江苏对外贸易与经济增长的关系研究Word文档下载推荐.docx
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在全国外贸总额中所占的比重由2001年的10.1%持续上升至2007年的16.1%。
近来持续大量引进外资，拓展对外贸易，贸易规模迅速扩大，对推进经济持续快近速增长起到了重要作用。
本文通过用单位根检验、协整检验，并建立误差修正模型，分析对外贸易与经济增长之间的关系，并通过格兰杰因果检验分析之间的因果关系，并为江苏经济快速协调的发展提供理论和实践依据，这是非常有意义的。
二、文献综述
（1）早期的理论
1.马克思的立场
按照马克思主义的观点，归根到底，两者之间的关系是交流与生产。
他认为，从本质上讲，生产决定交换，但是这是一个交换阶段的交换，不仅是对它的决定作出反应，
而且可以在一定条件下作用于生产。
有时候可能是反作用。
一方面，扩大生产的需要，越来越需要市场；
另一方面，日益增长的市场将促进生产不断扩大。
因此，生产和交流，时刻互相影响。
这给很多经济学家提供了一个非常重要的启示。
2.西方理论
（1）古典学派经济学
对外贸易促进经济增长的方法有两种。
一方面，外贸改善资源的优化配置和生产力，因而刺激了经济增长；
另一方面，一个国家能获得原材料和设备，为经济发展提供了物质基础。
最有名的理论是亚当斯密的出口顺差理论，大卫里卡多的比较优势理论，约翰穆勒的贸易发展利益理论和D?
H?
罗伯特莫里森的“贸易是经济增长的动力”。
所有这些理论，在一定程度上解释了这样的关系，但忽视了，国际环境是复杂的且无定律的。
（2）结构学派
代表是刘易斯，他提出了二元经济模型，把世界经济分为2部分，一个是发展中经济体到资本主义（工业部门），另一个是非资本主义（传统的农业部门）。
资本主义部门必定会通过吸收非资本主义部门的剩余劳动力，促进经济增长和积累。
如果资本主义生产了出口货物，非资本主义生产了进口商品，对外贸易将毫无疑问，扩大市场，资本主义需求产品并减少劳动力工资。
那就进一步促进了经济的发展。
（3）影响学派
科登的观点是，他分析外贸与宏观经济变量，特别强调的是贸易对供应要素的生产率的影响。
科登承认，一个国家的对外贸易将从5个方面影响到宏观经济：
收入效应响,资本积累，替代效应，收入分配的影响和效率的加权因素。
所有的上述效应累积，贸易对经济增长的影响力逐步得到了加强。
（4）新古典增长学派
卢卡斯，是这个学派的代表，他们采取了以技术为核心，以促进生产力。
这一理论指出，发达国家的经济增长是由于改进了生产力。
基于这一事实，提出了一系列理论模型，研究国际贸易技术进步和经济增长之间的关系。
他们认为，国际贸易可以通过技术外溢和外部刺激促进经济增长。
国际贸易和技术变化可确保长期经济增长，这是个相互促进的关系。
（5）新贸易学派
新贸易理论的经济学家，海尔波曼•保罗•克鲁格曼认为有两种方法来进行国际贸易,以促进经济增长。
一个是规模经济的影响所带来的贸易，另一个是，国际贸易可以，通过改善优化材料的生产部门和知识的生产部门之间的资源分配情况，促进经济增长。
（二）现代实证经济学的主要理论
根据一般的理解宏观经济，进口往往会导致失业，而不是经济增长。
基于这一假设,研究经济增长和外贸的关系可以采取的研究增长和出口的关系。
这意味着证明假设以出口为主导的经济增长
1.西方学派的主要结论
（1）出口对经济增长有一个单一的因果关系
康特索米蒂（1991年），科伊克（1995年）在利用Granger因果关系检验研究中国发展和对外贸易。
他们得出的结论是，输出是一个外生变量，两者之间并有一个单向因果的关系。
他还补充说其他变数，如趋势，外国直接投资，和滞后的投资等等，并使用AD.HOC模型和回归分析得出结论，出口推动经济增长。
贝扎德利用时间序列数据和回归分析，验证了出口带动经济增长的假设。
他发现，制造业部门可以促进就业和产出的出口和经济增长。
古典经济学模型中，如果我们采取了统计人口劳动力，出口起着主导作用，以促进经济增长。
在这些实证研究，经济学家用普通最小二乘法，以测试这些跨区域或跨部门数据，其结果普遍支持，出口增长促进经济增长。
但它的可靠性是值得怀疑的，因为无法解释两者之间存在的因果关系。
（2）经济增长对出口有一个单一的因果关系
在此问题，加尔蒂（1993）提出了一个有趣的结论。
他分析，分别对美国日本和台湾通过跨部门的数据经济数据的研究，结果发现，美国国内生产总值促进其出口，但台湾刚好相反，在日本是一个双向的因果关系。
夏尔马&
达卡尔（1994年）也得出同样
的结论。
（3）二者是一种双向的因果关系的结论
