直接投资和间接投资范文
时间：2023-10-23 11:18:04
直接投资和间接投资篇1
关键词：国际直接投资；贸易效应；动机差异；行业差异
中图分类号：FF831.6 文献标识码：A 文章编号：1005－2674(2012)03－070－05
一、国际直接投资中贸易的替代论与促进论
最早研究国际直接投资与国际贸易关系的是Robert A.Mundell，他从传统的赫克歇尔一俄林理论的两国家、两要素、两商品的分析框架出发，并假定：有两国家A和B，分别生产终端产品棉花和钢，相对于B国来说A国是劳动力丰富的国家，但是缺乏资金，而B国则情况相反；相对于钢来说棉花属于劳动密集型产品；A国的生产条件和要素禀赋无法对B国商品的价格产生影响。当A国和B国之间不存在要素流动和贸易壁垒时，会出现两国的商品和要素价格相平衡，这时A国会出口劳动密集型产品一棉花来交换B国的钢。即使假设一些外部因素消除了跨国资本流动的障碍，也不会发生跨国资本的流动，因为很明显，资本的边际收益在两个国家之间是相同的。但是，如果假设A国对钢征收高额关税，开始的时候A国钢的价格相对于棉花来说将会提高，由于高的资本收益率的吸引，资本会大量从棉花产业流向钢产业。所以，在自由贸易情况下，各种生产要素可以在两国间自由流动，因此不存在资本跨国流动的必要。然而，当两国存在关税壁垒、产业壁垒等障碍时，两国的资本要素价格就会不同进而导致两国的资本回报率不同，一国的资本势必会通过投资到另外一个资本回报率较高的国家，从而扩大该国的生产规模。由此，Mundell得到的结论就是，当不存在贸易壁垒的情况下，跨国投资会取代国际贸易，国际贸易与国际直接投资体现的是替代关系。
Mundell提出的国际贸易与国际直接投资替代论的理论推理很完美，但却必须在满足一系列假设条件下才能成立，在实际情况下，虽然国际贸易与国际直接投资也会表现出替代的关系，但是替代程度距离Mundell的模型却相差甚远，并非Mundell所描述的那样完全替代，所以有许多学者对Mundell的理论提出了质疑。除此之外，Mundell对国际直接投资与国际贸易的关系研究是作为两种独立的行为进行研究的，而如今的国际直接投资与国际贸易行为都是以跨国公司为载体进行的，研究国际直接投资与国际贸易的关系应该以贸易投资一体化为前提进行研究。因此，Mundell对国际贸易与国际直接投资关系的研究结论不是在以跨国公司为研究对象的情况下得出的，不适合跨国公司蓬勃发展的今天。但是，他提出的国际贸易与国际直接投资之间的替代论为研究国际贸易与国际直接投资的关系开辟了先河，也为以后的研究奠定了基础。
首先对Mundell提出挑战的是日本一桥大学的小岛清教授，他在比较优势理论的基础上提出了两国进行贸易前先进行投资的观点，从而发现了比较优势理论不仅适用于研究贸易也同样适合研究投资的问题，而且他认为目前的国际化分工现象也要归功于贸易前的投资机制。贸易前的投资机制是一种从进口到进口完整的循环：进口一国内加工生产一出口一海外直接投资一进口，贸易和投资在整个循环中表现出促进的关系。而且，他在所提出的边际产业扩张理论中也表示到，一国应该对该国已经处于或即将处于比较劣势的产业进行海外直接投资，并且按照比较成本的顺序依次进行。这种对外直接投资不会对本国的贸易产生矛盾，相反对自由贸易是一种补充，有利于扩大对外贸易量，应给予提倡。小岛清教授对国际贸易与国际直接投资的关系的研究主要分为两个阶段。首先对两者的关系提出了互补理论，然后对其理论进行了一系列的实证研究。他把国际直接投资分为两种类型，日本型和美国型。两种投资的特点有很大的不同，导致投资与贸易的关系也不同。他认为，美国的FDI是贸易阻碍型的，对国际贸易的作用是替代的，而日本的FDI属于贸易促进型，对贸易的关系是互补的，即日本的FDI促进贸易的发展。
小岛清教授的国际贸易与国际直接投资互相促进的理论，对Mundell的投资与贸易替代论是一种挑战，但同时也是一种补充，是对国际贸易与国际直接投资关系研究的进一步深入。他指出Mundell没有明确的说明，在资本流动后的新的均衡条件下两国间是否还会存在关税，而且也不同意Mundell所阐述的在资本流动后关税就没必要存在的观点。他认为，Mundell的理论是要证明自由贸易和资本流动的关系是完全的替代或不相关，但是证明二者的这种关系的时候却有太多假设的前提条件，那么二者就不是真正意义上的完全替代或不相关的关系。虽然，小岛清教授的理论对Mundell替代论进行了补充和延伸，但是他的投资与贸易互补模型是从传统的分析框架上衍生出来的，并没有经过大量的实证检验，而且，小岛清的研究主要是针对日本的对外直接投资与贸易，并没有普遍的说服力，与20世纪80年代以来的全球范围内的国际直接投资的实践也，相去甚远。
二、国际直接投资贸易效应理论的新发展
20世纪80年代以来，国际贸易与国际直接投资的研究取得了突破性的进展，与Mundell理论和小岛清理论最大的不同是，传统的理论是以国家为基本分析单位进行的，而随着跨国公司的蓬勃发展，80年代后期出现的关于国际直接投资与国际贸易的理论分析是建立在跨国公司的基础之上进行的。许多学者以跨国公司为基本的分析单位对二者的关系进行了大量的实证分析，得到国际直接投资与国际贸易既存在替代关系又存在互补与促进的关系。随着全球经济一体化的蓬勃发展，许多学者从不同的角度对国际贸易与国际直接投资的关系进行了多方面的有益探索。Markuson和Svensson是比较早运用计量手段对国际直接投资与国际贸易的关系进行实证研究的学者，并得到国际直接投资与国际贸易两者关系不确定的结论。
他们利用要素比例模型阐述了要素流动与商品贸易流动之间的相互关系，指出它们之间不仅表现为替代性还具有互补性，依赖于贸易和非贸易要素之间关系是合作的还是非合作的。如果贸易和非贸易要素之间是合作的，那么商品贸易和生产要素的流动就相互促进；如果两者之间是非合作的，则商品贸易和非贸易要素的流动就会表现为一种替代关系。而Neary的研究也发现，贸易与资本流动的关系是不确定的，在不同国家它们之间的关系表现不同。Neary运用3x2特定要素模型，得出FDI与贸易之间是不确定的关系，而FDI与贸易究竟是替代还是互补要取决于引入的因素和理论假设。而且Neary认为，大多数的FDI是水平型的，而不是垂直型的。而一般的FDI理论认为当贸易成本下降时，水平型的FDI会减少，这就说明FDI与
贸易是替代的关系。但这种理论分析与20世纪90年代所经历的实际情况有些矛盾。贸易自由化和科技的进步促进了国际贸易的发展，但FDI发展的也很快，这体现出FDI与国际贸易的互相促进的关系。Markuson&Svensson、Neary等学者都是从不同的角度对国际直接投资与国际贸易的关系进行实证分析，得到相似的结论，那就是贸易与资本流动的关系是不确定的，在不同国家它们之间的关系表现不同。国际直接投资与国际贸易的关系在不同国家表现不同，主要是因为许多因素可以影响国际直接投资和国际贸易的关系，而在不同的国家这些因素会发生变化。虽然影响二者的因素很多，但是从投资的角度对二者的关系进行研究，投资的不同时期、不同动机和不同行业是影响二者的主要因素，也是影响二者关系的内在因素，而其他因素属于影响二者关系的外在因素，例如：东道国的投资政策、人口因素等。因此，从国际直接投资的角度来分析投资与贸易的关系，就会发现在不同的投资阶段、动机和行业下，国际直接投资与国际贸易体现出不同的替代或促进关系。
(一)国际直接投资的动机差异
美国经济学家Patrie对不同投资动机下的投资与贸易的关系进行分析并发现，激发直接投资的动机不同，贸易与投资的关系也不同，他根据投资的不同动机，把国际直接投资分成三大类：市场导向型直接投资、生产导向型直接投资和贸易促进型直接投资。其中，市场导向型的国际直接投资是指跨国企业为了逃避严厉的贸易保护壁垒，或者出于侵占当地市场的需要，通过对东道国的直接投资，在当地生产，在当地销售；生产导向型直接投资是指跨国公司受到低成本生产区位的吸引，出于降低生产成本的需要而进行的直接投资；贸易促进型直接投资是指跨国企业出于更好的配合本身的出口贸易活动，为企业的出口提供各种服务而进行的直接投资。按照上述分类，Patrie认为，只有市场导向型的国际直接投资才会对贸易产生替代的作用，而其他两种类型的投资都会促进贸易的发展。所以，Patrie认为，在分析贸易与投资的关系时，首先要分析投资的动机，动机的差异会导致投资与贸易的关系不同。Patrie对国际直接投资的动机分类为分析国际直接投资与国际贸易的关系提供了新的视角。Dunning将国际直接投资的动机分为四类：寻求资源动机、寻求市场动机、寻求效率动机和全球战略动机。他认为前两种动机多数为跨国公司在初步发展阶段的动机战略，而当跨国公司发展到一定阶段的时候就会采用后两种战略。经济学家们一直试图对直接投资的动机作出合乎逻辑的解释，但是由于分析的角度不同，侧重点不一，得出的结论自然会有所差异。
显而易见，Patrie对国际直接投资的动机划分更适合于分析不同动机下国际直接投资与国际贸易的替代或促进关系，但随着跨国公司的迅猛发展，其海外直接投资的战略也在发生变化，鉴于此，本文对于Patrie对国际直接投资动机的划分进行一些修改和补充，把国际直接投资的动机主要分成以下几种：第一种是市场导向型。市场导向型的直接投资主要是跨国公司为了巩固、扩大和开发国外市场，即通过对国外投资生产，以满足东道国市场的需求，或者向第三国出口，具体又可分为几类不同的情况：第一类是，投资企业本来是出口型企业，它原在本国对商品进行加工然后出口到目标市场，但是由于目标市场实行贸易保护措施，给企业的出口制造了很大的阻碍，企业不得不采取对外直接投资绕过贸易壁垒，通过就地生产就地销售维持原有的市场或开辟新的市场；第二类，跨国公司本身在海外已经占有部分市场，为了给其顾客提供更方便的服务，巩固其市场地位，因此对海外进行投资，以便就地供应，以免失去顾客；第三类，一些餐饮服务行业，为了开辟新的市场只能对其进行海外直接投资进行。比如一些食品的保质期很短，无法进行长途运输，还有一些无形商品根本无法运输，只能通过在海外设立企业，边生产边消费。所以市场导向型的对外直接投资替代了投资母国本来应该通过出口对东道国的产品。第二种是生产导向型。生产导向型的直接投资主要是跨国公司为了利用投资东道国的相对廉价的原材料和各种生产要素等，从而降低生产成本，提高了生产效益，提升了企业的竞争力。生产导向型的FDI一般出于以下几类原因考虑：第一类，生产所需要的原料来自于国外，最终产品有部分销往原料来源国，出于节省运输费用，或是出于该地原材料、劳动力或土地资源比较丰富或廉价，一些企业会在该地建立分公司，利用当地原材料、劳动力或土地资源，地产地销，从而降低生产成本，很显然，这种动机下的对外直接投资会通过返销扩大东道国对母国的贸易规模；第二类，在劳动密集型的行业中，FDI主要发生在劳动力密集的国家，跨国公司会从投资母国出口原材料或半成品到投资东道国，并利用当地的相对低廉的劳动力从而降低生产成本，之后的成品会返销回东道国或出口到第三方国家，所以这种动机下的国际直接投资很难确定是替代还是促进了国际贸易；第三类，有些国家对特定的产业收取高额的关税，为了进入当地市场，最好的办法就是进行直接投资从而绕过高额的关税壁垒，从而降低生产成本，很显然，这种动机下的国际直接投资会替资东道国对投资母国的出口。第三种是技术与管理导向型和分散投资风险导向型。技术与管理导向型的直接投资是为了获取和利用国外的先进技术、管理经验等。许多先进的技术和管理经验很难进行购买，而只能通过设立合营或并购当地的企业来获取，从而促进投资企业的发展，提高其竞争力。这类投资一般都是发生在发达国家和地区。除此之外，还有分散投资风险导向型的国际直接投资，一般该类跨国公司的投资是为了分散和减少各种风险，包括政治风险、经济风险、自然风险和社会文化方面的风险。分散风险动机下的直接投资不仅可以起到规避风险的作用而且还可以起到扩大销售的积极作用，从而使企业不受国内条件的限制。
