FDI對中國經濟增長的影響

曹曉祎　申玉偉

【摘 要】我國加入WTO以來，外商直接投資（FDI）獲得了飛速的發展。中國成為全球經濟體中對FDI最具有吸引力的國家。為了更深入地探究FDI對中國經濟增長的影響，文章通過對1985～2015年共30年間的數據進行選取，通過構建向量自回歸模型（VAR模型）在時間序列基礎上進行經濟增長和FDI兩個變量的動態計量分析。分析結果指出：外商直接投資（FDI）在經濟增長等方面有明顯的推動作用。這側面說明我國在改革開放之后所施行的“引進來”政策的有效性，也證實了今后要繼續堅定地擴大開放程度，融入世界經濟、參與全球競爭需要更寬廣、更深刻的實踐。

【關鍵詞】FDI；經濟增長；VAR模型；脈沖響應

【中圖分類號】F832.6 【文獻標識碼】A 【文章編號】1674-0688（2018）09-0012-02

0 引言

我國加入WTO以來，外商直接投資（FDI）得到了飛速的發展。21世紀初期聯合國貿易和發展會議（UNCTAD）下屬的“全球投資前景評估機構”指出中國成為全球經濟體中對FDI最具有吸引力的國家。自從2008年世界金融危機發生以來，我國雖然經濟受到了一定的影響，但是國外投資者對我國的投資熱情是沒有減少的，我國的很多企業都吸收了較多的外商投資。

FDI受到了我國學者的關注，其對于經濟增長的影響和效果尤其受到關注，很多學者進行了各種實證研究。沈坤榮和耿強（2001）使用內生經濟增長模型進行研究，針對內生經濟增長、技術外溢和對外商直接投資等方面進行實證分析。江錦凡（2004）通過經濟增長模型估計中國的GDP增長，最后得出結論為1%的GDP增長中有19.3%來源于FDI。

1 向量自回歸模型（VAR）理論

1.1 VAR模型

應用干擾模型和傳遞函數模型因為經濟系統所呈現出的信息的反饋性受到阻礙，在實踐基礎上，被解釋變量的時間路徑也會在一定程度上對解釋變量的時間路徑產生影響。均等地對待所有變量作為向量自回歸（VAR）的最基本形式，其并不包含獨立與否等相關爭議。其最典型的模型表達式如下：

Yt=A1Yt-1+A2Yt-2+…+APYt-P+BXt+μ1（1）

其中，Yt為k維內生變量向量；Xt為d維外生變量向量；μt是k維誤差向量，A1，A2，…，AP，B是待估系數矩陣。

1.2 脈沖相應函數

參數估計量的評價標準主要包含4點：一致性、、相合性、有效性和無偏性，但是VAR模型參數的普通最小二乘法估計量只具有一致性，單個參數的估計值給復雜經濟問題的解釋帶來困難。在此情況下，脈沖響應函數作為有效方式可以針對VAR模型進行分析。

脈沖響應函數研究的是隨機干擾項遭受沖擊之后，其內生變量的反應，此舉多用來闡釋隨機干擾項被施加沖擊后影響內生變量的當期值和未來值的程度。下面給出簡化的VAR（p）模型：

Yt=C+φ1Yt-1+…+φPYt-p+εt，t=1，2，3…（2）

2 實證分析

2.1 數據來源與變量的選取

2.1.1 變量的選取

GDP是國內生產總值的簡稱，其含義為代表了一個固定區域其一段固定時間內所進行勞動生產的最終成果的總和。GDP能夠衡量一個地區的發展，是具有代表性的評判指標。我們可以輕易地從數字的變化來分析出一個區域的經濟發展態勢。因此筆者選取了GDP作為分析此問題的指標，為保證本文研究的需要，選取FDI和GDP數據。

2.1.2 數據來源

經過調查，FDI在1985年之前的我國并沒有太多份額，可查詢的統計年鑒僅有1978～1984年的總額數據。因此，本文數據主要來源于《中國統計年鑒（2016）》中1985～2015年共30年的年度數據。

2.2 VAR模型的構建

2.2.1 單位根檢驗

在進行計量分析時，多采用對數形式來考察，更有利于把可能存在的異方差消除。對國民生產總值（GDP）和外商直接投資（FDI）這2個指標進行自然對數的處理，分別記為 LFDI和LGDP。由于VAR模型的運用要求系統中的變量具有平穩性，因此我們第一步進行單位根檢驗，以檢驗其平穩性。下面利用ADF檢驗方法分別對LFDI和LGDP進行單位根檢驗。

