朱洪平，朱文濤

（1.廣東工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院，廣東廣州510520；2.集美大學(xué)財(cái)經(jīng)學(xué)院，福建廈門(mén)361021）

一、引言

1998—2018年，我國(guó)使用外商直接投資（Foreign Direct Investment，F(xiàn)DI）的規(guī)模從403.19 億美元增加到1381.35 億美元，提高了2.4倍。①數(shù)據(jù)來(lái)源：依據(jù)EPS數(shù)據(jù)平臺(tái)整理。FDI流入一方面能彌補(bǔ)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的資本缺口，增加政府財(cái)政收入，提高就業(yè)率；另一方面其所帶來(lái)的先進(jìn)生產(chǎn)和管理技術(shù)，有利于促進(jìn)綜合要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)，是我國(guó)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的“助推器”（單東方，2020）。改革開(kāi)放以來(lái)，我國(guó)憑借廉價(jià)的勞動(dòng)力價(jià)格優(yōu)勢(shì)成為外商投資的理想地，大量外商資金流入。近年來(lái)，這種狀況發(fā)生了改變，我國(guó)人口生育率下降和老齡化速度加快，一些地方“用工荒”和“漲薪潮”頻發(fā)，預(yù)示“劉易斯拐點(diǎn)”的到來(lái)，廉價(jià)而豐富的勞動(dòng)力資源的傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)正變得不可持續(xù)。人力資本也是外商企業(yè)投資的重要參考因素，隨著教育投資的增長(zhǎng)，勞動(dòng)者整體素質(zhì)得到優(yōu)化，我國(guó)正逐步從人口大國(guó)向人力資本強(qiáng)國(guó)邁進(jìn)。因此，研究人力資本和勞動(dòng)力價(jià)格對(duì)FDI流入的影響顯得十分必要。人力資本和勞動(dòng)力價(jià)格是否會(huì)影響FDI流入？ 如果存在影響效應(yīng)，是否會(huì)通過(guò)市際間的互動(dòng)機(jī)制，在影響本市FDI流入的同時(shí)也影響周邊城市FDI的流入？本文通過(guò)構(gòu)建人力資本和勞動(dòng)力價(jià)格對(duì)FDI流入的關(guān)系模型，深入分析人力資本、勞動(dòng)力價(jià)格對(duì)FDI流入的影響機(jī)制和路徑。

Dziemianowicz 等（2018）從制度層面研究國(guó)家治理對(duì)外國(guó)投資者的影響，認(rèn)為東道主國(guó)家完善的治理基礎(chǔ)是吸引外商投資者的重要因素；林?。?007）和Halvorsen（2012）將考察重點(diǎn)放在產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)FDI的影響上，認(rèn)為產(chǎn)業(yè)集聚所具備的集聚經(jīng)濟(jì)性是吸引FDI流入的主要?jiǎng)右?。也有學(xué)者從匯率波動(dòng)方面進(jìn)行研究，認(rèn)為匯率的不穩(wěn)定會(huì)阻礙FDI的流入（趙文霞，2018）。還有學(xué)者從人力資本和勞動(dòng)力價(jià)格的視角進(jìn)行論述，在人力資本方面，Noorbakhsh 等（2001）以發(fā)展中國(guó)家作為研究樣本，提出人力資本是影響FDI的重要因素，且影響程度隨時(shí)間推移而增加的觀點(diǎn)。沈坤榮和田源（2002）以全國(guó)省域面板數(shù)據(jù)作為研究樣本，認(rèn)為提高人力資本存量有助于增加外商投資規(guī)模和投資金額。潘春陽(yáng)和吳柏鈞（2019）通過(guò)構(gòu)建地區(qū)多維度人力資本指標(biāo)，以省級(jí)面板數(shù)據(jù)作為實(shí)證樣本進(jìn)行分析，研究結(jié)果顯示各維度人力資本指標(biāo)的增長(zhǎng)均有利于地區(qū)FDI的流入，且影響效應(yīng)還呈現(xiàn)不斷放大效應(yīng)。Hammami（2019）也有類似發(fā)現(xiàn)。

