劳动回报率对FDI的作用效应分析

　　摘要：本文通过建立一个基本的模型，从理论上分析了影响一国吸收外商直接投资（FDI）的主要因素，对所得出的理论推断，进行了实证检验。通过实证检验，本文得出了两个主要结论：第一，FDI与劳动回报率呈正二次关系，即先减小后增大，从而揭示了2012年FDI负增长的真正原因。第二，经济发展水平对一国吸收FDI起到了极大的积极作用，外商投资和经济增长相辅相成。
　　关键词：外商直接投资劳动回报率国内生产总值
　　一、引言
　　自20世纪80年代开始，外商直接投资（FDI）在全球范围内迅猛发展。90年代以来，FDI成为发展中国家外部资本的一大来源。在经济飞速发展的今天，FDI更是成为经济全球化和世界经济增长的主要动力之一。随着以跨国公司为主导的全球化浪潮不断深化，FDI在发展中国家经济社会发展的进程中扮演着越来越重要的角色。
　　自改革开放特别是20世纪90年代以来，我国引进利用FDI的规模不断扩大，FDI对我国经济的贡献作用日益突出。2000年底，我国累计引进FDI规模3400多亿美元，10年平均增长率高达13%，我国成为全球吸引FDI增长率最快国家。截至2011年底，中国FDI流入量1240亿美元，比上年增长8%，世界排名第二，仅次于美国（2269亿美元）。然而，2012年6月至11月，中国FDI持续呈现负增长。11月中国吸收外商直接投资（FDI）为82.9亿美元，同比下降5.4%，降幅较上月0.2%显著扩大，连续第六个月下降，也是过去13个月中第12次下降。2012年1月至11月，中国实际利用外资1000.2亿美元，同比下降3.6%。因此，如何吸引FDI到华投资，再次成为中国经济学界对FDI研究的焦点。
　　本文主要的研究目的在于基于其他学者对于FDI影响因素的研究成果，结合中国实际国情，探讨分析导致2012年FDI投资量负增长的因素，并提出可行的吸引FDI的政策建议。同时，本文也将探讨与区位聚集效应不同的数量聚集效应，并尝试测定数量聚集系数，完善已有的关于FDI的研究成果。本文主要基于邓宁的区位优势理论及FDI聚集效应的性质，深入探讨了影响一国FDI的主要因素。分析研究主要基于世界主要的20个发达国家和发展中国家的1995-2010年的数据，数据来源于世界银行、国际货币基金组织（IMF）、《中国统计年鉴》、美国劳工部、日本厚生劳务省以及香港特区政府统计处所作的相关调查统计。
　　二、文献综述
　　关于对一国FDI投资量影响因素的研究，国内外学者众说纷纭。早在20世纪初，学者Webb（1909）就认为，企业为了最小化生产成本，将会选择费用最低的区域进行生产投资。限于时代环境，他并未细化生产成本与费用的具体内容。Caves（1971）认为交易成本的高低是一个重要的影响因素。通过不确定性分析，他认为外国投资者相对本国企业而言，在本国的投资环境中处于一种"外来身份"的劣势，这些劣势体现在原材料购买、辨认当地市场潜力、熟练劳动力来源等许多不确定的方面。同时，外国投资者也有着较高的信息成本。因此外国投资者趋向于在已经吸引较多FDI的区域进行投资。同样，通过建立一般均衡模型分析了"水平型"FDI（HorizontalFDI），Markusen（1984）也认为跨国公司进行国外直接投资的动因是降低交易成本争夺更大市场份额。Dunning（1980）提出的折中范式提供了一个所有权、位置和内在化优势理论框架来分析跨国公司为何和在哪里进行国外投资。这些投资可以是：资源寻求，市场寻求，效率寻求，或者战略资产寻求。他认为区位优势取决于要素投入和市场的地理位置状况、各国的生产要素成本、运输成本、基础设施等，继而实证研究调查了位置优势的基础变量，发现市场规模、市场增长、贸易壁垒、工资、生产、运输和其他成本、政治稳定和政府的贸易和税收法规等因素影响FDI位置的决定（Dunning，1993）。在其他学者的研究中，一些其他因素也受到了关注，比如GNP、工资（DSethi，SEGuis-inger，SEPhelan和DMBerg，2003）等经典解释变量，以及政治经济稳定性（In-vestmentManagement和Research，1996）等一些新解释变量。BruceA.Blonigen从国际贸易和局部均衡的角度看待FDI的决定因子。他提供了另一种汇率水平影响FDI的研究方式，得出短期利率的波动能够促进FDI，并用美国的数据进行了验证。他指出通过征收关税，更高的贸易保护使公司更有可能用FDI代替出口来减少贸易生产成本。