菲奥纳孙（1998年）在1987至96年的样本数据和测试的双向因果关系中研究两者之间的关系。
他们用6变数一一产量，出口，进口，投资，劳动力和能源消费，建立向量自回归（VAR）模型。
他们使用ADF检验和Granger因果检验，然后找到结果。
（4）二者并没有因果关系的结论
马绍尔（1985年）分析37个发展中国家在1950至1981年国内生产总值和出口之间的关系，并发现有任何因果关系，除了以色列。
虽然这些实证研究有不同的结论，他们不是相互的，因为不同的研究者使用不同的方法。
此外，如此多的研究对在家里的学者有很大的启发。
2•国内经济学派的主要结论
陈祥（1999）用Granger因果关系检验和协整检验，使用出口和生产总值在我国1977年至98年的数据，验正出口导向型经济增长的假设。
他发现，二者有双向的因果关系，但没有长期稳定的关系。
我国是一个发展中国家，其要素禀赋与发达国家差异很大。
发达国家主要有资本和技术优势，但我国主要集中在自然资源和劳动力。
这就决定了我国的主要出口产品是农产品和低附加值产品，其进口产品是高科技产品。
所以说，进口是一个重要、打破瓶颈的经济发展和促进经济的增长。
同时，进口产品将鼓励国内企业提高产品质量和生产效率，促进传统产业结构升级。
因此，对进口和经济增长的关系的研究是必要的。
佟家栋（1995年）对经济增长和进口之间的关系进行研究，他认识到，进口在不同的时间对经济作出不同的贡献，但总体上，进口和经济增长有一个正相关关系。
李文（1996年）作出了经济增长模式的实证分析，并指出，出口带动经济增长。
鹏付伟（1999）发现，净出口减少了相关的经济增长。
陈家琴（1999）认为，出口在促进经济增长中有很大的作用。
杨全发（1999年）把中国数据放入Balassa模型中，并发现了出口与经济呈正相关。
刘晓鹏（2001年）对我国1980至1998年的相关外贸和国内生产总值增长率的研究显示，进口起了很大作用，促进了国民经济。
他还解释了为什么要从中国出口与经济弱相关的角度看出口结构。
许启发，蒋翠侠（2002）通过
格兰杰因果检验，发现进口和出口与国内生产总值之间存在单方向的因果关系，而对外贸
易总额与国内生产总值之间却互为因果，主张进口贸易与出口贸易并重。
王爽（2005）利用中方统计1952年至2003年的数据，通过Granger因果模型和广泛的不同的方法，表明中国国内生产总值和出口有明确的单向因果关系。
这就是说，出口是一个重要因素，
以促进中国经济增长。
3.存在的问题
众多学者对于进口还是出口对经济增长的作用更大这一问题，观点各异，也都通过一定的理论和实证分析验证了各自的观点，但都存在一些问题，大多重视定性分析，而忽略了定量分析。
还有一些学者利用计量分析和实证分析，进行简单的线性回归，而忽略
了进口、出口、GDP这三个变量均为非平稳序列，对非平稳序列进行最小二乘回归犯了
“伪回归”的错i这样的结果便毫无意义。
并且无法说明进出口和经济增长之间的因果关系，而只能说明其相关关系，所以还必须运用格兰杰因果。
三、模型结构
（1）时间序列数据的平稳性
如果某个时间序列是由某一随机过程生成的，假定时间序列{XJ（t=1,2,……）
的每一个数值都是从一个概率分布中随机得到，如果Xt满足下列条件：
（1）均值E（XJ二卩，与时间t无关的常数；
（2）方差Var（Xt）=/,与时间t无关的常数；
（3）协方差Cov（XtXtQ=Yk，只与时间间隔k有关，与时间t无关的常数。
则称该随即序列是平稳的。
如果一个时间序列Xt是非稳定的，则其均值和方差将随时间t改变，将这样的序列转化为稳定序列必须经过d次差分，那么这样的序列被称为d阶单整（Integration），记为1（d）。
（2）平稳性的单位根检验
在现实经济中，许多经济变量的时间序列是非平稳的。
对非平稳的时间序列直接进
行回归分析，很可能会出现“伪回归”，导致t检验和F检验无效。
因此，要考察经济增长与进出口的关系，必须首先对非平稳变量之间的长期稳定关系进行检验，即进行协整性分析
以避免伪回归的出现。
协整检验的前提条件是，必须是具有相同单整阶数的时间序列。
因此在检验一组时间序列的协整性或长期均衡关系之前，应首先对时间序列的单整阶数
进行检验。
这里采用AugmentedDickey-fuller,即ADF检验。
在ADF检验中，单位根检验的回归方程为：
m
模型1：
△xtXt4+二BiAxt4+&
t
im
模型2:
△xt=a+放14+EBiAx^^+£
i斗
模型3:
△xt=a+$+Sxtj+'
价Axtj+£
i丄
模型3中的t是时间变量，代表了时间序列随时间变化的某种趋势。
虚拟假设都是Ho:
3=0,即存在一单位根。
模型1与另两模型的差别在于是否包含有常数项和趋势项。