已有研究大都肯定了人力資本對(duì)外商投資的積極影響，但也有部分研究否定了人力資本在外商投資中的積極作用。張家滋等（2015）基于2003—2012年我國(guó)省域面板數(shù)據(jù)的研究結(jié)果表明，市場(chǎng)規(guī)模大小、市場(chǎng)開(kāi)放度和勞動(dòng)力總量是外商投資的主要影響因素，相比而言，人力資本對(duì)外商投資的影響并不明顯。李江輝等（2019）基于面板門(mén)檻模型與面板固定效應(yīng)模型實(shí)證檢驗(yàn)分析后認(rèn)為，人力資本對(duì)FDI流入會(huì)因所處的階段不同而產(chǎn)生不同的作用，當(dāng)人力資本從低水平階段轉(zhuǎn)化為高水平階段時(shí)，其對(duì)FDI流入的吸引力也從強(qiáng)轉(zhuǎn)弱。Mina（2020）認(rèn)為貿(mào)易開(kāi)放和基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展對(duì)FDI流入具有正向促進(jìn)作用，但人力資本質(zhì)量的提高卻對(duì)FDI流入產(chǎn)生負(fù)面作用。在勞動(dòng)力價(jià)格影響方面，Luo 等（2014）研究了我國(guó)內(nèi)陸地區(qū)外商投資選址偏好，認(rèn)為豐富的自然資源和低價(jià)的勞動(dòng)力是我國(guó)內(nèi)陸地區(qū)吸引外商投資的因素，但重要性低于政策激勵(lì)對(duì)外商投資的影響。Li 等（2018）基于1980—2016年跨國(guó)公司投資地點(diǎn)的研究文獻(xiàn)進(jìn)行分析，總結(jié)歸納出勞動(dòng)力價(jià)格成本依然是跨國(guó)公司區(qū)位選擇的主要影響因素。謝科進(jìn)等（2018）實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，勞動(dòng)力價(jià)格的提高不利于我國(guó)吸引外商直接投資，勞動(dòng)力價(jià)格每提高1個(gè)單位，吸引FDI的金額將減少約0.16個(gè)單位，且不同區(qū)域存在差異。

也有學(xué)者認(rèn)為勞動(dòng)力價(jià)格上升對(duì)FDI流入的作用會(huì)因時(shí)間、地區(qū)和行業(yè)特征等差異而產(chǎn)生不同的效用。張定勝等（2019）通過(guò)實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，勞動(dòng)力價(jià)格對(duì)FDI流入具有“雙重效應(yīng)”，即在前期階段，勞動(dòng)力價(jià)格的提高意味著勞動(dòng)力產(chǎn)能的增加，提高了市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，從而吸引外資投入，但當(dāng)勞動(dòng)力價(jià)格達(dá)到一定程度后，便會(huì)對(duì)外資的引進(jìn)產(chǎn)生負(fù)向作用。

還有一些學(xué)者認(rèn)為，勞動(dòng)力價(jià)格的提升并沒(méi)有對(duì)外商直接投資產(chǎn)生明顯影響。蔣偉和賴明勇（2009）認(rèn)為外商投資者的區(qū)位選擇明顯受到基礎(chǔ)設(shè)施條件優(yōu)劣、市場(chǎng)規(guī)模大小、集聚經(jīng)濟(jì)水平強(qiáng)弱及勞動(dòng)力質(zhì)量差異等要素的影響，相比而言，勞動(dòng)力價(jià)格的作用并不明顯。馬颯和黃建鋒（2014）認(rèn)為我國(guó)勞動(dòng)力價(jià)格、基礎(chǔ)設(shè)施條件和市場(chǎng)規(guī)模均優(yōu)于周邊國(guó)家和地區(qū)，相比而言，我國(guó)在引進(jìn)外資方面的有利形勢(shì)并不會(huì)因勞動(dòng)力價(jià)格的上升而減弱。

