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    安徽省農(nóng)業(yè)外商直接投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響

    2023-05-30 10:48:04莊道元何文文
    關(guān)鍵詞:脈沖響應(yīng)外商安徽省

    莊道元 何文文

    ?摘? 要:基于1996年到2020年安徽省農(nóng)業(yè)相關(guān)年度數(shù)據(jù),構(gòu)建VAR模型實(shí)證考察安徽省農(nóng)業(yè)外商直接投資與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn):(1)安徽省的農(nóng)業(yè)外商直接投資與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在長(zhǎng)期內(nèi)存在穩(wěn)定的均衡關(guān)系;短期內(nèi),安徽省農(nóng)業(yè)外商直接投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響不大,但是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)外商直接投資有明顯的正向效應(yīng)。(2)整體上,這兩者之間對(duì)彼此的增長(zhǎng)相互有較高的貢獻(xiàn)率。

    (二)實(shí)證分析

    首先,對(duì)安徽省的農(nóng)業(yè)外商直接投資與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)進(jìn)行相關(guān)性分析,確定兩者存在相關(guān)關(guān)系。然后,分別采用協(xié)整檢驗(yàn)、因果關(guān)系檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)函數(shù)、方差分解等方法厘清安徽省農(nóng)業(yè)實(shí)際利用外商直接投資與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的長(zhǎng)短期動(dòng)態(tài)聯(lián)系。圖1為L(zhǎng)nFDI與LnAGDP的趨勢(shì)圖。如圖所示,安徽省的農(nóng)業(yè)外商直接投資與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈現(xiàn)正相關(guān)走勢(shì),說明兩個(gè)變量有關(guān)聯(lián)。接下來通過實(shí)證驗(yàn)證假設(shè)。

    1.相關(guān)性分析首先,采用皮爾森相關(guān)性檢驗(yàn)分析安徽省的外商直接投資與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的相關(guān)性,結(jié)果如表2所示。

    由上表可知,安徽省的農(nóng)業(yè)實(shí)際利用外商直接投資與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)相關(guān)性在94%以上。因此,皮爾森相關(guān)性檢驗(yàn)表明兩個(gè)變量之間的相關(guān)性很強(qiáng)且互為正相關(guān)。運(yùn)用OLS回歸考察兩個(gè)變量之間的關(guān)系,回歸結(jié)果如下表3所示:

    由表3回歸結(jié)果可知,在1%的顯著性水平下,回歸系數(shù)通過了顯著性檢驗(yàn),表明安徽省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與農(nóng)業(yè)實(shí)際外商直接投資之間存在著較強(qiáng)的相關(guān)性,可以進(jìn)一步實(shí)證分析兩者之間的長(zhǎng)短期關(guān)系。

    2.VAR模型與檢驗(yàn)

    在1980年,美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家Sims把VAR模型(VAR)引入了經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究范式中,該模型綜合了多元線性回歸模型和時(shí)間序列模型的特點(diǎn),豐富了從動(dòng)態(tài)角度對(duì)經(jīng)濟(jì)問題進(jìn)行分析的思路和方法。VAR模型也通常被用來對(duì)系統(tǒng)中相關(guān)的時(shí)間序列和干擾項(xiàng)的反應(yīng)進(jìn)行預(yù)測(cè),并從經(jīng)濟(jì)學(xué)的觀點(diǎn)來說明沖擊對(duì)選擇變量的影響。因此,可以利用VAR模型來考察安徽省的農(nóng)業(yè)外商直接投資與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。VAR(i)模型的基本形式如下:

    yt=A1yt-1+A2yt-2+…+Aiyt-i+Bxtt,t=1,2…n ?(1)

    在這些因素中,yt是被解釋變量即經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng);xt是解釋變量即外商直接投資;A和B代表外商直接投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響系數(shù),皆為該模型的待估系數(shù)矩陣;t為樣本量;i代表滯后階數(shù);ε為模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)。

