基于MS模型的中國FDI變化路徑的動態特征研究

李冬梅，宋志紅

（1.山西大學數學科學學院，山西 太原 030006；2.山西大學管理學院，山西 太原 030006）

基于MS模型的中國FDI變化路徑的動態特征研究

李冬梅1，宋志紅2

（1.山西大學數學科學學院，山西 太原 030006；2.山西大學管理學院，山西 太原 030006）

通過建立兩狀態的馬爾科夫區制轉換（MS）模型，刻畫了1997.01—2010.11期間中國FDI變化路徑的動態特征。實證分析結果表明，在近10多年的發展歷程中，中國FDI擴張狀態的平均持續期約為2.902個月，FDI收縮狀態平均持續期約為3.6832個月，而且FDI的擴張與收縮的交替頻率較高，FDI經歷了短暫的擴張（收縮）狀態之后又迅速進入收縮（擴張）狀態。中國FDI變化路徑的狀態交替特征可能受到全球FDI的流動趨勢、中國的知識產權保護力度以及引資政策的影響。

FDI；馬爾科夫區制轉換模型；平滑概率；H-P濾波

1 引言

技術進步對長期經濟增長的重要貢獻在學術界已經達成共識。在20世紀80年代中期以前，傳統的新古典增長理論在經濟增長的研究中一直占據著主導地位，該理論以技術外生性作為假設，主要強調儲蓄率和資本積累對經濟起飛的重要作用。盡管索羅意識到技術進步對經濟增長的重要貢獻，但他將新知識、發明和創新視為游離于經濟模型框架之外的“外生變量”，沒有解釋技術進步的來源，以及技術進步是如何推動經濟增長的。羅默和盧卡斯對索羅模型作出了創造性的發展，逐步形成了內生增長理論。內生增長理論認為，從本質上講，技術進步是經濟增長內在的、決定性的因素。在技術進步的條件下，資本邊際效益遞減規律可以避免，經濟增長的持續性也可以保持。作為技術進步來源的知識、經驗積累和國外的技術溢出效應，可以解釋技術進步如何影響經濟增長［1-2］，而外國直接投資（FDI）則是國外技術溢出效應的重要渠道之一。

從全球范圍來看，在經過2000年達到創紀錄的高水平之后，由于全球經濟的衰弱，特別是世界的三大經濟體都陷入衰退，造成跨界并購（Cross-border M&As）值的下降，2001年完成的跨界并購總值（5940億美元）只是2000年的一半，因而造成全球外國直接投資在2001年急劇下落（見圖1）。在經過四年的連續增長后，全球外國直接投資流入量2007年再增30%，達到18330億美元，遠遠高于2000年創下的歷史最高水平。由于受到世界范圍內經濟和金融危機的嚴重影響，FDI的格局發生了明顯變化：對發展中經濟體和轉型期經濟體的投資驟增，使兩者占全球外國直接投資流量的比例在2008年上升到43%，流入發達國家的外國直接投資同期大幅度下降29%。實際上，早在此次危機發生之前，發展中和轉型期經濟體作為全球外國直接投資目的地和來源地的相對重要性已經在不斷上升（見圖1）。2009年，這些經濟體吸收了全球直接外資流入量的近一半，目前，它們正引領直接外資的回升［3］。作為最大的發展中國家，改革開放后中國吸收外資一直處于穩定增長態勢。據商務部統計，1984年中國實際使用外資僅為12.58億美元，截至2010年12月，全國新批設立外商投資企業27406家，實際使用外資金額1057.35億美元。在2009年全球對外直接投資大幅下滑的情況下，中國實際使用外資950億美元，成為僅次于美國的直接外資接受國。

在FDI不斷流入中國的情況下，研究FDI對中國經濟的影響就顯得很有必要，而準確地刻畫FDI的動態變化路徑以及動態變化過程中的內生轉換機制，對于吸引外資具有更加明顯的政策意義。鑒于傳統計量模型存在線性約束等方面的局限性，本文將采用馬爾科夫區制轉換模型 （Markov Regime-Switching model）來描述和刻畫FDI變化路徑的動態屬性和周期性波動特征。

