金融深化和加工贸易转型升级的线性与非线性Granger分析

郑永辉+蒋昭乙+郑永辉

摘要金融深化通过利率市场化、资本自由流动以及竞争型资源配置，也影响了加工贸易的转型升级。本文采用线性和非线性格兰杰因果检验方法，对金融深化和加工贸易转型升级之间不同阶段的影响进行了实证研究，通过Granger线性因果检验和Jones非线性因果检验，证明了两者的因果关系，同时发现：基于非线性格兰杰因果检验揭示出金融深化和加工贸易转型升级之间一直存在着复杂的因果关系。

关键词金融深化加工贸易转型升级非线性Granger分析

改革开放以来，我国对外贸易迅猛发展，但加工贸易由外资企业主导， 本土企业在品牌、国际营销渠道等重要方面均无控制权， 大大限制了我国从加工贸易中获取的利益。但众所周知，加工贸易是产业内贸易的重要类型之一，发达经济体和发展中国家拥有各自不同的优势：前者在技术、资本等方面具有比较优势，控制着产业链中的设计、营销等高端环节;而后者具有劳动力禀赋优势，被锁定在产业链的劳动环节。

在国外的研究中，Balassa是首先研究产业内贸易现象的学者，Grubel和Lloyd，Sugden，Barney，Mary Amiti，Kaplinsky，Chao，Kandogan和Lloyd等学者对工业化国家产业内贸易的现象分行业、模式和效应等多方面进行了进一步的分析和研究。

国内学者主要从加工贸易转型升级的方向与路径角度研究较多：首先是从全球生产网络角度;其次是从全球价值链的角度;再次是从区域均衡发展的角度;最后是有学者把加工贸易转型升级的效果评价体系角度，将加工贸易转型升级分为转型、升级和转移三个方面。关于对加工贸易转型升级影响因素的研究方面，很多学者认为，影响加工贸易转型升级的主要因素是：要素禀赋条件、外商直接投资、技术水平及国内产业结构。

但是金融深化通过利率市场化、资本自由流动以及竞争型资源配置，也影响了加工贸易的转型升级。利率市场化使得利率下降，降低了贸易企业的融资成本;资本自由流动促进了贸易自由化，以及贸易规模的扩大，对于像加工贸易这样两头在外的贸易模式尤其重要;竞争性信贷资源配置改变了原先的选择性信贷配置，这使得加工贸易企业在转型升级过程中技改、营销和研发所需的资金变得充裕。因此，金融深化也是影响加工贸易转型升级的一个重要影响因素。

目前，在对两个变量间联动关系进行研究时，学者们采用较多的是传统的Granger 因果检验方法，而运用非线性因果关系进行检验的很少，尤其运用非线性因果关系检验金融深化与加工贸易转型升级间联动关系的文献更是少见。Granger 曾指出，“非线性关系组成了全世界”。由于金融深化和加工贸易转型升级都是受多因素影响，而且需要考虑时间变化，又是一个非线性构成的复杂系统，如果想研究二者之间的关系，用线性Granger因果关系检验的方法具有一定的局限性，而且不容易客观了解金融深化与加工贸易转型升级之间的深层次的联系。正由于这个原因，本文将在Himestra 和Jones提出的非线性Granger因果关系检验方法的基础上，借助于蒙特卡洛模拟，采用一种较新的分析方法来最终确定置信水平σ，置信水平σ可以用来判定因果关系是否成立，并且用这个方法去研究金融深化与加工贸易转型升级的非线性因果关系。

一、 加工贸易转型指标的选取

2003年10月14日，中共十六届三中全会《决定》就指出，“继续发展加工贸易，着力吸引跨国公司把更高技术水平、更大增值含量的加工制造环节和研发机构转移到我国，引导加工贸易转型升级”。而赵晓晨将我国加工贸易转型升级的效果评价体系归纳为三大方面——转型、升级和转移。转型指的是加工贸易总体占比、加工贸易内部来料加工及进料加工占比的变化;而升级则体现在加工增值率的提高上，包含产品结构优化（高新技术产品贸易比重提高）、国内配套率提高等类似指标;转移指的是国内各地区加工贸易占全国比重的变化。

在文献中，很多学者选择加工贸易总体占比作为加工贸易转型指标的重要替代指标，原因在于加工贸易是以原材料和制成品“两头在外”、赚取“加工费”为主要特征;而一般贸易较之加工贸易赚取的附加值较多，因此在贸易方式上加工贸易占比是一个简单易行的测量加工贸易转型升级的替代指标。

二、 金融深化指标的选取

对金融深化水平的衡量，学术界一般都按照著名学者E.S.Shaw的金融深化理论，可以将一国的金融深化程度细化为几个方面，本部分将依据其理论将金融深化理论分为金融存量、金融流量和金融资产价格指标等方面具体分析。