从经济学的角度来看，国际直接投资的根本动机就是利润最大化，而各种类型的国际直接投资动机都是追求利润最大化的不同途径和方式。除此之外，国际直接投资的动机一般都是相互交叉的，一项对外直接投资一般都有同时存在两种或三种动机，因为，动机越多对投资的企业的好处就越多。
(二)国际直接投资的发展阶段
不同的发展阶段下的国际直接投资对国际贸易的影响是不同的，正确划分外商直接投资的发展阶段对于分析国际直接投资与国际贸易之间的关系来说是非常重要的。无论是邓宁的国际直接投资发展周期理论还是国内学者对外商直接投资发展阶段的划分，都是按照对国际直接投资在东道国的投资金额的变化以及一些具有重大影响事件进行的。然而，笔者认为，如果分析投资与贸易在不同发展阶段下的关系，更应该结合母国与东道国的双边贸易发展阶段为依据。由于FDI对投资东道国的贸易会有滞后的效应，在由投资规模作为依据进行划分的不同投资阶段，投资流入国的对外贸易可能没有明显的变化。所以，结合FDI东道国的对外贸易发展的不同阶段作为划分依据来分析FDI的贸易效应，可以更明显看到在不同的阶段下，国际直接投资与国际贸易关系的变化。
跨国公司在海外的不同发展阶段会有不同的发展战略，会影响跨国公司的海外直接投资与贸易的关系。
根据跨国公司海外直接投资的贸易效应的不同，跨国公司的FDI一般可以分为两个阶段：跨国公司的进入阶段和跨国公司的经营阶段。跨国公司的进入阶段，即直接投资发生的初期，在此阶段，跨国公司会对东道国出口机器设备等资本货物和中间投入物，为下一阶段的生产以及运营做准备，这时跨国公司的FDI会明显地产生利于母国出口贸易的效应，扩大了对投资东道国的出口规模。随着跨国公司成功的进入东道国并开始生产运营时，便进入了跨国公司的经营阶段。在此期间，通过产品返销回国，会不断地扩大东道国对母国的制成品出口，与此同时，为了追求高额利润，跨国公司不仅会扩大在东道国的市场份额，还会增加对其他国家的制成品出口，从而增加了当地的对外贸易额。随着海外基地或国际生产网络的形成，为了获得更多的消费者，跨国公司会提供相应的售后服务给新贸易创造了机会，从而扩大了东道国的对外进出口贸易。所以，在跨国公司海外直接投资的不同发展阶段下，FDI的贸易效应也会随之发生变化。
(三)国际直接投资的行业差异
国际直接投资的发展经验表明，不同行业下的国际直接投资与国际贸易之间的关系是不同的。在制造业，母国的企业在从事跨国投资之前，一般都是从国内的生产与销售开始，然后通过出口、签发许可证和其他合同安排以及在海外设立分支机构等方式，实现公司生产、经营的国际化。跨国公司的这种从贸易到投资的线性先后顺序，使从事制造业的跨国公司的国际直接投资往往也和国际贸易之间发生的是替代关系。在自然资源部门，跨国公司一般先从事进口贸易，然后在纵向的国际整合过程中对东道国进行直接投资，促进东道国更多的出口；或者顺序相反。因此，从事自然资源的国际直接投资往往会促进东道国的出口。而在其他的一些行业，国际直接投资与国际贸易并不仅仅是这种单纯的替代或促进的线性关系。例如在服务行业，跨国公司的许多服务都无法用出口来实现，只能通过对东道国的直接投资来实现，这种国际直接投资不会对服务的出口造成太大的冲击，所以从事服务行业的国际直接投资对国际贸易往往没有产生明显的替代或促进作用。所以，在某些行业的国际直接投资对国际贸易的影响不是很明显或者二者之间没有关系。
以上关于国际直接投资与国际贸易关系的研究，无论是Mundell或是小岛清还是后来热衷于实证分析的学者，都是研究二者之间的相互影响，学者们过多的关注二者的相互关系，并没有把太多的精力集中在一方对另一方影响的单向研究。事实上，关于国际直接投资与国际贸易的关系研究应该有四种组合：FDI的贸易替代效应；FDI的贸易促进效应；国际贸易的投资替代效应；国际贸易的投资促进效应。这四种组合包括了国际直接投资与国际贸易的所有关系。
三、结论
直接投资和间接投资篇2
【关键词】 显示性投资优势指数 产业静态集聚指数 产业动态集聚指数
西方标准的对外直接投资（FDI）理论在解释工业化国家跨国投资动因及其行为特征等方面，为研究中国的对外直接投资提供了一系列重要依据。但是，这些理论基本上没有涉及或很少涉及厂商开展对外直接投资的产业发展路径问题，而是一种以“企业选择”为重点的理论范式，在中国对外直接投资的产业选择上并没有提供多少有价值的建议。
中国对外直接投资尚处于起步阶段，对外直接投资的产业选择既关系到一国对外经济活动的宏观经济效益，也关系到投资者的微观经济收益。随着中国对外开放的不断深化，中国现阶段的对外直接投资规模将不断扩大。制定合理的产业选择方案，是优化中国对外直接投资产业结构、提高中国对外经济活动质量的必要理论前提。从深远意义说，中国FDI产业选择的科学性与合理性，将直接决定着中国对外开放总体发展战略的政策绩效，决定中国在经济全球化时期参与国际分工的利益分配。
国内外学者对中国对外直接投资的产业选择问题进行了相关研究。如江小涓（2005）指出今后一段时期内中国对外直接投资的重点行业是中档加工组装制造业、纺织与服装业、研究与开发机构和中小型高新技术企业、油田和其他重要资源开发；聂名华（2001）总结了我国境外投资产业选择的决定因素，并提出应将具有比较优势的制造业列为境外投资重点，同时要有选择地投资进口替代型的资源开发业；宋伟良（2005）在分析与产业选择相关理论后认为，中国应该借鉴国际经验，并结合我国的实际情况，重点支持资源开发业、服务业、高科技产业、劳动密集型和成熟适用技术产业的境外投资。另外赵春明（2002）、邢建国（2003）等学者也对该问题提出了自己的观点。但是从目前已有的研究来看，大多数研究成果偏重于理论研究和定性研究，对于产业选择的依据和基准也只停留在理论表述，没有对中国对外直接投资的产业选择提供可参考的指标体系，对于产业选择的实证研究也较少见到。
鉴于此，本文将以显示性投资优势指数、产业静态集聚指数和产业动态集聚指数等指标实证分析中国对外直接投资产业选择的发展方向和发展空间，深入探寻中国对外直接投资产业选择的潜力。
一、显示性投资优势指数
1、投资竞争力与显示性投资优势指数的提出
卢进勇（2003）在研究企业国际竞争力的概念时，首次提到投资竞争力的概念。他认为，目前存在的一些企业竞争力或企业国际竞争力概念基本上都没有考虑投资或对外投资问题，所下定义仅仅顾及了贸易或对外贸易方面，应当说，在当今国与国之间经济交往方式日趋多样化，国际直接投资和跨国公司所发挥的作用越来越大的情况下，这样的定义是不全面的。
因此，他认为有必要将企业国际竞争力划分为国际贸易竞争力和国际投资竞争力两个方面，正式提出企业国际投资竞争力的概念。国际贸易竞争力类似于已有的关于企业国际竞争力的概念。国际投资竞争力是指企业开展对外投资过程中较其他投资者更强的投资决策、项目运作和企业管理能力。国际贸易竞争力与国际投资竞争力的侧重点不同，前者的侧重点是产品、价格、质量、服务、营销和品牌等方面的竞争力，后者则侧重在项目投融资、技术、管理和品牌竞争力等方面。但是卢进勇在界定概念后，没有在文章中对于国际投资竞争力进行进一步分析和使用，无法领略到它更深层次的意义。
由于国际投资竞争力与国际贸易竞争力有相似之处，只是侧重点不同，笔者认为可以模仿现有国际竞争力分析的指标，创造出国际投资竞争力的分析指标，对中国各产业对外直接投资的竞争状况进行定量分析，更好地指导对外直接投资的产业选择。为了方便进行产业选择，也考虑到数据的可得性，本文模仿显示性比较优势指数，创设显示性投资优势指数（Revealed Investment Advantage，RIA）进行分析，即：
RIAia=（Xia/Xit）/（Xwa/Xwt）
式中，Xia是国家i在a产业上的对外直接投资额，Xwa是a产业在世界市场上的对外直接投资额，Xit是国家i在t时期的对外直接投资总额，Xwt是世界市场上t时期的对外直接投资总额。
这一指标反映了一国某产业的对外直接投资与世界平均对外直接投资水平相比而言的相对优势。它剔除了国家总量波动和世界总量波动的影响，较好地反映了不同产业投资的相对优势。一般而言，若RIAia＜1，则该国在该产业上处于比较劣势；若RIAia＞1，则处于比较优势，取值越大比较优势越大。
2、显示性投资优势指数分析
（1）数据选取。中国各产业的对外直接投资额来自于2003—2008年《中国对外直接投资统计公报》，2003年关于对外直接投资行业分布的数据是目前能够查到的最早数据，使用的是各产业的对外直接投资流量和比例。世界对外直接投资总额和各产业数据使用的是《2009年世界投资报告》中并购（M&A）的销售总额和各产业的并购额，选择流量进行计算。由于中国产业统计口径在2006年以后基本一致，而这之前的数据产业划分不尽相同，本文进行了适当的整理，但仍有部分数据缺失。世界对外直接投资分产业数据是在原数据基础上根据中国公布的产业分类进行了合并整理所得。另外世界投资报告中没有公布批发零售业的并购数据，虽然中国该产业的对外直接投资所占比重较大，但无法计算显示性投资优势指数，所以无法用该指标界定中国某产业对外直接投资的竞争力。
（2）指标分析。表1对数据基本齐全并且有实际意义的若干产业的RIA指数进行了具体分析。
从各年度的显示性投资优势指数可以看出，在以上的各产业中，中国对外直接投资具有明显优势的产业是农林渔业，RIA值基本在12以上；具有一定优势产业的是商业服务业、建筑与房地产业，RIA值在3—8之间；只具有微弱优势的产业是采矿业；交通运输仓储业的RIA值波动较大，投资竞争力不稳定；其他产业的投资竞争力不明显。
从各产业的年度变动来看，商业服务业和农林渔业的投资竞争力处于增长状态，采矿业和制造业有所下降，交通运输仓储业虽然指标值有波动，但总体呈上涨的趋势，建筑与房地产业以及电力煤水生产和供应业指标值跨度大，趋势不明显，但也有下降的变动。
因此从显示性投资优势指标看，我国对外直接投资的产业竞争力总体不强，优势产业仍集中在农林渔业和商业服务业，采矿业的优势也存在，但2007—2008年的产业投资竞争力与前几年比较起来已经明显下降，这与现实情况基本符合。制造业对外投资比例不高，只占总额的10%。
二、对外直接投资的产业静态集聚指数
对外直接投资的产业静态集聚度可通过以下公式计算得出：
其中Si表示投资国在i产业对外直接投资的静态集聚指数，ai表示对外投资国在i产业上对外直接投资存量规模，ai表示对外直接投资存量的总体规模，i=1，2，…n表示n个产业部门进行对外直接投资。
该静态指数反映的是投资国在一个产业部门的对外直接投资在其全部对外直接投资中的地位和比重，是衡量目前投资国对外直接投资在不同产业分布的存量指标。其数值等于各产业投资额占对外直接投资总额的比率。
根据这个计算公式，笔者依然选取2003—2008年的中国对外直接投资数据作为计算对象（数据选取来源同上），得出中国近6年的对外直接投资产业静态集聚指数水平，如表2所示。
根据各年的产业静态集聚指数情况看出，商业服务业和批发零售业值最高，两者之和在50%左右，这种趋势在5年内都没有改变，因此，我们可以明显看到，商业服务业和零售业是中国长期以来的优势产业，虽然2007年两者所占的比例小于50%，但主要是因为有部分数据被分离出去单独计算，因此并不影响它的总体趋势变化。另外，近两年制造业的投资比例已经远低于10%，总体水平连年下降，可以看出制造业优势产业的地位逐渐消失。制造业对外投资平均比例不高，只占总额的8.1%，而出口贸易的90%是工业制成品，其中近60%是外商投资企业的出口产品，可见我国贸易投资行业一体化程度较低。这可能是因为相对于服务业和批发零售业而言，制造业的对外直接投资需要较强的国际竞争力做后盾，如发达国家的对外直接投资中，制造业就占有很大比重。与制造业相对比，最近几年交通运输与仓储业、采矿业和金融业对外直接投资的比重逐渐增加，都超过10%。 转贴于
三、对外直接投资的产业动态集聚指数
对外直接投资的产业动态集聚度表示为：
其中Di(0-t）为时间段（0-t）内在i产业对外直接投资动态聚集指数。bi(0-t）为时间段（0-t）内投资国在i产业对外直接投资的增长速度，bi(0-t）为投资国在时间段（0-t）内对外直接投资的平均增长速度。