2 中國FDI流入的區制轉換特征

2.1 數據

本文使用1997年1月至2010年11月的月度數據，共167個月。我們選取中國實際吸收的外商直接投資額（FDI）的變化率作為外商直接投資指標。由于FDI以美元計價，我們首先用對應月份的匯率轉換為以人民幣計價的FDI。為了消除價格因素的波動，我們再用CPI對人民幣計價的FDI進行平減，得到以2005年1月為基期的可比數據。外商直接投資額、人民幣對美元匯率的月度數據來源于中國經濟信息網數據庫；CPI來源于世界銀行網站的開放數據庫。

2.2 FDI水平及其波動的基本特征

圖1 全球以及根據經濟體劃分的FDI流入情況：1980—2009 （單位：百萬美元）

建立分析模型之前，我們先簡要考察數據序列的基本特征。圖2是1997.01—2010.11期間月度FDI的時間路徑。從圖2可以看出，FDI有明顯的季節特征。因此，我們用 X12的乘法模型對數據進行季節調整，調整后的數據用FDI_S表示。圖3是序列FDI_S的時間路徑，FDI_S已不具有季節特征，呈現出逐漸緩慢增長趨勢。另外，除了少數相鄰月份之間的波動較大，大多數月份之間的波動較小。

圖2 序列FDI的變化趨勢：1997.01-2010.11

圖3 經過季節調整的序列FDI_S的變化趨勢：1997.01-2010.11

本文用ln（FDI_St）-ln（FDI_St-1）來描述經過季節調整后的FDI_S的變化率。圖4是經過季節調整后的序列FDI_S的變化率（VFDI_S）的時間路徑、變化率的H-P濾波（參數λ=14400）［4］。從圖4可以看出，H-P濾波所刻畫的FDI變化率表現出相對穩定的趨勢；FDI變化率在大部分月份相對較小，僅有1999年10月、2002年5月和11月、2004年12月有較大幅度的下降，而在隨后下一個月又有快速的回升。

3 FDI變化率的馬爾科夫區制轉換模型

馬爾科夫區制轉換模型（MS）是非線性時間序列模型的重要研究方向之一，主要用來處理變結構的問題。Hamilton首先將馬爾科夫區制轉換模型應用于二戰后美國的經濟周期變化［5］，其后，很多學者將該模型應用于經濟和金融領域［6-7］。本文的目的是更準確地刻畫FDI的動態變化路徑以及動態變化過程中的內生轉換機制，因此，利用該模型對中國的FDI進行非線性分析是一個非常恰當的方法。

圖4 經過季節調整后的序列FDI_S（1997.01-2010.11）的變化率和H-P濾波

對于上述特征的FDI變化率序列，本文借鑒Hamilton的模型［5，8］，設FDI的變化率服從以下區制轉換的自回歸過程:

其中yt為t月的FDI增長率；st表示不可觀察的狀態變量，決定了FDI變化所處的不同狀態，其取值為0或1，st=1表示FDI處于擴張狀態，st=0表示FDI處于收縮狀態，st服從一階馬爾科夫過程，即FDI所處狀態之間的轉換只與其前一期所處狀態有關，即st的取值只與st－1有關，其轉移概率為：

μst=μ0+μ1st表示t時期當FDI處于狀態st時yt的條件均值，FDI上升時為μ0+μ1，FDI下降時為μ0；εst為模型的隨機擾動項，服從方差為σ2st正態分布，其中σst表示t時期當FDI處于狀態st時模型的標準差，FDI擴張時為σ1，FDI收縮時為σ0。

