跨国公司在华投资的区位决策

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1、跨国公司在华投资的区位决策—、研究方法1.数据样本本文样本源于商务部统计的历年在华FDI投资项目，由于该数据与商务部历年发布的《外商投资报告》中实际使用金额统计口径一致，可以比较充分地反映中国利用外资的实际水平。由于财富500强的MNE通常被视为高质量、高技术水平FDI的投资主体，500强MNE在一个国家的投资战略对东道国经济发展和技术进步，特别是在参与国际分工中的地位与角色具有重要的影响。20世纪90年代以来500强MNE在华投资项目和规模都不断提升，在入境FDI中已居主导地位，因此本文将集中以500强MNE的FDI项目为研究对象。考虑解释变量数据可得

2、性，并剔除重复交易记录，最终确定1998-2007年间有效样本共涉及993个500强MNE投资的5615个项目，分布在除青海省以外30个省区的224个地级辖区①，项目总数量和总金额分别占同期全部FDI的69.31%和69.8%,在中国引进外资中具有代表性意义②。2•模型设计从表1的空间相关性统计可以看出,FDI区域间分布集中度差异明显，暗示外商在不同地区选择存在梯度分层的可能性，即首先是在不同地理区域之间比较，然后在所选区域内确定最终投资地，位于不同地理区域的省份在相互选择时不在同一筛选层级。为提高回归结果的稳健性，本文参考余珮和陈继勇（2012）的同类

3、研究，采用McFadden（1984）构建的嵌套logit模型（nestedlogitmodel,NLM）进行回归，将区位选择分成两个阶段的决策，首先是不同地区的选择，然后是区内各省之间的决策，以便使相似地理区位内各省之间相互的条件概率得到更合理的刻画。综合考虑我国区域经济发展水平和地理特征，本研究在初级分类中参考商务部历年《外商直接投资》年度报告，将我国分成东■中・西部3个大区③。1.变量说明因变量表示样本中每一交易投资目标的的选择情况，若省（区）j被选择，则记为1,否则记为0o因此，总的观测数量为8083x30=242490。（1）解释变量如前所述，

4、本文定义了两个市场化进程动态特征的指标:1）市场化发展水平。中国三十多年的改革开放总体上是以建立和完善市场化为主导，以经济企业集聚效应;二是特定产业集聚效应。3）外资集聚效应。根据集聚效应吸引FDI的作用机制以及数据可得性，本文以历年年底各省区内注册外商投资企业数占全国总数的比重来表示。该指标旨在反映一个地区在样本考察时点已累积的外资企业总体聚集程度。4）特定产业集聚效应，即上文中提到的地区产业专业化。已有研究发现，一个地方某种产业相关厂商和劳动力的聚集程度对吸引同类外资的流入有正面影响（余珮和孙永平，2011）o本文以“地方化经济”（或产业专业化）指数

5、（locationquotient,LQ）来测度这种聚集效应，方法是计算每年地区j在东道国产业s的就业人数占该地区就业总人数的比重除以全国产业s就业人数占全国就业总人数的比重。为保持与原始样本数据的一致性，行业分类依据2002版的《国民经济行业类别》中的2位行业代码。（2）交互变量为考察制度因素对集聚效应的调节作用，本文构造了4个交互变量:mktxpfieyn.syncxpfieyn,mktx

6、q,syncxlq。为尽量克服解释变量之间潜在的多重共线性问题，对mkt、sync、pfieyn和lq分别进行数据中心化(centering)处理，即对变量初始值

7、与中值相减取其差。(3)控制变量传统的FDI理论认为MNE的FDI有4种主要动机，与此相对应，东道国吸引外资的区位优势主要反映在市场需求、廉价劳动力、自然资源禀赋等方面。在已有关于FDI区位选择的文献中，也证实了与上述区位优势相关的变量具有统计上的影响作用，包括地区集聚经济、经济水平和市场容量、开放优惠政策、产业结构、基础设施、研发投入水平、劳动力成本、人力资源等。为确保核心解释变量和交互变量回归结果的准确性，以及与相关研究的可比性，本文加入一些可能影响外资区位决策的因素做控制变量，详见表1o二、实证结果分析为了考察在市场化改革过程中市场化制度发展总体水

8、平和同步性特征各自的影响效果及相互关系，在回归模型中分别单独及同时放入市场化综合指数和同步指数①。1.基本模型回归(1)主效应分析首先，根据表2,采取NLM回归的IIA检验的ckt与sync分别在1%和5%的显著性水平上为正，这表明市场化改革两个动态特征变量均能提升某省区被选择的概率。而当模型(3)将两个解释变量放在一起时，各自的显著性并未受到影响，说明这两种正效应的作用机制彼此独立并存在互补关系。这一结果也进一步验证了相关性矩阵中两个变量的显著正相关系数。另外两个集聚效应指标的系数也均在1%的显著性水平上为正，证明集聚经济本身对吸引外资的促进作用。(2

9、)交互效应分析根据表3,在3个模型中市场化发展水平和同步性指数依然分别在不同显著