若bi(0-t）＞0，则表明时间段（0-t）内投资国对i产业的对外直接投资规模在不断扩大，该产业为投资国对外直接投资的扩展性产业，若bi(0-t）＜0则表明时间段（0-t）内投资国在i产业的对外直接投资规模在不断减少，该产业为投资国对外直接投资的收缩性产业。
当i(0-t）＞0，若Di(0-t）＞1，则表明在时间段（0-t）内投资国的对外直接投资向i产业集聚，若Di(0-t）＜0，则表明在时间段（0-t）内投资国的对外直接投资从i产业向其他产业转移；若0＜Di(0-t）＜1，则表明在时间段（0-t）内投资国的对外直接投资流量在i产业纵向比较有所增加，但增长速度小于其对外直接投资的平均增长速度，相对来说投资国的对外直接投资由该产业向其他产业转移。
当bi(0-t）＜0时，若Di(0-t）＞0，则bi(0-t）＜0，表明在时间段（0-t）内投资国的对外直接投资从i产业向其他产业转移；Di(0-t）＜0，则bi(0-t）＞0，表明在时间段（0-t）内投资国的对外直接投资向i产业集聚。
与静态的集聚指数不同，动态的集聚指数是反映在一定时间内投资国对外直接投资的产业集聚和转移的流量指标，体现了投资国对外直接投资的产业间转移方向和速度。使用对外直接投资的产业动态集聚指数可以在静态分析的基础上更准确地测量产业的集聚趋势和转移方向，体现对外直接投资产业选择方面的潜力。
根据计算公式，笔者依然选取2003—2008年的中国对外直接投资数据作为计算对象（数据选取来源同上），在表2数据的基础上，求出2004—2008年各产业对外直接投资的增长速度与产业平均增长速度，最后得出15个产业对外直接投资的产业动态集聚指数，如表3所示。
对计算结果进行比较分析可以发现，中国对外直接投资产业动态集聚有以下几个特征：第一，中国各产业多年来基本保持增长的趋势，连续四年产业平均增长速度都在10%以上，2004年的平均增长率甚至高达46.7%；第二，从单个产业来说，每一年都基本体现出正的动态集聚指数，可以看出每个产业都能连续保持增长的势头，只是增长的速度有所不同，只有采矿业在2007年开始出现了明显的负增长，表明了明显的发散趋势；第三，中国对外直接投资产业在2007—2008年向商业服务业、批发零售业、交通运输业、房地产业、信息传输计算机服务软件业、科研技术服务地质勘探业以及农林渔业聚集，从纵向比较看，交通运输业、信息传输计算机服务软件业、科研技术服务地质勘探业以及农林渔业四大产业基本一直保持Di(0-t）＞1，出现明显的产业集聚；第四，在采矿业出现转移的同时，制造业的Di(0-t）由大于1转为小于1，这表明制造业的集聚趋势不再明显，增速减缓，已经低于各产业的平均增长速度，出现发散的迹象；第五，金融业的增长从无到有，虽然与数据统计有关，但也可以看出金融业在中国对外直接投资产业中逐渐占有一定位置，增长的势头逐渐显现出来。
四、实证分析的结论总结
对于上述三个指标的计算结果，本文对于各产业对外直接投资的总体情况和产业选择方向进行了总结，如表4所示。
第一，具有投资竞争力、在投资总额中占有较大份额并且具有一定产业集聚趋势的产业有商业服务业和交通运输业。它们是中国较早进行对外直接投资的产业，保持了较高的投资优势，对中国对外开放、大力发展对外贸易的外向型发展思路的实施起了很大作用，符合我国总体的发展战略方向，因此应当继续重点扶持和发展。
第二，具有一定的投资竞争力、明显的产业集聚趋势，目前在投资总额中占有份额较小的产业有农林渔业和建筑及房地产业。它们有非常强的产业组合区位优势，有极好的发展势头，但目前还没有在中国对外直接投资中占主流地位，因此国家应加大在农林渔业等产业对外直接投资上的支持力度，加快这些产业的跨国经营，更好地显现出它们所蕴含的竞争优势。
第三，不具有投资竞争力、但具有明显的产业集聚趋势，目前在投资总额中占有份额仍较小的产业有信息传输计算机服务软件业、科研技术服务地质勘探业。这些产业是中国基于产业结构高度化同质性基准，顺应国际分工趋势，寻求和培育产业要素优势，实现产业结构优化和升级的选择，以后也应该着力发展，并逐渐培育各产业的投资优势和竞争优势。
第四，具有微弱投资竞争力或没有竞争力，目前在投资总额中占有较大份额，具有产业分散发展趋势的产业如采矿业和制造业。我国要根据国家产业发展战略和这些产业对国内产业的关联程度进行细化，引导两个产业选择合适的区位进行投资，获得“相对优势”，规避东道国的环境保护壁垒，也必将有利于中国经济的总体发展。
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直接投资和间接投资篇3
一、文献回顾
迄今为止，虽然对各国对外贸易与对外直接投资关系的研究为数众多，但众多的理论分析所得出的代表性结论只有二个：一是以芒德尔为代表的相互替代关系理论(Mundell,1957)；二是以小岛清(1987)为代表的相互补充关系理论。芒德尔于1957年提出了著名的贸易与投资替代模型。芒德尔认为，由于受贸易保护主义的影响，一国的对外贸易常常遇到难以逾越的障碍，而对外直接投资可以有效地避开贸易壁垒，成为对外贸易的替代物，从而也就出现了“贸易替代型对外直接投资”。而小岛清的互补模型则认为，国际直接投资并不是对国际贸易的简单替代，而是存在着一定程度上的互补关系：在许多情况下，国际直接投资也可以创造和扩大对外贸易。小岛清模型的基本含义是：在要素可以自由流动、生产函数不同的条件下，一国对另一国的直接投资可以扩大对方的生产可能性边界，改变双方的比较优劣势的态势，从而直接创造了对外贸易。无论是芒德尔的替代模型，还是小岛清的互补模型，都是从传统理论的分析框架上衍生出来的，并没有经过实证的检验。这既有统计数据残缺不全的限制，也有统计方法与工具上的瓶颈。
从总体上看，对外直接投资与投资国对外贸易之间的互补性要大于替代性，为数不少的经验统计显示，贸易与直接投资是相互促进、相互补充的。Lipsey、Ramstetter和Blomstrom(2000)依据日本、美国、瑞士的统计数据，研究了这些发达国家对外直接投资对母国出口贸易的影响。研究结果表明，发达国家的对外直接投资对同行业的国际贸易更多地显示的是正面的积极影响。Markuson(1983)和Svensson(1984)对要素流动和商品贸易之间的相互关系做了进一步的分析,指出它们之间表现为替代性还是互补性,依赖于贸易和非贸易要素之间是“合作的”还是“非合作的”，如果两者是合作的,那么，贸易和投资表现为互补关系，如果两者是非合作的,那么，贸易和投资表现为替代关系。以上主要是对发达国家国际贸易与对外直接投资关系的理论分析,而对于有其自身特点的发展中国家的对外直接投资和国际贸易关系的分析,最具代表性的是Agarwal(1986)对印度进行的分析，研究结果表明，对外直接投资对贸易既有积极影响又有消极影响。
上述结论的差异表明，在对外直接投资与对外贸易之间并不存在清晰的替代或互补关系，且这些研究大多数是针对发达国家，对于处在转型经济的中国来说意义甚微。由于国内对对外直接投资与对外贸易关系的实证研究甚少，而具体到某一省份对两者关系的研究更鲜有人为之，本文试图弥补这方面的不足。本文基于浙江省的历年统计数据，采用协整分析方法，分析对外直接投资对国际贸易的影响，研究两者之间的长期均衡关系，并在此基础上，建立误差修正模型，研究两者之间的短期均衡关系。
二、实证分析
（一）数据选取
由于浙江省对外直接投资起步较晚，加之统计数据并不完善，样本仅设定在1989－2005年之间。本文选取浙江年鉴和2005年浙江省国民经济和社会发展统计公报中的对外直接投资额（CFDI）衡量对外直接投资量，以外商直接投资（FFDI）衡量外商对浙江省直接投资量，以出口额（EX）、进口额（IM）来衡量对外贸易。蔡锐和刘泉(2004)认为,FFDI在中国发挥作用时，中国的吸收能力存在时滞问题,同理,浙江省对外直接投资的效应也可能存在时滞问题。所以本文在模型中加入了到上一年度为止累计的浙江省内外向对外直接投资值总和(ACFDI、AFFDI)。同时浙江省经济增长较快,其影响不容忽视,于是引入变量“浙江省生产总值指数（GDP）”来度量浙江省经济规模和经济增长。
（二）时间序列的平稳性检验
在对经济变量的时间序列进行最小二乘回归分析之前，首先要进行单位根检验，以判别序列的平稳性。只有平稳的时间序列才能进行回归分析。在此对序列采用ADF检验，其结果见表2。由表2可知，LnGDP、LnCFDI、lnACFDI分别在1%、5%、10%的显著性水平上通过了平稳性检验，表明这些变量是平稳的时间序列变量，即零阶单整。LnEX和LnIM在5%的显著性水平上都没有通过平稳性检验，而其差分后的两个变量在5%的显著性水平上都拒绝了存在单位根的假设，表明这两个变量是一阶差分平稳的，即一阶单整。同理可知，LnAFFDI差分后在10%的显著性水平上拒绝了存在单位根的假设，表明该变量也是一阶单整。对LnFFDI进行二阶差分后，在5%的显著性水平上通过平稳性检验，即二阶单整。
综上所述，序列lnEX、lnIM、lnCFDI、lnACFDI、lnFFDI、lnAFFDI、lnGDP均为二阶单整序列。依据协整理论，对于通过平稳性检验且为同阶单整序列来说，可以进行协整检验，分析它们之间的协整关系。
（三）协整检验
近年来，不少国内外研究对外直接投资与对外贸易关系的文献均重视对外直接投资对出口的拉动作用，着重分析两者直接的相互影响关系，得到出口贸易与对外直接投资有长期均衡关系而进口与对外直接投资没有长期稳定关系（张如庆,2005）。其研究的重点只放在对外直接投资对出口贸易的作用上，低估甚至忽视了对外直接投资对进口贸易的滞后推动作用。因此，本文为避免忽视进口的作用，首先单独分析浙江省对外直接投资及其滞后因素、外商直接投资及其滞后因素与出口、进口之间的关系，建立如下模型：
lnEXt=a0+a1lnCFDIt+a2lnACFDIt+a3lnFFDIt+a4lnAFFDIt+a5lnGDPt+ε1t（1）
lnIMt=b0+b1lnCFDIt+b2lnACFDIt+b3lnFFDIt+b4lnAFFDIt+b5lnGDPt+ε2t（2）
综合考察这些变量之间的协整关系,并依据DW值与t值，运用向后回归法进一步筛选可以被替代的变量，删除t值不显著变量，同时消除模型中的多重共线性和自相关。
对浙江省对外直接投资、外商直接投资（解释变量）与出口额、进口额（被解释变量）做OLS回归分析，结果见表3。其残差序列平稳性检验结果如表4所示。
回归方程(1)表示LnEX与LnCFDI、LnFFDI、LnAFFDI、LnGDP之间的线性关系；回归方程(2)表示LnIM与LnCFDI、LnAFFDI、LnGDP之间的线性关系。根据表3与表4结果，可以得出如下结论：
浙江省对外直接投资额、外商直接投资额对出口总额、进口总额的作用较显著，模型拟合优度较高，且不存在序列相关与异方差。模型估计式(1)、(2)的残差序列为平稳性，变量lnEX、lnIM与lnCFDI、lnFFDI、LnGDP之间存在协整关系，即浙江省对外直接投资、外商直接投资与对外贸易存在长期稳定关系。
由回归方程(1)可知，CFDI每增长1%，EX将增长0.0709%；FFDI每增长1%，EX将增长2.5622%；AFFDI每增长1%，EX将减少0.312821%；GDP每增长1%，EX将增长2.2407%。原因在于浙江省的对外直接投资(CFDI)起步较晚，相对于外商直接投资(FFDI)来说总量较少，所以对出口的贡献程度没有外商直接投资来得明显，但由回归结果可知，对外直接投资已经对出口贸易产生了正向影响，即通过对外直接投资，带动了浙江省出口贸易的发展；从短期来看，当年外商直接投资对出口贸易产生正向影响，而从长期来看却对浙江省出口贸易产生负面的影响，与一般看法和直接统计结果相反。这从一个侧面反映了外商直接投资中跨国公司赚取垄断利润的动机越来越明显，市场导向型外商直接投资与出口贸易的替代作用将逐步显现。