綜上，盡管?chē)?guó)內(nèi)外研究文獻(xiàn)均將人力資本和勞動(dòng)力價(jià)格納入FDI流入影響因素的分析框架，但較少考察人力資本、勞動(dòng)力價(jià)格和FDI的空間依賴性和空間外溢效應(yīng)，這造成傳統(tǒng)模型中樣本的獨(dú)立同分布假定不再成立，如果運(yùn)用傳統(tǒng)計(jì)量方法，忽略空間相互作用，則很可能出現(xiàn)有偏估計(jì)，導(dǎo)致實(shí)證分析結(jié)果缺乏信度和效度。鑒于此，本文利用2006—2017年全國(guó)247個(gè)地級(jí)市空間面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用空間計(jì)量方法將空間因素納入研究模型，不再將樣本視為相互獨(dú)立的個(gè)體，降低模型估計(jì)偏差，克服已有研究中忽略空間交互效應(yīng)帶來(lái)的缺陷。另外，在空間權(quán)重設(shè)置方面，已有文獻(xiàn)大多僅構(gòu)建地理距離權(quán)重作為分析基礎(chǔ)，認(rèn)為溢出效用會(huì)隨距離的增加而衰減，但實(shí)際上，空間溢出效應(yīng)還受到經(jīng)濟(jì)差異的影響?；诖?，本文除構(gòu)造地理權(quán)重外，還構(gòu)建經(jīng)濟(jì)地理權(quán)重以保證結(jié)果的穩(wěn)健性，彌補(bǔ)已有文獻(xiàn)忽略經(jīng)濟(jì)差異的不足之處。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）指標(biāo)選取和數(shù)據(jù)說(shuō)明

1.被解釋變量

考慮到實(shí)際利用外資金額具有波動(dòng)小、較為平穩(wěn)的特質(zhì)，本文采用實(shí)際利用外資金額和城市年末人口的比值作為衡量FDI流入強(qiáng)度的標(biāo)準(zhǔn)，用lnfdi表示。在收集的數(shù)據(jù)中，外商直接投資額以萬(wàn)美元為計(jì)量單位，而在實(shí)證分析過(guò)程中，為消除匯率的影響，依據(jù)對(duì)應(yīng)年份的匯率，將美元折算成人民幣，以進(jìn)一步提高檢驗(yàn)結(jié)果的可信度。

2.核心解釋變量

（1）人力資本。人力資本是凝聚在勞動(dòng)者身上的知識(shí)、技能和健康等因素的綜合體現(xiàn)，是勞動(dòng)者素質(zhì)的反映（楊建芳等，2006）。人力資本是一個(gè)比較寬泛的概念，且現(xiàn)有統(tǒng)計(jì)年鑒中并沒(méi)有對(duì)人力資本進(jìn)行專門(mén)統(tǒng)計(jì)。本文借鑒Salike（2016）的構(gòu)建方法，將人力資本作為一個(gè)綜合指標(biāo)，由人力資本教育維度、人力資本支持維度和人力資本健康維度構(gòu)成，采用每萬(wàn)人高等學(xué)校數(shù)量、每萬(wàn)人教師數(shù)、每萬(wàn)人學(xué)生數(shù)、每萬(wàn)人政府科技支出、每萬(wàn)人教育支出、每萬(wàn)人醫(yī)院床位數(shù)、每萬(wàn)人醫(yī)生數(shù)作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，運(yùn)用主成分分析法構(gòu)建綜合指標(biāo)，作為衡量人力資本水平的標(biāo)準(zhǔn)，用lnhc表示。

（2）勞動(dòng)力價(jià)格。勞動(dòng)力價(jià)格對(duì)外商直接投資的影響存在“雙重性”：一方面，勞動(dòng)力價(jià)格的提升增加了企業(yè)成本，會(huì)降低所在城市的外商直接投資額；另一方面，勞動(dòng)力價(jià)格的提升會(huì)激發(fā)勞動(dòng)者的積極性，提高生產(chǎn)效率，從而增強(qiáng)對(duì)外商投資的吸引力。職工工資是勞動(dòng)力價(jià)格的重要體現(xiàn)，因此選取城市職工的平均工資作為勞動(dòng)力價(jià)格的測(cè)度指標(biāo)，用lnlp表示。

3.控制變量

（1）經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。多數(shù)情況下，經(jīng)濟(jì)水平較高的城市，人們的收入水平通常也較高，具有較強(qiáng)的消費(fèi)能力和較大的商品需求，從而提高了外商投資的利潤(rùn)率。所以，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是當(dāng)?shù)匦纬蓞^(qū)位優(yōu)勢(shì)的重要因素，也是影響外資企業(yè)進(jìn)行投資決策的重要力量。因?yàn)镚DP是經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的集中體現(xiàn)，故將人均GDP 作為實(shí)證分析模型中經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的測(cè)度指標(biāo)，用lngdp表示。

