吸引FDI主要因素的实证分析——以苏南地区为例，本文主要内容关键词为：苏南论文,实证论文,为例论文,主要因素论文,地区论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
1980年以来，国际资本流动日趋活跃，而且国际直接投资（FDI）成为主要的资本要素流动方式。伴随着改革开放的不断深化，我国利用外商投资的广度和深度都得到不断发展，尤其是1992年确立了建立社会主义市场经济体制改革目标以来，我国吸引外商投资加快了发展的步伐。从1993年开始，我国成为世界上仅次于美国的第二大外商投资东道国。到2002年，我国实际使用FDI总额达527亿美元，首次超过美国，成为世界第一的引资大国。外资的大幅度增长已经成为拉动我国经济增长的主要动力之一，这已被众多的研究所证明（王，2003；桑，2002；程，2002等）。
苏南地区以其乡镇企业的发展而闻名全国，实际上这些地区开放型经济的发展在全国也处于领先地位。2002年，江苏省协议和实际利用外资总额为196.7和108.3亿美元，分列全国第一和第二位。在地区分布上，苏南占据主要地位。2002年苏州累计利用外资已经达到606亿美元，在全国大中城市中仅次于上海。南京、无锡、常州等苏南其他城市外商投资增速也较快，1990年四个地区利用外商直接投资分别为7551、2483和666万美元，2001则分别增长到9.02、13.57和6.02亿美元，年均增长25.3％、43.9％和50.6％，均高于同期全国平均水平9.1％。[1]
影响外商选择投资输入地区的因素有很多，那么，在我国尤其是苏南地区，吸引外资的决定因素主要有哪些呢？本文将围绕这些问题对苏南地区的FDI进行实证研究，分析影响FDI的主要因素，为本地区进一步完善引资环境提供依据，并为其他地区优化投资环境提供借鉴。
二、外国直接投资决定因素的理论分析
1.FDI的理论框架
20世纪中期以后，最具代表性也最有影响的是产业组织理论。海默博士首先从产业结构角度对FDI进行解释，他认为如果外国跨国公司的产业组织结构与当地公司完全相似，他们进入当地市场就无法获取利润，因为到另一国生产会产生额外交易费用。跨国公司要到国外进行投资生产，就必须具备某种独特的所有权优势，如技术优势和规模经营所造成的低成本优势，这种优势足以抵消在生产国与当地公司竞争的种种不利因素。
海默之后，许多经济学家进一步充实了FDI产业组织理论。其中邓宁提出了著名的“OLI”理论。他认为，拥有强大实力对外投资的企业需具备三个优势，这就是：所有权优势、区位优势和内部化优势。根据三优势理论，企业越是发现在国外开发这些所有权优势益于其自身的利益，就越倾向于组织国外生产。
2.FDI区位选择决定因素的理论支持
流向任何特定地区资金的数量与质量，总是依赖于投资者对回报的预期以及在取得相应回报方面存在的不确定性。这些预期和不确定性可归纳为下面宽泛的、但又互为联系的组成因素，即广义的投资环境：
首先，关于经济、政治稳定以及国家外贸外资政策的宏观或国家层面的问题。这里经常指的是宏观经济、财政、货币、汇率政策以及政治的稳定性。
第二，可利用的基础设施和金融服务的数量和质量，诸如电力、交通、电讯、银行和金融，以及在熟练工人及技术群体不能完全流动性的情况下的技能与技术禀赋。企业家经常碰到的瓶颈是基础设施的问题，如电力保障、运输时间和成本、融资渠道与效率，以及缺乏熟练工人和难获得高技术，他们认为这些是决定企业竞争力与赢利能力的主要因素。
