由于房地产业是湖北省服务业外商直接投资的主要领域, 而金融业是新兴服务业的代表, 两者利用FDI 的比重在湖北新型服务业中居前两位。研究两者利用FDI 的经济影响对于分析新兴服务业利用FDI 的经济增长效应具有重要意义。此外, 湖北省服务业各行业相关数据大量缺失, 金融业、房地产业相关数据较为完整, 故本文只选取了房地产业、金融业作为代表行业, 结合新古典增长理论和柯布-道格拉斯生产函数建立两要素经济增长模型, 研究湖北省服务业具体行业利用FDI 与经济增长的关系。

1.模型设定

美国数学家柯布和经济学家道格拉斯在生产函数的通常形式上做出了改进, 纳入了技术这一影响因素, 构建出柯布-道格拉斯(C -D) 这一生产函数。笔者在此基于新古典增长理论的理论基础, 将技术进步作为外生变量, 结合了柯布-道格拉斯生产函数, 提出了仅仅包括资本、劳动力的这一模型, 也称为两要素经济增长模型, 现表示如下:

Y=F (K, L) =AKαLβ

Y 表示各行业内生产总值, A 表示制度和技术进步等无法观测到的因素,K 表示各行业中的资本存量, L 表示各行业中的就业人数。为了更好地解释经济在长期内的持续增长, 应考虑到影响要素生产率的外部因素。因此, 在此式纳入时间因素, 即:

Y=F (K, L, t) =eλtKαLβ

t 即为纳入的时间因素, e 是自然对数, 也称为全要素生产率。为了区分行业内资本存量中FDI 与剩余资本, 我们把湖北省服务业或具体行业利用的FDI 额作为一个单独影响湖北省服务业经济发展的变量, 总资本表示为湖北省服务业利用FDI 资本量和国内资本的加权平均, 数学公式为:

其中K 表示该行业内的总资本, K1表示湖北省具体行业中利用的FDI,K2表示具体行业中利用的内资, γ 表示该行业利用FDI 额在总资本中的权重。

将K=代入Y=F (K, L, t) =eλtKαLβ中得:

Y=F (K1, L, t) =eλtLβ

取对数得到以下式子:

lnY=c+ln (eλt) +αθlnK1+βlnL

为了具体计量行业内利用外商直接投资对其行业生产总值的影响, 我们将上式变换后得到:

lnY=c+c1lnK1+c2lnL+μi

在这里Y 表示服务业或具体行业的生产总值, c1、c2分别表示湖北省服务业或具体行业利用的FDI、服务业各行业就业人数增长对其行业生产总值增长的估计弹性, L 表示本行业内的就业人数, μi表示误差项。

2.指标数据选取与处理

为实现全省服务业行业中经济增长质的飞跃, 改善服务业的结构分布,积极响应国务院《服务业发展“十二五”规划》等相关宏观经济政策, 湖北省将六大新型服务业作为服务业发展的关键领域。根据湖北省统计局的分析报告, 这六大新型服务业包括: 电子商务, 金融服务业, 生产性服务业、创意产业和软件产业, 家政服务业、养老产业和健康产业, 文化、旅游产业, 房地产业。(www.daowen.com)

为了具体分析湖北省服务业各行业利用的外商直接投资对本行业不同的经济增长效应, 本文在此对不同行业分别进行研究。房地产业作为湖北省服务业中主要行业, 其利用FDI 的经济效应具有代表性。由表9 可知, 近几年来湖北省金融业利用FDI 的比重在新型服务业中仅次于房地产业, 研究其利用FDI 的经济影响具有重要意义。另一方面, 由于湖北省服务业各行业相关数据大量缺失, 故本文只选取了房地产业、金融业作为代表行业, 两者皆属于六大新型服务业, 以两者为研究对象也有助于分析新型服务业利用FDI 的经济增长效应。考虑到从2000 年起, 外资大量涌入湖北省服务业, 加上金融业2000 年以前数据缺失, 故本文在此只选取了2000—2016 年间相关数据作为计量指标, 包括房地产业生产总值、金融业生产总值、房地产业利用的FDI 额、金融业利用的FDI 额、房地产就业人数、金融业就业人数。根据湖北统计年鉴, 经整理得到以下数据, 见表9、表10。

表9　湖北省2000—2016 年房地产业生产总值、利用的FDI 及其就业人数

续　表

数据来源: 2000—2017 年湖北省统计年鉴。

表10　湖北省2000—2016 年金融业生产总值、利用的FDI 及其就业人数

数据来源: 2000—2017 年湖北省统计年鉴。

3.实证结果分析

将以上数据代入到上述模型中, 得到计量结果如下:

(1) 房地产业的计量分析。将表9 中房地产业各数据代入公式中, 运用最小二乘法进行回归分析, 经Eviews8.0 软件运行后, 测算分析得出房地产业FDI 的经济增长效应, 具体回归结果见以下公式:

lnY=10.6736 +0.2166lnK+0.8129lnL

(13.4990) 　(2.5267) 　(5.2669)

R2=0.9668, 调整后的R2=0.9621, 这表明该模型拟合优度很高, DW=1.9505, 各解释变量系数的t 值均大于2, p 值为零, 说明系数在统计上是显著的。lnSFDI 的系数为0.2166, 说明外商直接投资每增加一个百分点, 房地产业生产总值就增加0.2166 个百分点。外商直接投资可以拉动对房地产业的经济增长。

(2) 金融业的计量分析。将表10 中金融业各数据代入公式中, 经计量分析后, 结果如下:

lnY= -2.7578 +0.3178lnK+5.6961lnL

( -1.3597) 　(4.1140) 　(6.2013)

R2=0.9041, 调整的R2= 0.8903, 说明模型拟合程度较好。DW =1.8742, F=85.9548, p=0, 可以看出, 各解释变量的系数的t 值均大于2,说明其在统计上是显著的。lnFDI 系数为0.3178, 这表明了金融业每增加一个百分点的FDI, 其生产总值增加0.3178 个百分点, 金融业利用FDI 能够较好的促进本行业经济增长。