我国一线城市FDI区位选择影响因素分析.docx
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1、 我国一线城市FDI区位选择影响因素分析 陈源威提要 FDI一直是考量一个国家或地区经济开放水平的重要因素之一,为了探究FDI在一些较为发达的城市和地区区位分布的影响因素,本文选取我国4个一线城市:北京、上海、广州和深圳为研究对象,结合动态面板数据和截面数据,分地区建立5个AR模型,通过实证研究和分析,发现市场规模和集聚效应是普遍影响FDI进入的重要因素,而各个城市对FDI的吸引力强弱在不同的因素上又有个性化的差异,比如FDI更注重北京的人才资本和产业结构、上海的市场规模、广州的集聚效应和深圳的对外开放度和市场自由度。因此,基于实证研究结果和各个城市现有条件,提出相应的政策建议。关键词:FDI
2、;一线城市;区位选择;AR模型:F12 :A收录日期:2020年7月11日改革开放以来,随着我国“引进来”战略的不断发展,外商直接投资(Foreign Direct Investment,FDI)在我国的经济发展中扮演着日趋重要的角色,甚至影响到一个地区的经济结构、产业结构和该地区的持续竞争力,因此国内对FDI的区位选择的研究成果也日益丰富,探究各种区位因素对吸引FDI的影响程度,为地区后续改善投资环境提供指导,提高地区的竞争力,具有一定的现实意义。一、文献综述对于FDI的早期研究,可以追溯到海默于1976年提出的垄断优势理论(产业组织理论),该理论认为FDI倾向于流向与目前投资环境存在差异的
3、国外市场,例如拥有发达银行系统和资本市场的国家,或者资本所在国(企业)相对于其有技术、知识等优势的国家市场。而目前关于FDI区位选择理论的研究中,大多参考了邓宁于1979年提出的国际生产折衷理论(OIL理论),该理论综合了贝克尔卡森的内部优势论、海默的垄断优势论和沃宁的区位优势理论,认为企业对外直接投资取决于三个重要因素:(1)企业的所有权优势(拥有外国企业所没有的资产,包括有形资产和技术等无形资产);(2)内部化优势(将所有权优势内部化,通过内部化的形式转移资产);(3)东道国的区位优势。这三个优势决定了东道国的直接投资企业的行业、类型和地理上的分布等。至于对中国国内的FDI区域选择的研究,
4、比较早的研究出现在20世纪90年代左右,鲁明泓(1999)从对税率的分析中认为制度因素比经济因素或者硬环境对于吸引FDI更为重要,同时也需要政府花更多的时间和精力;将心英(2004)基于东道国和投资主体两个内生变量的国际直接投资区位选择综合动因论的基础内涵,认为国际直接投资区位选择是跨国公司与东道国之间的正和博弈,利益原则是双方经济往来和合作的基础,FDI区位选择最终取决于东道国引资目标和投资主体目标的吻合程度。后续的研究中,一部分学者着重把我国东、中、西部的FDI差异进行比较,通过对比探究我国的FDI分布差异及对应地區的区位条件。其中,郭鹏辉、吴琳、钱争鸣(2009)通过建立全国、东部、中部
5、和西部的动态面板模型分析得出集聚效应已经成为影响FDI区位选择的重要因素,东部地区吸引了较多的FDI,同时产业结构的因素影响显著,并以市场导向型为主的制造业为主要部门,为的是满足东道国市场需求,而中西部要扩大FDI规模就要加快基础设施(交通网络)的建设;聂名华(2013)通过比较我国东中西部FDI利用的绝对差异和相对差异两个方面,指出东部地区均占有绝对的优势,同时运用了FDI业绩指标对三地FDI利用的质量和效率进行了比较,认为中西部的发展相对于东部来说差距还较大,关于投资区位差异性的成因他们还进行了理论层面的分析,认为有集聚经济因素、政策因素、市场因素、成本因素、产业极差因素、人力资本因素和地
6、理因素;王立平、吴瑶(2018)认为,在我国,FDI逐渐由成本导向型转向技术导向型和市场导向型,人力资本和基础设施是吸引FDI流入的重要因素,科技创新的吸引作用逐步凸显;东部对外开放的比较优势、中部的能源效率优势和西部的劳动力成本优势逐渐减弱。此外,还有一些学者对于东部地区和中西部地区(内陆地区)的FDI现状以及区位因素分别进行了研究,根据两大地区不同的发展状况,各自提出了针对性的政策建议。其中,关于东部地区的研究当中,常建坤、李杏(2006)运用对数多元回归模型对东部地区12个省市进行了时空变化上的分析,认为人均收入水平、教育水平、集聚效应、工资成本和GDP是影响FDI在我国东部地区区位选择
