政府经济管理FDI、出口与区域经济增长*^——异质面板“格兰杰”因果检验的应用雷欣，陈继勇（武汉大学经济与管理学院，湖北 武汉 430072）内容提要：本文运用基于滞后增广向量自回归（LA-VAR）模型和Bootstrap的异质面板“格兰杰”因果检验方法，对中国1987～2010年的省际面板数据进行实证分析，检验外商直接投资（FDI）、出口和经济增长的关系。结果显示，总体上看，FDI、出口和经济增长两两之间存在异质双向因果关系；分开来看，仅有19个省区存在至少一个方向的因果关系，其中84％的省区位于中西部地区。在短期内，中西部地区外商直接投资、出口与经济增长的关系更为紧密。本文的政策涵义是，对部分中西部省区而言，仍有必要扩大招商引资或出口的规模，但对于东部发达地区而言，优化外商直接投资和出口贸易的结构，才是发挥对外开放促进长期经济增长潜力的关键。关键词：外商直接投资；出口；经济增长；LA-VAR模型；Bootstrap中图分类号： 文献标志码：A 文章编号：1002—5766（2012）06—0010—％。因此，即便FDI和出口能够促进中国整体一、引言与文献回顾经济的增长，但其对各地区经济增长的影响效应可改革开放以来，中国经济实现了长达30多年能并不相同（邓淇中、许陈生，2009）。从政策设计的高速增长，与此同时，中国融入世界经济一体化的角度来看，检验和识别对外开放对各地区经济发的进程也不断加快。2010年，中国实际利用外资展的具体影响，为制定差异化的区域外资利用和出亿美元，占全球外商直接投资总额的％，口政策提供定量依据，对于缩小地区差距，实现区仅次于美国位列全球第二；商品货物出口额高达域协调均衡发展，具有重要的现实意义。亿美元，占全球出口总额的％，位居全现有理论和实证研究发现，FDI、出口和经济增球第一（WTO，2011）。据此，学术界和决策部门普长之间存在复杂的交互关系。“FDI促进增长”的遍认为，外商直接投资（FDI）和出口的迅速增长是假说认为，FDI通过增加资本积累、实现知识溢出以推动中国经济高速增长的重要因素（康赞亮、张必及增进市场竞争（Borensztein等，1998）等渠道，能松，2006）。够促进东道国的经济增长；“出口引致增长”的假说然而，作为一个发展中大国，中国各地区的对则认为，出口通过提高规模经济的潜力、促进知识外开放水平极不均衡。1987～2010年东部地区累溢出、缓解外汇限制为进口先进技术和设备创造条积FDI占全国的比重是％，累积出口额占全国件（Grossman & Helpman，1991；Esfahani，1991）等途的比重是％；相比之下，中部地区上述比重分径，有助于提高出口国的生产率，促进出口国的经别为％和％，西部地区则仅为％和济增长。然而，因果关系也可能具有相反的方向。收稿日期：2012-04-07*基金项目：国家社科基金重大项目“后金融危机时代中国参与全球经济再平衡的战略与路径研究”（11&ZD008）；教育部人文社科青年基金项目“外商直接投资与中国适度收入不平等问题研究”（11YJC790075）。作者简介：雷欣（1983-），女，湖北武汉人。讲师，经济学博士，研究领域是世界经济、国际投资。E-mail:leixin8317@；陈继勇（1953-），男，湖北应城人。教授，经济学博士，研究领域是世界经济、国际投资。E-mail:cjyhubei@。
比如，“增长吸引FDI”的假说认为，东道国的经济VAR模型的已有研究相比，本文构建的异质面板发展水越高，越能吸引外资流入（Lee & Rana，VAR模型和因果检验技术，允许变量系数是异质1986）；“增长驱动出口”的假说则认为，经济增长的，而且在变量是非平稳的情况下因果检验依然有能够创造或提高某些行业的比较优势，从而推动进效。因此，可以对各省区FDI、出口和经济增长的差一步的专业化和出口（Konya，2006）。更为复杂的异化关系进行系统识别，从而揭示出不同省区对外是，出口和FDI之间也存在交互关系，Hsiao & Hsiao经济行为与经济增长的复杂关系。