题目：对外直接投资和经济增长:基于日本的实证研究。外文翻译资料

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题目：对外直接投资和经济增长:基于日本的实证研究。

作者： CHEW GING LEE诺丁汉大学商学院，诺丁汉大学马来西亚校区，马来西亚。

摘要：本文基于日本的对外直接投资数据，分析了对外直接投资在经济中的表现，以及对经济增长的影响。本研究采用双变量和多变量格兰杰因果关系框架。结果表明，由于双变量框架允许遗漏重要的变量，双变量框架的结论可能是无效的。多变量框架的结果表明，对外直接投资与人均国内生产总值(GDP)有长期的正单向因果关系。在短期内，人均收入和对外直接投资都不允许有格兰杰因果关系。

关键词:因果关系、对外直接投资、增长。

介绍

最近的实证和理论工作主要集中在研究外国直接投资(FDI)流入和经济增长之间的相互关系。在实证研究中，有一部分学者，例如，Zhang(2001)、Chakraborty和Basu(2002)、Liu et al.(2002)和Herzer et al.(2008)，试图通过格兰杰因果关系检验来确定FDI与经济增长之间的因果关系的方向。但是，有关对外直接投资和产出之间相互作用的研究很少。根据我的了解，只有一项研究，Herzer(2008)的研究，分析了对外直接投资与经济增长之间的短期和长期的动态相互作用。Herzer(2008)利用14个工业化国家在1971-2005年期间的数据，经过面板数据的协整检验与长期因果检验，发现对外直接投资与实际国内生产总值(GDP)之间的长期因果关系是双向的。根据他的调查结果，他认为对外直接投资的增加既是国内产出增加的结果也是其原因之一。

这篇论文重新审视了对外直接投资与收入之间的关系，其主要目的是：评估对外直接投资对一国经济增长的影响，并调查对外直接投资与收入之间的因果关系。对外直接投资可以促进本国的经济增长。Herzer（2008）指出，外国直接投资使母国的公司能够进入新市场，并以较低的成本在东道国生产最终产品，并允许母国从东道国进口更廉价的投入要素。Dunning（1998）认为对发达国家的投资可以通过获取新技术，鼓励技术转移到本国。这些反过来又刺激了母国的产出。然而，Herzer（2008）则认为由于现有资源的稀缺，对外直接投资可以替代国内投资。而国内投资的减少可能会损害本国的产出增长。一个国家的产出增长鼓励国内企业到国外投资，因为这些公司希望避免更高的要素价格，主要是劳动力成本，这与经济增长和他们有更多的资源直接供应市场有关。鉴于只有一项研究分析了对外直接投资对本国收入的影响，这项研究将为现有文献提供另一项确定对外直接投资与收入之间的关系的实证工作。

由于经济结构的差异，如果各国单独研究时间序列的估算方法，就会将对外直接投资与国内生产总值的因果关系的方向混合起来。因此，这两个变量之间存在的某种关系可以是国家特有的。这种关系的发生可能取决于贸易制度、人力资本状况和母国的稳定等因素。当我们研究关于FDI流入与GDP之间因果关系的实证文献时这都是显而易见的。例如，张(2001)对四个拉丁美洲国家和7个东亚国家的外国直接投资存量与GDP之间存在的短期和长期的格兰杰因果关系进行了测试。他发现外国直接投资存量和新加坡的GDP有短期的因果关系;巴西、韩国和泰国的国内生产总值与外国直接投资存量有短期因果关系;阿根廷没有短期的因果关系。他还发现香港和台湾的外国直接投资存量与GDP之间有长期因果联系;墨西哥和台湾间有双向长期因果关系;哥伦比亚的国内生产总值与外国直接投资存量之间是单向的长期因果关系。他还认识到外国直接投资与国内生产总值之间的因果关系的方向，如果各国单独研究，就会因一国而异。我想用高收入的亚洲国家的数据来回答这个问题:日本。

我之所以关注日本，是因为在Herzer（2008）的研究中，只有一个亚洲国家，日本，在他的样本中。在这项研究中，日本的选择是基于与印度尼西亚、马来西亚、泰国和中国等东亚国家的直接投资和贸易活动等方面的密切联系。日本是这些国家直接投资的主要提供者。此外，在20世纪80年代，日本是世界上最著名的外部投资者(Head amp; Ries, 2005)。此外，日本之所以被选中，也是因为其对外直接投资的独特分布。大多数高收入的亚洲国家主要投资于其他亚洲国家。例如，新加坡的外国直接投资主要集中在亚洲国家，特别是那些不如新加坡发达的国家。Ellingsen（2006）发现发展中国家拥有超过80%的新加坡外国直接投资存量。然而，日本的主要投资目的地是欧洲和北美。铃木(2003)发现在1989-2003年期间，每年对这两个地区的投资占日本对外直接投资份额的60%到80%。铃木(2005)指出，日本对华投资的增长带动了其在亚洲的投资增长。表1和表2显示了1990-2005年日本的对外直接投资流量和存量。1990年至2005年期间，日本对外直接投资存量增长了近两倍。但是，日本对外直接投资在世界上的份额从1990年的11.1%下降到2005年的3.65%。

