安徽省农业外商直接投资对经济增长的影响

庄道元　何文文

 摘  要：基于1996年到2020年安徽省农业相关年度数据，构建VAR模型实证考察安徽省农业外商直接投资与经济增长之间的动态关系。研究发现：（1）安徽省的农业外商直接投资与经济增长在长期内存在稳定的均衡关系；短期内，安徽省农业外商直接投资对经济增长影响不大，但是农业经济增长对外商直接投资有明显的正向效应。（2）整体上，这两者之间对彼此的增长相互有较高的贡献率。

（二）实证分析

首先，对安徽省的农业外商直接投资与经济增长进行相关性分析，确定两者存在相关关系。然后，分别采用协整检验、因果关系检验、脉冲响应函数、方差分解等方法厘清安徽省农业实际利用外商直接投资与经济增长的长短期动态联系。图1为LnFDI与LnAGDP的趋势图。如图所示，安徽省的农业外商直接投资与经济增长呈现正相关走势，说明两个变量有关联。接下来通过实证验证假设。

1．相关性分析首先，采用皮尔森相关性检验分析安徽省的外商直接投资与经济增长之间的相关性，结果如表2所示。

由上表可知，安徽省的农业实际利用外商直接投资与经济增长相关性在94%以上。因此，皮尔森相关性检验表明两个变量之间的相关性很强且互为正相关。运用OLS回归考察两个变量之间的关系，回归结果如下表3所示：

由表3回归结果可知，在1%的显著性水平下，回归系数通过了显著性检验，表明安徽省农业经济增长与农业实际外商直接投资之间存在着较强的相关性，可以进一步实证分析两者之间的长短期关系。

2．VAR模型与检验

在1980年，美国经济学家Sims把VAR模型（VAR）引入了经济学的研究范式中，该模型综合了多元线性回归模型和时间序列模型的特点，丰富了从动态角度对经济问题进行分析的思路和方法。VAR模型也通常被用来对系统中相关的时间序列和干扰项的反应进行预测，并从经济学的观点来说明冲击对选择变量的影响。因此，可以利用VAR模型来考察安徽省的农业外商直接投资与经济增长之间的动态关系。VAR（i）模型的基本形式如下：

y_t=A₁y_t-1+A₂y_t-2+…+A_iy_t-i+Bx_t+ε_t，t=1，2…n  （1）

在这些因素中，y_t是被解释变量即经济增长；x_t是解释变量即外商直接投资；A和B代表外商直接投资对经济增长的影响系数，皆为该模型的待估系数矩阵；t为样本量；i代表滞后阶数；ε为模型的随机误差项。

（1）单位根检验

在对外商直接投资与农业经济增长进行全面的分析之前，我们需要用单位根检验来确定数据的稳定性。在此选择ADF检验和PP检验进行单位根验证。表4为各控制变量时间序列数据的平稳性检验结果。

根据表4显示的单位根检验结果可知，安徽省农业经济增长指标和农业外商直接投资变化在进行一阶差分后，两个变量均通过了1%的ADF显著性检验和PP显著性检验。因此，两个变量序列都为一阶单整序列，可以进行更深入的实证分析。

（2）VAR滞后阶数的确定

构建VAR模型除了需要确定各变量的平稳性，还应该确定最优滞后期，它能够影响模型的稳健性和整体分析结果等方面。一般情况下，太小的滞后期可能会导致残差自相关，而滞后期越大，各变量的动态关系特征越会清楚的显示出来。同时也会造成自由度的降低，从而影响模型估计的最终效果，因此需要确定最优的滞后期数。在此选取了LR、FPE、AIC、SC、HQ五个检验统计指标确定VAR模型的最优滞后期，并且根据最小信息准则来选定模型的最优滞后期数。Eviews10.0运行结果显示，LR、FPE、AIC、SC和HQ 5個评价准则有四个指标的最小值都在滞后6期，所以，建立VAR（6）模型是比较合理的。并且，VAR（6）模型下的R^2及调整后的R^2都在98%以上，说明该模型的整体拟合度非常好。同时，选用AR根图示法来对VAR（6）模型进行稳健性检验，结果如图2所示。

从图2可以看出，VAR（6）模型特征根都在单位圆内，即特征根都小于1。这说明上面建立的VAR（6）模型通过了稳健性检验并且最优滞后期的选择也是合理的，因此可以进一步地分析两者之间的动态关联。

3．实证分析

（1）脉冲响应分析

脉冲响应分析能够很好地考察模型内生变量对来自系统内部或外部的标准差大小的冲击所表现出来的对当期值及未来值所产生的动态影响，以及系统间各变量之间相互冲击的影响。任何一个扰动都会通过模型冲击影响到自身及其他所有变量。因此，运用脉冲响应分析来考察安徽省的农业外商直接投资与经济增长的动态结构关系。图3是外商直接投资对经济增长的脉冲响应图。

从图3可以看出，农业外商直接投资对经济增长数据冲击后，在第2期达到最大冲击点。之后虽

然略有上升但是在第7期之后开始显现负向响应，对经济增长的脉冲效果并不明显。这主要与农业的行业性质相关，农业前期投入大、投入周期长，在一开始外资的进入会刺激行业内上下游企业的经济效益但是农业本身的收益并不明显。对农业的投资需要一段时间才能看见收益，整体上外商直接投资对经济还是以正向响应为主。

