第二章　中国FDI双重集聚的统计检验与效应

FDI一方面集聚东部，另一方面又集聚高端产业。FDI在地区与产业分布交汇点是地区FDI产业。究竟FDI及FDI产业集聚是否显著？目前，没有现成集聚指数，为此，一方面应用我们先前提出的普适性集聚指数对FDI在地区与产业双重集聚显著性进行检验；另一方面以分形维数作为集聚指数对FDI产业集聚强度进行再测度，并探索FDI产业集聚的分形机理与集聚体系的合理性。同时，从统计角度，初步分析FDI产业双重集聚的效应。

第一节　中国FDI的产业分布和地区分布集聚统计性检验

一　中国FDI的产业分布

按照我国实际吸收的FDI金额计算，第一产业1997年利用FDI为6.3亿美元，2010年增加到19.1亿美元，所占比例保持在1%—2%的水平。服务业1997年利用FDI为120亿美元，2004年后快速上升，所占比例从1997年的26.6%提高到47.3%。制造业是我国利用FDI的主要领域，1997年为325亿美元，占当年吸收FDI的72%，2004年后比重有较大幅度下降，2010年达538.6亿美元，占51%。2005年以后，中国吸收FDI的总体规模不断扩大，在三次产业之间的分布发生了显著变化，服务业的FDI明显上升，制造业FDI有较大幅度下降。

总体上说，1997—2010年，我国累计利用FDI项目42.7万个，其中第一产业有1.3万个，占3.1%；服务业13.8万个，占32.3%；制造业有27.6万个，占64.6%。1997—2010年，我国累计实际利用FDI为8745亿美元，其中第一产业135亿美元，占1.5%；服务业2904亿美元，占33.2%；制造业5707亿美元，占65.3%。显然，我国利用的FDI主要集聚在制造业。

制造业是FDI集聚的主要载体，但FDI在各细分制造业分布具有较大的差异。（1）FDI表现出极大的不平衡性。2001—2010年累计额依次是，通信设备及电子设备制造业，占制造业FDI的18.3%，电气机械及器材制造业，所占比重为7.6%，化学原料及化学制品制造业比重为7.1%，而其橡胶制品业却不足1.5%。（2）动态变化趋势也明显不同。2001—2010年，通信设备及电子设备制造业比重由22.9%下降到17.0%，纺织业从6.2%下降到3.2%；有多个制造业的FDI呈现出上升态势，电气机械及器材制造业的FDI比重从4.0%上升到11.2%，通用设备制造业的FDI比重由4.3%上升到7.0%，专用设备制造业的FDI比重从2.5%上升到6.3%，而交通运输设备制造业的FDI比重从4.7%上升至6.6%。其他产业变化不大（见表2-1）。

二　中国FDI的地区分布

中国FDI的区域分布更是不均衡。图2-1直观地表现出1979—2010年东部、中部和西部三大经济地带的FDI流入量。根据FDI变化趋势，可以将FDI的流入特征总结为三个阶段。

1.第一阶段（1979—1991年）：FDI缓慢流入

尽管第一阶段的FDI流入存在较大的地区差异，但绝对规模差别并不是很大。这主要是由于中国尚未全面对外开放，不少行业仍限制外资企业的进入，利用FDI多局限在促进出口创汇。同时，中国经济改革的前景也不明朗，不确定性仍然较大，跨国公司踌躇不前。1991年，全年流入东部、中部和西部的FDI分别仅为40.52亿美元、6.93亿美元和1.72亿美元，规模还很有限。这一阶段东部、中部和西部累积FDI流入量分别为166.45亿美元、25.45亿美元和12.09亿美元。

2.第二阶段（1992—2000年）：FDI加速流入

随着邓小平南方谈话的发表和市场化改革目标的明确，中国加快了对外开放的步伐，其重要步骤之一就是调整外资政策，许多行业部门逐渐对外资开放，并给予外资各种优惠措施。在此基础上，各地根据自身情况出台更多的引资策略。在各种政策的联合作用下，FDI迅猛增长，且主要流入具有区位与政策优势的东部地区。1997年之后，随着管制放松释放能量的下降，再加上亚洲金融危机的负向作用，FDI流入持续上涨的势头得到一定程度的抑制。1998年后东部外资流入的绝对规模稳定在400亿美元以上，中部从1997年一度接近70亿美元跌落至50亿美元，西部则略超过20亿美元。2000年当年流入东部的FDI流量为392.34亿美元，中部48.72亿美元，西部21.13亿美元。这一阶段东部、中部和西部累积FDI流入量分别达2874.68亿美元、429.58亿美元和187.69亿美元。

3.第三阶段（2001年至今）：FDI大规模流入

为了进一步融入全球经济，中国于2001年正式加入世界贸易组织（WTO）。虽然设置了过渡和缓冲时期，但中国全面对外开放已迈出较大步伐，再加上全球经济的回暖，经济全球化加速，中国FDI的流量再次冲高。2007年流入东部、中部和西部的FDI分别为882.87亿美元、201.12亿美元和55.53亿美元，与2000年相比，东部、西部的FDI流入量翻了一番以上，中部的FDI流入量则翻了两番。这一阶段东部、中部和西部的累积FDI流入量分别达4590.95亿美元、777.43亿美元和231.70亿美元。从2008年开始，西部的FDI流入量超过中部地区。

进一步计算，第一阶段东部、中部和西部累积的FDI流入量比重分别为81.6%、12.48%和5.93%。第二阶段分别为82.32%、12.3%和5.37%。累积流入量的比重与第一阶段相近。第三阶段为81.98%、13.88%和4.14%。从变化趋势上看，尽管在20世纪90年代初期，东部地区实际利用FDI数量有所下降，但在20世纪90年代末期以及21世纪初期，东部地区实际利用FDI的规模又开始扩大，2006年，东部地区实际利用FDI金额占全国的比重甚至高达90.32%，中部和西部地区合计实际利用FDI金额不到全国的10%。中部的比重有所提高，但从2008年开始，西部的FDI流入量比重超过中部地区（图2-2）。

从东部、中部、西部三个大区来看，中国的FDI高度集中在东部地区。截至2010年，东部地区累计项目数以及实际使用外资金额占全国的比重分别达到83.3%和86.5%，而中部和西部的FDI项目数合计不到20%，实际使用FDI比重更低，不足15%（表2-2）。

