曹晓祎　申玉伟

【摘 要】我国加入WTO以来，外商直接投资（FDI）获得了飞速的发展。中国成为全球经济体中对FDI最具有吸引力的国家。为了更深入地探究FDI对中国经济增长的影响，文章通过对1985～2015年共30年间的数据进行选取，通过构建向量自回归模型（VAR模型）在时间序列基础上进行经济增长和FDI两个变量的动态计量分析。分析结果指出：外商直接投资（FDI）在经济增长等方面有明显的推动作用。这侧面说明我国在改革开放之后所施行的“引进来”政策的有效性，也证实了今后要继续坚定地扩大開放程度，融入世界经济、参与全球竞争需要更宽广、更深刻的实践。

【关键词】FDI；经济增长；VAR模型；脉冲响应

【中图分类号】F832.6 【文献标识码】A 【文章编号】1674-0688（2018）09-0012-02

0 引言

我国加入WTO以来，外商直接投资（FDI）得到了飞速的发展。21世纪初期联合国贸易和发展会议（UNCTAD）下属的“全球投资前景评估机构”指出中国成为全球经济体中对FDI最具有吸引力的国家。自从2008年世界金融危机发生以来，我国虽然经济受到了一定的影响，但是国外投资者对我国的投资热情是没有减少的，我国的很多企业都吸收了较多的外商投资。

FDI受到了我国学者的关注，其对于经济增长的影响和效果尤其受到关注，很多学者进行了各种实证研究。沈坤荣和耿强（2001）使用内生经济增长模型进行研究，针对内生经济增长、技术外溢和对外商直接投资等方面进行实证分析。江锦凡（2004）通过经济增长模型估计中国的GDP增长，最后得出结论为1%的GDP增长中有19.3%来源于FDI。

1 向量自回归模型（VAR）理论

1.1 VAR模型

应用干扰模型和传递函数模型因为经济系统所呈现出的信息的反馈性受到阻碍，在实践基础上，被解释变量的时间路径也会在一定程度上对解释变量的时间路径产生影响。均等地对待所有变量作为向量自回归（VAR）的最基本形式，其并不包含独立与否等相关争议。其最典型的模型表达式如下：

Yt=A1Yt-1+A2Yt-2+…+APYt-P+BXt+μ1（1）

其中，Yt为k维内生变量向量；Xt为d维外生变量向量；μt是k维误差向量，A1，A2，…，AP，B是待估系数矩阵。

1.2 脉冲相应函数

参数估计量的评价标准主要包含4点：一致性、、相合性、有效性和无偏性，但是VAR模型参数的普通最小二乘法估计量只具有一致性，单个参数的估计值给复杂经济问题的解释带来困难。在此情况下，脉冲响应函数作为有效方式可以针对VAR模型进行分析。

脉冲响应函数研究的是随机干扰项遭受冲击之后，其内生变量的反应，此举多用来阐释随机干扰项被施加冲击后影响内生变量的当期值和未来值的程度。下面给出简化的VAR（p）模型：

Yt=C+φ1Yt-1+…+φPYt-p+εt，t=1，2，3…（2）

2 实证分析

2.1 数据来源与变量的选取

2.1.1 变量的选取

GDP是国内生产总值的简称，其含义为代表了一个固定区域其一段固定时间内所进行劳动生产的最终成果的总和。GDP能够衡量一个地区的发展，是具有代表性的评判指标。我们可以轻易地从数字的变化来分析出一个区域的经济发展态势。因此笔者选取了GDP作为分析此问题的指标，为保证本文研究的需要，选取FDI和GDP数据。

2.1.2 数据来源

经过调查，FDI在1985年之前的我国并没有太多份额，可查询的统计年鉴仅有1978～1984年的总额数据。因此，本文数据主要来源于《中国统计年鉴（2016）》中1985～2015年共30年的年度数据。

2.2 VAR模型的构建

2.2.1 单位根检验

在进行计量分析时，多采用对数形式来考察，更有利于把可能存在的异方差消除。对国民生产总值（GDP）和外商直接投资（FDI）这2个指标进行自然对数的处理，分别记为 LFDI和LGDP。由于VAR模型的运用要求系统中的变量具有平稳性，因此我们第一步进行单位根检验，以检验其平稳性。下面利用ADF检验方法分别对LFDI和LGDP进行单位根检验。

