中國企業海外直接投資與國際貿易的動態關系探索

摘 要:海外直接投資與對外貿易關系一直是學界關注的焦點，以1992-2008年的OFDI和國際貿易相關數據為樣本，探索了中國省海外投資與國際貿易之間的長期均衡關系，并利用脈沖函數和方差分解分析了海外直接投資與國際貿易之間的動態關系。

關鍵詞:海外直接投資;國際貿易;動態關系

中圖分類號:F74

文獻標識碼:A

文章編號:1672-3198(2010)12-0109-02

1 引言

國際貿易和國際投資是企業走向國際舞臺的兩種重要選擇，自跨國公司作為一個新生力量誕生以來，跨國公司大約占全球商品和服務業出口的三分之二。面對百年難遇的金融危機，以史為鑒，探索中國企業海外投資和出口之間的長期均衡關系無疑具有十分重要的現實意義。

關于貿易和投資關系的研究，國內外學者主要集中在國際直接投資與國際貿易之間的相互影響方面。現在存在兩種典型觀點，一種是以Mundell為代表的貿易投資替代論，另一種是以日本學者小島清為代表的貿易投資互補論。Gruber et al.(1967)以出口作為被解釋變量，國外子公司的銷售額作為解釋變量，研究了1962年美國的對外直接投資現象，發現美國對歐洲國家投資與出口之間具有替代性作用。Horst(1972)以同樣的變量方式分析了美國對加拿大的投資，回歸結果表明兩者的相關系數為負，故投資和貿易之間存在替代關系。同樣發現替代性的還有Head and Ries和Belderbos and Sleuwaegen(1998)，Head and Ries發現日本的海外跨國公司會向其他公司買進大量的中間產品，這樣互補的影響就會減少，結果確實發現了樣本中存在著替代性。Belderbos and Sleuwaegen(1998)通過研究發現80年代后期日本對歐盟進口的電子產品遇到當地保護主義的壁壘，政府規定跨國子公司使用當地的原料和中間產品，所以替代了進口產品。格拉漢姆(Grallam:EM，2000)近期的研究也證實了這一點。近年來，有很多數量的研究通過企業層面的數據證實了垂直關系產品之間的互補性。而為了找尋直接投資與國際貿易之間的替代性，布羅尼根(BruceA.Blonigen，2000)選取了產品層面的數據分析了日本對美國進口的汽車配件與日本跨國公司在美國的汽車配件產品，汽車制成品之間的關系，結果同時發現了替代性與互補性，這說明貿易和投資兩者之間的復雜性。關于互補性的研究，Lipsey and Weiss(1981)采用1970年美國的投資和貿易數據，被以出口額為被解釋變量，解釋變量是GDP、距離、子公司的凈銷售額(FDI代理變量)、是否為歐共體成員國。回歸結果表明美國對14個發達國家的投資中有10個國家的FDI系數為正，對11個發展中國家的投資中有9個國家的FDI系數為正，因此投資與貿易主要表現為互補關系。胡弗鮑爾等人(Hufbaner.Gc，1994)重點研究了美國80年代以來的情況。他們將美國1980、1985和1990年的對外直接投資總量與出口總量作比較。結果發現，在整個時間跨度中，出口總量與對外直接投資總量一直保持著正相關關系。

關于國際直接投資對國際貿易的影響，國內學者也逐步開展了這方面的實證研究。張毓茜(2001)對1983-1999年中國利用FDI和貿易關系實證分析結果顯示，FDI對進出口的乘數效應為0.7844，對出口的乘數效應為0.78256，對進口的乘數效應為0.52305。沈克華(2003)對1951-1997年和1981-2001年FDI與我國出口總量及結構、基礎設施投入之間的關系進行了回歸分析，結果表明，FDI對我國出口總量增長貢獻巨大且呈上升趨勢。王學東、劉占軍、程傳海(2001)比較了廣東省與全國外商直接投資的貿易效應，認為外資是地區出口貿易的驅動力。

綜觀以上文獻可以發現，國內外學者在實證分析國際直接投資對國際貿易的關系時由于研究視角以及統計方式各異，得出了不一樣的結論。由于我國開展國際投資的歷史比較短以及數據的不可得，筆者通過整理發現，從投資國的視角來探討OFDI與出口貿易之間的關系，文中海外直接投資亦即OFDI，本文將FDI分為OFDI(FDI流出)和IFDI(FDI流入)。

2 數據和模型

上世紀70年代以來，計量經濟學方法論的一大突破是關于時間序列變量之間協整關系的研究。但Granger和Newbold通過多次模擬分析，發現非平衡的時間序列變量會造成“偽回歸”現象。有學者認為這可能是被解釋變量和解釋變量之間存在時間上的滯后性引起的。Sims于1980年提出的向量自回歸模型(VAR)可以通過構建一組動態的聯立方程組有效處理這一現象。

