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中国FDI流入与出口关系研究

更新时间:2009-03-28

在国际直接投资理论的长期发展中,对外商直接投资(FDI)和出口之间的关系研究一直是学者关注的焦点,且研究所得到的关于FDI对出口存在何种影响的观点和结论存在着巨大分歧。2014年,根据《世界投资报告》(United Nations,2014),中国历史上首次成为全球最大的FDI接收国,而且中国内地的外商直接投资(FDI)主要来自亚洲非洲、非洲、欧洲、北美洲等国家和中国港澳台地区。因此,在经济全球化的条件下,本文实证研究中国FDI与出口之间的相互关系。根据研究结果提出关于FDI流入和出口贸易的政策,在全球机遇与危机并存的大环境下,对促进中国经济持续稳定发展,实现外贸强国的伟大目标具有积极意义。

一、文献综述

关于FDI和出口的关系在不同的国家也存在争议,但多数观点认为,FDI对出口有促进作用。Ahmed等人(2007)[1]利用自回归分布滞后(ARDL)方法,对撒哈拉以南的非洲国家进行实证研究,并发现在加纳和肯尼亚等国,FDI和出口之间存在着双向的因果关系;在南非,从FDI到出口之间存在着单向的因果关系。Prasanna(2010)[2]利用回归分析法,发现印度的FDI流入对其出口存在着明显的促进作用。Zhang(2005)[3]利用回归分析法,认为中国FDI对出口存在着正面影响。

国内方面,近几十年来,中国学者围绕FDI流入与中国出口之间的关系展开研究,主要包括FDI与出口之间是替代关系还是互补关系或互动关系以及两者何为因何为果。从研究方法来看,一些学者运用格兰杰因果分析方法,如梁琦、施晓苏(2004)[4]运用格兰杰因果分析法,实证结果表明,在我国,外商直接投资和国际贸易之间的互补作用大于替代作用,FDI和制成品的出口具有双向的因果关系,即FDI的流入会促进制成品的出口;与此同时,扩大出口也可以吸引更多的FDI流入。张谊浩(2004)[5]采用Granger因果检验,实证结果表明,中国FDI流入与对外贸易(包括进出口)之间存在互为因果的正反馈关系。李琴(2004)[6]采用时间序列的平稳性ADF检验和协整检验,实证结果表明,FDI流入与我国进出口之间存有长期稳定的正相关关系,既促进了进口贸易也促进了出口贸易。一些学者运用回归分析,如张应武(2007)[7]使用引力模型对截面数据进行回归分析,实证结果表明:在我国,FDI流入与出口贸易之间存在显著的互补性,即FDI与出口相互促进。汪素芹、姜枫(2008)[8]对日本、美国在中国投资对其本国贸易的影响进行了回归分析,实证结果表明,FDI是出口的主要影响因素之一,FDI来源的不同导致各自的影响不同。来自日本的FDI与贸易出口是互补关系;来自美国的投资与贸易出口是替代关系。陈继勇、秦臻(2006)[9]采用结合混合回归分析与横截面分析两种方法,结果表明,外商对华直接投资对中国商品进出口、出口、进口的增长均存在长期且显著的促进作用,而且这种促进作用存在一定的时滞性,同时,横截面分析结果显示这种促进,作用随着时间的推移是波动的,但总体趋势不断增强的。赵倩倩(2014)[10]运用回归分析,结果表明,中国FDI与进出口总额、进口总额和出口总额都呈现正相关关系,即FDI流入的增加对中国的对外贸易有促进作用并且对出口的促进作用大于进口。还有学者运用相关性分析:武齐、张为付(2005)[11]利用我国从改革开放到加入世贸组织之前的数据,根据《国际贸易标准分类(SITC)》的分类方法计算专业化系数进行相关性分析。分析结果为,FDI规模的扩大促进了对外贸易规模的增加、出口产品竞争力的提升和出口商品结构的改善。从所用理论模型来看,汪素芹、姜枫(2008)[8]和陈继勇、秦臻(2006)[9]采用贸易引力模型,本文与以往传统实证方法不同,采用创新的分样本滚动窗口检验。

