FDI区位选择因素研究对我国三大经济圈及中西部地区的实证研.docx
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FDI区位选择因素研究对我国三大经济圈及中西部地区的实证研
第31卷第11期财经研究Vol31No112005年11月JournalofFinanceandEconomicsNov2005FDI区位选择因素研究对我国三大经济圈及中西部地区的实证研究*杨晓明1,田澎1,高园2
(1上海交通大学管理学院,上海200030;2复旦大学世界经济研究所,上海200433
摘要:
文章采用面板数据(paneldata回归模型分析了1995~2002年中国178个城市的外商直接投资(FDI的区位选择因素和聚集效应,并对长三角、珠三角、环渤海和中西部四个城市组群的FDI区位选择模式进行了比较分析。
结果说明:
从全国来看,人均GDP、土地成本、聚集效应、交通状况和教育水平是影响FDI的主要因素;长三角、珠三角、环渤海以及中西部地区的FDI区位选择模式各有不同,突出表现在:
聚集效应在环渤海地区不显著;工资成本已经开始对长三角地区的外资分布产生影响,但在其他地区仍不显著;教育水平在长三角和环渤海地区影响显著,但在珠三角和中西部地区影响不显著。
关键词:
FDI;面板数据;区位选择;聚集效应
中图分类号:
F127文献标识码:
A文章编号:
1001-9952(200511009810
一、引言
改革开放以来,外商在华投资保持了高速增长的态势,在我国东部沿海地区逐渐形成了以长三角、珠三角和环渤海为代表的外资相对集中的城市带。
近年来,随着我国政府加大对中西部地区的开发,外资也开始不断向中西部地区迁移。
然而,目前学者们对FDI区位选择模式的研究还仅局限于特定地区或国家,对FDI在三大经济圈(珠三角、长三角、环渤海以及中西部地区的选择模式的比较研究还未展开。
另外,以往学者大多采用分时段(通常以年为单位的截面数据对FDI的区位选择因素进行研究,这样不断割裂了聚集效应与区位选择因素之间的关系,而且研究结果在时间层面上缺乏连续性。
本文将FDI地区聚集效应和区位选择因素结合起来进行研究,采用了面板数据回归方法,对全国以及四个主要地区的FDI选择模式进行了比较分析。
收稿日期:
2005-09-08
作者简介:
杨晓明(1974-,男,新疆呼图壁县人,上海交通大学管理学院博士生;
田澎(1958-,男,辽宁沈阳人,上海交通大学管理学院教授,博士生导师;
高园(1981-,女,江苏苏州人,复旦大学世界经济研究所硕士生。
二、相关理论回顾
自海默(1960在理论上开创了以FDI为对象的研究领域以来,FDI的区位选择问题一直是经济学界研究的热点之一。
学者们从不同的角度出发进行了大量研究,形成区位理论、国际贸易理论、产业组织理论、折衷理论等学派。
区位理论学派认为,FDI倾向于流入那些靠近原材料产地、市场容量大、劳动力丰富和产业集聚的区域。
并指出,生产要素组合成本最小、交易成本和信息成本都低、以出口替代为目的的区位更能吸引外资进入。
国际贸易理论学派强调区位要素禀赋对FDI区位选择的影响。
这一学派认为,FDI一般会在技术偏好和资源禀赋相似的国家之间流动,从具有垄断优势企业所在国流向贸易壁垒(关税和运输成本很高但直接投资壁垒较低的国家。
产业组织理论学派认为,FDI将流向有差异的、投资环境不同的市场,流向拥有发达银行系统和资本市场的国家,流向具有寡占型市场结构的国家,从知识资本和企业管理技术优势的国家流向没有这种优势的国家。
邓宁将海默的垄断优势论、贝克尔卡森的内部优势论、沃宁的区位优势理论综合成著名的折衷理论。
他认为跨国公司的FDI活动必须同时具有所有权优势、内部优势和区位优势,三者缺一不可,这就是所谓的OLI模式。
随后,邓宁等人进一步提出了发展水平理论,认为各国对FDI吸引力的大小主要取决于人均GDP,一个国家的人均GDP越高,那么该国吸引FDI就越多,反之亦然。
