FDI是地区经济发展重要的资金来源，对地区经济的发展起着推动经济增长、拉动就业、促进外贸发展和带动技术进步等贡献。
江苏省作为东部沿海大省，凭借对外开放的优惠政策和自身的地理区位优势，在利用FDI方面名列全国前茅。2008年江苏省实际利用FDI比上年增长14.7%，达到251.2亿美元，居全国第一位。2008年作为中部大省的江西实际利用FDI36亿美元，在中部所有省份中排名第二。2008年FDI规模在西部地区处于第一位的四川省，实际利用FDI的金额为33.2亿美元。鉴于江苏省、江西省、四川省分别在中国东、中、西部地区吸引FDI和经济发展方面的代表性，本研究选取江苏省1985-2008年、江省1985-2008年，四川省1995-2008年的面板数据构建面板数据模型。其中，江苏、江西两省在1985年以前吸引的FDI很少，所以使用1985年以后的相关数据；四川省地处中国西部内陆，开放时间较晚，因此选取1995年以后的相关数据。本文关于FDI对经济发展影响的实证研究，包括FDI的经济增长效应、技术进步效应、外贸效应以及就业效应四个部分。
本文使用的面板数据（panel data），也被称为合并数据，用来描述总体里面给定样本在特定时间内的情况，并对总体样本中的每个样本进行多重观察，将连续观察所得的数据集称作panel data。时间序列数据和截面数据都是一维数据，面板数据是同时在截面空间和时间上取得的二维数据。从横截面角度看，截面数据是很多个体在某特定时刻构成的截面数据，从纵剖面角度看为时间序列数据。panel data模型是近二十年来计量经济学理论方法的重大发展之一。在经济研究中，同时具有截面数据和时间序列数据性质的面板数据时常见的，具有很强的应用价值。
一般的线性面板数据模型可表示为：yit=αit+βit xit+uiti=1，2……N t=1，2……T。其中βit=（β1itβ2it……βkit）为参数向量，xit=（x1itx2it……xkit）为外生变量的向量形式，k为外生变量个数，N为截面样本容量，T为总时期数，随机扰动项uit互相独立，满足零均值、同方差等条件。该式子一般分为如下三种情况：
情况1：变系数模型 αi≠αj，βi≠βj
情况2：变截距模型 αi≠αj，βi=βj
情况3：混合回归模型 αi=αj，βi=βj
10.3.1 FDI对江苏省、江西省、四川省经济增长贡献的比较
10.3.1.1 江苏省、江西省、四川省的FDI在GDP中的比重
FDI/GDP这一比值可以较为准确地反映一个国家或地区FDI的增长情况，可以反映出FDI对经济增长的贡献，还可以反映该国家或地区的对外开放程度。1985-1991年，江苏省FDI占GDP的比重在一个较低水平徘徊，平均维持在0.3%左右，1992年这一比重出现了很大飞跃，上升至3.62%，随着改革开放的深入，这一比重不断上升，1994年达到8.87%，1995-2001年这一比重略有下降，2002-2003年出现比较大的回升，并于2003年达到最高值10.51%，2004-2008年又出现一定回落，1992-2008年江苏省FDI占GDP的比重平均为6.88%。江西省1985-1992年FDI占GDP的比重都很低，平均为0.19%，随着改革开放的不断深入，这一比重在1994年达到2.38%，1995-2001年略有下降，2002-2007年不断上升，并与2004年达到最高值4.91%。可见，江苏省和江西省这一比重的上升时期和下降时期基本保持同步，在绝对数上江西省FDI占GDP的比重比江苏省差距很大，但这个差距在不断地缩小。四川省FDI占GDP的比重一直较低，最高值为1996年的3.25%，1997-2005年这一比重不断下滑，年平均为1.88%，2005-2008年出现小幅的攀升，四川省与江西省、江苏省这一比重的差距较为悬殊。可以认为，江苏省FDI对经增长的贡献远大于江西省和四川省，并且江苏省的对外开放水平远高于江西省和四川省。
