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国外直接投资对国内企业生产能力的影响反向关

2013-11-30 01:34

国外直接投资对国内企业生产能力的影响：
反向关联溢出效应的研究

 摘  要 许多努力吸引着国外直接投资（FDI），其目的是希望跨国公司所带来的知识能够通过溢出效应为国内相关产业所利用，提高自身的生产能力。比较于早期的文献，对于FDI的行业间溢出效应讨论较少，而主要集中于行业内的经营效果。本文的分析，基于中国的制造行业层面的数据，通过对资本、原材料投入、外资所占行业比例、反向关联溢出等因素，运用计量经济学方法，建立工业总产值模型，得出了FDI对上游生产部门的工业总产值会在短期产生负的反向关联溢出效应的这样一个结论。
 关键词 FDI  反向关联  溢出效应
 

Abstract: Many countries strive to attract foreign direct investment (FDI) hoping that knowledge brought by multinationals will spill over to domestic industries and increase their productivity. In contrast will earlier literature that failed to find intraindustry spillover from FDI, this study focuses on effects operating across industries. This analysis is based on the industry cross-sectional data from China, using econometrics method with the factors -- such as capital, materials, foreign share and backward spillovers – to set a Gross Output Value of Industry model. We get a conclusion that foreign direct investment will put a negative backward spillover effect on upstream sectors in short-term.

Key words:  FDI     backward    spillover
 随着中国经济改革的不断发展，我国的外商直接投资（FDI）增长迅速，2003年已经跃居全球首位，取代美国成为世界上吸引外商直接投资最多的国家。普遍认为FDI的流入能带来紧缺的资金、新的技术和市场营销手段，以及管理技术。由于FDI被政府期望将带来这些潜在的利益，因而受到了极大的重视。在提高国内相关产业的生产能力和竞争力方面，FDI的贡献受到了特别的强调，我国的各级政府总是希望通过FDI带来的技术转移所产生的结果，能超过在项目中外国的投资者所应承担的义务，并通过相关知识、技术的溢出效应国内生产企业受益。

（科教作文网 zw.nseac.com整理）

 但是，迄今为止，没有证据能够表明由于国外投资的出现，所带来的正的外部性的必然存在性。[ 现在国际上对FDI溢出效应的研究结论主要分为支持正溢出效应的研究和不支持正溢出效应的研究。前者有如Caves（1974）对加拿大和澳大利亚的FDI技术引出效应的检验，Liu（2000）对英国制造业行业面板数据的考察，发现存在明显的FDI正溢出效应   等；后者也包括了Aitken和Harrison（1999）对委内瑞拉制造业的企业面板数据检验，发现该国全国范围内存在着普遍的副溢出效应，Damijan（2001）保加利亚、斯洛伐克、匈牙利、爱沙尼亚等专项经济国家企业面板数据的考察，发现并没有明显的溢出效应的存在。]正如Dani Rodrik(1999)指出：“现在的政策文件中充满了对FDI所到来的正外部溢出效应的主张，但却很难找到相应的确切证据。”事实上，效应的不确定性和数据的局限性这两个亟待解决的困难，阻止了研究者提供FDI的结果将产生正的外部性的最终证据。现在，基于公司层面的研究已经涵盖了许多早期文献所面对的问题，然而，这一信息的出现并非是值得乐观的。
 国际上，现有文献对这一问题的研究大体可以分成三类。第一类以案例研究，该方法包含了财富的价值信息，通常是有益的（例如Moran, 2001），但该方法往往关注于特定的FDI项目或是针对特定的国家，因此较难普及与推广。第二类是工业水平的过剩研究，大多数的此类研究显示：FDI的存在和部门内部的人均增加值正相关。但是，因为大多数研究有赖于交叉部门的数据，其缺点是在建立目的性因果关系上存在困难。因而存在这样的可能，其正效应的产生并不是真正的生产能力的溢出效应，而是基于外资企业在高生产能力行业的本土化趋势这一因素造成的。这一正的相互关联作用的产生也存在这样的可能，即FDI流入使得生产能力较差的公司退出，同时使外资企业增加他们本国的市场占有率，而这两者都将增加该产业的生产能力。第三种类型是基于公司层面的面板数据，主要是检验在部门内国内公司的生产能力与FDI产生的程度之间是否存在关联性。这种方法的大部分研究，如Haddad和Harrison（1993）对摩纳哥[ Mona Haddad and Ann E. Harrison, Are There Positive Spillovers from Foreign Direct Investment? Evidence from Panel Data for Morocco. [J] Journal of Developing Economics, vol. 42, 1993, pp.1-74]，Aitken和Harrison（1999）对委内瑞拉[Brian J. Aitken and A.E. Harrison, Do Domestic Firms Benefit form Direct Foreign Investment? Evidence from Venezuela. [J] American Economic Review, vol. 89, no. 3, 1999, pp.605-618]， Djankov和Hoekman（2000）对捷克，以及Konings（2001）对保加利亚、罗马尼亚和波兰的研究，都没能解决FDI对发展中国家存在的溢出效应的疑问。研究者们既忽略了去找寻一个重大的影响，又没有找到行业内负的溢出效应存在的证据。最近Haskel（2002），Keller和Yeaple（2003）所做的分别针对英国和美国的研究，对FDI所存在的正的溢出效应提出了值得相信的证据，为工业化国家描述了一幅乐观的图画。

