#FDI与产业集聚的关系研究

FDI和产业集聚的关系研究
【摘要】本文基于新贸易理论、新经济地理理论、新竞争经济理论，对fdi和产业集聚的相互关系进行理论探讨。

运用面板误差修正模型以及granger因果检验原理对fdi和我国农产品加工业产业集聚的关系进行实证分析。

结果发现，产业集聚因素不是吸引fdi 投资农产品加工业的原因，而fdi却是推动农产品加工业集聚形成的短期原因和发展壮大农产品加工业产业集聚的长期影响因素。

【关键词】 fdi 产业集聚中国农产品加工业面板误差修正模型
随着经济全球化的不断深入，尤其是进入21世纪以来，以跨国公司为主体的外商直接投资（fdi）急剧增长。

外商直接投资不仅推动流入国经济增长和深化国际贸易分工，同时对其流入区域的产业集聚产生某种互动累积关系。

国内外学者从不同角度研究了fdi 和产业集聚的关系。

smith和florid（1994），markusen（1996），冼国明（2006）研究认为fdi是促进特定产业及关联产业的集聚形成和周期性演化的重要原因。

贺灿飞、魏后凯（2001），raffaello （2007）研究发现决定fdi的区位选择和流入量的关键不是传统的资源禀赋等因素，而是产业集聚及其发展水平。

国内外研究学者均发现fdi和产业集聚之间存在一定高度的相关性。

近十年来，中央不断出台一系列强农惠农政策，研究农产品加工业和fdi的关系对推进农业产业发展和结构调整具有特殊意义——既有利于政府制定合理政策推动农业产业升级和农民增收，又有
利于政府制定相应的产业集聚政策来吸引和引导fdi的合理流向。

一、fdi和产业集聚关系的理论分析
从实质上讲，产业集聚就是产业在这一地区的专业化。

产业集聚问题最早由英国古典经济学家马歇尔发现，并提出了关于产业集聚问题的两个重要概念，即“内部经济”和“外部经济”。

奥林在传统比较优势理论和胡佛产业集聚最佳规模论的基础上，深入论述了基于资源要素禀赋差异的国家专业化分工对一国国内地区间产业分工的影响。

集聚经济的不断发展会产生一定的集聚效应，吸引更多的fdi和相关跨国公司的进入，流入区域产业的比较优势被进一步放大，fdi和产业集聚相互吸引，产生循环累积效应。

为了更好地解释产业集聚形成的原因，经济学家克鲁格曼、赫尔普曼创立了新贸易理论。

该理论立足于不完全竞争和规模报酬递增理论，同时认为产业区域专业化带来规模经济，而规模经济导致国际分工专业化，进而产生国和国之间的贸易往来。

克鲁格曼等新经济地理学家在他们的微观集聚模型中加入需求、规模经济、要素禀赋等因素，从技术溢出、运输成本、人力资本、产业关联等视角来阐释产业集聚的形成机理、动态演变以及各影响因素之间互相作用的规律。

在他们看来，产业集聚是向心力和离心力之间的均衡。

在这一均衡的形成过程中，包括fdi在内的要素流动及其诱发的技术和知识溢出效应提高了群内企业的技术及管理水平和区域产业竞争力，向心力和离心力之间的均衡会因此得到进一步的强化，集聚的竞争优势越发明显，进而形成持久的产业竞争优势。

二、实证分析
本文运用granger因果检验法来研究流入我国农产品加工业的fdi和我国农产品加工业产业集聚的互动关系。

同时借助时间/面板模型对该检验进行扩展，以突破大样本数据的限制。

检验分为四个步骤：一是面板数据的平稳性检验；二是面板数据的协整检验；三是建立面板误差修正模型；四是因果检验。

按照国家统计局最新颁布的国民经济行业分类标准，农产品加工业按照两位数码标准分为12个行业。

1、产业集聚度指标测度和选取
目前国内外学者在研究产业集聚测度上，主要有以下几个指标：传统指标如赫分戴尔指数、空间基尼系数以及区位熵指数等；近年来也有学者为了更科学测度产业集聚程度，提出e-g指数。

赫分戴尔指数多使用于研究市场结构方面的实证分析，空间基尼系数在中小企业产业集聚测度方面比较成功。

e-g指数测度比较科学，但对数据要求较高，一般不易获取。

本文采用区位熵指数?茁测度产业集聚程度，即?茁ij=（qij/qi）/（qi/q）。

该式分子为地区j的行业i占该地区全部产业总值的比重，分母是行业i占全国所有行业工业总产值的比重。

?茁指数越大，表明该产业在该地区集聚程度越高。

其中，?茁指数大于1表示该地区的这一产业集聚程度大于全国平均水平。

2、实证分析
（1）面板数据的平稳性检验。

为了避免伪回归情况，面板数据
模型在回归前需检验数据的平稳性。

数据序列变量的平稳性决定了计量模型的科学性。

一般常用两种面板数据分析单位根检验方法，即相同根单位根检验llc（levin-lin-chu）检验和不同根单位根检验fisher-adf检验，如果在两种检验中均拒绝存在单位根的原假设则我们说此序列是平稳的，反之则不平稳。

