基于三变量SVAR模型对FDI、经济增长与就业互动关系的研究?

朱金生　解青云　朱华

摘 要：改革开放以来，FDI流入我国的规模不断扩大，它在为我国带来大量外来资本、先进技术和管理经验的同时，也积极推动了我国的经济增长。但不同产业FDI、经济增长和就业的互动关系存在着一定的异质性。本文基于广义虚拟经济的视角，利用我国1997-2013年的时间序列数据，通过构建SVAR模型，采用脉冲响应分析和方差分解方法，对广义虚拟经济和传统实体经济FDI、经济增长与就业之间的互动关系进行了实证分析。结果表明：广义虚拟经济FDI、经济增长与就业三者的互动关系明显强于传统实体经济，且从长期动态看，广义虚拟经济的三者关系总体表现为较持续的正面效应。

关键词：广义虚拟经济；FDI；经济增长；就业；SVAR模型

中图分类号：F832. 48 文献标识：A 文章编号：1674-9448 （2016） 03-0063-09

Abstract： Since the reform and opening up， China's FDI inflow scale is constantly expanding， it not only brings a lot of foreign capital， advanced technology and management experience to our country， but also actively promotes our countrys economy. However， the interaction of foreign direct investment， economic growth and employment of different industry shows heterogeneous. On the view of generalized virtual economy， this paper uses the time series data from 1997 to 2013， through the method of impulse response function and variance decomposition by constructing a SVAR model， to empirical analyze generalized virtual economy and traditional real economys interaction of FDI， economic growth and employment. Results show that， the interaction of FDI， economic growth and employment in generalized virtual economy is significantly stronger than the traditional real economy， and from long-term dynamic view， in generalized virtual economy industry， there is a long-term positive response between FDI， economic growth and employment.

Keywords： generalized virtual economy， foreign direct investment， economic growth， employment， SVAR model

一、引 言

改革开放以来，FDI流入在为我国带来大量外来资本、先进技术和管理经验的同时，也对我国总体的经济增长和就业产生了重要影响。然而由于不同产业的要素禀赋、劳动生产率和就业弹性的结构差异，FDI、经济增长与就业的三者关系不仅复杂而且也势必存在一定的异质性，并将对政策选择产生一定的启示作用。在当前国际竞争已经进入广义虚拟经济主导制胜，国内进入扩开放、稳增长、调结构、转方式、促就业的新形势下，基于广义虚拟经济视角，通过三者互动关系的产业差异实证考察来探讨如何将积极有效地利用外资与上述宏观政策目标有机地结合起来，无疑是一个具有重要理论与现实意义的研究课题。

二、文献综述

目前，学术界已有的文献较多集中于FDI对经济增长和就业作用研究的相对单向或独立的界面，且尚存较多的分歧，对三者之间互动关系的分析较为欠缺，相关机理和政策含义亟待补充和完善。

首先，关于FDI与东道国经济增长关系的研究至今未能形成一致性结论。部分学者肯定了FDI对东道国的经济增长的积极作用，例如，De Gregorio（1992）[1]对12个拉丁美洲国家1950—1985年的面板数据进行的分析，Anwar和Nguyen（2011）[2]关于越南61个省份1996—2005年的研究，以及国内学者邹建华（2013）[3]以珠江三角洲九市1999—2010年的数据为样本进行的实证分析，都认为FDI对当地经济增长存在显著的促进作用。但也有一部分学者提出相反的观点，如Elmawazini（2005）认为，由于发展中国家技术水平的差异以及人才的匮乏，FDI对这些地区的经济增长无法形成积极的带动作用[4]。于津平等（2011）通过研究FDI对我国长三角地区经济增长方式的影响，得出FDI的引入并未对该区域经济增长方式从粗放型向集约型转变形成显著效果[5]。

其次，关于FDI对东道国就业的影响，国内外学者也呈现两种观点。一部分学者认为FDI能积极推动东道国的就业。如Asiedu和Gyimah-Brempong（2008）对33个国家1984—2003年在非洲的投资和就业关系时发现，跨国直接投资能刺激当地就业[6]。王美今等（2008）基于联立方程模型研究我国1985—2004年FDI对就业的影响发现，FDI每增加1%，就业增长0.0198%[7]。另一部分学者则提出相反的观点，Rhys Jenkins（2006）关于越南的研究发现，由于FDI的挤出效应，FDI的引入反而阻碍了越南就业的发展[8]。丁翠翠等（2014）通过研究FDI对我国总体和区域就业影响的效应发现，就全国而言FDI会对就业形成替代效应[9]。

