發(fā)布時(shí)間：2017-06-15 18:05

  本文關(guān)鍵詞：影響五個(gè)東非國(guó)家外國(guó)直接投資的決定因素:面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：本研究從國(guó)家特點(diǎn)的角度分析了東非五國(guó),即(坦桑尼亞、肯尼亞、烏干達(dá)、盧旺達(dá)和布隆迪)吸引外商直接投資的決定因素,確認(rèn)了東非五國(guó)中影響外國(guó)投資者決定是否投資該地區(qū)的最顯著因素。本研究共分為以下六個(gè)主要章節(jié)：第1章：包含研究的概述和動(dòng)機(jī),其中包括問(wèn)題的陳述、研究的目的、研究的問(wèn)題、研究的意義、范圍和限制。第2章：評(píng)論相關(guān)文獻(xiàn),其中包括從東非國(guó)家開(kāi)展的研究中,選定實(shí)證文獻(xiàn)進(jìn)行回顧,以及發(fā)達(dá)國(guó)家、發(fā)展中國(guó)家和新興國(guó)家所進(jìn)行的綜合性研究,也包括運(yùn)用折衷論,對(duì)外商直接投資發(fā)生的基本條件進(jìn)行理論性思考。第3章：本章包括東非共同體的總體概覽,外商直接投資東非共同體成員國(guó)的趨勢(shì)概述,外商直接投資的行業(yè)分布分析和外商直接投資五國(guó)的起源。第4章：提出本研究所使用的方法,模型設(shè)定,闡明了數(shù)據(jù)類(lèi)型和來(lái)源,簡(jiǎn)要說(shuō)明了所涉及的變量,并在本章進(jìn)行全部的數(shù)據(jù)分析。第5章：分析并解釋上一章所得出的所有結(jié)果。第6章：總結(jié)所有的研究發(fā)現(xiàn),并提出主要的政策建議和研究的貢獻(xiàn)。本章也提出東非共同體國(guó)家可從其他新興國(guó)家吸取的教訓(xùn),以及研究的局限性和對(duì)未來(lái)研究工作的建議。1.問(wèn)題的陳述東非國(guó)家就像許多其他發(fā)展中國(guó)家,都在爭(zhēng)相吸引更多的來(lái)自發(fā)達(dá)國(guó)家的外商直接投資。吸引外商直接投資的主要原因是由于它們面臨高額預(yù)算赤字、低儲(chǔ)蓄率和投資率、高失業(yè)率和就業(yè)不足率。另外,大多數(shù)東非共同體國(guó)家的主要出口主要依賴農(nóng)產(chǎn)品,如茶葉、咖啡等,經(jīng)常受到國(guó)際市場(chǎng)上價(jià)格波動(dòng)的影響。在這種情況下,外商直接投資似乎能發(fā)揮顯著的作用。為了提高外商直接投資對(duì)東非共同體地區(qū)的流入,這五國(guó)大多數(shù)政府都建立了投資機(jī)構(gòu),其工作任務(wù)是增加各國(guó)的投資。然而,盡管做出了努力,投資額與其他國(guó)家和其他區(qū)域集團(tuán)相比(見(jiàn)表1)仍然非常低。因此,本研究目的是對(duì)外商直接投資東非共同體地區(qū)的決定因素,提供明確的觀點(diǎn)和理解。很明顯,外商直接投資可以帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,但值得注意的是,一個(gè)國(guó)家利用這種經(jīng)濟(jì)發(fā)展的能力,可能會(huì)受到內(nèi)部或外部不同因素對(duì)經(jīng)濟(jì)的限制,因此需要繼續(xù)研究并確定吸引和保持外商直接投資的重要因素。開(kāi)展本研究的原因包括：東非共同體成員國(guó)的外商直接投資流入水平是最低的,在其他發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體和新興經(jīng)濟(jì)體,如中國(guó)、巴西、菲律賓和印度等的外商直接投資達(dá)到顯著性水平。事實(shí)上,Chenery和Strout(1966年)發(fā)展了兩缺口理論,該理論解釋了為什么像東非共同體成員國(guó)等發(fā)展中國(guó)家最需要引入外商直接投資,因?yàn)樗麄冃枰渥愕耐獠抠Y源,以填補(bǔ)其經(jīng)濟(jì)中“儲(chǔ)蓄和外匯缺口”,這通常與資本積累和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的快速有關(guān),目的是消除貧困和改善人民的生活水平。2.本研究的目的本研究主要目的是探討和找出1980年至2014年期間影響外商直接投資流入東非國(guó)家(坦桑尼亞、肯尼亞、烏干達(dá)、盧旺達(dá)和布隆迪)的主要因素,這些因素也是確認(rèn)影響外國(guó)投資者決定是否投資該地區(qū)的最重要的因素。