台商投资中国大陆区位选择的实证研究

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表 ! 是 "#$ 检验和球形假设检验表， 用于判断各变量数据是否适合进行主成分分析。表中第 一行是检验变量间偏相关性的 "#$ 统计量， 其数值为 % & ’%(， 说明各变量之间的相关程度无太大差 异， 数据比较适合做主成分分析。第二行为球形假设检验的结果， 检验的显著程度为 % & %%%， 说明 球形假设被拒绝， 因此各变量间并非独立， 取值是有关系的， 这与上面各变量相关系数矩阵提供的 信息相一致， 说明数据是适合做主成分分析的。 在进行主成分分析时， 本文以提取主成分的累积贡献率在 ’%) 以上来决定保留的主成分的数 量。运用 *+** 软件对各区位变量进行主成分分析， 得到祖国大陆 ,- 个省市 -% 个解释变量的特征 值和贡献率。从表 , 可以看出， 主成分分析的前三个主成分解释了总变异的 ’. & /-.) ， 已经达到了 设立的标准， 因而用这三个主成分替代以上 -% 个解释变量进行分析。
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*<之间相关性在 (<(* 水平上显著， !表示两变量之间的相关性在 (<(@ 水平上显著。
表 * 是各区位因素变量的相关系数矩阵。从表中我们可以看出， 各变量之间的相关性非常高， 基本上在 ( < (@ 和 ( < (* 的水平上显著。如果直接进行多元回归分析， 会产生严重的多重共线性问 题， 因而有进行主成分分析的必要性。主成分分析的优点在于： 通过对指标的线性变换， 将原来的 多个指标组合成相互独立的少数几个能充分反映总体信息的指标， 从而在不丢掉主要信息的前提 下， 避开了各变量间的多重共线性问题， 便于进一步分析。
二、 台商投资区位因素的主成分分析
从计量经济学的角度看， 解释变量相对于被解释变量的重要性程度， 并不能仅通过各变量对其 解释程度来衡量， 但是， 模型的解释程度却是衡量解释变量对被解释变量重要性程度的指标之一。 因此， 利用上述指标对各区位因素对台商投资影响进行判断， 有待于通过主成分分析来证实。 （一） 主成分的具体含义 根据上述各解释变量和被解释变量的数据， 采用主成分分析模型， 对台商投资的区位条件进行 分析， 所得结果如下表：
!""# 年第 $ 期 （总第 ($$ 期）
厦门大学学报 （哲学社会科学版） （-89: ; 5&<=>? 5<=@A<@:） )*+,%-. */ 01-23% +%143,5167
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（三） 台商投资区位因素的计量模型 本文首先通过主成分分析， 初步判断各区位因素对台商投资区位的重要性， 在此基础上， 利用 多元回归分析， 对各区位因素的重要性做进一步分析。无论是主成分分析， 还是多元线性回归分 析， 都将被解释变量和解释变量取自然对数 （虚拟变量除外） ， 产生对数型变量后再进行回归。这样 变化的目的是将被解释变量与解释变量的非线性关系转化成线性关系， 还可以减少异常点以及残 差的非正态分布和异方差性。此外， 模型回归系数可用于测定解释变量对台商直接投资的弹性， 可 以较好地体现各区位因素对台商投资大陆区位选择的重要程度。 多元回归模型形式为： （ +* ，+, ， …，+" !"#"$%& ’ #( ) #*! !"+* ) #,! !"+, ) #-! !"+- ) … ) #"! !"+"， 为进入回归模型的各解释变量） 。
台商投资中国大陆的区位选择， 取决于台商偏好的区位投资环境。对台商关注的区位条件进 行理论和计量分析， 探讨各个区位因素对台商投资区位选择的重要性， 有助于分析台商投资大陆的 基本动向， 把握未来台商投资的发展趋势。
一、 台商投资区位因素的变量假设、 数据来源及计量模型
计量分析的变量假设、 数据来源以及计量模型的选择如下所示： （一） 台商投资区位因素的变量假设 影响台商投资区位选择的因素， 既有市场规模、 劳动力成本、 经济增长、 优惠政策以及交通基础 设施等传统因素， 又有信息成本和集聚经济等其他因素。后者在台商直接投资的区位决策中， 发挥 日益重要的作用。这里就进入定量分析的台商投资变量和各区位因素变量作如下假设： ( ’ 被解释变量 >A9H= 表示 !""! 年至 !""C 年 $ 月台商对大陆各省市的累计投资合同总额。变量取值以台湾
表, 主成分 ! , 特征值 ( & 0-- & ((% & ’.特征值及其贡献率 贡献率 （)） .% & -!0 -1 & !,/ & (.累积贡献率 （)） .% & -!0 11 & ,(0 ’. & /-.
