1.面板单位根检验
鉴于面板单位根检验方法的多样性和不同检验方法得到的结论较难完全一致,为增强检验结果的稳健性,本文综合采用LLC、IPS、ADF-Fisher和PP-Fisher四种检验方法进行面板单位根检验。如表8所示,各变量水平值的检验均不能拒绝存在面板单位根的原假设,而一阶差分后均不存在面板单位根,各变量为一阶单整序列,满足面板协整检验的要求。
表8 面板单位根检验
2.面板协整检验及长期均衡分析
本文采用Pedroni提出的7个检验统计量和Kao提出的ADF统计量,来检验装备制造业中间品进口与出口、FDI之间是否存在长期均衡稳定的协整关系,检验结果如表9所示。在样本期间较短(T<20)时,PanelADF和GroupADF的检验效果较好,而Panel v和Group rho的检验效果较差(Pedroni,1999)。由于本文实证研究的样本期间为18年,主要依据Panel ADF和Group ADF的检验结果,其余统计量作为参考,来判断变量之间是否存在协整关系。表9显示,PanelPP、PanelADF、GroupPP和Group ADF四个统计量均能在1%的显著性水平上拒绝不存在协整关系的原假设。同时,Kao面板协整检验结果也能在1%的显著性水平上拒绝原假设。据此可判断变量之间存在协整关系。
表9 面板协整校验结果
接下来借鉴梁云芳等(2007),采用Engle-Granger两步法估计长期均衡方程,用固定效应模型进行回归,结果如表10所示。从调整的R2和F统计量来判断,模型整体拟合得比较好。协整方程的估计结果反映了变量之间的长期均衡关系:
(1)装备制造业出口贸易在长期中对中间品进口存在显著的正效应,影响弹性为1.187,表明出口每增加1%,中间品进口增加1.187%。这是由于装配性决定了装备制造业的生产过程需要大量零部件等中间投入,但在中国装备制造业技术水平和国外市场需求差距比较大的情况下,快速增长的出口会引发中间投入品的高进口率。这就形成了“为设备出口而进口中间品”的局面。
(2)装备制造业FDI对中间品进口的长期影响效应是负向的,弹性为-0.427,表明FDI销售收入每增加1%,中间品进口将减少0.437%。其原因在于随着品牌设备企业进入中国市场,其配套企业也跟随进入,使得原来需要进口的部分中间品可以由当地FDI企业来提供。因此,如果考虑进该因素,中国装备制造业出口对中间品进口与外资企业依赖度很大。
表10 各变量对中间品进口的长期影响效应
3.误差修正模型与短期波动分析
为弥补长期静态模型的不足,进一步建立短期动态模型来反映短期偏离长期均衡的修正机制。根据公式(3)估计得到残差序列,经检验该序列是平稳的,将其作为误差修正项:
式(5)表明从短期来看,中间品进口的短期波动不仅取决于各变量的短期变化,还受中间品进口偏离长期均衡趋势程度(F52X1102.jpg)的影响。差分序列反映各变量的波动,差分序列的系数表示短期弹性。对回归模型进行Hausman检验,统计值(Chi-Sq. Statistic)为17.279,拒绝采用随机效应模型的原假设,从而采用固定效应模型对(5)式所示的误差修正模型进行估计,结果见表11。从回归结果可以看出: