以一个不同的视角看待中国大陆吸引外资状况——FDI与GDP关系及FDI对中国经济增长外部效应的实证研究【外文翻译】.doc

1、1本科毕业论文外文翻译外文文献译文标题以一个不同的视角看待中国大陆吸引外资状况FDI与GDP关系及FDI对中国经济增长外部效应的实证研究资料来源WWW点MERIT点UNU点EDU/PUBLICATIONS/WP点PHPYEAR_ID2009作者张莹（节选）3中国引进外资和经济增长的关系在学术界，许多学者专注于外商直接投资对中国经济增长影响的研究（如孙和帕里克，2001；格兰汉和瓦达，2001；刘，2002等等）。所有的研究都是使用2001年以前的数据并且得出相似的结论，即引进外资对中国的经济增长具有重大的积极作用。然而，从28年间（19802007）外商直接投资和中国国内生产总值的数据的描述分

2、析，我们发现，FDI份额对GDP的贡献从2000年起稳步下降（图3A）尽管从图1我们可以看到进入中国的外商直接投资流量不断增加，但是外商直接投资对国内生产总值（图3A）、出口额（图3B）、进口额（图3C）和固定资本形成总额（图3D）的贡献以相似的比率在下降。因此，在这个部分，我们旨在找出1978年到2005年引进外资在经济发展中的作用。我们将这次的工作分为两个部分，首先在31节，我们在2001年以前的数据的基础上，利用误差修正模型和格兰杰因果检验方法检测FDI和经济长期与短期发展之间的因果联系；之后，我们通过31个省2001年到2005年的面板数据，估计FDI对中国经济增长的溢出效应。图3A每

3、年FDI占GDP百分比19792006）图3BFDI占出口额百分比19792007）2图3CFDI占进口额百分比（19792007）图3DFDI占固定资本形成总额百分比（19792006）来源联合国贸易发展会议资料库和作者计算31从19782001的数据分析FDI与GDP的因果关系311经济模型1）平稳性/非平稳性检验时间数列分析的前提是避免“伪回归”和保持时间序列数据在一个平稳的顺序内。协整是检验这一条件和可行性的一个方法。ADF单位根检验的目的是估计TAU统计量，该值等于YT1的系数（如等式1）除以它的标准误差。从技术上讲，如果T统计量的绝对值超过麦金农临界值，则0，表明时间数列是平稳的，

4、反之亦然。TTMIITTYYTY1111这里T为白噪音误差项且,322211TTTTTTYYYYYY差分落后期数M可以通过AIC进行计算机控制（等式2）。2这里L为对数似然值，N为观测值，K为估计变量值。2）协整检验根据恩格尔和格兰杰（1987）的观点，如果所有,MTITTYYY中的ITY符合I1序列，TTY是稳定的（这里是向量），那么在数列TY中就存在着一个协整关系。有两种方法可以辨认这一关系EG检验和JJ检验。由于JJ检验法可以克服EG检验法的许多缺点，且可以应用于小样本的检验，因此我们将它运用到我们的估计中去。JJ检验模型如等式（3）NKLAIC223TMTMTTYYY1103这里,MT

5、ITTYYY，0是一个1N向量，I是一个1I的NN矩阵，M可以通过AIC来断定，这在之前已经提到。在JJ检验中，最大特征根用来检验协整向量的个数，零假设为协整向量的最大个数等于以下统计基础上的R11LNTTTR4这里1T为特征根。如果TR超过了临界值，零假设被拒绝。例如，如果我们拒绝100RRH,接受00RRH，则协整向量的个数为0R。3）误差修正模型根据恩格尔原则,如果变量存在协整关系,则协整回归可以转变成误差修正模型恩格尔,格兰杰,1987。该模型的优点是根据T值逐步删除无关变量并反映各变量之间在长期和短期时间段内的关系。模型如等式5。TTTXYLAGGEDY1,105这里1T是非均衡误差