二维超声联合四维彩色多普勒超声的确诊率显著高于单纯二维超声的确诊率,具有明显的统计学差异(P<0.05),见表1。

以往文献大多采用贸易引力模型和和全样本因果关系检验,但是具有不完全可靠性,因为时间区间内可能存在结构性变动,进而引发全样本因果关系检验结果可能出现偏差。因此,本文采用创新的分样本滚动窗口检验,结果证明,二者存在显著相关的区域多发生在世界或区域经济发生强烈波动的时期。

yt01yt-1+…φpyt-pt,t=1,2,…,T

二、研究方法和数据

()研究方法

1.拔靴全样本因果关系检验

格兰杰因果关系检验(Granger,1996)[12]假设被检验的时间序列是稳定的。但是,当这一假设前提不成立时,全样本因果关系检验统计量将有可能不再服从标准渐进分布。在这种情况下,对VAR模型的估计将会出现很大的困难。Shukur and Mantolos(1997a)[13]使用蒙特卡洛模拟来估计修正的Wald检验的效力和特性,但是,Wald检验在中小样本中并不具有适用性。Shukur and Mantolos(1997b)[14]表明,使用RB(the residual-based bootstrap)方法可以显著提高临界值效力。RB方法在测试标准渐进分布时无需考虑时间序列是否协整,这一特性在众多蒙特卡洛模拟的研究文献中已经得到了证实。因此,根据以上分析,本文利用基于RB修正的LR统计量来检验FDI和出口之间的关系。

以下方程是VAR(p)模型,本文将利用这一方程阐述基于RB修正的LR统计量因果关系检验。

告知学生不要预习文本内容,但可提前预习课文后面的生字词,教师在课堂上给出关键词“Harvard University”同时这也是文章的主题,在学生阅读文本内容前,让学生通过标题—“My first week at Harvard”以小组为单位,进行“brainstorming”讨论,把已知的背景信息(schema)展现在K信息栏。最好以表格的形式展示出来。

(1)

[5]张谊浩,王胜英.国际贸易与对外直接投资相互关系的实证分析——基于我国数据的Granger非因果检验[J].国际贸易问题,2004,(01):71-75.

 

(2)

其中,exportt代表中国的出口,FDIt代表中国的FDI流入代表滞后算子,被定义为Lkxt=xt-k

2.参数稳定性检验

根据方程(2),通过检验φ12,k=0(k=1,2,…,p)验证FDI不是出口的格兰杰原因的原假设;同样,通过检验φ21,k=0(k=1,2,…,p)也可以验证出口不是FDI的格兰杰原因的原假设。如上所述,全样本因果关系检验的结果可以通过基于RB的概率值p以及修正的LR统计量表现出来。如果第一个原假设φ12,k=0(k=1,2,…,p)被拒绝,则证明FDI对出口存在显著的因果关系,这表明,FDI能够解释出口的变化。同样,如果第二个原假设φ21,k=0(k=1,2,…,p)被拒绝,则证明出口对FDI存在显著的因果关系

为保证实证结果的可信性,全样本因果关系检验通常假设VAR模型中的参数不存在结构性变动,而事实上,时间序列的VAR模型在全样本区间内通常都存在着结构性变动,这将会导致全样本因果关系检验结果的不可靠性,也就是说,时间序列在全样本区间上的因果关系可能并非一成不变。因此,从短期对参数稳定性进行检验。

在短期参数的稳定性检验中,使用Sup-F,Mean-F and Exp-F三个统计量。在实证研究中,长期协整关系和参数稳定性也应该被检验,除非允许误差修正,否则,如果忽略长期的检验,那么一阶单整的时间序列即便在协整的情况下也可能会导致VAR模型的错误。根据现有的文献,使用全面改进的普通最小二乘估计量(FM-OLS)来检验协整回归的参数估计量。同时,当被检验序列是一阶单整时,本文使用L_c检验时间序列是否协整。

