中国企业海外直接投资与国际贸易的动态关系探索
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变量和外生变量分别有 p 和 r 阶滞后期, Et 是随机干扰项。 笔者的实证模型中的 EX 表示我国的出口时间序列,
IM 表示我国的进口时间序列, OFDI 为每年海外投资序列。 外贸进出口数据来自5中国商务统计年鉴6, 海外投资序列 来自两部分, 1992- 2002 来自国家外汇管理局的国际收支 平衡表, 2003- 2008 来自历年5中国对外直接投资统计公 报6。 考虑到对时 间 数据 进 行 对数 变 化不 改 变时 序 的 性质 和关系, 且能使趋势线性化, 消除时间序列中的异方差现 象, 因此对变量 E X、IM 和 OFDI 分别取对数, 依次表示为 LnEX、LnIM、LnOFDI, 本文所有数据处理是用 Eviews6. 0 版本计算而 来。
No. 12, 2010
现代商贸 工业 Modern Bus iness Tr ade Industry
2010 年第 12 期
序列 LnOFDI、LnEX、LnIM 序列的平稳性检验结果表 1。 表 1 LnOFDI、LnEX、LnIM 的平稳性检验
变量 检验形式( C , T , K) ADF 检验值 5% 临界值 Prob. * 结论
No. 12, 2010
现代商贸 工业 Modern Bus iness Tr ade Industry
2010 年第 12 期
中国企业海外直接投资 与国际贸易的动态关系探索
周 爱农
( 广州铁路职业技术学院, 广东 广州 510430)
摘 要: 海外直接投资与对外贸易关系一直是学界关注的焦点, 以 1992- 2008 年的 OFDI 和国际贸易相关数据为样
( C, 0, 1) ( C, 0, 1)
- 3. 6772 - 3. 0065 0. 0178 平稳 0. 3764 - 2. 7880 0. 9879 不平稳
$L nOFDI
( C, 0, 1)
- 4. 0430 - 3. 0056 0. 0045 平稳
注: 其中检验形式( C, T, K) 分别表示单位根检验方程包含常数项、时间趋 势和滞后 阶 数, 当 数 字为 0 时表 明 不 包含 该 项, $ 表 示 差 分算 子,
本, 探索了中国省海外投资与国际贸易之间的长期均衡关系, 并利用脉冲函数和方差分解分析了海外直接投资与国际贸易
之间的动态 关系。
关键词: 海外直接投资; 国际贸易; 动态关系
中图分类号: F74
文献标识码: A
文章编号: 1672- 3198( 2010) 12- 0109- 02
1 引言
国际贸 易和国际投 资是企 业走 向国 际舞 台的 两种 重要
L nEX
( C, 0, 1)
1. 3820 - 2. 8880 0. 9780 不平稳
$Ln EX Ln IM
( C, 0, 1) ( C, 0, 1)
- 4. 6708 - 3. 0065 0. 0028 平稳 1. 7907 - 2. 7880 0. 9876 不平稳
$L nIM LnOFDI
$LnOFDI、$LnEX、$LnIM 分别表示 LnOFDI、LnEX、LnIM 的一阶差分。
由表 1 可以看出, 时间序列 LnOFDI 、LnEX、LnI M 没通 过平稳性检验, 但一阶差分在 5% 的显著性水平下拒绝了存 在单位根的假设, 表明这 3 个变量是一阶差分平稳的, 为以 后的协整检 验创造了 条件。
表 3 Johansen 最大似然值协整检验结果
原假设
特征根 迹统计量( P 值) 最大特征根统计量( P 值)
0 个协整向量 0. 784939 36. 0987( 0. 0083) * 至多 1 个协整向量 0. 287345 8. 98470( 0. 3864)
27. 3456( 0. 0056) * 6. 56784( 0. 4565)
