经济增长与产业结构受FDI影响的实证研究

刘刚

中图分类号：F830   文献标识码：A

内容摘要：为了进一步了解和掌握经济增长、产业结构和外商直接投资的关系，本文利用实证分析方法，借助VAR模型对三者间关系展开深入研究。其中，经济增长主要以二、三产业的国内生产总值GDP作为替代变量，产业结构优化主要以第三产业生产总值所占比例IST作为替代变量，外商直接投资则以实际利用的外商投资额FDI作为替代变量。研究结果表明，FDI对我国的经济增长和产业结构优化具有一定的促进作用，而经济增长和产业结构优化也能够在一定时期内促进FDI的流入。

关键词：外商直接投资   经济增长   产业结构   VAR模型

VAR模型概述与变量选取

（一）VAR模型概述

VAR模型即向量自回归模型，是研究变量关系的一种非结构化模型。在VAR模型中，各变量的研究并非以传统的经济理论作为基础，该模型通过将某一事物或体系内的内生变量视为其中全部内生变量所对应的滞后项函数来完成对各变量关系模型的构造。通常表示如下：

Yt=A1Yt-1+A2Yt-2+…+ApYt-p+B0Xt+…+BrXt-r+εt        （1）

式（1）中，Yt和Yt-1分别表示所研究的系统中K维内生變量向量与滞后内生变量向量;p、r分别表示系统中的内生变量以及外生变量所对应的滞后阶数。At与Bi分别表示k*k和k*d维系数矩阵，二者均为带估计的参数矩阵。εt则表示误差向量。本文对于外商直接投资FDI与经济增长GDP和产业结构IST间的关系研究主要借助VAR模型来完成。根据VAR基本模型，将三者间关系的VAR模型予以构建，如式（2）所示。

（2）

（二）变量选取

在当前经济全球化背景下，外部资本的引入对一国或地区的经济发展具有至关重要的作用。综合本文所研究的经济增长与产业结构受FDI的影响，选取变量如下：

产业结构优化。从既有的国际经济和产业结构发展经验来看，一国和地区的产业结构是否能够得到优化，重点在于本国第三产业的生产总值在该国国内生产总值中所占比重是否能够上升。虽然国际上并未针对这一产业结构优化指标的衡量给出统一标准，但目前应用较多的衡量方法为Kuznets第三次产业比重标准。基于此，本文也选取第三产业GDP在一国GDP总量的比值IST作为衡量该国产业结构优化的指标。

经济增长。对于经济增长这一变量，特别需要强调的是，就现阶段而言，我国外商直接投资主要集中在第二、三产业方面，故本文在研究过程中，主要将二、三产业的国内生产总值作为经济增长的替代指标，记为GDP。

FDI，即外商直接投资指标。本文对FDI的衡量主要以实际利用的外商投资额作为FDI的替代指标，直接记录为FDI。

实证分析

（一）数据来源

本文主要选取1998-2017年的各变量数据，相关数据来自《中国统计年鉴》。其中，FDI和GDP两类指标的相关数据直接引用年鉴数据，IST的数据主要通过对相应年份第三产业GDP在我国GDP总量中的占比计算而得。

（二）平稳性与格兰杰因果关系检验

为避免后续基于VAR模型研究过程中异方差和多重共线性等相关问题的产生而导致研究结果失真，需要对各变量的平稳性进行ADF单位根检验。在检验过程中，为了保证数据形式和结果的一致性，对相关变量进行对数处理，记作LNFDI、LNGDP和LNIST。借助Eviews 7.2统计软件开展相关数据的ADF检验，从而验证各数据变量的平稳性。研究发现，LNFDI、LNGDP和LNIST的P值均大于0.05，在任何显著水平下均为非平稳序列;但其各自的差分序列△LNFDI、△LNGDP和△LNIST均为平稳序列。基于此，本文将选取各变量的差分序列构建VAR模型。

在对各变量的VAR模型予以构建前，通过格兰杰因果关系检验和判断各变量的因果关系，相应结果如表1-表3所示。

在△LNGDP与△LNFDI格兰杰因果关系检验结果方面，由表1可知，对于△LNGDP不是△LNFDI的格兰杰原因假设，当滞后阶数在1-6时，相应的P值均大于0.05，拒绝了原假设，表明△LNGDP是因其△LNFDI发生变化的格兰杰原因。对于△LNFDI不是△LNGDP的格兰杰原因的假设，当滞后阶数在1-5时，相应的P值均大于0.05，拒绝了原假设，表明在一定滞后期内，△LNFDI是能够对△LNGDP产生影响的，即△LNFDI为△LNGDP的格兰杰原因。具体解释为，在短期内，外商直接投资能够促进我国的经济增长，但从长期来看，其对经济增长的长期带动作用则有限。

