深圳市FDI、经济增长与就业的关系研究

江虹　吴宋　刘希

[摘 要]通过构建VAR模型，运用脉冲响应分析和方差分解方法对深圳市FDI、经济增长以及就业的关系进行实证分析，结果表明，FDI对深圳市经济增长具有一定的促进作用，对就业具有相对微弱的正向作用，深圳市经济增长对FDI的流入产生积极影响。FDI和经济增长以及就业人数之间都存在双向、动态的因果关系。为了进一步促进深圳市吸引外资，应充分利用深圳市得天独厚的区域优势，打造特色的投资环境，进一步加强人才培养，提高劳动者素质，重视建设和利用深圳前海蛇口自贸区。

[关键词]FDI；经济增长；就业数量；VAR模型

[中图分类号]F830 [文献标识码]A [文章编号]

2095-3283（2015）09-0048-03

[作者简介]江虹（1961-），女，汉族，广东清远人，教授，研究方向：国家贸易；吴宋（1990-），男，汉族，湖南娄底人，硕士研究生，研究方向：国际贸易；刘希（1993-），女，汉族，湖南娄底人，硕士研究生，研究方向：金融。

一、引言

改革开放以来，深圳市实际利用外资保持快速增长。1982年深圳市实际利用外资额仅为5771万美元，到2013年达到54.68亿美元。FDI对深圳市经济发展和就业都起到十分重要的推动作用。深圳GDP从1982年的8.26亿元增长至2013年的14500.23亿元，就业人数从1982年的18万人增至2013年的899万人。近年来，深圳市FDI增速逐步放缓，2003年深圳市FDI同比增长13.5%，2011年深圳市FDI同比增长率下降至7.7%，下降了6.8个百分点，到2013年深圳FDI同比增长率更低至4.5%，这势必会对深圳的经济增长与就业造成一定的影响。本文对深圳市FDI与经济增长和就业之间的相互关系进行实证分析，考察FDI波动对深圳市经济增长和就业人数变动影响的作用机制及影响程度，以期提供有价值的理论参考。

二、实证分析

（一）VAR模型的构建

本文采用的是向量自回归（VAR）建模方法。VAR模型的表达式为：

yt=α1yt-1+…+αpyt-p+βxt+εt

其中，yt是内生变量向量，xt是外生变量向量，α1、…、αp和β是待估的系数矩阵，εt是随机扰动向量，p为模型滞后阶数。通过VAR模型的估计，可以检验各个变量是否能够解释其他变量的历史变化，进而利用基于VAR模型的脉冲响应函数和方差分解等方法，测算模型中各方程随机扰动项的冲击对各变量的动态影响，并比较各方程新息对变量波动的重要性。

本文主要有3个变量，FDI、GDP（经济增长）与JYRS（年末就业人数），进行计量分析时，各个变量可能存在多重共线性，为了消除这种影响，均对以上3个指标进行对数处理，分别记为LFDI、LGDP、LJYRS。

（二）数据来源

本文用GDP表示深圳市的地区生产总值，单位为亿元；JYRS表示深圳市的年末就业人数，单位为万人；FDI表示实际利用外资额，单位为百万美元。选取深圳市1982—2012年的年度数据，数据均来源于历年《深圳市统计年鉴》，分析软件为Eviews7.0。

（三）实证检验

对各个变量的相关数据进行ADF检验，以检验其平稳性，具体结果见表1。

从表1可以看出，变量LFDI、LGDP和LJYRS的时间序列在5%和10%的显著水平下都不平稳，但对它们进行一阶差分后，3个变量在5%的显著水平下平稳。因此，构建的VAR模型将采用序列DLFDI、DLGDP和DLJYRS的数据。根据AIC和SC准则以及LR，经过多次尝试将变量滞后期数确定为一阶。回归估计结果如下：

对估计出的模型进行稳定性检验，如果模型不稳定，则不可做脉冲响应函数分析和方差分析。在此本文利用AR根来进行VAR模型的稳定性检验，如果全部特征根的倒数值都在单位圆内，则说明VAR模型是稳定的，否则是不稳定的。单位根图形表示的结果见图1。

从图1可以看出，VAR模型中特征根的倒数都落于单位根圆内，因此是一个平稳系统，表明选取的3个变量之间存在长期稳定关系，可以进行脉冲效应函数分析和方差分析。

1.脉冲响应函数分析

在当期给FDI一个正向的冲击后，经济增长在第一期会有一个负效应，但其在第二期会反弹达到一个最大的正向效应之后又逐渐收敛。这表明FDI在短期内对经济增长具有一定的滞后效应，但之后会很快消失，如图2可知FDI从第二期开始就会对经济增长具有正向促进作用。总体来说，FDI对经济增长具有正向带动作用。

