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摘要：随着我国吸收外商直接投资（FDI）的数量越来越多，外商直接投资的地区分布不均衡已经成为一个突出的问题。文章从以我国31个省市为研究对象，分析了影响外商直接投资地区分布不均衡的主要因素，并在实证分析基础上，提出了调整外商直接投资流向的政策建议。
关键词：FDI 影响因素 实证分析
该文是浙江省教育厅资助项目（项目编号：20060581）
▲▲ 一、问题的提出
改革开放以来, 我国国际化程度有了大幅度提高，连续多年成为发展中国家第一位和世界第二位吸引外资最多的国家。中国“ 效率优先, 兼顾公平”的地区政策导向首先推动了沿海地区的开放和发展，1992年邓小平同志南巡讲话以后, 实行了沿海沿江沿边全面开放的政策，1999年开始实行西部大开发, 鼓励外资投向中西部地区。这些政策极大地影响了中国各区域的投资环境, 带来了FDI增长的同时也引起了FDI在各区域的分布变化。大量外商直接投资的进入已经引起了诸多学者对外商直接投资流向问题的关注。
从已往学者对外商直接投资地区流向因素的实证分析结果来看，很多学者得出了不同的结论，这与分析方法以及所用的样本及样本所属的时间有很大关系。如魏后凯( 2002) 分析得出东部发达地区和西部落后地区之间的GDP增长率差异大约有90%是由外商投资引起的； 武剑（2002）则认为FDI的区域分布不均不能有效解释各地区的经济不平衡状况，相反国内投资的差别是经济差距长期存在的主要因素；孙俊（2000）研究发现，优惠政策、开放水平、市场化程度与外商投资正相关；贺灿飞、梁进社（1999）则从传统因素、集聚因素、风险因素三方面对外商投资的地区差异作了研究；商务部( 2004) 对我国外商投资梯度转移问题的研究发现, 外资重东轻西, 北上趋势明显, 梯度转移并不明显等等。
总结众多学者的研究，大多是从三大地带和各省市FDI差异的角度, 指出FDI地区分布并不均衡。本文的研究是将理论研究的外商投资的影响因素进行量化，运用计量分析方法，对其中的一些因素与FDI进行相关性检验，总结影响FDI地区分布的主要因素，并提出政策建议。
▲▲ 二、变量和模型的设定
对于外商在华直接投资的地区分布影响因素，国内外学者和研究机构对此作了大量的研究，也建立了各种理论和实证模型。本文考虑了指标的客观性、代表性、科学性以及数据的可获得性，选择以下几个指标作为分析的因素，见表1：
表1影响FDI地区分布的主要指标
为了研究外商直接投资在中国分布不均衡的影响因素，本文选择了中国31个省市作为研究对象，时间范围选择1996年—2006年，由于西藏、青海两个省份在个别年份没有吸收外商投资或者缺少这方面的数据，所以分析中未包括这两个省，这样，模型中共319个分析样本（样本的数据都是来自于各年份《中国统计年鉴》和各省的统计年鉴）。以FDI作为因变量，将以上的变量作为自变量，建立如下的多元回归模型：
其中，bi表示回归系数。为了消除模型中的异方差性，将非线性关系转化为线性关系，所以模型中对每个变量都取了对数，回归系数反映FDI相对于各自变量的弹性值。
▲▲ 三、实证分析
作者首先计算了8个自变量的相关系数矩阵，通过相关系数矩阵发现，部分自变量之间相关系数超过了0.5，变量之间存在高度相关性，如果用这8个自变量直接进行多元回归，可能会由于多重共线性的问题，导致回归结果偏离实际。对于这样的问题，一种方法是采取主成分分析法，把8个自变量的信息浓缩为不相关的少数几个主因子，再以主因子为自变量做多元回归分析；另外一种方法是采取逐步回归法，剔除引起多重共线性的变量，使得保留在模型中的自变量既是最重要的，又没有严重的多重共线性。
本文采用逐步回归分析法，回归结果有只有5个自变量进入了模型，见表2：
表2中国各省市FDI地区分布影响因素回归分析结果
结果表明，除了常数项外，解释变量Ln(FDI-1)、Ln(AGDP)、Ln(GDP)、Ln(BAS)、Ln(WAGE)都通过了显著性检验，模型的R2达到0.955，F值为1074.402。这表明，当期的FDI与上期FDI、人均GDP、GDP、基础设施水平都呈现正相关，与人均工资水平负相关。最终的回归方程为：
