研究FDI对产业结构升级的影响问题，经常使用到的指标主要有三类：第一类是各产业的就业人数及其所占的比例变化，第二类是各产业的资本额及其所占的比例变化，第三类是各产业所创造的国民收入及其在全部国民收入中的比重。前两类指标反映的是各种资源在各产业部门中的分配状态，即资本、劳动力在各产业之间的分配比例关系，第三类指标反映的则是经济活动的结果。本章对FDI对中国产业结构升级影响的定量分析，主要是从量的方面来考察，FDI对中国国民经济中的第一、二、三产业的比重的影响。实证方法主要有两种：一种是线性回归；另外一种是协整分析。由于多数宏观经济变量都是非平稳的或带有趋势的时间序列，如果简单地对变量进行回归将可能导致“伪回归”问题，即传统的显著性检验所确定的变量间的关系可能在事实上并不存在，所以，本章拟采用协整分析的方法来考察FDI对中国产业结构升级的影响。
1、变量选取与数据处理
本文采用1990年-2008年的三次产业GDP数据和三次产业FDI数据，为了统一量纲，我们对三次产业FDI单位由亿美元换算成亿元人民币（三次产业FDI=FDIX年均汇率），为了消除异方差和价格的影响，我们分别对FDI序列和GDP序列取对数。
2、协整关系检验
（1）单位根检验
数据平稳是进行回归分析和格兰杰因果检验的前提，所以我们首先对三次产业的GDP序列和FDI序列进行平稳性检验，即单位根检验。
第一、二、三次产业GDP的单位根检验
我们分别对取过对数后的Ln（GDP1）、Ln（GDP2）和Ln（GDP3）序列分别进行单位根检验（A0F检验），运用eviews5注：①检验（C，T，K）分别表示单位根检验方程包括：常数项、时间趋势与滞后阶数；②滞后阶数是在考虑模型最优条件下，利用AIC赤池信息准则，取AIC值最小得到。
三次产业FDI的单位根检验结果表明：在1%的显著性水平下，Ln（FDI3）是平稳的；而在5%、10%的显著性水平下，Ln（FDII）、Ln（FDI2）和Ln（FDI3）序列都是平稳序列，可进行回归分析。
（2）回归分析
根据上面的单位根检验我们得知，三次产业的GDP和FDI数据取对数后是都是平稳数列，因此可以进行回归分析。
运用eviews5.0软件，第一产业GDP和FDI的回归方程为：
Ln（GDPI）=0.457876*Ln（FDI1）+7.813124
（5.305926）（23.44599）（9.1）
R2=0.623501 Adjusted R2=0.601354 F=28.15285
以上分析结果表明：第一产业回归方程t=5.305926大于t0.025（18）=2.878，R2=0.623501，调整后的R2=0.601354系数都有点低，F统计量显著，模型表现还算良好。
第二产业GDP和FDI的回归方程为：
Ln（GDP2）=0.711187*Ln（FDI2）+5.249738
（6.752890）（6.607008）（9.2）
R2=0.728441 Adjusted R2=0.712467 F=45.60152
以上分析结果表明：第二产业回归方程t=6.752890大于t0.025（18）=2.878，R2=0.728441，调整后的R2=0.712467系数都比较高，F统计量显著，模型表现良好。
第三产业GDP和FDI的回归方程为：
Ln（GDP3）=0.716860*Ln（FDI3）+5.621255
（9.171386）（10.75730）（9.3）
R2=0.831873 Adjusted R2=0.821984 F=84.11432
以上分析结果表明：第三产业回归方程t=6.752890大于t0.025（18）=2.878，R2=0.831873，调整后的R2=0.821984系数都比第一第二产业的系数更高，F统计量显著，模型表现良好。
3、格兰杰因果检验
在上述分析中我们知道，Ln（FDII）、Ln（FDI2）和Ln（FDI3）以及Ln（GDPI）、Ln（GDP2）和Ln（GDP3）是平稳的。要进一步讨论投资与产出之间的因果关系，我们进一步进行格兰杰因果关系检验。
对于两变量Y与X，格兰杰因果关系检验要求估计以下回归：
（9.4）
（9.5）
可能存在有四种检验结果：
（1）X对Y有单向影响，表现为（9.4）式X各滞后项前的参数整体不为零，而（9.5）式Y各滞后项前的参数整体为零；
（2）Y对X有单向影响，表现为（9.5）式X各滞后项前的参数整体不为零，而（9.4）式Y各滞后项前的参数整体为零；
（3）Y与X间存在双向影响，表现为Y与X各滞后项前的参数整体不为零；
（4）Y与X间不存在影响，表现为Y与X各滞后项前的参数整体为零。
格兰杰检验是通过受约束的F检验完成的。如针对X不是Y的格兰杰原因这一假设，即针对（9.4）式中X滞后项前的参数整体为零的假设，分别做包含与不包含X滞后项的回归，记前者的残差平方和为RSSU，后者的残差平方和为RSSR；再计算F统计量：
（9.6）
式中，m为X的滞后项个数，n为样本容量，k为包含可能存在的常数项及其他变量在内的无约束回归模型的待估参数的个数。
如果计算的F值大于给定的显著性水平α下的F分布的相应的临界值Fa（m，n-k），则拒绝原假设，认为X是Y的格兰杰原因。
运用Eviews5.0软件，对第一产业的格兰杰因果检验结果：
结果表明，第三产业在滞后二阶的情况下，以91%的水平接受FDI是GDP增长的格兰杰原因；而在滞后二、三、四阶的情况下，接受GDP是FDI的格兰杰原因的概率都达到了90%左右。
4、结论
本节通过分析变量间的格兰杰因果检验，对各产业的外国直接投资和产业增加值的相互影响进行了计量检验，结果分析如下：
（1）从回归分析可以看出第一产业的FDI与GDP之间回归结果表现良好，FDI每增加l%，GDP增加0.46%；第二产业的FDI与GDP之间回归结果表现良好，投资额每增加1%，GDP增加0.71%，说明第二产业的投资对GDP的推动作用大于第一产业。第三产业的FDI与GDP之间回归结果表现良好，投资额每增加1%，GDP增加0.72%，说明第三产业的投资对GDP的推动作用大于第一产业，与第二产业基本持平。
（2）从格兰杰因果检验结果可以看出，在较高的显著性水平下，第一产业的FDI投资额与GDP的因果关系是单向的。GDP的快速增长导致了FDI的增长，而FDI的投资额对GDP的增长的影响不显著，这也与回归分析的结果相应，虽然中国第一产业FDI与GDP之间具有因果关系，但由于中国第一产业的投资比重一直很低，影响了第一产业的经济增长。在75%的显著性水平下，FDI额与GDP之间的因果关系是双向的，但是第二产业的投资比重在逐步下降，这可能是导致FDI促进GDP增长的因果关系不是很显著的原因。在90%的显著性水平下，第三产业的FDI额与GDP之间的因果关系是双向的，结果表现良好，这与近些年来中国第三产业吸收FDI大幅上升有关，并且从分析结果可知，第三产业利用FDI的效益比较好。
