fdi、产业聚集是否有助于国际竞争力提升——基于中国制造业pvar模型的实证研究-周材荣.pdf

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1、 经济理论与经济管理 2016年第10期* 周材荣，武汉大学经济与管理学院，邮政编码： 430071，电子信箱： jarry2008jacob 163. com。感谢匿名评审人提出的修改建议，笔者已做了相应修改，本文文责自负。FDI、产业聚集是否有助于国际竞争力提升*- - -基于中国制造业PVAR模型的实证研究周材荣提 要 本文运用联合国商品贸易数据库2004- 2013年共十年数据，对我国27个制造业国际竞争力、外商直接投资程度、产业集聚度进行测算，并利用静态面板回归和动态向量自回归PVAR模型对三者之间的内在作用关系进行实证对比分析。结果发现： （ 1）中国整体制造业国际竞争力稳步提升，

2、但具备较强国际竞争力的还主要集中在劳动密集型行业，而中高技术行业是中国参与全球竞争形成优势最有潜力的行业; （ 2）我国引入外商直接投资占比变化不大，但其总额提升速度迅猛; （ 3）我国制造业的平均产业集聚程度呈上升趋势，但其大小程度及变化趋势在不同行业之间有着明显差别; （ 4）静态面板回归结果表明， FDI渗入程度越高，产业集聚程度越大，越有利于制造业国际竞争力的提升，此外， FDI与产业集聚间存在交互效应继而正向影响国际竞争力的提升; （ 5）向量自回归（ PVAR）模型也显示FDI、产业聚集、国际竞争力间存在长期稳定的相关关系。关键词 国际竞争力;外商直接投资;产业集聚; PVAR一、

3、引言随着改革开放的不断深入，我国利用外商直接投资（ FDI）的数量在快速增加，从1990年的34. 87亿美元提升到2014年的1 195. 61亿美元，增长了33. 29倍。尤其进入21世纪以来，随着中国加入W TO，中国俨然成为全球范围内第二大经济体，也是世界贸易总额最多的国家，而外商直接投资对于我国经济的迅猛发展起着越来越重要的推动作用（图1） 。制造业则是我国吸收外商直接投资的主要行业，且制造业中的外商投资很大程度上包含了较多的高技术含量，所以外商直接投资已经成为技术从发达国家流入发展中国家的核心方式，制造行业则是这一经济活动的主要承载体。近年来，关于FDI带来的经济效应和影响机制的主

4、题研究长盛不衰，至今为止都还是众多学者广泛关注的话题。纵观现有的研究成果，大多从理论和实证的视角对这一经济现象进行了多维度的分析和探讨。关于这一主题研究，大致分为两条主线：第一， FDI的引入，对产业国际竞争力产生的影响;第二，由于FDI的流入，引致中国制造业产生产业聚集现象。然而值得注意的是，现有的研究当中，几乎都是研究FDI-国际竞争力、 FDI-产业集聚、产业集聚-国际竞争力两两间的关系，并没有三者结合65 万方数据经济理论与经济管理 2016年第10期 的研究，所以本研究试图通过比较优势理论和竞争优势理论来解释FDI、产业集聚、国际竞争力三者间的内在关联，尤其是关注FDI、产业集聚对国

5、际竞争力的作用。因此，为了探讨外商直接投资、产业集聚对国际竞争力的影响及其内在影响机制，本研究在剩余四部分进行详细的探讨和对比，具体如下：第二部分为文献回顾和研究假设的提出;第三部分对我国27个制造行业的FDI渗入程度、产业集聚程度、国际竞争力的测算方法与数据获取进行描述，并构建计量统计模型;第四部分对以上三者进行计算，并通过静态面板回归和PVAR模型动态对比分析，对FDI、产业集聚与国际竞争力的影响机制进行探讨;第五部分是结论和对策。40.7246.8852.7453.5160.6360.3363.0274.7792.490.03105.74111.72119.56116.01117.592

6、00020012002200320042005200620072008200920102011201220132014140.00外贸总额（10亿美元）年份120.00100.0080.0060.0040.0020.000.00图1 中国20002014年实际利用外资总额资料来源：国家统计局。二、文献回顾与研究假设(一)FDI与国际竞争力外商直接投资是否对国际竞争力存在影响呢?在理论层面上，海默（ Hymer）第一次对产业组织理论进行延伸，形成了垄断优势理论，把外商直接投资与企业国际竞争力联系起来，认为外商凭借某些特定优势通过对外直接投资的方式来控制海外企业，提升自身的国际竞争力。 1邓宁（