6、项或者说是长期均衡偏差项。是短期调整参数。312数据与结果讨论我们使用的FDI和GDP数据来自中国统计年鉴，时间范围从1978年到2001年（24年观察）。1）平稳性检验单位根检验结果如表3所示。表3ADF单位根检验变量TAU统计量AIC统计量麦金农临界值（5）LNGDP008263548629969LNFDI190980788229969LNGDPTLNGDPT1360463743730038LNFDITLNFDIT1358620950630038从表3我们可以看到，GDP和FDI的T统计量的绝对值没有超过麦金农临界值（显著水平为005），这意味着GDP和FDI可能存在单位根，则数据不平稳。

7、其次，FDI和GDP一阶差分的T值高于临界值（显著水平为005），这意味着在这种情况下GDP和FDI是符合I1序列的。2协整检验表4列出了协整检验的主要结果。因为EG检验法需要大量的样本，我们无4法获取，因此我们使用JJ法来完成这次检验。表4变量的协整检验协整变量H0最大特征值似然统计值5临界值1临界值LNGDPR00635435141925323045LNFDIR10404911938612251626表明在5的显著水平下拒绝H0R0协整关系的差分落后期数为1该假设从R0开始。从表4我们可以看到似然统计值是351419，大于5显著水平下的临界值，因此我们拒绝00RH,接受11RH。当假设中R

8、1时，似然统计值小于5显著水平下的临界值，因此我们接受10RH。通过以上检验我们可以得出结论，在5的显著水平下，GDP和FDI存在协整关系。换句话说，中国的GDP和FDI存在长期均衡协整关系。3）误差修正模型（ECM）和格兰杰检验ECM是用来估计多种变量的短期和长期影响。当确认GDPLN和FDILN一阶分差具有稳定性时，ECM可以回归，当中的1TVECM是一个误差修正项，它的系数代表了最后阶段的误差修正对经济增长的影响。其它变量的系数表明了短期影响。表5显示了ECM回归的结果。从结果中，首先我们看到向量误差修正模型的系数是很重要的，它意味着GDP和FDI之间存在相互影响的关系，且中国的快速发展

9、是外资流入的主要原因。其次，FDI和GDP之间存在着不同规模的双向影响。GDPECM等式（1）中，向量误差修正模型系数的绝对值为019，小于等式（2）中的系数绝对值。这意味着从长期角度来看，GDP对FDI的影响大于FDI对GDP的影响。第三，从表5可以看到GDPECM等式（1）不包含一阶差分FDI的滞后项1LNTFDI,然而在FDIECM等式（2）中，1LNTGDP的变量被考虑在内。等式（2）中的TFDILN的正号意义重大，它意味着从短期角度来看，FDI对中国经济增长的影响小于GDP对FDI的影响。这可能是由于投资的消化时间造成的。表5误差修正模型及回归等式（1）GDPECM误差修正模型）因变

10、量TGDPLN等式（2）FDIECM误差修正模型）因变量TFDILN1LNTGDP093T4111LNTGDP088T4335续表1LNTFDI被ECM删除1LNTFDI024T2661TVECM019T1631TVECM046649该模型中AIC和SC统计量分别是378和349，表明ECM非常适合。用星号标志的,和表示显著水平分别为1、5和10。这一结论和格兰杰因果关系检验的结果一致。看表6，当中的显著水平代表了接受零假设的可能性。根据这一结果，我们可以8094肯定FDI不是GDP的格兰杰成因，而只有397的信心说GDP不是FDI的短期格兰杰成因（9603确定GDP是FDI的格兰杰成因）。表

11、6格兰杰因果检验零假设F值显著水平FDILN不是GDPLN的格兰杰成因0213908094GDPLN不是FDILN的格兰杰成因2920300397322001年后GDP和FDI的关系321模型说明前面部分的分析表明了GDP是FDI的格兰杰成因，而FDI不是GDP的格兰杰成因。通过图3显示，FDI对中国GDP的贡献正在减少，我们可以提出这样一个问题“是否FDI的溢出效应在2001年以后变成负面效应了”因此，在这个部分，我们使用包括31个省在内的从2001年到2005年的面板数据集来估计FDI技术溢出与经济增长之间的关系。我们使用的模型是被菲尔德、莱文和应用的现代化CD模型（1982），如下所示（

