基于VAR模型的山東省FDI的貿(mào)易效應(yīng)實(shí)證研究摘要近年來(lái)，山東省經(jīng)濟(jì)迅猛發(fā)展，2020年全省實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)總值73129億元，同比增長(zhǎng)3.6%，居于全國(guó)第三位。但仍存在招商引資質(zhì)量不高、對(duì)外投資規(guī)模不大和進(jìn)出口貿(mào)易不協(xié)調(diào)的問(wèn)題。不同于以往單一身份和國(guó)家級(jí)研究對(duì)象的研究，本文將以山東省作為研究對(duì)象，把對(duì)外直接投資、外商直接投資和進(jìn)出口貿(mào)易聯(lián)系起來(lái)，兼顧山東省東道國(guó)與投資母國(guó)雙重身份，研究雙向直接投資對(duì)山東省產(chǎn)生的貿(mào)易效應(yīng)。本文首先對(duì)以往的相關(guān)文獻(xiàn)和理論進(jìn)行整理和分析，得出投資對(duì)貿(mào)易會(huì)產(chǎn)生創(chuàng)造、替代效應(yīng)和某些情況下效應(yīng)不確定的的結(jié)論。其次主要采用1990-2019年山東省政府官網(wǎng)和國(guó)家數(shù)據(jù)官網(wǎng)所記載的投資和貿(mào)易數(shù)據(jù)，分析山東省的投資和貿(mào)易發(fā)展現(xiàn)狀，同時(shí)進(jìn)行實(shí)證分析，建立VAR模型，得出結(jié)論：在短期內(nèi)，IFDI的貿(mào)易效應(yīng)表現(xiàn)為出口替代效應(yīng)和出口創(chuàng)造效應(yīng)并存，進(jìn)口創(chuàng)造效應(yīng)和進(jìn)口替代效應(yīng)并存，OFDI的貿(mào)易效應(yīng)表現(xiàn)為出口創(chuàng)造效應(yīng)和進(jìn)口創(chuàng)造效應(yīng)并存；在長(zhǎng)期內(nèi)，IFDI的貿(mào)易效應(yīng)表現(xiàn)為出口替代效應(yīng)和進(jìn)口創(chuàng)造效應(yīng)并存，OFDI的貿(mào)易效應(yīng)表現(xiàn)為出口創(chuàng)造效應(yīng)和進(jìn)口創(chuàng)造效應(yīng)。最后提出建議，山東省應(yīng)協(xié)調(diào)“引進(jìn)來(lái)”和“走出去”兩種方針，與“一帶一路”沿線國(guó)家和RCEP、中韓自貿(mào)區(qū)成員友好互助合作，加強(qiáng)創(chuàng)新和投資安全體制建設(shè)，以此促進(jìn)山東省的持續(xù)向好發(fā)展。關(guān)鍵詞：山東，雙向直接投資，貿(mào)易效應(yīng)目錄TOC\o"1-3"\h\u2198第1章緒論 5147631.1研究背景與研究意義 5214441.1.1研究背景 5306211.1.2研究意義 518111.2研究?jī)?nèi)容與結(jié)構(gòu)框架 7131561.3研究的創(chuàng)新與不足 8315601.3.1研究的創(chuàng)新 8261781.3.2研究的不足 88659第2章理論回顧與文獻(xiàn)綜述 9277372.1理論梳理 9320112.1.1投資對(duì)貿(mào)易的替代效應(yīng) 95982.1.2投資對(duì)貿(mào)易的互補(bǔ)效應(yīng) 9296292.1.3貿(mào)易與投資的不確定關(guān)系 10259552.2文獻(xiàn)綜述 1086542.3文獻(xiàn)評(píng)述 1220393第3章雙向直接投資的貿(mào)易效應(yīng)理論分析 1359413.1OFDI的貿(mào)易效應(yīng) 1376603.1.1OFDI的進(jìn)口效應(yīng) 13162933.1.2OFDI的出口效應(yīng) 1338503.2IDFI的貿(mào)易效應(yīng) 14165383.2.1IFDI的進(jìn)口效應(yīng) 14215993.2.2IFDI的出口效應(yīng) 1418593第4章山東省FDI的發(fā)展現(xiàn)狀 1587974.1山東省雙向FDI的發(fā)展現(xiàn)狀 15251074.1.1山東省IFDI的發(fā)展現(xiàn)狀分析 15109734.1.2山東省OFDI的發(fā)展現(xiàn)狀分析 18114354.2山東省進(jìn)出口貿(mào)易發(fā)展概況 2130446第5章山東省FDI的貿(mào)易效應(yīng)實(shí)證分析 23155005.1模型構(gòu)建 2310745.1.1山東省雙向FDI的出口效應(yīng)模型 2347875.1.2山東省雙向FDI的進(jìn)口效應(yīng)模型 23271415.2數(shù)據(jù)來(lái)源 23115275.3實(shí)證分析 24115315.3.1平穩(wěn)性檢驗(yàn) 2495605.3.2協(xié)整檢驗(yàn) 24269065.3.3VAR模型 264465.3.4脈沖響應(yīng)分析 32136955.3.5方差分解模型 34278205.4實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)論 3683725.4.1方差分解模型 3612033第6章研究結(jié)論與政策建議 38220506.1研究結(jié)論 38141006.2政策建議 38276286.2.1積極實(shí)現(xiàn)“引進(jìn)來(lái)”和“走出去”協(xié)調(diào)發(fā)展 38302906.2.2走好“一帶一路”，抓住自貿(mào)區(qū)契機(jī) 3932046.2.3注重投資創(chuàng)新與安全 3930490參考文獻(xiàn) 41緒論1.1研究背景與研究意義1.1.1研究背景對(duì)于一個(gè)國(guó)家或地區(qū)而言，直接投資正成為其能否充分融入到全球市場(chǎng)、參與進(jìn)出口貿(mào)易以及衡量一個(gè)國(guó)家開(kāi)放程度與國(guó)際化發(fā)展水平的重要標(biāo)準(zhǔn)。我國(guó)當(dāng)下正處于十四五時(shí)期，國(guó)際投資大國(guó)的地位日益穩(wěn)固，對(duì)外開(kāi)放新格局中蘊(yùn)含著巨大的機(jī)遇。據(jù)聯(lián)合國(guó)貿(mào)易和發(fā)展會(huì)議發(fā)布的最新一期《全球投資趨勢(shì)監(jiān)測(cè)》報(bào)告，2020年全球全年IFDI同比大幅度下降42%至8590億美元，其中流入發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體的FDI下降12%至6160億美元；而中國(guó)全年FDI流入上漲4%至1630億美元，實(shí)際利用外商直接投資達(dá)1444億美元，成2020年全球最大的FDI接收國(guó)。全年中國(guó)對(duì)外直接投資1329.4億美元，同比增長(zhǎng)3.3%。由此可見(jiàn)，中國(guó)外向型經(jīng)濟(jì)發(fā)展中雙向直接投資已呈現(xiàn)協(xié)調(diào)發(fā)展態(tài)勢(shì)。此外，RCEP的簽署打開(kāi)了中國(guó)自由貿(mào)易區(qū)的新局面，中國(guó)在其中的核心位置，極大地帶動(dòng)了中國(guó)OFDI規(guī)模的擴(kuò)大。在此背景下，山東省作為中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展東部沿海強(qiáng)省之一，在IFDI方面，2019年山東省實(shí)際使用外商投資額達(dá)146.9億美元,同比增長(zhǎng)18.6%，位居全國(guó)第四位；在OFDI方面，2019年末山東省對(duì)外直接投資流量總計(jì)102.4億美元，同比增長(zhǎng)53%，位列地方對(duì)外直接投資前三甲。山東省處于“21世紀(jì)海上絲綢之路”和“絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶”的重要交匯點(diǎn)，積極響應(yīng)國(guó)家改革開(kāi)放的基本政策，以新的面貌和更主動(dòng)的姿態(tài)“引進(jìn)來(lái)”，與此同時(shí)優(yōu)化自身產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)向高質(zhì)量增長(zhǎng)的轉(zhuǎn)變，務(wù)實(shí)地“走出去”，以正面的形象保持自身在國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的優(yōu)勢(shì)地位，為驅(qū)動(dòng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新型內(nèi)涵型增長(zhǎng)貢獻(xiàn)力量，因此，山東省雙向FDI的貿(mào)易效應(yīng)值得重視和探討。1.1.2研究意義2019年，濟(jì)南、青島、煙臺(tái)自貿(mào)試驗(yàn)片區(qū)設(shè)立，無(wú)疑增強(qiáng)了山東對(duì)外商直接投資的吸引力，這對(duì)于培育貿(mào)易新業(yè)態(tài)新模式具有重大作用。另外，山東本地卓越跨國(guó)企業(yè)及知名品牌，如玲瓏輪胎、青島海爾、青島啤酒等，也為山東對(duì)外直接投資注入強(qiáng)大動(dòng)力。經(jīng)過(guò)梳理以往文獻(xiàn)與理論發(fā)現(xiàn)，過(guò)去的研究多專注于投資母國(guó)或東道國(guó)的單一身份，而將研究對(duì)象轉(zhuǎn)為既具有投資母國(guó)又具有東道國(guó)雙重身份的一個(gè)國(guó)家或地區(qū)，特別是省級(jí)對(duì)象，研究雙向FDI對(duì)其貿(mào)易效應(yīng)的作用機(jī)制卻寥若晨星。在近幾年中，山東省的經(jīng)濟(jì)綜合競(jìng)爭(zhēng)力增長(zhǎng)雖呈穩(wěn)健態(tài)勢(shì)，但增速和增量有所放緩和下降，出現(xiàn)由被追趕到追趕別人的尷尬現(xiàn)象。因此，通過(guò)對(duì)山東省IFDI和OFDI的研究，一方面，有利于更加深入和細(xì)致全面的探究山東省雙向投資的現(xiàn)狀，研究其對(duì)貿(mào)易產(chǎn)生的效應(yīng)，進(jìn)一步優(yōu)化“二三一”的產(chǎn)業(yè)機(jī)構(gòu)，對(duì)推動(dòng)山東省經(jīng)濟(jì)向著高質(zhì)量方向發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義；另一方面，有利于科學(xué)合理地布局山東省雙向直接投資的區(qū)域和產(chǎn)業(yè)布局，適應(yīng)“一帶一路”背景下全面對(duì)外開(kāi)放的形勢(shì)，對(duì)推進(jìn)山東省經(jīng)濟(jì)的健康持續(xù)向好發(fā)展具有重要作用。1.2研究?jī)?nèi)容與結(jié)構(gòu)框架1.2.1研究思路1.2.2研究方法1、理論與實(shí)證分析本文通過(guò)對(duì)國(guó)際貿(mào)易與投資理論及以往相關(guān)研究的梳理與歸納，深入了解目前國(guó)內(nèi)外關(guān)于雙向FDI的貿(mào)易效應(yīng)的研究進(jìn)展，并在以往研究的基礎(chǔ)上，以山東省為研究對(duì)象，采用理論與實(shí)證分析相結(jié)合的方法對(duì)山東省雙向FDI的貿(mào)易效應(yīng)的問(wèn)題展開(kāi)進(jìn)一步的研究。本文使用Eviews9軟件，基于山東省1990-2019年的數(shù)據(jù)建立VAR模型，進(jìn)行實(shí)證分析，研究IFDI、OFDI對(duì)山東省的貿(mào)易效應(yīng)。2、圖表數(shù)據(jù)分析本文通過(guò)搜集來(lái)自山東統(tǒng)計(jì)年鑒、統(tǒng)計(jì)局和國(guó)家數(shù)據(jù)等途徑的真實(shí)數(shù)據(jù)和圖表內(nèi)容，生動(dòng)直觀的展現(xiàn)山東省雙向FDI的現(xiàn)狀，為最后得出結(jié)論提供可靠依據(jù)。1.3研究的創(chuàng)新與不足1.3.1研究的創(chuàng)新以往的研究多關(guān)注于某個(gè)國(guó)家或地區(qū)的單向直接投資，而同時(shí)關(guān)注二者的研究學(xué)者寥寥無(wú)幾。本文較以往文獻(xiàn)的創(chuàng)新之處在于將研究對(duì)象設(shè)定為省級(jí)對(duì)象，并注重山東省作為投資母國(guó)和東道國(guó)的雙重身份，研究雙向FDI對(duì)其貿(mào)易效應(yīng)的影響，并在此基礎(chǔ)上發(fā)現(xiàn)問(wèn)題和提出針對(duì)性的解決建議。1.3.2研究的不足一方面，由于知識(shí)積累和文獻(xiàn)閱讀量的限制，自身對(duì)復(fù)雜概念的理解能力尚淺，不能將學(xué)者的理論研究深入淺出的理解透徹。本文在實(shí)證分析部分僅研究了ODFI和IFDI各自對(duì)貿(mào)易效應(yīng)的影響，而沒(méi)有進(jìn)一步探討二者的交互效應(yīng)。另一方面，出于數(shù)據(jù)缺失的緣故，不能更加全面的展示FDI對(duì)貿(mào)易效應(yīng)的影響。理論回顧與文獻(xiàn)綜述2.1理論梳理傳統(tǒng)的國(guó)際貿(mào)易與國(guó)際投資理論由于假設(shè)的不同，在產(chǎn)生初期存在割裂現(xiàn)象。二戰(zhàn)后，隨著跨國(guó)公司等組織和產(chǎn)業(yè)內(nèi)貿(mào)易的出現(xiàn)，當(dāng)前實(shí)物商品和生產(chǎn)要素在國(guó)際間流動(dòng)的載體為國(guó)際貿(mào)易和國(guó)際直接投資，二者之間出現(xiàn)了交叉效應(yīng)，以下介紹有關(guān)兩者的當(dāng)前的三種不同觀點(diǎn)。2.1.1投資對(duì)貿(mào)易的替代效應(yīng)Samuelsen對(duì)H-S模型進(jìn)行補(bǔ)充提出要素價(jià)格均等化模型（H-O-S模型），假設(shè)在完全競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)中，資源被充分利用，生產(chǎn)要素不可在多個(gè)國(guó)家流動(dòng)，生產(chǎn)技術(shù)、生產(chǎn)函數(shù)在兩國(guó)間沒(méi)有區(qū)別，得出兩個(gè)國(guó)家之間通過(guò)貿(mào)易可以同時(shí)實(shí)現(xiàn)雙方利益的最大化，貿(mào)易替代會(huì)在要素的流動(dòng)中產(chǎn)生的結(jié)論。