区域投资环境对FDI区位选择影响的实证分析

周国富，史玉蕾，王静怡

（天津财经大学 统计系，天津 300222）

区域投资环境对FDI区位选择影响的实证分析

周国富，史玉蕾，王静怡

（天津财经大学 统计系，天津 300222）

文章重新界定了区域投资环境的概念及构成要素，并建立了一套更为科学合理的区域投资环境评价指标体系；而后采用标准化处理法和变异系数法相结合的方法，计算了各省区投资环境的综合得分，对各省区的投资环境进行了横向比较；并利用2000~2008年全国31个省区的面板数据对区域投资环境与外商直接投资之间的关系进行实证检验，借此考察区域投资环境的各方面是如何对外商直接投资的区位选择产生影响的。最后，依据实证分析结论，就如何改善和优化我国的区域投资环境、提升各地区招商引资的数量及质量，提出了一些具有针对性的对策建议。

区域投资环境；外商直接投资；区位；综合评价；面板数据模型

1 区域投资环境评价指标体系的构建

1.1 投资环境的内涵

关于什么是投资环境，近年来不少学者发表了自己的观点。潘霞、范德成（2007）认为，投资环境是指某一地区或国家为接受或吸引外来投资所提供的各种条件的集合,它是一个动态的多层次、多因素的综合系统,是区域经济的一种表现形式,它反映了区域经济的一些特征和必然联系[1]。崔宏楷（2007）认为，投资环境是一定时间和空间内，能够影响或制约投资活动及其结果的各种因素的有机结合，包括政治、经济、自然、社会等诸方面因素的复杂系统[2]。

关于投资环境具有哪些特征，也有学者作了归纳。赵春明（2007）认为，投资环境既是一个综合的、相对的概念，也是一个动态的概念。投资环境的动态性体现在：第一，投资环境自身在不断变化；第二，人们对投资环境的价值观在不断变化；第三，投资环境应适应投资者变化的需要而不断完善；第四，投资环境具有部门及项目的差异性[3]。

总结前人的观点，本文认为投资环境是在一定时间和空间范围内，影响或制约投资主体决策、投资活动进行和投资活动结果的，各种相互作用、相互交织、相互制约的条件或因素所形成的有机统一整体。

1.2 区域投资环境评价指标体系的构建

总结前人的观点，本文认为投资环境应由经济环境、市场环境、基础设施、资源禀赋和创新环境5个部分组成。其中，关于经济环境，可以从经济发展水平、产业结构和市场容量三个方面来反映；对于市场环境，可以从对外开放度和市场活跃度两个方面来反映；关于基础设施，可以从交通运输、邮电通信、金融服务和公共服务四个方面来反映；关于资源禀赋，我们主要从劳动力成本和自然资源两方面来反映；关于创新环境，我们认为应从文化教育、科技水平和产业集聚三方面来反映。总之，遵循科学性、可比性、相互独立性、可操作性等原则，本文构建的区域投资环境评价指标体系如表1所示。

2 我国各省区投资环境的综合评价

2.1 评价方法及模型的选择

为得到各省区投资环境的综合评价值，还需要采用适当的综合评价方法，包括如何对各评价指标进行无量纲化处理、如何确定各指标的权重、以及采用何种综合评价模型。对评价指标进行无量纲化处理，较常用的方法有：相对化处理法、功效系数法、标准化处理法、最优值距离法。常用来确定权重的方法主要有：统计平均法、最大组中值法、AHP构权法、变异系数法等[4]。本文采取标准化处理法和变异系数法相结合的方法，也即：首先采用标准化处理法计算出各省区每个评价指标的标准得分；然后采用变异系数法确定各评价指标的权重；最后用各评价指标的权重对每个省区各评价指标的标准得分加权算术平均，得到每个省区投资环境的综合评价值（综合得分）。

2.2 各省区投资环境的综合得分及排名

选取2000-2008年中国内地31个省、市、自治区的数据为样本，对全国各省区的投资环境进行综合评价，经计算，我们得到以下一些结论：

(1)权重排在前1-10位的指标依次是：单位面积工业企业数、单位面积工业总产值、每万人专利授权量、进出口额占GDP的比重、R&D经费支出占GDP的比重、外商投资企业产值占工业总产值的比重、人均教育经费、人均社会消费品零售总额、人均财政支出和每万人口大学生人数，它们合计占总权重的75.53%。其中，反映产业集聚、科技水平、对外开放度和文化教育的指标各占2个，反映市场容量和公共服务的指标各1个。可见，上述指标在各省区间的差异较大，是较难实现的指标[4]，对每个地区的投资环境有举足轻重的影响。

