随着生产要素在全球加速流动，FDI作为生产要素流动的载体，成为各国各地区参与经济全球化的重要方式之一。对外直接投资是辽宁省经济增长和对外开放的重要途径之一，通过OFDI和IFDI不仅可以利用境外人力资源、消费市场，而且可以吸收境外资本、技术和管理经验，从而对投资母国的经济发展、产业结构等持续发挥影响。2016年辽宁省OFDI规模达到45.1亿美元，同比增长20%，IFDI规模29.99亿美元，同比下降42.2%。从2015年以前数据看，2014年IFDI总额274亿美元，实际利用外资总额2008年突破100亿美元，OFDI和IFDI呈现出发展不平衡的现象，IFDI总额明显大于OFDI总额。双向FDI对辽宁省经济增长是否发挥出积极作用，双向FDI的产业应当如何选择，成为迫切需要思考的问题。
一、文献综述
目前国内外学者在研究双向FDI与经济增长的关系时，往往只从OFDI或IFDI的角度分析其与经济增长的关系。
国内外关于OFDI与经济增长关系的主要研究成果有：Marta(2003)[1]研究了拉丁美洲OFDI和经济增长的关系，发现OFDI导致国内资本的流出，不利于母国的经济增长。Denzer(2011)[2]运用内生增长模型对OFDI的母国经济增长效应进行研究，认为OFDI能正向地影响一国的经济发展，前提是跨国公司可以自由地将外国知识转移到母国。Barrios等(2005)[3]分析了爱尔兰的OFDI状况，发现跨国公司中间品需求的一部分来源于投资国的国内市场，从而对国内产业结构产生影响。肖黎明(2009)[4]研究发现，中国OFDI与经济增长存在协整关系，从长期看OFDI能够促进中国的经济增长，促进作用在整体上较小。冯彩、蔡则祥(2012)[5]基于省级面板数据考察二者的关系，认为东部地区OFDI和经济增长之间存在长期均衡关系，且对经济增长的促进效应最大。张伟如等(2012)[6]也认为，从全国来看省级OFDI绩效与经济增长率之间具有显著的正向关系，而中西部地区省份两者之间存在负相关。霍忻(2014)[7]认为，我国OFDI对产业结构调整起到了积极的促进作用，在劳动密集型和技术密集型行业表现得更为明显。
国内外关于IFDI与经济增长关系的主要研究成果有：Ram(2002)[8]基于20世纪90年代跨国数据，发现IFDI对经济增长的影响显著为正。Chee-Keong Choong(2004)[9]研究发现，金融体系越发达的国家IFDI吸收能力就越强，IFDI的效应也越大，越能促进东道国的经济增长。陈继勇、盛杨怿(2009)[10]采用时间序列数据分析表明，IFDI所产生的资本效应、技术溢出效应有利于中国产业结构的调整但作用有限，且可能导致我国三次产业结构的不平衡。潘锡泉、郭福春(2012)[11]采用边界协整检验方法研究发现，IFDI流入对经济增长的促进作用不明显，表现出强烈的“投机套利”等本土特征模式。樊少华(2013)[12]对比中国和南非情况，研究发现两国的IFDI与经济增长之间均存在正相关关系，但中国在短期和长期内经济增长都是IFDI的格兰杰原因，南非仅在长期内经济增长是IFDI的格兰杰原因。马立军(2013)[13]基于GMM估计方法研究发现，IFDI有利于经济增长，但“锁定效应”会削弱其对经济增长的贡献。
从双向FDI角度展开的研究主要有：姜巍、傅玉玢(2014)[14]通过分析中国双向FDI的进出口贸易效应发现，IFDI的长期出口促进效应存在下降趋势，其现有类型和质量对经济持续发展存在局限性；OFDI的长期出口促进效应存在上升可能，发展潜力巨大。贾妮莎等(2014)[15]分析双向FDI与产业结构升级的关系，发现从长期看中国双向FDI对产业结构升级均有促进作用，但IFDI对产业结构高度化的促进效应更显著，OFDI则对产业结构合理化的促进作用更显著。张林(2016)[16]从金融视角分析中国双向FDI和产业结构优化的关系，发现双向FDI均对产业结构合理化和高级化具有显著正向促进作用，但对东部地区的影响明显大于中西部地区。
