影响中国出口的因素计量经济分析.docx
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影响中国出口的因素计量经济分析
影响中国出口的因素
计量经济分析
学院：
经济管理学院
专业：
经济学113班
学号：
学生姓名：
郭光伟陶泽明
【摘要】
本文利用计量经济分析方法和1998—2012年的时间序列统计资料，建立了我国出口贸易影响因素模型。
建模过程中，处理了多出共线性问题，避免了自相关性，异方差性等问题。
模型结果表明，我国进出口贸易主要影响因素为GDP，汇率及居民消费价格指数。
【关键词】
出口；出口贸易；影响因素分析；计量经济模型；
引言
中国改革开放三十多年以来，我国的对外贸易从一个较低的水平发展到了一个很高的水平，进出口总额占GDP的比例从1978年的10%上升到了2012年的50%左右，08年金融危机以前，进出口总额占GDP比例曾高达65%，尤其是2001年，我国经济以加入WTO为契机，GDP总量跃上了10万亿元大关，可见出口增长在我国经济增长中发挥着至关重要的作用。
2004年贸易保护主义抬头，反倾销、技术性贸易壁垒案件不断严重地影响了我国出口贸易的进一步发展。
到2012年为止，我国外汇储备总额达到32557亿美元。
综合分析各种文献资料，影响我国出口贸易的因素有很多，其中主要有国民生产总值、汇率、第三产业比重等等。
由于国际竞争日趋激烈还有我国经济发展的复杂因素，影响因素非常复杂，因素间彼此关联，制约即各因素间可能不同程度地存在多重共线性或近似多重共线性关系。
因此，在新的形势下，研究影响出口贸易的相关因素及其影响程度非常重要，能为我国对外贸易政策的制定和出口企业的改革提供有益的定量依据和建议。
文献综述：
第一次写文献综述，我想对于外贸出口的影响因素的研究，最早的应该是斯密的绝对优势理论，他认为一国在某项产品上之所以具有出口优势，是因为其对此项产品具有绝对有利的生产条件。
李嘉图在斯密的基础上发展了他的观点，李嘉图认为即使某国在所有产品的生产上都不具有绝对优势，只要他在某项产品的生产上具有比较优势，仍然可以获得该项产品的出口优势。
这些在大二的时候学习过没想到在这里用到了。
在这方面外国学者做出了卓越的贡献，而中国的学者也是丝毫不逊色的。
关于我国出口贸易影响因素的研究，定量研究占大多数。
戴永良（1999）将人民币汇率与出口贸易进行回归分析证实了我国“J曲线效应”的存在。
方世建、付文林（2001）则利用普通线性回归法，建立了一个供求局部均衡模型，分析了影响我国出口增长的多种因素，指出出口受国外需求与国内供给的双重影响。
何泽（2007）采用计量分析方法，对进出口总额的影响因素进行实证分析，证明人民币汇率，服务业比重，GDP以及政策性行因素是主要影响因素。
杨招旭（2010）建立中国进出口的面板数据模型，强调影响本国进出口贸易的影响因素为本国GDP和外国GDP，以及汇率。
袁媛（2011）运用因子分析法对影响我国外贸出口的因素进行归类，研究结果表明不同时期影响出口的主要因素不同,她还指出:
政府要加大对外贸企业的引导作用,通过促进企业提高自主创新能力,来应对现在复杂的国际环境。
张菲雯（2013）以出口复杂度为切入点，研究出口复杂度与贸易条件之间的深层联系,并以此为基础，探讨出口复杂度对贸易条件的影响机制，进一步明确了我国在经济全球化的背景下,参与国际分工、发展对外贸易应该持有的态度和应采取的措施。
第一部分因素的引入
经过查找资料和分析，影响出口的因素众多，在这多种因素中选取比较显着地因素进行分析：
以下为主要影响因素：
?
