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摘要:对安徽省1985-2008年年度统计数据实证分析结果表明,外商直接投资(FDI)、国内投资对就业增长的短期效应与长期效应相反。短期内,国内投资对就业增长存在时滞效应,表现为就业不足,而外商直接投资可以弥补这个时滞,带动就业增长;长期来看,国内投资的就业时滞消除,因而促进了就业增长,而外商直接投资会对国内投资形成一定冲击,因而阻碍了就业增长。协整检验结果表明,就业增长与FDI、国内投资之间存在一个长期的均衡关系。
关键词:FDI;国内投资;就业;VEC模型
中图分类号:F832.48文献标识码:A文章编号:1672-3309(2010)03-0046-03
一、引言
改革开放以来,我国吸引外商直接投资(FDI)的能力日益增强。截至2007年底,我国累计外商直接投资合同金额为14794.01亿美元,实际使用金额为7602.19亿美元,外商直接投资对我国经济社会各方面产生了越来越深刻的影响。以就业来看,2006年直接就业于外商投资与港澳台投资企业的人数达1340万人,约占就业总人数的1.75%。并且,外商直接投资与东道国就业之间的关系非常复杂,既有外商直接投资流入创造就业岗位带来就业的增加,也有因对当地企业产生挤出效应而带来就业的减少。
国内外关于FDI与就业关系的研究成果大多得出了FDI对我国就业增长具有积极的促进作用,却很少有人将FDI结合国内投资对我国就业增长分别在短期和长期进行分析。本文在上述文献研究的基础上,以安徽省1985-2008年年度数据为样本,运用协整检验和VEC模型(向量误差修正模型)对FDI、国内投资与就业增长之间的关系分别在短期和长期进行分析。
二、变量的选取和数据的说明
实际利用外资金额一般被认为能够真实客观的反映外商直接投资的实际水平。本文以安徽省实际利用外资金额来反映外商直接投资的水平,用FDI来表示,该指标是经过各年的银行中间汇率换算所得的结果,单位以亿元计算。用固定资产投资减去利用外资的部分作为国内投资的指标,用DI表示,单位以亿元计算。以每年的从业人员数作为就业人数,用EM表示,单位以万人计算。
本文实证分析所采用的样本数据取自于1985-2007年的年度数据,数据来源于《2008年安徽省统计年鉴》和《安徽五十年》。为了减少数据可能存在的异方差,我们对以上3组时间序列分别取自然对数,即以LFDI、LDI和LEM来反映安徽省外商直接投资、国内投资和就业人数的状况,其相应的一阶差分用D(LFDI)、D(LDI)和D(LEM)表示。下面的实证分析部分都将借助于Eiews3.1来完成。
三、模型分析与实证检验
传统的计量经济学方法假定时间序列数据是平稳的。实际上,许多时间序列数据尤其是宏观经济中的时间序列数据都是非平稳的。利用OLS等传统方法对计量模型进行估计时,会导致许多参数的统计量可能不再服从于标准正态分布,容易产生“伪回归”问题。因此,首先分析LFDI、LDI、LEM三个时间序列的平稳性,由此判断3个变量之间是否存在协整关系。
(一)变量的平稳性检验
对LFDI、LDI和LEM进行协整分析之前,需要对变量序列进行平稳性检验,以判断各序列是否具有平稳性及单整阶数。检验结果如表1所示:
表1为变量的水平值及一阶差分进行ADF检验的结果。由ADF检验可知:LFDI、LDI和LEM的ADF检验值均大于10%的临界值,这表明3个变量都存在单位根,序列为非平稳的。D(LFDI)、D(LDI)和D(LEM)均通过了5%的临界值检验,这表明3个变量的一阶差分都为平稳性序列,即LFDI、LDI和LEM都是I(1)的。为此,我们可以运用协整理论和模型来分析以上3个变量是否存在长期均衡关系。
(二)协整检验
下面在就业序列、FDI序列与国内投资序列之间进行协整检验,具体方法是用OLS法对方程作回归估计,然后对残差值进行ADF检验。检验顺序如下:存在常数项和滞后差分水平为0,将滞后水平设为1,不含有常数项。检验结果见表2:
当存在常数项,滞后差分水平为0时,ADF检验的统计值ADF=-1.935434,其值大于1%-10%显著性水平下的临界值,因此,不能拒绝零假设,认为lnem与lnfdi和lndi数据是不存在相互协整关系的。但是,从方程E(-1)的系数的显著性来判断,E(-1)=-0.277273是显著不为0的,改变选择条件,进一步检验。其他条件不变,将滞后差分水平设为1,其协整关系就比较明显了。ADF检验的检验值为-3.826341,小于1%显著性水平下的临界值,可以认为三者之间存在协整关系。
如果我们做一个不包含常数项的回归检验,计算过程与以上相同,ADF检验的统计值ADF=-1.972366在5%的显著水平上是显著的。因此,我们可以拒绝0假设,认为就业、外商直接投资和国内投资数据存在相互协整关系。
(三)估计模型
只要变量之间存在协整关系,就可以由VAR模型导出误差修正模型。而VAR模型中的每个方程都是一个自回归分布滞后模型,因此,可以认为VEC模型是含有协整约束关系的VAR模型,多应用于具有协整关系的非平稳时间序列建模。
由于3个内生变量D(LFDI)、D(LDI)、D(LEM)都不含趋势项,协整方程不含截距项,并且,VAR模型的最后滞后阶数为3,因此建立一个3变量(y1,y2,y3)的包含误差修正项和2阶滞后差分的VEC模型,如下:
D(y1t)=a1ecm+b11?驻y1t(-1)++b12D(y1t(-2)+c11D(y2t(-1)+c12D(y2t(-2)+d11D(y3t(-1)+d12D(y3t(-2))+?着1t_
D(y2t)=a2ecm+b21D(y1t(-1))++b22D(y1t(-2))+c21D(y2t(-1))+c22D(y2t(-2))+d21D(y3t(-1))+d22D(y3t(-2))+?着2t_
D(y2t)=a2ecm+b21D(y1t(-1))++b22D(y1t(-2))+c21D(y2t(-1))+c22D(y2t(-2))+d21D(y3t(-1))+d22D(y3t(-2))+?着2t_
D(y3t)=a3ecm+b31D(y1t(-1))++b32D(y1t(-2))+c31D(y2t(-1))+c32D(y2t(-2))+d31D(y3t(-1))+d32D(y3t(-2))+?着3t_
其中,ecm为误差修正项;a1、a2、a3为速度调整参数,反映变量之间的均衡关系偏离长期均衡时,将其调整到均衡状态的调整速度;D(y)、D(y(-1)、D(y(-2)分别表示内生变量的一阶差分、一阶差分的滞后1期和一阶差分的滞后2期;?着1t、?着2t、?着3t为白噪声干扰项。
建立以D(LFDI)、D(LDI)、D(LEM)为内生变量的VEC模型,VEC模型估计结果表明,虽然系统中单个方程调整的可决系数都较低,分别只有-0.022878、0.080535和0.317263,但模型整体的LOGL(对数似然函数)较大,为93.05662。同时,AIC和SC值较小,分别为-6.576821和-5.383081,可以说明模型的整体解释能力较强。由于我们只关心投资对就业的作用,因此只需要列出VEC模型估计的第一个方程:
D(LEM)=0.000367*ECM(-1)-0.002849*D(LEM(-1))-0.961800*D(LEM(-2))
(0.14753)(0.24493) (0.34253)
(-1.87499) (-1.03904)(1.44806)
-0.013631*D(LDI(-1)) -0.001675*D(LDI(-2)) + 0.100403*D(LFDI(-1))
(0.00879)(0.00611)(0.03902)
(-0.25525) (-0.55658) (1.57970)
-0.070404*D(LFDI(-2))
(0.03161)
(-2.10463)
其中,ECM(-1)=LEM(-1) -0.326208*LDI(-1) -1.802592*LFDI(-1),即为误差修正的滞后1期,系数估计值下面圆括号内是渐进标准误差,方括号内是t统计量。误差修正项的系数说明,所考察的各变量之间在长期是否具备收敛的可能性,误差修正项系数为负值,表明有向长期稳定关系收敛的趋势,符合误差反向修正机制。由方程可知,误差修正项的系数显著但很小,每年的LEM与其长期均衡值的偏差中只有0.0367%被修正,这说明修正速度较慢,就业从短期偏离到长期均衡所用时间较长。在VEC模型中,国内投资的短期调整系数均为负值,而外商直接投资的短期调整系数均为正值,并且滞后2期的D(LDI)和D(FDI)系数均通过了5%显著性水平下的t检验,这表明短期内国内投资对于就业存在显著的负效应,而外商直接投资对于就业存在显著的正效应,这与长期恰恰相反。由于国内投资在短期内不可能很(下转76页)(上接47页)快带动就业增长,一般表现为就业增长要滞后于国内投资的增长,而外商直接投资在短期内可以弥补这个就业时滞,带动就业增长。因此,在短期内外商直接投资的就业效应要大于国内投资带来的就业效应。