本研究的其他具體目標(biāo)有：1、估算外商直接投資于東非共同體國(guó)家的主要決定因素。2、研究外商直接投資的短期和長(zhǎng)期變量的因果關(guān)系。3、調(diào)查外商直接投資的行業(yè)分布,并顯示五個(gè)東非共同體成員國(guó)的目前行業(yè)分布情況。4、根據(jù)研究結(jié)果提出政策建議。3.實(shí)證模型設(shè)定、估算方法和數(shù)據(jù)來(lái)源3.1.面板數(shù)據(jù)方法本研究采用了面板數(shù)據(jù)方法。運(yùn)用這種方法使我們能確定多個(gè)國(guó)家的行為,而不是分析單個(gè)國(guó)家的行為。通常,該方法考慮到個(gè)體異質(zhì)性,同時(shí)還允許分析大量數(shù)據(jù)點(diǎn),從而提高數(shù)據(jù)估算結(jié)果效率。面板數(shù)據(jù)可能存在群體效應(yīng)、時(shí)間效應(yīng)、或同時(shí)兩者兼?zhèn)�。這些效應(yīng)可能是固定效應(yīng)或隨機(jī)效應(yīng)。固定效應(yīng)模型通常假定跨組或時(shí)間段截距的差異,而隨機(jī)效應(yīng)模型則假設(shè)誤差方差的差異。本研究采用豪斯曼檢驗(yàn)在兩種方法之間進(jìn)行選擇。我們的主要模型描述如下In FDIit=β0+β1 ln MKSZit+β2 In OPENit+β3 In INFRAit+β4 ln EXRit+ζit上述公式已變換成自然對(duì)數(shù)函數(shù),記為“l(fā)n”,原因是,由于時(shí)間序列數(shù)據(jù)在大多數(shù)發(fā)展中國(guó)家存在銳度,如本文對(duì)東非共同體國(guó)家數(shù)據(jù)的研究(Karagol, 2006年),導(dǎo)致簡(jiǎn)單的線性設(shè)定通常產(chǎn)生低效和不可靠的實(shí)證結(jié)果。這將使我們能夠獲得公正的、更好的、彈性形式的實(shí)證證據(jù)(Sezgin,2004年)。其中：lnFDI=外商直接投資,lnMKSZ=市場(chǎng)規(guī)模,lnOPEN=經(jīng)濟(jì)的開(kāi)放性,lnINFRA=基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展,lnEXR=匯率,市場(chǎng)規(guī)模=lnMKSZ,i=國(guó)家,t=時(shí)間段。所有的變量都有一個(gè)正號(hào)(即B10, B20, B30, B40)并按以下指標(biāo)計(jì)量：市場(chǎng)規(guī)模(lnMKSZ)按所在國(guó)的人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值,開(kāi)放性(lnOPEN)按出口和進(jìn)口占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比例,基礎(chǔ)設(shè)施(lnlNFRA)按鐵路線路(總路線覆蓋的公里數(shù)),匯率(lnEXR)按美元對(duì)各國(guó)本幣的實(shí)際匯率。其他檢驗(yàn)亦有進(jìn)行,如面板單位根檢驗(yàn)、面板協(xié)整、面板向量誤差糾正模型、面板格蘭杰因果檢驗(yàn)、面板方差分解和面板脈沖響應(yīng)函數(shù)等,以確保變量的穩(wěn)定性,避免有偏結(jié)果。3.2面板單位根檢驗(yàn)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的一個(gè)問(wèn)題是,如果自變量具有作為因變量的潛在趨勢(shì),它們可能顯得比實(shí)際具有更大的意義。為確保我們估算的方程無(wú)誤,檢驗(yàn)所檢查變量的平穩(wěn)性是很重要的。因此,應(yīng)該通過(guò)采用兩種不同類(lèi)型的試驗(yàn)對(duì)序列的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn),即Levin、Lin和Chu(2002年)和Hadri(2000年)。3.3結(jié)構(gòu)向量自回歸模型(VAR-模型)在三個(gè)部分中采用了該方法,以檢查外商直接投資及其決定因素之間的短期、長(zhǎng)期的因果關(guān)系(面板協(xié)整、面板向量誤差糾正模型和面板格蘭杰因果檢驗(yàn))。幾個(gè)學(xué)者已運(yùn)用向量自回歸(VAR)的分析方法(Mukharjee和Naka1995年)、Maysami和Sims(2002年年,2001a,2001b)等。