FDI 流向我国的影响因素分析
【摘要】本文运用 Eviews7.2 对我国 2000～2014 年影响 FDI 影响因素指标进行回归分析，发现劳动力素质和市场规模与 FDI 呈正相关关系，在危机前后这些影响因素对 FDI 的影响力度均呈现上升趋势；公路里程、劳动成本与 FDI 呈现反向变动关系，且这种影响力度在危机后均有所上升。并针对分析结果，提出一些政策建议。
【关键词】FDI 影响因素 外资
一、问题的提出
随着我国改革开放步伐的加快，FDI 的流入量呈现逐年上升的趋势。从 2000 年的 407.15 亿美元，上升至 2014 年的 1195.62 亿美元，平均每年以 8.32% 的速度增长，成为全球吸引外资最多的国家。那么，是什么因素使得我国成为全球吸引资本最多的国家呢？根据国际投资理论可知，资本主要流向技术、成本、资源、市场、政策等具有显着优势的区域。反观我国，拥有丰富的廉价劳动力和自然资源、巨大的市场以及外资优惠的政策，无疑成为资本流向的首选之地。然而，时过境迁，随着我国经济的发展，国内市场趋于饱和，人力成本优势、自然优势相比东南亚一些国家来看，这些优势逐渐丧失。因此，现阶段研究 FDI 流向我国的影响因素显得尤为重要。基于对此问题的探索，本文运用 Eviews7.2 对我国 2000～2014 年的相关指标数据进行回归分析。最后，根据实证分析的结果，对我国吸引外资提出了一些可行的政策建议。
二、指标及模型的选取与说明
本文选用我国 2000～2014 年的公路里程、高素质劳动力、基本素质劳动力、劳动力成本、市场规模及互联网上网人数等指标，实证分析 FDI 流向我国的影响因素。数据均来自《中国统计年鉴》，均以当年价格记。
（一）指标的说明
1.公路里程。无论是寻求市场型 FDI 还是节约成本型的 FDI，便利的交通是外商投资的重要考虑条件。本文采用公路里程（GLLC）作为基础设施的代理变量。
2.劳动力素质。关于劳动力素质的划分，本文以的劳动力接受教育程度划分，采用每年初中毕业人数和大学毕业生人数作为基本素质劳动力（DLD）和高素质劳动力（GLD）的代理变量。
3.劳动力成本。劳动力成本是节约成本型 FDI 在选择投资地点时的首要考虑要素，一般用工资水平（WAGE）度量。
4.市场规模。通常认为 GDP 总量越大市场规模越大，即本文采用 GDP 总量作为市场规模的代理变量。
5.互联网上网人数。现代商业经济的运作模式使得互联网成为企业高效运营的重要外部条件，在投资影响因素选择中，越来越受外商投资者的青睐。本文拟用互联网上网人数（HLW）变量，作为衡量外商影响选择因素。
（二）模型引进
邓利华[1]曾用一个模型对 FDI 在华区位选择的因素进行分析，该模型为：FDIt=β+δXt+μt，其中 t=1，2，…；FDIt 表示第 t 年吸收的外资直接投资 Xt 表示在第 t 年的各变量指标。运用 Eviews7.2 对本文所选取的 2000～2014 年我国基础因素指标回归分析，得回归方程为：
FDI=-0.1788GLLC+0.8197GLD+0.3139DLD-403.7405 WAGE+37.7195GDP+0.0129HLW （1）
■2=0.9907，D.W=2.1322 由此可看出，回归方程拟合效果较好。从 GLLC（公路里程）指标系数符号可以看出，公路里程与 FDI 呈现方向变动关系，GLLC 每增加 1 百分点，FDI 将方向变动 0.1788 个百分点，这与公路里程越高的地区，吸引 FDI 可能性越大的传统经验理论背道而驰，究其原因，笔者以为这种 FDI 更加注重对基础设施方面的投资，也就是说，基础设施越差，吸引基础设施的投资越多。从劳动素质指标来看，不管是高素质劳动力还是低素质劳动力，均与 FDI 的流入呈正向变动关系，GLD 与 DLD 每变动 1 个百分点，FDI 分别变动 0.8197 和 0.3139 个百分点，单从两变量之间对 FDI 影响的弹性系数来看，GLD 的弹性系数远大于 DLD 的弹性系数，这说明在影响 FDI 流向的影响因素选择中，外商投资者们更加注重选择高劳动力素质的地区。从劳动力成本指标来看，WAGE 与 FDI 呈现反向变动关系，WAGE 每增加 1 个百分点，FDI 则反方向增加 403.7405 个百分点，这种反向的变动关系印证了文中的前提假设，即对于成本指向型的 FDI，在选择投资影响时，往往倾向于劳动力成本低的影响。从市场规模指标来看，本文选择以 GDP 作为市场规模的代理变量，认为 GDP 越大，则市场规模越大，从指标对 FDI 的敏感系数来看，这两者之间呈现正向的变动关系，即 GDP 每变动 1 个百分点，FDI 将同方向变动 37.7195 个百分点，由此可看出，对于寻求市场型的 FDI，市场规模越大，则对 FDI 流向的吸引力度越大。从互联网上网人数指标来看，该指标与 FDI 呈现正向变动关系，即 HLW 每变动 1 个百分点，则 FDI 将同方向变动 0.0129 个百分点。
（三）影响因素的动态效应分析
为了了解危机前后 FDI 流向我国的影响因素变化情况，这里以 2008 年金融危机为时段分割点，运用广义最小二乘法，对危机前后的影响 FDI 影响选择因素分别进行回归分析，所得回归分析结果如下：
危机前：FDI=0.1081DLD+5.8125GDP-0.8789GLD-0.2127 GLLC+0.0041HLW+333.0682WAGE （2）
危机后：FDI=0.1406DLD+22.8731GDP+2.9663GLD-1.8953 GLLC-0.0009HLW-217.8322WAGE （3）
对比危机前后各指标系数的变化可知，危机后基本劳动素质对于 FDI 的影响力度变大，但其影响变化力度远不如劳动素质那么明显，GLD 由危机前的负向变动关系，变为危机后的正向变动关系，说明高素质劳动力在 FDI 在华投资的影响因素比重在上升。对于公路里程、互联网上网人数、劳动力成本因素，在危机后均呈现下降趋势，对 FDI 的影响均有所降低，从它们的系数符号来看，互联网因素与劳动成本因素在危机前后发生变化，笔者以为，造成这种变化的原因可能是由 FDI 自身结构的变化导致的，即有寻求市场型向节约成本型转变。
三、政策建议
通过以上实证分析，笔者针对我国如何吸引外资提出几点建议：一是加强中西部地区的基础设施建设，降低中西部地区外资引进门槛，允许外商在中西部地区采用多种投资模式。二是加强对西部地区教育的扶持力度，解决西部地区贫困家庭上学难等问题，将九年义务教育落到实处，进而提高我国整体劳动力的基本素质。③ 逐步开放沿边市场，加强同沿边国家之间的贸易往来，扩大市场规模，同时注重培育沿边区域城市金融中心建设，增强市场活力，进而外商提供优越的外部投资环境。
参考文献
[1]邓利华.影响 FDI 在华区位选择的因素及实证分析——基于东西部 FDI 差异的比较[J].学术交流，2010，（2）：99-103.
作者简介：胡安建，男，河南信阳人，硕士研究生，云南师范大学经济与管理学院，研究方向：国际投资。
作者 胡安建