金砖四国引进FDI的区位优势比较研究.docx

金砖四国引进FDI的区位优势比较研究 摘 要：本文基于20012011年金砖四国及其主要FDI来源地的数据，利用系统广义矩估计，经验检验了金砖四国引进FDI的区位优势构成要素。研究结果表明：对于不同来源地的FDI，金砖四国的区位优势要素组合存在差异；对于来源于发达经济体的FDI而言，巴西的市场容量、自然资源和集聚因素，俄罗斯的自然资源、集聚因素，印度的劳动力成本、区域影响力和集聚因素，中国的市场容量扩张、自然资源、集聚因素和区域影响力是主要区位优势要素；对于来源于发展中经济体的FDI而言，巴西的技术水平和区域影响力，俄罗斯的劳动力成本、劳动力质量和区域影响力，印度的劳动力成本和区域影响力，中国的劳动力成本、技术水平、集聚因素和区域影响力是主要区位优势要素。 下载 关键词：金砖四国；FDI；区位优势；系统广义矩估计 中图分类号：F742 文献标识码：A 文章编号：1000-176X（2015）02-0110-07 20世纪末以来，发展中经济体联合国贸易和发展会议（UNCTAD）将经济体划分为发达国家、转型经济体和发展中国家，本文中的发展中经济体包括发展中国家和转型经济体。FDI流入量快速增长，占全球FDI流入量的比重大幅提高。以金砖四国为例， 金砖国家包括巴西、俄罗斯、印度、中国和南非。由于未能完整获取南非的相关数据，本文仅以“金砖四国”为研究对象。 收稿日期：2014-11-02 基金项目：教育部人文社会科学一般项目“东道国区位优势与FDI流入关系研究”（11YJAGJW010）；辽宁省教育厅人文社会科学一般项目“金砖国家区位优势与FDI流入关系研究”（W2013216）；东北财经大学校级科研项目“金砖国家引进FDI区位优势要素组合优化研究”（DUFE2014Q03） 作者简介：李东阳 （ 1956-），男，陕西清涧人，教授，博士，博士生导师，主要从事国际投资和区域经济发展等方面的研究。 鲍 洋（1986-），女，辽宁鞍山人，助理研究员，博士，主要从事国际投资和国际经济合作等方面的研究。E-mail：baoyangd年FDI流入量占全球比重为9.4%，2011年上升至18.0%，年均增速为6.8%。 UNCTAD， http：/与此同时，全球FDI来源地结构也发生了明显变化。2001年发展中经济体FDI流出量占全球FDI流出量的比重为11.5%，2011年上升至27.0%， UNCTAD， http：/发展中经济体作为投资国的地位不断增强。在此背景下，基于来源地差异视角，比较研究金砖四国引进FDI的区位优势是很有必要的。 一、文献综述 早期的国际直接投资理论，如Hymer的垄断优势理论、Vernon的产品生命周期理论、Buckley和Casson的内部化理论等，均不同程度地涉及了关于FDI的区位选择。Dunning4-5-6创立的国际生产折衷理论首次明确地将区位优势引入FDI理论分析的范畴。在此之后，国内外学者关于东道国区位优势的研究越来越深入。区位优势要素一般可划分为三类：传统因素、制度因素和集聚因素。传统因素强调成本最小化和利润最大化，市场容量、劳动力成本和自然资源等被视为FDI区位选择的决定性因素。制度因素是东道国区位优势的重要组成部分。实际上，制度因素最终影响的仍是经济活动主体的成本和利润，因而制度因素对FDI区位选择的影响与传统因素是相似的。随着Krugman“新经济地理学”的兴起，集聚因素与FDI流入之间的关系引起了广泛关注。集聚理论认为，在FDI集聚的区位，新流入的FDI可以获取正向外部效应，使得FDI在区位选择中具有同源集聚、同产业集聚和同企业集团集聚等倾向9-10。 关于金砖四国引进FDI的区位优势，国内外学者做了大量的研究。大多数学者认为，市场容量与扩张、劳动力成本与质量、自然资源、基础设施、技术水平、法治状况和集聚因素等是金砖四国区位优势的主要构成要素。 De Angelo等与Mohammed认为，巴西的区位优势要素主要包括市场容量与扩张、劳动力成本等。Kadochnikov等与Ledyaeva 认为，俄罗斯的区位优势要素主要包括市场容量、自然资源、劳动力质量、法治状况和集聚因素等。Palit 和Nawani、张伟伟和罗斯丹、Singhania和Gupta认为，印度的区位优势要素主要包括市场容量与扩张、劳动力成本与质量、基础设施、技术水平和集聚因素等。许罗丹和谭卫红、李凡和王巾英以及田素华认为，中国的区位优势要素主要包括市场容量与扩张、劳动力成本、基础设施和集聚因素等。也有些学者基于来源地或门限特征的视角进行了更为深入的研究。罗知的研究结果表明，投资国的市场规模等是影响中国FDI流入的主要因素。Chakrabarti等的研究结果表明，基础设施对印度FDI流入的影响具有门限特征，即只有基础设施水平达到一定标准时，才能对FDI流入产生正效应。此外，还有一些学者提出了与早前研究结论不同的观点。黄肖琦和柴敏、金相郁和朴英姬认为，劳动力成本已不再是中国的区位优势要素。李凡认为，对于发达经济体而言，劳动力质量的重要性已超过劳动力成本。 随着研究的不断深入，一些学者将金砖国家或金砖四国视为一个整体，检验其区位优势构成要素。Vijayakumar等的研究结果表明，金砖国家的区位优势要素包括市场容量、劳动力成本和基础设施等。