( 2) 确定最优滞后阶。 由于 VAR 模型是非结构化的, 且模型已经被确定为线性 形式, 需要确定哪些变量之间有相互作用及反应函数彼此之间 影响的最大可能滞后阶数。而且协 整分析的结 果对滞后期 长 度的选择也很敏感, 不当的滞后阶, 很可能导致/ 虚协整0。笔 者根据依据 LR 统计量( 似然比检验) 、FPE( 最终预测误差) 、 AIC 信息准则、SC 信息准则与 HQ( Hannan- Quinn) 信息准则5 个常用指标来进行选择, 具体检验值见表 2。
垒, 政府规定跨国子公司使用当地的原料和中间产品, 所以 替代了进口产品。格拉汉姆( Gr allam: EM , 2000) 近期的研 究也证实了这一点。近年来, 有很多数量的研究通过企业 层面的数据 证实了垂 直关系 产品 之间 的互 补性。 而为 了找
寻直接投资与国际贸易之间的替代性, 布罗尼根( BruceA. Blonigen, 2000) 选取了产品层面的数据分析了日本对美国 进口的汽车 配件 与日 本 跨国 公 司在 美 国的 汽 车 配件 产 品, 汽车制成品之间的关系, 结果同时发现了替代性与互补性, 这说明贸易 和投 资 两 者 之 间 的 复 杂 性 。关 于 互 补 性 的 研
选择, 自跨国公司作为一个新生力量诞生以来, 跨国公司大 约占全球商 品和服务 业出口 的三 分之 二。面 对百 年难 遇的 金融危机, 以史为鉴, 探索中国企业海外投资和出口之间的 长期均衡关 系无疑具 有十分重要 的现实意 义。
关于贸易和投资关系的研究, 国内外学者主要集中在 国际直接投 资与国际 贸易之 间的 相互 影响 方面。 现在 存在
3 实证过程
( 1) 数据的平稳性检验。 在检验变量间是否具有协整关系之前, 首先要检验数据的 平稳性, 在这里采用常用的 ADF 检验时间序列的平稳性, 时间
作者简介: 周爱农( 1974- ) , 女 , 湖南邵东人, 广州铁路职业技术学院经济管理系讲师, 研究方 向: 国际贸易。
) 109 )
表 2 VAR 模型最优滞后期检验值
Lag
LR
FP E
A IC
SC
HQ
0
NA
0. 002404 2. 482793 2. 632153 2. 514546
1 96. 84356 1. 56e- 05 - 2. 67893 - 2. 76439 - 2. 58943
2 21. 33457 7. 25e- 06 - 3. 45632 - 2. 334982 - 3. 298045
程传海( 2001) 比较了广东省与全国外商直接投资的贸易效 应, 认为外资是地区出口贸易的驱动力。
综观以上文献可以发现, 国内外学者在实证分析国际直接 投资对国际贸易的关系时由于研究视角以及统计方式各异, 得 出了不一样的结论。由于我国开展 国际投资的 历史比较 短以
及数据的不可得, 笔者通过整理发现, 从投资国的视角来探讨 OFDI 与出口贸易之间的关系, 文中海外直接投资亦即 OFDI, 本文将 FDI 分为 OFDI( FDI 流出) 和 IFDI( FDI 流入) 。
两种典型观点, 一种是以 M undell 为代表的贸易投资替代 论, 另一种是以日本学者小岛清为代表的贸易投资互补论。 Gr uber et al. ( 1967) 以出口作为被解释变量, 国外子公司的 销售额作为解释变量, 研究了 1962 年美国的对外直接投资 现象, 发现美国对欧洲国家投资与出口之间具有替代性作 用。H or st( 1972) 以同样的变量方式分析了美国对加拿大 的投资, 回归结果表明两者的相关系数为负, 故投资和贸易 之间存在替代关系。同样发现替代性的还有 H ead and Ries 和 Belderbos and Sleuwaegen( 1998) , H ead and Ries 发现日 本的海外跨国公司会向其他公司买进大量的中间产品, 这 样互补的影响就会减少, 结果确实发现了样本中存在着替 代性。Belder bos and Sleuw aegen( 1998) 通过研究发现 80 年 代后期日本 对欧盟进 口的电子 产品 遇到 当地 保护 主义 的壁
