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dnf剑宗吧:國際產業轉移對中國少數民族地區產業結構的影響

dnf2019五一套多买多送 www.rduzo.icu 2012/1/30 19:45:00 來源:《小柯論文網》

?。壅?nbsp;要] 本文用我國少數民族地區1985-2005年的數據,研究了民族地區第二產業比例與民族地區國外直接投資和對外貿易之間的關系。研究結果表明民族地區國外直接投資和對外貿易對第二產業比例有顯著的影響,而且,國外直接投資和對外貿易是民族地區第二產業比例的單向Granger原因。
  [關鍵詞] 國際產業轉移 產業結構 民族地區 Granger檢驗
  
  一、前言
  隨著經濟全球化的發展,世界各國產業之間的聯系日益密切,共同構成了世界經濟產業結構系統。在這個大系統中,一國產業結構的變化、升級都不是獨立進行的,都要和世界上其他國家的產業結構變化相聯系。根據李嘉圖的比較優勢和俄林的要素稟賦理論,隨著國際貿易發展到一定階段,在比較利益的驅動下,會發生產業國際間的轉移。Balassa(1981)的階梯比較優勢論進一步認為,隨著經濟發展一國的比較優勢會發生變化。所以,國際產業轉移是一個不斷進行的過程,在這個過程中,經濟較發達國家逐漸將某些產業轉移到經濟不發達的國家,雙方的產業結構因此都會發生變化。
  國際產業轉移可以采取兩種不同的方式:一種是以國際貿易方式實現國際分工和國際產業轉移;另一種方式是采取國際直接投資的方式,在東道國內移植、輸入生產要素。已有的關于國際產業轉移對我國產業結構影響的經驗研究主要是分別從國外直接投資和對外貿易兩個角度來考察的,如劉宇(2007)和吳進紅(2005)等人的研究,沒有將國外直接投資和對外貿易結合起來考察對產業結構的影響,也沒有將少數民族地區作為一個整體來考察。本文的目的是從經驗分析的角度來研究民族地區國外直接投資、對外貿易對民族地區產業結構的影響。本文認為國外直接投資和對外貿易都是國際產業轉移的重要工具,考察對產業結構的影響不能分割開來,而應都作為解釋變量進行分析,只有這樣,才能更準確地分析兩者對產業結構的影響,否則容易出現解釋變量和隨機誤差項相關,導致估計量是有偏誤且不一致的。由于民族地區尚處在工業化之中,因此本文以民族地區第二產業為研究對象。全文安排如下,第二部分說明所使用的計量模型和數據來源,第三部分是對計量模型的估計和檢驗,最后給出本文的結論。
  二、計量模型和數據來源
  一個國家或地區產業結構的變動取決于很多因素,除了本文要分析的國外直接投資和對外貿易外,還包括國家和地方的產業政策、商業環境、中央政府和地方政府的經濟管理能力等等。所以首先考慮下面的模型:
  SIRt=a0+b11nFDIt+b2INFt+ut (1)
  其中SIR表示民族地區第二產業占GDP的比例;FDI表示民族地區獲得的國外直接投資,用外商直接投資總額來衡量;FT表示民族地區的對外貿易,用進出口總額來衡量;u表示剛提及的但模型省略的對民族地區產業結構施加影響的其他因素。為了消除異方差,同時也便于對回歸系數進行解釋,對變量作對數變換,用符號ln表示,其中民族地區第二產業比例SIR由于已經是百分比,無需進行對數轉換。解釋變量前的系數bj表示半彈性的含義。
  受到數據收集的限制,本文所指的民族地區是指內蒙古、廣西、貴州、云南、青海、寧夏和新疆7個?。ㄗ災吻?。民族地區FDI和FT的數據取自歷年民族地區各?。ㄗ災吻鍛臣頗曇凡⒓幼芮蟮?,然后根據美元的通脹率轉換成1985年不變價的實際值,而美元通脹率數據來自歷年的《國際統計年鑒》中美國消費價格指數(CPI)。民族地區SIR的數據首先根據民族地區歷年《統計年鑒》中第二產業增加值指數將第二產業增加值統一換算成1978年不變價的實際值,然后加總求得民族地區總的第二產業實際增加值,同樣的方法可以求得民族地區總的GDP實際值,除第二產業實際增加值就可以得到第二產業比例SIR。由于民族地區國外直接投資和對外貿易的數據大多是從1985年開始記錄的,所以本文分析的數據時間段是1985年~2005年。
