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中国吸引FDI区位因素实证分析
摘　要:近年来，随着国际资本流动的愈加频繁迅速，流向中国的外商直接投资越来越多，而FDI在中国经济增长中发挥着发动机的作用。东道国吸引FDI流入的因素有很多，如资源优势、宽松稳定的社会环境等。采用中国年的Panel Data数据，在计量方法上采用的是加入虚拟变量的普通最小二乘法并结合格兰杰因果检验，发现FDI累计投资额、市场规模及制度因素促进了FDI的流入，而人力资本、市场开放度对FDI的流入无积极影响。并给出相关的政策建议。
　　摘要:近年来,随着国际资本流动的愈加频繁迅速,流向中国的外商直接投资越来越多,而FDI在中国经济增长中发挥着发动机的作用。东道国吸引FDI流入的因素有很多,如资源优势、宽松稳定的社会环境等。采用中国年的Panel Data数据,在计量方法上采用的是加入虚拟变量的普通最小二乘法并结合格兰杰因果检验,发现FDI累计投资额、市场规模及制度因素促进了FDI的流入,而人力资本、市场开放度对FDI的流入无积极影响,并给出相关的政策建议。
　　关键词:外商直接投资;FDI;区位因素
　　中图分类号:F740文献标志码:A文章编号:08)18-0103-03
　　近年来,我国成为外商直接投资的一个重要目标国,而外资也成为我国的重要资金来源之一。尤其是近十余年来,我国吸收国际直接投资的数量一直位居发展中国家的前列。截至2005年末,我国累计批准设立外商投资企业59.4万家,实际使用外资金额达6 854亿美元。世界500家最大的跨国公司几乎都在我国进行了直接投资。FDI对中国经济的繁荣做出了很大的贡献。本文希望通过实证分析,深入了解我国吸引FDI流入的关键区位因素,从而能更好地有利于我国经济的发展。
　　关于影响FDI区位选择的因素,国内外已经有很多学者对此作了研究和探讨。
　　有些学者从成本最低化角度来探讨FDI的区位决策,如Caves(1982)①以及Mariotti和Piscitello(1995)②等从各种成本角度对FDI的区位决策进行了实证研究。依据邓宁的国际生产折衷理论,Woodward D. 和R. Rolfe(1993)③对影响出口导向制造业国际分配的主要因素进行了实证分析,结果呈现对投资选址产生正影响的因素有:人均国民生产总值、土地面积、汇率贬值、政治稳定因素、制造业的集聚度、免税期限、自由贸易区的规模等;而产生负影响的因素有:工资、通货膨胀率、利润汇回管制、运输费用、工会组织等。现今随着信息经济学的不断发展,又有研究指出直接投资的区位选择是外商为了降低信息成本的一种理性选择。中国也已有很多研究做了相关分析。魏巍贤(1997)在《外商在中国直接投资的决定因素》一文中,将FDI作为系统的内生变量,结果表明:外商直接投资是东道国的市场规模、资本成本决定的;实际GDP增长率作为一个可反映一国的市场规模和潜力的变量是刺激外商在我国直接投资的一个重要因素。沈坤荣、耿强(2001)构建了一个包含外国直接投资和人力资本的内生增长模型,并运用年中国29个省、市及自治区的有关数据进行回归分析,认为外国直接投资的增长导致了经济增长率的增加,并且发现外国直接投资技术扩散效应的发挥程度与人力资本有着至关重要的关系,沈在他2002年的论文中,进一步采用中国分省分年的Panel Data数据和计量分析方法,研究人力资本存量对外商直接投资区位选择及投资规模的影响。结果显示,除了市场容量、劳动成本、市场化水平等因素以外,人力资本存量是影响FDI区域性选择和投资规模的重要因素。
　　从以上相关的文献研究中,可以发现各国学者对于影响FDI的区位因素的研究已经很多,但是针对中国做的研究还比较有限,而随着外国对华投资规模的飞速提高,而我国加入WTO后面临新的挑战,我们有必要再次审视影响外商对华直接投资的区位因素。在借鉴以上文献成果的基础上,本文拟从FDI累计投资额、人力资本、市场规模、市场开放度、制度因素这五个方面综合分析他们对外商直接投资的影响,以丰富现有的文献。
　　模型分析