3.3.1面板協(xié)整檢驗(yàn)進(jìn)行該檢驗(yàn)以確定非靜態(tài)變量是否已協(xié)整。該方法由Johansen(1988年)開(kāi)發(fā),Juselius(1990年)使用,Pedroni(1997年,1999年和2000年)將之應(yīng)用于面板數(shù)據(jù)分析。3.3.2面板向量誤差修正模型(VECM)進(jìn)行該檢驗(yàn)通常會(huì)產(chǎn)生更好的長(zhǎng)遠(yuǎn)預(yù)測(cè)結(jié)果,這些預(yù)測(cè)結(jié)果結(jié)合在一起具有經(jīng)濟(jì)意義。用于檢查是否存在長(zhǎng)期的均衡關(guān)系。3.3.4面板格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)。進(jìn)行該檢驗(yàn)以便確定回歸中的變量之間的短期關(guān)系或確定一個(gè)經(jīng)濟(jì)變量對(duì)另一個(gè)變量的短期預(yù)測(cè)是否有用。該方法由Granger(1969年)開(kāi)發(fā),由于其優(yōu)勢(shì)而被采用,它比其它方法產(chǎn)生的結(jié)果更具有一致性。4.數(shù)據(jù)來(lái)源本研究使用年度時(shí)間序列(二級(jí))數(shù)據(jù)(1980年至2014年),這些數(shù)據(jù)的選擇是基于研究的可用性和時(shí)間的限制。本研究從1980年開(kāi)始,原因是缺乏1980年之前的一些變量數(shù)據(jù)。采用的是年度數(shù)據(jù),因?yàn)橐荒曛型馍讨苯油顿Y是不常流動(dòng)的長(zhǎng)期現(xiàn)象。此外,在第二章中回顧的大多數(shù)外商直接投資研究,均采用了年度時(shí)間序列數(shù)據(jù)。絕大多數(shù)的數(shù)據(jù)都取自聯(lián)合國(guó)貿(mào)易和發(fā)展會(huì)議、中央統(tǒng)計(jì)局的各類(lèi)出版物、五個(gè)不同國(guó)家的國(guó)民經(jīng)濟(jì)核算、經(jīng)濟(jì)調(diào)查和統(tǒng)計(jì)摘要、國(guó)際金融統(tǒng)計(jì)年鑒、各國(guó)的中央銀行、世界銀行指標(biāo)(WDI,2015年)和財(cái)政部、佩恩表7.1版數(shù)據(jù)等。5.一般性結(jié)論和結(jié)果本研究分析了外商直接投資流入五個(gè)東非共同體成員國(guó)的主要決定因素,涵蓋了1980年到2014年的時(shí)間段。為了進(jìn)行估算,本研究采用了面板數(shù)據(jù)估算方法和其他方法,如VAR-模型。我們?cè)谡{(diào)查中采用了下列選定的變量,如外商直接投資(lnFDI)、市場(chǎng)規(guī)模(lnMKSZ)、開(kāi)放性(lnOPEN)、基礎(chǔ)設(shè)施(lnINFRA)和匯率(lnEXR),結(jié)果如下：首先,我們進(jìn)行了描述性統(tǒng)計(jì),發(fā)現(xiàn)所有變量都具有正平均值和正偏態(tài),除了實(shí)際匯率具有負(fù)偏態(tài)以外,而偏度和峰度的結(jié)果表明,所有的變量經(jīng)對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換后,都接近正態(tài)分布,如圖所示,其偏度和峰度的大小在可接受的范圍內(nèi)。平均值和中位數(shù)有輕微的差異,表示它們彼此比較接近。所有變量的標(biāo)準(zhǔn)偏差均比較低。綜上所述,該數(shù)據(jù)適用于進(jìn)一步的分析。然后,我們繼續(xù)檢驗(yàn)變量的相關(guān)性,結(jié)果顯示,所有四個(gè)變量分別與外商直接投資正相關(guān),與經(jīng)濟(jì)理論相符。此外,該相關(guān)系數(shù)的大小表示多共線性在模型中并非潛在的問(wèn)題。因此,確定所有的變量均適用于本研究。其次,我們進(jìn)行了面板單位根檢驗(yàn),結(jié)果表明,并不是所有的變量水平都恒定,但在一階差分后變?yōu)楹愣?并且它們?yōu)榈入AⅠ(1),這使得它們適合進(jìn)行其他檢驗(yàn),如協(xié)整、向量誤差修正模型和面板格蘭杰因果檢驗(yàn)。第三,我們還對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行了豪斯曼(1978年)檢驗(yàn),以便選擇最佳的方法,用于固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型之間,并確定該約束因子是否關(guān)聯(lián)于單個(gè)效應(yīng)。