日本對華直接投資影響因素實(shí)證分析案例目錄TOC\o"1-3"\h\u31565日本對華直接投資影響因素實(shí)證分析案例 1239251.1變量選取和數(shù)據(jù)說明 1234941.1.1被解釋變量 140741.1.2解釋變量 1199461.1.3變量描述性統(tǒng)計(jì) 334731.2模型估計(jì) 417501.2.1時(shí)間序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn) 4170981.2.2模型的構(gòu)建 6261951.2.3滯后階數(shù)的確定 6188111.2.4格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn) 6314651.2.5模型穩(wěn)定性 8187801.2.6脈沖響應(yīng) 970351.2.7方差分解 121.1變量選取和數(shù)據(jù)說明1.1.1被解釋變量本文的研究核心是日本對華直接投資影響因素，因而將日本對華實(shí)際的投資額設(shè)定為被解釋變量（FDIt），并且通過2000至2019年日本對華直接投資所發(fā)生的實(shí)際投資金額來進(jìn)行衡量?？紤]到數(shù)據(jù)的可獲得性和有效性，本文選取的樣本是日本貿(mào)易振興機(jī)構(gòu)最新公布的2000-2019年日本對華直接投資的年度流量數(shù)據(jù)，單位為百萬美元。此外，這里需要說明，F(xiàn)DI涉及流量數(shù)據(jù)和存量數(shù)據(jù)，由于流量數(shù)據(jù)比存量數(shù)據(jù)變化更明顯，其變化會影響存量數(shù)據(jù)的大小，而且在1.1.2小節(jié)中選取的解釋變量也都是流量數(shù)據(jù)，為了保持一致，本章在實(shí)證檢驗(yàn)中選取的被解釋變量是日本對華直接投資的流量數(shù)據(jù)。1.1.2解釋變量根據(jù)以上章節(jié)對于日本對華直接投資影響因素的分析，結(jié)合我國歷年所發(fā)生的數(shù)據(jù)的可獲得性，本文共計(jì)選取了中國勞動力成本、中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、中國基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)情況、日本經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、日元匯率以及中日雙邊貿(mào)易等6個影響因素，數(shù)據(jù)的樣本區(qū)間確定在2000年至2019年，具體情況如下所示。（1）中國實(shí)際勞動力成本（WAGEt）中國實(shí)際勞動力成本指將名義勞動力成本剔除通貨膨脹影響，可以更準(zhǔn)確的反映出中國勞動力價(jià)格的真實(shí)變化，即實(shí)際勞動力成本（WAGEt）=名義勞動力成本（NWAGEt）/通貨膨脹率（CPI）。外商的投資決策更容易受到城鎮(zhèn)非私營單位工資水平的影響，因此名義勞動力成本選取中國國家統(tǒng)計(jì)局公布的2000-2019年城鎮(zhèn)非私營單位就業(yè)人員年平均工資。其中2000-2010年的數(shù)據(jù)來自于《2011年中國統(tǒng)計(jì)年鑒》，2011-2015年數(shù)據(jù)來自于《2016年中國統(tǒng)計(jì)年鑒》，2016-2019年數(shù)據(jù)來自于《2020年中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。通貨膨脹反映物價(jià)水平的整體上漲，這里采用CPI（消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)）來衡量這一指標(biāo)，選取中國國家統(tǒng)計(jì)局公布的2000-2019年居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（2000=100）作為原始數(shù)據(jù)。（2）中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（GDPt）GDP是反映一個國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平最重要的指標(biāo)。因此，這里選取中國國家統(tǒng)計(jì)局公布的2000-2019年中國實(shí)際GDP數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將單位統(tǒng)一為萬美元。