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 而在国内，FDI的溢出效应在最近几年才成为了学者们研究的重点，对于这一问题的研究主要有两方面，一是讨论溢出效应的产生机制、对我国经济的影响，如陈涛涛（2003）[陈涛涛. FDI中国行业内溢出效应的内在机制研究.[J] 世界经济，2003.9，pp23—28]提出充分竞争是行业溢出效用的有效机制，孙舒平（2004）[孙舒平.FDI对中国经济增长的影响.[J] 西安财经学院学报，2004.2，pp71—76]分析了FDI的流入与中国经济增长之间的关系。二是运用国外研究的计量经济模型对中国数据进行检验论证。如吕世生、张诚（2004）[ 吕世生、张诚. 当地企业吸收能力与FDI溢出效应的实证分析.[J] 南开经济研究，2004.6，pp72—77]以天津为例，运用Haddad和Aitkin模型得出吸收能力与溢出效应之间的相互关系。
 有理由认为，研究者们进入了一个寻找FDI的溢出效应得误区。外资企业不是救世主，也不是来做慈善事业的，从经济的角度考虑，获取收益才是他们的最大目的。因而，总存在着这样的冲动，阻止可能增强本地竞争者的相关信息的泄漏。但是，与此同时，随着相关技术对当地供应商的影响，将使当地供应商可能从中受益。因而，FDI的溢出效应更应是纵向的，即垂直的，而不是产生于同一行业的内部。换而言之，溢出效应更有可能是通过反向关联，在本国的中间产品的提供者和他们的外资企业顾客之间产生的。但是，这一观点并没有吸引早期研究者的注意。这种情况似乎是合理的，源于外资企业，存在于上游部门的溢出效应，归因于先前在国内较低的生产效率；或是技术上更先进、更低廉的投入的提供；或是伴随的补充服务的提供。正如Blomström et al.（2000）提出，经验主义的分析几乎不会考虑纵向型的溢出效应。这一可引起注意的例外，已经出现在了Blalock（2001）对印度尼西亚公司层面的面板数据研究的中，以及Javorcik（2004）[ Javorcik, Does Foreign Direct Investment Increase the Productivity of Domestic Firms? In Search of Spillovers Trough Backward Linkages. [J]American Economic Review,  2004.6, pp.605-627]基于立陶宛交叉部门的企业层面最近的信息的论文中。他们都通过反向关联提供了这个的溢出效应存在的证据。 本文来自中国科教评价网
 此项研究的目的可以分为两个部分。第一，检验国内公司的生产能力与外资企业的存在，两者之间是否存在相互关联，无论其实下游生产部门（潜在消费者），还是上游生产部门（中间产品的潜在提供者）。检测这一效应的存在，将支持存在垂直的溢出效应这一观点。
 第二，这一研究通过说明纵向溢出效应，超出了已经存在的文献。这一方法检验了纵向联系的利益阻塞是否与国外所有权公司的分支机构的程度相关。基于对这一案例的研究和对投资者的调查，这一被推测出的因素将影响外资企业对本地上游生产部门的信任，进而由反向关联带来的潜在收益，但是据我们所掌握的资料得知，它们的影响，特别是在国内还，没有被系统检验过。
 本文将分为如下几个方面：第一部分，将对溢出效应的渠道进行简介；第二部分，讨论FDI流入我国后的数据分析和模型估计描述；模型修正及估计结果的分析将在第三部分提出；第四部分将就全文做出总结，并提出政策建议。
 