Mundell（1975）注意到貿(mào)易壁壘的影響，將該假設(shè)調(diào)整為在完全競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)中，當(dāng)要素自由流動(dòng)、規(guī)模報(bào)酬和成本不變時(shí)，按照雷布津斯基線進(jìn)行對(duì)外投資，貿(mào)易壁壘會(huì)對(duì)兩國(guó)的資本邊際收益產(chǎn)生影響，此時(shí)國(guó)際貿(mào)易與對(duì)外投資之間表現(xiàn)為替代關(guān)系。Dunning（1987）的生產(chǎn)折衷理論認(rèn)為企業(yè)的最佳選擇就是對(duì)外直接投資，這時(shí)就會(huì)出現(xiàn)投資替代貿(mào)易的現(xiàn)象。Brainard（1997）的“臨近/集中權(quán)衡理論”中提到當(dāng)貿(mào)易成本中的運(yùn)輸、關(guān)稅和摩擦壁壘，且廠商的固定成本高于企業(yè)自身時(shí)，企業(yè)也會(huì)選擇用出口來(lái)替代OFDI。2.1.2投資對(duì)貿(mào)易的互補(bǔ)效應(yīng)比較優(yōu)勢(shì)理論。該理論認(rèn)為應(yīng)該依次從本國(guó)中已經(jīng)處于或即將處于比較劣勢(shì)的產(chǎn)業(yè)開(kāi)始對(duì)外投資，企業(yè)和東道國(guó)的技術(shù)差距越小，越利于在當(dāng)?shù)亟⒈容^優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)，由此可以使兩國(guó)在對(duì)外直接投資和其帶動(dòng)的貿(mào)易中互補(bǔ)和獲益。邊際產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移理論。Kojima（1973）對(duì)比較優(yōu)勢(shì)理論進(jìn)行創(chuàng)新，認(rèn)為在本國(guó)具有優(yōu)勢(shì)的產(chǎn)業(yè)對(duì)別國(guó)進(jìn)行轉(zhuǎn)移時(shí)，可以將本國(guó)處于劣勢(shì)的邊際產(chǎn)業(yè)先向別國(guó)進(jìn)行轉(zhuǎn)移，既滿足本國(guó)需求又?jǐn)U大了產(chǎn)能，由此二者存在互補(bǔ)效應(yīng)。Markuson和Svensson（1985）對(duì)貿(mào)易互補(bǔ)理論進(jìn)行了所有要素的和確定且不變、兩國(guó)需求偏好和要素稟賦相同但要素價(jià)格不同的假設(shè)補(bǔ)充，提出投資與貿(mào)易之間在價(jià)格上沒(méi)有絕對(duì)差異，要素在國(guó)家間的流動(dòng)對(duì)貿(mào)易產(chǎn)生替代作用。2.1.3貿(mào)易與投資的不確定關(guān)系20世紀(jì)80年代時(shí)，國(guó)際學(xué)者經(jīng)過(guò)進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)FDI與國(guó)際貿(mào)易關(guān)系并不是絕對(duì)的替代或者互補(bǔ)關(guān)系，在某下情況下二者的關(guān)系是不確定的。Petri（1944）認(rèn)為生產(chǎn)導(dǎo)向型、貿(mào)易促進(jìn)型、市場(chǎng)導(dǎo)向型，這三種不同形態(tài)的外商直接投資動(dòng)機(jī)會(huì)并不會(huì)表現(xiàn)出相同的貿(mào)易與投資關(guān)系，市場(chǎng)導(dǎo)向型會(huì)表現(xiàn)出替代效應(yīng)，而后兩者會(huì)與貿(mào)易表現(xiàn)出互補(bǔ)性。Neary（1955）首次利用比較靜態(tài)分析研究直接投資和國(guó)際貿(mào)易的關(guān)系，提出國(guó)際資本被用在進(jìn)口競(jìng)爭(zhēng)性行業(yè)和出口行業(yè)時(shí)，關(guān)系是不同的。Vernon（1966）提出著名的產(chǎn)品生命周期理論，2.2文獻(xiàn)綜述2.2.1雙向FDI問(wèn)題研究綜述直接投資是指一國(guó)或一個(gè)組織將自身的資金、勞動(dòng)力、技術(shù)等生產(chǎn)要素投入到另一個(gè)國(guó)家或組織，借此獲得在新經(jīng)營(yíng)地的管理權(quán)和經(jīng)濟(jì)利益。直接投資分為對(duì)外直接投資（OFDI）和外商直接投資（IFDI），我國(guó)的“走出去”“引進(jìn)來(lái)”的貿(mào)易方針是OFDI和IFDI的生動(dòng)表現(xiàn)形式。國(guó)外學(xué)者對(duì)雙向直接投資的研究要早于我國(guó)。Dunning（1988）利用25個(gè)國(guó)家或地區(qū)的橫截面數(shù)據(jù)進(jìn)行的模型分析，他認(rèn)為這25個(gè)國(guó)家或地區(qū)的IFDI與它們的人均GDP呈正相關(guān)關(guān)系；Denzer（2011）借助內(nèi)生增長(zhǎng)模型發(fā)現(xiàn)，若知識(shí)和技術(shù)能夠自由轉(zhuǎn)移，OFDI會(huì)給投資國(guó)帶來(lái)正向貿(mào)易增長(zhǎng)；Choong（2012）通過(guò)研究95個(gè)發(fā)達(dá)國(guó)家和發(fā)展中國(guó)家的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)IFDI的引入可以帶動(dòng)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。近年來(lái)我國(guó)學(xué)者對(duì)雙向直接投資的研究也有了新進(jìn)展。房裕（2015）通過(guò)VAR模型分析得出，對(duì)外直接投資與本國(guó)產(chǎn)業(yè)的重工業(yè)化進(jìn)程、制造業(yè)的高加工度化和高技術(shù)化發(fā)展升級(jí)衡量指標(biāo)間都存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系和因果關(guān)系；冷艷麗和杜思正（2017）基于2006～2013年間中國(guó)31個(gè)省、市、自治區(qū)的面板數(shù)據(jù)，經(jīng)實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)OFDI和IFDI都顯著地促進(jìn)了中國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，且在二者的交互效應(yīng)下，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈顯著的正向影響；張劼（2019）提出OFDI和IFDI均對(duì)價(jià)值鏈升級(jí)有積極影響，但二者在起促進(jìn)作用時(shí)的方法和程度有所差別。2.2.2雙向FDI的貿(mào)易效應(yīng)研究綜述雙向FDI的貿(mào)易替代效應(yīng)國(guó)外學(xué)者對(duì)雙向FDI的貿(mào)易替代效應(yīng)實(shí)際上是對(duì)Mudell理論的實(shí)證驗(yàn)證。Gruber（1962）；Stevens和Adler（1974）將美國(guó)跨國(guó)公司作為研究對(duì)象，得出直接投資與美國(guó)出口額之間為反相關(guān)關(guān)系的結(jié)論。Belderbos和Sleuwaegen（1998年）將日本對(duì)外投資效應(yīng)作為研究對(duì)象，得出在日本與歐盟存在貿(mào)易壁壘的前提下，跨國(guó)公司會(huì)將貿(mào)易替代為OFDI，再次印證FDI與國(guó)際貿(mào)易呈替代關(guān)系。Helpmanetal（2004）通過(guò)對(duì)38個(gè)國(guó)家總計(jì)52個(gè)產(chǎn)業(yè)的實(shí)證分析得出研究對(duì)象的FDI與貿(mào)易為替代關(guān)系的結(jié)論。傅玉玢（2014）利用VAR模型分析得，從長(zhǎng)期來(lái)看，OFDI表現(xiàn)為出口替代效應(yīng)，IFDI表現(xiàn)為進(jìn)口替代效應(yīng)。姜寶和李劍（2016）篩選了2003-2013年十年里中國(guó)對(duì)東盟國(guó)家的OFDI與貿(mào)易的面板數(shù)據(jù)，使用貿(mào)易引力模型分析發(fā)現(xiàn)中國(guó)對(duì)東盟國(guó)家的OFDI具有貿(mào)易替代效應(yīng)。馮梅和程中海等（2017）利用分位數(shù)引力模型分析發(fā)現(xiàn)，中國(guó)對(duì)中亞區(qū)域的OFDI能源進(jìn)口上呈現(xiàn)出替代效應(yīng)。雙向FDI的貿(mào)易創(chuàng)造效應(yīng)Weiss和Lipsey（1981）利用1970年美國(guó)14個(gè)行業(yè)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，借助最小二乘法研究得出美國(guó)的OFDI對(duì)美國(guó)的制成品出口具有正向的推動(dòng)作用。Hin(1990)提出，在資源尋求型對(duì)外直接投資的情況下，對(duì)外直接投資會(huì)使東道國(guó)的進(jìn)口增加。Gorg和Ruane（1999）將研究對(duì)象設(shè)定為加入歐盟后的愛(ài)爾蘭，大量外商直接投資的涌入使得愛(ài)爾蘭的經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展，就業(yè)率和高科技產(chǎn)業(yè)大幅提高和發(fā)展。辛靜靜（2013）利用30個(gè)與中國(guó)具有重要貿(mào)易往來(lái)國(guó)家的面板數(shù)據(jù)，借助引力模型，通關(guān)實(shí)證檢驗(yàn)得出中國(guó)OFDI對(duì)本國(guó)的進(jìn)出口表現(xiàn)為創(chuàng)造效應(yīng)，而且這種創(chuàng)造效應(yīng)的大小還存在國(guó)別差別。王勝、田濤、謝潤(rùn)德（2014）認(rèn)為我國(guó)對(duì)資源充裕類國(guó)家的直接投資會(huì)使我國(guó)的進(jìn)出口貿(mào)易流量增加，表明FDI存在顯著的貿(mào)易創(chuàng)造效應(yīng)。傅陽(yáng)（2020）從市場(chǎng)分割的角度研究發(fā)現(xiàn)，市場(chǎng)分割的減少會(huì)增強(qiáng)對(duì)外直接投資的貿(mào)易帶動(dòng)效應(yīng)。雙效FDI與貿(mào)易的不確定關(guān)系J.P.Agarwal（1986）從微觀和中觀的角度，對(duì)印度的OFDI與貿(mào)易效應(yīng)進(jìn)行分析得出50%的產(chǎn)品表現(xiàn)出貿(mào)易替代效應(yīng)，30%的產(chǎn)品表現(xiàn)出促進(jìn)作用，剩余20%的產(chǎn)品表現(xiàn)出的關(guān)系模糊。PorkVasavada和Gopinath（1999）經(jīng)實(shí)證分析得只有在特定的產(chǎn)業(yè)中OFDI才會(huì)對(duì)貿(mào)易產(chǎn)生替代效應(yīng)。劉曉鳳（2016）利用1994年到2014年中國(guó)對(duì)美國(guó)直接投資和兩國(guó)貿(mào)易順差的數(shù)據(jù)，得出中國(guó)對(duì)美的OFDI的貿(mào)易效應(yīng)還不顯著，且這兩者之間不存在雙向上的因果關(guān)系。李曉鐘和徐慧娟（2018）基于2007-2016年間中國(guó)對(duì)“一帶一路”沿線國(guó)家中的59個(gè)國(guó)家FDI與進(jìn)出口貿(mào)易額的面板數(shù)據(jù)，從整體、區(qū)域和產(chǎn)品結(jié)構(gòu)三方面分別研究了對(duì)外直接投資的貿(mào)易效應(yīng)，結(jié)果表明，對(duì)外直接投資對(duì)“一帶一路”沿線國(guó)家中不同收入國(guó)家的不同貿(mào)易結(jié)構(gòu)影響效應(yīng)不同，存在著創(chuàng)造和替代雙重效應(yīng)。傅陽(yáng)（2020）認(rèn)為對(duì)有不同投資動(dòng)機(jī)的東道國(guó)進(jìn)行投資時(shí)，中國(guó)的貿(mào)易效應(yīng)不同。2.3文獻(xiàn)評(píng)述通過(guò)對(duì)以往FDI與貿(mào)易關(guān)系的理論與文獻(xiàn)梳理發(fā)現(xiàn)，他們大多局限于以下幾點(diǎn)：第一，以往的研究多只集中于IFDI或OFDI一個(gè)方向，鮮少將二者結(jié)合起來(lái)。第二，研究對(duì)象多為發(fā)達(dá)國(guó)家、本國(guó)或本國(guó)于發(fā)達(dá)國(guó)家和發(fā)展中國(guó)家之間的貿(mào)易和投資，將國(guó)家作為研究對(duì)象，較少采用省級(jí)單位。針對(duì)以上兩點(diǎn)，本文結(jié)合山東省同時(shí)作為東道國(guó)和投資母國(guó)的雙重身份進(jìn)行FDI與貿(mào)易效應(yīng)之間的研究，進(jìn)而根據(jù)研究得出的結(jié)論提出相應(yīng)的意見(jiàn)和建議。雙向直接投資的貿(mào)易效應(yīng)理論分析3.1OFDI的貿(mào)易效應(yīng)3.1.1OFDI的進(jìn)口效應(yīng)進(jìn)口創(chuàng)造效應(yīng)。對(duì)外直接投資的進(jìn)口創(chuàng)造效應(yīng)主要分為三種情況：第一種情況為投資母國(guó)尋求技術(shù)，會(huì)采取跨國(guó)投資的形式，吸收東道國(guó)的技術(shù)和人才優(yōu)勢(shì)，采取公司內(nèi)貿(mào)易的形式實(shí)現(xiàn)投資母國(guó)的進(jìn)口。第二種情況為東道國(guó)為提高效率而使得東道國(guó)相應(yīng)產(chǎn)品的產(chǎn)量大幅增加后出口到母國(guó)。第三種情況為投資母國(guó)為獲得更加充裕且廉價(jià)的資源而加大對(duì)東道國(guó)資源的勘探、開(kāi)采和生產(chǎn)加工力度，從而產(chǎn)生了進(jìn)口創(chuàng)造效應(yīng)。進(jìn)口替代效應(yīng)。此類型效應(yīng)既可能發(fā)生在投資母國(guó)為降低運(yùn)輸成本，而將原材料在東道國(guó)將原材料先制成本應(yīng)直接出口的產(chǎn)品后再出口的情形，又可能產(chǎn)生在投資母國(guó)欲從東道國(guó)獲得重要資源而進(jìn)行技術(shù)產(chǎn)品進(jìn)口的情形。