FDI對廣東省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級影響的線性分析

魯朝云

內(nèi)容摘要：資本效應(yīng)和技術(shù)溢出效應(yīng)是外商直接投資（FDI）的兩個重要作用力，通過這兩個基礎(chǔ)性的因素，外商直接投資（FDI）對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的分布特征和演進(jìn)過程都產(chǎn)生了一定的促進(jìn)作用，其本身的規(guī)模變化也反映了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的資金吸引力變化。本文著眼于廣東省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級情況與FDI利用特征的相關(guān)關(guān)系，利用VAR模型將兩者納入到同一個研究分析框架下，在得到FDI對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級影響的線性關(guān)系特征后，進(jìn)一步運用脈沖響應(yīng)函數(shù)分析了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級在受到FDI變動沖擊時的響應(yīng)狀況，結(jié)合方差分解說明了FDI變動對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的解釋作用情況，以期為相關(guān)政策制定提供一定借鑒。

關(guān)鍵詞：外商直接投資? ?產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級? ?VAR模型

引言

FDI（Foreign Direct Investment）也被稱為外商直接投資，F(xiàn)DI對資金流入的國家或者地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有一定程度上的推進(jìn)作用。廣東省由于地理位置優(yōu)勢和改革開放時間較長，對應(yīng)的FDI利用水平一直處于一個相對較高的水平上，從絕對數(shù)量方面進(jìn)行考察，廣東省也是利用FDI的重點區(qū)域之一。FDI對經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有多種作用路徑，能夠給產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來一定程度上的促進(jìn)帶動作用，同時也對產(chǎn)業(yè)分布特征產(chǎn)生一定的影響。FDI對產(chǎn)業(yè)分布特征和結(jié)構(gòu)演化特征的作用路徑主要涵蓋資本供給、技術(shù)外溢。產(chǎn)業(yè)的發(fā)展程度和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化度具有一定程度上的相關(guān)性，目前我國產(chǎn)業(yè)發(fā)展正處于升級換軌的新階段，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的要求更加迫切，廣東省作為利用FDI的橋頭堡之一，有必要在利用FDI促進(jìn)其自身產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級優(yōu)化方面起到一定的帶動和示范作用。FDI與產(chǎn)業(yè)分布特征和結(jié)構(gòu)高級化具有一定程度上的相關(guān)關(guān)系，在促進(jìn)產(chǎn)業(yè)分布合理化和結(jié)構(gòu)演變升級的過程中需要從多個方面利用FDI。一個重要的方面就是要能夠在一個更高、更有效的水平上引入FDI來更好地服務(wù)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級優(yōu)化?；诖?，本文立足于FDI對廣東省產(chǎn)業(yè)分布合理化和結(jié)構(gòu)演變高級化的影響分析，進(jìn)一步厘清FDI和產(chǎn)業(yè)分布合理化和高級化之間的作用路徑及相關(guān)作用的方向，促進(jìn)廣東在一個更高的層次上利用好FDI這一重要發(fā)展工具，進(jìn)而能夠為促進(jìn)其產(chǎn)業(yè)分布合理化和高級化發(fā)展提供一個有效借鑒參考。

FDI與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級現(xiàn)狀分析

（一）FDI與現(xiàn)狀分析

FDI是指在本國或本地區(qū)以外的其他國家或地區(qū)進(jìn)行的相應(yīng)投資行為，是資金、技術(shù)等生產(chǎn)要素能夠?qū)崿F(xiàn)跨國或跨地區(qū)流動的重要方式之一，也是投資行為在空間上的擴展。基于投資行為的盈利性、預(yù)期或者企業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略投資需要，F(xiàn)DI總是向市場潛力大、投資環(huán)境好、投資回報率高的國家或地區(qū)進(jìn)行流動。

