Scientia Geographica Sinica  2015 , 35 (4): 396-401

Orginal Article

中国对非洲直接投资的空间分布及其影响因素研究

杜群阳1, 邓丹青2

1.浙江工业大学经贸管理学院,浙江 杭州 310023
2.浙江省科技发展战略研究院产业科技发展研究所,浙江 杭州 310006

The Spatial Distribution and Its Determinants of Chinese Outward Direct Investment to Africa

DU Qun-yang1, DENG Dan-qing2

1. School of Economics and Management, Zhejiang University of Technology, Hangzhou, Zhejiang 310023, China
2. Institute of Industrial Science and Technology for Development, Zhejiang Academy of Science of Technology for Development, Hangzhou, Zhejiang 310006, China

中图分类号:  F299.23

文献标识码:  A

文章编号:  1000-0690(2015)04-0396-06

收稿日期: 2014-01-25

接受日期:  2014-02-17

网络出版日期:  2015-04-20

版权声明:  2015 《地理科学》编辑部 本文是开放获取期刊文献,在以下情况下可以自由使用:学术研究、学术交流、科研教学等,但不允许用于商业目的.

作者简介:

杜群阳(1976-),男,浙江金华人,博士,教授,博士生导师。主要研究方向为经济地理、国际投资。E-mail: duqunyang@126.com

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摘要

基于2007~2011年中国对非洲直接投资数据和非洲43国的经济、人口、能源等数据,分析了中国对非洲直接投资的地理空间分布。在此基础上,运用因子分析方法提取5项影响因素的主因子,并以中国对非洲各国的人均直接投资额为因变量,各主因子为自变量进行回归分析,揭示了影响中国对非洲直接投资国别选择和空间分布的主要因素。实证结果表明,中国对非洲直接投资的空间分布与东道国的硬环境、城镇化、市场化有直接关系,与能源、市场规模的关系并不显著,这有效抨击了海外对于中国对非洲投资旨在资源掠夺的观点。此外,空间效应分析结果显示,中国对非洲各国的直接投资存在空间弱相关性,对周边国的溢出效应不明显。在实证研究基础上,就进一步促进中国对非洲直接投资的发展提出了若干政策建议。

关键词: 空间自相关 ; 因子分析 ; 影响因素 ; 非洲 ; 对外直接投资

Abstract

Using a database of Chinese outward foreign direct investment (OFDI) to Africa from 2007 to 2011, and economic, population and energy data of 43 African countries, this article analyses the spatial distribution of Chinese OFDI to African countries and its determinants. By adopting a factor analysis, five main factors are obtained from sixteen indexes. A linear regression model is used to examine the influence of these five main factors towards the Chinese OFDI to African countries. In the model, Chinese OFDI per capital is taken as an independent variable, and the five main factors as dependent variables. The results showed that the infrastructure, urbanization and marktization of the host countries are significantly correlated with the spatial distribution of Chinese OFDI to African countries, while energy and size of market are insignificant enough. The result strongly opposes the argument that the purpose of Chinese OFDI to African countries are mainly for resource access. Furthermore, the results of the analysis also shows that Chinese OFDI to African countries are weakly correlated in space whilst of no insignificant spillover effect to its neighboring countries. The related background reasons are also provided in the article. Based on the above analysis, the article put forward suggestions for the policy makers in terms of the development of Chinese OFDI to Africa.

Keywords: spatial autocorrelation ; factor analysis ; determinants ; Africa ; Chinese outward FDI

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杜群阳, 邓丹青. 中国对非洲直接投资的空间分布及其影响因素研究[J]. , 2015, 35(4): 396-401 https://doi.org/

DU Qun-yang, DENG Dan-qing. The Spatial Distribution and Its Determinants of Chinese Outward Direct Investment to Africa[J]. Scientia Geographica Sinica, 2015, 35(4): 396-401 https://doi.org/

