区域利用FDI业绩和潜力的对比探索.doc

精品论文，值得推荐区域利用FDI业绩和潜力的对比探索摘要采用联合国贸发会议(UNCTAD)提出的“业绩指数”和“潜力指数”评价方法，对泛长三角地区5省市利用外商直接投资(FDI)的业绩和潜力进行定量比较研究，结果显示：进入新世纪以来，5省市利用FDI的业绩上升较明显，但潜力提高幅度不大；5省市间利用FDI业绩和潜力不平衡，但不平衡程度在降低；江、沪两省市利用FDI业绩突出但趋于下降，浙、皖、赣三省业绩相对较差但增长势头强劲；5省市利用FDI业绩指数与潜力指数排序一致的比例较高，但相背离的现象也同时存在。据此，在政策上，5省市应根据引资潜力和业绩及其交叉结合的实际情况，制定和采取适宜的利用FDI政策和措施；各省市应发挥比较优势，明确吸引外资的重点和主攻方向；积极创造条件，大力推动泛长三角5省市经济融合和一体化进程。关键词外商直接投资；业绩指数；潜力指数；泛长三角地区5省市江苏、浙江、安徽、江西、上海等5个省市在地理上同处长江中下游，随着产业转移的规模和速度越来越大，正在形成一个经济联系日益紧密且产业合理分工的经济区。因此，目前学界已经倾向于将由江浙沪三省市组成的长三角地区的地域空间扩展，把安徽、江西两省纳入其中，将5个省市作为一个整体以“泛长三角地区”的概念，重新审视和研究其各种经济活动和经济发展现象。本文认为这是有道理的。改革开放尤其是1990年代以来，外商直接投资(即FDI)大量进入我国。FDI的进入对于弥补地区资金缺口，引进先进技术和管理经验，引入市场竞争机制，开拓外贸出口网络和渠道，促进地区经济发展均可起到积极作用。因此，分析和研究泛长三角地区5省市利用FDI的状况具有重要意义。泛长三角地区是外商在我国直接投资的重点地区之一。2000年泛长三角地区5省市实际利用FDI合计约120亿美元，约占全国的29，2008年突破520亿美元，在全国占比上升到约55。泛长三角地区作为一个整体，无疑在利用外资方面成绩显著，但是其所包括的5个省市利用外资的水平却相差比较悬殊。为了客观地评价5个省市利用外资的业绩和潜力，本文借鉴联合国世界投资报告(UNCTAD，20022003)采用的“业绩指数”和“潜力指数”评价方法，并参考国内在这方面的研究成果，对泛长三角5省市利用FDI业绩和潜力进行定量分析，以便于为各省市在吸引外资工作中准确定位，并根据其实际情况调整引进外资的政策和策略提供参考和依据。一、业绩指数和潜力指数评价方法根据UNCTAD“业绩指数”的涵义和测算方法，泛长三角5省市利用FDI的业绩指数可用表达式(1)计算：YJZSi(FDIiFDII)(GDPiGDPI)(1)式(1)中，YJZSi为第i个省市利用FDI的业绩指数，FDIi和FDII分别为第i个省市和整个泛长三角地区的FDI流入量，GDPi和GDPI分别为第i个省市和整个泛长三角的地区生产总值。如果某个省市的业绩指数大于1，表明该省市吸收了相对于其经济规模而言更多的FDI，即引资业绩突出；如果业绩指数小于1，则表明其吸收的FDI低于应该达到的数量，即引资业绩低下。根据UNCTAD“潜力指数”的涵义和测算方法，泛长三角5省市利用FDI的潜力指数可定义为对一个省市吸引FDI可能产生影响的若干个经济变量得分的平均数，这个平均数反映了该省市吸引FDI的竞争力和潜力。UNCTAD潜力指数采用了8个变量，根据研究目标和数据资料可得性，本文剔除了“国家风险”变量，原来的“人均商业能源支出”变量用“人均社会消费品零售总额”代替，“受高等教育人数占总人口比重”变量用“从业人员中受高等教育者比重”代替，“研发(RD)支出”变量用“研发(RD)投入和成果”指标代替，此外再增加“劳动力成本指标”(以“在岗职工年平均工资”来表示)。