張帥

（新疆財經(jīng)大學中亞經(jīng)貿(mào)研究院，新疆　烏魯木齊　830012）

金融發(fā)展、外商直接投資與新疆經(jīng)濟增長——基于有向無環(huán)圖的分析

張帥

（新疆財經(jīng)大學中亞經(jīng)貿(mào)研究院，新疆烏魯木齊830012）

金融發(fā)展在促進FDI的技術(shù)溢出效應(yīng)中起著重要作用，文章首次采用有向無環(huán)圖（DAG）技術(shù)對SVAR模型進行識別，并利用基于DAG的預(yù)測方差分解考察了金融發(fā)展、外商直接投資對新疆經(jīng)濟增長的沖擊效應(yīng)。結(jié)果表明，新疆金融發(fā)展水平的提高能夠顯著促進FDI的吸收，從而推動新疆經(jīng)濟的增長，且這種溢出效應(yīng)高于外商直接投資單獨對經(jīng)濟增長的影響。應(yīng)當努力推進新疆金融市場建設(shè)，充分發(fā)揮金融發(fā)展作為FDI技術(shù)外溢效應(yīng)推動器的作用，更好地服務(wù)于地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展。

金融發(fā)展；外商直接投資；經(jīng)濟增長；有向無環(huán)圖

一、引言

長期以來，很多國家都在不斷提供各種優(yōu)惠政策吸引外資，外資流入對一國經(jīng)濟增長的貢獻越顯重要。理論上講，F(xiàn)DI的流入不僅能夠為一國提供更多的資本，而且能夠通過技術(shù)溢出為東道國提供先進的技術(shù)、管理理念、品牌設(shè)計等無形資產(chǎn)。然而大量的實證研究就FDI與一國經(jīng)濟增長的關(guān)系并沒有得出一致的結(jié)論，說明東道國對FDI溢出效應(yīng)的吸收受到其他特殊因素的影響，而作為一國經(jīng)濟發(fā)展核心的金融市場，能夠有效地提高資本積累率，促進資源有效配置，F(xiàn)DI也能很好地被吸收和利用，從而促進東道國技術(shù)的升級、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的改善，推動一國經(jīng)濟的增長。因此，金融發(fā)展水平的高低是影響FDI技術(shù)溢出效應(yīng)的重要因素。

已經(jīng)有大量的國內(nèi)外學者對金融發(fā)展、FDI和經(jīng)濟增長三者之間的關(guān)系進行了研究。國外學者主要是采用不同國家的面板數(shù)據(jù)來考察金融發(fā)展在FDI溢出效應(yīng)的中介作用，研究結(jié)果均顯示一國金融發(fā)展水平的提高能顯著促進FDI的吸收，從而推動一國經(jīng)濟的增長。如Niels、Robert［1］通過對67個LDC國家的研究表明，一國金融體系的發(fā)展情況決定著FDI的溢出效應(yīng)，從而影響著該國的經(jīng)濟增長；Omran、Bbolbol［2］選擇了11個阿拉伯國家作為研究對象，研究得出金融發(fā)展與FDI相互作用時能夠有效地促進一國經(jīng)濟的增長；Chee-Keong Choong、Zulkornain Yusop［3］運用協(xié)整檢驗方法分析了東亞的發(fā)展中國家和發(fā)達國家中金融體系在FDI與經(jīng)濟增長關(guān)系中的作用，研究結(jié)果表明，金融市場發(fā)展水平越高，東道國對FDI的吸收能力就越強，就更能夠促進東道國的經(jīng)濟增長。由于不同國家經(jīng)濟環(huán)境、金融制度的差異性很大，忽視這種差異性而采用統(tǒng)一的標準進行面板數(shù)據(jù)分析將會導致研究結(jié)論出現(xiàn)偏差。而國內(nèi)學者主要側(cè)重于對中國及不同區(qū)域金融發(fā)展影響FDI技術(shù)溢出效應(yīng)的考察，研究結(jié)果呈現(xiàn)一定的差異性。當選擇中國整體作為分析對象時，學者認為我國的金融發(fā)展并未有效的促進FDI的溢出效應(yīng)。如曾慧［4］通過建立理論模型，認為受到“金融市場發(fā)展門檻”的限制，我國金融市場效率相對較低，不能為FDI的技術(shù)外溢提供高效的金融環(huán)境支持，F(xiàn)DI主要是通過增加資本積累來促進我國的經(jīng)濟增長。而選擇我國不同區(qū)域作為研究對象時，學者認為金融發(fā)展影響FDI的溢出效應(yīng)存在明顯的地區(qū)差異性。如李金昌等［5］、趙奇?zhèn)サ龋?］、曾慧［7］通過采用省際面板數(shù)據(jù)，研究表明：金融深化程度是影響FDI溢出效應(yīng)的重要因素，而這種溢出效應(yīng)存在著明顯的地區(qū)差異性和階段性；覃堯［8］、彭繼增［9］、吳迪［10］通過建立VAR模型，采用格蘭杰因果關(guān)系檢驗、協(xié)整檢驗分別對重慶市、廣州市、江西省的FDI溢出效應(yīng)進行了研究，分析得出金融發(fā)展與FDI的交互作用與經(jīng)濟增長存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。雖然國內(nèi)研究克服了不同國別異質(zhì)性的影響，但是研究方法主要選擇構(gòu)建VAR模型并在其基礎(chǔ)上進行Granger因果檢驗、方差分解及脈沖響應(yīng)函數(shù)分析，然而這些研究方法均存在較大的局限性。VAR模型中的自變量并未包含當期的內(nèi)生變量，變量間當期的相關(guān)關(guān)系隱藏在誤差結(jié)構(gòu)中，是無法通過模型來解釋的，這在一定程度上影響著研究結(jié)論的準確性。