　　国内学者对影响流入FDI的因素研究较多的有聚集效应以及区位因素分析。但是国内的研究方法，大多局限于简单的模型回归和聚集效应的介绍以及分类。KevinHonglinZHANG（1999）认为亚洲资金比欧美资金更看重我国的工资成本，而欧美资金更看重我国广阔的市场，并对我国GDP的增长率反应更敏感。LeonardK.Cheng和YumK.Kwan（1999）认为FDI具有很强的聚集效应，巨大的市场、良好的基础设施、经济特区政策对吸引外商直接投资有巨大的吸引力，而工资高低的影响则不显著。孙俊（2002）在中国FDI地点选择的因素分析中，考虑了优惠政策、开放水平、市场化程度对FDI的影响，发现上述各因素对各地区吸引FDI有正向影响。吴丰（2003）研究了FDI的聚集效应与我国吸引外资的新趋势，从结构化的聚集效应分析框架，着重讨论了聚集效应与FDI的关系。许罗丹、谭卫红（2004）的研究显示，外商直接投资的聚集效应明显，我国的经济水平、居民消费水平、基础设施建设水平、市场容量对我国吸引FDI影响显著，特别是我国的基础设施建设，但我国工资水平影响并不显著。另一方面，代谦、别朝霞（2006）提出，发达国家FDI产业的选择依赖于发展中国家的技术能力和竞争能力，发展中国家技术能力和竞争能力越强，发达国家则倾向于将更多更先进的产业转移到发展中国家。同时，何兴强、王利霞（2008）运用空间面板计量方法，分析了我国30个省市区的154个地级及以上城市的FDI区位分布的空间效应，发现某地区周边地区FDI的增量可以增加该地区FDI的流入量。在现代区位理论研究中，通过问卷调查对外商直接投资的动机和区位因素进行鉴别和确定已成为主要研究方法之一。据调查，日本企业在欧洲选择制造业厂址时，主要是考虑供应商的可靠性及其质量、熟练劳动力的供应、较好的劳资关系、对外交通条件、接近市场、低税收负担等因素（Munday，1990）。欧盟企业在选择中国具体的投资区位时，主要关心是否接近产品的销售市场，其次才是政府对外资的鼓励政策、劳动力素质和原材料的供应（王洛林，1997）。即使是在一国之内，外商投资在选择具体的投资区位时所考虑的因素也具有较大差异（魏后凯，1998）。由于企业性质以及产业类别等的不同，跨国公司海外投资的动机往往具有很大的差异（魏后凯、贺灿飞、王新，2001）。另据调查，东南亚和中国港澳投资者到福建投资主要是"支持家乡建设"，中国台湾投资者更多地看重与福建"语言和文化背景相似"，日本投资者则更多看重"劳动力充足且工资较低"，而欧美投资者多数是为了"拓展中国市场"。
　　建立在以上若干文献的研究基础上，本文将针对不同国家的实际情况，根据区位优势理论，通过研究影响这些国家FDI投资量的因素，来分析不同情况下这些因素的变化将如何导致FDI投资量的变化，并进一步为中国该如何吸引更多FDI出谋划策。
　　三、建立模型
　　本文将投资国简化为一个代表性的消费者，基于OLG模型最优化其两期效用：U为效用函数，C为消费，I为投资，G为国民生产总值，R表示回报率，D/F分别表示即期和前期。
　　第一个约束表现了在第一期总禀赋分别用于第一期消费、国内投资以及国外投资。第二个约束表现了第二期消费有上一期总回报构成。本文与原始OLG模型的区别主要体现在将投资拆分为对内和对外的投资。
