張小華

(廣州航海學院，廣東廣州510725)

一、引言

隨著廣東省產業(yè)升級的深化，進一步貫徹落實《國務院關于印發(fā)物流業(yè)調整和振興規(guī)劃的通知》(國發(fā)〔2009〕8號)精神，促進物流業(yè)健康發(fā)展顯得尤為迫切。據《廣東省統(tǒng)計年鑒》數據顯示，交通運輸、倉儲和郵政業(yè)實際利用外資從1995年的5.365億美元增長到2011年的7.345億美元，表明廣東物流業(yè)吸引外資額雖然逐年增加，但是增幅不是很大。雖然DHL、Fedex、Maersk等知名物流公司早已進入廣東市場，并形成了比較完善的物流系統(tǒng)，但廣東省物流業(yè)吸引FDI仍有較大的增長空間。

二、國內外研究綜述

目前，國內外學者對制造業(yè)和服務業(yè)吸引FDI影響因素研究較多，而針對物流業(yè)的相關研究較少。鑒于物流業(yè)屬于現代服務業(yè)，所以本文列舉了國內外有關學者關于服務業(yè)吸引FDI影響因素的研究成果。

國外學者對于FDI的研究最早開始于制造業(yè)，20世紀80年代后經濟學家將服務業(yè)跨國生產投資納入FDI理論研究體系。根據 OECD(1982)、Walter(1985)和UNCTC(1988)的研究表明，東道國政府的政策是影響當地服務業(yè)FDI最重要的決定因素之一。UNCTC(1992)設計了一個開放系數對政府控制與阻止(例如控制外商直接投資的進入、開業(yè)權和所有權)程度進行主觀評價，并且用來估計對流入國內服務業(yè)的外商直接投資的影響，結果發(fā)現，這一系數對流入國內服務業(yè)的FDI有顯著影響。UNCTAD(2004)對服務業(yè)跨國公司投資的實證研究表明，東道國的市場規(guī)模以及增長速度與服務業(yè)外商直接投資存在正相關關系。Schneider and Frey(1985)通過對54個發(fā)展中國家吸引外商直接投資的研究發(fā)現GDP和人均GDP是最重要的決定因素。IvarKolstad，Espen-Villnager(2004)選取1989—2000年全球57個國家服務業(yè)FDI為研究對象進行實證分析，結果表明人均GDP、民主和制度的質量和制造業(yè)的FDI都對服務業(yè)FDI有重要影響，經濟增長、貿易、政治冒險和穩(wěn)定對服務業(yè)利用FDI沒有重要影響。

國內學者卜偉、孫通通(2007)用實證的分析方法得出，北京市吸引FDI的主要因素有:經濟快速增長、固定資產投資增加、完善的產業(yè)結構以及勞動力成本的比較優(yōu)勢。陳凱(2008)用多元回歸模型得出:我國人力資源的質量和水平、制造業(yè)發(fā)展水平、服務業(yè)的開放水平對服務業(yè)FDI有正面影響，勞動力成本對服務業(yè)FDI有負面影響。羅立彬(2010)認為中國服務業(yè)吸引FDI決定性因素包括人力資本、基礎設施、服務業(yè)發(fā)展水平、外資利用狀況和房地產吸引力。李丹、崔日明(2010)對1997—2007年數據進行計量經濟學分析得出結論:GDP、投資環(huán)境與FDI的流入存在正相關關系，職工工資與FDI的流入存在負相關關系。王治、王耀中(2009)認為服務業(yè)外商直接投資的決定性因素包括東道國的市場規(guī)模、母國的經濟規(guī)模、東道國政府的政策、競爭優(yōu)勢、服務產品的可貿易性、全球寡占反映、文化差異、公司規(guī)模。羅妍(2009)通過對1989—2008年影響中國物流業(yè)吸引FDI的實證分析發(fā)現，GDP水平、制造業(yè)FDI的流入、基礎設施水平的協整關系為正，變量之間的變化存在因果關系。