隨著國家政策的傾斜，新疆近些年來無論是金融發(fā)展、外資直接投資還是經(jīng)濟增長均取得了顯著的成果，如何有效地利用外資，推動新疆經(jīng)濟的快速發(fā)展，對于加快新疆“絲綢之路經(jīng)濟帶”核心區(qū)建設(shè)具有重要意義。據(jù)此，本文采用“有向無環(huán)圖”（DAG）及SVAR模型考察新疆金融發(fā)展對FDI溢出效應(yīng)的影響，這對于完善新疆金融市場建設(shè)，提高外商直接投資利用效率，推動新疆跨越式發(fā)展意義深遠。

二、研究方法及數(shù)據(jù)說明

（一）研究方法

鑒于VAR模型的局限性，后有學者在VAR模型的基礎(chǔ)上構(gòu)建了SVAR模型，將變量之間的當期關(guān)系從隨機誤差項中分離出來，即模型中的右端包含了當期的內(nèi)生變量，有效彌補了VAR模型的不足。

考慮含有K個變量的P階結(jié)構(gòu)向量自回歸模型SVAR（P）一般形式如下：

其中：

對于該模型，需施加更多約束條件，模型的參數(shù)才能被估計。而在基于Bernanke分解方法的SVAR模型識別中，約束條件主要依靠主觀判斷、先驗信息及經(jīng)濟理論假設(shè)進行設(shè)定，缺少客觀依據(jù)。Spirtes（2000）等提出的“有向無環(huán)圖”（DAG）的分析方法通過考察擾動項之間的相關(guān)系數(shù)，能夠準確識別擾動項間的同期因果關(guān)系，為SVAR模型擾動項的設(shè)定提供了客觀依據(jù)。

有向無環(huán)圖方法通過分析各變量之間的相關(guān)系數(shù)及偏相關(guān)系數(shù)來識別變量間的同期因果關(guān)系。具體而言，當存在X到Y(jié)的單向因果關(guān)系時，用“X→Y”表示；當X與Y存在雙向因果關(guān)系時，用“X←→Y”表示；當X與Y存在因果關(guān)系，但指向不明確時，用“X—Y”表示；當X與Y無因果關(guān)系時，用“X Y”表示。