表1 区域投资环境评价指标体系

(2)在2000-2008年间，各省区的投资环境呈现出以下几个特点：（1）上海、北京和天津的投资环境稳居全国前3位。（2）近几年来投资环境呈明显上升趋势的省区有：天津、内蒙古、江西、山东、河南、海南、重庆、西藏。（3）投资环境未见好转甚至正在恶化的省区有：吉林、黑龙江、广东、四川、云南、新疆。（4）投资环境基本处于高度稳定状态，上下波动的幅度很小的省区有：河北、山西、辽宁、江苏、浙江、安徽、福建、湖北、湖南、贵州、陕西、甘肃、青海、宁夏。（5）投资环境上下波动幅度较大的省区有：河南、广西、海南。（6）2008年投资环境位列全国前10位的省区依次是：上海、北京、天津、浙江、江苏、广东、山东、福建、辽宁和重庆；投资环境位列全国后10位的省区（倒数）依次是：贵州、甘肃、云南、广西、西藏、青海、四川、新疆、安徽、湖南。可见，虽然近几年来中西部一部分省区的投资环境有明显改善，但整体来看，目前投资环境最好的省区仍然主要是东部沿海省区，投资环境最差的省区仍然主要是西部省区。

3 区域投资环境影响外商投资区位选择的实证检验

3.1 变量选取

我们用各省区单位面积实际利用外资额作为被解释变量。因为各省区的行政区域面积相差悬殊，将各省区的FDI指标除以该省区的面积得到单位面积上的FDI，可以增强其在各省区间的可比性。

鉴于投资环境的一级指标过于笼统，以其作为解释变量来分析其对外商直接投资区位选择的影响，不便于对问题进行具体深入的剖析；而三级指标内容繁多，过于具体，直接用它们作为解释变量来分析问题，则又过于细节化，不仅抓不住重点，而且要求样本容量较大。我们决定以投资环境的二级指标为解释变量，构建计量模型，分析它们各自与外商直接投资之间是否存在显著的影响关系。

3.2 样本数据及模型的选择

由于作为解释变量的投资环境的每个二级指标都已经过标准化处理，因此，我们对作为被解释变量的各省区单位面积实际利用外资额也进行了标准化处理。

同时，考虑到在投资环境的各个二级指标的标准化分值之间存在高度的线性相关，如果直接建立线性形式的面板数据模型，将因为存在严重的多重共线性而使模型参数估计值严重失真。为减轻多重共线性造成的影响，通常的做法是对被解释变量和解释变量同时取对数，建立非线性形式的计量模型，而且此时的模型参数均为弹性，有确切的经济含义。但是，对投资环境评价指标的原始数据标准化处理的结果是，必然有一部分省区的标准化分值为正（高于各省区的平均水平），一部分省区的标准化分值为负 （低于各省区的平均水平）或者是0（刚好等于各省区的平均水平），无法直接取对数。为此，我们借用如下公式[5]，将标准化分值进一步转换成了百分数的形式：

式中，zij为第j省第i个二级指标的标准化分值，xij为转换得到的第j省第i个二级指标的百分制分数。类似地，对被解释变量（单位面积实际利用外资额），我们也将其标准化分值转换成了百分数的形式。

显然，只要zij在区间[-5，+5]之内，那么通过上述公式转换得到的xij就必定是[0，100]之间的百分数。就本文的面板数据而言，经过这样处理后全部变成了大于0的正数，这就为我们取对数并建立非线性形式的面板数据模型提供了可能。

总之，基于上述考虑和数据加工，我们建立的面板数据模型为如下对各变量取对数之后的形式：

式中，FDI表示单位面积实际利用外资额，x1～x13分别代表投资环境的13个二级指标。

式（2）为变截距模型，这里之所以直接选择建立变截距模型进行实证检验，一是因为这里的解释变量数目较多而样本容量有限，不适合建立变参数模型；二是通过变截距可以剔除各省区的特殊影响，集中分析投资环境的各个二级指标是如何作用于FDI的区位选择的。

3.3 实证检验结果

为使实证检验结论更加清晰，政策含义更加明确，下面我们将全国31个省区按东、中、西部进行划分[6]，分别计算东部、中部、西部三大地带各自的变截距模型，分析区域投资环境各指标对各地带招商引资的作用强度和显著性、以及这种影响在不同地区之间是否存在显著的不同。

在具体建立东、中、西部的面板数据模型之前，我们对取过对数的各变量之间的相关性重新进行了检验，发现仍然存在一定程度的多重共线性。为得到更加真实的估计结果，我们决定剔除一些变量来减弱多重共线性的影响。经过综合权衡，我们在建立东部的面板数据模型时剔除了lnx3；而在建立中部的面板数据模型时则剔除了lnx1和lnx3；在建立西部的面板数据模型时剔除了lnx3和lnx8。