由回归方程(2)可知，CFDI每增长1%，IM将增长0.054923%；AFFDI每增长1%，IM将减少0.241292%；GDP每增长1%，IM将增长2.333%。同理，浙江省的对外直接投资(CFDI)对进口的贡献程度也没有外商直接投资来得明显，但由回归方程可知，浙江省对外直接投资导致了进口的增长,说明对外直接投资中为了获得自然资源、技术与管理经验的投资对浙江省进口贸易有一定的促进作用，符合浙江省自然资源相对缺乏、原材料稀少的实情，从而带动了浙江省进口贸易的发展；而外商直接投资对浙江省进口贸易产生负面的影响，说明更多的外商在浙江省实现了生产和销售的本土化,需要进口的原料更多地来自本土,从国外的进口减少了。
（四）误差修正模型
误差修正模型（ErrorCorrectionModel）是一种具有特殊形式的计量经济模型，成为协整分析的一个延伸。若变量之间存在协整关系，即表明这些变量之间存在着长期稳定的关系，而这种稳定的关系是在短期动态过程的不断调整下得以维持的。如果由于某种原因短期出现了偏离均衡的现象，必然会通过对误差的修正使变量重返均衡状态，误差修正模型将短期的波动和长期均衡结合在一个模型中。
由协整检验可以知道浙江对外直接投资额、外商直接投资额、浙江省生产总指数与进、出口贸易之间存在着惟一的协整关系，因此可对各模型分别建立误差修正模型，结果如下：
lnEXt=0.027ΔlnCFDIt+0.099ΔlnFFDIt-0.346ΔlnAFFDIt+2.412ΔlnGDPt-1.062ECMt-1
t:(0.839666)(1.154311)(-2.395444)(5.941397)(-3.837613)（3）
lnIMt=0.042ΔlnCFDIt-0.313ΔlnAFFDIt+2.425ΔlnGDPt-1.115ECMt-1
t：(1.332574)(-2.847501)(6.042488)(-3.679680)（4）
在误差修正模型(3)中，协整关系对EX的增长起到了反向修正作用，当超出对外直接投资的均衡约束(ECMt-1)时，则误差修正作用降低了当期EX(弹性系数为-1.062)，EX的动态调整过程具有一定稳定性，而且误差修正模型ECM项对应t值较高，说明浙江对外直接投资、外商直接投资与出口贸易之间短期比较稳定。
在误差修正模型(4)中，协整关系对IM的增长也起到了反向修正作用，当IM超出对外直接投资的均衡约束(ECMt-1)时，修正作用也降低了当期IM(弹性系数为-1.115)。IM的动态调整过程具有稳定性，这体现着短期内浙江对外直接投资、外商直接投资与进口贸易的稳定关系。
三、结论与建议
通过浙江对外直接投资额CFDI、外商直接投资额FFDI、生产总指数GDP与进口贸易额、出口贸易额之间的协整检验，并在此基础上建立误差修正模型来分析对外直接投资与进口增长、出口增长之间的关系，可得出以下结论：
直接投资和间接投资篇4
关键词：对外直接投资；地区来源分布；差异性；Theil系数；区位熵
一、引言
入世后，中国面临着更为复杂的国际经济环境。为了适应这一新的变化，中国开始实施“走出去”战略，在大量吸引外商直接投资的同时，中国对外直接投资进程加快。2003年中国对外直接投资的流量仅有29亿美元，占全球对外直接投资流量的045%。之后，中国对外直接投资便以较快的速度发展，到2010年中国境内投资者共对129个国家和地区的3125家境外企业进行了直接投资，实现非金融类对外直接投资590亿美元，成为紧跟美国、法国、德国和中国香港之后的全球第五大对外直接投资经济体。① ①数据来源于商务部的2010年度《中国对外直接投资统计公报》。
与此同时，中国对外直接投资地区来源分布的差异性非常突出。2010年中国对外直接投资排名前三位的是浙江、辽宁和山东，投资流量分别是2621亿美元、1774亿美元和1588亿美元，而排名后三位的是贵州、青海和，对外直接投资的流量分别只有510万美元、110万美元和29万美元。从中国东、中、西部三大区域来看，2010年中国东部地区对外直接投资占全国份额的7841%，中部和西部地区分别占1001%、1157%。①对外直接投资地区来源分布的巨大差异性对中国对外直接投资的可持续发展带来了障碍，因此，深入分析中国对外直接投资的地区差异性显得尤其重要。本文的主要目的在于通过构建Theil系数及对外直接投资区位熵等指标，在测算中国对外直接投资地区总体差异的基础上，将其分解为组内差异和组间差异，从而揭示出中国对外直接投资地区来源分布的组内差异和组间差异各自变动的方向和幅度，以及各自在总体差异中的重要性及其影响，进一步揭示出中国对外直接投资地区来源分布的演变规律。
二、文献述评
随着中国对外直接投资的快速发展，国内学术界对中国对外直接投资的研究日渐丰富，主要集中于中国对外直接投资的动因、区位选择及经济效应等三个方面。
1.中国对外直接投资的动因。目前主要是以国际生产折中理论和垄断优势理论为框架来探讨中国对外直接投资的动因，如代中强（2008）[1]，崔家玉（2010）[2]等。但一些学者认为中国可能并不具备发达国家对外投资的垄断优势，传统用于解释发达国家对外直接投资的理论不一定适用于中国，如李翀（2007）[3]，李敬、冉光和和万丽娟（2007）[4]等。还有学者分析了中国不同行业、不同企业规模及不同性质企业对外直接投资的动因，如衣长军（2010）[5]，朱美虹和池仁勇（2011）[6]等。
2.中国对外直接投资区位选择的影响因素。国内不少学者基于东道国宏观经济特征的视角研究中国对外直接投资的区位选择，这类文献多以引力模型或国际生产折中理论为理论框架展开，如程慧芳和阮翔（2004）[7]，项本武（2009）[8]，陈恩和王方方（2011）[9]等。近年来，国内学者发现传统国际直接投资理论无法很好地解释中国对外直接投资的“逆梯度”投资模式。因此，国内一些学者纷纷从制度尤其是东道国制度视角来考察中国对外直接投资区位选择的影响因素，如贺书锋和郭羽诞（2008）[10]，陈丽丽和林花（2011）[11]等。
3.中国对外直接投资的经济效应。一些学者研究了中国对外直接投资的贸易效应，如张应武（2007）[12]，俞毅和万炼（2009）[13]等。还有学者研究了中国对外直接投资的逆向技术溢出效应，如阚大学（2010）[14]，刘伟全（2010）[15]等。还有学者研究了中国对外直接投资的经济增长效应，如魏巧琴和杨大楷（2003）[16]，常建坤和李杏（2005）[17]，霍杰（2011）[18]等。
总体来看，上述研究成果基于不同理论从不同角度对中国对外直接投资进行了比较深入的探讨，为中国企业对外直接投资提供了较好的理论支持和实践总结。但目前还鲜有文献系统地研究中国对外直接投资地区来源分布的差异性，而加强对该问题的研究，能准确把握中国对外直接投资地区来源分布的演变规律，从而为中国对外直接投资地区来源分布的均衡发展提供一定的理论支撑。
三、中国OFDI地区来源分布的差异性
（一）Theil系数分析
Theil系数是研究收入差距及其分解比较流行的方法，其特点是能把总体的差异分解为组间差异和组内差异。Theil系数可以用公式表示为：
（2）式中的第1项表示经济区域的组内差异，第2项表示经济区域的组间差异。其中，g代表第g组经济区；G表示全国经济区域总数；Tg表示第g组的组内差异。Ng表示第g组的省市数；N表示全国的省市总数；OFDIg表示第g组经济区的对外直接投资额；OFDI表示全国对外直接投资总额。（2）式中第1项组内差异的计算步骤为：首先将全国分为东部、中部和西部等三大区域，然后利用（1）式分别计算出三大区域各自的Theil系数，即为（2）式中的组内差异Tg。然后将Tg带入（2）式的第1项中进行计算即可。（2）式中第2项组间差异的计算步骤为：首先分别计算三大区域占全国地区数份额与三大区域对外直接投资占全国对外直接投资份额的比值，然后对此比值取对数后乘以三大区域各自的地区数占全国地区数的比值，然后将三大区域的数值进行加总即可得到组间差异的数值。
根据需要，本文将中国30个省（市、区）① ①由于的数据不具有统计意义，因此不包含。分为东部地区、中部地区和西部地区三大区域。其中，东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、山东、江苏、上海、浙江、福建、广东、海南；中部地区包括山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部地区包括陕西、甘肃、青海、广西、宁夏、新疆、四川、重庆、贵州、云南。
本文所使用的对外直接投资数据为各省（市、区）对外直接投资的存量数据。之所以选择存量数据而不选择流量数据，主要有两个方面的原因：一是因为中国各省（市、区）对外直接投资的流量数据极不平稳，使用流量数据难以准确把握中国对外直接投资的规律性；二是因为使用存量数据可以反映各地区对外直接投资的累积效应。
1三大区域内部差异的Theil系数分析
虽然东部、中部、西部三大区域的划分已经总和考虑了地理、经济、市场及风俗习惯等方面的差异，但在每一区域内部不同省（市、区）之间依然在传统习惯、经济发展程度等方面均存在较大的差异性。因此，有必要分别深入分析东部、中部、西部地区对外直接投资的内部差异性。表1和图1是2003—2010年中国东、中、西部地区各自内部对外直接投资Theil系数。
从Theil系数的分解来看，与全国Theil系数的变化趋势一致，除了个别年份外，三大区域的组内差异和组间差异自2003年以来也大多处于不断下降的趋势，说明无论是组内差异还是组间差异，其差异性也都在逐渐缩小。从组内差异和组间差异占总差异的贡献率来看，2003年组内差异和组间差异在总差异中的贡献率各占50%，处于势均力敌的状态。之后，除个别年份外，组内差异的贡献率大多高于组间差异，尤其在2008年，组内差异的贡献高达6279%，组间差异只有3721%。
（二）区位熵分析
区位熵也是分析地区差异及地区竞争力的常用指标，结合本文研究的实际情况，对外直接投资区位熵可以用（3）式表示：
Qi=OFDIi/∑Ni=1OFDIi/GDPi/∑Ni=1GDPi （3）
在（3）式中，OFDIi、GDPi分别表示i省（市、区）某年对外直接投资额和国内生产总值。
区位熵的含义为各地区对外直接投资占全国对外直接投资的比重与该地区GDP占全国GDP比重之比值。依据区位熵指数的大小可以将各地区的对外直接投资进行分类：如果区位熵大于1，说明该地区对外直接投资的水平处于领先水平，数值越大，领先地位越强；如果区位熵小于1则该地区的对外直接投资处于落后地位，数值越小，落后地位越明显。
数据来源：根据2003—2010年度《中国对外直接投资统计公报》的相关数据计算得到。
如表3所示，自2003年始，中国东部地区中对外直接投资区位熵大于1的省（市）有北京、上海和广东，说明2003—2010年中国东部地区中的北京、上海和广东的对外直接投资处于领先地位。另外，福建、浙江、天津、辽宁、海南在部分年份其对外直接投资区位熵大于1，说明这五个省份的对外直接投资在部分年份处于领先地位，部分年份处于落后地位。2003—2010年，山东省的对外直接投资的区位熵大多年份处于080—097之间，非常接近1，说明山东的对外直接投资水平处于较强的水平。河北、江苏和海南的对外直接投资区位熵不仅小于1，并且数值比较小，说明河北、江苏和海南的对外直接投资一直处于落后地位。
从对外直接投资区位熵的动态变化来看，辽宁、江苏和浙江的对外直接投资区位熵总体处于不断上升的发展态势，说明这三个省份对外直接投资的相对优势在逐渐增强。上海和广东的区位熵总体处于不断下降的态势，说明这两个地区的对外直接投资虽然处于领先地位，但相对优势程度在逐渐下降。而东部其他地区对外直接投资区位熵的变化没有体现出规律性的上升或下降趋势。
从区位熵的变化趋势来看，陕西、新疆、贵州和云南在大多数年份区位熵呈现出不断上升的变化趋势，说明这些地区对外直接投资的竞争优势在不断累计。其他省（市、区）的区位熵处于上升和下降的不断交替变化中。
四、结论
文章通过构建Theil系数、区位熵等指标体系，对中国对外直接投资地区来源分布的演变规律进行了实证研究，得出如下结论：
