21世纪以来非洲跨国移民空间格局及其对FDI影响

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姜海宁^,¹, 张文忠²^,³, 张建珍¹, 段健^,¹

1.浙江师范大学地理与环境科学学院,金华 321004

2.中国科学院区域可持续发展分析与模拟重点实验室,北京 100101

3.中国科学院地理科学与资源研究所,北京 100101

The spatial pattern of transnational migrants and its influence on FDI in Africa since the 21st century

JIANG Haining^,¹, ZHANG Wenzhong²^,³, ZHANG Jianzhen¹, DUAN Jian^,¹

1. College of Geography and Environmental Sciences, Zhejiang Normal University, Jinhua 321004, Zhejiang, China

2. Key Laboratory of Regional Sustainable Development Modeling, CAS, Beijing 100101, China

3. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China

通讯作者: 段健（1986-）,女,湖南沅陵人,博士,讲师,研究方向为世界经济地理。E-mail: duanj@zjnu.edu.cn

收稿日期:2020-07-17接受日期:2020-12-9网络出版日期:2021-03-10

基金资助:

国家自然科学基金资助项目.41971160
国家自然科学基金资助项目.42001128
浙江省自然科学基金一般项目.LY19D010009

Received:2020-07-17Accepted:2020-12-9Online:2021-03-10
作者简介 About authors
姜海宁（1982-）,男,江苏徐州人,博士,副教授,主要研究方向为经济地理。E-mail: jhn841263@163.com

摘要
运用ArcGIS软件与DPS软件,结合世界银行数据库与《非洲统计年鉴》等,分析21世纪以来非洲跨国移民空间格局及其对FDI影响,结果表明：基于目的地国、原籍国的跨国移民分别集中于北非地区与撒哈拉以南的非洲,其中前者呈现以“摩洛哥-埃及-苏丹”为中心的集聚格局,而后者先以科特迪瓦最为集中,随后逐渐被南非所取代;北非地区FDI分布最为集中且增长稳定,南非、东非、西非和中非四大分区FDI较少且随着时间的推移而日趋平衡;相比基于原籍国的跨国移民,基于目的地国的跨国移民重心与FDI重心重叠性与一致性均较高,即基于目的地国的跨国移民对FDI吸引力更强,这与灰色关联分析法得到的研究结论一致。
关键词： 跨国移民;FDI;空间格局;灰色关联分析;非洲

Abstract

Many studies have proved that there is a good interaction between transnational migration and foreign direct investment. As FDI in Africa has been growing rapidly since the beginning of the 21st century, the problems still need to be solved: what is the role of transnational migration in this process, and what is the spatial influence pattern of transnational immigrants from different flows and countries on FDI. The spatial pattern of transnational migration and its influence on FDI were analyzed by adopting the software of ArcGIS and DPS based on the World Bank Database and African Statistical Yearbook in Africa since the beginning of the 21st century. The results show that the transnational migrants by country of origin or destination are concentrated in North Africa and Sub-Saharan Africa respectively, the former gradually forms an agglomeration pattern of immigrants centered on "Morocco-Egypt-Sudan" while the latter is most concentrated in C?te d′Ivoire but gradually replaced by South Africa. FDI is most heavily concentrated in North Africa, but relatively less in South Africa, East Africa, West Africa and Central Africa; and the difference between South Africa, East Africa, West Africa and Central Africa decreases as time goes on. The spatial overlapping of gravity center between transnational migrants by country of destination and FDI is always in a low and stable fluctuation trend, but the center of transnational migration by the country of origin is far away from the center of FDI, with a large fluctuation range, and at the same time, the center of FDI migration is more complex and the migration distance and rate are the most important, showing an overall migration trend from southeast to northwest. The spatial coupling process of gravity center between African transnational migration and FDI shows a wave-style trend that the coupling curve of their gravity centers firstly moves in one direction and then in reverse, while compared with transnational migrants by country of origin, the value of the spatial overlapping and consistency index between transnational migrants by country of destination and FDI is higher, showing that the transnational migration by country of destination has slightly higher attraction to FDI, which is consistent with the results of Grey Correlation Analysis.

Keywords：transnational migration;FDI;spatial pattern;Grey Correlation Analysis;Africa

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本文引用格式
姜海宁, 张文忠, 张建珍, 段健. 21世纪以来非洲跨国移民空间格局及其对FDI影响. 地理研究[J], 2021, 40(3): 725-742 doi:10.11821/dlyj020200674
JIANG Haining, ZHANG Wenzhong, ZHANG Jianzhen, DUAN Jian. The spatial pattern of transnational migrants and its influence on FDI in Africa since the 21st century. Geographical Research[J], 2021, 40(3): 725-742 doi:10.11821/dlyj020200674

