外商直接投资范文

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二、文献回顾

英国学者邓宁在海默的垄断优势理论，巴克利和卡森的内部化理论的基础上提出了国际生产折衷理论，对跨国公司及对外直接投资现象做了全新的解释。他指出：一个企业进行直接投资是有三个因素决定的，即所有权优势，内部化优势和区位优势。邓宁把区位优势看作国际投资区位选择的关键因素，并把区位因素归纳为市场因素、贸易壁垒、成本因素和投资环境，随后又补充了语言、习惯等非经济因素。

根据邓宁的理论，伍德沃和罗尔夫对影响出口导向制造业国际分配的主要因素进行了实证分析。根据他们的分析，跟投资选址呈正相关关系的因素有：GDP、汇率贬值、免税期限、自由贸易曲的规模、政治稳定因素、制造业的积聚度、土地面积等；而与选址呈负相关关系的因素有：工资、通货膨胀率、运输费用、工会组织等。

朴商天（2004）以中国市场为研究对象，对外商在华直接投资的地区性差异因素进行了实证分析，得出：对外开放度、集聚化程度、鼓励政策与直接投资之间存在着明显的正相关关系，而工资水平、研发人力则对直接投资起着反作用。基础设施对选址呈正相关关系，但对外商投资企业经营活动的影响正在减少。

这些理论都在一定程度上解释了FDI区位选择的动因，前两个是以多个国家为研究对象的，对我国具有一定的借鉴性，但不可能完全符合中国的现实情况。朴商天虽然以中国为研究对象，但他只简要的讲述了影响地区性差异的因素，对某些区域存在着哪些具体的问题方面并没有解释。本文根据这些学者提出的因素，结合中国东、中、西部的具体情况，解释对外直接投资在我国分布不均衡的原因和由之得出的一些启示。

三、影响外商对华直接投资区位选择的因素

1政策因素

张立（2002）对FDI在我国省际分布的决定因素进行了实证分析，他引入了各省执行FDI优惠政策的时间，结果显示，各省执行优惠政策的时间先后对FDI的流入有着显著的影响。我国的珠江三角洲和长江三角洲作为政策开放较早的地区，利用自己东南沿海的区位优势、政策优势和劳动力成本优势，通过建立开发区和工业园区，最先成为对外直接投资在我国的集中区。1992年中国开放内陆城市并实行也沿海地区相同的鼓励政策，推动了中国中西部地区的对外开放，近几年外商对中西部的投资有所增长，特别是长江中上游地区，如安徽、江西、湖北、云南、贵州等省份。差距不可能在短期内消除，但中西部地区已经开始了引进外资的征程。

2劳动力成本及工资水平因素

劳动力成本是影响外商直接投资区位决策的成本因素中最为主要的成本。Austin(1990)强调发展中国家吸引外资的主要原因在于低工资水平，工资高低与外商投资呈负相关关系。朴商天（2004）通过实证分析，验证了这一关系的正确性。作为人口大国，中国具有丰富而廉价的劳动力资源，这种成本竞争优势对跨国公司具有强大的吸引力。劳动力导向战略是跨国公司对华直接投资重要的区位选择战略。除了成本因素，劳动力素质也直接影响到劳动生产率的高低。特别是在一个东道国内部，低劳动力成本经常意味着低的劳动生产率，只有那些低成本并且具有较高劳动生产率的区位，才能比低成本、低劳动生产率的区位更具有吸引力，这就是外资没有因为劳动力成本低而大量流向中西部地区的原因。

但是过高的工资水平也会抑制外资的流入。以长江三角洲职工平均工资衡量的劳动力成本显示，上海、宁波、杭州、南京和苏州等地的工资水平，远高于长江以北地区城市。工资成本对FDI分布的影响就是，未来的长三角地区外资可能会更倾向于投资到工资水平较低的周边地区，甚至转移到区外。工资成本的上升对长三角的外资流入是一个不利因素。

3土地成本因素

珠三角地区开发较早，当外资聚集到一定程度后，可利用的土地越来越少，而成本不断攀升，对FDI起到了明显的抑制作用。按2002年单位土地面积的GDP衡量，深圳、汕头、广州、海口和福州等珠三角城市的土地成本在全国排在前列。自90年代以来，珠江三角洲在引进外资中所占的比重有所下降，而长江三角洲和环渤海地区的比重在持续上升。

4.基础设施质量

基础设施（公路、铁路、港口和信息通讯等）和基础工业的发展状况决定着社会生产的规模和效益，特别是具备一定投资规模的大型企业，如果生存在一个基础设施薄弱的经济环境中，将会导致投资收益递减。在我国，各地区的投资硬环境差异非常大，例如东部沿海的广东省和江苏省经过十几年的努力，目前的基础设施建设已经相当完善。根据国家统计局的统计数据显示，截至2001年，东部地区的交通线路综合密度为1597公里/平方公里，同期中部地区为680公里/平方公里，而西部仅为29公里/平方公里，与东中部地区相差甚远，成为外资进入的“瓶颈”。

5集聚效应区域产业基础是吸引对外直接投资的重要因素。一方面，全球80％的FDI集中在发达工业化国家（hakrabarti，2003），外国资本在这些国家的投入也更加集中；另一方面，对外直接投资的分布呈现出比较明显的集聚效应（Figueiredoetal，2000），区域产业基础越强，外资企业越多，外商就越容易在该地区投资。Headetal（1996）对我国931家外资企业进行了研究，发现有“吸引力”的城市——那些具有良好产业基础的城市——获得了更多的投资，而集聚效应则放大了政策的直接影响。

对于集聚现象，Krugman（1991）的研究提供了一个基本的研究视角。他结合城市经济学和区域科学，认为：聚集效应的关键是规模经济，特别是外部规模经济；聚集能导致生产某一种产品的平均成本下降，进而产生递增的规模效应。聚集效应体现出一种路径依赖，进而影响后续FDI的聚集(吴丰，2001)。外商直接投资的聚集效应体现在增量FDI的区位选择受到特定区位的FDI存量的影响，即当某一地区的外商资本控制的厂商越多，新的外商就更倾向于投资该区域国家或区域(许罗丹、谭卫红，2003)。许罗丹、谭卫红(2003)、王剑、徐康宁(2004)、吴丰(2001，2002)对FDI在中国表现出的聚集效应进行了研究阐述，均认为外商投资的聚集效应明显。为了在运输成本最小化的条件下实现规模经济，制造企业倾向于在有巨大需求的市场或潜在市场区域选址，而需求本身的定位取决于制造业的分布。区域产业基础与对外直接投资的进入具有双向促进关系。资本的进入增强了该地区的产业能力，同时也强化了外资的集聚机制。以苏州为例，该地区的IT制造业目前已具备了相当完整的产业链，在开发区周围25公里内可以达到98％的产业配套率。这种配套体系在吸引跨国公司进入的过程中发挥了重要作用。苏州由此成为全球IT制造业最重要的集聚区之一。台湾十大笔记本电脑公司有九家在苏州投资，包括明基、华硕、华宇、台达在内的台湾20家最大的电子信息企业，有16家人驻苏州，随后相关配套企业相继进驻，产品包括线路板、电脑配件、主机板、扫描仪、鼠标器、及电池和笔记本电脑等等，共有1500余家IT企业，形成较为齐全的IT产业配套体系，这种产业链投资方式既使企业具备了较强的竞争优势，又增加了苏州招商引资的吸引力。

行业的地区集中可以提供一个足够大的市场使得各种各样的专业化供应商得以生存。在我国，另一个具有说服力的是广东东莞，这里集中了大量的来自海外特别是台湾地区的计算机和电子设备制造商，是公认的全国电子产品配套能力最强的地区，在此设厂，有助于厂商增强其竞争力和建立竞争优势。有了特定产业的聚集，就能吸引相关的FDI进入，而我国西部就非常缺乏这种聚集，是吸引FDI的薄弱环节。

6“核心一”体系（CPS）。在对外直接投资比较集中的地区，往往会形成“核心一”体系（CPS），在空间一上的表现即为围绕“核心”区域形成的“核心一”（CP）结构。因此，与核心区域的地理接近性，成为影响对外直接投资的重要因素。我国“核心-”体系的结构可分为两种：第一种是与投资国相邻，易于吸引投资。例如我国广东的东莞、深圳等地区，由于毗邻香港，而成为外资最先进入我国的地区之一。山东的青岛、威海等地则由于与日本、韩国接近，而成为日资和韩资集中的地区。CP结构形成后，会在该地区产生一种引力，企业在选址时将遵循引力模型中所描述的企业关系，形成集聚效应。第二种是对外直接投资在核心区域选址后，吸引了大批跨国配套企业进入，这些企业在核心区域附近选址，形成了以产业配套为特点的区域。1993年，台湾明基公司在苏州新区投资设厂，同时还召集其台湾核心配套厂商，吴江由于具有土地和区位优势成功吸引了一大批配套企业人驻，从而在以苏州为核心，以吴江为的地区形成了以产业配套协作体系为特点的CP结构。

基于对外直接投资影响因素的分析，我们可以得出促进区域经济特别是中西部经济发展的几点启示：

1.接受并推行投资自由化

加快西部对外开放的基本方向是投资自由化和贸易自由化。投资自由化主要是指那些有利于促进长期性外国直接投资的自由化政策，包括三方面内容：一是促进市场竞争原则，通过减少或消除特别针对外国投资者所采取的歧视性措施，取消市场准入限制，促进市场竞争。外国直接投资参与西部基础设施建设的潜力也非常巨大，要创造宽松的环境，鼓励外资进入能源、交通、通讯等基础设施优先发展领域，允许外资公平参与国家重大工程项目或公共项目的公开竞争招标。二是享受国民待遇的原则，即外国投资者的待遇等同于本国投资者，一方面，应取消对外资企业在税收等方面“超国民待遇”的优惠政策；另一方面，应取消对外资企业贷款、融资、投资等方面“非国民待遇”的歧视性措施，严禁对各类外资企业乱收费和变相增加非生产性负担。三是提供制度保护原则。按照市场经济原则发挥市场经济机制来促进投资自由化和吸引外资，同时创造良好的投资环境和制定相应的竞争性政策，以抑制某些私人投资和贸易的负面影响对市场竞争的破坏效应。四是尽量减少本是不必要的，繁琐的政府干预。无论是提高企业经济绩效，还是提高西部地区整个经济的效率，关键是增强市场的竞争性。在此意义上，投资自由化就是经济市场化，竞争游戏规则的公平、公开化以及监督机制的透明化、制度化。

2.积极开发人力资源

就西部而言，开发人力资源具有尤其重要的特殊意义。因为西部地区最大的资源是人力资源，也是中国目前就业压力最大的主要地区之一，由于政府投资本身创造不了多少就业，因此政府的作用主要是通过有效的人力资源开发政策，吸引外国投资创造更多的就业岗位，这对扩大就业、缓解失业压力具有重要作用。这就要求政府不仅要实行直接影响FDI的投资自由化和贸易自由化的政策，更重要的是要将人力资源开发放在极其重要的位置上，包括大力发展教育，积极培育劳动力市场和人才市场，鼓励外资企业对其员工进行人力资源开发以提供更多的培训机会，增加中央对西部地区的转移支付，鼓励少数民族控制人口增长，在逐步解决“收入贫困”的过程中逐步解决“人类贫困”、“知识贫困”和“文化贫困”问题等。

3.实行跨国公司友好型政策，加快基础设施建设，积极吸引跨国公司直接投资

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一、引言

随着山东省经济的快速发展和国际经济环境的不断改善，山东省在对外贸易和利用外资方面取得了很大的进步。据山东省统计年鉴资料显示，截至2004年底，累计已有113家世界500强在山东省兴办企业262家。2004年，新批合同外商直接投资214.5亿美元，比上年增长53.7%，实际外商直接投资87.0亿美元，增长22.7%；新签外商直接投资项目5891个，增长11.1%。与此同时，山东省的进出口贸易也得到了迅猛发展，年出口额由1985年的23.4652亿美元增加到2004年的358.7286亿美元；年进口额由1985年的17.9796亿美元增加到2004年的249.0850亿美元。

对于国际直接投资东道国而言，外商直接投资与进口或出口的关系表现为二者的互补性、替代性或是相互关系的不确定性。本文通过实证分析来探讨山东省FDI与进、出口贸易的关系。

二、实证分析

（一）数据来源和研究方法

为了从定量角度考察山东省外商直接投资与进出口贸易的相关性，本文选取山东省1980年至2004年的年度经济数据，运用协整方法进行分析，建立误差纠正模型描述变量之间的长短期关系，并对变量进行Granger因果关系检验。其中，FDI是各年度的实际利用外商直接投资金额，EX代表各年度的出口贸易额，IM代表各年度的进口贸易额。本文为了研究方便，并且考虑到在分析中取各变量的自然对数后不会改变变量之间的关系，在这里对各序列进行自然对数变换，变换后各变量序列分别取LNFDI、LNEX、LNIM。