　　在前述理论分析的基础上,根据我国具体的国情,本文选择以下几个变量作为影响我国吸引外商直接投资的宏观因素:
　　累计投资额:一个地区的现有外商直接投资规模对吸引外资有一定的示范作用。贺灿飞(1999)的研究表明,外商在华直接投资存在的“区域性自我加速”机制导致外商直接投资的区域模式呈现一定程度的刚性。一国累计外国直接投资越多,一定程度上说明该国投资软硬环境较好或该国的外资环境较好、比较容易得到其他外商的了解和认同,从而更多的引致投资流入该国。对于累计投资额这个变量本文采用我国FDI累计额(FDIL)指标来衡量,其系数假设为正。
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我国各地区FDI引进效率动态分析
—基于DEA模型的Malmquist指数方法——
赵鉴华木克热木·米力克徐艳梅
（中国科学院大学管理学院，北京100190）
本文利用基于DEA模型的Malmquist指数方法，对我国2000年到2009年各地区的FDI摘要：
引进效率进行了动态分析。发现我国整体FDI引进效率呈上升状态，其贡献来源于技术效率
的提升；在选定期间，FDI引进效率的变化呈现出三个高峰和两个波谷的特征。同时本文对我
国各地区的FDI引进率进行了比较分析，发现中西部地区效率为上升状态，中部地区较为明
显，而东部地区FDI引进效率为下降状态。
关键词：FDI；引进效率；DEA；Malmquist指数
改革开放以来，中国FDI流入规模不断扩大，尤其是1992年确立了建立社会主义市场经济体制目标以来，FDI流入速度加快。从年，中国FDI流入量连续九年居发展中国家之首。2002年中国实际使用FDI总额达527.43亿美元，首次超过美国成为世界第一引资大国。到2009年底，全国累计外商直接投资项目683235个，累计实际使用外资额为9426.46亿美元，其中2009年全国外商直接投资项目23435个，实际使用外资额为900.33亿美元。2010年全年我国非金融领域新批设立外商投资企业27406家，同比增长16.9%，实际使用外资金额1057.4亿美元，同比增长17.4%，并首次突破1000亿美元，创历史新高，外商直接投资在中国经济中已经占据重要地位。
尽管20世纪90年代以来，中国在利用FDI方面取得了不俗的成绩，但各省市利用FDI的水平极不平衡[3]。如何评价我国各省市引进FDI的效率，对引进FDI的工作有着十分重要的意义。
目前国内对FDI引进情况的分析多是以联合国贸易与发展会议（UNCTAD）在《2002年世界投资报告》中提出的业绩指数和潜力指数为基础来研究的。评价各省市利用外资现状和潜力主要集中在分省区的FDI业绩指数与潜力指数核算以及比较分析、某省区下辖地市FDI业绩指数与潜力指数核算以及比较分析，某些省市和地区之间的潜力指数和业绩指数的核算以及比较分析。如葛顺奇等[4]用这两个指标对中国31个省市利用外资的业绩与未来吸引外资的潜力进行了评价；卢孔标[5]采用这两个指标对中国与东盟国家引进和利用外资进行了比较；张媛等[6]采用这两个指标比较了中国与几个国际投资热点国家之间引资情况；王秀霞[7]、李东阳[8]分别用两个指标分析了山东和辽宁下辖地市的引资情况，诸如此类的分析在此不一一赘述。由于业绩指数和潜力指数未能体现某一国家或地区内部利用外资的不平衡状态，该指数对中国业绩和潜力评估失真[4]。收稿日期：
赵鉴华，中国科学院大学管理学院博士研究生；木克热木·米力克，中国科学院大学管理学院博士研究生；徐艳梅，中国作者简介：
科学院大学管理学院教授，博士生导师。
另外该指数体系本身旨在评价和排名，不能为管理决策者提供更多的管理信息，因此这需要一种新的方法来而DEA方法可以为我们提供大量的管理信息。目前采用DEA方帮助管理者决策者分析评价FDI引进效率，
法对FDI引进效率进行分析研究还不多，胡宜朝等[3]用DEA方法分析了中国各省区年和2001-何跃等[10]用GMDH法找出影响引进FDI的主要指标，然后依据这些指2003年两个时期FDI的静态引进效率，
标运用DEA方法评价各省市引进FDI的效率，徐盈之等[11]采用DEA中的SMB模型分析了环境约束下的我