1 引言

《世界是平的》一书中提到,进入21世纪,全球化将进入3.0时代,互联网与个人成为主要驱动力^[1],其中国际人口流动是全球化最重要的特征^[2]。随着全球化的不断推进,跨国移民（包括家庭团聚、技术移民、留学移民、劳工移民、投资移民以及非法移民等）现象日益显著,全球国际人口流动频率与规模呈逐年上升的趋势^[3,4]。据联合国发布的2019年全球移民数据报告称,截至2019年底,全球跨国移民数量达2.72亿,占全球总人口的3.50%,世界移民潮正以前所未有的速度在发展。国际人口迁移是人力资源全球化的重要途径,是资本、资源、信息等实现全球共享与优化组合的基础,其形成的商业网络与社会关系网络,可以帮助企业克服非正式壁垒,对国际投资产生重要影响^[5,6,7,8],同时以跨国公司为主体的外商直接投资（Foreign Direct Investment,简称FDI）已成为促进区域经济持续、高速发展的重要力量^[9],这也引起国内外越来越多的****关注。已有针对跨国移民或FDI的研究均比较丰富,其中针对前者的研究集中于跨国移民的政策^[10]、社区^[11]、社会空间^[12]、本土性与全球化^[4]、跨国联系^[13]、流动地理门槛^[14]、空间格局及其作用机制^[15,16,17]等。21世纪以来,非洲作为全球发展中国家最集中的大洲,众多国家面临的经济停滞和衰退、战争、内乱或跨界民族等系列问题依然严峻,其跨国移民近年来出于外出短期劳工、难民、留学等方面的原因,使得非洲各国人口国际化态势逐渐凸显,而专门探讨非洲跨国移民空间格局的研究极少,如Neubecker等研究认为,在西班牙,来自撒哈拉以南非洲的跨国移民更加集中于马德里和巴塞罗那^[18];还有****研究发现,2013年南非大约有75万人（其中大多为高技能人才）外流至23个主要目的地国^[19],2012—2016年期间,南非培养的9000名博士毕业生包括近4000名外国毕业生,而这些外国毕业生中的绝大多数来自34个撒哈拉以南的非洲国家^[20]。不仅如此,还有****开始以某个驱动因素作为视角,探讨其对非洲跨国移民流动的作用机制,如Muanamoha等研究发现,在社会关系网络的作用下,无证莫桑比克劳动力向南非迁移已成为难以控制的自我维持的循环过程^[21],Marchiori等基于异常天气视角,探讨其对撒哈拉以南非洲跨国移民流动产生的重要影响^[22]。与非洲跨国移民相比,有关非洲FDI空间格局方面的研究成果相对更多,主要集中于非洲FDI时空分异特征^[23,24]、中国在非洲FDI区位选择^[25]两个方面的研究,在此基础上,已有研究除了分析非洲FDI空间格局的多元驱动机制外^[26],还有以某个驱动因素为视角,探讨其对非洲FDI空间格局影响研究^[27]。此外,已有诸多研究证实跨国移民与外商直接投资之间存在良好的相互作用,即跨国移民流入可以促进FDI流入与对外投资规模的增大,同时跨国移民流出也有助于促进其母国FDI的流入^[28,29,30],也有****在此基础上,进一步研究认为应当区分短期与长期的跨国移民对FDI的影响效果,证实彼此存在动态的相互关系,以及跨国移民质量的不同对FDI区位选择影响也有所差异^[6,31]。作为欠发达地区,非洲FDI自21世纪开始增速加快,那么跨国移民在其中发挥的作用如何?不同流向、不同国家的跨国移民对FDI影响的空间格局究竟如何?这些均是亟待解决的问题。基于此,尝试运用ArcGIS软件与DPS软件,比较分析21世纪以来非洲跨国移民空间格局变化,然后运用灰色关联法比较分析非洲跨国移民对FDI流入的影响,以及基于国家尺度的非洲跨国移民对FDI流入影响的空间差异,希冀为非洲跨国移民、招商引资、招才引智等政策的科学制定,改善外资结构与跨国移民结构,促进其经济健康持续发展提供一定的决策参考与理论支撑。

2 研究区域、方法与数据

2.1 研究区域概况

非洲是世界面积和人口数量均仅次于亚洲的第二大洲（图1）,已逐渐成为全球投资的新热点。人口方面,截至2019年底,非洲总人口数量达到12.85亿,约占世界总人口的16.70%,其中超过1亿的国家共3个：尼日利亚、埃塞俄比亚和埃及,尼日利亚以1.95亿成为非洲人口最多的国家,其次是埃塞俄比亚与埃及,再次是刚果民主共和国、坦桑尼亚、南非和肯尼亚人口也均超过5000万。经济方面,截至2019年底,非洲GDP约为2.40万亿美元,低于美洲、亚洲、欧洲,但高于大洋洲,其中尼日利亚最高,其GDP达4745.17亿美元左右,约占整个非洲的19.66%,其次是南非与埃及,这三个国家经济总量接近非洲经济总量的50%。吸引外资方面,据联合国贸易与发展组织发布的《2019世界投资报告》显示,2018年,非洲吸引FDI达460亿美元,同比上涨11%,其中以埃及、南非和摩洛哥吸引FDI量较高,其主要来源于美国、法国、荷兰、英国和中国等国家。

图1

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图1研究区域概况

注：此图基于国家自然资源部标准地图服务系统的标准地图（审图号：GS(2016)2940号）绘制,底图无修改。
Fig. 1The overview diagram of Africa

2.2 主要研究方法

（1）重心耦合性分析。耦合指两个或多个系统或运动方式经各种相互作用而彼此影响的现象,而耦合度可有效测算系统之间的协调程度^[32,33]。借鉴樊杰等^[34]对中国经济与人口重心空间耦合的研究方法,采用跨国移民与FDI重心的空间重叠性与变动一致性来分析两者的空间耦合关系变化。

空间重叠性是通过跨国移民重心和FDI重心的空间距离表示,两者之间的空间距离越近,表示空间重叠性越高,反之则越低。式中：E、P表示相同年份不同重心的坐标,分别为(

x_{E}

x_{p}

)、(

x_{E}

x_{p}

),其计算公式如下：

（1）

S = {d_{G_{E}}}_{G_{P}} = \sqrt[]{{(x_{E} - x_{p})}^{2} + {(y_{E} - y_{p})}^{2}}

式中：变动一致性是以跨国移民重心和FDI重心相对上一时间点产生位移的矢量交角θ来体现,θ取值范围为0°≤θ≤180°,θ越小表示变动越一致。可通过其余弦值C表示变动一致性指数（-1≤C≤1）,该值越大表示变动越一致,当C=1时表示完全同向,C=-1时表示完全反向。设重心较上一个时间点经度与纬度变化量分别为Δx和Δy,据余弦定理：

