劉梅+歐陽子怡+張應(yīng)武

[摘要]基于1991—2014年30個省區(qū)市實際利用外商直接投資的數(shù)據(jù)，采用Dagum基尼系數(shù)分解方法和Markov鏈方法，對中國FDI水平的空間分布、地區(qū)差距及分布動態(tài)演進(jìn)規(guī)律進(jìn)行研究。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，我國FDI空間分布極不均衡，F(xiàn)DI的地區(qū)差距呈現(xiàn)先增大后縮小的變化特征且主要來源于省區(qū)組間差距；Markov鏈分析表明FDI高水平和低水平省區(qū)具有一定的穩(wěn)定性，相鄰水平省區(qū)轉(zhuǎn)換概率大。

[關(guān)鍵詞]FDI；空間非均衡；演進(jìn)規(guī)律

[中圖分類號]F74[文獻(xiàn)標(biāo)識碼]A[文章編號]2095-3283（2017）04-0042-05

一、文獻(xiàn)綜述

隨著改革開放的不斷深入發(fā)展，特別是20世紀(jì)90年代以來，大量外資涌入我國。據(jù)《世界投資報告》顯示，截至2015年底，中國吸收外商投資累計已達(dá)13萬億美元，居全球第二位，僅次于美國。中國內(nèi)部條件來看，中國體制中雙重道德風(fēng)險、金融體制的缺陷使得中國更偏好FDI（李稻葵、海松，2007；陳勇兵、曹亮、何興容，2011）；中國龐大的市場規(guī)模、基礎(chǔ)設(shè)施水平、低廉的勞動力成本、土地成本、經(jīng)濟發(fā)展速度、教育水平等對外商有強大的吸引力（陳艷瑩、董旭，2013；龐明川、韓國高、劉婧，2014；楊曉明、田澎、高園，2005）；另外，F(xiàn)DI在區(qū)位選擇中的“第三方效應(yīng)”也吸引大量外資（楊海生、聶海峰、徐現(xiàn)祥，2010）。劉宏、李述晟（2013）通過構(gòu)建VAR模型對FDI、經(jīng)濟增長及就業(yè)這三個變量進(jìn)行動態(tài)計量分析得出：FDI對我國經(jīng)濟增長和就業(yè)具有明顯的促進(jìn)作用，我國經(jīng)濟增長對FDI的流入具有積極影響，但呈現(xiàn)波動態(tài)勢。趙文軍、于津平（2012）基于30個工業(yè)行業(yè)數(shù)據(jù)的實證研究表明FDI增加會帶動中國工業(yè)經(jīng)濟增長方式轉(zhuǎn)型。魯釗陽、廖杉杉（2012）研究得出跨越區(qū)域和知識產(chǎn)權(quán)門檻，F(xiàn)DI技術(shù)溢出能夠有效促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新能力的提升。楊林（2013）研究發(fā)現(xiàn)港澳臺外資企業(yè)和其他外資企業(yè)分別對中國東中西部以及不同工業(yè)分組產(chǎn)生了不同的影響。

但是，從全國范圍來看，中國FDI的分布又是極不均衡的（見圖1）。從圖1中可以看出，江蘇、廣東、天津等東部沿海省區(qū)FDI水平較高，而新疆、甘肅、寧夏等廣大西部地區(qū)FDI水平都較低，其中FDI最高省份江蘇比最低省份青海多3044130萬美元；且全國GDP走勢與FDI走勢基本相同，這表明高水平FDI往往伴隨著較高經(jīng)濟發(fā)展水平（本文尚且以GDP衡量經(jīng)濟發(fā)展水平）。然而，國內(nèi)對于中國FDI分布的研究相對較少。姜海寧（2015）運用GIS-ESDA空間分析框架探討2000年以來長江三角洲FDI空間格局演化——FDI分布總體呈弱集聚格局。陶修華、曹榮林（2007）描述分析了自1990年以來江蘇FDI的利用方式、來源國或地區(qū)、行業(yè)分布的較大變化。陳少存、呂昌拉（2011）運用空間自相關(guān)的方法對廣東省利用外資的空間集聚和差異進(jìn)行分析，并利用廣東省利用外資的時空差異特征將廣東省利用外資過程分為四個階段。賀燦飛、梁進(jìn)社（1999）分析得出中國FDI主要分布在沿海和沿長江流域的“T”字區(qū)域上，90年代以來呈由南向北和沿長江地帶向中西轉(zhuǎn)移的趨勢。

