安徽利用fdi影响因素研究

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1、安徽利用FDI影响因素研究　　摘要：近些年来，安徽省承接国际产业转移，FDI涌入安徽，在“中部崛起”战略的实施的大背景下，安徽利用FDI出现增长的态势。本文基于当前的大势，对影响FDI的影响进行深入的探讨和研究。研究表明，影响我省外商直接投资的因素有人均收入和效率工资。关键词：安徽；FDI自2008年以来，安徽利用FDI出现快速增长的态势，本文主要对吸收外资金额、效率工资、人均收入、人力资源和基础设施等影响因素进行研究。下面分别对吸收外资金额、效率工资、人均收入、人力资源和基础设施等变量所涉及的数据进行详细说明：1.吸收外资金额。《中国统计年鉴20

2、03》中关于外商直接投资额一共有两个指标，一个是实际吸收外资金额，另一个是签订合同金额，本文将利用实际吸收外资金额这个指标来衡量FDI变量。因为该实际吸收外资金额这个指标能较为真实的表现出外商直接投资的变化情况。52.效率工资。效率工资等于劳动力成本同劳动生产率的比值。但是中国劳动生产率这个指标很难被反映出来，所以本文用中国历年职工工资总额同国内生产总值的比值来替代效率工资，用数学等式表示：效率工资=工资总额/GDP。效率工资的经济含义是获得一单位产出所需支付的工资额，这个变量越大，说明实际的工资水平越高，反之，则说明实际的工资水平越低。由此可以预

3、期效率工资同FDI流入量成反比。3.人均收入。人均收入是衡量一个国家有效需求的重要指标。有效需求高的地区将会给投资者，特别是寻求市场的外国投资者带来更大的市场空间。本文用城镇人均可支配收入来反映人均收入。4.人力资源。劳动力素质的高低是通过人力资源的状况反映出来的，而吸引外资的质量又是劳动力素质所影响的。最近，中国利用外商直接投资的质量得到较大提高，许多国际著名的跨国公司纷纷在中国设立研发机构，而且越来越多的外资进入高科技产业。在这种背景下有必要考察中国的人力资源对外商投资的影响，本文拟采用每万人在校大学生来表示人力资源状况。55、固定资产。固定资

4、产投资额是以货币表现的建造和购置固定资产活动的工作量，它是反映固定资产投资规模、速度、比例关系和使用方向的综合性指标。全社会固定资产投资按经济类型可分为国有、集体、个体、联营、股份制、外商、港澳台商、其他等。按照管理渠道，全社会固定资产投资统计的范围包括：（1）城镇50万元以上项目；（2）城镇工矿区私人建房（城关镇及以上）；（3）房地产开发投资；（4）农村非农户投资；（5）农村农户投资。本文利用全社会固定资产投资额来反映固定资产的发展水平。以上所有数据均为1985—2010中国有关数据，数据摘自《中国统计年鉴2011》，所有受价格因素影响的变量都用

5、1985年的不变价格处理。如果我们单独地对lnFDI做回归分析的话，则将可能产生模型的设定偏误，主要是因为我们缺少其他的影响因素。我们首先将采用逐步回归法的方法对其中的2、3和4个自变量这三种情况进行回归分析，然后对不同变量的显著性进行分析，最后我们可以确定出回归方程。其中：Y：FDI；X1：效率工资；X2：城镇可支配收入；X3：每万人大学生数；X5：固定资产投资额。观察以上各个结果，从M1-M10，自变量的系数全都通过t检验的有M1、M3、M4、M6和M9。其中，M3这个变量的常数项没有能够通过T检验，但是这种情况是正常存在的，因为根据我们的计量

6、经济学基本原理，这种情况不会影响该模型的有效性。下面，我们应该考虑这几个变量的优劣，由结果可知，不同模型的D-W统计量显示它们都存在序列相关，相比较而言，而M1和M9的D-W统计量则良好，可由此对M1和M9做去除序列相关，然后再讨论。5然后，在结果中可以看出，M1和M9这两个变量的的R统计量均M3、M4、M6三个变量之上，这就说明了M1、M9这个两变量的拟合优度要优，因此可以得出该模型对因变量的解释力强。我们可以通过对以上两点的分析可以得出，M3、M4、M6模型应被淘汰。那么较好的模型应该在M1和M9中选出。下面对M1和M9做去除自相关。结果如下：

7、M11和M12是分别对M1和M9去除自相关最好的结果，由M11和M12相比较，在10%的置信区间里，两者的系都全部通过，但是在5%的置信区间里，M12中LNX4的系数就通过不了，所以我们选择模型M11。M11方程的系数符号是正确的，并且M11模型的R统计量=0.969，说明我们基本上把影响FDI的不同因素都考虑进来了。经过以上的分析，我们可以发现影响安徽省外商直接投资的因素有效率工资和城镇可支配收入，而固定资产投资和每万人在校大学生数这两个因素对我省的外商直接投资没有太大的影响力。为了对自变量的重要性进行排序，本文计算了每个自变量的标准化系数，标准

8、化系数描述多元回归模型中自变量的相对重要性，标准化系数的结果如下：LNY=ALNX10.171LNX20.8295通过对票