  注:對數值可以直觀地看出變量的變化率,其斜率表示增長率。
  各變量隨時間變化的趨勢見圖。第二產業比例存在明顯的上升趨勢,說明民族地區仍處于工業化進程當中。民族地區進出口總額從也呈現明顯的上升態勢。民族地區國外直接投資也具有較為明顯的上升趨勢,但存在較大波動。我國在對外開放之初,僅沿海地區被列為開放地區,并享受優惠政策,直到1992年,對國外直接投資的優惠政策才擴展到內陸省區以及東北、西南、西北的邊界城市。因此,民族地區國外直接投資在1992后才開始迅速增加。
  三、參數估計和檢驗
  方程(1)可能出現解釋變量lnFDI和lnFT與隨機誤差項相關,即lnFDI和lnFT為內生變量的情況,這時,直接使用最小二乘法(OLS)會出現偏誤??梢越懈窶冀埽℅ranger)因果檢驗來判斷變量的內生性,如果是內生變量,則需要利用向量自回歸模型(VAR)進行估計和檢驗,否則可以直接估計方程(1)。
  1.格蘭杰(Granger)因果檢驗
  從圖1中可以看出,所有的變量都呈現出較為明顯的上升趨勢,而且民族地區國外直接投資1992年前后存在明顯的變化,所以考慮如下的VAR(q)模型:
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  其中yt=(SIRt,1nFDIt,1nFT)1’;xt=(1,t,Du)’示確定性變量,包括截距項、趨勢項和虛擬變量Du=0表示1992年以前,=1表示1992年以后(含1992年);A表示xt對應的系數矩陣,引入趨勢項和虛擬變量的作用是除去趨勢和結構變化的影響,將變量轉化為平穩序列;Bi表示yt的滯后項所對應的系數矩陣;q表示滯后階數;ηt表示隨機誤差向量。
  Granger因果檢驗方法是對Bi中的系數進行聯合檢驗①,比如檢驗原假設,其中表示矩陣Bi中第二行第一列所對應的系數。如果拒絕了原假設,表明至少有一個SIR的滯后項對lnFDI施加影響,可以認為SIR是lnFDI的Granger原因,即模型(1)中的變量lnFDI可以看成是內生變量,因為存在SIR對lnFDI的反饋作用;如果接受了原假設,則可以認為lnFDI是外生變量。對該假設可以使用似然比檢驗統計量LR=-2(logl有約束-logl無約束)~χ2(m),其中logl有約束和logl無約束分別對應著約束成立時和約束不成立時上述VAR(q)模型的對數似然函數值,m表示約束個數,這里等于滯后階數q。
  注:*、**和***分別表示統計量在1%、5%和10%顯著水平上是顯著的。
  滯后階數q的選擇會影響Granger因果檢驗結果,由于是年度數據,且樣本量較小,本文僅考慮q最大等于3的情況,檢驗結果見表1。從表1可以看出,SIR和lnFDI、lnFT之間是單向Granger原因關系,即lnFDI和lnFT是SIR的Granger原因,但是SIR不是lnFDI、lnFT的Granger原因,不存在從SIR到lnFDI和lnFT的反饋,所以可以認為模型(1)中lnFDI和lnFT是外生變量。
  2.參數估計結果
  由于lnFDI和lnFT可以看成是外生變量,因此可以直接用OLS估計下列方程
  SIRt=a0+a1t+a2Du+b11nFDIt+b21nFTt+ut (3)
  并對系數進行檢驗以判斷FDI和FT是否對SIR具有顯著的影響。方程(3)與(1)的區別僅在于引入了趨勢項和虛擬變量Du以保證變量的平穩性。方程(3)中可能存在序列相關和異方差的問題,可以利用Eviews中的AR命令進行序列相關校正,同時計算了White的異方差穩健標準誤對OLS標準誤進行了校正,估計結果見表2。

 

原文時間:2012-1-30 19:44:53

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