外国直接投资与国内投资对经济增长的影响 - 中国动态面板数据分析

信息工程研究院负责评选和同行评议可在www.sciencedirect.com上在线获取ScienceDirectIERI Procedia 6（2014）57 - 622013未来软件工程与多媒体工程国际会议外商直接投资促进经济增长吗？中国地级市动态面板数据的实证分析洪黎明 *厦门大学国际经济与商务系，厦门市361005。中国摘要本文基于1994-2010年中国254个地级市的动态面板数据，运用[1]提出的GMM模型，重新评估了FDI对中国经济增长的影响及其影响因素。研究发现，外商直接投资对我国经济发展具有积极的影响。此外，规模经济、人力资本、基础设施水平、工资水平、地区差异等因素与外商直接投资之间存在着积极的交互作用，促进了中国的经济增长，而贸易开放度对外商直接投资的影响并不显著。特别是外商直接投资可能对国内资本形成挤出效应，给国内资本和巨额外汇储备带来合理使用的问题。© 2014年。作者。由Elsevier B. V.在CC BY-NC-ND许可下开放获取。信息工程研究所科学委员会负责同行评议关键词：经济增长;外商直接投资;动态面板数据;广义矩法;区位因素1. 介绍自[2]提出国际贸易的技术溢出效应可以扩展到外商直接投资以来，世界各国政府已经形成了外商直接投资促进经济增长的普遍共识。几乎所有的国家都试图吸引外资来刺激本国经济，特别是在* 通讯作者。电话：0518 - 605922167电子邮箱：15720110153779@stu.xmu.edu.cn。2212-6678 © 2014。作者。由爱思唯尔公司出版 在CC BY-NC-ND许可下开放访问。信息工程研究所科学委员会负责同行评审58洪黎明/ IERI Procedia 6（2014）57发展中国家政府对外商直接投资往往采取优惠政策，国际市场竞争激烈。外国直接投资和国内投资都增加了投资、资本存量和就业。此外，外国直接投资产生跨部门的溢出，并通过其上游和下游企业提高产量[3，4，5，6]。更重要的是，作为资本存量、知识和技术的综合体，FDI推动了技术进步，特别是在发展中国家，[7，8等]验证了FDI的技术溢出效应。改革开放以来，我国政府采取了一系列优惠政策来吸引和鼓励外商直接投资，以弥补国内储蓄缺口和外汇缺口，外商直接投资逐年大幅增长。与此同时，中国经济进入了长期的增长奇迹，增长率高达同期世界经济增长的3倍，这与FDI密切相关。随着我国经济的发展，生产技术和经济结构的升级，国内资金日益充裕，2011年外汇储备高达31810亿美元[9]认为FDI与国内利用优惠政策之间存在差距会影响公平性，阻碍经济增长。[7]他说，外国直接投资并没有挤出国内投资。2011年我国引进的FDI已高达1.18万亿美元，进一步引进FDI是否会对国内投资产生挤出效应，并仍能发挥积极作用，是当前我国亟待解决的问题。大多数文献采用计量经济学方法，得出了FDI促进东道国经济增长的结论，如[5，7，10]。[11发现开放程度越高的经济体FDI的影响越大。[13]认为外商直接投资不仅直接促进经济增长，而且通过与人力资本的交互作用，以单方程和联立方程系统技术间接促进经济增长。但也有学者持相反的观点。[14]发现FDI对经济增长的影响是模糊的。[15]提出了FDI的外生部分不能独立地对经济增长起到良好的作用。[16]从理论和实证两个方面论证了FDI与经济增长的负相关关系。关于外国直接投资的影响因素，[14，10]证实，外国直接投资的贡献取决于东道国是否有发达的金融市场体系。[6]研究发现，市场规模、基础设施水平和稳定的宏观经济政策可以吸引外国直接投资，而贸易和人力资源则不能。[7]发现只有当东道国跨越人力资源门槛时，FDI才能改善经济。[5]发现外国直接投资的影响因部门而异。[17]提出了影响FDI的四个主要区位因素，即贸易、成本因素和投资环境。本文基于1994 - 2010年中国254个地级市的动态面板数据，运用[1]提出的广义矩模型重新评估了FDI及其相关因素对当前经济的影响。