《吉林省出口貿(mào)易影響因素的定量實證探析》4500字（論文）

吉林省出口貿(mào)易影響因素的定量實證分析目錄TOC\o"1-2"\h\u11981吉林省出口貿(mào)易影響因素的定量實證分析 1216501.1影響因素定向分析 1207441.1.1大環(huán)境因素 1128071.1.2企業(yè)因素 3278571.2影響因素定量分析 3164681.2.1模型建立 388601.2.2實證檢驗 7276461.2.3回歸結(jié)果分析 111.1影響因素定向分析吉林省對外出口貿(mào)易遇到問題的原因主要可以分兩大類，即大環(huán)境因素原因和企業(yè)自身因素。1.1.1大環(huán)境因素沒有港口，運輸不便在東北三省中，遼寧省西臨渤海，東臨黃海，有著非常便利的運輸條件，與遼寧省相比，吉林省處于內(nèi)陸，沒有自己的港口，最近的港口是遼寧的港口。但是從長春到大連的運費相當于從大連到韓國或者是日本的運費。也就是說從長春出口到韓國或者日本的運費是從大連直接出口的兩倍。其成本增加但由出口商品競爭力低，不能增加售價，所以只能收獲比較少的利潤。而與黑龍江省相比，黑龍江省與俄羅斯的五個州區(qū)接壤，其邊境線長達2981公里，其邊境口岸達15個，黑龍江省能充分利用，其與俄羅斯的貿(mào)易往來十分密切，對俄羅斯的出口額占著很重要的比例。以2019年為例，黑龍江省對外出口貿(mào)易總額為3493875(萬美元)，其中，黑龍江省對俄羅斯聯(lián)邦的出口額為999911(萬美元)，占黑龍江省對外貿(mào)易總出口額的28.62%，可以說，黑龍江省對俄羅斯的出口貿(mào)易是黑龍江的對外總體出口貿(mào)易很重要的部分。對吉林省來說，整個中朝邊境線長1420公里，12個邊境口岸，其中吉林占1206公里，11個邊境口岸。但是吉林省并沒有與朝鮮建立深厚的貿(mào)易伙伴關(guān)系，甚至吉林省對朝鮮的出口貿(mào)易額十分小，浪費了地理資源。出口國家和地區(qū)過于集中從吉林省2015年~2019年這五年的出口數(shù)據(jù)來看，雖然吉林省的出口國家和地區(qū)多達六大洲的58個國家和地區(qū)，但是吉林省出口商品的出口國前四位的國家和地區(qū)分別是韓國、美國、德國和日本。吉林省對這四個國家的出口值占了吉林省總出口值的三分之一。我們可以引入市場分散化程度測算公式來研究吉林省出口貿(mào)易市場分散化程度的大小，具體公式如下：式中Bi——市場分散程度；Xij——第i國或地區(qū)向第j個市場的出口額；n——該國或地區(qū)的出口市場數(shù)目。Bi根據(jù)吉林省對各地的出口情況數(shù)據(jù)，計算出吉林省近五年的對外貿(mào)易出口市場分散度為如圖5-1所示：數(shù)據(jù)來源：吉林省統(tǒng)計局圖5-1吉林省近五年來對外出口貿(mào)易市場分散度變化情況圖從上圖可以看出，吉林省對外出口市場分散度并不穩(wěn)定，但數(shù)值均較低，說明吉林省對外出口貿(mào)易的市場的分散度較低，吉林省對外出口貿(mào)易的市場依舊集中，對于主要出口貿(mào)易伙伴國的依賴程度較高。而市場集中導(dǎo)致的后果就是吉林省的出口貿(mào)易風險增大，外貿(mào)出口額增長緩慢。由于市場集中，吉林省大量的出口產(chǎn)品爭奪有限的出口市場，會出現(xiàn)惡意壓價等行為，減少貿(mào)易利潤，增加貿(mào)易摩擦。而對于進口國來說，供大于求，就會增加很多的非關(guān)稅壁壘，對出口國的影響很大。1.1.2企業(yè)因素(1)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)落后在2005年前，汽車及汽車零配件的出口占吉林省出口額的很大一部分，但是近些年，在《吉林省統(tǒng)計年鑒中》幾乎查不到出口商品中有汽車和汽車零配件的存在。這說明了吉林省的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)開始逐漸跟不上世界的潮流，開始變得落后。而事實上，吉林省的大部分汽車企業(yè)并不具備開發(fā)核心技術(shù)的能力，核心技術(shù)是企業(yè)創(chuàng)新你和發(fā)展的活力所在，是工業(yè)企業(yè)的核心命脈，這些技術(shù)基本依賴于外國。這也是為什么近些年吉林省的汽車行業(yè)對外出口逐漸沒落的原因。(2)企業(yè)創(chuàng)新能力弱從吉林省近五年的出口商品數(shù)據(jù)來看，吉林省出口貿(mào)易多以初級加工產(chǎn)品為主，而且種類幾乎不變。