    (1)單位根檢驗(yàn)

    在對(duì)外商直接投資與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)進(jìn)行全面的分析之前,我們需要用單位根檢驗(yàn)來確定數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性。在此選擇ADF檢驗(yàn)和PP檢驗(yàn)進(jìn)行單位根驗(yàn)證。表4為各控制變量時(shí)間序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果。

    根據(jù)表4顯示的單位根檢驗(yàn)結(jié)果可知,安徽省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)和農(nóng)業(yè)外商直接投資變化在進(jìn)行一階差分后,兩個(gè)變量均通過了1%的ADF顯著性檢驗(yàn)和PP顯著性檢驗(yàn)。因此,兩個(gè)變量序列都為一階單整序列,可以進(jìn)行更深入的實(shí)證分析。

    (2)VAR滯后階數(shù)的確定

    構(gòu)建VAR模型除了需要確定各變量的平穩(wěn)性,還應(yīng)該確定最優(yōu)滯后期,它能夠影響模型的穩(wěn)健性和整體分析結(jié)果等方面。一般情況下,太小的滯后期可能會(huì)導(dǎo)致殘差自相關(guān),而滯后期越大,各變量的動(dòng)態(tài)關(guān)系特征越會(huì)清楚的顯示出來。同時(shí)也會(huì)造成自由度的降低,從而影響模型估計(jì)的最終效果,因此需要確定最優(yōu)的滯后期數(shù)。在此選取了LR、FPE、AIC、SC、HQ五個(gè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)確定VAR模型的最優(yōu)滯后期,并且根據(jù)最小信息準(zhǔn)則來選定模型的最優(yōu)滯后期數(shù)。Eviews10.0運(yùn)行結(jié)果顯示,LR、FPE、AIC、SC和HQ 5個(gè)評(píng)價(jià)準(zhǔn)則有四個(gè)指標(biāo)的最小值都在滯后6期,所以,建立VAR(6)模型是比較合理的。并且,VAR(6)模型下的R^2及調(diào)整后的R^2都在98%以上,說明該模型的整體擬合度非常好。同時(shí),選用AR根圖示法來對(duì)VAR(6)模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn),結(jié)果如圖2所示。

    從圖2可以看出,VAR(6)模型特征根都在單位圓內(nèi),即特征根都小于1。這說明上面建立的VAR(6)模型通過了穩(wěn)健性檢驗(yàn)并且最優(yōu)滯后期的選擇也是合理的,因此可以進(jìn)一步地分析兩者之間的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)。

    3.實(shí)證分析

    (1)脈沖響應(yīng)分析

    脈沖響應(yīng)分析能夠很好地考察模型內(nèi)生變量對(duì)來自系統(tǒng)內(nèi)部或外部的標(biāo)準(zhǔn)差大小的沖擊所表現(xiàn)出來的對(duì)當(dāng)期值及未來值所產(chǎn)生的動(dòng)態(tài)影響,以及系統(tǒng)間各變量之間相互沖擊的影響。任何一個(gè)擾動(dòng)都會(huì)通過模型沖擊影響到自身及其他所有變量。因此,運(yùn)用脈沖響應(yīng)分析來考察安徽省的農(nóng)業(yè)外商直接投資與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)關(guān)系。圖3是外商直接投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脈沖響應(yīng)圖。

    從圖3可以看出,農(nóng)業(yè)外商直接投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)數(shù)據(jù)沖擊后,在第2期達(dá)到最大沖擊點(diǎn)。之后雖

    然略有上升但是在第7期之后開始顯現(xiàn)負(fù)向響應(yīng),對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脈沖效果并不明顯。這主要與農(nóng)業(yè)的行業(yè)性質(zhì)相關(guān),農(nóng)業(yè)前期投入大、投入周期長(zhǎng),在一開始外資的進(jìn)入會(huì)刺激行業(yè)內(nèi)上下游企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益但是農(nóng)業(yè)本身的收益并不明顯。對(duì)農(nóng)業(yè)的投資需要一段時(shí)間才能看見收益,整體上外商直接投資對(duì)經(jīng)濟(jì)還是以正向響應(yīng)為主。

