胡沖

內(nèi)容摘要：本文采用我國(guó)198個(gè)地級(jí)以上城市2007-2013年面板數(shù)據(jù)，探索服務(wù)業(yè)集聚對(duì)FDI流入的影響。本文研究發(fā)現(xiàn)：服務(wù)業(yè)中，金融業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)、租賃和商業(yè)服務(wù)業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)、信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)，以及居民服務(wù)業(yè)的集聚對(duì)樣本城市的FDI流入有顯著影響；這種影響存在區(qū)域性差異，內(nèi)陸和沿海城市群由于服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)和發(fā)展層次的原因，服務(wù)業(yè)集聚對(duì)FDI流入的影響差異較大。

關(guān)鍵詞：服務(wù)業(yè)集聚 FDI流入 區(qū)域差異

中圖分類號(hào)：F061.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

引言

目前，不少學(xué)者已經(jīng)開(kāi)始從產(chǎn)業(yè)集聚的視角研究FDI的空間分布，但對(duì)服務(wù)業(yè)集聚效應(yīng)影響FDI流入的文獻(xiàn)相對(duì)較少，而且主要是將服務(wù)業(yè)劃分成生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和消費(fèi)性服務(wù)業(yè)探討其集聚對(duì)FDI地區(qū)分布的影響。而本文將以更加細(xì)化的視角研究服務(wù)業(yè)中的14個(gè)子類服務(wù)業(yè)的集聚效應(yīng)對(duì)FDI流入的影響。

本文以我國(guó)2007-2013年的地級(jí)以上城市面板數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，建立固定效應(yīng)模型，實(shí)證分析14個(gè)服務(wù)行業(yè)的集聚效應(yīng)對(duì)FDI流入的影響以及這種影響可能存在的區(qū)域性差異，并探究其內(nèi)在原因。最終，從服務(wù)業(yè)集聚的角度為欠發(fā)達(dá)地區(qū)如何更好吸引FDI流入以促進(jìn)本地區(qū)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提出可行的政策性建議。

文獻(xiàn)綜述

針對(duì)產(chǎn)業(yè)集聚的研究起始于十九世紀(jì)末。馬歇爾認(rèn)為產(chǎn)業(yè)集聚的原因是外部經(jīng)濟(jì)，外部經(jīng)濟(jì)被細(xì)分為六類，分別是：專業(yè)化的勞動(dòng)市場(chǎng)、平衡勞動(dòng)需求結(jié)構(gòu)、協(xié)同創(chuàng)新環(huán)境、輔助性工業(yè)、促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展和便利顧客。之后的學(xué)者根據(jù)馬歇爾的外部經(jīng)濟(jì)理論，將產(chǎn)業(yè)集聚的原因進(jìn)一步總結(jié)為勞動(dòng)市場(chǎng)共享、專業(yè)化中間投入品和技術(shù)、服務(wù)、知識(shí)外溢這三個(gè)主要原因，這些因素都會(huì)降低企業(yè)的生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)成本，從而促進(jìn)生產(chǎn)效率提升，最終會(huì)影響到FDI的區(qū)位選擇。FDI區(qū)位選擇理論的發(fā)展離不開(kāi)世界范圍內(nèi)對(duì)外直接投資的興衰，兩次世界大戰(zhàn)期間，發(fā)達(dá)國(guó)家對(duì)外直接投資增長(zhǎng)緩慢，處于停滯狀態(tài)。因此，學(xué)界的研究也進(jìn)入漫長(zhǎng)的冬歇期。第二次世界大戰(zhàn)以后，尤其是20世紀(jì)50年代以來(lái)，全球范圍內(nèi)直接投資迅猛增長(zhǎng)，跨國(guó)公司得到空前發(fā)展。近年來(lái)，在產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)理論和產(chǎn)業(yè)集聚理論的影響下，跨國(guó)公司FDI在東道國(guó)特定區(qū)域集聚的問(wèn)題逐漸被學(xué)者們關(guān)注。

