中国FDI 区位分布的空间效应研究
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何兴强 王利霞
内容提要:目前关于我国FDI 区位选择因素的大部分实证研究都是建立在双边框架内,考虑第三方效应并从城市角度进行的研究还少有涉及。本文在新近发展起来的/第三国效应0理论基础上,运用空间面板计量方法,对1985)2005年期间我国30个省市区的154个地级及以上城市的FDI 区位分布的空间效应进行检验。发现全样本154个城市的FDI 之间存在显著的空间效应,周边城市的FDI 增量可以增加某城市的FDI 流入量,周边城市的市场规模越大某城市的FDI 流入越多,各城市的FDI 流入也受到周边城市FDI 不可测因素的影响。对三大地区内部、三大地区之间及长、珠三角与三大地区之间等不同子样本的FDI 空间效应的检验,发现东、中、西部地区FDI 的主导类型分别为集聚垂直复合型、受限的集聚垂直复合型和水平型。
关键词:外商直接投资 FDI 区位分布 FDI 类型 空间效应 空间面板模型
* 何兴强,中山大学岭南学院,电子信箱:hexq@mail.s ys https://www.doczj.com/doc/2d13490607.html,,邮政编码:510275;王利霞,中山大学岭南学院硕士研究生,电子信箱:wangl x -up@https://www.doczj.com/doc/2d13490607.html, 。本文为全国/区域经济合作与区域经济发展理论0研讨会会议论文,文章的研究得到国家自然科学基金(70703037,70471018)的资助。本文作者感谢两位匿名审稿人宝贵的意见和建议,感谢李岳峰、尹晓磊在数据收集和整理上的协助,文责自负。
一、引 言
伴随着经济的日益全球化,外商直接投资(FDI)业已成为发展中国家发展经济、提高生产力的主要推动力之一。我国自改革开放以来,FDI 流入呈快速增长势头。到2003年我国吸纳的FDI 超过500亿美元,超越美国成为世界上第一大FDI 东道国。直到2006年,中国仍保持着FDI 的最大发展中东道国的地位。但是,我国FDI 的区位分布却极不平衡。1980)2000年期间我国引进的外商直接投资中87180%集中在东部沿海地区,其中长江三角洲、珠江三角洲和环渤海地区共占6618%。2000年以来中央政府提出的区域发展政策及中西部地方政府实施的一系列引资优惠政策已经使得一部分外商直接投资向中西部地区转移,但外商直接投资依然主要集中在东部沿海地区,2004年的比重仍然保持在85193%,中西部地区的18个省区市只占到不足15%(金相郁和朴英姬,2006)。
我国FDI 区位分布呈现出的这种不均衡、集聚性的特点,自1990年起就引起了广泛关注。众多学者从不同角度实证检验了我国FDI 的区位选择因素。从FDI 在省际分布角度进行的研究,包括Chen(1996)、鲁明泓(1997)、Sun et al.(2002)、黄肖琦和柴敏(2006)等;从城市角度进行的研究包括魏后凯等(2002)、杨晓明等(2005);单独对某个城市进行的研究包括魏后凯等(2001)对秦皇岛的实证分析;从FDI 在国内区域分布角度进行的研究,包括刘荣添和林峰(2005)对东、中、西部地区,杨晓明等(2005)对我国三大经济圈(长三角、珠三角和环渤海地区),米运生和吕立才(2007)对中部地区FDI 区位选择因素的研究。
上述对FDI 区位分布的研究均是建立在双边框架的基础之上,地区之间相互独立,没有考虑各
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地区之间在吸收FDI方面的相互影响。Balta gi et al.(2005)指出,这种双边框架不能解释如今世界市场日益开放的情况下,作为替代进出口贸易的水平型FDI不但没有减少,反而大量增加的现象。此前,Fujita et al.(1999)也曾指出,如果存在空间集聚效应,就不能将其他跨国公司的空间分布视为是外生给定的。从计量角度来讲,忽略空间效应或第三方效应会使得估计结果有偏、不一致(Anselin,1988)。
本文建立在新近发展起来的/第三国效应0理论基础之上,运用较新的空间滞后(SAR)和空间误差(SEM)空间面板计量模型,同时在模型中引入市场潜力(Market Potential)变量,实证分析我国154个地级及以上城市FDI的空间效应;我们也分别检验了三大地区内部、三大地区之间及长、珠三角地区与三大地区之间等多个子样本的FDI空间效应,从实证角度考察我国外资/西进0的效果;同时,与国内相似文献不同的是,本文使用的权值矩阵W不再是二元邻接矩阵,我们首次采用具体数值度量,以更精确地捕捉各城市之间的FDI空间效应。
二、FDI空间效应理论和实证文献简要回顾
跨国公司理论的正式研究源于Markusen(1984)和Helpman(1984),他们的研究也是早期跨国公司理论的典型代表。Markusen(1984)通过建立一般均衡模型,分析了/水平型0FDI(Horizontal FDI),认为跨国公司进行国外直接投资的动因是降低交易成本争夺更大市场份额;在FDI区位选择方面,该理论认为,/水平型0FDI所针对的目标市场要么是向其出口成本很高、要么是在当地建厂成本较低的地区,而且目标市场越大,其取代出口的可能性也越大(Shatz and Venables,2000)。Helpman (1984)所建立的一般均衡模型分析了/垂直型0FDI(Vertical FDI),认为跨国公司进行国外直接投资的动因在于获得东道国较低的(劳动)要素成本,通过把总部设在熟练劳动充裕的母国、把非熟练劳动密集的生产部门设在非熟练劳动充裕的东道国,并把生产的产品从东道国出口回国服务母国市场。因为/垂直型0FDI生产的中间或最终产品通常运回母国,因而对东道国来说往往是出口导向的,一般不受东道国市场规模的影响。由于生产过程的某些联系,水平和垂直型FDI都可能在某个区域集中,即发生/集聚0。Wheeler和Mody(1992)将集聚经济定义为基础设施质量、工业化水平和外资存量等的函数,并发现集聚经济和市场规模决定了美国公司在发展中国家的区位选择。上述关于FDI的研究仅限于两国框架内,母国向东道国的FDI投资活动只取决于这两个国家的特征,与其他国家无关。
近几年的理论文献逐步放松FDI行为中的两国假定,在此方面做了重要扩展。首先,Ekholm et al.(2003)和Yeaple(2003)分析了/出口平台型0FDI(expor-t platfor m FDI),强调母国投资于一个特定国家的意图在于把在这个国家生产的产品出口到第三个国家。1其次,Baltagi et al.(2005)提出了/复合垂直型0FDI(complex vertical),即跨国公司将自己的垂直产品链分散在多个国家,以利用各个地方的比较优势,并将最终产品运回国内,同时该文通过实证研究发现第三国效应非常显著,由此也证实了复合垂直型FDI的存在。上述/第三国效应0理论为FDI区位分布的实证研究开辟了更广阔的思路。但到目前为止在实证方面考虑第三国效应的文献较少,涉及到多个东道国FDI空间依赖性的也只有为数不多的几篇文献。
目前利用空间计量方法研究FDI区位分布的文献还较少。据查,比较知名的第一篇文章来自于Coughlin和Segev(2000),他们应用空间误差模型(SE M)考察了FDI在中国各省的分布,发现正的空间溢出效应。其后,Blonigen et al.(2004,2005)应用空间滞后模型(SAR)分别考察了流入美国的
1Blonigen et al.(2004)把Yeaple(2003)分析的这种情形和Ekhol m e t al.(2003)的研究统称为/出口平台型0FDI(expor-t platform FDI)。
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FDI 和美国对其他国家和地区的FDI 投资,前者发现邻近较大规模第三方市场的国家对美国的FDI 投资更多,并首次根据空间变量估计符号推断哪种FDI 投资动因占主导。Baltagi et al.(2005)应用空间误差模型(SEM),实证检验了基于美国在发达及欠发达地区七个制造行业的FDI 投资。最近,Garretsen 和Peeters(2007)同时应用SAR 和SE M 空间计量模型检验了1984)2004年荷兰在18个东道国的FDI 投资之间的空间效应,估计结果证明存在显著的空间溢出效应。Ledyaeva(2007)分别考察了1998年金融危机前后俄罗斯的FDI 区位选择因素,并根据估计结果推断FDI 类型。
国内也只有几篇应用空间计量方法进行的研究,包括王剑(2004)、王立平等(2006)、李国平等(2007)、苏芳和胡日东(2008)对FDI 在我国各省的区位分布的研究,均发现正的空间溢出效应,但这些文献全部应用省级数据,不能捕捉省内城市之间的差异,而且也没有对我国三大地区内部及地区之间的FDI 空间效应进行检验。相较于此,本文的创新之处在于:(1)建立在/第三国效应0理论基础之上,并将实证结果与FDI 理论紧密结合,给予更科学的解释;(2)从更微观的城市层面,将各城市的异质性考虑在内,以更准确地把握我国FDI 区位分布的空间效应;(3)通过空间变量进入模型估计的权值矩阵W 不再是沿用二元邻接矩阵,而是采用具体的里程函数来表示;(4)除了检验全样本154个城市FDI 的空间效应外,还考察了多个子样本(包括东、中、西部三大地区内部,两两之间等)的FDI 空间效应,从实证角度检验我国外资/西进0的效果。
三、实证模型和数据
(一)样本数据
本文采用1985)2005年期间全国30个省市区的154个地级及以上城市1的面板数据,所涵盖的城市均为从1985年开始就已经设立并有明确数据报告的城市。数据来源为中国国家统计局出版的5中国城市统计年鉴6(1985)1990)、中经网(1991)2005)和中国资讯行数据库(INFOB ANK),统计口径为各城市市区值。各名义量均折算为1985年不变价。
本文采用空间计量方法分析我国FDI 的区位分布,以检验周边城市的GDP 及FDI 对某一城市FDI 的影响力,在变量设置上分为空间变量和传统变量两类。
(二)空间变量
空间变量由市场潜力变量MarketPotential (W #GDP)和空间滞后变量W #FDI 构成。市场潜力变量MarketPotential (W #GDP)为一个城市周围其他城市的GDP 加权和(Blonigen et al.,2004,2005;Garretsen and Peeters,2007都曾使用此变量),权值矩阵W 为两两城市间的里程函数(下面讨论实证模型时会进一步说明),通过考察该变量的系数来检验一个城市的市场潜力即周边城市的GDP 地理加权和(W(GDP)对FDI 的吸引能力,也即检验邻近较大的第三方市场是否能增加该地区的FDI (Head and Mayer,2004;Blonigen et al.,2004,2005;Garretsen and Peeters,2007);空间滞后变量W #FDI 的系数Q 则度量了地理上邻近的其他城市的FDI 加权和对某一城市吸引FDI 的影响程度,也可以认为是度量了一种集聚效应o。
之所以设置这两个空间变量,是由于空间滞后模型(SAR)与FDI 理论存在较密切的关系,而空间误差模型(SE M)与FDI 理论的联系甚微(Blonigen et al.,2004)。Blonigen et al.(2004)总结了与市
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1
o
这里的空间集聚效应与Wheeler 和M ody(1992)所定义的集聚经济有所不同,前者定义的集聚是基于一个地区内的集聚,
而空间集聚效应则是与周边地区相联系的一种区域集聚。
为了保证数据的平稳、可比和易得性,本文样本包含来自大陆除西藏地区外的所有省市区、从1985年开始就已经设立的