4 馬爾科夫區制轉換模型估計結果與分析

模型的參數估計。利用Gauss7.0軟件計算出模型（1）的極大似然估計，估計結果見表1。由模型的參數估計結果可知，參數μ0和μ1的估計值均不顯著，即在統計意義下為零。由于μ0表示FDI收縮狀態下的均值，μ0+μ1表示FDI擴張狀態下的均值，這一結果與FDI變化率的H-P濾波所顯示的FDI長期變化趨勢處于穩定狀態是一致的。從表1可以看出，中國FDI在擴張狀態時月度平均增長率為0.9838%，而在收縮狀態的月度平均變化率為-0.3388%。擴張與收縮這兩種狀態以一定概率相互轉換，由表1知p=0.6540，即本月FDI處于擴張狀態，下月繼續擴張的概率為0.6540，而本月FDI處于擴張狀態，下月收縮的概率為0.3460；q=0.7285，即本月FDI收縮后繼續收縮的概率為0.7285，而本月FDI收縮后，下月擴張的概率為0.2715。

表1 馬爾科夫區制轉換模型參數估計結果

圖5是變化率處于兩個狀態的平滑概率，中國FDI擴張狀態（St=1）的持續性稍弱于FDI收縮狀態（St=0），FDI擴張狀態的平均持續期約為2.8902個月 ［=1/（1-0.6540）］，FDI收縮狀態平均持續期約為3.6832個月［=1/（1-0.7285）］。另外，圖5還顯示了中國FDI的擴張與收縮的交替頻率較高，FDI經歷了短暫的擴張（收縮）狀態之后又迅速進入收縮（擴張）狀態。

5 馬爾科夫區制轉換模型檢驗

對上述馬爾科夫區制轉換模型中，轉換概率p與q為不可識別參數變量，還需要進一步檢驗模型設定形式是否正確。Hansen［9］提出的似然比統計量可以對馬爾科夫區制轉換模型的非線性設定進行檢驗。根據 Hansen［9］的思想，我們對于馬爾科夫區制轉換模型的假設檢驗為：

H0:線性模型;H1:馬爾科夫區制轉換模型

對于該假設的檢驗統計量為:LR=Lm（qm）-L0（q0）～χ2（k）

其中，k為兩個模型參數個數之差，Lm（qm）為給定參數估計值qm時馬爾科夫區制轉換模型的對數似然值，L0（q0）為給定參數估計值q0下線性模型的對數似然值，當H0成立時，似然比統計量漸近服從自由度為k的卡方分布。

馬爾科夫區制轉換模型有 9個參數，線性模型有 4個參數，因此，LR服從自由度為 5的卡方分布。由表1可知，Lm（qm）= -505.2455，由表2可知，L0（q0）=79.3315；因此，有：LR=Lm（qm）-L0（q0）=-584.5770，顯然LR不服從卡方分布，則H0被拒絕，因此，兩狀態馬爾科夫區制轉換模型是更適合的模型。

6 結論及政策建議

6.1 結論與討論

圖5 變化率處于兩個狀態（St=0和St=1）的平滑概率推斷

利用外資是中國對外開放基本國策的重要內容。在過去十幾年中，中國一直是發展中國家中最主要的FDI接受國。尤其是在中國加入WTO之后，擴大服務業、FDI準入和改善投資環境使得中國成為對全球FDI有很大吸引力的地區。中國FDI流入規模的逐漸擴大對中國經濟產生了重要影響，因此，研究FDI變化路徑的動態特征就具有很強的理論意義。

表2 線性模型估計結果

我們借鑒Hamilton研究二戰后美國宏觀經濟運行及波動的馬爾科夫區制轉換模型，基于1997.01-2010.11期間中國FDI月度數據，考察了中國的FDI增速過程的變化路徑。實證分析結果表明，在近10年多的發展歷程中，中國FDI擴張狀態的平均持續期約為2.8902個月，FDI收縮狀態平均持續期約為3.6832個月，而且FDI的擴張與收縮的交替頻率較高，FDI經歷了短暫的擴張（收縮）狀態之后又迅速進入收縮（擴張）狀態。這種狀態交替特征可能受到全球FDI的流動趨勢、中國的知識產權保護力度以及中國引資政策變化的影響。