四、结论及相关建议
1、协整检验表明,三者之间存在着长期均衡关系。从长期看,国内投资的就业弹性为0.326,表明国内投资每增长1%,就业增加0.326%;而外商直接投资的就业弹性为1.80,表明外商直接投资每增长1%,就业增加1.80%;外商直接投资比国内投资对就业增长具有更强的影响。短期内,安徽省国内投资的就业弹性为负,外商直接投资的就业弹性为正,并且,外商直接投资比国内投资对就业具有更强的影响,这与长期的就业效应相反。这表明,短期内外商直接投资可以带动就业增长,长期来说却有抑制作用;而国内投资恰恰相反。这种互补的就业效应为我们选择不同的投资就业政策提供了参考。
2、VEC模型分析表明,安徽省就业的短期偏离有向长期均衡收敛的趋势。误差修正项的系数约为0.000367且t检验显著,这表明每年就业中短期偏离长期的均衡值有0.0367%被修正,但修正速度较慢,因此,就业从短期偏离到长期均衡所用的时间较长。这要求我们不仅要考虑通过引进外商直接投资来解决短期的就业问题,也要通过国内投资来解决长期的就业问题。从长远的就业趋向来说,应该加大国内投资力度,提高国内投资效率,同时不能忽视短期的就业问题。目前我国正处于转型期,就业问题是首要问题,因此必须通过引进外商直接投资来解决就业不足的现象。
(责任编辑:吴之铭)
■
参考文献:
[1] 祖强、王辉龙.江苏省FDI就业效应动态变化研究[J].江海学刊,2008,(02).
[2] 任志成、张二震.FDI对中国就业的影响:一个文献综述[J].南京社会科学,2007,(11).
[3] 钟辉.FDI对中国就业影响的动态分析[J].世界经济研究,2005,(12).
[4] 桑百川.倾向于就业贡献大——外商直接投资对我国就业的影响[J].国际贸易,2005,(02).
关键词:FDI;国内投资;就业;VEC模型
中图分类号:F832.48文献标识码:A文章编号:1672-3309(2010)03-0046-03
一、引言
改革开放以来,我国吸引外商直接投资(FDI)的能力日益增强。截至2007年底,我国累计外商直接投资合同金额为14794.01亿美元,实际使用金额为7602.19亿美元,外商直接投资对我国经济社会各方面产生了越来越深刻的影响。以就业来看,2006年直接就业于外商投资与港澳台投资企业的人数达1340万人,约占就业总人数的1.75%。并且,外商直接投资与东道国就业之间的关系非常复杂,既有外商直接投资流入创造就业岗位带来就业的增加,也有因对当地企业产生挤出效应而带来就业的减少。
国内外关于FDI与就业关系的研究成果大多得出了FDI对我国就业增长具有积极的促进作用,却很少有人将FDI结合国内投资对我国就业增长分别在短期和长期进行分析。本文在上述文献研究的基础上,以安徽省1985-2008年年度数据为样本,运用协整检验和VEC模型(向量误差修正模型)对FDI、国内投资与就业增长之间的关系分别在短期和长期进行分析。
二、变量的选取和数据的说明
实际利用外资金额一般被认为能够真实客观的反映外商直接投资的实际水平。本文以安徽省实际利用外资金额来反映外商直接投资的水平,用FDI来表示,该指标是经过各年的银行中间汇率换算所得的结果,单位以亿元计算。用固定资产投资减去利用外资的部分作为国内投资的指标,用DI表示,单位以亿元计算。以每年的从业人员数作为就业人数,用EM表示,单位以万人计算。
本文实证分析所采用的样本数据取自于1985-2007年的年度数据,数据来源于《2008年安徽省统计年鉴》和《安徽五十年》。为了减少数据可能存在的异方差,我们对以上3组时间序列分别取自然对数,即以LFDI、LDI和LEM来反映安徽省外商直接投资、国内投资和就业人数的状况,其相应的一阶差分用D(LFDI)、D(LDI)和D(LEM)表示。下面的实证分析部分都将借助于Eiews3.1来完成。
