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服务业FDI的流入对我国服务进出口贸易的影响

作者：王洪健 王 开

来源：《经济师》2010年第07期

摘 要:关于服务业FDI(外商直接投资)与服务贸易进出口之间的关系,现有的实证分析尚无统一的结论,而且,目前对中国服务业利用FDI与服务进出口贸易相关性进行实证研究的文章较少。因此文章利用时间序列计量方法,选取了1989-2008年的相关数据,考察了中国服务业FDI流入额与服务贸易进出口之间的关系。结果表明,服务业FDI流入在长期可以解释我国服务贸易出口扩张的原因,但短期分析并不显著。同时研究发现服务业FDI的流入会导致我国服务贸易进口的增加。

关键词:服务贸易进出口 协整检验 误差修正模型 中图分类号:F752 文献标识码:A 文章编号:1004-4914(2010)07-013-02 一、引言

随着改革开放的逐步深化、我国经济结构得到调整,加之入世承诺的逐步履行,中国服务业自由化的进程加速已成为FDI增长的新亮点, 服务贸易发展态势迅猛,两者间存在某种内在联系。故对服务业FDI流入和服务贸易发展的关系做出深入分析,将对中国制定服务业开放政策,特别是调整政策,以促进服务业发展和服务业竞争力提高具有重要意义。

随着外资流入规模的扩大,理论界关于FDI的研究日益增多,目前主要集中于对东道国影响问题的研究,主要反映在研究经济增长、技术、出口与出口竞争力、劳工标准、政府政策等方面。而在服务业研究上,由于中国服务业开放整体晚于制造业,开放程度亦低于制造业,外资影响程度远远弱于制造业,涉及具体服务产业分析并不多,并且研究文献多局限于对服务业的动因、影响和启示的研究,缺乏对服务业FDI和服务贸易发展关系定量化的实证分析。因而本文试图运用20多年的中国服务贸易进出口和服务业实际利用的FDI统计数据,分析服务业FDI流入和服务贸易的关系。

二、服务业FDI与服务业进出口的实证分析 (一)数据说明

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如表1所示,近年来随着我国开放程度的加深,服务业FDI从1989年的352亿人民币增长到2008年的1433.6亿人民币,尽管每年数据略有波动,但整体上是呈现向上增长的态势。另外服务业进出口贸易也在迅速增长。 (二)模型与方法

本文采用如下形式的线性回归模型作为分析工具。考虑各变量的对数形式是因为对数形式能够平抑变量的异常波动,同时在解释系数的经济学含义时更有意义。 LN(EXst)=α1+β1LN(FDIst)+εt1(1) LN(IMst)=α2+β2LN(FDIst)+εt2(2)

其中FDIst,EXst,IMst分别表示当年流入服务业的FDI流量,我国服务业出口的流量数据,我国服务业进口的流量数据,α1、α2、β1、β2、εt1、εt2分别表示各自方程中的漂移项系数,弹性系数,随即扰动项。

首先,对方程(1)、(2)中各变量做平稳性检验,然后根据方程(1)对LN(EXst)、LN(FDIst)做协整检验分析,同时根据方程(2)对LN(IMst)、LN(FDIst)做协整检验分析,从而得出服务业直接投资FDI对我国服务业出口EX的长期均衡影响,以及我国服务业直接投资FDI对我国服务业进口IM的长期均衡影响。在协整分析的基础上,再对服务业直接投资FDI对服务业出口EX和服务业进口IM的短期影响,根据误差修正模型做短期影响分析。 (三)平稳性检验

为了避免对不稳定的时间序列数据进行回归分析而出现的伪回归,在回归之前现对模型中的FDIst,IMst,EXst等数据进行平稳性检验,检验方法为先对变量的原始数据进行单位根检验,若存在单位根,则对其进行差分,再对差分值进行检验。若差分后的数列还不平稳则对原数列进行二次差分检验,直至序列平稳为止。检验平稳性时所采用的方法为ADF(Augmented Dickey-Fuller)检验具体检验结果见表2、表3。

检验结果表明,服务贸易出口InEXst、我国服务贸易进口InIMst、我国服务贸易引进的的原始序列均为非平稳序列,不能直接进行回归分析。对上述非平稳序列的原始值变量进行一阶差分后的ADF检验表明:所有原始值为非平稳序列的变量的一阶差分序列为平稳序列,即为一阶单整序列I(1)(详见表3)。 (四)协整关系检验

如果一组同阶单整的非平稳时间序列存在一个平稳的线性组合,那么这组序列就是协整的,表示一种长期的均衡的协整关系。Engle和Granger在1987年提出了了两步检验法,也称EG两步法。

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由上节的单位根检验结果可知,InFDIst、InEXst和InIMst都是同阶单整的,本文将运用E-G两步法进行协整检验,检验三者间是否存在统计上的两两协整关系,即是否存在经济学意义上的长期均衡关系。从协整理论的思想来看,自变量和因变量之间存在协整关系就意味着因变量能被自变量的线性组合所解释,两者之间存在稳定的均衡关系,因变量不能被自变量所解释的部分构成一个残差序列,这个残差序列应该是平稳的。因此,检验一组变量(因变量和自变量)之间是否存在协整关系等价于检验回归方程的残差序列是否是一个稳定序列。通常采用ADF和PP检验来判断残差序列的稳定性。本文采用ADF检验,运用Eviews6.0的计算,得到如下的结果: LN(EXst)=-5.000+2.405LN(FDIst)+u^t(3) (-5.828)(13.226)

R2=0.902, R-=0.897, F=174.922, DW=1.431

接着对上式的估计结果进行E-G两步法协整检验。根据残差图的曲线,假设残差的单位根形式为:

u^t=ρu^t-1+εt H0ρ^=1 H1:ρ^

其中,εt是一个白噪声过程。由表4的检验结果,可知(3)式残差序列是平稳的,即InFDIst、InEXst之间存在均衡的协整关系。

LN(IMst)=-6.894+2.812LN(FDIst)+u^t(4) (-8.603) (16.558)

R2=0.935, R-=0.932, F=274.182, DW=1.706

运用如上的方法可得表5的检验结果,可知(4)式残差序列是平稳的,即InFDIst、LNIMst之间存在均衡的协整关系。 (五)误差修正模型(ECM)分析

误差修正模型(error correction model,ECM)是一种具有特定形式的计量模型,它的主要形式由Davidson、Hendry, Srba和Yeo于1978年提出的,称为DHSY模型。 △LN(EXst)=0.107+0.849△LN(FDIst)-0.153μ^t-1(5) (2.589) (2.397) (-1.268)

R2=0.289, R-=0.397, F=7.249, DW=2.773

△LN(IMst)=0.115+1.009△LN(FDIst)-0.357μ^t-1(6)