摘要：外商直接投资对我国工资水平的影响是评估外资进入有效性的重要指标。文章运用空间杜宾模型，以2008—2018年中国258个地级市工资水平为切入点，从产业链位置的视角考察了外资异质性对工资水平的影响效应。结果表明：外资促进了被投资地工资水平的提高，但空间影响效应随外资类型各异。基于外资位于产业链的上、中、下游位置，从外资项目类型来看，独资类FDI对工资水平有负向的空间溢出效应，非独资类FDI对工资的空间溢出效应显著为正;从外资性质来看，鼓励类FDI均抬高了地理邻近地区的工资水平，允许类和限制类FDI对工资的空间溢出效应基本为负，这为我国研究制定完善《外商投资产业指导目录》具有重要的现实指导意义。
关键词：FDI异质性;工资水平;产业链;空间杜宾模型
中图分类号：F126.2? ? 文献标志码：A? ? 文章编号：1001-862X（2022）03-0063-008
根据国家发展改革委发布《2019年新型城镇化建设重点任务》，“收缩型城市”首次出现在官方文件中。近年来我国多城市资源配置不合理、产业结构失衡，出现了经济负增长以及居民工资水平增速倒退的现象，最终引发人口的净流出导致城市规模的收缩。外资对于国内城市的产业结构升级、完善起到了至关重要的作用，同时外资带来的产业聚集、资金量、就业岗位等会增加城市的人口数量，而人口的流动会加重中心发达区域的产业集聚并且对欠发达的边缘城市造成产业分散[1]，造成了大批城市的“被动虹吸”。
由于外商直接投资的选择往往更偏向于经济较为发达的城市，而经济发达的大城市对周边城市的“虹吸效应”造成人口、资源不断倾斜，影响到周边城市的人口数量、工资水平。北京市周边的高碑店市近十年来的人口数量下降了近10%，合肥市邻近的淮北市人口收缩已经超过两年。尽管2008—2020年北京和周边城市居民工资水平整体连年上升，但是北京的工资上涨势头明显强于周边城市;近年来合肥市的工资水平保持平稳上升的同时，周边的淮南市、淮北市、宣城市等却出现了工资水平负增长的现象。
目前大量文献解释了FDI如何影响被投资地的工资水平，且大多是从全样本的外资角度探讨东道国、被投资城市工资水平的变化，但是现有文献却无法解释城市外资情况良好，而周边城市的工资增速不理想甚至发生倒退的经济现象，这引发了本文对外资给东道国工资水平带来异质性影响的深入探究。从现实中我们发现地理相近地区的工资水平存在空间上的差异，因此本文将空间计量的研究方法全新地运用到外资对东道国工资水平影响的研究中来，并首次根据外资的异质性分类探讨工资水平的差异缘由，为优化我国外资结构进一步解决工资的不均衡发展提供全新的思路，弥补现有研究的不足，实现外资对我国工资的全空间正向影响，促进全民工资水平的均衡发展、共同富裕。
一、理论分析
（一）竞争性
当外资进入东道国的某行业后，会对该行业的工资水平带来直接冲击，影响东道国厂商的生存现状。一方面，由于外资有能力提供更高的价格去获取投入性资源和人力资本，因此位于中、上游外资的进入对市场上生产资源、人力资本的需求的竞争性加大，导致国内同类型厂商的支出成本上升;另一方面，中、下游外资企业会挤占国内企业产品市场导致直接性产品竞争，以及他们会间接性地竞争国内有限的中间投入品资源。由于外资通常具有更高的议价能力以及产品质量的优势，因此东道国企业的规模会受到挤占，在外资企业进入东道国后，会对同类型企业产生竞争性挤出。因此中国国内外资比例越大的行业越会降低同行业内资企业的生产率。[2]