依据上述进入模型自变量的先后顺序可以分析如下：
1、示范效应（FDI-1）
前期的外商投资资本存量对当期的外商直接投资具有重要的影响，回归系数是0.808，与FDI有显著正相关关系。前期的外商直接投资通过“示范效应”和“推动效应”引起本期外商直接投资的增加，并且也会引起其他相关行业的投资，从而带来投资的增加。不难理解为什么外商更倾向于将外资投向已经很具规模的江苏、浙江、广东、福建等东部城市，而不是在西部。
2、人均GDP
实证结果表明，人均GDP与外商直接投资具有显著的正相关关系，其回归系数为0.305。人均GDP反映了一个地区的生产效率和创造价值的能力，也代表了一个地区的经济发展水平，体现了一个地区的购买力和城市化、现代化水平，当一个省市（如广东、北京、上海）拥有较高的人均GDP水平，代表这个地区具有更高的生产效率。外商的资本则会流向高效率的地方。
3、GDP
从回归结果看，地区GDP水平与外商直接投资有显著的正相关关系。一个地区的GDP是一个基础，会影响一个地区的教育、金融、通信、运输等基础设施的建设以及物价和就业等。一个GDP很高的地区（如广东2004年16039.46亿元、江苏2004年15403.16亿元），必然有更多的政府支出可以用于公共物品的建设，这个地区就更加开放，就业状况也会好，能吸纳更多的专业技术人员，自然会吸引更多外资。
4、基础设施水平
“要想富，先铺路”，这个道理外商也很明白。落后的交通设施建设可能导致企业运输成本增加，使得产品失去市场竞争力，会导致一个地区经济封闭、城市化进程缓慢等。对于一个交通设施发达的国家和地区比较容易实现与其他国家和地区的交流。所以，我们才看到，我国一些沿海地区拥有更多的外商直接投资（如上海交通线路密集度分别高达1.66，2004年吸收外资654100万美元，而江苏和广东更是高达1213783和1001158万美元），而西藏的外商投资始终没有实现零的突破（西藏和青海两省的交通线路密集度只有0.3－0.4）。如今，随着青藏铁路的开通，外商投资也会逐步大量进入西部地区。
5、职工平均工资水平
工资变量的回归系数为负数，这说明，劳动力成本越高，吸收的外商直接投资越少。这个结论与实际相悖，例如，我国吸引外资较多的省份广东、上海，工资水平相对比较高。有学者研究认为，劳动力工资水平对FDI没有直接影响，也有研究表明工资水平高意味着劳动力素质高，相应FDI也增加。对于本文分析的结论，作者认为，在分析模型中，工资是一个成本变量，对于一个经济发展水平较高、经济规模较大、基础设施较好的省市，其吸引外资的机会也大，这时，工资作为投资成本因素的代表，必然是外商进行直接投资的考虑因素，当成本增加时必然会减少投资。
▲▲ 四、政策建议
通过上面的分析可见，一个地区的经济发展水平、生产效率、资本存量的示范效应、基础设施建设水平与FDI正相关，而劳动力成本与FDI则是负相关。结合实际情况，中国各地区该采取合理的措施改善投资环境，应该通过合理的政策引导外资在个地区的分布。以前面分析的结论为依据，文章提出如下几点建议：
第一，要增加地区对FDI的吸引力，需要较快的经济增长率，经济增长是基础，它的增长可以带动金融、通信等基础设施建设的发展，也可以提高本地区的消费和投资水平，从而带来更高的经济增长率，为外资的进入提供较广阔的市场规模。
第二，资本存量的集聚和示范效应对于外资的进入有很大的作用，一个地区要充分发挥本地区的资源优势和产业优势，形成产业群，增强对外资的吸引力。
第三，提高基础设施建设水平，这对于提高西部地区的投资吸引力更加重要。
第四，从我国改革开放以来的外商分布看，政策优惠也是吸引外商投资的重要因素。我国许多地区在吸引外资的道路上不但要有合理的优惠政策，还要为政策的落实提供良好的环境，需要提高本地区的市场化程度，改变落后的观念，提高当地政府的效率，从制度上保障不但有优惠政策而且可以有效执行。
参考文献：
[1] 贺灿飞、梁进社：中国外商直接投资的区域分异及其变化，《地理学报》，1999.3
[2] 贺灿飞、魏后凯：信息成本、集聚经济与中国外商投资区位，《中国工业经济》,2001.9
[3] 魏后凯： 外商直接投资对中国区域经济增长的影响，《经济研究》，2002 .4
