广义虚拟经济视角的FDI、经济增长与就业关系的产业异质性考察

内容提要：本文利用我国1997-2015年18个行业的动态面板数据，通过脉冲响应、分差分析和联立方程分析广义虚拟经济两大部类FDI、经济增长与就业的关系、相关效应及作用机理。结果发现：两部门的FDI、经济增长和就业之间均存在长期协整关系，其中广义虚拟经济产业的三者关系更显著；传统实体经济产业FDI每增长1%，带动经济增长0132%，促进就业的直接、间接和综合效应分别为011%、-0318%和-0208%；广义虚拟经济产业FDI每增长1%，带动经济增长0164%，促进就业的直接、间接和综合效应分别为0292%、-0026%和0266%。

关键词：FDI；经济增长；就业；广义虚拟经济

中图分类号：F83248 文献标识码：A 文章编号：1001-148X（2017）03-0141-10

改革开放以来，FDI流入我国的规模不断扩大，根据商务部统计，自1984年起至2015年，FDI流入我国从1419亿美元上升至1 2627亿美元。FDI在弥补我国“双缺口” 的同时，也对我国总体的经济增长和就业产生了一定影响。然而由于不同产业的要素特征、生产效率和就业弹性的结构性区别，FDI、经济增长与就业的三者关系在不同产业间必然存在着某种差异，这种异质性不仅对传统的相关理论提出了新的思考，而且也会对当前和今后我国产业政策选择产生一定的影响。在当前传统实体经济进入产能过剩，而代表未来发展方向的广义虚拟经济①迅速崛起的新旧动能转换时刻[1]，通过考察三者关系来探讨如何将有效地利用外资与我国的“扩开放、稳增长、调结构、转方式、促就业”的宏观战略部署有机地结合起来，无疑是一个在理论上和现实中均具有重要研究价值的论题。

一、文献回顾

已有的文献较多集中于FDI对经济增长或就业作用的研究，关于FDI对东道国经济增长有“促进效应”[2]还是“挤出效应”[3-4]存在较大分歧。有关FDI

Symbol`@@ 对东道国就业的影响，也呈现两派观点，既有“积极作用”论[5-6]，也有“抑制作用”说[7]。国内文献对中国经济增长与就业是否存在一致性有两种不同观点，分别是有效就业论、实际就业弹性论、统计失真论；要素价格扭曲论、技术进步排挤论、经济结构调整论、劳动力市场分割论、人口红利消失论等[8-13]。

近年来有少数学者从不同角度对三者的互动关系作了一些初步的探索。例如刘宏等（2013）基于VAR模型研究了中国1985-2010年FDI对经济增长和就业的影响，发现FDI与我国经济增长之间存在较强的短期和长期互助关系，而在FDI对就业作用方面，虽然短期内存在一定的挤出效应，但长期的创造效应明显。江虹等（2015）以深圳市为例探讨了三者之间的关系，发现它们彼此存在双向、动态的因果关系。但李豫新等（2016）基于我国西北地区丝绸之路经济带1985-2014年的时间序列数据的实证研究J为FDI对该地区的经济增长有显著的促进作用，而对就业的效应不明显，且经济增长对FDI也未能产生较大的吸引力。

综上所述，国内外学者前期主要是以FDI为出发点，考察它对经济增长和就业的作用。后期开始出现少量直接针对三者关系的实证分析，但主要限于国家整体和地域层面的探讨，较少涉及产业领域的深层分析。从实证研究方法上看，主要集中于建立单方程计量模型进行简单的回归分析，结果只能单方向地解释变量间的静态和直接作用，而无法全面地揭示变量之间的动态交互影响及其直接、间接与综合效应。基于此，本文借鉴赵洪江（2014）对广义虚拟经济产业的分类方法②，将国民经济划分为广义虚拟经济和传统实体经济两大部门，通过构建VAR模型，对两部门FDI、经济增长与就业三者之间的关系进行比较考量，建立联立方程模型，进一步测度FDI对我国经济增长及就业的直接、间接和综合效应。

