對(duì)外貿(mào)易與四川經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系實(shí)證分析

1、對(duì)外貿(mào)易與四川經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系實(shí)證分析眾所周知，投資、消費(fèi)與出口是拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的三駕馬車(chē)。而改革開(kāi)放以來(lái)，四川對(duì)外貿(mào)易為四川經(jīng)濟(jì)發(fā)展做出了重大貢獻(xiàn)，如2000年出口達(dá)到13.9435億美元。理論界一直在探討對(duì)外貿(mào)易與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系。我們認(rèn)為外貿(mào)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在著雙向的因果關(guān)系，一方面，外貿(mào)發(fā)展取決于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；另一方面，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)也依賴(lài)于外貿(mào)發(fā)展。本文意在分析對(duì)外貿(mào)易對(duì)四川經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率和拉動(dòng)度，進(jìn)而分析對(duì)外貿(mào)易與四川經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的數(shù)量關(guān)系，并提出相關(guān)的建議。一、對(duì)外貿(mào)易對(duì)四川經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)分析衡量對(duì)外貿(mào)易對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用，這里我們采用現(xiàn)在學(xué)術(shù)界一般采用的對(duì)外貿(mào)易對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率和拉動(dòng)度

2、兩個(gè)概念來(lái)表示。對(duì)外貿(mào)易對(duì)gdp的貢獻(xiàn)率是指各變量的增量與gdp增量的比值，而對(duì)外貿(mào)易對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的拉動(dòng)度是指gdp的增長(zhǎng)中有多少是由對(duì)外貿(mào)易貢獻(xiàn)的，簡(jiǎn)單說(shuō)來(lái)即是貢獻(xiàn)率與gdp增長(zhǎng)率的乘積。衡量對(duì)外貿(mào)易對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)，不同的分析方法得出的結(jié)論大相徑庭，并不存在公認(rèn)的標(biāo)準(zhǔn)。比較流行的主要有兩種分析方法，一是凈出口分析法，該分析法源于用支出法核算的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值恒等式，即gdp 等于投資、消費(fèi)與凈出口之和：gdp=i+c+x-m,這里，i表示投資，c表示消費(fèi)，x表示出口，m表示進(jìn)口，x-m表示凈出口。根據(jù)該恒等式，gdp的增量為投資，消費(fèi)和凈出口三部分增量之和，因而對(duì)外貿(mào)易對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率可以用凈

3、出口增長(zhǎng)占gdp 增量的比重（百分?jǐn)?shù)）來(lái)表示，對(duì)外貿(mào)易對(duì)經(jīng)濟(jì)的拉動(dòng)度則等于gdp增長(zhǎng)速度與該比重的乘積。二是出口總量分析法，該分析法只考慮出口總量增長(zhǎng)對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率，用gdp的增長(zhǎng)速度與該比重的乘積表示對(duì)gdp的拉動(dòng)度。因此，出口、凈出口對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率分別用出口值、凈出口值與gdp比值的百分比來(lái)表示，根據(jù)此公式及有關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)計(jì)算出近10年出口、凈出口對(duì)四川經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率（見(jiàn)表1）。如：2000年凈出口對(duì)四川經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率=（2000年凈出口值*2000匯率-1999年凈出口值*1999年匯率）/（2000年gdp-1999年gdp）*100%=2.4353*8.2784-（-1

4、.8923*8.2783）/（4010.25-3711.61）*100%=12.00%。出口、凈出口對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的拉動(dòng)率分別等于出口值、凈出口值與gdp增量的比值再乘以gdp的增長(zhǎng)速度。根據(jù)此公式及有關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)計(jì)算得出近10年出口、凈出口對(duì)四川經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的拉動(dòng)度（見(jiàn)表1）。如：2000年出口對(duì)四川經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的拉動(dòng)度=（2000年出口值*2000年匯率-1999年出口值*1999年匯率）/（2000年gdp-1999年gdp）*2000年gdp增長(zhǎng)速度=(13.9435*8.2784-11.4073*8.2783)/ （4010.25-3711.61）*9%=0.63%.表1 1992-2001年對(duì)外

5、貿(mào)易對(duì)四川省gdp增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)年份gdp(億元)進(jìn)口總量(億美元)出口總量(億美元)凈出口總量(億美元)匯率外貿(mào)貢獻(xiàn)率(%)外貿(mào)拉動(dòng)度(%)出口總量法凈出口法出口總量法凈出口法19911016.312.47589.01446.53865.3233nananana19921177.274.43189.72135.28955.51463.50-3.500.46-0.4619931486.087.292010.42243.13045.76202.09-3.600.27-0.4619942001.418.730015.14006.41008.618713.677.221.560.8219952504.9

