基于VAR模型的安徽省FDI与经济增长关系的实证分析

陈亚兰

[摘要]选取安徽省1985—2015年外商直接投资（FDI）和地区国内生产总值（GDP）数据，建立VAR模型。实证分析安徽省FDI和GDP之间的因果关系、相互间影响及相互作用大小。可得安徽省FDI与GDP具有单向格兰杰因果关系，即FDI正向推动GDP增长，但GDP不能刺激FDI的引入。

[关键词]FDI；GDP；VAR模型；因果检验

1引言

在全球经济飞速发展的现在，国与国、地区与地区间生产交换越来越多，任何一国发展均离不开世界经济体系支撑。当然，安徽省作为中国中部地区欠发达省份，其经济发展更离不开FDI。改革开放后，安徽省引进FDI逐年增加，至2014年引进FDI总额为669.748亿元。虽每年引进FDI数量增加、总量积累，但与其他发达省份比有很大差距。为缩小与发达省份经济差距，在经济新常态下准确制定针对FDI的政策，本文利用1985—2015年安徽省经济运行中的实际数据对FDI和经济增长关系作详细和全面的研究。

2FDI与经济增长关系研究综述

2.1FDI与经济增长关系理论综述

引进FDI与促进经济增长的代表性理论是双缺口理论。该模型从总供给—总需求角度出发，在总供给情况下国民收入核算公式为：Y=C+S+T+M，其中C为国内消费、S为国内储蓄、T为税收、M为进口。国民经济均衡发展时，总供给等于总需求，即Y=C+S+T+M=C+I+G+X。假定政府支出和税收相等，即财政达到均衡，既无盈余也无赤字，这样均衡只取决于储蓄缺口I-S和外汇缺口M-X。在没有外资流入时，只有通过减少进口与投资和增加出口与储蓄可弥补缺口，才能达到经济均衡状态。在引入FDI时，并不会抑制国内投资，反而还可以增加进口所需的外汇，从而消除储蓄缺口和外汇缺口的影响，促进经济的增长。

2.2FDI与经济增长关系实证综述

微观上：Romeo和Mansfield（1980）、Hadded（1993）、Geminds（1977）和Aitken（1999）均从跨国公司角度对不同国家FDI与经济增长关系进行实证分析，得到结果：外国公司对东道国公司不存在或不明显存在正向技术溢出效应，即引进FDI并不能明显促进经济增长。

宏观上，主要有：一是FDI促进东道国经济增长作用明显；二是FDI促进作用不明显或受其他因素影响，甚至产生负效应。N.Fazeghn（2002）对俄罗斯的FDI进行实证分析：短期内FDI对俄罗斯经济增长起到明显促进作用，但长期FDI将会导致效率低下行业逐步集中，严重制约经济可持续发展。昌莲（2007）对中国经济增长、FDI和人力资本之间互动关系进行实证研究得出，FDI和经济增长之间不存在长期协整关系，FDI对经济增长促进作用不明显。

3安徽省FDI与经济增长分析

3.1安徽省经济增长现状分析

经济增长一般用GDP表示。1985—2015年安徽省GDP不断增长，从1985年331.3亿元增长到2015年22005.6亿元，翻了66.4倍，年平均增长率为15.45%。改革开放初期，安徽省GDP增速较快，总量较低，随后几年GDP得到大幅提升，后受亚洲金融危机影响，增速骤降。进入21世纪后，安徽省经济增速明显在中部崛起战略影响下有了新突破。但近年，安徽省经济进入缓慢发展期，与全国平均水平或发达省份相比，安徽省经济总量依然偏低。

3.2安徽省利用FDI现状分析

改革开放后，安徽省初期引进FDI步伐较慢，1985年引入FDI仅为0.048亿元。随后引入FDI的步伐不断加快，至2014年引进FDI总额669.748亿元，年平均增长率达70.9%，为安徽经济发展中的资本补充和技术升级做出了巨大贡献。2000—2014年期间，安徽共引进FDI 3817.882亿元。期间，政府引进FDI策略发生变化，即求质更抓量，重视外资利用效率，FDI“质和量”同步提高极大地促进了安徽省经济的发展。