第三，近年来有少数学者透过不同的视角对三者的互动关系作了一些积极的探索和有益的尝试，为国内相关研究提供了一个好的开端。例如刘宏等（2013）基于VAR模型研究中国1985—2010年FDI对经济增长和就业的影响，发现FDI和经济增长之间存在互动的促进关系，FDI对我国经济增长仍具有较强的带动作用，中国经济吸引外资的优势依然巨大；在就业方面，由于存在一些结构性问题，短期内FDI对就业产生负面影响，但从长期看FDI对就业具有创造效应[10]。江虹等（2015）研究深圳市FDI、经济增长和就业三者之间关系时发现，FDI和经济增长以及就业人数之间都存在双向、动态的因果关系[11]。但也有学者认为FDI、经济增长和就业之间并未协调一致，如李豫新等（2016）基于丝绸之路经济带我国西北段区域1985—2014年的时间序列数据，得出FDI对该区域的经济增长具有明显的促进作用，但对就业的促进作用并不显著，且经济增长也未对FDI有明显的带动作用[12]。

综上可见，国内外学者前期主要是以FDI为中心，研究它对经济增长和就业的作用。后期开始出现少量直接针对三者互动关系的实证分析，但主要限于国家整体和地域层面的探讨。在方法上，以往双向关系研究基本上是采用单一方程法研究FDI对经济增长或就业的影响，不能反映变量之间的互动关系；而用于三者互动关系研究的VAR方法无法捕捉模型系统内各个变量之间的即时的结构性关系，其实质上是一个SVAR（结构向量自回归模型）的一个缩减形式，在应用于研究变量之间具有较强即时动态关系的产业异质性问题时难免准确性不足，而SVAR则能较好的解决上述问题。

本文主要基于广义虚拟经济的视角，借鉴赵洪江（2014）对广义虚拟经济产业的分类方法 ，将国民经济划分为广义虚拟经济和传统实体经济两大部类，利用1997—2013年的时间序列数据，通过构建SVAR模型，对两大部类FDI、经济增长与就业三者之间的互动关系进行比较考量，并给出相关的机理阐释和政策启示。

三、模型设定及变量选取

（一） 模型设定

在宏观经济领域，为了研究多个变量之间的相互作用关系，Sims（1980）提出了VAR模型，通过脉冲响应函数来观察某变量的冲击会对该变量及其他变量产出什么样的动态影响。然而，VAR的脉冲响应函数并不唯一，且无法准确反映经济结构之间的影响，因此本文采用结构向量自回归模型（SVAR），允许变量之间存在当期影响，通过构建广义虚拟经济及传统实体经济FDI、经济增长和就业的三变量SVAR模型，来考察两大不同部类三变量的互动关系的异质性。

（二） 数据选取

本文采用的数据主要来自于《中国统计年鉴》（1998—2014）中FDI、GDP和就业的分行业数据，并按照广义虚拟经济部类归属重新进行了划分。同时，为了消除异方差，对数据进行自然对数处理。最终用LnGFDI、LnGGDP、LnGEMP代表广义虚拟经济FDI、GDP和就业指标，LnTFDI、LnTGDP、LnTEMP代表传统实体经济FDI、GDP和就业指标。同时，考虑到数据的可比性，将GDP数据采用以1978年为基期的国内生产总值指数进行平减，而FDI数据则在换算为人民币元后再采用以1978年为基期的商品零售价格指数进行平减。

四、实证检验

（一） 变量平稳性检验

一般而言，SVAR模型对系统有稳定性的要求，因为稳定SVAR模型的脉冲响应函数及方差分解结果才可靠。因此对模型变量进行ADF检验，检验结果如表1所示。从检验结果可以看出，广义虚拟经济的LnGFDI和传统实体经济的LnTGDP原序列是平稳的，而其他变量一阶差分后的序列平稳。为了系统的稳定性，文章将采用LnGFDI、D（LnGGDP）、D（LnGEMP）和D（LnTFDI）、LnTGDP、D（LnTEMP）的数据分别建立SVAR模型。