縱觀國內外研究成果，影響服務業(yè)FDI的因素概括起來主要有東道國的市場規(guī)模、人均GDP、民主和制度的質量、制造業(yè)的FDI、固定資產投資增加、完善的產業(yè)結構以及勞動力成本的比較優(yōu)勢等，對現今物流業(yè)的FDI實證研究具有重要的指導意義。針對我國尤其是廣東省物流業(yè)FDI研究相對較少，因此，研究廣東省物流業(yè)如何更好地吸引FDI非常必要。本文選取1987—2011年為樣本時間序列，對24年間廣東省物流業(yè)利用外商直接投資額與其影響因素之間的關系進行實證分析。

三、廣東省物流業(yè)吸引FDI影響因素的實證分析

(一)模型構建、變量選取

根據國家經濟貿易理論，一國或地區(qū)吸引FDI能力主要取決于市場規(guī)模的大小、服務業(yè)開放程度、制造業(yè)數量、基礎設施建設水平以及勞動力成本水平。一般地，隨著該國或地區(qū)市場規(guī)模的擴大，吸引FDI的能力就會增加;制造業(yè)數量增加，會引起物流業(yè)服務業(yè)需求的增加，會影響物流FDI的流入;發(fā)達的基礎設施水平可以提高物流服務業(yè)的效率，吸引物流FDI的流入;較低的勞動力成本是FDI流入的重要原因。綜合考慮各種因素并結合物流行業(yè)的特殊性構建如下C—D函數形式的實證模型:

εt為 t期不可觀測的擾動項，εt:N(0，σ2)

上式中，FDI表示廣東省物流行業(yè)吸引對外直接投資，GDP表示廣東省市場規(guī)模，TRA表示服務業(yè)開放水平，MQS表示廣東省制造業(yè)的數量，GOODS表示廣東省基礎設施建設水平，COST表示廣東省勞動力成本的平均水平。通常情況下，一個地區(qū)經濟規(guī)?？偭吭酱?，吸引FDI的能力就越強，因此本文選取GDP作為衡量市場規(guī)模大小的變量;物流業(yè)屬于服務業(yè)，服務業(yè)開放水平在一定程度上可以反映物流業(yè)開放水平，本文利用服務貿易依存度來代表廣東省服務業(yè)的開放程度;物流為制造業(yè)配套服務，因此制造業(yè)數量的多少直接影響物流業(yè)FDI的流入;物流基礎設施建設水平的高低也影響FDI流入，貨物周轉量可以反映在一定時期鐵路、公路、水路、民航以及管道的運輸能力，本文用貨物周轉量衡量基礎設施建設水平;勞動力成本的大小直接影響物流服務成本，本文選取廣東省物流業(yè)職工年平均工資代表勞動力成本的平均水平。

(二)數據來源

本文樣本研究選取1987—2011年為時間序列，變量數據均來自《廣東統(tǒng)計年鑒》。其中貿易業(yè)開放水平數值是根據廣東省貿易進出口總值除以廣東省GDP計算得出，并按當年匯率把美元換算成人民幣，消除了匯率的影響。選用外商直接投資額作為解釋變量，能更客觀地反映利用外資情況。

(三)數據的相關性分析

相關分析就是用一些合理的指標對相關事物的觀測值進行統(tǒng)計分析。

表1 廣東省物流業(yè)實際利用FDI與影響因素之間的相關系數

根據表1數據顯示:LNFDI與 LNGDP、LNTRA、LNMQS、LNGOODS、LNCOST 的相關系數分別為 0.777、0.505、0.439、0.775、0.796，對應的 P 值小于 0.01，具有顯著的統(tǒng)計學意義，說明廣東省物流業(yè)實際利用FDI的對數值與全省貿易開放水平、工業(yè)數量和基礎設施建設水平具有顯著的正相關性。當廣東省市場規(guī)模、貿易開放水平、工業(yè)數量、基礎設施建設水平、物流業(yè)職工年平均工資都增加時，物流業(yè)實際利用FDI的對數值也相應增加。

