外商直接投资影响因素分析
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【摘要】 FDI （Foreign Direct Investment）是现代的资本国际化的主要形式之一，按照国际货币基金组织（IMF）的定义FDI是指一国的投资者将资本用于它国的生产或经营，并掌握一定经营控制权的投资行为。FDI是促进经济增长的主要动力之一，特别是发展中国家和欠发达地区。所以对于进一步吸引外资具有重要意义。FDI在中国的分布很不平衡，这也是导致中国各个地区经济差距不断扩大的重要原因之一。了解了FDI的影响因素对于改善这种状况有一定的指导意义。最后，要素因素是投资者主要考虑的因素。外商通常会选择较低成本的生产区位，其中最重要的是劳动力成本。我们主要研究劳动力成本等因素对FDI的影响，通过这次研究总结出我国在吸引FDI过程中针对我国国内不同区域各决定因素的不同权重，使政府更有效的使用各类工具来控制FDI协调区域经济的均衡发展。
1.影响FDI的主要因素
1）人力资源状况：一个地区人才素质对是否能充分利用外商投资带来的技术有决定性的意义，对是否能提高外资企业的管理水平起着重要作用。因此，一个地区的人口的文化程度和受教育水平越高，该地区对外资的吸引力就越强。更进一步来说，人力资源储备越高、技术基础越好的地区，自身吸收和消化的能力也就越强，越容易在当地形成地区的专业化优势。
2）进出口总额：进出口总额衡量了一个地区的开放程度，一个国家或地区的开放程度决定了当地的居民和政府对外资的接受程度；决定了是否能较快地、有效地引进外国的先进技术和设备以及它生产的产品是否能够有效、迅速地销售到国外市场。这些因素都从不同程度上影响着外商是否向这一地区投资的选择。开放程度这个变量综合地衡量了这些因素的作用。
3）国内生产总值：GDP是国内经济环境的综合反映，GDP的发展速度决定着市场平均的收益水平，因此GDP发展速度快就会吸引更多的外资。
4）其他因素：如聚集因素，政府政策，资源禀赋等。
2.研究成果
2.1变量选取及数据来源：
FDI：外商直接投资；
WAGE：外商投资单位职工平均工资；
EDUC： =JUNI/POP，大专以上人口比例；
IMEX：外商投资企业货物进出口总额；
GDP：地区生产总值。
数据取自2004-2010中国统计年鉴。（2003年到2009年的数据。）
2.2回归结果及分析：
（1）由于工资和教育等两个变量在时间跨度下变化并不是非常明显，这也是中国的现状。因此如果先对变量取对数，而后用FD或者FE的话，数据的变化就非常小，接近常数，导致系数的标准误过大，导致不显著。于是未取对数。
（2）各省市有一些不随时间变化的因素，如资源禀赋等会影响FDI，因此加入了ai到所有方程中用以表示这些变量。
（其中G表示时间跨度上的差值）
STATA结果：
剔除异方差性和AR（1）后回归结果如下gwage和D.wagesq仍然联合不显著（Prob>chi2=0.7694） 。
关于工资和教育的评论：
wage和wagesq不显著，联合不显著。对于中国来说（数据来源于中国），FDI对wage并不是非常敏感，或许是本身回报较高，最重要的可能是中国原本劳动力成本比较低廉，工资的增加不太会引起FDI的减少。或许国外的工资还是要高出许多，并不会因为这点提高而被挤走。
但系数的结果是好的：如一阶项系数为负，二阶为正。并且绝对值上，一阶比二阶大出很多。这就是说，工资挤出FDI，并且随着资的增加挤出效应愈来愈明显。即符合预期，出现了递减凸函数的关系。
对教育的评价类似，中国整体的教育水平还是比较低的。外商来华投资应该也不会看重教育水平这一点。就比如广东省和江苏省的大专人员比例虽然不高，但是FDI依然很高。尽管如此，EDUC的p-value-度达到过14.3%，不算特别的离谱。
关于GDP，IMEX和FDI-1的思考：
这三个变量非常显著，即使是在剔除了异方差性和序列自相关性后，在5%的置信水平下仍然是显著的。
我们有理由相信，中国最大的变化莫过于财富的增长，以及同世界的愈来愈不能割舍的联系。这些反映在进出口和国民生产总值上面。所以，我们认为就是这些显著的变化不断地吸引着外商前来投资，发掘中国市场的潜力。可以这样解释，随着GDP越来越高，它对外资的吸引力度会不会变得越来越强。如果中国以后成为了世界的超级大国，能否维持永久不衰的力量。于是，后面我们加入了两个变量的平方项：
（其中so表示平方）STATA结果（剔除异方差性和AR（1））：
i）联合显著性：
ggdp和D.gdpsq以及gimex和D.imexsq都是联合显著的（分别为Prob>chi2=0.0159以及Prob>chi2=0. 0000） 。
ii）关于i m e x的抛物线对称轴：. 0000485/ （2*5.40e-13）=44907407
关于gdp的抛物线对称轴：.0003873/（2*3.08e07）=628.73377
1mex所有数据全在其对应对称轴左侧，gdp只有13个数据在此抛物线的左侧，大部分分布在右侧。
最后，所得回归方程是：FD=8.63+30.84GDP2+3.87GDP+48.5IIMEX_0.54IMEX2+0.43FDI
其中调整了一下计数单位：imex=lmex/1000000gdp=gdp/10000
FDI：万美元：GDP：万亿元（原：亿元）；IMEX：百亿美元（原：万美元）。
在平均值下：
GDP每增长1千亿元， FDI增长约5.2（.387+2*30.84*07814608）万美元： （北京年GDP增长约1千亿）；
IMEX每增长l百亿美元，FDI增长约45.08（48.51-2*54*3.173344）万美元：（北京年进出口增长约l百亿美元）；
前一年每增加1万美元的FDI，会使当年的FDI增加约0.43万美元。
IMEX表示地区进出口，反应了开放程度。
它的影响很合理的存在极值的效应，就是说开放到一定程度，对外资的吸引力度就会变弱，开放程度总是有限的，不可能一个国家对进出口毫无限制，那会带来经济危机的。因为足够保证设备和技术等的引进了。这也反应在改革开放的最初几十年，外资的飞速流入。
解释：GDP的基数越大，这个地区的经济发展就越成熟，投资风险就较小。最后增加变量FDI_2进行回归：
可以看到，FDI_1和FDI_2都是非常显著的，即聚集效应的影响比较长远。也就是说，像北京，上海，江苏这种多年受外商火热青睐的地区，也将延续它们的魅力。
另一方面，FDI 1的系数大于FDI 2的系数，越新的信息，对外商的作用越大。
3.主要结论：
综合起来，我们的结论有：
一）在中国，工资和教育对外商投资的区位选择影响不太显著：
二）GDP对外商直接投资的影响显著，并且随着GDP的增加，边际影响越来越大；
三）IMEX对外商直接投资的影响显著，并且随着GDP的增加，边际影响越来越小；
四）在外商直接投资的区位选择中，聚集效应十分明显，并且作用时间长。