圖1展示了廣東省2007-2016年 FDI利用規(guī)模走勢情況，2007-2016年FDI利用規(guī)模呈現(xiàn)平穩(wěn)增長后拐頭下降，最低值出現(xiàn)在2007年，最高值出現(xiàn)在2015年。在2016年出現(xiàn)了回落趨勢，F(xiàn)DI利用規(guī)模與2012年2354911萬美元相近，為2334921萬美元。

從表1可以看出，2016年FDI比較集中的行業(yè)為制造、房地產(chǎn)行等業(yè)，其占比的絕對數(shù)值均超過10%，其中FDI最高的行業(yè)是制造業(yè)，對應(yīng)投資金額是577628萬美元，其占比達(dá)到了總投資額的24.74%。而FDI最低的行業(yè)是衛(wèi)生、社會保障和社會福利業(yè)，具體投資金額是187萬美元，相應(yīng)的比例僅為0.01%。

（二）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級測度與現(xiàn)狀分析

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級指的是一個國家或地區(qū)三次產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值在整體產(chǎn)值中的比例分布呈現(xiàn)出優(yōu)化趨勢，體現(xiàn)為產(chǎn)業(yè)比例分布上逐漸向第三產(chǎn)業(yè)升級過度，在此過程中會伴隨著產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率的提升、發(fā)展方式的升級、以及科學(xué)技術(shù)的升級迭代，從而能夠在一定水平上推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展的整體升級。在產(chǎn)業(yè)分布合理化和結(jié)構(gòu)演變高級化衡量方面，第三產(chǎn)業(yè)分布比例提升是一個重要的組成部分，圍繞三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的分布特征衡量，本文考慮將三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的分布特征綜合成一個數(shù)值，進(jìn)而實現(xiàn)橫向比較，進(jìn)一步形成一組可量化的變量序列。本文參考徐德云（2008）的產(chǎn)業(yè)升級測量值的構(gòu)造方法，從三次產(chǎn)業(yè)升級的演化特征出發(fā)，提出產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級系數(shù)的構(gòu)造方法。 產(chǎn)業(yè)分布合理化和結(jié)構(gòu)演變高級化主要運用產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級系數(shù)來衡量，其對應(yīng)公式為：

α1、α2、α3為三次產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重。從結(jié)構(gòu)升級系數(shù)R計算公式可以看出，當(dāng)系數(shù)R趨向于3時，產(chǎn)業(yè)分布合理化和結(jié)構(gòu)演變特征越趨向于“服務(wù)型”，即系數(shù)R逐步增大表明產(chǎn)業(yè)分布逐步合理化和結(jié)構(gòu)向高級化演變。本文運用2007-2016年廣東省年鑒的相關(guān)數(shù)據(jù)整理計算得到了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級系數(shù)如圖2所示。

2007-2016年廣東省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級指數(shù)總體呈現(xiàn)波動上升趨勢，其中最小值出現(xiàn)在2007年，其對應(yīng)值為2.38，最高值2.479出現(xiàn)在2016年。在2009年和2013年產(chǎn)業(yè)升級指數(shù)出現(xiàn)了2次次高峰，其對應(yīng)值為2.409和2.441。

2007-2016年廣東省三次產(chǎn)業(yè)帶動作用見表2。

FDI對廣東省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級影響的線性分析

（一）VAR模型構(gòu)建

VAR模型及變量指標(biāo)。向量自回歸模型（VAR）是把系統(tǒng)中的單項內(nèi)生變量當(dāng)作全部內(nèi)生變量的滯后期數(shù)值的函數(shù)，以此為基礎(chǔ)構(gòu)建相應(yīng)的模型，是基于基本的數(shù)學(xué)方法和計量統(tǒng)計方法把變量間的動態(tài)關(guān)系綜合到一起，將單變量回歸擴展至多元回歸。模型本身突破經(jīng)濟(jì)學(xué)理論的嚴(yán)格限制，其基礎(chǔ)要求放寬至變量存在相關(guān)關(guān)系，即可以納入到模型的分析框架中，綜合所有變量間的動態(tài)性關(guān)系進(jìn)行對應(yīng)的估計，從而能夠?qū)颖緦崿F(xiàn)變動分析和一定程度上的預(yù)測。其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

