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本次分析基于国际投资领域的两大经济理论即“国际生产折衷理论”、“两缺口理论”来确定影响FDI的影响因素,并且建立计量模型。
本次的研究结果显示,在我国,影响外商在华投资的因素主要有市场规模,第三产业发展水平,支撑经济发展的硬环境(基础设施建设情况)和软环境(金融、通信、物流等)以及地理区位(东、中、西部差异)。
为增加地区对外资的吸引力,必须改善上述因素,帮助中西部地区改善基础设施,并给予相应的政策优惠,进而平衡地区差异。
关键词:
外商直接投资(FDI)两缺口理论国际生产折衷理论
一、选题背景及重要意义
1.选题背景
自2008年的全球经济危机发生以来,世界经济形势一直处于低迷的状态,在此大环境下国际投资规模相对减少的同时其结构也发生了较大的变化,由此前的以发达国家和地区为主要的目的国的结构状态逐渐的向以发展中国家为主要的投资目的国的结构状态发展。
根据联合国贸发会议的报告显示,去年发展中经济体共吸引了56%的全球外商直接投资,共计7000亿美元,创下有史以来最高水平,较2008年国际金融危机时的规模翻了一番。
除中国外,巴西去年吸引外资620亿美元,印度吸引外资350亿美元。
而发达国家吸引的全球外商直接投资额则下跌了14%。
除英国外,欧洲主要经济体吸引的外商直接投资均在下降,德国去年减少21亿美元,法国更是减少了69亿美元。
近几年,中国作为新兴经济体的领头羊,中国在吸引外资方面的能力较强。
根据中国商务部新闻发布会公布的数据显示,中国2014年实际利用外资1195.6亿美元(未含银行、证券、保险领域数据),同比增长1.7%,高于美国、欧盟、俄罗斯、巴西等主要经济体,连续23年保持发展中国家首位。
据数据显示,2014年中国已经成为全球外商直接投资最具吸引力的目的国之一,这是自2003年以来首次超过美国,跃居世界第一位。
2.研究FDI的重要意义
国际直接投资(foreigndirectinvestment,FDI),又称外国直接投资,对外直接投资,境外直接投资或海外直接投资,是指以控制国(境)外企业的经营管理权为核心的对外投资。
现在在全世界范围来看,经济总体发展呈现疲软,为了避免中国经济发展出现疲软,引进外资,利用外资弥补中国经济发展所面临的外汇缺口很储蓄缺口,分析影响外商在华直接投资的因素是十分必要的。
并且外商在华直接投资的同时,其产生的溢出效应对中国的技术革新,产业升级都会带来十分有利的积极影响。
二、理论分析
1.两缺口理论
两缺口理论是20世纪60年代由美国经济学家H·
B钱纳里等提出的,用以分析发展中国家投资大于储蓄和进口大于出口的一种经济理论。
两缺口模型的基本方程式:
I-S=M-X
I-S是投资与储蓄差额,被称为储蓄缺口
M-X是进口与出口的差额,被称为外汇缺口
总供给=C+S+T+M;
总需求=C+I+G+X;
其中,C是消费;
I是投资,G是政府支出;
X是出口;
M是进口;
S是储蓄;
T是税收。
整理的(I+G)-(S+T)=M-X;
如果政府收支相等,即财政平衡,即G=T,即I-S=M-X,国际收支达到平衡,便不会出现所谓的“外汇缺口”与“储蓄缺口”。
但是G跟T很难相等。
对于发展中国家来说,当I+G即投资与政府支出之和大于储蓄与税收之和即(S+T)时,经济的发展便会出现资源缺口,为了弥补国内的这一资源缺口便需要进口,通过引进外国资源来支持国内经济的发展。
一旦出现进口大于出口,便需要更多的外汇,这时为了维持现有的外汇水平不降低的前提,就需要对外融资,吸引外部资金来填补。
外商的在华投资一方面可以看作是一种追加投资,弥补了国内的储蓄缺口,另一方面,引进外资,可以维持现有的外汇规模,防止出现外汇缺口。
2.国际生产折衷理论
国际生产折衷理论是英国瑞丁大学教授邓宁(J·
H·
Dunning)1977年在《贸易,经济活动的区位和跨国企业:
折衷理论方法探索》中提出了的。
国际生产折衷理论主要包括三方面的内容,分别是所有权优势理论,内部化优势理论以及区位优势理论。
区位优势理论指出,区位优势是指投资的国家或地区对投资者来说在投资环境方面所具有的优势。
它包括直接区位优势,即东道国的有利因素;
和间接区位优势,即投资国的不利因素。
区位特定优势包括:
劳动力成本,市场需求,地理距离,自然资源,基础设施,运输与通讯成本,关税和非关税壁垒,政府对外国投资的政策,因历史、文化、风俗、商业惯例差异形成的心理距离等。
在本文的研究中,假设外商(在华)直接投资(FDI)受市场规模,劳动力成本,劳动力质量,第三产发展水平以及地区所在的地理位置等因素的综合影响。
三、研究数据来源以及变量的解释
1.研究数据来源
研究范围:
2013年全国29个省及直辖市的经济数据
(数据来源:
2014年中国统计年鉴)
2.变量的解释
(1)FDI
国际直接投资,吸引外资的能力,单位是亿元人民币(为了更好的说明FDI于其影响因素之间的关系,采用中国人民银行公布的2013年12月的平均汇率即1美元=6.1160元人民币进行换算。
)在EVIEWS数据表中用Y代表。
(2)GDP
国内生产总值,表示一个地区经济总量,单位是亿元人民币,在本文中用国内生产总值GDP来表示一个地区是市场规模,作为一个影响FDI的一个解释变量,记作X1。
(3)城镇就业人员平均工资水平
城镇就业人员工资水平,用城镇私营单位就业人员的平均工资来近似的表示,单位是元。
在本文中用它来代表该地区劳动力成本,为一个影响FDI的一个解释变量,记作X2。
