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［摘 要 ］选取我国1980—2009年的数据,建立了对外直接投资与对外贸易之间的变参数模型.实证结果表明,对外贸易是对外直接投资的原因,对外直接投资不是对外贸易的原因；而且在不同的时期对外贸易与对外直接投资之间既有替代关系又有互补关系.

［关 键 词 ］对外直接投资；对外贸易；变参数模型

［中图分类号］F830.59［文献标识码］B［文章编号］1002-2880(2011)01-0042-03

一、 引言

对外直接投资与对外贸易之间的关系,最早是由R．A．Mundell(1957)提出的,他认为存在贸易壁垒的情况下,贸易与投资之间具有替代性.Beldelbos 和 Sleuwaegen(1998)的研究支持了R．A．Mundell的结论,即东道国存在贸易保护的情况下,对外直接投资会替代东道国进口贸易.然而,随着跨国公司的发展,此理论越来越不能解释贸易与投资共同发展的现实.于是便产生了以K．Kojima(1973)为代表的投资促进贸易理论：贸易与投资相互促进的边际产业扩张理论.此外,Bhagwati(1987)和Dinopoulos(1991)提出了贸易和投资之间是互补关系的补偿贸易模型.联合国贸易发展会议《1996年世界投资报告》从产业角度总结了对外直接投资与贸易的关系,得出贸易与投资之间的关系因部门而异的结论.

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随着我国对外投资的发展,国内学者也越来越多地关注我国对外直接投资与对外贸易的关系问题.刘恩专(1999)提出投资的贸易效应会受到投资动因、行业与产品特性等影响.刘红忠(2001)运用邓宁的对外直接投资发展阶段理论,分析了我国对外直接投资的发展阶段.刘志彪(2002)认为利润决定了一家公司是选择出口还是对外直接投资.李东阳(2002)分析我国对外直接投资的贸易效应主要表现为出口引致效应、进口转移效应、出口替代效应和反向进口效应.蔡锐和刘泉(2004)运用岭回归方法对我国对外直接投资的贸易效应进行了实证分析,结果表明我国向发达国家的投资对进口促进作用比较明显,而向不发达国家的投资对出口促进效应更显著.孙艳红(2005)对我国国际贸易与双向FDI进行分析,表明我国国际贸易对双向FDI有促进作用,其中对引进外商直接投资促进作用较大,对我国对外直接投资影响较小.张如庆(2005)运用协整理论和误差修正模型对我国对外直接投资和进出口之间的关系进行了实证研究,结果表明进口和出口分别与对外直接投资存在单向因果关系.李建萍(2007)对我国不同行业部门的贸易效应进行分析,结果显示我国对外直接投资不仅对出口贸易规模产生影响,而且对贸易结构改善也起到一定作用.李文(2008)从总量和行业角度分析,结果表明对外直接投资的贸易效应是正的.

综上所述,国内学者关于对外直接投资与对外贸易的实证分析主要是利用回归分析、协整检验、格兰杰因果关系检验、向量误差修正模型、VAR模型等固定参数模型来研究,这些都是静态分析方法,不能揭示出对外直接投资与对外贸易之间的动态演变过程和特征.而20世纪80年代以来,我国的对外直接投资经历了很大的变化,其与进出口之间的关系也在不断改变, 因此,本文采用动态系统的状态空间模型来建立我国对外直接投资与对外贸易的变参数模型,试图从另一个角度反映我国对外直接投资的情况,从而更加深入地分析对外直接投资与对外贸易之间的关系.

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二、 变量选取与数据说明

关于我国的对外直接投资流量,由于无法从国内统计资料中直接获取各期完整的数据；同时由于商务部(包括原外经贸部)的统计数据只反映了经主管部门批准或备案过的企业的对外直接投资额,而未反映未经官方批准的投资,因此,1980—2008年的我国对外直接投资流量选用联合国贸发会议FDI数据库公布的数据(stats．unctad．/FDI,2010年6月29日).2009年的数据来自中国统计局网站.

