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空間經(jīng)濟學視角下的我國FDI區(qū)位選擇——空間計量分析

發(fā)布時間:2019-10-28 10:35
【摘要】:本文在對空間經(jīng)濟學中自由資本垂直聯(lián)系模型進行修改的基礎上,采用2001-2010年全國各省市的平均數(shù)據(jù),運用空間計量經(jīng)濟學的方法研究了我國FDI的區(qū)位選擇問題。分析結果表明,人力資本、基礎設施水平、市場規(guī)模、對外開放程度以及外資集聚度與FDI之間具有正向的相關關系。勞動力成本對FDI的流入呈現(xiàn)負相關關系,但是這種負向效應卻并不顯著。當?shù)毓I(yè)發(fā)展水平卻與FDI的流入呈負向相關關系。分析結果還顯示相鄰省域之間存在著空間關聯(lián)效應。
【圖文】:

空間分布,四分位,流入量


圖1我國FDI的空間分布四分位圖利用上述公式計算我國31個省市區(qū)域FDI空間自相關性及集聚的Moran’sI,結果見表1,結果顯示Moran’sI值為0.2772>0,表明FDI在我國的31個省市的區(qū)位選擇行為在空間分布上具有空間正相關性?臻g上鄰近的地區(qū)具有相似的外商直接投資屬性值,說明FDI在我國的分布呈現(xiàn)出集聚特征,區(qū)域之間存在近鄰效應,某個區(qū)域的FDI流入量與鄰近區(qū)域的FDI引入量的大小有關。表1FDI的Moran’sI統(tǒng)計值Moran'sI統(tǒng)計值Moran'sI平均值平均數(shù)標準差0.2772-0.0333-0.03370.1000Moran’sI散點圖可更直觀的顯示各地區(qū)有關變量與鄰近地區(qū)的關系,通過繪制Moran’sI散點圖,我們將區(qū)域技術創(chuàng)新水平分為四個象限,分別用以識別各個地區(qū)與其他臨近地區(qū)之間的相互關系。圖2FDI的Moran’sI散點圖圖中,在右上方的第一象限,表示FDI量高的地區(qū)被其他FDI流入量多的地區(qū)所包圍(高—高),包括北京、上海、天津、江蘇、浙江等地區(qū);左上方的為第二象限,表示FDI量低的地區(qū)被其他FDI流入量多的地區(qū)所包圍(低—高),包括的地區(qū)有:福建、吉林、內(nèi)蒙古、安徽等;左下方的為第三象限,表示FDI量低的地區(qū)被其他FDI流入量低的地區(qū)所包圍(低—低),包括甘肅、寧夏、四川、重慶、海南、西藏、新疆、青海、、陜西、云南、貴州、廣西、山西、湖南、湖北、河南、江西、黑龍江等地區(qū);右下方的為第四象限,表示FDI量高的地區(qū)被其他FDI流入量低的地區(qū)所包圍(高—低),這一象限只有廣東一個地區(qū)。(三)回歸結果分析關于參數(shù)估計方法的選擇,我們首先采用OLS(最小二乘法)對其進行分析,,同時利用最大似然估計法(ML)來估計空間滯后模型和空間誤差模型,并對三者的結果進行比較分析?臻g計量回歸結果見表2。表2全國31省市計量分析結?

散點圖,流入量,象限,散點圖


省市的區(qū)位選擇行為在空間分布上具有空間正相關性。空間上鄰近的地區(qū)具有相似的外商直接投資屬性值,說明FDI在我國的分布呈現(xiàn)出集聚特征,區(qū)域之間存在近鄰效應,某個區(qū)域的FDI流入量與鄰近區(qū)域的FDI引入量的大小有關。表1FDI的Moran’sI統(tǒng)計值Moran'sI統(tǒng)計值Moran'sI平均值平均數(shù)標準差0.2772-0.0333-0.03370.1000Moran’sI散點圖可更直觀的顯示各地區(qū)有關變量與鄰近地區(qū)的關系,通過繪制Moran’sI散點圖,我們將區(qū)域技術創(chuàng)新水平分為四個象限,分別用以識別各個地區(qū)與其他臨近地區(qū)之間的相互關系。圖2FDI的Moran’sI散點圖圖中,在右上方的第一象限,表示FDI量高的地區(qū)被其他FDI流入量多的地區(qū)所包圍(高—高),包括北京、上海、天津、江蘇、浙江等地區(qū);左上方的為第二象限,表示FDI量低的地區(qū)被其他FDI流入量多的地區(qū)所包圍(低—高),包括的地區(qū)有:福建、吉林、內(nèi)蒙古、安徽等;左下方的為第三象限,表示FDI量低的地區(qū)被其他FDI流入量低的地區(qū)所包圍(低—低),包括甘肅、寧夏、四川、重慶、海南、西藏、新疆、青海、、陜西、云南、貴州、廣西、山西、湖南、湖北、河南、江西、黑龍江等地區(qū);右下方的為第四象限,表示FDI量高的地區(qū)被其他FDI流入量低的地區(qū)所包圍(高—低),這一象限只有廣東一個地區(qū)。(三)回歸結果分析關于參數(shù)估計方法的選擇,我們首先采用OLS(最小二乘法)對其進行分析,同時利用最大似然估計法(ML)來估計空間滯后模型和空間誤差模型,并對三者的結果進行比較分析?臻g計量回歸結果見表2。表2全國31省市計量分析結果解釋變量SLM模型SEM模型OLS估計結果相關系數(shù)相關系數(shù)回歸系數(shù)CONSTANT-0.1140217-0.0145414-0.03479827LNWAGE-3.020411e-006-4.806419e-007-1.79628e?
【作者單位】: 西北師范大學經(jīng)濟管理學院;
【分類號】:F832.6;F224

【參考文獻】

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3 唐禮智;狄e

本文編號:2553071


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