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摘要：FDI对一地区的经济具有较强的推动作用，能够有效地促进城市和地区环境的改善。安徽省FDI的地区分布并不均匀。本文试图建立了一个计量模型，检验了市场大小、固定资产投资、FDI、居民人均收入以及劳动力质量等因素对吸引FDI的作用。
关键词：外商直接投资 市场规模 聚集程度 劳动力质量
一、引言
自改革开放以来，特别是上世纪90年代以后，安徽的FDI(外商直接投资)得到了快速增长。安徽在上个世纪80年代以前几乎没有外商直接投资，然而，随着投资环境改善和经济结构调整，外商直接投资流向安徽的数量与规模不断增加。2005年全省17个市实际利用外资16.9435亿美元，其中过亿美元的市有5个，合肥超4亿美元，芜湖超2亿美元，马鞍山、蚌埠、淮南超1亿美元。
对于FDI在安徽省区域分布情况影响因素的研究，目前基本上是空白，本文试图从空间变迁的角度考察决定安徽FDI地点选择的因素。文章建立了一个计量模型，检验了市场大小、固定资产投资、累积FDI、居民人均收入以及劳动力质量等因素对吸引FDI的作用。
二、变量设定和数据说明
市场规模。一般情况下，市场大小与FDI有正相关关系。由于它直接影响投资的预期收益，市场越大，该地区对FDI吸引力越强。但另一方面，市场越大，竞争者越多，竞争也越激烈，投资者有可能在衡量成本收益的情况下，更愿意投资于市场相对较小的地区。这时市场大小与FDI成反向关系。我们用GDP作为市场大小的代理变量。
聚集程度。一个地区经济活动的集中程度可以带来一定的规模经济和正的外部性。一个地区的集聚水平与FDI有正向关系。但如果FDI和固定资产投资都投向同一行业时，FDI与固定资产投资可能存在替代关系。我们用全社会固定资产投资作为产业和基础设施集聚程度的代理变量，用I来表示。
劳动力成本。一般用人均工资来衡量。由于在计划体制下。我国居民有许多“灰色”和“隐形”收入，这些收入并没有计人工资，而且难以计算。另外中国的FDI绝大多数是投向城镇c所以，我们用城镇家庭平均每人年均收入来衡量劳动成本。通常劳动成本与FDI成反向关系，我们用L表示城镇家庭平均每人年均收入。
劳动力质量。我们用每10万员工中的大专以上人员所占比例作为其代理变量。一般情况下，一个地区劳动力质量越高则对FDI越有吸引力，用Z表示劳动力质量。以下为外商直接投资相关统计资料。
三、模型和结果
(一)设外商直接投资的影响因素函数为：
F=a+b1G+b2I+b3L+b4Z+ε
相关关系矩阵见下表：
可见，每个因素都与外商直接投资相关，除了人均工资(L)，解释变量之间也是高度相关的。现按照逐步回归原理建立模型。
(二)建立一元田归模型。根据理论分析市场聚集程度是影响外商直接投资的重要因素；相关系数的检验也表明，市场聚集程度与外商直接投资的相关性最强。所以，以F=a+bI+ε作为最基本模型。
(三)将其余变量逐个引入模型。估计结果列入下表3(其中括号里的数字为(统计量值)
从表3的估计结果可以看出，在基本模型中引入G之后，b1，b2符号正确，但是C的t(0.61)检验并不显著，同时拟合优度R2提高不多，但同理再引入Z以后，b2，b4符号正确，Z的t检验优于G的t检验。如果把3个变量全部引入模型之中，t检验也都比只引入2个变量更加显著，R2拟合优度也有所提高。
经过以上的逐步引入，最终确定FDI的影响因素函数为：
F=-0.39+0.0007G+0.00621+0.0001Z
