基于三變量SVAR模型對FDI、經(jīng)濟增長與就業(yè)互動關系的研究?

朱金生　解青云　朱華

摘 要：改革開放以來，F(xiàn)DI流入我國的規(guī)模不斷擴大，它在為我國帶來大量外來資本、先進技術(shù)和管理經(jīng)驗的同時，也積極推動了我國的經(jīng)濟增長。但不同產(chǎn)業(yè)FDI、經(jīng)濟增長和就業(yè)的互動關系存在著一定的異質(zhì)性。本文基于廣義虛擬經(jīng)濟的視角，利用我國1997-2013年的時間序列數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建SVAR模型，采用脈沖響應分析和方差分解方法，對廣義虛擬經(jīng)濟和傳統(tǒng)實體經(jīng)濟FDI、經(jīng)濟增長與就業(yè)之間的互動關系進行了實證分析。結(jié)果表明：廣義虛擬經(jīng)濟FDI、經(jīng)濟增長與就業(yè)三者的互動關系明顯強于傳統(tǒng)實體經(jīng)濟，且從長期動態(tài)看，廣義虛擬經(jīng)濟的三者關系總體表現(xiàn)為較持續(xù)的正面效應。

關鍵詞：廣義虛擬經(jīng)濟；FDI；經(jīng)濟增長；就業(yè)；SVAR模型

中圖分類號：F832. 48 文獻標識：A 文章編號：1674-9448 （2016） 03-0063-09

Abstract： Since the reform and opening up， China's FDI inflow scale is constantly expanding， it not only brings a lot of foreign capital， advanced technology and management experience to our country， but also actively promotes our countrys economy. However， the interaction of foreign direct investment， economic growth and employment of different industry shows heterogeneous. On the view of generalized virtual economy， this paper uses the time series data from 1997 to 2013， through the method of impulse response function and variance decomposition by constructing a SVAR model， to empirical analyze generalized virtual economy and traditional real economys interaction of FDI， economic growth and employment. Results show that， the interaction of FDI， economic growth and employment in generalized virtual economy is significantly stronger than the traditional real economy， and from long-term dynamic view， in generalized virtual economy industry， there is a long-term positive response between FDI， economic growth and employment.

Keywords： generalized virtual economy， foreign direct investment， economic growth， employment， SVAR model

一、引 言

改革開放以來，F(xiàn)DI流入在為我國帶來大量外來資本、先進技術(shù)和管理經(jīng)驗的同時，也對我國總體的經(jīng)濟增長和就業(yè)產(chǎn)生了重要影響。然而由于不同產(chǎn)業(yè)的要素稟賦、勞動生產(chǎn)率和就業(yè)彈性的結(jié)構(gòu)差異，F(xiàn)DI、經(jīng)濟增長與就業(yè)的三者關系不僅復雜而且也勢必存在一定的異質(zhì)性，并將對政策選擇產(chǎn)生一定的啟示作用。在當前國際競爭已經(jīng)進入廣義虛擬經(jīng)濟主導制勝，國內(nèi)進入擴開放、穩(wěn)增長、調(diào)結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)方式、促就業(yè)的新形勢下，基于廣義虛擬經(jīng)濟視角，通過三者互動關系的產(chǎn)業(yè)差異實證考察來探討如何將積極有效地利用外資與上述宏觀政策目標有機地結(jié)合起來，無疑是一個具有重要理論與現(xiàn)實意義的研究課題。

二、文獻綜述

目前，學術(shù)界已有的文獻較多集中于FDI對經(jīng)濟增長和就業(yè)作用研究的相對單向或獨立的界面，且尚存較多的分歧，對三者之間互動關系的分析較為欠缺，相關機理和政策含義亟待補充和完善。