（2006）发现，出口贸易额的增加推动了FDI流入额的增加，从而证实了“出口吸引FDI”的假说；“FDI二、实证方法与数据推动出口”的假说也得到部分研究的支持（Aizen-1、实证方法man & Noy，2006）。（1）LA-VAR模型。在面板数据结构下，构建有鉴于此，在检验FDI、出口和经济增长的相互如下三元向量自回归模型，检验外商直接投资、出关系时，内生性是无法回避的难题。目前，实证研口和经济增长的相互关系：究三者关系的主流方法是将三个变量都视为内生变量，构建和估计向量自回归模型（VAR），采用格兰杰因果检验法，确认和识别三个变量间的因果关系和方向。在这一分析框架下，国内既有文献可以分为两类：一是利用各省区的面板数据，在假设参数同质的前提下，采用OLS、固定效应或动态GMM对面板VAR模型进行估计，进而通过Wald系数检验，识别FDI、出口和经济增长的因果关系（姚树洁、韦开蕾，2008）；二是利用分省区的时间序列数据，分别构建向量自回归（VAR）模型，对各省区三个变量的关系进行独立的因果检验（孙秋霞、高齐圣，2010）。前者利用了面板数据提供的额外信息，但对参数施加了不符合实际的同质性假定，根据Pesaran & Smith（1995）的研究，如果将异质的动态特征假定为同质，其中，下标i=1，2，…，N，定义截面个体单位；则估计结果将是有偏的和不一致的；后者将每个省区下标t=1，2，…，T，定义时期；cg^_i、c^f_i和c^e_i为个体固定隔离开来，虽然考虑了各省区三个变量关系的参数异效应项；εg^_（i，t）、ε^f_（i，t）、ε^e（_i，t）为在个体间服从独立同分布的质性，但却忽略了省区与省区之间的截面相关性，得误差项；gdp、fdi和export分别为实际国内生产总值到的检验结果依然可能存在偏误。（GDP）、实际外商直接投资和实际出口额的对数本文采用基于LA-VAR模型和Bootstrap的异值；α、β、γ为滞后变量的待估系数，允许在截面个质面板因果检验技术，对中国省一级的FDI、出口和体间不同。经济增长的因果关系进行实证检验。本文的不同“格兰杰”因果检验是一种特殊的Wald系数检之处在于：（1）与基于时间序列数据的已有研究相验，即检验VAR模型中滞后变量子集系数的联合显比，本文利用中国的省级面板数据，构建包含FDI、著性。 Wald检验的合理性建立在渐进理论的基础出口和经济增长三个内生变量的面板VAR模型，上，而渐进理论只有在变量是平稳时才有效。当变采用Bootstrap抽样技术，将省区与省区之间的截面量非平稳时，Wald统计量具有非标准的渐进分布，相关性予以控制，从而提高了统计推断的有效性和“格兰杰”因果检验不再有效。为处理因果检验中“格兰杰”因果检验的准确性；（2）与采用同质面板变量的非平稳性，Toda & Yamamoto（1995）提出了
LA-VAR方法，通过构建一个水平变量组成的VAR方程间和截面个体间不同。模型，忽略变量间可能的非平稳性和协整性，最大（2）嵌套“格兰杰”因果检验。基于LA-VAR模限度地减小前定检验偏误，同时能够保证不同截面型的异质面板因果检验包含以下两个层次的内容：个体间格兰杰因果检验的结果可比。该方法的核①个体检验。根据Waldx^2统计量，检验第i个心内容有两点：一是在构建和估计水平变量VAR截面个体（i=1，2，…，N）是否存在变量间的因果关模型时，过渡设定变量的滞后阶数，即引入额外的系。以FDI到GDP的单向因果检验为例，如果方程k^i+1，k^i+2，…，d_（maxi）个滞后变量，d_（maxi）是截面个体i（1）中FDI滞后变量的系数αf^_（ij）（j=1，2，…，k_i）不全所有变量可能的最大单整阶数；二是在进行Wald为零，则第i个截面个体存在FDI→GDP的单向“格检验时，只对前k_i个滞后变量的系数进行联合显著兰杰”因果关系（原假设为“FDI不是GDP的格兰杰性检验，此时Wald统计量服从渐进x^2分布。