出口贸易影响因素的计量经济分析计量经济学论文精修订

出口贸易影响因素的计量经济分析计量经济学

论文

SANY标准化小组 #QS8QHH-HHGX8Q8-GNHHJ8-HHMHGN#

我国出口贸易影响因素的计量经

济分析

我国出口贸易影响因素的计量经济分析

摘要：本文收集了我国198-2011年出口额等时间序列统计资料，建立了我国出口总额的影响因素模型，并对我国下期出口额进行预测。在建立模型的过程中，处理了多重共线性问题，修正了异方差，避免了自相关等问题模型结果表明，影响我国出口贸易额的主要因素为国内生产总值、全国固定资产投资及国民消费水平。

关键词：出口贸易；影响因素分析；多重共线性；异方差；自相关；计量经济模型 一、引言

三十多年来，我国对外贸易取得了举世瞩目的成就，从一个较低的水平发展了一个很高的水平，中国经济在世界经济中扮演的角色也越来越重要，越来越受世界各国的关注。因此，对外贸经济的分析越发重要。

从目前的理论的研究来看，影响我国出口发展的因素国内生产总值、全国固定资产投资、居民消费水平、关税、城乡居民储蓄、第三产业就业人数。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、理论模型与数据

（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）全国固定资产投资（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）居民消费水平(X3)-- 高的物价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。

（4）关税(X4)-- 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。

（5）城乡居民储蓄(X5)-- 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。

（6）第三产业就业人数(X6)-- 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。

三、模型构建

经分析国内生产总值及全国固定资产投资为影响我国出口贸易的主要因素，除此之外，城乡居民消费、关税、城乡居民储蓄和第三产业的工作人数等也有关系。为此，考虑的影响因数主要有全国生产总值 X1，全国固定资产投资X2，我国居民的消费状况X3，我国海关关税情况X4，居民的储蓄情况X5，第三产业发展情况X6。为此设定了如下形式的计量经济模型： Yt=β0 +β1 X1+β2X2+β3X3 +β4X4+β5X5+β6X6+μt

其中，Yt为我国出口总额，GDP X1，全国固定资产投资X2，居民消费水平X3，关税X4，城乡居民储蓄X5，第三产业就业人数X6

利用EViews软件，生成Y、X1、X2、X3、X4、X5、X6等数据，采用这些数据对模型进行OLS回归，记过如下表所示：

为估计模型参数，搜集了1982-2011的统计数据，如表1所示： 出口总额

1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

1, 1, 1, 1, 2, 3, 4, 5, 10, 12, 12, 15, 15, 16, 20, 22, 26, 36, 49, 62, 77, 93, 100, 82, 107, 123,

GDP

5, 5, 7, 9, 10, 12, 15, 16, 18, 21, 26, 35, 48, 60, 71, 78, 84, 89, 99, 109, 120, 135, 159, 184, 216, 265, 314, 340, 401, 473,

全国固定资产投资

1,

1, 1, 2, 3, 3, 4, 4, 4, 5, 8, 13, 17, 20, 22, 24, 28, 29, 32, 37, 43, 55, 70, 88, 109, 137, 172, 224, 251, 311,

居民消费水平 288 316 361 446 497 565 714 788 833 932 1,116 1,393 1,833 2,355 2,789 3,002 3,159 3,346 3,632 3,887 4,144 4,475 5,032 5,596 6,299 7,310 8,430 9,283 10,522 12,570

关税

1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2,

城乡居民储蓄

1, 1, 2, 2, 5, 7, 9, 11, 15, 21, 29, 38, 46, 53, 59, 64, 73, 86, 103, 119, 141, 161, 172, 217, 260, 303, 343,

第三产业就业人数

6,

6, 7, 8, 8, 9, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 18, 19, 19, 20, 20, 21, 22, 23, 24, 24, 25, 25, 26, 27,

数据来源：国家统计局网站

利用EViews软件，生成Y、X1、X2、X3、X4、X5、X6等数据，采用这些数据对模型进行OLS回归，记过如下表2所示： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/17/13 Time: 09:25 Sample: 1982 2011 Included observations: 30 Coefficient Std. Error t-Statistic Variable Prob. C

X1

X2 X3 X4 X5 X6

R-squared

Adjusted R-squared . of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

Mean dependent var

. dependent var

Akaike info criterion +08 Schwarz criterion

Hannan-Quinn criter.

Durbin-Watson stat

2

2 由此可见该模型R=，R=，可决系数很高，F检验值，明显显着。但是当α=时，tα/2（n-k）=(30-6)=,不仅X4、X5、X6的系数t检验不显着，这表明可能存在严重的多重共线性。

计算各解释变量的相关系数，得相关系数矩阵： 表3 相关系数矩阵

由相关系数矩阵可以看出，各解释变量相互之间的相关系数较高，证实确实存在严重多重共线性。

四、修正多重共线性

采用逐步回归的办法，去检验和解决多重共线性问题。分别作Y对X1、X2、X3、X4、X5、X6的一元回归，结果如下：

表4 一元回归估计结果

变量 x1 x2 x3 x4 x5 x6

参数估计值 T统计变量

R2

R

其中，加入X1的方程R最大，以X1为基础，顺次加入其它变量逐步回归。结果如下表5所示。 变量 X1 X2 X3 X4 X5 X6 变量 X1,x 2 22X1,x3 X1,x4 X1,x5 X1,x6 2 经比较，新加入X2的方程R=，改进最大，而且各参数的t检验显着，选择保留X2，再加入其它新变量逐步回归，结果如下所示：