我们及时更新数据，大幅度扩大样本量，以克服小样本偏差，捕捉FDI的当前特征，得出更可靠的结果。2. 计量经济学模型、数据来源和变量声明本文研究了外商直接投资对我国经济增长的影响。经济发展过程中存在的惯性、菜单成本和各种调整滞后，使短期经济增长偏离均衡，呈现缓慢的调整过程。我们在自变量中加入滞后经济增长，以捕捉调整过程，获得更可靠的估计。最后，我们考虑了由于中国地级市的异质性的固定效应。根据现有文献，我们将基本模型设置为方程（1）、（2）、（3）、（4）、（5）、（6）。g it1 gi（t1）2 FDI it3 FDIit 14 FH it5 FHit1j CV it i titj206g it1 gi（t1）2 FDI it3 FDIit 14 FW it5 FWit1j CV it i titj206（一）（二）洪黎明/ IERI Procedia 6（2014）5759g it1 gi（t1） FDI it3 FDIit 1 FFX it5 FFXit1j CV it i titj206g it1 gi（t1）2 FDI it3 FDIit 14 FG it5 FGit1j CV it i titj206g it1 gi（t1） FDI it3 FDIit 1 Fregdum it5 Fregdumit1j CV it i titj206g it1 gi（t1） FDI it3 FDIit 14 Fopen it5 Fopenit1j CV it i titj206（三）（四）（五）（六）其中CV Hit（Hit，Kit，Git，Tit，IVit，Cit，Lit），Hiti是区域特异性效应，捕获各种不可观测的经济增长的因素。它是对时间的具体影响和生产技术、贸易结构、价格和其他因素。 v it 是随机扰动项。 这些模型考察FDI对经济增长的影响以及FDI的区位因素。具体而言，因变量是中国的经济增长率（g it），以人均GDP的对数衡量。解释变量包括滞后因变量、核心自变量和控制变量集。核心自变量包括：①FDI（Fit，%）以人均FDI的对数表示，预期对经济增长有积极作用。本文利用区位因素与FDI的交叉项来捕捉它们之间的相互作用，并预测它们之间的相互促进作用对经济增长产生了积极的影响。FDI的主要区位因素是人力资源、市场规模、基础设施水平、工资水平和地区差异，具体表现为：② FDI与人力资源的交叉项（Hit）和（FH it）考察了人力资源与FDI的相互作用及其对经济增长的影响。③ FDI与市场规模的交叉项（FGit），其中以GDP表示的市场规模（G it）与FDI与基础设施水平的交叉项（FXit）为（FFX it），其中基础设施水平（FXit）是以固定资产年均余额占当地产出的比重来衡量的。将FDI与工资水平（W it）的交叉项表示为（FW it），其中工资水平（W it）以平均工资水平为尺度，将FDI与地区差异（regdum it）的交叉项表示为（Fregdum it），其中地区差异变量（regdum it）为地区虚拟变量。当regdumit = 0时，它代表东部地区，而当regdumit =1时，它代表中部和西部地区。Fregdum它表示FDI效应的地区差异，即FDI与贸易开放度的交叉条件（Fopenit），其中贸易开放度以贸易量占GDP的比重来表示。最后，我国经济增长受加入WTO等因素变化的影响，我们引入年度虚拟变量来控制这些共同因素。本文以经济增长理论为基础，设定控制变量为：①人均资本存量人均（Kit，每百万人）是指固定资产平均余额与工业雇员平均人数的比例，预计将成为经济增长的重要组成部分。②实际税收水平（Tit，%）以财政收入占当地总产值的比例表示。税收来源于人民、造福于人民，标志不明确。③固定资产投资（IVit，%）以固定资产投资占GDP的比重表示，由于提供基础设施，预计为正值。人力资本（Hit，%）以在校学生中的大学生和中学生的比例表示，预计为正值。