孫 攀 丁伊寧 林小芳

(1.南通大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，江蘇 南通 226019； 2.南通理工學(xué)院 商學(xué)院，江蘇 南通 226002)

改革開放以來，中國經(jīng)濟(jì)持續(xù)穩(wěn)健增長，從改革開放到“一帶一路”倡議的提出，都昭示著中國對外開放的決心?！耙M(jìn)來”與“走出去”是對外開放的兩大戰(zhàn)略，通過這兩大戰(zhàn)略的分步驟實施，中國對外開放的程度越來越高。一般而言，學(xué)界采用外商直接投資(Inward Foreign Direct Investment，IFDI)、對外直接投資(Outward Foreign Direct Investment， OFDI)分別作為“引進(jìn)來”與“走出去”的最重要表征指標(biāo)。2003—2019年，中國的IFDI與OFDI增長迅速，2003年分別為535.05億美元、28.55億美元，2019年分別增至1 381.35億美元、1 369.08億美元(1)數(shù)據(jù)源于Wind數(shù)據(jù)庫。。中國IFDI和OFDI快速增長的歷史大背景是，中國“一帶一路”倡議的全球范圍內(nèi)流行和亞洲基礎(chǔ)設(shè)施投資銀行作為基礎(chǔ)設(shè)施投資領(lǐng)域新興力量的崛起。在此歷史大背景下，研究雙向FDI協(xié)調(diào)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長之間的相互影響，不僅在應(yīng)用層面上能為國家宏觀政策合理性提供支撐性實證檢驗，還能在理論層面上進(jìn)一步拓展新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)的研究框架，因此，本研究具有重要的現(xiàn)實意義和理論價值。

一、文獻(xiàn)回顧

目前，國內(nèi)外學(xué)者針對IFDI與OFDI對經(jīng)濟(jì)增長影響的研究已經(jīng)不在少數(shù)，而鮮有IFDI與OFDI協(xié)調(diào)發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增長影響的文獻(xiàn)。本研究從研究視角與計量經(jīng)濟(jì)模型研究方法出發(fā)，將上述文獻(xiàn)分成兩類。

一是以研究視角進(jìn)行分類。該類文獻(xiàn)主要研究IFDI對經(jīng)濟(jì)增長的影響，OFDI對經(jīng)濟(jì)增長的影響以及雙向FDI協(xié)調(diào)發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增長的影響。IFDI對經(jīng)濟(jì)增長有三方面的影響：第一，IFDI對于一個國家的經(jīng)濟(jì)增長具有重要貢獻(xiàn)(2)Griliches Z, Search for R&D Spillovers, Scandinavian Journal of Economics, 1992, No.1, pp.29-47.(3)Tiwari A K, Mutascu M， Economic Growth and FDI in Asia: A Panel-Data Approach, Economic Analysis & Policy, 2011, No. 2, pp.173-187.；第二，IFDI對中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有正向的拉動作用，并且是經(jīng)濟(jì)增長的基礎(chǔ)驅(qū)動因素(4)朱平芳、張征宇、姜國麟：《FDI與環(huán)境規(guī)制:基于地方分權(quán)視角的實證研究》，《經(jīng)濟(jì)研究》2011年第6期，第133-145頁。；第三，通過引進(jìn)IFDI，東部地區(qū)工業(yè)企業(yè)可以通過與外商的合作獲得工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的優(yōu)勢，東部地區(qū)因為技術(shù)、資金等要素的聚集，會由此獲得經(jīng)濟(jì)增長的優(yōu)勢(5)付華英：《外商直接投資、貿(mào)易開放與工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長研究》，《工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)》2019年第11期，第123-129頁。。OFDI對經(jīng)濟(jì)增長亦有三方面的影響：第一，有利于緩解要素成本上漲的壓力，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，推動中國經(jīng)濟(jì)增長動力轉(zhuǎn)換(6)潘素昆、王躍生：《利用對外直接投資推動中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展》，《新視野》2018年第4期，第89-95頁。；第二，OFDI對中國經(jīng)濟(jì)增長有明顯的促進(jìn)作用(7)汪麗娟：《中國對外直接投資對國內(nèi)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響研究》，《國際商務(wù)(對外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)學(xué)報)》2019年第5期，第56-72頁。，OFDI規(guī)模的擴(kuò)大顯著地提高了經(jīng)濟(jì)增長效率和可持續(xù)性；第三，OFDI有明顯的逆向技術(shù)溢出效應(yīng)(8)許曉芹、周雪松、張清正：《中國省域視角下對外直接投資、逆向技術(shù)溢出與創(chuàng)新能力研究》，《經(jīng)濟(jì)問題探索》2019年第12期，第70-78頁。，對人力資本、技術(shù)研發(fā)投入及全要素生產(chǎn)率起著積極的作用，促使中國自主研發(fā)和創(chuàng)新水平不斷提高，向制造強(qiáng)國不斷邁進(jìn)。OFDI的溢出效應(yīng)還體現(xiàn)在，隨著一個地區(qū)OFDI規(guī)模的擴(kuò)大，它對其周邊鄰近地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長也有著推動作用(9)楊彩虹：《基于空間面板模型的區(qū)域OFDI對經(jīng)濟(jì)增長的影響分析》，《統(tǒng)計與決策》2019年第15期，第133-136頁。。從雙向FDI協(xié)調(diào)發(fā)展來看，Dunning(1981)(10)Dunning J H, International Production and Multinational Enterprise, George Allen and Un-win, 1981.在其國際直接投資發(fā)展階段理論(Investment Development Path，IDP)中初步將IFDI與OFDI相結(jié)合，研究其協(xié)調(diào)發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增長的影響，Dunning(1988)(11)Dunning J H, The Eclectic Paradigm of International Production: A Restatement and Possible Extension, Journal of International Business Study, 1988, No.1, pp.1-31.與Tolentino(1993)(12)Tolentino P E, Technological Innovation and Third World Multinationals, Routledge, 1993.分別利用不同的數(shù)據(jù)進(jìn)行了研究分析，并且初步證實了IDP理論的有效性。此外，黃凌云等(2018)(13)黃凌云、劉冬冬、謝會強(qiáng)：《對外投資和引進(jìn)外資的雙向協(xié)調(diào)發(fā)展研究》，《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)》2018年第3期，第80-97頁。、龔夢琪等(2020)(14)龔夢琪、劉海云：《中國雙向FDI協(xié)調(diào)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演進(jìn)與環(huán)境污染》，《國際貿(mào)易問題》2020年第2期，第110-124頁。也有與之相關(guān)的研究。

