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计量经济学论文



计量经济学论文
2014 级

外商直接投资(FDI)对浙江省经济影响的实 证分析

学生姓名 学 系 号 别

缪茜馨 020314025 经济管理系 国际经济与贸易 1401 罗云峰 2016 年 12 月

专业班级 指导教师 完成日期

摘要
近年来,

随着经济全球化的进度不断加快,外商直接投资(FDI)日渐成为国 际资本流动的主要方式, 在世界经济中扮演着越来越重要的角色。 浙江省作为东 部沿海城市利用自身的地域优势、相关国家政策和产业结构等优势,吸引了大量 的 FDI,对浙江的经济增长起到了一定的促进作用。本文通过对浙江省统计年鉴 的数据的分析,从外商直接投资(FDI)对浙江省国内生产总值(GDP)增长的影响 这个方面建立计量模型,探讨外商直接投资(FDI)与浙江省的经济增长和产业 结构之间的关系。基于计量结果, 外商直接投资对浙江省经济增长影响十分显 著。 故本文认为,浙江引进外资工作的重点要从过去单纯追求量的增长,转变到注 重外资的水平和质量上,从“招商引资”转变到“选商引资”上。 关键词:外商直接投资 经济增长 关系 建议

2


1 2 3



3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 4 5

引言 .............................................................................................................. 4 外商直接投资(FDI)概念........................................................................ 4 外商直接投资(FDI)对浙江省经济影响的实证分析 ................................. 4 数据的收集与处理 ...................................................................................... 4 建立模型 ...................................................................................................... 6 序列相关性检验 .......................................................................................... 7 消除序列相关性 .......................................................................................... 7 单位根检验 .................................................................................................. 9 协整分析 .................................................................................................... 13 Granger 因果检验 ...................................................................................... 13 结论与建议 ................................................................................................ 16 参考文献 .................................................................................................... 17

3

1 引言
从20世纪90年代开始,外资直接投资日益成为全球最重要的经济力量之一。 作为中国东部沿海城市的浙江省这20多年来利用外资得到迅速发展, 实际利用外 资占全国的比重不断提高。因此,分析外商直接投资(FDI)与浙江省的经济增 长和产业结构之间的关系,对发展浙江经济、提升浙江省的FDI水平具有重要意 义。

2 外商直接投资(FDI)概念
外商直接投资即为Foreign Direct Investment,FDI是其缩写形式,是指外 国企业和经济组织或个人(包括华侨、 港澳台胞以及我国在境外注册的企业)按我 国有关政策、法规,用现汇、实物、技术等在我国境内开办外商独资企业、与我 国境内的企业或经济组织共同举办中外合资经营企业、 合作经营企业或合作开发 资源的投资(包括外商投资收益的再投资), 以及经政府有关部门批准的项目投资 总额内企业从境外借入的资金。 反映外商直接投资状况的指标主要有三个:外商直接投资签订合同项目、外 商直接投资签订合同金额、外商直接投资实际到位金额。

3 外商直接投资(FDI)对浙江省经济影响的实证分析
3.1 数据的收集和处理
为了使分析结果更为准确, 本文选取了浙江省实际利用外商直接投资(FDI) 和浙江省国内生产总值(GDP)两个变量,中取了来自历年的《浙江省统计年鉴》 中1984-2014年数据为样本区间。为了使研究更加科学,减少偏差,表1中的GDP 是以1984年作为基年,用GDP平减指数,消除价格影响后得到的实际值,由于本 文考虑了各年人民币对美元的平均汇价, 故将FDI按当年的汇率换算成人民币后, 利用各年的固定资产投资价格指数进行价格平减后,得到不受价格影响的实际 值,如表1所示。于是定义如下两个变量: GDP:t年浙江省国内生产总值, FDI:t年浙江省实际利用外商直接投资额。 根据我国统计年鉴,得到相关数据如下:

4

年份

外商直接投资 FDI(亿美元)

