我國FDI區域分布的區位條件及其地理溢出程度的經驗研究

論文類別:理學論文 > 地質學論文
論文標簽:地理教育論文
論文作者: 未知
上傳時間:2008/9/8 16:24:00

1 問題的提出
  自1990年代以後,隨著中國經濟領域對外開放的步步深入,外商在中國的直接投資年復一年快速增長。自1992年起到2002年,中國累計實際外商直接投資(FDI)3701.68億美元,年平均增長率高達17%,已經成為了僅次於美國的发展中國家吸收對外直接投資最大的东道國。FDI分布於中國除西藏外的所有地區,幾乎遍及中國工業的每個領域。很多研究表明(Wei,1995;Sun,1998;Chen,1999),大規模的FDI湧入是中國對外貿易發展、技術進步与創新和經濟增長的源動力。但是,FDI的這種好處並不是中國每一個地區都能感受到的,我國FDI的區域分布有嚴重的非均衡性(表1)。自2001年10月中國加入WTO以來中國FDI的區域分布結构有了細微的變化(中、西部投資比重有所增加)。
  表1 中國FDI分布的基本特征
  Tab.1 The basic characteristics of FDI distribution in China 年份     FDI(US)百萬      區域分布/%     廣州、福建及其他省所占比例%
                     东部   中部    西部   廣東   福建    其他省份
1986-1991平均    3 104.5         91     5     4     43    8     49
1992         11 007         91     7     2     34    13     53
1993         27 515         87     9     4     28    11     62
1994         33 767         88     8     4     28    11     60
1995         37 521         88     9     3     28    11     62
1996         41 726         88     10     2     28    10     62
1997         45 257         87     11     3     27     9     64
1998         45 463         88     10     2     30     10     61
1999         40 319         88     9     3     29     10     61
2000         40 715         88     9     2     28     9     63
2001         46 878         88     9     3     26     8     66
2002         52 471         87     10     3     22     7     71


  註:資料來源於各年中國統計年鑒及相关計算。
  依據空间相互作用理論,運用空間計量經濟學(Spatial Econometrics)模型進行研究。首先綜合國內外相關研究成果,選擇了經濟總量、劳動成本、基礎設施、市場化程度、信息成本、累積的FDI、開放程度七項區位因素指標,對影响FDI區域分布的主要因素進行了經驗分析,證明了空間依存性的存在並估計了地理溢出程度(空間自相關系數);然後確定影響FDI區域分布的關鍵因素;最後依據模型結論,为中國特別是中、西部地區引進更多的FDI提供了政策建議。
  本項研究在借鑒現有研究成果的基礎上,與現有的同类研究相比有兩大顯著特點:①使用了最新的FDI數據,特別是中國加入WTO以後的數據;②在標准回歸的基礎上,運用了空間計量模型,融入區域間的相互影響,對FDI的地理溢出程度進行了估計。
  2 文獻綜述