7、Dunning）把这种优势论断发展为“所有权优势” ，通过OIL模式分析了外商直接投资获取国际竞争优势的来源，包括企业的所有权、内部、区位优势三大方面。 2波特（ Porter）通过利用“钻石”模型构造了国际竞争力的分析范式，并采用10个国家的进出口数据进行产业国际竞争力的实证评价。 3随着研究的不断深入，越来越多的学者发现外商直接投资可以通过增加东道国的资本积累、提供新的技术以及FDI的特殊优势诱导东道国的经济制度、市场组织等来影响其经济增长和国际竞争。 4国内学者也从理论与实证研究的角度证实了FDI对国际竞争力存在影响。 5 6 7 8而两者的关系研究大致可分为行业分析和区位研究。在区位研

8、究中，朱诗娥和杨汝岱基于1993- 2005年的全国样本和东部地区、中西部地区子样本面板数据的实证研究，表明在政策性明显的区域如经济开发区等，外资企业、加工贸易会对本土企业产生显著的外溢效应，继而提升本土企业的竞争力，且东部地区、西部地区的影响效果明显不一致。 9钟昌标利用中国各省份1986- 2008年面板数据对跨国公司投资影响效果分析中发现，外资不单是存在地区内溢出效应，也存在地区间的溢出效应，提升了本地区行业的竞争力。 10郭峰等人基于我国各省1987- 2010年的面板数据分析，证明了外商直接投资对于地区内、地区间的溢出效应存在差异，说明了FDI对于竞争力的影响存在区位性。 11在行业

9、分析方面，吴定玉和张治觉对外商直接投资与汽车行业市场集中度进行研究，表明FDI一定程度上提高了中国汽车行业的集中度及其进入壁垒，影响其国际竞争力。 12王雪珂利用1999- 2005年面板数据对FDI与分行业的出口竞争力进行研究，结果表明外商直接投资不同程度上对中国各行业竞争力起到了推动作用，且对资本密集型行业国际竞争力的促进作用较大。 13唐杰英把环境规则作为影响因素之一，构建了外商直接投资对贸易竞争力的实证模型，证实了外资参与程度对贸易竞争力具有显著的影响。 14综上所述，无论从理论还是实证分析来看，FDI对于国际竞争力的影响是显而易见的，本文提出以下假设：H1：外商直接投资( FDI)对

10、产业国际竞争力有正相关的影响, FDI渗入程度越大,越有利于制造业产业国际竞争力的提升。(二)产业集聚与国际竞争力产业集聚已经成为区域经济和产业发展的重要推动力，国际竞争力的形成也始于产业的集聚现75万方数据 经济理论与经济管理 2016年第10期象。波特（ Porter）认为，产业内部的集聚形成了一个国家、地区竞争优势的源头，它从生产率的提高、加快创新速度、促进新企业的形成三个方面影响到企业和区域的竞争。而一个产业的集聚程度也是其国际竞争力强弱的一个重要体现。 15可以认为，产业集聚引起的竞争优势，不单是表现在其市场占有率上，同时表现在增长速度、生产率的提升、创新能力的提高、产业结构的转换等

11、方面。而产业集聚的这些竞争优势保证了产业较强的竞争力。因此，学者们从竞争优势的角度出发，对产业聚集与国际竞争力的关系进行了理论和实证探讨。魏后凯通过对产业聚集形成并保持竞争优势基础的探讨，考察了产业聚集与产业竞争力的关系，认为产业聚集可以通过如成本降低、推动创新、提高效率等多个途径来提升整个区域的竞争力。 16杜庆华通过“钻石模型”的结合运用，对中国制造业产业聚集度和国际竞争力进行计算，分析产业聚集度对国际竞争力的推动作用，结果显示，前者对后者的提升作用是显著的，且这种正向作用在不同行业间还存在差异。 17徐敏燕与左和平通过运用“波特假说”来解释环境制度如何在产业集聚的条件下对产业竞争力的提高