全省生产总值 GDP(亿元) 323.25 429.16 502.47 606.99 770.25 849.44 904.69 1089.33 1375.70 1925.91 2689.28 3557.55 4188.53 4686.11 5052.62 5443.92 6141.03 6898.34 8003.67 9705.02 11648.70 13417.68 15718.47 18753.73 21462.69 22998.24 27747.65 32363.38 34739.13 37756.58 40173.03

汇率

全省生产总值 GDP(亿美元)

1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

0.03 0.16 0.19 0.23 0.30 0.52 0.48 0.92 2.94 10.33 11.44 12.58 15.20 15.03 13.18 15.33 16.13 22.12 31.60 54.49 66.81 77.23 88.89 103.66 100.73 99.40 110.02 116.66 130.69 141.59 157.97

2.32 2.94 3.45 3.72 3.72 3.76 4.78 5.32 5.51 5.76 8.61 8.35 8.31 8.29 8.28 8.28 8.28 8.28 8.28 8.28 8.28 8.19 7.97 7.6 6.95 6.83 6.77 6.46 6.3 6.19 6.14

139.33 145.97 145.64 163.17 207.06 225.91 189.27 204.76 249.67 334.36 312.34 426.05 504.03 565.27 610.22 657.48 741.67 833.13 966.63 1172.10 1406.85 1638.30 1972.20 2467.60 3088.16 3367.24 4098.62 5009.81 5514.15 6099.61 6542.84

5

表 1

3.2 建立模型
由表1中GDP和FDI的数据(其中GDP为换算为美元单位的数据)通过Eviews 软件得到散点图如图所示:
8000

x-FDI y-GDP

6000

Y

4000

2000

0 0 50 100 X
图1

150

200

由图1可见,二者之间大致呈一元线形关系,因此,我们将试图通过简单的 线性模型来看FDI和GDP之间所存在的关系,把FDI当作GDP的主要影响因素,其他 影响因素全部放入随机扰动项中。假定GDP和FDI之间存在如下关系: GDPt=β 1+β 2FDIt+μ t 利用 EVIEWS 软件,用最小二乘法进行回归如下:
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date:30/12/16 Time: 20:05 Sample: 1984 2014 Included observations: 31 Variable C X R-squared Adjusted R-squared Coefficient -47.40215 36.32629 0.913730 0.910755
6

Std. Error 140.7207 2.072731

t-Statistic -0.336853 17.52581

Prob. 0.7387 0.0000 1612.885 1939.367

Mean dependent var S.D. dependent var

S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

579.3638 9734211. -240.1732 0.191118 表 2

Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)

15.62408 15.71659 307.1541 0.000000

即得模型为: GDP=-47.40215 se= t= +36.32629FDI (140.7207) (2.072731) (-0.336853) (17.52581) F=307.1541 DW=0.191118 SE=579.3638

R2=0.913730

从经济意义看来,GDP 随着 FDI 的增加而增加,所以模型的参数估计是符合 经济意义的。β 2=72.8219 是样本回归方程的斜率,说明年外商投资每增加一亿 元,平均来说 GDP 将增加 72.819 亿元,β 1=? 1727I.00 是样本回归方程的截距。 R2=0.912837 说明样本回归直线对样本的拟合优度较高。 t=13.64835 查表 t (0.05)=1.734t>t(0.05) ,说明 FDI 对 GDP 影响的 t 值显著。由于使用了广义 差分数据, 样本容量减少了 1 个, 为 21 个。 查 5%显著水平的 DW 统计表可知 DW<DL =1.316, 说明该模型中存在有严重序列相关性(下文将验证),故本文对上述模型 进行计量经济学的检验,并进行修正,看是否能使模型方程得到改进。

