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一.引言

外商直接投资(ForeignDirectInvestment简写作FDI),是近些年来世界经济的一大热点。

对于FDI流入国,FDI带来的不仅仅是资本,还有先进的技术、科学的管理经营或更加开放的市场等。

作为发展中国家,资金缺乏、技术相对落后等劣势决定了FDI对于发展中国家经济发展具有非常重大的意义。

于是20世纪80年代以来,许多发展中国家乃至发达国家都把吸引和吸收FDI作为本国经济发展中的一个重要战略,FDI成为了国际资本流动中最主要的形式。

而在中国,从改革开放30年发展至今,中国经济的发展始终伴随着外商直接投资的发展,外商直接投资已经成为中国经济增长奇迹最重要的变量之一,且中国已成为吸收外商直接投资FDI最多的国家之一,FDI已成为影响中国GDP的重要因素。

中国的外资引导型繁荣大多来自FDI,在许多学者看来,FDI替代了本土企业成为经济增长支柱。

FDI对东道国经济的影响一直以来都是理论界和实践界十分关心的重要研究课题。

学术界一般认为,发展中国家利用外资的经典理论依托主要有三:

一是可以弥补发展中国家的资金短缺;

二是可以获得发达国家的先进技术;

三是可以吸收发达国家的先进管理经验。

所有这些,对于中国的经济发展都是至关重要的。

因此,研究FDI对我国GDP是否真的有影响以及影响程度很有必要。

二.文献综述与已有研究成果

1.文献综述

关于FDI对东道国经济发展的影响,历来有很多学者对此做出分析。

大多数学者利用不同模型得出“FDI对经济增长之间有显著因果关系”,如国外学者JordanShan(2002)认为FDI与中国经济增长存在着双向的因果关系,但经济增长对FDI的影响要大于FDI对经济增长的影响。

也有个别学者利用模型得到“FDI对经济增长不具有促进作用”的结论,如L.P.King与B.Varadi(2002)认为短期内FDI促进经济增长,长期具有阻碍作用。

国内学者也对FDI与国民经济发展的关系做过大量研究。

桑秀国认为FDI与中国经济成正相关关系,FDI对GDP有促进作用,但不是中国经济增长的首要原因,而中国经济增长却显著带动了FDI的流入。

杨广诣(2006)根据1990-2005年上海市GDP与FDI时间序列数据,利用线性回归分析方法分析出上海市经济增长与外商直接投资之间存在单向(从GDP到FDI)因果关系,并利用方差分析表明上海市经济增长对外商直接投资的影响显著。

2.已有研究成果

现有学者对FDI与GDP关系研究的成果主要分为以下两个方面:

一是FDI带动GDP增长。

在这个观点上比较著名的学者有Blomstrom和Zejan(1994),他们依据1960-1995年间的数据对发展中国家与发达国家的有关情况进行了研究,得出了FDI与GDP具有显著的线性关系,刘祝兰通过对FDI与GDP之间的统计数据进行分析,也得到同样的结论。

二是FDI与GDP两者不相关。

在这个观点上比较著名的学者有N.Fabry与S.Zeghni(2002)通过对俄罗斯的研究则表明该国在吸引FDI方面是一个例外,即俄罗斯并未像其他转型国家一样成为FDI的主要东道国。

L.P.King与B.Varadi(2002)则以匈牙利为例进行政治分析,得出了FDI长期会阻碍未来经济的发展。

三.数据来源及选取

本文所采用的样本数据为1995~2014的年度数据(详见下表),其中FDI表示外商直接投资额,GDP代表国内生产总值,反映宏观经济总量,其变化反映经济增长。

所有数据以亿元为单元,数据来自《中国统计年鉴》,经过整理。

表11995-2014年FDI与GDP的年度数据

年份

国家

GDP(亿元)

FDI(亿元)

1995

中国

61129.8

375.21

1996

71572.3

417.26

1997

79429.5

452.57

1998

84883.7

454.63

1999

90187.7

403.19

2000

99776.3

407.15

2001

110270.4

468.78

2002

121002

527.43

2003

136564.6

535.05

2004

160714.4

606.3

2005

185895.8

603.25

2006

217656.6

630.21

2007

268019.4

747.68

2008

316751.7

923.95

2009

345629.2

900.33

2010

408903

1057.35

2011

484123.5

1160.11

2012

534123

1117.16

2013

588018.8

1175.86

2014

635910.2

1195.62

数据来源:

《中国统计年鉴》

四.FDI与我国经济增长的实证分析--基于计量经济学模型分析

为研究FDI与我国经济增长的关系,进行实证分析,先从计量经济学基础模型构建开始,对上述整理后的1995年至2014年FDI与GDP年度数据进行基本分析,通过数据,做出散点图,利用散点图检验两者相关性,结果图如下所示:

图1FDI与GDP散点图

从散点图可以看出:

GDP与FDI之间存在线性关系,所以我们可以进一步研究外商直接投资FDI和GDP之间的关系。

以1995-2014年中国的GDP为被解释变量,以1995-2014年外商直接投资额FDI为解释变量,其他因素为随机扰动项,建立如下的一元回归方程式:

GDP=β0+β1FDI+ε

(1)

其中,GDP为1995-2014年GDP序列,FDI为1995—2014年的中国外商直接投资FDI序列,β0、β1为回归参数,ε为随机扰动项。

用Eviews8.0软件进行OLS估计,得模型如下所示:

GDP=-187959.6+618.6665FDI

(2)

T=(-8.601417)(21.66794)

R2=0.963077F=469.4996DW=0.787135n=20

1.经济学意义检验

该模型初步通过经济意义检验,从方程可以看出β1>

0,这表明随着外商直接投资FDI的增加,国内生产总值GDP也是增加的,这符合实际情况,所以通过经济意义检验。

2.统计检验

回归的结果中R2为0.963077,F值为469.4996,t值的绝对值均大于2,P值均为0.0000<

0.05,说明模型的拟合情况较好,且FDI对GDP有显著性影响。

3.计量经济学检验

(1)异方差检验

首先,根据残差项平方与解释变量的散点图进行判断,可知残差平方对解释变量的散点图主要分布在图形中的下三角部分,大致可看出残差平方随FDI的变动呈增大的趋势,因此,模型很可能存在异方差。

但至于是否存在异方差还需要进一步的检验。

接着,进行White检验,经估计出现White检验结果,如下图所示:

图2White检验结果图

由上可知,F统计量值为9.513286,White统计量nR2=10.56252,且其P值=0.0051<

0.05,所以拒绝原假设,表示模型的确存在异方差。

(2)异方差模型修正

因为对数变换并不影响原始变量之间的协整关系,而且对数变换往往可以消除异方差现象,所以对GDP与FDI进行对数变换,并分别用LNGDP和LNFDI表示对数变换后的国内生产总值和外商直接投资额。

下面需要进行模型的修正,这里重新设定模型来消除异方差,如果选择对数形式估计模型,而不是变量线性模型,估计模型如下:

LNGDP=α1+α2*LNFDI+ui(3)

其中,LNGDP为1995-2014年GDP序列的对数形式,LNFDI为1995—2014年的中国外商直接投资FDI序列的对数形式,α1、α2为回归参数,ui为随机扰动项。

用Eviews8.0软件进行OLS估计,并进行修正,可的修正后模型为:

LNGDP=0.227392+1.840369*LNFDI+ut(4)

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