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外商在中部六省直接投资区位选择的影响因素的动态变化研究

作者: 许丽明

  摘 要:笔者运用面板数据模型实证研究了1993年~2003年和2004年~2009年外商在中部六省直接投资区位选择影响因素的动态变化。研究结论表明,影响外商在中部六省直接投资的因素在逐渐发生变化,未来一段时间累计FDI、地区基础设施水平、市场规模、劳动力成本优势、市场化程度和人力资本将成为外商直接投资区位选择的重要因素。 中国凤凰彩票购彩 http://www.gelisagency.com/2/view-2295500.htm  关键词:中部六省 ; 外商直接投资 ; 面板数据模型 ; 影响因素
  基金项目:河南省社科基金规划项目(2009CJJ 023)。
  作者简介:许丽明(1964-),女,河南开封人,中共郑州市委党校副教授,研究生,主要从事凤凰彩票购彩学研究。
  中图分类号:F830.59 文献标识码:A 文章编号:1006-1096(2012)03-0075-05收稿日期:2011-09-09
  引言
  改革开放以来,特别是上世纪90年代后,我国在引进国际直接投资方面取得了巨大的成就,外商直接投资对我国地区凤凰彩票购彩增长、扩大就业、增加出口都做出了重要贡献。但是,由于我国改革开放进程、凤凰彩票购彩发展政策以及区位条件的差异,FDI在我国的区域分布极不平衡,无论在数量上还是比重上,FDI都高度集中于东部沿海地区。近年来,我国政府为了引导FDI进入内陆省区,相继出台了一系列的优惠措施,鼓励和支持外商投资企业向中西部梯度转移,随着东部地区生产要素成本的上升和中西部地区凤凰彩票购彩的快速发展,特别是“中部崛起”战略的实施,中部地区迎来了利用外资的良好机遇,顺利实现外商直接投资的梯度转移将成为中部地区利用外资面临的重要任务。中部六省在引进外商直接投资方面竞争也异常激烈,围绕引进外资相继出台了一系列的优惠措施,积极改善外商投资环境。笔者以外商在中部六省的直接投资区位选择为研究对象,实证研究外商直接投资在中部六省的分布差异及影响因素,并提出相应的政策建议。
  有关外商直接投资在我国区域分布差异影响因素方面的研究成果很多。贺灿飞等(1999)的研究表明,累积FDI、GDP、贸易密度、资本效率、地理区位、集聚因素对吸引FDI有正的影响,而信息成本、效率工资对其有负影响;冯毅等(1999)认为人均GDP、固定资产投资、进出口占GDP的比重、公路密度与FDI流量正相关,平均工资和环保职工占总人口的比重与之负相关;孙俊(2002)在中国外商直接投资的地点选择因素分析中,发现优惠政策、开放水平、市场化程度对外商直接投资都具有正的影响;肖政(2005)将中国沿海与内陆的FDI地区性差异解释为人均GDP的地区性差异、基础设施贫乏、缺乏熟练劳动力和官僚主义现象;李小建(1996,2009)对香港在大陆的55家公司的投资进行了调查研究,分析了香港企业在大陆的投资动机;王洪庆(2010)针对外商在中部六省直接投资的影响因素的现状进行了分析,但并没对影响因素进行实证研究,只是想当然地认为哪些因素会对外商直接投资产生影响。
  从目前的研究成果来看,有关外商直接投资在我国区域分布差异影响因素的研究一方面是从全国的角度进行的,另一方面是从东部、中部、西部进行的比较研究。有关外商在中部六省内部区位选择问题的研究成果较少见。随着中部的崛起和东部沿海地区外商直接投资的梯度转移,外商直接投资必然成为各省争夺的对象,可以预见外商直接投资在中部六省的分布水平差距也会逐渐拉大。因此笔者以外商直接投资在中部六省的区位选择为研究对象,深入分析外商在中部六省区位选择的影响因素,并提出相应的政策建议。
  一、外商在中部六省直接投资的现状
  1.外商在中部六省直接投资的总规模
  图1 中部六省历年引进外商直接投资情况
  由图1可以明显看出,改革开放以来,中部六省实际利用外商直接投资经历了三个阶段,1985年~1992年为第一阶段,称之为初步发展阶段,中部六省每年引进外商直接投资的金额均在10亿美元以下,此阶段,外商直接投资总额占全国外商直接投资总额的比例由1985年的2.97%上升到1992年的5.42%。1993年~2003年为第二阶段,称之为稳步增长阶段,1993年中部六省引进外商直接投资金额突破10亿美元,达到18.05亿美元,由于受1997年亚洲金融危机的影响,1998年到2000年中部六省利用外资缓慢下滑,2001年开始又逐渐恢复增长,2003年达到41.26亿美元,此阶段,外商直接投资总额占全国外商直接投资总额的比例由1993年的6.56%上升到2003年的7.71%。2004年~2009年为第三个阶段,称之为快速发展阶段,2004年中部六省实际利用FDI达到73.41亿美元,之后,外商直接投资金额迅速增加,到2009年达到220.42亿美元,此阶段,外商直接投资总额占全国外商直接投资总额的比例由2004年的12.11%上升到2009年的24.48%。
