模型(3)与模型(1)和(2)的主要区别在于:第一,考虑了前期的就业情况对后续各期就业的影响。第二,模型设定反映了前若干期FDI对当前就业影响并不完全相同。在实际计算中发现,当滞后期选为3时,t统计量就已经变得很不显著,所以最终模型只选取二阶滞后期。
(二)模型估计结果
从现存文献可知,动态面板数据模型最大的困难体现在估计的技术。在动态面板数据模型(3)中,由于因变量的滞后项作为解释变量,
从而导致解释变量与随机扰动项相关(即解释变量具有内生性),且模型(3)具有横截面相依性,因此如果应用标准的随机效应或者固定效应对动态面板数据模型进行估计,必将导致估计量非一致性,因而基于估计结果所产生的经济含义也必定是扭曲的。为解决这一问题,Arellano 和 Bond (1991), Arellano 和 Bover (1995), Blundell 和 Bond (1998)提出了广义矩(GMM)估计方法。我们用GMM估计方法对模型(3)进行估计得到以下结果:
表1:模型(3)的GMM估计结果
其中(5)
如果我们接受原假设表明y为面板单位根过程;我们拒绝原假设则表明y为平稳过程。
Im, Pesaran和Shin假定各个横截面单元之间为异质。
这样原假设和备择假设分别为
对于所有i
(6)
如果我们接受原假设则表明y为面板单位根过程;我们拒绝原假设则表明y为平稳过程。表2为模型(3) 面板残差的诊断结果。
表2:模型(3)的面板残差的平稳性检验
注:① 括号内为系数精确的p值。
从表2可知,所估计的模型(3)的面板残差均在1%的显著性水平下具有平稳性。
于是,基于估计和诊断结果,本文所估计的动态面板数据模型基本准确地揭示了我国FDI的动态效应.我们以下分析估计结果的经济学意义。
在表2中,1度量了上一年度就业对当年就业的影响。对中部而言,上一年度就业增加1个百分点,当年度就业将增加约0.4415个百分点;表明上一年度的就业会对当期就业产生正面影响。
2
度量了中部地区当年度FDI对当年就业的创造
度量了滞后1期FDI对
注:1括号内为系数估计量的t检验统计量
效应。当年度FDI增加1个百分点,当年度就业将增加0.0102个百分点,表明FDI创造了就业。
3
进一步,为评价估计结果,本文对估计的模型进行诊断检验,
这一诊断主要检验所估计的面板残差的平稳性。为此本文应用Levin, Lin和Chu (1992)的t* 统计量、Breitung(1994)的t统计量以及Im, Pesaran和Shin(1995)的w统计量进行面板残差的平稳性检验, 其基本原理为:
假定yi,t服从AR(1)过程
其中
中个体效应和趋势项
如果
,则yi为一平稳过程;反之,如果
,则(4)为模型
就业的动态效应。滞后1期FDI增加1个百分点,当年就业将增加约0.0034个百分点,但是结果并不显著,表明FDI的就业效应不明显。
4
度量了滞后2期FDI对就业的动态效应。滞
后2期FDI增加1个百分点,当年就业将增加约0.0054个百分点,结果也是不显著的,表明FDI的就业效应不明显。
四、结论
本文通过设定和估计动态面板数据模型以揭示FDI对我国中部地区就业所可能产生的创造效应和替代效应。基于估计和检验所产生的结论如下:FDI对我国中部地区的就业整体上来说具有创造效应。但是由于动态面板数据模型估计方法的更新,GMM估计方法可能会存在一些问题,例如工具变量的选取是否合理等。我们在以后的研究中将对此做一步研究。
yi为一单位根过程
Levin, Lin和Chu以及Breitung假定各个横截面单元之间
,这样具有同质性
参考文献:
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[11] 高铁梅:《计量经济分析方法与建模—Eviews应用及实例》, 清华大学出版社,2006年 第305-306页作者简介
郑月明:华中科技大学经济学院数量经济学博士研究生,武汉科技大学文法与经济学院讲师。王 伟:华中科技大学经济学院数量经济学博士研究生,武汉科技大学文法与经济学院讲师。
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