山东省与江苏省对外直接投资差异及影响因素研究

2020-03-09白璐菲

江苏商论 2020年2期

张然，白璐菲

（青岛大学经济学院，山东青岛 266000）

自改革开放和加入WTO以来，中国在吸引外资的同时，也积极鼓励国内企业走向国际进行对外直接投资，“走出去”战略已然成为经济全球化背景下企业发展的必然选择。随着“一带一路”方针政策的落实，中国外向经济发展水平显著提高，2003—2016年，中国对外直接投资流量实现连续14年增长，2017年，对外直接投资首次出现负增长，对外投资回归理性，但仍高达1582.88亿美元，已然超越外商直接投资。而位居2017年地方对外直接投资流量第四位的山东省与第七位的江苏省，占地方比重共计14.2%，成为全国对外直接投资发展的焦点。山东、江苏两省均位于东部沿海且接壤，具有相近的地理位置，然而，经济发展却相差甚远。截至2017年，江苏省实现地区生产总值85900.94亿元，人均生产总值107189元，人均GDP、综合竞争力、地区发展与民生指数（DLI）均居中国各省第一，在我国所有省份中，其综合发展水平占据了首位，已达到“中上等”的发达国家水平。而截至2017年末，山东省实现地区生产总值72678.2亿元，人均生产总值72851元。而在2008年，江苏省地区生产总值为30312.61亿元，人均生产总值为39622元；山东省地区生产总值为31072.06亿元，人均生产总值为33083元。由此可见，山东、江苏两省经济发展水平差距愈见明显。

一、文献综述

目前，针对我国开展的对外直接投资工作，很多学者进行了相关研究，主要可以分成两类：从母国和从东道国的角度进行的研究。20世纪70年代中期，发展中国家的对外直接投资给许多学者一个全新的研究方向，如威尔斯提出的“小规模技术理论”，在他看来，发展中国家成立的跨国公司，其竞争优势是具备为小市场需要提供服务的小规模生产技术、就地取材和同种族的优势、接近市场优势和低价产品营销战略①。小岛清的“边际产业扩张理论”认为国际直接投资，应该依次从投资国较为劣势的产业着手开展，而这一系列边际产业，还是东道国具备的优势产业②。邓宁的“投资发展理论”,认为一国的经济发展水平，对其具备的区位优势、内部化优势以及所有权优势的高低起着决定性作用，它们三者的结合与彼此之间的消长变化，对国家占据的对外直接投资地位起着决定性作用③。

以上研究分析，基本都是站在东道国角度上，很少是从母国地区间差异的角度上进行的。因此，针对以母国视角对中国对外直接投资的分析，我国学者做了以下研究。孙骁等分析了自2005年至2014年间中国企业对外直接投资在各省份间的空间分布差异及随时间的演变过程，采用泰尔指数等指标和多元回归的方法，探讨了各区域间对外直接投资的时空分布差异的影响机制，分析得出各省份间的差异和东部地区的内部差异显著，中西部地区内部差异不显著④。郑展鹏从地区差异特征、主体构成、国际地位、区位分布以及产业选择等一系列角度出发，分析了我国对外直接投资的发展情况，通过构建统计指标体系，基于地区份额、基尼系数、经商指数、均匀度指数、多样性指数以及赫希曼-赫芬达尔指数的测度表明，在近年中，尽管我国的不同地区在进行对外直接投资时，存在的差异出现了减小，可是仍然存在着严重的地区不均衡问题⑤。包括李梅在内的学者，运用广义矩估计方法，采用从2003年到2009年之间我国省际的一系列面板数据，针对进行对外直接投资时出现的逆向技术溢出效应，进行了相应的实证研究，所得结果显示，该效应的地区差异十分显著，积极的逆向溢出效应发生在发达的东部地区⑥。陈景华根据中国2003—2011年对外直接投资省际数据，采用Da-gum方法，针对我国进行对外直接投资的来源，对其演变的趋势以及存在的地区差异进行了测算。并且采用我国省际面板数据实证检验影响对外直接投资的因素，研究发现，中国对外直接投资来源的区域差异总体呈缩小趋势，地区内差距的贡献率比较平稳，地区间差距的贡献率呈现先递减后递增的趋势⑦。周力等基于1999—2010年之间我国省际面板数据，以情景模拟和联立方程为基础，对我国开展对外直接投资工作时，出现的母国环境效应进行了分析。由所得结果可知，对于不一样的区域环境，我国在进行对外直接投资时，所产生的影响充满了不确定性，其中，受益地区往往为经济发达地区，受损地区往往为经济欠发达地区⑧。其他学者在研究我国开展的对外直接投资工作时，还从不同角度出发，对企业进行的对外直接投资，分析了相应的动因⑨-⑪和影响因素⑫-⑯，并分析了我国对外直接投资时，受到东道国制度的影响⑰-⑲。