  2.1 FDI區域分布理論文獻綜述
  在解釋FDI區域分布理論中,最早研究角度主要從企業或跨國公司出發,Hymer(1960)認為跨國公司是一個寡頭行為,FDI被認為是公司在全球競爭下所作的一種追求利潤最大化的投資决定;Dunning(1977)的國際生產折中理論詳細解釋了所有權、國際化和區位優勢對跨國公司行為的影響,用交易費用來解釋企業的內部化,強調FDI的目的是資產的獲得;Brainard(1997)則認為跨國公司FDI是其为獲得規模經濟所采取的接近客戶或集中生產的一種交替選擇,FDI與貿易出口之间存在著交替的關系;傳統企業选址理論用交通成本、工資和基礎設施解釋FDI的地理分布;現代工業选址理論則強調盈利的外部性或與需求和供應鏈相聯系的聚集程度(Krugman,1991);新经濟增長理論也強調工業內或企業之間的知識溢出形成的聚集效应(Romer,1986;Sala-I-Martin,1990);一個新的理論信息成本方法認為跨國公司的管理和分支公司的設置是經濟代理人針對信息成本存在理性反应的結果(Casson,1994)。
  2.2 FDI區域分布實證文献綜述
  在對美國的FDI地點選擇研究中,Coughlin(1991)從公司利潤最大化的角度認為區域面積、人均收入、產業聚集、勞動市場條件(工資率和失業情況等)、交通網絡、稅收、政府吸引FDI的消費等都是各州吸引FDI的決定因素;Friedman(1996)發現市場潛力、工資、技术勞動力(人均科學家和工程師的比例)、工程费用、主要港口、吸引FDI的補貼等對外國跨國公司在美國的選址有重要影響;Mody和Srinivasan(1998)進一步證明吸引美國和日本跨國公司相似的區域條件是低工資、低风險、完善的基礎設施和豐富的技术人才。
  對中國的FDI地點選擇研究中,Wei等(1999)研究表明國內貿易額、工資率、GDP增長率、R&D人員、基礎設施、聚集程度、信息成本和投資刺激等因素對吸引FDI具有顯著影響;Qian sun等(2002)實证研究表明區域內市場規模、聚集程度、基礎設施、工業化水平、累積FDI、勞动力質量、勞動成本、科研水平、開放程度、政策風險和FDI替代物(外國證券投資)等因素在不同階段對FDI的區域選擇作用有所差別;孫俊(2002)從另外一個角度考察了FDI地點選擇的因素,認為除了基礎設施、勞動力質量、工資、開放程度和市場化程度等變量外,一個地區的產業結構對該地區吸引FDI水平有著重大作用。
  這些經驗研究的共同点是使用標準回歸模型對平行數據(Panel Data)進行分析,但這些分析沒有结合空間數據的典型特征,參數估計是有偏的,推論的有效性值得懷疑。空間數據觀察值的位置是一個極其重要的變量,因為相鄰區域可能相互影响, 許多因素都可以導致所謂的空間依存性。對于FDI,聚集效應通過地理溢出區域邊界可以導致相邻區域的FDI水平提高,另一方面空間依存性使區域內资源成本上升,相鄰區域變得更具有吸引力。本文設置空間计量模型對中國FDI區域分布進行分析,並對空間依存性进行檢驗和估計。
  3 中國FDI區域分布的區位條件分析
  影響外商在一個地區投資的區位因素很多,集中到一點上是投资項目的成本和收益。一個地區完善的基礎設施、便捷的出口通道、高度聚集发達的產業群、便宜的要素投入、豐富低廉成本的勞動力資源、潛在的巨大規模市場和相對低的信息成本等因素都會对吸引FDI產生直接的影響。另外,各地區對吸引FDI有無稅收等優惠政策、正常的市場活動是否會受到來自政府的幹預、有無來自政府支持國有企業的不平等競爭、有無穩定連續的政策环境、需不需要額外的尋租成本等宏觀投資環境也會左右外商的投資決策。綜上所述,考慮到數據資料的可得性,選擇了經濟總量、勞動成本、基礎设施、市場化程度、信息成本、累積的FDI、開放程度七個區位因素變量。
  3.1 經濟總量(GDP)
  GDP從總體上反映一個國家或地區的经濟發展水平,也反映了一個地區潛在的市場需求。市场需求越大,該地區对FDI越有吸引力。然而,市场越大,競爭者越多,競争也越激烈,有些投資者也會投資到市場相對較小,競爭力較弱的地區,此時,市場的大小與FDI成反向關系。GDP对FDI具體作用及方向有待模型檢驗。我們用各省市或自治區2001年的GDP作為經濟總量或市場需求的代理變量。