第三，关于一个国家监管框架的效率问题。就企业来说，它涉及到有关市场进入与退出、劳动关系、劳动市场灵活性、金融与税收的效率与透明度、与环境、安全、健康以及其他合法公益问题有关的监管效率等问题。问题不在于是否要监管，而是这些监管措施在设计上是否考虑到了激励，能否与激励相兼容，是否能够避免逆向选择与道德风险，是否能够服务公益，是否能够得到迅速实施而不会产生干扰和腐败，是否能够更容易地实现有效产出。
三、分析框架
1.指标选择
以上从理论上阐述了影响FDI的因素即广义的投资环境，各国各地区的投资环境存在很大差异，而且不同因素在不同地区的影响力也不完全相同。根据FDI区位选择决定因素的相关理论和我国投资环境的有关研究，这里提出了本文分析所选取的指标以及这些指标对FDI的作用机制。
（1）本文所选取的指标
张长春（张，2003）通过对全国31个省市自治区的投资环境进行评估，推断出投资软环境较差是欠发达地区经济发展的重要障碍。投资环境分为硬环境和软环境，前者主要指交通设施、通讯设施、城市基础设施等方面，后者则主要从经济发展水平、开放度和科教水平等方面来衡量。以1999年数据计算，我国实际利用FDI的85.75％集中在东部发达地区，而西部落后地区（不包括广西）只占5.48％。这种地区间的严重不平衡，与投资环境的差异不无关系。根据张的计算，东部沿海9个省市的投资环境优于全国其他省市，而西部省份如贵州、西藏、甘肃、青海、四川等都排在综合投资环境序列的最后几位，尤其在投资软环境方面西部与东部的差距更大。
国务院发展研究中心课题组（张，2003）对2800家日韩在华投资企业进行了关于中国投资环境的问卷调查，调查结果显示，日韩企业认为影响其投资决策的前十位的因素分别是：吸引投资的税收优惠政策、经济稳定性、政府办事效率和公正性、潜在的市场规模、政策的透明度、劳动力充足、良好的基础设施、土地价格和租金便宜、人力资源素质高和工资水平低等。
对于本文来说，考虑到模型的可信度、变量的量化、数据的获得等等限制，不可能穷尽上述所有的要素。由于本文选取的目标地区是苏南四市，它们同为江苏较为发达地区和沿海开放城市，在政府的招商引资政策、政府办事效率和公正性、土地政策，区位优势、观念等等方面具有较强的相似性，因此这里仅选取除这些以外的其他影响因素，即GDP、累计FDI、职工平均工资、固定资产投资和高校在校生占全部人口的比例等指标进行回归分析。
（2）选择这些指标的原因
选取GDP这一指标有两方面的考虑。一方面，它可以用来反映当地市场规模对吸引外商投资的重要意义。潜在市场规模的重要性在以往的很多文献中都得到过证实。对于外商来说，备选地区的市场规模越大，表明该地区对其产品的未来需求将越旺盛，投资的欲望将越强。另一方面，GDP反映了当地经济发展的水平和趋势。一般来说，宏观经济越是持续增长，发展越平稳，外商对其投资获利的信心越大，投资的欲望也越强。对日韩在华投资企业的问卷调查显示，经济稳定和潜在的市场规模是影响其投资决策的最重要的因素。因此，基于这两方面的考虑，我们预期GDP这一指标的符号将为正，GDP越高，吸引的FDI越多；而且，其系数越大，表明该指标对外商投资决策的影响程度越大。
累计FDI对外商投资决策的影响主要表现在它的聚集示范效应。任何新事物都有无法预知的风险，有些甚至要付出沉重的代价，而人都有模仿心理，不是人人都愿做第一个“吃螃蟹”的人，因此经验事实很重要。一个地区累计FDI的规模反映了过去该地区外商投资的成功经验，规模越大，表明对外资的吸引力越大，外商投资成功率越高，对未来的招商引资示范效应越强。国务院发展研究中心课题组的研究表明，母国企业在华投资聚集成一定规模是影响日韩企业投资中国的一个非常重要的因素。因此，该指标的预期符号也应为正，即累计FDI规模越大，吸引的FDI越多。
