1、1FDI 对城镇化的影响及对策分析摘要自金融危机以来，各国经济深陷泥沼，中国作为经济全球化中的一员，自然也或多或少地受到金融危机的冲击，为早日走出阴影，城镇化成为推动我国产生新的经济增长的支点。与此同时，FDI 的流入也在不同程度受到影响，那么 FDI 对于城镇化会产生什么样的影响？多大程度的影响？这些都是值得探讨的问题。本文利用 19932012 年数据，运用多元线性回归模型分析了 FDI 对城镇化率的影响程度，对于有效利用外资来推动城镇化进程，具有十分重要的现实意义。 关键词FDI；城镇化；多元线性回归分析 DOI1013939/jcnkizgsc201538197 1 引言 自改革开放以
2、来，特别是入世以来，随着我国各种产业和对外政策的开放，我国经济迅速发展，各种经济指标迅速上扬，2001 年我国 GDP总量仅为 10965517 亿元人民币，而截至 2014 年，我国 GDP 总量已经达到 636463 亿元人民币，足足翻了 48 倍，而 GDP 增长率也一直保持在 8%左右。与此同时，随着对外政策的开放和经济全球化的热潮席卷而来，中国作为经济增长速度最具潜力的发展中国家，外商直接投资也纷纷流入中国各个产业。报告显示，全球外国直接投资（FDI）在 2014 年下降了 16%，但流入发展中经济体的投资却达到了历史最高水平，中国更首次超过美国成为全球最大 FDI 流入国，补充丰富
3、了产业资本，并促进了我2国经济的进一步提升。 但是，我国过去十多年的经济腾飞主要是资源依赖和粗放型增长的，不仅造成资源稀缺，而且造成如雾霾、酸雨等各类环境污染，严重影响我国的可持续发展。随着十八大的召开，城镇化成为我国经济腾飞的一个新的经济增长点和发力点，发展农村经济，带动农民消费，提高农民的增收能力，对于全面提高我国内需、带动经济增长具有十分重要的现实意义。 那么，FDI 对城镇化的发展起到何种影响，如何利用 FDI 推动城镇化进程，从而为区域经济发展提速，这是当前中国经济发展和城镇化过程中亟待解决的问题。 2 文献综述 国外学者对于 FDI 与城市化二者之间关系存在不同观点，一种认为FDI
4、 不利于发展中国家城镇化，另一种认为 FDI 对发展城镇化有利。第一种观点的代表学者主要有 Castells、Friedmann 等。Castells（1972）和 Harvey（1975）认为 FDI 会通过影响产业情况，导致发展中国家对 FDI 产生依附性。Friedmann（1986）通过研究发现，FDI 流入不仅会影响城市化进程，而且会影响城镇化的空间结构，使对 FDI 的依附进一步增强。 国内学者对此的研究主要有：王新娜通过研究对外商直接投资影响下的城市化反馈机制，总结出 FDI 与城市化之间应该是一种双向互动的关系。毛新雅（2006）通过实证分析 1990 年到 2000 年的长三
5、角城镇人口，发现 FDI 加快了上海城市化的进程。蒋伟，曹荣林（2010）从空间3上对江苏省各个地级市的 FDI 与城市化相关性分析表明，无论是 FDI 增量或存量，其与城市化的相关性均存在明显的地域差异。罗茜（2008）通过构建新指标体系来衡量城市综合水平，利用新的城市综合水平研究与 FDI 的关系，发现 FDI 促进了我国城市化的发展，FDI 规模不同，对城市的影响大小也不同。 小结：国内大多数学者选择长三角和珠三角等地区作为研究对象，而很少有从我国整体视角研究 FDI 与城市化的关系，本文正是基于此来研究的。 3 实证分析 31 模型设定：多元线性回归分析 被解释变量和解释变量的关系可表
6、示为：UBt=Af（FDIt，IDt） 为了消除异方差，本文对所有变量取对数。 LNUBt=0+1LNFDIt+2LNIDt+t 其中，LNUB 是被解释变量，LNFDI 为核心解释变量，LNID 为一般解释变量，t 为随机误差项。0、1、2 分别表示常数项、各解释变量的参考系数，t 表示年份（t=1993，2012） 。 32 变量及数据说明 本文所研究的变量主要有：UB：城镇化率，由城镇人口与全国总人口之比得来。FDI：外商直接投资的年度流量（单位为亿元，由当年 FDI 的流入量（亿美元）乘以当年的平均汇率换算而得到） 。ID：工业化率，指当年工业增加值占全部生产总值的比重。本文所使用的
7、19932012 年的数据均来源于中国统计年鉴 ，结果均由 Eviews 60 得来。 433 相关性检验 下图为各变量趋势图，图中 LNUB 和 LNFDI 曲线均向右上方倾斜，说明二者间可能存在相关关系。LNID 比较平稳，呈现出先升后降的波形特征。由表 1 可以看出，LNUB 和 LNFDI 的相关系数都很高，但是这可能是由于改革开放后各种经济指标上扬所造成的，因此还需运用多元线性回归分析进一步验证。 各变量趋势图 34 多元线性回归分析 由表 2 得到多元线性回归模型的结果：LNUB=102+047LNFDI-009LNID。 由多元线性回归分析表可看出，R2 值为 09058，经调整
8、后的 R2 值为08948，说明模型拟合度较好；在 1% 的显著性水平下，FDI 系数的 t 检验通过，说明统计显著性较强；表中 DW 值为 1895612，dl DW4-dl，故残差序列不存在自相关性。 在所有影响城镇化率的变量中，对 LNUB 影响最大的是 LNFDI，它与LNUB 存在显著的正相关，并且回归系数为 047，这意味着 FDI 每增长1%，会带动城镇化率约增长 047%。这表明 FDI 在进行区位选择时，会起到带动农村向城市过渡的正面作用。另外，LNID 与城镇化率呈反向变动，这可能是由于我国目前正处于工业化与城镇化的“倒 U 形”的下降段的原因。 4 结论与建议 本文通过运
9、用多元线性回归模型得出结论：FDI 的变动对城镇化变动5的影响是显著的，并且 FDI 的变动会导致城镇化率的正向变动，由此我们可以认为，优化投资环境，促进外资流入对促进我国城镇化进程大有裨益。但是为了防止不良投资带来的不良影响，又不能一味地任其流入，因此改革投资结构与机制势在必行。 参考文献： 1FriedmanThe World City HypothesisJ.Development and Chang，1986（17） 2王新娜 FDI 在发展中国家城市化中的动力作用基于国外研究的综述J.云南财经大学学报，2010（12） 3毛新雅长江三角洲地区外商直接投资的城市化效应研究C.上海市社会科学界第四节学术年会文集，2006-06-30 4蒋伟，曹荣 FDI 与城市化水平的相关性分析以江苏省地级市为例J.信阳师范学院学报：自然科学版，2010（4） 5罗茜 FDI 对我国城市化进程的影响J.区域经济，2008（4）：19-13
