劳动力成本。

外国投资者般的目标是利用东道国成本更低的因素投入与他们的母国相比，而在这方面劳务成本通常被视为重要的种因素。

换句话说，外国投资者在跨国决定投资区位时，对于劳动成本的变化很敏感。

然而，在国家内的区位决定对劳动成本的变化表现得不是很敏感。

确实，虽然在中国投资的决定很大程度上是被中国现行的低工资率影响着，旦决定在中国投资，也没有必要非得找到最便宜的劳动力地区投资，因为工资差异的意义并不十分明显。

事实上，由于中国的中央宏观调控倾向于使工资率平均化，很有可能观察到不同地区的工资率包括奖金和各种福利差异并不像其他国家那么大。

因此，工资率更高的省可能被认为在吸引外商直接投资方面不是很有利，我们的预期是这个变量在省际积聚中不会带来个强大的负面影响。

对劳动力成本的测量我们使用的变量是雇员和劳动者的年度平均省际工资。

人力资本。

东道国地区的劳动力供给不仅在投入成本方面对外国投资者的位置产生影响，而且也通过劳动力技巧的质量施加影响特别是当价格机制被抑制，而中国的劳动力市场通常就是这样。

所有其他的事情都是公平的，具有高度熟练工人的场所最容易用教育水平来测量预计会比其他场所在吸引外国直接投资方面有更大优势。

在这项研究中，成人文盲代表了个省的劳动者接受基础教育的程度。

数据取自中国年的第四届全国人口普查，当时人口被归类为文盲和半文盲。

这两种分类被除以省的人口小于岁和大于岁以便获得文盲率。

基础设施。

毫无争议，个区域的基础设施建设在投资者的区位选择中是非常重要的。

基础设施，当然，包括了许多方面，从高速公路到地铁，到远程通信系统，甚至到制度建设比如各种延伸的商业性服务比如会计，法律服务等。

由于所有这些各种各样的维度很难锁定在个可计算的变量内，在这项研究中我们决定用该省运输路线的总长度作为衡量个省份的基础设施建设的指标，计算年省级规范的使用中的铁路，内陆运河，已建成的高速公路的总长度。

实际上，这个变量测量了个省运输路线的密度。

我们预期这个变量和的积累具有正相关。

地理位置。

和其他国家样，另个有可能是决定外商对华直接投资地理分布的重要因素是个省份是否有沿海位置，也就是是否靠近主要的装运港。

在中国，沿海的位置可能也很重要，因为政府的外国直接投资的政策制度也就是对外国投资者的财政激励，比如更低的所得税率和更低的进口关税，已经倾向于对沿海的各大城市有利。

尽管如此，实验数据表明上文已经提及，此类激励只有少量影响了些国家的决策，将有助于评估他们在中国环境中的影响。

但在我们的情况下考虑到对另个解释变量的无效性是不可能的经济特区或其他相似的税收优惠单位不在，文盲率，劳动力成本和基础设施建设的测量范围内因此我们的分析范围是省。

因此我们使用了个虚拟变量来反映沿海位置在这个变量上有个沿海省份标记为，而其他的则为。

这个变量被预期和的积累具有正相关。

报告中所有的系数在模型中都达到了预期的效果，表现出了个百分点的统计学意义，甚至有些表现在信任水平之上除了截距。

超过的变量可以被四个独立变量中的变量线性表示。

对个跨部门的分析，调整过的达到了，被认为是不错的结果。

国门生产总值水平是外商在华直接投资区位选择最重要的因素。

估计变量系数在我们的解释变量中具有最高的统计显著性。

东道国省市场规模每增加个百分点，这个区域的随之增加将近个百分点。

这个结果与之前对区位选择进行的全国性的研究结果致。

结果也证实了我们对会流向中国有更好基础设施建设地区的假设结果表明运输设施对的定位有个显著的正面的影响。

运输路线密度每增加个百分点，会对的积累产生个百分点的影响。

成人教育对在中国的区位有个虽然小但很重要的正面影响。

正如我们上问提到的，当劳动力成本无关紧要时通常在中国不同地区的工资率差异很小，劳动力的质量有望决定外国投资者的区位。

数据显示文盲率下降个百分点，会增加个百分点。

正如预期的，个省份的地理位置对的积聚潜力有着显著的影响。

吸引能力上，沿海区域已经明确地表现出优于内陆省份的有利条件。

把个省自治区分为两大类的虚拟变量对中国分布格局具有高度敏感。

我们的结果意味着沿海省份比内陆省份多出个百分点的优势。

接近主要装运港和被允许特殊投资激励等联合效果使得沿海区域有别于其他区域。

因此我们推断在很大程度上，中国的区位选择由市场规模，基础设施发展程度，成人基础教育水平，临近进出口市场和资本资源，特惠投资政策等因素决定。