在△LNIST与△LNFDI格兰杰因果关系检验结果方面，由表2可知，对于△LNIST不是△LNFDI的格兰杰原因的假设，当滞后阶数为1-6时，相应的P值均大于0.05，拒绝了原假设，表明△LNIST是△LNFDI的格兰杰原因。对于△LNFDI不是△LNIST的格兰杰原因的假设，当滞后阶数为1-5时，相应的P值均大于0.05，拒绝了原假设，表明△LNFDI是△LNIST的格兰杰原因。具体解释为，在短期内，我国外商直接投资同产业结构的调整优化间存在双向因果关系，即通过优化产业结构，能够进一步吸引外商直接投资，而短期内外商直接投资的增加又会为促进我国产业结构的调整优化提供一定动力。但从长期来看，二者的双向因果关系仍然有待商榷。

在△LNIST与△LNGDP格兰杰因果关系检验结果方面，由表3可知，对于△LNIST不是△LNGDP的格兰杰原因的假设，当滞后阶数为1-6时，相应的P值均大于0.05，拒绝了原假设，表明△LNIST是△LNGDP的格兰杰原因。对于△LNGDP不是△LNIST的格兰杰原因的假设，当滞后阶数为1-6时，相应的P值均大于0.05，拒绝了原假设，表明△LNGDP是△LNIST的格兰杰原因。具体解释为，我国产业结构的调整优化同经济增长间存在长期的双向因果关系。

（三）VAR模型构建

由上述格兰杰检验结果可知，对于△LNFDI、△LNGDP和△LNIST三个平稳序列，其在一定时期内具备双向因果关联。因此，本文将△LNFDI、△LNGDP和△LNIST各内生变量的滞后变量作为前定变量，对VAR模型予以构建，从而了解并掌握所研究变量间的关系。遵照AIC与SC最小取值原则，将各变量滞后期确定为3阶。表4给出了各变量的VAR模型参数估计结果。

由表4可知，VAR模型中参数估计中的T值基本是显著的。结合表4所示的各变量相关系数，可构建如下VAR模型：

（3）

对式（3）所构建的VAR模型进行基于AR根的稳定性检验，若所构建的模型中的全部根模的倒数均小于1，则表明在单位圆中，模型为稳定的，相应结果如图1所示。由图1可知，全部单位根均位于单位根圆当中，故可判断所构建的VAR模型是稳定的，这也说明所选取的各变量间存在长期稳定关系。为了进一步了解和掌握外商直接投资、经济增长和产业结构间的相互动态关系，下文则借助脉冲响应函数与方差分解展开各变量关系的分析。

（四）脉冲影响分析与方差分解

第一，脉冲响应分析。借助脉冲响应函数完成对各变量长期动态关系的研究。在具体操作上，主要应用Multiple Graphs，即复合图法输出相应的脉冲响应结果。相应的结果如图2-图4所示。

图2为DLFDI受各变量冲击的脉冲响应路径。由图2可知，在DLFDI受DLIST的脉冲冲击响应方面，在第1期到第2期，为正向响应;第2期则由正转负;第6期开始又转变为正向相应。

DLFDI受自身脉冲冲击响应的情况为，1-3期为正向响应，且波动剧烈;在后续的滞后期，则正负反复波动，滞后效应较为显著。

DLFDI受DLGDP的脈冲响应情况为，在1-3滞后期持续上升，并在第3期达到最大值，而后整体下降，在第6期响应由正转负，且后续几期趋向于0，呈现出显著的滞后效应。

图3为DLGDP受各变量冲击的脉冲响应路径。由图3可知，在DLGDP受DLIST的脉冲冲击响应方面，1-4滞后期响应为负，第4期后由负转正，且前1-8滞后期响应不断提升，且在第8期达到最大值，这也表明经济的增长在一定程度上得益于产业结构的优化。

DLGDP受DLFDI的脉冲响应情况为，1-3期响应为正，第3期开始转变为负，且在1-5期整体呈现出持续走低的趋势。在第6期以后，趋向于0，滞后效应明显。由此可见，在FDI引入前期，其规模的扩大必然会促进GDP的发展。

DLGDP受自身脉冲冲击响应的情况为，在前1-6期持续下降，且在第5期响应由正转负，在第6期降至最低，而后逐渐趋于0，这也进一步验证了我国近年来经济发展速度相对放缓的事实。