假設(shè)存在三個變量X、Y、Z，則相關(guān)系數(shù)與變量間因果關(guān)系對應(yīng)如表1所示。

在分析實際事例中，Spirtes（2000）設(shè)計出了一套PC算法，通過“去線”和“定向”兩方面來識別變量間因果關(guān)系。首先通過構(gòu)造Fisher′s z統(tǒng)計量，表達式如下：

表1　相關(guān)系數(shù)及因果關(guān)系

若任意兩個變量的無條件相關(guān)系數(shù)、一階偏相關(guān)系數(shù)、二階偏相關(guān)系數(shù)、…、N-2階偏相關(guān)系數(shù)（N為變量數(shù)目）為0，則移除變量之間的連線，反之則保留。接著進行“定向”判定，當變量X、Y、Z存在“Y—X—Z”這種關(guān)系時，若X不屬于Y和Z的隔離集，則可推斷出X、Y、Z三者的同期因果關(guān)系應(yīng)為“Y→X←Z”；如果已知“X→Z”，Y和Z相鄰，而X與Z不相鄰，且Y和Z間并無有向邊指向Y，則可推斷Y和Z兩者的同期因果關(guān)系應(yīng)為“Y→Z”［11］。此外對于小樣本（樣本容量小于200），為了提高DAG的分析的有效性，通常提高統(tǒng)計量的顯著水平（一般是30%），以達到準確識別變量同期因果關(guān)系的目的。

（二）指標及數(shù)據(jù)說明

同國內(nèi)外學者一樣，本文選擇人均GDP作為經(jīng)濟增長（RGDP）的衡量指標，選擇實際利用外資額作為外商直接投資（FDI）的代表變量。同時由于我國金融市場主要是以銀行類金融機構(gòu)為主導的，資本市場發(fā)展相對滯后，新疆亦是如此，銀行信貸能夠在一定程度上反映新疆金融市場的發(fā)展水平，因此選擇存貸款余額與GDP的比值作為新疆金融發(fā)展（FIR）的代表變量。而金融發(fā)展在FDI技術(shù)外溢中介作用的衡量同國內(nèi)外學者，選擇FDI＊FIR的交互項作為衡量指標。

本文選擇的樣本區(qū)間為1985-2015年，變量均為年度數(shù)據(jù)。人均GDP、GDP、實際利用外資額、存貸款余額數(shù)據(jù)來源于各年份的《新疆統(tǒng)計年鑒》，其中2015年數(shù)據(jù)來源于新疆統(tǒng)計局，實際利用外資額按照當年的年均匯率折算成人民幣，匯率數(shù)據(jù)來源于中國人民銀行網(wǎng)站。

表2　單位根檢驗結(jié)果

三、實證分析

（一）單位根檢驗

在建立VAR模型之前，首先要對變量進行單位根檢驗，本文采用ADF檢驗和PP檢驗兩種方法來分析變量的平穩(wěn)性，檢驗結(jié)果如表2所示。

兩種檢驗結(jié)果均表明，RGDP、FDI、FIR、FDI＊FIR原序列均存在單位根，而在一階差分之后，所有序列在5%的顯著水平下均拒絕了非平穩(wěn)的假設(shè)，即所有變量均是一階單整序列。

圖1　

圖2　

圖3　

（二）同期因果關(guān)系的DAG分析及SVAR識別

根據(jù)AIC和SC最小原則，確定了VAR模型的滯后階數(shù)為2，通過對VAR（2）進行估計，得到各變量的擾動相關(guān)系數(shù)矩陣，如表3所示：

表3　擾動相關(guān)系數(shù)矩陣

以變量間擾動相關(guān)系數(shù)矩陣為基礎(chǔ)，采用有向無環(huán)圖（DAG）對變量間的同期因果關(guān)系進行識別，為建立SVAR模型提供客觀依據(jù)。首先將各變量相互間用無方向的線進行連接，如圖1所示，表示各變量間可能存在同期的因果關(guān)系；接著采用TETRAD V軟件中嵌套的PC算法對變量間的相關(guān)系數(shù)顯著性進行分析，明確變量間同期因果關(guān)系的指向。