但是，有關(guān)產(chǎn)業(yè)集聚和FDI區(qū)位選擇的研究主要以制造業(yè)集聚為主，對(duì)服務(wù)業(yè)集聚的研究相對(duì)較少。隨著全球進(jìn)入服務(wù)經(jīng)濟(jì)時(shí)代，服務(wù)業(yè)占世界經(jīng)濟(jì)比重已經(jīng)超過(guò)3/5，服務(wù)業(yè)占發(fā)達(dá)國(guó)家經(jīng)濟(jì)比重已經(jīng)超過(guò)70%，占發(fā)展中國(guó)家經(jīng)濟(jì)比重60%左右。管馳明（2011）對(duì)我國(guó)城市服務(wù)業(yè)集聚進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)我國(guó)地區(qū)的服務(wù)業(yè)的分布情況存在著差異。為了對(duì)服務(wù)業(yè)集聚效應(yīng)進(jìn)行更細(xì)致的分析，學(xué)術(shù)界普遍按照服務(wù)業(yè)功能屬性不同將其細(xì)分為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)、消費(fèi)性服務(wù)業(yè)和公共服務(wù)業(yè)三個(gè)子類。Daniel（1985）研究發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)比消費(fèi)性服務(wù)業(yè)具有更高的集聚程度。Guillain和Gallo（2007）對(duì)巴黎和周圍地區(qū)的服務(wù)業(yè)分布進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)三類服務(wù)業(yè)的集聚程度差異顯著。祝佳（2009）研究了廣東省內(nèi)服務(wù)業(yè)集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，發(fā)現(xiàn)不同服務(wù)業(yè)的集聚效應(yīng)存在差異。此外，楊勇（2008）測(cè)算了我國(guó)三大地區(qū)的服務(wù)業(yè)集聚水平，發(fā)現(xiàn)服務(wù)業(yè)的集聚在東部地區(qū)更加顯著。一般情況下，F(xiàn)DI選擇目的地通常以城市為單位，而服務(wù)業(yè)發(fā)展的程度是城市競(jìng)爭(zhēng)力的重要標(biāo)準(zhǔn)之一：具體來(lái)說(shuō)，硬件上表現(xiàn)為良好的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、迅捷的電訊業(yè)、通暢的資源供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)等方面；軟件上表現(xiàn)為擁有大量的公共服務(wù)性機(jī)構(gòu)，教育水平和醫(yī)療水平比較高等。顯然，大城市更可能具備上述優(yōu)勢(shì)，憑借這些優(yōu)勢(shì)，大城市擁有更加優(yōu)質(zhì)的商業(yè)環(huán)境，使得外資企業(yè)進(jìn)入和運(yùn)營(yíng)的成本有效降低。

通過(guò)對(duì)文獻(xiàn)的梳理，筆者發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集聚理論的研究方向已經(jīng)由制造業(yè)集聚效應(yīng)擴(kuò)展到服務(wù)業(yè)集聚效應(yīng)，在經(jīng)濟(jì)全球化的格局下，產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)跨國(guó)資本流動(dòng)的影響也吸引了更多學(xué)者的關(guān)注。國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)產(chǎn)業(yè)集聚和FDI流入之間的關(guān)系已經(jīng)進(jìn)行了系統(tǒng)的研究，但仍然有進(jìn)一步研究的空間：首先，產(chǎn)業(yè)集聚研究對(duì)于服務(wù)行業(yè)涉及的相對(duì)較少，而且現(xiàn)有的研究也主要集中在生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，鮮有對(duì)整個(gè)服務(wù)行業(yè)進(jìn)行分析；其次，關(guān)于FDI和服務(wù)業(yè)集聚之間的關(guān)系尚不明朗，還有探索的空間。針對(duì)這些不足，本文試圖利用2007-2013年14個(gè)服務(wù)行業(yè)就業(yè)人數(shù)和FDI流入數(shù)值的面板數(shù)據(jù)研究服務(wù)業(yè)集聚效應(yīng)和FDI之間的關(guān)系。

我國(guó)地級(jí)城市服務(wù)業(yè)分行業(yè)集聚特征概況

表1及續(xù)表1列示了2013年13個(gè)服務(wù)行業(yè)門類當(dāng)中排名前10的城市，不少二、三線城市出現(xiàn)在表中，這說(shuō)明，從相對(duì)的水平上說(shuō)我國(guó)二、三線城市的服務(wù)業(yè)聚集度正在逐步上升。