近年来,非洲日益成为全球投资的热土,中国对非洲投资更是出现逐年持续增长的态势,国务院新闻办2013年8月29日发布的《中国与非洲的经贸合作(2013)》白皮书[1]指出,2009~2012年,中国企业对非洲的年度直接投资额由14.4亿美元增至25.2亿美元,年均增长率达到20.5%,中国企业对非洲直接投资存量由93.3亿美元增至212.3亿美元,增长至2.3倍。目前,在非洲50多个国家和地区投资的中国企业已经超过2 000家。

中国对非洲投资的增长速度快,覆盖范围广,市场潜能大,未来仍有很大发展空间。中非之间的经济互补性强,大力发展中国对非洲投资,促进双边经济合作向深层次发展,不仅可以带动非洲的经济增长,还有利于帮助中国经济实现转型升级,突破发展瓶颈,对双方都意义重大[2,3]。因此,中非双方的合作处于快速增长期并已形成一定的规模[4],目前已有的研究分别从时间、投资主体、文化交流、影响因素、空间等角度对发展现状进行阐述。中国对非洲投资由来已久,尤其是近几年,发展迅速,在投资主体上包括国有企业和私营企业,国有企业占据较大份额,同时,中非投资也伴随着各国政策及外交关系的不断优化[5~7]。在影响因素上,学者们认为包括经济规模、基础设施、劳动力、资源、政治环境等 [8,9] ,其中政治因素在中非合作中占据比较特殊的位置,但并不存在西方国家鼓吹的“资源掠夺”[10]。目前,空间角度上的分析目前并不多见,胡颖文从地理位置的角度分析认为,中国对非洲的投资存在过于集中的现象,但这一现象正逐渐好转[11]

由上可知,大部分国内外有关中国对非洲投资的研究仍局限于单纯的数量分析,未能从空间角度展开系统研究。利用空间分析方法对投资进行研究已被一些学者实践,对于发现投资的新特点有重要意义[12~14]

值得一提的是,2006年中非论坛之后,由于双方政府部门的积极推动,中国对非洲投资迅速增长,在空间分布与国别选择上也出现了许多新的值得学术界关注的现象,进行相关的空间分析能为企业进行投资决策时提供参考,也有利于中国各级政府、相关部门对企业在非洲投资提供指导和服务,同时,也会对非洲各国改善投资环境,吸引外来投资提供帮助。本文的研究,正是基于这样的现实背景和意义展开的。

1 研究方法与指标

本文在研究中国对非洲投资的影响因素及空间分布时,首先运用ArcGIS软件画出中国对非洲投资的四分位图,并运用Moran’I指数研究空间自相关,分析中国对非洲投资的地理分布以及自相关情况。随后,分析中国对非洲投资的国别选择时的影响因素,采用因子分析法对影响因素提取主因子,进而以中国对非洲各国人均直接投资作为因变量,主因子作为自变量,运用普通线性回归模型、空间滞后模型与空间误差模型进行分析。

Moran’I指数分为全局和局域2种。全局指数衡量区域之间整体空间关联与空间差异程度,表征空间集聚或异常值的存在性,指数的取值范围为[-1,1]。局域指数分析观测局域空间聚集情况,可显示空间集聚或异常值的具体方位。全局Moran’I指数与局域Moran’I指数的表达式分别如下:

式(1)、(2)中,n为样本数, W为空间权重矩阵, xi是观测位置i的属性值, x̅是全部观测位置属性值的平均。

空间滞后模型是说明各变量在某一地区是否有溢出效应的模型,它反映一个空间位置上的各种现象通过交流、扩散等方式与周边相邻位置的现象相互联系、相互作用,是实质性的空间依赖表达[15]。模型结果以最大似然法估计,其表达式如下:

式中,y是回归分析中的因变量,W是空间权重矩阵,X是回归分析中的自变量,Wy为空间滞后因变量,β为自变量的系数,ρ为滞后因变量的系数,代表周边地区因变量对中心地区的影响程度,ε为随机误差项向量。

空间误差模型指的是数据存在测量误差或建模过程中考虑的因素不周全而产生的空间依赖性,反映的是其他地区的各变量对中心地区的冲击度,其表达式如下:

式中,y是因变量,X是自变量,ε为随机误差项向量,W为空间权重矩阵,μ为正态分布的空间误差向量,β为自变量的系数,λ为空间误差因变量的系数。该模型结果显示出普通回归分析的误差是否与空间分布有关,系数λ表示其相关程度。

在因变量的选取上,德国学者Peter Nunnenkamp[16],中国香港学者Leonard K. Cheng[17],西班牙学者Jose Villaverde等提出以人均FDI为因变量,即以投资额除以当地人口规模,这一指标有助于控制国家规模对FDI造成的影响。

在实证分析中,本文选取非洲43个国家的数据作为研究样本 ①( ① 不包含在样本中的另8个国家由于数据不可得,并且面积过小或中国对其投资过小而剔除。。借鉴国内外学者的相关研究,选取以下16项指标作为影响因素:国内生产总值、人口、进出口总额、移动电话普及率(平均每百人拥有的移动电话的部数)、公路网密度(每km2公路里程)、电话线路密度(每km2电话干线数)、机场密度(每km2机场数)、互联网普及率(每百人中互联网用户)、劳动生产率、居民消费水平(居民消费与国内生产总值的比值)、城镇人口密度(城镇人口与总人口的比值)、清廉指数、经济自由度指数、煤炭产量、石油产量、天然气产量。数据来源为世界银行(http://www.worldbank.org/)、美国中央情报局(https://www.cia.gov/index.html)、透明国际(Transparency International,http://www.transparency.org/)等国际机构的公报。为减少数据的波动性以及偶然性对分析结果的影响,本文对数据进行算术平均。

2 实证分析

2.1 中国对非洲投资的空间分布

图1为中国对非洲投资强度的空间分布图,数据来源于2012年《中国商务年鉴》[18]的人均FDI。该图将中国对非洲各国的投资按大小分为4类,并以颜色的深浅区分,一类的国家包括13个,为毛里求斯、塞舌尔、南非、赤道几内亚、赞比亚、博茨瓦纳、加蓬、津巴布韦、苏丹、尼日尔、刚果(布)、阿尔及利亚、吉布提。其中,人均GDP超过1 000美元的有11个国家,人口达到1 000万以上的有6个国家。

图1   中国对非洲人均FDI空间分布

Fig.1   Spatial distribution of Chinese per capita FDI to Africa

从地理位置上看,13个国家中只有毛里求斯是岛国,其余12个国家均为大陆国,其中,南非等8个国家均集中于非洲南部,存在集聚现象,另外尼日尔等4个国家散落于非洲北部。利用GEODA软件计算出全局Moran′I指数为0.027,相伴概率为0.538,说明中国对非洲投资强度存在较弱的空间自相关。

图2为中国对非人均FDI的局域自相关系数分布,显示自相关系数小于0的国家有10个,占总体的23.3%,比重不大。大部分国家处于0~0.1这一区间,这些国家的相关性较低,分布广泛,占比大。处于0.1~0.2区间的国家有9个,大多数处于非洲西北部,属于“低低”的聚集类型。自相关系数大于0.2的国家为博茨瓦纳,处于非洲南部,属于“高高”的聚集类型,说明在其周围的国家都是中国对非人均FDI较高的国家。

图2   中国对非洲投资自相关系数分布

Fig.2   Local Moran’s I of Spatial distribution of Chinese investment to Africa

2.2 对非洲投资的影响因素及空间模型

在分析中,由于影响因素的分析涉及自变量的个数众多,且各变量间可能存在错综复杂的相关关系,首先运用SPSS进行因子分析,提取主因子。因子分析结果显示KM系数大于0.7,卡方统计值显著,适合做因子分析。选取的16个指标共提取了5个主因子,其解释变量的累积百分比达到85%,保留这5个主因子能够概括变量的大部分信息。表1为旋转成分矩阵,可以看出,第一主因子在移动电话普及率、电话线路密度、公路网密度、机场密度、互联网普及率5个变量上负载较高,称为硬环境因子;第二主因子在煤炭产量、石油产量、天然气产量3个变量上负载较高,称为能源产出因子;第三主因子在劳动生产率、居民消费水平、城镇人口密度3个变量上负载较高,称为城镇化程度因子;第四个主因子在国内生产总值、进出口总额、人口上负载较高,称为市场规模因子;第五个主因子在经济自由度指数、清廉指数上负载较高,称为市场化程度因子。