 第一部分  溢出效应渠道的简介
 
 当外资企业提高他们在投资国公司的生产力且没有完全带走利润时，FDI就会产生溢出效应。通过复制外资机构用于本地市场的技术或通过雇佣由外资机构培训的员工，国内企业也会获得溢出效应。另一种溢出效应的产生则是由于外资的进入带来了更激烈的竞争，从而促使国内企业更有效的使用国内已有资源或寻求新的技术。
从某种程度上说，国内企业和外资企业在相同部门中存在竞争，后者有动机去阻止同行业间的技术泄露和溢出效应的发生，它通过对知识产权和商业机密的保护，支付高以防员工的跳槽，或干脆把厂建在农村或建在某个国内企业不好模仿的领域来达到这一目的。这种现象刚好与现在许多研究方法无法找到水平型溢出效应一致。 （转载自中国科教评价网www.nseac.com ）
 但从另一方面看，外资企业并没有动机去阻止技术对上游部门的普及，因为他们会从中间产品的供应者那里获得好处。这样，反向关联——即外资企业和国内供应商之间的联系——是最可能产生溢出效应的渠道。由此，溢出效应可通过以下三个渠道产生：（i）外资对国内企业的直接技术转移（ii）外资企业对生产质量及准时的交付要求促使国内供应商提高其生产管理和技术（iii）外资企业的进入增加了对中间产品的需求，这使得国内供应商能够从生产规模的扩大中得到好处
 类似的，国内企业也可能会从购买处于上游部门外资企业生产的含金量更高或价格更便宜的中间产品而变得更有效率（正向关联）。外资企业为促销其生产的中间产品而提供国内企业从进口商那里无法获得的额外服务。
 在经济转型国家有个案证实，通过反向关联会产生溢出效应。例如，四川光大制药有限公司，是一家专门生产传统中成药的中外合资企业，在成都市彭州市附近有其原材料基地采购。该合外资企业定期派人访问其各采购基地，利用其技术优势，指导改进其种药材植技术、粗加工生产工艺，久而久之，当地的原材料提供商们把这些改进的技术应用到其它药材的种植过程中（而非为这家合资企业服务），由此提高了其产品的质量。
 FDI的方式不同，其造成的纵向型溢出效应也就不同。例如，通过兼并收购或合资建立的机构比那些外商独资的企业更倾向于在当地采购，后者不得不花费时间和精力来发展本地的关联企业，而前者却能从和被合并的企业或这些企业的国内合作者的供给中获得好处。然而，此次研究使用的数据无法区分这三种形式的外资投资方式。但是，通常外商独资企业更依赖于进口的原材料，而合资企业则更多使用本地资源。这一推测仍有待于进一步的关于国内数据的调查予以证实。但是，一项关于匈牙利最大出口商的研究结果（Tot和Semjen，1999）表明，外资所占股份越多，该企业在匈牙利本国采购的原材料越少。总而言之，更大的溢出效应是同部分的而非完全的外资企业相联系的。 （科教范文网http://fw.NSEAC.com编辑发布）
 照此定性推测，从单个企业长期的情况来看，FDI的流入产生对上游企业的正的反向关联溢出效应似乎是存在的；但是，如果我们从行业的层面出发，以短期的视角否能定量地观察到这种正的反向关联溢出效应呢？

 

第二部分    模型的描述
 
一、中国的FDI
 我国吸收外商投资，一般分为直接投资方式和其他投资方式。采用最多的直接投资方式是中外合资经营企业、中外合作经营企业、外商独资经营企业和合作开发。自1985年以来,我国FDI呈逐年上涨趋势,特别是从上个世纪九十年代,我国迎来了第一个FDI涌入的高潮,在世界上创造了所谓吸引FDI的奇迹。除了1999年受亚洲金融危机的影响出现FDI负增长之外,其余年份均为正增长。2001年后,中国FDI增长率大幅上升,2002年中国FDI保持强劲的增长势头,仅上半年增长率便高达18%。我国FDI连续六年在400亿美元上浮动,2002年我国FDI首次突破500亿美元,同时超过美国成为世界FDI的第一大接受国。勿需质疑的是,改革开放以来我国吸引外资对我国经济的发展起到了很大的作用,从下图1中可以清楚的看到近年来我国FDI和GDP(单位:亿元)的关系。
 
 
 
 图1：流入中国的FDI净值
 增长过程FDI是流入中国的外资最主要的部分，截至目前，中国已累计吸收FDI近5000亿美元，成为中国经济腾飞的重要推动力之一，近年来中国FDI年流入量占国内固定资产投资总额均在10％以上，据商务部《2005跨国公司在中国报告》，外商直接投资为GDP的贡献超过40%，1997年外资的行业分布如表1所示。
部门 国内企业
（1） 外商投资企业
（2） 企业总计（3） （2） / （3）*100 外资比重（%） 反向关联（%）
煤炭采选业 3202 11 3213 0.34 0.18 0.08

