1、跨国公司在中国沿海地区投资区位变化的实证分析83 工业经济INDUSTRIAL ECONOMY【产业组织】一、引言自 20 世纪 90 年代后期以来，跨国公司在我国沿海地区的投资逐渐由传统投资的集聚地珠江三角洲地区向长江三角洲地区转移。 这种投资区位的变动究竟是由哪些因素引起？ 跨国公司在华投资区位的决策变量是否发生了重大的变化？ 这种变化是否意味着跨国公司在华投资战略的调整？ 这些问题已经成为理论界和实际部门关注的热点问题。二、文献回顾关于跨国公司投资区位选择的理论集中于两个层面：一是跨国公司国际投资区位理论，即跨国公司在各国之间进行投资区位选择的理论；二是跨国公司国内投资区位理论，即跨国公
2、司在某国内部不同区域进行区位选择的理论。Vernon（1966）提出的国际产品生命周期理论认为，国际直接投资首先取决于投资国的某些特定优势（简化为技术优势） ，其次取决于接受国的区位优势；Dunning（1977）提出的国际生产折衷理论对区位优势进行了更为全面的总结，他将区位特征变量归为 4 类，即市场因素、贸易壁垒、成本因素和投资环境；Qu、Green（1997）等人则提出应建立一个将跨国公司直接投资理论与区位理论结合起来的综合投资区位理论框架。 他们认为，区位选择受制于内部变量即公司特定因素，以及环境变量即区位特定因素，因此被称作 FL 模型。然而，早期的理论研究大多针对发达国家跨国公司对
3、发展中国家或在发达国家之间的投资，对于发展中国家跨国公司对发达国家的逆向投资的区位选择问题关注较少。 有鉴于此，ShigehMakino、ChungMinghLau 等人（2002）提出了用以解释发展中国家的新兴工业经济单位在发达国家和发展中国家间进行投资的区位选择模型。 如图 1 所示。该模型通过 3 个维度来衡量影响新兴工业经济体投资区位选择的主要因素，即投资区域的经济发展程度、市场规模及投资主体的战略导向。 这些衡量维度间的相互关系如图 2 所示。Dunning（1998）曾明确指出，迄今为止，没有任何一个理论可以完美地解释国际直接投资的区位流向，它们只能从某个侧面或用某个因素去描述跨国
4、公司的行为，或只能诠释某几类产品的跨国移动情况。 事实上，跨国公司在做区位选择时，要考虑中间产品内部化及其相关因素，要考虑经营环境的复杂性难以实现决策最优化，要考虑企业或产品的特殊性。 Dunning 甚至大声疾呼，凡是偏离这个方向的理论都应回到这里来。在以往的分析中，劳动力成本变量一直作为影响跨国公司投资区位选择的传统因素。 而近年来，劳动力素质变量对投资区位选择的作用越来越受到国内外学者的肯定。 FujitahhHu（2001）,ModyhhSrinivasan（1998）以及 Sun 等人（2002）在对跨国公跨国公司在中国沿海地区投资区位变化的实证分析吴先明 杜丽虹内容提要：自 20世
5、纪 90年代后期以来，跨国公司在中国的投资区位发生了明显的变化。 其中，突出表现为跨国公司投资的重心由珠江三角洲地区向长江三角洲地区的转移。 本文采取实证分析的方法，对跨国公司在珠江三角洲地区和长江三角洲地区的投资差异进行实证检验，并进一步探寻影响跨国公司投资区位变动的关键因素。 研究发现，劳动力素质、市场潜力等因素在跨国公司投资区位选择中的作用越来越重要，而劳动力成本、当地的经济规模等传统因素的影响则明显减弱。关键词：跨国公司 /投资区位 /珠江三角洲 /长江三角洲*38 83 工业经济INDUSTRIAL ECONOMY司在中国投资区位选择的研究中强调了劳动力素质所依附的科学研究和教育水平
6、的影响作用。 而Akinlo（2004）在对尼日利亚的投资区位研究中也得出教育与投资区位选择成正相关关系的结论。L觟 sch（1938）在 Webber（1929）成本理论基础上提出“最大市场理论” ，试图将跨国公司投资区位选择的影响因素由成本导向拉回到市场导向的轨道上来。 Coughlin 等人（1991） 、WheelerWWMody（1992）以及 Friedman 等人（1996）在对跨国公司在美国国内的投资区位选择的研究中肯定了市场容量因素对区位决策的重要作用。同时，政策因素对于不同区域的外资吸引力也有重大影响。 鲁明泓（1997）在分析不同省份投资环境吸引力时将该地区是否享有优惠政
