FDI对中国出口贸易的影响与区域差异实证研究

陈寅雅，邱力生

（1.中共贵州省委党校 经济学教研部，贵州 贵阳 550028；2.武汉大学 经济与管理学院，湖北 武汉 430072）

出口、投资和消费被视为拉动我国经济增长的“三驾马车”。出口快速增长是推动中国经济增长的重要引擎之一，资本流入很大程度促进实体经济增长。改革开放以来外商直接投资（FDI）在我国境内规模不断扩大，我国对外贸易额逐步增加。

国内外学者对两者关系进行了研究，1957年Mundell提出著名的贸易与投资替代模型，发现FDI与进出口贸易存在替代效应。Lipsey，Weiss（1981,1984）实证检验得出FDI和同行业国际贸易之间呈正相关关系。Pain和 Wakelin(1998)用扩大出口需求模型和相关面板数据分析发现 FDI流入会扩大出口。梁琦，施晓苏( 2004) 基时间序列数据，认为我国对外贸易与 FDI 的互补作用远大于替代作用。于薇薇（2007）采用协整分析方法和误差修正模型对全国数据的分析认为 FDI对我国进出口存在长期显著促进作用，FDI流入带来出口增长，其短期波动对进出口贸易有不同程度影响。张东云（2011）选取1990至2008年河南年度数据建立协整方程与因果检验，结果表明经济增长与出口贸易具有显著双向因果关系，且出口乘数效应较显著。研究表明FDI与对外贸易间存在高度相关性，FDI是推进对外贸易增长的重要变量。多数研究运用时间序列模型，研究层面涉及国家整体情况，很少根据地域不同将FDI对出口影响进行分析。本文将利用中国30个省、直辖市、自治区（由于数据缺失，并未将西藏纳入分析）从2001到2009年的数据进行实证分析，利用面板数据研究FDI对我国出口贸易的影响，FDI对区域影响差异性，并据分析结果提出相应政策建议。

一、模型及数据选取

（一）模型设定

本文以出口(Ex)为因变量，外商直接投资（FDI）为自变量，为消除异方差性，模型对变量进行对数变化，利用 EViews6.0软件进行面板数据回归与检验。Panel Data模型一般包含有3种：混合模型、固体效应模型和随机效应模型。本文对三种情况检验，以选择较适合的模型对我国及东部、中部及西部三个截面数据中 FDI对出口贸易影响进行分析。FDI对出口贸易的影响可建立如下面板数据模型：

模型中LnExi,t为出口额的对数，LnFDIi,t为FDI的对数，μi,t为随机扰动项，表示各截面单元在不同时期所受到的扰动，i代表指定横截面中不同截面单元，分别代表除西藏外的30个省市，如i=BJ，TJ，…，XJ，t表示样本年度，t=2001，…，2009。所设模型适用全国、东中西三地区四个面板数据分析。

（二）数据说明

按《中国统计年鉴》划分标准将全国30个省市划分东、中、西三区域。东部包括北京、天津等 11省市；中部包括黑龙江、吉林等 8省份；西部包括重庆、四川等11省市。BJ代表北京，TJ代表天津。数据由2002至2010年《中国商务年鉴》和《中国统计年鉴》整理。FDI为各地区实际利用外资额；Ex选取各地区按经营单位所在地分货物的出口额；P表示居民消费价格指数，以2001年为基期调整后的定比值。含价格因素变量FDI和Ex按2001年不变价格调整，剔除价格因素后分别为FDIP和Exp。

二、实证分析

（一）估计、选择面板模型

1.全国整体情况分析

为选择正确的估计模型，对三种模型进行检验。

用混合模型进行估计，列出相应表达式：

个体固定效应模型得到的回归结果相应表达式为：

其中虚拟变量D1，D2，…，D30定义是：若属于第i个个体，则Di=1；若为其他，则Di=0。

我国FDI对出口额的影响，通过F统计量检验进行选择，建立混合回归或个体固定效应模型。原假设为 H0：αi=α,模型中不同个体截距相同（即真实模型为混合回归模型）。备择假设 H1：αi≠α，模型中不同个体截距项αi不同（即真实模型为个体固定效应模型）。用Eviews软件检验结果如表1所示：

表1 混合回归模型与个体固定效应模型选择检验结果

从表1可看出，原假设H0：αi=α,即模型中不同个体截距相同成立的概率为0.0000，概率极小，因此推翻原假设，拒绝建立混合回归模型，应建立个体固定效应模型。接下来对模型在个体固定和随机效应模型间选择。利用已有数据对模型进行个体随机效应回归，所得结果相应表达式为：