已有文獻(xiàn)中研究FDI對中國的影響以及對華FDI的區(qū)位因素居多，對FDI在中國的動態(tài)分布演進(jìn)的研究較少，且基本都局限于省份或者中國一個小區(qū)域，且已有文獻(xiàn)對FDI分布的研究中所采用的GIS-ESDA方法、空間自相關(guān)方法等多是靜態(tài)的研究方法。本文著眼于研究FDI在全國的分布及動態(tài)演進(jìn)趨勢，先使用Dagum基尼系數(shù)對FDI的地區(qū)差距進(jìn)行測度，然后采用Markov鏈動態(tài)研究方法對中國FDI的空間分布演進(jìn)規(guī)律進(jìn)行描述分析，進(jìn)而為各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展提供政策建議。

二、中國FDI空間分布非均衡特征

本文樣本數(shù)據(jù)跨度是1991—2014年，其中1991—2007年的數(shù)據(jù)來自《新中國60年統(tǒng)計資料匯編》，2008—2014年數(shù)據(jù)來自各省區(qū)統(tǒng)計年鑒；而青海省1991—1996年數(shù)據(jù)來自《青海統(tǒng)計年鑒》，福建省2013—2014年數(shù)據(jù)根據(jù)《福建統(tǒng)計年鑒》在歷史可比口徑的基礎(chǔ)上以全口徑的增長率計算所得，F(xiàn)DI數(shù)據(jù)單位都為萬美元。由于港澳臺缺乏FDI數(shù)據(jù)來源，及西藏外商直接投資量相當(dāng)少，故本文省略這4個地區(qū)。

（一）空間非均衡的基本事實

本文利用ArcGIS軟件分別繪制了1991年、1999年、2007年以及2014年中國FDI的空間分布圖（見圖2），從圖2中我們可以直觀地看出：第一，1991年、1999年、2007年、2014年中國FDI的空間分布都呈現(xiàn)非均衡的特征（顏色深淺代表FDI水平高低），且東部省區(qū)FDI水平明顯高于中西部省區(qū)；第二，從變動趨勢來看，整體上，中西部省區(qū)的FDI水平在不斷提高，其中西部地區(qū)四川省表現(xiàn)尤為突出。和1991年相比較，1999年FDI空間分布圖中湖北省、吉林省這兩個中部地區(qū)省份FDI水平下降了一個層次，而河北、浙江這兩個東部地區(qū)省份FDI水平上升了一個層次，這說明1991—1999年間，東部地區(qū)與中部地區(qū)FDI水平的差距在加大。從2007年開始，中部地區(qū)河南、湖北、湖南、安徽、江西的FDI水平上升了一個層次；2014年，河南FDI水平再上升一個層次，西部地區(qū)四川FDI水平也上升了一個層次，說明1999—2014年間FDI水平地區(qū)差距在縮小。

（二）中國FDI分布的類型特征

中國FDI的分布空間不均衡，呈現(xiàn)明顯的區(qū)域差異，本文嘗試對30個省區(qū)市依據(jù)1991—2014年引進(jìn)FDI均值進(jìn)行聚類分析，以比較不同省區(qū)市之間FDI的相似性和差異性。采用離差平方和法按歐式距離的平方進(jìn)行系統(tǒng)聚類分析，聚類過程如圖3所示?？梢姡袊?0個省區(qū)市分為3類或者4類較為適宜，按4類劃分的結(jié)果見表1，從各類型FDI的均值比較來看，第Ⅰ類屬于FDI高水平區(qū)域，包括江蘇、廣東、遼寧；第Ⅱ類屬于中高水平區(qū)域，包括天津、浙江、福建、山東、上海、河南，都為東部沿海地區(qū)；第Ⅲ類屬于中低水平區(qū)域，包括河北、四川、江西、安徽、湖北、湖南、北京、內(nèi)蒙古、黑龍江、重慶、陜西，主要為中部地區(qū)；第Ⅳ類屬于低水平區(qū)域，包括寧夏、新疆、甘肅、青海、貴州、山西、云南、海南、廣西、吉林。由表1還可得知，第一類區(qū)域FDI均值是第二類的兩倍，第二類是第三類的兩倍多，第三類是第四類的七倍左右。若分為三類，即將第Ⅲ類和第Ⅳ類合并即可，合并后該類地區(qū)均值為335404萬美元，不如四類分得詳細(xì)、區(qū)別明顯。圖4顯示了四類省區(qū)市在全國的分布位置，從圖4也可以直觀地看出，大致是中東部地區(qū)FDI水平較高，廣大西部地區(qū)FDI水平較低。

