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空间相关与外商直接投资区位决定-摘自论文资源库

空间相关与外商直接投资区位决定
作者:未知 文章来源:网络 点击数: 更新时间:2010-1-25

摘 要:以2006年中国大陆244个地级及以上城市为样本,利用空间计量经济学方法对外商直接投资的区位决定进行实证研究。对全国城市分析的结果发现:除了劳动力素质、市场规模、基础设施以及集聚经济以外,空间相关性也是影响FDI区位分布的重要因素;一个城市吸引的FDI不仅取决于自身的区位条件,还与周边城市的FDI正相关;劳动力成本在区位决定中的影响不显著。进一步分地区的分析发现,FDI在东、中、西部城市的区位选择具有明显的差异。
  关键词:外商直接投资;区位决定;空间相关;空间计量经济学
  
  1980年中国政府在深圳、珠海、汕头、厦门4个城市设立经济特区,拉开了对外开放实践的序幕。此后,随着沿海城市、沿江城市、边境城市和内陆省会城市以及一大批内陆市县的相继开放,全方位对外开放格局基本形成,外商直接投资(以下简称FDI)大量涌入,中国对外开放和利用外资取得了丰硕的成果。自1991年起,中国利用FDI金额持续居发展中国家首位,2003年更是超过美国,居世界第一位。截至2006年底,中国实际利用FDI达6918.97亿美元。然而,FDI在中国的地区分布极不平衡。2006年中国城市实际利用FDI为1033.77亿美元,其中76.94%集中在东部城市,中部和西部城市分别占16.02%和7.04%①。作为包含资本、技术和管理经验等多种要素的“一揽子投资”,FDI对于当地经济发展的作用是多方面的。FDI的空间集聚对区域经济发展的不平衡造成了深刻影响。在区域经济协调发展和构建社会主义和谐社会的新形势下,研究FDI区位选择的影响因素,解释FDI区域分布差异,对于制定合理有效的引资政策、缩小地区差距具有重要意义。
  
  一、文献述评
  
  FDI区位选择一直是学术界关注的重点课题。随着中国利用FDI规模的迅猛增长,FDI地区分布不平衡问题引起了社会的广泛关注,有关中国FDI区位的研究不断涌现。总体上看,相关研究主要集中在两个方面:一是采取问卷和实地调查的方法,对外商在华直接投资动机及区位因素进行调查研究(李小建,1996;魏后凯 等,2001);二是以实现的FDI群体为样本,利用计量经济学方法对影响FDI分布的区位条件进行分析与评价。从所选择的地域单元来看,后一类研究主要集中在对省域数据的分析。大量的经验研究证实,市场规模、工资水平、人力资本、基础设施、制度环境、集聚经济、信息成本等因素在FDI省区分布中发挥着重要作用(Cheng,et al,2000;贺灿飞 等,2001;沈坤荣 等,2002;鲁明泓 等,2002)。随着研究的深入,对引资决定因素的探讨进一步从宏观区域延伸到FDI集中的地区和对于单个省市内部差异的考察(何奕 等,2008;陶修华 等,2007)。
  城市作为FDI的主要载体也引起了学者的关注,出现了一批经验研究成果。Gong(1995)利用因子分析方法对中国1980—1989年FDI的城市分布及其变化情况进行分析的结果表明,那些具有良好的电力供应、临近海港、水路交通方便、通讯便捷以及拥有特殊优惠政策的城市是跨国公司进行投资的主要区域。Qu等(1997)分析了1985—1993年间100个城市FDI的区位决定,发现城市规模及其中心优势、经验积累、集聚因素、基础设施、经济增长和政策工具对FDI的进入有着积极的影响,而与FDI来源国的社会和地理距离有着负面的影响。杨先明等(2004)以30个城市为样本进行的研究认为,聚集效应在中国城市吸引FDI方面起决定作用,政策等非物质优势则处于次要地位,但对中西部城市吸引FDI的作用相对重要。金相郁等(2006)利用2002年中国210个地级以上城市数据进行的实证研究结果显示,市场规模、基础设施、教育和研究开发条件以及地方金融规模对FDI区位选择的影响具有显著性,而劳动力成本的影响不明显。
  通过文献回顾可以发现,学者们对FDI在中国的区位分布问题进行了广泛而深入的研究,获得了很多有益的结论。然而这些研究都将各个地区视为彼此独立的个体,忽视了FDI分布的空间相关性。所谓空间相关性是指一个空间单元上的变量观测值与邻近空间单元上的变量观测值相关。如果相似的观测值趋于空间集聚,表明存在空间正相关;反之,如果相似的观测值趋于分散分布,则表明存在空间负相关。由于受到地域分布连续空间过程的影响,许多区域经济现象在空间上具有相关性。FDI的区位分布也是如此:跨国公司投资选址时不仅考虑本地的市场规模和生产条件,周边地区的市场潜力和生产条件也是重要的决策依据;出于避免竞争或战略布局的考虑,跨国公司对于投资地周边的FDI流入情况往往给予充分重视;此外,集聚经济和外溢效应的存在,行政区边界与实际功能区边界不一致导致的测量误差,都可能导致FDI分布的空间相关性。这种空间相关性具体表现为一个地区FDI的流入不仅取决于自身区位条件,还会受到相邻地区的影响。空间相关性的存在违反了传统统计分析中观测值相互独立的基本假定。将传统计量方法运用于空间数据时,由于忽视了这种空间相关性,有可能产生模型误设定,进而导致估计结果的偏误。近年来,不少研究者开始运用空间计量经济学方法研究FDI在中国的区位决定问题。
  Coughlin等(2000)最早运用空间计量经济学方法对美国在华直接投资区位分布进行了研究,发现一个省区所吸引的FDI与周围省区的FDI呈现正相关关系。王剑(2004)、王立平等(2006)基于省级截面数据对FDI区位的空间计量分析证实,除了传统区位条件之外,省份间的空间溢出效应显著影响了FDI的区位分布。空间相关性的纳入使得实证的结果相对一般线性回归更为可信。李国平等(2007)、苏梽芳等(2008)运用省级空间面板数据模型进行的研究也得出了类似的结论。
  综上所述,FDI在我国地区分布的空间不平衡是多种因素综合作用的结果,其中空间相关性的影响不容忽视。目前利用空间计量方法对FDI分布进行实证研究大都基于省级层面的数据。由于中国省级区域是较大的地理单元,其内部差异明显,基于这样一个较大的地理单元所展开的研究可能会混淆各因素在FDI区位分布中发挥的真正作用,而且跨国公司投资的实际落脚点多为与其战略目标最为契合的城市,所以研究FDI在城市的区位选择比起省区层次上的区位决定可能更有意义。本文将在FDI区位决定模型中明确纳入空间相关性,并利用2006年地级及以上城市的数据和空间计量经济学方法进行实证分析,以期为各地的引资实践提供更为科学、可靠的参考。
  
  二、模型与数据
  
  根据FDI区位决定的相关理论和研究成果,本文设定如下基本计量模型:
  FDI=α+β1WAGE+β2COLL+β3GDP+β4ROAD+β5CFDI+ε(1)
  式(1)中的被解释变量FDI为各城市实际利用FDI金额(万美元)。βi(i=1,2,…,5)为估计参数,α和ε分别代表常数项和随机误差项。各解释变量简要说明如下:
  1.劳动力

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