t=-1.35 0.59)(1.91)(1.03)
R2=0.9063 DW=2.24
(四)模型的计算结果表明。安徽省各个市的外商直接投资于该地市场聚集程度、人才质量以及市场规模密切相关，这3个因素可以解释90％左右的不同市之间的外商投资地区差异，而前2个因素都是政府能够加以控制，尤其是固定资产投资，是政府每年预算的大部分；人才质量则更足责无旁贷，是各地政府不可推卸的责任，它对于外商直接投资的影响也至关重要。同时我们也可以看到，虽然合肥、芜湖、马鞍山等市人均工资水平高于本省其他市，但这并不影响外商直接投资，或者是影响不大，但从另一个方面来看这3个市的人才质量排在前3名。这也充分证明了当前外商投资更加看重人才质量。需要高素质的人才作为企业发展的保障，其成本对其影响不大。
四、结论和政策建议
首先，进一步加大基础设施等同定资产的投资，增加产业和基础设施集聚程度，为外资进入创造优越的硬件设施。第一，投资方向主要集中在工业、基础设施等行业。第二，活跃民间投资，2006年上半年，安徽省民间固定投资占到全省投资48.8％，这一方面说明，安徽省社会固定资产投资主体多元化目标初见成效，有利于社会投资增长的机制和环境改善；另一方面，民间投资活跃，使以往固定资产投资过渡依赖政府及国有投资增长的格局得到根本的改变，缓解政府投入资金不足的矛盾。第三，从各市投资增长看，合肥、芜湖和马鞍山3个市完成投资居全省前3名。与此相对应的吸引外资的数量也是居全省前3名，这也印证了固定资产的投资与FDI正相关关系。
其次，人才的培养不可忽视，外资的结构在未来的投资方向会发生转变。沿海地区在过去20年取得了高速的经济发展，主要在于它拥有相对于世界其他地区廉价的劳动力。安徽地区的大量廉价劳动力是其吸引外资的显著优势之一。但其从业人员受教育程度低，技术熟练程度不及沿海地区，削弱了这一比较优势。安徽地区劳动力价格显然在绝对值上低于东部地区，但是其中受过教育、可以迅速培养成熟练工人的人较少。与此相比，东部沿海地区南于经济相对比较发达，基础教育特别是中等职业教育比较普及，培养和训练一个熟练工人的成本不高，周期也不长。实际上，安徽的合肥、马鞍山、淮南、芜湖人均工资虽然高于安徽平均水平，但其人均效率工资却高出其他城市。外资企业为了实现目标比较利益。宁愿花高价聘请熟练工人、技术工人，也不愿因为节约工资开支，而使投资效益下降。在比较利益的驱动下，外资企业很可能做出增加成本，向其人才质量较好的城市投资的决定。可以预见，在未来几年，外资企业对员工的学历要求必然是越来越高，况且教育的投资也不是能够马上见效的，因此政府应该尽可能早地加大对教育的投入，不仅仅是基础教育，一些中等职业教育和短期专业技能教育也应该受到重视。
最后．各地政府也应该充分地认识到FDI是一个长期的投资行为，其效果并非立竿见影，政府在制定和执行相关政策时，就可避免一些短期决策，而考虑这些政策的长期影响。在更多的时候，我们需要有足够的耐心来检测政策的效果，而不因为第1年效果不明显就中止本来可能吸引更多投资的政策。对于正在进行的鼓励吸引外资的政策，也是如此，虽然目前来看的效果不是很明显，但是我们需要更多的时间来等待其奏效。另外，安徽要想从根本上解决吸引外资的问题，从长远来看就要从根本上改善安徽的投资经济环境，使安徽真正成为一片外商投资的热土。当然，对外资取消各种投资限制和优惠，实行国民待遇是必然的选择。但在短期内对外资提供税收，财政等政策上的优惠是必需的，因为在安徽省不同城市之间，政策优惠依然是吸引外资的强有力竞争砝码之一。另外，改善投资环境也需要一个过程，因为安徽投资经济环境的改善不可能一步到位，每个城市应该逐步减少外资进入的阻碍因素，切实有效地从改善软环境人手。