关于国际直接投资对国际贸易的影响, 国内学者也逐 步开展了这方面的实证研究。张毓茜( 2001) 对 1983- 1999
年中国利用 FDI 和贸易关系实证分析结果显示, FDI 对进 出口的乘数效应为 0. 7844, 对出口的乘数效应为 0. 78256, 对进口的乘数效应为 0. 52305。沈克 华( 2003) 对 19511997 年和 1981- 2001 年 FDI 与我国出口总量及结构、基础 设施投入之间的关系进行了回归分析, 结果表明, FDI 对我 国出口总量 增长贡献 巨大且 呈上 升趋 势。王 学 东、刘占 军、
究, Lipsey and Weiss( 1981) 采用 1970 年美国的投资和贸易 数据, 被以出口额为被解释变量, 解释变量是 GDP、距离、子 公司的净销售额( FDI 代理变量) 、是否为欧共体成员国。回 归结果表明美国对 14 个发达国家的投资中有 10 个国家的 FDI 系数为正, 对 11 个发展中国家的投资中有 9 个国家的 FDI 系数为正, 因此投资与贸易主要表现为互补关系。胡弗 鲍尔等人( H ufbaner. Gc, 1994) 重点研究了美国 80 年代以 来的情况。他们将美国 1980、1985 和 1990 年的对外直接投 资总量与出口总量作比较。结果发现, 在整个时间跨度中, 出口总量与 对外直接 投资总量一 直保持着 正相关关系 。
2 数据和模型
上世纪 70 年代以来, 计量经济学方法论的一大突破是 关于时间序列变量之间协整关系的研究。但 Gr anger 和 New bold 通过多次模拟分析, 发现非平衡的时间序列变量 会造成/ 伪回归0现象。有学者认为这可能是被解释变量和 解释变量之间存在时间上的滞后性引起的。Sims 于 1980 年提出的向量自回归模型( VAR) 可以通过构建一组动态的 联立方程组 有效处理 这一现象。
IM 表示我国的进口时间序列, OFDI 为每年海外投资序列。 外贸进出口数据来自5中国商务统计年鉴6, 海外投资序列 来自两部分, 1992- 2002 来自国家外汇管理局的国际收支 平衡表, 2003- 2008 来自历年5中国对外直接投资统计公 报6。 考虑到对时 间 数据 进 行 对数 变 化不 改 变时 序 的 性质 和关系, 且能使趋势线性化, 消除时间序列中的异方差现 象, 因此对变量 E X、IM 和 OFDI 分别取对数, 依次表示为 LnEX、LnIM、LnOFDI, 本文所有数据处理是用 Eviews6. 0 版本计算而 来。
No. 12, 2010
现代商贸 工业 Modern Bus iness Tr ade Industry
2010 年第 12 期
序列 LnOFDI、LnEX、LnIM 序列的平稳性检验结果表 1。 表 1 LnOFDI、LnEX、LnIM 的平稳性检验
变量 检验形式( C , T , K) ADF 检验值 5% 临界值 Prob. * 结论
No. 12, 2010
现代商贸 工业 Modern Bus iness Tr ade Industry
2010 年第 12 期
中国企业海外直接投资 与国际贸易的动态关系探索
周 爱农
( 广州铁路职业技术学院, 广东 广州 510430)
摘 要: 海外直接投资与对外贸易关系一直是学界关注的焦点, 以 1992- 2008 年的 OFDI 和国际贸易相关数据为样
( C, 0, 1) ( C, 0, 1)
- 3. 6772 - 3. 0065 0. 0178 平稳 0. 3764 - 2. 7880 0. 9879 不平稳
$L nOFDI
( C, 0, 1)
- 4. 0430 - 3. 0056 0. 0045 平稳