2003—2010年，东部地区和中部地区对外直接投资的内部差异性在逐渐减小，西部地区对外直接投资的内部差异性没有体现出整体性的上升或下降趋势。在三大区域中，西部地区对外直接投资的内部差异最大，其次是东部地区，中部地区最小。
从Theil系数的分解来看，无论是组内差异还是组间差异，其差异性也都在逐渐缩小。总体来看，组内差异和组间差异自2003年以来均处于下降的态势，并且组内差异在总差异中的贡献率总体要高于组间差异。
从对外直接投资区位熵来看，东部地区各省（市）对外直接投资的整体竞争力强于中部地区和西部地区。从具体省（市、区）来看，北京、上海、广东的对外直接投资一直处于领先地位，而湖北、贵州两省处于落后地位。
参考文献：
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直接投资和间接投资篇5
中国对外直接投资尚处于起步阶段,对外直接投资的产业选择既关系到一国对外经济活动的宏观经济效益,也关系到投资者的微观经济收益。随着中国对外开放的不断深化,中国现阶段的对外直接投资规模将不断扩大。制定合理的产业选择方案,是优化中国对外直接投资产业结构、提高中国对外经济活动质量的必要理论前提。从深远意义说,中国FDI产业选择的科学性与合理性,将直接决定着中国对外开放总体发展战略的政策绩效,决定中国在经济全球化时期参与国际分工的利益分配。
国内外学者对中国对外直接投资的产业选择问题进行了相关研究。如江小涓(2005)指出今后一段时期内中国对外直接投资的重点行业是中档加工组装制造业、纺织与服装业、研究与开发机构和中小型高新技术企业、油田和其他重要资源开发;聂名华(2001)总结了我国境外投资产业选择的决定因素,并提出应将具有比较优势的制造业列为境外投资重点,同时要有选择地投资进口替代型的资源开发业;宋伟良(2005)在分析与产业选择相关理论后认为,中国应该借鉴国际经验,并结合我国的实际情况,重点支持资源开发业、服务业、高科技产业、劳动密集型和成熟适用技术产业的境外投资。另外赵春明(2002)、邢建国(2003)等学者也对该问题提出了自己的观点。但是从目前已有的研究来看,大多数研究成果偏重于理论研究和定性研究,对于产业选择的依据和基准也只停留在理论表述,没有对中国对外直接投资的产业选择提供可参考的指标体系,对于产业选择的实证研究也较少见到。
鉴于此,本文将以显示性投资优势指数、产业静态集聚指数和产业动态集聚指数等指标实证分析中国对外直接投资产业选择的发展方向和发展空间,深入探寻中国对外直接投资产业选择的潜力。
一、显示性投资优势指数
1、投资竞争力与显示性投资优势指数的提出
卢进勇(2003)在研究企业国际竞争力的概念时,首次提到投资竞争力的概念。他认为,目前存在的一些企业竞争力或企业国际竞争力概念基本上都没有考虑投资或对外投资问题,所下定义仅仅顾及了贸易或对外贸易方面,应当说,在当今国与国之间经济交往方式日趋多样化,国际直接投资和跨国公司所发挥的作用越来越大的情况下,这样的定义是不全面的。
因此,他认为有必要将企业国际竞争力划分为国际贸易竞争力和国际投资竞争力两个方面,正式提出企业国际投资竞争力的概念。国际贸易竞争力类似于已有的关于企业国际竞争力的概念。国际投资竞争力是指企业开展对外投资过程中较其他投资者更强的投资决策、项目运作和企业管理能力。国际贸易竞争力与国际投资竞争力的侧重点不同,前者的侧重点是产品、价格、质量、服务、营销和品牌等方面的竞争力,后者则侧重在项目投融资、技术、管理和品牌竞争力等方面。但是卢进勇在界定概念后,没有在文章中对于国际投资竞争力进行进一步分析和使用,无法领略到它更深层次的意义。
由于国际投资竞争力与国际贸易竞争力有相似之处,只是侧重点不同,笔者认为可以模仿现有国际竞争力分析的指标,创造出国际投资竞争力的分析指标,对中国各产业对外直接投资的竞争状况进行定量分析,更好地指导对外直接投资的产业选择。为了方便进行产业选择,也考虑到数据的可得性,本文模仿显示性比较优势指数,创设显示性投资优势指数(Revealed Investment Advantage,RIA)进行分析,即:
RIAia=(Xia/Xit)/(Xwa/Xwt)
式中,Xia是国家i在a产业上的对外直接投资额,Xwa是a产业在世界市场上的对外直接投资额,Xit是国家i在t时期的对外直接投资总额,Xwt是世界市场上t时期的对外直接投资总额。
这一指标反映了一国某产业的对外直接投资与世界平均对外直接投资水平相比而言的相对优势。它剔除了国家总量波动和世界总量波动的影响,较好地反映了不同产业投资的相对[！]优势。一般而言,若RIAia<1,则该国在该产业上处于比较劣势;若RIAia>1,则处于比较优势,取值越大比较优势越大。
2、显示性投资优势指数分析
(1)数据选取。中国各产业的对外直接投资额来自于2003—2008年《中国对外直接投资统计公报》,2003年关于对外直接投资行业分布的数据是目前能够查到的最早数据,使用的是各产业的对外直接投资流量和比例。世界对外直接投资总额和各产业数据使用的是《2009年世界投资报告》中并购(M&A)的销售总额和各产业的并购额,选择流量进行计算。由于中国产业统计口径在2006年以后基本一致,而这之前的数据产业划分不尽相同,本文进行了适当的整理,但仍有部分数据缺失。世界对外直接投资分产业数据是在原数据基础上根据中国公布的产业分类进行了合并整理所得。另外世界投资报告中没有公布批发零售业的并购数据,虽然中国该产业的对外直接投资所占比重较大,但无法计算显示性投资优势指数,所以无法用该指标界定中国某产业对外直接投资的竞争力。
(2)指标分析。表1对数据基本齐全并且有实际意义的若干产业的RIA指数进行了具体分析。
从各年度的显示性投资优势指数可以看出,在以上的各
产业中,中国对外直接投资具有明显优势的产业是农林渔业,RIA值基本在12以上;具有一定优势产业的是商业服务业、建筑与房地产业,RIA值在3—8之间;只具有微弱优势的产业是采矿业;交通运输仓储业的RIA值波动较大,投资竞争力不稳定;其他产业的投资竞争力不明显。 从各产业的年度变动来看,商业服务业和农林渔业的投资竞争力处于增长状态,采矿业和制造业有所下降,交通运输仓储业虽然指标值有波动,但总体呈上涨的趋势,建筑与房地产业以及电力煤水生产和供应业指标值跨度大,趋势不明显,但也有下降的变动。
因此从显示性投资优势指标看,我国对外直接投资的产业竞争力总体不强,优势产业仍集中在农林渔业和商业服务业,采矿业的优势也存在,但2007—2008年的产业投资竞争力与前几年比较起来已经明显下降,这与现实情况基本符合。制造业对外投资比例不高,只占总额的10%。
二、对外直接投资的产业静态集聚指数
对外直接投资的产业静态集聚度可通过以下公式计算得出:
其中Si表示投资国在i产业对外直接投资的静态集聚指数,ai表示对外投资国在i产业上对外直接投资存量规模,ai表示对外直接投资存量的总体规模,i=1,2,…n表示n个产业部门进行对外直接投资。
该静态指数反映的是投资国在一个产业部门的对外直接投资在其全部对外直接投资中的地位和比重,是衡量目前投资国对外直接投资在不同产业分布的存量指标。其数值等于各产业投资额占对外直接投资总额的比率。
根据这个计算公式,笔者依然选取2003—2008年的中国对外直接投资数据作为计算对象(数据选取来源同上),得出中国近6年的对外直接投资产业静态集聚指数水平,如表2所示。
根据各年的产业静态集聚指数情况看出,商业服务业和批发零售业值最高,两者之和在50%左右,这种趋势在5年内都没有改变,因此,我们可以明显看到,商业服务业和零售业是中国长期以来的优势产业,虽然2007年两者所占的比例小于50%,但主要是因为有部分数据被分离出去单独计算,因此并不影响它的总体趋势变化。另外,近两年制造业的投资比例已经远低于10%,总体水平连年下降,可以看出制造业优势产业的地位逐渐消失。制造业对外投资平均比例不高,只占总额的8.1%,而出口贸易的90%是工业制成品,其中近60%是外商投资企业的出口产品,可见我国贸易投资行业一体化程度较低。这可能是因为相对于服务业和批发零售业而言,制造业的对外直接投资需要较强的国际竞争力做后盾,如发达国家的对外直接投资中,制造业就占有很大比重。与制造业相对比,最近几年交通运输与仓储业、采矿业和金融业对外直接投资的比重逐渐增加,都超过10%。
三、对外直接投资的产业动态集聚指数
对外直接投资的产业动态集聚度表示为:
其中Di(0-t)为时间段(0-t)内在i产业对外直接投资动态聚集指数。bi(0-t)为时间段(0-t)内投资国在i产业对外直接投资的增长速度,bi(0-t)为投资国在时间段(0-t)内对外直接投资的平均增长速度。
若bi(0-t)>0,则表明时间段(0-t)内投资国对i产业的对外直接投资规模在不断扩大,该产业为投资国对外直接投资的扩展性产业,若bi(0-t)<0则表明时间段(0-t)内投资国在i产业的对外直接投资规模在不断减少,该产业为投资国对外直接投资的收缩性产业。
当i(0-t)>0,若Di(0-t)>1,则表明在时间段(0-t)内投资国的对外直接投资向i产业集聚,若Di(0-t)<0,则表明在时间段(0-t)内投资国的对外直接投资从i产业向其他产业转移;若0
当bi(0-t)<0时,若Di(0-t)>0,则bi(0-t)<0,表明在时间段(0-t)内投资国的对外直接投资从i产业向其他产业转移;Di(0-t)<0,则bi(0-t)>0,表明在时间段(0-t)内投资国的对外直接投资向i产业集聚。
与静态的集聚指数不同,动态的集聚指数是反映在一定时间内投资国对外直接投资的产业集聚和转移的流量指标,体现了投资国对外直接投资的产业间转移方向和速度。使用对外直接投资的产业动态集聚指数可以在静态分析的基础上更准确地测量产业的集聚趋势和转移方向,体现对外直接投资产业选择方面的潜力。
根据计算公式,笔者依然选取2003—2008年的中国对外直接投资数据作为计算对象(数据选取来源同上),在表2数据的基础上,求出2004—2008年各产业对外直接投资的增长速度与产业平均增长速度,最后得出15个产业对外直接投资的产业动态集聚指数,如表3所示。
对计算结果进行比较分析可以发现,中国对外直接投资产业动态集聚有以下几个特征:第一,中国各产业多年来基本保持增长的趋势,连续四年产业平均增长速度都在10%以上,2004年的平均增长率甚至高达46.7%;第二,从单个产业来说,每一年都基本体现出正的动态集聚指数,可以看出每个产业都能连续保持增长的势头,只是增长的速度有所不同,只有采矿业在2007年开始出现了明显的负增长,表明了明显的发散趋势;第三,中国对外直接投资产业在2007—2008年向商业服务业、批发零售业、交通运输业、房地产业、信息传输计算机服务软件业、科研技术服务地质勘探业以及农林渔业聚集,从纵向比较看,交通运输业、信息传输计算机服务软件业、科研技术服务地质勘探业以及农林渔业四大产业基本一直保持Di(0-t)>1,出现明显的产业集聚;第四,在采矿业出现转移的同时,制造业的Di(0-t)由大于1转为小于1,这表明制造业的集聚趋势不再明显,增速减缓,已经低于各产业的平均增长速度,出现发散的迹象;第五,金融业的增长从无到有,虽然与数据统计有关,但也可以看出金融业在中国对外直接投资产业中逐渐占有一定位置,增长的势头逐渐显现出来。
四、实证分析的结论总结
对于上述三个指标的计算结果,本文对于各产业对外直接投资的总体情况和产业选择方向进行了总结,如表4所示。
第一,具有投资竞争力、在投资总额中占有较大份额并且具有一定产业集聚趋势的产业有商业服务业和交通运输业。它们是中国较早进行对外直接投资的产业,保持了较高的投资优势,对中国对外开放、大力发展对外贸易的外向型发展思路的实施起了很大作用,符合我国总体的发展战略方向,因此应当继续重点扶持和发展。
第二,具有一定的投资竞争力、明显的产业集聚趋势,目前在投资总额中占有份额较小的产业有农林渔业和建筑及房地产业。它们有非常强的产业组合区位优势,有极好的发展势头,但目前还没有在中国对外直接投资中占主流地位,因此国家应加大在农林渔业等产，！业对外直接投资上的支持力度,加快这些产业的跨国经营,更好地显现出它们所蕴含的竞争优势。