12、6）这里YGDP,L劳动投入，K国内资本份额，FFDI份额，A全要素生产率水平。FDI份额和GDP中FDI享有的份额从内部决定了全要素生产水平A。因此，我们可以得出FYFBAKALY1,216（7）这里，变量上的一点表示它的增长率；I和FI分别是国内投资和FDI流量。因此，FDI外部性对转移和技术扩散的影响可以通过获取，FDI份额与GDP比率的变化系数YF反映了外商投资企业的先进生产力。由于地方FDI股票数据在中国统计年鉴中无法找到，因此变量在研究中忽略。我们只考虑前三个自变量。322数据、评估结果与讨论每一变量的数据都是从中国统计年鉴中计算得到。各省实际GDP的增长率设为Y；人口增长率设为L

13、，假设这些年得失业率不变。国内投入输出比I/Y通过名义固定资本形成总额超过名义GDP的比率计算。FDI输出比YIF通过名义实现FDI流量（按美元）和名义GDP的比率计算。我们收集了31省从2001年到2005年得面板数据集，回归的结果从表7中可以看到。表7面板数据估计结构20012005因变量GDP增长率自变量L056253YI/0180098YIF/011860045常数项011860045拟合系数025F1362观测值155显著性001；005；01固定资本形成总额和GDP的比值表明，在10的显著水平上，国内投资对GDP增长率存在积极作用；同时，劳动力的扩大也显示了其对GDP增长的积极影响

14、。在回归中最令人惊喜的结果是FDI流入量超过GDP的系数YIF/。负号表示FDI对技术转移和扩散具有负面外部性。首先，外商投资者与中国本地公司三种水平的联系决定了技术扩散上FDI外部性的方向。FDI对技术扩散的积极外部性，正如前面的研究所表明的，可以YFYIYILYF4321YFYIF37有助于增加国家的技术能力和国内外企业的激烈竞争。随着国内外企业更多地通过后向联系、前向联系和水平联系相互影响，（1）FDI后向联系技术溢出可能因为直接知识转移、更高的要求和竞争压力带来积极作用，也可能因为悲惨增长和隶属关系而带来消极影响。（2）通过前向联系的FDI正面溢出效应是由于外商投资企业提供了更好的服务

15、和更高的报酬；而因为更高的垄断租金以及中国本地公司越来越低的报酬产生负面溢出效应。（3）从横向关系上看，FDI产生积极外部性是由于当地企业通过模仿和创新提升了生产力和生产效率；但是也可能由于竞争压力导致的当地竞争者大量淘汰而产生负面效应。（图4）生产率外溢（）隶属关系引起的后向联系直接知识转移至供应商悲惨性增长过程（）外部性更高的要求和竞争压力生产率下降（）横向联系生产率外溢（）中国的FDI由于竞争压力引起的外部性通过模仿和竞争压力本地竞争者淘汰前向联系更好的服务、更高的报垄断租金外部性酬和更高的财政收入（）低报酬（）图4中国引进外资的潜在外部性其次，FDI流入量超过GDP的比率的负号也表明了

16、社会总体福利的外部成本。根据鲍莫（1972）的观点，社会的全部成本和利益被定义为有关各方的经济成本与利益的总量。在这个竞争性的市场上，外部性问题的存在表明了无论过多或过少的商品都将对比社会的全部成本和利益被生产和消费。如果存在一个外部成本/负面外部效应（比如污染），由于生产者没有考虑外部成本，竞争性市场上的商品将被过量生产。这一观点很好的解释了一个难题，即中国积极的FDI股份伴随着FDI负面的外部效应。第三，中国的FDI政策是引起FDI负面外部效应的另一个原因（1）偏向外商公司和中国东部地区的政策形成了一些社会/经济问题，比如市场扭曲，福利损失，地区收入差距等等。由于中国公司对财产处置和贷款渠

