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摘 要：
采用广义矩 （GMM） 估计，引入相关变量空间和时间上的滞后性项，对外环渤海地区城市间外资溢出与经济增长进行分析。通过实证检验发现，外资与所在城市经济增长有显著相关性，邻近城市间经济发展具有联系，但外资对邻近城市经济发展影响不显著。
关键词：
FDI；外资溢出；空间滞后；GMM
1672-3198（2013）19-0049-02
1 引言
一般认为环渤海地区不仅地理空间上分散，区域内城市间经济间联系也不够紧密。为了从实证的角度去考察和验证这种观点是否成立，文章从FDI溢出效应角度出发，主要回答两个问题：一是环渤海地区城市外商直接投资对其邻近周边城市的经济发展有无溢出效应？二是哪些因素影响环渤海地区城市经济的发展？
lnyi，t=a0lnyi，t-1+a1lnki，t+a2lnhi，t+a3ln（ni，t+g+d）+a4lnFDIi，t+b1lnWFDIi，t+b2lnWyi，t+ηi+γt+εi，t其中，yi，t代表经济增长用人均GDP来表示，yi，t-1是yi，t的一阶滞后项，把其作为被解释变量来说明前期经济表现对当期经济表现的联系，另外，由于经济增长收敛 （Growth Convergence） 具有非线性的特点，加入yi，t-1滞后项可以在一定程度消除经济未来增长同前期收入之间的非线性关系。ki，t表示的是国内投资对经济表现的影响，用固定资产投资占GDP的比率来表示，hi，t表示的是人力资本量，这里用高校当年的在校生占总人口比率来表示，ni，t+g+δ中ni，t指的是人口平均增长率，这里用人口每年自然增长率来表示，另外g值在此处为给定的技术外生变化率，δ表示的是一个共同的折旧率，这里仍然按照曼昆文章中的做法，将g+δ设定为0.05，随机扰动项有城市的固定效应ηi，γt表示的是时间效应，εi，t表示的是随着个体和时间而变化的扰动项，论文中仍然使用来自环渤海9城市从2000-2008年的数据。
另外由于需要检验地理空间某城市邻近周边城市对其经济增长的影响，即空间滞后性，所以需要在模型中加入一个含有距离加权矩阵W的变量WFDIi，t作为i城市周边邻近城市外资集聚对该城市经济发展的影响。模型中同时还加入有空间加权矩阵Wyi，t来表示邻近地区经济增长对i城市的效应。加权矩阵W具体展开表达为：
GMM检验的结果中Arellano-Bond 的AR统计量检验的是一阶差分残差序列的一阶，二阶自相关性，其零检测设为残差序列不存在自相关，从回归结果中可以看到GMM的AR（1） 在0.08和0.09的显著性水平上拒绝接受存在一阶自相关，即差分残差序列存在自相关可能性很大，而GMM的AR（2）项都可以在较高的水平上接受残差序列不存在自相关的零检测设。Sargan检验是为了观察GMM工具变量是否具有过度识别约束 （Over-Indentifying Restrictions），其零检测设 （Null Hypothesis） 是工具变量约束有效，从而说明选取的工具变量是合适的。从给结果中可以看到，Sargan检验P值意味着在0.754和0.646的水平上接受工具变量约束有效的原检测设，这说明GMM回归中选择的工具变量是合理的。
从回归结果中可以看到，分析中比较关键的的两个空间滞后变量中，Wy跟预想中的符号一致，这说明环渤海城市经济发展存在相互关联，i城市对其邻近城市经济增长对该城市具有促进作用。另外从GMM分析结果中还可以看出，固定资产投资项ki，t， FDI对城市经济增长影响显著。
WFDI效应不显著，即周边邻近城市的外商投资对该城市经济增长作用不明显。这与城市间的劳动力素质差异，总体城市产业结构趋同有很大关系。外资集中的城市从邻近城市吸纳大量优秀人力资源，对邻近城市生产活动造成不利影响；而总体产业结构相似，外商生产活动只要在城市内就可以完成，邻近城市很难受益，同时还与其他邻近城市竞争稀缺资源。这些都影响外资向周边城市的溢出。
4 结论
环渤海地区外资对所在城市经济增长有积极作用，对于那些城市化程度高，市场规模大的城市，他们可以在最初吸收大量的外资，增加FDI存量，从集聚经济中受益，拉大了不同地区之间的经济发展水平。
城市间外资溢出效应不明显，外资集聚对邻近城市的经济增长没有显著的促进作用。对于外商投资水平较低的城市，为争取发展机会，应该一方面从城市化水平入手，提高城市交通，通讯等基础设施，怎么写作设施，城市环境质量，另一方面努力发展经济，提高本市市场规模，为
环渤海经济联系不紧密的结论不准确，单从外资对其邻近周边城市的经济发展来看该地区经济没有较紧密联系，但如实证部分所示，城市经济的发展仍然可以带动邻近城市的发展，两者正相关。 参考文献
D. Roodman. How to do xtabond2： An introduction to difference and system GMM in Stata[J]. Center for Global Development working paper，2006.