（二） 模型滞后阶数p的确定

为了估计SVAR模型，首先需要根据信息准则确定SVAR模型的阶数。Stata软件共提供了LR、FRE、AIC、HQIC、SBIC五种信息准则，对模型的检验结果如表2所示。从表2可以看出，不同信息准则所选择的滞后阶数并不一致（表中打星号者）。一般情况下从最大滞后阶数开始检验，建立两大产业的SVAR（2）和SVAR（3）模型，检验系统的稳定性。可以发现，第1，除了FPE值和SBIC值，广义虚拟经济产业SVAR模型其他信息准则选择滞后阶数均为2，因此，广义虚拟经济产业SVAR模型最优滞后阶数选择2；第2，传统实体经济SVAR模型阶数确定具有较大分歧，因此分别构建SVAR（1）、SVAR（2）和SVAR（2）进行AR特征根检验其模型平稳性。最终，经过检验，分别构建基于广义虚拟经济样本序列的模型和传统实体经济样本序列的SVAR（2）模型。其模型平稳性检验结果如图1所示，所有特征值均在单位圆之内，故此两个系统均为稳定的。

（三） SVAR模型构建

在上文的假设基础上运用Stata 12.1软件分别构建广义虚拟经济和传统实体经济的SVAR（2）模型。

五、实证结果与机理分析

（一） 脉冲响应分析

由于估计SVAR主要兴趣在于考察其脉冲响应函数，文章将考察期定为10期，进一步观察两大部类FDI、经济增长和就业之间的关系。

第一，FDI对就业的影响如图2所示。图中横轴单位为年度，纵轴单位为%，可以看出，在给FDI一个初始冲击后，两大部类的就业会随之产生波动，但随着时间的推移波幅越来越小。其中，广义虚拟经济就业受初期FDI冲击的影响要大于传统实体经济，在当期产生最大的正向效应后，在第2期即达到最大的负值，此后总体上产生的是持续的正向响应。传统实体经济就业当期受FDI的影响较小，在第二期达到负向峰值-0.004%后于第4期达到正向峰值0.002%，此后大部分年份表现为负向反应。图2左右直观比较的结果是广义虚拟经济FDI对就业的动态正向影响总体大于传统实体经济，且前者在后期表现为较持续的正面效应。

第二，FDI对经济增长的影响如图3所示。FDI的冲击使虚实经济在短期内波动较大，在当期达到正向最大后迅速下降，于第3期达到最大的负向效应，随后响应逐渐趋向平缓。其中，广义虚拟经济FDI对经济增长的正向影响年份多于负向，且随着时间的推移在后期影响趋向正面，而传统实体经济正好相反。图3左右直观比较的结果也是广义虚拟经济FDI对经济增长的动态正向影响总体优于传统实体经济。

第三，经济增长对FDI的影响如图4所。随着GDP的冲击，广义虚拟经济FDI在初期迅速上升，于第4期达到峰值0.057%后逐渐下降，但总体一直保持正向反应；传统实体经济FDI在第2期达到负向峰值-0.057%，迅速回升在第4期达到正向峰值0.025%，后期整体转为负向反应。比较的结果同样是广义虚拟经济增长对FDI的正向效应大于传统实体经济。

（二） 方差分解

脉冲响应函数能形象反映变量的一个标准差冲击在当前和未来对其他变量的动态影响，但无法解释影响程度，这就需要运用方差分解模型。方差分解能衡量SVAR模型中每一结构冲击对内生变量的贡献度。表3、表4分别为广义虚拟经济和传统实体经济各变量的方差分解结果。

由表3的方差分解结果可知，广义虚拟经济FDI的波动在第一期全部来源于自身的作用，从第二期开始受自身冲击影响总体呈逐渐下降趋势，受就业和经济增长冲击影响总体呈上升趋势，三者的平均贡献度分别为63.42%、2.16%、34.42%；就业的波动在第一期主要受其自身和FDI冲击的影响，其中自身影响仍高达92.75%，以后影响逐渐下降，FDI和经济增长的影响总体逐渐上升，FDI、就业和经济增长三者冲击对就业波动的平均贡献度分别为21.25%、61.80%、16.95%；经济增长波动一开始就受到三者的共同影响，其特点也表现为先受自身影响较大，后期逐渐下降，受其他两因素冲击影响渐次增强，FDI、就业和经济增长三者冲击对经济增长波动的平均贡献度分别为23.74%、37.07%、39.19%。综合平均来看，排除自身影响，广义虚拟经济FDI波动受到经济增长较大影响（34.42%），就业波动受到FDI和经济增长影响在20%左右，而经济增长波动受到其他两方影响在30%左右。

从表4可以看出，排除自身影响，传统实体经济某变量波动受另外两方动态冲击影响总体逐渐加强，其中FDI波动受就业和经济增长冲击的动态影响均值分别为16.41%和13.27%；就业波动受FDI和经济增长冲击的动态影响均值分别为11.13%和6.16%；经济增长波动受FDI和就业冲击的动态影响均值分别为1.91%和42.32%。