（3）中國基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)情況（INFRAt）基礎(chǔ)設(shè)施涉及關(guān)系國計(jì)民生的眾多行業(yè)，例如能源的開采和供給、交通運(yùn)輸、水電燃?xì)獾墓?yīng)、信息傳輸計(jì)算機(jī)服務(wù)等等。本文選擇中國國家統(tǒng)計(jì)局公布的2000-2019年固定資產(chǎn)投資（不含農(nóng)戶）數(shù)據(jù)來衡量這段時(shí)期基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)情況。由于農(nóng)村住戶投資形成的固定資產(chǎn)對外商投資企業(yè)影響較小，因此選擇固定資產(chǎn)投資（不含農(nóng)戶）數(shù)據(jù)來衡量基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)情況。（4）中日雙邊貿(mào)易（TRAt）中日貿(mào)易總額一方面可以反映中日貿(mào)易情況，另一方面也可以反映中國對日本的市場開放程度。中日貿(mào)易總額資料來源于日本財(cái)務(wù)省，單位為萬美元，中日貿(mào)易總額數(shù)據(jù)使用2000-2019年年度數(shù)據(jù)。（5）日元匯率（EXCt）由于日資企業(yè)在對中國直接投資時(shí)需要將手中持有的日元換為人民幣，日元在中國的購買力將取決于日元對人民幣實(shí)際匯率，因此本文使用日元對人民幣年平均實(shí)際匯率作為衡量日元匯率的具體指標(biāo)，即：日元對人民幣年平均實(shí)際匯率（EXCt）=日元對人民幣年平均名義匯率（NEXt）*Pt/Pt’。Pt和Pt’分別是日本和中國的居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（以2000年為基期）。2000-2019年的日元對人民幣名義年平均匯率數(shù)據(jù)和中國居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的原始數(shù)據(jù)來自于中國國家統(tǒng)計(jì)局，日本居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的原始數(shù)據(jù)來自于日本總務(wù)省統(tǒng)計(jì)局。這里日元匯率采取的是間接標(biāo)價(jià)法，數(shù)值變大表示日元升值，人民幣貶值；數(shù)值變小表示日元貶值，人民幣升值。（6）日本經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（JGDPt）這里選取日本內(nèi)閣府發(fā)布的國民經(jīng)濟(jì)核算中2000-2019年日本實(shí)際GDP數(shù)據(jù)表示日本經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。需要指出，日本實(shí)際GDP原始數(shù)據(jù)以日元為單位，如果僅僅為了保證實(shí)證分析中各變量計(jì)量單位的一致，就根據(jù)日元對人民幣匯率將其換算為人民幣計(jì)價(jià)，那么將無法分辨換算后的數(shù)據(jù)的變化原因是日本GDP本身變化還是日元匯率變化。因此，實(shí)證分析中日實(shí)際GDP時(shí)與其他因素一樣，統(tǒng)一使用美元作為計(jì)量單位。1.1.3變量描述性統(tǒng)計(jì)對日本對華直接投資影響多個因素進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，得出以下結(jié)論：表1.1描述性統(tǒng)計(jì)分析表N極小值極大值均值標(biāo)準(zhǔn)差日本對華直接投資（萬美元）20291585735156448267.051.26E+05城鎮(zhèn)單位就業(yè)年平均實(shí)際工資（美元）20753.99167.34173.213051.5E+04普通高等學(xué)校畢業(yè)生數(shù)（人）20100853482249641.20E+062.50E+06國內(nèi)生產(chǎn)總值（萬美元）201.21E+081.44E+096.56E+084.57E+08基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資（萬美元）2039763722.59.76E+084.44E+083.58E+08日本GDP（萬美元）204.62E+081.33E+084.96E+082.16E+07日元對人民幣匯率201.158.116.81220.79661中日貿(mào)易總額（萬美元）208316399342834042.41E+078.68E+06從表1.1以及在第四章的因素分析的數(shù)據(jù)中可以看到，2000年到2019年的20年期間，日本對華直接投資平均為448267萬美元，其中2003到2006年以及2011到2013年7個年份，投資額度處于平均水平以上；國內(nèi)城鎮(zhèn)單位就業(yè)年平均實(shí)際工資為4173美元，數(shù)據(jù)顯示自2011年至2019年9個年份，人均工資處于平均水平以上，從2011年的4457.6美元增長到9167.3美元，增長率為9.29%；國內(nèi)生產(chǎn)總值平均為655878億美元，數(shù)據(jù)顯示從2011年至2019年9個年份，生產(chǎn)總值處于平均數(shù)以上，從2011年的65587.8億美元增長到143634.8億美元，增長率為8.36%。