双向投资对江浙沪经济发展质量的影响分析

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摘要：摘要：党的十九大报告指出，我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展的阶段，经济发展质量的重要性不言而喻，作为全国经济中心之一的长三角经济带，对其发展有举足轻重的地位。为了研究双向直接投资对经济发展质量的影响强弱，现通过选取长三角中经济活跃的

　　摘要：党的十九大报告指出，我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展的阶段，经济发展质量的重要性不言而喻，作为全国经济中心之一的长三角经济带，对其发展有举足轻重的地位。为了研究双向直接投资对经济发展质量的影响强弱，现通过选取长三角中经济活跃的江浙沪地区，从经济增长动力、经济增长结构、经济增长稳定性、经济增长成果和经济增长的环保情况五个角度分析，结合DEA、因子分析法构建面板模型。结果发现，双向直接投资对经济发展质量均有促进作用。最后提出提高科技创新，重视进步效率管理;优化对外投资政策，助力经济高质量发展;聚焦全球OFDI，积极参与跨国公司全球治理;提高人才资本存量，推动企业资金吸收能力等对策。

　　关键词：双向投资;江浙沪地区;经济发展质量

　　一、引言

　　引进和利用外商直接投资，有利于提高国内经济增长，显著助推创新能力进步，共建人类命运共同体。而江浙沪地区作为我国的经济发展重心之一，2019年GDP占全国20%，提高经济发展质量对江浙沪地区有着不可小觑的意义。在此背景下，现选取江浙沪三省2003—2018年的相关数据，采用DEA模型计算绿色全要素生产率，再利用因子分析法测算经济增长质量的综合指标，全面地表示经济增长质量，同时建立面板数据模型，研究双向直接投资是如何影响经济增长质量的。以双向直接投资为切入点，通过理论与实证研究来探讨如何提高江浙沪地区经济高增长质量，为江浙沪地区经济高增长质量发展提供有价值的理论指导及参考。

　　二、现状分析

　　(一)江浙沪地区对外直接投资现状

　　选取最近两年的数据，排出前十名的省份。可明显从图1和图2中看出。长三角区域中上海、浙江和江苏对外直接投资金额较高，所占百分比总和均超过40%，经济发展较为活跃，市场发展动力较足，开放程度高，发展潜力大。而安徽省排名不靠前，因此现只研究江浙沪地区经济发展质量，较有说服力。

　　2017年上海市对外直接投资金额达到129.9亿美元，占全国比重15.1%，达到全国对外投资金额总量第一，浙江省对外投资额196.6亿美元，排名全国第三，江苏省对外投资额43.6亿美元，排名第七。2018年三省对外投资额均有所增长，上海市增长至153.3亿美元，浙江省对外投资额122.8亿美元，而江苏省对外投资额61亿美元，排名全国第六。除上海市和浙江省外，明显可见江苏省对外投资额并不是很高，仍有较大的国外市场开发空间。

　　(二)江浙沪地区外商直接投资现状

　　从总量上来看，江浙沪地区历年FDI数值呈稳步上升趋势，说明国外对我国投资力度逐年加大，我国市场潜力较足发展前景良好。由图3看出，相比之下，浙江省外资投资力度较弱，江苏省资金流入量最多，而上海市增长幅度较快。

　　此外，近些年来，人均GDP也逐年稳步增长，至2018年，江浙沪三省人均GDP都已达到十万元左右，上海市人均GDP为134 982元/人，江苏省为115 168元/人，浙江省为98 643元/人。资源医用和环境保护也得到重视，城市日污水处理量、生活垃圾日处理量和人均绿化面积等都在逐年加强。至2018年，上海人均公共绿地面积达到8.20平方米/人，江苏省达到14.70平方米/人，浙江省达到14.10平方米/人。由此可见，在外资引入的同时，除加强经济发展速度、提高科技创新外，我国加强了对民生、经济分配、资源和环境利用等方面的重视，助力经济发展质量的提升。

　　三、理论模型

　　(一)经济发展质量的衡量

　　经济增长质量的界定较为复杂，说法种类繁多。参考国内外多方面相关文献，综合考量后，现选取从五个大维度剖析经济发展质量。由于商务部统计年鉴数据为2003至2018年，于是结合江浙沪三省实际发展情况，选取13个指标分别测量2003-2018年江浙沪三省的经济增长动力、经济增长结构、经济增长稳定性、经济增长成果和经济增长的环保情况(见表1)。

　　(二)变量解释

　　现从科技、资本、人力三个方面考察经济增长动力维度，其指标采用全要素生产率、劳动生产率、资本生产率和高等学校在校人口数来表示。全要素生产率采用DEA模型计算而得，主要是指技术进步和技术效率的变动，资本生产率用省份生产总值与社会固定资产投资额的比值来衡量，劳动生产率用省份生产总值与年末就业人数的比值来衡量，高等学校在校人口数则衡量人口福利和人才潜力。经济增长结构用投资率和消费率衡量。经济增长稳定性用经济增长波动性和消费者物价指数两个指标表示。经济增长成果维度用人均GDP和农村住房面积两个指标表示。经济增长的环保情况用城市日处理污水能力、生活垃圾清运量和人均公共绿地面积表示。

　　其中，现采用DEA-Malmquist模型测算全要素生产率，主要弥补传统DEA模型无法进行面板数据测算的不足。选取各地政府财政支出、固定资产投资和就业人员数作为投入指标，从资金、物资和人资三方面表示江浙沪地区的投入。选取地区生产总值和工业废水排放量作为产出指标，其中，地区生产总值是期望产出，而工业废水排放量是非期望产出。得出全要素生产率如表2所示。

　　从时间发展态势来看，2003-2018年全要素生产率平均变化率的技术效率的增长幅度低于技術进步效率的增长幅度，主要是规模效率下降。全要素生产效率的提高主要依赖于技术进步效率的提高，特别是2017-2018年技术进步效率的大幅增加，同比上一年增加了17.6%。这说明近两年来，江浙沪地区对高技术产业管理水平有进一步提高，加强资源利用效率，但高技术产业技术的开发仍发展较缓慢，仍需进一步提高。

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