关键词：外商直接投资 市场规模 聚集程度 劳动力质量
一、引言
自改革开放以来，特别是上世纪90年代以后，安徽的FDI(外商直接投资)得到了快速增长。安徽在上个世纪80年代以前几乎没有外商直接投资，然而，随着投资环境改善和经济结构调整，外商直接投资流向安徽的数量与规模不断增加。2005年全省17个市实际利用外资16.9435亿美元，其中过亿美元的市有5个，合肥超4亿美元，芜湖超2亿美元，马鞍山、蚌埠、淮南超1亿美元。
对于FDI在安徽省区域分布情况影响因素的研究，目前基本上是空白，本文试图从空间变迁的角度考察决定安徽FDI地点选择的因素。文章建立了一个计量模型，检验了市场大小、固定资产投资、累积FDI、居民人均收入以及劳动力质量等因素对吸引FDI的作用。
二、变量设定和数据说明
市场规模。一般情况下，市场大小与FDI有正相关关系。由于它直接影响投资的预期收益，市场越大，该地区对FDI吸引力越强。但另一方面，市场越大，竞争者越多，竞争也越激烈，投资者有可能在衡量成本收益的情况下，更愿意投资于市场相对较小的地区。这时市场大小与FDI成反向关系。我们用GDP作为市场大小的代理变量。
聚集程度。一个地区经济活动的集中程度可以带来一定的规模经济和正的外部性。一个地区的集聚水平与FDI有正向关系。但如果FDI和固定资产投资都投向同一行业时，FDI与固定资产投资可能存在替代关系。我们用全社会固定资产投资作为产业和基础设施集聚程度的代理变量，用I来表示。
劳动力成本。一般用人均工资来衡量。由于在计划体制下。我国居民有许多“灰色”和“隐形”收入，这些收入并没有计人工资，而且难以计算。另外中国的FDI绝大多数是投向城镇c所以，我们用城镇家庭平均每人年均收入来衡量劳动成本。通常劳动成本与FDI成反向关系，我们用L表示城镇家庭平均每人年均收入。
劳动力质量。我们用每10万员工中的大专以上人员所占比例作为其代理变量。一般情况下，一个地区劳动力质量越高则对FDI越有吸引力，用Z表示劳动力质量。以下为外商直接投资相关统计资料。
三、模型和结果
(一)设外商直接投资的影响因素函数为：
F=a+b1G+b2I+b3L+b4Z+ε
相关关系矩阵见下表：
可见，每个因素都与外商直接投资相关，除了人均工资(L)，解释变量之间也是高度相关的。现按照逐步回归原理建立模型。
(二)建立一元田归模型。根据理论分析市场聚集程度是影响外商直接投资的重要因素；相关系数的检验也表明，市场聚集程度与外商直接投资的相关性最强。所以，以F=a+bI+ε作为最基本模型。
(三)将其余变量逐个引入模型。估计结果列入下表3(其中括号里的数字为(统计量值)
从表3的估计结果可以看出，在基本模型中引入G之后，b1，b2符号正确，但是C的t(0.61)检验并不显著，同时拟合优度R2提高不多，但同理再引入Z以后，b2，b4符号正确，Z的t检验优于G的t检验。如果把3个变量全部引入模型之中，t检验也都比只引入2个变量更加显著，R2拟合优度也有所提高。
经过以上的逐步引入，最终确定FDI的影响因素函数为：
F=-0.39+0.0007G+0.00621+0.0001Z
t=-1.35 0.59)(1.91)(1.03)
R2=0.9063 DW=2.24