（2）交通基礎(chǔ)狀況。交通基礎(chǔ)設(shè)施的完善有利于產(chǎn)品的生產(chǎn)、分配和交換等環(huán)節(jié)的連接。同時(shí)，完備的交通體系能促進(jìn)外資企業(yè)的規(guī)模生產(chǎn)和擴(kuò)大商品的市場(chǎng)范圍，增強(qiáng)其在全球市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)力。因此，外資企業(yè)一般傾向前往交通基礎(chǔ)設(shè)施更加完備的城市進(jìn)行投資。本文采用城市貨運(yùn)量與城市年末人口比值作為衡量交通基礎(chǔ)設(shè)施的指標(biāo)，用lntrans表示。

（3）信息化程度。信息化的“網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)”具有類似規(guī)模經(jīng)濟(jì)的特點(diǎn)，互聯(lián)網(wǎng)用戶越多，其網(wǎng)絡(luò)價(jià)值也越大。信息技術(shù)發(fā)展便于外資企業(yè)信息交流從而提高生產(chǎn)績(jī)效，除此之外，信息化有利于擴(kuò)大企業(yè)產(chǎn)品的銷(xiāo)售范圍，并通過(guò)網(wǎng)絡(luò)反饋更好地滿足用戶需要，從而獲得更高的市場(chǎng)份額。因此，信息化程度也是外商投資選址的重要考慮因素。本文采用互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)與城市年末人口比值作為城市信息化程度的衡量指標(biāo)，用lntel表示。

（4）政府投資強(qiáng)度。學(xué)界認(rèn)為，政府支出對(duì)外商投資存在“擠出效應(yīng)”和“擠入效應(yīng)”。政府投資強(qiáng)度越高意味著財(cái)政支出越多，一方面，政府在競(jìng)爭(zhēng)中處于優(yōu)勢(shì)地位，一定程度上會(huì)擠占外資企業(yè)的投資機(jī)會(huì)；另一方面，政府在公共領(lǐng)域的投資有利于改善環(huán)境，增加與其相關(guān)聯(lián)行業(yè)的需求，擴(kuò)大外商在相關(guān)聯(lián)行業(yè)的投資機(jī)會(huì)。因此，將政府投資強(qiáng)度作為控制變量加入模型，本文采用人均政府財(cái)政支出作為政府投資強(qiáng)度的衡量指標(biāo)，用lnexp表示。

（5）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平。改革開(kāi)放以來(lái)，我國(guó)依靠勞動(dòng)力稟賦優(yōu)勢(shì)吸引了大量外商投資，這些外商投資主要集中在勞動(dòng)密集型企業(yè)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)有助于科技進(jìn)步和社會(huì)發(fā)展，然而是否有助于FDI流入，依然有待實(shí)證檢驗(yàn)。本文采用第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重作為衡量城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的標(biāo)準(zhǔn)，用lndus表示。

本文的數(shù)據(jù)主要來(lái)源于歷年《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》，為保證數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性和可比性，增強(qiáng)實(shí)證可信度，剔除數(shù)據(jù)缺失較多的地級(jí)市，并用插值法對(duì)極個(gè)別數(shù)據(jù)進(jìn)行填補(bǔ)，排除考察期內(nèi)行政區(qū)劃發(fā)生變動(dòng)的城市，如新設(shè)立的三沙市、畢節(jié)市和同仁市等；由于社會(huì)經(jīng)濟(jì)制度和統(tǒng)計(jì)口徑的差異，樣本中也不包含港澳臺(tái)等地區(qū)，最終選取247個(gè)地級(jí)城市作為實(shí)證分析樣本，時(shí)間跨度為2006—2017年。在實(shí)證分析之前，先運(yùn)用面板單位根的方法判斷數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性以避免偽回歸，結(jié)果顯示數(shù)據(jù)平穩(wěn)。此外，為進(jìn)一步提高參數(shù)估計(jì)的有效性，對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理以降低因異方差導(dǎo)致模型預(yù)測(cè)被擾亂的影響。變量統(tǒng)計(jì)描述如表1所示。

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)

（二）空間自相關(guān)檢驗(yàn)

構(gòu)建空間計(jì)量模型之前，根據(jù)各城市研究變量的空間相關(guān)性檢驗(yàn)判斷是否適合采用空間計(jì)量模型，參考以往多數(shù)文獻(xiàn)做法，本文采用Moran’s I 指數(shù)對(duì)各變量進(jìn)行空間相關(guān)性識(shí)別，具體公式如下：