本文的其余部分如下所示。下一节描述数据来源，提出计量经济学方法，并分析实证结果。最后一节总结了这篇论文。

数据、方法和结果

在本研究中，我选用了人均GDP (GDPP)，对外直接投资净值占GDP的百分比(OFDI)，商品和服务出口(EX)，商品和服务(IM)的进口，资本形成总额(GCF)和GDP。其中GDPP、EX、IM、GCF和国内生产总值(GDP)以2000年美元价格计算。这些从1977年到2006年的年度数据是通过网上的世界发展指标获得的。该数据集的起始时间由数据的最早可用日期确定。EX和IM的总和除以GDP被用作代替开放(OPEN)变量。国内投资(DI)则用为GCF除以GDP来计算代替。

我使用Pesaran等人(2001)开发的“边界测试方法”来测试长期关系的存在。该测试基于自回归分布滞后模型(ARDL)框架。它被用在这里，因为Pesaran和Shin（1999）显示了ARDL参数的OLS估计量是一致的，其中n是样本容量，而长期系数的估计量在小样本量中是更加一致的。此外，无论变量是纯I(1)、I(0)还是相互集成，都可以使用这种方法。有许多单位根测试可用，但在本研究中，我只使用了其中的两种，增强Dickey和Fuller(1979, 1981)测试即ADF测试和Kwiatkowski等人(1992)提出的KPSS test测试。作为序列的ADF检验的零假设是不稳定的，而KPSS测试的零假设是静止的。由于验证性数据分析，ADF和KPSS测试是联合进行的。这两项测试均采用截距和时间趋势。基于Schwarz信息准则(SIC)，选择了ADF测试中滞后的第一个差分。基于Newey-West的数据的自动带宽参数方法，在KPSS中选择了基于Bartlett的带宽参数。单位根检验的结果见表3。ADF and KPSS测试表明，GDPP和DI是I(1)。OFDI的单元测试结果是相互矛盾的。ADF测试表明OFDI是I(1)，但KPSS测试表明它是I(0)。ADF和KPSS测试都表明OPEN是不稳定的。但是，ADF测试表明OPEN是I(1)， KPSS测试表明OPEN是I(2)。

为了避免传统的单位根检验，如Dickey和Fuller (1979, 1981)， Kwaitkowski等人(1992)和Phillips and Perron (1988)的测试所产生的相互冲突的结果产生的问题，我们在本研究中使用了边界测试方法来进行这项研究。首先，我只考虑了OFDI和GDPP之间的双变量长期关系。然后，添加两个附加变量DI和OPEN作为控制变量。这两个控制变量在多变量长期关系中引入的目的是为了捕获国家的具体效果。

在双变量框架中，边界测试检验一个长期关系是否存在于以下无约束错误修正模型中:

在式(1)中，变量之间没有协整的零假设是H0: ==0，与备择假设是H1:{0}{0}。在式(2)中，变量间无协整关系的零假设为H0:==0，备择假设为H1:{0}{0}。零假设可以用f检验来检验。但是，f检验有一个非标准分布。Pesaran等人(2001)在表CI(iii)提供了临界值。在k=1时，临界值在10%的显著性水平上为(4.04,4.78)，在5%的显著性水平上临界值为(4.94,5.73)，在1%的显著性水平上其为(6.84,7.84)。为了尽量减少自由度的损失，并满足边界检验不需要自相关的假设，每一个方程对应的n值都增加，直到Breusch-Godfrey拉格朗日乘数测试不能拒绝在5%显著水平下的滞后2阶的自相关的零值。边界测试的结果如表4所示。

表4的结果表明，在两个方程的5%的水平上，不拒绝协整的零。很明显，当OFDI或GDPP被指定为因变量时，OFDI和GDPP之间存在一种长期关系。为了得到长期系数，我们估计了ARDL模型:

所有阿达尔模型的最佳滞后点都是基于SIC的。由于本研究中使用的样本量和年的数据相对较小，在式(3)和(4)式(4)中p和q的最大可能值为4。p、q、r和s的选取值分别为1、0、2和2。然后，将这些ARDL模型每一个都重新参数化以获得长期系数。再参数化后的长期系数见表5。独立变量的统计显著的正向长期系数表明，GDPP对OFDI有积极作用。同样,对外直接投资对GDPP也有积极影响。

OFDI和GDPP之间的协整关系的存在表明，应将一个错误修正项包含在一个VAR中，以检验格兰杰因果关系。格兰杰因果关系检验是基于这里所示的误差修正模型来实现的:

公式（5）中的 和公式（6）中的是误差修正项，由于它们是无法观测，用代替，用代替。每个方程的n的选择值是n的最小值，在这里，Breusch-Godfrey拉格朗日乘数测试无法拒绝在5%显著性水平下，与滞后2阶无自相关的零值。短期格兰杰因果关系检验的结果见表6。这一因果关系测试是基于所有滞后的第一个独立变量的第一个差分的零假设进行的f检验。这些结果表明，从GDPP到OFDI有一个单向的短期格兰杰因果关系。

长期格兰杰因果关系检验的结果见表7。这种因果关系检验是基于误差修正项系数为零的零假设的t检验。(5)式(5)或式(6)的误差修正项系数与零值的5%显著性水平在统计学上是不同的。它们也有正确的负号。这表明在GDPP和OFDI之间存在双向长期格兰杰因果关系。

在本研究中，我还使用了Ram(1988)和Zhang(2001)的方法来确定短期格兰杰因果关系的符号。从自变量到因变量的短期格兰杰因果关系的符号是由自变量的所有滞后的第一个差分的系数相加来确定的。如果这些系数的总和为正值，则自变量在短期内对因变量有正向影响。公式（6）中n的选取值为1。因此，在公式(6)中，只引入了一个滞后的GDPP差分。在这个方程的估计系数是0.000154表明这种从GDPP到对外直接投资的单向的短期格兰杰因果符号为正。

在多变量框架中，边界测试检验在下列不受限制的误差修正模型中是否存在长期关系：

在式(7)中，变量之间没有协整的零假设为H0: === =0，备择假设与之H1:{0}{0}{0}{0}。在式(8)中，变量间无协整关系的零假设为:====0，备择假设与之相反H1:{0}{0}{0}{0}。根据Pesaran等人(2001)的表CI(iii)，当k=3时，在10%显著性水平临界值界限为(2.72,3.77)，在5%的显著性水平上临界值为(3.23,4.35)，在1%显著性水平上临界值为(4.29,5.61)。类似地，每个方程中n的值由Breusch-Godfrey拉格朗日乘数法确定。多变量框架的边界检验结果如表8所示。

表8的结果中显示，等式(7)仅在5%的水平上，没有协整的零值被拒绝。很明显，在控制变量存在的情况下，当GDPP被指定为因变量时，OFDI、GDPP、DI和OPEN之间存在长期关系。为了获得长期的系数，本文所示的ARDL模型估计如下:

u、v、x、y的值用公式(3)和(4)中的p、q、r、s的值确定，u、v、x、y的选取值分别为3、4、4、2。在表9中报告了具有长期系数的参数化方程(9)。每个独立变量在统计上都具有显著性，至少在5%显著性水平上。每个独立变量的正长期系数表明，每个独立变量对GDPP的长期影响是积极的。

基于多变量框架的边界检验结果，在模型中实现了格兰杰因果关系检验:

结论

本文研究了在双变量和多变量框架下，对外直接投资与人均GDP之间的短期和长期的动态交互作用。在双变量框架中得到的结果支持Herzer(2008)的结论，该结论强调增加对外直接投资是日本长期国内产出增加的原因和结果。结果还表明，日本人均GDP对对外直接投资有短期影响。然而，通过引入国内投资和开放作为多变量框架的控制变量来控制国家的具体效应后，得出的结果表明，对外直接投资对人均GDP的影响是长期的。根据表9的结果，这两个控制变量具有统计学意义。这表明，在省略重要的自变量时，双变量框架是错误的。Siliverstovs and Herzer(2006)提到格兰杰因果关系测试的结果可能不成立，如果一个模型遗漏了重要自变量。因此，本文只讨论多变量框架的结果。

对外直接投资对人均GDP的长期积极影响的存在与日本对外直接投资的区域分布的变化是一致的。在20世纪70年代，日本公司主要投资于亚洲，但在20世纪90年代，日本公司更加重视对欧洲和北美国家的投资(Dunning et al.， 2007)。Dunning et al.(2007)认为，20世纪70年代，日本公司的纵向对外直接投资的焦点发生了变化，在90年代对日本公司的横向对外直接投资有所变化。尽管有人担心对外直接投资可能会导致生产和就业从日本转移到东道国，这可能会损害其经济，但这篇论文指出，长期对外直接投资的相关活动就其对人均收入的积极影响而言，实际上有利于日本经济发展。20世纪70年代，当劳动力密集型产业转移到资源丰富、劳动力廉价的东道国时，日本的本国产业变得更加注重技术和资本密集。上世纪90年代，日本公司从对欧洲和北美国家的直接投资中获益。这些公司经历了技术升级。Blomstrom等人（2001）指出对外直接投资作为一种手段，被最大限

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