12、产生影响，并表明创新驱动和产业集聚效应是实现经济发展、竞争力提升双赢局面的重要因素，同时也证明产业集聚是讨论其他因素与产业竞争力关系时的一个重要机制。 18而产业集群影响产业国际竞争力的基本机理是：产业集聚企业竞争力提升产业竞争力提升。 19从国内外的经济发展过程可见，产业集聚是区域经济提高的重要载体，是产业国际竞争力得以提升的有效模式，也是各国政府对国家战略政策取向的依据，因此本文提出以下假设：H2：产业集聚对产业国际竞争力存在正向相关影响,产业集聚程度越大,国际竞争力水平越高。(三)FDI、产业集聚与国际竞争力FDI与产业集聚相互促进。产业在地理上实现集聚，有利于生产效率、分工效率的提升，

13、从而间接地降低了生产、交易成本，所以可以吸引更多的外商直接投资。产业集聚带来的技术外溢效应，更加有利于企业对先进技术的学习与吸收，从而大大减少创新成本和节约创新时间。随着改革开放的不断深入，产业聚集程度很大程度上决定了外商直接投资的区位选择，地方的开放度、产业聚集情况，成为了吸引FDI的首要因素。吉马良斯等人（ Guimaraes et al）认为， FDI企业的示范和带动作用促进了外商直接投资选择集中区域行为。 20因此，产业集群已经成为吸引FDI的新取向，而FDI反过来促进了产业集群的形成与发展。国内学者也对FDI与产业聚集两者关系进行了相关研究。冼国明和文东伟通过对中国制造业的FDI、地

14、区专业化、产业集聚之间的关系研究，发现FDI与产业集聚之间存在正向相关关系，随着中国对外开放程度的不断加深， FDI对产业集聚的促进效果就更加显著。 21吴丹丹和谢建国以江苏省制造业产业聚集为研究对象，探讨FDI与产业集聚间的关系，发现FDI对该省制造业产业聚集产生了强化作用，而且在劳动密集型、技术密集型产业中更为明显。 22张公嵬等人通过研究FDI、产业集聚对制造业全要素生产率及其分解指标的影响，发现FDI一方面通过产业前后关联促进产业集聚，此外， FDI的示范效应和追随效应也是两者之间产生关联的原因之一。 23但纵观已有研究发现，几乎是将FDI、产业集聚独立开来，研究其对国际竞争力的影响作

15、用，忽视了两者之间的相互作用关系，而中国的FDI企业分布与产业聚集在空间上存在高度的耦合，因此本文提出以下假设：H3：外商直接投资、产业集聚间存在相互作用关系,继而对制造业产业国际竞争力的提升产生正向的影响。三、指标确定、模型设计与数据处理说明(一)指标确定1.被解释变量- - -产业国际竞争力因为本研究的核心问题是分析外商直接投资、产业集聚对产业国际竞争力的影响，因此被解释变量即为产业国际竞争力。对于产业国际竞争力的测算，目前还没有形成统一的量化方式，但是可以从竞争力的实质分成四个层面，且目前运用最为广泛的评价方式是美国经济学家巴拉萨（ Balassa） 24于85 万方数据经济理论与经济管

16、理 2016年第10期 1965年提出的显示性比较优势（ revealed compara-tive advantage， RCA）指数。 25因此本文使用RCA来测度制造业的国际竞争力，如式（ 1）所示：RCAit = （ E it E jt ） （ W it W jt ） （ 1）式中， Eit ， Ejt ， W it ， W jt分别代表第t年中，一国i行业的出口值，一国商品出口总值，世界范围内i行业的出口值，世界范围内的出口总值。当该值大于1，表示该商品在国家中的出口比重大于在世界的出口比重，国际竞争力较强，具有竞争优势;当该值小于1时，则表示国际竞争力较弱，没有竞争优势。2.解释变

17、量- - - FDI渗入度、产业聚集度根据本研究的主旨，把FDI渗入度、产业聚集度作为解释变量，研究两者对产业国际竞争力的影响作用及其内在作用机制。（ 1） FDI渗入度：使用行业中的FDI资产总计占行业资产总计的比重，来衡量FDI的渗入程度。（ 2）产业聚集度：采用空间聚集指数法来衡量产业的空间集聚程度，是基于克鲁格曼（ Krug-man）提出的空间基尼系数的扩展和改进， 见式（ 4） 。具体的计算公式如式（ 2） 式（ 4）所示：g jt = ni= 1 （ S ijt - X ita ） 2 （ 2）HIIT jt = ni= 1S ijt 2 （ 3）AGGL jt =g jt - 1

