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2张悦中国纺织品服装出口贸易影响因素实证分析

中国纺织品服装出口贸易影响因素实证分析

7张悦071国贸一班

摘要：

中国是世界上纺织品生产、出口大国，中国纺织行业经过自身多年的发展，具备世界上最完整的产业链以及最高的加工配套水平，竞争优势十分明显。

在1987年至2007年的20年间，中国经济经历了飞速发展的阶段，世界竞争力不断增强，国家地位稳固提升。

随着国力的逐步增强和对外交流的日益密切，出口行业在我国各行业中的地位不断提高，成为促进我国GDP增长的重要推动力。

而在我国出口商品中，轻纺产品占据百分之五十左右的比重，从纺织业的发展状况中可以看出我国外贸出口的走势。

本文从1996到2007年的纺织品出口额入手，选取影响纺织品出口贸易的四大因素：

输入国GDP、汇率、出口退税率和外商投资情况，运用Eviews统计软件的逐步回归对数据进行线性拟合，经过各种参数检验及模型筛选，得到模型。

利用该模型对影响纺织品出口行业的主要因素展开分析，利用2008年纺织品出口总额实际数据对模型进行检验，并对2009年纺织品出口总额数据展开预测。

综合评价模型，可以发现外商直接投资额对纺织品出口的影响并不显著，而出口退税额对纺织品出口的影响作用也仅表现在当期。

文章最后给出了问题的结论并且提出了相应的政策建议。

关键字：

纺织品出口影响因素逐步回归分析多重共线性自相关性

一、中国纺织业发展背景

纺织产业是我国的传统行业，纺织品同时也是我国出口量最多的产品。

近二十年来，我国纺织品产业规模不断扩大，我国纺织品和服装出口量逐步跃居世界第一。

由此可见，我国的出口纺织行业在全球纺织品服装贸易中占有重要地位。

我国纺织品出口地区多达二百多个国家，其中进口中国纺织品服装最多的五大国家和地区是：

美国、欧盟、日本、韩国和香港。

2005年，我国的纺织品出口迎来了高速增长。

在经历了2006年的平稳过渡时期，我国2007年对欧盟和美国的出口增长速度逐步放缓，并且受累于2008金融危机的影响，我国出口纺织业已面临萎缩、发展出现负增长的局面。

据海关总署数据显示，2008年我国纺织品服装累计出口亿美元，增长速度由年初%跌至%。

纺织业的发展状况反映着我国外贸出口的走势，因此对纺织业出口影响因素的分析与研究具有十分重要的意义。

二、纺织业出口影响因素的实证分析：

（一）影响因素分析及选取

影响一个国家出口需求的因素很多，但就纺织品这一行业的出口而言，影响因素主要包括输入国GDP、汇率、出口退税率和外商投资情况，还有其它因素包括当地的物价指数等。

1、从支出法计算的GDP总额可以看出，消费支出是GDP的一个重要组成部分。

因此输入国的GDP增长可以在一定程度上反映出输入国消费需求的增长，也代表输入国的进口需求增大，这些都间接影响我国的出口贸易总额。

中信证券首席宏观分析师，诸建芳日前分析称，美国经济变化对中国出口有显著影响，美国GDP增长率每增加1%，将导致中国对美国出口增加%。

2、就汇率来说，汇率降低，人民币对外贬值，以外币表示的出口纺织品相对价格就会上升，从而增强中国纺织品出口的国际竞争力，纺织品出口量增加；反之，纺织品出口量减少。

根据传统经济学观点，一国货币升值必然会影响到该国的进出口，其作用主要表现在降低出口产业的竞争力，从而导致出口减少。

由于消费、投资和净出口被视为经济增长的“三驾马车”，如果一国经济增长过高依赖于出口的拉动作用，本币过快升值将会导致出口的快速下降，从而使这个国家面临经济增速快速回落的风险。

因此,人民币的过快升值会影响到我国的纺织品行业的对外贸易。

3、出口退税是指对出口商品已征收的国内税部分或全部退还给出口商的一种措施，纳税人出口商品的增值税税率为零，对于出口商品，不但在出口环节不征税，而且税务机关还要退还该商品在国内生产、流通环节已负担的税款，使出口商品以不含税的价格进入国际市场。