6、59.751518.50578.75428.35104.783.550.520.3819962985.1510.596115.52814.93208.3142-5.30-6.68-0.54-0.6719973320.1110.711116.44295.73188.28982.151.940.220.2019983580.269.216211.71662.50048.2791-15.11-10.31-1.38-0.9419993711.6113.299611.4073-1.89238.2783-1.96-27.69-0.11-1.5520004010.2511.508213.94352.4353

7、8.27847.0312.000.631.0820014421.7615.164415.82720.66288.27703.78-3.570.35-0.33年份19911992199319941995199619971998199920002001gdp增長(zhǎng)速度（%） na1312.911.410.85.699.2資料來(lái)源：四川統(tǒng)計(jì)年鑒1997 四川統(tǒng)計(jì)年鑒2004 中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2003 四川統(tǒng)計(jì)信息網(wǎng)（/）從表1可以看出，對(duì)外貿(mào)易對(duì)四川gdp增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率和拉動(dòng)度波動(dòng)較大。按照出口總量法，1991-2001年，有7年外貿(mào)對(duì)

8、四川gdp增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率和拉動(dòng)率為正值。其中2000年達(dá)到最高，貢獻(xiàn)率為7.03，拉動(dòng)度為0.63%。說(shuō)明2000年四川gdp增長(zhǎng)的298.64億元中，有7.03是由出口貢獻(xiàn)的，gdp增長(zhǎng)9%，其中有0.63個(gè)百分點(diǎn)是由出口拉動(dòng)的。按照凈出口法，1991-2001年中有4年外貿(mào)對(duì)四川gdp增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率和拉動(dòng)率為正值。其中也是2000年達(dá)到最高，貢獻(xiàn)率為12.00，拉動(dòng)度為1.08?？傮w上看，在亞洲金融風(fēng)暴以后的1998、1999兩年中，外貿(mào)對(duì)四川的gdp貢獻(xiàn)率和拉動(dòng)度均為負(fù)值。在wto的影響下，2000、2001年外貿(mào)對(duì)四川gdp增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率和拉動(dòng)度又有所上升。因此，對(duì)外貿(mào)易對(duì)四川經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到一

9、定程度的作用。但是，由于進(jìn)口也在增長(zhǎng)，所以按照凈出口法，對(duì)外貿(mào)易對(duì)四川經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)還不大，2001年還為負(fù)值。凈出口法完全將進(jìn)口作為對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的負(fù)面因素來(lái)考慮，認(rèn)為進(jìn)口產(chǎn)品完全市對(duì)國(guó)內(nèi)需求的抵消，是國(guó)內(nèi)可供商品的完全替代。出口總量法是完全不考慮進(jìn)口，認(rèn)為進(jìn)口商品都是國(guó)內(nèi)供給不足的補(bǔ)充。兩種方法都有極端性。為了比較準(zhǔn)確地衡量對(duì)外貿(mào)易對(duì)四川經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用，下面采用定量方法分析四川經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與對(duì)外貿(mào)易的關(guān)系。二、四川經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與對(duì)外貿(mào)易關(guān)系的實(shí)證分析（一）數(shù)據(jù)的選取為了測(cè)度對(duì)外貿(mào)易對(duì)四川經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用，選用四川進(jìn)口、出口、gdp年度數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析。四川gdp數(shù)據(jù)，進(jìn)口、出口數(shù)據(jù)來(lái)源于四川統(tǒng)計(jì)年鑒

10、及四川統(tǒng)計(jì)信息網(wǎng)。（二）模型建立、回歸結(jié)果及分析1、四川省出口對(duì)gdp的影響根據(jù)四川省19782004年國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值與出口總額的數(shù)據(jù)資料，見(jiàn)表2。其中x表示出口（萬(wàn)美元），y表示國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（人民幣億元），試建立一元線(xiàn)性回歸函數(shù)。設(shè)模型的函數(shù)形式為： y11x1 表2模型應(yīng)用的數(shù)據(jù)表年 度yx年 度yx年 度yx1978184.6119051987530.865073319962985.151552811979205.7626811988659.695942719973320.111644291980229.3137461989744.986435119983580.2611711619812

11、42.3278341990890.957163519993711.611140731982275.23958819911016.319014420004010.251394351983311929919921177.279721320014421.761582721984358.061520619931486.0810422420024875.122711451985421.152447819942001.4115140020035456.323212911986458.233384019952504.9518505720046556398371 由eviews軟件查看x隨時(shí)間的變化趨勢(shì)圖，如

