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摘要：文章基于2005～2018年江苏省13个地级市的面板数据，采用混合OLS回归的方法，通过实证检验外商直接投资对江苏省不同城市群的经济增长的促进作用，基于城市地理位置分类的城市群异质性分析表明，FDI均显著促进江苏省沿海城市和内陆城市的经济增长，且对内陆城市的促进作用大于沿海城市。
关键词：外商直接投资;经济增长;促进作用;城市异质性
一、外商直接投资影响经济增长的理论模型构建
本部分用柯布-道格拉斯生产函数模型从总供给的角度来解释一个地区的经济增长，C-D模型的核心思想是：从长期或者超长期来看，一个地区的经济增长是由该地区的资本投入K和劳动投入L共同决定的（当模型不含技术进步的情况下），规模报酬不变的生产函数的表达式为Yt=AtKL，（0<α<1）（四个变量均是时间t的函数）。本文对资本K进一步拓展：随着改革开放深度推进，越来越多的外商进入中国市场投资设厂从事生产活动，经典模型中的资本K不再仅仅指国内资本Kd，还应该包括外国的资本Kf。为简便说明问题，假设国内资本Kd和外商直接投资Kf独立地影响产出，那么规模报酬不变的生产函数可以重新表述为：Yt=AtKKL，（0<θ<1，0<α<1）。对等式两边取对数并对时间t求导可得：再窑=+θα+（1-θ）α+（1-α）（其中再窑=，其他变量定义类似）由此可知，外国资本的增长率可以解释GDP的增长率。另外，可以做出一个合理的推测：江苏省外商直接投资的增加对GDP的增长有显著的促进作用。下一部分将通过计量实证分析，验证该推测是否成立。
二、计量模型构建与数据说明
（一）计量模型
根据本文第一部分所描述的理论模型，可以利用江苏2005～2018年13个城市的面板数据将计量模型设定为：
lnGDPit=β0+β1lnFDIit+β2lnKdit+β3lnLit+β4Git+β5Financeit+μit，
其中i，t分别表示城市和年份。μit是随机误差项，被解释变量为城市生产总值GDP的对数，核心解释变量为FDI：采取FDI的对数形式作为衡量城市层面外商直接投资的水平，此外模型中还含有四个控制变量，其中劳动力的增加也会带来GDP的增长，故将劳动力设为第一个控制变量。考虑到这里的OLS方法可能存在遗漏变量偏误而导致出现内生性问题，所以还必须控制其他三个变量—国内资本、城市的金融水平和城市政府财政支出水平。
被解释变量——城市的GDP水平，GDP是一个城市的生产总值，是衡量经济水平最好的指标，本文所设模型将采取GDP的对数形式，因为采取对数形式能解释GDP的增长率，而这正是本文研究的重要结果变量。
核心解释变量——城市的外商直接投资FDI，其衡量了外商在一个城市投入的资本，本文计量模型所采取的也是该变量的对数形式，一方面，可以消除存在潜在的异方差性，另一方面，lnFDI前的回归系数就是外商直接投资对GDP的弹性，这也是本文最关注的回归系数。
第一个控制变量——劳动力。理论上而言，劳动力的增加对经济增长有促进作用，应该在实证模型中加入劳动力变量，并同样采取对数的形式，其回归系数表示劳动力对GDP的弹性。
第二个控制变量——国内资本。国内资本和国外资本在经济中共同发挥作用，两者都会影响到经济增长，且两者相关，需要将其加入模型中，若放在随机干扰项里，会产生内生性问题。本文模型采用国内资本的对数形式，其回归系数表示国内资本的弹性。
第三个控制变量——城市政府财政支出。基于凯恩斯提出的“有效需求”理论，只要创造了有效需求，短期就可以拉动经济增长，如增加政府购买。本文采用城市政府的财政支出水平衡量政府购买，因为政府的大部分财政支出是用来打造公共基础设施如高铁、地铁等交通运输服务的。但是在基于长期的古典经济学框架中，一国或地区政府购买的增加会减少国民储蓄，从而导致在可贷资金市场的实际利率上升，进而抑制了投资，从而导致国内产出减少。所以要将城市政府财政支出水平放入模型中。本文参考李健、辛冲冲（2020）采取的衡量方法并加以修改—城市政府财政支出水平与该城市生产总值之比。
