李杰
[提要] 本文以海南省相關(guān)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),研究外國(商)直接投資對(duì)海南省經(jīng)濟(jì)增長的影響。通過實(shí)證研究發(fā)現(xiàn):FDI對(duì)海南經(jīng)濟(jì)增長確實(shí)有明顯的拉動(dòng)效應(yīng),但長短期有別。既驗(yàn)證相關(guān)理論在海南省的適用性,又為海南省經(jīng)濟(jì)良好、快速增長提供有益參考。
關(guān)鍵詞:FDI;經(jīng)濟(jì)增長;脈沖響應(yīng)
中圖分類號(hào):F127 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A
收錄日期:2016年12月15日
一、引言
1988年海南省建省以來,作為全國最大的經(jīng)濟(jì)特區(qū),經(jīng)濟(jì)增長速度和發(fā)展水平取得了令人矚目的成績(jī)。其中,以出口為導(dǎo)向的外向型經(jīng)濟(jì)的長足發(fā)展,在海南省經(jīng)濟(jì)增長中扮演著不可或缺的角色。2010年海南省對(duì)外貿(mào)易進(jìn)出口總值108.02億美元,比上年增長21.2%,是1987年的36.94倍。其中,出口總值23.91億美元,增長25.8%;進(jìn)口總值84.11億美元,增長20.0%。全省實(shí)際利用外資總額15.23億美元,比上年增長61.5%。與此同時(shí),全省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展也進(jìn)入了前所未有的快速增長軌道,2010年全省GDP(按當(dāng)年價(jià)格計(jì)算)已達(dá)到2,515.29億元,是1987年的43.91倍。由此可見,海南省外貿(mào)發(fā)展與FDI利用的增長速度略低于整體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展速度,那么對(duì)外貿(mào)易和FDI利用到底有沒有起到推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用呢?如果有的話,經(jīng)濟(jì)增長對(duì)于外貿(mào)與FDI的沖擊會(huì)產(chǎn)生怎么樣的響應(yīng)軌跡?本文選取1987~2010年海南省統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),運(yùn)用現(xiàn)代計(jì)量分析技術(shù)對(duì)海南省FDI、外貿(mào)與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證研究,以期驗(yàn)證既有理論對(duì)海南區(qū)域的適用性,并為促進(jìn)海南外向型經(jīng)濟(jì)持續(xù)良性發(fā)展提供有益參考。
二、數(shù)據(jù)來源與實(shí)證檢驗(yàn)
(一)變量選取。根據(jù)宏觀經(jīng)濟(jì)理論,消費(fèi)(C)、投資(I)和出口(X)是影響經(jīng)濟(jì)的三駕馬車,對(duì)經(jīng)濟(jì)增長有舉足輕重的影響。高鐵梅(2006)曾從總需求的角度分析了消費(fèi)、投資(分為國內(nèi)投資和外商投資)對(duì)我國經(jīng)濟(jì)增長的影響。在該文中,高鐵梅(2006)以經(jīng)濟(jì)增長為被解釋變量,以消費(fèi)、國內(nèi)投資和外商直接投資為解釋變量,重點(diǎn)考察了消費(fèi)和投資對(duì)我國經(jīng)濟(jì)增長的影響。吳學(xué)品(2008)從總需求角度用狀態(tài)空間模型實(shí)證分析了外商直接投資對(duì)浙江經(jīng)濟(jì)增長的動(dòng)態(tài)影響。因此,為增強(qiáng)模型的解釋力,與以往研究相比,本文在實(shí)證分析中多引入了三個(gè)自變量,出口、進(jìn)口與FDI。因此,模型中共有6個(gè)變量:因變量經(jīng)濟(jì)增長(GDP)用地區(qū)生產(chǎn)總值表征,5個(gè)自變量出口(EXP)、進(jìn)口(IMP)、外資(FDI)、投資(INV)與消費(fèi)(CON)分別用出口額、進(jìn)口額、外商直接投資實(shí)際利用額、國內(nèi)固定資產(chǎn)投資額和居民總消費(fèi)額來表征。所用年度數(shù)據(jù)均取自歷年《海南統(tǒng)計(jì)年鑒》,每個(gè)變量樣本時(shí)間跨度為1987~2010年,樣本容量為24。(圖1)
從圖1所示的走勢(shì)圖可以看到,1987~2010年海南省的消費(fèi)、出口、GDP都穩(wěn)中有升,實(shí)現(xiàn)了較快的增長。其中,F(xiàn)DI的波動(dòng)較大,在1992年達(dá)到峰值,隨后振蕩下跌。海南省的進(jìn)口也存在較大的波動(dòng),2009~2010年隨著“國際旅游島”戰(zhàn)略上升為國家戰(zhàn)略,進(jìn)口總量逐年上升,并保持強(qiáng)勁的勢(shì)頭。
