FDI对西南地区经济增长影响的实证分析及政策建议

孙臣星

本文基于西南地区1987-2020年的实际国内生产总值（GDP）与外国直接投资（FDI）数据，构建模型分析西南地区FDI与GDP之间的关系。通过相关分析发现西南地区的FDI与GDP之间存在较强的相关性;通过协整分析发现西南地区GDP增速与外商直接投资占GDP比重的增速之间存在长期的稳定关系;通过格兰杰因果关系检验发现在长时期内，FDI与GDP之间存在单向的因果关系。基于上述发现，本文浅析了目前西南地区利用外商直接投资存在的缺陷，并提出了可供参考的解决措施。

一、引言

对于外商直接投资与经济增长的关系，FDI是否促进经济增长一直都是经济学界讨论的焦点，至今学术界还没有一个统一的观点。国外许多专家学者都对 FDI 与经济增长之间的关系作了大量的实证研究， 但由于他们运用的研究方法和选取的计量工具以及建立的计量模型各不相同， 因此， 得出研究结果和结论也不一样。通过查找国内外文献，可发现基本上存在三种主要的观点：第一种是FDI对经济增长具有正向促进作用，这方面最具有影响的理论有美国经济学家Chenery和Strout提出的“两缺口”理论，以Rovert .M .Solow为代表的新古典增长理论以及Romer的内生增长理论，这些理论都表明FDI直接或间接的促进经济的增长;第二种观点是FDI在一定的条件下才可以促进地区经济的增长，比如 Blomstrom研究发现， FDI 是否有利于经济增长主要取决于投资对象国自身的发展水平。Alfaro 发现， FDI 对经济增长的影响取决于投资对象国的金融发展水平。这些研究的侧重点都不同，但总体上对FDI对经济增长的影响是持积极的态度;第三种观点是FDI与经济增长无关，不影响地区的经济发展。最能说明这个观点的是 Stroker的研究，他认为FDI对经济增长的作用是基于一些非常严格的假设条件之上的， 现实生活中这些条件是不存在的，因此，他认为 FDI 与经济增长之间没有任何联系。近年来，国内也有不少学者对此进行了实证分析， 其中陈浪南运用 OLS 方法对 FDI 与经济变量进行了相关分析， 他认为 FDI 对我国经济有一定程度的影响。江小涓通过研究发现FDI 促进了我国工业技术的进步， 其“示范” 效应及其前向和后向企业的交易互动关系促进了先进技术和管理经验在国内的扩散。由于FDI发挥经济效应会受到社会、经济、区位等各方面的综合影响， 各地区的经济环境、区位条件等又迥然不同。因此， 针对不同地区应作出不同的分析策略。

二、模型设计

（一）数据来源

本文数据主要来源于中国统计年鉴和西南地区各省市的统计年鉴，由于西藏自治区数据缺失，故将其剔除，最终选取了四川、重庆、云南、贵州四省市的FDI和GDP数据作为样本，时间跨度为1987-2020年。

（二）变量定义

本文选取FDI作为解释变量，以西南地区（除西藏外）各省市实际利用外商投资占实际GDP的比重代表FDI。

对于被解释变量，我们选取GDP作为研究对象，GDP是指按国家市场价格计算的一个国家（或地区）所有单位在一定时期内生产活动的最终成果，它是衡量国家经济状况的最佳指标，反映了一国或一个地区的经济实力。为计算GDP的实际增速，我们以1978年的GDP为基数（100%），从而计算出1987-2020各年的实际GDP。

（三）模型构建

为了消除数据可能存在的异方差，本文对被解释变量GDP和解释变量FDI取对数。设变量LNGDP表示国内生产总值的自然对数， 变量LNFDI表示外商直接投资的自然对数值。建立回归方程：

LNGDPt=β0+β1LNFDIt+εt

式中：β0为截距;β1为解释变量LNFDI对被解释变量LNGDP变化的弹性系数 （回归系数） ;εt为估计误差。

三、实证分析

（一）描述统计

通过对1987-2020年西南地区（除西藏外）的GDP和FDI数据进行整理，得到了34个有效的样本，本文采用Eviews7.2软件进行描述性统计，结果如表1所示。