退税额=（增值税发票金额）/（1+增值税率）*出口退税率。

因此出口退税率是我国政府用来控制出口的直接手段，出口退税率高，出口厂商的对外贸易积极性增强，产品的出口量增长的可能性越大。

据有关企业反映，出口退税率每降低1个百分点，出口成本增加1%，企业利润减少1%。

4、外商投资包括外商直接投资（FDI）和外商间接投资（FII）两部分。

一方面，随着外商直接投资（FDI）的大量流入，外商直接投资已成为我国对外贸易的主动力。

在短期内，外商直接投资（FDI）是产业结构升级的直接原因，产业结构与出口结构相互促进，中长期来看，产业结构升级是吸引外商直接投资和优化出口结构的主导因素。

另一方面，外商间接投资（FII）增多，使得国内各经济部门经济实力因外资注入而增强，发展对外贸易的积极性提高，对出口的增长产生促进作用。

因此研究外商投资对我国纺织品出口贸易影响有重要的理论和现实意义。

（二）数据的收集与整理

年份

纺织品出口总额（亿美元）

汇率

美元/100人民币

外商直接投资（亿美元）

纺织品出口退税率

出口退税额（亿美元）

美国GDP（亿美元）

欧盟GDP（亿美元）

输入国GDP（亿美元）

1996

79169

86652

165821

1997

83043

88320

171363

1998

87470

91438

178908

1999

92684

91628

184312

2000

98170

85044

183214

2001

101280

85809

187089

2002

104696

93890

198586

2003

109608

114322

223930

2004

116859

131768

248627

2005

124219

137763

261982

2006

131784

146652

278436

2007

138075

169272

307347

根据以上分析，收集1996年至2007年的汇率（R）、输入国GDP、外商直接投资（FDI）、纺织品出口额（Y）、纺织品出口退税额（ER）数据。

其中因美国、欧盟是我国最大的对外出口国家，其GDP足可以反映出国外的大部分出口需求，所以以美国、欧盟GDP总和代表输入国GDP。

因与间接投资比较之下，直接投资占据份额大，影响力大，而且直接投资的作用机制更有效，所以以外商直接投资（FDI）代表外商投资。

汇率换算成美元/100人民币。

另外，由于纺织业出口中包含纺织产品和服装出口，并且退税率不同，因此分别纺织品和服装的退税额，然后合计为总的退税额。

汇率数据来源于中国国家统计局（）

美国GDP数据来源于美国经济分析局（）

欧盟GDP数据来源于世界货币基金组织网站（）

外商直接投资数据来源于中国国家统计局（）

纺织品出口退税率数据来源于中国商务部（）

纺织品出口总额数据来源于中国纺织工业协会统（）

三、模型建立与预测

（一）模型建立

我们用Eviews软件逐步回归法建立对数线性模型。

我们希望应用多元回归分析的方法建立“最优”回归方程以便对被解释变量Y（纺织品出口总额）进行预测或控制。

所谓“最优”回归方程，主要是指希望在回归方程中包含所有对被解释变量y影响显著的自变量而不包含对Y影响不显著的自变量回归方程。

本文旨在研究纺织品出口的影响因素与出口额之间的关系，所以选取汇率纺织品出口额（Y）作为被解释变量，选取汇率（R）、输入国GDP、外商直接投资（FDI）、纺织品出口退税额（ER）四组数据作为解释变量构建模型：

Y=f（GDP,R,ER,FDI）

根据数学原理，取对数后可消除指数影响，使变量之间保持线性关系，本文采用对数的形式作为具体的出口回归方程：

lnY=c1+c2lnGDP+c3lnR+c4lnER+c5lnFDI

其中c1是常数项，ε是随机误差项，代表影响我国纺织品出口的其他因素，c2、c3、c4、c5为各影响因素的弹性系数。

表3－1纺织品服装出口函数有关资料

年份

纺织品出口总额（Y）

输入国GDP

汇率（R）

出口退税额（ExportRebates）

外商直接投资（FDI）

1996

165821

1997

171363

1998

178908

1999

184312

2000

183214

2001

187089

2002

198586

2003

223930

2004

248627

2005

261982

2006

278436

2007

307347

（二）OLS估计

根据上表数据，运用OLS方法估计模型的参数，利用计量经济学计算机软件Eviews计算，回归结果如下：

从估计的模型结果不难看出，解释变量ER、FDI的t统计值都很小，所以要进一步的对模型进行检验修正。

（三）回归模型的扩展：

1、多重共线性

（1）简单相关系数检验

可见每个因素都与纺织品服装出口高度相关，而且解释变量之间也是高度相关的。

按照逐步回归原理建立模型，

（2）建立一元回归模型

根据理论分析，输入国GDP应该是影响我国纺织品服装出口贸易的最重要因素，相关数检验也表明，输入国GDP与纺织品出口额相关性最强，所以以Y=f（GDP）作为最基本的模型。

