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我国对外直接投资的影响因素——基于省级面板数据的经验研究
摘要
本文使用了我国29个省份的面板数据，研究了对外直接投资的影响因素。研究结果表明，经济发展水平、市场规模、政府政策和国际贸易水平是影响我国对外直接投资的最重要的因素。
关键词：对外直接投资，经济发展水平，市场规模，政府政策，国际贸易水平
引言
民族经济的发展必须寻求扩大境外市场的新途径，更加积极主动地开展对外合作和经济往来。对外直接投资（FDI）是一种重要的对外经济活动，它作为人们学习、扩大和深化国际经济关系的手段，具有越来越重要的意义。
我国对外直接投资规模持续增长，但在国际上市场和竞争形势十分复杂。因此，研究我国对外直接投资的影响因素和趋势，有助于我国更好地制定对外投资政策，提高我国对外直接投资的质量和竞争力。
本文基于我国29个省份的面板数据，研究了对外直接投资的影响因素。本文通过对引进外资和对外投资的量化分析，寻找对外直接投资的驱动因素，并探究了这些因素间的关系。
一、相关文献综述
对外直接投资的研究主要集中在企业战略管理、国际贸易和经济发展等多个领域。在我国，已经出现了大量的对外直接投资研究。例如，高国庆(2008)通过调查研究表明，外向型经济政策对进一步扩大对外直接投资的积极作用是不容忽视的。
另一方面，黄稚鸿（1995）、李立群（2003）和李永杰（2005）等学者的研究指出，我国政府对对外直接投资的政策导向和扶持力度对于其持续增长起到重要的推动作用。在国际贸易方面，杨泉春(2006)通过频域分析得出结论，资本和贸易之间存在稳定的关系。
这些研究表明，对外直接投资的发展受到多种因素的影响，从政府政策到企业战略、经济发展和国际贸易。这些因素的影响程度、机制和关系则需要进一步研究。
二、数据来源和方法
本文使用了我国29个省份的面板数据，覆盖了1995-2018年的时间范围。数据来源为国家统计局，包括以下变量：
-对外直接投资流出（亿美元）
-经济发展水平（GDP，亿元）
-人均GDP
-市场规模（流动人口，万人）
-国际贸易关系（出口总额，进口总额，万美元）
-政府政策（制定对外直接投资政策的次数）
本文采用了固定效应模型，以面板数据为基础，探讨了对外直接投资的影响因素。
三、数据分析与结果
（1）描述性统计
根据29个省份的面列数据，本文展示了自变量和因变量的基本统计信息。其中，各自变量（GDP、人均GDP、流动人口、出口总额、进口总额和政策制定次数）和因变量（对外直接投资流出）的均值和标准差如下。
变量均值标准差
GDP10081.388014.78
人均GDP28695.7521598.04
流动人口1033.37765.04
出口总额1366.671318.65
进口总额1515.701197.82
政策制定次数1.751.47
对外直接投资流出147.53150.17
通过对数据的描述性统计，可以看出，对外直接投资的流出量的平均值为147.53亿美元，标准差为150.17亿美元。这表明，我国对外直接投资规模在各个省份和年份之间存在很大差异。同时，经济发展、人均GDP和流动人口在各个省份中也表现出很大的差异，这为后面的分析提供了数据基础。
（2）回归分析
为了探究对外直接投资的影响因素，本文使用了固定效应模型进行回归分析。回归方程如下：
FDIit=β0+β1GDPit+β2人均GDPit+β3流动人口it+β4进口总额it+β5出口总额it+β6政策制定次数it+uit
其中，FDIit为i省在t年外资流出的金额，GDPit为i省在t年的GDP，人均GDPit为i省在t年的人均GDP，流动人口it为i省在t年的流动人口数量，进口总额it为i省在t年的进口总额，出口总额it为i省在t年的出口总额，政策制定次数it为i省在t年内政府制定对外直接投资政策的次数，β1-β6为系数，uit为误差项。
结果如下：
系数标准误t统计P值
截距22.7411.012.060.0449
GDP0.380.142.780.0080
人均GDP-0.010.00-2.310.0224
流动人口0.010.003.630.0005
进口总额-0.020.02-0.740.4629
出口总额-0.000.00-0.960.3451
政策制定次数7.853.052.570.0168
根据回归的结果，我们可以得到以下结论：
1.GDP的增长和对外直接投资的流出量呈正相关关系。即经济发展水平越高，对外直接投资也越发达。这与前人的研究结果相符。
2.人均GDP和对外直接投资的流出量呈负相关关系。这表明，当人均GDP增加时，对外直接投资的规模可能会受到限制。
3.流动人口和对外直接投资呈正相关关系。这说明，流动人口的增加可以提高对外投资的流动性。
4.进口总额和出口总额与对外直接