方程原因”）；进而，如果方程（1）中至少存在一个FDI滞（1）、方程（2）和方程（3）构成的模型即为LA-VAR后变量的系数为正且统计显著，则“FDI促进增长”模型。其中，k_i为滞后阶数，在实证分析中通过“赤的假说成立。表1汇报了FDI、出口和GDP两两之池信息准则（AIC）”确定。本文构建的LA-VAR模间因果关系和对应假说的个体检验内容，留待实证型，考虑了充分的异质性，允许变量系数、k_i、d_（maxi）在部分检验。表1 个体因果检验内容②联合检验。以个体检验为基础，构建Fisher量和Fisher统计量的实证分布，据此进行统计推断。统计量，检验全部截面个体是否存在变量间的异质以检验FDI→GDP的单向“格兰杰”因果关系因果关系。Fisher统计量的公式如下：为例（其他因果关系的检验与之相同），Bootstrap程序如下：第一步：采用ADF检验，确定LA-VAR系统中其中，p_i是第i个截面个体Waldx^2检验统计量每个截面个体变量的最大单整阶数（d_（maxi））。进而的p值。当不存在截面相关性时，λ服从自由度为对每个截面个体分别采用OLS估计方程（1），根据2N的x^2分布，原假设为“存在从X到Y的异质格兰AIC准则，选择滞后阶数k_i。杰因果关系”。根据上文构建的LA-VAR系统，本文第二步：根据第一步获得的k_i和d_（maxi），在不存需要计算六个Fisher统计量，分别用于检验六个方在因果关系的原假设下（■），重向的格兰杰因果关系。新运用OLS估计方程（1），获得每个个体的残差项：（3）Bootstrap程序。对每个截面个体，可以用OLS分别估计方程（1）～方程（3），参数估计量是一致的和渐进有效的（Konya，2006）。然而，当截面个体间存在交叉相关时，由于无法利用面板数据提供（4）的额外信息，Wald个体检验统计量和Fisher联合检第三步：根据Stine（1987）的建议，对残差项进验统计量不再具有标准的渐进分布。因此，为处理面行中心化处理：板数据中的截面相关性，本文运用Emirmahmutogl &（5）Kose（2011）开发的Bootstrap程序，获得Waldx^2统计
其中，数据来源：1987～2010年出口额、GDP和不变进而，本文将这些残差价格计算的GDP指数数据来源于《新中国60年统构建为一个矩阵按列对该矩阵进行有放计资料汇编》和2010～2011年的《中国统计年鉴》；回的重复抽样，以保证残差项的截面协方差结构不1987～2010年的FDI数据来源于《新中国60年统变，获得Bootstrap残差为计资料汇编》，2009年和2010年的FDI数据来源于第四步：根据Bootstrap残差，在原假设下获得各省区的统计公报。GDP的Bootstrap样本：三、实证结果与分析1、变量平稳性检验结果表2汇报了29个省区实际GDP、FDI和出口额（6）对数值的ADF单位根检验结果。可以看到：第五步：用（1）对同一个变量而言，各省区变量的平稳性gdp^*_（i，t）替代gdp_（i，t），不施加任何参数约束，重新估计方程（1）并计算个体存在显著差异。比如，上海、浙江的GDP是平稳序Waldx^2统计量，进而，根据N个截面个体Waldx^2统计量的P值，计列，而天津等七个省区的GDP是一阶差分平稳序算列，其余省区的GDP则是二阶差分平稳序列；内蒙Fisher检验统计量。第六步：重复第三步～第五步古、福建、广东、海南的出口是平稳序列，天津的出1000次，获得口是一阶差分平稳序列，其余省区出口都为二阶差Waldx^2统计量和Fisher统计量的Bootstrap实证分布，据此构建个体检验和联合检验的置信区间，进分平稳序列；山西等九个省区的FDI是平稳序列，行异质面板数据格兰杰因果检验。北京等十五个省区的FDI是一阶差分平稳序列，其余五个省区FDI为二阶差分平稳序列。这从一个2、数据本文选取中国大陆地区29个省（自治区、直辖侧面反映出，对面板VAR模型作同质性假定，将会市）带来严重的模型设定偏误。