可以看出，1985-2008这24年中，江苏省实际利用FDI由1985年的1191万美元增长至2008年的2512001万美元，增长2109倍；同期GDP由651.82亿元增加至30312.61亿元，翻了46.5倍；1985-2008年江西省实际利用FDI由1985年的517万美元增长至2008年的360400万美元，增长697倍；同期GDP由208亿元增加至6480亿元，翻了31倍；四川省实际利用FDI由1995年的57500万美元增长至2008年的332000万美元，14年间增长5.8倍；同期GDP由2505亿元增加至12506.3亿元，翻了5倍。可见，江苏省、江西省、四川省的FDI与GDP均呈长期增长的趋势，三省的GDP逐年稳定增长，FDI在各年间的差异则较大。另外，三个省份FDI与GDP之间总体上均呈同向变动趋势，经济形势好的时期也是FDI迅速增长的时期；经济形势恶化的时期，FDI的增长也放慢脚步，甚至呈负增长态势。可以初步判断FDI与GDP之间存在明显的相关关系。
10.3.1.3 模型分析
1、模型设定与数据选取
本研究以一般生产函数理论为基础，将FDI作为一个独立要素引入柯布道格拉斯生产函数并建立模型：
（10.1）
其中，Y代表总产出，K代表用不变价格计算的资本存量，L代表劳动力投入量，F代表FDI，A代表技术因子，α、β、γ分别为资本、劳动力以及FDI的产出弹性。
将（4.1）式对数化处理，可得到以下的扩展方程：
（10.2）
把随机误差因素ε添加进（4.2）式，由柯布道格拉斯生产函数转化而来的线性模型如下：
（10.3）
变量的选取如下：
（1）总产出Y：以江苏省、江西省（1985-2007年），四川省（1995-2007年）的国民生产总值GDP（单位：亿元）来衡量，数据取自三个省份各年的统计年鉴，为消除价格因素的影响，使用GDP平减指数进行调整，按可比价格来计算历年的GDP。
（2）资本存量K：因总资本存量的查找存在较大困难，本研究选取分别经GDP平减指数调整后的全社会固定资产投资和FDI之差。
（3）FDIF：1985年以前江苏省、江西省实际利用FDI的数量相对较少，因此选取1985年为起点；四川省地处中国西部内陆，开放较晚，样本数据以1995年为起点。将实际利用的FDI按照当年的人民币对美元汇率换算成以人民币计价的数额，利用GDP平减指数进行价格调整来消除价格影响因素，其中江苏省（1952=100）、江西省（1978=100）、四川省（1978=100）。
（4）劳动力投入量L：劳动投入量不仅取决于劳动投入的数量，而且还与劳动的质量、劳动的利用效率等因素有关，但目前缺乏相关的统计资料。因此，这里的劳动投入量采用各省历年的三次产业年底就业人员数量（单位：万人）来衡量。
（5）综合技术进步因子A：为简便起见，假设它为常量，α、β、γ分别为相关变量的弹性系数，ε为随机扰动项。
不变价格的FDI（亿元）
固定资产投资（亿元）
不变价的固定资产投资（亿元）
调整后的固定资产减去调整后的FDI（亿元）
三次产业年底就业人数（万）
注：括号内数值为t检验值；a、b、c分别表示在1%、5%、10%水平上通过显著检验。
（1）模型中的R2、DW、F较高，基本符合计量检验要求，t检验值通过表明解释变量对被解释变量的影响显著。
（2）江苏、江西、四川三省的FDI对其GDP增长均有一定的拉动作用，但内资要素、劳动力要素对GDP的贡献均高于FDI对GDP的贡献。江苏省FDI系数为0.035、国内资本系数为0.48、劳动力系数为2.58；江西省FDI系数为0.014、国内资本系数为0.24、劳动力系数为2.77；四川省FDI系数为0.013、国内资本系数为0.27、劳动力系数为3.988.这说明虽然FDI对江苏省、江西省、四川省的经济增长有一定的贡献，但经济的增长仍然主要依赖内资和劳动力的投入。
