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    中国对外直接投资地区来源分布的差异性研究:产品差异的来源是

    来源:六七范文网 时间:2019-05-01 04:41:50 点击:

      摘 要:文章通过构建Theil系数、区位熵等指标体系,对中国对外直接投资地区来源分布的演变规律进行了实证研究。研究结果显示,西部地区对外直接投资的内部差异在三大区域中最大,其次是东部地区,中部地区的内部差异最小。从Theil系数的分解可以看出,中国对外直接投资三大区域的组内差异和组间差异均处于不断下降的发展态势,并且组内差异的贡献率高于组间差异。从区位熵来看,北京、上海、广东的对外直接投资一直处于最领先地位,而湖北、贵州处于落后地位。
      关键词:对外直接投资;地区来源分布;差异性;Theil系数;区位熵
      一、引言
      入世后,中国面临着更为复杂的国际经济环境。为了适应这一新的变化,中国开始实施“走出去”战略,在大量吸引外商直接投资的同时,中国对外直接投资进程加快。2003年中国对外直接投资的流量仅有29亿美元,占全球对外直接投资流量的045%。之后,中国对外直接投资便以较快的速度发展,到2010年中国境内投资者共对129个国家和地区的3125家境外企业进行了直接投资,实现非金融类对外直接投资590亿美元,成为紧跟美国、法国、德国和中国香港之后的全球第五大对外直接投资经济体。① ①数据来源于商务部发布的2010年度《中国对外直接投资统计公报》。
      与此同时,中国对外直接投资地区来源分布的差异性非常突出。2010年中国对外直接投资排名前三位的是浙江、辽宁和山东,投资流量分别是2621亿美元、1774亿美元和1588亿美元,而排名后三位的是贵州、青海和西藏,对外直接投资的流量分别只有510万美元、110万美元和29万美元。从中国东、中、西部三大区域来看,2010年中国东部地区对外直接投资占全国份额的7841%,中部和西部地区分别占1001%、1157%。①对外直接投资地区来源分布的巨大差异性对中国对外直接投资的可持续发展带来了障碍,因此,深入分析中国对外直接投资的地区差异性显得尤其重要。本文的主要目的在于通过构建Theil系数及对外直接投资区位熵等指标,在测算中国对外直接投资地区总体差异的基础上,将其分解为组内差异和组间差异,从而揭示出中国对外直接投资地区来源分布的组内差异和组间差异各自变动的方向和幅度,以及各自在总体差异中的重要性及其影响,进一步揭示出中国对外直接投资地区来源分布的演变规律。
      二、文献述评
      随着中国对外直接投资的快速发展,国内学术界对中国对外直接投资的研究日渐丰富,主要集中于中国对外直接投资的动因、区位选择及经济效应等三个方面。
      1.中国对外直接投资的动因。目前主要是以国际生产折中理论和垄断优势理论为框架来探讨中国对外直接投资的动因,如代中强(2008)[1],崔家玉(2010)[2]等。但一些学者认为中国可能并不具备发达国家对外投资的垄断优势,传统用于解释发达国家对外直接投资的理论不一定适用于中国,如李翀(2007)[3],李敬、冉光和和万丽娟(2007)[4]等。还有学者分析了中国不同行业、不同企业规模及不同性质企业对外直接投资的动因,如衣长军(2010)[5],朱美虹和池仁勇(2011)[6]等。
      2.中国对外直接投资区位选择的影响因素。国内不少学者基于东道国宏观经济特征的视角研究中国对外直接投资的区位选择,这类文献多以引力模型或国际生产折中理论为理论框架展开,如程慧芳和阮翔(2004)[7],项本武(2009)[8],陈恩和王方方(2011)[9]等。近年来,国内学者发现传统国际直接投资理论无法很好地解释中国对外直接投资的“逆梯度”投资模式。因此,国内一些学者纷纷从制度尤其是东道国制度视角来考察中国对外直接投资区位选择的影响因素,如贺书锋和郭羽诞(2008)[10],陈丽丽和林花(2011)[11]等。
      3.中国对外直接投资的经济效应。一些学者研究了中国对外直接投资的贸易效应,如张应武(2007)[12],俞毅和万炼(2009)[13]等。还有学者研究了中国对外直接投资的逆向技术溢出效应,如阚大学(2010)[14],刘伟全(2010)[15]等。还有学者研究了中国对外直接投资的经济增长效应,如魏巧琴和杨大楷(2003)[16],常建坤和李杏(2005)[17],霍杰(2011)[18]等。
      总体来看,上述研究成果基于不同理论从不同角度对中国对外直接投资进行了比较深入的探讨,为中国企业对外直接投资提供了较好的理论支持和实践总结。但目前还鲜有文献系统地研究中国对外直接投资地区来源分布的差异性,而加强对该问题的研究,能准确把握中国对外直接投资地区来源分布的演变规律,从而为中国对外直接投资地区来源分布的均衡发展提供一定的理论支撑。
      三、中国OFDI地区来源分布的差异性
      (一)Theil系数分析
      Theil系数是研究收入差距及其分解比较流行的方法,其特点是能把总体的差异分解为组间差异和组内差异。Theil系数可以用公式表示为:
      (2)式中的第1项表示经济区域的组内差异,第2项表示经济区域的组间差异。其中,g代表第g组经济区;G表示全国经济区域总数;Tg表示第g组的组内差异。Ng表示第g组的省市数;N表示全国的省市总数;OFDIg表示第g组经济区的对外直接投资额;OFDI表示全国对外直接投资总额。(2)式中第1项组内差异的计算步骤为:首先将全国分为东部、中部和西部等三大区域,然后利用(1)式分别计算出三大区域各自的Theil系数,即为(2)式中的组内差异Tg。然后将Tg带入(2)式的第1项中进行计算即可。(2)式中第2项组间差异的计算步骤为:首先分别计算三大区域占全国地区数份额与三大区域对外直接投资占全国对外直接投资份额的比值,然后对此比值取对数后乘以三大区域各自的地区数占全国地区数的比值,然后将三大区域的数值进行加总即可得到组间差异的数值。
      根据需要,本文将中国30个省(市、区)① ①由于西藏的数据不具有统计意义,因此不包含西藏。分为东部地区、中部地区和西部地区三大区域。其中,东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、山东、江苏、上海、浙江、福建、广东、海南;中部地区包括山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南;西部地区包括陕西、甘肃、青海、广西、宁夏、新疆、四川、重庆、贵州、云南。   本文所使用的对外直接投资数据为各省(市、区)对外直接投资的存量数据。之所以选择存量数据而不选择流量数据,主要有两个方面的原因:一是因为中国各省(市、区)对外直接投资的流量数据极不平稳,使用流量数据难以准确把握中国对外直接投资的规律性;二是因为使用存量数据可以反映各地区对外直接投资的累积效应。
      1三大区域内部差异的Theil系数分析
      虽然东部、中部、西部三大区域的划分已经总和考虑了地理、经济、市场及风俗习惯等方面的差异,但在每一区域内部不同省(市、区)之间依然在传统习惯、经济发展程度等方面均存在较大的差异性。因此,有必要分别深入分析东部、中部、西部地区对外直接投资的内部差异性。表1和图1是2003—2010年中国东、中、西部地区各自内部对外直接投资Theil系数。
      从Theil系数的分解来看,与全国Theil系数的变化趋势一致,除了个别年份外,三大区域的组内差异和组间差异自2003年以来也大多处于不断下降的趋势,说明无论是组内差异还是组间差异,其差异性也都在逐渐缩小。从组内差异和组间差异占总差异的贡献率来看,2003年组内差异和组间差异在总差异中的贡献率各占50%,处于势均力敌的状态。之后,除个别年份外,组内差异的贡献率大多高于组间差异,尤其在2008年,组内差异的贡献高达6279%,组间差异只有3721%。
      (二)区位熵分析
      区位熵也是分析地区差异及地区竞争力的常用指标,结合本文研究的实际情况,对外直接投资区位熵可以用(3)式表示:
      Qi=OFDIi/∑Ni=1OFDIi/GDPi/∑Ni=1GDPi (3)
      在(3)式中,OFDIi、GDPi分别表示i省(市、区)某年对外直接投资额和国内生产总值。
      区位熵的含义为各地区对外直接投资占全国对外直接投资的比重与该地区GDP占全国GDP比重之比值。依据区位熵指数的大小可以将各地区的对外直接投资进行分类:如果区位熵大于1,说明该地区对外直接投资的水平处于领先水平,数值越大,领先地位越强;如果区位熵小于1则该地区的对外直接投资处于落后地位,数值越小,落后地位越明显。
      数据来源:根据2003—2010年度《中国对外直接投资统计公报》的相关数据计算得到。
      如表3所示,自2003年始,中国东部地区中对外直接投资区位熵大于1的省(市)有北京、上海和广东,说明2003—2010年中国东部地区中的北京、上海和广东的对外直接投资处于领先地位。另外,福建、浙江、天津、辽宁、海南在部分年份其对外直接投资区位熵大于1,说明这五个省份的对外直接投资在部分年份处于领先地位,部分年份处于落后地位。2003—2010年,山东省的对外直接投资的区位熵大多年份处于080—097之间,非常接近1,说明山东的对外直接投资水平处于较强的水平。河北、江苏和海南的对外直接投资区位熵不仅小于1,并且数值比较小,说明河北、江苏和海南的对外直接投资一直处于落后地位。
      从对外直接投资区位熵的动态变化来看,辽宁、江苏和浙江的对外直接投资区位熵总体处于不断上升的发展态势,说明这三个省份对外直接投资的相对优势在逐渐增强。上海和广东的区位熵总体处于不断下降的态势,说明这两个地区的对外直接投资虽然处于领先地位,但相对优势程度在逐渐下降。而东部其他地区对外直接投资区位熵的变化没有体现出规律性的上升或下降趋势。
      从区位熵的变化趋势来看,陕西、新疆、贵州和云南在大多数年份区位熵呈现出不断上升的变化趋势,说明这些地区对外直接投资的竞争优势在不断累计。其他省(市、区)的区位熵处于上升和下降的不断交替变化中。
      四、结论
      文章通过构建Theil系数、区位熵等指标体系,对中国对外直接投资地区来源分布的演变规律进行了实证研究,得出如下结论:
      2003—2010年,东部地区和中部地区对外直接投资的内部差异性在逐渐减小,西部地区对外直接投资的内部差异性没有体现出整体性的上升或下降趋势。在三大区域中,西部地区对外直接投资的内部差异最大,其次是东部地区,中部地区最小。
      从Theil系数的分解来看,无论是组内差异还是组间差异,其差异性也都在逐渐缩小。总体来看,组内差异和组间差异自2003年以来均处于下降的态势,并且组内差异在总差异中的贡献率总体要高于组间差异。
      从对外直接投资区位熵来看,东部地区各省(市)对外直接投资的整体竞争力强于中部地区和西部地区。从具体省(市、区)来看,北京、上海、广东的对外直接投资一直处于领先地位,而湖北、贵州两省处于落后地位。
      参考文献:
      [1] 代中强.中国企业对外直接投资动因研究——基于省际面板数据的分析[J].山西财经大学学报,2008(11):29-35.
      [2] 崔家玉.中国对外直接投资的动因[J].大连海事大学学报,2010(6):12-14.
      [3] 李翀.发展中国家学习型对外直接投资——论发展中国家对外直接投资的原因[J].福建论坛(人文社会科学版),2007(6):4-7.
      [4] 李敬,冉光和,万丽娟.发展中国家企业对外直接投资的综合动因分析[J].新疆社会科学,2007(4):31-34.
      [5] 衣长军.中国与美日对外直接投资战略动因国际比较[J].宏观经济研究,2007(11):63-67.
      [6] 朱美虹,池仁勇.中小民营企业对外直接投资动因分析——以浙江省为例[J].特区经济,2011(6):41-43.
      [7] 程惠芳,阮翔.用引力模型分析中国对外直接投资的区位选择[J].世界经济,2004(11):23-30.
      [8] 项本武.东道国特征与中国对外直接投资的实证研究[J].数量经济技术经济研究,2009(7):33-46.
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      [10] 贺书锋,郭羽诞.中国对外直接投资区位分析:政治因素重要吗? [J].上海经济研究,2009(3):3-10.
      [11] 陈丽丽,林花.中国对外直接投资区位选择:制度因素重要吗?——基于投资动机视角[J].经济经纬,2011(1):20-25.
      [12] 张应武.对外直接投资与贸易的关系:互补或替代[J].国际贸易问题,2007(6):87-93.
      [13] 俞毅,万炼.中国进出口商品结构与对外直接投资的相关性研究——基于VAR模型的分析框架[J].国际贸易问题,2009(6):96-104.
      [14] 阚大学.对外直接投资的反向技术溢出效应——基于吸收能力的实证研究[J].商业经济与管理,2010(6):53-58.
      [15] 刘伟全.国对外直接投资国内技术进步效应的实证研究——基于研发费用和专利授权数据的分析[J].当代财经,2010(5):101-106.
      [16] 魏巧琴,杨大楷.对外直接投资与经济增长的关系研究[J].数量经济技术经济研究,2003(1):93-97.
      [17] 常建坤,李杏.对外直接投资对中国经济增长的效应[J].改革,2005(9):125-128.
      [18] 霍杰.对外直接投资对全要素生产率的影响研究——基于中国省际面板数据的分析[J].山西财经大学学报,2011(3):1-7.
      责任编辑:常明明

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