而针对山东省对外直接投资的研究，袁其刚等人按照OFDI流量和经济发展水平将山东省17个地市分成发达和欠发达两大区域,基于2006—2015年17地市对外直接投资的面板数据对各区域OFDI的影响因素进行实证研究，发现经济发展水平、金融发展水平对山东省企业OFDI有促进作用；工业化程度和研发水平对发达区域影响显著，而对欠发达区域影响均不显著；文化发展水平对发达区域影响不显著，而对欠发达区域影响显著；外商直接投资对这两型区域对外直接投资的影响均不显著⑳。陈俊通过20个东道国以及山东省的一系列横截面数据，站在东道国的角度，对影响山东省进行对外直接投资的各种因素进行了分析，由所得结果可知，山东省在进行对外直接投资时，其具备的特点有资源寻求型、贸易互补型以及非市场寻求型等㉑。

通过观察国内外有关研究可知，与山东、江苏两省进行对外直接投资的差异有关的研究并不多见。山东省被列为国家首个新旧动能转换综合实验区，江苏省作为13个省辖市全部跻身百强的省份，两省对外直接投资都可为其经济发展助力。然而两省处于相近的地理位置，经济发展水平却有显著差异，而对外直接投资对经济的发展有着巨大作用，因此对其差异影响因素的探讨，相信研究成果具有较大的意义。本文借鉴袁其刚的研究方法⑳，采用山东、江苏两省2008—2017年省际数据，结合两省的对外直接投资总额，首先借鉴泰尔指数算法，衡量山东、江苏两省OFDI区域间的差异程度；其次对两个区域OFDI的影响因素进行实证研究，分析差异的来源，并解释导致这一差异的原因；最后为山东省日后对外直接投资以及经济发展提出对策建议。

二、山东省、江苏省对外直接投资比较

（一）对外直接投资总体发展情况比较

山东省2017年和2016年对外直接投资总额分别为559164、1298265万美元；2008年至2017年山东省对外直接投资实现增长，2017年较2008年增加了7.33倍。江苏省2017年和2016年对外直接投资总额分别为927073、1422365万美元；2017年较2008年增加了13.61倍。近10年来，江苏省对外直接投资总额增速明显高于山东省，但在2017年，两省对外直接投资总额都有所下降，投资回归理性。图1为2008—2017年山东省、江苏省对外直接投资总额变化折线图。

（二）对外直接投资区位选择比较

图1 2008—2017年山东省、江苏省对外直接投资总额变化折线图

2017年，山东省对外直接投资分布在世界62个国家，较2016年减少了24个国家。其中，分布在亚洲、非洲、欧洲、拉丁美洲、北美洲及大洋洲的国家数量分别为19个、15个、12个、11个、个3以及2个，各大洲的协议投资总额分别为46.4亿元、3.0亿美元、4.8亿美元、14.1亿美元、23.5亿美元、17.9亿美元。在洲际间、洲际内的地区结构方面，山东省在进行对外直接投资时，前者主要是在非洲以及亚洲地区，后者的地区则十分集中。而在2017年，江苏省对外直接投资分布在世界57个国家，较2016年减少了14个国家，其中，分布在亚洲、非洲、欧洲、拉丁美洲、北美洲及大洋洲的国家数量分别为24个、10个、15个、5个、2个以及1个，各大洲的协议投资总额分别为45.9亿美元、2.6亿美元、17.2亿美元、4.1亿美元、19.7亿美元、3.3亿美元。在洲际间的地区结构方面，江苏省对外直接投资主要集中于欧洲以及亚洲地区。具体分布情况如图2、3所示。