国各地区的FDI综合利用效率，上述研究工作都是在静态地分析各地区引资效率，这为动态分析我国各地区FDI引进效率提供了宝贵的借鉴经验。
本文在前人研究基础上采用基于DEA模型的Malmquist指数的方法来对我国各省区FDI引进效率进行动态分析，以发现我国FDI引进效率的变动趋势及影响原因，并对我国各地区的FDI引进效率情况进行分析比较，提出提高引资效率的政策建议。
本文将FDI吸收利用视为一个由若干吸引外资潜力指数转化为FDI业绩指数的生产系统，利用基于DEA模型的Malmquist指数的方法，来分析我国各省区FDI引进效率动态变化特征。
数据包络分析（DataEnvelopmentAnalysis，DEA），是将运筹学、管理科学和数理经济学交叉研究的一个新领域。DEA方法是评价具有多个输入和多个输出的部门或单位（称为决策单元，简记DMU）间的相对有效性（称为DEA有效），利用DEA方法可以有效的评估多投入多产出相对效率。它通过研究生产决策单元的投入与产出指标数据，从相对有效性角度出发，对各单元与部门进行相对效率评价。它不必事先设定决策单元的具体输入输出函数，在测定若干决策单元的相对效率时，注重对每个决策单元进行优化。DEA（CCR）模型为[1]：
≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥≥
u≥0；v≥0；j=1，2，…，n
Malmquist指数是基于DEA模型的方法提出的，它利用距离函数的比率来计算投入产出效率。随着该指
数的不断完善进步，有下列三个经典公式来说明Malmquist指数的原理[2]：
Mi，（Xti+1，Yti+1，Xit，Yit）=t+1
D（X，Y）*D（X，Y）
D（X，Y）D（X，Y）t+1
该指数涉及到两个单期的距离函数Dti+1（Xit，Yit）和D（Yit），两个跨期的距离函数Dti+1（Xti+1，Yti+1）iXi，tt+1
和D（Yti+1）。iXi，
同时Malmquist指数（1）可以分解为技术效率变化指数和技术进步变化指数的乘积。所以上式可以改写成：
M（Yti+1，Xit，Yit）=iXi，
D（X，Y）D（X，Y）*D（X，Y）
tt+1tt+1t+1t+1
ti+1*0ititiiDXYi（i，i）其中，EC=，TC=t+1t+1t+1Di（Xi，Yi）Dt0+1（Xit，Yit）iii1
EC代表了两个时期相对技术效率的变化，称为“追赶效应”或“水平效应”，它测度了从t期到t+1期每个
决策单元到生产前沿面的追赶程度。当EC&1时，表明决策单元的生产更接近生产前沿面，相对技术效率有所提高。TC是技术进步变化，代表两个时期内生产前沿面的移动，称为“前沿面移动效应”或“增长效应”，当TC&
表明生产前沿面向外移动或生产前沿面向上移动，即出现了技术进步。1时，
放松对公式（1）和公式（2）的固定规模报酬的假设，可以进一步将技术效率变化指数分解为纯技术效率
）。变化指数和规模效率变化指数，得到公式（3
1t1ttDt+Xti+1，Yti+1）Dv（Xti，Yti）/Dt+Xti+1，Yti+1）Dc（Xti+1，Yti+1）*Dc（Xti，Yti）v（v（t，t+1Mv，**c=viiciiiiiiiiccc""1（3）
第一项表示纯技术效率变化指数（pech），第二项表示规模效率变化指数（sech），第三项表示技术进步变化指数。
因为FDI的引进具有多输入和多输出的特征，FDI引进效率很难用一个直观的指标来衡量，而基于DEA的Malmquist指数方法可利用多种投入与多种产出变量进行效率变化分析，且不需要相关的价格信息，也不需要成本最小化和利润最大化等条件，更为重要的是它将效率的变化原因分为技术进步变化与技术效率变化，并进一步把技术效率变化细分为纯技术效率变化与规模效率变化，这样就能更为细致的动态分析和深入了解FDI引进效率变动的原因以及各种变化的贡献程度。
变量和数据说明