3.1.2OFDI的出口效應(yīng)出口創(chuàng)造效應(yīng)。依據(jù)投資動(dòng)機(jī)的不同，當(dāng)投資動(dòng)機(jī)為市場(chǎng)導(dǎo)向型時(shí)，投資母國(guó)的OFDI同時(shí)是為了給東道國(guó)子公司的建立提供高技術(shù)人才、設(shè)備；當(dāng)投資動(dòng)機(jī)為技術(shù)尋求型時(shí)，OFDI同時(shí)是發(fā)展中國(guó)家為了獲得先進(jìn)的技術(shù)而投向發(fā)達(dá)國(guó)家；當(dāng)投資動(dòng)機(jī)為資源導(dǎo)向型時(shí)，投資母國(guó)為了提高原材料從資源所在國(guó)運(yùn)向本國(guó)的效率而增加運(yùn)輸工具和生產(chǎn)開(kāi)發(fā)設(shè)備等的生產(chǎn)；最后，當(dāng)投資動(dòng)機(jī)為效率尋求時(shí)，投資母國(guó)為了提高利潤(rùn)而將邊際劣勢(shì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)業(yè)到生產(chǎn)成本更低的國(guó)家或地區(qū)而產(chǎn)投入的出口。出口替代效應(yīng)。在投資動(dòng)機(jī)為市場(chǎng)導(dǎo)向型的前提下，隨著東道國(guó)子公司規(guī)模的不斷擴(kuò)大和生產(chǎn)技術(shù)的不斷提高，其生產(chǎn)的產(chǎn)品將可以直接出口到其他國(guó)家或地區(qū)的市場(chǎng)中，并不斷替代投資母國(guó)同樣出口到別國(guó)或地區(qū)的產(chǎn)品。3.2IDFI的貿(mào)易效應(yīng)3.2.1IFDI的進(jìn)口效應(yīng)進(jìn)口創(chuàng)造效應(yīng)。IFDI的進(jìn)口創(chuàng)造效應(yīng)大部分產(chǎn)生于東道國(guó)存在過(guò)度的貿(mào)易保護(hù)主義的情況，投資母國(guó)為了維護(hù)自身的利益，會(huì)對(duì)東道國(guó)進(jìn)行技術(shù)、經(jīng)驗(yàn)和設(shè)備等的直接投資。對(duì)于東道國(guó)而言，由于技術(shù)溢出效應(yīng)而使得自身獲得高效應(yīng)發(fā)展，由此對(duì)國(guó)外的高質(zhì)量生產(chǎn)資料需求增加，也刺激了本國(guó)消費(fèi)者的消費(fèi)欲望，增加更多的消費(fèi)需求，產(chǎn)生進(jìn)口創(chuàng)造效應(yīng)。進(jìn)口替代效應(yīng)。IFDI的進(jìn)口效應(yīng)與前面提到的ODFI出口效應(yīng)中市場(chǎng)導(dǎo)向型投資和IFDI的進(jìn)口效應(yīng)有很大關(guān)聯(lián)，當(dāng)東道國(guó)存在高度的貿(mào)易保護(hù)主義時(shí)，投資母國(guó)的成本會(huì)大幅提高，相應(yīng)東道國(guó)進(jìn)口成本也會(huì)提高，這時(shí)二者會(huì)選擇從東道國(guó)當(dāng)?shù)厥袌?chǎng)尋求出口品的替代品，即產(chǎn)生了進(jìn)口替代效應(yīng)。3.2.2IFDI的出口效應(yīng)出口創(chuàng)造效應(yīng)。以東道國(guó)為研究對(duì)象，外商直接投資的創(chuàng)造效應(yīng)不僅包含生產(chǎn)要素中資本的流動(dòng)，也包括勞動(dòng)力、技術(shù)和管理經(jīng)驗(yàn)等的流動(dòng)。通常而言，投資母國(guó)都在某些產(chǎn)業(yè)具有壟斷優(yōu)勢(shì)，為了進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)利益，擴(kuò)大在東道國(guó)的市場(chǎng)和規(guī)避貿(mào)易壁壘，實(shí)力雄厚的投資母國(guó)會(huì)利用自己的卓越市場(chǎng)管理能力直接在東道國(guó)設(shè)廠，向其輸出技術(shù)和管理經(jīng)營(yíng)，利用當(dāng)?shù)氐牧畠r(jià)勞動(dòng)力和場(chǎng)地租金進(jìn)行生產(chǎn)，這也是投資母國(guó)弱化民族情緒從而實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)投資本地化的一種策略。在這種情況下的產(chǎn)品部分返銷母國(guó)部分銷往其他國(guó)家，這兩部分產(chǎn)品就是窗口創(chuàng)造效應(yīng)。出口替代效應(yīng)。外商直接投資流入后，原本出口原材料的企業(yè)會(huì)轉(zhuǎn)為進(jìn)口原材料，將其加工為半成品或成品出口，這些半成品或成品在滿足本國(guó)市場(chǎng)后出口到國(guó)外市場(chǎng)的部分要低于原本的出口量，這時(shí)就產(chǎn)生了出口替代效應(yīng)。山東省FDI的發(fā)展現(xiàn)狀4.1山東省雙向FDI的發(fā)展現(xiàn)狀2020年，山東省經(jīng)濟(jì)和FDI保持良好發(fā)展態(tài)勢(shì)。在過(guò)去的一年中，山東省全省共實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)總值73129.0億元，按可比價(jià)格計(jì)算，比上年增長(zhǎng)3.6%，在廣東省和江蘇省之后，位列全國(guó)第三。從產(chǎn)業(yè)角度看，第一產(chǎn)業(yè)增加值5363.8億元，增長(zhǎng)2.7%；第二產(chǎn)業(yè)增加值28612.2億元，增長(zhǎng)3.3%；第三產(chǎn)業(yè)增加值39153.1億元，增長(zhǎng)3.9%。三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比例已由上年的7.3：39.9：52.8調(diào)整為7.3：39.1：53.6。4.1.1山東省IFDI的發(fā)展現(xiàn)狀分析山東省IFDI規(guī)?，F(xiàn)狀1990年至1995年山東省實(shí)際利用外資呈上升趨勢(shì)，其中1992年鄧小平到南方各省巡視，發(fā)表發(fā)展市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的觀點(diǎn)，建立經(jīng)濟(jì)特區(qū)，吸引外資，當(dāng)年實(shí)際使用IFDI比上年增長(zhǎng)達(dá)80%以上。1996年開(kāi)始出現(xiàn)下降趨勢(shì)，1998年受東南亞金融危機(jī)的影響，該年實(shí)際IFDI增長(zhǎng)率出現(xiàn)最低值且為負(fù)值，后經(jīng)調(diào)整實(shí)際利用外資規(guī)模開(kāi)始回升。但在2008年驟減約28萬(wàn)美元，實(shí)際使用IFDI比去年減少25.51%，說(shuō)明山東省同樣受到世界經(jīng)濟(jì)危機(jī)的波動(dòng)，2010年開(kāi)始回升且持續(xù)保持良好態(tài)勢(shì)。2019年受新冠肺炎疫情的影響，IFDI出現(xiàn)了較大程度的下降。如表4-1所示：山東省IFDI規(guī)模現(xiàn)狀表4-1單位：萬(wàn)美元年份項(xiàng)目個(gè)數(shù)項(xiàng)目總額實(shí)際利用外資實(shí)際使用IFDI比上年增長(zhǎng)率（%）1990674232831508412.9019911187654811795015.80199246513919619733581.51993801270511618431947.11994474752621725356627.3199550354625212607192.719962223539797259041-0.6419971681328037250044-3.519981434221866222262-12.4199917453110872468789.92000273350743529711916.92001305867204036209317.920024065113068055860335.120035305134141370937121.220045890202895887006418.42005641527495108970723.0200640301624175100006911.48200727171173880110115910.11200815271014959820246-25.5120091468871045801007-2.3520101632136338191683314.46201114331579081111602221.73201213331655717123526710.68201314051770879140531513.7720141352159532715195118.1320151509200446716300907.2820161477211535116825563.2220171479274056717857316.13201821562850735205163614.89201925171468933-28.4數(shù)據(jù)來(lái)源：2020《山東省統(tǒng)計(jì)年鑒》山東省IFDI國(guó)別地區(qū)現(xiàn)狀如表4-2所示，在從1998年到2019年統(tǒng)計(jì)的山東省外商直接投資數(shù)據(jù)中，共有35個(gè)國(guó)家或地區(qū)對(duì)山東省進(jìn)行了投資，在其中規(guī)模較大的11個(gè)國(guó)家或地區(qū)中，主要投資者為韓國(guó)、香港、美國(guó)、日本。從1998年到2016年韓國(guó)對(duì)山東省的投資規(guī)模總體為增長(zhǎng)趨勢(shì)，在2008年之后，對(duì)山東省的IFDI出現(xiàn)明顯減少趨勢(shì)。2017年開(kāi)始特別是2019年的IFDI為3.7億元可謂是歷史最低；香港比較重視對(duì)山東省的投資，對(duì)山東省的IFDI從1998年到2019年總體保持增長(zhǎng)趨勢(shì)，說(shuō)明其十分看好山東省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展前景。美國(guó)和日本對(duì)山東省的投資從1998年到2018年沒(méi)有很大的起伏，卻在2019年同樣出現(xiàn)了投資額度的減少。由此也說(shuō)明，山東省接收到的IFDI總量，不僅取決于自身經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，也受投資母國(guó)自身經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況的影響。山東省近年來(lái)的進(jìn)出口貿(mào)易比較頻繁的國(guó)家或地區(qū)也就是表中對(duì)山東省進(jìn)行較多外商直接投資的國(guó)家或地區(qū)。山東省正在逐漸登上國(guó)際分工的舞臺(tái)，吸進(jìn)了較多的外商直接投資，擴(kuò)大山東省的進(jìn)出口貿(mào)易規(guī)模，助力山東省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。山東省IFDI國(guó)家地區(qū)現(xiàn)狀表4-2單位：億元地區(qū)韓國(guó)香港美國(guó)日本臺(tái)灣省新加坡英國(guó)加拿大澳大利亞法國(guó)德國(guó)19985.986.441.401.661.541.030.330.2019995.276.631.981.401.150.660.530.350.370.300.2620005.676.903.063.331.860.631.580.580.341.110.7520018.848.933.213.432.451.470.800.340.580.650.43200215.5711.886.084.944.831.791.080.791.120.451.07200328.3913.525.594.615.821.421.001.231.080.350.41200435.9117.426.405.616.602.130.661.441.420.720.35200533.8516.236.026.803.852.920.901.561.040.201.19200637.1420.797.677.035.792.610.751.770.780.431.05200737.2124.866.766.864.434.661.451.511.710.621.11200812.6537.183.364.021.508.120.410.510.370.300.38200912.0638.632.923.041.814.521.050.950.620.370.8520109.5143.325.383.192.595.500.821.610.460.480.3720118.5569.781.415.261.850.890.041.15201211.1561.094.567.202.927.090.880.650.801.701.00201312.0079.733.844.902.625.761.141.361.200.350.85201415.3076.2812.635.794.8612.090.901.650.960.541.04201520.6775.484.897.304.3313.990.190.990.530.462.17201622.5183.153.605.725.0511.810.170.661.400.727.30201718.0789.6782.520.258.90201822.9120.776.545.142.926.612.621.221.490.724.2420193.7110.032.211.451.047.471.380.790.770.174.27數(shù)據(jù)來(lái)源：2020《山東省統(tǒng)計(jì)年鑒》山東省IFDI行業(yè)現(xiàn)狀從行業(yè)角度看山東省的IFDI，2019年房地產(chǎn)業(yè)占據(jù)主要地位，IFDI存量為465882萬(wàn)美元，投資占比為80%。在IFDI存量方面，信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)屈居第二位為41693萬(wàn)美元，占比7%；文化、體育和娛樂(lè)業(yè)為22932萬(wàn)美元，占比4%，位于第三位；農(nóng)、林、牧、漁業(yè)，水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)和居民服務(wù)和其他服務(wù)業(yè)為的IFDI居于后三位，分別為11205萬(wàn)美元、8238萬(wàn)美元和1732萬(wàn)美元。