Solicitar datos relevantes para el análisis de las diferencias regionales en la inversión extranjera directa en China.

Análisis de las diferencias entre Jiangxi y el Este de China a la hora de atraer inversión extranjera directa

1 Introducción

Con la integración de la economía mundial, la inversión extranjera directa (en adelante, IED) se ha convertido una fuerza impulsora para las economías de los países en desarrollo. Desde 1993, China se ha convertido en el segundo mayor inversor extranjero del mundo después de Estados Unidos. En 2002, el uso real de IED por parte de China ascendió a 52.700 millones de dólares, superando a los Estados Unidos por primera vez y convirtiéndose en el mayor inversor extranjero del mundo. Debido a la afluencia de capital extranjero, la inversión extranjera directa desempeña un papel cada vez más importante en el desarrollo económico de China. Es propicio para proporcionar a China recursos escasos, mejorar los niveles científicos y tecnológicos, crear oportunidades de empleo y promover el desarrollo económico. Es un posible factor acelerador de la modernización de China.

Sin embargo, todo tiene dos caras. Aunque la cantidad total de inversión extranjera directa que fluye hacia China es enorme, su distribución regional está gravemente desequilibrada. En la actualidad, la mayor parte de la inversión extranjera atraída por China se concentra en las zonas costeras, especialmente en las zonas costeras del sudeste, como Guangdong, Jiangsu, Fujian y Shanghai. En 2002, entre las inversiones extranjeras directas reales utilizadas en varias regiones, la región oriental representó 87,43, la región central representó 9,88, la región occidental representó 2,65 y las regiones central y occidental sólo representaron 12,57 [1]. Una gran cantidad de capital extranjero ha fluyedo hacia las zonas costeras, lo que ha desempeñado un papel muy importante en la promoción del rápido crecimiento de las economías costeras. Sin embargo, también ha agravado el desequilibrio del desarrollo económico de mi país y ha ampliado aún más la brecha entre el este, regiones central y occidental.

Con el fin de promover el desarrollo coordinado de las economías regionales y reducir gradualmente las brechas regionales, este artículo basado en el modelo de regresión establecido sobre los factores decisivos que afectan la IED, realizó un promedio ponderado de los factores decisivos de la IED en los países del Este. provincias y ciudades, y lo utilizó como valor de referencia para comparar Jiangxi. Se realizó un análisis comparativo de los indicadores provinciales correspondientes y los valores de referencia para calcular el índice de diferencia entre la provincia de Jiangxi y la región oriental en la atracción de IED, proporcionando así sugerencias de políticas para el Futura toma de decisiones sobre IED del gobierno provincial de Jiangxi.

2 Revisión de la literatura

Desde la década de 1960, la investigación sobre la teoría de la inversión extranjera directa ha seguido profundizándose. En la década de 1960, la teoría de la inversión extranjera directa se centró en utilizar el principio tradicional de ventaja comparativa para explicar los flujos internacionales de capital. Después de entrar en la década de 1990, el método de investigación que combina la teoría de la internalización con el sistema de equilibrio general se convirtió en un tema de investigación candente. En resumen, en los últimos años, los debates académicos sobre cuestiones de ubicación de la IED se han llevado a cabo básicamente desde dos perspectivas: una es explorar y estudiar teóricamente las motivaciones y los factores que influyen en la selección de la ubicación de la IED desde diferentes aspectos o ángulos, en segundo lugar, muchos académicos; Tanto en el país como en el extranjero se utilizan cada vez más modelos econométricos para realizar investigaciones empíricas sobre la elección de la ubicación de la IED.

2.1 Investigación teórica sobre la selección de ubicación de la inversión extranjera directa

2.1.1 Teoría de la ubicación

Teóricamente, la teoría de la ubicación inicial es la base de la teoría de la elección de ubicación de la IED Muchas teorías relevantes de selección de ubicación para inversiones internacionales directas se basan todas en la teoría de la ubicación y contienen más o menos las ideas embrionarias de la teoría de la ubicación. El desarrollo de la teoría de la ubicación ha formado principalmente tres escuelas: la escuela de costos, la escuela de mercado y la escuela del comportamiento, que explican respectivamente la elección de ubicación de la inversión extranjera directa desde los aspectos de la búsqueda de la minimización de costos, la maximización de ganancias y las necesidades de los propios administradores de las empresas. . El análisis de esta teoría de los factores de distribución de la ubicación y la selección de la ubicación proporciona una base teórica y una metodología para el análisis de la ubicación de la inversión extranjera directa, pero rara vez implica investigaciones sobre las actividades económicas de las empresas multinacionales.