VAR(P)模型可以表示為

Yt=A1Yt-1+…+ApYt-p+B1Xt+…+BrXt-r+εt

其中Yt是m維內生變量向量，Xt是d維外生變量向量，Ap(p=1，…，p)和Br(r=1，…，r)是待估計的參數，內生變量和外生變量分別有p和r階滯后期，εt是隨機干擾項。

筆者的實證模型中的EX表示我國的出口時間序列，IM表示我國的進口時間序列，OFDI為每年海外投資序列。外貿進出口數據來自《中國商務統計年鑒》，海外投資序列來自兩部分，1992-2002來自國家外匯管理局的國際收支平衡表，2003-2008來自歷年《中國對外直接投資統計公報》。考慮到對時間數據進行對數變化不改變時序的性質和關系，且能使趨勢線性化，消除時間序列中的異方差現象，因此對變量EX、IM和OFDI分別取對數，依次表示為LnEX、LnIM、LnOFDI，本文所有數據處理是用Eviews6.0版本計算而來。

3 實證過程

(1)數據的平穩性檢驗。

在檢驗變量間是否具有協整關系之前，首先要檢驗數據的平穩性，在這里采用常用的ADF檢驗時間序列的平穩性，時間序列LnOFDI、LnEX、LnIM序列的平穩性檢驗結果表1。

表1 LnOFDI、LnEX、LnIM的平穩性檢驗

變量檢驗形式(C，T，K)ADF檢驗值5%臨界值Prob.*結論

LnEX(C，0，1)1.3820-2.88800.9780不平穩

ΔLnEX(C，0，1)-4.6708-3.00650.0028平穩

LnIM(C，0，1)1.7907-2.78800.9876不平穩

ΔLnIM(C，0，1)-3.6772-3.00650.0178平穩

LnOFDI(C，0，1)0.3764-2.78800.9879不平穩

ΔLnOFDI(C，0，1)-4.0430-3.00560.0045平穩

注:其中檢驗形式(C，T，K)分別表示單位根檢驗方程包含常數項、時間趨勢和滯后階數，當數字為0時表明不包含該項，Δ表示差分算子，ΔLnOFDI、ΔLnEX、ΔLnIM分別表示LnOFDI、LnEX、LnIM的一階差分。

由表1可以看出，時間序列LnOFDI、LnEX、LnIM沒通過平穩性檢驗，但一階差分在5%的顯著性水平下拒絕了存在單位根的假設，表明這3個變量是一階差分平穩的，為以后的協整檢驗創造了條件。

(2)確定最優滯后階。

由于VAR模型是非結構化的，且模型已經被確定為線性形式，需要確定哪些變量之間有相互作用及反應函數彼此之間影響的最大可能滯后階數。而且協整分析的結果對滯后期長度的選擇也很敏感，不當的滯后階，很可能導致“虛協整”。筆者根據依據LR統計量(似然比檢驗)、FPE(最終預測誤差)、AIC信息準則、SC信息準則與HQ(Hannan-Quinn)信息準則5個常用指標來進行選擇，具體檢驗值見表2。

表2 VAR模型最優滯后期檢驗值

LagLRFPEAICSCHQ

0NA0.0024042.4827932.6321532.514546

196.843561.56e-05-2.67893-2.76439-2.58943

221.334577.25e-06-3.45632-2.334982-3.298045

320.82854*1.54e-06*-5.567848*-3.681000*-5.45673*

注:*依據相關準則確定最優階

從表2可發現所有的準則選擇的最優階數為3，故筆者選擇VAR(3)模型。對于k>1的k階VAR模型可通過矩陣變換改寫成1階分塊矩陣的VAR模型形式，然后利用其特征方程的根判別其穩定性。如果被估計的VAR模型的特征方程所有的根的倒數都小于1，即位于單位圓內，則是穩定的。如果模型不穩定，某些結果將不是有效的(比如脈沖響應函數的標準誤差)。從圖1可以看出VAR(3)模型是穩定的，所以k=3最終被確認為VAR模型的最優滯后期。

圖1 VAR模型的特征根的倒數分布圖

(3)協整檢驗。

由于VAR模型的最優滯后階為3，協整檢驗的滯后階可選擇2，結合聯合檢驗確定選擇僅有截距且序列有確定性線性趨勢的Johansen協整檢驗，檢驗結果如表3。

表3 Johansen最大似然值協整檢驗結果

原假設特征根跡統計量(P值)最大特征根統計量(P值)

0個協整向量0.78493936.0987(0.0083)*27.3456(0.0056)*

至多1個協整向量0.2873458.98470(0.3864)6.56784(0.4565)