首先，關于FDI與東道國經(jīng)濟增長關系的研究至今未能形成一致性結(jié)論。部分學者肯定了FDI對東道國的經(jīng)濟增長的積極作用，例如，De Gregorio（1992）[1]對12個拉丁美洲國家1950—1985年的面板數(shù)據(jù)進行的分析，Anwar和Nguyen（2011）[2]關于越南61個省份1996—2005年的研究，以及國內(nèi)學者鄒建華（2013）[3]以珠江三角洲九市1999—2010年的數(shù)據(jù)為樣本進行的實證分析，都認為FDI對當?shù)亟?jīng)濟增長存在顯著的促進作用。但也有一部分學者提出相反的觀點，如Elmawazini（2005）認為，由于發(fā)展中國家技術(shù)水平的差異以及人才的匱乏，F(xiàn)DI對這些地區(qū)的經(jīng)濟增長無法形成積極的帶動作用[4]。于津平等（2011）通過研究FDI對我國長三角地區(qū)經(jīng)濟增長方式的影響，得出FDI的引入并未對該區(qū)域經(jīng)濟增長方式從粗放型向集約型轉(zhuǎn)變形成顯著效果[5]。

其次，關于FDI對東道國就業(yè)的影響，國內(nèi)外學者也呈現(xiàn)兩種觀點。一部分學者認為FDI能積極推動東道國的就業(yè)。如Asiedu和Gyimah-Brempong（2008）對33個國家1984—2003年在非洲的投資和就業(yè)關系時發(fā)現(xiàn)，跨國直接投資能刺激當?shù)鼐蜆I(yè)[6]。王美今等（2008）基于聯(lián)立方程模型研究我國1985—2004年FDI對就業(yè)的影響發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)DI每增加1%，就業(yè)增長0.0198%[7]。另一部分學者則提出相反的觀點，Rhys Jenkins（2006）關于越南的研究發(fā)現(xiàn)，由于FDI的擠出效應，F(xiàn)DI的引入反而阻礙了越南就業(yè)的發(fā)展[8]。丁翠翠等（2014）通過研究FDI對我國總體和區(qū)域就業(yè)影響的效應發(fā)現(xiàn)，就全國而言FDI會對就業(yè)形成替代效應[9]。

第三，近年來有少數(shù)學者透過不同的視角對三者的互動關系作了一些積極的探索和有益的嘗試，為國內(nèi)相關研究提供了一個好的開端。例如劉宏等（2013）基于VAR模型研究中國1985—2010年FDI對經(jīng)濟增長和就業(yè)的影響，發(fā)現(xiàn)FDI和經(jīng)濟增長之間存在互動的促進關系，F(xiàn)DI對我國經(jīng)濟增長仍具有較強的帶動作用，中國經(jīng)濟吸引外資的優(yōu)勢依然巨大；在就業(yè)方面，由于存在一些結(jié)構(gòu)性問題，短期內(nèi)FDI對就業(yè)產(chǎn)生負面影響，但從長期看FDI對就業(yè)具有創(chuàng)造效應[10]。江虹等（2015）研究深圳市FDI、經(jīng)濟增長和就業(yè)三者之間關系時發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)DI和經(jīng)濟增長以及就業(yè)人數(shù)之間都存在雙向、動態(tài)的因果關系[11]。但也有學者認為FDI、經(jīng)濟增長和就業(yè)之間并未協(xié)調(diào)一致，如李豫新等（2016）基于絲綢之路經(jīng)濟帶我國西北段區(qū)域1985—2014年的時間序列數(shù)據(jù)，得出FDI對該區(qū)域的經(jīng)濟增長具有明顯的促進作用，但對就業(yè)的促進作用并不顯著，且經(jīng)濟增長也未對FDI有明顯的帶動作用[12]。

