FDI对中国经济增长的实证研究

李京　梁璐璐　张之

摘要：人们普遍认为，外商直接投资（FDI）可以促进经济的增长。但是，理论的实现需要有一个前提，即东道国必须有一个相对发达的金融体系。文章主要研究中国经济增长与外商直接投资间的关系，特别是基于金融发展的视角进行实证检验，通过建立包括GDP、FDI以及交叉项的VAR模型进行研究。特别是，交叉项等于FDI乘以金融发展指标，引入该因子解释了由金融业发展所影响的外商直接投资，并且选取了两个可以代表中国金融业发展水平的因素：银行部门和股票市场。在银行部门中，FDI对经济增长的积极影响是显而易见的；然而，这种影响的程度是有限的；而在股票市场中，FDI和金融发展的交互作用没有对中国国内生产总值和FDI之间的关系产生重大影响。

关键词：国内生产总值（GDP）；外商直接投资（FDI）；银行部门；股票市场

一、 引言

近年来，中国一直保持着快速的经济增长。同时，作为世界上最大的发展中国家，中国已成为世界各地投资者热门投资的目的地。相比其他国家，国内丰富的人力资源会最大限度地减少生产成本；另一个方面，中国的金融体系日趋完善，并在过去二十多年中为经济增长作出了巨大贡献。但与发达国家相比，中国政府仍较多干预国家金融体系的运转。

二、 文献综述

过去二十多年中，在全球范围内的资本流动下，FDI对经济增长的作用非常显著。而且，发展中国家吸引了越来越多的外商直接投资的流入。根据世界发展银行的报告，发展中国家FDI流入量的比重占到了自1998年以来世界资本流入总量的一半以上，而且这个比重还在不断扩大并逐年上升。许多学者撰写了大量的文献，集中研究FDI和经济增长的关系以及FDI能否促进经济增长等问题。

1. FDI与经济增长的关系。人们普遍认为FDI对经济增长具有积极的作用。理论上讲，FDI可能会通过两个主要的渠道来促进经济增长（Mello，1999）：FDI可能直接带来劳动力和管理技术的转移，人力资源的转移能够刺激经济的增长。另一方面，因为资本的外溢效应，FDI对经济增长可以产生积极作用，原因主要是资本的外溢效应推动了技术的进步。同样，Carkovic（2005），Hamid（2005），Bitzenis（2009）也得到了相似的结论。

然而，尽管FDI与经济增长之间存在正相关的关系是一个普遍的假设，但实证研究的结果却变得不确定。Barro（1997）和Duffy（2004）通过截面数据进行回归分析，发现FDI对经济增长的影响是微不足道的。同样，Aitken和Harrison在2003的报告中表示，没有明显的证据证明FDI可以促进经济增长，即当某个公司已经确保资本的流入条件下，外商直接投资并没有显著提高生产力的水平。

2. 金融业与经济发展的关系。十年前，大多数对于外商直接投资和经济增长的研究都忽略了金融因素的作用。事实上，许多文章只是解释了金融发展与经济增长之间的关系，但是并没有在这种分析中考虑到外商直接投资流入的影响。Shaw（1973）和Mehinnon（1973）提出了金融抑制和金融深化理论。由于发展中国家金融压抑的状态，Shaw提出解决发展中国家金融深化问题的关键，是建立并完善其金融市场。如果发展中国家积极争取金融深化，那么它可以依靠着国内的资源优势，推动经济发展到一个较高的水平。

Christopoulos和Luintel Tsionas（2004），和Khan（2008）利用实证分析证明了一国金融业的发展水平对经济增长会有影响。Rousseau和Wachtel（2000），Levine（2002），Demetriades（2004）提出，一个发达的金融体系能够对国家经济发展产生积极的作用。同时，另一些学者发现，较高的经济增长速度并不永远意味着一个良好的金融发展指标，也就是说，在经济增长和金融发展之间存在一种非线性的关系（Odedokun，1996；Merton，2002；Bodi，2004）。