石油和天然气开采业 76 0 76 0.00 1.95 1.11
金属矿采选业 1993 26 2019 1.30 0.48 0.16
非金属矿采选业 1849 70 1919 3.79 3.84 0.96
食品制造及烟草加工业 21446 2350 23796 10.96 21.64 3.96
纺织业 11276 2032 13308 18.02 18.35 17.18
服装皮革羽绒及其他纤维制品制造业 10080 4144 14224 41.11 44.74 9.61
木材加工及家具制造业 3957 896 4853 22.64 33.21 9.78
造纸印刷及文教用品制造业 10411 1920 12331 18.44 26.29 10.81
石油加工及炼焦业 1052 89 1141 8.46 5.04 1.91
化学工业 23187 4214 27401 18.17 17.77 26.67
非金属矿物制品业 14496 1362 15858 9.40 16.59 7.07
金属冶炼及压延加工业 5665 445 6110 7.86 4.94 6.50
金属制品业 8132 1496 9628 18.40 31.65 18.24
机械工业 15920 1566 17486 9.84 12.34 10.49
交通运输设备制造业 6779 803 7582 11.85 18.46 10.22
电气机械及器材制造业 7544 1570 9114 20.81 26.28 11.75
电子及通信设备制造业 4166 1940 6106 46.57 47.25 30.60
仪器仪表及文化办公用机械制造业 1821 479 2300 26.30 29.40 3.77
电力及蒸汽热水生产和供应业 4994 253 5247 5.07 15.69 12.08
煤气生产和供应业 291 27 318 9.28 2.87 0.15

（转载自http://zw.nseac.coM科教作文网）

自来水的生产和供应业 2363 14 2377 0.59 0.63 0.05
 
 
二、方法、模型与数据
 基于对国内外文献的充分研究和现阶段收集数据上所遇到的限制，选用中国制造业1997年的相关数据对中国FDI的溢出效应进行研究。
 （一）数据
 此项研究的数据来自于国家统计局公布的《中国统计年鉴1998》和中国投入产出协会公布的《中国投入产出表1997年基本流量表》、《中国投入产出表1997年直接消耗系数表》。行业主要涉及煤炭、冶金、食品、纺织等21个主要制造业的行业。
 在研究中，采用数据的主要指标有：行业工业总产值、固定资产净值、内资企业和外资企业的总资产价值、行业劳动生产率、行业中间投入的基本流量、行业中间投入的直接消耗系数。
 （二）研究模型的建立
 在早期文献所研究的，特别是在Javorcik（2004）对立陶宛的FDI研究的基础上，运用与其类似的方法，通过基于Cobb-Douglas生产函数的对数变换，并对先前文献中所运用的模型进行了一定程度上的修改，得到FDI溢出效应的基础模型如下式：
 （1）    
    
 代表行业工业企业在时间段的工业总产值，采用国家统计局对大多数企业采用的行业划分标准，选取了包括煤炭开采和洗选业、石油加工、炼焦及核燃料加工业、电气机械及器材制造业等在内的共21个行业。表示资本，被定义为固定资产在在时间段年初的价值。因为数据中考虑到对熟练工和非熟练工进行区分，因此，没有采用通常所用的工资总额代表劳动力，而通过《中国统计年鉴》中时间段的劳动效率单位——劳动生产率（）得来。代表在时间段的原材料，按照其投入的价值，随着存货的变动而调节。通过每一部门投入——产出矩阵计算出的中间产品的投入，随着相关产业的缩减而缩小。衡量的是行业在时间段，工业企业中外资企业的固定资产总值在该行业的固定资产总值中所占的比例。 （转载自http://www.ＮＳＥＡＣ.com中国科教评价网）
 代表被部门供应的外资。他产生于国内供应商和外资企业之间的潜在联系。它被定义如下：
 （2）
 这里，是从1997年的投入——产出矩阵计算出的部门供应给部门的产品比例。该比例不包括为最终消费的而提供的产品，但包括对中间产品的进口。正如公式所指出的那样，部门内部的产品供应为包括在内，因为这一作用已包括在了变量中。我们可以看到，被部门供应的部门中，外资的投入越多，变量的值越大，符合相应的经济意义。
 在试探性的回归分析中，以上建立的模型运用普通最小二乘法进行回归，可以发现该模型存在一定的多重共线性。为了更好的确认并计算出生产性溢出效应，我们必须分清其他影响生产率的因素。如果跨国公司的进入降低了产业的垄断，导致更多的竞争，并迫使本地企业提高他们的效率的话，那么这样的情况也可被认为是广义的溢出效应。但本文主要分析的是外资企业所带来的直接的效益，即主要在于先进的管理与科学技术的转移。因而，经逐步回归法修正多重共线性后得出的估计模型
 （3）
 
直接去掉了解释变量[ 直接去掉解释变量的经济意义解释和计量经济学理论依据，将在文章的第三部分的对模型的修正中提到。]，得到了新的模型。该估计模型（式3）即为用于检验FDI溢出效应的最终模型。
 