18、 - ni= 1X 2ita( )HIIT jt1 - ni= 1X 2ita( ) （ 1 - HIIT jt ）（ 4）式中， g it代表j行业在t年的空间基尼系数; S ijt表示为i地区j行业在t年的就业人数占全国该行业就业人数的比; X ita表示为第t年i地区制造业就业人数的总和与全国范围内制造业总就业人数的比值; n为省份数; HIIT jt为t年j行业的赫芬达尔指数; AGGL jt为产业空间集聚程度值。3.控制变量比较优势理论认为，每个地区、行业都是按照自身的禀赋特征进行生产的，因此各地区的禀赋和技术差异，以及要素的密集度是衡量产业集聚现象、产业国际竞争力不可忽视的影响因素

19、。 26 27同时研究表明，产业特征变量是FDI产生溢出效应的一个重要影响因素，产业特征之间差异越大，FDI的溢出效应也可能越大。 28因此，本部分选取劳动资本密集度Lab 、技术密集度Tech两个指标作为控制变量：Lab = （ L i Vi ） （ L V） （ 5）式中， L i表示第i行业的就业人数; L为整个制造业就业人口; Vi则代表i行业资产总计; V为全行业资产总计，该指标的数值大小代表着劳动和资本密集度水平的高低。技术密集度Tech则用该行业R& D支出占主营业务收入的比重来衡量。具体的变量及其内涵如表1所示。(二)模型构建本文主要是研究外商直接投资、产业集聚与国际竞争力间的

20、相互作用关系，而且从静态面板和PVAR动态回归的对比分析来检验这三者的内在关系，因此本文设定以下计量模型：RCAit = 0 + 1 fdi it + 2AGGL it + 3fdi it AGGL it + 4Lab it + 5Tech it + it（ 6）式中， RCAit表示i产业第t年的国际竞争力;fdi it代表在第t年i产业的外商直接投资渗入度;AGGL it则表示i产业第t年的产业集聚程度;Lab it和Tech it是产业特征的两个子变量， Lab it表示i产业第t年的劳动资本密集度， Tech it则表示第t年i产业的技术密集度。可以根据式（ 6）建立滞后二阶的面板PV

21、AR模型：Yit = i + t + A 1Yi（ t- 1） + A 2 Yi（ t- 2） + it（ 7）式中， i （ = 1， 2， 3， ， 27）表示行业; t表示年度，跨度为2004- 2013年; Yit = （ RCAit ， AGGLit ，fdii t ） T是基于面板数据5 1的变量向量; Yi （ t - 1 ） ，Yi （ t - 2 ）分别为滞后1期、 2期的5 1的变量向量;95空间基尼系数是克鲁格曼1991年提出的用于测算美国制造业行业的集聚程度的方法。万方数据 经济理论与经济管理 2016年第10期表1变量测量方式与数据来源说明变量类型变量标识变量描述数据

22、来源被解释变量国际竞争力RCA用一国出口总额中某类产品所占份额与世界出口总额中该产品所占份额之比来表示，其计算方式如式（ 1 ）所示： RCA = （ Eit Ejt ） （ W it W jt ）Uncomtrade数据库解释变量FDI渗入度fdi使用行业中的FDI资产总计占行业资产总计的比重，来衡量FDI的渗入程度中国统计年鉴产业聚集度AGGL用空间聚集指数法来衡量产业的空间集聚程度，计算方式如式（ 4） 中国劳动统计年鉴控制变量劳动资本密集度Lab用行业资产总计和就业人数的比值占全行业资产总计和总就业人数的比重来表示，如式（ 5）所示中国统计年鉴 、中国劳动统计年鉴技术密集度Tech用行

23、业R& D支出占主营业务收入的比重来衡量中国科技统计年鉴A 1 ， A2分别表示滞后1期、 2期变量的系数矩阵; i是5 1制造业各行业个体效应向量; t是5 1的时间效应向量。 PVAR模型即面板VAR，它把所有的变量视为内生变量，很好地规避了固定结构模型的关系假设，能够有效地反映变量间的动态互动关系。(三)数据来源及处理说明本研究中的RCA相关原始数据来源于联合国商品贸易数据库（ UN Comtrade Database） ，根据SITC （ Rev. 3）与国民经济行业分类和代码对制造业各行业进行关系的对接、整理和计算，其中因2012年后把C36项汽车业从原来的C37项交通运输设备制造业

