皖江城市带FDI影响因素分析

赵艳芳

(安徽农业大学 经济管理学院，合肥 230036)

皖江城市带FDI影响因素分析

赵艳芳

(安徽农业大学 经济管理学院，合肥 230036)

影响FDI的因素有市场因素、成本因素、集聚因素、创新因素等，从这些因素中选取市场规模、市场化程度、劳动力成本、基础设施、地区产业结构、非国有企业数量、人力资源8个指标，运用Matlab软件对皖江九市2002-2011年的数据进行多元回归分析。结果表明，市场规模、劳动力成本和地区产业结构是影响皖江城市带FDI的三大因素，认为政府应采取继续扩大市场规模、保持低劳动力成本优势、提高劳动者素质和产业聚集度等对策。

皖江城市带;FDI;影响因素;多元回归;Matlab

1 引言与文献综述

皖江城市带承接产业转移示范区是2010年国务院批复的国家级产业转移示范区，范围包括合肥、芜湖、马鞍山、铜陵、安庆、池州、滁州、宣城、巢湖全境及六安市的金安区和舒城县。示范区成立3年以来，以其优越的地理位置、丰富的自然资源、良好的产业基础吸引了不少投资者的关注。最新数据显示，2013年1-7月示范区吸引外商直接投资44.8亿美元，占安徽省的68.1%［1］。因此，明确皖江示范区吸引FDI的因素，为外商直接投资政策提供理论依据，并采取针对措施吸引外资，对促进产业转移、加快产业升级和经济增长具有重大意义。

学者们从不同角度对外商直接投资的影响因素进行了研究，最著名的是邓宁的国际生产折衷理论。该理论认为跨国公司的FDI活动要同时具有3个优势:垄断优势、内部优势和区位优势［2］。国内外关于外商直接投资区位选择因素的研究中，Rashmi认为经济基础对FDI有很大的影响［3］，Brewer则论述了政府政策对FDI的影响［4］，而Nunnenkam认为市场性因素是吸引FDI的决定性因素［5］。张炜等分析了制度因素对中国FDI的影响［6］，苏桔芳、胡日东基于空间面板数据模型对中国区域FDI决定因素进行分阶段研究，认为传统要素如市场规模、劳动力成本、基础设施对FDI的影响作用显著但正逐渐下降，而市场化程度、集聚效应等新因素的影响作用不断加强［7］。段娟采用空间面板数据研究了中国1986-2009年的FDI状况，得出FDI决定因素及其重要性在不同阶段有所不同的结论［8］。

OECD在2000年12月发布的一份关于FDI主要决定因素和对中国经济的影响的报告中，总结了对中国FDI的决定因素包括6个方面:经济规模和增长前景，自然资源和人力资源禀赋(成本和劳动生产率)，物质、金融和技术基础设施，国际贸易的开放性和国际市场的准入性，监管框架和经济政策的连贯性，投资保护措施［9］。本文结合前人的研究成果及皖江城市带的实际情况，把外商直接投资的区位选择因素概括为市场因素、成本因素、集聚因素和创新因素。

2 实证研究

2.1 变量的选取

(1)市场规模(G):GDP既能代表一个地区的市场规模，也能衡量当地经济发展水平。市场规模大的地区，经济发展水平相对较高，有利于吸引FDI。

(2)市场化程度(M):与市场化程度相对应的是政府干预程度。近年来中国加快市场化进程，更多地参与世界经济中，同时也吸引了更多国外资金的流入。市场化水平越高，经济发展就越具活力，对外资的吸引力就越强。本文用非国有经济工业产值占工业总产值的比重作为市场化程度的衡量指标。

(3)市场开放度(O):开放度反映了参与世界经济的程度，进出口额度在经济总量中的比例越高，对外开放度就越高，越能吸引外国资金进入。本文以进出口总额占GDP的比重来衡量市场开放度。

(4)劳动力成本(W):目前皖江城市带FDI主要流入制造业，低廉的劳动力将成为制造业的优势，同时也成为一个地区吸引外资的有利因素，即劳动力成本与FDI流入量成反相关关系。这里用职工平均工资作为衡量指标。

(5)基础设施(I):基础设施包括航空、铁路、公路等交通设施以及邮政、固定电话、网络等邮电通信设施。基础设施的衡量非常复杂，本文以交通运输、仓储和邮政业产值作为基础设施的解释变量。