FDI的区位选择本质上仍是一个厂商选址问题(吴丰,2002。
一般来说,研究FDI在世界的区位条件,用邓宁的折衷模式能够比较全面地解释由FDI形成的国际生产现象。
至于说到FDI在中微观领域的选择,比如在中国城市之间的区位选择,比较适合的理论还有以韦伯为代表的最小费用区位论和以廖什为代表的利润最大化市场区位论(张文忠,2000。
考虑到外资大量对制造业的投资,韦伯把工业产品从生产到销售过程中的主要生产费用分为:
原料费、劳动费和运输费。
由于原料费的地域差异可以转换为运费的差异,这样的地域区位因子可以从运输费用和劳动费用两方面考虑。
随后,韦伯又引入了聚集(分散因子。
并指出,当聚集节约额比运费(或劳动费用指向带来的生产费用节约额大时,便产生聚集。
廖什把生产区位和市场结合起来,他认为企业应该尽可能地接近市场区,市场及利润的最大化是企业布局的原则及目标。
廖什认为,不同的商品或服务的销售半径是不同的。
销售半径表现在地域平面上即构成产品的市场区,由于不同产品可能的运输距离及必要的销售量不同,因而生产不同产品的企业就应该有不同的布局特征。
杨晓明、田澎、高园:
FDI区位选择因素研究
此外,随着克鲁格曼新经济地理学的兴起,FDI的聚集效应被再发现。
克鲁格曼结合城市经济学和区域科学,认为:
聚集效应的关键是规模经济,特别是外部规模经济;聚集能导致生产某一种产品的平均成本下降,进而产生递增的规模效应。
聚集效应体现出一种路径依赖,进而影响后续FDI的聚集(吴丰,2001。
外商直接投资的聚集效应体现在增量FDI的区位选择受到特定区位的FDI存量的影响,即当某一地区的外商资本控制的厂商越多,新的外商就更倾向于投资该区域国家或区域(许罗丹、谭卫红,2003。
许罗丹、谭卫红(2003、王剑、徐康宁(2004、吴丰(2001,2002对FDI在中国表现出的聚集效应进行了研究阐述,均认为外商投资的聚集效应明显。
对中国FDI区位选择的研究始于20世纪90年代后期,有侧重FDI在各省市区之间分布的研究,如李立新、金润圭(2002;有侧重对某省内城市之间分布的研究,如王剑、徐康宁(2004对江苏省内FDI的分布研究;也有对特定城市进行的研究,如魏后凯、贺灿飞、王新(2001对秦皇岛的实证分析。
李立新、金润圭(2002以及熊超(2004等对FDI来源国进行分类,研究不同来源体在FDI区位选择上的不同动机。
但是对中国三大经济区(长三角、珠三角、环渤海以及中西部地区的城市群的FDI区位选择模式的研究尚未展开,本文希望通过严格的实证方法来弥补这种不足。
三、实证分析
(一变量选择
在综合考虑各种经济区位理论的基础上,我们认为除了聚集效应之外,影响FDI区位选择的因素大致可以归为以下三类,即:
(1费用成本类。
包括运输费用、土地费用、劳动费用和其他费用;(2收入类。
包括人口密度、收入水平、市场规模;(3其他因素。
包括教育水平、技术创新、决策者行为、个人偏好、政府行为、自然条件的作用等。
根据可量化的标准,我们选择了6个区位因素和1个聚集效应变量作为FDI区位选择的解释变量。
关于解释变量的含义、对因变量的理论预测影响(预期符号及说明参见表1。
表1解释变量的含义、预期符号及理论说明
解释变量含义预期符号理论说明
FDIi,t-1i城市第t-1年的FDI流入量(万美元+
反映i城市的FDI聚集效应。
t-1年的FDI流入越大,聚集效应和外商路径依赖越大,进而t年的外资流入越大。
GLANDiti城市第t年单位土地
面积的GDP产出(亿
元/平方公里
-
反映i城市土地使用的机会成本,GLAND越大,说明土地费用越高,不利于吸收追求利润最大化的外资。
WAGEiti城市第t年的职工平
均工资(元
-
反映i城市FDI的劳动力成本。
一般工资水平越高,厂商的劳动成本越大,越不利于吸引外资。
财经研究2005年第11期
续表1解释变量的含义、预期符号及理论说明解释变量含义预期符号理论说明
FRiti城市第t年的货运总
量(万吨
+
反映i城市交通便利程度。