（2）

\begin{array}{l} C = \cos θ \\ = \frac{(Δ {x_{E}}^{2} + Δ {y_{E}}^{2}) + (Δ {x_{p}}^{2} + Δ {y_{p}}^{2}) - [{(Δ x_{E} - Δ y_{E})}^{2} + {(Δ x_{p} - Δ y_{p})}^{2}]}{2 \sqrt[]{(Δ {x_{E}}^{2} + Δ {y_{E}}^{2}) (Δ {x_{p}}^{2} + Δ {y_{p}}^{2})}} \\ = \frac{Δ x_{E} Δ x_{p} + Δ y_{E} Δ y_{p}}{\sqrt[]{(Δ {x_{E}}^{2} + Δ {y_{E}}^{2}) (Δ {x_{p}}^{2} + Δ {y_{p}}^{2})}} \end{array}

（2）灰色关联分析法。灰色关联分析理论是邓聚龙教授于1982年提出,主要用于分析灰色系统中因素间发展趋势的相似或相异程度,即“灰色关联度”,是衡量因素间关联紧密程度的一种重要方法^[35],灰色关联度越大,表示该影响因素指标对FDI影响越大,反之越小。其计算步骤如下：

① 确定参考数据列与比较数据列。参考数据列是一个理想的比较标准,能够以各指标最优值或最劣值构成参考数据列,也可依据评价目的选择其他参照值,通常以x₀表示。

② 指标数据无量纲化处理。为确保各因素之间具有等效性与同序性,需对参考数据列与原始数据列进行标准化处理,使之无量纲化,具体选择均值化法处理,

x_{i} (k)

表示第i个指标的第k个样本,具体公式如下。

（3）

x_{i}^{'} (k) = \frac{x_{i} (k)}{\frac{1}{n} \overset{n}{\sum_{k = 1}} x_{i} (k)} i = 0,1, \dots, n; k = 0,1, \dots, m

③ 逐一测算比较数据列与参考数据列对应元素的绝对差值,确定

\overset{n}{\min_{i = 1}} \overset{m}{\min_{k = 1}} |x_{0} (k) - x_{i} (k)|

与

\overset{n}{\max_{i = 1}} \overset{m}{\max_{k = 1}} |x_{0} (k) - x_{i} (k)|

。

④ 测算关联系数。按照公式（4）,分别计算每个比较数据列与参考数据列对应元素的关联系数,其中

ρ

为分辨系数,取值区间为（0,1）,一般

ρ

取0.50。

（4）

δ_{i} (k) = \frac{\min_{i} \min_{k} |x_{0} (k) - x_{i} (k)| + ρ \max_{i} \max_{k} |x_{0} (k) - x_{i} (k)|}{|x_{0} (k) - x_{i} (k)| + ρ \max_{i} \max_{k} |x_{0} (k) - x_{i} (k)|}

⑤ 计算灰色关联度。对各评价对象（比较数据列）分别计算其各指标与参考数据列对应元素的关联系数的均值,以反映各评价对象与参考数据列的关联度,并对其进行排序,具体公式如下：

（5）

γ_{i} = \frac{1}{m} \overset{n}{\sum_{k = 1}} δ_{i} (k)

（3）Getis-Ord G_i *指数。

Getis-Ord G_i *指数表达式如下：

（6）

{G_{i}}^{*} = \frac{\sum_{j} (w_{ij} x_{j})}{\sum_{j} x_{j}}

为了便于解释和比较,对G_i^*进行标准化处理：

Z ({G_{i}}^{*}) = \frac{{G_{i}}^{*} - E ({G_{i}}^{*})}{\sqrt[]{Var ({G_{i}}^{*})}}

式中：E(G_i^*)与Var(G_i^*)分别表示G_i^*的数学期望与变异数;w_ij为空间权重。如果Z(G_i^*)为正且显著,表明位置i周围值相对较高,属于高值空间集聚（热点区）;反之,如果Z(G_i^*)为负且显著,则表明位置i周围值相对较低,属于低值空间集聚（冷点区）^[36]。

2.3数据来源

现有针对基于原籍国、目的地国的非洲跨国移民数据库仅涉及2000年、2005年、2010年、2015年和2017年五个时间节点,加之考虑到21世纪以后,非洲FDI流入量与增速才开始加速上升,因而选择2000—2017年作为研究时段,其数据主要源于2001—2018年的《非洲统计年鉴》与世界银行,以及生意社、前瞻数据库等。考虑到数据的连续性与可获取性,西撒哈拉以及部分岛屿不计入其中;南苏丹于2011年7月9日宣告独立,为便于分析,将苏丹与南苏丹合并处理,共计53个国家。对非洲个别国家的个别指标数据缺失情况,主要采用相邻年份的数据代替,或者以前后年份的数据加总求平均值替代。需要说明的是,本文涉及的“跨国移民”参照联合国的解释,是指跨越主权国家边界,以非官方身份在非本人出生国居住达一年以上的特定人群,既包括非洲内部不同国家之间流动的跨国移民,也包括非洲以外的其他大洲国家与非洲国家之间流动的跨国移民,囊括国际永久性移民、国际劳工以及国际难民等。

