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user: 4. 模型设定和实证检验 将各地区的经济发展状况、基础设施水平、劳动力成本、第三产业占比、人力资本存量和其他控制变量纳入模型，检验结果如下表所示，其中F表示固定效应模型，R表示随机效应模型。由于公路运输效率及铁路运输效率均为表示基础涉水水平的变量，所以在进行参数估计时，分别从公路运输效率、铁路运输效率、公路运输效率及铁路运输效率三种情况进行模型的建立估计，同时考虑到外商直接投资、人均GDP、劳动力成本和资本存量数额较大、标准差值较大，在构建模型时进行对数处理。本文使用的数据为2006~2018年全国30个省市的面板数据，由于西藏数据的缺失，未将西藏纳入到面板数据的研究范围内，一共13个时间序列、30个截面。由于时间序列较短，样本量的不足影响分析的真实性，而面板数据不存在样本量不足的问题，扩大了样本容量，使分析更加可信。根据之前所描述的对吸引FDI的因素变量，建立以下的变量和模型： L n F D I i t = β 0 + β 1 L n G D P i t + β 2 G L i t + β 3 T L i t + β 4 L n L D C B i t + β 5 L n Z B C L i t + β 6 C Y Z B i t + β 7 C Z H L i t + ε i t 上式中下标i，t分别表示全国30个省份以及2006年至2018年的历年年份。 对模型采用固定效应及随机效应进行估计并对不同的参数进行验证，通过F检验及豪斯曼检验确定模型的形式，并将全国省份区域划分为一带一路沿线省份及未经省份两部分，建立与上述模型并进行实证检验分析，检验结果如下表2所示： Table 2 National regression result 自变量 全国 模型1F 模型2F 模型3F LnGDP 1.4884 ** 1.4858 *** 1.6126 *** GL 0.2653 *** 0.2626 *** TL −0.0020 0.0049 LnLDCB −1.7148 *** −1.7077 *** −1.6057 *** LnZBCL 1.0622 *** 1.0625 *** 1.0306 *** CZHL −0.6880 −0.6926 ** −0.8202 *** CYZB 2.1775 *** 2.1839 *** 2.4493 *** C 10.2890 *** 10.2331 *** 8.1156 *** F值 165.9020 194.0434 188.9445 R 2 值(修正后) 0.7479 0.7486 0.7435 Obs 390 390 390 表2. 全国回归结果 注： *** 、 ** 、 * 分别表示参数估计在1%、5%、10%的显著性水平上显著。 对全国省份外商直接投资流入区位选择的影响因素进行实证检验，检验结果如表2所示，从全国范围的检验结果来看，经济发展水平、基础设施水平(公路运输效率)、劳动成本、人力资本存量、第三产业占比均会影响外商直接投资的流入区位选择，其中人均GDP系数为正且通过了5%的显著性检验，公路运输效率对吸引外商直接投资有显著的正向效应，铁路运输效率和城镇化率未通过显著性检验，劳动力成本与外商直接投资呈反向变动的关系，丰富的人力资本存量对吸引外商直接投资流入有显著的正向效应，第三产业占比系数为正且通过了1%的显著性检验，在分别将铁路运输效率和公路运输效率带入检验的模型2F、3F的检验结果表明，外商直接投资倾向于流向经济发展水平高、基础设施水平完善、劳动力成本低、高素质人才丰富、第三产业占比较大的省份。 Table 3 Ols regression result 自变量 未沿线省份 沿线省份 模型1F 模型2F 模型3F 模型1F 模型2F 模型3F LnGDP 1.2671 *** 1.0726 *** 1.4887 *** 2.6513 *** 2.6712 *** 2.7739 *** GL 0.4551 *** 0.3621 *** 0.2090 * 0.2415 ** TL −0.0427 *** −0.0372 *** 0.0489 0.0627 * LnLDCB −1.0416 *** −0.8309 *** −0.9728 *** −3.0476 *** −3.1395 *** −2.9419 *** LnZBCL 0.7956 *** 0.9460 *** 0.6987 *** 0.8441 *** 0.8549 *** 0.8194 *** CZHL −0.4226 −0.3811 −0.4774 * −1.5360 *** −1.3608 *** −1.7086 *** CYZB 0.9411 ** 1.2904 *** 1.3234 *** 1.7756 *** 1.6337 *** 1.9778 *** C 8.0010 *** 6.5537 *** 5.6795 *** 13.7740 *** 14.5876 *** 11.6155 *** F值 103.4726 107.8092 112.5168 93.1649 108.0882 107.1840 R 2 值(修正后) 0.8102 0.7923 0.7993 0.7457 0.7449 0.7433 Obs 169 169 169 221 221 221 表3. 回归结果 注： *** 、 ** 、 * 分别表示参数估计在1%、5%、10%的显著性水平上显著。 将一带一路政策沿线省份和非沿线省份外商直接投资影响因素进一步的实证对比，检验结果如表3所示，同时纳入公路运输效率和铁路运输效率的模型1F中，一带一路沿线省份的影响外商直接投资的因素有经济发展水平、基础设施水平(公路运输效率)、劳动力成本、第三产业占比、人力资本存量，其中劳动力成本和城镇化率对沿线省份的外资流入的区位选择产生显著的负面影响，公路运输效率在10%的显著性，其余变量均与外商直接投资在1%的显著性水平下存在显著正向关系，在分别将公路运输效率和铁路运输效率带入模型后，检验结果表明两者均会对外商直接投资有积极作用，其余影响变量检验结果的显著性未发生显著变化；一带一路政策非沿线省份同时纳入公路运输效率和铁路运输效率的模型1F得出的实证结果表明，经济发展水平、基础设施水平(公路运输效率和铁路运输效率)、劳动力成本、人力资本存量、第三产业占比是影响外资流入的因素，除劳动力成本和铁路运输效率对外商直接投资有负面影响外其余变量均在5%显著性水平下存在正面影响，在分别将公路运输效率和铁路运输效率带入模型后进行检验，影响变量检验结果未有显著性改变。以上共同影响因素中，经济发展水平、基础设施水平、第三产业占比、人力资本存量均是对吸引外商直接投资产生正向效应，而劳动力成本则是与FDI的规模大小呈反向变动的关系。即外商直接投资倾向于流向经济发展水平高、基础设施完善、人力资本存量大、第三产业占比高、劳动力成本低的区域。对比一带一路沿线省份及未经省份的影响因素及影响因素的具体影响程度，可以发现两者的共同影响因素为经济发展水平、基础设施水平、劳动力成本、人力资本存量、第三产业占比，城镇化率的影响在不同省份有显著差异，对比两者的经济发展水平的影响程度，从表3中可以看出，经济发展水平在一带一路沿线省份比其在一带一路沿线国家对吸引外商直接投资的作用更加显著；对比两者的基础设施水平，可以发现一带一路沿线省份的影响外商直接投资的基础设施主要是铁路运输效率，而一带一路未沿线省份的影响外资流入的基础设施水平的主要是公路运输效率和铁路运输效率，再对比公路设施和铁路设施水平对沿线省份及非沿线省份的影响程度可以发现，基础设施水平中公路运输效率对沿线省份及非沿线省份的影响作用要比铁路运输效率所产生的影响程度要大；对比影响两者的劳动力成本因素的作用大小可以发现，劳动力成本对两部分的省份吸引外资流入均会产生负面效应，且劳动力成本对沿线省份的负面影响要比未经省份的负面作用要大；而对于影响沿线省份的第三产业占比，其系数为1.7756，对吸引外商直接的影响程度仅次于劳动力成本和经济发展水平。