三　中国FDI的产业与地区集聚分布

（一）FDI集聚强度与显著性

1.FDI集中度

集中度是测量集聚最基本的方法之一。对于产业集聚而言，集中度是第一代的产业集聚测量方法（乔彬等，2007）。FDI集聚是FDI在一些特定地理区域或产业内高度集中的现象，也是FDI在特定空间范围或产业内不断汇聚的一个过程。也就是说，FDI越集中，发生显著性集聚的可能性就越大。集中度计算公式为：

（2.1）式中，CRn代表前n个地区（产业）的FDI比重之和。在各种测度集聚强度的指标中，集中度是最简单、最常用的计算指标，也是初步衡量FDI集聚强度的基础性标志。FDI集中度值越大，FDI越偏离平均分布（正态分布），中间（产业）地区FDI规模越小，FDI规模分布较为不合理，越不利于地区（产业）均衡发展；反之，集中度值越小，表明地区（产业）FDI规模越分散，中间FDI规模的地区（产业）越多，FDI规模分布差异越小，对FDI在地区（产业）集聚强度越低，极化效应越小。

2.强度集聚指数

FDI集聚是空间分布不平衡的体现。从统计上看，集聚主要表现是集聚分布不服从正态分布，然而，集聚分布还不完全是显著的非正态分布。因此，我们采用一种普适性的集聚指数测度FDI集聚的显著性（赵果庆、罗宏翔，2009）：

（2. 2）式中，S＝/δ3，K＝［（xi--x）4］/δ4。

进一步，S表示地区（产业）FDI分布的偏度，n为样本容量，-x为平均值，δ为标准差。S度量分布的不对称性，S的绝对值越大，分布就越不对称。K表示地区（产业）FDI分布的峰度，其度量的是FDI分布的胖瘦或扁平程度。正态分布的K为3，当K＞3时，分布两侧比正态分布更陡峭，称为超峰分布。

与正态分布不同，χ2（2）分布是单侧分布（图2-3）。这意味着，S≠0，K≥3也未必有显著集聚现象发生，需要进一步检验。对比图2-3和图2-4后不难发现，等集聚强度曲线作为一种双曲线，它与χ2（2）分布具有较高的相似性。如果FDI发生集聚，那么FDI分布也不应当是服从χ2（2）分布，而是一种超χ2（2）分布。因此，χ2（2）分布的尾部面积大小可作为集聚显著性和强度标准。

最严格的χ2（2）分布的显著性水平是0.1%，即＝ 0.1%。如果，γKS＜13.80［χ2（2）0.1%水平的临界值］，那么FDI集聚不显著；当9.21＜γKS＜13.80时，FDI为弱集聚（显著性水平在1%— 0.1%）；当γKS＞18.42时，可视为，FDI为强集聚（图2-4）。

（二）FDI集聚强度与显著性

1.FDI产业集聚

进一步对表2-1进行统计，2001年、2005年和2010年前四个产业的FDI比重之和（集中度）分别为40.90%、40.80%和42.10%。它表明，制造业FDI分布仍有更集中的趋势。从20个制造业看，2001—2010年FDI分布的偏度、峰度减小，JB[1]（Jarque-Bera）值也减小（表2-3）。从JB值看，2010年JB值大于（2）在5%水平的临界值5.77，20个制造业的FDI分布呈非正态分布。把表2-3数据带入（2.2）式计算，2001年、2005年和2010年制造业集聚强度分别为59.739、19.459和9.932。显然，2005年以前FDI的制造业处于强集聚，而2010年FDI的制造业集聚强度已不显著，FDI在制造业分布有扩散态势。

2.FDI地区集聚

1985—2010年，FDI在31个地区分布呈极不均衡状态（表2-4）。FDI的平均值和最大值呈不断上升趋势，而最小值仍为零，也就是说FDI的地区极差仍不断扩大。再从离散指标看，1985—2010年FDI地区分布的标准逐步增大，但变异系数（标准差/平值）却由1985年的3.22下降2010年的1.63，2004年最小，仅为1.52。这说明，FDI在地区分布呈扩散态势。

再从分布指标看，1985—2004年，FDI地区分布的峰度和峰度都呈现出下降趋势，2004年后有所回升，同样的，从JB值1985—2004年呈现出下降趋势，而2004年后有所回升，但1985—2010年的JB值在1%水平上显著，呈现出强非正态分布。

以表2-4数据，按（2.2）式计算，1985—2004年集聚强度呈现出下降趋势，而2004年后集聚强度有所回升。2004年集聚强度为10.658，在0.1%的水平上不显著，除2004年外，FDI的地区集聚分布呈强显著性（图2-5）。

第二节　中国FDI工业双重集聚统计检验

一　引言

FDI在中国表现出空间与产业双重集聚的特点，决定了FDI对地区工业的影响是首当其冲的，其深远影响又莫过于促进中国地区工业集聚格局的变化。观察表明，大量FDI集聚东部，加速东部沿海地区制造业向产业链高端集聚，使东部沿海地区成为世界制造业的大工厂，而中西部尤其是西部地区低端原料型工业集聚对生态与自然资源的依赖更加明显。FDI集聚加速中国地区产业链分化与优势重组，扩大了地区差距。随着FDI在我国深化与产业化实现，自然而然地产生了一个问题，FDI工业在地区及产业集聚强度显著性怎么样？

随着FDI集聚显现，FDI对我国工业集聚的影响也随之加深，国内学术界开始探究FDI对我国产业集聚的影响。梁琦（2003）首次应用斯皮尔曼（Spearman）相关系数研究了FDI对我国部分制造业的影响，开启了研究这个问题的先河。冼国明和文东伟（2006）研究发现，制造业各行业的FDI在沿海地区的集聚推动着中国制造业向沿海地区集聚。张俊妮和陈玉宇（2006）运用条件Logit概率模型检验了产业集聚对区位吸引FDI的影响，结果表明，外商投资企业的地区选择很大程度上受产业集聚效应的影响，产业集聚效应存在会进一步加强地区对FDI的吸引力。显然，FDI促进了地区制造业集聚，地区制造业集聚吸引FDI，这是地区制造业与FDI相互作用的两个方面。

