1、二、成都利用外商直接投资概况（一）成都利用外商直接投资的规模在外资吸收和利用方面，我国呈现了比较明显的区域不平衡性特点，东南沿海城市是外资投资的主要区域，其次是中西部地区。而随着中部地区的快速崛起，以及西部大开发政策的实施，中西部各地区在国家政策引导下，充分发挥地区特色，吸引外资的能力不断增强。随着汇率市场改革推进，国内劳动力成本不断提高，以及出口退税优惠政策的逐渐取消，中西部地区与东部地区的成本比较优势开始凸显，为其优先吸引外资创造了有利条件。据成都市1991年到20xx年24年的统计年鉴数据表示，在实行西部大开发政策之前，成都市外资利用金额十分少。1991年成都市利用FDI金额0.0781
2、亿美元，占全国FDI的0.18%。随着西部大开发步伐的加快，成都市利用FDI的占比逐步提高，虽然在2004年所占比重有所下降，但是第二年迅速恢复并节节攀高，成都市利用FDI规模进一步扩大，增势明显，到20xx年利用FDI达到最大值87.6亿美元，占全国FDI的7.32%。如图1所示。（二）成都市利用外商直接投资的来源地分布情况目前，国际巨头纷纷看好成都及中国西部的发展前景。截至20xx年6月，已经有268家世界500强企业在成都布局，其中包括境外企业199家，境内企业69家，其投资方向主要集中在高端服务业和先进制造业。近年来成都利用外资的核心来源是亚洲经济发达地区、美国和少数欧盟国家。在成都1
3、991年-20xx年期间实际利用的外商直接投资中，港资遥居首位，实际港资157.96亿美元，占所有外商直接投资额的33%。三、研究假设和模型初步构建（一）研究假设本文将在借鉴前人研究的基础上， 针对近年来外商直接投资日益增多的成都市， 采用时序数据，对成都市FDI的金额与以下因素做实证分析，并根据实际情况提出如下假设：市场规模：将地区人均GDP（X1）作为市场规模的代理变量，与FDI呈正相关。因为某地区的人均GDP越大，说明该市场容量和市场需求也就越大，越能够吸引FDI。劳动力成本：将全市在岗职工平均工资（X2）作为劳动力成本的代理变量，与FDI呈负相关。区位理论认为成本最小化是外商投资区位选
4、择的重要标准，相对较低的劳动力成本对外商有较强的吸引力。贸易政策导向：将美元对人民币的汇率（X3）作为贸易政策导向的代理变量，与FDI呈负相关。货币汇率反映的是国际贸易政策及其变化，一般该汇率值增大，表明人民币贬值，外商在我国内投资成本减少，外商直接投资就会越活跃。本文选择100美元兑换人民币面值为基准。经济发展状态：将地区GDP增长率（X4）作为经济发展状态的代理变量，与FDI呈正相关。它反映的是一个地区投资机会的大小，是投资者密切关注的指标。开放程度：选取进出口总额占地区GDP比重（X5）作为经济开放程度的代理变量，与FDI呈正相关。外商在开放的投资环境中更能及时准确地了解当地的民族风情和
5、政治经济特点，减少其获取信息的成本。FDI是经济开放的产物，经济开放程度体现在实际的对外经济发展也就是对外贸易方面。基础设施水平：选择地区固定资产投资增长率（X6）作为地区基础设施水平的代理变量，与FDI呈正相关。一个地区的固定资产投资增速越快，说明当地基础设施水平越高，投资吸引力越大。除此之外，还有诸多因素影响引进FDI，但根据现有文献与数据资料，其他因素的数据难以准确查找和量化，因此本文未将这些因素纳入模型中进行分析 ，但并不表示这些因素不重要。（二）模型构建由于文献数据资料的有限，文中只收集了成都市从1991到20xx年的时序数据， 运用多元线性回归模型，分析各影响因素同因变量之间的关系
6、。根据经济意义及基本假设可简单建立如下模型： Y=0+1X1+2X2+3X3+4X4+5X5+6X6+式中Y为外商直接投资额，0为常数项，为回归系数值； 为随机扰动项。从图2中的散点图可以看出， FDI与这几个自变量之间并非简单的线性关系，因此还需要对模型进行调整。四、模型的估计与调整（一）数据平稳性检验及协整检验由于所用数据为时间序列数据，我选择使用单位根法对序列Y、X1、X2、X3、X4、X5、X6进行平稳性检验，并用EG两步法考察它们之间是否存在协整关系。首先对Y进行平稳性检验，由Eviews中的单位根检验易得Y序列的ADF检验结果如表1所示：从检验结果来看，在5%显著性水平下， t检验
7、统计量值-3.381926在5%的水平下小于相应临界值，从而拒绝原假设，表明Y序列是平稳序列。采用同样的方法，检验得出X1、X2、X3序列是非平稳序列， X4为一阶单整的，X5为二阶单整的，X6为平稳序列。其次为了分析各变量之间是否存在协整关系，对序列Y、X1、X2、X3、X4、X5、X6做多元线性回归，然后检验回归残差的平稳性。对回归所得的残差序列做无截距项、无趋势项的DF检验，估计结果如表2所示：在5%的显著性水平下，t检验统计量值为-4.870984，小于相应的临界值，从而拒绝原假设，表明残差序列是平稳序列，说明各变量之间存在协整关系。可以对原模型进行回归估计与检验。通过Eviews8.