（3）由江苏省、江西省、四川省的FDI系数可以得知，三个省份的FDI每增加一个百分点，其GDP将分别增加0.035、0.014和0.013个百分点。可见，FDI的边际产出弹性在江苏省比江西省和四川省高，即江苏省FDI对经济增长的促进作用大于江西省和四川省。
FDI在江苏省的经济影响最大源自江苏省的基础设施完善，交通便利，产业聚集、科研、技术人才相对集中，政府的行政效率高，涉外政策优惠等。具备区位优势、人才优势和资金优势的江苏省能够有效利用FDI的技术外溢效应，充分发挥技术进步对经济增长的促进作用。
江西省、四川省FDI对经济增长的促进作用相当，但远落后于江苏省。究其原因，江西省、四川省利用FDI总量偏小，2008年江西省实际利用FDI金额36.04亿美元，为江苏省实际利用FDI的1/7；2008年四川省实际利用FDI金额33.2亿美元，为江苏省实际利用FDI的1/8.从利用FDI的软、硬件环境来看，江西、四川存在较大不足，如基础设施条件和产业配套能力有待完善，政府的行政效率还不高，发展外向型经济的理念尚为薄弱，未形成相关的产业聚集，熟知国际惯例、规则的人才欠缺，法制环境、信用环境等还不能完全适应外商的要求。从投资结构上看，江西省和四川省利用FDI的结构存在不合理之处，如开放层次较低，开放领域较窄，多为劳动密集型的一般项目，大规模、高水平项目偏少（江苏省2008年新批以及净增资3000万美元以上的大项目共459个，9000万美元以上的大项目共168个；江西省2008年新批合同利用外资1000万美元以上的大项目共83个），利用FDI的方式较为单一，以传统的合资为主，高科技领域和高端服务业利用FDI比重较小。
FDI在长期的积累过程中会形成路径依赖，FDI与经济增长之间又会形成相互促进的良性互动机制。相比江西省和四川省，江苏省吸引FDI的能力很强，累计利用FDI数额位居全国第二，已产生FDI和经济增长间的良性互动。这样，江苏省、江西省、四川省FDI对经济增长作用的差距将越来越大，使得江苏省、江西省、四川省的经济差距进一步扩大。短期内，FDI在江苏省、江西省、四川省的分布差异及由此产生的经济增长差异将难以改变。
10.3.2 FDI对三省技术进步贡献的比较
FDI对一个国家特别是发展中国家的技术进步和经济增长起着重要的作用。FDI进入东道国后会产生直接或间接的技术转移，东道国企业可通过市场竞争、人力资本流动、技术模仿和示范效应等获取技术外溢，并可以激发东道国国内企业进行技术创新，最终促进东道国的技术进步和经济增长。下面我们将建立面板数据模型，具体测算FDI对江苏省、江西省和四川省技术进步的影响。
10.3.2.1测算技术进步（TFP）
1、分析方法
普遍认为，衡量技术进步的方法有两种。第一种是根据生产函数的总量测算法，例如索洛余值法、丁伯根测算法和丹尼森“知识进步”测算法；第二种通过建立一套反映技术进步状况的指标体系来衡量。考虑到指标体系法具有较大的主观性，且获得指标数据可能存在困难，这里我们采取索洛余值法。
美国经济学家索洛致力于经济增长理论的研究。他在规模报酬不变和希克斯中性技术进步的前提下，将技术进步引入生产函数中，从而考察技术进步对经济增长的影响。他对产出型生产函数进行严格的推导，得出了经济增长模型。推导过程如下所示：
将产出型生产函数Y=Atf（K，L）的两边对时间t求导：
（10.4）
式子两边同除Y，假定α（资本产出弹性）=（K/Y）*（f/k），β（劳动产出弹性）=（L/Y）*（f/L），得到：
（10.5）
实际应用时，鉴于原始资料中的Y、K、L均为离散型数据，在时间间隔⊿t很小的情况下，可以使用差分方程近似替代微分方程，如下：
（10.6）