第四个控制变量——金融水平。一个地区的金融发展水平对该地区经济增长的影响通过金融机构调控借贷约束的松紧实现，比如银行等金融机构提供宽松的借贷政策如降低对企业的信用等级考核时，一些中小企业更容易取得生产所需要的投资资本，进而更有利于企业从事生产活动以促进经济增长。所以城市的金融发展水平也应该在模型中体现，本文用城市金融机构贷款余额与该城市的GDP之比来。
（二）数据来源与说明
城市GDP水平（亿元）、城市外商直接投资（万美元）、城市政府财政支出（亿元）、劳动力（万人）和城市金融机构贷款余额（亿元）的数据直接来源每个城市的统计年鉴。城市政府财政支出采用的是政府一般预算支出，劳动力数据采用城市年末统计的就业人数，国内资本通过计算得出：首先用每个城市的固定资产投资额做总资本的代理变量，用固定资产减去当年汇率①折算过后的外商直接投资额的方法求得国内资本Kd，单位为亿元。
三、实证结果与分析
外商直接投资对处于不同位置和不同发展水平的城市经济增长的影响可能是不同的，为使研究更加细化，本部分将基于城市地理位置分类探讨省内不同城市群的FDI与城市经济增长之间的关系。基于城市地理位置分类标准可以将江苏省的13个地级市划分为两大类，第一类是沿海城市——南通、盐城和连云港，第二类是内陆城市——南京、苏州、无锡、常州、徐州、扬州、泰州、镇江、淮安和宿迁。
对沿海城市和内陆城市的分样本OLS回归结果如表1所示。两类城市的回归结果均表明FDI的进入可以显著地促进城市的经济增长，且FDI对江苏内陆城市经济增长的促进作用大于对沿海城市的促进作用：保持其他条件不变的情况下，FDI额每增加10%，会使得沿海城市的GDP提高0.94%，而内陆城市的这一数值为1.65%。这可能是因为沿海城市多为经济发展相对落后的城市，而内陆城市多数为二线和新一线城市，如南京、苏州和无锡等苏南城市，这些城市的独特优势使得外资得到更充分的利用，比如南京拥有在全国仅次于北京和上海的211 & 985高校数量，所以南京积聚了大量的人才资源。而苏州和无锡的制造业尤其轻工业尤其发达，两个城市都有十分强大的工业园区，这代表了苏锡基础设备完善、生产技术发达、劳动者操作技术娴熟，而这些优势使得内陆城市能将外资更好地聚集，并形成融合发展，增强了外资对地區经济发展的推动作用。同样地，不管城市地理位置如何，国内资本的投入都能显著地促进不同城市的经济增长。劳动力对沿海城市的促进作用并不显著，但其能显著地促进内陆城市的经济增长。政府财政支出的增加会促进沿海城市的经济增长，但效果并不显著，但其会明显地抑制内陆城市的经济发展。金融发展对两类城市的GDP增长均有明显的推动作用，且对内陆城市的促进作用小于沿海城市。 四、结论与政策启示
（一）研究结论
本文基于2005～2018年江苏省13个地级市的面板数据为分析对象，采用混合OLS回归的方法，通过实证检验江苏省两个城市群—沿海城市和内陆城市经济增长和外商直接投资之间的关系，回归结果表明：FDI对江苏省沿海城市和内陆城市的经济增长均有显著的促进作用，且对内陆城市的促进作用高于沿海城市，另外两个城市群样本的回归结果均显示国内投资对城市经济增长的促进作用高于外商直接投资。
（二）政策启示
根据实证结果，江苏省应该继续采取政策措施积极引进外商投资，不管是沿海城市还是内陆城市都应该积极地利用外资，但与此同时注意不能挤占国内投资的份额，因为国内投资比FDI更能促进江苏省经济增长，依然是经济增长的主要动力，所以江苏省政府要从政策层面协调好FDI与国内投资之间的关系，只有促进二者的协调发展，才能更好地促进江苏省的经济增长。
参考文献：
[1]姚树洁，冯根福，韦开蕾.外商直接投资和经济增长的关系研究[J].经济研究，2006（12）：35-46.
