影响FDI区位选择的关键因素

　　R2与F值较大，但t检验值较小，且ln(OPEN)和㏑(SALE)的符号与 经济 意义不符，综合EVIEWS软件得出各解释变量的相关系数矩阵 分析 ，推断各解释变量间存在多重共线性而使得它们对㏑FDI的独立作用不能分辨，故t检验不显著。
　　2.4模型修正：逐步回归法
　　为消除多重共线性，采用逐步回归法进行修正。用OLS 方法 逐一求被解释变量ln(FDI)对各个解释变量的回归。依据调整后可决系数最大的原则，ln(TFDI)作为进入回归模型的第一个解释变量，然后再逐个添加解释变量，选取调整后可决系数最大所对应的解释变量作为新进入模型的候选变量，如果这个候选变量进入后调整的可决系数大于上一步的调整后可决系数，则该候选变量进入模型，形成二元回归模型，否则终止回归。依据上述选取变量的原则逐步回归，过程见表二。通过此方法来对方程的多重共线性进行弱化处理。
　　在逐步回归过程中，虽然最后引入ln(SALE)即x2，使得模型的拟合度比之前选择ln(TFDI)，ln(AWAGE)，ln(FI)的三变量模型的拟合度变优，但是ln(SALE)的回归系数仍为负，不符合经济意义，且不能通过t检验，故仍删除ln(SALE)变量，最后的回归结果见表三：
　　模型的拟合度检验，方程显著性检验(F检验)，以及参数的显著性检验(t检验)全部通过。最终模型如下：
　　ln(FDI)=9.349+0.984ln(TFDI)-2.543ln(AWAGE)+1.580ln(FI)
　　鉴于所删除的变量并非说明这些因素对FDI没有 影响 ，而是处理方程的需要，找出与FDI相关性最大的三个因素，得出引资策略的重点所在。
　　
　　３ 结论与政策性建议
　　
　　通过模型修正，最终选出影响FDI区位选择的关键因素及其他们对FDI的影响：
　　1)累积外商投资(TFDI)：与FDI有着正相关关系，外商投资 企业 有相对集中趋势，即新的外资企业倾向于选择外资企业多的地区。近年来，江苏省尤其是苏南地区吸引了大量外商直接投资，提高了地区的经济增长和产业结构的优化，进一步扩大外商直接投资的进入，在外商直接投资和地区经济增长之间形成一种区域循环累积因果效应。
　　2)职工年平均工资(AWAGE)：偏回归系数为负，且系数值较大，说明劳动力成本仍然对FDI有显著作用。江苏省乃至整个长三角地区的劳动力成本再全国居高，对FDI引入有一定的负面影响。
　　 3)全 社会 固定资产投资额(FI)，该指标系数为正，与FDI正相关。良好的基础设施服务会降低投资的交易成本，利于吸引FDI。有的FDI引入还能作为固定资产投资的主要资金来源改善投资环境，从而相互促进。江苏省近年来为吸引外资加强了基础设施的投入，2005年全社会固定资产投资达到8739.71亿元，比去年增长28%，高于全国平均水平25.7%。
　　以上三个因素有力的解释了影响FDI的区位选择因素，同时对全国的引资亦有启示作用：
　　首先，在基础设施建设上，除继续搞好能源、 交通 、通信、水利等基础设施建设外，更重要的是改善中西部地区投资软硬环境和产业配套条件，为外商投资提供更多的 发展 空间与商业机会。
　　其次，鉴于长三角地区劳动力成本较高的因素，在引资方向上，应当投资领域由原来以劳动密集型加工 工业 及服务业为主转向以 电子 通信设备制造、信息电子、生化制药等高新技术产业等重化工业；其次增大地区科研及 教育 投入以提高劳动力素质，降低相对的劳动力成本。
　　其三，虽然在模型中省略了政策 法律 等因素，但它们仍然是影响FDI的重要因素，应加快调整相关法律法规，建立、完善与市场开放和市场化进程相适应的外资管理体制，降低外资进入的交易与制度成本，加快与外商直接投资的配套产业发展，以形成吸引外资的良性循环。