首先對變量間無條件相關(guān)系數(shù)進行分析，在30%的顯著水平下，F(xiàn)DI與FIR的相關(guān)系數(shù)為-0.027789，其概率值達到88.3%，無法拒絕兩者無條件相關(guān)系數(shù)為0的假設(shè)，可以認為FDI與FIR之間不存在同期因果關(guān)系，則將兩者之間連線移除，而其他變量之間的無條件相關(guān)系數(shù)均顯著不為0。接著分析偏相關(guān)系數(shù)，當以任何一個變量擾動為條件變量時，發(fā)現(xiàn)其他所有變量間的偏相關(guān)系數(shù)均顯著不為0，這樣得到圖2中的有向無環(huán)圖形式。

接著對可能存在同期因果關(guān)系的變量進行方向的確定，通過對偏相關(guān)系數(shù)的分析可以看出，RGDP不屬于FDI與FIR的隔離集，則可推斷出RGDP、FDI、FIR三者的同期因果關(guān)系應(yīng)為“FDI→RGDP←FIR”，又由于ρ（FDI，F(xiàn)IR）顯著為0，而ρ（FDI，F(xiàn)IR FDI*FIR）顯著不為0，三者之間又存在“FDI→FDI*FIR←FIR”的因果關(guān)系，同時ρ（FDI，F(xiàn)DI*FIR）顯著為0，而ρ（FDI，F(xiàn)DI*FIR RGDP）顯著不為0，則三者之間又同時存在“FDI→RGDP←FDI*FIR”的因果關(guān)系。因此，所有變量的同期因果關(guān)系如圖3所示，即在同一時期，金融發(fā)展（FIR）、外商直接投資（FDI）、FDI的溢出效應(yīng)（FDI*FIR）的變動均會引起經(jīng)濟增長（RGDP）的變化；金融發(fā)展（FIR）、外商直接投資（FDI）的變動也會影響FDI的溢出效應(yīng)（FDI*FIR）的變化。這在一方面說明了新疆金融市場的發(fā)展及FDI的流入一定程度上直接推動了經(jīng)濟的增長，另一方面表明了以銀行信貸為主的間接融資市場能夠給FDI的技術(shù)外溢提供有效的金融支持，為外商提供有效的融資渠道，使得FDI對新疆經(jīng)濟的推動作用不僅表現(xiàn)在直接效應(yīng)上，而且體現(xiàn)在技術(shù)溢出效應(yīng)上。

在DAG分析的基礎(chǔ)上，對同期系數(shù)矩陣進行識別，對沒有同期因果關(guān)系的變量間施加零約束，即：

根據(jù)該系數(shù)約束矩陣，建立SVAR模型，利用Eviews 6.0軟件對該模型進行估計，估計得到的系數(shù)矩陣為：

對估計結(jié)果進行似然比檢驗，統(tǒng)計量（1.909）對應(yīng)概率值為0.53，表明在5%的顯著水平下，不能拒絕“過度約束為真”的假設(shè)，從而說明基于DAG方法對變量同期因果關(guān)系識別所添加約束是合理的。

表4　基于DAG的預(yù)測方差分解單位：%

（三）基于DAG的預(yù)測方差分解

通過DAG方法的分析，明確了各變量之間同期的因果關(guān)系，但為了進一步探索資本流動、對外貿(mào)易對國內(nèi)價格的動態(tài)沖擊效應(yīng)，將在DAG分析的基礎(chǔ)上，對建立的SVAR模型進行預(yù)測方差分解，結(jié)果如表4所示。

首先，金融發(fā)展（FIR）、外商直接投資（FDI）以及外商直接投資與金融發(fā)展的交互項（FDI*FIR）均能顯著地促進新疆經(jīng)濟的增長。RGDP的預(yù)測方差分解結(jié)果表明：金融發(fā)展（FIR）對經(jīng)濟增長的促進作用最大，對經(jīng)濟增長的解釋由第1期的3.99%增加到第12期的9.01%，而外商直接投資（FDI）對經(jīng)濟增長的解釋由第1期的1.54%增加到第12期的6.63%，低于金融發(fā)展的影響。這說明了外商直接投資（FDI）作為投資的一部分，增加了資本的積累，而金融發(fā)展（FIR）能夠為投資者提供更多的融資平臺，促進儲蓄投資的轉(zhuǎn)化，推動新疆經(jīng)濟的快速發(fā)展。而在考慮了金融發(fā)展在FDI外溢效應(yīng)的中介作用后，外商直接投資與金融發(fā)展的交互項（FDI*FIR）對經(jīng)濟增長的解釋由第1期的2.08%增加到第12期的7.75%，均高于外商直接投資（FDI）單獨對經(jīng)濟增長的促進作用。這體現(xiàn)了以銀行信貸為主的間接融資市場能夠為FDI的技術(shù)外溢提供良好的融資環(huán)境，從而推動經(jīng)濟的增長。