(四)模型的计算结果表明。安徽省各个市的外商直接投资于该地市场聚集程度、人才质量以及市场规模密切相关，这3个因素可以解释90％左右的不同市之间的外商投资地区差异，而前2个因素都是政府能够加以控制，尤其是固定资产投资，是政府每年预算的大部分；人才质量则更足责无旁贷，是各地政府不可推卸的责任，它对于外商直接投资的影响也至关重要。同时我们也可以看到，虽然合肥、芜湖、马鞍山等市人均工资水平高于本省其他市，但这并不影响外商直接投资，或者是影响不大，但从另一个方面来看这3个市的人才质量排在前3名。这也充分证明了当前外商投资更加看重人才质量。需要高素质的人才作为企业发展的保障，其成本对其影响不大。
四、结论和政策建议
首先，进一步加大基础设施等同定资产的投资，增加产业和基础设施集聚程度，为外资进入创造优越的硬件设施。第一，投资方向主要集中在工业、基础设施等行业。第二，活跃民间投资，2006年上半年，安徽省民间固定投资占到全省投资48.8％，这一方面说明，安徽省社会固定资产投资主体多元化目标初见成效，有利于社会投资增长的机制和环境改善；另一方面，民间投资活跃，使以往固定资产投资过渡依赖政府及国有投资增长的格局得到根本的改变，缓解政府投入资金不足的矛盾。第三，从各市投资增长看，合肥、芜湖和马鞍山3个市完成投资居全省前3名。与此相对应的吸引外资的数量也是居全省前3名，这也印证了固定资产的投资与FDI正相关关系。
其次，人才的培养不可忽视，外资的结构在未来的投资方向会发生转变。沿海地区在过去20年取得了高速的经济发展，主要在于它拥有相对于世界其他地区廉价的劳动力。安徽地区的大量廉价劳动力是其吸引外资的显著优势之一。但其从业人员受教育程度低，技术熟练程度不及沿海地区，削弱了这一比较优势。安徽地区劳动力价格显然在绝对值上低于东部地区，但是其中受过教育、可以迅速培养成熟练工人的人较少。与此相比，东部沿海地区南于经济相对比较发达，基础教育特别是中等职业教育比较普及，培养和训练一个熟练工人的成本不高，周期也不长。实际上，安徽的合肥、马鞍山、淮南、芜湖人均工资虽然高于安徽平均水平，但其人均效率工资却高出其他城市。外资企业为了实现目标比较利益。宁愿花高价聘请熟练工人、技术工人，也不愿因为节约工资开支，而使投资效益下降。在比较利益的驱动下，外资企业很可能做出增加成本，向其人才质量较好的城市投资的决定。可以预见，在未来几年，外资企业对员工的学历要求必然是越来越高，况且教育的投资也不是能够马上见效的，因此政府应该尽可能早地加大对教育的投入，不仅仅是基础教育，一些中等职业教育和短期专业技能教育也应该受到重视。
最后．各地政府也应该充分地认识到FDI是一个长期的投资行为，其效果并非立竿见影，政府在制定和执行相关政策时，就可避免一些短期决策，而考虑这些政策的长期影响。在更多的时候，我们需要有足够的耐心来检测政策的效果，而不因为第1年效果不明显就中止本来可能吸引更多投资的政策。对于正在进行的鼓励吸引外资的政策，也是如此，虽然目前来看的效果不是很明显，但是我们需要更多的时间来等待其奏效。另外，安徽要想从根本上解决吸引外资的问题，从长远来看就要从根本上改善安徽的投资经济环境，使安徽真正成为一片外商投资的热土。当然，对外资取消各种投资限制和优惠，实行国民待遇是必然的选择。但在短期内对外资提供税收，财政等政策上的优惠是必需的，因为在安徽省不同城市之间，政策优惠依然是吸引外资的强有力竞争砝码之一。另外，改善投资环境也需要一个过程，因为安徽投资经济环境的改善不可能一步到位，每个城市应该逐步减少外资进入的阻碍因素，切实有效地从改善软环境人手。