綜上可見，國內(nèi)外學者前期主要是以FDI為中心，研究它對經(jīng)濟增長和就業(yè)的作用。后期開始出現(xiàn)少量直接針對三者互動關系的實證分析，但主要限于國家整體和地域?qū)用娴奶接?。在方法上，以往雙向關系研究基本上是采用單一方程法研究FDI對經(jīng)濟增長或就業(yè)的影響，不能反映變量之間的互動關系；而用于三者互動關系研究的VAR方法無法捕捉模型系統(tǒng)內(nèi)各個變量之間的即時的結(jié)構(gòu)性關系，其實質(zhì)上是一個SVAR（結(jié)構(gòu)向量自回歸模型）的一個縮減形式，在應用于研究變量之間具有較強即時動態(tài)關系的產(chǎn)業(yè)異質(zhì)性問題時難免準確性不足，而SVAR則能較好的解決上述問題。

本文主要基于廣義虛擬經(jīng)濟的視角，借鑒趙洪江（2014）對廣義虛擬經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)的分類方法 ，將國民經(jīng)濟劃分為廣義虛擬經(jīng)濟和傳統(tǒng)實體經(jīng)濟兩大部類，利用1997—2013年的時間序列數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建SVAR模型，對兩大部類FDI、經(jīng)濟增長與就業(yè)三者之間的互動關系進行比較考量，并給出相關的機理闡釋和政策啟示。

三、模型設定及變量選取

（一） 模型設定

在宏觀經(jīng)濟領域，為了研究多個變量之間的相互作用關系，Sims（1980）提出了VAR模型，通過脈沖響應函數(shù)來觀察某變量的沖擊會對該變量及其他變量產(chǎn)出什么樣的動態(tài)影響。然而，VAR的脈沖響應函數(shù)并不唯一，且無法準確反映經(jīng)濟結(jié)構(gòu)之間的影響，因此本文采用結(jié)構(gòu)向量自回歸模型（SVAR），允許變量之間存在當期影響，通過構(gòu)建廣義虛擬經(jīng)濟及傳統(tǒng)實體經(jīng)濟FDI、經(jīng)濟增長和就業(yè)的三變量SVAR模型，來考察兩大不同部類三變量的互動關系的異質(zhì)性。

（二） 數(shù)據(jù)選取

本文采用的數(shù)據(jù)主要來自于《中國統(tǒng)計年鑒》（1998—2014）中FDI、GDP和就業(yè)的分行業(yè)數(shù)據(jù)，并按照廣義虛擬經(jīng)濟部類歸屬重新進行了劃分。同時，為了消除異方差，對數(shù)據(jù)進行自然對數(shù)處理。最終用LnGFDI、LnGGDP、LnGEMP代表廣義虛擬經(jīng)濟FDI、GDP和就業(yè)指標，LnTFDI、LnTGDP、LnTEMP代表傳統(tǒng)實體經(jīng)濟FDI、GDP和就業(yè)指標。同時，考慮到數(shù)據(jù)的可比性，將GDP數(shù)據(jù)采用以1978年為基期的國內(nèi)生產(chǎn)總值指數(shù)進行平減，而FDI數(shù)據(jù)則在換算為人民幣元后再采用以1978年為基期的商品零售價格指數(shù)進行平減。

四、實證檢驗

（一） 變量平穩(wěn)性檢驗

一般而言，SVAR模型對系統(tǒng)有穩(wěn)定性的要求，因為穩(wěn)定SVAR模型的脈沖響應函數(shù)及方差分解結(jié)果才可靠。因此對模型變量進行ADF檢驗，檢驗結(jié)果如表1所示。從檢驗結(jié)果可以看出，廣義虛擬經(jīng)濟的LnGFDI和傳統(tǒng)實體經(jīng)濟的LnTGDP原序列是平穩(wěn)的，而其他變量一階差分后的序列平穩(wěn)。為了系統(tǒng)的穩(wěn)定性，文章將采用LnGFDI、D（LnGGDP）、D（LnGEMP）和D（LnTFDI）、LnTGDP、D（LnTEMP）的數(shù)據(jù)分別建立SVAR模型。