表3、表4中各变量的方差分解比较的结果依然是广义虚拟经济的三者互动作用整体强于传统实体经济。

（三） 机理分析

透过前面的基于SVAR模型的脉冲响应和方差分解分析可见，FDI、经济增长与就业的互动关系在两大不同的产业门类存在一定的异质性，究其原因，可能与其产业的不同性质和特征有关。

传统的实体经济是以满足人们“物质需求”为主的“物本经济”，存在着需求瓶颈和资源约束，由于其生产要素中就业劳动力多为相对简单劳动力，遵循的是劳动的边际报酬递减规律，因此在供需总量一定的情况下，基于理性经济人和利润最大化的考量，企业一般会选择用较高效率的机械或自动化设备来替代普通劳动力，从而不可避免地将带来传统实体经济中技术进步和劳动生产率提高驱动下的经济增长的就业弹性反而下降的窘况。而以满足人们“精神”和“心理”需求为主的广义虚拟经济则不然，由于人们的精神或心理追求是没有止境的，人力资本、信息等非物质无形生产要素可以不断提升和累积，其产品需求特征和要素供给特征决定新经济形态遵循收入需求弹性和边际报酬递增规律，这就使其可以最大限度地避免传统的技术进步、经济增长与劳动就业弹性下降的恶性循环陷阱，实现二者的和谐互动。同时由于两个不同部门的劳动生产率差异带来的收入差距驱动从传统实体经济生产部门释放出来的就业人口不断流向广义虚拟经济部门，为其注入了大量的优质的劳动力资源，并进一步推动新兴部门就业数量的扩大、就业结构的优化和就业质量的提升。另一方面，就业增长又会从生产和消费两个角度通过要素合理流动、人力资本价值提升、就业的收入弹性递增规律、消费乘数效应反作用于广义虚拟经济增长，形成相互促进、协调发展的良性互动关系。

由于FDI的行业选择往往受东道国“行业市场规模”、“行业发展潜力”、“行业就业的人力资本素质”等主要因素的影响（朱金生等，2013）[13]，广义虚拟经济增长和就业的良性互动发展将会吸引FDI的更多流入，而FDI的进入反过来会通过技术溢出、资本形成、人力资本提升和产业结构升级等途径促进广义虚拟经济增长和就业水平提高，最终在三者之间形成一个彼此促进、不断强化的正反馈循环机制及和谐共进的耦合关系。

六、主要的结论及政策启示

当前世界经济已进入新经济、新财富时代，国内面临扩开放、转方式、调结构、保增长、促就业的新形势，广义虚拟经济在其中扮演着越来越重要的角色。本文通过构建SVAR模型，利用脉冲响应函数以及方差分解两个工具，比较分析了广义虚拟与传统实体经济两大部类的FDI、经济增长与就业之间的互动关系，得出以下主要结论及政策启示：

1.两部门FDI、经济增长与就业在短期内受彼此冲击影响较大，后期反应相对平缓；从长期动态看，广义虚拟经济的三者关系表现为较持续的正面动态效应。

2.从方差分解结果看，两部门FDI、经济增长与就业各自波动初期主要受自身影响，后期彼此影响渐次加大，总体来看，广义虚拟经济FDI、经济增长与就业三者之间的彼此动态影响及其长期互动关系程度整体强于传统实体经济。

3.两大不同部类三者关系的异质性可能与各自产业的性质和特征有关。与传统实体经济不同的是，广义虚拟经济是以满足人们无止境的“精神”和“心理”追求为主的新经济，具有人力资本富集、收入需求弹性和劳动就业弹性高以及边际报酬递增等特性，使得经济增长与就业的关系可以跳出传统的恶性循环陷阱且通过一系列反馈循环机制进一步强化二者的协调发展和良性互动关系，并通过吸引FDI流入带来的技术溢出、资本形成、人力资本和产业结构升级效应促进三者之间的协同共生关系。

4.当今世界各国经济的竞争已经演变成为广义虚拟经济主导制胜的竞争。发展广义虚拟经济有利于我国在当前“新常态”下转变经济增长方式、调整产业结构、稳增长和促就业。因此，在我国加快改革开放和扩大引资的过程中要着重引导FDI流入我国广义虚拟经济产业，以更好地促进三者的协调发展和各项宏观经济战略目标的实现。

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