上海市FDI和人力资本对经济增长影响的实证分析

上海作为中国经济的前沿，长江三角洲的龙头，其外国直接投资（Foreign Direct Investment，简称FDI）和人力资本的积累领先于其他地区。随着国际资本纷纷向中国转移，上海成为接受外国直接投资最多的城市之一。它也在全球化知识经济的背景下，成为全国人力资本积累水平较高的城市之一。1992年以来，上海经济已连续14年保持两位数增长。那么，究竟外商直接投资和人力资本的积累对上海的经济增长具有什么样的作用呢？本文运用协整检验、脉冲响应函数和Granger因果检验三种方法, 对FDI、人力资本与经济增长的关系反复作了计量经济分析，却未发现有证据表明上海的FDI和人力资本促进了经济增长。在分析这一结论之后，我们认为，要充分发挥上海“增长极”的功能，需要对这些经济增长因素进一步优化。

一、文献回顾

大部分学者都认为，FDI能促进投资接受国的经济增长。钱纳里(Chenery)和斯特劳特(strout)1969年提出的“双缺口”模型就认为，外商直接投资（FDI）能弥补发展中国家在经济发展过程中出现的储蓄缺口和外汇缺口，从而实现经济增长。V. N. Balasubramanyam和 M. Salisu分析了46个国家的样本数据，发现外国直接投资确实在一定程度上促进了东道国的经济增长。国内学者东朝晖、靳向兰（1998）运用1979年到1997年间的样本，在总量基础上用回归方法计算外资对中国经济增长、出口、外汇储备和就业的影响,得出的结论是外资对中国经济的上述各个方面都有正向影响。沈坤荣（1999）利用多元滞后分布模型对1979年到1999年的统计数据作了经济计量检验,发现外国直接投资对中国经济增长具有显著的拉动效应，包括短期的需求效应和长期的供给效应。任永菊、张岩贵（2003）以阿尔佛罗模型为基础，对中国金融市场如何影响FDI以及FDI对经济增长的贡献做了综合性计量分析，发现中国的FDI净效应为正，说明FDI对中国经济的增长起了推动作用。江锦凡（2004）在经济增长理论框架的基础上纳入外国直接投资变量,着重就外国直接投资（FDI）对中国经济增长的影响作了理论和经验分析，发现FDI在中国经济增长中存在资本效应和外溢效应两方面的作用。1992年以后，随着FDI从珠三角向长三角转移，很多学者也将研究集中在长三角地区。洪银兴等人（2003）的研究表明，从1985年以来长三角地区FDI对GDP增长的报酬率为0.3641，即投入的FDI每增长1%，GDP将增长0.3641%。

近几十年来，人力资本在经济增长中的作用也越来越受到经济学家的重视。大多数研究者都认为，人力资本是一种特殊的资本性资源, 是促进经济增长的强大推动力, 对现代高新技术产业的发展和经济增长都有着决定性作用。舒尔茨（T. W. Schultz, 1961）首先指出人力资本的重要性：“国民产出的增加一直比土地、人时和再生性物质资本的增加幅度大，人力资本投资很可能是造成这种差别的主要原因”。[1] 卢卡斯（R. Lucas, 1988）通过研究人力资本对经济增长的作用得出结论：均衡经济增长率等于人均人力资本水平的增长率。罗默（P. Romer, 1990）的研究也得出了如下结论：均衡经济增长率与人力资本存量成正比，与R&D部门的生产率成正比，与时间贴现率成反比。他通过模型解释了各国经济增长水平出现差异的原因，即人力资本存量越丰富的国家，其经济增长率越高。根据新经济增长理论，杨立岩、潘慧峰（2003）在他们建立的经济增长模型中也证明：经济增长率是由基础科学知识增长率或从事研发人员的数量决定的。

然而，本文通过运用协整检验、脉冲响应函数和Granger因果检验三种方法, 对上海市FDI、人力资本与经济增长的关系作了实证分析，却得到了出人意料的结论，即实证结果并不表明存在人力资本和FDI促进经济增长的机制。

