技術(shù)進(jìn)步與對(duì)外貿(mào)易出口的VAR模型分析

李重燕 李先科

（廣州應(yīng)用科技學(xué)院 廣東廣州 511370）

VAR模型分析

本文利用我國(guó)1995-2019年的數(shù)據(jù)，采用向量自回歸VAR 模型，并運(yùn)用脈沖響應(yīng)分析系統(tǒng)研究技術(shù)投入、產(chǎn)出與對(duì)外貿(mào)易出口總量、高新技術(shù)產(chǎn)品出口、非高新技術(shù)產(chǎn)品出口之間的關(guān)系。

（一）數(shù)據(jù)與變量說明

本文選擇我國(guó)1995-2019年的時(shí)間跨度進(jìn)行研究，并依據(jù)經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型研究的經(jīng)驗(yàn)，對(duì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)取自然對(duì)數(shù)以盡可能地消除原數(shù)據(jù)異方差性的影響。數(shù)據(jù)來源于1995-2019年中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒的數(shù)據(jù)。

技術(shù)進(jìn)步可以從科研經(jīng)費(fèi)投入和科研成果兩個(gè)層面來進(jìn)行測(cè)度，因而本文選擇研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)支出與專利申請(qǐng)受理數(shù)分別作為技術(shù)投入（V1）與技術(shù)產(chǎn)出（V2）的指標(biāo)變量；對(duì)外貿(mào)易水平直接選取我國(guó)出口總額（V5）的進(jìn)行測(cè)度，同時(shí)將對(duì)外貿(mào)易水平又進(jìn)一步分解為高新技術(shù)產(chǎn)品出口以及非高新技術(shù)產(chǎn)品出口，所以選定高新技術(shù)產(chǎn)品出口額的數(shù)據(jù)和其他出口額數(shù)據(jù)（出口總額-高新技術(shù)產(chǎn)品出口額）作為高技術(shù)出口（V3）與低技術(shù)出口（V4）的指標(biāo)變量。

（二）實(shí)證結(jié)果分析

本文利用VAR模型分別構(gòu)造（V1，V3）（V2，V3）（V1，V4）（V2，V4）（V1，V2，V5）五組時(shí)間序列系統(tǒng)分析來技術(shù)進(jìn)步與對(duì)外貿(mào)易增長(zhǎng)之間的動(dòng)態(tài)沖擊影響。在進(jìn)行VAR模型的實(shí)證分析前，首先需要確定各組變量的最優(yōu)滯后期。本文利用LR、FPE、AIC、SC、HQ五個(gè)統(tǒng)計(jì)量來判斷最佳滯后期，并根據(jù)多數(shù)檢驗(yàn)指標(biāo)的準(zhǔn)則數(shù)值最小的原則確定最優(yōu)滯后期，結(jié)果如表1所示。

表1 VAR模型最優(yōu)滯后期檢驗(yàn)結(jié)果

這里只分析兩變量的VAR模型，檢驗(yàn)結(jié)果顯示，前四組變量的最優(yōu)滯后期均為1期，因而可以構(gòu)建4個(gè)VAR（1）模型，并得到下面4個(gè)VAR（1）模型的標(biāo)準(zhǔn)形式：

軟件的輸出結(jié)果顯示，4個(gè)VAR（1）模型的R2和修正R2均在98%以上，充分說明模型的擬合效果非常好，解釋能力強(qiáng)。從式（1）（3）的估計(jì)結(jié)果來看，滯后一期時(shí)，技術(shù)投入（V1）的變化受到上期自身因素的影響較大，而受高技術(shù)出口（V3）與低技術(shù)出口（V4）的影響都較?。粡氖剑?）（4）的估計(jì)結(jié)果來看，滯后一期時(shí)，技術(shù)產(chǎn)出（V2）的變化同樣主要受到上期自身因素的影響，而受高技術(shù)出口（V3）與低技術(shù)出口（V4）的影響都較小。從式（1）（3）的估計(jì)結(jié)果來看，技術(shù)投入（V1）與技術(shù)產(chǎn)出（V2）對(duì)高技術(shù)出口（V3）的影響顯著大于式（3）（4）中顯示的對(duì)低技術(shù)出口（V3）的影響。因而可以判斷出來技術(shù)進(jìn)步對(duì)外貿(mào)易有一定的影響，而對(duì)外貿(mào)易對(duì)技術(shù)進(jìn)步的影響較弱。

脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

脈沖響應(yīng)函數(shù)，反映的是內(nèi)生變量對(duì)自己以及其他所有內(nèi)生變量的變化是如何反映的，因此在前述VAR模型估計(jì)的基礎(chǔ)上，繼續(xù)分析各變量之間的相互影響關(guān)系，4個(gè)VAR（1）模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)如圖1所示。圖1（a）顯示了技術(shù)投入（V1）與高技術(shù)出口（V3）的脈沖響應(yīng)函數(shù)，技術(shù)投入對(duì)高技術(shù)出口產(chǎn)生1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊后，從第1時(shí)期開始其沖擊作用呈現(xiàn)出明顯遞增的現(xiàn)象，而高技術(shù)出口對(duì)技術(shù)投入的影響在剛開始有較大影響，但是其影響隨著時(shí)間的推移而逐漸轉(zhuǎn)弱，即技術(shù)投入受自身的影響較大，而高技術(shù)出口對(duì)自身沖擊的影響表現(xiàn)較平穩(wěn)；圖1（b）顯示了技術(shù)產(chǎn)出（V2）與高技術(shù)出口（V3）的脈沖響應(yīng)函數(shù)，其中技術(shù)產(chǎn)出對(duì)高技術(shù)出口的沖擊從第1期到第10期都變現(xiàn)出明顯的增強(qiáng)趨勢(shì)，而高技術(shù)出口對(duì)技術(shù)產(chǎn)出的沖擊顯示出衰減的作用，這種作用從第4期開始形成了對(duì)技術(shù)產(chǎn)出的抑制作用，因?yàn)槭芗夹g(shù)不斷進(jìn)步的影響當(dāng)下的高技術(shù)出口在幾年后被新的高技術(shù)產(chǎn)品替代，轉(zhuǎn)而變成低技術(shù)出口。即技術(shù)產(chǎn)出受自身沖擊的影響同樣表現(xiàn)出明顯的衰減性，高技術(shù)出口受自身沖擊的影響也較平穩(wěn)；圖1（c）與（d）顯示了技術(shù)投入（V1）、技術(shù)產(chǎn)出（V2）與低技術(shù)出口（V4）的脈沖響應(yīng)函數(shù)，與前述分析類似，技術(shù)投入與技術(shù)產(chǎn)出對(duì)低技術(shù)出口的促進(jìn)作用均表現(xiàn)出明顯遞增趨勢(shì)，即低技術(shù)出口對(duì)技術(shù)投入的沖擊在第5期時(shí)趨于平穩(wěn)，對(duì)與技術(shù)產(chǎn)出的沖擊作用從第1期到第10期均較平穩(wěn)。

圖1（a） V1與V3的脈沖響應(yīng)函數(shù)

圖1（b） V2與V3的脈沖響應(yīng)函數(shù)

圖1（c） V1與V4的脈沖響應(yīng)函數(shù)

圖1（d） V2與V4的脈沖響應(yīng)函數(shù)