地级及以上城市,并排除了一些1985)2005年期间FDI 存量较小(2005年FDI 存量按1985年人民币计少于6000万元)、行政区划变动较大的城市,西部地区总体FDI 流入量较低,但为了保证地理上的连续性,各个省份至少保留一个城市,基本为省会城市,有的省份FDI 量较大,包含城市则会稍多一些。
场潜力MarketPotential 和空间滞后W #F DI 变量的符号相对应的具体FDI 类型,如下表所示: 表1各种类型FDI 所对应的空间变量的预期影响
FDI 动机
空间滞后系数Q 的符号MarketPotential 变量系数的符号
水平型00出口平台型-+垂直型-+集聚垂直复合型
+
+
资料来源:Bl onigen et al.(2004)。
水平型FDI 是市场导向的,只针对特定地区的市场,因此该地区的FDI 与周围地区的GDP 和FDI 无关;垂直型FDI 是资源或成本导向的,跨国公司选定国外某地区进行直接投资生产,之后将产品运回母国,对于跨国
公司在一个地区投资,在周围地区的投资必然减少其在特定地区的FDI,故预期Q 为负,与市场潜力变量MarketPotential 无关;出口平台型FDI 主要是选定一个地区建立分公司,以辐射周围市场规模较大的地区,故预期市场潜力变量MarketPotential 的符号为正,但对特定地区的选择又是基于要素成本考虑,类似垂直型,故预期Q 的符号为负;上表的第四种集聚垂直复合型(vertical specialization with agglomeration)FDI 是最为复杂的一种,兼有垂直和水平的特点,跨国公司把其垂直生产链分散在不同地区,以利用各个地区的比较优势。对于这种类型的FDI 及其生产,周边市场供应商的存在可以增加特定市场的FDI,除供应商网络之外的其他跨区作用力也可能增加特定市场的FDI 。预期空间滞后系数Q 为正,代表跨国公司的(垂直)供应商网络对FDI 空间集聚(溢出)效应的贡献,本质上市场潜力变量MarketPotential 对此种类型FDI 没有影响,但此变量与工业生产高度相关,而周围地区的工业生产水平与生产链上的供应商网络相关,因此MarketPotential 变量可能既代表了市场潜力,又代表了东道地区周围本土供应链等因素的集聚,预期为正(Blonigen et al.,2004)。
Blonigen et al.(2004)的总结主要是针对国别市场而言的,对于在国内市场的应用有细微差别,Ledyaeva(2007)对FDI 在俄罗斯内部的分布进行研究时,将/出口平台型0FDI 映射为/贸易平台型0,即服务的市场不是出口,而是国内的其他周边市场。事实上,Ledyaeva(2007)是将(其划分的)俄罗斯各地区视为一些小的/国家0来应用Blonigen et al.(2005)的总结的,本文借鉴Ledyaeva(2007)的做法,将中国各地区(地级及以上城市)视为一些小的/国家0来进行分析,由此,单纯的水平型和出口平台型FDI 可以总体归类为水平型,单纯垂直型和复合垂直型FDI 可以统一归类为垂直型,因此,计量检验中的/出口平台型0实际为/贸易平台型0。
同时,由于将FDI 划分为各种具体类型分别进行考察几乎不可能实现,所以本文的研究结果是各种类型FDI 的一种综合及净效应,也即哪种类型占主导,后面将把实证估计的结果与此表相联系对跨国公司在我国的FDI 动因作进一步的分析。
(三)传统变量
传统变量的设置借鉴FDI 区位分布方面已有的理论和实证研究,并考虑数据的可得性进行选取,具体的定义如下:
1.被解释变量FDI:采用各城市市区当年实际外商投资额(万元),并根据当年美元兑人民币的平均汇率和价格指数折算为1985年人民币不变价。
2.市场规模(GDP):为各城市市区生产总值1985年不变价(万元)。由水平型FDI 可知,由于规模经济的原因,较大的东道地区市场会降低向市场提供产品的成本以及单位产出的固定成本,因
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此该变量会正向影响水平型FDI;然而垂直型FDI 与该变量没有太大联系1。净效应预期为正。
3.人口(POP):为各城市市区年末总人口(万人)。在GDP 一定的情况下,一个城市人口越多则人均GDP 越低,FDI 也随之减少,因此包括人口变量是为了控制FDI 在财富相近的城市之间的选
择倾向,预期为负(Blonigen et al.,2004,2005;Garretsen and Peeters,2007)。
o
4.劳动力成本(RSAL):用相对工资率代表,为人均工资与劳动生产率的比值(Chen,1997),其中人均工资定义为市区在岗职工工资总额(万元)P 市区在岗职工人数(万人),劳动生产率定义为市区生产总值GDP(万元)P 市区单位从业人员(万人)。追求成本最小化的垂直型FDI 最受低劳动成本的吸引,同时水平型FDI 也会倾向于投资劳动成本低的地区(Lim,2001),预期净效应为负。
5.基础设施(ROA):用道路铺装面积(万平方米)代表。W heeler 和Mody(1992)将基础设施状况作为集聚经济的贡献之一,集聚效应对于水平和垂直型FDI 的影响均为正,有良好交通基础设施的地区也往往能吸引到较多外资,预期效应为正。
6.贸易障碍(DI STPORT):采用距最近的外贸口岸里程(公里)度量,外贸口岸所在城市设置为0。作为替代出口的纯水平型FDI 会随着贸易障碍的增大而增多;垂直型FDI 需要进出口中间产品,贸易障碍越小,越有利于其发展;而对于其他水平型如出口平台型,则可能随着东道国贸易障碍的减小而增多。所以预期净效应不明确。贸易障碍与开放度相反,而对于开放度的度量,一般采用外贸依存度,但由于数据不可得,本文采用距离来描述。也有很多文献采用二元值来表示,即沿海开放城市为1,其他为0,但这样的设置没有将沿边城市和出口货物集散地如武汉、重庆等包括在内,这些地区可能是由于省会或直辖市的地位而获得较多投资,一旦控制了这些因素,其他变量的估计会更准确。应用里程数据的原因在于,有些城市尽管没有外贸口岸,但距外贸口岸较近,如浙江省的金华市,距沿海城市温州只有248公里,其截止2005年的外资存量接近于温州市,FDI 存量较高,可见用里程可以捕捉这部分城市的开放度,预期效应不明确。
7.FDI 存量(SUMFDI):用各城市绝对FDI 存量代表?。Wheeler 和Mody(1992)也将FDI 存量作为集聚经济的贡献之一,预期为正。另外,前期FDI 的进入会在当地培训员工、开拓市场、创造专业化服务,从而降低后来者的进入成本,增强当地对外国投资者的吸引力(Markusen,1990),因此预期为正。
(四)实证模型1.基本模型
首先根据上面描述的FDI 影响因素构建基本的回归模型如下:
FDI it =A 0+A 1HostVariables it +A 2MarketPotential it +E
(1)
这里,t ((1,T ),T =21(1985)2005);i ((1,N ),=154。HostVariablesit 包含上面所提到的传统解释变量,MarketPotential it 为上述空间变量之一的市场潜力变量,该变量的系数反映一个城市的市场潜力即周边城市的GDP 地理加权和对FDI 的吸引能力,即邻近较大的第三方市场是否能增加该地区的FDI 。模型中所有变量均采用对数形式。此模型采用面板计量方法进行估计。
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1
o?
由于1985年5中国城市统计年鉴6所报告的FDI 指标值为各城市历年()1984)的FDI 存量,而从1986年起,所报告的数据
则为各年度的增量,所以以后各年度的FD I 存量只需将前一年的存量与增量相加即可,因此本文样本数据中的FDI 存量即为以往年度实际发生的所有FDI 之和。考虑到FDI 从某地退出等情况,按该口径统计各年年底FDI 存量和各年年底的FDI 实际存量有一定差别,由于没有FDI 从某地退出的详细数据资料,本文中我们采用了这种近似的处理方法。
这里借鉴了Bloni gen e t al.(2004,2005)对样本国家的有关处理方法。
Li m(2001),Shatz 和Venables(2000)均提到,传统意义上跨国公司对外直接投资的主要原因有两个,即水平型(市场导向)
和垂直型(成本导向)。Bal tagi et al.(2005)将单纯的水平型和出口平台型FDI 总体归类为水平型,将单纯垂直型和复合垂直型(Complex Vertical)统一归类为垂直型,故这里讨论的传统变量中,水平型和垂直型为广义。
空间计量方法有两种基本的空间模型,即空间滞后模型(SAR)和空间误差模型(SEM)。
2.空间滞后模型(SAR)
在基本模型基础上引入空间滞后变量的空间滞后模型(SAR)的回归方程如下:
FDI it=A0+A1H ostVariables it+A2MarketPotential it+Q#W#FDI it+E(2)这里的W#FDI同前述空间变量之一的空间滞后变量一致,Q为空间滞后系数,度量周围城市的FDI流入量加权和对某一城市FDI的影响程度,Q(-1,1)。
由于本文采用空间面板计量方法,将面板数据与空间特征相结合,所以这里的权值矩阵W不再是基于横截面数据时的N@N方阵(N代表横截面个体数),而是一个(N@T)@(N@T)的分块矩阵:
W=W198500
0#0
00W2005
(3)
矩阵W中的非对角元素全部为0,而对角线上的每个元素又是一个154@154的方阵,且W1985 =W1986=,=W2005,即假定距离具有时间不变性。与目前大多数采用空间计量方法研究此方向的文献(Coughlin et al.,2000;王剑,2004;王立平等,2006)不同的是,本文没有采用简单的二元邻接矩阵(即0,1两种值),而是应用具体的数值,这样可以更准确地捕捉周围城市变量对某个特定城市的FDI的影响。每个方阵的值又表述如下:
8ij=0,如果i=j;
8ij=22P d ij,如果d ij1624(km);
8ij=0,如果d ij>1624(km)(4)
该矩阵的处理方法参考多数文献的作法(Blonigen et al.,2004,2005;Garretsen and Peeters, 2007),选取了较简单的距离倒数函数,样本中最短的城市间里程(22km)得到的权重为1,其他里程的权重为22P d ij,d ij是样本中城市i和城市j之间的里程(i,j([1,154])。距离限值1624的选取参照Madariaga and Poncet(2007)的作法,认为如果城市间里程大于此值,则空间影响力由正转为负。对角线上元素全部为0,表示任何地区的FDI值不能够预测自身。同时该矩阵经过标准化处理,使每一行的行和等于1,表示每个城市的空间影响所占份额。
3.空间误差模型(SE M)
在基本模型基础上引入空间误差变量的空间误差模型(SEM)的回归方程如下:
FDI it=A0+A1HOstVariables it+A2MarketPotential it+E,E=K W E+L(5)这里K是待估计的空间误差系数,其值应位于(-1,1)内;L是3234维(154@21)误差向量。K 同样也反映了空间效应的大小,但作用机制与空间滞后模型(SAR)不同,它反映了影响周围城市FDI的不可测因素影响某一城市FDI的程度。这里的权值矩阵W同上。
4.空间模型估计方法
对于空间面板模型的估计,本文主要借鉴Elhorst(2003)极大似然法(ML),同时参考LeSage p s网站(www.spatia-l https://www.doczj.com/doc/2d13490607.html,)1关于MATLAB的PANEL SEM和PANE L SAR的程序,在此基础上根据样本数据作适当改动,利用程序对固定效应的空间面板模型进行回归。采用的计量软件为MATLAB710。
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1本文使用的具体程序文件为Download菜单栏里的第一项Do wnload Matlab Versi on7Winzip file。
四、模型估计结果
(一)全样本估计