图2 2017年山东、江苏省对外直接投资国际地区分布图

图3 2017年山东、江苏省对外直接投资金额国际分布图

通过两省对外直接投资的区位选择对比，可以看出两省在区位选择上有着相似的特点：首先，亚洲成为山东、江苏两省对外直接投资的首选地区。近些年来，山东、江苏两省越来越多的企业选择我国香港地区和印度尼西亚作为其对外直接投资的第一要地。我国香港地区凭借其金融、贸易等方面的优势，吸引了众多大陆内地投资，而随着“一带一路”方针政策的落实，中国与印度尼西亚的经济往来也愈发密切，山东、江苏两省作为中国的经济大省，积极跟随经济发展的趋势，加大对我国香港地区和印度尼西亚的对外直接投资。其次，周边国家和地区仍然是山东、江苏两省对外直接投资的重点。今后两省应该着力加大对外直接投资的辐射范围，拓宽海外市场。最后，两省对发达国家或地区的投资大幅度增加，尤其是以美国为代表的北美洲地区的国家；同时，对发展中国家的对外直接投资也在增加。

三、山东省与江苏省OFDI区域间差异特征

可运用泰尔指数，对不同地区在发展程度上存在的差异进行测量。泰尔指数（Theil Index）也被称作“泰尔熵指数”，能够对地区、个人间存在的收入差距进行衡量，使用泰尔指数对不平等进行衡量的优点主要是，能够对总差距中组间、组内差距所做的贡献进行衡量。然而本文只需测量山东、江苏两省OFDI差异，即组间差距，不需考虑组内差距及其对总差距的贡献率，所以，本篇文章参考了泰尔指数算法，对两省进行对外直接投资时存在的区域间差异进行测算，见下式：

式中，T表示泰尔指数，n表示测量的省数目，y¯表示各省进行对外直接投资的平均金额，yi表示各省进行对外直接投资的金额。泰尔指数大，两省差异大；泰尔指数小，差异小。泰尔指数计算结果见表1。

通过观察两省之间进行对外直接投资的泰尔指数可知，2008—2010年，泰尔指数呈上升趋势，说明山东省与江苏省对外直接投资差距逐渐加大。2011—2013年，山东省与江苏省对外直接投资差距逐渐缩小；2014—2016年，两省对外直接投资差距进一步加大。2017年，两省对外直接投资差距又再次缩小。山东省与江苏省区域间对外直接投资的泰尔指数变化趋势见图4。

泰尔指数在一定程度上可以反映出山东省与江苏省的经济发展差异与实况。从总体看，除个别年份之外，山东省与江苏省对外直接投资差异在逐步缩小，这主要得益于“一带一路”政策拉动和地缘优势，从另一方面来说，山东省发展对外直接投资的潜力巨大，前景广阔。然而两省对外直接投资差异的缩小，并不意味着江苏省经济发展倒退，相反，江苏省是开放大省，经济发展总体平稳、稳中有进、稳中向好，对外经济保持平稳增长，利用外资以及对外资直接投资均较稳定。

表1 山东省与江苏省区域间对外直接投资的泰尔指数

图4 山东省与江苏省区域间对外直接投资的泰尔指数变化折线图

四、山东省与江苏省OFDI区域间差异影响因素实证分析

（一）理论分析与假设

结合前人的研究以及山东省和江苏省的特征，本文从两省的经济发展水平、工业发展水平、人力资源成本、研发水平、金融发展规模、出口贸易和外商直接投资等一系列角度出发，研究两省在进行对外直接投资时存在的区域间差异。