　　关于rD，国内投资的总回报率，我们将它看做国内市场组合资产的回报率与一个国内GDP函数的乘积。由于以一个消费者代表整个国家，市场组合的回报率对于代表性消费者或许会有不同，并且原始的OLG模型没有考虑到多国的情况，因此，我们乘以fD（G），一个关于国内GDP的函数，加以修正以在一定程度上度量国民对本国经济的期望与反应。
　　关于rF，国外投资的总回报率，我们将它看做减去关税后投资国市场组合资产的回报率与一个投资国基础设施指数、工资率、市场容量、消费指数和开放程度函数的乘积，以上变量均来自已有文献。值得一提的是，rF与（IF）α正相关，即rF随（IF）α增大而增大，这体现出了"聚集效应"。
　　将约束代入最优化问题：
　　首先通过以上模型可以看出通过对以上各个Beta值的测定，可以计算出Alpha的大小，即聚集系数。
　　四、实证方法及数据
　　（一）数据来源
　　本文研究所引用的经济数据涵盖了世界上5个大洲20个主要国家及经济体1995年至2011年17年间的340个样本数据，这些国家与地区大部分均为所在区域的主导经济体，具有较大的经济影响力，同时也具有国内金融市场较为成熟，经济环境较为稳定，受非经济因素干扰较少的特点，所选取的国家与地区基本上可以作为代表性样本。本文所用数据来源于世界银行（WorldofBank）、国际货币基金组织（IMF）、《中国统计年鉴》、美国劳工部、日本厚生劳务省、香港特区政府统计处以及欧盟统计局所作的相关调查统计。
　　（二）变量选取
　　基于相关文献，本文中分析的影响一国引进FDI的因素包括：（1）投资东道国的经济发展情况（该国GDP）。（2）投资东道国的国内市场容量（该国人均GDP）。（3）当地的基础设施建设（该国铁路总里程/该国总面积）。（4）当地的工资水平（工资率）。（5）当地政府对FDI的优惠政策（对外税收或补贴）。（6）物价水平（该国CPI）。（7）对外开放程度（该国进出口价值指数）。（8）东道国的金融市场投资回报（该国市场组合回报率）以及其他哑变量（如一国是否加入WTO，一国是否为发达国家等）（见表1）。
　　（三）数据统计
　　由于数据的选取含有发达国家、发展中国家，各国之间发展差异较大，所以表2数据存在差异是合理的。但是对于CPI、rate来说，很容易就会从数据统计中发现问题。CPI的均值与最大值相差太大，rate最小值、最大值、平均值相差都很大。做出散点图之后剔除了两组数据（见图1）。
　　通过所示fdi-rate散点图，显然，箭头所指的样本出现了明显的偏差（在相同的fdi水平下，rate过高）。为减少样本方差并提高拟合度，我们决定将该样本去除。
　　同样，对于fdi-cpi散点图，我们去掉箭头所指点对应的样本。
　　（四）回归模型设定
　　首先我们采用Level-levelOLS回归模型对各变量做初步回归，回归结果见附表1（1）。
　　回归结果显示，当用FDI值直接回归时，除了GDP、贸易指数与基础设施外，其他变量均不显著，并且用来刻画市场容量的人均GDP一项与FDI之间存在负相关性，这与我们的预期不符。这在我们的意料之中，因为我们选取的样本数据方差大，并且使用Level-level模型进行回归其实并不合理，因为我们关心的是各影响因素变化如何导致FDI投资量的变化。同时，样本中的部分国家国情特殊，比如中国，尽管GDP总量高居世界前列，但人均GDP却相对较低。
　　因此我们将采用Log-levelOLS模型进行进一步回归，以此来分析被解释变量FDI关于各解释变量的敏感程度，也就是微观经济学中的弹性概念。回归结果见附表1（2）。
　　（五）结果分析