二、实证研究

1、数据的选取

我们的研究采用《上海市统计年鉴》1981年到2004年度的统计数据。下文以GDP表示上海市的经济增长（以亿元为单位），以FDI表示外商直接投资额（即实际利用外资额，原始数据以亿美元为单位，为统一计量单位，研究时用1：8.11的比例将美元投资额换算为亿元），以HUMC代表上海的人力资本（即每百万人中大学生的人数）。

2、时间序列的平稳性检验与协整检验

为避免伪回归并消除可能的异方差，首先对GDP、人力资本（HUMC）和外商直接投资（FDI）作对数处理，然后分别进行ADF（ the Augmented Dickey-Fuller test）单位根检验。检验结果见表1。

表1. ADF检验结果

变量	类型	ADF 检验统计量	临界值
变量	类型	ADF 检验统计量	1 ％	5 ％	10 ％
D(LNGDP,2)	(0,0,1)	-4.554433 ^**	-2.679735	-1.958088	-1.607830
D(LNGDP)	(1,1,1)	-2.251932	-4.440739	-3.632896	-3.254671
LNGDP	(1,1,1)	-2.547586	-4.440739	-3.632896	-3.254671
D(LNFDI,2)	(1,0,1)	-5.071155 ^**	-2.685718	-1.959071	-1.607456
D(LNFDI)	(1,0,2)	-3.626636 ^*	-3.788030	-3.012363	-2.646119
LNFDI	(1,0,1)	-2.407681	-3.752946	-2.998064	-2.638752
D(HUMC,2)	(0,0,3)	-3.182406 ^**	-2.699769	-1.961409	-1.606610
D(LNHUMC)	(0,0,1)	-3.570844 ^*	-3.788030	-3.012363	-2.646119
LNHUMC	(0,0,4)	2.295835	-3.831511	-3.029970	-2.655194

注：(1)变量栏中L*表示原变量的对数，D(*)表示变量的一阶差分，D (*，2)表示变量的二阶差分；(2)类型栏括号中的三个数字(a，b，c)的含义是：a表示ADF检验时估计方程中是否具有常数项，a取0时表示不含常数项，a取1时表示含常数项；b表示ADF检验时估计方程中是否具有时间趋势项，b取0时表示不含时间趋势项，b取1时表示含时间趋势项；c表示自回归滞后的长度。（3）ADF 检验统计量栏中*表示在5%的显著性水平下通过平稳性检验，**表示在1%的显著性水平下通过平稳性检验。

由表1可知，LNGDP、LNFDI和LNHUMC在10%的显著性水平下都没有通过平稳性检验(ADF检验)，即它们都是非平稳的时间序列。LNFDI和LNHUMC的一阶差分、在5%的显著水平下通过平稳性检验,即它们是I（1）过程。LGDP在5%的显著水平下没有通过平稳性检验，在1%的显著水平下通过了平稳性检验，它的二阶差分序列是平稳的，即它是I（2）过程。

在判断上海市LNGDP、LNFDI和LNHUMC的协整关系时，我们采用Johanson检验方法。首先应用赤池（Akaike）信息准则（AIC）来确定最佳滞后期，再验证协整中是否存在常数和时间趋势项，最后对数据作协整检验，使用的是Eviews5.0软件，检验结果见表2。

表2. 上海市GDP和FDI的协整关系检验结果

零假设：协整向量数目	特征值	迹统计量	5 ％临界值	p 值
0 个 *	0.919926	78.30462	35.19275	0.0000
至多 1 个 *	0.648819	27.80860	20.26184	0.0038
至多 2 个	0.291055	6.879549	9.164546	0.1329

有表2可见，检验结果在5％的显著性水平上拒绝了三个变量间不存在协整关系的零假设，迹统计量显示在5％的显著性水平上存在两个协整向量。最后一列是MacKinnon-Haug-Michelis (1999)的p值。

3、VAR模型

外商直接投资、人力资本和经济增长之间存在相互作用、相互影响的动态关系模式，我们用LNGDP、LNFDI和LNHUMC之间的VAR模型来分析它们之间的经济联系。设VAR(p)模型为：
（3）