联合国贸易与发展会议（UNCTAD）在《2002年世界投资报告》中组成吸收FDI潜力指数的八个变量分别是人均GDP、实际GDP增长率、出口占GDP的百分比、每1000人电话线路的数量、人均商业能源使用量、研发支出占国民总收入的百分比、本科学生人数占总人口的百分比、国家风险。由于每1000人电话线路的数量这一变量在某些省份残缺，因此用交通里程作为替代变量，以考虑各地区的基础设施情况，国家风险在分析各省区时并不适合且难以量化，因此也没有采用这个变量，最后本文中取其他六个变量作为DEA模型的输入变量，增加交通里程作为一个输入变量，以各省区的FDI业绩指数作为输出变量。分别说明如下：（1）人均GDP。该变量表明某地区的经济发展水平，体现了对商品和服务需求的规模和复杂程度，还表明了发达的机构和良好的生活条件等的可获得性，所有这些都会吸引FDI。另外，较高的人均GDP常常意味着较高的劳动生产率和较强的创新能力，所有这些都会对FDI有利；（2）实际GDP增长率。该变量是研究地区未来市场规模的指示器，未来市场规模是FDI的一个主要决定因素。较高的增长率可能还意味着生产力水平的提升，这会吸引FDI；（3）出口占GDP的百分比，该变量表明一个地区的开放程度。通过贸易进行的国际商务活动为FDI流入（和流出）以及国际生产奠定了基础，FDI流入（和流出）以及国际生产对贸易有替代和补充作用；（4）交通里程。该变量表明一个地区的运输能力，以及基础设施建设水平；（5）人均商业能源使用量。该变量是替代能源的可获得性和成本，这是许多生产活动的一种重要投入，而且被认为是影响FDI，特别是效率寻求型FDI的一种因素；（6）研发支出占国民总收入的百分比。该变量代表着某地区包含创新能力在内的技术能力，其中创新能力是寻求创新资产型FDI的一个重要因素；（7）总人口中大、中专院校学生的百分比。该变量是衡量某个地区劳动力所拥有的高等教育和相关技能的程度；（8）FDI业绩指数，该指标反映了各地区在其经济规模下的利用外资的现状，作为输出变量。UNCTAD在《2002年世界投资报告》中将吸收FDI的业绩指数的计算公式定义INDi=，其中INDi为第i地区的吸收FDI业绩指数，FDIi为第i个地区的FDI流入量，FDIc为为：GPDi/GDPc
全国的FDI流入量，GDPi为第i个地区的GDP，GDPc为全国的GDP。
本文考察范围为全国30个省市，西藏地区因数据缺失较多没有纳入考查范围，数据来自年《中国统计年鉴》，《中国能源统计年鉴》和《中国科技统计年鉴》，以及各地区年统计年鉴，部分数据来自于各地区统计公报。
我国各省区FDI引进效率动态实证分析
通过DEAP2.1，我们可以得到30个省市的FDI引进效率Malmquist指数的测算结果。
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我国国际资本流动的影响因素分析
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本文基于主成分分析法,得出影响我国国际资本流动的主要因素,在此基础上再将国际资本流动分为长期和短期国际资本流动,分别就其影响因素做进一步分析。实证结果表明,对外开放度加大、经济产出增加、劳动报酬提高和适度通胀引起了长期国际资本流入增加,而人民币升值会对其进入产生抑制作用；人民币预期升值、房地产和股价上涨导致短期国际资本流入增加,没有发现对外开放度和国内外利差会吸引短期国际资本流入。
国际资本流动与金融稳定密切相关，资本流动在扩大市场规模、促进金融深化的同时，也给金融市场带来了较大幅度波动震荡。近几十年来世界各地爆发的多次金融危机身后均出现了国际资本流动的身影，因此国际资本流动问题备受人们的关注，其中对国际资本流动影响因素的研究是一个重要方面。
自2001年我国加入WTO以来，经济持续快速增长，国际收支出现了经常账户与资本账户双顺差， 国际资本大量涌入我国，在我国经济体系运行中扮演着重要角色。国际资本流入是把“双刃剑”，在促进我国国民经济发展的同时，也使我国面临人民币升值、通货膨胀和流动性过剩等一系列问题，一旦大规模资本流动出现逆转，很可能会对我国宏观经济的稳定造成巨大的冲击。因此，深入分析日益开放经济条件下我国国际资本流动的影响因素，准确掌握国际资本流动信息，采取相应针对性政策和措施，防范国际资本流动带来的负面影响，对保持我国宏观经济的良好运行具有十分重要的现实意义。