运输量越大,说明该城市的交通越为便利,而交通便利的地区一般来说更容易吸引外资的进入。
GDPit-1i城市第t-1年的名
义GDP(亿元
+
反映i城市的市场容量和需求总量。
一般来说,市场容量大的地方,有利于吸引外资。
AGDPiti城市第t年的人均收入水平(万元+
反映i城市人民生活水平和消费能力。
对FDI具有正向吸引力。
EDUiti城市第t年的高校毕
业人数(人
+
反映i城市的教育水平。
教育水平的高低,一方面反映了城市的经济发展水平;另一方面高素质的人力资源意味着较强的科技创新能力,因此,它将有利于吸引FDI流入。
需要说明的是,反映地区FDI水平的指标有外商新签合同数、外商协议合同数和实际利用外资数额。
本文采用了实际利用外资额代表地区吸引FDI的水平,因为外商新签合同数无法全面反映地区FDI的规模水平,而协议合同数有偶然因素在里面,在反映集聚效应上有所不足。
(二样本和数据
本文使用的数据均来自中国经济信息网教育版地区年鉴数据库,时间跨度是1995~2002年。
我们选取了国内178个城市作为全国FDI的研究样本。
另外,我们还选择了41个环渤海地区城市、16个长三角城市、32个珠三角城市、16个中西部城市作为这些区域FDI研究的子样本。
以2000年计,所选的16个长三角城市在整个长三角地区的GDP比重、FDI比重分别为891%和91.9%;32个珠三角城市在整个珠三角地区的GDP比重、FDI比重分别为91.2%和91.8%;41个环渤海城市在整个环渤海地区的GDP比重、FDI比重分别为75.2%和83.6%;中西部地区应有城市140个(不含西藏,本文选出城市16个,所选城市占中西部地区的GDP比重、FDI比重分别为23.1%和63.4%左右。
(三模型及分析结果
根据本次研究所使用数据的特点,我们选择了固定效应的面板数据回归模型。
为了减少由于截面数据造成的异方差影响,我们采用了广义最小二乘法(GLS对该模型进行估计,所有计算采用Eviews4.0来完成。
根据前面的分析,得到如下基本模型:
ln(FDIit=C0i+C1ln(FDIi,t-1+C2ln(Glandit+C3ln(Wageit+C4ln(FRit+C5ln(GDPi,t-1+C6ln(AGDPit+C7ln(EDUit+it
考虑到基本模型中的某些变量可能存在多重共线性问题,这会导致回归结果出现较大的偏差。
因此,在基本模型回归结果的基础上,我们对t值较小且检验结果不显著(p值大于0.05的变量进行逐步剔除,直到剩余变量的t检验全部显著为止,并将剩余变量构成的模型称为适用模型。
杨晓明、田澎、高园:
FDI区位选择因素研究
首先应用基本模型对全国层面的FDI选择模式作回归分析,结果(见表2说明:
聚集效应FDIt-1、人均GDP、单位土地面积的GDP产出和货运量对FDI均有显著性的影响,而工资水平、GDPt-1以及教育水平对FDI的影响不显著。
除工资水平的回归系数符号与预期符号相反外,其余变量的回归系数的符号均与预期符号相同。
按照前面提到的方法对不显著的变量进行逐步剔除,得到了包含5个变量的适用模型,结果表明:
相对于基本模型,适用模型的R2没有明显提高,D.W值有微弱的改善,而F值有非常显著的提高,说明适用模型与实际数据的拟合效果好于基本模型。
因此,我们采用适用模型作为模拟全国层面的FDI选择的最终模型。
表2面板数据回归结果(全国层面
变量(对数/检验
全国178个城市
基本模型适用模型
Ln(FDIt-10.173***(6.0710.178***(6.316
Ln(GLANDt-0.439***(-7.585-0.444***(-8.208
Ln(WAGEt0.055(0.754
Ln(FRt0.050**(2.6130.061**(3.662
Ln(GDPt-10.044(0.453
Ln(AGDPt0.707***(5.0610.788***(9.496
Ln(EDUt0.173(1.7420.010*(1.959