二）平稳性检验

所谓时间序列的平稳性，是指时间序列的统计规律不随时间的位移而发生改变，也就是说，生成变量时间序列数据的随机过程的特征（数学期望、方差及协方差）不随时间变化而变化。在对时间序列进行计量分析时，首先要对各变量进行平稳性检验。在现实经济中，许多经济变量的时间序列是非平稳的，对非平稳的时间序列进行回归可能会出现谬误回归（spuriousregression）的现象，导致标准的t和F检验无效。本文采用ADF检验法对变量LNFDI、LNEX、LNIM进行单位根检验，考察序列是否平稳。检验结果见表2：

注：（C,T,K）分别代表所设定的检验方程含有截距、时间趋势及滞后阶数，N指不含C或T，K的选择标准是以和值最小为准则。

以上对时间序列LNFDI、LNEX、LNIM的平稳性检验表明，在10%的显著水平下，不能拒绝三个变量存在单位根的假设，LNFDI、LNEX、LNIM均为非平稳序列，而它们的一阶差分LNFDI、LNEX、LNIM均为平稳序列。由此可知，LNFDI、LNEX、LNIM均为I(1)序列。

（三）协整检验

为了分析外商直接投资于山东省进出口贸易的关系，本文分别对LNFDI与LNEX、LNFDI与LNIM的关系进行协整检验。协整分析技术是20世纪80年展起来的一种分析方法。协整分析是由若干服从单位根过程的变量组成的系统，若这些变量的某一线性组合式平稳的，则称这一稳定线性组合为协整关系。协整分析描述了这些变量之间的长期稳定关系。

关于协整检验的方法主要有以下两种:一是Engle和Granger提出的基于协整回归残差的ADF检验的EG两步法；二是Johansen提出的基于VAR模型对协整向量系数进行极大似然估计和检验。本文采用的世恩格尔——格兰杰（Engle-Granger）两步法分别对LNFDI与LNEX、LNFDI与LNIM之间的关系进行协整检验。

1、对LNFDI与LNEX的协整检验

首先用LNEX对LNFDI做普通最小二乘回归，然后对回归残差做单位根检验。单位根检验的方法采用ADF检验法，ADF检验采用带有趋势项带有常数项的形式，滞后阶数选为6。检验结果根据残差的ADF检验结果知，残差不存在单位根，即残差是平稳序列。这说明LNFDI与LNEX之间存在协整关系。协整方程为：

LNEX=3.607857+0.35751LNFDI(1)

(30.26889)(7.415309)

R^2=0.763846AD.R^2=0.749954F=54.98681DW=0.405013

从方程(1)可以看出，变量LNFDI的系数为0.35751,说明FDI对EX的弹性系数为0.35751，即FDI每增长1%，EX将增长0.35752%。

用LNEX对LNFDI做普通最小二乘回归，得到协整方程为：

LNFDI=-8.304089+2.419141LNEX(2)

(-5.994780)(7.415309)

R^2=0.763846AD.R^2=0.749954F=54.98681DW=0.423218

方程(2)说明，LNEX对LNFEI的弹性系数为2.419141,即EX每增长1%,FDI将增长2.419141%。

2、LNFDI与LNIM的协整检验在线

首先用LNIM对LNFDI做普通最小二乘回归，然后对回归残差做单位根检验。仍采用ADF检验法，检验结果如

根据表4的检验结果知，残差存在单位根，使非平稳序列。这说明LNFDI与LNIM之间不存在长期的均衡关系，即二者之间不存在协整关系。

（五）因果关系检验

协整检验的结果表明，山东省外商直接投资与出口之间存在长期稳定的均衡关系，但是这种均衡关系是否构成因果关系，还需进一步验证，本文采用Granger因果关系检验法验证。Granger曾指出，因果关系检验只有在两个变量协整的情况下才是有效的。由于前面已经验证出山东省外商直接投资与出口之间存在显著的协整关系；而山东省外商直接投资与进口之间不存在协整关系，因此，此处只须进一步对山东省外商直接投资与出口这两个变量序列进行Granger因果关系检验。在Granger因果关系检验过程中，滞后阶数取5，检验结果见表5在线

从表5的检验结果中可以看出，山东省外商直接投资与出口之间存在着单向的因果关系。在10%的显著性水平下，外商直接投资是对外出口的格兰杰原因，而出口不是外商直接投资的格兰杰原因。

三、结论与建议

本文通过运用协整检验和Granger因果关系检验来研究山东省外商直接投资与进出口贸易的关系，结果表明：

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二、文献回顾

英国学者邓宁在海默的垄断优势理论，巴克利和卡森的内部化理论的基础上提出了国际生产折衷理论，对跨国公司及对外直接投资现象做了全新的解释。他指出：一个企业进行直接投资是有三个因素决定的，即所有权优势，内部化优势和区位优势。邓宁把区位优势看作国际投资区位选择的关键因素，并把区位因素归纳为市场因素、贸易壁垒、成本因素和投资环境，随后又补充了语言、习惯等非经济因素。

根据邓宁的理论，伍德沃和罗尔夫对影响出口导向制造业国际分配的主要因素进行了实证分析。根据他们的分析，跟投资选址呈正相关关系的因素有：GDP、汇率贬值、免税期限、自由贸易曲的规模、政治稳定因素、制造业的积聚度、土地面积等；而与选址呈负相关关系的因素有：工资、通货膨胀率、运输费用、工会组织等。

朴商天（2004）以中国市场为研究对象，对外商在华直接投资的地区性差异因素进行了实证分析，得出：对外开放度、集聚化程度、鼓励政策与直接投资之间存在着明显的正相关关系，而工资水平、研发人力则对直接投资起着反作用。基础设施对选址呈正相关关系，但对外商投资企业经营活动的影响正在减少。

这些理论都在一定程度上解释了FDI区位选择的动因，前两个是以多个国家为研究对象的，对我国具有一定的借鉴性，但不可能完全符合中国的现实情况。朴商天虽然以中国为研究对象，但他只简要的讲述了影响地区性差异的因素，对某些区域存在着哪些具体的问题方面并没有解释。本文根据这些学者提出的因素，结合中国东、中、西部的具体情况，解释对外直接投资在我国分布不均衡的原因和由之得出的一些启示。

三、影响外商对华直接投资区位选择的因素

1政策因素

张立（2002）对FDI在我国省际分布的决定因素进行了实证分析，他引入了各省执行FDI优惠政策的时间，结果显示，各省执行优惠政策的时间先后对FDI的流入有着显著的影响。我国的珠江三角洲和长江三角洲作为政策开放较早的地区，利用自己东南沿海的区位优势、政策优势和劳动力成本优势，通过建立开发区和工业园区，最先成为对外直接投资在我国的集中区。1992年中国开放内陆城市并实行也沿海地区相同的鼓励政策，推动了中国中西部地区的对外开放，近几年外商对中西部的投资有所增长，特别是长江中上游地区，如安徽、江西、湖北、云南、贵州等省份。差距不可能在短期内消除，但中西部地区已经开始了引进外资的征程。

2劳动力成本及工资水平因素

劳动力成本是影响外商直接投资区位决策的成本因素中最为主要的成本。Austin(1990)强调发展中国家吸引外资的主要原因在于低工资水平，工资高低与外商投资呈负相关关系。朴商天（2004）通过实证分析，验证了这一关系的正确性。作为人口大国，中国具有丰富而廉价的劳动力资源，这种成本竞争优势对跨国公司具有强大的吸引力。劳动力导向战略是跨国公司对华直接投资重要的区位选择战略。除了成本因素，劳动力素质也直接影响到劳动生产率的高低。特别是在一个东道国内部，低劳动力成本经常意味着低的劳动生产率，只有那些低成本并且具有较高劳动生产率的区位，才能比低成本、低劳动生产率的区位更具有吸引力，这就是外资没有因为劳动力成本低而大量流向中西部地区的原因。

但是过高的工资水平也会抑制外资的流入。以长江三角洲职工平均工资衡量的劳动力成本显示，上海、宁波、杭州、南京和苏州等地的工资水平，远高于长江以北地区城市。工资成本对FDI分布的影响就是，未来的长三角地区外资可能会更倾向于投资到工资水平较低的周边地区，甚至转移到区外。工资成本的上升对长三角的外资流入是一个不利因素。

3土地成本因素

珠三角地区开发较早，当外资聚集到一定程度后，可利用的土地越来越少，而成本不断攀升，对FDI起到了明显的抑制作用。按2002年单位土地面积的GDP衡量，深圳、汕头、广州、海口和福州等珠三角城市的土地成本在全国排在前列。自90年代以来，珠江三角洲在引进外资中所占的比重有所下降，而长江三角洲和环渤海地区的比重在持续上升。

4.基础设施质量

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Abstract：Foreign direct investment is now perceived as a classic form of business across the world. By transferring foreign capitals， technologies or managerial expertise， FDI has the potential to be a catalyst of host countries’ economic development. Meanwhile， foreign firms and their home countries could also benefit from FDI by enjoying profits， low-cost products， etc. As the result， there is no wonder why FDI has been increasingly recognized as a win-win choice of both home and host countries. However， in making or attracting overseas investment， foreign firms and host countries both face a same issue： how to minimize risks. Indeed， various risks， such as political， economic， exchange rate and legal risks， all may affect the direction of FDI because its adverse impact on firms’ profitability. By using panel data estimation based on the dataset of flows of U.S. FDI to 43 developing countries during the period of 1984 to 2007， the empirical results of this paper statistically confirmed the negative relationship between risk and flows of FDI.

Key words：Risk FDI Panel dataset

Introduction

Although tracing back to its exact origin is practically impossible， foreign direct investment （FDI） is now perceived as a classic form of business across the world. By definition， FDI refers to “an investment made to acquire lasting interest in enterprises operating outside of the economy of the investor” （International Monetary Fund， IMF， 1993）.

By receiving capital， technologies or managerial expertise， developing countries like China and India have benefited from FDI greatly， while at the same time low-cost products have entered advanced economies from developing economies， profiting both Western enterprises and consumers. Therefore， it is widely accepted that FDI is a win-win choice of both home and host countries and “a major catalyst to development” （Organization for Economic Co-operation and Development， OECD， 2002）.

Considering the following two questions， the first being how nations attract FDI and the second being how MNEs decide where to invest， there exists a short answer for both questions： to minimize risks. Indeed， given their influences in affecting firms’ profitability， various risks， such as a sudden political upheaval， a huge fluctuation in exchange rate， or an unfavourable amendment of legal provisions， etc.， are primary concerns for investors. Those risks， in particular， are more striking and common in developing countries， as those countries typically have weak and fragile political， economic and legal frameworks. Thus， minimizing risks is a key to success for both nations seeking capitals and MNEs creating FDI.

Section 1 Literature Review

1.1 A Brief Review of the History and Phenomenon of FDI

Foreign direct investment is a major form of international capital flows. It involves a physical investment by a company from one country to another （Sullivan and Sheffrin， 2003）. Foreign direct investment distinguishes itself from international portfolio investment by the degree of control of a foreign affiliate （IMF， 1993）. According to the IMF’s definition， when an investment into a foreign company is worth more than 10% of the voting power of the company， the investment is defined as a foreign direct investment. In calculation， FDI is commonly divided into three parts： equity capital， reinvested earnings and intra-company loans. However， UNCTAD （2009） pointed out that countries do not always compile with those three categories when collecting and allocating data.

To understand the incentives behind the decisions of firms in undertaking investments abroad， Seyf （2001） identified the following motivations： to explore new markets； to acquire new technologies； to overcome tariff and other protective restrictions； to enhance efficiency of servicing a foreign market by localizing production； to reduce risk by diversifying market as well as product； to be able to combat the threat of rivals in the international marketplace and so on.

1.2 Theoretical Analysis of Risks Associated with FDI

As noted at the beginning of this paper， given MNEs’ ultimate goal of maximizing profits， various risks which directly affect profitability are the primary concerns of firms who seek offshore investments. Many scholars pointed out that investing aboard carries additional risks compared with investing domestically （Lessard， 1996； Musonera， 2008）. Those additional risks which were frequently mentioned in previous studies include political risk， economic risk， exchange rate risk， legal risk， sovereign risk， and so on.

Political Risk

One common concept given to political risk is known as “the actions of national governments which interfere with or prevent business transactions， or change the terms of agreements， or cause the confiscation of wholly or partially foreign owned business property” （Weston and Sorge， 1972）. In this context， political risk partially represents the concept of legal risk. Especially， in many developing countries， administrative authorities hold tremendous influences over the operation of the judicial systems， which means that some judicial actions against foreign firms may be reflections of political decisions. However， Robock （1971） criticized the opinion by pointing out that “political fluctuations which do not change the business environment significantly do not represent risk for international business”.

Economic Risk

Economic risk of host countries ranks high in the list of risks associated with FDI， as Musonera （2008） claimed that “the level of economic activity of a country sets the stage for business operations.” Meldrum （2000） defined economic risk as a significant change in the economic structure or growth rate that produces a major change in the expected return of an investment. This definition makes it clear that FDI are subject to the economic factors of host countries， as it affects the profitability of MNEs.