17、道困难没有任何防护，因此FDI流入量被中国经济根本性的无效率所制约（黄,1999）。私营企业家因此利用外商投资者去放弃他们对未来现金流的要求。这种8循环投资引起了整个社会的福利损失。（2）FDI开放度在空间上的渐进造成了沿海各省的快速发展，但是没有将积极的外部效应扩散到内陆地区（凯什，罗和胡非尔，2005）。凝聚效应和劳动力再分配引起的区域集中成为地区收入差距的另外两个结果。受马太效应影响的沿海地区形成了比内陆地区更多的经济增长。（3）此外，马太效应的加强是由于中国FDI分级管理引起的。当地政府被授予储存从FDI和当地经济发展中取得的大量税收的权利。因此，为了改善投资环境，具有充足资金的沿海地

18、区，能够比内陆地区吸引更多地FDI。区域经济差异必然形成了FDI负面外部性的结构。我们认为，如果没有中央政府介入FDI税分配，FDI外部性任然不能扩散到中国内陆。9外文文献原文TITLEADIFFERENTLOOKATINWARDFDIINTOMAINLANDCHINAANEMPIRICALSTUDYONRELATIONSHIPOFFDIANDGDPANDFDIEXTERNALITIESONCHINAECONOMICGROWTHMATERIALSOURCEWWW点MERIT点UNU点EDU/PUBLICATIONS/WP点PHPYEAR_ID2009AUTHORYINGZHANG3RELATI

19、ONSHIPOFFDIANDECONOMICGROWTHINCHINAINACADEMICAREA,THEREHAVEBEENMANYSTUDIESFOCUSINGONTHEIMPACTOFFDIONCHINASECONOMICGROWTHIESUNANDPARIKH,2001GRAHAMANDWADA,2001LIU,2002ETALALLOFTHESESTUDIESUSEDDATABEFORE2001ANDHADTHESIMILARRESULTTHATINWARDFDIHASSIGNIFICANTPOSITIVEEFFECTONCHINASECONOMICGROWTHHOWEVER,INT

20、HEDESCRIPTIVEDATAANALYSISOVER28YEARS19802007FDIANDCHINASGDP,WEFOUNDTHATTHECONTRIBUTIONOFFDISTOCKTOGDPDECREASESSTEADILYFROM2000ONWARDSFIGURE3AALTHOUGHFROMTHEFIGURE1ITCANBESEENTHATFDIINFLOWINTOCHINAINCREASECONSTANTLY,THERATIOOFFDIOVERGDPFIGURE3A,OVEREXPORTFIGURE3BASWELLASIMPORTFIGURE3C,ANDOVERGROSSFIX

21、EDCAPITALFORMATIONFIGURE3DAREDECREASINGATTHESIMILARRATETHEREFORE,INTHISSECTION,WEAIMTOFIGUREOUTTHEROLEOFFDIINCHINASECONOMICDEVELOPMENT,ARRANGINGFROM1978TILL2005WEDIVIDEDTHISEXAMINATIONWORKINTOTWOPARTS,FIRSTLYINSECTION31WEUSEDECMMODELANDGRANGERCAUSALITYTESTBASEDONTHEDATABEFORE2001TOEXAMTHESHORTANDLON

22、GTERMCAUSALITYRELATIONSHIPBETWEENFDIANDECONOMICDEVELOPMENTAFTERWARDS,WEESTIMATEDTHESPILLOVEREFFECTOFFDIONCHINASECONOMICGROWTHBYUSINGAPANELDATASETINCLUDING31PROVINCESFROM2001TILL200510SOURCEUNCTADDATABASEANDAUTHORSCALCULATION31THECAUSALITYRELATIONSHIPBETWEENFDIANDGDPBASEDONDATAFROM19782001311ECONOMET

