对外直接投资的母国经济增长效应

摘要：对外直接投资的母国经济增长效应在中国东部、中部和西部之间存在区域差异。全国、东部以及中部地区对外直接投资投资和经济增长之间存在长期均衡关系，而西部地区对外直接投资与经济增长之间不存在协整关系。东部地区对外直接投资对经济增长的促进效应大于全国和中部地区。对外直接投资对经济增长的短期效应要远远小于其长期效应。

关键词：对外直接投资； 母国经济增长效应； 面板数据；协整检验和误差修正模型

基金项目：教育部课题（10YJA79006）；江苏省教育厅课题（2011ZDAXM020）；南京审计学院课题（NSK2009/B243）；获江苏省政府海外访学计划以及江苏省“青蓝工程”科技创新团队的资助。

作者简介：冯彩（1977-），女，安徽砀山人，南京审计学院金融学院讲师，博士，南京大学应用经济学博士后，主要从事国际投资研究；蔡则祥（1958-），男，江苏新沂人，南京审计学院金融学院教授，博士，主要从事金融理论与政策研究。

中图分类号：F125文献标识码：A文章编号：1006-1096（2012）06-0046-06收稿日期：2011-12-14

一、文献综述

关于对外直接投资即OFDI的母国经济增长效应有2个相反的理论观点。一种观点认为，如果OFDI是国内（区域内）投资的替代，那么本国OFDI的增长将会引起母国经济增长的下降（Stevens et al，1992）。另一种观点认为，如果OFDI与国内生产之间存在相互补充关系，那么OFDI的增长将会促进母国经济增长上升。Desai等（2005）研究指出如果海外子公司在东道国的生产过程中使用了母国的投入品则会促进母国产出的增加。Dunning等（1998）认为到发达国家的对外投资可能引致先进的技术转移到母国以获得新的技术。但上述逆向技术转移效应关键取决于母国企业的技术吸收能力（Travares et al，2005）。Herzer（2008）综合了以上2种相反的理论观点，认为如果母国国内资源稀缺，对外直接投资可能导致对本国国内投资的下降，进而引致母国产出的下降。但与此同时，他也认为如果进行对外直接投资的母国企业能够进入新的市场，并且以更低的成本在东道国生产产品，母国从东道国进口这些低成本的产品以满足国内市场的需要就可以促进母国经济的增长。Denzer（2011）使用内生增长模型对OFDI的母国经济增长效应进行了理论分析，结论表明OFDI正向地影响一国经济发展这一假说在理论上是成立的，但是该结论是建立在跨国公司可以没有任何障碍地将外国知识转移到母国的极端假设之上的。

由于中国对外直接投资起步和发展较晚，因此对中国OFDI的研究则是在近年才逐步兴起。这些研究主要集中在3个方面：第一，中国对外直接投资的决定因素研究；第二，中国对外直接投资的就业、贸易、逆向技术溢出和产业结构升级效应研究；第三，中国对外直接投资的发展阶段研究。对中国OFDI 发展阶段的研究部分地涉及到了OFDI和经济增长之间的关系，但只是分析了GDP对净OFDI的决定，并没有涉及到OFDI对经济增长的影响。李辉（2007）基于IDP理论使用了1980年～2005年数据研究了中国经济增长以及其他因素对中国对外直接投资阶段的决定作用，结论表明：人均GDP增长1%时，人均对外直接投资增长1.433%；而且该研究也表明中国已经处于IDP理论的第二个阶段和第三个阶段的中间，已经走上成为对外投资的大国之路。但是这一研究并没有分析中国OFDI对中国经济增长的影响，因此在本质上还是属于对外直接投资决定因素的研究。

魏巧琴等（2003）率先使用年度数据研究了中国1982年～2000年的对外直接投资和经济增长的关系，结论表明二者之间没有任何因果关系。肖黎明（2009）使用中国1980年～2007年度的数据进行的研究表明：中国的对外直接投资与经济增长之间存在协整关系，但是对外直接投资对经济增长的促进作用较小，其长期弹性仅为0.0364。但是上述研究采用的是时间序列数据，研究的是OFDI对中国经济的总体增长效应，其不能反映OFDI对中国经济增长的区域效应；而且使用的数据没有能够反映近年尤其是次贷危机以来中国对外直接投资迅速增长的事实。笔者在对OFDI和经济增长的相关研究文献进行梳理的基础上，以中国省级面板数据作为研究对象，以期进一步探讨中国对外直接投资的区域经济增长的长期和短期效应及其区域效应。