第三,不具有投资竞争力、但具有明显的产业集聚趋势,目前在投资总额中占有份
直接投资和间接投资篇6
关键词：对外直接投资；人民币汇率；升值
1 文献回顾
一般认为汇率对fdi的影响涉及两个层面:一是汇率水平的变动(货币的贬值或升值),二是汇率波动的剧烈程度(汇率的稳定性)。汇率变动的这两个层面对于对外直接投资的流出都会产生不同的影响。从20世纪70年代起,国外学者就开始研究这两个层面的汇率变化对直接投资的影响。
有关第一个问题,cushman（1985) 考虑了一个两期的动态模型。模型不仅考虑了汇率的水平而且考虑了预期汇率波动的影响。通过分析生产地和销售地不同的四个对外直接投资模型,cushman推断预期母国货币升值将会降低投资者在东道国的生产成本,当因汇率升值导致的本国生产成本与在投资对象国本地生产成本的差额,大于在出口对象国直接投资的沉淀成本时,就可能发生对外直接投资。cushman的理论被称为“相对生产成本效应”理论。邢予青(2003)以日本对中国的直接投资为背景分析了汇率和日本对外直接投资之间的关系。通过使用从1981—2000年日本在中国9个制造业部门对外直接投资的数据,建立模型进行回归分析,研究结果表明,日元对人民币的双边真实汇率和日本对中国直接投资之间存在显着正相关关系。
对于汇率波动幅度对直接投资的影响,一般认为:汇率波动越剧烈,对外直接投资所面临的风险就越大。因此汇率波动幅度过大对风险回避型投资主体是不利的。早期的wilhborg（1978)认为汇率的波动程度等价于投资者所面临的汇率风险,汇率频繁或剧烈地波动对于风险厌恶的对外直接投资者往往具有负面效应。campa(1993)等学者采用期权定价模型得出汇率的频繁波动带来了很高的不确定性,汇率变动得越剧烈,就越需要更高水平的汇率来诱使企业执行fdi决策。汇率的频繁波动使得投资者进行投资决策时更多地考虑投资的不可逆性。换句话说,大的汇率波动将增加外国直接投资的风险,而风险增大时投资者将要求更高的投资溢价以抵消可能出现的损失,于是放弃部分项目。
2 实证分析
2.1 平稳性检验
首先对所选变量数据序列的平稳性进行检验。本文采用的是adf单位根检验的方法,分别就每个变量的时间序列的水平和一阶差分形式进行检验,检验的结果见表1。
在adf单位根检验的过程中,分别对我国的对外直接投资流量odi和人民币对美元的汇率变量exr进行水平和一阶差分的检验,临界值取的是5％的显着性水平,从检验的结果中可以看出两个变量在水平序列上是非平稳的,而在一阶差分上都是平稳的,即两个变量都是?i(1)。
2.2 协整检验
由于时间序列exr和odi都是一阶单整,因此有可能存在着协整关系。本文采用了johansen极大似然法对时间序列exr和odi进行协整检验。在进行协整检验之前,必须确定var模型滞后的阶数。如果滞后阶数太小,则误差项的自相关会很严重,但滞后阶数也不宜过大,滞后阶数过大会导致自由度的减小,直接影响模型参数估计量的有效性。按照最小aic准则确定最佳滞后期为2,协整检验的结果见表2。
由表2可以看出,当r=0时,似然率统计量的值是20.05,大于显着性水平为5％的临界值15.41,表明应拒绝零假设,接受r=1的被择假设。而在假设r=1时,似然率的统计量是3.03,小于显着性水平是5％的临界值3.76,因而接受r=1的假设。也就是汇率时间序列和对外直接投资流量时间序列之间存在着一个协整关系,估计得出的协整关系对应的方程是：
方程下面括号内的数是对应的t统计量。由此可以看出,长期来看,对外直接投资流量和人民币的汇率之间存在着负相关的关系,因为本文的人民币的汇率采用的人民币对美元的直接表示方法,因此exr和odi的负相关表达的是当人民币升值时,我国的对外直接投资也会相应增加。我国的对外直接投资每变动一个百分点,人民币对美元汇率水平就会相应变动34.06个百分点。
2.3 granger因果检验
协整检验的结果表明两个变量之间存在着长期的均衡关系,但这关系是否具有因果性还需进一步的验证。
从表3的granger因果检验的结果中我们可以看出,两个p值分别是0.0048和0.00098,说明变量lnodi对lnexr在1％显着性水
平上都是具有明显先导作用,即我国的对外直接投资是引起我国汇率变化的granger原因；同理lnexr对于lnodi的先导作用更加明显,也说明人民币的汇率水平同样是我国对外直接投资发生变化的granger原因。
3 结论与政策建议
第一,两个变量之间协整关系表明,我国的对外直接投资odi和人民币的汇率exr本身都是非平稳的时间序列数据,但从长期来看它们之间存在着稳定的负相关的关系(这里人民币的汇率的表示方法是直接表示法),人民币汇率每变动34.0586个百分点,则我国的对外直接投资会变动1个百分点。这一结论与对日本的对外直接投资和日元升值之间的关系进行分析时得出的结论是一致的。在我国工业化的进程中,人民币的逐渐升值是一个必然要经历的过程,如何抓住这一机遇。加快“走出去”的步伐,是企业在进行对外直接投资时要考虑的重要问题。
第二,granger因果检验的结果表明,我国的对外直接投资odi是人民币的汇率的ganger原因,同时人民币的汇率也是我国对外直接投资odi的granger原因。且人民币对美元的汇率对于我国对外直接投资的先导作用更加明显。从长期来看,人民币一定幅度的升值又是一种必然,这样就会促进我国企业的对外直接投资,因此作为对外直接投资主体的企业也应该抓住这种机遇,实现企业自身的跨越式的发展。同时我国的对外直接投资对于人民币的汇率也具有先导作用。现阶段,我国的贸易顺差不断增大,外汇储备也不断增加,这就在客观上产生了人民币升值的压力。而对外直接投资的增加能够缓解我国来自这方面的压力,从而有利于保持我国人民币汇率的稳定。
参考文献:
［1］邢予青.汇率与日本对华直接投资［j］.世界经济文汇，2003(8)：12-20.
［2］王凤丽.人民币汇率对我国对外直接投资的影响［j］.经济问题，2008（3）：5-12.
［3］夏坤，陈巍巍.对外直接投资和汇率关系的理论分析［j］.时代经贸，2008（7）：3-18.
［4］wilhborg clas.currency risks in international financial markets［j］.princeton studies in international finance,princeton university，1978：67-121.
［5］cushman d.o.real exchange rate risk,expectations and the level of direct investment［j］.review of economics and statistics,1985，67（2）：297-308.
直接投资和间接投资篇7
〔关键词〕外商直接投资；就业效应；挤出效应
中图分类号：F241.2 文献标识码：A 文章编号：1008-4096(2011)06-0031-07
一、引 言
近年来，面对中国严峻的就业形势，政府部门及学术界纷纷尝试通过多种途径解决就业问题。鉴于外资企业在中国经济中的比重不断增加，其在解决就业问题方面的作用也引发了越来越多的关注。很多地方政府在提出从“招商引资”向“招商选资”政策转变的同时，也开始将外商直接投资对就业的影响作为选择引资项目的依据之一。但是，作为政府决策的重要前提，外商直接投资对就业的实际影响还有待论证和确认。
国外学者在外商直接投资对就业的影响方面已经积累了较为丰富的研究成果。Duncan［1］通过大量调查发现外商直接投资对东道国就业的影响表现在就业数量、就业质量和就业区位三个方面。从就业数量上看，外商直接投资有可能使就业机会增加，也可能使就业减少；从就业质量上看，外商直接投资提高了工资与生产率，也会对就业产生影响；从就业区位上看，外商直接投资给高失业区创造了机会，但产生了造成新的失业的可能。联合国贸易和发展会议（UNCTAD）［2］指出，外商直接投资在东道国的生产经营活动对创造就业有直接就业效应和间接就业效应，并对东道国的就业质量产生影响。Mickiewicz等［3］对四个中欧国家的研究结果表明，外商直接投资创造了较多的就业机会，并在较大程度上遏制了大量失业可能引起的严重后果。Williams［4］分析了跨国公司投资的进入方式和来源国等因素对东道国劳动力需求的影响，但其并未发现这些因素对劳动力需求有显著的影响。Mariotti等［5］从利用外资对意大利就业增长的带动效果入手，阐明了外商直接投资对就业增长的积极作用。
国内的相关定量研究多见于21世纪初。王振中［6］从净增量变化角度考察了外商直接投资对就业数量的影响，得出外商直接投资对就业产生正向作用。牛勇平［7］认为，在1986―1998年间，外商直接投资对中国就业的增长起到了较强的正作用。袁志刚［8］考察并估计了1978―2000年外商直接投资对中国就业的直接影响及外商直接投资通过前后向联系和乘数效应增加间接就业的情况。田素华［9］研究了外商直接投资对上海市的就业效应，外商直接投资增量对上海市的劳动就业效应小于零，外商直接投资存量对上海市的劳动就业效应大于零。无论是增量还是存量，外商直接投资对上海市第三产业的劳动就业均有显著的促进作用，外商直接投资增量不利于上海市第一产业和第二产业增加劳动就业机会。王剑和张会清［10］将外商直接投资对就业的效应分为直接效应和间接效应，并用实证方法分析得出外商直接投资对中国就业效应产生了显著的积极影响，外商直接投资每增加1个百分点带动实际就业增加0.008个百分点。牟俊霖［11］研究了外商投资对中国就业的影响，1993年以前外商投资的直接就业效应非常显著，负的间接就业效应也很显著；1993年以后外商投资的直接就业效应减小，负的间接就业效应也减弱。
综合国内外研究，我们发现外商直接投资对就业的影响比较复杂，外商直接投资对不同地区的影响是不同的，因为各个地区的资源禀赋、历史文化以及外资进入的行业和方式等都会对外商直接投资的就业效应产生影响，所以必须综合考虑外商直接投资的直接就业效应和间接就业效应。也就是说，外商直接投资对东道国的总体就业水平的影响要根据具体情况进行分析，才能得到比较准确的结果。另外，目前国内研究主要以全国样本为研究对象，在一定程度上忽视了省级层次的具体性和差异性，因而不能对地方政府的外商直接投资政策进行有效的指导。辽宁省是东北老工业基地之一，伴随老工业基地改造的不断深入，正面临越来越严峻的就业形势。同时，辽宁省也是招商引资的大省，如何在未来的引进外商直接投资过程中，更好地兼顾经济发展与就业增长两项目标是辽宁省政府面临的重要战略决策。因此，对辽宁省外商直接投资的就业效应进行研究，不仅是对现有研究的补充与完善，而且有助于相关政府部门制定更加有效的政策。
二、理论模型的构建
（一）构建思路
在针对外商直接投资就业效应的实证研究中，早期的一些学者［6-7-10］主要是运用流量投资指标，通过构建联立方程的办法度量外商直接投资的直接就业效应和间接就业效应，这些研究所采用的方法值得借鉴，其不足在于忽略了存量指标的影响。流量指标属于短期因素，存量指标更能体现外商直接投资的长期过程。近年来，一些学者［9-11］逐步认识到不能单一地运用流量指标，而应该综合运用流量指标和存量指标。本文在借鉴流量度量研究方法的基础上，将存量指标引入理论模型中，进而综合分析外商直接投资的就业效应。具体而言，就是在生产者一般均衡理论中引入流量和存量两个指标，并构建计量模型，从而克服以往研究中或缺乏理论基础或忽略某一指标的不足。
本文用外商直接投资流量度量直接就业效应，影响外商投资流量就业效应的因素主要是外商投资进入的方式和进入的行业等短期因素。直接就业效应系数主要反映外商直接投资额的变动与就业数量变动之间的关系。如果系数为正，说明外商直接投资对就业的影响是积极的，投资额和就业量均稳步增加；如果系数为负，说明外商直接投资对就业的影响并不显著，外商直接投资额的变动并没有引起就业的相应增加。这可能与外资进入的方式和进入的行业有关，比如采用合作和合资经营的方式进入，这时可能会提高资本―劳动比，直接减少就业量。如果进入的行业是劳动密集型行业，那么对就业的正拉动作用很大；如果在劳动密集型行业提高资本―劳动比，那么对就业的负面影响就很大。