3.3安徽省FDI与经济增长同步性分析

FDI增长率在最初的几年间变化幅度很大，与GDP增长率变化情况存在较大差异，但后期FDI增长率曲线初步向GDP增长率曲线靠拢，这暗示FDI对安徽省经济增长短期内促进作用不大，长期内可能存在促进作用。

4安徽省FDI与经济增长关系的实证分析

4.1理论模型与指标数据的说明

（1）向量自回归（VAR）模型

向量自回归（VAR）模型，1980年由克里斯托弗·西姆斯（Christopher Sims）提出。该模型是一种不严格依据经济理论的计量分析模型，用模型中所有当期变量对所有变量的若干滞后变量进行回归，主要分析各内生变量受其自身滞后值和其他变量滞后值的影响，从而揭示各变量之间的动态关系。

（2）数据来源

本文研究样本为1985—2015年安徽省GDP与FDI年度序列数据。数据均来自历年《安徽省统计年鉴》。GDP和FDI单位均为亿元人民币。为使数据更为平稳并消除可能存在的异方差，对其取对数，分别记为LGDP、LFDI。

4.2安徽省GDP与FDI互动关系分析

4.2.1建立VAR模型

利用Eviews7.2软件，首先构造滞后阶数为3的VAR模型，然后用滞后长度准则（AIC准则、SC准则和LR准则）来确定滞后期为多少阶最合理。经过反复测试确定滞后阶数为3的VAR模型较为合理，如表1所示。由此可建立变量VAR（3）模型，具体参数估计结果见式（1）和式（2），模型具有较强解释力。

4.2.2安徽省FDI与GDP之间因果关系判断

首先，为防止伪回归产生，在进行协整之前，必须检验序列的平稳性。这里选取ADF检验法。具体检验结果见表2。可以看出，一阶差分序列是平稳序列，因此确定LGDP、LFDI序列具有一阶差分平稳性，即I（1）过程。

其次，采用Engle-Grange法进行协整检验。在前文建立的VAR模型的基础上进行协整检验，选取滞后阶数为3。协整检验结果见表3，检验在10%显著水平下被通过，协整检验结果表明安徽省经济增长与FDI之间存在协整关系。

最后，进行Granger因果检验。结果见表4。

由表4可知，安徽省FDI与GDP间存在单向Granger因果关系，FDI是GDP增长的Granger成因，但GDP不是FDI增长的Granger成因。

分析得，安徽省FDI与GDP增长有显著关系，FDI可为安徽带来发展急需的资金和技术，促进安徽省的产业升级和技术进步，带动地方就业，提高安徽省生活水平。但安徽GDP增长对FDI促进作用不明显，说明安徽对FDI吸引力不大。目前，集聚效应是影响FDI区位选择的重要因素，而安徽基础设施建设较为薄弱，与外资来源地相距较远，且经济发展水平比较落后，地区GDP占全国比重较低，所以长期以来流入安徽FDI数量与沿海开放地区形成了较大差距。

4.3安徽经济增长与FDI间动态关系分析

现借助方差分解对FDI和GDP的动态关系进行考察。对LFDI的方差分解来看，LFDI的整体波动幅度不是很大，其变动在3期以后趋于稳定，其中90%是由其自身惯性导致，滞后期较短，说明FDI自身解释能力较强；GDP冲击对FDI贡献度约为10%。从FDI影响呈现逐步增大的趋势，在10期时，GDP自身冲击贡献度约为10%，FDI冲击贡献度约为90%。

5结论与政策建议

借助VAR模型分析FDI与GDP的动态关系，本文得出如下结论：安徽省FDI与GDP具有单向的格兰杰因果关系。FDI对GDP的增长具有正向的推动作用，但是GDP增长对FDI的增长并没有明显的推动作用。动态分析进一步揭示安徽省FDI对GDP的独特影响，随着时间的推移，前期的FDI对GDP增长的作用加强。这种现象说明安徽省不能仅把精力放在吸引FDI上，还需加大对来皖外资管理，这对GDP增长促进作用比引进新FDI更大，且相对容易实施。

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