双边投资数据哪里找？
中国作为世界上重要的经济体，其对外直接投资和引进外国直接投资的情况一直受到广泛的关注。近年来，由于中国的跨境资本管理改革和金融监管改革取得了重要进展，外商直接投资的流入量和流出量都保持了持续增长。但是，对于两者比例（即 出超）的研究却鲜有涉及。 本文选取了 2013 年至 2017 年期间我国累计 49.88 亿美元的对日直接投资和相关数据以及日本国内企业、机构和个人对我国累计 51.86 亿美元的直接投资 和 50.86 亿美元的股本证券投资进行计量分析，利用 Eviews 六方 6.0 软件包，对二者间的动态关系进行了实证研究。
一、数据和模型设定 （一）数据描述 从表 1 的数据可见，从 2013 年开始直至 2017 年，中 国对日本的直接投资中，大部分年份的实收资本和盈余全部高于 0，只有 2013 年和 2016 年为负值；而日本对中国 的直接投资中，除了 2016 年以外，其他年份均为正值，且数值较高。这主要与两国之间的贸易收支有关联性，尤其是 2013 年至 217 年同期中日双边货物和服务贸易逆差增大引起的。
值得注意的是，虽然日本对中国的直接投资总体而言大于中国的对日直接投资，但后者在个别年份如 2013年和 2015 年则明显高于前者。这可能是因为日本企业对我国市场的投资一般集中在一些规模较大或具有政府背景的企业或是行业上（王彦君等，2018），而我国的某些行业特别是金融业在对外开放后得到了飞速发展，这对日本投资者来说存在一定的市场准入壁垒，因此在初期会导致部分年份投资出现倒流的现象。
（二）模型设定 为考察中、日双边 FDI 流动的影响因素及作用机理，建立如下计量分析模型： In(FDIsit)“t = α + β*In(FTWsith“-) “t-I- γ Zn “t 其中，被解释变量 FDIsit 指中国对外直接投资（FDI）流量（取对数形式），解释变量为 FTWithi 指日本对外直接投资 (FDI) 流量（取对数形式）和 Zn 表示一系列控制变量。具体包括： 为了检验上述方程的整体有效性，首先应当对数据进行单位根检验。由于方程中的因变量和解释变量都是时间序列数据，因此采用增广迪基－富勒检验 (ADF) 来判定时间序列是否平稳。若经检验所有变量均是非平稳的，则需要对非平稳变量进行协整分析，以确定变量之间是否存在长期稳定的均衡关系。反之，如果所有变量均是平稳的，则可以直接将方程组成回归模型进行参数估计得到方程的系数。
二、理论分析和模型假设 上述方程反映的是两国间 FDI 存量水平的情况。为了进一步揭示两国 FDI 流量的变化趋势及其影响因素，提出下列假说： 假说 1：两国 FDI 流量与两国 GDP 成正比。根据要素报酬递增理论，随着一国生产技术的提高，每一单位劳动投入所生产的商品数量会增多，从而增加该国的总收益，而将一部分产出分配给国外可以节约本国生产所带来的固定成本，从而扩大该国总的收益，因此GDP 高的国家 FDI 流量也应该高。
假说 2：两国 FDI 流量与两国贸易总额成正比。根据比较优势原则，一个国家应该集中资源从事本国具有比较竞争优势的行业，而对其它行业则引入外资以提高生产效率，从而增加国家的总收益。出口额大的国家 FDI 流量也应大。
假说 3：两国 FDI 流量与两国的开放度成正比。开放度用贸易依存度和外资依存度来衡量。贸易依存度反映了一个国家对外的经贸联系，而外资依存度则反映了外商投资在一个地区经济中所占比重。一般来说，一个地区的贸易依存度和外资依存度越高，FDI 流量也越大。
三、实证结果和分析 运用上述模型，以 2013年至 2017年间中日双方的统计数据为基础进行回归分析，得到如下结果（见表 2）。
由以上回归结果可知，各个解释变量的 t 统计量都很显著，除解释变量个数对模型的拟合优度影响不显著之外，其余各解释变量都对模型的拟合优度有着显著的正贡献。这说明基于中日双方 2013—2017 年间的统计数据建立的模型能够很好地反映两国 FDI 流动的特征。同时可以看出，各个解释变量的系数符号符合经济学的理论预期。上述假说成立。
四、结论和建议 本课题基于中日双边数据，利用 EViews 6.0 软件包，对双边 FDI 流动的影响因素及作用机制进行实证分析。结果表明，两国 FDI 流量与两地 GDP 正相关，并与两地贸易总额正相关，并且与两地的开放程度也呈现出正向关系。这说明本文选取的变量是能较好地解释FDI 流动的宏观指标。
同时，通过调整解释变量个数的方法，可以找到最优的模型，并由此得出结论。这一方面可以为今后相似研究提供参考依据，另一方面也可以为政策的制定提供一定依据。例如，从结论中可以看出，促进贸易和投资自由化将是推动两国 FDI 流量上升的重要措施之一。为此，中国需要加快对外资准入负面清单的