最终确立了8个变量，分别为：人均GDP：代表省市的经济发展水平，这决定了该省市对商品和服务需求的规模和档次，通常FDI偏好于进入发展水平高、市场规模大的地区。GDP增长率：代表省市未来的市场规模和成长潜力，通常FDI偏好于进入经济活跃、经济成长性好的地区。进出口总额占GDP比例：代表省市对外开放和经济国际化的程度，通常FDI偏好于进入经济对外开放程度高的地区。从业人员中受高等教育者比重：代表省市劳动力素质的高低，通常FDI偏好于进入劳动力素质较高且规模较大的地区。研发(RD)投入和成果：该变量由两个指标综合而成，一个是“RD投入占GDP比重”，表示研发投入，另一个是“三项发明专利授权量占地区比重”，表示研发实际成果。通常FDI偏好于进入研发(RD)投入和成果较大的地区。人均社会消费品零售总额：代表省市居民的实际商业消费水平，通常FDI偏好于进入实际消费水平高的地区。在岗职工年平均工资：代表该市劳动力成本的大小，这是一个负向变量，通常FDI偏好于进入劳动力成本较小的地区。基础设施发展水平：该变量包括两个部分，一个是交通运输发展水平，用指标“铁路和公路密度”即“境内铁路营业里程长度和公路通车里程长度之和除以土地面积”表示，另一个是通讯发展水平，用指标“百人拥有国际互联网用户数”和“百人拥有固定电话用户数”表示，通常FDI偏好于进入基础设施发展水平较高的地区，原因是可以节约贸易成本。、是正向变量，其得分的分值计算表达式为：ScorEi(ZiZmin)(ZmaxZmin)(2)是负向变量，其得分的分值计算表达式为：Scorei(ZmaxZi)(ZmaxZmin)(3)在式(2)和(3)中，Scorei代表某省市第i个变量的得分，Zi代表该省市的第i个变量值，Zmax和Zmin分别代表该变量在5个省市中的最大值和最小值。按公式(2)和(3)计算，变量数值最小的省市得O分，变量数值最大的省市得1分。一个省市利用FDI的潜力指数，就是该省市上述8个变量分值的算术平均数。其中：变量将三个指标综合在一起的方法是：计算“百人拥有国际互联网用户数”得分和“百人拥有固定电话用户数”得分的算术平均数，得到“通讯设施装备水平”得分，然后再与表示“交通运输发展水平”的“铁路和公路密度”得分计算算术平均数，就得到表示“基础设施发展水平”的得分；变量将两个指标综合在一起的方法是：计算“RD投入占GDP比重”得分和“三项发明专利授权量占地区比重”得分的算术平均数即可。二、泛长三角5省市利用外资业绩比较为了消除各个变量短期异常波动而导致的结果误差，本文采用三年期平均值进行测算和比较。20002002年为一个时段，称之为“基期”，20062008年为另一个时段，称之为“报告期”。根据公式(1)，计算这两个时段5个省市利用FDI的业绩指数，如表1所示。业绩指数以及下面潜力指数计算的基础数据全部来自相应年份出版的5个省市统计年鉴、中国统计年鉴和中国劳动统计年鉴。从表1可以看出各个省市利用FDI业绩状况及其变化趋势。第一，5个省市利用FDI总体业绩上升。从基期到报告期，泛长三角5个省市中有3个省市业绩指数得以提升，指数提高的省市数量多于指数下降的省市，而且5个省市业绩指数的平均值由基期的0.8l96提高到报告期的0.9092，上升率为10.9。第二，各省市问利用FDI业绩不平衡，但总体上不平衡程度在降低。20002002年业绩指数最大值和最小值分别为1.482(江苏)和0.194(安徽)，极差为1.288，极差率达到6.639倍；20062008年业绩指数最大值和最小值分别为1.270(江苏)和0.524(安徽)，极差缩小为0.746，极差率缩小到1.424倍。