（1）全球經濟環境中的FDI流動呈現出波動起伏特征。從全球范圍來看，全球資金流動從1997年之后持續增長，并在2000年達到創紀錄的14110億美元之后于2001年急劇下落，這種趨勢一直持續到2003年。其原因主要是全球經濟的衰弱特別是世界三大經濟體都陷入衰退，從而造成跨國界的并購下降。2004年，由于流向發展中國家的FDI強勁增長，全球FDI流量反彈至6480億美元，發展中國家在世界FDI流量中所占的份額增至36%，是1997年以來的最高水平。跨國并購水平的提高、發達國家以及發展中國家和新興經濟體強勁的經濟績效使得全球FDI在2004—2006年持續增長，并在2007年達到18330億美元，遠遠高于2000年創造的歷史記錄。由于2007年下半年始于美國的金融危機直接影響到發達經濟體，并逐漸蔓延波及發展中國家和新興經濟體，導致全球FDI下降。數據顯示，2008年和2009年的全球FDI流量分別下降到1.7萬億美元和不足1.2萬億美元。盡管全球FDI的波動趨勢與中國FDI月度變化特征并未呈現出一致性，但如果我們用年度數據來刻畫中國FDI的變動特征，二者的變化趨勢呈現出較強的相似性。

（2）中國知識產權保護制度不斷完善，為FDI提供了良好的制度環境。為了鼓勵外國直接投資，中國政府自20世紀80年代以來不斷地制訂和完善知識產權保護制度。在國內立法方面，中國政府在1991年制定了《版權法》，并于同年頒布了保護計算機軟件的法令；1993和1994年全國人大通過了對版權侵犯的懲罰規定；2001年10月27日，中國頒布了新的版權和商標法，以與TRIPS協定保持一致；2000年8月，全國人大通過了對專利法的修訂，并于2001年7月起實施。此外，對著作權法和商標法的全面修訂，使中國知識產權法律法規基本上達到了世界貿易組織TRIPS協議的保護水平。中國的知識產權保護制度不斷完善，為FDI提供了良好的外部環境，成為中國FDI流入穩定增長的制度保障。

（3）中國的引資政策變化是FDI變動的直接誘因。早期進入中國的FDI主要投放在賓館、娛樂公園和其他一些房地產領域。為了促使FDI投向政府產業政策優先支持的領域，中國政府在1995年的外資引進方針詳細地說明了中國政府當前鼓勵的外資種類，同時也說明了限制和禁止的種類。由于1997年亞洲金融危機所產生的負面影響和經濟增長速度變緩，亞洲地區對中國的FDI降低了9%以上。為了吸引外資，中國政府在1998年初修改了FDI的指導準則，一些原先被廢除的刺激計劃（包括進口關稅減免和進口設備增值稅）被重新提出來。比如，在今后重點引進外資的18個高科技工業部門中將恢復引進資本設備的自由。

2004年，全球FDI的增長在發展中國家表現尤為突出，而跨國公司在發達國家之外建立研發設施也進入了學者關注的視野。早在20世紀末，為了通過外資增加知識創造，推動技術轉移，中國政府采取了一系列鼓勵外資研發中心投資的政策。1999年，各部委聯合提出的 《關于當前進一步鼓勵外商投資的意見》制定了一系列鼓勵外商投資企業進行技術開發和創新的措施。2000年，原外經貿部出臺的《關于外商投資設立研發中心的通知》列出了跨國公司投資研發中心適用的優惠政策。2001年，中國加入WTO以后，為了創造平等競爭的市場環境，逐漸取消了與WTO的《與貿易有關的投資措施協議》相違背的法規政策。2007年，中國政府將內外資企業稅率統一調至大約25%的中間水平。中國政府所制定的FDI政策的變化一方面吸引了適宜的FDI流入，另一方面也導致了政府所不鼓勵的FDI撤資。當然，從中國FDI的變化趨勢來看，FDI撤資并未對中國經濟產生很大的影響。

