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A文章编号:
10035192(2015)02004107doi:
10.11847/fj.34.2.41
1引言
在服务业国际转移逐渐加速以及国内服务业市场逐步开放的背景下,我国生产性服务业吸引FDI的总量有了较大幅度的提高,部分发达的省市出现了生产性服务业FDI在空间上集聚的现象,这种生产性服务业FDI在某一地区空间集聚的一致性引发我们思考这样几个问题:
哪些因素影响了它们的空间集聚?
究竟空间因素多大程度上能解释生产性服务业FDI的分布?
如果不能系统地把握影响生产性服务业FDI空间集聚的因素,政府的任何引资行动都有可能失之偏颇。
因此,在这种情况下,研究生产性服务业FDI空间集聚的影响因素对我国更好地吸引外资,促进生产性服务业发展和经济转型都具有重要的理论和现实意义。
FDI空间集聚作为一种空间经济现象,它的空间特性并未得到充分的探索,相关研究大多集中在制造业领域,很少涉及服务业领域,尤其是生产性服务业领域。
关于制造业FDI空间集聚影响因素的研究已把区域间的空间相关性因素纳入其分析框架[1~3],而这种空间因素是否是服务业FDI或生产性服务业FDI空间集聚的决定因素还一直没有得到检验。
尽管生产性服务业FDI发展迅速,但是更多的研究主要侧重于从市场规模、人力资本状况等传统因素的角度来分析整体服务业FDI集聚的影响因素,多数运用单位根检验、协整检验和格兰杰因果关系检验等方法进行分析[4~6],这些传统的计量分析方法均默认各个变量观测值相互独立,而忽视了空间相关性,即一个空间单元的FDI与邻近空间单元的FDI可能具有相关性,因此容易产生模型设定的偏差问题,进而导致估计结果的偏误。
此外,现有文献很少将生产性服务业FDI从整体服务业FDI中分离出来进行研究,显然,建立在包括消费性服务业FDI在内的整体服务业FDI数据基础上的结论不能完全解释生产性服务业FDI,且消费性服务业FDI在动机、区位决定因素和空间布局范围等诸多方面与生产性服务业FDI也存在着明显区别。
因此,对生产性服务业FDI而言,很多学者对整体服务业FDI影响因素的研究,只能作为参考,不能完全照搬。
矫萍,等:
生产性服务业FDI空间集聚的影响因素研究――基于空间计量的分析Vol.34,No.2预测2015年第2期
与前人的研究相比,本研究主要有以下两个方面的突破:
第一,同时考察空间相关性因素和传统因素(生产性服务业集聚程度、制度和政策约束、制造业发展水平和制造业FDI规模、人力资本状况、对外开放程度)对生产性服务业FDI空间集聚的影响。
第二,构建一个K值临近的空间权重矩阵,将区域间的相互关系引入模型,并运用Moran指数、空间滞后和空间误差模型验证生产性服务业FDI分布中空间相关性因素的存在性以及传统因素对生产性服务业FDI空间集聚的影响。
2理论分析与研究假设
2.1空间相关性因素
空间相关性分析是基于Tobler的地理学第一定律而产生的,即地球上的任何事物均与其他事物有关系,而距离近的地理事物比距离远的地理事物的相关性更大[7]。
统计学家Cliff和Ord最早提出空间相关的概念,他们认为,一个区域某种变量的分布与邻近区域同种变量存在着相似的关系,这种空间相关也称之为空间依赖[8]。
具体而言,空间相关性是指一个区域的变量观测值与邻近区域的变量观测值相关,如果相似的变量观测值趋于空间集聚,表明存在空间正相关,且空间上邻近地区的变量观测值具有相似的属性值;
反之,如果相似变量观测值趋于离散,则表明存在空间负相关,且空间上邻近地区的变量观测值具有相异的属性值。
由于受到地域分布连续空间过程的影响,许多区域经济活动都可能存在空间相关性,FDI的空间分布作为一种地理现象和经济现象也同样遵循上述规律。
跨国公司进行海外投资时不仅要考虑本地的市场潜力和生产条件,也会重点考察投资区域周边的FDI流入情况。
由于集聚经济、空间相互作用和外溢效应的存在,区域行政边界与实际功能区边界不一致导致的测量误差,使得FDI完全有可能形成空间相关性[9],其产生的效应具体表现为一个区域FDI的流入不仅与自身区位条件密切相关,而且还会受到相邻区域的影响。
FDI区位理论的相关研究表明,空间相关性有可能是影响FDI空间分布差异的重要因素,这一观点在世界范围内表现为FDI分布具有明显的空间集聚特征[10]。
