FDI、出口和GDP关系的实证分析：以中国东部省份为例 .doc

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1、FDI、出口和GDP关系的实证分析：以中国东部省份为例　　FDI、出口和GDP关系的实证分析：以中国东部省份为例　　1.引言中国的经济增长、出口增加和FDI流入显然不是孤立的，而是彼此联系、相互影响的。本文运用时间序列分析和面板数据向量自回归方法来探讨这三者之间的因果关系，以求对它们的相互作用获得一个客观的认识。2.模型设定经济增长、出口和FDI三者之间两两关系已经被分别被用相关、回归或格兰杰双边因果检验等方法研究过了。但是很少有把三种变量放到一起进行研究和使用面板数据（paneldata）因果分析。当把GDP、出口和外商直接投资（FDI）这三个变量联系在一起时，虽然我们在直觉上感

2、觉到FDI、出口可能促进GDP的增长，出口、FDI之间存在某种联系，但是我们还是不清楚究竟它们在经济模型中有怎样的联系。一般我们线性地扩展一个生产函数把它们联系起来。这里我们使用有理论支持的源于国民收入FDI、出口和GDP关系的实证分析：以中国东部省份为例　　FDI、出口和GDP关系的实证分析：以中国东部省份为例　　1.引言中国的经济增长、出口增加和FDI流入显然不是孤立的，而是彼此联系、相互影响的。本文运用时间序列分析和面板数据向量自回归方法来探讨这三者之间的因果关系，以求对它们的相互作用获得一个客观的认识。2.模型设定经济增长、出口和FDI三者之间两两关系已经被分别被用相关、回

3、归或格兰杰双边因果检验等方法研究过了。但是很少有把三种变量放到一起进行研究和使用面板数据（paneldata）因果分析。当把GDP、出口和外商直接投资（FDI）这三个变量联系在一起时，虽然我们在直觉上感觉到FDI、出口可能促进GDP的增长，出口、FDI之间存在某种联系，但是我们还是不清楚究竟它们在经济模型中有怎样的联系。一般我们线性地扩展一个生产函数把它们联系起来。这里我们使用有理论支持的源于国民收入模型的计量经济模型。简单起见，我们假设货币市场均衡和不考虑政府，那么，均衡条件下的凯恩斯模型总需求和总供给的关系是：（1）这里Y，C，I，F，X，M，r，e分别是真实GDP，真实消费，

4、真实国内总投资，真实外商直接投资（FDI），真实出口，真实进口，利率，和外国货币关于国内货币的汇率。X-M（Y，e）是东道国国内货币表示的货物的总剩余。由于我们感兴趣的是经济的真实方面，忽略金融变量，用更一般的方程形式，我们得到：（2）因此，我们检验真实变量Y，X，F之间的因果关系。如果某种规则条件满足，非线性函数C（Y），I（Y，r）和M（Y，e），或更直接，方程（2）能使用泰勒扩展被对数扩展。取变量的线性部分，对每个变量做其他两个变量和每个变量滞后项回归进行计量分析，我们得到了向量自回归模型的雏形进行格兰杰因果分析。方程（3）展示了向量自回归模型的最后形式，该模型可以被写成水平

5、形式和差分形式。3.实证分析平稳性检验计量经济分析需要把真实的变量值转化为对数值。这些被转化了的序列在本文中分别用小写字母gdp、ex和fdi定义。因此，变量的波动被极大地减轻了。在进行计量分析之前，为了避免谬误回归，需要先用单位根检验去检验每个时间序列数据的平稳性，如果有需要，我们接着要在三变量之间用协整检验。然后，根据每个经济的时间序列数据的特征，我们在估计的向量自回归模型中选取水平值或一阶差分序列进行格兰杰因果分析。尽管DF或ADF单位根检验是最普遍的检验方法，还是有其他更有检验效力的检验，这些检验更可能舍弃单位根虚拟检验H0，而接受替代假设H1即不存在单位根。根据Madda

6、la和Kim（1998）、Stock和p;Stock，1996）来比较。然而，这种检验的临界值在应用时是计算50个观测值的临界值，所以我们解释检验效果时要小心。对于北京、上海、江苏、山东、广东，除了上海和山东的gdp在用DF-GLS单位根检验分别在5%和10%的水平上是平稳的，其余使用ADF和DF-GLS单位根检验都表明序列是不平稳的。此外，对于这五个省市用ADF和DF-GLS单位根检验表明其一阶差分都是平稳的。因此，我们可以认为这五个省市所有的是时间序列都是I（1）。因此，这五个省市的时间序列变量之间可能存在长期稳定的线性比例关系，即协整关系。Stock证明，对存在协整关系的时间

7、序列，最小二乘回归（OLS）的估计量不仅是一致的，而且快于平稳时间序列OLS估计量的收敛速度，因此可以直接使用传统的OLS方法。我们继续对这五个省市的三个序列用Johansen检验做协整检验。　　协整检验根据上面的单位根检验，我们发现五个省市所有的是时间序列都是I（1）。因此，这五个省市的时间序列变量之间可能存在长期稳定的线性比例关系，即协整关系。Stock证明，对存在协整关系的时间序列，最小二乘回归（OLS）的估计量不仅是一致的，而且快于平稳时间序列OLS估计量的收