FDI与城乡收入差距的动态关系揭示

摘 要：通过动态面板GMM估计方法，利用中国1992—2009年的省际面板数据，对FDI与城乡收入差距的动态关系进行实证研究。结果发现：FDI的引入在一定程度上具有缩小城乡收入差距的作用，而人力资本却显著降低了FDI缩小城乡收入差距的正向效应。进一步研究发现，FDI对城乡收入差距的影响以2003年为分界线，呈现不同的特点：1992—2002年，FDI具有缩小城乡收入差距的作用，但这种作用呈现不断弱化的趋势；而2003年以后，FDI却显著扩大了城乡收入差距，说明FDI对城乡收入差距的影响是一个动态变化的过程。
　　关键词：FDI；人力资本；城乡收入差距；内资
　　一、引言
　　改革开放以来，中国凭借巨大的市场潜力、日益改善的投资环境，吸引了大量外商直接投资。在1979—2007年的29年中，中国实际利用外资额累积达到9 493亿美元，位居发展中国家第一。截至2007年底，来华投资的国家和地区超过200个，世界500强企业约470家在华投资，外商投资企业设立的各类研发机构超过750个。2008年，在中国前五大工业行业中，电子及通信设备制造业位居第二，其外资所占比重高达81.3%；除电力、热力的生产和供应业以外，十个资本技术密集型行业的外资资产增速均快于行业平均水平；而且，在增速较快的专用设备制造业、通用设备制造业等新兴行业中，外商投资企业资产增长率超出行业平均水平25%以上[1]。可见，中国整体性引资战略实现了从规模到质量的历史性跳跃：从“以市场换技术”向利用外部资源提升企业创新能力方向转变，在全球分工体系中从产业内部升级向三次产业结构升级延伸[2]。
　　然而，伴随中国经济的快速发展及FDI的大量涌入，中国收入差距扩大的趋势也越来越显著，特别是城乡收入差距扩大的影响最为显著，其贡献率接近一半[3]。1992—2008年，中国城乡收入比由1.85提高至3.31，上升超过了70%。这两个相伴而生的经济现象之间是否存在内在关系？FDI的涌入到底是不是我国城乡收入差距扩大的原因？面对我国引资质量的不断提高，外资从过去以劳动密集型为主向资本、技术密集型迅速转型，这一变化是否会影响FDI与城乡收入差距的关系？也就是说，如果两者有关系的话，这种关系是一成不变的，抑或是动态变化的？
　　从目前的研究成果来看，主要有三类观点：第一类观点认为FDI会首先流入到资本和技术密集型行业，而不是发展中国家有相对优势的劳动密集型行业。假设FDI的流入是为了绕过关税或配额等贸易障碍，那么FDI的流入会扩大技术工人和非技术工人的收入差距，从而会导致非技术工人更加贫困[4]，该假说得到了实证上的验证[5-6]。第二类观点和第一类观点恰恰相反，其假设FDI的流入是出于优化资源配置的目的，即是为了利用发展中国家便宜的劳动力，那么FDI就更倾向流入到劳动密集型行业，这样便可有效地缩小技术工人与非技术工人的工资差异，从而缩小收入差距；同样，该假设也得到了实证上的检验。第三类观点则认为，FDI与收入差距没有明显的关系，或者认为两者之间呈现非线性的关系[7]。
　　就中国的现实来看，一方面是开放背景下大量流入的FDI，另一方面是中国收入差距的不断扩大，两者在中国的经济增长中都表现得如此显著；那么，两者是否存在必然的联系呢？对此，许多学者做了一些有益的尝试。有研究还表明，各地区的初始禀赋条件和经济开放进程的差异扩大了区域收入差距，比如东部沿海地区，由于具有历史、地理和政策等各方面的优势，从而实现了更快的工业发展速度，在全国总的工业产出中占有的份额也就越大[8]。Taylor et al（2005）研究了1983—1992年跨国公司对英国制造业技术工人和非技术工人工资不平等的影响，结果显示，外商直接投资会增加对英国制造业技术工的需求，并拉大技术工和非技术工的工资差距[9]。另外，李雪辉 等（2002）在对深圳地区FDI与工资水平关系回归中证实，FDI可以显著提高当地熟练劳动力工资水平[10]。
　　FDI与中国居民收入差距关系实际上也一直受到不少国内学者的关注，研究认为FDI会引致中国居民收入差距的扩大[11-13]；也有学者证明FDI对中国城乡居民收入差距的影响呈“倒U”形[14-15]；还有的学者研究认为FDI抑制了城乡收入差距的扩大[16-17]。可见，虽然这方面的研究很多，但研究结论却莫衷一是。那么，我们到底应该如何看待FDI与中国城乡收入差距的关系呢？基于以往的研究结论，我们认为，随着时间的推移，FDI的引入在投资总量、地区分布和行业投向等方面均发生了显著的变化，FDI与城乡收入差距的关系应该是一动态演化过程，用静态的方法研究这两者之间的关系可能会掩盖两者之间更深层次、更本质的东西。这也是本文所要尝试克服的问题。本文从理论上证明FDI与城乡收入差距的内在逻辑关系，并试图通过实证检验其在城乡收入差距中的作用及其随时间的变化。