表0
主成分载荷与旋转载荷矩阵 旋转主成分载荷 第三主成分 % & -/, D % & %%0 % & ,-( % & -/, D % & %-’ % & !-% D % & -0’ % & ./’ D % & ,.0 第一主成分 % & /,( % & ’/1 % & ’(’ % & ’%! D % & %%% & ((% % & ,0( D % & -,( % & .,. 第二主成分 % & -10 % & %,! % & ,,/ % & ,/% % & /!! % & 1(1 % & 10, D % & ,01 D % & --1 第三主成分 % & !%0 % & ,/0 % & %0’ % & -.% % & %1( % & %(0 % & ,(. D % & ’0% & ..(
收稿日期： !""# F "D F !! 作者简介： 李非 （(I$! F ） ， 男， 福建永安人， 厦门大学台湾研究中心教授、 博士生导师， 经济学博士； 李继翔 （(IGI F ） ， 男， 福建福州人， 厦门大学台湾研究中心硕士生。
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万方数据 ・ G" ・
《投资中国》 第 !"" 期和第 !!# 期对中国大陆各省市台商投资调查数据为依据， 其数值为大陆各省 区截至 $""% 年 & 月台商投资累计合同金额减去截至 $""! 年底的台商投资累计合同金额之差。 $ ’ 解释变量 反映市场规模的变量。市场规模越大， 该地区对台商直接投资的吸引力就越大， 所以预 ()*： 期 ()* 对台商投资具有正效应。 +,-： 反映市场化程度的变量。台商偏向于投资市场化程度较高的 地区， 因为较高的市场化程度可以有效地减少台商投资过程中所遇到的不确定性， 降低信息成本和 交易成本。 -./,0 是反映经济基础设施完善程度的变量。经济基础设施状况是台商投资大陆区位选 择中考虑的重要因素之一。本文选取交通网络密度作为衡量经济基础设施完善程度的指标。 12-,3 是反映社会基础设施完善程度的变量。本文选取交通运输仓储及邮电通信业、 批发零售贸易及餐 饮业、 金融保险业、 社会服务业、 卫生体育和社会福利业的产值进行加总， 再除以 ()* 得到社会基 础设施的值。 4+5. 是反映经济开放程度的变量。台商偏向于投资经济开放程度高的地区， 预测变 量 4+5. 的值对该地区台商投资具有正效应。 6075 是反映劳动力成本的变量。低工资水平曾是台 商投资大陆区位选择的重要因素。台商开始更加偏好效率工资而不是名义工资， 工作效率低下会 使台商付出的效率工资反而比雇佣高素质的人才来得高。 06075 反映中国大陆各地区职工平均工 资水平。引入这个变量的目的是和效率工资变量作比较， 分析台商偏好效率工资假设的正确性。 台 819 是反映人才储备的变量。由于近期台商投资大陆主要集中在以电子产品为主的高科技产业， 商投资的区位选择倾向于那些高级人才储备众多并且供应稳定的地区， 倾向于科研环境、 教育体系 相对完善、 高级人才相对众多的地方。假定高等学校在校学生数对台商投资具有正效应。 除传统的变量因素外， 还有反映集聚经济和信息成本的变量： -.39.、 .9:"!。大量实证研究证 明， 这两项对台商投资的区位选择有着重要的影响。台商企业在集聚经济较强的地区投资， 可以较 好地解决产业配套问题， 便于开展专业化分工协作， 享受外部经济的好处， 节省交易成本。信息成 本也具有区域性， 一些地区信息成本较高， 另一些地区则较低。在中国大陆， 以下几类地区的信息 成本较低： 地区经济中心、 沿海地区、 已经建立大量台资企业的地区、 厂商可以享受优惠政策的区 位。 即工业企业数， 一个反映集聚经济的变量。新的企业倾向于建立在存在大量生产活 ［!］ ;.39.， 动的地区。假设工业企业数对台商投资具有正效应。 .9:"! 是现有利用台资的水平变量。该变量 既可测量集聚经济水平， 也可测量信息成本的高低。为降低风险和利用外部经济， 台商在进行新的 投资时， 总是趋向于接近以往的合作厂商。众多台商投资企业投资于某一地区使该地区的信息成 本大大降低， 先前投资的台商企业可以作为潜在投资者收集当地经济和商业信息的来源。 政策环境因素也是台商投资大陆区位选择的重要影响因素。但是， 就目前而言， 优惠政策对台 商投资的吸引力较以前有所下降。一方面， 随着两岸先后加入世贸组织， 外资与内资平等对待的趋 势不可避免； 另一方面， 优惠政策的可模仿性很大， 例如， 对土地使用权出让及税收优惠政策等， 各 地并没有太大的差异。由于政策因素不易量化， 进行定量分析存在一定的困难， 因而本文仅在定性 分析中有所涉及。 （二） 台商投资区位因素的数据来源 以上各解释变量数据是根据 $""% 年 《中国统计年鉴》 发布的 $""$ 年数据进行整理和处理而 得。被解释变量数据经台湾 《投资中国》 杂志第 !"" 期和第 !!# 期提供的台商投资各省区的累计合 同金额计算而得。应当说， 它所提供的数据是较为可靠的， 正如该杂志社社长李孟洲所说： “我们必 须逐一和所有省市联系， 逐一找到各省市权威机关中的权威人士， 请其提供数据， 然后再拿对方所 提供的数据， 来和本社先前从文献中掌握到的参考性数据作比对、 论证， 如果发现有较大的误差， 就 必须再次和对方联系， 以作再次论证或另寻数据来源。 ” ［$］ 万方数据 ・ <! ・