FDI与进出口替代还是互补从经济增长的角度之欧阳家百创编Word文档下载推荐.docx
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而本文研究的出发点就是研究它们对我国经济增长的贡献率，从经济意义看，二者对GDP增长应该具有显著的贡献。
自我国改革开放以来，经济增长迅速，对外开放程度和参与国际经济的进程加深，已然成为一个贸易大国，与此同时，吸收FDI的规模也位居世界前列，正如前面提到的，为我国经济增长有较大的贡献。
但是，同样是作为对外经贸的方式，进出口和FDI之间也有着自己的联系，无论是从理论上还是实践上。
本文的研究重点就是采用计量的分析方法，研究FDI与进出口贸易量之间的替代或者互补关系。
在理论上，本文只做简单综述，并不进行理论研究，而且理论上关于二者的关系也并没有定论，文本主要是用实证分析来验证这样一种关系在我国的情况。
理论上认为，FDI与进口关系不大，而与出口存在或者互补、或者替代的关系，而我国由于贸易形式主要是“大进大出”的加工贸易，而且因为采取的是外向型增长战略，出口量较大，贸易顺差也较大，为了平衡贸易差额，也存在着计划性的大量进口来平衡出口的情况。
这样的贸易政策及加工贸易都导致进口与出口存在着高度的相关性，而FDI与出口的关系也必然引出FDI也与进口存在着一定的关系；
然后上述的诸多关系并不明确，有待实证检验。
文本从经济增长的角度探讨FDI与进出口贸易之间的关系，首先是建立在前人对FDI、进出口贸易、GDP增长之间的关系研究的理论基础之上，对我国的情况进行了初步的判断；
更多的是根据经验数据，通过模型与理论相结合的分析，再充分考虑我国对外经贸的实际特殊政策情况，对模型的结果进行修改和分析，最终确定我国吸收FDI与进出口量的互补、替代关系。
这样的研究一方面是明确了我国的FDI与进出口贸易只见的明确的关系，验证了之前的理论分析，另一方面，在确定这样明确的关系之后也对我国在制定对外贸易政策上又一定的指导意义，便于在当前对外经济贸易中贸易顺差快速加大、外汇贮备迅速增加的情况下，进一步调整对外经贸战略，制定更有利于我国经济稳健增长的对外经贸政策。
二、文献综述
（1）国际贸易与经济增长
贸易到底是经济增长的“引擎”,还是发展中国家经济发展的“桎梏”,在理论界长期存在激烈的争论。
这一状况直到20世纪70年代之后才有了较大改观。
以韩国、新加坡、我国台湾、香港为代表的新兴经济体采取的出口导向发展战略所取得的巨大成功,促使许多学者从理论上论证“出口带动增长”假说。
Feder认为,出口部门的高效管理方式和先进生产技术会对非出口部门产生外溢效应,从而带动经济增长。
Esfahani认为,出口增加有助于消除外汇约束和进入国际市场。
以Romer为代表的内生增长理论则着重从技术扩散（Romer1986,Lucas1988；
Grossman&
Helpman1995,Alisana&
Rodrick1999）和规模经济（Helpmen&
Krugman1985,Krugman1997）角度论证贸易对经济增长的积极作用。
FDI的大量流入经常与出口的迅速扩张同时发生,并且FDI的增长速度往往高于出口增长速度，因为对于东道国而言,出口促进与吸收外资同属外向型政策,彼此存在较强的互补性。
（2）FDI与经济增长
FDI流入与经济增长有着密切的关系，是由于FDI的主要来源——跨国公司的投资动机之一就是以东道国为生产基地，因而FDI可能促进东道国的出口增长。
20世纪80年代中期以来，以Romer（1986）、Lucas（1988）等人为代表的新增长理论认为，FDI可以产生一种外溢效应，加速先进科学技术、知识和人力资本在世界范围内的传递。
从世界总体资源使用效率来看，生产从发达国家向不发达国家转移，为发达国家节约了大量资源，有利于新产品的开发活动。
就发展中东道国而言，大量FDI的流人对其经济增长的影响并不仅仅局限于资本积累弥补储蓄缺口和外汇缺口的作用，通过学习和吸收发达国家的先进技术，发展中国家经济存在利用后发优势，形成一个“赶超效应”。
MansfieldEdwin，RomeoAnthony（1980），JoachimScheide（1993）认为FDI对东道国的技术溢出贡献很微弱，低收入国家吸收国外资本，没有缩小与发达国家的差距；
