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学院＿专业班级课程名称学号学生姓名指导教师成绩二○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]1[。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]2[。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]3[。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]4[。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]5[。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]6[。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]7[。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]8[。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[9]。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]10[。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Y1Y2X1X2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）199512451.8011048.1059810.5320019.30199612576.4011557.4070142.49-22974.00199715160.7011806.5078060.8322913.50199815223.6011626.1083024.2824941.10199916159.8013736.4088479.1528406.20200020634.4018638.8098000.4529854.70200122024.4020159.20108068.2232917.70200226947.9024430.30119095.6937213.50200336287.9034195.60135173.9843499.90200449103.3046435.80159586.7555566.60200562648.1054273.70185808.5670477.43200677594.5963376.86217522.6788773.61200793455.6373284.56267763.66109998.162008100394.9479526.53316228.82137323.94200982029.6968618.37343464.69172828.40表2我国进出口贸易统计表X3X4X5X6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）199529662.30481.3373.6060750.5199638520.80548.05105.0376094.9199746279.80644.08139.8990995.3199853407.47585.57144.96104498.5199959621.83526.59154.68119897.9200064332.38593.56165.57134610.3200173762.43496.72212.17158301.9200286910.65550.11286.41185007.02003103617.65561.40403.25221222.82004119555.39640.72609.93254107.02005141050.99638.05818.87298755.72006161587.30670.761066.34345603.62007172534.19783.391528.25403442.22008217885.35952.531946.03475166.62009260771.70918.042399.15606225.0表3我国进出口贸易统计表X7X8X9X10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）19958.351.17291.830.3319968.311.08301.840.3319978.291.03319.490.3519988.280.99313.040.3719998.280.99562.230.3820008.281.00750.480.4020018.281.01840.520.4120028.280.99704.270.4220038.281.01923.130.4120048.281.041043.770.4020058.191.021066.170.4020067.971.021141.780.4120077.601.051432.570.4220086.951.061769.950.4220096.830.991483.810.43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=0（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2R=0.998970，2R=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，2R增大，且2R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逐步回归分析结果表7逐步回归分析结果模型X1X2X4X5Y1=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,x1