二、模型、数据和研究方法

1.模型

笔者使用中国省级对外直接投资（OFDI）的数据研究其对区域经济增长的效应，并将省级区域进一步划分为东部、中部和西部，以进一步比较OFDI的区域经济增长效应是否存在区域差异及其差异大小。

笔者所用的被解释变量是各省级的国内生产总值（GDP），解释变量为各省级的对外直接投资（OFDI），以上述双变量为基础建立双对数模型进行面板数据的协整检验和回归分析，反映对外直接投资对经济增长的长期效应。建立模型（1）。

LnGDPit=αit+βitLnOFDIit+εiti=1，2...N； t=1，2，...T（1）

其中，LnGDPit表示第i省在第t年的国内生产总值对数；LnOFDIit表示第i省在第t年的非金融类对外直接投资流量。（1）式采用的是双对数模型，βit测度的是国内生产总值对OFDI的弹性。需要说明的是（1）式是基本模型，具体的回归模型将依据F检验和Hausman检验确定是采用混合模型、固定效应模型还是随机效应模型。

2.数据

本文的数据区间为2003年～2010年。本文所使用的省级对外直接投资统计数据来源于《中国对外直接投资统计公报》；所使用的省级2003～2009年的国内生产总值数据来源于国家统计局公布的年度统计公报，2010年各省级GDP的数据源于2011年第2期的《中国经济景气月报》。《中国对外直接投资统计公报》于2003年开始，因此省级对外直接投资数据最早始于2003年。但是由于一些省份在某些年份的数据不可得性，为了保证研究的时间跨度和连续性，本文的样本删除7个在某些年份缺少OFDI统计数据的省份，这些省份是海南、重庆、贵州、、宁夏、青海和新疆。因此，本样本的研究对象共24个省份，包括北京、天津、河北、山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、上海、江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东、河南、湖北、湖南、广东、广西、四川、云南、山西、甘肃。

为说明对外直接投资区域经济增长效应的差异，本研究将上述24个省份分为东部、中部和西部三大区域。对于东中西部的划分，学术界一直存在着争议。笔者依据年度《对外直接投资统计公报》的标准划分上述三大区域。其中，东部包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东和广东共10个省级行政区；中部包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北和湖南共8个省级行政区；西部包括内蒙古、广西、四川、云南、陕西、甘肃共6个省级行政区。需要说明的是，笔者仅研究大陆地区对外直接投资的区域经济增长效应及其差异，因此本研究样本不包括港澳台地区。

本文中的国内生产总值统计单位为亿元，而OFDI的统计单位为美元，为此将国内生产总值按照年度美元兑人民币的汇率年平均价转换成美元计价。为了剔除价格变化对OFDI和国内生产总值的影响，笔者采用上述24个省份的年度CPI的同比数据将同年度的名义OFDI和名义GDP转换成实际OFDI和实际GDP，在此基础上分别对实际OFDI和GDP取对数即得到LnOFDI和LnGDP。2003年～2009年各省份的年度CPI数据来自中国国家统计局公布的年度统计年鉴，2010年各省份的CPI数据来自《中国经济景气月报》2011年第2期。2003年～2009年的美元兑人民币的汇率平均价来自中国国家统计局公布的年度统计年鉴，而2010年的平均价则根据《中国经济景气月报》2011年第1期所公布的数据进行平均计算得到。

3.研究方法

本文使用Eviews6.0软件进行实证研究。本研究将进行面板数据的协整检验和误差修正模型检验。协整检验反映OFDI对经济增长的长期效应；而误差修正模型检验反映OFDI对经济增长的短期效应。具体来说包括4个步骤：

第一，单位根检验，以防止虚假回归的出现。为得到一个较为稳健的结果，笔者使用Summary检验进行单位根检验。检验方法包括LLC检验、Im-Pesaran-Shin检验、ADF-Fisher检验以及PP-Fisher检验。