作为反映总体不平衡程度的指标即5个省市业绩指数的变异系数由20002002年的0.6494降低到20062008年的0.2746。由此可见，5个省市利用FDI业绩在静态上是不平衡的，但在动态变化上是趋向于平衡的。第三，江苏省和上海市利用FDI业绩指数有所下降，但排名仍然在前。从基期到报告期，江苏省和上海市业绩指数分别由1.482和1.425下降到1.270和1.060，下降率分别为16.7和34.4，但是排名仍然是第1位和第2位，而且业绩指数大于1，引资业绩仍然突出。第四，浙江、安徽、江西三省利用FDI业绩指数上升，但是仍然都小于1，而且排名变化情况各不相同。浙江省利用FDI业绩指数的上升率约为40，但是排名却下降了1位，由第3位下降到第4位；安徽省业绩指数的上升率约为170，上升幅度最大，但是排名未变，仍然是第5位。江西省业绩指数的上升率约为110，同时排名也由第4位上升到第3位，引资业绩超过了浙江省。三、泛长三角5省市利用FDI潜力比较潜力指数的计算仍然沿用两个时段的平均值，但是由于数据获取的困难，某些变量的时间区间有所变化，其中：“基础设施装备水平”变量的基期时间区间改为20022004年，同时报告期时间区间改为20062007年；“从业人员中受高等教育者比重”变量的基期时间区间改为20012003年；“研发(RD)投入和成果”变量的基期时间区间改为20032005年。其他变量的基期和报告期时间区间维持不变，仍然分别为20002002年和20062008年。显然，这样的微小改动不会对潜力指数及其比较分析有大的影响。根据公式(2)和(3)，本文分别计算了两个时段泛长三角5省市利用FDI的潜力指数，如表2和表3所示。分析该两表，泛长三角地区5省市利用FDI具有如下特征。第一，5省市利用FDI的总体潜力变化不大，且略有上升。20002002年和20062008年5省市利用FDI潜力指数的平均值分别为0.4002和0.4044，20062008年比20002002年上升了约1。可见，引资潜力指数反映的是地区经济发展的“基本功”，结构性变量不是能够轻易改变的。第二，5个省市利用FDI的综合条件和潜力差距明显、层次分明，呈三级阶梯式分布。上海潜力指数在两个时段均在0.7以上，在5省市中最大，处于第一阶梯的位置。江苏和浙江的潜力指数在两个时段均在0.40.5之间，在5省市中位居中间，处于第二阶梯的位置。安徽和江西潜力指数在两个时段均在0.10.2之间，在5省市中最小，处于第三阶梯的位置。第三，在动态变化上，从基期到报告期引资潜力处于第一阶梯的上海利用FDI潜力指数下降，而处于第三阶梯的安徽和江西潜力指数上升，导致5省市利用FDI的综合条件和潜力差距缩小。从20002002年到20062008年，上海潜力指数下降了约10，安徽和江西潜力指数分别上升了约30和20。在20002002年，利用FDI潜力指数最大值和最小值分别为0.840(上海)和0.154(安徽)，极差为0.686，极差率为4.45倍，5个省市潜力指数的变异系数为0.625；到20062008年，潜力指数的最大值和最小值分别为0.747(上海)和0.191(江西)，极差缩小为0.556，极差率缩小为2.91倍，变异系数缩小为0.505。第四，一些省市潜力指数构成要素得分的排名与其潜力指数的排名不完全一致，有些差距还比较大。上海在两个时段的潜力指数排名均为首位，但表征劳动力成本的变量“在岗职工平均工资”得分排名均为末位，20062008年“GDP增长率”得分排名也处于最后一位。