RobertJ.Barro和XavierSala-i-Martin（1997），Borensztein，Gregorio和Lee（1998）的研究表明，FDI是技术转移的重要工具，可以使东道国实现内生经济增长，发展中国家经济增长依赖于东道国吸收技术的固定成本，而其大小取决于FDI占总资本的比例，因此FDI会对长期经济增长产生影响，并且FDI对经济增长的贡献率高于国内投资，FDI与人力资本具有较强的协同关系；
Jordanshan，garrygangtian和Fionasun（1997）认为FDI是工业产出的格兰杰原因；
V.N，Balasubramanyam和M.Salisu（1996）检验了在实行不同贸易政策体制的发展中国家的经济增长过程中，FDI所起的作用；
StevenJ.Most和HendrikVanDen-Berg（1996）考察了11个非洲国家的经济增长与3个主要的外商投资来源国的关系；
Mello（1999）建立了包括FDI的内生经济增长模型，以检验FDI对资本积累、产出和全要素生产率增长的影响；
JordanShah（2002）运用向量自回归方法研究中国的FDI与经济增长之间的关系，用方差分解与脉冲响应函数分析FDI与经济增长之间的相互影响；
ChandanaChakraborty和ParantapBasu（2002）运用协整和误差修正模型研究了印度的FDI流入量与经济增长的关系；
SalvadorBarrios，HolgerGorg和EricStrobl（2005）研究了FDI对国内公司的竞争挤出效应和正的市场外溢效应。
Borensztein,Gregorio&
Lee（1995）通过实证检验，发现FDI是发达国家向发展中国家进行技术转移的重要工具，并且发现发展中东道国自身的人力资本存量水平对于FDI促进经济增长作用的发挥存在着重大的影响。
此外，Class&
Saggi（2002）还通过研究创新率和创新数量，比较了技术专利许可证和直接投资对经济增长的含义，发现跨国生产的补贴会增加创新率而减小创新规模。
Aitken等人提出,除了设立装配工厂之外,FDI还能通过促进东道国企业进入国际市场来增加东道国的出口。
从经济增长方面看,FDI的作用表现在:
第一,通过增加资本积累来促进经济增长；
第二，外溢效应,包括技术扩散、促进人力资本积累、通过产业间联系提高当地企业的生产效率等；
第三,给当地企业带来更大的竞争压力而促使其发展。
（3）FDI与国际进出口贸易
传统理论中一直把FDI当作出口的替代选择，两者是不能并存的，这与经济现实有一定差距。
Blonigen&
Ohno（1998）认为FDI可以增加出口，发现了一系列的子博弈完美均衡，即“保护建造贸易”的新结果，指出跨国公司可能会为了提高东道国市场的竞争压力而增加其出口，其目的是给其他外国厂商在该东道国投资制造更大的障碍。
FDI按其动机可划分为两类:
市场驱动型和出口导向型。
后者可能成为出口增加和经济增长的原因,而前者则是东道国经济增长、市场扩大、人力资本和基础设施改善的结果。
FDI的外溢效应也可能被高估了。
Bosworth和Collins发现,FDI流入对经济增长的促进作用十分微弱,并且随着排除国家特性的影响而逐渐消失。
Rob&
Vettas（2003）注意到从东道国市场需求增长的不确定性入手来解释FDI与出口同时存在的现象。
跨国公司的出口与FDI不一定是相互替代的，它们都是满足东道国市场需求的手段。
FDI生产的边际成本低，但是投资不可逆，当东道国市场需求小时会造成生产能力的不充分利用，因此，东道国市场需求的增长是个随即变量时，跨过公司将使用FDI来满足市场需求中稳定的部分，而用出口来满足市场需求中的不确定部分；
由此也就提出了FDI与出口互补的关系，一些实证研究的结果也支持了之一观点。
从总体上看，对外直接投资与投资国对外贸易之间的互补性要大于替代性，为数不少的经验统计显示，贸易与直接投资是相互促进、相互补充的。
Lipsey、Ramstetter和Blomstrom（2000）依据日本、美国、瑞士的统计数据，研究了这些发达国家对外直接投资对母国出口贸易的影响。
研究结果表明，发达国家的对外直接投资对同行业的国际贸易更多地显示的是正面的积极影响。