三、中國FDI的地區(qū)差距及其分解

國內(nèi)學(xué)者在研究我國省區(qū)市差距時，通常采用行政區(qū)劃或經(jīng)濟地帶等劃分我國的省區(qū)市，如常見的東中西三大地帶等，顯然這樣的劃分相對于研究對象而言是外生的；本文依據(jù)各省區(qū)市1991—2014年FDI均值采用聚類分析方法將其劃分為四類地區(qū)，具有一定的內(nèi)生性。另外，依據(jù)FDI水平高低來劃分中國省區(qū)市，可以使得各類省區(qū)市之間差距更明顯，便于制定相應(yīng)的政策縮小省區(qū)市間的差距，使得中國經(jīng)濟更加協(xié)調(diào)發(fā)展。

（一）Dagum基尼系數(shù)及其分解方法

不同于泰爾系數(shù)和傳統(tǒng)的基尼系數(shù)，Dagum基尼系數(shù)不僅能夠有效解決地區(qū)差距的來源問題，同時能夠描述子樣本的分布狀況，有效解決樣本之間的交叉重疊問題。目前，這一方法已被廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域：碳排放、人口、經(jīng)濟差距、金融規(guī)模差距等。Dagum（1997）基尼系數(shù)的計算公式如式（1）所示，其中yji（yhr）是j（h）地區(qū)內(nèi)任意一省份（直轄市、自治區(qū)，下同）的FDI，y是全國各省FDI的平均值，n是省份的個數(shù)，k是地區(qū)個數(shù)，nj（hh）是j（h）地區(qū)內(nèi)省份個數(shù)。

按照Dagum的基尼系數(shù)分解方法，可以將基尼系數(shù)分解為三部分：地區(qū)內(nèi)差距Gw、地區(qū)間差距Gnb和超變密度（Intensity of Transvariation）Gt，它們之間的關(guān)系滿足G=Gw+Gnb+Gt。其具體分解方法較為繁瑣，這里不做詳細(xì)說明，詳見相關(guān)文獻(xiàn)（Dagum，1997）。

（二）測度結(jié)果

根據(jù)前面的分析可知，中國FDI的分布呈現(xiàn)不均衡特征，并依據(jù)各省區(qū)市FDI多年的均值將中國FDI分為高水平區(qū)域、中高水平區(qū)域、中低水平區(qū)域、低水平區(qū)域四種類型。為進(jìn)一步刻畫我國FDI引進(jìn)水平的地區(qū)差距，下面根據(jù)Dagum基尼系數(shù)的分解方法，測算1991—2014年中國各地區(qū)FDI的基尼系數(shù)并按照聚類分析的四大地區(qū)進(jìn)行了分解，限于篇幅，本文僅給出相關(guān)時序圖。

我國各省區(qū)市FDI的地區(qū)差距。由圖5可以直觀地發(fā)現(xiàn)，1991—2014年中國FDI的總體地區(qū)差距呈下降趨勢，2003年之前總體差距呈現(xiàn)一段上升的趨勢，2003年達(dá)到最大值0653，之后總體差距呈下降趨勢?？偟膩碚f，我國FDI地區(qū)差距經(jīng)歷了先擴大后縮小的格局。圖6進(jìn)一步表明，我國FDI總體地區(qū)差距主要來源于地區(qū)間差距，且其貢獻(xiàn)率有逐漸上升的趨勢，中低水平、中高水平地區(qū)與高水平地區(qū)的差距在拉大，表明高水平省區(qū)FDI發(fā)展速度很快，低水平省區(qū)與中低水平省區(qū)、中高水平省區(qū)、高水平省區(qū)的差距在縮小，這表明低水平省區(qū)發(fā)展速度也很快；原因在于國家相繼實施了西部大開發(fā)和中部崛起戰(zhàn)略，加快了中西部地區(qū)的發(fā)展步伐，吸引了大量外資，縮小了與東部沿海地區(qū)FDI的差距。超變密度的貢獻(xiàn)率卻在波動中下降，地區(qū)內(nèi)差距的貢獻(xiàn)率保持較低的平穩(wěn)狀態(tài)。圖5和圖6總體表明了中國FDI地區(qū)間差距明顯，而地區(qū)內(nèi)部FDI的引進(jìn)較為協(xié)調(diào)、穩(wěn)定。

