中国开发区成败的决定因素研究，本文主要内容关键词为：中国论文,成败论文,开发区论文,因素论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：F127.9 文献标识码：A 文章编码：1002-8102(2008)12-0096-06
一、问题的提出
尽管中国的开发区发展迅猛、数量惊人，但真正成功的开发区为数不多。例如，据新华网2005年12月1日报道，北京市2005年各类开发区有470个，清理整顿后减至目前的28个，撤销率达94％，核减土地规划面积4.7万公顷。因此，笔者的问题是，决定开发区成败的因素是什么？本文试图回答上述问题，为政策制定者提供参考依据。现有文献集中于FDI决定因素研究，很少进行开发区决定因素研究。实际上，成功的开发区往往是那些成功吸引FDI的开发区。因此，本文在FDI决定因素文献基础上研究开发区成败的决定因素。Miller和Weigel(1972)认为，FDI的决定因素包括市场的重要程度、关税、垄断优势、资本集中度、市场规模以及前期FDI投资。Rolfe等(1993)研究表明，FDI主要取决于投资类型、市场取向、投资规模、地理位置以及产品类型，而土地优惠政策并不重要。Nachum(2000)的研究表明，区位优势以及聚集经济(agglomeration economies)决定了跨国公司的区位选择。Hejazi和Pauly(2003)发现加拿大FDI受市场进入壁垒、生产要素价格差异以及厂商内部交易的驱动。Jordaan(2005)采用墨西哥1993年制造业的人口普查数据估计了技术差异、地理集中对FDI外部性决定因素的影响。Boudier-Bensebaa(2005)利用面板数据考察了匈牙利FDI的聚集经济和区位选择。实证结果显示，劳动力可得性、强劲的产业需求以及高制造业密度吸引FDI。Kohpaiboon(2006)运用泰国1996年普查的制造业数据实证分析表明，市场规模和贸易壁垒对吸引FDI具有非常重要作用。Cheng(2006)识别了两类FDI的决定因素，一类包括关税、法律限制、配额、进口许可证、技术标准、不熟悉的市场环境、不发达的金融和人力资源市场等进入壁垒；另一类包括产业竞争、交易成本、互补性资产、文化差异和选址成本。Fedderke和Romm(2006)发现南非FDI取决于资本回报、投资风险、产权风险、政治风险、市场规模、工资成本、公司税以及南非经济与世界经济的整合度。Bjorvatn和Eckel(2006)建立了一个市场规模和市场结构不对称国家对FDI的政策竞争理论模型。该模型显示，当两地区有相同的区位优势时，政策竞争非常激烈；当两地区存在很大的非对称性时，政策竞争较弱。Katz和Owen(2006)考察了两个政府吸引FDI的竞争博弈。他们发现，政府为此所付出的实际成本是决定FDI主要因素，而市场规模和生产成本影响不大。Mishra和Daly(2007)采用OECD和亚洲国家的数据，考察了东道国制度因素对吸引FDI的影响。实证结果表明，东道国好的制度对FDI有正的影响，贸易有负的影响，但东道国技术劳力的丰富程度对FDI没有影响。Glen和Karl(2006)考察了拉丁美洲的经济改革对吸引FDI的影响。实证结果显示，政府治理和经济改革对FDI的影响不大，但降低财产的风险以及贸易改革有利于吸引FDI。Ng和Tuan(2006)运用1998年广东省企业数据证明了制度因素、聚集经济和地理位置决定FDI。Cassidy和O'Callaghan(2006)的研究显示，高等教育、内陆航道、沿海位置是日本企业投资中国的主要决定因素。Mina(2006)采用1980-2002年6个海湾合作国的实证研究表明，制度好坏、贸易开放度和基础设施完善度对FDI流入有正的影响，但人力资本却有显著的负面影响。Bobonis和Shatz(2007)采用面板数据考察了美国州政策和聚集经济对FDI的影响。实证结果表明，FDI对聚集经济的弹性系数较小，但税收政策对FDI有较大影响。Devereux等(2007)考察了聚集经济和优惠政策对企业区位选择的影响。实证结果表明，现有产业结构对企业选址有重要影响，但优惠政策仅有较小影响。近些年来，一些实证研究对中国FDI的决定因素进行了分析(徐康宁、王剑，2002；孙俊，2002；殷华方、鲁明泓，2004)，但仍然没有涉及开发区问题。
综上所述，FDI的决定因素可分为三类。第一类为市场条件(包括市场壁垒、市场规模、市场竞争和生产要素)；第二类为经济地理(包括聚集经济和区位)；第三类为制度因素(包括政治稳定性、关税、税收、补贴和规制)。本文将从上述三个方面来分析开发区FDI的决定因素。此外，本文还从生产函数的角度来研究开发区成败的决定因素。本文余下部分结构如下：第二部分是描述性分析；第三部分是实证分析；最后是结论和政策含义。
二、描述性分析
(一)数据
本文研究对象是国家级经济技术开发区。选择国家级经济技术开发区的原因在于：一是国家级经济技术开发区成立时间最早，对区域经济影响最大；二是国家级经济技术开发区数据最全。迄今为止，中国已建立了54个国家级经济技术开发区。因石河子开发区和拉萨开发区数据不全，所以实际可供分析的开发区只有52个。因2000-2006年开发区数据最全，所以本文使用的是这一时期52个国家级经济技术开发区数据及其所在44个城市的数据。因FDI和出口的数据在官方统计中均以美元表示，本文以1990年为基年，通过中国和美国的CPI将模型中的所有变量都以人民币来表示。此外，本文还采用各省城市的CPI将模型中的所有变量都转化为实际变量。
