earticle

영어

China has become an urbanized country and the number of Chinese mega cities has been increasing, making Chinese urbanism a significant force in the world. The Chinese economy still lacks sufficient domestic investment, requiring FDI to play the role of domestic entrepreneur.This study examines ten years of data from the 14 cities of Liaoning Province to explore local Chinese data from Chinese cities that provide contrasting examples from cities with different policy and different economic emphasis in order to discover what determines FDI in Chinese cities.This study used time series data with a random effects GLS regression model to estimate the factors correlating with FDI.The dependent variable was FDI, measured in units of USD$10,000. Eleven independent variables were employed to test the effects on FDI of different factors identified in the literature review. These included population density, per capita GDP, tertiary industry, unemployment, real estate employment, ICT employment, science and technology employment, health and social welfare employment, personal income tax, government debt, and a dummy variable for the Coastal Economic Zone. All of the independent variables were significant except for the dummy variable.All of the significant variables were positive except for health and social welfare employment, which was negative. The findings were consistent with predictions, except for the positive result for real estate employment.

한국어

중국의 도시화가 가속화되고 이러한 도시화가 세계적으로 정치, 경제, 사회, 문화, 한경 등 많은 분야에 중요한 영향을 미치게 되었다. 중국 경제는 여전히 자국 내 투자가 부족한 상태이며, 이에 따라 FDI가 자국 내 기업가로써의 역할이 요구된다. 본 연구는 무엇이 중국 도시 내의 FDI를 결정하는지 알아보기 위해 랴오닝 지방 14개 도시의 10년간의 데이터를 분석하였다. 다양한 정책과 다양한 경제적 주안점을 가진 랴오닝 지방 14개 도시의 10년간의 데이터는 그와는 대조적인 예시를 제시하는 중국 지역의 자료를 분석하기 위하여 이용되었다. 본 연구는 FDI와 관련된 요인들을 추정하기 위하여 시계열 데이터를 사용하여 STATA random effects GLS 회귀모형을 사용하여 분석하였다. 종속 변수는 FDI이며 USD$ 10.000단위 기준으로 측정되었다. 선행연구사례에서 확인된 FDI의 다양한 요인들에 대한 효과를 테스트하기 위해 11개의 독립변수들이 사용되었다. 인구 밀도, 1인당 국내 총생산, 제 3차 산업, 실업률, 부동산 분야 종사자 수, 정보통신기술 분야 종사자 수, 과학기술분야 종사자 수, 보건사회복지 분야 종사자 수, 개인 소득세, 정부 부채, 해안경제구역 관련 더미변수가 이에 포함된다. 더미변수를 제외하고는 모든 독립변수가 통계적으로 유의미하게 나타났다. 보건과 사회복지 고용은 부의 관계를 보였으며, 그 외 통계적 유의성을 가진 변수들은 모두 정의 관계를 보였다. 부동산 고용의 정의 관계가 있는 것을 제외하면 결과는 예측과 거의 동일하게 나타났다.