利用空间面板模型作估计之前,先通过Moran I 检验来测定变量之间是否存在空间依赖性。通过对1985)2005年期间的变量数据进行检验,Moran I 值为011006,p 值为010000,表明我国各城市的FDI 分布存在显著的空间效应。进一步通过LM -lag 和LM -err 1统计量来检验空间滞后模型(SAR)和空间误差模型(SEM)的适用性,检验结果显示LM -lag 值为4918472(p 值为0.0000),LM -err 值为24.3477(p 值为0.0000),两者都统计显著,故对两种空间模型SAR 和SEM 都进行相应的估计。
表2 1985)2005年中国FDI 区位分布的全样本估计结果面板估计(固定效应)空间滞后模型(SAR)空间误差模型(SEM)GDP 0.3803[5.3233]***0.6025[4.5122]***0.7027[9.3339]***POP(人口)-0.3286[-4.4238]***
-0.7798[-4.9755]***
-0.4083[-4.6695]***
RS AL(相对工资)0.2262[3.4203]***
0.2402[3.2455]***
0.3840[5.2684]***
ROA
(道路铺装面积)0.2389[4.1818]***0.1176[1.9994]**0.1718[3.1260]***DISTPORT
(距外贸口岸距离)-0.0776[-6.6243]***
-0.1178[-5.1348]***
-0.1010[-7.7793]***
SUMFDI (FDI 存量)0.7374[39.0617]***
0.3527[16.0435]***
0.6046[45.1832]***
MP(市场潜力)(W(GDP)0.1569[6.4471]*** 1.0979[4.6302]***
0.1932[6.6678]***
常数项-5.1398[-8.9380]***
Q 0.2200[4.6486]***
K 0.6970[21.1842]***
样本容量323432343234Adj R 20.7219
0.7704
0.7099Log -likelihood
-6030.4318
-6440.4602
注:全部变量均为对数形式;括号内为t 统计量;*表示在10%的水平上显著,**表示在5%的水平上显著,***表示在1%的水平上显著;
资料来源:5中国城市统计年鉴6(1985)1990),中经网(1991)2005),
IN FOBAN K 。
首先对基本模型、空间滞后模型(SAR )和空间误差模型(SEM)作全样本(1985)2005年,154个城市)回归,结果列于表2中。根据估计结果可见:
1.我国的FDI 投资主导类型为集聚垂直复合型,跨国公司的FDI 倾向于投资周边城市FDI 增量大、市场潜力大的城市。在表2的空间滞后SAR 模型估计结果中,空间滞后参数Q 和市场潜力参数MP 均显著为正,根据表1的解释表明,我国的FDI 投资主导类型为集聚垂直复合型。空间滞后系数Q 显著为正,表明跨国公司在我国投资时,将其生产链分布于多个城市,以利用各个城市的比较优势,降低生产成本,周边城市的FDI 增量可以增加某一城市的FDI 流入量。面板模型和空间滞后模型中市场潜力
变量的系数MP 均显著为正,说明周边城市的市场规模越大,某一城市的FDI 流入量会越多。2.各城市的FDI 流入量也
受到周边城市FDI 不可测因素的影响。在空间SEM 模型估计结果中,空间误差系数K 显著为正,说明各城市的FDI 流入量也受到周边城市FDI 不可测因素的影响,这意味着各个城市在制定引资战略时需要考虑宏观经济的整体形势,不能孤立地考虑城市自身的引资战略。
3.在传统解释因素方面,市场规模(GDP)较大、人口(POP)相对较少、交通基础设施(ROA)较
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1
一般通过Moran p s I 检验来验证是否存在显著的空间效应,L M -lag 和LM -err 检验分别对空间滞后模型(SAR)和空间误差模型(SEM)的适用性进行相应的检验(Anselin,1988)。
完善、距外贸口岸(LDISTPORT)较近、FDI存量较高的城市,会吸引到更多的FDI流入。而劳动成本则与预期相反,对FDI有正向影响,可能的原因是,较高的劳动成本往往与较大的市场规模相关。在面板模型中,传统变量除RSAL外,其他变量均与预期相符,并且统计显著。SAR模型中,传统变量的符号与显著性均与基本模型相同,回归系数值方面,除ROA、SUMFDI变量的系数下降了一半左右外,其它变量的系数均有较大程度的提高。可见,考虑了空间效应之后,传统各变量的解释力有所不同。
(二)三大地区子样本估计
本节主要对我国三大地区的子样本单独进行估计,以检验各个地区内部的空间效应,回归结果列于表3中。同时相应的权值矩阵W也变更为各个地区内部城市之间的里程函数,而不考虑其他地区的城市。
表31985)2005年我国FDI区位分布空间效应三大地区子样本估计结果
空间滞后模型(SAR)空间误差模型(SE M)
东部城市中部城市西部城市东部城市中部城市西部城市
GDP
0.7476
[5.6533]***
1.5077
[6.7695]***
0.7765
[1.4472]
0.6145
[7.3323]***
1.8897
[8.6708]***
0.3418
[0.6197]
POP (人口)
-0.8431
[-4.8999]***
-0.1747
[-0.6201]
-0.8872
[-1.4054]
-0.3235
[-3.4241]***
-0.2506
[-0.8568]
-0.6340
[-0.9904]
RSAL
(相对工资)
0.3666
[4.4561]***
0.4321
[3.5476]***
0.0406
[0.1249]
0.3452
[3.9101]***
0.5397
[4.3281]***
-0.2234
[-0.6353]
ROA
(道路铺装面积)
0.0340
[0.6160]
0.4091
[4.0549]***
0.9698
[3.2912]***
0.0333
[0.5868]
0.4999
[5.0918]***
1.0093
[3.0954]***
DIS TPORT
(距外贸口岸距离)
-0.1199
[-4.9087]***
-0.1192
[-3.0199]***
-0.1693
[-1.9276]*
-0.0895
[-6.2856]***
-0.1485
[-3.6868]***
-0.1521
[-1.7329]*
S UMFDI (FDI存量)
0.4836
[26.1725]***
0.3971
[12.1045]***
0.3494
[4.7987]***
0.6658
[43.3950]***
0.4577
[17.3336]***
0.3558
[4.7850]***
MP
(W#GDP)
0.1335
[2.1008]**
-0.2320
[-1.1670]
-0.1304
[-0.3972]
0.2731
[3.2903]***
-0.0601
[-0.2358]
-0.0439
[-0.1333]
Q
0.2930
[13.7312]***
0.1530
[2.9440]***
0.0310
[0.3951]
K0.5910
[14.2673]***
0.5320
[11.4025]***
0.2320
[3.0708]***
样本容量1617123937816171239378
Adj R20.82210.70830.52680.77390.65360.5382 Log-likelihood-2910.6744-2378.7727-871.7124-2854.6599-2527.785-868.9367注:全部变量均为对数形式;括号内为t统计量;*表示在10%的水平上显著,**表示在5%的水平上显著,***表示在1%的水平上显著;资料来源:同表2。
对三大地区的划分依据5中国城市统计年鉴6的划分方法:东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、广西、海南12个省市区;中部地区包括山西、内蒙、吉林、黑龙江、江西、安徽、河南、湖北、湖南9个省市区;西部地区包括重庆、四川、贵州、云南、陕西、宁夏、青海、甘肃、新疆9个省市区。
根据表3的估计结果可见:
1.东部城市的FDI主导类型为集聚垂直复合型,西部城市的FDI主要为寻求资源的水平型,中部城市的FDI主导类型为/受限的集聚垂直复合型0。在空间滞后SAR模型估计中,东部地区144
MP 和Q 参数均显著为正,说明东部城市的FDI 主导类型为集聚垂直复合型;西部地区空间变量都不显著,对应的FDI 主导类型为市场导向的水平型,同时,西部地区GDP 、人口(POP)、工资(RSAL)的影响效应都不显著,据此推断,对西部地区的FDI 更多的是针对其独特的资源;中部地区MP 不显著、Q 显著为正,表1没有此种组合的FDI 类型,根据对表1的分析进行推断,我们称此类FDI 主导类型为/受限的集聚垂直复合型0,即跨国公司投资该地区的直接动因表现为集聚垂直复合型、有在该地区分布垂直供应链的动机,但地区本土的供应链等因素却不能显著地促进FDI 的空间集聚,市场潜力的作用也未能得到发挥。
2.三大地区中,某一城市的FDI 流入量也受到周边城市FDI 不可测因素的显著影响。在空间误差SE M 模型估计中,空间误差系数K 在三个地区都显著为正,但西部地区的估计值明显小于东、中部地区,说明在三大地区中某一城市的FDI 流入量也受到周边城市FDI 不可测因素的显著影响,但西部地区的影响效应小于东、中部地区。这意味着各个城市引资政策的制定应符合国家的区域经济发展战略。
3.传统解释变量,GDP 和人口(POP)在东部地区显著,FDI 关注市场总规模也关注市场发展水平,中部地区的FDI 只关注地区的市场总规模,西部地区的市场规模对FDI 没有影响;道路铺装面积代表的基础设施状况在东部地区不显著,但在中、西部都发挥重要作用,西部地区程度最高,可能的解释是东部地区整体基础设施建设程度较高,所以FDI 在该地区内部选择时该变量就显得比较次要;SUMFDI 、DISTPORT 变量在三个地区都显著;RSAL 在三个地区的估计值都不符合预期。
(三)三大地区之间的FDI 空间效应估计
在考察了全国范围主要地级及以上城市间、及三大地区内部各城市间的FDI 空间效应后,有必要再对三大地区之间的FDI 空间效应进行检验,同时也在一定程度上检验我国开放政策的有效性,即我国先开放东南沿海地区,再逐步开放中部内陆城市,直到西部大开发战略。
与前面不同的是,本节参考Ledyaeva(2007)考察不同组之间空间溢出效应时的处理方式对权值矩阵W 进行了相应调整。为了说明便利,仅以东、中部城市样本为例,此样本包括了东、中部地区的主要城市集,若1、2城市为东部城市,3、4城市为中部城市,则权值矩阵W 的w 1,3、w 1,4、w 2,3、w 2,4、w 3,1、w 4,1、w 3,2、w 4,2为相应的两两城市之间的里程函数,其他元素均为0。如(6)所示:
W =
0w 1,3w 1,400w 2,3w 2,4w 3,1w 3,200w 4,1
w 4,2
(6)
各地区内部的城市之间的权值设为0,而来自两个不同地区的城市之间的权值设为里程的函数,以单独考察地区之间的FDI 空间溢出效应。回归结果列于表4中。根据估计结果可见:
1.东、中部地区的FDI 之间存在显著的空间溢出效应,中、西部和东、西部地区FDI 之间的空间效应表现为/集聚垂直复合型0。由于此节的主要目的在于研究三大地区两两之间的FDI 空间关系,故对于空间变量与FDI 类型的联系没有实际意义,但仍利用上述方法对空间变量的估计结果进行解释。表4显示,东、中部地区之间,系数MP 和Q 均显著为正,表现为/集聚垂直复合型0,说明东、中部地区的FDI 之间存在显著的空间溢出效应;中、西部和东、西部之间均是MP 不显著、而Q 显著为正,联系对表1的分析,中、西部和东、西部地区之间的FDI 空间效应表现为/受限的集聚垂直复合型0。
2.
