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      外商直接投資對(duì)城鄉(xiāng)居民收入差距的影響

      2019-09-23 06:35:54覃元秋
      智富時(shí)代 2019年8期
      關(guān)鍵詞:格蘭杰因果檢驗(yàn)協(xié)整檢驗(yàn)外商直接投資

      覃元秋

      【摘 要】在1979年我國(guó)實(shí)行改革開放政策以后,外商直接投資(FDI)就成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展的重要因素,城鄉(xiāng)收入差距問(wèn)題一直是熱點(diǎn)民生問(wèn)題。本文以上海市為分析對(duì)象,研究了FDI對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響,并做了理論探討和實(shí)證分析,最后給出政策建議。

      【關(guān)鍵詞】城鄉(xiāng)居民收入差距;外商直接投資;協(xié)整檢驗(yàn);格蘭杰因果檢驗(yàn)

      一、引言

      現(xiàn)如今,很多國(guó)家都在通過(guò)引進(jìn)外資創(chuàng)辦新企業(yè)或進(jìn)行再投資,加速自身工業(yè)化和現(xiàn)代化的發(fā)展,引入FDI為經(jīng)濟(jì)建設(shè)提供助力,已經(jīng)成為了世界經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的一大潮流。改革開放以來(lái),F(xiàn)DI大量進(jìn)入中國(guó)市場(chǎng),F(xiàn)DI的加入促進(jìn)了中國(guó)經(jīng)濟(jì)持續(xù)快速增長(zhǎng),同時(shí)也極大地提高了居民生活質(zhì)量。

      關(guān)于FDI對(duì)城鄉(xiāng)居民收入差距的影響分析,學(xué)術(shù)界已有研究。第一,國(guó)內(nèi)外學(xué)者都通過(guò)大量的實(shí)證分析對(duì)FDI影響城鄉(xiāng)收入差距這一問(wèn)題進(jìn)行了研究。且對(duì)東道國(guó)的城鄉(xiāng)收入差距因?yàn)镕DI的流入而如何變動(dòng)存在著爭(zhēng)議。第二,國(guó)外學(xué)者研究多是以一國(guó)或者是跨國(guó)的面板數(shù)據(jù)為樣本進(jìn)行研究,而國(guó)內(nèi)的學(xué)者則是以我國(guó)或是分省的面板數(shù)據(jù)為樣本進(jìn)行研究,且研究的視角也與國(guó)外學(xué)者有所不同??偠灾壳皣?guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)FDI究竟對(duì)收入差距有何影響還無(wú)法得到一致的結(jié)論。正是由于觀點(diǎn)的不一致性,使本文討論該問(wèn)題具有更強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。

      二、實(shí)證分析

      (一)模型設(shè)計(jì)

      1、模型設(shè)定與變量選取

      考慮到影響城鄉(xiāng)收入差距的因素的多元化,我們需要引入了更多合適的數(shù)據(jù)作為控制變量。依據(jù)城鄉(xiāng)收入差距影響因素的相關(guān)理論,本文選取了外商直接投資(FDI)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(PRGDP)、城市化水平(UL)、農(nóng)業(yè)支出(ARG)作為解釋變量。

      解釋變量中最主要的是FDI,數(shù)據(jù)上我們選擇每年實(shí)際使用的外商直接投資金額。其他解釋變量包括上海人均GDP(PRGDP),用作衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平;UL表示城鎮(zhèn)化水平,即上海城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝跀?shù)比重;農(nóng)業(yè)支出(ARG)表示政府對(duì)農(nóng)業(yè)的財(cái)政劃撥,即農(nóng)林水事務(wù)支出占則政支出的比重。

      被解釋變量(G),選擇了國(guó)內(nèi)學(xué)者在研究中通常采用的城鄉(xiāng)收入比指標(biāo)來(lái)衡量城鄉(xiāng)居民收入差距。當(dāng)二者的比值越大時(shí),說(shuō)明城鄉(xiāng)間收入差距越大,收入分配越不平等。計(jì)算公式為:

      2、數(shù)據(jù)來(lái)源

      本文搜集了2006-2016年上海城鄉(xiāng)居民收入差距(G)、外商直接投資(FDI)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(PRGDP)、城市化水平(UL)、農(nóng)業(yè)支出(ARG)數(shù)據(jù),見表1,樣本區(qū)間為2006-2017年,數(shù)據(jù)來(lái)源于2007—2018年《上海統(tǒng)計(jì)年鑒》。

      (二)協(xié)整分析

      1、平穩(wěn)性檢驗(yàn)