日本對華基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資平均為444437億美元，數(shù)據(jù)顯示也是從2011年至2019年9個年份，日本對華接觸設(shè)施建設(shè)投資水平為平均以上，由2011年48226.4億美元增長到81303.7億美元，增長率為6.75%；日本GDP平均為495738億美元，數(shù)據(jù)顯示從2012至2019年8個年份，日本GDP處于20年間的平均水平以上，由2011年49880.3億美元增長到2019年50817.6億美元，增長率為0.27%；中日貿(mào)易總額平均為24081億美元,數(shù)據(jù)顯示從2008至2019年12個年份，中日貿(mào)易總額處于平均水平以上，由2008年的2667.3億美元增長到3150.1億美元，增長率為1.52%。由以上分析可知，自2011年到2019年期間，國內(nèi)城鎮(zhèn)就業(yè)年均工資水平、國內(nèi)生產(chǎn)總值、日本對華基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資、日本GDP以及中日貿(mào)易總額的變化趨勢整體一致，數(shù)據(jù)顯示為增長且處于20年間的平均水平以上。1.2模型估計(jì)1.2.1時(shí)間序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)為了降低各時(shí)間序列產(chǎn)生異方差帶來的消極影響，本文使用各變量的對數(shù)形式進(jìn)行實(shí)證分析。將日本對華直接投資金額、中國實(shí)際勞動力成本、中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)情況、中日雙邊貿(mào)易、日元匯率、日本經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的對數(shù)形式分別表示為LNFDIt、LNWAGEt、LNGDPt、LNINFRAt、LNTRAt、LNEXCt、LNJGDPt。對模型進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)之前，首先對各解釋變量與被解釋變量之間進(jìn)行基準(zhǔn)回歸分析，結(jié)果如下：表1.2模型匯總模型RR方調(diào)整R方標(biāo)準(zhǔn)估計(jì)的誤差1.889a0.790.66772647.62748a.預(yù)測變量:(常量),中日貿(mào)易總額,日元對人民幣匯率,城鎮(zhèn)單位就業(yè)年平均實(shí)際工資,日本GDP,普通高等學(xué)校畢業(yè)生數(shù),基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資,國內(nèi)生產(chǎn)總值。b.因變量:日本對華直接投資表1.3基準(zhǔn)回顧分析結(jié)果表影響因素非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig.B標(biāo)準(zhǔn)誤差城鎮(zhèn)單位就業(yè)年平均實(shí)際工資1181.741341.92528.7533.4680.005普通高等學(xué)校畢業(yè)生數(shù)-0.0350.051-0.702-0.6930.501國內(nèi)生產(chǎn)總值-0.0070.002-24.569-3.4320.005基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資-0.0020.001-1.618-2.9530.012日本GDP-0.0040.002-0.71-1.7970.097日元對人民幣匯率103000.95839028.8040.6522.6390.022中日貿(mào)易總額0.0490.013.3754.6730.001***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1對模型進(jìn)行基準(zhǔn)回歸分析，由表1.2可知，R2=0.79，擬合效果較好。