就业与FDI直接投资对经济增长的影响的实证研究基于VAR模型.docx

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就业与FDI直接投资对经济增长的影响的实证研究基于VAR模型

 

海南大学

课程论文

 

《计量经济学》

 

题目:

就业与FDI直接投资对经济增长的

影响的实证研究——基于VAR模型

姓名:

XX

学院:

经济与管理学院

系别:

国际经济与贸易

专业:

国际经济与贸易

完成日期:

2017年12月25日

 

摘要

摘要:

FDI对中国经济的影响表现在增长和就业两个方面,在全球经济危机及中国经济增速放缓的背景之下,FDI的数量依然十分重要,保持稳定的外资进入仍然是政策追求目标。

本文根据我国1991-2015年的时间序列数据,引入就业变量,通过构建VAR模型对FDI、经济增长以及就业这三个变量进行动态计量分析。

研究结果表明:

FDI对我国经济增长和就业具有明显的促进作用,我国经济长对FDI的流入具有积极影响,但呈现波动态势。

FDI和其所带来的经济增长之间存在双向、动态的因果关系,同时FDI带来了就业的增加,这和经济增长之间也存在互动的促进关系。

FDI在长期和深层次上带来的研发、技术溢出、竞争和示范效应等方面的影响对中国经济的转型和升级十分关键,对经济结构调整、外资流入以及就业政策进行协调、系统的考量,制定符合科学发展的外资策略,沿海地区更应给出科学、有效的政策以吸引高新技术跨国公司及其研发设计等价值链高端的投资。

关键词:

FDI;经济增长;就业;VAR模型

 

目录

摘要1

一、引言3

二、实证检验3

(一)指标的选取3

(二)数据来源4

(三)VAR模型的构建4

1.ADF单位根检验4

2.脉冲响应函数分析6

3.方差分解模型分析7

四、结论与政策建议9

(一)实证研究结论及建议9

(二)当前政策的着力点11

致谢12

参考文献13

附件14

一、引言

联合国贸易和发展组织(UNTAD)最新的世界投资前景年度调查报告显示中国是对FDI最具吸引力的经济体。

但同时该组织发布的《2012年世界投资报告》也指出,2011年中国FDI流入增速放缓且低于全球水平和发展中国家整体水平,当前世界经济的困难和不确定性为中国吸引外资带来很大挑战。

该报告还显示,中国吸引FDI的结构开始向服务业倾斜,流入制造业的FDI在减缓,流入服务领域(房地产、贸易和商业服务等)的FDI在增加,并首次超过了制造业。

同时,效率导向型的吸收外资在减少,劳动密集型的外资在向东南亚转移,因为东南亚低要素价格对外资的吸引力在上升。

作为一个重要的经济变量,FDI已经成为世界经济影响我国经济最为重要的渠道之一,但其最直接的影响客体便是对我国的经济增长和就业水平。

本文力图对FDI与经济增长和就业间作用关系进行实证分析,并结合当前外资形势对我国的外资政策进行研究,这对于改善我国的投资环境,通过外资施加有益的影响以转变经济增长方式,推动我国经济健康持续发展具有十分重要的现实意义。

 

二、实证检验

(一)指标的选取

考虑到我国外商直接投资在第一产业中所占的比重非常小,在此经济增长指标Y仅表示第二、三产业的总值,X1仅表示第二、三产业的就业人数。

如果不加区分地笼统地选取GDP和我国三大产业就业总人数,很可能会低估FDI对我国经济增长和就业的作用效果。

(二)数据来源

本文所使用的数据为1991-2015年间的年度数据,数据全部来源于《中国统计局》

(三)VAR模型的构建

1.ADF单位根检验

在进行计量分析时,采用它们的对数形式来考察。

因为采用它们的对数形式可以消除可能存在的异方差。

对以上三个指标进行自然对数处理,分别记为LX1(就业人数)、LX2(FDI)和LY(经济增长)。

由于VAR模型的运用要求系统中的变量具有平稳性,因此,我们首先要对所研究问题的相关数据进行单位根检验,以检验其平稳性。

下面本文利用ADF检验方法分别对LX1、LX2和LY进行单位根检验,具体结果见表1ADF单位根检验结果

表1ADF单位根检验结果

ADF值

模型类型

5%临界值

10%临界值

结果

变量

-5.368111

含常数项和趋势项

-3.62203

-3.248592

平稳

LX2

-4.792243

含常数项和趋势项

-3.67362

-3.277364

平稳

LY

-4.25176

含常数项和趋势项

-3.64496

-3.261452

平稳

从表1结果可以看出,指标LX1、LX2和LY的时间序列都是平稳,因此,本部分内容分析将采用LX1、LX2和DLY的数据来建立VAR模型。

VAR模型回归估计结果如下:

lnx1=1.184174lnx1(-1)-0.687489lnx1(-2)+0.018063lnx2(-1)-0.023503lnx2(-2)+0.042896lny(-1)+0.063830lny(-2)+4.139194

lnx2=4.756268lnx1(-1)-2.678024lnx1(-2)+0.162371lnx2(-1)-0.140671lnx2(-2)+0.441621lny(-1)-0.479872lny(-2)-6.203328

lny=-0.332826lnx1(-1)-0.759287lnx1(-2)+0.017020lnx2(-1)-0.158831lnx2(-2)+1.193787lny(-1)+0.079825lny(-2)+10.59587

下面需要对估计出的模型进行稳定性检验,因为如果模型不稳定,某些结果将不是有效的(如脉冲响应函数的标准误差)。

在此本文利用AR根进行检验,即如果估计的VAR模型所有根模的倒数小于1,即位于单位圆内,则其是稳定的。

下面给出单位根图形表示的结果见图1。

从图01可以直观地看出,所有的单位根都落于单位根圆内,因此所设定的模型是稳定的,表明选取的三个变量之间存在长期稳定关系,可以进一步进行分析。

下面我们利用脉冲响应函数和方差分解对这三者之间的相互作用关系进行分析。

图01

2.脉冲响应函数分析

图02

从图02来看,当在本期给FDI一个正冲击后,经济增长在短期内会呈现上下波动,并在第二期达到正向最大之后逐渐收敛。

这表明在短期内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,但长期这种带动作用将会越来越弱,并在第六期达到最大的负影响,之后持续上升。

这表明,FDI的一个正冲击对经济短期内影响较大,呈现一定的波动性,总体来说,FDI对经济增长具有正向带动作用。

图03

从图03来看,当给本期FDI一个持续的正向冲击后,我国二、三产业就业人数在短期有一定的上升波动,在第三期达到最大正响应后逐渐收敛。

由于FDI进入的方式、目的、行业等方面的不同,在短期内可能会存在一些结构性的问题,对就业会产生负面影响,但是从长期看来FDI的增加带动了我国的就业人数的增长。

图04

从图04来看,当给本期经济增长一个正向冲击后,FDI会呈现上下波动,这表明经济增长并不一定必然带动FDI的增加。

影响FDI流入和增长的因素比较复杂,既有宏观方面的,又包括微观方面的,比如经济、政治、外交环境因素、汇率波动、生产成本变化、市场环境变化等,这些因素交互作用都会对FDI产生不同程度的影响。

3.方差分解模型分析

脉冲响应函数描述了VAR模型中一个内生变量的冲击给其它内生变量所带来的影响,而要分析每一个结构冲击对内生变量变化的贡献度,并评价不同结构冲击的重要性,则需建立预测方差分解模型。

方差分解实质上是一个信息计算过程,它将系统的预测均方差分解为系统中各变量冲击所作的贡献。

方差分解可以描述冲击在FDI、就业人数与经济增长的动态变化中的相对重要性。

我们基于上面所得出VAR模型进行了方差分解,分解结果见表2

 

表2

方差分解模型分析

时期

就业人数方差分解

FDI方差分解

经济增长方差分解

预测标准误差

LNX1

(%)

LNX2

(%)

LNY

(%)

预测标准误差

LNX1

(%)

LNX2

(%)

LNY

(%)

预测标准误差

LNX1

(%)

LNX2

(%)

LNY

(%)