（二） 模型滯后階數(shù)p的確定

為了估計SVAR模型，首先需要根據(jù)信息準則確定SVAR模型的階數(shù)。Stata軟件共提供了LR、FRE、AIC、HQIC、SBIC五種信息準則，對模型的檢驗結(jié)果如表2所示。從表2可以看出，不同信息準則所選擇的滯后階數(shù)并不一致（表中打星號者）。一般情況下從最大滯后階數(shù)開始檢驗，建立兩大產(chǎn)業(yè)的SVAR（2）和SVAR（3）模型，檢驗系統(tǒng)的穩(wěn)定性?？梢园l(fā)現(xiàn)，第1，除了FPE值和SBIC值，廣義虛擬經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)SVAR模型其他信息準則選擇滯后階數(shù)均為2，因此，廣義虛擬經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)SVAR模型最優(yōu)滯后階數(shù)選擇2；第2，傳統(tǒng)實體經(jīng)濟SVAR模型階數(shù)確定具有較大分歧，因此分別構(gòu)建SVAR（1）、SVAR（2）和SVAR（2）進行AR特征根檢驗其模型平穩(wěn)性。最終，經(jīng)過檢驗，分別構(gòu)建基于廣義虛擬經(jīng)濟樣本序列的模型和傳統(tǒng)實體經(jīng)濟樣本序列的SVAR（2）模型。其模型平穩(wěn)性檢驗結(jié)果如圖1所示，所有特征值均在單位圓之內(nèi)，故此兩個系統(tǒng)均為穩(wěn)定的。

（三） SVAR模型構(gòu)建

在上文的假設基礎上運用Stata 12.1軟件分別構(gòu)建廣義虛擬經(jīng)濟和傳統(tǒng)實體經(jīng)濟的SVAR（2）模型。

五、實證結(jié)果與機理分析

（一） 脈沖響應分析

由于估計SVAR主要興趣在于考察其脈沖響應函數(shù)，文章將考察期定為10期，進一步觀察兩大部類FDI、經(jīng)濟增長和就業(yè)之間的關系。

第一，F(xiàn)DI對就業(yè)的影響如圖2所示。圖中橫軸單位為年度，縱軸單位為%，可以看出，在給FDI一個初始沖擊后，兩大部類的就業(yè)會隨之產(chǎn)生波動，但隨著時間的推移波幅越來越小。其中，廣義虛擬經(jīng)濟就業(yè)受初期FDI沖擊的影響要大于傳統(tǒng)實體經(jīng)濟，在當期產(chǎn)生最大的正向效應后，在第2期即達到最大的負值，此后總體上產(chǎn)生的是持續(xù)的正向響應。傳統(tǒng)實體經(jīng)濟就業(yè)當期受FDI的影響較小，在第二期達到負向峰值-0.004%后于第4期達到正向峰值0.002%，此后大部分年份表現(xiàn)為負向反應。圖2左右直觀比較的結(jié)果是廣義虛擬經(jīng)濟FDI對就業(yè)的動態(tài)正向影響總體大于傳統(tǒng)實體經(jīng)濟，且前者在后期表現(xiàn)為較持續(xù)的正面效應。

第二，F(xiàn)DI對經(jīng)濟增長的影響如圖3所示。FDI的沖擊使虛實經(jīng)濟在短期內(nèi)波動較大，在當期達到正向最大后迅速下降，于第3期達到最大的負向效應，隨后響應逐漸趨向平緩。其中，廣義虛擬經(jīng)濟FDI對經(jīng)濟增長的正向影響年份多于負向，且隨著時間的推移在后期影響趨向正面，而傳統(tǒng)實體經(jīng)濟正好相反。圖3左右直觀比較的結(jié)果也是廣義虛擬經(jīng)濟FDI對經(jīng)濟增長的動態(tài)正向影響總體優(yōu)于傳統(tǒng)實體經(jīng)濟。

