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外国OFDI影响老挝旅游业发展的实证分析案例外国OFDI影响老挝旅游业发展的实证分析案例 1 11.2数据的选取 21.3数据的平稳性检验 31.4格兰杰因果关系检验 3 41.5.1短期效应回归模型分析 4 5于老挝而言却有重要的意义，因此，通过实证分析来研究中国OFDI与老挝旅游业发展之间的关系就具有了相当重要的意义。。1.1模型的构建对老挝旅游业方面的直接投资和老挝2000年至2019年的旅游业方面的产业增加国对老挝的旅游业方面的直接投资，t表示直接投资年份。由于TAV与OFDI都2相关数据分析的干扰，因此，需要将(1)模型进行对数化处理。对数化处理结表4-11995年一2019年中国OFDI与老挝旅游业增加值TAV对照表年度中国OFDI金额(亿美元)老挝旅游业产业增加值(千万美元)3通过使用Eviews10.0进行平稳性检验即ADF检验。具体结果可见表4-2:序列1%临界值5%临界值10%临界值一阶差分二阶差分对于InTAV的ADF值在5%的置信区间下：|1.223087|<|-3.089768|,这说通过对0FDI与InTAV进行格兰杰因果关系检验可以以一种比较有用的方法后阶数为5、4、3、2时，通过Eviews10.0软件进行分析，通过数据结果可知在10%的置信区间下0FDI与InTAV并不存在伪回归关系。相关分析的具体结果可见4根据Eviews10.0的分析结果如下：Date:10/18/20Time:1C5R²=0.435629F=11.32此外，R²=0.435629<1且与1的差距较大，这说明该回归模型对2000—2019年间的样本数据的拟合性较弱。常数项与0FDI所对应的Prob值分别为0.0003和0.0017,较接近于0。因此，我们认为参数的估计值为零的概率小于0.05,表明在5%的显著水平下，参数显著不为零，从Prob(F-statistic)看其值为0.003641也较为接近于0,可知该短期回归模型的整体显著性比较高。业直接投资(OFDI)每增长1%,就推动老挝旅游业的产业增加值(TAVt)0.0127%在本节中，我们通过设定滞后模型，选择之后阶数为1,可得有限分布滞后Date:10/18/20Time:1Includedobservations:24aftC60.0000,0.0017和0.0001,三者都较为接近于0,估值表现为0.5的话，整个数据的水平就是比较有可信度的。Prob(F-statistic)值为0.000041也较为接近于0,因此，从实际意义的角度来看，参数估计量α₁=0.000902>0,是一种正相关的相互关系，这表明当中国对老挝的旅游业直接投资(0FDI)每增长1%,就推即中国对老挝旅游业

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