二、VAR模型检验

（一）模型构建、协整及平稳性分析

VAR模型（矢量自回归模型），是包含多个方程的非结构化模型，VAR模型把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型。为了克服传统单方程只能反映单向静态关系的局限性以便更好地研究FDI、经济增长与就业三者之间的动态关系，建立如下的VAR模型：

LNFDItLNGDPtLNEMPt=∑[DD（]n[]i=1[DD）]ΦLNFDIt-iLNGDPt-iLNEMPt-i+εi（1）

其中，LNFDI、LNGDP、LNEMP分别表示外商直接投资、国内生产总值和就业的自然对数形式，Φ表示系数矩阵。

1.数据的选取

基于18个相关行业数据的可得性，本文采用1997-2015年度数据，原始资料来自《中国统计年鉴》和《中国固定资产投资年鉴》。由于统计数据中FDI以美元为单位，便将FDI数据按当年的汇率中间价进行了换算。GDP 和FDI数据按照各年的物价指数进行了相应的价格平减，消除通胀影响。由于各变量的量纲不同，于是对数据做了标准化处理后取自然对数，以期获得平稳的序列。

2.ADF单位根检验、协整分析

在运用VAR模型时，要求各变量是平稳的，因此我们须先对LNFDI、LNGDP、LNEMP进行单位根检验。利用Eviews80软件，通过ADF（Augmented Dickey Fuller）单位根检验方法（Unit Root Process）对两个部门上述三个指标进行单位根检验，详细的检验结果见表1。

从表1可见，这三个变量的一阶差分是平稳的，即同阶单整，满足协整分析的条件，可进行协整检验。接着采用Johansen检验方法对LNFDI、LNGDP、LNEMP构成的方程（1）进行变量协整检验，两部门检验结果见表2。

从表2中可见，方程（1）在没有协整关系的原假设下， 两个部门的迹统计量概率P值均为000

3VAR模型的稳定性测试

根据AIC和SC取值最小的准则，本文将变量滞后期数确定为三阶，根据模型（1）可分别估计出上述两个部门的FDI、经济增长与就业关系的VAR模型参数估计结果（表3）。

从模型估计结果来看，传统经济部门的LNEMP和LNGDP方程拟合优度为0999，LNFDI方程拟合优度为0933，广义虚拟经济部门LNEMP、LNGDP和LNFDI的拟合优度都为0988；两个部门六个方程的R2值均在090以上，说明拟合程度高。同时根据三期滞后的系数值可以看出，FDI流入能够带动经济增长和促进就业。此外，在图1和图2中所有AR根的模都位于单位圆内，因此我们可以判断建立的VAR模型是稳定的，表明两部门中FDI、经济增长与就业三者之间存在长期稳定关系。

为了更细致地了解三者之间的动态关系以及影响程度，需要运用脉冲响应函数和方差分解方法具体分析。

（二）脉冲响应函数分析

脉冲响应是VAR模型动态分析的重要工具，它能直观地反映考察一个变量相对于另一个变量的一个标准差冲击在当前和未来对其他变量的动态影响。下列图3至图5中的横轴表示滞后期数（单位：年），纵轴表示响应程度。左图为广义虚拟经济部门，右图为传统实体经济部门（后同），并且选取10年的滞后期进行分析。

图3表明GDP在受到FDI的一个正向冲击后，会呈现一定的波动性，但是在两部门有不同表现。在前两期两个部门的GDP值均有所下降，但是广义虚拟经济部门下降的幅度更大；第三期开始两部门的GDP值均开始上升而且广义虚拟经济部门上升幅度更大；之后两个部门的GDP值分别以不同的幅度开始收敛。从图中可以看出，流入两部门的FDI对其GDP均有一个较长时间的滞后影响且广义虚拟经济部门的反应时间更短即更为敏感，从第七期开始两部门的这种影响开始收敛，最终将趋于平衡。

从图4可以看出，EMP值在受到FDI的一个正向冲击后，两部门的初始反应表现出一定的结构性差异。对于广义虚拟经济部门来说，在前两期，就业人数下降，在第二期达到最大负响应，之后快速回升，第三期后再次下降，上下波动至第七期之后开始收敛，后期总体效应为正。传统实体部门就业的初期反应与广义虚拟经济基本相反，于第六期后开始收敛，后期总体效应较平淡。这种表现的原因在于FDI进入的方式、目的、行业等方面的不同，对就业的影响不同。