6.2 政策建議

自1978年改革開放以來，中國經過30多年的利用外資實踐，FDI通過競爭效應、演示效應、人員培訓效應和鏈接效應在一定程度上促進了中國的技術進步和經濟增長，部分地實現了“以市場換技術”的引資目標［10］。但是，近年來，隨著中國知識產權保護制度的建立和不斷完善，尤其是在2001年加入世貿組織之后，中國對FDI的政策法規作出了較大修改，逐漸與WTO規則趨于一致，這在客觀上創造了保障跨國公司獨資企業權益的機制，跨國公司在其投資方式中將更傾向于采取獨資形式，呈現出FDI“獨資化”的趨勢。跨國公司通過獨資企業進行技術壟斷，限制其專有技術的外溢。東道國政府原先試圖通過完善知識產權保護機制、甚至采用各種優惠政策來吸引外資，以便獲得FDI技術外溢效應的愿望無法獲得一個滿意的結果。而且，由于勞動力成本上升、人民幣升值、原材料和能源海外依存度上升等因素，外商投資企業成本提高，中國引資的成本優勢在弱化［11］。盡管如此，作為最大的發展中國家，在經歷全球金融危機之后，中國采取了適當的吸引外資的優惠政策。2010年4月初，國務院出臺了《關于進一步做好利用外資工作的若干意見》，鼓勵跨國公司在華設立地區總部、研發中心、采購中心、財務管理中心、結算中心以及成本和利潤核算中心等功能性機構，中國仍然是對全球FDI有很大吸引力的地區。

從政府的層面來看，可從以下三方面調整引資政策：（1）考慮到中國各地區經濟發展的不平衡性以及外商在華投資的區域選擇規律，應逐步取消沿海開放地區對外資的超國民待遇，鼓勵中西部地區通過適當的土地、稅收、信貸等優惠政策吸引外資，并通過政策引導外資投向新技術、新能源、新材料、節能環保等領域；（2）鼓勵中國企業與跨國公司進行合作研發活動，充分利用跨國公司的技術力量，通過在基礎技術、技術信息等方面的交流以及與跨國公司研發機構聯合承擔研發課題，提高本土企業的技術學習和創新能力；（3）通過整合當地相關資源，設立具有特色區域性的產業集群，吸引全球性跨國公司投資，以縱向整合產業體系帶動相關配套產業的發展，從而使當地政府通過產業集群獲得更大的利益。

［1］Grossman G.M.,Helpman E..Innovation and Growth in the Global Economy［M］.Cambridge:MA,MIT Press,1991.

［2］Young,A.Learning by doing and the dynamic effects of international trade［J］.Quarterly Journal of Economics,1991，106（2）: 369-406.

［3］UNCTAD.World Investment Report［R］.New York&Geneva,2008,2009,2010.

［4］高鐵梅.計量經濟分析方法與建模［M］.北京：清華大學出版社，2006，（4）.

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［10］陳炳才.外商直接投資與中國技術進步的關系——兼談如何實現“以市場換技術”［J］.國際貿易問題,1998，（1）:13-17.

［11］桑百川.30年外商投資的貢獻、經驗與前景［J］.國際貿易,2009，（1）:58-66.

The Dynamic Characteristics of China’s Foreign Direct Investment Based on the MS Model

Li Dongmei1，Song Zhihong2
（1.School of Mathematics，Shanxi University，Taiyuan 030006，China；2.School of Management，Shanxi University，Taiyuan 030006，China）

Based on a two states Markov-regime switching model,the paper uses China’s FDI data from January 1997 to November 2010 to describe and investigate the dynamic growth path of China’s foreign direct investment（FDI）.The empirical results suggest that the growth path of China’s FDI can be classified as expansion regime with duration of 2.8902 months and recession regime with duration of 3.6832 months.The shift of regime between expansion and recession is relatively rapid,which means the expansion（recession）path of China’s FDI is immediately followed by the recession（expansion）path.The trend of capital flow in the global environment,the strength of intellectual property rights protection,and China’s FDI policy during these periods may explain the move of regime.

FDI;Markov-regime switching（MS）model;Smoothing probabilities;H-P filter

教育部人文社會科學重點研究基地2006年度重大項目（06JJD79004）。

2011-06-16

李冬梅（1977-），山西懷仁人，理學碩士，山西大學數學科學學院講師；研究方向：時間序列分析。

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（責任編輯 劉傳忠）