第二，协整检验，确定变量之间是否存在长期均衡关系。由于本文的面板数据的时间跨度仅为8年（2003年～2010年），使用Fisher检验存在数据不足的问题。笔者采用基于Engle-Granger的Pedroni检验以确定变量之间是否存在协整关系。

第三，回归分析。根据Pedroni检验方法，如果协整检验能够通过，则需要进行变量之间的回归分析。回归模型方程（混合模型、固定效应模型和随机模型）的选择主要通过F检验和Hausman检验进行。

第四，误差修正模型检验，以确定二者之间的短期关系。笔者仅研究对外直接投资对经济增长的效应，因此这里的误差修正模型仅研究对外直接投资对经济增长的单向短期效应，对于经济增长对于OFDI的短期影响则不进行研究。基于模型（1），构建误差修正模型（2）。

DLnGDPit=λ1i+λ2iDLnOFDIit+θiECMit-1+uit（2）

其中，D表示一阶差分；ECMit是误差修正项，等于使用模型（1）进行回归的残差εit；θi 是误差修正项的系数，其表示对长期均衡偏离的调整速度。

三、实证检验结果

本研究中面板数据的单位根检验结果如表1所示。从该结果可知，不论是全国还是分区域（东部、中部和西部）的LnGDP和LnOFDI都是非平稳的序列，但是LnGDP和LnOFDI的一阶差分则全是平稳序列。因此，不论是全国还是分区域（东部、中部和西部）的LnGDP和LnOFDI是同阶单整的，可以进行协整检验。

表1LnGDP和LnOFDI的单位根检验结果

变量LLCIMPADF FisherPP Fisher结论全国LnGDP-4.9236***

（0.0000）2.7101

（0.9966）28.8859

（0.9869）33.4074

（0.9457）非平稳DLnGDP-8.3356***

（0.0000）-4.2473***

（0.0000）103.585***

（0.0000）101.576***

（0.0000）平稳LnOFDI-5.3617***

（0.0000）1.1752

（0.8801）45.906

（0.5590）61.8574*

（0.0863）非平稳DLnOFDI-13.8164***

（0.0000）-5.0594***

（0.0000）121.152***

（0.0000）162.039***

（0.0000）平稳东部

LnGDP-5.5636***

（0.0000）0.2417

（0.5955）20.0659

（0.4538）21.1776

（0.3867）非平稳DLnGDP-5.1856***

（0.0000）-3.1270***

（0.0000）44.4566***

（0.0013）37.4359**

（0.010）平稳LnOFDI-0.5173

（0.3024）2.0011

（0.9773）10.6874

（0.9539）14.0453

（0.8282）非平稳DLnOFDI-8.5405***

（0.0000）-3.2881***

（0.0005）50.6801***

（0.0002）63.3559***

（0.0000）平稳中部

LnGDP-0.2998

（0.3821）2.800

（0.9974）4.6539

（0.9972）8.4601

（0.9340）非平稳DLnGDP-5.4156***

（0.0000）-1.9216**

（0.0273）30.9251**

（0.0138）27.191**

（0.0394）平稳LnOFDI-5.7280***

（0.0000）0.0305

（0.5122）21.4312

（0.1625）26.0186*

（0.0538）非平稳DLnOFDI-8.6278***

（0.0000）-3.5666***

（0.0002）46.3838***

（0.0001）73.4801***

（0.0000）平稳西部

LnGDP-2.3300***

（0.0099）1.8779

（0.9698）4.1661

（0.9802）3.7696

（0.9872）非平稳DLnGDP-5.5364***

（0.0000）-2.2435**

（0.0124）28.2037***

（0.0052）36.9491***

（0.0002）平稳LnOFDI-3.9410***

（0.0000）-0.2475

（0.4022）13.7874

（0.3145）21.7935**

（0.0399）非平稳DLnOFDI-6.5261***

（0.0000）-1.7450**

（0.0405）24.0836**

（0.0198）25.2032**

（0.0139）平稳注：（1）检验形式为包含截距项，但不含趋势项；（2）每一个检验统计量下方括号内为p值；（3）***，**以及*分别表示在1%、5%和10%显著性水平拒绝序列存在单位根的原假设；（4）各检验的最大滞后时期由Eviews软件依据Schwarz准则自动确定。

