陈兆友

（复旦大学 管理学院，上海 200433）

1 突变点检验和干预模型的理论和特点

1.1 突变点检验基本理论与方法

Chou突破点检验是用于判断结构在预先给定的时点是否发生了变化的一种方法.。这种方法的特点在于把时间序列样本数据分成两个或两个以上子样本，其分界点就是检验是否已发生结构变化的检验时点。Chou突破点检验是基于比较样本估计方程和子样本估计方程的残差平方和之间的差别进行检验的。突破点检验可以通过构建F统计量和LR统计量来进行。其中,F统计量基于对约束和非约束残差平方和的比较，在最简单情况下（一个分界点），计算如下：

其中，是整个样本期间估计的残差平方和；是第i个子区间的残差平方和；T是样本观测数；k是方程参数个数。

1.2 干预模型的思路和具体步骤

时间序列经常收到特殊事件及态势的影响，这类事件称为干预事件。干预模型就是通过引入干预变量，从定量分析的角度来评估政策干预或突发事件对经济环境和经济过程的具体影响。干预模型建模的思路和具体步骤为：

（1）利用干预影响产生前的数据，建立一个单变量的时间序列模型。然后利用此模型进行外推预测，得到的预测值，作为不受干预影响的数值。最后将实际值减去预测值，得到的是受干预影响的具体结果，利用这些结果可以求估干预模型的参数。

（2）估计出干预模型的参数。

（3）利用排除干预影响后的全部数据，识别与估计出一个单变量的时间序列模型。

（4）求出总的干预分析模型。

1.3 干预模型的构造与干预效应的识别

（1）干预模型的构造

干预变量可分为持续性干预变量和短暂性干预变量。持续性干预变量表示T时刻发生变化以后，一直存在影响，可以用阶跃函数表示，形式为：

干预模型因干预事件产生影响方式的不同有不同的形式，其中干预事件影响逐渐开始，长期持续下去，也即干预事件突然发生，并不能立刻产生完全影响而是随着时间的推移，逐渐把影响完全表现出来。这种形式的干预事件的影响的方程可表示为：

其中，B为后移算子。

单变量时间序列的干预模型，就是在时间序列模型中加进各种干预变量的影响。设单变量序列满足下述模型：

又干预事件的影响为：

则单变量序列的干预模型为：

在此模型基础上要根据序列变化的资料数据，对参数进行识别。

（2）干预效应的识别

由于观察的时间序列的实值受到干预变量的影响，在干预分析中，不能保证起始数据所建立的时间序列模型是真实的。对此，常常利用干预变量产生影响之前或干预影响过后，也就是消除了干预影响或没有干预影响的净化数据，计算出模型的参数。若在识别模型前可以确定干预变量的影响部分，并估计这部分的参数，然后计算出残差序列εt=xt-xt（其中εt是消除了干预影响的序列），则可以直接估计出较为真实的模型。

2 FDI对产业结构影响的突变点检验和干预模型的应用

2.1 突变点检验

假设x1、x2、x3分别为第一、第二、第三产业的产值，f为FDI实际利用金额数。为了消除异方差性，采用对数形式即分别采用lnx1、lnx2、lnx3与lnf表示第一、第二、第三产业产值及FDI利用金额数,t表示时间。如表1所示。

表1 1979～2008年各产业产值及FDI数据（以上数据来源于2009年福建统计年鉴）

利用以上数据，以lnf为解释变量，分别对lnx1，lnx2，lnx3做回归方程:

再进行突破点检验。1992年我国经济经历了由计划经济向市场经济的转轨，福建省凭借其沿海区位优势一时间吸引了大量的外商投资，且由图1、图2亦可知1992年是FDI在闽数量和福建产业结构转变的一个转折点，所以以1992年为突变点进行检验。参数估计和突变点检验结构结果如表2、表3、表4、表5所示。

表2 方程参数估计结构

表3 第一产业Chou突变点检验结果

表4 第二产业Chou突变点检验结果

表5 第三产业Chou突变点检验结果

三个突变点检验都严格的拒绝原假设，也即支持1992年是突变点的假设。

2.2 三大产业结构的变化的数量分析

（1）选取分界点建立ARMA模型。由以上突变点检验知1992年为样本发生结构改变的分界点，所以本文选取1992年为模型的分界点。对1979～1991年lnx1，lnx2，lnx3的样本数据构建如下时间序列模型：