外资企业的进入会倾向于选择产业聚集的地区，并且FDI的进入会引来国内厂商加大该行业在被投资地的投资，加强产业聚集。一是因为产业聚集带来的规模效应可能会降低生产成本，二是外资企业的技术、管理能力的溢出效应促进了追求学习效应最大化的厂商在地理距离上靠近该外资，强化城市的产业聚集。但是在产业聚集城市的内外资共同发展壮大的同时，可能会导致国内其他地区同行业的市场份额下降、企业生产率下降、平均成本上升，对其他城市该产业的发展引发竞争性挤出，使得其他地区同行业的厂商失去了支付原本工资的能力，从而对其他地区的工资水平产生了负面的影响。
因此，当外资企业对东道国市场产生的競争性影响足够大时，内资企业受到的资源、人力、供应商、市场等角度的挤占会直接给国内该行业的工资水平带来负面的影响。
（二）关联性
改革开放以来，我国的产业链结构得到了深度优化。从早期基础性原材料的开采生产，到如今高附加值的制造业、服务业的壮大，我国产业链纵向结构不断调整，已经形成了长且完整的产业链规模，这其中FDI功不可没。产业链一般会被分为上、中、下游，上游一般为生产过程中的原材料获取、产品研发等，通常上游厂商掌握着资源或核心技术，其往往利润较丰厚，行业竞争相对缓和，研发的进入壁垒较高，溢出效应也相对更低。中下游产业与上游产业相互依存，下游产业一般是产业链的末端，承担着最终产品生产的任务，同时还包括服务业等，下游行业一般行业壁垒低、利润透明、竞争相对激烈、行业溢出性较高。而产业链中游往往可以当作不同产业的上游和下游，比如农业既是粮食加工业的上游又是化肥行业的下游。这类行业的溢出效应、行业壁垒一般都处于中等位置。当外资进入东道国的某一个行业后，不仅会直接影响到产业内的工资水平，还会通过产业间的关联性、产业链的传输影响到产业上下游的工资水平，即外商直接投资会通过产业链对产业间的工资水平产生前向或者后向的互动效应。
本文将产业链上中下游企业的互动性定义为产业间关联性。考虑到外商直接投资的进入会通过产业链的传递与上、中、下游企业产生互动关联效应，我们将处于产业链上游的企业对中、下游企业产生的关联效应称作前向互动效应;将处于产业链下游的企业对中、上游企业产生的关联效应称作前向互动效应;对于处于产业链中游的企业，由于其对上、下游企业都有直接的联系，我们认为这类企业同时拥有前向和后向互动效应。
对于中、上游的外资企业而言，可以提供质量好、技术先进且价优的中间投入品给国内市场的下游厂商，并且可以提供相对于内资企业更好的附加售后服务等，这些都增加了与下游厂商合作的可能性，在增加了关联性的同时提供的技术支持和高质量投入品也促进了后向企业的规模扩大。对于中、下游的外资企业而言，一方面是由于外资企业的进入会增加对上游供应商的订单量，增加了前向企业的生产规模，有助于企业达到规模生产效应后企业生产率得到有效提高，促进企业的发展;另一方面由于外资企业对投入产品的相对高要求使得他们愿意以相对更高的价格获取质量更高的中间投入品，这使得中上游企业有动力对企业增加研发投入、升级技术。
本文将同行业企业的水平关联性定义为产业内关联效应。产业内关联效应分为两种，一种是外资厂商的直接技术溢出，外资企业往往拥有比东道国市场厂商更先进的生产、研发等技能，国内厂商通过模仿、学习等行为增强自身的生产水平，以缩小内外资的生产差距，这类水平溢出是指产业链同位置、同行业厂商，而未通过产业链的方向传递;另一种是由于下游外资企业对中上游厂商往往提出要求更为严格的订单，包括对生产、产品的设计等可能都有新的技术要求，在上游的国内企业获取这些禀赋后通过产业链间接传递溢出到和外资同行业的下游国内企业，使得下游国内企业吸收到了最新的外资企业技术等，在一定程度上减小了外资和内资企业的技术差距，最大化同步了内外资企业的技术更新进度，促进国内企业的发展。
因此，当外资企业和国内产业间、产业内关联足够大时，产业链间的互动效应和产业内的溢出效应都会促进内资企业的发展，改善国内该行业的工资水平环境，因此本文提出以下推论。
