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中国进出口贸易影响因素分析
课程论文
题目中国进出口贸易影响因素分析
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二○一一年六月
我国进出口贸易影响因素的计量经济分析
摘要：
本文利用计量经济分析方法和1995—2009年的时间序列统计资料，建立了我国进出口贸易影响因素模型，并对下期我国进出口贸易进行了预测。
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。
通过设置虚拟变量，大大增加了模型拟合度。
模型结果表明，我国进出口贸易主要影响因素为GDP，第三产业比重及汇率。
其中，2008年金融危机有显著的影响。
关键词：
进出口贸易；影响因素分析；计量经济模型；多重共线性；自相关性；虚拟变量
一、引言
中国对外贸易三十多年以来，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2009年的44%，且在08年金融危机以前，进出口总额占GDP比例曾高达65%，很显然，对外贸易对中国经济发展起到了不可低估的作用。
因此，对进出口贸易影响因素的分析，则显得越来越重要。
从目前的理论研究来看，影响我国进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。
本文在前人分析的基础上，结合计量分析方法，分别建立了我国进口与出口的影响因素模型，来分析研究各个因素对我国进出口贸易的影响方向和力度。
二、文献综述
关于我国进出口贸易影响因素的研究，定量研究的文献占大多数。
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
。
张石（2008）采用现代计量经济学方法，进行了人民币汇率的变动对中国贸易收支影响的实证分析，结果表明人民币汇率与贸易收支之间存在长期协整关系
。
张洪彬，张欣（2010）认为中国队东亚主要投资来源地的贸易逆差以及对美、欧贸易顺差，是发达经济体对华投资的差异所导致
。
因此，增设利用外资变量。
邹璟（2005）通过对1985年以来外资利用和进出口贸易数据建立回归模型，进行实证分析，认为外资利用促进了我国进出口的稳定发展
。
姚丽芳（1998）在经济学理论基础上，通过调查研究，认为影响中国进出口贸易的因素还有，固定资产投资，外汇储备，价格指数，进口关税税率等。
加起来总共11个影响因素，分为五个主成分，国内环境因素、直接作用因素、外部环境因素、贸易条件因素、基础准备因素
。
但很明显，模型当中因素太多，存在严重的多重共线性。
梁辰（2006）创造性地从定性分析和定量分析的两个角度研究了影响中国服务贸易的影响因素。
其中强调了产业结构对中国服务贸易的影响，进一步证实了第三产业比重是中国进出口贸易的重要影响因素
。
自2008年金融危机之后，人民币一直处在巨大的升值压力中，中国对欧美一直存在贸易顺差，也给了欧美不断对人民币施压的理由。
季文宝（2006）以弹性论和吸收论为理论基础，通过实证分析得出，人民币汇率变动与我国进出口呈相反方向变动，但其影响能力有限，人民币校幅度的升值不会对我国进出口贸易造成明显的冲击
。
梁琦，徐原（2006）也通过计量的实证分析，强调了人民币汇率对我国进出口贸易的主要程度，建立了定量预测汇率风险的线性回归模型
。
2008年金融危机伴随着我国进出口贸易额的急转直下，王微（2010）在现有的研究基础上，利用因子分析和计量分析的方法，进行实证研究，指出了2008年金融危机对于我国进出口贸易确实存在着一定的冲击影响
。
本文通过设计金融危机项目虚拟变量，一方面能够反映金融危机对我国进出口贸易的影响，另一方面能够更加精确的预测当期我国进出口贸易情况。
三、理论模型与数据
本文要建立进口和出口影响因素的两个模型，因此，被解释变量有两个，分别为出口总额Y1，进口总额Y2。
我国进出口贸易影响因素众多，本文从定量分析方面考虑，选取的解释变量如下：
（1）GDP（X1）——国民总收入体现了一国整体发展水平，经济发展状况不同，对外贸易情况受到的影响也就不同。
（2）固定资产投资（X2）——固定资产投资反映了国内环境因素的变量，间接对我国进出口贸易也产生了一定的影响。
（3）城乡居民储蓄（X3）——居民储蓄对从另外的角度又反映了一国经济发展状况。
而一过进出口贸易又很大程度上依赖于这个国家的经济发展水平。
（4）利用外资（X4）——利用外资可以促进我国对外贸易的发展，一般表现为直接用于进口。
（5）国家外汇储备（X5）——外汇储备是具有国际支付能力的货币资源，是我国开展国际贸易的基础。
（6）货币供给量（X6）——货币供给量主要通过投资和储蓄及物价的变化来影响外贸进出口的变化。
（7）汇率（X7）——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，导致出口减少。
（8）居民消费价格指数（X8）——高的物价指数将会导致出口商品成本上升，对我国出口一般情况下，会有反向影响的作用。
（9）关税税率（X9）——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。
（10）第三产业比重（X10）——第三产业服务业比重对我国进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，进出口总额总额在经济总量中的比重就会降低。