1.经济发展水平对OFDI的影响。在众多对外直接投资理论中，邓宁提出的投资发展周期理论将对外直接投资与经济发展水平状况紧密联系起来③。根据人均国民生产总值，邓宁将经济发展水平划分为四个阶段，认为发展中国家对外直接投资主要取决于经济发展阶段以及该国具备的区域优势、内部化优势以及所有权优势。三者之间的消长变化和动态结合，对国家开展的对外直接投资工作起着决定性作用，经济发展水平越高，对外直接投资的可能性和规模也就越大。因此，提出假设1：山东省、江苏省经济发展水平对OFDI有正向促进作用。

2.工业发展水平对OFDI的影响。工业是近几年我国经济大省发展的重点，而一个国家或一个地区工业发展水平的不均衡在很大程度上会导致对外直接投资的差异。提高工业发展水平可以促进地区经济发展，加速产业结构转型升级，进而可以促进该国或地区的对外直接投资。因此，提出假设2：山东省、江苏省具备的工业发展水平，能够对OFDI产生有利的影响。

3.OFDI受到人力资源成本产生的影响。对于一个企业来说，高素质的人才以及高水平的工资意味着企业的高劳动生产效率，企业所获取的资金、技术等支持也就越多，同时也意味着企业会有很强的市场竞争力和较高的市场份额，进行对外直接投资的可能性也就越大。所以，提出假设3：山东省和江苏省付出的人力资源成本，能够对OFDI产生有利的影响。

4.研发水平对OFDI的影响。创新是引领一国或地区经济发展的第一动力，研发的投入有助于企业通过技术创新促进经济发展。威尔斯（Louis T.Wells）提出的小规模技术理论认为，发展中国家的跨国公司，其具备的竞争优势是具备为小市场需要服务的小规模生产技术。换言之，跨国公司的竞争优势在于该国或地区有较高的研发投入①。与人力资源成本一样，研发投入越大，技术水平越高，就代表企业具备着越高的市场竞争力，开展对外直接投资工作的可能性更大。所以，提出假设4：山东省和江苏省具备的研发水平，能够对OFDI产生有利的影响。

5.OFDI受到金融发展规模产生的影响。一国或地区金融发展规模的扩大可以给企业对外直接投资提供稳定而又充足的资金支持，主要表现为金融机构种类和数量的增加，这在很大程度上会增加该国或地区金融市场的竞争性，降低企业在进行对外直接投资时，所需付出的融资成本，减轻信息不对称导致的不良影响，使企业进行对外直接投资的风险得到降低。因此，提出假设5：山东省、江苏省的金融发展规模，能够对OFDI产生有利的影响。

6.OFDI受出口贸易产生的影响。对外直接投资和出口贸易都是影响一国经济发展的重要因素，也是一国融入全球化的主要渠道。企业国际化阶段理论指出，企业和海外市场之间的关联，最初开始于次数很少的、偶然的产品出口，在出口数量逐渐提高的过程中，国际市场中逐渐有了该产品的位置，并且其所占份额逐渐增加，等市场条件逐渐完善之后，国内母公司就着手实施海外投资。换言之，出口贸易在一定程度上可以带动对外直接投资，实现二者的共同发展。因此，提出假设6：山东省、江苏省出口贸易对OFDI有正向促进作用。

7.外商直接投资对OFDI产生的影响。OFDI受到外商直接投资的影响主要有两个方面：一方面，一国或地区的外商企业会给本土企业带来竞争，造成冲击，这就迫使本土企业走出国门，进行对外直接投资；另一方面，外商直接投资也就是一国或地区对外资的吸引，在某种程度上来说，这个国家或者地区对外开放的程度，能够由外商直接投资反映出来。另外，外商直接投资还能体现出外资政策的友好程度。一般来说，吸引的外资数量多，就代表在这个国家或者地区中，制定的外资政策比较友好，对外比较开放，能够鼓励当地企业进行对外直接投资。因此，提出假设7：山东省、江苏省外商直接投资对OFDI有正向促进作用。

（二）变量选择

根据研究目的以及相关文献的描述，本文采用山东省17地市、江苏省13地市对外直接投资的流量数据作为被解释变量。选取以下8个变量作为解释变量（表 2）。

1.经济发展水平。选取山东省17地市、江苏省13地市人均GDP来衡量经济发展水平。人均GDP能够使人们清楚地了解某国家、地区中，宏观经济的运行情况，也能够真实反映出居民的生活水平。