实际检验时从模型3开始，然后模型2,模型1。
何时检验拒绝零假设，即原序列不存在单位根，为平稳序列，何时停止检验。
否则，就要继续检验，直到检验完模型1为
止。
检验原理与DF检验相同，只是对模型1，2，3进行检验时，有各自相应的临界值表。
一个简单的检验是同时估计出上述三个模型的适当形式，然后通过ADF临界值表检
验零假设H。
。
只要其中有一个模型的检验结果拒绝了零假设，就可以认为时间序列是平稳的。
当三个模型的检验结果都不能拒绝零假设时，则认为时间序列是非平稳的。
这里所谓的模型适当的形式就是在每个模型中选取适当的滞后差分项，以使模型的
残差项是一个白噪声。
（3）协整关系的确立和检验
如果两个变量都是单整变量，只有当他们的单整阶相同时，才有可能协整。
协整是对非平稳经济变量长期均衡关系的统计描述，非平稳经济变量之间存在的长期稳定的均衡关系就叫作协整关系。
如果两个时间序列具有相同的单整阶数，则两者之间可能存在
协整关系，这时要做协整检验。
Engle-Granger（1987）两步法通常用于检验两变量之间的协整关系。
Johansen（1988）和Juselius（1990）提出了一种用向量自回归的检验方法，通常称为Johansen检验,它可用于检验多个变量,同时求出它们之间的若干种协整关系。
（4）建立误差修正模型
根据Granger定理，若非平稳变量之间存在协整关系，贝U必然可以建立误差修正模型（ECM）,来反映变量之间长期均衡和短期波动之间的关系。
利用非均衡误差项进行回归，建立误差修正模型：
AYt=+P1Axt+（B1+B2）xtx—（1—S）Yt斗+山
s0BB2—SAxt—（1—S）（Y」为」）+山
1-31—3
或△¥
—SiAXt—入（Yt」一ao—aiXt」）+山
AYt—SAxt—入）ecm」+山
其中，ecm」—YJ—a°
—aiXtJ表示误差修正项。
（五）Granger因果关系检验
Granger因果关系检验的基本思路是这样的：
在做Y对其他变量和自身的滞后值的回归时,如果把X的滞后值包括进来能显著地改进对Y的预测，我们就可以说X是Y的格兰杰原
因。
原假设为’X不是引起丫的原因”，若检验系数S1、S2、侬、同时显著不为零，则拒绝原假设，可认为X是引起丫的原因。
否则，X不是引起丫的原因。
四、数据选取
在本文的实证分析中，选取江苏省GDP作为被解释变量，以江苏省的出口额X和进口额M作为解释变量。
由于对数据取对数不改变原来的协整关系，并能使其趋势线性化，
消除时间序列中存在的异方差，因此本文对变量进行自然对数变换，分别以LnGDP、LnX、LnM表示自然对数的GDP、出口总额、进口总额。
本文采用的数据为年度数据,样本期为1985-2007年，数据来自《江苏统计年鉴》各期，GDP为按支出法计算的江苏生产总值指数，进口和出口的数值按相应年份的汇率中间价进行了换算。
具体数据如下表1，单位：
亿元
表11985-2007年江苏省GDP和进出口总额
年份
实际GDP
进口M
出口X
1985
809.2
11.777822
46.568015
1986
920.4
18.728332
64.557347
1987
1005.5
28.142054
78.796485
1988
1174.7
38.732917
89.978045
1989
1241.7
49.211363
95.485572
1990
1303.9
57.172633
140.8088
1991
1412.1
100.35379
182.32356
1992
1773.4
163.25256
220.67609
1993
2124.4
257.94457
268.0638
1994
2474.3
437.20941
576.26955
1995
2855.3
542.51186
816.86643
1996
3204.5
755.50387
964.52868
1997
3587.6
790.14892
1167.9516
1998
3982.8
892.0722
1295.7694
1999
4384.8
1072.1673
1515.712
2000
4848.4
1644.7914
2133.3263
2001
5340.5
1860.4196
2390.1932
2002
5963.5
2634.1553
3184.9896
2003
6775.9
4513.4481
4895.0178
2004
7775.4
6899.5405
7241.9517
2005
8901.2
8597.9264
10074.316
2006
10227.5
9851.3113
12788.282
2007
