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集聚機制下跨國公司在華研發(fā)投資的區(qū)位選擇

2015-05-30 10:48:04陳麗源
2015年50期
關鍵詞:空間計量跨國公司

陳麗源

摘要:本文基于新經濟地理學的視角,以省市為空間樣本,應用空間計量經濟學方法對跨國公司在我國的研發(fā)投資區(qū)位選擇的因素進行分析。研究發(fā)現(xiàn),市場規(guī)模,市場競爭程度,外商投資規(guī)模,科研水平,科研人才,研發(fā)設施供應狀況和省域政策行為對RDI的流入具有顯著的正面影響;而在集聚內生因素的作用下,跨國公司在華的研發(fā)投資行為在空間上存在交互作用,表現(xiàn)出了明顯的區(qū)域投資集聚現(xiàn)象。

關鍵詞:跨國公司;研發(fā)投資;集聚因素;空間計量

隨著科技與經濟全球化逐步深入發(fā)展,研發(fā)全球化在跨國公司的主導下呈現(xiàn)出新的發(fā)展趨勢,與東道國本土機構加強合作成為跨國公司海外研發(fā)策略的重要取向。在研發(fā)全球化的進程中,發(fā)展中國家與新興市場國家逐步成為了其中的重要參與者,中國也成為跨國公司在全球進行研發(fā)投資選址過程中的熱點地區(qū)。而跨國公司在華的研發(fā)投資地域分布也表現(xiàn)出了明顯的集聚現(xiàn)象。

一、跨國公司在華研發(fā)投資的空間自相關分析

本文要運用空間計量經濟的方法對跨國公司在華的研發(fā)投資區(qū)位選擇進行研究。對全國31個省域跨國公司研發(fā)投資的Morans I進行測算。Morans I指數(shù)可以測度跨國公司研發(fā)投資的空間數(shù)據(jù)在整個系統(tǒng)內表現(xiàn)出的分布特征,即測度空間相關性。

Moran指數(shù)的公式為:

MoranI=∑ni=1∑nj=1Wij(Ri-Y)(Yi-Y)S2∑ni=1∑ji=1W(2)

式中S2=1n∑ni(Yi-Y)2,Y=1n∑ni=1Y,Yi示第i個地區(qū)的觀測值,n為地區(qū)總數(shù),Wij為空間權重矩陣,以區(qū)域i和j是否相鄰設定Wij:區(qū)域i和j相鄰時,Wij=1;否則為0,本文即采用這一標準建立空間權重矩陣。

經計算Morans I的值為03872>0。且Morans I的正態(tài)統(tǒng)計量Z值(44994)大于正態(tài)統(tǒng)計分布函數(shù)在001水平下的臨界值(196),表明中國大陸31個省市跨國公司研發(fā)投資在地理空間分布上具有有顯著的正相關關系,并不是出于完全隨機的狀態(tài),具有一定的規(guī)律。

二、跨國公司研發(fā)投資集聚的空間模型估計結果與分析

(一)空間計量經濟學模型

計量經濟學在發(fā)展過程中衍生出了空間計量經濟學這個分支,研究空間交互作用。在對本文進行實證分析時,如果運用最小二乘法,系數(shù)就會因為空間相關性的存在而有偏或無效。所以就可以選擇空間滯后模型或空間誤差模型,運用最大似然發(fā)估計,結果就會更加可靠??臻g滯后模型(SLM,公式(1))和空間誤差模型(SEM,公式(2))

lnRDI=ρW+βX+ε(1)

lnRDI=βX+ξξ=λWξ+ε(2)

在式(1)和(2)中,LnRDI是因變量,RDI是各省市所吸引的跨國公司研發(fā)投資。X為除空間交互因素外其他解釋變量組成的變量矩陣。ρ和λ分別為空間回歸系數(shù)與空間誤差系數(shù),W是空間權重,ξ和μ為隨機誤差向量。

(二)模型因素的選擇

本文選取了七個因素,但這七個因素分為三個大類,分別是:市場因素、資源因素和政策因素。其中市場因素包括,市場規(guī)模、市場競爭程度和跨國公司研發(fā)投資流。資源因素包括科研水平和科研經費。政策因素包括研發(fā)設施和省域政策行為。為了消除個因素間的共線性問題,本文運用因子分析法提取出3個主因素,這三個主因素解釋了原來變量的90%。

跨國公司在華研發(fā)投資區(qū)位決定模型為:

LnRDI = c + β1f1 + β2f2+ β3f3+ ξ(3)

本文的空間樣本是除了香港、澳門、臺灣、西藏、新疆、甘肅省和青海市以外的28個省市自治區(qū),本文數(shù)據(jù)均來源于2012-2014年的《工業(yè)企業(yè)科技統(tǒng)計年鑒》。

(三)2012~2014空間計量經濟估計與分析

本文對SLM、SEM模型的估計結果如下表所示。

空間滯后模型和空間誤差模型檢驗結果如圖3所示,兩個模型的擬合優(yōu)度都較高,當然,擬合優(yōu)度是基于參差平方和分解,由于運用最大似然法估計參數(shù),擬合優(yōu)度檢驗的意義并不大,因此可以通過LogL、AIC和SC來進行比較,比較結果顯示,SLM的logL值(-36065)最大,極大似然比率只通過了10%水平的顯著性檢驗,因此SEM模型比SLM和OLS估計的模型要好。此外由于SEM的回歸結果中,空間誤差項系數(shù)為負,且沒有通過1%的顯著性檢驗。所以我們舍去SEM模型,采用SLM模型進行解釋。

比較起來看,在樣本區(qū)間內中國各個地區(qū)跨國公司研發(fā)投資規(guī)模的因素中,市場規(guī)模和科研水平(f2)占據(jù)主導地位,市場競爭程度、科研人才、研發(fā)配套設施的供應、省域政策行為等(f1,f3)對跨國公司研發(fā)投資的作用居于次要地位。

三、結論和對策建議

本文通過對新經濟地理理論的歸納總結和梳理,發(fā)現(xiàn)空間計量模型可以用來解釋國際直接投資的區(qū)位分布問題。研究結果顯示,在7個因素當中,市場規(guī)模和科研水平,市場競爭程度、科研人才,研發(fā)配套設施的供應和省域政策行為對跨國公司在華研發(fā)投資都有顯著地正面影響。因此可以看出,各省市要吸引跨國公司的研發(fā)投資額可以從以下幾個方面入手:1、加大科研投入,重視基礎研究。2、完善市場機制、促進市場的競爭。3、提高人才資源儲備、建好研發(fā)基礎設施。4、穩(wěn)定外商投資規(guī)模,推動地方引資政策。(作者單位:上海大學經濟學院)

參考文獻:

[1]何潔,(2000)“外國直接投資對中國工業(yè)部門外溢效應的進一步精確量化,”《世界經濟》第12期。

[2]盛壘,(2009)《外資在華研發(fā)空間集聚及知識溢出研究》,博士學位論文,華東師范大學。

[3]王建華,(2004)“跨國公司海外R&D投資的內在動因與區(qū)位選擇,”《中國科技論壇》第4期。

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