由于劳动成本是企业成本构成中的主要方面，在考察影响FDI的决定因素时将不能不考虑这一指标。在其他条件都相同的情况下，一个地区的职工工资越高，外商投资企业的成本就越高，能够吸引到的外资就越少，尤其是对从事劳动密集型产品生产的企业更是如此。所以，该指标的预期符号将为负。考虑到已有FDI对当地经济和就业的拉动，工资水平会随着FDI流入量的增长而累积上升，为消除二者的同时性，这里选择滞后一期的工资水平。
投资环境的一个组成因素是一国的基础设施。基础设施差的国家企业就必须花费更多的精力，比如说去获得信息和原材料，并将产品推向市场。基础设施差增加的成本能够轻易地毁掉一家企业本应具有的成本竞争力，最好的结果是使一家企业的运行成本增加，而最坏的可能会由于不经济而阻碍了市场进入。经济发达地区拥有更优越的交通运输、通讯等基础设施，对降低外资企业的经营成本有一定的帮助，因此更能吸引外商投资。由于无法得到具体的基础设施建设投资的数据，这里选择固定资产投资近似代替。
员工的素质在一定程度上决定着企业利润目标的实现，因此高素质的人力资源是吸引外商投资的一个重要砝码。高校在校生占地区总人口的比重反映了一个地区总体的人力资源状况。该比例越高，对外资的吸引力越大，尤其是对资金和技术密集型企业。因此，该指标的预期符号为正。
2.分析方法和数据
为了综合考察以上指标对FDI的影响，需要建立如下多元回归模型：
其中，FDI[，j，t]表示t期j地区的外商直接投资；TFDI[，j，t]表示t期j地区的累计外商直接投资；GDP[，j，t]表示t期j地区的国内生产总值；WAGE[，j，t-1]，表示t-1期j地区的职工平均工资；FA[，j，t]表示t期j地区的固定资产投资；STR[，j，t]表示t期j地区的高校在校生占地区总人口的比例。
各变量采取对数形式，这样可以在一定程度上消除异方差，增强变量的平稳性。对上述模型采用普通最小二乘法（OLS）进行估计。
本文选取南京、无锡、常州和苏州四个苏南城市1992—2001年的数据资料做混合回归分析，所用数据GDP、WAGE和FA都分别采用江苏国民生产总值折算指数、居民消费价格指数和固定资产投资价格指数进行调整，数据来源于《江苏统计年鉴》各相关年份。
四、研究结果
对上述模型运用Eiews统计软件进行回归运算，结果如下（表1）：
表1
从上述回归结果可以看出，F检验值在1％的显著性水平下通过检验，说明整个方程是有效的，调整后的R[2]为0.907，意即累计FDI、国内生产总值、职工平均工资、固定资产投资和高校在校生比例在90.7％的程度上解释了FDI的增长，模型的拟合优度较好。对于各参数的检验，除了高校在校生比例的符号与预期的相反外，其他指标均符合预期。
1.劳动力的素质与FDI之间的关系。对于二者的关系，在已有实证研究中结论各异。Cheng和Kwan（2000）同样利用高校在校生占总人口的比重这一指标对全国各省市的外商投资总额进行回归分析，结果显示二者之间不存在显著的相关关系。Ting Gao（2002）通过对美国和日本等特定来源的外资的影响因素的分析发现，人力资源素质对FDI有显著的积极影响，而且来自发达国家如美国的FDI受到的影响比来自发展中国家的FDI受到的影响更大。本研究回归结果中高校在校生比例的系数为负，并在1％的显著性水平上通过T检验。这意味着，对苏南地区整体来说，高素质的人才是地区吸引外资的阻碍因素，高校在校生比例每提高一个百分点，FDI的增长速度会降低0.19个百分点。