這類商品需要的技術(shù)低，屬于勞動密集型產(chǎn)品，符合吉林省勞動力豐富的現(xiàn)狀。但這些產(chǎn)品的創(chuàng)新空間不大且沒有自主品牌，所以這些商品的價值低，利潤低。(3)進出口商品結(jié)構(gòu)不平衡吉林省出口的商品以價值較低的勞動密集型產(chǎn)品為主，如2019年吉林省出口前三位的商品是膠合板及類似多層板，紡織紗線、織物及制品，鮮、干水果及堅果。這些產(chǎn)品的特點是技術(shù)難度低，價值低，利潤低，而吉林省進口的商品主要是以技術(shù)密集型的產(chǎn)品為主，如2019年吉林省進口前三位的商品是汽車零配件、汽車和通斷保護電路裝置及零件。這些產(chǎn)品的特點是技術(shù)難度大，價值高，利潤高，所以造成了越來越大的貿(mào)易逆差。1.2影響因素定量分析我們通過建立一個模型來研究一些影響吉林省出口貿(mào)易的因素，包括GDP(億元)，F(xiàn)DI(百萬美元元)，全社會固定投資(億元)，進口總額(千美元)，城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均工資(元)，人民幣對美元匯率(100美元對人民幣(元))。1.2.1模型建立(1)數(shù)據(jù)收集經(jīng)濟計量模型建立通常需要遵循可獲得性原則，政策因素盡管從經(jīng)濟意義上可作為解釋因素，但缺乏有效的量化方法，因此，本文只選取1983至2019年近36年的吉林省相關(guān)數(shù)據(jù)來建立計量模型，數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局和吉林省統(tǒng)計年鑒。表5-1吉林省1983-2019年出口額及相關(guān)因素的原始數(shù)據(jù)年份出口總額（千美元）GDP（億元）全社會固定資產(chǎn)投資（億元）FDI（百萬美元）進口總額（千美元）城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均工資（元）人民幣對美元匯率（100美元對人民幣）(元)198316661150.1429.33915965223823197.6198424972174.3940.931418859074927232.7198542712200.4462.16195600123601081293.7198652515227.1563.41224400192011221341.3198746766297.4977231400171801366372.2198853214368.6793.03319400175521630372.2198968447391.6580.1339200260121755376.5199075172421.2893.51348700201001888478.31991102707463.47113.97436600322262045532.31992130678558.06151.081100800616002308551.51993161649718.58253.5927515001364512701576.21994202247937.73302.4733767001589623666861.919951419321137.2341.8537521001295424430831.119961504401346.8394.5741726001332855370831.41997932931464.3364.5145257009214956648291998749041577.1431.784546300903786551827.919991019561673500.0240319001197427158827.820001241641751.4603.5140715001312327924827.820011463431900.9701.746878001669878771827.720021768152043.1834.2352743001939099990827.720032161992141969.03535050040103111081827.720041715042451.21169.1606300050782212431827.720052466882776.51741.1603250040614914409819.220062996683226.52594.3658210049173916583797.2表5-1(續(xù)表)20073858194080.33651.4747680064412