（一）Markov鏈方法

Markov鏈?zhǔn)峭ㄟ^構(gòu)造可轉(zhuǎn)移矩陣，描述各區(qū)域FDI水平分布的動態(tài)演進(jìn)特征。馬爾科夫鏈?zhǔn)且粋€隨機過程{x（t），t∈T}，該隨機過程的指數(shù)集合T對應(yīng)于各個時期，有限狀態(tài)對應(yīng)于隨機變量的狀態(tài)數(shù)，那么對所有時期t和所有可能的狀態(tài)j、i和ik（k=0，1，2，…，t-2），滿足式（2）。式（2）表明了一階馬爾科夫鏈的性質(zhì)，即隨機變量X在時期t處于狀態(tài)j的概率僅取決于X在t-1的狀態(tài)。

隨機變量從一種狀態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)榱硪环N狀態(tài)就是狀態(tài)轉(zhuǎn)移。如果把FDI分為N種類型，則可得到一個N×N的轉(zhuǎn)移矩陣，則狀態(tài)轉(zhuǎn)移態(tài)概率Pi則是指由狀態(tài)Pij轉(zhuǎn)移到狀態(tài)j的概率，所有的Pij所組成的N×N維矩陣就是狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣P。通過轉(zhuǎn)移矩陣，可以判斷各地區(qū)FDI的分布動態(tài)演進(jìn)趨勢。設(shè)馬爾科夫過程{X（t），t∈T}的狀態(tài)空間為I，記pij=p{xt+1=j|Xt=i，i，j∈I}，表示過程有狀態(tài)i轉(zhuǎn)變?yōu)閖的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣，則所有的轉(zhuǎn)移概率Pij組成的I×I維矩陣稱為狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣，記為式（3）：

設(shè)Ft為1×L的行向量，代表t時期考察變量的分布狀況，即每一個狀態(tài)出現(xiàn)的頻率。那么，t+1時期的狀態(tài)可以表示為Ft+1=FtPs；如果轉(zhuǎn)移概率不隨時間變化，那么馬爾科夫鏈就具有時間平穩(wěn)性或時間同質(zhì)性，t+s時期的分布Ft+s可以表示為Ft+s=FtPs。如果轉(zhuǎn)移概率矩陣P是正規(guī)概率矩陣，隨s趨于無窮大，Ps收斂于一個秩為1的極限矩陣，同時得到Ft的穩(wěn)態(tài)分布或長期分布F。

一個時間平穩(wěn)的馬爾科夫鏈的性質(zhì)完全由轉(zhuǎn)移概率矩陣P和初始分布F0決定，因此馬爾科夫鏈分析的主要任務(wù)就是估計轉(zhuǎn)移概率矩陣和計算初始概率分布。設(shè)Pij表示某一區(qū)域FDI在t年屬于i類型，而在t+1年份轉(zhuǎn)移到j(luò)類型，那么轉(zhuǎn)移概率可采用極大似然法估計。Pij的最大似然估計如式（4）所示：

式（4）中，nij是考察期間內(nèi)，第i狀態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)榈趈種狀態(tài)出現(xiàn)的次數(shù)，ni是第i種狀態(tài)出現(xiàn)的總次數(shù)。初始概率分布主要取決于狀態(tài)劃分，在中國FDI分布的演進(jìn)分析中，需要通過恰當(dāng)?shù)臓顟B(tài)劃分使得每一種狀態(tài)的初始概率都相同。

（二）中國FDI的Markov鏈分析

本文參考戴其文等（2014）在用馬氏鏈研究收入分布動態(tài)時的思路，將各?。▍^(qū)、直轄市）區(qū)域FDI水平劃分為四種類型：低于全國FDI平均值的75%，為FDI低水平區(qū)域；介于全國FDI平均值的75%—100%之間的，為FDI中低水平區(qū)域；介于全國FDI平均值的100%—150%之間的，為中高水平區(qū)域；高于全國FDI平均值的150%，為FDI高水平區(qū)域。

通過Matlab編程構(gòu)造轉(zhuǎn)移概率矩陣對1991—2014年FDI進(jìn)行了轉(zhuǎn)移概率測算，以便更好地反映我國各地區(qū)FDI引進(jìn)水平的變動特征，具體結(jié)果見表2。

