欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:6227571
大小:28.00 KB
页数:7页
时间:2018-01-07
《跨国公司海外研发投资公共区位影响因素探究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、跨国公司海外研发投资公共区位影响因素探究 [摘要]基于分析国内外有关跨国公司海外研发投资区位因子选择理论,选取12个相关指标,以关国、欧盟等31个发达国家和地区及新兴经济体的数据为样本,利用SPSS19.0软件对可能影响跨国公司海外研发投资的一些公共区位因子进行实证分析。研究表明:跨国公司海外研发投资流向主要受人文科研环境、市场环境和政策稳定因素三大方面的影响。[关键词]跨国公司;海外研发投资;公共区位因子[中图分类号]F276.7[文献标识码]A[文章编号]2095—3283(2013)06—004
2、0—03一、引言研发作为新知识和新技术的源头,在知识经济时代尤为重要。虽然对跨国公司而言研发投资在其总投资中占比很小,但它却是跨国公司竞争优势的重要源泉。关于跨国研发投资的研究较FDI理论要晚得多,随着跨国公司海外研发活动日益增多,涌现大量相关理论与实证研究成果。从以上分析可知,学者们对于跨国公司海外研发投资的区位选择影响因素的具体变量看法不一,但综合来看可以从东道国的三大方面来考量:经济因素、科技因素与政策因素。7二、指标体系构建选择变量与构建评价指标体系,应尽可能简练、准确、全面地刻画研究对象的基本
3、特征与核心内容。本文在已有文献基础上,从经济因素、科技因素、政策与公共环境因素三大方面探讨影响外商在东道国研发投资的相关因子。(一)经济因素经济因素从FDI存量、经济发展水平、市场规模与市场潜力三项指标体现。(1)现有的大量文献资料表明,FDI在一国经济中的渗透程度反映了该国投资环境状况。跨国公司的研发投资与FDI密切相关,FDI吸引能力强的国家往往对研发投资有较大的吸引力。因此,FDI存量(x1)是一个具有代表性的指标。(2)经济发展水平体现了一国的总体经济运行情况,只有经济发展良好才能对外资有足够的
4、吸引力,本文选取GDP(X2)作为一国经济发展衡量指标。(3)市场规模与潜力,通常也被认为是吸引跨国公司海外研发投资的重要因素。东道国的市场规模和潜力与该国人口数量、人均收入密切相关。因此,选择人均国民收入(X3)、总人口(X4)、城市人口()(5)三项指标来说明。(二)科技因素7科技因素从信息基础设施、科技人力资本及研发投入与产出三项指标反映。(1)关于信息基础设施指标较多,如个人电脑、互联网用户数等。一国信息技术发展水平会对该国经济增长产生显著影响。笔者认为,互联网用户数(X6)对于体现信息水平最具
5、代表性。(2)科技的竞争其实质是人才的竞争,研发的根本动力在于科技人员。本文选取了一国从事研发人员数量(X7,每百万人)来衡量科技人力资本。(3)一国的科技发展水平,往往被视为吸引跨国公司研发投资能力的重要因素。而科技发展水平又往往由投入产出的一系列指标来体现。本文选取一国研发投资比例(X8,研发占GDP的百分比)、发表于科技刊物上的论文(X9)、高技术产品出口(X10)来反映该因素。(三)政策与公共环境因素尽管关于知识产权对FDI流量影响的研究存在争议,但毋庸置疑的是由于研发活动的直接产品是知识产品,
6、需要有健全的知识产权法对其予以保护,跨国公司不会将其关键性的研发放在缺乏知识产权保护的国家。本文选择使用专利申请量(X11)来表示一国知识产权保护水平。此外一国的教育、文化和法律等方面对跨国公司海外研发投资亦有较大影响,可用人类发展指数(X12)来表示。综上所述,本文建立了包含12项具体指标的跨国公司海外研发投资因子的评价指标体系。可以运用因子分析方法对世界范围内的主要研发投资地区的区位因子进行综合评价与分析。三、数据说明与实证分析7(一)数据说明从世界范围内来看,跨国公司的海外研发活动一方面是为了从东
7、道国获得技术溢出和享受其现有技术设施。另一方面,则是为了支持东道国子公司的生产活动,争取更大市场份额。因此,本文采用的数据对象是美国、欧盟(不包括卢森堡、马耳他、塞浦路斯)、日本、澳大利亚、加拿大、新加坡、韩国、中国等31个发达国家及新兴经济体。主要数据来源于世界银行《2011年世界发展指标》,FDI存量来源于UNCTAD数据库,人类发展指数指标来源于联合国数据库。所有指标选取2009年数据。(二)实证分析根据因子分析原理,建立相关系数矩阵并得到其特征根与特征向量。从所得到的相关系数矩阵发现大多数简单相
8、关系数都大于0.3,因此进行因子分析是可行的。由所生成的表2可知,前3个公共因子对样本方差的累积贡献和为89.481%。它表明,这3个公共因子可以解释原始变量89.814%的信息,于是本文选取3个因子加以分析。为使得提取的因子更具命名可解释性,采用方差最大化法(Varimax)进行因子旋转,简化因子载荷矩阵结构,经旋转之后的因子载荷矩阵见表3。注:采用主成分分析方法提取7从表3可发现,第一公共因子在X3、X6、X8、X9、X12这5个指标上
此文档下载收益归作者所有