Markuson（1983）和Svensson（1984）对要素流动和商品贸易之间的相互关系做了进一步的分析,指出它们之间表现为替代性还是互补性,依赖于贸易和非贸易要素之间是“合作的”还是“非合作的”，如果两者是合作的,那么，贸易和投资表现为互补关系，如果两者是非合作的,那么，贸易和投资表现为替代关系。
以上主要是对发达国家国际贸易与对外直接投资关系的理论分析,而对于有其自身特点的发展中国家的对外直接投资和国际贸易关系的分析,最具代表性的是Agarwal（1986）对印度进行的分析，研究结果表明，对外直接投资对贸易既有积极影响又有消极影响。
三、变量的选取及分析
基于本文将要研究的内容，将主要选取以下几个变量来进行计量分析：
GDP,人均GDP（GDPPC）,贸易额（Trade），出口额（X），进口额（M）,净出口额（NX）,FDI。
其中，NX=X-M,Trade=X+M；
而将总量如此分解是为了进一步分别分析出口、进口与FDI及GDP之间的关系。
我们很容易就能得出这些变量之间的基本关系：
GDP与GDPPC一般都保持着高度的一致性，都是反映、衡量国民经济发发展的重要指标，只是从不同的角度反映而已，选择这两个变量以便在一个变量的模型效果不好时可以采用另一个代替；
Trade和FDI都是GDP的组成部分，作为自变量，应该对经济增长（GDP）具有较强的解释能力，同时我们可以考虑将Trade拆分为X+M，同时考虑NX等因素来考察；
而Trade与FDI也应该具有较高的相关性，都反映了我国参与国际经贸的程度，但是正如前面提到的，这二者本身之间的关系并不明确，首先是因果关系，其次是相互互补还是相互替代，需要我们在实证分析的过程中加以验证。
而考虑到各个时间序列的时间效应，可能贸易与投资需要在一定时间之后才能对GDP增长产生较大影响，或者需要一段时间的积累才能产生影响，因此我们还考虑了贸易额、FDI、出口、进口、净出口的前一期的累进统计量（分别表示为SumT,SumF,SumX,SumM,SumNX）来与GDP或者人均GDP进行模型分析，考查对外经济对经济增长的累积贡献情况；
并同时考察FDI与贸易之间在时间累计上的关系。
在考查贸易额与FDI之间的关系时，我们不仅从时间序列上进行了分析，还分别从国别和我国各省市的情况，从国家、地区的贸易和FDI之间的截面数据来进行分析。
在国别分析中，主要考虑该国（或地区）与中国的双边贸易额（Trade），对中国的投资（FDITC）,吸收中国的投资（FDIFC），该国的GDP与人均GDP（GDPPC），以及该国与我国的地理距离（Distance）；
这样的变量选择主要参考了“贸易引力”模型，却又不同于贸易引力模型，其中特殊的变量“距离”也是从一个方面反映了该国考虑到贸易的运输成本对与我国经济交往的影响。
在对我国各省市的分析中，主要考查我国各省市对外经贸的各个变两是否具有一致性，这些变量之间是否有因果联系，主要选用了GDP,GDPPC,FDI,Trade,D变量，其中D（地区）为虚拟变量，其赋值对东、西部进行了反映。
四、数据及处理
介于我国从改革开放开始在有外资的引入,从1983年起才具有规模的FDI流入，本文采用的数据主要是改革开放以来,即1983至2006年的年度数据进行模型分析（附录1）；
同时，为了研究变量之间的时间效应，同时计算了变量前期的累积统计量（附录2）。
最后，还采用了国别（附录3）和省份（附录4）的截面数据（2005年）来验证我们通过前面两组数据和模型得出的基本结论。
此外，并无其他特殊的数据处理。
五、模型及处理
（1）平稳性检验
对GDP,GDPPC,FDI,Trade,X,M,NX,SumF,SumT,SumX,SumM,SumNX进行平稳性检验。
检验结果为：
GDP、GDPPC、FDI、Trade、X、M、NX、SumNX均为非平稳序列、二阶单整；
SumF、SumT、SumX、SumM为非平稳序列，单整的次数大于2，不明确。
这就意味着前后两组变量之间不需要再做回归分析,因为整的次数不等。
（2）多元回归及协整检验
5.2.1对外经贸对经济增长的贡献：
对于这个检验，我们将全部把GDP作为应变量，采取多种检验的形式，最后选取其中较好的一、两种作为我们后面继续检验的模型及结论的前提。
