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        技術(shù)進(jìn)步與對外貿(mào)易出口的VAR模型分析

        2021-12-07 07:23:06李重燕李先科
        時代經(jīng)貿(mào) 2021年11期
        關(guān)鍵詞:脈沖響應(yīng)高技術(shù)沖擊

        李重燕 李先科

        (廣州應(yīng)用科技學(xué)院 廣東廣州 511370)

        VAR模型分析

        本文利用我國1995-2019年的數(shù)據(jù),采用向量自回歸VAR 模型,并運(yùn)用脈沖響應(yīng)分析系統(tǒng)研究技術(shù)投入、產(chǎn)出與對外貿(mào)易出口總量、高新技術(shù)產(chǎn)品出口、非高新技術(shù)產(chǎn)品出口之間的關(guān)系。

        (一)數(shù)據(jù)與變量說明

        本文選擇我國1995-2019年的時間跨度進(jìn)行研究,并依據(jù)經(jīng)濟(jì)計量模型研究的經(jīng)驗(yàn),對經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)取自然對數(shù)以盡可能地消除原數(shù)據(jù)異方差性的影響。數(shù)據(jù)來源于1995-2019年中國統(tǒng)計年鑒的數(shù)據(jù)。

        技術(shù)進(jìn)步可以從科研經(jīng)費(fèi)投入和科研成果兩個層面來進(jìn)行測度,因而本文選擇研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)支出與專利申請受理數(shù)分別作為技術(shù)投入(V1)與技術(shù)產(chǎn)出(V2)的指標(biāo)變量;對外貿(mào)易水平直接選取我國出口總額(V5)的進(jìn)行測度,同時將對外貿(mào)易水平又進(jìn)一步分解為高新技術(shù)產(chǎn)品出口以及非高新技術(shù)產(chǎn)品出口,所以選定高新技術(shù)產(chǎn)品出口額的數(shù)據(jù)和其他出口額數(shù)據(jù)(出口總額-高新技術(shù)產(chǎn)品出口額)作為高技術(shù)出口(V3)與低技術(shù)出口(V4)的指標(biāo)變量。

        (二)實(shí)證結(jié)果分析

        本文利用VAR模型分別構(gòu)造(V1,V3)(V2,V3)(V1,V4)(V2,V4)(V1,V2,V5)五組時間序列系統(tǒng)分析來技術(shù)進(jìn)步與對外貿(mào)易增長之間的動態(tài)沖擊影響。在進(jìn)行VAR模型的實(shí)證分析前,首先需要確定各組變量的最優(yōu)滯后期。本文利用LR、FPE、AIC、SC、HQ五個統(tǒng)計量來判斷最佳滯后期,并根據(jù)多數(shù)檢驗(yàn)指標(biāo)的準(zhǔn)則數(shù)值最小的原則確定最優(yōu)滯后期,結(jié)果如表1所示。

        表1 VAR模型最優(yōu)滯后期檢驗(yàn)結(jié)果

        這里只分析兩變量的VAR模型,檢驗(yàn)結(jié)果顯示,前四組變量的最優(yōu)滯后期均為1期,因而可以構(gòu)建4個VAR(1)模型,并得到下面4個VAR(1)模型的標(biāo)準(zhǔn)形式:

        軟件的輸出結(jié)果顯示,4個VAR(1)模型的R2和修正R2均在98%以上,充分說明模型的擬合效果非常好,解釋能力強(qiáng)。從式(1)(3)的估計結(jié)果來看,滯后一期時,技術(shù)投入(V1)的變化受到上期自身因素的影響較大,而受高技術(shù)出口(V3)與低技術(shù)出口(V4)的影響都較?。粡氖剑?)(4)的估計結(jié)果來看,滯后一期時,技術(shù)產(chǎn)出(V2)的變化同樣主要受到上期自身因素的影響,而受高技術(shù)出口(V3)與低技術(shù)出口(V4)的影響都較小。從式(1)(3)的估計結(jié)果來看,技術(shù)投入(V1)與技術(shù)產(chǎn)出(V2)對高技術(shù)出口(V3)的影響顯著大于式(3)(4)中顯示的對低技術(shù)出口(V3)的影響。因而可以判斷出來技術(shù)進(jìn)步對外貿(mào)易有一定的影響,而對外貿(mào)易對技術(shù)進(jìn)步的影響較弱。

        脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

        脈沖響應(yīng)函數(shù),反映的是內(nèi)生變量對自己以及其他所有內(nèi)生變量的變化是如何反映的,因此在前述VAR模型估計的基礎(chǔ)上,繼續(xù)分析各變量之間的相互影響關(guān)系,4個VAR(1)模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)如圖1所示。圖1(a)顯示了技術(shù)投入(V1)與高技術(shù)出口(V3)的脈沖響應(yīng)函數(shù),技術(shù)投入對高技術(shù)出口產(chǎn)生1個標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊后,從第1時期開始其沖擊作用呈現(xiàn)出明顯遞增的現(xiàn)象,而高技術(shù)出口對技術(shù)投入的影響在剛開始有較大影響,但是其影響隨著時間的推移而逐漸轉(zhuǎn)弱,即技術(shù)投入受自身的影響較大,而高技術(shù)出口對自身沖擊的影響表現(xiàn)較平穩(wěn);圖1(b)顯示了技術(shù)產(chǎn)出(V2)與高技術(shù)出口(V3)的脈沖響應(yīng)函數(shù),其中技術(shù)產(chǎn)出對高技術(shù)出口的沖擊從第1期到第10期都變現(xiàn)出明顯的增強(qiáng)趨勢,而高技術(shù)出口對技術(shù)產(chǎn)出的沖擊顯示出衰減的作用,這種作用從第4期開始形成了對技術(shù)產(chǎn)出的抑制作用,因?yàn)槭芗夹g(shù)不斷進(jìn)步的影響當(dāng)下的高技術(shù)出口在幾年后被新的高技術(shù)產(chǎn)品替代,轉(zhuǎn)而變成低技術(shù)出口。即技術(shù)產(chǎn)出受自身沖擊的影響同樣表現(xiàn)出明顯的衰減性,高技術(shù)出口受自身沖擊的影響也較平穩(wěn);圖1(c)與(d)顯示了技術(shù)投入(V1)、技術(shù)產(chǎn)出(V2)與低技術(shù)出口(V4)的脈沖響應(yīng)函數(shù),與前述分析類似,技術(shù)投入與技術(shù)產(chǎn)出對低技術(shù)出口的促進(jìn)作用均表現(xiàn)出明顯遞增趨勢,即低技術(shù)出口對技術(shù)投入的沖擊在第5期時趨于平穩(wěn),對與技術(shù)產(chǎn)出的沖擊作用從第1期到第10期均較平穩(wěn)。

