fdi对我国省区经济增长的非线性效应分析-基于面板平滑转换模型

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1、云南财经大学硕士学位论文FDI对我国省区经济增长的非线性效应分析-基于面板平滑转换模型姓名:王江申请学位级别:硕士专业:数量经济学指导教师:费宇2011-05摘要摘要FDI与中国各地区经济增长问题的研究是近年来研究的一个热点,并且也产生了大量的研究成果,主要是从FDI对我国各地区的经济发展存在的作用及与我国的经济增长的关系、引进FDI是否会产生溢出效应、影响FDI引进量的影响因素等方面进行研究。相关研究显示,不同的研究者得出不同的结论,主要有两个方面:一是FDI对我国的经济发展存在促进作用并且能产生

2、溢出效应;二是FDI对我国的经济发展的作用及溢出效应不明显,且多数学者认为FDI的引进量是与区域的自然条件(如基础设施等)相关。本文主要是将影响FDI的因素及FDI与经济增长的关系关联起来考虑,研究东道主的FDI处在一个什么样的客观条件下,才能最有效的发挥对经济的增长效应;以及研究FDI在多因素作用的下是否产生经济增长效应。本文的研究是基于我国31个省、市自治区1992年至2007年的非平衡面板数据,运用了面板平滑转换(PSTR)模型,根据数据本身所含有信息进行内生分组来衡量FDI的经济增长效应,选

3、取了市场规模、开放度、产业结构、劳动力成本、基础设施、人力资本、集聚效应及融资效应等八个影响FDI的因素。首先,将FDI的影响因素作为模型的转换变量来分析FDI对经济的增长效应;其次,考虑转换变量直接影响经济增长,同时作为转换因素影响FDI对经济的增长效应;最后,综合考虑八个影响FDI的因素及FDI对经济增长效应的影响,由模型分析选择市场规模作为模型的转换变量。通过单变量及两变量模型分析发现,FDI对我国的经济发展存在显著的促进作用;31个地区的FDI经济增长效应存在显著的非线性及平滑转换特征;影响

4、FDI的八个因素均可以运用面板平滑转换(PSTR)模型来分析,将这八个影响因素作为转换变量后,每个模型都将会产生对应的门限值,从而形成高、低经济增长模式,并刻画了样本数据中不同地区在高低经济增长模式中平滑转换的情况;由FDI的影响因素对FDI的经济增长效应产生的异质性,可以定量将不同地区排序,划分为不同经济增长模式,进而提出相应的政策性建议;在单变量平滑面板转换模型中,对FDI经济增长效应产生相对重要的影响因素是市场规模;两变量I摘要的面板平滑转换模型较单变量模型更加优化,在解释上更加合理。通过综合

5、多变量面板平滑转换模型的分析发现,FDI的经济增长效应并不显著,主要表现为市场规模等因素对经济产生增长效应;模型同样也存在以市场规模为门限值的不同经济增长体制,样本数据在不同的体制中平滑转换。这三个角度的实证分析也合理的解释了目前中国各地区引进FDI的经济效应差异。尤其是通过综合多变量模型的分析发现,FDI是我国各省区经济增长的充分条件,但是并不是必要条件。各地区要重视并积极引进FDI,同时应关注自身的承受能力、配合能力及考虑FDI的经济增长效应是否已经充分发挥,而不仅仅是关注FDI的引进量。关键词

6、:FDI;FDI的经济增长效应;非线性面板模型;面板平滑转换模型IIAbstractAbstractInrecentyears,researchonFDIandregionaleconomicgrowthinChinaisahotissuewithalotofresearchachievements,mainlyaboutFDI’seffectonregionaleconomicdevelopment,therelationshipofFDIandeconomicdevelopment,FDI’ss

7、pillovereffect,andtheinfluencingfactorofFDIintroducequantity,etc.Relatedstudiesshowthatdifferentresearchershavereacheddifferentconclusions.Therearetwomainconclusions.OneisthatFDIplaysapositiveroleandproducesspillovereffect.Theothertothecontraryisthatmo

8、stresearchersthinkthatFDIintroducequantityisrelatedtonaturalcondition(suchasinfrastructure,etc.).ThispaperprimarilyconsidersinfluencingfactorofFDIandrelationbetweenFDIandeconomicconjunctively,studiesFDIofthehostcanmosteffectivelyinfluen

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