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外资企业的发展对我国商品进口的影响是两方面的。

一方面，外商对我国的直接投资使得我国商品进口增加。

这主要是由于：

（1）有的外商利用我国廉价的生产成本，从海外进口原料或半成品，经加工后再出口销售，80年代成立的外商投资企业多是以此为目的。

（2）有的外商以机器设备等实物形式进行投资带动我国机器设备等资本品进口额的增加，这与80年代我国出口商品结构失衡的情况是一致的。

（3）有的外商，主要是大的跨国公司，来华投资是以占领中国市场为目的，从国外进口原材料和半成品，在我国国内加工后直接在国内市场销售，尽管带来了诸如就业率提高、政府财政收入增加和居民生活水平提高等好处，但客观上也降低了我国的贸易顺差。

（4）三资企业从国外进口先进的生产设备，既有示范作用，又加剧了市场竞争，国内企业为争夺市场，就需要更先进的设备，这也会使商品进口增加。

另一方面，外资企业的产品对进口商品又有一定的替代作用。

外商在我国投资，生产的产品在国内销售，会替代某些进口商品，从而减少了商品进口，因此把外商直接投资作为影响进口额的一个因素。

5、出口额（EX,亿元）

众所周知，出口一方面通过增加国内的消费和投资需求从而间接地造成进口需求的增加，另一方面是造成中间产品需求的增加从而直接促进进口的增加，因此在这把出口额作为影响进口额的一个因素。

二、数据说明及其来源

本文将选取1990年至2006年的数据来对影响中国外贸进口的因素来进行分析，下表是本文要在模型中用到的数据：

年份

IMP亿美元

EX亿美元

GDP亿元

EXC

CPI

FDI亿美元

1990

533.5

620.9

18667.8

478.32

103.1

65.96

1991

637.9

719.1

21781.5

532.33

103.4

119.77

1992

805.9

849.4

26923.5

551.46

106.4

581.24

1993

1039.6

917.4

35333.9

576.2

114.7

1114.36

1994

1156.1

1210.1

48197.9

861.87

124.1

826.8

1995

1320.8

1487.8

60793.7

835.1

117.1

912.82

1996

1388.3

1510.5

71176.6

831.42

108.3

732.76

1997

1423.7

1827.9

78973

828.98

102.8

510.03

1998

1402.4

1837.1

84402.3

827.91

99.2

521.02

1999

1657

1949.3

89677.1

827.83

98.6

412.23

2000

2250.9

2492

99214.6

827.84

100.4

623.8

2001

2435.5

2661

109655.2

827.7

100.7

691.95

2002

2951.7

3256

120332.7

827.68

2003

4127.6

4382.3

135822.8

101.2

1150.69

2004

5612.3

5933.2

159878.3

103.9

1534.79

2005

6599.5

7619.5

183217.4

819.17

101.8

1890.65

2006

7914.6

9689.4

211923.5

797.18

101.5

1937.27

图中所示我国的国内生产总值（GDP）、美元对人民币汇率（EXC）、消费者价格指数（CPI）、外商直接投资（FDI，亿元）、出口额（EXP亿元）数据均来源于中国统计局网站上的统计年鉴，真实可靠。

三、实证分析过程

先对模型进行普通最小二乘法估计：

运用eviews软件，建立新的工作文件，完成数据的导入过程。

OLS的估计结果如下图所示：

IMP=-2537.949+0.38*EX+0.028*GDP-3.311*EXC+38.04CPI-0.017FDI

CPI前面的系数为正符合先验预期

t=（-1.46）（2.7）（2.71）（-2.58）（-1.79）（-0.05）

R2=0.996F=578D-W值=1.556

校正R2=0.995df=6

经济意义的检验：

EX（出口通过增加国内的消费和投资需求从而间接地造成进口需求的增加）,因此ex系数为正符合先验预期。

EXC（人民币对美元升值会削弱我国出口产品的价格竞争力，削弱我国出口扩张能力，因此EXC系数为负符合先验预期）。

FDI（外资企业的发展对我国商品进口的影响是两方面的,一方面促进一方面会有遏制的作用，在这里FDI的系数为负我们也可以说它符合先验预期）。

CPI（随着CPI的快速增长，我国运费、人力等成本都大幅提高，加上国际初级产品价格急速上升，肯定会造成进口的增加，在此CPI前面的系数为正符合先验预期）。

GDP（国内生产总值的增加造成进口额的增加，在此GDP前面的系数为正符合先验预期）.