以上检验是LR统计序列得出的,它们可以用来检验参数稳定性以解决可能存在的未知时间点上的结构突变问题。由于以上检验并不服从标准渐进分布,临界值和概率值p是由参数自举程序均值计算而来。具体来说,临界值和概率值p是通过对从常参数VAR模型中产生的10 000个样本进行蒙特卡洛模拟求均值而构成的渐进分布获得的。除此之外,Sup-F,Mean-F和Exp-F三个统计量需要对样本进行双边15%的修整(Andrews,1993)[15],因此,能够应用的是剩下的(0.15,0.85)的区间。Lc统计量分别是通过文中方程和VAR系统计算得来。

3.分样本滚动窗口因果关系检验

尽管诸如虚拟变量和样本分割等方法可以检验结构性变动,但实践表明,这些方法存在着先验偏差。因此,基于修正的拔靴估计,使用拔靴分样本滚动窗口因果关系检验法,可以克服参数不稳定性的问题且能避免先验偏差。

所谓分样本滚动窗口因果关系检验,即将全样本按照一定尺寸分割成小样本进行因果关系检验,并将分成的小样本从全样本首端逐步滚动,直至全样本末端(Balicilar,2010)[16],步骤如下:在长度为T的时间序列中设定分样本长度为l,并设定每个分样本的末端为=l,l+1,...,T,那么可以构造出T-l个分样本。根据基于RB的修正LR因果关系检验,每一个分样本都可以得出一个因果关系检验的实证结果。将观测到的所有概率值p和LR统计量按照时间顺序汇总,就可以得到分样本滚动窗口因果关系检验的结果。本文将使用这一方法检验FDI和出口之间的关系,并观察其相互关系是否会随时间变动。方程(3)描述了FDI对出口的影响:

随着社会的不断发展,我国农业以及水果行业也在日益进步,尤其是当前我国水果行业的利润更是与日俱增,有着非常广阔的发展前景。在该行业发展的过程中,水果的包装工作无论是对采后贮藏、运输还是在销售过程中都起到至关重要的作用。因此,本文将从我区水果包装的现状及其存在的问题进行简单分析,并在探讨中获取一些相关启示,以促进水果包装工作和该行业的进一步发展。

 

(3)

其中,Nb表示拔靴重复次数;表示在方程(3)的VAR模型中得出的拔靴估计量。类似于方程(3),方程(4)被用来分析出口对FDI的影响,其中表示在方程(4)的VAR模型中得出的拔靴估计量。

 

(4)

采用90%的置信区间,最低限制是的第5位,最高限制是的第95位(Balcilar,2010)[16]。分样本窗口尺寸l和回归中的每一个增量间隔都会对滚动窗口的实证结果精确度产生影响。由于滚动回归数目的增加可以转化为更多细节性的信息,因此,小的增量间隔更有利于提升滚动窗口检验的精确度。合适的窗口尺寸的选择是至关重要的,较大的窗口尺寸虽然能够显著提升检验结果的精确度,但是其也会对检验结果的代表性产生负面影响,尤其是在存在异方差的情况下,这一影响更为显著。因此,窗口尺寸的选择,需要在结果的精确度和代表性之间权衡。本文最终选择了一个较小的窗口尺寸(24个月),由于滞后期的存在,这样的窗口尺寸能够保证VAR模型中的确切观测数目。