3. GDP、FDI与金融发展的关系。近年来，随着许多发展中国家金融市场的完善，一些学者对FDI、经济增长以及金融发展的关系更加关注了起来。FDI与经济增长的关系是FDI可以促进其增长，但要有一个重要前提，即东道国必须具备相对发达的金融体系（Durham，2004；Alfaro，2004）。尽管外商直接投资并不是本国的资本，但是很显然，国内金融业发展水平对东道国国内的溢出效应具有很强烈的影响（Gregorio，1998）。在后向联系的条件下，国内金融体系可以刺激FDI促进其经济增长（Lipsey，2002）。金融发展可以很好的解释为何不同收入水平的国家有不同的回报生产力（Edison，2002）。

金融发展在FDI与GDP的关系里所发挥的作用主要有三个方面：首先，假设东道国的公司有国内民营企业和外商投资企业，并且假设国内私营部门的产出取决于固定资本的投资以及企业家的能力。在这种情况下，对于那些通过从本国金融市场中增加固定资产投资贷款的企业来说，国内金融市场所展现出的良好效率将会为这些企业在利润方面带来规模和数量上的增加（Erosa ，2001）。

其次，一个综合的金融体系可以提高资源配置的效率，这将增强吸引与外商直接投资相关资源的能力（Haskel，2003），并且认为外商直接投资和经济增长在长期存在一个互补的关系。

最后，国内的金融中介机构将会通过两个渠道促进经济的增长（Fatheldin，2005）。一方面，发达的金融中介机构可以降低贷款成本，从而带来从外国私人资本流入到国内投资的积极转变；另一方面，随着金融中介机构的发展，银行将积累更多与风险效益评估相关的经验。

三、 数据选取

文章基于Levine在2000年的论文和Alfaro在2004年的论文方法，选取相关变量。内生变量包括GDP、FDI和金融业发展的相关指数，其中金融业发展相关指数包括两个角度：银行部门和股票市场。

根据Levine（2000）和Alfaro（2000）的方法，采用三个参数进行对银行部门概念的定义：流动负债、私人部门信贷和银行信贷。流动负债在数值上等于M3除以GDP。私人部门信贷相当于国内私人部门信贷。银行信贷是代表银行业所提供的国内信贷（在本文中该数值是个固定值）。此外，在WDI所提供的数据里，中国的流动负债数据只有1977年～1982年，而其他变量的数据是从1977年～2008年，因此，考虑样本大小，银行信贷只被用作金融发展中信贷制度的一个指示器。

针对股票市场，选取两个变量进行检验：“交易型股票的总价值”即股票市场全部交易量与一国经济的总体规模有很强的相关性； “上市公司市值”该变量是用国内生产总值除以国内上市公司股票数目。本文中用上市公司市值来表示股票市场，进行相关分析。

本文需要构建两个VAR模型，将这两个模型分别称为VAR1和VAR2，分别对应银行部门和股票市场。在VAR1模型中选取了从1980年～2010年的数据，但是在VAR2模型中数据仅仅是从1991年～2010年，这是因为我国股票市场是从1990年才开始建立，因此无法找到之前的数据。另外，考虑到通胀因素的影响，所有数据都经过了相应处理，并且GDP、FDI和金融业发展相关变量都采用对数形式。

LGDP：国内生产总值（GDP）的对数形式；

LFDI：外商直接投资（FDI）净流入额的对数形式；

LFDI*BANK：外商直接投资的对数乘以由银行部门提供的本国信贷水平；

LFDI*STOCK：外商直接投资的对数乘以上市公司市值。

模型中同样存在一些控制变量，比如人口增长、政府支出和贸易开放度，这些变量通常被定义成如下模式，并且考虑到通货膨胀的因素，所有变量都经过了相应处理。

PG：人口增长率；

GE：政府的消费支出（以GDP的占比形式）；

OT：贸易自由度（进出口总额占GDP的百分比）。

在本文所构建的VAR模型里包含了三个因变量，他们分别是：LGDP、LFDI、LFDI*BANK或者LFDI*STOCK。本文目的是探讨在国内生产总值和外商直接投资关系中金融发展的角色与作用，而模型中的交叉项解释了在银行部门或股票市场等特定环境下FDI对GDP的影响。换句话说，该模型检验了金融体系是否会使外商直接投资对经济的增长产生积极的作用。此外，LFDI也解释了在排除其他干扰因素的情况下，它本身对经济增长产生的总效应。

四、 实证分析

通过图1可以看到，在过去30年中，经济增长、FDI、银行部门与FDI和股票市场与FDI的相互作用等变量均呈现出一个向上的趋势。因此，我们可以通过ADF检验、协整检验等方法对这些变量进行计量处理。