 第三部分  模型估计结果及分析
 
一、模型修正
 由于基础模型（式1）存在多重共线性，且的t值不显著。得出的估计模型（式3）是在基础模型（式1）的解释变量中直接扣除了“行业劳动生产率（）”而产生的。从模型的经济意义上来看，由于所研究的对象主要为工业制造业企业，工人的劳动生产率与资本的投入和中间产品的投入有着极为密切的关系，受到了后两者极大的约束，而总产值也受后两者（、）影响较为显著。虽然在对部分解释变量取了对数后，这一相关性影响仍较为显著。在运用简单相关系数矩阵对五个解释变量者间的相关关系进行判定的过程中，发现与、之间均存在较大的相关系数，也证明了以上经济意义的结论。故在基础模型中直接去掉解释变量，得到估计模型（式3）。
 经检验，估计模型（式3）中多重共线的影响处于一个可以忽略的水平，且模型无自相关。
 对模型做White检验，发现估计模型（式3）存在异方差，使解释变量的显著性检验失效。运用加权最小二乘法（WLS），以残差平方为权数[ 权数为，选择残差平方作为权重主要从数学意义上考虑，用于消去异方差所造成的影响。其主要目的是为了获得修正异方差后估计模型的参数，对其自身的经济意义没有太高的要求。
]，对系数进行修正。

表2                       中国行业FDI溢出效应检验
 初始基础模型
（式1） 修正多重共线性后
的估计模型（式3） 运用WLS修正
的估计模型
常数项 -1.209 -0.907 -4.865***
 (-1.369) (-1.300) (-2.991)
 0.519*** 0.578*** 0.367***
 (4.780) (5.721) (3.764)
 0.062  
 (0.579)  
 0.455*** 0.470*** 1.236***
 (4.415) (4.802) (5.144)
 0.037*** 0.038*** 0.067***
 (4.220) (4.823) (5.230)
 -0.021 -0.024 -0.115***
 (-1.289) (-1.577) (-4.951)
调整后的 0.907 0.911 0.998
 40.233 52.385 20.275
 21 21 21
说明：表中括号内数一位系数的t统计值。***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。
 
 修正后，对修正后的估计模型再次运用White检验，发现不再存在异方差。，至此，如表2所描述的过程，对模型的修正工作完成。修正后的估计模型，t值、F值显著，拟和优度良好，不存在异方差，无自相关。因而，其估计出来的结果是无偏得和有效的。

二、估计结果分析 （科教作文网http://zw.ΝsΕAc.com发布）
 迄今为止,在所有使用面板数据,尤其是企业面板数据的研究中，除了少数文献(Liu等,2000;Damijan等,2001)发现了显著的正溢出效应,大多数文献都反映了负溢出效应或无溢出效应的结论。本文使用截面数据进一步发现反向关联的溢出效应存在于中国的外商直接投资当中，但它是以阻碍上游生产部门的工业增加值的身份出现的，即一个负的反向关联溢出效应。我们认为这一结论有其内在的合理性。
 首先，FDI的进入，尽管对单个的企业来看，的确存在如前文所述的外资进入的种种溢出效应；但如果我们从行业的层次出发，不得不承认，当时（1997年）能与外企全面接触的企业并未占到行业的主体，所以从某种程度上削弱了FDI带来的部分正的反向关联溢出效应，外资在增加东道国原料采购、加速上游供货商技术水平改进等方面难有作为。造成这种原因一方面是由于国内市场开放程度有限，例如煤炭开采和洗选业、石油和天然气开采业、有色金属矿采选业等垄断行业中外资所占的比例极为有限，而且它们的上游企业面临同样的情况；另一方面，“内外资竞争能力的差距是影响FDI溢出效应的关键要素；并且，较小的能力差距有助于溢出效应的产生。”不可否认国内的企业与外资在竞争力上还有不小的差距，因此享受到正的反向关联溢出机会较小。
 其次，从进入中国的FDI看，并非它们都是对经济起健康作用的。它们包括（1）占领市场型：它们在我国投资兴办企业，最终是为了把中国市场纳入其全球生产经营体系，服从于母公司的战略目标。这类企业技术先进、资金雄厚、拥有国际销售网络，一般投资量较大，但对其产品出口海外往往都有严格限制。（2）劳动利用型：主要利用其在海外营销渠道、经营管理和对资源的有效整合和利用上的优势，利用廉价成本和相对良好的体能和智能，保持产品在世界市场的竞争力。（3）食利型：它们把某些较为过时的设备出口到东道国，延长产品的技术生命周期，又能取得高额的技术转让费。由此可见，它们尤其是第三种FDI在对上游企业的所谓正的反向关联溢出究竟有多大帮助还有待商榷。 （转载自http://zw.nseac.coM科教作文网）
 最后，由于外资的进入，从长远看，的确会为上游企业带来技术的更新、经营规模的扩大等好处；但从短期上看，由于上游行业处于被动接受的角色，势必对企业的市场适应造成不利的影响，产生这种负的效应的产生也就不足为奇了——跨国公司通常在主观上会刻意对其知识资产进行保护,防止泄漏,以保证它们的竞争优势地位（同样会对上游企业进行部分技术保密）；外资对本国企业甚至上游企业都能带来优秀员工的单向流动，有可能使其劳动效率降低；由于政府的政策倾斜，导致FDI使用效率低、成本高，对有限的资源甚至是上游行业的资源都有可能形成侵占等等。