2.1.2 Teoría de la selección de ubicación de la IED

La teoría de la ventaja monopolística propuesta por Harmo cree que las empresas en el país de origen tienen ventajas monopolísticas más favorables que empresas similares en el país receptor. la razón por la cual las empresas realizan inversión extranjera directa. Furong propuso la teoría del ciclo del producto, creyendo que la ubicación de producción depende de las diferentes etapas del ciclo de vida del producto (Li Yunjing) [2]. La teoría de la inversión directa "al estilo japonés" del académico japonés Kojima Kiyoshi cree que la inversión extranjera directa es diferente de la transferencia general de capital, sino una transferencia integral de capital, tecnología y métodos de gestión. La inversión extranjera directa se refiere a la transferencia de industrias con desventajas comparativas a industrias con ventajas comparativas en el país anfitrión, o la inversión en industrias con ventajas comparativas en el país anfitrión, expandiendo así el comercio y aumentando las ganancias.

La teoría del trade-off de producción internacional de Dunning cree que las ventajas de ubicación que afectan la inversión extranjera directa incluyen los recursos naturales y artificiales, así como la distribución espacial del mercado, el precio, la calidad y la productividad de los insumos. , transporte y comunicaciones internacionales Costos, incentivos y barreras a la inversión, barreras artificiales al comercio de productos, condiciones sociales y de infraestructura, y diferencias ideológicas, lingüísticas, culturales, comerciales y políticas entre países, R&Economías, sistemas económicos y gobiernos que concentran la producción y política de ventas.

Algunos académicos han estudiado la elección de ubicación de la IED desde la perspectiva del efecto de aglomeración. Porter cree que una región atrae IED porque "ha desarrollado infraestructura, tiene acceso a instalaciones de servicios específicas y mano de obra calificada, tiene una buena imagen regional y un gran número de aglomeraciones industriales". Kmgma, Dunning, Dermot y Davelin han estudiado teóricamente el impacto de los efectos de agregación. Luger y Shetty confirmaron el importante impacto de las economías de aglomeración en las opciones de ubicación de las inversiones de las empresas extranjeras a través de investigaciones sobre industrias de tres dígitos (estándares de clasificación industrial). Xu Luodan y Tan Weihong también analizaron el papel de la aglomeración en la atracción de inversiones extranjeras en China (Wu Yao)[3].

2.2 Análisis empírico de la selección de ubicación de la IED

El análisis empírico en realidad se basa en investigaciones teóricas, cuantificando varios factores que influyen y utilizando métodos de análisis econométricos para probar la relación entre estos factores y el nivel de IED. de correlación. Los diversos factores que influyen suelen dividirse en varias categorías: factores de costos, factores de mercado, factores económicos de aglomeración y factores institucionales. En los últimos años, muchos académicos nacionales y extranjeros han realizado análisis empíricos sobre diversos factores que influyen.

2.2.1 Análisis empírico de la selección de ubicación de la inversión extranjera directa

En cuanto al impacto de los factores de mercado y costos en la IED, el estudio de Rashmi, al igual que el estudio de Globeman y Shapiro, encontró que los factores básicos Las variables económicas tienen un impacto significativo en la IED. Específicamente, estos factores incluyen principalmente: tamaño del mercado, costos laborales, nivel de alta tecnología, deuda externa y generación de energía. Sin embargo, a juzgar por la literatura empírica actual sobre el impacto de las políticas gubernamentales en la IED, las conclusiones sobre el impacto de las políticas gubernamentales en las entradas de IED son inconsistentes. La investigación de Rashmi muestra que algunas políticas gubernamentales de incentivos fiscales tienen un impacto positivo en las entradas de IED, pero el impacto no es significativo, mientras que la eliminación de algunas medidas restrictivas tiene un impacto positivo significativo en las entradas de IED. Devereux, Griffith y Hines creen que la política fiscal afecta la distribución regional de la IED, especialmente la IED orientada a la exportación, mientras que otras políticas sólo desempeñan un papel menor (Hu Zaiyong) [4].

