中國FDI雙重集聚的非線性轉(zhuǎn)換效應(yīng)
——基于LPSTR模型

趙果慶

(云南財經(jīng)大學(xué)數(shù)量經(jīng)濟研究所，云南昆明650221)

摘要：中國FDI產(chǎn)業(yè)在空間與產(chǎn)業(yè)發(fā)生雙重集聚現(xiàn)象。FDI產(chǎn)業(yè)的集聚如何幫助我國內(nèi)資產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)換結(jié)構(gòu)，又如何擴大地區(qū)內(nèi)資產(chǎn)業(yè)發(fā)展差距，這是具有學(xué)術(shù)和政策研究價值的一個問題的兩個方面。本文基于Logistic函數(shù)面板平滑轉(zhuǎn)換回歸模型(LPSTR)模型，以2003-2011年數(shù)據(jù)檢證了FDI產(chǎn)業(yè)的雙重集聚溢出對內(nèi)資產(chǎn)業(yè)增長機制及其結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換效應(yīng)。結(jié)果表明，F(xiàn)DI產(chǎn)業(yè)集聚通過內(nèi)資產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)轉(zhuǎn)換提升了我國內(nèi)資產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，同時還擴大了地區(qū)內(nèi)資產(chǎn)業(yè)發(fā)展差距。因此，我國要改善低機制地區(qū)投資環(huán)境，吸引FDI產(chǎn)業(yè)集聚，以FDI產(chǎn)業(yè)集聚促進內(nèi)資產(chǎn)業(yè)增長機制轉(zhuǎn)換，從而縮小我國地區(qū)產(chǎn)業(yè)極差，同時，還要建立產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新機制，營造核心技術(shù)，以防高機制產(chǎn)業(yè)對FDI產(chǎn)業(yè)技術(shù)的過度依賴。

關(guān)鍵詞：中國；FDI產(chǎn)業(yè)；內(nèi)資產(chǎn)業(yè)；雙重集聚；非線性轉(zhuǎn)換效應(yīng)；LPSTR模型

收稿日期：2014-08-08修回日期：2015-04-07

基金項目：教育部人文社科研究項目：《FDI雙重集聚及效應(yīng)研究——基于中國產(chǎn)業(yè)與空間視角》(09YJ790176)。

作者簡介：趙果慶(1964-)，男，白族，云南鶴慶人，云南財經(jīng)大學(xué)數(shù)量經(jīng)濟研究所教授，博士，研究方向：數(shù)量經(jīng)濟。

中圖分類號：F403.6；F424.3

文獻標(biāo)識碼：A

文章編號：1002-9753(2015)05-0031-16

Abstract：The dual agglomeration of China’s FDI refers to concentration in both spatial and industrial levels.In this respect，how FDI industrial agglomeration boosters structural transformation of domestic industries and how enlarges regional gaps of domestic industries are two questions of important research interest and policy studies.Armed with the model of Non-Linear Panel Smooth Transition Regression (NLPSTR)，we estimate the dual agglomeration of FDI industries on the industry growth and structural transformation of domestic industry.The results show that the agglomeration of FDI industry improves the industry structure of domestic industries by generating function transformation and enlarges regional gap of domestic industries at the same time.Thus，China should improve the investment climate in weak regions，and attract FDI’s agglomeration which boosts the institutional transformation of domestic industries in order to narrow the gap of regional development.In this way we prevent the excessive dependence on the technologies of FDI industries by developing innovation and its own core technologies in high mechanism of industries.

The Nonlinear Transformation Effects from the Dual Agglomeration

of China’s FDI Industry：a Study Based on LPSTR Model

ZHAO Guo-qing

(InstituteofQuantitativeEconomics，YunnanUniversityofFinanceandEconomics，Kunming650221，China)

Key words:FDI industry；domestic industry；dual agglomeration；nonlinear transformation effect；logistic panel smooth transition regression model

一、引言

發(fā)展中國家政府之所以大力吸引外商直接投資(FDI)，不僅是希望承接FDI產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，更希望FDI產(chǎn)業(yè)帶來先進的技術(shù)和管理經(jīng)驗，從而促進本土產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)機制的改變和效率的提高。這主要是FDI產(chǎn)業(yè)的“溢出效應(yīng)”給本土產(chǎn)業(yè)帶來的凈增長效應(yīng)。

改革開放以來，中國經(jīng)濟取得了堪稱世界“奇跡”的經(jīng)濟增長。在高速增長的背后，F(xiàn)DI起到了重要的推進作用。20世紀80年代以來，我國吸收的FDI規(guī)模居發(fā)展中國家首位。目前，我國固定資產(chǎn)投資和GDP對FDI的依存度遠高出世界平均水平，也普遍高于美國、日本等經(jīng)濟大國水平[1]。1997-2010年，F(xiàn)DI的86.5%分布在東部，同時，65.3%的FDI集中在第二產(chǎn)業(yè)[2]。FDI產(chǎn)業(yè)是FDI的產(chǎn)業(yè)化結(jié)果。我們從產(chǎn)業(yè)與空間視角，采用普適性產(chǎn)業(yè)集聚指數(shù)對2003年和2008年全國38個FDI工業(yè)和31個地區(qū)FDI工業(yè)的集聚強度進行測算和顯著檢驗，結(jié)果表明，F(xiàn)DI工業(yè)在地區(qū)和產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)出集聚顯著狀態(tài)，但強度有下降趨勢；提出我國要努力調(diào)節(jié)FDI工業(yè)的產(chǎn)業(yè)分布和地區(qū)分布，促進東部與中部、西部協(xié)調(diào)發(fā)展，更重要的是，要構(gòu)建高端制造業(yè)自主創(chuàng)新的長效機制，有效保護我國產(chǎn)業(yè)安全和促進增長方式轉(zhuǎn)變[3]。然而，這個研究結(jié)論仍只是一個初步結(jié)論。

FDI產(chǎn)業(yè)的雙重集聚是FDI產(chǎn)業(yè)在地區(qū)和產(chǎn)業(yè)鏈分布雙重異質(zhì)性的表現(xiàn)。FDI產(chǎn)業(yè)集聚在高端產(chǎn)業(yè)導(dǎo)致我國產(chǎn)業(yè)極差擴大，F(xiàn)DI產(chǎn)業(yè)集聚東部地區(qū)，擴大了地區(qū)差距。FDI產(chǎn)業(yè)在中國表現(xiàn)出空間與產(chǎn)業(yè)鏈雙重集聚的特點，這決定了FDI產(chǎn)業(yè)對地區(qū)內(nèi)資產(chǎn)業(yè)有重要影響，而其深遠影響又莫過于促進我國內(nèi)資工業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及空間分布格局的變化。但是，F(xiàn)DI產(chǎn)業(yè)集聚的這種轉(zhuǎn)化效應(yīng)是突變式、還是漸進式地擴大雙重差距仍需進一步識別。也就是說，F(xiàn)DI產(chǎn)業(yè)雙重集聚如何加大了地區(qū)內(nèi)資產(chǎn)業(yè)發(fā)展差距，又如何提升了內(nèi)資產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)？FDI產(chǎn)業(yè)的這種轉(zhuǎn)化是否存在門檻效應(yīng)，是否是非線性平滑轉(zhuǎn)化？FDI產(chǎn)業(yè)集聚轉(zhuǎn)化效應(yīng)是否只是高機制與低機制之間選擇，有沒有中間過渡機制？顯然，這些問題對探討FDI產(chǎn)業(yè)雙重集聚的極化效應(yīng)是至關(guān)重要的。這也一直是我國調(diào)結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)變增長方式與縮小地區(qū)差距中的重要問題。