其中，是由三个内生变量（LNGDP，LNFDI，LNHUMC）组成的向量，为随机扰动向量，，， … ，为参数矩阵。利用Eviews5.0得到的参数估计结果列于表3。

表3. LNGDP、LNFDI和LNHUMC的VAR模型

解释变量

被解释变量

LNGDP

LNHUMC

LNFDI

LNGDP(-1)

1.477571 ^***

[ 4.07649]

-0.065619

[-0.44133]

7.120584

[ 2.69297] ^***

LNGDP(-2)

-0.321764

[-0.46015]

-0.025798

[-0.08994]

-8.362618

[-1.63938] ^*

LNGDP(-3)

-0.197873

[-0.40559]

0.257827

[ 1.28831]

1.879737

[ 0.52817]

LNHUMC(-1)

0.093317

[ 0.18466]

1.321151

[ 6.37339] ^***

-0.984862

[-0.26716]

LNHUMC(-2)

-0.443323

[-0.52556]

-0.571484

[-1.65160] ^*

2.955392

[ 0.48028]

LNHUMC(-3)

0.547140

[ 1.08259]

0.062957

[ 0.30367]

-2.407746

[-0.65306]

LNFDI(-1)

0.024937

[ 0.63114]

0.010998

[ 0.67852]

0.652077

[ 2.26230] ^**

LNFDI(-2)

-0.033387

[-0.84191]

-0.035092

[-2.15726] ^**

-0.561571

[-1.94124] ^**

LNFDI(-3)

0.009402

[ 0.27099]

-0.013435

[-0.94397]

0.431213

[ 1.70370] ^*

-0.555756

[-0.97395]

-0.081696

[-0.34902]

-0.934081

[-0.22440]

Adj. R-squared

0.996414

0.996493

0.938946

F-statistic

618.4892

632.3715

35.17564

注：*表示在10％的显著性水平上显著，**表示在5％的显著性水平上显著，***表示在1％的显著性水平上显著。

从表3可见，除了GDP滞后一期值对GDP有显著影响外，FDI和人力资本滞后值对GDP均无显著影响。这一点可能有些出人意料之外。另外，我们还发现，上海的GDP对上海人力资本增长的贡献也没能达到统计上的显著水平。

所以，在计量经济学意义上，我们没有发现上海的FDI对上海的GDP增长做出显著贡献。但反过来，上海的经济增长对FDI的增长的影响却是显著的。

4、脉冲响应函数与Granger因果关系检验

为了进一步检验上述VAR模型结论的可靠性，我们运用脉冲响应函数与Granger因果关系检验上述结论。脉冲响应函数描述的是当某一内生变量的扰动项受到一个单位的冲击而其他变量及其扰动项不变时，对所有内生变量的当前值和将来值的影响。某个变量受到的冲击，既影响该变量也通过VAR模型的动态结构传导到其他内生变量。脉冲响应函数是基于向量移动平均VMA(8)。来自（3）式的VMA (∞) 为：

（ 4 ）

其中为系数矩阵，受到的脉冲导致的的响应函数为。

前文对LNGDP、LNFDI和LNHUMC之间的协整关系进行了检验，结果表明这三个变量之间存在长期的均衡关系。在短期内由于受到随机干扰，这些内生变量可能偏离均衡值，但是系统变量的相互作用会使它们最终回到均衡增长路径。当FDI和人力资本分别受到一个标准差的冲击时，经济增长的脉冲响应如图1和图2所示。

图1.经济增长对FDI冲击的响应图2.经济增长对人力资本冲击的响应

从总体上来看，经济增长对FDI冲击和人力资本冲击的响应都不大。FDI冲击对经济增长的影响在6年后逐步表现出来，在第10年达到5％。人力资本冲击对经济增长的影响在前8年表现得都不明显，不超过1％，在第8年后逐步放大，但是方向是负向的。由此可见，脉冲响应函数分析的结论和VAR模型分析的结论是吻合的。

为了再次审查这些结论的正确性，下面我们再利用Granger因果检验的方法加以研究，结果见表4。

表4. 上海市外商直接投资、人力资本和GDP的Granger因果检验结果(滞后长度=3)