本文用外商直接投资存量度量间接就业效应，外商投资存量反映了东道国外商投资企业的总体生产规模与技术水平。影响外商投资存量就业效应的因素有：外商投资企业与东道国国内企业的产业关联度、外商投资企业与东道国国内企业的竞争关系、外商投资企业对东道国产业经济发展的促进作用等，这些因素都与东道国外商投资企业的总体实力密切相关。间接就业效应系数如果为正，说明间接效应的综合作用对就业的影响是积极的。虽然不能具体划分哪些因素起多大作用，但是可以结合定量和定性进行综合分析，比如国外投资与国内投资的“挤进”和“挤出”关系及产业关联度等。
（二）构建过程
根据厂商理论，本文将资本要素按其来源分为国内资本和国外资本，生产函数表示为如下形式：
Q=Af(Kd,Kf,L)(1)
其中，Q为总产出，A为技术进步水平，Kd为国内资本，Kf为国外资本，L为劳动力投入量。其生产成本函数为：
C=wL+r(Kd+Kf)(2)
其中，w为工人的工资水平，r为资本价格水平。假设生产函数为规模报酬不变的Cobb-Douglas形式，厂商以利润最大化为目标，则厂商利润函数为：
π=AKαdKβfLγ－wL－r(Kd+Kf)(3)
其中，α、β和γ分别代表各要素相对应的产出弹性。(3)式两边对L求导得：
πL=γAKαdKβfLγ－1－w=0(4)
(4)式经对数变换可表示如下：
lnL*=11－γlnγ+1－γαlnKd+1－γβlnKf－11－γlnw+11－γlnA=C1+C2lnKd+C3lnKf+C4lnw+C5lnA(5)
假设不考虑技术进步以及工资率变化，则(5)式可以进一步简化为：
lnL*=C1+C2lnKd+C3lnKf (6)
(6)式中的C1、C2和C3 不同于(5)式中的C1、C2和C3。
(6)式是实证分析的基本计量理论模型。在此模型基础之上进行扩展，分别度量外商直接投资的直接就业效应、外商直接投资的总体就业效应和辽宁省各地区外商直接投资的直接就业效应。
1.外商直接投资直接就业效应计量模型
lnFDILt=C1+C2lnFDIt+μt(7)
其中，FDILt为第t年的外企年底从业人员，FDIt为第t年的外商实际直接投资额，μt为误差修正项，C2即外商直接投资的直接就业效应系数。
2.外商直接投资总体就业效应计量模型
lnLt=C1+C2lnIDt+C3lnTIDt+C4lnIFt+C5lnTIFt+C6lnIFt(－1)+μt(8)
其中，Lt代表第t年年底总体从业人员，IDt表示第t年的国内流量投资，TIDt表示第t年的国内存量投资，IFt表示第t年的外商直接流量投资，TIFt表示第t年的外商直接存量投资，由于投资具有滞后性，因此选取滞后一期。IFt(－1)表示第t年的外商直接流量投资的滞后一期，IDt的滞后一期对模型并不显著，所以省略。C4即外商直接投资总体直接就业效应系数，C5即外商直接投资总体间接就业效应系数，μt为误差修正项。
3.辽宁省各地区外商直接投资直接就业效应模型
lnFDILit=C1+C2lnFDIit+μit(9)
其中，FDILit为第i个地级市第t年的外企从业人员数，FDIit为第i个地级市第t年的外商直接流量投资，C2即各个地区外商直接投资的直接就业效应，μit为误差修正项。
三、实证分析
（一）外商直接投资的直接就业效应
考虑到数据的可得性，外企年底从业人员、外商实际直接投资数据从1990年开始，对1990―2007年的数据进行回归分析。汇率为美元加权平均汇率，数据来源于《中国金融年鉴2008》。
ADF单位根检验结果（如表1所示）表明，所有数据的水平序列均为平稳序列，因此不存在伪回归问题。
表1ADF单位根检验结果
变 量数据生成过程t统计量P值平稳性检验结果
lnFDIL（c，t）-5.6740.003**平 稳lnFDI（c，0）-4.2170.006**平 稳 注：（c，t）表示既含有截距项又含有趋势项，（c，0）表示只含有截距项，不含有趋势项，**和*分别代表显著性水平1%和5%。
运用Eviews5.0对方程（7）进行估计，结果为：
lnFDIL=0.04 + 0.62lnFDI（10）
（0.18）（13.86）
R2=0.93 DW=1.33 F=192.04
括号内的数据为t统计量，以下方程类同。计量结果检验表明方程拟合较好；外商直接投资直接就业效应系数在1%的显著性水平下显著，具有统计意义；方程的DW值小于2，可能存在正序列相关，通过残差序列自相关图和LM检验可知，并不存在序列自相关问题；F统计量在1%的显著性水平下显著，模型拟合很好。
实证结果表明，外商直接投资额每变动1%，拉动外企直接就业人员变动0.62%。外商直接投资直接就业效应系数为0.62，说明外商直接投资的增加对辽宁省的就业直接拉动作用是非常积极的。辽宁省1990年外商直接投资的就业水平仅为4.60万人，到2007年外商直接投资的就业水平达到54.60万人，比1990年增长了10倍，外商直接投资对就业的直接效应越发显著。
（二）外商直接投资的总体就业效应
考虑到数据的可得性，选取1985―2007年共23个数据。外商直接存量投资和国内存量投资是以1985年为基期的各年投资增量的和，在这里忽略折旧。汇率数据为年加权平均汇率。所有数据来自历年《辽宁统计年鉴》和《中国金融年鉴2008》。
运用Eviews5.0对方程（8）进行估计，结果为：
lnL=7.07 － 0.04lnID + 0.11lnTID + 0.03lnIF － 0.08lnTIF + 0.04lnIFt(－1) (11)
（57.08）（-2.88） （3.26） （2.51） （-3.06） （3.36）
R2=0.97 调整后R2=0.96 DW=1.63 F=113.21
对回归方程(11)的残差序列进行ADF单位根检验。其中t统计量为-3.77，表明在5%的显著性水平下拒绝有单位根的原假设，所以残差序列是平稳的，说明所估计的的各个变量之间具有协整关系，不存在伪回归问题。计量分析结果表明，所有参数均在5%的显著性水平下显著，F统计量在1%显著性水平下显著，模型拟合很好。根据DW检验、残差序列自相关图以及LM检验可知，并不存在序列自相关问题。
实证结果表明，国内流量投资对总体就业并没有起到直接的促进作用，不过国内的存量投资对总体就业的间接促进作用较大。外商直接流量投资对总体就业水平起到了直接的促进作用，直接就业效应系数为0.03，这与上面分析得到的外商直接投资流量对外企就业的直接促进作用是一致的，说明外商直接投资流量确实提高了辽宁省的就业水平。但用外商直接存量投资度量的间接就业效应系数为-0.08，说明外商投资存量对总体就业起到了“挤出”的作用，甚至大于外商直接投资的直接促进作用，这可能是由于外商投资对国内投资的挤出以及产业关联不强造成的。通过外商直接投资流量和投资存量前的总体直接就业效应系数与间接就业效应系数相加，可以得到外商直接投资总体就业效应系数为-0.05，说明外商直接投资对总体就业的促进作用并不显著。
进一步分析2007年辽宁省外商直接投资的产业或行业分布可知，第二产业占总投资额的60%，第三产业为35%，第一产业为5%，总体产业分布很不均衡。同时，各产业内部分布也不均衡，第二产业中的制造业占第二产业的比重达90%，占总投资额的比重超过50%；第三产业中的房地产业占第三产业的比重达60%，占总投资的比重超过20%。辽宁省的外商直接投资主要集中在这两个行业，而这些行业恰恰是国内企业竞争相当激烈的行业，所以外资的进入无疑加剧了竞争。而外资在其他领域涉及过少则不利于辽宁省产业结构的调整，只会加剧国内竞争。外商投资的过度集中也从侧面反映出外商直接投资与国内投资的产业联动性不强。
为了判断外商直接投资是否对国内投资产生了挤出效应，下面建立计量模型予以实证分析。根据Teanravisitsagool［12］的绝对挤入和挤出模型，考察外商直接投资对中国国内投资的长期影响。一个地区的总投资主要由国内投资与国外投资两部分构成，影响国内投资的因素还有利率以及国内总产出水平，即GDP。但是由于利率在模型中的影响并不显著，很多研究都证明了这一点，因此建立下面的计量经济模型。
IDt=C1+β1IFt+β2GDPt+μt(12)
IDt表示第t年的国内资产投资总额，近似等于固定资产投资总额减去外商直接投资额，IFt表示第t年的外商直接投资额，GDPt表示第t年的实际国内总产出水平。
通过Eviews5.0对方程（12）进行估计，结果为：
ID=－4119.39 － 1.51IF + 72.17GDP + 1.33t-1+εt(13)
（-6.75）（-2.15） （9.13） （113.20）
R2=0.99 调整后R2=0.99 DW=1.40 F=6777.80
为了避免存在伪回归问题，对方程（13）的残差序列进行ADF单位根检验，发现残差序列在1%的显著性水平下拒绝原假设，残差序列平稳。说明各变量之间存在长期的协整关系。方程拟合程度、参数显著性和模型拟合程度均通过了检验。由于β1
（三）辽宁省内各地区外商直接投资的直接就业效应
考虑到单个地区的外企从业数据只从1995年开始，因此选取样本数据为1995―2007年间共13年数据。所有数据均来自历年《辽宁统计年鉴》。
面板数据检验方法主要有两大类：一类为相同根情况下的单位根检验，另一类为不同根情况下的单位根检验。本文将对序列lnFDIL和lnFDI在相同根和不同根的情况分别进行检验，检验方法为LLC检验和Im-Pesaran检验。单位根检验结果如表2所示。检验结果表明，在两种情况下序列均在5%的显著性水平下拒绝原假设，说明lnFDIL和lnFDI序列不存在单位根。
表2lnFDIL和lnFDI序列单位根检验结果
变 量数据生成过程LLC统计量P值Im-Pesaran检验P值lnFDIL（c，0）-7.3880.000-4.3640.000lnFDI（c，t）-5.7460.000-1.9280.027 注：LLC检验和Im-Pesaran检验的原假设是存在单位根，（c，0）表示只存在截距项，（c，t）表示既存在截距项也存在时间趋势。
首先分别计算三种形式的模型，即不变系数模型、变系数模型和变截距模型，在每个模型的回归统计量里可以得到相应的残差平方和S1=27.70、S2=35.20和S3=115.80。其次计算F统计量，其中N=14，K=1，T=13，得到的两个F统计量分别为：
F1=［(S2-S1）／13］／（S1/154）=3.79 F2=［(S3－S1)/26］/（S1/154）=1.94
通过查统计分布F表得到在5%显著性水平下的相应临界值为：
Fa2(26,182)=1.69 Fa1(13,182)=2.21
由于F2>1.69，所以拒绝H2；又由于F1>2.21，所以也拒绝H1。因此，模型应采用变系数模型。
运用Eviews5.0对方程（9）进行估计，采用固定效应模型，为了消除截面之间的异方差性，本文对模型进行截面加权处理，结果如表3所示。其中，R2=0.98，调整后R2=0.97，DW=1.82，F=245.50。方程的拟合程度很好，模型自身也都通过了检验。不过模型中的一些变量系数的显著性没有通过检验，说明在个别地区外商直接投资与就业之间的关系并不显著。
实证结果表明，在10%的显著性水平下，沈阳、大连、鞍山、本溪、阜新、铁岭和葫芦岛的直接就业效应系数均显著。但外商直接投资与就业量之间关系不同，大连、铁岭和葫芦岛三个地区呈正相关关系,沈阳、鞍山、本溪和阜新四个地区呈负相关关系。需要注意的是，当呈负相关关系时，并不表示外商直接投资没有创造就业机会，而只是这种创造就业岗位的能力相对于总的投资来讲，并没有得到显著的增强。
表3方程（9）面板数据回归分析结果
变 量相关系数t统计量P值