轉(zhuǎn)移概率矩陣主對角線上的元素表示地區(qū)FDI水平類型沒有發(fā)生轉(zhuǎn)移的概率，其值越大，表明FDI的組間流動性較低，主對角線之外的元素則為各地區(qū)在不同類型之間發(fā)生“向上轉(zhuǎn)移”或“向下轉(zhuǎn)移”的概率。

表2的第一行數(shù)據(jù)的含義是，有3704%的省區(qū)FDI引進(jìn)水平在當(dāng)年年末保持不變，5556%省區(qū)的FDI引進(jìn)水平則上升了一個等級為中低水平，741%的省區(qū)FDI引進(jìn)水平上升了兩個等級為中高水平，沒有從低水平上升到高水平的省區(qū)。第二行數(shù)據(jù)的含義是，40%的省區(qū)在當(dāng)年年末從中低水平下降一個等級為低水平，沒有FDI水平在中低水平保持不變的省區(qū)，60%的省區(qū)FDI引進(jìn)水平從中低水平上升一個等級為中高水平，沒有FDI水平從中低水平上升到高水平的省區(qū)。第三行數(shù)據(jù)的含義是，1111%的省區(qū)FDI引進(jìn)水平從中高水平下降兩個等級到低水平，2778%的省區(qū)FDI引進(jìn)水平從中高水平下降一個等級到中低水平，沒有省區(qū)的FDI引進(jìn)水平在中高水平保持不變，6111%的省區(qū)FDI引進(jìn)水平從中高水平上升一個等級變?yōu)楦咚?。第四行?shù)據(jù)的含義是，909%的省區(qū)FDI引進(jìn)水平從高水平下降三個等級為低水平，909%的省區(qū)FDI引進(jìn)水平從高水平下降兩個等級為中低水平，5455%的省區(qū)FDI引進(jìn)水平從高水平下降一個等級為中高水平，2727%的省區(qū)FDI引進(jìn)水平在當(dāng)年年末保持不變。

根據(jù)表2，1991—2012年中國FDI分布具有以下動態(tài)變化特點：1FDI引進(jìn)水平為低水平和高水平的省區(qū)具有一定的穩(wěn)定性，中高水平和中低水平的省區(qū)不具有穩(wěn)定性；2相鄰水平地區(qū)變動的概率較大，地區(qū)跨水平變動的概率較小，地區(qū)FDI引進(jìn)水平難以實現(xiàn)跨越式發(fā)展。例如，低水平省區(qū)轉(zhuǎn)變?yōu)橹械退降母怕瘦^大為5556%，而轉(zhuǎn)化為中高水平的概率卻只有741%；中低水平省區(qū)轉(zhuǎn)變?yōu)榈退绞^(qū)、中高水平省區(qū)的概率分別為40%、60%，中低水平省區(qū)沒有轉(zhuǎn)化為高水平省區(qū)。

五、結(jié)論與啟示

本文使用1991—2014年中國30個省區(qū)市實際利用FDI的數(shù)據(jù)，對中國FDI的地區(qū)差距及其分布動態(tài)演進(jìn)進(jìn)行了描述統(tǒng)計分析，研究結(jié)論如下：

1利用ArcGIS繪制的中國FDI分布圖直觀地展示出中國FDI的空間分布存在顯著的空間非均衡特征，主要表現(xiàn)為FDI高水平省區(qū)、中高水平省區(qū)主要分布在東部沿海地區(qū)，廣大西部地區(qū)一直處于FDI低水平狀態(tài)；FDI的地區(qū)差距呈現(xiàn)出先增大后縮小的變化趨勢。

2通過使用聚類分析方法以各省區(qū)市24年FDI的均值將中國30個省區(qū)市分為FDI高水平、中高水平、中低水平、低水平四類地區(qū)，經(jīng)過Dagum基尼系數(shù)分解，發(fā)現(xiàn)中國FDI總體差距主要來自地區(qū)間的差距，且地區(qū)間差距的貢獻(xiàn)率在不斷上升，中低水平區(qū)域、中高水平與高水平區(qū)域之間的差距在拉大。

3Markov鏈分析表明，低水平省區(qū)和高水平省區(qū)的FDI水平具有一定的穩(wěn)定性，F(xiàn)DI水平向相鄰水平轉(zhuǎn)變的概率較高，整體都有向更高一級水平轉(zhuǎn)變的趨勢。