表6 加入新变量的回归结果 变量 X1 X2 X3 X4 X5 X6 变量 X1,x2,x3 X1,x2,x4 X1,x2,x5 X1,x2,x6 2 经比较，新加入X3的方程R=，改进最大，而且各参数的t检验显着，选择保留X3，再加入其它新变量逐步回归，结果如下所示：

表7 加入新变量的回归结果 变量 X1 X2 X3 X4 X5 X6 变量 X1,x2,x3,x4 （） X1,x2,x3,x5 X1,x2,x3,x6 在X1、X2 、X3的基础上加入后的方程R有所下降，且X4参数的t检验不显着。加入X5时，

2R也有所下降，且X5参数的t检验不显着。加入X6后，R也有下降，X6参数的t检验不显着。

从相关系数也可以看出，X4、X5、X6与其他变量高度相关，这说明主要是X4、X5、X6引起了多重

共线性，予以剔除。

最后修正严重多重共线性影响后的回归结果为

22Y1=+

= R= F= DW= SE= 五、异方差检验及修正

（一）检验异方差

根据以上结果，进行White检验，得表8

Heteroskedasticity Test: White

R22 F-statistic

Obs*R-squared

Scaled explained SS

Prob. F(9,20)

Prob. Chi-Square(9)

Prob. Chi-Square(9)

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 12/17/13 Time: 11:44 Sample: 1982 2011 Included observations: 30

Variable Coefficient

Std. Error t-Statistic

Prob.

C X1 X1^2 X1*X2 X1*X3 X2 X2^2 X2*X3 X3 X3^2

-3059484.

R-squared

Adjusted R-squared . of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

Mean dependent var

. dependent var

Akaike info criterion +15 Schwarz criterion

Hannan-Quinn criter.

Durbin-Watson stat

22从表8可知nR=，有White检验知，在α=下，查X2 分布表，得临界值X0.05(9)=，同

22时X和X2的t检验值也显着。比较计算的X2的统计量与临界值，因为nR=>X0.05(9)=,所以拒绝原假设，不拒绝备择假设，表明模型存在异方差。

（二）异方差性修正 在运用加权最小二乘法估计的过程中，我们分别选用了权数W1t=验发现用权数W1t的效果最好。得结果为下表9 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/17/13 Time: 21:37 Sample: 1982 2011 Included observations: 30 Weighting series: W1 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic C

X1

X2 X3

111 W2t=2 W3t=。经估计检xtxtxtProb.

R-squared

Adjusted R-squared . of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

Weighted Statistics

Mean dependent var

. dependent var

Akaike info criterion

Schwarz criterion

Hannan-Quinn criter.

Durbin-Watson stat

Unweighted Statistics

R-squared

Adjusted R-squared . of regression Durbin-Watson stat

Mean dependent var

. dependent var

Sum squared resid

+08

估计结果如下：

Yt= + （）（）（）（）

= R= F= DW= 括号中为t统计计量值。

可以看出运用加权最小二乘法消除异方差后，参数的t检验均显着，F检验也显着。 六、自相关检验

样本量为30、解释变量数为6，查DW统计表可知dL=,du=,模型中DW=*X1(-1)

*X2(-1) *X3(-1)

R22 R-squared

Adjusted R-squared . of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

Mean dependent var

. dependent var

Akaike info criterion +08 Schwarz criterion

Hannan-Quinn criter.

Durbin-Watson stat

由上表可得回归方程为 Yt= + （）（）（）（）

R2= R= F= DW=

2其中Yt*= ， Xt*=

由于使用了广义差分数据，样本容量减少了1个，为29个。查1%显着水平的DW统计表可知

dL= ,du=,模型中的DW=>du,说明在1%显着水平下广义差分模型中已无自相关，不必再进行迭代。同时可见，可决系数R、t、F统计量也均达到理想水平。 由差分方程式有

2

β=

^403.2736=

10.3705由此，得到最终的中国出口贸易模型为 Yt= +七、模型分析

模型的数学表达式为:

从参数的系数可以看出:GDP与出口总额之间存在显着正相关关系，GDP每增长1亿元，进出口总额将增加亿元;全国固定资产投资与出口总额之间存在显着负相关关系，固定资产投资每增长1亿元，出口总额将会减少亿元。居民消费水平与出口总额存在显着负相关关系，居民消费水平每增长1亿元，出口总额将会减少亿元。

由我国进出口贸易影响因素的研究分析，可以看出，我国出口贸易一直都是处在高速发展阶段，GDP的增长带动着出口贸易的增长，全国固定资产投资的增加，极大的拉动了内需，使得出口贸易额下降。我国人民生活水平的提高，也使得内需增加，出口贸易额下降。当全国固定资产增加或人民生活水平提高时，我们应该加大生产，保持出口额。另外，也应该调整国内的产业结构，大力发展高新技术产业，以及能够吸纳劳动力的轻工业和服务业，促进第三产业发展。 参考文献

庞皓:《计量经济学》（第二版），科学出版社 数据来源：国家统计局网站

何泽，影响中国进出口总额的因素分析[J]，商场现代化， 姚丽芳，中国外贸进出口影响因素实证分析[J]，统计研究，