c0.2643.3630.001Log（FDI_SY）――沈阳-0.084-1.1740.089Log（FDI_DL）――大连0.2761.8890.061Log（FDI_AS）――鞍山-0.290-2.2370.027Log（FDI_FS）――抚顺-0.239-1.5530.123Log（FDI_BX）――本溪-0.711-5.2820.000Log（FDI_DD）――丹东-0.238-1.0050.317Log（FDI_JZ）――锦州-0.035-0.6050.546Log（FDI_YK）――营口-0.192-1.4180.158Log（FDI_FX）――阜新-0.247-1.9110.058Log（FDI_LY）――辽阳-0.477-1.3310.185Log（FDI_PJ）――盘锦0.0030.0320.974Log（FDI_TL）――铁岭0.3141.9530.053Log（FDI_CY）――朝阳-0.072-0.1420.888Log（FDI_HLD）――葫芦岛0.5672.3710.019
辽宁省的外商直接投资主要集中在沈阳市和大连市，但沈阳市和大连市的外商直接投资与就业量之间的关系却截然不同。大连市的外资直接就业效应系数为0.28，而沈阳市为-0.08。出现这种现象不难理解，2003年沈阳市外商直接投资的数量首次超过大连市，并且一直延续至今，但是沈阳市外企的从业人员大约只有大连市的1/3，所以相对于数量较多的投资而言并没有带来就业量的增加。进一步分析沈阳市和大连市的吸引外资领域以及行业从业人员分布同样可以进行解释。辽宁省的外企从业人员大多分布在第二产业，沈阳市外企从业人员2006年底大约为10万人，而工业企业年平均人数达到12万人，说明从业人员分布更加集中。在第二产业内部同样有向制造业集中的趋势，沈阳市和大连市都占到第二产业的98%。同时，沈阳市和大连市制造业内部行业分化比较严重。在外商直接投资额相当的情况下，沈阳市装备制造业就业人数占制造业总就业人数的60%，而大连市占43%。在塑料制造业中，沈阳市外资额是大连市4倍，沈阳市外企从业人员占总制造业的比重为2.10%，大连市为4%，说明其就业量远不及大连市。
四、结论与建议
第一，外商直接投资的直接就业效应明显，控制和引导外资的进入方式与行业选择可以进一步提升直接就业效应。从对辽宁省的实证分析结果来看，1990―2007年外商直接投资每变动1%，直接就业水平增加0.62%，外商直接投资的直接就业效应非常明显。因此，吸引外资能够提升辽宁省的直接就业水平。一直以来，中国乃至辽宁省的招商引资政策主要是吸引外资，弥补国内资本不足。国际金融危机背景下，出现了部分外资撤离的情况。其实，这正是一次调整外资政策的机会，以就业为导向的引资策略必须提倡。除加大引资规模外，还必须注重影响外资直接就业效应的诸多因素。流量投资对就业的影响主要与外资企业进入的方式和进入的行业有关。外资企业的进入主要体现在两个方面：一个是新增的企业投入，这部分会直接拉动就业水平的提升；另一个可能通过合资或合作的形式，如果外资企业提高资本―劳动比，则会降低就业水平。如果外资企业新增投资，则会提高就业水平。外资企业进入的行业如果属于劳动密集型产业，则会对就业起到巨大的作用。如大连市近年来外资的独资经营以及对第三产业的投入均对拉动就业起到重要作用。因此，积极引导外资进入方式和进入的行业是扩大外资直接就业效应的关键。
第二，外商直接投资的间接就业效应为负，选择互补性和辐射性强的外资项目有助于控制挤出效应。负的间接就业效应从一定程度上体现了选资的重要性，要改变先前只注重数量不注重质量的引资观念。从对辽宁省的实证分析结果来看，1985―2007年外商直接投资流量投资对总体就业的直接就业效应系数为0.03，存量投资的间接就业效应系数为-0.08，因此总的就业效应系数为-0.05。进一步的实证分析证明，国外投资确实对国内投资产生了挤出效应，外商直接投资每增加1单位，国内投资减少1.51个单位。因此，扩大外商直接投资正的间接就业效应（如扩大产业关联度，加强外商直接投资产业与国内产业的联系）、减少外商直接投资负的间接就业效应（如减少外资与国内投资的过度竞争）是关键。结合辽宁省实际情况，外资进入的制造业是辽宁省的重点行业，这势必会加剧竞争，所以如何正确处理好引资与就业之间的关系很重要。同时，外资在第一产业和第三产业投资较少，这样既不利于辽宁省产业结构的调整，也减弱了产业关联度；而且对外资的引资优惠政策加大了国内企业的成本，导致了不公平竞争。辽宁省的投资来源主要是香港、日本的中小企业，对周边辐射较小。上述因素均造成了辽宁省外商直接投资负的间接效应大于其正的间接效应，造成总的间接效应为负的局面。因此，相关部门在未来的“招商选资”过程中，应考察外资项目与本地企业的互补性以及外资项目的辐射和产业联动效应。选择互补性和辐射性强的项目，不仅有利于提升就业效应，也有助于辽宁省的产业结构升级与完善。
第三，各地区外商直接投资的直接就业效应差异明显，通过宏观总体筹划引发协同效应，可以大幅提升外商直接投资的就业促进作用。辽宁省各地区的外商直接投资就业效应差异非常明显，尤其是作为经济增长极的沈阳市和大连市的差异较大，这对地方引资方向的确定有重要的参考价值。为保证辽宁省经济更好更快的发展，理应促进省内各地区均衡发展，形成区域优势，加快沈阳市和大连市之外其余城市的经济建设。辽宁省应该积极引导地方经济的发展，为各个地区创造一个公平、开放的投资环境，同时，结合当地的产业结构和就业情况，积极引导外商直接投资的区域布局，促进地区经济均衡发展。在政府从“招商引资”向“招商选资”转变的过程中，各地区外商直接投资就业效应的巨大差异，恰给政府提供了一次难得的统筹规划机会，将沈阳市和大连市两个城市的引资经验扩展到全省，必将极大地提高辽宁省的总体就业水平。
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直接投资和间接投资篇8
关键词：外国直接投资；就业效应；积极影响；消极影响
中图分类号：F24文献标识码：Adoi：10.19311/ki.16723198.2017.04.032
1外国直接投资在我国的就业数量效应
1.1直接效应
从总体看，外国直接投资对我国就业的影响趋势是不断增加的。外国投资单位就业人数逐年递增，从2005年的688万人上升至2015年的1446万人，外企就业人数占全国就业人数的比例由2005年的0.92%上升至2015年的1.87%，占城镇就业人员的比例由2005年的2.42%上升至2014年的3.58%。
图1是外企就业人数占全国就业人数比例的趋势图，从趋势图上可以更清楚直观地看出外国直接投资企业对就业贡献的动态变化。2005年至2015年间，外国直接投资企业新增就业岗位758万个，大批进人的外国直接投资在一定程度上缓解了我国的就业压力，削弱了国有企业和集体企业大规模裁员造成的社会震荡。
运用数据进行实证分析，选择2005-2015年外国直接投资企业的就业人数（用Y表示）和投资额（用X表示）为解释变量，利用Eviews件建立计量模型。时间序列数据进行对数处理后容易得到平稳序列，所以对数据X、Y分别取对数，记为lnX和lnY，并用最小二乘法做简单的回归分析。
R2=0.872099说明样本回归直线的解释能力为87.2099%，这代表外国直接投资企业就业人数变动的87.2099%可由样本回归直线作出解释，回归直线的拟合优度较高。方程的F值为61.36704，自变量的t值为7.833712，说明方程总体的线性关系显著，解释变量是被解释变量的主要影响因素。可以看出，外国直接投资每增加1万美元，将会增加0.972114万个就业岗位。
1.2间接效应
由于各经济部门之间的联系是相互的，所以投资具有乘数作用。某一部门的一笔投资不仅会增添本部门的收入，而且会在国民经济各部门引发一系列的连锁反应，从而使其他部门的投资与收入增加。
就业乘数理论是凯恩斯乘数理论在就业中的运用，该理论说明了增加投资对减少失业情况和摆脱经济衰退的重要作用。增加投资，就要加大生产生产资料的力度，从而使就业岗位增加，社会上的总收入增加。同时，收入的增加会造成消费增加，由此需加大生产消费品，这样就会增添新的就业岗位，增添新的收入。
2外国直接投资在我国的就业质量效应
提升就业质量的一个显著表现是工资水平得到提高，外国投资单位就业人员平均工资从2005年的23625元上升至2015年的76302元，有显著的提升。
外国投资单位就业人员平均工资的提升离不开外国直接投资额的逐年增加。结合数据进行实证分析，选取2005-2015年的外国投资单位就业人员平均工资（用W表示）与外国直接投资额（用X表示）为解释变量，用最小二乘法做简单的回归分析。
R2=0.846998表明拟合优度高，外国直接投资额对外国投资单位就业人员平均工资的解释能力为846998%，样本回归直线的解释能力较好。方程的F值为49.82277，自变量的t值为7.058525，说明方程总体的线性关系显著。表明外国直接投资对外国投资单位员工的平均工资产生了较大的正面影响，外国直接投资平均每增加1亿美元，外国投资单位员工的平均工资将增加70.98115元。
提升就业质量的另一个显著表现就是企业员工的平均工资普遍高于其他类型的企业。从图2可以看出，外企员工的平均工资明显高于国有单位员工的平均工资。主要原因是外国直接投资企业资金雄厚、技术先进，拥有高水平的经营管理能力和良好的企业文化。此外，外国直接投资企业促进了国内职工制度的改革，带动了国内企业工资水平的普遍提升。
3外国直接投资对我国的消极影响
3.1削弱了国内企业的研发创新能力
由于外商直接投资企业在我国的发展，外资企业和国内企业之间的竞争越来越大，外资企业将在一定程度上抑制国内企业开发新产品和新技术。同时，外商直接投资企业利用更有利的薪酬待遇与国内企业争夺人才，导致中国国内的产品、技术研发创新实力减弱。
我们应该重视国内企业的发展，决不能简单地利用外国直接投资来缓解中国的就业压力，忽视国内企业和国内投资对就业所做的贡献。
3.2影响了中国民族经济的发展
外国直接投资大规模地进入我国，在很长一段时间后必然会加剧外资经济与国民经济之间激烈的竞争。外商直接投资依靠其在资金、技术、人才、品牌、管理等方面的优势，在“绿地投资”和并购国内企业的共同作用下，一定程度上已经控制了我国的部分行业和市场。而且部分外资企业通过不正当手段吞并我国国内企业的资产，利用其在中国的劳动力成本相对原国家更低的优势，与国内企业展开激烈的竞争，排挤我国民族品牌的产品，迫使大批民族品牌逐步退出市场，这对我国民族经济成长造成了明显的消极影响。
3.3加剧了中国地区经济发展的不平衡
2015年1-12月，我国东部地区使用外国直接投资额为6552亿元人民币，中部地区使用外国直接投资额为645亿元人民币，西部地区使用外国直接投资额为617亿元人民币，图3显示，中西部地区外国直接投资额所占比重仅为16%。
图32015年三大地区外国直接投资额所占比重
数据来源：中华人民共和国国家发展和改革委员会。一是我国采取由东向西、由沿海到内地的梯度开放战略，二是东部地区具有一定的人才、技术、地理位置、基础设施等优势，二者共同作用造成了这种不均衡格局。虽然近年来我国政府在西部大开发中投入了大量精力，还利用优惠政策鼓励外商更多地向中西部地区投资，但却没有取得显著成效。
外国直接投资在我国三大地区的不均衡分布，会造成我国区域之间的劳动力不均匀分布，加剧了我国中西部地区的大批劳动力流入东部，引起了中国区域经济发展差距的扩大，又进一步造成了不同区域对外资吸引力的差距，进而形成恶性循环。
3.4加重了环境恶化和资源消耗
外商直接投资企业中的一些高消耗、高能耗、高污染企业，对我国的环境和资源有很大的负面影响。这些外国直接投资企业实际上是将原来的国家和地区的高消耗、高能耗、高污染行业移到中国，以降低对自身生态环境和资源的恶劣影响。这却加剧了生态环境的恶化和资源的消耗，而且还危害当地职工的身体健康，阻碍了中国经济的可持续发展。
参考文献
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