技术进步与对外贸易出口的VAR模型分析

李重燕 李先科

（广州应用科技学院 广东广州 511370）

VAR模型分析

本文利用我国1995-2019年的数据，采用向量自回归VAR 模型，并运用脉冲响应分析系统研究技术投入、产出与对外贸易出口总量、高新技术产品出口、非高新技术产品出口之间的关系。

（一）数据与变量说明

本文选择我国1995-2019年的时间跨度进行研究，并依据经济计量模型研究的经验，对经济数据取自然对数以尽可能地消除原数据异方差性的影响。数据来源于1995-2019年中国统计年鉴的数据。

技术进步可以从科研经费投入和科研成果两个层面来进行测度，因而本文选择研究与试验发展经费支出与专利申请受理数分别作为技术投入（V1）与技术产出（V2）的指标变量；对外贸易水平直接选取我国出口总额（V5）的进行测度，同时将对外贸易水平又进一步分解为高新技术产品出口以及非高新技术产品出口，所以选定高新技术产品出口额的数据和其他出口额数据（出口总额-高新技术产品出口额）作为高技术出口（V3）与低技术出口（V4）的指标变量。

（二）实证结果分析

本文利用VAR模型分别构造（V1，V3）（V2，V3）（V1，V4）（V2，V4）（V1，V2，V5）五组时间序列系统分析来技术进步与对外贸易增长之间的动态冲击影响。在进行VAR模型的实证分析前，首先需要确定各组变量的最优滞后期。本文利用LR、FPE、AIC、SC、HQ五个统计量来判断最佳滞后期，并根据多数检验指标的准则数值最小的原则确定最优滞后期，结果如表1所示。

表1 VAR模型最优滞后期检验结果

这里只分析两变量的VAR模型，检验结果显示，前四组变量的最优滞后期均为1期，因而可以构建4个VAR（1）模型，并得到下面4个VAR（1）模型的标准形式：

软件的输出结果显示，4个VAR（1）模型的R2和修正R2均在98%以上，充分说明模型的拟合效果非常好，解释能力强。从式（1）（3）的估计结果来看，滞后一期时，技术投入（V1）的变化受到上期自身因素的影响较大，而受高技术出口（V3）与低技术出口（V4）的影响都较小；从式（2）（4）的估计结果来看，滞后一期时，技术产出（V2）的变化同样主要受到上期自身因素的影响，而受高技术出口（V3）与低技术出口（V4）的影响都较小。从式（1）（3）的估计结果来看，技术投入（V1）与技术产出（V2）对高技术出口（V3）的影响显著大于式（3）（4）中显示的对低技术出口（V3）的影响。因而可以判断出来技术进步对外贸易有一定的影响，而对外贸易对技术进步的影响较弱。

脉冲响应函数分析

脉冲响应函数，反映的是内生变量对自己以及其他所有内生变量的变化是如何反映的，因此在前述VAR模型估计的基础上，继续分析各变量之间的相互影响关系，4个VAR（1）模型的脉冲响应函数如图1所示。图1（a）显示了技术投入（V1）与高技术出口（V3）的脉冲响应函数，技术投入对高技术出口产生1个标准差的冲击后，从第1时期开始其冲击作用呈现出明显递增的现象，而高技术出口对技术投入的影响在刚开始有较大影响，但是其影响随着时间的推移而逐渐转弱，即技术投入受自身的影响较大，而高技术出口对自身冲击的影响表现较平稳；图1（b）显示了技术产出（V2）与高技术出口（V3）的脉冲响应函数，其中技术产出对高技术出口的冲击从第1期到第10期都变现出明显的增强趋势，而高技术出口对技术产出的冲击显示出衰减的作用，这种作用从第4期开始形成了对技术产出的抑制作用，因为受技术不断进步的影响当下的高技术出口在几年后被新的高技术产品替代，转而变成低技术出口。即技术产出受自身冲击的影响同样表现出明显的衰减性，高技术出口受自身冲击的影响也较平稳；图1（c）与（d）显示了技术投入（V1）、技术产出（V2）与低技术出口（V4）的脉冲响应函数，与前述分析类似，技术投入与技术产出对低技术出口的促进作用均表现出明显递增趋势，即低技术出口对技术投入的冲击在第5期时趋于平稳，对与技术产出的冲击作用从第1期到第10期均较平稳。

图1（a） V1与V3的脉冲响应函数

图1（b） V2与V3的脉冲响应函数

图1（c） V1与V4的脉冲响应函数

图1（d） V2与V4的脉冲响应函数

从方差分解的结果来看，技术投入（V1）对高技术出口（V3）增长的贡献刚开始没有反应，但是从第2期开始快速增加，到第10期时产生了高达66.31%的贡献率；技术产出（V2）对高技术出口（V3）增长的影响类似，只是具体贡献率略低于技术投入（V1）的影响；高技术出口（V3）对技术投入（V1）增长的反应非常迅速，在第一期时表现出近9%的贡献率，但是其影响却呈现出递减的趋势；高技术出口（V3）对技术产出（V2）的作用也很快，但是由于技术产出本身具有不确定性，因而其贡献率的变化表现为先衰减再增加的“U”型走势；技术投入（V1）与技术产出（V2）对低技术出口（V4）增长的作用表现类似，均是延迟1期后才开始表现出递增的促进作用，只是技术产出对低技术出口的作用相对来说表现得更明显；技术投入（V1）与技术产出（V2）受自身冲击作用的贡献率均表现为明显的衰减趋势，高技术出口（V3）与低技术出口（V4）受自身冲击作用的贡献率均表现为明显的平稳状态。

格兰杰因果分析

在前述分析的基础上，分析相关变量之间的因果关系，结果如表2所示。首先分析V1和V3的拒绝概率P值，结果显示在5%的置信水平下V1和V3表现出互为格兰杰因果关系，这充分说明技术投入与高技术出口存在显著的相互促进关系；再看V2和V3的拒绝概率P值，结果显示在5%的置信水平下V2和V3表现出互为格兰杰因果关系，这充分说明技术产出与高技术出口也存在显著的相互促进关系；V1和V4的拒绝概率P值显示，二者均不是对方的格兰杰因，因而技术投入与低技术出口的因果关联度较低；V2和V4的拒绝概率P值显示，在5%的置信水平下无法拒绝V2是V4的格兰杰因，但是接受V4不是V2的Granger因的原假设，说明技术产出对低技术出口也存在显著的促进作用，但是低技术出口对技术产出促进作用较弱。

表2 Ganger因果关系检验结果

研究结论

本文采用VAR 模型，利用1995-2019年的数据实证分析了技术进步与我国对外贸易增长之间的关系。综上分析，可以得出结论：第一，技术进步能在长期内显著促进我国对外贸易增长，其中对高技术出口的影响显著大于对低技术出口影响，说明技术进步能从高技术产品生产部门传导至低技术产品生产部门，从而提升整个国家的生产效率；第二，对外贸易的增长对技术进步的促进作用则表现出不同的趋势，其中高技术出口对技术进步在第1期较大，随着时间的推移而从促进作用转为一定的抑制作用，而低技术出口对技术进步的影响不明显；第三，技术进步受自身的影响较大，说明技术进步具有一定的内生演化特性。