从图3可以看出，在当期给FDI一个正向冲击后，就业人数在第二期会达到最大的负相应，然后开始反弹，在第三期达到最大的正效应后逐渐收敛。由于FDI开始进入时会带来技术的益出效应，可能会对就业产生一定的挤出效应，因此在短期内可能会对就业会产生一些负面影响，但总的来说，从长期看FDI的增加会给深圳市的就业来带正向的影响。

从图4可以看出，当给本期经济一个正向冲击后，对FDI带来的一直是正向效应，因为经济增长可能会有存在一定的滞后效应，所以当给本期经济一个正向冲击后，在第一期FDI几乎对经济没有影响，但第二期会给FDI带来最大的正向效应然后逐渐收敛。这表明，经济的一个正冲击对FDI短期内影响较大，并且具有正向带动。

2.方差分解模型分析

VAR模型的方差分解实质上是一个信息计算过程，能够给出随机信息的相对重要性信息。在所得VAR模型基础上进行方差分解，分解结果见表2。

表2中第一列为预测期，DLFDI列、DLGDP列和DLJYRS列分别表示以DLFDI列、DLGDP列和DLJYRS列为因变量的方程新息对各期预测误差的贡献度，显然每行结果相加是100%。第一期时FDI的波动只受自身波动的影响，经济增长和就业人数波动对FDI波动的冲击从第二期才逐渐表现出来，但在此后逐步呈现增强态势，最终基本稳定在11%左右。表明经济增长的冲击对FDI的影响有限，而就业波动的冲击对FDI的影响更弱。其原因可能是由于影响FDI的因素较多，而深圳市的经济增长和就业波动对FDI的影响相对有限。endprint

与FDI相比，经济增长从第一期起就不仅受自身波动影响，也受FDI波动冲击，其受自身波动的影响在第一期相对较强，然后逐渐减弱，相对受FDI的影响则逐渐增强，且在第二期达到最大（7.8%），这也表明FDI对深圳市经济增长影响具有一定的滞后效应，这与前面得出的结论一致。后期影响逐渐减弱，基本稳定在6.7%左右。

就业人数从第一期就受到自身和其他两个变量波动冲击的影响。在第一期，就业人数受自身波动冲击较大，而FDI波动的冲击对就业人数的影响较小，仅为0.04%，之后影响作用逐渐增大，基本稳定在1.6%左右，这是因为FDI在时间上有一定的滞后性。FDI虽然对深圳市就业有着一定的影响，但影响相对比较微弱。

（四）结论

1.虽然在短期内FDI对经济增长和就业的影响都会具有滞后效应，但总的来说，FDI的增加会对深圳市的经济增长和就业具有明显的促进作用，因此一定程度上保证FDI的增量和存量是必要的。

2.深圳市经济增长对FDI具有明显的带动作用，所以深圳市应继续优化制度和政策环境，留住并吸引优质的FDI。

3.FDI对深圳市就业产生波动影响。短期内可能会对就业产生一定的挤出效应，产生一些负面影响，但从长期来看，FDI会带动深圳市就业人数的增加。

三、推动深圳市吸引外资持续健康发展的对策建议

1.充分利用得天独厚的区域优势，打造特色投资环境。深圳地处沿海，毗邻港澳地区，具备优势明显的投资“硬环境”，可以充分利用香港发达的金融业与物流业，发挥协同效应提升深圳的经济实力，而经济增长对吸引FDI具有明显的带动作用。而在投资“软环境”方面，深圳市应着力营造开放包容的引资环境，政府部门应强化服务意识，转变工作作风，进一步清理规范行政许可项目，推进政务公开和制度创新，加强监督管理。

2.进一步加强人才培养，提高劳动者素质。人才的积累与培养对于一个地区形成人力资源优势至关重要。深圳市应注重人才的引进与培养，创新职业培训模式，完善技能人才培养体制机制，深入实施人才强市和创新驱动发展战略，提高劳动者素质，给予更多的优惠政策引入高新技术企业，让更多优质的FDI进入研发设计等价值链高端的领域，不仅可以促进深圳市经济转型产业升级，同时可以全面提高就业水平与劳动者素质。

3.重视建设和利用深圳前海蛇口自贸区。2015年国家决定在深圳建立前海蛇口自贸区，这对于深圳进一步提升外向型经济发展水平是重要机遇。一是要加强深圳自贸区的基础配套设施建设，以实现贸易便利化与自由化为重点，扩大自贸区开放范围，让外资能够进入更多的领域；二是政府应给予外资一定的优惠政策，如采取低税率等。

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[3]明娟，张建武.外商直接投资、就业与经济增长的关系研究——以安徽省为例[J].技术经济，2008（8）.

（责任编辑：张彤彤）endprint