8、0软件采用最小二乘法对原模型进行回归估计，回归结果如表3所示：Y=5.3843+0.0024X1-0.0017X2-0.0213X3 +24.1799X4-36.9082X5-1.3682X6+ （1）t=（0.4622） （13.0774） （-6.2250） （-1.7686） （3.3925） （-2.1097）（-0.1700）R2 = 0.9940 R-2=0.9919 DW=2.0385 F=470.0427 P（F）=0.0000由原模型回归得出的数据可知，修正的可决系数为R-2=0.9919，这说明模型对样本的拟合优度高。在给定显著性水平a=0.05下，检验值F=470.042
9、7F0.05（6，17）=2.70，说明回归方程显著。但是当给定显著性水平a=0.05时，除解释变量X1、X2、X4、X5外，其它解释变量都通不过t检验，而且X3、X5、X6系数符号为负，与预测关系相反，这表明可能存在严重的多重共线性。（二）多重共线性的检验用Eviews软件计算各个解释变量间的相关系数，得出相关系数矩阵如表4所示。由上图可知，很多简单相关系数的值非常接近1，所以解释变量之间存在高度线性相关。本文采用逐步回归的办法，去检验和解决多重共线性问题。在利用逐步回归法筛选并剔除因其多重共线性的变量，最终保留在模型中的解释变量之间多重共线性不明显的变量。当最终加入X6时，R-2=0.98
10、96，有所增加，并且每个参数的t检验显著，说明最后留下来的解释变量X1、X2、X4、X6对被解释变量的影响都是显著的。最后修正严重多重共线性影响后的回归结果为：Y=-14.9945+0.0025X1-0.0021X2+19.5104X4+10.0925X6 （2）t=（-6.7156） （16.8861） （-8.3950） （2.5040） （2.0743）R2=0.9914 R-2=0.9896 F=548.5137 DW=1.7290（三）异方差检验（White检验）通过Eviews8.0进行White检验，最终得出结果，nR2=20.46959，在显著性水平a=0.05，自由度为14的
11、情况下，临界值为23.6848nR2，接受原假设，所以模型没有异方差。修正后的新模型拟合优度非常好，无多重共线性、异方差和自相关。并且解释变量联合起来或者每个解释变量都对被解释变量有显著影响。五、模型结果分析从以上回归结果可知，解释变量地区人均GDP（X1）、全市在岗职工平均工资（X2）、地区GDP增长率（X4）、固定资产投资增长率（X6）的研究假设是正确的。同时通过解释变量回归系数绝对值可知，经济发展状态对外资引进量影响力最大，基础设施水平的影响力次之，而市场规模和劳动力成本对外资引进量的影响力微乎其微。此结果揭示出成都市正处于高速发展中，市场对劳动力成本的敏感度不高，虽然全国的GDP最近2
12、年一度放缓，但成都市得益于促进高端产业发展和创新驱动，加快推进产业升级和结构调整，经济一直保持平稳较快增长。（一）地区人均GDP与FDI的关系分析地区人均GDP作为投资决策的综合指标之一，其不仅代表了经济实力，也代表了市场规模。模型回归结果显示X1的系数为0.0025，地区人均GDP与FDI之间呈现弱正相关关系，这表明市场规模的大小对外商直接投资的影响很弱，成都市人均GDP每增加一个百分点， FDI增加0.0025个百分点。这主要是因为：成都市的市场规模相对于全球市场来说还是非常小的，大多数以高端制造为主的外资企业看重的不是当地的市场规模，而是利用当地的优惠政策，相对廉价的劳动力，物流交通等基
13、础设施生产商品，然后销往其他地方。例如2003年英特尔落户成都，带动了整个产业链企业的集体行动，此后成都就汇集了众多产业翘楚，形成了芯片器件零部件终端软件及服务外包的完整产业链。经过数十年的高速发展，成都的贸易结构逐步由过去以初级产品出口为主转变为以高端制成品出口为主，全球80%的Ipad、50%的笔记本电脑芯片、20%的笔记本电脑都贴上了“成都造”的标签。 （二）全市在岗职工平均工资与FDI的关系分析由研究假设可知，职工平均工资与FDI呈负相关关系，廉价劳动力费用带来的低成本是目前外商在中国投资的主要目的之一，同时由于我国东部沿海地区职工工资成本的上升，外资逐渐流向成本较低的中西部地区。回归