2.工业发展水平。以一个国家的工业生产总值在GDP中所占的比重来衡量。所以，应该将山东省和江苏省分别包含的17、13地市的工业总产值在这个地市取得的GDP总量里占据的比重作为衡量标准。

3.人力资源成本。企业人力资源成本主要来源于职工工资，因此采用山东省17地市、江苏省13地市人均工资，对人力资源成本进行衡量。

4.研发水平。在如今的国际上，在GDP总量中R&D经费支出占据的比重，是对国家科技投入水平、科技活动规模进行衡量的重要指标，也能够反映出一个国家的创新能力和自主研发能力。因此,采用山东省17地市、江苏省13地市R&D经费支出与该地市GDP总量的比值来衡量研发水平。

5.金融发展规模。选取山东省17地市、江苏省13地市年末金融机构本外币贷款余额与该地市GDP的比值作为衡量金融发展规模的指标。

6.出口贸易。选取山东省17地市、江苏省13地市出口总值来衡量出口贸易。

7.外商直接投资。选取山东省17地市、江苏省13地市实际使用外商投资金额来衡量外商直接投资。

（三）计量模型构建

本文对山东省、江苏省对外直接投资的区域间差异及影响因素进行分析，以面板数据为样本，建立自然对数形式的多元回归模型如下：

在开展实证检验工作前，应该运用Pearson系数，针对不同解释变量间有没有多重共线性的问题，进行相关分析。Pearson相关系数是一个介于-1和1之间的值，它是用来衡量两个数据集合是否在一条线上，即描述两组线性数据一同变化移动的趋势。如果一个变量随着另一变量的增大而增大，两变量就是正相关的关系，二者的相关系数比0大；如果一个变量随着另一变量的增大而减小，两变量就是负相关的关系，二者的相关系数比0小。从所得结果可知，在各个变量之间，大部分相关系数都比0.8小，代表出现的多重共线性并不严重。山东省、江苏省变量的相关系数矩阵分别见表3、4。

为了更加严谨，针对各个变量包含的方差膨胀因子（Variance Inflation Factor,VIF）进行考察。由所得结果可知，在所有变量上，山东省的VIF值都比7小，江苏省的VIF值都比9小，两省的平均VIF值分别是4.018、5.877。这表明，在模型选取的变量间，并未出现多重共线性的问题。山东省和江苏省各个变量的VIF值见表5。

在做回归之前需要进行面板变量的平稳性检验，山东省、江苏省的检验结果分别见表6、7。根据所得结果，被解释变量与解释变量均为平稳性变量，无须进行协整分析。

（四）实证结果及分析

1.山东省实证结果及分析。利用从2008年到2017年之间，山东省包含的17个地市在开展对外直接投资时相关的面板数据，使用Eviews 7进行Hausman检验、F检验，从所得结果可知，应该使用面板数据固定效应模型，对选取的全样本数据开展相应的实证分析，Hausman检验为 13.5250(0.060*)；4.056(0.0000)F检验，结论为固定效应模型。根据分析，采用固定效应模型对山东省17地市的全部样本的面板数据运用普通最小二乘法进行回归。实证模型估计结果见表8。

表2 模型变量及解释

表3 山东省变量的相关系数矩阵

表4 江苏省变量的相关系数矩阵

表5 山东省、江苏省各解释变量的VIF值

表6 山东省面板的平稳性检验

根据得到的回归结果可知，模型的拟合优度R2为0.8442，表明模型整体拟合结果良好；P值等于0.0000＜0.01，说明模型在1%的水平下整体显著；DW值接近于2，说明不存在序列自相关。

