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2014-06-05
Chandavarkar(1992)指出,建立在较长时间序列基础上有利于更好地研究一个国家金融发展与经济增长的长期关系。因此,为了保证样本容量能够满足实证的要求,本文采用的是1994年第三季度到2006年底的季度数据①。
(二)变量的ADF检验
因为大多数时间序列数据都是不平稳的,因此,本文对每个变量的数据系列的平稳性特征采用单位根的ADF检验法,分别就每个变量的时间序列数据的水平、一阶和一阶差分形式进行检验。检验结果如表1所示。
从ADF单位根检验结果可以看出LGDP、LFDI和LBC三个序列都是非平稳序列,但是它们的差分序列却都是I(1)的。而根据协整理论,对于满足I(1)要求的多个变量之间可能存在协整关系。
根据Eviews对滞后阶数检验的结果看,LR、AIC和SC三个标准都选择了滞后二阶作为模型的滞后阶数。因此,本文的模型为三变量的VAR(2)模型。
(三)协整分析
对于VAR模型中的协整关系,我们采用Johanson协整检验方法进行检验。
从表3检验的结果看,两种统计方法都给出了一致的选择:LGDP与LFDI、LFDI与LBC以及LGDP、LFDI和LBC之间都存在明显的协整关系。不过,LGDP与LBC之间的协整检验并没有通过。
根据Johanson检验的结果,因此我们可以进一步得到上述变量组成的四个协整关系,这些关系可以表示如下:
LGDPt=-0.33+1.08LFDIt(2)
LFDIt=-0.30+0.93LBCt(3)
LFDIt=0.32+0.21GDPt+0.75LBCt(4)
LGDPt=1.54+4.78LFDIt-3.60LBCt(5)
(2)式反映了外商直接投资与经济增长之间的关系。我们很欣喜地发现二者之间存在稳定的长期均衡关系。1.08>0并且1.08>1,这说明外商直接投资对我国经济增长具有正的放大作用。当外商直接投资增长1%时,可以推动我国经济增长1.08%。
(3)式反映了金融深化与外商投资之间的关系。可以看到二者存在明显的正相关。当金融深化水平不断提高时,对FDI的吸引力也就越大。
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