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    北京市對外貿(mào)易與經(jīng)濟增長關(guān)系的實證研究

    2017-04-17 01:15藍天意
    消費導(dǎo)刊 2017年1期
    關(guān)鍵詞:對外貿(mào)易實證研究經(jīng)濟增長

    藍天意

    摘 要:改革開放以來,中國經(jīng)濟飛速發(fā)展,這在很大程度上得益于對外貿(mào)易的拉動作用,所以對于我國對外貿(mào)易如何拉動經(jīng)濟快速增長這一現(xiàn)象也引起了很多專家學(xué)者的關(guān)注,針對這個問題國內(nèi)也有許多研究成果。北京市作為中國的政治中心、文化中心,對很多國內(nèi)外進出口廠商制定了各種促進貿(mào)易的政策,有效增大了貿(mào)易量,促進了經(jīng)濟增長。本文從《2016北京統(tǒng)計年鑒》中選取19 8 3年至2015年的北京地區(qū)生產(chǎn)總值(GRP)作為被解釋變量,投資總量(NI),消費總量(CS),對外貿(mào)易進出口總額(IMEX)這三個指標作為解釋變量,采用計量多元回歸分析方法,對北京市經(jīng)濟增長的影響因素進行實證分析。根據(jù)實證分析的結(jié)果,提出相應(yīng)的意見和建議。

    關(guān)鍵詞:北京市 對外貿(mào)易 經(jīng)濟增長 實證研究

    一、問題簡述

    21世紀以來,隨著全球經(jīng)濟一體化的發(fā)展,我國對外貿(mào)易增長迅速,這主要反映在進出口總量上。在我國很多地區(qū),尤其是東部沿海地區(qū),對外貿(mào)易產(chǎn)業(yè)甚至成為了當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展的支柱。北京作為首都,雖然位于內(nèi)陸地區(qū),但是更多的貿(mào)易優(yōu)惠政策和其城市強大的基礎(chǔ)設(shè)施也吸引著眾多國內(nèi)外大企業(yè)的投資。因此,本文主要用統(tǒng)計計量的方法,研究北京對外貿(mào)易對北京地區(qū)生產(chǎn)總值的貢獻程度以及兩者的關(guān)系,并提出相應(yīng)建議。

    二、北京市對外貿(mào)易與經(jīng)濟增長的直觀分析

    圖2-1 北京市地區(qū)生產(chǎn)總值、進出口總量、進口量、出口量的相關(guān)關(guān)系折線圖

    從該圖可以看出,北京市對外貿(mào)易進口量與出口量總體呈現(xiàn)增長趨勢,但從2001年開始進口量相對于出口量,增長速度明顯加快,且在總量上比出口量多。北京市進出口總量發(fā)展趨勢總體上與進出口總量相同,兩者呈正相關(guān)關(guān)系。

    三、北京市對外貿(mào)易與經(jīng)濟增長關(guān)系的模型建立

    (一)指標選取

    本文選取1983-2015年的相關(guān)數(shù)據(jù)進行回歸分析。根據(jù)以上的理論背景分析,選取北京地區(qū)生產(chǎn)總值(GRP)作為被解釋變量,北京市全社會固定資產(chǎn)投資額(NI)、北京市社會消費品零售總額(CS)、北京市對外貿(mào)易進出口總額(IMEX)作為解釋變量。

    為了使數(shù)據(jù)更加平穩(wěn),在構(gòu)建回歸模型方程之前,對被解釋變量GRP,解釋變量NI、CS、IMEX分別取對數(shù),然后構(gòu)建回歸模型方程。

    (二)模型的構(gòu)建

    (三)平穩(wěn)性檢驗

    由于本文選取的變量為時間序列數(shù)據(jù),而時間序列數(shù)據(jù)在進行多元回歸之前,必須首先對數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗來消除可能出現(xiàn)的“偽回歸”現(xiàn)象。檢驗時間序列的標準方法是單位根檢驗,即ADF檢驗。因此,我們首先對所選取變量進行ADF檢驗,檢驗結(jié)果如下:

    表3-2 各變量的平穩(wěn)性檢驗結(jié)果

    附注:表示變量的一階差分檢驗形式中,為常數(shù)項,為趨勢項,為滯后階數(shù)滯后階數(shù)的選擇標準是以和值最小為準則。

    由于以上所有變量均為一階單整序列,故他們存在協(xié)整關(guān)系。

    (四)多元回歸結(jié)果

    在所有變量取雙對數(shù)模型之后,通過ADF平穩(wěn)性檢驗,接下來用EVIEWS軟件對數(shù)據(jù)做回歸,回歸結(jié)果如下表所示:

    表3-4-1 多元回歸結(jié)果表

    然后對該樣本回歸方程進行統(tǒng)計意義檢驗。其中,擬合優(yōu)度為0.997621,說明總離差平方和的99.7621%被樣本回歸直線所解釋,因此樣本回歸線對樣本點的擬合優(yōu)度很高。再看Prob項為0.0000、0.0000、0.0002、0.0000均遠小于0.05,所以這些參數(shù)的估計值均通過t檢驗,說明解釋變量LNI、LNCS、LNEXIM對被解釋變量LNGRP有顯著性影響。

    最后,檢驗隨機擾動項是否存在序列相關(guān),由D.W.統(tǒng)計量為0.538861,接近1,可知模型可能存在正的一階序列相關(guān),在下文中需要對其進行相應(yīng)的檢驗和修正。

    (五)多重共線性的檢驗和修正

    1.多重共線性的檢驗

    表3-5-1 相關(guān)系數(shù)矩陣

    由上表可以看出,各變量間的相關(guān)系數(shù)較強,證明存在嚴重多重共線性。在這里需要建立每個解釋變量對其余解釋變量的輔助回歸模型如下:

    2. 多重共線性的修正

    采取逐步回歸的方法,去檢驗和解決多重共線性問題。分別做lnGRP對lnNI、lnCS、lnIMEX的一元回歸,結(jié)果如表3-5-4所示。

    表3-5-4一元回歸結(jié)果

    此時DW值為0.171235,接近于0,所以可能會出現(xiàn)序列相關(guān),因此下文繼續(xù)進行序列相關(guān)的檢驗以及修正。

    (六)序列相關(guān)性的檢驗和修正

    1.序列相關(guān)性的檢驗

    表3-6-1 LM檢驗

    根據(jù)表格,我們發(fā)現(xiàn)RESID(-1)的prob分別為0.0000,在5%顯著性水平下,prob值小于0.05;RESID(-2)的prob為0.4973,在5%顯著性水平下,prob值均大于0.05,所以存在一階序列相關(guān),不存在二階序列相關(guān)。

    2.序列相關(guān)性的修正

    接下來我們要用廣義差分法來消除序列相關(guān),得到消除序列相關(guān)后的回歸函數(shù)為:

    (七)異方差的檢驗和修正表3-7-1 修正后異方差檢驗

    檢驗結(jié)果的卡方統(tǒng)計量prob值為0.8870(如下圖所示),落在接受域中,所以該模型不存在異方差。所以最后的樣本回歸函數(shù)為:

    四、實證研究結(jié)論及分析評價

    通過以上實證分析認為,要加大對國內(nèi)外企業(yè)貿(mào)易投資企業(yè)投資的支持政策,根據(jù)本文檢驗,發(fā)現(xiàn)北京市投資量與消費量和進出口貿(mào)易總量存在很強的相關(guān)關(guān)系,因此在多重共線的修正中剔除了這個變量。所以,加大對國內(nèi)外企業(yè)貿(mào)易投資企業(yè)投資的支持政策,有效利用關(guān)稅和出口補貼的貿(mào)易政策,支持國內(nèi)外企業(yè)的貿(mào)易投資,加快進出口貿(mào)易增長。

    參考文獻:

    [1] 許啟發(fā),蔣翠俠.對外貿(mào)易與經(jīng)濟增長的相關(guān)分析[J].預(yù)測,2002,(2)

    [2] 李小平,朱鐘棣對外貿(mào)易與經(jīng)濟增長的協(xié)整及因果關(guān)系檢驗一對上海市1978~2001年的數(shù)據(jù)實證分析[J].上海財經(jīng)大學(xué)學(xué)報,2004,6(2)

    [3] 高鐵梅,計量經(jīng)濟分析方法與建模[M]北京,清華大學(xué)出版社,2006

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