LFDI序列的單位根檢驗結果得出，t檢驗的統計量的值為-1.641 101，在顯著性水平為1%、5%、10%的臨界值下都不能拒絕原假設，說明序列含有單位根，LFDI序列為非平穩序列。因此對LFDI序列做一階差分，并對其做單位根檢驗。△LFDI序列的單位根檢驗結果得出，t檢驗的統計量的值為-2.979 383，在顯著性水平為10%的臨界值（-2.625121）下拒絕原假設，說明序列不含有單位根，△LFDI序列為平穩序列。

LGDP序列的單位根檢驗結果得出，t檢驗的統計量的值為-2.393 565，在顯著性水平為1%、5%、10%的臨界值下都不能拒絕原假設，說明序列含有單位根，LGDP序列為非平穩序列。因此對LGDP序列做一階差分，并對其做單位根檢驗。△LGDP序列的單位根檢驗結果得出，t檢驗的統計量的值-3.006 402，在顯著性水平為5%和10%的臨界值（分別為-2.981 038和-2.629 906）下拒絕原假設，說明序列不含有單位根，△LGDP序列為平穩序列。

由此說明這2個變量序列都是一階單整的，滿足了建立模型的前提條件。因此，本部分內容分析將采用序列△LFDI和△LGDP的數據來進行后續處理。

2.2.2 Johansen協整檢驗

Johansen協整檢驗，不拒絕原假設，即FDI與經濟增長并不存在協整關系，具備建立WAR模型的條件。

2.2.3 確定VAR模型的滯后階數

本文采用5種方法選擇最佳的滯后階數，分別是SC信息準則、HQ信息準則、似然比檢驗統計量（LR）、AIC信息準則及最終預測誤差（FPE）。根據檢驗結果可以看出，SC、AIC等準則均推薦滯后階數為1階，因此本文建立VAR（1）模型。回歸結果如下：

FDIRtGDPRt=-0.138 6020.043 960+0.109 877 1.835 0670.006 733 0.679 210FDIRt-1GDPRt-1+εt

2.3 VAR（1）模型穩定性檢驗

為保證模型穩定和結果的有效性，需要針對所估計出的模型進行穩定性檢驗。本文的穩定性檢驗通過AR根進行，如果估計的VAR模型所有根模的倒數小于1，即位于單位圓內，則為穩定的。圖1即為得出的單位根圖形表示的結果。

由圖1所示，所有單位根均落于單位圓內，因此可認定模型的穩定性，說明所選取的2個變量之間存在長期穩定的關系，可以繼續進行之后的分析。下面進行脈沖響應函數分析。

2.4 脈沖相應函數分析

從圖2可以看出，給本期FDI一個正向沖擊后，經濟增長在第2期達到正向最大之后逐漸收斂，這說明在對期內FDI對經濟增長具有滯后效應，FDI的增加會對經濟增長帶來明顯的帶動作用，但長期情況下此種帶動作用會逐漸減弱。

從圖3可以看出，給本期經濟增長一個沖擊后，FDI隨之下降，長期來看逐漸收斂。總體來說，經濟增長對FDI具有一定的帶動作用，但影響FDI流入和增長的因素比較復雜，這些因素的交互作用都會對FDI產生不同程度的影響。

3 結論

外商直接投資（FDI）在經濟增長等方面有明顯的推動作用，保證FDI“增量”十分關鍵。根據以上的數據分析可以得出：FDI在短期內對經濟增長具有滯后效應，FDI增加可以推動經濟增長；而對于長期而言，這種帶動作用呈現出逐漸減弱的態勢。這側面說明我國在改革開放之后所施行的“引進來”政策的有效性，也證實了今后要繼續堅定地擴大開放程度，融入世界經濟、參與全球競爭需要更寬廣、更深刻的實踐。

參 考 文 獻

[1]薛斌鋒.FDI對我國經濟增長的影響[J].統計與決策，

2007（2）.

[2]劉輝群，王洋.中國對外直接投資的國內就業效應：基于投資主體和行業分析[J].國際商務，2011（4）.

[3]毛英，閆敏.FDI對中國經濟增長影響的實證研究[J].經濟問題，2011（8）.

[4]劉宏，李述晟.FDI對我國經濟增長、就業影響研究——基于VAR模型[J].國際貿易問題，2013（4）.

[責任編輯：鄧進利]