Sin embargo, el informe de la UNCTAD muestra que los incentivos implementados por los gobiernos juegan un papel menos importante. Algunos estudiosos como Vilela y Barre también plantean puntos de vista diferentes. Creen que si se tiene en cuenta el impacto de los factores económicos sobre la IED, se eliminará el impacto de los incentivos gubernamentales para atraer IED. Hoekman y Saggi también sostienen que, si bien los incentivos desempeñan un papel a la hora de atraer cierto tipo de IED, no funcionan cuando se consideran dentro de factores económicos más amplios.

2 . 2 . 2 Análisis empírico nacional de la selección de ubicación de la IED

Los académicos nacionales suelen utilizar datos transversales o datos de panel para analizar la IED nacional provincial o regional y, a menudo, utilizan la regresión de correlación. Análisis analítico o comparativo.

Lu Minghong utilizó datos de inversión extranjera de 29 provincias y regiones entre 1988 y 1995 para analizar el impacto del entorno de inversión en la ubicación de la inversión extranjera. Los resultados muestran que el PIB regional, la proporción del valor de la producción de la industria terciaria, la proporción de población urbana, el grado de preferencias especiales de política económica y el grado de exportación económica regional están correlacionados positivamente con la inversión extranjera directa en cada región. Al mismo tiempo, también calculó la desviación entre la inversión extranjera directa absorbida por cada región y su entorno de inversión, y consideró que Guangxi, Shaanxi, Jiangsu, Hainan, Guizhou, Gansu, Tianjin y otras provincias son zonas con exceso de inversión extranjera y han atraído demasiadas inversiones. Xinjiang, Fujian, Henan, Hebei, Mongolia Interior, Guangdong, Qinghai y Shanxi son regiones con inversión extranjera insuficiente, pero que tienen un gran potencial.

Wei y He Canfei realizaron un análisis empírico de las motivaciones de inversión y los factores de ubicación de 135 empresas con inversión extranjera en la ciudad de Qinhuangdao a través de una encuesta. Los resultados muestran que las motivaciones para la inversión extranjera en China son los insumos de producción y la motivación del mercado, la motivación de los servicios de producción, la conexión cultural y la motivación emocional, el uso de políticas preferenciales y la motivación de reducción de riesgos, la motivación de la competencia y la motivación de las exportaciones. en Qinhuangdao se puede resumir en factores del entorno económico y cultural urbano, factores de costos de transacción, factores de oferta de insumos de producción, factores de mercado y factores de costos de insumos.

Ge Shunqi comparó el índice de desempeño y el índice potencial de utilización de la IED en 31 provincias y ciudades de China. De 65438 a 0995, las principales provincias y ciudades del índice son Beijing, Shanghai, Guangdong, Tianjin, Zhejiang, Fujian y Jiangsu. En 2001, la clasificación de los valores del índice no había cambiado, pero el valor del índice en Beijing había disminuido y los valores del índice en otras provincias y ciudades habían mejorado en diversos grados. Además, muchos académicos han comparado el impacto de la adhesión de China a la OMC en la atracción de IED y también han elaborado algunas teorías valiosas.

En resumen, el análisis empírico de la selección de la ubicación de la IED realizado por académicos nacionales y extranjeros muestra que las variables económicas básicas, a saber, los factores económicos de mercado, costo y aglomeración, tienen un impacto significativo en la IED, mientras que los resultados de la investigación Las políticas basadas en factores institucionales son controvertidas. La formulación de políticas debe basarse en un análisis específico de situaciones específicas.

3 Análisis de las diferencias en la atracción de IED entre Jiangxi y las regiones orientales

El análisis empírico de este artículo se divide en dos pasos: el primero es seleccionar un modelo de regresión. De acuerdo con las necesidades del propósito de escribir este artículo y la limitación de espacio, es necesario elegir un modelo que pueda reflejar de manera integral los factores que influyen en la inversión extranjera directa en China como base del análisis. Los modelos requieren datos completos y conclusiones sólidas y representativas. En el segundo paso, basándose en el modelo, se comparan y analizan los factores que influyen en la provincia de Jiangxi y los indicadores correspondientes en la región oriental, y luego se calcula el índice de diferencia en la atracción de IED entre la provincia de Jiangxi y la región oriental.