本文参考其他学者的研究成果和研究方法，从经济数量增长和经济质量增长两个方面，研究辽宁省双向FDI与经济增长的关系[17]，为实现辽宁省经济增长、产业结构升级提出意见建议。
二、双向FDI与经济数量增长的实证分析
双向FDI对经济数量增长的作用主要表现在GDP总量、净出口等方面，本文选取这两个角度分别实证分析双向FDI与GDP、净出口的关系。
1. 双向FDI与GDP的关系分析
GDP作为经济增长的指标之一，反映了一个地区经济增长的规模和综合实力，本文首先实证分析辽宁省双向FDI与GDP之间的关系。影响GDP的因素有很多，如消费、投资、出口等，为了简化不相关因素，突出双向FDI对GDP的影响，引入变量固定资产投资(IFA)。选择IFA(固定资产投资)、OFDI(对外直接投资)和IFDI(外商直接投资)作为解释变量，以辽宁省GDP作为被解释变量，建立的模型为
GDPt=α0+α1IFAt+α2OFDIt+α3IFDIt+μ(t=1，2，…，T)
(1)
式中：GDPt为第t年辽宁省生产总值，IFAt为第t年辽宁省固定资产投资总额，OFDIt为第t年辽宁省对外直接投资额，IFDIt为第t年辽宁省外商直接投资额。首先进行对数化处理，模型转化为
ln GDPt=α0+α1ln IFAt+α2ln OFDIt+
α3ln IFDIt+μ(t=1，2，…，T)
(2)
其次，对数据进行单位根检验，确保时间序列是平稳的，对非平稳数据要进一步进行差分，直到数据具有平稳性为止，检验结果如表1所示。可以看出，变量ln IFA和ln IFDI的原始序列不具有平稳性，变量ln GDP和ln IFDI的一阶差分不具有平稳性，但是4个变量的二阶差分在1%显著性水平下都具有平稳性，即二阶单整。
表1 双向FDI与GDP的ADF检验结果
注：(1)滞后期的3个选项表示进行ADF检验时方程的设定形式：第1项表示截距项，为c时含有截距项，为0时不含截距项；第2项表示时间趋势，为t时包括时间趋势，为0时不包括时间趋势；第3项表示最优滞后期，根据SC最小准则选择。(2)数据采用Eviews 8.0进行分析处理。下同。
然后进行变量的协整检验，利用Eviews软件求得残差序列并对其进行单位根检验，结果如表2所示。可以看出，t统计量的值小于各临界值，拒绝原假设，即残差不存在单位根，是平稳的。变量ln GDP、ln IFA、ln OFDI、ln IFDI之间存在协整关系，可以进行格兰杰因果关系检验。
表2 双向FDI与GDP残差序列的ADF检验结果
在单位根检验和协整检验通过的情况下，进行变量之间的格兰杰因果关系检验，结果如表3所示。可以看出，在1期滞后下IFAI和OFDI互为格兰杰原因，同时IFA也是IFDI的格兰杰原因；但是在2期滞后下IFDI是IFA的格兰杰原因，同时IFA和GDP互为格兰杰原因，说明固定资产投资对经济增长不能立即发挥作用，而是在滞后期逐渐发挥作用。同时可以看出，1期滞后下OFDI和GDP互为格兰杰原因，同时GDP也是IFDI的格兰杰原因，但是在4期滞后下IFDI才是GDP的格兰杰原因，这可能是因为IFDI的投资规模占IFA的规模较小，所以IFA先对GDP产生作用，而IFA随着时间的积累才逐渐对GDP增长发挥作用。
表3 双向FDI与GDP的格兰杰因果检验结果
格兰杰因果关系检验显示变量之间是存在因果关系的，因此对变量之间回归模型的预测具有一定的解释意义。运用Eviews软件预测模型中各个变量的系数，结果为