第三，經(jīng)濟增長對FDI的影響如圖4所。隨著GDP的沖擊，廣義虛擬經(jīng)濟FDI在初期迅速上升，于第4期達到峰值0.057%后逐漸下降，但總體一直保持正向反應；傳統(tǒng)實體經(jīng)濟FDI在第2期達到負向峰值-0.057%，迅速回升在第4期達到正向峰值0.025%，后期整體轉(zhuǎn)為負向反應。比較的結(jié)果同樣是廣義虛擬經(jīng)濟增長對FDI的正向效應大于傳統(tǒng)實體經(jīng)濟。

（二） 方差分解

脈沖響應函數(shù)能形象反映變量的一個標準差沖擊在當前和未來對其他變量的動態(tài)影響，但無法解釋影響程度，這就需要運用方差分解模型。方差分解能衡量SVAR模型中每一結(jié)構(gòu)沖擊對內(nèi)生變量的貢獻度。表3、表4分別為廣義虛擬經(jīng)濟和傳統(tǒng)實體經(jīng)濟各變量的方差分解結(jié)果。

由表3的方差分解結(jié)果可知，廣義虛擬經(jīng)濟FDI的波動在第一期全部來源于自身的作用，從第二期開始受自身沖擊影響總體呈逐漸下降趨勢，受就業(yè)和經(jīng)濟增長沖擊影響總體呈上升趨勢，三者的平均貢獻度分別為63.42%、2.16%、34.42%；就業(yè)的波動在第一期主要受其自身和FDI沖擊的影響，其中自身影響仍高達92.75%，以后影響逐漸下降，F(xiàn)DI和經(jīng)濟增長的影響總體逐漸上升，F(xiàn)DI、就業(yè)和經(jīng)濟增長三者沖擊對就業(yè)波動的平均貢獻度分別為21.25%、61.80%、16.95%；經(jīng)濟增長波動一開始就受到三者的共同影響，其特點也表現(xiàn)為先受自身影響較大，后期逐漸下降，受其他兩因素沖擊影響漸次增強，F(xiàn)DI、就業(yè)和經(jīng)濟增長三者沖擊對經(jīng)濟增長波動的平均貢獻度分別為23.74%、37.07%、39.19%。綜合平均來看，排除自身影響，廣義虛擬經(jīng)濟FDI波動受到經(jīng)濟增長較大影響（34.42%），就業(yè)波動受到FDI和經(jīng)濟增長影響在20%左右，而經(jīng)濟增長波動受到其他兩方影響在30%左右。

從表4可以看出，排除自身影響，傳統(tǒng)實體經(jīng)濟某變量波動受另外兩方動態(tài)沖擊影響總體逐漸加強，其中FDI波動受就業(yè)和經(jīng)濟增長沖擊的動態(tài)影響均值分別為16.41%和13.27%；就業(yè)波動受FDI和經(jīng)濟增長沖擊的動態(tài)影響均值分別為11.13%和6.16%；經(jīng)濟增長波動受FDI和就業(yè)沖擊的動態(tài)影響均值分別為1.91%和42.32%。

表3、表4中各變量的方差分解比較的結(jié)果依然是廣義虛擬經(jīng)濟的三者互動作用整體強于傳統(tǒng)實體經(jīng)濟。

（三） 機理分析

透過前面的基于SVAR模型的脈沖響應和方差分解分析可見，F(xiàn)DI、經(jīng)濟增長與就業(yè)的互動關系在兩大不同的產(chǎn)業(yè)門類存在一定的異質(zhì)性，究其原因，可能與其產(chǎn)業(yè)的不同性質(zhì)和特征有關。