从图5可以看出，两部门EMP在受到GDP的一个正的冲击后初期均表现出一定的下降，但是传统实体产业下降的幅度更大。广义虚拟经济产业在第三期之后开始快速上升而传统实体产业趋于平稳，第七期之后，广义虚拟经济产业也开始趋于平稳。传统实体部门的正经过前两期的下降后在第三期开始也逐渐的趋于平稳。总的来看，两部门的EMP对GDP的冲击反应为正且广义拟经济部门的效应大于传统实体部门。

（三）方差分解分析

脉冲响应函数能形象反映变量的一个标准差冲击在当前和未来对其他变量的动态影响，但无法解释具体的影响程度，而这就需要运用方差分解工具来完成。方差分解能衡量VAR模型中每一结构冲击对内生变量的贡献度。表4、表5分别为广义虚拟经济和传统实体经济各变量的方差分解结果。

表4和表5对比显示，两部门FDI的波动在第一期均来源于自身的作用，但后期自身影响逐渐减弱，从第二期开始受到来自于GDP和就业的影响逐渐增强。对比来看，广义虚拟经济部门在第七期达到稳定，而纯粹实体部门则是在第八期达到均衡，这个结果和前面的广义虚拟经济部门反应时间更短即更加敏感相符合。平均来看，广义虚拟经济部门FDI波动的方差贡献是：来自于自身占6225%，GDP占1775%，就业占20%；传统实体部门FDI波动的方差贡献是：来自于自身占7413%，GDP占276%，就业占2311%。稳定后，我们也可以得出广义虚拟经济部门GDP对FDI流入的影响要明显大于传统实体部门（分别为25%和55%）。

经济增长对于两部门来说从第一期开始就受到自身波动和FDI的波动冲击的影响且受自身波动的影响较大，稳定后FDI对经济增长有明显的作用（42%和60%），这表明FDI的引入对经济增长有促进作用。平均来看，广义虚拟经济部门FDI的方差贡献为4231%，传统实体经济FDI的方差贡献为5191%。这也说明FDI的引入对两部门经济增长都有较强的促进作用。分开来看，对于广义虚拟经济部门来说经济增长开始下降最后上升到稳定，这说明其表现出一定的滞后性（与脉冲响应分析一致）；而稳定时FDI的影响程度小于自身，这说明这些年来我国FDI引入的结构有待进一步的优化。对于传统实体产业来说，FDI的引入促进了经济的增长且大于广义虚拟经济部门，从而说明FDI的流入需要更多的流入广义虚拟经济部门。

两部门就业的波动从第一开始就受到三方面的影响，初期受自身冲击较大，后期逐渐减小，受其他两方影响有所加强。对比来看，广义虚拟经济部门就业受到经济增长的影响较少（7%左右），这说明在该部门经济增长对就业增长的挤出效应较小；另一方面，引入广义虚拟经济部门的FDI的就业效应强于非广义虚拟经济产业（25%大于11%），说明广义虚拟经济产业对就业的带动作用强于传统实体经济产业。平均来看，广义虚拟经济部门就业波动的方差贡献是：来自于自身占7061%，GDP占413%，FDI占2526%；传统实体部门就业波动的方差贡献是：来自于自身占4464%，GDP占4459%，FDI占1077%。这也说明排除自身因素外，广义虚拟经济FDI、传统实体经济GDP对其就业的影响相对较大。

三、两部门FDI对经济增长及就业的直接、间接效应测度

（一）模型构建

前文主要基于VAR模型考察了两部门的 FDI、经济增长与就业之间存在一定的互动关系。本节在此基础上延展建立联立方程组模型来进一步定量测度两部门FDI对经济增长及就业的直接、间接和综合效应。

我们在柯布-道格拉斯生产函数的基础上将其延伸为：Y=Af（KD，FDI，L）。其中Y表示产出，A表示技术或全要素生产率，KD表示内资，FDI表示外资，L表示劳动投入。