3.3 序列相关性检验
1500 1000 500 0 -500 -1000 -1500 85 90 95 00 RESID 05 10

图2

从图 2 中可以看出残差项存在正的序列相关性。

3.4 消除序列相关性
为解决自相关问题,选用柯克兰特-奥卡特迭代法对模型进行修正,其结果
7

如下:
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 30/12/16 Time: 20:21 Sample(adjusted): 1984 2014 Included observations: 30 after adjusting endpoints Convergence not achieved after 100 iterations Variable X C AR(1) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Inverted AR Roots Coefficient 18.10335 1052304. 0.999888 0.987105 0.986150 229.8163 1426019. -204.1062 0.680487 1.00 表 3 Std. Error 7.244459 4.63E+08 0.049525 t-Statistic 2.498923 0.002274 20.18963 Prob. 0.0188 0.9982 0.0000 1662.004 1952.810 13.80708 13.94720 1033.451 0.000000

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)

由表可知,AR(1)的系数对应的 P 值几乎为零,表明在 5%的显著水平下显著 的不为零。DW 的统计量值为 0.680487,查 n=30,k=2 a=0.05 时的 DW 检验表可 知 DL=1.35,DU=1.49,DW 小于 5%的显著水平下的临界值上限,说明模型仍存在 序列相关性,因此要考虑二阶序列相关模型。
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 30/12/16 Time: 20:40 Sample(adjusted): 1984 2014 Included observations: 29 after adjusting endpoints Convergence not achieved after 100 iterations Variable X C AR(1) AR(2) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Inverted AR Roots
8

Coefficient 2.521029 1286970. 1.716194 -0.716247 0.994442 0.993775 155.1031 601424.4 -185.2757 2.176089

Std. Error 5.672379 8.51E+08 0.240005 0.277699

t-Statistic 0.444439 0.001512 7.150665 -2.579216

Prob. 0.6605 0.9988 0.0000 0.0162 1714.281 1965.896 13.05350 13.24209 1491.065 0.000000

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) .72

1.00 表 4

从表 4 中可以看出 DW=2.176089,查 n=29,k=2 a=0.05 时的 DW 检验表可知 DL=1.34,DU=1.48<DW=2.176089<4-DU=2.52,这表明,模型不存在自相关。 所以此时回归方程为 GDP=1286970+2.521FDI

3.5 单位根检验
由于所用数据为时间序列数据,需要检验其平稳性,并用 EG 两步法考察它 们之间是否存在协整关系。
ADF Test Statistic 0.483568 1% 5% Critical Value* Critical Value -4.3226 -3.5796 -3.2239

10% Critical Value

*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(Y) Method: Least Squares Date: 30/12/16 Time: 21:12 Sample(adjusted): 1984 2014 Included observations: 28 after adjusting endpoints Variable Y(-1) D(Y(-1)) D(Y(-2)) C @TREND(1984) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 表 5 Coefficient 0.025569 0.276964 0.002771 -99.33715 13.87649 0.750156 0.706705 137.5649 435254.4 -174.8510 1.925249 Std. Error 0.052876 0.250793 0.274552 77.11160 6.765320 t-Statistic 0.483568 1.104353 0.010093 -1.288226 2.051121 Prob. 0.6333 0.2809 0.9920 0.2105 0.0518 228.4714 254.0125 12.84650 13.08439 17.26434 0.000001

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)

Y 数据的单位根检验结果

从检验结果看,在 5 %、 10 %三个显著性水平下, Y 数据列单位根检验的 Mackinnon临界值分别为-3.5796, -3.229, t检验统计量值为0.48568,大于相 应临界值,从而不能拒绝存在单位根的原假设,表明 GDP 数据是非平稳的, RSS=435254.4 。
ADF Test Statistic 1.038781 1% 5% Critical Value* Critical Value -3.6852 -2.9705 -2.6242

10% Critical Value

9

*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(Y) Method: Least Squares Date: 30/12/16 Time: 21:49 Sample(adjusted): 1984 2014 Included observations: 28 after adjusting endpoints Variable Y(-1) D(Y(-1)) D(Y(-2)) C R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Coefficient 0.056115 0.410137 0.068230 41.64742 0.704455 0.667512 146.4681 514870.0 -177.2028 1.943309 Std. Error 0.054020 0.257921 0.290339 37.21421 t-Statistic 1.038781 1.590166 0.235001 1.119127 Prob. 0.3093 0.1249 0.8162 0.2742 228.4714 254.0125 12.94306 13.13337 19.06863 0.000002

