○罗翊龙 刘欣
(华南师范大学 广东 广州 510006)
改革开放以来,我国对外商直接投资(FDI)的吸引力日益增强。本文以中国1983-2006年年度数据为样本,运用Johansen协整检验和向量误差修正模型(VEC模型)来分析FDI、国内投资对我国就业效应的影响。
反映外商直接投资水平的指标主要有外商直接投资的项目(企业)个数、合同利用外资金额和实际利用外资金额。这三个指标中,实际利用外资金额更能够真实客观的反映外商直接投资的实际水平。因此,本文以我国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1983-2006年的年度数据,数据来源于《2007年中国统计年鉴》和《新中国统计资料五十五年汇编》。对1983-2006年的FDI、DI和EM的数据用Excel图标功能绘成如图1所示。为了减少数据可能存在的异方差,我们对以上三组时间序列分别取自然对数,即以LFDI、LDI和LEM来反映我国外商直接投资、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。下面的检验和实证分析部分都将借助于Eiews5.0完成。
图1 我国FDI、DI与EM的变化趋势(单位:亿元/万人)
我们采用ADF检验对变量进行平稳性分析,检验时采用AIC最小准则自动选择滞后阶数,检验顺序如下:从含常数项和时间项模型开始,然后为只含常数项模型,最后为既不含常数项也不含时间项模型。对变量LEM、LFDI和LDI及其一阶差分进行ADF检验,结果如表1所示。
由ADF检验可知:LFDI、LDI和LEM均没通过5%的临界值检验,表明这三个变量都存在单位根,为非平稳性序列。而D(LFDI)、D(LDI)和 D(LEM)均通过了 5%的临界值检验,表明这三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Johansen协整检验来确定变量
表 1LFDI、LDI和 LEM 的 ADF检验
LFDI、LDI和LEM是否存在协整关系。
(1)最优滞后阶数的选取
由于LFDI、LDI和LEM均是I(1)的,那么这三个时间序列之间就有可能存在着协整关系,本文采用了Johansen协整检验法来检验上述三个变量的协整关系。这种方法的原理是在VAR系统下用极大似然估计来检验变量之间的协整关系。在进行Johansen协整检验前必须确定VAR模型的最后滞后期K,K的选择依赖于VAR模型中各种选择准则取值的比较,详见表2。
由表2可知,根据滞后长度的选择准则,由FPE、AIC、SC和HQ四种准则所得到的合适滞后期长度均为3期,而LR准则所得到的合适滞后期长度为2期。结合各种取值的情况以及为了保持合理的自由度使模型参数具有较强的解释力,同时消除误差项的自相关,选择最大滞后阶数为3。
表2 VAR滞后不同阶数下选择准则的取值情况
对VAR(3)模型的残差项进行检验,自相关检验得到LM(3)=10.21717,P=0.3332,表明残差序列不存在自相关;White异方差检验(没有交叉项)结果为,HT=110.8011,P=0.4074,表明残差序列不存在异方差;残差的正态性检验结果为,JB=23.97377,P=0.5209,表明VAR(3)模型的残差序列服从正态分布。因此选择滞后3期的VAR模型比较合理。
(2)Johansen协整检验
由于Johansen检验是对无约束的VAR模型施以向量协整约束后的VAR模型,因此协整检验所选择的滞后阶数应该等于无约束的VAR模型的最优滞后阶数减1,即Johansen检验的最后滞后阶数为2期。通过对初始数据的分析,我们确定观测序列没有线性确定性趋势且协整方程不含截距项。Johansen协整检验结果见表3。
表3 LFDI、LDI和LEM之间的Johansen协整检验结果
由表3可见,在5%的置信水平下,协整方程的个数r=1,表明LFDI、LDI和LEM三个变量之间存在一个协整关系,可以通过向量误差修正模型进行估计和计量分析。
根据VEC模型和协整检验的滞后阶数,建立一个(LEMt,LFDIt,LDIt)三维变量的包含误差修正项和2阶滞后差分的VEC模型,由于协整方程不含有截距项,所以该模型也不包含截距项。
VEC模型估计结果表明,LFDI、LDI和LEM存在着一个长期均衡的协整关系,协整方程的表达式为:
方程中系数估计值下面的圆括号内是渐进标准误,方括号内是t统计量值。对ECM进行平稳性检验,选择无趋势项无常数项,根据AIC最小准则选择滞后阶数1,ADF检验值为-3.013249,1%临界值为-2.674290,由此可见ECM为平稳序列,反映了序列LEM、LDI和LFDI之间存在长期的均衡关系。长期来看,我国国内投资的就业弹性为3.662596,外商直接投资的就业弹性为-3.709395,表明国内投资对就业增长具有正效应,外商直接投资对就业增长则为负效应。对长期而言,加大国内投资能带动我国就业的增长及优化就业结构,而外商直接投资对国内投资和就业增长表现为正向的挤出效应,从而对我国长期就业表现为阻碍作用。因此国内投资长期可以促进就业的增长,外商直接投资长期会阻碍就业的增长。
我们只关心外商直接投资与国内投资对就业效应的影响,给出VEC模型估计方程:
其中,ECM(-1)=LEM(-1)-3.662596*LDI(-1)+3.709395*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,中括号内是t统计量。误差修正项的系数说明在所考察的各变量之间在长期是否具备收敛的可能性,方程中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,表明每年的LEM与其长期均衡值的偏差中约只有1.58%被修正,这说明修正的速度比较慢,因此就业从短期偏离到长期均衡所用的时间较长。VEC模型中,国内投资的短期调整系数都为负值,而外商直接投资的短期调整系数都为正值,并且滞后 1 期的 D(LDI)、D(FDI)系数和滞后 2 期的 D(FDI)系数都通过了5%显著性水平下的t检验,这表明短期内国内投资对就业存在显著的负效应,而外商直接投资对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快带动就业的增长,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。
1、Johansen协整检验表明,我国FDI、国内投资和就业之间存在着一个长期的均衡关系
从长期来看,国内投资的就业弹性为3.66,表明国内投资每增长1%,就业增加3.66%;而外商直接投资的就业弹性为-3.71,表明外商直接投资每增长1%,就业减少3.71%;说明长期国内投资比外商直接投资对就业增长具有更强的影响。但短期内我国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刚好相反。这表明短期内外商直接投资可以带动就业的增长,长期来说却有抑制的作用;而国内投资却恰恰相反。这种互补的就业效应,为我们选择不同时期的投资就业政策提供一个参考。
2、VEC模型分析表明,我国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-0.0158且t检验显著,表明每年就业中短期偏离长期的均衡值有1.58%被修正,但修正的速度比较慢,因此就业从短期偏离到长期均衡所用的时间较长。这就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,应该加大国内投资的力度,提高国内投资的效率;但我们也不能忽视短期的就业问题,目前我国正处于转型期,就业问题是个首要问题,因此必须要通过引进外商直接投资来解决目前就业不足的现象。我国目前应采取积极的投资政策,通过引进外商直接投资来解决短期性的失业问题,同时加大国内投资来解决长期性的失业问题。
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