文/邹洁
【摘要】影响一地区FDI 规模的因素很多，本文运用spss 的主成分分析法，对2002～2012 年影响FDI 的人均GDP、城镇居民人均工资性收入、每10 万人口高等教育人数等10 个因素的均值进行主成分分析，得到市场规模、运营环境和投资成本3 个主成分，在此基础上获得2002～2012 年的3 个主成分的面板数据，探索主成分与FDI 之间的潜在关系。结论表明，对FDI 影响最大的因素是货运量及城镇居民人均工资性收入，而每10 万人口高等教育人数对FDI的贡献则最小。
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关键词 FDI；市场规模；运营环境；投资成本
【作者简介】邹洁，江苏师范大学硕士研究生，研究方向：应用经济学。
随着全球化的迅猛发展，跨国公司作为外商直接投资的主要载体，已经在全球范围内迅速蔓延。一方面，它的迅速发展，为生产技术和科学技术在全球范围内的不断转移与进步提供了有效的传播途径，另一方面，由于发展中国家积极主动参与国际贸易，也使外商直接投资迅速进入发展中国家，为其经济的腾飞创造了强有力的资金支持。
中国作为最大的发展中国家，必然也面临着外商直接投资的问题与挑战。近年来，中国在利用外商直接投资方面更加理性，首先，内外资税收并轨统一进入操作层面，外资的超国民待遇即将终结；其次，对外资进入房地产行业进行限制和监管，防止外资过度投机；最后，对外资在国内企业中的收购进行监管，防止外资恶意收购。
由此可以看出，随着我国实际利用外商直接投资金额的迅速增长，我国利用FDI的数量在不断增长，因此，研究FDI的影响因素对我国吸引FDI快速增长是有重要意义的。
一、文献综述
关于外商直接投资流入的影响因素的研究有很多，其研究对象也从不同行业到不同地区不尽相同。首先，许多学者在讨论FDI时更多地关注外资流向地区本身的经济发展程度。郭际（2006） 在对长江三角洲FDI流入的影响因素进行分析时，采用面板数据分析和格兰杰因果分析方法，指出市场容量、产业结构、基础设施、进出口商品总值及制度变迁与长江三角洲FDI流入成正相关。赵晓霞、牟新炎（2007） 在对FDI流向发展中国家的影响因素进行分析时也指出，一地区的经济综合发展情况是投资大环境的重要影响因素，一地区的基础设施建设水平及密集型产业聚集程度直接影响着FDI的成本与收益风险，一地区的政策也对FDI的流动产生重要的影响。李佳佳（2012） 在对中部六省FDI的地区差异及影响因素进行分析时，利用1995～2010年中部六省的面板数据进行分析，认为地区GDP、聚集效应、土地成本、社会消费品零售额、货运量是影响FDI的重要因素。张小华（2013） 在对广东省FDI影响因素进行研究时，利用1987～2011年的时间序列数据进行分析，指出广东省的开放水平、市场规模及制造业数量是影响其物流业FDI的重要因素。
其次，在对FDI影响因素进行讨论时，地区开放程度是一个重要的考虑因素。卞伟、丁士龙（2007） 通过对我国22 个省级行政区域利用FDI的影响因素进行因子加权后得出结论，商品销售总额、地理历史因素、FDI累计投资额及GDP对FDI 具有较大影响。宋宝琳、于薇（2013） 则通过对2007～2011年河北各市面板数据进行分析时得出，4个方面的因素，即地区生产总值、在岗职工平均工资、人口数量及单位GDP能耗影响和制约着河北省的外商直接投资。贺泰舟（2013）通过传统引力模型对西部地区影响外商直接投资的因素进行分析，得出了人力资源成本与FDI负相关；市场开放程度越高，对FDI 的吸引力越大；该地区外商资本的存量与FDI正相关的结论。
以上是从国内市场讨论FDI的影响因素，在国际市场上，货币贬值及国际购买力转移也是重要影响因素。熊鹏（2013） 利用1997～2011年东欧四国这四个具有代表性的转型国家的数据，建立计量经济模型进行实证检验，得出了一国货币贬值及国际购买力与转型国家FDI呈正相关的结论。
本文运用2002~2012年31个省市自治区的数据进行分析，在得出主成分后进一步进行面板数据分析，寻找FDI与各成分之间的关系，由此得到比较具有时效性的表达式。
二、FDI 影响因素的实证分析
（一） 数据的选取
在数据的选取上，参考郭际（2006）、赵锦洋（2010）、张小华（2013） 及卞伟、丁士龙（2007） 的研究，选取FDI、货运量、人均GDP、进出口总值与GDP的比、市场化程度、劳动力成本、国内专利申请受理数、地方财政科技支出、每10万人口高等教育人数、城镇居民人均工资性收入及城镇居民人均消费这11项指标进行分析。
1.FDI：由于本文考察的是FDI的影响因素分析，所以选取FDI 的实际利用额，以考察我国FDI的实际资金状况，这个值按照当前实际汇率折算成人民币进行考察。