Exchange Rate Risk

Exchange rate risk has become an increasingly highlighted risk since the collapse of the Bretton Woods system in the early 1970s which marked the end of fixed exchange rates regime among world’s major economies （Schmidt and Broll， 2008）. In general， exchange rate risk refers to “the effect that unanticipated exchange rate changes have on the value of the firm” （Giddy and Dufey， 1997）. More specifically， it is a risk stemming from changes in the exchange rates for different currencies and affecting investments and business operations of companies undertaking international business （BNET， 2007）.

Legal risk

A sound legal environment is considered to be crucial to investors， especially foreign investors， in operating their businesses. Perry-Kessaris （2003） pointed out that it is common to argue that the direction of FDI to some extent depends on the effectiveness of destination countries’ legal systems. Contrary to such a sound legal environment which possesses characteristics including transparency， certainty， accountability， and consistency， etc.， legal risk arises from uncertainty due to “legal actions or uncertainty in the applicability or interpretation of contracts， laws or regulations” （， 2004）.

1.3 Previous Empirical Studies on the Relationship between Risks and FDI

Ramcharran （1999） pointed out that there are two types of empirical studies “survey method” and “statistical analysis” in analyzing the correlation between country risk and FDI. In using the survey method， researchers typically request a large number of executives from different multinational firms to rank or list risks which may affect their overseas investment decisions. By employing this method， Basi （1963）， Aharoni （1966）， and Agodo （1978） among others found that the risk mangers concern the most is political risk. Obviously， a common criticism regarding the survey method is solely dependent on respondents’ subjectivity （Kobrin， 1979； Brewer， 1981）.

The statistical analysis requires the use of econometric techniques. Ordinary least square estimation is a fundamental technique applied by researchers when studying the relationship between country risk and FDI. Also， panel data is often employed and fixed or random effect can be applied depending on the current circumstances.

2 Empirical Studies

2.1 Methodology

This paper studies the relationship between risks and FDI focusing on the U.S. outward FDI flows in 43 developing countries during the period of 1984 to 2007. The choice of this period allows the empirical analysis of this paper to be based on a more recent time spam than most of previous studies. In analyzing the impact of various risks on FDI flows， panel dataset is employed in this paper. As Hsiao （2003） and Baltagi （2005） identified， applying panel data analysis has the following advantages. Firstly， panel data analysis controls individual heterogeneity in the way illustrated later. Secondly， effects that are not detectable in cross-sectional or time-series dataset will be captured by panel data analysis. Thirdly， more complicated behavioural models are able to be constructed and tested in panel data analysis. Finally， panel data analysis offers more variability， reduces collinearity among variables， and enhances degrees of freedom and efficiency.

The regression model applied in the estimation is stated as follow：

（1）

where ， and .

In the model， is the amount of U.S. outward FDI to country at time ， is a vector of variables including controls as well as key variables that are under primary interest. is the time invariant country specific characteristics and is the error term that varies both across time and countries.

By using panel dataset， this paper applies “fixed effect” in estimating the regression equation above. It is assumed the country specific effect is correlated with the explanatory variables. One of the major advantages of using fixed effect is that this econometric technique eliminates the country specific characteristics before estimation. If such characteristics exist， the regression results are likely to be biased. For example， a MNE’s decision to invest into a particular country may be based on that country’s specific location and culture. However， those country specific features may well correlate with variables that are included in the regression equation， making the estimation results biased because some of the effects of time invariant variables that are not included in the equation have been absorbed by variables that are included in the equation. The following steps illustrate how the within estimation solves this potential problem. Firstly， by taking the equation above and average across time we obtain

（2）

where .

Secondly， by subtracting （2） from （1） we have

（3）

It can be seen from （3） that the country specific characteristic is eliminated. Therefore， （3） is the final equation to be estimated and the technique is referred as fixed， or within estimation. Furthermore， robust standard error is applied through the Fixed Effect estimations.

Based on the above model and the availability of data， the general form of the estimation equation can be written as below：

FDI = FDI （economic risk， political risk， control variables）

where economic risk is measured by inflation rates of host countries， political risk is measured by the indices of bureaucracy quality and democratic accountability of host countries， both issued in the International Country Risk Guide （ICRG）. Control variables include gross domestic product （GDP） per capita and exchange rates of host countries.

It is important and necessary to include variables which also affect flows of U.S. outward FDI along with various risk factors in the regression estimation. This is because if those variables are excluded， their effects on the flows of U.S. outward FDI will be captured by the error term. Given the potential correlation between those variables and various types of risks， the error term in the regression equation will be correlated with the key risk variables that are under primary interest. As a result， it leads to the violation of Gauss-Markov conditions which biases the estimation results.

The reason why exchange rates act as a control variable here rather than a measure of exchange rates risk results from the unavailability of daily， monthly or quarterly exchange rates between the U.S. and host countries， which restricts the calculation of volatilities of exchange rates used to measure exchange rates risk.

According to above analysis， an appropriate empirical model for analyzing the relationship between flows of the U.S. outward FDI and political and economic risks can be given in the following linear form.

where ， and .

In the equation， denotes flows of U.S. outward FDI into country i in year t ； denotes inflation rate of country i in year t ； denotes bureaucracy quality of country i in year t ； denotes democratic accountability of country i in year t ； denotes average official exchange rate in a year between the U.S. and country i in year t ； country i in year t ； country i in year t ； denotes GDP per capita of country i in year t . Besides， β0 is a constant； βs are estimated coefficients of each variable； εis an error term with a zero conditional mean.

The justification of all independent variables is shown as follows：

1. Inflation rate. Acting as a proxy of economic risk， inflation rate is expected to have a negative correlation with flows of U.S. outward FDI. That is， other things being equal， when a country’s inflation rate increases， especially when it increases sharply， U.S. outward FDI to that country is expect to decrease， because a higher inflation rate indicates lower macroeconomic stability and higher risk， vice versa.

2. Bureaucracy quality. Bureaucracy quality is an indicator of political risk. According to the PRS Group （2009） who is responsible for the conducting of ICRG， bureaucracy quality measures “the institutional strength and quality of the bureaucracy”. It is rated between 0 and 4 with 0 indicating the lowest bureaucracy quality and the highest political risk because of drastic changes in policy or interruptions in government services （ICRG， 2009） and 4 indicating the highest bureaucracy quality and the lowest political risk. Thus， it is expected to have a negative correlation between bureaucracy quality and FDI. That is， other things being equal， when a country is assigned a low rating of bureaucracy quality， suggesting the country has high political risk， flows of U.S. outward FDI to that country is expected to be low， vice versa.

3. Democratic accountability. Democratic accountability is another proxy of political risk. It measures the responsiveness of a government to its citizens such that the irresponsiveness may cause the failure of the government （ICRG， 2009）. Countries are rated between 0 and 6 in terms of their democratic accountabilities. The higher a country is rated， the lower the political risk of that country possesses and vice versa. Hence， a negative correlation between democratic accountability and flows of U.S. outward FDI is expected.

4. GDP per capita. GDP per capita represents the size of a country’s economy. One of the main incentives for MNEs to invest abroad directly is to gain access to foreign market. As a result， countries with higher GDP per capita are likely to attract more FDI from the U.S.， ceteris paribus. To analyse the effects of different risks on U.S. FDI outflow， it is necessary to control for GDP per capita of the host countries， otherwise， estimated coefficients may be biased as different forms of risks of a country is likely to be correlated with its level of GDP per capita.

5. Exchange rate. Exchange rate is measured in terms of local currency units per U.S. dollar， so that an increase in exchange rate indicates a depreciation of a host country’s currency. As explained earlier， exchange rate is a control variable in the regression， which means that it acts as a general determinant of the flows of U.S. outward FDI. Thus， exchange rate is expected to positively correlate with the flows of U.S. outward FDI， ceteris paribus. The rationale behind this expected relationship is that when a country’s currency depreciates， foreign firms homed in another country with a relatively stronger currency would have their production costs reduced and profitability increased.

2.2 Data Sources

The flows of U.S. outward FDI are obtained from the website of the Bureau of Economic Analysis （BEA） of the U.S. Department of Commerce. The data have been adjusted into constant 2000 U.S. dollars in the unit of million.

Variables including inflation rate， GDP per capita and exchange rate come from the World Development Indicators （WDI） in the version of June， 2009. WDI is conducted by the World Bank and published on the Bank’s website. In the empirical studies， inflation rates of individual countries are given in decimal. Data of GDP per capita are in constant 2000 U.S. dollars. Exchange rates are real exchange rates derived from official ones. The reason of using official exchange rates is that although they may undervalue or overvalue domestic currencies， given MNEs have to transfer funds through legal channels in most cases， it is these rates concerning MNEs.

As noted previously， two risk measures of bureaucracy quality and democratic accountability are conducted by the International Country Risk Guide， a product of the PRS Group.

2.3 Data Description

Table 1 illustrates the statistics of variables contained in the regression which shows numbers of observations， means， standard deviations， minimums and maximums of both dependent variable and independent variables. While the dependent variable of the flows of U.S. outward FDI and three independent variables of GDP per capita， inflation rate， and exchange rate has substantial variation， the other two independent variables， namely bureaucracy quality and democratic accountability， only have very small variations because of their rating-based characteristic.

Table 2 presents the correlation matrix of independent variables included in the regression equation. The correlation coefficients among those independent variables are in the range of -0.0815 to 0.3337， indicating it is unlikely to have the problem of severe multicollinearity.

2.4 Empirical Results

Table 3 Regression estimates of each independent variables

Independent Variables Coefficients Robust Standard Errors P-values

GDPPC 3.015874 .6543028 0.000***

INFL -1.124499 .6546437 0.086*

EXRATE .0483234 .0288662 0.094*

BQ 859.2279 283.2691 0.002***

DA 399.4627 161.8561 0.014**

*** Statistical significance at 1% level； ** Statistical significance at 5% level； * Statistical significance at 10% level

Table 3 displays the parameter estimates of both risk factors and control variables by using fixed-effect. Satisfactorily， coefficients of all variables have the signs as theories suggest and are statistically significant 10% significant level with bureaucracy quality and GDP per capita being significant at 5% and 1% levels respectively.

Looking separately， inflation rate， which acts as a measure of economic risk， indicates that higher economic risk of a country tends to reduce flows of FDI from the U.S. to that country， ceteris paribus. As two political risk indicators， the coefficients of bureaucracy quality and democratic accountability suggest that U.S. investors are very concerned by a foreign country’s political risk. In other words， when a country’s political risk level is lifted by a professional institution， such as the PGS group in this case， flows of U.S. outward FDI to that country tend to decrease substantially. This finding is consistent with the results of recent empirical studies that political risk and flows of U.S. outward FDI are positively correlated with each other. In terms of control variables， GDP per capita indicates that when a country’s market gets bigger， U.S. investors will make more investment to that country， in part to serve the purpose of exploring a new market or better serving a foreign market. The coefficient of exchange rate demonstrates that exchange rate does not affect flows of U.S. outward FDI strongly. One reason may be U.S. firms’ capacities to use hedging instruments against some unfavourable exchange rate movements.

3. Conclusion

3.1 Evaluation

Admittedly， although the results of empirical studies are rather reasonable and satisfactory， there exist several drawbacks in the paper. One major shortcoming， as mentioned in the section of introduction， is the severe data limitation which prevents the paper from studying more risks together and comprehensively. Exchange rate risk and legal risk were not included in the empirical studies， instead， they were analyzed theoretically in the section of literature review.

Moreover， as shown in table 2， the independent variables of bureaucracy quality and democratic accountability are measured at a limited scale and thus have very small variations as a result of their rating-based characteristic， therefore the variables are not as informative as otherwise they would be， causing the regression results less precise. However， if measurements of the two variables were rated at a larger scale， they would be more informative and the preciseness of the regression’s estimates can be improved.

3.2 End Remarks

It has been widely recognized that FDI benefits both enterprises who operating business abroad and countries who receive foreign capitals. However， a common issue that draws attentions from firms and countries is the various risks associated with FDI. Indeed， empirical results of this paper demonstrate that when risks of a country undermine the profitability of foreign firms， it also means that the attractiveness of the country to foreign firms falls. Furthermore， the results show that political risk has substantial influence on the direction of a foreign firm’s overseas investment， regardless how political risk is measured. Besides， although economic risk is measured by inflation rate only， the result still highlights the adverse impact of economic risk on the flows of U.S. outward FDI.

There is no doubt that political risk and economic risk are not the only risks concerning a foreign investor. Subject to the severe limitation of data， this paper fails to empirically assess other risks associated with FDI. However， the paper does not arbitrarily lead to the conclusion that other risks have no effect on FDI. To the contrary， given the feature that political risk overlaps with legal risk to some extent， together with the fact that this overlapping is more striking in developing countries who are also the subject of this paper， it can be argued that the high coefficients of two political risk factors hint the possible existence of the effect of legal risk on FDI.

References：

[1]Busse， Matthias and Carsten Hefeker， 2005. “Political Risk， Institutions and Foreign Direct Investment”， HWWA Discussion Paper 315.

[2]Fitzpatrick， Mark， 1983. “The Definition and Assessment of Political Risk in International Business： A Review of the Literature”， Academy of Management Review， 1983， Vol. 8， No.2， pp. 249-254.