(4)拥有大专以上受教育程度人口比重
大专以上受教育程度人口比重是该地区接受大专以上教育的人口比重占地区总人口比重,单位是%。
在本文中,用它来表示该地区劳动力质量,作为一个影响FDI的一个解释变量,记作X3。
(5)第三产业比重
第三产业比重是第三产业在GDP中所占比重,单位是%,是一个地区经济发展水平的一个衡量指标。
在本文中用它表示该地区金融,交通,信息服务业等的发展水平,在本文中作为一个影响FDI的解释变量,记作X4。
(6)虚拟变量(D1,D2)
虚拟变量,东部地区=(1,0),中部地区=(0,1),西部地区=(0,0),在本文中用(D1,D2)来表示该地区的区位因素(东中西部的划分以国家2013年以前的划分为标准)。
在本文中用它来量化东中西部这一的定性的影响因素,作为一个影响FDI的解释变量。
四、建立计量模型
模型预处理(做折线图,初步观察各变量之间的关系)
根据上图,建立如下计量模型:
LnY=β0+β1(LNX1)+β2(X2)+β3(X3)+β4(X4)+β5(D1)+β6(D2)+Ui
五、模型分析
1.模型的参数估计
该模型R2=0.880118,修正后的R2=0.848844,可见可决系数很高,F检验值为28.14251,明显显著。
当α=0.05时,tα/2(n-k)=t0.025(30-6)=1.7139,由上表可见,除lnx1,D1,其他变量的系数都不显著,这表明可能存在严重的多重共线性。
计算各解释变量的相关系数得下表:
由上表的计算结果可以看出,X3,X4的相关系数较高,证实的确存在着多重共线性的问题。
为了进一步了解该模型的多重共线性问题,做各解释变量的辅助回归,其计算结果如下:
经验表明,方差扩大因子VIF≧10时,通常说明该解释变量与其余变量之间存在有严重的多重共线性,由上述计算结果可知,该模型的多重共线性问题并不严重。
2.多重共线性的修正(逐步回归法)
分别做被解释变量LNY对各解释变量的一元回归,计算结果如下:
变量
LNX1
X2
X3
X4
D1
D2
t值
9.438427
3.187977
2.610466
1.489750
4.967154
-0.328731
可决系数
0.754412
0.266309
0.190273
0.071089
0.459687
0.003713
修正可决系数
0.745943
0.240106
0.162351
0.039058
0.441056
-0.030642
F值
89.08390
10.16320
6.814535
2.219355
24.67262
0.108064
由上述计算结果可知,自变量为LNX1即GDP时,修正可决系数,t值,F值最高,表示GDP对被解释变量FDI的解释程度最优。
所以,第一个被留下的解释变量为GDP。
再依次加入其他变量进行回归,其结果如下,分别为
(1)加入X2
(2)加入X3
(3)加入X4
(4)加入D1
(5)加入D2
总结上述结果可知,新加入解释变量D1后,其修正可决系数R2=0.865200以及F=97.27636均得到优化,所以模型保留的第二个解释变量为D1。
在LnY=β0+β1(LNX1)+β6(D2)+Ui的基础之上,再对剩余变量变量进行逐步回归,最后得
即新加入解释变量X4后,其修正可决系数得到优化,且其他回归参数的t检验值仍是显著的,所以考虑留下该解释变量,并作最终的参数估计,其结果如下
所以,初始的模型经过逐步回归法修正多重共线性之后的模型结果为:
LnY=-4.88463+1.177674(LNX1)+0.030609(X4)+0.837092(D1)
3.异方差检验
模型做WHITE检验,其结果如下:
由上述计算结果可得,LM=nR2=31*0.196469=6.090539。
在α=0.05的条件下,查χ2分布表,得临界值χ0.052(8)=15.5073,很明显,nR2=6.090539<
χ0.052(8)=15.5073,所以,模型并不存在异方差。
4.自相关检验
(1)做模型残差图并观察
根据上图可以看出,残差的变动并未呈现系统模式,不具备连续为正或连续为负的特征,表明残差项可能不存在自相关。
为确定模型是否存在自相关,做模型的参数估计,比较其DW值。
(2)比较模型的DW值
DependentVariable:
LNY
Method:
LeastSquares
Date:
12/21/15Time:
15:
14
Sample:
131
Includedobservations:
31
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-4.988463
1.221233
-4.084775
0.0004
1.177674
0.108313
10.87286
0.0000
0.030609
0.011651
2.627201
0.0140
0.837092
0.237519
3.524313
0.0015
R-squared
0.899801
Meandependentvar
7.898700
AdjustedR-squared
0.888668
S.D.dependentvar
1.504053
S.E.ofregression
0.501848
Akaikeinfocriterion
1.578877
Sumsquaredresid
6.800000
Schwarzcriterion
1.763908
Loglikelihood
-20.47259
Hannan-Quinncriter.