其中，Wij為空間權(quán)重矩陣，Xi和Xj分別表示第i個(gè)城市和第j個(gè)城市的變量值，為研究樣本均值為研究樣本方差。Moran’s I的取值范圍為[-1，1]，當(dāng)Moran’s I 指數(shù)包含于[-1，0）時(shí)，表示各研究變量間為空間負(fù)相關(guān)；當(dāng)Moran’s I 指數(shù)為0，則表示各研究變量間不存在空間相關(guān)性；當(dāng)Moran’s I 指數(shù)包含于（0，1]時(shí)，表示各研究變量間為空間正相關(guān)。

相關(guān)空間計(jì)量研究文獻(xiàn)表明，Moran’s I 指數(shù)計(jì)算結(jié)果和空間計(jì)量模型估計(jì)結(jié)果均受空間權(quán)重矩陣Wij的影響。為克服空間權(quán)重設(shè)置不當(dāng)所帶來(lái)的估計(jì)偏誤問(wèn)題，提高研究的可信度，本文通過(guò)構(gòu)建地理距離權(quán)重和經(jīng)濟(jì)地理權(quán)重進(jìn)行空間計(jì)量模型估計(jì)。

1.地理距離權(quán)重

關(guān)于地理權(quán)重設(shè)置方面，大部分學(xué)者采用球面距離和歐式距離倒數(shù)或者倒數(shù)的平方構(gòu)建地理距離權(quán)重，即根據(jù)事物距離的遠(yuǎn)近確立彼此間的親疏關(guān)系。這種權(quán)重的構(gòu)建方法符合“地理學(xué)第一定律”的觀點(diǎn)，但容易忽略基礎(chǔ)設(shè)施完善和交通工具發(fā)展所帶來(lái)的時(shí)空壓縮效應(yīng)。鑒于此，本文構(gòu)建基于地理空間距離和行車(chē)時(shí)間距離的地理權(quán)重W1，具體的計(jì)算公式如下：

其中，dij為城市i和城市j的距離，借助R 軟件測(cè)度樣本城市的經(jīng)緯度信息，計(jì)算各個(gè)城市之間的地理距離，tij為城市i和城市j的行車(chē)時(shí)間，利用谷歌地圖，通過(guò)輸入兩兩城市的地址來(lái)測(cè)度城市間的最短行車(chē)時(shí)間。

2.經(jīng)濟(jì)地理權(quán)重

各個(gè)城市之間因經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異而導(dǎo)致關(guān)聯(lián)效應(yīng)不同，即經(jīng)濟(jì)水平較發(fā)達(dá)的城市對(duì)外圍城市的輻射效應(yīng)往往更強(qiáng)，借鑒李婧等（2010）的研究方法，構(gòu)建經(jīng)濟(jì)地理權(quán)重，具體的計(jì)算公式如下：

其中，W2表示經(jīng)濟(jì)地理權(quán)重，W1表示地理距離權(quán)重，為第n個(gè)城市在考察期內(nèi)GDP的平均值，Eˉ為所有樣本城市在考察期內(nèi)GDP的平均值。

在公式（2）和公式（3）的基礎(chǔ)上，運(yùn)用stata15.0 計(jì)算出人力資本、勞動(dòng)力價(jià)格和FDI流入的Moran’s I 指數(shù)。如表2所示，2006—2017年人力資本、勞動(dòng)力價(jià)格和FDI流入的各年份Moran’s I 指數(shù)在不同的權(quán)重矩陣下均顯著為正。這表明城市之間人力資本、勞動(dòng)力價(jià)格和FDI流入均呈現(xiàn)顯著的空間正相關(guān)性。

表2 各變量的Moran’s I 指數(shù)值

（三）空間計(jì)量模型的構(gòu)建

1.空間杜賓模型

空間相關(guān)性檢驗(yàn)表明：人力資本、勞動(dòng)力價(jià)格和FDI流入三個(gè)變量的空間關(guān)聯(lián)性客觀存在，因此可以建立普通形式的空間杜賓模型（SDM模型）作為本文實(shí)證分析的基礎(chǔ)，并對(duì)不同形式的空間計(jì)量模型關(guān)系進(jìn)行梳理分析，SDM模型可表述為：

