山西省FDI对就业效应的实证分析

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　　【摘要】本文选取山西省2000-2017年FDI与就业的数据，通过构建协整模型，进行平稳性检验以及格兰杰检验，对山西省FDI与就业之间的关系进行实证分析。研究表明FDI与就业之间存在长期的协整关系，并且FDI对就业产生积极的推动作用。
　　【关键词】山西省FDI;就业;实证分析
　　一、引言
　　改革开放以来，山西省利用外商直接投资日益增强，外商直接投资对经济发展产生的影响也越来越深刻，相关文献表明，FDI对东道国的就业数量是具有促进作用的，伴随着产业结构优化升级以及扩大就业政策，分析山西省外商直接投資对就业的作用是十分必要的。
　　二、变量的选取与说明
　　本文采用时间序列的分析方法来处理数据，并选取2000至2017年就业人数作为被解释变量，用字母Y表示：选取山西省外商直接投资作为解释变量，用字母FDI表示。由于本文所研究的都是具有非平稳性的宏观经济时间序列，直接利用这些数据来作回归分析的话，可能会导致伪回归。为避免伪回归，消除异方差，在不改变时间序列的性质及相关性的前提下，为获得平稳数据，本节将对各时间序列取自然对数。对数据进行平稳性检验是研究中不可或缺的步骤，因为时间序列分析法只适用于平稳的数据。
　　三、山西省FDI与就业的实证分析
　　（一）平稳性检验
　　本节在进行实证分析前，先对变量进行单位根检验。取对数后的外商直接投资用字母LNFDI表示，取对数后的就业人数用字母LNY表示。
　　利用Eviews分析软件对取自然对数后的时间序列进行ADF平稳性检验，分析结果如表1所示。
　　经过ADF单位根检验，各变量原序列都不平稳，在将原序列进行一阶差分之后，LNY与LNFDl分别在5%和10%的显著性水平下一阶单整，是平稳的。
　　（二）协整检验
　　对于两个非平稳的时间序列，若它们是同阶单整的，那么这两个变量之间就可能存在某种长期稳定的均衡关系，即协整关系。本文将采用以协整回归残差为基础的E-G两步检验法，若残差序列平稳的说明变量之间存在协整关系。
　　上述ADF检验结果表明LNFDI与LNY是单整，可以进行协整检验，进行最小二乘法回归，结果如下：
　　LNY=5.6786+0.1452LNFDI+ε1
　　t：（33.94）（10.32）
　　R2=0.8692
　　对回归残差进行平稳性分析，发现残差的ADF检验值小于5%水平的值，因此是平稳的，所以两变量是协整的，即两变量之间存在长期均衡关系。回归结果系数0.1452表明FDI的增加会带动就业的增加，即长期FDI每增加1%，则会带动就业人数增加14.52%，FDI对山西省就业起着促进作用。
　　（三）格兰杰检验
　　为了进一步分析FDI对山西省就业的影响，本文对外商直接投资、就业人数的Granger因果关系进行了检验。
　　LNFDI和LNY的Granger因果分析检验结果如下：
　　结果发现外商直接投资和就业之间只存在单向的关系，并不存在互为因果的反馈性关系。在滞后期为1的时候，对于原假设LNY不是LNFDI变化的格兰杰成因，拒绝原假设犯第一类错误的可能性是0.0365.发生的可能性较小，因此拒绝原来的假设，认为LNY是LNFDI的原因，同理在滞后期为5的时候，LNFDI是LNY的格兰杰原因。
　　四、结论与政策建议
　　本文通过构建协整模型，对山西省FDI与就业进行了实证研究，平稳性检验结果发现各个变量经过一阶差分后是平稳的，并且FDI与就业之间存在长期均衡关系。当长期FDI每增加1%，则会带动就业人数增加14.52%，FDI对山西省就业起着促进作用。
　　鉴于FDI对就业具有显著的促进作用，因此需要优化投资环境，完善外商直接投资的法律法规，保护外商投资的合法权益，加大引进外商直接投资，同时注重引进的质量，发挥FDI对就业的促进作用。
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