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资者在同一区域集中。(徐康宁、王剑,2005 ,2006) 。Cheng 和Kwan (2000) 的研究结果表明,当地的FDI 聚集程度对外资在中国的省际分布具有显著的积极作用。Kang 和Lee (2004) 也发现韩国企业在中国的地区分布呈现高度的聚集性,计量结果证实了韩国企业区位选择的“来源国聚集”特征,即韩国企业倾向于在本国企业集中的地区进行投资
。
假说5 :地理相近和文化相似是韩资企业地区选择的正相关变量。
地理因素也是韩国企业区位选择的一个重要变量。如前所述,在海外投资的韩国企业要与本国的母公司或者关联企业保持经常性的业务联系,包括原料、中间品和机器设备从本国进口,部分产成品还要返销回母国,投资地点距离韩国越近,运输成本的费用支出越低。选择地理靠近的地区投资也是出于降低不确定性的考虑。众所周知,跨国公司在对外投资的地点选择上面临诸多不确定性因素,对投资地点的信息掌控水平在很大程度上决定了投资项目的成败与否。一般而言,距离本国越近的地区,企业越容易了解当地的投资环境,母公司对海外子公司的管理也更为便利,投资项目的不确定性风险也大为降低。与地理因素联系很紧的是文化因素。中国和韩国同属东方文化,文化相近、语言相通、传统相似的地区更容易赢得韩国投资者的认同,会表现出明显的所谓“种群联系”(ethnic linkage) 。韩国企业在中国东北省市和山东省的大量投资,除了地理的便利性外,很可能也是这种“种群联系”起作用的结果。

总体样本的计量检验

基于前文的理论假说,本节通过实证计量分析,以检验韩资企业在华分布的区位决定因素。考虑到理论假说主要是针对制造业企业的区位选择行为,并且由于韩国在华投资企业绝大多数集中在制造业部门,因此计量检验也以韩资制造业企业为研究对象。地区样本包括29 个省级行政区(考虑到数据的可得性,重庆和西藏不在其中) ,为保证数据的稳定性和可靠性, 样本年限确定为1992 - 2003 年,面板数据集的样本观察值共计348 个。
对应于韩资企业区位分布的基本假说,根据数据可得性及相关研究文献,我们选取9 个主要的区位因素作为回归方程的自变量,增加了地区的人力资本和优惠政策这两个因素变量。为了避免回归方程中的共线性问题(例,样本年限内各地区单位面积上的铁路里程与公路里程之间的相关系数高达01925) ,防止两个变量可能引起的结论偏差,对于每个区位因素的量化处理,我们仅以一个最能反映该区位特征的经济指标进入回归方程。表3 列出了区位特征变量、处理方法以及理论预期符号。
回归方程中的因变量为当年新注册韩资企业个数加1 后的自然对数。由于企业区位选择的观察决策时间与最终注册时间存在时滞问题,此处选取的自变量均为注册日期前一年的值。韩资制造业企业的地区分布数据来源于国家商务部的《韩国在华投资企业名录》数据库,剔除数据库中一些信息不全的韩资企业记录,最终进入样本中的韩资企业共计4321 个。各城市的经纬度数据来源于中国科学院的地理信息系统。其余变量数据来源于《中国统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》、《中国经济特区与沿海经济技术开发区年鉴》。
根据面板数据的基本回归模型,我们分别采用普通最小二乘法(OLS) 、固定效果模型(Fixed Effect Model) 和随机效果模型(Random Effect Model) 进行回归分析,表4 列出了相应的计量结果。从中可以看出,固定效果模型由于误差设定形式的问题,样本期内观察值固定不变的自变量都作为常数项处理,因而未能反映距离(DIST) 和种群联系(ETHNIC) 这两个重要区位特征的影响,导致回归结果存在较大的偏差,拟合优度的R2 值只有01004 也证明固定效果模型不能解释韩资企业的地区分布特征。同时,随机效果假设的布伦奇- 帕甘拉各朗日乘子(Breusch andPagan LagrangianMultiplier) 检验值为75134 ,远远超过1 %的显著性水平,拒绝了误差的随机扰动项为零的假设。因此,相比OLS 回归而言,随机效果模型更符合实际情况。另外,我们注意到样本中的面板数据具有横宽纵窄的特征,也即截面单元个数多于时间序列的年份跨度,截面地区间的异方差性会使回归结果产生一定的偏误(格林,1998) ,此时,采用可行的广义最小二乘法(Feasible Generalized Least Square ,简记FGLS) 将有助于得出更为可靠的结果。