14、结果显示X2的系数为-0.0021，即劳动力成本每减少1个百分点， FDI增加0.0021个百分点，这表明成都地区目前的劳动力成本对FDI的影响不大。（1）成都市劳动力资源丰富。成都市作为西南地区政治经济枢纽，城市常住人口和外来流动人口众多，劳动力资源丰富。（2）可能是由于目前劳动力成本与东部地区相比处于较低水平，因此在一段时间内劳动力成本的变化对FDI的影响不明显，而随着劳动力成本发展到一定水平时，可能会对FDI产生显著影响。（三）地区GDP增长率与FDI的关系分析地区经济的发展往往与外资相辅相成，当地经济的高速发展必定会带来更多的外资流入，以此来提升地区经济的发展，从而提升政府的配套服务。
15、模型回归结果显示X4的系数为19.5104，即地区GDP增长率每提升1个百分点，FDI增加19.5104个百分点，这表明成都GDP增长率对FDI的影响十分大，这也完全符合经济发展规律。随着成都市GDP的增长，外资引进的不断增大，政府原有的配套服务已经远远不能满足现有的经济形势。20xx年12月1日天府新区政务服务中心成立，成都双中心格局逐步形成。政务服务联动得到进一步加强，工程项目可获联动审批服务流程；双流县高新技术等各类项目可在天府新区政务服务中心享受无偿全程代办，该中心还提供在非工作时间提前预约审批服务，从而大大提高了政府办事效率，提升了外商投资的区域竞争力。（四）固定资产投资增长率与FD
16、I的关系分析我们预测固定资产投资增长率与FDI呈正相关关系，一个地区的固定资产投资增速越快，说明当地基础设施水平越高，投资吸引力越大。模型回归结果显示X6的系数为10.0925，即固定资产投资增长率每增加1个百分点，FDI增加10.0925个百分点，这表明成都地区固定资产投资对FDI的影响很大，主要是因为：基础设施建设是国民经济发展的重点，也是外商投资看重的一个重要因素，因为在交通发达的地区，更有利于企业的市场开拓并减少公司的运行成本。随着成都直飞巴黎的航线于20xx年12月12日开通，标志着成都目前已拥有国际（地区）航线85条。预计到202x年，成都双流国际机场和成都天府国际机场将会达到年旅
17、客吞吐量6300万人次，成都市将成为国际航空运输网络中重要节点城市。铁路方面，我省第一条城际高铁成绵乐客专于20xx年12月20正式开通运行，实现了市域30分钟快铁交通圈，大大缓解了成都各汽车站的压力。成都市还将借助武汉、西安、昆明等周边省会城市的铁路建设，打造国家级区域铁路枢纽，目前已规划形成新的7条高标准出川铁路大通道。这些基础设施建设弥补了成都市与沿海城市相比区位优势的不足从而为外商投资吸引力提供了极大的保证。六、对策建议通过以上实证分析，为提高成都市对FDI的吸引力，促进成都市经济的良好发展，提出以下建议：（一）挖掘市场潜力，扩大市场规模在基于我国经济发展新常态下，成都市已站在新的历史
18、起点上，需要统筹国际国内两个大局，对内对外开放相互促进，构建起开放型经济新体制，在充分满足内需的情况下，积极发挥“一带一路”战略的区位优势，加大本地资源的出口，建设利益共享的全球价值链，优化全球资源配置，形成互利共赢的全球和区域经济布局。结合成都实际，重点做好如新川科技园等“一带一路”国际合作园区的建设。只有合理规划好产业园区建设才能吸引更多的外商直接投资。（二）优化人力资源结构，提升劳动力素质首先政府和学校要将职业规划引导和社会需求有机结合，并且人力资源规划一定要与社会经济发展相统一，同时还要在一定时期内发挥对经济发展的引导作用。因此政府在实际工作中应注重满足劳动力供求的基本平衡，并加强对人
19、力资源变化的监测分析，优化人力资源结构。其次要根据市场需求培养高素质的人才，大力做好职前培养和职后培训，着力提升个人工作能力，满足产业转型提升对高层次人才的需求，使人力资源教育培训与经济社会发展相适应。（三）建设效能政府，提升政务服务能力政府要大力推进简政放权，以进一步减程序、减费用、减时限为重点，深入推进行政审批制度改革，全面清理和规范行政许可事项，使投资项目前置审批减少，消除行政审批“灰色地带”。同时要发挥好天府新区政务中心的功能，完善电子政务建设，认真落实网上审批制度，为市民和企业提供及时、准确、科学的服务。着力强化对政府机关行为的内部约束和外部监督，为外商创造一个公平、公正、公开的投资环境，从而提高外商来成都市投资的吸引力。（四）加快基础设施建设，提高城市承载能力大力推进成都市中心城区旧城更新改造工程，实施重点区域、重要节点的建设改造和道路综合整治，城市面貌实现有机更新。加快推进城市道路以及轨道交通建设，贯彻落实成都市“交通先行”战略，在已初步构建起“以轨道交通为骨干，以快速公交、常规公交为主体，出租汽车为补充，客运交通枢纽为衔接”的现代大都市公共交通体系的基础上，进一步落实和完善中心城区建立“地铁为主体，常规公交为基础”的立体公共交通体系。凭借地区交通优势来提升成都市吸引外商直接投资的竞争力。