這反映房地產(chǎn)業(yè)在山東省的熱度正在提升，已成為主要引資產(chǎn)業(yè)。圖4-32019年各行業(yè)IFDI存量分析4.1.2山東省OFDI的發(fā)展現(xiàn)狀分析山東省OFDI規(guī)模現(xiàn)狀在過(guò)去二十年間，山東省的經(jīng)濟(jì)實(shí)力顯著增強(qiáng)。從2006年開(kāi)始，山東省的生產(chǎn)總值從2006年的4億美元增至2019年的61.3億美元，人均GDP從2954美元增至10242美元，增長(zhǎng)了三倍多。山東省人均GDP一直高全國(guó)人均GDP水平且兩者的差距呈現(xiàn)出逐年擴(kuò)大的趨勢(shì)。圖4-42006年-2019年山東省實(shí)際對(duì)外直接投資流量變化情況由上圖可以看出，從2006年到2015年，山東省的對(duì)外直接投資始終保持較為平穩(wěn)的增長(zhǎng)狀態(tài)。留意到2013年OFDI出現(xiàn)了短暫的下降，習(xí)近平總書(shū)記曾視察山東省情，提出“適應(yīng)經(jīng)濟(jì)全球化新形勢(shì)，實(shí)行更加積極主動(dòng)的開(kāi)放戰(zhàn)略，充分利用沿海的獨(dú)特地理位置，努力塑造開(kāi)放型經(jīng)濟(jì)發(fā)展新優(yōu)勢(shì)”的要求之后，山東省及時(shí)結(jié)合自身情況調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和對(duì)外直接投資結(jié)構(gòu)，縮小了投資規(guī)模。隨后山東省大力推動(dòng)加大改革開(kāi)放力度、重塑開(kāi)放型經(jīng)濟(jì)發(fā)展新優(yōu)勢(shì)，主動(dòng)融入國(guó)家開(kāi)放大局，提高開(kāi)放水平，推動(dòng)高質(zhì)量招商引資，深度融入“一帶一路”建設(shè)，擴(kuò)大對(duì)外直接投資總額，不斷提高自身開(kāi)放水平。同時(shí)，山東省作為中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的大省，與中國(guó)的對(duì)外直接投資方向一致。在2017年，山東省的OFDI出現(xiàn)了負(fù)增長(zhǎng)降為55.9億美元，但其流量金額在當(dāng)年處于歷史第二位。2019年受全球新冠肺炎疫情的影響，OFDI較2018年有所下降。山東省OFDI國(guó)別現(xiàn)狀圖4-52006年-2019年山東省OFDI國(guó)別現(xiàn)狀將山東省對(duì)外投資的國(guó)家和地區(qū)按地理位置的不同分為亞洲、非洲、歐洲、拉丁美洲、北美以及大洋洲。除2016年對(duì)北美的OFDI迅增至1145336億美元，達(dá)總投資比重的91.12%外，在2006年至2019年中山東省的OFDI主要面向亞洲，其中2015年投資總額最高為674864億美元，占總投資比重的43%。由圖4-5可以看出，山東省OFDI的主要區(qū)域?yàn)閬喼藓兔绹?guó)，但隨著“一帶一路”發(fā)展戰(zhàn)略的成熟、RECP的建立，山東省對(duì)“一帶一路”沿線國(guó)家和韓國(guó)等國(guó)家和地區(qū)的OFDI規(guī)模在逐漸擴(kuò)大。山東省OFDI境外投資情況圖4-62006年-2019年中方投資總額的境外投資情況由圖4-6可知，山東省的OFDI流量在2017年前保持增長(zhǎng)狀態(tài)，OFDI主要流向境外的貿(mào)易性企業(yè)，在2016年達(dá)到頂點(diǎn)，2017年開(kāi)始降低。OFDI主要流向貿(mào)易型企業(yè)，帶動(dòng)了山東省進(jìn)出口貿(mào)易的發(fā)展。4.2山東省進(jìn)出口貿(mào)易發(fā)展概況圖4-71990年-2019年山東省進(jìn)出口額變化情況改革開(kāi)放以來(lái)，在“引進(jìn)來(lái)”與“走出去”政策的不斷深入中，山東省的進(jìn)出口額都呈現(xiàn)整體上升的趨勢(shì)。1990年至2008年逐年增長(zhǎng)，由于在2008年世界遭遇了嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)危機(jī)，受經(jīng)濟(jì)危機(jī)的影響，山東省的進(jìn)出口貿(mào)易不可避免地呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。后經(jīng)過(guò)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí)調(diào)整，在2010年，呈現(xiàn)出回升的趨勢(shì)。2014年山東省順應(yīng)國(guó)家經(jīng)濟(jì)逐步由高速增長(zhǎng)向高質(zhì)量增長(zhǎng)轉(zhuǎn)變的需要，優(yōu)化貿(mào)易產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，進(jìn)出口貿(mào)易額開(kāi)始呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，進(jìn)入轉(zhuǎn)變的后期，總體來(lái)看，依舊呈現(xiàn)出增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)。山東省FDI的貿(mào)易效應(yīng)實(shí)證分析5.1模型構(gòu)建本文使用Eviews9軟件對(duì)山東省1990年-2019年共30個(gè)樣本進(jìn)行實(shí)證分析，為使實(shí)證分析結(jié)論更優(yōu)，對(duì)變量均采取對(duì)數(shù)形式進(jìn)行分析。5.1.1山東省雙向FDI的出口效應(yīng)模型lnEX=a+a1lnIFDI+a2lnOFDI+a3lnER+a4lnWPGDP+ε1該模型選取山東省出口總額EX作為被解釋變量,山東省外商直接投資IFDI、對(duì)外直接投資OFDI為核心解釋變量，選取影響出口的重要因素匯率ER、世界人均生產(chǎn)總值WPGDP作為控制變量。5.1.2山東省雙向FDI的進(jìn)口效應(yīng)模型lnIM=b+b1lnIFDI+b2lnOFDI+b3lnER+b4lnSPGDP+ε2該模型選取山東省進(jìn)口總額IM作為被解釋變量，山東省外商直接投資IFDI、對(duì)外直接投資OFDI為核心解釋變量，選取影響出口的重要因素匯率ER、山東人均生產(chǎn)總值SPGDP作為控制變量。由第三章貿(mào)易效應(yīng)理論分析可知，IFDI和OFDI對(duì)進(jìn)出口產(chǎn)生的貿(mào)易效應(yīng)不確定，所以IFDI和OFDI的系數(shù)不能確定正負(fù)。人均GDP代表一個(gè)地區(qū)或國(guó)家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，一般情況下，人均GDP越高則該國(guó)家或地區(qū)的市場(chǎng)需求越大，消費(fèi)能力越高，因而帶動(dòng)該地區(qū)或國(guó)家進(jìn)出口提高的能力越強(qiáng)。由于對(duì)外直接投資是面向世界，外商直接投資是面向山東省，因此將WPGDP放置在出口效應(yīng)模型中，SPGDP放置在進(jìn)口效應(yīng)模型中，二者的符號(hào)也均應(yīng)為正。5.2數(shù)據(jù)來(lái)源為了研究山東省對(duì)外貿(mào)易雙向投資的影響，本文從《山東統(tǒng)計(jì)年鑒》、《山東省國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》以及《中國(guó)對(duì)外直接投資統(tǒng)計(jì)年報(bào)》和國(guó)家數(shù)據(jù)官方網(wǎng)站，查閱選取了1990年至2019年之間30年相關(guān)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。為使模型擬合的更可靠，EX、IM、IFDI、OFDI、WPGDP、SPGDP中數(shù)值單位不為萬(wàn)美元的均已按《山東統(tǒng)計(jì)年鑒》中的年均匯率換算為統(tǒng)一單位。此外，OFDI和IFDI的數(shù)據(jù)選取的是流量數(shù)據(jù)。5.3實(shí)證分析5.3.1平穩(wěn)性檢驗(yàn)如表5-1所示，本文先對(duì)山東省的三十年數(shù)據(jù)運(yùn)用ADF方法進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。由下表可知，僅有LNER和LNIFDI在1%的置信水平下顯著，其余變量均不顯著，但經(jīng)一階差分處理后，除ΔLNIFDI在5%置信水平下顯著外，其余變量均在1%置信水平下顯著，由此拒絕原假設(shè)，即不存在單位根，滿足模型中變量均為一階單整序列的條件進(jìn)而可進(jìn)行協(xié)整分析。表5-1LNEX、LNIM、LNIFDI、LNOFDI、LNWPGDP、LNSPGDP、LNER的ADF檢驗(yàn)結(jié)果變量檢驗(yàn)形式（c,t,k）ADF值概率1%臨界值5%臨界值10%臨界值結(jié)論LNEX（1,0,0）-2.4233370.1444-3.679322-2.967767-2.622989不平穩(wěn)LNIM（0,0,0）3.5423150.9997-2.647120-1.952910-1.610011不平穩(wěn)LNER（1,1,3）-6.3052460.0001-4.356068-3.595026-3.233456平穩(wěn)***LNOFDI（1,1,0）-2.4270080.3591-4.309824-3.574244-3.221728不平穩(wěn)LNIFDI（1,1,1）-7.5206870.0000-4.323979-3.580623-3.225334平穩(wěn)***LNWPGDP（1,0,0）-0.6354960.8474-3.679322-2.967767-2.622989不平穩(wěn)LNSPGDP（1,1,0）-2.0599920.5454-4.309824-3.574244-3.221728不平穩(wěn)ΔLNEX（1,1,0）-5.8971180.0002-4.323979-3.580623-3.225334平穩(wěn)***ΔLNIM（1,0,0）-3.9163180.0058-3.689194-2.971853-2.625121平穩(wěn)***ΔLNER（0,0,0）-4.7981760.0000-2.650145-1.953381-1.609798平穩(wěn)***ΔLNOFDI（1,0,0）-6.5854840.0000-3.689194-2.971853-2.625121平穩(wěn)***ΔLNIFDI（1,1,0）-4.0538310.0183-4.323979-3.580623-3.225334平穩(wěn)**ΔLNWPGDP（1,0,0）-3.8852400.0062-3.689194-2.971853-2.625121平穩(wěn)***ΔLNSPGDP（1,0,0）-6.6408350.0000-3.689194-2.971853-2.625121平穩(wěn)***注：檢驗(yàn)類型中c表示截距項(xiàng)，t表示趨勢(shì)項(xiàng)，k表示滯后階數(shù)，類型的選取根據(jù)各序列的趨勢(shì)圖而定；滯后階數(shù)的選擇以AIC為標(biāo)準(zhǔn)；Δ表示一階差分；***，**，*分別表示1%，5%，10%置信水平下顯著。5.3.2協(xié)整檢驗(yàn)出口與各變量的協(xié)整檢驗(yàn)進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)之前，先確定VAR模型的滯后階數(shù)，以保證殘差剛好不存在自相關(guān)關(guān)系。若滯后階數(shù)太高，則會(huì)導(dǎo)致修正后的樣本容量進(jìn)一步減少，影響估計(jì)的準(zhǔn)確性；若滯后階數(shù)過(guò)低，則會(huì)導(dǎo)致參數(shù)的自由度過(guò)高從而使得模型失效。由表5-2發(fā)現(xiàn)，赤池信息（AIC）準(zhǔn)則與施瓦茨（SC）準(zhǔn)則檢驗(yàn)所對(duì)應(yīng)的滯后階數(shù)不同，故選取LR檢驗(yàn)法確定出口的VAR模型的最大滯后階數(shù)，所以出口與各變量的協(xié)整檢驗(yàn)滯后階數(shù)和該模型的滯后期均為2。表5-2出口的VAR模型的滯后階數(shù)的選取LagLogLLRFPEAICSCHQ05.880703NA6.45e-07-0.0652370.1747320.0061181138.8901206.90362.24e-10-8.065936-6.626117*-7.6378022172.919940.33153*1.42e-10*-8.734805-6.095137-7.949893*3199.512521.668042.40e-10-8.852774*-5.013258-7.711085經(jīng)對(duì)LNEX、LNIFDI、LNOFDI、LNWPGDP和LNER進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，出口總額與各變量存在協(xié)整關(guān)系。在5%置信水平下，原假設(shè)存在2個(gè)協(xié)整方程的跡統(tǒng)計(jì)量大于5%臨界值，同時(shí)其P值小于0.05，故拒絕原假設(shè)，即在5%置信水平下存在協(xié)整方程。而當(dāng)原假設(shè)為存在3個(gè)或4個(gè)協(xié)整方程時(shí)，跡統(tǒng)計(jì)量小于5%臨界值同時(shí)P值大于0.05，故接受原假設(shè)，即在5%置信水平下不存在3個(gè)或4個(gè)協(xié)整方程，所以LNEX、LNIFDI、LNOFDI、LNWPGDP和LNER間存在3個(gè)長(zhǎng)期均衡關(guān)系，可以建立VAR模型。如表5-3所示：表5-3LNEX、LNIFDI、LNOFDI、LNWPGDP和LNER的協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果HypothesizedTrace0.05No.ofCE(s)EigenvalueStatisticCriticalValueProb.**None*0.937135145.308269.818890.0000Atmost1*0.73446967.8389347.856130.0002Atmost2*0.44749230.7103229.797070.0391Atmost30.33950714.0982515.494710.0803Atmost40.0849172.4847233.8414660.1150