R20.9990.999
调整后R20.9980.999
D.W值1.8561.865
F值132333***212419***
说明:
括号内的数值为t值;*、**、***分别表示在5%、1%和0.1%的水平上显著。
随后,我们又对不同地区FDI选择模式进行了基于面板数据的回归分析,同样也区分了基本模型和适用模型。
结果(见表3说明:
(1对长三角地区来说,聚集效应、土地成本、工资水平以及教育水平对FDI的影响显著,且回归系数的符号均与预期的符号完全一致;(2在珠三角地区,土地成本、人均GDP、货运量和聚集效应对FDI的影响最显著,且回归系数的符号均与预期的符号完全一致;(3在环渤海地区,人均GDP、教育水平和货运量是影响FDI区位选择的主要因素,且回归系数与预期符号一致,但聚集效应不明显;(4对于中西部发展水平较高的城市来说,聚集效应和货运量成为影响FDI区位选择的主要因素,其他变量影响则不显著。
同时我们也注意到,无论是采用基本模型还是适用模型,四大区域的回归效果都非常好,表现在R2和调整后R2接近于1,而且两者之间的差异非常小;D.W值非常接近于2.0;F值对应的概率值(即p值接近于0。
财经研究2005年第11期
表3面板数据回归结果(地区层面
地区/模型
长三角珠三角环渤海中西部
基本模型适用模型基本模型适用模型基本模型适用模型基本模型适用模型
Ln(FDIt-1
0.562***0.600***0.184*0.176*-0.0610.335**0.415***(-5.458(-6.816(-2.463(-2.428(-0.811(-3.14(-5.116
Ln(GLAND-0.386**-0.376***-0.522***-0.457***0.0930.026(-3.147(-3.709(-6.613(-6.093(-0.659(-0.109
Ln(WAGE-1.014*-0.681*-0.117-0.2-0.231(-2.385(-2.290(-0.933(-0.538(-0.373
Ln(FR
-0.010.071*0.059**0.387***0.372***0.1560.297***(-0.143(-2.564(-2.632(-4.087(-4.991(-1.043(-5.257
Ln(GDPt-1
0.292-0.265-0.037-0.031(-1.390(-1.511(-0.273(-0.046
Ln(AGDP
0.0800.757**0.408**1.346***1.363***0.352(-0.220(-2.919(-2.781(-5.200(-9.315(-0.412
Ln(EDU
0.745***0.740***0.0170.124***0.126***0.191(-4.680(-4.824(-1.249(-4.118(-4.901(-0.614
R20.9970.9980.9980.9980.9060.8700.9950.999调整后R20.9980.9970.9980.9980.8870.8500.9930.999D.W.值2.0782.141.8491.7722.0392.0291.9271.991F值9893***13523***14758***33532***373***924***2774***146470***
说明:
括号内的数值为t值;*、**、***分别表示在5%、1%和0.1%的水平上显著。
四、结论
根据上面回归结果,我们得到以下五个结论:
(一人均GDP、土地成本、聚集效应、交通状况和教育水平是影响FDI在全国分布的主要因素。
人均GDP代表了城市居民收入水平和消费水平,是影响FDI在全国分布的重要因素,说明外资在进入中国时非常看重本地市场的消费能力,这与邓宁的理论完全相符。
影响FDI在全国分布的第二个因素是土地成本。
一般来说,经济发展了,反而会带来一些负面效应,如土地成本的增加,这时聚集效应的反面分散效应开始发挥作用。