(四)協整分析

為了考查變量之間是否存在一種長期穩(wěn)定的關系，即在非平穩(wěn)序列中尋找可能存在的長期線性均衡關系，從而反映序列的運行機制，所以需要對變量進行Johansen協整檢驗。

1.單位根檢驗。通過Eviews軟件采用ADF法檢驗時間序列及其差分序列的平穩(wěn)性。從檢驗結果來看，可知 LNGDP、LNTRA、LNMQS、LNGOODS、LNCOST 變量水平序列不平穩(wěn)，而他們的一階差分變量△LNGDP、△LNTRA、△LNMQS和△LNGOODS、△LNCOST拒絕含有單位根的假設，說明他們的一階差分時間序列是平穩(wěn)的，因此為典型的時間序列。因此可以用這些數據進行下一步分析。

表2 單位根檢驗結果

2.協整檢驗

采用Johansen檢驗法進行協整分析前，首先對協整關系進行確定:

表3 Johansen協整檢驗結果(跡檢驗)

表4 Johansen協整檢驗(最大特征值檢驗)

如表3和表4所示，在5% 顯著性水平下，最大特征值和跡(trace)統(tǒng)計量都表明拒絕無協整個數的原假設，但接受至少一個協整個數的原假設。因此，五個變量構成的協整空間得出協整方程如下:

通過以上的協整方程可知:LNFDI、LNGDP、LNTRA、LNMQS、LNGOODS、LNCOST存在著協整關系，也就說明他們之間存在長期的關系，這種關系是穩(wěn)定的，但是不能從以上信息中得知以上變量是否構成因果關系，因此需要進一步采取其他方法進行驗證。

3.格蘭杰因果關系檢驗

為了檢驗各個變量之間的因果關系，采用Granger因果分析法，對以上變量進行檢驗，檢驗結果見表5。

表5 格蘭杰因果關系檢驗結果

從表5可以看出，廣東省市場規(guī)模、服務業(yè)開放程度、制造業(yè)數量、基礎設施建設水平以及勞動力成本都是物流業(yè)吸引FDI的 Granger原因，因此，將其作為因變量是合適的。

4.向量誤差修正模型(VEC)

從向量誤差修正模型可以看出誤差修正項(ECM)和各個變量對于廣東省物流業(yè)實際利用FDI影響的力度。

從表6可以看出，廣東省物流業(yè)實際利用FDI的ECM系數是－1.168581，說明物流業(yè)實際利用FDI的實際值與均衡值大約2%的差距能夠得到清除或者修正，當方程波動和偏離時，誤差修正模型中的誤差修正項會用－1.168581的調整力度把誤差項調整到長期均衡狀態(tài)下，對以上誤差修正研究發(fā)現，誤差修正項的系數較小，表明調整力度較弱，本文中自變量的變動受到其自身滯后項中滯后一年的影響，而且這個影響是顯著的，表明誤差修正項對于變量的影響是長期穩(wěn)定和均衡的。

表6 誤差修正模型

四、檢驗結論

協整方程顯示，廣東物流業(yè)FDI和市場規(guī)模、服務業(yè)開放程度、制造業(yè)數量、基礎設施建設水平，以及勞動力成本水平各因素之間存在長期穩(wěn)定的關系。廣東省物流業(yè)實際利用FDI與全省貿易開放水平呈正相關，與預期是一致的，廣東省貿易開放水平影響著物流業(yè)實際利用FDI。廣東省貿易開放水平彈性為0.270446，貿易開放水平每增加1%，物流業(yè)實際利用FDI增加0.270446%，在統(tǒng)計上顯著。工業(yè)數量彈性為0.009852，表明工業(yè)數量上升1%，物流業(yè)實際利用FDI增加0.045122%，結果顯著。物流業(yè)職工年平均工資對數值彈性為－4.469846，表明物流業(yè)職工年平均工資對數水平上升1%，物流業(yè)實際利用FDI將減少4.469846%，結果顯著。市場規(guī)模對數值彈性為3.41066，表明市場規(guī)模對數上升1%，物流業(yè)實際利用FDI將增加3.41066%，結果顯著。基礎設施建設水平對數彈性為－2.985713，表明基礎設施建設水平對數上升1%，物流業(yè)實際利用 FDI將減少2.985713%，結果顯著。