解決這些問題，平滑面板轉(zhuǎn)換(Panel Smooth Transition Regression model，縮寫PSTR)模型是較好的選擇。在技術(shù)上采用固定效應(yīng)面板模型在一定程度上解決了FDI在產(chǎn)業(yè)和地區(qū)分布的異質(zhì)性問題，也可以用分位回歸和虛擬變量(dummy variable)研究FDI產(chǎn)業(yè)集聚不同行為機制。但是，虛擬變量只取“0”或“1”，也只能識別兩個極端情況，進行非此即彼選擇。至于是“0”或“1”之間是突變，還是連續(xù)的平滑過度仍沒有解決。與這些方法方法相比，PSTR模型是非線性模型，它更豐富地刻畫經(jīng)濟主體的行為異質(zhì)性特征，能夠從數(shù)據(jù)中揭示出一些線性模型所無法發(fā)現(xiàn)的經(jīng)濟學(xué)含義。這方面，盡管費宇和王江(2013)[4]已運用PSTR模型研究了FDI對我國各地區(qū)經(jīng)濟增長的非線性效應(yīng)，但是，這項研究沒有在增長的框架內(nèi)應(yīng)用集聚變量研究FDI的間接效應(yīng)。

近期，國內(nèi)學(xué)術(shù)界開始探究FDI產(chǎn)業(yè)集聚形成機理、原因以及演進模式和內(nèi)在機制，還有學(xué)者專門探討了FDI產(chǎn)業(yè)集聚機理、根植性和本土化問題[5-7]。然而，大部分文獻都是直接研究FDI對產(chǎn)業(yè)增長與地區(qū)結(jié)構(gòu)的影響，從FDI產(chǎn)業(yè)角度研究FDI產(chǎn)業(yè)對內(nèi)資產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和地區(qū)結(jié)構(gòu)效應(yīng)，尤其探討FDI產(chǎn)業(yè)集聚對內(nèi)資產(chǎn)業(yè)和地區(qū)內(nèi)資產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化效應(yīng)的文獻依然少見。

為此，本文在文獻研究與理論分析基礎(chǔ)上提出FDI產(chǎn)業(yè)對內(nèi)資產(chǎn)業(yè)增長機制的非線性轉(zhuǎn)化效應(yīng)假說，并進一步以《國研網(wǎng)數(shù)據(jù)庫》2003-2011年我國31地區(qū)和39個FDI產(chǎn)業(yè)與內(nèi)資產(chǎn)業(yè)的面板數(shù)據(jù)，分別以FDI產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu)系數(shù)為集聚變量，應(yīng)用邏輯斯蒂平滑轉(zhuǎn)化函數(shù)的非線性面板回歸(LPSTR)模型進行實證，并揭示FDI產(chǎn)業(yè)雙重集聚對內(nèi)資產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)的非線性轉(zhuǎn)化機制以及對內(nèi)資產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與地區(qū)結(jié)構(gòu)進行劃分。

二、文獻評論與理論假說

20世紀80年代以來，F(xiàn)DI已成為國際資本流動的主要方式，對東道國經(jīng)濟增長與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生愈來愈重要的影響。中國經(jīng)濟增長中的FDI因素，一直是學(xué)術(shù)界研究的論題之一。實際上，F(xiàn)DI的雙重分布產(chǎn)生了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、地區(qū)結(jié)構(gòu)、增長及溢出等多種效應(yīng)。

從產(chǎn)業(yè)角度，F(xiàn)DI在產(chǎn)業(yè)鏈上的高端環(huán)節(jié)集聚提升產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。張帆和鄭京平(1999)用詳細的產(chǎn)業(yè)和企業(yè)資料，對跨國公司對經(jīng)濟效率和經(jīng)濟結(jié)構(gòu)(產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu))的正負兩方面的影響進行分析[8]。郭克莎(2000)分析了外商直接投資在我國三次產(chǎn)業(yè)間和外資工業(yè)占我國制造業(yè)各行業(yè)的構(gòu)成[9]。江小涓(2002)根據(jù)大量的數(shù)據(jù)分析和對比較為全面地闡述了外商直接投資對我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的貢獻[10]。孫軍(2005)利用1983-2003年的時間序列數(shù)據(jù)建立經(jīng)濟計量模型，對外商直接投資對我國三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動的影響作了分析[11]。趙果慶(2006)從不同角度研究了FDI產(chǎn)業(yè)對我國工業(yè)部門結(jié)構(gòu)的影響[12-13]。馮春曉(2009)通過構(gòu)建測度制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化與高度化的指標(biāo)，分析了制造業(yè)對外直接投資對其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的影響[14]。張琴(2012)實證研究了我國利用外商直接投資對三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響[15]。林廣志和孫輝煌(2013)從外資的資本供給和技術(shù)外溢的角度分析了外商直接投資促進東道國經(jīng)濟增長并進而促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的作用機理，在此基礎(chǔ)上利用我國中部地區(qū)的數(shù)據(jù)進行了實證研究[16]。此外，周燕和王傳雨(2008)從我國三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和制造業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)三個層面對我國外商直接投資產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變效應(yīng)進行了實證分析[17]。

顯然，從文獻看，F(xiàn)DI引起產(chǎn)業(yè)的不同增長而導(dǎo)致了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的演化，進一步引起地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化。這是FDI集聚成為導(dǎo)致我國地區(qū)經(jīng)濟差距不斷拉大的主要原因之一。改革開放以來，我國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展呈現(xiàn)出典型的二元結(jié)構(gòu)特征。這種二元結(jié)構(gòu)的形成與外商投資分布的不平衡密切相關(guān)。魏后凱(2002)利用時間序列和橫斷面數(shù)據(jù)，對外商投資對中國區(qū)域經(jīng)濟增長的影響進行了實證分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在1985-1999年期間，東部發(fā)達地區(qū)與西部落后地區(qū)之間GDP增長率差異的大約90%是由外商投資引起的[18]。

另一方面，較多的文獻發(fā)現(xiàn)FDI具有增長效應(yīng)，它一般表現(xiàn)為通過技術(shù)溢出實現(xiàn)增長方式改變。Findlay(1978)認為，通過外資企業(yè)先進技術(shù)和管理的“傳染”效應(yīng)，F(xiàn)DI可以提高東道國的技術(shù)進步率[19]。一些研究也已經(jīng)表明，F(xiàn)DI外溢效應(yīng)存在空間差異，F(xiàn)DI企業(yè)處于集聚地區(qū)要比處于分散地區(qū)具有更大的技術(shù)轉(zhuǎn)移效應(yīng)[20]。這表明，集聚加大了FDI產(chǎn)業(yè)與當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)相互作用概率，溢出更可能發(fā)生。王志鵬和李子奈(2004)根據(jù)內(nèi)生經(jīng)濟增長理論中知識與技術(shù)的外溢性等特點，構(gòu)建了一個新的非線性模型考慮FDI外溢效應(yīng)的準(zhǔn)內(nèi)生經(jīng)濟增長，從該模型發(fā)現(xiàn)東道國的長期經(jīng)濟增長取決于國外資本與國內(nèi)資本的比例(FDI集聚強度)，并且FDI對經(jīng)濟增長的作用具有鮮明的人力資本特征，必須跨越一定的人力資本門檻后各地區(qū)才能從FDI中獲益[21]。顯然，F(xiàn)DI的增長溢出效應(yīng)還存在“門檻效應(yīng)”。Borensztein等(1998)也指出，一個國家要體驗到FDI對經(jīng)濟增長的促進作用，需要達到人力資本量的一個最低門檻——以獲得對先進技術(shù)的必要吸收能力[22]。張宇(2008)利用中國省際面板數(shù)據(jù)，采用“門限回歸”方法構(gòu)造非線性面板數(shù)據(jù)模型，進一步檢驗FDI技術(shù)外溢具有門限效應(yīng)，F(xiàn)DI技術(shù)溢出在我國不同地區(qū)之間具有相當(dāng)?shù)牟町愋訹23]。值得一提的是，趙偉、張萃(2007)認為FDI的持續(xù)涌入是中國經(jīng)濟增長的重要動力之一，這個動力發(fā)揮作用的重要機制是制造業(yè)空間集聚。高集聚行業(yè)FDI集聚效應(yīng)明顯，低集聚行業(yè)FDI行業(yè)集聚效應(yīng)微弱，F(xiàn)DI與行業(yè)集聚之間存在明顯的U型非線性關(guān)系，這意味著只有在FDI滲透率超過某個臨界值后，F(xiàn)DI之行業(yè)集聚效應(yīng)才逐漸顯現(xiàn)且不斷趨于強化[24]。