原假设	F 统计量	p 值	结论
LNGDP 不是 LNFDI 的 Granger 原因	3.35605	0.04951	拒绝
LNFDI 不是 LNGDP 的 Granger 原因	0.52265	0.67369	接受
LNHUMC 不是 LNFDI 的 Granger 原因	0.26592	0.84883	接受
LNFDI 不是 LNHUMC 的 Granger 原因	1.64484	0.22420	接受
LNHUMC 不是 LNGDP 的 Granger 原因	1.60371	0.23323	接受
LNGDP 不是 LNHUMC 的 Granger 原因	4.29376	0.02406	拒绝

由表4可以看出，即使是在10％的显著性水平上，FDI和人力资本也不是经济增长的Granger原因。这个结论进一步验证了VAR模型和脉冲响应函数分析的结论。只不过，在这里经济增长是FDI和人力资本增长的Granger原因。

三、原因分析及结论

在计量经济学意义上我们没有发现上海的FDI和人力资本促进经济增长的证据。对于这个出人意料的结论，我们认为有以下几方面的原因。

从FDI来看，上海市已成为中国吸引FDI最多的城市之一，但是不同类型FDI企业的进入具有各不相同的目的，有些是为了转移资源和劳动密集型产业或产品的生产环节，有些是为了转移环境污染型产业。我们不能忽视利用这些FDI可能对地区资源、环境和可持续发展造成的损害。在一定程度上说，这些外资转移的夕阳产业对中国及上海地区并不一定是一种机遇（刘海英，2004）。

另外，上海目前吸引FDI也面临严峻的挑战。这主要包括：国际油价高起影响全球经济复苏进程，美元贬值和人民币升值的预期带来不确定因素，国内控制物价上涨的任务加重，服务业引入大项目尚未突破，基础设施和公用事业领域垄断严重，利用外资方式创新不足，商务成本上升较快，土地等资源短缺约束加重（裘文进，2005）。

从人力资本来看，上海的人力资本投资中教育培训投资一直占较高比例,约为60 % ,这表明上海比较注重对劳动者的知识和技能的投资。而在人力资本的存量构成上，上海的人力资本存量中含有较大比例的外省市人力资本（孙景蔚、王焕祥，2006）。这就说明，上海的经济增长和上海的人力资本发展之间可能是一种复杂的非线性关系。一方面，上海的经济增长吸纳了全国各地和驻沪跨国公司等各方面人才，而不仅仅是依靠上海本地的人力资源；另一方面，上海的人力资本也在源源不断地流向中西部地区甚至国外。这种人才的流出导致上海地区非正比的投资与收益。

其次是由于人力资本相关的制度安排存在问题。制度是一种协调人类社会行为的安排方式。在一定意义上讲,人力资本要在一定的制度框架内才得以有效组织而促进经济增长。好的制度激励人力资本的形成和配置,可使人力资本合理配置而增值,落后的制度则压抑人力资本的形成和配置,可使人力资本配置不合理或贬值。目前,中国正处于经济体制转轨时期,制度环境还处于失衡状态,旧体制的残留、新体制的不完善、新旧体制之间的摩擦与碰撞以及制度变迁中出现的不配套、不对称现象,均深刻地影响制约着人力资本的发展。[2]

当然，以上的结论只是计量意义上的。我们不否认数据选取上的局限，以及指标的单一性（如人力资本指标）。但我们也从另一个方面探索了对上海经济增长的制约因素。综上所述，要充分发挥上海“增长极”的功能，需要进一步优化其增长的促进因素。

【注释】
[1] T. W. Schultz, ” Investment in Human Capital”, American Economic Review , Vol.51, No.5, 1961, pp.1035-1039.
[2] 宋晓梅：“经济增长中人力资本与制度的关系评析与启示”，《黑龙江社会科学》， 2003 年第 2 期，第 33~36 页。

参考文献
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T. W. Schultz,ō Investment in Human Capitalō, American Economic Review, Vol.51, No.5, 1961, pp.1035-1039.
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张一力：“从人力资本结构看区域经济发展模式的选择”，《经济学动态》，2005年第7期。

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