此式即为索洛经济增长模型，它的经济学意义为产出增长是由技术进步、劳动及资本投入量的增加共同形成的。⊿Y/⊿t/Y代表产出的增长速度、⊿At/⊿t/At代表技术进步速度、⊿L/⊿t/L代表劳动的增长速度、⊿K/⊿t/K代表资本的增长速度。
索洛经济增长模型可变换为：
（10.7）
此式的经济学意义是技术进步的贡献为在产出增长中减去劳动投入量贡献和资本投入量贡献所剩下的值。实际应用时，先估计参数α、β，再计算出产出、劳动和资本的增长速度（⊿Y/⊿t/Y、⊿L/⊿t/L、⊿K/⊿t/K），从而把技术进步（⊿At/⊿t/At）作为余值算出来，此方法又叫做索洛测算技术进步的余值法。
2、数据选取
严格来说，索洛余值法应用的前提条件须满足相对完善的市场经济体制。20世纪80中期以后，市场经济机制在中国的作用才开始显现而后占主导地位，也才符合索洛余值法的基本条件。鉴于三个省份利用FDI在1985年以前都比较少，中间几年数据不连续，这里我们采用1985年以后的数据。
①确定α、β参数：实际测算中我们通常采用三种方法来确定α、β参数，经验确定法（定值法）、分配份额法（比较法）、回归分析方法，本研究采用定值法，结合部分学者的测算结果，并考虑20世纪80年代以来，中国市场经济的实际发展情况和投资拉动型经济的特征，我们设定α=0.3、β=0.723.
②总产出Y：通过江苏省、江西省和四川省的国民生产总值GDP（单位：亿元）衡量，数据选自三个省份的统计年鉴，并使用GDP平减指数来消除价格因素的影响。
③劳动力投入量L：劳动投入量不仅和于劳动投入的数量有关，而且还取决于劳动的质量和劳动的利用效率等因素。考虑到目前缺乏相关的数据，我们采用江苏、江西和四川三次产业年底就业人数（万）来表示劳动力投入量。
④资本存量K：由于总资本存量在查找时有较大难度，我们选取经平减后的全社会固定资产投资来代替。
另外，我们采取环比法来计算GDP、劳动力和固定资产投资的增长速度。
注：括号内数值为t检验值；a、b、c分别表示在1%、5%、10%水平上通过显著检验。
（1）模型中的R2、DW、F较高，基本符合计量检验要求，t检验值通过表明解释变量对被解释变量的影响显著。
（2）就当期的FDI系数而言，江苏省、江西省、四川省的系数分别为-0.018、-0.025和-0.039.三个省份当年的FDI对其技术进步的影响均不显著，这可能是因为：一方面，当外商选择绿地投资方式，则从投资到生产能力的形成需要一定时间，这个时间段内，外资企业可能不会产生技术外溢；当外商选择并购投资方式，则外资企业的技术转移和人员整合也需要一段时间，也不可能立即产生技术外溢效应。另一方面，外资对东道国企业的技术外溢并不局限于投资当年，随后的整个投资期还将继续产生外溢效应。因此除了当年的FDI额，模型还将增加滞后一期的FDI额。
（3）就滞后一期的FDI系数而言，江西省、四川省的系数分别为0.013、0.018.系数虽然为正，但并未通过显著性检验。即江西省、四川省滞后一期的FDI和当期的FDI对当期的技术进步的影响极为有限。滞后一期的FDI对江苏省当期技术进步的影响系数为0.055，且通过显著性检验，即滞后一期的FDI明显促进了江苏省当期的技术进步。三个省份的FDI对技术进步的影响存在明显的区域差异。这可能是因为：改革开放之初，中国就划分了三大经济地带，并对不同地带采取非均衡的发展战略。受此战略的影响，分别处于东、中、西部的江苏省、江西省、四川省在技术、经济水平、人力资本、吸收能力等方面的差距扩大，使得外商在三个省份投资的数额、投资历史及占当地经济的比重存在很大差异。外商投资额及其占当地经济的比重越大，投资的历史越长，内资企业从外资企业学习的先进技术、管理经验就越多。此外，FDI技术外溢的发挥还取决于当地内资企业的技术吸收能力。人力资本水平越高，金融市场发育程度越高，与外商技术差异越小的地区，其内资企业的技术吸收能力也就越大，这也造成了江苏省、江西省、四川省FDI对技术进步效应的差距。