[2]冷艳丽，杜思正.双向直接投资的经济增长效应分析——来自中国数据的实证检验[J].国际商务（对外经济贸易大学学报），2017（01）：88-98.
[3]舒彤，刘纯霞，陈收，汪寿阳，黎建强.供应链体系中外商直接投资对中国经济增长的影响与实证[J].系统工程理论与实践，2014，34（02）：282-290.
[4]季婕.FDI对经济增长推动作用的实证研究——以江苏省为例[J].商讯，2020（17）：7-8.
[5]王鑫.FDI引入對江苏省区域经济增长的影响[J].环渤海经济瞭望，2019（02）：66-68.
[6]陈镘羽.外商直接投资对广西经济增长的实证分析——基于2003-2017年广西14个地级市的面板数据[J].市场论坛，2019（07）：28-35+43.
[7]廉丽娜.外商直接投资对甘肃省经济增长的影响[J].西北民族大学学报（哲学社会科学版），2017（05）：93-99.
[8]郭健全，李维.旅游发展、人力资本、外商直接投资对经济增长的影响——基于柯布-道格拉斯生产函数的实证分析[J].重庆工商大学学报（社会科学版）.2021，38（01）：44-56.
[9]谢雷.吉林省FDI、经济增长与环境污染关系研究[D].延吉：延边大学，2019.
[10]黄杰威.外商直接投资对经济增长的影响研究——基于珠江-西江经济带及延伸区17个城市[J].商场现代化，2019（10）：176-178.
[11]李健，辛冲冲.外商直接投资的经济增长效应及区域异质性特征[J].城市问题，2020（04）：51-61.
（作者单位：上海对外经贸大学）
关键词：外商直接投资;经济增长;促进作用;城市异质性
一、外商直接投资影响经济增长的理论模型构建
本部分用柯布-道格拉斯生产函数模型从总供给的角度来解释一个地区的经济增长，C-D模型的核心思想是：从长期或者超长期来看，一个地区的经济增长是由该地区的资本投入K和劳动投入L共同决定的（当模型不含技术进步的情况下），规模报酬不变的生产函数的表达式为Yt=AtKL，（0<α<1）（四个变量均是时间t的函数）。本文对资本K进一步拓展：随着改革开放深度推进，越来越多的外商进入中国市场投资设厂从事生产活动，经典模型中的资本K不再仅仅指国内资本Kd，还应该包括外国的资本Kf。为简便说明问题，假设国内资本Kd和外商直接投资Kf独立地影响产出，那么规模报酬不变的生产函数可以重新表述为：Yt=AtKKL，（0<θ<1，0<α<1）。对等式两边取对数并对时间t求导可得：再窑=+θα+（1-θ）α+（1-α）（其中再窑=，其他变量定义类似）由此可知，外国资本的增长率可以解释GDP的增长率。另外，可以做出一个合理的推测：江苏省外商直接投资的增加对GDP的增长有显著的促进作用。下一部分将通过计量实证分析，验证该推测是否成立。
二、计量模型构建与数据说明
（一）计量模型
根据本文第一部分所描述的理论模型，可以利用江苏2005～2018年13个城市的面板数据将计量模型设定为：
lnGDPit=β0+β1lnFDIit+β2lnKdit+β3lnLit+β4Git+β5Financeit+μit，
其中i，t分别表示城市和年份。μit是随机误差项，被解释变量为城市生产总值GDP的对数，核心解释变量为FDI：采取FDI的对数形式作为衡量城市层面外商直接投资的水平，此外模型中还含有四个控制变量，其中劳动力的增加也会带来GDP的增长，故将劳动力设为第一个控制变量。考虑到这里的OLS方法可能存在遗漏变量偏误而导致出现内生性问题，所以还必须控制其他三个变量—国内资本、城市的金融水平和城市政府财政支出水平。