豪斯曼檢驗(yàn)結(jié)果表明,固定效應(yīng)是用于本研究的最合適的方法,因此,固定效應(yīng)模型的結(jié)果報(bào)告表明,R平方為0.69,這意味著外商直接投資的69%的變化可由模型解釋,而其余則由未包含在模型中的其他因素來(lái)解釋。該模型的一般適用性良好,如0.0000的概率(F統(tǒng)計(jì)量)和統(tǒng)計(jì)的高值(46.51)所示。然而DW的水平較低(為0.81)表示存在序列相關(guān)性,但根據(jù)使用固定效果的事實(shí)估算,它有可能是一致的,即使估算單個(gè)效應(yīng)仍然相關(guān),因此,由于這種獨(dú)特的優(yōu)勢(shì),該模型仍適用于決策策。第四,由于我們選擇的變量已經(jīng)按照Ⅰ(1)程序,然后下個(gè)程序是運(yùn)行結(jié)構(gòu)向量自回歸模型(VAR-模型),以找出三個(gè)階段短期和長(zhǎng)期的因果關(guān)系。首先,我們進(jìn)行面板協(xié)整檢驗(yàn),結(jié)果表明,變量被協(xié)整,因此可以確定,變量之間存在長(zhǎng)期的關(guān)系。然后我們繼續(xù)運(yùn)行面板糾錯(cuò)模型,其滯后長(zhǎng)度(K=2),結(jié)果表明,誤差修正項(xiàng)ECT(-1)的系數(shù)為負(fù)(-0.42)與(0.00)的概率為1%,這樣我們得出結(jié)論,變量之間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系。這也意味著42%是為了返回其平衡水平而進(jìn)行的修正。該結(jié)果是很有意義的,表示面板對(duì)外生沖擊進(jìn)行的調(diào)整過(guò)程是可以接受的。面板預(yù)測(cè)誤差方差分解(FEVDC)結(jié)果表明,在短期內(nèi)對(duì)外商直接投資的自變量的貢獻(xiàn)微乎其微,但從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看,對(duì)外商直接投資的反應(yīng)顯著,與其他自變量相關(guān),用lnEXR (7.36%)、lnOPEN (6.72%)、lnINFRA (5.39%)、及l(fā)nMKSZ(5.1%)分別解釋。結(jié)論是,這些變量對(duì)外商直接投資波動(dòng)的影響,從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看比短期貢獻(xiàn)更大,lnEXR表現(xiàn)出比其他自變量更高的貢獻(xiàn)。因此,這一結(jié)果可幫助戰(zhàn)略決策者按該順序在區(qū)域吸引較大比例的外商直接投資。接下來(lái),我們運(yùn)用了脈沖響應(yīng)函數(shù)(IRF),結(jié)果表明,當(dāng)沖擊應(yīng)用于lnEXR, lnOPEN、lnINFRA和lnMKSZ時(shí),對(duì)lnFDI的脈沖響應(yīng)表明,接近零時(shí)有短期上升趨勢(shì),并且,從長(zhǎng)期看,到未來(lái)20年保持正常數(shù)。其結(jié)果與經(jīng)濟(jì)理論和假設(shè)跡象相符,同時(shí)也證明了以往的研究。最后,進(jìn)行面板格蘭杰因果檢驗(yàn)(granger,1969年),結(jié)果記錄在表19,表明lnFDI和lnMKSZ之間存在5%的單向關(guān)系水平,lnEXR和lnFDI之間存在5%的水平,lnOPEN和lnINFRA之間存在10%的水平,以及l(fā)nINFRA和lnEXR之間存在10%的水平。而lnEXR和lnMKSZ之間存在1%和1%的雙向關(guān)系水平,lnEXR和lnMKSZ之間存在1%和5%的水平,lnEXR和lnOPEN之間在1%和5%的水平,分別意味著對(duì)這些變量有反饋效應(yīng)。因此,從上述一般結(jié)果得出結(jié)論,匯率(lnEXR)能很好地預(yù)測(cè)五個(gè)東非共同體成員國(guó)(EAC)在短期和長(zhǎng)期的外商直接投資(lnFDI)情況,而其他變量如(lnOPEN、lnINFRA和lnMKSZ),按此順序,只能彼此預(yù)測(cè)短期情況,但均對(duì)長(zhǎng)期外商直接投資(lnFDI)有顯著的影響。因此基于該結(jié)果,外國(guó)投資者和政策制定者可以做出正確的決策。6.