主要采取的模型有：
并且可以得到以下初步的估计结果：
通过以上所有的估计结果，我们可以看出所有模型的拟合程度都较高，并且模型都能通过F且大部分变量也通过了t检验，模型效果较好。
但是需要做进一步检验来检验模型的性质。
对模型
（1）协整：
通过的前面的检验和模型，我们已经知道GDP、Trade、FDI均为二阶单整非平稳序列，并且检验得到模型
（1）的残差e是平稳的序列，因此判断三个变量之间存在协整关系，进一步建立EMC模型：
从上述模型
（1）、（4）中可以看出，GDP的变化不仅显著地与当期的Trade和FDI相关，而且还与上一期Trade和FDI对均衡水平的偏离显著相关，误差
估计的系数-0.256体现了对偏离的修正，上一期偏离越远，本期修正的量就越大，系统存在误差修正机制。
对模型
（2）虽然拟合程度较高，但是变量X与M都没有通过t检验，估计是由于X、M、FDI之间本身存在的高度相关性，导致了严重的多重共线性。
对于三者的关系以及多重共线性的处理将在后面进行，现在类似地对其进行协整检验并建立EMC模型。
已知GDP、X、M、FDI都是二阶单整非平稳序列，且模型
（2）的残差e经检验为平稳的时间序列，故判断四个变量是存在协整关系的，进一步建立EMC模型：
从模型
（2）（5）中可以看出，在把Trade分解为X+M之后，GDP变化不仅取决于当期的X、M、FDI变化情况，还取决于上一期X、M、FDI对均衡水平的偏离，误差
估计的系数-0.235体现了对偏离的修正，上一期偏离越远，本期修正的量就越大，即系统存在误差修正机制。
但是，模型
（2）中的X、M,（5）中的DM都没能通过t检验，均出现了严重的多重共线性问题，需要在后面修正。
而模型（3）的残差虽然平稳，变量协整，但是其EMC模型拟合效果较差，且变量e（-1）不能通过t检验，故舍去。
这个部分讨论了对外经贸对GDP的促进作用，通过模型检验，得到了两个拟合较好的模型，虽然仍需要进一步的检验和修正，但是总的来说模型较为优良；
建立的EMC模型反映了变量之间的时间效应，且其反映出来的短期修正机制也较真实地反映了现实中我国对外经贸政策制定的一些问题，具体分析将在后面阐述。
5.2.2FDI与进出口贸易之间的关系
类似地，我们首先通过简单的回归分析探索FDI与Trade、X、M、NX之间的相关关系，同样采用多种形式建立模型，最后选取较好的一两个进行之后的进一步的分析。
这一部分是对变量之间的相关性进行分析，所有模型形式较多，主要有以下形式：
这里表述的只是一部份，类似地，对后3个模型可以再以X，M等变量为自变量来做FDI的回归分析，也可以再以Trade为因变量、FDI为自变量来分析。
由于模型过多，我们只讲拟合程度较好的表述出来进行筛选，对于拟合较差的模型直接舍去：
此外我们发现在FDI与Trade、X、M散点分布图中呈现指数关系，考虑用对数形式建立模型：
上述所有模型都是对FDI与Trade、X、M关系的检验，模型（6）~（10）是采用当期数据简单线性回归，拟合程度一般均在0.6左右，但都通过了F检验，除了模型（10）出现了严重的多重共线性，其他模型中FDI与Trade、X、M都呈现出了显著的相关性，且估计的系数显著地大于零，体现的是互补促进的关系；
模型（11）~（14）是建立在FDI与Trade、X、M呈现对数关系的基础是上的，我们暂且无法解释为何出现拟对数的关系，但是以对数形式的模型都对前面简单线性模型有较大改进，将拟合优度提高到0.8以上，除了模型（11）出现了多重共线性，其他模型中log（FDI）与log（Trade）、log（X）、log（M）都呈现出显著的相关关系，且估计的参数显著地大于零，体现的是互补关系。
对以上模型的修正在之后进行，现对这些模型进行协整检验。
对模型（7）进行协整检验，残差e为非平稳，模型（8）、（9）也出现这样的情况；
但是对模型（6）进行协整检验残差e为平稳，只是滞后期较大为9，基本上可以认为Trade与FDI有一定的协整关系，但是模型（6）基础上建立的EMC模型拟合程度很低，且无法通过F和t检验，对于模型（10）也是一样。