值得指出的是，x3为“市场容量”，之所以从东、中、西部3组数据中都选择剔除lnx3，除了因为在各组数据中其与其他变量都有着很强的相关性外，还有另一方面的考虑，这就是：尽管就全国而言，“市场容量”可能对外商投资有着很强的吸引力，因为市场容量越大，购买力越强，外资企业生产的产品就越容易销售出去；但就一国内部的各地区而言，“市场容量”未必是影响外商投资区位选择的一个主要因素，因为在一国内部人员和商品的流动性都很大，某地的市场容量大并不意味着外资就一定要在该地区投资建厂，外商可以选择在其他区位优势更明显的地区投资建厂，然后将产品运至市场容量大的地区销售，因此“市场容量”对于FDI在一国内部各地区之间的选址可能没有显著的影响。考虑到这两个方面，我们决定在建模时将lnx3统一从3组面板数据中剔除。

表2分别给出了东、中、西部3个变截距模型的计算结果（鉴于本文关注的重点是区域投资环境各指标对FDI的影响效应及其在地区间的差异，各模型的“变截距”及其解释这里从略）。

从表2我们可以看出，每个模型的拟合优度都比较高（尤其东部），F值也非常显著，说明3个模型整体都在统计上显著；从各变量的显著性来看，则有以下结论：

（1）就东部而言，对外开放度、市场活跃度、金融服务、劳动力成本和产业集聚与单位面积实际利用外资额呈现出显著的正相关关系；经济发展水平、产业结构、邮电通信、公共服务和科技水平与单位面积实际利用外资额存在着微弱的正相关关系；而交通运输、文化教育与单位面积实际利用外资额有着并不显著的负相关关系。

（2）对于中部，对外开放度、劳动力成本和产业集聚与单位面积实际利用外资额存在着显著的正相关关系；市场活跃度、金融服务、邮电通信与单位面积实际利用外资额也存在正向关系，只是并不十分显著；而产业结构、交通运输、公共服务、文化教育和科技水平与单位面积实际利用外资额有着微弱的负向关系。

（3）在西部，只有产业集聚与单位面积实际利用外资额有显著的正向关系；产业结构、交通运输、文化教育和科技水平与单位面积实际利用外资额也存在着正向关系，但并不显著；而经济发展水平、对外开放度、市场活跃度、邮电通信、公共服务、劳动力成本与单位面积实际利用外资额存在着并不显著的负向关系。

4 结论及政策含义

本文通过选取反映经济环境、市场环境、基础设施、资源禀赋和创新环境5个方面的23个评价指标构成一个分层次的投资环境评价指标体系，对2000~2008年各省区的投资环境做了纵向和横向比较，结果表明：各省区在产业集聚、科技水平、对外开放度、文化教育和公共服务等方面存在显著的差异，这些方面的指标对每个省区的投资环境有举足轻重的影响；近几年来东、中、西部各有一部分省区的投资环境得到了显著改善，但也有部分省区的投资环境未见好转甚至在恶化；整体来看，目前投资环境最好的省区仍然主要集中在东部沿海一带，投资环境最差的省区仍然主要是西部省区。

通过建立东、中、西部三大地带各自的变截距模型，分析投资环境的各个二级指标对FDI区位选择的影响，我们发现：若按经济发展水平对各地带从高到低排列，那么对FDI的区位选择有显著影响的投资环境指标数量依次递减，分别为：东部5个，中部3个，西部1个；只有产业集聚对FDI的区位选择在东、中、西部三大地带均表现出显著的正向影响。这说明，FDI之所以主要分布在东部沿海一带，主要是因为这里的投资环境在多个方面对外商投资均有吸引力，而中西部地区则仅在极少的几个方面对外商投资有一定的吸引力；外商在选择投资区位时，尤其看重各地区产业集群的发展状况。

基于上述实证分析结论，我们认为，各省区为提升招商引资的水平，需着重从培育产业集群、营造良好的科技创新环境、扩大对外开放、重视人口素质的提高和对文化教育事业的投入、提供满意的公共服务等方面着手，改善和优化区域投资环境；除此之外，各省区还需对自身在投资环境方面所特有的优势或劣势有一个清晰的认识，并大力加强其薄弱环节，才能更好地发挥投资环境在招商引资方面的积极作用。

[1]潘霞，范德成．区域投资环境的评价研究——以中国内地31个省（市）区为例[J]．经济问题探索，2007，（8）.

[2]崔宏楷．中国区域投资环境评价研究[D]．东北林业大学博士论文，2007.[3]赵春明．跨国公司与国际直接投资[M]．北京：机械工业出版社，2007.

[4]曾五一，肖红叶．统计学导论[M]．北京：科学出版社，2007.

[5]邱东．多指标综合评价方法的系统分析[M]．北京：中国统计出版社，1991.

[6]周国富．中国经济发展中的地区差距问题研究[M]．大连：东北财经大学出版社，2001.

(责任编辑/浩 天)

C812

A

1002－6487（2011）03－0100-03

周国富（1966-），男，湖南石门人，教授，博士生导师，研究方向：国民经济统计分析、区域非均衡增长与协调发展。

史玉蕾（1983-），女，天津人，硕士研究生，研究方向：区域非均衡增长与协调发展。

王静怡（1986-），女，河北正定人，硕士研究生，研究方向：国民经济统计分析。