7、策也考虑在内。 邱晓明（2006）在分析地方政府对跨国公司投资区位选择的影响力时，认为地方政府是通过两种途图 1 发展中国家新兴工业经济单位投资区位选择模型图 2 投资区位选择衡量维度的关系模型39 83 工业经济INDUSTRIAL ECONOMY径施加影响的：一是优惠政策；二是它的管理效率和廉洁程度。 殷华方和鲁明泓（2004）研究了中国渐进螺旋式的外商直接投资政策。 分析得出，中央政府政策对外商直接投资具有显著的影响力，而地方政府政策则较少或没有影响作用。 ChenggKwan（2000） 分析了中国 29 个省份的 19851995 年间外商投资的区位决定因素，发现优惠政策具有显著的影
8、响作用。三、描述性统计那么，跨国公司的投资重心是否真的由珠江三角洲地区转向长江三角洲地区？ 下面，我们通过描述性统计检验跨国公司在珠江三角洲地区和长江三角洲地区的投资是否存在显著差异。首先， 我们运用中国统计年鉴 的数据，将19922004 年跨国公司在珠江三角洲地区（包括广东、广西、海南、福建）与长江三角洲地区（包括上海、江苏、浙江）的投资规模进行对比。 如图 3 所示，我们可以清晰地看出，跨国公司的投资重心确实有由珠江三角洲地区向长江三角洲地区转移的趋势。为了更为准确地分析跨国公司在珠江三角洲地区和长江三角洲地区投资增长的差异，我们运用SPSS15.0 软件对两地跨国公司投资增长率进行差图
9、 3 跨国公司在珠江三角洲和长江三角洲的投资比重表 2 独立样本检验表（分阶段）年份 样本数 均值 标准差2001 gg4 g ggg-1.6750 g ggggg1.837342001 gg8 g gggg-.7250 2.51268gg 2001 gg4 g gggg2.9000 ggggg1.737812001 gg8 g gggg1.0000 2.82843注：珠三角数据由广东、广西、海南、福建 4省区整理而来；长三角数据由上海、江苏、浙江 3 省市整理而来。数据来源：中国统计年鉴各年版。配对 均值 样本数 标准差差值检验均值 显著性Pair1珠三角 -1.0417 12 2.2709
10、5-2.67500 .064长三角 1.6333 12 2.60570表 1 配对样本检验表珠三角长三角40 83 工业经济INDUSTRIAL ECONOMY异分析。 我们选用的数据为中国统计年鉴19932005年的数据。 分析结果如表 1 和表 2 所示。 根据配对样本检验结果， 不难发现，13 年间珠江三角洲地区跨国公司投资负增长及长江三角洲地区跨国公司投资正增长的趋势： 差值检验均值2.675 说明两地投资增长率平均差距为 2.675，而 0.064 的显著性水平说明两地投资增长差异明显。 尤其在以2001年为界的对比分析中，2001 年后，跨国公司在珠江三角洲地区投资的减少与长江三角
11、洲地区投资的增长，呈现出明显不同的趋势，珠三角负增长率由 0.725升至 1.675， 而长三角增长率却由1升至 2.9。四、回归分析从上述分析可以得知，跨国公司在珠江三角洲地区和长江三角洲地区的投资确实存在显著差异，而且，以 2001 年为分界点，跨国公司在这两个地区的投资增长呈现出明显的此消彼长的特征。 那么，究竟是哪些因素导致了这种变化？ 跨国公司在投资区位选择上是否已经出现了新的倾向？ 我们采用回归分析的方法揭示这些问题。1.变量设计将影响跨国公司在珠江三角洲地区和长江三角洲地区投资的主要因素归结为以下 7 个方面：该地区生产总值、劳动力成本、劳动力素质、集聚经济、交通便利程度、市场潜
12、力和价格水平。 各变量的测量方式为：（1）该地区生产总值。 可用各地区每年国内生产总值衡量， 记为Gdp；（2）劳动力成本。这一变量可用各地区职工平均工资来衡量，记为 Wag；（3）劳动力素质。 这一变量可用各地区普通高校毕业生数来衡量，记为 Gra；（4）集聚经济因素。 可用各地区每万平方公里的企业数来衡量，记为 Con；（5）交通便利程度。 这一变量可用各省份运输线路长度（包括铁路，公路和航运线路长度）衡量，记为 Tra；（6）市场潜力。 这一变量可用各地区城镇居民家庭平均每人全年消费性支出来衡量，记为 Mar；（7）价格指数。可用各地区居民消费价格指数衡量，记为 Pri。因变量跨国公司投
13、资规模可用该地区每年实际利用外资额中的外商直接投资额来衡量， 记为Inv。2.数据来源数据来源于中国统计年鉴及中国外商投资报告各年版，时期为 19962005 年。 其中，珠江三角洲地区的数据由广东、广西、海南和福建 4 省区数据整理而来； 长江三角洲地区的数据由上海、江苏和浙江 3 地数据整理而来。3.建立模型我们将对比分析影响跨国公司在珠江三角洲地区和长江三角洲地区投资的各主要变量，通过比较两地区模型的回归系数及其显著性，找出造成跨国公司在两地区投资差异的关键变量，揭示影响跨国公司投资区位转移的核心因素。回归方程为：Inv 0 1Gdp 2Wag 3Gra 4Con 5Tra 6Mar7P