目前國內(nèi)外相關(guān)文獻對FDI的結(jié)構(gòu)效應(yīng)和溢出效應(yīng)進行了研究，產(chǎn)生了豐富的成果，但也存在一些不足之處：一是大多數(shù)文獻是基于從產(chǎn)業(yè)與地區(qū)層面研究對FDI的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)，但并沒從FDI產(chǎn)業(yè)角度探討FDI對國內(nèi)產(chǎn)業(yè)和地區(qū)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化效應(yīng)；二是大多數(shù)研究對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)的測度一般按兩個思路進行：或是按三次產(chǎn)業(yè)劃分法調(diào)整，或是根據(jù)產(chǎn)業(yè)地位劃分方法來調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，這些對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級的測度比較籠統(tǒng)，很難說明FDI的產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級效應(yīng)。三是對于FDI的產(chǎn)業(yè)增長效應(yīng)和溢出效應(yīng)的研究，即使有學(xué)者使用了非線性平滑轉(zhuǎn)化面板(PSTR)模型，但從目前國外文獻看，F(xiàn)DI對產(chǎn)業(yè)增長機制的作用并不明確。從集聚角度把FDI對產(chǎn)業(yè)增長效應(yīng)與結(jié)構(gòu)變化機制兩方面結(jié)合進行研究仍被目前的文獻所忽視。

理論上，任何FDI集聚的發(fā)生具有兩個基本的決定因素。其一是區(qū)位因素，說明FDI在哪里集聚，它由地理力量決定，F(xiàn)DI傾向于交通便利、基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)達、人力資源比較豐富的位置。另一個是產(chǎn)業(yè)因素，F(xiàn)DI集聚于哪些產(chǎn)業(yè)。雖然，F(xiàn)DI是技術(shù)、管理、資本和文化等“一攬子”轉(zhuǎn)移，但它必須與當(dāng)?shù)刭Y源進行整合，才能產(chǎn)生現(xiàn)實的產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)力。當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)對FDI的配套能力成為FDI產(chǎn)業(yè)的重要條件。這也決定了，F(xiàn)DI產(chǎn)業(yè)發(fā)生集聚必然也具有兩種效應(yīng)，一方面是，空間極化效應(yīng)。由于空間相鄰效應(yīng)存在，F(xiàn)DI產(chǎn)業(yè)集聚在空間產(chǎn)生溢出效應(yīng)，促進一些區(qū)域的當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)的產(chǎn)生方式發(fā)生轉(zhuǎn)變，加速中心—外圍結(jié)構(gòu)形成，加劇內(nèi)資產(chǎn)業(yè)空間分化，擴大地區(qū)差距。另一方面，F(xiàn)DI的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)與FDI產(chǎn)業(yè)集聚的產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)有關(guān)，也與FDI產(chǎn)業(yè)集聚的產(chǎn)業(yè)性質(zhì)有關(guān)。由于高端制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈長，前向與后向關(guān)聯(lián)效應(yīng)強，產(chǎn)業(yè)集群明顯，技術(shù)進步迅猛，如果FDI產(chǎn)業(yè)聚集高端制造業(yè)則能更有效地提升工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)；相反，如果FDI產(chǎn)業(yè)聚集低端產(chǎn)業(yè)則不但不能有效地提升當(dāng)?shù)毓I(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，反而對當(dāng)?shù)毓I(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級造成阻力。

張培剛(1991)《發(fā)展經(jīng)濟學(xué)通論》一書對工業(yè)化重新定義為：“國民經(jīng)濟中一系列重要的生產(chǎn)函數(shù)(或生產(chǎn)要素結(jié)合方式)連續(xù)由低級到高級的突破性變化(或變革)的過程?！边@里強調(diào)了兩個方面內(nèi)容：一方面強調(diào)這種生產(chǎn)函數(shù)的變化過程必須是由低級到高級的，另一方面強調(diào)這種變化過程必須是突破性的，是一種社會生產(chǎn)力(包括一定的生產(chǎn)組織形式)的革命或變革。我們認為，引進FDI就是引進一個生產(chǎn)函數(shù)，以FDI產(chǎn)業(yè)溢出連續(xù)改造我國汽車產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)函數(shù)，促進技術(shù)進步[25]。進一步，當(dāng)FDI實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化后，通過集聚溢出效應(yīng)改造當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)函數(shù)，使內(nèi)資產(chǎn)業(yè)增長機制發(fā)生改變，以增長機制帶動增長方式，進而改變產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和地區(qū)結(jié)構(gòu)?；谶@個理論線索，本文提出兩個假說：(1)FDI產(chǎn)業(yè)集聚我國工業(yè)產(chǎn)業(yè)，通過改變內(nèi)資產(chǎn)業(yè)的增長機制提升了我國內(nèi)資產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，發(fā)生了非線轉(zhuǎn)化效應(yīng)。(2)FDI產(chǎn)業(yè)集聚我國東部地區(qū)，通過改變地區(qū)內(nèi)資產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)的非線性機制加劇我國地區(qū)內(nèi)資產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)能力差距。

三、中國FDI產(chǎn)業(yè)集聚的非線性平滑轉(zhuǎn)換面板(LPSTR)模型

(一)平滑轉(zhuǎn)換面板(PSTR)模型

對于面板數(shù)據(jù)分析來說，目前應(yīng)用廣泛的有固定和隨機效應(yīng)模型，以及動態(tài)面板效應(yīng)模型等，這些模型一般假定了各橫截面主體(產(chǎn)業(yè)、地區(qū))的參數(shù)的同質(zhì)性或時點不變性，但當(dāng)主體(產(chǎn)業(yè)、地區(qū))差異相對較大時，基于這種假設(shè)的面板數(shù)據(jù)模型不足以描述所有橫截面主體具有的非線性轉(zhuǎn)換以及轉(zhuǎn)換漸進性或突變性的行為特征，而在一般面板模型中加入平滑轉(zhuǎn)換函數(shù)后的模型可以較好地解決這個問題。

首先，平滑轉(zhuǎn)換面板(PSTR)模型是一個非線性面板數(shù)據(jù)模型。非線性表現(xiàn)為兩種含義，一是模型中參數(shù)的非線性，另一個是變量的非線性。而PSTR模型中的非線性，是指模型參數(shù)的非線性，以參數(shù)的非線性生動地刻畫面板數(shù)據(jù)的異質(zhì)性；其次，平滑轉(zhuǎn)換面板模型具有平滑轉(zhuǎn)換回歸(STR)類模型的性質(zhì)，即平滑轉(zhuǎn)換的特性。

基于利用面板數(shù)據(jù)，建立非線性模型成為解決異質(zhì)性問題的較好選擇。Hansen(1999)提出了面板門限回歸(PTR)模型[26]：

yit=μi+β0xitI(qit

(1)

(1)式中，μi為個體效應(yīng)，I(·)為示性函數(shù)，當(dāng)括號中條件滿足時，則為1，否則為0，相當(dāng)于虛擬變量設(shè)定。

面板門限回歸(PTR)模型暗含了一個假定，就是對于某一特定的臨界點(閾值)，變量從一種機制跳躍到了另一種機制，同時這種跳躍是離散的。但在實際生活中，有些機制的轉(zhuǎn)換卻并不是離散跳躍的，而是一個連續(xù)的、逐漸變化的過程。