相关数据如下表：
表1我国进出口贸易统计表
Y1
Y2
X1
X2
年份
出口总额
进口总额
国民总收入（亿元）
固定资产投资（亿元）
1995
12451.80
11048.10
59810.53
20019.30
1996
12576.40
11557.40
70142.49
-22974.00
1997
15160.70
11806.50
78060.83
22913.50
1998
15223.60
11626.10
83024.28
24941.10
1999
16159.80
13736.40
88479.15
28406.20
2000
20634.40
18638.80
98000.45
29854.70
2001
22024.40
20159.20
108068.22
32917.70
2002
26947.90
24430.30
119095.69
37213.50
2003
36287.90
34195.60
135173.98
43499.90
2004
49103.30
46435.80
159586.75
55566.60
2005
62648.10
54273.70
185808.56
70477.43
2006
77594.59
63376.86
217522.67
88773.61
2007
93455.63
73284.56
267763.66
109998.16
2008
100394.94
79526.53
316228.82
137323.94
2009
82029.69
68618.37
343464.69
172828.40
表2我国进出口贸易统计表
X3
X4
X5
X6
年份
城乡居民储蓄（亿元）
实际利用外资（亿美元）
国家外汇储备（十亿美元）
货币发行量（亿元）
1995
29662.30
481.33
73.60
60750.5
1996
38520.80
548.05
105.03
76094.9
1997
46279.80
644.08
139.89
90995.3
1998
53407.47
585.57
144.96
104498.5
1999
59621.83
526.59
154.68
119897.9
2000
64332.38
593.56
165.57
134610.3
2001
73762.43
496.72
212.17
158301.9
2002
86910.65
550.11
286.41
185007.0
2003
103617.65
561.40
403.25
221222.8
2004
119555.39
640.72
609.93
254107.0
2005
141050.99
638.05
818.87
298755.7
2006
161587.30
670.76
1066.34
345603.6
2007
172534.19
783.39
1528.25
403442.2
2008
217885.35
952.53
1946.03
475166.6
2009
260771.70
918.04
2399.15
606225.0
表3我国进出口贸易统计表
X7
X8
X9
X10
年份
汇率（人民币/1美元）
居民消费价格指数
关税税率
第三产业（亿元）
1995
8.35
1.17
291.83
0.33
1996
8.31
1.08
301.84
0.33
1997
8.29
1.03
319.49
0.35
1998
8.28
0.99
313.04
0.37
1999
8.28
0.99
562.23
0.38
2000
8.28
1.00
750.48
0.40
2001
8.28
1.01
840.52
0.41
2002
8.28
0.99
704.27
0.42
2003
8.28
1.01
923.13
0.41
2004
8.28
1.04
1043.77
0.40
2005
8.19
1.02
1066.17
0.40
2006
7.97
1.02
1141.78
0.41
2007
7.60
1.05
1432.57
0.42
2008
6.95
1.06
1769.95
0.42
2009
6.83
0.99
1483.81
0.43
此外，由于2008年金融危机的影响，我国进出口贸易也产生巨大的变动。
建立时间序列与出口总额趋势图（如图1），时间序列与进口总额趋势图（如图2），发现的确存在异常点，即2008年出口总额和进口总额明显下降，因而本文设置虚拟变量D1，
1（t=2008，2009）
D1=
1（其他）
虚拟变量对进口总额和出口总额可能既有截距影响和斜率影响，则增设XD1=X1*D1
图1我国出口总额趋势图
图2我国进口总额趋势图
四、建模过程
模型一：
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：
LSY1CX1X2X3X4X5X6X7X8X9X10
表4模拟回归方程输出结果
由上表可知，该模型的
=0.998970，
=0.996395.可决系数很高，F检验值为454.2467..模型明显显著。
但是当
=0.1时，回归系数t检验不显著。
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）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：
