我国经济增长与对外贸易水平的实证分析

摘要：自被世人誉为“现代经济学之父’的著名经济学家亚当.斯密提出“剩余产品出路”学说以来，经济增长与对外贸易的关系一直都倍受经济学家们研究的关注。李京文(1996)通过经济增长模型的实证分析，指出出口增长对我国经济增长具有拉动作用。彭福伟(1999)发现净出口与经济增长的相关度较弱。陈家勤(1999)认为出口贸易对经济增长具有巨大的推动作用。杨全发(1999)对巴拉萨(Balassa)建立的模型带入我国数据进行检验，认为出口对于经济增长具有正向促进作用。本文先采用逐步回归分析法对所选模型进行共线性检验和处理来优化模型，通过格兰杰因果检验来发现加工贸易净出口额影响经济增长，而经济增长并不影响加工贸易净出口额。最后通过协整检验证明了在0.05的显著水平上二者的关系是长期均衡的。
关键词：         经济发展         对外贸易水平       实证分析

一、        研究背景
进入21世纪以来，我国的发展已渐显成果，从战争后的一片颓废的落后国家逐渐发展成一个对外经贸大国。我们取得了一定的成功，但不能因此沾沾自喜而忘记我们的目标应当是发展成为对外经贸强国。但与世界贸易强国相比，现时还有许多差距。这主要由于中国出口产品和服务贸易竞争相对处于劣势，而加工贸易又占据着贸易总额的半壁江山，造成不利贸易条件。对此，我们来进行一些实证分析。

二、        回归分析
（一）数据来源
本文研究的数据取自百度文库搜索文档。选取数据如下：
年份        国内生产总值        一般贸易净出口额        加工贸易净出口额        其他贸易净出口额
1985        3070.23        -135.42        -9.58        -4.00
1986        2975.90        -101.12        -10.83        -7.65
1987        3239.73        8.71        -11.97        -34.44
1988        4041.49        -25.82        -10.45        -41.23
1989        4513.11        -40.62        26.21        -51.59
1990        3902.79        92.60        66.60        -71.80
1991        4091.73        85.80        74.00        -78.60
1992        4882.22        100.60        80.80        -137.90
1993        6132.23        51.50        78.80        -252.40
1994        5592.24        260.40        94.10        -300.50
1995        7279.81        280.00        153.30        -266.30
1996        8560.85        234.80        220.60        -333.20
1997        9526.53        389.44        293.96        -279.20
1998        10194.62        305.55        358.55        -229.36
1999        10832.79        120.95        373.04        -201.67
2000        11984.75        51.02        450.94        -260.87
2001        13248.18        -15.75        534.59        -293.40
2002        14538.20        70.76        577.27        -343.77
2003        16409.66        -56.17        789.47        -477.77
2004        19316.44        -45.39        1062.76        -696.47
2005        22366.22        354.30        1424.55        -758.85
2006        26584.15        831.26        1888.83        -945.34
2007        33838.19        1098.44        2490.85        -971.03
2008        43292.39        907.69        2967.36        -893.75

（二）模型的建立
本文的研究中以GDP作为经济发展的指标，并且GDP为被解释变量，一般贸易净出口额、加工贸易净出口额和其他贸易净出口额为解释变量。选择模型是多元线性回归模型y=c1+c2 x1+ c3 x2+ c4 x3+u（y代表GDP， x1代表一般贸易净出口额，x2代表加工贸易净出口额,x3代表其他贸易净出口额,u表示残差项）。
（三）回归结果和分析

Dependent Variable: Y               
Method: Least Squares               
Date: 04/08/14   Time: 11:43               
Sample: 1985 2008               
Included observations: 24               
                               
                               
Variable        Coefficient        Std. Error        t-Statistic        Prob.  
                               