Ranjan和Agrawal以金砖四国为研究对象，得到了完全相同的结论。Jadhav的研究结果表明，金砖国家的市场容量对FDI流入具有正效应，法治因素对FDI 流入的影响甚微。还有一些学者对中印、中俄引进FDI的区位优势进行了比较研究。Zheng的研究结果表明，中国与印度的区位优势要素均包括市场容量扩张和劳动力成本等，中国的区位优势要素还包括市场容量等。Kozlov的研究结果表明，中国的区位优势要素包括市场容量、劳动力成本和基础设施等，俄罗斯的区位优势要素包括自然资源和劳动力质量等。 贺灿飞.外商直接投资区位：理论分析与实证研究M.北京：中国经济出版社，2005. De Angelo， C. F.， Eunni， R. V.， Fouto， N. M. Determinants of FDI in Emerging Markets： Evidence from Brazil ， 20（3）： 203-216. Mohammed， T. A. The Determinants of Foreign Direct Investment in Brazil ， S.， Vorobev， P.， Davidson， N.， Olemskaya， E. Effects of Regional FDI Concentration on Enterprise Performance in Russia dyaeva， S. Spatial Econometric Analysis of Foreign Direct Investment Determinants in Russian Regions it， A.， Nawani， S. Technological Capability as a Determinant of FDI Inflows： Evidence from Developing Asia and India Relations， 2007. 张伟伟，罗斯丹.印度FDI流入的决定因素分析J.税务与经济，2010，（1）：58-60. Singhania， M.， Gupta， A. Determinants of Foreign Direct Investment in India 0（1）： 64-82. 许罗丹，谭卫红.外商直接投资聚集效应在我国的实证分析J.管理世界，2003，（8）：38-44. 李凡，王巾英.中印引进FDI流入的决定因素比较研究基于面板数据随机效应模型J.中央财经大学学报，2009，（7）：50-54. 田素华.美国FDI进入中国的基本特征与决定因素基于省级面板数据的实证分析J.上海财经大学学报，2012，（4）：82-89. 罗知.中国FDI流入的决定因素：基于国际面板数据的实证研究J .南方经济，2009，（1）：33-41. Chakrabarti， R.， Subramanian， K.， Meka， S.， Sudershan， K. Infrastructure and FDI： Evidence from District-Level Data in India 黄肖琦，柴敏.新经济地理学视角下的FDI区位选择基于中国省际面板数据的实证分析J.管理世界，2006，（10）：7-13.26. 金相郁，朴英姬.中国外商直接投资的区位决定因素分析：城市数据J.南开经济研究，2006，（2）：35-45. 李凡.西方七国在华FDI投资决定因素研究基于面板数据随机效应模型J.北京工商大学学报（社会科学版），2011，（3）：103-109. Vijayakumar， N.， Sridharan， P.， Rao， K.Determinants of FDI in BRICS Countries： A Panel Analysis Management， 2010， 5（3）： 1-13. Ranjan， V.， Agrawal，G. FDI Inflow Determinants in BRIC Countries： A Panel Data Analysis Jadhav， P. Determinants of Foreign Direct Investment in BRICS Economies： Analysis of Economic， Institutional and Political ： 5-14. Zheng， P. A Comparison of FDI Determinants in China and India ： 263-279. Kozlov， I. Comparative Analysis of FDI Determinants inChina and Russia tration， 2009. Arellano， M.， Bover， O. Another Look at the Instrumental Variable Estimation of Error Components Models Blundell， R.， Bond， S. Initial Conditions and Moment Restrictions in Dynamic Panel Data Models 3 Braunerhjelm， P.， Sv