（1）GDP（X1）新古典经济学家得出口导向经济理论认为现实经济系统存着由出口到经济增长的因果关系，其理由如下：
1、出口贸易可以使各国按比较利益分工，实现资源在国际间的有效配置，从而增加产出。
2、出口贸易可是本国的闲置资源得以利用，从而使产出增加。
但另一方面，也有部分经济学家认为，存在着由经济增长到出口的因果关系。
因为生产率越高，越能降低生产成本，进而促进出口。
技术创新可以提高生产率，进而实现经济增长，从而增强出口品的国际竞争力。
如果国内生产比国内需求增长得快，则厂商必然会向国外出售其产品。
（2）汇率（X2）导致出口减少。
在国与国的贸易过程中，价格的影响是肯定的。
当一国商品的价格低于另一个国家时，它的产品就具有了优势，人民币升值，一般情况下，将会削弱中国产品在国际市场上的竞争囊里。
（3）居民消费价格指数（X3）国内物价上涨将会导致企业出口商品成本上升，出口品价格升高，一般情况下对我国出口，会有反向影响的作用。
（4）关税税率（X4）进口关税税率是调节进口商品数量和结构的重要手段，较高税率一般情况下会导致进口数量的减少。
（5）第三产业比重（X5）第三产业服务业比重对我国出口贸易也有不可忽视的重要影响。
一般服务不出国，所以第三产业比重越高，出口总额在经济总量中的比重就会降低。
第二部分数据的收集
以下数据来自国家统计局网站和人民财经网
相关数据如下：
表一
Y
X1
X2
X3
X4
X5
1998
12451.8
59810.53
8.35
1.17
291.83
0.33
1999
12576.4
70142.49
8.31
1.08
301.84
0.33
2000
15160.7
78060.83
8.29
1.03
319.49
0.35
2001
15223.6
83024.28
8.28
0.99
313.04
0.37
2002
16159.8
88479.15
8.28
0.99
562.23
0.38
2003
20634.4
98000.45
8.28
1
750.48
0.4
2004
22024.4
108068.2
8.28
1.01
840.52
0.41
2005
26947.9
119095.7
8.28
0.99
704.27
0.42
2006
36287.9
135174
8.28
1.01
923.13
0.41
2007
49103.3
159586.8
8.28
1.04
1043.77
0.4
2008
62648.1
185808.6
8.19
1.02
1066.17
0.4
2009
77594.59
217522.7
7.97
1.02
1141.78
0.41
2010
93455.63
267763.7
7.6
1.05
1432.57
0.42
2011
100394.9
316228.8
6.95
1.06
1769.95
0.42
2012
82029.69
343464.7
6.83
0.99
1483.81
0.43
图1我国出口总额趋势图
第三部分
为估计模型参数，根据已有的统计数据，利用最小二乘回归法，得到如下结果（表4）：
Eviews命令为：
LSY1CX1X2X3X4X5
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
04/20/14Time:
18:
15
Sample:
19982012
Includedobservations:
15
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.?
?
C
-259812.3
138948.8
-1.869842
0.0943
X1
0.442373
0.098651
4.484233
0.0015
X2
34260.04
10359.80
3.307017
0.0091
X3
-23248.66
62286.40
0.373254
0.7176
X4
-25.79260
18.10235
1.424820
0.1879
X5
-222899.7
169758.2
-1.313043
0.2217
R-squared
0.975844
?
?
?
?
Meandependentvar
42846.21
AdjustedR-squared
0.962425
?
?
?
?
S.D.dependentvar
32017.46
S.E.ofregression
6206.376
?
?
?
?
Akaikeinfocriterion
20.59372
Sumsquaredresid
3.47E+08
?
?
?
?
Schwarzcriterion
20.87694
Loglikelihood
-148.4529
?
?
?
?
F-statistic
72.71707
Durbin-Watsonstat
1.457811
?
?
?
?