10.3.3 FDI及其对三省出口效应的比较
FDI与对外贸易间存在着密切的联系。改革开放以来，江苏省、江西省、四川省的FDI与对外贸易均取得了不同程度的进步。但由于江苏省吸引FDI和发展对外贸易方面的诸多优势，江西省、四川省与江苏省的差距还很大，并且差距有继续扩大的趋势。
10.3.3.1三个省份的FDI与进出口贸易的相关性分析
1985年以来，作为外向型经济代表的江苏省利用FDI发展迅速，从1985年的1191万美元发展到2008年的2512001万美元，24年间实际利用FDI增长2109倍。同期，江苏省的对外贸易也硕果累累，进出口总额从1985年的198685万美元发展到2008年的39226800万美元，24年间增加了197倍。目前，FDI和进出口贸易已成为推动江苏省经济发展的两大重要引擎，二者的联系也越来越密切。江苏省实际利用FDI和进出口贸易保持同步且快速增长的态势。江西省和四川省在利用FDI和发展对外贸易方面也取得了不小的进展。1985-2008年江西省实际利用FDI由1985年的517万美元增长至2008年的360400万美元，增长697倍；同期进出口总额从1985年的31855万美元增至2008年的1374900万美元，增长了43倍。四川省实际利用FDI由1995年的57500万美元增长至2008年的332000万美元，14年间增长8倍；同期的进出口总额从1995年的28.2572亿美元到2008年的220.4亿美元。江苏省、江西省、四川省的FDI与进出口贸易均保持同步的变动趋势，四川省的FDI和进出口总额自1998年以后几乎成为重叠的曲线。可以初步判断三个省份时间利用FDI与对外贸易之间存在明显的相关关系。
10.3.3.2三个省份实际利用FDI的比较
选取1995-2008年三个省份的实际利用FDI数据进行观察、比较。江苏省实际利用FDI发展迅速，从1995年的478058万美元增至到2008年的2512001万美元，并超过广东，位居全国首位。就其本身而言，江西和四川利用FDI均取得了不小的进展。江西省近14年间实际利用FDI增长了13倍，年平均增速位居中部首位；四川省近14年间FDI规模增长了6倍，目前位居西部地区首位。但与江苏省相比，江西省和四川省实际利用FDI的规模和增速要小的多，且从2000年开始三个省份利用FDI的差距呈现不断扩大的态势。
数据来源：江苏、江西、四川统计年鉴汇总
10.3.3.3三个省份出口贸易的比较
文章选取三个省份1985-2008年的数据，从三个角度来比较他们的进出口贸易：进出口贸易总量、出口商品竞争力和出口商品结构，从而全面衡量三个省份对外贸易的总量、结构和水平。
1、进出口贸易总量
1985-2008年，江苏省、江西省、四川省的进出口总额总体均呈上升的态势。其中，随着中国加入WTO和改革开放的进一步深入，江苏省的进出口贸易总额自2001年以后迅速增长起来，2001-2008的进出口总额年均增速高达31.84%，远高于同期其GDP的年均增速17%。江西省和四川省的进出口贸易自2001年以来发展也很快。2001-2008年江西省的进出口总额年均增速32.43%，远高于其同期GDP的年均增速15.9%。四川省2001-2008年的进出口总额年均增速31.5%，GDP年均增速15.37%。可见，作为经济增长的“三驾马车”之一的对外贸易对江苏省、江西省和四川省的经济增长起着重大的作用。但同时还应看见，随着国际化的深入，江西省、四川省的对外贸易同东部沿海大省江苏的差距还很大，而且自1995年以来这差距呈不断扩大的趋势。
2、出口商品竞争力。