CORY1X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10
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。
表5相关系数矩阵表
1.建立一元线性回归模型
由上表中可知，国名总收入X1与出口总额Y1相关系数最大，居民消费指数X8与出口总额相关系数不大，可以直接剔除。
城乡居民储蓄X3，货币发行量X6与国名总收入X1高度相关，城乡居民储蓄与货币发行量也高度相关。
所以，三者之间，只能保留一个。
所以，以Y1=
+
X2+
作为基本模型。
2.将其余变量逐个引入模型，估计结果列入表（其中括号里的数字为t统计量的值）
由下表可以看出，向模型中一次引入单个变量，引入的变量均不显著，但相对来说，模型Y1=f（x1,x7）的拟合优度最高，所以再将该模型作为基本模型，逐步引入其他变量。
再向模型Y1=f（x1,x7）中，依次引入单个变量，引入的变量均不显著，但是引入变量X10时，
增大，且
也增大，则应当以模型Y1=f（x1,x7,X10）为基础，引入虚拟变量，采用加法模式和乘法模式相结合。
Eviews命令：
genrxd1=x1*d1
表6逐步回归分析结果
模型
X1
X2
X4
X5
Y1=f（x1）
0.334506
（12.24472）
Y1=f（x1,x2）
0.489963
（4.209291）
-0.286929
（-1.371381）
Y1=f（x1,x4）
0.383308
（5.228959）
-34.07476
（-0.719660）
Y1=f（x1,x5）
0.740415
（4.713436）
-50.73137
（-2.611414）
Y1=f（x1,x7）
0.489022
（8.522690）
Y1=f（x1,x9）
0.215702
（24.71541）
Y1=f（x1,x10）
0.336867
（8.218171）
Y1=f（x1,x7,X2）
0.587996
（5.817608）
-0.203453
（-1.180622）
Y1=f（x1,x7,x4）
0.459948
（7.424282）
53.86197
（1.154280）
Y1=f（x1,x7,x5）
0.610583
（3.254589）
-21.12406
（-0.682215）
Y1=f（x1,x7,x9）
0.434980
（3.597929）
Y1=f（x1,x7,x10）
0.581396
（8.067378）
表7逐步回归分析结果
模型
X7
X9
X10
Y1=f（x1）
0.920213
0.914075
Y1=f（x1,x2）
0.931023
0.919527
Y1=f（x1,x4）
0.923514
0.910766
Y1=f（x1,x5）
0.949125
0.940645
Y1=f（x1,x7）
30639.69
（2.910530）
0.953230
0.945434
Y1=f（x1,x9）
24.71541
（1.596251）
0.934187
0.923218
Y1=f（x1,x10）
-9180.463
（-0.079949）
0.920255
0.906964
Y1=f（x1,x7,X2）
28407.59
（2.697858）
0.958490
0.947168
Y1=f（x1,x7,x4）
40171.23
（3.027829）
0.958282
0.946905
Y1=f（x1,x7,x5）
21229.64
（1.213131）
0.955128
0.942890
Y1=f（x1,x7,x9）
27488.52
（2.201944）
7.936529
（0.512744）
0.954321
0.941863
Y1=f（x1,x7,x10）
40309.02
（3.696491）
-169573.8
（-1.861507）
0.964434
0.954734
表8逐步回归分析结果
模型
x1
x7
x10
d1
xd1
Y1=f（x1,x7,x10,d）
0.527117
（6.174762）
19268.71
（0.906347）
-149232.8
（-1.630117）
-19296.59
（-1.147191）
0.968570
0.955998
Y1=f（x1,x7,x10,d,xd1）
0.513377
（23.84133）
12957.75
（2.408385）
-137657.6
（-5.964348）
330977.7
（11.39533）
-1.080047
（-12.19010）
0.998205
0.997208
由上表可知，虚拟变量对Y1即有截距项影响，又有斜率项影响。
则经过以上的逐步引入检验过程，最终确定的国家出口额影响因素方程为
Y1=-83625.62+0.513377X1+12957.75X7-137657.6X10+330977.7D1-1.080047XD1
T=（23.84133）（2.408395）（-5.964348）（11.39533）（-12.19010）
=0.998205
=0.997208DW=2.428787F=1001.053SE=1691.793
（二）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，可能存在四阶自相关性。
图3Y1残差图
（2）模型的DW值为2.428787，n=15，k=3，查DW检验表，得