1987～2010年的面板数据，检验FDI、出口和经济增长的关系。由于西藏和青海的数据缺失较为（2）对同一个省区而言，三个变量的单整阶数严重，故将其从样本中剔除。此外，之所以将样本都不相同（陕西、甘肃和宁夏除外）。以浙江省为的起始年份设定为例，GDP是平稳序列，出口是非平稳的一阶单整序1987年，是因为此前多个省区的列（单位根），FDI是非平稳的二阶单整序列，因此，FDI数据缺失严重。FDI和出口额的原始数据都以美元计值，根据历年人民币与美元的汇率（年平均浙江省所有变量可能的最大单整阶数d_（max）等于2。价），将其折算成人民币计值。所有变量都用表2最后一列汇报了各省区的d_（maxi）值。由于无法确GDP平减指数平减，剔除价格波动的影响。在实证分析保变量在进行相同阶数的差分之后，能够同时实现过程中，所有变量都取对数值。平稳，因此，构建差分VAR模型的思路不可行。表2 ADF单位根检验结果（含常数项）
2、“格兰杰”因果检验结果中，Fisher统计量的实证分布由上述Bootstrap程序本文运用Breusch & Pagan（1980）提出的LM获得。对六个方向的因果关系而言，即便是在10％检验统计量，对样本的截面相关性进行检验。经的显著水平上，都无法拒绝“存在异质因果关系”的过计算，LM统计量等于，自由度为406，由此原假设，因此，FDI、出口和经济增长两两之间存在表明，截面个体间存在显著的相关性（显著水平为异质双向因果关系。1％）。因此，必需采用Bootstrap程序构建因果检验个体“格兰杰”因果检验能够进一步反映异统计量的置信区间。质因果关系在各省区的具体表现。表4～表6汇表3汇报了联合“格兰杰”因果检验结果，其报了个体“格兰杰”因果检验的Waldx^2统计量表3 联合“格兰杰”因果检验结果（Fisher检验）和P值，可以看到，面板Bootstrap的P值总是高于截面OLS的P值，也就是说，当考虑了截面相关性以后，相对而言更难以拒绝原假设。本文以x_2统计量的Bootstrap P值作为判断因果关系存在与否的证据。此外，对存在因果关系的地区，表7汇报了LA-VAR模型中滞后原因变量的系数符号。表4 个体“格兰杰”因果检验结果
表5 个体“格兰杰”因果检验结果（续一）
表6 个体“格兰杰”因果检验结果（续二）
表7 存在因果关系地区LA-VAR模型中省区的出口是FDI的“格兰杰”原因（显著性水平至滞后原因变量的符号少为10％），其中，东部地区是北京和广东两省市，中部地区是安徽和湖南两省，西部地区是宁夏自治区。除北京外，其余省区至少有一个出口滞后变量的系数显著为正，因此“出口吸引FDI”的假说仅在这四个省区成立；（5）四个省区的GDP是出口的“格兰杰”原因（显著性水平至少为10％）。这四个省区都属于西部地区，分别是内蒙古、广西、贵州和新疆。但只有广西有一个GDP滞后变量的系数显著为正，因此，“增长驱动出口”的假说仅在广西成立；（6）九个省区的出口是FDI的“格兰杰”原因（显著性水平至少为10％），其中，东部地区是北京和山东两省区，中部地区是安徽省，西部地区是广西、云南、陕西、甘肃、宁夏和新疆。除甘肃和新疆外，其余省区至少有一个出口滞后变量的系数显著为正，因此，“FDI推动出口”的假说在其余七个省区成立。综合个体检验的结果可以发现，变量间的双向因果关系比较少见。只有新疆存在出口和增长间的双向因果关系，北京、安徽和宁夏存在FDI和出口间的双向因果关系。3、对检验结果的进一步讨论在全部29个省区中，仅有19个省区存在至少一个方向的因果关系，其中84％以上的省区位于中西部地区，另有10个省区三个变量间不存在任何个体检验结果总结如下：（1）七个省区的FDI因果关系，其中包括天津、辽宁、上海、浙江、江苏、是GDP的“格兰杰”原因（显著性水平至少为福建、海南这样一些东部沿海开放省区。