中、西部地区FDI 之间的溢出效应<中部地区内部的FDI 集聚效应<东、中部地区FDI 之间的溢出效应<东部地区内部FDI 的集聚效应。从空间滞后系数Q 大小来看,东、中部地区FDI 之间
145
的溢出效应最强,中、西部地区之间次之,东、西部之间最小。空间误差系数K也保持了一致的排序。对比表3中的系数Q可见,东、中部地区FDI之间的溢出效应略小于东部地区内部的集聚效应,但大于中部地区内部的集聚效应;中、西部地区FDI之间的溢出效应略小于中部地区内部的集聚效应。
表41985)2005年我国三大地区之间FDI的空间效应估计结果1
空间滞后模型(SAR)空间误差模型(SE M)
东、中地区东、西地区中、西地区东、中地区东、西地区中、西地区
GDP
0.8004
[6.1852]***
0.9374
[5.8272]***
1.4276
[6.8920]***
1.4040
[10.9972]***
0.8166
[4.9883]***
1.3077
[6.1119]***
POP (人口)
-0.6589
[-4.2572]***
-0.9170
[-4.5617]***
-0.5341
[-2.0206]**
-0.8744
[-5.2627]***
-0.8525
[-4.2207]***
-0.4364
[-1.6513]*
RSAL
(相对工资)
0.1999
[2.7415]***
0.2547
[2.5899]***
0.3715
[3.0850]***
0.3611
[4.6693]***
0.2278
[2.2961]**
0.2593
[2.0259]**
ROA
(道路铺装面积)
0.1446
[2.6352]***
0.2411
[3.3262]***
0.4761
[4.6940]***
-0.1059
[1.8740]*
0.3001
[4.0478]***
0.6449
[5.6799]***
DIS TPORT
(距外贸口岸距离)
-0.0902
[-3.9933]***
-0.1223
[-4.2409]***
-0.1383
[-3.7245]***
-0.1446
[-5.9615]***
-0.1066
[-3.6359]***
-0.0960
[-2.5380]**
S UMFDI (FDI存量)
0.4413
[20.7018]***
0.5521
[24.4304]***
0.4022
[13.9480]***
0.5880
[36.4055]***
0.5740
[26.6693]***
0.4198
[15.1780]***
MP
(W#GDP)
0.4730
[4.3156]***
0.0786
[1.3588]
-0.1785
[-1.6352]
0.5259
[4.7850]***
0.0730
[1.2826]
-0.1260
[-0.9532]
Q
0.2460
[6.9622]***
0.0640
[2.4485]**
0.1450
[3.5868]***
K0.4120
[7.1606]***
0.1419
[4.7587]***
0.4350
[10.2480]***
样本容量285619951617285619951617
Adj R20.79610.76150.65460.74980.76130.6606 Log-likelihood-5067.6697-3746.7632-3308.1979-5364.9528-3748.5515-3300.4424注:全部变量均为对数形式;括号内为t统计量;*表示在10%的水平上显著,**表示在5%的水平上显著,***表示在1%的水平上显著;资料来源:同表2。
(四)长、珠三角城市与三大地区城市间的空间效应估计
长、珠三角城市借助天然的地理优势及较早的改革开放优惠政策,在吸引FDI投资方面远远优于其他城市;我国在政策上形成的由东及西逐步开放的格局,其主要目的也在于借助长、珠三角等东部发达城市的辐射效应,带动中、西部地区吸引更多外资进驻。
长、珠三角城市与东部城市FDI之间的空间效应估计基于东部地区子样本,权值矩阵W的处理方式类似上节的(6),长、珠三角城市与东部地区其他城市之间的权值为里程的函数,而长、珠三角城市之间及东部地区其他城市之间的权值设为0。长、珠三角与中、西部城市FDI之间的空间效应估计主要基于东、中部地区子样本及东、西部地区子样本,W的处理方式同上。估计结果列于表5中。估计结果总结如下:
1.长、珠三角城市与东部其他城市FDI之间存在显著的空间溢出效应,地区本土的供应链等因素对促进长、珠三角城市与中部城市FDI之间的空间溢出效应没有显著贡献,相互之间市场潜力
146
1表4和表5中关于传统变量的回归结果和前面一致,在总结估计结果时不再赘述。
的作用也未能得到发挥,长、珠三角城市与西部城市FDI 之间不存在任何空间溢出效应。
表5
1985)2005年我国长、珠三角城市与三大地区之间FDI 的空间效应估计结果
空间滞后模型(SAR)
空间误差模型(SE M )
长、珠三角
与东部地区
长、珠三角与中部地区长、珠三角与西部地区长、珠三角
与东部地区长、珠三角与中部地区长、珠三角与西部地区GDP 0.7463[5.1225]*** 1.0909[8.6289]***
0.9915[6.1434]***
1.2417[8.4694]***0.8515[6.6742]***
0.9620[5.9468]***
POP (人口)-0.7990[-4.4607]***-0.7319[-4.5692]***
-0.9053
[-4.4862]***-0.9790[-5.1795]***-0.5682[-3.6592]***
-0.8986
[-4.4516]***
RSAL
(相对工资)0.2464[2.7625]***0.2846[3.8006]***0.2785[2.8101]***0.4276[4.6647]***0.0035[0.0472]0.2752[2.7856]***ROA
(道路铺装面积)0.1026[1.6453]*0.1475[2.6143]***
0.2550[3.4682]***
0.1836[2.9314]***0.2257[3.6173]***0.2609[3.5838]***DIS TPORT
(距外贸口岸距离)-0.0944[-3.6158]***-0.1142[-4.9041]***
-0.1240
[-4.2600]***-0.1222[-4.5865]***-0.0526[-2.2297]**-0.1210[-4.1619]***S UMFDI (FDI 存量)0.5300[21.5964]***0.5070[29.2870]***0.5686[27.0236]***0.5923[30.9963]***0.5227[31.2975]***0.5727[27.1206]***MP
(W(GDP)0.3504[4.9881]***0.0715[0.7514]-0.0187[-0.2246]0.3140[3.4628]***
0.0961[1.1018]
-0.0239[-0.2904]
Q 0.1990[5.2660]***
0.1760[6.8777]***
0.0200[0.6104]
K 0.5850[14.8231]***
0.6570[18.0566]***
0.0620[1.4907]样本容量161728561995161728561995Adj R 2
0.82400.77040.75760.79540.79030.7578Log -likelihood
-2633.5849
-5162.0413
-3762.3628
-2768.892
-5117.7251
-3762.0473
注:全部变量均为对数形式;括号内为t 统计量;
*
表示在10%的水平上显著,**表示在5%的水平上显著,***表示在1%的水
平上显著;长江三角洲包括城市:上海、南京、无锡、常州、苏州、南通、扬州、镇江、杭州、宁波、嘉兴、湖州、绍兴13个城市,由于部分数据不可得,故缺少泰州、舟山、台州3个城市;珠江三角洲包括城市:广州、深圳、珠海、肇庆、惠州、东莞、中山7个城市,缺少佛山、江门。资料来源:同表2。
2.长、珠三角地区的FDI 产业集聚发展较为成熟,自身已具有了较完备的供应链系统,加上与东部其他城市之间的本土供应链等因素,很有助于促进其与东部其他城市之间的FDI 产业关联。对比表5中长、珠三角与东部地区和表3中东部地区内部的FDI 空间效应,表5中Q 的系数小于表3中的系数值、而MP 大于前面的相应值,说明了一点。
3.中、东部地区FDI 之间显著的空间溢出效应主要来自于非长、珠三角城市。对比表5中长、珠三角与中部城市和表4中东、中部地区内部FDI 的空间效应,表5中MP 不显著,而表4中该变量显著为正,说明中、东部地区FDI 之间显著的空间溢出效应主要来自于非长、珠三角城市,与长、珠三角城市FDI 尚未形成较好的产业关联。
4.西、东部地区FDI 微弱的空间溢出效应(表现为/受限的集聚垂直复合型0)主要来自于非长、珠三角城市。对比表5中长、珠三角与西部地区和表4中东、西部FDI 之间的空间效应,表4中西、东部FDI 之间存在微弱的空间溢出效应,但表5中西部地区与长、珠三角FDI 之间不存在任何
147
空间溢出效应,说明西、东部FDI之间微弱的空间溢出效应主要来自于非长、珠三角城市,可能的原因是东部沿海的长、珠三角城市与西部城市的距离远大于东部其他城市与西部的距离,跨国公司根本没有在长、珠三角和西部城市之间分布垂直供应链的动机。
五、结论及政策建议
本文建立在近年新发展起来的/第三国效应0理论基础之上,应用较新的空间面板计量技术,运用1985)2005年期间我国30个省市区的154个地级及以上城市的经济数据,考察我国FDI区位分布的空间效应,文中的权值矩阵W不再是二元邻接矩阵,而是两两城市间的里程函数,并对地区内部及地区之间的空间集聚(溢出)效应进行了较细致的估计。本文主要结论概括如下:
1.全国范围的FDI主导类型和东部地区相同,为集聚垂直复合型,周边城市的FDI增量可以增加某城市的FDI流入量,周边城市的市场规模越大某城市的FDI流入量越多。中部地区的FDI 主导类型为/受限的集聚垂直复合型0,跨国公司直接投资中部地区的动因表现为集聚垂直复合型,即跨国公司有在中部地区分布垂直供应链的动机,但地区本土的供应链等因素没能显著促进FDI 的空间集聚,地区自身的市场潜力的作用也未能得到发挥。西部地区FDI的主导类型为水平型,结合对西部地区的估计结果推断,西部地区的FDI投资注重特有的资源。这个结果表明,东部地区FDI已经形成良好的产业关联,地区集聚效应显著;中部地区的FDI主导类型为/受限的集聚垂直复合型0,尚未形成良好的产业链;西部地区的FDI主要是寻求资源的水平型,不存在空间集聚效应。
2.东部与中部地区的FDI之间存在显著的空间溢出效应,但地区本土的供应链等因素却对中部与西部地区FDI之间的溢出效应没有显著贡献,地区之间市场潜力的相互作用也未能得到发挥,西部与东部地区FDI之间几乎不存在任何空间溢出效应。将地区之间与地区内部的FDI空间溢出(集聚)效应排序,即为东部地区内部>东部与中部之间>中部地区内部>中部与西部之间>东部与西部之间。
3.长、珠三角地区的FDI产业集聚发展较为成熟,自身已具有较完备的供应链系统,加上与东部其他城市之间本土的供应链等因素,很有助于促进其与东部其他城市之间FDI的产业关联;中、东部地区FDI之间显著的空间溢出效应主要来自于非长、珠三角城市,与长、珠三角城市FDI尚未形成较好的产业关联。
4.各城市的FDI流入量也受到周边城市FDI不可测因素的影响。这意味着各个城市在制定引资战略时需要综合考虑宏观经济的整体形势、国家的宏观经济政策和区域经济发展战略,不能脱离整体环境孤立地考虑城市自身的引资战略。
5.本文考察的传统FDI传统区位选择变量中,除劳动力成本RSAL(相对工资率)外,其他变量都与预期相符,而且统计显著,表明市场规模大、人口相对较少、基础设施完善、FDI存量较高、靠近外贸口岸的城市更易于吸引FDI投资。对于RSAL而言,有相关研究文献(Chen,1996;Broadman& Sun,1997;黄肖琦和柴敏,2006)也发现劳动力成本对FDI区位选择没有显著影响。
结合商务部和中国社会科学院联合课题组(2004)对我国外商投资梯度转移问题的研究,本文从实证角度验证了我国外资/西进0趋势不明显(西部与东部地区FDI之间几乎不存在任何空间溢出效应,表现为/受限的集聚垂直复合型0),中部地区具有承东启西的区位优势(与东部的FDI之间存在显著的空间溢出效应、与西部地区之间表现为/受限的集聚垂直复合型0,与西部地区没有形成较好的产业关联),西部地区具有得天独厚的资源优势(从西部地区的FDI类型和GDP系数等判断西部地区资源优势明显)。根据上面的结论,对于各地区在吸引FDI政策方面给出几点建议:
1.东部长、珠三角城市进一步提高外资进驻的质量,加快FDI产业升级,东部地区内部应合理
148
调整产业布局,以充分发挥长、珠三角城市与东部其他城市之间本土供应链较好等因素的优势,推动FDI在东部其他城市的集聚,进而增强长、珠三角城市对中部城市的辐射能力,促进和带动中西部地区的发展。
2.西部地区应加快产业链构建,为吸引FDI进驻准备条件,充分发挥资源优势,加大FDI引资力度。同时,中西部地区拥有巨大的市场潜力,但市场发育尚未成熟,应加强与东部地区以及地区内部统一大市场的建立,消除地区间贸易壁垒,增加基础设施投入,提供公平、开放的市场环境,增强中西部地区的市场吸引力。
3.中部地区应加快完善产业链建设,以形成较强的产业集聚能力,进一步加强与东部地区尤其是与长、珠三角城市的产业关联,充分利用好长、珠三角城市在FDI方面的先导和辐射作用,加大和提高引资的力度和质量,促进地区经济跨越式发展。同时,中部地区要充分利用区位优势,发挥好沟通东、西部地区的纽带作用,促进外资/西进0策略的实现,带动西部地区的繁荣。
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Empirical Analysis on Spatial Linkages in FDI across China
He Xingqiang and Wang Lixia
(Lingnan College,Sun Ya-t sen University)
Abstract:At present most of the empirical researches on the locational choice of FDI in China are usually based on bilateral framework.There are few articles focusing on spatial effects and city-level data.Based on the/third-country effects0,using spatial panel technique and a data set on154ci ties during the peri od of1985)2005in China,this paper esti mates both a spatial lag and spatial error model to examine the spatial effects for FDI in China.We find that spatial linkages dominate in China.A city p s FDI inflow increases with the FDI inflow of neighboring cities and i ts market potential is affected by a shock to FDI in neighboring ci ties.Among the sub-samples including within different regions(eastern,center,and western regions),between regions(between the eastern and the cen ter,the center and the western,the western and the center,as well as between Yangtze River Delta&Pearl River Delta and the eastern,the center separately),we find that the dominated forms FDI behavior in the eastern,cen ter,and western regions are vertical specialization wi th agglomeration,vertical specialization with limited agglomeration,and pure horizon tal respectively.