模型設(shè)定和變量設(shè)定

（一）變量設(shè)定

本文使用到的變量和指標(biāo)如下：

fdiit表示當(dāng)年實(shí)際使用外資金額，其中i表示城市i，t表示年份。經(jīng)當(dāng)年平均匯率折算成相應(yīng)的人民幣數(shù)額；LQ_industryij為區(qū)位商指標(biāo)，表示某行業(yè)的集聚程度，其中j表示行業(yè)j。所謂區(qū)位商，是指某區(qū)域內(nèi)某行業(yè)就業(yè)人員數(shù)與該區(qū)域全部行業(yè)就業(yè)人員數(shù)之比和全國(guó)該行業(yè)從業(yè)人員數(shù)與全國(guó)所有行業(yè)就業(yè)人員數(shù)之比相除所得的商。區(qū)位商值越大說(shuō)明該行業(yè)在區(qū)域內(nèi)集聚程度越高。研究產(chǎn)業(yè)集聚的文獻(xiàn)很多都用區(qū)位商作為集聚效應(yīng)的衡量指標(biāo)：如Keeble和Bryson（1991）、Donoghue（2004）運(yùn)用區(qū)位商研究了英國(guó)服務(wù)業(yè)的空間分布；國(guó)內(nèi)學(xué)者程大中（2005）以區(qū)位商為基礎(chǔ)對(duì)我國(guó)服務(wù)業(yè)集聚的分布進(jìn)行了研究等。本文中某一城市的某一行業(yè)區(qū)位商具體可以表示為如下：

（1）

其中Eij表示i城市j行業(yè)的就業(yè)人數(shù)，表示i城市所有行業(yè)就業(yè)人數(shù)的總和，表示所有城市j行業(yè)就業(yè)人數(shù)總和，表示所有城市所有行業(yè)就業(yè)人口數(shù)目總和。

控制變量。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平因素。gdpit和gdp_growthit表示城市i的國(guó)民生產(chǎn)總值和國(guó)民生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率，本文以此來(lái)衡量城市i的經(jīng)濟(jì)規(guī)模和經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿Α?/p>

foreignenterpriseit表示城市i，t年度末外資企業(yè)數(shù)目，外資企業(yè)數(shù)目的多少直接影響城市i的FDI流入數(shù)值。

人力資本存量因素。populationit和population_growthit表示城市i的人口數(shù)目和人口增長(zhǎng)率。人口數(shù)目、人口增長(zhǎng)率愈大表明勞動(dòng)力人口越多，人力資本規(guī)模也就越大。而FDI的流入量越大就需要更多的人力資本與之匹配。另外人口越多，增長(zhǎng)率越大也意味著更大的產(chǎn)品市場(chǎng)，對(duì)FDI的流入也有吸引作用。

stud_1wit表示每萬(wàn)人中普通高校在校生人數(shù)，本文此指標(biāo)來(lái)衡量城市i的人力資本質(zhì)量。

沿海區(qū)位優(yōu)勢(shì)因素。根據(jù)Dunning國(guó)際生產(chǎn)折衷理論，跨國(guó)公司選擇投資地時(shí)，東道國(guó)的區(qū)位優(yōu)勢(shì)發(fā)揮著重要的作用。我國(guó)2013年FDI流入量排名前十的省份（包括直轄市）中有7個(gè)是沿海省份，另外兩個(gè)是直轄市（北京和天津），內(nèi)陸省份只有排名在第10位的四川省，總量上與排名第1的江蘇相比，前者僅為后者的10.88%，這說(shuō)明了沿海區(qū)位優(yōu)勢(shì)是吸引FDI流入的重要因素之一。廣義的區(qū)位優(yōu)勢(shì)因素：既包括傳統(tǒng)意義上的硬件優(yōu)勢(shì)，如地理優(yōu)勢(shì)、資源優(yōu)勢(shì)、交通運(yùn)輸優(yōu)勢(shì)、信息通訊優(yōu)勢(shì)等；也包括現(xiàn)代意義上的軟件優(yōu)勢(shì)，如政策優(yōu)勢(shì)、對(duì)外開(kāi)放優(yōu)勢(shì)以及市場(chǎng)化優(yōu)勢(shì)（李漢軍，2011）。而在我國(guó)，具有沿海區(qū)位優(yōu)勢(shì)的城市無(wú)疑是既有地理優(yōu)勢(shì)、交通運(yùn)輸優(yōu)勢(shì)等硬件優(yōu)勢(shì)，又有政策，對(duì)外開(kāi)放優(yōu)勢(shì)。因此本文采用生成虛擬變量的方式來(lái)區(qū)分沿海區(qū)位優(yōu)勢(shì)，變量值若為1則城市i來(lái)自沿海省份，若為0則城市i來(lái)自內(nèi)陸省份，北京和重慶雖然不是沿海城市，但是考慮到其直轄市這一行政級(jí)別，本文也將其作為沿海城市來(lái)看待。

其他因素。dust_squareit表示每平方公里煙塵排放量（噸/平方公里），本文以此來(lái)衡量城市i的環(huán)境優(yōu)劣程度。

phone_1wit表示每萬(wàn)人擁有移動(dòng)電話數(shù)目。He（2002）的研究發(fā)現(xiàn)區(qū)域內(nèi)通信能力與FDI的流入有著顯著的關(guān)系。

（二）計(jì)量模型

模型設(shè)立。根據(jù)所選擇的指標(biāo)和變量，本文將計(jì)量模型設(shè)計(jì)設(shè)定為如下形式：

（2）

其中，表示i城市所有行業(yè)的區(qū)位商指標(biāo)，表示i城市各個(gè)控制變量。

數(shù)據(jù)來(lái)源及描述統(tǒng)計(jì)。按照我國(guó)行政區(qū)域的劃分，總共有288個(gè)地級(jí)及以上城市，本文數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度是2007-2013年，因此理論上本應(yīng)有2016個(gè)觀察值，經(jīng)過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)缺漏的檢測(cè)，總共有198個(gè)城市，總計(jì)1386個(gè)觀察值滿足對(duì)數(shù)據(jù)完整性的要求。

相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)自“國(guó)研網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)”當(dāng)中的“區(qū)域經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)”。對(duì)于沿海城市的劃分，本文認(rèn)為只要城市處于沿海省份就將其劃分為沿海城市，這樣處理是因?yàn)橹醒氲拈_(kāi)放政策通常是以沿海經(jīng)濟(jì)開(kāi)發(fā)區(qū)為前沿陣地進(jìn)行推廣。主要變量及含義如表2所示。

實(shí)證分析結(jié)果。本文使用豪斯曼檢驗(yàn)（Hausman test）來(lái)確定選擇FEM或是REM。經(jīng)過(guò)豪斯曼檢驗(yàn)，在1%的顯著性水平下拒絕使用隨機(jī)效應(yīng)模型的原假設(shè)，因此本文選擇FEM模型。

運(yùn)用固定效應(yīng)模型估計(jì)14個(gè)服務(wù)行業(yè)的集聚程度對(duì)FDI流入的影響，stata11.0輸出的回歸結(jié)果如表3所示。

表3中模型1包含全樣本，從回歸結(jié)果能夠看出服務(wù)行業(yè)中的科學(xué)技術(shù)和技術(shù)服務(wù)業(yè)、住宿和餐飲業(yè)、公共設(shè)施管理業(yè)以及衛(wèi)生和社會(huì)事業(yè)的集聚水平對(duì)FDI的流入呈現(xiàn)正向關(guān)系，影響系數(shù)分別為0.104、0.280、0.315和0.479，且在1%水平上顯著，建筑業(yè)的影響系數(shù)為0.357，在5%水平上顯著，房地產(chǎn)的影響系數(shù)為0.112，在10%水平上顯著，說(shuō)明全國(guó)范圍內(nèi)上述服務(wù)行業(yè)的集聚都顯著的促進(jìn)了FDI的流入。其余服務(wù)業(yè)集聚效應(yīng)的影響系數(shù)雖然也有負(fù)值，但并不顯著。

表3中共6種服務(wù)業(yè)的集聚對(duì)FDI流入呈現(xiàn)正向顯著的影響，說(shuō)明城市服務(wù)業(yè)的集聚有利于吸引FDI的流入。相比本土企業(yè)而言，跨國(guó)企業(yè)在東道國(guó)經(jīng)營(yíng)需要面對(duì)更多的困難，而東道國(guó)高度專業(yè)化的服務(wù)業(yè)能夠幫助外資企業(yè)更快的適應(yīng)新的市場(chǎng)，有效的降低進(jìn)入東道國(guó)市場(chǎng)的成本。以上的實(shí)證結(jié)果也證明，服務(wù)行業(yè)的集聚的確對(duì)FDI流入有著吸引作用，這也受到產(chǎn)業(yè)組織理論以及市場(chǎng)不完全理論（Caves，2007）的支持。

由于我國(guó)疆域遼闊，不同區(qū)域在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，信息化水平，人口規(guī)模等方面都存在巨大差異，所以本文將我國(guó)城市分為沿海城市和內(nèi)陸城市來(lái)分別考察服務(wù)行業(yè)的集聚對(duì)FDI流入的作用，對(duì)應(yīng)的實(shí)證模型分別是模型2和模型3。由模型2回歸結(jié)果可以看出建筑業(yè)、租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)以及公共設(shè)施管理業(yè)的集聚水平對(duì)FDI的流入呈正向關(guān)系，影響系數(shù)分別是0.663、0.251和0.443，且在1%水平上顯著。批發(fā)和零售業(yè)及衛(wèi)生和社會(huì)事業(yè)的影響系數(shù)分別是0.190、0.443，且在10%水平上顯著。模型3包含了119座內(nèi)陸城市，回歸結(jié)果顯示住宿和餐飲業(yè)的集聚水平對(duì)FDI流入呈正向關(guān)系，影響系數(shù)為0.248，且在1%水平上顯著。公共設(shè)施管理業(yè)的影響系數(shù)為0.271，且在5%水平上顯著。最后，科學(xué)技術(shù)和技術(shù)服務(wù)業(yè)，教育業(yè)以及衛(wèi)生和社會(huì)事業(yè)的影響系數(shù)是0.09、0.162和0.390，且在10%的水平上顯著。

