安徽省产业结构优化、外商直接投资与外贸进出口的互动效应——基于VAR模型的实证研究

张 颖，蒋永忠，张 键

（1.安徽工商职业学院 经济贸易学院，安徽 合肥 231100；2.安徽广播影视职业技术学院 管理学院，安徽 合肥 231100）

安徽省作为我国的中部大省，2014 年被正式纳入长三角经济带，经济发展水平得到快速提升。1990年至2019年，安徽省第二、三产业在地区国内生产总值的占比由62.6%提升至92.14%；全省外商直接投资（实际利用）从1990 年的4596.65 万元增长至2019年的12375909万元，年均增长率达到50.91%。出口额由65409 万美元增至4041111.65万美元，进口额由8259 万美元增至2831920.79 万美元。产业结构、外商直接投资、外贸进出口存在明显的互动效应。目前，安徽省提出打造“三地一区”战略，促进产业结构不断优化升级。《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》明确指出要通过市场平衡和良好的政策引导来促进长江三角洲区域产业结构升级与经济增长［1］。产业结构优化、外商直接投资与外贸进出口的互动效应如何？产业结构优化的路径又有哪些？本文从外贸进出口及外商直接投资角度出发，探索外贸经济对安徽省产业结构升级的作用，通过构建计量模型进一步分析安徽产业结构优化与外贸进出口及外商投资额之间的长期关系。

1 文献综述

本文对产业结构优化、外商直接投资与外贸进出口的互动效应相关文献进行了梳理。马宗达（Mazumdar，1996）研究发现当一国的对外贸易是出口消费品并且进口资本品时才会对产业结构具有拉动效应［2］。阴慧芳（2020）通过建立1990 年至2018 年山西省对外贸易与经济增长之间的VAR 模型，实证结果表明进出口与经济增长之间存在正相关关系［3］。魏景赋、张存才（2020）通过建立2003 年至2018 年大湄公河次区域（Great Mekong Subregion，GMS）五国对外贸易与产业结构之间的固定效应面板回归模型，发现对外贸易对产业结构调整存在负向影响，实际利用外商水平对产业结构调整具有正向影响［4］。祝合良、解萧语（2020）通过分析2018 年以来中美贸易情况，从增强产业结构合理性、提高产业结构调整能力以及充分利用全球价值链再分配升级方面提出降低中美贸易摩擦的政策措施［5］。郭树华、杨泽夏（2020）通过建立1995年至2016年我国对外贸易、国际直接投资等变量与产业结构之间的VAR 模型，发现创新驱动对产业结构优化升级具有重要意义［6］。李世杰、赵婷茹（2019）从产业结构高级化和产业结构合理化两个方面分析了自贸区设立的意义，建议进一步发挥贸易流通对产业结构调整的带动作用［7］。

2 安徽省产业结构优化、外商直接投资与外贸进出口的实证分析

2.1 变量选取和模型设定

2.1.1 被解释变量

本文以安徽省第二、三产业增加值与地区国民生产总值GDP 占比衡量产业结构，记为IS，该指标数值越高，说明第二、三产业发展对地区经济发展的贡献度越高，产业结构相对合理。

2.1.2 解释变量

本文选择安徽省进口额、出口额及外商直接投资额（实际利用）作为解释变量，分别记为IM、EX、FDI，由于统计年鉴中是以万美元作为计量单位，本文通过当年的全年人民币对美元平均汇率进行换算，换算为人民币计价。

2.1.3 控制变量

本文选择城镇化率作为控制变量，记为UR。城镇化水平的不断提升也有助于产业结构的优化。

本文选取的样本区间为安徽省1990 年至2019 年的相应数据，数据来源安徽省统计局统计年鉴、国家统计局分省年度数据库及中国人民银行官网。变量的描述性统计如表1所示。

表1 变量的描述性统计

2.1.4 模型设定

为消除异方差问题对实证结果的影响，本文对选取的所有变量进行取对数处理，并设定以下回归模型：

2.2 ADF平稳性检验

本文选取的变量为时间序列数据，为了避免单位导致伪回归的问题，本文先对所有的变量及其一阶差分变量采用ADF 法进行变量平稳性检验，检验结果如表2所示。

表2 变量的ADF平稳性检验

由表2 检验结果可知，在5%的显著性水平下，LNIS、LNIM、LNFDI 的原序列为平稳序列，而LNEX、LNUR 为非平稳序列；在5%的显著性水平下，所有变量的一阶差分序列均通过了平稳性检验，为平稳序列。