由表1.3可知，日本對華直接投資的影響因素中，城鎮(zhèn)單位就業(yè)年平均實(shí)際工資因素回歸系數(shù)為0.005，呈顯著性影響；普通高等學(xué)校畢業(yè)生數(shù)因素回歸系數(shù)為0.501，沒有顯著性影響；國內(nèi)生產(chǎn)總值因素回歸系數(shù)為0.005，呈顯著性影響；基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資因素回歸系數(shù)為0.012，呈顯著性影響；日本GDP因素回歸系數(shù)為0.097，呈顯著性影響；日元對人民幣匯率因素回歸系數(shù)為0.022，呈顯著性影響；中日貿(mào)易總額因素回歸系數(shù)為0.001，呈顯著性影響。下面對各變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，各變量的ADF檢驗(yàn)結(jié)果如表1.4所示：表1.4時(shí)間序列的ADF檢驗(yàn)結(jié)果序號變量檢驗(yàn)類型(c,t,k)t值P值5%顯著水平下是否平穩(wěn)原始序列1LNFDIt（c,t,3）-2.8495330.1928非平穩(wěn)2LNWAGEt（c,t,1）-2.9313810.1674非平穩(wěn)3LNGDPt（c,t,4）-3.5800530.0508*非平穩(wěn)4LNINFRAt（c,0,2）-2.5321760.1186非平穩(wěn)5LNTRAt（c,0,0）-3.2002450.0296**平穩(wěn)6LNEXCt（c,t,1）-3.1149800.1211非平穩(wěn)7LNJGDPt（c,0,1）-3.5079590.0147**平穩(wěn)一階差分序列1DLNFDIt（0,0,0）-4.5792640.0000***平穩(wěn)2DLNWAGEt（c,0,0）-4.7787680.0092**平穩(wěn)3DLNGDPt（c,t,3）-3.9630580.0229**平穩(wěn)4DLNINFRAt（c,t,5）-2.7315690.0374**平穩(wěn)5DLNEXCt（0,0,0）-4.5013970.0001***平穩(wěn)各變量的ADF檢驗(yàn)結(jié)果如表1.4所示，可以看到只有LNTRAt、LNJGDPt的原始序列是平穩(wěn)的，其他變量都是一階單整過程I（1）（顯著水平5%）。1.2.2模型的構(gòu)建在本研究部分，將使用各變量對應(yīng)的原始序列或者差分后的平穩(wěn)序列建立VAR模型，即LNTRAt、LNJGDPt、DLNFDIt、DLNWAGEt、DLNGDPt、DLNINFRAt和DLNEXCt。……………(1.1)模型1.1中表示常數(shù)項(xiàng)，表示各解釋變量的系數(shù)，表示白噪聲序列。1.2.3滯后階數(shù)的確定在建立VAR模型之前要判斷模型滯后階數(shù)，隨著滯后階數(shù)的增加，模型中需要估計(jì)的參數(shù)也會不斷增加，模型的自由度會不斷減少，在樣本量有限的情況下，滯后階數(shù)不適合設(shè)置過大；但是如果滯后階數(shù)設(shè)置過小，也不能很好的反映出變量之間的動態(tài)關(guān)系。這里采用學(xué)界通常使用的AIC、SC、HQ等準(zhǔn)則來判斷最優(yōu)滯后階數(shù)。表1.5各準(zhǔn)則下的最優(yōu)滯后期LagLogLLRFPEAICSCHQ0167.4180NA2.49e-14-11.45843-11.12538-11.356611334.4410238.60426.09e-18-19.88864-17.22423*-19.074112407.633767.96467*2.31e-18*-21.61669*-16.62093-20.08944*根據(jù)表1.5可以發(fā)現(xiàn)滯后期為2的時(shí)候各準(zhǔn)則的數(shù)值最小，因此確定最佳滯后期為2。1.2.4格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)格蘭杰因果檢驗(yàn)是在研究解釋變量的滯后值對被解釋變量當(dāng)期值是否有預(yù)測能力，如果解釋變量對于被解釋變量沒有預(yù)測能力，那么建立VAR模型是沒有意義的，也沒有必要進(jìn)行后面的脈沖響應(yīng)和方差分解，因此在進(jìn)行脈沖響應(yīng)和方差分解之前有必要進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)，根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果排除對解釋變量沒有預(yù)測能力的外生變量。