                               
C        4419.351        485.1501        9.109245        0.0000
X1        -2.891659        1.597949        -1.809607        0.0854
X2        12.56558        1.058904        11.86659        0.0000
X3        -2.879224        2.602890        -1.106164        0.2818
                               
                               
R-squared        0.984839            Mean dependent var        12100.60
Adjusted R-squared        0.982565            S.D. dependent var        10453.68
S.E. of regression        1380.325            Akaike info criterion        17.44904
Sum squared resid        38105930            Schwarz criterion        17.64538
Log likelihood        -205.3884            F-statistic        433.0592
Durbin-Watson stat        0.509047            Prob(F-statistic)        0.000000
                               
                               
1.        在其他条件不变的情况下，当一般贸易净出口额（x1）每增加1亿美元时我国的GDP减少2.891659亿美元这与事实不符合。
2.        在其他条件不变的情况下，当加工贸易净出口额（x2）每增加1亿美元时我国的GDP增加12.56558亿美元。
3.        在其他条件不变的情况下，当加工贸易净出口额和其他贸易净出口额每增加1亿美元时我国的GDP减少2.879224亿美元，这与事实也是不符的。
总结：由上可知有俩个变量的经济学解释不合理，所以模型的检验不通过。另外，X2的T统计量的相伴概率很小，但是x1和x3的 T统计量的相伴概率明显高于显著水平在0.05的值，而且二者的经济学符号与事实相反，这说明可能存在多重共线性。这点说明模型的统计学检验也是不能通过的。
由于变量之间很可能存在多重共线性，我们做了三个变量的相关系数矩阵如表1:
表1 三变量的相关系数矩阵
        X1        X2        X3
X1         1.000000         0.829745        -0.788980
X2         0.829745         1.000000        -0.930806
X3        -0.788980        -0.930806         1.000000
这个结果充分证明了我们之前的猜想是对的，变量之间存在多重共线性。因此我们采用逐步回归分析法消除共线性以达到优化模型的效果。下面，分别做y对x1，x2，x3的一元回归，结果如表2：
表2 分别回归的结果
变量        x1        x2        x3
参数估计值        25.68606        12.61014        -32.09461
t值        6.159506        34.31144        -12.05149
R2        0.632563        0.981656        0.868451
其中x2的可决系数最大，而且经济学检验和统计学检验也是最为合理的，故第一次挑选出变量x2，以x2为基础，加入其它变量逐步回归，结果表3：
表3 以x2为基础加入其它变量逐步回归
变量        x1，x2        x2，x3
加入变量的t值        -1.715983        -0.913500
加入变量t值的相伴概率        0.1009        0.3713
R2        0.983911        0.98235
可见，加入x1或加入x3对可决系数几乎没有改变，因此把x1、x3剔除，最终得回归结果如（1）式：
       Y = 4763.734068 + 12.61013928*X2  （1）
  （13.05998）    （34.31144）
  R  = 0.981656   F=1177.275    DW=0.530244
在此基础上我们来研究一下y(GDP)与x2(加工贸易净出口额)的因果关系，采用格兰杰因果检验和拉格朗日乘数法分别进行检验和验证的结果如下：
Pairwise Granger Causality Tests
Date: 04/30/14   Time: 11:17
Sample: 1985 2008       
Lags: 2               
                       
                       
  Null Hypothesis:        Obs        F-Statistic        Probability
                       
                       
  X2 does not Granger Cause Y        22         11.4734         0.00070
  Y does not Granger Cause X2         2.00609         0.16512
                       
                       
从结果可以看出X2(加工贸易净出口额)是影响Y(GDP)的因素而Y(GDP)不是影响X2(加工贸易净出口额)的因素。但是这一结果的可靠性还需进一步检验。
(1)对结果“X2是影响Y的因素”进行拉格朗日乘数检验如下：
1.1.二阶序列相关检验结果：
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:       
                               
                               
F-statistic        0.376759            Probability        0.692009
Obs*R-squared        0.650787            Probability        0.722243
                               
                               
1.2.三阶序列相关检验结果：
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:       
                               
                               
F-statistic        0.263575            Probability        0.850549
Obs*R-squared        0.764763            Probability        0.857875
                               
                               
两次结果都显示F统计量的相伴概率很大，故判定没有序列相关，所以结果“X2是影响Y的因素”可靠。
(2)对结果“Y不是影响X2的因素”进行检验如下
2.1.二阶序列相关检验结果：
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:       
                               
                               
F-statistic        0.007810            Probability        0.992224
Obs*R-squared        0.000000            Probability        1.000000
                               
                               
2.2.三阶序列相关检验结果：
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:       
                               
                               
F-statistic        0.020932            Probability        0.995707
Obs*R-squared        0.035423            Probability        0.998246
                               
