>福建省FDI区位选择影响因素实证分析

2014-03-25魏雪莲

山西高等学校社会科学学报 2014年10期

魏雪莲

(福建农林大学金山学院，福建福州 350002)

一、福建省利用FDI现状

(一)利用FDI持续增长

FDI(Foreign Direct Investment)——外商直接投资，指一国投资者利用自身资本在母国之外的其他国家或地区从事生产经营活动，并对投资企业拥有实际控制权的经济行为。十年来，福建省利用FDI呈现出稳健增长态势。在外商直接投资规模上，外商直接投资金额从2001年的500，717万美元上升到2012年的1，525，389万美元，增长了3倍以上；实际利用外商直接投资金额从2001年的391，804万美元上升到2012年的1，218，541万美元，增加了近3倍。在增长速度上，2001年中国加入WTO后，2002年的合同外商直接投资金额为694，419万美元，环比增长率达到了38.69%[1]。

(二)省内各区域利用FDI不平衡

虽然就全省而言FDI规模不断扩大，但省内各地区由于地理位置的差异，利用FDI的状况极不平衡。厦门作为福建省经济特区，具有绝对的地理和政策优势，是外商来闽投资的首选地区。2012年厦门实际利用外商投资金额达到177，453万美元，位居首位。福州作为省会城市，逐渐发挥其经济核心作用，2012年实际利用外资金额为133，877万美元。而泉州作为厦漳泉经济圈的核心地区，也受到外商的格外青睐。2012年泉州实际利用外商投资金额达到131，960万美元。相反，三明、宁德、南平由于地理位置、政策等各方面的劣势，使其利用FDI的金额、项目最少。

二、影响福建省FDI区位选择差异的实证分析

根据当前国内外相关理论，如杜能的区位理论，韦伯国际贸易理论，艾萨德的产业组织理论以及相关研究成果，影响外商直接投资区位选择差异的原因主要有：成本因素、集群因素、环境因素、风险因素和市场因素等[2]。这些影响因素都是可以用具体的量化指标来衡量。本文以2012年福建省九个城市的横截面数据为基础，根据普通最小二乘法(OLS)理论，建立多元线性回归模型，并利用Eviews6.0进行分析，以期分析影响福建省FDI区位选择的主要因素。

(一)自变量的选择、模型建立与数据选择

1.自变量选择。本文从集聚因素、成本因素、市场因素、环境因素和风险因素等方面选取较有代表性的七个自变量来研究影响福建省利用FDI区位选择的主要因素。

X1：各地区的国内生产总值(GDP)。国内生产总值是衡量当地经济发展水平和经济规模的重要指标，反映当地的市场容量。本文以各地区的国内生产总值作为衡量市场规模的指标。

X2：外商直接投资合同数(WQGS)。FDI具有自我累计机制，从而形成一定的外商直接投资的集群效应。本文主要选取外商投资企业个数(WQGS)来衡量外资的积累水平产生的集群效应。

X3：在岗职工年平均工资(AWAGE)。在岗职工年平均工资可以衡量企业考虑的成本范畴。一般来说劳动力成本越低外商直接投资的成本就越少，越有利于外商直接投资。

X4：劳动力教育程度(EDU)。一般而言，FDI对劳动者素质的要求相对较高，从业人员素质的高低直接影响外商的直接投资。本文采用相对指标即全市具有大学(大专以上)文化程度人口与全市常住人口的比率为衡量指标[3]。

X5：工业化程度(ID)。主要反映该地区的工业基础条件。本文采用相对指标即工业产值占GDP的比重(%)来表述。

X6：开放程度(OPEN)。市场开放度越高的地区，市场化水平就越高，就越能降低成本，提高FDI水平。本文采用对外贸易依存度即进出口总额与GDP的比率表示开放程度。

X7：人口规模(PS)。人口数量多，说明劳动力市场大，更能吸引劳动密集型外商直接投资。本文采用年度常住人口来衡量劳动力市场因素。

2.模型建立。以FDI为因变量，以X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7为上述自变量，我们假设拟建立如下多元线性回归模型：

FDI=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+β7X7+ε…

(1)

式中，β0为常数项，βi(i=1，2……7)为回归系数，ε为随机误差项。

3.收集数据。本文选取了2012年福建省九地市9个自变量的面板数据进行实证分析，福建省FDI区位选择的影响因素如表1所示。

(二)实证检验

利用表1的原始数据，借助eviews6.0软件做了相关的回归分析，结果见表2。

表1 福建省九个城市的样本数据统计表2012

数据来源：《2013年福建省统计年鉴》和2012年福建省九地市的国民经济和社会发展统计公报，部分数据经整理计算得出。2012年美元对人民币平均汇率为1∶6.3125