11747.0
11097.126
15491.857
数据来源：
根据《江苏统计年鉴》各年数据推算而得
五、江苏省经济增长与对外贸易的实证分析
（一）图形分析
0IIIIII■III■IIII■III■II
>
9屈191199195197199202032020
图一：
自然对数的GDP、出口总额、进口总额趋势图。
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
屈6198屛屈嗣199减20020^20
图二：
一阶差分后GDP、出口总额、进口总额的趋势图
取对数不改变原来的协整关系，并能使其趋势线性化，消除时间序列中存在的异方差,因此对变量进行自然对数变换，以LnGDP、LnX、LnM表示自然对数的GDP、出口总额、进口总额。
作图1，从中可以粗略的看出GDP、出口总额、进口总额具有长期上升趋势，但非水平平稳。
取其一阶差分，按差分后数据作序列图2,可见时间趋势基本消
除,可认为是平稳序列。
但序列图只能粗略的判断序列的平稳性，在理论上应用检验序列
平稳性的标准方法，单位根检验来进行判定。
（二）ADF检验
对LnGDP、LnX、LnM的平稳性检验表明,在5%的显著性水平上，他们都是不平稳的，即存在单位根。
变量
ADF统计量
显著性5%临界
值
趋势、截距项
结论
ALnGDP
-3.048
-3.012
只有截距项
平稳
ALnM
-3.069
ALnX
-3.826
-3.645
趋势、截距项都有
表2ADF检验结果
经过一阶差分后三个变量平稳。
其具体值如下表2:
A
DF统计量均小于5%临界值，拒绝存在单位根的原假设，即认为时间序列是非平稳的。
因此，LnGDP、LnX、LnM都是一阶单整序列。
这样就为我们提供了进行协整分析的前提条件，即两变量具有同阶单整性。
（三）协整检验
通常两变量采用Engle—Granger检验，这里三变量，故采用Johanson协整检验。
从检验不存在协整关系这一零假设开始逐步检验，检验结果如表3:
表3Johanson协整检验结果
协整方程
特征值
迹检验统计量
P值
没有
0.627764
37.08931
29.79707
0.0061
至多一个
0.534653
16.33652
15.49471
0.0373
至多二个
0.012874
0.272118
3.841466
0.6019
零假设HO:
r=0开始,因为迹统计量为37.08931,大于5%显著水平下的临界值
29.79707,表明应拒绝零假设，认为三者之间存在协整关系。
同理，再进一步检验，仍通过了检验，第3次没通过检验，故得出结论：
在5%显著性水平下，有2个协整方程。
变量之间存在协整关系。
估计出的协整关系式如下：
ut=LnGDPt-0.119LnMt-0.314LnXt-5.17
（2.32）（5.23）（56.79）
AR2=0.995D.W.=1.293F=2286.7
对ut,进行ADF单位根检验。
ADF统计量为-3.958，小于5%显著水平上临界值为-3.645，
结果表明，该序列是一个平稳序列。
同样也证明了变量LnGDP、LnX、LnM之间存在着
协整关系。
即该非平稳经济变量之间存在着长期稳定的均衡关系。
（4）误差修正模型
由于变量LnGDP、LnX、LnM之间存在着协整关系，因此可以进一步通过建立误差
修正模型来揭示两变量之间的短期关系以及长期与短期之间的修正关系。
根据格兰杰定理，一组具有协整关系的变量一定有误差修正模型的表达形式存在。
用et表示模型中的残差项ut作为非均衡误差项，建立误差修正模型：
ALnGDPt=0.098ALnGDPt-1+0.101ALnMt+0.115ALnMt-1+0.057ALnXt
（0.43）（1.81）（1.80）（0.85）
+0.089ALnXt-1-0.459et-2
（1.43）（-2.13）
2
AR=0.401D.W.=1.84
模型中ALnGDPt-1、ALnXt、ALnXt-1的系数值没有通过显著性检验，所以把这三个变量
从该模型中删除，即出口对GDP增长不存在显著相关性。
删除后，误差修正模型变为：
ALnGDPt=0.150ALnMt+0.214ALnMt-1-0.429et-2
（3.04）（4.57）（-2.72）
AR2=0.19D.W.=1.25
模型虽然拟合优度不高，但统计量都通过了检验。
并且该模型的误差修正系数为负
是反向修正机制。
江苏省GDP的增长与进口增长、滞后一期进口增加存在着密切的关系
而与出口、滞后一期出口关系
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