圖4　RGDP遞歸的預(yù)測方差分解

圖5　FDI遞歸的預(yù)測方差分解

其次，新疆經(jīng)濟的快速發(fā)展是FDI長期流入及金融發(fā)展的直接原因。FDI、FIR的預(yù)測方差分解結(jié)果表明：外商直接投資（FDI）、金融發(fā)展（FIR）除主要受到自身波動的影響外，新疆經(jīng)濟增長（RGDP）對外商直接投資（FDI）及金融發(fā)展（FIR）的貢獻相對較大。其中經(jīng)濟增長（RGDP）對外商直接投資（FDI）的解釋由第1期的20.47%增加到第12期的35.28%，對金融發(fā)展（FIR）的解釋由第1期的25.08增加到第12期的45.29%。FDI*FIR的預(yù)測方差分解結(jié)果表明，交互項（FDI*FIR）主要受到外商直接投資（FDI）、金融發(fā)展（FIR）的影響，這主要是由于交互項（FDI*FIR）是通過兩者來構(gòu)造的。

（四）穩(wěn)健性分析——遞歸的預(yù)測方差分解

為了驗證基于DAG方法的預(yù)測方差分解結(jié)論在所選擇的樣本區(qū)間內(nèi)是否穩(wěn)健，并進一步分析金融發(fā)展、外商直接投資在不同時期對新疆經(jīng)濟增長影響的動態(tài)變化，本文將進行遞歸的預(yù)測方差分解。首先選擇以1985-2010年為基期，在DAG結(jié)論的基礎(chǔ)上建立SVAR模型，并進行第一方差分解。接著以1985-2011年為第二期，進行第二次方差分解，以此類推直到選取1985-2015年整個樣本區(qū)間進行方差分解，并把每次方差分解第12期的結(jié)果繪成如圖4、圖5、圖6、圖7所示。

首先，金融發(fā)展（FIR）、外商直接投資（FDI）及外商直接投資與金融發(fā)展的交互項（FDI*FIR）對新疆經(jīng)濟增長的貢獻均是穩(wěn)健的。由經(jīng)濟增長（RGDP）的遞歸預(yù)測方差分解可知，外商直接投資（FDI）對經(jīng)濟增長（RGDP）的解釋力度由2011年（第一期）的6.34%增加到2015年（最后一期）的6.63%，總體維持在6%左右；金融發(fā)展（FIR）對經(jīng)濟增長（RGDP）的解釋力度由2011年（第一期）的7.94%增加到2015年（最后一期）的9.01%，總體穩(wěn)定在10%以內(nèi)，大于FDI對經(jīng)濟增長的影響；外商直接投資與金融發(fā)展的交互項（FDI*FIR）對經(jīng)濟增長的解釋由2011年（第一期）的6.89%增加到2015年（最后一期）的7.75%，基本保持在7%左右，均高于外商直接投資（FDI）單獨對經(jīng)濟增長的促進作用。