推论1：外资企业和东道国企业的关联性大，竞争性相对较小时，会提高国内的工资空间溢出水平。
推论2：外资企业和东道国企业的关联性小，竞争性相对较大时，会降低国内的工资空间溢出水平。
二、模型设定与数据来源
（一）产业链位置的计算
产业链是指产品生产全过程链条的前端到末端所包含的各个环节。本文使用上游水平值测算各行业所处的产业链位置[3]，上游水平值指的是每个行业到其对应的最终产品的平均距离，它将最终产品的上游水平设为1，越靠近产业链的下游的上游水平值越接近1，越接近产业链的上游的行业，其上游水平值越大。并且一个行业的最终产品还有可能成为作为中间产品投入到其他行业。因此，各行业的上游值为：U=I-△-1·1，U是列向量，由各行业的上游水平值构成;I为单位向量;1为全是1的单位列向量;d■为投入产出表中的投入系数（行向量），Y■为i行业的行业产出，△=■且为矩阵。
在开放经济中贸易的影响也不可忽略[3]，所以将△调整为■=■，其中M■表示i行业的进口，X■表示i行业的出口量。
本文根据2007年《中国投入产出表》计算出中国各行业的上游度值，并与国民经济行业分类标准中的2位码进行匹配，最终获得各2位码行业的上游水平值。随后本文将上游水平值按照90%以上、25%～90%之间以及25%以下的数值大小将行业分段分别代表产业链生产的上、中和下游位置。[4]
（二）空间计量模型构建
1.空间相关性检验
在进行空间计量的实证检验之前，需要对变量进行空间相关性检验，以初步确定是否适合采用空间计量进行研究。本文采用Moran’s I指数检验变量的空间相关性，Moran’s I的结果范围是（-1，1），结果越接近1有越强的正相关性，越接近-1则具有越强的负相关性，若为0则不具有空间相关性，则不可以采用空间计量。基于地理距离权重，以地级市FDI情况（lnFDI）和工资水平（Wage）分别作为观测值，计算出2008—2018年居民收入水平和外商直接投资的Moran’s I水平值。结果显示居民工资水平和外商直接投资的Moran’s I指数均显著为正，全部通过了Moran’s I指数在1%的水平上的显著性检验，表明他们各自具有显著的正向空间自相关性，因此继续采用空间计量进行检验。Moran’s I指数的计算公式如式（1）：
Moran’s I =■？摇？摇（1）
其中S2■=■（xi-■）2■，■=■■x■，x■为选取的第i个地级市的观测值，n是本文选取的地级市数量，w■是空间权重矩阵中第i行、j列的元素。
2.空間杜宾模型选择
通过Moran检验后，本文决定选取空间计量模型进行回归分析。常见的空间计量模型有空间误差模型（SEM）、空间滞后模型（SAR）和空间杜宾模型（SDM）。SAM模型一般用于因变量的空间溢出效应产生的空间自相关，当面板模型中的误差项存在空间自相关时一般使用SEM模型。这两种简单来说是SDM模型的特殊形式，空间杜宾模型全面考虑了因变量和自变量的空间自相关性。
在选择使用空间计量模型之前，对不含空间权重矩阵的OLS模型进行LM检验，原假设为：在原模型不含空间滞后项或者空间误差项。在加了个体固定效应、时间固定效应、双固定效应后，回归结果均在1%的水平上显著，则既不能拒绝空间误差模型也不能拒绝空间滞后模型。而后进一步对SAR和SEM模型进行LR和Wald检验，LR检验值分别是310.41和139.46，Wald的检验值分别是323.2和295.36，这些结果最终确定选择空间杜宾模型。随后对SDM模型进行Hausman检验，进一步确定采用固定效应模型进行计量分析，LR检验最终确定了本文将使用带有时间固定效应的静态空间杜宾模型来检验FDI对居民工资水平的影响。（2）式是带有时间固定效应的空间杜宾模型。
