文档介绍：技术创新对中国外贸发展方式转变影响的实证研究(下)
汪素芹周健
2013-1-30 15:15:20 来源:《财贸研究》2012年第6期
        模型的时间跨度为1991-2010年。其中,外贸发展方式转变水平指数F值利用前文构建的外贸发展方式转变评价指标体系,并通过主成分分析法计算而得。其它相关数据,如GERD、ORT、HCT、TI、FDI、ETAX等均来自历年中国统计年鉴、中国财政年鉴以及中国科技统计年鉴,大部分变量都是经过整理计算而得。
进行协整分析前,首先要对时间序列数据进行平稳性检验,本文采用ADF方法进行平稳性检验,结果见表4。由表4数据可以看出,时间序列数据在一阶差分后的10%显著性水平下都是平稳的,故原有的时间序列都是一阶单整的,它们之间可能存在协整关系。

        (三)实证结果

平稳性检验结果表明,中综合值及相关解释变量都是一阶单整的,它们之间可能存在平稳的线性组合,即这些变量之间可能存在着长期的稳定关系。本文采用Johansen检验对以上三个模型所涉及的变量进行协整分析,检验结果见表5。
 

        从表5可以看出,在1991-2010年间,模型一中被解释变量F与表示技术创新的变量以及其它三个解释变量之间存在着3个协整关系,模型二中存在着2个协整关系,模型三中存在着3个协整关系。根据Johansen检验结果,对各模型的标准化方程列示见表6。
从表6可以得知:长期来看,三个模型中的所有解释变量均与外贸发展方式转变水平综合值之间存在着正相关关系,而且模型的拟合优度都比较高,变量也都通过了显著性检验。进一步分析发现,在所有三个方程中所分析的外贸发展方式转变的影响因素中,表示技术创新的变量对外贸发展方式转变的影响程度较产业结构、利用外资、外贸政策等因素的影响显著。而在表示技术创新的三个变量中,R&D投入强度对外贸发展方式转变的影响程度较其他两个变量显著。这表明,技术创新对实现外贸发展方式的转变具有重要的推动作用。

协整检验表明,外贸发展方式转变水平其它影响因素之间存在协整关系,因此可以将这些变量共同建立差分VAR模型。在建立VAR模型之前,首先需要确定模型的滞后阶数,模型滞后阶数的确定至关重要,滞后阶数过大会导致需要估计的参数增多,模型的自由度减少;滞后阶数过小则不能完整反映所建立模型的动态特征。本文综合考虑样本容量和LR、FPE、AIC、SC及HQ等准则,选定滞后项为2,具体选择及确定过程见表7。
 
需要说明的是,由于本文实证分析涉及三个模型,因而VAR模型最佳滞后期的确定过程应为三次,但是同样运用LR、FPE、AIC、SC及HQ等准则进行确定,最后三个模型所确定的最佳滞后期都为2,因此本文只进行一次列示(如表7)。同样,下文对VAR模型的稳定性检验也只进行一次列示。
为了保证脉冲响应函数分析的有效性,需要对VAR模型的稳定性进行检验,如果模型不稳定则会带来脉冲响应函数的标准误差等问题。VAR模型稳定的要求是被估计的VAR模型所有特征多项式根的倒数都位于单位圆内,对本文所建立的VAR模型的稳定性分析如表8和图1所示:
从表8和图1可以看出,本文建立的VAR模型所有特征多项式根的倒数都小于1,所有