廣東省貿易開放水平、制造業(yè)數量和市場規(guī)模是影響物流業(yè)FDI的重要因素。隨著改革開放的繼續(xù)深化，國內外投資增加引起制造業(yè)數量的增加，對物流服務的需求增加，而國內物流業(yè)尚不成熟，無法滿足制造業(yè)對物流服務的需求，急需吸引國外企業(yè)來廣東投資，以完善廣東省物流服務體系。現代物流業(yè)是一個勞動密集型和技術密集型的行業(yè)，在利用現代物聯網技術的前提下，物流作業(yè)中，倉儲、配送、運輸、流通加工等各個環(huán)節(jié)都需要大量的人力資源，而廣東物流業(yè)的人力成本普遍偏低，這也是吸引物流業(yè)FDI的主要因素之一。

五、對策建議

(一)繼續(xù)深化改革開放，加快制造業(yè)轉型升級

實證分析顯示，廣東省制造業(yè)數量是吸引物流業(yè)FDI的一個很重要的影響因素:制造業(yè)數量增加就會引起對物流服務的需求增加。作為改革開放發(fā)展起來的沿海城市，廣東省制造業(yè)一直處于全國頂尖水平，2010年全省規(guī)模以上先進制造業(yè)實現增加值10863億元，占規(guī)模以上工業(yè)增加值比重的47.2%。其中裝備制造業(yè)增加值總量居全國首位;汽車工業(yè)成為廣東省支柱產業(yè)，汽車年產量達156萬輛，乘用車產量居全國第2位。廣東省在深化改革開放，產業(yè)結構不斷優(yōu)化的過程中，應堅持先進制造業(yè)與物流服務業(yè)相結合，吸引更多的物流業(yè)FDI，從而保證全省經濟持續(xù)、快速、健康增長。

(二)完善物流配套設施建設，改善招商引資硬環(huán)境

實證分析表明，廣東省物流業(yè)基礎設施水平提高與物流業(yè)FDI的流入有正相關關系，即提高物流基礎設施建設水平可以吸引物流業(yè)FDI的流入。因此要繼續(xù)完善公路、鐵路、機場、港航、城市公用設施等基礎設施建設，優(yōu)化招商引資硬環(huán)境。

(三)加快物流人才培養(yǎng)，為吸引更多的FDI提供保障

由于現代物流采用先進科學技術以及先進的經營管理理念，作為軟實力的專業(yè)物流人才非常重要。現代物流人才已成為12類緊缺人才之一，被形象稱為“金領”。廣東是物流大省，但相關專業(yè)的人才卻十分匱乏，應用型人才缺口接近100萬。重視高技能物流人才的培養(yǎng)，將有利于吸引物流FDI，還可以有效提高目前廣東省物流業(yè)的服務水平，加快產業(yè)升級步伐。

［1］吳曉波.服務業(yè)對外直接投資研究及對我國服務市場開放的啟示［D］.復旦大學，2003.

［2］羅妍.中國吸引物流業(yè)FDI的影響因素分析［D］.山東大學，2009:27－31.

［3］姜海燕，侯淑霞.中國物流業(yè)吸引FDI影響因素的實證分析［J］.企業(yè)管理，2012(1):57－61.

［4］李丹，崔日明.中國服務業(yè)吸引FDI影響因素實證研究［J］.遼寧大學學報，2010(1):108－114.