2.3 VAR模型

首先确定模型最优滞后阶数和拟合度检验。在最优滞后阶数方面，包括模型全部变量：LNIS、LNIM、LNEX、LNFDI、LNUR。根据扩大范围原则尽量选择较大的滞后阶数，再根据样本数量以及信息准则对滞后阶数进行调整。模型均满足滞后三期，最优滞后阶数选定为2，选择构建Var（2）模型。模型的 Adj.R-squared 为0.965829，表明模型拟合度较好。然后进行模型的稳定性性检验。经检验，特征根倒数均分布在单位圆之内，表明稳定性较好。

2.4 Johansen协整检验

为了进一步检验上述变量之间的协整关系，本文对相关变量进行Johansen 协整检验，检验结果如表3所示。

表3 Johansen协整检验结果

由表3 检验结果可知，在5%的显著性水平下，相关变量间至少存在4 个协整关系，表明变量间存在长期均衡关系。

2.5 VAR实证结果

基于LLC 准则，确定VAR 模型的最优滞后阶数为2阶，回归结果如表4所示。

表4 VAR回归结果

VAR 实证结果表明，滞后一阶的进口额对于产业结构的优化具有正向影响，该变量每变动一个单位，产业结构正向变动0.024097个单位；滞后二阶的出口额对产业结构的优化具有正向影响，该变量每变动一个单位，产业结构正向变动0.038611个单位；滞后一阶的外商直接投资额（实际利用）对产业结构具有正向影响，该变量每变动一个单位，产业结构正向变动0.019951个单位；无论是滞后一阶还是滞后二阶的城镇化水平对产业结构均具有正向影响；以上实证结果显示，随着安徽省外贸进出口发展、外商直接投资额（实际利用）水平的提升及城镇化进程的推进，地区产业结构不断得到优化升级。

2.6 方差分解

为了更好地分析解释变量对被解释变量的解释程度，本文进行变量间的方差分解，方差分解结果如表5所示。

表5 方差分解结果

从方差分析结果来看，安徽省产业结构的变动很大程度上由自身因素解释，但解释程度随着期数的增加逐渐降低，由第一期的100%至第10期，稳定在44.05272%，在解释变量中出口额对产业结构的解释程度最高，在第10 期达到25.08128%；城镇化水平UR、外商直接投资额（实际利用）FDI、进口额IM 对产业结构的解释程度分别为17.92692%、12.3155%和0.623578%。

3 结论与政策建议

3.1 结论

本文选取安徽省1990 年至2019 年产业结构比值、外商直接投资额（实际利用）、外贸进出口额及城镇化率数据作为样本区间，通过建立变量之间的VAR 模型，实证分析了安徽省进口额、出口额、外商直接投资额（实际利用）与产业结构之间的互动效应，结论如下：

（1）出口贸易对安徽省产业结构具有显著的正向作用。出口贸易通过“出口中学效应”“出口竞争效应”和“出口示范效应”促进技术创新水平和产业结构提升，而技术创新投入的增加促进出口贸易规模的扩大，进而形成出口贸易与产业结构的互动作用。

（2）外商直接投资FDI 促进安徽省产业结构合理化和高度化，具有较为显著的正向作用。同时发现FDI 的促进作用不及出口贸易，存在一定局限。局限可能来自FDI在东部和中部地区不同省份的空间相关性，也可能来自FDI 本身形成产业间的不均衡发展。

（3）进口贸易对安徽省产业结构优化的解释度为正，说明进口贸易总体促进安徽省产业结构升级，但是进口贸易影响力偏弱，说明安徽省整体消费能力不高导致进口需求偏低，国内消费对提升产业结构影响有限。同时进口中间产品比重不高，产业间贸易水平不高，而来自国外高技术含量的中间产品恰恰是产业结构升级的重要影响因素之一。

3.2 政策建议

（1）发挥比较优势，强化出口贸易的技术外溢效应。在“一带一路”战略和后疫情世界经济逐渐复苏的背景下，安徽省应制定针对外贸企业的激励政策，鼓励金融机构给予外贸企业贷款优惠。以长江三角洲区域一体化发展战略为依托，打造高水平开放平台［8］。积极引导外贸企业干中学，快速学习国际先进技术手段和管理水平，通过示范作用传递给产业链上下游的非出口部门，促进整个行业的创新和结构升级。

（2）积极发展产业内贸易，切实落实进口贸易的促进作用。从政府角度，应鼓励企业进口国外先进的设备及高技术中间产品，鼓励企业参与产业内国际分工；从金融机构角度，应加大对中小企业进口业务的贷款支持力度，解决中小企业进口资金难的问题；从企业角度，应加大研发投入比重，创新融资渠道，优化产品结构。

（3）强化外商直接投资政策指引。引导企业与境外产业链上下游企业加强供需保障的互利合作。稳存量，促增量，充分发挥外资对外贸创新发展的带动作用［8］。目前“区块链+外贸”技术发展如火如荼，安徽应加大力度研究区块链技术，提高跨境交易效率。