笔者基于Pedroni方法进行协整检验，其原假设均是不存在协整关系。本研究中的时间跨度T仅为8，属于小样本，因此以Panel ADF和Group ADF作为最主要的准则判断LnGDP和LnOFDI是否存在协整关系。全国和分区域的协整检验结果如表2所示。

由表2中的结果可以得知：第一，对全国24个省级数据的Pedroni协整检验结果有5个显著拒绝不存在协整关系的原假设，而且Panel ADF和Group ADF均在1%的显著性水平上拒绝不存在协整关系的原假设。因此，使用24个省级数据的协整检验表明OFDI和经济增长存在长期均衡关系；第二，从东部地区10个省级协整检验结果来看，Pedroni协整检验结果有4个显著拒绝不存在协整关系的原假设，而且Panel ADF和Group ADF分别在5%和1%显著性水平上拒绝原假设，因此东部地区的对外直接投资和经济增长之间存在长期均衡关系；第三，中部地区8个省级数据的Pedroni协整检验结果有4个显著拒绝不存在协整关系的原假设，而且Panel ADF和Group ADF分别在1%和10%显著性水平上拒绝原假设，因此中部地区的对外直接投资和经济增长之间存在长期均衡关系；第四，使用西部六省数据进行的Pedroni协整检验结果中仅有1个在10%显著性水平上拒绝不存在协整关系的原假设，而且Panel ADF和Group ADF均接受不存在协整关系的原假设。

上述结果表明：西部地区的对外直接投资和经济增长之间不存在长期均衡关系。即西部地区的对外直接投资还不能促进该地区的经济增长。受西部地区经济发展阶段的制约，西部地区的对外直接投资的规模相对较小，因而还不能成为促进西部地区的经济增长重要途径之一。国际贸易促进委员会（2011）对2008年～2010年对外投资企业样本的调查表明，我国对外投资的企业大多数是东部地区的企业，已对外投资的企业中，有76%来自东部地区，而中部地区和西部地区的企业比例分别为14%和10%，而且在未来一段时间内东部地区的企业仍将是对外投资的主体。根据Stevens等以及Travares等的研究结论，还可以得知西部地区的对外直接投资部分代替了当地的生产，而且西部地区非对外直接投资的企业难以承接对外直接投资企业对该地区的逆向技术溢出，从而使得对外直接投资的母国经济增长效应并不存在。

基于西部地区的对外直接投资和经济增长之间不存在长期均衡协整关系的结果，本部分将对全国、东部和中部的对外直接投资和经济增长基于模型（1）进行回归分析。基于F检验和Hausman检验的检验结果表明：全国、东部以及中部地区随机效应模型更优于固定效应模型（检验结果见表3）。因此，笔者选择随机效应模型进行回归分析。全国及其东部和中部地区回归结果如表4所示。

表2LnGDP和LnOFDI的协整检验结果

检验方法统计量全国东部中部西部

Pedroni

检验

Panel vStatistic1.3342

（0.1638）0.2695

（0.3847）0.7179

（0.3083）1.8654

（0.0700）*Panel rhoStatistic-0.3883

（0.3700）0.1814

（0.3924）-0.8263

（0.2836）0.1862

（0.3921）Panel PPStatistic-3.3376***

（0.0015）-2.3341

（0.0262）-2.9344***

（0.0054）0.0384

（0.3986）Panel ADF

Statistic-3.3274***

（0.0016）-2.3421**

（0.0257）-2.9325***

（0.0054）-0.2084

（0.3904）Group rho

Statistic1.7912*

（0.0802）1.1502

（0.2059）0.5832

（0.3365）1.4241

（0.1447）Group PP

Statistic-3.0533***

（0.0038）-2.6765**

（0.0111）-2.1722**

（0.0377）-0.1430

（0.3949）Group ADF

Statistic-3.0315***

（0.0040）-2.9122***

（0.0057）-1.9556*

（0.0589）-0.0452

（0.3985）注：（1）Pedroni检验的滞后期依据Schwarz准则自动选择，最大滞后期也是自动选择；（2）Pedroni检验的形式为有截距但没有时间趋势；（3）括号内为每一个统计量所对应的p值；（4）***，**，*分别表示在1%、5%和10%显著性水平拒绝不存在协整关系的原假设。