雖然格蘭杰因果檢驗(yàn)得到的因果關(guān)系僅僅是統(tǒng)計(jì)意義上的關(guān)系，不是真實(shí)的因果關(guān)系，但是格蘭杰因果檢驗(yàn)的結(jié)論仍有很重要的參考價(jià)值和和指導(dǎo)意義。在1.2.3中確定了VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為2，因此在進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)時(shí)候選擇的滯后階數(shù)也都是2。表1.6各解釋變量與DLNFDIt的格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果序號因果關(guān)系描述F-StatisticProb.在5%顯著水平下的結(jié)果1LNTRAT是DLNFDIT的格蘭杰原因7.182640.0036拒絕DLNFDIT不是LNTRAT的格蘭杰原因0.545700.5865接受2LNJGDPT不是的DLNFDIT的格蘭杰原因0.120610.8869接受DLNFDIT不是LNJGDPT的格蘭杰原因2.485000.1045接受3DLNWAGET是DLNFDIT的格蘭杰原因4.713540.0188拒絕DLNFDIT不是DLNWAGET的格蘭杰原因1.266260.3000接受4DLNGDPT是DLNFDIT的格蘭杰原因7.547050.0029拒絕DLNGDPT是DLNFDIT的格蘭杰原因0.416340.6641接受5DLNEXCT是DLNFDIT的格蘭杰原因3.777240.0375拒絕DLNFDIT不是DLNEXCT的格蘭杰原因0.800730.4606接受6DLNINFRAT是DLNFDIT的格蘭杰原因4.904110.0168拒絕DLNFDIT不是DLNINFRAT的格蘭杰原因1.192730.3215接受根據(jù)表1.6中的格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果可知，在5%顯著水平下，日本GDP(LNJGDPt)不是日本對華直接投資（DLNFDIt）的格蘭杰原因，因此保留在模型中的解釋變量是中日貿(mào)易（LNTRAt）、中國實(shí)際工資水平（DLNWAGEt）、中國GDP（DLNGDPt）、日元對人民幣實(shí)際匯率（DLNEXCt）和中國基礎(chǔ)建設(shè)情況（DLNINFRAt）。除LNJGDPt外，其他各變量都是DLNFDIt的格蘭杰原因，日本實(shí)際GDP與日本對華FDI的格蘭杰因果關(guān)系不顯著，是因?yàn)樵谟绊懭毡緦θA直接投資的各種因素中，日本實(shí)際GDP發(fā)揮的影響有限，從圖4.8中也可以發(fā)現(xiàn)日本實(shí)際GDP曲線與日本對華FDI曲線展現(xiàn)出的二者的相關(guān)度不是很高，因此雖然在現(xiàn)實(shí)中日本經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況對于日資企業(yè)來中國投資有一定影響，但是由于影響效果有限，導(dǎo)致在計(jì)量模型中結(jié)果不顯著。1.2.5模型穩(wěn)定性在進(jìn)行脈沖響應(yīng)和方差分解之前應(yīng)該先檢驗(yàn)VAR模型是否具有穩(wěn)定性。穩(wěn)定的VAR模型的根的絕對值都應(yīng)該大于1，其檢驗(yàn)結(jié)果如圖1.1所示。圖1.1VAR模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)圖1.1中所示各點(diǎn)表示的是VAR模型的根的絕對值的倒數(shù)，根的倒數(shù)都在單位圓內(nèi)，表示該VAR模型是具有穩(wěn)定性的，可以進(jìn)行脈沖響應(yīng)和方差分解。1.2.6脈沖響應(yīng)格蘭杰因果檢驗(yàn)可以驗(yàn)證變量之間是否具有統(tǒng)計(jì)上的因果關(guān)系，但是不能說明解釋變量對被解釋變量影響的強(qiáng)度以及被解釋變量隨時(shí)間變化的動態(tài)響應(yīng)過程。脈沖響應(yīng)函數(shù)的結(jié)果可以很好地反映出當(dāng)給與隨機(jī)擾動項(xiàng)一個標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊之后，內(nèi)生變量在當(dāng)前和未來一段時(shí)期的變化過程。在本文研究的問題中，利用脈沖響應(yīng)函數(shù)可以分析被解釋變量日本對華直接投資受到各影響因素沖擊后的變化情況。脈沖響應(yīng)函數(shù)結(jié)果圖中，橫軸表示沖擊作用的時(shí)期，縱軸表示被解釋變量的響應(yīng)程度，實(shí)線表示脈沖響應(yīng)函數(shù)，兩條虛線表示對隨機(jī)擾動項(xiàng)的沖擊加減兩倍標(biāo)準(zhǔn)差后的結(jié)果。