3 非洲跨国移民与FDI空间格局分析

3.1 非洲跨国移民空间格局分析

（1）基于原籍国的非洲跨国移民空间格局。基于原籍国的非洲跨国移民是指从非洲原籍国（或祖籍国,即国籍所在国）流向世界其他国家的跨国移民。2000—2017年期间,基于原籍国跨国移民主要集中于北非地区,包括埃及、摩洛哥及苏丹等,而且随着时间的推移,该集聚态势进一步凸显（图2）。具体来说,2000年,基于原籍国的非洲跨国移民呈现以“摩洛哥-埃及”为中心的双核空间结构,这两个国家跨国移民流出量分别占非洲各国跨国移民流出总量的9.10%和7.97%,共计17.07%,其他各国跨国移民流出量规模相对较小。2017年,北非移民流出量进一步上升,尤其苏丹增长最迅速,进而形成以“摩洛哥-埃及-苏丹”为中心的三核空间结构,其跨国移民流出量占比分别为8.04%、9.46%和10.27%,共计27.77%。这主要是因为20世纪70年代以来,埃及为缓解国内经济相对滞后与人口过快增长之间的矛盾,国际劳工移民一直是埃及经济的重要特征之一,加之地缘相近、信仰和语言同一性等因素,使得埃及约70%的跨国移民流向沙特、伊拉克、约旦、科威特、阿联酋和利比亚等其他阿拉伯国家^[37];随着近年来土耳其开始强力打击非法移民与人口贩卖活动,利比亚长期陷入内战,极端组织“伊斯兰国”已渗透入境,不明朗的政治局势使不少“蛇头”和非法跨国移民转而将目标投向埃及^[38],进而造成埃及跨国移民外流现象日趋严重。摩洛哥之所以成为非洲大陆跨国移民重要来源国,主要是因为它与西班牙隔直布罗陀海峡相望,以法语、西班牙语为通用语言,加之与西班牙、法国等欧洲国家之间经济差距过大,导致很多摩洛哥移民以跨国劳工或非法移民形式,经直布罗陀海峡前往西班牙及其他欧洲国家;法国率先通过“家庭团聚”形式吸引摩洛哥移民,并使法国成为摩洛哥移民首要目的国,随后西班牙与意大利为解决劳动力短缺问题开启签证制度,使西班牙、意大利取代法国成为摩洛哥新劳工移民的首要目的国,近年来摩洛哥向欧洲跨国移民数量继续攀升,呈现向德国、比利时和荷兰等多国移居的态势^[39]。苏丹跨国移民格局主要源于“内乱”,其一,近年来,由于南苏丹政治纷争所导致的武装冲突正在迫使大规模南苏丹人逃往乌干达、埃塞俄比亚、肯尼亚等邻国避难,使得人口国际外流现象日趋严重^[40];其二,尽管南苏丹于2011年正式独立,但北苏丹的阿拉伯人与南苏丹的非洲人之间的矛盾、被殖民的混乱历史以及阿卜耶伊地区（南北苏丹边界地区）丰富石油的归属争议等问题依然使该地区充满冲突与战乱,导致近年来大规模、被迫逃离的国际难民出现^[41]。

图2

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图2基于原籍国的非洲跨国移民数量空间格局变化

注：此图基于国家自然资源部标准地图服务系统的标准地图（审图号：GS(2016)2940号）绘制,底图无修改;图中编码1~20分别表示非洲部分国家名,具体见图1。
Fig. 2The spatial pattern changes in the number of transnational migrants by country of origin in Africa

（2）基于目的地国的非洲跨国移民空间格局。基于目的地国的非洲跨国移民是以非洲某国为目的地国（即移民流入地所在国）,吸引与接收来自世界其他国家流入的跨国移民。与上述基于原籍国的跨国移民格局相比,基于目的地国的跨国移民量较少,集中于撒哈拉以南的非洲地区,21世纪初期尤以科特迪瓦最为集中（图3）,其跨国移民流入量占非洲各国跨国移民流入总量的13.61%,这主要是因为素有“西法兰西”之称的科特迪瓦此时是西非最繁荣、最富裕的国家,加之出于政治、宗教因素考虑,中央政府出台一系列政策吸引跨国移民流入,尤其是来自布基纳法索、马里、几内亚等穆斯林移民、难民,致使科特迪瓦跨国移民流入量于21世纪初出现爆发式增长。其次是苏丹、刚果共和国、坦桑比亚和南非等,其移民量也相对较多。随着时间的推移,基于目的地国的非洲跨国移民核心集聚区发生转移,2017年的南非已取代科特迪瓦,成为非洲最为集中的跨国移民目的地国,其移民流入量占比达16.52%,这主要是因为作为世界金砖四国之一,南非素有非洲大陆上的“小欧洲”之美誉,其拥有整个非洲最为完善的政治制度、高度发达的经济、先进的教育水平以及相对宽松的移民条件等绝对优势,加之相比于非洲其他国家,移民南非不仅手续简便快捷,移民成本低,而且是移民加拿大、澳大利亚、丹麦等国的“跳板”,投资门槛低,事业发展机会多等,这些均使得南非成为近年来世界各国移民,尤其是新富阶层和知识精英选择的重要目的地国之一。

图3

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图3基于目的地国的非洲跨国移民数量空间格局变化

注：此图基于国家自然资源部标准地图服务系统的标准地图（审图号：GS(2016)2940号）绘制,底图无修改;图中编码1~20分别表示非洲部分国家名,具体见图1。
Fig. 3The spatial pattern changes in the number of transnational migrants by country of destination in Africa

（3）基于原籍国与目的地国的非洲跨国移民增长格局。尝试运用ArcGIS软件中的空间统计分析模块下的Getis-Ord G_i*指标对跨国移民增长格局热点区变化进行刻画与分析,结果发现,2000—2017年期间,基于原籍国与目的地国的非洲跨国移民增长热点区均较少,其中前者包括埃及与苏丹,而后者则仅为南非;相比热点区,次热区数量均较多且零散,分布范围较广,而绝大部分国家均被冷点区或次冷区所覆盖（图4）。基于原籍国的埃及与苏丹跨国移民流出量增量占非洲各国跨国移民流出总增量的比例分别为17.08%和11.64%,共计28.72%,基于目的地国的南非跨国移民流入量增量所占相应的比例为31.00%,其原因与上述基于原籍国、目的地国的跨国移民空间集聚热点区形成机制基本一致,在此不再赘述。此外,跨国移民增长热点区或次热区同时也是原来重要的跨国移民原籍国或目的地国,可见,人口集聚效应对跨国移民区位选择具有显著的促进作用,即无论是难民、短期劳工移民还是精英移民,其成功移民的示范效均会吸引越来越多的跟随者选择跟进。不仅如此,西非地区的塞内加尔、冈比亚、几内亚、几内亚比绍、塞拉利昂和利比里亚6国连片集中分布,其跨国移民流出与流入量随着时间的推移保持平稳或者下降态势,因而均为增长冷点区,这主要是因为它们均属于全球经济最不发达的国家,基础设施建设滞后,气候炎热,加之进入21世纪以来,非洲大陆打击非法移民的力度逐渐加大,从而使得这些国家同时成为基于原籍国、目的地国的跨国移民数量增长的冷点区;安哥拉曾为世界最不发达国家之一,但随着2002年内战结束,凭借丰富的矿产能源,其经济社会得到快速恢复与发展,从而使得跨国移民的流出规模急剧下降,同时流入规模则逐年上升,进而使其成为外流跨国移民增长的冷点区。此外,地处非洲大陆东南沿海地区的坦桑尼亚、赞比亚、马拉维、莫桑比克和科摩罗5国均为基于目的地国跨国移民增长的冷点区,这依然与其政治经济环境较差密切相关,如均属于世界上最不发达的国家,大多存在严重贪腐,过度依赖国际援助,债务风险高,基础设施非常落后,矿产资源匮乏或开发利用严重不足等现象,从而使得这些国家对跨国移民缺乏一定的吸引力。