14、ri其中，Inv 代表跨国公司在珠江三角洲地区或长江三角洲地区的投资额，0、1、2、3、4、5、6、7为回归系数， 为误差项。对上述模型中各变量进行 1sampleeK-S 检验，表 3 珠三角数据回归分析结果模型 F 检验值 显著性 调整后的 R2 ee 模型所含自变量 显著性(Constant) eeeeee.003eeeeeeeeeeeeeeeeeeelnGdp eeee.054eeeeeeeeeeeeeeeeeeelnWag eeee.002eeeeeeeeee1 419.126 eeeee.002(a) eeeee.997 eeeeeeelnGra eeee.031eeeeeeeee
15、eeeeeeeeeeelnCon eeee.049eeeeeeeeeeeeeeeeeeeelnTra eeee.010eeeeeeeeeeeeeeeeeeeelnMar eee.044eeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeePri ee.956eeeeeeeeeeeeeeeeeeee(Constant) eeeee.000e eeeelnGdp eee.009e eeeelnWag eee.000eeeeeeeeee2 eeeee732.047 eeeee.000(b) eeeee .998 eelnGra eeee.001eeeelnCon eeee.009eeeelnTra eeeee
16、.001e eeeelnMar eeee.01241 83 工业经济INDUSTRIAL ECONOMY表 4 长三角数据回归分析结果列表模型 F 检验值 显著性 调整后的 R2 模型所含自变量 显著性1 27.435 5.036(a) .954 55555555(Constant) 5555555555.21955555555lnGdp 55555555.90855555555lnWag 55555555.83955555555lnGra 555555555.19055555555lnCon 555555555.19255555555lnTra 5555555555.27655555555l
17、nMar 555555555.4625555555555Pri 5555555.180555555555(Constant) 555555555.103555555555lnWag 5555555.625555555555lnGra 55555555.08855555552 55547.599 .005(b) .969 55555555lnCon 55555555.089555555555lnTra 555555555.167555555555lnMar 55555555.15955555555555Pri 5555555.081555555555(Constant) 555555555.01
18、2555555555lnGra 55555555.006555555555lnCon 5555555.03855555553 569.288 55.001(c) .974 55555555lnTra 55555555.05755555555lnMar 55555555.02655555555555555Pri 5555555555555555555.026由于除价格指数外， 其他变量的该检验值均大于0.05， 因此， 必须首先对各变量数据进行取对数处理，使其服从正态分布。 经对数处理后的模型为：lnInv01lnGdp2lnWag3lnGra4lnCon 5lnTra6lnMar7Pri4.分
19、析结果（1）基于珠三角数据的回归分析。 基于珠江三角洲地区的数据，运用 SPSS15.0 软件对经对数处理后的回归模型进行多元线性回归分析，采用向后剔除法的各检验模型结果如表 3 所示。从表 3 中可以看出，模型 1、模型 2 调整后的 R2值均接近 1，而显著性水平均小于 0.05，证明模型拟合度良好，能够比较充分地解释因变量。 模型 2 由模型 1 剔除了显著性水平不足的 Pri 因素估计而来， 能够更为准确地反映最具影响力的自变量因素。 根据模型 2 的估计结果，各自变量显著性水平均小于 0.05，说明除了价格因素之外，其他因素在影响跨国公司对珠江三角洲地区投资方面都非常显著。（2）基于