二是以方法論視角進(jìn)行分類。目前，學(xué)界研究IFDI與OFDI對經(jīng)濟(jì)影響而采取的計量經(jīng)濟(jì)模型研究方法復(fù)雜多樣，主要有VAR模型、高斯混合模型(GMM)及空間計量經(jīng)濟(jì)模型。例如，霍忻等(2017)運用VAR模型研究IFDI對中國經(jīng)濟(jì)的影響，發(fā)現(xiàn)IFDI在短期內(nèi)對中國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響比較微弱，有待其穩(wěn)固發(fā)展并發(fā)掘經(jīng)濟(jì)增長潛力(15)霍忻、劉黎明：《中國對外直接投資發(fā)展影響因素與經(jīng)濟(jì)增長動態(tài)效果探究——基于主成分分析和VAR模型的實證分析》，《浙江工商大學(xué)學(xué)報》2017年第5期，第81-94頁。。李健等(2020)運用GMM研究IFDI和OFDI對中國經(jīng)濟(jì)增長的影響，認(rèn)為IFDI與城市經(jīng)濟(jì)增長之間存在著明顯的倒“U”形非線性關(guān)系，同時，它也與城市的全要素生產(chǎn)率增長之間呈現(xiàn)顯著的倒“U”形關(guān)系(16)李健、辛沖沖：《外商直接投資的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)及區(qū)域異質(zhì)性特征》，《城市問題》2020年第4期，第51-61頁。。付志剛等(2019)(17)付志剛、沈慧娟：《地方資本、FDI爭奪戰(zhàn)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長——基于空間面板德賓模型的分析》，《投資研究》2019年第8期，第34-45頁。、楊彩虹(2019)運用空間面板模型研究后發(fā)現(xiàn)：IFDI增多也會為不同地域帶去不同優(yōu)質(zhì)資源；OFDI溢出效應(yīng)體現(xiàn)在，隨著一個地區(qū)OFDI規(guī)模的擴(kuò)大，它對其周邊鄰近地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長發(fā)揮推動作用。