如前所述，人力资源素质的高低对资金和技术密集型的外资企业作用会更显著，对劳动密集型的企业未必如此。因此，对于苏南地区人力资源素质与FDI之间的回归结果可以做如下解释：苏南地区引进的外资主要是劳动密集型的，以利用该地区廉价的丰富的劳动力资源为主要投资动机，对于这样的企业来说，一般工人即可满足其用工需求，而素质越高的人才，其报酬也相应越高，企业的成本因此水涨船高，对于企业来说聘用这类员工可能并非其最佳选择。这一点我们也可以从职工平均工资与FDI显著负相关得到佐证。实际情况也基本如此。据统计，1980—1998年，外资在南京投资的行业按协议额大小排列依次为普通制造业、电子通讯设备制造业、电力和煤水生产、机械制造业、纺织业等，这其中除了电子通讯设备制造业技术和资金含量较高以外，其他行业基本上是劳动密集型的。同时，对于累计利用外资位于全国大中城市第二位的苏州来说，情况也是如此。由于苏州毗邻上海，跨国公司将其视为加工制造业的宝地，工业投资比重占合同外资的94％以上，主要以化工、造纸、冶金、机械、新型建材、电子信息等制造业为主。
2.GDP与FDI的关系。GDP对FDI有显著的积极影响，而且在所有考察要素中是影响力最大的一个因素，这说明苏南地区经济的持续稳定增长以及其强大的市场潜力是吸引外商投资的最主要原因，这与国务院发展研究中心的问卷调查的结果是一致的。可支配收入直接反映了人们的购买能力，对FDI有更直接的影响。对于南京、无锡、常州和苏州四个城市，FDI的规模与人均可支配收入的对比同样可以说明四市FDI规模的差别。1996—2001年苏州人均可支配收入平均比南京高15％左右，而FDI平均是南京的3.5倍。
3.累计FDI与FDI的关系。上述回归结果中，累计FDI的系数为0.32193，并在1％的显著性水平下通过检验，由此我们得出，累计外商直接投资与FDI的关系正如我们所预期的，有一定的示范作用，累计FDI越多，新增FDI也越多，而且其对FDI的影响程度仅次于GDP。
4.职工平均工资、固定资产投资与FDI的关系。劳动成本是FDI的重要决定因素，在回归结果中，职工平均工资与FDI显著负相关。固定资产投资对FDI有正的影响，但未能通过T检验，统计上不显著。这可能与我们的指标选择有关系，以往研究中以等级公路里程和铁路里程作为基础设施指标，得到的结果和预期完全一致，由于本文无法得到类似数据，因此未能更好地反映苏南地区基础设施对FDI的影响，但固定资产指标的系数在一定程度上也证明了基础设施对FDI的重要性。
五、结论和对策建议
对苏南地区FDI决定因素的分析表明，除固定资产投资对FDI的影响不显著外，国内生产总值、累计外商投资水平对FDI的流入具有显著的正面影响，职工平均工资和高校在校生比重对吸引FDI有相反的影响，这验证了我们的假设，即经济发展越稳定、市场潜力越大、已有外商投资示范作用越强、劳动成本越低，对FDI的吸引力越强，引进的FDI越多，增长速度越快。这也是苏南地区在开放经济发展中取得的成功经验，对于其他地区，尤其是西部落后地区，可以作为借鉴，加快本地区产业结构升级促进经济发展，加大基础设施建设投资力度，为外资营造良好的外部环境，同时充分利用本地区劳动资源优势，引进劳动密集型外资，在短期内获得经济效益。对于苏南地区本身来说，则要继续发挥经济发展快、基础条件好、劳动力资源丰富的优势，同时，也要注意外商投资质量的提高，加大力度引进技术含量高、对本地产业结构升级更有利的外资。尤其对于南京市来说，作为全国高校最密集的城市之一，应当发挥高素质人才众多的优势，改变人力资源状况与FDI不相称的格局，将重点放在基础产业、高新技术产业上。