篇5

一、文献回顾

自Richard Caves(1974)开创FDI技术外溢效应研究先河以来，Koizumi＆Kopecky(1977)、Findlay(1978)、王建业(Wang，1990)、Romer(1990)分别从不同的角度构造了技术外溢模型。Kokko(1992)在《外国直接投资、东道国特征和溢出》一书中，考察了跨国公司在他国设立子公司引致技术和生产力在当地溢出对当地企业造成影响的情况。他认为，技术溢出效应的发生来自两个方面：一是来自于示范、模仿和传播；二是来自于竞争。前者是技术信息差异的增函数；后者是主要决定于外国公司与当地厂商的市场特征及其相互影响。

对FDI技术外溢效应的经验验证工作已经开展了20多年，研究的东道国不仅涉及发达国家，还涉及发展中国家和转型国家。采集的样本数据年代跨度也比较大。大体说来，国外学者在这个问题上可以分为两派：另一派着重分析技术引进与本地研究开发的相互作用，尤其是技术引进对本地研究开发活动的影响；一派着重研究引进技术通过知识与生产率的溢出效应、企业间垂直联系以及雇员流动在其余经济部门的扩散。Borensztein、Gregorio、Lee(1998)使用过去20年FDI从发达国家流向69个国家的数据集检验了FDI对经济增长的影响。回归结果表明FDI是技术传递的重要工具。结果还表明，只有东道国具备一定的人力资本积累，从而有吸收先进技术的能力，FDI才能促进生产率的较快增长。

我们发现，无论在发达国家还是在发展中国家，技术外溢效应在产业层面上均比较明显，在企业层面上不确定性和负效应明显。这可以解释为FDI直接向合资企业进行新技术转移的不多，外资企业之间或外资企业与内资企业之间的竞争效应使得产业层次上获得的外溢效应比较明显。同时，这里提供的文献大部分是20世纪70、80年代的情况，而近年来跨国公司的研究与开发当地化对东道国技术外溢效应并没有反映出来，从而影响了对FDI技术外溢效应整体水平估计的准确性。

国内研究是在对外资的认识存在分歧的背景下展开的。一些人士或者担心外资的负面影响，或者通过调研否认FDI的技术外溢效应，另外一些学者的研究表明，FDI存在正的外溢效应。本文就是在这样的背景下进行研究的。

牛南洁(1998)考察了利用外资的经济效果，肯定了正面效应的存在。姚洋(1998)利用全国第三次工业普查资料，从中随机抽取了12个行业中的146704家企业作为样本，进行多因素回归分析后得出：与国有企业相比，“外国三资企业”的技术效率要高39％，“港澳台三资企业”要高33％；并且在行业内如果“外国三资企业”数量的比重每增加一个百分点，东道国行业内每个企业的技术效率就会提高1.1个百分点。何洁、许罗丹(1999)借鉴G.Feder、D.T.coe、E.Hlpman(1995)的做法，利用有关外商直接投资工业企业的统计数据，通过计量分析外商直接投资企业对我国内资工业企业以及整个工业部门产生的外溢效应，得出外商直接投资带来的技术每提高1个百分点，我国内资工业企业的技术外溢作用(产量的增加)就提高2.3个百分点。沈坤荣(2000，2001)利用各省的FDI总量与各省的全要素生产率作横截面的相关分析，认为，FDI占GDP的比重每增加一个单位，可以带来0.37个单位的综合要素生产率增长。潘文卿(2003)利用面板数据分析了外商投资对中国工业部门的外溢效应，支持了积极效应的结论。

新加坡国立大学和美国纽约州立大学的LiuZhiqiang(2000)在《FDI和技术溢出――来自中国的一些证据》中，以深圳特区制造业数据研究了FDI的技术外溢效应。结果发现，FDI与外资接受企业的生产率之间存在着不显著有时甚至是负的相关关系。而与此形成对照的是，整个产业层面上的FDI水平与企业的生产率之间有显著和正的相关关系。这说明FDI以技术转移形式产生了外部性。Liu所做的FDI外部效应的点估计表明，制造业中FDI的平均水平每增长1个百分点，能使企业的生产增长率提高0.5个百分点；研究还发现，技术外溢的路径基本上是从外商投资企业到国内企业。

陈涛涛(2004)分别通过以“人均劳动生产率”为被解释变量的经典模型和以道格拉斯生产函数为基础的模型，检验了1998、1999、2000年FDI对我国行业内溢出效应，结果显示FDI具有积极的外溢效应。姚利民(2004)对跨国公司竞争性投资的技术进步效果做了全面的总结，与上述学者的观点一致。吴延兵(2006)，王红岭、李稻葵、冯俊新(2006)，仝月婷、胡又欣(2005)利用企业数据的经验研究表明，FDI对中国制造业有显著的正溢出效应。

许罗丹，谭卫红，刘民权(2004)通过对广东省华资(指来自港澳台的投资)、欧资、日资、美资4组外商投资企业的调查数据，对比分析了4组企业在产品水平、研究与开发投入、上游产品来源、员工素质、培训方面对我国企业的技术外溢效应，结果发现，华资、欧资、日资、美资4组企业在对我国技术外溢途径上存在差异，也就是说，来源不同的外资重视的侧重点不同，技术外溢效果不尽一致。不过总体上看，还是积极作用较为明显。平新乔等(2007)的最新研究表明，港澳台资进入会显著地缩小内资企业与港澳台资企业在技术水平上的差距。

二、FDI技术外溢效应的估计：基于C－D生产函数的数理与计量模型

国外对FDI技术外溢效应的考察主要有两种方法，分别是以Caves(1974)和Blomstrom(1983)创立并改进的“人均劳动生产率模型”，以及“柯布一道格拉斯(C－D)生产函数模型”。“人均劳动生产率模型”因被解释变量为采用企业的工业增加值与企业的职工总数之比而得名。其基本形式是：LP=α0＋α1FDI＋α2K／L＋α3LQ＋e。其中，LP为采用企业的工业增加值与企业的职工总数之比，FDI为外资资产在行业总资产中的比重，K／L为资本劳动比率，LQ为内资企业的劳动力质量。只要能够证明α1>0，就可以认定FDI具有正的技术溢出效应。但是，该模型在我国的应用中遇到了不小的困难，主要表现在采集数据方面，外资资产存量和总的固定资产存量数据目前还难以获得。“柯布一道格拉斯生产函数模型”

是在道格拉斯生产函数的基础上，对道格拉斯方程取对数后建立起来的，基本形式是：LnY=γ＋αLnL＋βLnK＋η FDI＋e。其中Y为采用企业的产出水平，解释变量与“人均劳动生产率模型”中的含义基本相同。可见，“柯布一道格拉斯生产函数模型”在对我国FDI技术溢出效应的检验同样遇到了数据问题。

刘金钵、朱晓明(2004)在柯布一道格拉斯生产函数之上，构建了一个判定FDI技术外溢效应的经济计量模型，形式为：dY／Y=ε×IF／Y＋α×dL／L＋MPK×I／Y。式中IF为FDI流量，ε就表示FDI的技术外溢效应，MPK为资本的边际产出，这里假设它为常数，I为固定资产投资额，Y为国民收入。该计量模型解决了FDI存量与固定资产存量数据无法获得从而模型在我国无法计量的问题，但是也存在一个缺陷，即模型中只考虑了FDI对技术进步的影响，忽视了国内投资对技术进步的作用。

三、FDI对我国技术外溢效应的经验验证

1 变量说明与数据处理

我们构建的计量模型涉及4个变量，分别是总产出Y、FDI、国内投资I和劳动者人数L，这里以GDP代表总产出，以每年的实际利用外资数额(亿美元)乘以当年的平均汇率代表外商直接投资数额(亿元人民币)，国内投资指不包括FDI在内的所有固定资产投资，考虑到我国的固定资产投资主要集中在城镇，所以劳动者人数以城镇就业人数来代替。所有数据均来自历年的《中国统计年鉴》，样本区间为1983年～2003年。

2　单位根检验

根据时间序列的标准建模过程，首先要对各时间序列进行平稳性检验。结果见表1。

由表1可知，dY／Y、FDI／Y和I／Y三个时间序列变量都是非平稳的，它们的一阶差分都是平稳的，它们都是一阶单整的，即都是I(1)序列。但是，就业增长率变量dL／L却是零阶单整的。所以基于c―D生产函数的计量模型就不能包括就业增长率这一变量，这是因为同阶单整是所有时间序列变量之间具有长期稳定关系――协整关系的必要条件。实际上，我们试图将该变量加入模型之中进行回归模拟，但结果显示，就业的增加却导致了GDP的下降，也不得不将它剔除。故之后的协整检验也是在将它剔除之后进行的。

3　协整检验

为避免伪回归，就要对所建立的模型进行协整检验，以确定单整变量之间是否存在长期稳定的关系――协整关系。本文运用Johansen技术进行协整检验。

篇6

影响外商直接投资效果的原因

（一）自然地理条件因素

自然地理环境包括地形、气候、自然风光、自然资源状况、与海洋接近程度等，自然地理条件因素是最明显的因素，其优良与否，直接关系到能否吸引外商直接投资。

我国沿海地区如广东，直接毗邻香港、澳门两个国际性自由港，尤其是毗邻香港这个国际金融贸易中心，受到这些经济先进地区的辐射和传导，推动了本地区的贸易合作和技术交流，对外商直接投资降低成本和增加利润具有决定性的影响。而中西部地区自然资源丰富，为外商直接投资节省了原材料成本及运输成本。且西部地区不仅有人文景观，其历史文化悠久而辉煌，在国内外都有很大的影响，这也是外商直接投资的特色品牌。

（二）经济环境

经济环境是外商直接投资活动影响因素中最重要的因素，经济环境因素的变化直接影响外商直接投资者的投资决策。

经济环境包括经济发展状况，一个国家或者地区的经济发展水平高，速度快，表明这一国家或者地区的收入多，需求大，市场规模大，盈利机会多，因而能吸引较多的外商直接投资。改革开放以来，东部地区特别是东部沿海地区进行改革开放，尤其有着众多的海港区，其有着十分便利的交通条件，加上政府政策的倾斜，使东部沿海城市的经济快速发展，这为吸引外商直接投资创造了良好的经济基础。

基础设施是外商直接投资的重要物质条件，其是否完备直接影响到投资效益的高低和盈利的多少。随着经济的不断发展，外商直接投资对基础设施的依赖程度日渐加深，外商直接投资者在评价投资环境时，必然考虑基础设施的完备情况。基础设施包括交通运输、港口码头、能源和原材料供应、通讯信息设备、供水供电设备等。我国沿海地区容易吸引外商直接投资，其中一方面的原因就是我国长江三角洲和珠江三角洲容易引进外资，长江三角洲位于我国东海岸线的中段，是长江入东海的出海口，临近渤海，海陆兼备，有“黄金海岸线”和“黄金水道“之称，其有众多的优良港口，其中上海港、宁波港、南京港和南通港等一起组成了我国最大的港口群，上海港更是我国最大的综合性贸易港口，因此沿海地区拥有内陆地区无法比拟的便利交通和优良港口，便于产品原材料的运输，有利于生产成本的降低和利润的增加。所以外商直接投资常常选择沿海地区，而我国西部地区由于经济相对落后，交通运输综合能力低，邮电、通信体系不健全，电力供应还难以满足社会的需要，因此制约了外商直接投资。

经济政策包括外资政策，一国的外资政策直接影响到外商投资的领域、规模和效益等；关乎国计民生的产业和行业是限制投资的，而对于有绝对优势的产业和行业是鼓励投资的，并且随着经济的发展，其产业政策也是不断变化的。

贸易政策对外商直接投资也有着一定的影响。一个国家或地区会对具有相对优势的行业及产业进行一定的贸易保护政策，防止受外商投资企业的冲击，加大对外商投资国的依赖程度，从来使其投资者形成独占优势，一旦其改变投资政策或者撤资，将会对国家或地区及其相对应的产业产生巨大影响，不但制约了其发展，也会带来一系列社会不安定因素。

财税政策也直接关系到外商直接投资者的利润及其效益。如果东道国的纳税率低，财政政策宽松，这样投资者就会进行积极的投资计划。相反，如果对某些行业征收高额关税或者报复性关税，那投资者会绕道而行的。

外汇货币政策。如果东道国进行外汇管制或没有可行的货币金融政策，那么就不能为外商直接投资者提供便利的融资条件，也不能进行自由兑换，这会限制外商直接投资者投资。

贸易与国际收支状况。东道国一般欢迎进口替代型投资。经济制度及市场体系的完善程度，也为外商直接投资的正常运行提供保障。

（三）政治因素

政治环境与政府的作用和行为密切联系在一起，它直接关系到外商直接投资的安全性。

政治制度是建立在一国经济基础之上的上层建筑，由于与经济制度密不可分，因此政治体制的健全程度以及演变趋势往往直接表现在政府对经济活动的管理方式以及干预和控制的程度上，从而对外商直接投资活动产生影响。