拟合优度检验：

R2=0.996，数值较高，说明模型的拟合度很好。

F检验：

模型总体对应的P值趋向于零，我们倾向于拒绝原假设，认为模型的总体具有总计显著性。

T检验：

在模型的总体具有显著性的前提下，进行t检验。

EX对应的P值为0.0204，小于0.05，所以我们说EX对应的偏回归系数具有统计显著性。

GDP对应的P值为0.0201，小于0.05，所以我们说GDP对应的偏回归系数具有统计显著性。

EXC对应的P值为0.0257，小于0.05，所以我们说EXC对应的偏回归系数具有统计显著性。

CPI对应的P值为0.1，大于0.05，所以我们说CPI对应的偏回归系数具有统计显著性。

FDI对应的P值为0.96，大于0.05，所以我们说FDI对应的偏回归系数具有统计显著性。

下面进行专门的计量检验：

1）异方差的检验与补救

怀特检验：

在eq01中点击view,选择residultests----crossterms

可见n*R^2=11.50,对应的p值为0.003172较小，具有统计显著性，说明模型中存在异方差。

在此利用对数变换来达到消除异方差的目的

点击quick---estimateequation,在equationspecification中输入log（imp）clog（ex）log（gdp）log（exc）log（cpi）log（fdi）

然后在估计窗口中点击view,选择residultests----nocrossterms，得到下图：

可见n*R^2=7.38,对应的p值为0.6886，较大，拒绝原假设，不具有统计显著性，说明模型中不存在异方差，补救有效。

自相关的检验：

DW检验

从上图中我们已经得到DW=2.477，给定显著性水平0.01，样本容量为17，k’为4，查表得dl=0.57,du=1.63,所以DW大于3.430，小于4,所以模型中存在一阶自回归模式的负自相关。

在EViews的窗口中点击Quick→EstimateEquation,在弹出的对话框中的空白处填写IMPcEXGDPEXCCPIFDIar

（1），点击确定，可得如下图所示的图表：

（1）即为p，即是采用迭代法获得，p=0.617，故可推出该模型的样本函数为：

IMP=-1906+0.47*EX+0.02*GDP-1.29*EXC+20.78CPI-0.209FDI由此达到了消除了自相关的目的。

多重共线性的检验

在Eviews窗口中将IMPEXGDPEXCCPIFDI全部选中，右击点击Open→asGroup,将Name默认为Group01,双击Group01，在其对话框中点击View→Correlations→CommonSample,得到如下图所示的相关系数矩阵：

我们习惯把0.8作为参考值，但大于0.8则认为系数间的共线的可能性较大，而由上图我们可知多个系数间的相关系数都大于0.8，故我们可推测EXGDPEXCCPIFDI之间存在多重共线性。

为了减弱多重共线性对模型分析结果的影响，本文将采用逐步回归法对模型模型进行修正。

具体做法是用因变量进口额IMP逐一对原模型中的自变量进行一元回归分析，再按拟合优度R2的大小进行排序，选取R2最大的自变量与进口额建立一个一元回归模型，然后逐个加入其它自变量，根据R2和t统计量来判断拒绝或接受新加入的自变量，最后得出最佳的多元回归模型。