Prob（F-statistic）
0.000001
Y=-259812.3+0.442373X1+34260.04X2-23248.66X3-25.79260X4-222899.7X5
图二模拟回归方程输出结果
由上表可知，该模型的
=0.975844，
=0.962425.可决系数很高，F检验值为72.71701.模型明显显着。
但是当
=0.1时，回归系数t检验不显着。
这表明模型可能存在严重的多重共线性。
则应当进行多重共线性检验。
（一）经济意义检测
模型估计结果显示，X1系数为0.442373，表示国民收入每变动一个单位，出口增加0.442373个单位；X2系数为34260.04表示人民币每贬值一个单位，出口增长34260.04个单位；X3系数为-23248.66，表示居民消费指数每升高一个单位，出口减少23248.66个单位；X4系数为-25.79260表示关税税率每提高一个单位出口减少25.79260，X5系数分别为-222899.7说明第三产业每变动一个单位，出口减少222899.7个单位。
这符合我国经济发展的基本情况，
（二）多重共线性检验
计算各个解释变量的相关系数，得到下表（表5）：
Eviews软件命令：
CORYCX1X2X3X4X5
由表中可以看出，各个解释变量相互之间的相关系数较高，证实模型确实存在严重的多重共线性。
可以用逐步回归的方法，来解决多重共线性。
图三相关系数矩阵表
（1）Y=-9118.814+0.334506X1
（-1.865938）（12.24472）
=0.914075F=149.9332
（2）Y=463392.9-52371.95X2
（5.652310）（-5.138976）
=0.644752F=26.40907
（3）Y=77117.31-33272.92X3
（0.401928）（-0.178796）
=-0.074281F=0.031968
（4）Y=-13047.25+64.76707X4
（-2.155384）（10.42001）
=0.884846F=108.5766
（5）Y=-220074.3+670715.5X5
（-2.840970）（3.405133）
=0.430777F=11.59493
因为模型X1与Y的相关系数最大，拟合优度最高，选择Y=
+
X1为初试模型。
将其余变量逐个引入模型，逐步回归估计结果列入表
表二
模型
X1
X2
X3
X4
X5
DW
Y=f（X1，X2）
0.489022
8.522690
30639.69
2.910530
0.945434
1.323891
Y=f（X1，X3）
0.33913
12.45776
61450.14
1.171705
0.916471
0.728852
Y=f（X1，X4）
0.215702
2.738030
24.71541
1.596251
0.923218
0.688253
Y=f（X1，X5）
0.336867
8.218171
-9180.46
-0.07995
0.906964
0.821312
将其余变量依次加入模型中后发现，模型Y=f（X1，X2）的拟合优度最高，查表得T的临界值为2.179变量X2的T检验通过，其他变量均无法通过T检验均不显着。
以Y=
+
1X1+
2X2+u为基础继续做逐步回归分析
表三
模型
X1
X2
X3
X4
X5
DW
Y=f（X1，X2，X3）
0.518141
10.47733
35076.78
3.900402
8960.9
2.474641
0.961762
1.460519
Y=f（X1，X2，X4）
0.43498
3.597929
27488.52
2.201944
7.936529
0.512744
0.941863
1.097859
Y=f（X1，X2，X5）
0.581396
8.067378
40309.02
3.696421
-169574
-1.8615
0.954734
1.771352
将其余变量依次加入模型中后发现，模型Y=f（X1，X2，X3）的拟合优度最高，为0.961762。
查表得T的临界值为2.160变量X3的T检验通过，其他变量均无法通过T检验均不显着。
以模型Y=f（X1，X2，X3）为基础继续做逐步回归分析
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
04/20/14Time:
18:
42
Sample:
19982012
Includedobservations:
15
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.?
?
C
-383438.6
105821.3
-3.623453
0.0047
X1
0.460193
0.101189
4.547865
0.0011
X2
31712.13
10538.44
3.009187
0.0131
X3
90079.89
37179.61
2.422830
0.0359
X4
8.532798
12.88889
0.662027
0.5229
R-squared
0.971217
?
?
?
?
Meandependentvar
42846.21
AdjustedR-squared
0.959704
?
?
?
?
S.D.dependentvar
32017.46
S.E.ofregression
6427.145
?
?
?
?
Akaikeinfocriterion
20.63565
Sumsquaredresid
4.13E+08
?
?
?
?
Schwarzcriterion
20.87167
Loglikelihood
-149.7674
?
?
?
?
F-statistic
84.35717
Durbin-Watsonstat
1.255513
?
?
?
?
Prob（F-statistic）
0.000000
变量X4参数P值大于0.05，继续不显着。
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
04/20/14Time:
18:
44
Sample:
19982012
Includedobservations:
15
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.?
