浅谈中国物流业吸引fdi影响因素的实证

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1、浅谈中国物流业吸引FDI影响因素的实证中国物流业吸引FDI影响因素的实证论文导读：本论文是一篇关于中国物流业吸引FDI影响因素的实证的优秀论文范文,对正在写有关于服务业论文的写有一定的参考和指导作用,的现实作用。　　　　2、国内外研究状况综述　　目前，国内外学者针对吸引FDI影响因素的研究，多以制造业为基础，服务业FDI的研究近年来也颇多，而针对单个行业尤其是物流行业FDI影响因素的研究则少之又少。鉴于服务业FDI的研究对物流业FDI的研究有一定的指导作用，因此，本文对其研究状况进行总结。　　国外学者对于服务业FDI研摘要：运用

2、1997-2009年时间序列数据分析了中国物流业吸引FDI的影响因素。通过协整检验，发现中国物流业FDI和市场规模、服务业开放水平、制造业数量、基础设施建设水平、劳动力成本水平之间存在长期稳定的协整关系；后采用逐步回归分析法进行建模后发现，制造业数量和劳动力成本水平是中国物流业FDI流入的重要影响因素。　　关键词：物流业；FDI；影响因素；实证分析　　1、引言　　随着中国物流市场的开放，流入中国物流业吸引FDI影响因素的实证zglQS代表，预计该变量的影响为正。　　（4）基础设施建设水平：物流业对基础设施建设水平要求较高。较高的

3、基础设施建设水平可以保证物流服务的快捷、安全，提高物流业服务的水平。在此，本文将利用货物周转量来衡量该变量，货物周转量反映了一定时期内，铁路、公路、水路、民航、管道的运输水平，用GOODS代表，预计该变量的影响为正。　　（5）劳动力成本水平：根据国内外实证研究经验，廉价的劳动力成本是外国FDI流入中国的一个重要理由。同样，低廉的劳动力成本可以保证物流服务的低成本，有利于跨国物流企业进行制约成本，赚取利润。因此，本文用物流行业职工平均工资来衡量该变量，用COST代表，预计该变量的影响为负。[5]　　（6）WTO：随着我国加入WTO

4、，2002年我国已经正式对外商开放国际货运企业的制约权，按照“入世”承诺，2005年底物流业已经全面开放。这必将对我国物流业及外商对我国物流业的直接投资产生影响，因此，本文设置虚拟变量来表示WTO对物流业FDI的影响，以2006年为分界点，2006年以前取值为0，2006年以后取值为1，用WTO代表，预计该变量影响为正。　　3.2数据　　中国物流产业真正得到快速发展是在1996年左右，加上数据收集的可得性，本文样本研究期间选取了从1997年到2009年，所选取的样本数据均数据于《中国统计年鉴》。其中服务业开放水平是根据统计年鉴计

5、算后得到的数值。此外，为了消除汇率变动的影响，本文按当年汇率把人民币都换算成了美元。而作为被解释变量的中国物流业吸收外商直接投资的数量，为更好的反映其真实情况，本文采用外商直接投资实际使用金额，用LFDI代表。　　　　4、模型建立　　为了更加直观地测度服务业吸引FDI的各影响因素弹性大小，避开统计口径不一致可能导致的理由，以及削弱多重共线性、异方差、非稳态性等理由，本文对模型中经济变量除虚拟变量外均采取自然对数形式。4.1单位根检验　　借助Eviews5.1软件，运用ADF检验法分别对时间序列变量，以及它们的一阶、二阶差分序列进

6、行平稳性检验。如果ADF大于临界值，则时间序列数据为非平稳的。检验结果见表1。　　表1单位根检验　　　　注：（1）Δ，Δ2分别表示一阶、二阶差分。（2）检验类型中c、t、n分别表示截距项、趋势项、滞后期。　　从表1的检验结果可知，原来的时间序列数据在5%的显著性水平上无法拒绝原假设（时间序列数据为非平稳的）；经一阶差分后，变量WTO在1%的显著性水平上接受原假设（数据是平稳的），其他变量的时间序列数据在5%的显著水平上，仍无法拒绝原假设；但这些序列经二阶差分后的时间序列数据在5%的显著水平上，拒绝原假设。因次，除变量WTO外（变

7、量WTO一阶差分后平稳），其他变量的时间序列经二阶差分后都是平稳的，符合Engle-Granger协整检验的要求。　　4.2协整检验　　用OLS策略估计协整回归方程，对回归结果中的残差序中国物流业吸引FDI影响因素的实证论文导读：本论文是一篇关于中国物流业吸引FDI影响因素的实证的优秀论文范文,对正在写有关于服务业论文的写有一定的参考和指导作用,列e（e=resid）再进行单位根检验。如果残差序列是平稳序列，则表明lnlfdi和其所选定的影响因素之间存在协整关系。　　通过以上的单位根检验，本文剔除掉一阶单整的变量qs、lngoo

8、ds、lncost为解释变量做回归分析，并得到残差序列resid,令e=resid。对残差序列进行平稳性检验，根据AIC准则，检验结果如表2所示。　　表2残差序列e的检验结果　　　　由表2可以看出，残差序列e的ADF值-3.779小于1%显著水平下的临界值-2.