(二)數(shù)據(jù)預(yù)處理。數(shù)據(jù)預(yù)處理包括三個(gè)步驟:(1)凡以美元為單位的數(shù)據(jù)全部按當(dāng)年的平均匯率折算為人民幣;(2)所有數(shù)據(jù)均按GDP平減指數(shù)(1987=100)進(jìn)行平減,以消除價(jià)格波動(dòng)因素影響并獲取實(shí)際值;(3)由于數(shù)據(jù)的自然對(duì)數(shù)變換不改變?cè)械膮f(xié)整關(guān)系,并能使其趨勢(shì)線性化,消除時(shí)間序列中存在的異方差現(xiàn)象,所以對(duì)所有數(shù)據(jù)取其自然對(duì)數(shù)值,以增強(qiáng)數(shù)據(jù)線性化趨勢(shì)、消除異方差,同時(shí)便于考察各變量對(duì)GDP的敏感性。經(jīng)上述處理后,各變量在模型中分別記為:LNGDP、LNEXP、LNIMP、LNFDI、LNINV、LNCON。
本文所采用的模型是:LN(GDPt)=C0+C1LN(EXPt)+C2LN(IMPt)+C3LN(FDIt)+C4LN(INVt)+βtLN(CONt)+εt (1)
(三)單整與協(xié)整檢驗(yàn)。由于采用的是時(shí)間序列數(shù)據(jù),為了避免序列間擾動(dòng)項(xiàng)的存在,因此首先需對(duì)上述變量的對(duì)數(shù)序列作單位根檢驗(yàn),運(yùn)用ADF檢驗(yàn)法對(duì)上述各變量的水平值及差分值分別做了單整即平穩(wěn)性檢驗(yàn)后,發(fā)現(xiàn)所有變量均為一階單整,即I(1)序列,因此可在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步做協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)。同時(shí),還需檢驗(yàn)VAR模型的穩(wěn)定性。如果被估計(jì)的VAR模型所有根的模的倒數(shù)小于1,即位于單位圓內(nèi),則其是穩(wěn)定的。如果模型不穩(wěn)定,某些結(jié)果將不是有效的(如脈沖響應(yīng)函數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差)。由上述結(jié)果可知,VAR模型是穩(wěn)定的,因此該模型中脈沖響應(yīng)函數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差是有效的。(圖2)
本文采用基于向量自回歸(VAR)模型的雙JJ協(xié)整檢驗(yàn)法來檢驗(yàn)上述5個(gè)變量之間的協(xié)整關(guān)系,并依據(jù)LLC和LR檢驗(yàn)的結(jié)果將VAR模型的最佳滯后階數(shù)設(shè)為2,據(jù)此再將基于一階差分變量的協(xié)整檢驗(yàn)的滯后期數(shù)設(shè)為1,協(xié)整檢驗(yàn)的形式則選為“序列有線性趨勢(shì)但協(xié)整方程僅含截距”。運(yùn)行EVIEWS6.0后根據(jù)協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果得知,最大特征根與跡統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)均表明在5%的顯著性水平下有3個(gè)協(xié)整向量,現(xiàn)將第一個(gè)能準(zhǔn)確完整地反映變量間關(guān)系的正規(guī)化方程寫成如下表達(dá)式(括號(hào)內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)誤):
LNGDP=-0.0486+ 0.0497×LNCON+ 0.0455×LNEXP+ 0.0498×LNFDI+0.0964×LNIMP+ 0.1916×LNINV
(0.0488) (0.0137) (0.0090) (0.0126) (0.0001)
由協(xié)整方程可以看出,出口、進(jìn)口、FDI、投資與消費(fèi)每增長1%,將會(huì)促進(jìn)GDP分別增長0.045%、0.096%、0.049%、0.192%、0.0497%,因此除了進(jìn)口與GDP間的關(guān)系外,其余各自變量與因變量間的關(guān)系均符合凱恩斯的宏觀經(jīng)濟(jì)需求拉動(dòng)理論。從彈性系數(shù)上來看,省內(nèi)投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)最大,其次是進(jìn)口,然后依次為消費(fèi)、FDI和出口,可見當(dāng)前海南的經(jīng)濟(jì)增長依然以投資驅(qū)動(dòng)為主,因此通過擴(kuò)大內(nèi)需和外需(即出口)、增加進(jìn)口貿(mào)易和吸引外資來促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的潛力依然很大。(表1)
