我国引资最优规模偏离度研究——基于双边随机前沿模型的分析
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摘要
作为吸引外资最大的发展中国家,随着引资规模的不断扩大,我国吸引外资过度的呼声日高。为此,本文以省级面板数据为基础,利用双边随机前沿模型,对我国吸引外资最优规模及实际利用外资偏离最优规模的程度进行了测算。结果表明:(1)我国吸引外资规模相对于最优规模,整体呈现下偏效应,下偏度为22.35%;(2)东部地区吸引外资规模相对于最优规模整体下偏效应比中部与西部地区严重,西部地区次之,中部地区最低;(3)省际间吸引外资规模相对于最优规模下偏效应差异较大,下偏度最高省份是最低省份的10倍多。可见,我国吸引外资不是过度而是不足,且区域间引资规模相对于最优规模的净效应差异较大。因此,因地制宜、采取积极措施吸引外资仍是促进我国区域及国家经济增长的重要举措。
As the largest developing country with continuously increased FDI scale, China is considered to have attractedexcessive FDI. Based on the provincial panel data, we estimate the optimal scale of FDI and the degree of deviation of actual utilization of FDI from the optimal scale in China according to two-tier stochastic frontier model. The results show that:(1) compared with the optimal scale, the actual utilization of FDI as a whole is lower, with the degree of deviation 22.35%;(2) compared with the optimal scale inthe regional level,the deviationof FDI in the eastern area is the largest, followed by the western region and the central area is the smallest;(3) compared withthe optimal scale in different provinces, the deviations of actual utilization of FDI show great difference, with the amount of the highest province about ten times more than that of the lowest province. It can be concluded that our country' s foreign investment is not excessive but insufficient, and there are largedifferences among areas and provinces. Therefore, it is still an important way to adjust measures according to local conditions and take active measures to attract foreign investment in order to promote the regional and national economic growth in China.
As the largest developing country with continuously increased FDI scale, China is considered to have attractedexcessive FDI. Based on the provincial panel data, we estimate the optimal scale of FDI and the degree of deviation of actual utilization of FDI from the optimal scale in China according to two-tier stochastic frontier model. The results show that:(1) compared with the optimal scale, the actual utilization of FDI as a whole is lower, with the degree of deviation 22.35%;(2) compared with the optimal scale inthe regional level,the deviationof FDI in the eastern area is the largest, followed by the western region and the central area is the smallest;(3) compared withthe optimal scale in different provinces, the deviations of actual utilization of FDI show great difference, with the amount of the highest province about ten times more than that of the lowest province. It can be concluded that our country' s foreign investment is not excessive but insufficient, and there are largedifferences among areas and provinces. Therefore, it is still an important way to adjust measures according to local conditions and take active measures to attract foreign investment in order to promote the regional and national economic growth in China.
引文
[1]樊纲,王小鲁,马光荣.中国市场化进程对经济增长的贡献[J].经济研究,2011(9):4-16.
[2]樊纲,王小鲁,朱恒鹏.中国市场化指数:各省区市场化相对进程2011年度报告[M].北京:经济科学出版社,2011.
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[28]张亚春.中国利用外资适度规模的模型及实证分析[J].亚太经济,2005(3):94-96.
[29]张宗益,郑志丹.融资约束与代理成本对上市公司非效率投资的影响——基于双边随机边界模型的实证度量[J].管理工程学报,2012(2):119-126.
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[31]周长富.吸收能力视角下我国利用FDI规模的测度[J].国际贸易问题,2010(7):97-103.
[32]左建龙.利用外资的负面效应不容忽视[J].经济研究参考,1996(11):35-39.
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[40]ROSENBOIM M,LUSKI I,SHAVIT T.Behavioral Approaches to Optimal FDI Incentives[J].Managerial and Decision Economics,2008(29):601-607.
[41]SOLOW M R.A Contribution to the Theory of Economic Growth[J].The Quarterly Journal of Economics,1956,70(1):65-94.
(1)数据来源:联合国贸易和发展会议发布的《全球投资趋势检测报告》。
(1)该模型最早用于劳工市场供需双方议价能力的测度(Kumbhakar&Parmeter,2009)。近年来用于越来越多的领域如医患双方影响价格的能力的测度(卢洪友和连玉君等,2012)和上市公司投资行为(张宗益和郑志丹,2012)以及宏观方面对我国对外直接投资规模的测算(乔晶和胡兵,2014)等。
(1)双边随机前沿模型作为一种参数方法,与非参数方法相比,其参数模型的函数设定与分布假设可能更容易受到质疑。但由于我国作为最大的转型经济体,可能存在测量误差和经济环境的不确定性,参数方法可能更为适当。
(1)详细推导见Kumbhakar和Parmeter(2009)。
(1)虽然技术水平在模型(6)中不显著,但系数符号与模型(5)一致,且剔除后将会使对数似然值降低,减少了模型的适用性,因此将其放入。
[2]樊纲,王小鲁,朱恒鹏.中国市场化指数:各省区市场化相对进程2011年度报告[M].北京:经济科学出版社,2011.
[3]胡鞍钢.中国吸引外资规模是否过大?[J].国际经济评论,1997(Z6):34-36.
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[10]吕海霞.中国利用FDI规模的比较分析[J].亚太经济,2009(5):85-90.
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[12]乔晶,胡兵.中国对外直接投资:过度抑或不足[J].数量经济技术经济研究,2014(7):38-51.
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[34]ASALI M,CRISTOBALCAMPOAMOR A,SHAKED A.Local Human Capital Formation and Optimal FDI[J].Journal of International Trade&Economic Development,2016,25(5):691-705.
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[38]CHUN QI,JCS TANG.Foreign Direct Investment:A Genetic Algorithm Approach[J].Socio-Economic Planning Sciences,2006,40(2):143-155.
[39]KUMBHAKAR S C,PARMETER F C.The Effects of Match Uncertainty and Bargaining on Labor Market Outcomes:Evidence from Firm and Worker Specific Estimates[J].Journal of Productivity Analysis,2009,31(1):1-14.
[40]ROSENBOIM M,LUSKI I,SHAVIT T.Behavioral Approaches to Optimal FDI Incentives[J].Managerial and Decision Economics,2008(29):601-607.
[41]SOLOW M R.A Contribution to the Theory of Economic Growth[J].The Quarterly Journal of Economics,1956,70(1):65-94.
(1)数据来源:联合国贸易和发展会议发布的《全球投资趋势检测报告》。
(1)该模型最早用于劳工市场供需双方议价能力的测度(Kumbhakar&Parmeter,2009)。近年来用于越来越多的领域如医患双方影响价格的能力的测度(卢洪友和连玉君等,2012)和上市公司投资行为(张宗益和郑志丹,2012)以及宏观方面对我国对外直接投资规模的测算(乔晶和胡兵,2014)等。
(1)双边随机前沿模型作为一种参数方法,与非参数方法相比,其参数模型的函数设定与分布假设可能更容易受到质疑。但由于我国作为最大的转型经济体,可能存在测量误差和经济环境的不确定性,参数方法可能更为适当。
(1)详细推导见Kumbhakar和Parmeter(2009)。
(1)虽然技术水平在模型(6)中不显著,但系数符号与模型(5)一致,且剔除后将会使对数似然值降低,减少了模型的适用性,因此将其放入。