wage■=β■+ρ■W■wage■+β■lnFDI■+β■■W■lnFDI■+
θ■■+φ■W■■■+λ■+ε■（2）
i表示城市，t表示时间，β■为常数项，β■、β■、ρ为估计系数，λ■为时间固定效应，ε■为误差项。W■为地理距离空间权重矩阵W中的元素，W■wage■为被解释变量的空间滞后项，W■lnFDI■是主要解释变量的空间滞后项。
3.空间矩阵
当变量通过空间相关性检验以及进一步确定使用空间杜宾模型后，开始进行空间矩阵的确立。由于本文探讨的是中心城市FDI对周边城市工资水平的影响，且FDI的“虹吸”和“溢出”效应通常表现在地理相近的城市，因此本文决定采用各城市之间的地理距离进行空间矩阵的制作。
地理空间距离权重矩阵的构建如式（3）：
W=■? ? ? ? if i≠j0? ? ? ? ? ?if i=j，（3）
其中d■为i、j两城市之间的地理距离，地理距离矩阵为两城市地理距离间的倒数，说明两城市间的地理距离越接近，其空间的影响效应就越大。当i=j时，W=0。
（三）变量选取与数据来源
1.变量解释
本文选取各城市工资水平（Wageit）为被解释变量，城市外商直接投资水平（LnFDIit）为主要解释变量，城市经济增长率（GDPGit）、人口密度（PDit）、二三产业聚集度（SIDit、TIDit）、固定资产投资（Investit）、消费水平（Consumeit）、金融水平（Financialit）、政府行为（Govinit、Govoutit）、居民储蓄水平Saveit等作为控制变量。
2.数据来源
本文的主要解释变量是从商务部外资司网站获取的2008—2018年间注册且至今仍在册外资企业名录，包括企业所在行业、投资地、投资类型、项目类型等信息。
主要解释变量及控制变量来自于2008—2018年《中国城市统计年鉴》，以及各地级市统计年鉴。
3.描述性统计
见表2。
三、实证结果分析
本文首先将地理距离空间权重矩阵导入Stata14中，采用时间固定效应的（2）式进行全样本的回归分析，回归结果如表3所示。基于SDM的回归结果由表3可得知拟合优度R2=0.732，拟合效果良好，满足估计的要求。（1）列中Wwage表示从全国范围来看，城市的工资水平的空间相关性显著为正。从非空间效应看，城市FDI（lnFDI）的估计系数显著为正，且通过了1%的显著性检验，但是（2）列显示列对地理邻近的城市工资水平有不显著的负向空间溢出效应。从整体上看外资提高了被投资城市的工资水平，但就地理距离邻近的城市而言，外资企业带来的“虹吸效应”、“溢出效应”等可能对其他城市工资产生负向的效应。但是FDI样本个体间的差异较大，在地理权重下对工资水平影响的解释并不充分，负向的空间外溢效应不明显，需要进一步探讨影响的具体效应。因此下文将从产业链和FDI异质性的角度探讨不同程度的关联性和竞争性外资企业对工资水平的空间影响效应。
在控制变量中，（1）、（2）列各变量的直接效应和空间效应的结果基本一致，除了人口密度对工资水平的直接效应在1%的水平上显著为正，而在地理距离权重下的空间效应显著为负，这可能仍是由于“虹吸效应”等因素带来的人口流向相反的结果。
为了检验结果的稳健性，本文采用了广义空间最小二乘法（GS2SLS）来对外资工资水平的影响进行进一步考察以解决本文可能存在的内生性问题，该方法选取空间滞后项和各解释变量生成工具变量。[5]结果见（3）列，在采用GS2SLS方法进行内生性检验后发现与基准回归结果基本一致，該回归结果通过了稳健型检验。
（一）产业链视角基准回归
在分析了FDI全样本对各城市的工资水平空间和非空间影响效应后，本文就外资企业所在产业链的具体位置探讨不同产业链位置对工资水平的影响效应。本文将外资所在国民经济二位码行业与上游度值进行匹配，将得出的产业链上、中、下游外资样本量进行回归分析。回归结果见表4。