VAR模型本身具有一定的靈活性和對經(jīng)濟(jì)學(xué)理論要求的寬松性，對變量指標(biāo)相關(guān)參數(shù)可以不設(shè)置相關(guān)的約束，即變量參數(shù)零約束。FDI對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的帶動作用研究較為廣泛，劉夢琴（2011）等人利用FDI數(shù)據(jù)建立VAR模型分析了優(yōu)化FDI結(jié)構(gòu)的路徑。陳文新（2015）等人則進(jìn)一步研究了西北地區(qū)FDI對當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。從以往的研究來看，F(xiàn)DI對經(jīng)濟(jì)或者產(chǎn)業(yè)的驅(qū)動分析分為線性和非線性分析。本文重點討論FDI對產(chǎn)業(yè)分布逐步合理化和結(jié)構(gòu)向高級化演變的線性作用機制，以廣東FDI作為解釋變量，前文所構(gòu)建測度系數(shù)R作為被解釋變量。其中FDI數(shù)據(jù)、系數(shù)R均由2007-2016年廣東省統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)整理而來。

單位根檢驗。VAR模型構(gòu)建的基礎(chǔ)性要求之一是變量對應(yīng)觀測值需要具備平穩(wěn)性，但是這一點在實際的經(jīng)濟(jì)運行中是很難實現(xiàn)的，大部分基礎(chǔ)數(shù)據(jù)都會隨著時間變化而呈現(xiàn)出非平穩(wěn)變化，在一段時間周期內(nèi)呈現(xiàn)出波動的上升或下降趨勢。在這種情況下，對時間序列數(shù)據(jù)直接進(jìn)行普通的線性回歸，則估計的有效性、無偏性可能會受到一定程度上的影響，進(jìn)而回歸結(jié)果的真實性會受到影響，產(chǎn)生“偽回歸”。從VAR模型變量穩(wěn)定的基礎(chǔ)性要求出發(fā)，本文首先將對應(yīng)的時間序列進(jìn)行ADF單位根檢驗，具體結(jié)果見表3。

根據(jù)表3可以得到，F(xiàn)DI經(jīng)過一階差分后成為△FDI并變成了平穩(wěn)性序列I（0），R經(jīng)過一階差分后的△R變成了平穩(wěn)性序列I（0）。

Johansen協(xié)整分析。協(xié)整檢驗主要是分析變量序列相互間是否具有某種相互制約均衡關(guān)系，時間序列間的動態(tài)關(guān)系又在一定程度上受到一些隨機項的明顯擾動。當(dāng)原始變量序列初始處于非平穩(wěn)狀態(tài)時，可以選擇差分法使得其趨向于平穩(wěn)化，在此基礎(chǔ)上構(gòu)造VAR模型，但是通過差分法處理并不是一種最優(yōu)處理方式。多組非平穩(wěn)變量序列在一定的邏輯映射基礎(chǔ)上實現(xiàn)合理的組合，則對應(yīng)的組合趨于平穩(wěn)的。差分處理方法后的VAR模型可能會使部分信息丟失，甚至差分后的變量在解釋上可能會與實際情況在一定程度上有所出入。Johansen檢驗既可以檢驗兩個變量，也可檢驗兩個以上變量。本文選取Johansen檢驗，首先確定模型最優(yōu)滯后階數(shù)，在AIC、SC、HQ準(zhǔn)則下均可確定最優(yōu)滯后階數(shù)為1階，具體情況如表4所示。

根據(jù)表5跡檢驗顯示，當(dāng)選取5%的置信水平時，廣東省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級系數(shù)R和實際利用外商直接投資間具備某種協(xié)整關(guān)系，即兩者之間存在著一個長期穩(wěn)定的關(guān)系。在EG兩步法下可得到一個有效回歸方程，具體得到方程式為：