其次，金融發(fā)展（FIR）、外商直接投資（FDI）及外商直接投資與金融發(fā)展的交互項（FDI＊FIR）各自的預(yù)測方差分解也均是穩(wěn)健的。同樣，由外商直接投資（FDI）的遞歸預(yù)測方差分解可知，經(jīng)濟增長（RGDP）對外商直接投資（FDI）的解釋總體維持在37%左右，金融發(fā)展（FIR）對外商直接投資（FDI）的解釋基本維持在2%左右，外商直接投資與金融發(fā)展的交互項（FDI*FIR）對外商直接投資（FDI）的解釋基本保持在3%以內(nèi)，而外商直接投資（FDI）對自身的解釋則基本穩(wěn)定在60%左右，變化幅度不大。由金融發(fā)展（FIR）及外商直接投資與金融發(fā)展交互項（FDI＊FIR）的遞歸預(yù)測方差分解可知，經(jīng)濟增長（RGDP）、外商直接投資（FDI）、外商直接投資與金融發(fā)展的交互項（FDI*FIR）對金融發(fā)展（FIR）的解釋分別維持在47%、2%、2.5%左右，經(jīng)濟增長（RGDP）、外商直接投資（FDI）、金融發(fā)展（FIR）對外商直接投資與金融發(fā)展交互項（FDI*FIR）的解釋分別保持在7%、57%、33%左右，基本保持穩(wěn)定。

從遞歸預(yù)測方差分解的結(jié)果中可以看出，基于DAG方法的預(yù)測方差分解結(jié)論并未隨著樣本期的改變而發(fā)生變化，因此本文研究得出的結(jié)論是穩(wěn)健的。

圖6　FIR遞歸的預(yù)測方差分解

圖7　FDI*FIR遞歸的預(yù)測方差分解

四、結(jié)論及政策建議

（一）結(jié)論

本文通過采用有向無環(huán)圖（DAG）和基于DAG的預(yù)測方差分解方法，對新疆金融發(fā)展、外商直接投資和經(jīng)濟增長之間關(guān)系進行了分析，克服了傳統(tǒng)的基于VAR模型的格蘭杰因果檢驗及Choleski方差分解方法的局限性，主要得出以下結(jié)論：

1.同期因果關(guān)系識別的DAG分析表明，金融發(fā)展、外商直接投資及金融發(fā)展與外商直接投資的交互項均是推動新疆經(jīng)濟增長的原因。

2.基于DAG的預(yù)測方差分解進一步表明，金融發(fā)展較外商直接投資對新疆經(jīng)濟增長的促進作用更大，而在考慮了金融發(fā)展在FDI外溢效應(yīng)的中介作用后，外商直接投資與金融發(fā)展的交互項明顯高于外商直接投資單獨對新疆經(jīng)濟增長的促進作用。

3.新疆經(jīng)濟的增長同時能夠吸引大量的外資流入，推動金融規(guī)模的不斷擴張，促使金融市場的快速發(fā)展。

（二）政策建議

總體來說，外商直接投資作為投資的一部分，增加了資本積累，而金融發(fā)展能夠為投資者提供更多的融資平臺，促進儲蓄投資的轉(zhuǎn)化，兩者均有效地推動了新疆經(jīng)濟的快速發(fā)展。同時以銀行信貸為主的新疆間接融資市場能夠促進外商直接投資的技術(shù)外溢效應(yīng)，為外商提供更多的金融支持，使得更多先進的技術(shù)、管理經(jīng)驗等無形資產(chǎn)被合理的吸收和利用，為新疆的經(jīng)濟增長注入了更多的動力。因此，“十三五”規(guī)劃期間，新疆應(yīng)該努力推進金融市場建設(shè)，建立起與經(jīng)濟發(fā)展、居民生活和社會進步相適應(yīng)的金融服務(wù)體系，切實從新疆的實際情況和政策方向出發(fā)，充分利用新疆豐富的礦產(chǎn)資源優(yōu)勢，采取符合地方特色和區(qū)域特征的招商引資政策，在承接國內(nèi)技術(shù)轉(zhuǎn)移的同時，積極引進和學習外商的先進技術(shù)，服務(wù)于本地的經(jīng)濟發(fā)展，充分發(fā)揮起金融發(fā)展作為FDI技術(shù)外溢效應(yīng)推動器的作用。

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［10］彭繼增，劉運，徐詩文.金融發(fā)展、FDI與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化——基于江西省數(shù)據(jù)的實證研究［J］.武漢金融，2014，（9）：32-35.

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（責任編輯：胡宜挺）

張帥（1989-），男，河南周口人，博士研究生，研究方向：國際金融。