进行逐步回归后得到新的回归方程：

按R^2的大小重新排列为EX>

GDP>

FDI>

EXC>

CPI,因此把EX作为基础回归方程。

然后逐个加入其它自变量，根据R2和t统计量来判断拒绝或接受新加入的自变量，最后舍弃的变量是GDPEXCCPIFDI

Imp=0.85*ex+100

T41.571.29

R2=.9913F=1728.7D-W值=0.93

校正R2=0.9908df=2

逐步回归之后得到的最优估计结果：

下面进行修正回归后异方差的检验：

怀特检验

在最优结果的估计窗口中点击view,选择residultests----crossterms

逐步回归之后怀特异方差检验结果：

可见n*R^2=11.50,对应的p值为0.029较小，具有统计显著性，说明模型中存在异方差。

点击quick---estimateequation,在equationspecification中输入log（imp）clog（ex）

然后在估计窗口中点击view,选择residultests----crossterms，得到下图：

可见n*R^2=1,对应的p值为0.6，数值较大，我们倾向于拒绝原假设，认为不具有统计显著性，说明模型中不存在异方差，补救有效。

下面进性修正回归后自相关的检验：

从异方差补救后的估计结果中中我们已经得到DW=2.13，给定显著性水平0.01，样本容量为17，k’为1，查表得dl=0.87,du=1.1,所以DW大于0.87，小于1.1,无法确定是否存在自相关，于是选择LM检验：

在估计窗口中点击view----residualtests----serialcorrelationLMtest在lagsto中填写2，点击OK,得到下图

Obs*R-squared对应的p值为0.07，p值较大（大于0.05），我们倾向于接受原假设，认为随机误差项不存在自相关

在逐步回归过程中，去除了原模型中的GDPEXCCPIFDI理由是在将它们逐个加入回归模型时，R2没有显著上升，并且t都落在接受域内。

伴随经济高速增长而产生的国内投资和消费需求扩张，超出了本国的生产供给能力，势必引起国内市场价格上涨，从而需要增加进口来弥补供求之间的缺口。

但在扩大进口的过程中仍存在着许多政策障碍，这些都是限制进口的因素。

外商在我国投资，生产的产品在国内销售，会替代某些进口商品，从而减少了商品进口。

在这种双重作用下，因此说外商直接投资对进口的影响是不明显的。

理论上说，近年来随着我国CPI快速增长，肯定会对我国的进口产生一定的影响，但是由于近年来国家政策的影响，就算CPI不不变化，进口额依旧增长，所以说CPI对进口额的影响是不明显的。

但是我们也应该看到，近年来由于世界经济的发展稳定和国内外环境的稳定，汇率的变化其实是非常小的，它对于近年来进口贸易的影响也不大。

综上所述，我们把原模型中的GDPEXCCPIFDI变量移除。

四、结果分析

在对结果进行说明之前，先把各自变量偏回归系数一一列出

DependentVariable:

LOG（IMP）

Method:

LeastSquares

Date:

06/07/11Time:

21:

Sample:

19902006

Includedobservations:

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

0.077390

0.213182

0.363021

0.7217

LOG（EX）

0.975394

0.027754

35.14440

0.0000

出口额（EX）对进口额的影响及其原因分析

出口额是影响进口的一个重要的因素。

它对进口的影响主要表现在以下两方面：

一方面通过增加国内的消费和投资需求从而间接地造成进口需求的增加，另一方面是造成中间产品需求的增加从而直接促进进口的增加。

综上所述，本文根据现有的理论和我国进口贸易的实际情况，对影响我国外贸进口的因素进行了实证分析。

对于原始模型中自变量存在的严重的多重共线性问题，采用了逐步回归法来减弱自变量间的多重共线性，取得了一定的效果，得到了比较满意的分析结果。

实证分析的结果表明，出口额对进口额的影响最大，而其它因素，如：

GDPEXCCPIFDI对进口额也有积极的促进作用，但总的来说，影响不大。

附录A初步回归的详细结果

EstimationOutput

怀特检验的结果

异方差补救的结果

自相关补救结果