  3.2 勞動成本(WAIP)
  勞動成本一般用工資來度量。大多數人認為工資與FDI呈反向關系,但由於國有企業的職工工资不包括住房補貼和醫療保險等隱形收入,這使得工資指標的解釋力大打折扣。另一方面,隨著近幾年經濟快速發展,中國吸引FDI並不主要是靠低廉的勞動成本(Branstetter & Feenstra,1999)。在中國的跨国公司傾向於付給其工人一定的工資外津貼,因為他們想雇傭高质量的工人。高工資也許反映較高的勞動質量。因此,在有些省份高工資會吸引較多的FDI。在這裏我们用2001年勞動生產率調整工資率(人均工资除以人均勞動生產率,即效益工資率)來反映勞動成本。理論上,該項指標越低,吸引的FDI越多。
  3.3 基礎設施(INFR)
  一個地區基礎設施的完善程度是外商投資者首先要考慮的重要因素。然而,基礎設施包含的範圍極其廣泛,从公路到鐵路、航空再到通訊系統,甚至包括中介組織。因此,對基礎設施的度量非常困難。我們用各地區2001年公路密度(公路裏程除以各地面積)作為基礎設施的代理變量。
  3.4 市場化程度(MAK)

各地區市場化水平對吸引FDI具有重要意義。經濟活動是否規範、是否有法律法规體系保障、是否有地方保護、是否有紅頂商人和腐敗、尋租現象等因素都直接或間接影響到外資流入的信息成本和投資風險。市场化程度是一個高度綜合的指標,涉及到產權制度、競爭性價格制度、市場環境、政府行為和經濟主體行為的独立性等多方面因素,要完整地度量一個地區的市場化程度相當困難,我們借用樊綱、王小魯(2001)所測度的各地區1999與2000年市場化指數平均值作為市场化指標的代理變量。
  3.5 信息成本(IC)
  與國內投資者相比,外國投資者飽受信息不對稱之苦,外国投資者在某個地區投資是針对信息成本存在理性反應的結果(Casson,1994)。信息成本的度量包括與區域中心的距離、首個FDI投資年限、世界前500強的表現和相鄰效應(地理上相鄰或文化相近)等。对於我國來說,沿海地區就是低信息成本區域,原因在於:①這些地區是傳統的工商業中心;②這些地區最先對外開放,也是吸引FDI的重點区域,享有廣泛的優惠政策;③世界前500強在這一區域的投資远遠超過了內地;④這些沿海地區和香港、澳門、台灣等地區除了地理上相鄰外,在血緣關系和文化上有千絲萬縷的聯系。對於信息成本我们設置了虛擬變量(或称沿海地區啞變量),沿海12個地區為1,其他地區为0。
  3.6 累積的FDI(CFDI)
  累積的FDI對於其他FDI具有“羊群效应(herding effect)”。在這裏我們用各地區累積的FDI除以其累積的國內投資作為代理變量。在回歸分析中,如果這個變量呈现負相關關系,則表示累積FDI對於吸引新的FDI具有擠出效應,也就是說廣大中、西部地區通過改善投資環境能吸引更多的FDI;如果這個變量呈現正相關關系,則表明累積FDI對於吸引新的FDI具有吸引功能,集聚效應大于其擴散效應。這個變量采用的是1986年到2001年各地區累積的FDI的數據。
  3.7 開放程度(OPEN)
  開放程度從本質上降低了信息成本,促進FDI的湧入。同時開放程度也決定了一個地區當地居民和政府對外資的接受程度、有無通畅的外銷渠道、管理水平能否與国際接軌、有無大量的一流人才等。開放程度綜合概括了這些因素,因此開放程度提高伴隨著对外資吸引力的增加。我們用2001年各地區的外貿依存度來衡量開放程度指標。

免費論文下載中心 http://www.hi138.com   4 空間計量經濟模型及其估計
  4.1 中國FDI區域分布区位條件及地理溢出的空間計量模型
  4.1.1 空間計量經濟學理論模型。