傳統(tǒng)的實體經(jīng)濟是以滿足人們“物質(zhì)需求”為主的“物本經(jīng)濟”，存在著需求瓶頸和資源約束，由于其生產(chǎn)要素中就業(yè)勞動力多為相對簡單勞動力，遵循的是勞動的邊際報酬遞減規(guī)律，因此在供需總量一定的情況下，基于理性經(jīng)濟人和利潤最大化的考量，企業(yè)一般會選擇用較高效率的機械或自動化設備來替代普通勞動力，從而不可避免地將帶來傳統(tǒng)實體經(jīng)濟中技術(shù)進步和勞動生產(chǎn)率提高驅(qū)動下的經(jīng)濟增長的就業(yè)彈性反而下降的窘?jīng)r。而以滿足人們“精神”和“心理”需求為主的廣義虛擬經(jīng)濟則不然，由于人們的精神或心理追求是沒有止境的，人力資本、信息等非物質(zhì)無形生產(chǎn)要素可以不斷提升和累積，其產(chǎn)品需求特征和要素供給特征決定新經(jīng)濟形態(tài)遵循收入需求彈性和邊際報酬遞增規(guī)律，這就使其可以最大限度地避免傳統(tǒng)的技術(shù)進步、經(jīng)濟增長與勞動就業(yè)彈性下降的惡性循環(huán)陷阱，實現(xiàn)二者的和諧互動。同時由于兩個不同部門的勞動生產(chǎn)率差異帶來的收入差距驅(qū)動從傳統(tǒng)實體經(jīng)濟生產(chǎn)部門釋放出來的就業(yè)人口不斷流向廣義虛擬經(jīng)濟部門，為其注入了大量的優(yōu)質(zhì)的勞動力資源，并進一步推動新興部門就業(yè)數(shù)量的擴大、就業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化和就業(yè)質(zhì)量的提升。另一方面，就業(yè)增長又會從生產(chǎn)和消費兩個角度通過要素合理流動、人力資本價值提升、就業(yè)的收入彈性遞增規(guī)律、消費乘數(shù)效應反作用于廣義虛擬經(jīng)濟增長，形成相互促進、協(xié)調(diào)發(fā)展的良性互動關系。

由于FDI的行業(yè)選擇往往受東道國“行業(yè)市場規(guī)?！薄ⅰ靶袠I(yè)發(fā)展?jié)摿Α?、“行業(yè)就業(yè)的人力資本素質(zhì)”等主要因素的影響（朱金生等，2013）[13]，廣義虛擬經(jīng)濟增長和就業(yè)的良性互動發(fā)展將會吸引FDI的更多流入，而FDI的進入反過來會通過技術(shù)溢出、資本形成、人力資本提升和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級等途徑促進廣義虛擬經(jīng)濟增長和就業(yè)水平提高，最終在三者之間形成一個彼此促進、不斷強化的正反饋循環(huán)機制及和諧共進的耦合關系。

六、主要的結(jié)論及政策啟示

當前世界經(jīng)濟已進入新經(jīng)濟、新財富時代，國內(nèi)面臨擴開放、轉(zhuǎn)方式、調(diào)結(jié)構(gòu)、保增長、促就業(yè)的新形勢，廣義虛擬經(jīng)濟在其中扮演著越來越重要的角色。本文通過構(gòu)建SVAR模型，利用脈沖響應函數(shù)以及方差分解兩個工具，比較分析了廣義虛擬與傳統(tǒng)實體經(jīng)濟兩大部類的FDI、經(jīng)濟增長與就業(yè)之間的互動關系，得出以下主要結(jié)論及政策啟示：

1.兩部門FDI、經(jīng)濟增長與就業(yè)在短期內(nèi)受彼此沖擊影響較大，后期反應相對平緩；從長期動態(tài)看，廣義虛擬經(jīng)濟的三者關系表現(xiàn)為較持續(xù)的正面動態(tài)效應。

2.從方差分解結(jié)果看，兩部門FDI、經(jīng)濟增長與就業(yè)各自波動初期主要受自身影響，后期彼此影響漸次加大，總體來看，廣義虛擬經(jīng)濟FDI、經(jīng)濟增長與就業(yè)三者之間的彼此動態(tài)影響及其長期互動關系程度整體強于傳統(tǒng)實體經(jīng)濟。

