就业在FDI与经济增长之间的中介效应研究——基于四川省经济数据的实证分析

西南财经大学国际商学院 陈雪梅

在全球经济一体化背景下，对于地处西部内陆的人口大省四川来说，就业和FDI在当地经济发展进程中均扮演着重要的角色。截至2010年底，全省累计利用外资312.7899亿美元，其中外商直接投资218.6917亿美元。同时，外资的引进和先进技术的吸收也解决了部分劳动力的就业问题，就业总人数从1991年的4425.1万增加到2010年的4772.53万，其中直接就业于外资企业的职工人数也大幅增加，但其占总就业人数的比例仍然较小。

1 文献综述

随着FDI的发展，就业日渐成为当今我国社会经济发展的热门话题，进而吸引了国内外众多学者的探索与分析。学者大多运用理论与实证相结合的方式对FDI、就业和经济增长三者的相关性进行了深入研究，其中主要包括了FDI的就业效应、经济增长效应，以及经济增长与就业的关系。基于FDI与就业数量的相关性，大部分学者从实证角度对二者的关系进行了论证。霍倩佳(2005)等人则运用柯布-道格拉斯函数建立模型，从总量上分析得出FDI对我国就业数量有正效应。祖强(2008)等人则通过状态空间模型的实证检验，得出FDI在一定程度上与各产业内就业数量均具有稳定的正相关关系。根据大部分学者的研究结果，不论从整体抑或是从产业内部而言，FDI的流入都对就业量具有正向效应。由此，本文从这一角度出发，对FDI、就业数量效应、经济增长三者之间的关系进行探索，具有一定的创新和实践价值。

2 实证分析

四川省自西部大开发以来就积极引进FDI，一方面靠FDI带来的资本积累带动相关产业发展，另一方面获得国外先进技术和管理经验外溢。由此，本文将在探究FDI对四川省经济增长的相关性的基础上，将进一步分析就业数量效应的中介作用，并构建如下理论模型：

图1

根据文献综述可知，FDI、就业数量效应、经济增长两两之间存在着一定程度的关联，由此本文基于四川省经济发展现状，提出如下假设：

H1：FDI对四川省就业增长有正向效应；

H2：FDI对四川省经济增长有正向效应；

H3：就业在FDI与四川省经济增长之间有中介作用。

2.1 模型构建

2.1.1 FDI经济增长效应模型

为了探究FDI与四川省经济增长之间的关系，本文拟运用柯布-道格拉斯生产函数的双对数模型，以四川省生产总值(GDP)为被解释变量，外商直接投资(FDI)为解释变量，建立如下回归模型：

lnGDP=β1+alnFDI + μ1

2.1.2 FDI就业数量效应模型

为了探究FDI与就业之间的相关关系，本文运用柯布-道格拉斯生产函数的双对数模型，以四川省职工总人数(M)为被解释变量，外商直接投资(FDI)为解释变量，建立如下回归模型：

2.1.3 就业数量中介效应模型

中介变量(mediator)是自变量对因变量发生影响的中介，是自变量对因变量产生影响的实质性的、内在的原因，通俗而言即自变量通过中介变量对因变量产生作用(卢谢峰和韩立敏，2007)。因此，为了探究就业在FDI与经济增长之间的中介作用，本文拟建立以下回归模型：lnGDP=β3+a’lnFDI+clnM+μ3

2.2 变量选取及数据搜集

为了探究FDI、就业与经济增长三者之间的关系，本文拟选用四川省外商直接投资实际利用额(FDI)(单位：万美元)、四川省职工总人数(M)(单位：万人)、四川省生产总值(GDP)(单位：亿元)三大变量，选用该省1991～2010年的时间序列年度数据进行研究，此外由于统计数据跨度较大，为了缩小变量尺度，本文对数据进行了对数变化，得到变量lnGDP、lnFDI、lnM。

2.3 模型估计及检验

2.3.1 数据分析

(1)变量的相关性分析。由相关系数矩阵得三变量之间存在着高度的相关关系：

表1

(2)时间序列的平稳性检验(ADF检验)。经典计量经济学建模过程中，非平稳的时间序列往往会造成“伪回归”，因此有必要对观测值的时间序列数据进行平稳性检验。现用单位根过程对以上统计数据进行检验，结果如下：