注：*表示在5%顯著性水平進(jìn)口與各變量的協(xié)整檢驗(yàn)通過(guò)表5-4可以發(fā)現(xiàn)，AIC準(zhǔn)則與SC準(zhǔn)則確認(rèn)的進(jìn)口總額VAR模型的滯后階數(shù)均為2，因此進(jìn)口與各變量的協(xié)整檢驗(yàn)滯后階數(shù)和該模型的滯后期均為2。表5-4進(jìn)口的VAR模型的滯后階數(shù)的選取LagLogLLRFPEAICSCHQ0-43.77425NA2.24e-053.4838753.7217693.556602179.31062193.41912.10e-08-3.522187-2.094825*-3.0858282112.194539.93040*1.45e-08*-4.085320*-1.468489-3.285328*經(jīng)對(duì)LNIM、LNIFDI、LNOFDI、LNCPGDP和LNER進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，出口總額與各變量存在協(xié)整關(guān)系。在5%置信水平下，原假設(shè)存在1個(gè)協(xié)整方程的跡統(tǒng)計(jì)量大于5%臨界值，同時(shí)其P值小于0.05，故拒絕原假設(shè)，即在5%置信水平下存在協(xié)整方程。而當(dāng)原假設(shè)為存在2個(gè)或更多個(gè)協(xié)整方程時(shí)，跡統(tǒng)計(jì)量小于5%臨界值同時(shí)P值大于0.05，故接受原假設(shè)，即在5%置信水平下不存在2個(gè)或更多個(gè)協(xié)整方程，所以LNEX、LNIFDI、LNOFDI、LNWPGDP和LNER間存在1個(gè)長(zhǎng)期均衡關(guān)系，可以建立VAR模型。如表5-5所示：表5-5LNIM、LNIFDI、LNOFDI、LNCPGDP和LNER的協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果HypothesizedTrace0.05No.ofCE(s)EigenvalueStatisticCriticalValueProb.**None*0.937598157.173369.818890.0000Atmost1*0.83170079.4970247.856130.0000Atmost20.46355429.6009029.797070.0527Atmost30.28164912.1628215.494710.1493Atmost40.0984042.9004953.8414660.0885