        圖1(a) V1與V3的脈沖響應(yīng)函數(shù)

        圖1(b) V2與V3的脈沖響應(yīng)函數(shù)

        圖1(c) V1與V4的脈沖響應(yīng)函數(shù)

        圖1(d) V2與V4的脈沖響應(yīng)函數(shù)

        從方差分解的結(jié)果來看,技術(shù)投入(V1)對高技術(shù)出口(V3)增長的貢獻(xiàn)剛開始沒有反應(yīng),但是從第2期開始快速增加,到第10期時產(chǎn)生了高達(dá)66.31%的貢獻(xiàn)率;技術(shù)產(chǎn)出(V2)對高技術(shù)出口(V3)增長的影響類似,只是具體貢獻(xiàn)率略低于技術(shù)投入(V1)的影響;高技術(shù)出口(V3)對技術(shù)投入(V1)增長的反應(yīng)非常迅速,在第一期時表現(xiàn)出近9%的貢獻(xiàn)率,但是其影響卻呈現(xiàn)出遞減的趨勢;高技術(shù)出口(V3)對技術(shù)產(chǎn)出(V2)的作用也很快,但是由于技術(shù)產(chǎn)出本身具有不確定性,因而其貢獻(xiàn)率的變化表現(xiàn)為先衰減再增加的“U”型走勢;技術(shù)投入(V1)與技術(shù)產(chǎn)出(V2)對低技術(shù)出口(V4)增長的作用表現(xiàn)類似,均是延遲1期后才開始表現(xiàn)出遞增的促進(jìn)作用,只是技術(shù)產(chǎn)出對低技術(shù)出口的作用相對來說表現(xiàn)得更明顯;技術(shù)投入(V1)與技術(shù)產(chǎn)出(V2)受自身沖擊作用的貢獻(xiàn)率均表現(xiàn)為明顯的衰減趨勢,高技術(shù)出口(V3)與低技術(shù)出口(V4)受自身沖擊作用的貢獻(xiàn)率均表現(xiàn)為明顯的平穩(wěn)狀態(tài)。

        格蘭杰因果分析

        在前述分析的基礎(chǔ)上,分析相關(guān)變量之間的因果關(guān)系,結(jié)果如表2所示。首先分析V1和V3的拒絕概率P值,結(jié)果顯示在5%的置信水平下V1和V3表現(xiàn)出互為格蘭杰因果關(guān)系,這充分說明技術(shù)投入與高技術(shù)出口存在顯著的相互促進(jìn)關(guān)系;再看V2和V3的拒絕概率P值,結(jié)果顯示在5%的置信水平下V2和V3表現(xiàn)出互為格蘭杰因果關(guān)系,這充分說明技術(shù)產(chǎn)出與高技術(shù)出口也存在顯著的相互促進(jìn)關(guān)系;V1和V4的拒絕概率P值顯示,二者均不是對方的格蘭杰因,因而技術(shù)投入與低技術(shù)出口的因果關(guān)聯(lián)度較低;V2和V4的拒絕概率P值顯示,在5%的置信水平下無法拒絕V2是V4的格蘭杰因,但是接受V4不是V2的Granger因的原假設(shè),說明技術(shù)產(chǎn)出對低技術(shù)出口也存在顯著的促進(jìn)作用,但是低技術(shù)出口對技術(shù)產(chǎn)出促進(jìn)作用較弱。

        表2 Ganger因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果

        研究結(jié)論

        本文采用VAR 模型,利用1995-2019年的數(shù)據(jù)實(shí)證分析了技術(shù)進(jìn)步與我國對外貿(mào)易增長之間的關(guān)系。綜上分析,可以得出結(jié)論:第一,技術(shù)進(jìn)步能在長期內(nèi)顯著促進(jìn)我國對外貿(mào)易增長,其中對高技術(shù)出口的影響顯著大于對低技術(shù)出口影響,說明技術(shù)進(jìn)步能從高技術(shù)產(chǎn)品生產(chǎn)部門傳導(dǎo)至低技術(shù)產(chǎn)品生產(chǎn)部門,從而提升整個國家的生產(chǎn)效率;第二,對外貿(mào)易的增長對技術(shù)進(jìn)步的促進(jìn)作用則表現(xiàn)出不同的趨勢,其中高技術(shù)出口對技術(shù)進(jìn)步在第1期較大,隨著時間的推移而從促進(jìn)作用轉(zhuǎn)為一定的抑制作用,而低技術(shù)出口對技術(shù)進(jìn)步的影響不明顯;第三,技術(shù)進(jìn)步受自身的影響較大,說明技術(shù)進(jìn)步具有一定的內(nèi)生演化特性。

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