陈进 浙江财经大学
摘要：在华外商直接投资的区位选择的影响因素包括贸易成本（供给接近和市场接近）、劳动力成本和其他因素（外贸[来自wwW.Lw5u.com]开放度和基础设施投资等）。本文通过对安徽省和江苏省1994-2012 年相关面板数据的计量回归分析，证实了两省吸引FDI 的差异正是源于上述影响因素。最后，本文针对安徽省吸收FDI 相对落后的状况提出相应政策建议。
关键词：安徽；江苏；FDI；影响因素
一、引言
外商直接投资（FDI）对国民经济的发展发挥举足轻重的作用。同时，在华FDI 的区位分布具有高度非均衡性。2012 年1-12月，中、东、西部地区实际使用外资情况分别为93 亿美元、930 亿美元和100 亿美元，分别占全国总额的7.9%、82.8%和8.5%。相对廉价的劳动力是FDI 集中于沿海地区的重要因素，但是目前的沿海地区劳动力工资水平不断上涨。在沿海地区劳动力价格上涨的情形下，FDI 由沿海地区向内陆地区实现了企业对利益的追求。同时大陆地区转移产业、促进企业发展的关键方式。根据现有的分析研究，预计中的产业转移现象并没有出现。从这一分析中可以看出，沿海地区和大陆地区的产业转移原因是前者拥有强大的优势，而前者的优势也正是后者吸引FDI 的短板。
二、在华FDI 区位选择的影响因素
本文以安徽省和江苏省FDI 相关统计数据为依据，通过以下三个方面论述FDI 在沿海地区（如江苏省）和中部地区（如安徽省）集聚的影响因素。
1.贸易成本因素。
广义的贸易成本是指获得商品剔除了生产商品的边际成本所必须支付的其他所有费用[3]。本文认为，贸易成本主要是分为国内贸易成本和国际贸易成本。国内贸易成本是由供给接近和市场接近，而供给接近又包括省内供给接近和省外供给接近，市场接近又包括省内市场接近和省外市场接近。国际贸易成本主要是用加权关税水平来衡量。贸易成本因素是影响FDI 在沿海和内陆地区集聚的重要因素。
从国内贸易成本来看，沿海地区具因其地势上的优势备强大的供给接近条件，已经形成了的成熟和灵活的供应链体系。对于企业而言，生产某种指定的产品，即使在沿海地区以外其他地区生产的劳动力成本低于沿海地区，但是如果企业生产了在质量或者技术上不合格的产品，或者无法在附近通过订购方式获得，这就会外商投资企业认为在其它地方生产该产品成本巨大，从而影响FDI 在本地区的集聚。
其次，沿海地区因其地势优势相比大地区能获得更多的市场接近因素，前者具有较多的高消费人群。更为重要的是，由于我国商品市场一体化进程较快，东部发达地区相对于中西部地区税务门槛强度下降十分迅速，这是因为初期国际贸易与自身完备的产业供给体系对东部的省际贸易产生了明显的“挤出”效应，后期东部地区倾向于降低贸易壁垒以促进自身优势产业的扩张。而这吸引了FDI 在本地区的集聚。
从国际贸易成本来看，近年来我国总体关税水平不断降低，并且沿海地区的外贸依存度和开放度均高于内陆地区，因此，外商资本在考虑进入我国市场时，也会更多的对国际市场需求和关税情况做出考量,尤其会对国际的中间产品和最终市场需求重点关注，关税门槛越低越有利于外资企业获得外部市场，进而开拓沿海地区市场。
2.劳动力成本因素
劳动力价格水平是一个双刃剑，对FDI 区位选择的效应具有两面性。一方面，区别于西部地区的劳动成本，东部地区本身劳动力成本提高的空间大, 因而对外资流入不会产生过多依赖；另一方面，劳动力成本上升会因行业不同而有差异，对外资的流入影响也不尽相同。在垄断性、科技需求高、回报率高的行业，劳动力成本对FDI 产生显著正向的影响，而在竞争激烈、赢利不高、劳动密集型的行业的影响则是为负面的。
3.其他因素
贸易开放度(OPEN),即各省份进出口额占GDP 的比重。衡量当地的贸易开放程度。越开放的地区，外商投资进入越多。理论上与FDI 呈正比。
基础设施投资（INST）。这个变量可以反映当地的基础设施建设情况。基础设施建设与外商投资的运输成本呈负相关关系，与FDI 应呈正相关关系。
三、实证分析
1.变量选择和数据来源
根据以[来自wwW.lw5u.CoM]上模型分析，各种变量的含义、符号预期汇总如下表所示：
本文选取安徽、江苏两省1994 年—2012 年相关数据为样本，这些数据均来源于历年的《安徽统计年鉴》和《江苏统计年鉴》相关数据计算而得。
本文选择PANEL DATA 进行本文的估计方程如下：
2.回归结果
通过固定效应的面板数据回归之后,可以得到表1 至表2 的结果。本文采用了最小二乘法(OLS)对该模型进行估计，所有计算采用Eviews6.0 来完成。分别对安徽省和江苏省的数据进行回归分析。回归结果如下：