公式（4）中，Yt為被解釋變量，W為空間權(quán)重矩陣，Xt為解釋變量，pWYt為被解釋變量的空間滯后項(xiàng)，表示外圍城市的被解釋變量對(duì)本城市被解釋變量的空間溢出效應(yīng)；θWXt為解釋變量的空間滯后項(xiàng)，表示外圍城市的解釋變量對(duì)本城市解釋變量的空間溢出作用；α為常數(shù)項(xiàng)，In為單位矩陣，ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)，p、θ和β為待估參數(shù)。

當(dāng)θ=0，p=0時(shí)，則SDM模型將轉(zhuǎn)化為空間誤差模型（SEM模型）：

當(dāng)θ=0時(shí)，則SDM模型將轉(zhuǎn)化為空間自回歸模型（SAR模型）：

當(dāng)p=0時(shí)，則SDM模型將轉(zhuǎn)化為空間滯后模型（SLM模型）：

2.直接效應(yīng)和間接效應(yīng)分析

LeSage和Pace（2009）認(rèn)為用點(diǎn)估計(jì)法對(duì)空間溢出效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)可能會(huì)出現(xiàn)模型估計(jì)偏誤問(wèn)題。因此，運(yùn)用偏導(dǎo)數(shù)的方法將實(shí)證分析的總效應(yīng)分解為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)，即本地效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)，即可將公式（4）轉(zhuǎn)化為：

在公式（8）中，矩陣右對(duì)角線元素（β1、β2，…，βk）的平均值表示直接效應(yīng)，即本城市的解釋變量對(duì)被解釋變量的直接影響；非對(duì)角線元素的平均值表示間接效應(yīng)，即外圍城市的解釋變量對(duì)本城市被解釋變量的空間溢出影響。由于公式（4）僅為SDM模型的普通形式，結(jié)合研究實(shí)際，將SDM模型轉(zhuǎn)化為以下具體形式：

其中，lnfdiit表示FDI流入強(qiáng)度，lnhcit表示人力資本，lnlpit表示勞動(dòng)力價(jià)格，lngdpit表示經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，lntransit表示交通基礎(chǔ)狀況，lntelit表示信息化程度，lnexpit表示政府投資強(qiáng)度，lndusit表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平，wijlnhcit、wijlnlpit、wijlngdpit、wijlntransit、wijlntelit、wijlnexpit和wijlndusit是對(duì)應(yīng)解釋變量的空間滯后項(xiàng)。

三、實(shí)證結(jié)果及分析

在兩種不同權(quán)重矩陣下，運(yùn)用stata15.0 軟件計(jì)算出基于最大似然法的回歸結(jié)果，如表3所示。在處理空間面板數(shù)據(jù)前，需對(duì)各類模型進(jìn)行檢驗(yàn)比較，以確定采用何種實(shí)證模型較為合適。運(yùn)用LR 檢驗(yàn)、LM 檢驗(yàn)和Wald 檢驗(yàn)分別判定SDM模型是否適宜轉(zhuǎn)化為SEM模型、SAR模型或SLM模型。兩種權(quán)重矩陣中，檢驗(yàn)結(jié)果均拒絕原假設(shè)，說(shuō)明相比其他3 種模型，選擇SDM模型更為合適。再用Hausman 檢驗(yàn)判斷隨機(jī)效應(yīng)模型和固定效應(yīng)模型兩者的適宜性，檢驗(yàn)結(jié)果表明采用固定效應(yīng)模型更為適宜。結(jié)合sigma2、log-likelihood和R2進(jìn)行分析，最終判定運(yùn)用時(shí)間固定效應(yīng)的SDM模型作為本文實(shí)證分析的基準(zhǔn)模型最為合適。