一些产业在地理空间上集聚，并形成比较竞争优势，这可以说是产业资源配置中的普遍现象。由于对产业集聚的不同诠释，关于产业集聚的测量指数的计算方式也有明显不同。在国际上，产业集聚强度的测度方法是不断发展演化的，已有三代有产业集聚测量方法，所用统计指标涉及基尼（Gini）系数、集中度、赫芬达尔指标、Hoover系数，还有专门为产业设定的集聚强度指数，如Ellison＆Glaeser指数、Devereux＆Simpson指数等（乔彬等，2007）。然而，国外还没有一种对产业可进行显著性检验的集聚强度指标。在这方面，国内有一些进展，徐康宁（2003）综合运用标准差系数计算了中国制造业28个行业1997年的地区集中度，但没有进行显著性检验；赵果庆和罗宏翔（2009a）采用方差统计量对我国1995年和2004年28个制造业集聚进行显著性检验；赵果庆和罗宏翔（2009b）根据集聚分布的自身特点，提出了可以进行显著性检验的普适性产业集聚指数，并以1994年和2004年数据对我国28个制造业集聚强度进行测量和进行显著性检验。

FDI产业集聚，是FDI产业高度集中的表现。在集中度一定情况下，FDI产业在地区与产业分散程度越大，说明FDI就越向前几位地区和产业集中。因而，分布形态也对衡量集聚强度的测量产生重要影响。与目前成果所不同的是，我们在形态分析基础上采用普适性集聚强度指数和集中度指标相结合的方法，对我国2003年和2008年FDI工业的地区集聚与地区FDI工业集聚进行显著性检验。

二　中国FDI工业：数据与分布特征

（一）数据

2003年、2008年全国FDI工业的数据取自《国研网数据库》。FDI工业即为“三资工业”数为38个，B类采掘业有5个，C类制造业有30个，D类电水汽有3个，地区数为31个。图2-6和图2-7分别表示2003年和2008年FDI工业分布（纵向为地区数，以东部、中部和西部顺序排，横向为产业数，以B类、C类和D类顺序排）。由于有的地区没有FDI，工业分布不全，2003年和2008年样本有变化，2003年总样本数为845个，2008年总样本数为922个。

（二）FDI工业描述性统计特征

表2-5看出，2003—2008年FDI工业表现出不同发展态势。从产值增量看，2003年、2008年地区FDI工业平均值的增量有较大差距，前5位平均产值增量在分别为C40、C37、C39、C26和C32，其以高端制造业为主，后5位平均产值增量的FDI工业为B10、D46、B8、B9和C16，其以B类、D类产业为主，C16增量为负值。从产值极差看，2003年地区FDI产业平均产值极差为380.68亿元，2008年为1159.77亿元，FDI工业发展两极分化加剧，FDI仍向高端制造业集聚。

从分布看，2003年、2008年全部FDI工业JB值都大于5%水平的临界值5.99。这说时FDI工业呈非正态分布。进一步计算JB值增量，2003—2008年有12个FDI工业的JB值有不同幅度增加，而26个FDI工业JB值却有不同幅度下降。由表2-5数据计算，2003—2008年有13个FDI工业的变异系数（标准差/平均值）有不同幅度增加，25个FDI工业的变异系数有不同幅度减小。这说明，2003—2008年，我国FDI工业产值的离散性减弱，偏正态性加强，非均衡性在增加。

（三）地区FDI工业描述性统计特征

2003—2008年，地区FDI工业也呈现出不同的发展态势。就平均值增量看，增量前5位分别是广东、江苏、上海、山东和浙江，全部是东部地区，增量后5位分别是新疆、贵州、甘肃、青海和西藏，全部是西部地区。从极差看，31个地区FDI工业2003年、2008年极差分别为330.79亿元和1009.89亿元。尽管西藏的FDI工业产值由2003年的0上升到2008年的10406千元，但31个地区FDI工业发展仍表现极化增强的特点。同期，10个地区FDI工业的变异系数有不同幅度上升，有20个地区FDI工业的变异系数有不同幅度下降（表2-6）。总体上说，地区FDI工业的差距有缩小倾向。

从JB值看，2003—2008年，地区FDI工业分布也呈现出不同的态势。2003年、2008年30个地区（不包括西藏）中只有四川的FDI工业分布是正态分布，其他的都是非正态分布。然而，JB值增量却是有增有减，有10个地区FDI工业的JB值上升，有20个地区FDI工业的JB值下降（表2-6）。显然，FDI工业在地区之间分布在发生较大变化。

三　FDI工业的地区集中度与集聚强度检验

表2-7报告的是以（2.1）式计算的FDI产业三地区集中度，可以看出，我国FDI工业集中度及变化具有较大差异性。首先，2003年FDI工业集中度最高的是B7，高达100%，最低的是C20，为40.89%，极差为59.11%；2008年集中度最高的仍是B7，为98.99%，最低的是C15，为37.88%，极差为61.11%。从集中变化看，2003—2008年，B类FDI工业的集中度在下降；D类FDI工业中，D44、D45集中度在下降，D46上升；C类FDI制造业集中度有12个上升，18个有所下降。同时，我国FDI工业2003年的集中度平均为63.49%，2008年为60.23%，2003—2008年下降了3.278个百分点。

再对表2-7进行统计发现，我国FDI工业主要集中在东部地区。2008年，FDI工业上榜次数最多的四个地区依次是广东、江苏、上海和浙江，频数依次为32、26、12和12，占总数的82.46%；此外，福建有2次，辽宁、内蒙古和云南各有2次。进一步统计看出，FDI工业绝大部分集中在东部的长三角和珠三角地区，仅有个别分布在中部、西部的B类和D类产业之中。另外，2003年、2008年B类的集中度分别为78.86% 和67.66%，C类为60.75%和59.16%，D类为65.36%和58.47%。可见，B类的FDI工业集中度最高，2008年B类和C类集中度比较接近。

表2-8报告的是用表2-5中的峰度、偏度数据，以（2.2）式进行计算，2003年、2008年FDI工业的集聚强度。2003年，除C29外，其他37 个FDI工业呈现出显著的集聚性，且都是强集聚。2008年，38个FDI工业呈现出显著的集聚性，也都是强集聚。2003—2008年，中国FDI工业集聚强度发生较大变化。首先，从数量上看，有12个FDI工业的集聚强度上升，而26个集聚强度呈下降状态。从幅度看，D46集聚强度上升幅度最大，增量为238.01，而C43集聚度下降幅度最大，为633.01。进一步统计发现，2003年、2008年，FDI工业集聚强度平均值分别为249.68和185.64，下降量为64.04。2003—2008年，FDI工业集聚强度小于180的产业更加集聚，集聚强度在600以上的变化不大，而产业集聚强度在180—600范围的有所下降，FDI工业集聚强度总体上在下降（图2-8）。