從方差分解的結(jié)果來看，技術(shù)投入（V1）對(duì)高技術(shù)出口（V3）增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)剛開始沒有反應(yīng)，但是從第2期開始快速增加，到第10期時(shí)產(chǎn)生了高達(dá)66.31%的貢獻(xiàn)率；技術(shù)產(chǎn)出（V2）對(duì)高技術(shù)出口（V3）增長(zhǎng)的影響類似，只是具體貢獻(xiàn)率略低于技術(shù)投入（V1）的影響；高技術(shù)出口（V3）對(duì)技術(shù)投入（V1）增長(zhǎng)的反應(yīng)非常迅速，在第一期時(shí)表現(xiàn)出近9%的貢獻(xiàn)率，但是其影響卻呈現(xiàn)出遞減的趨勢(shì)；高技術(shù)出口（V3）對(duì)技術(shù)產(chǎn)出（V2）的作用也很快，但是由于技術(shù)產(chǎn)出本身具有不確定性，因而其貢獻(xiàn)率的變化表現(xiàn)為先衰減再增加的“U”型走勢(shì)；技術(shù)投入（V1）與技術(shù)產(chǎn)出（V2）對(duì)低技術(shù)出口（V4）增長(zhǎng)的作用表現(xiàn)類似，均是延遲1期后才開始表現(xiàn)出遞增的促進(jìn)作用，只是技術(shù)產(chǎn)出對(duì)低技術(shù)出口的作用相對(duì)來說表現(xiàn)得更明顯；技術(shù)投入（V1）與技術(shù)產(chǎn)出（V2）受自身沖擊作用的貢獻(xiàn)率均表現(xiàn)為明顯的衰減趨勢(shì)，高技術(shù)出口（V3）與低技術(shù)出口（V4）受自身沖擊作用的貢獻(xiàn)率均表現(xiàn)為明顯的平穩(wěn)狀態(tài)。

格蘭杰因果分析

在前述分析的基礎(chǔ)上，分析相關(guān)變量之間的因果關(guān)系，結(jié)果如表2所示。首先分析V1和V3的拒絕概率P值，結(jié)果顯示在5%的置信水平下V1和V3表現(xiàn)出互為格蘭杰因果關(guān)系，這充分說明技術(shù)投入與高技術(shù)出口存在顯著的相互促進(jìn)關(guān)系；再看V2和V3的拒絕概率P值，結(jié)果顯示在5%的置信水平下V2和V3表現(xiàn)出互為格蘭杰因果關(guān)系，這充分說明技術(shù)產(chǎn)出與高技術(shù)出口也存在顯著的相互促進(jìn)關(guān)系；V1和V4的拒絕概率P值顯示，二者均不是對(duì)方的格蘭杰因，因而技術(shù)投入與低技術(shù)出口的因果關(guān)聯(lián)度較低；V2和V4的拒絕概率P值顯示，在5%的置信水平下無法拒絕V2是V4的格蘭杰因，但是接受V4不是V2的Granger因的原假設(shè)，說明技術(shù)產(chǎn)出對(duì)低技術(shù)出口也存在顯著的促進(jìn)作用，但是低技術(shù)出口對(duì)技術(shù)產(chǎn)出促進(jìn)作用較弱。

表2 Ganger因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果

研究結(jié)論

本文采用VAR 模型，利用1995-2019年的數(shù)據(jù)實(shí)證分析了技術(shù)進(jìn)步與我國(guó)對(duì)外貿(mào)易增長(zhǎng)之間的關(guān)系。綜上分析，可以得出結(jié)論：第一，技術(shù)進(jìn)步能在長(zhǎng)期內(nèi)顯著促進(jìn)我國(guó)對(duì)外貿(mào)易增長(zhǎng)，其中對(duì)高技術(shù)出口的影響顯著大于對(duì)低技術(shù)出口影響，說明技術(shù)進(jìn)步能從高技術(shù)產(chǎn)品生產(chǎn)部門傳導(dǎo)至低技術(shù)產(chǎn)品生產(chǎn)部門，從而提升整個(gè)國(guó)家的生產(chǎn)效率；第二，對(duì)外貿(mào)易的增長(zhǎng)對(duì)技術(shù)進(jìn)步的促進(jìn)作用則表現(xiàn)出不同的趨勢(shì)，其中高技術(shù)出口對(duì)技術(shù)進(jìn)步在第1期較大，隨著時(shí)間的推移而從促進(jìn)作用轉(zhuǎn)為一定的抑制作用，而低技術(shù)出口對(duì)技術(shù)進(jìn)步的影響不明顯；第三，技術(shù)進(jìn)步受自身的影響較大，說明技術(shù)進(jìn)步具有一定的內(nèi)生演化特性。