被解释变量——城市的GDP水平，GDP是一个城市的生产总值，是衡量经济水平最好的指标，本文所设模型将采取GDP的对数形式，因为采取对数形式能解释GDP的增长率，而这正是本文研究的重要结果变量。
核心解释变量——城市的外商直接投资FDI，其衡量了外商在一个城市投入的资本，本文计量模型所采取的也是该变量的对数形式，一方面，可以消除存在潜在的异方差性，另一方面，lnFDI前的回归系数就是外商直接投资对GDP的弹性，这也是本文最关注的回归系数。
第一个控制变量——劳动力。理论上而言，劳动力的增加对经济增长有促进作用，应该在实证模型中加入劳动力变量，并同样采取对数的形式，其回归系数表示劳动力对GDP的弹性。
第二个控制变量——国内资本。国内资本和国外资本在经济中共同发挥作用，两者都会影响到经济增长，且两者相关，需要将其加入模型中，若放在随机干扰项里，会产生内生性问题。本文模型采用国内资本的对数形式，其回归系数表示国内资本的弹性。
第三个控制变量——城市政府财政支出。基于凯恩斯提出的“有效需求”理论，只要创造了有效需求，短期就可以拉动经济增长，如增加政府购买。本文采用城市政府的财政支出水平衡量政府购买，因为政府的大部分财政支出是用来打造公共基础设施如高铁、地铁等交通运输服务的。但是在基于长期的古典经济学框架中，一国或地区政府购买的增加会减少国民储蓄，从而导致在可贷资金市场的实际利率上升，进而抑制了投资，从而导致国内产出减少。所以要将城市政府财政支出水平放入模型中。本文参考李健、辛冲冲（2020）采取的衡量方法并加以修改—城市政府财政支出水平与该城市生产总值之比。
第四个控制变量——金融水平。一个地区的金融发展水平对该地区经济增长的影响通过金融机构调控借贷约束的松紧实现，比如银行等金融机构提供宽松的借贷政策如降低对企业的信用等级考核时，一些中小企业更容易取得生产所需要的投资资本，进而更有利于企业从事生产活动以促进经济增长。所以城市的金融发展水平也应该在模型中体现，本文用城市金融机构贷款余额与该城市的GDP之比来。
（二）数据来源与说明
城市GDP水平（亿元）、城市外商直接投资（万美元）、城市政府财政支出（亿元）、劳动力（万人）和城市金融机构贷款余额（亿元）的数据直接来源每个城市的统计年鉴。城市政府财政支出采用的是政府一般预算支出，劳动力数据采用城市年末统计的就业人数，国内资本通过计算得出：首先用每个城市的固定资产投资额做总资本的代理变量，用固定资产减去当年汇率①折算过后的外商直接投资额的方法求得国内资本Kd，单位为亿元。
三、实证结果与分析
外商直接投资对处于不同位置和不同发展水平的城市经济增长的影响可能是不同的，为使研究更加细化，本部分将基于城市地理位置分类探讨省内不同城市群的FDI与城市经济增长之间的关系。基于城市地理位置分类标准可以将江苏省的13个地级市划分为两大类，第一类是沿海城市——南通、盐城和连云港，第二类是内陆城市——南京、苏州、无锡、常州、徐州、扬州、泰州、镇江、淮安和宿迁。