2.货运量：这个变量可以从侧面反映一地区基础设施的完善程度，一般认为，基础设施越完善，吸引外商直接投资的能力就越强。
3.人均GDP：反映一地区经济发展水平的指标，考虑到各地区人口因素的影响，采用人均国民收入进行比较。
4.进出口总值与GDP的比：考虑到一地区的对外开放程度，将一地区的进出口总值与该地区GDP进行对比，反映这个地区的对外依存度。
5.市场化程度：采用地区财政支出占GDP的比重进行比较，财政支出比重越小，说明市场越开放，市场化程度也就越高。
6.劳动力成本：根据地区GDP中劳动力报酬所占比重的大小进行判断，一般而言，劳动力成本越低，越能吸引FDI。
7.国内专利申请受理数：一地区专利的受理数量是反映该地区对知识产权保护的重要指标，一般而言，知识产权保护意识越强烈，外资高新技术企业越愿意流向该地区。
8.地方财政科技支出：科学技术的提高会增强地区资金使用效率，运用地区财政科学技术支出大致可以判断地区的科技发展程度，为引进外商直接投资的运营环境做出推断。
9.每10万人口高等教育人数：地区劳动力人口的受教育程度是反映一地区劳动力素质高低的重要指标，一般而言，劳动力素质越高，外商直接投资的意愿也就越强烈。
10.城镇居民人均工资性收入：由于外商投资企业的员工工资一般以企业所在地区的平均工资作为衡量标准，所以选用人均工资性收入作为判断外商投资企业劳动力成本的指标。
11.城镇居民人均消费：考虑到外商直接投资，特别是在对发展中国家进行投资时，对地区市场规模和市场潜力的要求是以城镇居民人均消费作为衡量指标，一般而言，城镇居民人均消费越高，市场潜力就越大。
（二） 主成分分析
以2012年全国31个省、市、自治区的10项成分进行主成分分析，数据来源于国家统计局网站，以货运量、人均GDP、进出口总值与GDP 的比、市场化程度、劳动力成本、国内专利申请受理数、地方财政科技支出、每10万人口高等教育人数、城镇居民人均工资性收入、城镇居民人均消费分别为X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10，得出解释的总方差，结果见表1。
由解释的总方差表，根据特征值大于1及累计贡献率大于85%，一共选取了3个主成分代替原来10个指标。根据成分矩阵及解释的总方差表，得出原始变量表示的主成分的表达式，即成分得分系数矩阵，结果见表2。
由表2可以看出，对主成分1产生主要影响的为X2、X3、X9 及X10,即人均GDP、进出口总值和GDP的比、城镇居民人均工资性收入和城镇居民人均消费，因此，我们把主成分1命名为市场规模。对主成分2 产生主要影响的为X1、X6、X7 和X8，即货运量、国内专利申请受理数、地方财政科技支出及每10万人口高等教育人数，因此，我们把主成分2命名为运营环境。对主成分3影响较大的有X4、X5，即市场化程度、劳动力成本。因此，我们把主成分3命名为投资成本。
将3个主成分用公式可以表示为：
Y1=-0.149X1 + 0.168X2 + 0.229X3 + 0.112X4 +0.072X5 + 0.039X6 + 0.135X7 + 0.154X8 + 0.229X9 +0.201X10 （1）
Y2=0.511X1-0.095X2 + 0.006X3-0.074X4 +0.111X5 + 0.427X6 + 0.278X7-0.300X8 +0.029X9-0.081X10 （2）
Y3=-0.065X1-0.119X2 + 0.139X3 + 0.484X4 +0.544X5 + 0.140X6 + 0.132X7-0.245X8 +0.168X9-0.029X10 （3）
（三） 面板数据分析
由于影响FDI的因素众多，其间必然存在相关的问题，因此，在通过主成分分析剔除多重共线性后，根据中国统计局网站公布的10个变量2002～2012年31个地区的面板数据及上述公式1、公式2和公式3，计算出3个主成分的面板数据，分别得到得到市场规模、运营环境及投资成本2002～2012年31个地区的面板数据结果，再将这3个主成分看做因变量，利用Eviews软件进行面板数据分析。
利用Eviews对方程进行估计，发现变量Y3不显著，将其从方程中剔除，由此建立固定影响变截距模型，模型形式为:
FDI=Ci+aY1+bY2
其中，Ci反映各省的自发投资意愿,a和b分别表示市场规模弹性和运用环境弹性。
由表3可以得出模型结果为
FDI=(-0.00017 + Ci) + 0.732159Y1 + 0.264852Y2（4）
根据模型，计算后的方差为：R2=98.36%，调整后的R2=98.35%说明该样本函数的解释能力为98.35%，即市场规模和运营环境对外商直接投资的98.35%做出解释，整体拟合优度非常好。
