外商直接投資影響就業的實證分析

○羅翊龍 劉欣

（華南師范大學 廣東 廣州 510006）

改革開放以來，我國對外商直接投資（FDI）的吸引力日益增強。本文以中國1983-2006年年度數據為樣本，運用Johansen協整檢驗和向量誤差修正模型（VEC模型）來分析FDI、國內投資對我國就業效應的影響。

一、數據說明與平穩性檢驗

1、變量選取和數據說明

反映外商直接投資水平的指標主要有外商直接投資的項目（企業）個數、合同利用外資金額和實際利用外資金額。這三個指標中，實際利用外資金額更能夠真實客觀的反映外商直接投資的實際水平。因此，本文以我國實際利用外資金額來反映外商直接投資的水平，用FDI來表示，該指標是經過各年的銀行中間匯率換算所得的結果，單位以億元計算。用固定資產投資減去利用外資的部分作為國內投資的指標，用DI表示，單位以億元計算。以每年的從業人員數作為就業人數，用EM表示，單位以萬人計算。

本文實證分析所采用的樣本數據取自于1983-2006年的年度數據，數據來源于《2007年中國統計年鑒》和《新中國統計資料五十五年匯編》。對1983-2006年的FDI、DI和EM的數據用Excel圖標功能繪成如圖1所示。為了減少數據可能存在的異方差，我們對以上三組時間序列分別取自然對數，即以LFDI、LDI和LEM來反映我國外商直接投資、國內投資和就業人數的狀況，其相應的一階差分用 D（LFDI）、D（LDI）和 D（LEM）表示。下面的檢驗和實證分析部分都將借助于Eiews5.0完成。

圖1 我國FDI、DI與EM的變化趨勢（單位：億元/萬人）

2、變量的平穩性檢驗

我們采用ADF檢驗對變量進行平穩性分析，檢驗時采用AIC最小準則自動選擇滯后階數，檢驗順序如下：從含常數項和時間項模型開始，然后為只含常數項模型，最后為既不含常數項也不含時間項模型。對變量LEM、LFDI和LDI及其一階差分進行ADF檢驗，結果如表1所示。

由ADF檢驗可知：LFDI、LDI和LEM均沒通過5%的臨界值檢驗，表明這三個變量都存在單位根，為非平穩性序列。而D（LFDI）、D（LDI）和 D（LEM）均通過了 5%的臨界值檢驗，表明這三個變量的一階差分都為平穩性序列，即LFDI、LDI和LEM都是I（1）的。為此我們可以運用Johansen協整檢驗來確定變量

表 1LFDI、LDI和 LEM 的 ADF檢驗

LFDI、LDI和LEM是否存在協整關系。

3、Johansen協整檢驗

（1）最優滯后階數的選取

由于LFDI、LDI和LEM均是I（1）的，那么這三個時間序列之間就有可能存在著協整關系，本文采用了Johansen協整檢驗法來檢驗上述三個變量的協整關系。這種方法的原理是在VAR系統下用極大似然估計來檢驗變量之間的協整關系。在進行Johansen協整檢驗前必須確定VAR模型的最后滯后期K，K的選擇依賴于VAR模型中各種選擇準則取值的比較，詳見表2。

由表2可知，根據滯后長度的選擇準則，由FPE、AIC、SC和HQ四種準則所得到的合適滯后期長度均為3期，而LR準則所得到的合適滯后期長度為2期。結合各種取值的情況以及為了保持合理的自由度使模型參數具有較強的解釋力，同時消除誤差項的自相關，選擇最大滯后階數為3。

表2 VAR滯后不同階數下選擇準則的取值情況

對VAR（3）模型的殘差項進行檢驗，自相關檢驗得到LM（3）=10.21717，P=0.3332，表明殘差序列不存在自相關；White異方差檢驗（沒有交叉項）結果為，HT=110.8011，P=0.4074，表明殘差序列不存在異方差；殘差的正態性檢驗結果為，JB=23.97377，P=0.5209，表明VAR（3）模型的殘差序列服從正態分布。因此選擇滯后3期的VAR模型比較合理。

（2）Johansen協整檢驗

由于Johansen檢驗是對無約束的VAR模型施以向量協整約束后的VAR模型，因此協整檢驗所選擇的滯后階數應該等于無約束的VAR模型的最優滯后階數減1，即Johansen檢驗的最后滯后階數為2期。通過對初始數據的分析，我們確定觀測序列沒有線性確定性趨勢且協整方程不含截距項。Johansen協整檢驗結果見表3。