(四)廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)檢驗(yàn)(GIRF)。鑒于GIRF的分解結(jié)果不受變量順序關(guān)系的影響,因而能提高估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)定性與可靠性,故本文采用該方法進(jìn)行沖擊響應(yīng)分析,檢驗(yàn)時(shí)將新息沖擊作用的滯后期設(shè)為10年。由圖3可知,GDP對(duì)于出口、進(jìn)口與FDI的三條沖擊響應(yīng)曲線均位于橫軸上方,各期響應(yīng)值及累計(jì)響應(yīng)值均為正值。一個(gè)出口新息的沖擊會(huì)使GDP較為敏感地急劇上升,在第5期達(dá)到峰值后轉(zhuǎn)為快速下跌,在8期后止跌并在緩慢反彈中趨穩(wěn);一個(gè)進(jìn)口新息的沖擊也會(huì)使GDP急劇上升,在第4期達(dá)到峰值后開始下跌,直到第7期止跌,然后再平緩反彈并趨穩(wěn);GDP受FDI沖擊后首先緩慢上升,在第6期達(dá)到峰值后轉(zhuǎn)為下跌,直到10期后才止跌并在緩和反彈中趨穩(wěn)。一個(gè)消費(fèi)新息的沖擊相較而言對(duì)GDP的影響較為平緩,在第3期達(dá)到峰值后較快下跌,直到第7期后才止跌,并緩和趨穩(wěn)。一個(gè)投資新息的沖擊會(huì)使GDP增長在第4期時(shí)達(dá)到峰值后下跌,在第7期止跌并緩和趨穩(wěn)。綜上所述,消費(fèi)、投資、出口和進(jìn)口會(huì)在較短期內(nèi)對(duì)GDP增長產(chǎn)生快速影響,而FDI對(duì)海南省GDP增長的貢獻(xiàn)則在第6期達(dá)到峰值,產(chǎn)生最大影響,并影響持續(xù)到第10期左右。(圖3)
三、主要結(jié)論及對(duì)策
(一)從長期看,出口貿(mào)易與GDP增長存在正向協(xié)整關(guān)系,短期內(nèi)出口的增長意味著有效需求的擴(kuò)大,因此能立即推動(dòng)GDP增長;但從長遠(yuǎn)看,當(dāng)期出口增長對(duì)后期GDP的促進(jìn)作用會(huì)急劇削弱并在小幅反彈中趨穩(wěn)。出口已成為繼投資、消費(fèi)后拉動(dòng)海南省GDP增長的第三駕馬車,隨著出口的擴(kuò)張,生產(chǎn)要素不斷向出口產(chǎn)業(yè)集聚,促使資源配置效率不斷提升,從而使出口產(chǎn)業(yè)規(guī)模效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng)得以逐步發(fā)揮,同時(shí)外貿(mào)順差增加了省內(nèi)的資本積累,資本總量的擴(kuò)大又進(jìn)一步促進(jìn)了出口與經(jīng)濟(jì)的良性互動(dòng)發(fā)展,因此出口導(dǎo)向型增長假說在海南成立。
(二)不管是長期還是短期,進(jìn)口均能促進(jìn)海南省經(jīng)濟(jì)的增長,因?yàn)楹D鲜∮捎谄涮厥獾牡乩韰^(qū)位及歷史因素,形成了市場(chǎng)、原料兩頭在外的海島經(jīng)濟(jì)。海南約80%的進(jìn)口是原材料、中間品、關(guān)鍵技術(shù)與設(shè)備,這些生產(chǎn)資料的進(jìn)口能有效確保生產(chǎn)與出口活動(dòng)的穩(wěn)定開展;當(dāng)期進(jìn)口對(duì)后期GDP也能帶來一定的拉動(dòng)效應(yīng),因?yàn)橐M(jìn)的技術(shù)設(shè)備長期內(nèi)還有利于促進(jìn)生產(chǎn)與服務(wù)的進(jìn)步,從而提高全省的要素生產(chǎn)率和服務(wù)水平。
(三)不管是長期還是短期,F(xiàn)DI流入均能拉動(dòng)海南省GDP的增長,但拉動(dòng)力度明顯小于出口和進(jìn)口,因?yàn)楹D鲜∽浴皣H旅游島”建設(shè)后主要吸引的是國內(nèi)的資金;短期內(nèi)FDI拉動(dòng)GDP速度和力度均小于外貿(mào),因?yàn)閺耐赓Y企業(yè)前期投入到正常運(yùn)營,對(duì)GDP的影響會(huì)產(chǎn)生一個(gè)滯后效應(yīng);而且中期FDI對(duì)省內(nèi)投資存在一定競(jìng)爭(zhēng)與擠出效應(yīng),因此其對(duì)GDP的拉動(dòng)作用有所削弱,但后期隨著FDI投資乘數(shù)、技術(shù)外溢、制度示范以及產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)效應(yīng)的發(fā)揮,尤其是隨著內(nèi)資企業(yè)技術(shù)吸收與應(yīng)用能力的增強(qiáng),F(xiàn)DI對(duì)GDP的拉動(dòng)效應(yīng)在后期又有所增強(qiáng)。
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