图4显示的是经济增长指标对外商直接投资的脉冲响应。前2期有一个陡降，在第2期跌至谷底，然后马上上升，并在后期一直表现正向的响应。这说明，经济增长对外商直接投资的影响一开始不明显甚至是反向的，短暂的负向响应后马上会有明显的正向影响，经济的增长会吸引外商的直接投资。这与经济的滞后效应有关：经济的增长在一开始没有影响到外商投资领域，经济的增长首先会促使国内投资的增加，国内市场扩大，随后慢慢传导到外商领域，经济增长开始吸引外商的投资。

总体而言，外商投资对安徽省的农业经济有正向作用，但是农业经济的增长对外商投资的影响更大。

（2）方差分解

脉冲响应分析了外商直接投资和经济增长变化的冲击对自身及其他变量的的作用，而方差分解则进一步分解了这种冲击对模型内各变量的贡献率。表5为各变量脉冲响应的方差分解结果。

表5从左至右依次是各变量对农业经济增长和外商直接投资的贡献率。先看对经济增长的分解：对于经济增长指标，自身对农业经济的贡献率最大；农业外商投资总体的贡献率是不断上升的，中间略有起伏，但不影响整体的正向贡献率。考虑到农业的特性，外商直接投资在前期对经济的增长不明显，当投入了一段时间后，开始显现经济效益。

再来看对农业外商直接投资的方差分解结果：当期农业经济增长对外商实际直接投资的贡献率为4.56%，贡献较小。但在第2期就上升到55.2%后期略微下降波动，总体贡献率仍然可观。经济增长对外商直接投资的吸引力是逐渐扩大的，经济一开始对外商直接投资吸引力不显著，随着外商投资的积累，农业上下游企业开始发展，前期投入达到一定程度后，农产业开始提高效率，进而对资金的吸收能力加强，带动了经济增长。外商直接投资通过技

术溢出效应等能够带动东道国的技术发展，并由此推动东道国的经济，它可以从根本上提高当地企业的技术水平，进而带动产出和增长，这也是外商直接投资促进经济增长的关键所在。而从对外商直接投资的分解结果可以看出，经济增长对外商直接投资的贡献更大。

综上所述，安徽省农业经济增长对外商的直接投资有较高的贡献率，同时，外商直接投资对农业经济增长的贡献率前期不明显，后期贡献率增大。

（3）格兰杰因果检验

格兰杰因果检验在计量经济学上可以用于变量之间的预测，本文利用格兰杰因果检验以分析各变量之间的相互预测关系。在建立VAR（6）的基础上，各变量之间的格兰杰因果检验结果如下表6所示：

由表6可知，经济增长对外商直接投资的预测作用更明显，而外商直接投资短期内不能预测经济增长。这并不能说明外商直接投资不能推动经济增长。相反，这是符合农业发展性质的。农业前期投入大、收益慢并且风险也大，易受自然灾害影响，前期投入稳定后才开始显现经济效益，并且农业的收益较低。因此，外商直接投资在短期内很难在农业上产生经济效益。但是长期来看，外商直接投资依然是农业经济增长的重要驱动力，没有前期的投入农业无法持续发展。我国改革开放的深入推动了外资的不断涌入，而外资的资金效应和技术溢出效应又带动农业相关联产业的发展，从而助力经济的发展。农业的高质量发展离不开投资，需要持续重视外资对行业的影响力。

（4）协整检验

进一步地采用Johansen协整检验方法对安徽省的农业外商直接投资与经济增长之间是否存在长期均衡关系进行实证分析。结果如下表表7所示：

由表7可知，在初始假定为不存在协整关系的情况下，5%显著性水平下对应的p值（伴随性检验）小于0.05，则拒绝原假设，认为该模型中的两个变量之间具有某种协整关系。即安徽省的农业外商直接投资与经济增长之间存在长期稳定关系。

（5）向量误差修正模型

上文实证部分运用Johansen协整检验考察了安徽省的农业外商直接投资与经济增长的长期动态关联，对于两个变量之间的短期动态关系也通过脉冲响应分析和方差分解进行了详细的分析。但是，变量之间的长短期动态关系均为独立的实证分析，并没有将长短期的动态关系结合起来考察。因此，引入向量误差修正模型进行补充和完善是研究变量之间动态关系的重要方法。这里主要用于研究短期内发生的与长期均衡趋势偏離的现象，以及对其进行调整和修正，并显示出调整和修正的方向及幅度大小：若模型中的校正因子是负值，则将于下一期进行逆向校正，并对偏差趋势进行修正，若该模型的误差校正项系数为正，则该模型的偏差值将逐渐增大。根据Eviews10.0的输出结果，安徽省的外商直接投资与经济增长的向量误差模型公式为：

ΔLn_t=0.076632_?1+0.04152?n_?1+

0.943557?n_?2?0.078867?n_?3?0.173327?n_?4+0.358770?n_?5?0.119701?n_?1?0.030416?n_?2+ （2）

0.118008?n_?3?0.055405?n_?4?

0.044982?n_?5+0.033513 +

0.225177?n_?1+ 0.316479?n_?2+

[8]李玉梅，桑百川.中国外商投资企业营商环境评估与改善路径[J].国际经济评论，2018（5）：49-60.