上述研究在特定歷史時期對于各國對外開放政策的制定和經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的轉(zhuǎn)變有著重要貢獻(xiàn)。然而，上述研究在研究視角、方法論視角方面還存在一定的局限性。具體而言，在研究視角方面，鮮有學(xué)者在分析雙向FDI協(xié)調(diào)發(fā)展影響經(jīng)濟(jì)增長機(jī)制的基礎(chǔ)上，構(gòu)建基于IFDI和OFDI發(fā)展起來的能反映兩者協(xié)調(diào)發(fā)展?fàn)顩r的指標(biāo)，進(jìn)而依據(jù)此指標(biāo)研究其與經(jīng)濟(jì)要素之間的關(guān)系。在方法論視角方面，鮮有學(xué)者將空間因素引入此研究領(lǐng)域，并分區(qū)域討論空間分異問題。

針對已有研究存在的不足，本研究擬從三方面增加創(chuàng)新點：第一，首次提出雙向FDI協(xié)調(diào)發(fā)展影響經(jīng)濟(jì)增長的機(jī)制。由于存在巨大的國內(nèi)市場需求，IFDI會進(jìn)入國內(nèi)市場進(jìn)行尋租活動，從而促進(jìn)國內(nèi)經(jīng)濟(jì)增長；當(dāng)國內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定階段后，OFDI將會到國外市場進(jìn)行尋租活動，這會對國內(nèi)企業(yè)產(chǎn)生諸多正外部性，例如，通過技術(shù)溢出效應(yīng)促進(jìn)國內(nèi)經(jīng)濟(jì)增長。通過IFDI和OFDI的相互作用和協(xié)調(diào)發(fā)展，國內(nèi)經(jīng)濟(jì)已經(jīng)較為發(fā)達(dá)，此時，國內(nèi)可能會進(jìn)一步加強(qiáng)硬軟件設(shè)施建設(shè)，這會吸引更多的IFDI進(jìn)入國內(nèi)市場尋租，至此IFDI和OFDI相互作用和協(xié)調(diào)的第一個循環(huán)完成。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中，可能會有很多個上述循環(huán)。第二，在黃凌云等(2018)研究(18)②黃凌云、劉冬冬、謝會強(qiáng)：《對外投資和引進(jìn)外資的雙向協(xié)調(diào)發(fā)展研究》，《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)》2018年第3期，第80-97頁。的基礎(chǔ)上，構(gòu)建更加科學(xué)合理的能反映IFDI和OFDI協(xié)調(diào)發(fā)展?fàn)顩r的指標(biāo)。第三，引入空間統(tǒng)計分析技術(shù)和空間計量分析技術(shù)，深入分析雙向FDI對經(jīng)濟(jì)增長的影響，并討論這種影響可能存在的空間分異問題。具體而言，采用基于IFDI與OFDI計算而得的雙向FDI協(xié)調(diào)發(fā)展指數(shù)(CDIFDI)作為核心解釋變量，基于空間杜賓模型(Spatial Durbin Model，SDM)研究雙向FDI協(xié)調(diào)發(fā)展、失業(yè)水平、民生公共服務(wù)需求、環(huán)境質(zhì)量、公共產(chǎn)品、科技水平、城鎮(zhèn)化水平與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系，并討論此種關(guān)系可能存在的空間分異問題。

二、研究設(shè)計

本部分內(nèi)容是全文實證分析的基礎(chǔ)，其核心內(nèi)容包括：如何進(jìn)行變量選擇，進(jìn)行空間計量模型設(shè)定的依據(jù)是什么？

(一)變量選擇

1.被解釋變量與核心解釋變量。本研究的被解釋變量為經(jīng)濟(jì)增長，采用GDP為其代理變量。核心解釋變量為基于OFDI與IFDI計算的雙向FDI協(xié)調(diào)發(fā)展指數(shù)(CDIFDI)。參照黃凌云等(2018)(19)、龔夢琪等(2020)(20)龔夢琪、劉海云：《中國雙向FDI協(xié)調(diào)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演進(jìn)與環(huán)境污染》，《國際貿(mào)易問題》2020年第2期，第110-124頁。、孫攀等(2021)(21)孫攀、丁伊寧、吳玉鳴：《中國雙向FDI協(xié)調(diào)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長相互影響嗎？——基于“雙循環(huán)”背景的實證檢驗》，《上海經(jīng)濟(jì)研究》2021年第2期，第98-111頁。的做法，利用物理學(xué)中的耦合系統(tǒng)模型計算出雙向FDI的耦合度(22)為了使研究更加嚴(yán)謹(jǐn)，筆者在計算雙向FDI協(xié)調(diào)指數(shù)前對OFDI與IFDI進(jìn)行了平穩(wěn)性檢驗和格蘭杰因果檢驗。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，OFDI與IFDI存在相互作用。，公式如下：

(1)