实验方法:将已经收集好的石蜡包埋的组织标本,逐个放置于切片机上,将蜡块与刀刃的位置和角度调好之后,制成5μm,边缘整齐平整的组织切片2张,而且卵巢癌患者蜡块要求每个组织切片中均含有瘤巢。免疫组化的操作步骤按照说明书进行烤片脱水、脱蜡、水化-高温高压抗原热修复-滴加一抗-4°C冰箱中保存过夜-放入PBS缓冲液中清洗后滴加二抗-DBA染色-苏木精复染、分化返蓝——脱水、封片。其中一抗中抗EGR-1抗体稀释浓度为1:100;抗HER-2抗体稀释浓度为 1:150。

()数据来源和处理

本文选取1994年1月到2014年11月的中国FDI和出口月度数据进行实证分析。月度数据的使用能够使得样本容量足够大,更能典型地说明时间序列在样本区间上可能存在结构性变动。

本文选取的数据时间区间包含了如东南亚金融危机、俄罗斯金融危机以及2008年全球金融危机等诸多世界或区域经济波动,这有利于实证方面更加全面地考察FDI和出口之间的关系。数据来源方面,本文所用出口数据源自International Financial Statistics(IFS);所用FDI数据源自东方财富网数据中心。

首先,为消除季节性变动的影响,采用census X-13季节调整法对FDI和出口数据进行季节性调整(SA)。其次,由于出口数据和FDI数据数值较大,为减小数据间差异并消除潜在的异方差性,经季节性调整后的FDI数据和出口数据均取自然对数处理。根据中国统计年鉴数据显示,中国FDI和出口均呈现上升趋势。相对而言,出口的变动更加稳定,FDI的变动则波动较大。

上世纪七十年代,原轻工业部成立了全国家用电器工业科技情报站;1980年,北京家用电器研究所(2002年更名为中国家用电器研究院)被确定为全国家用电器工业科技情报站归口单位。同年,我国家电行业第一本行业期刊《家用电器》创刊。1996年,根据中国轻工总会轻总息[1996]11号文件,全国家用电器工业科技情报站更名为全国家用电器工业信息中心,成为中国轻工业信息中心所属33个全国轻工行业信息中心之一,并设置在中国家用电器研究院。

三、实证结果

()单位根检验

单位根检验的方法主要有ADF检验、DF GLS检验、KPSS检验和PP检验。由于样本容量限制,不同的检验方法在扭曲和效力方面有不同。通过有限分布的方式,在大样本中,ADF检验和PP检验是最有效的。因此本文使用ADF检验和PP检验进行研究分析。作为对ADF检验和PP检验的补充,本文也采用KPSS检验方法对FDI和出口进行检验,总体结果如表1所示:

 

1 单因素单位根检验

  

变量原序列一阶差分ADFPPKPSSADFPPKPSSFDI-1.579(2)-2.411[7]1.922[12] -13.356(2) -31.970[8] 0.016[1]EXPORT-1.018(2)-1.524[8]2.029[12] -16.190(1) -24.603[1] 0.164[8]

注释: 表示在1%的显著水平下拒绝原假设;中括号内的数字表示由递推t统计量选择出的滞后阶数(Perron,1989);小括号内的数字是由纽维西测试(1987)得出的巴特利特内核截断。

如表1所示,ADF检验和PP检验中,FDI和出口在原序列状态下均没有拒绝时间序列含有单位根的原假设,KPSS检验也表明,FDI和出口在1%的显著水平下拒绝原序列稳定的原假设。经一阶差分后,ADF检验和PP检验表明,FDI和出口均能在1%的显著水平下拒绝原序列存在单位根的原假设,同时,KPSS检验也表明,FDI和出口均不能拒绝原序列稳定的原假设。由此来看,FDI和出口均属于一阶单整。由于本文使用基于RB修正的LR统计量因果关系检验,因此,无需进行协整检验。

()全样本因果关系检验

根据方程(2),本文通过双变量VAR模型检验了FDI和出口之间的因果关系。基于施瓦茨信息准则(SIC)的最佳滞后期为3。表2为基于RB修正的LR统计量全样本因果关系检验结果。

2 基于RB修正的LR统计量全样本因果关系检验

  