420513760.420084771594834.75038.9923950085690623486694.520093131545434.86411.6900330086159026230683.120104476406410.57870.41057350012369972939967720114998487734.67441.711601100170489434197641.9201259826986789511.511171600185890238407631.320136757019427.99979.311758600190955342846619.320145777719966.51134011956200206004546516614.32015465382100181270512626700142845851558622.82016420568104271392312600100142367856098664.22017442764109221328413103500141023261451671.2201849443511253.81348313496600157300868533661.7201947000211726.81128513813500141957673813689.9數(shù)據(jù)來源：國家統(tǒng)計局和《吉林省統(tǒng)計年鑒》(2)數(shù)據(jù)處理根據(jù)表格的原始數(shù)據(jù)，利用Eviews9軟件繪制各變量變化趨勢圖，可以看出，除GDP和外商直接投資一直呈現(xiàn)上升趨勢，其余變量在研究年間大體上均呈前期上升后期下降的趨勢。為降低數(shù)據(jù)的波動程度，本文對模型的方程式進行了對數(shù)化處理。如圖5-2所示。(3)公式建立由圖5-2所示，吉林省出口貿(mào)易（Y）主要受以下因素的影響：吉林省地區(qū)生產(chǎn)總值GDP（X1）、全社會固定資產(chǎn)投資（X2）、外商直接投資FDI（X3）、進口總額（X4）、城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均工資（X5）、人民幣匯率（X6），由此建立多元線性回歸模型：Y=C+αX圖5-2各相關(guān)變量的時序圖1.2.2實證檢驗(1)描述性統(tǒng)計分析表5-2描述性統(tǒng)計分析變量NMeanMinMaxVar出口額259248382.64861666167570136756407148GDP2593761.43108150.1411726.815407972.8全社會固定資產(chǎn)投資2593727.88081129.3313923.223810933.77外商直接投資2595866731.91991596138135002.18159E+13進口額259588320.7838522320600454.5661E+11城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均工資25919049.1891982373813463578227.8人民幣匯率259641.5154054197.57861.8736696.16989從各變量的最大值、最小值以及方差的情況來看，出口額變得的差異最大，數(shù)據(jù)離散程度較高，所以對數(shù)據(jù)進行相關(guān)處理，使得回歸結(jié)果更為準確。(2)相關(guān)性回歸分析本文通過Pearson相關(guān)性分析（表5-3所示），先初步判斷它們的相關(guān)關(guān)系，從而剔除相關(guān)關(guān)系不顯著的變量，保留相關(guān)關(guān)系相對較強的變量。表5-3Pearson相關(guān)性GDP全社會固定資產(chǎn)投資FDI進口總額城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均工資人民幣對美元匯率出口總額（千美元）0.913**0.883**0.929**0.962**0.856**0.281注：**表示在0.01水平（雙側(cè)）上顯著相關(guān)。由表3可以得出結(jié)論：出口總額與匯率相關(guān)性在1%的顯著性水平下顯示不顯著，即認為匯率與出口總額無關(guān)，即在回歸方程中不考慮匯率這個影響因素。綜合以上分析，本文在構(gòu)建計量經(jīng)濟模型時，可以去掉人民幣匯率（X6）這個變量。因此，公式(5-2)可以進一步表示為：Y=C+αX首先對所有數(shù)據(jù)進行取對數(shù)，取對數(shù)一方面是增加參數(shù)經(jīng)濟含義的可理解性，另外一方面也能解決模型擬合過程中存在異方差問題。