1. 单位根检验。建立VAR模型之前检验各时间序列的平稳性是至关重要的。通过进行ADF检验，LGDP、LFDI、LFDI*BANK和LFDI*STOCK都是不平稳的。对数据进行差分处理之后，各统计量的检测结果显示DLGDP、DLFDI和DLFDI*STOCK在1%的水平上拒绝了原假设，同时DLFDI*BANK在5%的水平上拒绝了原假设。这个结果说明了所有因变量的一阶差分项都是稳定的，也就是说LGDP、LFDI、LFDI*BANK和LFDI*STOCK都是一阶单整的。当两个以上变量具有相同的单整阶数时，他们之间可能存在协整关系——即他们的线性组合可以产生一个稳定的序列集，这为研究经济增长、FDI和金融市场之间的长期关系提供了必要的条件。

2. 协整检验。为建立VAR模型，首先要为模型中包含的变量选取恰当的滞后阶数。通过不同的标准（FPE、HQ、LR、AIC和SC），在VAR1和VAR2中，五个选择标准都选择变量的滞后第两项。同时，也没有根落在单位圆的外面，这说明两个VAR模型都满足稳定的条件。

接下来，通过已选取变量的滞后项，我们可以应用Johansen Technique进行协整检验。银行部门VAR1模型的检测结果显示，经济发展、FDI和银行部门之间只存在一种协整关系，并且可以写出这三个变量的协整关系式，即：

LGDP= 2.229*LFDI-1.217*L（FDI*BANK）（1）

股票市场VAR2模型的检验结果显示，经济增长、FDI和股票市场间存在两个协整关系，同理，这两个协整关系可以被整理为：

LGDP=-0.025*L（FDI*STOCK）（2）

LFDI=0.533*L（FDI*STOCK）（3）

通过对协整系数的检验，我们得到了GDP、FDI和金融发展指标之间的长期关系。t检验显示所有系数都是显著的。方程（1）等号右边的第一项显示FDI对于中国的经济发展具有正效应（系数是2.229），但是，第二项LFDI*BANK的系数是负的（-1.217），这说明银行部门阻碍着FDI对经济发展的促进作用。

方程（2）中系数也是负的（-0.025），因此说明股票市场同样对于FDI推动经济发展的过程产生了负作用。但是，银行部门和股票市场对于FDI与GDP之间关系的影响程度是不同的。对比数值可以发现相对于股票市场，银行部门对GDP和FDI之间关系的影响更加的显著。

3. 格兰杰因果检验。既然LGDP、LFDI和LFDI*FINANCE是协整的，下一步进行变量间的因果检验。如公式（4）、（5）、（6）所示：

DLGDPt=α1+λ1ECMt-1+Σkβ11kDLGDPt-k+Σkβ12kDLFDIt-k+Σkβ13kDLFDI*FINANCEt-k+γ11PG+γ12GE+γ13OT+u1t（4）

DLFDIt=α2+λ2ECMt-1+Σkβ21kDLGDPt-k+Σkβ22kDLFDIt-k+Σkβ23kDLFDI*FINANCEt-k+γ21PG+γ22GE+γ23OT+u2t （5）

DLFDI*FINANCEt=α3+λ3ECMt-1+Σkβ31kDLGDPt-k+ Σkβ32kDLFDIt-k+Σkβ33kDLFDI*FINANCEt-k+γ31PG+γ32GE+γ33OT +u3t （6）

通过前文得到平稳序列DLGDP、DLFDI、DLFDI*BA-NK和DLFDI*STOCK，可以运用格兰杰因果检验的方法来确定变量间可能存在的因果关系。

通过格兰杰检验可以得到，D（LGDP）和D（LFDI*BANK）存在双向的因果关系，他们在5%的水平下非因果性的概率仅分别为0.001 5和0.010 5。D（LGDP）和D（LFDI）也被检验出在5%的水平下具有双向的因果关系，这个结果显示出排除其他干扰因素，FDI的变化将会导致GDP的变化，反之亦然。此外，考虑到受银行部门的影响，这个结果也说明了FDI*BANK的变化和GDP的变化互为因果关系。