拔靴LR检验H0:FDI不是出口的格兰杰原因H0:出口不是FDI的格兰杰原因统计值概率值统计值概率值检验值4.8690.22029.208 0.000

注释: 表示在1%的显著水平下拒绝原假设。

全样本因果关系检验结果显示,从出口到FDI存在单向的因果关系。FDI不能有效解释出口的变化,但出口的变化在1%的显著水平下能够有效解释FDI的变化。考虑到全样本因果关系检验潜在的假设为全样本区间的参数是稳定的(Zeileis等,2005)[17],如果这一假设不成立,那么全样本因果关系检验的结果很可能是不可靠的。为验证全样本因果关系检验结果的可靠性,进行参数稳定性检验。

()参数稳定性检验

[7]张应武.对外直接投资与贸易的关系:互补或替代[J].国际贸易问题,2007,(06):87-93.

如表3和表4所示,在FDI、出口以及VAR模型中均存在结构性突变,其中,FDI在5%的显著水平下拒绝原假设,其他参数在1%的显著水平下拒绝原假设。Mean-F统计量和Exp-F统计量均在不同的显著水平下表明,FDI、出口和VAR模型可能会存在随时间渐变的性质。Lc统计量原假设参数为常数,表4中的Lc统计量表明,VAR模型中的参数在1%的显著水平下服从随机游走,这说明VAR模型中的参数存在不稳定性。因此,短期参数稳定性检验拒绝参数为常数的原假设,由于存在结构性变动,参数在短期内是不稳定的。这表明,全样本因果关系检验的不可靠性。

 

3 EXPORTFDI短期参数稳定性检验

  

统计量EXPORTFDIBootstrapBootstrap统计值概率值统计值概率值Sup-F30.104 0.00020.570 0.021Mean-F11.755 0.0088.607 0.061Exp-F11.644 0.0006.021 0.051

本文通过10 000次拔靴重复以计算出概率值。 分别表示在10%、5%和1%的显著水平下拒绝原假设。

正如单位根检验所示,FDI和出口均为一阶单整,这表明,由变量组成的VAR模型在原序列不协整的情况下可能会被错误指定。因此,有必要对FDI和出口进行长期的协整检验。本文利用FM-OLS估计量检验变量之间是否协整。四个统计量(Sup-F,Mean-F,Exp-F和Lc)被用来检验参数长期的稳定性。表5为长期参数稳定性检验和协整检验的结果。

 

4 VAR模型短期参数稳定性检验

  

检验结果Sup-FMean-FExp-FLC统计值35.054 18.689 13.184 3.085 概率值0.0030.0100.0050.009

注释:本文通过10 000次拔靴重复以计算出概率值; 分别表示在10%、5%和1%的显著水平下拒绝原假设。Hansen-Nyblom 参数稳定性检验的是VAR模型中所有共同参数的稳定性。

 

5 长期参数稳定性检验

  

稳定性检验Sup-FMean-FExp-FLcEX =α+β∗FDI66.947 27.720 28.916 5.175 拔靴概率值<0.01<0.01<0.010.005

本文通过10 000次拔靴重复以计算出概率值。 分别表示在10%、5%和1%的显著水平下拒绝原假设。

表5中,Lc统计量在1%的显著水平下拒绝了原序列协整的原假设;Sup-F统计量在1%的显著水平下证明长期中可能存在结构性突变;Mean-F统计量和Exp-F统计量也在1%的显著水平下表明参数在长期中可能存在随时间的渐变。

综上所述,考虑到FDI、出口和VAR模型中存在结构性变动,全样本因果关系检验被证明具有不可靠性。下文利用拔靴滚动窗口因果关系检验法重新检验中国FDI和出口之间的关系。