對原始數(shù)據(jù)進行對數(shù)化處理后，公式(5-3)可進一步表示為：lnY=C+αlnX(3)平穩(wěn)性檢驗為了避免偽回歸問題，在模型所用經(jīng)濟變量是時間序列數(shù)據(jù)時，要進行平穩(wěn)性檢驗，本文使用Eviews9軟件進行ADF檢驗。進行取對數(shù)后，對數(shù)據(jù)執(zhí)行單位根檢驗以察驗其平穩(wěn)性。不穩(wěn)定的序列直接納入到計量模型里面很有可能會造成偽回歸。若數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的則不會存在單位根，若不平穩(wěn)的數(shù)據(jù)直接進行回歸，會產(chǎn)生“偽回歸”問題。為了保證回歸結(jié)果的無偏性與有效性，本文采用了ADF檢驗方法，檢驗結(jié)果如表5-4。全社會固定資產(chǎn)投資、FDI、進口總額、城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均工資、制度因素5個變量不能夠拒絕原假設(shè)，即存在單位根。表5-4平穩(wěn)性檢驗結(jié)果變量統(tǒng)計量P值結(jié)論Y1.26640.9432不平穩(wěn)X11.12460.9258不平穩(wěn)X20.42950.7457不平穩(wěn)X3-1.57350.7395不平穩(wěn)X41.58330.9681不平穩(wěn)X5-1.00920.2888不平穩(wěn)基于單位根檢驗結(jié)果變量中含有不平穩(wěn)數(shù)據(jù)，此時不能直接進行回歸。在維持變量意義的條件下，對不平穩(wěn)變量進行差分處理，變量意義由絕對值變化為增長率。具有單位根的數(shù)據(jù)進行差分處理，結(jié)果如表5-5示，此時所有變量都是平穩(wěn)的。表5-5變量差分后平穩(wěn)性檢驗結(jié)果變量統(tǒng)計量P值結(jié)論dlnY-3.65010.04317平穩(wěn)dlnX1-3.65010.07302平穩(wěn)dlnX2-2.69890.08857平穩(wěn)dlnX3-4.04490.01916平穩(wěn)dlnX4-2.94860.0533平穩(wěn)dlnX5-3.71020.03862平穩(wěn)為了研究同階差分后各個變量的協(xié)整關(guān)系，故進行協(xié)整檢驗。針對檢驗對象的不同，可以分為對回歸系數(shù)的檢驗和對回歸殘差的檢驗。首先進行E-G兩步法對殘差序列進行檢驗。第一步對同階單整的變量lny、lnx1、lnx2、lnx3、lnx4、lnx5進行多元線性回歸，生成殘差序列。接著對殘差序列做單位根檢驗。多元線性回歸結(jié)果如表5-6所示，在10%的顯著性水平下，認為變量lnx1與lnx2不顯著，故將其剔除。最終對lny、lnx3、lnx4、lnx5進行多元線性回歸，生成殘差序列并進行單位根檢驗。殘差單位根檢驗結(jié)果表5-7所示?？梢钥闯鯝DF檢驗的P值為0.0001，可以認為殘差序列不含有單位根，即解釋變量與被解釋變量之間存在協(xié)整關(guān)系。表5-6多元線性回歸結(jié)果變量系數(shù)、標準誤差t統(tǒng)計量P值C8.06761.21996.61350.0000lnX10.60310.42201.42910.1633lnX20.07920.19680.40250.6902lnX3-0.18630.1059-1.75910.0888lnX40.67400.13484.99960.0000lnX5-0.71960.3535-2.03590.0507表5-7ADF檢驗結(jié)果t-統(tǒng)計量p值A(chǔ)DF檢驗-4.4397340.0001臨界值1%顯著水平-2.6326885%顯著水平-1.95068710%顯著水平-1.611059因為原始序列是不平穩(wěn)的，不能直接進行多元線性回歸。在同階單整序列存在協(xié)整關(guān)系的基礎(chǔ)上，建立誤差修正模型。誤差修正模型反映了短期偏離均衡狀態(tài)，長期應(yīng)該如何修正。誤差模型結(jié)果如表5-8所示。表5-8誤差修正模型變量系數(shù)標準誤差t統(tǒng)計量P值dlnX3-0.05550.5743-0.09660.9236dlnX50.40820.19542.08900.0453dlnX40.39770.25782.54