通过对实证结果的分析，现对山东省对外直接投资的影响因素的实证结果做出如下总结：第一，工业化率对山东省对外直接投资影响显著为负，说明工业发展水平阻碍着山东省对外直接投资。第二，人均工资对山东省对外投资影响显著为正，说明人力资源成本对山东省对外直接投资具有正向的促进作用。第三，研发水平对山东省对外直接投资影响显著为负，说明研发水平阻碍着山东省对外直接投资。第四，金融发展规模对山东省对外直接投影响显著为正，说明金融发展规模对山东省对外直接投资具有正向的促进作用。第五，经济发展水平系数、出口贸易系数为负，没有通过10%的显著性检验，说明这两个因素对山东省对外直接投资没有显著性影响。第六，外商直接投资系数为正，没有通过10%的显著性检验，说明这个因素对山东省对外直接投资没有显著性影响。

2.江苏省实证结果及分析。采用江苏省13地市2008—2017年对外直接投资的面板数据，使用Eviews7做F检验和Hausman检验。结果表明，所选全样本数据较适合采用面板数据的固定效应模型进行实证分析，Hausman检验为13.610128* (0.0586)；F 检验为 8.145693***(0.0000)，结论为固定效应模型。根据分析，采用固定效应模型对江苏省13地市的全部样本的面板数据运用普通最小二乘法进行回归。实证模型估计结果见表9。

从回归结果来看，模型的拟合优度R2为0.7805，表明模型整体拟合结果良好；P值等于0.0000＜0.01，说明模型在1%的水平下整体显著；DW值接近于2，说明不存在序列自相关。

通过对实证结果的分析，现对江苏省对外直接投资的影响因素的实证结果做出如下总结：第一，人均工资对江苏省对外投资影响显著为正，说明人力资源成本对江苏省对外直接投资具有正向的促进作用。第二，出口总值对江苏省对外投资影响显著为正，说明出口贸易对江苏省对外直接投资具有正向的促进作用。第三，经济发展水平系数、工业发展水平系数、金融发展规模系数为负，没有通过10%的显著性检验，说明这三个因素对江苏省对外直接投资没有显著性影响。第四，研发水平系数、外商直接投资系数为正，没有通过10%的显著性检验，说明这两个因素对江苏省对外直接投资没有显著性影响。

表7 江苏省面板的平稳性检验

表8 山东省实证模型估计结果

3.山东、江苏两省综合分析。通过观察表10中的数据，山东省和江苏省实证模型估计结果的对比可以看出，人力资源成本对山东、江苏两省对外投资有正向促进作用，即提高人均工资可以促进对外直接投资。工业发展水平、研发水平对江苏省进行对外直接投资产生的影响不显著，对山东省开展对外直接投资工作，则造成了一定的阻碍。金融发展规模，对山东省进行对外直接投资产生了正向促进作用，而对江苏省对外直接投资没有显著影响。出口贸易对江苏省对外直接投资有正向促进作用，而对山东省对外直接投资没有显著影响。经济发展水平、外商直接投资对两省对外直接投资都没有显著影响。

从山东、江苏两省对外直接投资决定因素的分析中可以看出，山东、江苏两省对外直接投资存在差异但差异正逐步缩小的原因可能有：一是工业发展水平。山东省作为全国新旧动能转换先行示范区，全省各级持续推进改革，强化制度创新，加速产业结构转型升级，推动工业高质量发展。因此，工业化发展水平的上升是减少两省对外直接投资差异的重要因素。二是研发水平。山东省R&D经费支出逐年上升，在GDP中所占比重也不断上升，研发投入越大，意味着技术水平越高，企业的市场竞争力越强，越有可能刺激对外直接投资，进而对缩小与江苏省的差距产生促进作用。三是金融发展规模。山东省金融机构各项贷款余额逐年上升，企业融资规模持续扩展，代表金融发展规模持续扩大，从而在企业开展对外直接投资时，为其提供稳定而又充足的资金支持。因此，山东省金融发展规模的扩大缩小了与江苏省对外直接投资的差距。四是出口贸易。江苏省出口贸易总额是山东省出口贸易总额的二到三倍，近些年来，江苏省出口贸易规模仍不断扩大，贸易方式和贸易结构也持续优化，对于江苏省的经济发展，开展对外贸易起到的推动作用更加显著，同时也让江苏省在我国占据了更高的经济地位。与此相比，山东省出口贸易对山东省经济的带动作用相对较小。因此，出口贸易是引起山东省与江苏省对外直接投资差异的重要因素。