政治稳定性是指一个国家或地区的政府有无被颠覆和的可能性，其稳定性包括政权的稳定性；政府的执政能力；反对派的状况；国内一定时期内发生政治冲突的情况；国内民族、宗教及其工会；军队警察的状况等七个方面。

政策的连续性是指一国政府政权发生换届时，该国的政策尤其是经济政策不会发生太大的变化，仍然保持一定的连续性。

政府及公众对待外资的态度是一个复杂的社会文化问题，又是一个敏感的政治经济问题。公众对于不欢迎的外商直接投资项目，往往会示威、抗议、罢工、游行等；政府对于反对的项目则施加更多的额外限制，如在税收政策方面。

国际地位是指该国在国际中的地位，特别是和周边国家之间的关系，以及在国际政治组织中的态度

（四）社会文化环境

社会文化环境包括教育水平、社会观念和风俗习惯等。

教育水平的高低，直接关系到一个国家劳动者的素质和社会文明进步的程度，在外商进行直接投资时，教育水平不仅影响劳动力的供给水平，而且影响到外商投资者的投资意识、风险意识和管理意识。改革开放以来，由于沿海城市经济的高速发展，许多人才开始流向东部沿海城市，使得沿海城市聚集了充裕优秀的劳动力资源，为外商直接投资提供了丰富的劳动力，且我国本来就有着廉价丰富的劳动力资源，而且政府又提供了非常优惠的招商引资政策，这样大大降低了外商直接投资的成本，使得我国东部沿海城市成为外商直接投资和产业转移的重要地区。而我国东西部地区，由于地理环境的制约，经济发展落后，思想观念守旧，受教育的机会和条件不完善，人们对教育的认知程度浅薄模糊，使得中西部地区的人口在知识、技能和健康方面都十分欠缺，没有能力接受外资，虽然有着大量的廉价劳动力，但是因为受教育程度低，难以管理和培训，所以中西部在吸引外商直接投资方面远远落后于东部沿海地区。

促进外商直接投资的政策

（一）以西部大开发为契机实现利用外资的地区均衡

改革开放以来，为了吸引外商直接投资，在20世纪80年代初，我国在广东和福建设立了四个经济特区，随后其他十几个沿海城市也陆续宣布对外开放，政府给予这些经济特区和沿海开放城市在自、税收和资源配置上等优惠政策，使得这些地方吸引了大量的外商直接投资企业，同时也造成了东西部之间的差异，这时政府开始实行西部大开发政策，使得政府政策开始向西部转移，以加快外商直接投资者在西部的投资进程。为此颁布了一系列针对西部的优惠措施，包括进一步开放金融、保险、电讯等投资领域，放宽外商设立代表机构和营业分支机构的限制，对投资于该地区的外资给予税收优惠等。这一系列政策的施行，虽然已取得了一些效果，但是和东部相比较还远远不够，这就要求必须进一步加大优惠力度并认真贯彻落实，使外商在西部的投资真正有较大幅度的增长。

（二）完善公共基础设施建设

随着经济的发展，外商直接投资对公共基础设施依赖程度加深，这就需要不断完善公共基础设施建设，创造良好的投资环境。提高东部特别是中西部地区外商直接投资的规模和水平，投资环境中经济环境是关键，基础设施是经济环境中的关键因素，基础设施无论哪方面达不到要求，都有可能影响该地区吸引外资的能力，因此要加强对生态环境的保护，为吸引更多的外商直接投资准备好首要的物质条件，继续加强水、电、交通、通讯等基础设施建设。

最近几年不管是东部还是中西部，交通运输方面的改善尤为突出，新建、扩建、改建了许多机场、火车站、汽车站，动车、高铁、地铁等高科技运输工具的应用，为引进外商直接投资提供了便利的交通。

参考文献：

1.黄晓霞，王欢.我国税收优惠政策对吸引外资的影响分析[J].国际贸易问题，2003（5）

2.经合组织在华外商投资企业调查问卷主要结论与分析[N].国际商报，2001

3.刘建民.APEC国家和地区公司所得税优惠政策研究[J].国外财经，2000（2）

4.李焜文.国际投资学[M].湖北科技技术出版社，2005

5.卢进勇，刘恩专.跨国公司理论与实务国际投资学[M].首都经济贸易大学出版社，2008

6.孙淑红.国际投资学[M].对外经济贸易大学出版社，2005

7.聂建红.国际投资学[M].清华大学出版社，2008

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一、引言

FDI是利用外资的主要形式，对中国近二十多年来开放型经济的发展无疑起了非常积极的作用。在吸引FDI后的很长一段时间里，引进FDI确实推动了我国市场经济的发展，但是近几年，我国吸引FDI的成效并不显著。FDI在对中国经济发展作出巨大贡献的同时， 其负面效应日益凸现。

二、外商直接投资存在的隐性危机

引进FDI主要有一下几点好处：第一 ，刺激出口，增加外汇储备；第二，刺激国内竞争；第三，适当缓解就业问题；最后，FDI主要解决的是资金问题，而且相对而言风险较小。

从以上观点可以看出，引进FDI在微观上对我国的经济发展是非常有利的，然而从宏观上来讲，引进FDI是解释不通的。有研究认为，在危机发生的时候，由于跨国公司可以通过子公司和母公司的内部通道更便捷地使资金从东道国流进和流出，因此更高比重的FDI意味着更大的波动性。还有研究认为，FDI有两个不好的方面：首先是引进FDI国的本国投资的盈利能力会相应减弱；其次是由此导致的本国投资者对未来投资的消极心理，从而减少继续投资。这两个方面都给本国经济带来了危害，减少了本国的投资利润，不利于本国国际收支平衡。甚至还有研究认为，外来的FDI实质性质也是为了获取利润，而这种利润输出会恶化本国国际收支，甚至引发金融危机。

三、危机应对策略

对于以上危机的解决方案也并非十全十美，但是可以采取防范措施，尽量减小风险。关于资本的稳定性问题，可以从根源出发，严格控制引进外资规模，提高引进外资质量。

首先，降低国际收支对外贸的依存度。由于各个国家都尽力保持贸易收支平衡，因此，进口依存度也就相当于出口依存度。对我国来说，现有的实际外贸依存度并不算高，因此，在此后相当长一段时间内，对外贸易依然是我国应贯彻的一项基本国策；与此同时，贸易的各个产业分配还有待改善，地区贸易分布也应有所分散。

其次，调整对外商直接投资的优惠政策，与此同时积极鼓励本土自我创新。优惠政策主要包括两种。一是直接优惠方式，二是间接优惠方式。自主创新能力是区域经济竞争力和企业竞争力的核心，增强自主创新能力是调整产业结构、转变增长方式的中心环节。

再次，尽可能将我国外汇储备发展为安全性、流动性和收益性兼顾的“良性”外汇储备。各国政府管理和经营外汇储备，一般都遵循安全性、流动性和盈利性三个原则。但是，安全性、流动性和盈利性三者不可能完全兼得。所以，各国在经营外汇储备时，往往各有侧重。总的原则就是利用投资组合策略分散风险，把“鸡蛋”放在不同的“篮子”里，实现外汇储备的增值。

最后，在引进外商直接投资后完善外商投资企业的内部制度，防止商业机密泄露。与之相对应，外商投资企业内部交易税收问题也呈现明显特征。我国在引入外商直接投资时应尽量避免外商对企业的控制，将其控股比例严格限制在某一范围内。

四、总结

我们需要合理利用外资，控制引资规模，提高引资质量；优化引资结构，加强产业政策； 取消超国民待遇，制定反垄断法；坚持独立自主，实行两条腿走路的方针。我国应该积极地引进债权而非股权，这样才能从根本上解决FDI对我国经济安全的潜在威胁。

参考文献

[1]. 刘建民，印慧. 外商直接投资税收优惠政策国际比较与借鉴[J].财经理论与实践， 2004 （06）.

[2]. 傅连康. 外商直接投资的负效应与金融危机[J]. 审计与经济研究， 2006（03）.

[3]. 沈桂龙，于蕾. 外商直接投资对我国经济发展的负面影晌及对策思考[J].世界经济研究，2005 （11）.

[4]. 文翠翠. 外商直接投资对我国经济安全的负面影响及对策分析[J].沿海企业与科技，2009（08）.

篇8

近几年来，湖北省积极改善经济环境，大力吸引外商直接投资，成效显著。但与沿海发达地区，尤其是沪、粤、苏、浙等省市相比，仍有很大的差距。研究湖北外商直接投资的现状，分析外商直接投资对湖北产生的利弊，对进一步扩大和加强湖北企业同世界著名公司的合作，提高利用国际直接投资的质量和水平，促进产业结构调整和升级，都具有积极的作用。

1 湖北省利用外商直接投资的现状及特点

截止2006年，共有46个国家和地区来湖北省投资，来湖北省投资的世界500强企业达到58多家，跨国公司在湖北省设立地区性、区域性机构累计达到300多家。2006年湖北实际利用外资30.82亿美元，而加入世界贸易组织的2001年湖北实际利用外资只有15.61亿美元。

（1）外商直接投资来源结构呈现多元化趋势。

近年来湖北省利用外商直接投资来源结构呈现多元化趋势。外资来源仍以亚洲国家（地区）为主。亚洲国家（地区）来投资项目数、合同外资和实际使用外资分别占全省总量的68.67％、76.83%和67.34％。实际使用外资来源前五位国家（地区）为香港、日本、美国、法国和维尔京群岛。

（2）利用外商直接投资的规模较小。

按实际平均项目投资额来衡量投资规模，2002年，来源于亚洲的一般为几百美元，而来自欧盟跨国公司的则高达上千万美元。由于湖北省的外商直接投资主要来源于亚洲国家和地区，而这些外商直接投资企业大多数是中小型企业，项目数虽多，但投资的规模较小。跨国公司来湖北的投资总额只占全国的1/100，数量只占1.6%，可见外商投资的规模非常的小，还有很大的提升空间。

（3）各市州利用外商直接投资的差异较大，地区分布不均衡。

湖北省15个市州利用外商直接投资主要集中在武汉市和其周边城市黄石市、宜昌市、孝感市构成的大城市圈内，两者分别占全省总投资的65.1%和81.41%，而其他地区利用外资额与距武汉的距离呈现反向变化趋势。

（4）利用外商直接投资的产业分布不平衡。

近年来制造业是外商投资重点，房地产和基础设施领域为外商所看好。2005年新批外商投资项目中，投资制造业的项目多达353个，占新批项目数的67.9%。在制造业中，外商主要投资在机电、纺织服装、交通运输设备制造、医药、化学原料生产等方面。在外商重点投资制造业的同时，房地产和城市基础设施项目也为外商所看好。

（5）外商投资产业聚集效应明显，技术水平进一步提升。

武汉、襄樊的汽车产业，黄石、鄂州、仙桃的纺织产业，宜昌的化工，武汉、宜昌的电子产业都出现了产业聚集现象。外商投资项目的技术含量也有明显提高。世界柴油发动机巨头-美国康明斯公司与东风公司合资设立柴油机研发中心已落户武汉沌口开发区，项目总投资2000万美元，主要从事柴油发动机及压缩天然气发动机、发电机设备及元件的技术研发。

2 外商直接投资对湖北经济的影响分析

外商直接投资能对湖北的经济产生积极的作用同时也会带来一定的负面效应，具体表现为:

2.1 积极作用

（1）改善了出口产品的科技含量。

外商投资企业的发展推动了湖北高新技术产品的出口, 提高了出口产品的科技含量,改善了湖北出口产品的结构。目前湖北形成了武汉、宜昌、襄樊、孝感四大机电和高新技术产品出口基地, 船舶、显示器、汽车及零部件等技术密集、资本密集的产品比重上升, 扭转了过去出口单纯依靠农产品、纺织品的局面, 改变了出口产品附加值不高的状况。

（2）加快了产业结构升级。

根据要素禀赋结构理论，生产要素的供给结构将改变产业结构。外商直接投资作为一种重要的生产要素投入，势必会对一地区产业结构高级化产生影响。2006年中国实际外商直接投资额为630亿美元，而湖北实际利用外资30.82亿美元，占全国的4.89%，相对2003年占全国2.93%，比重呈现出一种明显的上升的态势。

（3）对技术进步起到了带头作用。

从总体上看, 大多数三资企业都与某种形式的技术转移联系在一起, 基本途径包括: 第一, 引进技术含量较高的资本货物和加工工艺并高效率地使用, 提升了湖北省产业的技术水平。第二, 引进新产品, 使符合需求、高技术含量和高附加值的产品在湖北省制造业产出中的比重增加。第三, 外商投资企业在引进先进技术的同时, 也引进了有效使用这些先进技术的管理能力。第四, 引进研发能力。第五, 通过多种方式产生技术外溢效应, 对湖北省关联产业的技术进步产生积极的推动作用。

（4）优化人才培养和任用的机制。

外资企业的投资主要聚集在资本密集型产业和高新技术产业领域，人才选拔上抛弃了“唯高学历”“唯关系”的任用模式，唯才是用，为专业型、技能型人才提供了很好的发展平台。与此同时，随着利用外资规模的不断扩大,外商投资企业吸收的劳动力数量逐年增加, 说明外商投资企业正逐年创造越来越多的就业岗位,为更多的人才提供机会。