注：*表示在5%顯著性水平5.3.3VAR模型出口與各變量的VAR模型建立VAR模型經(jīng)過(guò)單位根檢驗(yàn)、協(xié)整檢驗(yàn)后，建立滯后期為2的出口VAR模型，該模型估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表5-6：表5-6出口的VAR模型估計(jì)結(jié)果LNEXLNIFDILNOFDILNWPGDPLNERLNEX(-1)

0.202770

0.732852

1.524626-0.140994-0.092559

(0.40392)

(0.43691)

(1.90035)

(0.11122)

(0.09386)[0.50201][1.67735][0.80229][-1.26765][-0.98617]LNEX(-2)

0.631750

0.051798

0.199097

0.149809

0.033939

(0.33542)

(0.36281)

(1.57807)

(0.09236)

(0.07794)[1.88348][0.14277][0.12617][1.62199][0.43545]LNIFDI(-1)-0.188141

0.116162-0.453172

0.075693

0.072683

(0.23426)

(0.25340)

(1.10216)

(0.06451)

(0.05444)[-0.80312][0.45842][-0.41117][1.17339][1.33523]LNIFDI(-2)-0.230903

0.290559-1.096645-0.108910

0.149898

(0.31102)

(0.33643)

(1.46329)

(0.08564)

(0.07227)[-0.74240][0.86367][-0.74944][-1.27167][2.07411]LNOFDI(-1)

0.143169

0.112654

0.813905

0.024421-0.001535

(0.04885)

(0.05284)

(0.22982)

(0.01345)

(0.01135)[2.93089][2.13205][3.54146][1.81555][-0.13526]LNOFDI(-2)

0.066480-0.000398-0.192198

0.005531-0.007863

(0.06015)

(0.06506)

(0.28300)

(0.01656)

(0.01398)[1.10521][-0.00611][-0.67915][0.33395][-0.56254]LNWPGDP(-1)

2.779501-1.900561-1.002313

1.465887-0.518249

(1.34630)

(1.45627)

(6.33407)

(0.37072)

(0.31284)[2.06454][-1.30509][-0.15824][3.95413][-1.65661]LNWPGDP(-2)-2.812002-1.460804

2.780923-0.628674-0.092832

(1.04972)

(1.13546)

(4.93869)

(0.28905)

(0.24392)[-2.67882][-1.28653][0.56309][-2.17494][-0.38058]LNER(-1)

1.800779-0.110504

9.046474

0.379601-0.148930

(0.73382)

(0.79375)

(3.45245)

(0.20207)

(0.17051)[2.45400][-0.13922][2.62031][1.87860][-0.87342]LNER(-2)-0.582098-1.214003-4.067350-0.145450

0.079828

(0.60657)

(0.65611)

(2.85378)

(0.16703)

(0.14095)[-0.95966][-1.85029][-1.42525][-0.87082][0.56637]C-2.016188

2.955282-33.03035-1.566897

4.879416

(3.23018)

(3.49402)

(15.1973)

(0.88947)

(0.75059)[-0.62417][0.84581][-2.17343][-1.76160][6.50079]