加工贸易增值系数直观体现了产品从出口到进口的增值程度，反映了被加工产品的附加值的大小，通常用来衡量FDI对一个国家或地区外贸竞争力的影响。本研究通过分析加工贸易增值系数来考察FDI对江苏省、江西省、四川省外贸竞争力的影响。作为“中国制造”重要基地的江苏省以加工贸易为主。2005-2008年间，江苏省加工贸易出口占总出口的比重一直保持在60%以上，加工贸易增值系数一直维持在1.2以上，呈现逐年小幅增长趋势。可以判断，江苏省的加工贸易占总出口的比重相当大，FDI促进了江苏省加工贸易的发展；但加工贸易出口产品的附加值较低，技术含量并不算高，FDI对提高江苏省外贸竞争力的作用还有待改进。江西省和四川省加工贸易的情况有三个共同点：加工贸易增长速度很快，如四川省2005-2008年间的平均增速为51.2%，2006年的增速更是高达110%；加工贸易占出口的比重较低，但均呈较快的上升趋势，如四川省加工贸易出口占比从2005年的10.9%逐年增加到2008年的23.5%，但这一比重远低于同期江苏省；加工贸易增值系数较低，如江西省加工贸易增值系数近几年保持在1.4以上，略高于江苏省，FDI对江西省外贸竞争力的提高有一定作用，但还不足够大。
3、出口商品结构
机电产品和高新技术产品的出口额和出口占比可以衡量一个国家或地区出口商品结构的水平。江苏省的机电产品和高新技术产品出口呈稳定发展的态势。机电产品的出口额从2005年的840.23亿美元上升到2008年的1613.5亿美元，机电产品出口占比一直维持在69%左右；高新技术产品的出口额从2005年的524.72亿美元上升到2008年的1040.5亿美元，出口占比在40%以上。江西省的机电产品和高新技术产品出口的绝对值和比重都较低，2008年，江西省的机电产品出口值15.44亿美元，占比仅为18.06%；高新技术产品出口值15.11亿美元，占比仅为19.7%。应看到，江西省机电产品和高新技术产品的出口起点较低但发展较快。四川省机电产品和高新技术产品出口近年来取得了很大的进步。机电产品的出口额从2005年的15.7亿美元快速发展到2008年的65.5亿美元，占比也上升到了2008年的49.96%；高新技术产品的出口则从2005年的5.9亿美元增至2008年的27.7亿美元。
其中，外资企业在高新技术产品和机电产品的出口中占据绝对的比重，例如，2006年江苏外资企业高新技术产品的出口甚至占到全省同类产品出口的96.5%。结合近年来江苏省、江西省、四川省机电产品和高新技术产品的发展情况可判断，FDI对三个省份出口商品结构的改善发挥了不同程度的作用，对江苏的推动作用最大，其次是四川和江西。但考虑到核心的生产技术控制在外资企业手中，国内企业多只能处于附加值较低的加工、装配等生产环节。因此，即使是在机电产品和高新技术产品出口占比极高的江苏省，其出口商品结构也不尽合理。
10.3.3.4FDI对出口贸易的贡献
衡量外资企业对一个地区出口贸易的贡献主要有两个指标：一是外资企业出口额在该地出口额中所占比重；二是外资企业对该地出口贸易的贡献度（外资企业出口增量占该地出口增量的比重）。外资企业是江苏省出口的主体。2004-2008年间，江苏省外资企业出口占比一直维持在73%以上。外资企业对当地的进出口贸易起着举足轻重的作用。2004-2008期间外资企业出口的年均贡献度为75.72%，2004年更是高达102.9%，但近年来，江苏省外资企业的出口贡献度出现一定程度的下降。这是因为，随着近年来国际化程度的提高和招商引资的深入，江苏省外资企业的“技术外溢效应”和“示范效应”不断提升，引发当地内资企业的“学习效应”，带动内资企业进出口贸易的发展和产业结构升级，使得内资企业对当地出口的贡献度得到了提高。江西省外资企业的出口发展迅速，2004-2008这五年期间，外资企业出口额增长了7倍，出口占比呈逐年上升趋势，从2004年的26.25%上升到了2008年的49.14%，外资企业出口的贡献度更是从2005年的25.11%提高到2008年的87.02%。四川省的总出口和外资企业的出口均增长较快。2004-2008这五年间，总出口年均增速高达35%，外资企业出口额增长了6.6倍。外资企业出口占比及其贡献度均呈逐年稳步上升的趋势，但都还处于相对较低的水平。外资企业出口占比从2004年的13.57%上升到2008年的27.23%，贡献度从2004年的11.69%提高到2008年的31.33%。可以看出，虽然近年来外资企业的出口发展也很快，但是内资企业仍是四川省的进出口贸易的主体，贡献度也更高。