?
C
-397480.7
104872.1
-3.790149
0.0035
X1
0.539218
0.075092
7.180801
0.0000
X2
37060.17
10682.75
3.469161
0.0060
X3
75237.33
53016.29
1.419136
0.1863
X5
-47263.98
122580.4
-0.385575
0.7079
R-squared
0.970396
?
?
?
?
Meandependentvar
42846.21
AdjustedR-squared
0.958554
?
?
?
?
S.D.dependentvar
32017.46
S.E.ofregression
6518.206
?
?
?
?
Akaikeinfocriterion
20.66379
Sumsquaredresid
4.25E+08
?
?
?
?
Schwarzcriterion
20.89980
Loglikelihood
-149.9784
?
?
?
?
F-statistic
81.94730
Durbin-Watsonstat
1.550212
?
?
?
?
Prob（F-statistic）
0.000000
变量X5参数P值大于0.05，继续不显着。
所以，最终选定的最终确定的国家出口额影响因素方程为
模型为：
Y=-411611.2+0.518141X1+35076.78X2-8960.90X3
-4.36114510.477333.9004022.474641
R=0.961762DW=1.460519F=118.3750
（三）自相关检验
（1）残差图分析：
在方程窗口中点击Resids按钮，从显示的残差图分布图可知，可能存在自相关。
图四Y残差图
（2）DW检验：
表四
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
04/19/14Time:
21:
44
Sample:
19982012
Includedobservations:
15
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.?
?
C
-411611.2
94381.45
-4.361145
0.0011
X1
0.518141
0.049454
10.47733
0.0000
X2
35076.78
8993.119
3.900402
0.0025
X3
-8960.90
36211.27
2.474641
0.0309
R-squared
0.969956
?
?
?
?
Meandependentvar
42846.21
AdjustedR-squared
0.961762
?
?
?
?
S.D.dependentvar
32017.46
S.E.ofregression
6260.893
?
?
?
?
Akaikeinfocriterion
20.54521
Sumsquaredresid
4.31E+08
?
?
?
?
Schwarzcriterion
20.73402
Loglikelihood
-150.0891
?
?
?
?
F-statistic
118.3750
Durbin-Watsonstat
1.460519
?
?
?
?
Prob（F-statistic）
0.000000
模型的DW值为1.460519，n=15，k=3，查DW检验表，得
=0.814，
=1.750，
需要进一步验证才可以确定是否存在自相关
（3）LM检验：
下表为拉格朗日乘数检验，含一阶之后残差项的辅助回归，辅助回归表达式为
n
=0.257565,该值小于显着性水平为5%，自由度为3的
分布的临界值
P=0.6848所以一阶滞后残差项不显着，所以不存在一阶自相关
表五
Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:
F-statistic
0.174709
?
?
?
?
Probability
0.684794
Obs*R-squared
0.257563
?
?
?
?
Probability
0.611799
TestEquation:
DependentVariable:
RESID
Method:
LeastSquares
Date:
04/19/14Time:
13:
53
Presamplemissingvaluelaggedresidualssettozero.
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.?
?
C
-41151.89
139009.2
-0.296037
0.7733
X1
0.013780
0.061081
0.225598
0.8261
X2
4027.266
13426.47
0.299950
0.7704
X3
6244.859
40507.21
0.154167
0.8805
RESID（-1）
0.285571
0.683216
0.417981
0.6848
R-squared
0.017171
?
?
?
?
Meandependentvar
-1.16E-10
AdjustedR-squared
-0.375961
?
?
?
?
S.D.dependentvar
5549.688
S.E.ofregression
6509.859
?
?
?
?
Akaikeinfocriterion
20.66122
Sumsquaredresid
4.24E+08
?
?
?
?
Schwarzcriterion
20.89724
Loglikelihood
-149.9592
?
?
?
?
F-statistic
0.043677
Durbin-Watsonstat
1.624672
?
?
?
?
Prob（F-statistic）
0.995776
n
=1.266795该值小于显着性水平为5%，自由度为4的
分布的临界值
P值也显示二阶残差项不显着，所以也不存在二阶自相关
表六
Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:
升级会员 