Key Words:Foreign Direct Investment;Location of FDI;FDI motives;Spatial Linkage;Spatial Panel Model
JEL Classification:F210,F230,R120
(责任编辑:唐寿宁)(校对:晓鸥) 150
中国跨国公司对外直接投资区位选择研究 【摘要】：随着全球化进程的日益加快,以及中国改革开放的不断推进和产业结构的不断优化,中国跨国公司竞争力不断增强。而世界经济的一体化发展、现代科技的进步,极大地降低了市场交易成本,为中国跨国公司的对外直接投资(FDI)提供了良好的外部环境。国内外各种因素共同刺激了中国FDI的快速增长,然而,由于主客观方面的原因,中国跨国公司的发展相对落后,中国FDI的区位分布过于集中于一些国家或地区,总体投资效率较低,甚至造成了资本的严重损失。因此,如何优化中国跨国公司FDI区位分布、提高FDI投资效率就成为当务之急。本研究从中国跨国公司FDI的区位分布特点出发,深入分析了中国跨国公司FDI区位选择的主要问题,基于国内外环境、投资主体、产业结构、国内外区域优势等主要影响因素,提出了优化中国跨国公司FDI的区位分布和提高投资效率的对策和建议。首先,本研究从FDI 区位分布角度对中国跨国公司的投资行为进行实证分析。从总体来看,中国跨国公司FDI的一个重要特点是虚假投资过多,真实投资较少。FDI的产业结构也偏离中国真正的比较优势,对商务服务业和资源产业投资过多,对具有比较优势的制造业投资过少。同时,FDI区位分布也过于集中于极少数国家或地区,对发达地区的投资比例过高,对周边国家和其他发展中国家的投资比例过低,偏离发展中国家的常规。但从发展的角度看,随着国内市场化、私营化的不断深入,中国FDI区位分布将逐步与其他发展中国家趋近。从区域角度看,国内来源地区域
经济的变迁直接影响到中国跨国公司FDI的投资主体、投资结构、区位选择以及投资效率,国内区域经济的变化对国外投资区位的选择有直接影响。同时,国外投资地的政治、社会经济发展和变化都对FDI 区位选择有重要影响。随着区域经济体制转型、产业结构调整以及发展模式转变的持续深入,中国跨国公司FDI的区位分布将逐步发生改变。其次,本研究强调了制度依赖对中国跨国公司投资区位选择的影响。中国跨国公司FDI中存在着各种扭曲现象,其主要原因在于国内体制的不完善,贫富差距过大造成国内社会风险的剧增,法制不完善导致私人财产缺乏保障,其导致大量资本流失;歧视性的投资、市场准入、融资政策,过高的税费负担,其导致大量资本的制度逃逸,最终也形成巨额的虚假投资;而政府的过度干预,不公平的竞争环境、国有企业产权问题的长期悬置以及垄断的普遍存在都导致劣胜优汰,使企业缺乏竞争力,产业结构不合理,助长虚假投资。由于国有企业主导的中国FDI特殊的产权结构、激励机制和软约束机制,其导致投资决策的盲目性、投资行业的扭曲和投资区位的不合理,降低投资效率。因此,改善中国跨国公司FDI区位布局,制度优化是其关键。再次,在对邓宁理论进行拓展的基础上,归纳和总结了FDI区位选择规律。随着信息技术的发展、国际分工的进一步细化以及FDI国际环境的复杂化,宏观的制度与文化因素已成为FDI的重要影响因素。所有权优势、内部化优势和区位优势成为企业FDI的条件,比较优势和技术开发的比较成本优势也成为发展中国家FDI蓬勃发展的重要因素。这些投资动因、投资目标与区位优势相互结合,形成了各种FDI区位选择模式。对于发
浅析跨国公司在华投资区位选择特点 季冰 摘要:跨国公司对外直接投资已成为当今世界经济舞台上最令人注目的现象.跨国公司向国外扩张的目的就是为了便于获得以较低成本投资国外的机会(包括自然资源和技术),接近国外市场,靠其技术性企业特定优势赚取利润,以及取得优先购买权的有利竞争地位等.中国作为跨国公司对外投资的一个大国必然有其自己的优势和特点.本文基于有关学者对跨国公司在华投资区位选择的研究讨论,阐释其区位选择的特点,结果是:跨国公司在华投资区位选择与优越的地缘条件,市场潜力及其大小,劳动力成本和素质和我国政策经济制度有关. 关键字:跨国公司经济市场劳动力政策 引言：跨国公司在华投资战略演进的理论框架有直接投资战略类型和连续投资战略两种。其中连续投资区位选择则分为（1）试探性投资和战略投资阶段的区位选择—沿海地区。由于早期跨国公司进入中国是基于出口导向型市场定位，倾向于选择具有明显区位优势的沿海地区。（2）市场扩张阶段的区位选择—内陆地区。（3）组织学习阶段的区位选择—沿海地区。1979~1999年为跨国公司在华试探性投资和战略投资阶段，因此投资主要集中于经济较发达的东部沿海地区，2000年进入市场扩张以后，由于仍处于市场扩张初期，主要投资仍然为东部沿海地区，但中西部地区投资在不断增加。随着中国经济的快速发展特别是长江三角洲地区的崛起，跨国公司在华投资逐渐将重心由珠江三角洲地区转向长江三角洲。 一．优越的地理条件是跨国公司考虑的条件之一。 港澳地区以其与中国内地的天然联系(地域,血缘,文化甚至语言上)而成为内地引资的重要来源.截止1999年底,香港澳门分列内地吸收外资总额的第一位和第十位.广东.福建.海南.江苏等地由于地理位置的优越性,成为港澳投资的最优区位. 中国的沿海地区是日韩企业投资最直接最便利的区位.截止2001年底,中国共批准韩国对华直接投资项目18517个,协议韩资金额222.88亿美元,实际利用122.28亿美元.韩国企业对华投资以中小企业为主,投资集中在山东,天津,辽宁等环渤海地区,目的是最大限度地降低企业原材料和产品的运输费用.日资和韩资企业在中国投资的区位具有一定的类似性,由于环渤海地区和日韩距离较近,因此成为跨国公司建立的一个主要条件之一. 二.市场潜力及大小成为跨国公司区位选择的重要原因之一. Losch(1938)在Webber(1929)成本理论基础上提出”最大市场理论”,试图将跨国公司投资区位选择的影响因素由成本导向拉回到市场导向的轨道上来.Coughlin等人（1991）、Wheeler&Mody(1992)及Friedman等人（1996）在对跨国公司在美国国内的投资区位选择的研究中肯定了市场容量因素对区位决策的重要作用。魏巍贤在《外商在中国直接投资的决定因素分析》（《预测》，1997年底3期）一文中,对外商在中国直接投资的决定因素作了实证分析.该文将外商直接投资(FDI)作为系统的内生变量,用单方程线性模型来拟合1982-1995年的时间序列数据.实证结果表明:外商直接投资是由东道国的市场规模,资本成本决定的.此外,外商对我国的汇率和劳动力成本敏感,实际GDP增长率是刺激外商在我国直接投资的一个重要因素,而GDP增长率可反映一国市场规模和潜力.由此可见,我国的市场优势是吸引国际直接投资流入的最重要的原因之一. 港澳地区对中国内地的直接投资在空间上呈现一种由东部向中西部递减的梯度分布格
文献出处：Ramasamy B, Laforet S. The location choice of foreign direct investment location choice [J]. Journal of World Business, 2014, 47(1): 17-25. （声明：本译文归百度文库所有，完整译文请到百度文库。） 原文 The location choice of foreign direct investment location choice Ramasamy；Laforet . Abstract With the acceleration of international capital flows, foreign direct investment location researches are increasingly brought to the attention of the people. Foreign direct investment location research includes general theory of foreign direct investment, foreign direct investment in the macro level and micro level in foreign direct investment in content. Foreign direct investment theory since the hammer of monopoly advantage theory has developed rapidly, has produced many influential theory and genre, but mature and universal foreign direct investment theory system has not yet formed. Scholars of foreign direct investment (FDI) in macro and micro level research mainly concentrated in the country and an area of instead of foreign direct investment to explore aspects of specific determinants and its effect, and effect of foreign direct investment (FDI) location decision space depend on the elaboration, analysis of dynamic evolution, regional scale decomposition, similarities and differences between the international comparison and industry research is still weak. Article argues that these weaknesses as well as more perfect theoretical framework of foreign direct investment will become the future foreign direct investment location research important frontier. Key words: foreign direct investment; location decision; micro FDI location decision