上述检验10％），其中，中部地区是河南和湖北两省，西部地结果似乎与通常的直觉并不相符，也与部分单个省区是广西、重庆、贵州、云南和新疆五个省区。除贵区的时间序列研究结论不一致。综合来看，本文检州以外，其余六个省区至少有一个FDI滞后变量的验结果异于既有研究的原因可以归结为：（1）模型系数显著为正（且没有滞后变量的系数显著为负，设定不同。本文的“格兰杰”因果检验以三元VAR下同），因此，“FDI促进经济增长”的假说在该六个模型为基础，而既有研究大部分是以二元VAR模型省区成立；（2）五个个省区的出口是GDP的“格兰为基础。比如，程桂云（2007）基于二元VAR模型，杰”原因（显著性水平至少为10％），其中，中部地发现辽宁的GDP和出口之间存在双向“格兰杰”因区是山西和河南两省，西部地区是重庆、四川和新果关系，从而与本文的结论不同；（2）对变量非平稳疆三个省区。五个省区至少有一个出口滞后变量性的处理不同。本文通过构建LA-VAR模型，确保的系数显著为正，因此，“出口促进经济增长”的假变量非平稳时格兰杰因果检验依然有效，而既有单说在这五个个省区都成立；（3）四个个省区的GDP省份的研究对变量非平稳性要么不作处理，要么采是FDI的“格兰杰”原因（显著性水平至少为用差分VAR模型或VECE模型进行估计（李建春10％），其中，东部地区是北京市，中部地区是安徽等，2005），从而导致其研究结论与本文不可比；和江西两省，西部地区是宁夏。只有北京和江西至（3）考虑了截面相关性。如前所述，本文基于面板少有一个GDP滞后变量的系数显著为正，因此“增Bootstrap P值来判断因果关系是否成立，因此更难长吸引FDI”的假说仅在这两省市成立；（4）五个个以拒绝原假设。国内既有研究并没有考虑这一问
题。比如，孙秋霞、高齐圣（2010）对山东省出口、成立，需要进一步的深入研究。需要强调的是，本FDI和经济增长因果关系的检验结果与本文基本一文的格兰杰因果检验揭示的是变量间的短期因果致，唯一不同的是，他们发现，山东省存在从增长到关系。虽然大部分省区不存在某一或全部方向的出口的单向因果关系，而从本文表6可以看到，如因果关系，却并不意味着这些地区在长期内FDI、出果以截面OLS P值为依据，确实应接受这一因果关口和经济增长不存在任何关系。事实上，上面提及系，但如果以Bootstrap P值为依据，则不应接受这的绝大部分研究都发现，三个变量间存在协整关一因果关系。系。不过，由于没有考虑面板数据信息，这些结论也有不少研究得到与本文相同或类似的结论。的可靠性有待检验。因此，进一步的研究方向是，杜江、郝凯、王亚（2010）利用面板变系数模型检验运用异质面板协整检验，揭示不同地区变量间的长了FDI对经济增长的同期影响，结果发现，FDI对期均衡关系。中、西部地区经济的影响较东部地区更为明显；毛新雅、姚宇（2009）甚至发现FDI对东部地区经济增四、基本结论与政策建议长起着负面影响，但作用力度很小；徐建军、汪浩瀚本文运用基于LA-VAR模型和Bootstrap的异（2007）发现，在短期内，长三角地区的FDI不是经质面板格兰杰因果检验方法，实证分析中国1987～济增长的格兰杰原因，而出口和GDP之间也不存在2010年外商直接投资、出口和区域经济增长的相互任何方向的因果关系。关系。该方法将“格兰杰”因果检验应用于面板数如果本文的检验结果是可靠的，那么该如何解据结构，不仅允许个体间存在异质因果关系，而且释中西部地区对外开放行为与经济增长关系更为还允许变量非平稳且单整阶数不同，因而具有广泛紧密的结果呢？可能的解释是：中西部地区FDI对的适用性，为类似的研究提供了可靠的实证分析经济增长的促进作用更为明显，可能与外资利用的框架。结构有关。目前，进入中国的外商直接投资仍然以本文的实证结果显示，总体来看，FDI、出口和劳动密集型和加工型为主，资本和技术密集型比重经济增长两两之间存在双向因果关系，但因果关系偏低，FDI对本地企业的知识溢出效应有限，FDI主在不同省区之间具有异质性；分开来看，十九个省要起着增加当地资本积累的作用。