(6)地区产业结构(F):由于产业的集聚主要发生在第二产业，这里用第二产业产值占地区生产总值的比例来表示地区产业的集聚程度。

(7)非国有企业数量(Q):企业个数可以反映一个地区的经济活力，非国有企业数量多的地区竞争也多，市场化程度也高。另外，企业个数的多寡也代表了企业间协作和分工的可能性，容易形成产业链和集聚。所以非国有企业数量可以用来衡量产业集聚水平，进而用以说明对吸引外资的影响。

(8)人力资源(R):经济的长期发展离不开创新，创新需要拥有扎实基础知识的接受过高等教育的人，他们是日后科学技术创新的主力，因此用普通高等学校在校生人数作为衡量创新能力的指标。

变量的选取及其衡量标准如表1所示。

表1 变量名称及衡量指标

2.2 数据来源及模型说明

本文选取皖江城市带2002-2011年10年的数据来分析皖江城市带FDI的决定因素，数据来源于2003-2012年《安徽统计年鉴》及各市统计公报。其中，进出口总额和实际利用外资额经过各年人民币对美元平均汇率换算而成。经济指标通过以2002年为基期的GDP平减指数消除了价格因素的影响。

根据上述皖江城市带FDI的影响因素，我们构建如下计量模型:

为避免可能出现的异方差，分别取指标的自然对数后模型如下:

2.3 模型估计与检验

2.3.1 模型估计

使用matlab软件的多元线性回归分析库函数regress，利用数据进行编程处理，可求出线性回归系数值，由此得出回归方程:

此方程拟合优度达99%以上，说明拟合的非常好，方程总体显著性也很高，但解释变量ln(M)、ln(Q)、ln(R)的系数没有通过t检验。而且变量lnW代表的劳动力成本预计和被解释变量ln(FDI)成反相关，但得出的系数却为正，经济意义上解释不通，所以普通的线性回归不能得到正确的模型，需要对模型进行改进。

2.3.2 模型检验

使用matlab相关系数库函数corrcoef，可计算出备选变量和ln(FDI)的相关系数，结果见表2。

表2 相关系数

续表

从表2可以看出，ln(M)、ln(Q)、ln(R)和 ln(FDI)的相关系数均小于0.4，属于弱相关;ln(I)、ln(O)和ln(FDI)的相关系数大于0.4小于0.75，属于中度相关;ln(G)、ln(W)、ln(F)和 ln(FDI)的相关系数大于0.75，属于强相关。

接下来通过逐渐剔除变量，对比拟合相关系数、F统计量值及其对应的概率P、剩余标准差、残差与残差置信区间这些变量来得出对ln(FDI)贡献较大的变量。

首先根据相关系数分析结果，移除相关系数小于0.4的变量 ln(M)、ln(Q)、ln(R)，根据剩余变量进行线性回归，得出线性回归系数如表3所示，残差与残差置信区间如图1所示。

表3 回归模型系数估计值、置信区间与统计量

图1 残差图

模型估计为:

然后根据相关系数分析结果，移除相关系数大于0.4小于0.75的变量ln(I)、ln(O)，根据剩余变量数据进行线性回归，得出线性回归系数如表4所示，残差与残差置信区间如图2所示。

表4 回归模型系数估计值、置信区间与统计量

图2 残差图

模型估计为:

2.3.3 结果分析

依据以上分析的结果，通过对比可以看出，使用全部8个变量得出的回归结果明显不正确，剔除相关系数小于0.4的变量ln(M)、ln(Q)、ln(R)后，统计量F变大，再剔除相关系数大于0.4小于0.75的变量ln(I)、ln(O)后，统计量F进一步变大，但剩余标准差也变大，统计量F对应的概率P变小，拟合优度也变小，而两种方法在经济意义上也都解释得通。所以总体来说，是否保留变量ln(I)、ln(O)，模型都是可以解释的，但由于皖江城市带数据搜集困难，考虑到样本容量，本文选择3个解释变量的模型作为分析的依据，即:ln(FDI)=1.445+0.566ln(G)-0.148ln(W)+1.073ln(F)。

3 结论与建议

为了解释上的方便，将式(5)换成指数形式，为:FDI=e1.564G0.566W-0.148F1.073，说明市场规模、劳动力成本和地区产业结构对FDI的贡献率分别为:0.566、-0.148和1.073，也即在其他条件不变的情况下，市场规模每增加0.566%，或劳动力成本每减少0.148%，或第二产业产值占GDP的比例每提高1.073%，FDI都会增加1%。由此提出以下建议:

3.1 加快经济增长

外商直接投资倾向于市场规模比较大、获利空间较大及发展潜力较大的地区。改革开放以来，东南沿海地区吸引了大量的外商投资无不是以经济的高速发展为前提的。2011年皖江城市带GDP占安徽省的67.63%，FDI占73.05%，说明 FDI和GDP保持较高的一致性。因此，继续保持经济的快速发展是吸引FDI的基础和关键。

3.2 保持低劳动力成本优势，提高劳动者素质

目前长三角地区向皖江城市带转出的产业以制造业为主，尤其是劳动密集型产业，因此劳动力成本成为皖江地区决定FDI数量的重要因素。但目前产业转移的趋势是逐渐向第三产业转移，而第三产业的发展如金融、物流、信息技术等需要人才的支撑，所以在保持制造业低劳动力成本的同时，还要注重劳动者技能的培训，提高劳动者素质，并积极吸引人才。

3.3 提高产业的聚集度

2012年皖江示范区吸引外商直接投资中，合肥、芜湖、马鞍山位居全省前三位，均超过10亿美元，其中合肥以16亿美元居全省第一。这3个城市均有已经形成的产业集聚群，如合肥的汽车、工程机械、家用电器、化工及建材四大产业集群，芜湖的汽车零部件产业集群，马鞍山以钢铁深加工为主的产业集群［10］。研究表明，这些地方的产业聚集度均大于1，说明产业聚集度越高，产业竞争潜力越强，对外资越具有吸引力。

［1］安徽省发展和改革委员会.2013年1-7月份皖江示范区招商引资概况［EB/OL］.［2013-08-22］.http://www.wjzl.cn/html/brief/8092.html.

［2］Dunning J H.Trade location of economic activity and the multinational enterprise:a search for an eclectic approach［C］//The international Allocation of Economic Activity.London:MacMillan，1977:13-40.

［3］Rashimi Banga.Impact of government policies and investment agreements on FDI inflows［R］.India:Indian Council for Research on International Economic Relations，2003.

［4］Brewer T L.Government policies，market imperfections，and foreign direct investment［J］.Journal of international business studies，1993(24):101-120.

［5］Nunnenkamp Peter.Determinants of ForeignDirect Investment Inflows:How Globalization Changed the Rules of the Game?［R］.Germany:Kiel Institute for Worldeconomics，2002.

［6］张炜，景维民.中国制度因素对FDI的影响分析［J］.经济问题，2012(9):36-41.

［7］苏桔芳，胡日东.中国FDI区域分布决定因素的动态演变与地理溢出程度——基于空间面板数据的实证研究［J］.经济地理，2008，28(1):16-20.

［8］段娟.中国 FDI区位决定因素研究:1986-2009［J］.贵州财经学院学报，2011(6):8-13.

［9］Organization for Economic Co-operation and Development.Main Determinants and Impacts of ForeignDirect Investment on China's Economy［R］.France:OECD，2000.

［10］张晓毅，黎娜.安徽产业集群现状分析与对策——以合肥、铜陵、芜湖、马鞍山为例［J］.铜陵学院学报，2007(4):11-13.

Analysis of FDI Influencing Factors in Wanjiang City Belt

ZHAO Yan-fang
(School of Economics and Management，Anhui Agricultural University，Hefei 230036，China)

Factors that influence FDI include market factor，cost factor，agglomeration factor and innovation factor.Selecting eight indicators of market size，marketing level，labor cost，infrastructure，regional industrial structure，numbers of non state-owned enterprises and human resources from these factors，this paper makes a multiple regression analysis on the datum of the nine cities in Wanjiang City Belt from 2002 to 2011 by Matlab software.The results show that market size，labor cost and regional industrial structure are the main factors affecting FDI in Wanjiang City Belt.So suggestions are proposed:the government should continue to expand the market size，maintain the advantage of low labor cost，improve the quality of workers and the industrial agglomeration degree.

Wanjiang City Belt;FDI;influencing factor;multiple regression;Matlab

F062.9

A

1009-3907(2013)11-1401-04

2013-09-23

赵艳芳(1985-)，女，河南漯河人，硕士研究生，主要从事产业经济理论与政策研究。

责任编辑:

沈 玲