图4

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图42000—2017年基于原籍国与目的地国的非洲跨国移民增长格局

注：此图基于国家自然资源部标准地图服务系统的标准地图（审图号：GS(2016)2940号）绘制,底图无修改;图中编码1~20分别表示非洲部分国家名,具体见图1。
Fig. 4The growth pattern of the number of transnational migrants by country of origin/destination in Africa from 2000 to 2017

3.2 非洲FDI空间格局分析

总体来说,2000—2017年期间,非洲大陆绝大部分国家FDI规模迅速增长,空间集聚特征日益显著,具体从非洲大陆五大分区来看,北非地区经济发展水平明显高于撒哈拉以南的非洲,加之优越的地理区位、比较活跃的私有化,以及丰富的石油、天然气等矿产资源优势^[42],因而始终成为非洲FDI最具吸引力的地区,其中埃及于2000年与2017年均是非洲FDI最具吸引力的国家,其FDI流入量占整个非洲FDI的比例分别为12.99%和18.07%,可见,随着时间的推移,FDI在埃及的集聚效应愈加显著,其原因除了上述提到的北非地区国家共同优势以外,还与埃及拥有更加优惠的投资激励政策、庞大且年轻的劳动力、强大的金融体系、较大的国内消费市场、完善的基础设施等因素密切相关,而且近年来埃及FDI更加多元化,即从石油和天然气开采行业逐渐转向交通、住房、公共设施、农业、灌溉和电力等部门,这也进一步促进埃及FDI数量与质量的不断提升。此外,2000年的南非地区与西非地区是仅次于北非地区的FDI重要集聚区,而东非与中非地区最弱,存在严重的地区不平衡问题,这与胡颖文^[24]的研究结论完全一致;随着时间的推移,2017年的北非地区FDI集聚强度与优势继续保持稳定增长,南非地区FDI流入量总体继续升高,但其占比大幅下降,而相比之下,东非和中非地区流入量及其占比均迅速上升,最终使南非、西非、中非和东非4大分区FDI流入量所占比例相当（图5）。

图5

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图52000年与2017年非洲FDI空间格局变化

注：此图基于国家自然资源部标准地图服务系统的标准地图（审图号：GS(2016)2940号）绘制,底图无修改;图中编码1~20分别表示非洲部分国家名,具体见图1。
Fig. 5The spatial pattern changes in FDI of Africa in 2000 and 2017

鉴于2000年与2017年非洲各国FDI流入量位居前15位国家（简称FDI高值国）所占比例分别为80.28%和91.43%,因而可以通过对该15个主要国家FDI空间分布来刻画非洲大陆FDI空间格局。具体来说,2000年,北非地区（埃及、突尼斯、苏丹、阿尔及利亚、摩洛哥）FDI流入量占整个非洲的30.29%;其次是南非地区（南非、安哥拉和纳米比亚）与西非地区（尼日利亚、科特迪瓦和加纳）,其FDI所占比例分别为21.50%和16.15%,东非地区（坦桑尼亚、毛里求斯、乌干达）占比为9.36%,中非地区（加蓬）仅2.93%。与之相比,2017年,突尼斯FDI略有上升而退出FDI高值国,但北非地区（埃及、摩洛哥、阿尔及利亚、苏丹）FDI占比依然稳定且最大,达30.15%;其次是南非地区（莫桑比克、南非、赞比亚）出现大幅下降,西非地区（尼日利亚、加纳、科特迪瓦）和东非地区（埃塞俄比亚、坦桑尼亚）略有上升（2%~3%左右）,而中非地区（加蓬、刚果（布）、刚果（金））FDI占比则上升幅度较大,最终各分区FDI所占比例分别为12.80%、18.85%、12.68%和16.96%,区域差异进一步缩小。其中南非地区FDI占比大幅下降主要是因为安哥拉石油产业是FDI流入的主要领域,而近年来石油价格急剧下降使营商环境遭到极大破坏,其在2016年世界银行发布的189个国家营商环境报告中位居第181位,从而导致原FDI流入量极具优势的安哥拉出现负数,即出现反向投资或撤资现象;尽管赞比亚与莫桑比克FDI流入量增幅较大,但FDI基数较小,进而使得南非地区的FDI流入量占比大幅下降。中非地区的加蓬、刚果（布）与刚果（金）的FDI流入量近年来均出现大幅上升,除了与其拥有极其丰富的矿产资源、稳定或可控的政局等共同优势以外,还与它们近年来经济环境不断优化密切相关,如加蓬近年来积极争取外援和减免外债,加快私有化进程与兴建基础设施,利用国际油价高企的有利形势,积极推进经济多元化发展;刚果（布）近年来经济发展良好,大力建设基础设施,投资环境得到明显改善;刚果（金）与其拥有巨大的市场容量,优越的地理位置,加之近年来中资企业在刚果（金）矿业及相关产业领域投资规模不断加大等密切相关。此外,2000—2017年期间,非洲部分国家FDI流入量出现急剧下降甚至负数,主要包括冈比亚、布基纳法索和布隆迪等,这些国家大多是自然资源贫乏,国家市场容量有限,基础设施薄弱,并且近年来仍未走出政治动荡、内战冲突、恐怖活动或疾病蔓延等阴霾所致。