厂商生产成本为：C=wL+rKD+FDI，其中C为厂商生产成本，w为单位劳动成本，r为单位资本成本。在利润最大化的条件下我们可以得到：

LNL=C（1）+C（2）LNKD+C（3）LNFDI+C（4）LNw+C（5）LNA+ε1（2）

为了测算FDI对A的影响，借鉴包群和赖明勇（2005）的计量模型，建立如下表达式：

A=V1+SHAREFDI（3）

其中，SHARE为FDI占国内总投资的比重；A为全要素生产率；V为剔除资本和劳动对国民生产总值的贡献余值，其能代表技术对经济增长的贡献。两边取对数后整理得到FDI对A的影响表达式：

LNA=LNV+C（6）LNSHARE+C（7）LNFDI+ε2（4）

再来考察FDI对国内投资KD的作用，假设仅通过本期和上期的需求来对未来的需求作预期（Yang，2012），则有：

KD=f（FDI，Y，Yt-1）（5）

两边取对数后得到FDI对KD的影响表达式：

LNKD=C（8）+C（9）LNFDI+C（10）LNY+C（11）LNYt-1+ε3（6）

综合上述，构建如下联立方程组（其中ε为扰动项）：

LNL=C（1）+C（2）*LNKD+C（3）*LNFDI+C（4）*LNA+C（5）*LNW+ε1

LNA=LNV+C（6）*SHARE+C（7）*LNFDI+ε2

LNKD=C（8）+C（9）*LNFDI+C（10）*LNGDP+C（11）*LNGDP（-1）+ε3

（二）实证分析

本文选取了我国1997-2015年的广义虚拟经济产业和传统实体经济产业的FDI、GDP、就业、平均工资、全员劳动生产率、全要素生产率残余值、FDI占国内投资比重、滞后一期的GDP等数据，数据来自《中国统计年鉴》和《中国固定资产投资年鉴》。由模型识别的阶条件可知模型是过度识别的（K-M>G-1，K为联立方程模型中变量总数，M为待识别方程中变量数目，G为联立方程中方程数目）。此外，由于模型存在内生性问题，最小二乘估计则是有偏估计，而两阶段最小二乘法虽然能解决内生性问题，但它只适应于单方程估计，对于联立方程模型估计则可以采用3SLS法或者广义矩估计法。

本文利用Eviews80软件并通过3SLS法来进行估计测算，参数估计前的ADF检验和协整检验均满足条件，参数的具体估计结果见表6。

从中可以看出，两大部门三个方程的R2值和调整的R2都在093以上，说明方程拟合程度均较高，所有D-W值都在2左右，表明各方程不存在模型估计的自相关现象，在误差范围内T值也满足要求，从而说明构建的联立方程模型具有合理性。

估计结果显示，FDI每增加1%，对两个部门产生的直接效应为：广义虚拟经济产业就业增长029%，综合技术水平提高084%，国内投资增加102%；传统实体经济产业就业增长011%，综合技术水平提高115%，国内投资增加-07333%。

（三）效应计算

FDI的引进，不仅自身直接带动经济增长和吸纳就业，产生直接的增长效应与就业效应，而且还可以通过影响生产率水平（A途径）和资本投入（K途径）对就业产生间接效应。下面从联立方程组的三个方程出发，分别用 LNFDI对每个方程求偏导数，推算直接、间接和综合效应。同时，也可以利用式（2）和（6）反求出FDI流入所带来的经济增长效应。如下：

eC（10）-1是FDI引进的直接增长效应，系数C（4）是FDI影响就业的直接效应，C（4）*C（7）是FDI作用于生产率水平进而影响就业的间接效应，C（5）*C（18）是FDI作用于资本投入进而影响就业的间接效应，具体的直接间接综合的计算结果及分解详情见表8。

由表8可见，广义虚拟经济FDI每增长1%，带动的经济增长效应为0164，带动就业的直接、间接和综合效应分别为0292%、-0026%和0266%；传统实体经济FDI每增长1%，带动的增长效应为0132，带动就业的直接、间接和综合效应分别为011%、-0318%、-0208%。