23、RICMODEL1TESTOFSTATIONARITY/NONSTATTIONARITYTHEPRECONDITIONOFTIMESERIESANALYSISISTOAVOID“SPURIOUSREGRESSION”ANDTOKEEPTIMESERIOUSDATAINASTATIONARITYORDERCOINTEGRATIONISONEOFMETHODSTOTESTTHISCONDITIONANDEXAMTHEFEASIBILITYADFUNITROOTTESTISAIMEDTOEVALUATETHETAUVALUEWHICHEQUALSCOEFFICIENTOFYT1ASEQUATION1

24、DIVIDEDBYITSSTANDARDERRORTECHNICALLY,IFTHEABSOLUTEVALUEOFTHETAUEXCEEDSTHEMACKINNONCRITICALTAUVALUES,THENULLHYPOTHESISTHAT0,WHICHINDICATESTHETIMESERIESISSTATIONARY,MUSTBEREFUSED,ANDVICEVERSA（1）WHEREISAPUREWHITENOISEERRORTERMANDYT1YT1YT2，YT2YT2YT3THENUMBEROFLAGGEDDIFFERENCEMCANBECOMPUTERIZEDBYAICEQUAT

25、ION2（2）WHERELISLOGARITHMLIKELIHOODITEM,NISNUMBEROFOBSERVATION,KISTHENUMBEROF11ESTIMATEDVARIABLES2COINTEGRATIONTESTACCORDINGTOENGLEANDGRANGER1987,IFALLTHEYITINTHEYTYIT,YMTFOLLOWSI1ANDTYTISSTATIONARYWHEREISAVECTOR,THENTHEREEXISTSACOINTEGRATIONRELATIONSHIPINTHESERIESYTTHEREARETWOWAYSTOIDENTIFYCOINTEGRA

26、TIONEGTWOSTEPSANDJJMETHODSSINCEJJCANOVERCOMEMANYDISADVANTAGESOFEGANDCANBEAPPLIEDTOSMALLSAMPLES,WEAPPLIEDITINOURESTIMATIONTHEJJMODELISASEQUATION33WHEREYTY1T,YNT,0ISAN1VECTORIISANNMATRIXWHEREI1,MANDMCANBEDETERMINEDBYAICWHICHWEMENTIONEDBEFOREINJJTEST,MAXIMUMLATENTROOTISUSEDFORTESTINGTHENUMBEROFCOINTEGR

27、ATIONVECTOR,INWHICHTHEASSUMEDNULLHYPOTHESISISTHEMAXIMUMNUMBEROFCOINTEGRATEDVECTOREQUALINGTORBASEDONTHEFOLLOWINGSTATISTIC（4）WHERE1TISLATENTROOTIFTREXCEEDSJONANSENCRITICALVALUE,NULLHYPOTHESISWILLBEREJUECTEDFOREXAMPLE,IFWEREJECTTHEH0WHERERR01ANDACCEPTANOTHERH0WHERERR0,THENUMBEROFCOINTEGRATIONVECTORISR0

28、3ERRORCORRECTIONMODELACCORDINGTOTHEENGLEPRINCIPLE,IFVARIABLESHAVECOINTEGRATIONRELATIONSHIP,THECOINTEGRATEDREGRESSIONCANBEALTEREDTOANERRORCORRECTIONMODELENGLEANDGRANGER,1987THEADVANTAGEOFTHISMODELISITCANGRADUALLYDELETETHENONRELATEDVARIABLESBASEDONTVALUEANDREFLECTTHERELATIONSHIPOFVARIABLESINASHORTTERM

29、ANDLONGTERMTIMESEGMENTSTHEERRORCORRECTIONMODELISASEQUATION55WHEREUT1ISDISEQUILIBRIUMERRORITEMORSAYTHELONGTERMEQUILIBRIUMDEVIATIONITERMISTHESHORTTERMADJUSTEDCOEFFICIENT312DATAANDRESULTANDDISCUSSIONTHEDATAOFFDIANDGDPWEUSEDISFROMCHINASTATISTICYEARBOOKTHETIMERANGEISFROM1978TILL200124OBSERVATIONS1STATION