　　1回归结果显示，除了用来代表市场容量的人均GDP一项不显著外，其他解释变量均显著（经济发展水平、市场开放程度、基础设施发展程度十分显著），并且除了市场容量与工资水平之外，其余各解释变量与FDI之间的相关性正负与我们的预期一致。因此根据该回归结果，可得到初步结论如下：（1）当东道国经济发展程度提高时，更多的国外投资者会被吸引到该国进行投资。一国的经济发展程度体现出该国各项经济金融指标，较快的经济发展程度反映出该国市场具有较大的投资价值。同时，加快经济发展水平也会带动其他各项指标，比如市场容量、基础设施发展程度的提升，进一步促进FDI的引进。所以，保持较快的经济增长水平，有利于FDI的引进。
　　（2）一国物价水平在一定程度上反映出国外投资者在该国进行生产时，投入中间产品、固定资本等的成本大小。较大的生产成本会减弱国外投资者到本国进行投资的意愿，所以降低国外投资者在本国的生产成本有利于提升FDI投资量。比如政府可以通过颁布相关政策对外企进行适当补贴等。
　　（3）一国市场回报率直接影响到投资者在本国投资的收益，较大的市场回报率自然对外国投资者具有较大的吸引力。因此当其他影响因素相差不大时，具有较高市场回报率的国家能够吸引较多FDI，提升市场回报率也是吸引FDI的一个途径。但同时我们也发现，尽管市场回报一项显著，但程度较低，显著水平为10%。我们认为这可能是由于市场回报率同时反映出在该国投资的融资成本，融资成本越大，越不利于外资的引进。另一方面，经济较为发达，金融市场较为成熟的国家，并不一定具有较高的市场回报率，所以市场回报率一项的显著程度相对较低。
　　（4）一国市场开放程度直接反映出该国与世界市场的联系紧密程度，市场开放程度越高，该国市场对其他国家的依赖性也就越强，资金在该国流入流出的渠道也就越便利。高的市场开放程度往往对应着较低的市场准入门槛，较低的交易成本，便利的行政审批手续等。同时，越开放的地区信息获取渠道越广，越可靠，市场风险也相对较低，这些都有利于吸引FDI。所以，为了吸引FDI，我们应考虑提升市场开放程度，为FDI的引进打开便利的通道。
　　（5）基础设施完善程度越高，企业在生产成本（特别是运输成本）中的投入相对就越低，回收资本利润的速度也就越快。同时，完善的基础设施建设有利于企业产品服务向周边地区的扩张，扩大企业规模，从而赚取更多利润。所以，加强基础设施建设有利于吸引FDI。
　　2对于回归结果与我们预期不符的两个变量，我们分析如下：
　　（1）市场容量是经济发展的客观原动力，市场容量的提升反映出市场需求量的增大。对产品需求的增大对吸引FDI应该有促进作用。但是我们的回归结果却显示市场容量与FDI的增长存在负相关性，并且不显著。我们认为这有可能是因为用人均GDP来刻画市场容量并非十分恰当。因为在我们的样本数据中，部分国家的国情特殊，比如中国、印度等国，市场容量巨大，但人均GDP却很低，人均GDP并不能很好地反映出市场容量。另一方面，市场容量的扩大往往伴随着消费者可支配收入的增加，这通常会导致物价水平的上升，进而对FDI的引进产生负面影响。
　　（2）一国的工资水平反映出该国的劳动力成本，劳动力成本越低，国外投资者往往更愿意到该国进行投资。但回归数据却与我们预期不符，我们认为可能是因为以下原因：不同的国家要素密集程度不同，发展中国家倾向于吸引劳动密集型生产企业，而发达国家则相对更吸引资本、技术密集型的企业投资生产。对于劳动密集型企业来说，低的劳动力成本确实有很大吸引力；但对资本、技术密集型企业来说，尽管较低的劳动力成本总是被偏好的，但由于行业的特殊性，劳动力成本往往较高，因此劳动力成本可能不会成为这些企业的主要考虑因素。在我们的数据样本中，发展中国家与发达国家各占一半，所以笼统地来分析工资水平对FDI的影响也许是不合适的。
　　（六）模型修正及检验
　　基于对初步回归模型结论的分析，我们进行了如下修正与检验：
　　1加入虚拟变量一发展程度。
　　由于在我们选取的样本数据中，发达国家数量与发展中国家数量相当，而随着一国发达程度的不同，回归模型中个各解释变量的对FDI的影响程度也会有所出入，所以我们在模型中加入虚拟变量developed（发达国家样本该变量值为1，发展中国家为0）进行进一步回归，回归结果见表2。