R-squared

0.992444

0.977868

0.965492

0.990314

0.960764

Adj.R-squared

0.987999

0.964849

0.945194

0.984617

0.937685

Sumsq.resids

0.366761

0.429122

8.118267

0.027810

0.019803

S.E.equation

0.146882

0.158879

0.691046

0.040446

0.034130

F-statistic

223.2730

75.11151

47.56449

173.8152

41.62801

Loglikelihood

20.96321

18.76477-22.39705

57.07375

61.82743

AkaikeAIC-0.711658-0.554626

2.385504-3.290982-3.630530

SchwarzSC-0.188292-0.031260

2.908870-2.767616-3.107164

Meandependent

14.82785

13.37199

10.32274-0.300594

6.588837

S.D.dependent

1.340758

0.847417

2.951837

0.326099

0.136724

Determinantresidcovariance(dofadj.)7.66E-11

Determinantresidcovariance6.32E-12

Loglikelihood162.3795

Akaikeinformationcriterion-7.669962

Schwarzcriterion-5.053132注：[]內(nèi)為t統(tǒng)計(jì)量值，結(jié)果省略了標(biāo)準(zhǔn)差值由表5-6的估計(jì)結(jié)果可知，根據(jù)判斷法則可知，LNEX、LNIFDI、LNWPGDP三個(gè)變量調(diào)整后的R2均大于0.95，LNOFDI和LNER調(diào)整后的R2均大于0.90，擬合優(yōu)度較好，方程的擬合優(yōu)度較好，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量的值也較好。（2）VAR平穩(wěn)性檢驗(yàn)圖5-1出口的VAR模型的特征根分布依據(jù)圖5-1可知，山東省1990年-2019年的雙向直接投資的出口效應(yīng)VAR模型的單位（AR）根都落在單位圓內(nèi)，因此是平穩(wěn)的。將變量t統(tǒng)計(jì)量不顯著的變量去掉，可得到如下的出口VAR模型：LNEX=0.203LNEXt-1+0.632LNEXt-2-0.188LNIFDIt-1-0.231LNIFDIt-2+0.143LNOFDIt-1+0.664LNOFDIt-2+2.780LNWGDPt-1-2.812LNWPGDPt-2+1.801LNERt-1-0.582LNERt-2-2.016188（3）協(xié)整分析根據(jù)協(xié)整檢驗(yàn)的結(jié)果中可知，出口與各個(gè)變量之間至少存在兩個(gè)協(xié)整方程，通過(guò)向量誤差修正值后得到的均衡向量如下）：β′=（1.000000，0.777555，0.661666，-20.50429，-20.88729，98.99045）整理后得到進(jìn)口的協(xié)整方程：LNEX=-0.777555LNIFDI-0.661666LNOFDI+20.50429LNWPGDP+20.88729LNER-98.99045(0.63953)(0.17030)(2.66357)(2.86793)從出口的協(xié)整方程中可知，在長(zhǎng)期內(nèi)，出口總額與IFDI、OFDI呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，與SPGDP、ER呈正相關(guān)關(guān)系，IFDI每變動(dòng)1個(gè)百分點(diǎn)，會(huì)帶動(dòng)進(jìn)口總額反方向變動(dòng)0.778個(gè)百分點(diǎn)，OFDI每變動(dòng)1個(gè)百分點(diǎn)，會(huì)帶動(dòng)進(jìn)口總額反方向變動(dòng)0.662個(gè)百分點(diǎn)。而SPGDP、ER每變化1個(gè)百分點(diǎn)會(huì)分別帶動(dòng)進(jìn)口總額同方向變動(dòng)20.504和20.887個(gè)百分點(diǎn)。進(jìn)口與各變量的VAR模型建立VAR模型經(jīng)過(guò)單位根檢驗(yàn)、協(xié)整檢驗(yàn)后，建立滯后期為2的進(jìn)口VAR模型，該模型估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表5-7：表5-7進(jìn)口的VAR模型估計(jì)結(jié)果LNIMLNIFDILNOFDILNSPGDPLNERLNIM(-1)

0.885113

0.525065

1.020355

0.248568-0.024219

(0.23759)

(0.20419)

(0.76146)

(0.19985)

(0.06819)[3.72541][2.57152][1.34000][1.24380][-0.35515]LNIM(-2)

0.072273-0.174411

0.485284-0.108271-0.085193

(0.25350)

(0.21786)

(0.81246)

(0.21323)

(0.07276)[0.28510][-0.80056][0.59730][-0.50777][-1.17085]LNIFDI(-1)-0.002980

0.499533-0.117473

0.023019

0.069756

(0.14081)

(0.12101)

(0.45128)

(0.11844)

(0.04042)[-0.02116][4.12805][-0.26031][0.19435][1.72599]LNIFDI(-2)-0.302793-0.143269-1.200151

0.014628

0.150375

(0.17920)

(0.15401)

(0.57434)

(0.15074)

(0.05144)[-1.68966][-0.93027][-2.08962][0.09704][2.92351]LNOFDI(-1)

0.090656

0.017769

0.480923

0.016136

0.015127

(0.06610)

(0.05681)

(0.21185)

(0.05560)

(0.01897)[1.37148][0.31280][2.27009][0.29021][0.79730]LNOFDI(-2)

0.016614-0.060980-0.311007

0.021860-0.010178

(0.07103)

(0.06105)

(0.22765)

(0.05975)

(0.02039)[0.23390][-0.99894][-1.36614][0.36587][-0.49923]LNSPGDP(-1)-0.070348

0.000813-0.141742

0.380497-0.125754

(0.32099)

(0.27586)

(1.02875)

(0.27000)

(0.09213)[-0.21916][0.00295][-0.13778][1.40927][-1.36493]LNSPGDP(-2)

0.193282

0.114702

1.822871

0.287153-0.010994

(0.24756)

(0.21276)

(0.79343)

(0.20824)

(0.07106)[0.78074][0.53912][2.29745][1.37897][-0.15472]LNER(-1)

1.951555

0.863986

6.973184

0.202960-0.032134

(0.83962)

(0.72158)

(2.69095)

(0.70624)

(0.24100)[2.32433][1.19736][2.59135][0.28738][-0.13334]LNER(-2)-0.028873-0.714479-1.624451-0.065098-0.027369

(0.60629)

(0.52105)

(1.94314)

(0.50998)

(0.17402)[-0.04762][-1.37122][-0.83599][-0.12765][-0.15727]C-8.759963

3.013694-29.13414-4.203670

5.460680

(3.53828)

(3.04083)

(11.3400)

(2.97621)

(1.01559)[-2.47577][0.99108][-2.56914][-1.41242][5.37687]