（一） 金融存量指标

金融存量指标（时点指标），是测算一国金融深化程度的重要指标，通常我们指的是借助于某一经济体在某一确定的时点上其金融发展现状的一系列指标，用以测算该经济体的金融深化程度。这些指标通常是涵盖以下几个方面： 第一，该经济体的金融资产存量/国民收入（即金融资产存量与国民收入之比）。流动性资产存量被肖认为是与金融深化较为密切的指标，该存量指标的波动通常反映了该经济体的金融深化程度，而且，由于在流动性方面，实物资产远小于金融资产，因此，从宏观角度来看金融深化，就表现为该经济体的金融资产存量与国民收入之比的上升，这就说明该经济体的金融深化程度在加深。第二，该经济体的金融资产存量的内部结构特点。金融深化理论认为金融资产结构会被金融深化所影响，继而发生变化，因此，通过对确定的时间点上金融资产存量内部结构的比例变动的测算，也是衡量金融深化程度的重要途径。大多数的文献中都引用该指标作为金融深化指标。

（二） 金融流量指标

金融流量指标（时期指标），也是测算一国金融深化程度的重要指标，通常是指借助于一个时段内的某经济体金融发展现况的一系列指标，用以来测算该经济体的金融深化程度。这些指标通常是涵盖以下几个方面：第一，该经济体的财政占整个投资来源的比例。金融深化理论指出，伴随着金融深化的发展，该经济体的财政占整个投资来源的比例应该是逐渐减少的;第二，银行储蓄占居民总储蓄的比例。金融深化越深入，该比例呈现逐渐下降的趋势;第三，银行贷款企业总融资的比例。按照肖的金融深化理论，金融深化越深入，该比例也呈现逐渐下降的趋势。

（三） 金融资产价格

金融资产价格指标，也是测算一国金融深化程度的重要指标，通常是指借助于某经济体中金融市场的各种价格水平，用以测算该经济体的金融深化程度。该指标体系反映金融深化的最佳指标。这些指标通常涵盖以下几个方面： 第一，实际利率水平。按照金融深化理论，实际利率水平与金融深化程度呈现正相关关系。第二，利率的期限结构。利率的期限结构随着金融深化程度的加深，将表现为逐渐合理化，并且能够看出持有金融资产者推迟进行消费的表现程度。因此，利率的期限结构也是衡量金融深化程度的重要途径。

（四） 本文金融深化指标的选取

通过对文献的分析，多数文献选取的是金融存量指标，这一方面考虑到数据的可得性，另一方面也是考虑到了数据存量所涵盖的信息量较多，因此，本文采用M2/ GDP用以测算我国的金融深化的程度。

三、 我国加工贸易转型发展的主要阶段划分

改革开放30多年以来，我国加工贸易取得了快速的发展，同样根据其发展历程，也显现出很明显的不同进程，各个进程具有其独特的特点，一般来说，学者们依据很多因素划分我国的加工贸易阶段，综合来看，主要是：加工贸易出口在外贸总出口中所占的比重、加工贸易中来料加工装配贸易和进料加工贸易的比重以及贸易政策取向等三个主要因素，本文综合考虑上面三个因素，并结合近年来我国加工贸易的发展状况，将我国加工贸易的发展分为五个阶段。

（一） 1978年至1988年：积极探索与鼓励发展阶段

20世纪80 年代，包括韩国在内的东亚新兴经济体国家正处于劳动密集型产业的转移时期，我国主动承接这些国家的产业转移，并且对于加工贸易的发展做了积极探索，将加工贸易在法律上确立为一种新型的贸易方式。1981 年，我国加工贸易进出口总额仅为26亿美元，到1988 年，我国加工贸易进出口总额增长到292 亿美元，是1981 年的将近11 倍，加工贸易进出口占全国进出口贸易总额的比重也大幅提升，从1981 年的6%上升到1988 年的28%。

（二） 1989年至1998年，逐步规范与快速发展阶段

1988年我国出台了一系列针对外向型经济发展的鼓励政策，譬如《以进养出试行办法》《关于加强综合管理促进对外加工装配业务发展的通知》等等，这些政策的出台为我国加工贸易的发展提供了较好的外部政策氛围，有利于我国参与国际分工、承接西方国家的产业转移，同时也带动了我国加工贸易的快速发展。据海关统计，1998年我国加工贸易进出口总额达到1 731亿美元，占贸易总额中所占的比例提升至54%。同时，大多数企业进一步提高了企业的软硬件条件，提升了进料加工的比例，1989 年我国进料加工进出口达198 亿美元，不但超过来料加工装配贸易，还取得了占加工贸易的比重超过一半，进料加工已经成为我国加工贸易的主要方式。另外，我国加工贸易出现了一个新的现象，即外资企业成为我国加工贸易的主体。不仅是日本等东亚国家，欧美等国外资企业也大规模在我国进行投资，转移其部分劳动密集型产业，反映在外贸进出口产品结构上，表现为出口产品逐渐向高附加值和高技术方向转变。