第四部分 基本结论与政策启示

 通过对资本、原材料投入、外资所占行业比例、反向关联溢出等影响工业总产值的重要参数的引入和建模，我们提出了FDI对上游生产部门的工业总产值会在短期产生负的反向关联溢出效应的这样一个结论。
 从上述对模型的分析与检验中，我们进一步发现，正确地认识和利用FDI对于我国这样一个急需国外资本投资的发展中国家来说有着十分积极的意义。
 首先，对于前文所提到的部分垄断型行业、与外资企业能力差距较小的行业可以进一步开放，一方面可以让外资在东道国原料采购、加速上游供货商技术水平改进上充分发挥其积极的作用；另一方面，在与外资企业能力差距较小的行业中，能利用充分有效的竞争，使本地企业把这种压力转换为自身完善的动力，从根本上获得溢出效应。
 其次，应当正确引导与使用外资。尽管逐利是外资的主要进入目的，但对于外资仍应当分清其进入中国的类型加以引导或是限制。避免在对待FDI的某些优惠政策可能会伤害到国内行业对稀缺的经济资源的需求。 （转载自http://zw.ＮＳＥaＣ.com科教作文网）
 最后，我们应当意识到，尽管从短期看FDI的流入产生了负的反向关联溢出效应，但这将会使得国内行业积极地进行调整和适应，最终通过自身的完善，吸引下游外资行业加大在东道国的采购等获得长期稳定的FDI收益。
参考文献
[ 1] Gregory Mankiw. Principles of Microeconomics［M］. Thomson Learning，2004.
[ 2] Massala. Introduction to Econometrics［M］. John Wiley & Sons，2004.
[ 3] Mona Haddad and Ann E. Harrison, Are There Positive Spillovers from Foreign Direct Investment? Evidence from Panel Data for Morocco. [J] Journal of Developing Economics, vol. 42, 1993, pp.1-74
[ 4] Brian J. Aitken and A.E. Harrison, Do Domestic Firms Benefit form Direct Foreign Investment? Evidence from Venezuela. [J] American Economic Review, vol. 89, no. 3, 1999, pp.605-618
[ 5] Ari.kokko, Technology, Market Characteristics, and Spillovers. Journal of Development Economics, vol.43, 1994, pp.279-293.
[ 6]M.Blomstr&om, Foreign Investment and Productive Efficiency: The Case of Mexico. Journal of Industrial Economics, vol.15,1986, pp.97-110.
[ 7] Javorcik, Does Foreign Direct Investment Increase the Productivity of Domestic Firms? In Search of Spillovers Trough Backward Linkages. [J]American Economic Review,  2004.6, pp.605-627
[ 8] 孟良、宣国良、王洪庆. 国外FDI技术溢出效应实证研究综述［J］.  外国经济与管理，2004.6，pp36—40.
[ 9] 陈涛涛. FDI中国行业内溢出效应的内在机制研究.[J] 世界经济，2003.9，pp23—28
[10] 孙舒平.FDI对中国经济增长的影响.[J] 西安财经学院学报，2004.2，pp71—76
[11] 吕世生、张诚. 当地企业吸收能力与FDI溢出效应的实证分析.[J] 南开经济研究，2004.6，pp72—77
附 录：        
原始数据
      