政策建議因此,基于我們的結(jié)果,提出以下建議：首先,五個(gè)東非共同體成員國(guó)政府應(yīng)重視匯率的變動(dòng),確保其地區(qū)穩(wěn)定性,以吸引潛在的外國(guó)投資者,并增加其外商直接投資流入。因?yàn)?從短期和長(zhǎng)期來(lái)看,匯率變動(dòng)會(huì)對(duì)外商直接投資產(chǎn)生極大的沖擊,所以政策制定者可以利用這一點(diǎn)來(lái)制定更好的決策,但是,在這個(gè)決策過(guò)程中,應(yīng)當(dāng)謹(jǐn)慎行事。其次,由于我們的研究結(jié)果表明,市場(chǎng)規(guī)模是重要的影響因素,近期的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)也表明大部分投資者很可能會(huì)充分利用東非共同體市場(chǎng)的擴(kuò)展(達(dá)1.4億)這個(gè)優(yōu)勢(shì),因此,建議將我們的周邊國(guó)家比如南蘇丹、索馬里、埃塞俄比亞、馬拉維、剛果等進(jìn)行整合,以吸引更多這一水平的外國(guó)投資者。但是在激勵(lì)這種投資者的時(shí)候,我們也需要謹(jǐn)慎刑事,因?yàn)?理論上說(shuō),東道國(guó)還是將生產(chǎn)成本極低的東非共同體成員國(guó)作為其生產(chǎn)基地,以便將產(chǎn)品出口到其它國(guó)家或者供應(yīng)他們國(guó)內(nèi)市場(chǎng),所以,在這種情況下,如Agarwal(1980年)所主張的,市場(chǎng)規(guī)�？赡苁欠浅Ｖ匾�。第三,因此,強(qiáng)烈建議東非共同體的國(guó)家,持續(xù)努力提高基礎(chǔ)設(shè)施水平比如(道路、鐵路、港口和電力供應(yīng))。第四,吸取中國(guó)的教訓(xùn),建議東非國(guó)家對(duì)世界其他地區(qū)謹(jǐn)慎地逐步開(kāi)放。事實(shí)上,在過(guò)去的三十年里,在大部分東方共同體成員對(duì)世界其它地區(qū)開(kāi)放的過(guò)程中,外商直接投資有顯著上升。最后,東非共同體還應(yīng)特別注意農(nóng)業(yè)、制造業(yè)和服務(wù)業(yè)的發(fā)展,因?yàn)?據(jù)觀察,越來(lái)越多的投資者更傾向于投資這些領(lǐng)域。因此,建議東非共同體多樣化發(fā)展,這樣既可以最大限度地利用外商直接投資,創(chuàng)造更多的價(jià)值和就業(yè)機(jī)會(huì),也能促使東非共同體成員國(guó)達(dá)成其目標(biāo)。共同體內(nèi)各國(guó)政府努力改善這三個(gè)領(lǐng)域上的環(huán)境以吸引外商直接投資,這樣達(dá)成的效果就不足為奇了。對(duì)五個(gè)國(guó)家之間的比較發(fā)現(xiàn),以前肯尼亞在吸引外商投資上排名第一,但是近年來(lái),烏干達(dá)和坦桑尼亞分列一二位,肯尼亞第三,盧旺達(dá)第四,布隆迪則排第五。坦桑尼亞和烏干達(dá)在吸引外商投資方面的提高可能要?dú)w功于以下幾個(gè)原因,如他們的改革、近期發(fā)現(xiàn)的石油和天然氣、人力資本數(shù)量的增加、經(jīng)濟(jì)的多樣性和我們?cè)诼?lián)合國(guó)貿(mào)易與發(fā)展會(huì)議(2014年)中討論的其它因素,而另外兩個(gè)國(guó)家(盧旺達(dá)和布隆迪)正從動(dòng)蕩的政局中逐漸恢復(fù)過(guò)來(lái),此外,盧旺達(dá)在信息和通訊技術(shù)上面有很多的投資項(xiàng)目。7、研究的貢獻(xiàn)：本研究對(duì)下面幾個(gè)方面有所貢獻(xiàn)：第一：采用了面板數(shù)據(jù)估算方法,為本研究提供了方法論,這個(gè)方法很少應(yīng)用在大多數(shù)發(fā)展中國(guó)家,特別是東非共同體國(guó)家。本研究嘗試使用變量來(lái)計(jì)量對(duì)東非共同體的外商直接投資的動(dòng)態(tài)行為。此外,本研究中采用的各個(gè)單獨(dú)方法帶來(lái)了變量的顯著一致性,這有助于為以后的進(jìn)一步研究奠定了一個(gè)框架。第二：本研究的結(jié)果也證實(shí)了其它早期的研究成果,特別是有關(guān)外商直接投資的決定因素,因此對(duì)經(jīng)驗(yàn)性研究的綜合分析做出了一定的貢獻(xiàn),這也反映了東非共同體在外國(guó)直接投資及其決定因素方面與其他區(qū)域集團(tuán)或國(guó)家之間存在一定的相似性。第三：本研究能讓雙方的研究人員、學(xué)者和其他參與者更好地了解東非國(guó)家的外商直接投資情況,幫助投資者做出正確決定。