從模型（2）和（3）的回歸結(jié)果來(lái)看，服務(wù)行業(yè)的集聚效應(yīng)對(duì)沿海和內(nèi)陸城市的FDI流入有著不同的影響：首先，建筑業(yè)、租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)集聚對(duì)沿海城市FDI流入有顯著的影響，對(duì)內(nèi)陸城市影響不顯著；其次，科學(xué)技術(shù)和技術(shù)服務(wù)業(yè)、住宿和餐飲業(yè)、對(duì)內(nèi)陸城市FDI流入有顯著的影響，對(duì)沿海城市的影響不顯著；最后，公共設(shè)施管理業(yè)對(duì)內(nèi)陸城市和沿海城市都有顯著的影響，但影響程度上有差異。公共設(shè)施管理業(yè)對(duì)沿海城市的影響為0.443，對(duì)內(nèi)陸城市的影響為0.271，兩者相差0.172，說(shuō)明相同增長(zhǎng)幅度內(nèi)，沿海城市公共設(shè)施管理業(yè)集聚程度的升高能夠吸引到更多FDI流入，相同的情況在衛(wèi)生和社會(huì)事業(yè)中也存在：衛(wèi)生和社會(huì)事業(yè)集聚程度上升相同幅度，給沿海城市FDI流入帶來(lái)的影響高出內(nèi)陸城市0.053。

結(jié)論和政策建議

本文探討了不同服務(wù)行業(yè)的集聚對(duì)FDI流入的影響。通過(guò)分析我國(guó)198個(gè)地級(jí)以上城市2007-2013年14個(gè)服務(wù)行業(yè)就業(yè)人數(shù)以及FDI流入數(shù)值的面板數(shù)據(jù)，得出的結(jié)論主要有以下三點(diǎn)，同時(shí)提出了相關(guān)的政策建議：

研究發(fā)現(xiàn)部分服務(wù)行業(yè)的集聚效應(yīng)的確對(duì)城市FDI的流入有顯著的促進(jìn)作用，原因主要是地區(qū)服務(wù)行業(yè)的集聚帶來(lái)更加專業(yè)化的服務(wù)，降低了外資企業(yè)進(jìn)入新市場(chǎng)將要面臨的不確定性風(fēng)險(xiǎn)和運(yùn)營(yíng)的成本，使其能夠以較低成本進(jìn)入我國(guó)市場(chǎng)。

我國(guó)服務(wù)業(yè)集聚效對(duì)FDI流入影響主要表現(xiàn)為：首先，全國(guó)198個(gè)城市的數(shù)據(jù)作為樣本，建筑業(yè)、科學(xué)技術(shù)和技術(shù)服務(wù)業(yè)、住宿和餐飲業(yè)、公共設(shè)施業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)以及衛(wèi)生和社會(huì)事業(yè)的集聚效應(yīng)在不同的顯著性水平上促進(jìn)了FDI流入的增加。其次，將樣本城市劃分為沿海城市和內(nèi)陸城市進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，沿海城市的建筑業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)、租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)、公共設(shè)施管理業(yè)以及衛(wèi)生和社會(huì)事業(yè)的集聚效應(yīng)顯著的促進(jìn)了城市FDI的流入，而內(nèi)陸城市的科學(xué)技術(shù)和技術(shù)服務(wù)業(yè)、住宿和餐飲業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)、公共設(shè)施管理業(yè)以及衛(wèi)生和社會(huì)事業(yè)的集聚效應(yīng)顯著的促進(jìn)了城市FDI的流入。

綜合以上研究結(jié)果可以得知，有效地提高以金融業(yè)、信息傳輸和計(jì)算機(jī)軟件業(yè)、租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)、科研技術(shù)服務(wù)業(yè)、文化體育和娛樂(lè)業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)及居民社區(qū)服務(wù)業(yè)為主體的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的集聚程度和發(fā)展水平，是促進(jìn)我國(guó)城市尤其是西部欠發(fā)達(dá)城市吸引更多FDI流入的重要途徑。

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