早期关于国际资本流动的研究，多为发达国家之间的资本流动，其影响因素可概括为利率因素、利率汇率联合因素、资产组合因素、货币政策因素和交易成本因素等。而近期的研究主要关注发达国家与发展中国家之间的国际资本流动，一般将其影响因素分为内部拉动因素和外部推动因素。
内部拉动因素主要立足于国内经济状况，包括投资回报率、市场环境、制度政策、国家信用等级及人口赡养率等因素。Prasad等认为中美利差、人民币汇率升高和经济高速增长等因素造成了中国非&FDI在年急剧增加。&Ralhan的实证研究表明外汇储备和国内生产总值增长是国际资本流入的主要因素，而对外开放度与通胀因素的影响并不显著。另外，政治、信用风险和制度因素也会对国际资本流动产生影响。Nordal发现政治风险与外商直接投资呈显著负相关。Reinhart等认为之所以出现卢卡斯悖论（国际资本并没有从富国大量流向穷国），是由于发展中国家的国家信用较差，经常出现对外债务违约现象。Papaioannou强调制度是影响国际资本流动的主要原因。Marchiori&认为21世纪上半世纪新兴地区将从老龄化趋势严重的发达国家获得外资，未来几十年内中国和印度将相继成为世界最大资本输出国。
针对外部推动因素的研究文献主要集中于上世纪末，具体考察了国外经济环境，包括全球的利率走势、发达国家经济周期变化和市场经营成本等因素. Bush认为20世纪80年代初拉美债务危机的一个主要原因就是当时美国实行紧缩性财政货币政策，利率的提高促使拉美国家资本外流。Cardoso等发现巴西的国际资本流入与国际市场利率呈负相关关系。
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近年来国际资本流动也引起了我国学者的广泛关注。范小云等从理论上介绍了国际资本流动理论的最新发展，认为人口老龄化也是国际资本流动的一个重要原因。在实证方面，我国学者综合考虑内外多个影响因素，其中，应用多元线性回归模型来分析的有文献，应用协整方法来分析的有文献。
自2003年以来，不断扩大的短期资本流入规模及其对宏观经济的影响引起了国内学者广泛关注。 李宏等将长期资本流动与短期资本流动分开讨论，结果表明人民币升值与升值预期会抑制FDI的流入，国内外利差与FDI呈负相关；人民币升值与预期升值会促进短期资本流入。而石艾馨等的研究则发现，人民币升值预期是主导短期国际资本流动 的关键因素，中外利差对于短期资本流入影响并不显著。
由于在研究国际资本流动的影响因素时，以往文献选择的解释变量较多，多元线性回归模型难免会产生多重共线性问题，经常难以通过显著性检验.&因此，本文在选取理论上作为解释变量的影响因素基础上，利用主成分分析方法对解释变量进行降维处理，在保证80%解释能力的条件下，从中抽取主 成分与我国的国际资本流动建立协整方程，得出影响我国国际资本流动的一般因素，在此基础上再将国际资本流动分为长期和短期国两种，分别就其影响因素做进一步分析，得出更为一般性的结论。
二、变量选择
本文根据国际资本流动影响因素理论及现有文献研究成果，从国内经济基本面、我国汇率制度和国际因素3个维度选取了9个具有代表性的解释变量作为我国国际资本流动影响因素进行分析。样本区间为年，采用季度数据，数据来源于Wind资讯和中宏数据库。为了消除季节波动，采用移动平均加法模型对上述部分变量进行了季节调整。
由于我国的资本流动受到管制，资本与金融账户不能完全反映出地下资本流动数量。基于此，本文根据世界银行的测算标准，用外汇储备变动额减去贸易差额作为国际资本流动净额（NCF&），用外商直接投资（FDI）作为长期国际资本流入的代表，短期国际资本流动（SCF）等于资本流动净额（NCF）减去长期国际资本流动（FDI）。