其中，α和β都取0.5；γ為調(diào)節(jié)系數(shù)，取值3。由于耦合度僅僅反映系統(tǒng)之間的相互作用程度，而協(xié)調(diào)度不僅能反映上述相互作用程度，還能反映各系統(tǒng)的發(fā)展水平，進(jìn)一步引入耦合協(xié)調(diào)發(fā)展指標(biāo)。雙向FDI 協(xié)調(diào)發(fā)展指數(shù)的計算公式為：

(2)

將式 (1)代入式(2)后，得到式(3)：

(3)

2.控制變量。以失業(yè)水平、民生公共服務(wù)需求、環(huán)境質(zhì)量、公共產(chǎn)品、科技水平和城鎮(zhèn)化水平6個方面作為控制變量(見表1)。

表1 與變量相關(guān)的信息

(1)失業(yè)水平(UEMPL)。一般而言，失業(yè)水平高，從事企業(yè)生產(chǎn)和公司運營的從業(yè)者會減少，這可能會抑制經(jīng)濟(jì)增長。參考賴德勝等(2017)(23)賴德勝、高曼：《地區(qū)就業(yè)崗位的創(chuàng)造——制造業(yè)對服務(wù)業(yè)的就業(yè)乘數(shù)效應(yīng)》，《中國人口科學(xué)》2017年第4期，第28-40頁。的做法，本研究采用國內(nèi)城鎮(zhèn)登記的失業(yè)率作為失業(yè)水平的代理變量。預(yù)期其回歸系數(shù)符號為負(fù)。

(2)民生公共服務(wù)需求(普通小學(xué)在校學(xué)生數(shù)，NSOES；普通高中在校學(xué)生數(shù)，NRHSS)。參考莊玉乙等(2015)(24)莊玉乙、張光：《資源豐裕、租金依賴與公共物品提供——對山西省分縣數(shù)據(jù)的經(jīng)驗研究》，《社會學(xué)研究》2015年第5期，第115-140頁。的做法，將每萬人在校中小學(xué)生數(shù)作為民生公共服務(wù)需求的代理變量。教育是民生需求的重要體現(xiàn)，根據(jù)楊萬平等(2020)(25)楊萬平、趙金凱、卞淑云：《教育人力資本對中國綠色經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)研究》，《教育與經(jīng)濟(jì)》2020年第2期，第60-69頁。的研究，雖然人力資本尚未形成促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的主要動力，但是從其間接影響來看，教育人力資本要素對綠色全要素生產(chǎn)率和技術(shù)進(jìn)步都產(chǎn)生一定的影響。本研究采用普通小學(xué)在校學(xué)生數(shù)、普通高中在校學(xué)生數(shù)作為民生公共服務(wù)需求的代理變量。

(3)環(huán)境質(zhì)量(EQ)。雷漢云等(2020)(26)雷漢云、王旭霞：《環(huán)境污染、綠色金融與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展》 ，《統(tǒng)計與決策》2020年第15期，第18-22頁。研究發(fā)現(xiàn)，環(huán)境污染對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展有著抑制作用，綠色經(jīng)濟(jì)可以通過環(huán)境效應(yīng)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。預(yù)期其回歸系數(shù)符號為正。

(4)公共產(chǎn)品(PP)。參考宋建等(2019)(27)宋建、王靜：《區(qū)域城鄉(xiāng)收入差距的動態(tài)收斂性與影響因素探究》，《經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯》2019年第1期，第18-25頁。的做法，本研究將每萬人擁有公共交通車輛作為公共產(chǎn)品的代理變量。每萬人擁有公共交通車輛越多，側(cè)面體現(xiàn)出經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢向好。預(yù)期其回歸系數(shù)符號為正。

(5)科技水平(TEC)。科學(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力，科技水平的高低在很大程度上決定著一國經(jīng)濟(jì)水平，科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步推動著社會發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(28)吳利學(xué)、曾昭睿：《新中國技術(shù)進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)增長研究70年》，《北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版)》2020年第1期，第80-87頁。，同時，經(jīng)濟(jì)增長也會反過來作用于科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步與創(chuàng)新。本研究采用公共稅收科技支出在總支出中的比重來表征31個省(區(qū)、市)的科技水平。預(yù)期其回歸系數(shù)符號為正。

