中国省际OFDI的集聚特征及全域空间相关性的演变分析.docx

中国省际OFDI的集聚特征及全域空间相关性的演变分析 杨光坤 董秦男摘 要：考察中国29个省市2006-2015年面板数据，首先通过测算赫希曼一赫芬达尔指数（HHI）、多样性指数（HI）指标对地区间OFDI流量空间集聚的演变趋势进行分析。发现2006-2015年OFDI流量呈现出较明显的集聚性特征，并且呈现先降低后增加的形态。然后通过Morans I 指数考察省际OFDI全域空间相关性，发现OFDI大部分年份具有显著的空间相关性，并且空间相关性与集聚度表现出同步特征。最后结合集聚特征和空间相关性分析结果提出相关建议。关键词：OFDI；赫希曼一赫芬达尔指数；多样性指数；Morans I指数：F74 ：A doi：10.19311/ki.16723198.2018.30.0171 引言根据中国对外直接投资统计公报，2016年中国对外直接投资（Outward Foreign Direct Investment，OFDI）达到1961.5 亿美元，继续保持2015年以来的全球第二位。中国OFDI地区间的不均衡性十分明显，从而促使我们关注OFDI的空间集聚特征和空间相关性特征。郑展鹏（2013）定量地分析了2003-2011年OFDI空间集聚的演变特征，发现空间集聚显著，且集聚度呈现降低趋势。谢宜泽（2017）研究了 2003-2014 年中国 30 个省份的人均OFDI 存量的空间集聚和趋势收敛分析，发现中国OFDI在2008 年后的发展呈现明显的空间正相关集聚特征，相邻省份之间存在较强的空间效应。当下OFDI的集聚程度如何，发展趋势怎样，又存在怎样的空间相关性特征？随着交通、信息技术的发展，在新的形势下回答上述问题对OFDI政策的制定具有重要意义。2 中国省际OFDI的集聚特征本文选用2006-2016年中国29省市非金融类OFDI流量面板数据进行分析，数据来源于2016年中国对外直接投资统计公报。西藏OFDI量相对较少、海南省在地图上并未与其他省市接壤，为了能够简便地在做空间相关性分析构建权重矩阵，因此本文未将西藏、海南纳入研究。空间集聚指标借鉴郑展鹏（2013）的做法。初步对省际OFDI数据分析发现，北京、广东、江苏、山东、上海、天津、浙江等地属于OFDI发达地区，并且2013年至2016年异常活跃。接下来将通过定量分析，进一步考察省际OFDI的集聚特征及其演变趋势。2.1 HHI赫希曼一赫芬达尔指数（ Herfindahl-Hirschman Index，HHI） 可以扩展性应用于分析我国地区间OFDI空间集聚程度及差异性。本文中HHI公式为：上式中i表示省份，ofdii表示第i省市的OFDI，29i=1ofdii表示29个省市OFDI之和。HHI在01之间，从0到1，表示集中度逐渐增加，等于1表示只有一个地区进行对外直接投资，越接近于0，表明各省市对外直投资越平均。具体测算结果见表1。从表1中2006-2016年HHI及图1中HHI趋势图可以看出，2006年OFDI空间集聚的HHI为01369，表明存在较为明显的空间集聚。自2006年起，HHI趋于下降，至2009年降到了最低点。HHI在0.76左右持续几年后，从2013年开始呈现出增加的趋势，至2015年达到0.1214，接近2006年程度。说明，各省市在逐渐加快发展OFDI，另一方面，由于2008年金融危机的影响，外部投资环境恶化，各省市包括OFDI发达省市的OFDI有所降低，从而各省市OFDI差距在开始逐步缩小，从而空间集聚程度有所降低，并2008年之后在相对低的集聚度上持续了几年。之后，随着各国经济复苏以及我国开放政策刺激，OFDI发达省市（如上述7省市）抓住机遇，加速发展，而OFDI基础较差的省市（如中西部省市）适应性相对较差，从而导致OFDI的空间集聚程度又逐年增加。进一步发现，其他省市逐渐跟上了OFDI步伐，因此2016年集聚度有所降低。2.2 HI多样性指数（ Shannon-Wiener Index，HI） 被广泛应用于经济领域分析区域经济差异问题，效果较好。本文中多样性指数HI公式表示为：HI=-29i=1silog2si上式中HI为多样性指数，si含义同上。据该指数的含义，其表达效果与HHI刚好相反，即：HI越大，代表地区间OFDI空间集聚的越低；反之，HI指数越小，表示地区间OFDI空间集聚的程度越强。3 省际OFDI空间相关性分析在进行空间相关性分析时，常用Morans I指数。构造Queen相邻的空间邻近距离权重矩阵（Contiguity Matrix），进而通过测算全局Morans I指数揭示变量在全域空间自相关特征。Morans I指数取值范围为-1到1，小于0时为负相关，大于0时为正相关，等于0时为不相关。测算结果见表2。从表2可以看出，除2008年全域Morans I为负之外，其余年份均为正，并且均在10%显著性水平下显著。从2006年0.101，经历几次转折后，自2013年开始逐年增加，至2016年增长到0.328，表明省际OFDI存在非常明显的空间相关性特征。对比HHI和HI趋势图可以发现，全域空间相关性与集聚程度方向一致，即当集聚度强的年份，空间相关性也强。2008年受到金融危机的冲击，导致各省市OFDI异常，空间相关性出现了反常的负值。但也正好说明，若没有外部的冲击，省市间的相互影响便逐渐表现出来，即空间相关性逐渐增加。4 结论及建议通过HHI和HI对省际OFDI集聚度的测算分析，以及对省际OFDI全域Morans I指数的测算分析，得到如下结论：（1）自2006年以来，省际OFDI一直存在比较明显的集聚特征。（2）2006年至2016年省际OFDI的集聚度呈现先降低后增加的特征，并且可以推测随着中西部省市的发展，集聚度将会有所下降。（3）自2006年以来，省际OFDI总体上存在显著的空间相关性，并且与集聚度指标HHI和HI表现出一定的一致性。基于上述分析，可以提出如下建议：（1）即使中国已经成为OFDI第二大国，但国内省际OFDI的集聚特征没有改变，中西部等OFDI欠发达的地区应加快步伐，缩小与发达地区的差距。（2）集聚特征明显时空间相关性也显著，随着交通、信息技术的发展，在OFDI发展过程中，应更好發挥OFDI强省的带动作用，辐射周边省市是可行的。参考文献1李莹，沙文兵. 中国对外直接投资逆向技术溢出效应：近期文献综述J. 科技管理研究，2017，37（10）：148153.2谢宜泽. 中国对外直接投资的空间集聚与收敛性分析J. 经济体制改革，2017，（3）：6874.3郑展鹏. 中国地区间OFDI空间集聚的演变特征及优化策略J. 经济问题探索，2013，（10）：4044.4郑展鹏. 中国区域对外直接投资的空间效应研究基于空间计量面板数据的分析J. 经济问题探索，2015，（7）：107113.5张慧. 我国对外直接投资的发展现状及特点分析J. 经济问题探索，2014，（6）：112119.现代商贸工业2018年30期现代商贸工业的其它文章棉花异性纤维含量检验技术探究TiNi系形状记忆合金的记忆原理及其应用现状基于SLP方法的生产车间设施布局研究基于蒙特卡洛方法的美兰机场平行跑道容量评估空中菜园景观设计方案赏析高职院校实训室管理问题及对策分析 -全文完-