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1 引论1

1.1　对外直接投资区位问题的研究背景1

1.2　对外直接投资区位问题的研究现状3

1.2.1 国外研究状况3

1.2.2 国内研究状况8

1.3　本书内容的基本框架9

2　对外直接投资区位选择理论基础13

2.1 区位论研究因子的变迁14

2.2 内部化理论对厂商对外直接投资行为的解释15

2.3 国际生产折衷理论对厂商区位选择的解释16

2.4　竞争优势理论对跨国公司研发型投资的解释18

2.5　与产业选择相关的区位选择分析20

3　外商在中国直接投资区位因素总体研究方法22

3.1　理论模型的设定和研究方法22

3.1.1　解释变量的选取22

3.1.2　研究方法和模型24

3.1.3 影响外商直接投资因素的一元回归分析及其统计检验25

3.1.4 影响外商直接投资因素的多元回归分析及其统计检验27

3.2　影响外商在中国直接投资因素的实证分析29

3.2.1 外商在中国直接投资的基本情况29

3.2.2　影响外商在中国直接投资因素的一元回归方程30

3.2.3　对一元回归模型的统计检验30

3.2.4　影响外商在中国直接投资因素分析34

3.3　影响外商在中国直接投资的决定因素实证分析38

3.3.1 用差分法进行多元回归38

3.3.2　对多元回归模型的检验39

3.3.3 外商在中国直接投资模型及其解释41

3.4　结论43

4　外商在中国典型地区直接投资影响因素的实证分析45

4.1　外商在上海市直接投资影响因素分析45

4.1.1 外商在上海市直接投资的现状45

4.1.2 影响外商在上海市直接投资的因素模型47

4.1.3 影响外商在上海市直接投资的因素分析51

4.2　外商在武汉市直接投资区位因素分析55

4.2.1 外商在武汉市直接投资基本概况55

4.2.2 影响外商在武汉市直接投资因素的经济模型58

4.2.3 影响外商在武汉市直接投资的因素分析61

4.2.4　影响外商在武汉市直接投资的决定因素分析64

4.3　外商在深圳市直接投资区位因素分析69

4.3.1 外商在深圳市直接投资的现状69

4.3.2 影响外商在深圳市直接投资的因素模型70

4.3.3 影响外商在深圳市直接投资的因素分析71

4.4　外商在不同城市直接投资区位影响因素的比较分析75

4.4.1 比较投资机会对外商直接投资的影响75

4.4.2 比较投资吸引力对外商直接投资的影响76

4.4.3 比较投资支持对外商直接投资的影响77

4.4.4 比较投资回报率对外商直接投资的影响78

4.5　结论78

5　基础设施对外商直接投资影响的比较分析83

5.1　城市基础设施状况83

5.1.1　上海市和武汉市基础设施的基本状况83

5.1.2 比较武汉市和上海市基础设施发展状况的差距85

5.2 建立基础设施对外商直接投资影响的经济模型88

5.2.1　基本思路88

5.2.2　建立回归模型90

5.3　基础设施对外商直接投资影响的比较分析91

5.3.1 货运量和货运方式对外商直接投资影响额的比较分析91

5.3.2　邮电业务量对外商直接投资影响的比较分析94

5.4　结论95

6　市场规模对外商在中国直接投资影响的实证分析98

6.1　市场规模对外商直接投资影响的经济模型98

6.1.1　基本思路98

6.1.2　解释变量的选择和说明99

6.1.3　经济模型100

6.2 市场规模对外商在中国直接投资影响的实证分析102

6.2.1 中国城镇居民家庭人均可支配收入对外商直接投资的影响102

6.2.2 中国城乡居民储蓄存款年底余额对外商直接投资额的影响103

6.2.3 中国城镇居民消费水平对外商直接投资额的影响104

6.2.4 中国人均国内生产总值对外商直接投资额的影响105

6.2.5 中国消费品零售总额对外商直接投资额的影响106

6.3 市场规模对外商在上海市直接投资影响的实证分析107

6.3.1 上海市城镇居民家庭人均可支配收入对外商直接投资额的影响107

6.3.2 上海市城乡居民储蓄存款年底余额对外商直接投资额的影响108

6.3.3 上海市城镇居民消费水平对外商直接投资额的影响109

6.3.4 上海市人均国内生产总值对外商直接投资额影响显著110

6.3.5 上海市社会消费品零售总额对外商直接投资额的影响110

6.4　结论111

7　基于区位因素的外商直接投资预测和评价技术114