(6)城鎮(zhèn)化水平(UL)。根據(jù)程萌勛等(2020)(29)程萌勛、張詩雨、李會：《新型城鎮(zhèn)化與安徽經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系》，《遼東學(xué)院學(xué)報(社會科學(xué)版)》2020年第4期，第49-54頁。的研究發(fā)現(xiàn)，城鎮(zhèn)化水平對經(jīng)濟(jì)增長起到十分重要的促進(jìn)作用，城鎮(zhèn)化對經(jīng)濟(jì)增長的作用不可替代。本研究選用城鎮(zhèn)人口數(shù)占總?cè)丝跀?shù)的比重來代表各省(市、自治區(qū))的城鎮(zhèn)化水平。預(yù)期其回歸系數(shù)符號為正。

(二)模型設(shè)定

本研究在模型設(shè)定前，對被解釋變量(GDP)與核心解釋變量(CDIFDI)進(jìn)行了空間自相關(guān)性檢驗，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：總體而言，它們的全域莫蘭指數(shù)較為顯著(見表2)。

表2 2003—2018年GDP與CDIFDI的全域Moran’s Ⅰ

此外，本研究還運用Stata軟件繪制被解釋變量GDP與核心解釋變量CDIFDI的莫蘭散點圖(見圖1、圖2)。由圖1可知，多數(shù)點位于第一、第三象限，呈現(xiàn)出高—高、低—低的空間分布特征，因此，經(jīng)濟(jì)增長和雙向FDI協(xié)調(diào)發(fā)展具有明顯的空間特征，本研究將采用空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型研究它們之間的關(guān)系。 本研究選用的模型為SDM模型，主要原因有三個：第一，IFDI和OFDI都存在著很明顯的空間溢出效應(yīng)(30)黃寰、秦思露、劉玉邦等：《環(huán)境規(guī)制約束下資源型城市產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級研究》，《華中師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2020年第4期，第576-586頁。；第二，SDM模型為空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)中最基本的模型，它包括空間誤差模型(Spatial Error Model，SEM)和空間滯后模型(Spatial Lag Model，SLM)；第三，與其他模型相比，SDM模型對面板數(shù)據(jù)回歸后的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)的測度偏誤較小，解釋經(jīng)濟(jì)問題時可能更為準(zhǔn)確(31)孫攀、吳玉鳴、鮑曙明等：《經(jīng)濟(jì)增長與霧霾污染治理:空間環(huán)境庫茲涅茨曲線檢驗》，《南方經(jīng)濟(jì)》2019年第12期，第100-117頁。。另外，為保證模型選擇的正確性，在后文實證部分，對該模型進(jìn)行了SDM是否會退化為SEM模型或SLM模型的LR檢驗。

圖1 2018年GDP莫蘭散點圖

圖2 2018年CDIFDI莫蘭散點圖

實證模型如下：

(4)

其中，α表示常數(shù)，GDPit表示i省域在t年的國內(nèi)生產(chǎn)總值，GDPjt表示j省域在t年的國民生產(chǎn)總值，CDIFDIit表示i省域在t年的雙向FDI協(xié)調(diào)發(fā)展指數(shù)，CDIFDIjt表示j省域在t年的雙向FDI協(xié)調(diào)發(fā)展指數(shù)。Xit表示控制變量，包括失業(yè)水平(UEMPLit)、民生公共服務(wù)需求(普通小學(xué)在校學(xué)生數(shù)NSOESit和普通高中在校學(xué)生數(shù)NRHSSit)、環(huán)境質(zhì)量(EQit)、公共產(chǎn)品(PPit)、科技水平(TECit)、城鎮(zhèn)化水平(ULit)。μi表示地區(qū)效應(yīng)，γt表示時間效應(yīng)，εit表示隨機(jī)擾動項。當(dāng)τ=0時，該方程為靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型；當(dāng)τ≠0時，該方程為動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型。

(三)數(shù)據(jù)說明

1.數(shù)據(jù)來源及說明。本研究數(shù)據(jù)主要來源于2004—2019年《中國統(tǒng)計年鑒》和Wind數(shù)據(jù)庫。在進(jìn)行數(shù)據(jù)處理與回歸的過程中主要采用ArcMap 10.3、Stata 15軟件。

2.變量的描述性統(tǒng)計。一般而言，為盡可能消除量綱、異方差及異常值對模型的影響，并使各因素的影響程度具有可比較性，在各變量進(jìn)入模型時應(yīng)對所有變量進(jìn)行對數(shù)化處理。因此，本研究對變量進(jìn)行了對數(shù)化處理，這樣能最大限度消除異方差與異常值對模型造成的消極影響，保證回歸結(jié)果的可靠性。變量的描述性統(tǒng)計如表3所示。