2.2 消极作用

（1）影响产业格局，引发地方的发展不平衡。

外商直接投资的投向以盈利为目的，可能会与我省地区发展政策不符。外商过来办企业，目的就是为了追求最大化的利润，这样他们就不会考虑地方产业发展政策，同时，他们尽可能往最能赚钱的地区去投资，这会使得湖北省不同地区的经济发展更加不平衡。

（2）带来的技术并非核心技术，对技术进步和产业升级作用不大。

以汽车产业发展为例，现在的汽车合资企业虽然股份方面我们占多数，但是核心技术掌握在外国人手里。合资带来的好处就是给外国汽车企业提供了销售自己生产的汽车的渠道，而对自己的民族汽车产业发展并没有多大贡献。

（3）给民族工业带来的冲击。

由于外商凭借其雄厚的资金、技术实力和政府的优惠政策，采取“先占市场再寻求最大利润”的策略，集中力量于流通领域，强力挤占市场，甚至导致对某些产品市场的垄断，严重影响了本地企业的健康发展。

（4）对就业产生溢出效应。

外资企业依靠自身的雄厚实力, 通过占领湖北市场,在饮料、纺织、家化等行业挤垮湖北本地企业, 进而也会使这些企业中的员工失业。与此同时，在现行的社会保障体系尚未完善的情况下，落聘的职工的安置和分流问题如果处理不当，不仅直接影响企业外资的进程，而且给社会稳定也埋下了隐患。

3 湖北利用外商投资的主要对策建议

3.1 着力改善投资软环境，进一步扩大对外开放

继续加强全省重点对外开放口岸基础设施和国家级、省级开发区配套设施建设，进一步完善对外开放体系，增强吸收外商投资的竞争力。加强经济运行调度，提高通关效率，及时缓解外资外贸企业生产经营中的原材料价格上涨，电力、资金供应紧张等问题，努力为外资外贸企业创造良好的生产经营环境。此外，按照国家投融资体制改革的总体要求，积极推进外资项目核准制度改革，尽快出台湖北省《外商投资项目核准暂行管理办法》、《境外投资项目核准暂行管理办法》和《国际金融组织和外国政府贷款投资项目暂行管理办法》等配套管理规范，并抓好新办法在全省范围的实施。

3.2 认真贯彻国家对外商直接投资的相关政策

严格执行国家对外商投资鼓励类产业项目的税收优惠政策，认真贯彻实施新的《外商投资产业指导目录》，鼓励并引导外商投资改造机械制造和纺织服装等传统工业，发展现代农业和汽车及零部件制造业；大力吸引外资发展电子信息、生物医药、新材料等高新技术产业。通过汽车、钢铁、石化、机械等行业的骨干企业招商，引进跨国公司来湖北进行战略性投资；积极推进商贸、物流、科教以及金融、保险、旅游、中介机构等服务业吸引利用外资。

3.3 加大引导县市招商力度

支持农业产业化龙头企业的发展壮大，吸引外商投资农业产业化项目和具有资源优势、劳动力优势的加工型项目，以此带动县域外向型经济的发展，加快县域“一主三化”的进程。注重关联招商和配套引进，逐步推进武汉城市圈城镇群内在比较优势基础上的产业和功能分工，促进产业板块和密切配套的产业链的形成，为整个圈域内的工业化、城市化进程提供更为强劲的动力。

3.4 调整利用外商投资的战略导向

应将利用外资，提高经济的国际竞争力水平作为新形势下湖北省利用外资的战略导向，一是提高外商直接投资的水平，重视外资来源的技术档次、技术构成和管理水平构成。二是提高湖北利用外资的水平，充分利用外资促进经济结构的战略性调整，包括所有制结构、产业和行业结构、企业组织结构、区域经济发展结构、技术结构、出口产品结构等。

3.5 创新利用外资方式，提高利用外资水平

探索项目融资、境外上市和股权融资等新的利用外资方式，积极筹措融资成本较低、条件比较合理的国外资金，重点支持能源、交通、城建、港口码头等重大基础设施项目的建设。引导外资参与国有企业战略性改组，认真研究盘活国有资产的有效形式。在符合国家有关规定和外商投资产业政策的前提下，支持外商进行协议购并、产权交易市场购并、股票市场购并以及股权转让购并，推动现有存量资产与国际资金、技术的融合，创新经营管理机制，实现产权结构多元化，健全法人治理结构，提高企业国际竞争力。

参考文献

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中图分类号：F127　文献标识码：A　文章编号：1674-4144(2010)01-15(5)

作者简介：王　晶　陕西师范大学旅环学院硕士研究生

陈瑛陕西师范大学旅环学院博士教授硕士生导师

改革开放以来，西安市经济迅速发展，尤其是2000年以来，经济增长率一直保持在10％以上，其中外商直接投资在西安市经济发展中起着不可忽视的促进作用。

1　西安市外商直接投资发展历程

西安市利用外商直接投资(FDI)工作从1983年中美合资金花饭店开始，至今已有26年的历史。根据FDI的数量、规模、方向将其划分为四个发展阶段：

一、起步阶段(1983―1991年)。投资规模都是以中小额投资为主，到1991年底全市FDI总额仅为1364万美元，实际利用FDI为1097万美元，无1000万美元以上规模的企业。投资领域集中在服务性行业(宾馆项目)，生产性项目较少，外商投资是一种探索和适应行为。

二、高速发展阶段(1992―1995年)。1992年由于全面实施开放政策，西安市引进外资出现了前所未有的势头，投资规模增大，投资领域拓宽。具体表现在三个方面：一是外企数量骤增，发展迅猛。二是利用外资的规模不断扩大。三是引资工作注意发挥西安市科技、旅游和加工业的优势，投资重点由宾馆项目转向生产性项目、房地产开发和旅游配套设施建设，对产业结构的调整起到了很大作用。

三、调整阶段(1996-2000年)。由于受金融危机的影响，实际利用FDI出现暂时调整和下降，但投资规模在调整过程中，各年度利用外资额波动不大，并且在2000年又有所恢复和增加。

四、稳步发展阶段(2001年至今)。外商直接投资增多，投资规模明显加大，加速了西安市产业结构调整的步伐，成为新的经济增长点。2009年1月实际利用外资11452万美元，近年来引进的外资项目已从简单加工业的中小型项目向高新技术为主的大型项目转移，投资领域从第二产业向第一、三产业拓展，对城市通讯、供水、道路建设、旧城改造、老企业技术改造等起到了积极作用。2西安市外商直接投资现状分析

自1983年以来，西安市利用FDI持续增长，实际利用FDI金额除了1999年是因为受到1997年亚洲金融危机的影响而有所下降以外，其余年份均呈上升状态(图1)。到2008年西安市实际利用外资额达到11.48亿美元。研究发现，西安市历年实际利用外商直接投资的增长有两个。1992年为大，增长率高达375.32％，比前一年增长5倍；2005年为次，增长率为106.93％。总的来说，西安市运用外资状况良好，外商投资总量逐步上升，并且有进一步扩大的趋势。

3　西安市FDI企业的空间分布

3.1　数据的处理

基础数据处理：研究中采用的基础资料是截至2006年3月1069家在西安市投资的外资企业的数据。数据主要来源于《西安外资企业名录》、网页查询以及西安市黄页，通过多方面的查证，数据真实可用。

数据近似：由于技术上的原因，对于企业点的空间定位研究做了如下近似处理：通过西安市的电子地图搜索相应企业点的位置，然后通过相关软件在地图上提取企业点的空间位置，输入企业点形成模拟图形。

3.2　西安市FDI企业的总体分布特征

为了显示企业的空间分布特征，文章采用数量密度特征图来分析，把西安市分成192个小空间单元，根据各空间单元的数量密度距平均密度的标准差，把密度分为6个级别，分别用不同的色度显示出来。

从图2可以看出外资企业的空间分布情况，数量密度大于0.7759个标准差的区域集中了70.8％以上的企业。外资企业主要集中在高新区、北郊的经济技术开发区以及老城区，企业数分别占调查总数的24.8％、13.75％、20.2％，这种团状集聚块的分布又主要集中在陇海铁路线的两侧，以点成块，以块带面形成了西安市的外资企业分布格局，各区内部也呈现出更明显的集中中心，集聚程度更强烈。

从地区结构看，西安市的外资制造业企业在高新区、经济技术开发区、老城区都有一定量的分布。其中，高新区、经济技术开发区的外资企业在空间上呈现一种密集的群团式布局，而在老城区的分布则相对比较均匀。而服务业则以高新区最具优势。另外，老城区的分布也具有明显的优势，在城区内的外资服务业企业的比重达25.3％，经济技术开发区的外资服务业企业则很少。

4　西安市FDl特点

4.1　投资领域：

西安市外商直接投资大项目增多，投资领域拓宽，涉及高新技术产业、装备制造业、旅游业、现代服务业、文化产业五大主导产业。

2008年6月举行的第十二届西洽会，西安组团在招商引资工作中引进一批创税、创利、创汇型的大项目，外商直接投资项目达15个，占47.4％，涉及到高新技术产业、装备制造业、旅游业、现代服务业、文化产业等五大主导产业。其中，西安高新区与台湾英华达以及与弗兰德科技的合作受到了与会者的瞩目，两个项目投资总额3800万美元，依托高新区通讯产业的发展优势，分别在高新区投资通讯产业配套及研发项目，从而带动西安高新区通信技术、手机设计研发以及通讯类高精度部件加工的整体水平。同时，高新区还与格威石油、美国盛赛尔公司等四家签约，当日签约总额达12亿元。其中内资8亿元人民币，外资5800万美元。

4.2　产业结构：

FDI的产业分布以第二、三产业为主，第一产业比重过轻。

从外商直接投资的产业分布来看，工业领域的投资项目在外商合同投资额中占主要份额。2001年和2006年，第二产业分别占西安市合同外商直接投资额的比重为57.16％、61.62％；第三产业分别占41.85％、37.89％；第一产业分别占0.98％、0.48％(表1)。从中可以看出，外商直接投资在西安市的产业结构表现为以第二、三产业为主；第一产业的比重过轻，其潜力尚未发挥出来。目前，杨凌高新技术产业开发区初步形成了以农林牧良种繁育、生物制药、环保农资、绿色农产品加工为主导的高新技术产业群。2007年，全区共实现招商引资到位资金14.96亿元，其中实际利用外资1993.76万美元，比2006年的1026万美元增长94.32％，发展势头良好，西安市可以充分发挥杨凌开发区的作用，以其为中心，通过辐射示范效应，带动整个城市的农业产业化与现代化，切实提高第一产业的引资能力。

从产业内部看，外商直接投资存在一定的行业偏差。西安市第二产业的FDI全部投入到制造业上；第三产业的FD[投入到房地产业的比重过高，2001年和2006年分别占第三产业合同FDI的比重为47.2％、65％(表1)，房地产产业具有预期效益较好和投资风险较小的特点，成为目前外商投资的热点，但是这些产业链条短，要求配套的能力低，从长期来看，对经济发展的带动作用小。而金融、保险、会计事务所等具有巨大消费需求的现代服务业领域，外商投资微乎其微，这与国际资本流动在20世纪90年代以后越来越多地流向以服务业为主的第三产业的趋势不相符合。今后西安市要多渠道、多形式的吸引外资，使其投资逐渐趋向多元化，投资结构逐渐趋向合理，促进西安市的经济增长。

4.3　投资方式：

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2011年，在世界经济增长缓慢、美欧等发达国家对外投资规模降低的不利条件下，中国利用外商直接投资在结构调整中保持了相对稳定的增长。

首先，从中国利用外商直接投资规模角度来看，2011年1～11月实际使用外资1037.69亿美元，同比增长13.15％，中国仍然属于被跨国公司看好的投资场所。

其次，从外商直接投资的产业分布看，2011年外商直接投资进入服务业的势头不减，服务业吸收外商直接投资也占据了半壁江山；制造业吸收外商投资继续保持增长，但明显增长速度慢于GDP增速和国内固定资产投资增速；而第一产业吸收外商投资没有起色，继续维持在低位，仅以微幅增长。2011年1～11月份，农、林、牧、渔业吸引外资17.05亿美元，同比增长1.14％；制造业吸引外资473.15亿美元，同比增长7.56％；服务业吸引外资487.68亿美元，同比增长18.54％。

再次，从外商直接投资来源地看，2011年外商直接投资主要来自亚洲、欧盟、美国等国家和地区，其中，亚洲地区仍然为最大的外商直接投资来源地。据商务部统计，2011年1～11月份香港、澳门、日本、台湾省、菲律宾、泰国、马来西亚、新加坡、印度尼西亚、韩国等亚洲十个国家和地区实际对华投资895.85亿美元，同比增长17.98，占中国利用外商直接投资的86.33％；欧盟27国对华投资59.82亿美元，同比增长0.29％，占中国利用外商直接投资的5.75％；美国对华投资27.39亿美元，同比下降23.05％，占中国利用外商直接投资的2.64％。