3.1 Selección del modelo

Este artículo se basa en un modelo de regresión establecido por Wu Yao, un estudiante de posgrado de la Facultad de Economía de la Universidad Capital de Economía y Negocios. Con base en los factores que influyen en la IED descritos anteriormente, el autor seleccionó nueve variables como variables explicativas en la ecuación:

in(IED)= ao a 1ln(PIB) a2ln(GGDP) a3 ter a 4h cap a5ln (salario)

a 61n (TRA) a7 infra a8ln (FDI-1) a9 pol C (3.1)

La IED (unidad: 10.000 dólares estadounidenses) es la variable explicativa del PIB; (unidad: 100 millones de yuanes): producto interno bruto; PIBB (unidad: yuanes): producto interno bruto per cápita; TER (unidad:): la proporción de la industria terciaria (finanzas, información, transporte y otras industrias en varias regiones) al PIB, midiendo una región El grado de desarrollo orientado al mercado (unidad: ): el stock de capital humano en cada región salarios (unidad: yuan): el nivel salarial promedio de la fuerza laboral en cada región, que refleja el nivel de costo laboral de la inversión extranjera directa en cada región; TRA (unidad: miles de millones de dólares estadounidenses): volumen total de importaciones y exportaciones, utilizado para medir el grado de apertura de una región INFRA (unidad: km/km2): densidad integral del transporte; líneas, utilizadas para medir el nivel de infraestructura de una provincia o ciudad; IED-1 (unidad: 10.000 dólares estadounidenses): Monto de inversión extranjera directa en el año anterior; POL: Políticas preferenciales para inversionistas extranjeros. A las áreas que disfrutan de políticas preferenciales se les asigna un valor de 1; de lo contrario, es 0[5].

Estas nueve variables tienen en cuenta factores como el efecto de aglomeración, la escala económica y la capacidad del mercado, la eficiencia económica, el grado de comercialización, el stock de capital humano, el grado de apertura al mundo exterior, el nivel de infraestructura, el coste laboral y políticas preferenciales. Los indicadores son completos y razonables. Al mismo tiempo, el autor utiliza los 365.438 datos de panel de China de 1997 a 2003 y utiliza métodos de análisis econométricos para analizar el impacto de diversos factores sobre la IED desde niveles tanto estáticos como dinámicos.

El modelo se analizó mediante el método de regresión por pasos.

Como resultado, cinco variables explicativas entraron en la ecuación a través de la prueba, a saber:

ln (inversión extranjera directa)=1,985 0,435ln (producto interno bruto) 0,610ln (PIBG)-0,634ln (salario) 1,023 INFRA

0.508 ln(IED-1) 0.467 pol C(3.2)

Los resultados de la regresión muestran que las variables explicativas son 1n(IED-1), INFRA, ln(PIB) , 1n(salario), 1n (GGDP),

POL pasaron la prueba de significancia y fueron significativos en el nivel 1. El r-cuadrado del modelo general alcanzó 91. 38.

Tiene un buen ajuste. El valor f es 351,6917, que es significativo al nivel de 1, lo que indica que el modelo es significativo en general. El valor D-W es 1,476, lo que indica que no existe una autocorrelación en serie grave, y los valores VIF están todos por debajo de 5, lo que indica que no existe una linealidad múltiple grave. Además, al observar la gráfica residual, no se encontró heterocedasticidad obvia.

Según este modelo, el efecto de aglomeración (IED-1), el nivel de infraestructura (infra), el nivel de desarrollo económico (PIB, PIBB), el costo laboral (salarios) y los factores políticos (POI) tienen un impacto. sobre la IED un impacto importante. Las otras tres variables explicativas no pasaron la prueba de significancia, entre las cuales la proporción de la industria terciaria en el PIB (TER) puede reflejar el estado de la infraestructura al mismo nivel que el nivel de infraestructura (infra), por lo que se necesitan * * * linealidades múltiples. ser excluido. La variable que representa el nivel de apertura de una región (TRA) puede ser que la inversión extranjera directa en China preste más atención al mercado interno de China, por lo que el nivel de importación y exportación no está significativamente relacionado con la IED. El stock de capital humano (HCAP) refleja la oferta de capital humano en una región porque utiliza números relativos. En el análisis, HCAP no entra en la ecuación, lo que sugiere que los inversores extranjeros consideran la demanda de capital humano más que la oferta. Este modelo considera el impacto del desarrollo macroeconómico sobre la IED y explica mejor la elección de ubicación de la IED en China.