第四：通過(guò)分析外商直接投資流入與其他變量的關(guān)系,以及對(duì)共同體內(nèi)五個(gè)國(guó)家的幾個(gè)領(lǐng)域的外商直接投資情況,本研究給大多數(shù)研究人員,尤其是那些分析共同體國(guó)家類(lèi)似主題的研究人員帶來(lái)了新的證據(jù)。事實(shí)上,早期對(duì)共同體的研究,僅立足于一到三個(gè)國(guó)家,大多集中在描述性研究方法而不是應(yīng)用在本研究中的統(tǒng)計(jì)計(jì)量方法(面板數(shù)據(jù)估算),新的計(jì)量方法還包括其他計(jì)量技術(shù),如面板VECM、面板格蘭杰因果關(guān)系、方差分解和脈沖響應(yīng)函數(shù)方法。8、可以從其他新興國(guó)家吸取的教訓(xùn)。許多新興經(jīng)濟(jì)體的成功在很大程度上歸功于外商直接投資,比如韓國(guó)、印度、中國(guó)、巴西、南非等,跟隨著他們的發(fā)展步伐,現(xiàn)在有很多發(fā)展中國(guó)家,比如東非共同體的成員,通過(guò)給予外國(guó)投資者優(yōu)惠,以創(chuàng)造有利于吸引投資的環(huán)境。共同體成員國(guó)可以從那些國(guó)家中吸取教訓(xùn)。主要的教訓(xùn)是：第一,共同體成員應(yīng)繼續(xù)發(fā)展基礎(chǔ)設(shè)施水平,尤其是在肯尼亞和坦桑尼亞?wèn)|海岸,基于其人口狀態(tài)建立大的激勵(lì)性的經(jīng)濟(jì)特區(qū)；在農(nóng)業(yè)、制造業(yè)和服務(wù)業(yè)上增加人力投入,因?yàn)樵诒疚囊呀?jīng)探討過(guò),這是最吸引投資的三個(gè)行業(yè)。第二,一般來(lái)說(shuō),共同體成員國(guó)能從現(xiàn)有的全球化階段中學(xué)習(xí)和受益,繼續(xù)向世界其它地區(qū)開(kāi)放,提高整合水平,但還是要謹(jǐn)慎行事。9.研究的局限性和未來(lái)研究的建議雖然研究已經(jīng)取得了顯著結(jié)果,但是還有一些需要我們?cè)诮窈筮M(jìn)一步解決的問(wèn)題,這就是本研究主要局限的問(wèn)題。首先,本研究?jī)H限于五個(gè)東非共同體成員國(guó),即坦桑尼亞、肯尼亞、烏干達(dá)、盧旺達(dá)和布隆迪,這五個(gè)國(guó)家在不同的時(shí)間段上有所增長(zhǎng),不包括其他東非國(guó)家,如蘇丹南部、索馬里、埃塞俄比亞,因?yàn)樗麄儾辉诖私?jīng)濟(jì)體中。因此,僅僅選這五個(gè)國(guó)家,選取的范圍比較小,結(jié)果可能會(huì)有偏差,還有其它的因素可能影響了共同體國(guó)家的投資流入；加入其它國(guó)家可能會(huì)增加或者改進(jìn)我們已經(jīng)取得的研究結(jié)果。其次,由于數(shù)據(jù)可用性和可靠性,在統(tǒng)計(jì)方面,本研究并沒(méi)有對(duì)東非共同體國(guó)家外商直接投資的所有決定因素做檢驗(yàn)。因此,未來(lái)要將更多的研究放在因地理位置上彼此接鄰而加入東非共同體的東非國(guó)家,如南蘇丹、埃塞俄比亞和索馬里。事實(shí)上,很難從發(fā)展中國(guó)家尤其是東非共同體國(guó)家獲得很多年的數(shù)據(jù),所以,在未來(lái)的研究中,研究的年數(shù)會(huì)比本次研究的年數(shù)長(zhǎng),變量的數(shù)量也會(huì)增加,因?yàn)樵诒狙芯恐?由于存在于大部分發(fā)展中國(guó)家尤其是共同體國(guó)家的可用性問(wèn)題,部分相關(guān)的變量都被忽略了(比如稅收、勞動(dòng)成本、外債)等。第三,本研究采用面板數(shù)據(jù)估算方法,因此將來(lái)也采用其他方法,像兩階段最小二乘法等。此外,還對(duì)這些東非共同體國(guó)家做更長(zhǎng)時(shí)間的行業(yè)智能分析。最后,應(yīng)當(dāng)指出,因?yàn)閿?shù)據(jù)可用性是撒哈拉以南非洲國(guó)家特別是東非共同體的主要問(wèn)題,所以,在新的研究中對(duì)更多的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析之前,對(duì)于本次研究結(jié)果的解釋需持謹(jǐn)慎態(tài)度。
【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：上海大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：F831.6
【目錄】：

