空间有关专科开题报告范文 跟中国省际OFDI的集聚特征与全域空间相关性的演变分析类论文范文文献

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中国省际OFDI的集聚特征与全域空间相关性的演变分析

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Moran’sI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；Moran’sI指数

中图分类号：F74文献标识码：Adoi：10.19311/j.cnki.16723198.2018.30.017

1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（OutwardForeignDirectInvestment,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.

2.1HHI

赫希曼一赫芬达尔指数(Herfindahl-HirschmanIndex,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：

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01369,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.

2.2HI

多样性指数(Shannon-WienerIndex,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：

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.具体测算结果见表1.

从表1和图1中可以看出,2006年HI为3.5405,随后逐年增加,2010年有所降低随后继续增加至2012年达到4.1623的高值.2013年开始降低,至2016年小幅回升.因此,HI的测度表明自2006年以来省际OFDI的空间集聚特征先逐步缩小然后又逐步增加,这与HHI测度的空间集聚特征得到了相同的结论.

3省际OFDI空间相关性分析

在进行空间相关性分析时,常用Moran’sI指数.构造Queen相邻的空间邻近距离权重矩阵(ContiguityMatrix),进而通过测算全局Moran’sI指数揭示变量在全域空间自相关特征.Moran’sI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Moran’sI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Moran’sI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,应更好发挥OFDI强省的带动作用,辐射周边省市是可行的.

参考文献

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\[2\]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):6874.

\[3\]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):4044.

\[4\]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):107113.

\[5\]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):112119.

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