1樓：
我也贊同樓上的說法，這是兩個不同的概念，
至少gdp和fdi是可以相互影響的。
foreign direct investment國際直接投資，既然是投資，我們首先可以簡單的從經濟的角度來看待。影響國際直接投資的經濟因素主要是資本成本和投資收益，而影響資本成本的主要是國際經濟環境，影響投資收益的主要是國內經濟環境，一般情況下收益超過資本成本該投資就是可行的。
gdp是國內經濟環境的綜合反映，可見gdp對fdi一定有著重要的影響。簡單的來看，gdp的發展速度決定著市場平均的收益水平，因此gdp發展速度快就會吸引更多的投資,就像**歷史資料影響投資者的預期和決策。由於gdp和fdi都是重要的綜合指標，因此資料容易獲得，gdp--->fdi應該存在著因果關係，可運用granger因果關係進行檢驗，它的影響渠道是投資者的預期。
當然具體到每項投資所考慮的因素要複雜的多，比如具體的細分市場、政治環境、外匯問題以及經濟結構等等，而這其中很多因素都不能在gdp中得到反映。
除此之外，風險也是需要考慮的重要因素。
2樓：阿苗苗苗苗_喵
簡單的來看，gdp的發展速度決定著市場平均的收益水平，因此gdp發展速度快就會吸引更多的投資,就像**歷史資料影響投資者的預期和決策。由於gdp和fdi都是重要的綜合指標，因此資料容易獲得，gdp對fdi存在著因果關係，可運用granger因果關係進行檢驗，它的影響渠道是投資者的預期。當然具體到每項投資所考慮的因素要複雜的多，比如具體的細分市場、政治環境、外匯問題以及經濟結構等等，而這其中很多因素都不能在gdp中得到反映。
3樓：匿名使用者
我認為樓上的表述有問題，是在偷換概念。這兩者的關係絕對不是你和蘋果的關係。就像你拿著一百萬美元現在去歐洲投資和去中國投資收益率會完全相同嗎？
會和gdp增長完全沒關係嗎？經濟不是這麼死板的···
4樓：匿名使用者
foreign direct investment國際直接投資：是一國的投資者(自然人或法人)跨國境投入資本或其他生產要素，以獲取或控制相應的企業經營管理權為核心，以獲得利潤或稀缺生產要素為目的的投資活動。跨國公司是fdi的主要形式。
有學者認為，「fdi是指一國或地區企業通過壟斷優勢（主要表現為無形資產）的國際轉移，獲得部分或全部外國企業控制權，以實現最終目標和直接目標高度統一的長期投資行為。」
fdi對gdp的影響確實有許多的文章，而要說fdi對gdp的影響，相當於gdp對跨國公司的影響，而跨國公司受其他多方面因素影響。一些國家貨幣政策，財政政策所影響的要具體問題具體分析了……
如何證明fdi與gdp的正相關
5樓：難唸的love經
關於fdi對東道國經濟發展的影響，歷來有很多學者對此做出分析。大多
數學者利用不同模型得出「fdi對經濟增長之間有顯著因果關係」，如國外學者jordan shan（2002）認為fdi與中國經濟增長存在著雙向的因果關係，但經濟增長對fdi的影響要大於
lnfdi為ln（fdi），圖1是兩個序列的時序圖，從圖中可以看出兩變數都呈現出非平穩性，但它們有共同向上發展的趨勢，因此
可以進行序列的單位根檢驗，檢查
兩時間序列是否具有協整關係。
fdi對經濟增長的影響。也有個別學者利用模型得到「fdi對經濟增長不具有促進作用」的結論，如l.p.
king與b.varadi（2002）認為短期內fdi促進經濟增長，長期具有阻礙作用。
國內學者也對fdi與國民經濟發展的關係做過大量研究。桑
fdi對gdp有促進作用，秀國認為fdi與中國經濟成正相關關係，
但不是中國經濟增長的首要原因，而中國經濟增長卻顯著帶動了
fdi的流入。楊廣詣（2006）根據1990-2023年上海市gdp與fdi時間序列資料，利用線性迴歸分析方法分析出上海市經濟增長與外商直接投資之間存在單向（從gdp到fdi）因果關係，並利用方差分析表明上海市經濟增長對外商直接投資的影響顯著。
綜合各學者對我國利用fdi與我國經濟總量的增長的研究，說法不盡相同。本文汲取以上研究的經驗，利用協整模型分析fdi與gdp 的相互關係，並通過granger因果檢驗對兩者因果關係進行分析。
二、資料和模型 （一）資料選取
文章主要從外商直接投資與經濟增長的關係入手，研究採用
圖1 lngdp與lnfdi序列的時序圖
（一）gdp和fdi的單位根檢驗
利用eviews對各個變數的單位根進行檢驗，檢驗的結果見表1。由表1可見，兩個變數的對數序列在5%的顯著水平上都是非平穩的，但lnfdi的一階差分序列在5%的顯著水平上是平穩的，lngdp的一階差分在10%的顯著性水平上是平穩的，因此兩，lexport～i（1），個變數都是一階單整的，即lgdp～i（1）具備進行協整分析的條件。
表1 各變數的單位根檢驗
變數檢驗型別
adf統計量1%臨界值臨界值 10%臨界dw
（c，t，k結論
1985-2023年我國的gdp和fdi時間序列資料進行分析。本文參考孫楚仁等（2006）對資料的處理方法，沒有對gdp、fdi剔除，其中fdi為實際物價因素。資料主要來自《中國統計年鑑2008》利用的外商直接投資額。
（二）模型設計
協整概念由恩格爾·格蘭傑（engle-granger）提出的，其為在兩個或多個非平穩變數間尋找均衡關係，以及用存在協整關係的變數建立誤差修正模型奠定了理論基礎。
，且1.協整檢驗。設兩個差分階數相同的過程xt，yt～i（d），其中，yt=βxt表示長期均具有如下關係：yt=βxt+μt，μt～i（0）
lnfdi（c，t，3-1.4921572773641.688930不平穩△lnfdi（c，0，1-3.