    圖4顯示的是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)對(duì)外商直接投資的脈沖響應(yīng)。前2期有一個(gè)陡降,在第2期跌至谷底,然后馬上上升,并在后期一直表現(xiàn)正向的響應(yīng)。這說明,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)外商直接投資的影響一開始不明顯甚至是反向的,短暫的負(fù)向響應(yīng)后馬上會(huì)有明顯的正向影響,經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)會(huì)吸引外商的直接投資。這與經(jīng)濟(jì)的滯后效應(yīng)有關(guān):經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)在一開始沒有影響到外商投資領(lǐng)域,經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)首先會(huì)促使國內(nèi)投資的增加,國內(nèi)市場(chǎng)擴(kuò)大,隨后慢慢傳導(dǎo)到外商領(lǐng)域,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)開始吸引外商的投資。

    總體而言,外商投資對(duì)安徽省的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)有正向作用,但是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)對(duì)外商投資的影響更大。

    (2)方差分解

    脈沖響應(yīng)分析了外商直接投資和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)變化的沖擊對(duì)自身及其他變量的的作用,而方差分解則進(jìn)一步分解了這種沖擊對(duì)模型內(nèi)各變量的貢獻(xiàn)率。表5為各變量脈沖響應(yīng)的方差分解結(jié)果。

    表5從左至右依次是各變量對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和外商直接投資的貢獻(xiàn)率。先看對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的分解:對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo),自身對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)率最大;農(nóng)業(yè)外商投資總體的貢獻(xiàn)率是不斷上升的,中間略有起伏,但不影響整體的正向貢獻(xiàn)率??紤]到農(nóng)業(yè)的特性,外商直接投資在前期對(duì)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)不明顯,當(dāng)投入了一段時(shí)間后,開始顯現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益。

    再來看對(duì)農(nóng)業(yè)外商直接投資的方差分解結(jié)果:當(dāng)期農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)外商實(shí)際直接投資的貢獻(xiàn)率為4.56%,貢獻(xiàn)較小。但在第2期就上升到55.2%后期略微下降波動(dòng),總體貢獻(xiàn)率仍然可觀。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)外商直接投資的吸引力是逐漸擴(kuò)大的,經(jīng)濟(jì)一開始對(duì)外商直接投資吸引力不顯著,隨著外商投資的積累,農(nóng)業(yè)上下游企業(yè)開始發(fā)展,前期投入達(dá)到一定程度后,農(nóng)產(chǎn)業(yè)開始提高效率,進(jìn)而對(duì)資金的吸收能力加強(qiáng),帶動(dòng)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。外商直接投資通過技

    術(shù)溢出效應(yīng)等能夠帶動(dòng)?xùn)|道國的技術(shù)發(fā)展,并由此推動(dòng)?xùn)|道國的經(jīng)濟(jì),它可以從根本上提高當(dāng)?shù)仄髽I(yè)的技術(shù)水平,進(jìn)而帶動(dòng)產(chǎn)出和增長(zhǎng),這也是外商直接投資促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)鍵所在。而從對(duì)外商直接投資的分解結(jié)果可以看出,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)外商直接投資的貢獻(xiàn)更大。

    綜上所述,安徽省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)外商的直接投資有較高的貢獻(xiàn)率,同時(shí),外商直接投資對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率前期不明顯,后期貢獻(xiàn)率增大。

    (3)格蘭杰因果檢驗(yàn)

    格蘭杰因果檢驗(yàn)在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)上可以用于變量之間的預(yù)測(cè),本文利用格蘭杰因果檢驗(yàn)以分析各變量之間的相互預(yù)測(cè)關(guān)系。在建立VAR(6)的基礎(chǔ)上,各變量之間的格蘭杰因果檢驗(yàn)結(jié)果如下表6所示:

    由表6可知,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)外商直接投資的預(yù)測(cè)作用更明顯,而外商直接投資短期內(nèi)不能預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。這并不能說明外商直接投資不能推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。相反,這是符合農(nóng)業(yè)發(fā)展性質(zhì)的。農(nóng)業(yè)前期投入大、收益慢并且風(fēng)險(xiǎn)也大,易受自然災(zāi)害影響,前期投入穩(wěn)定后才開始顯現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益,并且農(nóng)業(yè)的收益較低。因此,外商直接投資在短期內(nèi)很難在農(nóng)業(yè)上產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)效益。但是長(zhǎng)期來看,外商直接投資依然是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要驅(qū)動(dòng)力,沒有前期的投入農(nóng)業(yè)無法持續(xù)發(fā)展。我國改革開放的深入推動(dòng)了外資的不斷涌入,而外資的資金效應(yīng)和技術(shù)溢出效應(yīng)又帶動(dòng)農(nóng)業(yè)相關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,從而助力經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。農(nóng)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展離不開投資,需要持續(xù)重視外資對(duì)行業(yè)的影響力。

    (4)協(xié)整檢驗(yàn)

    進(jìn)一步地采用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)方法對(duì)安徽省的農(nóng)業(yè)外商直接投資與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間是否存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析。結(jié)果如下表表7所示:

    由表7可知,在初始假定為不存在協(xié)整關(guān)系的情況下,5%顯著性水平下對(duì)應(yīng)的p值(伴隨性檢驗(yàn))小于0.05,則拒絕原假設(shè),認(rèn)為該模型中的兩個(gè)變量之間具有某種協(xié)整關(guān)系。即安徽省的農(nóng)業(yè)外商直接投資與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定關(guān)系。

    (5)向量誤差修正模型

    上文實(shí)證部分運(yùn)用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)考察了安徽省的農(nóng)業(yè)外商直接投資與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián),對(duì)于兩個(gè)變量之間的短期動(dòng)態(tài)關(guān)系也通過脈沖響應(yīng)分析和方差分解進(jìn)行了詳細(xì)的分析。但是,變量之間的長(zhǎng)短期動(dòng)態(tài)關(guān)系均為獨(dú)立的實(shí)證分析,并沒有將長(zhǎng)短期的動(dòng)態(tài)關(guān)系結(jié)合起來考察。因此,引入向量誤差修正模型進(jìn)行補(bǔ)充和完善是研究變量之間動(dòng)態(tài)關(guān)系的重要方法。這里主要用于研究短期內(nèi)發(fā)生的與長(zhǎng)期均衡趨勢(shì)偏離的現(xiàn)象,以及對(duì)其進(jìn)行調(diào)整和修正,并顯示出調(diào)整和修正的方向及幅度大?。喝裟P椭械男U蜃邮秦?fù)值,則將于下一期進(jìn)行逆向校正,并對(duì)偏差趨勢(shì)進(jìn)行修正,若該模型的誤差校正項(xiàng)系數(shù)為正,則該模型的偏差值將逐漸增大。根據(jù)Eviews10.0的輸出結(jié)果,安徽省的外商直接投資與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的向量誤差模型公式為:

    ΔLnt=0.076632?1+0.04152?n?1+

    0.943557?n?2?0.078867?n?3?0.173327?n?4+0.358770?n?5?0.119701?n?1?0.030416?n?2+ (2)

    0.118008?n?3?0.055405?n?4?

    0.044982?n?5+0.033513 +

    0.225177?n?1+ 0.316479?n?2+

    [8]李玉梅,桑百川.中國外商投資企業(yè)營(yíng)商環(huán)境評(píng)估與改善路徑[J].國際經(jīng)濟(jì)評(píng)論,2018(5):49-60.

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