表3 空間杜賓模型估計(jì)結(jié)果

表3（續(xù)）

為便于比較，表3列示了SDM模型隨機(jī)效應(yīng)的實(shí)證回歸結(jié)果，在不同的權(quán)重矩陣中，關(guān)于人力資本的系數(shù)均顯著為正，說(shuō)明提升人力資本對(duì)本城市FDI流入具有顯著的正向作用；勞動(dòng)力價(jià)格的系數(shù)均顯著為負(fù)，說(shuō)明勞動(dòng)力價(jià)格的提高對(duì)本地區(qū)FDI流入具有顯著的負(fù)向作用。而從空間滯后項(xiàng)看，在不同空間權(quán)重下，人力資本和勞動(dòng)力價(jià)格均顯著為負(fù)，說(shuō)明本地區(qū)人力資本和勞動(dòng)力價(jià)格的增加對(duì)外圍城市FDI流入具有顯著的消極作用。表3使用點(diǎn)估計(jì)法檢驗(yàn)空間溢出效應(yīng)的回歸結(jié)果，僅能對(duì)人力資本和勞動(dòng)力價(jià)格對(duì)FDI流入的影響作出初步判斷，需利用偏微分方法將人力資本和勞動(dòng)力價(jià)格對(duì)FDI流入的影響分解為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)，分解結(jié)果如表4所示。

從表4可以看出，人力資本的直接效應(yīng)為正，間接效應(yīng)為負(fù)，進(jìn)一步論證了人力資本會(huì)對(duì)本地區(qū)FDI流入產(chǎn)生積極影響，而對(duì)周邊地區(qū)FDI流入產(chǎn)生消極影響的檢驗(yàn)結(jié)果。這可能因?yàn)閯趧?dòng)力質(zhì)量較高的地區(qū)，外商企業(yè)更容易吸引高質(zhì)量的勞動(dòng)力，而高質(zhì)量勞動(dòng)力往往掌握更多的工作技能和更強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力，有助于降低外商企業(yè)的培訓(xùn)費(fèi)用和溝通成本，最終提高了企業(yè)利潤(rùn)。因此，各地區(qū)的人力資本狀況往往成為外商投資決策的重要參考。本市人力成本的提高對(duì)周邊城市的FDI流入產(chǎn)生了消極影響，原因可能是隨著本地區(qū)勞動(dòng)力價(jià)格的提高，對(duì)外商投資者的吸引力也有所增加，導(dǎo)致外商對(duì)周邊城市的投資需求相應(yīng)減少。

表4 變量的直接效應(yīng)和偏效應(yīng)估計(jì)

勞動(dòng)力價(jià)格的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)均顯著為負(fù)，說(shuō)明勞動(dòng)力價(jià)格提高不僅會(huì)對(duì)本市FDI流入產(chǎn)生負(fù)面影響，還會(huì)產(chǎn)生負(fù)的外部性作用，從而抑制了周邊城市的FDI流入?？赡艿脑蚴峭馍淘谖覈?guó)投資的企業(yè)多數(shù)是勞動(dòng)密集型企業(yè)，投資者更加關(guān)注勞動(dòng)力價(jià)格變化對(duì)企業(yè)生產(chǎn)成本的影響。勞動(dòng)力價(jià)格上升直接提高了外商企業(yè)的生產(chǎn)成本，當(dāng)勞動(dòng)力價(jià)格優(yōu)勢(shì)逐漸消失時(shí)，外商企業(yè)較傾向于尋找勞動(dòng)力價(jià)格洼地進(jìn)行投資，從而出現(xiàn)了FDI的跨區(qū)轉(zhuǎn)移，因此在其他條件不變時(shí)，勞動(dòng)力價(jià)格上升無(wú)疑會(huì)對(duì)FDI流入產(chǎn)生阻滯效應(yīng)。那么，勞動(dòng)力價(jià)格上升為什么會(huì)影響相鄰城市的FDI流入？可能的原因是勞動(dòng)力價(jià)格具有明顯的空間正相關(guān)性，一個(gè)城市工資水平的上漲，會(huì)使相鄰城市工人產(chǎn)生工資增長(zhǎng)預(yù)期，在勞動(dòng)力有限供給的情況下，相鄰城市工資水平也將跟隨上漲，從而促使外商企業(yè)尋找更符合其生產(chǎn)成本最小化的區(qū)域進(jìn)行投資活動(dòng)。