注: 其中检验形式( C, T, K) 分别表示单位根检验方程包含常数项、时间趋 势和滞后 阶 数, 当 数 字为 0 时表 明 不 包含 该 项, $ 表 示 差 分算 子,
本, 探索了中国省海外投资与国际贸易之间的长期均衡关系, 并利用脉冲函数和方差分解分析了海外直接投资与国际贸易
之间的动态 关系。
关键词: 海外直接投资; 国际贸易; 动态关系
中图分类号: F74
文献标识码: A
文章编号: 1672- 3198( 2010) 12- 0109- 02
1 引言
国际贸 易和国际投 资是企 业走 向国 际舞 台的 两种 重要
L nEX
( C, 0, 1)
1. 3820 - 2. 8880 0. 9780 不平稳
$Ln EX Ln IM
( C, 0, 1) ( C, 0, 1)
- 4. 6708 - 3. 0065 0. 0028 平稳 1. 7907 - 2. 7880 0. 9876 不平稳
$L nIM LnOFDI
$LnOFDI、$LnEX、$LnIM 分别表示 LnOFDI、LnEX、LnIM 的一阶差分。
由表 1 可以看出, 时间序列 LnOFDI 、LnEX、LnI M 没通 过平稳性检验, 但一阶差分在 5% 的显著性水平下拒绝了存 在单位根的假设, 表明这 3 个变量是一阶差分平稳的, 为以 后的协整检 验创造了 条件。
表 3 Johansen 最大似然值协整检验结果
原假设
特征根 迹统计量( P 值) 最大特征根统计量( P 值)
0 个协整向量 0. 784939 36. 0987( 0. 0083) * 至多 1 个协整向量 0. 287345 8. 98470( 0. 3864)
27. 3456( 0. 0056) * 6. 56784( 0. 4565)
( 2) 确定最优滞后阶。 由于 VAR 模型是非结构化的, 且模型已经被确定为线性 形式, 需要确定哪些变量之间有相互作用及反应函数彼此之间 影响的最大可能滞后阶数。而且协 整分析的结 果对滞后期 长 度的选择也很敏感, 不当的滞后阶, 很可能导致/ 虚协整0。笔 者根据依据 LR 统计量( 似然比检验) 、FPE( 最终预测误差) 、 AIC 信息准则、SC 信息准则与 HQ( Hannan- Quinn) 信息准则5 个常用指标来进行选择, 具体检验值见表 2。
垒, 政府规定跨国子公司使用当地的原料和中间产品, 所以 替代了进口产品。格拉汉姆( Gr allam: EM , 2000) 近期的研 究也证实了这一点。近年来, 有很多数量的研究通过企业 层面的数据 证实了垂 直关系 产品 之间 的互 补性。 而为 了找
寻直接投资与国际贸易之间的替代性, 布罗尼根( BruceA. Blonigen, 2000) 选取了产品层面的数据分析了日本对美国 进口的汽车 配件 与日 本 跨国 公 司在 美 国的 汽 车 配件 产 品, 汽车制成品之间的关系, 结果同时发现了替代性与互补性, 这说明贸易 和投 资 两 者 之 间 的 复 杂 性 。关 于 互 补 性 的 研
选择, 自跨国公司作为一个新生力量诞生以来, 跨国公司大 约占全球商 品和服务 业出口 的三 分之 二。面 对百 年难 遇的 金融危机, 以史为鉴, 探索中国企业海外投资和出口之间的 长期均衡关 系无疑具 有十分重要 的现实意 义。
关于贸易和投资关系的研究, 国内外学者主要集中在 国际直接投 资与国际 贸易之 间的 相互 影响 方面。 现在 存在
3 实证过程
( 1) 数据的平稳性检验。 在检验变量间是否具有协整关系之前, 首先要检验数据的 平稳性, 在这里采用常用的 ADF 检验时间序列的平稳性, 时间
作者简介: 周爱农( 1974- ) , 女 , 湖南邵东人, 广州铁路职业技术学院经济管理系讲师, 研究方 向: 国际贸易。
) 109 )
表 2 VAR 模型最优滞后期检验值
Lag
LR
FP E
A IC