7、的主要因素,同时在东部地区,交通状况和土地成本对FDI的影响不显著,因此政府应该鼓励科技创新、积极发挥集聚效应和不断提高劳动生产率;于小媛(2007)通过将东部12个省市的数据进行横向和纵向对比,认为人均收入水平、教育水平、集聚效应、工资成本、国内生产总值和政策制度的优惠程度均会对FDI的吸引产生影响,因此要加强科技创新、发挥集聚效应以及不断提高劳动生产率。关于内陆地区的研究中,Luo,Louis Brennan等(2008)通过收集中国98个内陆城市的面板数据建立对数线性回归模型,分析得出自然资源与FDI呈现负相关,与预期不符,存在“资源诅咒”的情况,应该注意打击腐败,确保资源的收入可以合理
8、运用到人力资本、寻求贸易等方面上;同时,内陆的低价劳动力也不足以成为吸引FDI的因素,因为中国大多数FDI属于市场导向型,寻求高价值活动,因此更注重拥有广阔的市场。除了分东西部地区进行研究以外,还有部分学者把研究层面放到了省级的数据对比上,更细化地从各个省份的区位现状和FDI规模进行分析,探究各种区位因素对吸引FDI的影响。其中,郭璟坤(2017)通过采集整编了2013年全国31个省市、自治区的数据,对市场因素(经济发展水平、贸易壁垒、人口数量)和成本因素(风险成本、经营成本)两大方面进行多元回归模型建立进行分析,认为近年来政策因素和外资工业企业个数对FDI的影响较为显著;贾启会和王珏(201
9、5)通过将制度环境和FDI参数化,选用20052015的省级面板数据为样本,运用系统GMM方法实证检验制度环境对FDI质量提升的影响,认为两者存在正相关的关系,应该对FDI投资规模实行等级化优惠制度,同时要注重FDI的溢出效应,注重对投资项目的系统性评估;张红伟和陈伟国(2007)通过采用全国29个省市区19852004年的面板数据进行模型构建,认为中国的外资主体主要目的为占领中国市场,即市场导向型,而政策优惠一直是吸引外资的重要动力,长期来看效应没有减弱,但城市化进程对吸引外资存在阻碍作用。也有部分学者不对国内的FDI进行区域比较,而是把整个国内的FDI作为研究对象,着重研究了我国国内的FD
10、I的时空演变,其中肖刚(2015)采用地理集中度指数、泰尔指数和传统与空间的马尔可夫链相结合的分析方法,从时间、空间和地理空间性视角进行分析,认为中国外商直接投资区位空间分布呈现由高度集中向渐进式转移扩展的发展态势,并且呈现出较强的高水平和低水平趋同,区域FDI的发展水平差距越小,发生转移的概率就越大,反之概率越小;胡志强、苗长虹、华明芳、刘丽(2018)用基尼系數、中心分析、空间自相关分析、影响因素与面板回归模型等方式分析出中国,FDI时空格局特征:(1)时序变化:总量波动上升,结构不断优化;(2)空间格局总体态势:由集中、集聚趋向均衡、分散。重心特征:呈现“北进西移”,“北进”速度快于“西
11、移”。空间分布特征:东部高度集中,内陆地区发展较快。空间集聚特征:外资高值集聚区向北推进,低值集聚区向西南收缩。综上所述,目前来看对于我国国内的FDI区位选择的研究成果已经比较丰富,并得出了许多重要的结论。不过大部分现有的研究主要在对比国内总量与东、西部地区等较大地域范围的总体差距或者基于省际差距进行研究,而且对比的区域间经济等方面差异较大。对于城市层面的FDI区位研究还有较大的空间。因此,本文将基于城市层面的时间序列数据,把比较的重点放在我国的4个一线城市:北京、上海、广州和深圳,通过分析在经济发达、制度体系较完善的城市內FDI的时空演变过程,来研究各方面的区位因素到底会对FDI产生什么样的