ln GDPt=3.514 9+0.001 6ln IFAt+0.121 7ln OFDIt+0.574 1ln IFDIt
(3)
(0.544 9) (0.043 0) (0.060 4) (0.105 9)
R2=0.981 076 DW=1.517 100F=380.187 6
R2=0.981 076说明回归方程具有很强的拟合程度，DW=1.517 100表明回归方程不存在自相关和多重共线性的问题。从式(3)中可以看出，OFDI和IFDI对辽宁省经济增长都起到了贡献作用：OFDI每增加1个百分点，辽宁省GDP就会增长0.121 7个百分点，这主要是由于辽宁省OFDI主要流向发达国家和地区，对这些国家和地区的投资能够产生很强的逆向技术溢出效应，从而促进辽宁省经济增长；IFDI每增加1个百分点，辽宁省GDP就会增长0.574 1个百分点，这是因为对辽宁省的IFDI主要也是源于发达国家和地区，主要投资于第二产业和第三产业。辽宁省第二产业本身具有较强的竞争优势，在资金和技术的支持下对经济增长发挥了更大的促进作用，而第三产业处于加速发展时期，资金的流入也有利于其较快增长，从而促进经济增长。但是也可以看出，IFDI对辽宁省GDP的贡献大于OFDI，这主要与二者的规模有关，OFDI的规模明显小于IFDI，2015年辽宁省IFDI规模出现“断崖式”下降，这可能是辽宁省经济负增长的原因之一。
2. 双向FDI与净出口的关系分析
出口是拉动经济增长的“三驾马车”之一，一个地区的净出口越大，对经济增长的贡献就越大。从支出法的角度来看，GDP是由消费、投资和净出口3个部分组成的，净出口规模直接影响到GDP总量。选取GDP、OFDI和IFDI作为解释变量，NEX(净出口总额)作为被解释变量研究双向OFDI对净出口的影响，建立的模型为
NEXt=α0+α1GDPt+α2OFDIt+α3IFDIt+μ(t=1，2，…，T)
(4)
式中：NEXt为第t年辽宁省净出口额，GDPt为第t年辽宁省生产总值，OFDIt为第t年辽宁省对外直接投资总额，IFDIt为第t年辽宁省外商直接投资总额。对数化处理结果为
ln NEXt=α0+α1ln GDPt+α2ln OFDIt+
α3ln IFDIt+μ(t=1，2，…，T)
(5)
设原假设H0：数据时间序列具有单位根，是平稳的；H1：数据时间序列不具有单位根，是非平稳的。变量ADF检验结果如表4所示。可以看出，变量ln NEX和ln IFDI的原始序列不具有平稳性，变量ln NEX、ln GDP和ln IFDI的一阶差分不具有平稳性，但是4个变量的二阶差分在1%显著性水平下都具有平稳性，即二阶单整。
表4 双向FDI与净出口的ADF检验结果
然后对变量的残差进行协整检验，结果如表5所示。可以看出，残差不存在单位根，因此变量ln NEX、ln GDP、ln OFDI和ln IFDI之间存在协整关系，可以进一步进行格兰杰因果关系检验。
表5 双向FDI与净出口残差序列的ADF检验结果
在变量不存在单位根和变量间存在协整关系的前提下，可以对变量进行格兰杰因果关系检验，结果如表6所示。可以看出，在1期滞后下，GDP和NEX互为格兰杰原因，OFDI和NEX互为格兰杰原因，IFDI和NEX互为格兰杰原因。这说明GDP总量的增长能够促进净出口的增加，净出口的增加也能带来GDP规模的扩大，同时OFDI和IFDI能对辽宁省净出口的增加起到促进作用，辽宁省净出口的增长也有助于OFDI和IFDI规模的扩大。选取GDP、OFDI、IFDI作为NEX的解释变量是合理的，能够进一步进行回归分析。