中国人口的地域分布及成因分析 一、中国人口的地域分布特征 胡焕庸先生在20 世纪50 年代曾提出:以黑河—腾冲线为中国人口的地理分界线。经过近50 年的发展,通过图1 ,我们可以看到,这种人口地域分布的差异仍然存在,中国人口仍然集中在东南半壁,西北则相对较少。进一步分析,这种差异更显著。 图1 中国人口分布密度图 若以东、中、西三大经济地带来看；东部人口稠密、西部较小、中部居中。东部人口占全国总人口的41.18%，西部占到22.91%，中部占35.91%,东西差异显著。若从人口密度来考察（表1）东西差异更加明显，东部地区人口密度为每平方公里377人，是中部的2倍多，是西部地区的7倍还强。若从东部的上海向西部的西藏划条直线，则由东向西横跨这条直线的上海、江苏、安徽、湖北、四川、西藏6省得人口密度(人/平方公里)分别为（1996年）：2138、677、431、313、196和2，由东向西，人口密度从低到高的阶梯降低趋势十分明显。若从中国的三大地形阶梯来考察，中国人口则主要集中在第三阶梯上，我国一、二、三阶梯的人口占全国人口比重分别为：0.76%、28.36%、70.81%，人口密度每平方公里为：33 人，75.4人，313.4人。①由东向西,人口密度呈断层式下降,人口分布明显地趋向于第三阶梯。从中国的人口重心来看, 1990年, 我国人口重心为东经113°22′, ②,东距长江口770 公里,西距国镜最西端达3660 公里,南距三亚164 公里,北距漠河2470 公里,清楚地反映出人口分不均衡状况,人口的地域分布明显地偏向国的东南方。 二、成因分析 中国人口的地域分布，主要受自然环境条件和经济发展水平的影响，其中又以自然环境的影响为最大，二者对人口地域分布影响的贡献度大致为80对20，③除此之外，气体因素，如历史因素也对人口的地域分布有一定影响，只是贡献度较小而已。 首先，中国人口的地域分布受自然环境条件的深刻制约。中国特殊的地理环境，尤其是地形和海拔高程，对中国人口的地域分布起着直接影响作用。从世界范围来看中国人口的地域分布同世界人口的分布区是大致相同，具有三大趋向，即：趋向沿海，趋向地平地势以及趋向暖湿气候。正是这三种趋向姓的结合，再加上中国特殊的地理环境，才形成了中国东西人口地域分布的差异。地形和海拔还通过对农业的影响,间接地制约中国中国人口的地域分布。目前, 中国的国民生产总值中,农业约占27 % ,社会劳动者总数中,农业占60 % ,这说明中国乡村人口分散的分布模式仍占绝对优势,大多数人被束缚在土地上,人口分布的地域差异在很大程度上仍受着各地区农业生产水平的制约,耕地的地域差异是影响人口分布的基本因素。据研究发现,人口密度与垦殖指数正相关, ④说明农业耕地是目前制约中国人口地域分布的最基本
影响FDI区位选择的关键因素 影响FDI区位选择的关键因素 1外商直接投资的区位选择理论 外商直接投资区位研究实际上包括两个方面的内容:一是外商直接投资的国别选择;二是外商直接投资的国内区位选择。本文的主要目的是为了说明后者,即外商在华直接投资时的区位选择。 目前在国际直接投资区位理论中占主流的仍是邓宁(Dunning)于20世纪70年代提出的国际生产折衷理论。该理论认为企业要进行国际投资必须具备三个基本要素,即所有权优势、内部化优势和区位优势。其中区位优势具体表现为:东道国市场的自然资源、劳动力、地理位置、生产要素的质量和成本,以及东道国的政治经济制度、市场规模、基础设施、金融制度、外贸税收政策及历史文化等。企业从事国际生产必然要受这些因素的影响,它决定着企业从事国际化生产的区位选择。 2分析框架 2.1 分析原因 选择江苏省作实证分析的原因有如下: 首先,江苏省作为长三角地区的重点省份,吸引外资的数量和速度在全国一直处于领先地位。2005年江苏全省实际到账额达131.8亿美元,占全国外商直接投资的21.9%,占长三角地区外商直接投资的50.0%。因此,研究江苏的外商直接投资的资区位选择因素,具有典型意义。 其次,江苏省位于中国经济最活跃的区域--长江三角洲中心地带,具有得天独厚的区位优势。近年来的引资状况稳中有进,利用外资一直呈递增趋势,选择江苏省作为统计对象,建立模型,不会有太大的波动。 2.2 指标选择 由于影响FDI区位选择因素的复杂,考虑到模型的可信度、变量的量化、数据的获得等限制,仅选取了以下几个较具代表性的因素分析。 实际外商直接投资额(FDI)为被解释变量,人均地区生产总值(AGDP)、社会消费品零售总额(SALE)、累计外商投资额(TFDI)、职工年平均工资(AWAGE)、全社会固定资产投资额(FI)、进出口总额(OPEN)六个解释变量。 1)人均地区生产总值(AGDP) 一般来说,人均GDP一定程度上反映了当地的经济发展水平和趋势,宏观经济发展越平稳,外商对投资获利的信心也就越大。 2)社会消费品零售总额(SALE) 该指标可以反映当地的市场规模。较大的市场规模和快速增长的市场潜力,对外商直接投资具有较大吸引力。备选地区的市场规模越大,表明该地区对其产品的未来需求也就越旺盛,投资欲望就越强。 3)累计外商投资额(TFDI)
世界地图划分 亚洲有（48个国家） 东亚（5）：中国、蒙古、朝鲜、韩国、日本 东南亚（11）：菲律宾、越南、老挝、柬埔寨、缅甸、泰国、马来西亚、文莱、新加坡、印度尼西亚、东帝汶 南亚（7）：尼泊尔、不丹、孟加拉国、印度、巴基斯坦、斯里兰卡、马尔代夫 中亚（5）：哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦、乌兹别克斯坦、土库曼斯坦 西亚（20）：阿富汗、伊拉克、伊朗、叙利亚、约旦、黎巴嫩、以色列、巴勒斯坦、沙特阿拉伯、巴林卡塔尔,科威特、阿拉伯联合酋长国（阿联酋）、阿曼、也门、格鲁吉亚、亚美尼亚、阿塞拜疆、土耳其、塞浦路斯 欧洲国家 北欧国家（5）：冰岛、挪威、丹麦、瑞典、芬兰。 西欧国家（6）：英国、法国、爱尔兰、比利时、荷兰、卢森堡。 中欧国家（7）：瑞士、德国、奥地利、捷克、斯洛伐克、波兰、列支敦士登。 南欧国家（18）：西班牙、葡萄牙、安道尔、意大利、梵蒂冈、圣马利诺、马耳他、克罗地亚、波斯尼亚和黑塞哥维那（波
黑）、斯洛文尼亚、马其顿、塞尔维亚、黑山(门特内哥罗)、阿尔巴尼亚、罗马尼亚、希腊、保加利亚、匈牙利。 东欧国家（10）：前苏联独立的欧洲国家：俄罗斯、乌克兰、白俄罗斯、爱沙尼亚、拉脱维亚、立陶宛、摩尔多瓦、格鲁吉亚、阿塞拜疆、亚美尼亚(后三者在地理位置上应该在亚洲，但和在经济、文化、政治上亚洲关系不密切，所以往往还算在欧洲)。 非洲国家 北非（8）：埃及、苏丹、利比亚、突尼斯、阿尔及利亚、摩洛哥、亚速尔群岛、马德拉群岛。 东非（10）：埃塞俄比亚、厄立特里亚、索马里、吉布提、肯尼亚、坦桑尼亚、乌干达、卢旺达、布隆迪和塞舌尔。 西非（18）：毛里塔尼亚、西撒哈拉、塞内加尔、冈比亚、马里、布基纳法索、几内亚、几内亚比绍、佛得角、塞拉利昂、利比里亚、科特迪瓦、加纳、多哥、贝宁、尼日尔、尼日利亚和加那利群岛。 中非（8）：乍得、中非、喀麦隆、赤道几内亚、加蓬、刚果、刚果民主共和国、圣多美和普林西比。 南非（15）：赞比亚、安哥拉、津巴布韦、马拉维、莫桑比克、博茨瓦纳、纳米比亚、南非、斯威士兰、莱索托、马达加斯加、科摩罗、毛里求斯、留尼汪、圣赫勒拿等。
1、电子信息产业： 珠江三角洲、长江三角洲、环渤海湾地区和以四川、陕西为主的西部地区是我国电子信息产业最为发达的地区，也是电子信息产业集群的主要聚集地。 2、传媒影视音像： 北京、上海、广州，这三座城市是中国经济文化发展的前沿城市 3、纺织服装及毛皮制造产业： 我国的纺织服装及毛皮制造产业集群绝大部分分布在东部沿海地区，主要是浙江、江苏、福建、广东、山东五省，其他零星分布在中部和东北部 皮革羽毛绒制品行业 属于产业资源和劳动密集型产业。其集群主要分布在东南沿海，中部的河北、河南，西部的重庆、宁夏 4、非金属矿物制品产业： 东部沿海地区非金属矿物制品产业集群集中度最高，特别是山东、浙江、福建和广东。中部地区集中在河北、山西、内蒙古、河南、湖南、湖北和四川境内。从城市分布构成来看，也集中靠近材料消费需求较大的城市。由于建材、陶瓷、玻璃产业集群对资源的依赖较强，因此有从东部转向中西部的趋势 5、机械制造业： 我国机械制造业分布广泛，主要集中在东北、山西、湖南、湖北这类重工业基础雄厚的地区，由于沿海城市重工业基础普遍薄弱，加之竞争激烈，劳动力成本也不再具优势，因此我国机械制造产业集群正有向中部和东北地区转移的趋势。 6.家电产业： 主要分布在珠江三角洲、长江三角洲和胶东半岛，其中以广东、浙江、山东几省最为明显
7、交通运输设备制造业 我国的汽车产业集群分布在五大区域： 长江三角洲、珠三角地区、东北地区、津京地区和华中地区。长江三角洲区以上海为龙头 8、金属制品业 我国的金属制品产业集群集中于沿海地区的浙江、广东、江苏、山东，在河北、湖南也有零星分布。 9、木材加工及家具制造业 我国的竹木加工产业集群集中于浙江、福建、广东三省，其他分散于中部的河北、湖北等。家具制造产业集群集中在广东、福建，其他分散在中部的河北、辽宁、浙江. 10、软件及计算机服务业 我国的软件和计算机产业集群多依托于城市，主要分布在各省会城市和各省内的一些大型城市，其中北京、上海、深圳、南京、成都、济南等地的集群规模较大，发展较快。 11、石化产业 我国石油加工及化学制品制造业分布广泛，东北地区依托本地丰富的石油资源和国家重点扶持的国有大中型企业，发展了以重化工业为基础的产业集群 东部沿海的山东、江苏、浙江、广东地区开采海洋原油 西部的内蒙古、甘肃、宁夏、新疆，由于工业基础、科技能力薄弱，以单一、初级的石油天然气加工形成产业集群，下游产品较少。 12、食品饮料制造业
中国地区划分区域划分 地图 Standardization of sany group #QS8QHH-HHGX8Q8-GNHHJ8-HHMHGN#
华北地区：北京市、天津市、河北省、山西省、内蒙古自治区东北地区：辽宁省、吉林省、黑龙江省华东地区：上海市、江苏省、浙江省、安徽省、福建省、江西省、山东省华中地区：河南省、湖北省、湖南省 华南地区:广东省、海南省、广西壮族自治区 西南地区：重庆市、四川省、贵州省、云南省、西藏自治区 西北地区：陕西省、甘肃省、青海省、宁夏回族自治区、新疆维吾尔族自治区 香港特别行政区、澳门特别行政区、台湾省 我国有4个直辖市：北京市、上海市、天津市、重庆市 十五个副省级城市：哈尔滨市、长春市、沈阳市、大连市、济南市、青岛市、南京市、杭州市、宁波市、武汉市、厦门市、西安市、广州市、深圳市、成都市