在控制變量中，城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的本地效應(yīng)系數(shù)顯著為正，但間接效應(yīng)不顯著，表明良好的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r能夠提高本城市FDI流入，但對(duì)周邊城市的作用則不明顯；交通基礎(chǔ)設(shè)施的直接效應(yīng)為正，間接效應(yīng)不顯著，說(shuō)明交通基礎(chǔ)設(shè)施的完善能吸引本地區(qū)FDI的流入，但對(duì)周邊地區(qū)FDI的流入并沒(méi)有產(chǎn)生明顯的效應(yīng)；信息化程度直接效應(yīng)和間接效應(yīng)均為正，說(shuō)明信息化程度的提高有助于本地區(qū)FDI流入，并通過(guò)空間溢出效應(yīng)增加周邊地區(qū)FDI的流入；政府支出直接效應(yīng)和間接效應(yīng)均為正，說(shuō)明政府支出強(qiáng)度越高越有利于增加本地區(qū)外商投資的吸引力，且具有空間溢出效應(yīng)，能促進(jìn)周邊地區(qū)FDI流入；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)直接效應(yīng)系數(shù)值為正，但間接效應(yīng)卻不顯著，表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級(jí)對(duì)本市FDI流入具有積極影響，但沒(méi)有明顯影響周邊城市FDI的流入。

四、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

前文對(duì)空間杜賓模型進(jìn)行了估計(jì)，發(fā)現(xiàn)本城市人力資本的提高有利于吸引FDI流入，但會(huì)通過(guò)空間競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)抑制周邊城市FDI流入；勞動(dòng)力價(jià)格的上升對(duì)本城市和周邊城市FDI流入均產(chǎn)生抑制效應(yīng)。這種實(shí)證結(jié)果是否穩(wěn)健，需要進(jìn)一步分析。這部分?jǐn)M對(duì)前文變量設(shè)置進(jìn)行調(diào)整，借鑒Salike（2016）的研究方法，構(gòu)建教育維度指數(shù)作為人力資本的衡量指標(biāo)，分別替代前文的變量設(shè)置；以外商直接投資額占GDP 比重作為FDI流入強(qiáng)度的指標(biāo)；以城市職工平均貨幣工資與全國(guó)平均貨幣工資額比值作為勞動(dòng)力價(jià)格的衡量指標(biāo)。表5為更換衡量指標(biāo)后的估計(jì)結(jié)果，可以看出在兩種不同權(quán)重下的實(shí)證結(jié)果依然支持本文的觀點(diǎn)，表明人力資本、勞動(dòng)力價(jià)格對(duì)FDI流入具有空間溢出效應(yīng)的結(jié)論非常穩(wěn)健。

表5 變量替換的穩(wěn)健性結(jié)果

五、結(jié)論與建議

本文收集了2006—2017年中國(guó)247個(gè)城市面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用SDM模型實(shí)證檢驗(yàn)人力資本和勞動(dòng)力價(jià)格對(duì)FDI流入的本地效應(yīng)和市際影響，實(shí)證估計(jì)結(jié)果表明：人力資本、勞動(dòng)力價(jià)格和地區(qū)FDI流入均具有顯著的空間正相關(guān)性；人力資本的提升對(duì)本城市FDI流入具有顯著的正向作用，并通過(guò)空間競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)對(duì)周邊城市FDI流入產(chǎn)生負(fù)向影響；勞動(dòng)力價(jià)格的提升具有明顯的空間負(fù)溢出效應(yīng)，不僅抑制本城市FDI流入，還對(duì)周邊城市FDI流入產(chǎn)生消極影響。

根據(jù)研究結(jié)果，本文提出以下建議；

（1）加強(qiáng)區(qū)域合作。人力資本、勞動(dòng)力價(jià)格和地區(qū)FDI流入三者均具有空間溢出效應(yīng)，因此各城市需增強(qiáng)交流合作，避免惡性競(jìng)爭(zhēng)，促進(jìn)資本和人才的自由有序流動(dòng)，發(fā)揮區(qū)域聯(lián)動(dòng)優(yōu)勢(shì)，創(chuàng)造互利共贏的招商引資格局；同時(shí)，在協(xié)調(diào)和共享的發(fā)展理念下，建立城市間的統(tǒng)籌協(xié)調(diào)機(jī)制，共同打造具有全球競(jìng)爭(zhēng)性的投資環(huán)境。

（2）提高人力資本質(zhì)量。要重視科學(xué)教育，探索新型人才培養(yǎng)模式，為社會(huì)發(fā)展輸送高素質(zhì)及高層次人才；改進(jìn)醫(yī)療服務(wù)環(huán)境，保障人民生命健康安全；完善人才激勵(lì)機(jī)制，通過(guò)人才引進(jìn)的方式，提升城市人力資本的質(zhì)量，從而有效吸引FDI流入。