在东部地区，本区存在至少一个方向的因果关系，其中84％的省区地投资比较充足，本地企业竞争力也比较强，外资位于中西部地区。短期内，中西部地区对外开放与的进入可能对本地投资产生挤出效应（杜江、郝凯、经济增长的关系更为紧密；十二个中西部省区的外王亚，2010），抑制了本地企业的发展；而中西部地商直接投资或出口贸易，有助于促进地区经济增区资源和劳动力丰富，但资本缺乏，外资进入补充长，其中河南、重庆和新疆的FDI和出口都是推动了本地企业的不足，形成资本、劳动和资源的有效经济增长的积极因素；经济增长对FDI和出口的反结合，从而能更好地促进当地经济发展。同样，目向促进作用却不明显，仅有三个省区存在增长对前中国出口商品结构仍以低附加值的初级产品和FDI（北京、江西）或出口（广西）的促进作用。根据制造业产品为主，出口商品结构不合理，出口的知上述结论，本文提出以下政策建议：识溢出效应可能并不明显。受国外对技术进口的（1）对于部分中西部省区而言，外商资本通过限制，出口带来的巨额外汇储备也无法购买到中国弥补内资不足，出口通过弥补内需不足，依然是推需要的高新技术或产品。因此，出口对供给或生产动地区经济增长的有效途径，在这些地区进一步扩方面的影响并不明显，其对经济增长的拉动作用主大招商引资或出口规模，具有重要的现实意义。为要体现为内需的补充。在东部地区，国内需求相对此，应着重从如下两方面入手，推动中西部地区外旺盛，而中西部地区内需不足更为凸显，因而出口资利用和出口规模的增长：一是优化投资环境，降通过补充内需不足拉动经济增长的效应，在中西部低FDI的投资成本。通过规范市场秩序、消除劳动地区可能更为突出。力流动障碍、降低土地成本、增强金融支持、提高政对于其他方向的因果关系，也可以作类似的解府服务水平等举措，提升中西部地区对外商资本的释，限于篇幅，此处不再赘述。当然，上述推断是否吸引力；二是发挥资源和产业的相对优势，促进对
外贸易增长。充分利用中西部地区的自然资源和用方式。支持和引导外商资本在中国开展跨国并劳动力成本优势，大力发展能源产品、矿产品、绿色购、设立创业投资基金、设立总部或研发中心等形农副产品、劳动密集型产品等出口贸易。式的投资，提高外资利用的层次；三是优化出口商（2）对于东部地区的省区而言，短期内外商直品结构。在积极推进产业结构优化升级的基础上，接投资和出口对经济增长并无立竿见影的效果，为重点发展高附加值的机电产品、高新技术产品、生实现对外开放促进长期经济增长的潜力，更为关键物制药产品等新兴行业的出口，同时提升劳动密集的是优化外商直接投资和出口商品的结构，从注重型产品的质量和档次，努力发展服务贸易，促进加数量向注重质量转变，吸引高质量外资的进入或推工贸易转型升级。动高附加值产品的出口。为此，应主要从以下三方（3）无论是对东部发达地区还是中西部欠发达面入手，提高东部地区FDI和出口的质量：一是优地区而言，吸引外资和拓展出口的关键不在于经济化利用外资的产业结构。主要是鼓励外商资本进增长，而在于制度和政策的优化。应进一步完善外入高新技术产业、新能源和新材料产业、现代服务贸体制、金融制度、产业发展政策等相关制度和政业等高附加值行业，发挥外商资本在推动自主创策体系，为吸引更多优质外资的进入以及推动更多新、产业升级等方面的积极作用；二是创新外资利高价值产品的出口提供制度和政策保障。参考文献：[1]Aizenman, J. and Noy, I. FDI and Trade-TwoVway Linkages? [J]. The Quarterly Review of Economics and Finance,2006,(46) : 317-337.[2] Borensztein, E. , De Gregorio, J. , and Lee, J. W. How does Foreign Direct Investment Affect Economic Growth? [J].Journal of International Economics, 1998 , (45) : 115-135.