对沿海城市和内陆城市的分样本OLS回归结果如表1所示。两类城市的回归结果均表明FDI的进入可以显著地促进城市的经济增长，且FDI对江苏内陆城市经济增长的促进作用大于对沿海城市的促进作用：保持其他条件不变的情况下，FDI额每增加10%，会使得沿海城市的GDP提高0.94%，而内陆城市的这一数值为1.65%。这可能是因为沿海城市多为经济发展相对落后的城市，而内陆城市多数为二线和新一线城市，如南京、苏州和无锡等苏南城市，这些城市的独特优势使得外资得到更充分的利用，比如南京拥有在全国仅次于北京和上海的211 & 985高校数量，所以南京积聚了大量的人才资源。而苏州和无锡的制造业尤其轻工业尤其发达，两个城市都有十分强大的工业园区，这代表了苏锡基础设备完善、生产技术发达、劳动者操作技术娴熟，而这些优势使得内陆城市能将外资更好地聚集，并形成融合发展，增强了外资对地區经济发展的推动作用。同样地，不管城市地理位置如何，国内资本的投入都能显著地促进不同城市的经济增长。劳动力对沿海城市的促进作用并不显著，但其能显著地促进内陆城市的经济增长。政府财政支出的增加会促进沿海城市的经济增长，但效果并不显著，但其会明显地抑制内陆城市的经济发展。金融发展对两类城市的GDP增长均有明显的推动作用，且对内陆城市的促进作用小于沿海城市。 四、结论与政策启示
（一）研究结论
本文基于2005～2018年江苏省13个地级市的面板数据为分析对象，采用混合OLS回归的方法，通过实证检验江苏省两个城市群—沿海城市和内陆城市经济增长和外商直接投资之间的关系，回归结果表明：FDI对江苏省沿海城市和内陆城市的经济增长均有显著的促进作用，且对内陆城市的促进作用高于沿海城市，另外两个城市群样本的回归结果均显示国内投资对城市经济增长的促进作用高于外商直接投资。
（二）政策启示
根据实证结果，江苏省应该继续采取政策措施积极引进外商投资，不管是沿海城市还是内陆城市都应该积极地利用外资，但与此同时注意不能挤占国内投资的份额，因为国内投资比FDI更能促进江苏省经济增长，依然是经济增长的主要动力，所以江苏省政府要从政策层面协调好FDI与国内投资之间的关系，只有促进二者的协调发展，才能更好地促进江苏省的经济增长。
参考文献：
[1]姚树洁，冯根福，韦开蕾.外商直接投资和经济增长的关系研究[J].经济研究，2006（12）：35-46.
[2]冷艳丽，杜思正.双向直接投资的经济增长效应分析——来自中国数据的实证检验[J].国际商务（对外经济贸易大学学报），2017（01）：88-98.
[3]舒彤，刘纯霞，陈收，汪寿阳，黎建强.供应链体系中外商直接投资对中国经济增长的影响与实证[J].系统工程理论与实践，2014，34（02）：282-290.
[4]季婕.FDI对经济增长推动作用的实证研究——以江苏省为例[J].商讯，2020（17）：7-8.
[5]王鑫.FDI引入對江苏省区域经济增长的影响[J].环渤海经济瞭望，2019（02）：66-68.
[6]陈镘羽.外商直接投资对广西经济增长的实证分析——基于2003-2017年广西14个地级市的面板数据[J].市场论坛，2019（07）：28-35+43.
[7]廉丽娜.外商直接投资对甘肃省经济增长的影响[J].西北民族大学学报（哲学社会科学版），2017（05）：93-99.
[8]郭健全，李维.旅游发展、人力资本、外商直接投资对经济增长的影响——基于柯布-道格拉斯生产函数的实证分析[J].重庆工商大学学报（社会科学版）.2021，38（01）：44-56.
[9]谢雷.吉林省FDI、经济增长与环境污染关系研究[D].延吉：延边大学，2019.
[10]黄杰威.外商直接投资对经济增长的影响研究——基于珠江-西江经济带及延伸区17个城市[J].商场现代化，2019（10）：176-178.
[11]李健，辛冲冲.外商直接投资的经济增长效应及区域异质性特征[J].城市问题，2020（04）：51-61.
（作者单位：上海对外经贸大学）