影响FDI区位选择的关键因素

影响FDI区位选择的关键因素

影响FDI区位选择的关键因素

1外商直接投资的区位选择理论

外商直接投资区位研究实际上包括两个方面的内容:一是外商直接投资的国别选择;二是外商直接投资的国内区位选择。本文的主要目的是为了说明后者,即外商在华直接投资时的区位选择。

目前在国际直接投资区位理论中占主流的仍是邓宁(Dunning)于20世纪70年代提出的国际生产折衷理论。该理论认为企业要进行国际投资必须具备三个基本要素,即所有权优势、内部化优势和区位优势。其中区位优势具体表现为:东道国市场的自然资源、劳动力、地理位置、生产要素的质量和成本,以及东道国的政治经济制度、市场规模、基础设施、金融制度、外贸税收政策及历史文化等。企业从事国际生产必然要受这些因素的影响,它决定着企业从事国际化生产的区位选择。

2分析框架

2.1 分析原因

选择江苏省作实证分析的原因有如下:

首先,江苏省作为长三角地区的重点省份,吸引外资的数量和速度在全国一直处于领先地位。2005年江苏全省实际到账额达131.8亿美元,占全国外商直接投资的21.9%,占长三角地区外商直接投资的50.0%。因此,研究江苏的外商直接投资的资区位选择因素,具有典型意义。

其次,江苏省位于中国经济最活跃的区域--长江三角洲中心地带,具有得天独厚的区位优势。近年来的引资状况稳中有进,利用外资一直呈递增趋势,选择江苏省作为统计对象,建立模型,不会有太大的波动。

2.2 指标选择

由于影响FDI区位选择因素的复杂,考虑到模型的可信度、变量的量化、数据的获得等限制,仅选取了以下几个较具代表性的因素分析。

实际外商直接投资额(FDI)为被解释变量,人均地区生产总值(AGDP)、社会消费品零售总额(SALE)、累计外商投资额(TFDI)、职工年平均工资(AWAGE)、全社会固定资产投资额(FI)、进出口总额(OPEN)六个解释变量。

1)人均地区生产总值(AGDP)

一般来说,人均GDP一定程度上反映了当地的经济发展水平和趋势,宏观经济发展越平稳,外商对投资获利的信心也就越大。

2)社会消费品零售总额(SALE)

该指标可以反映当地的市场规模。较大的市场规模和快速增长的市场潜力,对外商直接投资具有较大吸引力。备选地区的市场规模越大,表明该地区对其产品的未来需求也就越旺盛,投资欲望就越强。

3)累计外商投资额(TFDI)

该指标可以反映集聚经济的示范效应大小。一个地区累计的FDI规模反映了该地区外商直接投资的经验,累计规模越大对外资吸引力越大,外商投资的成功率越高。

4)职工年平均工资(A WAGE)

劳动力成本是影响外商直接投资区位决策的成本因素中最为主要的。作为人口大国,中国具有丰富而廉价的劳动力资源,这种成本竞争优势对跨国公司具有强大的吸引力。但是往往低劳动力成本经常意味着低的劳动生产率,只有那些低成本并且具有较高劳动生产率的区位,才更具有吸引力。

5)全社会固定资产投资额(FI)

该指标间接反映该地区的基础设施和基础工业发展状况。

东道国的资源禀赋、可利用的基础设施和金融服务数量,决定着社会生产的规模和效益。企业如果生存在一个基础设施薄弱的经济环境中,将会导致投资收益递减。由于无法得到确切的基础设施投资数据,故用全社会固定资产投资来代替。

6)进出口总额(OPEN)

可以反映当地的市场开放度。市场化程度越高,市场开放度越高的地区越能吸引外商直接投资,以便他们能够减少外部不确定性以及交易成本和信息成本。

7)省略因素

至于东道国的优惠政策、财政货币政策、汇率制度、历史文化等因素,由于这些指标的不易量化,在模型中省略。

2.3分析方法和模型初建

研究方法上,各变量均采用对数形式,这样可以在一定程度上消除异方差,增强变量的平稳性。为综合考察以上指标对FDI的影响,建立多元回归模型如下:

其中α是常数,ε是随机误差项,β是偏回归系数。选取1985—2005年江苏省上述各项经济指标,数据均来源于《江苏省统计年鉴》、《江苏省国民经济和社会发展统计公报》。采用EVIEWS软件,用普通最小二乘法(OLS)进行估计进行回归分析。所有数据均取自然对数值进行回归分析。初步回归结果的检验如下:

拟合优度检验:调整后的可决系数R2为0.9926,即所有解释变量在99.26%的程度上解释了FDI的增长,模型的整体拟合优度较好。

方程显著性检验(F检验):方程的F统计量F-statistic为449.664,在

0.01的显著性水平下,查表得F临界值为4.46,所以拒绝原假设,模型总体上是显著的。

变量的显著性检验(t检验):在0.05的显著性水平下,t分布的临界值是2.145,发现除了ln(TFDI),ln(FI)通过变量显著性检验,其余解释变量t值都较小,且ln(OPEN)和ln(SALE)的符号为负,与预期相反。

R2与F值较大,但t检验值较小,且ln(OPEN)和㏑(SALE)的符号与经济意义不符,综合EVIEWS软件得出各解释变量的相关系数矩阵分析,推断各解释变量间存在多重共线性而使得它们对㏑FDI的独立作用不能分辨,故t检验不显著。

2.4模型修正:逐步回归法

为消除多重共线性,采用逐步回归法进行修正。用OLS方法逐一求被解释变量ln(FDI)对各个解释变量的回归。依据调整后可决系数最大的原则,ln(TFDI)作为进入回归模型的第一个解释变量,然后再逐个添加解释变量,选取调整后可决系数最大所对应的解释变量作为新进入模型的候选变量,如果这个候选变量进入后调整的可决系数大于上一步的调整后可决系数,则该候选变量进入模型,形成二元回归模型,否则终止回归。依据上述选取变量的原则逐步回归,过程见表二。通过此方法来对方程的多重共线性进行弱化处理。

在逐步回归过程中,虽然最后引入ln(SALE)即x2,使得模型的拟合度比之前选择ln(TFDI),ln(AWAGE),ln(FI)的三变量模型的拟合度变优,但是ln(SALE)的回归系数仍为

负,不符合经济意义,且不能通过t检验,故仍删除ln(SALE)变量,最后的回归结果见表三:模型的拟合度检验,方程显著性检验(F检验),以及参数的显著性检验(t检验)全部通过。最终模型如下:

ln(FDI)=9.349+0.984ln(TFDI)-2.543ln(A WAGE)+1.580ln(FI)

鉴于所删除的变量并非说明这些因素对FDI没有影响,而是处理方程的需要,找出与FDI相关性最大的三个因素,得出引资策略的重点所在。

3结论与政策性建议

通过模型修正,最终选出影响FDI区位选择的关键因素及其他们对FDI的影响:

1)累积外商投资(TFDI):与FDI有着正相关关系,外商投资企业有相对集中趋势,即新的外资企业倾向于选择外资企业多的地区。近年来,江苏省尤其是苏南地区吸引了大量外商直接投资,提高了地区的经济增长和产业结构的优化,进一步扩大外商直接投资的进入,在外商直接投资和地区经济增长之间形成一种区域循环累积因果效应。

2)职工年平均工资(A WAGE):偏回归系数为负,且系数值较大,说明劳动力成本仍然对FDI有显著作用。江苏省乃至整个长三角地区的劳动力成本再全国居高,对FDI引入有一定的负面影响。

3)全社会固定资产投资额(FI),该指标系数为正,与FDI正相关。良好的基础设施服务会降低投资的交易成本,利于吸引FDI。有的FDI引入还能作为固定资产投资的主要资金来源改善投资环境,从而相互促进。江苏省近年来为吸引外资加强了基础设施的投入,2005年全社会固定资产投资达到8739.71亿元,比去年增长28%,高于全国平均水平25.7%。