 工业总产值（Y） 资本 内容来自www.nseac.com
（K） 劳动生产率（L） 中间投入
（M） 外资所占比重（share） 反向关联
（backward）
煤炭采选业 1299.65 3752.19 12522.00 1948.52 0.18 0.08
石油和天然气开采业 1796.32 6353.47 96367.00 1936.35 1.95 1.11
金属矿采选业 489.91 598.43 36475.00 1358.66 0.48 0.16
非金属矿采选业 328.26 470.70 15982.00 1262.82 3.84 0.96
食品制造及烟草加工业 7684.56 5590.75 360877.00 2220.26 21.64 3.96
纺织业 4376.27 3878.56 15292.00 6949.22 18.35 17.18
服装皮革羽绒及其他纤维制品制造业 3210.00 1308.81 40215.00 1088.80 44.74 9.61
木材加工及家具制造业 786.84 687.00 37425.00 802.64 33.21 9.78
造纸印刷及文教用品制造业 2340.63 2774.33 56951.00 2453.04 26.29 10.81
石油加工及炼焦业 2329.44 3712.06 77657.00 1641.12 5.04 1.91
化学工业 9090.49 11208.71 141636.00 10927.05 17.77 26.67
非金属矿物制品业 3204.48 4300.46 14934.00 2579.73 16.59 7.07
金属冶炼及压延加工业 5511.92 9313.31 56333.00 7461.94 4.94 6.50
金属制品业 2150.68 1408.56 20047.00 2583.93 31.65 18.24
机械工业 4500.07 4045.44 33427.00 4162.56 12.34 10.49
交通运输设备制造业 4212.01 4221.55 24535.00 2084.32 18.46 10.22
电气机械及器材制造业 3628.58 2431.48 27281.00 2116.27 26.28 11.75
电子及通信设备制造业 4893.56 3611.55 47844.00 2608.54 47.25 30.60

仪器仪表及文化办公用机械制造业 692.75 473.36 16716.00 350.22 29.40 3.77
电力及蒸汽热水生产和供应业 3616.81 20570.47 73549.00 2810.59 15.69 12.08
煤气生产和供应业 103.25 502.75 5322.00 34.75 2.87 0.15
自来水的生产和供应业 234.09 1633.81 24638.00 156.65 0.63 0.05
煤炭采选业 1299.65 3752.19 12522.00 1948.52 0.18 0.08
石油和天然气开采业 1796.32 6353.47 96367.00 1936.35 1.95 1.11

 初始模型为
 
 
 运用最小二乘法（OLS），对Y（行业工业总产值）进行回归，得到各项估计量如下所示：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 06/12/05   Time: 02:50
Sample: 1 21
Included observations: 21
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 
C -223.3140 500.4643 -0.446214 0.6618
K 0.042462 0.055739 0.761798 0.4580
L 0.014849 0.003044 4.878064 0.0002
M 0.512790 0.142207 3.605938 0.0026
FS 29.91652 29.28506 1.021563 0.3232
BW 37.74365 57.90858 0.651780 0.5244
R-squared 0.883532     Mean dependent var 3154.594
Adjusted R-squared 0.844709     S.D. dependent var 2375.969
S.E. of regression 936.2979     Akaike info criterion 16.75670
Sum squared resid 13149807     Schwarz criterion 17.05514
Log likelihood -169.9454     F-statistic 22.75807
Durbin-Watson stat 1.516486     Prob(F-statistic) 0.000002
 由以上结果可以明确地看出，变量间存在多重共线性，因而对原始模型进行修正，得

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 再次对回归，得到结果如下：
Dependent Variable: LY
Method: Least Squares
Date: 06/12/05   Time: 00:57
Sample: 1 21
Included observations: 21
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 
C -1.209000 0.883253 -1.368804 0.1912
LK 0.548627 0.114785 4.779610 0.0002
LL 0.061668 0.106586 0.578573 0.5715
LM 0.455145 0.103098 4.414669 0.0005
FS 0.036557 0.008663 4.219706 0.0007
BW -0.020681 0.016039 -1.289445 0.2168
R-squared 0.930608     Mean dependent var 7.644399
Adjusted R-squared 0.907477     S.D. dependent var 1.121238
S.E. of regression 0.341053     Akaike info criterion 0.921401
Sum squared resid 1.744762     Schwarz criterion 1.219836
Log likelihood -3.674713     F-statistic 40.23253
Durbin-Watson stat 1.868084     Prob(F-statistic) 0.000000
 其中，从经济意义和模型显著性的角度考虑，影响不是十分显著。从上面的回归结果来看，由于样本数量不足，多重共线性似乎不可避免，运用逐步回归法发现，去掉有助于减小发成的多重共线性，因而模型修正为：
 
 
 在新模型的条件下，再次对回归，得到结果如下：
Dependent Variable: LY
Method: Least Squares
Date: 06/12/05   Time: 00:58
Sample: 1 21
Included observations: 21
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 
C -0.906892 0.697412 -1.300368 0.2119
LK 0.577747 0.100995 5.720572 0.0000 （转载自科教范文网http://fw.nseac.com）
LM 0.469793 0.097842 4.801540 0.0002
FS 0.038314 0.007943 4.823360 0.0002
BW -0.023552 0.014932 -1.577338 0.1343
R-squared 0.929059     Mean dependent var 7.644399
Adjusted R-squared 0.911324     S.D. dependent var 1.121238
S.E. of regression 0.333888     Akaike info criterion 0.848234
Sum squared resid 1.783699     Schwarz criterion 1.096930
Log likelihood -3.906459     F-statistic 52.38505
Durbin-Watson stat 1.981776     Prob(F-statistic) 0.000000
 发现较之于上一结果，截距项和的显著性有所提高，但人不处于一个让人乐观接受的范围，分析可能存在异方差，故下一步将进行White检验。
 与此同时，在上回归模型中，DW反映模型无自相关。
 对模型进行White检验结果如下：