El propósito de este artículo es probar la significancia de las variables seleccionadas en el modelo sobre IED. Las variables que entran en la ecuación de regresión muestran que tienen un impacto significativo en la atracción de IED. Sólo cuando se cumple esta condición, el cálculo de su índice de diferencia tiene importancia práctica. Por ejemplo, el stock de capital humano (HCAP) no pasa la prueba y entra en la ecuación de regresión. La conclusión extraída del cálculo del índice de diferencia de esta variable sólo puede mostrar que existe una diferencia en el stock de capital humano entre la provincia de Jiangxi y la región oriental (el alcance de la diferencia está determinado por el valor del índice de diferencia). Sin embargo, dado que esta variable no entra en la ecuación, esta diferencia no es un factor que haga que las dos regiones atraigan IED diferente, y el índice de diferencia de la variable no tiene importancia práctica.

3.2 Análisis comparativo

3.2.1 Análisis de conglomerados

Con el fin de construir una clase de provincias y ciudades que atraigan efectivamente la IED, como área de referencia para la comparación. con la provincia de Jiangxi. Este artículo utiliza los datos de IED de cada provincia y ciudad de 2004 a 1998 para agrupar 31 provincias, ciudades y regiones autónomas. Los siguientes son los datos originales y los resultados del análisis:

Tabla 3.1 Inversión extranjera directa en 31 provincias, municipios y regiones autónomas de 1998 a 2004: millones de dólares estadounidenses.

Región

2004

2003

2002

2001

En 2000

1999

1998

Pekín

255974

219126

172464

176818

168368

197525

216800

Tianjin

172091

153473

158195

213348

116601

176399

211361

p>

Provincia de Hebei

69954

96405

78271

66989

67923

104202

142868

Shanxi

9022

21361

21164

23393

22472

39129

24451

Mongolia Interior

34297

8854

17701

10703

10568

6456

9082

Provincia de Liaoning

540677

282410

341168

251612

204446

106173

p>

219045

Provincia de Jilin

19237

19059

24468

33766

33701

30120

40917

Provincia de Heilongjiang

33917

32180

35511

34114

30086

31828

52639

Shanghái

631087

546849

427229

429159

316014

283665

360150

Provincia de Jiangsu

894830

1056365

1018960

691482

642550

607756

663179

Provincia de Zhejiang

573256

498055

307610

221162

161266

123262

131802

Provincia de Anhui

42850

36720

38375

33672

31847

26131

27673

Provincia de Fujian

192384

259903

383837

391804

343191

402403

421211

Jiangxi

204487

161202

<

p>108197

39575

22724

32080

46496

Shandong (Provincia)

866423

601617

473404

352093

297119

225878

220274

Provincia de Henan

42211

53903

40463

45729

56403

52135

61654

Provincia de Hubei

174441

156886

142665

118860

94368

91488

97294

Hunan

141803 p>

101835

90022

81011

67833

65374

81816

Guangdong

1001158

782294

1133400

1193203

1128091

1165750

1201994

Guangxi

29579

41856

41726

38416

52466

63512

88613

Hainan

11926

42125

p>

51196

46691

43080

48449

71715

Chongqing

25196

26083

19576

25649

24436

23893

43107

Provincia de Sichuan

36503

41231

55583

58188

43694

34101

37248

Guizhou (Provincia)

6271

4521

3821

2829

2501

4090

4535

Provincia de Yunnan

14153

8384

11169

6457

12812

15385

14568

Tíbet

-

-

-

-

-

-

-

Provincia de Shanxi

14132

33190

36005

35174

28842

24197

30010

Gansu

3539

2342

6121

7439

6235

4104

3864

Qinghai

-

2522

4726

364

9

-

459

-

Ningxia

6704

1743

2200

1680

1741

5134

1856

Xinjiang

3996

1534

1899

2035

1911

2404

2167

Fuente de datos: Anuario estadístico de China, 2005, China Economic Net.

Los resultados de la agrupación son los siguientes:

Dendograma usando enlace promedio (dentro del grupo)