皖江城市帶FDI影響因素分析

趙艷芳

(安徽農(nóng)業(yè)大學 經(jīng)濟管理學院，合肥 230036)

皖江城市帶FDI影響因素分析

趙艷芳

(安徽農(nóng)業(yè)大學 經(jīng)濟管理學院，合肥 230036)

影響FDI的因素有市場因素、成本因素、集聚因素、創(chuàng)新因素等，從這些因素中選取市場規(guī)模、市場化程度、勞動力成本、基礎設施、地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、非國有企業(yè)數(shù)量、人力資源8個指標，運用Matlab軟件對皖江九市2002-2011年的數(shù)據(jù)進行多元回歸分析。結(jié)果表明，市場規(guī)模、勞動力成本和地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是影響皖江城市帶FDI的三大因素，認為政府應采取繼續(xù)擴大市場規(guī)模、保持低勞動力成本優(yōu)勢、提高勞動者素質(zhì)和產(chǎn)業(yè)聚集度等對策。

皖江城市帶;FDI;影響因素;多元回歸;Matlab

1 引言與文獻綜述

皖江城市帶承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移示范區(qū)是2010年國務院批復的國家級產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移示范區(qū)，范圍包括合肥、蕪湖、馬鞍山、銅陵、安慶、池州、滁州、宣城、巢湖全境及六安市的金安區(qū)和舒城縣。示范區(qū)成立3年以來，以其優(yōu)越的地理位置、豐富的自然資源、良好的產(chǎn)業(yè)基礎吸引了不少投資者的關(guān)注。最新數(shù)據(jù)顯示，2013年1-7月示范區(qū)吸引外商直接投資44.8億美元，占安徽省的68.1%［1］。因此，明確皖江示范區(qū)吸引FDI的因素，為外商直接投資政策提供理論依據(jù)，并采取針對措施吸引外資，對促進產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移、加快產(chǎn)業(yè)升級和經(jīng)濟增長具有重大意義。

學者們從不同角度對外商直接投資的影響因素進行了研究，最著名的是鄧寧的國際生產(chǎn)折衷理論。該理論認為跨國公司的FDI活動要同時具有3個優(yōu)勢:壟斷優(yōu)勢、內(nèi)部優(yōu)勢和區(qū)位優(yōu)勢［2］。國內(nèi)外關(guān)于外商直接投資區(qū)位選擇因素的研究中，Rashmi認為經(jīng)濟基礎對FDI有很大的影響［3］，Brewer則論述了政府政策對FDI的影響［4］，而Nunnenkam認為市場性因素是吸引FDI的決定性因素［5］。張煒等分析了制度因素對中國FDI的影響［6］，蘇桔芳、胡日東基于空間面板數(shù)據(jù)模型對中國區(qū)域FDI決定因素進行分階段研究，認為傳統(tǒng)要素如市場規(guī)模、勞動力成本、基礎設施對FDI的影響作用顯著但正逐漸下降，而市場化程度、集聚效應等新因素的影響作用不斷加強［7］。段娟采用空間面板數(shù)據(jù)研究了中國1986-2009年的FDI狀況，得出FDI決定因素及其重要性在不同階段有所不同的結(jié)論［8］。

OECD在2000年12月發(fā)布的一份關(guān)于FDI主要決定因素和對中國經(jīng)濟的影響的報告中，總結(jié)了對中國FDI的決定因素包括6個方面:經(jīng)濟規(guī)模和增長前景，自然資源和人力資源稟賦(成本和勞動生產(chǎn)率)，物質(zhì)、金融和技術(shù)基礎設施，國際貿(mào)易的開放性和國際市場的準入性，監(jiān)管框架和經(jīng)濟政策的連貫性，投資保護措施［9］。本文結(jié)合前人的研究成果及皖江城市帶的實際情況，把外商直接投資的區(qū)位選擇因素概括為市場因素、成本因素、集聚因素和創(chuàng)新因素。

2 實證研究

2.1 變量的選取

(1)市場規(guī)模(G):GDP既能代表一個地區(qū)的市場規(guī)模，也能衡量當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展水平。市場規(guī)模大的地區(qū)，經(jīng)濟發(fā)展水平相對較高，有利于吸引FDI。

(2)市場化程度(M):與市場化程度相對應的是政府干預程度。近年來中國加快市場化進程，更多地參與世界經(jīng)濟中，同時也吸引了更多國外資金的流入。市場化水平越高，經(jīng)濟發(fā)展就越具活力，對外資的吸引力就越強。本文用非國有經(jīng)濟工業(yè)產(chǎn)值占工業(yè)總產(chǎn)值的比重作為市場化程度的衡量指標。

(3)市場開放度(O):開放度反映了參與世界經(jīng)濟的程度，進出口額度在經(jīng)濟總量中的比例越高，對外開放度就越高，越能吸引外國資金進入。本文以進出口總額占GDP的比重來衡量市場開放度。