10.3.3.4 FDI对出口影响的实证分析
1、数据选取：
由前面的分析可知，江苏省、江西省、四川省FDI和进出口贸易的增长轨迹保持高度的一致，可初步判断三个省份吸引的FDI与进出口贸易存在某种相关关系；三个省份的FDI对当地加工贸易的发展，机电产品、高新技术产品的出口存在不同程度的拉动作用。为具体分析FDI对三个省份出口贸易的影响，我们建立面板数据模型进行定量分析，样本数据由江苏省、江西省、四川省的统计年鉴整理得来，面板数据模型中各变量选取如下：
（1）出口额（X）：由江苏省、江西省、四川省历年的出口额表示。
（2）FDI（FDI）：考虑到1985年以前江苏省、江西省实际利用FDI的数量相对较少，因此选取1985年为起点；四川省地处中国西部内陆，开放较晚，样本数据以1995年为起点。
（3）滞后一期的FDIFDI（-1）：考虑到不仅是本期吸引的FDI对本期的出口贸易有影响，上年的FDI可能对本期出口也有影响，本研究选取滞后一期的FDI作为变量之一。
将实际利用的FDI和出口额按照当年的人民币对美元汇率换算成以人民币计价的数额，利用GDP平减指数进行价格调整来消除价格影响因素，其中江苏省（1952=100）、江西省（1978=100）、四川省（1978=100）。
2、实证结果
把江苏省、江西省、四川省的相关面板数据代入EVIEWS5.0软件进行计算：位条件、资源察赋和（1）模型中的R2、DW、F较高，基本符合计量检验要求，t检验值通过表明解释变量对被解释变量的影响显著。
（2）由江苏省、江西省、四川省的FDI系数可以得知，FDI与三个省份的出口贸易存在正相关关系。三个省份的FDI每增加一个百分点，其出口将分别增加0.195、0.078和0.056个百分点，江苏省FDI贸易创造效应远大于江西省和四川省。这是由于江苏省的投资环境良好，投资效率较高：政策环境完善、清晰、透明，审批FDI项目的操作程序化和政策化，政府办事效率高，相关手续的办理较简单、便捷；市场较完善，可以迅速、以低成本获得管理人员、工人、原材料等生产要素，产品的供求信息齐全，便于企业大规模生产；基础设施完善，处于东部沿海地带，海上交通便利，便于开展进出口贸易，引进生产设备和产品出口的成本低、时间短。外资企业进入江苏省以后，可以迅速形成生产能力，尽快促进出口的增长，获得较快、较高的投资回报。相反，外资企业进入江西省和四川省后，从资金的投入、生产能力的扩张到产品的形成，需要一个较长的过程，使得投资效率较为低下。虽然FDI对江西省和四川省有微弱的创造效应，但江西省和四川省进出口贸易的基数较低，对当地GDP的贡献较弱，所以FDI通过进出口贸易带动经济发展的作用有限。
（3）由滞后一期FDI的系数看，江苏省、江西省、四川省滞后一期的FDI与当年的出口贸易为正相关关系，上年的FDI每增长一个百分点，当年的出口贸易将分别增长0.402，0.169和0.097个百分点。上年的FDI对当年出口贸易的影响远大于当年的FDI对当年出口的影响。这可能是因为外商来一个地区投资办企业，需要做很多准备工作，通常会经历一个选择厂址，建造工厂，办理经营手续，雇佣工人，购买机器设备的过程，很难在投资的当年就实现大规模的生产能力。当前在华的外资企业主要是利用中国相对低廉的劳动力要素，产品的销售主要面向国际市场，当具备较大规模的生产能力以后，外资企业的出口才会大量增加。
10.3.3.5 FDI对三省就业贡献的比较