R-squared

0.990718

0.979425

0.976417

0.988224

0.911836

Adj.R-squared

0.985258

0.967322

0.962545

0.981297

0.909974

Sumsq.resids

0.540127

0.398928

5.548047

0.382154

0.044499

S.E.equation

0.178248

0.153187

0.571276

0.149932

0.051162

F-statistic

181.4444

80.92525

70.38705

142.6619

40.58215

Loglikelihood

15.54389

19.78622-17.06766

20.38763

50.49275

AkaikeAIC-0.324564-0.627587

2.004833-0.670545-2.820911

SchwarzSC

0.198803-0.104221

2.528199-0.147179-2.297545

Meandependent

14.98589

13.37199

10.32274-1.319535

6.588837

S.D.dependent

1.468042

0.847417

2.951837

1.096325

0.136724

Determinantresidcovariance(dofadj.)2.76E-09

Determinantresidcovariance2.28E-10

Loglikelihood112.1945

Akaikeinformationcriterion-4.085320

Schwarzcriterion-1.468489注：[]內(nèi)為t統(tǒng)計(jì)量值，結(jié)果省略了標(biāo)準(zhǔn)差值由表5-6的估計(jì)結(jié)果可知，LNIM、LNIFDI、LNOFDI和LNSPGDP調(diào)整后的R2均大于0.95，LNER調(diào)整后的R2均大于0.90，擬合優(yōu)度較好，方程的擬合優(yōu)度較好，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量的值也較好。VAR平穩(wěn)性檢驗(yàn)圖5-2進(jìn)口的VAR模型的特征根分布依據(jù)圖5-2可知，山東省1990年-2019年的雙向直接投資的出口效應(yīng)VAR模型的AR根都落在單位圓內(nèi)，因此是平穩(wěn)的。將變量t統(tǒng)計(jì)量不顯著的變量去掉，可得到如下的進(jìn)口VAR模型：LNEX=0.885LNIMt-1+0.072LNEXt-2-0.003LNIFDIt-1-0.303LNIFDIt-2+0.091LNOFDIt-1+0.0167LNOFDIt-2-0.070LNSPGDPt-1+0.193LNSPGDPt-2+1.952LNERt-1-0.029LNERt-2-8.759963（3）協(xié)整分析根據(jù)協(xié)整檢驗(yàn)的結(jié)果中可知，進(jìn)口與各個(gè)變量之間至少存在一個(gè)協(xié)整方程，通過(guò)向量誤差修正值后得到的均衡向量如下：β′=（1.000000，-1.796568，-0.263408，1.111964，4.069418，-13.64160）整理后得到進(jìn)口的協(xié)整方程：LNIM=1.796568LNIFDI+0.263408LNOFDI-1.111964LNSPGDP-4.069418LNER+13.64160(0.11177)(0.04761)(0.16225)(0.47953)從進(jìn)口的協(xié)整方程中可知，在長(zhǎng)期內(nèi)，進(jìn)口總額與IFDI、OFDI呈正相關(guān)關(guān)系，與SPGDP、ER呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，IFDI、OFDI每變動(dòng)1個(gè)百分點(diǎn)，分別會(huì)帶動(dòng)進(jìn)口總額同方向變動(dòng)1.797和0.263個(gè)百分點(diǎn)。而SPGDP每變化1個(gè)百分點(diǎn)會(huì)帶動(dòng)進(jìn)口總額反方向變動(dòng)1.112個(gè)百分點(diǎn)，ER每變化1個(gè)百分點(diǎn)會(huì)帶動(dòng)進(jìn)口總額反方向變動(dòng)4.069個(gè)百分點(diǎn)。5.3.4脈沖響應(yīng)分析脈沖響應(yīng)函數(shù)通常用來(lái)描述的VAR模型中每個(gè)內(nèi)生變量的沖擊對(duì)其他內(nèi)生變量的影響。隨著時(shí)間的推移，可通過(guò)脈沖響應(yīng)函數(shù)觀察模型中的各變量對(duì)于沖擊是如何反應(yīng)的。本文中山東省雙向FDI的進(jìn)口效應(yīng)和出口效應(yīng)的脈沖響應(yīng)分析結(jié)果圖中，橫軸反映沖擊作用的滯后期間數(shù)，縱軸反映進(jìn)出口的響應(yīng)程度，實(shí)線表示脈沖響應(yīng)函數(shù)，反映了進(jìn)口效應(yīng)和出口效應(yīng)影響因素帶來(lái)的沖擊反應(yīng)，虛線表示正負(fù)兩倍標(biāo)準(zhǔn)差偏離帶。1、雙向FDI出口效應(yīng)的脈沖響應(yīng)分析從圖5-3可以看出，在給IFDI一個(gè)正向沖擊后，EX在第2期開(kāi)始向正向上升，在第3期轉(zhuǎn)變?yōu)檎蛴绊懬疫_(dá)到高峰（a=0.01，即在第3期出口對(duì)IFDI的響應(yīng)最大，為0.01萬(wàn)美元），之后開(kāi)始下降，在第4期影響變?yōu)樨?fù)向，后在第7期繼續(xù)重新向正向上升，但至第10期時(shí)仍為負(fù)向影響。在給OFDI一個(gè)正向沖擊后，EX從第1期開(kāi)始正向上升，在第3期達(dá)到高峰（a=0.16，即在第3期出口對(duì)OFDI的響應(yīng)是0.16萬(wàn)美元）后開(kāi)始下降，但始終為正向影響。在給WPGDP一個(gè)正向沖擊后，EX在第1期開(kāi)始正向上升，在第2期達(dá)到高峰（a=0.06，即在第2期出口對(duì)WPGDP的響應(yīng)是0.06萬(wàn)美元）并開(kāi)始下降，自第4期開(kāi)始一直為負(fù)向影響。在給ER一個(gè)正向沖擊后，EX從第1期開(kāi)始為正向影響，第2期與第3期（a=0.05，即在第2期和第3期出口對(duì)ER的響應(yīng)為0.05萬(wàn)美元）的正向影響持平，第4期達(dá)到高峰（a=0.06，即在第4期出口對(duì)ER的響應(yīng)達(dá)到最大值0.06萬(wàn)美元），第5、6、7、8期的正向影響再與第2、3期持平后繼續(xù)下降，在第10期仍為正向影響。圖5-3山東省雙向FDI出口效應(yīng)的脈沖響應(yīng)分析結(jié)果2、雙向FDI進(jìn)口效應(yīng)的脈沖響應(yīng)模型分析從圖5-4可以看出，在給IFDI一個(gè)正向沖擊后，EX在第2期開(kāi)始向負(fù)向影響轉(zhuǎn)變，在第3期變?yōu)樨?fù)向影響后開(kāi)始向正向上升，在第6期達(dá)到高峰并保持至第8期（a=0.03，即在第6期至第8期出口對(duì)IFDI的響應(yīng)達(dá)到最大值0.03萬(wàn)美元）后開(kāi)始下降，并始終為正向影響。在給OFDI一個(gè)正向沖擊后，EX從第1期開(kāi)始正向上升，在第3期達(dá)到高峰并保持至第4期（a=0.07，即在第3期和第4期出口對(duì)OFDI的響應(yīng)最大，為0.07萬(wàn)美元）后開(kāi)始下降，且始終為正向影響。在給SPGDP一個(gè)正向沖擊后，EX在第1期開(kāi)始負(fù)向下降，在第4期開(kāi)始向正向上升，但始終為負(fù)向影響。在給ER一個(gè)正向沖擊后，EX從第1期開(kāi)始為正向影響，第3期達(dá)到高峰并保持至第4期（a=0.06，即在第3期和第4期進(jìn)口對(duì)ER的響應(yīng)是0.06萬(wàn)美元）后開(kāi)始下降，但仍為正向影響。圖5-4山東省雙向FDI進(jìn)口效應(yīng)的脈沖響應(yīng)分析結(jié)果5.3.5方差分解模型方差分解是通過(guò)分析每一個(gè)內(nèi)生變量對(duì)預(yù)測(cè)方差的貢獻(xiàn)度，從而確定可控變量對(duì)研究結(jié)果影響力的大小以獲取變量所提供的更多信息。本節(jié)中的方差分解模型，縱軸表示雙向FDI對(duì)山東省進(jìn)出口變化的貢獻(xiàn)率，橫軸表示滯后期間數(shù)。雙向FDI出口效應(yīng)的方差分解模型從圖5-5山東省雙向FDI出口效應(yīng)的方差分解分析結(jié)果可知，除EX本身的貢獻(xiàn)外，其他變量中，OFDI影響從第1期開(kāi)始貢獻(xiàn)度逐漸增加，到第10期達(dá)到57%，影響最大。其次為ER，影響從第1期開(kāi)始貢獻(xiàn)度逐漸增加，到第10期達(dá)到10%。再次為WPGDP，在第二期達(dá)到最大7%，最后為IFDI，影響最小，第2期達(dá)到最大為4%。圖5-5山東省雙向FDI出口效應(yīng)的方差分解分析結(jié)果雙向FDI進(jìn)口效應(yīng)的方差分解模型從圖5-6山東省雙向FDI進(jìn)口效應(yīng)的方差分解分析結(jié)果中可知，除IM本身的貢獻(xiàn)外，其他變量對(duì)IM的影響都為正相關(guān)，其他變量中，SPGDP影響從第1期開(kāi)始貢獻(xiàn)度逐漸增加，到第5期達(dá)到14%，影響最大。其次為ER，影響從第1期開(kāi)始貢獻(xiàn)度逐漸增加，到第8期達(dá)到8%。再次為OFDI，為6%。最后為IFDI，影響最小，為1%。圖5-6山東省雙向FDI進(jìn)口效應(yīng)的方差分解分析結(jié)果5.4實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)論5.4.1方差分解模型山東省雙向FDI的出口效應(yīng)通過(guò)對(duì)山東省雙向直接投資出口效應(yīng)的實(shí)證分析可得：從協(xié)整檢驗(yàn)可知，出口與IFDI、OFDI、WPGDP、ER之間至少存在2個(gè)長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系。利用脈沖響應(yīng)模型，進(jìn)一步驗(yàn)證得，山東省的IFDI對(duì)出口首先起抑制效應(yīng)，在第3期起到短暫的促進(jìn)作用后又轉(zhuǎn)為抑制效應(yīng)，同時(shí)這種抑制效應(yīng)隨著滯后期間數(shù)的增加而減小。山東省OFDI對(duì)出口始終為促進(jìn)作用，并在第3期時(shí)促進(jìn)作用最明顯。方差分解分析結(jié)果反映出山東省出口效應(yīng)的變動(dòng)主要源于OFDI和ER的影響，IFDI、SPGDP的影響效果不顯著。以上實(shí)證結(jié)果說(shuō)明山東省雙向FDI的出口效應(yīng)為：山東省的IFDI首先產(chǎn)生出口替代作用，隨著接受的外資投資的增加產(chǎn)生短暫的出口創(chuàng)造效應(yīng)后繼續(xù)起出口替代作用；山東省的OFDI始終產(chǎn)生出口創(chuàng)造效應(yīng)。山東省雙向FDI的進(jìn)口效應(yīng)通過(guò)對(duì)山東省雙向直接投資進(jìn)口效應(yīng)的實(shí)證分析可得：從協(xié)整檢驗(yàn)可知，進(jìn)口與IFDI、OFDI、WPGDP、ER之間至少存在1個(gè)長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系。利用脈沖響應(yīng)模型，進(jìn)一步驗(yàn)證得，山東省的IFDI對(duì)進(jìn)口首先起促進(jìn)作用，在第3期起到短暫的抑制效應(yīng)后又轉(zhuǎn)為促進(jìn)作用，同時(shí)這種促進(jìn)隨著滯后期間數(shù)的增加先加強(qiáng)后減弱。山東省OFDI對(duì)進(jìn)口始終為促進(jìn)作用，并在第3期和第4時(shí)促進(jìn)作用最突出。方差分解分析結(jié)果反映出山東省進(jìn)口效應(yīng)的變動(dòng)主要源于SPGDP和ER的影響，OFDI和IFDI的影響效果不突出。以上實(shí)證結(jié)果說(shuō)明山東省雙向FDI的進(jìn)口效應(yīng)為：山東省的IFDI首先產(chǎn)生進(jìn)口創(chuàng)造效應(yīng)，隨著接受的外資投資的增加產(chǎn)生短暫的進(jìn)口替代作用后繼續(xù)產(chǎn)生進(jìn)口創(chuàng)造效應(yīng)；山東省的OFDI始終產(chǎn)生進(jìn)口創(chuàng)造效應(yīng)。研究結(jié)論與政策建議6.1研究結(jié)論通過(guò)對(duì)山東省近30年來(lái)的貿(mào)易往來(lái)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的研究與分析，可以看出，雙向FDI對(duì)山東省的貿(mào)易往來(lái)存在創(chuàng)造效應(yīng)以及替代效應(yīng)，但也應(yīng)清楚的看到，在某些特殊的情況下，這兩種效應(yīng)的影響是不顯著的。利用山東省30年的數(shù)據(jù)，從實(shí)證分析角度得出的結(jié)論是：在短期內(nèi)，IFDI的貿(mào)易效應(yīng)表現(xiàn)為出口替代效應(yīng)和出口創(chuàng)造效應(yīng)并存，進(jìn)口創(chuàng)造效應(yīng)和進(jìn)口替代效應(yīng)并存，OFDI的貿(mào)易效應(yīng)表現(xiàn)為出口創(chuàng)造效應(yīng)和進(jìn)口創(chuàng)造效應(yīng)并存；在長(zhǎng)