()分样本滚动窗口因果关系检验

本部分利用基于拔靴方法的修正LR因果关系检验,在分样本滚动窗口中检验FDI和出口的因果关系。其原假设为FDI不是出口的格兰杰原因,反之亦然。LR统计量的拔靴概率值可以通过方程(3)中构建的VAR模型估计出来。本文使用的分样本窗口大小为24个月,具体原因在方法部分的介绍中已经阐述。

图1表明,在一些子区间内(1997M8-1998M2,2000M12- 2001M1,2007M2-2009M1,2009M11-2011M1,2011M3-2012M5,2012M8-2012M12),原假设被显著拒绝。在这些子区间中,只有两个窗口分布在2000年左右,7个窗口分布在东南亚金融危机和由此引发的俄罗斯金融危机左右。大部分窗口(59个窗口)分布在08年金融危机及“后危机时代”。图1的结果表明,FDI对出口存在影响的时期多出现区域或世界性的经济波动,由此可以认为,FDI对出口产生影响多源于强烈的外部经济震荡冲击。图2显示,在这些存在影响的时间区间内,2001年是一个明显的分界线。2001年之前,FDI对出口多为抑制作用;2001年以后,FDI对出口多为促进作用。

图1和图2的实证结果表明,第一,在大多数时间区间内,FDI对出口影响并不显著。这一结论和以往文献结论差异很大。以往文献多在全样本检验的框架下得出FDI促进出口的结论,而参数稳定性检验和滚动窗口检验表明了全样本因果关系检验的不可靠性。FDI对出口的影响存在复杂性,既存在正面影响,又存在负面影响。FDI由横向FDI和纵向FDI构成,横向FDI对出口的抑制作用更大,而纵向FDI对出口的促进作用更大。

混凝土设计强度为C30,基准配合比为:水泥:水:砂:石=1:0.48:1.51:2.47,按硅粉等质量替换水泥率0%、4%、8%和12%设计5组配合比,每组配合比成型15个100 mm×100 mm×100 mm试块。采用HJW-60型单卧轴强制式搅拌机,搅拌速度35 r/min,先投入砂和石子搅拌30 s,再倒入水泥和硅粉搅拌60 s,最后加水搅拌120 s,振捣完成后立即用塑料薄膜覆盖,24 h后拆模,标准养护28 d后即得试样。

本系统利用RS技术和现状图的数据源对1∶10 000比例尺土地进行更新,选择当年的卫星数据(全色3m),同时借助GPS技术将更新范围确定下来。

  

1 拔靴概率值(原假设:FDI不是出口的格兰杰原因)

  

2 具体影响(分别为最低平均最高值)

在大部分时间区间内,FDI对出口没有显著影响,表明中国FDI对出口的促进作用和抑制作用一般可以相互抵消。第二,在FDI对出口存在显著影响的时间区间中,绝大多数时间区间发生在强烈的世界或区域经济波动附近,如东南亚金融危机、俄罗斯金融危机和2008年金融危机。尤其是在2008年世界金融危机以后,这一现象表现得尤为明显。因此,只有在中国经济发生剧烈的外部冲击,导致其发生巨大的经济波动时,FDI才会对出口存在显著影响。第三,从窗口数量来说,近几年来FDI对出口的影响(59个窗口)远大于1997年以后的亚洲金融危机和俄罗斯金融危机期间FDI对出口的影响(9个窗口)。其关键原因在于,中国自2001年加入WTO之后,中国对国际贸易的依赖程度日益加深,中国对FDI的吸收和引进力度逐渐增大。第四,图2显示,1997年至1998年,FDI对出口为抑制作用,而2008年以后,FDI对出口为促进作用。《中国统计年鉴》中数据表明,1997年,来自中国港澳台地区的FDI占全国FDI流入的47%,而2013年,这一比重增加到了64.6%。东南亚金融危机的爆发仍然对香港股市和企业产生了巨大的负面影响,大量企业在东南亚金融危机中濒临破产。在中国出口保持相对稳定的情况下,FDI骤减,导致1997年到1998年间FDI对出口产生了抑制作用。综上所述,近年来,FDI对出口多为促进作用。