Elitza Mileva.Using Arellano-Bond Dynamic Panel GMM Estimators in Stata： Tutorial with Examples using Stata 9.0 （xtabond and xtabond2）[J].Economics Department Fordham University，2007.
[3]Easterly W.Troubles with the neighbours： Africa's problem， Africa's opportunity[J].Journal of African Economies，1998.
[4]Madariaga， N.， S. Ponce
[5]Mankiw， NG.， D. Romer. A contribution to the empirics of economic growth[J]. The Quarterly Journal of Economics，1992.
[6]Shanzi Ke. Agglomeration， productivity， and spatial spillovers across Chinese cities[J]. Springer，2009.
[7]Yanjing， C.Agglomeration and location of foreign direct investment： The case of China[J]. China Economic Review，2009.
[8]樊欢欢. Eviews 统计分析与应用[M].北京：机械工业出版社， 2009.
采用广义矩 （GMM） 估计，引入相关变量空间和时间上的滞后性项，对外环渤海地区城市间外资溢出与经济增长进行分析。通过实证检验发现，外资与所在城市经济增长有显著相关性，邻近城市间经济发展具有联系，但外资对邻近城市经济发展影响不显著。
关键词：
FDI；外资溢出；空间滞后；GMM
1672-3198（2013）19-0049-02
1 引言
一般认为环渤海地区不仅地理空间上分散，区域内城市间经济间联系也不够紧密。为了从实证的角度去考察和验证这种观点是否成立，文章从FDI溢出效应角度出发，主要回答两个问题：一是环渤海地区城市外商直接投资对其邻近周边城市的经济发展有无溢出效应？二是哪些因素影响环渤海地区城市经济的发展？
2 模型引入
本文基于新古典经济学的索罗模型 （Solow Growth Model），并结合以往相关研究中使用的模型，将空间滞后因素考虑在内，加入FDI，得到的新公式为：lnyi，t=a0lnyi，t-1+a1lnki，t+a2lnhi，t+a3ln（ni，t+g+d）+a4lnFDIi，t+b1lnWFDIi，t+b2lnWyi，t+ηi+γt+εi，t其中，yi，t代表经济增长用人均GDP来表示，yi，t-1是yi，t的一阶滞后项，把其作为被解释变量来说明前期经济表现对当期经济表现的联系，另外，由于经济增长收敛 （Growth Convergence） 具有非线性的特点，加入yi，t-1滞后项可以在一定程度消除经济未来增长同前期收入之间的非线性关系。ki，t表示的是国内投资对经济表现的影响，用固定资产投资占GDP的比率来表示，hi，t表示的是人力资本量，这里用高校当年的在校生占总人口比率来表示，ni，t+g+δ中ni，t指的是人口平均增长率，这里用人口每年自然增长率来表示，另外g值在此处为给定的技术外生变化率，δ表示的是一个共同的折旧率，这里仍然按照曼昆文章中的做法，将g+δ设定为0.05，随机扰动项有城市的固定效应ηi，γt表示的是时间效应，εi，t表示的是随着个体和时间而变化的扰动项，论文中仍然使用来自环渤海9城市从2000-2008年的数据。
另外由于需要检验地理空间某城市邻近周边城市对其经济增长的影响，即空间滞后性，所以需要在模型中加入一个含有距离加权矩阵W的变量WFDIi，t作为i城市周边邻近城市外资集聚对该城市经济发展的影响。模型中同时还加入有空间加权矩阵Wyi，t来表示邻近地区经济增长对i城市的效应。加权矩阵W具体展开表达为：
3 实证检验结果
由于数据中含有因变量的滞后项，用OLS的方法进行回归会产生较大偏差，所以这里采用One-Step System GMM即系统广义矩方法对模型公式进行回归。同时文章列出了Pooled OLS即混合最小二乘和固定效应两种方式下的回归结果作为参考。下表是通过Stata程序xtabond2所得系统GMM回归结果：GMM检验的结果中Arellano-Bond 的AR统计量检验的是一阶差分残差序列的一阶，二阶自相关性，其零检测设为残差序列不存在自相关，从回归结果中可以看到GMM的AR（1） 在0.08和0.09的显著性水平上拒绝接受存在一阶自相关，即差分残差序列存在自相关可能性很大，而GMM的AR（2）项都可以在较高的水平上接受残差序列不存在自相关的零检测设。Sargan检验是为了观察GMM工具变量是否具有过度识别约束 （Over-Indentifying Restrictions），其零检测设 （Null Hypothesis） 是工具变量约束有效，从而说明选取的工具变量是合适的。从给结果中可以看到，Sargan检验P值意味着在0.754和0.646的水平上接受工具变量约束有效的原检测设，这说明GMM回归中选择的工具变量是合理的。