　　二、理论模型
　　本文参照戴枫 等（2007）[18]的做法，假设经济体中存在两种类型的企业：内资企业和外资企业，且这两种类型的企业是同质的，即每一类企业内部的生产规模和效率相同。但外资企业的生产效率比内资企业高。假设内资企业有m个，外资企业有n个。生产要素包括资本和劳动力，其中，劳动力按人力资本的差异分为技能和非技能两种。假设劳动力市场是均衡市场，技能劳动力（主要来源于城市）的供求通过工资调节。由于非技能劳动力的供给是无限的，导致供给曲线近似水平线；因此，假设非技能劳动力的工资为常数。用相对工资W表示技能劳动力的工资水平，间接显示城乡收入差距。
　　假设代表性的内资和外资企业雇佣的技能劳动力数量分别为Ld和Lf，二种类型企业雇佣非技能劳动力占技能劳动力的比例分别为Cd和Cf，故内、外资企业雇佣的非技能劳动力分别为Cd×Ld和Cf×Lf。假设内、外资企业技能劳动力的劳动生产率分别为ad和af，且adqd=ad×Ld（1）
　　qf=af×Lf（2）
　　社会总产量：Q=mqd+nqf
　　设产品价格为p（Q），则内资企业的利润为：
　　？仔d=p（Q）qd-CdLd-wLd（3）
　　把（1）代入（3），根据利润最大化原则，？鄣？仔d=0，可得出内资企业的最优技能劳动力雇佣量：
　　Ld=■（4）
　　同理可得：Lf=■（5）
　　根据国内劳动市场假定，技能劳动力供求满足以下方程：
　　mLd+nLf=L（L常数）（6）
　　将（4）、（5）代入（6）式得出：
　　m■+n■=L（7）
　　令该产品供给弹性绝对值为e，则：
　　p（Q）=-■·■（8）
　　将（8）代入（7）中，可以得到：
　　w■+■+■+■=- ■·■（9）
　　将（1）、（6）代入（9）式，w对n求偏导得：
　　■=■■■
　　因为ad0。
　　同理，对（9）式求导，可得：■>0，■<0。
　　从上述模型的推导，我们可以得出以下结论：第一，假设外资企业效率高于内资企业，外资企业的数量增加，将会提高相对工资，即扩大城乡收入差距；第二，外资企业雇佣的技能劳动力的增加，将会提高相对工资，扩大城乡收入差距；而雇佣非技能劳动力的增加，将会降低技能劳动力和非技能劳动力的相对工资，缩小城乡收入差距。
　　上述理论模型的结论表明，用技能劳动力相对工资水平表示的城乡收入差距主要依赖于：外商直接投资、国内资本投资以及人力资本的存量（h）。
　　三、计量模型、方法和数据
　　（一）计量模型和方法
　　根据上述理论模型，构建下面线性计量经济模型：
　　lnyit=β1lnfdiit+β2lnkdit+β3lnhit+β4hfdiit+β5hkdit+γXit+α0+εit（10）
　　虽然静态面板数据模型较好地解释了地区个体效应问题，但是，根据弗里德曼的持久收入假说，居民收入分为持久收入和暂时收入。持久收入是稳定的，现实的城乡收入差距不仅取决于当前因素的影响，也受过去因素的影响。而动态面板模型能较好地识别这种惰性，因此，需要运用动态面板模型进行实证研究。动态面板模型把滞后因变量作为解释变量，会引发模型的内生性问题[19]。因此，本文将使用Arellano et al（1995）[20]和Blundell et al（1998）[21]等提出并改进的广义矩估计方法（GMM），实证检验FDI引入对城乡收入差距的影响。该方法不仅可以控制地区效应的影响，而且也能处理可能存在的内生性问题。动态面板模型如下：
　　lnyit=β0lnyit-1+β1fdiit+β2lnkdit+β3lnhit+β4hfdiit+β5hkdit+γXit+α0+εit（11）
　　Arellano et al（1991）[22]提出，通过把方程（11）转换成一阶差分，可以消除地区特定效应，把解释变量的滞后项作为工具变量能够解决内生性问题，即差分GMM估计。然而，Blundell et al（1998）[21]进一步研究认为，差分GMM估计虽然能控制地区特定效应和内生性问题，但假设解释变量一致，使用其滞后项作为工具变量可能会导致小样本的有偏系数估计。因此，Arellano et al（1995）[20]提出了一种结合差分方程和水平方程的可替代的系统GMM估计方法，Blundell et al（1998）[21]认为系统GMM估计方法能减小内生性偏差，提高差分GMM估计的准确性。作为比较，本文将同时报告系统GMM和差分GMM的估计结果。