30、ARITYTESTTHERESULTSOFUNITROOTTESTARESHOWNINTABLE312FROMTABLE3WECANSEETHATTHEABSOLUTETAUVALUESOFGDPANDFDIDONOTEXCEEDTHECRITICALMARKINNONVALUEAT005SIGNIFICANTLEVEL,MEANINGTHATGDPANDFDIMAYEXISTUNITROOTANDTHEDATAISNONSTATIONARYSECONDLY,THETAUVALUESOFFIRSTDIFFERENCEGDPANDFIRSTDIFFERENCEFDIAREHIGHERTHANCR

31、ITICALVALUESAT5SIGNIFICANTLEVEL,WHICHMEANSTHATINTHISCASEGDPANDFDIAREOFI12COINTEGRATIONTESTTABLE4LISTSTHEMAINRESULTSFROMCOINTEGRATIONTESTSINCEEGMETHODSASKFORLARGEPOOLOFSAMPLESBYWHICHOURCASECOULDNOTMEET,JJMETHODWASUSEDTOTAKETHETESTTHEHYPOTHESISISSTARTEDFROMR0FROMTHETABLE4WECANSEETHATTHELIKELIHOODSTATI

32、STICIS351419WHICHISLARGERTHANTHECRITICALVALUE2532AT5SIGNIFICANTLEVEL,THEREFOREWEREFUSEH0WHERER0ANDACCEPTH1WHERER1INTHETESTOFNULLHYPOTHESISWHERER1THELIKELIHOODISSMALLERTHANCRITICALVALUEAT5SIGNIFICANTLEVEL,THUSWEACCEPTH0WHERER1ITCANBECONCLUDEDTHATAT5OFSIGNIFICANTLEVEL,GDPANDFDIHAVEONECOINTEGRATEDRELAT

33、IONSHIPINOTHERWORDS,GDPANDFDIINCHINAHAVELONGTERMEQUILIBRIUMCOINTEGRATEDRELATIONSHIP3ERRORCORRECTIONMODELECMANDGRANGERTESTECMISUSEDTOESTIMATETHESHORTTERMANDLONGTERMIMPACTACROSSAVARIETYOFVARIABLESWHENTHEFIRSTDIFFERENCELNGDPANDFIRSTDIFFERENCELNFDIARECONFIRMEDHAVINGSTATIONARITY,ECMCANBEREGRESSEDINWHICHV

34、ECMT1ISONEDIFFERENCEERRORCORRECTIONITEMWHOSECOEFFICIENTREPRESENTSTHEIMPACTOFLASTPERIODSERRORCORRECTIONONTHISPERIODSECONOMICGROWTHTHECOEFFICIENTSOFOTHERVARIABLES13INDICATETHESHORTTERMIMPACTTABLE5SHOWSTHERESULTOFOURECMREGRESSIONFROMTHERESULT,WECANSEEFIRSTLYTHATTHECOEFFICIENTOFVECMISSIGNIFICANT,WHICHIM

35、PLIESTHATGDPANDFDIHAVEINTERACTIONALRELATIONSHIPANDCHINASRAPIDGROWTHISTHEMAINREASONOFFOREIGNCAPITALINFLOWSECONDLY,THEBIDIRECTIONALIMPACTSBETWEENFDIANDGDPAREATDIFFERENTSCALETHEABSOLUTEVALUEOFCOEFFICIENTOFVECMINEQUATION1OFGDPECMIS019,WHICHISSMALLERTHANTHATOFEQUATION2OFFDIECMTHISMEANSTHATFROMTHELONGRUNP

36、ERSPECTIVE,THEIMPACTOFGDPONFDIISLARGERTHANTHEIMPACTOFFDIONGDPTHIRDLY,FROMTABLE5,ITCANBESEENTHATTHEEQU1OFGDPECMDOESNOTINCORPORATEFIRSTDIFFERENCEFDILAGGEDITEMLNFDIT1,HOWEVERINTHEEQU2OFFDIECMTHEVARIABLEOFLNGDPT1ISCONSIDEREDLNFDITINTHEEQU2HASASIGNIFICANTPOSITIVESIGN,WHICHIMPLIESTHATFROMTHESHORTTERMPERSP