1

0.007415

100.0000

0.000000

0.000000

0.092566

3.859480

96.14052

0.000000

0.036111

6.334942

14.85965

78.80541

2

0.012334

95.46890

3.288127

1.242971

0.104828

19.24296

78.93328

1.823762

0.056337

4.982875

16.49839

78.51873

3

0.015655

81.84534

4.715332

13.43933

0.109315

24.78219

72.64321

2.574607

0.074459

2.852854

10.59567

86.55148

4

0.018905

57.69523

5.055542

37.24923

0.112322

23.64217

68.82407

7.533765

0.094171

4.334704

6.924798

88.74050

5

0.023679

39.01227

3.869558

57.11817

0.119698

23.25662

60.67078

16.07260

0.116038

9.069215

4.655370

86.27541

6

0.029588

33.18669

2.610654

64.20265

0.130667

25.67999

50.93686

23.38315

0.136775

14.00770

3.381438

82.61086

7

0.035208

33.54902

1.849136

64.60184

0.140468

28.82186

44.07924

27.09891

0.153661

17.55294

2.682347

79.76471

8

0.039477

35.00138

1.476751

63.52186

0.146604

30.97322

40.50390

28.52287

0.165774

19.51216

2.304688

78.18315

9

0.042127

35.80831

1.311770

62.87992

0.149224

31.84226

39.13239

29.02535

0.173780

20.21998

2.097222

77.68280

10

0.043499

35.78418

1.238198

62.97762

0.149868

31.92470

38.80917

29.26612

0.179077

20.16237

1.977287

77.86034

表2的第一列是预测期,LNX1列、LNX2列和LNY列分别表示以LNX1列、LNX2列和LNY列为因变量的方程新息对各期预测误差的贡献度,每行结果相加是100%。

由表2可以看出,FDI的波动在第一期只受自身波动的影响,经济增长和就业水平对FDI波动的冲击(即对预测误差的贡献度)在第二期才显现出来,且这种冲击相对于其FDI自身的影响非常微弱,此后呈现逐步增强态势。

但从第七期开始,冲击影响趋于稳定,稳定在左右。

表明经济增长和就业波动冲击对FDI的影响非常微弱。

究其原因,应是由于影响FDI的宏微观不确定性因素较多,而我国经济增长和就业对FDI的影响程度有限。

而经济增长从第一期起就受到自身波动和FDI的波动冲击的影响,受自身波动的影响在第一期相对强些,在第二至三期逐渐减弱,受FDI的影响逐渐增强。

这也表明FDI对我国经济增长具有一定的滞后效应,这与前面得出的结论一致。

但从第五期开始趋于稳定,稳定在左右,相对影响程度比较强,表明目前FDI对我国经济增长仍具有较强的带动作用。

就业人数方面,就业从第一期就受到自身波动和GDP、FDI波动冲击的影响,在第一期受自身波动冲击较大。

这可能与我国人力资本要素结构有直接关系,即在短时间内不太可能有较大的改善。

但是随着时间的延续,本期的就业人数对以后各期就业的影响会减弱。

在第一期,FDI波动的冲击对就业的影响较小,为,这是因为FDI在时间上有一定的滞后性。

FDI波动冲击的影响作用逐渐增大,在第五期达到最大。

随着时间的延续,影响程度又逐渐减小。

但基本稳定在左右。

这也说明,FDI是对我国就业有着重要的影响。

四、结论与政策建议

(一)实证研究结论及建议

基于对外开放政策实施以来我国经济发展数据的实证分析,结论如下:

1.FDI对我国经济增长具有明显的促进作用,保证FDI“增量”十分关键。

数据分析得知,在短期内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;在长期,这种带动作用则呈现出越来越弱的态势。

这说明改革开放以来我们引进外资以促进经济增长的政策是十分有效的,要继续坚定地扩大开放,使我国在更宽广、更深刻的领域融入世界经济。

从方差分解分析中我们得知,目前FDI对我国经济增长仍具有较强的带动作用,我国相关政府部门应该努力抓住发展机遇,进一步采取有力措施,科学利用外资,使其在我国继续充分发挥对宏观经济增长的促进作用。

长期来看,一国经济持续增长的动力来自于该国的技术创新、人力资本的提升、产业结构的调整、以及制度变迁的品质,但充分利用引进FDI对我国经济增长的滞后效应、一定程度上保证FDI“增量”依然至关重要。

2.我国经济增长对FDI流入的影响呈现波动态势,但整体仍是积极的影响,要继续优化制度和政策环境。

研究发现,经济增长对FDI的冲击会呈现上下波动的态势,这是由于FDI流入和增长的因素除了长期的经济增长趋势外,还包括短期内宏观经济和政治环境、汇率波动、生产成本、市场波动等。

但是,中国消费市场日益扩大、投资的制度和法律环境也日渐成熟稳定,作为新兴经济体的领头羊,其吸引外资的优势依然巨大。

联合国贸易和发展组织(UNTAD)最新的世界投资前景年度调查报告显示中国是对FDI最具吸引力的经济体更是证明了这一点。

因此,努力--112《国际贸易问题》2013年第4期国际投资与跨国经营维护宏观经济、金融环境的稳定,继续按照世界贸易组织等国际规则对涉及FDI的国内法律、法规进行规范化清理,努力创造有利于外资经营的软、硬投资环境,才能更好地留住优质的FDI。