24、中独立计算，基于数据的前后一致性， 2012年后把C36项汽车业合并到C37项中进行计算。而橡胶和塑料制品业在2012年以前则是按照橡胶制品业、塑料纸制品业独立计算，为了数据前后的一致性把两个行业进行合并。外商直接投资（ fdi）的原始数值来自于中国统计年鉴 ;产业集聚相关数据来自于中国劳动统计年鉴 ，其中西藏、青海、海南、新疆省份数据缺失较多，直接剔除这四个省份数据，个别省份的个别行业的数据缺失，采用前后一年的平均值进行替代。劳动资本密集度、技术密集度的相关数据来源于中国科技统计年鉴 、 中国统计年鉴 、 中国劳动统计年鉴 。四、测算结果与回归分析(一)FDI、产业集聚、国际竞争力计算结果通

25、过上述的数据获取途径、计算方法，整理计算出我国27个制造业2004- 2013年的外商直接投资、产业集聚、国际竞争力的测算结果，因篇幅所限，仅列出2005年、 2009年、 2013年三年数据，具体结果如表2所示。 06文中C13 C41对应如下行业： C13农副食品加工业; C14食品制造业; C15酒、饮料和精制茶制造业; C17纺织业; C18纺织服装、服饰业; C19皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋业; C20木材加工和木、竹、藤、棕、草制品业; C21家具制造业; C22造纸和纸制品业; C23印刷和记录媒介复制业; C24文教、工美、体育和娱乐用品制造业; C25石油加工、炼焦和核燃

26、料加工业; C26化学原料和化学制品制造业; C27医药制造业; C28化学纤维制造业; C29橡胶和塑料制品业; C30非金属矿物制品业; C31黑色金属冶炼和压延加工业; C32有色金属冶炼和压延加工业; C33金属制品业; C34通用设备制造业; C35专用设备制造业; C37汽车、铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业; C38电气机械和器材制造业; C39计算机、通信和其他电子设备制造业; C40仪器仪表制造业; C41其他制造业。此外，国际竞争力、外商渗入度、产业集聚度计算结果因篇幅所限只列出3年。万方数据经济理论与经济管理 2016年第10期 表2中国27个制造行业国际竞争力、

27、FDI渗入度、产业集聚指数表项目2005年2009年2013年RCA fdi AGGL RCA fdi AGGL RCA fdi AGGLC13 0. 637 4 0. 296 6 0. 050 1 0. 477 0 0. 296 4 0. 046 8 0. 453 3 0. 230 0 0. 025 6C14 0. 403 3 0. 365 1 0. 043 7 0. 386 7 0. 391 6 0. 048 1 0. 342 3 0. 357 3 0. 044 3C15 0. 209 9 0. 309 8 0. 026 4 0. 159 1 0. 339 7 0. 034 1 0. 16

28、2 4 0. 261 0 0. 019 9C17 1. 939 9 0. 281 6 0. 067 2 2. 179 2 0. 272 6 0. 090 1 2. 208 2 0. 220 8 0. 083 3C18 3. 472 7 0. 465 8 0. 081 0 3. 330 1 0. 449 6 0. 105 3 3. 275 5 0. 377 4 0. 114 4C19 3. 357 3 0. 585 0 0. 106 9 3. 162 6 0. 525 8 0. 122 2 3. 002 2 0. 439 1 0. 135 4C20 0. 270 7 0. 294 7 0. 02

29、2 0 0. 255 3 0. 200 6 0. 040 2 0. 138 6 0. 131 0 0. 032 7C21 1. 981 2 0. 575 0 0. 072 9 2. 354 9 0. 436 1 0. 088 7 2. 517 7 0. 328 1 0. 148 3C22 1. 861 1 0. 448 9 0. 054 7 2. 115 8 0. 441 7 0. 071 3 2. 575 2 0. 414 3 0. 118 1C23 0. 437 3 0. 322 1 0. 043 9 0. 583 5 0. 294 1 0. 046 5 0. 685 1 0. 267 0

30、 0. 107 7C24 2. 818 6 0. 637 4 0. 126 6 2. 721 5 0. 599 9 0. 153 9 2. 643 5 0. 368 9 0. 214 4C25 0. 335 7 0. 117 1 0. 028 1 0. 264 9 0. 157 5 0. 017 6 0. 217 0 0. 119 2 0. 006 9C26 0. 537 1 0. 255 9 0. 032 6 0. 569 0 0. 272 4 0. 040 9 0. 604 2 0. 2469 0. 036 5C27 0. 244 7 0. 214 1 0. 035 8 0. 283 7