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)

表 6 Y 数据的单位根检验结果(2)

从检验结果看,在 5 %、 10 %两个显著性水平下, Y 数据列单位根检验的 Mackinnon临界值分别为-2.9705, -2.6242, t检验统计量值为1.038781,大于 相应临界值,从而不能拒绝存在单位根的原假设,表明 GDP 数据是非平稳的, RSS=514870.0
ADF Test Statistic 1.239789 1% 5% Critical Value* Critical Value -2.6486 -1.9535 -1.6221

10% Critical Value

*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(Y) Method: Least Squares Date: 30/12/16 Time: 22:25 Sample(adjusted): 1984 2014 Included observations: 28 after adjusting endpoints Variable Y(-1) D(Y(-1)) D(Y(-2)) R-squared Coefficient 0.066340 0.434202 0.056369 0.689032 Std. Error 0.053509 0.258318 0.291607 t-Statistic 1.239789 1.680884 0.193306 Prob. 0.2266 0.1052 0.8483 228.4714

Mean dependent var

10

Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood

0.664154 147.2058 541738.6 -177.9150

S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Durbin-Watson stat

254.0125 12.92250 13.06523 1.909483

表 7 Y 数据的单位根检验结果(3)

从检验结果看, 在10%显著性水平下,Y数据列单位根检验的Mackinnon临界 值分别为-1.6221, t检验统计量值为1.239789,大于相应临界值,从而不能拒 绝存在单位根的原假设,表明GDP数据是非平稳的,RSS=541738.6 则可以把表5中回归方程看为无约束方程,将图7中方程看为约束方程。在28 个 观 测 值 , 4 个 解 释 变 量 下 , 无 约 束 模 型 的 自 由 度 为 23 , 因 此 , (541738 .6 ? 435254 .4) / 3 ?2 ? ? 1.51 541738 .6 / 23 查表,得

?2,0.05 ? 5.68

>1.51,不能拒绝联合假设,认为序列存在单位根,但

不存在时间趋势项和常数项。同理,我们可以对变量的一阶差分进行ADF检验, 结果发现Y的一阶分差仍旧是非平稳的,而Y的二阶分差是平稳的,因此说变量Y 的序列是二阶单整的。 如下图,对X进行了分析。
ADF Test Statistic -1.036762 1% 5% Critical Value* Critical Value -4.3226 -3.5796 -3.2239

10% Critical Value

*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(X) Method: Least Squares Date: 30/12/16 Time: 23:01 Sample(adjusted): 1984 2014 Included observations: 28 after adjusting endpoints Variable X(-1) D(X(-1)) D(X(-2)) C @TREND(1984) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Coefficient -0.064000 0.376870 0.003653 -4.299999 0.660081 0.456083 0.361488 5.334482 654.5039 -83.85370 1.961783 表8
11

Std. Error 0.061730 0.206891 0.211416 3.517514 0.351016

t-Statistic -1.036762 1.821591 0.017277 -1.222454 1.880488

Prob. 0.3106 0.0815 0.9864 0.2339 0.0728 5.635000 6.675869 6.346693 6.584587 4.821461 0.005677

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)

ADF Test Statistic

1.321012

1% 5%

Critical Value* Critical Value

-3.6852 -2.9705 -2.6242

10% Critical Value

*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(X) Method: Least Squares Date: 30/12/16 Time: 23:38 Sample(adjusted): 1984 2014 Included observations: 28 after adjusting endpoints Variable X(-1) D(X(-1)) D(X(-2)) C R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat ADF Test Statistic Coefficient 0.039225 0.432207 -0.009784 1.734242 0.372456 0.294013 5.609269 755.1334 -85.85594 1.977274 表9 1.850883 1% 5% Critical Value* Critical Value -2.6486 -1.9535 -1.6221 Std. Error 0.029693 0.215336 0.222179 1.515074 t-Statistic 1.321012 2.007126 -0.044035 1.144658 Prob. 0.1990 0.0561 0.9652 0.2636 5.635000 6.675869 6.418281 6.608596 4.748108 0.009737