12、影响,并基于此给出一些政策建议。二、模型的变量设定及数据来源通过阅读一定量的相关研究文献,综合上述文献中对关于FDI的影响因素的分析结果以及指标数据的可得性,本文决定把以下关于FDI的影响因素作为这次的研究对象。(表1)(一)市场规模。市场规模在很大程度上反映了一个地区经济的发展程度,一般而言市场规模越大的地方经济越发达。郭鹏辉、吴琳、钱争鸣(2009)等学者就在研究中指出中国的FDI以市场导向型为主。因此,理论上当地市场规模越大,对FDI的吸引力也越强。本文用GDP代表该城市的市场规模。(二)教育水平。教育水平和人才资本在一定程度上体现了该地区的劳动力素质和科技能力,过往的研究文献中大都认为
13、中国的FDI已经逐渐从劳动力密集型向资本密集型和技术密集型转变,对有一定知识技能的人才需求越来越大,因此初步判断教育水平与FDI的规模呈现正相关。本文用普通本专科校在读学生人数代表教育水平。(三)产业结构。一般而言,在第三产业较为发达的地区,整体的市场环境更为成熟,能为外资企业提供完备的技术和配套的服务等支持,有利于为该地区带来产业集聚的效果。因此,通常用第三产业的发展程度来衡量一个地区的产业结构水平。本文用第三产业占GDP的比重来衡量当地第三产业的发展水平。(四)集聚效应。跨国公司在进入一个新市场前,一般对当地的制度环境、市场、经济和文化等方面都缺乏全面的了解,为了规避潜在的风险,过往的外资
14、企业在该地的投资规模就成了很重要的参考指标,在外商直接投资较为集中的地区,可以给潜在的外资一个积极的信号,形成“示范效应”,增强其投资的信心,进而使集聚效应的外部性不断加强。因此,本文采用前一期的FDI水平来衡量地区的集聚效应。(五)对外开放度。一个地区的对外开放水平越高,理论上来说经济发展水平越高,与国际市场越密切,市场更有活力、包容性更强,并且经济运行的方式更接近于国际通用的规则,外资企业进入后可以更快地融入当地市场,因此FDI理论上会更倾向于流入对外开放度更高的城市。本文利用进出口总额占GDP的比重来衡量地区的对外开放度。(六)市场自由度。根据过往的文献可知,市场自由度也是外商对一个地区
15、进行投资的重要参考因素,市场自由度越高的地方政府干预的力度越小,对于市场而言市场机制越能发挥作用,各要素之间的流动更加自由,有利于企业更好地预见各种决策对企业的后续影响。关于市场自由度的衡量指标也有很多种,考虑到时效性和数据可得性的问题,本文采用了胡志强等(2018)在其研究中用过的“地方政府的财政支出占GDP比重”这一指标来代表市场自由度。本文采用了20092018年北京、上海、广州和深圳的动态面板数据,原始数据主要整理自20082018年的中国统计年鉴和各个城市的统计年鉴,部分缺失的数据通过数据库“国研网”搜寻并补全。其中,用实际利用的外商直接投资额来代表外商直接投资。同时,由于收集到的外
16、商直接投资额和大部分的进出口总额的数据是以美元计价,因此通过采用当年人民币兑美元的中间收盘价将美元换算成了人民币。而关于变量出现的比例数据,通过原始数据收集后再处理得到。三、模型构建与实证分析在建立模型之前,我们需要先对北上广深20082018年FDI的时间演变进行一个比较,对城市的基本情况有个初步的了解,以配合后续的计量分析,得出一个综合城市情况和计量结果的定性分析。图1是分别通过各城市FDI绝对额和FDI占GDP的比例情况进行绘制的折线图。(图1)从图中我们可以明显看出,北上广深在这十年间的FDI整体上都呈现出上升的趋势,其中广州和深圳基本上逐年上升,增长态势更加平稳。但从基数来看,北京和
17、上海的FDI绝对额显著大于广州和深圳,同时前两者的增长速度在大部分年份也较后两者快,广州和深圳的增长较为平缓,自2014年开始被北京拉开了较大的差距。2017年北京的FDI迎来高峰超越了上海,但在2018年开始回落,基本与上海持平。可见,虽然同为一线城市,但在FDI绝对额的指标上差距较大,初步可以判断主要是各个城市之间的地区生产总值存在差异,因此需要再建立一个关于FDI和GDP之间的比例关系折线图。(图2)从图2中可以看出,跟FDI绝对额呈现出的整体上升的趋势相反,除了北京以外,其他三个城市均呈现出下降的趋势。其中,上海从2008年起FDI占GDP的比重显著大于其他三个城市,在之后的十年间大体
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