由Gonazlez，Ter?svirta，van Dijk(2004，2005)提出平滑轉(zhuǎn)換面板(PSTR)模型[27-28]。它是Hansen(1999)提出的閾值面板數(shù)據(jù)模型(PTR)的進一步拓展，該模型能夠比較好地刻畫面板數(shù)據(jù)的截面異質(zhì)性。實際上，平滑轉(zhuǎn)換面板(PSTR)模型是面板門限回歸(PTR)模型的一般形式。這個模型的參數(shù)可以隨著一個含有外生變量的函數(shù)平滑轉(zhuǎn)變。對于面板數(shù)據(jù)，基于此研究的模型隨著某一外生變量可能光滑轉(zhuǎn)換，由此體現(xiàn)所分析問題的非線性特征以及轉(zhuǎn)換漸進性的行為特征。一般的面板平滑轉(zhuǎn)換(PSTR)模型：

(2)

(c1≤c2≤…≤cm,γ>0)

(3)

(3)式中，γ為斜率參數(shù)，決定機制轉(zhuǎn)移速度；ck為位置參數(shù)，決定機制轉(zhuǎn)移發(fā)生的閾值；m為機制數(shù)。帶有(3)式邏輯(Logistic)函數(shù)的(2)式稱為LPSTR模型。(3)式中，當(dāng)m=1為二機制即高機制和低機制，也就是當(dāng)轉(zhuǎn)換函數(shù)g=0時，對應(yīng)的LPSTR模型稱為低機制(Low Regime)；當(dāng)g=1時，稱LPSTR模型為高機制(High Regime)。g(qit;γ,c)值在0與1之間平滑轉(zhuǎn)換，從而體現(xiàn)了LPSTR模型的系數(shù)以c為中心隨著qit的變化在β0至β0+β1單調(diào)轉(zhuǎn)換，也就是變量在高低兩種不同機制間的平滑轉(zhuǎn)換。LPSTR模型中，若γ→∞，且qit≠c，則lim(-γ(qit-c))=∞，g(qit;γ,c)變成示性函數(shù)I(·)，LPSTR模型轉(zhuǎn)化為面板門限回歸(PTR)模型。

(3)式中，對于m=2，當(dāng)轉(zhuǎn)換函數(shù)值為1時，稱LPSTR為外機制，當(dāng)qit=c1+c2時，轉(zhuǎn)換函數(shù)值達到最小值，稱對應(yīng)的機制為中間機制。此時，γ→∞，模型(2)式變?yōu)橐粋€三機制門限模型，兩外機制是與中間機制不同，所以一般情況下，當(dāng)γ→∞，模型的不同機制仍然是2個；對于任意m值，若qit=c或γ→0，g(qit;γ,c)取值為0.5，LPSTR模型退化為線性固定效應(yīng)模型。從(2)式和(3)式的設(shè)定可看出，LPSTR模型的最大特點是轉(zhuǎn)換變量隨著個體i與時間t的變化，yit在不同機制間進行非線性平滑轉(zhuǎn)換。

(二)非線性的檢驗

對于LPSTR模型估計，第一步是不同轉(zhuǎn)換變量模型非線性的檢驗。選原假設(shè)為：H0:γ=0，對模型(2)在γ=0處進行一階泰勒展開，重新參數(shù)化后，得到如下輔助回歸模型：

yit=μ+β0′*xit+β1′*xitqt+…+βm′*xitqtm+ξt*

(4)

根據(jù)兩個模型的殘差平方和SSR0、SSR1，構(gòu)造服從2分布的LM檢驗統(tǒng)計量對線性原假設(shè)進行檢驗/SSR0，并用序貫檢驗等方法確定模型的m值。其中，T為時間序列長度，N為截面數(shù)。

(三)FDI產(chǎn)業(yè)集聚溢出的非線性平滑轉(zhuǎn)換模型

引進FDI就是利用FDI的技術(shù)溢出改造內(nèi)資產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)。FDI產(chǎn)業(yè)與內(nèi)資產(chǎn)業(yè)之間存在分工與合作、競爭與協(xié)同性。這種情況下，在內(nèi)資產(chǎn)業(yè)增長方程中，F(xiàn)DI產(chǎn)業(yè)集聚溢出會改變著內(nèi)資產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)，進而改變內(nèi)資產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及地區(qū)分布。首先，假設(shè)內(nèi)資產(chǎn)業(yè)遵循以下生產(chǎn)函數(shù)：

LnYnit=c0+α0LnKnit+β0LnLnit

(6)

集中度是最簡單、最常用的產(chǎn)業(yè)集聚計算指標(biāo)，它屬于第一代的產(chǎn)業(yè)集聚程度測度方法[31]。FDI產(chǎn)業(yè)集聚是FDI產(chǎn)業(yè)在一些特定地理區(qū)域或產(chǎn)業(yè)內(nèi)高度集中，并以集中度初步測度FDI產(chǎn)業(yè)在特定空間與產(chǎn)業(yè)集聚，因此，計算集中度的結(jié)構(gòu)系數(shù)可以作為集聚變量。于是，在(6)式基礎(chǔ)上，F(xiàn)DI產(chǎn)業(yè)集聚溢出效應(yīng)的LPSTR計量模型為：

(7)

(7)式中，CAit為FDI產(chǎn)業(yè)規(guī)模結(jié)構(gòu)系數(shù)即集聚指數(shù)；計算公式為：

(8)

(8)式中，t表示時間，N為FDI產(chǎn)業(yè)或地區(qū)數(shù)，CAi t表示i產(chǎn)業(yè)或地區(qū)第t年FDI產(chǎn)業(yè)集聚強度，xi t為i產(chǎn)業(yè)或地區(qū)第t年FDI產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值。

(9)

(9)式為FDI產(chǎn)業(yè)集聚對內(nèi)資產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)機制的非線性轉(zhuǎn)化效應(yīng)函數(shù)。由于(9)式是Logistic的函數(shù)，因此(7)式為FDI產(chǎn)業(yè)集聚溢出的LPSTR模型，對于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化效應(yīng)，(7)式為I—LPSTR模型；對于地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化效應(yīng)，(7)式為R—LPSTR模型。同時，由于集聚外部性的作用，F(xiàn)DI產(chǎn)業(yè)能夠引起內(nèi)資產(chǎn)業(yè)要素配置方式產(chǎn)生變化，使生產(chǎn)函數(shù)發(fā)生轉(zhuǎn)化，導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)體系內(nèi)除極端生產(chǎn)函數(shù)(g=0和g=1)外，中間還存在不同的生產(chǎn)函數(shù)，因此，它是平滑轉(zhuǎn)化效應(yīng)。也就是說有不同機制存在，而內(nèi)資產(chǎn)業(yè)不同生產(chǎn)函數(shù)(機制)改變可能就是由FDI產(chǎn)業(yè)集聚溢出效應(yīng)引起。

四、I—LPSTR模型參數(shù)估計：產(chǎn)業(yè)視角

(一)FDI產(chǎn)業(yè)的集聚的事實

2003-2011年工業(yè)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)來自國務(wù)院發(fā)展研究中心信息網(wǎng)《工業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫》規(guī)模以上工業(yè)行業(yè)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(http：//172.19.23.2：81/DRCNet. OLAP.BI/web/ChannelPage.aspx?channel=gytjs￣jk)。其中，F(xiàn)DI產(chǎn)業(yè)為外商投資和港澳臺商投資企業(yè)，內(nèi)資產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值、資金與就業(yè)人員數(shù)據(jù)為全部數(shù)據(jù)減去對應(yīng)的FDI產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)后所得。按統(tǒng)計部門使用的《國民經(jīng)濟行業(yè)分類與代碼》(GB/T4754-2002)，B類采掘業(yè)有6個(B6-B11)，C類制造業(yè)有30個(C13-C43)，D類電水汽有3個(D44-D46)，共39個工業(yè)產(chǎn)業(yè)。隨著產(chǎn)業(yè)列號上升，C類制造業(yè)生產(chǎn)制造過程以及產(chǎn)品的可分性更明顯，產(chǎn)業(yè)鏈更長，如果把C類制造業(yè)分為C類低端制造業(yè)(C13-C33)和C類高端制造業(yè)(C34-C43)，那么39個工業(yè)就分成四類，包括B類(采掘類)、C1類(低端制造業(yè))、C2類(高端制造業(yè))和D類(水電氣)，其中，C2類為可分性產(chǎn)業(yè)，B類、C1類和D類為不可分性產(chǎn)業(yè)的低端產(chǎn)業(yè)[32]。

