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影響FDI區位選擇的關鍵因素
１ 外商直接投資的區位選擇理論
外商直接投資區位研究實際上包括兩個方面的內容：一是外商直接投資的國別選擇；二是外商直接投資的國內區位選擇。本文的主要目的是為了說明后者，即外商在華直接投資時的區位選擇。
目前在國際直接投資區位理論中占主流的仍是鄧寧(Dunning)于20世紀70年代提出的國際生產折衷理論。該理論認為企業要進行國際投資必須具備三個基本要素，即所有權優勢、內部化優勢和區位優勢。其中區位優勢具體表現為：東道國市場的自然資源、勞動力、地理位置、生產要素的質量和成本，以及東道國的政治經濟制度、市場規模、基礎設施、金融制度、外貿稅收政策及歷史文化等。企業從事國際生產必然要受這些因素的影響，它決定著企業從事國際化生產的區位選擇。
２ 分析框架
2.1 分析原因
選擇江蘇省作實證分析的原因有如下：
首先，江蘇省作為長三角地區的重點省份，吸引外資的數量和速度在全國一直處于領先地位。2005年江蘇全省實際到賬額達131.8億美元，占全國外商直接投資的21.9%，占長三角地區外商直接投資的50.0%。因此，研究江蘇的外商直接投資的資區位選擇因素，具有典型意義。
其次，江蘇省位于中國經濟最活躍的區域--長江三角洲中心地帶，具有得天獨厚的區位優勢。近年來的引資狀況穩中有進，利用外資一直呈遞增趨勢，選擇江蘇省作為統計對象，建立模型，不會有太大的波動。
2.2 指標選擇
由于影響FDI區位選擇因素的復雜，考慮到模型的可信度、變量的量化、數據的獲得等限制，僅選取了以下幾個較具代表性的因素分析。
實際外商直接投資額(FDI)為被解釋變量，人均地區生產總值(AGDP)、社會消費品零售總額(SALE)、累計外商投資額(TFDI)、職工年平均工資(AWAGE)、全社會固定資產投資額(FI)、進出口總額(OPEN)六個解釋變量。
1)人均地區生產總值(AGDP)
一般來說，人均GDP一定程度上反映了當地的經濟發展水平和趨勢，宏觀經濟發展越平穩，外商對投資獲利的信心也就越大。
2)社會消費品零售總額(SALE)
該指標可以反映當地的市場規模。較大的市場規模和快速增長的市場潛力，對外商直接投資具有較大吸引力。備選地區的市場規模越大，表明該地區對其產品的未來需求也就越旺盛，投資欲望就越強。
3)累計外商投資額(TFDI)
該指標可以反映集聚經濟的示范效應大小。一個地區累計的FDI規模反映了該地區外商直接投資的經驗，累計規模越大對外資吸引力越大，外商投資的成功率越高。
4)職工年平均工資(AWAGE)
勞動力成本是影響外商直接投資區位決策的成本因素中最為主要的。作為人口大國，中國具有豐富而廉價的勞動力資源，這種成本競爭優勢對跨國公司具有強大的吸引力。但是往往低勞動力成本經常意味著低的勞動生產率，只有那些低成本并且具有較高勞動生產率的區位，才更具有吸引力。
5)全社會固定資產投資額(FI)
該指標間接反映該地區的基礎設施和基礎工業發展狀況。
東道國的資源稟賦、可利用的基礎設施和金融服務數量，決定著社會生產的規模和效益。企業如果生存在一個基礎設施薄弱的經濟環境中，將會導致投資收益遞減。由于無法得到確切的基礎設施投資數據，故用全社會固定資產投資來代替。
6)進出口總額(OPEN)
可以反映當地的市場開放度。市場化程度越高，市場開放度越高的地區越能吸引外商直接投資，以便他們能夠減少外部不確定性以及交易成本和信息成本。
7)省略因素
至于東道國的優惠政策、財政貨幣政策、匯率制度、歷史文化等因素，由于這些指標的不易量化，在模型中省略。
2.3分析方法和模型初建
研究方法上，各變量均采用對數形式，這樣可以在一定程度上消除異方差，增強變量的平穩性。為綜合考察以上指標對FDI的影響，建立多元回歸模型如下：
其中α是常數，ε是隨機誤差項，β是偏回歸系數。選取1985—2005年江蘇省上述各項經濟指標，數據均來源于《江蘇省統計年鑒》、《江蘇省國民經濟和社會發展統計公報》。采用EVIEWS軟件，用普通最小二乘法(OLS)進行估計進行回歸分析。所有數據均取自然對數值進行回歸分析。初步回歸結果的檢驗如下：