• 摘要8-17
• ABSTRACT17-21
• CHAPTER ONE:General Introduction21-39
• 1.1 Introduction of the Chapter21
• 1.2 Overview of the Study21-33
• 1.2.1 The Recent Global FDI Trends and Comparison with EAC24-27
• 1.2.2 FDI and ODAto Developing Countries27-32
• 1.2.3 Impacts of FDI in Developing countries:The Theoretical Explanations32
• 1.2.4 The two gap Theory (Chenery):Justifications of FDI Roles in Developing countries32-33
• 1.3 Statement of the Problem33-34
• 1.4 Objective of the Study34-35
• 1.5 Research Questions35
• 1.6 Significance of the Study35-36
• 1.7 The Scope and Limitation of the Study36
• 1.8 Organization of the Study36-38
• 1.9 The Conclusion of the Chapter38-39
• CHAPTER TWO:Empirical Literature Review39-56
• 2.1 Introductions of the Chapter39-50
• 2.1.1 Review of the Studies from the EAC Region39-42
• 2.1.2 Review from the Developed, Developing and Emerging Countries42-50
• 2.2 An Eclectic theory or OLI paradigm:Theoretical Considerations50-54
• 2.3 The Conclusion of the Chapter54-56
• CHAPTER THREE:East African Overview, FDI trend, Analysis of the SectoralDistribution and Origin56-74
• 3.1 Introductions of the Chapter56
• 3.2 The General Overview of the Community (EAC)56-58
• 3.3 The EAC Member Countries Recent FDI Trends58-61
• 3.4 Analysis of the FDI Sectoral Distribution and Contribution of EAC Member61-67
• 3.4.1 Tanzania Sectoral Contribution and Distribution of FDI61-62
• 3.4.2 Kenya Sectoral Contribution and Distribution of FDI (2012-2013)62-63
• 3.4.3 Uganda Sectoral Contribution and Distribution of FDI (2012-2013)63-65
• 3.4.4 Rwanda Sectoral contribution and Distribution of FDI (2012-2013)65-66
• 3.4.5 Burundi Sectoral Contribution and Distribution of FDI (2012-2013)66-67
• 3.5. The Geographical break down of the Origin of FDI in EAC countries67-72
• 3.5.1 Tanzania FDI Origin67-68
• 3.5.2 Kenya FDI Origin68-69
• 3.5.3 Uganda FDI Origin69-70
• 3.5.4 Rwanda FDI Origin70-71
• 3.5.5 Burundi FDI Origin71-72
• 3.6 Conclusions of the Chapter72-74
• CHAPTER FOUR:Empirical Model Specification,Estimation Techniques and DataSources74-95
• 4.1 Introduction of the Chapter74-78
• 4.1.1 Theoretical Framework of the Model and Model Specification74-76
• 4.1.2 Description of the Examined Variables76-78
• 4.1.3 The Data Sources78
• 4.2 Estimation Technique and Regression Analysis of the model78-85
• 4.2.1 Time Series Properties of the Economic variables79
• 4.2.2 Panel Unit Roots Test79-81
• 4.2.3 Descriptive Analysis of the data81-82
• 4.2.4 Correlation matrix of the data82
• 4.2.5 Estimation of Panel Data Coefficients:The Hausman test82-83
• 4.2.6 Fixed effect Model83-85
• 4.3 Structural Vector Auto regression Model(VAR-Model)85-90
• 4.3.1 The panel Co integration test86-88
• 4.3.2 Panel Vector Error Correction Model(VECM)88
• 4.3.3 Panel Granger Causality test88-90
• 4.4 Panel Forecast Error Variance Decomposition (FEVDC)and Impulse ResponseFunction(IRF)90-94
• 4.4.1 Panel Forecast Error Variance Decomposition(FEVDC)90-91
• 4.4.2 Impulse response Functions(IRF)91-94
• 4.5. Conclusion of the Chapter94-95
• CHAPTER FIVE:Summary of Empirical Results and Interpretation95-107
• 5.1 Introduction of the Chapter95
• 5.2 The Summary of the Results95-104
• 5.3 Conclusion of the Chapter104-107
• CHAPTER SIX;General Conclusion and Policy Recommendation107-118
• 6.1 Introduction of the chapter107
• 6.2 Concluding remarks107-112
• 6.3 Policy Recommendation112-114
• 6.4 Research Contribution114-115
• 6.5 The Lesson that can be Learned from other Emerging Countries115-116
• 6.6. Study Limitations and Recommendations for Future Research116-118
• References118-131
• Publications index131-132
• Acknowledgement132-134
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【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 劉凌;王曉云;汪健忠;;固定效應(yīng)模型下高校投入產(chǎn)出分析[J];內(nèi)蒙古科技與經(jīng)濟(jì);2006年21期