产业链视角下的空间计量回归结果中，FDI对工资的非空间影响效应仍显著为正。对于空间效应而言，第（1）列显示了在极大似然估计的方法下位于产业链上游的外资企业对地理邻近地区的工资水平的影响在5%的水平下显著为负，位于产业链中下游的外资企业对工资水平影响的空间效应呈现不显著的负向效应。第（2）列报告了基于GS2SLS的稳健型检验结果，证明了极大似然估计结果的合理有效。产业链位置不同回归结果的异质性促使我们进一步探讨不同的回归结果是否由外资的异质性带来。产业链不同位置的外资企业的行业壁垒、“溢出效应”、“虹吸效应”、产业链的互动性等都有很大的不同，针对这些不同，本文将从关联性和竞争性对外资进行分类，探讨不同产业链位置的外资异质性对被投资地和空间邻近城市工资水平的影响效应。
（二）外资异质性
1.投资方式异质性
随着我国加入WTO，FDI的投资方式逐渐从合资转变为独资，根据2014年《中国城市统计年鉴》显示，我国独资FDI已经占外资总量的79.5%，如今外商的对华投资的独资行为已经成为了外商在华直接投资的主流方式。合资到独资投资方式的转变，挤出了对那些原本可以与外国资本合资的国内资本[6]，并且由于独资企业大多拥有更先进的生产技术、管理水平、激励机制，这会促使国内企业产生更强的学习效应，加剧城市的产业聚集，挤出其他地区该行业的发展。但是独资企业为了确保自身的核心竞争力则会倾向于技术封锁，阻断国内企业的学习行为，并且大量独资企业与国内供应商签订独家合作订单，有较强的排他意识，这可能会恶化国内制造商的中上游供应环境，增加国内厂商的生产成本。因此独资企业对国内环境有较强的竞争性影响。同时由于资金、技术等方面的优势，独资企业在选择国内合作商时有更强的主动选择权，并且对合作方有较高的要求，甚至更倾向于与同为外资的企业合作，此时会降低与国内产业链上下游的关联度。
而对于非独资类外资企业，中外资本对公司均没有绝对的控制权，这类企业不仅为我国市场带入了国外的资本，且对我国国内资本具有明显的“挤入”效应，会显著提高我国非发明类专利授权率。[7]另外不同于独资企业偏好的技术锁定，合资型企业比独资型外资企业会产生更强的产业间知识和技术的溢出，这会增加与东道国企业合作的可能性和产业链上中下游的关联互动性，从而扩大我国内资企业规模，更好地促进了产业间的经济增长。
经分析认为独资类FDI可能拥有较高的竞争性以及较低的关联性，非独资类FDI的关联性较强、竞争性相对较弱，因此本文将从FDI企业独资和非独资的异质性角度探讨FDI对被投资地工资水平的空间影响效应。
在地理距离空间矩阵权重下，由表5的（1）、（2）列可知处于产业链中上游的独资企业对地理邻近的城市工资水平的影响效应均在1%的水平下显著为负，当独资企业处于产业链下游时，有不显著的负向影响;对非独资类企业，处于产业链的任何位置对工资水平影响的空间效应均在1%的水平上显著为正，非独资类外资企业的增加显著改善了各地理关联地区的居民工资水平。（3）、（4）列则报告了独资和非独资企业对工资影响的GS2SLS估计结果，证明了极大似然估计结果的稳健型。该结果验证了本文对独资企业关联性弱、竞争性强对工资水平的空间影响效应为负和非独资企业竞争性相对较弱、关联性强对工资水平的空间影响效应为正的不同推论。
2. 项目类型异质性
外商对华直接投资具有很强的政策导向性，为了提高我国外资引资质量和规模，《外商投资产业指导目录》将在华外资经营项目类型分为鼓励类、限制类、允许类。我国鼓励适应时代需求的行业，帮助我国开拓国内外市场，弥补我国同产业的不足，地方政府通常给予更优惠的引资政策。限制类FDI要配合我国产业和宏观政策的调控，一般涉及能源开采、我国产业试点等行业壁垒高的行业以及在我国国内市场足够饱和、竞争激烈的行业。而允许类外资企业是除了鼓励类、限制类、禁止类以外的其他外资，以及出口额占总销售额70%以上的限制类外资经批准可改为允许类外资企业。