7.1 预测外商直接投资的神经网络系统114

7.1.1 反向传播（BP）神经网络的算法和流程图114

7.1.2　神经网络系统的运行参数和模型节点组成116

7.1.3　影响外商直接投资因素的训练样本、测试样本和测试结论117

7.1.4 信息传输函数Sigmoid与tanh的比较分析119

7.2 神经网络——遗传算法耦合技术预测外商直接投资额121

7.2.1　样本优胜劣汰技术——遗传算法122

7.2.2 预测外商直接投资的GA-BP神经网络系统122

7.2.3　GA-BP网络神经系统中权系值种源样本的形成124

7.2.4　权系值种源的交配、变异和繁殖后代125

7.2.5　遗传演化算法流程图127

7.2.6 GA-BP预测外商直接投资额神经网络系统的测试验证127

7.3　神经网络技术在社会经济领域的应用问题129

7.3.1 人工神经网络技术预测FDI问题129

7.3.2　人工神经网络技术适应动态的经济自组织系统问题131

7.4　跨国公司区位选择的模糊综合评价132

7.4.1　跨国公司区位选择的模糊变量体系133

7.4.2　跨国公司投资区位选择的模糊综合评价法133

7.5　引进外资因素的权重分析技术138

7.5.1　层次权重分析技术的特点139

7.5.2　层次结构分析模型的建立139

7.5.3　判断矩阵的标度及其含义140

7.5.4　促进外商投资因素判断矩阵的构建和层次权重排序141

7.5.5 因素权重总排序和一致性检验142

7.5.6 影响外商投资的因素分析与回归分析对比论证143

7.5.7 跨国公司在华并购企业的因素权重分析144

7.5.8　结论146

8 中国市场结构及对外开放度对外商投资的影响148

8.1 中国市场集中状况148

8.1.1 中国最大企业集中状况148

8.1.2 中国行业内企业集中度150

8.1.3 中国工业市场结构状况及其特征153

8.1.4 中国市场结构的超经济垄断与市场分割分析154

8.2　中国产业进入壁垒156

8.2.1 经济性市场进入壁垒156

8.2.2　行政性市场进入壁垒159

8.2.3　基于对外开放度的对策160

8.3 中国对外开放度的测度162

8.4 中国对外开放度与利用外资运行态势比较样本数据165

8.4.1　样本数据165

8.4.2 贸易开放度与利用外资运行态势比较167

8.4.3 投资开放度与利用外资运行态势比较171

8.4.4　金融开放度与利用外资运行态势比较173

8.4.5 对外开放度与利用外资运行态势175

8.5　上海与武汉贸易开放度与利用外资基本态势比较176

8.5.1 上海贸易开放度与利用外资基本态势比较176

8.5.2 武汉贸易开放度与利用外资基本态势比较177

8.5.3 对一元回归模型的统计检验179

8.6 中国对外开放度影响利用外资的对策181

9　外商对中国中西部地区投资因素分析185

9.1　外商对中西部矿产资源的投资趋势185

9.1.1 中国及中西部矿产资源状况185

9.1.2 中国国内主要矿产品供需状况189

9.1.3 中国西部资源开发方式190

9.1.4 外商对中西部矿产资源的投资趋向191

9.2　外商对中西部土地、畜牧和旅游资源投资的趋向192

9.2.1 中国和中西部地区的土地、畜牧和旅游资源状况192

9.2.2 吸引外商对西部土地、畜牧和旅游资源投资195

9.3　西部地区的外商投资197

9.3.1 中国西部利用外商直接投资状况197

9.3.2 中国西部地区外商投资软环境199

9.3.3　跨国公司在西部大开发的作用203

9.3.4 四川省吸引外资的优势资源207

9.4　中西部地区加快引进外资的对策210

9.4.1 吸引外资建设西部基础设施和开发矿产、土地及环保资源211

9.4.2　适度推行西部投资自由化213

9.4.3 适度推行西部引进外资的贸易自由化215

9.4.4 西部地区吸引中外“双赢”的跨国公司投资216

9.4.5　提高西部涉外工作人员的素质，加强队伍建设216

9.4.6 加大对西部利用外资的金融支持力度和政策从优217

9.4.7 发挥人力资源开发对吸收外资的重要作用218

附录220

附录一 外商投资导向220

附录二　外商投资方向暂行规定221

附录三　鼓励外商投资产业目录225

附录四 限制外商投资产业目录233

附录五　禁止外商投资产业目录239

参考文献242

后记253