為了避免變量順序?qū)γ}沖響應(yīng)結(jié)果產(chǎn)生影響，采用廣義脈沖法進(jìn)行分析。（a）（b）（c）（d）（e）圖1.2(e)各沖擊變量對DLNFDIt的脈沖響應(yīng)圖日本對華直接投資對中國勞動力價(jià)格沖擊的脈沖響應(yīng)圖為圖1.2(a)。從圖1.2(a)可以看出，在第一期中國勞動力價(jià)格沖擊對日本對華直接投資有一個滯后，在第二期到第四期中國勞動力價(jià)格沖擊對日本對華直接投資出現(xiàn)正向影響，逐漸由第五期轉(zhuǎn)為負(fù)向影響，從第九期開始影響明顯減弱。中國勞動力價(jià)格的沖擊會對日本對華直接投資產(chǎn)生正向影響，是因?yàn)榘殡S著中國勞動力價(jià)格上升的是中國勞動力素質(zhì)的不斷提高，隨著時(shí)間的推移日本企業(yè)逐漸調(diào)整對華投資的產(chǎn)業(yè)布局，對高素質(zhì)勞動力的需求開始不斷上升，勞動力價(jià)格沖擊也會表現(xiàn)為對日本對華直接投資的積極影響。日本對華直接投資對中國GDP沖擊的脈沖響應(yīng)圖為圖1.2(b)。圖1.2(b)顯示，中國GDP對日本對華直接投資的影響在第一期至第三期為正向，第四期轉(zhuǎn)為負(fù)向，第八期開始減弱。從脈沖響應(yīng)圖可以看出，中國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展在短期中可以有效提升中國的吸引力并增加日本對華直接投資，這是由于伴隨著中國經(jīng)濟(jì)實(shí)力不斷提升，國內(nèi)產(chǎn)業(yè)鏈不斷完善，有助于在中國經(jīng)營的日資企業(yè)擴(kuò)大規(guī)模利用規(guī)模經(jīng)濟(jì)降低生產(chǎn)成本，同時(shí)，中國國內(nèi)市場需求不斷擴(kuò)大，投資潛力不斷提升。長期中產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也得到了升級，第一、二產(chǎn)業(yè)比重有所下降，第三產(chǎn)業(yè)比重明顯上升，國家在吸引外資時(shí)的優(yōu)惠政策和支持力度也發(fā)生了變化，越來越重視高附加值行業(yè)，而傳統(tǒng)的附加值較低的制造業(yè)行業(yè)投資獲得的優(yōu)惠政策越來越少，雖然日本對華直接投資也在進(jìn)行著“產(chǎn)業(yè)升級”，但是日資對基礎(chǔ)制造業(yè)的投資依然占有較大比重，受到中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和產(chǎn)業(yè)政策的影響，長期中隨著中國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展日本對華直接投資將受到一定的負(fù)向影響。日本對華直接投資對中國基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)沖擊的脈沖響應(yīng)圖為圖1.2(c)。圖1.2(c)顯示，基礎(chǔ)建設(shè)沖擊對日本對華直接投資的影響在第一期有一個滯后，在第五期開始迅速轉(zhuǎn)為明顯的正向影響，并一直持續(xù)到第十期影響逐漸衰退。對比其他沖擊對日本對華直接投資的影響，基礎(chǔ)建設(shè)沖擊存在一個明顯的特點(diǎn)，即基礎(chǔ)建設(shè)對日本對華直接投資的影響存在一定的滯后性且影響持續(xù)時(shí)間較久。這是因?yàn)榛A(chǔ)建設(shè)的相關(guān)項(xiàng)目從審批、施工到完工往往都要經(jīng)歷幾年甚至幾十年的時(shí)間，而項(xiàng)目一旦建成使用往往具有較長的壽命，因此表現(xiàn)出滯后性和持久性的特點(diǎn)。經(jīng)歷了滯后期后，基礎(chǔ)建設(shè)在短期有利于中國吸引日本企業(yè)來華投資，因?yàn)楦油晟频慕煌?、通信和城市建設(shè)等基礎(chǔ)設(shè)施使人員流動和貨物運(yùn)輸更加便捷，外資企業(yè)的生產(chǎn)成本和交易費(fèi)用得到節(jié)約。日本對華直接投資對中日貿(mào)易沖擊的脈沖響應(yīng)圖為圖1.2(d)。圖1.2(d)顯示，在第一期和第二期，中日雙邊貿(mào)易沖擊對日本對華直接投資的影響為負(fù)向，第三期之后逐漸轉(zhuǎn)為正向并逐漸減弱。由圖1.2(d)可以看到，中日雙邊貿(mào)易可以逐漸引起日本對華直接投資的增加，表現(xiàn)出貿(mào)易與投資的“互補(bǔ)”效應(yīng)。