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)

10% Critical Value

*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(X) Method: Least Squares Date:30/12/16 Time:23:59 Sample(adjusted): 1984 2014 Included observations: 28 after adjusting endpoints Variable X(-1) D(X(-1)) D(X(-2)) R-squared Coefficient 0.051541 0.477371 0.012397 0.338196
12

Std. Error 0.027847 0.213000 0.222702

t-Statistic 1.850883 2.241179 0.055668

Prob. 0.0760 0.0341 0.9560 5.635000

Mean dependent var

Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood

0.285252 5.643966 796.3588 -86.60011 表 10

S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Durbin-Watson stat

6.675869 6.400008 6.542744 1.983050

同 Y,可得变量 X 的序列是二阶单整的。

3.6 协整分析
由以上结果得知 X 与 Y 皆是二阶单整数列, 所以可以验证 Y 和 X 之间是否存 在协整关系,我们通过检验回归残差的平稳性来进行协整分析。结果如下:
ADF Test Statistic -2.056755 1% 5% Critical Value* Critical Value -2.6453 -1.9530 -1.6218

10% Critical Value

*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(E1) Method: Least Squares Date: 31/1216 Time: 10:20 Sample(adjusted): 1984 2014 Included observations: 29 after adjusting endpoints Variable E1(-1) D(E1(-1)) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Coefficient -0.157827 0.591709 0.319319 0.294108 215.6788 1255968. -195.9530 表 11 Std. Error 0.076736 0.169591 t-Statistic -2.056755 3.489035 Prob. 0.0495 0.0017 22.90406 256.7074 13.65193 13.74623 2.511377

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Durbin-Watson stat

由上表可知 ADF 统计量为-2.056, 小于百分之十显著水平下的临界值-1.62, 因此,在 10%的显著水平下拒绝原假设,即不存在单位根,残差序列是平稳的。 由此,我们可以认定 GDP 和 FDI 之间具有长期稳定的均衡关系,是协整的。

3.7Granger 因果检验
协整检验结果告诉我们变量之间是否存在长期的均衡关系, 但这种关系是否 构成因果关系还需进一步验证。 并且经济时间序列经常出现伪相关问题,即经济 意义表明几乎没有联系的序列却可能计算出较大的相关关系。 通过 granger 因果
13

检验可以判定是否存在伪回归以及两者究竟存在着怎样的因果关系。 它的基本原 理是: 利用经济关系发挥作用的时间差和滞后效应,根据经济变量各自的前期指 标在相互解释、影响对方指标中的显著性程度,来判断因果关系的存在性。对 LnFDI 和 LnGDP 做 Granger 因果检验。 1.VAR 估计结果:
Date:31/12/16 Time: 10:37 Sample(adjusted): 1984 2014 Included observations: 28 after adjusting endpoints Standard errors & t-statistics in parentheses INGDP INGDP(-1) 1.034598 (0.14529) (7.12092) INGDP(-2) -0.237172 (0.20337) (-1.16622) INGDP(-3) 0.093572 (0.16508) (0.56683) INFDI(-1) 12.22331 (2.96087) (4.12828) INFDI(-2) -23.02970 (5.14878) (-4.47285) INFDI(-3) 20.51289 (3.38075) (6.06756) C 30.63244 (21.0872) (1.45266) R-squared Adj. R-squared Sum sq. resids S.E. equation 0.998799 0.998456 126878.4 77.72919 INFDI -0.008281 (0.01061) (-0.78020) 0.008363 (0.01486) (0.56295) 0.003441 (0.01206) (0.28535) 1.428343 (0.21629) (6.60381) -0.327098 (0.37612) (-0.86967) -0.124373 (0.24696) (-0.50361) 1.551305 (1.54041) (1.00707) 0.990495 0.987779 677.0550 5.678091

