第三节 影响外商在华投资的因素及其重要程度

一 各因素重要性程度的统计描述

我们首先对所有样本中各因素的重要性得分进行加总，得到各因素的平均重要程度，对各因素按照重要程度高低进行排序（见表2-8）。

根据表2-8的结果，市场需求潜力、劳动力素质和原材料价格和供应是影响外资来华投资排在前3位的因素。这些因素涉及外商投资企业的产品销售、要素投入、产业链可延伸性和获利程度。劳动力素质、原材料价格和供应的平均值分别排在第1位和第3位，其重要性程度也很高。相关产业集中度的平均值排在第4位，说明外资对产业链延伸和构建的要求比较高，近年来FDI单个项目投资规模的迅速扩大说明外资更注重全球资源的整合和产业链的布局。此外，劳动力成本，政策、政治和法律环境，对外开放程度等环境因素的平均值也比较高，这在一定程度上表明影响外商投资的因素变得多元化，代表中国国内经济和社会发展的一些根本性因素以及政策法律环境，都会对外商的投资决策产生很大的影响。

二 因子分析

对各影响因素通过简单统计分析进行排序可以知道其相对重要性。然而这样的分析显然不够。对9个因素进行相关分析可知各因素之间存在一定程度的相关性（见表2-9），为增强解释力，这里采用因子分析的统计降维技术对原始变量进行重新组构，通过降低变量的维度，并剔除解释力弱的因素，找出主要的因素。本研究采用SPSS10.0统计软件进行分析。

（一）KMO及Bartlett球形检验

因子分析要基于变量间的协方差矩阵进行，要求包含在因子分析中的变量必须具有足够的相关性。实践中，变量间的相关性往往是存在的，但是否达到适合进行因子分析的程度需要加以检验。一种检验方法是测度样本KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）值，它给出变量间的相关系数和偏相关系数的比较，KMO值越大，表示变量间的共同因素越多，越适合进行因子分析，根据Kaiser（1974）研究的建议，KMO值大于0.5时适合进行因子分析，在0.7以上则是令人满意的值。我们得到KMO值为0.712。另一种检验方法是巴特利特球形检验（Bartlett's Test of Sphericity），它是一种建立在协方差阵是单位阵（即变量间不相关）的假设基础之上的检验。参与因子分析的9个变量的Bartlett球形检验值是264.719，其对应的相伴概率为0.0000，非常显著地拒绝原假设，表明对影响外商投资的9个因素进行因子分析是可行的。

（二）因子分析的结果

因子分析的基本目的是，用少数几个因子去描述许多指标或者因素之间的联系，即将相互之间比较密切或者相关程度较高的几个因素归在同一个类别之中，每一类因素就成为1个因子。根据Kaiser（1974）的建议，提取的因子其特征值应大于1，因子下面所包含因素的因子负荷系数应大于0.5。这里共有8个因素符合该条件，而与中国有感情和血缘关系这一因素，由于因子负荷系数小于0.5而被剔除，可提取出3个因子，将符合条件的8个因素分别归入3个因子中，即归为3类。因子分析结果见表2-10。

根据表2-10，因子1包括市场需求潜力、对外开放程度、产业已有的外资规模和相关产业的集聚度，代表经济社会发展的市场因素，这一因子也反映出外资实施产业控制、改变产业进程和产业发展方向要面对的宏观经济环境；因子2包括原材料价格和供应、劳动力成本和劳动力素质，代表生产要素的特性，这一因子也反映出外资实施定价权控制的基础和依据；政策、政治和法律环境因素为因子3，主要代表了与政府政策有关的因素。此外，根据各因子的均值，可以发现3个因子中，因子1的均值最高，为7.59，而其中市场需求潜力的重要性程度最高，为0.88，表明市场因素在外商投资决策中占据着非常重要的地位。下面分别从市场控制、定价控制和对华法律政策的响应三个方面分析不同类型外资企业的表现，以揭示不同类型企业在华的行为特征，寻找它们实施产业控制的可能模式。