当然，集中度与集聚强度指数毕竟是两个不同的统计量，在测量产业集聚量时，两者具有不同的优势。相对而言，γKS指数体现产业分布的特点和可以进行显著性检验。为了验证集聚强度指数与集中度的一致性，需要计算集中度与集聚强度指的相关系数。相关系数计算公式：

（2.3）式中，N为样本数，y观察变量，-y为平均值，x为空间变量，-x为平均值，rx y为相关系数，其值在［-1，1］区间之内。rx y＞0，表示正相关，rx y＜0，表示负相关；rx y的绝对值越接近于1，表示两个变量的完全相关；rx y越接近于0，表示两个变量的不相关。

一般情况下，相关系数的检验是在给定的置信水平下，通过查相关系数临界值表来完成。以表2-7和表2-8数据计算，2003年、2008年FDI工业集中度与γKS之间的相关系数分别为0.7232和0.5657，相对来说，2008年两者相关系数有所减弱，但仍远超过0.1%水平的临界值0.501，两者为强相关。

四　地区FDI工业集聚强度及显著性检验

（一）集中度

从地区角度看，FDI工业集中度的差距很大。2003年西藏还没有FDI进入，集中度最高的是吉林，为90.15%，2008年FDI进入西藏的C15，集中度高达100%，最低的是湖南，为28.99%。2003—2008年有13个地区的FDI工业集中度有不同幅度上升，以西藏和海南上升最快，有18个地区的FDI工业集中度有不同幅度下降，以内蒙古和青海降幅最大（表2-9）。进一步计算，2003年，30个地区（不含西藏）FDI工业的平均集中度为52.51%，2008年为49.79%，2003—2008年下降了2.71个百分点。

从区域看，2003—2008年FDI工业集中度东部分别为46.13%和51.12%，中部分别为52.56%和49.27%，西部分别为58.87%和48.86%。很明显，西部FDI工业集中度最高，中部次之，东部最低，同时，东部FDI工业集中度在上升，中部和西部在下降，以西部降幅较大。这说明，东部的FDI工业仍在继续集中，在中部和西部因进入的产业范围扩大而集中度有所下降。

从表2-9看出，前3个FDI工业的地区构成有较大的差异。2008年FDI工业前3个除了一个D44和B9以外，其余的全部是C类制造业。进一步细分，CH类东部有17个，占CR3产业数的54%，中部CH类有10个，占CR3产业数的29%，西部CH类有7个，仅占CR3产业数的21%。显然，FDI工业在东部较多地集中在高端制造业，中部高端制造业也有FDI工业集中，而西部高端制造业的FDI工业却较少。因此，FDI工业集聚造成东部和中西部制造业有明显的差异。

（二）地区FDI工业集聚强度与显著性

中国地区FDI工业集聚强度的显著性存在较大的差距。2003年，由于西藏还没有FDI工业进入，四川的FDI工业集聚也不显著，除此之外，29个地区的FDI工业集聚均为强集聚；2008年除四川外，30个地区FDI工业集聚均为强集聚（表2-10）。进一步统计，2003年、2008年FDI工业集聚强度平均值，全国分别为300.74和286.29，东部分别为390.16和418.44，中部分别为286.22和263.02，西部分别为203.24和322.58。显然，东部FDI工业集聚强度最高，高出平均水平，中部和西部较低，其中2003年西部低于中部，2008年中部低于西部。从集聚强度变化看，2003—2008年东部和西部FDI工业集聚强度增强，中部在降低。再从表2-10看，2003—2008年，我国有10个地区FDI工业集聚强度在上升，有21个地区FDI工业集聚强度在下降。进一步细分，东部有4个地区在上升，7个地区在下降；中部有3个地区在上升，5个地区在下降；西部有3个地区在上升，8个地区在下降。与2003年相比，2008年我国地区FDI工业在集聚强度小于200的地区增加，集聚强度200—900较小的地区数下降，尤其是400—900地区数下降较多，超过900的变化不大。总体上地区FDI集聚强度在下降（图2-9）。

以表2-9和表2-10数据计算，2003年、2008年地区FDI工业集中度与集聚强度指数之间的相关系数分别为0.5522和0.7815，两者超过0.1%水平的临界值0.501，两者为强相关。这也进一步验证了集聚指数的可靠性。

第三节　中国FDI产业空间分布形态与集聚演化

一　引言

FDI产业的空间集聚，是FDI产业经济活动最突出的地理特征，也是世界范围内一个复杂的经济现象。随着FDI产业集聚的出现，FDI集聚效应就取得了良好的经济和社会效益，并彰显出巨大的竞争力和良好的发展前景。FDI集聚已成为我国产业发展的重要基础，对各地区产业发展有很大的促进作用，FDI产业集聚成了我国工业空间布局的重要因素。然而，由于FDI产业集聚本身具有复杂性，对FDI产业集聚机制研究尚未取得突破性进展，如何测定FDI产业集聚强度一直是产业集聚研究中的难点问题。

我国学者主要沿用两条路线测算产业集聚强度：一是统计指标法。较多的国内学者采用和借鉴国外统计指标如基尼系数、集中度、赫芬达尔指标、Hoover系数，还有专门的产业集聚指数如Ellison和Glaeser指数（G.Ellison，Glaeser，1997）、Devereux和Simpson指数（Michael P.Devereux，Helen Simpson，2004）等对我国产业集聚进行测定，取得较多成果（Mei Wen，2004；范剑勇，2004；罗勇、曹丽莉，2005；金煜、陈钊、陆铭；2006）。二是产业分布形态法。赵果庆和罗宏翔（2009）在检验了产业非正态分布后，根据产业分布近似卡方分布［χ2（2）］提出了普适性集聚指数，并对我国制造业集聚强度进行测算和显著性检验，也检验了集中度与集聚强度的关系，但是这项成果没有给出产业集聚分布的形态。