  不同學者得出的結論由于研究方法不同而各異,但有關FDI區域分布的研究中,區域總是被當成一個獨立的個體進行分析,區域間潛在的相互影響往往被忽略。毫無疑問,任何一個地區的經濟都不可能獨立存在,它總是與其它經濟體存在著千絲萬縷的聯系。当外生沖擊對一個地區的經濟造成影响時,往往也會波及到邻近地區或者更遠。空間依存性是區域經濟研究的重点內容,空間依存性可以表述為Tobler(1979)地理第一定理:“地理物體是互相關聯的,空間接近的地物間關聯程度高”。依據空間計量經济學,空間依存性可以設置成兩種形式基本的模型結構,即空间自回歸模型(spatial autoregressive model,即SAR)和空間誤差構成(spatial error components model,即SEA)模型兩類。
  空間自回歸模型(SAR):
  y=ρWy+Xβ+ε  (1)
  式中:y是n×1列的決策變量觀察值向量;W是n×n的空間權數矩陣,n個机構或地區之間相互关系網絡結構的一個矩陣,W[,y]為空間一階滯後因變量;ρ是空間自回歸參數,其取值在-1到1之間,表明相鄰區域之間的影響程度;X是k个外生變量觀察值的n×k階矩陣;β是k×1階回歸系數向量;ε是随機誤差序列向量。
  另一種是空間誤差模型,機構或地區間的相互關系通過誤差項來体現。當機構或地區之間的相互作用因所處的相對位置不同而存在差异時,則采用這種模型。空間誤差構成(SEA)基本模型為:
  y=Xβ+ε  (2)其中,
  ε=λWΨ+ξ (3)
  式中:Ψ是n×1列溢出成分誤差,ξ是n×1列的区域內隨機擾動項;假定Ψ和ξ是服从獨立同分布(i.i.d)且互不相關;λ是空間自相關系數,λ的取值在-1、1之間,表明一個區域變量變化對相鄰區域的溢出程度;其他字母如(1)式所設。可見,(2)和(3)兩式構成的SEA模型其本質就是在線形模型的誤差結構中融入了一個區域間溢出成分。
  4.1.2 理论模型估計及檢驗
  空间依存性模型的估計比時間序列要復雜得多。空間自回歸模型由於自变量的內生性,OLS估計是有偏的(biased)和不一致(inconsistent)的。需要通過工具變量法、極大似然法或廣義最小二乘估计等其他方法來進行估计。判斷地區間的空間相關存在与否,一般通過包括Moran’s I檢驗、最大似然LM-Error檢驗及最大似然LM-Lag檢驗等一系列空間效應檢驗來進行(Anselin 1988)。鑒於空間經濟計量估計中一系列問題有待進一步解決,目前一般空間計量模型都局限於一階滯後、一階自回歸模型。本研究也僅限于討論一階模型。
  4.1.3 中國FDI区域分布區位條件及地理溢出的空間計量模型
  本項研究設置的空間計量模型包括空間自回歸模型(SAR)和空間誤差構成(SEA),然後對此进行檢驗,甄別出最適合中国FDI區域分布的模型形式。對於空間計量模型,空间權數矩陣W是一個至關重要的范疇。權數確定的標準一般依據“距離”而定,最常用的是“空間距離”和“經濟距離”?(Anselin 1988)。本研究依据地理相鄰設定權數,該空間權數矩阵W是一個n×n稀疏的0-1矩阵,相鄰區域的元素為1,其他為0,對角線元素也為0。這是一个29×29稀疏的0-1矩陣。對于SAR模型(1)或SEA模型(2)、(3),為了避免內生性對模型解釋力的影響,所有的自變量滯後一期,如SAR模型:
  y[,t]=ρWy[,t]+X[,t-1]β+ε  (4)
  式中:y[,t]是中國2002年29個省、直轄市或自治區(海南省、西藏和重庆除外)實際吸引的FDI值取對數(即lnFDI[,t],單位:美元),W是地理相鄰權數矩陣。自變量矩陣為2001年的影響因素的值取對數:
  X[,t-1]=( lnGDP[,t-1],lnWAIP[,t-1],lnINFR[,t-1],lnMAK[,t-1],lnCFDI[,t-1],lnOPEN[,t-1],IC) (5)
  其他字母如(1)式所述。SEA模型(2)、(3)的設置與上類似。
  4.2 實證分析
  模型使用的數據來自1980—2003年的中國統計年鑒和新中國五十年統計資料匯編。作者運用GUASS Light 6.0软件(林光平,2003),依據极大似然估計原理,编寫了相應的空間計量模型計算估計程序(表2)。
  表2 相關回歸結果
  Tab.2 The result of the regression 变量               模型1                    模型2