[4] 孙俊：中国FDI地点选择的因素分析，《经济学》，2002.1
[5] 武剑：外商直接投资的区域分布及其经济增长效应，《经济研究》，2002.4
（责任编辑：刘璐）
关键词：FDI 影响因素 实证分析
该文是浙江省教育厅资助项目（项目编号：20060581）
▲▲ 一、问题的提出
改革开放以来, 我国国际化程度有了大幅度提高，连续多年成为发展中国家第一位和世界第二位吸引外资最多的国家。中国“ 效率优先, 兼顾公平”的地区政策导向首先推动了沿海地区的开放和发展，1992年邓小平同志南巡讲话以后, 实行了沿海沿江沿边全面开放的政策，1999年开始实行西部大开发, 鼓励外资投向中西部地区。这些政策极大地影响了中国各区域的投资环境, 带来了FDI增长的同时也引起了FDI在各区域的分布变化。大量外商直接投资的进入已经引起了诸多学者对外商直接投资流向问题的关注。
从已往学者对外商直接投资地区流向因素的实证分析结果来看，很多学者得出了不同的结论，这与分析方法以及所用的样本及样本所属的时间有很大关系。如魏后凯( 2002) 分析得出东部发达地区和西部落后地区之间的GDP增长率差异大约有90%是由外商投资引起的； 武剑（2002）则认为FDI的区域分布不均不能有效解释各地区的经济不平衡状况，相反国内投资的差别是经济差距长期存在的主要因素；孙俊（2000）研究发现，优惠政策、开放水平、市场化程度与外商投资正相关；贺灿飞、梁进社（1999）则从传统因素、集聚因素、风险因素三方面对外商投资的地区差异作了研究；商务部( 2004) 对我国外商投资梯度转移问题的研究发现, 外资重东轻西, 北上趋势明显, 梯度转移并不明显等等。
总结众多学者的研究，大多是从三大地带和各省市FDI差异的角度, 指出FDI地区分布并不均衡。本文的研究是将理论研究的外商投资的影响因素进行量化，运用计量分析方法，对其中的一些因素与FDI进行相关性检验，总结影响FDI地区分布的主要因素，并提出政策建议。
▲▲ 二、变量和模型的设定
对于外商在华直接投资的地区分布影响因素，国内外学者和研究机构对此作了大量的研究，也建立了各种理论和实证模型。本文考虑了指标的客观性、代表性、科学性以及数据的可获得性，选择以下几个指标作为分析的因素，见表1：
表1影响FDI地区分布的主要指标
为了研究外商直接投资在中国分布不均衡的影响因素，本文选择了中国31个省市作为研究对象，时间范围选择1996年—2006年，由于西藏、青海两个省份在个别年份没有吸收外商投资或者缺少这方面的数据，所以分析中未包括这两个省，这样，模型中共319个分析样本（样本的数据都是来自于各年份《中国统计年鉴》和各省的统计年鉴）。以FDI作为因变量，将以上的变量作为自变量，建立如下的多元回归模型：
其中，bi表示回归系数。为了消除模型中的异方差性，将非线性关系转化为线性关系，所以模型中对每个变量都取了对数，回归系数反映FDI相对于各自变量的弹性值。
▲▲ 三、实证分析
作者首先计算了8个自变量的相关系数矩阵，通过相关系数矩阵发现，部分自变量之间相关系数超过了0.5，变量之间存在高度相关性，如果用这8个自变量直接进行多元回归，可能会由于多重共线性的问题，导致回归结果偏离实际。对于这样的问题，一种方法是采取主成分分析法，把8个自变量的信息浓缩为不相关的少数几个主因子，再以主因子为自变量做多元回归分析；另外一种方法是采取逐步回归法，剔除引起多重共线性的变量，使得保留在模型中的自变量既是最重要的，又没有严重的多重共线性。
本文采用逐步回归分析法，回归结果有只有5个自变量进入了模型，见表2：
表2中国各省市FDI地区分布影响因素回归分析结果
结果表明，除了常数项外，解释变量Ln(FDI-1)、Ln(AGDP)、Ln(GDP)、Ln(BAS)、Ln(WAGE)都通过了显著性检验，模型的R2达到0.955，F值为1074.402。这表明，当期的FDI与上期FDI、人均GDP、GDP、基础设施水平都呈现正相关，与人均工资水平负相关。最终的回归方程为：
依据上述进入模型自变量的先后顺序可以分析如下：
1、示范效应（FDI-1）