1.639192
F-statistic
80.82170
Durbin-Watsonstat
2.173237
Prob(F-statistic)
0.000000
对样本量为31、3个解释变量的模型、0.05的显著水平,查DW统计表可知,dL=1.229,dU=1.650,模型中dU<
DW<
4-dU=2.35。
所以,模型残差项并不存在自相关。
六、结论分析
1.最终模型:
上述模型是在最初的假设变量的基础之上进行了多重共线性检验并修正,以及排除了模型可能存在的异方差以及自相关之后的最终结果。
模型说明,一个地区的外商投资数量受三个因素的影响较大,分别是地区的国内生产总值,第三产业产值在该地区GDP中所占的比重以及地区所处的地理位置(东中西部)。
2.模型参数的经济意义分析
(1)变量LNX1的系数1.177674是指,地区的国内生产总值每增加e亿元人民币,外商在华直接投资数额将会增加e1.177674亿元人民币。
(2)变量X4的系数0.030609是指,地区的第三产业在地区GDP中所占的比重每增加1%,外商在该地区的投资就会增加e0.030609亿元人民币。
(3)政策性因素即地区所处的地理区位(东中西部)对一个地区外资的吸引力影响很大。
外商投资大多跟看重经济发展水平较高的东部地区,这对于广大中西部地区来说是个劣势。
3.政策性建议
(1)一个地区的经济总量在外商投资的选择的考虑因素中是很重要的,所以一个地区要想进一步的扩大外商在该地区投资的规模,应该制定合理的经济政策,为地区经济发展制造一个自由良好的发展环境。
应该鼓励创新,发展教育,培养高科技人才,为经济发展注入新的活力。
同时,还不能一味的注重经济发展速度而忽视了经济发展的质量,要着力于经济大又好又快健康发展。
注重经济发展质量需要调整产业结构,提高第一产业跟第二产业的生产效率的前提下,着力的发展第三产业,增加第三产业在在地区经济发展中的贡献。
(2)无论是地区经济的自我发展,还是吸引外商投资来服务经济增长,都必须注重基础设施建设,要兼顾硬环境比如交通方面的铁路公路建设,软环境比如金融服务,市场监管,物流发展,通信设施建设以及环境质量等。
为外商投资创建一个理想的投资环境。
(3)由上述分析可以发现,东中西部的地理区位对吸引外商投资有着非常重要的影响。
东部地区由于自身的地理环境具有优势,以及一直以来享受着国家的政策支持,所以其在吸引外商投资方面较中西部地区具有很大优势。
中西部尤其是西部地区,地理环境较差对外联系不便,一直以来受到国家的政策方面的优惠较少,所以在吸引外商投资方面处于劣势。
国家应该加大对中西部地区的政策支持力度,帮助中西部地区发展基础设施建设,改善西部中西部地区的经济环境为其扩大吸引外资的规模增加筹码。
与此同时,东部地区也应该不断的创新吸引外资的渠道和方式,优化利用外资的结构,让外资更好的服务于东部地区的经济发展。
参考文献:
《计量经济学》第三版,庞浩,科学出版社;
《国际投资学》卢进勇、郜志雄,中国人民大学出版社;
“FDI与经济增长”,孙海燕,西南财经大学;
修德立信博学求真
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- 影响 外商 直接投资 因素 FDI 分析