從表1看出，從2003-2011年，F(xiàn)DI產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值平均規(guī)模和最大值逐步上升，最小值變化不大，有的產(chǎn)業(yè)沒有FDI進入；偏度、峰度和JB值呈下降態(tài)勢。進一步計算，F(xiàn)DI產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的最大值/最小值由2003的10.73下降到2011年的8.67，變異系數(shù)(標(biāo)準(zhǔn)差/平均值)由2003的1.78下降到2011年的1.58，這說明，F(xiàn)DI產(chǎn)業(yè)的非均衡分布在減小。值得一提的是，F(xiàn)DI產(chǎn)業(yè)分布只可能有集聚分布、平均分布和隨機分布三種狀態(tài)，而當(dāng)樣本足夠大時，平均分布表現(xiàn)為正態(tài)分布。表1中的Jarque-Bera為正態(tài)分布的統(tǒng)計量，其服從2(2)分布，5%水平的臨界值為5.99。顯然，2003-2011年FDI產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值分布為非正態(tài)分布，但正態(tài)性減弱。

表1　2003-2010年39個FDI產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值分布的描述性統(tǒng)計

2003-2010年FDI產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值分布為非正態(tài)分布，也不是隨機分布，那么，F(xiàn)DI產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值分布就是集聚分布。從三產(chǎn)業(yè)集中度看，F(xiàn)DI產(chǎn)業(yè)集中在C37、C39、C40三個高端制造業(yè)，三者集中度由2003年的44.03%下降到2011年的42.27%，但仍是高集中狀態(tài)(表2)。FDI產(chǎn)業(yè)在產(chǎn)業(yè)鏈集聚是FDI產(chǎn)業(yè)在產(chǎn)業(yè)鏈上分布不平衡的體現(xiàn)，從統(tǒng)計上看，主要是其不服從正態(tài)分布，然而，非正態(tài)分布還不完全是顯著的集聚分布。這里，我們采用一種普適性的集聚指數(shù)[33]：

(10)

(10)式中S表示產(chǎn)業(yè)分布的偏度，K表示產(chǎn)業(yè)分布的峰度，n為樣本容量。當(dāng)γks<13.80，則產(chǎn)業(yè)集聚不顯著；當(dāng)γks>13.80，則產(chǎn)業(yè)集聚顯著；當(dāng)γks>18.42時，則FDI產(chǎn)業(yè)發(fā)生強集聚。

以表(1)的偏度和峰度數(shù)據(jù)，由(10)式計算，2003-2010年FDI產(chǎn)業(yè)的集聚指數(shù)由2003年的608.49下降到2011年的293.74，雖然集聚指數(shù)下降了一半以上，但FDI產(chǎn)業(yè)仍屬于強集聚。

表2　2003-2010年FDI產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的集中度與集聚強度指數(shù)　集中度：%

(二)I—LPSTR模型參數(shù)估計

1．非線性檢驗

非線性檢驗中H0為線性模型，H1為I-LPSTR模型是至少有一個轉(zhuǎn)化變量。當(dāng)m=1時，R0=42.0570，SSR1=41.8633，則LM=1.616，p=0.446。當(dāng)m=2時，R0=42.0570，SSR1=39.0240，則LM=25.313，p=0.000。當(dāng)m=3時，R0=42.0570，SSR1=37.5447，則LM=37.659，p=0.000。當(dāng)m=4時，R0=184.3272，SSR1=37.2000，則LM=40.536，p=0.000。除m=1外，m=2、3和4時，p值為0，分別至少存在一個非線性關(guān)系。

2．轉(zhuǎn)化參數(shù)估計

轉(zhuǎn)換函數(shù)中的γ，c用網(wǎng)格搜索法確定。網(wǎng)格搜索法的思想是根據(jù)條件線性參數(shù)的特點，確定條件線性參數(shù)存在的可能區(qū)間，然后確定適當(dāng)?shù)牟介L，將不同條件線性參數(shù)所有可能的取值形成組合，代入目標(biāo)函數(shù)中，然后根據(jù)特定的準(zhǔn)則，篩選出最合適的參數(shù)組合作為最終結(jié)果。在簡單的一維網(wǎng)格搜索中，Hansen(1999)給出了條件參數(shù)估計值置信區(qū)間的構(gòu)造方法。γ、c最優(yōu)值的確定用網(wǎng)格搜索法，最大的迭代次數(shù)設(shè)為20000次。當(dāng)m=1時，參數(shù)最優(yōu)值γ=1.3315，c=1.2622(圖1)。當(dāng)m=2時，參數(shù)下最優(yōu)值γ=0.1740，c1=0.0445，c2=2.6317(圖2)。當(dāng)m=3時，參數(shù)下最優(yōu)值γ=5.9905，c1=0.8868，c2=0.8868，c3=1.7162(圖3)。當(dāng)m=4時，參數(shù)下最優(yōu)值γ=7.6584×104，c1=c2=c3=-5.1238，c4=-5.1239(圖3)。

圖1　m=1網(wǎng)絡(luò)搜索圖

圖2　m=2的網(wǎng)絡(luò)搜索

圖3　m=3的網(wǎng)絡(luò)搜索

圖4　m=4的網(wǎng)絡(luò)搜索

3．I-LPSTR參數(shù)估計

在表3中，從t統(tǒng)計量看，除(4)的α0的t統(tǒng)計量在5%水平上不顯著外，其它線性部分與非線性部分系數(shù)的t值在5%的水平上都顯著。從R2看，(3)的R2最高；從AIC和rss看，(3)的AIC和rss最??；從再轉(zhuǎn)化參數(shù)看，(4)的斜率參數(shù)很大而位置參數(shù)為負值，不符合實際，因此，綜合各方面，(3)是最優(yōu)的I-LPSTR模型(表3)。(3)顯示，在FDI產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)轉(zhuǎn)化下，內(nèi)資產(chǎn)業(yè)的α0、β0為正值，而α1、β1值一正一負，參數(shù)有三個取值，F(xiàn)DI產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)出現(xiàn)較復(fù)雜的轉(zhuǎn)化機制。

4．轉(zhuǎn)化函數(shù)

把表3中，當(dāng)m=2時，I-LPSTR模型參數(shù)c和γ值代入(9)式，得到轉(zhuǎn)化函數(shù)：

g(CAit;γ,c)=(1+exp(-5.9905(CAit-0.8867)(CAit-0.8868)(CAit-1.7162)))-1

(11)

由于c2與c3近似相等，(11)式表示了FDI產(chǎn)業(yè)集聚具有一個四機制的轉(zhuǎn)化函數(shù)(圖6)。當(dāng)FDI產(chǎn)業(yè)的CA小于0.8867時，g值為零；隨CA上升，g值開始逐步上升，當(dāng)CA=(c1+c2)/2=0.8868時，g值達到0.4949的最大值；當(dāng)CA大于0.8868時，g值開始逐步下降，當(dāng)CA=(c3+c4)/2=1.3015時，g值達到0.3763的極小值；當(dāng)CA大于1.3015時，g值又開始逐步上升，直到最大值(圖6)。很明顯，g函數(shù)有一個最小值區(qū)間，一個最大值區(qū)間，具有一個極大值和極小值，發(fā)生了兩次平滑轉(zhuǎn)化。