LFDI序列的单位根检验结果得出，t检验的统计量的值为-1.641 101，在显著性水平为1%、5%、10%的临界值下都不能拒绝原假设，说明序列含有单位根，LFDI序列为非平稳序列。因此对LFDI序列做一阶差分，并对其做单位根检验。△LFDI序列的单位根检验结果得出，t检验的统计量的值为-2.979 383，在显著性水平为10%的临界值（-2.625121）下拒绝原假设，说明序列不含有单位根，△LFDI序列为平稳序列。

LGDP序列的单位根检验结果得出，t检验的统计量的值为-2.393 565，在显著性水平为1%、5%、10%的临界值下都不能拒绝原假设，说明序列含有单位根，LGDP序列为非平稳序列。因此对LGDP序列做一阶差分，并对其做单位根检验。△LGDP序列的单位根检验结果得出，t检验的统计量的值-3.006 402，在显著性水平为5%和10%的临界值（分别为-2.981 038和-2.629 906）下拒绝原假设，说明序列不含有单位根，△LGDP序列为平稳序列。

由此说明这2个变量序列都是一阶单整的，满足了建立模型的前提条件。因此，本部分内容分析将采用序列△LFDI和△LGDP的数据来进行后续处理。

2.2.2 Johansen协整检验

Johansen协整检验，不拒绝原假设，即FDI与经济增长并不存在协整关系，具备建立WAR模型的条件。

2.2.3 确定VAR模型的滞后阶数

本文采用5种方法选择最佳的滞后阶数，分别是SC信息准则、HQ信息准则、似然比检验统计量（LR）、AIC信息准则及最终预测误差（FPE）。根据检验结果可以看出，SC、AIC等准则均推荐滞后阶数为1阶，因此本文建立VAR（1）模型。回归结果如下：

FDIRtGDPRt=-0.138 6020.043 960+0.109 877 1.835 0670.006 733 0.679 210FDIRt-1GDPRt-1+εt

2.3 VAR（1）模型稳定性检验

为保证模型稳定和结果的有效性，需要针对所估计出的模型进行稳定性检验。本文的稳定性检验通过AR根进行，如果估计的VAR模型所有根模的倒数小于1，即位于单位圆内，则为稳定的。图1即为得出的单位根图形表示的结果。

由图1所示，所有单位根均落于单位圆内，因此可认定模型的稳定性，说明所选取的2个变量之间存在长期稳定的关系，可以继续进行之后的分析。下面进行脉冲响应函数分析。

2.4 脉冲相应函数分析

从图2可以看出，给本期FDI一个正向冲击后，经济增长在第2期达到正向最大之后逐渐收敛，这说明在对期内FDI对经济增长具有滞后效应，FDI的增加会对经济增长带来明显的带动作用，但长期情况下此种带动作用会逐渐减弱。

从图3可以看出，给本期经济增长一个冲击后，FDI随之下降，长期来看逐渐收敛。总体来说，经济增长对FDI具有一定的带动作用，但影响FDI流入和增长的因素比较复杂，这些因素的交互作用都会对FDI产生不同程度的影响。

3 结论

外商直接投资（FDI）在经济增长等方面有明显的推动作用，保证FDI“增量”十分关键。根据以上的数据分析可以得出：FDI在短期内对经济增长具有滞后效应，FDI增加可以推动经济增长；而对于长期而言，这种带动作用呈现出逐渐减弱的态势。这侧面说明我国在改革开放之后所施行的“引进来”政策的有效性，也证实了今后要继續坚定地扩大开放程度，融入世界经济、参与全球竞争需要更宽广、更深刻的实践。

参 考 文 献

[1]薛斌锋.FDI对我国经济增长的影响[J].统计与决策，

2007（2）.

[2]刘辉群，王洋.中国对外直接投资的国内就业效应：基于投资主体和行业分析[J].国际商务，2011（4）.

[3]毛英，闫敏.FDI对中国经济增长影响的实证研究[J].经济问题，2011（8）.

[4]刘宏，李述晟.FDI对我国经济增长、就业影响研究——基于VAR模型[J].国际贸易问题，2013（4）.

[责任编辑：邓进利]