表1   中国对非投资影响因素因子分析旋转成份矩阵

Table 1   Rotating components matrix of influence factor analysis on Chinese investment to Africa

成份
12345
移动电话普及率0.9160.0130.065-0.0090.201
电话线路密度0.9140.0130.063-0.0080.201
公路网密度0.843-0.125-0.143-0.0580.024
机场密度0.806-0.087-0.016-0.1740.069
互联网普及率0.7330.2280.2640.1420.387
煤炭产量-0.0240.9680.1590.182-0.012
天然气产量-0.0320.9670.1660.176-0.015
石油产量-0.0220.9660.1630.182-0.014
劳动生产率0.1420.0520.8790.066-0.019
居民消费水平0.085-0.212-0.805-0.099-0.081
城镇人口密度0.0030.1880.7920.0800.122
国内生产总值-0.0110.2560.2940.8740.114
进出口总额-0.0030.1720.4200.8520.071
人口-0.1690.184-0.3270.780-0.006
经济自由度指数0.1970.0020.0030.0860.904
清廉指数0.323-0.0660.1640.0310.847

将因子分析得到的5个主因子作为自变量,人均FDI作为因变量,据此本文建立线性回归模型、空间滞后模型与空间误差模型,得到结果如表2所示。表2显示,普通线性模型的自变量与因变量的拟合度为0.64,F检验结果显著。F1、F3、F5的系数均为正且均通过检验,结果显著,F2、F4未通过检验。结果说明硬环境因子、城镇化程度因子和市场化程度因子均对投资产生正的影响,能源产出因子和市场规模因子对人均FDI影响不显著。

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表2   模型估计结果

Table 2   Model estimation results

普通回归模型空间滞后模型空间误差模型
系数T检验值系数T检验值系数T检验值
CONSTANT5.302*4.5126944.801*4.2213984.955*3.688303
F110.956*8.54180210.980*9.06172411.039*9.190555
F2-0.829-0.6236485-0.786-0.6483010.02000.01788326
F32.742*2.2155482.827*2.3403562.784*2.163011
F40.9400.84439261.1010.91219011.5991.430519
F52.297*1.7910922.289*1.8940812.330*1.990659
W_LIULIANG0.0300.1745805
LAMBDA0.281*1.685635
R20.640.640.65

注:*表示在0.1水平上显著。

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近年来,对于中国与非洲的经济合作,西方国家纷纷抛出“资源掠夺论”、“新殖民主义”等观点,本文的实证研究结果发现中国投资非洲并不是以能源为主要诉求,而是重视东道国的投资环境和市场化程度。此外,在中国对非洲的整体投资中,的确有部分投资是为开发非洲的资源,但只占整体投资的一部分,更多的是从事工程承包,制造业、农业开发等方面投资,这些投资对于非洲自身的发展有很大的帮助。商务部外贸司[19]据显示,截至2012年,中国对非洲投资企业中,制造业、工程承包类投资分别占22.4%,18.7%的比例,矿业投资仅占17.9%,贸易类投资和农林牧业投资分别为16.3%和4.47%(根据中华人民共和国商务部对外贸易司数据计算),显然,矿业企业所占比重不高。此外,中国对埃塞俄比亚、赞比亚、尼日尔等资源稀缺的国家也进行了大量投资,中国企业在制造业、农业等方面的投资带动了当地的经济发展,解决当地就业问题并带去新的技术。与通常的认识不同,本文发现市场规模因子与人均FDI的关系并不显著,中国企业在非洲投资的空间选择时,考虑更多的是该国的经济环境,基础设施等,而非市场规模。

