FDI、金融發展與產業結構優化動態關系研究

■楊銳（安徽財經大學金融學院）

一、引言

隨著國際貿易的不斷發展，外商直接投資（FDI）逐漸成為世界經濟中影響我國經濟發展的主要方式之一，直接影響到我國經濟發展和就業水平。各部門不斷強調落實金融服務實體經濟的職能，帶動就業，提升我國經濟發展的穩定性。金融發展與FDI之間存在長期均衡關系，互聯網金融的發展能夠促進FDI的增加，是影響FDI的區位選擇和發揮溢出效應的關鍵因素。凌丹等通過構建聯立方程模型，實證檢驗出FDI通過促進技術進步從而帶動產業結構升級。馮江茹在研究金融發展與產業結構優化中均得出金融發展能夠促進產業結構合理化和高度化的結論。因此，在經濟新常態下探究FDI、金融發展和產業結構優化的動態關系十分必要。基于此，以安徽省為例，通過構建VAR模型進行實證研究，研究三者之間的動態關系。

二、模型建立與指標選取

（一）模型建立

為了更好地研究FDI、金融發展和產業結構優化之間的動態變化關系，選擇建立VAR模型。VAR(P)的數學表達形式為：其中，yt為n維內生變量向量，xt為m維外生變量向量，1β、2β、···、pβ和?為系數矩陣，tε為隨機擾動項。

（二）指標選取與數據來源

外商直接投資（FDI）：隨著經濟全球化的發展，國外的公司、企業以及經濟組織選擇到我國境內進行直接投資，選取外商直接投資在安徽省的實際利用外資額來表示。

金融發展（JR）：越來越多的新型金融機構涌現出來，金融機構的存貸款余額穩步上升，在GDP的增長中起到了重要作用，選取安徽省金融機構存貸款余額與安徽省GDP比值來表示。

產業結構優化（CY）：外商在我國境內的投資主要集中在第二產業和第三產業，第一產業的投資較少，因此為了更好地研究FDI對安徽省產業結構優化的影響，選取安徽省第二、三產業總產值與安徽省GDP比值來表示。

三、實證檢驗

（一）變量平穩性檢驗

在使用VAR模型時，要求系統中的各變量必須是平穩的。因此首先對處理后的數據進行單位根檢驗，此處運用ADF檢驗法。由檢驗結果可知，LNFDI和LNJR的時間序列在5%顯著性水平下是非平穩的，LNCY在5%顯著性水平下是平穩的。對各變量進行一階差分后再進行ADF檢驗，D(LNFDI)、D(LNCY)和D(LNJR)在5%的顯著性水平下均通過檢驗，都是平穩的序列，滿足一階單整。所以選擇D(LNFDI)、D(LNCY)和D(LNJR)來建立VAR模型。

（二）確定滯后階數

建立VAR模型的關鍵步驟之一為確定模型滯后階數，根據AIC、SC、FPE、LR以及HQ準則來確定最優滯后階數，最終確定最優滯后階數為2。

（三）格蘭杰因果檢驗

由結果可知，“LNJR不是LNCY的格蘭杰原因”“LNJR不是LNFDI的格蘭杰原因”“LNFDI不是LNJR的格蘭杰原因”和“LNCY不是LMFDI的格蘭杰原因”P值分別為0.0004、0.0058、0.0141和0.0008，在5%的顯著性水平下均拒絕原假設，“LNCY不是LNJR的格蘭杰原因”的P值為0.0976，在10%的顯著性水平下也拒絕原假設，而“LNFDI不是LNCY的格蘭杰原因”的P值為0.7207，不拒絕原假設，說明LNJR和LNCY之間存在雙向格蘭杰因果關系，LNJR和LNFDI也互為格蘭杰因果，LNCY是LNFDI的格蘭杰原因，而LNFDI不是LNCY的格蘭杰原因，即二者之間存在單向格蘭杰關系。