由于鼓励类行业的外资企业技术水平普遍较高，地区优惠的引资政策引进鼓励类外资后会引发国内企业在该城市的产业聚集，达到促进内资同行业共同发展进步的结果。并且在我国的外资中，鼓励类外资的投资远高于非鼓励类外资，且外资鼓励政策能显著促进被鼓励行业的外资企业增加在我国的资本投入[8]，对我国企业的全要素生产率有显著的正向溢出效应，并且会沿着产业链的方向促进关联企业的进步，因此鼓励类外资与我国市场有较强的产业间和产业内关联性。并且由于国内市场在鼓励类行业的发展较为薄弱，因此鼓励类外资的进入对我国资本的挤出性不强，也不会产生足够负面的竞争性冲击。
而限制类FDI受我国政策的局限，在华投资数量少、同类外资产业集聚现象不显著，同我国产业间的关联性不强，同时由于产业链上游的限制类外企的行业壁垒高、挤出效应强，下游的限制类外企进入后对市场的冲击较小。在数量上，允许类外资占有绝对的优势，且涉及的行业最为广泛，综合了大多数外资“虹吸效应”强、挤出效应强等特点，有较强的竞争性。考虑到不同性质外资的政策导向性不同和不同性质企业在我国的投资力度的不同，本文决定从FDI企业性质的角度将外资企业按照产业链不同位置进行匹配。通过对外资企业名录中企业性质与产业链位置进行匹配，表6为将异质性FDI分为允许类、限制类、鼓励类时的空间回归结果。
由表6的（1）、（2）、（3）可以发现，产业链任何位置的鼓励类外资企业在不同程度上都会增加地理相近地区的工资水平，且处于产业链上游和下游的鼓励类外资对工资的空间溢出效应在1%和10%的水平上显著为正，这说明本地加强鼓励类FDI的引进有利于周边城市工资水平的提高。对于允許类FDI的进入会降低地理邻近地区的工资水平，尤其中、上游的允许类FDI的负向效应尤为明显。处于产业链上游的限制类外资对工资的空间溢出效应显著为负，验证了上游限制类FDI可能挤出效应更明显。但位于产业链中下游的限制类外资对工资的空间溢出效应不明显，这可能是因为中下游的限制类外资所在的行业壁垒低、市场成熟导致的溢出效应少的结果带来的。同样，（4）（5）（6）列展示了GS2SLS的回归检验结果，也通过了和极大似然估计相同的显著性检验，证明了以上结果的稳健性。该结果肯定了我国鼓励类外商引资政策的实施，也证明了本文推论的成立。
四、结论及启示
（一）结论
目前中国已发展成为中等收入国家，如何避免“中等收入陷阱”，进一步提高居民生活水平、促进城市发展，是我们亟待解决的问题。其中，利用外资促进经济增长是非常重要的一个因素，但是在利用外资的同时也会进一步加剧地区工资不平衡问题，过大的收入不平衡不符合我国发展社会主义市场经济的初心。然而，目前的研究文献还缺乏分析不同类型外资对中国居民工资收入的空间分布影响，以及异质性外商投资对收入差距影响的系统研究。对此，本文首次从产业链的视角揭示了异质性来华外资企业对我国居民工资水平的空间影响效应，丰富了外资企业对我国居民工资水平影响的空间机制分析。
在商务部公布的来华外资企业数据（2008—2018年）的基础上，本文从外资所在产业链位置视角出发，构建了地理权重矩阵来探究在华外资企业对中国居民工资水平的空间影响。研究表明不同类型的外资对中国地区工资差异的影响表现出不同的属性。
总体上，在华外资对投资所在城市工资水平有积极的正向影响，带动了当地工资水平的增长，但对地理邻近城市工资的间接影响效应整体为负，进一步扩大了地区间工资收入的不平衡。前者是我们利用外资比较成功的一面，但后者是我们需要优化改善的一面。形成后者不利影响的主要原因是由于不同类型的外资对周边城市工资水平的影响不同，且在华外资中的允许类和独资外商直接投资总额占比较高而造成的结果。