3.FDI对我国就业在总体上有着积极的促进作用,要侧重挑选具有产业关联效应的外商投资。

从长期看,FDI就业的创造效应会带动我国的就业人数的增加,但在短期内可能会存在一些结构性的问题,这也会对就业产生负面影响。

在我国,早期的FDI大多进入了劳动密集型的产业,创造了大批的就业机会。

但外资对国内投资的挤出效应以及对劳动生产率水平的提高则又压缩了就业岗位的数量,对就业产生的负面影响。

但长远看来,FDI来华投资办厂依然是在增加就业机会的,尤其对第二产业就业有正向促进作用。

在努力吸引外资的同时,也要依据具体地区的特点科学选择“高品质”的FDI,发挥FDI的进入对该地区的产业关联效应,从而扩大就业人数、提高劳动力的素质。

(二)当前政策的着力点

实证研究发现,FDI和其所带来的经济增长之间存在双向、动态的因果关系,同时FDI带来了就业的增加,这和经济增长之间也存在互动的促进关系。

因而,在努力扩大FDI对经济增长、就业增加积极影响的同时,配合我国经济结构调整,必须考虑科学发挥FDI对我国就业结构升级、产业发展升级的促进作用。

另一方面,当前全球金融危机愈演愈烈,我国的外需市场乏力,国内经济受其影响下滑态势明显。

更有分析认为,由于我国劳动力成本上升和美国制造业回流,外资撤离将成为大趋势。

在这种经济形势下,要对经济结构、FDI政策、就业政策进行协调、系统、综合的考量,制定符合科学发展的外资政策。

本文认为,可以考虑以下两个政策着力点:

1.继续加大中西部地区的开放力度,优化投资环境,加大招商引资力度,吸引FDI转移到中西部地区,保证外资继续在增量上对中西部地区经济发展和就业数量的推动作用。

2.给出优惠、科学的政策吸引高新技术跨国公司进入沿海地区,鼓励其加大研发设计等价值链高端的投资。

这样,在促进沿海地区工业转型升级和服务业发展的同时,也可以提升该地区的劳动力素质、全面提高就业水平。

致谢

在本次论文设计过程中,我的室友对该论文从选题,构思到最后定稿的各个环节给予细心指引与教导,使我得以最终完成课程论文。

在学习中,张应武老师通过教导我计量经济学的知识,才让我拥有完成这篇内容的基础,老师严谨的治学态度、丰富渊博的知识、敏锐的学术思维、精益求精的工作态度以及侮人不倦的师者风范是我终生学习的楷模,老师高深精湛的造诣与严谨求实的治学精神,将永远激励着我。

这三年的论文写作中还得到众多老师的关心支持和帮忙。

在此,谨向老师们致以衷心的感谢和崇高的敬意。

最后,我要向百忙之中抽时间对本文进行审阅,评议老师表示感谢。

参考文献

[1]吴振球,王振,张传杰.我国国际服务贸易与经济增长关系的实证研究——基于VAR模型的分析[J].宏观经济研究,2013(04):

72-78.

[2]马轶群,史安娜.金融发展对中国经济增长质量的影响研究——基于VAR模型的实证分析[J].国际金融研究,2012(11):

30-39.

[3]张华友.重庆金融发展和城乡居民消费差距关联的实证分析[J].特区经济,2012(05):

182-185.

[4]王华.基于VAR模型的广州经济增长的影响因素分析[J].特区经济,2011(05):

38-39.

[5]陈迅,张艳云.中国城镇居民收入与人力资本投资相互关系的实证研究[J].软科学,2008(03):

33-36+48.

 

附件

二、三产业就业人数(万人)

经济增长(亿元)

FDI(万美元)

1990年

25835

18667

1155400

1991年

26393

21781

1920300

1992年

27453

26923

3896000

1993年

29128

35333

4321300

1994年

30827

48174

4813300

1995年

32535

57265

5480500

1996年

34130

68452

6440800

1997年

34980

79715

5855700

1998年

35460

85195.5

5265900

1999年

35626

90564.4

5935600

2000年

36042.5

100280.1

4967200

2001年

36398.5

110863.1

5501100

2002年

36640

121717.4

5614000

2003年

37531.6

137422

6407200

2004年

39434.2

161840.2

6380500

2005年

41205.1

187318.9

6707600

2006年

43037.4

219438.5

7833900

2007年

44590

270232.3

9525300

2008年

45640.7

319515.5

9180400

2009年

46937.5

349081.4

10882100

2010年

48174.5

413030.3

11769800

2011年

49826

489300.6

11329400

2012年

50931

540367.4

11872100

2013年

52806

595244.4

11970500

2014年

54463

643974

12626700

2015年

55532

689052.1

12626700

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