表3 數(shù)據(jù)說明與變量的描述性統(tǒng)計

三、回歸結(jié)果與討論

為了讓實證檢驗的過程更加規(guī)范，本研究在采用SDM模型前后分別進(jìn)行了空間自相關(guān)檢驗、穩(wěn)健性檢驗(Robust Test)、隨機(jī)效應(yīng)與固定效應(yīng)選擇檢驗(Hausman Test)與退化檢驗(檢驗其是否會退化為SEM模型或SLM模型)。其中，空間自相關(guān)檢驗是進(jìn)行空間模型設(shè)定的前提。如果被解釋變量和核心解釋變量不存在空間自相關(guān)，則采用傳統(tǒng)模型；如果存在空間自相關(guān)，則采用空間計量模型進(jìn)行研究。本研究進(jìn)行模型設(shè)定的步驟：首先，進(jìn)行空間自相關(guān)檢驗，給出采用空間計量模型的理由；其次，擬采用SDM模型進(jìn)行研究，并在理論說明上給出具體原因；最后，通過LR檢驗驗證采用SDM模型的正確性。穩(wěn)健性檢驗是實證類研究必不可少的環(huán)節(jié)。固定效應(yīng)模型認(rèn)為，效應(yīng)是外生固定的，而隨機(jī)效應(yīng)模型認(rèn)為，效應(yīng)是隨機(jī)實現(xiàn)的。至于是采用隨機(jī)效應(yīng)模型還是固定效應(yīng)模型，需要進(jìn)行豪斯曼檢驗。以下進(jìn)行回歸結(jié)果討論。

(一)31個省域回歸結(jié)果與討論

表4、表5和表6顯示，空間自相關(guān)系數(shù)ρ(rho)在1%的水平上通過了顯著性檢驗；Log-likelihood與R-sq也較為合理；核心解釋變量回歸符號與預(yù)期一致且在1%的水平上通過了顯著性檢驗。就整體而言，回歸效果較好，下面進(jìn)行回歸結(jié)果討論。

表4 模型1至模型8的回歸結(jié)果

表5 模型1至模型4的回歸結(jié)果

表6 模型5至模型8的回歸結(jié)果

模型1顯示：在不加入其他控制變量的情況下，雙向FDI協(xié)調(diào)發(fā)展指數(shù)(CDIFDI)與經(jīng)濟(jì)增長GDP呈現(xiàn)出顯著的正相關(guān)，這就意味著雙向FDI協(xié)調(diào)發(fā)展能夠顯著促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。

模型2至模型8顯示：失業(yè)水平與經(jīng)濟(jì)增長呈現(xiàn)出顯著的負(fù)相關(guān)，即城鎮(zhèn)登記的失業(yè)率越高越不利于經(jīng)濟(jì)增長，這是符合預(yù)期的。民生公共服務(wù)需求與經(jīng)濟(jì)增長存在正相關(guān)。這說明，民生公共服務(wù)需求越大越有利于經(jīng)濟(jì)增長。環(huán)境質(zhì)量與經(jīng)濟(jì)增長存在顯著的正相關(guān)。這說明，環(huán)境質(zhì)量的提升可能有利于生產(chǎn)者身心健康，從而有利于生產(chǎn)關(guān)系的理順，進(jìn)而對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生促進(jìn)作用。公共產(chǎn)品與經(jīng)濟(jì)增長之間存在正相關(guān)。人均擁有的公共產(chǎn)品數(shù)量越多，意味著城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平越高，而城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平越高越有利于經(jīng)濟(jì)增長?？萍妓胶统擎?zhèn)化水平都與經(jīng)濟(jì)增長呈現(xiàn)出正相關(guān)。科技水平是第一生產(chǎn)力，其水平越高越有利于經(jīng)濟(jì)增長。城鎮(zhèn)化水平的提高可能有利于企業(yè)、產(chǎn)業(yè)的集聚發(fā)展，從而有利于帶動經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

(二)中東部地區(qū)和西部地區(qū)回歸結(jié)果與討論

表7和表8顯示，空間自相關(guān)系數(shù)ρ(rho)在1%的水平上通過了顯著性檢驗；Log-likelihood與R-sq也較為合理。就整體而言，回歸效果較好，下面進(jìn)行回歸結(jié)果討論。

表7 西部地區(qū)回歸結(jié)果

表8 中東部地區(qū)回歸結(jié)果

在西部地區(qū)和中東部地區(qū)，雙向FDI與經(jīng)濟(jì)增長依然呈現(xiàn)出較為顯著的正相關(guān)。相對于中東部地區(qū)而言，西部地區(qū)雙向FDI協(xié)調(diào)發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用更大。