另一方面，股票市场相关模型的格兰杰因果检验结果则稍有不同。D（LFDI）并不能成为D（LGDP）的格兰杰原因（此时概率为0.2686），D（LFDI*STOCK）也不是D（LGDP）的格兰杰原因（此时概率为0.8666）。相反，D（LGDP）却是D（LFDI）和D（LFDI*STOCK）的格兰杰原因。

总结来看，通过对我国在1980年～2008年期间GDP和FDI的格兰杰因果检验，我们得到了与早年一些文献一致的结论（Mello，1997；Gregorio and Helpman，2001；Tesar，2003）。也就是说，当考虑将银行部门作为金融业发展的指标时，我国相关的历史数据支持其存在着外商直接投资和经济增长之间的双向因果关系。然而，受股市影响的外商直接投资并不是导致国内生产总值变化的格兰杰原因。

4. 脉冲响应函数分析。通过脉冲响应曲线，我们可以观察到一个变量的冲击对其本身或者系统中的任一其他变量的影响。在本节中我们主要分析在受到外商直接投资和金融发展的因素的冲击下，国内生产总值的反馈情况。

图2中的a图显示出了在银行部门内LGDP的响应情况。 线和 线分别代表受到FDI和关联项的冲击后，LGDP的响应情况。 线在水平轴之上，说明因为FDI对 GDP增长存在积极作用； 线在水平轴下方，即 GDP对关联项的冲击反馈是消极的。进一步观察 线发现，FDI对经济增长的影响是积极的，而受到银行体系的影响，FDI对中国经济增长也会出现负面作用。因此，FDI对GDP增长的积极作用是非常有限的。

图2中的b图则代表股票市场下的脉冲响应情况。与银行部门相比，最明显的区别是国内生产总值是几乎不会受到交叉项的冲击（图2 b中 线）。这说明股市不是干扰FDI与经济增长之间的关系的主要原因。此外，GDP对FDI冲击的反应也不像VAR1模型中那样强烈（图2 b中 线）。

5. 建立VEC模型。通过上述分析，可以推断出在经济增长和FDI的关系之间，银行部门发挥着重要的作用，而股票市场对GDP和FDI的干扰是可以忽略不计。因此，在VAR模型的框架下我们可以只分析GDP、FDI和FDI*BANK之间的动态关系。表1呈示了在动态方程中协整项的系数。

根据公式（4）、公式（5）、公式（6），ECMt-1代表协整项，它可以在系统偏离均衡状态时调整该动态方程；λ显示这种调整的速度。在VEC中，对于GDP的动态变化（DLGDP），根据t检验在5%的水平下λ是显著的。但是对于DLFDI和DLFDI*BANK来说，λ看上去并不显著。这意味着在短期内，协整项对国内生产总值的波动是有影响的，但对FDI的波动没有影响。

五、 结论与建议

本文根据中国数据，建立VAR1和VAR2模型，分别检验了金融视角下，FDI对经济增长的影响。银行部门的协整方程显示FDI的系数是正的，而交叉项系数为负；而股票市场的协整方程显示，交叉项系数仍然为负，但绝对值与银行部门相比较小。这个实证的结果说明，金融发展在对FDI有一定阻碍作用的情况下，我国经济增长和FDI之间存在某些长期的关系。总体来看，FDI对我国的经济增长存在促进作用，但程度非常有限。造成这一现象的主要原因是，银行部门和FDI的交叉项在经济增长中起到了负面的作用，这限制了FDI对GDP的增长率的促进和推动，降低了FDI带来的经济增长率。而对于股票市场，这种机制似乎更加低效。此外，股票市场几乎对国内生产总值和外商直接投资之间的长期关系没有影响。

参考文献：

1. 陈柳，刘志彪.本土创新能力、FDI技术溢出效应和经济增长.南开经济研究，2006，（3）：90-101.

2. 符淼.外商直接投资技术溢出效应的计量分析.国际金融与投资，2009，第25卷（4）.

3. 沈坤荣，耿强.外商直接投资，技术外溢与内生经济增长.中国社会科学，2001，（5）.

4. 魏后凯. 外商直接投资对中国区域经济增长的影响.经济研究，2002，（4）.

作者简介：李京，南开大学经济学院博士生；梁璐璐，南开大学经济学院博士生；张之，就职于深圳证券交易所。