擬合優度檢驗：調整后的可決系數R2為0.9926，即所有解釋變量在99.26%的程度上解釋了FDI的增長，模型的整體擬合優度較好。
方程顯著性檢驗(F檢驗)：方程的F統計量F-statistic為449.664，在0.01的顯著性水平下，查表得F臨界值為4.46，所以拒絕原假設，模型總體上是顯著的。
變量的顯著性檢驗(t檢驗)：在0.05的顯著性水平下，t分布的臨界值是2.145，發現除了ln(TFDI)，ln(FI)通過變量顯著性檢驗，其余解釋變量t值都較小，且ln(OPEN)和ln(SALE)的符號為負，與預期相反。
R2與F值較大，但t檢驗值較小，且ln(OPEN)和㏑(SALE)的符號與經濟意義不符，綜合EVIEWS軟件得出各解釋變量的相關系數矩陣分析，推斷各解釋變量間存在多重共線性而使得它們對㏑FDI的獨立作用不能分辨，故t檢驗不顯著。
2.4模型修正：逐步回歸法
為消除多重共線性，采用逐步回歸法進行修正。用OLS方法逐一求被解釋變量ln(FDI)對各個解釋變量的回歸。依據調整后可決系數最大的原則，ln(TFDI)作為進入回歸模型的第一個解釋變量，然后再逐個添加解釋變量，選取調整后可決系數最大所對應的解釋變量作為新進入模型的候選變量，如果這個候選變量進入后調整的可決系數大于上一步的調整后可決系數，則該候選變量進入模型，形成二元回歸模型，否則終止回歸。依據上述選取變量的原則逐步回歸，過程見表二。通過此方法來對方程的多重共線性進行弱化處理。
在逐步回歸過程中，雖然最后引入ln(SALE)即x2，使得模型的擬合度比之前選擇ln(TFDI)，ln(AWAGE)，ln(FI)的三變量模型的擬合度變優，但是ln(SALE)的回歸系數仍為負，不符合經濟意義，且不能通過t檢驗，故仍刪除ln(SALE)變量，最后的回歸結果見表三：
模型的擬合度檢驗，方程顯著性檢驗(F檢驗)，以及參數的顯著性檢驗(t檢驗)全部通過。最終模型如下：
ln(FDI)=9.349+0.984ln(TFDI)-2.543ln(AWAGE)+1.580ln(FI)
鑒于所刪除的變量并非說明這些因素對FDI沒有影響，而是處理方程的需要，找出與FDI相關性最大的三個因素，得出引資策略的重點所在。
３ 結論與政策性建議
通過模型修正，最終選出影響FDI區位選擇的關鍵因素及其他們對FDI的影響：
1)累積外商投資(TFDI)：與FDI有著正相關關系，外商投資企業有相對集中趨勢，即新的外資企業傾向于選擇外資企業多的地區。近年來，江蘇省尤其是蘇南地區吸引了大量外商直接投資，提高了地區的經濟增長和產業結構的優化，進一步擴大外商直接投資的進入，在外商直接投資和地區經濟增長之間形成一種區域循環累積因果效應。
2)職工年平均工資(AWAGE)：偏回歸系數為負，且系數值較大，說明勞動力成本仍然對FDI有顯著作用。江蘇省乃至整個長三角地區的勞動力成本再全國居高，對FDI引入有一定的負面影響。
3)全社會固定資產投資額(FI)，該指標系數為正，與FDI正相關。良好的基礎設施服務會降低投資的交易成本，利于吸引FDI。有的FDI引入還能作為固定資產投資的主要資金來源改善投資環境，從而相互促進。江蘇省近年來為吸引外資加強了基礎設施的投入，2005年全社會固定資產投資達到8739.71億元，比去年增長28%，高于全國平均水平25.7%。
以上三個因素有力的解釋了影響FDI的區位選擇因素，同時對全國的引資亦有啟示作用：
首先，在基礎設施建設上，除繼續搞好能源、交通、通信、水利等基礎設施建設外，更重要的是改善中西部地區投資軟硬環境和產業配套條件，為外商投資提供更多的發展空間與商業機會。
其次，鑒于長三角地區勞動力成本較高的因素，在引資方向上，應當投資領域由原來以勞動密集型加工工業及服務業為主轉向以電子通信設備制造、信息電子、生化制藥等高新技術產業等重化工業；其次增大地區科研及教育投入以提高勞動力素質，降低相對的勞動力成本。
其三，雖然在模型中省略了政策法律等因素，但它們仍然是影響FDI的重要因素，應加快調整相關法律法規，建立、完善與市場開放和市場化進程相適應的外資管理體制，降低外資進入的交易與制度成本，加快與外商直接投資的配套產業發展，以形成吸引外資的良性循環。
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