37、ECTIVEFDIHASLESSIMPACTONCHINAECONOMICGROWTHTHANGDPSIMPACTONFDITHISMIGHTBEDUETOTHEDIGESTIONTIMEOFINVESTMENTTHISCONCLUSIONISALSOCONSISTENTWITHTHERESULTSOFGRANGERCAUSALITYTESTSEETABLE6OFTHERE,THESIGNIFICANTLEVELINTHETABLE6REPRESENTSTHEPROBABILITYTOACCEPTTHENULLHYPOTHESISBASEDONTHERESULT,WECAN8094BESURE

38、THATFDIISNOTTHEGRANGERREASONOFGDP,HOWEVERWITH397CONFIDENCETOSAYTHATGDPISNOTTHESHORTTERMGRANGERREASONOFFDI9603SURETHATGDPISTHEGRANGERCAUSEOFFDI1432THERELATIONSHIPBETWEENGDPANDFDIAFTER2001321MODELSPECIFICATIONTHEANALYSISINTHEPREVIOUSSECTIONSSHOWSTHATGDPISTHEGRANGERCAUSEOFFDIANDFDIISNOTTHEGRANGERREASON

39、OFGDPACCORDINGTOTHEGRAPH3AINWHICHTHECONTRIBUTIONOFFDITOCHINASGDPISSHOWNDECREASING,WEMAYASKAQUESTION“DOESFDISSPILLOVEREFFECTBECOMENEGATIVEAFTER2001”THEREFORE,INTHISSECTION,WEUSEDAPANELDATASETINCLUDING31PROVINCESFROM2001TO2005TOESTIMATETHERELATIONSHIPBETWEENFDISPILLOVERSANDECONOMICGROWTHTHEMODELWEUSED

40、ISANUPDATEDCDMODELAPPLIEDBYFEDER1982ANDLEVINANDRAUT1997ASFOLLOWSWHEREYGDP,LLABORINPUT,KSTOCKOFDOMESTICCAPITAL,FSTOCKOFFDI,ANDATOTALFACTORPRODUCTIVITYLEVELTHESTOCKOFFDIANDTHESHAREOFFDISTOCKINGDPENDOGENOUSLYDETERMINETHETOTALFACTORPRODUCTIVITYATHEREFORE,WECANHAVEWHEREADOTOVERAVARIABLEINDICATESITSRATEOF

41、GROWTHIANDIFAREDOMESTICINVESTMENTANDFDIFLOWS,RESPECTIVELYTHEREFORE,THEEFFECTOFEXTERNALITIESOFFDIONTHETRANSITIONANDTECHNOLOGYDIFFUSIONSCANBECAPTUREDBYTHECOEFFICIENTOFCHANGESONTHERATIOOFTHEFDISTOCKTOGDPREFLECTSTHESUPERIORPRODUCTIVITYOFFOREIGNINVESTEDENTERPRISEZHANG,2001BECAUSEOFTHEPROVINCIALFDISTOCKDA

42、TAISNOTAVAILABLEINCHINASTATISTICYEARBOOK,THEVARIABLEWASIGNOREDINTHEEXAMINATIONWEONLYTAKETHEFIRSTTHREEINDEPENDENTVARIABLESINTOACCOUNT322DATA,ESTIMATEDRESULTSANDDISCUSSIONTHEDATASETFOREACHVARIABLEARERECEIVEDFROMSELFCALCULATIONFROMCHINASTATISTICYEARBOOKTHEGROWTHRATEOFREALGDPFOREACHPROVINCEISTAKENASAPRO

43、XYFORTHEGROWTHRATEOFPOPULATIONISUSEDINPLACEOF,ASSUMINGACONSTANTUNEMPLOYMENTRATEOVERYEARSTHEDOMESTICINVESTMENTOUTPUTRATIOI/YIS15COMPUTEDASARATIOOFNOMINALGROSSFIXEDCAPITALFORMATIONOVERNOMINALGDPTHEFDIOUTPUTRATIOISCOMPUTEDASTHERATIOOFNOMINALREALIZEDFDIINFLOWSINUSDOLLARSTONOMINALGDPWECOLLECTED155OBSERVA