模型（11）~（13）中变量之间均不存在协整关系，（14）也是在滞后期达到10才存在协整关系，基本上可以断定FDI与Trade、X、M的对数关系是不真实的，考虑到对数现象可能只是由于今年我国FDI、Trade同时迅速上升呈现的共同趋势，而并不是二者内在的对数形式的联系，舍去对数形式的所有模型。
通过上述检验和分析，这个部分之保留模型（6），但仍需要在后面进行检验和修正。
从这个部分的检验来看，FDI与进出口贸易额的确存在相关性，且从检验结果来看，基本上是互补的关系，特别是长期来看，协整关系也在长期更为显著。
另外，再考虑了前期累计量SumTrade、SumFDI、SumX、SumM的模型，发现拟合程度较高，模型效果较好，但是由于这些变量的单整的次数大于2且无法确定它们是想等的，所以放弃这几个变量的模型。
通过之前的筛选，我们保留了模型
（1）、
（2）、（6）及模型
（1）、
（2）的EMC模型（4）、（5），后面就只针对这些模型进行进一步的检验。
（3）多重共线性检验与修正
通过前面的分析，可以判断模型
（1）、（6）不存在多重共线性，而模型
（2）及其EMC模型（4）存在严重的多重共线性，需要进行修正。
通过逐步回归法，逐步筛选剔除变量，最终得到无多重共线性的模型：
经检验模型的残差e为平稳序列，可以认为三者之间存在协整关系，建立EMC模型：
这样，经过对多重共线性修正后的模型（15）、（16）就可以替代原来的模型
（2）和（4），所有的模型也都不存在多重共线性的问题了，再进行其他的检验。
（4）异方差检验与修正
对模型
（1）进行异方差检验：
通过图形分别把Trade、FDI与模型的
的散点图进行分析，没有发现明显的相关性，无法判断具有相关性；
通过White（crossterms）检验，得到
拒绝原假设，模型中存在异方差；
再进行ARCH
（2）检验，得到结果为
拒绝原假设，模型中存在异方差。
通过两个检验，都检验出模型
（1）具有异方差，需要修正。
对模型
（1）进行异方差修正：
我们用残差绝对值|e|分别于Trade与FDI进行多种形式的回归，从中选择最佳形式，从而判断出二者存在的相关性导致了异方差的出现，再采用加权最小二乘法修正。
经检验，我们发现模型
的形式最好，故采用
作为权数进行加权最小二称法估计模型：
DependentVariable:
GDP
Method:
LeastSquares
Sample:
19832006
Includedobservations:
24
Weightingseries:
1/TRADE^2
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-444.2236
475.2302
-0.934754
0.3605
TRADE
13.30991
1.008552
13.19705
0.0000
FDI
61.07072
10.60066
5.761031
WeightedStatistics
R-squared
0.987706
Meandependentvar
13328.29
AdjustedR-squared
0.986535
S.D.dependentvar
10059.56
S.E.ofregression
1167.278
Akaikeinfocriterion
17.07921
Sumsquaredresid
28613297
Schwarzcriterion
17.22646
Loglikelihood
-201.9505
F-statistic
494.8419
Durbin-Watsonstat
0.872370
Prob（F-statistic）
0.000000
UnweightedStatistics
0.905691
67911.59
0.896709
60166.05
19336.73
7.85E+09
0.190675
修正后模型对原模型进行了改进，主要是对异方差进行了修正。
新的模型经White（crossterms）检验，得到
拒绝原假设，模型中存在异方差，但是可以看出二者值较为接近，异方差性已经不大；
不能拒绝原假设，模型中不存在异方差。
综合两个检验，我们基本上可以认为修正后的模型已经不存在异方
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