圖5進一步顯示的是2003-2011年FDI產(chǎn)業(yè)集聚溢出的轉(zhuǎn)化效應(yīng)?？梢钥闯?，39個FDI產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)化函數(shù)值在0-1之間變化，其中函數(shù)值處于1的高機制產(chǎn)業(yè)最多，函數(shù)值處于0的低機制產(chǎn)業(yè)次之，中間機制產(chǎn)業(yè)的數(shù)量在兩極端機制之間。由于FDI產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)化效應(yīng)，2003-2011年的不同年份FDI產(chǎn)業(yè)分布有所不同。從2003、2007和2011年的實際情況看，中低機制產(chǎn)業(yè)滯后標(biāo)準(zhǔn)的轉(zhuǎn)化函數(shù)，而中高機制產(chǎn)業(yè)又超前轉(zhuǎn)化函數(shù)(圖6)。

表3　FDI產(chǎn)業(yè)集聚的內(nèi)資產(chǎn)業(yè)固定效應(yīng)I-LPSTR模型參數(shù)估計

圖5　2003-2011年轉(zhuǎn)化函數(shù)值

圖6　2003、2007、2011年排序轉(zhuǎn)化函數(shù)值

(三)產(chǎn)業(yè)增長模式

1．不同機制下的產(chǎn)業(yè)構(gòu)成

以(11)式中轉(zhuǎn)化位置區(qū)間和2003-2011年FDI產(chǎn)業(yè)集聚變量平均值對內(nèi)資產(chǎn)業(yè)進行劃分(表4)?？梢钥闯觯蜋C制內(nèi)資產(chǎn)業(yè)主要是全部B類產(chǎn)業(yè)，D類產(chǎn)業(yè)的D45和D46，還有C16、C20、C21、C21、C23、C28、C43，共14個內(nèi)資產(chǎn)業(yè)，高制造業(yè)只有C43(廢棄資源和廢舊材料回收加工業(yè))。進一步看，高機制內(nèi)資產(chǎn)業(yè)除D44外，全部是制造業(yè)，其中低端制造業(yè)有C13、C14、C17、C18、C19、C22、C25、C26、C30、C31、C32，高端制造業(yè)有C33、C34、C35、C36、C37、C39、C40、C41。中間機制的內(nèi)資產(chǎn)業(yè)有C15、C24、C27、C29、C42，全部是制造業(yè)，以低端制造業(yè)為主。2003-2011年高機制產(chǎn)業(yè)中的FDI產(chǎn)業(yè)比重接近90%，低機制產(chǎn)業(yè)中的FDI比重為4.21%，中間機制產(chǎn)業(yè)的FDI產(chǎn)業(yè)比重為6%(表4)。顯然，F(xiàn)DI產(chǎn)業(yè)主要集聚我國高端產(chǎn)業(yè)，而FDI產(chǎn)業(yè)的集聚效應(yīng)導(dǎo)致了內(nèi)資產(chǎn)業(yè)分化，提升內(nèi)資產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，促進了高端制造業(yè)集聚。

表4　2003-2011年FDI產(chǎn)業(yè)集聚溢出轉(zhuǎn)換下不同機制的內(nèi)資產(chǎn)業(yè)構(gòu)成

2．不同機制下的增長方程

以表3參數(shù)計算，當(dāng)g=0和g=1時，分別得到低機制產(chǎn)業(yè)的增長方程(12)式和高機制產(chǎn)業(yè)的增長方程(13)式：

LnYnit=5.8159+0.6118LnKnit+0.2698LnLnit

(12)

LnYnit=1.8355+0.7928LnKnit+0.0396LnLnit

(13)

(12)式、(13)式表明，在FDI產(chǎn)業(yè)的集聚效應(yīng)下，高機制內(nèi)資產(chǎn)業(yè)與低機制內(nèi)資產(chǎn)業(yè)的增長機制具有較大差異。低機制內(nèi)資產(chǎn)業(yè)的資本彈性較低，人員彈性較高，產(chǎn)業(yè)增長中人員也是重要的推動力，而高機制內(nèi)資產(chǎn)業(yè)的資本彈性較高，人員彈性較低，產(chǎn)業(yè)增長主要是由資產(chǎn)所推動。進一步看，低機制內(nèi)資產(chǎn)業(yè)的α+β為0.8816，高機制內(nèi)資產(chǎn)業(yè)的α+β為0.8324。這表明，高機制內(nèi)資產(chǎn)業(yè)的內(nèi)生增長性更強，更多的是依靠技術(shù)進步的作用。也就是，F(xiàn)DI產(chǎn)業(yè)集聚溢出提升了高端制造業(yè)技術(shù)水平，增強了內(nèi)生增長能力，從而提升了我國內(nèi)資產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。

3．系數(shù)

在FDI產(chǎn)業(yè)的集聚效應(yīng)轉(zhuǎn)化下，2003-2011年不同機制內(nèi)資產(chǎn)業(yè)彈性系數(shù)與勞動力彈性系數(shù)呈現(xiàn)出強烈波動，中間機制的產(chǎn)業(yè)數(shù)量隨時間推移而減少(圖7)。進一步統(tǒng)計顯示，內(nèi)資產(chǎn)業(yè)資產(chǎn)彈性系數(shù)在0.6119-0.7928之間波動，平均值為0.7141，其中，67個低機制產(chǎn)業(yè)平均值為0.6121，122個高機制產(chǎn)業(yè)平均為0.7927，162個中機制內(nèi)資產(chǎn)業(yè)平均0.6973。再從勞動力彈性系數(shù)看，內(nèi)資產(chǎn)業(yè)的勞動力彈性系數(shù)在0.0396-0.2697之間之間波動，平均值為0.1397，低機制產(chǎn)業(yè)平均為0.2694，高機制產(chǎn)業(yè)平均為0.0397，162個中機制內(nèi)資產(chǎn)業(yè)平均為0.16134。不難看出，高機制內(nèi)資產(chǎn)業(yè)勞動力彈性系數(shù)較高，而低機制內(nèi)資產(chǎn)業(yè)的勞動力彈性系數(shù)較高，中間機制內(nèi)資產(chǎn)業(yè)居中。也就是，高機制地區(qū)內(nèi)資產(chǎn)業(yè)勞動力約束較強，而低機制地區(qū)內(nèi)資產(chǎn)業(yè)的資金約束較為明顯。

圖7　2003-2011年內(nèi)資產(chǎn)業(yè)偏彈性系數(shù)值

五、R—LPSTR模型參數(shù)估計：空間視角

(一)FDI產(chǎn)業(yè)的空間集聚

地區(qū)工業(yè)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)來自國務(wù)院發(fā)展研究中心信息網(wǎng)《工業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫》規(guī)模以上工業(yè)地區(qū)布局數(shù)據(jù)。其中，31個地區(qū)FDI產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)為由為港澳臺商投資企業(yè)數(shù)據(jù)與外商投資企業(yè)數(shù)據(jù)之和，地區(qū)內(nèi)資產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值、資金與就業(yè)人員數(shù)據(jù)為全部數(shù)據(jù)減去對應(yīng)的FDI產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)所得。

從表5看出，從2003到2010年地區(qū)FDI產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值平均規(guī)模、最大值和最小值逐步上升，而偏度、峰度和JB值呈下降態(tài)勢。進一步計算，地區(qū)FDI產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的最大值/最小值由2003年的342033.25下降到2010年的8569.99，變異系數(shù)(標(biāo)準(zhǔn)差/平均值)由2003的1.95下降到2011年的1.65。這說明，F(xiàn)DI產(chǎn)業(yè)地區(qū)分布的非均衡度在減小。此外，2003-2010年FDI產(chǎn)業(yè)的地區(qū)布的Jarque-Bera值遠高于5%水平的臨界值，F(xiàn)DI產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值呈現(xiàn)出非正態(tài)分布，但也具有向正態(tài)分布變動的傾向。