20、长三角数据的回归分析。 采取同样的方法，对长江三角洲地区的数据进行回归分析，结果如表 4 所示。从表 4 可以看出，各模型F检验值均符合条件， 调整后的 R2 值也都大于 0.9， 显著性水平均小于 0.05，说明各模型拟合度较好。 其中，剔除了不显著因素后的模型 3 的回归系数显著性更高，劳动力素质Gra、集聚经济 Con、交通便利程度 Tra、市场潜力 Mar、价格指数 Pri55 个因素都基本符合0.05的显著性水平。 而劳动力成本 Wag 因素、地区生产总值Gdp因素已从模型中剔除，说明这两个因素对长三角地区跨国公司投资不再起主要作用。（3）回归系数差异比较。采用向后剔除法筛选出的珠江
21、三角洲地区回归模型 2 和长江三角洲地区回归模型 3 的回归系数的绝对值进行比较分析，如表 5 所示。从表 5 中可以看出，长三角模型中劳动力素质Gra的非标准化回归系数和标准化回归系数分别是0.825和 1.025，而在珠三角模型中，劳动力素质 Gra的回归系数分别为 0.116 和 0.304， 差异非常明显。对于交通便利程度 Tra， 长三角模型中的非标准化回归系数和标准化回归系数分别是 0.879 和 0.595，而在珠三角模型中则为 0.202 和 0.497， 差距明显。对于市场潜力因素 Mar， 长三角模型中的非标准化回归系数和标准化回归系数分别是 1.966 和 1.322，而
22、在珠三角模型中则为 0.477 和 0.723， 差距更大。集聚经济因素 Con 在两个模型中的回归系数相差不大。 两个模型最为重要的差异是地区生产总值Gdp和劳动力成本 Wag，在珠三角模型中，这两个因素均具有重要影响，而在长三角模型中，这两个传统的影响因素已不再起主要作用。42 83 工业经济INDUSTRIAL ECONOMY五、结论及启示从上述的分析中我们可以看出，跨国公司在中国沿海地区的投资布局正在发生重大变化。 跨国公司在进入中国市场的早期阶段，倾向于选择拥有便利港口资源和低廉劳动力成本的珠江三角洲地区。然而，随着中国经济的快速发展特别是长江三角洲地区的崛起， 跨国公司调整了在中国
23、的投资战略，逐渐将投资的重心由珠江三角洲地区转向长江三角洲地区。 这种调整并不意味着珠江三角洲地区在跨国公司投资区位决策中完全丧失了吸引力，而是表明跨国公司在中国的投资不再局限于对廉价劳动力的追求。 与廉价的劳动力因素相比，跨国公司更重视劳动者素质。 与单纯的当地经济的发展水平相比，跨国公司更看重市场潜力。 这表明，跨国公司正在提升中国在其全球版图中的地位，不仅要把中国作为廉价劳动力的制造基地，而且将中国作为最富潜力的未来市场，并从提升全球竞争力和全球创新的角度挖掘和利用中国高素质的人力资源。参考文献：1张汉亚，张长春投资环境研究M.北京：中国计划出版社，2004.24鲁明泓外国直接投资区域分
24、布与中国投资环境评估J.北京：经济研究，1997,(12).34鲁明泓， 鲁镇 中国各地区投资环境评估与比较：19902000J.北京：管理世界，2002,(11).44 Vernon4 R.4 Internationall Investmentl andl InternationallTradel inl thel Profitl LifelCycle J.Quarter Journal of Economics,1966,(80).5l Dunning,4 John4 H.Trade,4 Location4 of4 Economic4 Activity,4and4 the4MNE:4A4S
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32、2026） ， 武汉大学 985 工程项目“我国企业国际化的理论与实践研究” 。作者简介： 吴先明， 武汉大学经济与管理学院教授，博士生导师；杜丽虹，武汉大学经济与管理学院硕士研究生。 （湖北 武汉 430072）原载经济管理 （京） ，2007.23.2733表 5 两地区回归系数绝对值比较珠三角地区 长三角地区模型所含 (模型 2) (模型 3)ll自变量 非标准化的 标准化的 非标准化的 标准化的回归系数 回归系数 回归系数 回归系数(Constant) 28.389 18.310 llnGdp lll1.133 .909 lll lnWag lll.666 llll1.010 lll lnGra llll.116 l.304 ll.825 1.025llllnCon lll.194 l.499 ll .391 l.447llllnTra llll.202 l.497 ll .879 l.595llllnMar lll.477 l.723 llll1.966 1.322lllllPri lll .026 l.44843