模型中調(diào)整R2在一個較為可靠的區(qū)間內(nèi)，同時F值也較大。進(jìn)一步看lnFDI的系數(shù)為0.0423，說明從長期來看，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對FDI的流入表現(xiàn)出顯著的正反饋，具體可以解釋為，當(dāng)lnFDI增加或減少一個單位時，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級指標(biāo)會隨之增加或減少0.0423個單位。

格蘭杰因果關(guān)系。協(xié)整檢驗衡量的是FDI與產(chǎn)業(yè)分布合理化和結(jié)構(gòu)演變高級化是否具有某種長期均衡關(guān)系，而兩者因果關(guān)系屬性并沒有進(jìn)行明確界定，即未能確認(rèn)FDI是產(chǎn)業(yè)分布合理化和結(jié)構(gòu)演變高級化的一個有效推動因素，此時需要進(jìn)行格蘭杰檢驗。VAR模型中格蘭杰因果關(guān)系檢驗實質(zhì)上是去檢驗一個內(nèi)生變量是否具有外生性特征，并將兩者所具備的屬性等同看待。就VAR模型中的單個方程而言，單個其他內(nèi)生變量的滯后項聯(lián)合顯著的x2（Wald）統(tǒng)計量是一個重要參數(shù)值。每一個其他內(nèi)生變量的滯后項聯(lián)合顯著的x2（Wald）統(tǒng)計量。這個不同于普通的格蘭杰因果關(guān)系檢驗，其分析時要充分對F統(tǒng)計量進(jìn)行關(guān)注，因此檢驗過程中隨著關(guān)注的統(tǒng)計量不同，進(jìn)而導(dǎo)致結(jié)果也會有所不同，具體的檢驗結(jié)果如表6所示。

從表6參數(shù)結(jié)果來看，F(xiàn)DI對應(yīng)的Prob.值為0.0258，當(dāng)選擇5%的置信水平時，即FDI變量具有內(nèi)生性。FDI是廣東產(chǎn)業(yè)分布逐步合理化和結(jié)構(gòu)向高級化演變的單向格蘭杰原因。也就是說，F(xiàn)DI可以在某種程度上解釋廣東省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級情況。

（二）脈沖響應(yīng)分析與方差分解

模型的穩(wěn)定性檢驗。VAR模型有效的一個前提就是模型是穩(wěn)定的，如果模型不穩(wěn)定則會導(dǎo)致后期很多的估計結(jié)果和分析可能產(chǎn)生偏差，使得有效性降低甚至無效，例如在VAR模型基礎(chǔ)上得到的脈沖響應(yīng)函數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差。從圖形方面看，VAR模型穩(wěn)定與否的判斷標(biāo)準(zhǔn)是對應(yīng)的所有特征值是否全部落在二維坐標(biāo)的單位圓內(nèi)，單位圓是以原點為圓心，對應(yīng)的半徑為1;從數(shù)表上看，要求VAR模型數(shù)表中所有特征根的倒數(shù)要小于1，具體如圖3所示。

從圖3可以看出，此模型所有單位根對應(yīng)的倒數(shù)都小于1，也就是說，所有單位根都位于單位圓的內(nèi)部，在這種情況下VAR模型處于一個穩(wěn)定狀態(tài)，進(jìn)一步進(jìn)行后續(xù)分析是有意義并且有效的。