表9 江苏省实证模型估计结果

表10 山东、江苏两省实证模型估计结果对比

五、结论与建议

综合上述对山东、江苏两省OFDI决定因素的实证分析可以看出，工业发展水平、人力资源成本、研发水平和金融发展规模是山东省对外直接投资的重要影响因素。其中，工业发展水平和研发水平呈现负相关，人力资源成本和金融发展规模呈现正相关，经济发展水平、出口贸易和外商直接投资对山东省对外直接投资并无显著影响。人力资源成本、出口贸易是江苏省对外直接投资的重要影响因素且都呈现正相关，经济发展水平、工业发展水平、研发水平、金融发展规模和外商直接投资对江苏省对外直接投资并无显著影响。

根据以上结论，为山东省今后发展提出研究建议：一是加快山东省经济发展。山东省是海洋大省，以其得天独厚的条件，加快推进海洋强省建设是实现强省建设目标的应有之义。应当坚持东部提升、中部崛起、西部跨越的发展思路，统筹协调，改革创新，推动经济发展。二是提高山东省工业发展水平。把加快新旧动能转换作为带动经济发展的一个重点工程，对相应的国家综合试验区进行设立，带动全省工业高质量发展。三是提高人均工资。提高人均工资，鼓励人们提高工作积极性和生产效率，同时通过提高人均工资选拔出高素质人才，为企业带来强有力的技术支持和创新能力，获得竞争力。四是投入更多研究经费。之所以增加R&D经费支出，是为了让企业具备更高的生产效率与创新能力，进而使其具备的核心竞争力得到提升，在激烈的国际市场中占得一席之地。五是扩大金融发展规模。要进一步完善金融体系，促进金融体系的市场化竞争，同时大力培养和引进金融人才，鼓励金融创新。六是扩大出口贸易。山东省应充分利用“一带一路”的机遇，加快区域经济合作的推进，推动对外经济贸易增长，制定和实行有关标准带动战略发展的速度，使山东省的各个企业，具备的出口竞争力得到提升。

注释：

①WELLS L T.Third world multinationals:the rise of foreign investmentfromdevelopingcountries[M].Cambridge:TheMITPress,1983.

②小岛清.对外贸易论[M].天津:南开大学出版社,1987.

③DUNNING J H.Explaining the international direct investment position of countries:towards a dynamic or developmental approach[J].Weltwirts chaft liches archiv,1981,(1):30-64.

④孙骁,王茂军.中国企业对外直接投资的省际差异及影响因素[J].泰山学院学报,2017,(39):14-27.

⑤郑展鹏.中国对外直接投资的地区差异、影响因素及溢出效应研究[D].武汉:华中科技大学,2013.

⑥李梅,柳士昌.对外直接投资逆向技术溢出的地区差异和门槛效应:基于中国省际面板数据的门槛回归分析[J].管理世界,2012,(1):21-32.

⑦陈景华.中国OFDI来源的区域差异分解与影响因素:基于2003-2011年省际面板数据的实证研究[J].数量经济技术经济研究,2014,(7):21-37.

⑧周力,庞辰晨.中国对外直接投资的母国环境效应研究:基于区域差异的视角[J].中国人口,资源与环境,2013,(8):131-139.

⑨蒋冠宏,蒋殿春.中国对发展中国家的投资:东道国制度重要吗?[J].管理世界,2012,(11):45-56.

⑩郑峥.中国对外直接投资的宏观经济效应研究[D].上海:复旦大学,2011.

⑪樊大江.中国对外直接投资:现状、动因及地区差异分析[D].南京:南京农业大学,2007.

⑫王一涵,王国成.基于ABM模型的投资者情绪与投资决策分析[J].重庆理工大学学报(社会科学版),2017,(6):27-35.

⑬项本武.中国对外直接投资:决定因素与经济效应的实证研究[M].北京:社会科学文献出版社,2005.

⑭周晔.我国对外直接投资的宏观影响因素研究[J].企业经济,2005,(06):7—9.

⑮官建成,王晓静.中国对外直接投资决定因素研究[J].中国软科学,2007,(2):59—65.