[3] Chowdhury, A. , Mavrotas,G. FDI and Growth: What Causes What? [J]. The World Economy, 2006,(29) :9-19.[4]Emirmahmutoglu, F. , Kose, N. Testing for Granger Causality in Heterogeneous Mixed Panels [J] . Economic Modeling,2011, (28) : 870-876.[5]Esfahani, Hadi Salehi. Exports, Imports, and Economic Growth in Semi-industrialized Countries.[J]. Journal of Develop-ment Economics, 1991 , (35) : 93-116.[6] Grossman, Gene M. and Helpman, Elhanan. Trade, Knowledge Spillovers, and Growth[J]. European Economic Review,1991, (35) : 517-526.[7] Hsiao, F. S. T. and Hsiao, M. C. W. FDI, Exports, and GDP in East and Southeast Asia-Panel Data versus Time-series Cau-sality Analyses[J]. Journal of Asian Economics, 2006 , (17) : 1082-1106.[8] Konya, L. Exports and Growth: Granger Causality Analysis on OECD Countries with a Panel Data Approach[J]. EconomicModeling, 2006,(23) : 978-992.[9] Nair-Reichert, U. and Weinhold, D. Causality Tests for CrossVCountry Panels: A New Look at FDI and Economic Growth inDeveloping Countries[J]. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 2001, (63) : 153-171.[10]程桂云.对外贸易与经济增长：基于辽宁省的实证分析和检验[J].北京：国际贸易问题，2007，（2）[11]邓淇中，许陈生.FDI、对外贸易对区域经济增长的影响——以湖南省为例[J].北京：经济管理，2009，（3）.[12]杜江，郝凯，王亚.FDI对我国区域经济增长贡献及其差异研究[J].太原：山西大学学报，2010，（11）.[13]康赞亮，张必松.FDI、国际贸易及我国经济增长的协整分析与VECM模型[J].北京：国际贸易问题，2006，（2）.[14]李建春，陈瑶，张宗益.出口贸易对我国经济增长效用的地区差异性研究[J].北京：财贸经济，2005，（5）.[15]毛新雅，姚宇.外商直接投资、对外贸易与经济增长——中国东部地区的实证[J].长春：工业技术经济，2009，（9）.[16]孙秋霞，高齐圣.FDI、对外贸易与经济增长的协整性研究——以山东省为例[J].太原：技术经济与管理研究，2010，（11）.[17]徐建军，汪浩瀚.新开放条件下外资、外贸与长三角区域经济增长关系研究[J].北京：国际贸易问题，2007，（8）.[18]姚树洁，韦开蕾.中国经济增长、外商直接投资和出口贸易的互动实证分析[J].北京：经济学季刊，2007，（10）.
