析中使用了面板數(shù)據(jù)，利用Hausman檢驗(yàn)確定使用固定效應(yīng)模型還是隨機(jī)效用模型。檢驗(yàn)結(jié)果在1%的顯著水平下拒絕了原假設(shè)，故應(yīng)該使用固定效應(yīng)模型?？紤]到實(shí)證分析的整體穩(wěn)健性，另外使用固定效應(yīng)異方差穩(wěn)健性估計(jì)和White/Newey估計(jì)。實(shí)證分析中使用的軟件是Stata15.0。

(1) Hausman檢驗(yàn)

Hausman檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。P值為0.006 8，在1%的置信水平下嚴(yán)格拒絕了原假設(shè)，因此固定效應(yīng)更加合理。

表2 Hausman檢驗(yàn)結(jié)果

(2) 異方差、序列相關(guān)和截面相關(guān)檢驗(yàn)

對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行異方差、序列相關(guān)和截面相關(guān)檢驗(yàn)時(shí)，使用的檢驗(yàn)方法分別是xtest2檢驗(yàn)、Wooldridge檢驗(yàn)、xtest3檢驗(yàn)，結(jié)果如表3所示。

表3 異方差、序列相關(guān)、截面相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果

(3) 模型回歸結(jié)果

根據(jù)上述結(jié)果，固定效應(yīng)模型存在異方差和序列相關(guān)，為此進(jìn)行固定效應(yīng)估計(jì)、異方差穩(wěn)健性估計(jì)、序列相關(guān)估計(jì)，結(jié)果如表4所示。

由表4可知，F(xiàn)DI相對(duì)值pfa估計(jì)系數(shù)較小，表明在東北三省面板數(shù)據(jù)中FDI與固定資產(chǎn)比重對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整的作用較弱。人力資本相對(duì)值peo估計(jì)系數(shù)相對(duì)較大，表明人力資本較大程度地促進(jìn)了東北三省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化調(diào)整。下面將使用面板VAR模型進(jìn)一步研究FDI與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系。

表4 模型估計(jì)結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)為t統(tǒng)計(jì)量。

2. 面板VAR模型

向量自回歸模型簡(jiǎn)稱VAR模型，其側(cè)重點(diǎn)是模型中各變量當(dāng)期與所有變量滯后期之間的關(guān)系。由于數(shù)據(jù)存在異方差，所以對(duì)變量pcyi，t、pfai，t、peoi，t進(jìn)行差分處理，分別用dpcyi，t、dpfai，t、dpeoi，t表示。由于研究對(duì)象只有三個(gè)省份，可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)不平穩(wěn)最終形成“偽回歸”，所以對(duì)變量進(jìn)行l(wèi)lc單位根檢驗(yàn)，結(jié)果如表5所示。

表5 變量llc單位根檢驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果可知，變量pfa不平穩(wěn)，但三個(gè)變量取差分后均表現(xiàn)平穩(wěn)，故在面板VAR模型中使用變量dpcy、dpfa、dpeo。

(1) 建立VAR模型

滯后階數(shù)的選取參照了AIC、BIC、HQIC準(zhǔn)則。根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果，模型的滯后階數(shù)應(yīng)該選取滯后1階，檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示。

表6 VAR模型滯后階數(shù)判定

注：*表示從每一列標(biāo)準(zhǔn)中選擇的滯后階數(shù)。

建立面板VAR模型時(shí)進(jìn)行單位圓檢驗(yàn)以確定整個(gè)模型系統(tǒng)的穩(wěn)定性。圖1顯示三個(gè)變量的根都在單位圓內(nèi)，表明模型系統(tǒng)穩(wěn)定，可以建立模型進(jìn)行回歸分析。

(2) 脈沖響應(yīng)函數(shù)

脈沖響應(yīng)函數(shù)用來(lái)測(cè)度隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的標(biāo)準(zhǔn)差沖擊對(duì)內(nèi)生變量產(chǎn)生的現(xiàn)在和未來(lái)的影響。使用計(jì)量軟件得到三個(gè)變量的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖，分別如圖2～4所示。

圖2描述了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)自身的脈沖沖擊隨時(shí)間變化的路徑。dpcyi，t對(duì)自身的沖擊在當(dāng)期存在最大的正向效應(yīng)，之后開(kāi)始遞減，在第2期接近零。由此可知，短期內(nèi)dpcyi，t變化會(huì)引起自身持續(xù)變化，長(zhǎng)期內(nèi)影響效應(yīng)則趨于零。

圖1 VAR穩(wěn)定性檢驗(yàn)