              回歸系數(概率)               回歸系數(概率)
              OLS         SEA         OLS         SEA
C           -5.819405(0.0017)    -6.023757(0.0008)  -6.288888(0.0002)   -6.422313(0.0000)
lnGDP[,t-1]      0.726925(0.0025)     0.746824(0.0011)   0.714412(0.0011)   0.742548(0.0005)
lnWAIP[,t-1]     -0.734435(0.1042)    -0.695832(0.0845)  -0.747168(0.0947)   -0.784224(0.0421)
lnINFR[,t-1]     0.089272(0.8093)     0.122654(0.562493)
lnMAK[,t-1]      2.49843(0.0177)     2.658563(0.0076)   2.682820(0.0028)   2.744256(0.0012)
lnCFDI[,t-1]     0.339636(0.0195)     0.376985(0.0146)   0.334120(0.0117)   0.352256(0.0054)
lnOPEN[,t-1]     0.225370(0.1482)     0.2364322(0.0951)  0.243067(0.0970)   0.223285(0.0623)
IC           0.135986(0.7657)     0.1436552(0.4265)
λ                       0.14(0.0079)               0.12(0.0163)
           檢驗值(概率)
Kiefer-Salmon     2.86(0.25)                  2.78(0.27)
Breusch-Pagan     8.12(0.26)                  7.56(0.16)
LMerr         2.83(0.08)                  2.61(0.09)
LMlag         0.38(0.54)                  0.18(0.69)
Adjusted R[2]     0.88                     0.89
Log likelihood     -21.9860         -20.1865      -22.0816       -20.6987
Sample Size      29            29         29           29


  註:括號內標註的是統計量的显著性水平。
  4.2.1 模型的空間特性檢驗
  兩個拉格朗日多項式LMerr和LMlag都可看出空間依存性的存在。因為LMerr的概率是0.08而LMlag的概率是0.54,所以空間誤差構成模型(SEA)更適合解釋中國FDI的區域分布。對於空間異方差(spatial hetersocedasticity),Breusch-Pagan檢驗的概率是0.26 说明了它是不可能存在的。Kiefer-Salmon检驗的概率是0.27,說明殘差項分布是正態分布。
  對於中國FDI區域分布的SEA模型,運用極大似然估計方法而言,傳統的R[2]不再適合空間依存性模型,具體檢驗空間依存性有兩種方法。第一種方法是X[2](1)檢驗,用SEA模型負的Log likelihood的值減去OLS相應的值的2倍與臨界值X[2](1)相比較。對於模型1和模型2的檢驗值分別為3.5和2.8,均大於X[2](1)(顯著性水平為0.1時,其值等於2.71)的臨界值。第二種方法是直接通過λ的概率值来判斷空間依存性的存在,模型1和模型2概率值(分別為0.0079和0.0163)的顯著性水平都是5%。