图4为DLIST受各变量冲击的脉冲响应路径。由图4可知，DLIST受自身脉冲冲击响应的情况为，虽然在第1期响应为正，但在前1-8期，响应从整体上呈现逐渐变弱的趋势，在第8期后才由负转正。

DLIST受DLFDI和DLGDP的脉冲响应趋势表现出一定的一致性。DLIST在第7和第8期前，对DLFDI和DLGDP的响应为正，但均具有一定波动，而后响应由正转负。表明在一定时期内，外商直接投资和经济增长能够促进产业结构优化，但从长期来看，这种促进作用会逐渐减弱。

第二，方差分解。方差分解即研究各信息（预测值与实测值之差）冲击对变量变化的贡献程度，进而掌握各信息对变量的相对重要性。利用Cholesky分解法对式（3）所示的VAR模型予以方差分解，为提高分析的便利性，取1-8滞后期进行分析，以期了解和掌握外商直接投资、经济增长与产业结构优化对其各自变量冲击的程度。具体结果如表5-表7所示。

根据表5所示的DLIST方差分解结果可知，在第1期，DLIST只受自身冲击的影响。第2期开始后，其受到自身冲击影响的比重逐渐下降，最终稳定在66.5%左右。相应地，第2期开始后，DLIST受到DLFDI和DLGDP的影响则逐渐提升，且在第8期时，冲击影响区域稳定，分别在30.4%和2.9%左右，即除了受自身波动影响外，DLIST受DLFDI的影响明显大于DLGDP的影响。由此可见，经济增长对产业结构的优化影响要小于外商直接投资对产业结构优化的影响，即相较于经济增长，外商直接投资对产业结构优化的影响更大。

根据表6所示的DLFDI方差分解结果可知，在第1期，DLFDI受到自身波动冲击和DLIST的影响，但DLIST的冲击影响相对较小，只有3.94%。第2期后，虽然DLFDI受自身波动的影响逐渐下降，但下降的幅度较小，并在最后稳定在80.2%左右。相应地，DLGDP和DLIST对DLFDI的影响程度虽然逐渐提升，但提升幅度也相对较小，并在最后稳定在2.31%和17.5%左右。产生这一结果的原因可能是，FDI（外商直接投资）可能会受到众多外部因素的影响，如投资国政策、投资企业规模等，而我国作为东道国，随着经济增长以及产业结构优化虽然能够对FDI施加影响，但影响程度较为有限。

根据表7所示的DLGDP方差分解结果可知，在第1期，DLGDP同时受到DLFDI、DLIST和自身波动冲击的影响，且其受自身波动的影响要低于受DLFDI的影响。从第2期开始，DLGDP受自身波动影响的程度逐渐降低，并稳定在8.5左右。相应地，DLGDP受到DLFDI和DLIST的影响则逐渐提升，并在第6期后趋于稳定，分别达到77.5%和14.1%。这表明，外商直接投资和产业结构优化能够促进我国经济增长，且相较于产业结构优化，外商直接投资对经济增长的促进作用更为明显。

政策建议

本文认为未来我国应从以下几方面准确把握外商直接投资、经济增长和产业结构的关系，促进三者的协调发展。

首先，进一步推动外商直接投资的发展和升级。一方面，应创建良好的内部投资环境，在综合考虑产业结构优化的基础上，持续加大对生产性服务业的外商投资力度和规模。另一方面，我国还应进一步加强对知识产权保护的相关法律法规建设，使之与国际标准或惯例相接轨，提高跨国企业的投资信心。与此同时，逐步放宽外商投资范围，并通过政策引导，形成对外商资金的引流，充分发挥外商直接投资对我国经济发展和产业结构优化的促进作用。

其次，做好外商直接投资外流的防范措施。近年来，我国经济增速相对放缓，相关实体产业的投资回报率增幅较低，从而增加了外商直接投资外流的风险。因此，在鼓励和积极引进外商直接投资的同时，我国还应持续加大对本土产业的支持，促进本土产业实现基本累计，从而应对可能出现的外商直接投资外流的风险，避免对海外资本的过度依赖。

最后，进一步强化我国产业结构调整。一方面，应将产业结构发展的政策重心从既有的部门倾斜，逐渐过渡到支持关键环节和结构性政策方面，逐步提升我国在全球分工的地位。另一方面，还应进一步加大自主创新力度，将原有的技术引进模式转变为集技术引进、消化吸收、自主创新于一体的技术创新模式，并将提高关键技术开发能力、完善产业技术供给体系和准确把握技术升级发展方向等共同纳入到自主创新任务当中，为产业结构的优化调整提供充足的技术保障，进而促进我国经济的健康、稳定发展。

参考文献：

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