空间滞后模型滞后项未通过检验,空间误差模型误差项通过检验。空间滞后模型中,R2不变,空间误差模型的误差项显著;R2有微小的提高,系数略有变动,空间因素的增加并未对原自变量的显著性产生影响。结合图1图2所示,仅非洲南部有人均FDI较高的集聚的现象,其他地区均呈现低低或高低,整体的溢出效应不强。笔者认为主要有以下几个方面原因:首先,非洲经济发展集聚性较弱。目前,非洲各国经济都处于较低发展水平,其经济发展在很大程度上依赖于自身的资本存量以及自然资源,在地理位置上也呈现出零散的现象,相互之间的影响较弱。其次,在非投资的中国企业对于集聚投资的认识不够,相邻地区的企业间成立的联盟商会也较少,政府的组织沟通联系工作都有待加强。最后,非经济因素对中国在非洲投资区位选择存在一定的影响。中国对非洲投资中存在大量国有企业投资,这些投资进行区位选择时并不主要考虑经济因素,而是受到政策性因素的主导。

3 结论与政策建议

3.1 结论

本文通过对非洲直接投资的空间分布以及影响因素分析,发现:一是中国对非洲投资在空间分布上不均衡,具有较弱的自相关性,在非洲南部具有“高高”类型分布,而在非洲东北部则是“低低”类型分布。二是中国在非投资的分布受该国硬环境因子、城镇化程度因子、市场化程度因子影响,而能源产出因子与市场规模因子的影响不显著,这说明中国对非洲投资并非资源导向型。三是空间实证分析的空间滞后效应不显著,不存在溢出效应,企业间影响仍然不够。

3.2 政策建议

目前,中国对非洲投资已逐渐形成规模,在空间结构及产业分布上的改善可以节约企业成本,提高资金效率,这对国内企业而言至关重要。首先,对非投资时,中国企业应根据非洲各国的特征优势因地制宜。非洲国家的经济发展程度都不高,但各国在吸引投资时有各自优势,塞舌尔、赤道几内亚、毛里求斯等国家分别在硬环境、城镇化、市场上具有优势,我国政府应根据各东道国的优势进行宏观指导,引导企业在东道国选择合适的产业投资,促进企业及当地经济的协调发展,如针对城镇化程度高的国家可以投资制造业、贸易类等企业,拉动当地消费,满足市场需求。其次,中国政府应引导企业在非洲东道国积极建立产业集群或产业园。政府应鼓励发展成熟的国内产业去非洲具有区位优势或者相关资源较丰富的国家或地区投资产业园区,如在非洲南部建立中国劳动密集型产品的产业集群或产业园,在空间结构上形成区位优势,这有利于投资企业节约成本,提高效率,形成竞争优势。同时,中国政府还应通过驻非大使馆的努力,鼓励协会、联盟等团体协助产业园的发展和维护。最后,中国企业在非洲投资进程中应积极开拓新市场。国内企业家在非洲选择投资国时应着眼未来,投资者除考虑该国的硬环境、市场化等情况外,应更重视经济情况稍弱的中等国家并对其市场进行调研,开拓新市场,如对非洲北部进一步加以关注,既可避免在投资过热的国家过度竞争,又可赢得抢占先机的优势。此外,企业家在非洲进行二次投资时,应适当考虑投资于周边国家,周边市场对于投资者来说有更大的便利性,并且降于低海外运营成本。

The authors have declared that no competing interests exist.