  1985年~2009年中部六省引进FDI 1203.52亿美元,仅占同期全国累计引进FDI的12.71%,显然中部地区FDI的规模和东部沿海地区相比差距非常大。但从2004年开始,中部六省引进外商直接投资金额年均增长速度远远超过全国的增长速度,所占比例也快速提高,迎来了引进外商直接投资的快速增长期(数据来源:历年各省年鉴和中国年鉴)。
  2.外商在中部六省直接投资的地区分布
  由图2可以看出,在中部六省中,1985年~2009年累计引进实际FDI金额从多到少依次为湖北省(269.56亿美元)、湖南省(265.8亿美元)、江西省(219.52亿美元)、河南省(218.55亿美元)、安徽省(171.27亿美元)和山西省(58.82亿美元),占中部六省FDI总额的比例依次为22.4%、22.09%、18.24%、18.16%、14.23%和4.89%。显然,FDI在中部六省的分配也不十分均衡,山西省和安徽省实际FDI显著偏低(数据来源:历年各省年鉴)。
  图2 1985年~2009年各省累计实际FDI
  二、 模型设计及检验结果
  1.模型设计及变量说明
  根据目前的研究成果,笔者认为各省累计FDI、人均GDP、基础设施水平、市场规模、工资水平、市场化程度、人力资本等因素都会对外商直接投资的区位选择产生影响,因此影响外商直接投资的模型可设计为
  Lnfdiit=β0+β1Lntfdii(t-1)+β2Lnagdpit+β3Lnroadit+β4Lnmarketit+β5Lnwageit
  +β6Lnmarketizationit+β7Lnhcapitalit+uit
  其中,下标it表示第i个省份(即代表中部六个省份)在第t年的项目,β0为常数项,uit为随机变量。
  fdi为因变量,代表每年引进的实际外商直接投资金额,单位为亿美元。
  tfdi为累计外商直接投资金额变量,即以1985年为基期进行累加,单位为亿美元,累计FDI说明了外商直接投资的集聚状况,累计FDI越多说明外商对该地区的投资认可度越高,会吸引更多的外资不断流入。
  agdp为人均国内生产总值变量,该变量反映了一个地区的凤凰彩票购彩发展水平,人均GDP越大凤凰彩票购彩发展水平也越高,对技术含量高或质量好的产品和劳务的需求量就会相应增加,从而吸引具有一定技术素质、生产能力和生产规模的FDI进入。
  road为基础设施水平变量,基础设施水平=(公路里程+铁路里程+内河里程)/地区面积,由于外商投资企业多为出口导向,因此外商在进行投资时首先要考虑地区的交通便利情况。
  market为市场规模变量,有关研究表明,部分外商在我国投资是看好我国的消费市场,这里笔者用人均消费支出表示现有的市场规模大小,用年底人均城乡居民储蓄存款余额代表潜在的市场规模大小,用二者的算术平均值计算市场规模的大小。
  wage为职工平均工资水平变量,用来衡量劳动力成本大小,外商直接投资从东部沿海地区向中西部梯度转移的一个重要因素就是东部地区劳动力成本的快速提高,特别是对劳动密集型产业劳动力成本因素显得尤为重要。
  marketization为市场化程度变量,该指标用所有制结构、对外开放度、商品市场发育程度和政府职能转变等变量的算术平均值表示,所有制结构用全社会固定资产投资中非国有凤凰彩票购彩所占比重表示,对外开放度用对外贸易总额占GDP的比重表示,商品市场发育程度用全社会消费品零售总额占工农业总产值的比重表示,政府职能转变用政府消费支出占总消费支出的比重表示,认为地区的市场化程度越高越有利于引进外商直接投资。
  hcapital为人力资本变量,用科技人员数占每万人从业人员的比重表示,人力资本保证了外商投资企业的人才需求。
  为了消除数据中可能存在的异方差问题,笔者在计量检验时,分别对上述数据进行自然对数变换,同时在回归过程中使用WLS方法估计,目的是减少由于截面数据造成的异方差影响。根据第二部分的分析,外商在中部六省的投资规模变化呈现3个不同的阶段,1985年~1992年为初步发展阶段,1993年~2003年为稳步增长阶段,2004年~2009年为快速发展阶段,由于第一阶段中部六省总计引进外资的数量较少,因此笔者选择1993年~2003年和2004年~2009年两个阶段分别研究影响外商在中部六省直接投资区位影响因素的动态变化。
  笔者为保证样本的数量足够大,采用面板数据模型(panel data model)进行分析。与单纯的横截面或时间序列相比,面板数据模型的优点表现在,从时间序列看,可以描述不同个体随时间变化的规律;从横截面数据看,又能描述某个时点各个个体的状态及个体间的差异。
