我国FDI区位因素动态面板数据分析

□文/汪婷婷

我国FDI区位因素动态面板数据分析

□文/汪婷婷

我国对外商投资有着其特有的吸引力。但FDI在我国东、中、西部的分布极不均衡。本文通过动态面板数据分析方法，选取1997～2008年全国各省的统计数据，构建全国、东部、中部及西部的动态面板数据模型，多角度地对相应可能影响FDI区位差异的影响因素进行实证分析，旨在为各地区更好地利用外资战略提供理论支持。

FDI；动态面板；区位因素

一、引言

外商直接投资（FDI）不仅能够为东道国引入资本，还能实现先进技术和专业知识的转移，提高国际市场的准入和强化竞争机制，在经济全球化的过程中发挥着原动力和加速器的关键作用，对世界经济与社会产生着越来越深刻的影响。20世纪九十年代以来，随着我国经济的全方位对外开放以及向市场经济体制的逐步转轨，外商在我国的直接投资迅速增长，FDI在促进我国生产力的快速发展、增强我国综合国力、提高人民生活水平等方面发挥了巨大作用，成功推动了我国对外开放和现代化建设。因此，研究影响外商直接投资流量的影响因素具有较重的现实意义。

本文采用动态面板计量模型对全国各省份1997～2008年的历史统计数据，分别建立全国、东部、中部及西部地区四个模型进行实证研究，并对目前我国利用外商直接投资中存在的问题进行分析，为政府制定科学的宏观利用外资战略提供理论支持与政策建议。

二、区位差异因素设定与数据说明

（一）变量选择与设定。综合国内外多数研究成果中关于FDI影响变量选择的归纳与分析，并结合数据的可得性，本文设定了集聚效应、市场规模、基础设施、人力资本、劳动力资本以及对外开放度这6个变量。其中，集聚效应以前一期FDI水平FDIt-1衡量，市场规模以国内生产总值衡量，基础设施用每平方公里铁路、公路、内河航道里程衡量，人力资本以普通高等学校在校学生数反映，劳动力成本以职工平均工资来反映，对外开放度通过进出口总额占GDP的比重来衡量。

（二）数据说明。因为1997年重庆市从四川省独立出来，为了保证数据在时序上的一致性，本文选取1997～2008年我国31个省市的面板数据，并运用Panel Data分析方法。本文所需的原始数据来源于《中国统计年鉴1997～2009》。

由于实际利用外商直接投资的数据是以美元为单位计量的，本文用各年汇率的中间价将美元换算为人民币，考虑到数据的可比性，以1996年不变价格为基期的CPI平减指数对数据进行了处理。而且，由于各省级行政区的建立时间前后不一，会出现某些省份的统计数据缺失现象，因此主要采取内插法处理缺失数据，尽量对缺失数据进行补充。

三、模型构建与计量分析

（一）模型构建。由于我国的FDI分布有着显著的区域差异，在时间上存在着波动，所以建立动态面板数据模型可以较好地反映这种差异性和动态性。本文所选择的动态面板数据模型采用对数形式，模型如下：

上式中，FDI、GDP、INFR、HUMC、WAGE、OPEN分别代表集聚效应、市场规模、基础设施、人力资本、劳动力成本和对外开放度。下标i和t分别代表第i个省市和第t年；εit为随机扰动项，μi为不随时间变化的各省市截面的个体差异。

在本文面板数据中，被解释变量的滞后项是解释变量之一，会导致解释变量与随机扰动项相关，如果用标准的随机效应或者固定效应来进行估计，将导致参数估计的非一致性，从而得不到可靠的结果。由于工具变量选择的困难，组内、组间估计法基本上不可以用，因此本文运用GMM估计法进行动态面板的参数估计。

（二）实证分析。本文选取了1997～2008年我国31个省市的数据，分别对全国和东、中、西三大区域进行GMM估计，估计结果如表1所示。（表1）

为了进一步评价估计结果，本文用Im-Pesaran-Shin检验对估计的模型进行诊断，主要检验所估计的面板残差是否平稳，以确认GMM估计不是伪回归的结果。为了增强结果的稳健性，对模型同时进行LLC检验和ADF检验，检验结果如表2所示。（表2）