3.兩大不同部類三者關系的異質(zhì)性可能與各自產(chǎn)業(yè)的性質(zhì)和特征有關。與傳統(tǒng)實體經(jīng)濟不同的是，廣義虛擬經(jīng)濟是以滿足人們無止境的“精神”和“心理”追求為主的新經(jīng)濟，具有人力資本富集、收入需求彈性和勞動就業(yè)彈性高以及邊際報酬遞增等特性，使得經(jīng)濟增長與就業(yè)的關系可以跳出傳統(tǒng)的惡性循環(huán)陷阱且通過一系列反饋循環(huán)機制進一步強化二者的協(xié)調(diào)發(fā)展和良性互動關系，并通過吸引FDI流入帶來的技術(shù)溢出、資本形成、人力資本和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級效應促進三者之間的協(xié)同共生關系。

4.當今世界各國經(jīng)濟的競爭已經(jīng)演變成為廣義虛擬經(jīng)濟主導制勝的競爭。發(fā)展廣義虛擬經(jīng)濟有利于我國在當前“新常態(tài)”下轉(zhuǎn)變經(jīng)濟增長方式、調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、穩(wěn)增長和促就業(yè)。因此，在我國加快改革開放和擴大引資的過程中要著重引導FDI流入我國廣義虛擬經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)，以更好地促進三者的協(xié)調(diào)發(fā)展和各項宏觀經(jīng)濟戰(zhàn)略目標的實現(xiàn)。

參考文獻：

De Gregorio J. Economic Growth in Latin America[J]. Journal of Development Economics， 1992，39（1）：59–84.

Anwar S， Nguyen， L P. Foreign Direct Investment and Export Spillovers： Evidence from Vietnam[J]. International Business Review， 2011，20（2）：177–193.

鄒建華，韓永輝.引資轉(zhuǎn)型、FDI質(zhì)量與區(qū)域經(jīng)濟增長——基于珠三角面板數(shù)據(jù)的實證分析[J].國際貿(mào)易問題，2013，（7）：147-157.

Elmawazini K. Technology Spillovers from Foreign Direct Investment in Developing Countries： Economic Theory and Practice[D]. University of East London， 2005.

于津平，許小雨.長三角經(jīng)濟增長方式與外資利用效應研究[J].國際貿(mào)易問題，2011，（1）：72-81.

Asiedu E， Gyimah‐Brempong K. The Effect of the Liberalization of Investment Policies on Employment and Investment of Multinational Corporations in Africa[J].African Development Review， 2008，20（1）：49–66.

王美今，錢金保.外商直接投資對我國就業(yè)的影響──基于誤差成分聯(lián)立方程模型的估計[J].中山大學學報（社會科學版），2008，48（6）：178-184.

Jenkins R. Globalization and the Labour Market in South Africa[J]. Journal of International Development， 2006， 18（5）：649-664.

丁翠翠，郭慶然.外商直接投資對我國就業(yè)影響的動態(tài)效應與區(qū)域差異——基于動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的GMM估計[J].經(jīng)濟經(jīng)緯，2014，31（1）：62-67.

劉宏，李述晟.FDI對我國經(jīng)濟增長、就業(yè)影響研究——基于VAR模型[J].國際貿(mào)易問題，2013，（4）：105-114.

江虹，吳宋，劉希.深圳市FDI、經(jīng)濟增長與就業(yè)的關系研究——基于VAR模型[J].對外經(jīng)貿(mào)，2015，（9）：48-50.

李豫新，孫培蕾.FDI對區(qū)域經(jīng)濟增長、就業(yè)影響研究——基于絲綢之路經(jīng)濟帶我國西 北段省區(qū)，工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟，2016，（3）：135-142.

朱金生，徐宏慧，王球.外商在華醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)直接投資模式選擇的影響因素——基于灰色關聯(lián)的實證分析，經(jīng)濟管理，2013，（4）：20-29.