圖2 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)自身脈沖響應(yīng)

圖3 FDI利用程度對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)脈沖響應(yīng)

圖4 人力資本相對(duì)值對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)脈沖響應(yīng)

圖3描述了FDI利用程度對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)脈沖沖擊隨時(shí)間變化的路徑，可知其在當(dāng)期沒(méi)有影響，到第2期則達(dá)到了最大的正效應(yīng)，之后逐漸減弱，第5期開(kāi)始已經(jīng)沒(méi)有影響。由此可知，F(xiàn)DI對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)影響程度在短期內(nèi)為正，長(zhǎng)期內(nèi)則不存在影響。

圖4描述了人力資本相對(duì)值對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)脈沖沖擊隨時(shí)間變化的路徑，可知當(dāng)期沒(méi)有影響，第1期是正向影響，第2期則是負(fù)向影響，之后出現(xiàn)輕微波動(dòng)，第6期影響效用就不再存在了。短期內(nèi)兩變量存在影響，說(shuō)明人力資本相對(duì)值不同期數(shù)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)均有影響，長(zhǎng)期內(nèi)則不存在影響。

(3) 方差分解

方差分解常用來(lái)描述整體動(dòng)態(tài)變化，將整體的方差預(yù)測(cè)值分成各個(gè)變量沖擊的貢獻(xiàn)值。方差分解結(jié)果如表7所示。

表7 各變量對(duì)dpcy的方差分解結(jié)果

由表7可知：dpcy預(yù)測(cè)方差中自身的貢獻(xiàn)率最高，在第3期達(dá)到了95.87%，說(shuō)明dpcy對(duì)自身的擾動(dòng)程度最大；dpeo的貢獻(xiàn)率最低，第2期為7.8%，第3期后保持在8.8%，出現(xiàn)了一個(gè)增加的滯后期；dpfa的貢獻(xiàn)率也出現(xiàn)了增加的時(shí)期，在第3期達(dá)到3.26%。

上述固定效應(yīng)分析、異方差穩(wěn)健性估計(jì)、序列相關(guān)估計(jì)的結(jié)果表明，模型中使用的變量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相對(duì)值、人力資本相對(duì)水平及FDI相對(duì)水平之間存在穩(wěn)定關(guān)系。固定效應(yīng)回歸中實(shí)際利用FDI程度變量對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整變量呈現(xiàn)負(fù)向影響趨勢(shì)，并且效果逐漸減弱。由于實(shí)證分析過(guò)程中衡量FDI的變量采用比重值，盡管不能得出實(shí)際利用外商投資程度抑制了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的結(jié)論，但可以表明其弱化了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整作用。在促進(jìn)東北三省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整上，其他投資的貢獻(xiàn)相對(duì)更大，超過(guò)了FDI的影響程度，主要是因?yàn)闁|北三省FDI產(chǎn)業(yè)布局不合理。人力資本相對(duì)變量對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整有明顯的正向影響效應(yīng)。人力資本是技術(shù)進(jìn)步的代表變量，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸得到技術(shù)進(jìn)步促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的結(jié)論，可知隨著人均受教育年限的增長(zhǎng)勞動(dòng)力綜合素質(zhì)顯著提高，產(chǎn)業(yè)部門(mén)的研究開(kāi)發(fā)能力得到改善，對(duì)FDI產(chǎn)生的技術(shù)資本外溢的吸收能力也呈現(xiàn)出相同增長(zhǎng)趨勢(shì)。

四、結(jié)論與政策建議

在東北三省的經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型過(guò)程中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整起著關(guān)鍵作用。從國(guó)家統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)數(shù)據(jù)可知，東北三省實(shí)際利用外商投資額有明顯增長(zhǎng)趨勢(shì)，三大產(chǎn)業(yè)增加值比重也在進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，農(nóng)業(yè)部門(mén)和工業(yè)部門(mén)年產(chǎn)值逐漸下降，現(xiàn)代服務(wù)業(yè)年產(chǎn)值逐漸增加。

在此背景下，本文選用東北三省近20年數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)檢驗(yàn)選擇固定效應(yīng)模型對(duì)FDI、人力資本與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整進(jìn)行回歸；在數(shù)據(jù)存在異方差、序列相關(guān)的基礎(chǔ)上，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了異方差穩(wěn)健性估計(jì)及序列相關(guān)估計(jì)。

模型回歸結(jié)果顯示，解釋變量pfa與控制變量peo的系數(shù)均顯著且符號(hào)相反。由于主要變量均使用相對(duì)值，不能說(shuō)明FDI抑制了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，但可得出教育投入有利于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)從低級(jí)形式向高級(jí)形式轉(zhuǎn)化的結(jié)論。