可以看出，各个模型的面板残差P值均小于5%，检验结果表明各个面板残差均具有平稳性，估计结果不存在伪回归现象。

由以上分析可得，各个因素对各地区的FDI影响方向和程度有所不同，下面对其逐一进行分析：

1、集聚效应。外商直接投资往往不是一年就完成的，而是在第一年的投资后，需要进行追加投资。而且一个地区的进出口贸易总额很大一部分来自这个地区已有的外资企业，这说明外资往往愿意进入外资相对集中的地区。从表2中可以得出，FDI在全国及东、中、西部地区都表现出比较显著的集聚效应。系数大小由东向西逐渐减小。这是由于东部地区地处沿海，与港澳台地区临近且开放时间早，吸引外资的规模大于中西部地区，使其较早形成了集聚经济。

2、市场规模。巨大的市场规模是外商直接投资相当看重的区位决定因素。GDP每增加1%，全国及东、中、西部的FDI当期值就分别增加0.5799%、0.5591%、0.2872%、0.5525%，东部地区的市场作用高于中西部地区。

3、基础设施。从表2中可以看出，基础设施在全国和西部的系数为正，在东部和中部的系数为负，但是都不显著，这个因素的回归结果是出乎我们意料的。这并不能说明基础设施对外商直接投资没有影响，主要是因为基础设施变量的内涵比较复杂，用每平方公里的公路、铁路和内河里程可能不具有很强的代表性，因为基础设施不仅包括交通设施，还包括通讯，金融等相关服务业的发展水平。

4、人力资本。从表2分析可知，人力资本在全国和中、东部地区的影响都显著为正，但对西部地区的影响不显著。这说明，我国东、中部今后若要提高FDI的质量，还需通过进一步优化人才结构，加强人才教育与培训来提高劳动力质量，以吸引高质量外资的流入。西部地区的影响不显著，造成这种现象的原因可能是因为FDI在我国西部更看中的是低劳动力成本。

表1 实证模型GMM的估计结果

表2 面板残差的平稳性检验

5、劳动力水平。劳动力成本因素在全国以及东、西部地区的系数都为负，在中部地区的系数虽然为正，但结果是不显著的。这是因为大部分来我国投资的外资企业都是看中我国的廉价劳动力。目前外商在我国的直接投资主要还是集中在劳动力密集型行业。

6、对外开放度。在全国及东、中、西部地区，对外开放度因素的系数都为正且高度显著。开放的环境便于外商获取国际市场信息和开展国际贸易，同时也让一个地区获得世界上先进的管理经验、可靠有效的销售渠道和先进技术。但是，从表2中得出的结果显示：西部地区的对外开放度因素的系数远远大于中、东部地区，这与我国的现状不相符合，这可能是因为开放度在一定程度上还受到各地区政策的影响，由此导致分析误差。

四、结论

综上所述，从全国来看，集聚效应、市场规模、对外开放度与FDI之间呈现出显著的正相关关系，而劳动力成本与FDI呈现出显著的负相关关系。基础设施虽然与FDI有正相关关系，但不显著。外商直接投资更倾向于选择那些集聚效应显著、市场规模大、人力资本多、劳动力成本相对较低以及对外开放程度高的地区。但是，东、中、西部对FDI区位分布起决定作用的影响因素存在着差异。由结果可得，在东部地区，外商直接投资对集聚效应、市场规模、人力资本、劳动力成本和对外开放程度都比较关注；在中部地区，集聚效应、市场规模、人力资本和对外开放程度是外商比较重视的因素；至于西部地区，集聚效应、市场规模和对外开放程度这三个指标更受外商直接投资的关注。

（作者单位：安徽财经大学统计与应用数学学院）

[1]鲁明泓.国际直接投资区位决定因素[M].南京：南京大学出版社，2000.

[2]魏后凯，贺灿飞，王新.外商在华直接投资动机与区位因素分析[J].经济研究，2001.2.

[3]朱玉杰，周楠.中国FDI区位因素的实证分析[J].财经问题研究，2005.11.

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