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摘要：本文主要对美、日、德、英等11个国家和地区从2003年到2013年的FDI和出口流量额的年度面板数据，建立重力模型，运用Eviews进行实证分析，并得出，在长期，中国的对外直接投资和出口仍具有较强的互补效应的结论。
关键词：对外直接投资 出口 面板模型 实证分析
0 引言
在如今经济全球化背景下，世界各个国家和地区之间的经济交往日益密切，2013年我国对外直接投资首次达到901.7亿美元，位居世界前列。资本与商品在全球范围内的流动，从规模、速度和范围上都有了很大提高。
本文主要对美、日、德、英等11个国家和地区从2003年到2013年的FDI和出口流量额的年度面板数据，建立重力模型，运用Eviews进行实证分析并得出结论。
1 实证分析
1.1 模型的构建与变量的选取 本文的实证分析选取Kulchycky、Lipsey、Weiss和Blmostorm的重力模型，选取该模型的创新点在于，在中国对外直接投资与出口这两个变量之外引入对FDI和出口同时具有重要影响的因素，这样就避免了忽略这些因素而产生的虚假相关关系。因此剔除对二者都具有决定影响的因素对于确保检验结果的可信度十分重要。该重力模型构建如下：
Y=log(αx1β1 x2β2x3β3 x4β4□)其中，Y表示：被解释变量(FDI或者EX的对数）；Xi（i=1，2，3，4）表示：四个解释变量PGDI、GDP、DIS和ER；■表示：误差项；其中解释变量为四个对FDI和出口同时具有决定作用的重要变量，运用重力模型可以来检验他们的效应，分别具体为：GDP(PGDI)——东道国市场的人均收入；国内生产总值（GDP）——东道国的市场规模；主要经济中心之间的距离DIS——东道国到我国的距离（由于不方便计算）；年度汇率（ER)——用（人民币采用直接标价法）来表示；β1、β2、β4的符号期望是正数，即我国的FDI和EX是东道国市场的人均收入、东道国的市场规模和人民币采用直接标价法标价的汇率的增函数。β3的符号对于出口期望是负数，因为出口国距离我国越远，运输成本越高，我国到该国的出口就越少。而对于FDI来说β3的预期符号是不确定的，因为EX和FDI的关系是不确定的，有可能是替代关系，也有可能是互补关系。
1.2 数据与变量的选取 ①本文的研究对象选取中国对外直接投资和出口都比较大的国家；②研究数据选取2003年到2012年我国对外直接投资和出口分布的国家地区面板数据；③样本国家选取美国、德国、日本、英国、香港、巴西、加拿大、香港、韩国、澳大利亚、南非这11个国家和地区；④检验步骤：a将FDI和EX分别作为四个剔除变量的函数进行估计；b将FDI残差项与EX残差项进行分析。
1.3 实证检验 如前所述，本文的实证分析选取Kulchycky、Lipsey、Weiss和Blmostorm的重力模型，若采用随机效应模型，经过Hausman检验后，发现伴随概率为1.0000，则可接受采用随机效应模型的原假设，然而，又由于其可决系数较低且变截距、常系数只体现了个体效应，即不同国家的出口额具有不可观测且与FDI不相关的个体效应，没有反应FDI对出口额在结构上的差异。经过综合考虑，本文最终决定采用了混合模型，并利用11个国家从2003年到2013年的FDI和出口流量额的年度数据，在Eviews中建立pool。
通过实验我们得知，不管当y代表FDI或者EX，X3都是不显著的，于是在剔除变量时将X3排除在外。用y1代表FDI剔除以上三个显著变量的FDI残值，用y2代表EX剔除以上三个显著变量的EX残值，对y1和y2进行回归分析，结果如下：
由上表可知，各项检验基本良好，Y2前面的系数是0.6985，说明剔除影响变量后，中国的FDI和EX在长期仍具有较强的互补效应。
2 结论与建议
通过上述的实证检验，我们从中可以发现对外直接投资与出口贸易之间存在相互互补关系、明显的促进作用。因为对外直接投资有利于开拓海外市场，所以将来，随著我国对外贸易迅速发展，对外直接投资规模也应该加大，这样会更加有利于我国经济的发展。
参考文献：
[1]苗晓宇，对外直接投资宏观经济效应的实证分析[J].统计与咨询，2006，03:27-29.
[2]熊跃生，对外直接投资与出口贸易关系研究——基于中国数据的协整分析[J].特区经济，2005，04:31-33.
[3]Aberg.P，Japanese Exports And Foreign Direet Investment [M]，Asiapaeifie Transitions，2001:355-378.