综合表7和表8可以发现，流入两个部门的FDI对经济增长效应和就业效应存在着一定的差异，特别是就业效应的差异更为明显。究其原因，可能与其产业的要素特征、生产效率和就业弹性有关。传统的实体经济是以满足人们“物质需求”为主的“物本经济”，存在着一定的资源要素投入瓶颈和需求饱和限制，服从的是边际报酬递减规律；而以满足人们“精神”和“心理”需求为主的广义虚拟经济则不然，由于人力资本、信息等非物质无形生产要素可以不断提升和累积，人们的精神或心理追求是没有止境的，其要素供o和消费需求特征决定了这种新经济形态遵循边际报酬递增规律，FDI等要素投入带来的经济增长弹性自然会大于传统的实体经济。

此外，从就业效应来看，由于传统实体经济的生产要素中就业劳动力多为相对简单劳动力，且在劳动的边际报酬递减规律支配下，基于理性经济人和利润最大化的考量，企业一般会选择用较高效率的机械或自动化设备来替代普通劳动力，从而不可避免地将带来传统实体经济中技术进步和资本深化对就业产生较大的“挤出效应”。而广义虚拟经济的物质资本有机构成低、人力资本要素富集、劳动就业弹性高，可以最大限度地避免传统的技术进步、资本深化、经济增长与劳动就业弹性下降的恶性循环陷阱，实现二者的和谐互动。同时由于两个不同部门的劳动生产率差异带来的收入差距驱动从传统实体经济生产部门释放出来的就业人口不断流向广义虚拟经济部门，为其注入了大量的优质的劳动力资源，并进一步推动新兴部门就业数量的扩大、就业结构的优化和就业质量的提升。

（四）机理探究

本文通过实证测算出两个部门流入两部门的FDI对经济增长及就业的直接、间接和综合效应，将进一步从内在原因分析其作用的机理（图6）。

图6广义虚拟经济视角下FDI、经济增长与就业的

作用机理图

人类社会正在由满足人的生理需求为主的“物本经济时代”迈入以满足人的心理需求（精神需求）为主的“人本经济时代”。由于传统实体产业在要素、需求和供给等方面存在着限制和瓶颈，所以存在着收入需求弹性递减、边际报酬递减等不足。在这点上广义虚拟经济则存在着明显的优势，人的心理需求是无限的，信息、人力资本等要素可不断地挖掘利用和重新开发的，从而可以克服传统实体产业的缺点；而这也导致出现了“劳动力由传统实体产业（收入低）流向广义虚拟经济产业（收入高）”的劳动力跨市场流动的现象，这些促进了收入的提高和产业结构的优化，进而促进就业增长。另一方面，广义虚拟经济的优势和经济增长促进了经济质量提升、经济结构优化和经济模式转变，而这些将会反作用于广义虚拟经济，使得广义虚拟经济更好的发展。广义虚拟经济的更好发展能够优化广义虚拟经济部门FDI流入不足的问题并且使得传统实体部门达到饱和，从而使得FDI、经济增长和就业更好地相互配合。

四、结论和建议

在人类社会的经济活动进入以心理需求为主的精神文化产品的当今，广义虚拟经济扮演着越来越重要的角色。基于广义虚拟经济视角，本文通过构建VAR和联立方程模型实证分析了两部门FDI、经济增长与就业的关系及具体的直接、间接和综合效应，结果发现：

（1）两部门FDI、经济增长和就业之间存在长期稳定的关系，其中广义虚拟经济的这种关系更为值得关注。具体来看，流入两部门的FDI从长期来看均对经济增长有带动作用，但短期内存在一定的冲击波动，广义虚拟经济产业相比传统实体产业更为敏感。从方差分解看，两部门FDI对经济增长的影响存在着一定的结构性差异；从FDI影响就业来看，这种结构性差异更为明显，纯粹实体部门波动较小，效果不明显。从方差分解来看广义虚拟经济部门的FDI的就业效应强于传统实体部门；对于经济增长对就业来说，两部门均表现了经济增长对就业影响的带动性，广义虚拟经济部门尤甚。从方差分解可见广义虚拟经济部门经济增长对就业的挤出效应相对较小。

（2）广义虚拟经济产业FDI的经济增长效应为0164，促进就业的直接、间接和总效应分别为0292、-0026和0266；纯粹实体产业FDI的经济增长效应为0132，促进就业的直接、间接和总效应分别为011、-0318和-0208。可见FDI进入广义虚拟经济产业的就业效应明显强于传统实体产业。