(4)勞動力成本(W):目前皖江城市帶FDI主要流入制造業(yè)，低廉的勞動力將成為制造業(yè)的優(yōu)勢，同時也成為一個地區(qū)吸引外資的有利因素，即勞動力成本與FDI流入量成反相關(guān)關(guān)系。這里用職工平均工資作為衡量指標。

(5)基礎設施(I):基礎設施包括航空、鐵路、公路等交通設施以及郵政、固定電話、網(wǎng)絡等郵電通信設施?；A設施的衡量非常復雜，本文以交通運輸、倉儲和郵政業(yè)產(chǎn)值作為基礎設施的解釋變量。

(6)地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(F):由于產(chǎn)業(yè)的集聚主要發(fā)生在第二產(chǎn)業(yè)，這里用第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比例來表示地區(qū)產(chǎn)業(yè)的集聚程度。

(7)非國有企業(yè)數(shù)量(Q):企業(yè)個數(shù)可以反映一個地區(qū)的經(jīng)濟活力，非國有企業(yè)數(shù)量多的地區(qū)競爭也多，市場化程度也高。另外，企業(yè)個數(shù)的多寡也代表了企業(yè)間協(xié)作和分工的可能性，容易形成產(chǎn)業(yè)鏈和集聚。所以非國有企業(yè)數(shù)量可以用來衡量產(chǎn)業(yè)集聚水平，進而用以說明對吸引外資的影響。

(8)人力資源(R):經(jīng)濟的長期發(fā)展離不開創(chuàng)新，創(chuàng)新需要擁有扎實基礎知識的接受過高等教育的人，他們是日后科學技術(shù)創(chuàng)新的主力，因此用普通高等學校在校生人數(shù)作為衡量創(chuàng)新能力的指標。

變量的選取及其衡量標準如表1所示。

表1 變量名稱及衡量指標

2.2 數(shù)據(jù)來源及模型說明

本文選取皖江城市帶2002-2011年10年的數(shù)據(jù)來分析皖江城市帶FDI的決定因素，數(shù)據(jù)來源于2003-2012年《安徽統(tǒng)計年鑒》及各市統(tǒng)計公報。其中，進出口總額和實際利用外資額經(jīng)過各年人民幣對美元平均匯率換算而成。經(jīng)濟指標通過以2002年為基期的GDP平減指數(shù)消除了價格因素的影響。

根據(jù)上述皖江城市帶FDI的影響因素，我們構(gòu)建如下計量模型:

為避免可能出現(xiàn)的異方差，分別取指標的自然對數(shù)后模型如下:

2.3 模型估計與檢驗

2.3.1 模型估計

使用matlab軟件的多元線性回歸分析庫函數(shù)regress，利用數(shù)據(jù)進行編程處理，可求出線性回歸系數(shù)值，由此得出回歸方程:

此方程擬合優(yōu)度達99%以上，說明擬合的非常好，方程總體顯著性也很高，但解釋變量ln(M)、ln(Q)、ln(R)的系數(shù)沒有通過t檢驗。而且變量lnW代表的勞動力成本預計和被解釋變量ln(FDI)成反相關(guān)，但得出的系數(shù)卻為正，經(jīng)濟意義上解釋不通，所以普通的線性回歸不能得到正確的模型，需要對模型進行改進。

2.3.2 模型檢驗

使用matlab相關(guān)系數(shù)庫函數(shù)corrcoef，可計算出備選變量和ln(FDI)的相關(guān)系數(shù)，結(jié)果見表2。

表2 相關(guān)系數(shù)

續(xù)表

從表2可以看出，ln(M)、ln(Q)、ln(R)和 ln(FDI)的相關(guān)系數(shù)均小于0.4，屬于弱相關(guān);ln(I)、ln(O)和ln(FDI)的相關(guān)系數(shù)大于0.4小于0.75，屬于中度相關(guān);ln(G)、ln(W)、ln(F)和 ln(FDI)的相關(guān)系數(shù)大于0.75，屬于強相關(guān)。

接下來通過逐漸剔除變量，對比擬合相關(guān)系數(shù)、F統(tǒng)計量值及其對應的概率P、剩余標準差、殘差與殘差置信區(qū)間這些變量來得出對ln(FDI)貢獻較大的變量。

首先根據(jù)相關(guān)系數(shù)分析結(jié)果，移除相關(guān)系數(shù)小于0.4的變量 ln(M)、ln(Q)、ln(R)，根據(jù)剩余變量進行線性回歸，得出線性回歸系數(shù)如表3所示，殘差與殘差置信區(qū)間如圖1所示。

表3 回歸模型系數(shù)估計值、置信區(qū)間與統(tǒng)計量

圖1 殘差圖

模型估計為:

然后根據(jù)相關(guān)系數(shù)分析結(jié)果，移除相關(guān)系數(shù)大于0.4小于0.75的變量ln(I)、ln(O)，根據(jù)剩余變量數(shù)據(jù)進行線性回歸，得出線性回歸系數(shù)如表4所示，殘差與殘差置信區(qū)間如圖2所示。

表4 回歸模型系數(shù)估計值、置信區(qū)間與統(tǒng)計量

圖2 殘差圖

模型估計為:

2.3.3 結(jié)果分析

依據(jù)以上分析的結(jié)果，通過對比可以看出，使用全部8個變量得出的回歸結(jié)果明顯不正確，剔除相關(guān)系數(shù)小于0.4的變量ln(M)、ln(Q)、ln(R)后，統(tǒng)計量F變大，再剔除相關(guān)系數(shù)大于0.4小于0.75的變量ln(I)、ln(O)后，統(tǒng)計量F進一步變大，但剩余標準差也變大，統(tǒng)計量F對應的概率P變小，擬合優(yōu)度也變小，而兩種方法在經(jīng)濟意義上也都解釋得通。所以總體來說，是否保留變量ln(I)、ln(O)，模型都是可以解釋的，但由于皖江城市帶數(shù)據(jù)搜集困難，考慮到樣本容量，本文選擇3個解釋變量的模型作為分析的依據(jù)，即:ln(FDI)=1.445+0.566ln(G)-0.148ln(W)+1.073ln(F)。

3 結(jié)論與建議

為了解釋上的方便，將式(5)換成指數(shù)形式，為:FDI=e1.564G0.566W-0.148F1.073，說明市場規(guī)模、勞動力成本和地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對FDI的貢獻率分別為:0.566、-0.148和1.073，也即在其他條件不變的情況下，市場規(guī)模每增加0.566%，或勞動力成本每減少0.148%，或第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比例每提高1.073%，F(xiàn)DI都會增加1%。由此提出以下建議:

3.1 加快經(jīng)濟增長

外商直接投資傾向于市場規(guī)模比較大、獲利空間較大及發(fā)展?jié)摿^大的地區(qū)。改革開放以來，東南沿海地區(qū)吸引了大量的外商投資無不是以經(jīng)濟的高速發(fā)展為前提的。2011年皖江城市帶GDP占安徽省的67.63%，F(xiàn)DI占73.05%，說明 FDI和GDP保持較高的一致性。因此，繼續(xù)保持經(jīng)濟的快速發(fā)展是吸引FDI的基礎和關(guān)鍵。

3.2 保持低勞動力成本優(yōu)勢，提高勞動者素質(zhì)

目前長三角地區(qū)向皖江城市帶轉(zhuǎn)出的產(chǎn)業(yè)以制造業(yè)為主，尤其是勞動密集型產(chǎn)業(yè)，因此勞動力成本成為皖江地區(qū)決定FDI數(shù)量的重要因素。但目前產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的趨勢是逐漸向第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，而第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展如金融、物流、信息技術(shù)等需要人才的支撐，所以在保持制造業(yè)低勞動力成本的同時，還要注重勞動者技能的培訓，提高勞動者素質(zhì)，并積極吸引人才。

3.3 提高產(chǎn)業(yè)的聚集度

2012年皖江示范區(qū)吸引外商直接投資中，合肥、蕪湖、馬鞍山位居全省前三位，均超過10億美元，其中合肥以16億美元居全省第一。這3個城市均有已經(jīng)形成的產(chǎn)業(yè)集聚群，如合肥的汽車、工程機械、家用電器、化工及建材四大產(chǎn)業(yè)集群，蕪湖的汽車零部件產(chǎn)業(yè)集群，馬鞍山以鋼鐵深加工為主的產(chǎn)業(yè)集群［10］。研究表明，這些地方的產(chǎn)業(yè)聚集度均大于1，說明產(chǎn)業(yè)聚集度越高，產(chǎn)業(yè)競爭潛力越強，對外資越具有吸引力。

［1］安徽省發(fā)展和改革委員會.2013年1-7月份皖江示范區(qū)招商引資概況［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］張煒，景維民.中國制度因素對FDI的影響分析［J］.經(jīng)濟問題，2012(9):36-41.

［7］蘇桔芳，胡日東.中國FDI區(qū)域分布決定因素的動態(tài)演變與地理溢出程度——基于空間面板數(shù)據(jù)的實證研究［J］.經(jīng)濟地理，2008，28(1):16-20.

［8］段娟.中國 FDI區(qū)位決定因素研究:1986-2009［J］.貴州財經(jīng)學院學報，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］張曉毅，黎娜.安徽產(chǎn)業(yè)集群現(xiàn)狀分析與對策——以合肥、銅陵、蕪湖、馬鞍山為例［J］.銅陵學院學報，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

趙艷芳(1985-)，女，河南漯河人，碩士研究生，主要從事產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟理論與政策研究。

責任編輯:

沈 玲