作者简介：
赵欣颖(1993-)，女，江苏扬州人，就读于武汉大学经济与管理学院，研究方向：金融工程。
关键词：对外直接投资 出口 面板模型 实证分析
0 引言
在如今经济全球化背景下，世界各个国家和地区之间的经济交往日益密切，2013年我国对外直接投资首次达到901.7亿美元，位居世界前列。资本与商品在全球范围内的流动，从规模、速度和范围上都有了很大提高。
本文主要对美、日、德、英等11个国家和地区从2003年到2013年的FDI和出口流量额的年度面板数据，建立重力模型，运用Eviews进行实证分析并得出结论。
1 实证分析
1.1 模型的构建与变量的选取 本文的实证分析选取Kulchycky、Lipsey、Weiss和Blmostorm的重力模型，选取该模型的创新点在于，在中国对外直接投资与出口这两个变量之外引入对FDI和出口同时具有重要影响的因素，这样就避免了忽略这些因素而产生的虚假相关关系。因此剔除对二者都具有决定影响的因素对于确保检验结果的可信度十分重要。该重力模型构建如下：
Y=log(αx1β1 x2β2x3β3 x4β4□)其中，Y表示：被解释变量(FDI或者EX的对数）；Xi（i=1，2，3，4）表示：四个解释变量PGDI、GDP、DIS和ER；■表示：误差项；其中解释变量为四个对FDI和出口同时具有决定作用的重要变量，运用重力模型可以来检验他们的效应，分别具体为：GDP(PGDI)——东道国市场的人均收入；国内生产总值（GDP）——东道国的市场规模；主要经济中心之间的距离DIS——东道国到我国的距离（由于不方便计算）；年度汇率（ER)——用（人民币采用直接标价法）来表示；β1、β2、β4的符号期望是正数，即我国的FDI和EX是东道国市场的人均收入、东道国的市场规模和人民币采用直接标价法标价的汇率的增函数。β3的符号对于出口期望是负数，因为出口国距离我国越远，运输成本越高，我国到该国的出口就越少。而对于FDI来说β3的预期符号是不确定的，因为EX和FDI的关系是不确定的，有可能是替代关系，也有可能是互补关系。
1.2 数据与变量的选取 ①本文的研究对象选取中国对外直接投资和出口都比较大的国家；②研究数据选取2003年到2012年我国对外直接投资和出口分布的国家地区面板数据；③样本国家选取美国、德国、日本、英国、香港、巴西、加拿大、香港、韩国、澳大利亚、南非这11个国家和地区；④检验步骤：a将FDI和EX分别作为四个剔除变量的函数进行估计；b将FDI残差项与EX残差项进行分析。
1.3 实证检验 如前所述，本文的实证分析选取Kulchycky、Lipsey、Weiss和Blmostorm的重力模型，若采用随机效应模型，经过Hausman检验后，发现伴随概率为1.0000，则可接受采用随机效应模型的原假设，然而，又由于其可决系数较低且变截距、常系数只体现了个体效应，即不同国家的出口额具有不可观测且与FDI不相关的个体效应，没有反应FDI对出口额在结构上的差异。经过综合考虑，本文最终决定采用了混合模型，并利用11个国家从2003年到2013年的FDI和出口流量额的年度数据，在Eviews中建立pool。
通过实验我们得知，不管当y代表FDI或者EX，X3都是不显著的，于是在剔除变量时将X3排除在外。用y1代表FDI剔除以上三个显著变量的FDI残值，用y2代表EX剔除以上三个显著变量的EX残值，对y1和y2进行回归分析，结果如下：
由上表可知，各项检验基本良好，Y2前面的系数是0.6985，说明剔除影响变量后，中国的FDI和EX在长期仍具有较强的互补效应。
2 结论与建议
通过上述的实证检验，我们从中可以发现对外直接投资与出口贸易之间存在相互互补关系、明显的促进作用。因为对外直接投资有利于开拓海外市场，所以将来，随著我国对外贸易迅速发展，对外直接投资规模也应该加大，这样会更加有利于我国经济的发展。
参考文献：
[1]苗晓宇，对外直接投资宏观经济效应的实证分析[J].统计与咨询，2006，03:27-29.
[2]熊跃生，对外直接投资与出口贸易关系研究——基于中国数据的协整分析[J].特区经济，2005，04:31-33.
[3]Aberg.P，Japanese Exports And Foreign Direet Investment [M]，Asiapaeifie Transitions，2001:355-378.
作者简介：
赵欣颖(1993-)，女，江苏扬州人，就读于武汉大学经济与管理学院，研究方向：金融工程。