新经济地理学的发展也证实,由于经济的外部性,FDI在区位选择时呈现出空间集聚的现象。
FDI集聚效应通过地理溢出行政边界可以促进邻近区域FDI水平的提高,区域之间的上下游产业联系会吸引不同生产环节的FDI在邻近区域落户,而另一方面邻近区域投资环境和要素价格的变化无疑会对本地区FDI的流入量造成影响。
因而,FDI的区位选择除了要纳入传统区位优势变量和政策外生变量之外,也必须考虑空间相关性因素[11],这也是本文构建空间权重矩阵和运用空间计量模型来验证生产性服务业FDI集聚是否存在空间相关性的理论依据。
基于此,本文提出如下假设:
假设1我国生产性服务业FDI集聚存在空间相关性,某个区域生产性服务业FDI的流入量会受到相邻区域FDI流入量的影响。
2.2传统因素
Dunning在国际生产折衷理论中强调并验证了所有权优势、内部化优势和区位优势对服务业FDI的适用性,为服务业FDI的研究提供了理论基础[12]。
他在解释服务业的对外投资行为时,涉及的行业多数是金融、保险、商业服务、管理咨询、交通运输、信息传输和计算机服务等生产性服务业,因而该理论也适用于生产性服务业FDI。
基于国际生产折衷理论,本文结合生产性服务业的特点确定了以下5个影响因素:
(1)生产性服务业集聚状况。
生产性服务业脱胎于制造业,先天就具有集聚趋势。
生产性服务业集聚使大量具有相同专业素质的人才聚集在一起,他们通过交流形成一种非正式的学习过程,从而促进集聚区域内信息和资源的共享,使服务企业能更新。
为了充分享受这些积极效应,外商在投资时都倾向于选择服务企业集中的区域。
(2)制度和政策约束。
服务业是受到制度和政策约束最多,甚至是禁止投资的产业。
加入世贸组织之后,我国逐步取消对生产性服务行业的限制,FDI大举进入生产性服务业尤为显著。
但是,由于我国正处于经济转轨阶段,国家继续垄断关系到国家安全的电信、金融等行业,生产性服务行业引进外资仍存在门槛限制的现象,这些仍将是生产性服务业引进外资的制约因素。
(3)制造业发展水平和制造业FDI规模。
从供给和需求的角度出发,较高的制造业发展水平会对生产性服务产生较大的需求,跨国公司会选择生产性服务需求较大的区域进行直接投资,因而生产性服务业FDI的集聚需要以当地发达的制造业发展水平为基础。
由于生产性服务业具有生产和消费的不可分割性,母国服务企业为了更好地服务于国内原有的制造业客户而追随原有客户进行跨国投资,因而一个地区现有的制造业FDI规模将为生产性服务业吸引更多的FDI提供有利条件。
(4)人力资本状况。
大多数生产性服务行业都属于知识和技术密集型产业,例如,信息传输和计算机服务,科学研究和技术服务,银行、证券、保险等金融服务,会计法律、广告宣传等商务服务,这些行业都要求具有专业知识或技能的人员为客户提供服务,以实现知识在服务过程中的增值。
因此,生产性服务业FDI集聚与否,很大程度上会受到当地人力资本状况的影响。
(5)对外开放程度。
从经济运行效率的角度来看,对外开放程度越高意味着一个国家或地区的经济和国际市场的融合程度越高,该国或该地区能够更方便、更快捷地获得国际先进的生产要素和经济要素,跨国企业投资获得的预期收益也就越高。
因此,生产性服务业FDI流入量的多少与对外开放程度有着十分密切的关系。
通过以上分析,本文提出如下假设并拟加以验证。
假设2生产性服务业集聚程度与生产性服务业FDI空间集聚呈正相关。
假设3制度和政策约束与生产性服务业FDI空间集聚呈负相关。
假设4制造业发展水平、制造业FDI规模均与生产性服务业FDI空间集聚呈正相关。
假设5人力资本状况与生产性服务业FDI空间集聚呈正相关。
假设6对外开放程度与生产性服务业FDI空间集聚呈正相关。
3研究设计
3.1变量说明
根据上文的分析,在考虑指标量化性、差异性和替代性的基础上,本文选择下列变量,详见表1。
其中空间相关性因素在表1中无法体现,原因在于它是一个跨空间单元的因素,其作用并不局限在某一个区域之内,而是通过空间相互作用来产生和传递其效应的,因而需要借助Moran’sI指数和空间计量模型来揭示它的影响效应。
3.2数据来源
关于生产性服务业的界定,本文借鉴Goodman和Steadman的投入产出表法,利用2010年投入产出表计算14个服务行业的中间需求率,将中间需求率高于60%的服务部门归属为生产性服务业[13],具体包括:
(1)交通运输、仓储和邮政服务业,