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近年来,非洲国家在改善投资环境方面成绩斐然,成为世界许多国家的投资热土,中国成为对非洲投资的生力军。大多数中国企业在非洲的投资取得了双赢效果,不仅缓解了国内资源短缺问题,带动机电设备的出口,而且提升了非洲国家的生产技术水平,在增加税收和扩大就业方面发挥了积极作用。中国在非洲投资也面临着诸多问题和挑战。为此,中国政府和企业采取旨在提高治理能力的应对措施,使中国对非洲投资朝着健康、持续的方向发展。始于2008年的全球金融危机加大了中国对非洲投资的风险,但也孕育着机遇,中国政府和企业应立足于长远投资战略,加大对非洲的投资力度。
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本文在总结国内外投资环境研究方法的基础上,根据区域特殊性、综 合性与可操作性等原则构建了由30项指标组成的指标体系,采用主成分分析的数据处理方法,对非洲各国投资环境进行了综合定量评价,将其分为优(I≥2)、 良(1≤I<2)、差(0.8≤I<1)和极差(I<0.8)四大类,以便为我国企业对非投资提供决策参考.
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在统计和整理非洲外商直接投资数据资料的基础上,分析了非洲外商直接投资(FDI)在时间序列上的变动特点,引入吸收FDI业绩指数,采用变异系数计算模型,探讨了非洲FDI在空间序列上的差异,并对非洲吸引外商直接投资的前景进行了展望.结果表明,非洲吸收外商直接投资水平在波动中逐步提高,FDI流入量增幅较大,但其占世界FDI流入总额比重一直很低,且有下降趋势;非洲FDI的区域和国别差异均很大,但分布不断向均衡方向发展.
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The purpose of this paper is to analyse the regional distribution of foreign direct investment (FDI) in Spain and its main determinants between 1995 and 2005/2008. By means of using different indicators, the paper reveals the major traits of this distribution, among which its highly geographical concentration stands out. Afterwards, the paper performs an explanatory factor analysis to reduce to a manageable number of factors the vast array of FDI determinants considered in the literature. The econometric analysis carried out reveals that factors such as economic potential , labour conditions and competitiveness are important for attracting FDI both at aggregate and sectoral levels; on the contrary, market size is not relevant at all as booster of FDI. Finally, the analysis is extended to take account of the presence of spatial effects, the results showing the existence of negative geographical spillovers associated to the economic potential and competitiveness factors.
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随着全球经济一体化程度的不断深入,国际间的资本流动亦日益频 繁。中国作为全球最大的发展中国家,吸引了世界各国和地区的外商到中国的各个省来进行直接投资(FDI)。但是,随着引资规模的不断扩大,各国在中国的 FDI区域分布不平衡性问题也日益凸显,各国在中国的FDI空间格局均表现出严重的不稳定性,这意味着投资国和地区在中国范围内部的FDI区位选择存在较 大的区域差异。中国是四大文明古国之一,有着自己的文化传统,与世界上其他国家和地区的人文价值观存在很大差异,中国各省份与其他国家也存在着文化差异, 而且中国地域广阔,各省与世界各国之间也存在...
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[20] Leonard K. Cheng,Yum K.

Kwan.What are the determinants of the location of foreign direct investment? The Chinese experience

[J]. Journal of International Economics, 2000, 51(2): 379-400.

https://doi.org/10.1016/S0022-1996(99)00032-X      URL      摘要

By estimating the effects of the determinants of foreign direct investment (FDI) in 29 Chinese regions from 1985 to 1995, we find that large regional market, good infrastructure, and preferential policy had a positive effect but wage cost had a negative effect on FDI. The effect of education was positive but not statistically significant. In addition, there was also a strong self-reinforcing effect of FDI on itself. There was no convergence in the equilibrium FDI stocks of the regions between 1985 and 1995, but there was convergence in the deviations from the equilibrium FDI stocks.
[21] Yin-Wong Cheung.

& Jakob de Haan. China’s Outward Direct Investment in Africa

[J]. Review of International Economics, 2012, 20(2): 201-220.

[22] Bruce A.

Blonigen.& Ronald B. Davies. FDI in space: Spatial autoregressive relationships in foreign direct investment

[J]. European Economic Review, 2007, 51(5): 1303-1325.

[23] 朴英姬.

中国对非洲直接投资的国别、路径及策略选择

[J].西亚非洲,2012,(7):55~60.

https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-7122.2009.07.009      URL      摘要

中国对非洲直接投资起步于改革 开放初期,在前20年间发展比较缓慢。进入21世纪以来,特别是形成中非合作论坛机制和确立中非新型战略伙伴关系后,中国与非洲国家从政府到民间都进一步 增强了深化投资合作的意愿,加之非洲国家经济改革取得明显成效,政治稳定性也逐渐增强,尤其是在全球经济增速日趋放缓的今天,对非洲的投资前景引起中国乃 至世界的关注。尽管如此,对非洲的投资仍将长期面临政治、经济、安全等诸多方面的风险和挑战,中国对非洲投资要更加谨慎地选择投资国别、进入模式、企业应 对投资风险与国际竞争的策略,中国政府应加强鼓励企业投资非洲的政策和措施,以保障中非投资合作健康和持久的发展。
[24] 张战仁,杜德斌.