由表4可以看出，模型中截距最大的是江苏省和广东省，截距最小的是山西省及山东省，FDI的自发投资在各地区之间有明显的差异，所以要注意内陆地区与沿海地区、东部地区与中西部地区之间的差异，寻找合理的有针对性的吸引外商直接投资的策略。
在不考虑表4各地区FDI固定影响的情况下，将公式1和公式2代入公式4，可以得到FDI与所选取的10个变量之间的关系：
FDI=（-0.00017+Ci） +0.24X1 +0.1X2 +0.17X3 +0.06X4 + 0.08X5 + 0.14X6 + 0.17X7 + 0.03X8 + 0.24X9 +0.13X10 （5）
由公式5可以看出，在10个影响因素中，货运量与城镇居民人均工资性收入对FDI的影响是最大的，它们每变动一个单位，都会引起FDI同向变动0.24个单位。因此，地区吸引FDI的能力是与地方基础设施的完善程度与地方劳动力成本密切相关的。此外，地方财政科技支出对FDI的影响是除上述两个变量外影响最大的变量，地方财政科技支出每增加一个单位，相应的FDI增加0.17个单位，因此，在吸引外商直接投资方面，政府的支持与鼓励是不容忽视的。
最后可以看到，每10万人口高等教育人数对FDI的影响比较小，将每10万人口高等教育人数与城镇居民工资性收入对FDI的影响进行对比可以发现，外商考虑在我国进行投资时，相比较劳动力成本而言很少在意劳动力素质，由此反映了我国吸引的FDI在产业结构上是有待改善的，劳动力密集型产业相对于高新技术产业占大多数。
三、合理吸引FDI 的策略
由以上主成分分析及面板数据分析可知，市场规模及运营环境对我国吸引外商直接投资都有较大的影响，其中，投资规模对FDI的影响最为明显，所以，我们先对投资规模的改进措施进行分析。
在市场规模方面，首先讨论进出口总值与GDP 的比，这是反映市场规模的一个有效指标，在一定的市场需求下，进出口总值比例越高，市场规模越大。而从以上分析也可以看出，市场规模与FDI呈正相关关系。因此，我们要进一步推动对外开放特别是内陆地区的开放程度，在这点上，国家可以在政策方面给予支持，寻找多种多样的合作形式，促进区域经济的发展，调节地区之间的差异。其次，讨论城镇居民人均工资性收入、城镇居民人均消费及人均GDP对吸引FDI的影响，从以上分析可以看出，这三个方面与FDI的关系也是正相关的，这是由于较高的经济发展水平必定带来较为宽广的市场，随着市场规模的增大，外商直接投资的意愿也就越强，所以，在这一点上，内陆地区要提高本地区吸引外资的能力，则必定要保持自身经济的发展，其可以充分利用本地区的资源优势，积极寻找到有利于自身发展的特色产业，以此促进内陆地区的经济发展。
在运营环境方面我们可以看到，货运量是对运营环境影响最大的一个变量。所以，对于欠发达地区，应该积极大力推进本地区的基础设施特别是交通设施的建设，这是促进一个地方经济发展的重要前提。其次，国内专利申请受理数及地方财政科技支出对吸引外商直接投资也有着重要的影响，所以地方政府应积极推进专利保护等知识产权政策的完善与落实，以提高该地区吸引外商直接投资的能力。而每10万人口高等教育人数对FDI的贡献率相对是较小的，产生这种结果的原因是FDI在我国投资的产业类别的不平衡。大量的劳动密集型、能源消耗型产业流入我国，而高新技术产业的流入却相对少得多。因此，要实现我国的可持续发展，保持FDI 的持续性流入，产业结构的转型是必不可少的，在调整产业结构时，一方面需要国家财政政策的支持，需要国家大力倡导某些领域的发展，更重要的是各地区要有具体的转型目标，在此基础上也可以利用周边的优势环境以延长自己的产业链条，形成配套产业，与周边地区共同吸引高科技产业的外商直接投资。
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参考文献
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[2] 赵晓霞,牟新炎.外商直接投资流向发展中国家和地区的影响因素分析[J].投资分析,2007,(2):296-297.
[3] 李佳佳.外商直接投资的地区差异与影响因素分析[J].湖南财政经济学院学报,2012,(6):85-91.
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[6] 宋宝琳,于薇.河北省FDI 影响因素的实证分析[J].财经论坛,2013,(1):63-66.
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[8] 熊鹏.转型国家外商直接投资影响因素分析——来自东欧四国的经验证据[J].当代经济管理,2013,(6):73-76.
(责任编辑：刘明)