基于var模型的福建省净出口、fdi与经济增长关系的实证研究

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1、基于VAR模型的福建省净出口、FDI与经济增长关系的实证研究　　[摘要]采用1990—2011年福建省净出口、FDI和地区生产总值数据，运用向量自回归（VAR）模型分析福建省净出口总额、FDI与经济增长的动态相关性。通过对净出口、FDI和地区生产总值进行单位根检验、Granger因果检验、脉冲响应和方差分解，建立VAR模型。实证结果表明：福建省净出口总额、FDI与福建省经济增长存在双向的Granger因果关系，三者具有紧密的动态联系。同时，对净出口、FDI与福建省经济增长进行协整检验，发现回归结果非常显著，说明福建省出口导向型经济比较明显，得到的弹

2、性系数也符合经济理论。　　[关键词]福建省；净出口；FDI；经济增长；VAR模型　　[中图分类号]F0615[文献标识码]A[文章编号]　　2095-3283（2013）11-0025-04　　[作者简介]万建军（1990-），男，江西乐平人，硕士研究生，研究方向：西方经济理论与政策；李扬如（1988-），男，硕士研究生，研究方向：国际贸易理论和企业管理。　　一、研究背景　　经济增长是反映经济发展的一个重要指标，受投资、消费、净出口诸多因素影响。投资和对外贸易一直是经济学领域中的两个重要研究对象，也是经济增长的两大动力。投资和对外贸易存在相互联系、

3、相互制约的关系，净出口总额是衡量一国（地区）对外开放和对外经济竞争力的一个重要指标。　　《福建省国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》指出，改革开放以来，福建省经济社会发展与国际经济联系更加密切，受国外环境影响明显。福建省经济增长非常迅速，以当年价计算年平均增长率约为18%，同时福建省净出口、FDI也以极快的速度增长。受2008年国际金融危机的冲击，全球经济增速放缓，需求结构出现显著变化，各种形式的贸易保护主义抬头，使福建省经济增长面临较大压力。福建省战略新定位是构建海峡西岸经济区，充分利用区位优势，坚持实施全方位大开放战略，把握国内外市场需求新

4、变化，拓展开放空间，提高开放质量，在更高层次上融入国际经济发展，增创开放型经济新优势，提升对外开放整体水平。　　二、文献回顾　　经济增长是经济学研究的热点。目前，大多数学者基于不同的视角，研究了各种因素与经济增长的关系，得到了很多卓有成效的研究成果。可以发现当前经济学专家对FDI与经济增长、对外贸易与经济增长的关系给予了密切的关注，但研究的侧重点有所差别。多数学者的研究主要集中在经济增长的动力上，除了传统的“三驾马车”还包括制度、人力资本和人口、固定资产投资对经济增长的贡献、居民消费与经济增长的动态经济关系、消费和投资与经济增长的关系、外商对华直接

5、投资（FDI）的经济效应等。杨杰、宋马林、潘竞成（2008）通过西部面板数据分析了FDI、对外贸易与经济增长的关系，得到FDI、对外贸易是我国西部经济增长的重要引擎，三者存在长期的动态关系；王滨（2010）通过实证分析得到FDI的横向效应、前后效应都很显著，FDI促进了我国制造业全要素生产率的提高；崔校宁、李智（2003）通过分析得到FDI的经济效应使技术、管理理念等实现溢出。本文在吸收借鉴现有研究成果的基础上，研究福建省净出口、FDI与经济增长的关系。　　本文利用动态计量经济分析方法，建立福建省净出口、FDI与经济增长之间的VAR模型，并运用Gr

6、anger因果检验、脉冲响应函数和方差分解等方法来确定福建省净出口贸易、FDI与经济增长之间的动态机制，以期为福建省以及其他地区正确处理好进出口贸易、FDI与经济发展之间的关系提供有益的参考。　　三、模型设定与变量选择　　（一）模型设定　　单位根检验结果表明，在5%显著性水平下，得到LGRP、LTNE、LFDI存在单位根，故认为LGRP、LTNE、LFDI是非平稳的。对LGRP、LTNE、LFDI一次差分得到的序列在1%显著性水平下不存在单位根，故可以认为原序列的一阶差分是平稳的。所以原序列LGRP、LTNE、LFDI一阶单整，即I（1）。　　由图

7、1可以看出，LGRP、LTNE、LFDI序列的变化趋势具有很大的相似性，因此可以估计LGRP、LTNE、LFDI可能存在协整关系。　　图1LGRP、LTNE、LFDI序列　　Jonhanson协整检验是基于VAR模型的一种检验方法，可用于多变量之间的协整检验。从表2可知，对不存在协整方程的原假设，最大特征值和迹统计量大于5%显著性水平的临界值，因而拒绝原假设，对至多存在一个协整方程的原假设，最大特征值和迹统计量小于5%显著性水平的临界值，因而接受原假设，故可以认为LGRP、LTNE、LFDI序列存在一个协整方程，3个变量之间具有长期均衡关系。　　表

8、4第一列是预测期，第二列是变量LGRP各期预测值的标准差，后三列均是百分数，分别是以LGRP、LTNE和LFDI为因变量的