在诸多测度产业集聚的指标中，产业集中度是最基本的测量方法，较多的国内学者应用集中度探讨了我国产业尤其是制造业的空间集中度（魏后凯，2002；陈志广，2004）。贺灿飞（2009）对我国产业集中与集聚进行了深入而广泛的探讨。但是，集中度仅以产业前几个地区产值比重之和作为产业集聚度量，由于没用全面反映产业分布全貌而显得比较粗糙，同时也没有揭示出集聚与产业空间分布形态的关系。目前，我国对产业集聚分布的研究主要集中在全部产业即包括FDI产业与内资产业。FDI产业与内资产业空间分布有较大的差异，而对FDI产业集聚及分布的研究还很少见。究竟FDI产业集聚分布是什么样以及如何准确测度FDI产业集聚强度？FDI产业空间分布形态与其集聚机制有何关系？这仍是需要进一步研究解决的问题。

分形理论是以分维值定量刻画事物复杂程度和不规则程度，它是探索空间复杂性和演化规律的重要工具。产业集聚具有复杂性和形态自相似性。分形理论也为测度产业集聚强度和研究产业集聚分布形态提供了一种新的理论支持。目前，分形理论已应用于产业集聚的研究之中，并作出了先导性的工作（胡珑瑛、蒋樟生，2007；董湧、陈继祥，2007）。但是，把分形理论应用产业集聚研究还处在定性探索阶段，把分形理论用于定量测度产业集聚的文献还很鲜见。

我们继续从产业分布形态发生学角度探索FDI产业集聚分布机理和测量其集聚强度。在理论方面，通过建立FDI产业分布与集聚之间的内在联系，提出FDI产业集聚的分形生成机制假说，以Zipf分维表征FDI产业分形集聚强度，实现产业集聚强度计算的数学模型化，并对FDI产业集聚强度进行分级，完善集中度在度量FDI产业集聚强度方面的简单和不足。在应用方面，以非线性拟合方法估计了我国2003—2008年多层次包括38个FDI产业、31地区FDI产业和全部FDI产业分形集聚强度，并以FDI产业集中度检验分形集聚度的可靠性。同时，我们还以分形集聚强度值判断我国FDI产业集聚分布的合理化状态，为我国FDI产业空间分布调节的政策含义。

二　数据与分布特征

（一）数据

这里所使用的2003—2008年全国FDI工业产业（简称FDI产业）产值数据取自《国研网数据库》。选取38个FDI产业，其中，B类（采掘业）为5个，分别为B6、B7、B8、B9、B10；C类（制造业）为30个，分别为C13—C43；D类（水电气）类3个，分别为D44、D45、D46，地区数为31个，理论总样本数为1178个。由于FDI产业在有些地区没有分布，2003年和2008年也有变化，2003年总样本数仅为1079个，2008年样本数总为1121个。

（二）FDI产业分布的描述性统计特征

对于产业的地区分布，结构系数是一个基础性变量，表示衡量地区产业参与集聚的能力。结构系数计算公式：

（2.4）式中，ri为i地区结构系数，其最大值为一地区集中度，xi为i地区产业产值。

对于31个地区来说，如果FDI产业在地区间平均分布，那么，结构系数的最大值等于最小值，均为3.226（平均值）。从表2-11看出，2003年、2008年我国FDI产业地区分布是非均衡分布。从最小值看，2003年38个FDI产业结构系数的最小值为0，2008年C15结构系数不为0，但数值仍很小，仅为0.12%。从最大值看，2003年前三位FDI产业依次为B7、C43和D45，数值分别为99.74%、75.87%和63.97%，后三位FDI产业依次为C20、C27和C29，数值分别为18.13%、16.98%和16.05%；2008年前三位FDI产业依次为B7、D45和C23，数值分别为94.33%、44.74%和43.71%，后三位FDI产业依次为C15、C20和C27，数值分别为17.44%、17.01%和14.42%。由于最小值很小，因此，FDI产业结构系数最大值代表的是极差。从平均水平看，2003年FDI产业的结构系数平均值为35.33%，2008年为30.59%，2003—2008年FDI产业结构系数的极差有较大幅度下降。这表明，FDI产业在空间上有扩散的趋势。

（三）FDI产业集中度

FDI产业集聚是FDI产业在一些特定地理区域内高度集中的现象。也就是说，FDI产业越集中，发生集聚的可能性就越大。表2-11中FDI产业结构系数的最大值实际上是一地区集中度。可以看出，我国FDI产业集中度变化具有较大差异性。2003年CR1最高的为B7，为99.74%，最小的是C29，为16.05%；2008年，CR1最高的仍为B7，为94.33%，最小的是C27，为14.42%。比较CR1，2003—2008年有27个FDI产业CR1下降，前5位是C43、B9、B6、D45和C41，下降幅度依次为38.43个、31.59个、24.93个和19.23个百分点；有11个FDI产业CR1上升，前5位C32、D46、C29、C28和C33，上升幅度依次为10.40个、9.87个、7.63个、6.84个和6.00个百分点。从大类看，2003—2008年B类FDI产业平均下降14.35个百分点，C类FDI产业下降了2.97个百分点，D 类FDI产业下降了6.43个百分点。

三　产业分形集聚与数学模型

（一）产业分形分布与自相似

产业的空间分布是具有多种状态的。一些产业在空间上集中于某一些地区，而有的产业则分散在各地。如果没有集聚力作用，那么，产业在空间呈正态分布。也就是说正态分布是对称的，没有超峰分布，也没有长尾现象。如果产业规模分布在一定时空条件下具有负幂律特征，有长尾出现，那么生产的负幂律分布具有确定的分形机制（黄登仕，2003）。

“分形”是由Benoit B.Mandelbrot在1975年首次提出。其原意是不规则的、分数的、支离破碎的物体。分形最明显的特征是自相似性。自相似性可分为两类：一类是完全相似，由数学模型生成。另一类就是自然界中的分形，其相似性并不是严格的，只是在一定的标度内才具有自相似性，它们具有统计意义下的自相似性，通常称为随机分形或无规则分形。因为这种随机分形有比较复杂的表现形式，所以将其局部放大一定倍数不一定会简单地与整体完全重合。

产业集聚分布是一种不规则的自相似。由于分布形态的自相似性具有一定的范围及层次，一旦超出一定的级别和尺度，自相似将不复存在，所以对于产业集聚分布来说，在一定的尺度范围内具有标度性不变性。在任何分形集聚的产业中，总是存在着不同规模等级的地区产业。在对产业的相关数据（产值）进行处理（结构系数法）以后，就发现地区的个数和在一定的规模大小尺度之间存在一定的负指数幂关系，即其自然对数呈线性相关。如果两个变量之间存在这种负幂律的关系，那么就可以判定产业集聚具有分形结构。