（三） 1999年至2003年：加强管理与促进发展并重阶段

在第三个阶段，国际形势发生了有利于我国的变化，西方发达国家加速进行产业转移，资本开始大量进入我国，使得该时期我国利用外资数量快速增加，这同时也标志着我国进入了全面开放的时期。这段时期我国加工贸易发展的特点主要是：外贸进出口总额稳步增加，增长速度较为平稳，加工贸易总额占我国外贸进出口总额比例波动不大，基本浮动在50%上下，尤其是加工贸易的来料加工占比基本稳定在70%上下。另外，加工贸易的产品结构在逐步优化，不是表现为单纯的劳动密集型产品的数量发展，而是表现为多种要素并重的密集型产品逐渐增加。2003 年，机电产品加工贸易出口1 700亿美元，增长46%，较2002年高出13%，占我国外贸机电产品出口总额近75%;机电产品加工贸易进口达到985亿美元，增长幅度达到47%，占我国外贸机电产品进口总额近44%。同时，这段时期内，我国也进一步在规范加工贸易政策，譬如详细地制定了保证金台帐的制度，尤其严格控制保证金台账 “空转”的问题，加强对政府相关部门内部分工的规范，为我国加工贸易进一步持续、稳定、健康发展而积极探索。

（四） 2004年至2008年：结构调整与转型升级阶段

跨国公司充分利用不同国家的比较优势分别在各国设立子公司，从全球价值链角度优化配置资源，分别指定这些子公司生产不同的产品或产品的不同生产环节，这样整个生产过程不再集中于某一个国家，而是分散在不同国家间，表现为各个子公司所在国家之间的加工贸易呈现上升趋势。跨国公司的这一战略举措也使得加工贸易的产业间垂直分工表现为跨国公司的“公司内贸易”。带动我国加工贸易发展的主要发动机的重任落在了跨国公司的身上，我国加工贸易的主体逐渐变为被跨国公司主导和操控的外资企业。这给我国加工贸易发展带来的变化不仅在经营主体上，在加工贸易的分工层次、技术水平和产业结构等方面也带来跃升。国家层面敏感地注意到这一点，“引导加工贸易转型升级”的战略政策构想出现在我党十六届三中全会的文件中，文件指示贸易政策方面要配合加工贸易的转型升级要求。2004年和2008年是我国加工贸易发展取得突破性进展的两年。2004 年，我国加工贸易发展取得一个突破性的进展：外贸总额超过5 000亿美元，2008 年我国加工贸易发展又跃上一个新的台阶：外贸总额超过10 000亿美元。此外，国内企业配套能力不断提高，国有化的比重在逐渐上升，同时，加工贸易出口中高耗能、高污染、资源性产品在逐渐下降，高新技术产品出口比重在不断攀升，加工贸易产品的附加值不断提升。

（五） 2009年至今：危机后加速转型阶段

2008年全球金融危机爆发，这场危机破坏了在一定程度上破坏了全球产业链的有效运转，同样也造成了我国加工贸易进出口额的大幅下滑。据海关统计， 2009 年的我国加工贸易额下滑至9 094.22 亿美元，这也是自1978年以来我国加工贸易第一次没有正增长。这次危机充分暴露了加工贸易软肋，即两头在外的特点，使加工贸易对外部市场的依赖非常大，一旦外部市场出现风吹草动，会迅速波及其发展。虽然2012年加工贸易进出口总额又上升至13 439.5亿美元，但是增长速度大为放缓，2012年仅为3.04%。而且我国原先的一些优势禀赋资源逐渐衰竭，劳动力的转移面临“刘易斯拐点”，土地供给面临“18亿亩”红线，相应的这些资源成本不断上升，使得我国与周边国家在土地、劳动力资源上的价格优势在不断丧失，因此，我国加工贸易的转型升级变得更加迫切。

四、 线形与非线性因果关系检验的研究方法

（一） 线性因果关系检验

在方法应用上，本文借鉴了潘越文中线性和非线性Granger因果检验的方法的介绍。在研究平稳序列Xt 与另一个平稳序列Yt谁是原因、谁是结果时，通常Granger 因果关系检验所采用常用方法是：第一，先估计Yt自身滞后期取值解释Yt值的程度，借助于引入序列Xt的滞后值，验证Yt。如果通过验证， 则称序列Xt 是Yt的Granger 原因。

