摘 要:以2006年企业的青睐。本文采用城市普通高等学校学生数(人)代表人力资本变量。
3.市场规模(gdp)。区位选择研究中对市场因素的重视可以追溯到以克里斯塔勒和廖什为代表的市场学派。fdi区位研究也十分强调市场规模及其增长潜力对外商投资区位的影响。旺盛的市场需求是实现投资收益最大化的保障,接近大规模的市场还意味着可以降低运输成本以及相关的市场搜寻成本,及时听取和反馈消费者的意见并加以改进。由于外资企业的目标市场并不仅仅局限在生产地,对于市场规模的衡量存在一定的困难。本文遵循惯例采用城市gdp(万元)来粗略代表市场规模的大小。在解释时需要注意的是,fdi流向gdp较高的城市可能是由于其较大的企业而言,市场规模和基础设施条件在区位决策中的重要性还未凸显。
西部城市ols回归残差的moran′s i值为-0.1055,且没能通过10%水平下的显著性检验。这意味着与东、中部城市不同,西部城市fdi的空间分布呈现统计上不显著的负相关关系。sar和sem模型中空间滞后项和空间误差项的估计值分别为-0.344和-0.368,p值分别为0.083和0.134。这说明西部城市fdi分布的空间相关性主要体现在空间滞后项上,一个城市流入的fdi与其邻近城市的fdi数量是一种负相关关系。我们对此的解释是由于西部城市布局分散,而空间相互作用的强度随地理距离的扩大而减弱,相对保守的经济结构和较低的市场化程度进一步限制了城市之间的交流,空间相关性不强。落后的经济发展造成的狭窄市场和趋同化的产业结构使得各城市在吸引fdi方面体现出一种此消彼长的相互竞争关系。LOcalHOsT在ols、sar和sem模型中估计值较大,且相对显著的变量是road和coll。这说明跨国公司在西部城市进行投资决策时较为注重当地的基础设施条件和人力资本水平,而西部城市的工资水平、市场规模和集聚经济总体上都处于较低的水平,对投资决策的影响不明显。模型总体拟合程度偏低,说明可能影响fdi在西部城市分布的一些重要因素,如制度环境、自然条件、产业结构等,未被包括在模型内,还有待于进一步的深入研究。

四、结论和建议

本文利用空间计量经济学方法对fdi在中国城市的区位决定进行了实证研究。以全国城市为样本进行的分析证实了fdi分布具有显著的空间正相关性,一个城市流入fdi的数量受益于邻近城市fdi的增加。人力资本的提高、市场规模的扩大、基础设施的改善以及集聚经济的发展对于吸引fdi有显著的正面影响;而劳动力成本对于fdi区位决策的影响不显著。fdi的区位分布特征存在明显的地区差异。fdi在东部和中部城市的分布存在着显著的空间正相关关系,而在西部城市则呈现出不显著的负相关关系。对东部城市fdi区位分布起重要作用的因素是市场规模和集聚经济;中部地区的劳动力成本、人力资本和集聚经济对fdi区位分布影响较大;西部地区城市基础设施条件、人力资本以及其他一些未被观测到的因素对于fdi的区位决策有较大的影响。
从研究结论中我们可以引申出如下政策建议:
(1)从fdi区位分布存在的空间相关性出发,有关部门在制定引资政策时应该充分重视这种跨区域的空间联系,积极寻求城市间的互助合作,避免恶性竞争,形成一种互利共赢的引资格局。
(2)各地区城市应该因地制宜,依托自身优势制定引资政策,防止政策的千篇一律。东部城市可以充分发挥自己在规模经济和集聚经济方面的优势,实现利用外资由量到质的转变;而中部城市应该充分利用自身在劳动力方面的优势,进一步提高人力资本和劳动生产率,承接东部地区的产业转移,积极发挥已有外资的示范作用,吸引更多的外资进入;相对东、中部城市而言,西部城市在利用外资方面面临诸如地理条件、市场环境等困难,但是通过改善基础设施条件、提高劳动力素质以及加强城市合作等系列措施,利用fdi水平有望达到新的高度。

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