2 吳振球;宋君玲;鐘寧波;;城市化、第二產(chǎn)業(yè)對(duì)第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展影響實(shí)證研究——基于固定效應(yīng)模型的分析[J];現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè);2010年23期

3 孫靖;張輝;;基于固定效應(yīng)模型研究我國(guó)居民教育投資的差異性[J];中國(guó)傳媒大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2010年03期

4 謝姍;宗振利;;我國(guó)城鄉(xiāng)收入差距對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的“倒U型”影響——基于個(gè)體固定效應(yīng)模型的遞歸分析[J];中國(guó)物價(jià);2014年03期

5 徐鳳;;改進(jìn)的SS檢驗(yàn)及其在固定效應(yīng)模型和截面相關(guān)模型的斜率異質(zhì)性檢驗(yàn)中的應(yīng)用[J];21世紀(jì)數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué);2013年00期

6 丁志國(guó);趙宣凱;趙晶;;直接影響與空間溢出效應(yīng):我國(guó)城市化進(jìn)程對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響路徑識(shí)別[J];數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究;2011年09期

7 趙心剛;汪克夷;孫海洋;;我國(guó)上市公司研發(fā)投入對(duì)公司績(jī)效影響的滯后效應(yīng)研究——基于雙向固定效應(yīng)模型的實(shí)證分析[J];現(xiàn)代管理科學(xué);2012年08期

8 賈志永;朱五龍;劉高峰;;基于固定效應(yīng)模型的省域建筑產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的實(shí)證研究[J];統(tǒng)計(jì)與決策;2009年24期

9 石英;;我國(guó)服務(wù)業(yè)集聚與城鎮(zhèn)化發(fā)展研究[J];商業(yè)時(shí)代;2013年36期

10 彭科;安玉發(fā);;中國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能源消費(fèi)影響因素的實(shí)證分析——基于固定效應(yīng)模型[J];技術(shù)經(jīng)濟(jì);2012年06期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 徐鳳;;改進(jìn)的SS檢驗(yàn)及其在固定效應(yīng)模型和截面相關(guān)模型的斜率異質(zhì)性檢驗(yàn)中的應(yīng)用[A];21世紀(jì)數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)（第13卷）[C];2012年

2 陳春良;;刑罰威懾與犯罪治理:基于我國(guó)1979-1999省級(jí)面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[A];2010年度（第八屆）中國(guó)法經(jīng)濟(jì)學(xué)論壇論文集（上冊(cè)）[C];2010年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 摩西（Moses Joseph Shawa）;影響五個(gè)東非國(guó)家外國(guó)直接投資的決定因素:面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[D];上海大學(xué);2015年

2 郭鵬輝;一類(lèi)動(dòng)態(tài)空間固定效應(yīng)模型研究[D];廈門(mén)大學(xué);2009年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前8條

1 吳建芳;最低工資對(duì)城鎮(zhèn)居民收入差距的影響[D];浙江大學(xué);2015年

2 馬青;序列相關(guān)和截面相依情形下的線性面板固定效應(yīng)模型研究[D];浙江財(cái)經(jīng)大學(xué);2015年

3 李俊明;世界500強(qiáng)與所屬國(guó)經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)的實(shí)證研究[D];天津財(cái)經(jīng)大學(xué);2010年

4 張熙;貧困特征綜合分析研究[D];云南大學(xué);2015年

5 李丹;FDI溢出效應(yīng)的實(shí)證研究：企業(yè)集團(tuán)的視角[D];電子科技大學(xué);2009年

6 陶玲玲;環(huán)境公平對(duì)我國(guó)區(qū)域發(fā)展影響的實(shí)證分析[D];天津財(cái)經(jīng)大學(xué);2010年

7 黃廬;基于微觀消費(fèi)數(shù)據(jù)對(duì)家庭購(gòu)買(mǎi)行為的分析[D];山東大學(xué);2012年

8 劉香蓮;調(diào)整經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展[D];吉林大學(xué);2006年

  本文關(guān)鍵詞：影響五個(gè)東非國(guó)家外國(guó)直接投資的決定因素:面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：453089