分形结构就是一种自相似结构。分形分布的部分与部分、部分与总体之间存在自相似性。实际上，一个具有分数维的产业系统，其本质特征是自相似性。具体地，产业体系具有微观（产业）、中观（地区产业体系）和宏观（全部产业）层次结构，并且不同尺度下的各个层次之间具有自相似性。这种“自相似”就显示了产业体系内不同层次之间的形态同构性和关联性，从而表示一种有规律的自组织形态。当然，产业集聚分布是基于统计意义上的一种分形结构。从这个意义上讲，产业集聚是一种统计分形，具有统计上的自相似性。集中度就是用分布长尾比例用来衡量产业集聚强度。显然，如果产业分布具有分形特征，产业集聚也就具有自相似性结构，那么分形维数的大小就更准确地反映了产业的空间集聚强度。

（二）分维模型

分形分布的关键参数是分形维数。所谓分形维数，是描述非规则集合对象时所产生的非整数维，常用的分维主要有豪斯道夫维数。豪斯道夫（Hausdorff）维数（张济忠，1995）：

（2.5）式中，r为盒子尺度，D为几何对象维度，N（r）为覆盖所需要的盒子数。

分形最本质的几何测度关系必须用幂指数进行表征。对于产业而言，r为不同地区产业规模标度，N（r）为超过r地区数目。随着r改变，得到不同的地区数目N（r），两者关系是，尺度r越小，则N（r）越大。在一定时空条件下，根据地区位序—规模分布法则即Zipf定律得出（2.5）式的N（r）与r之间的负幂律关系：

（2.6）式中，A为常数，D为幂指数，具有分维性质，称为Zipf维数或Zipf指数。由于，Zipf指数表征产业序空间的地理分布，所以产业分布是基于统计意义上的一种分形结构。即，如果地区累计数与产业集聚尺度为负幂率函数关系，则产业出现分形集聚分布。

（2.6）式为非线性的本征函数，两边取自然对数，转化为对数线性方程：

（2.7）式表明，经过对数变换线性化以后，D值转换为线性斜率。它说明，分形最本质的几何测度关系必须用幂指数进行表征。基于（2.7）式，可采用一元线性回归方法估计出产业集聚的分维值。

Zipf维数可以指示产业集聚分布的特征。也就是，D就是产业分形集聚强度指数，其变化代表着产业集聚分布结构的变化，也就是集聚强度变化。

（1）当D→0时，称为产业无集聚。产业规模在所有的地区一样大即为平均分布，大样本时表现为正态分布。这是个完全竞争结构，地区竞争产量相当，任一地区的产能变化都不足以影响集聚结构的变化。

（2）当D→∞时，称为产业全集聚。产业只分布在一个地区，是一个完全垄断的集聚结构。

（3）当D＜1时，为产业弱集聚。首位地区垄断性不强，其中等规模地区的产业发育充分，两极分化相对不严重。

（4）当D＞1时，为产业为强集聚。首位地区垄断性较强，其中等规模地区的产业发育不足，两极分化严重。

第（1）种和第（2）种是两种极端情况，现实中并不存在。而D＝1是产业集聚识别中的重要分界点。原因在于，当D＝1，即产业分布为整数维时，产业最大地区规模与最小地区规模之比恰为整个地区体系的地区数目，这是产业集聚分布的最优状态。实际上，对于第（3）种情况，D＝0.5，也是一个有参照意义的分界。D＜0.5，为产业超弱集聚，D⊂（0.5，1），为产业弱集聚。同样的，对于第（4）种情况，D⊂（1，1.5），为产业强集聚，D＞1.5，为产业超强集聚。

（三）产业集聚的分形生成机制

由于（2.5）式为产业集聚的分形生长模型，因而实现了用一种数学模型揭示产业在空间上的集聚生成机制。在理论上，产业集聚分布的分形不仅是一种结构，在某种意义上也是一种结构生长过程。一般来说，某一个产业或产业系统在生成过程中自发形成有序的自相似结构的现象，就是产业集聚现象。产业集聚在空间上形成“中心—外围”结构，集聚是中心区的产业自发的相互协作，互利溢出，而中心区产业与外围区产业具有分工互补关系。产业集聚体内部的结构形成一种“自组织过程”。

在产业集聚的初期，产业的空间分布可能是随机的，也可能是相对均衡的，但在市场机制下或政府干预下，产业资源逐步向比较优势区位集中，产业集聚强度不断提升，D值由0上升到0.5—1，进入相对合理集聚阶段；当产业在一定的区域高度集中后，D值上升到1以上，进入强集聚阶段，最后可能会进入D值超过1.5的超强集聚阶段，那么产业分布可能出现规模不经济，产业集聚体也会分化瓦解或重构，中心区产业向外围转移。当D值稳定在1左右，产业达到最优分布，集聚效应最充分地发挥，规模经济整体上达到最优状态。

显然，决定产业集聚状态的本质变量是分布的维度。分形维数的变化代表着产业集聚分布结构的变化。在分形几何中，分数维D是描述产业分形分布对空间填充程度的统计量，反映了产业空间分布复杂形体占有空间的有效性。因此，用维度来解释产业集聚分布的形态变化，集聚中心与外围结构的形成，从而说明产业空间集聚生成的机理。

四　FDI产业分维值估计与检验

（一）FDI产业负幂分布

如果FDI产业具有规模分布形态的自相似性，那么就可以用分形理论计算FDI产业分维值。2003年、2008年38个FDI产业的N（r）-r关系呈现出分布形态的自相似结构（图2-10和图2-11）。可以看出，38个FDI产业分布与正态分布相比，呈“尖峰胖尾”形态。胖尾是由于出现大规模FDI产业集聚的中心区，它是由集聚过程中正反馈机制造成。FDI产业的负幂律分布表明FDI产业已呈现出“分形”性的基本特征。也就是说，对于一个分布于若干地区的FDI产业，将其规模比重r按从大到小顺序进行排列后，r与大于r的地区数目N（r）满足负幂关系。

（二）FDI产业集聚分维值估计

借助数据，通常采用两种方法估计分形模型参数：一是普通最小二乘（OLS）计算；二是非线性迭代法。由于有37类FDI产业在地区都有零分布存在，取零后对数不存在，用（2.6）式时要剔出零样本，会造成样本损失。因此，选用（2.6）式比较适当。对于（2.6）式，取用迭代法，用MATLAB的Nlintool为核心命令，编程估算A、D等参数。