表3面板数据回归模型的判别

F检验统计量P值Hausman检验Chi-Sq.统计量P值结论全国30.09490.00000.78770.3748随机效应模型东部35.81410.00000.20350.6519随机效应模型中部6802.630.00001.86140.1725随机效应模型

从回归结果可知，不论是全国还是分区域的东部和中部的对外直接投资和经济增长之间的回归系数均较为显著，其中基于24个省级行政区的回归系数为0.2594，东部地区的系数为0.3174，中部地区的系数为0.2298。从回归系数可以得知，东部地区的系数显著大于中部地区的回归系数。从方程的拟合度来看，均在60%以上，其中东部地区的回归方程的解释度为70.46%，高于全国和东部地区回归方程的解释度。这是因为东部地区不仅是吸引外资的主要区域，同时也是进行对外直接投资的主要区域，其对外直接投资的流量和存量要要远大于中西部地区。依据Denzer的研究结论，可以认为东部地区的对外直接投资和国内部门之间的联系多于中西部地区，因而其OFDI对区域经济增长就会产生更大的正向效应。更为重要的是，东部地区的对外直接投资的企业在资金、规模、研发和人力资本等方面要明显优于中西部地区，因而东部地区对外直接投资的增加通过逆向技术溢出效应显著提升了当地的生产效率，进而促进了当地的经济增长。李梅等（2010）使用2003年～2008年各省级数据的实证研究表明，对外直接投资的逆向技术溢出显著提升了东部和中部地区的全要素生产率，但是对西部地区的全要素生产率则无显著影响。这一实证结果支持了本文的结论。因此，东部地区的对外直接投资对经济增长具有较大的弹性，其对外直接投资每增加1%，GDP增长0.3174%。

表4全国、东部、中部LnGDP和LnOFDI的

回归结果（被解释变量：LnGDPit）

系数全国东部中部截距αit4.7223

（32.3322）4.3210

（16.0789）4.9779

（22.5799）LnOFDIit0.2594

（20.0828）0.3174

（13.6943）0.2298

（10.2959）R20.68000.70830.6277Adjusted R20.67830.70460.6217注：（1）R2、Adjusted R2以及 D-W Statistic均是加权以后的统计量；（2）括号内为各系数的t统计量。

为了进一步确定上述回归结果是否稳健，需要对上述回归结果的残差序列εit进行平稳性检验，检验结果如表5所示。据该表可知，LLC、ADF Fisher以及PP Fisher的检验结果均在1%的显著性水平拒绝全国、东部和中部的残差序列εit存在单位根的原假设，因而全国、东部以及中部地区的回归残差序列在水平值上都是平稳的，不存在单位根。根据上述残差序列单位根检验的结果可以进一步确认上述基于全国、东部和中部的回归分析结果是稳健可靠的。

协整检验和回归分析仅仅表明对外直接投资和经济增长的长期关系，更确切地说是对外直接投资对经济增长存在长期影响。为进一步研究对外直接投资对经济增长的短期影响，笔者使用模型（2）所建立的误差修正模型进行进一步的检验，检验结果分全国、东部和中部分别报告，结果如表5所示。

表5残差序列εit的单位根检验结果

全国东部中部LLC-4.3062***

（0.0000）2.6580***

（0.0039） -5.7003***

（0.0000） ADF Fisher122.771***

（0.0000） 43.1688***

（0.0019） 59.2562***

（0.0000） PP Fisher116.293***

（0.0000） 48.4600***

（0.0004）42.4265***

（0.0000）注：（1）检验方法仍然采用Summary方法；（2）检验形式采用的是没有截距项和趋势项的检验形式；（3）括号内为p值；（4）***表示在1%显著性水平拒绝存在单位根的原假设；（5）最大滞后期根据Schwarz准则自动选择。