表5　2003-2010年31地區(qū)FDI產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的描述性統(tǒng)計

表6　2003-2010年FDI產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的描述性統(tǒng)計

從三個地區(qū)集中度看，F(xiàn)DI產(chǎn)業(yè)集中在江蘇、上海和廣東三個地區(qū)，集中度2003年為58.87%，2011年為51.35%，2003-2001年三地區(qū)集中度有下降趨勢。以表5的偏度和峰度數(shù)據(jù)按(10)式計算，2003-2011年FDI產(chǎn)業(yè)的空間集聚指數(shù)由2003年的168.69下降到2011年的82.75，雖然集聚指數(shù)下降一半以上，但FDI產(chǎn)業(yè)仍屬于強集聚(表6)。這表明，F(xiàn)DI產(chǎn)業(yè)在地區(qū)集聚幅度下降，出現(xiàn)了空間轉(zhuǎn)移與擴散。

(二)R-LPSTR模型參數(shù)估計

1．非線性檢驗和網(wǎng)絡(luò)參數(shù)估計

非線性檢驗中H0為線性模型，H1為I-LPSTR模型是至少有一個轉(zhuǎn)化變量。當(dāng)m=1時，R0=9.8006，SSR1=9.2941，則LM=14.419，p=0.001。當(dāng)m=2時，R0=9.8006，SSR1=9.1273，則LM=19.166，p=0.000。當(dāng)m=3時，R0=9.8006，SSR1=9.0337，則LM=21.831，p=0.000。當(dāng)m=4時，R0=9.8006，SSR1=8.9556，則LM=24.056，p=0.002。由于m=1、2、3、4時，p值近似為0，分別至少存在一個非線性關(guān)系。

在網(wǎng)格搜索中，最大的迭代次數(shù)仍為20000次。當(dāng)m=1時，參數(shù)最優(yōu)值γ=411.5833，c=0.0091(圖8)。當(dāng)m=2時，參數(shù)下最優(yōu)值γ=9.8457×107，c1=0，c2=-7.3482(圖9)。當(dāng)m=3時，參數(shù)下最優(yōu)值γ=30.5916，c1=，c2=1.9082，c3=3.4668(圖10)。當(dāng)m=4時，參數(shù)下最優(yōu)值γ=5.9905，c1=0.0699，c2=0.6220，c3=3.8839，c4=5.2705(圖11)。

圖8　m=1網(wǎng)絡(luò)搜索圖

圖9　m=2的網(wǎng)絡(luò)搜索

圖10　m=3的網(wǎng)絡(luò)搜索

圖11　m=4的網(wǎng)絡(luò)搜索

2．LPSTR模型參數(shù)估計

從表7看出，除(5)的β1系數(shù)t值在5%的水平上不顯著外，其它線性與非線性部分系數(shù)的t值在5%的水平上顯著。從轉(zhuǎn)化函數(shù)參數(shù)看，(5)的c1接近0，(6)的c1接近0，c2為負值，顯然，m=1、m=2的R-LPSTR模型不符合實際。對比(7)和(8)，其線性部分系數(shù)均為正值，但大小相反，非線性部分的符號相反。從統(tǒng)計量看，(8)的R2高于(7)的R2，(8)的AIC和rss值低于(7)AIC和rss值，顯然，(8)是最優(yōu)的R-LPSTR模型(表7)。

3．轉(zhuǎn)化函數(shù)

把表5中m=2的R-LPSTR模型參數(shù)c和γ值代入(9)式，得到轉(zhuǎn)化函數(shù)：

g(CAit;γ,c)=(1+exp(-4.8501(CAit-0.0699)(CAit-0.6220)(CAit-3.8839)(CAit-5.2705)))-1

(13)

(13)式表明，F(xiàn)DI產(chǎn)業(yè)集聚具有比較復(fù)雜的多轉(zhuǎn)化機制。當(dāng)?shù)貐^(qū)FDI產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的CA值小于0.0699時，為外體制，g值為1；當(dāng)CA值大于0.0699而小于0.6220時，g值為零；當(dāng)CA值大于0.6220，小于3.8839時，g值為1；當(dāng)CA值大于3.8839，小于5.2705時，g值又為0；當(dāng)CA值大于5.2705，g值又上升到1(圖12)。以2003-2011年FDI產(chǎn)業(yè)CA平均值,按(13)式計算，西藏的g值接近為1，青海、新疆、甘肅、寧夏和貴州g值由0.7356→0.4057，云南、海南、山西、陜西、黑龍江、內(nèi)蒙古為0，湖南為0.1750，重慶、江西、四川、廣西、河南、安徽、吉林、湖北、河北、遼寧、北京為1，天津為0，福建、浙江、山東、上海、江蘇、廣東為1(圖12)。

2003-2011年FDI產(chǎn)業(yè)集聚轉(zhuǎn)化函數(shù)值為0和1的樣本占大多數(shù)，其它散落中間(圖13)。把2003年、2007年、2011年以及圖13數(shù)據(jù)從小到大排列后，進一步看出，2003年-2011年g值在0與1之間地區(qū)向左移動，2011年在g函數(shù)線左側(cè)，而2007年在g函數(shù)線右側(cè)，相比2011年的中間地區(qū)數(shù)有所減少(圖14)。這說明，在FDI產(chǎn)業(yè)集聚對內(nèi)資產(chǎn)業(yè)機制轉(zhuǎn)化效應(yīng)在加強，兩極分化更明顯。

表7　FDI產(chǎn)業(yè)規(guī)模集聚的內(nèi)資產(chǎn)業(yè)固定效應(yīng)R-LPSTR模型參數(shù)估計

圖12　轉(zhuǎn)化函數(shù)

圖13　2003-2011年平均轉(zhuǎn)化函數(shù)

(三)空間增長模式

1．不同機制下的地區(qū)構(gòu)成

以2003-2011年FDI產(chǎn)業(yè)CA值平均值，按(13)式區(qū)間，把31個地區(qū)分為六類地區(qū)(表8)。在FDI產(chǎn)業(yè)集聚溢出效應(yīng)下，西藏和天津是兩個特殊情況，中間機制和低機制地區(qū)大部分是西部地區(qū)，個別是中部和東部地區(qū)(海南)，高機制(Ⅱ)地區(qū)在東部、中部和西部地區(qū)都有分布，高機制(Ⅲ)地區(qū)全部是東部地區(qū)。從FDI產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重看，高機制(Ⅲ)地區(qū)75.625%，高機制(Ⅱ)地區(qū)占17.30%，兩者之和高達92.92%?？傮w上，F(xiàn)DI產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)下，地區(qū)分化比較明顯，F(xiàn)DI產(chǎn)業(yè)集聚具有明顯的極化效應(yīng)，但也有例外，如西藏和天津；另外，同樣是高機制地區(qū)，其內(nèi)部差別也比較大，但未能有效區(qū)分。

表8　FDI產(chǎn)業(yè)集聚轉(zhuǎn)化效應(yīng)下內(nèi)資產(chǎn)業(yè)增長機制的地區(qū)分類、構(gòu)成FDI產(chǎn)業(yè)比重　單位：%

圖14　2003-2011年轉(zhuǎn)化函數(shù)值

圖15　2003年、2007年與2011年轉(zhuǎn)化函數(shù)值

2．不同機制下的增長方程

以表7參數(shù)計算，當(dāng)g=0時，則為低機制地區(qū)內(nèi)資產(chǎn)業(yè)增長方程(14)式，當(dāng)g=1，則為高機制地區(qū)其內(nèi)資產(chǎn)業(yè)增長方程(15)式：