用（2.6）式估计，分别取A、D初始值为25和0.01，迭代结果，2003年A的值在17.000—28.190，拟合优度R2值在0.353—0.980，D值在0.353—8.105；2008年A的值在18.495—29.527，拟合优度R2值在0.525—0.990，D值在0.200—5.51（表2-12）。从平均水平看，D、A 和R22003年分别为1.030、24.259、0.854；2008年分别为0.870、25.309、0.902。可以看出，D值有所下降，而A和R2分别有所上升。

虽然比例常数A代表FDI产业规模，但实际测算中没有定义，在理论分析中真正需要用到的是参数D。以表2-12中数据统计，2003年B7、C24、C43、C40和C41五个FDI产业D值大于1.5，属于超强集聚；C25、C19、D45、C18、C30和C28六个FDI产业D值大于1，而小于1.5，属于强集聚；C17、C42、C21、C22、C26、C35、B6、B10和C34九个FDI产业D值大于0.5，而小于1，属于弱集聚；而其他18个FDI产业D值小于0.5，属于超弱集聚；2008年B7、C43、C40和B6四个FDI产业属于超强集聚；C24、C18、C28和C17属于强集聚；C21、C19、C30、C26、C41、C42、C35、C22和C34属于弱集聚；而其他21个FDI产业属于超弱集聚。可以看出，2003—2008年超强集聚、强集聚的FDI产业数减小，弱集聚FDI产业数不变，而超弱集聚的FDI产业数增加。

从增量看，2003—2008年D值下降与上升的FDI产业各占一半，降幅前三位为C24、B7和C41，分别下降量为2.936、2.589和0.968；升幅前三位为B6、D46和B86，上升量分别为1.611、0.199和0.195。总体上，38个FDI产业的D值由2003年的1.030，下降到2008年的0.870。这表明我国FDI产业体系向不合理方向演化。

（三）分形集聚强度的检验

以表2-12和表2-7、表2-11的数据计算，2003年38个FDI产业D值与CR1和CR3的相关系分别为0.7602、0.6078，2008年相关系数分别为0.7775、0.7781，在1%水平上呈强显著的正相关。

一般来说，FDI产业按D值的排序数和与按CR1、CR3排序数仍有一定的差异。因此，进一步用斯皮尔曼（Spearman）等级相关系数再进行检验。Spearman等级相关系数计算公式：

（2.8）式中，di为按D平均值排序数和按CR1或CR3排序数之差。以表2-1、表2-7和表2-11的排序数，按（2.8）式计算出，2003年38 个FDI产业D值与CR1和CR3的等级相关系数分别为0.7238、0.6443，2008年相关系数分别为0.6651、0.7861，均在1%水平上呈强显著的正相关。这表明，FDI产业分形集聚强度与集中度之间存在的强正等级相关关系。显然，按集中度排序越靠前FDI产业，则其在分形集聚维值排序中也越靠前。当然，较集中度而言，D值更能表示FDI产业集聚分布的全景，更科学地测度了FDI产业集聚强度。

第四节　中国FDI工业双重集聚效应

一　产业安全效应

FDI工业的不均衡分布，甚至于对一些制造业集聚产生了加速效应，使我国工业产业对FDI工业产生较强的依赖性。从产值依赖看，2008年我国工业产值的27.9%来自FDI工业贡献，其中有18个FDI工业超过平均水平，电子设备制造业（C40）高达81.28%，而烟草制品业（C16）仅有0.11%，两者相差高达80个百分点以上。从资产依赖看，2008年我国工业资本的29.69%来自FDI工业贡献，其中有18个FDI工业超过平均水平，电子设备制造业（C40）最高，达69.55%，而烟草制品业（C16）仅有0.22%，两者相差接近70个百分点。从就业依赖看，2008 年FDI工业对我国工业就业人员参与度为25.18%，其中有17个FDI工业超过全国平均水平，电子设备制造业（C40）最高，达73.79%，而B7产业仅有0.35%，两者相差在70个百分点以上（表2-13）。

从概念上讲，FDI概念的核心是FDI对国内企业的控制，而不是外国资本某个特定的货币值。根据1977年国际货币基金组织（IMF）的定义：FDI是“在投资者以外的国家（经济）所经营的企业中拥有持续利益的一种投资，其目的在于对该企业的经营管理具有有效的发言权”。美国商务部对其国内的FDI的定义是：外国投资者的股份超过10%。在中国，只有当外国资产股份占到25%或以上时，外国资产资本流入才归类为FDI。也就是说，FDI企业（三资企业）是指外商投资在企业股份占25%以上的企业。显然，FDI依存度是工业所有权的集中体现，对FDI依存度越高，跨国公司拥有的控制权也就越大。

即使按中国较高的FDI阈值，FDI企业在大部分中国产业中也取得了控制权。基于资产所有权的份额，2008年FDI工业已总体上控制了我国产业的决策权。我国25个工业产业对FDI工业的资本依存度超过25%，已为FDI工业所控制，特别是电子设备制造业和文教用品制造业对FDI产业资本的依存度高达60%以上。进一步计算，同年B类、CL类、CH类和D类的FDI工业资本参与度分别为3.86%、25.92%、41.39%和10.10%。显然，C类产业尤其是CH类高端制造业是FDI工业主要集聚和控制的主要对象。由于高端制造业的发展速度快，技术进步迅猛，市场需求明显扩大，利润增长较快，产业配套能力强，对FDI有较强的吸收能力。FDI集聚我国制造业尤其是高端制造业的明显作用是提升了我国制造业结构，同时也提高了我国制造业技术水平和制造能力，使中国成为世界制造业“大车间”。

高端制造业具有较高生产率和技术进步，其对工业改造提供技术支持，因而它是工业结构竞争力提升的重要推动力。但是，我国高端制造业的竞争力却主要是由FDI工业贡献的。1989年外国子公司占中国出口比例不足9%，而2001年这一比例跃升至48%，国外公司出口的90%以上是制成品，其中机械设备和其他制成品非常显著，外国子公司高技术产业出口份额从1996年的59%上升到2000年的81%（UNCTAD，2002）。FDI对电子及通信设备制造业的产值参与度为81.28%，而从电子工业看，“以市场换技术”的方法没有直接换来预期的高技术（谢晓霞，2000）。这说明，我国电子计算机及办公设备制造业是低端组装，绝大部分核心技术已由跨国公司所控制。研究表明，高端制造业是我国主导工业群，FDI集聚我国主导工业群，并控制了大部分核心技术，从而会带来我国工业结构竞争力“空心化”的潜在风险（赵果庆，2006）。