12、圖1： 圖1由圖可知，從19782004年，曲線(xiàn)總體平穩(wěn)且成上升趨勢(shì)，但圖線(xiàn)在19941997段有一個(gè)非常明顯尖端突起，這表明在這段時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)了數(shù)據(jù)異常的情況，具體原因不明。由于在小樣本條件下，可剔除個(gè)別樣本點(diǎn)而模型不受影響，我們可將9497年的數(shù)據(jù)剔除再用ols進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，回歸結(jié)果見(jiàn)表3：dependent variable: ymethod: least squaresdate: 06/01/05 time: 22:29sample: 1 23included observations: 23variablecoefficientstd. errort-statisticprob. x0

13、.0177730.00149311.906100.0000c135.0107210.00700.6428870.5273r-squared0.870972 mean dependent var1817.527adjusted r-squared0.864828 s.d. dependent var2026.396s.e. of regression745.0205 akaike info criterion16.14764sum squared resid11656167 schwarz criterion16.24638log likelihood-183.6979 f-statistic1

14、41.7553durbin-watson stat0.604723 prob(f-statistic)0.000000 表3得回歸方程如下： y135.01070.017773x t= (0.642887) (11.90610) r2=0.870972，f=141.7553，d.w.=0.604723從r2和f統(tǒng)計(jì)量看，方程整體回歸擬合程度較好；在=0.05，當(dāng)n=23，k=2時(shí)，11.90610t0.05(21)=2.080.642887，可知1=0.017773通過(guò)了t檢驗(yàn)，而1=135.0107，即常數(shù)項(xiàng)沒(méi)有通過(guò)t檢驗(yàn)，該系數(shù)不顯著；在=0.05，n=23，k=1時(shí)，dl=1.257，d

15、u=1.437，d.w.= 0.604723dl，表明該模型存在著嚴(yán)重的自相關(guān)。(1)自相關(guān)的修正用廣義差分法，由d.w.= 0.604723，得=1- d.w./2=0.6976835，由：dy=y-yt-1，dx=x-xt-1，利用eviews3.1，進(jìn)行ols參數(shù)估計(jì)，結(jié)果如表4：dependent variable: dymethod: least squaresdate: 06/01/05 time: 22:35sample(adjusted): 2 23included observations: 22 after adjusting endpointsvariablecoeffi

16、cientstd. errort-statisticprob. dx0.0141090.0022756.2024190.0000c174.8600146.73891.1916400.2474r-squared0.657944 mean dependent var774.0348adjusted r-squared0.640841 s.d. dependent var864.4698s.e. of regression518.0754 akaike info criterion15.42463sum squared resid5368042. schwarz criterion15.52381l

17、og likelihood-167.6709 f-statistic38.47000durbin-watson stat1.476956 prob(f-statistic)0.000005 表4 dy174.86000.014109dx t = (1.191640) (6.202419) r2=0.657944，f=38.47000，d.w.=1.476956我們發(fā)現(xiàn)經(jīng)用廣義差分法后，d.w.值有了明顯的提高。當(dāng)=0.05，n=22，k=1時(shí)，dl=1.239，du=1.429，4-du=2.571，dud.w4-du，可見(jiàn)此時(shí)模型中的隨機(jī)誤差項(xiàng)已不存在正自相關(guān)了，并且常數(shù)項(xiàng)的顯著性有了明顯的

18、提高，雖然f統(tǒng)計(jì)量值有一定的下降，但整體擬合還是較好的。(2)異方差的檢驗(yàn)利用arch法進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表5：arch test:f-statistic0.905113 probability0.465191obs*r-squared2.937306 probability0.401393test equation:dependent variable: resid2method: least squaresdate: 06/02/05 time: 10:41sample(adjusted): 7 23included observations: 17 after adjusting en

19、dpointsvariablecoefficientstd. errort-statisticprob. c2.50e+112.11e+111.1852470.2571resid2(-1)0.1623510.2561130.6339040.5371resid2(-2)-0.2627550.263329-0.9978210.3366resid2(-3)0.6070050.4044451.5008340.1573r-squared0.172783 mean dependent var3.36e+11adjusted r-squared-0.018114 s.d. dependent var6.73

20、e+11s.e. of regression6.79e+11 akaike info criterion57.52793sum squared resid5.99e+24 schwarz criterion57.72398log likelihood-484.9874 f-statistic0.905113durbin-watson stat2.487420 prob(f-statistic)0.465191 表5當(dāng)=0.05，自由度p=3時(shí)，23(0.05)=7.81473，obs*r2=2.9373061.606,即常數(shù)項(xiàng)沒(méi)有通過(guò)t檢驗(yàn)。而且，在0.05的顯著性水平下，n=24,k=1時(shí),

21、dl=1.273,du=1.446,有dld.w.du，統(tǒng)計(jì)量落在了不能判斷的區(qū)域。嘗試調(diào)整樣本容量，或是改變模型的函數(shù)形式。修正模型如下：（1）利用對(duì)數(shù)線(xiàn)性回歸對(duì)原模型進(jìn)行修改根據(jù)ly=2+2lm+ u2進(jìn)行轉(zhuǎn)換，其中l(wèi)y=logy，lm=logm。運(yùn)用ols估計(jì)模型參數(shù)見(jiàn)表8。表8dependent variable: lymethod: least squaresdate: 05/31/05 time: 13:02sample: 1978 2001included observations: 24variablecoefficientstd. errort-statisticprob.