表3 LFDI、LDI和LEM之間的Johansen協整檢驗結果

由表3可見，在5%的置信水平下，協整方程的個數r=1，表明LFDI、LDI和LEM三個變量之間存在一個協整關系，可以通過向量誤差修正模型進行估計和計量分析。

二、FDI、國內投資對中國就業效應的計量分析

根據VEC模型和協整檢驗的滯后階數，建立一個（LEMt，LFDIt，LDIt）三維變量的包含誤差修正項和2階滯后差分的VEC模型，由于協整方程不含有截距項，所以該模型也不包含截距項。

1、長期分析

VEC模型估計結果表明，LFDI、LDI和LEM存在著一個長期均衡的協整關系，協整方程的表達式為：

方程中系數估計值下面的圓括號內是漸進標準誤，方括號內是t統計量值。對ECM進行平穩性檢驗，選擇無趨勢項無常數項，根據AIC最小準則選擇滯后階數1，ADF檢驗值為-3.013249，1%臨界值為-2.674290，由此可見ECM為平穩序列，反映了序列LEM、LDI和LFDI之間存在長期的均衡關系。長期來看，我國國內投資的就業彈性為3.662596，外商直接投資的就業彈性為-3.709395，表明國內投資對就業增長具有正效應，外商直接投資對就業增長則為負效應。對長期而言，加大國內投資能帶動我國就業的增長及優化就業結構，而外商直接投資對國內投資和就業增長表現為正向的擠出效應，從而對我國長期就業表現為阻礙作用。因此國內投資長期可以促進就業的增長，外商直接投資長期會阻礙就業的增長。

2、短期分析

我們只關心外商直接投資與國內投資對就業效應的影響，給出VEC模型估計方程：

其中，ECM（-1）=LEM（-1）-3.662596*LDI（-1）+3.709395*LFDI（-1），即為誤差修正的滯后1期，系數估計值下面圓括號內是漸進標準誤，中括號內是t統計量。誤差修正項的系數說明在所考察的各變量之間在長期是否具備收斂的可能性，方程中誤差修正項系數為負值，表明有向長期穩定關系收斂的趨勢，符合誤差反向修正機制。由方程可知誤差修正項的系數顯著但很小，表明每年的LEM與其長期均衡值的偏差中約只有1.58%被修正，這說明修正的速度比較慢，因此就業從短期偏離到長期均衡所用的時間較長。VEC模型中，國內投資的短期調整系數都為負值，而外商直接投資的短期調整系數都為正值，并且滯后 1 期的 D（LDI）、D（FDI）系數和滯后 2 期的 D（FDI）系數都通過了5%顯著性水平下的t檢驗，這表明短期內國內投資對就業存在顯著的負效應，而外商直接投資對就業存在顯著的正效應，這與長期恰恰相反。由于國內投資在短期內不可能很快帶動就業的增長，一般表現為就業增長要滯后于國內投資的增長，而外商直接投資在短期內可以彌補這個就業時滯，帶動就業增長。因此，在短期外商直接投資的就業效應要大于國內投資帶來的就業效應。

三、結論及相關政策建議

1、Johansen協整檢驗表明，我國FDI、國內投資和就業之間存在著一個長期的均衡關系

從長期來看，國內投資的就業彈性為3.66，表明國內投資每增長1%，就業增加3.66%；而外商直接投資的就業彈性為-3.71，表明外商直接投資每增長1%，就業減少3.71%；說明長期國內投資比外商直接投資對就業增長具有更強的影響。但短期內我國國內投資的就業彈性為負，外商直接投資的就業彈性為正，并且外商直接投資比國內投資對就業具有更強的影響，這與長期的就業效應剛好相反。這表明短期內外商直接投資可以帶動就業的增長，長期來說卻有抑制的作用；而國內投資卻恰恰相反。這種互補的就業效應，為我們選擇不同時期的投資就業政策提供一個參考。

2、VEC模型分析表明，我國就業的短期偏離有向長期均衡收斂的趨勢

誤差修正項的系數約為-0.0158且t檢驗顯著，表明每年就業中短期偏離長期的均衡值有1.58%被修正，但修正的速度比較慢，因此就業從短期偏離到長期均衡所用的時間較長。這就要求我們不僅要考慮通過引進外商直接投資來解決短期的就業問題，也要通過國內投資來解決長期的就業問題。從長遠的就業趨向來說，應該加大國內投資的力度，提高國內投資的效率；但我們也不能忽視短期的就業問題，目前我國正處于轉型期，就業問題是個首要問題，因此必須要通過引進外商直接投資來解決目前就業不足的現象。我國目前應采取積極的投資政策，通過引進外商直接投資來解決短期性的失業問題，同時加大國內投資來解決長期性的失業問題。

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