前期的外商投资资本存量对当期的外商直接投资具有重要的影响，回归系数是0.808，与FDI有显著正相关关系。前期的外商直接投资通过“示范效应”和“推动效应”引起本期外商直接投资的增加，并且也会引起其他相关行业的投资，从而带来投资的增加。不难理解为什么外商更倾向于将外资投向已经很具规模的江苏、浙江、广东、福建等东部城市，而不是在西部。
2、人均GDP
实证结果表明，人均GDP与外商直接投资具有显著的正相关关系，其回归系数为0.305。人均GDP反映了一个地区的生产效率和创造价值的能力，也代表了一个地区的经济发展水平，体现了一个地区的购买力和城市化、现代化水平，当一个省市（如广东、北京、上海）拥有较高的人均GDP水平，代表这个地区具有更高的生产效率。外商的资本则会流向高效率的地方。
3、GDP
从回归结果看，地区GDP水平与外商直接投资有显著的正相关关系。一个地区的GDP是一个基础，会影响一个地区的教育、金融、通信、运输等基础设施的建设以及物价和就业等。一个GDP很高的地区（如广东2004年16039.46亿元、江苏2004年15403.16亿元），必然有更多的政府支出可以用于公共物品的建设，这个地区就更加开放，就业状况也会好，能吸纳更多的专业技术人员，自然会吸引更多外资。
4、基础设施水平
“要想富，先铺路”，这个道理外商也很明白。落后的交通设施建设可能导致企业运输成本增加，使得产品失去市场竞争力，会导致一个地区经济封闭、城市化进程缓慢等。对于一个交通设施发达的国家和地区比较容易实现与其他国家和地区的交流。所以，我们才看到，我国一些沿海地区拥有更多的外商直接投资（如上海交通线路密集度分别高达1.66，2004年吸收外资654100万美元，而江苏和广东更是高达1213783和1001158万美元），而西藏的外商投资始终没有实现零的突破（西藏和青海两省的交通线路密集度只有0.3－0.4）。如今，随着青藏铁路的开通，外商投资也会逐步大量进入西部地区。
5、职工平均工资水平
工资变量的回归系数为负数，这说明，劳动力成本越高，吸收的外商直接投资越少。这个结论与实际相悖，例如，我国吸引外资较多的省份广东、上海，工资水平相对比较高。有学者研究认为，劳动力工资水平对FDI没有直接影响，也有研究表明工资水平高意味着劳动力素质高，相应FDI也增加。对于本文分析的结论，作者认为，在分析模型中，工资是一个成本变量，对于一个经济发展水平较高、经济规模较大、基础设施较好的省市，其吸引外资的机会也大，这时，工资作为投资成本因素的代表，必然是外商进行直接投资的考虑因素，当成本增加时必然会减少投资。
▲▲ 四、政策建议
通过上面的分析可见，一个地区的经济发展水平、生产效率、资本存量的示范效应、基础设施建设水平与FDI正相关，而劳动力成本与FDI则是负相关。结合实际情况，中国各地区该采取合理的措施改善投资环境，应该通过合理的政策引导外资在个地区的分布。以前面分析的结论为依据，文章提出如下几点建议：
第一，要增加地区对FDI的吸引力，需要较快的经济增长率，经济增长是基础，它的增长可以带动金融、通信等基础设施建设的发展，也可以提高本地区的消费和投资水平，从而带来更高的经济增长率，为外资的进入提供较广阔的市场规模。
第二，资本存量的集聚和示范效应对于外资的进入有很大的作用，一个地区要充分发挥本地区的资源优势和产业优势，形成产业群，增强对外资的吸引力。
第三，提高基础设施建设水平，这对于提高西部地区的投资吸引力更加重要。
第四，从我国改革开放以来的外商分布看，政策优惠也是吸引外商投资的重要因素。我国许多地区在吸引外资的道路上不但要有合理的优惠政策，还要为政策的落实提供良好的环境，需要提高本地区的市场化程度，改变落后的观念，提高当地政府的效率，从制度上保障不但有优惠政策而且可以有效执行。
参考文献：
[1] 贺灿飞、梁进社：中国外商直接投资的区域分异及其变化，《地理学报》，1999.3
[2] 贺灿飞、魏后凯：信息成本、集聚经济与中国外商投资区位，《中国工业经济》,2001.9
[3] 魏后凯： 外商直接投资对中国区域经济增长的影响，《经济研究》，2002 .4
[4] 孙俊：中国FDI地点选择的因素分析，《经济学》，2002.1
[5] 武剑：外商直接投资的区域分布及其经济增长效应，《经济研究》，2002.4
（责任编辑：刘璐）