FDI,Export and Regional Economic Growth——An Application of Heterogeneous Panel Granger Causality TestLEI Xin, CHEN Ji-yong(Wu Han University, Wuhan, Hubei, 430072, China)Abstract:This article uses Granger Causality test for heterogeneous panel data which is based on LA-VARmodel and Bootstrap as well as China's provinces data from 1987 to 2010 to check the relationships among FDI、Ex-port and economic growth. This article is organized as follows: the firstsection is introduction and research reviews;the second section demonstrates the empirical method and data; the third sectionreports the empirical results; thelast section provides some conclusions and policy differences of this article include as follows:(1) Compared with previous studies based on time series da-ta, this article uses the Chinese provincial panel data and constructs a panel VAR model which includes the threevariables of FDI, export and economic growth. In order to improve the validity of statistical inference and the accu-racy of Granger causality test, we utilize Bootstrap sampling technique to control the cross-section correlation amongthe provinces; (2) compared with previous studies based onhomogeneous panel VAR model, this article constructsa heterogeneous panel VAR model and causality test method, which allowsthe variable coefficients are heterogene-ous and Granger causality test is still valid when variables are non-stationary. Therefore, we can identify the differ-ential relationship of FDI, exports and economic growth among Chinese provinces so that we can reveal the complexrelationships between openness and economic growth of different empirical results show: Firstly, according to the joint Granger causality test results with the empirical dis-tribution of Fisher statistics from Bootstrap, we cannot refuse the original assumption that there exist heterogeneouscausal relationships among FDI, export and economic growth even in 10% significance level. Secondly, accordingto the individual Granger causality test results, only 19 provinces have at least one direction of causality, of which84% are located in the central and western regions. In a short, the relationships among FDI,Export and economicgrowth are closer in the central and western regions. Furthermore, a point must be emphasized is that the Grangercausality test reveals the short-term causal relationship between the variables. Although most of the provinces doesnot exist one or all directions causality, which does not means that there isn't any relationship among FDI, exportand economic growth in the long on the above findings, we propose the following policy recommendations: Firstly, for parts of the centraland western provinces in China, FDI and export are still the efective way to promote regional economic growth,through making up for the shortage of domestic investment and consumption respectively. So, in these regions, ithas important practical significance to expand the scale of FDI or export. To this end, we should focus on the fol-lowing two aspects: (1) optimize the investmentenvironment to reduce the investment cost of FDI; (2) exploit therelative advantages of resources and industries to promote export , for most of the eastern provinces in China, FDI and export have no immediate effects on regionaleconomic growth in the short term. So, it is more critical to optimize the structure of foreign direct investment andexport commodities in order to promote the long-term economic growth. To this end, we should focus on the follow-ing three aspects which is good to improve the quality of FDI and exports of the eastern region: (1) optimize the in-dustry structure of Utilization of foreign capital; (2) innovate the mode of utilization of foreign capital; (3) opti-mize the structure of export but not least, for eastern areas as well as central and western areas, the key factor to attract foreign in-vestment and expand export is the optimization of institution and policy, but not economic growth. It is important tofurther improve the foreign trade system, financial system, industrial development policy etc. in order to providethe institution and policy support for attracting more high-quality foreign capital and promoting more high-valuedcommodities Words:FDI; export; economic growth; LA-VAR model; Bootstrap（责任编辑：舟山）