在华跨国公司研发投资集聚的空间溢出效应及区位决定因素

[J].地理科学,2010,30(1): 15~21.

URL      Magsci      摘要

研发投资的空间集聚有利于溢出知识、节约成本、降低风险、共享资源。以中国省市为空间样本,采用空间自相关Moran指数及集聚分析的空间计量经济学方法,研究了在华跨国公司研发投资的空间溢出效应及区位决定因素。结果发现,在溢出空间性等集聚内生因素作用下,中国省域跨国公司研发投资行为在空间分布上存在交互作用,表现为明显的区域投资集聚现象;在形成空间集聚的各因素中,除市场规模、人才资源等需求和供给因素外,集聚因素本身也有重要影响。
[25] 王庆喜,徐维祥,朱恒福.

外商群集投资的区位决定因素:基于验证性因子分析的研究

[J].地理科学,2012,32(12):1439~1443.

URL      Magsci      摘要

<p>外商群集投资(FCI)为存在产业关联的外资集聚。在前人文献基础上, 从区位条件、成本驱动、企业集聚和产业关联四个维度提出了一个考察FCI 区位选择因素的包含13 个测量项目的测量体系, 利用来自江苏昆山、吴江、浙江平湖等FCI特征明显地区的106 家外资企业的实地调查数据, 采用验证性因子方法确证了这一测量体系的内在结构。这为后续研究从FCI区位决定因素的体系和维度上提供了经验证据和逻辑指引。</p>
[26] 骆高远.

非洲旅游的空间布局研究

[J].经济地理,2011,31(11):1912~1917.

URL      摘要

区域旅游的空间布局是旅游规划、开发与管理的前提,对区域旅游的开发、建设和管理起着指导性的作用。根据区域旅游空间布局的理论和原则,针对非洲旅游资源的现状、特性和分布,提出非洲旅游开发空间结构和总体布局,对非洲旅游开发具有一定的借鉴意义。
[27] 黄梅波,任培强.

中国对非投资的现状和战略选择

[J]. 国际经济合作,2012,(2):44~49.

URL      摘要

自中非合作论坛成立以来,中国愈发重视对非洲市场的开拓,对非直接投资也取得了较大的进展。突出表现为投资规模日益扩大,投资地域逐渐扩大,投资领域不断扩展,投资主体日趋多元化,投资方式不断多样化。今后,中国对非投资可在现有的基础上,继续贯彻投资、贸易与援助相结合的战略,强化本土化经营模式,利用境外经贸合作区和自身比较优势扩大对非洲优先发展领域的投资。
[28] 杨莹.

中国对非洲直接投资研究[D]

. 大连:东北财经大学, 2007:1~42.

[29] 刘爱兰,黄梅波.

中国对非洲直接投资的影响分析

[J]. 国际经济合作,2012,(2):56~58.

URL      摘要

20世纪90年代末以来,在中 国政府"走出去"战略和中非合作论坛的推动下,中非经贸关系迅速发展。随着中非经贸关系的日益深化,资源丰富的非洲大陆成为了中国实施"走出去"战略的重 点地区之一。本文在简要回顾了国际直接投资相关理论的基础上,全面分析了中国企业进入非洲大陆对当地经济社会的积极和消极影响,并针对投资过程中产生的问 题提出相应的对策建议。
[30] 张艳茹.

从产业结构角度浅析中国企业在非洲的投资

[J].商场现代化,2007,(502):56~58.

https://doi.org/10.3969/j.issn.1006-3102.2007.13.193      URL      摘要

作为新兴市场,非洲蕴涵着大量的商机,伴随着"走出去"战略的实施,中国企业也加快了投资非洲的脚步.本文主要从产业结构角度出发,分析了目前中国企业在非洲的投资状况及投资面临的难点,并提出应对措施.

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