　　式（11）中，下标i表示省份，t表示年份，εit为随机误差项。Y表示各省城市人均可支配收入与农村人均纯收入的比值，比值越大，说明该省的城乡收入差距越大。Fd表示实际利用外商直接投资金额，根据各年的人民币兑美元加权平均汇率折算成人民币。这个变量的系数是本文关心的重点。这个符号是待确定的，因为我们无法确定FDI的产业转型对城乡收入差距的影响程度。h为人力资本，由于在中国目前尚未有权威的关于人力资本存量的计量方法，考虑到具有技术外溢性的外商直接投资对人力资本素质的要求比较高[23]，因此，本文以各省的普通本、专科在校学生数占总人口的比重来表示。陈斌开 等（2010）[24]的研究发现，人力资本水平是扩大城乡收入差距的重要因素，预期系数为正。Kd表示国内资本，即全社会的固定投资总额减去外商直接投资额后的部分。因为国内资本投资主要以劳动密集型行业为主，因此预期符号为负。Hfdi表示人力资本和FDI的交互项。因为FDI对较高人力资本的选择作用造成的工资溢价，预期符号为正。X表示控制变量，指在计量分析中控制的与城乡收入差距相关的一系列变量，具体来说：（1）城市化水平（urban），以各省城镇人口占总人口的比重表示。研究发现，提高城市化水平，有助于城乡收入差距的缩小[25]。因此，预期其系数为负。（2）经济对外开放度（open），根据各省当年按人民币兑美元平均汇率折算的进出口总额与GDP的比值来度量。因为中国出口商品大部分为工业品，较高的对外贸易份额意味着该省有着更为集聚的、规模较大的城市工业部门，该地区的城乡收入差距更大[26]，预期系数为负。（3）政府基建支出（gov），以各省财政基本建设支出占GDP的比重表示。由于政府的财政政策和投资货币于城市化的发展，故预期其系数为正。
　　（二）数据
　　所用原始数据来自于CEIC数据库、历年各地区统计年鉴与《新中国60年统计资料汇编》。重庆1997年升为直辖市，将其并入四川省；西藏因部分数据缺失，不予考虑。因此，本文所使用的数据为中国1992—2009年29个省、直辖市（自冶区）的数据，共有522个观测值（29×18）。取对数后各变量的统计性描述见表1。
    四、估计方法和结果
　　（一）主要回归结果
　　系统GMM估计能否获得一致的估计系数，主要取决于工具变量的有效性，以及一阶差分后的残差项不存在二阶自相关。在GMM估计中，运用Sargan检验来识别工具变量的有效性，采用AR（2）统计值检验残差项是否存在二阶自相关。选取滞后因变量和解释变量及滞后项作为工具变量，并运用Sargan检验来判断合适的工具变量。
　　表2报告了动态面板模型（11）的估计结果，列（1）、（2）和（3）采用系统GMM估计方法，列（4）、（5）和（6）采用差分GMM估计方法。在未控制其他影响城乡收入差距的因素下，列（1）和（4）将城乡收入差距的滞后项、FDI、国内资本和人力资本均视为内生变量，其工具变量由上述讨论的差分滞后和水平变量构造。列（2）和（5）引入其他严格外生的控制变量，列（3）和（6）是在列（2）的基础上进一步引入FDI与人力资本的交互项，用以检验FDI对人力资本的筛选作用对城乡收入差距的影响。表2中Arellano-Bond二阶序列相关检验（AR（2））表明，各回归方程均不存在显著的残差二阶序列相关，这表明表2的GMM估计结果均是无偏和一致的。另外，Sargan过度识别检验也显示，各模型使用的工具变量是有效的。
　　从表2估计的结果来看，列（1）中FDI的系数在5%的水平显著为负，但是回归系数很小，这说明FDI的产业快速转型对缩小城乡收入差距的作用甚微，并没有发生质的变化；而国内资本的符号较为显著，且系数较大，这意味着与FDI相比，国内企业投资更有利于缩小日益扩大的城乡收入差距。人力资本的系数在1%的水平上显著为正，人力资本水平提高1%，将导致城乡收入差距扩大0.154%，这表明农村人力资本水平严重落后于城市，是造成城乡收入差距扩大的重要原因。通过在列（2）中引入控制变量，使模型更接近于现实之后，FDI的影响仍然为负，但变得不显著；国内资本和人力资本的结果基本是一致的，说明回归结果还是比较稳健的。