至多2個協整向量0.2034092.24563(0.1358)2.45632(0.3452)

注加*表示5%的顯著性水平下拒絕原假設

跡統計量和最大特征根統計量顯示在95%的置信度水平下，我國海外投資、進口和出口三個變量之間存在一個協整關系。說明我國海外投資和進出口之間存在長期的均衡關系，至于短期之間的均衡可以通過誤差修正模型進行探討。

(4)脈沖響應函數分析。

VAR模型最大的特點是描述了系統的動態特征即每個內生變量的變動和沖擊對它自己及所有其它內生變量產生的影響作用，這可以通過脈沖響應函數加以刻畫。由以上的var(3)模型，我們可以得到海外投資、進口貿易和出口貿易之間的相互沖擊動態影響路徑，脈沖響應函數軌跡如圖2、圖3、圖4所示。

圖2

從圖2上可以發現于LnOFDI對于自身一個標準差的擾動在第1期有正向效用，但從第2期表現出負向效用，一直到第8期才開始表現出的正向效用。從圖3可以發現LnEX對LnOFDI一個標準差的擾動在第1期沒有發生響應，在前7期波動不是很明顯，一直到第8期才開始表現出微弱的正向作用。從圖4上可以發現LnIM對于LnOFDI一個標準差的擾動在第1期沒有發生響應，但在第2、3期表現出微弱的正向作用，從第4期開始表現出負向效用。從上面的脈沖響應函數軌跡圖可以看出，中國企業海外投資對于我國進出口影響比較復雜，總的看來中國企業海外投資對于進出口沒有表現出有規律的正向或者負向效用，這表明中國企業海外投資對于進出口有時表現為替代作用而有時表現為互補作用，這與前面文獻綜述中的觀點相吻合，也符合我國企業海外投資的實際。

(5)方差分解。

為了更進一步研究變量之間的動態關系，可以利用VAR模型的方差分解進行探討。方差分解的基本思想是

把VAR系統中每個內生變量(共m個)的波動(k步預測均

另面視前一篇情況可加可不加

作者簡介:

唐婷婷(1983-)，女，河北省承德市人，河北經貿大學研究生學院產業經濟學專業2008級研究生，研究方向:市場理論與市場價格。

方誤差)按其成因分解為與各方程新息相關聯的m個組成部分，從而了解各新息對模型內生變量的相對重要性。下面就LnOFDI、LnEX和LnIM進行方差分解，以了解我國海外投資與進出口貿易之間相互影響的程度，方差分解結果見表4。

表4 LnOFDI的預測方差分解

PeriodS.E.LNOFDILNEXLNIM

10.230057100.00000.0000000.000000

20.31348364.711736.36306528.92520

30.32526864.267468.58487827.14766

40.39214964.9350916.0198319.04508

50.42215462.2811620.8684016.85044

60.44080457.4355126.2762316.28825

70.45984652.8982230.6272316.47455

80.48803449.4246835.1945915.38073

90.52905747.7035839.0732713.22316

100.57351745.6941942.9215111.38430

從表4可以發現，海外投資在第1期只受其自身波動的影響，出口貿易和進口貿易在第2期才開始表現出作用，預測方差的貢獻度分別為3.36%和28.93%，隨后出口貿易的貢獻度大副上升，到第10期的時候貢獻度達到42.92%。而進口貿易在第2期達到最大值28.92%，然后開始遞減，從以上分析可以發現我國海外投資和進出口貿易之間關系的復雜性，海外投資受其自身波動影響最大，出口次之，受進口波動影響相對來說弱一些，方差分解的結果正好證實了上面脈沖函數分析的結論，更加說明海外投資和進出口貿易之間動態關系的不可測性。

4 結論和及展望

隨著全球經濟一體化水平的不斷提高，海外投資和國際貿易作為企業參與國際市場的兩種手段不斷受到廣泛關注，從以上分析發現我國企業海外直接投資和出口貿易之間雖然存在長期的均衡關系，但兩者之間不存在明顯的因果關系。由于企業海外投資的動機以及投資方式的差異性，為廣泛開展海外直接投資與出口貿易關系的實證研究提供了一定的難度。

國際貿易是我國對外直接投資變化的原因，并且推動我國對外直接投資，這也符合企業國際化進程的理論，即企業國際化起始階段是由出口開始，等到企業的產品在目標國市場上具有一定份額和影響力后，再轉為在這個市場上投資。我國GDP和對外直接投資之間是一種負相關性，說明現階段我國經濟增長還不足以支持進行大規模對外直接投資，這符合我國對外直接投資現狀，即我國對外直接投資增長很快，但存量卻相對不大。因此，我國還處于鄧寧的對外直接投資周期理論的由第二階段到第三階段的過程中。

參考文獻

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