　注:表中ln 是自然对数符号;
a. 此处加1 是为了保证自然对数有意义;
b. 空间距离按照城市的经纬度数据进行空间计算而得;
c. ETHNIC 为虚拟变量,辽宁、吉林和黑龙江境内有大量的朝鲜族居民,而山东则与韩国隔海相望,两地间的人员往来和经济活动频繁,因此这四个省份与韩国存在密切的种群联系。　FGLS 的回归结果显示,除变量HUMAN 和INFRA 的系数符号偏离预期之外,其余解释变量系数均符合理论预期且高度显著(仅有变量POLICY未通过显著性检验) ,说明回归方程在很大程度上解释了韩资企业在华区位选择的基本特征。变量WAGE 和PGDP 的系数绝对值最大,且具有最高的显著性水平,证明韩资企业在中国投资的主要动机是寻求廉价劳动力和产品销售市场。韩国工商会所、中国韩国商会曾专门就韩国对华投资动因展开过调查(黄繁华2002) ,据对来华投资的256 个韩资企业调查的结果,利用中国廉价劳动力列各投资动因之首(5114 %) ,进入中国国内市场居其次(3015 %) ,这和我们的检验结果是一致的。


对廉价劳动力资源的偏爱是韩国企业和欧美等国企业区位选择的突出差异。韩国企业集中于环渤海和东三省一带,除北京和天津外,这些地区的人力工资水平仅等于或略高于全国平均标准,而欧美等国企业则主要集中在上海、江苏、广东等华东和华南一带工资水平较高的发达地区。徐康宁和王剑(2002) 的研究结果表明,美国企业对华投资的主要动因是发掘中国的消费市场,劳动力成本的影响并不显著。这种区位选择模式上的国别差异可能是由于投资主体的异质性所造成的,传统的轻纺工业在韩国对华直接投资的行业构成中仍占据较大比重,而欧美等国对华直接投资主要集中在汽车制造、石化工业、电子信息之类的重化工业或高科技行业,投资主体的行业异质性决定了投资动机的差异。

变量DIST 和ETHNIC 高度显著,反映出投资地点与韩国的地理和文化距离对于韩资企业的区位决策有着极为重要的影响,这是韩国企业在华区位选择的一大特色。山东和东北三省之所以能吸引韩国企业高度集中,毗邻的地理优势和密切的种群联系在其中起到了决定性的作用。例山东的成山角距离韩国的仁川港只有180 海里,距离韩国西岸的大城市也只有200 余海里,在这些地区投资极大地降低了运输成本。同时,东北三省和山东与韩国的人文关系比较密切,加上历史上的种群联系,使得韩国企业对这些地区具有很强的文化认同感,降低了交易成本。韩国在吉林和黑龙江两省的直接投资较为集中是一个显著的例证,因为相比其他经济发展水平相似的地区来说,这两个省份并无显著的区位优势可言,国际直接投资很少在此处发生,能够吸引大量的韩国直接投资,只能从人文、地理因素来解释。
聚集变量AGGLOM 的系数显著为正,揭示了韩资企业地区分布的来源国聚集特征。由于韩国企业在中国进行的是基于国际生产分工的垂直一体化投资活动,企业间的产业联系非常紧密,一个核心大企业的周围往往集中了一批为之配套的中小企业,以便于节约中间品的运输成本,保障配套产品供给。同时,由于韩国企业之间长期以来形成的生产协作关系,对外投资会形成连带效应,从而在地区分布上表现出类似于日本企业“漂染缸”(Keiretsu) 式的来源国聚集形态(Belderbos 2002) 。相比之下,欧美等国企业在中国主要是水平FDI ,地区分布就不具有这种来源国聚集特征,或者说聚集特征不如韩国企业这般明显(He 2003) 。
变量POLICY的系数符号为正但不具有显著性,说明优惠政策可能会诱导一部分韩商投资,但作用比较有限。
三星经济研究所(2004) 对韩国企业的一项调查统计表明,只有211 %的企业是出于中国政府对外资的优惠政策而投资,优惠政策对韩资企业的吸引力在所有动因本论文由英语论文网提供整理，提供论文代写，英语论文代写，代写论文，代写英语论文，代写留学生论文，代写英文论文，留学生论文代写相关核心关键词搜索。