White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 3.869697     Probability 0.017671
Obs*R-squared 15.13375     Probability 0.056596
    
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 06/12/05   Time: 00:58
Sample: 1 21
Included observations: 21
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 
C 1.087050 0.967980 1.123009 0.2834
LK -0.545066 0.241723 -2.254920 0.0436
LK^2 0.040231 0.015297 2.629979 0.0220
LM 0.311793 0.129778 2.402503 0.0334
LM^2 -0.028659 0.011197 -2.559549 0.0250
FS 0.002634 0.006802 0.387274 0.7053
FS^2 -0.000115 0.000124 -0.927674 0.3719

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BW 0.012795 0.013468 0.950021 0.3608
BW^2 -0.000283 0.000347 -0.815435 0.4307
R-squared 0.720655     Mean dependent var 0.084938
Adjusted R-squared 0.534424     S.D. dependent var 0.111399
S.E. of regression 0.076011     Akaike info criterion -2.018357
Sum squared resid 0.069332     Schwarz criterion -1.570704
Log likelihood 30.19275     F-statistic 3.869697
Durbin-Watson stat 1.640476     Prob(F-statistic) 0.017671
 发现，存在异方差，以e2=resid*resid为权数，运用加权最小二乘法（WLS）对模型进行修正，结果如下：

Dependent Variable: LY
Method: Least Squares
Date: 06/12/05   Time: 00:59
Sample: 1 21
Included observations: 21
Weighting series: E2
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 
C -4.864974 1.626768 -2.990577 0.0086
LK 0.367077 0.097528 3.763808 0.0017
LM 1.235831 0.240251 5.143918 0.0001
FS 0.067205 0.012851 5.229528 0.0001
BW -0.114738 0.023174 -4.951204 0.0001
Weighted Statistics    
R-squared 0.998223     Mean dependent var 7.902601
Adjusted R-squared 0.997779     S.D. dependent var 10.92665
S.E. of regression 0.514916     Akaike info criterion 1.714633
Sum squared resid 4.242223     Schwarz criterion 1.963328
Log likelihood -13.00364     F-statistic 20.27512
Durbin-Watson stat 1.543078     Prob(F-statistic) 0.000004

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Unweighted Statistics    
R-squared 0.567781     Mean dependent var 7.644399
Adjusted R-squared 0.459726     S.D. dependent var 1.121238
S.E. of regression 0.824147     Sum squared resid 10.86750
Durbin-Watson stat 1.108420   
 可以发现，无论是截距项还是，经修正后显著水平都大幅提高，达到了一个可以接受的范围。与此同时，方程的拟和优度也有了显著性的提升。再次对模型进行White检验，结果如下所示：

White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 1.174625     Probability 0.386724
Obs*R-squared 9.222649     Probability 0.323863
    
Test Equation:
Dependent Variable: STD_RESID^2
Method: Least Squares
Date: 06/12/05   Time: 01:00
Sample: 1 21
Included observations: 21
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 
C -0.962680 3.804754 -0.253020 0.8045
LK 0.587700 0.950119 0.618554 0.5478
LK^2 -0.036384 0.060127 -0.605126 0.5564
LM -0.034415 0.510108 -0.067466 0.9473
LM^2 -0.017585 0.044011 -0.399559 0.6965
FS -0.007512 0.026735 -0.280986 0.7835
FS^2 -0.000265 0.000489 -0.543169 0.5970
BW 0.056134 0.052938 1.060386 0.3098
BW^2 -0.000890 0.001363 -0.653310 0.5259
R-squared 0.439174     Mean dependent var 0.202011
Adjusted R-squared 0.065290     S.D. dependent var 0.309027
S.E. of regression 0.298769     Akaike info criterion 0.719233
Sum squared resid 1.071153     Schwarz criterion 1.166886

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Log likelihood 1.448052     F-statistic 1.174625
Durbin-Watson stat 2.463966     Prob(F-statistic) 0.386724

 异方差的影响已被降到了一个可以接受的范围以内。，最终模型回归结果为：
 
            (1.627)  (0.098)      (0.240)     (0.013)               (0.023)
         = (-2.991)  (3.764)     (5.144)     (5.230)               (-4.951)