9个代表性解释变量如表1所列。我国经济产出（LNGDP）反映宏观经济的发展状况，对于FDI&等长期资本来说，良好的宏观经济发展前景可以增加其在东道国的投资收益；国内外利差（IRCA）是国际资本流动的直接驱动因素之一，较高的国内外利差很可能会吸引更多出于套利动机的短期国际资本流入；东道国有利的投资环境是吸引资本流入的重要条件，通货膨胀（CPICA）用作衡量投资环境指标，如果出现严重通胀，会导致生产要素价格上升，减少外资投资收益，资本流入会自发减少；劳动力资源优势（WAGE）逐渐丧失可能导致以FDI为主的国际资本外流，转向投资于生产成本更低的国家；股票市场（LNSZ）和房地产市场（LNHOUSE）价格上涨会带来收益上升，吸引更多的国际资本进入；人民币名义汇率升高（E）会抑制我国出口商品的竞争力，对以加工贸易为主的出口导向型FDI进入产生负面影响；人民币升值预期（ER）可能诱使大量短期国际资本进入套汇；对外开放度（OPEN）的提高会加快我国经济国际化进程，为国际资本流入提供更多机会。
二、实证检验及分析讨论
（一）主成分分析方法
在进行多元回归分析时，为了使获得的结果更加精准，常常会在模型中加入较多的解释变量，各个变量之间可能会产生多重共线性问题，导致变量难以通过显著性检验。我们可以通过降维的思想来提取主成分，将所有解释变量的信息降为少数几个指标来反映，在低维度空间内将信息分解为几个互不相关的部分以消除多重共线性。本文正是利用主成分分析方法，对上述9个解释变量做了数据降维处理，在损失较少信息基础上得出3个综合指标来代表原始解释变量。主成分分析结果如表2所列。
从表2可以看出，从9个实际解释变量中抽出的3个主成分提供的累计方差贡献率超过80%，而 且根据表中第2列的特征值可以发现第4个特征值已明显小于1，这说明这3个主成分所包含的信息已较好地反映9个变量的总体变动情况。我们将这3个主成分分别记为F1，F2和F3。为了更明晰地解释各实际解释变量在我国国际资本流动中的作用， 我们通过最大方差正交旋转得到实际意义更加明确的主成分矩阵，如表3所列。
表3清晰地表示出了9个原始实际解释变量和 新得到的3个主成分变量之间的关系。其中，通货膨胀之差（CPICA）、人民币名义汇率（E）、股价波动&(LNSZ)、国内外利差（IRCA）和经济产出（LNGDP） 在F1上具有较高的载荷，说明F1主要由这5个变量构成；人民币汇率升高预期（ER）、房地产市场波动（LNHOUSE）和对外开放度（OPEN）在F2上具有较高载荷，说明F2主要由ER，LNHOUSE和OPEN3变量构成；劳动力要素报酬（WAGE）在F3上具有较高载荷，说明F3主要由此变量构成。
为了考察F1，F2和F3之间是否存在多重共线性，我们将其之间的相关系数用表4列出。从表4可 以看出主成分变量F1，F2和F3之间几乎不存在多重共线性.这样，本文通过主成分分析方法，在保持原始解释变量80%信息的前提下减少了变量个数，同时也消除了新变量之间的多重共线性，更便于分析问题。
（二）协整检验
根据上文分析，主成分变量F1,F2和F3能够作为原始变量的有效替代指标。为了更有效地分析影响我国国际资本流动的主要因素，我们用我国国际资本流动净额对3个主成分变量进行协整分析。
协整检验之前，必须先对时间序列的平稳性进行检验。本文对序列NCF，FDI，SCF及F1，F2和F3&采用常用的ADF单位根检验方法。检验结果表明，在1%的显著水平下各个序列均为非平稳序列；其一阶差分后所得的序列均为平稳序列，即各个变量 均为一阶单整序列，从而可以进行协整检验。
本文应用Johansen协整检验方法进行协整分析。协整检验之前需要确定模型的最优滞后阶数K。本文根据LR统计量、FPE(最终预测误差)、AIC&信息准则、SC准则和HQ准则这5个指标来确定最优滞后阶数。根据检验结果，两个方程的最大滞后阶数K均为4。
本文协整方程只含截距项，不含时间趋势项。两方程进行的Johansen协整检验结果如表5所列。
根据检验结果发现，在5%的显著性水平下，变 量NCF与F1，F2和F3这3变量之间存在协整关 系，并由此得出相应的协整方程式：
(9.69) & &(1. 94) & (1.21)
协整方程显示的是变量之间长期均衡关系。方程中变量F3的t统计量不显著，未能通过检验；显著性和系数最大的是F1，F2次之。这就意味着&F1变量对我国国际资本流动净额影响最大，F2次之。