44、TIONPANELDATASETCOVERING31PROVINCESGROUPSRANGING5PERIODSFROM2001TILL2005THEREGRESSEDRESULTCANBESEENINTABLE7THEDOMESTICINVESTMENTTHATISINDICATEDBYTHERATIOOFGROSSFIXEDCAPITALFORMATIONANDGDPHASPOSITIVEEFFECTONGDPGROWTHRATEAT10PERCENTOFSIGNIFICANCELEVELANDTHELABORFORCEENLARGEMENTSHOWSPOSITIVEINFLUENCEON

45、THEGDPGROWTHTHEMOSTINTERESTINGANDSURPRISINGRESULTINTHISREGRESSIONISTHECOEFFICIENTOFFDIINFLOWOVERGDPIF/YTHENEGATIVESIGNINDICATESTHATFDIHASNEGATIVEEXTERNALITIESONTECHNOLOGYTRANSITIONANDDIFFUSIONTHENEXTSPACEISGIVENTODISCUSSTHEIMPLICATIONSFROMTHISRESULTFIRSTLY,THREELEVELSOFCONNECTIONSBETWEENFOREIGNINVES

46、TORSANDCHINESELOCALFIRMSDETERMINETHEORIENTATIONOFFDIEXTERNALITIESOFTECHNOLOGYDIFFUSIONTHEPOSITIVEFDIEXTERNALITIESOFTECHNOLOGYDIFFUSION,ASPRIORSTUDIESEXPRESSED,LEADSTOANINCREASEDNATIONALTECHNOLOGICALCAPABILITYANDINTENSIFIEDCOMPETITIONBETWEENFOREIGNANDDOMESTICCOMPANIESASFOREIGNANDDOMESTICFIRMSINTERACT

47、EDMORETHROUGHBACKWARD,FORWARDTIES,ANDHORIZONTALCONNECTION,1BACKWARDORIENTEDFDISPILLOVERSMAYBEPOSITIVEDUETODIRECTKNOWLEDGETRANSFER,HIGHERREQUIREMENTS,ANDCOMPETITIVEPRESSURE,ORMAYBENEGATIVEDUETO16IMMISERISINGGROWTHANDCAPTIVERELATIONSHIP2THEPOSITIVEFDISPILLOVERSVIAFORWARDCONNECTIONSAREDUETOBETTERSERVIC

48、ESPROVIDEDBYFOREIGNINVESTEDFIRMSANDHIGHERWAGESFROMFOREIGNFIRMSNEGATIVESPILLOVERSOFFORWARDTIESMAYEXISTONACCOUNTOFHIGHERMONOPOLISTIC3FROMTHEHORIZONTALCONNECTIONPOINTOFVIEW,FDIEXTERNALITIESMIGHTBEPOSITIVEDUETOFORCEMENTIMPACT,WHICHPUSHESLOCALFIRMSTOIMPROVEPRODUCTIVITYANDEFFICIENCYBYIMITATIONANDINNOVATIO

49、NORNEGATIVEEFFECTSBECAUSEOFTHECOMPETITIVEPRESSURELEADINGTOLARGEELIMINATIONOFLOCALCOMPETITORSFIGURE4SECONDLY,THENEGATIVESIGNONTHERATIOOFFDIINFLOWOVERGDPALSOINDICATESTHEEXTERNALCOSTFROMTHEWHOLESOCIALWELFAREACCORDINGTOBAUMOL1972,THEOVERALLCOSTANDBENEFITTOSOCIETYISDEFINEDASTHESUMOFTHEECONOMICCOSTSANDBENEFITSFORALLPARTIESINVOLVEDINTHECOMPETITIVEMARKET,THEEXISTENCEOFEXTERNALITIESINDICATESTH