伴隨著日本對中國出口的增加和中國對日本產(chǎn)品的需求的擴(kuò)大，一些日本企業(yè)發(fā)現(xiàn)在本國內(nèi)生產(chǎn)成本不斷上升，于是會選擇來中國投資建廠，即日本向中國出口促進(jìn)日本企業(yè)對中國投資；日本對中國進(jìn)口的增加意味著日本國內(nèi)需求的增加，企業(yè)為了降低成本會選擇來中國建廠生產(chǎn)，即日本自中國進(jìn)口促進(jìn)日本企業(yè)對中國投資；此外，日本通過與中國開展雙邊貿(mào)易，對中國的市場有了更深入的了解，有助于解決日本企業(yè)在中國投資時(shí)面臨的信息不對稱問題，因此中日雙邊貿(mào)易的上升可以促進(jìn)日本對華投資。日本對華直接投資對日元匯率沖擊的脈沖響應(yīng)圖為圖1.2(e)。圖1.2(e)顯示，日元匯率沖擊對日本對華直接投資的影響不斷波動逐漸減弱，整體來看，日元匯率對日本對華直接投資的影響效果不是非常明顯。短期日元對人民幣匯率上升通過相對成本效應(yīng)和財(cái)富效應(yīng)提高日本對華直接投資，日元升值會導(dǎo)致在日本國內(nèi)生產(chǎn)的出口導(dǎo)向型企業(yè)的生產(chǎn)成本高于在中國生產(chǎn)的成本，同時(shí)日元購買力的上升使得日本企業(yè)來中國投資時(shí)使用相同價(jià)值的日元可以換取更多的人民幣，人民幣相對日元貶值有利于中國對日資的引進(jìn)。長期日元匯率與日本對華直接投資呈現(xiàn)輕微反向變動，即日元匯率下降時(shí)，日本對華直接投資將會上升，日本企業(yè)對華投資可以分為成本導(dǎo)向型和市場導(dǎo)向型兩種，二十世紀(jì)八九十年代以及二十一世紀(jì)初的幾年日本對華直接投資以成本導(dǎo)向型為主，隨著中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展，勞動力等生產(chǎn)要素的價(jià)格不斷上升，中國的成本優(yōu)勢正在減弱，與此同時(shí)，中國的市場不斷擴(kuò)大，一些以追求低成本生產(chǎn)為目的日本企業(yè)逐漸將投資轉(zhuǎn)移到越南、泰國等東南亞國家，以占據(jù)中國市場為目的企業(yè)不斷擴(kuò)大在中國的投資。由于市場導(dǎo)向型投資沒有成本導(dǎo)向型投資對生產(chǎn)成本敏感，而且日元匯率下降意味著人民幣相對于日元升值，人民幣的購買力增強(qiáng)，為市場導(dǎo)向型企業(yè)在中國國內(nèi)銷售提供了廣闊的市場，因此在長期來看日元匯率變動與日本對華直接投資有輕微反向關(guān)聯(lián)性。1.2.7方差分解方差分解是指在VAR模型中將被解釋變量受到其他變量沖擊后在不同時(shí)期的預(yù)期方差進(jìn)行分解，研究各個沖擊變量在各個時(shí)期對被解釋變量的影響程度。利用方差分解，不僅可以判斷影響因素對內(nèi)生變量的重要程度，而且還可以從動態(tài)角度分析各因素在不同時(shí)期施加影響的變化。DLNFDIt受到各解釋變量沖擊的方差分解結(jié)果如表1.7所示。根據(jù)第十期方差分解結(jié)果可以看到，DLNGDPt和DLNWAGEt的貢獻(xiàn)程度比較高，分別為23.62%和20.80%，DLNEXCt和DLNINFRAt的貢獻(xiàn)程度較低分別為3.78%和1.93%，LNTRAt的貢獻(xiàn)度分別為14.25%。長期來看，中國GDP和中國勞動力價(jià)格對日本對華直接投資產(chǎn)生的影響最大，中日貿(mào)易對日本對華直接投資的影響居于中等水平，中國基建水平和日元對人民幣匯率對日本對華直接投資影響較弱。這說明日本對華直接投資還是以市場導(dǎo)向型和成本導(dǎo)向型為主，中日貿(mào)易、中國基建情況和日元匯率的有利變動會增加日本來中國投資的動力。日本對華直接投資受多種因素影響，尤其是本節(jié)中各個解釋變量在日本對華直接投資的發(fā)展歷程中都發(fā)揮著重要的作用，但是不同因素的影響效果差異明顯。這是因?yàn)橛行┯绊懸蛩厥侨召Y企業(yè)選擇來華投資的根本原因，而有些因素只會對日本對華直接投資發(fā)揮一定的促進(jìn)或者抑制的效應(yīng)。結(jié)合日本對華直接投資的現(xiàn)實(shí)原因和方差分析的結(jié)果可以看出，占據(jù)中國市場和降低生產(chǎn)成本是日本企業(yè)開展對華直接投資的根本原因。中日貿(mào)易、中國基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)情況和日元升值也會對日本對華直接投資發(fā)揮一定的影響，且三者的重要性逐漸減弱。表1.7DLNFDIt受到各解釋變量沖擊的方差分解結(jié)果ThesisiodS.E.DLNGDPTLNTRATDLNFDITDLNEXCT10.33066310.405087.5369880.06819481.989740.0000000.00000020.40428116.521817.08144920.4959351.116910.000