LnYnit=0.4861+0.7615LnKnit+0.2843LnLnit

(14)

LnYnit=0.4861+0.5775LnKnit+0.6356LnLnit

(15)

(14)式、(15)式表明，在高機制與低機制下內(nèi)資產(chǎn)業(yè)增長機制具有較大差異。高機制地區(qū)的資本彈性較高，勞動力彈性較小，內(nèi)資產(chǎn)業(yè)增長主要由資本投入所推動，而低機制地區(qū)內(nèi)資產(chǎn)業(yè)的勞動力彈性高于資本彈性，兩者都是內(nèi)資產(chǎn)業(yè)增長的重要推動力。此外，從(14)式、(15)式看，在低機制下，內(nèi)資產(chǎn)業(yè)的α+β為1.0458，而高機制下內(nèi)資產(chǎn)業(yè)的α+β為1.2131，高機制地區(qū)內(nèi)資產(chǎn)業(yè)的規(guī)模報酬遞增性質(zhì)更加突出。

3．彈性系數(shù)

在FDI產(chǎn)業(yè)的集聚溢出轉(zhuǎn)化效應(yīng)下，2003-2011年內(nèi)資產(chǎn)業(yè)彈性系數(shù)與勞動力彈性系數(shù)在不同的區(qū)間呈現(xiàn)出明顯的波動，而且交織在一起(圖16)。進一步統(tǒng)計表明，地區(qū)內(nèi)資產(chǎn)業(yè)的α值的波動為0.5774-0.7615，平均為0.6359，β值在0.2843-0.6357之間波動，平均為0.5241；高機制產(chǎn)業(yè)的α值、β值分別為0.5778和0.6349，α+β為1.2127；低機制產(chǎn)業(yè)α值、β值分別為0.7605和0.2861，α+β為1.0466；中間機制產(chǎn)業(yè)的α值、β值分別為0.67358和0.45249，α+β為1.1258。不難看出，從低機制到高機制，地區(qū)內(nèi)資產(chǎn)業(yè)規(guī)模報酬明顯上升。

圖16　2003-2011年地區(qū)內(nèi)資產(chǎn)業(yè)偏彈性系數(shù)

六、結(jié)論與含義

在20世紀80年代，我國各省區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)趨同，產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢分化程度較低，然而，進入20世紀90年代之后，隨著對外開放程度擴大，F(xiàn)DI產(chǎn)業(yè)大量涌入我國，且集聚在東部，這導(dǎo)致中國各省份以及東部、中西部的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異擴大；大部分FDI產(chǎn)業(yè)集聚在制造業(yè)，隨著地方化程度加深，F(xiàn)DI制造業(yè)越來越集中在沿海有限的幾個省份。這表明，F(xiàn)DI產(chǎn)業(yè)在我國空間分布的非均衡性是導(dǎo)致中國內(nèi)資產(chǎn)業(yè)空間分布非均衡性和結(jié)構(gòu)升級的重要原因：

一是，內(nèi)資產(chǎn)業(yè)增長中FDI產(chǎn)業(yè)集聚具有顯著的非線性轉(zhuǎn)化效應(yīng)，且FDI產(chǎn)業(yè)雙重集聚對中國內(nèi)資產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和地區(qū)內(nèi)資產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)都具有明顯的極化效應(yīng)，增長極轉(zhuǎn)化功能很強。同時，高端制造業(yè)和少數(shù)東部地區(qū)的FDI產(chǎn)業(yè)集聚力量對內(nèi)資產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生函數(shù)具有重要改造作用，F(xiàn)DI產(chǎn)業(yè)集聚提升了內(nèi)資產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，同時也深刻影響著地區(qū)內(nèi)資產(chǎn)業(yè)增長方式的轉(zhuǎn)變。

二是，目前我國中部與西部地區(qū)內(nèi)資產(chǎn)業(yè)增長在低機制下運行，F(xiàn)DI產(chǎn)業(yè)集聚溢出效應(yīng)嚴重不足，其主要原因是中西部內(nèi)資產(chǎn)業(yè)仍以低端產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)。也就是說從地區(qū)和產(chǎn)業(yè)視角看，西部處在FDI產(chǎn)業(yè)集聚的外圍區(qū)，導(dǎo)致其內(nèi)資產(chǎn)業(yè)的低機制增長，也就是，相對來說是資本約束型增長，而東部少數(shù)地區(qū)在FDI產(chǎn)業(yè)集聚的核心區(qū)，內(nèi)資產(chǎn)業(yè)高機制增長，也就是，相對來說是勞動力約束型增長，其它東部和中部地區(qū)處在中間機制上。特別是在一些高機制地區(qū)，F(xiàn)DI產(chǎn)業(yè)入駐已對當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)發(fā)展和技術(shù)進步起到積極的溢出作用。但就全國來看，低機制產(chǎn)業(yè)和地區(qū)的FDI集聚溢出效應(yīng)仍難發(fā)生。

三是，F(xiàn)DI產(chǎn)業(yè)在沿海核心區(qū)的集聚是推動中國高端制造業(yè)向沿海地區(qū)集聚的重要力量，而且這一力量很強大，使我國促進東部FDI產(chǎn)業(yè)、東部內(nèi)資產(chǎn)業(yè)向中西部轉(zhuǎn)移等政策效果不明顯。值得注意的是，F(xiàn)DI產(chǎn)業(yè)在促進我國制造業(yè)空間集聚和推動?xùn)|部產(chǎn)業(yè)增長的同時，明顯會導(dǎo)致地區(qū)間產(chǎn)業(yè)極差的進一步擴大，使產(chǎn)業(yè)空間分工更明顯，形成核心—外圍結(jié)構(gòu)。

在充分發(fā)揮FDI制造業(yè)集聚效應(yīng)的同時，建立地區(qū)之間產(chǎn)業(yè)增長的協(xié)調(diào)機制，兼顧集聚效應(yīng)與空間公平，這已成為我國區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展中的政策創(chuàng)新問題。既然，F(xiàn)DI產(chǎn)業(yè)集聚是影響區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)增長方式的最主要原因，那么它更是引起東部與中西部產(chǎn)業(yè)增長差異的最重要因素。這意味著FDI產(chǎn)業(yè)在我國穩(wěn)增長、調(diào)結(jié)構(gòu)和轉(zhuǎn)變增長方式中仍發(fā)揮著不容忽視的力量。雖然，F(xiàn)DI在中部與西部地區(qū)比重有所增加，但東部沿海地區(qū)由于區(qū)位條件優(yōu)越，投資軟硬環(huán)境好，內(nèi)資產(chǎn)業(yè)的配套能力強，還是FDI集聚的首選區(qū)位。因此，我國東部地區(qū)內(nèi)資產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)還要建設(shè)高端制造業(yè)的創(chuàng)新體系，加快工業(yè)結(jié)構(gòu)升級，提升創(chuàng)新驅(qū)動力，培育核心技術(shù)能力，減少作為我國產(chǎn)業(yè)升級的引擎(高端制造業(yè))對FDI的過度依附，控制我國產(chǎn)業(yè)核心技術(shù)能力。同時，為了促進中西部吸引更多的FDI產(chǎn)業(yè)，充分發(fā)揮FDI產(chǎn)業(yè)在中西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)增長中的推動作用，縮小區(qū)域經(jīng)濟增長差異，我國政府應(yīng)根據(jù)FDI產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)，調(diào)整和完善我國區(qū)域引資政策，促進中部、西部地區(qū)更加積極合理有效地承接FDI產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移和東部產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，加快內(nèi)資產(chǎn)業(yè)增長方式的創(chuàng)新。這是我國深入推進西部大開發(fā)戰(zhàn)略和促進中部地區(qū)崛起戰(zhàn)略取得實質(zhì)性進展的重要戰(zhàn)略途徑。

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(本文責(zé)編：王延芳)