(2)租赁和商务服务业,(3)金融服务业,(4)信息传输、计算机服务和软件业,(5)科学研究、技术服务和地质勘查业。
本文采用上述五个行业的FDI实际利用金额之和来表示生产性服务业FDI,并根据各年度汇率的中间价调整为人民币计价。
生产性服务业FDI的空间集聚主要以大中城市为主,若用城市数据进行实证检验,分析的结果将更具说服力,但由于我国统计制度不完善,生产性服务业FDI的城市数据无法获取,而且绝大多数省份生产性服务业细分行业的FDI统计数据是从2004年开始公开的,因此,本文采用省际数据来分析,分析的空间单元限定为24个省市(北京、天津、上海、安徽、福建、广东、广西、贵州、河北、河南、黑龙江、湖北、湖南、江苏、江西、辽宁、内蒙古、山东、山西、陕西、新疆、云南、浙江、甘肃),样本期确定为2004~2011年,所采用的数据均来自各省市统计年鉴、《中国统计年鉴》和《中国商务年鉴》。
3.3研究方法与模型构建
根据空间计量经济学的原理,我们首先应构建空间权重矩阵,然后再利用Moran’sI指数和散点图分析生产性服务业FDI是否存在空间相关性。
如果存在空间相关性,则应建立空间计量模型对传统因素进行估计和检验。
3.3.1空间权重矩阵的构建
空间权重矩阵是进行空间计量分析的前提和基础,它将空间位置信息以数值的形式表示,即引入Wn×
n来定义n个空间对象的相互邻近关系。
Wn×
n表示为n×
n阶的权重矩阵,它包含了关于区域i和区域j之间相关的空间连接的外生信息。
对于下文的模型
(1)、
(2)和(3)而言,权重矩阵的元素是非随机的、外生的。
最常用的空间权重矩阵构建法有二元邻接、K值临近及距离n次方倒数等方法。
由于本文采用的是24个省市的相关数据,且各省市之间存在共同的相邻边界,因此,本文采用K值临近法,根据24个省市图形重心之间的距离,借助ArcGIS10.1软件构建空间权重矩阵。
3.3.2全局Moran’sI指数检验和局部Moran’sI散点图分析
本文采用全局Moran’sI指数检验生产性服务业FDI是否存在空间相关性,它反映了空间上邻近区域单元生产性服务业FDI的相似度。
其计算公式如下
Moran’sI=∑ni=1∑nj=1wij(Yi-Y)(Yj-Y)S2∑ni=1∑nj=1wij
(1)
其中S2=1n∑ni=1(Yi-Y);
Y=1n∑ni=1Yi;
Yi和Yj表示第i地区和第j地区的生产性服务业FDI总额;
n为地区总数,即24个省市;
wij表示n×
n阶空间权重矩阵。
Moran’sI的取值范围在[-1,1]之间,当Moran’sI>
0时,表示存在正相关,说明相邻地区的生产性服务业FDI值是相似的;
当Moran’sI=0时,表示不存在空间相关性;
当Moran’sI 4.2空间计量检验及分析
在模型估计中,由于空间滞后和空间误差两种模型自变量的内生性,采用最小二乘法会导致回归系数的估计值出现偏误或无效,因此本文利用极大似然法估计空间滞后和空间误差模型的回归系数,以识别影响生产性服务业FDI空间集聚的决定性因素。
研究结果表明,两个模型的拟合优度R2都比较高,而SAR模型的自然对数似然函数值大于SEM模型的自然对数似然函数值,这表示前者的解释力更强,SAR的模拟效果相对于SEM模型来说更好。
结果中空间滞后和空间误差系数均为负,这表明生产性服务业FDI的空间集聚同时受两种空间关联效应的影响,既受到某个区域FDI与邻近区域FDI呈线性相关的滞后型效应的影响,也受到邻近区域关于FDI的随机冲击传递至某个区域的误差型效应的影响,这更进一步说明了某个区域利用本地特征吸引FDI的同时,也受到邻近区域FDI流入量多少的影响。
分析结果中每个传统因素的回归系数变化不大,均与假设情况基本相符。
生产性服务业集聚程度、制造业FDI规模、制造业发展水平、人力资本状况、对外开放程度与生产性服务业FDI的集聚呈正相关,这说明可以通过促进生产性服务业集聚,扩大制造业FDI规模,提高制造业发展水平,加大对外开放程度,优化专业服务人才的素质等措施来促进生产性服务业FDI的空间集聚。
在上述正向因素当中,生产性服务业集聚的程度是影响生产性服务业FDI空间集聚最重要的因素,制造业FDI规模的影响作用居第二位,而对外开放程度、制造业发展水平、人力资本状况的影响作用位居其后,这说明服务企业在进行跨国投资时更注重产业的集聚效应,并追随本国制造企业的跨国投资而投资。