最后对变量ln NEX、ln GDP、ln OFDI和ln IFDI进行回归分析，结果为
ln NEXt=3.019 6+0.308 5ln GDPt-0.058 6ln OFDIt+0.042 1ln IFDIt
(6)
(0.279 2) (0.473 3) (0.592 7) (0.832 1)
R2=0.785 569 DW=1.430 360F=238.012 876
表6 双向FDI与净出口的格兰杰因果检验结果
可以看出，R2值表明方程具有较强的拟合程度，DW也说明方程不存在共线性和自相关等问题。但是IFDI统计量的概率为0.832 1，表明辽宁省外商直接投资和净出口之间的关系不明显，其系数可信度低。从式(6)中可以看出，GDP和IFDI对于辽宁省NEX具有促进作用，其中GDP每增长1个百分点，NEX增加0.308 5个百分点，这也说明NEX对辽宁省经济增长的贡献很大。IFDI对NEX的贡献相对较小，IFDI每增加1个百分点，NEX增长0.042 1个百分点；同时OFDI的增长不利于NEX的增加，OFDI每增长1个百分点，NEX反而下降0.058 6个百分点。由于按支出法计算的GDP本身包括NEX一项，而外商直接投资建立的外资企业也会带来出口的增加，因此GDP和IFDI对于辽宁省NEX起到促进作用，但是OFDI是资本流出过程，反而会增加进口，因此对NEX增长起到逆向作用。但不可忽略的是，从前面实证发现OFDI能够促进GDP的增长，OFDI每增长1个百分点GDP会上升0.121 7个百分点，故OFDI对经济增长的贡献作用取决于其对GDP贡献作用大还是对NEX的阻碍作用大。
三、双向FDI与经济质量增长的实证分析
双向FDI对经济质量增长的影响主要表现在对产业结构的影响上。选取辽宁省双向FDI和三次产业数据，采用灰色关联分析法分析二者之间的关系，其计算步骤如下：
第一步，原始数据时间序列的构造，假设三次产业时间序列为
Xi=[xi(1)，xi(2)，xi(3)，xi(4)，xi(5)] (i=1，2，3)
(7)
假设辽宁省行业存量的时间序列为
Yi=[yj(1)，yj(2)，yj(3)，yj(4)，yj(5)] (j=1，2，3，4，5)
(8)
第二步，对参数数列和比较数列，采用极值法进行无量纲化处理，公式为
[
(1)，(2)，(3)，(4)，(5)]
(i=1，2，3)
(9)
[
(1)，(2)，(3)，(4)，(5)]
(i=1，2，3，4，5)
(10)
第三步，求各序列最小值、最大值，公式为
Δi=[Δi(1)，Δi(2)，Δi(3)，Δi(4)，Δi(5)]
(11)
式中，
2，3)。故M=maximaxkΔi(k)，m=miniminkΔi(k)。
Δj=[Δj(1)，Δj(2)，Δj(3)，Δj(4)，Δj(5)]
(12)
式中，
故M=maxjmaxkΔj(k)，m=minjminkΔj(k)。
第四步，求参考序列和比较序列的灰色关联系数，公式为
(13)
式中，ρ为分辨系数，通常取值0.5。
第五步，计算灰色关联度。因为关联系数是比较序列和参考序列在各个时刻的关联程度，所以不止一个，而信息过于分散不便于进行整体比较，需要对各个时刻的关联系数进行比较，作为比较序列与参考序列间关联程度的度量方法。参考序列和比较序列灰色关联度计算公式为
(14)
第六步，对关联序列各因素的关联程度进行排序。如果γ1<γ2，说明参考序列与比较序列更相似，二者之间的关联程度较大；反之，则说明参考序列与比较序列之间的关联程度不大。
选取辽宁省OFDI和IFDI排名前十的行业，分别计算其与三次产业的灰色关联度，结果如表7、8所示。
表7 OFDI前十行业与辽宁省三次产业灰色关联度