31、0. 274 5 0. 037 1 0. 297 5 0. 240 6 0. 029 7C28 2. 306 6 0. 299 6 0. 050 0 3. 401 6 0. 344 6 0. 079 8 2. 447 2 0. 311 8 0. 062 7C29 1. 126 8 0. 479 6 0. 070 8 1. 084 8 0. 419 3 0. 087 6 1. 168 9 0. 347 6 0. 075 9C30 1. 581 7 0. 216 0 0. 038 0 1. 326 1 0. 206 5 0. 041 5 1. 450 6 0. 154 8 0. 044 8C31

32、0. 669 0 0. 116 3 0. 024 3 0. 647 7 0. 106 0 0. 016 2 0. 791 6 0. 101 2 0. 005 7C32 0. 490 1 0. 151 1 0. 010 4 0. 353 8 0. 169 6 0. 012 1 0. 407 2 0. 144 6 0. 003 7C33 1. 209 8 0. 374 1 0. 071 2 0. 746 9 0. 314 1 0. 081 0 1. 167 8 0. 227 3 0. 106 9C34 0. 414 8 0. 281 9 0. 051 1 0. 691 5 0. 269 1 0.

33、056 0 0. 695 6 0. 280 3 0. 071 7C35 0. 391 8 0. 241 5 0. 040 6 0. 590 6 0. 267 8 0. 044 2 0. 688 9 0. 235 5 0. 055 1C37 0. 332 7 0. 341 1 0. 033 4 0. 538 1 0. 388 1 0. 037 1 0. 481 0 0. 337 0 0. 035 8C38 0. 225 4 0. 346 6 0. 081 7 0. 309 1 0. 333 2 0. 100 3 0. 315 4 0. 262 0 0. 152 5C39 2. 040 8 0.

34、718 6 0. 103 9 2. 277 8 0. 657 4 0. 123 0 2. 285 7 0. 589 5 0. 174 1C40 1. 400 3 0. 497 3 0. 070 7 1. 354 8 0. 439 2 0. 088 1 1. 294 1 0. 295 3 0. 121 0C41 0. 365 9 0. 415 6 0. 093 9 0. 286 6 0. 360 6 0. 097 6 0. 463 8 0. 201 1 0. 081 2均值1. 150 5 0. 357 4 0. 056 7 1. 202 0 0. 341 8 0. 066 9 1. 214 1

35、 0. 277 4 0. 063 2资料来源：笔者根据相关公式和原始数据进行计算所得。总体上来看，中国制造业的产业国际竞争力有以下几个特征： （ 1） 27个制造业的整体国际竞争力是呈增长趋势的，从2004年的1. 150 5上升到2013年的1. 214 1，总体提升了6. 36% 。 （ 2）在样本末期，一共有8个行业显示出比较优势指数超过了2. 0，体现出较强的竞争优势，且其中包括传统16万方数据 经济理论与经济管理 2016年第10期的资源密集型产业纺织业、服装服饰业、家具制造业、造纸和纸制品业，也包括较高技术含量的技术资本密集型产业电气机械和器材制造业、化学纤维制造业，以及高技术含量

36、的技术密集型产业计算机、通信和其他电子设备制造业。 （ 3）即便如此，中国较有竞争力的行业主要集中在符合要素禀赋条件的劳动密集型行业，如纺织、服装、家具、皮革毛皮类行业，但其中部分行业呈现出下降的趋势，而这些正与中国过度依赖廉价的“人口红利”和“土地红利”的“要素驱动”发展模式来降低成本参与国际竞争的工业发展特点相吻合。 （ 4）随着新一轮全球产业链的转移，以出口或代工为主的劳动密集型产业的产品生产制造将由中国向越南、缅甸、印度、印度尼西亚等劳动力和资源等更低廉的新兴发展中国家转移，中国在这些行业中的国际竞争力将会继续下降，而中国制造业急需从“要素驱动”向“创新驱动”转型，向全球价值链的高端跃

37、升，这也终将促进中国的中高技术行业、高技术行业的国际竞争力不断攀升，恰好跟测算期间我国这些行业的国际竞争优势持续地大幅度提升的特点保持一致，如专用设备制造业，从2004年的0. 244 6上涨到2013年的0. 688 9，提升了181. 64% ，这与金碚等人的结论保持一致，即在世界贸易格局不断颠覆以及中国自身资源禀赋双重影响下，中高技术制成品将成为中国参与全球竞争形成优势产品的潜力最大。 29产业集聚方面，从测算结果发现：中国制造业的平均产业集聚程度是呈上升趋势的，从2004年的0. 055 8到2013年的0. 063 2，上升了8. 62% ，这说明我国制造业持续稳定地出现产业集聚现象