(二)描述性分析
表1显示，2000-2006年，52个国家级经济技术开发区GDP总量在逐年增加，由2000年986.20亿元增至2006年的9250亿元，增加了8.37倍。但开发区所吸引的FDI自2004年后逐年下降，由2004年的1610亿元降至2006年的1350亿元，下降了16.15％。表1还显示，除2000年外，单个开发区GDP均值逐年上升；单个开发区FDI均值先降后升再降；单个开发区赫芬达尔指数(HI)呈现出更大的不稳定性。
表2显示，开发区GDP自然对数的均值为13.34，标准误为1.13，数列比较稳定。同样，开发区所在城市GDP、开发区年末从业人数、土地价格、工资水平的自然对数值也表现比较稳定。HI的均值为0.22，标准误为0.23，表现出较大的不稳定性。同样，开发区FDI占开发区GDP比重、已累计开发区土地面积和城市二、三产业从业人数所占比重，也表现出了较大不稳定性。下文将通过系统GMM估计法对上述动态面板数据进行估计，解决变量存在的不稳定性问题。
三、实证分析
(一)模型设定
首先，从开发区产出来分析开发区成败的决定因素。简单的C-D生产函数为：Y=AK[α]L[β]。
众所周知，开发区不仅是政策区，而且是企业聚集区。因此，开发区的优惠政策和企业聚集将对产出产生影响。优惠政策通过开发区吸引FDI而产生影响。借鉴Jordaan(2005)和Kohpaiboon(2006)的研究，基于FDI的开发区全要素生产率的表达式可表示为：
(二)实证结果
因滞后因变量作为自变量，所以本文的经济计量模型为DPD模型。对DPD模型而言，OLS、随机效应和固定效应估计结果是有偏的。此外，开发区产出和开发区FDI相互影响、相互依赖，存在内生性问题，其他变量也可能存在同样的问题。为此，本文采用Arellano和Bond(1995)以及Blundell和Bond(1998)提出的系统GMM估计方法。系统GMM估计方法不仅通过一阶差分解决了变量不稳定性问题，而且通过工具变量解决了内生性问题。因样本容量较小，本文采用一步估计。一步稳健性系统GMM的估计结果如表3所示。此外，本文还采用3SLS联立方程估计法对上述模型进行估计，作为系统GMM估计的参照系。
在开发区总产出模型中，无论是3SLS联立方程估计结果还是GMM估计结果，均显示FDI和劳动力对开发区产出具有显著影响。因考虑了多重共线性问题，GMM估计结果比3SLS联立方程估计结果更有效。在GMM估计中，FDI自然对数值每增加10个百分点，开发区产出自然对数值将提高2.4个百分点。可见，FDI的技术外溢对开发区产出具有显著影响。但开发区聚集效应对开发区总产出的影响要比FDI大得多。开发区聚集效应指数每提高10个百分点，开发区产出自然对数值将提高3.1个百分点。因此，对开发区而言，尽管FDI对开发区很重要，但产业的关联作用和配套能力比FDI更能影响开发区的产出。此外，城市产业结构对开发区产出没有显著影响。
在开发区FDI决定模型中，尽管GMM估计的变量符号与预期一致，但只有上期FDI显著，其他解释变量不再显著。这表明，在FDI的各项决定因素中，首先只有上期FDI对吸引FDI有显著影响。估计结果显示，若上期FDI自然对数值增长10％，则现期FDI自然对数值将提高4.2个百分点。3SLS联立方程估计结果显示，上期FDI规模和市场规模在1％水平上显著，地理位置在5％水平上显著，聚集效应在10％水平上显著，其他变量不显著。其中，上期FDI规模对FDI的影响最大。上期FDI自然对数值每增加10％，将导致现期FDI自然对数值增加7.5％。其次是开发区的聚集效应。开发区聚集效应每提高10％，将使FDI自然对数值提高4.1％。再次是地理位置(中部是0.32)。最后是市场规模。需要指出的是，被中国许多开发区作为招商引资重点的地价政策却不显著。因此，本文的实证结果表明，地价政策几乎是无效的。
四、结论与政策含义
开发区如何取得成功，一直是政策制定者和开发区管理者关心的核心问题。本文从开发区产出及其FDI两个方面考察了中国国家级经济技术开发区成败的决定因素，得出了如下结论：
第一，从总体上看，国家级经济技术开发区的产出总量逐年增加，这表明国家级经济技术开发区是成功的。但是，国家级经济技术开发区的FDI总量近几年出现了下降趋势。这表明了国家级经济技术开发区吸引FDI的能力在下降。
第二，开发区产出模型的实证结果表明，尽管FDI对开发区产出产生了重要影响，但开发区的聚集经济和产业配套能力是影响开发区产出的最重要因素，而通常人们所认为的土地政策和地理位置并不显著。因此，为提高开发区产出，开发区首先应提升产业配套能力，其次是加大招商引资力度。
第三，开发区FDI模型的实证结果显示，无论是3SLS估计还是GMM估计，城市GDP和开发区累计已开发面积对FDI具有显著影响。这表明开发区所在城市经济总量以及开发区占地规模对吸引FDI具有重要决定作用。因此，根据城市发展水平合理规划开发区发展规模具有重要现实意义。3SLS估计还显示了产业配套能力、劳动力成本和地理位置也是影响开发区吸引FDI的重要因素，也应引起开发区政策制定者和管理者的高度重视。最后，无论是3SLS估计还是GMM估计，都证明了地价政策是无效的。因此，在招商引资中，开发区不要一味地通过低地价、甚至是零地价政策，进行恶性竞争，而应当致力于自身产业配套能力的提升。
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