FDI对一个国家或者地区就业的影响一般包括两种：一是对就业的创造效应；二是对就业的替代效应。当FDI进入东道国时，社会总投资扩张，从而使得就业需求变大，就业人数增加，这就是FDI的就业创造效应。FDI的就业替代效应是指，FDI的进入可能挤出东道国国内企业的投资，进而导致东道国失业的增加。其中，FDI的就业创造效应又包括直接创造效应和间接创造效应两种。从FDI对就业的直接创造效应来看，采用“绿地投资”（外商在华投资的方式包括绿地投资和并购两种）的外资企业，直接在华新建企业，将大量雇用当地的劳动力；采用“并购”方式对华投资的外资企业，一般不会或者很少直接增加就业。从FDI对就业的间接创造效应来看，绿地投资和并购投资均会产生间接效应，外资企业进入中国以后，将与相关产业以及前后向产业建立产业链关系，从而创造很多就业机会。根据《1992年世界投资报告》的实证研究，根据不同产品的情况，前后向产业联系创造的间接就业数量约比直接就业高2倍～3倍，扣除替代效应的作用，FDI间接创造的就业数量与直接创造的就业几乎相等。但由于相关统计数据的缺乏，本研究的模型不包括FDI对就业的间接创造作用，只考察FDI的直接创造效应。
1、模型设定及数据选取：
国内外学者研究FDI和就业的关系时，一般是从柯布-道格拉斯生产函数入手进行推导的。这里以柯布-道格拉斯生产函数为基础，并将其进行如下适当的调整：
Y=AKαLβ；（10.8）
因为α+β=1，即Y=AKαL1-α；（10.9）
则L1-α=A-1YK-α；（10.10）
两边取对数并整理得到，LNL=LNA/（α-1）+αLNK/（α-1）+LNY/（1-α）（10.11）
其中，A为全要素生产率（如政策进步、技术变迁等因素引起的产出增加）；α为资本产出弹性；β为劳动产出弹性；L为投入的劳动要素（这里用三次产业年底就业人数来表示）；Y为总产出（这里用GDP来表示）；K为投入的资本要素（这里只将FDI引入到模型中）。
本研究的样本数据由江苏省、江西省、四川省的统计年鉴整理得来，面板数据模型中各变量的选取如下：
（1）劳动力投入量（L）：由江苏省、江西省、四川省三次产业年底就业人数（万）表示。
（2）FDI（FDI）：考虑到1985年以前江苏省、江西省实际利用FDI的数量相对较少，因此选取1985年为起点；四川省地处中国西部内陆，开放较晚，样本数据以1995年为起点。将实际利用的FDI按照当年汇率换算成人民币计价，利用GDP平减指数进行价格调整来消除价格影响因素。其中江苏省（1952=100）、江西省（1978=100）、四川省（1978=100）。
（3）总产出（GDP）：利用GDP平减指数进行平减以消除价格因素的影响，得到不变价格的GDP。
注：括号内数值为t检验值；a、b、c分别表示在1%、5%、10%水平上通过显著检验。
察赋和
（1）模型中的R2、F较高，基本符合计量检验要求，t检验值通过表明解释变量对被解释变量的影响显著。
（2）从就业变动的产出弹性来看，当FDI保持不变时，江苏省、江西省、四川省的GDP每增长一个百分点，就业将分别增长0.32、0.11和0.33个百分点。三个省份产出的增加对其就业的影响非常显著，尤其是江苏省和四川省。
（3）从就业变动的FDI弹性来看，当GDP保持不变时，FDI对三个省份的就业均有一定的促进作用。江苏省、江西省和四川省的FDI每增加一个百分点，其就业将分别增长0.043、0.048和0.022个百分点，三个省份的差异并不是很大。外商的投资多为了利用中国相对低廉的劳动力资源，以劳动密集型投资为主，使得FDI在一定程度上缓解了江苏省、江西省、四川省的就业压力。考虑到FDI对就业还存在间接的创造效应，FDI对三个省份的就业效应还是比较显著的。但应看到，江苏省、江西省、四川省就业的产出弹性均远大于其各自的FDI弹性，即产出对就业的拉动作用明显大于FDI的拉动，三个省份就业规模的扩张主要依赖于其总产出的增加。