其中虚拟变量D1，D2，…，D30定义同上。采用Hausman检验选择个体固定效应模型或个体随机效应模型。原假设H0：个体效应与回归变量FDIi,t无关（即个体随机效应回归模型）；备择假设H1：个体效应与回归变量FDIi,t相关（即个体固定效应回归模型）。利用Eviews检验，得到检验结果如表2所示：

表2 Hausman 检验结果

由检验结果上半部分得知，Hausman统计量值为4.86，相对应概率Prob.值0.0275，Hausman统计量对应p值大于0.05（为0.0003），接受原假设，建立个体随机效应模型。检验结果下半部分是Hausman检验中间结果比较。个体固定效应模型对参数估计值为0.634812，随机效应模型对参数估计值为0.665084，两参数估计量分布方差的差为0.000188。经检验，2001年至2009年我国30个省市FDI与出口额之间关系分析应建立个体随机效应模型，具体回归表达式如下：

2.东、中、西三个地区情况的分析

与全国整体分析类似，用个体固定效应和混合回归检验及Hausman对回归结果进行检验，结论为：东、西部地区建立个体随机效应模型，中部地区建立个体固定效应模型。

东部地区分析结果所得表达式为：

其中虚拟变量D1，D2，…，D11定义同上。

表3是中部Hausman检验结果，经检验分析，中部FDI对出口影响建立相应合理模型。

表3 中部地区的FDI对出口效应影响的Hausman 检验结果

由表3上半部分可看出，Hausman统计量值为13.80，相应概率Prob.值是0.0002，因为Hausman统计量对应p值小于0.05（为0.0003），拒绝原假设，建立个体固定效应模型。检验结果下半部分个体固定效应模型对参数估计值为0.650738，随机效应模型对参数估计值为0.543100，两个参数估计量分布方差的差为0.000840。中部2001-2009年FDI与EX关系建立个体固定效应模型，回归表达式如下：

其中虚拟变量D1，D2，…，D8的定义同上。

西部地区的回归结果的表达式为：

其中虚拟变量D1，D2，…，D11的定义同上。

表4对全国、东、中、西四个地区面板数据估计结果进行归总，得到参数的估计值，显著性水平P值。

表4 四个截面数据相应模型的估计结果

（二）回归结果分析

FDI对EX影响程度通过回归模型中相应系数反映，回归系数显著大于零表明 FDI对出口影响正效应，有贸易创造效应；回归系数值显著小于零则FDI对出口呈负影响，有替代效应。从上述回归可知，FDI对我国30个省市对外贸易存在显著创造效应，表达式（3）可知，FDI增加一个百分点，EX增加0.67个百分点。全国情况看，FDI对出口影响的随机效应系数最高是广东、新疆、上海，分别为 1.83、1.53和 1.25；系数最小是青海、内蒙古、江西和海南，四省 FDI对出口贸易影响呈极高负效应。东中西三地回归显示：地区发展中 FDI对出口影响呈显著不平衡性。东部每增加一个百分点FDI，带来1.1个百分点出口增长；中部FDI对EX创造效应为0.65百分点；西部创造出口增长0.52个百分点。从各地区FDI对进出口影响数据看，有明显地区差异。整体FDI对EX影响从东至西逐渐减弱。但新疆FDI对出口贸易创造效应显著，可能与改革开放后新疆与俄罗斯及中亚贸易加强有关。

（三）结论

我国30个省市FDI对出口贸易存在显著创造效应和随机效应。东部FDI对EX创造效应明显大于中西部地区，FDI对我国出口贸易效应在东部地区尤为明显。由 FDI对中西部出口创造效应较低看，表面FDI投入与地理位置、经济水平等有关。具有经济发展潜力和优越运输条件的地区更能吸引FDI。

三、建议

首先，完善基础设施，为FDI提供良好硬环境。加大对中西部地区财政扶持，形成公路、铁路、航空互为补充的立体交通网络。其次，改善投资软环境，增加FDI积极性。制定优惠政策，为FDI创造良好政策基础，构建和谐文明投资软环境，提高部门办事效率，增加外商投资热情。再次，充分发挥中西部地区资源优势。结合西部地区各省经济特征和产业发展方向，围绕石油、天然气、绿色食品和高技术、粮食、特色林果业和畜牧等基地建设, 面向全球开展招商活动，重点引进具有技术优势的大企业，提高产品附加值和提升市场竞争力。

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