与预期结果一样,制度和政策约束与生产性服务业FDI集聚呈负相关,但是这种负向效应却并不十分显著,这表明尽管生产性服务业FDI的流入量受到政府对经济干预程度的影响,但这方面的影响并不大,同时也说明我国对生产性服务行业引进外资的限制政策正在逐步减少,政府降低对经济运行的干预和管制程度会对生产性服务业FDI空间集聚产生积极的影响。
5结论、启示与展望
5.1研究结论
本文从空间相关性因素和传统因素两个角度对生产性服务业FDI空间集聚的影响因素进行分析,并利用我国24个省市2004~2011年的数据,借助空间计量的方法对其进行实证检验。
通过研究,我们得出以下结论:
(1)我国生产性服务业FDI的空间分布极不均衡,存在空间正相关和空间集聚的特征,同时也呈现出空间负相关和空间离散的特征,但空间正相关和空间集聚的特征更为明显。
生产性服务业FDI的分布存在着两个正向的空间相关集聚,一个是高高(HH)集聚,主要集中在浙江等5个省市;
另一个是低低(LL)集聚,主要集中在甘肃等8个省份。
存在空间正相关的相邻地区的生产性服务业FDI值是相似的,某个区域FDI的流入量与相邻区域FDI流入量的多少有关。
(2)传统因素中生产性服务业集聚的程度是生产性服务业FDI空间集聚最重要的正相关因素,制造业FDI规模是第二重要正相关因素,对外开放程度、制造业发展水平、人力资本状况的影响作用位居其后,它们都会正向影响生产性服务业FDI的空间集聚,制度和政策约束与生产性服务业FDI的流入呈负相关,但是这种负向效应并不显著。
5.2实践启示
结合上述结论,我们有以下两点启示:
(1)考虑到生产性服务业FDI区域分布的不均衡性和空间相关模式的不同,各省市应该认真分析自身所处的环境,充分重视这种跨区域的空间联系,因地制宜采取不同的引资政策。
如果一个地区与其周边相邻各省市的生产性服务业FDI值是相似的,而且本地核心区域的扩散效应明显,那么促进本地核心区域的FDI增长与邻近地区的FDI增长是相一致的;
如果一个地区与其周边相邻区域的生产性服务业FDI值是相异的,而本区域FDI的流入受到来自邻近核心区域的极化影响,那么刺激邻近核心区域FDI的流入将会对本区域FDI的流入带来不利影响;
如果这种极化效应很强,欠发达地区的政策制定者必须考虑邻近核心区域生产性服务业FDI的发展状况以避免这种极化效应给本区域带来的不利影响。
(2)从传统因素的角度考虑,各省市应结合自身的产业优势、区位特点以及城市功能定位等实际情况来制定引资政策。
与东部省份相比,中西部地区生产性服务业集聚区较少,这也是该区域生产性服务业FDI流入量少的主要原因之一,所以中西部地区政府更需要积极地引导生产性服务业集聚以吸引生产性服务业FDI的流入;
在引资结构上,各省市应该加强外资流向的宏观调控,使得制造业FDI和生产性服务业FDI相互促进,并不断提升制造业发展水平和核心竞争力,促进制造业与生产性服务业的协调发展。
同时,建立科学完善的服务人才培养和引进机制;
建立公开、平等、规范的生产性服务业准入制度,凡是国家法律法规没有明令禁入的服务业领域,全部向外资和社会资本开放,以提高生产性服务业对外开放程度和市场化。
5.3研究局限与展望
本研究虽然取得了一定的成果,但是还存在一些不足之处。
第一,若用城市数据进行实证检验,分析的结果将更具说服力,但是我国城市生产性服务业FDI的数据无法获取,这给实证的准确性和预测性带来了一定的损耗。
随着我国城市统计制度的不断完善,后续研究可扩展样本区域以使研究结论更具普适性。
第二,由于数据的限制,本文无法将生产性服务业分行业FDI中用于生产性服务和消费性服务的数据完全区分开,这会影响到整体生产性服务业FDI数据的精确性。
例如金融业FDI的统计数据,既包含生产性服务业FDI的数据,也包含消费性服务业FDI的数据,这种统计口径划分的问题,暂时还无法克服。
第三,本文只是对整体生产性服务业FDI空间集聚的影响因素进行分析,没有进一步细分到具体行业,未来的研究会对这种情况加以考虑,以实现整体生产性服务业FDI和分行业部门FDI空间集聚因素的综合评析。
参考文献:
[1]PorterME.Clustersandtheneweconomicsofcompetition[J].HarvardBusinessReview,1998,76(6):
7790.
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- 生产性 服务业 FDI 空间 集聚 影响 因素 研究