信贷资金（Cit，%）以年末贷款余额占工业总产值的权重表示，预期对经济增长的推动作用。政府开支（Git，%）以政府预算开支占本地产出的百分比表示，符号不清晰。劳动力（Lit，%）是指就业人口占总人口的比例。我们预计它对经济增长有积极的影响。本文的非均衡面板数据来源于《中国城市统计年鉴》历年数据，汇率数据来源于《中国统计年鉴》。由于样本数据的可用性有限60洪黎明/ IERI Procedia 6（2014）57样本年从1994年开始，地级市达到284个。我们使用STATA12.0并运行[18]中介绍的xtabond2过程来估计本文的动态模型。3. 实证结果和分析系统GMM需要将变量分为三种类型：内生变量、严格外生变量和非严格外生变量。对于内生性问题，出于谨慎，我们将控制变量视为非严格的外生变量。表1给出了实证结果，回归系数保留三位小数。表1. FDI与经济增长变量模型（1）模型（2）模型（3）模型（4）模型（5）gi（t-1） 0.951（0.002）0.951（0.001）0.940（0.001）0.947（0.002）0.946（0.003）外国直接投资它0.043（0.002）0.006（0.001）0.013（0.001）0.005（0.001）0.047（0.001）FDIi（t-1）-0.023（0.001）-0.007（0.000）-0.011（0.000）-0.005（0.001）-0.049（0.001）FH它-0.077（0.005）FHi（t-1）0.033（0.002）FW它1.69e-07（6.74e-09）FWi（t-1）-1.45e-07（4.67e-09）FFX它-0.005（0.000）FFXi（t-1）0.004（0.000）FGIT1.27e-09（1.89e-11）FGi（t-1）Fredum它-1.52e-09（2.15e-11）-0.046（0.002）Fregdumi（t-1）0.045（0.002）0.051（0.008）4.33e-08（2.04e-09）-0.117（0.014）0.271（0.034）四是0.125（0.005）0.118（0.004）0.127（0.004）0.115（0.005）0.127（0.004）-0.022（0.001）0.198（0.018）_缺点0.405（0.022）0.528（0.016）0.635（0.011）0.582（0.011）0.603（0.028）中国（1）0.0000.0000.0000.0000.000中文（简体）0.4470.6060.4290.4500.443汉森1.0001.0001.0001.0001.000意见20292040203020552055注：1.括号中的值是估计量2的稳健标准误差。AR（1）检验微分方程中的误差是否存在一阶序列相关，而AR（2）检验微分方程中的误差是否存在二阶序列相关，Hit0.364（0.028）0.078（0.005）0.028（0.007）0.076（0.007）K它3.93e-08（1.86e-09）4.54e-08（1.75e-09）8.31e-08（3.84e-09）4.61e-08（1.25e-09）Git-0.100（0.012）-0.074（0.016）-0.108（0.015）-0.142（0.013）不是0.377（0.052）0.218（0.033）0.309（0.031）0.283（0.030）C它-0.022（0.001）-0.021（0.001）-0.026（0.001）-0.019（0.001）L它0.140（0.014）0.112（0.008）0.213（0.012）0.130（0.007）洪黎明/ IERI Procedia 6（2014）5761假设没有序列相关性。3. Hansen统计量检验了过度识别限制是否有效，原假设证明了过度识别限制有效。该表报告了检验统计量的p值。GMM要求关于残差的二阶序列无关性，但一阶序列无关性是不必要的。[1]构造了AR（2）统计量，用残差检验残差的二阶序列相关性。