由表1数据可知，西南地区1987-2020年实际GDP的均值为5505.97亿元，实际利用外商直接投资占实际GDP的比重的均值为3.89%，FDI与我国总体平均水平相比处于正常水平，但与东部发达地区相比还处于较低水平;1987-2020年西南地区实际GDP最大值为2018年的18844.29亿元，FDI最大值为2011年的11.81%，2011年以后西南地区直接利用外商投资额有所下降，实际利用外商直接投资占GDP的比重在持續下降。

（二）相关性分析

相关分析是对两个或多个具有相关性的变量进行分析，以判断变量之间的相关密切程度。若变量之间的相关密切程度低，则可初步判断研究该类变量之间的关系并不具备实际意义。本文通过Eviews7.2软件对1987-2020年西南地区的LNGDP和LNFDI进行了简单的相关性分析，得到的结果如表2所示。

（三）单位根检验

为进行回归分析，需要对西南地区1987-2020年的LNGDP和LNFDI数据进行单位根检验，验证两个变量的平稳性，以防止伪回归先现象的出现。

本文运用Eviews7.2软件中的ADF检验LNGDP和LNFDI的平稳性。采用ADF检验通常遵照AIC准则确定合理的滞后阶数。依据所选的时间序列性质，确定的主要检验步骤如下：

第一，对原始的时间序列进行检验，假设其不存在截距项和时间趋势。若通过检验则说明原始时间序列不存在单位根，时间序列平稳，检验结束;若未通过检验，则进行步骤二。

第二，对原始时间序列进行一阶差分，假设其存在截距项且不存在时间趋势。若通过检验，则说明时间序列在一阶差分后不存在单位根，一阶差分下的时间序列平稳，检验结束;若未通过检验，则进行步骤三。

第三，对原始时间序列进行二阶差分，假设其存在截距和时间趋势。若通过检验，则说明时间序列二阶差分后不存在单位根，二阶差分下的时间序列达到平稳，检验结束。若存在单位根，则说明时间序列为非平稳序列，检验结束。

经检验发现LNGDP和LNFDI其单位根检验结果的t统计量均大于在1%的显著性水平下的临界值，故不能拒绝原假设，于是对LNGDP和LNFDI进行一阶差分处理，差分后的单位根检验结果如下表所示。

由上表数据可知差分后得到的DLNGDP和DLNFDI均满足一阶平稳。一阶差分后，DLNGDP的经济含义为GDP增速，DLNFDI的含义为FDI占GDP比重的增速。

（四）协整关系检验

由单位根检验结果可以确定时间序列LNGDP和LNFDI满足协整检验的基本条件，常用的协整关系检验方法由EG检验和Johansen检验，EG检验适用于两变量的协整关系检验，Johansen检验适用于两个以上变量之间的协整关系检验，由于本文想验证LNGDP和LNFDI之间的協整关系，因此采用EG检验。EG检验分为以下两个步骤：一是建立两个变量之间的回归方程，对两个变量进行回归。二是对残差项进行单位根检验，若残差项平稳，则两个变量之间具有协整关系。

对LNGDP和LNFDI进行基于模型        进行回归分析得到的结果如下所示。

对回归模型的残差项进行单位根检验，得到的结果如下表所示。

（五）因果关系检验

格兰杰因果关系检验要求所检验的时间序列平稳，经单位根检验发现DLNGDP和DLNFDI同阶单整，经EG协整关系检验发现LNGDP和LNFDI之间存在长期稳定关系，满足格兰杰因果关系检验的要求。本文基于Eviews7.2软件对GDP增速和FDI进行格兰杰因果关系检验。

经检验发现，在滞后期数为1-4期时，西南地区的GDP和FDI之间不存在任何格兰杰因果关系，说明FDI对经济增长的影响并不能够在较短的年限内体现，这可能与西南地区利用外商直接投资的方向有直接关系;在滞后期数为5-6期时，西南地区的GDP和FDI存在单向的格兰杰因果关系，即长期内FDI的增加是促进GDP上涨的格兰杰原因。