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user: 4. 实证分析 4.1. 中国对德直接投资对中德双边贸易规模的影响 近年来，中国对德直接投资快速增长，中德双边贸易也取得了良好发展。本节旨在探讨这二者之间是否有关联性，关系如何。本节研究的是中国对德直接投资对中德双边贸易规模的影响，因此变量选取上考虑中国对德直接投资流量、中国对德贸易额，且基于统计数据完整性考虑，数据单位一致(均为亿美元)，选取的时间区间为2003~2016年。其中，OFDI代表中国对德直接投资流量，TRADE代表中德双边贸易额。同时，本文对数据进行对数处理，处理后分别记为LnTRADE和LnOFDI (见表2 (1)、(2)列)。 各变量数据都随着时间的推移存在向上的发展趋势，属于时间序列，建立中国对德直接投资与中德贸易之间的计量模型： LnTRADE t = α 1 + β 1 ⋅ LnOFDI t − 1 + ε 1 (1) 将相关数据代入计量模型，并进行回归分析，得到回归等式： LnTRADE t = 6.83 + 0.29 ⋅ LnOFDI t − 1 (2) t值 77.67 8.02。 n = 13 R 2 = 0.86 adj.R 2 = 0.85 F = 64.27。 根据回归等式可知，中国对德直接投资LnOFDI与中德贸易LnTRADE存在正相关关系，LnOFDI对LnTRADE的解释力度达到85%，并且中国对德直接投资每增加1%，中德贸易额就会增加0.29%。 为了进一步分析中国对德直接投资与中国对德进出口额之间的相关性，在此，本文对二者进行格兰杰因果检验，结果见表3 (1)行。 Table 2 Data on China’s direct investment in Germany， trade scale， number of patents and industrial structur 项目 LnOFDI LnTRADE LnPATENT LnGDP 1 LnGDP 2 LnGDP 3 年份 (1) (2) (3) (4) (5) (6) 2003 −0.18 6.17 10.52 1.13 4.06 3.66 2004 0.26 6.30 10.81 1.99 3.95 3.71 2005 0.99 6.56 10.88 1.65 3.92 3.79 2006 1.55 6.75 10.96 1.48 3.91 3.83 2007 2.13 6.95 11.13 0.99 3.91 3.86 2008 2.13 7.05 11.45 1.65 3.88 3.83 2009 2.38 7.12 11.76 1.39 3.96 3.78 2010 2.71 7.38 11.81 1.28 4.05 3.66 2011 3.18 7.43 12.06 1.44 3.95 3.78 2012 3.44 7.38 12.29 1.65 3.91 3.80 2013 3.68 7.39 12.24 1.46 3.88 3.85 2014 4.06 7.48 12.36 1.55 3.87 3.86 2015 4.07 7.36 12.79 1.53 3.75 3.97 2016 4.36 7.32 12.91 1.46 3.64 4.05 表2. 中国对德国直接投资、贸易规模、专利数量、产业结构相关数据 数据来源：《中国统计年鉴》、《中国对外直接投资统计公报》、UNCTADSTAT及作者计算。 表3. 格兰杰因果检验结果 Sample: 2004 to 2016 obs = 13 Lags: 1 数据来源：本文作者测算。 检验结果显示，LnTRADE不是LnOFDI格兰杰原因的假设被拒绝，但是LnOFDI不是LnTRADE格兰杰原因的假设被接受。这表明，中德间贸易规模是中国对德直接投资的格兰杰原因，但是中国对德直接投资并不是中国科技进步的格兰杰原因。 4.2. 中国对德直接投资对中国技术进步的影响 技术创新能够推动技术的进步、社会经济的发展，是决定国家经济发展的关键因素。一国的对外直接投资，不仅会对本国对外贸易产生影响，同样会对本国科技进步产生影响。本节研究的是中国对德直接投资对中国科技进步的影响，因此变量选取上还需考虑如何中国科技进步水平。一国的研发能力可代表该国的技术水平，发明专利数则是研发的结果之一。因此，本文以发明专利授权数量描述中国技术创新活跃程度，记为PATENT；中国对德直接投资流量仍为OFDI。在数据处理上，仍对数据进行对数处理，处理后分别记为LnPATENT和LnOFDI，具体数据见表2 (3)列。 LnPATENT t = α 1 + β 1 ⋅ LnOFDI t − 1 + ε 1 (3) 将相关数据(见表2 (1)、(3)列)代入计量模型，并进行回归分析，得到回归等式： LnPATENT t = 10.63 + 0.50 ⋅ LnOFDI t − 1 (4) t值 103.94 13.16。 n = 13 R 2 = 0.94adj.R 2 = 0.93 F = 173.25。 实证结果表明，模型的拟合优度较好，调整后的R 2 达0.93，中国对德直接投资与中国发明专利授予数量之间呈显著关系。在其他条件不变的情况下，中国对德直接投资每增加1%，中国发明专利授予数量就会增加0.5%。 同前文，对中国对德直接投资与中国科技水平的关系进行格兰杰因果检验，结果详见表3 (2)行。检验结果显示，中国科技进步是中国对德直接投资的格兰杰原因，但是中国对德直接投资并不是中德间贸易规模的格兰杰原因。 4.3. 中国对德直接投资对中国产业结构的影响 近年来，中国正处于产业结构调整关键时期，大规模的资本流出对产业结构调整是否会产生影响，及怎样评估与衡量这一影响，亦是需要探讨的问题。一国产业结构的变化一般用其三次产业在国民经济中贡献率的变化表示，即一产、二产、三产各自增加值增量占国内生产总值增量的比率，故本文选取历年三次产业的贡献率作为变量，另一变量依然选取的是历年中国对德直接投资流量。其中GDP 1 、GDP 2 、GDP 3 分别代表第一、二、三产业的贡献率，OFDI代表中国对德直接投资流量，并对相关数据取对数，具体数据详见表2 (4)~(6)列。 根据表2中GDP i 和OFDI的数据，从长期来看都表现出向上或向下的趋势，故构建计量模型： LnGDP 1 t = α 1 + β 1 ⋅ LnOFDI t − 1 + ε 1 (5) LnGDP 2 t = α 2 + β 2 ⋅ LnOFDI t − 1 + ε 2 (6) LnGDP 3 t = α 3 + β 3 ⋅ LnOFDI t − 1 + ε 3 (7) 将相关数据代入计量模型式(5)~(7)，并进行回归分析，得到回归等式： LnGDP 1 t = 1.61 − 0.04 ⋅ LnOFDI t − 1 (8) t值 12.40 −0.9375。 n = 13 R 2 = 0.07 adj.R 2 = −0.01 F = 0.88。 LnGDP 2 t = 3.99 − 0.04 ⋅ LnOFDI t − 1 (9) t值 81.43 −2.22。 n = 13 R 2 = 0.31 adj.R 2 = 0.24 F = 4.96。 LnGDP 3 t = 3.72 + 0.04 ⋅ LnOFDI t − 1 (10) t值 80.48 2.59。 n = 13 R 2 = 0.37 adj.R 2 = 0.32 F = 6.69。 回归结果(式(8)~(10))显示OFDI对GDP i 的解释力度有限，F值较低，同时，中国对德投资对中国产业结构调整的影响并不显著。从回归结果可见，中国对德直接投资与中国三次产业的贡献率并不存在显著相关关系，这说明中国对德直接投资对中国产业结构调整并不具有促进或抑制作用。随后，检验对中国对德直接投资与中国产业结构的因果关系，检验结果发现LnOFDI与LnGDP i 之间并不存在格兰杰因果关系(结果见表3 (3)~(5)行)。