表2 模型回归估计结果

据表2的数据，得到模型(1)的估计结果为

FDI=-16.18452-0.004461*X1+0.017473*X2

(8.100388) (0.002005) (0.014303)

-5.44E*X3+0.850373*X4+0.188697*X5

(0.00018) (0.405658) (0.079579)

(0.032422) (0.012241)

T=(-1.997993)(-2.225568)(1.221638)

(-0.302923)(2.096280)(2.371204)

(1.010017)(3.376749)

其中T：回归参数的显著性检验值；R：拟合优度；F：回归方程显著性检验。

(三)模型修正与检验

为了提高模型的有效性，通过对模型进行最小二乘法回归，先后剔除X1、X3、X5、X6、X7减少共线性的严重程度。剩余变量X1、X6均通过显著性检验。采用EViews6软件进行回归分析的计算结果如表3。

表3 逐步剔除后的OLS的回归结果

经过调整后的多元线性回归模型为：

二是大局意识。作为一名中层管理干部，必须做到胸怀大局，时刻围绕大局来开展工作。学校的发展，师生的利益就是每一位管理者的大局，领导者与管理者要树立强烈的大局意识，增强在全局下定位，在大局下行动的自觉性，从大局考虑问题，以大局衡量各自的工作。如果没有高瞻远瞩的大局意识，上级的精神和要求听不进去，不过脑子，没有落到实际行动上，落实到具体工作中去，就会延误时机，阻碍发展。

FDI=β0+β6X6+β7X7+ε…

(2)

其回归分析的结果为：

FDI=-4.840097+0.094665X6+0.018795X7

(0.636659) (0.00596) (0.001327)

T=(-7.602333)(15.88429)(14.15899)

由于样本采用截面数据，在不同样本点上自变量以外的其他因素的差异较大，通常会存在异方差性。而异方差性的存在又会使回归模型的正确建立和统计推断产生误差。因此，本文采用怀特(White)检验法对以上修正后的模型(2)进行异方差性的检验。通过检验，统计量TR2值的伴随概率Prob=0.6943>0.05，表明拒绝异方差的备择假设，接受同方差的原假设，因而，模型不存在异方差性。

在实际经济问题中，经济变量的自有惯性或模型设定误差等原因可能会产生序列的相关性。本文采用拉格朗日(LM)乘数法(GB检验法)来检验回归模型是否存在自相关现象。通过检验，统计量TR2的值的伴随概率Prob=0.0976>0.05，表明拒绝存在自相关的备择假设，接受不存在自相关的原假设，由此可见，模型不存在自相关性。

(四)实证总结

通过修正后的模型结果可以得出，影响福建省外商直接投资区位选择的最显著的因素是代表市场化因素的“开放程度”和代表劳动力因素的人口规模。这两个变量和FDI成正相关关系，即市场化程度越高、劳动力越多越能吸引外商直接投资；同时也说明外商在福建省的直接投资依然集中在劳动密集型产业，工业化程度对福建省利用外商直接投资的区位选择的影响较小可以很好的说明这种情况。代表成本因素的工资与FDI呈显著的负相关，可以充分说明外商直接投资对廉价劳动力的需求旺盛。当然，这并不说明其他被删去的因素对FDI没有影响。

三、福建省利用FDI的政策建议

(一)改善劳动条件、发挥人口优势

由于外商在福建省的直接投资依然集中在劳动密集型产业，对廉价的劳动力的需求旺盛，而且劳动力的多寡对于外商的投资具有决定性作用。因此，对于基础设施相对较完备，劳动力相对丰富的福、厦、漳、泉地区，要继续发挥人口优势，不断完善基础设施、为广大劳动者提供良好的工作条件和工作环境，提高劳动者的生产效率。而对于工业劳动力相对缺乏的闽西北地区，当地政府部门应采取积极措施，完善基础设施，鼓励沿海剩余劳动力和外省劳动力到该地区工作。

(二)加快“走出去”扩大开放

对于对外贸易较发达的福州、厦门、泉州地区，应继续发挥区位优势，大力发展外贸经济，推进新兴产业发展、改造升级原有产业，依靠科学技术，立足国际发展。建立国际交往平台、国贸示范平台，突出厦门、泉州港口服务平台。同时利用厦、漳、泉区域内产业的关联性、经济的共通性建立产业集群，加大加快“走出去”的脚步，以吸引更多外商直接投资。

对于进出口贸易还不发达的闽西北地区，除了企业要大力发展对外贸易外，更重要的是当地政府要坚持开放战略，不断实施战略升级。同时银行及金融机构要对外贸欠发达地区提供大力支持，推动银企合作，促进闽西北地区进出口贸易良性发展，有效吸引外商直接投资。