4 非洲跨国移民重心与FDI重心空间耦合性分析

4.1 非洲跨国移民重心与FDI重心迁移轨迹特征

从宏观上看,非洲跨国移民重心与FDI重心均集中于中非国家,包括喀麦隆、中非共和国、刚果（布）、刚果（金）、乍得等毗邻交界区域,彼此邻近,其重心迁移轨迹整体均呈明显的“团状式”分布特征,其中相比基于原籍国跨国移民,基于目的地国的跨国移民重心与FDI重心更为邻近（图6）,这说明无论是跨国移民（流入与流出）还是FDI,其流向及区位选择均具有较高的理性,因而早期跨国移民与FDI的成功示范效应往往会对后期的跟进者区位选择产生较大影响,集聚效应与马太效应日益显著;相比于原籍国跨国移民,基于目的地国跨国移民与FDI的区位选择行为更为一致。① 基于较小的空间尺度来看,跨国移民与FDI重心迁移轨迹各不相同,其东西方向的差异小于南北方向。基于原籍国的跨国移民来说,其重心位置整体处在基于目的地国的跨国移民重心与FDI重心的北方,并先向西北方向迁移,随后逐年向东部（略偏南）方向持续移动,总体表现为南北方向迁移距离较小,而由西向东迁移是基于原籍国跨国移民重心迁移轨迹的主要趋势。② 基于目的地国的跨国移民重心的“团状式”分布特征最为典型,重心位置总体处于最南方,其东西、南北方向迁移距离均较小,呈现“南北→东南→西北”方向迁移,逐年迁移的距离与速率不断增大,整体表现为逆时针旋转的环状趋势。③ FDI重心在南北方向上处于中间位置,迁移轨迹比较复杂,呈现“西北→东南→西北”方向迁移的态势,重心迁移距离与速率相较于原籍国、目的地国移民重心来说更大。其中2000—2010年重心基于不同角度向西北方向迁移,其距离与速率相对较小,而2010—2015年向东南方向以及2015—2017年向西北方向迁移的距离与速率均迅速增大,总体呈现为由“东南→西北”方向的迁移轨迹,这因为尽管南非近年来凭借其良好的营商环境优势吸引FDI的规模与增幅均较大,但与此同时,北非、西非地区经济发展水平较低、营商环境不具优势的众多国家努力发挥其比较优势,强化招商引资,依然取得显著成就,进而使FDI重心总体呈现大幅向西北方向迁移的态势。

图6

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图6非洲跨国移民重心与FDI重心迁移轨迹

注：此图基于国家自然资源部标准地图服务系统的标准地图（审图号：GS(2016)2940号）绘制,底图无修改。
Fig. 6The migration routes of gravity centers of transnational migrants and FDI in Africa

4.2 非洲跨国移民重心与FDI重心耦合态势

从重心重叠性来看,基于目的地国的跨国移民重心与FDI重心空间重叠性始终处于低位波动的变化态势,两者重心距离保持在250~540 km左右,总体变化平稳,而与之相比,基于原籍国的跨国移民重心与FDI重心距离相对较大,两者重心距离保持在250~840 km左右,同时波动幅度也较大,总体呈现下降的态势。可见,相比基于原籍国的跨国移民,基于目的地国的跨国移民重心与FDI重心空间耦合关联性略强,平稳性稍高。

从变动一致性来看,非洲跨国移民重心与FDI重心的空间耦合过程整体呈现先同向迁移而后反向远离的波浪式推进趋势（图7）,这说明跨国移民与FDI空间分布上出现错位,即跨国移民流动并没有带来同期相应的FDI流入;FDI流动速度滞后于跨国移民迁移速度,跨国移民集聚对FDI流入有一定的吸引力,但该吸引力通常存在一定的滞后性,即需要若干年以后才能完全释放出来。FDI重心与基于原籍国的跨国移民重心变动一致性曲线呈反向“N”型特征,其中基于原籍国的跨国移民与FDI重心变动一致性指数变化速度与幅度均较小,而处于正值的时间跨度更大。与之相比,基于目的地国的跨国移民重心与FDI重心变动一致性指数为负数的时间跨度相对较短,其中2010年指数值最低,约为-0.96,然后骤升至0.99,总体呈“V”型变化态势,这说明总体来说,相比于基于原籍国的跨国移民,基于目的地国的跨国移民重心与FDI重心同向迁移的概率相对较大,这与上述重心空间重叠性的分析结论基本一致。基于此,非洲大陆作为一个整体,总体上应进一步出台鼓励跨国移民流动的政策,尤其要鼓励跨国移民的流入,这有助于非洲大陆FDI规模的不断扩大以及产业转型升级。

图7

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图7非洲跨国移民重心与FDI重心的空间重叠性与变动一致性指数变化

注：S1、S2分别为基于原籍国、目的地国的跨国移民重心与FDI重心的空间重叠性;W1、W2则分别为这两种类型跨国移民重心与FDI重心的变动一致性。
Fig. 7The changes of the spatial overlapping and consistency index between transnational migrant gravity centers and FDI gravity centers in Africa