最后，外商投资区位转移态势已经确立。这不仅表现在2011年中西部地区吸收外商投资大幅度增长，增速显著高于东部沿海地区，而且表现在东部沿海地区的外商投资企业谋求向国内中西部中心经济区以及东南亚周边国家、地区转移投资。在东部沿海地区的外商投资区位转移中，劳动密集型企业占据较大比重。

2012年影响中国利用外商直接投资的主要因素

2012年，中国利用外商直接投资将受到多种因素的影响，主要包括国内投资环境、国际经济形势的变化。

第一，中国经济发展步人新阶段，对利用外资提出更高要求。

近年来，中国经济快速发展，取得了令世人瞩目的成就。早在2010年，中国GDP总量达5.88万亿美元，已经成为世界第二大经济体；外汇储备逾3万亿美元；利用外商直接投资的从2001年的469亿美元，增长为2010年的1057亿美元，10年增长2.3倍。毋庸置疑，外商直接投资对中国的经济发展、产业结构升级、工业体系建设等诸多方面都做出了重大的贡献。但随着中国经济实力的不断增强，改革开放之初的“双缺口”已经稳定转变为“双过剩”，中国对来华投资的外国资本也就必将提出更高的要求。

第二，调整经济结构成为中国经济发展面临的重大课题，促使外商投资结构变迁。

顺应调结构的要求，2012年，将继续主要鼓励外资投向高端制造业、高新技术产业、现代服务业、新能源和节能环保等产业，继续严格限制高能耗、高污染和消耗国内资源的“两高一资”项目，鼓励外资企业在华设立地区总部、研发中心、采购中心、财务管理中心、结算中心以及成本和利润核算中心等功能性、总部性的机构，鼓励中外企业加强研发合作；在修订中西部外商投资优势产业目录中，增加劳动密集型项目的条目，鼓励外商在中西部地区发展符合环保要求的劳动密集型产业，对符合条件的西部地区内外资企业继续实行企业所得税的优惠政策，对东部地区外企向中西部转移加大政策开放和技术资金配套的支持力度。这会影响外商投资的产业结构和区域结构。

第三，在稳物价、控房价中，经济增长速度放慢，投资成本上升，对外商投资流入产生影响。

尽管2012年中国货币政策有所放松，但面对通货膨胀压力，货币供给不可能快速增加，加之控房价的政策持续，房地产以及与房地产相关的产业投资增速放缓，将拉低国民经济增长速度。与此相对应，类似前些年外商投资借助房地产价格高企的机会大举进入房地产的条件不复存在。同时，中国将继续受劳工成本上升、原材料价格居高不下、汇率升值影响，投资成本上升，势必影响外商投资增长。

第四，世界经济复苏乏力，经济增长存在较大不确定性，外商投资趋于谨慎。

金融危机之后，世界经济一直在艰难中前行，复苏乏力。据国际货币基金组织(IMF)近期分析，2011年全球经济增长将低于预期，2011年全球增长率将从2010年的5％以上降至4％左右；先进经济体实际GDP预计将以缓慢步伐增长，2011年仅增长1.5％，2012年增长2％。世界经济的持续低迷必将导致各国对华投资热情和力度下降，也将成为2012年中国吸引外商直接投资的又一影响因素。

第五，美国经济持续低迷，“再工业化”战略影响其对华投资。

美国作为世界第一大经济体，在2008年金融危机之后国内经济受到重创，失业率和财政赤字居高不下，经济增速放缓。

据国际货币基金组织预测，2012年美国财政赤字仍将居高不下，财政赤字占GDP的比重将达到6.1％。虽然这一比例较先前预测的7％有所下降，但债务问题将是美国经济复苏的中长期制约因素，将迫使美国政府调整财政收支，公共支出可能明显下滑，经济复苏之路会更为坎坷和漫长。

失业问题是美国当前所面临的最大挑战。据国际货币基金组织预测，2011年美国失业率将为8.8％～9.1％，2012年将维持在8.3％～9％的高位。尽管奥巴马政府提出一系列促进就业的法案，但仍收效不够理想，失业问题也将成为美国经济复苏道路上的最大障碍。

面对重重困难，美国经济增长虽然有所提速，但仍处于低迷区间。据国际货币基金组织预测，2011年美国国内生产总值增幅预计在1.7％～2.1％区间，2012年增幅有望提高到2.6％～3.3％。在美国提振经济、实行“再工业化”战略的背景下'其对华投资力度必然下降，甚至吸引一部分海外投资回流。

总之，美国经济走势及其国内政策将成为影响其在2012年对华投资的关键因素。

第六，欧债危机持续发酵，欧盟经济短期难以恢复，对外投资能力下降。

2011年，欧洲债务危机不断发酵，主要表现在危机已经由爱尔兰、希腊等欧盟国家向意大利、西班牙、葡萄牙等欧盟核心成员国蔓延。更为令人担忧的是，法国的经济形势也不乐观。2011年法国的公共债务占其GDP的比例逾八成，其承担能力日益下

降。在欧元区6个信用为3A的国家中，法国最不被看好，平均国民负债为2.5万欧元，高达七成债务掌握在外资手里。如果法国的财政紧缩计划不能实现，债务危机很快就会波及到这个欧洲大国。

2012年，欧盟极有可能在应对债务危机中度过艰难的一年。主要原因包括：首先，欧洲出台的救助机制短期内只能解决危机各国的流动性问题，而不能实质性改善各国的偿付能力，各国债务违约风险仍在不断累积；其次，欧洲债务危机可能从小型经济体向大中型经济体蔓延，特别是意大利债务问题的潜在风险巨大；再次，债务危机存在向银行危机转变的可能性，特别是占全球银行业总资产约53％的欧洲银行业持有“欧猪五国”超过5000亿欧元债券。

欧盟深陷债务危机无法自拔，如果2012年欧洲债务危机进一步升级，将对欧盟经济产生严重的持久性影响，使得欧盟经济短期内很难恢复；即便欧盟债务危机不再升级，其以实行紧缩财政政策的应对方案，也会使欧盟地区公共财政支出下降，社会福利削减，制约公共投资和消费增长，甚至使个人罢工事件不断，对社会经济增长构成打击。这都将极大影响其对华投资的力度。

2012年中国利用外商直接投资前景

综合国内外经济环境的影响，2012年中国利用外商直接投资形势严峻，不容乐观。

第一，外商投资规模预计将呈现稳中有降的态势。

2011年11月，中国实际利用外资金额为87.57亿美元，同比下降9.76％，出现28个月以来首次负增长。这表明金融危机及欧洲债务对中国吸引外商直接投资的影响已经开始显现。2012年，世界经济形势依然严峻，美欧等发达国家很难在短期内实现经济回暖，对华投资会继续放缓；占据中国吸收外商直接投资八成以上的亚洲十国和地区经济深受美欧经济形势影响。增长速度同样会放缓，对外投资能力收缩；加之中国对外商直接投资的要求进一步提高，自身经济增长速度放缓，投资成本上升，预计2012年中国利用外商直接投资将出现稳中有降的态势。

第二，外商直接投资产业结构将进一步调整。

2012年1月30日开始实施新的《外商投资产业指导目录》。该《目录》将引导外资更多地投向现代农业、高新技术产业、先进制造业、新能源产业、现代服务业等领域，发展现代产业体系。促进外商投资企业与内资企业开展研发合作，促进利用外资与增强我国自主创新能力相结合。同时，着力推进节能减排，严格限制或禁止“两高一资”类外商投资项目。在国家产业政策的指导下，预计2012年农、林、牧、渔业利用外资将有所提高，但所占份额仍然较低；受自身发展水平所限以及欧美“再工业化”政策影响，制造业利用外资增速将放缓，所占份额将有所下降；随着中国金融、物流、旅游、医疗卫生、文化产业等服务业的开放提速，服务业利用外资金额将进一步扩大，并继续拉大与制造业利用外资的差距，占据外商直接投资的主体地位。

第三，外商直接投资的区域结构将加速变迁。

中国吸引外商直接投资的地区分布一直呈现出非常明显的非均衡性。外商直接投资绝大部分集中在东部地区，中部和西部地区所占份额很少。但随着中西部地区投资环境持续改善，中西部吸收外商投资增速加快，特别是新修订的《外商投资产业指导目录》提出发挥中西部地区土地、能源资源、劳动力等优势，鼓励外商在中西部地区发展符合环保要求的劳动密集型产业，预计2012年中西部地区对外商直接投资的吸引力将进一步增强，中西部经济中心区的外商投资将显著增加，外商直接投资的区域结构将进一步优化升级。

篇11

根据邓宁的理论，伍德沃和罗尔夫对影响出口导向制造业国际分配的主要因素进行了实证分析。根据他们的分析，跟投资选址呈正相关关系的因素有：GDP、汇率贬值、免税期限、自由贸易曲的规模、政治稳定因素、制造业的积聚度、土地面积等；而与选址呈负相关关系的因素有：工资、通货膨胀率、运输费用、工会组织等。

朴商天（2004）以中国市场为研究对象，对外商在华直接投资的地区性差异因素进行了实证分析，得出：对外开放度、集聚化程度、鼓励政策与直接投资之间存在着明显的正相关关系，而工资水平、研发人力则对直接投资起着反作用。基础设施对选址呈正相关关系，但对外商投资企业经营活动的影响正在减少。

这些理论都在一定程度上解释了FDI区位选择的动因，前两个是以多个国家为研究对象的，对我国具有一定的借鉴性，但不可能完全符合中国的现实情况。朴商天虽然以中国为研究对象，但他只简要的讲述了影响地区性差异的因素，对某些区域存在着哪些具体的问题方面并没有解释。本文根据这些学者提出的因素，结合中国东、中、西部的具体情况，解释对外直接投资在我国分布不均衡的原因和由之得出的一些启示。

二、提出问题

中国已成为世界上吸引外商投资额最大的国家，但是外商在华直接投资的地区性发展很不平衡。主要集中在东部沿海地区，特别是以上海为中心的长江三角洲、以东莞为中心的珠江三角洲和以京津唐地区为中心的环渤海经济圈。据有关数据显示：目前外商对华直接投资中有87.84%分布在东部地区，9.09%分布在中部地区，而西部地区只有3.08%。究竟是什么因素导致对华投资的如此不均衡，跨国公司进行投资区位选择时考虑的因素又有哪些呢？中外学者做了大量的研究。

三、影响外商对华直接投资区位选择的因素

1政策因素

张立（2002）对FDI在我国省际分布的决定因素进行了实证分析，他引入了各省执行FDI优惠政策的时间，结果显示，各省执行优惠政策的时间先后对FDI的流入有着显著的影响。我国的珠江三角洲和长江三角洲作为政策开放较早的地区，利用自己东南沿海的区位优势、政策优势和劳动力成本优势，通过建立开发区和工业园区，最先成为对外直接投资在我国的集中区。1992年中国开放内陆城市并实行也沿海地区相同的鼓励政策，推动了中国中西部地区的对外开放，近几年外商对中西部的投资有所增长，特别是长江中上游地区，如安徽、江西、湖北、云南、贵州等省份。差距不可能在短期内消除，但中西部地区已经开始了引进外资的征程。

2劳动力成本及工资水平因素

劳动力成本是影响外商直接投资区位决策的成本因素中最为主要的成本。Austin(1990)强调发展中国家吸引外资的主要原因在于低工资水平，工资高低与外商投资呈负相关关系。朴商天（2004）通过实证分析，验证了这一关系的正确性。作为人口大国，中国具有丰富而廉价的劳动力资源，这种成本竞争优势对跨国公司具有强大的吸引力。劳动力导向战略是跨国公司对华直接投资重要的区位选择战略。除了成本因素，劳动力素质也直接影响到劳动生产率的高低。特别是在一个东道国内部，低劳动力成本经常意味着低的劳动生产率，只有那些低成本并且具有较高劳动生产率的区位，才能比低成本、低劳动生产率的区位更具有吸引力，这就是外资没有因为劳动力成本低而大量流向中西部地区的原因。

但是过高的工资水平也会抑制外资的流入。以长江三角洲职工平均工资衡量的劳动力成本显示，上海、宁波、杭州、南京和苏州等地的工资水平，远高于长江以北地区城市。工资成本对FDI分布的影响就是，未来的长三角地区外资可能会更倾向于投资到工资水平较低的周边地区，甚至转移到区外。工资成本的上升对长三角的外资流入是一个不利因素。

3土地成本因素

珠三角地区开发较早，当外资聚集到一定程度后，可利用的土地越来越少，而成本不断攀升，对FDI起到了明显的抑制作用。按2002年单位土地面积的GDP衡量，深圳、汕头、广州、海口和福州等珠三角城市的土地成本在全国排在前列。自90年代以来，珠江三角洲在引进外资中所占的比重有所下降，而长江三角洲和环渤海地区的比重在持续上升。