相對于全國的回歸結(jié)果而言，西部地區(qū)和中東部地區(qū)的回歸結(jié)果主要在教育指標(biāo)方面與之有所差異，其他方面基本相同。下面重點解釋產(chǎn)生這種差異的原因。

在西部地區(qū)，低端民生公共服務(wù)需求與經(jīng)濟(jì)增長呈現(xiàn)出負(fù)相關(guān)(未通過顯著性檢驗)，中端民生公共服務(wù)需求與經(jīng)濟(jì)增長呈現(xiàn)出正相關(guān)。

在中東部地區(qū)，低端民生公共服務(wù)需求與經(jīng)濟(jì)增長呈現(xiàn)出正相關(guān)，中端民生公共服務(wù)需求與經(jīng)濟(jì)增長呈現(xiàn)出負(fù)相關(guān)。這可能是因為：在中東部地區(qū)，政府對低端民生公共服務(wù)需求投資較多，而對中端民生公共服務(wù)需求投資較少，從而會產(chǎn)生低端、中端民生公共服務(wù)需求分別與經(jīng)濟(jì)增長呈現(xiàn)出正、負(fù)相關(guān)的情況。

(三)內(nèi)生性、穩(wěn)健性及多重共線性討論

內(nèi)生性問題可能是由于遺漏變量引起的，故主要采用盡可能多的逐漸增加控制變量的方法來控制內(nèi)生性問題。本研究采用兩種方法處理穩(wěn)健性問題：第一，通過在回歸命令中添加robust，實現(xiàn)計算機(jī)自動生成虛擬變量的方法來進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。第二，在保證核心解釋變量回歸系數(shù)符號不變，回歸系數(shù)數(shù)值及其顯著性不發(fā)生較大變化的情況下，通過不斷增加控制變量的方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。本研究通過評價解釋變量和控制變量的VIF值的方法來衡量多重共線性的嚴(yán)重程度。一般而言，VIF值小于10則表明：不存在嚴(yán)重的多重共線性。表9顯示，本研究的變量不存在嚴(yán)重的多重共線性。

表9 解釋變量和控制變量的多重共線性檢驗

四、結(jié)論與政策啟示

本研究在梳理IFDI與OFDI對經(jīng)濟(jì)增長影響的文獻(xiàn)基礎(chǔ)上，論述了雙向FDI影響經(jīng)濟(jì)增長的機(jī)制，校正了黃凌云等(2018)(32)黃凌云、劉冬冬、謝會強(qiáng)：《對外投資和引進(jìn)外資的雙向協(xié)調(diào)發(fā)展研究》，《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)》2018年第3期，第80-97頁。雙向FDI協(xié)調(diào)發(fā)展指數(shù)的參數(shù)設(shè)置，基于2003—2018年中國31個省域面板數(shù)據(jù)，采用空間統(tǒng)計分析技術(shù)、空間計量分析技術(shù)測度了雙向FDI協(xié)調(diào)發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增長的影響。經(jīng)上述分析，得到三個結(jié)論，并得出相應(yīng)的政策啟示。

(一)結(jié)論

1.雙向FDI協(xié)調(diào)發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增長起著顯著的促進(jìn)作用。在分樣本討論的情況下，此結(jié)論依然成立。換言之，不管是從全國層面還是從區(qū)域?qū)用娑?，雙向FDI協(xié)調(diào)發(fā)展都對經(jīng)濟(jì)增長起著顯著的促進(jìn)作用。

2.雙向FDI協(xié)調(diào)發(fā)展存在顯著的正向空間溢出效應(yīng)?；貧w結(jié)果顯示：不管是從全國層面還是從區(qū)域?qū)用娑?，雙向FDI協(xié)調(diào)發(fā)展都存在顯著的正向空間溢出效應(yīng)。換言之，鄰近地區(qū)雙向FDI協(xié)調(diào)發(fā)展會促進(jìn)本地區(qū)雙向FDI協(xié)調(diào)發(fā)展。

3.中東部地區(qū)回歸結(jié)果與全國的類似，雙向FDI協(xié)調(diào)發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增長有顯著的正向促進(jìn)作用。西部地區(qū)的雙向FDI協(xié)調(diào)發(fā)展指數(shù)對經(jīng)濟(jì)增長的回歸系數(shù)符號也顯著為正，意味著西部地區(qū)雙向FDI協(xié)調(diào)發(fā)展對其經(jīng)濟(jì)增長也發(fā)揮著一定的促進(jìn)作用，而且進(jìn)一步觀察發(fā)現(xiàn)，其作用效果比中東部地區(qū)的更明顯。