考慮到某一沖擊對(duì)模型動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的影響，本文使用了非結(jié)構(gòu)模型——VAR模型，通過(guò)脈沖響應(yīng)分析得到面臨FDI、人力資本沖擊時(shí)東北三省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)反映。方差分解表7中是兩個(gè)變量分別對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量的貢獻(xiàn)率，滯后3期以后分別為3.26%、0.88%，說(shuō)明在VAR模型系統(tǒng)中FDI對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的貢獻(xiàn)要高于人力資本。

基于以上研究分析，本文得出如下政策建議：

第一，深度融入對(duì)接“一帶一路”倡議，加快對(duì)內(nèi)外開(kāi)放，積極引進(jìn)外資。在“一帶一路”倡議背景下，東北三省應(yīng)立足于東北老工業(yè)基地的特點(diǎn)，重點(diǎn)推進(jìn)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，根據(jù)資源分布的區(qū)位特點(diǎn)規(guī)劃建設(shè)功能齊全、富有特色的工業(yè)園區(qū)，將多個(gè)工業(yè)園區(qū)集聚在一起以形成具有雙向性、開(kāi)放型、跨區(qū)域、連內(nèi)外特色的大平臺(tái)，使其成為促進(jìn)東北振興的傳導(dǎo)機(jī)制、創(chuàng)新合作的關(guān)鍵載體、對(duì)外開(kāi)放的重要路徑?！耙粠б宦贰背h進(jìn)入實(shí)施階段以來(lái)，參與的國(guó)家越來(lái)越多，吸引外資的速度也逐漸加快。東北三省應(yīng)深度融合對(duì)接“一帶一路”倡議，把握機(jī)遇，積極引進(jìn)外資，進(jìn)一步加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整。

第二，優(yōu)化投資結(jié)構(gòu)，加快現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)發(fā)展。近些年，東北三省利用國(guó)內(nèi)投資規(guī)模較大，然而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整也需積極引進(jìn)技術(shù)水平、產(chǎn)業(yè)層次及科技附加值較高的FDI。同時(shí)，需要快速與國(guó)際較高層次產(chǎn)業(yè)接軌，通過(guò)高效研發(fā)利用智能技術(shù)、新能源技術(shù)、高端裝備及新型材料、新能源汽車(chē)等先進(jìn)技術(shù)來(lái)發(fā)展優(yōu)質(zhì)的制造業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)，使東北三省的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整逐步加快。

第三，激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新活力，加大研發(fā)投入力度。東北三省應(yīng)根據(jù)自身經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀支持中小企業(yè)提高自主創(chuàng)新能力，鼓勵(lì)其研發(fā)核心技術(shù)，增強(qiáng)企業(yè)科技創(chuàng)新意識(shí)。通過(guò)政府政策支持組建特定科研機(jī)構(gòu)，引導(dǎo)技術(shù)市場(chǎng)中科研成果的交流互享，培養(yǎng)技術(shù)創(chuàng)新型人才。

第四，支持外資企業(yè)持續(xù)創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)本土企業(yè)與外資企業(yè)合作共贏。加強(qiáng)與創(chuàng)新能力較強(qiáng)的外資企業(yè)合作，加大對(duì)核心技術(shù)和專利等無(wú)形資產(chǎn)的保護(hù)力度，并出臺(tái)相關(guān)制度。積極引導(dǎo)外資企業(yè)在當(dāng)?shù)亻_(kāi)展生產(chǎn)性活動(dòng)、建造工廠，并提供優(yōu)惠待遇。加強(qiáng)項(xiàng)目合作，參與創(chuàng)新性活動(dòng)，增加互相考察機(jī)會(huì)，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新共贏。

第五，改善外商直接投資環(huán)境。東北三省人力資本中高智能、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)人才所占比重較低，在利用外商直接投資過(guò)程中不能高效接受其帶來(lái)的技術(shù)，客觀上對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整產(chǎn)生了一定的阻礙。因此，東北三省應(yīng)大力發(fā)展教育，培養(yǎng)造就大量掌握科學(xué)知識(shí)和管理技術(shù)、具有創(chuàng)新能力并適應(yīng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的各類(lèi)人才。同時(shí)，改善產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)的環(huán)境，如優(yōu)化改造運(yùn)輸通道，加快實(shí)現(xiàn)高速公路、高鐵動(dòng)車(chē)、輕軌及地下軌道等交通體系的互通互聯(lián)，以滿足產(chǎn)業(yè)區(qū)對(duì)交通的需求。