四川省外商直接投资与进出口贸易相关性研究

来源:岁月联盟 作者:王容梅 时间:2013-02-14

摘要:选取了1996—2009年的四川省统计数据,运用Eviews5.0软件对四川省FDI与进出口贸易的相关性进行协整检验和Granger因果检验。结果显示,四川省FDI与进出口贸易存在长期稳定的均衡关系,而且四川省进出口贸易对FDI的流入具有一定的促进作用。并在此基础上,提出了一些政策性建议。
  关键词:FDI;进出口;协整检验;四川省

  一、文献综述
  国内外学者依据不同的经验数据,对外商直接投资和进出口贸易进行了广泛而深入的研究。Lucas(1993)对东南亚一些国家进行研究,发现这些国家的外商直接投资对出口的弹性往往要大大高于对国内需求的总弹性,Hill通过对外商直接投资与东道国进口的相互关系研究,发现投资与出口的关联比与进口的关联程度更大。
  二、四川外商直接投资和进出口贸易
  20世纪90年代以来,四川省吸引和利用外资取得了相当不错的成绩。1996年实际外商直接投资(FDI)5.01亿美元,2009年突破32亿美元。与此同时,四川省对外贸易也获得较快的发展,1996年进出口总额21.49亿美元,2009年达242亿美元,占全国总贸易额的1.1%,比去年增长了9.5%;其中进口总额为100.8亿美元,出口总额为141.6亿美元。可见,四川省实际利用FDI与进出口贸易都呈现不断增长的趋势。由于外商直接投资可以带来技术进步,产生竞争与示范效应,还可以促进人力资源的开发,提高劳动生产率,促进经济的发展。
  三、实证分析
  (一) 数据采集和方法
  本文采取年度数据,选取1996—2009年为样本空间。数据来源于四川省统计年鉴和四川省商务厅。本文采用的FDI是四川省实际外商投资额,EX表示四川省出口额,IM表示四川省进口额,单位是万美元。为了消除数据中存在的异方差,对以上数据取自然对数。本文采用的是Eviews软件。采用的方法是:ADF检验,协整检验和Granger因果检验。
  (二)模型检验与分析
  1.时间序列平稳性检验。在建立经济模型之前,首先要检验数据的平稳性。本文采用ADF单位根检验方法检验LnFDI,LnIM,LnEX变量的平稳性。ADF检验是基于以下的回归方程:
   Δxt=a0+a1t+(ρ-1)xt-1+∑βiΔxt-i+εt
  在这种检验方法中原假设H0:ρ=1,序列是不平稳的;对立假设H1:ρ<1,序列是平稳的。接受原假设意味着时间序列含有单位根。检验结果(见表1):
  从检验结果中可以看出,LNFDI变量的ADF统计量是2.657079,小于显著性水平为10%的临界值,表明该变量接受原假设,也就是存在单位根;而其一阶差分的ADF统计量为-7.028982,大于显著性水平为10%的临界值,表明该变量拒绝原假设,也就是说该原序列是非平稳的。同理,从表1中的数据得出其他变量的ADF统计量都小于显著性水平为10%的临界值,表明该变量接受原假设,也就是存在单位根,但是它们的一阶差分的ADF统计量却都大于显著性水平为10%的临界值,表明拒绝原假设,也就是说这些变量的原序列都是非平稳的。所以,各变量都是I(1)序列,我们可以用它作长期协整分析。
  2.协整关系检验。本文用Johansen协整检验方法。协整检验的思想在于:如果某两个或多个同阶时间序列向量的某种线性组合可以得到一个平稳的误差序列,则这些非平稳的时间序列存在长期均衡关系,或者说这些序列具有协整性。具体的操作过程在计量软件Eviews5.0进行,结果显示(如表2所示)。
  结果显示,变量LNFDI,LNEX和LNIM之间存在而且只有一个协整关系,即在95%的概率下,有理由相信利用FDI与四川省进出口之间存在长期稳定的均衡关系。
  3.Granger因果检验。协整检验只是说明了变量间存在长期相互关系,并不能很好的说明变量之间是不是具有因果关系。在这一部分为了考察它们因果关系,我们将采用Granger因果检验法。Granger因果检验法是确定一个变量能否有助于预测另一个变量,如果变量X有助于预测变量Y,即根据Y的过去值对Y进行自回归时,加上X的过去值能显著的增强回归的解释能力,则称X是Y的格兰杰原因。具体的检验过程借助计量软件Eviews5.0进行,得到检验结果(如表3所示)。

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