三、模型分析与实证检验
传统的计量经济学方法假定时间序列数据是平稳的。实际上,许多时间序列数据尤其是宏观经济中的时间序列数据都是非平稳的。利用OLS等传统方法对计量模型进行估计时,会导致许多参数的统计量可能不再服从于标准正态分布,容易产生“伪回归”问题。因此,首先分析LFDI、LDI、LEM三个时间序列的平稳性,由此判断3个变量之间是否存在协整关系。
(一)变量的平稳性检验
对LFDI、LDI和LEM进行协整分析之前,需要对变量序列进行平稳性检验,以判断各序列是否具有平稳性及单整阶数。检验结果如表1所示:
表1为变量的水平值及一阶差分进行ADF检验的结果。由ADF检验可知:LFDI、LDI和LEM的ADF检验值均大于10%的临界值,这表明3个变量都存在单位根,序列为非平稳的。D(LFDI)、D(LDI)和D(LEM)均通过了5%的临界值检验,这表明3个变量的一阶差分都为平稳性序列,即LFDI、LDI和LEM都是I(1)的。为此,我们可以运用协整理论和模型来分析以上3个变量是否存在长期均衡关系。
(二)协整检验
下面在就业序列、FDI序列与国内投资序列之间进行协整检验,具体方法是用OLS法对方程作回归估计,然后对残差值进行ADF检验。检验顺序如下:存在常数项和滞后差分水平为0,将滞后水平设为1,不含有常数项。检验结果见表2:
当存在常数项,滞后差分水平为0时,ADF检验的统计值ADF=-1.935434,其值大于1%-10%显著性水平下的临界值,因此,不能拒绝零假设,认为lnem与lnfdi和lndi数据是不存在相互协整关系的。但是,从方程E(-1)的系数的显著性来判断,E(-1)=-0.277273是显著不为0的,改变选择条件,进一步检验。其他条件不变,将滞后差分水平设为1,其协整关系就比较明显了。ADF检验的检验值为-3.826341,小于1%显著性水平下的临界值,可以认为三者之间存在协整关系。
如果我们做一个不包含常数项的回归检验,计算过程与以上相同,ADF检验的统计值ADF=-1.972366在5%的显著水平上是显著的。因此,我们可以拒绝0假设,认为就业、外商直接投资和国内投资数据存在相互协整关系。
(三)估计模型
只要变量之间存在协整关系,就可以由VAR模型导出误差修正模型。而VAR模型中的每个方程都是一个自回归分布滞后模型,因此,可以认为VEC模型是含有协整约束关系的VAR模型,多应用于具有协整关系的非平稳时间序列建模。
由于3个内生变量D(LFDI)、D(LDI)、D(LEM)都不含趋势项,协整方程不含截距项,并且,VAR模型的最后滞后阶数为3,因此建立一个3变量(y1,y2,y3)的包含误差修正项和2阶滞后差分的VEC模型,如下:
D(y1t)=a1ecm+b11?驻y1t(-1)++b12D(y1t(-2)+c11D(y2t(-1)+c12D(y2t(-2)+d11D(y3t(-1)+d12D(y3t(-2))+?着1t_
D(y2t)=a2ecm+b21D(y1t(-1))++b22D(y1t(-2))+c21D(y2t(-1))+c22D(y2t(-2))+d21D(y3t(-1))+d22D(y3t(-2))+?着2t_
D(y2t)=a2ecm+b21D(y1t(-1))++b22D(y1t(-2))+c21D(y2t(-1))+c22D(y2t(-2))+d21D(y3t(-1))+d22D(y3t(-2))+?着2t_
D(y3t)=a3ecm+b31D(y1t(-1))++b32D(y1t(-2))+c31D(y2t(-1))+c32D(y2t(-2))+d31D(y3t(-1))+d32D(y3t(-2))+?着3t_
其中,ecm为误差修正项;a1、a2、a3为速度调整参数,反映变量之间的均衡关系偏离长期均衡时,将其调整到均衡状态的调整速度;D(y)、D(y(-1)、D(y(-2)分别表示内生变量的一阶差分、一阶差分的滞后1期和一阶差分的滞后2期;?着1t、?着2t、?着3t为白噪声干扰项。