表2

综上结果表明，在1%的显著性水平下，且常数项和时间趋势存在时，序列lnFDI、lnM、lnGDP均存在单位根，是非平稳序列。

(3)时间序列的协整性检验。根据以上时间序列单位根过程可得，由于序列lnFDI、lnM、lnGDP是非平稳的，因此有必要对序列进行协整性检验，避免产生虚假回归。检验过程如下：接着分别对三个模型进行OLS回归，并对回归中的残差项进行平稳性检验得结果如下：

表3 回归方程残差项平稳性检验

由以上回归方程残差项平稳性检验结果得，时间序列LNGDP、lnFDI和lnM存在协整，表明三者之间存在长期均衡关系。

2.3.2 模型估计与检验

(1)FDI经济增长效应模型。估计结果：

模型检验：由估计结果得，可决系数R2和F值较大，表明该模型拟合效果良好；且在1%的显著性程度下，各变量参数的t检验显著。该估计结果表明，FDI对四川省经济增长有正向作用，FDI的经济增长效应显著。

(2)就业数量效应模型。估计结果：

模型检验：由估计结果得，可决系数R2和F值较大，表明该模型拟合效果良好；且在1%的显著性程度下，各变量参数的t检验显著。该估计结果表明，FDI与四川省就业数量呈正相关，FDI的就业数量效应显著。

(3)就业中介效应模型。估计结果：

模型检验：由估计结果得，可决系数R2和F值较大，表明该模型拟合效果良好；且在1%的显著性程度下，变量lnFDI参数的t检验不显著。该估计结果表明，在FDI经济增长模型中加入中介变量就业数量后，就业对四川省经济增长具有显著地正向作用，而FDI对经济增长的正向效应减弱且变得不显著，由此说明就业量在FDI经济增长模型中产生了显著的中介作用。

3 结论

由以上实证分析结果可得以下结论。

3.1 FDI的经济增长效应

从模型估计结果不难看出，FDI对四川省的经济增长发挥了不可忽视的积极作用。其中，FDI对四川省经济增长的促进效应为0.576508，表明在保持其他条件不变的情况下，四川省FDI每增长1%，平均看来该省GDP将增长0.576508%。FDI对经济的推动作用主要体现在增加资本积累、技术外溢以及就业效应三方面。因此，综合来看，FDI与经济增长呈正向关系，这与前面的假设相符。

3.2 FDI的就业数量效应

由模型回归估计结果可得，FDI对四川省的就业增长同样具有正向推动作用，其中FDI对就业增长的促进效应为0.013341。而产生这一结果的经济理论可能源于，FDI的引入增加了四川省的资本积累，由此带动了该省大批农村劳动力向工业部门的转移，进而增加了该省的就业量，恰好论证了前面的假设。

3.3 就业量的中介效应

通过分析加入中介变量后的FDI经济增长模型，可以看出FDI的就业效应在FDI经济增长效应中起着显著的中介作用。由回归估计结果得出，四川省就业量与当地的经济增长之间存在着显著的正向关系，且就业弹性为40.55672，表明了在保持其他条件不变的情况下，四川省就业量每增长1%，平均来说该省GDP总量将增加40.55672%，结合上述回归检验，可得系数a、b、c的t检验均显著，且系数c’不显著，由此表明就业量在FDI与经济增长间产生了完全中介效应。

4 相关建议

实证分析结果表明，FDI与就业成为了推动四川省经济增长的两大动力，且就业在FDI与经济增长间起着重要的中介作用，FDI的引入能通过增加就业对经济增长产生极大的推动力。因此提出如下建议：

首先，针对FDI的引入，四川省应该大力改善投资环境，以吸引更大规模的外资流入，比如，政府应该优化招商引资政策并适当放松限制条件，并提供相应的政策支持，对如何良好地招商引资进行合理规划。

其次，针对就业方面，政府在加大教育投资力度以提高劳动者素质的同时，还应该加快产业结构调整，并特别注意不同要素密集度产业的协调发展和合理布局。

[1] 霍倩佳,罗良文.外商直接投资的就业效应分析[J].理论月刊, 2005(01).

[2] 祖强,王辉龙.江苏省FDI就业效应动态变化研究:1985～ 2006——基于状态空间模型的实证检验[J].江海学刊,2008(02).

[3] 杨扬,余壮雄,王美今.FDI对中国就业效应的检验[J].经济学家,2009(05).