表8 IFDI前十行业与辽宁省三次产业灰色关联度
由表7、8可以看出，辽宁省对外直接投资行业、外商直接投资行业均与三次产业存在紧密关联，双向FDI对三次产业的影响程度可由表中的关联度数据得以体现。
四、结论及建议
1. 结论
双向FDI对GDP增长的影响是多方面的。从回归方程可以看出，OFDI每增加1个百分点，辽宁省GDP就会增长0.121 7个百分点。辽宁省OFDI主要流向发达国家和地区，能够促进省内相关行业技术升级和产业结构升级，从而带来经济增长。IFDI对GDP的影响更为明显，IFDI每增加1个百分点，辽宁省GDP就会增长0.574 1个百分点。IFDI首先直接扩大了省内投资规模，辽宁省经济增长主要依靠固定资产投资，因此固定资产投资的扩大直接推动了GDP的增长。其次，IFDI带来的技术和管理经验从国外向国内的转移，提高了行业对生产要素的利用率，推动行业结构升级，对资源更有效的利用带动企业生产效率和利润率上升，从而促进GDP增长。但从格兰杰因果关系检验中可以发现，辽宁省IFDI对GDP的作用要有4期滞后才能发挥，而OFDI的作用在1期滞后的情况下就能发挥，这可能与辽宁省OFDI主要流向美国、香港等地区，其逆向溢出效应较大有关。灰色关联分析显示，电气机械及器材制造业、交通运输设备制造业、批发和零售业的OFDI更有利于产业结构调整，而制造业、租赁和商务服务业的IFDI更有利于产业结构的调整。
2. 建议
双向FDI从GDP、净出口和产业结构3个方面对经济增长发挥作用，本文据此提出辽宁省双向FDI发展的建议：
(1) 改善对内对外投资环境，促进双向FDI发展。首先，要转变政府职能，努力构建服务型政府。在企业投资过程中政府应尽可能扮演投资咨询者的角色，引导企业“走出去”和“引进来”，减少行政审批环节，提高审批效率，为企业提供完善的事前、事中和事后的一整套服务，建立企业投资风险防控机制，让企业更放心地开展对外投资，吸引海外资本进入省内具有竞争力的优势行业。其次，应该扩大FDI的投资领域，不仅要有序放宽外资能够进入的领域，让资本能够在电信、医疗、金融等敏感行业自由流动，让国外成熟的技术和制度反推省内相关行业升级和发展，通过市场竞争激发经济的活力；而且要鼓励资本进入国外的相关行业，而不是流入低端服务业和制造业，以实现更大的逆向技术溢出效应。
(2) 发挥双向FDI对固定资产投资、净出口的促进作用。从规模上来看，IFDI投资额远小于固定资产投资额，应增加辽宁省固定资产投资。IFDI能够直接带来固定资产投资的增加，外商的进入不仅能带来资金，还能带来技术和管理经验。通过建立合资企业等方式，能够加快技术、管理经验等的传播，使其他企业通过学习、模仿实现产品升级；同时外资企业和省内其他企业的竞争能够激发市场活力，促进资本良性循环，最终促进经济增长。
(3) 强化双向FDI对产业结构的调整作用。从行业角度来看，双向FDI与辽宁省三次产业结构具有很强的关联性。产业结构只有与经济的发展水平相适应才能对经济发展起到促进作用，产业转型升级一直是经济发展中不可忽略的问题。FDI是产业结构调整的方式之一，应充分发挥双向FDI的作用。首先，各行业对其所属行业的影响最大，对于夕阳产业应该鼓励资本流出、限制资本流入，对于新兴和重点产业，则应鼓励资本流入、限制资本流出。其次，政府部门应该对产业结构调整有明确的判断，对需要大力发展的行业鼓励外资进入，对落后甚至应该淘汰的行业则应该鼓励行业资本流出和向其他行业转型。最后，对于某些事关经济安全的行业应该采取鼓励其发展的态度，引导内资流入，避免外部资本的冲击，培育其在市场上的竞争力。
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