（2）求估干预模型参数。利用上述的模型对1992～2008年数据进行外推预测得到序列 lnx1，lnx2，lnx3，然后用实际值减去预测得到的差值就是FDI所产生的干预值zi，即：

再由zi的值可以估计出干预影响:

其中，T≥1992 B为延迟算子

参数ω与δ，结果如表6所示。

表6 参数估计结果

（3）计算净化序列的时间序列模型并组建干预模型。净化序列即预测序列 lnx1，lnx2，lnx3，是指消除了干预影响的序列。利用该序列重新估计时间序列的参数，结合干预影响的方程可以组建干预模型。由此，lnxi序列实质上是由两部分组成的，一部分是FDI影响下的干预因子，反映了FDI对产业结构发展的影响，另一部分产业结构在不受FDI影响情况下自身随经济发展所发生的变化。最终构建的经济模型如下：

①第一产业干预模型：

② 第二产业干预模型：

③第三产业干预模型：

以上模型拟合度较高，均可以通过参数的显著性检验和整个回归方程的显著性检验，因此模型是合理的。

3 结论与对策建议

3.1 结论

干预模型中参数ω是截距，表示FDI对各产业增加值的初始影响程度；参数δ为斜率，用来表示这种影响的趋势。而回归方程的参数a则表示在无影响情况下各产业自身的发展趋势。所以，可得出以下结论：

（1）比较各个产业经济模型的参数ω的值可以看出，1992年发生干预起始时期，FDI对三次产业增加值都有一个正的促进作用。其中，对第一产业的影响最大，对第二产业的影响最小。90年代初期台资大量引进，带来了台湾高技术农业科技和优良的农产品品种是第一产业产值激增的主要原因。

（2）从各个产业经济模型的参数δ可知，FDI数量与第一、第二、第三产业的增加值增长率呈正比。也就是说，当FDI数量增加时，第一、第二、第三产业增加值的增长率随之增大，且对第三产业发展的促进作用最大，对第一产业的影响最小。

（3）再比较各个产业经济模型的b值，可知第三产业的增加值的增长率最高，第二产次之，第一产业最低。这符合关于描述产业结构演变的规律配第—克拉克定理，也表明了福建省产业结构已基本完成了工业化，并进入了产业结构升级和高级化的阶段。

3.2 对策建议

（1）吸引多元化的FDI来源。一直以来，福建省外资主要来源于港台地区，尤其是台湾更为突出。然而，台资企业大多是利用福建廉价劳动力的加工装配型企业，虽然这对就业有一定的帮助，却不利于福建产业结构向高级化升级。因此，在利用地缘、人缘优势稳步发展台商投资的基础上，应该加大对发达国家高新技术产业的引资力度。在促进高新技术产业发展的同时，实现投资主体结构的合理化、多元化，也避免了由于政策、经济等原因引起的风险。

（2）积极引导外资投向基础设施产业。由于基础设施产业具有投资回收期长，风险大，利润小等特点，自然难以吸引到大量的外资。然而良好的基础设施又是发展经济和进一步吸引外资所必备的条件。由以上分析知道，FDI对第二产业的促进作用最小，所以更应吸引FDI直接投入基础设施产业以直接促进其发展。所以，政府应当在这些产业的引资方面多制定一些“优惠”政策，同时加强与跨国大财团的合作，采用BOT(即建设—经营—转让)的方式来促进福建省基础设施的建设。但是，必须看到以劳动密集型产业为主的中小投资还是会在一段时期内构成FDI的主导，仍不可忽略发展这类企业。

（3）构建更加平衡的FDI区域分布。出于经济和人缘方面的原因，在闽FDI大多分布在闽南三角和福州，其它县市只吸收到极少的外资。为此，应结合各地实际情况制定不同的引资策略。对于闽南三角和福州吸引外资的重点在于发展高新工业和金融服务业，促进产业结构向高级化升级。而其它地区则应将重点放在农业和基础工业，充分利用各地自然资源和人力资源的比较优势促进经济的快速发展。

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