  

3 拔靴概率值(原假设出口不是FDI的格兰杰原因)

图3和图4显示了中国出口对FDI流入的影响。从图3可以看出,出口对FDI的影响远低于FDI对出口的影响,其具有显著影响的区域呈现不规律的分布状态。尽管如此,这些区域也都大致集中在世界或区域经济产生剧烈波动的时间区间附近。图4显示,出口对FDI既有促进作用也有抑制作用,但是其促进作用发生的区区域分布较为杂乱,而其抑制作用分布则相对集中。出口一直是中国经济高速增长的重要引擎,为刺激出口,中国在资本管制的条件下,势必增加出口导向型FDI的流入,而且《中国统计年鉴》数据表明,近十年来,中国内地来自港澳台地区的FDI流入在存很大的基础上又大幅增长,这一点印证了本文的实证结果。然而近年来,中国内地出口疲软,但来自港澳台地区的FDI大量流入维持了经济增长,但本文认为,这一现象只能暂时维持出口增长,未来促进经济增长的关键应在于调整经济结构,积极扩大内需。随着经济发展的演进,纵向FDI在东道国的比重应呈现下降趋势,而中国近年来FDI构成的发展趋势却恰恰相反。在来自中国港澳台地区FDI流入增速而出口疲软的情况下,出口势必对FDI存在抑制作用。

具有多种保护特性的s EH抑制剂具有临床运用的潜质,如TPPU、AUDA和APAU等,可对糖尿病、高血压和肾纤维化均具有治疗效果[6]。其中APAU已通过IIA期临床试验,而TPPU较APAU具有更好的化学稳定性的效价[7]。目前尚未报道s EH抑制剂所引发的不良反应[8],因此TPPU的临床运用前景极好。

  

4 具体影响(分别为最低平均最高值)

四、结论

本文使用全样本因果关系检验和拔靴分样本滚动窗口因果关系检验对中国FDI与出口的关系进行实证分析。结果表明,传统的全样本因果关系检验方法具有不可靠性,时间区间内可能存在结构性变动,进而引发全样本因果关系检验结果可能出现偏差。分样本滚动窗口检验表明,二者存在显著相关的区域多发生在世界或区域经济发生强烈波动的时期。具体结论可归为以下几点。第一,FDI对出口多为促进作用,表明流入中国内地的FDI类型为纵向FDI(出口导向型),且来源主要集中在技术发展水平相近的亚洲地区,根据小岛清边际扩张理论,导致中国纵向FDI的重要原因可能是投资国对我国对外直接投资产业属于其国内边际产业。第二,出口对FDI多为抑制作用,其原因可以归结为不同的经济发展阶段下,要素资源禀赋比较优势发生变化,宏观经济政策需要随着经济趋势进行调整,以转变经济发展方式进而改变FDI流入结构。

本文在考察FDI和出口的关系中考虑到了结构性变动,从而得出了更加精确的实证结果。首先,由于中国内地大量FDI流入来自于中国港澳台地区,根据知识资本理论,中国内地FDI类型表现为出口导向型(纵向FDI)。其次,实证结果表明,FDI和出口的确存在结构性变动,在滚动窗口检验下,得出了比全样本因果关系检验更为精确、更有政策内涵的结论。第三,本文发现,近年来,来自中国港澳台地区FDI过多,这一方面与理论经验不符,另一方面也不符合中国未来经济发展趋势,随着经济结构的不断调整,FDI的结构也应相应变动,这一点对于政策制定者有着深刻的启示。

[1]Ahmed,A.,Cheng,E.,Messinis,G.Causal links between export,FDI and output:evidence from Sub-Saharan African countries[R].Working Paper NO.35,Cenere for Strategic Economic Studies Victcria University,2007.