从中国对外商直接投资政策鼓励方向分类来看，允许类外资企业和鼓励类外资企业对工资的空间影响效应截然相反，鼓励类外资企业对工资水平的空间正向溢出效应则较为显著，而允许类外资企业产生的是负向工资空间溢出效应，也就是说，鼓励类外商直接投资有利于带动更大范围内的经济发展，有利于缩小收入水平的差距，而允许类外商直接投资在促进本地工资水平增长的同时降低了周边城市的工资收入水平，从而扩大了收入的不平衡问题。这同时也表明我国目前制定的鼓励类外商投资目录是比较合理的，而允许类外商投资目录还有待进一步优化。
从外资投资方式分类看，非独资类企业对工资水平产生了积极的空间影响，而独资类企业会降低地理邻近城市的工资水平，尤其是位于产业链中上游的独资外企工资的负向溢出效应十分显著。由此，站在中国经济全面健康高质量发展并不断缩小地区差异的视角，我们应该更多地鼓励外资企业积极和中国企业合作投资，而不是独立投资。
（二）启示
基于以上主要研究结果，我国在利用外商投资方面还可以在以下四个方面做出优化调整：第一，在坚定不移地引进外资促进经济增长的同时，还应兼顾利用外资带动经济的全面健康发展，在一定程度上不断缩小地区收入的不平衡;第二，不断完善、优化《外商投资产业指导目录》，把能促进更广泛地区经济发展的行业纳入鼓励目录中，同时更严格地限制不利于周边经济发展行业的外资进入;第三，鼓励来华外资高端化的同时，重视鼓励外资企业在下游制造业的投资，而不是片面地鼓励外资向高端上游企业转移;第四，鼓励外资来华投资的同时，积极促成国内、外资本的合作，加强外商和本土企业的合作与互动，促成内外资企业的联合发展。这样才更有利于促进我国居民工资收入水平的整体均衡发展。
参考文献：
[1]Venables T.Equilibrium Locations of Vertically Linked Industries[J].International Economic Review，1996，37（2）.
[2]Lu Y，Tao Z，Zhu L.Identifying FDI Spillovers[J].Journal of International Economics，2017，107：75-90.
[3]Antràs P，Chor D，Fally T，Hillberry R.Measuring the Upstreamness of Production and Trade Flows[J].American Economic Review.2012，102（3）：412-416.
[4]杨红丽，陈钊.外商直接投资水平溢出的间接机制：基于上游供应商的研究[J].世界经济，2015，（3）：123-144.
[5]邵帅，李欣，曹建华.中国的城市化推进与雾霾治理[J].经济研究，2019，（2）：148-165.
[6]高敏雪，许晓娟.中国外资经济的独资化程度分析[J].经济理论与经济管理，2007，（12）：18-22.
[7]左勇华，黄吉焱.不同FDI进入方式对区域创新能力影响研究——基于市场化程度差异视角[J].科技管理研究，2017，（6）：85-91.
[8]田素華，王璇，李筱妍.行业鼓励政策对中国外商直接投资进入的促进作用——基于《外商投资产业指导目录》和微观企业数据分析[J].复旦学报（社会科学版），2020，（1）：174-184.
（责任编辑 吴晓妹）
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