基于計量經濟模型對中國商品進口額的影響因素分析

李京鳴

摘 要：本文根據2001-2013年我國統(tǒng)計年鑒中商品進口額影響因素的各項數據和指標，主要從商品進口額、國內生產總值（GDP）、居民消費價格指數（CPI）、人民幣對美元年平均直接匯率等相關數據，運用回歸模型，建立回歸方程，就中國商品進口額變化，對中國對外貿易發(fā)展的影響因素進行分析。

關鍵詞：商品進口額；對外貿易；計量經濟模型

文章編號：1004-7026（2018）02-0042-02 中國圖書分類號：F224 文獻標志碼：A

改革開放以來，我國進出口貿易額逐年增加，從一個較低的水平發(fā)展到了一個很高的水平，為我國的經濟增長做出了重要貢獻，很明顯，對外貿易繁榮的對中國經濟起到極大的促進作用。然而長期以來，我國政府和學者更注重出口貿易，而忽略了進口貿易在經濟增長中起到的重要作用。區(qū)別于對出口貿易的補貼和優(yōu)惠政策，為了保障民族產業(yè)和國內廠商的發(fā)展，政府進在進口貿易方面實施了一系列關稅等限制政策，從而使商品進口額的增長額總是低于出口額的增長，使得貿易順差越來越大，巨額的貿易順差帶來了劇烈的的貿易摩擦。所以我國的對外貿易不能在出口貿易過于積極，要穩(wěn)中求勝，增加進口貿易的重視程度，減少貿易摩擦和對外貿易依賴，使中國經濟穩(wěn)步高速增長。

從目前的理論的研究來看，影響我國商品進口額的因素主要有國內生產總值（GDP）、居民消費價格指數（CPI）、人民幣對美元年平均匯率（直接標價法）等相關數據。本文根據2001-2013年我國統(tǒng)計年鑒中商品進口額影響因素的各項數據和指標，主要從商品進口額、國內生產總值（GDP）、居民消費價格指數（CPI）、人民幣對美元年平均直接匯率等相關數據，運用回歸模型，建立回歸方程，就中國商品進口額變化，對中國對外貿易發(fā)展的影響因素進行分析，以期探究出適合我國進出口貿易的策略。

1 我國商品進口額與影響因素的變量

影響商品進口額的因素主要是各國的經濟水平、進出口政策、居民消費價格指數（CPI）、匯率、國際貿易市場價格等。從理論上講，各國的經濟發(fā)展水平對各國進口貿易起著決定性的作用。

國內生產總值（GDP）是衡量一個國家經濟發(fā)展水平最有效的指標，國民經濟越發(fā)達程度正向影響著國際貿易的緊密程度，從而推動國家進出口貿易的發(fā)展。在歷經幾十年的改革開放后，我國經濟飛速發(fā)展，綜合實力日趨強勁，GDP躍居世界第二位。并且自我國于2001年12月11日正式成為世貿組織成員后至今，中國已經是相互聯(lián)系相互依存的全球經濟中的重要成員，國際經貿往來日益廣泛而頻繁。

居民消費價格指數（CPI）也是一種度量通貨膨脹水平的工具，當一國居民消費價格指數上升時，也表明該國的通貨膨脹率上升，即貨幣的購買力下降，從而因此減少消費，從理論上來看，近年來隨著我國CPI快速增長，我國人力資本、運費等成本都大幅度提高，外加國際初級產品價格飆升，難免會對我國的進口產生一定的影響，因此把消費者價格指數（CPI）作為影響進口額的一個因素。

匯率是兩國貨幣之間的相對比價（本文采用人民幣對美元匯率直接標價）。匯率的高低變化對商品進口額的增減有一定的影響，我國采用直接標價法。當外匯匯率下降時，相當于本國貨幣升值，從而間接的表現(xiàn)為進口商品價格的下降，使國民對進口商品的需求增加，最終使商品進口額增加。

2 商品進口額模型的建立與分析

2.1 數據的收集

根據解釋變量和被解釋變量的確定，設Y為商品進口額，X1、X2、X3分別表示國民生產總值GDP、居民消費價格指數（CPI）、人民幣對美元年平均匯率（直接標價法）。通過模型的建立和檢驗，從中判斷出這些解釋變量的影響程度，然后針對相應的結果得出一些可能的解決辦法。下表是從《中國統(tǒng)計年鑒2014》獲取的2001至2013年的相關統(tǒng)計數據，得表1。

2.2 模型的建立和分析

2.2.1 利用最小二乘法建立回歸模型。該模型R2=

0.918 078，修正的R2=0.890 771，可決系數較高，說明所建模型整體上對樣本數據擬合較好，但顯然X1、X2、X3回歸系數均未通過T檢驗。且X2的系數符號與預期相反，表明模型可能存在多重共線性。

2.2.2 對模型進行相關系數檢驗。由相關矩陣可知，每一個解釋變量都與商品進口額高度相關，但同時解釋變量之間也存在高度的相關性。根據理論分析，顯然國內生產總值（GDP）增加影響著居民消費價格指數（CPI），GDP和CPI是通過預期的方式聯(lián)系在一起的。當GDP上升，并且伴隨著工業(yè)產品價格走高的預期形成時，自然也就存在商品價格漲價的預期，從而引起CPI的增長（本文采用預期說）。由于匯率波動極其復雜，對GDP、CPI的影響也不是非常直觀，故其與GDP、CPI之間存在的相關性解釋，不作為本文考察的重點。在這里，我們考慮通過利用變量變換來實現(xiàn)降低多重共線性的目的。對模型進行相對指標的計算，將模型進行對數變換，在對其進行模型估計。

模型估計結果為：

LNY=-26.24212+3.244129LNX1-2.008405LNX2+5.291235LNX3

（2.137319） （ 0.336921） （0.629705） （0.520011）

T= （-12.27805） （9.628762） （-3.189438） （10.17524）

R2=0.996013 AR2=0.994683 F=749.3619

該模型可決系數很高，F(xiàn)檢驗值為=749.3619，明顯顯著。當α=0.05時，t0.025（13-4）=2.262，所有系數估計值高度顯著，且CPI的系數具有了與預期相同的正確的符號。多重共線性得到了解決，回歸方程得到確定。

2.2.3 自相關性檢驗。時間序列回歸方程容易產生自相關性，模型是否存在自相關性對模型的分析也存在重要影響，為了進一步完善模型，利用BG檢驗（LM檢驗）進行自相關性檢驗。由于P=0.2055>0.05，所以接受原假設，模型不存在異方差性。