3.回归结果分析
（1）贸易成本因素
①省内供给接近（SAI）。从安徽省和江苏省的回归的结果来看，SAI 和FDI 的净流入呈正相关关系。表明省内的中间产品供给越多，对外资的吸引力越大。江苏省的SAI 回归系数大于安徽省的SAI 回归系数，回归结果更加显著，说明江苏省在省内供应链管理和中间产品提供方面要优于安徽省。这和本文之前的预测相符。
②省外供给接近(SAO)。江苏省回归的结果表明，SAO 与FDI 的净进入是呈正相关关系，即江苏省产品来源通常来自外地,有利于FDI 的流入；而就安徽省而言，SAO 与FDI 的净流入是呈负相关关系，表明安徽省的省外中间产品供给与吸引外商能力呈现反比关系。也就是说，若是依赖外商投资，由于其他的一些成本原因(如运输、交通费用等)，将削弱安徽省的吸引外资的能力。
③省内市场接近(MAI)。对江苏省的回归结果表明，MAI 与FDI 的净流入是呈正相关关系，系数为32.2572。而对安徽省的回归结果表明，MAI 与FDI 的净流入是呈负相关关系，系数为—15.7246。这一差异表明，东部沿海省份（如江苏省）消费能力高，消费市场发展成熟，而中部地区（如安徽省）消费能力相对有限。
④省外市场接近(MAO)。回归结果表明，MAO 都与安徽省和江苏省的FDI 净流入都呈正相关的关系。这意味着若是该省份的周边市场获得更大，将会吸引更多的外商资本进入该地区。江苏省的回归结果更为显著，说明外商在江苏省的投资更容易获得周边省份和地区的市场潜力。
⑤关税(TARIFF)。两个省份回归的结果系数均为负数，说明外商资本进入我国市场也倾向于关注国际市场需求，包括对国际的中间产品和最终市场的需求。因而较高的关税壁垒不利于外资企业获得外部市场需求。江苏省的回归系数（—11.48）的绝对数大于安徽省的回归系数（—1.35）的绝对数，说明江苏省的外向型程度更高，关税水平的提高对江苏省FDI 的负面影响大于安徽省。
（2）劳动力成本因素（WAGE）
WAGE 对安徽省的FDI 呈负相关关系。而对江苏省的FDI呈正相关的关系。这一回归结果表明，对安徽省来说，劳动力价格水平的降低会促进外资的流入，外商在安徽的投资主要是为了获得生产成本优势。投资的产业是相对于可以获得劳动力成本优势的产业，如劳动密集型外资加工产业；对江苏省来说，外商在江苏省进行投资时更看重劳动者的素质和技能，追求高的劳动生产效率。投资的产业更多的向以先进制造业为支持、高新技术产业为主导、服务经济为主体的现代产业体系。
（3）其他因素
①外贸依存度（OPEN）。两个省份的OPEN 指标都与FDI呈正相关的关系，且外贸依存度对安徽省的FDI 的影响更大。这表明其市场开放程度较高，与外部的国际市场联系也更为紧密，这样外商更容易获取国际市场信息并据此来开展国际贸易活动。
②基础设施投资（INST）。两个省份的INST 指标都与FDI 呈正相关的关系。相对于安徽，江苏省具备更为优越的基础设施。一般来说,在外资集中的地区具有较好的交通、通讯以及科技等基础设施，这些基础设施会直接影响到能否提高企业的正常运作以及生产经营效率。
四、结论
本文是基于新经济地理学、邓宁的国际生产折衷理论相关理论，利用面板数据，分析了安徽省和江苏省外商直接投资区位选择的主要影响因素。本文认为，影响FDI 在东部地区（江苏省）和中部地区（安徽省）区位选择的主要因素包括贸易成本、劳动力价格和其他因素。新经济地理因素中作为要素可获得程度的中间品获得（即供给接近）和作为市场潜力的产品市场获得(即市场接近)两个指标与外资进入有着显著的关系。劳动力价格对两个省份FDI 的影响互不相同，可以认为安徽省的FDI 主要是加工效率追求型。传统意义上的因素如外贸开放度和基础设施建设因素依然是影响外资进入和地区分布的基本变量，与两省的FDI 均呈现正相关的关系。
参考文献：
[1]商务部驻天津特派员办事处，中国公布2012 年吸收外资和对外投资数据.[DB/OL]http://tjtb.mofcom.gov.cn/article/y/ab/201301/20130100010897.shtml. 2013-01-24.
[2]黄肖琦,柴敏《. 新经济地理学视角下的FDI区位选择一基于中国省际面板数据的实证分析》[J],管理世界,2006(10): 7—26.
[3]肖文，周明海.中国FDI 的区位选择及其影响因素分析[j].江南大学学报，2008(7):16—21.