      為了消除可能存在的異方差現(xiàn)象,對(duì)G、FDI、PRGDP、UL、ARG五個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)取對(duì)數(shù),得到LNG、LNFDI、LNPRGDP、LNUL、LNARG。

      ADF單位根檢驗(yàn)是檢驗(yàn)宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)是否存在時(shí)間趨勢(shì)的特征,平穩(wěn)性檢驗(yàn)的結(jié)果如表2所示。

      從檢驗(yàn)結(jié)果表2可以看到,對(duì)數(shù)化處理后的五個(gè)序列均為非平穩(wěn)的序列,但是它們的一階差分序列都是平穩(wěn)的,所以LNG、LNFDI、LNPRGDP、LNUL、LNARG都是一階“單整”的時(shí)間序列。因此,可以在此基礎(chǔ)上對(duì)其進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。

      2、協(xié)整檢驗(yàn)

      對(duì)LNG、LNFDI、LNPRGDP、LNUL、LNARG進(jìn)行協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn),判斷是否有長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系存在這些變量之間。由上面的平穩(wěn)性檢驗(yàn)可知,變量都是一階單整序列,因此可以進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。

      J-J協(xié)整檢驗(yàn)。鑒于本文的分析中所涉及變量為5個(gè),因此,本文采用J-J檢驗(yàn)的方法判斷這些變量之間是否存在協(xié)整關(guān)系。檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

      對(duì)于“單整”序列,從表3中可以看出:基于跡統(tǒng)計(jì)量的協(xié)整檢驗(yàn)和最大特征值統(tǒng)計(jì)量的協(xié)整檢驗(yàn)都表示在5%的顯著性水平下這5個(gè)非平穩(wěn)的一階單整時(shí)間序列之間存在4個(gè)協(xié)整關(guān)系。那么就存在著長(zhǎng)期的穩(wěn)定的均衡關(guān)系,由此可得到標(biāo)準(zhǔn)化的協(xié)整方程如下:

      方程中,ecmt代表均衡誤差。對(duì)ecmt序列進(jìn)行ADF檢驗(yàn),結(jié)果顯示是一個(gè)平穩(wěn)序列,說(shuō)明方程所顯示的協(xié)整方程是顯著的??梢钥闯?,外商直接投資的系數(shù)是正數(shù),說(shuō)明外商直接投資對(duì)城鄉(xiāng)收入差距有擴(kuò)大的作用,具體而言,在其他變量不變的前提下,外商直接投資每增加1%,城鄉(xiāng)收入差距就會(huì)擴(kuò)大2.04%,這也符合當(dāng)今的發(fā)展規(guī)律。同時(shí),經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與城鄉(xiāng)收入差距呈正相關(guān)關(guān)系,而結(jié)合其他的控制變量進(jìn)行觀察,城市化水平、農(nóng)業(yè)支出均與城鄉(xiāng)收入差距呈顯出負(fù)相關(guān)關(guān)系,這就說(shuō)明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高擴(kuò)大了城鄉(xiāng)收入差距,而城市化水平的提高和財(cái)政支農(nóng)的增加則有效的減緩了城鄉(xiāng)收入差距擴(kuò)大的趨勢(shì)。

      3、Granger因果檢驗(yàn)

      由協(xié)整檢驗(yàn)的結(jié)果可知,LNG與LNFDI、LNPRGDP、LNUL、LNARG之間存在著長(zhǎng)期的均衡關(guān)系。下面還需要通過(guò)格蘭杰因果檢驗(yàn)對(duì)協(xié)整方程中的各個(gè)變量之間的因果關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn),具體揭示因果關(guān)系。具體結(jié)果見表4。

      由表4可知,在10%的顯著性水平下,序列LNFDI與LNG,LNUL與LNG存在雙向的因果關(guān)系,可以認(rèn)為,外商直接投資是引起城鄉(xiāng)居民收入差距的原因,城鄉(xiāng)收入差距也是引起外商直接投資變化的原因;城市化水平的變動(dòng)是引起城鄉(xiāng)居民收入差距變動(dòng)的原因,城鄉(xiāng)居民收入差距的變動(dòng)也是引起城市化水平變動(dòng)的原因。序列LNPRGDP與LNG,LNARG與LNG存在單向的因果關(guān)系。即可以認(rèn)為,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是城鄉(xiāng)居民收入差距變化的原因,而城鄉(xiāng)居民收入差距不是經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平變化的原因;農(nóng)業(yè)支出是城鄉(xiāng)收入差距變化的原因,而城鄉(xiāng)收入差距不是農(nóng)業(yè)支出變化的原因。從上海統(tǒng)計(jì)年鑒的數(shù)據(jù)可以得出,上海市目前已經(jīng)不再僅僅追求于外商直接投資帶動(dòng)個(gè)別區(qū)域經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng),而是試圖通過(guò)對(duì)FDI的合理配置,調(diào)整經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)支出,提高城市化水平,找到有效緩解收入差距問(wèn)題的方法。