14

F-statistic Log likelihood Akaike AIC Schwarz SC Mean dependent S.D. dependent

2911.303 -157.5932 11.75666 12.08971 1770.304 1978.256

364.7196 -84.32795 6.523425 6.856476 50.58821 51.36290 105138.0 -241.3430 18.23878 18.90489

Determinant Residual Covariance Log Likelihood Akaike Information Criteria Schwarz Criteria 表 12

2.脉冲响应函数的图形输出结果:
Response to One S .D. Innovations ?2 S .E .
Res pons e of INGDP to INGDP
800 800

Res pons e of INGDP to INFDI

600

600

400

400

200

200

0

0

-2 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

-2 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Res pons e of INFDI to INGDP
20 20

Res pons e of INFDI to INFDI

15

15

10

10

5

5

0

0

-5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

-5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

图3

3.方差分解:

15

V ariance Decomposition
Perc ent INFDI varianc e due to INFDI
100 100

Perc ent INFDI varianc e due to INGDP

80

80

60

60

40

40

20

20

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Perc ent INGDP v ariance due to INFDI
100 100

Perc ent INGDP v ariance due to INGDP

80

80

60

60

40

40

20

20

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

图4

4.granger 因果检验结果:
Pairwise Granger Causality Tests Date: 31/12/16 Lags: 3 Null Hypothesis: INGDP does not Granger Cause INFDI INFDI does not Granger Cause INGDP 表 13 Obs 28 F-Statistic 0.80724 21.4059 Probability 0.50396 1.4E-06 Time: 11:16 Sample: 1984 2014

检验结果表明:InGDP 不是 InFDI 的 Granger 原因的概率是 0.50396,说明 经济增长对 FDI 有一定的推动影响,但是不明显,InFDI 不是 InGDP 原因的概率 是 1.4E-06,说明 FDI 对经济增长影响十分显著。

4 结论与建议
随着中国对外开放的不断深入,浙江省的外商直接投资也在不断升温,它 在浙江经济中的地位也变得越来越重要。外资经济对浙江省的贡献不仅体现在 GDP 的增长、而且还体现在其促进浙江省的技术进步和产业结构升级、增强浙江 省研发能力等许多重要的方面。 外商直接投资已经成为浙江省经济不可或缺的一 部分,他的变化也将直接影响到浙江的经济发展。 一、大力发展经济,完善经济体制建设 一个地区经济本身的发展程度是吸引进入的必要条件,也是产生正向技术溢 出效应的必要条件。因此,要依靠引入来促进我省技术进步,首先要搞好经济,加
16

大经济的发展力度,增强经济实力,提升我省的经济综合竞争力。 同时要加快经济 体制改革和市场化改革的进程,完善基础设施建设和各类配套服务体系建设,加 强对知识产权的保护,使我省的市场经济体制尽快与国际接轨,为工的进入提供 良好的体制环境,增强对的吸引力。 二、加大对教育的投入,注重人力资本建设 政府及社会要加大对教育的投入,大力发展高等教育事业,培养各类专业人 才,尤其是高技术人才一,提高市民整体素质,为技术溢出提供良好的人力资本基 础。 加强省内企业与外资企业在争夺高素质人才上的竞争力,创造高素质人才 “回 流” 的良好条件。 我省当前企业的人员流向主要是从国内企业向外资企业的流动, 因此由于人员流动而带来的技术溢出受到了制约,反而是省内的技术人才不断流 失。要打破这种局面,省内企业必须进一步完善企业绩效考评机制和报酬机制。 此外,政府可以通过采取相关措施来促进风险投资的发展,鼓励在外资企业就职 的技术人员和管理人员自行创业,从而充分发挥的培训效应,力口大的技术溢出 效应。 三、扩大市场开放度,构造有利的市场竞争环境 提高省内市场的竞争性,在同行业引进多家跨国公司,利用竞争降低跨国公 司技术优势的垄断性。在一些国有企业高度垄断的行业放松管制、引入竞争。对 于某些进入壁垒较高、省内企业短期内无法形成较高竞争力的行业,在引入时, 要注重多方面吸收外资,以形成竞争关系。 进一步提高市场开放程度,扩大许允跨 国公司投资的范围和领域,减少市场准入障碍,减少进口许可证、 进口配额管理等 控制,降低进口关税,给以国民待遇和无差别待遇。 浙江工商大学硕士学位论文一 外商直接投资了技术外溢与浙江经济增长的实证研究加强外资企业与省内企业 之间、 外资企业之间的相互竞争,促使各个企业努力提高自己的技术水平,促进技 术溢出效应的产生。实行统一的国民待遇,为内外资企业创造公平的市场竞争环 境,培育具有较强竞争力的省内企业,逐步取消外资企业的超国民待遇和对外资 企业的歧视性政策。 四、提高本省技术消化、吸收和自主创新能力 任何新技术推动产业升级和经济发展只能依循“引进一操作一模仿一再创 新”的规律得以实现。自身的技术消化、吸收和二次创新能力是有效利用技术溢 出效应的关键。因此必须加大政府和企业对研发的投入,研发活动结构应当从试 验发展性研究为主转向以基础性和应用性研究为主,对于企业的基础研究和应用 研究项目应当提供减免税、特别融资与补贴等财政支持,尤其是对于我省高技术 产业要给予政策支持,鼓励高科技人才创业,鼓励中小型高科技企业的发展。 加强 我省企业与大学、科研机构开展技术合作及员工培训方面的合作,鼓励企业间以
17