对外贸易指标一般使用贸易开放度来进行衡量,最早的贸易开放度是使用对外贸易依存度表示的,即用进出口贸易总额与国内生产总值的比值来表示.虽然这种度量方法有一定的局限性,但是简单直观,在实证分析中一直为研究者广泛采用.因此,本文选用对外贸易依存度作为对外贸易的度量指标,梁莉(2005)做了相同的处理.1980—2008年的进出口总额和国内生产总值来自《中国统计年鉴》各期提供的数据.2009年的数据来自中国统计局网站.

对外直接投资、进出口总额和国内生产总值分别用ODI、IMEX、GDP表示.对外贸易用OPEN表示,并且有OPEN等于IMEX/GDP×100.

由于对时间序列数据进行取自然对数的变换不会改变数据特征,但是却可以使数据趋势线性化并在一定程度上消除异方差性问题,因此在进行实证分析时使用变量的自然对数值,分别用LNODI和LNOPEN表示.

高春玲王丛芳：我国对外直接投资与对外贸易的关系——基于变参数模型的分析

三、 模型构建与实证分析

状态空间模型被用来估计不可观测的时间变量,是动态模型的一般形式,由量测方程和状态方程构成.在变量之间建立状态空间模型时,要求变量之间具有协整关系,否则所建立的模型将是伪回归.如果变量之间存在协整关系,那么变量必须是同阶单整的.因此,首先要对变量进行平稳性检验和协整检验.

我国对外直接投资与对外贸易的关系参考属性评定

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(一)平稳性检验和协整检验

采用最常用的ADF检验法对LNODI和LNOPEN进行平稳性检验,最优滞后步长根据Schwarz准则确定,检验结果如表1所示.可见,变量LNODI和LNOPEN都是非平稳的时间序列,但是其一阶差分在5%的显著性水平下都是平稳的.因此,可以认为这两个变量都是一阶单整序列.

由于协整关系只能说明变量之间存在长期均衡关系,但是不能确定具体的因果关系,因此需要进一步检验变量之间的因果关系.下面采用非平稳序列的格兰杰因果关系检验法检验LNODI和LNOPEN之间的因果关系,以确定状态空间模型中变量之间的因果关系,结果如表3所示.

可见,我国对外贸易是对外直接投资的格兰杰原因；但是对外直接投资不是对外贸易的格兰杰原因.这说明尽管我国的对外直接投资与对外贸易关系密切,但它们之间也只存在单向因果关系.

(三)变参数模型的状态空间表示与估计结果

1.变参数模型的状态空间表示

通过上述分析可知,对外直接投资和对外贸易之间存在协整关系,而且对外贸易是对外直接投资的原因,对外直接投资不是对外贸易的原因.因此,构造我国对外直接投资与对外贸易之间的变参数的状态空间模型如下：

量测方程： LNODIt等于c+αtLNOPENt+ut(1)

状态方程： dt等于c1ατ１+vt(2)

上式中,LNODIt和LNOPENt是可观测变量,变参数αt随着时间而发生改变,反映了解释变量对被解释变量影响关系的改变,称为状态向量,是不可观测

关于对外贸易类论文范文资料变量,需要利用LNODIt和LNOPENt来进行估计.方程(2)是状态方程或转换方程,它描述了状态变量的生成过程,在(2)中假设变参数αt服从一阶自回归AR(1)模型.ut和vt分别是量测方程和状态方程的扰动项.

2.变参数模型的估计结果

使用Eviews5.0进行数据处理与估计,利用卡尔曼滤波算法得到变参数模型(1)和(2)的估计结果如下：

量测方程：LNODIt^等于5.2407+αtLNOPENt

状态方程：α^t等于0.9771αt-1

图1给出了变参数αt在1980—2009年之间的变化曲线,αt表示我国对外贸易每变化1个百分点时对外直接投资变化的百分比,是一个弹性系数,可见αt值变化很大,大约在-3.4013到0.46327之间,并且在2006年之前为负,从2007年开始为正.这表明我国对外直接投资与对外贸易之间既有替代关系又有互补关系.

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