  在运用面板数据分析时,笔者主要考虑两种模型,即固定效应模型和随机效应模型,前者指被忽略的变量在各个时间段上对被解释变量的影响是固定的,即截距项β0i是个固定参数;后者则指被忽略的变量在各个时间段上对被解释变量的影响是随机的,即截距项β0i是随机的,可以写成βoi=β0+ui,其中ui满足零期望和同方差的经典假设。对于究竟是用固定效应还是随机效应模型,笔者通过Hausman检验来选择,Hausman检验的基础是在估计方程的残差项与解释变量不相关的假设下,固定效应和随机效应模型是一致的,但固定效应不具有效性;反之,若残差项与解释变量相关,则随机效应模型不具一致性,而应采用固定效应模型。所以,在原假设为不存在相关性的假设下,这两种估计方法应该没有系统性的差别。构造检验量
  W=(βfe-βre)′[Var(βfe)-Var(βre)]-1(βfe-βre)
  当W>χ2α(K)时拒绝原假设,即采用固定效应模型;当W<χ2α(K)时接受原假设,即采用随机效应模型,α为显著性水平(王洪庆,2011)。计量软件为Eviews5.0。
  2.检验结果及说明
  回归结果见表1,在以上两阶段回归结果中,由
  672W21.13522.436χ20.01(K)18.47518.475样本数6636说明:(1)表中括号内的数字为对应系数的显著性水平,即t-prop.;(2)卡方分布中0.01为显著性水平,K为自变量的个数。
  于W值均大于χ20.01(K)值,故均采用固定效应模型。
  从1993年~2003年固定效应回归模型可知,人均累计FDI变量回归系数为0.103,且通过了1%的显著性水平检验,也就是说人均累计FDI每增加1亿美元,可增加下一年FDI流入0.1亿美元,从2004年~2009年的回归模型可知,人均累计FDI对下一年FDI的流入效应在逐渐增强,其回归系数增加到了0.149。
  从1993年~2003年和2004年~2009年固定效应回归模型可知,人均GDP变量的回归均为正,但两个阶段的回归系数均未通过10%的显著性检验,也就是说地区凤凰彩票购彩发展水平对FDI的流入基本上没有影响。
  从1993年~2003年固定效应回归模型可知,基础设施变量的回归系数为0.089,未通过至少10%的显著性检验,但在2004年~2009年固定效应回归模型中,该变量的回归系数通过了5%的显著性水平检验,且其回归系数也较高,达到了0.125,说明基础设施建设在引进外商直接投资中发挥的作用越来越大。
  从1993年~2003年固定效应回归模型可知,市场规模变量的回归系数为0.057,未通过至少10%的显著性检验,但在2004年~2009年固定效应回归模型中,该变量的回归系数通过了5%的显著性水平检验,回归系数为0.146,说明市场规模变量在引进外商直接投资中发挥的作用越来越大。
  从1993年~2003年固定效应回归模型可知,职工工资水平变量的回归系数为-0.045,未通过至少10%的显著性检验,但在2004年~2009年固定效应回归模型中,该变量的回归系数通过了10%的显著性水平检验,回归系数为-0.073,说明劳动力成本在引进外商直接投资中已经开始发挥作用,特别是对劳动密集型外商投资企业。
  从1993年~2003年和2004年~2009年固定效应回归模型可知,市场化程度变量的回归均为正,且两个阶段的回归系数均通过5%的显著性检验,也就是说市场化水平一直都对外商直接投资起到积极的影响,从回归系数来看其影响力在逐渐增强。
  从1993年~2003年和2004年~2009年固定效应回归模型可知,人力资本变量的回归均为正,且两个阶段的回归系数分别通过了10%和5%的显著性检验,也就是说人力资本变量一直都对外商直接投资起到积极的影响,从回归系数来看其影响力在逐渐增强。
  总之,从两阶段回归模型可以看出,影响外商在中部六省直接投资的因素在逐渐发生变化,未来一段时间累计FDI、地区基础设施水平、市场规模、劳动力成本优势、市场化程度和人力资本将成为外商直接投资区位选择的重要因素。
  三、中部六省利用外商直接投资的影响因素分析及政策建议
  1.中部六省利用外商直接投资的影响因素现状分析
  表2显示了2009年影响外商直接投资的因素状况。(1)累计FDI因素。由表2可知累计FDI较多的湖南、湖北和浙江相比差距十分大,同时笔者也发现自2004年以来,中部六省利用FDI的年均增长速度很快,因此,外商直接投资的集聚效应在中部地区将逐渐显现出来。(2)基础设施因素。河南省的基础设施水平比浙江省的好,安徽和湖北的基础设施水平和浙江差距不大,因此有利于增加外资的流入,江西、山西和湖南的基础设施水平较低,不利于FDI的流入。(3)市场规模因素。中部六省的人均消费支出水平和年底人均城乡居民储蓄存款余额都远远低于浙江省,因此从市场规模角度来看不利于中部地区吸引外商直接投资。(4)湖南、湖北和江西的职工年平均工资水平较河南、安徽和山西低,因此有利于引进外商直接投资,但总体上远低于浙江省的工资水平,这有利于东部沿海地区劳动密集型外资企业向中部地区转移。(5)市场化程度因素。市场化程度越高说明企业公平竞争的环境越好,越有利于FDI的流入,河南省的所有制指标显示,河南省的非国有凤凰彩票购彩所占整个凤凰彩票购彩的比重在中部六省中最高,且高于浙江省,山西、湖南和湖北的非国有凤凰彩票购彩所占整个凤凰彩票购彩的比重和浙江省相比有较大的差距。中部六省的对外开放度都处于绝对的劣势。河南省、江西省和山西省的商品市场发育程度指标和浙江省相比都处于绝对的劣势。政府职能转变指标较高说明政府消费支出占总消费支出的比重较高,因此可以认为政府机关的办事效率较低,官僚主义现象较严重,从这个指标来看,中部六省和浙江省相比水平相当。(6)人力资本因素。中部六省处于绝对的劣势,显然不利于满足外商投资企业的人才需求,成为吸引资本和技术密集型外商投资企业的障碍。