SC
HQ
0
NA
0. 002404 2. 482793 2. 632153 2. 514546
1 96. 84356 1. 56e- 05 - 2. 67893 - 2. 76439 - 2. 58943
2 21. 33457 7. 25e- 06 - 3. 45632 - 2. 334982 - 3. 298045
程传海( 2001) 比较了广东省与全国外商直接投资的贸易效 应, 认为外资是地区出口贸易的驱动力。
综观以上文献可以发现, 国内外学者在实证分析国际直接 投资对国际贸易的关系时由于研究视角以及统计方式各异, 得 出了不一样的结论。由于我国开展 国际投资的 历史比较 短以
及数据的不可得, 笔者通过整理发现, 从投资国的视角来探讨 OFDI 与出口贸易之间的关系, 文中海外直接投资亦即 OFDI, 本文将 FDI 分为 OFDI( FDI 流出) 和 IFDI( FDI 流入) 。
两种典型观点, 一种是以 M undell 为代表的贸易投资替代 论, 另一种是以日本学者小岛清为代表的贸易投资互补论。 Gr uber et al. ( 1967) 以出口作为被解释变量, 国外子公司的 销售额作为解释变量, 研究了 1962 年美国的对外直接投资 现象, 发现美国对欧洲国家投资与出口之间具有替代性作 用。H or st( 1972) 以同样的变量方式分析了美国对加拿大 的投资, 回归结果表明两者的相关系数为负, 故投资和贸易 之间存在替代关系。同样发现替代性的还有 H ead and Ries 和 Belderbos and Sleuwaegen( 1998) , H ead and Ries 发现日 本的海外跨国公司会向其他公司买进大量的中间产品, 这 样互补的影响就会减少, 结果确实发现了样本中存在着替 代性。Belder bos and Sleuw aegen( 1998) 通过研究发现 80 年 代后期日本 对欧盟进 口的电子 产品 遇到 当地 保护 主义 的壁
关于国际直接投资对国际贸易的影响, 国内学者也逐 步开展了这方面的实证研究。张毓茜( 2001) 对 1983- 1999
年中国利用 FDI 和贸易关系实证分析结果显示, FDI 对进 出口的乘数效应为 0. 7844, 对出口的乘数效应为 0. 78256, 对进口的乘数效应为 0. 52305。沈克 华( 2003) 对 19511997 年和 1981- 2001 年 FDI 与我国出口总量及结构、基础 设施投入之间的关系进行了回归分析, 结果表明, FDI 对我 国出口总量 增长贡献 巨大且 呈上 升趋 势。王 学 东、刘占 军、
究, Lipsey and Weiss( 1981) 采用 1970 年美国的投资和贸易 数据, 被以出口额为被解释变量, 解释变量是 GDP、距离、子 公司的净销售额( FDI 代理变量) 、是否为欧共体成员国。回 归结果表明美国对 14 个发达国家的投资中有 10 个国家的 FDI 系数为正, 对 11 个发展中国家的投资中有 9 个国家的 FDI 系数为正, 因此投资与贸易主要表现为互补关系。胡弗 鲍尔等人( H ufbaner. Gc, 1994) 重点研究了美国 80 年代以 来的情况。他们将美国 1980、1985 和 1990 年的对外直接投 资总量与出口总量作比较。结果发现, 在整个时间跨度中, 出口总量与 对外直接 投资总量一 直保持着 正相关关系 。
2 数据和模型
上世纪 70 年代以来, 计量经济学方法论的一大突破是 关于时间序列变量之间协整关系的研究。但 Gr anger 和 New bold 通过多次模拟分析, 发现非平衡的时间序列变量 会造成/ 伪回归0现象。有学者认为这可能是被解释变量和 解释变量之间存在时间上的滞后性引起的。Sims 于 1980 年提出的向量自回归模型( VAR) 可以通过构建一组动态的 联立方程组 有效处理 这一现象。