聚集效应是第三位的影响因素,这说明,从全国来看FDI存在比较明显的聚集现象。
交通状况和教育水平对FDI的影响显著,但贡献率不高,反映在回归系数分别为0.061和0.010。
交通状况对吸引FDI贡献较小,原因可能是:
我国东西部经济发展差距较大,西部地区远离东部主要消费市场,交通不便,对吸引外资不利。
由于我国总体教育水平仍然较低,且不同地区差距较大,因此,教育对FDI的影响虽然显著,但贡献率还很有限。
尤其是在当前,我国吸收的外资主要投向加工贸易,对技术要求不高,因此,教育水平对FDI的影响还很有限。
值得注意是,在全国范围内,工资成本和GDP对FDI的影响不显著。
单纯考虑工资成本,进入我国的外资很可能会大量流向中西部地区,但是工资成本往往是与劳动力素质成正比的。
我国外资企业产品主要用于出口,需要大
杨晓明、田澎、高园:
FDI区位选择因素研究
量的熟练工人和技术水平较高的劳动力,对劳动力技术水平的要求越高,工资成本对FDI的影响越不显著。
至于GDP对FDI在影响不显著,原因可能是进入我国的外资企业主要集中于出口贸易行业,他们比较看重国际市场和国内市场规模较大的中心城市。
(二教育水平、聚集效应、土地成本和工资成本是影响FDI在长三角地区分布的主要因素。
以上海、苏州、杭州、南京为代表的高新技术产业快速发展,人才的供给水平将极大影响FDI在该地区的选择。
其内在含义就是:
对长三角地区所有城市来说,FDI的竞争首先是教育和人才的竞争。
教育水平的高低反映了科技创新能力的高低,外资对长三角地区教育水平的敏感,说明外资在该地区的技术含量档次比较高。
上海、苏州和杭州是该地区教育水平最发达的城市,无疑会在未来的FDI地区分布格局中占据重要位置。
目前,长三角地区高科技园区和经济开发区众多,影响力在不断增强,一些非常有空间聚集优势的产业群,如汽车、家电、半导体、电子和石化等,会不断地吸引外资向这一地区投入。
另外,长三角地区经济比较发达,制造业相对集中,某些地方土地资源稀缺,土地成本的高低自然就成为外资进入的又一障碍。
长三角FDI分布模式中一个重要的特点是:
工资水平已经开始成为该地区外资布局的影响因素。
以职工平均工资衡量的劳动力成本显示,上海、宁波、杭州、南京和苏州等地的工资水平,远高于长江以北地区城市。
工资成本对FDI分布的影响就是,未来的长三角地区外资可能会更倾向于投资到工资水平较低的周边地区,甚至转移到区外。
工资成本的上升对长三角的外资流入是一个不利因素。
(三土地成本、人均GDP、聚集效应和交通状况是影响FDI在珠三角地区分布的主要因素。
珠三角地区开发较早,当外资聚集到一定程度后,可利用的土地越来越少,而成本不断攀升,对FDI起到了明显的抑制作用。
按2002年单位土地面积的GDP衡量,深圳、汕头、广州、海口和福州等珠三角城市的土地成本在全国都是排在前列,对这些城市来说,土地成本高是吸引外资的不利因素。
人均GDP是影响FDI在该地区分布的另一个重要因素。
从全国来看,珠三角地区城市人均GDP仍然是位居前列,而且由于珠三角地区发展较早,当地人民积累了大量的财富,具有很强的消费能力,这些都构成吸引外资的重要条件。
聚集效应的回归系数较低,只有0.176。
这一回归结果很容易用现实情况来解释,那就是:
20世纪90年代中期以后,外资开始北上,在长三角形成新的集群。
据台湾地区经济部投审会统计数字显示,2002年,台商对大陆投资前3位的地区分别是江苏、广东和浙江。
按投资件数和投资金额计算,江苏均排名第一,而广东的台商投资已连续11个月呈现负增长态势,到今年6月比去年财经研究2005年第11期
同期负增长24.6%。
珠三角地区的城市大多位于沿海且与香港、澳门等转口贸易城市的距离非常近,交通上的便利对吸引FDI具有积极的作用,但总的来说,随着其他地区交通条件的不断改善、以及该地区产业的不断升级,交通运输状况对FDI的影响会越来越小。
(四
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