建立以D(LFDI)、D(LDI)、D(LEM)为内生变量的VEC模型,VEC模型估计结果表明,虽然系统中单个方程调整的可决系数都较低,分别只有-0.022878、0.080535和0.317263,但模型整体的LOGL(对数似然函数)较大,为93.05662。同时,AIC和SC值较小,分别为-6.576821和-5.383081,可以说明模型的整体解释能力较强。由于我们只关心投资对就业的作用,因此只需要列出VEC模型估计的第一个方程:
D(LEM)=0.000367*ECM(-1)-0.002849*D(LEM(-1))-0.961800*D(LEM(-2))
(0.14753)(0.24493) (0.34253)
(-1.87499) (-1.03904)(1.44806)
-0.013631*D(LDI(-1)) -0.001675*D(LDI(-2)) + 0.100403*D(LFDI(-1))
(0.00879)(0.00611)(0.03902)
(-0.25525) (-0.55658) (1.57970)
-0.070404*D(LFDI(-2))
(0.03161)
(-2.10463)
其中,ECM(-1)=LEM(-1) -0.326208*LDI(-1) -1.802592*LFDI(-1),即为误差修正的滞后1期,系数估计值下面圆括号内是渐进标准误差,方括号内是t统计量。误差修正项的系数说明,所考察的各变量之间在长期是否具备收敛的可能性,误差修正项系数为负值,表明有向长期稳定关系收敛的趋势,符合误差反向修正机制。由方程可知,误差修正项的系数显著但很小,每年的LEM与其长期均衡值的偏差中只有0.0367%被修正,这说明修正速度较慢,就业从短期偏离到长期均衡所用时间较长。在VEC模型中,国内投资的短期调整系数均为负值,而外商直接投资的短期调整系数均为正值,并且滞后2期的D(LDI)和D(FDI)系数均通过了5%显著性水平下的t检验,这表明短期内国内投资对于就业存在显著的负效应,而外商直接投资对于就业存在显著的正效应,这与长期恰恰相反。由于国内投资在短期内不可能很(下转76页)(上接47页)快带动就业增长,一般表现为就业增长要滞后于国内投资的增长,而外商直接投资在短期内可以弥补这个就业时滞,带动就业增长。因此,在短期内外商直接投资的就业效应要大于国内投资带来的就业效应。
四、结论及相关建议
1、协整检验表明,三者之间存在着长期均衡关系。从长期看,国内投资的就业弹性为0.326,表明国内投资每增长1%,就业增加0.326%;而外商直接投资的就业弹性为1.80,表明外商直接投资每增长1%,就业增加1.80%;外商直接投资比国内投资对就业增长具有更强的影响。短期内,安徽省国内投资的就业弹性为负,外商直接投资的就业弹性为正,并且,外商直接投资比国内投资对就业具有更强的影响,这与长期的就业效应相反。这表明,短期内外商直接投资可以带动就业增长,长期来说却有抑制作用;而国内投资恰恰相反。这种互补的就业效应为我们选择不同的投资就业政策提供了参考。
2、VEC模型分析表明,安徽省就业的短期偏离有向长期均衡收敛的趋势。误差修正项的系数约为0.000367且t检验显著,这表明每年就业中短期偏离长期的均衡值有0.0367%被修正,但修正速度较慢,因此,就业从短期偏离到长期均衡所用的时间较长。这要求我们不仅要考虑通过引进外商直接投资来解决短期的就业问题,也要通过国内投资来解决长期的就业问题。从长远的就业趋向来说,应该加大国内投资力度,提高国内投资效率,同时不能忽视短期的就业问题。目前我国正处于转型期,就业问题是首要问题,因此必须通过引进外商直接投资来解决就业不足的现象。
(责任编辑:吴之铭)
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参考文献:
[1] 祖强、王辉龙.江苏省FDI就业效应动态变化研究[J].江海学刊,2008,(02).
[2] 任志成、张二震.FDI对中国就业的影响:一个文献综述[J].南京社会科学,2007,(11).
[3] 钟辉.FDI对中国就业影响的动态分析[J].世界经济研究,2005,(12).
[4] 桑百川.倾向于就业贡献大——外商直接投资对我国就业的影响[J].国际贸易,2005,(02).