5 非洲跨国移民对FDI区位选择影响分析

5.1 影响因素选择

在上述分析与验证非洲跨国移民重心与FDI重心存在空间耦合关联的基础上,结合2000—2017年非洲各国跨国移民与FDI基础数据,尝试进一步运用灰色关联分析法定量测度跨国移民对FDI区位选择的影响程度。综合考虑FDI区位选择的主要影响因素,但限于非洲各国部分数据获取存在困难,最终选择市场、对外开放度、集聚效应、基础设施、劳动力、城镇化水平及跨国移民7个方面,共涉及14个自变量。在文献梳理与重心空间耦合性分析的基础上,本研究假设基于原籍国、目的地国的跨国移民对FDI具有一定吸引作用,除此之外还有12个控制变量（表1）。在一个特定区域内,市场因素越强,跨国公司就越有可能在此进行外商直接投资^[43],即市场规模越庞大的地区,往往越易于吸引FDI^[44],具体选择GDP与人均GDP表示市场容量。加大对外开放力度,如通过设立出口加工区和自由贸易区等手段,给予外国投资者诸多优惠的政策、设施与服务,从而有助于吸引FDI^[45],具体选择进出口总额占GDP比例指标来衡量。FDI集聚不仅可以获得集聚规模效益,而且还能降低投资风险和交易成本,因而对潜在的FDI有强烈的吸引作用^[9],具体选择前一年非洲各国FDI值作为前期FDI集聚水平变量。已有研究充分证实健全的基础设施对吸引FDI流入方面至关重要,因为完善的基础设施可以促进市场一体化,降低贸易成本等^[46],具体选择每百人固定电话数量、每百人移动电话数量、班轮运输相关系数、航空运输货运量、航空运输客运量、铁路总公里数来衡量。熟练劳动力的可用性是FDI区位选择的重要因素^[47],地区熟练的劳动力数量越高,尤其欠发达地区（如非洲）,其对劳动密集型FDI的吸引力往往越高,具体选择劳动力数量指标来衡量。城镇化水平的提升可以显著地促进FDI数量的增加^[48],具体选择城镇人口占总人口比例来衡量。

Tab. 1
表1
表1非洲FDI区位选择影响因素
Tab. 1The factors affecting location choice of FDI of Africa

影响因素	代表性指标
市场因素	GDP（美元）
市场因素	人均GDP（美元/人）
对外开放度	进出口总额占GDP比例（%）
集聚效应	上一年FDI流入量（美元）
基础设施	每百人固定电话数量（部/百人）
	每百人移动电话数量（部/百人）
	班轮运输相关系数
	航空运输货运量（t×km）
	航空运输客运量（人次）
	铁路总公里数（km）
劳动力	劳动力数量（人）
城镇化水平	城镇人口占总人口比例（%）
跨国移民	跨国移民流出数量（人）
跨国移民	跨国移民流入数量（人）

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5.2 灰色关联度分析

将非洲大陆看作一个整体,运用灰色关联度探讨2000—2017年的非洲跨国移民对FDI影响,结果发现,集聚效应与FDI灰色关联度最高,这说明外国投资企业对非洲投资面临较高的信息成本和寻找成本,投资风险相对较大,而集聚效应可以有效弥补这些成本,早期同产业内众多跨国投资企业的集聚发展对潜在跟进的FDI具有积极的推动作用;其次,人均GDP、GDP、城镇人口占总人口比例和基于目的地国跨国移民与FDI的灰色关联度也较高,这说明对非跨国直接投资具有明显的市场导向型特征,同时城镇化水平提升以及基础设施完善是FDI增加的重要原因;再次是每百人固定电话数量、铁路总公里数、每百人移动电话数量、班轮运输相关系数、劳动力数量、航空运输货运量、航空运输客运量和基于原籍国跨国移民。相比之下,进出口总额占GDP比例与FDI灰色关联度最小,这主要是因为非洲大部分国家的外资政策已比较优厚,对国际市场开放度均已比较高,其彼此异质性较小^[49],因而该因素并非促进FDI流入的重要因素。此外,基于目的地国的跨国移民与FDI的灰色关联度处于较高水平,而基于原籍国的跨国移民与FDI的灰色关联度则处于较低水平,这与上述重心耦合性态势分析结果也比较一致（表2）,这主要是因为非洲FDI主要流向能源矿产领域,随着时间的推移以及中国“一带一路”倡议的加速实施,越来越多的非洲国家FDI近年来逐渐由原来单纯以能源矿产领域为主转向基础设施建设、劳动密集型产业转移以及旅游等多元化投资转型,以增强抵抗外部冲击的能力,而这些行业发展则需要大量的廉价劳动力进行支撑,因而跨国移民的大量涌入必然会对FDI产生较大的吸引力,而且其中高技能移民还可以凭借国际社会资本吸引FDI或者借助人力资本优势直接进行投资;基于原籍国的非洲国家除了埃及、摩洛哥等少数国家由于跨国劳工原因成为跨国移民热点流出国以外,大部分国家跨国移民外流主要由于政治动荡、内战、恐怖活动或疾病蔓延等因素所致,投资风险较高,投资环境往往较差,加之该跨国移民群体大多为低技能移民,其移居海外对FDI流入并没有显著影响^[50],而与之相比,基于目的地国的非洲国家大多呈现政治稳定、经济社会持续发展的态势,有助于吸引越来越多的跨国移民流入,这不仅为该国提供丰富的廉价劳动力,同时也有助于对较优投资环境的进一步发展与完善,从而出现基于目的地国的跨国移民对FDI的吸引力要大于基于原籍国的跨国移民对FDI的影响。

Tab. 2
表2
表22000—2017年非洲FDI与各因素之间的灰色关联度
Tab. 2Grey correlation degree between FDI and each factor in Africa from 2000 to 2017

影响因素	灰色关联度	排序
集聚效应	0.4937	1
人均GDP	0.4561	2
城镇人口占总人口比例	0.4029	3
基于目的地国跨国移民	0.3726	4
GDP	0.3559	5
每百人固定电话数量	0.3349	6
铁路总公里数	0.3332	7
每百人移动电话数量	0.3286	8
班轮运输相关系数	0.3273	9
劳动力数量	0.3168	11
航空运输货运量	0.3110	10
航空运输客运量	0.2969	12
基于原籍国跨国移民	0.2956	13
进出口总额占GDP比例	0.1948	14