  空間計量模型和普通模型相比最大的區别在於通過空間自相關系數λ表明:我國FDI區域分布的地理溢出程度是14%,即一個地區FDI的增加會溢出其地理邊界使相邻地區的FDI也相應有所增加。雖然空間計量模型(SEA)的回歸系數與普通模型相比只有細微的變化,但是降低了回歸系數的標準差和報告的概率值,增加了回歸系數的有效性。
  4.2.2 模型結果分析
  從表2的估計結果看,模型1和模型2的OLS回归結果和以前的研究(Qian sun,2002;孫俊,2002;Chunlai Chen,1997)相比是極其相似的,模型對中國FDI區域分布方差的解釋能力都在88%以上。
  模型1包括所有預先設置的自變量,除調整工資變量外,其他都是正相關。然而,並非所有的變量統計上都是顯著的,基礎設施(lnLD[,t-1])和信息成本(IC)的統計檢驗不顯著。經濟總量(lnGDP[,t-1])、市場化水平(lnMAK[,t-1])和累積的FDI(lnCFDI[,t-1])的顯著性水平為5%,調整工資率(lnWAIP[,t-1])和開放程度(lnOPEN[,t-1])的顯著性水平是10%。基礎設施與FDI的區域分布呈現正向關聯但統計不顯著。信息成本(或沿海地區亞變量)與FDI的區域分布呈現正向關聯但也不顯著,這個結果與許多研究结論不一致,只能說明中國加入WTO以後沿海地區的地理位置與傾斜政策等歷史上的優勢在逐步消失。
  剔除不顯著變量的模型2和模型1相比較,變量的顯著性水平大大提高了。模型2的開放程度和市場化水平的系数比模型1(彈性系數)有所增加,其他系數則相應減小了。由於我們設置的模型回歸系數可以用彈性理論加以解釋,各地區市場化水平的彈性系數(2.50)最大,以下依次是經濟總量(0.73)、累積的FDI(0.34)、開放程度(0.23)、調整的工資率(-0.73)。由此可見,一個地區的市場化水平對於其吸引FDI是一個极其重要的因素,但是市場化水平本身是個高度綜合的指標。
  5 結論及政策建議
  本文運用空間計量模型,分析七個區位条件變量對FDI區域分布的影響,使用了最新的FDI數據,檢驗了空間依存性的存在,並估計了FDI的地理溢出程度,拓展了研究方法。在本文的計量模型中,我們检驗空間異質性是不存在的,而空間依存性是存在的。進一步,本文證實空間誤差构成模型(SEA)更適合表現中國FDI區域分布的空間依存性。研究結論表明一個省FDI的增加會對鄰省產生積極的影響。
  從研究結论中,我們可以得出一些政策建議。①經濟總量越大,吸引的FDI越多。各省要吸引更多的FDI,更要註重自身的經濟發展。②以各地勞動生产率調整的工資率與FDI是負相關的,這表明各地區的勞動成本是決定FDI流入的重要因素,低廉的勞動成本依然是各地吸引FDI的重要籌碼。③各地区市場化水平越高,吸引的FDI越多。依據彈性理論,市場化水平的變化對各地吸引FDI最敏感。另外,累積的FDI越多對於吸引新的FDI也越多。這说明集聚效應大於其擴散效應,累積的FDI對於其他FDI具有“羊群效應”,因此各地在吸引FDI時要註意產業集群的培育。 ④各地的開放程度越高,吸引的FDI越多。在兩個不顯著的變量中,基礎設施是一個模棱兩可的變量,有待深入研究。信息成本變量(或沿海地區啞變量)不顯著,說明中国加入WTO以後,沿海地區傳統的優勢正在消失,這對於廣大中部和西部地區來說是一個利好消息,随著西部大開發的進程,中西部地區的經濟實力逐步壯大,中西部地區可以利用本地低廉的勞動成本、豐富的礦產資源和更加優惠的政策,進一步推進市场化進程和加快改革開放步伐,在吸引FDI的大舞臺上發揮前所未有的作用。另外,14%的地理溢出程度是不可忽視的,但對我國FDI區域分布严重的不均衡現象短期內不會產生太大的影響,各地區引進外資上還得靠自力更生。
  利用空間計量經濟学研究中國的FDI區域分布問題,本文只作了一點嘗試。有許多問題值得進一步研究,比如,對不同時期的FDI選擇不同類型的空間權數進行深入研究;針對某個產業的FDI區域分布進行研究,或者選擇一個地區對FDI的区域分布進行更深入的研究,也可選擇FDI資源國進行相应研究。

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