安徽和江西两个时段的潜力指数排名均为第四或第五，但表征劳动力成本的变量“在岗职工平均工资”得分排名均为第一或第二，安徽省在20062008年的“GDP增长率”得分排名为第二位。四、业绩指数与潜力指数的交叉分析业绩指数和潜力指数只能反映问题的一个方面，前者反映的是省市利用FDI的实际成效，后者反映的是省市利用FDI的能力和竞争力。如果将二者结合起来，进行交叉分析和比较，则更有意义，更能够得到政策性启示。我们以业绩指数和潜力指数的中位数为界，对5个省市进行划分，等于或者大于业绩指数和潜力指数中位数的省市各有3个，小于业绩指数和潜力指数中位数的省市各有2个，分别冠以“高”和“低”的评级，这样可以将5个省市归为四种类型：第一种是业绩指数和潜力指数均等于或者大于中位数，二者评级都是“高”的省市，称其为利用FDI的“领先省市”。第二种是业绩指数等于或者大于中位数，评级为“高”，但潜力指数小于中位数，评级为“低”的省市，称其为“超潜力发挥省市”。第三种是业绩指数评级为“低”，但潜力指数评级为“高”的省市，称其为“未发挥潜力省市”。第四种是业绩指数和潜力指数的评级均为“低”的省市，称其为利用FDI的“落后省市”。根据这样的定义，参照表1、表2和表3，得到泛长三角地区5个省市利用FDI业绩指数和潜力指数交叉归类的情况，如表4所示。分析表4，我们可以看出以下情况。第一，业绩指数与潜力指数排序一致的比例较高，表明利用FDI业绩与潜力密切相关，业绩基本上建立在潜力基础之上。在20002002年，业绩指数和潜力指数“双高”的“领先省市”3个，业绩指数和潜力指数“双低”的“落后省市”为2个，5个省市两个指数的排序完全一致，比例达到100。在20062008年，“领先省市”和“落后省市”数量有所下降，但仍然达到3个，两个指数排序一致的省市数量多于排序不一致的省市。第二，业绩指数与潜力指数相背离的现象也同时存在，说明利用FDI业绩的大小并不完全受引资潜力的限制，其他因素也有一定作用和影响。有的省市虽然引资潜力比较大，但是如果这种综合优势条件未得到很好利用，则很可能就沦为“未发挥潜力省市”，浙江省就是此种情况。相反，有的省市虽然引资潜力比较小，利用FDI的综合条件欠佳，但是如果其中某种或者某几种优势要素利用得好，则有可能成为“超潜力发挥省市”，江西省的情况就是如此。 第三，在动态变化上，利用FDI综合评价存在着“不变”和“变”两种情况，而“变”又存在着“上升”和“下降”两种情况。从基期到报告期，江苏省和上海市的综合评价没有发生变化，始终保持“领先省市”的地位，安徽省的综合评价也没有发生变化，始终处于“落后省市”的状态；但是，浙江省和江西省发生了变化，其中浙江省由“领先省市”下降为“未发挥潜力省市”，而江西省则由“落后省市”上升为“超潜力发挥省市”。五、政策建议第一，根据引资潜力和引资业绩及其交叉结合的实际情况，制定和采取适宜的利用FDI政策和措施。作为利用FDI一直保持“领先省市”的江苏省和上海市，需要保持竞争优势以巩固吸引外资的强势地位。作为由“领先省市”变为“未发挥潜力省市”的浙江省，需要消除瓶颈因素，提高招商引资效率，调整引资策略和方向，力争变引资潜力优势为业绩优势，在利用FDI上再续辉煌。作为由“落后省市”上升为“超潜力发挥省市”的江西省，需要进一步改善引资条件和增强引资潜力，以期保持利用FDI的良好业绩。作为一直处于引资“落后省市”状态的安徽省，应在增强引资潜力的同时加大引资力度，进一步提高利用FDI的业绩水平。第二，发挥比较优势，明确吸引外资的重点和主攻方向。上海的比较优势主要在于经济发展水平高、经济规模和市场规模较大、基础设施好，吸引外资的“木桶短板”在于劳动力成本高、商务成本高，因此利用F