38、，其大小程度及变化趋势在不同行业间有着明显的差别。从大小上看，集聚程度较大的行业有文教、工美、体育和娱乐用品制造业，计算机、通信和其他电子设备制造业，家具制造业，皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋业，集聚程度分别为0. 214 4，0. 174 1， 0. 148 2， 0. 135 3，而集聚程度较低的是有色金属冶炼和压延加工业，黑色金属冶炼和压延加工业，酒、饮料和精制茶制造业，集聚指数为0. 003 6， 0. 005 7， 0. 019 8。从变化趋势上看，大多数行业的集聚程度是呈上升态势。外商直接投资程度方面，整体比例保持在一个相对稳定的范围，且每个细分行业的情况有所区别，虽然整体比例变化

39、不大，但是我国利用外商直接投资的总额是快速提升的（见图1） 。(二)静态面板回归结果与分析1.描述性统计与相关系数矩阵在正式回归之前，本研究对关键的变量进行了描述性统计以及相关系数矩阵分析，便于观测各计量模型中的变量是否存在严重的多重共线性问题。具体的变量描述性统计结果和相关系数矩阵结果见表3。表3关键变量的描述性统计、多重共线性和相关系数矩阵变量最大值最小值均值标准误VIF值1 2 3 4 5RCA 3. 639 1 0. 127 5 1. 186 9 0. 983 5 2. 05 1 - - - -fdi 0. 726 1 0. 078 6 0. 325 8 0. 133 4 2. 12

40、0. 592 1* * * 1 - - -AGGL 0. 303 8 0. 003 6 0. 066 1 0. 039 5 2. 10 0. 582 9* * * 0. 649 8* * * 1 - -Lab 4. 989 9 0. 491 6 1. 711 1 0. 956 0 1. 77 0. 550 3* * * 0. 522 1* * * 0. 538 5* * * 1 -Tech 3. 059 2 0. 025 2 0. 789 1 0. 549 6 1. 24 - 0. 257 6* * * 0. 036 3 0. 020 1 - 0. 255 3* * * 1说明： （ 1）观测

41、值为27行业 10年= 270个; （ 2）其中VIF平均值为1. 85; （ 3） * ， * * ， * * *分别表示0. 1， 0. 05， 0. 01的P值显著性水平。从表3关键变量的相关系数矩阵的计算结果可知，除了外商直接投资和产业聚集度间的相关系数为0. 649 8外，其他变量间的相关系数都小于0. 6。为了进一步检验是否存在多重共线性的问题，本研究接着进行了方差膨胀因子（ VIF ）检验，结果发现所有的变量间VIF的最大值、最小值、平均值26 万方数据经济理论与经济管理 2016年第10期 分别为2. 12， 1. 24和1. 85，远小于阀值10，因此认为本研究的核心变量间不

42、会存在严重的多重共线性问题。2.静态计量回归结果。对面板数据的回归，一般可以选择以下三种基本的估计方法：混合面板回归（ OLS） 、随机效应模型（ RE） 、固定效应模型（ FE） 。首先，本研究在混合面板模型与随机效应模型的选择上，采用拉格朗日乘数检验方法，发现LM检验结果拒绝了“个体效应方差为零”的假设，即应该选择随机效应模型;其次，混合面板模型与固定效应模型的选取：采用F检验方法，结果表明不能接受“个体效应为零”的假设，即该选择固定效应;最后，在固定效应和随机效应模型的选取中，进一步采用Hausman检验，检验结果拒绝了“固定效应与随机效应估计量没有实质性差异”的假设，因此采取固定效应模

43、型。根据LM检验、 F检验和Haus-man检验的综合结果，固定效应模型是最适合本文计量模型的。根据面板数据容易产生异方差问题的特征，为了消除异方差可能带来的不良影响导致估计失效的问题，本研究接着利用W ald Test进行组间异方差的检验，结果表明存在显著的组间异方差，因此采用比面板固定效应和随机效应更为有效的回归方法FGLS （可行性广义最小二乘法）来对上述问题进行修正，因显示采用固定效应，从而运用FGLS的固定效应模型进行估计，具体的回归结果如表4所示。表4 FDI、产业聚集对制造业国际竞争力影响的回归分析(FGLS)被解释变量产业国际竞争力RCA模型1模型2模型3模型4控制变量技术密集