我国根据预算层级对税种进行分类的做法始于十四届三中全会提出的《关于建立社会主义市场经济体制若干问题的决定》,“维护国家权益和实施宏观调控所必需的税种列为中央税;同经济发展直接相关的主要税种列为共享税;充实地方税税种,增加地方税收入”。结合该文件体现的税权配置理念和消费税制的特性,确立消费税收入分配机制应考虑以下因素:

[2]Prasanna,N.Impact of foreign direct investment on export performance in India[J].J Soc Sci,2010,24(1):65-71.

[3]Zhang K H.How does FDI affect a host country’s export performance? The case of China[R].International conference of WTO,China and the Asian Economies,2005.

从微观的角度上来说,电力工程建设安全管理体系缺乏完善性,安全管理与施工建设之间相脱轨,对电力工程建设的各个环节缺乏全面有效的管理及监督,这样就导致电力工程建设中存在安全隐患;工程在建设的过程中,因施工具体情况时常发生变更,这样施工进度与设计方案就不相符,在这种情况下如果没有严格的监管,那么经常出现施工企业对施工程序擅自更改的情况,进而对电力工程质量造成严重的影响;在电力工程管理体质中,没有全面的对施工问题进行预测,并且也没有制定完善的应急措施,这样对发现的问题也难以及时进行解决。

[4]梁琦,施晓苏.中国对外贸易和FDI相互关系的研究[J].经济学(季刊),2004,(03):839-858.

其中,εt1tε2t)'是一个均值为零、协方差矩阵也为零的白噪声。下标中的p代表最佳滞后期,由施瓦茨信息准则(SIC)决定。如果将变量yt分为两个分向量yt=(exportt,FDIt),那么方程(1)就可以表示为:

[6]李琴.FDI流入与我国对外贸易关系的实证分析[J].世界经济研究,2004,(09):75-79.

静脉血栓发生部位依次为:小腿肌间静脉36例,胫后静脉30例,腘静脉23例,腓静脉18例,股浅静脉15例,股总静脉9例,大隐静脉8例,股下肢静脉7例,小隐静脉3例。

上述提到的三个统计量(Sup-F,Mean-F和Exp-F)可用来检查短期参数稳定性,Lc统计量可用来检验VAR系统中所有参数的稳定性。表3显示了出口和FDI的短期参数稳定性的检验结果,其原假设相同,均为Sup-F,Mean-F和Exp-F三个统计量是常数,尽管如此,这三个统计量的被择假设略有差异。其中,Sup-F统计量检验是否存在结构性突变,而Mean-F和Exp-F统计量假设参数遵循鞅过程(martingale process)检验是否存在沿时间轨迹的渐变。

住宅小区不宜一概硬化,设计尽量选用可渗透地面,给大地以透水透气的余地,不仅可以蓄积大量的雨水,缓解城市的“热岛效应”,改善环境质量,同时也可以缓解对城市下水管网和污水处理管网的压力。小区绿化和水体也要综合考虑,不是仅仅满足于政府部门要求的最低绿化率,还要对植被的性能加以了解应用,如在建筑环境中,使用体态高大的乔木遮挡冬季寒风,行植阔叶树可在夏天遮阳,大中小乔木与灌木相结合可降低噪声。这不仅可以改善小区的微气候,还可减少热岛效应,改善局部气候。

[8]汪素芹,姜枫.对外直接投资对母国出口贸易的影响——基于日本、美国对华投资的实证分析[J].世界经济研究,2008,(05):78-81.

价格折扣是生鲜农产品行业中供应商通常采取的加大对生鲜农产品销售的手段,一般对大批量采购会存在相应的价格折扣,而对小批量订货则有可能会收取其他费用,从而产生企业的价格折扣成本。

[9]陈继勇,秦臻.外商直接投资对中国商品进出口影响的实证分析[J].国际贸易问题,2006,(05):62-68.

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李逸梅
《兰州财经大学学报》2018年第02期文献

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