中国省际OFDI的集聚特征及全域空间相关性的演变分析

杨光坤 董秦男

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Morans I 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；Morans I指数

中图分类号：F74 文献标识码：A doi：10.19311/j.cnki.16723198.2018.30.017

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（Outward Foreign Direct Investment，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。

2.1 HHI

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

上式中i表示省份，ofdii表示第i省市的OFDI，∑29i=1ofdii表示29个省市OFDI之和。HHI在0～1之间，从0到1，表示集中度逐渐增加，等于1表示只有一个地区进行对外直接投资，越接近于0，表明各省市对外直投资越平均。具体测算结果见表1。

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01369，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。

2.2 HI

多样性指数（ Shannon-Wiener Index，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：

HI=-∑29i=1silog2si

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。

3 省际OFDI空间相关性分析

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

参考文献

[1]李莹，沙文兵. 中国对外直接投资逆向技术溢出效应：近期文献综述[J]. 科技管理研究，2017，37（10）：148153.

[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）：6874.

[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）：4044.

[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）：107113.

[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）：112119.