4.基础设施质量

基础设施（公路、铁路、港口和信息通讯等）和基础工业的发展状况决定着社会生产的规模和效益，特别是具备一定投资规模的大型企业，如果生存在一个基础设施薄弱的经济环境中，将会导致投资收益递减。在我国，各地区的投资硬环境差异非常大，例如东部沿海的广东省和江苏省经过十几年的努力，目前的基础设施建设已经相当完善。根据国家统计局的统计数据显示，截至2001年，东部地区的交通线路综合密度为1597公里/平方公里，同期中部地区为680公里/平方公里，而西部仅为29公里/平方公里，与东中部地区相差甚远，成为外资进入的“瓶颈”。

5集聚效应区域产业基础是吸引对外直接投资的重要因素。一方面，全球80％的FDI集中在发达工业化国家（hakrabarti，2003），外国资本在这些国家的投入也更加集中；另一方面，对外直接投资的分布呈现出比较明显的集聚效应（Figueiredoetal，2000），区域产业基础越强，外资企业越多，外商就越容易在该地区投资。Headetal（1996）对我国931家外资企业进行了研究，发现有“吸引力”的城市——那些具有良好产业基础的城市——获得了更多的投资，而集聚效应则放大了政策的直接影响。

对于集聚现象，Krugman（1991）的研究提供了一个基本的研究视角。他结合城市经济学和区域科学，认为：聚集效应的关键是规模经济，特别是外部规模经济；聚集能导致生产某一种产品的平均成本下降，进而产生递增的规模效应。聚集效应体现出一种路径依赖，进而影响后续FDI的聚集(吴丰，2001)。外商直接投资的聚集效应体现在增量FDI的区位选择受到特定区位的FDI存量的影响，即当某一地区的外商资本控制的厂商越多，新的外商就更倾向于投资该区域国家或区域(许罗丹、谭卫红，2003)。许罗丹、谭卫红(2003)、王剑、徐康宁(2004)、吴丰(2001，2002)对FDI在中国表现出的聚集效应进行了研究阐述，均认为外商投资的聚集效应明显。为了在运输成本最小化的条件下实现规模经济，制造企业倾向于在有巨大需求的市场或潜在市场区域选址，而需求本身的定位取决于制造业的分布。区域产业基础与对外直接投资的进入具有双向促进关系。资本的进入增强了该地区的产业能力，同时也强化了外资的集聚机制。以苏州为例，该地区的IT制造业目前已具备了相当完整的产业链，在开发区周围25公里内可以达到98％的产业配套率。这种配套体系在吸引跨国公司进入的过程中发挥了重要作用。苏州由此成为全球IT制造业最重要的集聚区之一。台湾十大笔记本电脑公司有九家在苏州投资，包括明基、华硕、华宇、台达在内的台湾20家最大的电子信息企业，有16家人驻苏州，随后相关配套企业相继进驻，产品包括线路板、电脑配件、主机板、扫描仪、鼠标器、及电池和笔记本电脑等等，共有1500余家IT企业，形成较为齐全的IT产业配套体系，这种产业链投资方式既使企业具备了较强的竞争优势，又增加了苏州招商引资的吸引力。

行业的地区集中可以提供一个足够大的市场使得各种各样的专业化供应商得以生存。在我国，另一个具有说服力的是广东东莞，这里集中了大量的来自海外特别是台湾地区的计算机和电子设备制造商，是公认的全国电子产品配套能力最强的地区，在此设厂，有助于厂商增强其竞争力和建立竞争优势。有了特定产业的聚集，就能吸引相关的FDI进入，而我国西部就非常缺乏这种聚集，是吸引FDI的薄弱环节。

6“核心一”体系（CPS）。在对外直接投资比较集中的地区，往往会形成“核心一”体系（CPS），在空间一上的表现即为围绕“核心”区域形成的“核心一”（CP）结构。因此，与核心区域的地理接近性，成为影响对外直接投资的重要因素。我国“核心-”体系的结构可分为两种：第一种是与投资国相邻，易于吸引投资。例如我国广东的东莞、深圳等地区，由于毗邻香港，而成为外资最先进入我国的地区之一。山东的青岛、威海等地则由于与日本、韩国接近，而成为日资和韩资集中的地区。CP结构形成后，会在该地区产生一种引力，企业在选址时将遵循引力模型中所描述的企业关系，形成集聚效应。第二种是对外直接投资在核心区域选址后，吸引了大批跨国配套企业进入，这些企业在核心区域附近选址，形成了以产业配套为特点的区域。1993年，台湾明基公司在苏州新区投资设厂，同时还召集其台湾核心配套厂商，吴江由于具有土地和区位优势成功吸引了一大批配套企业人驻，从而在以苏州为核心，以吴江为的地区形成了以产业配套协作体系为特点的CP结构。

基于对外直接投资影响因素的分析，我们可以得出促进区域经济特别是中西部经济发展的几点启示：

1.接受并推行投资自由化

加快西部对外开放的基本方向是投资自由化和贸易自由化。投资自由化主要是指那些有利于促进长期性外国直接投资的自由化政策，包括三方面内容：一是促进市场竞争原则，通过减少或消除特别针对外国投资者所采取的歧视性措施，取消市场准入限制，促进市场竞争。外国直接投资参与西部基础设施建设的潜力也非常巨大，要创造宽松的环境，鼓励外资进入能源、交通、通讯等基础设施优先发展领域，允许外资公平参与国家重大工程项目或公共项目的公开竞争招标。二是享受国民待遇的原则，即外国投资者的待遇等同于本国投资者，一方面，应取消对外资企业在税收等方面“超国民待遇”的优惠政策；另一方面，应取消对外资企业贷款、融资、投资等方面“非国民待遇”的歧视性措施，严禁对各类外资企业乱收费和变相增加非生产性负担。三是提供制度保护原则。按照市场经济原则发挥市场经济机制来促进投资自由化和吸引外资，同时创造良好的投资环境和制定相应的竞争性政策，以抑制某些私人投资和贸易的负面影响对市场竞争的破坏效应。四是尽量减少本是不必要的，繁琐的政府干预。无论是提高企业经济绩效，还是提高西部地区整个经济的效率，关键是增强市场的竞争性。在此意义上，投资自由化就是经济市场化，竞争游戏规则的公平、公开化以及监督机制的透明化、制度化。

2.积极开发人力资源

就西部而言，开发人力资源具有尤其重要的特殊意义。因为西部地区最大的资源是人力资源，也是中国目前就业压力最大的主要地区之一，由于政府投资本身创造不了多少就业，因此政府的作用主要是通过有效的人力资源开发政策，吸引外国投资创造更多的就业岗位，这对扩大就业、缓解失业压力具有重要作用。这就要求政府不仅要实行直接影响FDI的投资自由化和贸易自由化的政策，更重要的是要将人力资源开发放在极其重要的位置上，包括大力发展教育，积极培育劳动力市场和人才市场，鼓励外资企业对其员工进行人力资源开发以提供更多的培训机会，增加中央对西部地区的转移支付，鼓励少数民族控制人口增长，在逐步解决“收入贫困”的过程中逐步解决“人类贫困”、“知识贫困”和“文化贫困”问题等。

3.实行跨国公司友好型政策，加快基础设施建设，积极吸引跨国公司直接投资

篇12

一、外商直接投资（FDI）对就业数量的影响

外商直接投资对东道国就业数量的影响可以分为直接效应和间接效应。直接效应来自于FDI企业直接吸收的就业人员数量；而间接效应主要体现在FDI企业对前后向关联企业就业机会的增加，跨国公司在当地的支出和上缴的税收通过乘数效应促进经济发展，间接带来新的就业机会，以及竞争刺激当地企业的发展而增加就业机会。中外学者对此都做了相当广泛的研究。

许多学者都通过实证研究来分析FDI对就业数量的影响，不少学者认为FDI能够促进就业数量增长。如，Salvador Barrios、Luisito Bertinelli、Eric Strobl研究了吸引大量FDI的爱尔兰制造业后指出，当地企业和跨国公司经过整合形成正的溢出效应，当地企业的生产率在提高的同时也创造出大量的工作需求，促进了就业。周旭峰、许雄奇以1984年～2003年为研究区间，实证分析了FDI对我国劳动力就业总数量以及各个产业就业数量的贡献情况。研究发现，FDI对我国第一产业的就业贡献不显著，对二三产业的就业存在积极贡献。牛勇平也用实证方法同样得出FDI对就业数量的增长具有拉动作用；张诚、唐琳以美国为例研究发现，制造业FDI在长期和短期均可以增加产业内就业人数和总就业人数。邱晓明认为，随着FDI由劳动密集型加工行业向资本和技术密集型行业发展，就业的直接效应逐渐弱化，间接效应不断增强。沙文兵、陶爱萍运用协整理论对FDI流入与我国就业增长之间的关系进行实证分析。研究表明，FDI与就业量间存在长期均衡关系，长期来看为积极的就业效应；误差修正模型反映出的FDI与就业量之间的短期效应为挤出效应。

也有学者研究发现，FDI对就业增长无显著影响。如张诚、唐琳以美国为例，发现服务业FDI不论短期还是长期只增加产业内就业人数，减少总就业人数。Ahmad、Seyf定量分析了流入的FDI与欧洲就业数量的关系，研究发现FDI与创造就业并无显著关系，因而用增加FDI来改善欧洲失业状况是有待商榷的。Kostas、Mike对流入美国制造业的FDI研究发现，FDI的流入对该国制造业就业提升和工资水平的提高作用并不显著。

有的学者将FDI对就业的影响进行动态分析，研究FDI在不同时期对就业的不同影响。如，钟辉将FDI对就业的影响分别进行短、中、长期的分析，指出短期内FDI会创造大量的就业机会，起到“发动机”的作用；中期FDI对就业的影响比较复杂，既有促进作用也有消极作用，对总就业的影响还不明确；长期FDI对就业的影响是否是积极的，取决于内资企业能否充分吸收FDI的“外溢效应”，能否在竞争中提高自身的科研创造能力。卢晓勇、孙宏、李红指出，FDI给我国带来的就业效应是双重的，不能一概而论效应的正负性。总体来看，FDI流入给我国带来的积极效应优于引起的消极效应，但随着外商投资企业规模化和垄断化的加强，FDI流入会引起结构性失业等问题，FDI流入带来的危机隐患日趋显现。

二、外商直接投资（FDI）对就业质量的影响

外商直接投资对就业质量的影响主要体现在平均劳动生产率和工资水平、人力资本投资、就业结构等多个方面。FDI企业会为东道国雇员提供较高的报酬和较好的工作条件，行业内部的竞争以及技术溢出效应的存在对于东道国企业劳动生产率的提高大有裨益。

中外学者普遍认为，FDI对就业质量的提升作用是显著的。如，薛敬孝、韩燕实证研究显示，服务业FDI流入对我国就业数量的拉动作用不大，但对提高就业质量影响显著。邱晓明将FDI对就业的拉动作用分为1986年～1995年和1996年～2000年两个阶段，随着FDI由劳动密集型加工行业向资本和技术密集型行业发展，东道国就业的质量会不断提高，认为就业质量的提高主要体现在跨国公司重视人力资源开发，提高东道国就业人员素质方面。朱金生、张轶认为，FDI对我国就业质量的影响总体来看是积极的。一方面外资企业较高的生产力水平为员工提供高于国内的工资水平，给予的社会福利、工作条件优于国内企业；另一方面促使国内企业与外资企业竞争，提高国内企业员工的就业质量。王祖强认为，FDI在增加劳动力就业数量的同时，还促进了我国劳动力市场的建立和发展，对提高我国人力资源素质和薪金水平起到了积极作用。Salehizadeh、Mehdi研究了1980年～2003年流入美国的FDI发现，FDI的流入不仅提高了流入部门的就业数量，而且显著提高了流入部门的工资水平。Glass和Saggi同样证明了FDI流入国的工人会受益于工资水平的提高，技术工人工资的提升尤为明显。Sourafel Girma、Yundan Gong利用1999年～2005年的面板数据研究FDI对我国城镇国有企业就业率、劳动生产率、盈利能力等指标的影响。实证研究表明，FDI进入所带来的竞争和技术扩散等原因能有效提高国有企业的就业率和劳动生产率，促进盈利水平的提高。

三、外商直接投资（FDI）对就业的影响因素

杨大楷认为，FDI为东道国创造就业机会主要受到外商直接投资的进入方式、作为投资主体的跨国公司的经营战略、投资的劳动密集程度以及东道国劳动力素质等因素的影响。王祖强的研究也得到相同的结论，认为FDI对东道国就业产生影响不仅与FDI的进入方有关，也与东道国劳动力市场的发育程度、劳动力质量等因素有关。不同的外商投资企业、不同时期以及不同地区对就业创造产生了不同的影响。

邱晓明认为，就业效应变化主要由产业结构升级、利用外资政策变化、国际分工深化、跨国公司战略调整等多种因素造成的。王江具体研究了跨国公司不同的进入模式对东道国就业数量和就业质量的不同影响。他认为，以并购方式进入的跨国公司在进入时和进入后一般不会增加就业，相反还有可能对就业产生负影响；而且在成功并购后，短期内也不会改善就业质量，长期来看被收购企业将逐步采用跨国公司的管理方法，就业质量才会逐步得到提高。Ashcroft和Love也得出相似的结论，认为以并购方式进入的跨国公司对就业的需求究竟是增加还是减少是难以确定的。