  2.中部六省引进外商直接投资的政策建议
  影响外商直接投资的因素得不到改善,引进外资工作只会事倍功半,要从自身存在的问题入手,只有这些问题解决了,引进外资才会有优势。要有创新的引资方式和方法。这两方面缺一不可。
  一是扩大市场规模。要求各省有关领导制定和落实好惠民政策,最大限度地提高人民的收入水平,增加人均消费支出水平。要创新产品,将消费者的潜在消费能力转化为现实消费能力。要积极增加农民的收入水平,开拓农村消费市场。
  二是提高市场化程度。要加大转变政府职能的力度,尽快建立和完善市场凤凰彩票购彩体制,进一步深化行政管理体制改革,压缩重叠的行政机构,提高行政效率,实现向服务型政府的转变。要增强出口产品的国际竞争力,为出口产品企业提供更好的优惠政策和帮扶措施。要进一步完善商品市场的建设和管理,健全商品流通机制。
  三是增加教育经费和科技活动经费的支出,制定科技人才发展战略,积极培养和引进科技人才,提高企业产品的科技含量和创新能力。
  四是构建外商直接投资的系统方式。要进一步加大招商引资力度,创新招商引资方式,完善招商引资体系,建立省内省外、境内境外全面覆盖的专业化招商队伍,实行专业化招商,同时要强化投资后续服务。
  参考文献:
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  贺灿飞,梁进社.1999.中国外商直接外资的区域分异及其变化[J].地理学报(2):97-105.
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  李小建.2009.公司地理论[M].北京:科学出版社.
  孙俊.2002.中国FDI地点选择的因素分析[J].凤凰彩票购彩学(季刊)(3):89-96.
  王洪庆.2010.中部六省利用外商直接投资的影响因素和对策[J].管理学刊(6):25-28.
  王洪庆.2011.河南省承接国际产业转移问题研究――基于外商直接投资的视角[J].企业活力(1):5-8.
  肖政.2005.动态平行数据模型的有效估计及其在发展中国家FDI分析中的应用[J].凤凰彩票购彩学报(1):45-52.
  CHEN C,CHANG L , ZHANG Y.1995.The role of foreign direct investment in China’s post-1978 economic development[J].World Developmnets, (23):699-703.
  (编辑:薛 平 校对:蜀 丹)
  An Empirical Research on Influencing Factors of the FDI in Six
  Provinces in Middle China and Countermeasures Choice
  XU Li-ming
  (Party School of CPC Zhengzhou Municipal Committee, Zhengzhou 450042, China)
  Abstract: The paper analyzes the dynamic changes of influencing factors of the FDI in six provinces in middle China with the panel data model for 1993~2003 and 2004~2009. The finding indicates that in the foreseeable future progressive FDI、basic facilities、market scale、cost advantage of labor force,market degree, human capital will be important factors which have positive influence on the FDI in six provinces in middle China.
  Key words: Six Provinces in Middle China; FDI Panel; Data Model Influencing; Factors

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