为了明确各原始解释变量与NCF之间的变化 关系，我们把表3和协整方程结合起来（见表6）。表6的第2列为各原始解释变量与主成分之间的符号关系，符号关系可从表3看出；第4列为各主成分与NCF之间的符号关系，符号关系可从协整方程中看出；第5列为最终得到的各实际解释变量与NCF之间符号关系，并以此判定各解释变量对NCF的影响。
从表6可以看出，通货膨胀（CPICA）、人民币汇率（E）、股市变动（LNSZ）、中外利差（IRC A）和经济 产出（LNGDP）是主成分F1的主要构成变量，人民币汇率（E）与NCF成反向相关，说明E越小（人民币汇率升高）越能提高其对国际资本流入的吸引力；其余4个变量均与NCF呈正向相关，说明适度的通胀、股价上涨、国内外利差扩大和持续的宏观经济增长都会引起国际资本流入的增加。主成分F2主要由变量人民币升值预期（ER）、房地产市场波动&(LNHOUSE)和对外开放度（OPEN）构成，3变量均与NCF呈正向相关，说明人民币升值预期、房地产市场上涨和对外开放力度的提高会促进国际资本进入。主成分F3未能通过显著性检验，但从系数符号看，构成F3的劳动力要素报酬（WAGE）与NCF呈正相关，说明劳动力要素报酬上升对NCF流入的抑制作用微乎其微。
（三）脉冲响应分析
上文实证得出了影响我国国际资本流动净额的主要因素，而国际资本流动净额（NCF）可分为长期资本流动（FDI）和短期资本流动（SCF）两部分。我们再对这两部分的影响因素做进一步分析。FDI作为投资者用于跨国生产或经营的长期资本，其流入受东道国经济产出、投资环境的稳定、对外开放度、劳动力要素报酬和人民币升值等因素影响；SCF主要受国内外利差、房地产市场波动、股票市场波动、对外开放度和人民币升值预期等因素影响.为了检验 我国FDI和SCF的影响因素，本文运用脉冲响应函数方法。
脉冲响应函数是分析当一个误差项发生变化，或者说模型受到某种冲击时对系统的动态影响.脉 冲响应函数是建立在VaR模型的基础上的，为了得到脉冲响应函数，先建立一个VaR模型，而VaR模 型中的变量一般必须是平稳序列。对变量FDI，LNGDP，CPICA，OPEN和E采用ADF单位根检 验方法，除了E为平稳序列外，其他变量均为非平稳序列，对其进行一阶差分处理后得到平稳序列 △FDI，△LNGDP，△CPICA&，△OPEN.对变量&SCF，LNHOUSE，LNSZ，OPEN，IRCA&和&ER&采用&ADF单位根检验方法，各个变量均为非平稳序列，对其进行一阶差分后得到平稳序列△SCF， △LNHOUSE，△LNSZ，△OPEN，△IRCA&和 △ER。在得到平稳序列的基础上，我们就可以建立&VaR模型，并对AFDI和ASCF进行脉冲响应分析。图1和图2分别显示了AFDI和ASCF受影响因素扰动时的冲击反应。
如图1所示，当FDI受到作为宏观经济衡量指标的经济产出冲击后，在前2期呈现明显的正效应，之后缓慢减弱向零趋近.说明经济产出对FDI的流入起到促进作用。当FDI受到通货膨胀冲击后，在前2期出现正效应，面临一定程度的通胀，FDI不减 反增，是因为FDI进入我国后，实际贷款利率成为其生产经营的资本成本，贷款利率扣除通胀，实际贷款利率就会很低，较低的生产成本吸引了&FDI逐年增加；从第3期之后出现负效应，说明持久的严重通胀会造成投资环境恶化，生产要素价格上涨，抑制&FDI的流入.开放度对FDI的冲击总体上也呈现正效应，说明对外开放度的提高为FDI进入我国创造了有利条件。劳动报酬对FDI的冲击在前2期为正，这与现实情况一致，在我国劳动力成本呈上升趋势的背景下，以FDI为代表的国际资本流入总体上却有增无减；第2期之后出现波动，说明伴随着劳动力成本呈上升，FDI流入也相应出现波动。人民币升值对FDI冲击在前2期出现负效应，说明人民币快速升值会抑制我国出口商品的竞争力，对以加工贸 易为主的出口导向型FDI进入产生了负面影响，随后出现正效应，说明这些企业逐渐优化出口商品结构，提高了商品出口竞争力，适应了人民币升值环境。