44、度Tech - 0. 328 7* * *（ - 7. 33）- 0. 375 7* * *（ - 11. 92）- 0. 296 6* * *（ - 6. 88）- 0. 286 6* * *（ - 7. 16）劳动资本密集度Lab 0. 704 0* * *（ 19. 38）0. 338 5* * *（ 10. 77）0. 412 0* * *（ 8. 51）0. 291 9* * *（ 7. 85）解释变量FDI渗入度fdi - 3. 657 9* * *（ 26. 27） -2. 507 1* * *（ 10. 90）产业聚集度AGGL - - 8. 480 7* * *（ 9. 30

45、）3. 762 5* * *（ 4. 41）交互项fdi AGGL - - - 18. 084 6* * *（ 5. 47）常数项0. 364 1* * *（ 5. 04）- 0. 156 7* * *（ - 2. 43）0. 123 4（ 1. 64）- 0. 152 7* * *（ - 2. 19）W ald chi 2值415. 06* * * 1 495. 68* * * 677. 79* * * 1 271. 05* * *观测值270 270 270 270说明： （ 1）括号内为z值。 （ 2） * ， * * ， * * *分别表示0. 1， 0. 05， 0. 01的P值显著

46、性水平。根据表4的结果所示，模型1是仅仅包括控制变量的回归结果，技术密集度和劳动资本密集度与国际竞争力间存在的影响关系，而且都在1%水平下显著。模型2是在模型1的基础上，加入了外商直接投资变量，即FDI渗入度，结果显示， FDI与产业国际竞争力间的相关系数为正的3. 657 9，且在1%水平下通过显著性检验，说明了外商直接投资是正向影响产业国际竞争力，当外商直接投资提升1个单位时，产业国际竞争力提高3. 657 9个单位，验证了假设1。模型3是在模型1的基础上加入了产业聚集度变量AGGL ，结果显示，产业聚集度与产业国际竞争力间的相关系数为正的36万方数据 经济理论与经济管理 2016年第10

47、期8. 480 7，且在1%水平下通过显著性检验，说明了外商直接投资是正向影响产业国际竞争力，当产业聚集度提升1个单位时，产业国际竞争力提高8. 480 7个单位，假设2得到验证。模型4是在模型1的基础上加入了外商直接投资fdi与产业聚集度变量AGGL的交互项，意在检测外商直接投资FDI与产业聚集度变量是否有相互作用，继而对产业国际竞争力的提升产生影响，结果显示，产业聚集度与外商直接投资间交互项的相关系数为正的18. 084 6，且在1%水平下通过显著性检验，说明了外商直接投资FDI与产业聚集度变量存在强劲的相互作用，继而影响产业国际竞争力的提升，假设3通过了验证。外商直接投资、产业集聚、产业

48、国际竞争力的面板静态回归通过了FGLS的检验，说明了三者存在着稳定的显著关系，该面板数据的结果证实了其内在关系，验证了前文的三个理论假设。为进一步分析这个问题，本研究选择变量自回归的方法对其进行动态对比分析。(三)PVAR模型回归结果与分析1.模型检验在对变量进行面板VAR模型估计前，需要对数据的平稳性进行检验，以避免数据的不平稳性导致虚假或伪回归现象出现，进而影响到脉冲响应和方差分解的稳定性，因此先对数据进行单位根检验。此外，还要对模型的最优滞后期进行确定。（ 1）面板单位根检验。面板单位根的检验方法有很多种，本文选取LLC检验、 IPS检验两种方法来进行单位根的检验，具体的计算结果如表5所

49、示。从结果可知，变量间的原始序列未能通过检测，但通过一阶差分处理后，结果显著，即变量间是一阶单整序列。表5国际竞争力、FDI、产业集聚的单位根检验结果项目RCA fdi AGGL RCA （ - 1） fdi （ - 1） AGGL （ - 1）LLC - 10. 35 75（ 0. 000 0） - 5. 868 9（ 0. 000 0） - 0. 077 2（ 0. 469 2） - 9. 020 1（ 0. 000 0） - 1. 0e+ 02（ 0. 000 0） - 32. 465 5（ 0. 000 0）IPS - 3. 609 4（ 0. 000 2） - 4. 691 8（ 0. 000 0） 0. 478 7（ 0. 683 9） - 4. 219 1（ 0. 000 0） - 39. 722 5（ 0. 000 0） - 13. 262 2（ 0