0417516504131.727957平穩lngdp（c，t，2-1.6283252689731.
840022不平穩△lngdp（c，0，1-2.6850556504131.951073平穩*
注：△表示一階差分；（c，t，k）分別表示單位根檢驗方程包括的常數項、時間趨勢項和滯後階數，加入滯後項是為了使殘差項為白噪聲，*表示在10%的顯著性水平上是平穩的。
（二）協整檢驗
對變數之間進行協整檢驗，用engle-granger兩步法對兩個變數之間進行協整檢驗。第一步對原序列進行ols迴歸，第二步對迴歸後的殘差序列進行平穩性檢驗，若其殘差序列是平穩的，即說明兩個變數之間是協整的，否則就不是。
μt=yt-βxt表示非均衡誤差，則稱xt和yt具有協整關係。衡關係，
檢驗協整關係用eg兩步法：第一步是用ols法估計協整引數向量，得到協整方程。第二步則是對第一步得到的殘差進行估計，若平穩，則存在協整關係。
。由e-g表現定理：若xt，yt之間2.誤差修正模型（ecm）107
forefront 則拒絕原假設」的標準，可知lnfdi是lngdp的granger原因，而後者不是前者的原因，說明fdi對經濟增長具有促進作用，但經濟增長並不是吸引fdi的原因。
表3 granger因果關係檢驗結果
滯後期原假設
lngdp = 6.952171+0.748067*lnfdi
（25.83943） （15.00282）
r2=0.914664 f=225.0846 dw=0.283964
發現殘差項有較強的一階自相關。考慮加入適當的滯後項，得lngdp與lnfdi的分佈滯後模型
lngdp=0.654722+0.152686*lnfdi-0.097959*lnfdi（-1）
2.442719 3.519521 -1.958120 +0.924785*lngdp（-1）
24.72597
r2=0.997885 f=2831.103
我們從模型的估計結果來看，可決係數達到了99.7%，說明擬
f統計量prob.
4lnfdi不是 lngdp 的granger 原因 6.746450.00672lngdp不是 lnfdi 的granger 原因 0.454720.76730
四、結論
根據以上對1985-2023年間fdi與gdp時間序列資料進行的實證分析，我們可以得出以下的結論：
雖然1985-2023年的lngdp與lnfdi都是非平穩時間序列，但1．
其一階差分都是平穩的。二者存在協整關係，表明實際利用外資額的增長與經濟增長之間存在長期穩定的均衡趨勢。從短期來看，fdi對經濟其投資效果有一增長的影響不顯著，這是因為fdi投資需要一個過程，定的時滯。
但從長期來看，協整係數為0.7276，說明fdi對經濟增長有積極的促進作用，在其他條件不變的情況下，fdi實際利用率每增加1個百分點會引起gdp增加0.7276個百分點。
fdi與gdp存在長期均衡從而促進資本形關係，這是因為fdi的流入可以增加總體的資本資源，管理和營銷經成和經濟增長，而且fdi的流入還可以轉移先進的技術、驗等，從而提高生產效率，達到促進經濟增長的效果。
t統計量和f統計量都顯著，說明模型的擬合效果很合優度很高，
好。然後對上述模型的殘差e進行平穩性檢驗，以此來判定兩變數之間是否為協整關係，若其為平穩序列，則說明兩變數存在協整關係，反之則不存在。仍然採用adf檢驗，其檢驗結果下：
表2 對殘差進行adf檢驗結果為：
檢驗型別adf變數 1%臨界值臨界值臨界值dw結論
（c，t，k統計量e （0，0，0-2.334419 1.499450平穩殘差e的adf檢驗結果為：e是平穩的時間序列，因此可以認為lngdp和lnfdi存在相互協整關係。
（三）建立誤差修正模型
以穩定的時間序列e作為誤差修正項，建立誤差修正模型。
2．經濟增長並不是吸引更多fdi的granger原因。這可能從一個側面反映了fdi大量湧入可能是由於其他因素所致，如良好的政治、經濟環境和較低的要素成本等。
本文的研究尚很粗淺，存在很多不足。比如，樣本期不夠長，這對於實證結果的準確性必然產生很大的影響；變數的選擇不夠精細，模型過於簡略
，必然不能較全面地反映所研究的問題等等。因此，本文的實證結論還有待今後進一步的檢驗和修正。
d（lngdp）=0.109095*d（lnfdi）+0.887064*d（lngdp（-1））- 0.013285*d（lnfdi（-1））-0.402714*e（-1）
可得lngdp關於lnfdi的短期彈性為0.109095，長期彈性為（0.152686-0.097959）/（1-0.097959）=0.727608
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