四、脈沖響應函數與方差分解分析

（一）脈沖響應函數分析

為了分析誤差項的變動或模型受到某種沖擊時，整個系統的動態變化，運用脈沖響應函數分析給FDI、金融發展以及產業結構優化一個外部沖擊時，其他變量的動態變化過程。FDI對金融發展的脈沖響應，從結果可以看出，當在本期給FDI一個外部沖擊時，金融發展首先表現為負效應，并在第2期達到最大的負效應，之后負效應逐漸減弱，說明外商在安徽直接投資的初期，會在不同程度上對金融發展產生一定的不利影響。但在第4期之后金融發展呈現出正效應，并在第6期達到最大，之后逐漸回落，說明外商直接投資對于促進金融發展具有一定的滯后性，金融發展策略根據外商投資的領域和方式等作出調整后，金融仍能得到很好的發展。

圖1為金融發展對FDI和產業結構優化的脈沖響應。首先由金融發展對FDI的脈沖響應圖可以看出，當給金融發展一個正向沖擊時，FDI在第1期為負，從第2期開始便呈現出正效應，并且FDI逐漸增大，在第4期時達到最大正效應后逐漸回落，從第9期開始逐漸平穩，并一直保持正效應。說明隨著金融的不斷發展，會吸引越來越多的外商在皖投資。接著由金融發展對產業結構優化的脈沖響應函數可以看出，當給金融發展一個正向沖擊時，產業結構立刻有一個正效應，并且在第3期達到最大，之后逐漸回落，并從第8期開始保持穩定的正效應。說明隨著金融機構的不斷增加，金融體系的不斷完善，經濟不斷發展，從而使人口就業更加合理，人力資源得到合理利用。

圖1 金融發展對FDI和產業結構優化的脈沖響應

圖2為產業結構優化對FDI和金融發展的脈沖響應圖。由產業結構對FDI的脈沖響應函數可知，在當期給產業結構一個標準新息時，FDI在第1期之后表現出正效應，并在第2期時達到最大，之后逐漸回落，從第7期開始轉而表現為較小的負效應。這說明在產業結構調整初期，產業結構逐漸趨于合理，將吸引大量的外商投資涌入。而當產業結構逐漸合理，各門類較為齊全后，外商便會選擇其他能夠獲利更大的地區進行投資，從而在皖的投資逐漸減少。從產業結構對金融發展的脈沖響應圖可以看出，當給產業結構一個外部沖擊時，金融發展在前6期表現為負效應，第6期之后才表現為正效應。

圖2 產業結構優化對FDI和金融發展的脈沖響應

（二）方差分解分析

為了進一步研究結構沖擊對各變量的貢獻度，探索出各變量變化過程中顯著影響的因素，接下來對各變量進行方差分解分析。FDI在第1期主要受其自身的影響，金融發展的影響程度很低。從第2期開始，FDI對其自身的影響開始減弱，金融發展和產業結構優化對FDI的預測誤差貢獻度逐漸增加，并且金融發展的貢獻度增加幅度較快，在第8期時超過FDI自身的貢獻度。產業結構優化從第7期開始對FDI的貢獻度維持在6%左右，貢獻水平較低。金融發展在第1期時完全受其自身影響，從第2期開始，FDI和產業結構的貢獻度逐漸顯現，并呈現出波動上升的趨勢，從第8期開始，FDI的貢獻度維持在17%左右，產業結構的貢獻度維持在5.2%左右。產業結構優化在第1期時，其自身貢獻度為81.5037%，金融發展的貢獻度為15.0599%，FDI對其的貢獻度為3.4362%。隨后產業結構自身的貢獻度逐漸減小，金融發展和FDI的貢獻度逐漸增強。從第3期開始，金融發展的貢獻度便達到57.6709%，超過產業結構自身貢獻度。

五、結論

利用1987-2017年安徽省數據建立VAR模型，發現FDI、金融發展和產業結構優化之間存在長期均衡關系，并且金融發展和產業結構優化、金融發展和FDI之間互為格蘭杰因果關系。金融發展對FDI和產業結構優化有顯著的正向影響。FDI在前期對金融發展有較弱的反向影響，后期正向影響逐漸增強。產業結構優化對金融發展的影響先負后正，對FDI的影響先正后負，但影響程度都較小。