从回归结果中可以看到，分析中比较关键的的两个空间滞后变量中，Wy跟预想中的符号一致，这说明环渤海城市经济发展存在相互关联，i城市对其邻近城市经济增长对该城市具有促进作用。另外从GMM分析结果中还可以看出，固定资产投资项ki，t， FDI对城市经济增长影响显著。
WFDI效应不显著，即周边邻近城市的外商投资对该城市经济增长作用不明显。这与城市间的劳动力素质差异，总体城市产业结构趋同有很大关系。外资集中的城市从邻近城市吸纳大量优秀人力资源，对邻近城市生产活动造成不利影响；而总体产业结构相似，外商生产活动只要在城市内就可以完成，邻近城市很难受益，同时还与其他邻近城市竞争稀缺资源。这些都影响外资向周边城市的溢出。
4 结论
环渤海地区外资对所在城市经济增长有积极作用，对于那些城市化程度高，市场规模大的城市，他们可以在最初吸收大量的外资，增加FDI存量，从集聚经济中受益，拉大了不同地区之间的经济发展水平。
城市间外资溢出效应不明显，外资集聚对邻近城市的经济增长没有显著的促进作用。对于外商投资水平较低的城市，为争取发展机会，应该一方面从城市化水平入手，提高城市交通，通讯等基础设施，怎么写作设施，城市环境质量，另一方面努力发展经济，提高本市市场规模，为
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吸引外资创造良好的内部条件。其次，外资集聚存在不经济，因为外资空间上过度集中会引起所在城市工资水平上升，集聚所带来的交通拥挤，基础设施不足等，这些都会促使外资一定程度向周边城市转移。发展水平较低的城市应该利用好这些有利的内外部因素。环渤海经济联系不紧密的结论不准确，单从外资对其邻近周边城市的经济发展来看该地区经济没有较紧密联系，但如实证部分所示，城市经济的发展仍然可以带动邻近城市的发展，两者正相关。 参考文献
D. Roodman. How to do xtabond2： An introduction to difference and system GMM in Stata[J]. Center for Global Development working paper，2006.
Elitza Mileva.Using Arellano-Bond Dynamic Panel GMM Estimators in Stata： Tutorial with Examples using Stata 9.0 （xtabond and xtabond2）[J].Economics Department Fordham University，2007.
[3]Easterly W.Troubles with the neighbours： Africa's problem， Africa's opportunity[J].Journal of African Economies，1998.
[4]Madariaga， N.， S. Ponce
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t. FDI in Chinese cities： spillovers and impact on growth[J].The World Economy，2007.[5]Mankiw， NG.， D. Romer. A contribution to the empirics of economic growth[J]. The Quarterly Journal of Economics，1992.
[6]Shanzi Ke. Agglomeration， productivity， and spatial spillovers across Chinese cities[J]. Springer，2009.
[7]Yanjing， C.Agglomeration and location of foreign direct investment： The case of China[J]. China Economic Review，2009.
[8]樊欢欢. Eviews 统计分析与应用[M].北京：机械工业出版社， 2009.