其中：大连市、青岛市、宁波市、厦门市、深圳市为计划单列市！??????????????????????????????????? 行政区划为： 1、华北地区：北京、天津、河北、山西、内蒙古（5个省、区、市）。 2、东北地区：辽宁、吉林、黑龙江、大连（4个省、市）。 3、华东地区：上海、江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东、宁波、厦门、青岛（10个省、市）。 4、中南地区：河南、湖北、湖南、广东、广西、海南、深圳（7个省、区、市）。 5、西南地区：重庆、四川、贵州、云南、西藏（5个省、区、市）。 6、西北地区：陕西、甘肃、青海、宁厦、新疆（5个省、区）。 澳门、香港属特别行政区，台湾由于政治原因现没在化分内，但实际上应属中南区！
结合中国实例，分析跨国公司跨国投资区位选择特点 一、宏观上看有以下几点： 1、在跨国公司的区位选择中，不同部门具有较大差异。公司总部、区域总部、研究与开发机构、生产经营机构有着不同的区位需求条件 公司总部是整个公司的中心，其功能是制定影响公司发展方向的战略决策。最为重要的权力之一是资金控制，还代表公司与其他公司进行高层协商、谈判、与政府部门交涉、与金融市场接触。所以，公司总部对区位条件的要求包括：便利的交通运输、及时的信息获取、便于与关键人员随时接触。根据这些条件，公司总部应趋于选择主要大都市。随着公司地理扩张及其公司经营环境的变化，公司总部的区位也会发生变化。 公司研究与开发（R&D)对公司发展有十分重要的作用公司间的竞争，在某种意思上就是技术水平的竞争。公司R&D区位应该趋于大都市区和科研机构集中区。 公司生产单位区位特征，不同生产活动具有不同的区位条件要求，同一生产部门的公司，由于生产技术和组织方式不同也会出现不同的区位格局。例如，迪肯从一般工业公司总体生产组织的角度，抽象出四种生产单位区位格局特征：全球集中生产型；市场生产型；专业化生产型和跨国一体化生产型。 2、跨国公司直接投资的北上行为反映出跨国公司直接投资对区位要素需求的升级, 因为： 第一, 我国加入 WTO 后,全国范围利用外资政策逐步正走向均等,珠江三角洲地区对外资的传统优惠政策效应正在消失而与此同时该地区土地、劳动力成本等基本要素价格不断上升加上高素质人才的相对匮乏,跨国公司在该区域直接投资的比较优势不断消失。 第二,以上海为核心的长江三角洲地区以广为提供现代金融、现代物流、现代交通运输设施等高级要素再加上厚实的产业科研基础,良好的劳动力素质,巨大的市场潜力等吸引了众多跨国公司特别是世界 500 强跨国公司的投资。 第三, 以北京、天津为依托的环渤海经济区主要以高质量的研发力量, 良好的基础设施条件以及2008奥运经济的辐射等要素吸引了跨国公司的投资。由此可以看到跨国公司对投资区位要素的需求已从低级转向高级、静态转向动态。
●江苏商论2011．12修改日期：2011-12-9 基金项目：2010年教育部人文社科规划基金项目“新时期中国财政货币汇率政策绩效评价与政策搭配研究：兼政策搭配管理当前通胀预期研究”(10YJA790007)；2010年广西教育厅科研项目“外国直接投资与广西产业结构调整与优化”（201010LX528）；梧州学院科研项目“我国对外直接投资的产业与区位选择研究”（2008C001） 作者简介：詹小颖（1978-），女，广西梧州人，梧州学院副教授，研究方向为国际投资与融资。 我国对外直接投资区位 选择的影响因素研究 詹小颖 （梧州学院，广西梧州543002） 摘 要：目前学术界主要从东道国的区位因素来解释企业对外直接投资区位选择问题，忽视 了企业内在特性因素对区位选择的重要作用。本文结合东道国区位与企业内在特性两大变量因素，综合分析我国企业在FDI 的区位选择决策中的考虑因素，并由此得到政策启示。 关键词：FDI ；区位选择；影响因素；企业特性中图分类号：F752 献标识码：A 一、引言FDI 理论自20世纪60年代美国学者海默（Stephen H.Hymer ）提出垄断优势论以来，经济学 家从不同角度阐释了跨国公司的对外投资现象，研究的领域不断加深拓展。但是这些理论大多是从产业组织论或国际贸易理论的基础上来解释FDI （简称，FDI ）活动发生的决定性因素，或是从厂商行为、市场结构以及国家要素禀赋差别来阐述FDI 的决定作用或描述跨国公司的投资行为,而针对企业在 FDI 活动中“区位选择”的研究较少，缺乏一般性的FDI 区位选择的理论来解释FDI 活动中的区位选择的问题。直到20世纪70年代，英国学者邓宁首次将区位变量作为厂商FDI 的充分条件之后，FDI 区 位选择理论的发展更加深化和系统。以赫尔普曼、马库为代表的部分学者将区位因素纳入FDI 的一般均衡理论模型，体现了区位因素在FDI 中的重要性。另一方面基于“区位优势论”，邓宁以欧美等发达国家的FDI 投资实践中的经验发现和验证了影响FDI 区位流向的更多因素，并对这些影响因素进行了系统与理论化。但遗憾的是这两大方向的理论都是建立在对东道国环境分析的角度上来分析企业FDI 的区位选择问题，没有涉及到企业自身的因 素。20世纪90年代末期邓宁在《区位和国际企业:一个被忽略的因素》中提出，FDI 区位流向的决定因素的综合性加强，随着知识经济时代的到来,FDI 区位选择考虑的一个重要因素是能否充分利用知识资产，并寻找那些能强化或补充其核心竞争力的国家和地区。邓宁在进行综合理论的同时，将企业投资的动机与区位选择进行了分析［1］，这是理论界首次明确地将企业变量纳入到区位选择理论中，但尽管如此，企业变量对区位选择的作用并没有受到重视，这在随后的理论发展趋势中可以体现出来。如UNCTAD1998年认为，影响企业FDI 的区位选择因素有三大类:东道国的投资政策因素、经济因素和投资促进措施。就目前我国学术界对我国FDI 区位选择问题的研究，与国外区位理论的思路基本上是一致的，主要是通过对影响我国FDI 的东道国的区位因素作出分析,在对主要影响因素判断的基础上回答我国FDI 的区位选择问题。如鲁明泓(1999)、项本武（2005）、马先仙（2006）等人认为我国企业FDI 区位选择主要受东道国GDP 、市场规模、汇率水平、贸易关系、人均GDP 等区位因素影响。纵观国内外研究可以发现，关于区位选择的理论大都是从东道国的宏观环境出发，以东道国的区位环境作为主要 104
我国56个民族分布地域及简介 1 、阿昌族：分布在云南，人口2.7万余人，主要从事农业，手工业也很发达，尤其以善于打制长刀而闻名于世。有自己的语言。——采茶； 2 、白族：分布在云南、贵族、四川等地，人口159万余人，关于经营农业，有自己的语言。——盐渍杜鹃花，三道茶，大理三塔； 3 、保安族：分布在云南、青海等地，人口1.2万余人，主要从事农业、手工业，以打刀为主“保安刀”十分著名，有自己的语言。——羊皮袄、保安刀； 4 、布朗族：分布在云南，人口8.2万余，主要从事农业，有自己的语言。——弹唱； 5 、布依族：分布在贵族、云南等地，人口254万余人，主要从事农业，享有“水稻民族”之称。有自己的语言和文字。——石板屋、绣花、雕刻面具； 6 、朝鲜族：主要分布在黑龙江、吉林、辽宁，人口192万余人，主要从事农业，以善种水稻闻名，有自己的语言。——跳板、长鼓舞； 7 、达斡族：分布在内蒙古、黑龙江、新疆等地，人口12万余人，主要从事农业，兼营畜牧业，有自己的语言。——剪纸，打曲棍球； 8 、傣族：分布在云南，人口102万余人，主要从事农业，寺塔、竹楼和竹桥显示出了别具一格的建筑艺术，有自己的语言文字。——孔雀舞、夹箩饭，泼水节； 9 、德昂族：分布在云南，人口1.5万余人，主要从事农业，以善于种茶闻名，有自己的语言。——象脚鼓舞； 10、侗族：主要分布在贵州、湖南、文本等地，人口251万余人，主要从事农业，兼营林业，鼓楼、风雨桥、风雨亭是侗乡的主要标志，有自己的语言和文字。——浸泡芦笙，拦路迎宾； 11、东乡族：主要分布甘肃、宁夏、新疆等地，人口37万余人，主要从事农业，善种瓜果。有自己的语言； 12、独龙族：分布在云南，人口0.5万余人，他们保持着“路不拾遗，夜不闭户“的良好社会首先风尚。绝少发生盗窃现象。有自己的语言。——织独龙毯，烤烙饼； 13、鄂伦春族：分布在内蒙古、黑龙江等地，人口中0.6万余人，主要从事狩猎和农业。有自己的语言。——制作毛皮服饰，篝火节； 14、俄罗斯族：分布在内蒙古、黑龙江等地，人口中1.3万余人，从事各种修理业、运输业和手工业，有自己的语言和文字。——拉手风琴，烤面包； 15、鄂温克族：分布在内蒙古、和黑龙江，人口2.6万人，主要从事畜牧业，有自己的语言。——驯鹿、爬犁； 16、高山族：主要分布在台湾省，其余少数分散居住在福建等东南沿海地区，人口约40人余人，主要从事农业和渔猎业，有自己的语言。——竿球，龙舟，编织； 17、仡佬族：分布在贵州、广西、云南等地，人口约43万余人，主要从事农业，有自己的语言。——制作糯米团，地戏； 18、哈尼族：分布在云南，人口125万人，主要从事农业，善于梯田，有自己的语言和文字； 19、哈萨克族：分布在新疆，人口约1万余人，主要从事畜牧业，善刺绣，绣品已出口到日本等十几个国家和地区，有自己的语言文字。——剪羊毛，弹唱，刺绣； 20、汉族：分布在全国各地，人口10.4亿余人，经济、文化发达，有自己的语言和文字。——庙会，舞龙； 21、赫哲族：分布在黑龙江省，人口0.4万余人，是中国北方一以捕鱼为生的民族，有自己的语言。——制作鱼皮衣服，渔乡，善食生鱼；
中國地圖及各省與自治區位置 8 7 6 32 5 1 2 3 4 31 3015 29 281610 12 9 27 2517 24 11 1814 26 13 33 2019 2322 21
江山如此多「省」？ 古滇國位於今雲南省，後者因位於雲嶺以南而得名。由於滇池對雲南的發展非常重要，雲南省因而別稱「滇」，又稱「雲」，省會昆明。除雲南省外，你認識其他省區嗎？其實，全國現時有34個省級行政單位，包括23個省、5個自治區、4個直轄市，以及2個特別行政區。 這些行政單位的名稱有甚麼意義？又別稱甚麼？請看看！ 1. 北京市 起源：明清時（公元1368-1911年）為國家北方的京師而得名，以別於南方的南京 別稱：「京」2. 天津市 起源：明成祖時期（1403-1424年在位）為天子經過的津口而得名別稱：「津」 3. 河北省： 起源：位於黃河以北而得名 別稱：「冀」，因省境屬古代的冀州地省會：石家莊4. 山西省： 起源：位於太行山以西而得名 別稱：「晉」，因省境屬春秋時代（公元前770-476年）的晉國省會：太原 5. 內蒙古自治區： 起源：蒙古原是部族名稱，清代（公元1644-1911年）以大漠（戈壁沙漠）以南定為內蒙古，以別於北方的外蒙古 別稱：「內蒙古」 首府：呼和浩特6. 遼寧省： 起源：取境內遼河永久安寧之意而得名別稱：「遼」 省會：瀋陽 7. 吉林省： 起源：清代（公元1644-1911年）於此建吉林烏拉城（滿語：沿松花江興建的城市）而得名 別稱﹕「吉」 省會：長春8. 黑龍江省： 起源：境內有黑龍江而得名別稱：「黑」 省會：哈爾濱 9. 上海市 起源：宋代時（公元960-1279年）以境內松江（現名蘇州河）內的上海浦而得名 別稱：「滬」，因松江近海段古稱滬瀆；又稱「申」，因西部地區曾為戰國時代（公元前403-221年）楚國令尹春申君黃歇（? -公元前238 年）的封地10. 江蘇省： 起源：境內有江寧及蘇州兩府而得名別稱：「蘇」 省會：南京