                               
两次结果都显示F统计量的相伴概率很大，故判定没有序列相关，所以结果“Y不是影响X2的因素”可靠。
但是y与x2的关系是不是长期均衡的呢？那我们就要通过协整检验来验证结果了。首先对变量序列进行平稳性检验，ADF 检验结果表明，y序列、x2序列和它们的一阶差分均都不是平稳序列，而它们的二阶差分是平稳的序列，说明它们是二阶单整序列。因此根据协整理论，y 和x2 的阶数相同，可以进行协整分析。从检验结果可以得到，y 和x2 的协整关系如表3：
表3 y 和x2 的协整关系分析结果
变量        系数        标准差        T值        P值
常数项        4763.73        364.76        13.06        0．00
X2        12.61        0.37        34.31        0.00

其中，从相应的检验数据也看出，在显著性为5%的条件下，模型拟合度较高，通过了相应的检验。为检验两变量y 和x2是否协整，根据Engle 和Granger 在1987 年提出的EG 检验：如果两变量是平稳的，直接可以采用标准回归技术处理；如果两变量是非平稳的，求出两变量的单整的阶，若单整的阶相同，则可进入协整检验。由于以上的ADF 检验已经证明y和x2 的二阶差分序列是平稳的，同时它们是二阶单整，因此可以进行协整检验。这里主要是对该式计算的残差序列eeq07 进行ADF 检验，得到的结果如表4 所示。ADF 值是-1.973344，小于5%的显著水平下的DF 值-1.956406，在该显著水平下拒绝存在单位根的假设，表明残差项是平稳的。因此，我国的GDP和加工贸易净出口额存在二阶协整关系，说明了两变量之间存在长期稳定的均衡关系。同时由（1）式可以得出，长期内，加工贸易净出口额对绩效我国的GDP的影响是很显著的。
表4 序列eeq07 的ADF 检验
Augmented Dickey-Fuller test statistic        -1.973344
Test critical values:        1% level                -2.669359
        5% level                -1.956406
        10% level                -1.608495

（四）结论
本文以1985 年至2002年中国为研究对象，通过研究我国的经济增长和对外贸易水平的长期关系，以中国的GDP与一般贸易净出口额、加工贸易净出口额和其他贸易净出口额为解释变量为衡量指标并形成时间序列数据，进行模型的修正、因果关系和协整关系探讨，并在此基础上得出模型，从纵向和横向分析我国经济增长和对外贸易水平的关系，得出以下结论：
1.格兰杰因果检验结果表明，我国经济增长不影响对外贸易水平而外贸易水平影响我国的经济增长。虽然本文也对该结果进行了拉格朗日乘数检验，但是这个结果的准确性还是有待考证的，这是由于我们在选取样本少，考虑的变量也不是那么的全面，所以才造成结果的有待考证。
2.在长期内，我国的经济增长和对外贸易水平也就是GDP和加工贸易净出口额存在着长期均衡关系，对外贸易水平的提高会促进经济的增长。结合修正后的模型可知，加工贸易的净出口额每增加1亿美元，我国GDP增加12.60104亿美元。我国的进出口贸易对加工贸易的依赖很重，而且对GDP的贡献很大。这显示出了我国贸易结构的缺陷，加快调整和优化出口商品结构，改善产业结构和贸易结构是我国提高贸易竞争力的重要一环。国际经验表明，一个国家的贸易结构将发生有以出口劳动密集型产品为主、进口资本密集型产品为主向以出口资本密集型产品和服务产品为主、进口劳动密集型为主的转变。而一国欲从国际竞争中获得更大的利益，就应使本国具有高附加值的产业具有较强的国际竞争力。然而我国出口商品中技术含量和附加值较高的产品所占比重偏低。在结构上，我国出口商品中高科技含量、高附加值的产品的比重偏低。目前，在我国的出口结构中，劳动密集型产品的比重较高，而资本密集型产品（如机械及运输设备）的比重比较低；在进口结构中，劳动密集型产品比较低，资本密集型产品的比重较高。这说明我国的贸易结构还处于不发达阶段。另外，从产业的贸易依存度来看，我国贸易结构也处于不发达阶段。总体来看未来我国贸易结构还需尽快改善，这样才能是我国经济的更快速的发展，从而更加接近对“成为对外贸易强国”的目标。