      三、主要結(jié)論及政策建議

      本文首先使用協(xié)整理論驗(yàn)證了上海市城鄉(xiāng)收入差距、外商直接投資、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等相關(guān)經(jīng)濟(jì)變量具有長(zhǎng)期的均衡關(guān)系,再采用格蘭杰因果檢驗(yàn)研究外商直接投資與上海市城鄉(xiāng)收入差距二者之間存在因果關(guān)系。

      (一)FDI對(duì)上海市城鄉(xiāng)收入差距的影響

      以上海市為研究樣本,上海市外商直接投資的流入進(jìn)一步擴(kuò)大了城鄉(xiāng)收入差距。從建立的協(xié)整方程可以知道,在其他經(jīng)濟(jì)變量保持不變的前提下,上海市外商直接投資額每增加1%,上海市城鄉(xiāng)收入差距就會(huì)擴(kuò)大2.04%。由格蘭杰因果檢驗(yàn)的結(jié)果可知,外商直接投資是引起城鄉(xiāng)收入差距的原因。

      (二)政策建議

      本文的研究的結(jié)論表明,F(xiàn)DI的引入給上海市城鄉(xiāng)收入分配造成了消極影響,與此同時(shí),F(xiàn)DI也提高上海市城鄉(xiāng)收入水平,它促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級(jí),促進(jìn)了對(duì)外貿(mào)易等積極影響。因此,制定投資政策勢(shì)在必行,合理利用外商直接投資。

      【參考文獻(xiàn)】

      [1]陳葉. FDI對(duì)城鄉(xiāng)收入差距影響的實(shí)證研究[D].南京理工大學(xué),2012.

      [2]彭碩毅,李華,周銘悅.FDI_產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)對(duì)城鄉(xiāng)收入差距影響的實(shí)證研究[J].金融經(jīng)濟(jì),2016(4):21-23

      [3]張昊光,姜秀蘭.必須防止外資拉大我國(guó)居民收入分配的差距[J].財(cái)經(jīng)科學(xué),2004(2).

      [4]尹紀(jì)芬.外商直接投資對(duì)省際城鄉(xiāng)收入差距的影響[D].東北財(cái)經(jīng)大學(xué),2016.

      [5]王慶華,王瑞君.地方政府競(jìng)爭(zhēng)_外商直接投資與城鄉(xiāng)居民福利差異[J].重慶大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2016,22(5):10-20.

      [6]顧滿中.FDI與城鄉(xiāng)收入差距關(guān)系的研究——基于1991-2012?。ㄊ校┘?jí)面板數(shù)據(jù)[D].山東大學(xué),2015.

      [7] Sun H , Chai J . Direct foreign investment and inter‐regional economic disparity in China[J]. International Journal of Social Economics, 1998, 25(2/3/4):424-447.

      [8] Choi, Changkyu. Does foreign direct investment affect domestic income inequality?[J]. Applied Economics Letters, 2006, 13(12):811-814.

      附錄:R代碼

      install.packages("car")

      install.packages("lars")

      install.packages("urca")

      install.packages("lmtest")

      install.packages("vars")

      ###### Step I: Select variables ######

      setwd("C:/Users/ Administrator /Desktop/R") # working path

      data = read.csv("data.csv")

      str(data)

      cor(data[c("y","x1","x2","x3","x4")])

      ###### Step II: Data transformation and Stationary test #########

      LNFDI=log(data[,2])

      LNPRGDP= log(data[,5])

      LNUL=log(data[,3])

      LNARG=log(data[,6])

      library(urca)

      urt.LNFDI= ur.df(LNFDI, type = 'trend', selectlags = 'AIC')

      summary(urt.LNFDI)

      urt.LNPRGDP = ur.df(LNPRGDP, type = 'trend', selectlags = 'AIC')

      summary(urt.LNPRGDP)

      urt.LNUL = ur.df(LNUL, type = 'trend', selectlags = 'AIC')

      summary(urt.LNUL)

      urt.LNARG= ur.df(LNARG, type = 'trend', selectlags = 'AIC')

      summary(urt.LNARG)

      ###### Step III: Cointegration test ########

      library(lmtest)

      fit = lm(LNG~ LNFDI+LNPRGDP +LNUL+LNARG)

      summary(fit)

      dwtest(fit)

      error = residuals(fit)

      urt.residuals = ur.df(error, type = 'none', selectlags = 'AIC')

      summary(urt.residuals)

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