跨国公司地区总部的区位选择和引资对策 [摘要]本文逐一分析了影响跨国公司地区总部区位选择因素，并在此基础上提出了吸引跨国公司地区总部入驻的对策，分析得出：城市吸引跨国公司总部的能力取决于公司与城市的相互作用和城市竞争优势，城市的政府政策、要素供给、服务业发展水平等成为吸引跨国公司入驻的重要因素。总部经济的建立将加速城市经济发展，增强城市对跨国公司的吸引力，形成互动良性循环。 [关键词]跨国公司地区总部；区位选择；政府对策 总部经济成为近年我国众多城市发展中新的战略选择。在总部经济形成过程中，跨国公司地区总部给城市带来了庞大的资金流，巨额税收，高收入工作岗位，先进技术和一流的管理经验。众多城市认识到跨国公司地区总部对城市经济发展和转型的重要作用，将吸引跨国公司地区总部视为发展总部经济不可或缺的重要组成部分，采取各种措施吸引跨国公司地区总部入驻。 1影响跨国公司地区总部区位选择的因素 与所有外商直接投资一样，跨国公司地区总部倾向于设立在政治稳定、政策优惠、经济发展前景良好、基础设施完善的城市。作为跨国公司地区经营管理决策中心，跨国公司地区总部承担着公司地区发展战略的制定和实施，它的区位选择有着独特的考虑因素。 1．1政府政策 政府对地区总部的态度，政府提供的良好市场环境和优惠政策是跨国公司设立地区总部时考虑的重要因素。政府首先要创造一个公平竞争的市场环境，增加政府政策透明度，完善法律法规，维护市场诚实信用。提高政府运营效率，为跨国公司地区总部提供高质量服务。政府的高效行政和公正廉洁形象会增加跨国公司投资信心和对政府的信赖程度。政府通过实施差异性政策，通过提供各种优惠措施，保证公司投资得到法律保护，保证相关政策法规有效实施，设立较低市场准入壁垒，宽松的外汇管理，自由灵活的资金调度，便利的人员出入境和税收优惠等，吸引跨国公司在城市设立地区总部。
影响FDI区位选择的关键因素 １外商直接投资的区位选择理论外商直接投资区位研究实际上包括两个方面的内容：一是外商直接投资的国别选择；二是外商直接投资的国内区位选择。本文的主要目的是为了说明后者即外商在华直接投资时的区位选择。目前在国际直接投资区位理论中占主流的仍是邓宁(Dunning)于20世纪70年代提出的国际生产折衷理论。该理论认为企业要进行国际投资必须具备三个基本要素即所有权优势、内部化优势和区位优势。其中区位优势具体表现为：东道国市场的自然资源、劳动力、地理位置、生产要素的质量和成本以及东道国的政治经济制度、市场规模、基础设施、金融制度、外贸税收政策及历史文化等。企业从事国际生产必然要受这些因素的影响它决定着企业从事国际化生产的区位选择。２分析框架 2.1 分析原因选择江苏省作实证分析的原因有如下：首先江苏省作为长三角地区的重点省份吸引外资的数量和速度在全国一直处于领先地位。20__年江苏全省实际到账额达131.8亿美元占全国外商直接投资的21.9%占长三角地区外商直接投资的50.0%。因此研究江苏的外商直接投资的资区位选择因素具有典型意义。其次江苏省位于中国经济最活跃的区域--长江三角洲中心地带具有得天独厚的区位优势。近年来的引资状况稳中有进利用外资一直呈递增趋势选择江苏省作为统计对象建立模型不会有太大的波动。 2.2 指标选择
由于影响FDI区位选择因素的复杂考虑到模型的可信度、变量的量化、数据的获得等限制仅选取了以下几个较具代表性的因素分析。实际外商直接投资额(FDI)为被解释变量人均地区生产总值(AGDP)、社会消费品零售总额(SALE)、累计外商投资额(TFDI)、职工年平均工资(AWAGE)、全社会固定资产投资额(FI)、进出口总额(OPEN)六个解释变量。 1)人均地区生产总值(AGDP) 一般来说人均GDP一定程度上反映了当地的经济发展水平和趋势宏观经济发展越平稳外商对投资获利的信心也就越大。 2)社会消费品零售总额(SALE) 该指标可以反映当地的市场规模。较大的市场规模和快速增长的市场潜力对外商直接投资具有较大吸引力。备选地区的市场规模越大表明该地区对其产品的未来需求也就越旺盛投资欲望就越强。 3)累计外商投资额(TFDI) 该指标可以反映集聚经济的示范效应大小。一个地区累计的FDI规模反映了该地区外商直接投资的经验累计规模越大对外资吸引力越大外商投资的成功率越高。 4)职工年平均工资(AWAGE) 劳动力成本是影响外商直接投资区位决策的成本因素中最为主要的。作为人口大国中国具有丰富而廉价的劳动力资源这种成本竞争优势对跨国公司具有强大的吸引力。但是往往低劳动力成本经常意味着低的劳动生产率只有那些低成本并且具有较高劳动生产率的区位才更具有吸引力。 5)全社会固定资产投资额(FI) 该指标间接反映该地区的基础设施和基础工业发展状况。东道国的资源禀赋、可利用的基础设施和金融服务数量决定着社会生产的规模和
第五章跨国公司区位选择 跨国公司（Transnational Corporation）是多区位公司的一种特殊类型，较为普遍的跨国公司的定义是指在两个以上国家（包括公司母国）具有生产或实际性经营活动的公司。 第一节跨国直接投资区位选择 外商直接投资（FDI）涉及三个问题：1、为什么要进行跨国投资？2、选择在何国家投资？3、选择在何地点建立机构？ 一、外商直接投资的有关理论 （一）产品周期理论（R Vernon） 其中心在于产品从其进入市场开始，大致经历了由新产品阶段、成熟阶段和标准化阶段组成的生命周期。新产品阶段是产品开发与投产的最初阶段，需要通过国内市场以了解对产品的不同要求，并加以改进。所以，这一阶段市场过程中投入最多的是技术知识和熟练劳动，产品的技术密集度较高。成熟阶段的产品出口量大增，并开始被国外厂商模仿或引进先进技术从事生产，这时需要投入较多的资本与非熟练劳动，产品由知识密集型向资本密集型和劳动密集型转化。产品进入标准化阶段后，产品及其生产技术已经定型，资本与非技术型熟练劳动成为产品生产成本的主要部分，因而生产区位向低成本地区转移。这就是一个产品的生命周期，由于企业为了顺应产品周期的变化，以避免某些产品生产上的比较劣势，从而引发产业结构的区域性转型。 （二）小岛清的边际产业扩张论 其核心是对外直接投资应从投资国已经处于或将处于比较劣势的产业即边际产业依次进行以扩张边际产业，并在此基础上创立了导向顺贸易的日本式对外直接投资模式，即从投资国趋于劣势的边际产业进行对外直接投资，在被投资国廉价生产并向本国进口是有利的。
（三）折衷理论（J.H.Dunning ）（Compromise Theory ） 与其他国际商务相比，对于具有对外直接投资能力的国家或公司必须具备一些特定优势，这些特定优势即是的折衷理论中所论述的所有权优势、内在化优势和区位优势三种优势（OLI ）。 1、所有权优势（Owner Advantage ）是指企业在资产和所有权方面所获得的为其他企业所不拥有的优势，包括产品、技术、商标、组织管理技能等。所有权优势的大小决定了企业的对外直接投资能力。 2、内部化优势（Interior Advantage ）是指企业通过将其资产的内部化使用所能带来的优势，它的大小决定了企业的对外直接投资规模和范围。 3、区位优势（Location Advantage ）是指企业在国外投资的区位选择权优势，它包括直接和间接两种，直接优势来源于受资国的需求拉力，包括该国的丰富资源、市场潜力和各种优惠政策等，间接优势则来源于企业所在国各种因素对企业所造成的无形推力，包括生产成本上升、各种严格的规章制度等。 前两项优势条件是投资者自身所要具备的、优于其他竞争者的能力，而区位优势则是影响产业结构在区域间转移的选择方向。对于缺乏区位优势的企业，就会选择出口的经营方式而不是对外投资。因为，市场和成本是企业行为的主导，对于出口经营而言，虽然固定成本低，但可变成本将因国际运费和关税的影响而不断增加。因而，具有一定优势能力的跨国企业都要经历从商贸出口向对外投资的转移过程（图 4.1）。 图1 出口与对外直接投资成本曲线 （参照：Buckley ,1995,p.491） 赫斯（Hirsch ）认为对外直接投资的起建成本即等于生产技术转化成本，而技术转化成本依照弗农的生产周期理论是与生产的标准化程度相关的。标准化程度反映生0 成本 C(q)
北京市行政区划及区划地图 北京简称京。面积1.68万平方千米，人口1382万（2000年）。总计16市辖区2县 市辖区东城区西城区崇文区宣武区朝阳区海淀区丰台区石景山区门头沟区房山区通州区顺义区昌平区大兴区怀柔区平谷区 县密云县(密云镇) 延庆县(延庆镇) 天津市行政区划及区划地图
天津，简称津。面积1.1万多平方千米，人口1001万（2000年）。总计15个市辖区3个县 市辖区和平区河东区河西区南开区河北区红桥区塘沽区汉沽区大港区东丽区西青区北辰区津南区武清区(杨村镇) 宝坻区(城关镇) 县静海县(静海镇) 宁河县(芦台镇) 蓟县(城关镇) 河北省行政区划及区划地图
河北，简称冀，省会石家庄市。面积19万多平方千米，人口6744万（2000年）。总计11个地级市36市辖区 22县级市 108县 6自治县 石家庄市 长安区桥东区桥西区新华区 裕华区井陉矿区 辛集市藁城市晋州市新乐市 鹿泉市 平山县(平山镇) 井陉县(微水镇) 栾城县(栾城镇) 正定县(正定镇) 行唐县(龙州镇) 灵寿县(灵寿镇) 高邑县(高邑镇) 赵县(赵州镇) 赞皇县(赞皇镇) 深泽县(深泽镇) 无极县(无极镇) 元氏县(槐阳镇) 唐山市 路北区路南区古冶区开平区 丰润区丰南区(胥各庄镇) 遵化市迁安市 迁西县(兴城镇) 滦南县(倴城镇) 玉田县(玉田镇) 唐海县(唐海镇) 乐亭县(乐亭镇) 滦县(滦州镇) 秦皇岛市海港区山海关区北戴河区 昌黎县(昌黎镇) 卢龙县(卢龙镇) 抚宁县(抚宁镇) 青龙满族自治县(青龙镇) 邯郸市从台区复兴区邯山区峰峰矿区
沧 州市 运河区新华区 泊头市任丘市黄骅市河间市 沧县(沧州市新华区) 青县(清州镇) 献县 (乐寿镇) 东光县(东光镇) 海兴县(苏基镇) 盐山县(盐山镇) 肃宁县(肃 宁镇) 南皮县(南皮镇) 吴桥县(桑园镇) 孟村回族自治县(孟村镇) 廊坊市 安次区广阳区 霸州市三河市 固安县(固安镇) 永清县(永清镇) 香河县(淑阳镇) 大城县(平舒镇) 文安县(文安镇) 大厂回族自治县(大厂镇) 衡水市 桃城区 冀州市深州市 饶阳县(饶阳镇) 枣强县(枣强镇) 故城县(郑口镇) 阜城县(阜城镇) 安平县(安平镇) 武邑县(武邑镇) 景县(景州镇) 武强县(武强镇) 山西省行政区划及区划地图