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在上述分析基础上,运用灰色关联度分析方法,进一步分析与比较2000—2017年非洲各国跨国移民与FDI灰色关联度排序的空间格局（图8）,结果表明,基于目的地国的跨国移民变量与FDI灰色关联度处于中上水平的国家数量比例明显比基于原籍国的跨国移民与FDI灰色关联度处于中上水平国家比例高。具体来说,基于原籍国的跨国移民对FDI关联度排序前7位的国家为18个,其所占比例大约为1/3,绝大部分国家关联度较低,其中居11~14位比例最高。与之相比,基于目的地国的跨国移民对FDI的关联度居前7位的国家数量较多,其所占比例超过1/2,主要位于撒哈拉以南的非洲地区,这进一步证实相比于基于原籍国跨国移民,基于目的地国的跨国移民对FDI吸引力更强的重要结论,因而这些国家应当充分借助流入的跨国移民,尤其是高技能人才或跨国精英移民的国际社会资本与人力资本优势,推进本国FDI规模的不断扩大。

图8

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图8非洲跨国移民与FDI灰色关联度排序的空间格局

注：此图基于国家自然资源部标准地图服务系统的标准地图（审图号：GS(2016)2940号）绘制,底图无修改;图中编码1~20分别表示非洲部分国家名,具体见图1。
Fig. 8The spatial pattern of ranking for grey correlation degree between transnational migrants and FDI in Africa

6 结论与讨论

运用ArcGIS软件与DPS软件,分析21世纪以来非洲跨国移民空间格局及其对FDI的影响,结果表明：① 基于原籍国的跨国移民主要集中于北非,且此集聚态势日益显著,呈现以“摩洛哥-埃及”为中心的双核空间结构向“摩洛哥-埃及-苏丹”为中心的三核空间结构转变。② 基于目的地国的跨国移民数量较少,集中于撒哈拉以南的非洲,其中先以科特迪瓦最集中,而随着时间的推移,其逐渐被南非所取代,成为非洲最大的跨国移民目的地国。③ 基于原籍国与目的地国的跨国移民增长热点区均较少,其中前者包括埃及与苏丹,后者则为南非,而与之相比,次热区较多且零散,而绝大部分国家均被冷点区或次冷区所覆盖。④ 基于目的地国和基于原籍国的非洲跨国移民重心与FDI重心彼此较邻近,整体均呈现出明显的“团状式”分布特征;从重心重叠性来看,基于目的地国的跨国移民重心与FDI重心空间重叠性始终处于低位稳定波动的变化态势,而基于原籍国的跨国移民重心与FDI重心距离较远,波动幅度较大。从变动一致性来看,非洲跨国移民重心与FDI重心的空间耦合过程整体呈现先同向迁移而后反向远离的波浪式推进趋势;相比基于原籍国跨国移民,基于目的地国跨国移民重心与FDI重心一致性指数更高。⑤ 基于目的地国的跨国移民变量与FDI灰色关联度处于中上水平,仅低于集聚效应、城镇化水平以及人均GDP等变量,这与陈瑛等^[24]认为华人移民对中国在美FDI的影响处于中等水平,且重要性排在市场、集聚因素之后,而高于基础设施变量的观点基本一致,而与之相比,基于原籍国的跨国移民与FDI灰色关联度仅高于进出口总额占GDP比例变量,处于较低水平。基于目的地国的跨国移民变量与FDI灰色关联度处于中上水平的国家数量比例明显比基于原籍国的跨国移民与FDI灰色关联度处于中上水平国家数量的比例高,进一步证实相比于基于原籍国的跨国移民,基于目的地国的跨国移民对FDI的吸引力更强。

如何提升非洲各国对FDI的吸引力,实现FDI与跨国移民的良性互动,已成为一项亟待破解的重大现实课题。基于此,本文提出三方面举措：其一,加强政治经济环境建设。稳定的政治经济环境与自然资源丰度对FDI的吸引力大小起决定性作用^[24],而目前非洲大陆FDI流入的最大阻碍因素依然是武装冲突、政治不确定性和安全威胁等,同时非洲经济增速缓慢与市场规模较小,依然是制约FDI流入的主要原因^[51],这在上述灰色关联分析中也得到验证,因此,非洲大陆应当“摒弃暴力,寻求和平”,努力确保国内政治局势稳定与法制完善,提升东道国政治、经济政策框架的可延续性与可靠性,致力于基础设施建设以及产业基础的培育与打造,营造富有吸引力的投资环境,这才有助于吸引更多的FDI流入。其二,促进由单一矿产能源投资向多元化投资转变。由于非洲政治经济环境总体较差,相比于其他行业,能源矿产领域投资的利润回报较高且风险较低,非洲FDI主要集中于石油、天然气等部门,所以大多呈现单一矿产能源投资结构。基于此,非洲相关国家应减小对单一能源矿产投资的过度依赖,加快实施投资结构多元化战略,同时积极参与国际性协定与利用国际发展援助,促进FDI流向工业、农业、服务业、基础设施行业等领域,不断提高FDI的数量与质量。其三,差异化处理跨国移民与FDI的关系。由于不同国家、不同类型跨国移民与FDI之间的关系存在差异,因此,非洲各国应结合本国发展实际而采取相应的战略决策,如喀麦隆、中非共和国和冈比亚等国的跨国移民外流对FDI流入具有显著的促进作用,这就要求其制定移民政策或FDI政策时,需兼顾两者的一致性,加强与外流移民的联系,强化国际移民管理的双边和多边合作,最大限度地发挥移居海外的跨国移民对母国FDI流入的正向促进作用,进而为此类型国家经济发展注入最大的动能;突尼斯、苏丹、乍得、博茨瓦纳等跨国移民流入对FDI具有较强的吸引力,这些国家应借助跨国移民自身在原籍国的“侨缘”禀赋的特殊优势,克服国际投资的非正式壁垒,多措并举优化营商环境,促进FDI与跨国移民的流入,增强跨国移民流入对FDI的正向吸引作用。尽管如此,由于非洲各国部分统计数据获取困难,加之非洲FDI区位选择控制变量较多,包括政治环境、金融环境、制度环境、文化环境等方面,因而这些均有待在未来的研究中进一步完善。

致谢

真诚感谢匿名评审专家在论文评审中所付出的时间和精力,评审专家对本文指标选取、结果分析、结论梳理方面的修改意见,使本文获益匪浅。

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