此外，Hansen检验被用来检验GMM中工具变量的整体有效性。论文报告了AR（1）、AR（2）和Hansen检验的P值，见下表1。大多数估计量在0.1%的置信水平下是显著的。经济增长滞后系数为0.9，与预期一致显著，证实了经济增长存在动态调整过程。此外，滞后FDI和交叉项也很显著，进一步验证了动态调整过程和滞后效应。AR（2）的P值在30%以上，不能否定二阶序列不相关假设。AR（1）未通过，而不需要。Hansen统计的P值接近100%，总体工具变量有效。因此，该模型满足GMM的前提要求，实证结果显著可靠。特别是FDI作为投资的重要组成部分，在短期内对经济增长的拉动作用并不明显，可能是因为FDI的充分发挥需要一段时间。在FDI的交叉项方面，FFHit-1和FFXit-1均为正值，说明人力资源和基础设施建设处于良性循环状态，对经济增长有贡献，但这种良性循环需要一定的时间。FWit-1和FGit-1对经济增长的推动作用不显著。从地区差异来看，东部地区FDIit和FDIit-1对经济增长的贡献分别为0.047和-0.049，而中西部地区仅为0.001和-0.004，说明FDI存在显著的地区差异，这与东部地区对外开放较早，经济较发达，人力资本等设施较成熟密切相关。模型（6）中引入开放式信息技术， 对经验结果的偏差很大，因此我们没有将结果纳入表中1，这表明贸易开放并没有显著地促进中国的FDI和经济增长。控制变量Kit、Hit和Lit对经济增长的贡献均为正，证实了人力资源、资本存量、劳动力对中国经济增长的贡献。税收作为财政收入的重要组成部分，对产出的影响为正，说明税收的正效应超过了财政收入的减少效应。政府支出似乎减缓了中国的经济增长。资金（Cit）为负，这可能与巨额外汇储备没有得到合理、充分利用的现象有关。银行贷款大多流向国有企业，民营企业贷款难。第四，它还显示了提供良好基础设施和增加投资的积极刺激。因此，我们发现，外商直接投资仍然是新时期中国经济增长的驱动力。但FDI对国内资金和投资可能产生了一定程度的挤出效应。4. 总结发言基于1994 - 2010年中国284个地级市的面板数据，运用GMM方法对FDI与经济增长的动态相关性及其影响因素进行了实证分析，得到了稳健可靠的实证结果。研究发现，FDI仍然对我国经济增长具有促进作用，FDI影响因素包括经济规模、人力资本、基础设施水平、工资水平、地区差异等与FDI产生正向互动，并在滞后调整过程中共同促进了我国的产出。另一方面，贸易开放并没有明显地吸引外商直接投资，对中国经济增长的贡献也不明显，消费支出对中国经济增长的影响也不明显。特别是，62洪黎明/ IERI Procedia 6（2014）57外商直接投资对国内投资和资金产生了一定程度的挤出效应，这使得如何合理利用我国巨额外汇储备和银行贷款的问题凸显出来。引用[1] 阿雷利亚诺曼纽尔斯蒂芬·邦德面板数据规格化的一些检验：蒙特卡罗证据及其在就业方程中的应用。经济研究评论，1991;58：277-297。[2] Grossman，G，Helpman，E，Trade，Knowledge Spillovers and Growth，European EconomicReview1991; 1991;35：517-526.[3] Jansen，K.，《外国直接投资的宏观经济效应：泰国的案例》，《世界发展》，1995年，第23卷，第193 - 210页。[4] 孙华，对外直接投资与关联效应：中国的经验，亚洲经济1996; 25：5 - 28[5] 彼得·纳南坎普（Peter Nunnenkamp），经济改革，外国直接投资和印度经济增长：部门层面的分析。《世界发展》，2008年; 36：1192[6] Ayanwale，Adeolu B.，外国直接投资与经济增长：来自尼日利亚的证据，AERC研究论文165（2007）[7] 作者：Borenztein，E.J. 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