全国误差修正模型为

DLnGDPit=0.1863+0.0099DLnOFDIit-

t=（39.700） （2.4413）

0.0906ECMit-1

（-4.6120）

东部地区误差修正模型为

DLnGDPit=0.1857+0.0036DLnOFDIit-

t= （19.0297）（0.2705）

0.1162ECMit-1

（-2.7611）

中部地区误差修正模型为

DLnGDPit=0.1868+0.0036DLnOFDIit-

t=（23.2344） （0.5617）

0.0436ECMit-1

（-1.1945）

上述结果表明：第一，全国、东部和中部误差修正模型中的误差修正系数均为负。这说明存在反向的修正机制，即经济增长一旦偏离长期均衡状态就会有一个负向的机制将其纠正到均衡状态，其纠正力度的大小取决于误差修正系数的大小。第二，DLnOFDIit的系数表示短期内对外直接投资增长率变化对经济增长率变化的影响。从全国误差修正模型来看，DLnOFDIit的系数为0.0099，t值为2.4413，这表明短期内OFDI每增长1%会引致经济增长0.0099%；东部和中部的误差修正模型中DLnOFDIit也为正，但是统计上并不显著。与基于模型（1）进行回归分析所得到的系数（见表4）进行比较可以发现：不论是全国还是东部、中部地区的DLnOFDIit系数均小于长期回归模型中LnOFDIit的回归系数。这说明OFDI对经济增长的长期促进效应大于短期促进效应，而且统计上也更为显著。这主要是因为对外直接投资对母国经济增长正向效应的实现需要一定的传导机制和渠道，这需要一定的时间。而且，在长期内，随着对外直接投资的增加，对外直接投资的存量效应就会发生更大的作用，因而长期内对外直接投资对经济增长的效应大于短期内效应。

四、结论

第一，对外直接投资和区域经济增长之间存在长期均衡关系。由于部分数据的不可得性，本研究使用的中国24个省级行政区的数据代表全国总区域，并将其进一步划分为东部、中部和西部区域。协整检验的结果显示：全国、东部以及中部区域的对外直接投资和经济增长之间存在长期均衡关系；但是西部地区的对外直接投资和经济增长不存在长期均衡关系，这说明该地区的对外直接投资未能有效地促进当地的经济增长。因此，在“走出去”战略的实施过程中，各地区必须因地制宜地制定适当的对外直接投资政策，以促进对外直接投资对本地区正向经济增长效应的实现。

第二，对全国各省级、东部区域以及中部区域进行的回归分析表明各地区的对外直接投资和经济增长在长期内存在正相关关系，这与Herzer（2008，2010）以及Ghosh等（2009）的研究结论相近。但是对外直接投资和经济增长的回归系数在不同区域之间存在差异。从全国来看，该系数为0.2594；东部地区和中部地区的回归系数分别为0.3174和0.2298，因此东部地区的对外直接投资对经济增长的长期效应最大。

第三，误差修正模型中DLnOFDIit系数反映了对外直接投资对地区经济增长的短期效应。从全国省级数据的模型看，该系数为0.0099，远远小于长期效应系数（0.2594）。东部和中部各省的误差修正模型中DLnOFDIit为正，但统计上并不显著。这说明对外直接投资对于经济增长的长期效应大于其短期效应。

综上分析，在全国、东部地区以及中部地区对外直接投资与经济增长之间存在长期的均衡关系。对外直接投资对于区域经济增长的长期促进效应显著地大于短期促进效应。对外直接投资对于经济增长的效应存在显著的区域差异，具体表现为东部地区的经济增长效应大于全国和中、西部地区。

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（编校：薛平）

The Effect of Outward Foreign Direct Investmenton on Home Country’s Economic Growth

——The Empirical Study from Panel Data of Provincial Level

FENG Cai， CAI Zexiang

（NanJing Audit University， 210029； Nanjing ， 210029， China）

Abstract： This paper studies the effect of outward foreign direct investment to home country’s economic growth with co integration and error correction model test by analyzing the provincial panel data from 2003 to 2010. It is found that there are longterm equilibrium relationship between OFDI and economic growth in the whole eastern and middle panel data， while there is no co integration in the western panel data. The regression based on random effect model shows that the coefficient of eastern panel data is bigger than the whole and middle panel data. Error correction model test predicts that the longterm effect is much bigger than the short term effect.

Key words： Outward Foreign Direct Investment； Effect of Home Country’s Economic Growth； Co integration and Error Correction Model； Test of Panel Data