为此，提出如下政策建议：

（1）继续加强对FDI的引入。FDI对我国总体的经济增长和就业仍然具有一定的促进作用，因此在当前“经济新常态”和“供给侧改革”背景下，保持稳定的FDI流入量对于“稳增长、促就业”的宏观政策目标是十分必要的。

（2）积极引导FDI流向广义虚拟经济产业。发展广义虚拟经济有利于我国当前经济增长方式的转变，有利于调整产业结构，有利于供给侧改革，更有利于促进就业。因此，在新旧动能和结构转换关头，应清醒地认识到广义虚拟经济是“生活对象化”的人本经济，代表了新经济前进的方向。在当前国际竞争已经进入广义虚拟经济主导制胜的新形势下，要将积极有效地利用外资与我国的“扩开放、稳增长、调结构、转方式、促就业”的宏观战略部署有机地结合起来，这对于我国能否在未来一个较长时间的国际经济竞争中取得战略上的主动意义重大。从FDI对就业的效应来看，流入广义虚拟经济产业的FDI对就业的综合效应为正，而流入纯粹的实体经济产业的FDI对就业的综合效应为负。我国是人口大国，就业压力大，广义虚拟经济产业的就业弹性相对较高，其对就业的吸纳能力较强，引导跨国企业向广义虚拟经济领域投资，不仅可以促进广义虚拟经济的发展，带动经济增长方式转变，而且也大量增加就业岗位。

（3）在保证国家经济安全的前提下，应进一步有选择的对外开放广义虚拟经济产业的外商直接投资。这样既可以打破某些行业的国有垄断地位，提高行业的竞争，以利于这些产业生产效率和发展水平的提高；同时又可以弥补这些行业部分的市场空白，形成积极的产业带动效应。FDI流入广义虚拟经济产业，一方面带来新的创意，带动广义虚拟经济的发展，从而促进就业；另一方面，国内企业通过模仿、创新，纷纷进入这个行业，可以提高我国劳动力就业水平和科技水平，更能促进广义虚拟经济产业的繁荣，从而使FDI、经济增长与就业之间协调耦合发展，共同向更高水平演化。

注释：

①广义虚拟经济是同时满足人的生理需求和心理需求并以满足心理需求为主导，以及只满足人的心理需求的经济的统称（林左鸣，2010），并以价值细分的现代服务经济、体验经济、品牌经济、创意经济、知识经济等多种形式体现出来。

②赵洪江（2014）根据林左鸣教授对广义虚拟济的定义和我国的国民经济分类体系将H（住宿和餐饮业）、I（信息传输、软件和信息技术服务业）、J（金融业）、L（租赁和商务服务业）、M（科学研究和技术服务业）、N（水利、环境和公共设施管理业）、O（居民服务、修理和其他服务业）、P（教育）、Q（卫生和社会工作）、R（文化、体育和娱乐业）、S（公共管理、社会保障和社会组织）、T（国际组织）等行业划分为广义虚拟经济产业。

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An Industrial Heterogeneity Investigation on Relationship among Foreign Direct

Investment， Economic Growth and Employment based on the View of

Generalized Virtual Economy

ZHU Jin-sheng，KUANG Dong

（School of Economics，Wuhan University of Technology，Wuhan 430070，China）

Abstract：Using the dynamic panel data of 18 industries in 1997-2015， this paper studies the relationship， related effects and mechanism of action among FDI， economic growth and employment in the generalized virtual economy by impulse response， difference analysis and simultaneous equations. Results show there is a long-term cointegration relationship among FDI， economic growth and employment for two departments， and the generalized virtual economy industry is stronger and more conducive to promoting employment； FDI in traditional economy grows per 1%，it will promote economic growth 0132%， in turn， promoting the employment of direct， indirect and comprehensive effect are 011%， -0318% and -0208 %； FDI in generalized virtual economy grows per 1%，it will promote economic growth 0164%， in turn， promoting the employment of direct， indirect and comprehensive effect are 0292%， -0026% and 0266% respectively.

Key words：FDI； economic growth； employment； generalized virtual economy