脈沖響應(yīng)分析。在很多情形下，VAR模型中眾多的系數(shù)以及由其組成的等式并不是研究者所特別關(guān)心的對象。大部分情況下，建立VAR模型進(jìn)行分析可以得到一系列系數(shù)值和對應(yīng)的方程等式，但是很多時候，這并不是本文所要研究的重點內(nèi)容。VAR模型作為一個系統(tǒng)的模型，著重分析的是模型系統(tǒng)中變量的約束和均衡關(guān)系，對應(yīng)到每個系數(shù)反映的是一個局部的關(guān)系，而對于整個系統(tǒng)的動態(tài)運動關(guān)系和相關(guān)關(guān)系并不能充分的衡量，進(jìn)一步考察一個變量的系統(tǒng)性影響和對系統(tǒng)中其他變量的全部影響狀況，包括對其自身的影響狀況，此時就需要使用脈沖響應(yīng)分析。脈沖響應(yīng)分析刻畫了當(dāng)t期以及t期前的時間周期內(nèi)，其他變量處于一個相對穩(wěn)定的狀態(tài)，一次沖擊響應(yīng)的過程，能夠從動態(tài)的角度去描述變量間的互動及約束關(guān)系。如前文所述，分析一次沖擊響應(yīng)過程的基礎(chǔ)前提是VAR模型系統(tǒng)穩(wěn)定，否則導(dǎo)致分析過程結(jié)果可能產(chǎn)生一定的不準(zhǔn)確因素。

具體如圖4所示，實線對應(yīng)的脈沖響應(yīng)函數(shù)時間路徑，虛線對應(yīng)的是置信區(qū)間。根據(jù)圖4中的實線運行特征角度來看，脈沖響應(yīng)能夠追蹤期數(shù)越多，則表明穩(wěn)定化趨勢更明顯。同時也可以看出，當(dāng)FDI釋放一個正向沖擊后，影響逐漸增大，到第4期趨于最高值后呈現(xiàn)穩(wěn)定平緩的下降趨勢，此時影響逐步減弱，由此可以表明系數(shù)R會受到FDI釋放的正向沖擊的顯著影響，并且效應(yīng)持續(xù)時間較長。

方差分解。若變量波動降低，則含有的有效信息就會減少，反映到方差上就是方差值變小。而方差越大，表示變量波動性越大，含有的信息更多，則對應(yīng)的解釋能力增強。方差分解可以看作是單個結(jié)構(gòu)性沖擊內(nèi)生變量波動趨勢變化的貢獻(xiàn)程度，能夠反映VAR模型系統(tǒng)中不同的變量的擾動項重要程度。脈沖響應(yīng)函數(shù)反映了變量對某一沖擊的響應(yīng)方向和響應(yīng)的程度大小，但是不能橫向比較不同沖擊下某個特定變量所產(chǎn)生的響應(yīng)強度。

從圖5中可以看出，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級系數(shù)R時間路徑呈現(xiàn)出不斷下行趨勢，同時整個運行過程都是非負(fù)的，這說明當(dāng)期產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級系數(shù)R對滯后期產(chǎn)業(yè)分布合理化和結(jié)構(gòu)演變高級化貢獻(xiàn)率越來越小，隨后各期自身變動的貢獻(xiàn)率維持在40%左右。而FDI對系數(shù)R的方差分解時間路徑一直為正且不斷上升，F(xiàn)DI對產(chǎn)業(yè)分布合理化和結(jié)構(gòu)演變高級化的解釋能力較強。

結(jié)論

本文從外商直接投資（FDI）對廣東產(chǎn)業(yè)分布合理化和結(jié)構(gòu)演變高級化的作用出發(fā)，構(gòu)建產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級系數(shù)R，并進(jìn)行了一般分布特征的分析與描述。在模型選取時考慮使用VAR模型以分析FDI變動對系數(shù)R的影響作用及對應(yīng)的作用方向和程度，并進(jìn)一步運用格蘭杰因果檢驗分析FDI與系數(shù)R的關(guān)系特征，本文實證分析發(fā)現(xiàn)當(dāng)lnFDI增長一個單位，可以正向帶動系數(shù)R增長0.0423個單位。通過脈沖響應(yīng)函數(shù)分析發(fā)現(xiàn)系數(shù)R對FDI的沖擊會產(chǎn)生正向反饋，并且效應(yīng)呈現(xiàn)出一定程度上的持續(xù)性。通過方差分解進(jìn)一步討論了FDI對系數(shù)R的時間路徑特征情況以及對應(yīng)路徑下的解釋能力變化，結(jié)果發(fā)現(xiàn)FDI對系數(shù)R具有較好的解釋能力。

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