（3）再将其余变量逐个引入模型，估计结果如下：

估计结果列入下表3－2（其中括号里的数字是t统计量值）

表3－2纺织品服装出口函数逐步回归分析结果

模型

LNGDP

LNR

LNER

LNFDI

R2

—

R2

LNY=f（LNGDP）

LNY=f（LNGDP,，LNR）

（）

（）

LNY=f（LNGDP,

LNER）

（）

（）

LNY=f（LNGDP,

LNFDI）

（）

（）

LNY=f（LNGDP,LNER,LNR）

（）

LNY=f（LNGDP,LNER,LNFDI）

（）

（）

（）

由表分析其各模型修正后的R2值和t统计量，最终确定我国纺织品服装出口的函数为：

LNY=f（LNGDP,LNER）。

模型为：

LNY=++

t=（）（）（）

-ˉ---

R2=R2=0.9956F=1255

此模拟合程度较好。

2、异方差性：

利用White检验的方法得如下信息：

看表观察p值可判断该模型不具有异方差性。

3、自相关性：

DW值接近2，可以判断不具有一阶自相关。

再进行偏相关系数检验：

模型存在二阶自相关，需加以修正。

利用广义差分法估计结果如下：

至此，模型消除了自相关性后的模型应为：

LNY=++

t=（）（）（）

-ˉ---

R2=R2=0.9967F=921

DW=SE=

拟合较好，此为最终模型。

通过方程可以看出，输入国的GDP对纺织品出口的影响最为显著，通过了显著性水平的t检验，弹性系数为，表明GDP每增加1个百分点，就使我国纺织品出口额增加个百分点。

因此，出口地区的选择对我国纺织业出口影响很大。

出口退税的影响较显著，弹性系数为。

说明出口退税越多，越能鼓励出口。

外商直接投资和汇率的影响不显著。

四、模型的不足及改进方向

（一）模型存在的缺陷

1、研究未能对纺织品服装出口做长时间的考察，所选取的样本数据量较少，导致模型的代表性降低。

2、模型建立过程中有诸多影响因素尚未考虑，如：

物价指数，利率，外商间接投资额等。

在这样的情况下，模型的可靠性与稳健性降低，建立的模型与实际情况存在差距。

（二）改进方向

1、增加数据容量，延长时间序列，力求使得模型更具权威性。

2、增加影响因素的个数，扩大分析范围。

五、结论和政策建议

（一）研究结论

从建模最终得到的多元线性回归方程可以看出，纺织品出口总额主要受汇率、输入国GDP及出口退税率的影响，且对输入国GDP依赖程度较高。

输入国GDP的增长对纺织业出口的发展有促进作用，且出口退税额与纺织业出口额也有影响。

出口退税额越大，越能刺激出口。

而外商投资额对其影响并不显著，主要由于外商投资额对纺织品出口额的影响大多可以通过其他因素的变化反应出来。

汇率的影响也不显著，分析其主要原因是：

我国的汇率是相对美元而言，对其它各国货币的变化不是同向的，相对美元的汇率变化会导致对一国出口需求的变化，即对出口市场的重新选择，对美元升值，可能会导致对贬值地区的出口量的增加，因此对总出口量的变化影响不显著。

（二）政策建议

针对以上研究，为促进我国纺织品出口行业及出口行业的发展，我们提出以下建议：

1、优化产业结构，提高纺织品市场竞争力。

产业发展最主要依靠自身实力的增强。

中国纺织品出口行业要想在世界市场上站稳脚跟，必须进一步优化产业结构，加快产业升级，提升产品层次及附加值，降低经营成本，提高技术水平，加大研究与开发投入，吸引创新人才，完善创新机制，增强自主创新意识，推动企业技术进步，加快对传统产品的技术改造，提高产品的科技含量，实施国际标准化战略，避免陷入技术壁垒陷阱，从而提高出口纺织品的市场竞争力，努力实现从纺织大国向纺织强国的转变。

2、实施市场多元化战略，提高话语权。

完善各种支持和促进政策，鼓励各种所有制企业采用多种方式实施市场多元化战略。

深层次开拓发达国家市场，尽快改变我国出口过分依靠美国、日本、欧盟的格局，提高出口行业话语权；积极开辟新兴大市场，如墨西哥、阿根廷、巴西、印度、印尼、韩国、波兰、土耳其和南非等；努力拓展暂时还不成熟的市场，劳动密集型产品在非洲等落后国家和地区具有很强的竞争力，要学会在尚不成熟的市场中发现机会，扩大出口。

3、加大政府保护力度，刺激纺织品出口。

针对中国出口环境日益严峻，目前政府正有步骤地放松宏观调控力度，减息及降低存款准备金率的措施使企业资金面有所好转，上调部分商品出口退税率使出口型企业的竞争力相对增强，这些都对促进出口起到了积极的作用。

有专家指出，这是一个信号，表明中国政府会密切关注出口形势变化，适时出台刺激出口政策，促进中国出口稳定增长。

六、结束语

中国外贸出口行业被称作是促进中国经济发展的发动机。

在世界市场竞争日益严峻的当今社会，位于出口主流的纺织品出口行业要获得可持续发展，必须转变市场结构、发展自主品牌、注重产品认证和走集群化发展的道路，以突破国际贸易壁垒限制，提高产业的国际竞争力。

相信出口行业定会有更加辉煌的明天，中国在世界舞台上的核心位置必会日益稳固。

：

[1]王晓辉叶培培.广州市出口的影响因素分析[J].江苏商论,2005，（3）

[2]李波.我国出口影响因素的实证分析[J].贵州商业高等专校学报,2006，（19）

[3]赵卫亚.计量经济学[M].上海财经大学出版社，2003

[4]《中国统计年鉴》2008年