如图2所示，股票市场和房地产市场对SCF的冲击在前2期均出现正效应，随后出现波动，说明股票市场和房地产市场上涨带来收益上升，能吸引短期资本流入。人民币升值预期在总体上对SCF的冲击效应为正，说明人民币升值预期吸引了大量SCF进入套汇。开放度对SCF的冲击出现正负效应交替，不能确定开放度的提高是否能引发SCF的进入。利差对SCF的影响在前3期出现负效应，这说明套利不是SCF进入我国的主要原因；从第3期开始出现正负效应交替现象，最后趋于零。
国内外利差在前3期呈现负向影响，这与理论 分析不一致.我们先对中外利差（IRCA)与短期资本流动（SCF）进行Granger检验，具体结果见表7：
国内外利差在前3期呈现负向影响，这与理论分析不一致。我们先对中外利差（IRCA）与短期资本流动（SCF）进行Granger检验，具体结果见表7。
检验结果表明，在1 %显著性水平下IRCA不 是SCF的Granger原因，表明短期内短期国际资本借道国内外利差进入我国套利并不现实。原因可能在于方面，我国对资本项目实行严格管制，采取“高压”态势防止热钱套利行为发生，大规模“热钱”流入的可能性不大；另一方面，我国利率尚未市场化，存款利率不能很好地反映出市场真实利率，同时考虑国内较高通胀和进入风险成本，实际利差会很小，短期资本很难套利。自金融危机以来，由于我国经济面临下行风险，即使面临不断攀升的国内外利差，短期资本外流却频繁发生，这也一定程度上为套 利不是短期资本进入我国的主要动机这一结论提供了佐证。
（一）研究结论
本文采用季度数据，首先通过主成分分析法对影响我国国际资本流动的多个经济变量进行降维处理，在保持原变量80%信息的基础上把9个指标转化为3个有代表意义的综合指标，然后运用协整分析得出影响我国资本流动的主要因素。在此基础上，将国际资本流动分为长期和短期资本流动，分别对其影响因素做了进一步分析.研究结果发现，对外开放度的加大、持续的经济产出增加和适度的通胀会引起以FDI为代表的长期国际资本流入增加，而人 民币升值会对其进入产生抑制作用；人民币预期升值、房地产和股价上涨会促进短期资本流入，至于对外开放度和国内外利差会吸引短期资本流入，本文则没有发现。
（二）政策建议
基于以上研究结论，提出几点政策建议：
第一，保持我国经济持续快速增长，避免出现严重通货膨胀和人民币在短期内大幅度升值，积极引导国际资本，特别是FDI向国内市场导向型转化。我国经济增长与国际资本流入有着显著的同周期变动趋势。抑制通胀为外商投资创造一个良好的投资环境。由于在我国的外商投资企业以出口加工贸易为主，从长远看，人民币升值必将会对出口导向型&FDI的进入产生负面影响，要在避免人民币短期内大幅度升值时，积极引导跨国公司的FDI向国内市场导向型转化。
第二，稳步推进人民币利率市场化，加快人民币汇率制度改革进程，最终建立富有弹性的汇率制度。我国短期国际资本流动对利差的影响并不灵敏，原因之一就是因为目前我国利率尚未真正市场化，要积极推动人民币利率市场化改革，建立有效的货币市场，通过调节市场利率，减少国际游资套利机会，抑制国际游资跨境频繁流动，增强货币政策实施的效果。为了增强我国货币政策的独立性，可以适度地放宽人民币汇率的浮动区间，弱化人民币升值预期，增强汇率制度的灵活性，增加热钱流入的成本和风险，减少对国内金融市场的冲击，为最终形成富有弹性的汇率制度创造过渡条件。
第三，积极参与国际经济事务，实行对外贸易多元化发展战略，降低对美国等发达国家的出口贸易依赖。要适当调整我国对外贸易依存度，优化出口产品结构，出口高附加值产品，增强我国商品在世界贸易中的竞争力，积极开辟世界新市场，避免依赖单一国家。
第四，加强对国际游资监管，特别要加强对流向房地产和股票市场的短期国际资本的监管，严禁短期国际资本的非法流入。要逐步放宽QFII进入限制，同时适时推出QDII，积极引导资本有序流出，化解巨额外汇储备带来的风险，缓解人民币升值压力。
文章来源：2015年第3期《中国科技大学学报》（本文作者：巴曙松，顾磊，严敏）
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