22、c0.0464740.6409120.0725120.9428lm0.6836960.06431010.631190.0000r-squared0.837064 mean dependent var6.790815adjusted r-squared0.829658 s.d. dependent var1.082435s.e. of regression0.446748 akaike info criterion1.306012sum squared resid4.390848 schwarz criterion1.404183log likelihood-13.67215 f-statist

23、ic113.0223durbin-watson stat1.397076 prob(f-statistic)0.000000從回歸結(jié)果看，整體回歸的效果有所下降，常數(shù)項(xiàng)仍沒(méi)通過(guò)t檢驗(yàn),而且dldwdu,即統(tǒng)計(jì)值仍在不可判斷的區(qū)域內(nèi)。可見(jiàn)，此方法不但沒(méi)有修正模型隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的自相關(guān)，反而出現(xiàn)了不好的結(jié)果。所以舍去。（2）利用廣義差分法對(duì)模型進(jìn)行修改由dw=1.357,根據(jù)，=1-dw/2得=0.3215。在對(duì)上述模型根據(jù)dy=2(1-)+ 2dm+v2進(jìn)行轉(zhuǎn)換，其中dy=y-0.3215*y(-1),dm=m-0.3215*m(-1),dy1=y1,dm1=m1。運(yùn)用ols得如下回歸結(jié)果，見(jiàn)表9。

24、表9dependent variable: dymethod: least squaresdate: 05/30/05 time: 15:08sample(adjusted): 1981 2001included observations: 21 after adjusting endpointsvariablecoefficientstd. errort-statisticprob. c162.8870109.05571.4936120.1517dm0.0265210.00207212.798720.0000r-squared0.896065 mean dependent var1198.4

25、95adjusted r-squared0.890595 s.d. dependent var1012.983s.e. of regression335.0584 akaike info criterion14.55688sum squared resid2133018. schwarz criterion14.65636log likelihood-150.8472 f-statistic163.8071durbin-watson stat1.940348 prob(f-statistic)0.000000從表9中得到的回歸方程如下：dy=162.8870+0.026521dm (109.0

26、557) (0.002072)t=(1.493612) (12.79872)r2=0.896065 f=163.8071 d.w.=1.940348從上述回歸結(jié)果可以看出，雖然整體回歸效果有微小的下降，但模型的自相關(guān)性有明顯改善。在=0.05的顯著性水平下，n=21,k=1時(shí),dl=1.221,du=1.420,有dudw4-du?？梢?jiàn)，此時(shí)模型中隨機(jī)誤差項(xiàng)已經(jīng)不存在自相關(guān)了?？梢酝瑫r(shí)運(yùn)用cochrane-orcutt迭代法，得如下結(jié)果（見(jiàn)表10）：表10dependent variable: dymethod: least squaresdate: 05/30/05 time: 15:59s

27、ample(adjusted): 1982 2001included observations: 20 after adjusting endpointsconvergence achieved after 9 iterationsvariablecoefficientstd. errort-statisticprob. c187.5562136.46451.3743960.1872dm0.0259720.00257810.072520.0000ar(1)0.0696140.2618000.2659050.7935r-squared0.890438 mean dependent var1249

28、.990adjusted r-squared0.877548 s.d. dependent var1010.705s.e. of regression353.6769 akaike info criterion14.71213sum squared resid2126485. schwarz criterion14.86149log likelihood-144.1213 f-statistic69.08159durbin-watson stat2.039467 prob(f-statistic)0.000000inverted ar roots .07可見(jiàn)，經(jīng)cochrane-orcutt迭

29、代法后，對(duì)自相關(guān)的修正效果更好了。(3)異方差的檢驗(yàn)dependent variable: e2method: least squaresdate: 05/30/05 time: 16:58sample(adjusted): 1985 2001included observations: 17 after adjusting endpointsvariablecoefficientstd. errort-statisticprob. c90930.6562906.891.4454800.1720e2(-1)0.0508140.2757170.1842990.8566e2(-2)0.5468550.3063341.7851560.0976e2(-3)-0.2658280.336767-0.7893540.4441r-squared0.216146 mean dependent var124441.2adjusted r-squared0.035257 s.d. dependent var206311.9s.e. of regression202642.3 akaike info criterion27.47860sum squared resid5.34e+11 schwarz criterion27.