=0.814，
=1.750，2认为不存在一阶自相关性。
（3）偏相关系数检验（如表9）：
在残差序列偏相关系数中，偏相关系数均未超过0.5，但四阶偏相关系数较大，则极小可能存在四阶自相关性。
表9偏相关系数检验结果
（4）BG检验（如表10），取滞后期为5，得到辅助回归模型临界概率值p=0.0512，在95%的概率保证程度下，不存在自相关性。
但在90%概率程度下，存在自相关性。
其中
，
，
的t检验显著，说明可能存在自相关性。
表10BG检验结果
（5）利用广义差分法重新估计模型，加上ar
（2）,ar（4）,因为DW检验表明不存在一阶自相关性，所以此处只加上两项。
输出结果（如表11），ar
（2）,ar（4）回归系数均不显著。
则先剔除ar（4），输出结果（如表12），ar
（2）回归系数仍然不显著。
再剔除ar
（2），保留ar（4），输入结果（如表13）。
由以下三次检验结果可知，模型不存在显著的自相关性。
则模型估计结果不变，如下：
Y1=-83625.62+0.513377X1+12957.75X7-137657.6X10+330977.7D1-1.080047XD1
T=（23.84133）（2.408395）（-5.964348）（11.39533）（-12.19010）
=0.998205
=0.997208DW=2.428787F=1001.053SE=1691.793
表11广义差分法输出结果
（1）
表12广义差分法输出结果
（2）
表13广义差分法输出结果（3）
（三）异方差性检验
利用White检验（如表12），得到辅助回归方程的n
=4.707611，p=0.8895,所以模型不存在异方差性。
表12White检验输出结果
模型二：
同理可得，我国进口总额影响因素模型，估计结果如（表12）：
由下表可知，该模型的
=0.998083，
=0.997019.可决系数很高，模型拟合优度很高。
F检验值为937.3373。
模型明显显著。
且各回归系数均通过t检验。
表12模拟回归方程输出结果
残差图（如图4），认为模型不存在自相关性。
DW=1.81，不存在显著的一阶自相关性。
偏相关系数检验（如表13），表明模型不存在显著的自相关性。
图4Y2残差图
表13偏相关系数检验结果
模型White异方差检验结果（如表14），p=0.86，接受原假设，表明模型不存在显著的异方差性。
表14White异方差检验结果
五、模型分析
模型一：
Y1=-83625.62+0.513377X1+12957.75X7-137657.6X10+330977.7D1-1.080047XD1
T=（23.84133）（2.408395）（-5.964348）（11.39533）（-12.19010）
=0.998205
=0.997208DW=2.428787F=1001.053SE=1691.793
模型二：
Y2=-253839.3+0.4743867X1+32289.91X7-1107825.8X10+223381.1D1-0.693036XD1
T=（26.73652）（7.283560）（-5.669757）（9.333694）（-9.492910）
=0.998083
=0.997019DW=1.812186F=937.3373SE=1394.018
根据所建立的计量经济模型，影响我国进口贸易和出口贸易的主要因素是国民生产总值、汇率、第三产业比重和金融危机的影响。
解释变量对出口总额的解释能力分别达到了99.8205%和99.8083%。
从各因素的t统计值来看，各因素影响的重要程度依次国名生产总值、金融危机影响、汇率变动。
国民生产总值是影响我国进出口贸易的最主要因素。
国民生产总值变动一个单位，我国进口总额将同向变动0.513377个单位，出口总额将变动0.4743867个单位。
1美元等值的人民币每增加一个单位，即人民币每贬值一个单位，我国口总额将会增加12957.75个单位，而进口总额将会增加32289.91个单位。
相关理论认为，目前拉动我国经济增长的主要是投资和出口，国内的投资和生产主要是对外出口服务，此时进口很大程度上由出口决定，即“出口拉动进口”模式。
结合该理论，分析模型，当汇率贬值时，出口产品更具有价格上的竞争优势从而导致出口增加，出口企业创造的利润，同时拉动进口总额增加。
当人民币升值时，则会导致我国进口总额和出口总额相应量的减少。
由模型可以看出，第三产业比重每增加一个单位，将导致出口总额减少137657.6个单位，进口总额减少1107825.8个单位。
一般“服务不出国”，所以第三产业比重将会导致进口总额和出口总额反向变动。
2008年的金融危机，席卷全球，我国也受到了很大的影响。
金融危机对我国进出口贸易的影响也尤为显著。
从模型中可以看出，由于金融危机的影响，2008年及2009年，我国进口总额和出口总额截距项分别增加了330977.7和223381.1个单位，而斜率项影响则是反向变动1.080047和0.693036个单位。
由我国进出口贸易影响因素的研究分析，可以看出，2008年前几年，我国进出口贸易一直都是处在高速发展阶段，但由于受到全球金融危机的影响，我国进口总额和出口总额大幅下降，经济发展水平也大幅下降。
显然，过高的外贸依存度，对我国的长远发展将有不利的影响。
建议可以通过渐进的人民币升值来实现进出口总额的下降，进而
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