二　地区差距效应

FDI工业作为一个特殊企业种群集，其集聚分布对我国地区工业产生重要影响，并进一步影响到地区发展差距。表2-14是2008年31个地区工业对FDI工业产值、资产和就业依存度。首先，地区工业产值对FDI工业产值依存度超过平均水平的有10个地区，其中前8个全部是东部地区，上海、广东、海南和福建超过50%；依存度低于10%的有11个地区，全部为中部和西部地区，其中西部有7个地区，最低的新疆仅有2.06%。从资产参与度看，地区工业资产对FDI工业资产依存度超过平均水平的有9个地区，全部是东部地区，广东超过50%，福建、上海、江苏和海南超过40%；资产依存度低于10%的有9个地区，后8个地区全为西部地区，最低的新疆仅有2.01%。从就业参与度看，FDI工业就业参与度超过平均水平的有11个地区，除江西外，全是东部地区，广东超过61.26%，上海、福建超过50%；就业依存度低于10%的有15个地区，全部为中部、西部地区，最低的甘肃仅有2.10%。

进一步从区域看，FDI工业对地区工业贡献呈现出东高西低的格局。通过计算，东部、中部和西部FDI工业对其地区工业产值贡献率分别为37.68%、12.56%和9.87%，资产参与度分别为35.05%、12.45%和8.66%，就业参与度分别为39.05%、9.62%和7.36%。显然，在我国中心—外围结构中，FDI集聚对中西部工业贡献还比较小，中西部地区制造业主要是依靠内资产业集聚，而东部却是对FDI工业集聚依赖较深，受其影响较大。

三　地区发展方式转变效应

FDI工业是FDI产业主体，FDI工业在空间上的集聚，不仅对地区GDP产生影响，而且更重要的还在于FDI工业集聚分布导致地区经济发展模式产生较大差异。这主要表现在地区GDP、贸易对FDI产业贸易依存度方面有较大差异。表2-15是以2008年美元汇率6.94计算，地区GDP和贸易（进出口）对FDI产业贸易的依存度。从GDP依存度看，2008年上海、广东、天津、江苏和北京五个东部地区GDP对FDI产业贸易依存度超过全国平均水平，其值分别为52.75%、35.54%、30.93%、29.42%和22.32%，GDP依存度不足1%的有11个地区，全是中西部地区，其中又以西部地区占多数，最低的是甘肃，仅为0.071，上海为甘肃的735.49倍。再从地区贸易对FDI产业依存度看，2008年仅有9个东部地区贸易对FDI产业贸易依存度超过全国平均水平，其为东部的北京、上海、天津、江苏和广东，中部的江西和吉林，西部的重庆和青海；依存度不足10%的有11个地区，全是中部和西部地区，西部地区占7个之多，新疆仅为0.327%，北京是新疆108.57倍。

从区域看，无论是GDP对FDI产业贸易依存度，还是贸易对FDI产业依存度，也都呈现出东高西低的格局。2008年，东部、中部和西部GDP对FDI产业的贸易依存度分别为21.28%、1.85%和1.54%，贸易对FDI产业贸易依度分别为25.41%、14.45%和11.29%。很明显，中部和西部的GDP与贸易对FDI产业贸易依存度差别不大，但东部与中部、西部的差别较大，尤其GDP对FDI产业贸易依存差距很大。显然，中部和西部地区FDI集聚的贸易效应是很弱的，也意味着这些地区主要是内向型经济，国际竞争力很弱。

改革开放以来，中国整体上发生了产业在空间上的转移与集聚，而地区差距扩大与产业集聚有密切关系（范剑勇，2004）。研究还表明，东部地区和西部地区之间的GDP增长率的差异，大约有90%是由外商直接投资引起的。以此推论，FDI工业集聚扩大了地区差距。可以预言，随着中国制造业对FDI依赖的进一步加深，地区的制造业集聚差距还会扩大，中西部地区内向型经济与东部外向型经济的差距还会进一步扩大。

第五节　小结

我们利用集聚强度指数对2003年和2008年的中国FDI在空间与产业的双重集聚强度进行测算和显著性检验，结果表明：第一，FDI在绝大多数地区与全部工业呈现出显著的集聚性，但2003—2008年FDI在地区集聚和产业集聚强度都呈现出下降趋势。第二，我国工业对FDI工业有较大依赖性，尤其是我国高端制造业对FDI的依赖性日益加深，东部地区对FDI工业有较高的依存度。第三，FDI工业集聚带来双重效应。一方面，FDI集聚提升了我国工业结构，推进了我国制造水平和出口竞争力提升，但同时也威胁着我国产业安全；另一方面，FDI集聚加速了东部外向型经济转变，而中西部尤其是西部发展方式滞后，FDI工业集聚加速了东部与中西部发展差距。

我国FDI产业体系空间分布呈现出较为明显的分形集聚特征，但集聚强度值偏低的FDI产业占多数。总体上说，我国大多数FDI产业集聚强度属于弱集聚，并且有下降趋势，更偏离最合理的分布状态。这说明一体化效应在加强。同时，集中度与分形集聚强度呈显著的正相关。这意味着，集聚是FDI产业在空间集中的分形生长过程。因此，运用分形集聚强度比集中度更精确合理地揭示产业空间集聚分布，并揭示出我国FDI工业产业体系的分形集聚机制。

与东部相比，中西部尤其是西部失去了利用FDI提升制造业结构，参与国际分工，建立国际生产营销体系的机会，导致对低附加值自然资源更加依赖，形成较强的传统增长路径依赖，更主要的是西部自然资源导向型经济对比较脆弱的西部生态环境造成更大的压力。另外，中国工业尤其是高端制造业对FDI过度依赖，技术边缘化倾向加剧，严重地影响了我国内资产业的自主创新发展能力，尤其是核心技术被跨国公司控制会导致我国制造业国际竞争力边缘化，这对我国技术创新以及经济增长方式转变带来较大挑战。

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[1]Jarque-Bera（JB）是正态性检验的统计量：
JB＝n［S2＋（K-3）2/4］/6-χ2（2）
其中，n为样本容量。若JB超过了5%水平的临界值5.99，则拒绝正态分布零假设，反之，接受零假设。