及企业与企业间建立技术联盟,分担费用、分享成果,充分发挥的规模效应。提高 省内企业自身的研发能力和技术消化吸收能力,使得溢出的技术能被有效地吸收 和利用,防止进入“引进一吸收一落后一再引进”的恶性循环。 五、调整引入的结构,提高科技含量 调整引入的来源地结构和产业分布结构。 提高西方发达国家在整体中的投资 比重。 根据行业特点和技术结构因素,结合我省产业结构调整的目标和方向,有选 择地吸引技术含量较高和具有较强前后向产业链条效应的企业或项目的进入,增 强汽车、电子、生物工程等高技术行业和高产业关联性行业的投入。采取相应的 优惠措施吸引具有基础科技创新导向的,鼓励跨国公司在我省设立研发机构,提 高所引入的科技含量。 这几年浙江在引进 FDI 上所取得的进步值得肯定, 但我们同时也要认识到浙 江在引进 FDI 上存在着来源地较为单一、投资项目多集中于劳动密集型产业、高 新技术产业不多等问题。 在解决这些问题的同时,我们还须看到一些内外部因素 的变化已经对 FDI 产生了影响。因此,浙江需要根据实际情况,改善自身环境, 加强引导, 不断地完善引进 FDI 工作, 为浙江省经济的健康发展打下更好的基础。

5 参考文献
[1]施晓蓉.FDI与浙江经济增长[J];浙江统计;2008 (6):13~15 [2]郑凌燕.近 30 年浙江 FDI 宇经济增长关系研究;浙江统计;2009(11) [3]何涛舟、 施丹锋、 邓罗飞.FDI与浙江省经济增长关系的实证研究; 市场论坛; 2010 [4]杜江.计量经济学及其应用[M].机械工业出版社,2015年第2版 [5]徐明棋等. 竞争与合作——长三角利用外资报告[M].上海:上海财经大学出版 社,2008:172~173 [6]吴学品, 赵卫亚.FDI 对浙江经济影响的动态关系实证研究; 商业经济与管理; 2008, 1(11):76-80 [7]徐晓虹.外商直接投资对经济增长的短期和长期效应[J].经济地理,2007, (3) :377 [8]潘益兴;FDI 对浙江技术溢出效应的实证分析;经济问题,2011(1):81-83 [9]应志方;赵维锋;;外国直接投资对浙江省区域经济的影响及对策 [J];国际贸 易问题;2007(2) [10] 陈嵬.FDI对东、西部经济增长贡献率的实证研究[J];北方经济;2007(8)

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