中國(guó)外商直接投資的區(qū)位決定(編輯修改稿)
2025-06-23 22:14 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 濟(jì)開發(fā)區(qū)至今，我國(guó)已經(jīng)設(shè)立了49個(gè)國(guó)家級(jí)經(jīng)濟(jì)開放區(qū)以及5個(gè)享受國(guó)家級(jí)經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)政策的區(qū)域 各國(guó)家級(jí)經(jīng)濟(jì)開放區(qū)以及享受國(guó)家級(jí)經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)政策的區(qū)域所設(shè)立的時(shí)間見(jiàn)吉林省商務(wù)廳網(wǎng)站..../df_site/?info_id=2198。本文采用了孫?。?002）的方法，根據(jù)不同類型開放地區(qū)的政策特點(diǎn)，賦予不同的政策等級(jí)。經(jīng)濟(jì)特區(qū)的政策優(yōu)惠最高，將其級(jí)別定為4，其次是沿海開放城市，級(jí)別為3，國(guó)家級(jí)經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)的級(jí)別為2。在確定了不同類型地區(qū)的政策級(jí)別后，在此基礎(chǔ)上確定每個(gè)省市的政策級(jí)別，一個(gè)省份每擁有一個(gè)上述的開放類型地區(qū)，就在其政策級(jí)別基數(shù)上加上該類型的政策級(jí)別。經(jīng)過(guò)累加計(jì)算，就得到了各地區(qū)歷年的政策優(yōu)惠指數(shù)（Policy）。我們同樣對(duì)這些指數(shù)進(jìn)行了對(duì)數(shù)化處理，因?yàn)橛行颖镜恼邇?yōu)惠指數(shù)為零，無(wú)法進(jìn)行對(duì)數(shù)化，因此采用了LN(Policy+1)的變量形式。表1是對(duì)數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)。表1 數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)變量單位均值中值最大值最小值標(biāo)準(zhǔn)差預(yù)測(cè)符號(hào)FDI萬(wàn)美元0Education年/人+GDP萬(wàn)元85120006148606400605017107954+Wage元－Infrastructure公里/平方公里+MarketPotential？FDIS萬(wàn)美元947603+Policy2260+注：涉及到價(jià)格處理的變量，表中所列值都是處理后的。是空間滯后項(xiàng)。其中W是空間滯后權(quán)數(shù)矩陣，形式可以為空間相鄰矩陣或空間權(quán)重矩陣，其是一個(gè)方塊對(duì)角矩陣（Blockdiagonal Matrix），每個(gè)塊（Block）代表的是任意一年的權(quán)數(shù)矩陣，都可以表示為： (4)本文分析的年份一共有11年， 所以W一共包含了11個(gè)w，而每一年又有28個(gè)樣本，所以W是個(gè)308308的矩陣 矩陣的具體表示方法可參見(jiàn)楊長(zhǎng)志（2007）。Coughlin and Segev(2002)，王劍（2005）的實(shí)證分析中采用的都是空間相鄰矩陣，也就是假設(shè)只有地理上接壤的兩個(gè)省份的FDI之間才相互影響。若兩個(gè)國(guó)家在地理上是接壤的，則在空間相鄰矩陣中對(duì)應(yīng)的值為1，否則為零。即：＝1或0 （i和j接壤為1，不接壤為0） (5)空間權(quán)重矩陣是賦予周邊不同省市的FDI影響力以不同的權(quán)重。也就是說(shuō)不僅僅接壤的省份FDI相互有影響。通常假定離的越遠(yuǎn)的省份的影響力越小，也就是權(quán)重越小。本文用空間權(quán)重矩陣來(lái)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，采用的是以下兩種權(quán)重方法。 （是i和j省市首府之間最短的公路距離） (6) （是i和j省市首府之間最短的公路距離） (7)（6）式中取距離兩省首府之間最短的公路距離的倒數(shù)來(lái)為權(quán)重（數(shù)據(jù)來(lái)源同上）。在（7）式中假設(shè)所有樣本中距離最遠(yuǎn)的兩個(gè)省市的FDI相互之間無(wú)影響（5160公里是兩個(gè)首府之間最短公路距離中的最大值，從黑龍江的哈爾濱到新疆的烏魯木齊），即權(quán)數(shù)取零值，除此外，其他的權(quán)重值都為正。這兩種函數(shù)形式都保證了空間距離越遠(yuǎn)的省市權(quán)數(shù)越小，只是不同函數(shù)所對(duì)應(yīng)的權(quán)數(shù)大小有所不同。三 回歸結(jié)果分析在回歸過(guò)程中由于采用的是面板數(shù)據(jù)，為了消除外部因素變化（如國(guó)際環(huán)境、匯率調(diào)整等）給FDI總體上帶來(lái)的影響，本文加入了時(shí)間固定效應(yīng)。按照空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的要求，還要對(duì)空間滯后權(quán)數(shù)矩陣W行標(biāo)準(zhǔn)化，才能進(jìn)行回歸分析。行標(biāo)準(zhǔn)化是指把矩陣W中每一行加總，用加總值去除該行的各個(gè)元素，用所得值代替該元素。本文采用了極大似然估計(jì)法（ML）進(jìn)行空間計(jì)量分析。為了便于進(jìn)行比較，還同時(shí)進(jìn)行傳統(tǒng)的OLS估計(jì) 本文中所有實(shí)證分析結(jié)果都是由Matlab軟件得出，運(yùn)算程序來(lái)源于....。表2顯示了回歸結(jié)果。表2 實(shí)證分析結(jié)果（OLS，ML）OLSOLSSpatial MLSpatial MLConstant() **() ***() ***() ***Ln(Education)() **() **() ***() ***Ln(GDP)() ***() ***() ***() ***Ln(Wage)() **() **() **() **Ln(Infrastructure)() ***() ***() ***() ***Ln(MarketPotential)()()Ln(FDIS)() ***() ***() ***() ***Ln(POL)() ***() ***() ***() ***W*Ln(FDI)() ***() ***時(shí)間固定效應(yīng)？YesYesYesYes樣本數(shù)308308308308Adj R2/loglikelihood注：括號(hào)里的是t值，*，**，***分別表示通過(guò)顯著水平為10％，5％和1％的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。從表2
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