借助于Granger 因果关系检验，滞后期的选取很有讲究，检验的结果可能因选取的滞后期数不同而不一样。本章根据HsiaoC. Hsiao， “Autoregressive Modeling and MoneyIncome Causality Detection，” Journal of Monetary Economics， No.7， 1981， pp.85-106. 的方法，通过Hsiao提出的两步法消除这种缺陷，并且两个变量之间的因果关系可以借助于AkaikeH. Akaike， “Statistical predicator identification，” Annals of the Institute of Statistical Mathematics， Vol.21， 1969， pp.203-217.提出的最终预测误差来验证。

假定两个服从I （1） 的非平稳序列Xt和Yt ， 它们的一阶差分值ΔXt和ΔYt是平稳序列， 此外，ΔYt可以写成如下表达形式：

ΔYt=α0+∑Mi=1αiΔYt-i+ε1ti=1，2，…，M （1）

首先， ΔYt对ΔYt-i回归， 计算误差平方和SSE。接着计算FPE， FPE 由下面公式得到：

FPE（m）=T+m+1T+m-1·SSET（2）

这中间， 观察总数是T，m=1，2，…，M。可以得到M个FPE值， 挑取这中间最小的FPE值，选取最小的FPE值对应的滞后阶数m* ， 记作FPE（m*）。

其次， 构建下面的模型：

ΔYt=α0+∑Mi=1αiΔYt-i+∑Nj=1βjΔYt-j+ε2t（3）

其中，自变量为Xt，变量Xt的最大滞后长度为N。因变量是ΔYt，因变量的滞后阶数为m*。借助于变化ΔXt的滞后阶数j=1，2，…，N，借助于式（3）计算ΔYt的SSE。可以用以下的公式计算出FPE：

FPE（m*，n）=T+m+n+1T+m+n-1·SSE（m*，n）T（4）

前文已述，n=1，2，…，N是ΔXt的滞后阶数，由式（2）计算得到的最优滞后阶数为m*。从N个FPE（m*，n）中选择最小的FPE，选择其相应的滞后阶数n*，写为FPE（m*，n*）。

加入FPE（m*，n*）<FPE（m*），这表明Xt是Yt的线性Granger原因;相反，则Xt不是Yt的Granger原因。

同理，采用式（5）和式（6）：

ΔXt=φ0+∑Mi=1φiΔYt-i+ε1t（5）

ΔXt=φ0+∑Mi=1φiΔYt-i+∑Nj=1jΔYt-j+ε2t（6）

可以算出相应的FPE（m*，n*）与FPE（m*），也就可以判别Yt是否是Xt的线性Granger原因。

假如检测结果说明协整关系存在于两个非平稳序列间，那么在式（1）、式（4）和式（5）、式（6）中添加误差修正项，其他计算过程相似。

ΔYt=α0+∑Mi=1αiΔYt-i+φECTt-1+εt（7）

ΔYt=α0+∑Mi=1αiΔYt-i+∑Nj=1βiΔXt-j+γECTt-1+εt（8）

ΔXt=φ0+∑Mi=1φiΔYt-i+λECTt-1+εt（9）

ΔXt=φ0+∑Mi=1φiΔYt-i+∑Nj=1iΔYt-j+ρECTt-1+εt（10）

（二） 非线性因果关系检验

Bake和BrockE. Baek and W. Brock ， “A NonParametric Test for Independence of a Multivariate Time Series，” Statistica Sinica， No.2， 1992， pp.137-156.借助于检测线性因果关系的方法，结果精确度不是很好。所以，两位学者在文献中提出了一种非参数统计方法，Hiemstra和Jones校正了Bake和Brock的方法，进一步拓宽了该检测方法的适用性。

设定Xt和Yt为两个平稳的时间序列，其中：

Xmt：m个元素的Xt超前变量，

Xmt=（Xt，Xt+1，…，Xt+m-1），m=1，2，…，t=1，2，…

XLxt-Lx：Lx个元素的Xt滞后变量，

XLxt-Lx=（Xt-Lx，Xt-Lx+1，…，Xt-1），Lx=1，2，…，t=Lx+1，Lx+2，…

YLyt-Ly：Ly个元素的Yt滞后变量，

YLyt-Ly=（Yt-Ly，Yt-Ly+1，…，Yt-1），Ly=1，2，…，t=Ly+1，Ly+2，…

对于设定的m，Lx，Ly≥1，且e>0，原假设“Y不是X（严格的）Granger非线性原因”成立的条件为：

Pr（||Xmt-Xms||<e，||Xmt-Lx-Xms-Lx||<e，||Ymt-Ly-Yms-Ly||<ε）

=Pr（||Xmt-Xms||<e，||Xmt-Lx-Xms-Lx||<e）（11）