为了保证结果的可靠性，又增加ips检验、fisher-pp检验两种检验方法分别对数据进行检验。

其结果见表1。

fdi、农产品加工业产业集聚指数β的水平值检验，结果显示有三个指标不显著一个显著，即不能拒绝存在单位根的原假设，变量是非平稳过程。

进一步对这两个变量的一阶差分值进行检验，在10%的置信区间下拒绝了原假设，即这两个变量的一阶差分时间序列为平稳过程。

因此，这两个变量均为一阶单整i（1）过程。

（2）面板数据的协整检验。

协整是指若两个或多个非平稳的变量序列，其某个线性组合后的序列呈平稳性。

此时我们称这些变量序列间有协整关系存在。

因此协整的要求或前提是同阶单整。

面板数据的协整检验方法pedroni检验、kao检验和johansen检验。

如果变量通过了协整检验，说明变量之间存在着长期稳定的均衡关系，其方程回归残差是平稳的。

因此可以在此基础上直接对原方程进行回归，此时的回归结果是较精确的。

本文主要用pedroni检验、kao检验方法。

面板数据协整检验主要是对两个变量是否存在长期关系进行确认。

表2检验结果显示，pedroni检验结果中有5个指标在10%置
信水平下拒绝了原假设，一个接受原假设，kao检验结果在5%置信水平下拒绝了原假设，可以断定我国农产品加工业流入的fdi和我国农产品加工业产业集聚指数β之间存在协整关系。

（3）面板误差修正模型（pvecm）。

在对两个变量进行granger
因果检验前，需要建立面板误差修正模型（pvecm）。

其模型的设定形式如下：
（1）（2）式中△fdii，t为一阶差分项，?着i，t-1为农产品加工业集聚指数?茁和其滞后一项?茁t- 1、fdi项的回归模型残差项，△?茁i，t-k、△fdii，t-k为滞后k期的一阶差分项，?渍1，k、?兹1，k分别为方程（1）中△?茁i，t-k、△fdii，t-k的k阶滞后项系数，?渍2，k、?兹2，k分别为方程（2）中△fdii，t-k、△?茁i，t-k的k阶滞后项系数，?琢、?浊分别为常数项和残差。

?姿为调整系数，即非均衡状态的偏离程度。

面板数据误差修正模型见表3。

协整检验表明fdi和农产品加工业集聚指数?茁之间存在长期关系，模型一中?着t-1的系数为
0.0521且显著，表明当产业集聚增长偏离均衡时将以0.0521的速度向更高的均衡量调整；模型二中?着t-1的系数为-0.1189且不显著，表明当产业集聚增长偏离均衡时将有以-0.1189的速度向均衡振荡式收拢调整的可能。

（4）因果检验。

fdi和农产品加工业产业集聚指数?茁的因果关系检验结果见表4。

系统一检验结果表明，在10%置信水平下，fdi
项的系数为正，表示显著。

说明fdi是农产品加工业产业集聚形成的短期原因。

在5%置信水平下，fdi项检验显著，表明fdi是农产品加工业集聚的长期原因。

但系统2的检验结果都不显著，这说明农产品加工业集聚不是fdi增加的原因。

三、结论和建议
本文利用2003—2010年中国农产品加工业的相关数据和面板误差修正模型（pvecm）及granger因果检验原理，对产业集聚和fdi 的关系进行了验证。

结果表明：fdi既是推动我国农产品加工业产业集聚的短期原因也是影响农产品加工业集聚的长期因素，而农产品加工业集聚则不是fdi进入该产业的原因。

这一研究结果和国内外诸多学者的研究大体相同，同时也符合基本的经济学原理。

对此，本文提出如下政策建议。

第一，合理引导fdi的投资流向，注重fdi的区位分布。

政府在制定产业和外资政策时，不仅要强调fdi的投资数量，更要引导fdi 的区位选择和产业集聚专业化优势相结合，进而促进农产品加工业产业集聚合理有序、平稳健康地发展。

第二，加快农产品加工业产业集聚快速发展，提升产业集聚优势对fdi的吸引力。

一是完善基础设施建设。

加强农产品加工业产业集聚地域外基础设施建设和共享。

吸引更多的项目和投资进入产业聚集区。

二是引导、鼓励、支持企业技术创新，不断提高企业创新能力。

建立以企业为主体的技术创新体系，促进创新要素进一步向企业集聚。

三是提升人力资本质量。

结合产业集聚区发展需求，有
针对性地引进高端人才向产业集聚区流动，为农产品加工业产业聚集发展提供强大的智力支撑和精神支持。

四是加强政府服务职能，创造优良服务环境。

政府部门要提高服务意识，加快形成一套完整的农产品加工业产业集聚区服务体系，以良好的政策环境推动农产品加工业加快集聚发展。

【参考文献】
[1] smith，agglomeration and industrial location:an econometric analysis of japanese-affiliated manufacturing establishments in automotive-related industries [j].journal of urban economics，1994，36（1）
[2] markusen，a.sticky places slippery space:a typology of industrial districts[j].economic geography，1996，72（3）.
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[5] 贺灿飞、魏后凯：信息成本、集聚经济和中国投资区位[j].中国工业经济，2001（9）.
[6] 梁琦：产业集聚论[m].商务印书馆，2006.
[7] krugman，p.r.、venables，a.j：globalization and the
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