由以上結(jié)論可得到兩方面政策啟示：一是要制定優(yōu)惠政策鼓勵各個省區(qū)市積極引進(jìn)FDI；二是要注意協(xié)調(diào)省區(qū)市吸引FDI的均衡發(fā)展，以縮小地區(qū)發(fā)展差距。具體來講：第一，給予中西部地區(qū)更多的引進(jìn)FDI優(yōu)惠政策，例如，降低稅收、允許外商開發(fā)更多的項目等；第二，積極引導(dǎo)東部沿海地區(qū)向中西部地區(qū)進(jìn)行產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，以便東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)升級，引進(jìn)更高質(zhì)量的FDI；第三，各省區(qū)市要積極和周邊省區(qū)市合作，互利共贏——基于FDI的“第三方效應(yīng)”，以便提高本地區(qū)FDI水平和縮小省區(qū)間差距。

[參考文獻(xiàn)]

[1]陳勇兵，曹亮，何興容中國經(jīng)濟為何偏好FDI[J].宏觀經(jīng)濟研究，2011（1）：30-35.

[2]陳艷瑩，董旭服務(wù)業(yè)與制造業(yè)對華FDI區(qū)位選擇的差異——基于存量調(diào)整模型的實證研究[J].世界經(jīng)濟研究，2013（3）：53-58.

[3]陳少存，呂拉昌廣東省利用外資的空間差異研究[J].地域研究與開發(fā)，2011，30（5）：41-44.

[4]戴其文，魏也華，寧越敏欠發(fā)達(dá)省域經(jīng)濟差異的時空演變分析[J].經(jīng)濟地理，2015， 35（2）：14-21.

[5]賀燦飛，梁進(jìn)社中國外商直接投資的區(qū)域分異及其變化[J].地理學(xué)報，1999（2）：97-105.

[6]姜海寧泛長江三角洲FDI空間格局演化研究[J].人文地理，2015（6）：126-131.

[7]李稻葵，梅松中國經(jīng)濟為何偏好FDI？[J].國際經(jīng)濟評論，2007（1）：15-16.

[8]劉宏，李述晟FDI對我國經(jīng)濟增長、就業(yè)影響研究——基于VAR模型[J].國際貿(mào)易問題， 2013（4）：105-114.

[9]魯釗陽，廖杉杉FDI技術(shù)溢出與區(qū)域創(chuàng)新能力差異的雙門檻效應(yīng)[J].數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究，2012（5）：75-88.

[10]劉華軍，何禮偉，楊騫中國人口老齡化的空間非均衡及分布動態(tài)演進(jìn)：1989—2011[J].人口研究，2014，38（2）：71-82.

[11]龐明川，韓國高，劉婧入世以來主要發(fā)達(dá)經(jīng)濟體對中國直接投資下降影響因素分析[J]. 財貿(mào)經(jīng)濟，2014，35（5）：82-92.

[12]沈麗，鮑建慧中國金融發(fā)展的分布動態(tài)演進(jìn)：1978—2008年——基于非參數(shù)估計方法的實證研究[J].數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究，2013（5）：33-47.

[13]陶修華，曹榮林江蘇省外商直接投資（FDI）時空演變及區(qū)位決策因素[J].經(jīng)濟地理，2007， 27（2）：217-221.

[14]楊曉明，田澎，高園 FDI區(qū)位選擇因素研究——對我國三大經(jīng)濟圈及中西部地區(qū)的實證研究[J].財經(jīng)研究，2005， 31（11）：98-107.

[15]楊海生，聶海峰，徐現(xiàn)祥我國FDI區(qū)位選擇中的“第三方效應(yīng)”——基于空間面板數(shù)據(jù)的實證研究[J].數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究，2010（4）：122-136.

[16]楊林中國是否應(yīng)該繼續(xù)大量引進(jìn)FDI——多重視角下FDI對中國經(jīng)濟的影響分析[J].商業(yè)經(jīng)濟與管理，2013，1（5）：88-97.

[17]趙文軍，于津平貿(mào)易開放、FDI與中國工業(yè)經(jīng)濟增長方式——基于30個工業(yè)行業(yè)數(shù)據(jù)的實證研究[J].經(jīng)濟研究，2012（8）：18-31.

[18]Dagum C A New Approach to the Decomposition of the Gini Income Inequality Ratio[J]. Empirical Economics， 1997， 22（4）：515-531.

（責(zé)任編輯：郭麗春董博雯）