(二)政策啟示

1.多措并舉，促進(jìn)雙向FDI協(xié)調(diào)發(fā)展，推動經(jīng)濟(jì)增長。繼續(xù)鼓勵雙向FDI的協(xié)調(diào)發(fā)展，使“引進(jìn)來”與“走出去”相互協(xié)調(diào)、相互促進(jìn)、共同發(fā)展。根據(jù)國家所處的不同發(fā)展階段，做好硬軟件服務(wù)，展現(xiàn)人文關(guān)懷，樹立“以人為本”的發(fā)展理念，不僅要吸引IFDI，還要吸引外籍人才。同時，在政府給予的一定稅收優(yōu)惠和外貿(mào)補(bǔ)貼的支持下，鼓勵有條件的本土企業(yè)“走出去”，從而擴(kuò)大OFDI規(guī)模，進(jìn)而促進(jìn)FDI雙向協(xié)調(diào)發(fā)展，最終推動經(jīng)濟(jì)增長。例如，對于引進(jìn)“一帶一路”地區(qū)的IFDI給予比其他地區(qū)更有吸引力的外資福利——享受3—5年稅收優(yōu)惠待遇，享受土地使用優(yōu)先安排待遇等；對于向上述地區(qū)出口的OFDI給予相應(yīng)的財政補(bǔ)貼和國際金融便利性安排。這樣不僅可以促進(jìn)雙向FDI協(xié)調(diào)發(fā)展，還能推動經(jīng)濟(jì)增長。

2.統(tǒng)籌發(fā)展IFDI與OFDI，發(fā)揮雙向FDI協(xié)調(diào)發(fā)展的空間溢出效應(yīng)作用。應(yīng)該注意到，雙向FDI協(xié)調(diào)發(fā)展存在顯著的正向空間溢出效應(yīng)。這意味著，本地和鄰近地區(qū)的雙向FDI協(xié)調(diào)發(fā)展存在非常緊密的利益安排關(guān)系。鄰近地區(qū)在大力引進(jìn)IFDI的同時，要積極出口OFDI，這樣才能有利于鄰近地區(qū)雙向FDI的協(xié)調(diào)發(fā)展，而雙向FDI協(xié)調(diào)發(fā)展存在顯著的正向空間溢出效應(yīng)，有利于本地雙向FDI協(xié)調(diào)發(fā)展。例如，對鄰近地區(qū)高污染、高耗能、高排放IFDI項目征收高額環(huán)境稅，間接引導(dǎo)其流入綠色節(jié)能產(chǎn)業(yè)。同時，引導(dǎo)鄰近地區(qū)OFDI向意識形態(tài)趨同的國家或地區(qū)輸出高科技產(chǎn)業(yè)。這樣不僅有利于鄰近地區(qū)雙向FDI協(xié)調(diào)發(fā)展，也有利于本地雙向FDI協(xié)調(diào)發(fā)展、為中國營造良好的外部發(fā)展環(huán)境。

3.引導(dǎo)外資與區(qū)域?qū)嶋H相匹配，達(dá)到共富目的。國家政策在促進(jìn)IFDI與OFDI協(xié)調(diào)發(fā)展的同時，要注意不同區(qū)位的協(xié)調(diào)。要將雙向FDI協(xié)調(diào)與區(qū)位優(yōu)勢和資源相匹配，與區(qū)位之間IFDI和OFDI的不同密集程度相匹配，努力做到雙向FDI協(xié)調(diào)發(fā)展與地區(qū)優(yōu)勢相適應(yīng)，促進(jìn)東西部地區(qū)共同發(fā)展。例如，長江三角洲地區(qū)引入的IFDI較多，同時，應(yīng)該出口與其進(jìn)口的IFDI相匹配的OFDI，這樣不僅有利于過剩的國內(nèi)資本獲得更高的投資回報，也有利于中國對外關(guān)系的和諧發(fā)展。中西部地區(qū)引入的IFDI較少，但是該地區(qū)應(yīng)盡量多出口OFDI(根據(jù)雙向FDI協(xié)調(diào)發(fā)展指數(shù)計算規(guī)則)，這樣才能保證鄰近地區(qū)雙向FDI協(xié)調(diào)發(fā)展，向本地產(chǎn)生更多的正向空間溢出效應(yīng)，從而更有利于推動中西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長。